中美日欧韩五局专利数据硬碰硬

      中美日欧韩，其中的欧代表欧洲专利局，它并非一个欧盟下属的组织，其成员国为欧盟成员国外加11个其它欧洲国，一起达成协议共同进行专利审查直至确权，即授权、驳回或撤回。

上述五国/组织几乎涵盖了当今世界上经济发达、活跃的区域，同时也是科学技术前沿，法律实践经验丰富的国/组织区域。上述五国/组织从IP3（EPO、USPTO、JPO）开始，发展成IP5（EPOUSPTOKIPOJPOCNIPO），一路走来五局在专利领域以及商标等领域都开展了广泛的合作，包括审查策略协调共享，文档共享等等推进互惠五局范畴内全体申请人的一系列工作。

今天我们就用真正的大数据与背后的算法进行五局专利数据的深度解读：

一部分：申请量

先是解释申请量对于2020年由于申请在前，公开延迟的客观性，所以有适当数据延迟，因此各国此时此刻的数据都有略微的下降，不足为怪。

其次是中专利申请的一骑绝尘确实醒目的很，从2010年的稍稍**，到后来翻倍，三倍以及数倍，令人瞠目结舌。

后我们看这组数据，如果仅仅看美日欧韩四个专利局，它们这十年来的申请量可以说几乎没有变化，稳定的就像一条平行于X轴的线，我们来看一下同样数据的线图的表达：

我们想这背后的原因确实可能是当今世界的经济，各个创新主体的整体运行框架已经非常成熟，专利作为经济活动的配套产出，其产出与维持本身是有一定成本的，因此每年的配套专利产出也几乎是一个固定不变的状态。

对于中的高歌猛进，一方面是我国经济发展与科技创新确实是在井喷发展，但是我们也不能回避其中有政策性刺激所带来的副作用，对于此点是否站得住脚，我们继续通过数据深挖。

二部分：专利度

专利度=平均权利要求的个数，一份专利保护，交同样的钱，花同样的时间，那么产出的专利当然是应该尽可能的广泛的保护自己希望保护的技术方案。

那么通过什么来实现呢？当然就是撰写对应的权利要求。因此，一个必要且合理的权利要求数量会是专利质量的一个客观表征。此时，我们可以明显看到美国与欧专局的相应的专利申请质量明显要压住东亚三强一个头位，而我国专利的状态无疑是五局当中差的。

如果还有什么是从数据中看到的规律，那么就是同样的现象，五局似乎在专利度，即平均写多少个权利要求，这件事儿上也是各自坚持稳定不动摇，纵观十年，各自几乎都是保持着自己的节奏一动不动。

那么我们也思考，事实上东亚三强国内实际的专利诉讼发生率以及对应的诉讼导致的交战激烈程度确实无法和美国与泛欧洲地区比较，因此这个也许就是其背后的原因，专利权人们在“需要的”的位置投入了更多的资源，至少此点会是数据展现的疑问之一。

三部分：特征度

特征度为Patentics多年之前根据语义分词勾结的指标，该指标为权利要求1中实体词的个数，不同语言按照自己语言规则进行分词计算。

特别注意的是，我们表征保留的是实体词，即类似“的地得”这样的虚词并不会被计数。因此该指标可以非常直观的表达独立权利要求1的概括撰写能力，即专利保护范围是否通过认真有效的撰写权利要求1而落到实处。

特征度指标原则上越小越好，越小意味着使用了更少的词汇概括出了权利要求1，也意味着更大的保护范围，在法庭上更大的诉求空间，对于专利权人来说是利好。

从上图可见，欧专局与美国专利商标局的对应专利申请再一次表现出了稳定且持续的高质量。

与此同时，东亚三强却分道扬镳了。日韩在专利撰写的这个质量指标上的表现是一致的，即早些年弱于欧美，但是近年追平甚至完成了一个小小的反超。背后的原因确实不得而知，但是总体看来除了专利局之外，IP5的四局在独立权利要求1的概括范围上已经高度趋同了，而且是数据向好、向稳的趋同。

反观我国，确实从数据上是笑不出来了，简直可以用灾难来形容。这个指标是一路走高，可惜这不是申请量，越高越好。这个指标的走高代表着我国专利申请在产生越来越多的“低质量”，非常值得警醒。

好在国知局已经是未雨绸缪，近年连续开展了提升专利质量的系列工作，我们说数据不会撒谎，让我们不妨先等等，再等两年看，相信一定会有数据的**体现。

四部分：同族度

同族度即平均同族的数量，该指标可以表征一件专利到底多大程度上参与了全球商业布局。该指标由于同族申请也会呈现一个随时间慢慢全部体现的效果，一般会有一个短暂的拖尾效应，即两三年后数据会达到其同族布局的终状态。因此上图会呈现出一个整体都在下滑的状态，事实上是因为短拖尾效应。

整体看，欧美在这个指标上再次处于，也就是欧美两地的专利申请更多的参与了广泛的全球布局，日韩大致是欧美的一半，我国大致是日韩的一半，而且从比例上甚至有越拉越开的趋势。此点同样值得我们深思，我们特别就此想发声的是：政策性资助或者导向性支持也许可以帮助在未来把这个指标变得好看一些，如资助海外申请。

但是深层次讲，即创新主体为什么没有原发动力进行海外布局。其实创新主体中的佼佼者们进行了广泛的海外布局，但是由于专利申请数量过于**而导致该数据“被平均”。这些问题都是值得考虑与讨论的，我们的工具也是可以提供深度研究挖掘的！

五部分：被引用度

对于被引用度这一数据指标，其含义与论文的被引用是相同的，即平均被引用的次数。但是对于该指标确实依然要明确以下一些问题：

被引用这个数据，无论是专利还是论文，显然其具有长期的拖尾效应，即引用这个行为是需要时间来发生的，随着时间的延长，引用会缓慢的增长。

其次，不同于论文，专利文献并没有规定或者说是某种约定俗成的习惯去做引用与被引用，因此除了美国由于其专利制度中有对现有技术进行描述这一规定，而导致其对应的引用与被引用数据居高不下，事实上这个数据的横向可比性并不高。

这个也就造成，事实上引用数据在专利领域虽然可以用来说明一定的问题，即高被引用可以说明该专利确实是被关注的对象，但是单独使用引用数据本身，或者过渡解读引用数据本身，恐怕在专利数据分析领域都是很有局限性的。

原创索意互动版权归原创所有仅供学习参考之用，禁止用于商业用途，部分文章推送时未能及时与原作者取得联系，若来源标错误侵犯到您的权益烦请告知我们将立即删除