专利价值评估指标体系与专利质量之间的关系

在专利价值评估研究中，如何建立科学的专利价值评价指标体系及评估模型已成为目前理论界和实务界探讨的热点。通常将影响专利价值的因素归为四大类：技术因素、市场因素、竞争因素和法律因素，通过对

诸影响因素及作用机理的分析，建立专利价值评估指标体系及分析模型，代表了专利价值评价的主要研究方法。然而，目前指标法所建立的专利评价指标体系多数仅停留在理论层面，或由于指标难以获取而缺乏

数据支持，基本上不具备可操作性。因此，如何针对专利评价指标体系建立有效分析模型是有待进一步研究的重要课题。本文从专利技术价值、市场价值和权利价值３个维度，尝试建立具备实务可操作性的专利价值评估指标体系，以技术价值评价指标为基础，建立专利技术质量评价模型，并首次对大样本和真实专利数据进行专利技术质量评价，同时采用韩国三星公司４２项核心专利为对比样本，提供了一种实务可操作的、定量化评价专利技术质量的方法和工具。

1、专利价值评估指标体系及模型研究综述

1.1专利价值评估指标体系及模型

美国知识产权咨询公司ＣＨＩ与美国国家科学基金会（ＮＳＦ）联合开发了全球第一个专利指标评价体系，用于评价公司或国家和地区的知识产权综合实力，并以此指标体系为基础来评价公司的无形资产价值。

ＣＨＩ专利评价指标包括专利数量、专利平均被引用数、当前影响指数、技术实力（专利数量×当前影响指数）、技术生命周期、科学关联性和科学强度（专利数量×科学关联性）７个指标。其中，技术实力和科学强度指标是复合指标。在ＣＨＩ专利评价指标的基础上，研究者对专利价值评估指标体系进行了大量研究，主要可概括为两大研究路线：①专利价值影响因素及作用机理。大量研究表明，影响专利价值的变量主要有：专利生命周期、专利保护范围、专利创造性、专利可替代性、专利研发投入、专利权人特征、专利法律特征等。上述研究针对影响专利价值的单一变量和多变量，分析了各种变量对专利价值的影响机理，然而并未以多变量为评价指标建立具体专利价值评估模型；②专利价值评价指标及模型。基本思路是从影响专利价值的四大要素：技术、市场、竞争和法律出发，构建专利价值评价指标体系，评价模型计算方法主要采用专家打分法、层次法、决策树法以及模糊综合评价法等。万小丽和朱雪忠从技术、市场和权利角度构建专利评价指标体系，共包含１７个评价指标，利用层次法和模糊综合理论建立评价模型。２０１２年，由国家知识产权局和中国技术交易所联合出版的《专利价值分析指标体系操作手册》，从专利法律价值、技术价值和经济价值角度建立专利价值分析指标，共包含１８个评价指标，并通过专家打分法计算专利价值度（０～１００）。然而，上述专利评价指标体系均存在多数指标难以量化的问题，基本上都是从定性角度来研究专利价值。

1.2现有指标体系及模型存在的问题

专利价值评估指标体系主要存在以下问题：①指标数据可获得性差。有些指标，如专利引用和许可实施状况等，依赖于专利信息数据库的建立，因而分析引用具有一定难度；②指标计算复杂。大量评价指标难

以计算或量化，如技术创新度和市场化能力等对专利价值定量化评价提出了挑战。另外，针对指标体系如何建立有效的专利价值评估数学模型，也是亟需研究的重要课题。现有指标模型计算方法大多建立在专家

打分法的基础上，主观因素影响专利价值的客观评价。例如，利用层次分析法计算指标相对权重，取决于各指标两两比较评判所得出的指标相对重要性，而该过程掺杂了主观判断因素。

2、专利价值评价指标体系及专利技术质量评价模型构建

2.1专利价值评价指标体系及专利技术质量评价指标

专利价值评价要考虑技术因素、市场因素、竞争因素和法律因素对专利价值的影响。因而，专利价值可体现为专利技术价值、权利价值和市场价值。其中，专利技术价值体现了专利的内在质量价值。因此，专利

技术价值也可称之为专利质量价值。市场、竞争环境及法律保护状态作为影响专利价值的外部变量，由技术、市场和竞争共同构成影响专利价值的复杂系统。通常利用收益法计算专利市场价值，对应为专利产品

未来预期收益的折现值。本文着重探讨专利技术价值对专利质量评价的影响。基于上述分析，综合考虑影响专利价值的重要变量，从技术价值、市场价值和权利价值３个维度建立专利价值评价指标体系，见表１。其中，衡量专利技术价值的评价指标包括技术生命周期、技术应用范围、技术关联度、科学关联度、权利要求数量、同族专利数量６个指标（见表２），通过大样本专利数据对该指标模型进行统计检验。

2.2专利技术质量评价模型及统计样本

本文以表２中列出的６个专利技术质量评价指标为基础，构建专利技术质量评价模型。利用中国科学院１９８５－２０１３年获得美国授权的３３７项专利数据为统计分析样本，专利数据来源于ＤＷＰＩ世界专利数据库。专利技术质量评价数学模型采用主成分法计算各评价指标权重，由数据统计样本得到指标相对权重，避免了以往模型中主观判断因素对评价结果的影响，模型主要计算结果见表３－表５。

根据初始因子载荷矩阵Ａ，及ａｉｊ ＝ｕｉｊ λ槡ｉ （ｉ＝１，２，…，６；ｊ＝１，２，…，６），求得主成分单位特征向量矩阵，将其乘以方差贡献率，得到综合评价函数，然后进行归一化处理，最后得到各评价指标权重，见表６。用表６中的指标权重乘以各指标归一化数值，得到专利技术质量评价结果。

在上述６个专利技术质量评价指标中，技术关联度和权利要求数量指标所占权重高于其它指标，对专利质量影响较大；其次是同族专利数量、技术应用范围和科学关联度指标；而技术生命周期对专利价值的影

响低于其它指标。

３专利技术质量评价结果

3.1中国科学院获美国授权专利技术质量评价

运用专利技术质量评价模型对中国科学院在１９８５－２０１３年获得美国授权的３３７项专利技术质量进行评价，表７中列出排序前２０位的专利及其技术质量价值。中国科学院获美国授权专利技术质量价值最大值为０．４９，平均值为０．１６。其中，电子、医药、有机化学等技术领域的专利技术质量较高，微电子研究所、大连化学物理研究所、上海药物研究所等领域研发专利技术质量价值较高。

3.2样本统计结果比较

以韩国三星公司半导体器件技术领域的４２项美国授权核心专利（通过Ｄｉａｌｏｇ专利分析工具获得）为对比样本，与中国科学院３３７项美国授权专利进行专利技术质量价值比较，见图１。三星公司专利技术质量价值最大值为０．５６，平均值为０．３０，较中国科学院专利质量分别高出１２％（最大值）、４６％（平均值）。如图１所示，２００２年之后，中国科学院专利质量有上升趋势，近几年专利质量最大值与三星公司的差距逐渐减小，但专利平均价值仍有待于进一步提高。

４结语

专利价值评估指标体系完备性及评估模型计算方法仍将是需要进一步探讨的研究课题。本文从专利技术价值、市场价值和权利价值３个维度，综合考虑影响专利价值的重要变量，选取１５个可测度评价指标，建立专利价值评价指标体系和专利技术质量评价模型，克服了以往主观因素对评价结果的影响。通过对中国科学院３３７项美国授权专利技术质量进行评价研究，提供了一种可操作、定量化、客观评价专利技术质量的方法和工具。（来源：专利价评估指标体系与专利技术质量评价实证研究；作者：吕晓蓉；单位：中国科学院）