專利戰略影響因素的AHP-SWOT分析研究

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1、專利戰略影響因素的AHP-SWOT分析研究［摘要］針對目前專利戰略研究中定量與定性分析方法分離的問題，首先利用SWOT分析方法對專利戰略因素進行定性分析;其次通過AHP法量化各專利戰略因素，計算出各因素的權重值並對其排序，實現定量與定性分析方法的有機結合，使得專利戰略因素的分析更為科學、合理；最後基於分析結果，給出專利戰略選擇：SO戰略和W0戰略，以期為科學構建專利戰略提供思路［關鍵詞］AHPSWOT專利戰略影響因素專利信息分析［分類號1G2501引言隨著經濟全球化進程的不斷加快和科學技術的迅猛發展，專利已成為經濟社會發展的重要戰略資源，成為決定一個國

2、傢和地區經濟社會發展的關鍵性因素。科學、合理地分析專利戰略影響因素是制定有效專利戰略的基礎和前提，因此，各對專利戰略因素進行瞭廣泛的研究，如美國CHI研究公司的DianaHicks,TonyBreitzman等人於2001年對美國一些創新技術領域的各專利戰略影響因素進行計量分析，直觀地展現出這些技術的發展狀態及趨勢；安玉琢於1999年從專利申請量的角度分析我國創新能力，對我國的專利發展規劃和戰略對策起到積極的作用；黃圓圓、朱東華等從專利的國傢、技術分佈等方面利用專利情報技術方法萃取國傢、產業等技術情報，協助制定企業規劃所需的技術發展策略上述研究，雖然對

3、制定專利戰略具有重要的指導作用，但是,存在一個共同的問題：如何認定專利戰略各因素的重要性及其關系？唯物辯證法認為：事物之間是相互聯系的；要分析事物的主要矛盾和次要矛盾。因此，科學、合理地分析專利戰略各影響因素，評價其重要性和優先級，對於科學構建專利戰略具有十分重要的意義2方法描述目前，在專利戰略研究中多采用單一的分析方法。由於分析方法的選擇受分析主體的主觀影響較大，且不同方法得到的分析結果並不完全一致，所以分析結果的可信性就大大降低。基於此,本文采用AHP-SWOT組合分析方法，既克服瞭傳統SWOT分析法割裂瞭要素之間聯系性和事物整體性的缺點，又實現瞭

4、定量分析和定性分析的有機結合、優勢互補，有利於合理、科學地認定專利戰略各因素的重要性差異。其實現流程為：①把SWOT組（優勢、劣勢、機會、威脅）中包含的要素作為層次分析法的各個因素；②運用AHP將各因素重要性進行確定、排序；③對四個SWOT組進行兩兩比較，進行層次總排序，並根據排序結果選擇戰略3中國專利戰略的SWOT分析運用SWOT分析進行專利戰略選擇分析時，通過選擇專利指標將我國與競爭對手進行技術競爭實力的優劣勢比較分析。專利指標提供瞭對發明創造過程的清晰認識，可在宏觀或微觀的不同層面反映國傢或企業的發明創造活動以及研發產出、知識產權的擁有量、技術發

5、展水平及其在際技術與經濟競爭中的地位。本文在美國CHI公司提出的專利分析指標的基礎上，根據我國專利現狀，選擇專利的數量指標、質量指標、創新活動指標、產業科技實力指標、外部環境指標（如專利激勵政策、際競爭形勢、專利佈局、技術壁壘）作為具體的SWOT分析內容3.1優勢3.1.1專利申請數量增長迅猛我國專利申請數量增長迅速，截止到2010年5月，已達600多萬項，超過美國等發達國傢。其中，最能衡量一個國傢自主創新能力的發明專利申請量已在我國保持著良好的發展勢頭，連續多年增長速度超過20%,目前已達122萬多項；同時，我國通過《專利合作條約》進行際專利申請的申

6、請量持續快速增長，2009年升至世界第5位，總量接近8000件3.1.2專利授權數量增長迅速自實行專利制度以來，我專利授權數量增長迅速。2009年我共授權專利58.2萬件，同比增長41.2%,其中內授權50.2萬件，占總量的86.2%,同比增長42.4%；國內發明專利授權65391件，占總量的13.0%,同比增長40.4%3.1.3國傢加大支持力度2008年6月，國傢頒佈瞭《國傢知識產權戰略綱要》，標志著我國傢知識產權戰略的制定和實施工作取得重大進展。2009年3月5日，溫傢寶總理在政府工作報告中首次把知識產權戰略與科教興國和人才強國戰略並列提出。知識

7、產權戰略已經成為名副其實的國傢戰略，這必將極大地推動我國知識產權工作的開展。《國傢知識產權戰略綱要》的發佈實施，為我國企業提高知識產權意識、培養知識產權人才、加強知識產權運用提供瞭政策保障。隨後，為支持國內申請人積極向國外申請專利，保護自主創新成果，提高資金使用效益，國傢財政部於2009年出臺《資助向國外申請專利專項資金管理暫行辦法》3.2劣勢3.2.1專利質量低根據目前我國專利審查制度，隻有發明專利經過實質性審查，實用新型和外觀設計隻進行形式審查，因此,存在大量的實用新型和外觀設計專利並不具備專利性，未對科學發展做出貢獻，所以發明專利授權量對專利綜合

8、實力和科技經濟競爭力的評定更有權威性和說服力。1985年一2010年5月底我在圖1的數據組成中