实证分析基于2008年10月至2009年3月收集的英格兰、苏格兰、威尔士或北爱尔兰的大学、学院和公共研究机构的调查数据（为简单起见，我们有时将此样本称为“英国大学”）。它利用了英国现在调查数据库，该数据库包括从德国制药公司、英国信息和通信技术公司以及英国大学收集的数据。[1]相关院校及其各自技术转让办公室的名单取自大学公司协会（UNICO）的网站，该协会代表英国大学的技术开发公司。120名UNICO成员的名单于2008年10月下载。然后，将这份清单与对HEBCI 2004-2005年和2005-2006年调查作出答复的一系列机构整合在一起（HEFCE，2007年），其中包括162所大学、学院和公共研究机构。由于该名单中没有地址或联系人姓名，这些信息是从每个机构的网站上检索的。将这两个名单合并，在纠正不同的拼写和消除重复条目后，最终聚集了169个不同的组织。2008年11月中旬发出了大量邮件，随后在2008年12月15日至2009年2月28日之间发出了三轮个人电子邮件。为了达到目标答复率，在3月初发出了调查问卷。受访者可以选择不同的选项来回答调查：填写在线问卷；通过电子邮件返回调查问卷的电子副本；通过邮寄或传真返回问卷的副本。我们获得了46份完整的回复（回复率为27.2%）。调查中的问题分别涉及管理知识产权交流的四个专有和非专有市场：专利、版权、开源和非专利技术。反过来，对于每个市场，问题涉及不同的知识产权治理结构，如表1所示。
第一组变量使我们能够收集关于大学参与各种知识产权市场和治理结构的程度和强度的信息。受访者被问及他们拥有和许可的专利存量，他们是否参与了每种专利治理形式，如果是，他们在过去两年中进行的交易数量。关于开源、非专利技术和版权，大学被问及是否参与了每种治理形式，如果是，他们在过去两年中实现的交易数量。第二组问题涉及大学在交易知识产权时追求的利益。对于每种市场和治理形式，受访者都有一个战略利益列表，其中他们被要求勾选他们认为最重要的五个。其中包括与13个不同变量相关的四大利益类型：• 与财务收益相关的利益。变量包括（1）来自市场交易的直接收入；（2）削减成本，例如通过节省专利使用费或专利管理；（3）提高风险资本的筹集能力；• 与竞争优势相关的利益。变量包括（4）增加市场份额，例如建立更广泛的用户基础或获得市场保护；（5）专业认可或品牌认可；（6）竞争信号；• 与创新相关的好处。变量包括（7）能够使用最好的发明、创新、创造性表达；（8）制定共同标准/制作或使用兼容的技术或创造性表达方式；（9）创新方法：开发更好的技术或创造性表达方式；（10）受益于作为发展战略的用户或供应商的参与；• 与建立战略关系相关的利益，从而促进知识转移。变量包括（11）与行业网络建立非正式关系；（12）提高签订合作协议的能力，例如合资企业、战略联盟等；（13）为社区做贡献。然后，大学被问及他们在交易知识产权时遇到的障碍。他们面前有一个障碍列表，其中他们被要求勾选五个他们认为影响最大的障碍。其中包括与14个不同变量相关的五大类障碍：• 与搜索问题相关的障碍。变量包括（1）难以定位知识产权的所有者；（2）定位知识产权用户困难；（3）难以找到最佳知识产权）；• 与缺乏透明度有关的障碍。变量包括（4）评估知识产权新颖性/独创性程度的难度；（5）知识产权文件不清晰；（6）难以评估知识产权的经济价值；• 与合同谈判有关的障碍。变量包括（7）难以协商知识产权的价格；（8）难以谈判合同中与价格无关的条款；• 与合同执行有关的障碍。变量包括（9）执行合同的过度成本；（10）与执行合同成本无关的问题；（11）信任问题，例如投机行为、搭便车或类似行为）；（12）公司的不同做法；• 与过度或过于严格的法规有关的障碍。变量包括（13）法规允许过于排他性的权利；（14）国际知识产权法规不适应不同地方市场的需要。最后，受访者被要求提供一些关于该组织的一般信息：地理定位、所有制（独立或子公司）、规模（当前员工人数、当前年营业额）、研究强度（在R&D的年度支出）、该组织主要市场的地理范围（国内或国际）和活动部门。一些与组织特征相关的额外变量来自其他来源。[2]
样本中的组织具有不同的制度和历史特征。大多数是大学，一些是大学学院或其他高等教育机构（如音乐学院和艺术学院），少数是公共研究机构。这组受访者反映了样本构成。表2比较了机构在样本以及答复者和非答复者群体中的分布情况，包括几个主要特征：地理定位、规模（就所雇用的学术人员而言）、机构类型，包括地位和历史渊源（区分大学、其他高等教育机构和公共研究组织，并根据大学成立的时期将大学进一步细分为5个类别[3]）。
按地域定位、机构类型和总工作人员规模（学术型、非学术型和非典型型）划分的受访者分布代表了总体人口。
在46名受访者中，13个组织不参与四个知识产权市场中的任何一个。在参与知识产权市场的受访者中，只有10个组织（30%）参与一个市场，而大多数组织（23个组织，即70%）参与两个或更多市场（9个组织参与两个不同的市场，10个组织参与三个市场，4个组织参与所有四个市场）。特别是，9个组织（27%）只从事专有知识产权市场（专利和/或版权），两个组织（6%）只从事非专有知识产权市场，而大多数组织（22个组织，67%）使用专有和非专有保护知识产权的组合形式。这清楚地表明，对于大多数大学来说，参与专有和非专有知识产权市场是互补的，而不是知识获取和转移的替代策略。
根据概率回归分析（结果见附录1），是否参与知识产权市场的选择受到规模的显著影响（就员工总数而言，大学越大，参与至少一个知识产权市场的可能性就越高）；此外，作为一所大学（相对于高等教育学院），尤其是作为一所建于十九世纪中叶之前的老大学，会显著影响进入知识产权市场的可能性。从事工程和其他技术学科的工作人员数量对从事知识产权市场的可能性有积极影响，而从事科学学科（如医学和自然科学）的工作人员数量有消极影响。这可以根据在这些领域进行的研究的更基本的性质来解释。最后，专门从事技术转让的工作人员人数和机构的年龄对这一选择没有显著影响。
考虑到参与知识产权市场的33所大学的子集，根据泊松回归（其结果见附录2中），它们参与的市场数量受到规模（就总员工而言，机构越大，它可能参与的市场越多）和专门从事技术转让的员工数量（即，虽然这一变量并不显著影响是否进入知识产权市场的选择，但对于那些进入知识产权市场的大学来说，大量的技术转让人员使它们能够扩大知识产权活动的范围。作为一所大学，尤其是前理工学院，对一个组织从事的市场数量有积极影响，而作为一所新成立的大学有消极影响。对科学的参与也有负面影响，表明这些学科的工作人员专注于少数不同形式的知识产权。
表3详细说明了哪些类型的组织更有可能参与专利、版权、开源和非专利技术的交流。因为每个组织可以参与多个市场，所以每行的总和不是100%。
我们发现，公共研究机构、十九世纪之前成立的老大学以及1992年成为大学的前理工学院，是参与专利交流最多的机构类型。公共研究机构和老牌大学在非专利技术的交流中也最为活跃，这再次表明，专利和非专利知识产权市场是互补的，而不是替代的。
关于人员规模（学术性、非学术性、非典型性），数据表明，从事开放源代码的组织在规模较小的类别（少于1000名人员）中人数过多，在规模较大的类别（多于1000名人员）中人数不足，而从事专利的组织人数过多在后者。
表4总结了三组被受访者的几个变量的平均值：那些只从事专有市场的，那些只从事非专有市场的，以及那些两者都从事的。
就收入而言，仅使用专有市场的组织比样本中的其他组织要大得多。那些只使用非专有市场的组织在科学领域的参与程度要低得多（他们在医学、工程技术和自然科学领域的学术人员比例要低得多）；而那些既使用专有市场又使用非专有市场的组织的年龄要比其他样本组织大得多，而且更倾向于科学学科。
表5总结了受访者给出的关于他们从参与各种知识产权市场中获得的利益的答案。份额的计算方法是将收益分成四类（“财务收益”、“竞争优势”、“创新”、“战略关系”），并在市场层面汇总回复。由于大学可以在一个以上的类别中标注利益，所以各栏的总和并不等于100%。
受访者在各种市场中寻求各种利益，但具有不同的强度。与行业和其他合作伙伴建立战略关系是大学参与所有市场的主要原因，尤其是参与非专有市场。从事开源和非专利技术的组织尤其可能寻求与建立战略关系（分别为83.3%和72.2%）和改进创新流程（分别为58.3%和61.1%）相关的利益。从事专利和版权市场的组织特别寻求经济利益（分别为65.5%和66.7%）和与战略关系相关的利益（分别为65.5%和66.7%）。
表6列出了针对每个市场、每个特定利益勾选的受访者份额（由于受访者最多可以勾选5个利益，因此这些份额的总和不等于100%）。就专利而言，大多数受访者选择的利益与追求财务收益（来自市场交易的直接收入）和建立战略关系（与行业网络建立关系并提高合作能力）有关，与表5中的结果一致。在版权的问题上，这种模式与专利的情况非常相似，突出了大学从两种专有知识产权中寻求相似的利益。在开源的情况下，没有大学选择与财务收益相关的利益；相反，利益主要与战略关系的建立有关（58.3%的受访者选择了与行业网络建立非正式关系、提高达成合作协议的能力、为社区做出贡献）。最后，在非专利技术的情况下，大多数受访者选择了社会效益（增加达成合作协议的能力，为社区做出贡献）和创新效益（提供制作或使用兼容创意表达的机会）。
在使用不同的市场时，大学可能会遇到阻碍，使他们无法获得他们所寻求的利益。表7总结了受访者在参与各种知识产权市场时遇到的障碍。比例的计算方法是将障碍分为五类（“搜索”、“透明度”、“合同谈判”、“合同执行”、“法规”），并在市场层面汇总回复。因为大学可以在不止一个类别中勾选障碍，所以列数总和不等于100%。
虽然所有的障碍都存在于所有的市场中，但是它们的强度是不同的。在专有知识产权市场，最常见的障碍是缺乏透明度，其次是合同谈判问题。虽然在理论文献中，知识产权交流通常被认为是完全透明的，具有完美的信息流动的特点，但在实际的知识产权市场中，组织机构似乎遇到了许多问题。这与实证文献的结果一致（考克伯恩，2007）。在非专利技术市场上，大学大多发现与缺乏透明度和合同谈判有关的问题，而在开源方面，大学则表明搜索、缺乏透明度和合同执行方面的问题（尽管障碍类别中答案的分布与所有受访者的分布没有显著差异）。表8报告了针对每个市场、每个特定障碍勾选的受访者比例（由于受访者最多可以勾选5个障碍，因此该比例总和不等于100%）。
就专有知识产权而言，最相关的障碍与评估知识产权经济价值的困难有关（44.8%的受访者参与专利市场，53.3%的受访者参与版权市场）；在版权的情况下，这导致了知识产权价格谈判的困难（46.7%）。对于交易非专利技术的大学来说，评估知识产权的经济价值并就其价格进行谈判也非常重要(分别为33.3% 和38.9%)，而对于开源来说，大学发现很难找到最好的开源项目（25%）、评估其经济价值（25%）以及信任其他相关方（25%）。因此，开源市场中机会主义行为的风险似乎相当高。
