3　Innography核心专利识别方法

Innography进行核心专利识别的方法主要是采用其独创的专利评价指标——专利强度（Patent Strength），并提出专利强度在80%以上的专利为核心专利。专利强度是基于美国加州大学伯克利分校、乔治梅森大学等机构的研究成果开发出来的，用于对专利重要性指标的分析。

J R.Allison等研究者经过长时间的专利跟踪，发现高质量的成功专利有共同的特点，并认为研究专利价值的最简单的方法是研究诉讼专利。其研究了1963—1999年的2 925 537件专利，并随机选择了1996年和1998年中的1000件专利，研究得出诉讼专利能够代表有价值的专利[12]。他们在研究中发现：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、专利年龄这些变量与诉讼专利存在着强相关关系。

3.1　专利权利要求数量（Patent Claims）

专利说明书中的权利要求描述发明的特征，确定专利受法律保护的具体权利范围，专利权利要求数量可以在一定程度上反映专利的保护范围。一般而言，权利要求数量越多，专利的保护范围越大，说明专利的原创性越高，专利质量越高。

研究表明，诉讼专利平均比已授权的专利拥有更多的权利要求数量。诉讼专利的平均权利要求数量是19.8，而一般授权专利的平均值为13.2[12]。虽然这并不代表着权利要求数量与诉讼专利之间有必然联系，但权利要求是专利权人要求专利法提供保护的核心技术内容，对其进行识别和文字表述是专利申请中非常重要的一项工作，其准确性和适当性与专利权人预期的专利诉讼胜败有着强相关关系。

3.2　引用先前技术文献数量（Prior Art Citations Made）

引用先前技术文献数量，即引文数量，指专利引用专利文献、科学文献等现有技术的数量。诉讼专利比授权专利引用了更多的先前技术文献，诉讼专利平均引用了14.2件的美国专利，而一般授权专利只引用了8.6件[12]。多元回归分析也表明，诉讼专利和引用先前技术文献数量呈强相关。一般来说，专利引用的参考文献绝大部分是专利文献，极少部分是非专利文献。J.R.Allison在样本研究中发现，非诉讼专利引用的专利文献平均值为12.79，非专利文献为2.37，而诉讼专利引用的专利文献平均值是26.32，非专利文献是8.32[12]。可见诉讼专利的引文数量远高于非诉讼专利，即专利价值越高，其引用先前技术文献数量也越多。

此外，诉讼专利比非诉讼专利更倾向于自引，或者引用自己先前的技术文献。如果一项专利引用发明人自己的科学论文，则说明发明人在该领域有一定的科学累积，并将自己的相关科研成果转化为专利，因此该专利具有较强的科学性，专利质量较高。但J.R.Allison研究中还发现，如果自引的是专利文献的话，说明该专利可能是一个改进发明而非突破性发明，这样的专利价值相对较低。因此其研究表明，专利引用先前技术文献数量与专利诉讼之间呈强相关，即专利引用先前技术文献数量越多，就越有可能是重要的专利。但同时如果诉讼专利更多是自引的话，则要慎重对待。如果自引的是非专利文献，可能说明该专利更加重要；如果自引的是专利文献，则说明该专利更有可能是一个改进发明，这样的专利价值相对较低。所以就引用先前技术文献数量而言不能一概而论。

3.3　审查时长（Prosecution Length）

在审查阶段，诉讼专利比授权专利花费的时间更长。从优先权申请日开始计算，诉讼专利平均花费在审查上的时间达到4.13年，而非诉讼专利平均花费2.77年[12]。审查时间和诉讼专利呈强相关，但同时审查时间与权利要求数量、引用先前技术文献数量、专利族的大小也都高度相关，因此审查时长这一变量对于预测核心专利并不是一个特别重要的因素。

3.4　专利年龄（Patent Age）

所谓专利年龄，一般从专利授权后开始计算，通常以年为单位计算专利的维持期限。专利年龄越小，越倾向于发生诉讼，则越有可能是有价值的专利。也就是说如果一件专利授权后不久便提起诉讼，表明这件专利还处于专利生命周期的早期发展阶段。此外由于许多国家的专利维持费用会随着专利年限的增加而增加，专利维持的时间越长，专利维持费用也就越高。如果专利权人认为其专利是有价值的，甚至于是核心专利，就越有可能花重金去维持其专利。

Innography在此研究成果上，又增加专利诉讼案件数量、专利诉讼案的赔偿金额、专利诉讼案审判法院级别指标等[14]。最终Innography的专利指标系列包括了专利权利要求数量、引文数量、被引次数、同族专利数、审查时长、专利年龄、专利诉讼案数量、专利诉讼案赔偿金额、专利诉讼案审判法院级别。专利指标的权重是由专利数据计算得出的，其权重模拟图如图3所示：

该方法通过专利指标体系计算每件专利的得分，称为专利强度，提出专利强度在80%以上的专利为核心专利。操作上，Innography支持将检索结果按照专利强度排序，提供专利强度滑动条对专利按强度进行二次筛选，同时可以导出表格形式的专利强度数据。该方法的优点在于：①专利指标的权重是由专利数据计算出的，避免了专家的主观性影响。②所有指标都可以由计算机直接处理，可以快速对大量数据进行核心专利的识别。③识别的准确度高，Innography自称在过去的15年中，预测的误差范围仅仅是3%[15]。说明该方法在核心专利识别上的效果是比较好的。例如我国学者张惠卿等曾采集电池成组技术领域的4583件专利，通过专利强度的计算，得出其中29件为核心专利[16]。

图3　专利指标权重模拟图[14]

总之，Innography采用的核心专利识别的方法主要是指标体系法，通过专利权利要求数量、引用先前技术文献数量、专利被引用次数、同族专利数、审查时间、专利年龄等指标的选取，再利用专利诉讼数据，得出专利强度数据，将专利强度为80%以上的专利确定为核心专利。