斯坦福近50年技能创造商业化调研：4512项创造只要20%能盈余

期间共阅历了三个发展阶段，威斯康星大学 WARF 形式、麻省理工学院的第三方形式，以及斯坦福大学的OTL（技能答应办公室）形式别离为三个发展阶段的代表，其间，以OTL形式作用最佳，成为当时最遍及选用的形式。

近来，《Cell Press》旗下期刊 Patterns 发布关于斯坦福大学技能答应办公室（OTL）的最新调研陈述，陈述剖析了斯坦福OTL从1970年至2020年50年间、 6557名创造人共4512项的出售数据，经过量化斯坦福大学创造的全体趋势，对创造者进行人口计算、团队组成剖析，查询其创造为草创公司答应带来的影响。

一起，陈述还揭露了创造言语营销特色，数据显现，OTL的营销词句长短、类型等都会对创造的未来收入发生明显影响。

下面来看本次查询的具体效果和剖析：

1**全体趋势：4512项创造上市，盈余仅20%**此项研讨由斯坦福OTL供给了1970年至2020年间， 6557名创造人的4512项上市创造；数据显现，斯坦福OTL每年的创造数量，在1980年（每年4项）到 2010 年（每年250项创造）期间添加敏捷，于2010年逐步趋于稳定（如图一所示）。这在很大程度上受互联网鼓起影响，因为大规划地营销促进添加大幅上升。

而据OTL常规，陈述运用净收入（界说：总答应收入减去累积费用）作为创造效果的衡量标准，得出的效果是，所归入计算年份的创造总净收入为5.81亿美元，均匀净收入0.13万美元，其间大多数创造净收入为负，计算数据显现，只要20%创造实现正净收入（图一A）。

在创造的分类方面，2000年之前，净收入最高的类别均为电子产品，2000年之后转变为生物和化学。受净收入时刻累积影响，近期创造的净收入因为堆集时刻较少，因而总收入比较旧创造低。

陈述计算了呈现在高于中位数的创造（同年净收入高于中位数）与低于中位数的创造（图一C）中对数似然比最大的关键词，反之亦然（图一D）。其间，收入高于中位数创造词大多为与生命科学相关的术语，如治疗学、基因组学等，而低收入创造词语则往往同物理科学相关，例如光学和光子学。

值得注意的是，当一项创造从属多个不同范畴，可将其分配至多个类别中进行计算，以2020年揭露的17 项医学成像创造为例，能够将其别离分配至放射学子类别（生物学类别）和计算机视觉子类别（工程类别）。

能够看到，跨学科研讨现已取得了丰厚效果，假如将不同类别间的交互联络可视化为一个网络（图一E），那么生物学和化学子类别、以及工程和电子子类别间存在很多相互作用。

2**女人创造者添加近20%**

图 1：人口计算状况A 曩昔25年斯坦福大学女人教师和创造作者的百分比B 不同类别的每项创造的作者数量

从性别方面来看，女人创造者份额1995年的6.5%添加，2020年已添加至19.7%（图 1 A ）。尽管添加速度快，但女人创造者的份额始远低于斯坦福大学女人教师的份额，数量依然缺乏。

此外，在创造团队的规划中，时刻越久，创造者团队的规划也不断扩大，以生物学类别为例，其每项创造的均匀创造人数量，从1980-2000年的2.47人，到2015-2020年添加为3.29人（图 1 B ）。这种添加在不同类别中是共同的，也表现了斯坦福大学的创造环境在协作性上的增强。

图 2：自我授权答应

A 跟着时刻的推移，由创造家草创公司答应的创造份额B 创造者答应的每个净收入组中的创造份额：

每个净收入类别的样本量为——

<1 万美元：3776 项创造；

10-10 万美元：465 项创造；

10 万美元至 100 万美元：212 项创造；

1-1000 万美元：56 项创造；

≥1000 万美元：5 项创造

值得注意的是，在这些创造中，大约20%创造是由创造者自己的草创公司授权的，这一行为也被称为“自我授权”，自我授权的答应率随时刻推移而添加。

不仅如此，研讨还发现，自我答应的创造是高净收入创造的首要来历（图 2 B）；其间，一切净收入超越1000万美元的创造均是源于自我答应，而净收入在1-1000万美元的创造中，自我答应率占比更高达59%。相较之下，净收入低于 1 万美元的创造自我答应率仅占到16%。经操控类别和年份后，自我授权答应仍同较高的净收入坚持密切相关。

这一发现与此前的研讨效果也坚持共同，研讨标明，与大学有直接联络的草创公司往往比其他相似的草创公司更成功。

3**营销言语长短和词条影响未来收入**在今日，商业化也成为许多大学做技能创造中心使命的一部分。其间，斯坦福 OTL 的重要作用之一，便是把研讨人员的创造推销给或许感兴趣的公司，因而，营销语境也成为此次调研的一个首要方向。

此次陈述中就要点剖析了两个首要问题：这些年营销言语发生的改变，以及营销中的哪些言语特征会同创造的商业效果发生相关。

图 3：营销言语特征剖析

A OTL营销言语和创造者摘要随时刻改变的均匀长度B 时刻改变下，标题中形容词的均匀份额

C 营销中每个形容词呈现与净收入排名之间的相关性：此处显现 p <0.05 的形容词；字体大小表明单词的频率；文字色彩表明操控类别后与净收入排名的相联络数，其间赤色表负相关，蓝色表正相关

D 以营销摘要作为输入的机器学习分类器，以猜测一项创造的净收入是否会高于同一发表年度创造的净收入中值

陈述数据显现，营销言语的均匀长度简直翻了一番：其间，1980-1990年仅144 个单词，到2015-2020年已添加至241个单词（图 3 A）。

不仅如此，营销的标题也在越来越长，从1980-1990 年的1 %到2015-2020 年已添加至12%，这或也在必定程度上反映出创造的越来越专业化，因而或许需求更长的文字和更多的形容词来描绘，以协助了解。

参阅链接：

https://www.cell.com/patterns/fulltext/S2666-3899(22)00202-1?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2666389922002021%3Fshowall%3Dtrue