专利价值评估研究进展

发布时间：2016-07-27来源：作者：打印字号：TT

一、引言

随着我国经济体制改革不断深化，技术交易蓬勃发展，专利技术交易作为技术交易的重要组成部分，其评估价值成为影响交易过程的重要因素。专利权属于无形资产的范畴，任何一份专利技术都是唯一的，专利技术覆盖科研、生产、生活的各个领域，不同领域中专利价值的考量因素和评价机制都有其自身特点，且具有时效性、地域性、和不确定性，如何准确地、科学地给专利权评估价值一直是困扰业界的难题，也在一定程度上阻碍我国专利技术的市场交易和实际转化。

从整体上看，专利评估方法分为商业评估方法和两大类，商业评估方法属于一种定量评估方法，一般用于技术交易中的资产评估，以便确定专利交易价格；非商业评估方法属于一种定性评估，通过选取与专利价值密切相关的评价指标，客观地反映专利技术的内在价值。

二、商业评估方法

商业评估方法是指将专利权作为无形资产，利用经济学中的相关资产评估方法评价专利的市场价值，早期的商业评估方法主要包括成本法、预期收益法、市场比较法等，随着专利技术交易的逐渐增多和评估研究的不断深入，近年来涌现出了实物期权法和其他改进方法。

1、成本法

成本法主要基于专利技术的研发成本来确定专利价值，目前业内常用重置成本来衡量专利的价值，专利资产的价值等价于现时重置成本减去其专利损耗和贬值，即，专利价值=重置成本-无形损耗-有形损耗，其中重置成本一般根据人员投入、资金投入、资源投入等方面的成本来进行计算；无形损耗主要是指在专利技术进行评估的时候，由于其他更为先进或者相对较先进的技术的出现，而在一定程度上造成的现有专利技术价值的降低；有形损耗类似于固定资产使用中的累计折旧成本的计算。

成本法计算简单，数据来源相对可靠，但是，由于成本法没有考虑专利技术所带来的预期收益，故往往会低估专利的价值，而且无形损耗测算复杂，难以准确计算，在一定程度上限制了成本法的应用。为此，一些学者对成本法进行了改进，如易可君等认为在对其运用成本法评估进行专利评估的过程中，应该考虑到期开发成本的特殊性，为此需要对专利投入成本的范围和比重进行界定，并对数据资料进行技术处理。虽然成本法具有一定的局限性，经过相应的改良之后，成本法在某些情况下仍为专利商业价值评估的主要方法之一，如当专利预期收益难以确定，没有明显证据能够证明预期收益远远偏离重置成本时，可以考虑采用成本法。

2、预期收益法

为了考虑专利技术在未来发展中所带来的预期收益对专利价值的影响，借鉴实物资产价值测算中的评估法，研究者提出了预期收益法，通过预测评估对象剩余寿命期间的未来收益，并选择适用的折现率，将未来收益折成评估基准日期的现值，将各个时期未来收益现值累加之和作为被评估对象价值的一种方法，预期收益法中主要考虑剩余经济寿命、预期收益、折现率、利润分成率等因素，可采用下述公式计算：

其中：V是被评估专利的价值；

K为利润分成率；

Rt为利用被评估的专利技术第t年预期可得的收益额；

r为折现率；

t为利用被评估的专利技术持续获益的年限点数；

n为被评估的专利技术的经济生命周期（即持续获益年限t的最大值，又称预期年限）。

预期收益法基于专利技术在未来中可带来的预期收益，比较全面地考量了影响专利价值的因素，在一定程度上兼顾了买卖双方的市场预期和价值判断，容易获得双方的认可进而达成技术交易，因此，该方法是目前专利商业价值评估中的主要方法。

但预期收益法也有一些缺陷，如折现率应与现金流的市场风险相适应，难以准确测算；专利技术的经济寿命难以确定，相应获得的收益年限存在争议；利润分成率涉及技术成熟程度、产业发展状况、市场营销手段、地域和时效等多种因素，尽管可采用经验的三分理论或四分理论进行分成计算，一些组织或研究人员也针对分成率进行了研究，如联合国工业发展组织对发展中国家的20类技术引进价格进行了分析测算，得出利润分成率在16％-27％之间，冯丽艳等基于影响分成率的各个因素，根据专家测评获得统计权重，进而加权计算得到分成率，但是各个产业之间技术发展状况、市场情况差异较大，利润分成率仍难以准确获得，导致评估结果呈现一定的误差。

3、市场比较法

市场比较法，是指按照市场现行的可比较的相同或相似无形资产的交易价格作为标准以确定资产价格的一种方法，通常选用三个以上的近似或者相关的交易案例，进行加权平均计算：

V 为被评估资产的评估值；

V0 为参照物实际交易价格；

Ki 为第i个参照物的统计权重；

i 为参照物标号；

n为参照物总数。

如果在技术交易中存在大量相关交易的专利，市场比较法则为最直接且准确度较高的方法，但是该方法也具有一定的局限性，主要体现在：第一，我国专利制度中规定，对于一项发明创造仅能授予一项专利权，故严格意义上讲，不存在两件完全相同的专利，并且专利具有复杂性，寻找高度相关专利也比较困难；第二，市场波动不定，某些产业，尤其是技术更新换代速度较快的产业，如电子、通讯等，专利技术的价值易受市场环境影响，在不同时期、不同地域表现出较大差异；第三，我国技术交易市场还不成熟，在某些特定领域完成技术交易的专利数量不多，难以寻找足够数量的参照专利；第四，技术交易往往涉及交易双方的商业秘密，技术交易的细节难以准确获取。

4、实物期权法

实物期权(Real Options)的概念最初由美国麻省理工大学教授Stewart Myers 于1977年提出的，他认为实物期权类似于金融产品的看涨、看跌期权，投资者在实物资产投资的整个过程中所拥有或者所创造的所有选择权或决策权称为实物期权，比较经典的计算模型包括Black-Scholes模型、二项式模型等等。实物期权法可根据动态环境和信息进行灵活处理，并且充分考虑弹性决策、专利投资的不可逆性和不确定性，国内外学者对利用实物期权法进行专利价值评估作了大量研究。

Eldor等根据实物期权理论，研究了专利技术商业化过程中蕴含的各种实物期权，包括延迟、扩张、转换、放弃等不同类型的期权，并将其归结为持有专利技术的看涨期权和放弃专利技术的看跌期权。Trigeorgis分析了专利实物期权与股票等金融期权的区别，提出专利权受市场竞争和技术更新等因素影响较大、专利权的标的物难以自由交易、专利权具有复合期权特征，故在专利价值的评价过程中应予以充分考虑。范银华等将Black-Scholes期权风险厌恶定价公式应用于专利价值评估中，可将专利看成是基于其风险投资公司资产的经营性看涨期权，进行专利价值评估。刘岩等从专利自身特征、公司内部资源、公司外部资源等多个视角分析了专利价值实物期权的定性、定量评估方法，探讨了专利价值实物期权评估模型的改进方向。靳晓东建立了专利资产证卷化中的单一专利价值实物期权评估模型，并建议采用模糊综合评价法进行修正，以便提高准确性。李云婷基于放弃期权理论，结合生物技术收益波动性强的特点和多期二叉树模型，提出了生物技术领域专利价值的实物期权评估方法和具体计算模型，开拓了特定领域专利价值评估的研究思路。

虽然实物期权方法为专利价值的评估提供了一种全新的思路，国内外研究者也进行了大量研究，但该方法引入了一些假设条件，如专利价值波动遵循几何布朗运动、不存在风险套利机会等，影响评估的准确性。

5、其他方法

一些学者从不同角度对专利经济价值的评估方法进行了调整和创造。孙玉艳等考虑到市场法、成本法、收益法等评估方法均有一定的限制，从同一专利采用不同方法评估往往存在差异的角度，提出了组合预测模型，将市场法、成本法、收益法、修正收益法等四种方法的评估结果进行加权平均，通过DELPHI专家打分和最优化思想确定和调整了权重系数，该方法可在一定程度上降低不同评估方法的误差，提高评估的准确性。冯丽艳将专利的技术生命周期分为了萌芽期、成长期、成熟期和衰退期，并针对前三个时期的不同特点分别选择了不同的评估方法进行价值评估。王珊珊等研究了技术标准联盟中的专利价值评估，提出要将该类专利的价值评估体系与技术标准联盟的专利筛选结合起来，进行综合考量。

还有部分学者关注特定领域或特定状态下的专利价值评估。薛明皋等和唐恒等研究了专利质押状态下的专利价值，分别研究了质押状态下的专利价值决定因素和专利价值分析体系，韩士专研究了许可实施状态下的专利价值评估。除对专利质押过程中专利价值的研究外，张晓慧还探讨了投资转让、企业破产清算等过程中专利价值评估应重点考虑的因素。

三、非商业评估方法

非商业评估法，是指根据专利所具有的法律、技术、经济特点，在专利数据库中选择和确定专利价值评估指标，然后利用实证研究方法确定所选指标与专利价值之间的关系，一般采用评价分数或等级等定性地表示专利技术的相对价值。

1、LS模型

非商业评估法往往需要构建数学模型，优化各个参数的评价指标和统计权重，早期西方学者在该领域中进行了广泛的研究。耶鲁大学的Lanjouw教授与伦敦经济政治学院的Schankerman教授于1999年提出Lanjouw-Schankerman专利价值评估模型(LS模型)，认为综合专利价值指数(Composite index of patent value，CIPV)与引用次数(Backward citation，BC)，被引用次数(Forward citation，FC)，同族专利数(Family size，FS)和专利请求数(the Number of claims，NC)等四个指标有关，构建了计算模型：CIPV=α1lgFC+α2lgNC+α3lgFS+α4lgBC，其中α1、α2、α3、α4为偏回归系数。他们随后收集了美国1960~1991年的6111项专利数据，通过因子分析的方法进行验证和归纳，并按照产业划分，给出了各个产业中偏回归系数的取值。目前，一些研究者对LS模型进行了修正和改进，以便使得评估结果更加准确客观，如胡元佳等，利用LS模型考察CIPV值与药品经济价值的关系，发现CIPV值与药品经济价值存在一定的正相关性，曹晨等从IMS数据库中选取了82个专利药物作为样本其中包括立普妥、波利维等销售约100亿美元的“重磅炸弹”，及普乐沙福等销售额约200万美元的普通药品，进行CIPV值与销售额之间的Pearson相关分析，发现CIPV值与药品销售额存在显著的正相关关系。然而LS模型及其参数取值主要根据美国数据而得出，故为满足我国专利价值评估的要求，还需结合我国实际情况对LS模型进行修正。

2、专利价值评估指标体系

国家知识产权局和中国技术交易所联合编写了《专利价值评估指标指导体系操作手册》，国知预警团队参与了该课题的部分研究工作，该评价体系中选取了法律、技术、经济等三个维度的18项评价指标（参见图1）评价专利价值度（PVD），构建计算模型： PVD=α*LVD+β*TVD+γ*MVD，其中，LVD为法律价值度（Law Value Degree），TVD为技术价值度（Technology Value Degree），MVD为市场价值度（Market Value Degree），α、β、γ为回归系数，该方法综合考虑了法律、技术、经济因素，可比较全面的评价专利价值度。陈欣分析了该体系在中小型企业技术交易中的运用程序和作用，给出了实际应用的指导意见。然而，不同技术领域的专利形态和对专利价值的关注度均不相同，不同的技术领域具有不同的特色，需要关注不同的评估指标；此外，专利价值评估体系还与评估目的、评估用途等密切相关。在使用该体系时需要对其指标进行增补，并对其权重进行重新分配。

图1《专利价值分析指标体系操作手册》中的指标体系

还有一些学者采用模糊评价方法预测专利价值，该类方法一般首先构建专家打分体系，然后对所获得分数进行修正、调节，以便反映所评估专利的价值。如李力基于技术含量、技术生命周期、引证次数、同类专利市场价格、专利实施率、剩余有效期、专利家族数、专利贡献、专利后续价值等指标，构建专利打分系统，并将评价分数进行分级，用于评价新兴产业技术标准联盟中的专利价值。该类方法简单、快捷，并且一般有业内专家作出，产业认可度较好，但是主观性较强，在一定程度上限制了其应用范围。

3、基于专利异议的模型

Harhoff等人认为专利价值应该充分考虑专利权人在两种状态下的收益，第一种状态是专利权人亲自实施专利，第二种状态是专利权人完全转让专利，自己也不能实施该专利，专利权人在这两种状态下收益的差值就为专利价值，基于这种理论假设，他们选用专利范围、引用次数、被引用次数、同族专利数、专利异议状况等指标，构建经济学模型l n ( V i )=X iβ +ε i，其中V i代表专利价值估计值，X i代表评价指标，β代表偏回归系数，εi代表误差，通过填写调查问卷、访谈等直接调查的方式获得了772件德国专利的价值估计值，通过回归计算获得了不同行业中各个指标所对应的参数。Ted等通过对1952件专利侵权案件进行分析，指出专利具有法律价值和社会价值，可作为评估专利价值的重要方面。

4、专利记分体系

一些知识产权咨询公司也基于非商业评估方法，建立了相应的评估体系。美国知识产权咨询公司（CHI Research）创立专利记分牌方法，选取了专利数量、专利成长率、同族专利数、绝对引证指数、当前影响指数、技术生命周期和科学关联性等专利价值评估指标，将市场调查数据与客观专利数据结合起来进行分析，目前已被多个国家吸收和借鉴。Ocean Tomo 公司开发Patent Ratings软件平台，选取了包括有效专利的数量、生效专利的平均存活期、专利放弃的比例、单向引证率、积累引证率、专利的衰退率、有效专利季度净收入的变化、替代旧专利所需的新专利数量、专利维持率在内的50余个评估指标，计算出专利IPQ指数来客观反映专利价值，随后Ocean Tomo 公司与美国证卷公司合作，推出了OceanTomo300TM(AMEX:OTPAT)的企业专利评估指数，可指导投资者购买股票、基金等金融产品的购买，目前该公司已对1983年以来USPTO授权的400万个专利和每周新增的4000个专利从质量、价值、发展趋向、竞争性等方面进行分析。

5、其他体系

此外，Hou等分析了影响专利价值的指标，分为技术因素、市场因素、法律因素和市场转移因素等四个方面，并通过大量研究给出了各个指标的引用频率和评价方式。我国学者和相关机构也对专利价值的非商业评估方法进行了一些研究，胡启超选取了技术、法律方面的11个指标，通过归一化、主成分分析以降低维度并利用BP神经网络对样本进行训练和修正，进而获得专利价值。李秀娟分析了影响专利价值评估的因素，将其分为专利技术和产品因素、企业相关因素、技术转移相关因素和风险因素等四类，并在另一文献中指出风险因素包括诉讼、无效风险、技术有关的风险和与企业经营状况有关的风险，并采用专家评判法进行了分析和修正。王静等基于技术、法律、市场方面的18个评价指标，通过判断矩阵和一致性检验计算统计权重，并利用决策树模型预测专利价值。冯岭等针对直接引用指标中忽略间接引用关系的缺陷，利用专利间的相似度和专利潜在引用关联，提出了同时考虑直接引用关联、间接引用关联及专利的新颖度的专利价值评估基本算法。

四、总结与展望

在实际应用过程可根据评估目的、用途、技术领域、产业特色、专利数量等因素进行合理选择，并结合实际情况对已有评估方法进行创造和调整，以便更加准确地反映专利技术的价值，可以考虑从以下几个方面进行改进：

1、算法创新

早期的评估模型中多采用线性方程、累加计算、加权平均等简单的计算模型，但是随着专利技术领域的拓展、专利数量的增多、市场需求的转变，这种简单的计算方式的误差越来越多，因此可以考虑结合专利评估的特点，选择神经网络、矩阵计算、多元回归方程等拟合程度更精确的数学模型进行计算，而且随着计算机技术的发展和普及，云计算、互联网＋、大数据等新技术不断涌现，也为专利价值的评估运算提供了新的平台和工具，可以适当借鉴和运用。

2、指标调整

专利具有时间性、地域性和技术多样性，对于不同技术领域、不同国家和地区、不同时间段、不同专利权人、不同市场背景中的专利价值往往受到多种不同的因素影响，因此在专利价值评估中可以考虑结合具体的评估目的和专利特点，对评价指标进行选择和调整，如法律类指标、技术类指标、经济类指标、风险类指标等等。

3、综合评价

专利价值评估具有复杂性和不确定性，因此在采用单一的方式难以准确反映专利实际价值的情况下，可以考虑多种评估方法综合运用，以便弥补单一方法的缺陷，比如可以考虑商业方法与非商业方法的结合、主观评价与客观评价的结合、定性方法与定量方法的结合等等。

作者：国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心

医药部刘春杰王菲孙海燕

编辑：尹玮侯璐瑶

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