網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用研究

胡 鍇， 朱雪忠 ，王 義，甄春杰

(1.同濟(jì)大學(xué) 上海國(guó)際知識(shí)產(chǎn)權(quán)學(xué)院，上海 200092；2.保定大為計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)有限公司，河北 保定 071000)

0 引言

我國(guó)網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)出現(xiàn)于本世紀(jì)初[1]，經(jīng)過(guò)十余年的發(fā)展形成了一些區(qū)域性、行業(yè)性的網(wǎng)上技術(shù)交易平臺(tái)。科技部《“十三五”技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展專項(xiàng)規(guī)劃》提出，利用技術(shù)市場(chǎng)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的結(jié)合，構(gòu)建國(guó)家技術(shù)交易網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，提升要素流通速度和資源配置效率。但是，當(dāng)前網(wǎng)上技術(shù)交易服務(wù)尚存在諸多難題，例如網(wǎng)上交易過(guò)程中技術(shù)信息的敏感性，導(dǎo)致買(mǎi)賣雙方對(duì)信息披露存在顧慮，平臺(tái)機(jī)構(gòu)需要進(jìn)行大量盡職調(diào)查等線下工作以促成交易[2]。因此，缺乏在線化服務(wù)技術(shù)和服務(wù)產(chǎn)品成為平臺(tái)服務(wù)瓶頸，不僅限制了其線上服務(wù)能力的發(fā)揮[3]，還凸顯了技術(shù)轉(zhuǎn)移專業(yè)服務(wù)人員短缺的現(xiàn)實(shí)困境[4]。

有鑒于此，國(guó)家、技術(shù)轉(zhuǎn)移行業(yè)、服務(wù)企業(yè)都非常關(guān)注在線化服務(wù)技術(shù)創(chuàng)新。科技部于2017年啟動(dòng)了“現(xiàn)代服務(wù)業(yè)共性關(guān)鍵技術(shù)”的國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃，其中，針對(duì)科技成果的知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易服務(wù)，部署了專項(xiàng)研發(fā)任務(wù)，重點(diǎn)研究交易服務(wù)過(guò)程的關(guān)鍵支撐技術(shù)并開(kāi)展區(qū)域性綜合科技服務(wù)平臺(tái)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)服務(wù)平臺(tái)等應(yīng)用示范項(xiàng)目研究[5]。國(guó)內(nèi)一些代表性技術(shù)交易平臺(tái)機(jī)構(gòu)也開(kāi)始注重利用信息資源優(yōu)勢(shì)并開(kāi)發(fā)交易服務(wù)技術(shù)，力圖建立技術(shù)信息快速識(shí)別、篩選、匹配機(jī)制，以增強(qiáng)平臺(tái)信息管理專業(yè)化能力。

目前，我國(guó)技術(shù)市場(chǎng)成交量增長(zhǎng)迅速，利用互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)展技術(shù)交易等科技服務(wù)具有巨大潛力。在線化交易服務(wù)技術(shù)發(fā)展的目的在于降低交易成本、緩解交易過(guò)程中的信息不對(duì)稱、提高服務(wù)協(xié)同共享能力。網(wǎng)上平臺(tái)如果能夠通過(guò)信息分析手段進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與快速化技術(shù)篩選，預(yù)測(cè)技術(shù)交易趨勢(shì)、識(shí)別技術(shù)交易潛力，將會(huì)大大提高網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)運(yùn)作效率?，F(xiàn)有專利情報(bào)研究的技術(shù)評(píng)價(jià)方法并不契合網(wǎng)上技術(shù)交易專利篩選的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)于網(wǎng)上平臺(tái)資源差異、專利權(quán)利狀態(tài)變化特點(diǎn)缺乏針對(duì)性考量。本文試圖結(jié)合網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)和專利情報(bào)分析理論，構(gòu)建網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型并設(shè)計(jì)相關(guān)流程，有助于評(píng)估網(wǎng)上技術(shù)交易概率，并借此提高平臺(tái)機(jī)構(gòu)的信息管理水平。最后，以廣州知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易中心的網(wǎng)上掛牌專利為例進(jìn)行定量測(cè)度和評(píng)價(jià)分析，以期為網(wǎng)上平臺(tái)設(shè)計(jì)基于自身特點(diǎn)的技術(shù)信息管理策略，為提高信息服務(wù)專業(yè)化能力提供參考。

1 研究背景

1.1 問(wèn)題提出

網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)(online technology marketplaces)興起引起了理論界的關(guān)注。研究認(rèn)為，網(wǎng)上平臺(tái)跨越空間距離連接起潛在技術(shù)交易對(duì)象，可以顯著降低技術(shù)搜索成本[6,7]。然而，隨著網(wǎng)上平臺(tái)對(duì)買(mǎi)賣雙方和技術(shù)發(fā)明的聚集，技術(shù)供求方之間的信息不對(duì)稱相應(yīng)產(chǎn)生，可能引發(fā)逆向選擇問(wèn)題并導(dǎo)致市場(chǎng)失靈[8]。此外，網(wǎng)上技術(shù)信息的不當(dāng)披露還可能產(chǎn)生知識(shí)流失等道德風(fēng)險(xiǎn)[9]。因此，對(duì)于專利等技術(shù)信息的有效管理有助于減少網(wǎng)上技術(shù)交易摩擦，成為網(wǎng)上平臺(tái)關(guān)鍵運(yùn)營(yíng)機(jī)制之一。

網(wǎng)上平臺(tái)技術(shù)信息管理的主要落腳點(diǎn)是對(duì)專利技術(shù)的全面評(píng)估，綜合現(xiàn)有研究看，可分為應(yīng)用場(chǎng)景評(píng)估和技術(shù)質(zhì)量評(píng)估兩大類。首先，應(yīng)用場(chǎng)景評(píng)估主要是指網(wǎng)上平臺(tái)設(shè)計(jì)提供格式化技術(shù)披露模板，要求技術(shù)提供方以固定化格式，清晰而詳盡地描述專利技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域信息，促使?jié)撛诩夹g(shù)需求方能夠更好地理解專利技術(shù)的直接或潛在應(yīng)用范圍[10]，從而促進(jìn)專利技術(shù)之間的有效比較，實(shí)現(xiàn)對(duì)專利技術(shù)的快速歸類和選定[11]。其次，技術(shù)質(zhì)量評(píng)估主要借助交易服務(wù)的技術(shù)手段，以盡可能標(biāo)準(zhǔn)化、即時(shí)性的調(diào)查方式，對(duì)技術(shù)信息加以匯總和判別，以便平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方開(kāi)展初步的盡職調(diào)查，從而實(shí)現(xiàn)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)、交易潛力判斷、技術(shù)分級(jí)篩選等管理功能[8]。

對(duì)比來(lái)看，網(wǎng)上技術(shù)信息管理中的技術(shù)質(zhì)量評(píng)估對(duì)于平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方更為重要。一方面，高效技術(shù)質(zhì)量評(píng)估可以降低線下技術(shù)調(diào)查成本；另一方面，通過(guò)評(píng)估程序可以篩選具備交易潛力的專利技術(shù)，建立平臺(tái)準(zhǔn)入管理和質(zhì)量分級(jí)管理制度，在保持網(wǎng)上市場(chǎng)流動(dòng)性的基礎(chǔ)上，限制低質(zhì)量技術(shù)進(jìn)入網(wǎng)上市場(chǎng)或用戶搜索結(jié)果清單，有助于進(jìn)一步降低技術(shù)線上搜索成本。因此，提高網(wǎng)上平臺(tái)技術(shù)交易信息管理能力，使平臺(tái)專注于技術(shù)交易成本降低，從而有助于提升網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)整體運(yùn)作效率。然而據(jù)檢索，結(jié)合網(wǎng)上技術(shù)交易特點(diǎn)，針對(duì)網(wǎng)上平臺(tái)信息管理技術(shù)質(zhì)量評(píng)估方法的研究較為缺乏。

1.2 預(yù)測(cè)模型方法論

如前所述，網(wǎng)上平臺(tái)技術(shù)交易信息管理的重點(diǎn)在于技術(shù)質(zhì)量評(píng)估，而該評(píng)估的核心功能是對(duì)交易潛力的判斷和交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)。實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上技術(shù)交易預(yù)測(cè)的難點(diǎn)在于：①預(yù)測(cè)即時(shí)性，網(wǎng)上平臺(tái)技術(shù)展示數(shù)量較大，平臺(tái)需要建立評(píng)價(jià)指標(biāo)和相關(guān)模型，對(duì)大量技術(shù)進(jìn)行快速預(yù)測(cè)，以滿足用戶短時(shí)間內(nèi)集中瀏覽的需求；②交易趨勢(shì)多樣性，掛牌專利的法律狀態(tài)變化可能存在多種形式，涵蓋權(quán)利維持、權(quán)利運(yùn)用、權(quán)利失效等不同狀態(tài)，影響預(yù)測(cè)結(jié)果的指標(biāo)可能不盡相同；③網(wǎng)上平臺(tái)異質(zhì)性，不同類型的網(wǎng)上平臺(tái)，其技術(shù)來(lái)源差異巨大，對(duì)預(yù)測(cè)模型及其指標(biāo)組成產(chǎn)生不同影響。

因此，網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)的可行方法是：區(qū)分轉(zhuǎn)讓、許可、失效、訴訟等多種專利法律狀態(tài)類型，針對(duì)不同類型法律狀態(tài)變化特點(diǎn)，分別對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行建模分析，篩選具備交易潛力的專利技術(shù)，建立掛牌技術(shù)的分級(jí)管理模式，淘汰或規(guī)避具有潛在交易風(fēng)險(xiǎn)的專利技術(shù)。同時(shí)，要考慮方法的便捷性和易操作性、對(duì)不同平臺(tái)的適用性和可移植性，以及分析源數(shù)據(jù)獲取難度和成本。

預(yù)測(cè)方法中的專利法律狀態(tài)信息是指國(guó)家專利行政部門(mén)出版的專利公報(bào)中公開(kāi)和公告的法律信息，包括從專利申請(qǐng)、授權(quán)到權(quán)利運(yùn)用、訴訟，直至權(quán)利失效整體過(guò)程的信息數(shù)據(jù)。根據(jù)專利情報(bào)分析理論，專利法律狀態(tài)信息可提供多種情報(bào)內(nèi)容，特別是在衡量專利質(zhì)量方面具有重要應(yīng)用價(jià)值，現(xiàn)有研究從不同角度挖掘其使用途徑。例如，賴院根等(2007)使用專利申請(qǐng)信息，分析我國(guó)數(shù)字信號(hào)處理器技術(shù)的發(fā)展與專利質(zhì)量情況；張米爾等[12]基于專利維持信息，建立了電信通信領(lǐng)域低質(zhì)量專利的識(shí)別指標(biāo)及方法；劉立春等(2015)根據(jù)專利無(wú)效請(qǐng)求的樣本信息，評(píng)估藥品專利的法律質(zhì)量影響因素；張杰等(2018)利用心臟起搏器領(lǐng)域的專利訴訟數(shù)據(jù)，構(gòu)建專利質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。然而，尚未發(fā)現(xiàn)利用網(wǎng)上交易的專利法律狀態(tài)信息開(kāi)展情報(bào)挖掘的研究，現(xiàn)有分析模型也并不契合網(wǎng)上專利交易的特點(diǎn)。

1.3 研究思路

綜上所述，本文希望提出一種基于專利法律狀態(tài)變化的網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，以便網(wǎng)上平臺(tái)根據(jù)自身技術(shù)資源情況開(kāi)展技術(shù)質(zhì)量評(píng)估，完善平臺(tái)整體技術(shù)信息管理體系，有助于提高網(wǎng)上交易服務(wù)能力和網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)運(yùn)作效率，研究主要邏輯見(jiàn)圖1。

圖1 網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)問(wèn)題與方法

網(wǎng)上技術(shù)交易的特點(diǎn)決定了其專利分析必須結(jié)合平臺(tái)資源情況，建立相關(guān)評(píng)價(jià)體系和方法。同時(shí)，對(duì)交易潛力的判斷和交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)，需要考慮多種不同專利法律狀態(tài)變化的可能性，指標(biāo)和模型選取要具有適用性和實(shí)用性，既考慮到方法在不同平臺(tái)間的可移植性，也不會(huì)過(guò)度增加平臺(tái)數(shù)據(jù)獲取難度和成本。因此，本文研究思路是從網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)理論和專利情報(bào)分析理論出發(fā)，構(gòu)建基于專利法律狀態(tài)信息的分析指標(biāo)體系與預(yù)測(cè)模型，設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)流程方法，以評(píng)估專利技術(shù)交易潛力和趨勢(shì)并開(kāi)展模型應(yīng)用研究，為提高網(wǎng)上技術(shù)交易信息管理水平提供借鑒。

2 網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型

2.1 分析指標(biāo)

為了體現(xiàn)網(wǎng)上技術(shù)交易特點(diǎn)并反映平臺(tái)技術(shù)信息管理中的技術(shù)質(zhì)量評(píng)估要求，本研究預(yù)測(cè)模型分析指標(biāo)的選取依據(jù)，主要參考網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)理論和專利質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究結(jié)果，分別從網(wǎng)上交易特征和專利質(zhì)量特征兩個(gè)維度建立指標(biāo)體系，不同維度下包括若干級(jí)別的指標(biāo)，具體指標(biāo)體系見(jiàn)表1。

網(wǎng)上交易特征維度主要依據(jù)Agrawal等[8]、Dushnitskya & Klueter[9]提出的網(wǎng)上技術(shù)交易影響因素，包括技術(shù)權(quán)利人的價(jià)值預(yù)期、交易成本、對(duì)專利權(quán)利運(yùn)用的綜合戰(zhàn)略3個(gè)一級(jí)指標(biāo)；專利質(zhì)量特征維度主要依據(jù)朱雪忠和萬(wàn)小麗[13]、萬(wàn)小麗[14]提出的分類標(biāo)準(zhǔn)，包括專利法律特征、技術(shù)特征、經(jīng)濟(jì)特征3個(gè)一級(jí)指標(biāo)。需要指出的是，指標(biāo)體系建立既要具有相關(guān)理論基礎(chǔ)，也要充分考慮其對(duì)于網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)的實(shí)際影響，同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)獲取的便捷性與可操作性，從而有利于網(wǎng)上平臺(tái)對(duì)大批量專利進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、快速化預(yù)測(cè)分析。

從指標(biāo)內(nèi)涵上，網(wǎng)上交易特征的三級(jí)指標(biāo)包括：①專利技術(shù)網(wǎng)上掛牌價(jià)格，其顯示了專利權(quán)人對(duì)專利價(jià)值的預(yù)期。對(duì)網(wǎng)上專利拍賣的研究認(rèn)為，技術(shù)賣方一般會(huì)高估專利的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，如果買(mǎi)賣雙方對(duì)專利價(jià)值的預(yù)期相差很大，可能導(dǎo)致交易無(wú)法達(dá)成(方厚政、劉鵬，2013)。因此，掛牌價(jià)格可能直接影響買(mǎi)賣雙方對(duì)估值意見(jiàn)的一致性，以及專利權(quán)人后續(xù)的權(quán)利維持行為；②權(quán)利人與網(wǎng)上平臺(tái)的距離，網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)開(kāi)放性特點(diǎn)有助于遠(yuǎn)距離交易相關(guān)方之間的交流，從而降低技術(shù)交易成本。研究指出，技術(shù)賣方身份識(shí)別是網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)的主要障礙之一，尤其是當(dāng)?shù)乩砩喜唤咏鼤r(shí)更為嚴(yán)重[15]。此外，研究證實(shí)地理距離可能阻礙對(duì)技術(shù)發(fā)明的理解[16]。因此，權(quán)利人與交易所的地理距離可能影響交易平臺(tái)識(shí)別與監(jiān)督成本；③專利維持時(shí)間，代表專利從申請(qǐng)日至無(wú)效、終止、撤銷或?qū)脻M之日的實(shí)際時(shí)間，研究認(rèn)為，專利維持時(shí)間是權(quán)利人基于自身?xiàng)l件、專利技術(shù)情況、專利制度情況、專利戰(zhàn)略等考量而作出的綜合性決定(喬永忠，2011)；④權(quán)利人類型，研究表明，個(gè)人、企業(yè)、高校與科研機(jī)構(gòu)等不同類型的專利權(quán)利人，在權(quán)利運(yùn)用上的戰(zhàn)略具有明顯差異(喬永忠，2011)。

專利質(zhì)量是一個(gè)相對(duì)概念，其以法律有效性為基礎(chǔ)，以技術(shù)先進(jìn)性為核心，代表專利的技術(shù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值[13]。因此，專利質(zhì)量特征三級(jí)指標(biāo)選取可分別考慮法律、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)3個(gè)層面[14]，具體包括：①權(quán)利要求數(shù)，是指專利文件中權(quán)利要求項(xiàng)的總和，權(quán)利要求數(shù)越多，意味著專利權(quán)人對(duì)技術(shù)的理解越深入，專利文件的法律質(zhì)量越高；②發(fā)明人數(shù)，反映了技術(shù)發(fā)明的復(fù)雜程度和創(chuàng)新水平，但發(fā)明人數(shù)一般與專利訴訟發(fā)生概率顯著正相關(guān)，原因是發(fā)明人數(shù)越多，越可能產(chǎn)生利益分配沖突，同時(shí)發(fā)現(xiàn)專利被侵權(quán)的可能性也會(huì)增大；③前向引用數(shù)，是指本專利被后期專利引用的次數(shù)，被引用較多的專利通常是基礎(chǔ)專利或者核心專利，前向引用數(shù)越多意味著專利表現(xiàn)出的技術(shù)先進(jìn)性越強(qiáng)；④IPC數(shù)量，是指專利文件中國(guó)際專利分類號(hào)的數(shù)量，IPC數(shù)量多意味著該項(xiàng)專利涉及多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，可能引發(fā)更廣范圍的潛在買(mǎi)家關(guān)注；⑤后向引用數(shù)，是指在專利申請(qǐng)文件中引用前人專利文獻(xiàn)的數(shù)量，反映專利技術(shù)的科學(xué)、技術(shù)基礎(chǔ)，后向引用數(shù)多意味著技術(shù)方案基于較為廣泛的科學(xué)知識(shí)，以及與現(xiàn)有技術(shù)的聯(lián)系更密切，易形成技術(shù)之間的相互關(guān)聯(lián)；⑥同族專利數(shù)，是指專利權(quán)人在不同國(guó)家或地區(qū)申請(qǐng)、公布的具有共同優(yōu)先權(quán)的專利數(shù)量，一般用于衡量專利經(jīng)濟(jì)價(jià)值，同族數(shù)越多意味著專利經(jīng)濟(jì)質(zhì)量越高。因此，上述三級(jí)指標(biāo)不僅可能影響專利在網(wǎng)上掛牌后交易的可能性，同時(shí)可能影響專利權(quán)人對(duì)專利的態(tài)度。

2.2 預(yù)測(cè)模型

本研究從網(wǎng)上掛牌后一定時(shí)期內(nèi)，以專利法律狀態(tài)是否發(fā)生變化為判斷標(biāo)準(zhǔn)，建立預(yù)測(cè)模型。具體專利法律狀態(tài)變化類型見(jiàn)表2。

表2 網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)參考類型

由于專利法律狀態(tài)變化與否是二分類變量，可利用二分類 Logistic模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)模型中的因變量y取值為1 ，表示發(fā)生了某種法律狀態(tài)變化；y取值為0 ，表示未發(fā)生相應(yīng)的法律狀態(tài)變化。函數(shù)P代表發(fā)生某種法律狀態(tài)變化概率，函數(shù)P中的自變量是研究前期選取的分析指標(biāo)，分別記為x1，x2，…，xi，則可得到某種法律狀態(tài)變化概率的預(yù)測(cè)模型。具體而言，專利i發(fā)生某一專利法律狀態(tài)變化的概率P(yi=1|x1,x2,…,xi)可以表示為(式中，β0為常數(shù)項(xiàng)，β1～βi分別為自變量x1～xi的回歸系數(shù))：

2.3 流程方法

本研究立足拓展專利法律狀態(tài)信息情報(bào)應(yīng)用場(chǎng)景，建立網(wǎng)上專利交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，基于上述分析指標(biāo)體系與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建，設(shè)計(jì)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)流程，見(jiàn)圖2。本研究團(tuán)隊(duì)前期設(shè)計(jì)了基于權(quán)利識(shí)別的網(wǎng)上專利交易信息管理系統(tǒng)[17]，在該研究基礎(chǔ)和模型架構(gòu)上，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)功能。

由圖2所示，該流程主要包括4個(gè)功能模塊：①掛牌專利信息管理分類，平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方區(qū)分應(yīng)用場(chǎng)景評(píng)估和技術(shù)質(zhì)量評(píng)估兩種專利篩選模式，并進(jìn)入不同的評(píng)估程序；②數(shù)據(jù)爬取與整合，從官方專利數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)中爬取專利信息并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合處理；③選取指標(biāo)與構(gòu)建核心模型，鏈接網(wǎng)上交易特征和專利質(zhì)量特征兩個(gè)維度的分析指標(biāo)，根據(jù)網(wǎng)上平臺(tái)技術(shù)資源和用戶興趣方向，以不同類型的專利法律狀態(tài)變化作為預(yù)測(cè)對(duì)象，利用二分類Logistics回歸模型分析得出若干關(guān)鍵影響指標(biāo)；④交易趨勢(shì)結(jié)果分析，在細(xì)分IPC行業(yè)類別內(nèi)，分析得到相應(yīng)專利法律狀態(tài)可能出現(xiàn)的概率，最終將分析結(jié)果以圖像、清單、輔助說(shuō)明等方式呈現(xiàn)，并形成綜合分析報(bào)告。

3 應(yīng)用實(shí)例：廣知中心掛牌專利

3.1 應(yīng)用對(duì)象選擇

為了說(shuō)明、檢驗(yàn)本文預(yù)測(cè)模型和流程的適用性，調(diào)查我國(guó)廣州知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易中心(廣知中心)網(wǎng)上平臺(tái)掛牌專利數(shù)據(jù)。該中心成立于2015年4月，由廣東省產(chǎn)權(quán)交易集團(tuán)、國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利審查協(xié)作廣東中心等單位發(fā)起設(shè)立，屬于財(cái)政部和國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局認(rèn)定的知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)，重點(diǎn)開(kāi)展知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易、知識(shí)產(chǎn)權(quán)金融等業(yè)務(wù)。廣知中心在其網(wǎng)上技術(shù)交易平臺(tái)(www.gzipx.com)公開(kāi)掛牌專利，可供任何技術(shù)需求方進(jìn)行遠(yuǎn)距離查閱并就感興趣的技術(shù)開(kāi)展交流，具備開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)(open networks)與連通性(connectivity)特點(diǎn)，符合典型網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)的定義[18]。

圖2 網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)流程模型

3.2 數(shù)據(jù)收集

按照以下步驟收集數(shù)據(jù)：①掛牌專利下載與數(shù)據(jù)清洗，選取廣知中心自2015年11月至2016年12月的掛牌專利，總數(shù)1萬(wàn)余件，網(wǎng)上披露信息包括專利號(hào)、專利名稱、掛牌時(shí)間、掛牌價(jià)格。下載全部專利信息，剔除掛牌價(jià)格為“面議”的專利，以及信息不完整的專利，共獲得4 252件專利；②行業(yè)分類處理，以專利IPC分類號(hào)區(qū)分所有專利技術(shù)領(lǐng)域；③分析樣本選定，結(jié)合平臺(tái)技術(shù)資源情況，選取若干用戶查詢、在線展示行為活躍的技術(shù)領(lǐng)域并確定分析樣本。以廣知中心IPC分類號(hào)A61大類(醫(yī)學(xué)或獸醫(yī)學(xué)；衛(wèi)生學(xué))的掛牌專利為例，具體說(shuō)明交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)應(yīng)用，掛牌專利基本數(shù)據(jù)見(jiàn)表3。

3.3 數(shù)據(jù)分析

3.3.1 預(yù)測(cè)類型確定

查詢樣本專利自專利掛牌日后2年時(shí)間內(nèi)的專利法律狀態(tài)變化情況，發(fā)現(xiàn)包括3種情況，即A：因?qū)＠麢?quán)轉(zhuǎn)讓而導(dǎo)致的權(quán)利運(yùn)用狀態(tài)、B：因?qū)＠麢?quán)人未繳年費(fèi)導(dǎo)致的權(quán)利失效狀態(tài)、C：專利維持有效狀態(tài)，相關(guān)樣本分布見(jiàn)表4。因此，選擇從A、B兩種類型分析法律狀態(tài)變化的關(guān)鍵影響因素，建立相關(guān)預(yù)測(cè)模型。

表3 廣知中心網(wǎng)上專利掛牌數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表4 廣知中心掛牌專利法律狀態(tài)變化類型

查詢并提取專利的同族專利數(shù)、前向引用數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、IPC數(shù)、發(fā)明人數(shù)、后向引用數(shù)、維持時(shí)間、權(quán)利人類型、權(quán)利人與廣知中心的直線距離、專利掛牌價(jià)格等三級(jí)分析指標(biāo)數(shù)據(jù)，并將以上變量作為回歸分析的自變量。表5是兩個(gè)因變量A和B的解釋，表6是自變量的解釋。

3.3.2 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

對(duì)自變量使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，考察在發(fā)生與不發(fā)生A或B法律狀態(tài)變化中的差異是否具有顯著性(見(jiàn)表7)。其中，專利發(fā)生轉(zhuǎn)讓狀態(tài)變化與否(因變量A)在前向引用次數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、IPC數(shù)、發(fā)明人數(shù)、后向引用數(shù)、掛牌價(jià)格、權(quán)利人與交易所距離7個(gè)變量下存在顯著差異；專利發(fā)生失效狀態(tài)變化與否(因變量B)在前向引用次數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、發(fā)明人數(shù)、后向引用數(shù)、維持時(shí)間、權(quán)利人與交易所距離6個(gè)變量下存在顯著差異。

表5 因變量選擇與解釋

表6 自變量選擇與解釋

由于同族專利數(shù)、權(quán)利人類型未通過(guò)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，故將該自變量剔除。在回歸分析之前，對(duì)剩余自變量進(jìn)行相關(guān)性分析和多重共線性檢驗(yàn)(見(jiàn)表8)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，自變量之間的相關(guān)系數(shù)均基本在0.35以下，一般認(rèn)為只有相關(guān)系數(shù)大于0.75才可能存在多重共線性影響[19]，并且，方差膨脹因子VIF 取值范圍在1.05～1.76之間，均小于10的閾值[20]。綜上所述，以上自變量之間不存在多重共線性，滿足回歸分析的前提條件。

對(duì)于因變量A進(jìn)行回歸分析，使用向前篩選策略逐步將自變量引入回歸方程直至再無(wú)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量可被引入，最終進(jìn)入回歸方程的自變量為6個(gè)：前向引用數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、IPC數(shù)、后向引用數(shù)、掛牌價(jià)格、權(quán)利人與交易所距離，回歸結(jié)果見(jiàn)表9。其中，權(quán)利要求數(shù)、IPC數(shù)、后向引用數(shù)、掛牌價(jià)格的顯著性水平為1%，前向引用數(shù)為5%，權(quán)利人與交易所距離為10%。模型似然比卡方統(tǒng)計(jì)量為61.25，對(duì)應(yīng)的P值為0.00，故整個(gè)方程所有系數(shù)的聯(lián)合顯著性很高。

表8 自變量相關(guān)性分析與多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果

表9 因變量A回歸結(jié)果

類似地，對(duì)因變量B進(jìn)行回歸分析，最終進(jìn)入回歸方程的自變量為5個(gè)：前向引用數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、后向引用數(shù)、發(fā)明人數(shù)、維持時(shí)間，顯著性水平為5%，回歸結(jié)果見(jiàn)表10。模型似然比卡方統(tǒng)計(jì)量為47.02，對(duì)應(yīng)的P值為0.00，整個(gè)方程所有系數(shù)的聯(lián)合顯著性也很高。

表10 因變量B回歸結(jié)果

根據(jù)回歸模型準(zhǔn)R2(Pseudo R2)和正確預(yù)測(cè)百分比(percent correctly predicted)兩個(gè)指標(biāo)可以衡量二分類Logistics模型的擬合優(yōu)度[21]?；貧w模型A準(zhǔn)R2為50.83%，正確預(yù)測(cè)百分比為81.61%；回歸模型B準(zhǔn)R2為41.95%，正確預(yù)測(cè)百分比為83.91%，故方程整體擬合度良好。

由回歸模型A的結(jié)果，最終得到專利i發(fā)生轉(zhuǎn)讓的概率預(yù)測(cè)模型為：

P(yi=1|x1,x2,x3,x4,x5,x6)=

由回歸模型B的結(jié)果，最終得到專利因i未繳年費(fèi)而失效的概率預(yù)測(cè)模型為：

以此類推，可以建立交易平臺(tái)各技術(shù)領(lǐng)域下的專利法律狀態(tài)變化概率預(yù)測(cè)模型，結(jié)合平臺(tái)和用戶需求，可開(kāi)展技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析工作。

3.4 對(duì)策建議

通過(guò)對(duì)廣知中心掛牌專利的交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)與模型應(yīng)用分析，從建設(shè)具有活力的網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)、提高平臺(tái)的技術(shù)交易服務(wù)能力角度提出以下建議：

(1)應(yīng)發(fā)揮技術(shù)交易預(yù)測(cè)作用，建立針對(duì)不同專利法律狀態(tài)的分析模型。從廣知中心的應(yīng)用研究看，專利在網(wǎng)上掛牌一定周期后，發(fā)生轉(zhuǎn)讓和權(quán)利人主動(dòng)致其失效的預(yù)測(cè)模型具有明顯差異，預(yù)測(cè)指標(biāo)及其權(quán)重不盡相同。研究結(jié)果表明，針對(duì)不同類型的專利法律狀態(tài)變化開(kāi)展預(yù)測(cè)十分重要，平臺(tái)有必要根據(jù)轉(zhuǎn)讓、許可、失效、訴訟等多種專利法律狀態(tài)類型，分別對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行建模分析，從而篩選具備交易潛力的專利技術(shù)，規(guī)避具有交易潛在風(fēng)險(xiǎn)的專利技術(shù)。

(2)應(yīng)發(fā)揮技術(shù)交易預(yù)測(cè)作用，完善平臺(tái)技術(shù)分級(jí)管理制度。從廣知中心的網(wǎng)上交易專利數(shù)據(jù)看，如果某項(xiàng)專利與現(xiàn)有技術(shù)具有更多聯(lián)系(后向引用數(shù))、涵蓋更多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域(IPC數(shù))、對(duì)技術(shù)理解更深入(權(quán)利要求數(shù))，那么將更可能獲得網(wǎng)上技術(shù)需求者的青睞，獲得轉(zhuǎn)讓交易的概率更大，這也符合專利質(zhì)量理論和邏輯推理結(jié)果。因此，研究結(jié)果反映出平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方開(kāi)展技術(shù)評(píng)估及其分級(jí)管理的必要性，有助于梳理平臺(tái)現(xiàn)有技術(shù)資源狀況，滿足用戶差異化查詢需求，并提供更具針對(duì)性的技術(shù)篩選策略。

(3)應(yīng)發(fā)揮技術(shù)交易預(yù)測(cè)作用，管理交易雙方價(jià)值預(yù)期。從廣知中心的樣本看，專利轉(zhuǎn)讓與權(quán)利人的掛牌價(jià)格顯著負(fù)相關(guān)。此外，來(lái)自個(gè)人、高校、企業(yè)的專利權(quán)利人均有一定占比，但不同類型的權(quán)利人在掛牌價(jià)格、權(quán)利維持時(shí)間等策略上具有差異。因此，網(wǎng)上平臺(tái)技術(shù)交易服務(wù)應(yīng)借助交易信息數(shù)據(jù)挖掘，指導(dǎo)交易雙方形成合理的價(jià)值預(yù)期，為不同類型的權(quán)利人制定不同的交易策略，以彌合網(wǎng)上交易價(jià)值分歧。

(4)應(yīng)發(fā)揮技術(shù)交易預(yù)測(cè)作用，帶動(dòng)網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)環(huán)境建設(shè)。從本文模型應(yīng)用研究看，專利轉(zhuǎn)讓代表的網(wǎng)上技術(shù)交易活躍度尚可，但相對(duì)專利質(zhì)量仍不高，例如掛牌專利的同族數(shù)量少、高掛牌價(jià)格占比少等。當(dāng)前，在我國(guó)實(shí)施專利質(zhì)量提升工程的背景下，培養(yǎng)具有活力的網(wǎng)上交易平臺(tái)，避免成為低質(zhì)量專利充斥的次品市場(chǎng)，可以充分利用技術(shù)交易預(yù)測(cè)功能，通過(guò)交易潛力判斷及相應(yīng)管理措施，營(yíng)造良好的專利運(yùn)營(yíng)環(huán)境，吸引更高質(zhì)量的技術(shù)成果和潛在交易方。

4 結(jié)語(yǔ)

本文旨在從網(wǎng)上科技服務(wù)技術(shù)創(chuàng)新的角度，通過(guò)專利法律狀態(tài)變化預(yù)測(cè)模型評(píng)估技術(shù)交易概率，從而降低交易成本、緩解交易過(guò)程中的信息不對(duì)稱、提高網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)運(yùn)作效率。本文根據(jù)網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)理論和專利情報(bào)分析理論，構(gòu)建網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型并設(shè)計(jì)相關(guān)流程，以廣知中心的網(wǎng)上掛牌專利數(shù)據(jù)為樣本，檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型與流程方法的適用性和可操作性，結(jié)合模型應(yīng)用中的問(wèn)題，提出增強(qiáng)網(wǎng)上平臺(tái)發(fā)展技術(shù)交易服務(wù)能力的建議。

我國(guó)網(wǎng)上技術(shù)交易平臺(tái)性質(zhì)、類型多樣，不同平臺(tái)在戰(zhàn)略定位、資源背景、技術(shù)來(lái)源等方面差異巨大。同時(shí)，專利特征對(duì)于不同行業(yè)專利評(píng)估的影響具有差異性。因此，國(guó)內(nèi)一些代表性平臺(tái)已著手研發(fā)具有企業(yè)特點(diǎn)的技術(shù)信息分析方法。例如，浙江省知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易中心開(kāi)發(fā)的高校專利“Z-Ranking”質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，廈門(mén)科易網(wǎng)開(kāi)發(fā)的科技資源入庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)及其匹配技術(shù)等。本研究提出的技術(shù)交易趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，可針對(duì)不同類型網(wǎng)上平臺(tái)技術(shù)資源開(kāi)展分析，確定差異化預(yù)測(cè)類型及其關(guān)鍵影響指標(biāo)，建立基于技術(shù)領(lǐng)域分類的平臺(tái)分析體系，有助于我國(guó)網(wǎng)上平臺(tái)設(shè)計(jì)適合自身的技術(shù)信息管理策略，提高信息服務(wù)專業(yè)化能力。