發布時間：2019-10-10所屬分類：管理論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要: 從專利分析的基本概念出發，對其基礎理論和主要方法進行介紹，通過對國內外相關研究的綜述分析，總結得到專利分析的主要研究內容和價值，最后從如何利用專利情報分析支撐產業和園區發展的角度，提出若干對策建議。 關鍵詞: 專利分析; 研究綜述; 對策建
摘要: 從專利分析的基本概念出發，對其基礎理論和主要方法進行介紹，通過對國內外相關研究的綜述分析，總結得到專利分析的主要研究內容和價值，最后從如何利用專利情報分析支撐產業和園區發展的角度，提出若干對策建議。
關鍵詞: 專利分析; 研究綜述; 對策建議
1 研究背景與目的
根據出版狀態，專利信息可分為文獻型專利信息和非文獻型專利信息兩類[1—2]。文獻型專利信息也稱專利文獻，是一種標準化的連續出版物，其出版形式和格式要求依據各個國家和地區的相關法律而定，一般按照特定的時間周期出版。專利文獻記載了專利知識產權的發明人、技術方案和法律狀態等信息，通常以專利申請書或說明書的形式公開出版。以專利文獻的方式對知識產權成果進行保護是知識產權制度走向成熟的標志。非文獻型專利信息一般指非正式出版物等專利信息，包括專利產品樣本、廣告宣傳、科技書刊、新聞報道、研究報告以及來自各企事業單位官方網站的消息和網絡資料。
專利文獻是技術創新和產業經濟研究不可缺少的重要數據，是科技情報界的 “富礦”。各類專利信息，特別是被格式化著錄的文獻型專利信息詳細記載了各種發明創造的實現方案和發明功效等，交代了各類發明的技術背景、所要解決的主要問題以及前人研究的不足之處等，是科研人員進行科技情報分析的重要信息來源，對這些信息進行分析，可以提取得到許多富有研究價值的科技情報，有助于企事業單位、高校和政府部門更好地進行決策。
基于此，本文將從專利分析的基本概念出發，對專利分析的一般方法進行歸納，從科技情報研究如何運用專利分析工具支撐決策的角度，給出若干對策建議。
2 專利分析的基本概念
中國科學院國家科學圖書館副館長方曙等[3]認為，專利情報分析即是對專利文獻中包含的技術信息、經濟信息和法律信息通過科學的加工、整理與分析，進行深度挖掘與縝密剖析，形成具有較高技術與商業價值的專利情報。上海圖書館上海科學技術情報研究所研究員肖滬衛認為，專利分析是在對專利信息進行篩選、鑒定和整理的基礎上，利用文獻計量學的各種方法和手段，對文獻中所含的情報進行統計、排序、對比、分析和研究等，從而揭示專利情報流的深層動態特征，了解技術、經濟發展的過去及現狀，進行技術評價和技術預測。國家知識產權局專利局機械發明審查部馬天旗[4]認為，專利分析是指對來自專利文獻中大量或個別的專利信息進行加工及組合，并利用統計方法或數據處理手段使得這些信息具有縱覽全局及預測的功能，并通過分析讓這些信息由普通信息上升為對企業經營活動具有價值的情報。
綜上，可以認為，專利分析是指通過檢索得到與某個主題相關的專利信息的集合，運用統計分析的方法對該集合進行加工、整理和分析，進而歸納總結得到有價值的專利情報的研究過程。它包含廣義和狹義兩個層面的涵義: 狹義的專利分析是指對文獻型專利信息進行分析，得到與技術研發相關的科技情報; 廣義的專利分析則是指圍繞與專利知識產權有關的所有信息，從技術、經濟和法律等多個層面綜合得到包含科技情報在內的各種知識價值的過程。
上述定義涵蓋了專利分析的 3 個基本步驟: 首先是對相關信息的檢索和有效性驗證，任何專利分析活動都必須基于有限的信息源，這些信息可以是文獻型專利信息或其他形式的專利信息; 其次是借助專門的分析手段和工具對這些信息進行加工、整理，讓專利信息實現從未知到可感知、從混沌到清晰和從非量化到量化的升華; 最后是對圍繞某一主題進行信息的價值提取，并對將其展示給受眾。
3 專利分析的理論基礎與主要方法
3. 1 專利分析的理論基礎
專利分析的本質是對專利信息的價值提取，其過程包括文獻檢索、統計分析和價值挖掘 3 個基本步驟。從數字屬性的統計分析看，專利分析屬于文獻計量學的研究范疇; 從文本屬性的價值挖掘看，它又屬于數據挖掘的研究范疇。因此，可將專利分析視為文獻計量和數據挖掘的交叉學科。從可獲取的國內外研究文獻看，有大量與文獻計量密切相關的理論方法被應用到專利分析中。而數據挖掘的方法也開始被越來越多運用到專利分析過程之中。
3. 1. 1 文獻計量與專利分析
目前，文獻計量學依然被公認為國際圖書情報領域內最活躍的一個分支學科，也體現了當代學科定量化的趨勢。要將信息從專利文獻中提取出來，離不開文獻計量基本理論的支撐�；跁r間序列、專利件數等統計分析，實際上都是文獻計量學在專利文獻領域的應用。張華寶等[5]通過專利文獻的總體變化趨勢、專利分布領域和發明人等數據進行分析，總結了華南理工大學科技創新活動的時間規律、領域分布、合作情況和發展趨勢等，從而讓讀者對該高校的專利產出情況有較為集中的了解。趙繪存[6]對京津冀機器人產業協同發展問題進行研究，基于專利分析的結果對當地產業的現狀和問題提出對策建議。郭穎等[7]通過美專局 ( USPTO) 授權的中國專利數據，運用專利計量方法及專利分析工具對國內相關領域的發展現狀及影響力進行研究，給中國跨國公司實施海外擴張戰略提供參考。陳欣[8]對珠三角九市中國發明專利數據的分析，揭示了珠三角九市發明專利數量與專利質量不協調的情況，對各市如何提出提高專利實力給出對策建議。
上述研究，是利用專利文獻作為研究標的，采用文獻計量學的基本方法，并以科技管理基本理論為指導所形成的決策研究，對專利分析研究具有重要的參考借鑒意義。
近年來受到國內外廣泛關注的專利地圖分析法，實際上也是基于專利文獻計量分析的一種可視化展示途徑。上海圖書館上海科學技術情報研究所專門組織研究團隊對燃料電池機動車、風力發電、生物芯片和量子點等前沿領域的專利文獻進行分析，借助以豐富的圖文信息揭示了各個行業的技術發展脈絡，是目前國內該領域較為權威的研究機構。左良軍[9]對專利地圖在專利技術分析中的常用方法進行了歸納總結，從管理層面和技術層面給出了專利分析中的常用方法，對專利地圖理論及其分析方法給出應用實例。馮立杰等[10]采用專利管理地圖的方法對我國三維打印技術的進行研究，厘清了我國三維打印技術的發展脈絡及沿革，又提出基于多維空間專利地圖的技術機會分析方法，以手機供電系統為例，構建手機供電系統的多維空間專利地圖，通過地圖搜尋分析找出該領域的技術密集區[11]。
可見，專利地圖作為一個具有可視化功能的分析方式，有利于集中展示專利分析的量化成果，更好地為決策者提供決策依據。
3. 1. 2 數據挖掘與專利分析數據挖掘
一般指的是采用各領域的科學方法，在大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中，提取隱含的、預先未知的并含有巨大應用價值的模型的過程，從而幫助決策者尋找數據間的潛在關聯，發現被忽略的因素[12]。
Abbasa 等 [13]對采用文本挖掘作為研究方法的專利分析文獻進行總結，發現與文本挖掘有關的研究主要集中在基于自然語言處理、基于功能屬性、基于規則屬性和基于語義網絡的幾個分支上。王偉光等[14]以工業機器人產業為研究對象，利用專利分析軟件挖掘該產業的專利數據，為國內工業機器人專利布局提供了產業技術情報。張穎等[15]通過專利結構化項分析和建立關鍵詞語義網絡，提出了一種基于 XMLSchema 的專利地圖專利信息分析方法，并以湖北大重型數控機床產業為研究對象，分析該產業領域相關的技術發展趨勢，為政府部門制定區域產業發展政策提供參考。于麗婭等[16]設計了基于創新性評估的機電產品專利知識挖掘系統框架，探討了機電產品專利設計知識的表達方法、創新性評估及專利知識提取等關鍵技術的實現策略。
數據挖掘對于專利分析的貢獻在于其為專利文本的聚類分析提供了有效途徑，研究人員可以運用語義分析等聚類方式對多個或同個專利族群進行分析，進而提取得到其中隱藏的數據信息。陸佳偉等[17]以 MOCVD 技術為例，構建了一個技術 - 功效導向的基于敘詞表的領域本體，借助文本挖掘技術通過專利摘要分析初步實現了對文本語義的理解，提供了一種利用機器運算的方法完成技術功效文本挖掘的過程。
3. 2 專利分析的主要方法
3. 2. 1 基本分析方法
( 1) 定性分析法。專利信息的定性分析指的是對專利文獻的技術內容進行分析、綜合以及抽象概括，以掌握專利信息的整體情況，甚至歸納形成較為明確的觀點的分析過程。具體說來，定性分析可以根據技術主題、專利國別、專利發明人、受讓人、專利分類號和專利申請日等要素，進行廣泛的信息搜索，對搜集的內容進行閱讀和摘記，并在此基礎上進一步對信息進行分類和比較。專利信息的定性分析，著重于提取文本內容，是一種比較基礎的分析方法，隨著文獻文本信息的增加，定性分析的難度呈指數級增長。在專利分析中，定性分析內容主要包括: 專利技術性分析，如專利技術功效矩陣分析、技術路線圖分析; 專利法律狀態分析，了解專利有效、無效和駁回等法律信息; 專利侵權分析，包括主動侵權分析和被動侵權分析，以維護專利權人的利益; 同族專利分析，用以判斷專利的價值和某一公司技術輸出的重點，以及為技術引進提供依據等。
( 2) 定量分析法。定量分析是指對專利文獻的數量關系、時間關系和引用關系進行計量的研究活動，定量分析可以揭示專利情報流深層次的動態特征。與其他類型的文獻計量分析一樣，專利分析也要對文獻進行篩選、鑒定和整理，之后應用計量學、統計學等學科的知識，利用數學模型和軟件工具來揭示專利文獻中的各類信息，并由此分析得到技術發展趨勢。專利的定量分析尤其適合用于與指標評價有關的研究活動，可以通過對專利的量化來評估某個企業、國家 ( 地區) 的研發重點和技術創新綜合實力。
在上述統計指標中，專利件數是最經常使用的要素，將其與專利的申請/授權時間 ( When) 、發明人 ( Who) 、申請地 ( Where) 和技術方案 ( What) 4 個維度的參量 ( 4W) 進行組合分析，可以得到豐富的專利信息情報，主要組合列表如表 1 所示。
3. 2. 2 特定分析方法
除了上述以專利文獻的數據趨勢、數據構成和數據排序為核心的統計方法外，專利分析領域還有一些透過數據關聯、文本聚類和引用關聯等分析角度的特定方法，舉例列表如表 2 所示。
4 專利分析的主要研究內容
4. 1 基于國外文獻的分析
以 “專利分析” “專利地圖”等作為關鍵詞，在 SpringerLink 電子期刊數據庫和國內的萬方數據知識服務平臺外文文獻數據庫進行檢索，數據截止時間為 2016 年 12 月 30 日，共得到約 8 400 篇外文文獻，經去噪后得到與專利分析研究密切相關的外文文獻 2 051 篇 ( 其中 761 篇來自 SpringerLink 數據庫) 。通過對這些外文文獻的分析，得到如下結論:
外文文獻總體上可以分為三大類: 第一類主要是專利分析理論及其應用研究，既包括專門探討專利分析理論知識的文獻，也包括將專利分析的理論知識與其他理論方法綜合起來，應用到某種指標評價的過程，可統稱為 “專利分析理論及應用研究” 類文獻; 第二類是作者為了了解某一技術領域、產業領域或某個國家、某個地區和某個機構的基本情況，而將專利信息作為主要佐證材料開展研究的文獻，可統稱為 “產業區域專項研究”類文獻; 第三類則是側重對專利分析軟件工具進行介紹和研究的文獻，此類文獻數量較少，可統稱為 “分析工具開發與使用”類文獻。其中，專利分析理論及應用研究類文獻的重點探討如何形成更加科學的理論方法和研究范式，而產業區域專項研究文獻則比較關注能否通過專利信息挖掘得到一些具體的、有價值的專利信息。前者一般都輔以數據模型進行驗證，后者則主要采用結構化分析和可視化分析等方法。
從結構上看，這些文獻中第 1 類和第 2 類研究占絕大多數，前者約占所有外文文獻的 44% ，后者約占 53% ，而對專利工具的介紹分析的文獻僅有 3% 。如圖 1 所示。
中國、美國、歐洲和日本是上述外文文獻較為關注的國家和地區，從文獻統計的結果看，分別有 126 篇、78 篇、54 篇和 49 篇外文文獻中與這四個國家 ( 地區) 的產業和技術有關 ( 如圖 2 所示) 。這一結果側面反映了上述地區對專利知識產權的重視程度。
美國、日本、德國和英國等科技實力較強的發達國家一直以來都對專利知識產權的保護和利用非常重視，也有較多學者通過專利分析對前沿技術進行跟蹤，并以此作為制定產業發展戰略的重要依據。近年來，隨著我國創新驅動發展戰略的全面實施，以科技創新為核心的全面創新開始上升為國家戰略，各級政府部門、高�？蒲袡C構和企業對專利知識產權更加重視。而且，國內許多大型企業的技術研發部門和高校信息管理學科的研究人員也都更加注重專利分析研究工作，這就使得這一領域的文獻數量有較為明顯的增長。
另外，從行業的層面進行統計，上述外文文獻相對集中在生物醫藥、能源、納米材料、汽車、化工、農業和工業機器人等領域，且以新興產業領域的研究居多。其中，生物醫藥、能源和納米材料 3 個行業領域的文獻占比就達 57% ，超過所有行業專項分析文獻的一半，說明這些領域受到相對集中的關注。如圖 3 所示。
4. 2 基于國內文獻的分析
同理，經檢索可得到與專利分析有關的中文文獻共計 3 400 余篇。對這些文獻同樣按照專利分析理論及應用研究、產業區域專項研究和分析工具開發與使用進行分類，可得到以下結果。
國內專利文獻相對集中在產業區域的專項研究，而非理論層面。從文獻數量看，產業區域專項研究報告共有 1 831 篇 ( 占總數的 73% ) ，理論方法及應用研究的文獻有 538 篇，軟件工具介紹類文獻 118 篇，如圖 4 所示�？梢钥闯�，產業區域專項研究報告是我國專利分析的重點，大多數研究人員希望能夠通過專利分析的途徑了解、評估和預測某各產業領域的基本情況。
在中文文獻中，各類學者較為關注的產業技術領域包括生物醫藥、電子信息、能源和化工等領域，各主要領域的文獻占比情況如圖 5 所示。
與外文文獻不同的是，國內重點關注的技術領域并不包括納米材料這一領域，而有關電子信息、網絡通信等方面的專項研究文獻則較多，說明國內 IT 領域的研究較為成熟，同時也從側面反映了國內 IT 領域的企業和專利知識產權要相對多于其他領域。
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5 研究結論及建議
5. 1 面向地方產業發展需求搭建專利導航信息服務平臺
設立專項財政資金支持高�；蚩蒲袡C構建立公益性專利導航信息服務平臺，面向行業或者科技園區開展專利導航信息服務，引導企業或園區制定產業技術路線圖，支持地方產業轉型發展。鼓勵企業對接地市或園區知識產權工作管理機構，通過專利分析結果了解技術創新的演進路線，了解關鍵產品的知識產權保護范圍、有效性和競爭對手的基本情況，在核心技術上進行專利布局，形成有效的競爭策略。
5. 2 面向高新技術企業發展需求培育高價值專利
鼓勵國家級高新技術企業在獲得自主核心技術的基礎上，借助專利分析工具制定企業知識產權發展戰略，重點培育高價值專利。地市政府或園區管理部門在培育高新技術企業系列政策舉措的基礎上，引導高新技術企業特別是規上高企持續培育高價值專利，對高價值專利 “申請大戶”給予財政獎勵性后補助，并及時將產業專利預警信息反饋至相關企業，引導企業完善產品研發戰略。
5. 3 面向知識產權成果轉化建立交易服務平臺
鼓勵各類技術交易服務機構對接中小微企業技術研發需求，搜集整理各類技術需求信息，并通過專利分析工具尋找高校、科研機構或個人的技術成果進行轉化，在遵行現行科技成果轉化政策法規的基礎上，以市場化機制對成果的出讓方給予獎勵，提高全社會的科技成果轉化率。
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