高价值专利分类分级评估模型构建与应用

郑 茜 袁 杰 杨立洪

(1.广东省基础与应用基础研究基金委员会，广东 广州 510033；2.华南理工大学，广东 广州 510640)

0 引言

专利是产权化的创新成果，是创新活动的核心产出，是激励创新的基本保障[1]。在知识经济背景下，知识产权竞争逐渐成为世界竞争中的重要组成部分，而专利作为知识产权的核心组成，其研发逐步成为企业最重要的生产活动，专利产出逐步成为衡量企业竞争力的核心指标。随着专利产出不断增加，对专利管理维护的要求不断提高，而对专利价值进行评估可为专利的运用、管理、维护提供重要决策依据，包括政府投资、国家竞争力评价、企业技术转移、商业兼并等都需要开展专利价值评估支撑决策。但由于专利本身属性较为复杂，加之受市场、竞争各类因素影响，传统评估方法难适应新的专利价值评估需求，急需建立更为全面、科学、细化的评估模型。在对传统评估方法加以总结的基础上，本文提出高价值专利的分类分级评估模型，通过初步筛选、分类评价、分级评价，对专利价值开展全面、综合的评估。

1 高价值专利的内涵界定

在我国现行专利法律制度框架下，“高价值专利”一词还不是一个法律意义上的正式概念，而是由专利价值和专利质量两个维度衍生而来，同时具备技术价值和法律价值的专利统称。孙智、冯桂凤[2]认为高价值专利是指那些技术创新水平高、权利状态稳定和市场竞争力强的，并因此能够支撑企业或产业高质量发展的优质核心专利。马天旗、赵星[3]将高价值专利分为狭义的高价值专利和广义的高价值专利，狭义的高价值专利是指具备高经济价值的专利，高经济价值成为高价值专利的充分条件，广义的高价值专利涵盖了高(潜在)市场价值和高战略价值专利。本文认为高价值专利是那些技术先进性强、技术含量高、市场效益好、能引领产业发展的高质量专利或专利组合，即高市场价值专利和高战略价值专利的并集。

高价值专利中所谓的“高价值”，不能仅从单一技术价值或者经济价值层面作狭隘解读，实际上是综合性要素集成，具有多重属性，通常从技术、法律和市场等多个维度进行评测。高价值专利具有技术含量高、撰写水平高、权利稳定性高等特点，部分专利还具有良好的市场前景与竞争力。高价值专利的评估是一项系统工程，需要全链条涉及的多方主体，包括政府、企业、高校、科研院所与服务中介等机构和人员的通力合作才能实现。对高价值专利进行评估，就是对专利的无形资产进行评估，遵循资产评估的准则体系，也是一种对专利价值进行评定并对其模拟成交价格予以估算的制度[4]。

2 专利价值评估方法综述

当前学术界关于专利价值评估的研究已经取得一定进展，专利价值评估方法主要有资产评估和指标评估两类，总结国内外研究现状与实践，可见指标评估是专利价值评估的主流方法。

2.1 评价政策

由于专利在一定条件下可识别为无形资产，因此对专利进行价值评估属于资产评估的范畴，需要遵循资产评估的准则体系。当前，我国针对高价值专利的评估已形成比较完备的评估准则，对具体评估操作及评估人员的职业道德进行了明确规定。总的来说，针对专利的价值评估的相关政策主要是三大类：准则类、意见类、指南类，其中准则类政策是专利评估工作的根本遵循，意见类政策是专利评估的行为准则，指南类政策是专利评估的工作者指南。值得提出的是，上述资产评估准则仅约束资产评估机构的专利价值评估行为，对于企业及其他机构的专利价值评估行为只提供决策参考。

表1 高价值专利与评估相关政策

2.2 评估方法

虽然当前专利的总体数量巨大，但能对某项技术起关键作用的核心专利极少，要从海量专利中筛选出核心专利难度大。随着各方对核心专利的不断重视，学者和机构开始研究核心利的识别方法，截至目前，基于资产的评估方法主要以成本法、市场法和收益法为主，这些方法大都源于资产的价值评估，过于注重经济方面的因素，依赖于单一方面的评价，往往不能做出准确的评估[5]。同时，根据专利评估的目标，专家经验法、实物期权法、蒙特卡罗法、行业标准法、分类法等方法也在实践过程中使用，不同方法具有不同的优势与劣势[6]。每种方法受评估过程与内在属性影响，均存在优点和缺点，重置成本法、市场价值法、收益现值法等为客观评估方法，理论逻辑性强，专家经验法是借助领域专家的学识和经验来识别核心专利是最传统的方法，更适用于对核心专利的筛选。特别是基于对比的不同行业的专利评估，需要多种方法同时使用，相互印证，如表2所示。

表2 专利价值评估方法对比

3 高价值专利的分类分级评估模型

综合传统评估方法的优缺点，本文提出了高价值专利的分类分级评估模型，模型分为3个阶段，对专利进行初步筛选、分级评价、分类评估，评估过程由专门的评估机构和人员，依据国家法律、法规，遵循资产评估原则、范畴、程序、标准进行。

3.1 遵从的原则

高价值专利的分类分级评估模型遵从3个原则：

(1)差异性。由于专利的创造与生产大多具有独创性及不可复制性，因此不仅不同专利间差别较大，即使是同类专利因所处环境不同也会产生差异。因此，在专利价值评估过程中很难找到完全合适的参照物，对不同专利进行评估时应根据评估对象、交易方式的不同而单独进行。

(2)复杂性。专利作为无形资产的重要组成部分，其效用发挥期限、收益时间、损耗大小及风险等较为复杂，收益能力受客观环境影响较大。因此，与有形资产评估相比，专利价值评估应充分考虑专利种类繁多，各权利之间可比性差等因素。

(3)动态性。专利作为无形资产，不具备物质实体，其价值由所有权形成的权益和未来收益所确定。专利的形成成本、短期收益、长期收益等随着政治、经济、文化因素的变化产生动态变化。因此，在评估专利价值时应充分考虑其动态性。

3.2 三阶段分类分级评估模型

专利分类分级是对专利信息预处理和再加工，从专利的技术价值、法律价值、市场价值等多个角度进行布尔逻辑分析，通过搜集、清洗、脱敏、标识、整理等前期过程，运用聚类、分类、分阶、分层、体系等后续手段解读信息和挖掘数据，形成专利分类分级的评估报告。具体的过程如图1所示。

图1 分类分级评估模型

3.2.1 专利价值初步筛选

为快速地挖掘高价值专利，在专利分析前先对专利数据进行筛选，将大部分低价值专利剔除，有效提高工作效率及节省成本。首先，发挥客观定量指标在数据易获取、分析处理方便、可对大量专利进行评估的特点，对分析专利的技术、法律、市场等相关影响因素进行批量去噪，利用关键词、IPC分类号、申请人等信息批量去除明显不相关的数据；其次，进行精确筛选，主要通过人工阅读专利名称、摘要、说明书全文去除企业核心技术范围外的专利；第三，去除失效专利，主要通过法律状态信息去除已失效的专利；最后，对重点专利标引，原则为考虑企业内部的业务分类，技术人员的业务领域，以方便归类和进行专利分析为主，从而进行初步筛选。

3.2.2专利价值分类评价

依托专利基础数据库，采用聚类算法、分类算法、关联分析算法等对专利进行分类分析，形成布尔逻辑运算结果，分析的维度包括技术构成分析、行业集中度趋势分析、申请人分析、技术角色分析、技术热点空白点分析、技术来源地域分布分析、技术法律状态分析、技术匹配度分析等。聚类算法是当前应用最为广泛的分类方法，聚类算法以专利文本聚类为主，通过专利地图形式直观揭示专利的内在属性，对专利共被引聚类获得若干个聚类族，在通过领域专家对聚类族进行判读与命名，然后从专利活动和专利质量两个维度对聚类族进行专利组合分析，其中专利申请数量和被引频次较高的专利族为关键技术。同时，基于文本挖掘技术查找文档相似度，通过新颖度度量函数量化定义专利技术的新颖度，以此对某个行业的专利质量进行量化评价。

3.2.3专利价值分级评价

专利价值分级评价主要是基于指标体系，建立评估指标与专利价值之间的联系，通过定性、定量分析相结合的方式，引入模型评估、专家打分等手段，为各项指标打分，将各项指标加权求和得出专利价值度，将专利分为1～5级。本文通过选取代表性高价值专利归纳其关键特征，综合考量专利的技术质量、应用价值、使用寿命、收益能力及风险大小等因素，将分级评价指标分为技术质量、市场价值、生命周期、法律保护等4大类(见图2)。其中，技术价值是决定专利价值高低的根本因素，主要包括技术先进性、技术成熟度、技术垄断性、技术覆盖面等细化指标。市场价值是决定专利价值的另一重要因素，主要包含市场规模、市场应用、市场竞争、许可与转让等细化指标。生命周期主要评估专利的可持续能力，主要包括技术生命周期、专利寿命等指标。法律保护重点评估专利的稳定性和市场价值保障程度，主要包括发现专利诉讼、侵权难易程度、专利保护范围、专利文本质量等细化指标。

图2 分级评估指标体系

4 结语

本文通过分析比较国内外主要专利价值评估的理论模型，综合分析影响专利价值的影响因素，构建了高价值专利三阶段分类分级评估模型，对专利进行初步筛选和分类评价后，综合考虑技术、市场、法律等要素对专利价值的影响，选取了14个评价指标，采取定量评价和专家打分相结合的方式为各项指标打分，对专利进行等级评价。但深入的模型应用和案例研究还需进一步开展，模型的科学性、准确性和实用性还有待验证。研究也存在一定的不足，如评价指标作为专利价值的动态变量，其权重和在评价体系中的效用不是一成不变的，可能会随着时间的变化而变化，因此需要考虑专利指标的动态演进特征，后期将作进一步研究，不断丰富和完善现有的研究内容。