摘 要：高價值專利作為科技創(chuàng)新的重要產(chǎn)物，已成為提升企業(yè)競爭力、推動社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素。從專利存續(xù)期視角出發(fā)，基于技術(shù)—經(jīng)濟(jì)—法律—戰(zhàn)略等4個維度構(gòu)建專利評估指標(biāo)體系，以IncoPat專利數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源進(jìn)行檢索，計算發(fā)明專利存續(xù)期并將其分類，再構(gòu)建專利存續(xù)期視角下的深度學(xué)習(xí)模型，并使用該模型對珠海市高新技術(shù)上市企業(yè)的發(fā)明專利進(jìn)行評估與分析。研究結(jié)果表明，專利的存續(xù)期與專利價值密切相關(guān)，存續(xù)期較長的專利往往具有更高的技術(shù)含量和更強(qiáng)的商業(yè)競爭力。在評估潛在高價值專利時，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注專利的存續(xù)期情況，并結(jié)合專利內(nèi)容、技術(shù)領(lǐng)域、市場需求等因素進(jìn)行綜合評估。

關(guān)鍵詞：高價值專利；深度學(xué)習(xí)；專利存續(xù)期；評估指標(biāo)體系

中圖分類號：G306；G255.53" " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " 文章編號：1671-0037（2024）3-80-11

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.3.7

0 引言

隨著科技產(chǎn)業(yè)變革的快速演進(jìn)，知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)新發(fā)展不僅在驅(qū)動高價值專利產(chǎn)出方面發(fā)揮著重要作用，更是提升企業(yè)技術(shù)競爭力和推動社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵所在。近年來，我國產(chǎn)出了大量的專利成果，但專利成果轉(zhuǎn)化率不高，低價值專利占用了大量資源，未能發(fā)揮促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級的作用。因此，我國政府愈發(fā)重視知識產(chǎn)權(quán)建設(shè)，并持續(xù)深入實(shí)施專利質(zhì)量提升工程?！吨R產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國建設(shè)綱要（2021—2035年）》明確提出，至2025年每萬人口高價值發(fā)明專利擁有量達(dá)到12件。隨后，2023年國務(wù)院印發(fā)了《專利轉(zhuǎn)化運(yùn)用專項(xiàng)行動方案（2023—2025年）》，要求推動一批高價值專利實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，加快創(chuàng)新成果向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化；同時，鼓勵高校和科研機(jī)構(gòu)引入以市場為導(dǎo)向的專利篩選評價機(jī)制，對具備潛在市場價值的專利進(jìn)行篩選?？梢?，完善高價值專利篩選標(biāo)準(zhǔn)、評估路徑、培育體系已成為國家關(guān)注的重要議題。而專利存續(xù)期是衡量專利制度運(yùn)行績效的重要指標(biāo)，可以直接反映出專利制度對創(chuàng)新主體的保護(hù)程度和對創(chuàng)新活力的激發(fā)能力［1］。較長的專利維持期有助于鼓勵創(chuàng)新主體更多地進(jìn)行研發(fā)投入和技術(shù)創(chuàng)新，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步。此外，專利維持期還能夠體現(xiàn)出創(chuàng)新主體管理專利的能力，包括專利申請和維持等方面的管理能力。因此，專利維持期的合理設(shè)置和管理不僅有利于保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)，也對技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級具有積極作用。為此，本文將從專利存續(xù)期視角出發(fā)，利用深度學(xué)習(xí)法準(zhǔn)確識別高價值專利，以便政府和企業(yè)從海量專利中篩選出潛在的高價值專利，這有助于其更好地了解技術(shù)和市場的發(fā)展趨勢，并為未來的研發(fā)和投資提供指導(dǎo)。

1 文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前，對于高價值專利的定義，學(xué)界暫未達(dá)成一致。有關(guān)高價值專利的主流定義可以分為廣義和狹義兩個維度。廣義上的高價值專利是指具有較高的經(jīng)濟(jì)價值、法律價值、技術(shù)重要性和市場競爭力的專利或?qū)＠M合［2］；而狹義上的高價值專利是指具備較高的技術(shù)含量和市場價值的專利［3］。高價值專利的具體界定指標(biāo)可能因行業(yè)、領(lǐng)域和研究目的的不同而有所差異?？傊邇r值專利是指在產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化過程中都具備競爭優(yōu)勢的專利。

目前，有關(guān)專利價值的評估方法除了專家判斷法這一定性方法外，還包括統(tǒng)計分析法、單一指標(biāo)評價法、綜合指標(biāo)評價法等定量方法。

統(tǒng)計分析法是指通過對專利數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和分析，來揭示專利數(shù)量、引用次數(shù)等指標(biāo)的分布情況、趨勢和差異。該方法能夠處理大量專利數(shù)據(jù)，降低個人偏見等主觀性影響；但缺點(diǎn)是會放大異常值的影響，樣本選擇偏差也會削弱統(tǒng)計分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。若專利樣本不具備代表性，則分析結(jié)果難以推廣應(yīng)用。朱雪忠等［4］統(tǒng)計分析了我國不同發(fā)明主體發(fā)明專利維持時間的變化趨勢以及不同維持時間專利的終止情況，并根據(jù)專利年費(fèi)繳納情況反推出專利價值。孫玉濤和欒倩［5］提出“三階段—兩維度”的專利價值評估模型，使用均方差決策法統(tǒng)計我國C9聯(lián)盟高校授權(quán)專利與全社會授權(quán)專利在不同階段的權(quán)重差異，從而評判不同院校的專利價值。

單一指標(biāo)評價法是指采用單一的指標(biāo)如專利引用次數(shù)［6］、專利權(quán)利要求數(shù)［7］、同族專利數(shù)［8］等作為專利價值衡量標(biāo)準(zhǔn)的方法。若某一技術(shù)領(lǐng)域中的專利被多次引用，則表明此專利在該領(lǐng)域具有較高的實(shí)際應(yīng)用價值以及較大的市場潛力，能夠?qū)罄m(xù)專利產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)并發(fā)揮引導(dǎo)作用［9］。劉林青等［10］認(rèn)為，專利被引頻次反映了專利的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)價值，可用來篩選價值較高的專利。專利的權(quán)利要求數(shù)是專利法律價值的體現(xiàn)。權(quán)利要求數(shù)越多通常意味著該項(xiàng)專利所涵蓋的技術(shù)范圍越廣，創(chuàng)新水平越高。喬永忠和肖冰［1］發(fā)現(xiàn)，專利的價值受到權(quán)利要求數(shù)的影響。Tong和Frame［11］使用權(quán)利要求數(shù)來衡量專利價值。同族專利數(shù)代表著具有相同或類似技術(shù)內(nèi)容的專利家族成員數(shù)量。同族專利數(shù)越多通常意味著該項(xiàng)專利所涉及的技術(shù)領(lǐng)域越具備戰(zhàn)略價值。哈霍夫和程文婷［12］發(fā)現(xiàn)，同族專利數(shù)能夠影響專利價值?？傮w而言，單一指標(biāo)評價法易忽略專利技術(shù)質(zhì)量、創(chuàng)新程度等其他重要因素對專利價值的影響，導(dǎo)致分析結(jié)果不夠全面。

綜合指標(biāo)評價法是指將各類專利指標(biāo)結(jié)合在一起，形成多維度專利評價體系，并對各指標(biāo)賦予權(quán)重來評估專利價值的方法。由于專利價值具有多面性，構(gòu)建包含多個指標(biāo)的專利評估體系更能準(zhǔn)確地評估專利價值。例如，Grimaldi和Cricelli［13］從商業(yè)價值—技術(shù)價值—戰(zhàn)略價值等多維度評估專利價值。而測評方法多采用模糊綜合評價法［14］、層次分析法［15］、機(jī)器學(xué)習(xí)法［16］等方法。萬小麗和朱雪忠［17］基于技術(shù)—市場—權(quán)利維度建立專利價值評估指標(biāo)體系，并運(yùn)用模糊綜合評價法進(jìn)行分析。許振亮等［18］構(gòu)建經(jīng)濟(jì)—技術(shù)—法律—戰(zhàn)略維度的高價值專利評估指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法和德爾菲法篩選稀土永磁產(chǎn)業(yè)的高價值專利。相較于常規(guī)的專利數(shù)據(jù)測評方法，機(jī)器學(xué)習(xí)法在處理、分析和評估海量專利方面更具高效性和準(zhǔn)確性。張彪等［19］從專利內(nèi)外部特征視角出發(fā)選取高校專利價值評估指標(biāo)；冉從敬和宋凱［20］根據(jù)《專利價值分析指標(biāo)手冊》構(gòu)建云計算領(lǐng)域的專利價值識別指標(biāo)體系。他們均采用主成分分析法衡量指標(biāo)的有效性，再結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建評估模型。Hu等［21］使用機(jī)器學(xué)習(xí)法從法律價值—技術(shù)價值—競爭力價值—科學(xué)價值等4個維度識別高價值專利。趙雪峰等［22］運(yùn)用深度學(xué)習(xí)法識別高質(zhì)量技術(shù)專利，該方法可以解決專利數(shù)據(jù)特征提取能力不足而導(dǎo)致的專利質(zhì)量識別準(zhǔn)確率低的問題。

此外，專利存續(xù)期是指專利授權(quán)日到專利權(quán)終止日之間的時長。根據(jù)我國《專利法》規(guī)定，專利權(quán)人須定期向國家知識產(chǎn)權(quán)局繳納專利年費(fèi)來維持專利的存續(xù)狀態(tài)。為實(shí)現(xiàn)專利收益最大化，專利權(quán)人往往會評估專利的預(yù)期收益與所付出的成本，并在此基礎(chǔ)上做出理性選擇［23］。專利權(quán)人只會選擇維持具備廣闊市場前景、高技術(shù)價值、高經(jīng)濟(jì)價值、低法律風(fēng)險等特征專利的存續(xù)狀態(tài)［24］。Lanjouw和Schankerman［25］發(fā)現(xiàn)，可以利用專利存續(xù)期計算專利的經(jīng)濟(jì)價值。付振康等［26］基于專利的存續(xù)期構(gòu)建核心專利預(yù)測模型。李明等［27］認(rèn)為，專利存續(xù)期可以反映專利質(zhì)量的變化情況。綜上，本文將基于專利存續(xù)期視角，構(gòu)建多維專利評估指標(biāo)體系，并采用深度學(xué)習(xí)法評估專利價值。

2 研究設(shè)計及研究方法

2.1 研究設(shè)計

本文的研究目的是構(gòu)建專利存續(xù)期視角下的潛在高價值專利評估模型。首先，將專利數(shù)據(jù)按專利有效性分為有效、審中、失效等3類。其次，使用文獻(xiàn)分析法進(jìn)行專利存續(xù)期視角下的潛在高價值專利評估指標(biāo)選取，用于構(gòu)建深度學(xué)習(xí)評估模型；選擇不同的評估指標(biāo)對模型進(jìn)行尋優(yōu)以選出最優(yōu)參數(shù)，并不斷優(yōu)化模型至最優(yōu)。最后，運(yùn)行該模型對有效專利進(jìn)行評估分析。具體的研究框架如圖1所示。

2.2 專利存續(xù)期視角下的潛在高價值專利評估指標(biāo)選取

從專利價值的內(nèi)涵出發(fā)，參考許振亮等［18］構(gòu)建的高價值專利評估體系來選取指標(biāo)。輸入指標(biāo)具體分為經(jīng)濟(jì)價值—技術(shù)價值—法律價值—戰(zhàn)略價值等4個維度（見表1）；輸出指標(biāo)為專利存續(xù)期，即專利授權(quán)日至專利失效日的時間范圍。專利存續(xù)期越長，說明該專利的投資回報率越高。

2.2.1 經(jīng)濟(jì)價值

2.2.1.1 專利轉(zhuǎn)讓數(shù)

專利轉(zhuǎn)讓是指專利權(quán)人將自己的專利權(quán)轉(zhuǎn)讓給其他人或機(jī)構(gòu)，以獲取一定的經(jīng)濟(jì)收益或?qū)崿F(xiàn)其他目的的行為。在交易過程中，通常由買賣雙方簽署專利轉(zhuǎn)讓協(xié)議，并以此規(guī)范專利所有權(quán)轉(zhuǎn)移過程中雙方的權(quán)利和義務(wù)。在專利轉(zhuǎn)讓過程中，賣方可以將專利的全部或部分權(quán)利轉(zhuǎn)讓給買方，而買方則可以獲得專利使用權(quán)，進(jìn)而開展相關(guān)商業(yè)活動。因此，專利轉(zhuǎn)讓數(shù)越多，意味著市場中有更多的個人或組織愿意購買此項(xiàng)專利權(quán)，表明該專利的經(jīng)濟(jì)價值越高［28］。

2.2.1.2 專利質(zhì)押數(shù)

專利質(zhì)押是指專利權(quán)人將其所擁有的專利權(quán)作為質(zhì)押物，向金融機(jī)構(gòu)或其他債權(quán)人申請貸款或其他融資的行為。在專利質(zhì)押過程中，專利權(quán)人將專利作為擔(dān)保獲取資金，并用于開展企業(yè)經(jīng)營活動、技術(shù)研發(fā)活動等。只有專利具有較高的投資價值，企業(yè)或個人才會選擇將其作為質(zhì)押物。因此，專利質(zhì)押數(shù)越多，表明該專利的商業(yè)價值越高［29］。

2.2.1.3 專利許可數(shù)

專利許可是指專利權(quán)人向他人授予專利使用權(quán)的行為。在專利許可過程中，專利權(quán)人允許被許可人在一定的范圍內(nèi)使用專利，而專利權(quán)人則會收取一定的許可費(fèi)用。專利許可能夠使專利得到更廣泛的傳播和應(yīng)用，有助于技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，專利許可數(shù)越多，意味著該專利具備一定的實(shí)用性和市場認(rèn)可度，專利經(jīng)濟(jì)價值就越高［30］。

2.2.2 技術(shù)價值

2.2.2.1 專利被引數(shù)

專利被引數(shù)代表一項(xiàng)專利被其他專利或文獻(xiàn)所引用的次數(shù)，反映了該專利在相關(guān)領(lǐng)域中的認(rèn)可度。專利被引數(shù)越多，意味著該專利對后續(xù)技術(shù)發(fā)展產(chǎn)生了越重要的影響。其他技術(shù)研究人員將該專利作為研發(fā)基礎(chǔ)，進(jìn)一步改進(jìn)和應(yīng)用該技術(shù)，從而推動了相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展，即專利具備較高的技術(shù)價值［31］。

2.2.2.2 專利技術(shù)廣度

專利技術(shù)廣度用IPC主分類號的數(shù)量來衡量。IPC主分類號的數(shù)量越多，意味著專利技術(shù)多樣性越強(qiáng)，專利技術(shù)價值就越高［32］。

2.2.2.3 專利技術(shù)深度

當(dāng)某一IPC主分類號下的專利數(shù)占總專利數(shù)的比例較大時，說明該領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新相對集中。這種集中度可反映出該領(lǐng)域的技術(shù)深度和專業(yè)化程度。數(shù)值越大，意味著創(chuàng)新主體通常會投入更多的資源和精力到該領(lǐng)域，其專利的技術(shù)價值也越高。

2.2.2.4 發(fā)明人數(shù)

發(fā)明人數(shù)是指一項(xiàng)專利在申請或授權(quán)過程中涉及的發(fā)明人數(shù)量。通常情況下，當(dāng)一項(xiàng)專利的發(fā)明人數(shù)越多時，專利所涉及的知識范圍越廣，研發(fā)投入的人力成本越大，表明專利創(chuàng)新領(lǐng)域具有跨學(xué)科交叉性，專利技術(shù)價值也就越高［33］。

2.2.3 法律價值

2.2.3.1 審查周期

專利審查是指專利局按照法律規(guī)定對專利申請文件進(jìn)行審查、評估及判定是否授予專利權(quán)的過程。在專利審查過程中，審查員根據(jù)國家或地區(qū)的專利法規(guī)對申請人提交的專利申請文件進(jìn)行審查，具體包括技術(shù)領(lǐng)域的定義、權(quán)利要求的范圍、發(fā)明創(chuàng)造的原創(chuàng)性等方面。專利審查周期為專利申請日至專利授權(quán)日的時間范圍。審查周期越長，說明專利復(fù)雜度越高，專利價值就越高［34］。

2.2.3.2 權(quán)利要求數(shù)

權(quán)利要求是指專利申請文件中定義發(fā)明范圍的部分，是專利權(quán)利的核心內(nèi)容之一。其規(guī)定了專利權(quán)的保護(hù)范圍，是專利權(quán)利人依法行使專利權(quán)的基礎(chǔ)。一項(xiàng)專利的權(quán)利要求數(shù)越多，代表著該專利所受到的保護(hù)范圍越廣，專利價值就越高［35］。

2.2.3.3 獨(dú)立權(quán)利要求數(shù)

獨(dú)立權(quán)利要求是指專利申請文件中被要求依據(jù)專利權(quán)享有的、與其他權(quán)利要求無關(guān)的特定權(quán)利要求，也就是在專利法律領(lǐng)域中具有獨(dú)立性的權(quán)利要求。獨(dú)立權(quán)利要求數(shù)能夠明確突顯一項(xiàng)專利的核心技術(shù)及其他相關(guān)特點(diǎn)，從而確保專利權(quán)人擁有對該技術(shù)的獨(dú)立控制權(quán)。獨(dú)立權(quán)利要求數(shù)越多，意味著專利的保護(hù)力度越大，專利價值就越高［36］。

2.2.4 戰(zhàn)略價值

同族專利數(shù)。同族專利數(shù)是指同一項(xiàng)發(fā)明在不同國家或地區(qū)獲得的專利數(shù)量。同族專利具有相似的技術(shù)特征和范圍，但在不同的專利法律制度下可能存在差異。同族專利數(shù)可以反映出專利在全球范圍內(nèi)的知識產(chǎn)權(quán)價值和法律保護(hù)程度。同族專利數(shù)越多，意味著該專利技術(shù)在全球范圍內(nèi)具有更大的影響力和市場價值，專利的戰(zhàn)略價值就越高［37］。

2.3 研究方法

本文根據(jù)專利存續(xù)期來評估專利的價值。但對于有效專利而言，專利存續(xù)期是未知的，故無法對該類專利進(jìn)行價值評估。為了解決這一問題，本文參考已有研究［38］，計算無效專利的存續(xù)期，并以該指標(biāo)作為輸出指標(biāo)，以其余潛在高價值專利評估指標(biāo)作為輸入指標(biāo)，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型對專利存續(xù)期進(jìn)行評估；隨后，使用該模型對存續(xù)期未知的專利進(jìn)行專利存續(xù)期評估，最終對潛在高價值專利做出準(zhǔn)確的評估。

2.3.1 基于深度學(xué)習(xí)的潛在高價值專利評估模型構(gòu)建

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的核心組成部分，在專利價值分類中發(fā)揮著重要作用。全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multilayer Perceptron，MLP）作為一種傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，通過多層的神經(jīng)元和非線性激活函數(shù)的組合，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的特征學(xué)習(xí)和建模。

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特別是在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過增加隱藏層的深度，模型可以學(xué)習(xí)并掌握更加抽象和高級的特征表示方式。這種分層表示的方式有助于提高模型對數(shù)據(jù)的表征能力，從而提升分類的準(zhǔn)確性。

MLP由輸入層、隱藏層、輸出層組成。在本研究中，共設(shè)置了5個隱藏層，構(gòu)成了一個7層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對于隱藏層和輸出層的每個神經(jīng)元，都要計算其輸入加權(quán)和。假設(shè)第[l]層的第[j]個神經(jīng)元的加權(quán)和為[zlj]。計算公式如下：

式（1）中：[ωlji]表示第[l]層的第[j]個神經(jīng)元與第[l?1]層的第i個神經(jīng)元之間的連接權(quán)重；[al?1i]表示第[l?1]層的第i個神經(jīng)元的輸出；[blj]表示第[l]層的第[j]個神經(jīng)元的偏置項(xiàng)。

本文使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來度量模型的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。損失函數(shù)公式如下：

式（2）中：[N]為樣本數(shù)量；[yik]表示第[i]個樣本的第[k]個真實(shí)值；[K]表示輸出層的神經(jīng)元個數(shù)；[aik]表示第[i]個樣本的第[k]個神經(jīng)元的輸出值。

通過運(yùn)用梯度下降等優(yōu)化算法，更新模型的參數(shù)，以減小損失函數(shù)的值并提高模型的性能。這可以被看作一種不斷調(diào)整參數(shù)以使誤差最小化的迭代優(yōu)化過程，直至達(dá)到滿足性能要求的目標(biāo)值。

2.3.2 高價值專利評估模型指標(biāo)體系構(gòu)建

為了全面且準(zhǔn)確地衡量算法的有效性和可靠性，本文選用準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分?jǐn)?shù)（F1 Score）對模型性能進(jìn)行評價。其中，精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)在多分類中應(yīng)拓展為宏平均精確率（Macro-average Precision）、宏平均召回率（Macro-average Recall）、宏平均F1分?jǐn)?shù)（Macro-average F1 Score）。

準(zhǔn)確率是分類正確的樣本數(shù)與總樣本數(shù)之比，可以用來衡量模型的整體預(yù)測能力，包括正例預(yù)測能力和反例預(yù)測能力。計算公式為：

精確率是真正例（TP）與所有被預(yù)測為正例（TP+FP）的數(shù)量比，可以用來衡量模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。精確率越高，意味著模型誤判的概率越小。計算公式為：

宏平均精確率的計算方法是對每個類別分別計算精確率，然后取平均值。其可以用來衡量模型對每個類別的預(yù)測準(zhǔn)確性。計算公式為：

召回率是真正例（TP）與所有真實(shí)正例（TP+FN）的數(shù)量比，可以用來衡量模型在所有正例中的識別能力。召回率越高，意味著模型漏判的概率越小。計算公式為：

宏平均召回率的計算方法是對每個類別分別計算召回率，然后取平均值。其可以用來衡量模型對每個類別的識別能力。計算公式為：

F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值，可以用來綜合考量精確率和召回率的影響。F1分?jǐn)?shù)越高，意味著模型在精確率和召回率兩方面的表現(xiàn)越好。計算公式為：

宏平均F1分?jǐn)?shù)的計算方法是對每個類別分別計算F1分?jǐn)?shù)，然后取平均值。計算公式為：

其中：[I]為類別數(shù)，[i∈I]；[TPi]表示真正例（True Positive），代表模型正確預(yù)測為第[i]類的樣本數(shù)量；[TNi]表示真反例（True Negative），代表模型正確預(yù)測為非第[i]類的樣本數(shù)量；[FPi]表示假正例（False Positive），代表模型錯誤預(yù)測為第[i]類的樣本數(shù)量；[FNi]表示假反例（False Negative），代表模型錯誤預(yù)測為非第[i]類的樣本數(shù)量。

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

珠海市作為我國重要的經(jīng)濟(jì)特區(qū)以及全國首批知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)市建設(shè)試點(diǎn)城市，擁有豐富的創(chuàng)新資源和知識產(chǎn)權(quán)成果。珠海市知識產(chǎn)權(quán)局公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2023年11月，珠海市每萬人口有效發(fā)明專利擁有量達(dá)到145.73件，連續(xù)12年蟬聯(lián)廣東省第2；科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)在全國排名第14。珠海市在高新技術(shù)領(lǐng)域具備明顯優(yōu)勢，擁有格力、魅族、金山等實(shí)力雄厚的企業(yè)。同時，珠海市政府高度重視知識產(chǎn)權(quán)建設(shè)工作，堅(jiān)持以區(qū)域創(chuàng)新中心建設(shè)為抓手，鼓勵企業(yè)加大創(chuàng)新投入，明確將加強(qiáng)高新技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)作為重點(diǎn)任務(wù)，并出臺了一系列知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)的資金支持和稅收優(yōu)惠政策。

因此，本研究以珠海市科技創(chuàng)新局于2022年公布的《珠海市高新技術(shù)企業(yè)名單》為基準(zhǔn)，選擇了12家高新技術(shù)上市企業(yè)（健帆生物、遠(yuǎn)光軟件、英博爾、光庫科技、寶萊特、世紀(jì)鼎利、格力電器、納思達(dá)、潤都股份、麗珠集團(tuán)、航宇微和全志科技）作為研究對象。使用IncoPat數(shù)據(jù)庫搜集到上述企業(yè)2003—2022年的共80 406條發(fā)明專利數(shù)據(jù)，從中篩選出專利有效性為“失效”的發(fā)明專利，最終得到13 448條失效發(fā)明專利數(shù)據(jù)，并計算出具體的專利存續(xù)期。計算公式為：

[" " 專利存續(xù)期=專利失效日?專利申請日]" （10）

3.2 潛在高價值專利識別指標(biāo)提取

根據(jù)國家知識產(chǎn)權(quán)局高價值專利標(biāo)準(zhǔn)，專利存續(xù)期大于十年（即3 650天）的發(fā)明專利即為高價值專利。為了對高價值專利進(jìn)行更細(xì)致的劃分，本文以天為劃分單位，將專利分為A、B、C、D四大類（見表2）。其中，A代表技術(shù)價值較高的核心專利，B代表具有一定技術(shù)價值的優(yōu)質(zhì)專利，C代表技術(shù)價值較為一般的普通專利，D代表技術(shù)價值較低的次要專利。這種分類方法能夠?qū)Σ煌燃壍膶＠M(jìn)行區(qū)分，有助于更好地評估專利的技術(shù)貢獻(xiàn)和市場前景，促進(jìn)知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)和利用。

3.3 高價值專利評估模型構(gòu)建

為了評估模型的性能和泛化能力，本文將數(shù)據(jù)集以7∶3的比例分成了訓(xùn)練集和測試集兩部分，訓(xùn)練集包含9 413條數(shù)據(jù)，測試集包含4 035條數(shù)據(jù)。其中，訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整，而測試集用于評估模型的性能和泛化能力。本文選取專利存續(xù)期視角下的潛在高價值專利評估指標(biāo)體系中的前11個指標(biāo)作為輸入指標(biāo)，將表2所示的分類等級作為輸出指標(biāo)，構(gòu)建一個13 448*12的矩陣。

本文在Python3.9.13的環(huán)境下使用Sklearn庫中的Neural_Network模塊來實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的高價值專利識別模型構(gòu)建。首先，選用Standardization進(jìn)行特征縮放。其次，使用K折分層抽樣交叉切分法進(jìn)行試驗(yàn)。接下來，構(gòu)建一個包含1個輸入層、5個隱藏層、1個輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，隱藏層的神經(jīng)元個數(shù)分別為64、128、128、64、32，輸出層的神經(jīng)元個數(shù)為分類的類別數(shù)。最后，選用ReLU作為激活函數(shù)，設(shè)置學(xué)習(xí)率為0.01、訓(xùn)練迭代次數(shù)為200次，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來度量模型的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。試驗(yàn)結(jié)果如表3所示，訓(xùn)練學(xué)習(xí)曲線如圖2所示?？梢钥吹剑?dāng)k=15時，模型中所有指標(biāo)的表現(xiàn)均為最優(yōu)。因此，本文選擇該參數(shù)下的深度學(xué)習(xí)模型作為高價值專利評估模型。

3.4 珠海市高新技術(shù)上市企業(yè)專利評估與分析

上文構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的潛在高價值專利評估模型，并驗(yàn)證了該模型的可行性與可靠性。本部分將對珠海市12家高新技術(shù)上市企業(yè)的有效專利進(jìn)行評估和分析，共獲取有效發(fā)明專利數(shù)據(jù)38 963條。在進(jìn)行了與訓(xùn)練集相同的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟后，使用本文所構(gòu)建的高價值專利評估模型對這些專利數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，結(jié)果如表4和圖3所示。

由表4可知，D類專利數(shù)量最多，占比達(dá)61.76%；其次是C類，占比達(dá)33.70%。A類和B類專利數(shù)量較少，分別占總數(shù)的1.26%和3.28%?？梢钥闯?，大多數(shù)專利為普通專利及次要專利，核心專利和優(yōu)質(zhì)專利的數(shù)量相對較少。

由圖3可知，世紀(jì)鼎利的A類專利占比較高，達(dá)15.2%；納思達(dá)和格力次之，分別為3.5%和3.1%。還有部分企業(yè)暫未識別出潛在高價值專利。整體來看，世紀(jì)鼎利的專利分配情況最為可觀，其A類專利的IPC主分類號大多為H04W（無線通信網(wǎng)絡(luò)）、G06F（電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理）。這說明無線通信網(wǎng)絡(luò)和電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理是珠海市高新技術(shù)的專利布局重點(diǎn)。

4 研究結(jié)論

專利存續(xù)期是指專利權(quán)的有效期限，可用來反映專利的價值、競爭力和商業(yè)潛力。首先，本文基于專利存續(xù)期視角，構(gòu)建了潛在高價值專利經(jīng)濟(jì)—技術(shù)—法律—戰(zhàn)略四維度評估指標(biāo)體系。其次，計算無效專利的相應(yīng)評估指標(biāo)并作為訓(xùn)練集，用于訓(xùn)練基于深度學(xué)習(xí)法構(gòu)建的潛在高價值專利評估模型。最后，將2003—2022年珠海市高新技術(shù)上市企業(yè)的有效專利作為測試集，進(jìn)行潛在高價值專利的評估與分析。

經(jīng)過準(zhǔn)確率、宏平均精確率、宏平均召回率、宏平均F1分?jǐn)?shù)的測算，發(fā)現(xiàn)本文構(gòu)建的評估模型能夠較好完成高價值專利評估任務(wù)。該評估模型具有以下3個優(yōu)點(diǎn)：一是使用深度學(xué)習(xí)模型能夠自動提取輸入數(shù)據(jù)的高級抽象特征，這對于專利評估來說尤為重要，因?yàn)閷＠麛?shù)據(jù)通常包含大量的復(fù)雜信息且表面關(guān)聯(lián)性較弱；二是使用K折交叉驗(yàn)證進(jìn)行評估，能夠有效提高模型的泛化能力和穩(wěn)定性，最大限度地利用數(shù)據(jù)集，減小隨機(jī)劃分導(dǎo)致的訓(xùn)練集與測試集之間的差異，降低過擬合的風(fēng)險，從而更好地反映模型的真實(shí)性能；三是按照國家知識產(chǎn)權(quán)局高價值專利標(biāo)準(zhǔn)對專利存續(xù)期進(jìn)行分類，將連續(xù)數(shù)據(jù)預(yù)測轉(zhuǎn)換成簡單的分類問題，極大提高了預(yù)測的準(zhǔn)確度和可行性。關(guān)于珠海市高新技術(shù)上市企業(yè)有效專利的評估結(jié)果顯示，在38 963件有效專利中，共評估出490件A類高價值專利。進(jìn)一步分析顯示，珠海市高新技術(shù)企業(yè)的高價值專利布局重點(diǎn)為無線通信網(wǎng)絡(luò)和電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域。

綜上可知，從專利存續(xù)期的角度出發(fā)，能夠更全面地評估專利的商業(yè)價值，幫助企業(yè)和政府更好地利用高價值專利資源。對此，政府應(yīng)加大對科技創(chuàng)新的投入，鼓勵企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新研發(fā)，培育具有自主知識產(chǎn)權(quán)的技術(shù)和產(chǎn)品；優(yōu)化專利管理、運(yùn)營和布局，制定專利相關(guān)政策和規(guī)劃，建立專利評估機(jī)制，鼓勵企業(yè)積極申請、運(yùn)用和維護(hù)專利；加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)及法律制度建設(shè)，打擊侵犯知識產(chǎn)權(quán)的行為，維護(hù)企業(yè)的合法權(quán)益。企業(yè)應(yīng)聚焦高價值專利的創(chuàng)造、運(yùn)用和保護(hù)，實(shí)現(xiàn)專利的商業(yè)化應(yīng)用；同時，也應(yīng)注重對專利權(quán)的維護(hù)，防止專利失效或被他人侵犯。政府和企業(yè)協(xié)同發(fā)力將有助于提高創(chuàng)新成果的商業(yè)化成功率，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和社會的可持續(xù)發(fā)展。

此外，本文還存在一定的局限性。例如：僅使用珠海市高新技術(shù)上市企業(yè)的專利數(shù)據(jù)作為研究樣本，研究結(jié)果可能會受到地域和行業(yè)的影響；未考慮其他外部因素對專利價值的影響，如市場需求、競爭環(huán)境和技術(shù)發(fā)展趨勢等。未來研究可以在更廣泛的范圍內(nèi)搜集和分析不同地區(qū)、行業(yè)和類型的專利數(shù)據(jù)，構(gòu)建內(nèi)外部評估指標(biāo)體系，以更全面、更準(zhǔn)確地對潛在高價值專利進(jìn)行評估。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 喬永忠，肖冰.基于權(quán)利要求數(shù)的專利維持時間影響因素研究［J］.科學(xué)學(xué)研究，2016，34（5）：678-683.

［2］ 中國技術(shù)交易所.專利價值分析指標(biāo)體系手冊［M］.北京：知識產(chǎn)權(quán)出版社，2012.

［3］ 李金波，王根.我國專利指標(biāo)研究述評［J］.情報雜志，2011，30（8）：38-41，37.

［4］ 朱雪忠，喬永忠，萬小麗.基于維持時間的發(fā)明專利質(zhì)量實(shí)證研究：以中國國家知識產(chǎn)權(quán)局1994年授權(quán)的發(fā)明專利為例［J］.管理世界，2009（1）：174-175.

［5］ 孫玉濤，欒倩.專利質(zhì)量測度“三階段—兩維度”模型及實(shí)證研究：以C9聯(lián)盟高校為例［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2016，37（6）：23-32.

［6］ 周霞，于娛，施琴芬.基于專利引用的通信芯片產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)韌性研究［J/OL］.軟科學(xué)，2024：1-18［2024-03-27］.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/51.1268.G3.20240129.1

500.010.html.

［7］ 喬永忠，譚婉琳.專利權(quán)利要求數(shù)與維持時間關(guān)系實(shí)證研究：以中日授權(quán)專利數(shù)據(jù)為例［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2017，38（2）：77-86.

［8］ 晁蓉，龍敏，黃筱玲.發(fā)明專利特征與專利價值：基于中國專利金獎的經(jīng)驗(yàn)分析［J］.中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報，2020（5）：73-81.

［9］ 尹聰慧，任聲策，蔣一琛.中國高價值專利的技術(shù)擴(kuò)散路徑多維評價研究［J］.中國科技論壇，2022（2）：125-132.

［10］ 劉林青，陳紫若，王罡.市場信號、技術(shù)特征與中國國際高質(zhì)量專利［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2020，42（2）：23-39.

［11］ TONG X， FRAME J D. Measuring national technological performance with patent claims data［J］. Research Policy，1994，23（2）：133-141.

［12］ 迪特馬爾·哈霍夫，程文婷.專利和許可在創(chuàng)新獲得外部融資中的作用［J］.清華知識產(chǎn)權(quán)評論，2017（00）：29-62.

［13］ GRIMALDI M， CRICELLI L. Indexes of patent value：a systematic literature review and classification［J］. Knowledge Management Research amp; Practice，2020，18（2）：214-233.

［14］ 張黎，李倩.基于直覺模糊層次分析法的專利質(zhì)量模糊綜合評價［J］.科技管理研究，2019，39（7）：85-92.

［15］ 張米爾，李海鵬，國偉.基于有效專利的專利叢林測度及演進(jìn)分析［J］.科研管理，2018，39（5）：156-164.

［16］ 李穎，吳增源，陳亮.基于SMOTE-LOF-Adaboost模型的核心專利識別研究［J］.科技管理研究，2023，43（21）：171-177.

［17］ 萬小麗，朱雪忠.專利價值的評估指標(biāo)體系及模糊綜合評價［J］.科研管理，2008（2）：185-191.

［18］ 許振亮，王振，高天艷.基于層次分析法—德爾菲法的高價值專利篩選研究：以稀土永磁產(chǎn)業(yè)為例［J］.中國科技論壇，2024（1）：62-71.

［19］ 張彪，吳紅，高道斌，等.基于特征融合的高校可轉(zhuǎn)移專利識別研究［J］.情報雜志，2022，41（9）：159-165.

［20］ 冉從敬，宋凱.高校專利價值評估模型構(gòu)建：以云計算領(lǐng)域?yàn)槔跩］.圖書館論壇，2021，41（1）：91-98.

［21］ HU Z， ZHOU X， LIN A. Evaluation and identification of potential high-value patents in the field of integrated circuits using a multidimensional patent indicators pre-screening strategy and machine learning approaches［J］. Journal of Informetrics，2023，17（2）：101406.

［22］ 趙雪峰，吳德林，吳偉偉，等.基于深度學(xué)習(xí)與多分類輪詢機(jī)制的高質(zhì)量“卡脖子”技術(shù)專利識別模型：以專利申請文件為研究主體［J］.數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)，2023，7（8）：30-45.

［23］ 張古鵬，陳向東.基于專利存續(xù)期的專利價值研究：一個基于收益服從指數(shù)分布假設(shè)的模型重構(gòu)［J］.管理工程學(xué)報，2013，27（4）：142-149.

［24］ 劉謙，姜南，王亞利，等.國內(nèi)高價值專利研究熱點(diǎn)演進(jìn)與整合框架：基于SKM的可視化分析［J］.科技進(jìn)步與對策，2022，39（21）：151-160.

［25］ LANJOUW J O， SCHANKERMAN M. Patent quality and research productivity：measuring innovation with multiple indicators［J］. The Economic Journal，2004，114（495）：441-465.

［26］ 付振康，柳炳祥，鄢春根，等.專利壽命視角下的核心專利識別模型構(gòu)建［J］.圖書館論壇，2023，43（1）：112-120.

［27］ 李明，陳向東，宋爽.基于專利存續(xù)期的中國專利質(zhì)量演變研究［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2016，37（9）：26-36.

［28］ 李睿，范九江.高校專利可轉(zhuǎn)化性與其文獻(xiàn)計量特征相關(guān)性研究［J］.科技進(jìn)步與對策，2021，38（17）：43-50.

［29］ 袁禮，龔鈺涵.專利質(zhì)押融資對創(chuàng)業(yè)活躍度的影響［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2023，40（11）：202-224.

［30］ 張軼.論專利獨(dú)占許可的法律屬性［J］.法律科學(xué)：西北政法大學(xué)學(xué)報，2023，41（3）：180-190.

［31］ 溫芳芳.專利引文視閾下企業(yè)技術(shù)影響力的測度與比較：以“世界500強(qiáng)”汽車企業(yè)為例［J］.情報雜志，2018，37（9）：58-63.

［32］ NONI I D， ORSI L， BELUSSI F.The role of collaborative networks in supporting the innovation performances of lagging-behind European regions［J］.Research Policy，2018，47（1）：1-13.

［33］ KOGAN L， PAPANIKOLAOU D， SERU A， et al.Technological innovation， resource allocation and growth［J］.The Quarterly Journal of Economics，2017，132（2）：665-712.

［34］ 李黎明，張亞峰.專利申請策略、專利保護(hù)范圍與專利價值［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（8）：80-98.

［35］ MARCO A C， SARNOFF J D， CHARLES A W. Patent claims and patent scope［J］. Research Policy，2019，48（9）：103790.

［36］ 喬永忠.技術(shù)創(chuàng)新測度：專利權(quán)利要求技術(shù)方案創(chuàng)造性［J/OL］.科學(xué)學(xué)研究：2023：1-12［2024-03-27］.https：//doi.org/10.16192/j.cnki.1003-2053.20231026.002.

［37］ LAI K K， BHATT P C， KUMAR V， et al. Identifying the impact of patent family on the patent trajectory： a case of thin film solar cells technological trajectories［J］.Journal of Informetrics，2021，15（2）：101143.

［38］ 符川川，陳國華，袁勤儉.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的專利質(zhì)量分析與分類預(yù)測研究：以區(qū)塊鏈技術(shù)專利為例［J］.現(xiàn)代情報，2021，41（7）：110-120.

The Evaluation Path of Potential High-Value Patents from the Perspective of Patent Duration

Xia Yun， Wei Tianyiwei

（School of International Business， Jinan University， Zhuhai 519000， China）

Abstract：As an important product of technological innovation， high-value patents have become a key factor in promoting social and economic development and enhancing corporate competitiveness. In recent years， with the rapid evolution of technological industry transformation， China has produced a large number of patent achievements. However， the conversion rate of patent achievements is not high， and low value patents occupy a large amount of resources， failing to play a role in promoting industrial upgrading. In this context， the Chinese government is increasingly valuing intellectual property construction and continuously implementing multiple policies to deepen the implementation of patent quality improvement projects. At present， improving the screening criteria， evaluation paths， and cultivation system for high-value patents has become an important issue of national concern. The duration of a patent is an important indicator of the operational performance of the patent system， which can directly reflect the degree of protection of the patent system for innovative entities and its ability to stimulate innovation vitality. A longer patent maintenance period helps encourage innovative entities to invest more in research and technological innovation， thereby promoting economic development and social progress. Therefore， the reasonable setting and management of patent maintenance period is not only beneficial for protecting intellectual property rights， but also has a positive effect on promoting technological innovation and industrial upgrading. Therefore， from the perspective of patent duration， this study constructs a patent evaluation index system based on four dimensions of technology-economy-law-strategy. It uses the IncoPat patent database as the data source for data retrieval， classifies high-value patents according to the high-value patent evaluation standards of the China National Intellectual Property Administration， then calculates the duration of invalid patents of high-tech listed enterprises in Zhuhai from 2003 to 2022， and uses it as a training set for training in-depth learning models. Finally， effective patents are used as a test set for evaluation and analysis of potential high-value patents. After calculating accuracy， macro average precision， macro average recall， and macro F1 score， it was found that the evaluation model constructed in this study can effectively complete high-value patent evaluation tasks. The experimental results indicate that the duration of a patent is closely related to its value， and patents with a longer duration often have higher technological content and stronger commercial competitiveness. The evaluation results of valid patents for high-tech listed enterprises in Zhuhai show that the number of high-value patents for high-tech enterprises in Zhuhai is relatively small， with most patents being ordinary patents and minor patents. The focus of Zhuhai's high-value patent layout includes wireless communication networks and electronic digital data processing fields. When evaluating potential high-value patents， governments and enterprises should focus on the duration of the patents and conduct comprehensive evaluations based on factors such as patent content， technological fields， and market demand. At the same time， efforts should be made continuously in the creation， application， and protection of high-value patents to improve the commercialization success rate of innovative achievements and promote their market transformation， thereby promoting sustainable economic and social development.

Key words： high-value patents; boosting deep learning; patent duration; evaluation indicator system

（欄目編輯：邵冰欣）

收稿日期：2023-11-16

基金項(xiàng)目：珠海市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃課題“知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)市戰(zhàn)略下珠海市高新技術(shù)企業(yè)高價值專利判別、測度與培育路徑研究”（2023YBB030）。

作者簡介：夏蕓（1978—），女，江蘇如皋人，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：財務(wù)理論與企業(yè)創(chuàng)新；魏田苡薇（1999—），女，云南昆明人，碩士研究生，研究方向：資本市場與企業(yè)創(chuàng)新。