专利静态特征和动态关系对专利质量的影响机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71774120
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0403.科技管理与政策
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Prior studies primarily categorized the independent variable into four different classes: patent characteristics, patent ownership, insider information, and filing strategies. As these factors above are all static, to explain patent quality properly. Besides, the relationship between the other determinants and quality is blurry. Therefore, this phenomenon demands further studies that focus on a new perspective. This research adopts social network analysis and patent bibliometric analysis method from perspectives of static characteristic and dynamic relation (knowledge source, knowledge spillovers and patent family) to evaluate patent quality. In other words, to identify the patent which has a higher probability of gaining and controlling technology and knowledge and of having an important influence on subsequent patents. This research provides a scientific and rational mode to evaluate patent quality, and provide the reference and suggestion for decision maker.
掌握专利质量的评估方法,有效的识别优质专利对企业来说是极其必要的,为了识别专利质量的影响因素并找出高质量的专利,先前学者已经从不同視角进行分析,如专利特征、专利所有权、内部信息和申请策略等。但是,上述的影响因素皆为静态特征,只能从静态的视角来解释专利质量。而且其他的专利质量影响因素与专利质量的关系是模糊的,甚至是矛盾冲突。因此,我们需要从新的视角进一步研究专利质量的影响因素及其机理。本项目将运用社会网络分析与专利计量分析方法,结合专利静态特征(知识来源观点、专利族观点)和动态关系(社会网络分析观点、知识外溢观点)构建动静结合的专利质量评估模型,从不同的角度反映专利在网络中的重要性,识别哪些专利拥有对后续专利实施、影响、控制的能力,找出高质量专利。本项目研究能为专利质量评估提供另一种更科学合理的方法,进而为企业决策者提供参考。

结项摘要

对于企业来说,专利是一项极具价值的无形资产,专利可以通过技术保护和垄断生产为企业带来巨额利益,但也需要大量的成本进行申请和维护。因此企业不能在不考虑申请和维护成本的情况下广泛获取专利,而是应当将有限的资源投入到更具有价值的专利上。因此掌握专利质量的评估方法,有效的识别出质优的专利,对企业来说是非常必要的。.本项目将运用社会网络分析与专利计量分析方法,结合专利静态特征(知识来源观点、专利族观点)和动态关系(社会网络分析观点、知识外溢观点)构建动静结合的专利质量评估模型。本项目明确了以下两个结论:.第一、从知识来源观点,建议企业在申请专利时,应展开细致调查,详细列示本企业专利技术涉及的各种专利技术。企业在申请专利时所作的引证应尽可能集中在某一个或某几个技术领域中,提高企业创新能力,提高专利质量。专利族观点,有质量的专利申请重点国家就足够,最大规模经济市场的保护就足够确保该专利在世界范围内获得保护,所以专利家族与专利价值并无显著关系,但与有无申请国外专利正相关。.第二、从社会网络分析观点,从不同的角度(中间中心性、外向程度中心性、专利PageRank、专利特征向量中心性)反映专利在网络中的重要性,识别哪些专利拥有对后续专利实施阻隔、影响、控制的能力,找出高质量专利。知识外溢观点,企业在寻求专利收购或者专利申请时,应当将相关专利的被引证数进行重新考量,将专利的被引证数具体到相应的时间段,尽可能消除时间因素的影响,得出有关专利质量的准确判断。但是,单独以专利被引证数的高低来衡量专利质量是不全面的。已有研究提出以专利被引证数作为判断专利价值的指标,但简单的利用专利被引证数难以客观反映专利价值。而专利被引证次数因受时间因素影响,早期专利的被引证数较高,但专家评估结果表明这些专利不一定是高价值的专利;存在一些很少被引用,但根据专家评估原则及专利本身具备的特征,被评估为高价值的专利,即可能存在睡美人专利现象。对专利价值评估,不能仅从专利被引证数指标判断,还可应用其他评价方法,更客观反映专利价值,减少专利评价过程中可能存在的风险,以保护企业的技术创新。.本项目的研究结果对企业识别高专利质量评估影响因素以及对企业进行技术发明创造具有指导、借鉴意义。研究结论和方法可供企业评估专利质量、改进专利组合、提升专利布局以及采取相应的应对措施。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
高被引专利质量的影响因素分析——以LED产业为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    情报杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张克群;牛悾悾;夏伟伟
  • 通讯作者:
    夏伟伟
识别高被引专利——基于稀有事件Logit与倾向得分匹配模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    图书馆论坛
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张克群;项星星;张婷;欧慧玲
  • 通讯作者:
    欧慧玲
拍卖方式下的专利价值影响因素研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    情报杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张克群;许婷;牛悾悾;周为
  • 通讯作者:
    周为
Threshold Effects of the Network Structure in the Relationship Between Patent PageRank and Patent Value
网络结构在专利PageRank与专利价值关系中的阈值效应
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2968540
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Chang Ke-Chiun;Li Yen-Lin;Zhang Ting;Xiang Xingxing;Chai Kuang-Cheng
  • 通讯作者:
    Chai Kuang-Cheng
Determinants of highly-cited green patents: The perspective of network characteristics.
绿色专利高被引的决定因素:网络特征视角
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0240679
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    PloS one
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Chai KC;Yang Y;Sui Z;Chang KC
  • 通讯作者:
    Chang KC

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其他文献

基于社会网络分析方法的专利价值影响因素研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    科学学与科学技术管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张克群;魏晓辉;郝娟;袁建中;耿筠
  • 通讯作者:
    耿筠
专利价值的影响因素分析--专利布局战略观点
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    情报杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张克群;夏伟伟;郝娟;张曦
  • 通讯作者:
    张曦
专利诉讼与专利特征:以非专利实施实体为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    情报杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张克群;汪程;袁建中;耿筠
  • 通讯作者:
    耿筠
不同技术发展阶段的专利价值影响因素分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    科学学与科学技术管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张克群;李姗姗;郝娟
  • 通讯作者:
    郝娟
非专利实施实体的定义、形态与特征研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    科技管理研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张克群;夏伟伟;袁建中;陈静怡;耿筠
  • 通讯作者:
    耿筠

其他文献

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张克群的其他基金

基于专利布局战略与社会网络分析观点探讨影响专利价值的因素研究
  • 批准号:
    71403191
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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