专利家族作为专利价值的评价指标,已经被众多学者所证实。如2003年D. Harhoff等
[6]曾明确提出专利家族的规模可以描述为专利家族代表的国家个数——可被用来衡量发明的市场规模,也就是其价值。2007年E. Sapsalis
[7]提出了专利价值决定因素的四因素论证:非专利引用(NPC)、后向专利引用(BPC)、合作数量(COA)和专利族的大小(FS),并且使用生物技术的专利数据进行实证研究。2014年M. Grimaldi等
[8]提出一种定性和定量相结合利用专利信息对专利价值评估的框架,最终确定了5个关键标准,分别是技术范围、前向引用频率、国际范围、专利策略以及经济相关性,前3个标准用来分析技术科技创新水平以及专利地理位置的覆盖范围,后两个标准包含战略经济信息。O. Lanjouw等
[9]使用专利权利要求数量、专利前向引用、专利后向引用、专利家族大小等4个指标,按照技术类别对专利进行划分然后对专利质量进行评价。2012年A. J. C. Trappey等
[10]在前人研究的基础上,提出了12项专利价值评估指标,这些指标数据用于主成分分析和反向传播神经网络模型。其中就包括专利家族的评估以量化专利价值。2016年J. L. Wu等
[11]使用KPCA(kernel principal component analysis)提取到的主要的专利价值评估指标为:专利代理人数量、专利引用数量、专利权利要求数量、IPC数量、专利发明人的数量、专利从申请到授权的时间差、专利优先权国家数量、专利从优先权日期到专利授权的时间差等。2017年Y. Zhang等
[12]利用专利发明人数量、专利家族数量、专利转让次数、权利要求数量、参考专利文献数量、参考非专利文献数量、专利被引次数、IPC数、专业术语数量、时间间隔、专利代理人数量等11个指标,构建专利价值基于熵的指标体系,用来对低价值的专利进行过滤,从而找到具有技术创新潜力的高价值专利。从以上学者的研究中可以得出,专利家族已经成为公认的专利价值的评估指标,并且专利家族越庞大,专利价值越高。
随着研究的不断深入,有些学者针对专利家族对专利价值的影响程度提出异议,如D. Guellec
[13]等人虽然支持专利价值与专利家族规模是正相关的,但也提出专利家族并无法线性地反映专利价值。
结合上述观点,本文认为专利家族规模对专利价值的贡献应该是变化的。专利家族是专利价值公认的评价指标,但是有关专利家族规模对专利价值贡献变化尚不明朗,基于此本研究以太阳能领域为例,旨在进一步明确专利家族规模改变对专利价值贡献变化,为专利价值评估提供重要参考。