基于专利价值的中药材产业区域发展水平分析模型

杨潇谊，杨 燕，徐 磊，姜 迪，马 军，叶 波

(1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650500；2.云南省科学技术学院，昆明 650501；3.昆明理工大学 计算中心，昆明 650500)

作为中国特色医药产业，中药材产业一直是中国医药行业重点扶持对象。随着中国经济不断发展，中药材产业发展前景愈发广阔，发展势头也愈发迅猛[1]。《中医药发展“十三五”规划》《中医药发展战略规划纲要(2016—2030年)》等相关政策相继出台，为产业发展提供了良好的政治环境，中药材已成为中国的极具发展优势的产业[2]。但由于自然、经济等外界因素，中国各省市区域的中药材产业发展水平并不均衡，因此结合各省市区域情况，深入分析其中药材产业各省市区域发展水平，找到现存的优势与不足，对中国中药材产业发展推进有至关重要的作用。

专利作为最具创新性的技术革新的结晶，是知识产权保护的一种，是一个可量化衡量产业发展水平的重要维度[3]。通过对专利价值的分析，评估某个产业的发展情况，使企业、政府可以对技术创新、产业发展实现更有效的管理。目前专利价值的评估方法主要分为经济学方法、综合评估方法、智能化方法3类[4]。经济学方法包括成本法、市场法、收益法等，但其一般用于企业的专利价值评估，适用面较窄，无法对网络平台上的专利进行有效评估。综合评估方法包括层次分析法、主成分分析法等，但这类方法没有统一的评价标准，无法准确地进行评估。智能法包括神经网络、大数据分析、分类器等。肖蘅等[5]利用大数据技术解决了专利价值评估的问题；王子焉等[6]采用决灰色关联分析和随机森林回归的网络平台对专利价值进行了评估；王静等[7]通过构建决策树模型，完成了对专利价值评估的研究。

在上述评估方法中，经济学方法和综合评价法无法有效地对大规模专利进行分析，因此提出改进的灰关联度组合赋权方法，构建专利价值评价优化改进模型。首先，从权力、市场、技术3方面制定了专利价值评估指标体系。然后通过4种主、客观赋权法，对专利价值指标进行组合赋权，进行专利价值评估。最后，按省市对专利进行分类，通过专利价值及专利价值的各统计指标对各省市区域的中药材产业发展水平进行分析，并给出相应的可行性建议。

1 专利价值评估指标体系

为了有效衡量专利价值，从权力价值、市场价值、技术价值3个方面入手，制定了专利价值评估指标体系。中国专利主要分为发明专利、实用新型专利和外观设计3类。相比于实用新型专利和外观设计，发明专利需要较高的科学技术支撑，专利价值相对较高，因此以发明专利为研究对象提出以下指标：

1.1 权利价值

权利价值指法律赋予专利权力人的特权，包括专有权、垄断权等。专利权利人需要在法律提供保护的时间、范围内行使其权力，对其设定4个指标：

1)权利要求数。权利要求数越多，对专利的保护越全面，专利价值越高。

2)剩余有效期。指受法律保护的剩余期限，剩余有效期越长，说明专利权有效期越长，专利的潜在垄断利益越大，其专利价值越高。

3)专利权的国际覆盖范围。对专利进行授权的国家越多，说明专利的保护范围越广，那么其价值越高。

4)法律状态。法律状态包括授权和受理，授权专利的价值远远高于受理专利。

1.2 市场价值

市场价值指将专利投入市场，转化为产品而产生的价值。企业需通过产品交易获得相应的收益，因此市场价值是评估专利价值的重要因素之一，设定两个指标：

1)市场需求度。指消费者对专利产品的需求度。市场需求度越高，专利的市场收益越高，专利价值越高。

2)市场竞争情况。指专利产品与同领域产品的竞争情况。一方面，其同类型的产品越少，甚至处于垄断地位，其专利价值越高；另一方面，专利产品的竞争能力越强，专利价值即越高。

1.3 技术价值

技术价值指专利技术本身的性能带来的价值。这里设定以下3个指标：

1)应用范围。指将专利按功能进行分类，所属的功能类别越多，表示可应用的领域越多，相应的其专利价值越高。

2)研发人员数。参与专利纂写的人员数越多，可提供的创新点越多，完整性越好，专利价值越高。

3)稳定性。指专利受到外界干扰保持价值不变的能力，一般指是否发生过无效申请，如果专利发生过无效申请，但维持专利权不变，说明专利的有效程度高，专利稳定。

综上所述，得到表1所示的专利价值评估指标体系。

表1 专利价值评估指标体系

2 改进的灰关联度赋权法

现有确定指标权重的方法主要有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法。主观赋权法是根据专家的主观信息对指标进行赋权的一种方法，含有较强的主观意识，如专家经验法、对比排序法、层次分析法等[8]；客观赋权法是指通过一定的数学方法，根据指标数据之间的关系确定指标权重，依赖于较强的数学理论，如标准离差法、熵值法、主成分分析法和CRITIC法等[9]。为兼顾主观、客观赋权法的优点，使用改进的灰关联度法对专利价值指标进行组合赋权。其中，主观赋权法采用专家赋权法和对比排序法，记为θ1和θ2；客观赋权法采用标准离差法和熵值法，记为θ3和θ4，具体计算步骤如下：

1)专家赋权法。邀请专利价值评估方面的专家对各专利价值指标进行打分，完成主观赋权。

2)对比排序法。邀请专利价值评估方面的专家为各专利价值指标的重要程度进行排序，根据排序结果，为每个指标进行打分，根据式(1)得到第j项指标的权重。

(1)

式中：n为参与打分的专家数；m为专利价值的指标个数；ki为第i个专家对第j个指标的打分。

在客观赋权法中，由于指标数据的量纲可能不一致，因此在计算之前要先对指标数据进行无量纲化处理：假设由n位专家对m个指标进行赋权，构成决策矩阵X，即

(2)

对xij通过式(3)进行无量纲化处理得到yij，yij∈[0,1]，得到处理后的决策矩阵Y,即

i=1,2,…，m,j=1,2,…,n

(3)

(4)

3)标准离差法。第j项指标的权重通过式(5)、式(6)计算。

(5)

(6)

式中：σj为指标的标准差；E(yj)为指标的期望。

4)熵值法。第j项指标的权重通过式(7)～式(9)计算,即

(7)

(8)

(9)

2.1 一致性检验

灰关联度组合赋权法兼顾了主观、客观赋权法的优缺点，通过组合定量计算和定性分析，可以全面准确地对指标进行赋权，并且对样本数量要求低，因此得到了广泛应用[10]。但是当使用的各赋权方法计算得到的指标分数排序一致时，该方法得到的结果会和实际情况偏差很大，因此对各赋权方法的指标分数排序进行一致性检验，并根据检验结果选择合适的赋权方法，可以有效减少计算结果误差，完成指标赋权[11]。

1)对上述4种赋权方法进行权重排序构建判断矩阵，设判断矩阵C为

(10)

式中：p为赋权方法个数；m为决策目标个数。

2)最大特征值及特征向量为

(11)

式中：λmax为C的最大特征值；α为λmax对应的特征向量；Wi为第i个赋权方法排序的权重。

3)一致性检验。当CR<0.1时，判断矩阵满足一致性，否则记为不满足一致性，CR通过式(12)计算，即

CR=CI/RI

(12)

式中，CI为一致性指标，根据式(13)计算，即

CI=(λmax-n)/(n-1)

(13)

RI为平均随机一致性指标值，具体取值见表2[10]。

表2 1～10阶RI值

2.2 选择组合赋权方法

当4种主、客观赋权方法满足一致性时，可以直接计算算术平均值来进行组合赋权。当4种赋权方法不满足一致性时，采用本文提出的改进的灰关联度法对指标进行组合赋权。而大多数情况下，由于外界因素干扰，4种主、客观赋权方法基本不会满足一致性，如果直接计算算术平均值对其进行组合赋权可能会产生较大的偏差，对评估结果产生严重干扰，因此使用改进的灰色关联度组合赋权法对指标进行赋权就有重要的意义。

2.2.1 算术平均组合赋权

(14)

式中：ωij为第i种赋权方法对第j个指标的权重；r为赋权方法总数，可得组合权重为

ω=(ω1，ω2,…,ωm)=(θ1,θ2,…,θm)

(15)

2.2.2 灰色关联度组合赋权

1)计算4种赋权方法两两之间的灰关联度

(16)

式中：cuv(j)为第u种和第v种赋权方法在对指标j进行赋权时所得的权重间的关联值；β为分辨系数，取β=0.5；θuj为第j个指标采用第u种赋权方法时计算得到的权重，同样，θvj为第j个指标采用第v种赋权方法时计算得到的权重。

则第u种方法与第v种赋权方法之间的灰关联度可计算得到

(17)

2)关联度影响程度排序。重复上述步骤，依次计算出4种赋权方法两两间的关联度，并找出最大值，记为cst。然后再计算第s种、第t种方法与其他赋权方法的关联度并按大小进行排序，选出较大的一种方法，假设为第t种方法，那么可知第t种方法相比于其他赋权方法其一致性程度最高。则第t种方法与其他方法的灰关联度组成向量为

ct=(c1t,c2t,…,cit)

(18)

3)对灰关联度向量归一化处理，得

(19)

4)将归一化处理过的灰关联度向量作为4种赋权法在进行组合赋权时的权重，得

(20)

5)指标组合权重向量：

(21)

2.3 专利价值及统计指标计算

利用计算出的指标权重，通过式(22)计算各专利价值，即

(22)

通过计算得到不同省市的全部专利价值，按省市分类并计算其平均专利价值、一级、二级专利占比等指标，如表3所示。其中，根据Scherer[12]发现仅有10%的专利价值较高，可占到专利总价值的80%以上，其分布符合长尾理论。因此将求得的各省市的全部专利分为两级，将专利按价值大小降序排列，专利价值处于前10%的作为一级专利，其余90%作为二级专利。根据式(23)、式(24)计算各省市区域的一级、二级专利占比。

P1i=ai/A

(23)

P2i=bi/B

(24)

式中：ai为第i个省市含有的一级专利的数量；A为全部专利的一级专利数量；bi为第i个省市含有的二级专利的数量；B为全部专利的二级专利数量。

3 实验分析

3.1 数据来源

在IncoPat专利数据库上，检索得到中国15个省市中药材产业2010—2019年相关授权发明专利，共计48 709条。该数据库覆盖了全球各个区域和领域大量的专利文献信息，能够提供全面、及时、准确的专利文献信息。IncoPat包含专利检索、分析、用户管理等模块，能够快速、准确地帮助检索者定位到所需的专利信息。对于追踪最新的技术发展，实现知识产权的商业价值分析，产业专利布局分析等。

3.2 实验过程

1)确定主、客观赋权法权重(权重对应的指标顺序与前文指标体系顺序相同)。

(1)专家经验法：邀请专利价值评估方面的专家对指标进行赋权，得到θ1为

θ1=(0.11，0.09，0.07，0.10，0.14，0.13，0.11，0.11，0.14)。

(2)对比排序法：专家对指标重要性排序，并根据式(1)计算得到θ2为

θ2=(0.12，0.07，0.04，0.11，0.15，0.10，0.13，0.12，0.16)。

(3)标准离差法：根据式(5)、式(6)计算得到θ3为

θ3=(0.10，0.08，0.06，0.09，0.13，0.11，0.14，0.16，0.17)。

(4)熵值法：根据式(7)～式(9)计算得到θ4为

θ4=(0.13，0.07，0.06，0.07，0.14，0.08，0.16，0.14，0.15)。

2)对上述赋权方法得到的权重进行一致性检验，根据式(12)、式(13)计算可得CR>0.1，4种方法不满足一致性，因此使用改进的灰关联度组合赋权法对指标进行组合赋权。

3)根据式(16)、式(17)计算得到熵值法的灰关联度最大，为一致性程度最高的赋权方法，则根据式(19)对熵值法和其他赋权方法的关联度向量进行归一化处理，得到4种赋权法的权重向量为

σ=(0.25，0.17，0.28，0.30)。

根据式(21)，对指标进行组合赋权，得到指标组合权重为

ω=(0.12，0.07，0.06，0.09，0.14，0.10，0.14，0.13，0.15)。

4)利用得到的指标权重，根据式(22)计算专利价值。

5)根据省市对专利进行分类，并整理专利价值相关的统计指标：平均专利价值、专利总数、专利等级占比，其中专利等级占比根据式(23)、式(24)计算得到,具体计算结果如表3所示。

3.3 实验结果分析

专利总数可以反映各区域中药材产业的发展规模，体现了产业的技术发明能力和技术水平，折射了产业应用潜能[13]。平均专利价值表示产业发展情况的一般水平，反映了产业结构合理性。专利等级占比可以衡量产业发展创新性，技术创新是产业保持竞争力、获得竞争优势的关键，因此将从这三方面进行各区域中药材产业的发展水平分析。

1)发明专利总数。由表3可知，中药材产业发明专利总数较多的是山东、广东、江苏、安徽、北京、浙江。说明这6个省市区域的中药材产业发展趋势良好，政府扶植力度不断增大，相关企业及高校学生对产业的产权保护意识较强，发表了大量相关专利。而辽宁、贵州、云南、河北四省发明专利数较少，中药材产业发展相对缓慢，产业规模小且产业结构单一，有很大的改进、发展空间。

表3 全国各省市专利价值

2)平均专利价值。由表3可知，中药材产业平均专利价值较高的是广东省、北京市、上海市、浙江省，说明这4个省市区域中药材产业结构合理，政府扶持政策范围广泛，技术发展均衡。而对于山东、江苏、安徽等省市区域，其专利总数虽然多，但专利平均价值处于中等水平，说明这些省市产业发展规模大但是结构不够合理，政府对产业市场的宏观调控不足，导致技术、原材料等资源分配较不均衡。广西、四川、福建、河南、辽宁、贵州、云南等省的专利总数、专利平均价值都处于相对落后的状态，说明其产业结构不理想，技术平均水平相对落后。

3)专利等级占比。由表3可知，中药材产业一级专利占比较高的省市和平均专利价值较高的省市相同，为广东省、北京市、上海市、浙江省，说明这几个省市的产业技术先进，创新水平高。同样，山东省、江苏省、安徽省的一级专利占比不高，技术先进性、创新性有待提升。广西、四川、福建、河南、辽宁、贵州、云南等省一级专利占比相对落后，产业创新性还有很大发展空间。

从以上数据分析可知，中国中药材发展水平较高的省份集中在沿海发达省份和直辖市，如北京市、上海市、广东省等，说明其政府扶持政策完善，企业高校资源丰富，技术创新研发基金投入充沛，自然资源安排合理。而对于山东、安徽等专利总数高但专利平均价值低的省市区域，说明产业资源丰富但分配不合理，技术研发投入不足。南部内陆地区，如贵州、云南等地区的产业规模小且单一，科研创新落后。

4 结论

通过对专利价值的分析，分析了中国中药材产业在各省市区域的发展水平，阐述了各区域现存的问题及优势，基于前文分析，对中国中药材的发展提出以下几点建议：

1)对于中药材产业规模大但科研技术相对落后的区域，如山东、江苏、安徽等省，政府应加大对中药材产业的扶持力度，出台鼓励引导措施，如投入更多的科研资金，建设产业创新性技术平台，大力培养产业技术型人才等；加大宣传力度，设置相应的鼓励机制，激励中药材产业相关的企业良性发展。

2)对于产业规模小且技术落后的区域，如云南、贵州、四川等省政府应加强政策引导及监管。完善相关法规及优惠补贴政策，鼓励和促进中药材企业、合作社和种植大户公司进行GAP登记，通过采取合作、土地入股等方式完善中药材的规范化种植，实现科学化、高效益化种植管理。同时，要健全产业链建设，大力提高自然资源的利用率，减少浪费，规范化生产传统产品，积极开展中药材产业的延伸性产品的研发。

从全国中药材产业发展水平来看，应以规范化生产为目标，制定生产、加工和销售标准；引进高新技术企业，不断开发探索中药材产品。构建完善的研发体系，整合科研力量，建立核心技术研究中心，不断提升科技含量。政府应增大对产业的宏观调控力度，积极宣传中药材产业，使大力发展中药材产业的理念深入人心，鼓励更多人民投身到中药材产业的发展中去，使中药材产业成为富民强市的战略性支柱产业。