专利收益影响因素实证研究

作者：乔永忠; 刘睿^*

来源：科学学研究, 2021, 39(10): 1850-1859.

DOI：10.16192/j.cnki.1003-2053.20210319.004

• 专利收益
• 影响因素
• 逻辑回归
• BP神经网络

专利收益具有动态性、随机性、不平衡性、相对性和隐蔽性等特征,是专利创造、运用、保护、管理和服务等的核心,与专利数量、质量和价值等关系密切。以中国授权、国内居民拥有的法定保护期于2019年届满的专利为研究对象,基于逻辑回归-BP神经网络模型对专利收益影响因素分析发现:专利主体特征对专利收益的影响程度最大,专利客体特征和专利事件特征对专利收益的影响程度相对较弱,且比较接近;主体特征中专利权人类型、专利权人所在地区经济状况和发明人数对专利收益的影响程度依次递减;客体特征中同族专利数、独立权利要求数和专利引证数对专利收益的影响依次递减;事件特征中专利审查时间、诉讼涉案数和专利被引数对专利收益的影响程度依次递减。

• 单位
  厦门大学