关于外观设计类论文如何写 和以大数据思维下专利申请和投资市场相关性为基础的外观设计专利价值评估相关毕业论文题目范文

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以大数据思维下专利申请和投资市场相关性为基础的外观设计专利价值评估

【摘 要】在我国随着外观设计被广泛认可,对其价值评估逐步成为研究的关注热点.现有的评估价值目标模糊,主要采用的因素分析评估方式成本较高,已经难以适应大数据时代的发展需求.为了提高评估效率和可信度,通过清晰化价值概念,将投资市场的价值反馈作为价值基础,结合大数据思维下专利申请与投资市场相关性提出高效的评估模式.

【关键词】大数据;外观设计专利;价值;投资市场

在我国转型升级创新发展阶段,专利逐步成为创新主体核心竞争力,其中外观设计专利具有越来越高的价值,这一观点现已形成广泛共识,针对其价值评估随之成为关注的热点.本文以市场为导向进行专利价值评估,选择聚焦我国上市公司,因其具有较强的专利意识,拥有高价值外观设计专利的可能性较高,同时其在投资市场的表现也是本文用来评估和验证的重要基础.

一、外观设计专利价值的相关概念界定

(一)价值评估中的外观设计专利及价值的含义

本文将外观设计专利定义为外观设计专利集合及与之匹配的协同体系,对于其中的价值概念,笔者认为专利制度是为了维持市场秩序的规则续造,所以外观设计专利价值的体现最终取决于市场反馈,本文的价值即市场价值.

(二)外观设计专利的抽离式价值和嵌入式价值的关系

经典意义的外观设计专利的抽离式价值,指的是孤立的判断单个专利的价值.而本文所定义的外观设计专利价值,其中包含了对于产品外观设计专利的创造、保护、运用在原生体系下的嵌入式价值.

二、外观设计专利价值的评估模式

现有的评估模式主要采用因素分析法,其路径为因素提取、构建关系、数据收集等多个步骤,其中因素提取及量化的合理性就值得商榷,构建的因素关系无法还原本身体系的复杂情况,获取支撑对应因素的数据也较为困难,所以其分析的内容较为全面,但需要较高的评估成本.通过逆向思维,依托现有投资市场数据反向对专利进行评估,该评估模式的应用需要满足以下前提条件.

(一)设计主导市场

首先,外观设计在产品价值中占有重要比重,从而保证外观设计在领域横向比较中可以充分地体现出较高的市场价值.外观设计是否属于重要因素的判断,需要结合相关领域的市场经验,例如家用汽车领域的外观设计显然已经构成重要因素,客车领域及工程车领域的外观设计的重要程度则分别为相对重要与一般重要.其中也隐含着创新主体的主营业务是产品型,参照上述条件,服务型(如银行)、资源型(如石油)的创新主体则不纳入考虑范围.

(二)专利有效覆盖

其次,创新主体应当在产品上市前进行外观设计专利布局,随着产品上市,投资市场给予相应的价值反馈,其中的价值正是建立在外观设计专利保护之上,形成了创新主体的价值增量支撑,这是外观设计专利的价值所在,也是外观设计专利价值评估最为重要的因素.

(三)价值呈现高增

最后,创新主体在投资市场涨幅较高,从而说明创新主体拥有的外观设计专利具有高价值,同时也是专利覆盖有效性的映证,其涨幅也是计算专利的价值重要数据.

上述的价值则包含外观设计专利,因为敏锐的资本市场不但会考虑设计的创新程度,还会结合专利的保护强度,对创新主体形成的竞争优势及产生的经济效益进行市场精确计算.即使资本方没有对外观设计专利进行分析,其也可以通过对创新主体长时间的经营表现积累的人格信任,凭借经验进行模糊概算.无论是明显主动式的,还是潜在自觉式的,又或介于这两种状态之间,尽管路径有所不同,资本都会通过市场这只无形之手投资定价,并依靠市场反馈修正判断,最终面向外观设计专利集合及与之匹配的协同体系给出合理的价值标签.

满足前提条件的创新主体,结合其外观设计在产品中的价值比例以及投资市场的相关性表现,计算出对应外观设计专利价值为单位时间的价值增幅,其反映创新主体全周期的外观设计专利价值,基于上述价值表现,配合创新主体市值及具体专利集合等其他数据可作进一步相关价值评估.

三、大数据思维下的专利有效覆盖的高效验证方式

虽然前文的评估模式相较于传统的价值分析方式节约了分析成本,但需要注意的是,对于专利有效覆盖的验证,如果通过传统的分析方式,根据对产品的上市情况及对应的外观设计专利申请进行内容分析,依然需要花费一定的评估成本,如何实现更有效率的价值评估是本研究关注的重点.

创新主体通过构建专利体系实现市场价值为最终目的,所以专利申请的绝对数量没有太多关注意义,只要其具备一定数量规模,可以作为量化分析基础即可.相较于绝对数量,相对数量变化更值得关注,因为外观设计专利作用的实现在于与产品有很强的伴随性.投资市场的变化主要就是针对产品为创新主体形成预期价值的集中兑现,如果创新主体的外观设计专利申请数量与投资市场具有显著相关性,则认为外观设计专利实现了自身作用,体现了专利价值,从而验证专利有效覆盖.

对直方图中的两组数据差分,即得到各自的当期变化量,随后进行相关性分析.为了避免数据失信,删除未上市阶段的无效数据并对数据进行kernel平滑处理,经过皮尔森线性相关性分析,得到具有显著性为0.014,相关程度为0.661的检验结果,根据一般的相关性指标标准,显著性小于0.05则具有理论意义价值,所以上述的检验结果可以用于验证专利有效覆盖.

但是我们必须承认,通过相关性的方式验证有效覆盖必然存在不准确的情况.根据大数据形成的评估结果,又形成了新的大数据,对于整体评估数据而言,其中难免参杂不精准数据.数据量的大幅增加会造成结果的不准确,与此同时,一些错误的数据也会混进数据库.然而,重点是我们能够努力避免这些问题.

我们从不认为这些问题是无法避免的,而且也正在学会接受它们.大数据思维已经深刻改变了人类认知世界的方式,从之前的不断追求精准追求转向效率.在高速发展的现代社会,评估成本的高昂意味着不能及时解决问题,所以相较于精准评估,高效评估显然更具有意义.在强调效率优先的情况下,适当的错误并不影响对于整体的宏观把握,因此可以对精准性做出一些让步.

本文依托投资市场进行了外观设计专利价值评估的理论研究,同时在大数据的思维模式下,利用数据相关性进一步提升了评估效率,实现该价值评估模式的实例应用将是未来进一步研究的方向.

(国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心,北京 100160)

参考文献:

[1]范丽敏.中国企业应高度重视外观设计专利[N].中国贸易报,2016-6-16(006).

[2]许华斌.专利价值评估研究现状及趋势分析[J].现代情报,2014,34(9).

[3]维维克托?迈尔-舍恩伯.大数据时代[M].浙江人民出版社,2012.

作者简介:王川(1985—),男,汉族,大学本科,助理研究员,现供职于国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心,研究方向:专利审查及管理.

外观设计论文范文结:

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