大数据时代专利统计工作面临问题及对策

唐超

（大连市知识产权服务中心，辽宁大连 116023）

大数据时代专利统计工作面临问题及对策

唐超

（大连市知识产权服务中心，辽宁大连 116023）

专利统计是支撑专利事业发展的基础工作，各项专利统计数据是制定政策的重要依据，也是政策执行情况的直接体现。地方专利管理部门专利统计工作在当前大数据时代迎来了新的挑战，要求在数据范围、信息处理自动化和人员专业能力方面有所突破。如何解决工作中面临的问题，做好专利统计，为决策提供可靠参考，本文从数据共享、信息化建设、人才培育角度提出了对策。

大数据 专利 统计 对策

1 概述

1.1 专利统计及其数据特点

专利统计是指专利管理部门依照统计制度，运用科学统计方法，对各类专利活动情况和资料进行收集、整理、计算、分析，为决策提供依据和建议的过程。

与其他行业统计相比，专利统计数据主要特点表现在：（1）来源于国家知识产权局已有专利文献，不需要自下而上进行调查收集；（2）数量巨大、内容丰富；（3）集技术、法律、经济信息于一体；（4）反映最新科技成果；（5）结构严谨，分类科学，格式规范标准。

1.2 大数据时代地方专利管理部门专利统计工作

现代信息技术发展迅猛，工作活动中产生庞大的各类信息数据。数据呈现大量化、多样化、高速化、价值化、真实性、复杂性的特征，也是各个行业和各类业务的重要资源。新兴物联网、云计算的广泛运用，标志着大数据时代的来临。

专利管理部门需要科学运用大数据方法提高数据加工能力，使现有数据不断增值，从海量专利数据中准确提取有效信息，发挥预测技术走向、评判专利质量、提升创新效率的作用。

2 当前专利统计工作面临的问题

地方专利管理部门统计工作一般是根据国家知识产权局发布的专利月报和本地区专利数据，进行整理标引，定期向社会公布本地区专利数据统计状况。统计报表通常包含专利数据依不同年度、不同地区，按照专利类型、申请人类别等进行分类和汇总，并与同类地区相比较。专利统计为政府部门科学决策、企业研发布局提供了参考，但统计结果包含内容较少，参考价值还没充分体现，原因表现在以下几点。

2.1 掌握数据范围有限

专利管理部门只掌握专利相关数据，仅仅依靠专利数据已经难以满足日益高涨的分析需求，无法涵盖整个领域的创新活动，不能准确及时地评价企业专利活动现状。目前不同部门间仍然存在着“信息孤岛”问题，专利数据未能与其他领域信息进行联系整合。当前专利管理部门获得的企业重组改制、主要业务变更，重要技术人员变动等信息更新获取相对滞后，与专利相关的科技文献、技术标准、经济统计、诉讼判决数据尚未整合。这些因素导致不能从全盘角度全面分析专利在地区、行业和企业经营活动中所贡献的具体价值和效用。

2.2 信息处理自动化程度低

专利数据中大量文字摘要信息需要较多时间精力对其提取利用，常规的人工和计算机简单的分类汇总工作不能胜任。部分单位软硬件设施和网络设备性能不足，难以实现信息自动处理。统计按照月度年度时间段节点进行的非实时性统计不能满足快速决策需要。结构化的海量数据挖掘已有还有待于更加完善的和挖掘工具及算法，数据采集和深加工的信息化和智能化程度还不高，统计自动化软硬件建设方面上相对落后。

2.3 统计人员专业能力不强

专利统计一般由人员兼职处理，缺少统计专业背景。工作中根据数据波动变化找寻规律的预见性不够，根据热点、难点、风险点提出合理化建议的能力较弱。缺少深入专利分析研究和统计监测预警，未达到促进技术发展和使企业获取竞争优势情报的效果［1］。数据发布的针对性还不强，未发挥数据的最大信息价值，统计结果面向所有受众，没有体现个性化需求，对政府决策和企业发展的支撑不足。

3 专利统计工作推进对策

专利统计工作应树立大数据意识，统计更加注重数据的量化深度和定性分析。政府部门在合理共享各种最新数据的基础上，发挥自身优势，深度挖掘数据的价值，在提供公共服务的方式、内容和机制上不断创新，以适应快速变化的社会需求。

3.1 通过共享扩大数据范围

通过大数据的应用，各政府部门要推进实现部门之间数据系统集中、资料汇总、信息整合，达到系统间的数据查询互通，消除信息孤岛。把孤立的数据关联成为有机的整体系统，使更有价值的隐性信息显现出来。在关联其他领域信息的同时，也为这些领域增进了附带专利信息的服务功能，使专利数据发挥了超过专利技术本身的信息价值。这些促使专利统计达到涵盖信息丰富、分析依据准确、结果参考性强的要求。

3.2 加快统计信息化建设进度

重视计算机软硬件和网络建设，通过智能化软件自动识别标引关键词，快速提取有效信息，实现统计结果自助生成。通过服务器集群和云计算方式提高数据分析效率，尝试建立数据参考模型，提高技术发展预测能力。充足的信息资源、便捷的存储方式、不断完善的分析工具为加快统计信息化建设提供了更加便利的条件。通过加强实时分析、可视化分析，提高统计分析的时效性和直观性，通过信息化建设提升统计工作的自动分析水平和预警预测能力。

3.3 培育复合型统计人才

大数据时代，需要综合性、跨学科的复合型统计人才，通过加强培训，扩大跨学科知识面学习，培养既懂专业技术、又擅长统计分析的专利统计人才队伍。培养数据挖掘能力，进行技术生长率、技术成熟系数、新技术特征指数［2］等较深层次定量分析，创设条件结合本地区主导产业核心专利关键技术所需开展定性研究。及时跟踪预警技术动态变化，做到多元化、全方位的综合统计。基于大数据的专利统计人才，能够做到帮助企业推荐适合的技术，预警潜在的商业风险，评估技术的发展路径；为指导产业和技术升级等政府决策提供参考。专利统计借助大数据实现对专利的精准分析和预测，并可有机融入产业发展运行的全过程。

4 结语

随着专利统计工作职能进一步完善，专利信息继续发挥带领产业和企业发展的导航优势，大数据时代专利统计工作将更加显现其在推动创新驱动发展战略实施中的效用。

［1］陈卓.论专利信息统计分析技术及预测分析方法［J］.中国发明与专利，2015，（10）：91-92.

［2］李俊贤.国内职务与非职务专利对比分析［J］.情报探索，2013，（4）：88-91.