2021年9月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國建設(shè)綱要(2021-2035年)》，其中明確指出，要完善以企業(yè)為主體、市場為導(dǎo)向的高質(zhì)量創(chuàng)造機(jī)制。以質(zhì)量和價值為標(biāo)準(zhǔn)，改革完善知識產(chǎn)權(quán)考核評價機(jī)制。對知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造，特別是專利申請，提出了高質(zhì)量和高價值兩個明確的要求。
下圖為我國2015-2021年間參與發(fā)明專利代理的代理機(jī)構(gòu)數(shù)量的不完全統(tǒng)計(jì)(近兩年專利未全部公開)。可見從2015年的1300家代理機(jī)構(gòu)參與發(fā)明專利代理，到2021年超過3200家代理機(jī)構(gòu)參與發(fā)明專利代理，專利代理機(jī)構(gòu)數(shù)量增加了超過2.5倍。但代理機(jī)構(gòu)的飛速擴(kuò)充也讓代理市場呈現(xiàn)出魚龍混雜的局面，低價代理，低質(zhì)量代理，非正常申請的現(xiàn)象已經(jīng)成為國知局的重點(diǎn)整治工作之一，如何提高專利撰寫質(zhì)量，提高代理所的服務(wù)價值成了亟待解決的問題。
圖1：參與發(fā)明專利代理的代理機(jī)構(gòu)數(shù)量變化(近兩年專利未全部公開)
高質(zhì)量撰寫與高質(zhì)量專利申請
提高專利代理質(zhì)量的一個非常重要的方面是需要提高專利撰寫的質(zhì)量。從下圖可以看出，從2010-2021年期間，我國發(fā)明申請的平均權(quán)利要求數(shù)和平均文獻(xiàn)頁數(shù)坐了一個過山車，到2019年才基本趕上2010年的水平，仍有回落的跡象。
圖2：我國發(fā)明申請的平均權(quán)利要求數(shù)和平均文獻(xiàn)頁數(shù)變化(近兩年專利未全部公開)
通過對2015-2020年申請的已結(jié)案發(fā)明專利的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，權(quán)利要求數(shù)從1-11.專利的平均授權(quán)率從21%上升到70%，權(quán)利要求數(shù)提高1個，平均授權(quán)率提高5%左右。權(quán)利要求個數(shù)高于11個的，平均授權(quán)率基本維持在70-80%之間。
圖3：2015-2020年申請的已結(jié)案發(fā)明專利權(quán)利要求數(shù)量與授權(quán)率
文獻(xiàn)頁數(shù)與授權(quán)率的關(guān)系基本類似，文獻(xiàn)頁數(shù)為3頁的，也就是1頁扉頁，1頁權(quán)利要求，1頁說明書的發(fā)明專利，授權(quán)率幾乎為0.文獻(xiàn)頁數(shù)達(dá)到15頁后，平均授權(quán)率超過70%，并維持在70%-80%之間。
圖4：2015-2020年申請的已結(jié)案發(fā)明專利文獻(xiàn)頁數(shù)與授權(quán)率
(1)
各省市撰寫情況與授權(quán)率關(guān)系
通過對2015-2020年各省份申請的已結(jié)案發(fā)明專利統(tǒng)計(jì)，從以下兩張圖可見，各省份的發(fā)明專利授權(quán)率與平均權(quán)利要求數(shù)量和平均文獻(xiàn)頁數(shù)呈完全吻合的正相關(guān)關(guān)系，特別是平均文獻(xiàn)頁數(shù)與授權(quán)率呈現(xiàn)出更明顯的相關(guān)性。
圖5-1：2015-2020年申請的已結(jié)案發(fā)明專利權(quán)利要求數(shù)量、文獻(xiàn)頁數(shù)
圖5-2：2015-2020年申請的已結(jié)案發(fā)明專利授權(quán)率
圖5-3：2015-2020年各省市申請的已結(jié)案發(fā)明專利授權(quán)率與權(quán)利要求數(shù)量、文獻(xiàn)頁數(shù)關(guān)系圖
通過對授權(quán)率與平均權(quán)利要求數(shù)量、平均文獻(xiàn)頁數(shù)的線性回歸分析，可得出省市授權(quán)率以下多元回歸方程：
授權(quán)率f(x)=-0.050448*平均權(quán)利要求數(shù)+0.101087*平均文獻(xiàn)頁數(shù)-0.183936
下圖為實(shí)際授權(quán)率與多元線性回歸方程的擬合結(jié)果。
圖5-4：各省市實(shí)際授權(quán)率與多元線性回歸方程的擬合結(jié)果
回歸統(tǒng)計(jì)：
|
指標(biāo) |
值 |
|
標(biāo)準(zhǔn)誤 |
0.047075 |
|
觀測值 |
31 |
|
自變量個數(shù) |
2 |
|
因變量個數(shù) |
1 |
|
R^2 |
0.817358 |
|
R^2修正值 |
0.804312 |
|
R |
0.904078 |
|
DW測試 |
1.640594 |
注解：R方表示解釋率，即因變量的81.74%可由自變量來解釋。DW測試值應(yīng)該在2.0左右，值為2.0表示樣本中未檢測到自相關(guān)，表示各個樣本之間是相互獨(dú)立的。從零到2.0的值表示正自相關(guān)，而從2.0到4.0的值表示負(fù)自相關(guān)。
方差分析：
回歸系數(shù)分析：
注解：若某個自變量X經(jīng)分析后顯著性為“不顯著”，則說明其不能明顯的影響因變量Y，應(yīng)考慮去除該因素進(jìn)行分析。VIF值越接近于1.多重共線性越輕，反之越重，原則上來說，每個因素的的VIF值應(yīng)該 < 5(可根據(jù)自己行業(yè)經(jīng)驗(yàn)自行調(diào)整)
(2)
各IPC部撰寫情況與授權(quán)率關(guān)系
通過對2015-2020年各IPC部的已結(jié)案發(fā)明專利統(tǒng)計(jì)，從以下兩張圖可見，各IPC部的發(fā)明專利授權(quán)率與平均權(quán)利要求數(shù)量和平均文獻(xiàn)頁數(shù)也呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，平均文獻(xiàn)頁數(shù)也呈現(xiàn)出與授權(quán)率更明顯的相關(guān)性。
圖6-1：2015-2020年申請的已結(jié)案發(fā)明專利權(quán)利要求數(shù)量、文獻(xiàn)頁數(shù)
圖6-2：2015-2020年申請的已結(jié)案發(fā)明專利授權(quán)率
圖6-3：2015-2020年各IPC部申請的已結(jié)案發(fā)明專利授權(quán)率與權(quán)利要求數(shù)量、文獻(xiàn)頁數(shù)關(guān)系圖
通過對授權(quán)率與平均權(quán)利要求數(shù)量、平均文獻(xiàn)頁數(shù)的線性回歸分析，可得出IPC部授權(quán)率以下多元回歸方程：
授權(quán)率f(x)=0.030819*平均權(quán)利要求數(shù)+0.027967*平均文獻(xiàn)頁數(shù)-0.073560
下圖為實(shí)際授權(quán)率與多元線性回歸方程的擬合結(jié)果。
圖6-4：各IPC部實(shí)際授權(quán)率與多元線性回歸方程的擬合結(jié)果
回歸統(tǒng)計(jì)：
|
指標(biāo) |
值 |
|
標(biāo)準(zhǔn)誤 |
0.067075 |
|
觀測值 |
8 |
|
自變量個數(shù) |
2 |
|
因變量個數(shù) |
1 |
|
R^2 |
0.685749 |
|
R^2修正值 |
0.560048 |
|
R |
0.828099 |
|
DW測試 |
1.708151 |
注解：R方表示解釋率，即因變量的68.57%可由自變量來解釋。DW測試值應(yīng)該在2.0左右，值為2.0表示樣本中未檢測到自相關(guān)，表示各個樣本之間是相互獨(dú)立的。從零到2.0的值表示正自相關(guān)，而從2.0到4.0的值表示負(fù)自相關(guān)。
(3)
主要代理機(jī)構(gòu)撰寫情況與授權(quán)率關(guān)系
通過對2015-2020年主要代理機(jī)構(gòu)的已結(jié)案發(fā)明專利進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，從以下兩張圖可見，各代理機(jī)構(gòu)的發(fā)明專利授權(quán)率與平均權(quán)利要求數(shù)量和平均文獻(xiàn)頁數(shù)仍然呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，平均文獻(xiàn)頁數(shù)仍然呈現(xiàn)出與授權(quán)率更明顯的相關(guān)性。
圖7-1：2015-2020年申請的已結(jié)案發(fā)明專利主要代理機(jī)構(gòu)權(quán)利要求數(shù)量、文獻(xiàn)頁數(shù)
圖7-2：2015-2020年申請的已結(jié)案發(fā)明專利主要代理機(jī)構(gòu)授權(quán)率
圖7-3：2015-2020年主要代理機(jī)構(gòu)申請的已結(jié)案發(fā)明專利主要代理機(jī)構(gòu)授權(quán)率與權(quán)利要求數(shù)量、文獻(xiàn)頁數(shù)關(guān)系圖
通過對授權(quán)率與平均權(quán)利要求數(shù)量、平均文獻(xiàn)頁數(shù)的線性回歸分析，可得出代理機(jī)構(gòu)授權(quán)率以下多元回歸方程：
授權(quán)率f(x)=0.067344*平均權(quán)利要求數(shù)-0.003887*平均文獻(xiàn)頁數(shù)-0.103820
下圖為實(shí)際授權(quán)率與多元線性回歸方程的擬合結(jié)果。
圖7-4：主要代理機(jī)構(gòu)實(shí)際授權(quán)率與多元線性回歸方程的擬合結(jié)果
回歸統(tǒng)計(jì)：
|
指標(biāo) |
值 |
|
標(biāo)準(zhǔn)誤 |
0.083071 |
|
觀測值 |
10 |
|
自變量個數(shù) |
2 |
|
因變量個數(shù) |
1 |
|
R^2 |
0.908946 |
|
R^2修正值 |
0.882931 |
|
R |
0.953387 |
|
DW測試 |
1.723990 |
注解：R方表示解釋率，即因變量的90.89%可由自變量來解釋。DW測試值應(yīng)該在2.0左右，值為2.0表示樣本中未檢測到自相關(guān)，表示各個樣本之間是相互獨(dú)立的。從零到2.0的值表示正自相關(guān)，而從2.0到4.0的值表示負(fù)自相關(guān)。
綜上所述，平均權(quán)利要求數(shù)量和平均文獻(xiàn)頁數(shù)可以成為衡量代理機(jī)構(gòu)撰寫水平和代理質(zhì)量的一個重要的標(biāo)尺，文獻(xiàn)頁數(shù)多的專利要求代理人在撰寫時有更詳實(shí)的資料，更細(xì)致的調(diào)研，更深入的理解，更全面的擴(kuò)展。而權(quán)利要求數(shù)量多的專利，更要求代理人在撰寫專利時尋求更大的保護(hù)范圍，更清晰的保護(hù)層次，更睿智的專利布局。
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