专利陷阱的定量识别方法研究

发布时间：2017-07-20 15:22

  本文关键词：专利陷阱的定量识别方法研究

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【摘要】：近年来,在电子信息、网络通讯等重要科技领域,出现了技术构成复杂化的趋势,企业和产品被嵌入在日益复杂的技术网络之中,专利数量开始爆发式增长。在此背景下,专利陷阱开始涌现,并呈现快速蔓延和深入扩展的态势。中国经济正处于从引进拉动到创新驱动的关键发展阶段,由于缺乏应对经验,中国企业容易陷入众多技术专利的包围；不但要支付高昂的专利许可费,与多个专利权人的谈判也延误研发进程；而且常常无意中触及到某些技术专利,继而遭受法律诉讼和高额索赔。如何采用定量方法识别专利陷阱,对其进行有效规避,争取自主创新的发展空间,已成为中国企业面临的新挑战。 本文以专利定量分析方法为理论基础,通过案例研究、统计分析和二维分析方法的构建,对专利陷阱进行定量识别。首先,通过对已有研究进展和典型案例进行整理分析,归纳总结出专利陷阱的特征—专利的“密集”和“交叠”。其次,分别提出相对应的测度指标,即专利数量指标和专利密度指标,在此基础上构建二维分析方法,提出识别专利陷阱的方法。最后,为验证方法的有效性,将该方法应用到美国电通信领域,通过对专利数据的梳理和分析,识别可能存在专利陷阱的技术领域,并在此基础上提出相关建议和应对策略。 通过对电通信领域的专利进行描述性统计,研究表明该领域的专利权人较为分散,但排名靠前的专利权人仍是国际巨头企业；通过对样本专利进行聚类,绘制专利地图,厘清该领域近年来的技术演进趋势；通过识别方法的应用,研究表明在电通信领域下属的11个小类中,最有可能存在专利陷阱的是H04L—数字信息的传输领域,该领域无论从专利数量或是专利密度来看,均高于其他领域；此外,需要注意的是H04W—无线通信网络领域,虽然该领域的专利存量不多,但近年来随着无线技术的迅猛发展,很有可能成为未来的专利陷阱重灾区。
【关键词】：专利陷阱 技术专利 专利引用 专利密度
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：G306
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 选题背景及研究意义8-9
• 1.2 相关概念界定9-12
• 1.2.1 专利及专利间关系9-11
• 1.2.2 专利陷阱11-12
• 1.3 研究方法与技术路线12-14
• 1.3.1 研究方法12
• 1.3.2 研究工具12-13
• 1.3.3 技术路线13-14
• 1.4 创新点与研究内容14-16
• 2 相关领域研究进展16-24
• 2.1 专利定量分析方法的研究进展16-20
• 2.1.1 专利引证16-18
• 2.1.2 专利网络分析18
• 2.1.3 专利地图18-19
• 2.1.4 专利质量评价19-20
• 2.2 专利陷阱的研究进展20-21
• 2.2.1 专利陷阱的产生与危害20-21
• 2.2.2 专利陷阱的定量识别研究21
• 2.3 专利陷阱应对策略的研究进展21-23
• 2.3.1 专利预警研究21-22
• 2.3.2 应对策略研究22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 3 专利陷阱典型案例分析24-33
• 3.1 案例选择与资料来源24-25
• 3.1.1 案例选择24-25
• 3.1.2 资料来源25
• 3.2 案例描述：苹果与三星的专利之争25-29
• 3.2.1 兴起背景分析25-26
• 3.2.2 专利世纪之争分析26-28
• 3.2.3 专利战中的专利分析28-29
• 3.3 专利陷阱的典型特征29-33
• 3.3.1 专利数量特征分析29-30
• 3.3.2 专利密度特征分析30-31
• 3.3.3 专利陷阱特征分析31-33
• 4 定量识别方法的确定33-43
• 4.1 专利数量指标33-35
• 4.1.1 绝对数量34-35
• 4.1.2 年均增长率35
• 4.2 专利密度指标35-41
• 4.2.1 标准网络密度公式36-38
• 4.2.2 专利网络密度公式38-41
• 4.3 识别方法的构建41-43
• 5 应用实例：电通信领域专利陷阱43-57
• 5.1 研究样本43-48
• 5.1.1 样本选择原则43-44
• 5.1.2 样本描述性统计44-48
• 5.2 数据处理48-55
• 5.2.1 专利数量的测度48-53
• 5.2.2 专利密度的测度53-54
• 5.2.3 专利陷阱的识别54-55
• 5.3 数据分析55-57
• 6 结论与展望57-58
• 6.1 研究结论57
• 6.2 不足与展望57-58
• 参考文献58-65
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况65-66
• 致谢66-67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：568705