我们该如何判断专利的创新性？

编者按：近年来，我们听到很多与“创新”相关的提法：颠覆性创新（Disruptive innovation）、突破性创新（Breakthrough innovation）等。这些术语往往会把读者搞得眼花缭乱，虽然本质上都是为了鼓励高质量的创新，但也各有侧重。颠覆性创新（Disruptive innovation）是从市场（商业模式）视角提出的，关键在于是否对行业产生了重大影响，并改变了市场竞争格局；突破性创新（Breakthrough innovation）则是原有的产品、技术实现了重大革命或变化，当然，突破幅度并不会大到足以摧毁市场本身，否则就成为了颠覆性创新。

与突破性创新相近的一词是激进式创新（Radical inventions），激进式创新更侧重于从技术本身论述，是相对于渐进式创新（Incremental innovation）而言的，在技术原理或技术范式层面上，与既有技术路径存在显著断裂（discontinuity）的发明/创新，或者我们把它称为跳跃式的创新。这些相近而又不完全相同的概念对我们衡量创新提出了挑战。

目前，国内主流的做法是利用专利数据从专利的事后影响来反映一项技术的创新水平/质量，这里可以用绝对数量，比如总被引、3或5年内被引次数；也可以使用相对数量，即在同领域内被引次数的分位数。当然，也有从专利的事前特征来衡量创新水平的。专利的事前特征主要指基于不同的技术/科学组合，甚至是不依赖于任何现有技术。

今天就介绍一篇从事前特征衡量专利新颖性的文章：Measuring technological novelty with patent-based indicators，来自于Research Policy（2016年第3期）。作者Dennis Verhoeven是SKEMA商学院知识、技术与组织系（KTO）的助理教授，他早期聚焦于激进创新和技术新颖性的测量，目前的工作重点是工业政策、空气污染、团队知识多样性以及科学中的性别生产力差距。

一、技术新颖性的衡量方法

这篇文章先引用Arthur（2007）提到的涡轮喷气发动机的案例，证明“技术新颖性是激进式创新的重要驱动力”，以此说明用技术新颖性衡量激进式创新的合理性。作者Verhoeven等从两个维度评估技术新颖性：重组新颖性（Novelty in recombination，NR）和知识来源新颖性。这里的知识来源既包括了技术知识来源新颖性（Novelty in technological knowledge origins，NTO）又包括了科学知识来源新颖性（Novelty in scientific knowledge origins，NSO）。那么，具体如何衡量呢？就以专利US4736866为例，Table 1列出了它所属的8个IPC Group分类。

重组新颖性（NR）是指一项专利至少包含一对此前从未出现过的IPC Group组合 。也就是说，8个代码任意两两组合（Pair）中只要有之前专利没有出现过的组合，NR就记为1。技术知识来源新颖性（NTO）是指一项专利至少包含一对此前从未出现过的自身IPC代码与它所引用的专利IPC代码的组合。科学知识来源新颖性（NSO）是指一项专利至少包含一对此前从未出现过的自身IPC代码与它所引用的非专利参考文献学科代码的组合。

二、数据来源

作者从PATSTAT数据库中提取了1980年至2011年间申请的所有专利，共 8426062项专利，包括包括欧洲专利局（EPO）、美国专利商标局（USPTO）和世界知识产权组织（WIPO），涵盖了主要专利局的数据。当然存在一项发明在多个国申请专利的情形，也就是所谓的“专利家族”，作者将“专利家族”视为同一个专利（具体细节可查看原文），终得到5297283条观测数据。

三个新颖性维度的出现频率分布。约25%的专利家族至少在三个新颖性指标中的某一项上得分。在具有新颖性的专利家族中，80%仅在一项指标上得分（常见的是NTO）；19%在两项维度上得分。仅有15339个专利家族（即不足1%）同时在所有三个维度上得分。因此，NR、NTO与NSO的组合呈现极不均衡的分布特征。

三、新颖性测度的合理性：直接验证

3.1 新颖性指标是否与其他事前专利指标一致？

Trajtenberg et al.（1997）提出一种专利的“原创性”指标（Spread in sourcing），通过对所引用专利在技术类别中的分布范围进行量化；Shane（2001）提出一种专利的“激进性”指标（External sourcing），通过统计所引用专利中不属于该专利自身类别的专利类别数量来评估。那么，本文的测算结果与上述两种方式测得的结果是否一致呢？

如Table 6所示，Trajtenberg et al.（1997）指标、Shane（2001）指标与本研究提出的的新颖性指标均存在显著正相关。

3.2 新颖性指标是否与事后技术影响指标一致？

专利的事后影响采用的是Fleming（2001）所提出的指标：

（1）被引次数的平均值；

（2）被引次数的方差，用于评估新颖发明影响的不确定性；

（3）被引次数异常值概率。结果如Table 11所示。

结果显示，NR或NTO指标（模型1和3）反而会显著降低被引次数的平均值，但会增加所获被引次数的方差。而NSO指标则未呈现此规律，其对专利的平均被引次数有正向影响，且对被引次数的方差无显著差异。联合考察的结果显示，只有同时具备NR、NTO和NSO的新颖发明具有显著更高的平均影响得分，且伴随着更高的离散度。

那么，新颖性专利未来的被引次数是否异常的多呢？这里作者以2个标准差和5个标准差为例，结果如Table 13所示。

结果显示，每个新颖性指标都预测了更高概率的突破性影响。

四、新颖性测度的合理性：间接验证

4.1 新颖性专利是否更容易获得R&D100奖呢？

新颖性专利是否更容易获奖呢？作者用logit模型做了回归分析，当然控制了一系列专利层面的其他变量，结果如Table 9所示。

结果显示，虽然专利是否获奖与本文的新颖性指标并不完全一致，但它在一定程度上确实显示出与本测量方法的相关性。

4.2 新颖性专利在申请时是否更不易被驳回呢？

作者从全球法律状态数据库（INPADOC）提取了因“缺乏新颖性”或“缺乏创造性步骤”（与技术新颖性相关的概念）未获授权的专利申请，识别出390项专利（这里只提取了生物技术和数字通信流程领域1/3被驳回的样本）。通过列联分析将被驳回专利与新颖性指标得分进行交叉分析，结果显示在390件被驳回专利中，有369件未在任何一项新颖性指标上得分，仅有19件被拒专利具有新颖性得分，显著低于预期值。也就是说，具有新颖性指标得分的专利因缺乏新颖性/创造性步骤被驳回的可能性更低。

来源：创新经济研习社 免责声明：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。