基于模糊理论的企业专利决策

夏 露

（湖北工业大学 管理学院，武汉 430068）

0 引言

专利决策是跨管理学和知识产权法学的交叉领域，是企业的决策者、企业的知识产权部门对企业在专利应用的全局性筹划和安排，是企业经营发展战略的重要组成部分，与科技、经济发展和市场竞争密切相联系，是企业在国内外市场竞争中提升核心竞争力的必要手段。实践中，企业专利决策者为了企业的长远利益和发展，运用专利制度提供的法律保护，保持自己技术优势的整体性战略观念与谋略战术，目标是打开市场、占领市场、最终取得市场竞争的有利地位，在技术竞争和市场竞争中谋取最大经济利益。这一过程的意义表现为：技术研究与开发上，专利决策确立专利开发的重点、步骤和涉及的重点竞争领域，从中寻找企业技术创新出路，避免重复研究，节约人力、物力、财力和时间；产权保护上，专利决策为产权激励提供企业能力所及范围的最充分的保护，鼓励创新，保持企业技术优势，尤其海外销售企业，拥有国家专利，更能得到外国客户的肯定，稳定促进企业销售额；经营上，专利决策促进专利技术成果转化，增强竞争能力，用以对抗和排挤竞争对手，以较小的投入获取最大的市场占有份额[1]。

专利决策需要考量大量关键性影响因素，这些影响因素包含非确定性约束条件及目标，允许有一定的伸缩范围，具有模糊性，与企业生产过程中包含非确定性因素和模糊特征相同。由于模糊约束条件及目标在一定范围的伸缩性，对企业专利决策研究不需要精确的量化结果，而采用基于模糊理论的模糊优化决策。

1 模糊理论的产生及研究方法

模糊理论最早在美国加州大学伯克利分校电气工程系的L.A.zadeh教授创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来，1965年，L.A.zadeh首次提出表达事物模糊性的概念——隶属函数，突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论，奠定模糊理论的基础[2]。1966年，P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告，1974年，L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告，自此，模糊理论成为热门的研究课题。1974年，英国的E.H.Mamdani首次采用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制，并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果，宣告模糊控制的诞生。1980年丹麦的L.P.Holmblad和Ostergard在水泥窑炉采用模糊控制并取得了成功，是第一个商业化的有实际意义的模糊控制器[3]。

模糊理论以模糊集合(fuzzy set)为基础，以接受模糊性现象为前提，以处理概念模糊不确定的事物为研究目标。基于决策者理想点的模糊数决策指标的规范化，决策者主观不确定偏好特征的模糊数距离，决策者主观偏好的模糊主观权重、模糊客观权重以及模糊组合权重的确定方法，改进和提出模糊主观权重确定方法之间的联系和转换关系。模糊理论不是对精确的摒弃，而是对精确更圆满的刻画。它通过模糊概念，利用人类常识和智慧，理解词语的模糊内涵和外延，将各方面专家的思维互相补充，包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等内容。

严格地说，现实决策大多是基于模糊理论的决策。由于组织中较高层的决策问题属于宏观的定性问题，要求决策者快速做出决策，传统的解决方法通过建立数学模型来模拟，使用统计、概率等数学方法实现，数学模拟需要众多的假设和近似，而宏观决策问题结构化差，重复出现的可能性小，具有不精确性和不确定性，传统的定量方法使用于这类决策中其结果必然是最终模型与实际差别大。模糊理论不主张用繁杂的数学分析模型来解决问题，克服了传统决策控制理论无法解决的多变性、不确定性决策实践问题。模糊理论发展至今已有四十余年，应用范围非常广泛，从工程科技到人文社会科学都有模糊应用研究的踪迹与成果。

2 模糊理论下企业专利决策

2.1 确立模糊条件下企业专利决策的考量因素

模糊理论用于专利决策研究，重要的是以企业利益最大化为目标，确立影响企业专利决策的因素。不同行业、不同企业、同一企业不同的阶段面临的问题都会有差异，企业专利决策包括技术创新、专利申请、专利权许可与转让、专利利用等的决策，不同环节专利决策影响因素不同，决策考量重点也不一样，但是，影响专利决策的基本因素相同或相似。对企业专利决策的关键性影响因素分解，确定专利决策需要考量的具体因素，包括：

2.1.1 技术创新决策因素

主要考虑市场中主要竞争对手的技术现状、相关领域现有技术成果分布、企业技术发展水平和研发基础，这些影响因素对企业的相关利益产生影响。进行创新技术查新，寻找技术空白点，预测技术发展趋势，在借鉴现有技术基础上，自主研发。

2.1.2 专利申请决策因素

专利申请要回答三个问题：是否所有的发明创造都要申请专利，何时申请专利，申请什么样的专利。为此，专利申请时主要考虑现行专利制度、国家或行业政策、创新障碍、创新战略、企业战略导向、专利申请成本等因素。

2.1.3 专利权许可与转让决策因素

专利许可与转让考虑下列背景因素：本专利是产品创新还是降低成本的工艺创新、创新企业是非竞争厂商还是同一产品市场的竞争厂商、产品市场是竞争性的完全垄断性的还是寡头垄断的、是价格竞争还是数量竞争、技术产品是相同的还是有差异的、模仿是容易还是困难、专利保护是完全的还是不完全的、政府是否限制许可费、是否存在信息不对称、专利技术创新程度等。

2.1.4 专利利用决策因素

专利利用需要考虑的关键因素是：本企业与竞争对手或者合作方的企业规模、企业类型、企业业绩、企业信誉、企业技术实力、企业品牌实力、企业信息能力、企业发展策略等。

2.2 寻求最优方案

不同企业专利决策目标，侧重点不同，各影响因素的重要程度也会不同，为了反映各特征因素的重要程度，需要根据它们对企业专利决策影响的主次来确定权重系数，在目标或约束条件模糊的条件下，受给定方案集及目标限制，权重系数难以确定，传统的“综合考量指标越重要，则该指标的权重系数越大，反之相反”的规则不可行，这时的最优化选择称为模糊寻优。

2.2.1 模糊集合模型法

模糊集合模型法，是以模糊数作为目标值，通过模糊数的分析、运算来寻求条件极值的方法。约束条件模糊化将约束定义成模糊集合，有非对称模型和对称模型两种。

（1）非对称模型：把接受约束作为先决条件，目标与约束二者的地位不是对称的。给定论域X上的目标函数f(x)和X上的约束条件模糊集合D，在约束D之下极大化f的最优解M，就是X上的一个模糊子集，隶属函数模糊决策，当等式右端的集合为空集时，μM(x)为0。

（2）对称模型：把目标和约束两者置于对称的地位。给定论域X上的目标函数f(x)和模糊限制集合D。令μF(x)＝(f(x)－m)/(s－m)F是X上的一个模糊子集，其隶属函数与目标呈线性关系，称为目标集合，记为μN(x)＝min(F(x)，D(x))(x∈D)，N是对称模型下的模糊最优解[4]。

2.2.2特尔菲法

特尔菲法，又称专家评分法，由专家根据经验作出判断，特尔斐法对影响因素作出概率估算，决策建立在统计分布的基础上。

特尔斐法适用于大量非技术性的、无法定量分析影响因素环境中，具有匿名、多次反馈、统计汇总的特点。匿名是指由专家单独表态，不记名填写的调查表，目的是避免受其他意见影响；多次反馈，是在经过一轮特尔菲决议后，把原始资料或专家意见汇总成图表反馈给参加咨询的专家，在一定期限内回收，再进行汇总分析，然后转入第三轮决议，多次反复为专家提供了解舆论和修改意见的机会；最后，采用统计方法进行汇总，作出符合客观事实的决策。

2.2.3 层次分析法

层次分析法，是将复杂的多目标决策作为一个系统，目标分解为多个目标或准则，对指标两两比较确定各自的相对重要程度，通过专家对话框建立判断矩阵，以定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，作为目标（多指标）、多方案系统优化决策方法。

层次分析法适合于目标值难于定量描述，具有分层交错评价指标目标系统的决策。将决策问题按总目标、子目标、评价准则、具体的备选方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次元素的优先权重，用加权和的方法，递级归并各备选方案对总目标的最终权重，最终权重最大者为最优方案。这里“权重最大者”是相对的量度，它表明各备选方案在某一特点的评价准则或子目标，优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。

2.3 模糊理论下企业专利决策应用

专利无形财产用作企业专利决策存在大量非确定因素和模糊特征，应对专利决策因素的多变性、模糊性和不确定性，模糊理论是求解专利决策的可行方法。通过以下四个步骤实现：

2.3.1 提出专利决策

专利申请决策：根据专利法的规定，为保护自己的发明成果，防止技术成果流失，获取垄断利润来弥补研发投入，申请专利保护，通过申请专利占据新技术及其产品的市场空间，获得相应的经济利益。发明人在提出专利申请时，要对发明的内容具体说明，明确保护的范围，必要时要附具图样。企业专利申请决策服务于企业整体战略，决策中需要考察专利申请的必要性、评估可行性，进行类型选择、地域选择、时机选择，申请中还有专利权利要求书撰写决策、可能的优先权利用决策、申请渠道决策等。

专利许可和转让决策：专利许可是许可方（即专利权人）将自己的专利使用权允许被许可方在一定的时间和范围内使用；专利转让是专利权人将专利权全部转让给受让方。知识经济条件下，企业越来越多地借助专利作为竞争武器和新的收益来源，专利许可和转让成为企业经营决策的核心部分。专利决策上，企业专利许可和转让目的上存在很大差异，有的是为获取最大收益，有的则是为保证公司顺利运行，有的则兼而有之。

专利利用决策：专利利用包括对本企业获权专利的利用、对他企业专利的利用、他企业利用本企业专利，具体指专利与产品相结合、专利与商标相结合、专利投资、专利交叉许可、专利协作、专利引进、专利收买、专利出售、专利回输等。需要跟踪相关技术的发展状况，研究企业所属行业技术现状、技术所处水平、竞争对手专利技术。

2.3.2 收集必要的信息

决策的正确与否很大程度上受信息充足度、正确性的限制，模糊决策需要信息为支持。

必要的信息主要指模糊条件下企业专利决策的各考量因素，视为综合环境条件，不同企业、企业不同阶段，对环境条件中各因素考虑的侧重点不同。决策过程中，仅仅依赖环境条件还不够，需要必要的决策启发信息、决策优化控制和推理控制。有些具有模糊特性的事实可采用模糊逻辑中的模糊命题或模糊谓词来表达更复杂的事实和概念，其中，采用模糊蕴涵式P→Q,CF,τ来表示规则是最直接的，P和Q是合式模糊逻辑公式，其度量用某种模糊方式表示；CF是该蕴涵式的置信度，0＜CF≤1；τ是一个阈限，0＜τ≤1，分别用来表示规则的前提、结论、置信度和应用阈限。采用模糊逻辑中的模糊三段论推理规则方便地实现知识间的推理，从已知的知识获得更多的蕴涵知识[5]。

2.3.3 做出寻优决策候选方案

候选方案选定不简单的给出各影响因素的量化指标，而是给定一个模糊序（反身、传递的二元模糊关系），或给定一个不传递的普通二元关系，近似地排出一个全序。运用期望值的模糊决策原理，企业在专利决策选择中，采集或标定备选方案的各属性值，根据决策规则排序或优化，加入专利决策影响因素指标权重指数，分析评价，对相关因素的影响作出判断，影响企业专利管理决策的关键因素（变量），确定关键因素（变量）对企业专利决策的影响力，作出企业专利管理与所涉众关键因素（变量）之间的逻辑关系假说。对于有多种指标、多个效用函数的问题，利用模糊集合论的方法综合成一个排优次序，建立决策者对决策影响因素可能的各种总的考评结果组成的集合[6]。

2.3.4 综合评估得出最佳方案

专利决策者面临的决策可能不只一种，各种决策方案可能各有千秋，都在一定程度上具有有价值的决策结论，如何选出最佳方案，是综合评估的研究内容，可采用模糊集合模型法、特尔菲法或者层次分析法来实现。

模糊集合模型法的实现步骤为：提取特征，从识别对象中识别、度量这些特征→建立识别判决准则，确定某些归属原则，以判定识别对象属于哪一个标准类型，常用的判决准则是最大隶属度原则（直接法）和择近原则（间接法）→利用最大求属度原则判定最佳方案。

特尔菲法以专利决策者为核心，决策的基本思路为：专利决策因素模糊化→模糊决策专家规则→反模糊化（精确化）→得出技术创新、专利申请、专利成果转化和利用中的最优决策方案。

层次分析法的实现步骤为：分析系统中各因素间的关系，对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵，求其最大特征值→由判断矩阵得出某一层次指标对于上一层次相关指标的相对重要性权值，进行判断矩阵的一致性检验→计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序→得到各方案对于总目标的总排序。

3 总结

综上所述，由于企业专利决策因素存在着不确定和模糊特征，造成专利决策困难。模糊理论应用于专利战略决策，综合考量专利决策对象、影响因素和目标，为企业决策者提供专利创新和申请、成果转化、专利利用决策支持，是解决不确定因素引起难题的可行理论。然而，模糊理论用于专利决策要参考实际情况，有时又要藉助以往的实践经验，有一定的难度，应该慎重行事，具体问题具体对待。

[1]李政,模糊决策模型在企业管理中的应用[J].商业时代,2007,(21).

[2]Sam S.Han.Analyzing the Patentability of"Intangible"Yet"Physical"Subject Matter[J].Sci.&Tech.L.Rev.，2002，（2）.

[3]John T.Soma,Kurt Leyendecker,Steven L.Webb.Software Patents:A U.S.and E.U.Comparision[J].Balt.Intell.Prop.J.，2000，（1）.

[4]冯晓青,企业知识产权战略管理研究——以战略管理过程为视角[J].科技与法律,2008,(5).

[5]朱章遐,曹炳元.具有模糊变量的线性规划问题[J].模糊系统与数学,2008,(1).

[6]孙伟,企业知识产权战略规划研究方法与模型设计[J].中国科技论坛,2008,(12).