专利分析评价指标体系的设计与构建_肖国华
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● 通过专利评价，有效引导评价对象整合专利资源，加 强薄弱环节，巩固专利优势，并理性引导技术创新向实际生 产力转化，为不同层面不同主体的科技创新、经济发展起到 良好的引导作用。
１．２ 设计原则
● 科学性。单一指标的使用和不同指标的配合使用，应 当合理；指标所涉及的计算公式，应当经得起推敲并为能实 践所肯定。
１ 构建目的与设计原则
１．１ 构建目的
● 方便专利信息分析，使专利调研更有针对性，能够对 国家、地区、机构、领域等不同层面和不同主体的专利情况 进行有效分析，提出当前和未来发展在技术研发和竞争方面 的驱动因素，服务于专利战略决策。
● 优化专利评价。基于对同一层面不同主体的对比分 析，掌握各自的优势与不足以及具体差距，掌握整体的发展 态势与水平，给予科学评价。
公式：ＣＩＩ＝｛∑［ａｎ×（ｂｎ／ａｎ）／（Ｂｎ／Ａｎ）］｝／∑ａｎ（ｎ∈［１，５］） 其中：ａ＝ 所分析对象某年的专利授权量，ｂ＝ 所分析对象 某年授权专利的被引次数；Ａ＝ 分析对象所在系统某年的专利 授权总量，Ｂ＝ 分析对象所在系统某年授权专利的被引次数。 ２．２．５ 技术强度（Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ， ＴＳ） 指对授权专利数 量进行当前影响指数的加权，由所分析对象所拥有的专利授 权量（Ｓ）乘以其当前影响指数（ＣＩＩ）得到［３］。此指标可反映 分析对象授权专利质量的总体水平以及一个机构的综合技术 实力。
时间与专利授权时间之间的时差中位数。科学影响力是引用
的发表在某刊的科学论文数量与该期刊的影响因子的乘积。
２．２．８ 科学强度（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ， ＳＳ） 指对专利数量进行科
学关联度的加权，由所分析对象拥有的专利数（Ｓ）乘以其科
学关联度（ＳＬ）得到。此指标可反映分析对象的专利与科学
研究关联度活跃性的总体水平。
２．２ 质量类指标
该类指标是专利质量的表征，反映了专利的技术创新程 度，与高新技术、前沿科学的关联程度等情况。 ２．２．１ 专利授权率（Ｐａｔｅｎｔ Ａｕｔｈｏｒｉｚａｔｉｏｎ Ｒａｔｅ， ＰＡＲ） 专利 授权量（Ｓ）占专利申请量（Ａ）的比值。只有获得授权的专 利才具有新颖性、创造性、实用性，因此授权量及授权率的 大小能更真实地反映专利技术的实际情况。
公式：ＰＡＲ ＝Ｓ ／ Ａ ２．２．２ 引证指标／专利引文数量（Ｃｉｔｅｄ Ｉｎｄｅｘ， ＣＩ） 在一定时 间范围内，在先专利被在后专利（一般以授权专利为统计对 象）所引用的次数（Ｃｎ）之和［２］。拥有高被引次数专利的机 构可能比其竞争者或同行在技术上更领先或较为基础，处于 产业的强势地位，从而可以用来评估专利的技术影响力。此 外，根据引用情况还可以揭示专利的承继性，帮助科研人员 梳理科技创新脉络。
● 客观性。所有指标均是基于实际统计数据，而非主观 臆断；指标对于数据的反映，应当贴切，没有歧义。
● 系统性。指标体系应当全盘考虑到数量和质量、现状 和趋势、投入和产出等不同角度对实际情况的反映，力求全面。
● 实用性。指标体系不能脱离于实际的专利分析评价工 作，与科技创新、经济贸易密切相关。
● 前瞻性。尽管现时存在某些不能获取的数据，但鉴于 专利统计的发展，仍预设部分专利指标以支持将来条件成熟 时的应用。
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图书情报工作
第 ５ ２ 卷 第 ３ 期 ２ ０ ０ ８ 年 ３ 月
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数量类指标、质量类指标、价值类指标等；根据指标反映阶 段过程的不同，也可将专利指标划分为投入类指标、产出类 指标、运营类指标、保护类指标、效益类指标等。本文采用 第一种分类方式进行归纳，同时在具体指标的阐述上将部分 涉及第二种分类方式。
２ 专利分析评价指标体系的具体设计
根据指标反映数据性质的不同，可以将专利指标划分为
＊ 本文系中国科学院“西部之光”人才培养计划源自文库究项目“专利地图研究分析及其应用”（项目编号：０７０００１ ）研 究成果之一。
收稿日期：２００７－０４－１８ 修回日期：２ ０ ０ ７－ ０８－２３ 本文起止页码：９６－９９ 本文责任编辑：王传清
公式：一篇专利的 ＴＣＴ＝ Ｍ（Ｍ 是 Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．Ｍｎ 的 中位数）
公式：机构或技术领域的 ＴＣＴ＝ ∑ Ｍｎ／Ｎ
其中：① Ｍｎ 是该专利所引用的第ｎ 篇专利的专利年龄，
即：Ｍ＝ 本专利的授权年份－ 被引用专利的授权年份；Ｎ 表示 该机构或技术领域拥有的专利总数；∑Ｍｎ表示该机构或技术 领域所拥有的各项专利所分别引用的各专利的专利年龄的中
公式：ＳＳ＝Ｓ × ＳＬ
２．２．９ 相对研发能力（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ａｂｉｌｉｔｙ，
Ｒ Ｒ Ｄ Ａ ） 以公司的专利数（Ｎ Ｏ Ｐ ）、专利被他人引用次数
● 当 ＣＩＩ＝１，表明所分析对象过去数年内的专利平均被 引用的情况和同期整个系统的情况一致。
● 当ＣＩＩ＝１．１，表明所分析对象过去数年内的专利平均被 引率比同期整个系统的专利平均被引率高 １０％，该技术具有 较大影响。
● ＣＩＩ是与时间保持同步的指标，当一个机构近几年的专 利被引次数开始降低时，则该机构当前年的ＣＩＩ值将会下降。
公式：ＴＳ＝Ｓ × ＣＩＩ ２．２．６ 技术周期（Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｙｃｌｅ Ｔｉｍｅ， ＴＣＴ） 指分析对象 拥有的授权专利所引用的所有专利的专利年龄的时间中位数。 通过此指标，可以评估企业创新或科技发展的速度，并可与 专利增长率指标相结合，分析某个对象研发活跃的技术领域。 技术周期具有产业依存性，如电子类的约 ３－４ 年，而制药类 的约为８－９ 年，造船类的则可能长达１５年［４］。
拥有的总被引次数（ＣＩ）的比值。此项指标可在一定程度上 反映分析对象在某专题或某领域研发的连续性、进展程度、集 聚程度以及其围绕技术核心的专利战略情况。
公式：ＳＣＲ＝ＳＣＩ／ＣＩ；ＯＣＲ＝ＯＣＩ／ＣＩ ２．２．４ 当前影响指数（Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｉｍｐａｃｔ Ｉｎｄｅｘ， ＣＩＩ） 指某机构、 领域、国家统计年之前数年的每年授权专利被引次数与当年 授权专利数量的比值。通过此指标，可以反映分析对象专利 的组合质量和当前技术状况：
Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｐａｔｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｘｉａｏ Ｇｕｏｈｕａ Ｗａｎｇ Ｃｈｕｎ Ｊｉａｎｇ Ｈｅ Ｇｕｏ Ｊｉｅｔｉｎｇ Chengdu Branch, National Science Library,Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041
９７
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ＬＩＢＲＡＲＹ ＡＮＤ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＳＥＲＶＩＣＥ Vol．５ ２ ，No．３， March，２００８
业的科学关联度平均数值可能接近０，而高科技生化产业可
能高达１５［４］。
公式：ＳＬ＝ ∑ Ｓｎ／Ｎ
此外，还可以用科学周期和科学影响力两个指标来评估
科学基础的深厚程度。科学周期是指被引用的科学文献发表
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专利分析评价指标体系的设计与构建 ＊
肖国华 王 春 姜 禾 郭婕婷 中国科学院国家科学图书馆成都分馆 成都 ６１００４１
〔摘要〕根据专利信息的特点，从指标设计、分类、构建等方面进行分析研究，初步建立专利分析评价指标体系，包括数量、 质量、价值等方面的分析评价指标，以期对国家或地区或机构等不同主体的研发现状、研发效益、研发脉络与趋势、创新能 力与竞争实力等方面进行专利角度的定量分析评估，从而为科技研发和决策管理提供支撑服务。同时也对指标利用过程中存 在的问题提出建议。 〔关键词〕专利指标 专利评价 专利分析 专利信息 〔分类号〕 Ｇ３５３．１
公式：ＣＩ＝Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３＋．．．．．．＋Ｃｎ ２．２．３ 引证率（Ｃｉｔｅｄ Ｒａｔｅ， ＣＲ） 该指标可分为自引率（Ｓｅｌｆ－ Ｃｉｔｅｄ Ｒａｔｅ， ＳＣＲ）和他引率（Ｏｔｈｅｒ－Ｃｉｔｅｄ Ｒａｔｅ， ＯＣＲ）。自引 率指在先专利被该专利的权利人（或发明人）的在后专利所 引用的次数（ＳＣＩ，自引量）与该在先专利所拥有的总被引次 数（ＣＩ）的比值［２］。在先专利可以是单件的，也可以是呈集群 的若干专利。同理，他引率指分析对象拥有的在先专利被他 人的在后专利所引用的次数（ＯＣＩ，他引量）与该在先专利所
２．１ 数量类指标
２．１．１ 专利数量（ Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｐａｔｅｎｔ， ＮＯＰ） 包括专利申请 量、专利授权量、无效专利量等，还可根据专利类型进一步 细分。该指标可以反映国家、地区、行业、领域、组织、机 构、个人等不同层面、不同主体在某一时间范围内的专利产 出情况。其中，授权量和无效量的指标还可以反映质量情况。 ２．１．２ 专利投入量（Ｉｎｐｕｔ ｏｆ Ｐａｔｅｎｔ， ＩＯＰ） 以某一时间范围 为单位，统计的机构研发人员投入量、研发经费投入量、教 育或培训投入量、宣传投入量等［１］。该指标可以反映专利投入 方面的状况。 ２．１．３ 专利增长率（Ｐａｔｅｎｔ Ｇｒｏｗｔｈ Ｒａｔｅ， ＰＧＲ） 指专利数量 增长随时间变化的百分比。该指标可以反映不同层面、不同 主体技术创新行为变化的快慢，所在研发领域受重视的程度 以及核心知识产权的技术情况等。 ２．１．４ 专利投入增长率（Ｐａｔｅｎｔ Ｉｎｐｕｔ Ｒａｔｅ， ＰＩＲ） 指专利投 入量随时间变化的百分比。该指标可以反映不同主体对技术 创新投入变化的情况，从而了解技术受重视的程度。
〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕 Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｔｒａｉｔｓ ｏｆ ｐａｔｅｎｔ ｄａｔａ， ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ， ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｐａｔｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｒｅ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ． Ｔｈｅｎ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐａｔｅｎｔ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｃｌａｓｓ ｏｆ ｐａｔｅｎｔ ｑｕａｎｔｉｔｙ， ｑｕａｌｉｔｙ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｉｔｓ ｖａｌｕｅ， ｅｔｃ． ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ． Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｐａｔｅｎｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍｓ， ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ， ｔｈｅ ｔｒｅｎｄｓ， ｔｈｅ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｔｅｎｃｅ， ａｎｄ ｔｈｅ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ Ｒ＆Ｄ ｏｆ ｄｉｖｅｒｓｉｆｏｒｍ ｍａｉｎ ｂｏｄｉｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ， ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ， ｎａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｒｅｇｉｏｎｓ ｃａｎ ｂｅ ｄｅｄｕｃｅｄ ａｎｄ ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ． Ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｉｓ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍ， ｔｈｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｒ＆Ｄ ａｎｄ ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ ｃａｎ ａｌｓｏ ｂｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ． Ｉｎ ｔｈｅ ｅｎｄ， ｓｏｍｅ ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｂｒｏｕｇｈｔ ｆｏｒｗａｒｄ ａｇａｉｎｓｔ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅｓｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ． 〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕 ｐａｔｅｎｔ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｐａｔｅｎｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｐａｔｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｐａｔｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
位数之和。②当 ｎ是偶数，且Ｍ（ｎ／２）＝Ｍ（ｎ／２＋１）时，规定该专
利的技术周期ＴＣＴ＝Ｍ（ｎ／２＋１）＋０．５。 ２．２．７ 科学关联度（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｌｉｎｋａｇｅ， ＳＬ） 在一定时间范围内， 分析对象各专利引用的科学类论文数量（Ｓｎ）之和与其所拥 有的专利数量（Ｎ）的比值，即平均一件专利所引证的正式 发表的科学类论文的数量。此指标可衡量专利技术和前沿科 学研究的关系或影响强弱［５］，它也具有产业依存性：机械行
１．２ 设计原则
● 科学性。单一指标的使用和不同指标的配合使用，应 当合理；指标所涉及的计算公式，应当经得起推敲并为能实 践所肯定。
１ 构建目的与设计原则
１．１ 构建目的
● 方便专利信息分析，使专利调研更有针对性，能够对 国家、地区、机构、领域等不同层面和不同主体的专利情况 进行有效分析，提出当前和未来发展在技术研发和竞争方面 的驱动因素，服务于专利战略决策。
● 优化专利评价。基于对同一层面不同主体的对比分 析，掌握各自的优势与不足以及具体差距，掌握整体的发展 态势与水平，给予科学评价。
公式：ＣＩＩ＝｛∑［ａｎ×（ｂｎ／ａｎ）／（Ｂｎ／Ａｎ）］｝／∑ａｎ（ｎ∈［１，５］） 其中：ａ＝ 所分析对象某年的专利授权量，ｂ＝ 所分析对象 某年授权专利的被引次数；Ａ＝ 分析对象所在系统某年的专利 授权总量，Ｂ＝ 分析对象所在系统某年授权专利的被引次数。 ２．２．５ 技术强度（Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ， ＴＳ） 指对授权专利数 量进行当前影响指数的加权，由所分析对象所拥有的专利授 权量（Ｓ）乘以其当前影响指数（ＣＩＩ）得到［３］。此指标可反映 分析对象授权专利质量的总体水平以及一个机构的综合技术 实力。
时间与专利授权时间之间的时差中位数。科学影响力是引用
的发表在某刊的科学论文数量与该期刊的影响因子的乘积。
２．２．８ 科学强度（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ， ＳＳ） 指对专利数量进行科
学关联度的加权，由所分析对象拥有的专利数（Ｓ）乘以其科
学关联度（ＳＬ）得到。此指标可反映分析对象的专利与科学
研究关联度活跃性的总体水平。
２．２ 质量类指标
该类指标是专利质量的表征，反映了专利的技术创新程 度，与高新技术、前沿科学的关联程度等情况。 ２．２．１ 专利授权率（Ｐａｔｅｎｔ Ａｕｔｈｏｒｉｚａｔｉｏｎ Ｒａｔｅ， ＰＡＲ） 专利 授权量（Ｓ）占专利申请量（Ａ）的比值。只有获得授权的专 利才具有新颖性、创造性、实用性，因此授权量及授权率的 大小能更真实地反映专利技术的实际情况。
公式：ＰＡＲ ＝Ｓ ／ Ａ ２．２．２ 引证指标／专利引文数量（Ｃｉｔｅｄ Ｉｎｄｅｘ， ＣＩ） 在一定时 间范围内，在先专利被在后专利（一般以授权专利为统计对 象）所引用的次数（Ｃｎ）之和［２］。拥有高被引次数专利的机 构可能比其竞争者或同行在技术上更领先或较为基础，处于 产业的强势地位，从而可以用来评估专利的技术影响力。此 外，根据引用情况还可以揭示专利的承继性，帮助科研人员 梳理科技创新脉络。
● 客观性。所有指标均是基于实际统计数据，而非主观 臆断；指标对于数据的反映，应当贴切，没有歧义。
● 系统性。指标体系应当全盘考虑到数量和质量、现状 和趋势、投入和产出等不同角度对实际情况的反映，力求全面。
● 实用性。指标体系不能脱离于实际的专利分析评价工 作，与科技创新、经济贸易密切相关。
● 前瞻性。尽管现时存在某些不能获取的数据，但鉴于 专利统计的发展，仍预设部分专利指标以支持将来条件成熟 时的应用。
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图书情报工作
第 ５ ２ 卷 第 ３ 期 ２ ０ ０ ８ 年 ３ 月
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数量类指标、质量类指标、价值类指标等；根据指标反映阶 段过程的不同，也可将专利指标划分为投入类指标、产出类 指标、运营类指标、保护类指标、效益类指标等。本文采用 第一种分类方式进行归纳，同时在具体指标的阐述上将部分 涉及第二种分类方式。
２ 专利分析评价指标体系的具体设计
根据指标反映数据性质的不同，可以将专利指标划分为
＊ 本文系中国科学院“西部之光”人才培养计划源自文库究项目“专利地图研究分析及其应用”（项目编号：０７０００１ ）研 究成果之一。
收稿日期：２００７－０４－１８ 修回日期：２ ０ ０ ７－ ０８－２３ 本文起止页码：９６－９９ 本文责任编辑：王传清
公式：一篇专利的 ＴＣＴ＝ Ｍ（Ｍ 是 Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．Ｍｎ 的 中位数）
公式：机构或技术领域的 ＴＣＴ＝ ∑ Ｍｎ／Ｎ
其中：① Ｍｎ 是该专利所引用的第ｎ 篇专利的专利年龄，
即：Ｍ＝ 本专利的授权年份－ 被引用专利的授权年份；Ｎ 表示 该机构或技术领域拥有的专利总数；∑Ｍｎ表示该机构或技术 领域所拥有的各项专利所分别引用的各专利的专利年龄的中
公式：ＳＳ＝Ｓ × ＳＬ
２．２．９ 相对研发能力（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ａｂｉｌｉｔｙ，
Ｒ Ｒ Ｄ Ａ ） 以公司的专利数（Ｎ Ｏ Ｐ ）、专利被他人引用次数
● 当 ＣＩＩ＝１，表明所分析对象过去数年内的专利平均被 引用的情况和同期整个系统的情况一致。
● 当ＣＩＩ＝１．１，表明所分析对象过去数年内的专利平均被 引率比同期整个系统的专利平均被引率高 １０％，该技术具有 较大影响。
● ＣＩＩ是与时间保持同步的指标，当一个机构近几年的专 利被引次数开始降低时，则该机构当前年的ＣＩＩ值将会下降。
公式：ＴＳ＝Ｓ × ＣＩＩ ２．２．６ 技术周期（Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｙｃｌｅ Ｔｉｍｅ， ＴＣＴ） 指分析对象 拥有的授权专利所引用的所有专利的专利年龄的时间中位数。 通过此指标，可以评估企业创新或科技发展的速度，并可与 专利增长率指标相结合，分析某个对象研发活跃的技术领域。 技术周期具有产业依存性，如电子类的约 ３－４ 年，而制药类 的约为８－９ 年，造船类的则可能长达１５年［４］。
拥有的总被引次数（ＣＩ）的比值。此项指标可在一定程度上 反映分析对象在某专题或某领域研发的连续性、进展程度、集 聚程度以及其围绕技术核心的专利战略情况。
公式：ＳＣＲ＝ＳＣＩ／ＣＩ；ＯＣＲ＝ＯＣＩ／ＣＩ ２．２．４ 当前影响指数（Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｉｍｐａｃｔ Ｉｎｄｅｘ， ＣＩＩ） 指某机构、 领域、国家统计年之前数年的每年授权专利被引次数与当年 授权专利数量的比值。通过此指标，可以反映分析对象专利 的组合质量和当前技术状况：
Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｐａｔｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｘｉａｏ Ｇｕｏｈｕａ Ｗａｎｇ Ｃｈｕｎ Ｊｉａｎｇ Ｈｅ Ｇｕｏ Ｊｉｅｔｉｎｇ Chengdu Branch, National Science Library,Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041
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业的科学关联度平均数值可能接近０，而高科技生化产业可
能高达１５［４］。
公式：ＳＬ＝ ∑ Ｓｎ／Ｎ
此外，还可以用科学周期和科学影响力两个指标来评估
科学基础的深厚程度。科学周期是指被引用的科学文献发表
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专利分析评价指标体系的设计与构建 ＊
肖国华 王 春 姜 禾 郭婕婷 中国科学院国家科学图书馆成都分馆 成都 ６１００４１
〔摘要〕根据专利信息的特点，从指标设计、分类、构建等方面进行分析研究，初步建立专利分析评价指标体系，包括数量、 质量、价值等方面的分析评价指标，以期对国家或地区或机构等不同主体的研发现状、研发效益、研发脉络与趋势、创新能 力与竞争实力等方面进行专利角度的定量分析评估，从而为科技研发和决策管理提供支撑服务。同时也对指标利用过程中存 在的问题提出建议。 〔关键词〕专利指标 专利评价 专利分析 专利信息 〔分类号〕 Ｇ３５３．１
公式：ＣＩ＝Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３＋．．．．．．＋Ｃｎ ２．２．３ 引证率（Ｃｉｔｅｄ Ｒａｔｅ， ＣＲ） 该指标可分为自引率（Ｓｅｌｆ－ Ｃｉｔｅｄ Ｒａｔｅ， ＳＣＲ）和他引率（Ｏｔｈｅｒ－Ｃｉｔｅｄ Ｒａｔｅ， ＯＣＲ）。自引 率指在先专利被该专利的权利人（或发明人）的在后专利所 引用的次数（ＳＣＩ，自引量）与该在先专利所拥有的总被引次 数（ＣＩ）的比值［２］。在先专利可以是单件的，也可以是呈集群 的若干专利。同理，他引率指分析对象拥有的在先专利被他 人的在后专利所引用的次数（ＯＣＩ，他引量）与该在先专利所
２．１ 数量类指标
２．１．１ 专利数量（ Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｐａｔｅｎｔ， ＮＯＰ） 包括专利申请 量、专利授权量、无效专利量等，还可根据专利类型进一步 细分。该指标可以反映国家、地区、行业、领域、组织、机 构、个人等不同层面、不同主体在某一时间范围内的专利产 出情况。其中，授权量和无效量的指标还可以反映质量情况。 ２．１．２ 专利投入量（Ｉｎｐｕｔ ｏｆ Ｐａｔｅｎｔ， ＩＯＰ） 以某一时间范围 为单位，统计的机构研发人员投入量、研发经费投入量、教 育或培训投入量、宣传投入量等［１］。该指标可以反映专利投入 方面的状况。 ２．１．３ 专利增长率（Ｐａｔｅｎｔ Ｇｒｏｗｔｈ Ｒａｔｅ， ＰＧＲ） 指专利数量 增长随时间变化的百分比。该指标可以反映不同层面、不同 主体技术创新行为变化的快慢，所在研发领域受重视的程度 以及核心知识产权的技术情况等。 ２．１．４ 专利投入增长率（Ｐａｔｅｎｔ Ｉｎｐｕｔ Ｒａｔｅ， ＰＩＲ） 指专利投 入量随时间变化的百分比。该指标可以反映不同主体对技术 创新投入变化的情况，从而了解技术受重视的程度。
〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕 Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｔｒａｉｔｓ ｏｆ ｐａｔｅｎｔ ｄａｔａ， ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ， ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｐａｔｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｒｅ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ． Ｔｈｅｎ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐａｔｅｎｔ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｃｌａｓｓ ｏｆ ｐａｔｅｎｔ ｑｕａｎｔｉｔｙ， ｑｕａｌｉｔｙ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｉｔｓ ｖａｌｕｅ， ｅｔｃ． ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ． Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｐａｔｅｎｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍｓ， ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ， ｔｈｅ ｔｒｅｎｄｓ， ｔｈｅ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｔｅｎｃｅ， ａｎｄ ｔｈｅ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ Ｒ＆Ｄ ｏｆ ｄｉｖｅｒｓｉｆｏｒｍ ｍａｉｎ ｂｏｄｉｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ， ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ， ｎａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｒｅｇｉｏｎｓ ｃａｎ ｂｅ ｄｅｄｕｃｅｄ ａｎｄ ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ． Ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｉｓ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍ， ｔｈｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｒ＆Ｄ ａｎｄ ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ ｃａｎ ａｌｓｏ ｂｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ． Ｉｎ ｔｈｅ ｅｎｄ， ｓｏｍｅ ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｂｒｏｕｇｈｔ ｆｏｒｗａｒｄ ａｇａｉｎｓｔ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅｓｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ． 〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕 ｐａｔｅｎｔ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｐａｔｅｎｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｐａｔｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｐａｔｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
位数之和。②当 ｎ是偶数，且Ｍ（ｎ／２）＝Ｍ（ｎ／２＋１）时，规定该专
利的技术周期ＴＣＴ＝Ｍ（ｎ／２＋１）＋０．５。 ２．２．７ 科学关联度（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｌｉｎｋａｇｅ， ＳＬ） 在一定时间范围内， 分析对象各专利引用的科学类论文数量（Ｓｎ）之和与其所拥 有的专利数量（Ｎ）的比值，即平均一件专利所引证的正式 发表的科学类论文的数量。此指标可衡量专利技术和前沿科 学研究的关系或影响强弱［５］，它也具有产业依存性：机械行