隨著大力實施創新驅動發展戰略，我國的專利保護意識得到大幅提升。以發明專利為例，截至2014年底，我國有效發明專利總量為119.6萬件，表明了我國知識產權戰略實施的顯著成果。與此同時，如何盤活體量巨大、蘊含了豐富技術創新的專利權儲備，打通專利權價值轉化的各個環節，促進專利運用，也成為目前迫切需要解決的問題。其中，缺乏規范科學的專利權評估方法成為制約專利轉化的瓶頸。進入大數據時代，數據分析以各種方式影響和改變著社會模式，能否通過專利數據分析解決專利權價值評估難題，值得探討。
探索大數據評估的模式
目前的專利權價值評估中，尚沒有一種以主導地位得到廣泛認可。這一方面歸咎于專利權價值評估的復雜性，另一方面現有算法多參照有形資產評估理論，對于專利權不同于有形資產的特性考慮不足。為了促進專利價值轉化，建立科學規范、客觀公正的專利權價值評估模式是大勢所趨。報告顯示，2014年，全國專利權質押金額為489億元，較上年增加92.5%，進入2015年，各地專利權質押融資案例更是與日俱增。從中可以看到知識產權運用的可喜發展態勢，但如若評估算法不科學、評估結果存在隱患，將會影響到專利權質押融資以及專利權轉化的可持續健康發展。由此可見啟動專利價值分析指標體系建設工作的重要意義，如果能夠籍此形成規范的專利權價值評估體系，服務于知識產權運用大局，無疑將會推動知識產權價值更好地體現。
隨著大數據時代的到來，海量信息的存儲、獲取、挖掘、運用正在潛移默化中改變人們的生活。大數據的核心價值在于分析，對于專利數據而言，其相對于其他數據具有先天優勢。如果基于專利大數據分析建立完備的行業技術脈絡及市場分布，將能為充分考慮法律、技術、經濟要素建立評估算法提供可靠基準。行業技術脈絡的建立可以專利數據資源以及行業市場數據為基礎，在縱向上劃分不同技術層級，梳理相同技術層面的技術關鍵點、專利數量、產品市場份額、每年行業產值、申請人等核心數據，形成行業技術分析數據。同時統計相關技術層級下行業總產值，技術關鍵點對應產品市場份額，形成行業市場數據。以行業技術數據和行業市場數據作為對待評估專利從法律、技術、經濟緯度進行標定的基準，以技術脈絡再次核定其法律穩定性，從權利保護范圍評價其侵權抵御能力，從技術走向考量其技術效果，從技術及市場發展態勢預判其市場前景，依據市場和行業數據分析，在法律、技術、經濟維度給出評估因子，核算專利權的經濟價值。評估時還可有效進行多項專利權組合評估，其估值將可通過加權因子進一步加權。
在評估中，法律維度評估因子的查驗和技術維度評估因子的標定是該方法有別于現有方法的顯著區別。法律維度評估因子的查驗使得專利權有效性更為確定，專利權實際保護范圍的鑒定得到了體現。技術維度評估因子摒棄了現有以引證和被引證數，專利文件中字數多寡等表面文章鑒定專利權技術屬性的做法，客觀地以行業技術脈絡圖的標定為基礎進行分析。相比于現有評估方法，以大數據分析為依據的專利權價值評估將更為全面和客觀，從評估角度而言，更能從專利權的法律和技術本質上趨近于其真實價值，也能夠以行業產值為科學依據，更有針對性地體現出相關專利權的市場價值。
突破價值評估體系的瓶頸
雖然大數據分析有望突破現有專利權價值評估的局限性，但建立龐大和系統化的專利權價值評估體系是一大難點。進行專業化的技術脈絡梳理，涉及面極廣、專業性要求很高，所需人力物力巨大，需要各專業人員進行架構設計并借助互聯網數據分析才有可能實現。所以從規范引導專利權價值評估、促進創新驅動的根本角色定位，從組織所有行業進行技術梳理的能力，從掌握專利數據資源、人員儲備的角度出發，只有相關政府部門才具備建立這一體系的潛力。
另一方面，專利審查員具備專業性和客觀性優勢，不僅能夠勝任運用專利資源數據庫的檢索和分析工作，也具備有效運用計算機進行數據分析的能力，還能夠持續更新完善行業技術脈絡圖，與評估方之間的非雇傭關系，更能夠保障評估過程的客觀與準確。
綜上所述，如果能夠以大數據分析為基礎、搭建專利權價值評估體系，將有望建立專利權價值轉化的評價體系，為后續廣泛的評估提供可靠的公共資源，保障專利權評估的科學規范與客觀公正，為日后專利權價值轉化運用的可持續健康發展創造環境，從而推動知識產權工作與經濟發展進一步深度融合，為知識產權運用的做大做強保駕護航。
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