三 国外学界构建新型专利地图的若干探索

从发展动态看，专利地图的绘制和应用方法本身还处于继续发展阶段。近年来，为了让专利文献中包含的信息能更好地支持决策，国外一些学者正尝试设计新的专利绘图方法。Miyake等（2004）开发出一种叫作技术热地图的专利地图，该地图对专利在特定技术领域的应用状态进行分析，对各个公司都关注的热门技术领域进行可视化分析；Cheng（2012）使用专利文献来同时捕获企业的内部资源和对外联系，构建起一个有效的模型，来帮助企业基于自身的技术特征来对商业决策进行定位。他将这两种方法融合起来，借助企业自身专利组合和引证数据，构建起5行6列矩阵，描述了企业之间的四种关系。研究者和管理者能够使用该矩阵来识别真正的竞争者或合作者，制定竞争或合作的技术战略。

Lee（2009）努力将技术路线图和专利地图结合在一起使用。技术路线图是支持技术规划和决策的有力工具。但传统的技术路线图需要借助专家委员会对技术的优先顺序做出评价，从而容易受到专家主观偏见的影响。为了克服这一局限性，Lee等人设计了基于专利文献的技术路线图。在这种方法下，专利的数量被用于评价每类技术的重要性。该方法的优点是用客观数据来对技术评分，从而避免了受专家主观看法的影响。本文提供了在使用该方法时，对每类技术进行评分的方法。Lee等（2009）还关注企业如何能够从自身的技术能力出发找到新的商业机会。该文提出了一个技术驱动的路线图绘制程序，从以技术规划为目的的技术能力分析出发，以商业机会分析的市场规划为结束。该文建议，使用专利数据作为技术能力的代理性测量数据，并提出了监测、合作、多元化和基准测试这四个分析模块来支持决策。该文使用文本挖掘、网络分析、引证分析和指数分析来从专利数据中获取有价值的信息，并画出了主体类似图、技术-产业图等四类地图。国外学者还努力将专利地图用于新的领域，如Jong（2009）就运用专利地图，为服务业制定研发战略提供以服务为导向的技术路径图。

对专利的信息分析通常是对多个专利（即专利组合）进行分析。据说， Brockhoff（1991）最早提出专利组合分析。不过，Ernst（1998）对专利组合信息进行分析和运用的文章被广泛引用。这里对该研究进行较为详细介绍和简要点评。Ernst（1998）指出，专利信息在企业研发战略和研发规划中的运用还不够充分。他探讨了可用于研发战略规划的两类专利组合。在公司层次的专利组合中，将公司整体的技术质量状况与竞争者比较；在技术层次的专利组合中，各类技术组合可帮助公司有效配置研发资源。利用21家机械工程企业的专利数据，他演示了这两类专利组合在研发战略规划中的应用。他的思路在一些专门的专利信息分析软件中得到某种体现。该文分别从企业层面和技术领域层面对专利组合进行了分析。下面进一步介绍其思路。

首先，该文在企业层面上进行了专利组合分析。图1-1中，21家公司专利行为分别被归为四类专利战略。五个高活力并有高质量专利的公司被放在右上方的象限。它们可以被认为是这个行业的技术领导者。“较少的但高质量的专利”的象限中，有很多小公司，它们并没有很多的专利。但是，由于它们的专利具有很高的质量，这些公司的技术潜力是不应该被低估的。因此，在技术监测中，这些公司的专利行为应该被仔细地观察和检验。

其次，该文在技术领域层面进行了专利组合分析。技术领域的专利分类是绘制专利组合的前提。在图1-2中，一共考虑了10个技术领域，如图中白圈所示。专利组合有相似的基础结构，即我们熟知的二维结构。在横坐标上衡量的是“相对专利地位”，这衡量的是目标公司的专利申请量与其最活跃的竞争者的专利申请量的比较。两个公司的活跃度相等时其值为1。横坐标的值受该图所考察的目标公司的个体行为影响；纵坐标表示技术领域的吸引力，一般认为专利活动频繁的技术领域比专利活动不活跃的领域更加具有吸引力。在纵坐标上每个技术领域的值是通过专利申请量的增长率来确定的。纵坐标的值受所有公司影响，将专利按各自的技术领域进行了分类。

白圈即技术领域的大小，反映了目标公司在该技术领域内的相对专利分布。这指出了每种技术在该公司的研发组合中的重要性。该技术的重要性，是通过该技术领域的专利申请量与该公司总的专利申请量相比计算出来的。这种通过不同大小的圆圈来表示专利特征的方法，后来被专门的专利信息分析软件Innography采用。

从图1-2中可以清楚地看到，一些在公司专利总量中占据重要位置的技术领域的技术吸引力却很低。许多吸引力大的技术领域，要么被控制在竞争者手里，或者是对于该公司而言明显是不重要的领域。对图1-2进行综合考虑后，公司需要对是否要将更多的研发资源从低吸引力的技术领域转移到高吸引力的技术领域进行重新思考。

可见，专利组合能够用来评估技术强度和考察公司在不同技术领域的弱点。这个信息可以用来作为战略研发投资决策的基础。

最后，该文结合技术领域层面的专利组合分析并探讨了在具体行业的运用。Ernst（1998）把专利组合应用到样本中的公司上，实施了一次大规模的专利组合分析。在具体技术领域的实际应用中，专利组合图包括三个要素，即公司在某个技术领域的专利相对地位、技术领域的吸引力以及特定技术领域在企业专利资产中的重要性。一个在特定技术领域的公司的相对专利地位是测算公司所拥有的专利数量相对于特定技术领域的竞争者的专利数量的比例。这里采用在每个技术领域中拥有专利数量最多的公司作为基准。因此在每个技术领域，相对专利地位的最大值是1。

本方法涉及两种不同的专利申请增长比率的计算。第一，RGR（相对增长率）测算的是在特定技术领域专利申请的平均增长相对于总专利申请的平均增长，计算的期间是在1981 ～1992年整个时间段内。该指标构成了图1-3中的纵坐标；第二，为了评估新修改的专利申请数量的增长趋势，我们计算相对发展增长率（RDGR）。在计算相对发展增长率时，要先用某技术领域在1987～1992年期间的专利申请的平均增长率除以1981 ～1986年的该领域的专利申请平均增长率。然后除以全部技术领域所对应的指标。每个技术领域的相对发展增长率计算的是在该技术领域专利申请的平均增长率占总专利申请的平均增长率的比率。该指标被用于配合图表分析。

横坐标描述的是每个技术领域的相对专利地位。因为相对专利地位最强的专利权人在一个技术领域中的相对专利地位的取值为1，所以，相对专利地位强的专利权人位于专利组合的右边。图1-3中白圈旁边的符号的含义是，头两个英文字母代表国别，字母后面的第一个数字代表公司的编号，第二个数字代表所处技术领域的编号，例如GE4/5表述了德国4号公司在领域5的专利位置，JP3/4描述的是日本3号公司在领域4的专利位置。白圈大小反映的是各个领域技术对目标公司而言的相对重要性，是通过该技术领域的专利申请量与目标公司总的专利申请量相比计算出来的。

借助图1-3可以清晰地看到各个技术领域的增长态势。位于领域1的专利增长保持了相对持续平稳的速度，位于领域2的专利申请相对于在领域4的整个专利申请的增长速度来说是递减的。从增长率的计算来看，领域4似乎是最吸引人的，因为专利申请的增长最快。就公司来看，GE1、GE2、GE3、JP1和JP2这六家公司已被确认为实施了积极的高质量专利战略，是具有最高技术潜力的公司。GE3公司在领域1占主导地位，这一技术领域在公司的专利活动中受到高度重视。GE3公司在领域2和领域3拥有很强的专利位置。然而，这些技术领域比起领域1来逊色。领域4构成了该公司的核心竞争力和核心技术资产。

上面介绍的这些分析方法已经被业界分析者运用于实际决策，具有实践价值。但是，这些分析主要依靠对技术特征和非结构化信息的分析来辅助管理决策。如果能够将反映市场对专利的感知的信息考虑进来，就可以让专利信息在研发策略、定价策略、营销策略和竞争策略等企业常规管理决策中发挥更广泛的作用。