未来十年我国各类专利受理量和授权量的趋势预测

姚红

摘 要：利用灰色预测法预测未来十年（2013-2022）我国各类专利受理量和授权量的趋势，结果表明：未来的十年，三种专利的受理量和授权量依然在增长，广大科技工作者的科技创新热情依然高涨，甚至有过之无不及，但专利的含金量仍然有点低。

关键词：专利；灰色预测法；受理量与授权量趋势

一、引言

30年前，我国的专利法诞生了，这是我国专利制度发展的一个里程碑，标志着我国现代专利制度正式建立。30年来，专利制度不断完善，为广大科技工作者的科技创新创造了良好的社会氛围和法制环境。30年来，全社会的知识产权意识有了显著的提高，全国的专利创造能力有了大幅的提升。近几年，我国的发明专利受理量更是跃居世界第一位。根据国家统计局的统计数据，在过去的10年，无论是发明专利还是实用新型专利或是外观设计专利，其受理量和授权量都在快速增长，它们的年均增长速度均超过了20%，受理量从2003年的308，487件发展到2012年的2，050，649件，而授权量也从182，226件上升到了1，255，138件，尤其是2008年国务院发布《国家知识产权战略纲要》（简称《纲要》）之后，各类专利的受理量和授权量增长的速度更快了。

事实上，自从《纲要》发布，各省、市纷纷出台了地方知识产权战略纲要或贯彻纲要的实施意见，坚定不移地实施国家知识产权战略，大力营造保护知识产权的法制、市场和文化氛围，并制定了种种知识产权激励政策，这一切都大大促进了专利申请量的提高。此外，在激烈的市场竞争中，专利等无形资产对提升企业核心竞争力的作用也越来越明显，种种内因外因相结合，有力地推动了我国专利申请量和授权量持续快速地增长。不过，过去的十年，发明专利的授权量平均比例在三种专利中是最低的。也就是说，我国专利的含金量相对还是比较低的。过去十年如此，那么未来的十年又会是怎样的呢？笔者将利用灰色预测法对之做一研究，方法、过程和结果如下。

二、灰色预测法的简介

灰色预测法是我国学者邓聚龙教授在20世纪80年代提出的处理不完全信息的一种新型理论——“灰色系统”理论中的重要组成部分，与其他的预测法相比，灰色预测法有三大优点，一是数据量要求不高，也不要求典型分布；二是建模难度小；三是可作长期预测。这三大优点令其较之其他的预测法具有更大的应用空间。就灰色预测法本身而言，又细分成了五种，包括数列预测、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测和系统综合预测。本文用到的是第一种方法——数列预测法，即通过对系统行为特征值等时距地观测，然后预测这些行为特征量在下一个时刻（年度）的大小。整个预测过程分成五步：第一步是确定原始数据列，第二步生成处理原始数据，第三步建立预测模型，第四步检验模型精度，最后一步是计算预测值，模型一般用GM（1，1）模型。其相应的微分方程和时间响应方程分别为：

■+ax（1 ）=u

■（1 ）（t+1）=（X（0 ）（1）-■）e-at+■ （1）

式中t=0，1，2，…，N（N≥n），a称为发展灰数，u称为内生控制灰数，设■为待估参数向量，■=（a，u）T，可利用最小二乘法求得。

■=（BTB）-1BTYn，其中：

B=-■（X（1 ）（2）+X（1 ）（1）） 1-■（X（1 ）（3）+X（1 ）（2）） 1 ■ ■-■（X（1 ）（n）+X（1 ）（n-1）） 1 （2）

Yn=X（0 ）（2）X（0 ）（3） ■X（0 ）（n） （3）

显然，建立灰色预测模型G（1，1）的关键就是确定参数向量■。

对一个系统来说，随着时间的推移，未来的一些扰动因素将不断进入系统而对系统施加影响，因此，GM（1，1）模型虽可以进行长期预测，但是真正有实际意义的、精度较高的预测值，仅仅是最近的一二个数据，其他更远的数据仅反映一种趋势。因此，不应用一个模型去预测未来的所有值。鉴于这种情况，本文采用等维灰数递补GM（1，1）模型进行长期预测，方法是：先用已知数列建立GM（1，1），按照上述的步骤1～5预测一个值，然后把这个预测值补充到已知数列中，同时去掉最老的一个数据，使序列等维，接着再建GM（1，1）预测下一个数值，并补充到数列，同时去掉最老的一个数据……这样，用预测值新陈代谢，逐个预测，依次递补，直到完成预测目标为止。

三、未来十年（2013-2022）我国各类专利受理量和授权量的趋势预测

灰色预测法原始数据的选取原则是：（1）为最新数据；（2）最少不少于四个。灰色数列预测法要求原始数列最好是等时距的观测结果。为此，本文以一年为一点分别选取了各类专利2008、2009、2010、2011和2012年的受理和授权数据作为原始数据，并以发明专利的受理量的预测过程为例说明其过程。

第一步，确定原始数列：

X（0）={289838，314573，391177，526412，652777}

第二步，對原始数列做一次累加生成处理，得生成数列：

X（1）={289838，604411，995588，1522000，2174777}

第三步，建立预测模型：

①计算参数向量■=（a，u）T

根据方程（2）和（3），得：a=-0.246065，u=203374.08

②将X（0 ）（1）=289838，a=-0.246065，u=203374.08代入方程（1），得：■（1）（t+1）=1116343.34e0.246065t-826505.34（t=0，1，2，…N N≥5） （4）

此即为预测模型。

第四步，检验模型的精度：灰色模型的精度通常用后验差方法检验。

①用方程（4）求出数列■（1）={■（1）（1），■（1）（2），…■（1）（5）}，然后利用公式■（0）（t+1）=（■（1）（t+1）-■（1）（t））（其中■（1）（1）=■（0）（1））对数列中的各数据进行还原，得数列：■（0）={289838，311441，398327，509454，651582}

②用方程e（k）=X（0）（k）-■（0）（k）（k=1，2，…，n），求出残差数列如下：e={0，3132.4，-7150.1，16958.5，1194.7}

③用方程S■■=■■（x（0）（k）-■（0））■和S■■=■■（e（k）-■）■分别求出原始数列x0和残差数列e的方差：

S1=136585.6，S2=7873.9

④计算后验差比值和小误差概率：

C■=0.058﹤0.35

p=P{|e（k）-e|<0.6745S1}=1﹥0.95

对照文献[2]的表2.4，可知模型的精度为1级，非常高，可用于预测。

第五步，用方程（4）并结合方程■（0）（t+1）=（■（1）（t+1）-■（1）（t））计算得到2013年的发明专利受理量预测值为833363，然后，将此值补充到原始数列X（0）={289838，314573，391177，526412，652777}中并去掉X（0）（1）=289838，有新数列：X（0）={314573，391177，526412，652777，833363}，再以此新数列为原始数列，重复上面的建模步骤，计算2014年的预测值，以此类推，算出所有年份的预测值。同理，用上述步骤算出发明专利授权量的预测值以及另外的两种专利受理量和授权量的预测值，将它们列于表1和表2中，并依据这两个表的数据计算出未来十年它们的年均增长速度（如表3所示）。

■

四、结论

从表1和表2可以看出，在未来的十年，三种专利的受理量和授权量依然在增长，其中发明专利和实用新型专利受理量以及实用新型专利的授权量的年增长速度都超过了过去的十年。可以说，未来十年，广大科技工作者的科技创新热情依然高涨，甚至有过之无不及。不过，发明专利和外观设计专利的授权量增长速度就相对有一定的下降了，这说明在未来的十年，我国的相关部门对专利的审批严格程度会增强，专利审查程序会不断完善，审查质量会大幅提高，非正常专利申请会极大地减少。

国务院2008年6月发布《国家知识产权战略纲要》，明确到2020年把我国建设成为知识产权创造、运用、保护和管理水平较高的国家。这些年来，国家到地方为实施国家知识产权战略都做了不懈的努力，创造了一个良好的法治环境、政策环境、市场环境和舆论环境，营造了一个浓厚的尊重知识、崇尚创新的社会氛围，全面完善了知识产权制度，让一切创造活力竞相迸发，让一切创新才华充分施展，让一切创新成果得到尊重，也正是知识产权战略的大力实施，全社会的知识产权意识普遍提高，寻求专利保护的观念被越来越多的科技人员所接受，因此，大量的专利申报和授权也就势在必行了。不过，未来的十年，发明专利授权量的平均比例依然是最低的，提升专利的含金量之路仍然漫长。

参考文献：

[1]傅立.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学技术文献出版社，1992：484.

[2]劉思峰，等.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社， 2010：415.