专利分析方法和主要指标

专利分析方法和主要指标 供稿人：党倩娜 供稿时间：2005-11-21 专利分析法是指对有关的专利文献进行筛选、统计、分析，使之转化成可利用 信息的方法。专利分析首先要进行专利检索，检索一般包括查新检索、专利法 律状态检索、技术跟踪检索、侵权防御性检索等。检索入口可以是某一技术主 题（关键词或分类号） 、专利申请(专利权)人（国家、公司、个人） 、专利申请 (公开)时间、专利地域或组合检索，形成对某一技术、重要国家、重要公司、 某一自然人、主要竞争对手在一定时间和地理范围内的专利状况研究。 专利分析法分为定量分析和定性分析两种。定量分析即对专利文献的外部特征 （专利文献的各种著录项目）按照一定的指标（如专利数量）进行统计，并对 有关的数据进行解释和分析。定性分析是以专利的内容为对象，按技术特征归 并专利文献，使之有序化的分析过程。通常情况下需要将二者结合才能达到较 好的效果。 一、定量分析的主要指标及其应用 专利分析的定量指标较多，不同的指标从不同的角度揭示专利信息。许多国家 和知识产权咨询机构都建立了自己的一套分析指标体系，比如美国摩根研究与 分析协会（Mogee Research & Analysis Association） 、美国知识产权咨询公司 CHI 等。而由于各国家、地区申请专利的习惯并不相同，指标的计算方式也可 能有所不同。早在 1970 年代早期，CHI 便与美国国家科学基金会一起研发出 全球第一个科学成果指标，美国国家科学基金会编写出版的美国科学与工程 指标报告了采用 CHI 的专利指标体系。OECD 科技指标系列手册即弗拉斯卡 蒂系列手册中的专利手册也介绍了 CHI 指标的概念和计算方法，并指出 CHI 的指标最初主要针对公司设计，但同样适用于国家、地区。下面将 CHI 一 些主要指标及其它一些常用的指标介绍如下： 指标名称 含义 应用 专利数量 一段时间内各技术领域、各 国家、各公司、个人的所获 通过组合对比可评估当年或历 年某一技术领域、国家、公司 得的专利数量 或个人的技术活动程度和水平， 演变过程和发展趋势。 专利相对产出指 数（activity index） 公司在某技术领域的专利申 请量与产业专利申请量的比 例 评估公司在整个竞争环境中的 相对位置。 同族专利指数 某专利权人在不同国家或地 区申请、公布的具有共同优 先权的一组专利数量 反映专利权人申请的地域范围 及其潜在的市场战略 专利成长率 某权利人在某段时间获得的 专利数量/上一阶段的专利 数量 计算当前较前阶段增减的幅度， 可显现技术创新随时间的变化 是增加还是迟缓 引证指数 某专利被后继专利引用的绝 对总次数 引证次数高，代表该技术属于 基础性或领先技术，处于核心 技术或位于技术交叉点。 即时影响指数 （current impact index,CII） 某产业或企业前五年专利的 当年被引次数/系统中所有 专利前五年专利的当年被引 用次数的平均值 如果实际被引用数与平均值相 等，当前影响指数即为 1。指 数大于 1，说明该技术有较大 影响，小于 1，则说明影响较 小。 技术强度（total technology strength,TTS） 专利数量当前影响指数 （CII） 专利数量在质方面的加权，评 估公司专利的技术组合力量 相对专利产出率 某权利人在某一领域的专利 申请量/全部竞争者的申请 量 判断权利人的竞争位置，产出 率越高，竞争力越强 技术重心指数 权利人在某技术领域的专利 申请量/其全部申请量 判断某一国家和公司的研发重 点 科学关联性 （science 某公司专利平均所引证的科 研学术论文或研究报告数量 评估某专利技术创新和科学研 究关系。 linkage,SL） 技术生命周期 （technology cycletime,TCT） 企业专利所引证专利之专利 年龄的中位数 评估企业创新的速度或科技演 化速度。TCT 较低，代表该技 术较新且创新速度快。 科学力量 （Science strength,SS） 专利数目科学关联性 评估一家公司使用基础科学建 立 该公司专利组合的程度和公 司在科学上的活跃强度。 专利指标的使用的注意事项： （1）专利指标的细化、综合和时间、空间的分析。上述专利指标的描述还是 比较粗糙，还可进行进一步的细分，比如引证率可分为自我引证率和被（外界） 引率。自我引证率描述后续专利引用自身专利的情况，引证率越高说明研发的 自主性越强，被引率越高说明该项技术的含量越高。此外，各项专利指标不是 孤立的，把战略性指标如同族专利指数和技术性指标如科学关联性项结合，以 时间和空间为轴进行综合分析，才可得到比较全面的信息。 （2）许多专利指针本身具有产业依存性。如技术生命周期会因技术领域不同 而有所差距。相对热门的技术其 TCT 较短，如电子类 TCT 约 3 至 4 年，而造 船类 TCT 可能长达 15 年。 （3）专利指标可以测度技术发展，但不可以绝对化。重要的发明或创新，尤 其是能够带来长期经济利益的发明，一般要申请专利。但是很多技术发明不采 用专利保护方式，而采用商业秘密或尽快产业化的形式，因此专利与技术发明 或技术创新并不是一一对应的。 （4）不同领域之间的数据比较应当谨慎。专利申请的倾向在不同技术领域之 间差别很大。有的领域技术创新活动很活跃，但不适于采用专利方式取得保护， 如电子信息领域，往往通过推向市场先发优势取得经济回报。又如专利不包括 软件、组织方法等方面的发明，因此排除了服务业的技术创新。这样在不同领 域之间进行比较时，对所分析行业的特点要有所了解，才能更准确地进行比较。 （5）各国专利制度的差异带来的数据比较的障碍。由于各国专利制度的差异， 各国专利的具体审核标准、审批程序等方面存在不同之处。如多项相互联系的 技术发明在美国可以合并申请一项专利，但在日本则必须提出若干项的分案申 请。这样不同国家进行比较，有时会带来很大偏差。如专利数量差距巨大，还 可以说明问题；但如果在同一或相近数量级上，就难以给出确切结论。所以做 专利国际比较时，一般不用不同专利体系的数据，而是选择同一大型专利体系， 如美国专利与商标局或欧洲专利局。但这又带来另一个问题，即“本土优势” 。 （6）专利文献时滞对分析数据的影响。尽管实行了专利申请的早期公开和延 迟审查制度，很多专利的申请日和公开日之间还通常存在 18 个月的时滞，这对 于那些技术创新频繁的企业，尤其是处于技术生命周期短的产业企业来说，将 直接影响结果的分析和预测。 二、定性分析 定性分析一般根据专利的内容特征进行分类或聚类，结合时间和空间，进行比 较分析、组合分析、关联分析、序列分析、预测分析等。例如，从专利文献的 主要侧重面来看，若某种技术专利文献的内容多以原理为主，说明该项技术处 于新兴期；若以应用为主，说明处于成熟期。 近年，由于信息技术的发展，专利数据库的大量产生，使得数据挖掘技术在专 利文献内容方面的应用变得可行。加州理工学院的 Jay E. Paap 教授领导的技术 机会分析（Technology Opportunity Analysis，简称 TOA）研究小组从 20 世纪 90 年代初就一直致力于采用文本挖掘方法，应用专门软件，对大型数据库的主 题词进行时间序列分析、聚类分析等，以发现科研的热点领域和前沿领域，识 别这些领域的研究专家和机构，并可将这写信息解释为创新状态和前景的指示 符。Porter 教授的 TOA 分析的软件包括四个步骤： （1）搜索。即查找相关的数据源并检索出相关领域的电子形式数据。 （2）计数。利用软件编辑、计算、排列结果。例如计算全部高频词、文摘数 量、作者及其所属单位，可表明某个主题正在升温还是开始变冷，与之相关的 活动在时间上呈现何种分布。 （3）联系。采用 TOA 软件提供的矩阵操作来帮助识别联系，进行聚类，追踪 一段时间内的变化，注视正在出现的新事物，以及识别谁是某个领域最活跃的 人。 （4）表示。把结果转换到 EXCEL 或者其它类型的电子表格和图形包里，用图 形表示正在发生什么，对检索结果按时间片断显示事件地图是如何随时间演变。 三、专利地图及其应用 专利地图是指对一次、二次、三次等专利文献的统计结果整理成各种图表，即 将专利信息“ 地图化” 。专利地图作为一种搜集、整理和显示专利信息的工具， 可视性强，便于理解，一般分为专利管理图、专利技术图、专利权利图。 专利管理图主要包括：历年专利动向图、各国专利占有比例图、专利排行榜、 主要竞争公司分析图、公司专利平均年龄图、公司发明阵容比较图、公司定位 综合分析表、公司专利件数分布图、公司专利件数消长图、发明人专利件数分 布图等，主要显示了技术的发展趋势，进行竞争企业的实力剖析和动向预测。 专利技术图包括 IPC（国际分类）分析图、技术生命周期图、专利技术功效矩 阵图、专利技术分布图、专利技术领域累计图、专利多种观点解析图、挖洞技 术显微图等。技术图锁定某项技术或公司进行地毯式搜索，主要显示技术演变