专利侵权预警研究热点及趋势预测——基于CiteSpace分析

李 莹 ，王旭燕谭雅荷张 兮

（1.天津大学管理与经济学部，天津 300072； 2.国家知识产权局专利局专利审查协作天津中心，天津 300304）

随着科技与经济的发展，专利作为一种新兴的产业要素发挥着越来越重要的作用。未来国家之间的竞争愈发激烈，当国家和企业受到国际霸权挑战时，完备的知识产权风险意识和提前部署的知识产权战略将成为国家对抗霸权的“矛”与“盾”。由于诉讼不仅是法律问题，还涉及技术和市场等诸多因素，企业一旦被专利侵权诉讼，企业将被限制在复杂的环境中。Cremers[1]通过调查研究德国专利诉讼实例，显示专利诉讼会导致市场价值大幅度降低。专利侵权是企业经营过程中面临的重要危机之一，面对侵权诉讼的狂轰乱炸，专利侵权预警工作至关重要。鉴于此，本文通过梳理近20年来的文献，探索学者对专利侵权预警的研究热点及发展趋势。

一、文献综述

专利侵权预警是企业风险管理的重要一环，学者从预警理论、方法和应用等多角度开展研究。在理论研究方面，专利侵权预警可以分为多个层面，行业专利侵权预警是由产业或行业组织，从企业或行业公共利益角度进行专利预警，一般着眼于宏观和中观风险，虽不会排查具体专利侵权风险，但其结论可以指导企业规避专利侵权风险[2]。张世玉等[3]从信息学的角度，结合竞争情报学和信号分析理论对预警流程进行研究，为企业专利侵权预警提供指导路径。在方法层面，充分利用指标体系法以及机器学习等大数据分析法进行专利侵权风险识别。林俊[4]通过构建专利预警综合指标体系，建立了科学的预警机制，提高专利风险预警的准确性。Colleen[5]认为，专利诉讼的产生不仅取决于专利价值，还取决于专利所有者和交易历史，通过对诉讼专利的分析，提出了包含专利维持年限、专利引证等一系列用于预测专利侵权纠纷的指标。刘祺等[6]根据异构的专利数据和专利诉讼案件记录，采用张量分解法与卷积神经网络法相结合的方式得到每一个公司的诉讼因子，并利用诉讼因子进行风险预测。翟东升等[7]提出了基于图相似度专利侵权检测方法，通过提取专利的SAO结构，将专利表示为图，进一步对比图矩阵完成侵权检测。另外，如何利用知识产权保驾护航是我国企业的迫切需求。刘介明等[8]对海外知识产权风险的内涵及影响因素进行归纳，从宏观制度层面、具体流程等多方面，归纳提出实现我国企业走出去应规避知识产权风险的措施。袁任远等[9]立足于我国企业走出去存在的风险和问题，构建海外专利预警模型，对企业走出去面临的专利风险程度进行界定，解决了海外预警过程中存在的不全面性。

经过对文献的梳理，发现目前学者均是对专利侵权预警的理论、方法进行研究，鲜有对专利侵权预警的发展历程、研究热点、主题演变及未来趋势预测等进行科学、全面的梳理。本文主要采用信息可视化软件CiteSpace[10-11]对专利侵权风险预警领域文献进行分析，通过关键词共现、时间、区域等分析，以揭示研究主题演变的过程，并预测研究趋势，以期为后续研究者提供启发。

二、数据来源与研究方法

1.研究方法

利用CiteSpace可视化分析软件，通过对所获得文献的关键词、作者、地区、机构等数据进行聚类、共现、时间线等可视化分析，进一步研究专利侵权预警的发展历程、热点问题和未来趋势。

2.数据来源及处理

精准检索到相关领域前沿和热点文献是知识图谱分析的关键。Web of Science数据库收录了全球最具影响力、经过同行专家评审的高质量期刊，该数据库能够保证数据的准确性与全面性。

本文基于Web of Science核心合集数据库对文献所反映出的专利侵权预警相关研究进行了可视化分析，采用主题检索的方式，检索时间设置为2000—2020年，通过设置检索词 risk of patent infringement、patent infringement risk、predicting patent litigation、patent litigation and analy、patent infringement and analy组合，共检索到463篇英文文献。 由于期刊和会议发表的论文更能反应学术领域的前沿和热点问题[12]，因此，把文献类型定位在期刊论文和会议论文，并通过人工阅读删除不相关文献，最终获得449篇文献。数据处理时，将部分出现频次极小、内容相关程度低的关键词数据点进行遮盖除杂，从而得到准确的数据集。

三、结果分析

1.专利侵权预警研究的发展历程

从图1可以看出，专利侵权预警研究可以划分为三个阶段：第一阶段2000—2004年，专利侵权预警处于起步期，该时期文献量仅有14篇，主要原因是全球范围内很多国家专利制度不够完善，专利制度的市场价值还没有得到充分认可；第二阶段2005—2012年，随着专利制度不断完善，专利侵权预警研究进入缓慢增长期；第三阶段2013年以来，文献数量出现快速增长，主要原因是这期间各国实施知识产权强国战略，企业管理者意识到专利侵权预警的重要性，专利侵权预警问题逐渐成为研究热点。

图1 专利侵权预警研究的发展历程

2.专利侵权预警研究的热点

从图 2可以看出，专利侵权预警领域热点研究主要涉及以下三方面。第一，专利侵权预警与法律制度[13]，关键词包括：专利、知识产权、法律、诉讼等；第二，专利侵权预警的分析与评估，关键词包括：指标、判定、经济、损失、赔偿，具体表现为专利侵权的识别、风险分析和判定等；第三，专利侵权预警的应用与实现，关键词具体包括：专利分析、企业、技术研发等，具体体现在如何应用专利侵权预警指导技术研发和避免损失等方面。

图2 专利侵权预警关键词共现

当使用K聚类法进行聚类分析时，可进一步得到技术热点，如利用CiteSpace分析共得到18个聚类结果，本文选择前10个K聚类结果（见图3），其中包括：创新、市场竞争、损害赔偿金、宏观经济影响、专利权、知识产权、案例分析等，进一步证明在专利侵权预警工作中，知识产权、专利权相关法律制度、侵权诉讼赔偿、案例分析是侵权预警研究的热点问题。

图3 关键词聚类

3.专利侵权预警研究的前沿与未来趋势

领域的前沿问题体现了未来的发展动向。CiteSpace 的突变术语分析，可以获知领域的前沿问题[14]。如表1所示，在专利侵权预警领域，关键词分析中得到14个突现术语（设置γ=0.8），突现强度大于3的关键词共5个，依次为：竞争对手、技术研发、质量、指标、信息。“竞争对手”突现强度为4.6，“技术研发”突现强度3.68，“质量”突现强度3.57，说明在专利侵权预警领域，竞争对手、技术研发、专利质量是关注度最高的前沿热点问题。企业在进行技术研发或产品上市之前，需要通过收集相关领域内专利信息、市场信息和行业信息，掌握竞争对手的专利布局情况，有利于研判技术发展现状和趋势，为企业找到潜在的专利侵权风险，及早进行技术规避或者改变研发方向从而避免侵权带来的经济损失[2]39。

表1 前五位突变关键词的具体解释

竞争对手是发起侵权诉讼的主体，企业专利侵权预警的主要研究对象就是竞争对手，专利侵权预警的目的是指导技术研发。Han等[15]在研究中采用文本挖掘识别竞争对手的专利价值，对解决专利侵权诉讼至关重要，该文章的被引达23次，为未来采用机器学习方法进行专利侵权预警研究奠定了基础。专利情报本质上是技术情报，通过专利预警分析，可以梳理技术发展脉络，助力企业监测竞争对手的技术发展动态，找到研发突破口，进行合理专利布局。武晗等[16]根据专利申请和专利技术类别，针对高科技公司的技术发展趋势，融合当前的技术发展状态以及和竞争对手之间的协同关系，提出了一种深度技术预测模型，用以评估高科技公司的技术研发趋势，极大地提高了预测结果的准确性。技术研发作为突现术语再一次说明，专利侵权预警能够指导技术研发、促进创新。因此，多数文献围绕如何监测竞争对手的相关信息以规划企业自身技术研发。

预警指标亦是专利侵权预警的前沿问题，主要体现在专利侵权预警的风险评估。企业侵权风险预警过程复杂，选取适合企业的侵权风险预警指标是获得高价值情报的重要环节。对专利文本进行语义分析，利用同源相近的原理，通过测度专利内容相似度指标，进而评估专利侵权风险的可能性是专利侵权分析的重要手段。可见，在专利侵权风险评估环节，专利侵权指标的研究已经从以统计学为基础的专利指标发展到以文本语义分析为主的微观专利相似性分析。该结果表明，大数据分析方法已经逐渐渗透到各个学科领域，通过语义分析等大数据方法提高专利侵权风险评估准确率和效率是未来的发展趋势。

4.专利侵权预警技术主题演变与阶段划分

关键词出现的频次以及关联程度可反映出领域研究的热点。最大的节点分别是“专利”“发明”“诉讼”，并从“发明”节点开始发散，跨度大，结构复杂。本研究结合申请趋势以及技术主题演变分析，可将专利侵权预警大致分为三个阶段。

第一阶段（2000—2004年）：从法律层面研究，最大的节点是“专利”“发明”“侵权”，本文主要研究的关注点是知识产权，涉及知识产权诉讼、专利权、专利诉讼和知识侵权等相关法律层面。根据这些词的关联度可以看出，这些关键词长期影响着专利侵权预警研究，成为该领域研究的基础。为知识产权保护提供良好的法律环境，使人们逐渐意识到知识产权保护的重要性。

第二阶段（2005—2012年）：专利侵权研究逐渐拓展并呈现多元化，其中较大的节点是“市场”。2008年《知识产权战略纲要》颁布实施，我国首次将知识产权纳入国家发展战略，知识产权受到前所未有的重视。专利申请数量逐渐增加，市场竞争日益激烈，导致专利侵权风险大大增加，创新主体越来越意识到专利侵权在市场竞争中的重要影响。从2012年开始出现引证分析，这是由于专利侵权预警的核心问题是专利价值评估，专利价值越高，提起侵权诉讼的可能性越大，采用引证分析进行价值评估是重要手段之一，进一步证明了创新主体已经逐渐意识到专利质量在专利侵权领域研究的重要性。

第三阶段（2013年至今）：随着多个国家开始实施知识产权强国战略，相关法律制度逐步得到完善，专利侵权预警的准确性、全面性成为企业管理者追求的目标。近年的研究聚焦于侵权案例分析，主要热点词为侵权赔偿等。随着市场化经济体制逐渐完善，对于市场竞争日益激烈的大多数科技型企业来说，若技术实力不足，企业将面临较大专利侵权诉讼风险，及时开展专利侵权预警工作至关重要。因此，通过侵权案例分析，针对不同领域不同类型的企业找到适宜的专利侵权应对预案是企业发展的关键。专利侵权研究也从最初的诉讼、侵权、赔偿等法律层面逐步向风险预警应用层面过渡。

四、结论与展望

总体来看，虽然关于专利侵权预警研究的文献数量较大，然而以阅读归纳的方法进行分析费时费力，且存在主观性和片面性。本文基于Citespace分析对专利侵权预警开展更为全面、动态的分析，聚焦该领域研究热点及演化趋势，以期为该领域的研究提供参考。

1.结论

本文以专利侵权预警研究文献为样本，基于Web of Science数据库中收录的期刊论文和会议论文为数据源基础，利用CiteSpace对其进行可视化分析，得出以下结论。第一，专利侵权预警相关研究成果主要来源于美国、中国、英国和德国等技术创新较活跃的国家；第二，专利侵权预警研究的成果为专利侵权研究奠定了重要的基础；第三，专利侵权相关的法律制度是专利侵权预警研究的基础，法律制度相关研究贯穿于整个专利侵权研究过程；第四，专利侵权预警分析和评估是研究热点，其中既包括传统的专利经济指标、法律指标预测、市场指标预测，也包括利用语义分析等大数据的方法对专利相似度指标的测度；第五，竞争对手、专利质量、技术研发、风险识别、案例分析是专利预警工作的前沿问题。

2.展望

专利侵权预警工作过程复杂，涉及专利侵权的情报收集、风险识别、预警策略等多个环节，本文结合文献可视化分析结果，得出专利侵权预警研究的趋势。

第一，法律制度更加完善、企业更加重视司法保护，专利侵权相关法律制度是专利预警工作的基础。例如，美国“337条款”就是反对进出口贸易中的知识产权侵权和不正当竞争，美国根据国家利益与本国企业竞争需求，不断调整和完善法律保护体系，提高有利于本国经济的保护力度。同样，我国也持续加强知识产权保护，专利侵权相关司法制度正在不断完善。2019年，中共中央办公厅印发了《关于强化知识产权保护的意见》，提出加大侵权行为的惩罚力度，加快在知识产权领域引入侵权惩罚性赔偿制度，企业需结合实际情况，围绕知识产权创造、保护、运用、管理做好全链条把控，制定适应我国企业的应对策略。同时，我国应注重知识产权保护的国际协调，积极参与知识产权保护的国际规则制定，从而遏制美国等少数发达国家单边强行推行本国标准，维护良好的国际竞争环境。

第二，情报收集更加全面。情报信息的收集处理，是开展专利侵权预警工作的基础。专利情报包含丰富的技术信息、法律信息和市场信息，通过对专利信息的挖掘可以为企业防范风险决策提供基础支撑，目前专利侵权风险预警虽然涉及到产业、技术、市场等信息的多角度分析，但数据收集不够全面，专利信息与之融合度还不够。除专利数据以外，应利用大数据技术通过互联网、用户反馈等收集企业所关注的产品或技术相关的商业信息、市场信息、贸易信息。

第三，专利侵权分析更加智能化，利用大数据技术进行专利侵权分析是未来发展趋势。运用分类、聚类、关联分析等找出与专利侵权风险相关的指标，利用有价值的信息对风险进行评估。或者运用卷积神经网络、支持向量机等机器学习的方法分析专利文本数据，利用专利相似度指标找出相关专利，使预警效率大大提高。未来对于数据挖掘、模型构建、算法优化等均需要做大量的研究以提高预警的准确性和高效性。

第四，专利质量是专利侵权预警的研究前沿。具体体现在发生侵权诉讼的专利通常是竞争对手的高价值专利。目前，高价值专利评估的维度较多，引证是专利价值研究的热点问题。在进行核心技术专利评估时，只考虑专利文献引证指标对于专利价值测度过于片面，可考虑设置衰减因子平衡引证次数和时间的关系[17]，采用机器学习方法评价专利质量是未来研究的热点。

第五，通过具体的侵权案例分析是侵权风险预警的前沿问题，以侵权案例为切入点，探讨侵权相关法律、创新主体政策的适应性，或者结合特定技术领域的实际情况进行专利侵权预警分析，从专利制度司法保护以及促进创新的角度，针对不同领域不同发展阶段的企业，给出侵权诉讼风险下的企业策略更具有现实意义。