基于ISM模型的企業專利組合核心特征分析

卞秀坤，鄭素麗，2，諸葛凱，張 勇

（1.中國計量大學經濟與管理學院，浙江杭州 310018；2.國家質量監督檢驗檢疫總局質量基礎設施效能研究重點實驗室，北京 100028）

面對從要素驅動轉向創新驅動和產業結構升級為特征的經濟新常態，中國知識密集型企業需要積極培育自主創新能力并做好對創新收益的保護工作。專利權賦予專利權人在一定時間內對特定技術的壟斷收益以補償研發成本，并通過限制相同信息的競爭供給使得專利權人擁有特定技術領域的競爭優勢[1]。專利資產效益對依靠持續研發和技術轉化而形成核心自主知識產權的知識密集型企業的作用尤其顯著。隨著《國家知識產權戰略綱要》的深入實施，中國企業運用專利保護自身發展的能力得到強化，但對前沿技術戰略的認知和應用仍存在不足。專利組合作為實施技術戰略的重要方式之一已成為學術界和實業界關注的焦點，被視為復雜專利環境下技術戰略分析的基本單元，但對國內企業而言仍存在認知和操作盲點。

現有研究中，學者們從專利組合理論與動因、專利組合與企業研發決策、專利組合與企業專利授權行為等多個方面進行了研究[2-4]。總體而言，目前的研究重心在專利組合的前端——專利組合的動因、行為和與之相關的決策模式上，對于專利組合特征之間的關系缺乏系統的分析。

企業構建專利組合時應從哪些特征著手分析？選取這些特征進行分析的依據是什么？這些最基本的問題亟待回答。本文依據系統工程理論中的解釋結構模型分析法，內向地剖析專利組合的特征并最終構建企業專利組合核心特征的遞階模型，為企業分析和構建專利組合提供理論借鑒。

1 專利組合特征述評

經典的專利組合理論探討了技術層面的專利組合、發明人層面的專利組合、企業層面的專利組合以及專利與市場一體化組合[5]。也有很多研究將專利組合運用到行業層面。理論界對專利組合不同情景的闡釋造成實業界和初學者的困惑。本文依據國內外現有研究論述企業層面專利組合核心特征之間的關系。

Ernst[6]由技術組合的概念衍生出專利組合。Parchomovsky等[2]對企業專利組合的論述得到理論界廣泛認可，定義為由一些存在明顯區別又密切相關(distinct-but-related)的專利所組成的集合。PCT（Patent Cooperation Treaty, 專利合作協定）將專利組合解釋為，由單個實體所擁有的專利集合體，這些專利可以是相關的甚至可以是不相關的。由此可見，專利組合最大的特點是通過對單個專利進行聯結以實現協同效應[7]。知識密集型企業技術戰略的制定要依靠專利基礎，專利組合分析可用于評估企業的專利申請活動和創新潛能，進而研判行業的研發藍圖和商業機會[3，6]。并且，依據專利組合對技術信息的量化分析有效彌補了定性方式制定技術戰略的信息缺陷，可以實現研發資源的精確配置。因此，專利組合對于企業科學認識自身專利資產、競爭對手專利布局以及行業專利競爭態勢均有重要價值。

后續學者基于Ernst和Wagner的論述從不同特征展開對專利組合的分析。用專利數據表示的專利組合特征可以分為兩大類，第一類是顯性特征，顯性特征是對可得專利指標數據的初步統計，包括權利要求數量、專利引證情況、專利組合規模和技術范圍等等[8]。Blind等[9]認為企業專利申請的戰略動機會影響專利組合的規模和引用特征，積極的技術戰略有助于擴大企業專利組合規模。Lin等[7]的實證結果表明專利組合的平均權利要求項與企業績效正相關。第二類是隱性特征，通過對顯性特征按照一定規則二次變換所得，包括專利組合多樣性、專利組合價值和專利組合一致性等[7，10]。專利組合不是專利的簡單堆疊，具有結構性和系統性。隱性特征是對顯性特征的延伸便于表達更為復雜隱晦的組合特質。其次隱性特征有助于理論對接，以實現對局限性解讀的客觀參照。學者最為關注的專利組合多樣性特征與專利對應IPC（international patent classification）的分布情況有關[11]，專利對應IPC分布越分散則專利組合多樣性越高。Lin等[7]將專利組合多樣性可以進一步分為廣義多樣性和狹義多樣性，結合能力觀理論提供了企業多元發展或聚焦發展的整合型框架，并且可以利用專利組合的熵、一致性和可拓展性的數據可視化企業的技術發展路徑[10]。

國內學者劉林青等[1]以綜述的形式介紹了Wagner的專利組合理論，詳細分析了專利競爭優勢的多租金性質，明確指出從專利競爭發展到專利組合競爭的必然性。根據專利關聯度生成的組合圖譜以及全面專利組合管理的分析框架都對企業專利組合的構建和管理提供了借鑒[12-13]。陳瓊娣[14]進一步實證分析了國外清潔技術企業專利組合的構建過程和應用模式。由此可見，國內學者緊跟國外研究進展介紹了專利組合的概念、分析框架、組建方法和案例研討，但比較缺乏對專利組合特征之間關系的實證分析。

總體而言，學術界單獨圍繞專利組合特征展開論述的文章相對較少，更多的文章是基于Ernst和Wagner對專利組合的論述展開的應用研究。Ernst等[3]關注專利組合對技術機會預測、技術戰略制定的決策作用，強調專利組合形成的技術位勢、技術分布以及逐漸逼近組合真實價值的指標設計；Parchomovsky等[2]認為規模和多樣性是專利組合最重要的兩個特征，尤其強調規模是形成專利組合其他特征的基礎。相應形成專利組合研究的兩大分支，將專利組合用于技術機會和技術演變分析的應用性研究和闡釋專利組合重要特征與企業績效作用關系的機理性研究，但兩大分支的研究均未足夠關注專利組合多種特征之間的層次關系和邏輯聯系，而理順專利組合特征之間的結構關系是開展專利組合實證分析的基礎。國內學者的研究主要基于Ernst和Wagner成果的驗證和推廣，因此尤其關注專利組合的規模和多樣性特征，缺乏對專利組合內源性的深入剖析或者依據中國企業的實證檢驗。Wagner將專利組合的優勢歸結為規模和多樣性有其特定的產業結構因素和專利體制背景，考慮到在全球產業鏈分工中中國企業處在不同的分工層級和技術環境下并面臨不同技術戰略需求的問題，專利組合不同特征的重要程度是否具有普適性有待商榷。本文嘗試構建企業專利組合核心特征的解釋結構模型，厘清企業專利組合各特征的層級關系和關聯結構，為中國企業分析和構建專利組合提供理論基礎。

2 研究方法與研究設計

2.1 研究方法

解釋結構模型（interpretative structural modeling method, ISM）是由美國系統工程理論學者Warfield提出來，以把模糊不清的思想、看法轉化為直觀明了且具有良好結構關系的模型[15]。具體而言，運用ISM方法將影響復雜系統的因素集合分解為若干個子因素，利用人們的實踐知識和計算機的輔助找出各因素之間的相互關系，最終形成可視化的結構關系矩陣圖[16]。為采用ISM方法理清當前模糊的專利組合的概念，本文設計了如下主要關鍵步驟：

（1）組織實施ISM小組；依托知識產權課題組的8位老師和5位涉及專利方向的研究生組建ISM小組，包含了方法技術專家、協調人和參與者三方角色。成員擁有不同的學科背景因而會持有不同的觀點；

（2）圍繞核心問題“企業專利組合的核心特征是什么”展開研討交流；

（3）依據國內外現有研究成果結合研討分析確定專利組合核心特征和測度指標；

（4）在對關鍵問題有了清晰認識之后，成員分別獨立填寫關鍵特征相關性問卷；

（5）根據問卷結果建立鄰接矩陣和可達矩陣；

（6）分解可達矩陣并建立結構模型；

（7）根據結構模型建立解釋結構模型。

2.2 確定專利組合核心特征

目前學術界單獨圍繞專利組合特征展開論述的文章相對較少，鑒于國內實業界對專利組合概念認知的不成熟，難以通過座談訪談和問卷調查獲得一手真實資料。本文在對國內外高引和高相關度文獻分析的基礎上，初步擬定與企業專利組合核心特征相關的因素清單，經過ISM小組三輪反復修改完善之后篩選出19項與企業專利組合核心特征高度相關的因素，建立編碼庫，見表1。

表1 企業專利組合核心特征的關鍵因素

表1（續）

2.3 矩陣分析和模型構建

2.3.1 繪制特征因素之間的關系導向圖

關系導向圖是建立鄰接矩陣的依據，采用二元分析法建立行元素Fi和列元素Fj的之間的“Fi-RFj”兩兩作用關系。分別用字母“V”表示行元素Fi對列元素Fj有單向影響；用字母“A”表示列元素Fj對行元素Fi有單向影響；用字母“X”表示行元素Fi與列元素Fj之間相互影響；用字母“O”表示行元素Fi與列元素Fj之間沒有影響。根據上述作用關系原則，形成企業專利組合核心特征之間相互關系結構，如圖1所示。

圖1 企業專利組合核心特征之間相互關系導向

2.3.2 建立鄰接矩陣

用19×19的矩陣描述專利組合核心特征之間的邏輯關系，構建鄰接矩陣A。其中aij代表矩陣A中第i行第j列的元素，表示特征因素Fi和Fj的作用關系。鄰接矩陣A表示如下：A=[ aij]19×19。其中，i, j=1,2, ，19。aij=0，表示Fi對Fj沒有直接影響；aij=1，表示Fi對Fj有直接影響。為保證分析結果的客觀性和有效性，本文將ISM小組內成員的問卷結果對照矩陣A的賦值規則逐一比較，以ISM小組成員大多數意見為選取準則，對個別爭議激烈的最終賦值進行組內充分討論并以最終的一致意見作為最終數據，建立鄰接矩陣A，如圖2所示。

圖2 企業專利組合核心特征的鄰接矩陣

2.3.3 計算可達矩陣

得到鄰接矩陣之后，用Stata14.0可以進一步得到可達矩陣，可達矩陣反映了個因素間的直接和間接關系。計算過程如下：

則稱R=(A + I)n為可達矩陣，其中I表示單位矩陣。可達矩陣中若aij=1，則表示Fi通過直接或間接的路徑可以到達Fj。計算所得n=5，由此得到可達矩陣見圖3。

圖3 企業專利組合核心特征的可達矩陣

2.3.4 可達矩陣層級化處理

對于每一個因素Fi，將Fi可以到達的因素匯集成一個集合，稱為Fi的可達集R（Fi）；將所有能到達Fi的因素匯集成一個集合，稱為Fi的前因集A（Fi）。在一個多級結構的最上一級因素中，若沒有更高的級可以到達，則R（Fi）只能包含它本身和它同級的某些強鏈接的因素，此時R（Fi）和A（Fi）的交集對最上一級的因素來說與R（Fi）相同。即Fi為最上一級因素的條件為：R（Fi）=R（Fi）∩A（Fi）。得到最上一級因素之后在可達矩陣中去掉對應的行和列，重復以上操作得到下一層的最上一級因素。通過可達矩陣的層次化處理得到L1={5,7}，L2={1,2,3,4,6}，L3={9,10,12,16}，L4={11,13,14,15}，L5={8,17,18,19}，見表2。

表2 層級化處理后的可達集、先行集和共同集列表

2.3.5 形成解釋結構模型

根據關系導向圖、可達矩陣和層次分析結果構建企業專利組合核心特征的解釋結構模型如圖4所示。

圖4 企業專利組合核心特征的解釋結構模型

由圖4，企業專利組合的特征存在5個層級的結構關系。第五層級（專利申請量、專利授權量、發明專利授權量和后向引證技術范圍）是影響企業專利組合的基礎因素，這說明專利組合的規模非常重要，專利組合的所有特征幾乎都需要構建在其專利數量基礎之上。第四層級（海外授權量占比、發明專利占比、權利范圍和技術范圍）和第三層級（自引率、平均專利壽命、平均前向引證和市場范圍）是影響企業專利組合的過程因素，決定了專利組合的高階特征，屬于易于量化的顯性特征。第二層級（專利組合規模、專利組合范圍、專利組合多樣性、專利相關性和技術獨占性）是影響企業專利組合的根源性因素，屬于隱性特征，也是企業分析和構建專利組合時最具參考價值的維度。專利組合質量與核心專利價值是企業專利組合的重要標尺。

3 討論與建議

本研究梳理了企業專利組合核心特征因素，并基于解釋結構模型構建了因素之間的關聯結構。結果表明，企業專利組合核心因素之間存在層級關系，不同因素對專利組合的影響程度和作用路徑不一致。首先，專利組合質量和核心專利價值直接作用于企業專利組合，最能反映企業專利組合特征，但是尚沒有公認的專利組合質量和核心專利價值的測度方法。相比之下，第二層級的特征因素（專利組合規模、專利組合范圍、專利組合多樣性、專利相關性和技術獨占性）間接影響企業專利組合且已有確切的量化衡量方法，因此更適合作為企業構建專利組合的參考。第五層級的特征因素（專利申請量、專利授權量、發明專利授權量和后向引證技術范圍）通過第四層級（海外授權量占比、發明專利占比、權利范圍和技術范圍）和第三層級間（自引率、平均專利壽命、平均前向引證和市場范圍）接作用于第二層級的隱性特征因素，因此第五層級的特征因素起到基礎性的作用，是企業專利組合形成其他特征因素的基礎。由于第五層級的因素共同表示專利數量“規模”特征，因此可以判斷專利組合規模的基礎作用，這與現有研究結論一致。

本文的研究結果表明，企業專利組合的直接影響因素專利組合質量、核心專利價值亟需量化的衡量方法，或是以后科研人員實現突破的切入點。此外，專利組合的根源性因素（專利組合規模、專利組合范圍、專利組合多樣性、專利相關性和技術獨占性）對企業專利組合的評估和構建具有借鑒意義，科研人員可以從這幾個維度展開實證探討。對企業而言，專利規模是實現專利組合各特征的基礎條件，因此企業應注重專利布局和專利創造，同時要注重對過程因素的控制。