文 / 蔡中华 马欢 宋瑜

基于时序法的“十二五”期间专利申请量预测研究*

文 / 蔡中华 马欢 宋瑜

运用时间序列法，对“十二五”期间中国发明专利申请总量以及国内申请人申请的发明专利数量进行了预测。预测结果表明，“十二五”期间我国专利申请量将继续保持高速增长，发明专利申请量年平均增长达14%左右，同时国内申请人发明专利所占比例将有所提高。这意味着，未来五年以发明专利为核心的知识产权事业将迅猛发展，同时我国国民的自主创新能力将明显增强。

专利申请量 预测 时间序列法 发明专利

进入新世纪以来，知识产权特别是专利权，已成为我国企业竞争的重要手段，更成为提高自主创新能力、建设创新型国家的重要组成部分【1】。一个国家的专利申请量既能反映出该国在科学技术方面的原始创新能力,又成为衡量其综合实力的重要标志【2】。

预测未来的专利申请量在许多方面都有着重要意义。对于公共政策及管理，这种预测可以看作一种预警与监测，用于调整和控制政府的资助行为；对于学术研究，预测可以用于描绘未来的不同国家和地区创新能力的竞争情况；而对于知识产权管理部门，预测专利申请量则可以用于估测未来审查工作的负荷情况及制定财务预算【3】。

关于专利申请量预测的研究工作，国外学者自上世纪九十年代起就开始积极地探索，建立了包括时间序列模型、计量经济模型、微观数据统计等多种预测模型，并取得非常好的预测结果【4】。同时，国内也有学者开始使用回归分析法、灰色预测法和模糊数学等方法开展专利预测工作【5】。

“十二五”期间，中国经济将继续保持快速增长的强劲势头，同时，创新型国家建设的需要以及中国知识产权制度的不断完善，都将使中国的专利申请继续保持快速增长的态势。本文将在相关研究的基础上，使用时间序列方法对“十二五”期间的中国专利申请量进行预测，得到了相应的预测数值和置信区间，并在此基础上给出相应的政策建议。

一、预测方法简介

时间序列分析的基本思想是将一系列随时间变化的数据看作是若干个波的叠加，将这些变化规律不同的波进行拆分并加以识别，分别建立数学模型进行描述，从而可用于预测。其基本分解式为：

其中，Y为预测工作所关注事物的时间序列数据，T表示事物变化的长期趋势项， C表示循环变动项，S表示季节变动项，E则表示偶发事件的随机干扰项。循环变动和季节变动有时也可以合并视为周期性变动，而随机干扰项通常是由一组互不相关的随机变量构成。

对于不含波动的趋势项的预测可采用趋势分析方法，使用线性模型（如直线、二阶、三阶多项式）和简单非线性模型（如逻辑斯蒂模型），对不同长度的时间序列进行系统化拟合检验。趋势分析模型的选择标准是该模型对数据的拟合优度，对于线性模型所预测的样本外数据，可以方便地借助公式计算其置信区间。趋势分析方法的优势是结构简单、操作方便，同时这种方法已在欧洲专利局和中国国家知识产权局的预测实践中取得不错的预测效果。

二、数据与实证分析

1. 数据说明

本文的实证分析中涉及的数据是指在中华人民共和国知识产权局进行申请的年度专利申请量，鉴于发明专利在衡量技术创新能力方面的重要地位，下文中所指专利申请量将仅为发明专利申请量。本文所采用的数据来源于历年的《中国知识产权年鉴》、《专利统计年报》。数据的简单统计汇总结果见图1。

从图1的数据趋势中可以看到，1985-2010年间，发明专利申请量随时间单调上升，并呈现加速增长趋势；在1999年处申请量增长趋势有较为明显的拐点，此后增长速度明显加快。由于申请量年度数据中未表现出波动趋势，因此可以方便地使用趋势分析方法。

表1 趋势分析法中各拟合函数的拟合优度值

2. 发明专利申请总量年度预测

由图1可知，1999年前后申请量增长趋势发生明显的变化，因此在对未来的趋势项预测中实际数据从1999年开始。将2009、2010两年数据设定为样本外数据训练集，对1999-2008年实际序列分别作指数、线性函数和二次、三次多项式曲线拟合，以模型的拟合优度为指标，选择合适的趋势项函数（见表1）。

根据表1所给出的拟合优度值，在实际预测过程中将选用二次多项式为趋势线函数，分别对1999-2009年和1999-2010年的数据进行趋势外推拟合训练，并与2009、2010年结果进行比较。通过对2009、2010年数据的训练，我们发现以二次函数为拟合函数将在每年产生约为2%的高估误差，因此，在最终确立的预测模型中，使用1999-2010年的数据为样本数据，并对这样的模型系统误差进行了修正，得到最终的预测值（见表2）。

使用趋势分析方法的预测结果显示，到“十二五”期末，我国发明专利申请量的总量将达到70多万件，同时，“十二五”期间的年平均增长率保持在14%左右，以国际上通行的发明专利数量衡量，我们将在“十二五”期间步入真正意义上的专利大国。

在预测分析中，以二次函数作为预测拟合模型意味着1999-2010年间的发明申请量呈加速增长，并且这种增长趋势仍将延续到未来一段时间，这一假设在国内外经济环境、研发投入强度、知识产权保护力度等因素不发生突变时可以认为是近似成立的。

表3 趋势分析模型的国内发明申请量预测结果

3. 国内发明专利申请量年度预测

我国知识产权制度的目的之一即是通过对知识产权的保护，保护广大科技工作者和全社会的创新动力，激发创新活力，从而提高我国的自主研发能力，实现科学技术的持续进步。发明专利作为知识产权的核心组成部分，国内申请人的申请比例已成为衡量我国自主创新能力的重要指标之一。

使用之前的方法，对国内申请人在“十二五”期间的发明专利申请量进行预测，并给出相应的置信区间，同时也计算出2011-2015年国内申请占全部申请的比例（见表3）。

“十二五”期间，由于我国政府对科技研究工作加大投入力度，研发投入占GDP的比重将达到2.5%，从而能够大力促进我国企业与科研机构的创新能力。表3的预测分析结果显示，国内发明专利申请量将保持快速增长趋势，年平均增长率达到17%左右。到“十二五”期末，国内申请人发明专利申请量将达到60万件左右，占全部申请量的84%，我国自主创新能力保持稳步提高。

三、结论

本文在已有的专利申请量预测方法研究的基础上，使用时间序列法，对未来“十二五”期间我国发明专利申请量进行了年度预测，预测结果表明：随着我国经济实力的快速发展，特别是此次金融危机后中国经济的率先复苏，使得国内外各类经济主体对中国市场越来越重视；同时，由于我国对知识产权保护力度的增强，也使得更多的经济主体通过专利的形式对技术研发成果进行保护，因此就促使“十二五”期间我国发明专利申请量将持续增长，年平均增长率保持在14%左右。到“十二五”期末，我国发明专利申请总量将达到70多万件，以国际上通行的发明专利数量衡量，我国将在“十二五”期间步入真正意义上的专利大国。

借助创新型国家建设和科技兴国的战略实施，我国越来越重视拥有自主知识产权的技术创新活动，在“十二五”期间，随着政府加大科技研究工作的资金投入力度，研发投入占GDP的比重得以提高，从而刺激了国内研发主体开始重视自主核心技术的掌握，使得国内发明专利申请量增长更加明显，年平均增长率达到17%左右。到“十二五”期末，国内申请人发明专利申请量将达到60万件左右，占全部申请量的84%，我国自主创新能力稳步提高。

专利申请量的预测研究，将有助于估测未来专利管理部门的审查工作负荷及人力资源规划的制定。由于发明专利所需的实质审查，发明专利申请量的这种快速增长势头，将对我国专利审查工作的工作负荷、审查效率和和审查质量带来巨大压力与挑战，日益增长的申请量与相对有限的审查人力资源增长模式之间的矛盾已经初步显现。从世界其他强国的经验来看，发明专利申请量的快速增长从需求层面要求专利审查人员的数量保持相应地增长，而在我国知识产权局发展的过程中，审查人力资源的增长显得相对较慢，这种现状需要在“十二五”期间得到更多的关注与改善。（作者单位：北京化工大学北京知识产权研究基地，国家知识产权局）

[1] 陈美章.专利制度在我国科技进步和经济发展中的作用[J].知识产权，1998(02)：7-8.

[2] 成思危.论创新型国家的建设[J].中国软科学，2009(12)：1-2.

[3] Hingley Peter. Forecasting innovation： methods for predicting numbers of patent filings[M].Germany Springer, 2006：3-4.

[4] 马欢,蔡中华.创新力预测[M].北京：知识产权出版社,2010：7-8.

[5] 徐晟.我国专利申请量的支持向量机预测模型研究[J].运筹与管理，2007(05)：137-139.

*本文受国家知识产权局软课题SS07-B-13以及国家知识产权局专利受理与审批专项“申请量预测方法研究”项目的资助。