我国专利分析信息生态系统模型构建*

李 钊，钟辉新，陈劲松

0 引言

当前在学术研究、产业分析、行业调研等领域，专利分析已成为具有极高热度的话题。以学术研究领域为例，截至2019年，以“专利and分析”为关键词进行“主题”字段检索(模糊匹配)，在中国知网的中文文献记录为28，695条，其中2015-2019年文献量占比39.6%(11，372条)；在万方数据库的期刊、会议、学位论文子库共检索到43，191条文献记录，近5年文献量占比40.4%(17，438条)，研究热度可窥知一二。2020年2月，《国务院办公厅关于推广第三批支持创新相关改革举措的通知》(国办发〔2020〕3号)印发，以产业数据、专利数据为基础的新兴产业专利导航决策机制作为重要改革举措被采纳。专利导航的核心是专利分析，专利分析作为支撑创新决策基础工作的地位得到进一步加强。专利分析事业迎来新一轮的战略发展机遇期。

随着对专利分析的广泛关注与应用，在本领域内信息生态失衡现象逐步加剧，主要表现在两方面。

(1)出现了信息超载与信息综合征现象。截至2018年，我国发明专利申请量连续8年位列世界第一，围绕专利申请的各类数据更出现了几何级数的增长。与此同时，在产业研究[1]、企业经营全流程[2-3]、科技创新全过程[4-5]、科技金融等各个角落都出现了专利分析的身影。但“急速增长的专利数据显著削弱了专利情报的解释能力”这一现实却被忽略了。对专利分析过度利用的苗头出现，但凡与创新、经济、产业、市场等有关的讨论，普遍会涉及到专利信息。专利分析的过度利用给用户带来了“专利分析是鸡肋”的感受。从目前发表的专利分析研究论文看，研究者多把采用信息技术提高专利分析效率或挖掘新情报作为重点，但忽视了专利数据源的现实背景，使得研究仅能呈现表面的专利“历史”，对于竞争决策反而难以发挥实际效益。

(2)信息污染现象日益严重。信息污染主要受两方面的影响。第一，我国专利政策在推动专利事业蓬勃发展的同时，也在某种程度上导致了信息污染的发生。一些地方政府从1999年开始实施由地方财政无偿资助的专利费用专项补贴政策[6]，后来此类政策曾在全国各地全面铺开。从2000年到2006年，我国国内专利申请量的年平均增长率高达39.2%，而我国综合科技进步水平仅保持在3%的增长速度，专利申请量的增长速度远远高于科技创新能力的增长水平[6]。亦有研究指出，我国专利自20世纪80年代中期以来一直呈几何级增加，但与此同时，我国专利的总体技术含量并没有相应提高，仍旧维持在低水平上，甚至水平有所下降[7]。这种专利情报偏离实际技术增长的现象被称为“专利悖论”(Patent Paradox)[8]。第二，专利中的商业博弈引致了信息迷雾。专利权的本质是“排他权”，权利人可将专利作为阻碍竞争对手的手段而不是保护自身发明和产品的方式[5]。此外，基于竞争博弈的需要，以反竞争情报为目的的掩蔽和迷惑型专利申请也使专利反映创新和现实的敏感性减弱，进而为专利分析带来挑战。

综上，信息超载、信息综合征、信息污染等现象在专利分析领域日益严重。由于专利分析无法超越信息产生、传播和利用的社会环境，因此本文尝试引入信息生态理念，构建专利分析信息生态系统模型，从深层次剖析专利分析面临的问题，助推专利分析重心从Information向Intelligence化转变，提升专利竞争情报工作能力。

1 专利分析信息生态相关研究

信息生态研究信息人、信息、信息环境之间相互影响和相互作用的关系[9]。在竞争情报领域已有学者引入信息生态理论，主要讨论传统竞争情报系统完善[10]、新型企业竞争情报系统构建[11]、竞争情报服务体系构建[12]等整体层面的问题，尚未深入到专利分析这种特定情报活动的层级。专利分析活动具有相对独立性、专门性，如美国典型竞争情报系统类型之一是专利技术类[13]，因此引入信息生态理论进行专门研究具有必要性。

刘林青等[14]、许箫迪[15]、黄鲁成等[16]、张光宇等[17]在各自的研究中提到专利与生态学的交叉内容。孟奇勋[18]还提出了“专利生态系统”这一术语，但未进行系统研究。刘鑫等[19]讨论了专利创新生态系统，其理论基础为信息生态学、结构生态学和系统优化论。齐燕[20]对专利信息生态的必要性及可行性进行了研究，提出了专利信息生态系统模型，为寻求更科学合理的专利管理方案提供支持。齐燕[21]后来又聚焦在专利的技术/知识上，从创新生态的视角构建了专利个体层面和种群/群落层面的专利生态系统概念模型，研究目的是使基于专利定量分析的创新评估更加深入。

综上，国内关于专利信息生态的研究还处于起步阶段，研究成果少。本文旨在提升专利竞争情报能力，针对专利分析这一竞争情报活动引入信息生态理论进行专门研究尚为空白。

2 专利分析信息生态系统模型设计

2.1 结构设计

专利分析信息生态研究专利分析中与信息产生、聚集、传播、开发、利用、监管等活动相关的信息人、信息、信息环境，以及其相互作用和联系。专利分析信息生态的研究目标主要为两个方面。

(1)在信息生态视角下重新审视专利分析，使专利竞争情报人员以更加理性的思维和更加科学的方式对待专利分析；推动专利分析行业重视信息、信息人与信息环境的关系研究，逐步解决专利分析长期忽视专利数据源现实背景的问题。

(2)在信息超载、信息综合征、信息污染等现象长期存在的背景下，思考如何系统提升专利分析能力；研究专利信息在特定社会制度和复杂竞争环境下的生成、演化、发展规律，各类信息人的行为互动机制及其对专利分析的影响；探索专利分析信息环境监测、评价方法，寻找信息环境优化路径；在推动专利分析信息生态平衡的基础上，研究更加有效的专利分析方法，更好地发挥专利分析支撑创新决策的作用。

图1 专利分析信息生态系统模型

本研究按照信息人、信息、信息环境三要素构建了专利分析信息生态系统模型(见图1)。该模型揭示三要素之间的基本关系，以及三要素各自的核心构成。专利分析信息生态系统中的“信息、信息人、信息环境”互相影响，共同演化。专利分析信息生态本源于专利这种制度，因此“信息人”是该生态系统的主导者和核心，“信息”是该系统运行和发展的基本承载物，“信息环境”则是信息人生产、传递、利用信息的环境，信息人根据环境变化调整行为方式，反过来这些行为也促使信息环境改变。影响信息环境形成的政治制度、经济方针、人才资源、创新实力等宏微观要素本身也以信息为载体存在和传播，并成为信息生态中“信息”的一部分，影响信息人的判断和决策。

2.2 核心概念设定

(1)专利信息。专利信息是专利分析的素材和工作基础。狭义的专利信息是指信息人在专利制度运行时，根据自身职能定位、动机需求、目标目的，甚至个人情感，创造和生产出的所有信息。广义的专利信息则不限于专利制度运行中直接产生的信息，如专利申请文本信息、申请过程文件信息、舆论信息等，还包括与专利分析任务开展所需的政策、法律、市场、标准、学术论文等。上述信息有真有假、有实有虚，有价值的信息与垃圾噪音信息并存。下文的讨论基于广义的专利信息进行。

(2)信息人。信息人是指与专利信息生产、加工、传递、获取、利用、监管有关的所有个体、群体或组织，主要包括专利技术方案的发明人，专利权人，专利代理人，专利审查员，专利数据加工人员，专利竞争情报人员，受专利影响的利益关联人(如某技术领域的从业者、竞争者、合作者、投资者、投机者、实施者、运营者)，一般公众(如媒体、普通大众)，公共管理者(如专利局、法院等与专利事务有直接关系的单位或部门、与专利事务有关联关系的其他公共管理单位或部门)等。信息人既可能是自然人，也可能是企业、知识产权局、某某报社等非自然人单位或部门。

专利竞争情报人员位于各类信息人的中心位置。他们既置身于信息人之中，作为信息人的一类群体，同时还要能够跳出信息人的角色，置身于信息人之外进行信息分析和情报研究。他们在特定的信息场中使用合适的情报方法将信息点、族、链、网中蕴含的竞争情报挖掘出来，并利用信息桥向特定的对象分发、传播。专利竞争情报人员时刻关注信息环境对信息产生的影响，并及时做出评估，以调整分析方式；同时也可发挥与信息用户直接接触的优势，向监管部门提出优化信息环境的建议。

(3)信息环境。信息人无法脱离信息环境，信息人所有的行为都发生在特定的信息环境中，其行为及行为结果均依附于各类信息载体向周围环境扩散。信息环境包括宏观环境和微观环境。宏观环境主要包括政治、经济、科技三方面，对专利制度演化、调整的影响正在增大。特别是在错综复杂的国际形势下，未来基于国家安全和利益需要，各国对于专利制度的调整概率、频率均将增强。微观环境主要受到与专利制度及其运转直接相关的政策法规、标准规范、基础设施建设水平(如专利信息化发展水平)、人才资源(整体资源和高层次人才资源状况)、产业主体竞争格局(如市场地位、行业话语权)、创新实力(如研发投入水平、创新产出效率)、对专利制度及规则的适应能力和掌控能力等的影响。信息人会在各自特定的信息环境下按照既有规则做出行动或反应，部分信息人甚至还会以“自利”为目标，以规则的破坏、不遵守、打擦边球等方式对信息环境及其变化做出反应。

2.3 核心节点设计

信息点、信息族、信息链、信息网是专利分析信息生态中的4种形态型节点，而信息场、信息桥是信息生态中的场域型节点。场域是在各种位置之间存在的客观关系的一个网络或一个构型[22]。在当前的专利分析实践中，数量统计式的分析思路占据了人们的主要视野，基于关系视角的专利分析还远远不足。理解关系(信息、信息人、信息环境内部关系及其之间关系)对于专利分析结论和建议的提出具有重要且直接的影响，在此寻求突破对于改善专利分析能力十分关键。

(1)信息点。信息点是在一次信息传递活动中可独立存在的具有使用价值的最小信息单元。

(2)信息族。信息族是专利信息特有的信息形态，主要指同一个或有“亲缘关系”的专利技术方案在不同时空下的存在。

(3)信息链。信息链由具有关联性的信息点、信息族在一定逻辑下构成，相对于信息点、信息族，它可以更有效地描述现象和解释问题。

(4)信息网。信息网则是信息点、信息族、信息链的集合，是有内在关联和逻辑的信息集合。以专利申请为例，信息点可以是一件专利或一件专利中的一个最佳实施例等；信息族可以是基于优先权的专利家族或分案申请等；信息链可以是某个产品链上的专利组合或某专利诉讼各环节上的信息等；信息网可以是更大范围的专利组合，如针对一个专利组合的申请、运用、诉讼等综合信息或专利竞合网络等。

(5)信息场。信息场是由时间、空间、问题组成的三维空间，它构成了竞争决策中的专利信息利用场景，进而影响专利分析工作方案的制定。专利分析的情报价值需在特定的场景，即信息场中实现，离开特定信息场的专利分析将失去价值存在的依托。环境监测、市场预警、对手分析、策略研究、技术跟踪、反竞争情报等是最常见的信息场。

(6)信息桥。信息桥是同时具备信息接收和输出功能，将信息人链接在一起的事物。信息人通过不同的信息桥进行信息交流或交换，信息人可能会有相对固定或习惯使用的信息桥。信息桥依托某种信息载体而存在，如网站、论坛、数据库、微博、朋友圈等。当然，信息交流中也可以不借助信息桥。

专利数据库是信息桥最重要的形式，是专利分析信息生态中核心的信息基础设施。因为专利文献信息不能直接用于情报分析，专利说明书本身是一种描述专利技术的法律文件，只有通过对专利信息的再加工(一般为制作成数据库的形式)才有可能把专利信息用于竞争情报分析[23]。随着数据技术的发展，多源数据型专利数据库、专利运营数据库、专利与标准关联数据库、专利管理系统等有助于提升专利分析效率的新型信息产品陆续出现，而专利信息自媒体在爆发，这些对于专利竞争情报人员适应、改造信息生态都会产生影响。

3 专利分析信息生态系统模型原理剖析

通过专利分析信息生态系统模型，能够系统性地思考信息人、信息、信息环境三要素对专利分析的影响原理。

3.1 信息人

3.1.1 创新主体对专利制度的整体意识影响信息对现实的反映

我国专利制度历史较短，仍有大量创新主体对其了解不多或存在理解偏差，专利工作处于空白、萌芽或起步状态。比如，高新技术企业是产业创新发展的中坚力量，广州高新技术企业数突破1.1万家，稳居全国第三，然而截至2019年10月底，广州近三分之一高新技术企业没有申请专利，三分之一企业只有零星申请专利[24]。又如，2018年北京中关村新三板企业中仅27.6%企业进行专利申请[25]，境内上市公司中则有33.3%未申请专利[26]。此外，部分高新技术企业申请与自身主营业务无关的专利，导致了“伪高新”现象[27]。整体而言，以企业为代表的创新主体对专利制度的认知不足或偏差，使专利信息反映经济、创新现实的能力弱化，进而为专利分析带来偏差风险。

3.1.2 信息人的动机引致信息超载和污染

不同信息人围绕专利制度及规则产生的不同“动机”引致了专利分析信息生态的错综复杂性。专利动机分为良好动机、中性动机和不良动机。良好动机的出发点和目标合法、合理且合情；中性动机的出发点和目标合理或合情，但在执行中有可能出现不合法(规)的情况；不良动机在出发点和目标上不合法(规)、不合理。表1列举了专利发明人、权利人、代理人、专利技术实施者、专利运营者的三类动机。这5类信息人的中性动机在转化为行动时，可能会制造虚假信息、烟雾信息等，或利用信息不对称环境对相关干系人进行误导、隐瞒乃至欺骗。中性动机可以向良好动机和不良动机转化。动机还可分为内在动机和外在动机。不良动机的产生多数与外在诱因(如看到他人得利后从众、第三方诱导等)有关。不良动机能够转化为行为，与专利相关规则存在漏洞和打擦边球的空间紧密相关。在3类动机共存的信息环境下，各信息人通过自己独立和(或)博弈的信息行为，导致了信息超载和污染。专利背后隐藏的是各种商业动机、市场谋略、对抗谋划、投机行为，甚至非法行为等，专利信息领域充斥着冗余信息、虚假信息、失真信息、过时信息、错位信息等信息垃圾。信息垃圾的普遍存在增加了专利分析的难度。

表1 信息人3类典型动机举例

3.1.3 商业竞争博弈给专利分析设置了高门槛

“以公开换保护”是专利制度的基本原则。循此逻辑，可以根据一个企业的专利文献推测出它的研发能力、研发动态和产品思路，从而识别竞争对手并采取相应的对策。因此，对于专利申请人来说，必须在专利申请和商业秘密保护中寻找平衡点。在现实中，理智且成熟的申请人往往不会在专利中真正做到完全地公开，即使按照法律规定不得不公开，也不会采取最容易被公众所知悉、理解的方式公开，以便提高公众获取信息的难度，为自己赢得竞争优势。反竞争情报行为是专利申请领域最重要的商业博弈行为。

在专利反竞争情报方面，可以用4W1H方法进行分析。

(1)掩蔽技术内容(What)。比如，申请与生产经营无关的专利，将某一项核心技术分拆成几项技术来申请，保留反向工程评估后的技术诀窍，有意将错误信息写入专利，多技术路线同时申请等。

(2)地点(Where)角度掩蔽。比如，用好法律规定，延缓进入特定国家(地区)。进入不同国家采取单独申请策略，并利用语言障碍等。

(3)时间(When)角度掩蔽。比如，对于选择申请时机，可在产品上市前夕申请，在优先权最后期限前申请，申请专利提前公开等。

(4)掩蔽人物(Who)。“人物”包括自然人和非自然人，如分散申请人，转移专利权，以个人名义申请，不公开发明人，错误翻译申请人名称等。

(5)利用综合技巧(How)掩蔽。比如，“申请数量”误导，撰写长专利，改变文字表述形式增加他人信息检索难度，不盲目追求专利数量，隐藏引证专利信息等。专利作为全球性创新的推手，有其独立、完整的生态环境和价值链条，蕴含着许多不同于其他信源的反竞争情报逻辑和方法，也因此给专利竞争情报人员的工作设置了高门槛。在科技封锁形势日益严峻的背景下，有必要专门开展“反专利情报”研究，提升我国经济、科技安全能力和竞争软实力。

3.2 信息

3.2.1 专利信息在反映创新现象方面具有局限性

专利信息的局限性在国内外引发不少讨论，专利可能是企业的主动管理工具但并不能完全体现创新成果[28]。专利价值有时是高度扭曲的[29]，大多数专利的价值微不足道，少数的专利才具备创新价值[30]。专利虽然在一定程度上反映了社会技术开发及新产品研制的状况，但在实际中，并不是每一项新技术，每件新产品都会去申请专利，也不是每一件专利申请最终都会转化为现实的产品和技术[23]。因此，既不能否认专利作为竞争情报源的宝贵价值，也不能无视其反映创新现实的局限。开展竞争情报工作，如果只看到专利中已有的信息，而忽略掉其隐藏的信息，反而有可能比不做分析带来更大的误判风险，因为被忽略掉的部分可能比看到的更有价值。日本专利局20余年来持续开展的“专利申请技术动向调查”采用以专利为核心的多源数据分析经验[31]，间接印证了专利信息自身的局限性。

3.2.2 专利的情报价值具有动态性

即使专利是创新主体真实意图的反映，但创新活动是一个动态过程，故而每一件专利的情报价值也具有动态性。静态式地开展专利分析，或仅进行专利分析，或不加考虑地把不同时期、地域的专利信息糅合在一起都可能造成专利分析失效。在面对产业竞争决策和研发创新、市场布局等重大事项决断时，单纯的、静态的专利分析往往无法解决问题。诸如产业链竞合关系、价值链位势等动态因素会影响专利布局状态，反过来专利布局状态也会改变竞合关系和价值链位势。因此，只有积极引入动态视角，采用动态分析模型，整合多源数据，才能更有效地挖掘专利情报价值。

3.3 信息环境

3.3.1 信息环境影响信息人的行为，进而给专利分析带来挑战

信息人行为的触发和完成是在特定信息环境下进行的，信息人与信息环境相互作用和影响。信息人在特定环境下运用规则，适应环境，反过来也会影响规则，改变环境。专利分析宏微观信息环境的改变主要由专利相关制度与政策的调整引起。例如，近20年国内实施的专利申请激励政策被一些投机者滥用，引发一些负面结果。典型案例是只有17名代理人的安徽合肥华信知识产权代理有限公司在2015年提交1.45万件发明专利申请，平均每名代理人一年申请853件专利[32]。这些专利申请多数既不反映真实的创新，也偏离了专利制度的初衷，更严重违背了激励政策的初心和诚信原则。2019年全国知识产权系统的重点工作之一便是严厉打击非正常专利申请[33]，当年通报非正常专利申请3.8万件[34]。全国各地现已陆续叫停可能引发非正常专利申请的资助政策。面对我国专利“数量-质量矛盾”比较突出的问题，国家已着手整治，对专利产出环境进行大调整，持续加强对低水平专利申请的管制，这将有助于提升专利分析信源质量。但同时也应看到，专利信息的使用价值具有“持续性”，当前已产生的专利信息至少在未来10-20年内仍会作为各类分析的历史数据，特别是作为基础、基准、标杆数据的来源。在专利分析中能否妥当使用历史信息是专利竞争情报人员面临的一大挑战。

3.3.2 国家间的利益矛盾促使专利制度调整，进而给专利分析带来挑战

我国专利保护环境正在迅速改善，但专利矛盾作为中西方对话焦点的趋势不会改变。面对百年未有之大变局，专利制度成为国家(地区)间竞争和博弈的核心工具之一。为适应国内外发展形势，2020年10月17日全国人大常委会通过第四次修改《专利法》的决定，对专利分析信息生态将产生直接影响。当前以中国、印度、巴西等为代表的新兴经济体纷纷把强化知识产权创造、保护、运用作为创新发展的基本方略，改变了知识产权国际秩序的动力结构[35]。专利保护工作关系国家治理体系和治理能力现代化、高质量发展、国家对外开放大局和国家安全。服务好国家大局，专利分析正面临前所未有的机遇，但在国际环境迅速变化的背景下，如何提升其情报价值是其未来发展的核心命题。

4 专利分析信息生态系统模型应用思路

本节以产业中新技术立项专利为例，进一步解析专利分析信息生态系统模型的应用思路。新技术立项专利分析可帮助创新主体从宏观上分析项目的必要性、可行性，减少选择的盲目性，实现冲突预警和风险规避。过往专利分析主要解决以下两个问题：一是通过检索拟立项技术所在领域的整体专利数据，判断领域技术发展态势和专利布局。其分析切入点一般包括从时间角度观察专利数量变化趋势，统计专利地区分布、专利维持和失效状态，编制申请人名单，制作技术功效矩阵等。二是通过检索与拟立项技术方案相关(似)的专利，进行对比分析，评估后期侵权风险，为优化自身技术路线提供依据。这种做法通常仅依赖单纯的专利数据，容易导致分析结论与现实的偏差。借助专利分析信息生态系统模型，可以进一步指导并改善上述分析活动。

(1)打破“专利数据是创新活动的反映”的机械性思维，降低盲目分析引发的专利分析失效风险。应特别注意，对手的专利申请未必是其当下或未来要实施的技术内容，要避免陷入其专利陷阱。

(2)要标定拟立项技术领域对手过往的专利行为模式，从其对专利的意识状态和认知水平、专利规则运用能力、专利博弈风格、自身定位及创新资源配置能力、与政府合作关系、企业文化与管理者风格等维度进行综合分类，之后按类分别进行分析。对于专利工作落后但经营业绩优异或行业影响大的对手，应采集其他信息予以补充分析。改变过往将所有申请人的专利放在一起分析，“看量不看质”的做法，也改变只做专利分析，“析有不析无”的做法，为技术立项，特别是战略层面的技术立项决策提供更加可靠的依据。

(3)在分析中考虑信息环境的影响：一是关注宏观环境。出于政治、经济、安全等方面的需要，专利中可能出现误导、诱骗、掩蔽等现象，特别是一些核心技术、关键节点在专利中无法有效反映出来。二是关注微观环境。国内外均有因政策法规驱动而使专利快速增加的情况。在高新技术产业领域，由于政策导向作用，经常会引发抢占专利阵地的现象。专利技术方案与技术不同，前者处于构思阶段，不要求达到可直接工业应用的程度，后者则处于应用阶段[36]。在新技术立项分析时应特别注意这一区别。研发基础设施、人才资源状况、竞争格局、社会舆论等也会直接影响专利申请，但这未必与真实的产业化路径和计划相对应。在对宏(微)观环境进行全面梳理和思考后，应首先将技术方案与技术区分开来，其次将技术与现实产品、技术方案与未来产品作对应，然后将产品与价值链进行匹配，从中找到价值的实现路径和变化态势。

(4)在分析中注意经验提炼，从信息点、族、链、网4个方面梳理出可复用的分析路径，构建标准化的分析模型，为后续研发过程中动态化地开展信息分析提供支撑。在专利分析信息生态理念下，把专利信息活动及其有关因素作为一个统一体来看待，避免系统内的信息、信息人、信息环境相互分割是提升专利分析效能，确保专利分析成果Intelligence化的唯一出路。

5 结语

信息超载、信息污染、信息综合征是我国专利分析信息生态面临的核心问题，随着我国专利制度的演进，对外开放力度的加强，以及各类信息人的涌入，我国专利分析信息生态失衡的问题会加剧。为此，应正视专利分析的局限性，在不割裂信息生态研究三要素的前提下，努力提升专利分析价值，避免盲目推动专利分析而误导决策或自降身价，否则给用户带来负面印象，影响专利分析事业的可持续发展。本文基于信息生态理论，构建了具有普适性的专利分析信息生态系统模型，厘清了一般专利分析信息生态系统的通用组成，通过模型内涵解读、原理剖析和应用思路解析，验证了模型的科学性，为我国专利分析能力提升提供新的理论依据。