網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測模型及應(yīng)用研究

胡 鍇， 朱雪忠 ，王 義，甄春杰

(1.同濟大學(xué) 上海國際知識產(chǎn)權(quán)學(xué)院，上海 200092；2.保定大為計算機軟件開發(fā)有限公司，河北 保定 071000)

0 引言

我國網(wǎng)上技術(shù)市場出現(xiàn)于本世紀(jì)初[1]，經(jīng)過十余年的發(fā)展形成了一些區(qū)域性、行業(yè)性的網(wǎng)上技術(shù)交易平臺?？萍疾俊丁笆濉奔夹g(shù)市場發(fā)展專項規(guī)劃》提出，利用技術(shù)市場與“互聯(lián)網(wǎng)+”的結(jié)合，構(gòu)建國家技術(shù)交易網(wǎng)絡(luò)平臺，提升要素流通速度和資源配置效率。但是，當(dāng)前網(wǎng)上技術(shù)交易服務(wù)尚存在諸多難題，例如網(wǎng)上交易過程中技術(shù)信息的敏感性，導(dǎo)致買賣雙方對信息披露存在顧慮，平臺機構(gòu)需要進行大量盡職調(diào)查等線下工作以促成交易[2]。因此，缺乏在線化服務(wù)技術(shù)和服務(wù)產(chǎn)品成為平臺服務(wù)瓶頸，不僅限制了其線上服務(wù)能力的發(fā)揮[3]，還凸顯了技術(shù)轉(zhuǎn)移專業(yè)服務(wù)人員短缺的現(xiàn)實困境[4]。

有鑒于此，國家、技術(shù)轉(zhuǎn)移行業(yè)、服務(wù)企業(yè)都非常關(guān)注在線化服務(wù)技術(shù)創(chuàng)新?？萍疾坑?017年啟動了“現(xiàn)代服務(wù)業(yè)共性關(guān)鍵技術(shù)”的國家重點研發(fā)計劃，其中，針對科技成果的知識產(chǎn)權(quán)交易服務(wù)，部署了專項研發(fā)任務(wù)，重點研究交易服務(wù)過程的關(guān)鍵支撐技術(shù)并開展區(qū)域性綜合科技服務(wù)平臺、知識產(chǎn)權(quán)運營服務(wù)平臺等應(yīng)用示范項目研究[5]。國內(nèi)一些代表性技術(shù)交易平臺機構(gòu)也開始注重利用信息資源優(yōu)勢并開發(fā)交易服務(wù)技術(shù)，力圖建立技術(shù)信息快速識別、篩選、匹配機制，以增強平臺信息管理專業(yè)化能力。

目前，我國技術(shù)市場成交量增長迅速，利用互聯(lián)網(wǎng)開展技術(shù)交易等科技服務(wù)具有巨大潛力。在線化交易服務(wù)技術(shù)發(fā)展的目的在于降低交易成本、緩解交易過程中的信息不對稱、提高服務(wù)協(xié)同共享能力。網(wǎng)上平臺如果能夠通過信息分析手段進行標(biāo)準(zhǔn)化與快速化技術(shù)篩選，預(yù)測技術(shù)交易趨勢、識別技術(shù)交易潛力，將會大大提高網(wǎng)上技術(shù)市場運作效率?，F(xiàn)有專利情報研究的技術(shù)評價方法并不契合網(wǎng)上技術(shù)交易專利篩選的應(yīng)用場景，對于網(wǎng)上平臺資源差異、專利權(quán)利狀態(tài)變化特點缺乏針對性考量。本文試圖結(jié)合網(wǎng)上技術(shù)市場和專利情報分析理論，構(gòu)建網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測模型并設(shè)計相關(guān)流程，有助于評估網(wǎng)上技術(shù)交易概率，并借此提高平臺機構(gòu)的信息管理水平。最后，以廣州知識產(chǎn)權(quán)交易中心的網(wǎng)上掛牌專利為例進行定量測度和評價分析，以期為網(wǎng)上平臺設(shè)計基于自身特點的技術(shù)信息管理策略，為提高信息服務(wù)專業(yè)化能力提供參考。

1 研究背景

1.1 問題提出

網(wǎng)上技術(shù)市場(online technology marketplaces)興起引起了理論界的關(guān)注。研究認為，網(wǎng)上平臺跨越空間距離連接起潛在技術(shù)交易對象，可以顯著降低技術(shù)搜索成本[6,7]。然而，隨著網(wǎng)上平臺對買賣雙方和技術(shù)發(fā)明的聚集，技術(shù)供求方之間的信息不對稱相應(yīng)產(chǎn)生，可能引發(fā)逆向選擇問題并導(dǎo)致市場失靈[8]。此外，網(wǎng)上技術(shù)信息的不當(dāng)披露還可能產(chǎn)生知識流失等道德風(fēng)險[9]。因此，對于專利等技術(shù)信息的有效管理有助于減少網(wǎng)上技術(shù)交易摩擦，成為網(wǎng)上平臺關(guān)鍵運營機制之一。

網(wǎng)上平臺技術(shù)信息管理的主要落腳點是對專利技術(shù)的全面評估，綜合現(xiàn)有研究看，可分為應(yīng)用場景評估和技術(shù)質(zhì)量評估兩大類。首先，應(yīng)用場景評估主要是指網(wǎng)上平臺設(shè)計提供格式化技術(shù)披露模板，要求技術(shù)提供方以固定化格式，清晰而詳盡地描述專利技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域信息，促使?jié)撛诩夹g(shù)需求方能夠更好地理解專利技術(shù)的直接或潛在應(yīng)用范圍[10]，從而促進專利技術(shù)之間的有效比較，實現(xiàn)對專利技術(shù)的快速歸類和選定[11]。其次，技術(shù)質(zhì)量評估主要借助交易服務(wù)的技術(shù)手段，以盡可能標(biāo)準(zhǔn)化、即時性的調(diào)查方式，對技術(shù)信息加以匯總和判別，以便平臺運營方開展初步的盡職調(diào)查，從而實現(xiàn)交易趨勢預(yù)測、交易潛力判斷、技術(shù)分級篩選等管理功能[8]。

對比來看，網(wǎng)上技術(shù)信息管理中的技術(shù)質(zhì)量評估對于平臺運營方更為重要。一方面，高效技術(shù)質(zhì)量評估可以降低線下技術(shù)調(diào)查成本；另一方面，通過評估程序可以篩選具備交易潛力的專利技術(shù)，建立平臺準(zhǔn)入管理和質(zhì)量分級管理制度，在保持網(wǎng)上市場流動性的基礎(chǔ)上，限制低質(zhì)量技術(shù)進入網(wǎng)上市場或用戶搜索結(jié)果清單，有助于進一步降低技術(shù)線上搜索成本。因此，提高網(wǎng)上平臺技術(shù)交易信息管理能力，使平臺專注于技術(shù)交易成本降低，從而有助于提升網(wǎng)上技術(shù)市場整體運作效率。然而據(jù)檢索，結(jié)合網(wǎng)上技術(shù)交易特點，針對網(wǎng)上平臺信息管理技術(shù)質(zhì)量評估方法的研究較為缺乏。

1.2 預(yù)測模型方法論

如前所述，網(wǎng)上平臺技術(shù)交易信息管理的重點在于技術(shù)質(zhì)量評估，而該評估的核心功能是對交易潛力的判斷和交易趨勢預(yù)測。實現(xiàn)網(wǎng)上技術(shù)交易預(yù)測的難點在于：①預(yù)測即時性，網(wǎng)上平臺技術(shù)展示數(shù)量較大，平臺需要建立評價指標(biāo)和相關(guān)模型，對大量技術(shù)進行快速預(yù)測，以滿足用戶短時間內(nèi)集中瀏覽的需求；②交易趨勢多樣性，掛牌專利的法律狀態(tài)變化可能存在多種形式，涵蓋權(quán)利維持、權(quán)利運用、權(quán)利失效等不同狀態(tài)，影響預(yù)測結(jié)果的指標(biāo)可能不盡相同；③網(wǎng)上平臺異質(zhì)性，不同類型的網(wǎng)上平臺，其技術(shù)來源差異巨大，對預(yù)測模型及其指標(biāo)組成產(chǎn)生不同影響。

因此，網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測的可行方法是：區(qū)分轉(zhuǎn)讓、許可、失效、訴訟等多種專利法律狀態(tài)類型，針對不同類型法律狀態(tài)變化特點，分別對其變化趨勢進行建模分析，篩選具備交易潛力的專利技術(shù)，建立掛牌技術(shù)的分級管理模式，淘汰或規(guī)避具有潛在交易風(fēng)險的專利技術(shù)。同時，要考慮方法的便捷性和易操作性、對不同平臺的適用性和可移植性，以及分析源數(shù)據(jù)獲取難度和成本。

預(yù)測方法中的專利法律狀態(tài)信息是指國家專利行政部門出版的專利公報中公開和公告的法律信息，包括從專利申請、授權(quán)到權(quán)利運用、訴訟，直至權(quán)利失效整體過程的信息數(shù)據(jù)。根據(jù)專利情報分析理論，專利法律狀態(tài)信息可提供多種情報內(nèi)容，特別是在衡量專利質(zhì)量方面具有重要應(yīng)用價值，現(xiàn)有研究從不同角度挖掘其使用途徑。例如，賴院根等(2007)使用專利申請信息，分析我國數(shù)字信號處理器技術(shù)的發(fā)展與專利質(zhì)量情況；張米爾等[12]基于專利維持信息，建立了電信通信領(lǐng)域低質(zhì)量專利的識別指標(biāo)及方法；劉立春等(2015)根據(jù)專利無效請求的樣本信息，評估藥品專利的法律質(zhì)量影響因素；張杰等(2018)利用心臟起搏器領(lǐng)域的專利訴訟數(shù)據(jù)，構(gòu)建專利質(zhì)量評價模型。然而，尚未發(fā)現(xiàn)利用網(wǎng)上交易的專利法律狀態(tài)信息開展情報挖掘的研究，現(xiàn)有分析模型也并不契合網(wǎng)上專利交易的特點。

1.3 研究思路

綜上所述，本文希望提出一種基于專利法律狀態(tài)變化的網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測模型，以便網(wǎng)上平臺根據(jù)自身技術(shù)資源情況開展技術(shù)質(zhì)量評估，完善平臺整體技術(shù)信息管理體系，有助于提高網(wǎng)上交易服務(wù)能力和網(wǎng)上技術(shù)市場運作效率，研究主要邏輯見圖1。

圖1 網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測問題與方法

網(wǎng)上技術(shù)交易的特點決定了其專利分析必須結(jié)合平臺資源情況，建立相關(guān)評價體系和方法。同時，對交易潛力的判斷和交易趨勢預(yù)測，需要考慮多種不同專利法律狀態(tài)變化的可能性，指標(biāo)和模型選取要具有適用性和實用性，既考慮到方法在不同平臺間的可移植性，也不會過度增加平臺數(shù)據(jù)獲取難度和成本。因此，本文研究思路是從網(wǎng)上技術(shù)市場理論和專利情報分析理論出發(fā)，構(gòu)建基于專利法律狀態(tài)信息的分析指標(biāo)體系與預(yù)測模型，設(shè)計預(yù)測流程方法，以評估專利技術(shù)交易潛力和趨勢并開展模型應(yīng)用研究，為提高網(wǎng)上技術(shù)交易信息管理水平提供借鑒。

2 網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測模型

2.1 分析指標(biāo)

為了體現(xiàn)網(wǎng)上技術(shù)交易特點并反映平臺技術(shù)信息管理中的技術(shù)質(zhì)量評估要求，本研究預(yù)測模型分析指標(biāo)的選取依據(jù)，主要參考網(wǎng)上技術(shù)市場理論和專利質(zhì)量評價指標(biāo)的研究結(jié)果，分別從網(wǎng)上交易特征和專利質(zhì)量特征兩個維度建立指標(biāo)體系，不同維度下包括若干級別的指標(biāo)，具體指標(biāo)體系見表1。

網(wǎng)上交易特征維度主要依據(jù)Agrawal等[8]、Dushnitskya & Klueter[9]提出的網(wǎng)上技術(shù)交易影響因素，包括技術(shù)權(quán)利人的價值預(yù)期、交易成本、對專利權(quán)利運用的綜合戰(zhàn)略3個一級指標(biāo)；專利質(zhì)量特征維度主要依據(jù)朱雪忠和萬小麗[13]、萬小麗[14]提出的分類標(biāo)準(zhǔn)，包括專利法律特征、技術(shù)特征、經(jīng)濟特征3個一級指標(biāo)。需要指出的是，指標(biāo)體系建立既要具有相關(guān)理論基礎(chǔ)，也要充分考慮其對于網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢的實際影響，同時兼顧數(shù)據(jù)獲取的便捷性與可操作性，從而有利于網(wǎng)上平臺對大批量專利進行標(biāo)準(zhǔn)化、快速化預(yù)測分析。

從指標(biāo)內(nèi)涵上，網(wǎng)上交易特征的三級指標(biāo)包括：①專利技術(shù)網(wǎng)上掛牌價格，其顯示了專利權(quán)人對專利價值的預(yù)期。對網(wǎng)上專利拍賣的研究認為，技術(shù)賣方一般會高估專利的經(jīng)濟價值，如果買賣雙方對專利價值的預(yù)期相差很大，可能導(dǎo)致交易無法達成(方厚政、劉鵬，2013)。因此，掛牌價格可能直接影響買賣雙方對估值意見的一致性，以及專利權(quán)人后續(xù)的權(quán)利維持行為；②權(quán)利人與網(wǎng)上平臺的距離，網(wǎng)上技術(shù)市場開放性特點有助于遠距離交易相關(guān)方之間的交流，從而降低技術(shù)交易成本。研究指出，技術(shù)賣方身份識別是網(wǎng)上技術(shù)市場的主要障礙之一，尤其是當(dāng)?shù)乩砩喜唤咏鼤r更為嚴重[15]。此外，研究證實地理距離可能阻礙對技術(shù)發(fā)明的理解[16]。因此，權(quán)利人與交易所的地理距離可能影響交易平臺識別與監(jiān)督成本；③專利維持時間，代表專利從申請日至無效、終止、撤銷或?qū)脻M之日的實際時間，研究認為，專利維持時間是權(quán)利人基于自身條件、專利技術(shù)情況、專利制度情況、專利戰(zhàn)略等考量而作出的綜合性決定(喬永忠，2011)；④權(quán)利人類型，研究表明，個人、企業(yè)、高校與科研機構(gòu)等不同類型的專利權(quán)利人，在權(quán)利運用上的戰(zhàn)略具有明顯差異(喬永忠，2011)。

專利質(zhì)量是一個相對概念，其以法律有效性為基礎(chǔ)，以技術(shù)先進性為核心，代表專利的技術(shù)經(jīng)濟價值[13]。因此，專利質(zhì)量特征三級指標(biāo)選取可分別考慮法律、技術(shù)、經(jīng)濟3個層面[14]，具體包括：①權(quán)利要求數(shù)，是指專利文件中權(quán)利要求項的總和，權(quán)利要求數(shù)越多，意味著專利權(quán)人對技術(shù)的理解越深入，專利文件的法律質(zhì)量越高；②發(fā)明人數(shù)，反映了技術(shù)發(fā)明的復(fù)雜程度和創(chuàng)新水平，但發(fā)明人數(shù)一般與專利訴訟發(fā)生概率顯著正相關(guān)，原因是發(fā)明人數(shù)越多，越可能產(chǎn)生利益分配沖突，同時發(fā)現(xiàn)專利被侵權(quán)的可能性也會增大；③前向引用數(shù)，是指本專利被后期專利引用的次數(shù)，被引用較多的專利通常是基礎(chǔ)專利或者核心專利，前向引用數(shù)越多意味著專利表現(xiàn)出的技術(shù)先進性越強；④IPC數(shù)量，是指專利文件中國際專利分類號的數(shù)量，IPC數(shù)量多意味著該項專利涉及多個技術(shù)領(lǐng)域，可能引發(fā)更廣范圍的潛在買家關(guān)注；⑤后向引用數(shù)，是指在專利申請文件中引用前人專利文獻的數(shù)量，反映專利技術(shù)的科學(xué)、技術(shù)基礎(chǔ)，后向引用數(shù)多意味著技術(shù)方案基于較為廣泛的科學(xué)知識，以及與現(xiàn)有技術(shù)的聯(lián)系更密切，易形成技術(shù)之間的相互關(guān)聯(lián)；⑥同族專利數(shù)，是指專利權(quán)人在不同國家或地區(qū)申請、公布的具有共同優(yōu)先權(quán)的專利數(shù)量，一般用于衡量專利經(jīng)濟價值，同族數(shù)越多意味著專利經(jīng)濟質(zhì)量越高。因此，上述三級指標(biāo)不僅可能影響專利在網(wǎng)上掛牌后交易的可能性，同時可能影響專利權(quán)人對專利的態(tài)度。

2.2 預(yù)測模型

本研究從網(wǎng)上掛牌后一定時期內(nèi)，以專利法律狀態(tài)是否發(fā)生變化為判斷標(biāo)準(zhǔn)，建立預(yù)測模型。具體專利法律狀態(tài)變化類型見表2。

表2 網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測參考類型

由于專利法律狀態(tài)變化與否是二分類變量，可利用二分類 Logistic模型進行預(yù)測分析。預(yù)測模型中的因變量y取值為1 ，表示發(fā)生了某種法律狀態(tài)變化；y取值為0 ，表示未發(fā)生相應(yīng)的法律狀態(tài)變化。函數(shù)P代表發(fā)生某種法律狀態(tài)變化概率，函數(shù)P中的自變量是研究前期選取的分析指標(biāo)，分別記為x1，x2，…，xi，則可得到某種法律狀態(tài)變化概率的預(yù)測模型。具體而言，專利i發(fā)生某一專利法律狀態(tài)變化的概率P(yi=1|x1,x2,…,xi)可以表示為(式中，β0為常數(shù)項，β1～βi分別為自變量x1～xi的回歸系數(shù))：

2.3 流程方法

本研究立足拓展專利法律狀態(tài)信息情報應(yīng)用場景，建立網(wǎng)上專利交易趨勢預(yù)測方法，基于上述分析指標(biāo)體系與預(yù)測模型構(gòu)建，設(shè)計交易趨勢預(yù)測流程，見圖2。本研究團隊前期設(shè)計了基于權(quán)利識別的網(wǎng)上專利交易信息管理系統(tǒng)[17]，在該研究基礎(chǔ)和模型架構(gòu)上，進一步實現(xiàn)網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測功能。

由圖2所示，該流程主要包括4個功能模塊：①掛牌專利信息管理分類，平臺運營方區(qū)分應(yīng)用場景評估和技術(shù)質(zhì)量評估兩種專利篩選模式，并進入不同的評估程序；②數(shù)據(jù)爬取與整合，從官方專利數(shù)據(jù)庫和商業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫中爬取專利信息并對數(shù)據(jù)進行整合處理；③選取指標(biāo)與構(gòu)建核心模型，鏈接網(wǎng)上交易特征和專利質(zhì)量特征兩個維度的分析指標(biāo)，根據(jù)網(wǎng)上平臺技術(shù)資源和用戶興趣方向，以不同類型的專利法律狀態(tài)變化作為預(yù)測對象，利用二分類Logistics回歸模型分析得出若干關(guān)鍵影響指標(biāo)；④交易趨勢結(jié)果分析，在細分IPC行業(yè)類別內(nèi)，分析得到相應(yīng)專利法律狀態(tài)可能出現(xiàn)的概率，最終將分析結(jié)果以圖像、清單、輔助說明等方式呈現(xiàn)，并形成綜合分析報告。

3 應(yīng)用實例：廣知中心掛牌專利

3.1 應(yīng)用對象選擇

為了說明、檢驗本文預(yù)測模型和流程的適用性，調(diào)查我國廣州知識產(chǎn)權(quán)交易中心(廣知中心)網(wǎng)上平臺掛牌專利數(shù)據(jù)。該中心成立于2015年4月，由廣東省產(chǎn)權(quán)交易集團、國家知識產(chǎn)權(quán)局專利審查協(xié)作廣東中心等單位發(fā)起設(shè)立，屬于財政部和國家知識產(chǎn)權(quán)局認定的知識產(chǎn)權(quán)運營機構(gòu)，重點開展知識產(chǎn)權(quán)交易、知識產(chǎn)權(quán)金融等業(yè)務(wù)。廣知中心在其網(wǎng)上技術(shù)交易平臺(www.gzipx.com)公開掛牌專利，可供任何技術(shù)需求方進行遠距離查閱并就感興趣的技術(shù)開展交流，具備開放網(wǎng)絡(luò)(open networks)與連通性(connectivity)特點，符合典型網(wǎng)上技術(shù)市場的定義[18]。

圖2 網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測流程模型

3.2 數(shù)據(jù)收集

按照以下步驟收集數(shù)據(jù)：①掛牌專利下載與數(shù)據(jù)清洗，選取廣知中心自2015年11月至2016年12月的掛牌專利，總數(shù)1萬余件，網(wǎng)上披露信息包括專利號、專利名稱、掛牌時間、掛牌價格。下載全部專利信息，剔除掛牌價格為“面議”的專利，以及信息不完整的專利，共獲得4 252件專利；②行業(yè)分類處理，以專利IPC分類號區(qū)分所有專利技術(shù)領(lǐng)域；③分析樣本選定，結(jié)合平臺技術(shù)資源情況，選取若干用戶查詢、在線展示行為活躍的技術(shù)領(lǐng)域并確定分析樣本。以廣知中心IPC分類號A61大類(醫(yī)學(xué)或獸醫(yī)學(xué)；衛(wèi)生學(xué))的掛牌專利為例，具體說明交易趨勢預(yù)測應(yīng)用，掛牌專利基本數(shù)據(jù)見表3。

3.3 數(shù)據(jù)分析

3.3.1 預(yù)測類型確定

查詢樣本專利自專利掛牌日后2年時間內(nèi)的專利法律狀態(tài)變化情況，發(fā)現(xiàn)包括3種情況，即A：因?qū)＠麢?quán)轉(zhuǎn)讓而導(dǎo)致的權(quán)利運用狀態(tài)、B：因?qū)＠麢?quán)人未繳年費導(dǎo)致的權(quán)利失效狀態(tài)、C：專利維持有效狀態(tài)，相關(guān)樣本分布見表4。因此，選擇從A、B兩種類型分析法律狀態(tài)變化的關(guān)鍵影響因素，建立相關(guān)預(yù)測模型。

表3 廣知中心網(wǎng)上專利掛牌數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果

表4 廣知中心掛牌專利法律狀態(tài)變化類型

查詢并提取專利的同族專利數(shù)、前向引用數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、IPC數(shù)、發(fā)明人數(shù)、后向引用數(shù)、維持時間、權(quán)利人類型、權(quán)利人與廣知中心的直線距離、專利掛牌價格等三級分析指標(biāo)數(shù)據(jù)，并將以上變量作為回歸分析的自變量。表5是兩個因變量A和B的解釋，表6是自變量的解釋。

3.3.2 預(yù)測模型構(gòu)建

對自變量使用獨立樣本t檢驗，考察在發(fā)生與不發(fā)生A或B法律狀態(tài)變化中的差異是否具有顯著性(見表7)。其中，專利發(fā)生轉(zhuǎn)讓狀態(tài)變化與否(因變量A)在前向引用次數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、IPC數(shù)、發(fā)明人數(shù)、后向引用數(shù)、掛牌價格、權(quán)利人與交易所距離7個變量下存在顯著差異；專利發(fā)生失效狀態(tài)變化與否(因變量B)在前向引用次數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、發(fā)明人數(shù)、后向引用數(shù)、維持時間、權(quán)利人與交易所距離6個變量下存在顯著差異。

表5 因變量選擇與解釋

表6 自變量選擇與解釋

由于同族專利數(shù)、權(quán)利人類型未通過獨立樣本t檢驗，故將該自變量剔除。在回歸分析之前，對剩余自變量進行相關(guān)性分析和多重共線性檢驗(見表8)。檢驗結(jié)果表明，自變量之間的相關(guān)系數(shù)均基本在0.35以下，一般認為只有相關(guān)系數(shù)大于0.75才可能存在多重共線性影響[19]，并且，方差膨脹因子VIF 取值范圍在1.05～1.76之間，均小于10的閾值[20]。綜上所述，以上自變量之間不存在多重共線性，滿足回歸分析的前提條件。

對于因變量A進行回歸分析，使用向前篩選策略逐步將自變量引入回歸方程直至再無具有統(tǒng)計學(xué)意義的自變量可被引入，最終進入回歸方程的自變量為6個：前向引用數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、IPC數(shù)、后向引用數(shù)、掛牌價格、權(quán)利人與交易所距離，回歸結(jié)果見表9。其中，權(quán)利要求數(shù)、IPC數(shù)、后向引用數(shù)、掛牌價格的顯著性水平為1%，前向引用數(shù)為5%，權(quán)利人與交易所距離為10%。模型似然比卡方統(tǒng)計量為61.25，對應(yīng)的P值為0.00，故整個方程所有系數(shù)的聯(lián)合顯著性很高。

表8 自變量相關(guān)性分析與多重共線性檢驗結(jié)果

表9 因變量A回歸結(jié)果

類似地，對因變量B進行回歸分析，最終進入回歸方程的自變量為5個：前向引用數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、后向引用數(shù)、發(fā)明人數(shù)、維持時間，顯著性水平為5%，回歸結(jié)果見表10。模型似然比卡方統(tǒng)計量為47.02，對應(yīng)的P值為0.00，整個方程所有系數(shù)的聯(lián)合顯著性也很高。

表10 因變量B回歸結(jié)果

根據(jù)回歸模型準(zhǔn)R2(Pseudo R2)和正確預(yù)測百分比(percent correctly predicted)兩個指標(biāo)可以衡量二分類Logistics模型的擬合優(yōu)度[21]?；貧w模型A準(zhǔn)R2為50.83%，正確預(yù)測百分比為81.61%；回歸模型B準(zhǔn)R2為41.95%，正確預(yù)測百分比為83.91%，故方程整體擬合度良好。

由回歸模型A的結(jié)果，最終得到專利i發(fā)生轉(zhuǎn)讓的概率預(yù)測模型為：

P(yi=1|x1,x2,x3,x4,x5,x6)=

由回歸模型B的結(jié)果，最終得到專利因i未繳年費而失效的概率預(yù)測模型為：

以此類推，可以建立交易平臺各技術(shù)領(lǐng)域下的專利法律狀態(tài)變化概率預(yù)測模型，結(jié)合平臺和用戶需求，可開展技術(shù)交易趨勢預(yù)測分析工作。

3.4 對策建議

通過對廣知中心掛牌專利的交易趨勢預(yù)測與模型應(yīng)用分析，從建設(shè)具有活力的網(wǎng)上技術(shù)市場、提高平臺的技術(shù)交易服務(wù)能力角度提出以下建議：

(1)應(yīng)發(fā)揮技術(shù)交易預(yù)測作用，建立針對不同專利法律狀態(tài)的分析模型。從廣知中心的應(yīng)用研究看，專利在網(wǎng)上掛牌一定周期后，發(fā)生轉(zhuǎn)讓和權(quán)利人主動致其失效的預(yù)測模型具有明顯差異，預(yù)測指標(biāo)及其權(quán)重不盡相同。研究結(jié)果表明，針對不同類型的專利法律狀態(tài)變化開展預(yù)測十分重要，平臺有必要根據(jù)轉(zhuǎn)讓、許可、失效、訴訟等多種專利法律狀態(tài)類型，分別對其變化趨勢進行建模分析，從而篩選具備交易潛力的專利技術(shù)，規(guī)避具有交易潛在風(fēng)險的專利技術(shù)。

(2)應(yīng)發(fā)揮技術(shù)交易預(yù)測作用，完善平臺技術(shù)分級管理制度。從廣知中心的網(wǎng)上交易專利數(shù)據(jù)看，如果某項專利與現(xiàn)有技術(shù)具有更多聯(lián)系(后向引用數(shù))、涵蓋更多個技術(shù)領(lǐng)域(IPC數(shù))、對技術(shù)理解更深入(權(quán)利要求數(shù))，那么將更可能獲得網(wǎng)上技術(shù)需求者的青睞，獲得轉(zhuǎn)讓交易的概率更大，這也符合專利質(zhì)量理論和邏輯推理結(jié)果。因此，研究結(jié)果反映出平臺運營方開展技術(shù)評估及其分級管理的必要性，有助于梳理平臺現(xiàn)有技術(shù)資源狀況，滿足用戶差異化查詢需求，并提供更具針對性的技術(shù)篩選策略。

(3)應(yīng)發(fā)揮技術(shù)交易預(yù)測作用，管理交易雙方價值預(yù)期。從廣知中心的樣本看，專利轉(zhuǎn)讓與權(quán)利人的掛牌價格顯著負相關(guān)。此外，來自個人、高校、企業(yè)的專利權(quán)利人均有一定占比，但不同類型的權(quán)利人在掛牌價格、權(quán)利維持時間等策略上具有差異。因此，網(wǎng)上平臺技術(shù)交易服務(wù)應(yīng)借助交易信息數(shù)據(jù)挖掘，指導(dǎo)交易雙方形成合理的價值預(yù)期，為不同類型的權(quán)利人制定不同的交易策略，以彌合網(wǎng)上交易價值分歧。

(4)應(yīng)發(fā)揮技術(shù)交易預(yù)測作用，帶動網(wǎng)上技術(shù)市場環(huán)境建設(shè)。從本文模型應(yīng)用研究看，專利轉(zhuǎn)讓代表的網(wǎng)上技術(shù)交易活躍度尚可，但相對專利質(zhì)量仍不高，例如掛牌專利的同族數(shù)量少、高掛牌價格占比少等。當(dāng)前，在我國實施專利質(zhì)量提升工程的背景下，培養(yǎng)具有活力的網(wǎng)上交易平臺，避免成為低質(zhì)量專利充斥的次品市場，可以充分利用技術(shù)交易預(yù)測功能，通過交易潛力判斷及相應(yīng)管理措施，營造良好的專利運營環(huán)境，吸引更高質(zhì)量的技術(shù)成果和潛在交易方。

4 結(jié)語

本文旨在從網(wǎng)上科技服務(wù)技術(shù)創(chuàng)新的角度，通過專利法律狀態(tài)變化預(yù)測模型評估技術(shù)交易概率，從而降低交易成本、緩解交易過程中的信息不對稱、提高網(wǎng)上技術(shù)市場運作效率。本文根據(jù)網(wǎng)上技術(shù)市場理論和專利情報分析理論，構(gòu)建網(wǎng)上技術(shù)交易趨勢預(yù)測模型并設(shè)計相關(guān)流程，以廣知中心的網(wǎng)上掛牌專利數(shù)據(jù)為樣本，檢驗預(yù)測模型與流程方法的適用性和可操作性，結(jié)合模型應(yīng)用中的問題，提出增強網(wǎng)上平臺發(fā)展技術(shù)交易服務(wù)能力的建議。

我國網(wǎng)上技術(shù)交易平臺性質(zhì)、類型多樣，不同平臺在戰(zhàn)略定位、資源背景、技術(shù)來源等方面差異巨大。同時，專利特征對于不同行業(yè)專利評估的影響具有差異性。因此，國內(nèi)一些代表性平臺已著手研發(fā)具有企業(yè)特點的技術(shù)信息分析方法。例如，浙江省知識產(chǎn)權(quán)交易中心開發(fā)的高校專利“Z-Ranking”質(zhì)量評價系統(tǒng)，廈門科易網(wǎng)開發(fā)的科技資源入庫標(biāo)準(zhǔn)及其匹配技術(shù)等。本研究提出的技術(shù)交易趨勢預(yù)測模型，可針對不同類型網(wǎng)上平臺技術(shù)資源開展分析，確定差異化預(yù)測類型及其關(guān)鍵影響指標(biāo)，建立基于技術(shù)領(lǐng)域分類的平臺分析體系，有助于我國網(wǎng)上平臺設(shè)計適合自身的技術(shù)信息管理策略，提高信息服務(wù)專業(yè)化能力。