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摘 要：专利发展水平是评判地方专利工作有效性的最佳途径。本文从专利的创造、运用、保护和服务四个影响因素中选取有代表性的指标，构建了广东省专利水平评价指标体系，运用主成分分析法对广东省21个地级市的专利水平进行综合计算，并对计算结果进行了分析。
关键词：专利发展；评价指标体系；主成分分析法；聚类分析法
一、引言
现代社会科学技术发展日新月异，专利是一个地区在竞争中取得优势的关键因素，专利创造能力已成为衡量一个地区综合实力的重要指标之一，广东省内不同区域的专利发展水平存在差距，只有客观、科学地对广东省专利发展水平进行计算，在此基础上找出差距并有针对性地采取措施，才能实现专利服务于广东省经济建设的目标。
本文通过选取可获得的准确数据的指标，用主成分分析法和聚类分析法建立并分析广东省区域专利发展水平评价体系，对广东省21个地级市进行综合评价。
二、广东省专利发展水平评价体系构建
（一）广东省专利发展程度影响因素
广东省的专利发展情况可以从发明专利申请量、发明专利授权情况、PCT国际专利申请、专利权质押金额、专利技术实施合同备案金额、纠纷案件受理、纠纷案件结案、假冒专利立案、假冒专利结案、专利申请代理率、专利授权代理率等几个方面得到体现[1]。
（二）建立区域专利发展评价体系
由于数据来源的限制，本文从专利发展水平中可获取的数据，基于此，从创造、运用、保护和服务四个方面[2]构建包括4个一级指标和12个二级指标，建立广东省专利发展水平评价体系。本文构建的广东省专利发展指标体系如表1所示。
指标主要由四部分组成，即创造、运用、保护和管理。考虑到数据的可获得性，选取创造和运用两部分选取了6个指标进行分析：创造类指标主要反映区域知识产权的生产能力，知识产权成果产业化的潜在能力，运用类指标代表区域知识产权成果的使用价值，反映了各区域针对知识产权成果开展后的后续研究、开发、推广、诞生新产品、新技术、新材料、最终发展成新产业的转化能力。保护类指标是对广东省专利保护水平进行测度。而服务类指标是对专利代理申请和授权的能力进行衡量。
本文指标设计的相关数据根据广东省统计年鉴、知识产权年鉴、科技统计年鉴等收录的内容遴选搜集而得。
三、运用主成分分析方法构建模型评价
主成分分析方法作为统计学中一种对于多元问题的数据处理方法，已在综合指标评价中得到广泛的应用。
（一）主成分分析法定义
主成分分析的目的就是通过线性变换，将原来的多个指标组合成相互独立的少数几个能充分反映总体信息的指标，从而在不丢掉主要信息的前提下避开了变量间共线性的问题，便于进一步分析。在主成份分析中，提取出的每个主成份都是原来多个指标的线性组合[3]。
（二）主成分分析法步骤
（1）由初始数据求出相关系数矩阵R。
（2）求R的特征根λ及任意一组长度为1的、相互正交的特征向量b。
（3）取前q位的λ值，使得取前q位的主成分除以总方差≥85%。
（4）求各主成分与对应标准化指標化指标的系数关系
（三）运用主成分分析方法评价区域专利实力
因为专利中特别是发明专利授权日期和专利实施转化为成果具有滞后性，所以采用发明授权量的平均值，得出相关指标数据。本文选取了广东省21个地级以上市作为样本指标，相关专利指标数据根据广东省知识产权局2013年专利统计数据，使用SPSS软件，按照主成分分析方法的四个步骤进行计算。所得结果如下：
（四）基本主成份分析的实证研究
主成份分析得出的总方差表、得分系数表分别如表2、表3所示。
由表3可知，第1主成份在各变量上的系数都为正，因而可以认为代表广东地区专利发展水平。第2主成份和第3主成份在各变量上的系数有正有负，其中在纠纷案件结案、假冒案件立案、假冒专利结案、专利申请代理率、专利授权代理率的系数最为显著，因此可以认为主要代表了地区专利保护水平；在专利申请代理率和专利授权代理率的系数最为显著，因此可以认为主要代表了地区专利服务发展水平。
将样本按主成份分析法步骤计算得分排序，结果如表4所示：
四、聚类分析对专利发展研究分组
（一）聚类分析的基本思想
聚类分析是依据研究对象的个体的特征，把没有分类信息的资料按照相似程度对其进行分类的方法。聚类分析所用的方法大致可分为两类：系统聚类法和非系统聚类法。
（二）聚类分析的基本计算步骤
（1）将数据标准化
（2）计算对象之间的距离，得到对象之间的“相似关系”矩阵R（ ）
（3）选择类与类之间的距离定义，可用两个类的最近或最远距离，也可用所有点之间距离平均值等方法表示类之间的距离。
（4）计算新类与当前各类的距离，聚类。
（5）分类。按照实际需求，确定第几层的类最终的分类标准。
（三）基于聚类分析的实证研究
通过主成分分析可以得到各地区专利发展水平的大致排名，但是无法直接看出各地区的相似程度，而聚类分析可以找出各地区之间的联系，因此本文在主成分分析的基础上运用聚类分析方法对各地区分类[4]。
根据3个主成分对广东省21个地区进行分层聚类， 将21个样本分为分为四类，第一类为深圳，深圳的明显特征是发明专利申请量、授权量和有效发明量、PCT国际专利申请量等指标遥遥领先于其他地区。这与主成份分析计算得分的结果一致。第二类为广州、佛山、汕头，他们的共同特征都是综合专利发展水平较高，创造、服务、保护水平都比较高。第三类为东莞、中山、肇庆、江门、珠海、惠州、揭阳、韶关、云浮，以上地区存在着综合发展水平较高，但发展内部不均衡，其中某一项或几项指标发展较好。第四类地区为梅州、汕尾、河源、阳江、潮州、茂名、清远、湛江，整体发展水平和各项指标均为一般。
五、建议
运用主成分分析方法评价地区专利发展水平有利于提高评价效率。而聚类分析可以根据各地区的相似程度进一步归类。通过对以上评价工作的研究总结，提出几点可以提升各区域知识产权能力的对策建议：
（一）完善相关政策措施，加大对区域知识产权发展扶持力度。从上面分析可知，各区域得分差异巨大，原因是在其知识产权的转化能力及市场运作能力的差距，应大力发展知识产权成果进行的能力，努力促进知识产权成果向实际生产力转变，建立科技与经济相联系的桥梁。在众多产业领域中，尤其是在战略新兴技术产业领域中，必须要拥有原创性的核心技术型专利，因此建议提高各区域专利的奖励和资助，建立健全专利激励机制，鼓励专利的申请。
（二） 鼓励支持地市建立科学工作机制，致力提高核心竞争力。要提高核心竞争力，最重要的是将发展战略与创新能力结合，做好协同发展，依托行业协会等中介组织，着力完善快速联动的工作，支持企业建立科学、系统的知识产权管理体系。
（三）加快培育现代知识产权服务业，着力提升专利成果向现实生产力转化的效率。建立健全以需求和市场为导向的专利成果转化机制，加快培育现代知识产权服务业，创新成果转化的方法和手段，全面提高专利特别是发明专利的运用能力。（作者单位：国家知识产权局专利局广州代办处）
参考文献：
[1] 黄庆，等.专利评价指标体系（一）——专利评价指标体系的设计和构建[J].知识产权，2004，（5）：25-28
[2] 刘凤朝，等.31个省区市专利发展状况评价与分析[J].科技管理研究，2005，（10）：31-34
[3] 王鸣涛，等.基于主成份分析的我国区域专利实力评价研究[J].河南机电高等专利学校学报，2010（2）49-51
[4] 刘艳莉，等.基于主成份分析和聚类分析的地区专利发展评价研究[J].科技管理研究，2008（11），80-82
关键词：专利发展；评价指标体系；主成分分析法；聚类分析法
一、引言
现代社会科学技术发展日新月异，专利是一个地区在竞争中取得优势的关键因素，专利创造能力已成为衡量一个地区综合实力的重要指标之一，广东省内不同区域的专利发展水平存在差距，只有客观、科学地对广东省专利发展水平进行计算，在此基础上找出差距并有针对性地采取措施，才能实现专利服务于广东省经济建设的目标。
本文通过选取可获得的准确数据的指标，用主成分分析法和聚类分析法建立并分析广东省区域专利发展水平评价体系，对广东省21个地级市进行综合评价。
二、广东省专利发展水平评价体系构建
（一）广东省专利发展程度影响因素
广东省的专利发展情况可以从发明专利申请量、发明专利授权情况、PCT国际专利申请、专利权质押金额、专利技术实施合同备案金额、纠纷案件受理、纠纷案件结案、假冒专利立案、假冒专利结案、专利申请代理率、专利授权代理率等几个方面得到体现[1]。
（二）建立区域专利发展评价体系
由于数据来源的限制，本文从专利发展水平中可获取的数据，基于此，从创造、运用、保护和服务四个方面[2]构建包括4个一级指标和12个二级指标，建立广东省专利发展水平评价体系。本文构建的广东省专利发展指标体系如表1所示。
指标主要由四部分组成，即创造、运用、保护和管理。考虑到数据的可获得性，选取创造和运用两部分选取了6个指标进行分析：创造类指标主要反映区域知识产权的生产能力，知识产权成果产业化的潜在能力，运用类指标代表区域知识产权成果的使用价值，反映了各区域针对知识产权成果开展后的后续研究、开发、推广、诞生新产品、新技术、新材料、最终发展成新产业的转化能力。保护类指标是对广东省专利保护水平进行测度。而服务类指标是对专利代理申请和授权的能力进行衡量。
本文指标设计的相关数据根据广东省统计年鉴、知识产权年鉴、科技统计年鉴等收录的内容遴选搜集而得。
三、运用主成分分析方法构建模型评价
主成分分析方法作为统计学中一种对于多元问题的数据处理方法，已在综合指标评价中得到广泛的应用。
（一）主成分分析法定义
主成分分析的目的就是通过线性变换，将原来的多个指标组合成相互独立的少数几个能充分反映总体信息的指标，从而在不丢掉主要信息的前提下避开了变量间共线性的问题，便于进一步分析。在主成份分析中，提取出的每个主成份都是原来多个指标的线性组合[3]。
（二）主成分分析法步骤
（1）由初始数据求出相关系数矩阵R。
（2）求R的特征根λ及任意一组长度为1的、相互正交的特征向量b。
（3）取前q位的λ值，使得取前q位的主成分除以总方差≥85%。
（4）求各主成分与对应标准化指標化指标的系数关系
（三）运用主成分分析方法评价区域专利实力
因为专利中特别是发明专利授权日期和专利实施转化为成果具有滞后性，所以采用发明授权量的平均值，得出相关指标数据。本文选取了广东省21个地级以上市作为样本指标，相关专利指标数据根据广东省知识产权局2013年专利统计数据，使用SPSS软件，按照主成分分析方法的四个步骤进行计算。所得结果如下：
（四）基本主成份分析的实证研究
主成份分析得出的总方差表、得分系数表分别如表2、表3所示。
由表3可知，第1主成份在各变量上的系数都为正，因而可以认为代表广东地区专利发展水平。第2主成份和第3主成份在各变量上的系数有正有负，其中在纠纷案件结案、假冒案件立案、假冒专利结案、专利申请代理率、专利授权代理率的系数最为显著，因此可以认为主要代表了地区专利保护水平；在专利申请代理率和专利授权代理率的系数最为显著，因此可以认为主要代表了地区专利服务发展水平。
将样本按主成份分析法步骤计算得分排序，结果如表4所示：
四、聚类分析对专利发展研究分组
（一）聚类分析的基本思想
聚类分析是依据研究对象的个体的特征，把没有分类信息的资料按照相似程度对其进行分类的方法。聚类分析所用的方法大致可分为两类：系统聚类法和非系统聚类法。
（二）聚类分析的基本计算步骤
（1）将数据标准化
（2）计算对象之间的距离，得到对象之间的“相似关系”矩阵R（ ）
（3）选择类与类之间的距离定义，可用两个类的最近或最远距离，也可用所有点之间距离平均值等方法表示类之间的距离。
（4）计算新类与当前各类的距离，聚类。
（5）分类。按照实际需求，确定第几层的类最终的分类标准。
（三）基于聚类分析的实证研究
通过主成分分析可以得到各地区专利发展水平的大致排名，但是无法直接看出各地区的相似程度，而聚类分析可以找出各地区之间的联系，因此本文在主成分分析的基础上运用聚类分析方法对各地区分类[4]。
根据3个主成分对广东省21个地区进行分层聚类， 将21个样本分为分为四类，第一类为深圳，深圳的明显特征是发明专利申请量、授权量和有效发明量、PCT国际专利申请量等指标遥遥领先于其他地区。这与主成份分析计算得分的结果一致。第二类为广州、佛山、汕头，他们的共同特征都是综合专利发展水平较高，创造、服务、保护水平都比较高。第三类为东莞、中山、肇庆、江门、珠海、惠州、揭阳、韶关、云浮，以上地区存在着综合发展水平较高，但发展内部不均衡，其中某一项或几项指标发展较好。第四类地区为梅州、汕尾、河源、阳江、潮州、茂名、清远、湛江，整体发展水平和各项指标均为一般。
五、建议
运用主成分分析方法评价地区专利发展水平有利于提高评价效率。而聚类分析可以根据各地区的相似程度进一步归类。通过对以上评价工作的研究总结，提出几点可以提升各区域知识产权能力的对策建议：
（一）完善相关政策措施，加大对区域知识产权发展扶持力度。从上面分析可知，各区域得分差异巨大，原因是在其知识产权的转化能力及市场运作能力的差距，应大力发展知识产权成果进行的能力，努力促进知识产权成果向实际生产力转变，建立科技与经济相联系的桥梁。在众多产业领域中，尤其是在战略新兴技术产业领域中，必须要拥有原创性的核心技术型专利，因此建议提高各区域专利的奖励和资助，建立健全专利激励机制，鼓励专利的申请。
（二） 鼓励支持地市建立科学工作机制，致力提高核心竞争力。要提高核心竞争力，最重要的是将发展战略与创新能力结合，做好协同发展，依托行业协会等中介组织，着力完善快速联动的工作，支持企业建立科学、系统的知识产权管理体系。
（三）加快培育现代知识产权服务业，着力提升专利成果向现实生产力转化的效率。建立健全以需求和市场为导向的专利成果转化机制，加快培育现代知识产权服务业，创新成果转化的方法和手段，全面提高专利特别是发明专利的运用能力。（作者单位：国家知识产权局专利局广州代办处）
参考文献：
[1] 黄庆，等.专利评价指标体系（一）——专利评价指标体系的设计和构建[J].知识产权，2004，（5）：25-28
[2] 刘凤朝，等.31个省区市专利发展状况评价与分析[J].科技管理研究，2005，（10）：31-34
[3] 王鸣涛，等.基于主成份分析的我国区域专利实力评价研究[J].河南机电高等专利学校学报，2010（2）49-51
[4] 刘艳莉，等.基于主成份分析和聚类分析的地区专利发展评价研究[J].科技管理研究，2008（11），80-82