一种评估专利价值与价格的方法

本发明涉及专利评估技术领域，具体为一种评估专利价值与价格的方法。

随着现在知识型经济在当今世界经济中的地位越来越高，专利资产作为知识型技术的一种评估专利价值与价格的方法，以其新颖性、实用性和创造性，受到了世界各国的高度重视，而想要实现专利资产的市场化、产业化，引导企业采取专利资产转让、许可、质押等方式实现专利资产的市场价值，在这个过程中，专利价值的评估就是其中至关重要的一环；

以往对专利价值的评估都是基于固定的一些评价维度进行的，容易导致标准的固化和过时，易造成评估不准确的问题，而且专利的价格则受到更多环境因素的影响，当前并没有有效的专利估值方法，同时也无法结合更多维度的影响因子，来形成更有效的专利评估体系。

本发明提供一种评估专利价值与价格的方法，可以有效解决上述背景技术中提出以往对专利价值的评估都是基于固定的一些评价维度进行的，容易导致标准的固化和过时，易造成评估不准确的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种评估专利价值与价格的方法，具体包括如下步骤：

S1、获取评估专利的相关信息；

S2、专利信息预处理；

S3、深度解析专利；

S4、确定专利的等级；

S5、依照等级分析价值；

S6、专利价值评估；

S7、专利价格评估；

S8、专利交易模型校准。

基于上述技术方案，所述S1中，主要用以获取评估专利的专利类型、领域信息、授权信息、分类信息以及专利申请信息；

所述S2中，在专利信息获取后，对专利进行初步的细化分类处理，具体将专利分为四个类别，在类别划分时具体包括如下步骤：

a、统计评估的专利分类信息；

b、制定类别划分范围；

c、确定分类阶级；

d、代入范围分类。

基于上述技术方案，所述a中，在专利进行分类前，先统计专利的文档字数、附图数量、技术特征数量和时间保护期限信息进行统计；

所述b中，在专利分类信息统计后，依照统计的数据信息来合理的划分专利的分类范围，并将统计的数据信息的极值作为分类范围的端值；

所述c中，在专利的划分范围确定后，依照专利统计的分类信息和划分的分类范围将专利按照范围的大小进行划分，进而通过不同大小的范围将专利逐级分为不同的阶级；

所述d中，将待评估的专利按照分类信息、划分范围和分类阶级进行分类，将文档字数多的、附图数量多的、技术特征数量多的和专利的时间保护期限长的专利作为第一阶级的专利，以此标准实现对专利进行多阶级的分类处理。

基于上述技术方案，所述S3中，在专利按照标准分类后，对专利进行进一步的深度分析，具体指对专利的以下方面进行深度分析，包括专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景；

所述专利内容复杂性主要指专利撰写的内容涵盖的多少方面，具体指专利包含的技术内涵的层次，所述专利保护范围主要指专利权利要求书关于对专利技术保护范围的大小，所述专利侵权可判定性是指专利在撰写后对于主要技术特征的保护程度，保护程度越大专利侵权的可判定性越大，反之越小，所述专利技术效果主要指专利通过技术特征实现的创造对于实际技术和现有技术所带来的优异的增益效果，所述专利技术背景主要指专利所反应的保护的技术背景，主要分析技术背景所对应的领域是否为当前最优技术领域。

基于上述技术方案，所述S4中，在对专利进行深度分析后，再依照步骤S2中的分类结果来对评估的专利进行进一步的等级划分，将步骤S3中对专利五个方面进行深度分析的结果作为等级划分依据来对专利进行等级划分，具体包括如下：

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果均为最优时，则判定该专利等级为A级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果中有四个方面的分析结果为最优时，则判定该专利等级为B级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果中有三个方面的分析结果为最优时，则判定该专利等级为C级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果中有二个方面的分析结果为最优时，则判定该专利等级为D级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果中有一个方面的分析结果为最优时，则判定该专利等级为E级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面的分析结果均达不到最优时，则判定该专利等级为F级。

基于上述技术方案，所述S5中，在对专利进行深度分析并对专利进行等级划分后，再对评估专利的技术价值和商业价值依照其划分的等级顺序进行进一步的分析；

其中，在对专利技术价值进行分析时，主要对专利的先进性、行业发展趋势、适用范围、可替代性和成熟度五个方面进行分析，在对专利商业价值进行分析时，主要对专利的市场应用、市场规模、市场占有率、竞争对手和政策适应性五个方面进行分析。

基于上述技术方案，所述S6中，在对专利的技术价值和商业价值进行分析后，依照专利价值的评估结果来对专利进行价值等级评估，具体将专利价值分为甲、乙、丙、丁四个不同的价值等级，同时将专利技术价值的五个方面分别达到标准价值后，将各个五个方面均记为1分，将专利商业价值五个方面分别达到标准价值后，将各个五个方面均记为1分，则专利的总价值为专利技术价值五个方面的分析结果和专利商业价值五个方面的分析结果的相加之和为10分。

基于上述技术方案，所述S6中，在价值等级评估时，当专利的总价值之和为10分，则此时该专利的价值等级评估结果为甲级；当专利的总价值之和为7、8、9分时，则此时该专利的价值等级评估结果为乙级；当专利的总价值之和为4、5、6分时，则此时该专利的价值等级评估结果为丙级；当专利的总价值之和为0、1、2、3分时，则此时该专利的价值等级评估结果为丁级。

基于上述技术方案，所述S7中，在对专利的价值评估后，依照专利价值的评估结果以及结合市场法、成本法和收益法来择一引用继而对专利的价格进行评估；

所述S8中当有真实的专利交易数据时，需要通过机器自动学习的方法，利用真实价格对原模型进行调整，利用真实数据对模型校准。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

本发明在对专利评估之前能够对专利进行初步的细化分类处理，进而方便依据分类的标准来将专利分为多个不同的类别，进而便于后续依照专利的类别来对专利进行进一步的深度分析，使得专利在实际评估过程中能够更加高效，且通过分类处理来结合对专利进行深度分析，使人们在专利数量较大时能够充分的提高评估的效率，进而降低了专利评估的难度，保证专利后续评估的效果；

通过对专利进行等级划分，使得专利在分类和深度分析后，人们能够对其对应的等级进行更加直观的了解，进而便于依照专利的等级来对其快速的进行价值分析，以此在专利分类的基础上，能够结合划分的等级来进一步提高人们对专利实际评估的效率，同时使得专利数量较多时，利用分类和分级结合的方式，便于快速的对专利的价值进行按序划分，进而保证专利价值分析的效率；

通过对专利进行等级划分后，并依照专利价值分析的结果来对专利依照其等级进行评估，使得专利价值在实际评估过程中，能够依照其等级分析时的各个分析方面作为评估依据，进而实现了通过不同方面的价值评估因子来对专利价值进行评估，进而避免出现单一评估方式而导致专利价值评估不准确的现象，同时通过多方面多维度的价值评估因子，来使专利在实际价值评估时能够具有更加细化的价值分类，进而便于依照对应价值的评估因子来得到专利评估的对应价值等级，使得专利在评估时能够形成更为有效专利评估体系。

综合上述，本发明在对专利进行评估时，能够对专利进行分类和等级划分，进而使得数量庞大的专利在评估之前能够形成多级分类的体系，进而便于对专利进行逐级评价，最终方便对专利进行价值和价格评估，且在分类和分级过程中，能够使数量庞大的专利转换为“金字塔”结构，以此方便人们后续对专利进行更为有效的评估；

另外，在对专利价值评估后，能够依照等级划分的形式来再次对专利评估的价值进行等级划分，以此来便于人们对专利价值的评估结果有更好的了解。

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

在附图中：

图1是本发明评估方法的步骤流程图；

图2是本发明价值评估的示意框图。

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例：如图1-2所示，本发明提供一种技术方案，一种评估专利价值与价格的方法，具体包括如下步骤：

S1、获取评估专利的相关信息；

S2、专利信息预处理；

S3、深度解析专利；

S4、确定专利的等级；

S5、依照等级分析价值；

S6、专利价值评估；

S7、专利价格评估；

S8、专利交易模型校准。

基于上述技术方案，S1中，主要用以获取评估专利的专利类型、领域信息、授权信息、分类信息以及专利申请信息；

S2中，在专利信息获取后，对专利进行初步的细化分类处理，具体将专利分为四个类别，在类别划分时具体包括如下步骤：

a、统计评估的专利分类信息；

b、制定类别划分范围；

c、确定分类阶级；

d、代入范围分类。

基于上述技术方案，a中，在专利进行分类前，先统计专利的文档字数、附图数量、技术特征数量和时间保护期限信息进行统计；

b中，在专利分类信息统计后，依照统计的数据信息来合理的划分专利的分类范围，并将统计的数据信息的极值作为分类范围的端值；

c中，在专利的划分范围确定后，依照专利统计的分类信息和划分的分类范围将专利按照范围的大小进行划分，进而通过不同大小的范围将专利逐级分为不同的阶级；

d中，将待评估的专利按照分类信息、划分范围和分类阶级进行分类，将文档字数多的、附图数量多的、技术特征数量多的和专利的时间保护期限长的专利作为第一阶级的专利，以此标准实现对专利进行多阶级的分类处理。

基于上述技术方案，S3中，在专利按照标准分类后，对专利进行进一步的深度分析，具体指对专利的以下方面进行深度分析，包括专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景；

专利内容复杂性主要指专利撰写的内容涵盖的多少方面，具体指专利包含的技术内涵的层次，专利保护范围主要指专利权利要求书关于对专利技术保护范围的大小，专利侵权可判定性是指专利在撰写后对于主要技术特征的保护程度，保护程度越大专利侵权的可判定性越大，反之越小，专利技术效果主要指专利通过技术特征实现的创造对于实际技术和现有技术所带来的优异的增益效果，专利技术背景主要指专利所反应的保护的技术背景，主要分析技术背景所对应的领域是否为当前最优技术领域。

基于上述技术方案，S4中，在对专利进行深度分析后，再依照步骤S2中的分类结果来对评估的专利进行进一步的等级划分，将步骤S3中对专利五个方面进行深度分析的结果作为等级划分依据来对专利进行等级划分，具体包括如下：

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果均为最优时，则判定该专利等级为A级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果中有四个方面的分析结果为最优时，则判定该专利等级为B级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果中有三个方面的分析结果为最优时，则判定该专利等级为C级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果中有二个方面的分析结果为最优时，则判定该专利等级为D级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面分析结果中有一个方面的分析结果为最优时，则判定该专利等级为E级；

当专利内容复杂性、专利保护范围、专利侵权可判定性、专利技术效果和专利技术背景五个方面的分析结果均达不到最优时，则判定该专利等级为F级。

基于上述技术方案，S5中，在对专利进行深度分析并对专利进行等级划分后，再对评估专利的技术价值和商业价值依照其划分的等级顺序进行进一步的分析；

其中，在对专利技术价值进行分析时，主要对专利的先进性、行业发展趋势、适用范围、可替代性和成熟度五个方面进行分析，在对专利商业价值进行分析时，主要对专利的市场应用、市场规模、市场占有率、竞争对手和政策适应性五个方面进行分析。

基于上述技术方案，S6中，在对专利的技术价值和商业价值进行分析后，依照专利价值的评估结果来对专利进行价值等级评估，具体将专利价值分为甲、乙、丙、丁四个不同的价值等级，同时将专利技术价值的五个方面分别达到标准价值后，将各个五个方面均记为1分，将专利商业价值五个方面分别达到标准价值后，将各个五个方面均记为1分，则专利的总价值为专利技术价值五个方面的分析结果和专利商业价值五个方面的分析结果的相加之和为10分。

基于上述技术方案，S6中，在价值等级评估时，当专利的总价值之和为10分，则此时该专利的价值等级评估结果为甲级；当专利的总价值之和为7、8、9分时，则此时该专利的价值等级评估结果为乙级；当专利的总价值之和为4、5、6分时，则此时该专利的价值等级评估结果为丙级；当专利的总价值之和为0、1、2、3分时，则此时该专利的价值等级评估结果为丁级。

基于上述技术方案，S7中，在对专利的价值评估后，依照专利价值的评估结果以及结市场法、成本法和收益法来择一引用继而对专利的价格进行评估；

S8中当有真实的专利交易数据时，需要通过机器自动学习的方法，利用真实价格对原模型进行调整，利用真实数据对模型校准。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。