专利指标的经济学意义及其实践应用

毛 昊

一、专利指标的作用与发展

专利指标是专利统计的基础，作为发现知识产权制度变革规律、解释专利与创新驱动发展内部联系的有效工具，其蕴藏着丰富的经济与政策含义。政府工作中专利指标刻画了国家专利制度运行和市场主体制度使用的能力，被广泛用作于行政管理及考核评价，成为有效的政策抓手。学术研究中专利指标扮演了重要角色，被专利经济学、法学和管理学广泛使用，是专利研究的基础构成。宏观经济运行层面，专利指标已经成为国家“十二五”规划纲要中的重要参考；中观产业发展层面，国际专利分类已经成功实现了与国民经济产业分类、国际贸易分类、国际标准分类、战略性新兴产业分类的有效对接，指导着产业和贸易结构的转型升级；微观企业实践层面，专利指标动态反馈着企业研发效率、外贸出口、侵权诉讼、资产并购等多方面市场活动，反映了创新主体的竞争战略。围绕建设创新型国家目标，近期一系列具有丰富政策内涵的比例结构和强度密度类指标逐步出现，实现了对专利数量、质量和价值的综合研判，成为衡量专利水平、表征创新能力的重要体现。

我国专利指标伴随专利制度产生，引领着制度走向。专利制度建立初期，国家主要通过“专利申请量”和“专利授权量”反映专利数量提升与原始积累。为体现市场主体使用巴黎公约和PCT专利合作条约的能力，1987年，我国首次增加了“中国向外国申请专利及授权状况”指标。1992年，伴随着第一次专利法修改，国家扩展了专利保护技术领域，延长了专利权的保护期限，新添 “IPC专利技术领域”指标。2000年，为了顺应我国加入世界贸易组织的需要，第二次专利法修改强化了知识产权保护，“专利执法”指标首次登上了历史舞台。2006年，为促进专利价值实现，体现长期维持专利的市场激励，国家新增“有效专利”指标。2008年，第三次专利法修订和战略实施更好实现了知识产权对自主创新的支撑，专利统计向知识产权统计工作大融合的一体化方向发展。近年来，伴随着服务型政府职能加速转变、知识产权服务业快速兴起和专利质量备受社会关注，“知识产权产品”纳入国民经济核算体系，“专利质量”和“知识产权服务”等指标逐步走进视野。基于专利指标的重要作用，本文试图全面分析我国专利指标的基础构成，发现指标的经济含义，论述指标的实践应用，结合工作实践与国际比较分析，我国专利指标在现阶段仍然存在的主要问题，提出政策建议。

二、专利指标构成的经济学意义

（一）基础统计指标

专利“申请量”、“授权量”和“有效量”（又称“拥有量”）是最为基础的政府宏观统计指标。专利申请后获得授权，标志着所涉技术具有一定的创新水平。专利授权后，继续生产、销售、进出口专利产品，通过缴纳专利年费维持专利有效，处于缴纳年费中的专利数量是有效量。专利申请量体现了专利申请人对拥有专利资产的预期程度与保护意识，授权量反映了技术能力，而有效量则体现出专利技术的市场价值变现与垄断控制力，具有更高的经济价值。若将上述三组指标同反映专利内部结构属性的维度相结合，则能够取得更多相对细化的指标口径：发明、实用新型、外观设计体现了“专利结构”，企业、大专院校、科研单位和个人反映“职务专利与非职务”构成，地区维度和专利IPC分类号则能够表现专利的“地区分布”与“技术比较优势”。这些指标口径在我国政府的统计中得到了广泛应用。

（二）专利文献指标

从审查过程的角度出发，审查员对专利文献信息的识别记录，成为经济学研究中发现专利价值和企业战略的重要依据。首先是专利权利要求。专利权利要求分为独立权利要求和从属权利要求两种。独立权利要求技术覆盖范围越广，技术特征越为宽泛，表明专利技术越高；相反，从属权利要求则通过技术参数的增加逐步缩小技术主题的范围①Reitzig M.， 2004a， The Private Values of 'Thickets' and 'Fences': Towards an Updated Picture of the Use of Patents across Industries，Economics of Innovation & New Technology， 13， pp.457-476.。以专利权利要求为基础，Reitzig（2004b）发现专利说明书中平均附图数、说明书页数，专利文本说明书字数与专利文本质量间存在显著相关性②Reitzig M.，2004b， Improving Patent Valuations for Management Purposes-Validating New Indicators by Analying Application Rationales，Research policy，33，pp.939-957.。其次是专利引用。专利被引次数经常被用于度量专利价值，被引用次数越多说明技术价值越高；与之相反，引用越多他人专利则可能降低此项专利的技术价值。但不同观点认为，专利申请人为谋求更广保护范围，通常也可能会引用更多的专利文献③Conti R.， Gambardella A.and Mariani M.， 2014， "Learning to Be Edison: Inventors， Organizations， and Breakthrough Inventions"，Organization Science， 25， pp.833-849.。三是专利法律状态。除申请、授权、有效外，专利法律状态还包括“等待审查”、“视撤”、“未审结”、“放弃专利权”。利用上述法律状态，可以计算出失效专利的寿命、有效专利的寿命、法律状态为视撤、驳回的未获得授权的专利寿命等。信息、通讯电子技术领域，“无费视撤”和“无费放弃”也通常被企业用于策略性公开专利技术，以此阻碍竞争对手④国家知识产权局规划发展司、国家知识产权局知识产权发展研究中心：《中国专利调查》，国家知识产权局，2008-2014。。四是专利诉讼和专利复审无效指标。高价值专利是在涉及法律纠纷和转让许可中产生的⑤Burk， Dan L.， Lemley， Mark .Policy Levers in Patent Law.Berkeley Program in Law and Economics， Working Paper Series.06-01-2003。专利诉讼具体分为民事、刑事和行政诉讼三类，通常会采纳专利管理部门对专利技术的复审意见，体现了市场利益诉求。五是专利申请人和发明人。专利统计口径以排名第一位的申请人进行数量计数，但事实上专利的申请人（专利权人）和发明人通常多由团队构成。从事专利申请单位构成越多，技术复杂程度则会相应比例增加；关键发明人、重要产学研单位间的合作专利也经常被用于衡量企业战略与创新选择路径⑥毛昊、孙莹、刘洋：《韩资企业专利行为与跨国母体专利战略问题研究》，载《科学学研究》2009年第4期。。

专利文献指标还包括了系列审查标记。“IPC国际专利分类号”是审查员根据技术所给出的领域标记，其在表现专利所涵盖的技术覆盖范围。专利分类号数量越多，代表专利具有更为广泛的技术分布⑦Lerner J.The Importance of Patent Scope: An Empirical Analysis.Rand Journal of Economics， 25(2)， 1994， pp.319-333.。细化到专利过程审查，标记为X类的专利文献表明专利新颖性或创造性较低，Y类文献表明存在类似主题的专利文献，这两类专利的质量均较差。“专利加速审查请求标记”则表现了技术的市场价值⑧Harhoff D.， Hall， Graevenitz， Hoisl， Wagner.Gambardella， Giuri.， 2007， The strategic use of patents and its implications for enterprise and competition policies， Tender for No ENTR/05/82 .FINAL REPORT - JULY 8.。“PCT标记”通常被用于刻画专利质量，加入“专利优先权标记”则反映了企业的市场战略意图；较高价值的专利通常会在几个重要的市场同时申请布局，同族专利数量越多，通常意味着企业专利的战略性价值越高⑨Reitzig M.， 2002， Valuing Patents and Patent Portfolios from a Corporate Perspective: Theoretical Considerations， Applied Needs， and Future Challenges ， UNECE Expert Back ground Paper， OPA/CONF.1/2002/4.。“专利代理标记”反映专利借助知识产权服务业提升企业创新绩效的意愿。此外“技术同日申请标记”用以表现一项技术同时申请发明和实用新型专利的情况，解释了企业专利的市场策略。

（三）专利调查指标

不同于客观指标，专利调查指标通常具有主观性，在尽可能消除特定问题中的固有偏差后，也是政策与学术分析的有效手段。近年来，我国实施了系列专利调查，比较有代表性的包括中国专利调查、中央企业专利调查、知识产权服务业调查、知识产权保护状况调查、公民知识产权文化素养调查、专利质量满意度调查等。调查赋予了我们能够获取更多信息的途径。例如，全国专利实力评价就使用了“专利实施率”、“专利产业化比率”和“知识产权管理机构设置比率”，用于管理评价。这些指标具有动态性和连续性的优势特点，反映了国家和地方的关切，但在用于政策导向时，企业专利实施率是否应作为政府关注的焦点也存在争论。目前欧美国家更多关注公共资助研究项目下的商业性转化⑩Nordfors， Commercialization of academic research results， Swedish agency for innovation systems， VFI 2003.，而企业的专利实施水平。以简单调查指标中的专利实施与产业化比率情况作为评价和测度商业性转化能力的依据，未能考虑专利转化所涉及的多主体和因素间的复杂关联；基于调查取得的专利指标完全可以具有更为丰富的政策评价维度[11]毛昊：《我国专利实施和产业化的理论与政策研究》，载《研究与发展管理》2015年第8期。。

（四）专利行政管理指标

如果说审查过程中的专利标记反映了专利技术高度和权利稳定性，那么审查控制则反映了国家对于专利审查周期、审查质量、审查成本和效率的管理。其中，审查周期包括“专利申请周期”、“专利复审周期”和“无效请求周期”。周期变化既是政府专利服务能力的体现，也在一定程度上反映了政府对于专利质量的单位投入。Lemley教授讨论了增加单位专利的审查周期后社会福利的可能变化，得出审查周期应当保持在“理性范围”的结论[12]Lemley， Mark A.Rational Ignorance at the Patent Office.Boalt Working Papers in Public Law ， 02-01-2001.。从政府宏观管理角度，专利审查质量控制直接影响授权专利的质量和稳定性。目前世界各大专利局普遍采用 “专利审查合格率”表征专利审查质量。其中，“驳回专利申请错误率”、“专利授权错误率”和“专利复审合格率”分别反映专利申请、授权和复审质量。而在审查效率和成本控制方面，则主要使用“审查员年度处理专利申请和授权量”、“专利审查总成本”、“专利授权平均成本”指标体现。

专利行政管理过程中也产生了大量行政记录。除审查管理外，涉及到很多细化的具体业务，如专利运用方面的“专利质押数量、金额”，“专利转让许可合同备案”；保护方面的“知识产权案件数量”、“处理周期”、“结案比率”；专利代理方式方面的“专利电子申请率”，专利质量方面的“非正常专利数量”等。当然，从工作实际角度出发，能够产生更多的指标变形的情况，这些指标多出于政府政策导向，体现了阶段性重点工作要求。

三、专利指标的实践应用

（一）专利指标的政府考核

在国家经济、科技、社会发展方面，专利指标作为知识产权实力和创新水平的基础参照，广泛用于创新驱动、科技评价、干部考评等各类评价：专利纳入科技成果产出中提高各类政府创新资助资金的使用效率[13]如2013年云南省专利促进与保护条例中规定，“政府财政资金支持的研究开发、技术改造和高新技术产业化项目要求”。，纳入资格认定将改变企业、科研机构的发展结构[14]如2011年天津市专利促进与保护条例规定，“高新技术企业、工程技术中心、工程研究中心、企业技术中心、重点实验室、工程实验室等认定和考核，应当将专利权拥有数量、质量、专利管理制度建设状况作为重要指标。”，纳入人才管理将提高单位人才的知识产权素养[15]如2012年陕西省专利条例中规定，“科技人员、经营管理人员，在绩效考核、职称评定、职级晋升时，应当将专利的创造与应用作为重要评价指标。”。对此，笔者认为[16]毛昊、陈大鹏：《中国企业专利行为与政府最优标准化政策:全面性与异质性视角》，2015年工作论文。，专利考核、高技术企业认定和专利资助是影响我国专利制度运行和企业专利行为最有效的政策工具。

目前，我国政府经常使用的专利考核指标包括“总量数量”和“比例结构”两类。数量积累是质量提升的基础，数量指标被全国超过一半省区市纳入地方专利考核中，除了中等发达地区和欠发达地区之外，也包括我国很多经济发达地区。不同于数量指标，比例结构指标的作用在于“调结构”。例如，通过“发明专利申请比例”设计引导专利结构调整；通过“职务专利申请比例”、“企业专利申请比例”引导市场竞争主体地位和专利质量提升；利用“非正常申请指标”消除专利泡沫等。

政府也采用简单指数形式进行考核评价。“专利授权率”就是典型的此类指标，用授权专利占申请专利的比例来衡量[17]理论上讲，年度真实的专利授权率需当年所有专利均申请结案后才可以计算得出，时效性差，实践工作中通常以五年滑动平均的方法表征名义专利授权率，以实现更稳定的数据结果。，专利授权率高则简单直接地表明地区专利样本中整体质量较高。若将专利指标与经济、社会、科技关联，使用人口数量、GDP、对外贸易额、研发经费、新产品销售收入、工业增加值，可以构造出更多密度类指标形式。例如，利用专利指标与研发指标形成“每千万研发经费投入的专利申请数量”，用以衡量单位研发投入的知识产权效率；利用专利指标与人口构造“每万人口发明专利拥有量”，反映专利实力与强度。该指标作为“预期类”指标写入了国家“十二五”规划，并以绝对数量、增长速度和内部结构作为基础的考核评价标准[18]国家知识产权局规划发展司、国家知识产权局知识产权发展研究中心：《每万人口发明专利拥有量指标考核评价研究》，国家知识产权局，2011年。。

（二）专利指标的体系化评价

基于专利指标（含部分简单指数），采用加权平均的方法能够构建出专利指标评价体系，并以此全面地反映事业发展全貌。目前，我国与专利指标有关的评价体系主要包括四种类型：第一类是国民经济和社会发展评价，地方组织人事部门、发展改革部门、科技部门、财政部门和统计部门是此类综合评价的实施主体。纳入此类综合评价体系当中的专利指标相对简单，多以数量、比例类指标为主，密度类指标也被经常使用[19]在国家“十二五”规划中，“每万人口发明专利拥有量”被作为预期性指标纳入评价体系。。第二类是专利（知识产权）实力综合评价，涵盖了专利创造、运用、保护、管理、服务等综合内容。按照评价主体，分为国家层面的 “知识产权强国评价”，省域层面的“地区专利实力评价”和“地区知识产权发展状况评价”，进而延展至地市层级。第三类是专利战略、规划评价，用以反映阶段性工作效果。其主要包括“国家知识产权战略实施阶段评价”，“专利工作‘十二五’评价”等。第四类是专利工作评价，主要包括“专利审查工作评价”、“信息工作评价”、“专利执法水平评价”、“试点示范园区评价”、“代理机构和知识产权品牌服务机构评价”等，这类评价是以国家重点业务模块和地方工作为评价载体。

在专利指标体系化的过程中，指标选择、标准化和权重设计是评价体系的基础保障。一套成熟的指标评价体系必须保证基础专利指标取得的权威性和客观性。在指标体系构建过程中，要突出专利活动的结果性，以可定量的结果性指标为主，过程性指标不予涉及，难于量化的效果类指标不予涉及。要体现工作重点的阶段性，通过指标选取和指标权重体现工作导向。要通过一套指标体系的年度数据反映发展变化，保持体系构成的相对稳定。“全国专利实力评价”研究经验表明，在协调专利评价与知识产权评价的问题上，应当建立两套指标体系，分别评价专利事业和知识产权事业发展。

（三）专利指标的学术使用

从国际经验来看，专利指标是学术研究的基础，提供了经济学和管理学研究中最为重要的实证依据。目前国际主流的专利经济学研究就是基于专利指标的实证分析，以寻找专利制度运用规律和企业专利行为目标，获取科学发现。例如，学术界使用IPC专利分类号反映专利技术变迁[20]Martin Bell， Keith Pavitt.Technological accumulation and industrial growth: contrasts between developed and developing countries.New York and London: Cambridge University Press， 2002.；使用专利寿命、专利权利要求、专利引用反映专利质量与价值[21]Markus Reitzig.，2004，Improving patent valuations for management purposes，Research Policy 33 (2004) ， p.939-957.；使用专利视撤、无效等法律信息状况反映企业专利战略[22]Zhang，G.P.，Chen，X.D.，2012.The value of invention patents in China: Country origin and technology field differences.China Economic Review 23， 357-370.；使用申请人属性反映技术合作与溢出[23]Hoisl，K.: A Study of Inventors: Incentives，Productivity and Mobility.Wiesbaden， DUV Gabler，2007 .；使用司法与行政执法数据反映知识产权保护水平[24]Priest GL， Klein B.The Selection of Disputes for Litigation.Journal of Legislative Studies .1984。将专利指标与发明人信息连接后，则能够发现怎样的发明团队能够有效支撑高价值专利产生，重点研究发明人的教育经历、工作流动性[25]Conti，R.，Gambardella，A.，Mariani，M.，2014.Learning to Be Edison: Inventors，Organizations，and Breakthrough Inventions.Organization Science 25， 833-849.、发明人的地理空间距离[26]Giuri，P.，Mariani，M.，2012.When Distance Disappears: Inventors，Education，and the Locus of Knowledge Spillovers.Review of Economics and Statistics 95， 449-463.、合作发明与关键发明者的特征[27]Reitzig， M.， 2004.The private values of 'thickets' and 'fences': towards an updated picture of the use of patents across industries.Economics of Innovation & New Technology 13 ， p.457-476.、发明人发明奖励[28]Giummo J.German employee inventors’compensation records: A window into the returns to patented inventions.Research Policy，2010， 39(7) ，p.969-984.的价值影响。延展视角，若将上述行政记录数据与企业绩效连接，则能够带来更多讨论，进而引出专利是否能够支撑企业创新及经济贡献[29]Edwin Mansfield.Patent and innovation: An Empirical Study.Management Science (1986 —1998) ，1986 ，Vol.32 ，p.173-181.等议题。

综合各类专利指标并经过合理设计后，专利指标对于学术的支撑体现在发现制度运行规律，理解专利制度中国化等政策层面的问题。我们能够通过专利审查和行政管理中的数据记录，研究讨论企业在专利战略选择、制度表征价值、技术路径变迁等方面的学习进程。可能的专利指标包括：企业专利寿命、审查周期、法律状态、专利费用、专利布局、权利要求、优先权设置等。同时，我们还可以通过专利指标从制度角度研究企业对选择发明和实用新型制度的使用偏好，讨论企业专利使用的最优规模。在专利市场学习方面，基于企业专利行为分析框架，我们能够研究企业在知识产权的创造、运用、保护、管理等市场活动中的行为范式和发展特点；讨论专利丛林等市场环境中，企业专利投入的理性选择；研究中国企业战略性使用专利的情况，验证企业在最优专利规模、专利积累和市场控制力之间的联系。综合专利的制度学习和市场学习，我们能够进一步验证“中国企业专利文献价值降低，战略性使用动机增强，实际市场控制力提升”等经验假说，为反映中国专利价值演化寻找支撑。

四、专利指标的基础问题

（一）认识专利指标评价使用过程中的科学含义

在专利指标使用过程中，必须准确理解专利评价的真实作用，认识指标评价体系使用过程的科学含义。

首先，不同类型指标具有差异性的政策内涵。总量指标反映工作积累，结构指标引导结构调整，密度指标兼顾效率与质量特性，指标内涵广、信息量大、综合性强。不同的专利指标具有不同的阶段性工作导向：部分指标反映了当前工作要求（如电子申请率），工作目标实现后指标也会淡出，部分指标体现了近期工作导向（如当年申请专利的大中型工业企业比例），而还有一些指标与国家创新驱动发展战略匹配，具备长期阶段指引特点（如研发投入的高质量专利产出指标）。

其次，辨识专利指标表征经济发展的决定性要素。专利指标是经济发展决定性作用的体现。一个地区专利实力水平由客观环境与经济社会发展所决定，受制于地区公众意识与文化素养影响，具有经济历史累计和结构性要素特点。例如，“PCT专利”数量体现了外向型经济发展特点，“企业知识产权管理机构的设置”受企业市场行为惯性和经济阶段影响。很多专利行政指标是由市场表现积累到一定程度后，由专利管理部门直接推动或专利管理部门协同相关部门推动（如专利质押数量、金额指标）。地方政府具备一定的推动作用，专利指标也能够部分体现地方工作效果和主观努力，但非决定性关系，工作思路、措施、主观努力等过程性内容往往难于通过专利指标量化评价。

第三，理性使用专利指标排名。根据地方经济资源禀赋和差异化特性，设定符合地区实际发展需要的约束和预期性指标。各级政府需要抛开数字与排名，研究指标内涵，理性定位指标评价背后的政策含义。很多情况下，总量数量指标降低恰恰是结构密度类指标改善的表征。需要进一步合理区分创新意愿、创新环境、创新能力和创新绩效，发现专利指标在表征变量和驱动变量中的差异，认识到理性的结构引导远比数字增长和单纯排位更重要。

（二）发现专利指标构建中存在的结构性缺陷

在现阶段我国专利数量已经不是主要矛盾。从被社会所接受的专利指标看，突出存在重创造、轻运用的现象。理论上，创新活动本身具有强异质性和非线性本质[30]Langford， Copper H.， Jeremy Hall， Peter Josty， Stelvia Matos， and Astrid Jacobson.Indicators and outcomes of Canadian university research: Proxies becoming goals? Research Policy， 2006(9) ， p.1586-1598.。专利数量导向将促使经济价值不高的专利出现。考核可能刺激专利活动强度，但过度的行政激励一定会扭曲市场创新动机，导致资源错配。例如，以专利数量为导向的资助造成财政资金使用效率偏低。行政要求、资格职称认定降低了专利申请质量。对此，Hall和Harhoff教授指出，专利局不应是工厂，其在经济运行发展中的角色更像是中央银行，专利“货币”的超发可能会造成“通货膨胀”，对专利指标的单一价值定位会对经济社会运行造成不确定的影响[31]Hall， Harhoff.Recent research on the economics of patents， NBER Working Paper 17773， Cambridge， MA 02138，2012.。从经验发展的角度来看，在成熟的经济体中，专利数量、创新能力、经济发展三者间的关系并不存在显著的正相关性。必须结合区域经济功能结构，考虑现实需要。也需要在强调专利数量增长与布局同时，控制最优专利规模，强化质量与效率的工作导向。

实践中，现有评价标准并不能全面、科学地反应创新驱动发展的政策性要求，社会对于专利运用模式以及对市场中专利运用的规律仍存在认知不足。在专利运用的指标设计方面，现在制度设计多从传统计划经济下的科技管理方式出发，过分倚重专利实施与专利产业化比率。事实上，专利属性包含制度、市场、技术、信息等多方面内容。制度层面侧重对规则的理解，市场层面侧重价值实现，技术与信息层面侧重组合、溢出与扩散。单一评价标准不科学、不全面、不符合客观发展的基本规律[32]同注释[11] 。。同样情况也存在于知识产权服务的指标评价中：知识产权服务作为新兴工作，对市场基础规律和方法的储备不足，在市场内部边界划分、服务价格以及企业行为等基础问题上缺乏认知。服务业专利指标仅以简单的专利代理人数量衡量，政策导向和市场引领作用难于表现。此外，专利保护指标同创造类数量指标一样具备异质性，不能通过侵权案件数量和专利行政执法次数判断专利水平。在国家双轨制专利保护过程中，地区存在专利行政保护与司法保护衔接的问题，更受到地区选择具体司法与行政执法途径的影响。因此，保护指标设计需要在专利行政执法基础上，注重司法指标选取；除了能够予以量化的定性指标外，还需要注重非量化指标使用，考虑典型性和具有国际影响力案件的量化处理。

（三）探索能适应现代管理要求的新型专利指标

目前，国家针对专利指标的基础研究严重不足。行业、企业等差异类型的专利指标，延续着政府专利宏观管理的视角，重复着申请量、授权量、拥有量统计，没有全面考虑专利的市场竞争战略。以企业为例，作为实施专利制度的市场主体，国家对企业专利指标体系及制度的研究，尚未从战略高度、系统地审视知识产权的营运策略，即使开展了知识产权工作的企业也大多仅限于一般性管理，仅从有限的企业知识产权资产报表和知识产权存量统计角度进行，没有浸入到企业的整体生产流程及日常管理中。而高校和科研单位也尚未结合技术转移特点构建符合发展需要的指标评价体系。

结合国际经验来看，发达国家企业专利指标设计在明确区分行业和规模的同时，也明确了定量化的专利活动目标要求，体现了指标设计的科学性与实用性[33]国家知识产权局《专利战略研究》子课题：《现代企业制度中的专利（知识产权）指标体系及制度安排》，国家知识产权局，2008年。。例如，日本医药行业的指标设计与IT电子行业存在较大不同，大型企业与小微企业的指标要求更存在差异。企业专利指标同时涉及到“行业专利集中程度”、“劳动生产率与分配率”等复杂指数构建。定量指标同时也包括了“外部专利资源活用率”、“危险专利回避率”、“侵害调查实施率”等。而我国现有专利指标体系的设计与评价导向导致企业片面追求专利申请数量，而不考虑申请质量。知识产权绩效管理及企业市场战略评价未能建立，专利指标与企业经营相关性不高，法律法规、税收、财务、相关优惠政策也与专利指标无关，舆论导向更可能加剧企业对专利指标的错误理解，反映企业市场竞争能力的专利指标严重失位。

五、政策建议

（一）加强政府与学术层面专利指标的基础研究

加强政府层面专利指标的基础研究。在总量数量、比例结构指标基础上，应逐步增加强度密度和指数类专利指标的研发使用，增强专利指标与地区经济发展、环境改善及人口之间的关系。研究设立能够反映专利市场竞争战略的企业专利指标，更充分地反映企业专利运营和市场价值实现；研究更加全面的高校和科研单位指标评价体系，充分体现基础研究和应用型研究的市场支持力度。完善专利审查效率与质量指标设计，强化专利审查质量与效率指标的公共服务属性，设定不同技术领域、不同审查轨道的审查周期控制指标。探索专利调查指标的科学化使用，发挥调查工作对指标的基础性支撑作用，加强“专利实施率”、“专利运用强度”等具备社会影响的专利调查指标的解释和测度。

与此同时，也要积极发动学术界的力量，研究更能体现时代发展趋势的复杂指标。何平等通过专利分类与产业分类对接，研究测算出中国产业专利密集度指数[34]国家知识产权局规划发展司：《中国产业专利密集度统计报告》，国家知识产权局，2013年。。黄灿的研究表明，在中国专利崛起的背景下，“美日欧三方专利”已不再是最重要的专利价值的体现，“中美日欧四方专利”将成为更好的指标替代[35]Can Huang， Jojo Jacobc.Determinants of quadic patenting: Market access， imitative threat， competition and strength of intellectual property rights.Technological Forecasting and Social Change.Volume 85， June 2014 ， p.4-16.。Harhoff教授则基于专利引用指标和专利权利人交叉引用的方式，通过计算机辅助软件，设计出衡量专利丛林密集程度的更趋科学的指数方法[36]Georg von Graevenitz， Stefan Wagner， Dietmar Harhoff.How to measure patent thickets—A novel approach， Economics Letters 111(2011) ， p.6-9.。学术层面针对专利指标的基础研究为政策实践提供了参考，理应成为专利指标基础研究的重要组成。

（二）强化专利指标的政策功能导向与科学使用

强化专利指标的政策导向。结合知识产权战略构成，创新将突出质量，加强对于公共财政投入的知识产权要求，保持适度的行政激励，引导专利结构转型。运用评价将趋于多元，突出专利的制度、技术、市场和信息属性。保护将更多考虑司法与行政执法指标的协同。服务上要突出公共与市场服务内容，加强对新业态的指标引导。管理则重在体现过程努力和发展潜力，区分驱动要素与表征要素，辨识短期工作与中长期结构调整，以指标导向实现管理能力与发展潜力的统一。

加强专利指标的科学使用。在各类考核体系中逐步引入专利质量核心指标，并扩大专利质量指标所占比例权重。确立有质量、有价值的核心专利在哪儿，考核与评价的政策导向与激励就应当在哪儿的工作导向。逐步引导地方以及社会公众从关注专利数量向注重专利质量的方向转化，建立以专利数量布局、以专利质量取胜的价值评判标准。加强专利指标与经济社会发展指标间的联系，促使专利指标对地区专利政策、产业政策、科技政策实施的影响更加广泛。此外，还要构建更趋多元的专业化指标评价体系，实现专利指标的创新驱动，搭建好指标发布的权威平台，树立正确的社会舆论，提升专利指标的价值导向。

（三）建立以数据和指标分析为核心的专利经济学科

专利指标能够支撑政策研究和学术研究，是专利经济学学科建设的资源基础。发达国家政府决策已经逐步转向通过科学学术方法发现经济运行规律的阶段。美、欧、英、澳和世界知识产权组织都有知识产权经济学家办公室和首席经济学家岗位，其重要工作便是开展基于基础数据的专利经济学分析。建立以专利指标研究为核心的经济学部门，能够更好兼顾政策与学术研究，符合国际化发展趋势，是我国科学决策的现实要求。但按照传统思维认知，在我国的专利体系中能够对政策实施产生重要影响的主要集中在知识产权法学领域，而这一领域缺乏了解中国国情的专利经济学家和政策专家，缺乏能够从运用经济学视角解释制度建设中的经济运行规律的知识储备和人才队伍。

在我国经济转轨的大背景之下，知识产权已经从制度构建转向与经济社会发展相适应的新阶段，知识产权问题是法律问题、审查问题，同样也是经济管理问题与政策问题。在知识产权领域，最深刻的研究是专利法律制度理念、经济管理方法与政策实施绩效三者融合的研究。法律是制度的基础，政策是法律精神的体现，而经济是制度运行规律和政策实施效果的检验。而对上述过程的解释无一不依赖于专利指标统计和基础数据资源。对此建议：国家专利主管部门培育发展政府主导下的专利经济学科。从学科建设可行性的角度看，我国快速发展的经济和巨大市场为我们提供了多维研究视角；强有力的政府提供了潜在的、能够高度整合的数据资源；中国特色知识产权制度发展的反思，大量经济规律和源源不断的新政策议题的出现，为学科发展提供了重大机遇。具体操作中，可以将针对专利指标和数据的基础政策研究、实践应用研究和学术科学研究为三支点，强化制度分析和规律解释，注重专利经济学科与管理学、法学的交融，打通学术科学性和政策导向性。同时，搭建平台，促进与世界主要专利局和重要学术机构在专利经济学领域的合作交流。