基于Innography的高校专利成果分析及科技创新能力研究

李建婷+刘明丽+胡娟

〔摘要〕文章介绍了Innography专利分析系统的功能和特性，并以北京工业大学为例，从专利申请的年度趋势分析、专利技术类别分析、热门领域文本聚类分析、专利发明人分析和高强度专利分析等方面，系统深入地研究了该校的专利申请情况，探索了Innography专利分析系统在高校专利成果分析和科技创新能力研究中的应用。

〔关键词〕专利分析；Innography；高校；科技创新

高校是我国创新系统的三大主体之一，是我国科技原始创新的主要基地。高校科技创新能力的培养和提高，对于国家科技竞争力和区域经济发展水平的提升具有重要意义。专利是集技术、经济、法律信息于一体的综合信息源，它涵盖了最新的技术进步成果，是高校技术创新能力最核心，最富经济价值的部分[1]。高校的专利量可以反映出高校科技成果的原始创新能力，并折射出这些科技成果的社会认可程度和市场应用潜力，已成为衡量高校科技创新实力和科技竞争力的重要标志之一。对高校专利成果的统计分析，有助于了解高校专利申请的历史、现状和发展趋势，有助于了解高校科技创新的规模、水平和实力，有助于学校专利保护战略的制定和学校学科建设以及人才培养的规划和调整，有助于促进高校科技产业化能力以及高校科技对经济增长贡献能力的提高。本文以北京工业大学为例，通过对高校专利申请量的年度趋势、专利技术类别、专利发明人和高强度专利等分析，探索了innography专利分析系统在高校专利成果分析及科技创新能力评估中的应用，为高校了解其科技创新能力和潜力，掌握其科技创新的动态发展趋势，量化其在国家创新系统中的地位和作用提供了科学依据。

1专利检索

11innography专利分析系统

Innography专利分析系统是ProQuest Dialog公司旗下最新的专利分析工具，其数据源丰富，包含来自美、英、中、日、韩、PCT和EPO等90多个国家或地区的专利数据，还包含美、法、ITC、澳、英和中国等的诉讼信息，以及来自邓白氏和美国证券交易委员会的专利权人财务数据[2]。Innography专利分析系统具有强大的分析功能，可实现专利价值判断，竞争者差距分析，专利无效侵权检索，专利诉讼、异议信息查询等，也可通过语义检索实现相似专利快速查找。

12检索策略

在中国国家知识产权局专利检索与服务系统（www.pss-system.gov.cn）的专利权人（申请人）处输入“北京工业大学”，获取该校1985年至今的中国发明专利和实用新型专利数据。将数据去重整理后导入到innography平台，并经过同族扩增共得到7 088件专利。针对上述7 088件专利，在keyword中分别输入种类限定检索式，以获得该高校的专利申请量，授权量和有效专利量（有效专利量是指截至检索日得到的已授权且仍处于维持状态的专利量）。

种类限定检索式如下：

13检索结果

截至检索日期（2013725），根据检索策略，得到北京工业大学当前专利申请总量5 397件，其中专利授权量3 370件，授权专利比例624%（授权专利比例=授权专利量/专利申请总量），有效专利量2 381件，有效专利比例约占707%（有效专利比例=有效专利量/专利申请总量）。

21专利申请量年度趋势分析——专利申请的过去、现状与趋势采用Innography专利分析系统对北京工业大学近20年的专利申请按照优先权年（Priority year）进行统计，得到图1北京工业大学1994-2013年专利申请年份趋势图，由图1可知，该高校的专利申请量基本呈现增长趋势，尤其是从2004年起，其专利申请量突破两位数，达到137件。随后的10年时间，该高校的专利申请量进入快速增长期，2011年的专利申请量达到941件（2012年和2013年的申请专利还未全部公开，所以数据不做参考分析）。图1北京工业大学1994-2013年度专利申请年份趋势图

将北京工业大学的专利申请量和授权量按照1985-2000年、2001-2006年和2006-2010年3个阶段进行统计汇总，获得该高校专利申请与授权量阶段趋势分析图（如图2），由图可知1985-2000年该校的专利申请量为210件，授权169件，授权比例81%；随后2001-2005年即“十五”期间，其专利申请量有一定增长，5年间申请量达到508件，授权量为445件，授权比例有所增加，平均授权比例为87%；在2006-2010年即“十一五”期间，专利申请量激增，对比“十五”期间增长约396%，达到2 522件，授权量为2 048件，平均授权比例为81%。

采用Innography专利分析系统对北京工业大学的2 381件有效专利进行公开年份统计分析，得到该校有效专利年份分布图（图3），由图可知，北京工业大学的有效专利年份分布呈现显著的上升趋势，几年来授权专利维持较多，从专利的国别上看，发现该校的有效专利以中国专利为主有2 370件，其余11件全为美国授权专利。

22专利技术IPC类别分析——本校发明创造的热门领域IPC表示国际专利分类，是国际上通用的专利文献分类和检索工具[3]。通过对专利申请进行IPC分布的分析，既可以判断创新的集中区域或热点区域，也可判断其涉及的技术领域及发展趋势[4]。

在Innography专利分析系统中将经过同族扩增后的5 397件专利申请按照IPC统计分析生成树状分布图（Tree），如图4，图中面积大的区块代表本校专利数量较多领域；面积小的区块代表本校专利数量较少领域，由图可知北京工业大学的专利主要集中在建筑（E）、化学（C）、作业运输（B）、物理（G）和电学（H）五大领域，其中数据识别、示或记录（G06K）、激光束加工（B23K26）和半导体激光器（H01S05）3个学科领域的专利与全球发明热门领域重合。endprint

Innography专利分析系统的文本聚类分析功能，可以帮助快速判断高校某热门研究领域的技术要点。文本聚类分析功能是通过分析专利的标题、摘要和权利要求项的文字，提取出共性的关键词并将专利按照关键词进行分组。例如分别提取出北京工业大学申请较多的“建筑”和“化学”领域，对这两个领域的专利分别进行文本聚类分析，图5为北京工业大学建筑领域专利文本聚类图，由图5可知在建筑领域，历年来北京工业大学发明人对效用模型、钢筋、能量耗散、钢管等研究较多。图6为北京工业大学化学领域专利文本聚类图，由图6可知在化学领域，历年来北京工业大学发明人对废水、效用模型、制备和碳源研究较多。

23专利发明人分析——本校活跃的学科发明人

Innography专利分析系统可以对组织机构的专利进行专利发明人分析，以了解该机构的突出发明人。将北京工业大学的5 397件专利按照专利发明人（invntor）统计，得到图7，可见北京工业大学拥有较多的活跃发明人，主要分布在环境与能源工程学院、建筑工程学院、材料科学与工程学院和机械与电子信息与工程学院等。其中专利申请量较为突出的发明人有彭教授、曹教授、王教授、吴教授和何教授等。

24高强度专利分析

专利强度（Patent Strength）是Innography的核心功能之一，它是判断专利价值的综合指标。专利强度受权利要求数量、引用与被引用次数、是否涉案、专利时间跨度、同族专利数量等因素影响，其强度的高低可以综合的反映出该专利的文献价值大小[5]。通过Innography的专利强度分析功能，我们可以快速从大量专利中筛选出核心专利，帮助我们判断组织机构的高价值专利和核心研究领域。一般情况下，我们把专利强度大于等于30%的专利称为高强度专利，而把小于30%的专利称为一般强度专利。

将5 397件专利先经过同族扩增，然后按照专利强度（Patent Strength）排序筛选，保留强度≥30%的高强度专利，最后经过同族去重，获得专利族中强度最高的专利20件，其中19件专利获得授权，16件专利目前有效。一件美国因未答复审查意见而撤回，见表1。

将北京工业大学高强度专利按照公开年份进行分析，得到的北京工业大学高强度专利年份趋势图（见图9），可知北京工业大学高强度专利最早是1994年公布的一份欧洲授权专利，现已失效。北京工业大学的高强度专利主要集中在2010-2012年，以中国专利为主，均为授权专利，且目前均处于有效状态，此外分析还发现有3件强度较高且处于有效状态的美国授权专利。

对北京工业大学的高强度专利进行IPC统计分析（见图10），可知北京工业大学的高强度专利主要分布于、物理、电力、化学物理方法及其相关设备等领域，其中语音识别分析合成和音频处理（G10L）、金属粉末加工制造（B22F）和合金（C22C）学科领域的专利属于全球发明的热门领域。

3基于专利成果分析的高校科技创新能力研究

通过Innography专利分析平台对北京工业大学1994-2013年专利成果进行统计分析，为高校科技创新能力评估提供客观依据，为高校进一步制定和调整提高其科技创新能力的学科发展规划和人才引进以及培养机制等提供科学依据和决策参考。基于Innography的专利成果分析，对北京工业大学的科技创新能力进行了研究：

（1）1994-2013年间，由于国家政策的推动和我校对科研创新能力的重视，北京工业大学的专利申请量基本呈现增长趋势，尤其是从2004年起北京工业大学的专利申请量进入快速增长期，2011年和2012年连续两年突破900件。从专利申请量来看，当前，北京工业大学的科技创新活动正处于快速上升时期，抓住这一有利时机，不断完善科技创新体系建设，大力推进机制体制改革，能进一步提升其科技创新的整体能力。

（2）北京工业大学的专利申请量在1985-2000年、2001-2006年和2006-2010年三个阶段呈现大幅增长趋势，而专利授权率却呈现先增后减的趋势，即在“十五”期间，北京工业大学专利申请量不算太多，而授权比例却最高，这说明这时期教师和科研人员只较新和较有把握的成果去申请专利，而不是为了申请而申请；在十一五期间北京工业大学的专利申请量很大，但授权比例却有所下降，可能的原因有：①中国专利制度的逐步完善、专利审核的逐步严格、信息化程度的逐步提高和审核员综合素质的逐步提升导致专利授权量的下降，从而影响了专利授权比例；②随着学校专利申请激励政策的变化、科研人员专利保护意识的逐步提升，科研人员更热衷于申请专利，从而造成专利申请量增加；但专利撰写水平不足，高水平专利申请数量少，造成授权量不能同比增加；③专利服务机构如专利代理所及专利代理人的业务水平提升和专利量的提升无法同比提高，导致授权比例下降；④近年申请的专利可能有部分还处于审查过程中，尚未被授权。针对上述情况，北京工业大学应积极开展专利基础知识培训，加强专利知识和学科结合的应用能力的培养，只有这样才能实现专利授权比例与专利申请量的同步提升，从而有效支持产学研，提升转化率。

（3）北京工业大学的专利技术主要集中在建筑、化学、作业运输、物理和电学五大领域，其中数据识别、表示或记录，及光速加工和半导体激光器三大研究领域属于全球热门发明领域，具有很好的市场价值和应用前景，应加强关注，加大投入力度。对北京工业大学申请较多的“建筑”和“化学”领域的专利的文本聚类分析表明，北京工业大学在建筑领域对效用模型、钢筋、能量耗散、钢管等研究较多，在化学领域，对废水、效用模型、制备和碳源研究较多，可根据学校的学科发展规划，进一步做好专利布局工作，逐步建立和形成本校的强势学科。

（4）北京工业大学拥有较多的活跃发明人，主要分布在环能、建工、机电和材料等学院，较为突出的发明人有彭教授、曹教授、王教授、吴教授和何教授等。说明北京工业大学在环能、建工、机电和材料等学科领域已经培养和汇聚了一批科研能力突出的学术专家和学科带头人，北京工业大学在继续大力支持这些高水平创新学术骨干的同时，也应加速培养具有科技创新能力和潜力的青年拔尖创新人才，并注重学生尤其是研究生的科技创新能力的培养，从而提升技术创新的综合竞争力。endprint

（5）北京工业大学的专利总量较多，但高强度专利数量不多，且强度分布主要集中在30%～50%区间段，大于50%的高强度专利数量较少。此外，北京工业大学的高强度专利主要集中在2010-2012年，说明之前该校对专利质量的重视程度不够。针对这种情况，学校的科研成果管理应该把专利质量放在更加突出的位置，应积极采取有效措施促进技术含量高、市场前景好，符合技术发展趋势和产业政策的高价值专利的申请。例如通过调整和完善学术奖励机制，将专利质量纳入到奖励评定机制中，改变以往只以专利申请数量作为激励的惟一标准。

4结语

Innography专利分析系统在高校专利成果分析研究中的实际应用表明，采用Innography进行专利成果分析，可大幅提高图书馆专利分析人员的工作效率，可实现对高校专利文献的多角度、深层次挖掘，并提供直观、量化的分析结果。但作为一种专利分析工具，Innography也存在一些问题：如专利数据源中，由于专利加工信息完善的滞后性导致的少部分字段的缺失，这些缺失字段会在一定程度上影响专利权人分析的结果。另外由于中国专利申请体系建立时间短，尚未包含对已有技术的引用状况，而Innography评判专利价值的指标包括专利引用与被引用数量，因此这一指标的缺失在一定程度可能会影响到Innography对向中国知识产权局申请的所有中国专利的价值评判[6]。针对这些情况，专利分析人员在应用Innography进行专利分析时，应当深入了解Innography分析系统中各种指标的含义，并充分结合自身的研究目的进行合理应用。

参考文献

[1]李文辉，贺浪萍，林卓玲.从国内专利角度分析华南师范大学的技术创新能力[J].华南师范大学学报：自然科学版，2011，（2）：138-142.

[2]余敏杰，田稷.海洋生物产业专利情报分析[J].情报杂志，2012，（9）：11-14，42.

[3]蔡毅，程乐鸣，邱坤赞，等.循环流化床锅炉专利现状与趋势分析[J].能源工程，2013，（1）：1-6.

[4]邱洪华，刘晓丽，赵勇.中国工程机械产业专利信息分析研究[J].情报杂志，2012，（10）：83-89.

[5]周玉芳.基于Innography的无线电力传输专利情报研究[J].新世纪图书馆，2013，（6）：41-44.

[6]陆萍，柯岚馨.Innography在学科核心专利挖掘中的应用研究[J].图书馆工作与研究，2012，（8）：122-125.

（本文责任编辑：马卓）endprint

（5）北京工业大学的专利总量较多，但高强度专利数量不多，且强度分布主要集中在30%～50%区间段，大于50%的高强度专利数量较少。此外，北京工业大学的高强度专利主要集中在2010-2012年，说明之前该校对专利质量的重视程度不够。针对这种情况，学校的科研成果管理应该把专利质量放在更加突出的位置，应积极采取有效措施促进技术含量高、市场前景好，符合技术发展趋势和产业政策的高价值专利的申请。例如通过调整和完善学术奖励机制，将专利质量纳入到奖励评定机制中，改变以往只以专利申请数量作为激励的惟一标准。

4结语

Innography专利分析系统在高校专利成果分析研究中的实际应用表明，采用Innography进行专利成果分析，可大幅提高图书馆专利分析人员的工作效率，可实现对高校专利文献的多角度、深层次挖掘，并提供直观、量化的分析结果。但作为一种专利分析工具，Innography也存在一些问题：如专利数据源中，由于专利加工信息完善的滞后性导致的少部分字段的缺失，这些缺失字段会在一定程度上影响专利权人分析的结果。另外由于中国专利申请体系建立时间短，尚未包含对已有技术的引用状况，而Innography评判专利价值的指标包括专利引用与被引用数量，因此这一指标的缺失在一定程度可能会影响到Innography对向中国知识产权局申请的所有中国专利的价值评判[6]。针对这些情况，专利分析人员在应用Innography进行专利分析时，应当深入了解Innography分析系统中各种指标的含义，并充分结合自身的研究目的进行合理应用。

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[3]蔡毅，程乐鸣，邱坤赞，等.循环流化床锅炉专利现状与趋势分析[J].能源工程，2013，（1）：1-6.

[4]邱洪华，刘晓丽，赵勇.中国工程机械产业专利信息分析研究[J].情报杂志，2012，（10）：83-89.

[5]周玉芳.基于Innography的无线电力传输专利情报研究[J].新世纪图书馆，2013，（6）：41-44.

[6]陆萍，柯岚馨.Innography在学科核心专利挖掘中的应用研究[J].图书馆工作与研究，2012，（8）：122-125.

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（5）北京工业大学的专利总量较多，但高强度专利数量不多，且强度分布主要集中在30%～50%区间段，大于50%的高强度专利数量较少。此外，北京工业大学的高强度专利主要集中在2010-2012年，说明之前该校对专利质量的重视程度不够。针对这种情况，学校的科研成果管理应该把专利质量放在更加突出的位置，应积极采取有效措施促进技术含量高、市场前景好，符合技术发展趋势和产业政策的高价值专利的申请。例如通过调整和完善学术奖励机制，将专利质量纳入到奖励评定机制中，改变以往只以专利申请数量作为激励的惟一标准。

4结语

Innography专利分析系统在高校专利成果分析研究中的实际应用表明，采用Innography进行专利成果分析，可大幅提高图书馆专利分析人员的工作效率，可实现对高校专利文献的多角度、深层次挖掘，并提供直观、量化的分析结果。但作为一种专利分析工具，Innography也存在一些问题：如专利数据源中，由于专利加工信息完善的滞后性导致的少部分字段的缺失，这些缺失字段会在一定程度上影响专利权人分析的结果。另外由于中国专利申请体系建立时间短，尚未包含对已有技术的引用状况，而Innography评判专利价值的指标包括专利引用与被引用数量，因此这一指标的缺失在一定程度可能会影响到Innography对向中国知识产权局申请的所有中国专利的价值评判[6]。针对这些情况，专利分析人员在应用Innography进行专利分析时，应当深入了解Innography分析系统中各种指标的含义，并充分结合自身的研究目的进行合理应用。

参考文献

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[4]邱洪华，刘晓丽，赵勇.中国工程机械产业专利信息分析研究[J].情报杂志，2012，（10）：83-89.

[5]周玉芳.基于Innography的无线电力传输专利情报研究[J].新世纪图书馆，2013，（6）：41-44.

[6]陆萍，柯岚馨.Innography在学科核心专利挖掘中的应用研究[J].图书馆工作与研究，2012，（8）：122-125.

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