新药研发立项中药品专利信息分析

技术生命周期的判断方法
S 曲线法 专利指标法
技术生长率( v ) 技术成熟系数(A) 新技术特征系数( N) 技术衰老系数( B)
相对增长率法 技术生命周期图法
TCT 计算法
S 曲线法
技术生命周期的S 曲线
专利指标法 该方法通过计算技术生长率( v ) 、技术成熟系 数(A) 、技术衰老系数( B) 和新技术特征系数( N ) 的值测算专利技术生命周期
200810303707.4 200610051200.5 200610051219.X 200510104327.4
200810061885.0 200710017358.5
200680020219.1 200810061885.0 200810122268.7 200610082198.8 200620117152.0 200710050486.X
技术衰老系数( B) 所谓技术衰老系数是指某技术领域发明和实用新 型专利申请或授权量占该技术领域发明专利、实 用新型和外观设计专利申请或授权总量的比率, 计 算方法如下: B= ( a + b) / ( a + b+ c) a、b 含义同上。 c 该技术领域当年外观设计申请量或授权量。 如果技术衰老系数逐年变小, 说明该技术处于衰老 期。
降低膜污染 超 滤 膜 200710195136.2 200620155007.1 200780019478.7 200610052559.4 200610129621.5 200710158842.X 200610052559.4 200710058728.X 200810083271.2 200810062570.8 200820058511.9 反 渗 透 膜 200810306497.4 200810303707.4 200610051200.5 200710200573.9 200610051205.8 200710093605.X 200610155335.6 200610051205.8 200710094535.X 200710190745.9 200810162611.0 200810052907.7 200710175988.5 200710190744.4 200810201938.4 200620014013.5 微 滤 膜 200680020219.1 200780019478.7
相对增长率法
处于区域I的技术领域相对增长率和相对增长潜力 率都很高, 技术增长很快并且具有很大潜力,说明 该区域的技术领域处于成长阶段; 区域II的技术领 域相对增长率依然很高, 但相对增长潜力率有所降 低, 很可能是处于成熟阶段的技术领域; 区域III的 技术领域相对增长率和相对增长潜力率都很低, 该 区域的技术领域有可能处于衰退阶段; 区域IV相对 增长率不是很高, 但是相对增长潜力率很高, 该区 域的技术领域很可能处于萌芽阶段,属于具有很大 潜力的朝阳技术。
相对增长率法 用某技术领域的相对增长率RGR与相对增长潜力 率DGR构成的二维矩阵分析技术的生命周期,相对 增长率和相对增长潜力率的计算公式如下: RGR= 某技术领域的专利申请数的平均增长率/ 所 有技术领域的专利申请数的平均增长率; 某技术领域的增长潜力率( DGR) = 后n 年的专利 申请数的平均增长率/ 前n 年的专利申请数的平均 增长率; RDGR= 某技术领域的DGR/ 所有技术领域的 DGR。
技术生长率( v ) 所谓技术生长率是指某技术领域发明专利申请或授 权量占过去5 年该技术领域发明专利申请或授权总 量的比率,计算方法如下: v= a/ A a为该技术领域当年发明专利申请量或授权量; A为追溯到5 年的该技术领域的发明专利申请累积 量或授权累积量。 如果连续几年技术生长率持续增大, 则说明该技术 处于生长阶段。
提高处理效率 200610124312.9 200780019478.7 200620155007.1
降低成本 200610124312.9 200780019478.7 200620155007.1
节能减排 200710195136.2
耐腐蚀耐氧化
200610200816.4 200610051205.8 200610051192.4 200680025797.4 200610024540.9 200810121595.0 200510104327.4 200510050118.6 200720062367.1
专利申请的IPC分类分析 IPC分类分析,指专利技术按IPC号进行排序,即以IPC分类 体系为横轴,以专利申请量(或授权量)为纵轴,统计分析不 同技术领域专利申请情况的线专利信息,从而获知该领域 的技术构成情况,以及该领域内各竞争主体所关注的技术 点等。如对某一技术领域的专利申请量进行统计,可以得 到某项技术在不同主题间的分布,分析该技术领域的重点 技术及技术发展趋势等情况。对不同技术类别各公司的 专利数进行统计,则可以了解各公司活跃的领域,即开发的 重点领域。
USPTO贝特授权专利84件 EPO贝特授权专利41 件 中国知识产权网中贝特授权专利39件 （检索时间为2013年）
贝特专利技术类型及机构类型分布
线
专
利
分
析
技术生命 周期分析
IPC分类分析
线 专 利 分 析
技术生命周期分析 技术的发展同产品一样,具有一定的生 命周期。通过统计一段时间内某项技术 相关专利的申请数量和专利申请人数量 的变化,可以绘制技术生命周期图。 技术的发展可能经历起步期、发展 期、成熟期、下降期、复苏期
起步期 专利数和专利申请人数均较少； 发展期 随着技术的发展和人们对技术理解的深入,专利数量大幅上升,申请 人数量也迅速增加； 成熟期 专利数量将持续增长,但申请人数量则相对保持稳定,而且专利申请 多为改进型专利； 下降期 经过市场和技术的淘汰,专利申请数量和申请人数量都将有所下降, 申请的专利多为在已知技术上的小幅度改进,进展不大； 复苏期 专利申请量和申请人数量在下降期后又有所大幅增加,则说明技术 进入,企业又找到了新的技术空白点,向新的技术方向发展。
200620122371.8
2001—2010 年北京市中药发明专利、实用新型专利、外观专利数量及专利分布统计
中国“α － 葡萄糖苷酶抑制剂”主题专利历年申请数量
关键词频统计 通过提取专利项、摘要和标题中的技术关键 词,并对其频数进行统计。通过关键词出现频 率的高低,可反映某一技术领域研究热点的转 移情况;还可对出现频率较高的关键词进行逻 辑组配,对技术概念进行再理解。
200820011359.9 200510061169.9 200410039595.8 200620117152.0
200820011359.9
200810061885.0 200710067826.X 200610082198.8 200620117152.0 200710017358.5
树 脂 纳 滤 膜 200710140824.9 200810052907.7 200710057191.5 200710304368.7
新技术特征系数( N) 新技术特征系数由技术生长率和技术成熟系数推 算而来, 计算方法如下:
N v
A
在某一技术领域新技术特征系数越大, 说明该技术 的特征越强。
http://www.cnipr.com 中国知识产权网，1985-2009年，2010.05.08-2010.05.13,。紫 杉醇相关专利552件，其中发明专利543件，实用新型专利4件，外观设计专利5件
技术成熟系数(A) 所谓技术成熟系数是指某技术领域发明专利申 请或授权量占该技术领域发明专利和实用新型 专利申请或授权总量的比率, 计算方法如下: A= a/ ( a + b ) a 该技术领域当年发明专利申请量或授权量; b 该技术领域当年实用新型申请量或授权量。 如果技术成熟系数逐年变小, 说明该技术处于 成熟期。
点 专
wk.baidu.com
利
分 析
线 网 络 专 知 识 利 产 权 分 的 界 析 定
面 专
利
分 析
立 网 络 体 知 识 专 产 利 权 的 分 界 定 析
点
专
利
分
析
简单统计分析
关键词频 统计分析
点 专 利 分 析
简单统计分析 按照专利申请人、专利申请量、专利授 权量、同族专利量等指标分别进行统计 分析。通过相关指标的统计,可反映不同 主体在某一时间范围内的专利投入产出 情况,初步了解其专利质量的高低。
200610024540.9 200610013352.6 200820087627.5
200910077315.5 200810218459.3 200810123222.7 200710006664.9 200710070061.5 200610122585.X 200820087627.5 200720011867.2 200720103723.X 200720003741.0 200620049295.2 200620017592.9 200620103255.1 200820056222.5 200720183796.4 200720175621.9
延长使用寿命 200810189737.7 200810189737.7 200710023348.2 200720114558.8 200610166519.2 200620033152.2 200710058728.X 200720114558.8 200610035776.2 200720077687.4 200720050335.X 200610200816.4 200810303707.4 200610051200.5 200710200572.4 200710200572.4 200610051205.8 200610051192.4 200810154027.0 200720200340.4
专利的技术生命周期图 反映行业的变化情况。若技术生命周期图呈现低高-平-低的变化趋势,则预示夕阳工业,即使产品目前 畅销,但技术性能正在更新换代或被淘汰;若其呈现 零-高-飙升的变化趋势,则预示新型朝阳产业;若其呈 现平-低-低-高-再高的变化趋势,则预示产业结构调 整,产品处于转折点。
TCT 计算法 与上述研究某一领域整体技术生命周期不同, 该方法主要针对的研 究对象是某件专利文献所代表技术的生命周期。具体计算方法如 下: 专利年龄= 本专利授权年- 参考专利授权年 TCT= 中间年龄= 专利年龄由大到小排列位于中间位置的年龄 中间位置= 参考专利数/ 2 若参考专利数为偶数, 则结果为整数; 若参考专利数为奇数, 则取结 果的整数部分和之后的一个位置。即若参考专利数为n, n/ 2若为整 数, 则正好是中间位置; n/ 2若不是整数, 设其整数部分为a, 则第a 位和第a+ 1 位为中间位置, 中间年龄为第a 位的年龄n1 和第a + 1 位的年龄n2 的平均数即( n1 + n2) / 2 。如果中间年龄同时有几篇, 应该计算它们的平均贡献, 如第a 位的年龄n1, 第a + 1位的年龄n2, 第a + 2 位的年龄也是n2, 则中间年龄为( n1+ n2+ n2) / 3 年。
2002－2011 年中国医学科学院/北京协和医学院专利申请( 专利权) 人技术构成
2002－2011 年中国医学科学院/北京协和医学院专利申请技术构成
面
专
利
分
析
技术矩阵分析
面 专 利 分 析 专利份额分析 专利引证分析
专利聚类分析
技术矩阵分析 将技术内容通过矩阵的形式表现出来,通常以行和列选择 不同的技术信息因素构成,以分析其间的关系变化,研究技 术开发的程度。在进行矩阵分析之前,应对各专利文献进 行解读,以专利说明书、权利要求书等反映的专利技术内 容或专利的质来识别专利,并按各技术信息因素来归并有 关专利使其有序化。如将各专利文献所要达到的功效作 为横向栏目,将专利文献中所采用的技术手段作为纵向栏 目,则可构成功效矩阵。将专利文献中各技术手段进行细 分,分别填入相应的空格内,计算每个空格的专利数量,即 可分辨出专利空白、密集、稀疏区