李 瑩 ,王旭燕譚雅荷張 兮
(1.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072; 2.國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作天津中心,天津 300304)
隨著科技與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,專利作為一種新興的產(chǎn)業(yè)要素發(fā)揮著越來越重要的作用。未來國家之間的競爭愈發(fā)激烈,當(dāng)國家和企業(yè)受到國際霸權(quán)挑戰(zhàn)時,完備的知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險意識和提前部署的知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略將成為國家對抗霸權(quán)的“矛”與“盾”。由于訴訟不僅是法律問題,還涉及技術(shù)和市場等諸多因素,企業(yè)一旦被專利侵權(quán)訴訟,企業(yè)將被限制在復(fù)雜的環(huán)境中。Cremers[1]通過調(diào)查研究德國專利訴訟實例,顯示專利訴訟會導(dǎo)致市場價值大幅度降低。專利侵權(quán)是企業(yè)經(jīng)營過程中面臨的重要危機(jī)之一,面對侵權(quán)訴訟的狂轟亂炸,專利侵權(quán)預(yù)警工作至關(guān)重要。鑒于此,本文通過梳理近20年來的文獻(xiàn),探索學(xué)者對專利侵權(quán)預(yù)警的研究熱點及發(fā)展趨勢。
專利侵權(quán)預(yù)警是企業(yè)風(fēng)險管理的重要一環(huán),學(xué)者從預(yù)警理論、方法和應(yīng)用等多角度開展研究。在理論研究方面,專利侵權(quán)預(yù)警可以分為多個層面,行業(yè)專利侵權(quán)預(yù)警是由產(chǎn)業(yè)或行業(yè)組織,從企業(yè)或行業(yè)公共利益角度進(jìn)行專利預(yù)警,一般著眼于宏觀和中觀風(fēng)險,雖不會排查具體專利侵權(quán)風(fēng)險,但其結(jié)論可以指導(dǎo)企業(yè)規(guī)避專利侵權(quán)風(fēng)險[2]。張世玉等[3]從信息學(xué)的角度,結(jié)合競爭情報學(xué)和信號分析理論對預(yù)警流程進(jìn)行研究,為企業(yè)專利侵權(quán)預(yù)警提供指導(dǎo)路徑。在方法層面,充分利用指標(biāo)體系法以及機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析法進(jìn)行專利侵權(quán)風(fēng)險識別。林俊[4]通過構(gòu)建專利預(yù)警綜合指標(biāo)體系,建立了科學(xué)的預(yù)警機(jī)制,提高專利風(fēng)險預(yù)警的準(zhǔn)確性。Colleen[5]認(rèn)為,專利訴訟的產(chǎn)生不僅取決于專利價值,還取決于專利所有者和交易歷史,通過對訴訟專利的分析,提出了包含專利維持年限、專利引證等一系列用于預(yù)測專利侵權(quán)糾紛的指標(biāo)。劉祺等[6]根據(jù)異構(gòu)的專利數(shù)據(jù)和專利訴訟案件記錄,采用張量分解法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相結(jié)合的方式得到每一個公司的訴訟因子,并利用訴訟因子進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測。翟東升等[7]提出了基于圖相似度專利侵權(quán)檢測方法,通過提取專利的SAO結(jié)構(gòu),將專利表示為圖,進(jìn)一步對比圖矩陣完成侵權(quán)檢測。另外,如何利用知識產(chǎn)權(quán)保駕護(hù)航是我國企業(yè)的迫切需求。劉介明等[8]對海外知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險的內(nèi)涵及影響因素進(jìn)行歸納,從宏觀制度層面、具體流程等多方面,歸納提出實現(xiàn)我國企業(yè)走出去應(yīng)規(guī)避知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險的措施。袁任遠(yuǎn)等[9]立足于我國企業(yè)走出去存在的風(fēng)險和問題,構(gòu)建海外專利預(yù)警模型,對企業(yè)走出去面臨的專利風(fēng)險程度進(jìn)行界定,解決了海外預(yù)警過程中存在的不全面性。
經(jīng)過對文獻(xiàn)的梳理,發(fā)現(xiàn)目前學(xué)者均是對專利侵權(quán)預(yù)警的理論、方法進(jìn)行研究,鮮有對專利侵權(quán)預(yù)警的發(fā)展歷程、研究熱點、主題演變及未來趨勢預(yù)測等進(jìn)行科學(xué)、全面的梳理。本文主要采用信息可視化軟件CiteSpace[10-11]對專利侵權(quán)風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行分析,通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)、時間、區(qū)域等分析,以揭示研究主題演變的過程,并預(yù)測研究趨勢,以期為后續(xù)研究者提供啟發(fā)。
利用CiteSpace可視化分析軟件,通過對所獲得文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞、作者、地區(qū)、機(jī)構(gòu)等數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類、共現(xiàn)、時間線等可視化分析,進(jìn)一步研究專利侵權(quán)預(yù)警的發(fā)展歷程、熱點問題和未來趨勢。
精準(zhǔn)檢索到相關(guān)領(lǐng)域前沿和熱點文獻(xiàn)是知識圖譜分析的關(guān)鍵。Web of Science數(shù)據(jù)庫收錄了全球最具影響力、經(jīng)過同行專家評審的高質(zhì)量期刊,該數(shù)據(jù)庫能夠保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與全面性。
本文基于Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫對文獻(xiàn)所反映出的專利侵權(quán)預(yù)警相關(guān)研究進(jìn)行了可視化分析,采用主題檢索的方式,檢索時間設(shè)置為2000—2020年,通過設(shè)置檢索詞 risk of patent infringement、patent infringement risk、predicting patent litigation、patent litigation and analy、patent infringement and analy組合,共檢索到463篇英文文獻(xiàn)。 由于期刊和會議發(fā)表的論文更能反應(yīng)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的前沿和熱點問題[12],因此,把文獻(xiàn)類型定位在期刊論文和會議論文,并通過人工閱讀刪除不相關(guān)文獻(xiàn),最終獲得449篇文獻(xiàn)。數(shù)據(jù)處理時,將部分出現(xiàn)頻次極小、內(nèi)容相關(guān)程度低的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)點進(jìn)行遮蓋除雜,從而得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集。
從圖1可以看出,專利侵權(quán)預(yù)警研究可以劃分為三個階段:第一階段2000—2004年,專利侵權(quán)預(yù)警處于起步期,該時期文獻(xiàn)量僅有14篇,主要原因是全球范圍內(nèi)很多國家專利制度不夠完善,專利制度的市場價值還沒有得到充分認(rèn)可;第二階段2005—2012年,隨著專利制度不斷完善,專利侵權(quán)預(yù)警研究進(jìn)入緩慢增長期;第三階段2013年以來,文獻(xiàn)數(shù)量出現(xiàn)快速增長,主要原因是這期間各國實施知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國戰(zhàn)略,企業(yè)管理者意識到專利侵權(quán)預(yù)警的重要性,專利侵權(quán)預(yù)警問題逐漸成為研究熱點。
圖1 專利侵權(quán)預(yù)警研究的發(fā)展歷程
從圖 2可以看出,專利侵權(quán)預(yù)警領(lǐng)域熱點研究主要涉及以下三方面。第一,專利侵權(quán)預(yù)警與法律制度[13],關(guān)鍵詞包括:專利、知識產(chǎn)權(quán)、法律、訴訟等;第二,專利侵權(quán)預(yù)警的分析與評估,關(guān)鍵詞包括:指標(biāo)、判定、經(jīng)濟(jì)、損失、賠償,具體表現(xiàn)為專利侵權(quán)的識別、風(fēng)險分析和判定等;第三,專利侵權(quán)預(yù)警的應(yīng)用與實現(xiàn),關(guān)鍵詞具體包括:專利分析、企業(yè)、技術(shù)研發(fā)等,具體體現(xiàn)在如何應(yīng)用專利侵權(quán)預(yù)警指導(dǎo)技術(shù)研發(fā)和避免損失等方面。
圖2 專利侵權(quán)預(yù)警關(guān)鍵詞共現(xiàn)
當(dāng)使用K聚類法進(jìn)行聚類分析時,可進(jìn)一步得到技術(shù)熱點,如利用CiteSpace分析共得到18個聚類結(jié)果,本文選擇前10個K聚類結(jié)果(見圖3),其中包括:創(chuàng)新、市場競爭、損害賠償金、宏觀經(jīng)濟(jì)影響、專利權(quán)、知識產(chǎn)權(quán)、案例分析等,進(jìn)一步證明在專利侵權(quán)預(yù)警工作中,知識產(chǎn)權(quán)、專利權(quán)相關(guān)法律制度、侵權(quán)訴訟賠償、案例分析是侵權(quán)預(yù)警研究的熱點問題。
圖3 關(guān)鍵詞聚類
領(lǐng)域的前沿問題體現(xiàn)了未來的發(fā)展動向。CiteSpace 的突變術(shù)語分析,可以獲知領(lǐng)域的前沿問題[14]。如表1所示,在專利侵權(quán)預(yù)警領(lǐng)域,關(guān)鍵詞分析中得到14個突現(xiàn)術(shù)語(設(shè)置γ=0.8),突現(xiàn)強(qiáng)度大于3的關(guān)鍵詞共5個,依次為:競爭對手、技術(shù)研發(fā)、質(zhì)量、指標(biāo)、信息。“競爭對手”突現(xiàn)強(qiáng)度為4.6,“技術(shù)研發(fā)”突現(xiàn)強(qiáng)度3.68,“質(zhì)量”突現(xiàn)強(qiáng)度3.57,說明在專利侵權(quán)預(yù)警領(lǐng)域,競爭對手、技術(shù)研發(fā)、專利質(zhì)量是關(guān)注度最高的前沿?zé)狳c問題。企業(yè)在進(jìn)行技術(shù)研發(fā)或產(chǎn)品上市之前,需要通過收集相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)專利信息、市場信息和行業(yè)信息,掌握競爭對手的專利布局情況,有利于研判技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢,為企業(yè)找到潛在的專利侵權(quán)風(fēng)險,及早進(jìn)行技術(shù)規(guī)避或者改變研發(fā)方向從而避免侵權(quán)帶來的經(jīng)濟(jì)損失[2]39。
表1 前五位突變關(guān)鍵詞的具體解釋
競爭對手是發(fā)起侵權(quán)訴訟的主體,企業(yè)專利侵權(quán)預(yù)警的主要研究對象就是競爭對手,專利侵權(quán)預(yù)警的目的是指導(dǎo)技術(shù)研發(fā)。Han等[15]在研究中采用文本挖掘識別競爭對手的專利價值,對解決專利侵權(quán)訴訟至關(guān)重要,該文章的被引達(dá)23次,為未來采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行專利侵權(quán)預(yù)警研究奠定了基礎(chǔ)。專利情報本質(zhì)上是技術(shù)情報,通過專利預(yù)警分析,可以梳理技術(shù)發(fā)展脈絡(luò),助力企業(yè)監(jiān)測競爭對手的技術(shù)發(fā)展動態(tài),找到研發(fā)突破口,進(jìn)行合理專利布局。武晗等[16]根據(jù)專利申請和專利技術(shù)類別,針對高科技公司的技術(shù)發(fā)展趨勢,融合當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)以及和競爭對手之間的協(xié)同關(guān)系,提出了一種深度技術(shù)預(yù)測模型,用以評估高科技公司的技術(shù)研發(fā)趨勢,極大地提高了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。技術(shù)研發(fā)作為突現(xiàn)術(shù)語再一次說明,專利侵權(quán)預(yù)警能夠指導(dǎo)技術(shù)研發(fā)、促進(jìn)創(chuàng)新。因此,多數(shù)文獻(xiàn)圍繞如何監(jiān)測競爭對手的相關(guān)信息以規(guī)劃企業(yè)自身技術(shù)研發(fā)。
預(yù)警指標(biāo)亦是專利侵權(quán)預(yù)警的前沿問題,主要體現(xiàn)在專利侵權(quán)預(yù)警的風(fēng)險評估。企業(yè)侵權(quán)風(fēng)險預(yù)警過程復(fù)雜,選取適合企業(yè)的侵權(quán)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)是獲得高價值情報的重要環(huán)節(jié)。對專利文本進(jìn)行語義分析,利用同源相近的原理,通過測度專利內(nèi)容相似度指標(biāo),進(jìn)而評估專利侵權(quán)風(fēng)險的可能性是專利侵權(quán)分析的重要手段??梢?,在專利侵權(quán)風(fēng)險評估環(huán)節(jié),專利侵權(quán)指標(biāo)的研究已經(jīng)從以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的專利指標(biāo)發(fā)展到以文本語義分析為主的微觀專利相似性分析。該結(jié)果表明,大數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)逐漸滲透到各個學(xué)科領(lǐng)域,通過語義分析等大數(shù)據(jù)方法提高專利侵權(quán)風(fēng)險評估準(zhǔn)確率和效率是未來的發(fā)展趨勢。
關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次以及關(guān)聯(lián)程度可反映出領(lǐng)域研究的熱點。最大的節(jié)點分別是“專利”“發(fā)明”“訴訟”,并從“發(fā)明”節(jié)點開始發(fā)散,跨度大,結(jié)構(gòu)復(fù)雜。本研究結(jié)合申請趨勢以及技術(shù)主題演變分析,可將專利侵權(quán)預(yù)警大致分為三個階段。
第一階段(2000—2004年):從法律層面研究,最大的節(jié)點是“專利”“發(fā)明”“侵權(quán)”,本文主要研究的關(guān)注點是知識產(chǎn)權(quán),涉及知識產(chǎn)權(quán)訴訟、專利權(quán)、專利訴訟和知識侵權(quán)等相關(guān)法律層面。根據(jù)這些詞的關(guān)聯(lián)度可以看出,這些關(guān)鍵詞長期影響著專利侵權(quán)預(yù)警研究,成為該領(lǐng)域研究的基礎(chǔ)。為知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)提供良好的法律環(huán)境,使人們逐漸意識到知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的重要性。
第二階段(2005—2012年):專利侵權(quán)研究逐漸拓展并呈現(xiàn)多元化,其中較大的節(jié)點是“市場”。2008年《知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略綱要》頒布實施,我國首次將知識產(chǎn)權(quán)納入國家發(fā)展戰(zhàn)略,知識產(chǎn)權(quán)受到前所未有的重視。專利申請數(shù)量逐漸增加,市場競爭日益激烈,導(dǎo)致專利侵權(quán)風(fēng)險大大增加,創(chuàng)新主體越來越意識到專利侵權(quán)在市場競爭中的重要影響。從2012年開始出現(xiàn)引證分析,這是由于專利侵權(quán)預(yù)警的核心問題是專利價值評估,專利價值越高,提起侵權(quán)訴訟的可能性越大,采用引證分析進(jìn)行價值評估是重要手段之一,進(jìn)一步證明了創(chuàng)新主體已經(jīng)逐漸意識到專利質(zhì)量在專利侵權(quán)領(lǐng)域研究的重要性。
第三階段(2013年至今):隨著多個國家開始實施知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國戰(zhàn)略,相關(guān)法律制度逐步得到完善,專利侵權(quán)預(yù)警的準(zhǔn)確性、全面性成為企業(yè)管理者追求的目標(biāo)。近年的研究聚焦于侵權(quán)案例分析,主要熱點詞為侵權(quán)賠償?shù)取kS著市場化經(jīng)濟(jì)體制逐漸完善,對于市場競爭日益激烈的大多數(shù)科技型企業(yè)來說,若技術(shù)實力不足,企業(yè)將面臨較大專利侵權(quán)訴訟風(fēng)險,及時開展專利侵權(quán)預(yù)警工作至關(guān)重要。因此,通過侵權(quán)案例分析,針對不同領(lǐng)域不同類型的企業(yè)找到適宜的專利侵權(quán)應(yīng)對預(yù)案是企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。專利侵權(quán)研究也從最初的訴訟、侵權(quán)、賠償?shù)确蓪用嬷鸩较蝻L(fēng)險預(yù)警應(yīng)用層面過渡。
總體來看,雖然關(guān)于專利侵權(quán)預(yù)警研究的文獻(xiàn)數(shù)量較大,然而以閱讀歸納的方法進(jìn)行分析費(fèi)時費(fèi)力,且存在主觀性和片面性。本文基于Citespace分析對專利侵權(quán)預(yù)警開展更為全面、動態(tài)的分析,聚焦該領(lǐng)域研究熱點及演化趨勢,以期為該領(lǐng)域的研究提供參考。
本文以專利侵權(quán)預(yù)警研究文獻(xiàn)為樣本,基于Web of Science數(shù)據(jù)庫中收錄的期刊論文和會議論文為數(shù)據(jù)源基礎(chǔ),利用CiteSpace對其進(jìn)行可視化分析,得出以下結(jié)論。第一,專利侵權(quán)預(yù)警相關(guān)研究成果主要來源于美國、中國、英國和德國等技術(shù)創(chuàng)新較活躍的國家;第二,專利侵權(quán)預(yù)警研究的成果為專利侵權(quán)研究奠定了重要的基礎(chǔ);第三,專利侵權(quán)相關(guān)的法律制度是專利侵權(quán)預(yù)警研究的基礎(chǔ),法律制度相關(guān)研究貫穿于整個專利侵權(quán)研究過程;第四,專利侵權(quán)預(yù)警分析和評估是研究熱點,其中既包括傳統(tǒng)的專利經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、法律指標(biāo)預(yù)測、市場指標(biāo)預(yù)測,也包括利用語義分析等大數(shù)據(jù)的方法對專利相似度指標(biāo)的測度;第五,競爭對手、專利質(zhì)量、技術(shù)研發(fā)、風(fēng)險識別、案例分析是專利預(yù)警工作的前沿問題。
專利侵權(quán)預(yù)警工作過程復(fù)雜,涉及專利侵權(quán)的情報收集、風(fēng)險識別、預(yù)警策略等多個環(huán)節(jié),本文結(jié)合文獻(xiàn)可視化分析結(jié)果,得出專利侵權(quán)預(yù)警研究的趨勢。
第一,法律制度更加完善、企業(yè)更加重視司法保護(hù),專利侵權(quán)相關(guān)法律制度是專利預(yù)警工作的基礎(chǔ)。例如,美國“337條款”就是反對進(jìn)出口貿(mào)易中的知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)和不正當(dāng)競爭,美國根據(jù)國家利益與本國企業(yè)競爭需求,不斷調(diào)整和完善法律保護(hù)體系,提高有利于本國經(jīng)濟(jì)的保護(hù)力度。同樣,我國也持續(xù)加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù),專利侵權(quán)相關(guān)司法制度正在不斷完善。2019年,中共中央辦公廳印發(fā)了《關(guān)于強(qiáng)化知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的意見》,提出加大侵權(quán)行為的懲罰力度,加快在知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域引入侵權(quán)懲罰性賠償制度,企業(yè)需結(jié)合實際情況,圍繞知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造、保護(hù)、運(yùn)用、管理做好全鏈條把控,制定適應(yīng)我國企業(yè)的應(yīng)對策略。同時,我國應(yīng)注重知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的國際協(xié)調(diào),積極參與知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的國際規(guī)則制定,從而遏制美國等少數(shù)發(fā)達(dá)國家單邊強(qiáng)行推行本國標(biāo)準(zhǔn),維護(hù)良好的國際競爭環(huán)境。
第二,情報收集更加全面。情報信息的收集處理,是開展專利侵權(quán)預(yù)警工作的基礎(chǔ)。專利情報包含豐富的技術(shù)信息、法律信息和市場信息,通過對專利信息的挖掘可以為企業(yè)防范風(fēng)險決策提供基礎(chǔ)支撐,目前專利侵權(quán)風(fēng)險預(yù)警雖然涉及到產(chǎn)業(yè)、技術(shù)、市場等信息的多角度分析,但數(shù)據(jù)收集不夠全面,專利信息與之融合度還不夠。除專利數(shù)據(jù)以外,應(yīng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)通過互聯(lián)網(wǎng)、用戶反饋等收集企業(yè)所關(guān)注的產(chǎn)品或技術(shù)相關(guān)的商業(yè)信息、市場信息、貿(mào)易信息。
第三,專利侵權(quán)分析更加智能化,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行專利侵權(quán)分析是未來發(fā)展趨勢。運(yùn)用分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等找出與專利侵權(quán)風(fēng)險相關(guān)的指標(biāo),利用有價值的信息對風(fēng)險進(jìn)行評估?;蛘哌\(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)的方法分析專利文本數(shù)據(jù),利用專利相似度指標(biāo)找出相關(guān)專利,使預(yù)警效率大大提高。未來對于數(shù)據(jù)挖掘、模型構(gòu)建、算法優(yōu)化等均需要做大量的研究以提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和高效性。
第四,專利質(zhì)量是專利侵權(quán)預(yù)警的研究前沿。具體體現(xiàn)在發(fā)生侵權(quán)訴訟的專利通常是競爭對手的高價值專利。目前,高價值專利評估的維度較多,引證是專利價值研究的熱點問題。在進(jìn)行核心技術(shù)專利評估時,只考慮專利文獻(xiàn)引證指標(biāo)對于專利價值測度過于片面,可考慮設(shè)置衰減因子平衡引證次數(shù)和時間的關(guān)系[17],采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法評價專利質(zhì)量是未來研究的熱點。
第五,通過具體的侵權(quán)案例分析是侵權(quán)風(fēng)險預(yù)警的前沿問題,以侵權(quán)案例為切入點,探討侵權(quán)相關(guān)法律、創(chuàng)新主體政策的適應(yīng)性,或者結(jié)合特定技術(shù)領(lǐng)域的實際情況進(jìn)行專利侵權(quán)預(yù)警分析,從專利制度司法保護(hù)以及促進(jìn)創(chuàng)新的角度,針對不同領(lǐng)域不同發(fā)展階段的企業(yè),給出侵權(quán)訴訟風(fēng)險下的企業(yè)策略更具有現(xiàn)實意義。