基于模糊分析法的高校专利初级预警模型的研究

王景++王跃华

摘要： 在现有的专利分析研究基础上，结合采用模糊数学中的模糊综合分析法与层次分析体系，建立高校专利竞争力的评价模型和评价方法。采用该方法构建对高校的初级预警模型，并将结果与原有单一指标的分析结论进行比较，发现新结论既涵盖了专利特有信息，同时也使评价更客观，更符合现实状况。该方法同时也适用于高校间的专利竞争分析。

Abstract： On the basis of the existing patent analysis， the evaluation model and evaluation method of patent competitiveness in colleges and universities are established by combining the fuzzy comprehensive analysis method and the analytic hierarchy process in the fuzzy mathematics. This method can be used in construction of primary early-warning model in colleges and universities， and the result is compared with the analysis conclusion of the original single index， finding that new conclusion covers specific information about the patent， and also make the evaluation more objective， more in line with the reality of the situation. The method is also applicable to the analysis of patent competition among universities.

关键词：专利；模糊综合分析法；高校；专利预警；预警模型

Key words： patent；fuzzy comprehensive analysis；college and university；patent early warning；early warning model

中图分类号：F224 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）30-0212-03

0 引言

当今的时代已经完全融入了知识经济和全球化的浪潮中，作为国家的战略性要素和企业相互竞争力的关键影响因子的知识产权已经得到大家的广泛认可。在高校乃至国家层面上衡量核心实力和创新创造力上，专利是其科技资产的核心也是最能体现其经济价值的外在表现。对中国的企业科研院所和高校相比较，知识人才最为集中，科学研究条件最突出的地方是高校。因此，高校作为我国科教兴国的中流砥柱，其能创造更多的价值更为核心的自主知识产权，对于实现中国制造业由低端到高端发展、由劳动密集型向技术密集型发展，具有十分重要的意义。

专利竞争理论的是由竞争力理论发展来的。知识随着社会的不断发展已经成为了行业竞争的核心决定因素。竞争力理论便发展转变成了知识竞争力理论。作为知识产权的构架中的核心要素专利权，已经成为了衡量一个企业乃至一个国家核心竞争力的重要标志。同时，知识产权作为激励创新的基本保障，将在供给侧结构改革中发挥越来越重要的作用。专利分析预警作为专利运用的基础是实现专利价值、发挥创造引新引领作用的有效方式。

高校专利预警是指高校通过数据收集、材料整理和模型判断分析出与本高校主要研究方向和主要攻关技术领域的专利和非专利信息，国内外研究信息和其他信息，对可能发生的重大专利侵权争端及其可能出现的危害程度向高校决策层发出警报。专利预警着眼于实际应用效果，致力于解决迫切的产业需求，适度预测技术发展，为高校分析出最新的研究成果。但是针对具有实效性和地域特点的专利进行预警，前期必须进行大量的分析和统计，流程相当繁琐，耗时也很长。因此，为了节省时间和减少不必要的耗费，笔者将高校的专利预警分为初级预警和深度预警。初级预警是对高校的整体专利进行一个比较粗糙大体的预警，而深度预警是对高校具体的某个专利进行系统的分析包括遇到的技术壁垒和专利壁垒。为了节省成本以及对各高校的专利技术及专利质量有个浅层次的对比认识现，笔者在本文中主要以初级预警作为研究对象进行分析。

1 高校专利初级预警模型的构建及实证研究

1.1 模型的构建

本文将采用模糊综合评价模型来构建高校专利初级预警体系。模糊综合评价模型是基于模糊数学理论对综合评价的实际问题进行分析的有效工具。可以运用该模型来评价高校专利的数量和质量。具体来讲，模糊综合评价就是运用模糊数学理论中的模糊关系合成原理，对边界概念或性质不清晰的因素进行定性或定量分析，通过对多个模糊因素的分析，综合评价被评价对象的隶属等级的一种方法。该评价方法的实施步骤大致为：先将各因素逐一进行模糊评价，再将所有因素的影响系数叠加起来进行综合评价。依据QADD7理论建立的模糊综合评价模型见图1。

1.1.1 专利初级预警指标的选取

初级预警指标的筛选是构建专利预警模型的首道工序。鉴于专利的时效性，因此应该本着“使预警过程更快捷、简单、高效”的原则筛选初级预警指标。对此，在筛选指标的过程中，必须要以敏感性、前沿性、容易获得性并且在使用中要保证操作的合理方便等标准，使指标体系能够做到在数据精度和节约成本上的平衡。只有这样选取专利预警指标才能实现高校预警资源的最大化。本文从专利数目的多少和专利价值两个方面，专利数量和专利质量两个维度来构建专利的预警指标体系。

①在专利数量维度上，高校在申请专利的开始阶段，通常专利数量少，未达到一定规模，并且专利增长率较低，整体处于初级阶段。在该阶段所推出的专利在社会上所受到的关注并不多，专利的危险度不大。但是当高校的专利水平发展到一定程度后，专利的申请量授权量极速增长，相关竞争企业为了遏制其专利的快速增长，竞争高校或企业就会使用专利武器，对其筑起专利壁垒。对此，本文将专利申请增长率、专利增长率下降幅度、专利授权率进行重点分析。专利增长率来表示高校在此阶段专利的增长态势，专利增长率下降幅度来预测高校的专利申请状况未来的发展情况，专利授权率来表示高校专利申请的效率，指标数值越大，说明问题越严重。

②专利质量维度指标。如果专利的技术价值越高说明其属于核心价值的可能性越高，在行业专利竞争中就更容易受到相关技术领域领先的企业或高校的竞争，提前对核心专利建立专利壁垒。核心专利也就是我们所说的技术含量高的产品，其市场的需求就越多，市场的价值也越高。对于核心专利，正在研究该领域的专利优势企业或高校也会对该核心专利的保护力度加强，建立围绕核心专利的周边专利，其他高校也就不容易突破它的专利壁垒。对此，通过研究相关的技术数据，我们选择专利平均年龄、技术生长率、公司研发重点率3项指标，指标数值越大说明该专利为核心专利的可能性越高，对其他高校和企业的威胁越大，竞争企业对其的重视程度越高，专利越危险。

将上述指标层次化得：

1.1.2 专利初级预警指标权重的确立

目前，数学分析领域有许多确定指标权重的方法，如专家评分法、层次分析法、熵权法、主成分分析法等等，其中前两种方法系主观赋值法，后两种系客观赋值法。在模型分析过程中，通过这些方法能够得出一级指标权重向量集a=（a1，a2），其中a1>0，a2>0，且∑ai=1，它反映对各因素的一种权衡。二级指标权重向量集A1=（a11，a12），A2=（a21，a22，a23）。aij>0，∑aij=1。本文拟用层次分析法确定了各指标权重（详见表2），并进行矩阵的一致性检验，所得到的判断矩阵一致性均符合要求。

1.1.3 评价集的构建

在本文中，笔者按专利警度将高校的专利状态划分为三类状态，一类是正常状态，一类是警戒状态，再者是危机状态。对此，设计高校初级预警的决策集为V={v1，v2，v3}={正常，警戒，危机}。

1.1.4 模糊关系矩阵的构建

①确定评价为正常状态、警戒状态和危机状态的隶属度绝对值为1 的指标值。将专业领域内若干高校的指标权重进行对比分析，以确定uij对于vk的隶属度，继而确定指标uij的最小值aij和最大值bij，最后对各项指标的数值进行统计分析后，计算出所有二级指标观测值的平均值rij。假设uij？燮aij，则uij对v1的隶属度即为1。一般可通过隶属度函数确定隶属度。

②令xij1=aij，xij2=rij，xij3=bij，以下限值x1i和上限值x3i作为边界，凡是指标值u？燮xij1完全属于v1（正常），凡是u？叟xij3则完全属于v3（危机）；把[xij1，xij3]区分划分为正常、警戒和危机三类状态，以最能体现这三类状态特征的点（平均值点）的隶属度为1，概念模糊的边界交点的隶属度为0.5，构造指标即为3个等级隶属。上述指标的数值越大，说明专利警戒等级越高。采用升半梯分布，通过下列公式计算其隶属度：

1.1.5 模糊综合评价

令R={B1，B2}，一级权重A={a1，a2}向量集，则综合评价矩阵B=A×RT={a1，a2}×B1B2={b1，b2，b3}，然后采用归一化分析方式对矩阵B进行综合分析。根据高校对于v的隶属度B确定高校的专利状态，隶属度越大，高校的专利警度越偏向于此种状态。

1.2 模型的实证研究

基于模糊综合评价专利预警模型综合分析评价云南某大学核心技术领域的专利警戒情况，通过对各指标权重的分析判断，评价其是否在警戒范围以内，同时进一步确定是否应该将其提升到深度预警的状态。

①在同一技术领域内选择A、B、C、D、E、F六所高校进行对比分析，其中B、C为本省同一技术领域内两所重点高校，D、E、F为同一技术领域内外省的重点高校。表3为各所高校的指标权重的统计数据。

②根据研究得到的隶属度函数公式，求得各二级指标对于V的隶属度，在其基础上并构建二级评判矩阵：

③通过模糊综合评价得到一级评价矩阵B={0.262 0.273 0.281}，从矩阵B可以看出A高校对危机状态的隶属度最高，说明高校的专利状态不容乐观，偏向危机，所以A高校急需进行深度预警。建议A高校首先要找出竞争对手，然后对对手的情况进行深入分析，确定公司是否有侵权或被侵权的可能性，是否存在专利壁垒。

2 结束语

在确定高校专利的初级预警模型后，输入要预警的信息即可得到各指标警度的隶属度，基于隶属度的数值发出相应的警戒信息，并判断有无必要进行深度预警。如果需要进行深度预警，可以根据二级指标的隶属度对高校各方面的能力进行对比分析，从而为深度预警确定方向。该专利初级预警模型从高校的专利战略角度出发，构建高校专利预警的指标评价体系，初级预警的指标选取简单，具有代表性。模型的建立考虑了评价集的模糊性，具有客观性。该模型能够快速、便捷地计算出高校专利的大致情况，为高校专利的预警节省了时间，降低了成本。本文从定量的角度提出了一种专利初级预警的新方法，改变了主观定性的专利预警方法，具有一定的实用价值。

参考文献：

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