基于模糊灰色评价法的发明专利价值评价

■ 舒服华

知识产权评估已经成为法定资产评估业务的重要部分，专利评估是实现知识产权产业化发展的重要环节。将模糊数学和灰色系统理论这两种方法有机结合评价发明专利价值，既可发挥各自的长处又可弥补双方的不足，使评价结果更加准确、可靠。作者介绍了模糊灰色评价法的基本原理和决策步骤，采用改进的1-9 标度法确定指标的权重，并运用模糊灰色评价法对某高校科技专利进行了评价。

科技创新作为国家的软实力,是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，是引领经济发展新动能。科技发展水平能深刻反映出一个国家的综合国力和核心竞争力。实现国家发展满足富强的目标，最根本的是要靠科技的力量，最关键的是要提高自主创新潜质，要推进我国改革开放和社会主义现代化事业,实现全面建成小康社会目标,不断提高人民生活水平,实现中华民族伟大复兴,必须鼓足干劲，大力推进科技创新。发明专利是科技创新的重要成果之一，是科技创新的主要要素，是转变发展方式的重要途径。发明专利权作为最主要的知识产权之一，在创建创新型国家和科技强国中发挥了重要作用。专利评估将有效确立专利价值，为专利资产的应用提供参考意见，同时，发明专利价值评价是推进知识产权保护工作的基础，对促进科技成果转化，调动人们的创造主动性，促进社会资源的优化配置等具有重要作用。发明专利的价值是无形资产的一种，其主要特点是客体的无形性，评价包含诸多模糊性和不确定性，使用传统的评价方法难以获得客观可靠的结果。模糊数学和灰色系统理论是目前较为常用的两种处理不确定性系统的数学方法。在多属性问题的决策中，评价准则往往存在一定的模糊性，同时又因评判者的能力与偏好不同，导致评价信息常带有一定灰度，如果单纯采用模糊方法会造成信息丢失，若仅采用灰色理论方法，则不能充分利用评价规则模糊性的特点，因此，单一使用两种方法都会造成评价结果与实际存在偏差。模糊灰色评价法将模糊数学和灰色系统理论这两种方法有机结合，既可发挥各自的长处又可弥补双方的不足，使评价结果更加准确、可靠。文中运用模糊灰色评价法评价发明专利价值。

一、确定评价指标

发明专价值包含的内容较多，既有有形的，也有无形的，既有现实的，也有潜在的，既有眼前的，也有未来的，既包含经济价值，也包含社会价值，故其评价是个模糊性与不确定性共存的复杂问题，评价应从法律状态、技术状态、产业化状态、市场状态等方面出发，考虑专利在用途上发挥的作用与效率，以及最佳使用期限等情况，科学合理地衡量其潜在的社会价值和经济价值。在评价指标选择上要遵循全面性、系统性、典型性、代表性等原则，同时还有兼顾可操作性、可量化性的法则，基于上述理由，文中选取7个大的方面作为发明专利价值评价指标，它们分别为：(1)技术的创新性，主要指专利项目与国内外相关领域相比，技术创新力度，技术领先程度；(2)技术科技含量，主要指专利项目体现的科学技术深度，在当前科学技术水平中所占有的地位；(3)技术的成熟度，主要指专利项目具备开发利用的可靠性及存在的风险性，如项目是试验阶段成功、还是小批量生产成功、还是大批量生产成功；(4)技术的适用性，主要指专利项目应用领域范围的广度，对人们生产生活，以及经济社会发展的促进性；(5)专利市场前景，主要指专利项目可能带来的经济价值多少，未来的市场前景如何；(6)技术的生命周期，主要指专利项目预计在相关领域技术领先的时间长短，在相关领域不被其它新技术超越或不落伍的时间期限；(7)专利法律保护期限，主要指专利项目法律保护的年限，过期失效其它非拥有者均可使用的时间。发明专利价值评价指标体系如图1所示。

图1　发明专利价值评价指标体系

二、灰色模糊评价步骤

（一）建立评价因素集及评语集

评价因素集是指评价系统中影响评判结果的各个因素所组成的集合，本文因素集为发明专利价值7个评价指标，即 U={u1、u2、u3、u4、u5、u6、u7}；评语集是指对评判对象可能作出的各种评判结果所组成的集合评语集，本文评语集采用模糊用语，分为5个等级，即C={c1、c2、c3、c4、c5}={“高”、“较高”、“一般”、“较低”、“低”}。各等级对应的分值如表1。

表1评语等级对应的分值

（二）确定指标权重

不同的评价指标对评价结果的贡献率不同，应以权重的形式体现。传统的1-9标度法确定权重只能取整，属性的重要性最少为1个数值的差距，导致权重数值差距较大，有时与事实不吻合。本文采用一种改进的1-9标度法以弥补其不足。

首先对各指标的重要程度进行评分，分数由1到10之间，可以为小数，不同的指标分数可以相同。然后对指标的得分进行两两比较，并通过其差值确定判断矩阵V=(vij)n×n。若评价指标ui和uj得分分别为si和sj，则判断矩阵元素vij的值为：

为了保证最终指标权重的精确性，1-9标度法通常需要进行一致性检验，过程复杂繁琐。本文采用利用最优传递矩阵进行改进，使之自然满足一致性要求，无需进行一致性检验。具体步骤如下：

(2)计算B的最大特征值所对应的特征向量pi

(3)计算指标的权重wi

（三）确定评价灰类

确定评价灰类即要确定待评价灰类的灰数、等级数以及灰数的白化权函数。根据评语集一般评语的划分，本文有对应5个评价灰类，即灰类数为相应的白化权函数分别为[3][4]：

（四）计算灰色统计量

首先根据专家给出的评价值aij，计算其在不同灰类的白化权函数下的隶属度fk(aij)，然后计算评价各因素灰色统计值hjk。

式一般，hjk第j个因素属于第k个灰类的统计值；fk(aij)第j个因素属于第k个灰类的隶属度(k=1，2，…，5)。

（五）计算灰色评价权重

各因素的灰色评价权重计算实际上是对其统计量进行归一化处理，即

式一般，rjk第j个评价指标属于第k个灰类的评价权重。

由此得到灰色模糊权矩阵

（六）计算综合评价值

运用模糊综合评价法，计算评价对象的综合评价值。

T=(t1，t2，t3，t4，t5)评价对象的综合评价值，tk∈[0，1]，(k=1，2，…，5)。

（七）确定评价结果

依据综合评价值，按照最大隶属度原则，确定评价对象所属的灰类类别，得出最综评价结果。

三、实例研究

以某湖北高校发明一项专利为例，运用灰色模糊评价法对其价值进行评价。组织6名相关领域的专家对发明专利价值7项指标符合评语类别的程度进行评分，结果如表2所示。

表2　发明专利价值评分结果

确定评价指标的权重。根据相关标准和实际经验，给出发明专利7个评价指标的重要性评分，它们分别为：

按照式(1)构造判断矩阵V:

式(2)求出拟优矩阵B：

按照式(4)-式(5)求得评价指标的权向量和权重分别为：

求各评价值在不同灰类的白化权函数下的隶属度。f1(aij)、f2(aij)、f3(aij)、f4(aij)的结果如表3，f5(aij)=0，即f5(aij)中各元素均为零。

表3　评价指标在各灰类下的隶属度

计算灰色统计值和灰色权重，以属性指标u1，为例，将各专家给出的评分aij在各灰类下的隶属度按灰类类别合并。

则属性指标u1总体灰色统计量值为：

故u1属于各灰类的权重为：

同理，可得其它指标的灰色评价权重值，结果如表4。

由此得到灰色模糊权矩阵

计算评价值和确定评价结果。按式(13)计算发明专利价值的评价值，即

表4　评价指标的统计量及灰色评价权重值

从综合评价值可知，发明专利价值属于“高”的程度为0.2823；属于“较高”的程度为0.3644；属于“一般”的程度为0.3221；属于“较低”的程度为0.0312；属于“低”的程度为0。按照最大隶属度原则，该发明专利价值属于“较高”的水平。评价结果直观图如图2所示。

图2　评价结果直观图

为了更直观了该发明专利价值评价结果，可将综合评价结果与表1评语等级量化向量(一般间值)C=[9，7，5，3，1]相乘，得到该发明专利价值得分，即：

该该发明专利价值得分6.7946，对照表1一般评价等级量化值，其价值得分得在(6，8)之间，同样可得出该发明专利价值属于“较高”等级的一般间水平。

四、结语

科技创新决定一个国家和民族的未来，是一个民族最根本的事业，是民族振兴和社会进步的基石。在经济建设中，科技创新成为推动经济发展的内生动力，成为转方式、调结构的关键力量，在培育和发展方法性新兴产业、提升和改造传统产业、发展现代服务业一般发挥了关键作用。在社会发展中，科技创新成为提高民生福祉、实现可持续发展的根本途径。专利权是工业产权的重要内容之一,专利技术是我国广大科技工作者辛勤劳动的结晶。发明专利是科技创新精神的成果的重要体现。发明专利属于知识产权的范畴，知识产权价值的确定直接关系双方的权利、利益的分配以及国有资产的保值增值问题。知识产权评估已经成为法定资产评估的重要部分，专利评估是实现知识产权产业化发展的重要环节，对最大程度地管理、经营其知识产权，使之发挥出更大的效益具有重要意义。模糊数学着重研究“认知不确定”问题，其研究对象具有“内涵明确，外延不明确”的特点。灰色系统理论着重研究模糊数学所难以解决的“小样本”、“贫信息”不确定性问题。与模糊数学不同的是灰色系统理论着重研究“外延明确，内涵不明确”。两种方法都有各自的长处和短板，单一的运用其任一种方法进行决策很难达到满意的效果。将这两种方法融合，运用模糊灰色评价法对发明专利价值进行评价，可使评价结果更加客观公正。