专利说明法的发生配景　　自1474 年天下上呈现第一部专利法至今已有五百多年的汗青。美国专利与商标局(U SPTO ) 将专利界说为一种发现, 是发现人常识产权的容许。专利作为社会勉励发现缔造、敦促科技前进和经济成长的一种法律制度而获得了敏捷的成长, 迄今环球已有4700 万件专利, 且全天下现每年新增100 多万件专利文档。因为企业可以通过开拓技能、申请专利来得到成就的出产、贩卖的独有权, 从而成立自身的竞争上风, 因而专利数目的增添才云云之敏捷。 　　专利数据虽不绝累积增多, 但人们并未很如意识到它能转化为竞争谍报的隐藏代价。跟着技能成长不绝加速的步骤, 技能对企业保留和竞争计策来说显得越来越重要。技能前进在很洪流平上抉择着市场的转变, 新的领先技能快速催生出新的市场规模, 而旧的市场则很快被裁减。面临技能的快速变革步骤, 罢了往的计谋与竞争说明要领无法很好地猜测其成长趋势的气象下, 企业决定者们开始找寻探索可以或许有用地解决企业内部技能源、监控外部技能情形的新要领。正是在这种环境下, 人们发明专利作为发现缔造其自己包括着技能创新代价, 说明大量的专利数据可以很好的掌握技能动态、相识技能竞争力。 　　专利说明要领最初的发生是较量迟钝的。Seidel 于1949年第一个体系地提出专利引文说明的观念, 他指出专利引文是后继专利基于相似的科学概念而对先前专利的引证,Seidel 同明还提出了高频被引专利其技能相对重要性的假想。然而, 直到1981 年, 他的假想才为人们所逐渐证实。20世纪90 年月后跟着信息技能、收集技能与专利数据库的不绝成长、完美, 专利说明法开始真正合用并应用于企业计谋与竞争说明之中, 其要领系统开始不绝成立和完美。
专利说明法的首要计谋应用　　技能是市场中占主导职位的竞争参数, 专利说明所针对的正是竞争性技能谍报源, 专利说明的代价已被下列的计谋应用普及证实: 　　①技能竞争说明: 通过说明竞争敌手所拥有的所有专利或说明该技能规模的所有专利, 可以确定竞争敌手的相对竞争职位及其相对的技能性竞争上风、劣势。 　　②整合S - 曲线说明: 通过整合S- 曲线说明, 可早期猜测竞争敌手的将来技能计谋趋势。 　　③新风险评估 : 通过专利说明晰定竞争敌手的上风及劣势后, 公司可选择性交易吻合的专利技能, 以帮助举办扩张和分手风险的决定。 　　④专利投资组合解决: 通过专利说明可以帮助决定专利容许、出售、连系风险开拓等。 　　⑤研究与开拓解决: 专利说明可发明具有竞争力的先辈技能, 以优化自身R&D 项目。 　　⑥产物规模和市场监视: 通过跟踪竞争敌手的专利申请规模及范畴等状况, 可发明竞争敌手动向、技能开拓及竞争性插手。 　　⑦吞并与收购说明: 通过专利说明可帮助M &A 的决定以加强公司的技能基本力, 并镌汰技能威胁。 　　⑧代价链说明 : 可说明供给商与客户的专利运动谍报, 调查代价链中各个环节的隐藏变革, 帮助公司作出响应调办理策。 　　专利说明为企业的计谋决定提供了辽阔的应用远景。企业在举办专利说明中不绝从专利数据中发掘出更多有代价的竞争谍报, 从而通过多方面的计谋应用为企业决定处事。 　　譬喻: 20世纪80年月举办的一项环球硫化钠电池财富的专利说明, 通过对1966～ 1982 年间284 件相干专利举办了统计、组合、说明, 在技能竞争说明中, 统计出各公司专利申请的规模及专利的技能代价, 发此刻电解质、外面计划规模中Ford、GE、Chloride Silent Power三个企业申请的专利数目最多且均匀被引用率相对较高, 因而它们在这两个规模中技能竞争气力相对较强, 是市场的主导。在举办新风险评估中, 发明Ford 与Chloride Silent Power两家企业间存在着技能上风的互补性, 因而两家公司可以通过相助如连系风险开拓等来取长补短, 从而镌汰投资风险、加强自身竞争气力; 同时说明发明GE公司1982 年退却出了该技能规模, 可将其响应的专利技能举办转让, 相干企业可与GE公司协商来收购其有代价的专利技能。
专利说明要领及首要说明指标　　多年来, 人们通过不绝探索专利说明的要领并找寻更好的说明指标, 使说明要领及指标系统已日趋完美。今朝, 海外举办专利说明的要领和指标已可以或许较好地客观评价专利数据, 充实发掘个中的计谋竞争谍报, 为企业计谋决定带来有代价的参考。 　　专利说明要领分为定量说明与定性说明两种。 　　1、定量说明 　　定量说明又称统计说明，首要是通过专利文献的外表特性举办统计说明，也就是通过专利文献上所固有的标引项目来辨认有关文献，然后对有关指标举办统计，最后用差异要领对有关数据的变革举办表明，以取得动态成长趋势方面的谍报。 　　（1）统计的工具与角度 　　①统计工具一样平常是以专利件数为单元。 　　②统计可按专利分类、专利权人、年度、国别等从差异角度举办。 　　当按分类对专利信息举办统计时，按照各个规模内专利数目的多寡，可得知哪些科技规模的发现举动景为活泼，哪一种技能将获得打破，哪些是即将被裁减的技能。 　　假如对专利信息按国别举办统计，就可以发明被统计国度的科技成长计谋及其在各个规模所处的职位。这种统计功效有助于人们相识某一时期各国科研和开拓的重点。 　　假如对专利按专利权人举办统计，可以发明某个规模重要的技能拥有者，可能哪个公司在该规模的具有重要职位。 　　（2）统计的首要指标 　　①专利数目。某一技能类此外专利数目可以用于权衡这一技能规模技能运动的程度；而某一公司或某专利权人积年申请的专利数目反应了其技能运动产生、成长的进程及成长趋势等。操作专利数目可以举办各国在差异时期、差异规模技能运动产出和钻营工业产权掩护意向的较量。 　　②同族专利数目。某一发现的同族专利数反应了这个公司专利申请区域的广度，也反应了此发现的隐藏代价——因为必要翻译和专门的法律辅佐等用度，在海外申请专利比在本身国度要昂贵得多，只有那些被公司熟悉到最有贸易代价的发现才会在多国申请专利，以便掩护此后的投资和产物输出的独有权。 　　③专利被引次数。某一专利被后续专利引用的次数可以反应此专利的重要水平，由于一项重要的专利呈现往后，会陪伴呈现大量的改造专利发生，这项重要专利会被改造专利一再引用。引用环境显现了专利之间的接洽，可用于跟踪对应于差异技能的专利收集，发明处于差异技能交错点上的专利。痛惜的是我国的专利数据库不能提供专利的被引次数，这不能不说是个缺憾。 　　④专利生长率。专利生长率测算的是专利数目生长随时刻变革的百分率，可展现技能创新随时刻的变革是增进照旧迟缓。譬喻专利季生长率是将一企业于某季所得到的专利数目与前一季所得到的专利数目对较量，计较出该季所获专利较前一季增减幅度的百分比率。专利年生长率测算的是和上一年对比专利增添变革的百分比，用来权衡一年来技能运动成长的变革状况。 　　⑤科学关联性。科学关联性测算的是专利（标的专利）所引证的科研学术论文或研究陈诉数目，该指标权衡的是专利技能和前沿科学研究相关。科学关联性的数值具有财富依存性：机器行业的科学关联性均匀数值快要为零，而高科技生化财富也许高达15。 　　⑥技能生命周期。技能生命周期测算的是企业的专利在其申请文件扉页中所引证专利技能年数的均匀数。因此技能生命周期可以这样领略：是最新专利和最早专利之间的一段时刻。假如技能生命周期较短，意味着正在出力研发一门相对较新的技能，并且这门技能成长创新的很是快。技能生命周期具财富依存性，相对热点的财富技能周期较短，如电子类的约3～4年，而制药类的约为8～9年，造船类的也许长达15年。 　　⑦专利服从。专利服从测算的是必然的研发经费支出所缔造的专利数目产出，此项指标用来评估企业在预按时刻内专利数目产出的科研手段和本钱服从。专利数目产出的越多，专利服从越高，则企业的技能研发手段越强。 　　⑧专利实验率。专利实验率可否被有益地实验、可否带来科技创新对付那些还未实验的专利技能来嗣魅照旧一个未知数。一样平常的发现专利的实验都还要颠末一个开拓进程，而开拓不是都能乐成的，有不少发现专利技能在开拓进程中因技能难点办理不了或在现有技能前提下达不到预期结果，不得不中途而废或最终放弃。可以通过技能机能、经济效益、社会效益、市场身分、财富化开拓和出产手段、宏观情形以及财富化风险等多个角度对发现专利的实验举办权衡。专利实验率越高，则专利对付技能成长、技能创新做出的孝顺越大，和技能成长团结得越细密。我国的专利实验率仅仅维持于30%阁下，远远低于西欧日各国的程度。 　　⑨财富尺度化指标。在跨财富横向较量的时辰，财富之间的差别给差异财富之间的专利指标数值的较量带来了贫困，为此必要行使财富尺度化指标。财富尺度化指标的数值是将一个企业的指标值除以企业地址财富该指标的均匀值得出的。譬喻，在化学财富有30家企业，它们的科学关联性的均匀数值为3.7，那么每一个化学企业科学关联性的尺度指标值应该是通过各企业科学关联性的指标值除以3.7获得的。通过这种方法，可以消除差异财富所带来的差异影响，进而找出每个财富内示意最好的谁人企业。 　　（3）统计的首要内容 　　①专利技能定时刻的漫衍研究。即以时刻为横轴、专利申请量(或核准量)为纵轴，统计专利量随时刻的变革纪律，一样平常用于趋势猜测。 　　任何技能都有一个发生、成长、成熟及朽迈的进程，积年申请的专利数目、专利引文数目变革可以确定该技能的成长趋势及活泼时期，为科研立项、技能开拓等重大决定提供依据。而对差异技能规模的专利举办时刻漫衍的比拟研究，可以确定在某一时期内，哪些技能规模较量活泼，哪些技能规模处于停滞状态。 　　②专利技能按空间的漫衍研究。即通过差异公司、企业间的专利数目比拟，来反应他们的技能程度与气力。空间漫衍一样平常用于辨认竞争敌手，说明其技能计策等。 　　将某一技能类此外专利申请按专利权人举办统计，可以获得某项技能在差异公司或企业间的漫衍，相识哪些公司或企业在该规模投入较多、专利运动较活泼、技能程度较领先；而对差异技能种别各公司的专利频数举办统计，可以相识各公司最活泼的规模，即其开拓的重点规模。其它，通过检索某一专利的同族专利，可以获得这些专利申请的地理漫衍，从而判定其贸易代价，相识某公司技能输出的重点规模；也可觉得技能引进提供依据，为产物出口避开对方的掩护区提供谍报。 　　（4）怀抱技能成长差异阶段的统计参数。 　　技能发展率 ： ＝a／A。个中a：昔时发现专利申请数(或核准数)；A：追溯5年的发现专利申请累积数(或核准累积数)。持续计较数年，v值递增，声名该技能正在抽芽或发展阶段。 　　技能成熟系数 ： ＝a／(a + b)。个中a同上，b为昔时适用新型专利申请数(或核准数)。持续计较数年，α值递减，反应技能日趋成熟。 　　技能朽迈系数β：β＝(a + b)／(a + b + c)。个中a、b同上，c为昔时外面计划专利或商标申请数(或核准数)。持续计较数年，β值递增，预示该技能日渐陈旧。 　　新技能特性系数 。个中 为技能发展率， 为技能成熟系数。是反应某项技能新兴或朽迈的综合指标， 值越大，新技能特性越强，预示它越具有成长潜力。 　　2、定性说明 　　定性说明也称技能说明，是以专利的技能内容或专利的“质”来辨认专利，并按技能特性来合并有关专利使其有序化。这和统计说明仅依赖专利文献外表特性是有很大区此外。定性说明一样平常用来得到技能动向、企业动向、特定权力状况等方面的环境。可以从发现的用途、道理、原料、布局和要领等5个方面来思量重要专利的内容，并将重要专利凭证内容的异同分类。假如专利内容以道理为主，声名这项技能尚未成熟；假如专利内容以用途的多样性为主，则声名技能已能适用。其它，将某技能规模各首要公司的专利按专利内容列表说明可以看出各公司的技能特色及开拓重点； 将有关专利按技能内容的异同分成各个专利群，对某一公司拥有的差异专利群或对差异时期专利群变革环境举办说明，可以对某项技能或产物成长进程中的要害题目、此后成长趋势及应用动向、与其他技能的相关等举办说明与猜测。 　　因为涉及到技能的详细内容，定性说明的事变较量沉重、伟大。至于用定量说明照旧定性说明，应视所但愿办理的题目和把握的专利数据而定。究竟上，常常必要将定性说明与定量说明团结起来才气到达好的结果。好比，可先通过定量说明晰定哪些公司在某一技能规模占有技能上风(专利申请量或核准量可以反应技能运动程度)，分辨这一技能规模的重要专利(某一专利被后续专利的引用数反应专利的重要性)，然后再针对这些公司的重要专利举办定性说明。 　　专利信息的定量说明与定性说明，一个是通过量的变革，一个是通过内涵质的变革来反应技能的成长状况与成长趋势。两者既有区别，又存在肯定的接洽。量的分类必要按照质，质的浮现又要通过量。因此在现实事变中，将两者共同行使会得到更好的结果。 　　专利说明的指标较多, 操作差异的指标可以从差异角度客观评价专利数据。很多海外的专利咨询机构都已成立了自身的一套完整的说明指标系统, 如美国摩根研究与说明协会、CHI 研究中心等, 他们在说明中团结操作多个说明指标, 综合评价专利数据。现将部门常用的说明指标列于表2 之中。 　　与海外较成熟的专利说明要领及指标系统对比, 海内今朝对专利说明的重视度仍不足、操作较少, 说明中对专利信息资源的加工水平较低, 且专利数据库中对专利的引用环境没有记录, 以至于一些重要的说明要领如专利引文说明及其响应指标都无法操作, 最终导致专利说明的代价在海内的企业计谋中没能得以充实验展。然而我们应该看到专利说明对企业的计谋决定确实有着很好的帮助猜测浸染, 因此海内开展专利说明应进修小心海外说明要领及指标, 加深对专利信息的加工, 成立专利引文等数据库, 更好地施展专利信息的代价, 为企业计谋竞争处事。
专利说明法的缺陷与不敷　　专利说明的代价已被很多企业计谋应用的实例所证实,但也不能过高地预计其说明的精确性及良好性, 专利说明在现实的应用中还存在一些缺陷与不敷。 　　起首, 专利数据并不能完全代表整个规模的创新运动。这是因为一方面并不是每一个专利都具有贸易创新代价, 另一方面, 不少企业选择守旧贸易奥秘来掩护其发现创新技能, 这些都是无法通过纯真的专利说明来发明的。 　　其次, 专利说明存在着固有的时滞, 这是由于申请日期和果真日期之间凡是有18 个月的隔断, 对付一个在进一步开拓与现有产物相干的专利技能的企业来说, 这个时滞将直接影响专利说明猜测功效的精确性。 　　再次,专利申请只是伟大企业运动的一个方面, 因此纯真的专利说明并不能完全精确地评价企业近况及其运动。鉴于专利说明仍存在着一些不敷之处, 因此我们在操作专利说明的时辰, 应与其他经济数据、技能文献等竞争谍报源共同起来, 才气有助于企业更好的实验专利计谋, 帮助企业在市场竞争作出正确的决定。