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关键词：专利价值 专利价值评估 专利挖掘 专利著录项 回归模型 主成分分析 模糊评价
摘 要：知识产权价值评估是《国家知识产权战略纲要》实施的主要措施和重要内容，而随着专利价值在经济社会中被广泛运用，科学、合理、具有操作性的专利价值分析和评估方法近年来受到国内外理论界和实务界的关注。专利信息是专利价值评估的重要基础数据，也是专利价值分析的重要内容。本项目在专利信息挖掘的基础上，探讨专利价值评估的方法及其在实际应用中的实现。
本项目对国内外专利价值评估相关的现有研究成果进行梳理后发现：（1）专利价值评估对于专利申请的决策、专利能否得到授权的判断、研发经费的投入决策等技术管理活动均有着直接的影响；（2）无形资产评估中常用的方法，包括成本法、市场法以及收益法对于专利价值评估均存在一些不足或局限，而实物期权等评估方法更加体现了专利价值的本质特征，但是在实际应用中却又过于复杂；（3）专利价值评估的指标通常包括技术价值、经济价值和法律价值。基于此，项目构造了专利价值评估的理论基础，探讨了一级指标的形成机理和二级指标的设置等问题。
本项目深入阐述了专利类型、专利生命周期、专利家族、专利存活期和专利引证等专利信息挖掘指标与专利价值的关系及其价值的形成机理，然后利用多元线性回归探讨了专利价值的影响因素，研究发现，被引次数对专利价值的影响最大，紧随其后的是专利申请时长，然后是权利要求数和专利家族，而专利年龄与专利价值成负相关关系。为此，提出了专利权人在专利价值管理中应当认识到的几个问题，并进而从专利强度类型分布、共同指标及其比较、差异性指标以及核心专利的影响因素等方面对中美专利价值的影响因素进行了比较研究。
本项目以车联网为实证研究的样本，利用主成分分析模型，将利用专利组合指标将企业的专利活动当成一个整体来对企业专利价值进行综合评估，为企业并购活动中的专利价值管理提供有益、可行的方法支持。
本项目从专利信息挖掘的角度，从待评估专利概况、等评估专利所属技术领域发展态势、待评估专利要人的主要竞争对手和待评估专利的先进性分析等角度，探讨了如何对单件专利的价值进行定性分析的范式。
本项目探讨了一种以层次分析模型为工具，基于专利信息挖掘的专利价值模糊评估方法，对于政府专利资助管理和企业技术引进有较好的适用空间和实践意义。
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