中國高校專利的分級評價

花之蕾，劉亞娟

（1.華北電力大學(xué)科學(xué)技術(shù)研究院，北京 102206；2.北京墨進(jìn)知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)有限公司，北京 100021）

1 研究背景

自2008 年國務(wù)院頒布《國家知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略綱要》以來，作為知識產(chǎn)權(quán)重要組成內(nèi)容的專利保護(hù)工作在中國取得了可喜的成就。截至2019 年年底，中國有效專利數(shù)量達(dá)到270 萬件［1］，形成了相當(dāng)?shù)囊?guī)模和較好的發(fā)展態(tài)勢，但同時也出現(xiàn)了專利發(fā)展重數(shù)量輕質(zhì)量、重申請輕實施等問題［2］。有報道稱，中國科技成果轉(zhuǎn)化率可能低于6%［3］。中國存在大量專利授權(quán)閑置現(xiàn)象，特別是高校，專利實施比例明顯低于企業(yè)或科研單位［4］。中國高校作為國家創(chuàng)新體系的中堅力量，瞄準(zhǔn)世界科技前沿開展前瞻性基礎(chǔ)研究，產(chǎn)出了大量創(chuàng)新科研成果，但根據(jù)國家知識產(chǎn)權(quán)局報告［4］，以及蘭筱琳等［5］、張會民等［6］的研究可知，這些科研成果普遍存在成熟度低、與市場需求和生產(chǎn)條件脫節(jié)、不對用戶負(fù)責(zé)、推廣應(yīng)用工作舉步維艱等諸多問題。究其原因，從內(nèi)因來看，高校知識產(chǎn)權(quán)政策制度需要優(yōu)化，目前有相當(dāng)數(shù)量的專利是為滿足結(jié)題驗收、績效考核等要求而申請；高校自身缺乏實施專利成果的相關(guān)基礎(chǔ)和必要條件，知識產(chǎn)權(quán)管理機制尚不健全，專利轉(zhuǎn)化條件較差；高校知識產(chǎn)權(quán)管理和運營等崗位人員不足、專業(yè)能力欠缺，難以對大量閑置專利進(jìn)行主動管理［7］，專利轉(zhuǎn)化能力較弱。從外因來看，有研究表明，部分科研人員受專利是國有資產(chǎn)的固有思維影響，對高校科技成果轉(zhuǎn)化工作存在顧慮情緒［8］；高校知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)化缺乏權(quán)威可信的專利交易平臺［9］，以及配套的支撐和服務(wù)機制尚不完善等等。

利用incoPat 數(shù)據(jù)庫檢索統(tǒng)計，中國高校通常在維持授權(quán)專利4 年～6 年后自動放棄專利權(quán)，這些專利在其整個生命周期內(nèi)并未起到實現(xiàn)創(chuàng)新價值、推動科技升級的載體作用，甚至還存在由于高校知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域管理有漏洞和混亂，造成知識產(chǎn)權(quán)“流失暗道”迅速形成的個別現(xiàn)象［10］。當(dāng)前，我國專利戰(zhàn)略已從數(shù)量積累發(fā)展到質(zhì)量優(yōu)化的關(guān)鍵階段，2020 年教育部等三部委聯(lián)合提出了全面提升高校專利質(zhì)量、促進(jìn)轉(zhuǎn)化運用的政策要求，高校專利管理正面臨著以質(zhì)量為中心、去蕪存菁的重大變革機遇。

科學(xué)準(zhǔn)確地評價高校專利質(zhì)量是專利戰(zhàn)略實現(xiàn)的關(guān)鍵，也是提升高校科研創(chuàng)新能力的客觀需要。已有很多學(xué)者梳理了用于高校專利評價的指標(biāo)，如楊登才等［11］、沈瑩［12］、張立昆等［13］、戴希兵等［14］建立了專利評價指標(biāo)體系，但至今尚未形成普遍適用于高校的專利質(zhì)量評價指標(biāo)和體系，主要是因為現(xiàn)行的大多數(shù)指標(biāo)和體系是借鑒傳統(tǒng)專利價值評判的通用方式，未充分考慮中國知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展現(xiàn)狀及高校專利的自身特點。因此，制定一套適合中國高校的專利質(zhì)量評判標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成為提升當(dāng)前高校專利質(zhì)量管理效率的重要路徑［15］。為此，本研究在總結(jié)已有相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，充分考慮中國知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展現(xiàn)狀及高校專利特點，嘗試構(gòu)建高校專利分級評價指標(biāo)體系并開展實證驗證，以期為中國高校專利質(zhì)量評價提供更具針對性的思路參考。

2 專利質(zhì)量評價指標(biāo)的確定

以專利權(quán)為代表的知識產(chǎn)權(quán)是國家依法在一定時期內(nèi)授予發(fā)明創(chuàng)造者或其權(quán)利繼受者獨占使用其發(fā)明創(chuàng)造的權(quán)利，因此，有別于傳統(tǒng)意義上的科研成果，專利兼具技術(shù)、法律和經(jīng)濟(jì)屬性。專利豐富的內(nèi)涵也直接導(dǎo)致影響其質(zhì)量評估的因素眾多。伴隨著中國專利申請量的急速增加、專利法律事件和運營活動的豐富，中國的專利評價體系經(jīng)歷了從重點鎖定技術(shù)性指標(biāo)向關(guān)注法律性指標(biāo)以及進(jìn)一步考慮經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)的過渡，如國家知識產(chǎn)權(quán)局專利管理司等［16］發(fā)布的《專利價值分析指標(biāo)體系操作手冊》中提出了專利價值分析指標(biāo)體系，并通過專家打分法計算專利價值度；中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報中心呂曉蓉［17］對此進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于3 個維度、選取15 個可測度評價指標(biāo)建立的專利價值評價指標(biāo)體系和專利技術(shù)質(zhì)量評價模型，比較全面地覆蓋了專利評估指標(biāo)。然而，上述所提出的指標(biāo)很多在現(xiàn)有數(shù)據(jù)條件下無法公開獲取，因此有關(guān)評價體系并未得到廣泛認(rèn)可。目前中國尚缺乏一個公認(rèn)的、科學(xué)的、準(zhǔn)確的專利價值評估方法或體系。

筆者基于多年的知識產(chǎn)權(quán)管理經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，中國高校專利的創(chuàng)造、保護(hù)和運用具有獨特性。歸納而言，首先，相當(dāng)數(shù)量的高校尚未建立專利申請前披露制度，近來熱議的高校專利申請前評估工作也剛剛起步，大量專利并未經(jīng)過對創(chuàng)新技術(shù)是否與市場匹配的評估環(huán)節(jié)就進(jìn)入申請；其次，高校作為專利申請人具有特殊性，導(dǎo)致涉及訴訟的專利鳳毛麟角，從訴訟糾紛探析技術(shù)熱點無異于緣木求魚；最后，高校專利轉(zhuǎn)化多是與已有合作關(guān)系或師承關(guān)系的企業(yè)進(jìn)行，并未實質(zhì)性開展轉(zhuǎn)化前的盡職調(diào)查工作。因而在現(xiàn)階段，法律性指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)實際上對中國高校專利質(zhì)量評估的參考意義不大，甚至在數(shù)據(jù)不全、數(shù)據(jù)背景不清的情況下可能會對專利質(zhì)量的評估評價造成一定程度的干擾。

在關(guān)注專利技術(shù)性的評價指標(biāo)中，孫玉濤等［18］提出目標(biāo)專利前引的專利數(shù)量反映該專利技術(shù)基礎(chǔ)，引證數(shù)越多表明專利質(zhì)量越高；李春燕等［19］提出目標(biāo)專利所有前引的專利年齡的平均數(shù)/中位數(shù)反映技術(shù)創(chuàng)新或科技發(fā)展速度，數(shù)值越小表明技術(shù)越新且創(chuàng)新速度越快、專利質(zhì)量越高；黎薇等［20］提出基于層次分析法綜合專利數(shù)量類、質(zhì)量類、價值類指標(biāo)建立企業(yè)專利競爭力綜合評價數(shù)學(xué)模型；李欣等［21］提出以專利授權(quán)年份（專利公開時間）與專利申請年份的差值反映技術(shù)本身先進(jìn)程度和專利重要程度，申請時程越長表明技術(shù)先進(jìn)性越強；張杰等［22］提出專利的發(fā)明人數(shù)量越多，不同發(fā)明人貢獻(xiàn)的知識和經(jīng)驗越多，知識基礎(chǔ)越堅實，專利質(zhì)量提升的可能性越大；Rassenfosse 等［23］研究表明，專利保護(hù)的年限越長需要繳納的費用越高，意味著專利的價值度越高；萬小麗等［24］用層次分析法計算指標(biāo)的權(quán)重，用模糊綜合評價法得出專利的現(xiàn)時貨幣價值量，設(shè)計了專利價值的初評值和偏差等級及其分值。

考慮到現(xiàn)階段中國高校專利發(fā)明人的主觀要求，專利撰寫人員能力、經(jīng)驗和精力，專利撰寫特點、專利審查程序性、專利管理簡單化等因素，筆者認(rèn)為，選取高校專利評價指標(biāo)時應(yīng)考慮如下問題：應(yīng)易于從高校現(xiàn)有統(tǒng)計信息、公開數(shù)據(jù)庫中獲取；應(yīng)避免過多摻入經(jīng)濟(jì)、法律因素；應(yīng)慎重考慮專利引證與被引證情況；應(yīng)關(guān)注高校自身創(chuàng)新和發(fā)展能力。有鑒于此，本研究打破以往主要從技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)3 類因素中選取指標(biāo)的模式，跳出孤立的專利研究，站在全球宏觀技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展趨勢以及高校科研持續(xù)發(fā)展能力角度探討專利質(zhì)量的影響因素，遵循客觀性、系統(tǒng)性、可行性原則，充分借鑒相關(guān)評價指標(biāo)，從專利自身基礎(chǔ)技術(shù)性信息、宏觀領(lǐng)域技術(shù)性信息以及高校整體技術(shù)性信息3 個維度選取了15 項專利評價指標(biāo)形成高校專利質(zhì)量評價指標(biāo)體系（見表1，以下簡稱“專利質(zhì)量評價體系”），力圖建立適用于中國高校的專利質(zhì)量評價、專利成果轉(zhuǎn)化推進(jìn)和科技創(chuàng)新能力提升的指標(biāo)體系。

表1 高校專利質(zhì)量評價指標(biāo)

（1）借鑒Wang 等［25］的研究，采用技術(shù)寬度（NB_IPC）代表每件目標(biāo)專利不重復(fù)的4 位IPC 子類別數(shù)量。IPC 反映專利技術(shù)所屬的領(lǐng)域，在一定程度上體現(xiàn)了專利技術(shù)覆蓋范圍，即寬度。Lerner［26］研究顯示，專利被引次數(shù)與IPC 分類的子類數(shù)量高度正相關(guān)。李欣等［21］認(rèn)為專利技術(shù)覆蓋范圍越大，專利被引次數(shù)越高，專利質(zhì)量越高。

（2）專利類型（PATENT_TYPE）。所選目標(biāo)專利包括發(fā)明專利和實用新型專利，一般認(rèn)為發(fā)明專利的創(chuàng)造性更加突出和顯著，而實用新型的創(chuàng)造性要求略有降低，故而多數(shù)情況下認(rèn)為授權(quán)發(fā)明專利的質(zhì)量比實用新型高。在專利質(zhì)量評價體系中，目標(biāo)專利若為發(fā)明，賦值為1；若為實用新型，賦值為0。

（3）技術(shù)可替代性（TECH_SUBSTITUTABILITY）。晁蓉等［27］提出，位于目標(biāo)專利公開日之后且相似度超過一定閾值的相似專利文獻(xiàn)數(shù)量的多寡代表目標(biāo)專利技術(shù)被替代的可能性高低，可替代性越大則專利質(zhì)量越低；反之，可替代性越小，專利質(zhì)量越高。專利評價體系借鑒晁蓉等［27］的理論，并將技術(shù)可替代性計算如下：將incoPat 專利數(shù)據(jù)庫與歐洲專利局全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫匹配，根據(jù)目標(biāo)專利的IPC 主分類號得到全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫中同IPC 分類號的專利集合；隨機抽取1 000 條每一個IPC 主分類號對應(yīng)的專利集合中的專利作為計算的樣本空間，基于Oracle 數(shù)據(jù)庫計算目標(biāo)專利標(biāo)題與同IPC 分類號的專利集合中1 000 條專利的標(biāo)題相似度，結(jié)果值大于50 的專利數(shù)即是目標(biāo)專利的技術(shù)可替代性。

（4）科學(xué)關(guān)聯(lián)度（NB_TECH_CITATION），即目標(biāo)專利引證文獻(xiàn)中的科學(xué)論文文獻(xiàn)數(shù)量。專利發(fā)明人在撰寫專利申請文件時，為了全面地披露專利技術(shù)背景，經(jīng)常或者需要引用公開專利文獻(xiàn)和非專利文獻(xiàn)。其中，專利文獻(xiàn)側(cè)重解決某技術(shù)問題的新技術(shù)方案的提出與實施效果驗證；科學(xué)論文等非專利文獻(xiàn)不僅涉及技術(shù)方法及其驗證，還包含大量的綜述性技術(shù)、討論性的概念等，更加反映科技熱點與前沿。專利中引用非專利文獻(xiàn)的情況反映了專利技術(shù)與科學(xué)技術(shù)的關(guān)聯(lián)程度。科學(xué)關(guān)聯(lián)度越高，表明該專利技術(shù)與科技前沿的聯(lián)系越密切。

（5）權(quán)利要求數(shù)（NB_CLAIMS），即一件專利中權(quán)利要求的數(shù)量。專利權(quán)利要求限定專利保護(hù)范圍，與專利有用性與其價值正相關(guān)［28］。一般認(rèn)為，權(quán)利要求數(shù)量多體現(xiàn)了專利的技術(shù)方案復(fù)雜，層次多的專利質(zhì)量也較高［29］。

（6）專利族大小（NB_FAMILY_SIZE）。專利族也稱專利家族，是指具有共同優(yōu)先權(quán)的，在不同國家或國際專利組織多次申請、多次公布或批準(zhǔn)的內(nèi)容相同或基本相同的一組專利文獻(xiàn)。專利族中在不同國家或地區(qū)公開的文獻(xiàn)數(shù)量反映了專利（擬）保護(hù)地域的范圍，專利族越大代表專利權(quán)人對該專利投入的成本越高，同時在多國或地區(qū)帶來的經(jīng)濟(jì)效益也越高［15］。

（7）同領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量申請趨勢（TREND_APPLICATIONS），即目標(biāo)專利所屬技術(shù)領(lǐng)域在目標(biāo)專利公開之前（包括當(dāng)年）每一年的專利申請總量相較于前一年的增長/減少趨勢。總共計算到專利發(fā)布之前的第5 年，對5 年的趨勢進(jìn)行平均得到目標(biāo)專利的同領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量申請趨勢。同領(lǐng)域?qū)＠暾埛从沉四臣夹g(shù)領(lǐng)域研發(fā)熱度以及研發(fā)成果產(chǎn)出情況，同領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量申請越多表明領(lǐng)域的熱點性越高、研發(fā)成果越多。

（8）專利權(quán)人數(shù)（NB_APPLICANTS）。專利權(quán)人是為研發(fā)項目的開展提供資金或技術(shù)的一方，也是行使專利使用、處置等權(quán)利并獲益的一方。專利權(quán)人數(shù)反映了專利研發(fā)資源投入程度和技術(shù)的實用價值，與專利質(zhì)量顯著正相關(guān)［30］。

（9）第一申請人類型（FIRST_APPLICANT）。根據(jù)專利申請人的性質(zhì)，將申請人分為企業(yè)和高校兩類，申請人為企業(yè)時賦值1，為高校時賦值0。一般認(rèn)為企業(yè)的專利申請脫胎于實際產(chǎn)品需要，而高校專利申請會受到項目、課題等因素影響，因此第一申請人為企業(yè)時表明專利具有直接轉(zhuǎn)化價值。

（10）總體技術(shù)（NB_APPLICANTS_WITHIN_5_YEARS）。Lee 等［31］提出，專利權(quán)人發(fā)布的所有專利數(shù)反映專利權(quán)人開發(fā)專利的努力程度并影響專利質(zhì)量。有鑒于此，將總體技術(shù)定義為目標(biāo)專利所屬高校在專利申請后5 年內(nèi)的專利申請總量，反映高校科研投入力度和實際研發(fā)能力，用以衡量高校的總體技術(shù)實力。高校的技術(shù)實力越突出，其科研隊伍的攻關(guān)、創(chuàng)新和成果產(chǎn)出能力越強，成果質(zhì)量越高。

（11）專利h指數(shù)（NB_CITINGS）。2005 年，美國物理學(xué)家希爾施［32］提出用h指數(shù)量化科研人員作為獨立個體的研究成果。h指數(shù)是指科研人員發(fā)表的Np 篇論文中有h篇每篇至少被引h次，而其余（Np-h）篇論文每篇被引均小于或等于h次。郭青等［33］對專利進(jìn)行h指數(shù)計算，認(rèn)為其表征專利權(quán)人技術(shù)影響力及技術(shù)實力。

（12）發(fā)明專利申請授權(quán)率（RATIO_GRANTED），即目標(biāo)專利所屬高校的全部發(fā)明專利的申請授權(quán)比例。發(fā)明專利授權(quán)必須經(jīng)過實質(zhì)審查，授權(quán)率高反映發(fā)明技術(shù)改進(jìn)性強、質(zhì)量較高，進(jìn)而反映了高校的整體研發(fā)實力，是支撐高校高質(zhì)量專利產(chǎn)出的基礎(chǔ)。

（13）專利技術(shù)生命周期（TECH_LIFECYCLE），即目標(biāo)專利所屬技術(shù)領(lǐng)域當(dāng)年發(fā)明專利申請或授權(quán)量占過去5 年該技術(shù)領(lǐng)域發(fā)明專利申請或授權(quán)總量的比率。技術(shù)創(chuàng)新或科技發(fā)展最終都要作用于市場，推動產(chǎn)品創(chuàng)新并受市場檢驗。通過某技術(shù)領(lǐng)域中一年的專利量與一段時間期間專利量的比例，反映技術(shù)創(chuàng)新或科技發(fā)展速度，數(shù)值越小表明技術(shù)越新且創(chuàng)新速度越快，專利質(zhì)量越高。

（14）年均專利申請數(shù)量（AVG_APPLICANTS），即目標(biāo)專利所屬高校在目標(biāo)專利申請前5 年內(nèi)的平均專利申請數(shù)量，反映高校的技術(shù)研發(fā)效率，申請量越高表明研發(fā)效率越高。

（15）專利合作性（COR_APPLICANTS）。專利申請人合作性最直觀地反映專利市場性。若由高校和企業(yè)共同申請，則賦值1；若由高校申請，則賦值0。對于由高校教師個人申請后轉(zhuǎn)讓給高校或者與高校共同作為權(quán)利人的專利，等同于高校申請，賦值0。

3 專利質(zhì)量評價體系的構(gòu)建

信息熵（information entropy），也稱“香農(nóng)熵”（Shannon entropy），描述觀測者對未知事件的不確定性，也表示未知事件可能含有的信息量。熵權(quán)法（entropy weight theory）是利用信息熵理論確定系統(tǒng)中各指標(biāo)權(quán)重值的客觀賦值方法，在工程技術(shù)、社會經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛。熵權(quán)法的基本思路是通過在一組指標(biāo)中計算出信息熵，進(jìn)而得到指標(biāo)權(quán)重的大小。通常，若某個指標(biāo)的信息熵越小，表明指標(biāo)值的變異程度越大，指標(biāo)所提供的信息量越多，在綜合評價中所發(fā)揮的作用也越大，相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重也越大［34］。利用熵權(quán)法構(gòu)建專利質(zhì)量評價體系，通過各指標(biāo)的變異程度計算權(quán)重，可以最大限度地解決主觀評價方法的缺陷，客觀性更強，并且易于實際操作。與機器學(xué)習(xí)分類模型方法相比，通過計算熵而自動計算出指標(biāo)權(quán)重，避免了人工標(biāo)定訓(xùn)練集時的標(biāo)注誤差，使結(jié)果更符合專利的實際質(zhì)量。

基于熵權(quán)法的指標(biāo)權(quán)重計算的具體步驟如下：

（1）評價指標(biāo)矩陣構(gòu)建。假設(shè)有n個評價對象、m個評價指標(biāo)，計算其在各指標(biāo)上的得分，構(gòu)建一個n×m的指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣X如下：

（2）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，消除數(shù)據(jù)間因量綱不同而產(chǎn)生的誤差。計算公式如下：

式（2）中，i、j分別表示行號和列號，是元素索引。

（3）計算每項指標(biāo)的信息熵。公式如下：

式（3）中：k是常數(shù)，k=ln(n)-1；p是事件發(fā)生的概率，

若pij=0，則：

（4）確定每項指標(biāo)的權(quán)重。公式如下：

（5）對原始指標(biāo)進(jìn)行線性擬合，獲得最終專利質(zhì)量得分。

4 專利質(zhì)量評價對象的選取

2020 年教育部和國家知識產(chǎn)權(quán)局聯(lián)合認(rèn)定了首批凸顯知識產(chǎn)權(quán)綜合能力的示范高校，首批入選高校整體知識產(chǎn)權(quán)工作開展比較好且各高校存在的主要問題都是共性問題，因此本研究以入選單位所在省份為單位，隨機選擇了16 所高校，包括北京交通大學(xué)、天津大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、大連理工大學(xué)、西安交通大學(xué)、山東大學(xué)、東南大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)、武漢理工大學(xué)、湖南大學(xué)、廈門大學(xué)、四川大學(xué)、中山大學(xué)、重慶大學(xué)，并補充筆者所任職的華北電力大學(xué)共17 所高校（以下簡稱“目標(biāo)高校”）進(jìn)行實證檢驗。為減少高校間學(xué)科差異造成的影響，選取2011 年、2015 年和2019 年申請的專利中主IPC 分類為A、C、G 和H的專利數(shù)據(jù)作為評價對象。原始專利數(shù)據(jù)由incoPat專利數(shù)據(jù)庫檢索獲取；部分指標(biāo)所引用的數(shù)據(jù)由歐洲專利局全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫（esp@cenet）提取，但歐洲專利局全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫的部分信息滯后，共收錄了34 069 件檢索專利文獻(xiàn)。為提高結(jié)果準(zhǔn)確性，在同一專利存在多個文本時，以授權(quán)專利文本為基礎(chǔ)進(jìn)行統(tǒng)計。

5 專利質(zhì)量評價結(jié)果

5.1 指標(biāo)權(quán)重演化

通過熵權(quán)法對各項指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，并根據(jù)目標(biāo)高校2011、2015 和2019 年的專利數(shù)據(jù)計算指標(biāo)的權(quán)重（見表2）。

表2 專利質(zhì)量評價體系的指標(biāo)權(quán)重

由圖1 可見，在3 年總體的指標(biāo)權(quán)重中，權(quán)重值排名前3 位的指標(biāo)依次為專利合作性、專利權(quán)人數(shù)和技術(shù)替代性，表明這3 項指標(biāo)對專利質(zhì)量評價的綜合得分影響最大；其次為專利h指數(shù)、技術(shù)寬度、科學(xué)關(guān)聯(lián)度、專利族大小、年均專利申請數(shù)量、總體技術(shù)和權(quán)利要求數(shù)；專利類型、發(fā)明專利申請授權(quán)率、專利技術(shù)生命周期、第一申請人類型和同領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量申請趨勢的指標(biāo)權(quán)重較低，對專利質(zhì)量綜合評價影響相對較小。2011 年，各項指標(biāo)的權(quán)重排序和3 年總體指標(biāo)權(quán)重排序都比較一致，僅僅是專利h指數(shù)的權(quán)重稍微偏低，排序掉落兩位。2015 年，各項指標(biāo)的權(quán)重排序和3 年總體指標(biāo)權(quán)重、2011 年各項指標(biāo)權(quán)重排序也都比較一致，但技術(shù)寬度和權(quán)利要求數(shù)指標(biāo)權(quán)重稍有增加，各自排名均提升1 位。2019 年，各項指標(biāo)的權(quán)重與3 年總體指標(biāo)權(quán)重、2011 年和2015 年各項指標(biāo)權(quán)重的排序相比有一些變化，特別是專利族大小指標(biāo)權(quán)重明顯增大，超過專利權(quán)人數(shù)和技術(shù)替代性，成為排名第二的指標(biāo)；專利h 指數(shù)、總體技術(shù)等指標(biāo)權(quán)重也稍有下降。這幾項指標(biāo)權(quán)重在不同年份有所變化的主要原因可能是這些指標(biāo)直接或者間接涉及時間窗口，因而可能會受到一定的外部影響。但這些指標(biāo)總體上在權(quán)重計算時受到的影響不大，各自在單獨年份的權(quán)重與3 年總體的權(quán)重整體趨勢相近。由此可知，專利質(zhì)量評價體系用于計算專利質(zhì)量得分的權(quán)重設(shè)置是合理的。

圖1 專利質(zhì)量評價體系指標(biāo)權(quán)重演化

5.2 目標(biāo)高校總體得分比較

如圖2 所示，2015 年申請的專利質(zhì)量得分較2011 年有較大提升，特別是較高質(zhì)量專利（綜合得分高于28 分）的數(shù)量明顯增多，整體專利質(zhì)量呈上升趨勢；另一方面，2019 年的專利質(zhì)量得分低于2011 年和2015 年，考慮到時間窗口空白而損失的得分，因而不能通過橫向比較直接得出2019 年專利質(zhì)量整體下降的結(jié)論，同時這一結(jié)果也說明了專利質(zhì)量評價體系對申請日期截止于2016 年的專利評估效果最佳。因此，對于指標(biāo)中有時間窗口的評估體系參照該時間窗口選擇目標(biāo)專利以確保評估準(zhǔn)確率。

圖2 目標(biāo)高校專利總體質(zhì)量得分時間分布

5.3 目標(biāo)高校個體得分比較

從圖3 可以看出：首先根據(jù)結(jié)果特征，目標(biāo)高校的所有數(shù)據(jù)都分成了兩部分，即較高綜合得分區(qū)域（綜合得分高于28 分）和較低綜合得分區(qū)域（綜合得分低于20），體現(xiàn)了專利質(zhì)量的分化趨勢，且大量專利位于較低綜合得分區(qū)域。其次，整體上各目標(biāo)高校的專利質(zhì)量綜合得分隨時間演化趨勢一致，均為2015 年高于2011 年、2019 年較低，特別是在高得分區(qū)域更加明顯。考慮到2019 年因部分?jǐn)?shù)據(jù)滯后而未計算結(jié)果，所以數(shù)據(jù)量較少，可能對2019 年的整體結(jié)果產(chǎn)生一定影響，因此2019 年數(shù)據(jù)僅供參考。

圖3 目標(biāo)高校專利質(zhì)量綜合得分年度分布

如表3 所示，比較2011 年和2015 年結(jié)果可以看出，所有目標(biāo)高校在2015 年的較高綜合得分專利數(shù)量都比2011 年明顯增多，反映了高校的專利質(zhì)量普遍得到了顯著提高。但各目標(biāo)高校的專利質(zhì)量存在差異，特別是在較高得分區(qū)域：哈爾濱工業(yè)大學(xué)在較高綜合得分區(qū)域中的專利數(shù)量最多，表明其專利質(zhì)量較高；華北電力大學(xué)、四川大學(xué)、西安交通大學(xué)、重慶大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、中山大學(xué)也在較高綜合得分區(qū)域擁有較多專利。而各目標(biāo)高校的整體平均值有一定差異：浙江大學(xué)平均值最高，并且在較高綜合得分區(qū)域和較低綜合得分區(qū)域都顯示出整體偏向高得分值，表明其整體專利質(zhì)量最高；重慶大學(xué)、東南大學(xué)的整體平均值次之，其專利綜合質(zhì)量也比較有保證。

表3 目標(biāo)高校專利質(zhì)量年度綜合得分情況

如圖4 所示，從2011 年和2015 年的專利質(zhì)量平均得分來看，北京交通大學(xué)從第15 位提升至第3位，哈爾濱工業(yè)大學(xué)從第17 位提升至第7 位，華北電力大學(xué)從第14 位提升至第5 位，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)從第16 位提升至第7 位，均有巨大進(jìn)步，但其3年總體平均得分的排名又有所下滑；此外，大連理工大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、武漢理工大學(xué)和湖南大學(xué)的排名均出現(xiàn)一定程度的下滑。結(jié)合圖3 可以看出，除去浙江大學(xué)以外，各目標(biāo)高校在較低綜合得分區(qū)域的專利分布相似。造成排名下滑的主要原因是上述高校在較高綜合得分區(qū)域的專利數(shù)量較少，因而產(chǎn)生了專利質(zhì)量綜合得分的差異，影響了排名。對此，建議高校重點關(guān)注提高較高綜合得分區(qū)域的專利占比，有效保持和提升自身的整體專利質(zhì)量。

圖4 目標(biāo)高校專利質(zhì)量平均得分

另外，雖然華北電力大學(xué)的專利質(zhì)量綜合得分排名較靠后，尤其與領(lǐng)先的浙江大學(xué)等有一定差距，但華北電力大學(xué)專利合作申請指標(biāo)處于目標(biāo)高校中領(lǐng)先位置，體現(xiàn)了其在合作研究、委托開發(fā)、產(chǎn)學(xué)研合作方面的重視與優(yōu)勢。華北電力大學(xué)2015 年的專利質(zhì)量平均得分排名比2011 年顯著提高，主要歸因于專利合作申請指標(biāo)的權(quán)重在所有指標(biāo)權(quán)重中最高，而華北電力大學(xué)在此指標(biāo)方面評分較高；其2019 年的專利合作申請率達(dá)35.8%，排名第一，相信隨著2019 年數(shù)據(jù)的完全公開，在滿5 年時間窗口后再進(jìn)行專利質(zhì)量綜合得分計算時，該校排名將有所提高。

5.4 專利質(zhì)量評價實例

浙江大學(xué)2011 年申請的專利“具有基于直線光柵尺反饋控制裝置的振動臺系統(tǒng)”獲得第十五屆中國專利獎優(yōu)秀獎。根據(jù)專利質(zhì)量評價體系，浙江大學(xué)基于2011、2015、2019 年3 年指標(biāo)權(quán)重的綜合得分達(dá)到36.515 5 分，位于較高得分區(qū)域。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)2015 年申請的專利“一種消除低溫對儲能電池內(nèi)阻測試影響的方法”獲得第二十屆中國專利獎優(yōu)秀獎。根據(jù)專利質(zhì)量評價體系，哈爾濱工業(yè)大學(xué)基于2011、2015、2019 年3 年指標(biāo)權(quán)重的綜合得分達(dá)到31.355 3 分，位于較高得分區(qū)域。

由此表明，本研究提出的專利質(zhì)量評價體系對于篩選較高質(zhì)量專利具有參考作用。

6 結(jié)論與建議

6.1 研究結(jié)論

本研究從中國高校專利創(chuàng)造、保護(hù)和運用的現(xiàn)狀出發(fā)，從專利技術(shù)性、法律性和申請人主體3 個維度篩選評價指標(biāo)構(gòu)建高校專利質(zhì)量評價體系，并以中國首批凸顯知識產(chǎn)權(quán)綜合能力的16 所示范高校及華北電力大學(xué)為例，運用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，對其2011、2015、2019 年及3 年的知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)量進(jìn)行評價分析，得到結(jié)論如下：

（1）目標(biāo)高校2015 年專利質(zhì)量綜合得分均高于2011 年，高校整體專利質(zhì)量在不斷提高。其中，浙江大學(xué)的得分總體遠(yuǎn)高于其他高校，已經(jīng)形成了一定的整體專利質(zhì)量優(yōu)勢；東南大學(xué)在2011 年、2015 年以及3 年的排名中均位于第二，且與浙江大學(xué)的差距逐漸減小。

（2）目標(biāo)高校專利質(zhì)量呈現(xiàn)分化現(xiàn)象，顯出專利分級評價的重要性。同時，目標(biāo)高校普遍存在較高專利質(zhì)量綜合得分的專利數(shù)量較少的問題，對此進(jìn)行改善將成為未來高校提高專利質(zhì)量的重要手段。

鑒于專利發(fā)明人數(shù)據(jù)的局限性，本研究的指標(biāo)信息都源自專利本身，因此在具體實踐中，高校在進(jìn)行自身專利質(zhì)量評價時可以考慮專利發(fā)明人的研發(fā)實力和價值，或者將相關(guān)信息作為指標(biāo)并入本體系，或者單獨從主觀角度，結(jié)合本研究提出的評價體系進(jìn)行評分，確定專利綜合質(zhì)量。此外，本研究提出的評價體系的指標(biāo)涉及時間窗口，因而為獲得更準(zhǔn)確的評估效果，應(yīng)按照時間窗口的要求對專利進(jìn)行評價。

6.2 思考與建議

6.2.1 開展專利分級，梳理現(xiàn)有專利資產(chǎn)

目前，中國高校普遍已經(jīng)擁有了一定數(shù)量的授權(quán)專利，但由于高校專利管理人員配備不足、管理職能不明等問題，高校對自身的專利資產(chǎn)信息掌握度不高，甚至有些高校并不清楚專利處于授權(quán)還是放棄狀態(tài)，本研究結(jié)果也明確地反映出高校專利存在兩極分化的客觀現(xiàn)象。因此，非常有必要對現(xiàn)有專利進(jìn)行系統(tǒng)梳理和盤點，分門別類地制定出處置意見，這樣一方面能夠甩掉低質(zhì)量專利的數(shù)量包袱，提高高校整體的專利質(zhì)量；另一方面也可以使有限的人力更高效地投入到高質(zhì)量專利的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化工作中。

6.2.2 普及專利導(dǎo)航和布局，孵育高價值專利

為深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，切實提高知識產(chǎn)權(quán)對科技創(chuàng)新的引領(lǐng)作用，中國已探索發(fā)展出一條利用專利挖掘、專利導(dǎo)航、專利布局、專利預(yù)警等方式收集、加工、解讀專利信息的特色道路，并制定了首個知識產(chǎn)權(quán)管理國際標(biāo)準(zhǔn)草案——《創(chuàng)新管理知識產(chǎn)權(quán)管理指南》，明確了專利導(dǎo)航作為創(chuàng)新管理工具的地位和作用。為切實提高專利質(zhì)量，高校應(yīng)積極開展研發(fā)活動類專利導(dǎo)航，以服務(wù)科研全流程或特定環(huán)節(jié)為基本導(dǎo)向，深入解構(gòu)科研活動或其特定環(huán)節(jié)所面臨的研發(fā)環(huán)境、研發(fā)風(fēng)險、研發(fā)機遇等關(guān)鍵問題，為科研立項及研發(fā)活動在方向選取、風(fēng)險規(guī)避、路線優(yōu)化、資源配置等重要內(nèi)容和環(huán)節(jié)上提供決策支撐，為研發(fā)成果的全方位、高質(zhì)量保護(hù)工作保駕護(hù)航；同時，也可以幫助高校科研人員進(jìn)一步理解專利的意義與價值，更主動地利用專利信息為科技創(chuàng)新服務(wù)。

6.2.3 探索專利申請前評估制度，著眼未來專利高質(zhì)量產(chǎn)出

2020 年2 月，教育部、國家知識產(chǎn)權(quán)局、科技部聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于提升高等學(xué)校專利質(zhì)量促進(jìn)轉(zhuǎn)化運用的若干意見》，明確提出要落實開展專利申請前評估的具體要求。專利申請前評估是歐美企業(yè)和高校在進(jìn)行專利申請前的常規(guī)做法，尤其美國的信息披露系統(tǒng)（IDS）是高校對專利進(jìn)行評估的重要手段。從美國經(jīng)驗看，IDS 在幫助高校篩選潛在具有轉(zhuǎn)化價值的專利方面作用突出。現(xiàn)階段，即使由于專利運營等環(huán)節(jié)尚未打通，造成專利申請前評估在中國也許還無法像在美國一樣對專利轉(zhuǎn)化起到關(guān)鍵作用，但卻可以極大程度地幫助高校減少低質(zhì)量專利，提高高校整體專利質(zhì)量。高校知識產(chǎn)權(quán)管理部門也應(yīng)從管理角度出發(fā)，探索建立專利申請前評估制度，逐步摸索具有自身特色的工作流程方案，同時避免將專利申請前評估與專利申請檢索等同起來；不應(yīng)僅僅著眼于專利授權(quán)率，而應(yīng)以專利等科技成果只有轉(zhuǎn)化才能實現(xiàn)創(chuàng)新價值、不轉(zhuǎn)化是最大損失等理念為指導(dǎo)，前瞻性地開展管理工作。

6.2.4 把握國家知識產(chǎn)權(quán)示范高校建設(shè)機遇，提升高校綜合競爭力

在重質(zhì)量、重實施理念指導(dǎo)下的中國高校知識產(chǎn)權(quán)管理工作方興未艾，各高校間整體差距并不顯著，應(yīng)深入貫徹《國家知識產(chǎn)權(quán)試點示范高校建設(shè)工作方案（試行）》，著力提升知識產(chǎn)權(quán)的高水平管理能力、高質(zhì)量創(chuàng)造能力、高效益運用能力和高標(biāo)準(zhǔn)保護(hù)能力，更好地服務(wù)高校綜合實力提升。在知識產(chǎn)權(quán)高質(zhì)量創(chuàng)造能力方面，強化高校優(yōu)勢特色學(xué)科與產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度融合，提早謀劃知識產(chǎn)權(quán)運營策略與規(guī)劃，培育高價值知識產(chǎn)權(quán)組合，形成與高校創(chuàng)新能力、技術(shù)市場前景相匹配的知識產(chǎn)權(quán)儲備。在知識產(chǎn)權(quán)高效益運用能力方面，落實賦予高校知識產(chǎn)權(quán)管理運用自主權(quán)，完善職務(wù)發(fā)明收益分配制度，在高校優(yōu)勢學(xué)科領(lǐng)域牽頭組建產(chǎn)業(yè)知識產(chǎn)權(quán)聯(lián)盟，構(gòu)建和運營專利池，推進(jìn)知識產(chǎn)權(quán)打包許可和協(xié)同運用。