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看似简单却不简单的专利统计分析

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在众多专利分析方法中,专利统计分析可谓“出镜率”最高。如同制作一件白衬衣,虽然看似简单,无论裁剪和缝纫水平高低大多都能做出,但是需要对一大块布料(众多分析指标)合理裁剪(指标选取)、准确缝合(组合分析),才能达到合身且出彩的效果。

最基础的专利统计分析方法有趋势分析、构成分析、排序分析三种,分析的数据除申请量、公开量等数量信息外,还可以是计算加工后的指标信息。下面将以X技术领域的六家重点公司实力对比分析为例,对数据构成分析的基本流程进行介绍。

第一步:选取分析指标并计算相应的指标值

本案例选取的技术指标有三个,指标定义及计算方法如下:

(1)技术集中度(CRn指数):用于测算专利申请的技术集中情况,指标值越大说明技术研发越集中。计算公式为:

(2)技术宽度(TechnologyExtent,TE):用于测算专利申请的技术广度,指标值越大说明有研发的技术分支越多,外围专利的控制能力越强。计算公式为:

(3)相对专利密度:用于测算专利申请的密集程度,指标值越大说明整体专利布局更密集。计算公式为:

根据上述指标计算方法,计算得出六家公司的指标值如下图所示:

第二步:比较不同分析对象的技术构成异同

(1)技术集中度:除B公司的技术集中度明显偏低外,其他五家公司均较为集中,前十位技术分支的专利申请量均占总量50%以上;

(2)技术宽度:B公司的技术宽度远大于其他几家公司,C公司排名第二;

(3)相对专利密度:F公司的相对专利密度明显高于其他五家公司,而B公司则明显偏低。

第三步:补充其他数据信息,分析具体原因

(1)B公司:为日本工业界的重量级企业,业务范围极广,不仅涉及X技术领域,还涉及X技术领域的多个关联技术领域,故其技术宽度很大、技术集中度低;

(2)C公司:为日本在X技术领域的另一家龙头企业,业务范围几乎涵盖了X技术领域的所有重点技术分支,故技术宽度较大;

(3)A、D、E、F公司:均为欧洲公司,并且成立均已超过百年,但是业务范围并未涵盖X技术领域的所有技术分支,仅在部分重点技术分支中分别处于全球领先地位,故F公司的相对专利密度偏高也就不足为奇。

第四步:得出分析结论

C公司的综合实力最强,技术集中度、技术宽度和相对专利密度指标值均处于六家公司的中上水平;B公司由于业务较为广泛,其专利申请的技术宽度最大,而技术集中度及专利密度则较低,技术关联性可能相对较弱;其余四家公司的技术集中度和相对专利密度均较高,表明仅在各自擅长的技术分支实力突出。

作者简介:黄文静,《专利分析方法、图表解读与情报挖掘》副主编,北京合享新创信息科技有限公司高级专利咨询师,北京理工大学硕士,全国专利信息师资人才。至今参与了四十余项专利信息分析类项目和课题,服务对象包括多家政府单位以及知名企业,具备丰富的专利信息检索及分析经验。

作者:黄文静,《专利分析方法、图表解读与情报挖掘》副主编,北京合享新创信息科技有限公司高级专利咨询师,北京理工大学硕士,全国专利信息师资人才。至今参与了四十余项专利信息分析类项目和课题,服务对象包括多家政府单位以及知名企业,具备丰富的专利信息检索及分析经验。

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