面向产业分析的专利地图三维分析模型研究

谢 黎，任 波 ，陈云伟，2

(1.中国科学院成都文献情报中心科学计量与科技评价研究中心(SERC)，四川成都 610041；2. 中国科学院大学图书情报与档案管理系，北京 100190)

1 专利地图研究进展

专利地图的概念诞生于20世纪60年代末，1968年日本专利厅出版了世界第一份专利地图[1]，用于揭示航空纳米测量技术在其他产品上的扩充使用。之后专利地图在韩国、美国、新加坡和中国台湾地区等地得到广泛应用与发展，并于21世纪初期开始逐渐被我国大陆学者所认识[2-3]。根据WIPO的定义[4]，所谓专利地图是一种专利分析的可视化工具，通过对专利情报进行分析加工，并将分析结果用各种直观的图表表达，使复杂多样的专利情报易于理解。

早期专利地图研究主要是对方法本身的基本探索，侧重于如概念与方法等基本理论的介绍[5-9]，并尝试探索利用专利地图指导企业专利战略[10]、企业研发管理[11]、专利竞争情报[12-13]、技术性贸易壁垒预警[14]、技术预见等[15]。之后，专利地图逐渐得到广泛应用，尤其是面向不同产业的应用[16-22]，其他研究对象还涉及企业[23-27]、技术[28-34]、产品等不同层级[35-36]，专利地图的功能归纳起来主要包括：揭示现状、预测趋势、制定决策、发现机会/危机等。

最近十年，专利地图的数据、方法、功能也得以不断改进、创新，并与其他方法融合。专利地图的数据来源方面，除常规的发明专利，Chen[37]研究了外观设计专利地图的制作，沈君等[38]利用德温特手工代码共现制作专利地图。专利地图绘制方法上，Park等[39]提出了一个基于文本挖掘的专利地图方法框架；Yoon等[40]基于SAO内容分析技术提出了一种构建动态专利地图识别技术竞争趋势的方法；Yan等[41]针对现有专利技术网络图中几乎所有技术都互相连接的问题，研究去除弱链接过滤专利网络图；技术领域专利网络地图的构建需要恰当的测度专利分类体系中不同专利类别之间的距离，Yan等[42]还利用专利网络地图的结构特点和相似性来比较并选择现有的各种距离测度方法。专利地图的创新应用方面，Jeong等[43]通过基于GTM的标准和专利地图分析获得实施特定行业标准所必需的必要专利的方法；蒋贵凰等[44]在专利分析和专利指标测度的基础上，利用专利地图展示和评估区域知识结构、知识存量和知识能力，从而实现区域知识战略定位和策略选择；陈旭等[45]结合情景分析法和专利地图法构建企业技术预见模式；李欣等[46]将文献计量和专利地图引入技术路线图应用中，提出了一种定性与定量结合的技术路线图制定方法，以减少技术路线图对专家经验的依赖；冯立杰等[47]在专利文本聚类分析、技术关联度分析的基础上筛选重要研究主体，然后从功能、结构、材料、机理等维度绘制其专利地图，用以识别技术密集区和空白区从而发现技术机会。

总体而言，当前有关专利地图的研究以应用型研究为主，面向产业的应用是其中的重要组成部分。因为产业分析具有丰富的外延，囊括企业、市场、产品、技术等各个方面，专利地图在产业分析中有较大的发挥空间和明显的优势，专利地图俨然已成为指导产业研发生产实践的重要工具。然而，面向产业各界对专利地图这一分析手段的广泛现实需求，还鲜有从方法层面探索指导专利地图在产业中应用的研究。本文提出的面向产业分析的专利地图分析模型旨在为开展专利地图分析的科研人员提供一套指导实践应用的方法体系，提升专利地图研究的水平和应用前景。

2 专利地图三维分析模型

刘桂峰[48]将专利地图研究内容归纳为基础理论、类型、功能与应用三类，基于上文的调研也不难发现，专利地图针对方法本身的研究相对薄弱。现有研究根据分析目的多将专利地图分为专利管理地图、专利技术地图、专利权利地图三大类[49]，各类下有多种具体的专利地图形式，但普遍都将柱状图、条形图、饼图、折线图、排行表单等常规统计图表也纳入了专利地图的范畴，过于弱化专利的地图属性。

然而，在地理学的定义中，地图是自然、人文、社会、经济等的数据集成、分析表达的一种方法、技术和理论体系。认识功能、信息载负、信息传输、模拟功能是地图的基本功能[50]。可见，常规统计图表知识“密度”相对较小，且缺乏地图基本的位置、坐标要素。专利地图作为地图的一种，它是一种可视化的表达方式，呈现浓缩的知识，它也是一种分析方法，发现问题、探寻原因、制定应对策略。

为此，我们对研究及工作中设计的各类专利地图进行汇总梳理，提炼各种专利地图的“地图”属性，最后根据绘制专利地图所依据的位置/坐标数据类型的不同，从抽象到具体将其分为三大类：一类其位置/坐标数据为地理空间位置，将专利信息标注在地理空间地图上，可以更直观地呈现专利分析获得的信息；在另一些情况下，分析对象之间的相对位置关系才是目的所在，第二类专利地图的位置/坐标数据是信息之间的相对位置布局，如专利权人合作网络中不同专利权人之间的相对位置；还有一些分析需要将专利信息加载到虚拟的空间位置上，如产业链、技术链、甚至产品的构成等，以更全面地呈现分析结果，因此第三类专利地图的位置/坐标数据是虚拟的空间位置。

针对产业分析对专利地图日益增长的实践需求，加强方法理论对实践应用的指导，本文强化专利地图的地图属性，提出了一套综合考虑地理位置、相对位置、虚拟空间位置三大类元素的专利地图三维分析模型，开展专利地图分析，并以智能制造产业和生物医药产业分析实践案例为例对提出的模型开展实证研究。该专利地图三维分析模型示意图如图1所示。

图1 专利地图三维分析模型

2.1 维度一：基于地理空间的专利地图

基于地理空间的专利地图是以实际地理空间为背景地图，在其上加载主要专利权人、专利来源地区分布、专利人才分布、专利技术流向等专利分析信息中一种或几种，主要包括专利知识空间地图、专利地理空间地图、专利人才布局地图、专利技术流向地图等，合适的信息以地图的方式不仅可以更直观地呈现分析结果，增加的地图信息也会增加结果的层次发现更多的信息。

专利知识空间地图旨在抓主要矛盾，它在地图上标注出各类重点的专利权人及其合作关系，简明扼要地呈现产业的主要参与机构及其关系，为更全面地展示各方力量，同时规避由于机构性质不同造成的专利数量级的差异，主要专利权人往往会根据不同的机构性质分别遴选。专利地理空间地图则倾向于从全局出发，展示产业专利技术的整体布局情况，同时标注各地区内的重点专利权人。专利人才布局地图将专利产出信息替换为发明人信息，与专利地理空间地图的信息结合分析，还可以计算地区的专利技术产出效率。专利技术流向地图揭示的是技术在区域间的流动问题，可以是具体技术在专利权人之间或专利权人与被许可人之间的流动情况，也可以从国家层面考量专利技术从来源国向其保护的市场目标国的流动。

2.2 维度二：基于相对位置的专利地图

基于相对位置的专利地图的地图基础是分析对象之间的相对位置关系，如基于专利共同持有现象的专利合作网络，基于专利转移转让矩阵绘制的转移转让网络，基于专利引用关系的专利引用网络。对相对位置关系的分析，可以发现合作中处于中心地位的关键节点，产业中最有可能实现产业化的关键技术掌握在谁手里，专利技术的传承与发展，以及热点专利等。

专利合作网络地图以专利权人构建专利合作网络，揭示了技术合作关系，用以研究合作研发、合作模式、技术集群、核心专利权人识别等。专利转移网络地图是利用专利转让和许可关系建立的网络，据此可以了解行业内专利产业化的现状，分析专利技术产业化中的技术流向。专利引文网络地图通过专利之间直接或间接的引证关系构建引文网络进行分析，可以跟踪技术领域的发展趋势，分析同被引和引文耦合现象等。

2.3 维度三：基于虚拟空间的专利地图

基于虚拟空间的专利地图是利用专利分析作为数据支撑，搭载某种虚拟的关系图，以从专利技术的角度解析关系图。这种虚拟关系图可以是产业链、技术链、主题聚类、技术路线等等，以专利分析结果作为制图依据，赋予产业链、技术链、主题聚类、技术路线图以专利技术内涵，专利分析结果也得到了更多样化的呈现。相较于前两类专利地图，基于虚拟空间的专利地图不是纯粹的定量分析，而是定量与定性的结合，专利分析是数据来源依据，但分析本身不唯数据论英雄，目的旨在更好地绘制具有专利技术属性的各种虚拟空间图。

产业经济学中的产业链是一个包含价值链、企业链、供需链和空间链四个维度的概念，其本质是描述一个具有某种内在联系的企业群结构，而这个企业群可以是基于专利分析筛选的结果。专利技术链地图则是针对产业链各环节上的关键技术，通过专利分析梳理出各关键技术对应的专利及其拥有者，从而一图展示产业的关键技术及其竞争者。专利主题聚类地图利用文本挖掘技术提取专利文本关键词，对关键词进行聚类、关联等分析，挖掘技术特点，探寻技术热点和技术空白点。技术路线图是基于专利分析描绘某技术领域的主要技术发展路径和关键技术节点，从技术链的完整视野认知主流技术发展历程。技术路线图与技术链的区别是前者更侧重某项技术的发展路径，而后者侧重产业链上各环节关键技术的展示。

上述专利地图三维分析模型，适应当前产业专利分析的旺盛市场，充分考虑到产业分析实践中对专利地图的各种需求，并根据绘制专利地图所依据的位置/坐标数据的不同，从具体到抽象凝练为三种层次，形成了指导产业分析的一揽子专利地图方法体系，方便使用、易于扩展，可基于此快速制定产业专利分析方案。同时，该专利地图三维分析模型在理论上强化了专利地图的“地图”属性，基于位置/坐标数据的方法体系为专利地图研究提供了新的视角。

3 专利地图三维分析模型实证

本节以重庆智能制造和我国医药生物两个产业分析为例，具体说明专利地图三维分析模型在产业分析实践中的应用方法和效果。

数据与方法：利用IncoPat数据平台收录的中国发明专利申请以及Relecura专利平台上的中国发明专利申请开展分析。重庆智能制造产业检索策略根据国家知识产权局《专利密集型产业目录(2016)》(试行确定的七个细分行业制定)[51]，检索日期：2018年8月。医药生物产业基于OECD对生物技术专利的定义[52]，进一步将其划分为农业、工业和医药生物技术三大类，检索获取医药生物技术领域的全部发明专利，检索日期：2018年10月。

3.1 维度一：基于地理空间维度的专利地图

图2在重庆市的平面地图上，以专利数量数据为基础，结合专家咨询分别筛选出TOP5高校和TOP10企业，图中圆圈大小代表专利数量，圆圈之间的虚线代表机构间的合作，虚线越粗合作数量越多。借助知识空间图，除可以掌握参与重庆智能制造产业主要的高校和企业，还可以直观发现重庆智能制造研究集聚在主城区，且以高校占明显优势，同时主研机构之间的合作整体偏少，高校与产业之间还未形成有机互动，可以初步判断重庆智能制造产业尚处于起步阶段。

图2 重庆智能制造专利知识空间

图3遴选我国医药生物技术领域主要的专利转让行为，在地图上动态标注出这些通过专利转让实现的技术流动。图中，实心点表示专利的流入地，圆圈点代表专利的流出地，飞线表征专利的流向，线条越粗转让的专利数越大。从图3的技术流向图可观察到我国医药生物技术流动主要分布在沿海一带，主要从深圳、上海、江苏、北京等地流向华南、华东、华北、华中地区，同时不同始发地的技术流动特征不一，深圳地区流动辐射范围最广，而上海则主要是周边短距离流动。

图3 中国医药生物科技专利技术流向

3.2 维度二：基于相对位置的专利地图实证

图4是根据专利权的共同所有情况绘制的重庆市智能制造发明专利研发合作网络。从图4可以轻易识别出核心专利权人——重庆大学很明显位于网络的中心，其他合作活跃的主要机构还有国家电网公司、重庆交通大学和西南大学；发现主要的合作关系——除重庆大学以外，专利数量排在前列的其他四家机构则只与集团内部的公司合作，度数均为1，如重庆惠科金渝光电科技有限公司只和惠科股份有限公司合作，重庆京东方光电科技有限公司只和京东方科技集团股份有限公司合作。

图4 重庆智能制造专利合作网络

图5利用发明专利的转让数据绘制了中国医药生物科技转移网络，图中的圆形代表的是专利的转让人，正方形代表的是专利是受让人，颜色越深代表与之有转让/受让关系的机构越多，图5只显示了前15的转让人的数据，并以度数大的转让人和受让人作为标签示例。通过转移网络图，可以发现我国医药生物科技的专利转移多发生在局部小团体，团体之间没有交织成网，即使在小团体内部，转让与受让的角色定位也较为固定，鲜有交互。

图5 中国医药生物科技专利转移网络

3.3 维度三：基于虚拟空间的专利地图实证

智能制造发展需经历自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段。其发展经历每一阶段都对应着智能制造体系中某一核心环节的不断成熟。图6在梳理智能制造产业不同发展阶段及其主要方向和产品基础上，结合专利统计分析，列举了各阶段从事相关产品研发与生产的主要企业专利权人，得到重庆智能制造的产业全景。总体而言，目前重庆的智能制造“自动化”已较为成熟，“信息化”与“互联化”正在逐步布局，“智能化”正在进行一些尝试，还待普及。

干细胞是生物医药的热点领域，图7基于关键词语义聚类，展示的某区干细胞专利主题分布情况，图中波峰代表技术密集区，波谷代表技术空白点。基于主题聚类图，可以直观判断分析对象在细分领域上的集中分散情况，该区的干细胞研究产业链覆盖较为完整，上游的干细胞的采集和存储成果较多，应用以美容护肤日化为主，干细胞治疗成果较少。

本文提出的专利地图三维分析模型在智能制造和医药生物技术两个领域的实证分析过程中发现，该三维分析模型，以专利数据为来源，以专利地图为方法，以产业分析为目的，可以从三个维度较为全面地揭示一个产业的发展概况。该模型首先借助地理空间地图作为专利分析的可视化展现的背景工具，直观地揭示了重庆智能制造产业的主要竞争态势和我国医药生物技术领域的关键技术流向；在第二维度上，利用专利之间的共有和转让事实，借助社会网络分析思想，分别搭建专利合作网络和专利转让网络，通过相对位置来发现重庆智能制造和我国医药生物技术的竞合关系态势；最后，更深度的结合产业分析和专利分析，用专利产业全景和专利主题聚类，一览式的展示了重庆智能制造的产业全貌和我国医药生物技术领域全貌。该模型充分考虑了产业分析的需要，多个维度专利地图的结合，便于产业直观展现、知识发现和全局分析。

图6 重庆智能制造产业全景

图7 干细胞专利主题聚类

整体而言，智能制造案例的主要受众是政府决策者，通过知识空间、研发合作和产业全景三张图，使重庆智能制造的主要研发队伍、竞争合作关系、产业布局全貌得以揭示，从而使决策者准确掌握重庆智能制造的发展阶段，提示产业发展方向——加强高校成果向实体企业的转移转化，促进产学研关联互动，并推动产业从基础自动化向更高智能方向发展迈进，并能为未来招商引资，合作伙伴的引入提供很好的方向指导。医药生物技术案例则主要面向研发，通过专利技术流向、转移网络、主题聚类三张图，使研发人员了解我国生物医药技术的热门细分领域，研发团队的竞合情况，成果转移转化分布，从而为研发方向决策、研发合作关系建立、研究成果转化提供参考指引。

4 讨论与展望

当前专利地图研究以应用型研究为主，产业专利分析对专利地图有旺盛的需求，结合专利地图方法理论研究偏弱，本文在总结提炼基于专利的产业分析实践基础上，设计了多种专利地图，可面向产业需求系统的展开分析，是从理论上探索指导产业专利地图分析实践的方法框架体系的有益尝试。

考虑专利地图“地图”属性不强的现实情况，本文方法上突破统计分析等常规地图的局限，提出强化专利地图属性，综合考虑地理空间、相对位置和虚拟空间三个地理因素的三维模型，是真正意义上的专利地图。从实证部分的应用实践不难看出，强调地图属性的专利地图设计，分析角度更加新颖，分析的要素更加综合，展示效果更为直观，更利于知识发现，成果推广和接受。

当然，每一次专利分析都有其独特的需求和目标，本文在三类不同位置属性框架下所列举的具体专利地图只是构图思路示例，并不是该法下的全部专利地图设计。读者在地理空间、相对位置和虚拟空间框架下，很容易就地图设计进行衍变与延伸，本文没提及的各类专利地图也很容易在该框架下找到自己的位置，因此该三维模型具有框架高度凝练，但框架内的方法易于扩展的特色，对从事产业专利分析的同行可提供有益提示，让专利地图更好地指导产业分析实践。

如上所述，专利地图在产业实践上的应用需要根据具体情况对不同元素进行组合或创新以实现分析目标，未来专利地图研究与实践应用的长足发展，尚需要从以下几个方面精进：(1)不囿于常规数据拓展绘制专利地图的数据来源，如利用德温特手工代码、外观专利、标准专利、专利文本挖掘等都是很好的尝试；(2)创新分析要素的组合方式，分析要素的创新组合以及专利地图中更多要素的综合，都可能为专利分析带来意想不到的知识发现效果；(3)注重分析实践的理论提升，当实践积累到一定程度，加强理论上的凝练提升才能有利于从更上层思考研究，对研究方向有更全局的把握，当然也才能推动成果的交流推广。