科研机构专利分级分类管理体系研究

本文立足于现阶段科研机构专利管理工作面临的突出问题,探索建立一套符合科研机构知识产权发展阶段,体现科研机构自身特点的分层进阶式专利分级分类管理体系,并尝试构建了围绕战略、法律、技术和效益4个维度的科研机构专利价值评价模型,为科研组织开展全生命周期专利管理和决策提供参考。     

我国专利资产证券化典型模式比较研究

为推动国内以专利为标的资产的知识产权证券化融资发展,在总结国内知识产权资产证券化典型模式的基础上,从融资租赁、小额贷款债权、专利许可3种证券化模式出发,选取能分别代表上述3种模式的第一创业-文科租赁一期资产支持专项计划、平安证券-高新投知识产权一号资产支持专项计划和兴业圆融-广州开发区专利许可资金支持专项计划作为案例进行研究,并从项目的运作模式、运作流程和关键要素等方面进行对比分析.研究表明科技型企业利用知识产权证券化模式融资切实可行且必要;同时提出在对知识产权进行转让时应特别关注真实销售的界定标准,作为基础资产的知识产权必须是权利边界和状态清晰稳定、权属明确且能科学评估价值,是多层次的差异性知识产权,以及需要注重采取信用增级措施提高基础资产的质量和信用等级等建议.     

基于专利分析的甘肃省重点优势产业技术创新发展研究

为充分发挥专利对区域产业发展的创新引领作用,聚焦“十二五”、“十三五”时期甘肃省重点发展的产业,以专利视角分析论证产业技术发展趋势。通过incoPat检索甘肃省重点优势产业专利数据,提取IPC技术构成和聚类主题进行分析,传统产业以装备制造为支撑,占比达62.0%,体量大,增速快；新兴产业专利资源布局相对均衡,以新材料专利资源产出最为活跃,占比17.2%,覆盖领域广,有色金属和化工材料领域技术优势突出。各产业专利资源产出量在“十三五”时期成倍增长,尤其是新一代信息技术增幅达2.7倍。同时结合产业发展现状提出了各产业技术创新发展方向。     

国内外专利法律信息挖掘研究综述

专利法律信息是专利信息的重要组成部分,一般可分为法律状态信息、权利要求信息、专利诉讼信息和其他法律信息四种,其他法律信息包括同族专利信息等。文章从这四种专利法律信息的概念出发,针对每种法律信息的挖掘方法和内容进行综述研究。目前专利法律信息挖掘领域的研究人员局限在几个群体,且他们分别研究专利法律信息的某一部分,研究比较分散,彼此关联不紧密,没有形成完整的规模和体系。     

智能物流技术跨领域融合的模式及趋势研究

以1996—2020年间智能物流产业专利数据为研究对象，分析智能物流技术跨领域融合的独立发展模式、单向型融合模式、顾问式双向融合模式、联络人式双向融合模式，并在此基础上基于局部相似性，从Jacard指标、PA指标、RA指标进行融合趋势预测。研究结果表明，不同类型的融合模式呈现稳定、微小波动趋势；联络人式双向融合是主要方式；基于不同指标计算的预测结果显示，专用机械、金属制品、信号传输等技术是未来主要融合方向，专用机械-金属制品、专用机械-信号传输等之间的融合是未来主要趋势。     

专利合作网络与企业不连续创新绩效——基于医药制造业的实证分析

基于社会网络分析，选取我国上市医药制造企业专利合作数据，利用专利共同申请人构建企业专利合作网络，采用负二项回归模型探讨专利自我中心合作网络的特征指标对企业不连续创新绩效的影响。结果表明，自我中心网络规模、关系频率、结构洞均对企业不连续创新绩效有显著正向影响，而自我中心网络密度对企业不连续创新绩效有负向影响。     

高价值专利评估问题的对策研究

我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,高质量发展需要高价值专利保驾护航。高价值专利评估是推动高价值专利转化为现实生产力的重要环节。为有效评估高价值专利,首先对高价值专利的内涵进行了界定,其次在分析和评估现有专利价值评估方法基础上,以300件中国专利奖获奖专利为研究对象,从技术因素、法律因素、经济因素、市场因素等四个层面,挖掘高价值专利的典型性特征,构建专利价值评估指标体系和评估模型。通过验证发现,该模型准确性较高、可测性较好、实用性较强,能够为加快推进高价值专利评估工作,促进高价值培育和转移转化提供借鉴与参考。最后针对高价值专利评估问题,就健全评估体系、增强评估意识与能力、打造评估服务平台等提出了对策建议。     

专利分阶评价初选体系和应用研究领军人才挖掘 ——以中科院先进技术研究院专利筛选为例*

基于层次分析法的专利分阶评价初选体系，对已公开的发明专利在专利权人、研究组织、竞争对手、专利保护和技术应用环节进行分阶数据筛选，对应不同阶段提取具有代表性的客观数据，对相关科研院所进行实证研究；针对广东省“双十”战略性产业集群，利用层次分析法对上述七个细分指标分配权重进行测度，挖掘相关应用研究领域人才，为科技服务平台提供分级分类人才数据资源池，促进应用研究人才库和企业技术需求库相匹配。通过专利数据资源的梳理，打通知识产权创造、运用、保护、管理和服务全链条，在技术成果转化过程中提供新思路和新方法。     

欧洲专利局专利法律状态数据深加工关键问题研究

不同数据库法律事件代码的多来源和不一致性给专利法律事件的分类和数据深加工带来较大阻碍，目前尚未形成层次化、系统化的分类体系架构。对此，以欧洲专利局（EPO）提供的全球专利法律状态XML数据为研究对象，详细介绍数据覆盖范围以及不同类型交换数据的数据格式；基于对PatSnap、INNOGRAPHY、incoPat、SooPAT、万象云和佰腾网等国内外知名专利检索分析平台中的专利法律状态对比，把EPO专利法律状态归纳为在审、授权、有效、失效、技术转移和其他六大类，并根据各类别在专利生命周期中出现的位置，对专利当前法律状态的有效性划分为在审、有效和失效3种状态，同时将4 000多个EPO法律事件代码中的转让代码和专利许可代码进行详细分类标引，针对专利法律状态分类体系构建、专利当前有效性判定、专利技术转移分类等关键问题，对EPO专利数据进行结构化解析和深加工，从而构建EPO专利法律状态数据库物理模型，为提高专利检索和分析工作的质量及效率提供支撑。