情报学与信息管理研究文集
上QQ阅读APP看书,第一时间看更新

5 结语

通过以上研究可以看出,Thomson Innovation、Innography、PatentEX这三个工具在核心专利识别上各有特色。Thomson Innovation和PatentEX采用的方法都是单一指标法,其中Thomson Innovation提供被引次数、同族专利数的查询,但都需要导入到其他工具中进行排序和公式的计算,此外还提供美国专利诉讼信息、美国政府投资背景信息、欧洲专利局专利许可信息的查询,这三种方法有一定的科学性,但仅支持特定的专利数据库。而PatentEX提供的方法有引证数量、被引次数、权利要求数量、IPC数量和同族专利数量,其采用的数据库都是公开的专利数据库,且在结果显示方面做得非常人性化,可以直接看到每件专利的引证数量、被引次数、权利要求数、IPC数量等信息,但其引证数量和IPC数量指标在识别核心专利上效果不够理想。Innography采用的是指标体系法,选取的指标有专利权利要求数量、引用先前技术文献数量、被引次数、同族专利数、审查时间、专利年龄以及专利诉讼信息等,计算每件专利的专利强度,得出专利强度在80%以上的专利则为核心专利。该方法对核心专利识别具有较好的作用。

参考文献

[1]韩志华.核心专利判别的综合指标体系研究[J].中国外资,2010(4):193—196.

[2]王成军.中外三重螺旋计量比较研究[J].科研管理,2007,27(6):19—27.

[3]Narin F.Patent bibliometrics[J].Scientometrics,1994,30(1):147—155.

[4]Narin F.From science papers to technology patents to company financial performance[C].National Academy of Sciences Sackler Colloquium.2003.

[5]栾春娟.专利文献计量分析与专利发展模式研究[D].大连理工大学,2008.

[6]栾春娟,侯海燕.全球软件专利计量与中国软件专利法律保护[J].技术与创新管理,2009,30(5):566—569.

[7]Smith V M.Who’s who in-a technological approach[J].Chemical Weekly——Bombay,1993,38:137—137.

[8]赵沛丰,赵欣.同族专利信息分析及应用(上)[J].中国发明与专利,2010,8:85—88.

[9]Reitzig M G.On the Effectiveness of novelty and inventive step as patentability requirements-structural empirical evidence using patent indicators[J].Copenhagen Business School Lefic Center for Law,Economics,and Financial Institutions Working Paper,2005.

[10]Schettino F,Sterlacchini A,Venturini F.Inventive productivity and patent quality:evidence from Italian inventors[J].Journal of Policy Modeling,2013,35(6):1043.

[11]Sapsalis E,de la Potterie B P,Navon R.Academic versus industry patenting:an in-depth a-nalysis of what determines patent value[J].Research Policy,2006,35(10):1631—1645.

[12]Allison J R,Lemley M A,Moore K A,et al.Valuable patents[J].Geo.Lj,2003,92:435.[13]袁润,钱过.战略性新兴产业核心专利的识别[J].情报杂志,2013(3):44—50.

[14]龚世益.专利信息分析利用与创新[M].知识产权出版社,2012.

[15]Models for patent evaluation.[EB/OL].https://www.innography.com/why-innography/pa-tent strength.

[16]张慧卿,郭倩玲,张杰.电池成组技术国际专利情报分析[J].现代情报,2014(11):131—137.

[17]袁润,钱过.识别核心专利的粗糙集理论模型[J].图书情报工作,2015(2):123—130.

[18]张娴,方曙,肖国华,等.专利文献价值评价模型构建及实证分析[J].科技进步与对策,2011,28(6):127—132.

[19]万小丽.专利质量指标研究[D].武汉:华中科技大学,2009.