基于直觉模糊层次分析法的专利质量模糊综合评价.pdf

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1、基于直觉模糊层次分析法的专利质量模糊综合评价 张黎;李倩【摘 要】通过对国内外现有的评价指标体系、评价模型以及专利质量含义等相关内容的调研与梳理,从技术、法律和经济三方面视角出发构建专利质量评价指标体系;并针对现有评价方法的不足,提出运用直觉模糊层次分析法确定指标权重和利用模糊评价法对专利质量进行评估的综合评价模型.进一步结合案例分析说明该评价模型的可行性与有效性,以期为专利质量评价提供新思路.【期刊名称】科技管理研究【年(卷),期】2019(039)007【总页数】8 页(P85-92)【关键词】专利质量评价;指标体系;直觉模糊层次分析法【作 者】张黎;李倩【作者单位】郑州航空工业管理学院管

2、理工程学院,河南郑州 450046;郑州航空工业管理学院管理工程学院,河南郑州 450046【正文语种】中 文【中图分类】G306;C931.2;F224 21 世纪是知识经济时代，知识产权在世界范围内的作用和影响日益显著。专利作为知识产权的重要形式与核心内容，极大促进了科学技术的进步与社会经济的发展，目前已成为一个国家或地区的科技资产中兼具科研价值和经济价值的重要部分1。近几年全球专利申请量急剧膨胀，“问题专利”“垃圾专利”不断涌现，引起世界各国对专利质量的高度关注,很多国家对专利战略作出调整，将关注数量调整为关注质量。例如：美国将优化专利质量纳入到 20102015 年的国家战略当中；日本

3、通过设置质量监理室对专利质量进行实时监控；欧洲专利局建立了专利质量管理系统；我国则把专利质量提升作为专项计划列入到2012 年全国专利事业发展战略推进计划当中。专利质量评价一跃成为当下社会各界探讨的热点问题。而准确有效的专利评价结果，不仅可为专利主体投资、转让和许可使用等资产运营行为提供有价值的参考，也可帮助政府或企业正确地审时度势，合理地配置资源，以谋求更好的发展2。1 专利质量评价指标体系及模型研究综述 国内外很多科研机构和学者对专利质量评价指标体系和评价方法进行了大量研究，并展开了丰富的讨论。20 世纪 80 年代，美国 CHI Research 公司首次将文献计量学应用于专利价值的统计

4、分析，并开发全球第一个专利质量评价指标体系，其中包括专利平均被引用数、当前影响指数、技术生命周期和科学关联性等在内的 7 项指标，并于 1994 年首次提出系统的专利计量方法专利记分牌法3。Schankerman 等4研究了专利的权利请求、专利族等指标在专利价值评估中的作用，并将专利开发背景、专利技术的公开程度等一些定性指标纳入到评价指标体系当中。Kimura 等使用专利的技术指标和经济指标评估专利质量5；Chiu等6利用层次分析（AHP）法构建了涵盖专利的技术特征、技术市场、成本以及产品市场 4 个维度的专利质量评估模型。李清海等7指出评价指标层次划分的重要性，并说明指标层次的合理划分有助于

5、科学、准确地评价专利价值。李春燕等8通过对专利质量指标体系的探究，筛选得出 29 个专利质量指标，将其划分为引用指标、科学指标和时间指标等六类。万小丽等9认为专利价值主要取决于技术价值、市场价值和权利价值，并以此建立评价指标体系，考虑到绝大多数指标的不确定性与模糊性，首次引入模糊数学的思想和方法解决专利质量评价问题。唐恒等10通过对宏观专利结构和微观专利质量的分析，构建了专利资助政策下的专利质量评价指标体系，并运用层次分析法的思想对专利质量进行评价研究。金泳锋等11综合考虑专利的技术价值、法律价值和经济价值，基于层次分析法建立了专利价值评估模型，并根据层次分析法的基本原理对各项指标权重及其排序

6、机理进行了探讨。任培民等12通过剖析各项专利指标之间的关系，从专利的直接价值和间接价值两个方面构建评价指标体系，并运用德尔菲法、模糊层次分析法分别求出各项指标的初级权重和最终权重。专利本身的高度复杂性致使专利质量影响因素较多，为了能对专利质量作出全面评估，构建的指标体系一般涵盖技术、经济、法律和市场等不同领域的多项指标，由于其中的绝大多数指标为定性指标，因此在专利质量评价过程中仍需依靠一定程度的主观判断。为使专利质量的评价过程更加贴近实际情况，科学地将主观因素客观化、将定性的模糊信息定量处理就显得至关重要。现有学者考虑到层次分析法的特性，提出将其应用于专利质量评价过程，旨在改善以往定性分析方法

7、随意性较大的缺点，以提高评价结果的准确度，并已在专利评价决策过程中得到广泛应用。但是，层次分析法在很大程度上取决于专家经验，主观性较强，在指标两两比较重要性赋值时只考虑到决策者判断的两种极端情况，没有考虑决策者在动态、不确定性的环境下判断的模糊性，所建的判断矩阵也难以一次就通过一致性检验，并且指标调整困难。因此，学者 Van Laarhoven 等13提出将层次分析法模糊化处理想法，Buckley14在此研究基础上正式提出模糊层次分析法。相较于传统层次分析法，模糊层次分析法更加客观、精确，目前已有学者将其应用于专利质量评估领域；但它也无法准确反映专家决策过程中犹豫与弃权的情况，并且需采用不同的

8、方法对定性和定量因素进行集结。直觉模糊集是模糊集理论的延伸，其中存在隶属度、非隶属度、犹豫度 3 种状态，分别表示专家决策的支持、反对和中立的态度，可以更加细腻地刻画指标的模糊性和不确定性。与传统的模糊集相比，直觉模糊集的表达能力更强,3 种状态的同时存在也更加符合人在判断过程中的逻辑思维，提高了主观判断的准确性。为了弥补层次分析法和模糊层次分析法的不足，高红云等15提出将直觉模糊集理论与层次分析法相结合，形成直觉模糊层次分析法，这不但使定性和定量因素的集结方法达成一致，并且专家在评价模糊信息和不确定信息方面也更具灵活性和实用性。该方法现已在管理决策、风险预测和股票估值等领域初步应用16-18

9、。为使评价结果能够真实、准确的反映出专利质量本质状况，在受现有应用研究启发的基础上，本文将利用直觉模糊层次分析法确定专利质量评价指标权重，并结合模糊综合评价法对专利质量做出最终评价。2 专利质量评价指标体系 2.1 专利质量的界定 明确界定专利质量的含义是开展专利质量评价工作、构建科学的评价指标体系和选择合适的评价方法的前提。专利质量是当下世界各国关注的重点问题，众多国内外学者已从不同层面对专利质量的含义展开了探讨。De Saint-Georges 等19认为专利是法律的产物，获得法律授权是保证专利质量的基本条件。Philipp20认为专利必须在已有的技术基础上取得本质上的创新才能被称为高质量

10、专利。祝建辉等21认为应从法律视角界定专利质量，并提出专利质量是专利的固有特性，是专利从申请直至获得授权始终能够满足新颖性、创造性和实用性要求的程度，具体表现为专利申请质量和专利审查质量。Prud Homme 22认为专利质量是指一项专利已达到专利的最低法定要求，并具有能够市场化或者转化为促进社会与环境进步的合理前景。刘运华23认为专利技术的创造性程度、专利的审查制度、专利相关文件的撰写以及专利在商业市场中所具有的竞争优势4 个角度是考察专利质量高低的重要因素。乔桂银24认为专利质量是指专利技术在某一特定时期的相对创新程度及其自身具有的市场价值。宋河发等25认为，判断专利质量的优劣应该主要从发

11、明创造满足“三性”需求以及说明书公开要求的程度来考虑，并认为高质量专利应该是技术水平高、撰写较好，能够经得起审查、无效以及诉讼程序，并具有广阔的市场前景与较高的商业价值。综上所述，目前对专利质量界定的研究主要集中在专利的法定性、技术性和商业性 3 个层面。其中，技术层面主要考察专利技术的新颖性、创造性和实用性，即与现有技术相比，是否具有实质性特点和取得非显而易见的进步；法定层面主要考察被授权的专利符合专利法规定的专利性标准的程度以及具备的法定效力稳定性；商业层面主要考察专利技术产生的经济效益、为社会贡献价值的程度。专利的产生过程可归纳为：首先在现有同类技术的基础上取得实质性突破，或提出新的技术

12、方案以打破现有的技术瓶颈；然后技术所有人将技术方案通过申请获得专利授权；最终成功地将该项专利技术市场化，获取经济价值。因此，专利可视为技术、法律与市场相结合的产物，技术是专利的核心，法律是保证专利质量的基本条件，经济效益则是国家与企业所关注的核心内容，都是专利质量的构成要素。仅从技术层面界定专利的质量，无法考虑其在法律上的稳定性；仅从法律层面来界定专利质量，没有考虑专利商业市场的需求；仅从商业化角度定义专利质量，又过于强调专利产生的经济效益。故本文认为，对专利质量内涵的界定需综合考虑专利的技术质量、法律质量和经济质量，三者相辅相成、相互补充。而全面准确地界定专利质量的内涵可为后期建立合理的评价

13、指标体系、选取科学的评价方法提供必备的基础知识与有价值的参考26。2.2 指标体系的构建 专利质量的时效性、不确定性和模糊性等特征要求选取其评价指标时要遵循一些基本原则：（1）完备性原则，要求所选指标能从各个角度全面、客观和真实地反映评价对象；（2）科学性原则，要求指标概念界定清楚、准确，有一定科学内涵，能够根据指标说明对所有评价指标进行筛选，剔除冗余(即指标概念相同或基本相同或者指标间具有高度相关性)；（3）可比性原则，要求指标可以在不同主体、不同时间和不同区域进行比较。最后结合上文对专利质量内涵以及现有的评价指标体系与评价模型所做的系统分析，本文拟从专利质量的技术层面、法律层面和经济层面构

14、建包括创新度、市场需求度和专利独立性等在内的 14 项指标的评价体系。指标具体说明见表 1 所示。表 1 专利质量评价指标体系及指标说明一级指标 二级指标指标说明技术质量 技术创新度 专利技术对所属技术领域的贡献程度。是否解决长期没有破解的技术难题技术成熟度 专利技术当下所处的发展阶段，大致可分为理论研究阶段、试验阶段和产业化等阶段。技术所处阶段(成熟程度)不同，直接影响技术受让方的开发周期、开发风险以及开发效益技术应用范围 专利技术应用的领域范围。专利应用范围越广，质量越高可替代性 是否存在解决相同或类似问题的替代技术。专利替代程度低，质量越高技术防御力 技术含量越高、专利越复杂，则其研制过

15、程就需要大量人力、物力，在研制成功后很难被其他专利技术模仿，技术防御力越强法律质量 专利独立性 专利实施是否必须依靠其他专利。如果一项专利被频繁引用，则该项专利为该领域的基础专利，独立性较强，可以不依赖其他专利而单独实施，质量较高；如果一项专利的申请文献中较多引用他人专利，它的实施可能会受制于他人专利，质量较低专利族规模 专利族是基于同一优先权文件，在不同国家或地区申请、公布或批准的内容相同或基本相同的一组专利文献。专利族的规模越大、应用范围越广，专利质量越高；专利在专利族的地位及其所属专利族的规模都会影响它的质量法律地位稳固程度 如果一项专利经历过诉讼纠纷或者无效宣告程序仍具有效力，则该专利

16、的法律地位稳固，具有很强的可靠性，质量较高许可实施状况 许可证发放越多，说明该项专利技术越成熟、市场需求量越大，专利质量越高经济质量 市场需求度 市场在经济效益产生过程中对该项专利技术的需求量。专利市场需求量越大，质量越高技术转化能力 专利技术市场产业化能力。专利的市场转化能力强，其体现出的质量就好专利技术利润率 运用专利技术给其产品带来的经济增加值占产品利润的比率。产品利润率越高，专利质量越好政策适应性 专利技术受到国家或地方性法律法规、产业政策的扶持程度剩余经济寿命 专利产品周期、市场需求度和先进替代技术的出现等会影响专利的剩余经济寿命，这与其法定有效期相关，剩余经济寿命通常短于法定有效期

17、。专利剩余经济寿命越长，质量越高 3 专利质量评价方法 3.1 应用直觉模糊层次分析法确定指标权重（1）根据评价指标体系建立系统的递阶结构。（2）建立直觉模糊互补判断矩阵。定义 1：设评价指标集为 A，A=(a 1,a 2,an)，两两比较指标 a1,a2,an的相对重要性程度，得到直觉判断矩阵。其中：；ij、ij 分别表示专家将指标 a i 和 a j 两两对比时所给的相对重要性程度，1-ij-ij 为专家决策的犹豫度。若满足 ij0,1、ij0,1、ij=vji、ji=vij、ii=v ii=0.5、ij+v i j 1(i,j=1,2,n)，称 Q 为直觉互补判断矩阵。为对指标的相对重要

18、程度进行定量的描述并使其具有标准性，我们定义指标的相对重要程度标度具体见表 2 所示。表 2 指标相对重要性程度标度指标重要性说明 相对重要性程度标度（直觉模糊数）因素 i 与因素 j 相比极端重要（0.90,0.10,0.00）因素 i 与因素 j 相比重要很多（0.80,0.10,0.10）因素 i 与因素 j 相比明显重要（0.70,0.20,0.10）因素 i 与因素 j 相比稍微重要（0.60,0.30,0.10）因素 i 与因素 j 相比同等重要（0.50,0.50,0.00）因素 j 与因素 i 相比稍微重要（0.30,0.60,0.10）因素 j 与因素 i 相比明显重要（0.

19、20,0.70,0.10）因素 j 与因素 i 相比重要得多（0.10,0.80,0.10）因素 j 与因素i 相比极端重要（0.10,0.90,0.00）（3）检验直觉模糊互补判断矩阵的一致性。运用直觉模糊层次分析法确定指标权重依然无法避免人为决策的主观性，为使决策更具民主性与科学性，本文采用群决策模型，即邀请多位专家对各指标关于上层目标层的重要性进行两两比较，建立直觉互补判断矩阵。综合各位专家的意见，对群决策下的直觉互补判断矩阵进行一致性检验。定义 2：设是直觉模糊数，为 2 的补，为大于等于零实数，1 和 2 的标准Hamming 距离与相似度公式分别为 定 义 3：设(k=1,2,l)

20、为 专家 e k(1,2,l)给出的直觉模糊互补判断矩阵，其 中 的集成记为作 Q=(q i j)n n。其中：ij=v ji=0.5(i,j=1,2,n)；12,l 为 l 个 专家的评价权重。则 Q k 与 Q 的相似度公式为：，则 Qk 与 Q符合一致性。（4）确定指标的权重值。1)一级指标权重的确定。定 义 4：设 =(,)为 直 觉 模 糊 数，0,1，0,1，+1。为使权重的计算更加简便，可以把直觉模糊判断矩阵转换为直觉模糊数，转换公式如下：定义 5：设 1，2，.，l 为 l 个专家的评价权重，则加权直觉模糊数的公式为：即可计算一级指标权重，公式为：；经 归 一 化 得：2)二级

21、指标权重的确定。定义 6：设专家 e k(1,2,l)对二级指标bi,和 bj 相对于一级指标 A(A=1,2,n)的直觉模糊判断矩阵为：。其中：i,j=1,2,m；k=1,2,l；A=1,2,n。,和分别表示专家 e(1,2,l)对二级指标 b,和 b 相互 k ij 对比的重要程度，通过计算可以得到专家对二级指标的评价权重。对一级指标权重相对于的二级指标权重进行综合加权：，得到二级指标的综合权重。3.2 模糊综合评价法 计算出每个因素的权重后，需要对专利质量作出最终评价，由于评价指标绝大多数为定性指标，本文拟采用模糊综合评价法，其基本思想是运用模糊集理论对待评估对象进行综合评价。设其模型为

22、：XE=。其中：X 为综合评价向量；为根据直觉模糊层次分析法所求的指标权重向量；E 为评价指标矩阵。具体评价过程为：（1）确定评价等级集合，设置每个等级的相应得分值，分值表示该等级在质量评估中的重要性。（2）确定评价矩阵，即专家确定各指标的在各个评价等级中所占比重。记评估对象的评价矩阵为：。其中 ek j(k=1,2,n;j=1,2,m)表示一件待评估专利在指标 m i(i=1,2,n)上隶属于第 m 等级所占比重，（3）综合评价向量。运用公式 X=E=X1,X 2,X m得到综合评价向量 X。（4）计算每一位专家对一件专利的最终综合得分：U=V X T。（5）综合各位专家对一件专利的评分：。

23、其中：表示专家权 i 重；U i 表示对应专家的综合评分。4 案例分析 设有 3 位专家 E k(k=1,2,3)对 3 件专利 U i(i=1,2,3)质量的好坏进行评价，专家的评价权重为(0.5,0.3,0.2)，模糊综合评判中评价等级与分值为：（1）建立专利质量评价的系统的递阶结构（见表 3）。表 3 实证构建的专利质量评价指标体系目标层 准则层（一级指标）A 指标层（二级指标）B 专利质量评价 技术质量 A1 技术创新度技术成熟度技术应用范围可替代性技术防御力法律质量 A2 专利独立性专利族规模法律地位稳固程度许可实施状况经济质量 A3 市场需求度技术转化能力专利技术利润率政策适应性剩

24、余经济寿命（2）3 位专家分别对准则层的 3 个一级指标相对于目标层的重要性程度进行对比，参照指标相对重要性程度标度表作出评价，得出一级指标的直觉模糊判断矩阵如下：3 位专家对一级属性指标 1A 下二级属性指标的相对重要性程度的评价矩阵如下：3 位专家对一级属性指标 2A 下二级属性指标的相对重要性程度的评价矩阵如下：3 位专家对一级属性指标 3A 下二级属性指标的相对重要性程度的评价矩阵如下：（3）根据定义 2 和定义 3 建立准则层与指标层的直觉模糊互补判断矩阵，集成综合的直觉模糊互补判断矩阵，通过计算两者的相似度，对直觉模糊互补判断矩阵的一致性进行检验，结果如表 4 所示，直觉模糊互补判

25、断矩阵均通过一致性检验。表 4 案例指标的直觉模糊互补判断矩阵一致性检验结果目标层 准则层 指标层1()AQ()1,A=0.681 4()BQ()1,B 1 1=0.586 0 BQ()2,B()1 2=0.650 0 BQ()3,B()1 3=0.734 2 2()A Q()2,A=0.686 9()B Q()1,B 2 1=0.586 8 B Q()2,B()2 2=0.648 6 B Q()3,B()2 3=0.733 2 3()A Q()3,A=0.664 4()B Q()1,B 3 1=0.628 0 BQ()2,B()3 2=0.550 0 B Q()3,B()3 3=0.667

26、1 （4）根 据 定 义 4、定 义 5、定义 6 计算准则层相对目标层的权重值：A=(0.339 3,0.289 3,0.371 4)。同理得到指标层各元素相对于其所属准则层的权重值，结果如下：即可得指标层各元素相对于所属准则层各元素的 权 重 矩 阵 为：B=(B1,B2,B3)。将准则层与指标层之间的权重值进行集结，可得到指标层元素相对于目标层的综合权重：（5）各项指标权重确定后，运用模糊综合评价法对专利质量进行评价。首先需 3位专家对 3 件专利 U i(i=1,2,3)的质量作出评价，具体评价结果如下：（6）运用模糊综合评价模型 XE=得到 3 位专家对 3 件专利 U i(i=1,

27、2,3)的综合评判向量分别为 XU1、X U 2、X U 3，结合每个等级相应得分值和 3 位专家的权重，运用公式 U=V X T 和计算 3 件专利质量的综合得分，结果如下：由综合得分可以看出，3 件专利质量中第一件专利的质量最好。5 结论 本文建立了一种基于直觉模糊层次分析法的专利质量模糊综合评价模型，首先对现有评价指标体系作出分析，并结合专利质量的定义，建立以专利质量评价为目标层，以技术质量、法律质量和经济质量为准则层，以14 项二级指标为指标层的系统的递阶结构，结合专利指标的内在特质，选用直觉模糊层次分析法确定各项指标权重值；然后，利用模糊数学的思想构建评价模型，在确定各项指标权重的基

28、础上完成专利质量模糊评价。该评价模型利用精确的数学逻辑和范式，充分强调并准确刻画出评价指标的模糊性以及难以用数字化表达等客观属性，将定性分析和定量分析很好地结合，使专利质量评价过程更符合实际，更具科学性与实操性。但本文仅从理论的层面作出深入探讨，目前尚处于探索研究阶段，评价模型的实用性、有效性、准确性都有待进一步的实践检验。参考文献：【相关文献】1郑享清,金珍.中部地区专利产出比较分析J.科技管理研究,2013,33(7):56-59.2吴红,付秀颖,董坤.专利质量评价指标：专利优势度的创建及实证研究J.图书情报工作,2013,57(23):79-84.3NARIN F.Patent as i

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