改进的柔性专利价值评价方法 *
——基于时域-领域双重视角
伊惠芳 吴 红 马永新 李 昌 韩 盟
(山东理工大学科技信息研究所 淄博 255049)
摘 要 [目的 /意义 ]针对专利价值与影响因素权重绝非单一固定，依据技术领域和时域变化的特点，提出了一个柔性、动态确权的专利价值评价方法。[方法 /过程 ]首先基于文献分析确定可评价专利价值的计量指标，并基于截面数据引入时间序列，选取熵权法来反映指标权重随技术领域的变化状况，计算各评价对象的指标初始权重，然后结合指标贡献度修正权重，最后利用多属性决策方法识别出高价值专利，并以3D打印技术领域与癫痫医药领域专利进行了实证。[结果 /结论 ]该方法一改指标权重赋值规范强，效能弱性的局限，灵活实现了指标权重的动态赋值，兼顾了不同技术领域与时域，实证识别结果准确度高，具有较好的可行性和科学性。
关键词 专利价值 熵权法 3D打印 癫痫医药
“十三五”时期，是我国经济社会发展的关键时期，也是我国由知识产权大国向知识产权强国迈进的战略机遇期。专利作为知识产权的重要组成部分，是创新发展的重要措施和手段，专利创新发展刻不容缓。专利价值作为专利创新的重要体现，可谓是专利制度的基石, 是专利市场激励属性得以实现的必要条件。专利价值评价的开展为解决专利管理、运营中专利价值的度量问题提供了一个全新视角，不仅降低了专利评估成本高、难以有效量化管理的难度，还可为地方或各专利主体合理配置资源、正确审视竞争环境提供参考依据，适用于专利资产管理决策、高价值专利筛选、专利投资等领域。
1专利价值评价
图 1动态确权的专利价值评价模型
专利价值的内涵包括两个方面：第一，专利应拥有一定的质量，没有质量的专利往往被主张无效或不可执行。第二，专利价值是在应用层面的效率与效果实现，可以为货币化或非货币化的收益[1]。现实中，专利价值受诸多因素影响，较难评价，不少国内外学者在专利价值评价领域做了大量研究，形成了丰富的研究成果。早期的研究方法和内容主要借助基于单一评价指标去度量专利价值，如专利引文、专利同族数、专利维持时间等[2-5]。虽具有操作简便的优点，但因角度存在片面性，评价结果效能较弱，缺乏准确性和严谨性。基于此，针对专利集技术、法律和经济于一体特征而构建的综合评价指标体系就成为研究的主要方向，代表研究有reitzig[6]从商业化角度提出了包含公司市值在内的多个专利评价指标，并通过综合评价模型计算专利价值；Harhoff[7]等认为可以采用施引专利数、引用非专利文献、专利同族数等构建综合评价指标体系，来评价专利价值；YH Lai[8]等以专利法律价值为基础，识别出描述专利规模的可量化指标，并构建基于神经网络的专利价值评估模型；Wang[9]通过建立多指标层次的专利价值计量体系，并利用主成分分析与AHP模型实现专利价值评价；Baron[10]基于专利同族数、专利寿命、专利权人等指标构建了专利价值评价的因子模型，并利用模型计算出各专利价值；万小丽[11]在构建专利价值评估指标体系的基础上，通过层次分析法计算指标权重，并结合模糊综合法计算出专利价值；邱洪华[12]通过研究多个专利价值影响因素并构建多元线性回归模型，实现了专利价值挖掘；刘勤[13]基于专利文本，构建了专利价值评估指标体系，并采用因子分析建立评估模型，评估了我国农机装备的专利价值；谢萍[14]从企业专利权人和专利技术两个维度构建了专利价值评价要素模型，并通过计算苹果公司专利价值验证了模型；李锋[15]结合产学研合作中专利转移特性构建出专利价值分析体系，利用模糊层析分析确定了指标权重，进而通过分值加权计算出各专利价值；资智洪[16]基于专利价值评估体系，构建了定性、定量相结合的专利价值二元分类评估方法，实现综合的专利价值评价。综合多维角度去构建评价模型识别高价值专利，在一定程度保证了评价的规范和结果的准确，但方法多是通过专家打分、层次分析、主成分分析或因子分析等对指标权重赋值，忽略了不同技术领域及时域对指标确权的影响。
在习近平的领导下，中国进入了一个新时代，人民对美好生活的期盼，就是奋斗目标。因此，医疗改革应做到老百姓关心什么、期盼什么，改革就要抓住什么、推进什么。线上线下要全力以赴，以为了人民健康为出发点办好医疗。医疗改革要牢牢坚持改革为了人民、改革让人民受益这条主线，以人民健康为出发点，始终把握为人民服务主线不动摇。同时，还应加强公民的功德教育和社会主义理想信念教育，对医务人员进行法制教育，使每个公民和医务人员遵守法律，以德修身、以德施医、以德为民、克己奉公，要有责任感、使命感，只有牢牢把握这个方向不动摇，国家和民族才能立于世界不败之地。
须知，不同技术领域有不同的技术特征，即使是同一指标，在不同技术领域专利价值评价时其重要程度也不一样，如存活寿命指标，对平均寿命较长的医药领域而言是关键指标，但对更新换代较快的电子产品而言，其重要性就大大降低。另，即使是同一技术领域，同一指标在不同时域其重要程度也有所不同，如专利被引频次指标，由于存在时间膨胀问题，公开较早的专利一般被引次数越高[17]。因此，评价专利价值的指标权重不是静态、一成不变的，会依据技术领域和时域的变化而发生改变。如何在兼顾技术领域和时域的基础上评价专利，就成为当今情报学领域的一道难题。
基于此，本文针对专利价值与影响因素权重非单一固定的特性，尤其是在技术领域和时域兼顾性与灵活性差的问题，尝试构建一种基于专利指标特性进行动态确权的柔性专利价值评价模型，在科学确定专利价值大小的同时解决评价指标兼顾不同技术领域、时域下的问题，以期能为相关人员盘活科研资源、把握技术发展动态、提高专利质量和管理水平、促进创新驱动发展提供一定的参考价值。
2研究方法设计
本文提出的柔性、动态确权的专利价值评价框架主要包括专利价值评价指标筛选、专利数据获取与预处理、专利价值评价指标赋值、专利价值评分排序四个系统流程，思路如图1所示。
(1)专利价值评价指标筛选。分析专利价值的特征，采取一定的指标选取原则，结合文献调研，遴选并建立专利内外部特征与专利价值评价指标的关联关系，形成综合全方位的专利价值评价指标体系。
(3)在前期的MVB一致性测试中，增加对于t_source试验项点，了解网络中所有控制器通信板卡的t_source参数，尽量将该参数修改至4 μs
(3)专利价值评价指标赋值。首先采用熵权法对评价指标原始数据进行处理，得到相关指标的初始权重，并进一步使用层次分析法计算指标贡献度进行权重系数修正，以保证了评价指标的主次关系，得到更为客观、综合的评价指标体系。
(4)专利价值评分排序。采用多目标属性决策方法计算专利价值的相对接近度，从而进行专利价值的优劣排序，最终实现专利价值的评价。
围绕本选题，笔者在中国知网等数据库检索，有学术论文30余篇，但尚没有形成专著。其中研究成果多集中在新中国成立初期和上世纪八九十年代，新世纪以来关于解放战争时期党的教育工作的研究较少。总体而言，著作出版方面，目前出版的有关解放战争时期中国共产党解决教育问题的文献资料主要有：董纯才主编的《中国革命根据地教育史》（三卷本），皇甫束玉等编著的《中国革命根据地教育纪事》、陈元晖主编的《老解放区教育简史》、中央教育科学研究所编的《老解放区教育资料》（三卷本）等著作文献。
俄罗斯北海舰队和太平洋舰队的弹道导弹核潜艇几乎永远在海上。这表明俄罗斯正在重返冷战时期的“持续海上威慑”(CASD)行动，通过导弹潜艇开展经常性的战备值班，准备在一旦受到攻击的情况下以核“二次打击”来进行报复。俄罗斯正在致力于完成核动力弹道导弹潜艇舰队的现代化，已经下达建造最后6艘955A型“北风之神”-A级弹道导弹核潜艇的命令。该级所有潜艇计划在2027年服役。这将使“北风之神”级潜艇舰队达到14艘，其中包括3艘“北风之神”级和11艘“北风之神”-A级，将完全替换“德尔塔”-Ⅲ和“德尔塔”-Ⅳ级弹道导弹核潜艇。
2.1专利价值评价指标确权
2.1.1 指标初始权重计算。熵权法是一种根据指标变异性来确定指标权重的客观赋权法，其权重大小只与指标对应数值有关。在专利价值评价过程中使用熵权法，指标权重会依据各专利价值评价指标的实际数值的变异程度而确定，不受其他因素。通过此方法来确权，不仅从客观角度确定指标权重大小，也能反映指标权重随技术领域的变化状况，较好的解决了评价指标在技术领域兼顾性差的问题。其具体计算过程如下：
(1)初始矩阵构建。假设有m 项样本专利(m =1、2、…m )，n 个评价指标(n =1、2、…n )，即可建立样本数据的初始矩阵X ，初始矩阵X 中的元素X mn 表示第m 项专利的第n 个评价指标的实际取值，初始矩阵X 为：
(2)指标初始权重计算。a.指标归一化处理。由于各个指标的量纲相差很大，不具备可比性， 须对指标进行归一化处理，构建归一化矩阵P 。其公式为：
(1)
得到原始矩阵的规范化矩阵P ，即：
b.各指标x j 的熵值计算。公式为:
(2)
为验证选取指标是否合理，随机选取部分专利，并划分为两组，采用独立样本T检验方法对上述指标进行差异性检验，限于篇幅，仅给出3D打印技术领域，如表2所示，专利同族数、发明人数、存活寿命、权利要求数、专利权人数、专利IPC个数、施引专利数、引用专利数、引用非专利文献数这9个指标，方差齐性假设检验Sig均小于0.01，表明不满足方差齐性，因此选择“假设方差不相等”条件下的检验结果。9个指标Sig(双侧) 值均在0.05以内，表明随机的两组数据的9个指标存在显著性差异，即专利同族数、发明人数、存活寿命、权利要求数、专利权人数、专利IPC个数、施引专利数、引用专利数、引用非专利文献数可用于这9个指标专利价值的评价研究。
c.各指标差异系数及权重计算。公式为：
G j =1-H j ,(j =1,2,…n )
(3)
对于评价指标x j ，由熵的定义可知，指标间的差异越小H j 越大，则G j 的值就越小。当指标x j 在所有评价对象中取值相等时，则有H j =H max=1，此时该评价指标就不会对结果产生影响。当某指标值之间的差值较大时，H j 就会越小，表明此指标在专利价值评价中越重要。基于此，可以获取各个评价指标的初始权重λ j ：
用作牙膏凝胶剂，可替代进口的牙膏用增稠剂、触变剂（如Veegum，Laponite）。试验表明，使用国内蒙脱石含量大于97%、白度为82的高白膨润土，牙膏膏体细腻、挺括，膏体即时稠度为21 mm，灌装后挤出光泽性好。50 ℃连续放置3个月后，剖开膏体，色泽不变，没有结粒和干嘴现象，膏体表面光滑细腻。
根据企业典型工作任务，确定课程教学内容为以下五个方面：平台店铺注册及产品发布；交易磋商的程序；贸易术语及价格核算；合同条款 （品名品质条款、数量条款、包装条款、运输条款、保险条款、支付条款、争议预防与处理条款）；合同履约流程。对照教学内容，教学团队结合实训软件、设置实训工作任务，开展项目教学，以达到干中学。
(4)
2.1.2 评价指标权重修正 依靠熵权法计算指标权重结果存在一定失真，研究采用Saaty教授提出的AHP(Analytic Hierarchy Process)[18]方法计算各指标专利价值贡献度对权重进行修正。修正后的指标权重兼顾了各指标在专利价值评价中所起作用的主次，保证了评价指标赋权的客观性。
a.根据1
9比率标度方法，对指标两两之间的重要程度作比较，构建出两两比较的判断矩阵B 。
b.计算指标对专利价值判断的贡献度β j ，公式如下：
(2)正负理想解确定。正理想解为第n个指标观测数据的最大值，负理想解为第n个指标观测数据的最小值，具体计算公式如下：
(5)
c.根据各指标贡献度β j 确定最终权重，具体公式如下：
ω j =β j ×λ j ,(j =1,2,…n )
(6)
d.对指标权重归一化处理，各指标最终权重的熵权矩阵如下：
2.2专利价值评价 Topsis法是一种多目标属性决策分析方法，其核心原理是通过待评价对象与最优解、最劣解的距离来进行优劣排序，得到评价排名。该方法不仅能够充分利用信息的属性，计算简便、适用范围广，且不需要预设属性偏好，对数据样本的分布形态、指标数量以及样本总数量无特殊要求，因而是基于多方案、多指标评价专利价值的理想选择。
(1)加权规范化矩阵构建。通过上面的计算获得了各指标在评价中的权重，并结合原始归一化矩阵P ，构建加权规范化矩阵V ，表达式如下：
(7)
2.维护社会公平正义，是社会管理效益的价值追求。维护社会的公平正义是保障人的全面发展的根本。邓小平关于社会公平的思想是从“起点—过程—结果”三个维度展开的，三者的统一，构成邓小平社会公平思想的实践形式和理论凝结。
2.3.1 粒径及Zeta电位 用纳米激光粒度仪对白藜芦醇DPPC脂质体的粒度和Zeta电位进行测定，温度为25 ℃，体积为1 mL，每份样品平行测定3次。结果发现白藜芦醇DPPC脂质体的平均粒径为（191.5±4.5）nm（图1-E），多分散指数（PDI）为0.3±0.1，载药脂质体的Zeta电位为（12.4±1.5）mV（图1-D）。
(8)
(9)
(3)各评价对象与最大值、最小值的欧氏距离计算：
(2)专利数据获取与预处理。根据需求确定数据库，构建检索式获取相应技术领域的专利文献，并进行数据的筛选和预处理，主要包括专利文献格式的转化、专利文献时间切片、有关评价指标的数量统计。
(10)
(4)各评价对象相对接近度计算，计算公式如下：
(11)
根据相对接近度C i 值的大小，对各评价对象进行优劣排序，相对接近度C i 值越大说明评价对象就越优秀，从而达到评价目的。由此，完成了动态确权的专利价值评价过程。
3实证研究
3.1专利价值评价指标遴选 科学合理的评价指标是实现专利价值评价的关键前提。专利授权的“三性”要求以及专利集经济、技术、法律于一体的多重属性，使其价值评价更具复杂性和多元性[13]。如何遴选有助于专利价值评价的指标，构建一套能够客观反映专利价值总体特征的指标体系显得尤为重要。为提高分析的权威性和客观性、减少人工干预的随意性，研究在指标选取方面遵循以下原则：各指标应能够在专利文本中客观的定量获取；指标应较为全面均衡的反映专利技术、经济、法律三个维度特征。
在对国内外专利价值评价指标进行系统调研和梳理的基础上，结合国家知识产权局发布的专利导航手册[19]，对文献调研得出的指标进行补充及验证，最终本文遴选出9个可计量专利价值评价指标，具体见表1。
表 1专利价值评价指标
3.2数据来源及显著性检验 研究选取3D打印技术领域作为专利分析对象，同时，辅以医药领域中的癫痫领域为对比对象，检验熵权法的领域适用性。研究选择德温特数据库为数据源，在查阅领域相关文献及询问该领域专家基础上，确定涉及领域技术的主要关键词，进行数据收集。其中，3D打印技术领域检索表达式为：Ti=((" 3D print* ") or (" three dimensional print* ") or (" additive manufactur* ") or (" 3D direct digital fabrication ") or (" 3D manufactur* ") or (" rapid manufactur* ") or (" rapid prototyp* ") or (" rapid manufactur* prototyp* ") or (" digital manufactur* ") or (" intelligent manufactur* "))，检索时间截至2015年底，共得到5 079条。通过逐一筛选剔除专利数据中不符合主题的相关记录，并对不完整、重复等其他异常情况的个别数据进行剔除，最终得到3 917条专利。癫痫领域检索式为：Ti= ((" epilepsia * " ) or ("epilepsy * " ) or (" epileptic * " ) or (" hieronosus * " ))，检索时间截至2015年底，共得到4 942条，后对原始数据进行数据清洗和处理，得到完整数据3 745条。
由于存在时间膨胀问题，同一技术领域在不同时间其指标重要性会有所不同。为更好的评价专利价值，首先要基于截面数据进行时间片段划分。考虑到发明专利最长维持时间是20年，2000年以前的专利其专利权基本上已经终止，故将2000之前划分为第一时段，此后以5年为时间切片，将2001-2015划分为三个时段。
通过设计制作的电磁吸附式平台进行激光焊接工艺试验，试验结果表明，电磁场加入后，在相同焊接参数条件下，拉伸强度变化不大，激光焊缝熔深增大，熔宽减小，具有更好的接头形状，有利于激光焊接焊缝性能的提升，并应用于车体不锈钢的焊接，取得了较好的效果。
其中k >0,为自然对数，H j ≥0,常数k =1/lnm 。
下面对主要方法进行详细介绍：
表 2随机样本独立 T检验结果 (3D打印技术领域 )
3.3专利价值评指标权重计算
3.3.1 初始权重计算 通过Matlab软件对原始数据矩阵进行归一化处理，得到归一化矩阵；依据熵权法公式对归一化数据计算得到各指标不同时域的初始权重λ j ，2000年前的初始权重为λ j2000 ，其他时段的初始权重对应为λ j2005 、λ j2010 、λ j2015 ，3D打印和癫痫医药领域的权重结果分别见表3和图2。
3.3.2 指标贡献度计算 整理统计对指标两两之间的评分，构建判断矩阵B，然后利用公式5计算出3D打印领域指标的贡献度β j 。
图 2 3D打印技术领域与癫痫医药领域指标权重 λ j 时序图
注：空心符号代表3D打印技术领域指标，实心符号为癫痫医药领域指标
表 3 3D打印和癫痫医药领域各指标的权重结果
3.3.3 指标权重修正 根据步骤1中计算3D打印领域评价指标的初始权重λ j 和步骤2中计算的指标修正系数β j ，利用公式6分别计算出不同时段指标修正后的权重ω j ，并作归一化处理。2000年前初始权重修正后权重为ω j2000 ，其他时域修正后权重对应为ω j2005 、ω j2010 、ω j2015 。结果详见表4、图3。
表 4 3D打印领域专利价值评价指标贡献度 β j 、初始权重 λ j 、修正后的最终权重 ω j
图 3 3D打印领域评价指标 ω j 权重时序图
3.4专利价值结果计算 根据构建的加权规范化矩阵V ，利用公式8、9分别求出每行的最大值与最小值，即正负理想解；将计算的正负理想解代入公式10中，求出各专利与最优值和最劣值间的欧氏距离；然后利用公式11求出各专利的相对接近度C i 值，并依计算结果进行降序排列。研究选取3D打印领域各时域评分排名前10的专利作为高价值专利进行结果验证分析，详见表5。
表 5 3D打印领域专利评分排名
3.5结果分析 结合表3、图2可知，各指标的权重在3D打印和癫痫医药两个领域存在着不同程度的差异性。以a3专利寿命指标为例，在3D打印领域各时段下权重值都较小，均低于平均权重0.11。与其他指标权重相比，除了第一时段排序在第六，位于指标权重的中间位置，其余三个时段均排在第九位。由此可见对3D打印技术领域而言，专利寿命指标对其专利价值的评价重要程度较低，远没有其他指标的重要性高，这可能与该领域技术能大幅缩短了产品的生产周期，从而导致产品更新换代快的特性有关。而在癫痫医药领域，a3专利寿命指标在各时段下权重值相对较高，部分时段下权重值高于平均权重0.11。与其他指标权重相比，第一、二时段均排序在第三位，位于指标权重的靠前位置，第三、四时段分别排在第五和第六，位于中间位置，以上说明，专利寿命指标对癫痫医药领域而言极及其重要的专利价值评价指标，这可能与该领域抗癫痫药的药物疗效有关，如苯妥英钠等某些巴比妥类的药物最早于20世纪中叶早期就开始用于治疗癫痫，其相关药物一直应用至今。同时，研究发现，a7施引专利、a8引用专利、a9引用非专利文献三个指标对3D打印和癫痫医药领域而言都较为关键，其权重值在所有指标权重中均排在前五位，这与业界公认的引用类指标是评价专利价值的关键因素一致[27-29]。可以看到，利用熵权法不仅能够兼顾同一指标在不同领域中的差异性，同时也不会遗漏关键指标。
结构价值图(The hierarchical value map，HVM)是常用于表现A-C-V阶梯结构联系的图形分析方法[19]509。基于“A-C”“C-V”关系矩阵，用圆圈表示各个层次的维度(元素)，圆圈的面积大小与圆圈轮廓粗细表示该元素被关注的程度，即被提及的次数。用4种粗细的线条表示“A-C-V”之间联系的强弱程度，线条越粗，则表明联系越强，反之，越弱。本文按照“受访总人数*5%=5”设置 Cut-Off值[25]139，剔除联系小于5的价值链，生成如下结构价值图(如图3所示)。游客对于大峡谷村游客中心属性、使用结果、使用目的3个层次的价值感知存在一定层次关系。
由表4可知，在3D打印领域专利价值的评价指标上，各时域初始权重λ j 位居前三的指标均为引用专利a8、引用非专利文献a9和施引专利a7，其余指标权重较小，均在0.1以下。通过指标贡献度β j 对权重修正，专利同族a1、专利存活寿命a3、施引专利a7这三个指标权重ω j 增加较多，且排名靠前；引用专利a8、引用非专利文献a9这两个指标权重ω j 虽降低较多，但数值依然较大；专利发明人a2、专利权人a5、专利IPCa6这三个指标权重ω j 较低且变化不大。上述结果与范月蕾的研究成果“同族、专利维持时间、施引专利等指标与专利价值成正相关”相吻合[17]，初步显示了识别结果的有效性。
据报道，未分化的NSC可特异性表达巢蛋白，并且巢蛋白的表达随着细胞的成熟呈进行性下降［17］。体外培养的NSC可诱导分化为神经元和神经胶质细胞，两者分别特异性地表达NSE和GFAP。本研究用免疫荧光染色显示，在细胞核周围，巢蛋白免疫反应阳性的细胞＞90%，说明所制备的NSC纯度＞90%。另经维生素A诱导后，两者均呈阳性，表明所制备的NSC具有分化潜能，此细胞可应用于后续实验。
结合表5，各时段专利价值评分基本都在0.3以上，平均值达到0.5，其中，排名靠前的专利价值评分均大于平均值，显示出该类专利的重要性。以1983-2000年间识别的高价值专利为例进行分析：这10项专利的存活寿命、专利同族数、施引专利数、引用专利数及引用非专利文献数等数值均较高，指标数值远大于该时段其它专利。通过检索智慧芽专利数据库也会发现上述10项专利多数发生过一次或多次权力转移、专利权许可等法律事件，且排名靠前的专利US5768134A、US5866058A均发生过专利诉讼，这一现象也与高价值专利所具有的经济性相吻合。对2001-2005年、2006-2010年、2011-2015年的10项专利做同样的分析，具有和1983-2000年类似的结果，验证了本文识别结果的准确性和科学性。
他手下的一个人说，现在是这种树换叶子的时候吧。我听了感觉好笑，我更换叶子可是在春季啊，现在已经是盛夏了。
此外，研究发现从时间维度看施引专利数a7与专利寿命a3两个指标权重ω j 存在较大变化，其他评价指标随时间的变化波动较小，具体如图3所示。专利施引数a7权重ω j 由最初的0.3533逐步降到0.2130。现有研究表明，一件专利从最初被引用到大范围被引用通常需要5年或者更长时间[30]，即公开较早的专利一般被引次数较高，数据间离散程度较大，故权重值较大；近期专利由于公开时间较短，一般没有较高的施引量，从而权重值降低。专利存活寿命a3权重ω j 前三个时段一直排在第三，第四时段降到了第六，权重ω j 值与第三时段相比降低一倍，指标重要性大大降低。究其原因：专利存活寿命最长20年、最短1年，前三个早期时段专利的存活时间相对较长，数据间离散程度较大，故权重较大，而第四时段专利的最大存活寿命只有7年，较短的存活寿命不足以体现专利的价值[31]。由此可知虽然施引专利数与专利存活寿命是判断专利技术质量和影响力的重要指标，但其权重与专利申请的时间节点呈现较为明显正向关系，因而对于时间跨度较大的专利需要区别对待，而对于权利要求数a4、引用专利a8、引用非专利文献a9、发明人a2、专利IPC a6和专利权人a5这6个较为稳定的指标变量，专利一经授权，这6项指标数值也被确定，权重ω j 不再受时间因素影响，权重值较为稳定。此外，专利同族作为专利价值评价重要的指标，其权重ω j 一直处于较大水平。这与现实中各类专利主体，尤其是企业对一些明确的高价值专利寻求更多的地域保护，力争对专利技术达到最大化保护，以实现有利的竞争优势及经济利益的需求是相契合的。
4结 语
专利指标作为评价专利价值的动态变量，其权重不是静态、一成不变的，会依据技术领域和时域的变化而发生改变。研究在分析专利指标权重的变化特点以及指标在专利价值评价中的效用基础上，构建了一个柔性、动态确权的专利价值评价方法，并以3D打印技术和癫痫医药领域为例做实证研究，表明了该方法具有较好的可行性和科学性。分析表明基于截面数据引入时间序列，通过熵权法及层次分析法对专利指标赋值，解决了评价指标在技术领域及时域上兼顾性差的问题，实现了从客观角度对指标的动态赋权，保证了指标权重的准确性。同时，利用多属性决策Topsis法将多个指标建立联系，使得不同属性的专利指标具备相似的效能，从而实现专利价值的综合评定。
研究同样存在着诸多不足，如研究虽引入时间序列，识别了不同时间节点的专利价值，但没有深入揭示技术领域的技术动态演进规律，后期研究可基于此作进一步分析。
中观因子突出发展政策影响。近年来，广州市出台了一系列推动城市绿色发展的政策、规划文件，有效地引导了绿色建筑、生态示范区的空间发展布局。《广州市绿色建筑实施行动方案》（2013）提出“要在广州国际金融城、中新广州知识城、广州南站等城市重点发展区高起点、高标准、高规格推进绿色建筑，要在政府投资公益性建筑、大型公共建筑项目执行二星级以上绿色建筑等级标准”，“鼓励房地产开发项目执行绿色建筑二星级以上，建设绿色住区”，“鼓励其它新建及旧城改造项目按照绿色建筑标准进行建设”，“鼓励在分布式能源站和可再生能源开发利用区附近积极推广绿色建筑”。
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Improved Flexible Patent Value Evaluation Method ——Based on the Dual Perspective of Time Domain and Technology Field
Yi Huifang Wu Hong Ma Yongxin Li Chang Han Meng
(Science and Technology Information Research Institute, Shandong University of Technology, Zibo 255049)
Abstract [Purpose /Significance ]The patent value and weight of influencing factors are not fixed, they will vary with technology field and time domain. Taking these characteristics into consideration, a flexible and dynamic method for evaluating patent value is proposed.[Method /Process ]Firstly, the measurement index of evaluable patent value is determined based on a literature analysis, and the time series is introduced based on the cross-section data. The entropy weight method is selected to reflect the change of the index weight with the technical field, and the initial weight of the index of each evaluation object is calculated. Then the weights are revised by combining with the index contribution degree. Finally, the multi-attribute decision-making method is used to identify high-value patents, and the patents in the field of 3D printing technology and epilepsy medicine are used for demonstration.[Result /Conclusion ]The method changes the limitation of the index weight assignment with strong specification and weak performance, and flexibly realizes the dynamic assignment of the index weights, taking into account different technical fields and time domains. The empirical identification results are highly accurate and have good feasibility and scientificity.
Key words patent value entropy weight method 3D printing epilepsy medicine
收稿日期： 2018-09-14 修回日期：2018-11-12
基金项目： 国家社会科学基金项目 “高校图书馆深度嵌入专利运营研究 ”(编号: 16BTQ029)研究成果之一 。
作者简介: 伊惠芳 (ORCID:0000-0003-0094-7993),女,1993年生,硕士研究生,研究方向:专利挖掘与分析；吴 红 (ORCID:0000-0002-1708-7638),女,1964年生,硕士,研究馆员,硕士生导师,研究方向:知识产权管理与应用；马永新 (ORCID:0000-0002-5243-4164),男,1991年生,硕士研究生,研究方向:专利数据挖掘；李 昌 (ORCID:0000-0002-2454-792X)，男,1993年生,硕士研究生,研究方向:专利数据挖掘；韩 盟 (ORCID:0000-0002-1532-9146),男,1996年生,硕士研究生,研究方向:知识产权管理与应用。
通信作者: 吴 红
中图分类号 G306
文献标识码 A
文章编号 1002-1965(2019)03-0053-08
引用格式 伊惠芳，吴 红，马永新，等.改进的柔性专利价值评价方法[J].情报杂志，2019，38(3)：53-60.
DOI 10.3969/j.issn.1002-1965.2019.03.009
(责编 /校对 ：王平军 )
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