专利情报问题和改进方法——Percentile Rank指数

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专利情报对衡量创新成果有着重要意义,然而通用性的专利情报指标却忽视专利系统内在问题而产生“专利悖论”问题。这些问题共包括三部分:断裂性专利政策、内生性专利价值、相异性分布参数。由于有证据显示通用性专利统计指标具有弱相关性,那么在同一分布函数的假定下,Percentile Rank指数法能够有效纠正以上问题产生的偏误。根据EPO数据的分析结果显示,“专利悖论”源于专利申请强度和专利价值分离,而Percentile Rank指数产生的专利情报具备良好的有效性和复合性。 Patent intelligence is of great significance for measuring innovation achievements. However, generic patent intelligence indicators neglect the intrinsic problems of the patent system and lead to the problem of “patent paradox.” These issues include a total of three parts: broken patent policy, endogenous value of the patent, the distribution of the different parameters. Due to the weak evidence of generalized statistical statistics, Percentile Rank Index can effectively correct the errors caused by the above problems under the assumption of the same distribution function. According to the analysis of EPO data, “patent paradox” stems from the separation of patent application intensity and patent value, while the patent intelligence generated by Percentile Rank Index has good validity and compoundness.
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