宋 凯

(武汉大学信息管理学院 武汉 430072)

0 引 言

专利作为人类知识创造的产物，蕴含了巨大的技术和商业价值，根据世界知识产权组织的相关数据，全球有90%以上的发明创造信息来源于专利，世界上所有技术知识的80%都能够在专利文献中找到[1]。因此，通过专利转让、专利许可，获取外部技术支持，成为当前企业提升技术创造力的重要形式。高校在技术研发、人才资源、实验条件方面具有天然优势，截止到2018年12月，国内大专院校发明专利有效量为537 953件[2]，面对海量的高校专利资源，企业也积极通过技术转移的方式，实现高校专利成果的技术价值转化为产业价值。于此同时，依据《2019年中国专利调查报告》，高校专利有效实施率为13.8%、产业化率3.7%、许可率2.9%、转让率3.2%[3]，说明仍有大量的专利成果被束之高阁，专利的应用比例偏低，导致了大量的科技浪费与闲置。因此，如何构建一种具有较强科学性和可操作性的专利技术转移价值评估方法，成为高校探索专利运营以及企业寻求高校核心技术所重点关注的问题。

本文的研究目标是：a.选取高校专利技术转移价值评估指标(以下简称“评估指标”)，运用评价较为客观的熵权TOPSIS模型设置评估指标权重，采用人工方式对高校专利技术转移价值进行评估，获得具有转让/许可价值的专利以及存在失效风险的专利。b.运用梯度提升树算法，通过机器学习的方式对高校具备转让/许可价值以及存在失效风险的专利进行评估。c.将……