知识资产价值视角下的中国企业专利组合价值测度研究_任培民.pdf
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1、收稿日期:2022-08-23 修回日期:2022-11-10基金项目:国家社会科学基金项目“结构分析视角下的企业复杂专利组合价值测度模型构建与应用研究”(编号:19BTJ042);国家自然科学基金项目“基于异质关联网络理论的高维组合日内风险度量与网络传染分析”(编号:72271224);教育部人文社会科学规划基金项目“基于高维高频复杂数据的非等间隔日内市场风险评估与应用研究”(编号:18YJA790113)的研究成果。作者简介:任培民,男,1974 年生,博士,教授,硕士生导师,研究方向:知识产权、技术管理;袁 旗,女,1997 年生,硕士研究生,研究方向:无形资产评估;赵树然,女,1978
2、 年生,博士,教授,博士生导师,研究方向:文献计量、金融风险。通信作者:赵树然知识资产价值视角下的中国企业专利组合价值测度研究*任培民1 袁 旗1 赵树然2(1.青岛大学经济学院 青岛 266071;2.中国海洋大学经济学院 青岛 266100)摘 要:研究目的为更加客观、合理地测度企业专利组合价值,提出一种从知识资产价值视角出发,基于专利组合结构分析的中国企业专利组合价值测算方法。研究方法以中国制造业上市公司为研究对象,选取具有代表性的专利组合价值评价指标,首先从结构分析视角出发,对指标依据授权地域及评价角度的不同对专利组合指标进行分组;进而使用组指数套索方法简化专利组合指标结构,基于知识资
3、产市场模型构建专利组合价值综合评价公式。研究结论研究表明,应考虑专利组合结构对专利组合价值的影响,专利组合测度指标之间应该是非线性的,使用组指数套索方法可简化指标结构,进而通过知识资产市场模型可对专利组合市场价值进行测度。关键词:企业专利;专利组合价值;专利组合价值测度;知识资产价值;知识资产市场模型中图分类号:G306 文献标识码:A 文章编号:1002-1965(2023)07-0193-08引用格式:任培民,袁 旗,赵树然.知识资产价值视角下的中国企业专利组合价值测度研究J.情报杂志,2023,42(7):193-200.DOI:10.3969/j.issn.1002-1965.2023
4、.07.027Research on the Value Measurement of Chinese Enterprises Patent Portfoliofrom the Perspective of Knowledgeasset ValueRen Peimin1 Yuan Qi1 Zhao Shuran2(1.School of Economics,Qingdao University,Qingdao 266071;2.School of Economics,Ocean University of China,Qingdao 266100)Abstract:Research purpo
5、se In order to measure the value of enterprise patent portfolio more objectively and reasonably,this paperproposes a method to measure the value of Chinese enterprise patent portfolio,based on the analysis of patent portfolio structure from theperspective of knowledge asset value.Research method Thi
6、s paper takes the listed companies in Chinas manufacturing industry as theresearch object and selects the representative patent portfolio value evaluation indicators.First,from the perspective of structural analysis,the indicators are grouped according to different authorized regions and evaluation
7、angles.Then,using Group Exponential Lasso to simpli-fy the patent portfolio index structure,and the comprehensive evaluation formula of patent portfolio value is constructed based on theknowledge asset market model.Research conclusion The conclusion includes that the influence of patent portfolio st
8、ructure on the valueof patent portfolio should be considered,and the indexes of patent portfolio measurement should be non-linear.The index structure can besimplified by using the Group Exponential Lasso method,and then the market value of patent portfolio can be measured by the knowledgeasset marke
9、t model.Key words:enterprises patent;patent portfolio value;patent portfolio value measurement;value of knowledge assets;knowledge assetmarket model第 42 卷 第 7 期2023 年 7 月 情 报 杂 志JOURNAL OF INTELLIGENCE Vol.42 No.7July 2023 企业作为创新的重要主体,其创新能力的重要体现则是所拥有的全部专利,这些专利整体可视为一个专利组合1。传统评估方法难以准确测度专利组合价值。但如果从知识资产
10、价值的视角看待专利组合价值,通过知识资产市场模型就能将企业专利组合价值合理地分离出来,进而构造测度公式,实现组合价值的客观估值。因此本文拟从该角度出发展开研究。1 研究现状述评专利组合价值测度可从以下两方面展开评述:测度指标与测度方法研究。测度指标可分为单一评价指标与综合评价指标体系。单一指标主要有两类:一类是专利维持率、专利数、专利授权率等2-4企业层面的专利指标;另一类是专利被引用次数、同族数等4-5专利自有指标。综合评价指标体系如 Lanjouw6-8等分别从不同角度建立构建专利指标综合评估体系。上述研究存在以下问题:由于专利价值参差不齐,简单加总或平均指标难以反映真实价值;而综合评价指
11、标体系并未客观考虑各组合指标间的复杂层次和逻辑联系,因而不能真实反映组合价值。测度方法可分为会计类测度方法、综合评价法。会计类测度方法包括传统的成本法、市场法、收益法,以及由收益法改进的实物期权法。综合评价法有结构方程模型9、主成分分析法10、模糊网络 分析法11、解释结构模型12、熵权法13等。传统方法如成本法忽略专利资产能产生的未来经济效益;市场法难以寻找可比参照物;收益法涉及到参数预测问题。实物期权法未考虑影响专利组合价值的因素。其它方法如层次分析法、模糊综合评价法、熵权法、ISM 等方法依赖主观判断,因子分析法需要变量间具备较强相关性。通过以上分析可以看出,现有测度指标及方法存在诸多问
12、题尚待解决。如指标层面需要考虑指标间的层次结构问题,而测度方法则需要精准确定专利组合所创造的价值作为客观方法校准的前提等。尽管专利组合价值无法体现在企业财务报表中,但对于上市公司可以利用金融市场的定价机制对其所拥有的专利组合价值加以确定14。这是由于上市公司可以看作是一系列资产的集合。公司的市场价值是这些资产的未来收益的贴现值。这些资产既包括了有形资产如厂房、设备、原材料等,也包括了无形资产如以专利组合为主的知识资产、组织资产以及包含商誉等的其他无形资产。因此,公司的市场价值也包含了专利组合的市场价值。作为知识资产的专利组合在市场中的边际影子价值可以从回归系数中得到15。从知识资产价值的视角出
13、发,应用知识资产模型能将专利组合市场价值合理地分离出来,解决已有研究存在的客观方法校准的问题。由此本文拟选取制造业上市公司作为研究样本,利用知识资产市场模型对企业专利组合价值进行测度,探讨一种针对专利组合价值的评估方法。本文研究思路为:首先将专利组合价值测度指标按授权地域对专利组合分组,进而在每个组内按评价角度将指标划分为外部评价组、申请人评价组和自有属性评价组三类亚组。在运用组指数套索方法获得各指标分组结构后,在知识资产市场模型中引入专利组合的不同分组项,利用中国制造业上市公司的数据确定专利组合价值测度表达式,实现对企业专利组合价值的有效测度。之后对企业专利组合价值及组合中单一专利进行测度实
14、例分析,并与其他方法进行专利组合价值测度的对比分析。具体如图 1 所示。图 1 专利组合价值测度研究思路2 专利组合指标分组从现有研究成果上看,已有对专利组合价值的研究多是从整体角度测度其价值,将所有专利同等看待,并未从结构分析角度剖析组合间的相互作用。岳贤平16指出理解专利组合主要基于专利组合结构,专利组合体内部专利之间存在互补性和替代性等多种关系。翟东升等1指出专利组合内部存在的小专利组合之间有复杂结构关系。任培民等9指出专利组合内指标间的相互作用会导致组合价值变化。从结构上来看,企业专利组合内部存在着专利与专利之间的相互作用,各种指标之间也存在交叉等复杂的结构关系。专利组合的结构决定了专
15、利间复杂的相互作用关系,可以通过专利指标分组来映照专利组合的结构,因此基于分组的专利组合指标间的数值关系能够反映专利间的相互作用关系。本文构建专利指标分层组合的形式来揭示这种复杂的相互作用关系,进而经由专利组合指标与专利组合价值的数量联系来反映这些复杂作用关系对专利组合价值的定量影响。鉴于此,本文考虑专利组合内部各专利组、专利组内部各专利指标之间的相互作用,从结构分析视角出发尝试对专利组合指标分组,以更好测度专利组合价491 情 报 杂 志 第 42 卷值。首先,基于专利组合可以视为各专利按地域、时间等关联关系联结的集合的思路,本文提出以下专利指标组合方式:按照专利授权地域,将指标划分为国内专
16、利组和其他专利组两类。这是由于国家地域性是专利权的最基本特征17。中国大多数企业主要在本土市场进行竞争,通过国家知识产权局申请专利技术保护以维持其优势地位。当企业选择开辟海外市场时,为寻求对国际贸易中优势技术领域产品的保护并在国际市场竞争占据一席之地,就必然会提出专利国际申请。由于国外申请和维持专利的成本远高于国内,这些专利通常具备较高的技术水平和经济价值10。是否申请国际专利也反映持有者对专利价值的判断。有鉴于此,应首先从专利授权地域对专利指标进行划分。同时,专利组合还可以分为以下类型:束型、伞型、链型、星型专利组合18。这些组合或是从技术出发、或是从市场、生产流程出发构建。专利间的关系主要
17、可概括为以下几种:专利组合围绕某核心专利构建;专利组合内各专利共同发挥作用;专利之间发挥的是协同作用。不同专利同一指标间组合的数量形式可以反映这种组合内专利间的复杂相互作用关系。除专利间的复杂作用关系之外,由于每组内部的专利组合指标由于评价角度不同,同样存在着不同的分层关系。任培民等9提出可按评价角度对专利组合分组,能较好代表专利组整体的某一特征。因此本文在每个组内按评价角度将指标划分为外部评价组、申请人评价组和自有属性评价组三类。外部评价组指标反映的是外部机构对专利价值的评价;申请人评价组指标值是由申请人自行决定,反映的是申请人对专利价值的评价;而自有属性评价组指标是有关专利自身属性的评价指
18、标。a.外部评价组。被引证次数(Fcit):用来测度专利价值的最客观有效的评估指标。专利的直接引用所积累起来的引用次数可从技术角度衡量专利价值19。专利被引用量越高,其质量和价值也就越高。初步审查时长(Exa):反映专利质量,审查过程可筛选掉低质量专利20。审查时间越长,专利申请的技术水平越高,体现专利的技术价值。b.申请人评价组。权利要求数量(Claim):决定一项专利的创新范围与未来机会,权利要求项数越多,保护范围越广,是评价专利市场价值的关键指标9。同族专利数(Fam):表明该项专利所涵盖的专利范围大小,多国申请专利的维护费用较高,反映申请人的重视程度及该专利的价值11。专利寿命(Tim
19、e):反映专利权人对专利价值的判断,经济效益随着专利寿命而增加,带来更高的市场价值21。c.自有属性评价组。引证次数(Bcit):体现专利创造的技术基础,专利引证次数越多,产生高质量专利的可能性更高。该指标可从技术发明基础方面测度专利价值22。分类号数(Cln):取分类号前四位的数量。反映专利通用性,表征专利的技术覆盖范围与专利创新程度23。分类号数多的专利创新程度高,专利价值也高。发明人数量(Inv):表征专利知识水平与技术范围的程度,是专利先进性的重要特征,可从研发投入的角度体现专利价值8。此外,还有其他指标,如技术稳定性、保护范围等指标建立在主观方法 专家打分法基础上;无效请求人数与专利
20、价值相关性极弱(仅有个别专利有非零无效请求人数,不具普遍意义);引证科技文献数与引证次数高度重复性;专利申请费用等因素影响专利申请人数指标偏高。因此,并未选取。具体指标见表 1:表 1 评价指标基本指标符号指标描述被引证数Fcit某专利被其他专利引用的次数引证数Bcit某专利引用其他专利的条数权利要求数Claim某专利含有的要求权条数同族专利数Fam某专利拥有的专利族个数分类号数Cln某专利所含的 IPC 小类个数发明人数Inv某专利发明人的个数初步审查时长Exa某专利从申请到公开的时长专利寿命Time某专利缴费年数 综上所述,专利组合指标可分为国内专利组和其他专利组两类,每一大组内部进一步分
21、为外部评价组、申请人评价组和自有属性评价组三类。合计两大组、六小组。3 模型、变量及数据 3.1 组指数套索方法与指标分组结构针对变量过多造成模型过拟合的不足,Tibshira-ni24提出基于正则化的变量空间降维和特征变量选择方法 lasso,通过引入惩罚函数的方式在回归过程中对变量系数进行压缩,使得模型冗余变量系数变为 0,从而剔除相应变量,提高模型准确率。在诸多回归问题中,变量之间常常存在着分组结构。lasso 方法局限于有效变量选择,无法选择有效变量组及解释分组效应信息。Yuan 等25将变量间的组结构作为先验信息,用 lasso 惩罚分组系数,得到的组套索模型(Group Lasso
22、)可解释变量群体结构,实现特591 第 7 期 任培民,等:知识资产价值视角下的中国企业专利组合价值测度研究征变量组选择,解决组效应问题。该模型及随后改进的重叠组套索模型、自适应组套索模型、平方根组套索模型等只能实现特征组选择而不能实现组内的特征变量选择。直到 Patrick26提出组指数套索(Group Expo-nential Lasso,GEL)方法,控制特征选择在组内耦合的程度。能同时实现特征组选择和组内特征变量选择功能,估计精度与计算效率得到进一步提高。此外,现实中受多种不可控因素的影响,变量间的关系多为非线性的27。与线性相比,非线性关系更接近变量间真实的内在联系。根据泰勒展开式的
23、原理,非线性关系可以用变量的多项式来加以近似(线性关系同样可以采用,相当于仅取变量的一阶项)。这种近似展开是研究非线性关系的重要手段。本文采用的专利组合指标变量具有分组结构,按前述分组思路可分为六组。由于专利分组内部各指标间关系未知,因此按照非线性关系加以设定,每个分组内使用多项式的形式、取各变量的二阶项与一阶交叉项加以拟合。在更加符合客观事实的同时也增加了模型的过拟合风险。因此本文拟借助 GEL 方法简化专利组合指标组合结构,在各组中选出关键组及组内关键指标,整合成国内外两大组指标进入下一节的模型中。3.2 知识资产市场模型及知识资产价值本文意图是构造一种能够更加准确测度专利组合价值的方法,
24、出于校准该方法的需要,模型中代表专利组合价值的变量,应当是数据可获得的、广泛认可的、具有权威性,由于现实中并不存在满足以上条件的变量,因此本文拟采用知识资产市场模型(Griliches)对企业无形资产进行估值的原理,估算出专利组合价值,进而获得专利组合测度公式。企业无形资产可分为专利资产、组织资产、其他无形资产,参考贾瑞乾3、龙小宁14的研究设定,构建如下知识资产市场模型:lnQit=1(PatitAit)+2(ORitAit)+3(KitAit)+mi+dt+uit(1)其中,Qit为公司托宾 Q 值,Ait是有形资产账面值,Patit是专利资产,ORit是组织资产,Kit是其他无形资产,m
25、i是不受时间变化影响的个体特征,dt代表不随个体变化的时间效应。it是随机干扰项。模型采用公司管理者 20%的薪酬来估计公司的组织资产 OR15。为提升模型解释力、减少因遗漏相关变量造成的内生性问题,在模型中引入控制变量3,14-15:投资者情绪(Mo):以当年 7-12 月的累计月度股票收益衡量;每股收益(Eps):以属于普通股股东的当期净利润除以普通股的加权平均数衡量;总资产周转率(Tuov):以主营业务收入除以资产总计衡量;现金流量资产比(Cf):以现金流量除以总资产的两年移动平均值衡量;企业增长(Growth):以主营业务收入增长率衡量;第一大股东持股比例(Top1):以企业实际控制人
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