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內容簡介： 本书介绍了获得描述专利效能特征的信息来源、现有的分析思路、主要的分析工具和存在的局限，从理论上考察新技术的效能特征对效用函数、需求曲线、生产函数、企业研发项目筛选和企业间竞争关系的基础上，构建了一个基于专利效能信息的企业技术选择模型。介绍了将效能信息引入多种图形分析工具中的方法和示例，以及如何将专利引证信息和效能信息结合起来用于解决实际问题。在用测量出来的具有连续特征的效能值替代过于粗略的0-1赋值的基础上，介绍了一种新型专利地形图的构建思路、方法和案例。介绍了如何利用专利效能信息来提高专利价值评估的可靠性。考察了专利效能信息在企业管理中的应用。考察了专利效能信息在企业战略管理、企业竞争策略、研发活动和并购决策中的若干应用。介绍了专利效能信息在技术交易和运营、风险投资项目筛选和风险企业动态管理中的应用。 關於作者： 吴欣望，女，汉族，1974年生，湖北京山人，获武汉大学经济学学士、硕士和博士学位。现为广东工业大学经济与贸易学院教授，兼任广东工业大学知识产权开发与运用学院常务副院长和英国Economic History Society会员。2004-2006在北京大学光华管理学院从事博士后研究，期间曾赴新疆石河子大学支教。2007-2015年执教于广西师范大学，2008年至2009年在伦敦大学SOAS学院金融与管理系访问。在国际权威SSCI期刊International Journal of Industrial Organization、Journal of Economics上发表论文。出版《创新市场与国家兴衰》、《专利经济学基于创新市场理论的阐释》等7部专著和1部编著。主持中国国家社会科学基金一般项目服务于风险投资决策的专利信息分析方法研究等课题。 吴欣望，女，汉族，1974年生，湖北京山人，获武汉大学经济学学士、硕士和博士学位。现为广东工业大学经济与贸易学院教授，兼任广东工业大学知识产权开发与运用学院常务副院长和英国Economic History Society会员。2004-2006在北京大学光华管理学院从事博士后研究，期间曾赴新疆石河子大学支教。2007-2015年执教于广西师范大学，2008年至2009年在伦敦大学SOAS学院金融与管理系访问。在国际权威SSCI期刊International Journal of Industrial Organization、Journal of Economics上发表论文。出版《创新市场与国家兴衰》、《专利经济学基于创新市场理论的阐释》等7部专著和1部编著。主持中国国家社会科学基金一般项目服务于风险投资决策的专利信息分析方法研究等课题。 朱全涛，男，1970年生，中山大学数学学士，北京大学数学硕士，师从著名数学家姜伯驹院士和段海豹教授；武汉大学经济学博士，师从著名经济学家董辅礽教授和厉以宁教授；现为广西师范大学经济管理学院教授；曾获British Academy for Humanity and Social Science资助赴伦敦大学SOAS金融与管理系从事寡头竞争的理论研究；主要从事博弈论与产业组织理论、宏观经济学、计量经济学和经济史等领域的研究。在国际权威经济学期刊International Journal of Industrial Organization和Journal of Economics上发有竞争理论方面的文章。 目錄： 自　序／1 导　读／1 第一章　在专利地图中引入专利效能信息的背景与意义／1 一　专利地图在缓解技术创新信息不完全中的作用／1 二　现有专利地图的类型、功能和局限／2 三　国外学界构建新型专利地图的若干探索／5 四　反映专利认知的信息来源／10 五　围绕捕捉专利文献中的效能信息展开的研究／13 六　国内学者对专利效能信息利用的研究现状／20 七　在专利地图中引入效能量化分析的意义／25 第二章　对专利效能信息的经济学理论阐释／29 一　从效能角度理解需求函数／29 二　从效能角度理解企业的市场势力／32 三　从效能角度理解研发决策／35 四　考虑效能信息的企业技术选择模型／37 第三章　对专利效能信息进行分析的可视化工具／41 一　将效能信息引入现有专利地图中／41 二　构造基于客户认知的专利地形图的基本思路／46 三　绘制基于客户认知的专利地形图时涉及的数学原理和软件实现步骤／49 四　针对LK公司展开的案例研究／51 附录：专利样本／63 第四章　将引证信息与效能信息结合起来分析／74 一　对专利引证信息进行利用的现状／74 二　借助描述专利效能的S形曲线优化研发方向／79 三　将引证信息、效能信息和权利信息结合起来筛选真正的核心专利／81 四　引证分析和效能分析在不成熟技术的后续研发和孵化中的综合运用／84 第五章　专利效能信息在专利价值评估中的应用／89 一　主要专利价值评估方法的原理／89 二　专利效能信息在改进价值评估结果中的积极作用／105 三　在专利价值评估中引入效能信息示例以IPscore软件为例／112 第六章　专利效能信息在企业管理中的应用／122 一　在企业战略管理的应用／122 二　在识别和对待竞争对手中的应用／132 三　在企业研发中的应用／137 四　在企业并购决策中的应用／143 第七章　专利效能信息在技术交易和运营中的应用／149 一　专利的基本交易方式／149 二　专利效能信息在提高专利技术交易效率中的潜在应用／152 三　作为衍生交易的专利运营／157 四　专利效能信息在专利运营中的应用／161 第八章　专利效能信息在风险投资活动中的应用／166 一　专利信息影响风险投资决策的现实证据／166 二　专利效能信息在风险投资决策中的作用／169 三　借助专利效能信息进行项目筛选示例／172 四　借助专利效能信息对风险企业动态管理示例／176 五　研究展望／182 中文参考文献／184 英文参考文献／187 后　记／193 图目录 图1-1　专利组合中专利战略的类别／7 图1-2　电子制造业技术领域的专利组合／9 图1-3　专利相对位置和技术吸引力分析／10 图1-4　效能度量将技术效果转化为经济效果示意／14 图1-5　技术功效矩阵图示例／16 图1-6　德温特专利功效分布／17 图1-7　三星公司多点触屏技术的鱼骨图／17 图1-8　同义词分析／19 图1-9　融合领域、技术、功效和专利的专利地图／24 图2-1　产品效能对其市场需求的影响／30 图2-2　竞争者产品效能变动的影响／33 图2-3　描述效能演变特征的S形曲线／34 图2-4　企业专利资产中未实施专利对企业利润的贡献／35 图2-5　是否提升产品效能的研发决策价格／36 图3-1　企业A的效能分布／42 图3-2　企业B的效能分布／43 图3-3　对不同企业的专利效能进行比较的雷达图／44 图3-4　用雷达图展示技术效能矩阵的关键信息／45 图3-5　引入效能信息的鱼骨图／45 图3-6　向量的几何含义／50 图3-7　基于0～1变量的专利效能分布地形／58 图3-8　基于连续赋值的专利效能地形／62 图3-9　基于连续赋值的雷达图／64 图4-1　专利US5700333的一级前后引证分析／76 图4-2　目标专利及前向引用专利总体技术分布／77 图4-3　全息摄影技术引证的关键路径／78 图4-4　描述效能演变特征的S形曲线／80 图4-5　后续专利对被引专利进行延伸／81 图4-6　后续专利与被引专利互补／82 图4-7　后续专利绕过被引专利／82 图4-8　Quanergy公司具有不同效能的专利数量／87 图5-1　IPscore给出的专利授权状态评价／118 图5-2　引入IPscore的效能示例之一／121 图5-3　引入IPscore的效能示例之二／121 图6-1　成本领先战略的经济学机理／128 图6-2　Bergen的竞争对手分类框架／133 图6-3　基于专利效能信息对竞争者分类／136 图6-4　专利部门的参与度与新产品的新颖性之间的相关关系／139 图6-5　借助效能信息在两种替代性方案中进行选择／141 图6-6　借助效能信息在两种改进性方案中进行选择／142 图6-7　竞争者个数减少导致市场支配力量增强／148 表目录 表1-1　专利功效矩阵图的基本格式／15 表1-2　揭示专利功能的提示性词汇／18 表1-3　同义词检索举例／19 表1-4　技术功效统计／21 表1-5　3D打印技术的技术功效统计／22 表1-6　专利功效矩阵地图的基本格式／27 表3-1　专利技术效能矩阵／44 表3-2　用0～1变量测量的效能值／54 表3-3　基于0～1变量的因子分析结果／55 表3-4　基于0～1变量的因子载荷矩阵／56 表3-5　基于0～1变量的类别1的重心／56 表3-6　基于0～1变量的类别2的重心／57 表3-7　基于连续赋值的效能值／58 表3-8　基于连续赋值的因子分析结果／59 表3-9　基于连续赋值的因子载荷矩阵／60 表3-10　基于连续赋值的类别1的均值／61 表3-11　基于连续赋值的类别2的均值／61 表3-12　基于0～1赋值的技术功效矩阵／63 表3-13　基于连续赋值的技术功效矩阵／63 表4-1　比亚迪公司锂电池的专利布局领域／86 表5-1　技术许可谈判中贴现率与风险之间的对应关系／96 表5-2　简化的专利实施净现金流／100 表5-3　实物期权模型的参数取值／103 表5-4　实物期权模型中各期的期权值／103 表5-5　单项比较法中的效能分析／107 表5-6　IPscore专利估值一览／113 表5-7　专利效能的特征收集示例／120 表7-1　作为衍生交易的专利运营／161 表8-1　对准则进行两两比较时所参考的专利信息／174 表8-2　A-C判断矩阵／175 表8-3　C1-P判断矩阵／175 表8-4　C2-P判断矩阵／175 表8-5　C3-P判断矩阵／175 表8-6　AHP法的计算结果／176 表8-7　专利预警指标体系示例／179 內容試閱： 自序 一项专利是否有用，最终取决于它给消费者带来的便利程度的大小，或者说，取决于该项专利的效能。不管是进行技术交易决策，还是进行专利转化决策，都离不开对专利效能的判断。尽管如此，专利文献中描述技术效能的词汇仅得到了非常有限的利用。通常被专利信息分析者提到的工具似乎只有专利功效矩阵，而专利功效矩阵的应用领域也非常有限。在笔者看来，制约效能信息得以广泛运用的关键因素是目前对效能信息的分析范式仍局限于定性分析。例如，在专利功效矩阵中，集中关注某专利是否具有某种功效。如果具有某功效，则取值为1，否则取值为0。这种分析本质上不是真正的定量分析。定量分析意味着，必须对某种功能的效果进行大小程度上的评估。即便两件专利具有同样一种功能，但在效果上往往存在量上的差别。例如，同样能使产品寿命延长的两件专利，能延长5年的就比仅延长1年的更能让消费者满意。这种量上的差别，直接表现为技术上的效果或物理功能，如每小时可节省若干度电。间接地，则表现为消费者的效用增加。引入定量分析，可能会推动专利文献的效能分析发生一场飞跃，使之从而具有更浓厚的科学色彩和更广泛的应用领域。现代科学的一大特色就是定量分析方法的广泛使用，在各类经济决策中，都离不开数量上的权衡。如果不对效能进行量级上的分析，就无法在经济决策中真正考虑到专利技术的物理功能的经济内涵。由此导致诸多不理性的经济决策。基于上述认识，笔者认为，有必要对专利文献中体现专利技术效能的信息进行进一步的深度分析。之所以会产生这一看法，与笔者长期从事经济学专业的教学和科研有关。经济学中的各种最优化决策都是建立在数量分析的基础上的。此外，对这一问题的关注，还与全球经济学教学中面临的一个共同困境有关。当今全世界大学里经济学专业的学生所学习的微观经济学课程所普遍关注的问题是，在假定市场需求、生产技术、成本函数和市场结构既定的条件下，企业这一微观......

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