专利情报问题和改进方法——Percentile Rank指数
本文关键词:专利情报问题和改进方法——Percentile Rank指数
【摘要】:专利情报对衡量创新成果有着重要意义,然而通用性的专利情报指标却忽视专利系统内在问题而产生"专利悖论"问题。这些问题共包括三部分:断裂性专利政策、内生性专利价值、相异性分布参数。由于有证据显示通用性专利统计指标具有弱相关性,那么在同一分布函数的假定下,Percentile Rank指数法能够有效纠正以上问题产生的偏误。根据EPO数据的分析结果显示,"专利悖论"源于专利申请强度和专利价值分离,而Percentile Rank指数产生的专利情报具备良好的有效性和复合性。
【作者单位】: 中国人民大学商学院;中国人民大学信息资源管理学院;
【关键词】: 专利情报 专利悖论 垃圾专利 专利指标
【基金】:国家自然科学基金重点项目“我国信息资源产业发展政策及管理研究”(项目编号:71133006)的部分成果
【分类号】:G306
【正文快照】: 0引言专利文件是表述创新成果权利义务范围的法律要件,旨在建立激励性创新的机制并向公众依法披露创新成果。由于专利文件具有法律权威性和广泛的社会认可性,其提供的科技创新情报被广泛应用于有关科技创新和经济绩效研究中。Seidel(1949)首次系统性提出现代专利统计的理论体
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,本文编号:984255
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