創(chuàng)新力預測

前言

這本書凝聚了各方面專家對于未來專利申請量預測工作的心血，主要為了實現于歐洲專利局業(yè)務控制的愿望。1973年，根據國際條約成立的歐專局，簡化了歐洲地區(qū)的專利申請過程，實現了申請的集中處理而無須在各國家局重復申請。自1978年業(yè)務運行以來，申請人迅速熟悉了新體系，申請量大幅增長。除了少數經濟危機時期的情況之外，這種增長一直持續(xù)至今。幾乎與EPO短暫的歷史同時，中國的經濟也在快速發(fā)展。雖然直到近幾年，中國到歐專局來申請的專利數量也并不是很多，但是現在，這個國家已經成為知識產權領域的一個重要角色。由于中國擁有大量的國內專利申請，不可避免地，會有越來越多的中國申請人到世界其他國家申請專利。歐專局收到的很多申請都是在其他局首次申請的后續(xù)申請。我們認為，本書所述的這些預測方法對預測在中國、進入中國和源于中國的申請量增長潛力都大有益處。本書所有的研究人員都注重解釋他們所建議的方法背后的統計學或經濟學理論基礎。因此，這也是一本關于如何對各種項目和系統進行預測的教科書。例如，本書研究人員構建的一個模型可用于預測得益于全球化的旅游行業(yè)，這也引起了我們極大的興趣。綜上所述，同時也為了這本書現在能夠擁有更多的讀者，我們很高興《創(chuàng)新力預測》繼英文版之后可以出版中文版。我們感謝馬歡為這本書的翻譯和出版所做的努力。

內容概要

本書匯總了歐洲專利局專家在創(chuàng)新力預測方面長期研究的成果。包括：探討專利形成內在過程的理論模型，用時間序列方法進行申請量預測的實證模型，以及歐專局預測工作的實踐活動。研究成果在宏觀、中觀、微觀層面上揭示了專利申請量的變化規(guī)律以及和其他經濟因素的關系?！　∽x者對象：科技管理人員，知識產權相關研究人員和企業(yè)，對預測工作感興趣者。

作者簡介

作者：(英國)彼得·欣利 (法國)馬可·尼古拉斯 譯者：馬歡 蔡中華

書籍目錄

第一章 背景第二章 改進專利申請預測的研究項目　1 引言　2 動機與任務描述　3 專利申請預測方法　　3.1 EPO所用的和專家咨詢組報告中討論的方法　　3.2 咨詢組所建議的方法　4 研究方案設計　　4.1 研究項目的框架　　4.2 模塊A——調查法　　4.3 模塊B——企業(yè)層面的專利申請量　　4.4 模塊C——行業(yè)和國家層面的專利申請量　　4.5 模塊D——專利傳遞模型　　4.6 模塊E——申請數據集的時間序列模型　5 數據需求和模塊關聯　6 進一步的建議　　6.1 研究競賽　　6.2 研究會議第三章 從理論到時間序列　1 引言　2 理論模型　3 時間序列回歸方法　4 結論第四章 時間序列預測專利的相對精確度分析：時空分解法的優(yōu)勢　1 引言　2 數據描述　3 預測方法綜述　4 預測方法的運用　　4.1 一元ARIMA模型(年度數據)　　4.2 一元ARIMA模型(月度數據)　　4.3 多元ARIMA模型(年度數據)　　4.4 多元ARIMA模型(月度數據)　　4.5 一元DLM模型(年度數據)　　4.6 一元DLM模型(月度數據)　　4.7 多元DLM模型(年度數據)　　4.8 多元DLM模型(月度數據)　5 相對精確度分析　6 更長時間軸范圍內的預測精確度　7 結論第五章 向歐專局申請專利的驅動力：產業(yè)途徑　1 引言　2 專利和經濟因素的關聯　3 實證分析結果　　3.1 總體模型　　3.2 國家模型　　3.3 產業(yè)模型　4 結論第六章 預測專利申請的時間序列法　1 引言　2 數據描述　3 模型描述　4 應用方法和診斷的描述　5 分析的結果　　　5.1 平穩(wěn)性　　5.2 預白噪聲化和交叉相關　　5.3 自回歸分布滯后(ADL)法的結果　　5.4 向量自回歸(VAR)法獲得的結果　6 結論　7 附錄第七章 向歐專局申請的國際專利：總體、產業(yè)和同族申請　1 引言　2 文獻綜述　3 方法論和數據集　　3.1 概念性框架和方法論　　3.2 數據來源　4 實證分析　　4.1 案例1——總體申請(按申請模式劃分)　　4.2 案例2——產業(yè)申請(聯合集群)　　4.3 案例3——同族專利申請　5 結論　附錄：技術注釋第八章 微觀數據實現宏觀結果　1 引言　2 隨機抽樣調查　　2.1 數據庫及其性能特征　　2.2 描述統計　　2.3 持續(xù)與非持續(xù)申請人　　2.4 討論　3 DTl記分牌與專利數據結合　　3.1 數據　　3.2 描述統計　　3.3 相關性　　3.4 討論　4 結論第九章 歐洲專利局對預測方法的改進　1 引言　2 現有方法　　2.1 趨勢分析　　2.2 傳遞模型　　2.3 申請人調查　　2.4 聯合集群層面的規(guī)劃　　2.5 年度預測實踐　　　　2.6 討論　3 推薦的研究方案　　3.1 改進專利申請預測的研究項目(迪特馬爾·哈霍夫，第二章 )　　3.2 從理論到時間序列(彼得·欣利和沃爾特·帕克，第三章 )　　3.3 時間序列預測專利的相對精確度分析：時空分解法的優(yōu)勢(奈杰爾·米德，第四章 )　　3.4 向歐專局申請專利的驅動力：產業(yè)途徑(克努特·布蘭德，第五章 )　　3.5 預測專利申請的時間序列法(格哈德·迪克塔，第六章 )　　3.6 向歐專局申請的國際專利：總體，產業(yè)和同族申請(沃爾特·帕克，第七章 )　　3.7 微觀數據實現宏觀結果(賴爾·費希，第八章 )　4 歐專局執(zhí)行建議情況概述　5 預測的比較　6 歐專局預測的未來發(fā)展　7 結論參考文獻譯后記

章節(jié)摘錄

插圖：歐專局分解預測的方法對歐洲直接申請和歐洲PCT申請分別建模的確很重要。自上世紀80年代末歐洲PCT申請途徑在美國申請人中間流行起來以后，其數量大量增加，而現在已經接近全部申請的70％。這本身產生了一種建模問題，因為歐洲直接申請已經穩(wěn)定地被歐洲PCT申請方式替代。我們假定，大多數來源國在歐專局的申請中大約80％利用PCT途徑可能絕對偏高，盡管每一國家于不同時間達到這一比例。對于一段時間內所有申請中歐洲PCT申請比例的發(fā)展，使用飽和模型或反曲模型（sigmoidal model）可能更為適當。分析申請的來源國很重要，因為各國之間經濟與法律環(huán)境及發(fā)展速度有很大的不同。在歐專局，我們通常將不同的模型擬合到主要的申請來源地區(qū)（EPC成員國、日本、美國和其他國家）。事實上，在預測準確性方面有些時候可以帶來明顯優(yōu)點，而有時候則不能（如2003年申請人問卷調查和2006年的申請人問卷調查，EPO2006）。在傳遞建模方法中，地區(qū)分解也很有效。然而，我們在考慮區(qū)域劃分的時候也許不夠深入——Park在第七章里提出的模型是建立在大約30個國家的基礎上，并且非常成功。至于產業(yè)領域，特別需要針對歐專局14個聯合集群層面的申請建模。這里我們沒有考慮哪種方法最適合預測這種劃分本身，因此只能說，通過分解的方法預測總量沒有顯然的特別優(yōu)勢。在這一結論上，我們與Meade不謀而合。在某些條件下，Meade支持月度數據的分析。但是我們認為要實際考慮數據的可用性。在現實的預測環(huán)境下，最近幾個月的申請數據可能只是實驗性的，盡管截至上個月的最新年度總量，或者年末統計的年度申請總量也是如此。但是，由不確定性產生的差異系數，最新的年度數據還是要小于最新的月度數據。

后記

知識經濟時代，知識產權——尤其是專利權已經成為企業(yè)競爭的主要武器，也成為國家核心競爭力的重要組成部分。同時，世界各國知識產權管理部門也面臨著如何提供數量充足、質量可靠的審查服務這一艱巨任務，用于滿足日益龐大且復雜的專利申請的審查工作。就知識產權管理部門而言，以專利權為代表的創(chuàng)新力預測對于管理決策非常重要，關系著未來規(guī)劃、預算制定、財力和人力資源控制、基礎建設和后勤保障等諸多方面。提高創(chuàng)新力預測的準確性和科學性，需要全面分析與創(chuàng)新力有關的決策需求，深入了解創(chuàng)新力預測的理論和方法，掌握創(chuàng)新產出的發(fā)展規(guī)律，才能為盡可能清晰地展望和預測未來做好充分的應對準備。本書匯總了歐洲專利局提高專利申請量預測工作的成果，他們自20世紀90年代起就開始積極尋找專利申請量的預測方法，建立各種預測模型，開展統計調查。近幾年，他們意識到專利已經成為經濟研究的主要對象，于是建立了由歐洲專利局資深的統計學家和歐美著名大學教授組成的專家咨詢組，長期、專門研究預測專利的有效方法。通過這種系統性的研究和實踐，歐洲專利局在專利申請量預測方面居世界領先地位，歐專局的幾位專家把握著預測工作的關鍵技術和發(fā)展脈絡，在業(yè)界具有權威性，因而在國際相關業(yè)務交流中起主導作用，而本書的翻譯工作正是在這樣的背景下形成的。

編輯推薦

《創(chuàng)新力預測:專利申請量預測方法研究》：知識產權譯叢。

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