基于大數據的專利價值評估研究

毛岱波 陳丙賽 柯偉揚 陳雯 羅韻晴

（寧波市科技信息與發展戰略研究院 浙江省寧波市 315100）

近年來，隨著我國提出創新型國家發展戰略，以專利為主的知識產權事業得到了蓬勃發展，但是對比歐美發達國家，我國仍只屬于專利申請大國而非專利強國，尤其是專利的交易轉移率極其低下。其中主要原因是因為目前國內知識產權交易的服務機制并不成熟，存在條塊分割、自成一體的情況，并且知識產權價值評估的主觀性較高。專利交易服務是知識產權服務的重要內容，專利價值精準評估也一直是專利交易服務內容的關鍵，現實中經常會碰到評估結果無法得到供需雙方的共同認可從而導致最終無法完成專利交易等問題，因此本文將圍繞專利價值評估開展技術研究。

從整體來看，目前國內外對于專利價值的研究主要分成三大類。第一類是經濟學方法，主要利用成本法、市場法等方法對專利進行定價，優點是操作簡單，易被接受，缺點就是交易市場體系尚不完善，偏差較大。Lee 等[1]認為專利價值涉及技術價值、直接經濟價值和間接經濟價值三個方面，其中直接經濟價值包括專利權使用費及專利權使用收入，間接經濟價值則通過專利維持信息進行評估。

第二類是綜合評價法，主要利用層次分析法、主成分分析法等算法對專利進行定性定量分析，優點是降低了主觀因素對評價結果的影響，缺點是指標選取較為片面。Lanjouwg[2]認為專利訴訟和專利的權力要求數相關，且被訴訟的專利往往具有更大的市場價值，因此選擇專利請求數作為專利價值的評估指標。Harhoff等人[3]考慮到專利范圍是決定專利保護效力的重要因素之一，所以將專利范圍、同族專利數、專利異議等列為專利價值評估指標。

第三類是其他新興方法，主要利用機器學習對專利進行評估，優點是有效性強、科學性強、效率高，缺點是研究尚淺，不夠深入，對訓練樣本依賴較大。趙蘊華等[4]把專利價值評估視為一個強度分類問題，采用神經網絡、決策樹、支持向量機三種機器學習算法對專利價值的評估指標進行選擇；胡啟超[5]通過全面分析影響專利成交價格的相關因素，采用BP 神經網絡程序對指標數據進行模擬，得出專利價值評估的一般模型.

本文通過對三類評估方法的對比分析，最終決定采用以綜合評價法為主，吸收經濟學法的優勢，提取專利著錄項信息中跟經濟有關的指標作為評價中的經濟指標，同時在以往學者建立的指標體系的基礎上再度深化、細分，提出了以專利穩定性、專利保護范圍、專利經濟價值以及專利技術質量四個維度構建專利價值評估指標體系。

1 專利價值評估基本流程

本文利用全國2000 多萬件專利作為數據基礎，進行專利價值評估模型的研究，主要流程分為4 個部分：（1）指標選取；（2）數據處理；（3）權重計算；（4）計算得分。

1.1 指標選取

本文遵循系統性、科學性和可操作性的原則，從專利穩定性、專利保護范圍、專利經濟價值以及專利技術質量4 個方面確定了19 個指標。如表1所示。

1.2 數據處理

通過觀察本文選取的指標，發現指標大致可以分成兩類：一類是正向指標，即指標量化后數值越大越好；另一類是反向指標，即指標量化后數值越小越好。因此為簡化模型，本文先將反向指標進行正向化處理。

1.2.1 數據正向化

假設一個指標的所有數據記為X，其中第i 件專利該指標的數值記為xi，表示計算后的結果，具體公式如下：

通過這種方法，即可將一個反向指標轉換為正向指標。

1.2.2 數據標準化

通過數據正向化處理后，所有指標已經轉換為正向型指標，接著本文通過對數據進行標準化處理來消除不同種類數據量綱的影響。具體公式如下：

其中xi表示第i 件專利指標X 的數值，zi表示標準化后的結果。

1.3 權重計算

本文采用熵值法對標準化后的數據進行賦權計算。首先假設A為數據矩陣，具體表示如下：

其中xij表示第i 件專利第j 個指標的數值。

接著計算第j 個指標下第i 件專利占該指標的比重，具體公式如下：

利用計算得到的比重pij計算第j 項指標的熵值，具體公式如下：

其中k>0，ln 為自然對數，ej≥0。式中常數k 與樣本數m 有關，一般令k=1/lnm，使得0≤e≤1。

利用熵值再計算第j 項指標的差異系數，具體公式如下：

gi=1-ej

對于第j 項指標，指標值xij的差異越大，對專利價值的影響就越大，熵值就越小，因此gi越大指標越重要。

最后利用差異系數計算各指標的權重，具體公式如下：

其中wj即為第j 項指標的權重。

1.4 計算得分

根據熵值法計算得到的權重對專利數據進行價值得分計算，具體公式如下：

其中Si即為第i 件專利的得分。

2 實驗結果及分析

本文采用蒙特卡洛隨機算法從2000 多萬件全國專利中隨機抽取10000 件專利進行模型構建，通過指標量化、數據正向化及標準化和熵值法計算權重，最終得到的指標權重如表2。

表1：指標選取詳情表

表2：指標權重系數表

為了驗證模型準確性，本文從第二十一屆中國專利獎金獎和銀獎中各隨機抽取了30 件專利進行驗證。通過上述模型計算，最終獲金獎專利平均得分為77.67 分，獲銀獎專利平均得分為72.53 分，差距較為明顯。如圖1所示。

圖1：第二十一屆中國專利獎部分獲獎專利得分情況

3 結束語

本文以綜合評價法為主，吸收經濟學法的優勢，提取專利信息中專利申請是否提前公開、被引次數、許可次數和轉讓次數4 個指標作為評價中的經濟指標，同時在以往學者建立的指標體系的基礎上再度深化、細分，最終效果與中國專利獎評選結果基本相似，即金獎專利平均得分明顯高于銀獎專利。但由于樣本選取未考慮國外專利以及被引次數指標新專利相對于老專利不占優勢等，因此該算法的結果僅供讀者參考。