图说专利分析之七-专利数量统计

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前言


上次说了波士顿矩阵，有些朋友反馈过于理论，看不懂等等。实际上并不理论，也很实用，不过分析的要求很高，国内讲的人比较少，台湾等讲的比较多。既然有人看不懂，这次就说个常规，那就是专利数量统计，这可能是最基本，最基础的一个专利分析中的图表了。如果你连这个也不知道，那说明你对专利分析真的一点不知道。本文共计近六千字，图片三十余张，不再一次一千字的发了，所以也不可能每日都发了。

专利历年数量图的类型

图1 各表总汇

这是我找到的一张虽然模糊，但已经把各种类型的图表收在一张表中的图，下面听山人我慢慢展开。

1、柱状图

图2 标准柱状图并带年增长率折线

这个图是常见的图，最常见的图就是没有增长率的只有柱形的图。但我在这里还是推荐这种类型的图，这样让我们知道，增长率与当年总量的关系不大，如上图，2002年之前是开端发展时期，增长率高，申请量一般。而2002年之后，增长率降低，但年申请量增加。可见2002年是个关键的时间点，这一年发生了什么引起这些变化呢？这个是应该挖掘一下的。同样，我们看到2009年虽然申请量很高，但增长率已经为0。所以增长率变化是需要的，建议使用这样的图，而不是仅仅是柱形图。

图3 横向的柱形图

这样的图在Excel里面叫条形图，但我认为就是横向的柱形图。这种图形我在使用的时候，往往是因为位置难以放置，只好横置来放，从而实现排版的方便。

图4 多列柱形图

这样的图是在公司比较多的情况下做出来的。这样图因为柱形太多，无法说明具体数字，所以，必须要有文字或者图表来辅助说明。

图5 增长率柱形图

增长率的柱形图，因为有负增长，所以 0在中间。这个图是有一定问题，可以改善的，我们后面再说。

图6 堆积柱形图

            

此图与前几个的区别在于，每一个柱形是多个小柱形累积而成，或者说堆积而成。比如上图中每一个小柱形是一个公司的数量，组成一个大柱形是一个分类号，也就是一个技术领域。

图7 折线图

            

此图每一个点就是一个数值，多个数值点的连接，形成的这个折线图。

图8 面积图

           

类似上面的折线，不过增加了一个参数，形成立体的图，从线变成面。


下面，我延续前面的风格，以提问方式进行一些解释。

一 、什么是专利历年数量？

最初，是针对某技术领域，公司或专利权人历年申请的专利数量。

可是后来，技术领域可以没有，比如中国专利申请量

而后来，演变成省、市，区等等都有了这样的数量统计。

图8  深圳近年来专利申请量

图9 江苏省专利申请量与授权量

图10 五大强国专利申请

这个图是比较特殊的一个，也是上面我没有提到的，这个图是饼图。此外，这个也涉及到了地域。

二、专利历年数量的构成元素

1、技术领域，不同人对技术领域的分类是不同，这个非常复杂。

2、公司，对公司有各种分类，比如关联公司，比如竞争对手。

3、专利权人，对专利权人也可以分类，比如个人与公司，职务发明与非职务发明等等。职务发明还可以分为工矿企业、机关团体、科研单位和大专院校以及他们之间的合作

图11 各类型申请人

4、时间,以往是年，现在有季度，月、周等等，也有三年，五年的跨度，根据需要而定吧。

图12      2005年1-9月份陕西省专利申请量与去年同期比较图

大家还可以看看 http://www.cnipr.com/news/zlxxkb/ ，会有每周的分析，我经常去看，了解一下趋势，

5、地域，现在往往加上地域，甚至有全球专利数量统计，整理成了一个世界地图。比如上面的图10。当然中国地图也可以做一下。打印出来挂到墙上，还是满好看。比如下图。但是，非常遗憾，我看到的类似的图上面，都没有对港澳台的统计。所以下图严格说，有点政治问题。呵呵。 这类图主要是政府机关做，当然表现的是国内的，但我也见到针对技术的分布图，缺少港澳台是有点不对的。特别是台湾。很多技术，台湾的专利两比国内还多，而这些是最好的参考文献，没有翻译的问题，所以港澳台专利的统计，特别是台湾专利的统计，值得大家的重视。

图12   我国对外专利申请的来源区域分布

6、其他参数：以上参数已经很多，加上专利本有的三种类型，复审与诉讼等等，任意抽取几个参数都应该可以做出一个图出来。所以，可以做出非常多非常多的图。

比如这些来自美国著名博客网站patentlyo的图表，来源自http://blog.sina.com.cn/s/blog_621151fb0100s3b2.html

图13

表一 平均每项授权专利引用对比文件的数量（2005-2011）

图14

表二 平均每项授权专利中权利要求的数量（2005-2011）

图15

表三 含有至少一项功能性限定权利要求的专利所占比例(1955-2010)

这三个表的分析内容非常少见，但还是历年数量的一个统计，所以我归类到这里。实际上已经跟专利引用，权利要求分析等相关联了，涉及的分析深度已经很深了，也再次证明前面我说的，这并不简单。

三、专利历年数量的用途？

最初，是衡量技术领域活动水平、公司或专利权人的发生、发展过程及趋势等等。

后来，随着上面我说的这些参数的扩充，变成了衡量各个国家、地区，省市、类型等等的趋势。

四、专利历年数量的缺点？

很多专利界人士和非专利界人士是不太看得起专利历年数量这个统计的。为什么？因为这个很多可以用电脑做出来，比如soopat等都可以自动生成。而且认为这个仅仅是数量的统计，离分析还远着呢，没有太大的意义。实际上，我上面觉得一些例子，已经很好的回答了这个问题。

比如对技术的分类，对专利权人的分类，对权利要求，引用的数量等等的统计，这个需要很深的分析，很多的精力。所以，这个分析方法并没有问题，只是分析的内容和具体的需求。绝对不是仅仅的统计。

拿soopat来说，在一个技术，我们对公司进行历年统计，soopat现在统计方法有可能有问题，比如一个公司有多个公司名，soopat自动画出的图，不能将这些公司合并。当然，soopat之外的系统也没有几个可以。但soopat在努力来改变这个，已经有一些解决的办法。

如果同样技术，以专利权人进行历年统计，这也会有一个问题，就是同名，比如江苏有一个良辰，新疆有一个良辰，统计良辰就有两个专利。可这两个良辰并不是一个人，这样增加的统计量，就出现了问题，造成了排名是错误的。soopat等各个系统还没有一个能解决这个问题的。

我只举出两个例子，来说明绝不仅仅是死板的统计，而没有灵活的分析，事实并非你看到的那样。所以，我并不认为这个就是简单的，就是意义不大的。专利分析中没有简单和意义不大的，如果有，那是分析人员的不认真和简单处理造成的。后面有复杂的例子。

五、良点：良辰对专利数量统计的观点

1、针对缺点的图表改变

上面已经说了，针对时滞缺点，良辰建议在图表上根据时间进行一个分类，分为正常区域与非正常区域。正常区域就是都已经申请公开了，非正常区域就是可能没有完全公开。这样就是业外人士看，也能明白。再加上一些文字说明，那就更加好了。

2、针对缺点进行预测来改变

2010年，汤姆森路透社公布的一个分析预测，可以看到近年来，中国专利申请增长速度遥遥领先。2005年就已经超过欧洲和韩国，位居第三。另外，中国的“首次专利申请”增长速度也极为迅猛，2006年超过欧洲，2009年直逼美、日。“首次专利申请”是指首先在某个地区寻求保护的专利。由于申请人一般倾向于首先在发明产生的国家寻求保护，因此它可以作为衡量自主创新的一个指标。2003到2009年间，中国的专利申请总量的年均增长率为26.1%，排名第二的美国仅为5.5%。

按照以上趋势，报告对几个主要地区未来的专利发展作出了预测。结论是：中国的专利申请总量将在2011年超过日本和美国，美国将在2013年超过日本;而中国的首次专利申请量则将在2010年超过美国。

这就是一个简单预测办法，大家可以自行验证其预测是否准确。当然如我上面所说，如果颜色或者其他方式区分 2011-2014的这些预测区域，告诉大家这些是预测，其他是真实的，这就更好了。

3、拙妇难为有米之炊

我一直强调 对客户的需求，我们应当尽可能的实现，但基于专利特有的时滞问题，以及国内不完全公开的专利诉讼，有很多的数据难以取得，所以数据有限难以满足客户的无限需求。这点是要明确的。这就是巧妇难为无米之炊。

可是在有了米之后，我们应该怎么处理呢？处理的不好，那就是

（1） 颜色搭配

张爱玲在《童言无忌》中说，“中国人从前也注重明朗的对照。有两句儿歌：‘红配绿，看不足；红配紫，一泡屎。’《金瓶梅》里，家人媳妇宋蕙莲穿着大红袄，借了条紫裙子穿着；西门庆看着不顺眼，开箱子找了一匹蓝绸与她做裙子。”

图 21  two charts showing Steve Job’s contribution to Apple’s patent portfolio since his return to the company in 1997.

The second chart shows distribution of Job’s co-inventors.