1. 引言
在数字经济浪潮的发展与创新驱动发展战略实施的推动下，技术要素的市场日益活跃，技术交易平台商业模式创新应以技术交易双方需求为驱动，根据技术成果转化和商业化的全过程服务链，通过整合信息及科技中介服务资源，为各方参与主体及平台自身创造最大价值[1]。技术成果价值评估难度大。技术成果价值评估比一般商品难，而通过技术交易平台评估技术成果价值的难度更大。即便是第三方评估机构，也难以科学高效确定技术成果的使用价值和产业化前景，这导致了技术成果供需双方对成果交易价格分歧较大，最终导致技术交易无法完成[2]，这也成为制约国内技术交易平台业务扩张的症结[3]。技术交易电商平台作为连接技术供给与需求的重要中心，所扮演的角色越来越关键。这些平台往往汇聚了来自技术交易电商平台、科研院所、企业及个人发明人的海量专利技术，但对其价值评估与分类管理却是一个巨大难题。专利作为一种高度复杂的信息资产，其价值受法律、技术、市场等多种因素的影响，传统依赖专家经验的单件评估模式虽然精准度高，但存在效率低下、成本高昂，且无法满足平台对上万乃至百万级专利库进行快速的常态化的筛选与分级的需要。党的二十届三中全会提出“深化科技成果转化机制改革”，“建立职务科技成果资产单列管理制度，深化职务科技成果赋权改革”。这不仅对创新源头的技术交易电商平台提出了管理与变革的要求，与此同时也为下游的技术交易平台提供了发展机遇，并且也带来了管理上的难题。相关平台如何从纷繁复杂的专利信息中，快速识别出高潜力、易转化、低风险的优质资产，并将其精准地推荐给潜在需求方，成为决定平台是否具有核心竞争力的关键。因此，构建一套科学、实用、可扩展的专利批量分级指标体系，对于技术交易电商平台实现专利资产的标准化管理并且提升交易匹配效率进而降低交易成本乃至开展专利质押融资证券化等金融创新业务，都具有极其重要的现实意义。本文尝试从技术交易电商平台的实际运营场景着手，致力于解决其面临的专利批量管理与快速分级的问题。首先，系统地回顾国内外专利价值评估指标体系的演进，特别是从理论模型到国家标准的转化，为指标构建提供理论基础。其次，重点分析国家标准《专利评估指引》的框架与变化，在此基础上，构建一套既具科学性与可操作性与场景适应性的三级指标体系。然后，详细阐述该指标体系的具体内容、指标权重设置方法以及基于自动化打分的分级实施路径；最后，讨论该体系的应用价值、潜在局限以及未来基于大数据与人工智能的优化方向。
2. 专利价值评价指标体系探索
国内外已经在理论上建立并发展了专利乃至知识产权评价及指标体系，现有研究分级指标体系方面已经做出了重大探索，但技术交易电商平台现存专利数量庞大，权利维护成本高、转移转化信息筛选分析繁重，亟需能够科学、高效对专利进行分类管理的实用工具，对不同的专利采取不同的保护方式，更加科学合理利用分配资源。
国家知识产权局组织构建了“专利价值分析指标体系”，并于2012年与中国技术交易所组织编写了《专利价值分析指标体系操作手册》，专利价值分析指标体系由法律、技术和经济三个维度构成一级指标，通过对指标设置权重得出可量化的专利价值度。
在此基础上，做了很多应用性的探索。对授权专利评审指标体系由法律、技术、经济价值三个一级指标，依耐性、侵权可判定性、先进性、市场规模前景和政策适应性五个二级指标构成，通过专家打分集中评审，并划分等级[4]。利用专利价值分析指标体系对专利技术质量进行评价，专利技术价值由于技术生命周期、技术应用范围、技术关联度、科学关联度、权利要求数量、同族专利数量六个指标评价[5]。技术标准联盟的专利价值评估指标由技术、经济和战略三个维度构成[6]。从潜在维权成本的角度建立高价值专利指标体系，通过独立权利要求数、从属权利要求数、技术特征数、专利类别和技术方案亮点五个指标评价[7]。用机器学习方法评价专利质量选取技术、经济、法律和主体四个一级指标共19个二级指标，指标设置原则为可量化、易获取，如主体性指标中的核心技术为发明人在该领域专利数[8]。药品高价值专利评估体系的技术价值包含内在技术作用和外在应用效果，法律价值主要包括专利类型、专利权剩余期限、专利保护程度和技术秘密的控制，市场价值主要包括市场占有率、专利实施率和商业战略价值[9]。开源硬件专利价值指标体系在技术价值维度选取技术先进性、技术成熟度、技术可替代性、技术依赖性和专利引证量，在市场价值维度选取市场前景、投资风险、政策环境、区域差异、出口管制和开源基金会，在法律价值维度选取专利权稳定性、专利保护范围和开源许可协议[10]。
技术交易电商平台的专利价值评价在以市场价值为导向时，从技术流转周期的不同特点出发进行指标设计，在技术交易电商平台的日常管理全流程中融入相应地专利价值评价，指标分为客观指标和主观指标，客观指标有第一发明人在本技术领域的专利数量、专利权人在本技术领域拥有的专利数量、所属技术领域的有效专利数、权利要求数、引证专利数、被引证专利数、许可情况、同族专利数、经过无效或诉讼。技术交易电商平台专利质量评价也可以尝试打破技术、法律、经济三维度，从专利自身基础技术、宏观领域技术和平台整体技术三个维度选取15项二级指标。也可以尝试讨论技术交易电商平台专利数据标引模型，设置管理、技术、法律、市场、战略五个维度，为专利资产分类的信息标引提供参考。面向技术交易电商平台专利管理与运营的静态价值评估体系也设置了五个维度，分别是法律价值、技术价值、市场价值、战略价值和经济价值。
3. 国家标准《专利评估指引》的变化改进
2023年，由国家知识产权局、中国人民银行、国家金融监督管理总局起草的推荐性国家标准《专利评估指引》(GB/T42748-2023)发布实施，提出了“专利价值分析评估指标体系”，该体系由三级指标构成。一级指标与2012年的“专利价值分析指标体系”相同仍由法律、技术和经济价值三项指标构成。法律价值包括权利稳定性、权利保护范围、侵权可判定性、依赖度四个二级指标，技术价值包括技术先进性、技术替代性、技术适用范围、技术独立性、技术成熟度、技术领域发展态势六个二级指标，经济价值包括剩余经济寿命、竞争态势、市场应用情况、专利运营状况四个二级指标。每个二级指标下设1~4个三级指标，共计27个三级指标，二、三级指标可扩展。
《专利评估指引》的“专利价值分析评估指标体系”与2012年“专利价值分析指标体系”相比，在法律价值的二级指标中将不可规避性下放到三级指标、与新设的三级指标“权利要求合理性”构成新的二级指标“权利保护范围”；删除了有效期、多国申请、专利许可状况三个指标，将“同族专利情况”作为三级指标设置到权利稳定性之下。在技术价值的六个二级指标中没有做根本性的调整，但在技术先进性和技术适用范围两个二级指标中设置了多个三级指标；技术替代性、技术独立性、技术成熟度三个二级指标下设的三级指标只有一个，基本没有调整2012年“专利价值分析指标体系”中相应指标；但在技术领域发展态势这个二级指标下明确设置一个三级指标“技术生命周期”。经济价值的二级指标的变化比较大，市场应用和竞争情况两个二级指标保留，并且其下各设置了三个三级指标，原“政策适应性”也作为三级指标设置于市场应用情况之下；新设了剩余经济寿命和专利运营状况两个经济价值的二级指标，剩余经济寿命是将原法律维度下的二级指标“有效期”结合技术生命周期综合确定，原法律维度下的二级指标“专利许可状况”和放到了二级指标专利运营状况之下的三级指标“转让许可情况”中。
在《专利评估指引》的第7章还对“专利价值分析评估指标体系”的具体应用场景做了规范，其中“7.6管理类”对开展专利分级管理中的评估做出指引，可根据实际应用场景需要选择不同的指标构建专利分级管理指标体系，并对定量指标采取机器打分方式对获取分值。
4. 技术交易电商平台对专利批量分级的特殊需求
技术交易电商平台作为专利运营数字化的核心，其专利批量分级需求与传统单项评估及内部管理存在很大的差异。尽管《专利分级盘点及运用指南》(T/STM003-2025)等国家标准已构建了包括“权利、技术、经济、市场、战略”的综合性指标体系，并且专利价值评估的一般性原则如全面性、系统性、可操作性等，为指标设计提供了理论框架，但将这些标准与原则直接套用到技术交易电商平台则依旧会面临巨大的挑战。平台的规模化、在线化、交易导向的属性决定了其指标体系必须具备独特的适应性，具体体现在以下五个方面中。
批量处理与高效率要求决定了平台必须采用高度自动化的评估流程。传统专利评估往往需要采用专家评审、人工调研等耗时耗力的方式，难以满足平台海量专利的快速入库与实时更新的需求。电商平台需要对数以万计乃至百万计的专利进行快速的初筛和分级，这一现实需求就要求评估过程必须是高度自动化的，并且依赖于可批量获取和计算的客观数据。而这种效率提升的关键在于对可量化数据源的依赖，专利交易平台可以通过数据获取到终端获取的已成交专利的评分与成交价格，进而模拟核算出评分–成交价格曲线，作为快速定价的参考。此外，一些基于网络特征的方法，比如通过分析专利IPC分类号构建有向加权网络，计算其新颖性和典型性等网络特征指标，从而达到实现专利技术质量的自动化分级的目的，这一点刚好符合平台对高效批量处理的需求。因此，平台化的分级体系必须优先选择那些能够通过算法和模型自动计算的关键指标，从而摒弃复杂的人工干预环节。
数据可得性与标准化约束是平台构建可行指标体系的现实基础。理想的专利价值评估固然需要多角度的信息，但平台在批量分级阶段必须优先考虑那些易于获取且结构化的数据源。其指标数据应主要来源于公开的专利文献信息如专利公报、全文文本以及平台内部可记录和追踪的用户行为数据如浏览、咨询、收藏次数等表征市场热度的数据。对于那些需要大量人工调研或依赖深度主观判断的指标如技术成熟度的具体层级、市场竞争态势的详细分析等在批量分级的初步阶段难以大规模应用。《专利分级盘点及运用指南》中提到的“战略”指标虽然重要，但对其评估则需要深入了解企业内部的战略布局，这对平台而言获取此类数据则极为困难。因此，平台需要将国家标准中的定性的描述转化为可操作的量化指标。比如说将市场维度转化为专利在平台上的浏览次数、咨询量、以及类似技术领域的交易历史数据；将权利维度转化为权利要求项数、专利存活期、法律状态变更历史、同族专利数量等公开可查的法律数据。这种基于公开数据和平台内生数据的指标构建方式，确保了评估的可行性和规模化的现实可能性。
强烈的商业与交易导向要求平台的分级指标与市场价值紧紧关联。技术交易电商平台的终极目标是促成技术的交易，因此其分级体系必须超越纯技术或法律价值的评判并深刻反映专利的交易潜力、市场吸引力和法律风险等直接影响交易的因素。这意味着，指标应更能反映专利的交易潜力、市场热度、法律风险等直接影响交易的因素。比如说专利在平台上的受关注程度即点击量、咨询量应成为市场价值的重要指示器。一些先进的智能交易平台已经尝试构建“技术功效矩阵”，用来强化高价值成果的识别，并通过虚拟仿真工具来降低买家的技术风险顾虑，从而破解产业端“不敢接”的问题。此外，价格评估机制也同时需要创新，例如基于大量已成交专利的评分与成交价格数据模拟核算出市场化的价格曲线，为交易双方提供最为直观的定价参考和性价比评估比如说通过比较报价与基于评分预测的市场价格的位置关系来判断交易的合理与否，这直接服务于交易撮合的最核心环节。平台分级结果应能直接指导运营的策略调整，例如，核心高价值专利优先推荐与精准匹配普通专利则可考虑捆绑许可或低价策略，从而实现资产价值最大化。
成本可控性是平台商业模式能够持续运行的前提。对专利交易本身而言单笔金额差异巨大，但平台化的分级服务需要覆盖海量专利，因此评估成本必须远低于专利潜在交易价值。这意味着需要优先选择性价比高的指标，避免复杂耗资的专家评审在初步分级阶段普遍大规模使用。自动化评估模型的一次性开发投入虽高，但其边际成本极低，极其适合平台处理大规模专利数据。比如说可以通过“专速通”平台的线上化服务模式，简化交易流程，降低交易成本进而优化用户体验，其背后正是依赖自动化工具进行的初步筛选和匹配。对于确需人工介入的高价值专利的深度评估，可以采用“人机结合”的分层策略，即自动化系统完成初步筛选和分级之后，仅对标记为高潜力的核心专利启动专家评审或人工复核服务，这样既能控制整体成本，又能确保关键资源的精确投入。这种成本的考量也体现在指标选择上，对于那些过于复杂且需要昂贵第三方数据的指标在批量分级阶段应当谨慎引入。
动态可更新性确保了分级结果能够及时反映专利价值和市场环境的变化。专利价值并非一成不变，法律状态如无效宣告、年费缴纳逾期、技术进步如出现替代技术、市场趋势和相关产业的兴衰以及专利在平台上的实时受关注程度都在不断改变专利的价值。因此，平台的分级体系必须是动态的，应当支持定期或触发式的自动重新评估，指标数据源应能持续更新。比如说平台可以设定相应的规则，当专利发生引用更新、法律状态变更、或平台内用户行为数据如咨询量达到一定阈值时，自动触发重新评估流程。这种动态性不仅体现在对单个专利指标值的更新上，还体现在整个评估模型的演化上。平台可以持续收集最新的最终成交数据，不断优化其评分-价格曲线模拟核算模型，使评估结果更贴近真实市场。这与指标体系建立的时效性原则相呼应，要求指标体系能根据专利所处不同时期进行相应调整。
综上所述，技术交易电商平台的专利批量分级体系构建，是在吸收国家标准框架精髓的基础上，紧密结合平台自身在效率、数据、商业、成本与动态性方面的实际需求，进行的一场深刻的指标筛选、转换和创新。它在本质上是在寻求评估全面性与运营效率之间的一个最佳平衡点，其最终目标是构建一个能够真正赋能专利流转、降低交易成本、加速科技成果向现实生产力转化的智能化基础性设施。
5. 基于批量管理的技术交易电商平台专利分级指标体系构建
5.1. 技术交易电商平台专利分级指标体系构建原则
根据《专利评估指引》“专利价值分析评估指标体系”的指引，构建技术交易电商平台专利批量分级指标体系，该指标体系并不是单件专利的市场估价依据，单件专利准确估价需要行业专家、法律专家、市场从业人员进行文献检索、调查相关产业技术背景、分析竞争对手等情况后综合判断。基于对大量专利价值快速区分、分级管理常态化的管理目标，确保评判直接、高效，为减少主观判断的误差，全部采用可直接获取的客观性指标。
5.2. 技术交易电商平台专利分级评价指标体系
技术交易电商平台专利批量分级指标体系采取三级指标架构，一级指标为法律、技术和经济价值三项指标构成，针对技术交易电商平台专利特点选取部分二级指标，比如，法律价值的二级指标“依赖度”(见表1)是被评专利在不侵犯他人专利权的情况下可自由利用该专利技术，技术交易电商平台是非生产经营单位，主要业务是教学、科研，利用专利技术不侵犯他人专利权，因此没有选取该指标；技术价值的二级指标“技术成熟度”是被评专利技术当前处于从报告级到产业级的具体层级和“技术领域发展态势”被评专利技术当前处于萌芽期、发展期、成熟期、衰落期中的具体阶段都要具体分析，需要投入大量的人力财力，对于大量专利的评价成本太高；经济价值的二级指标“竞争态势”下设的三个三级指标都是立足于权利人是企业时的情形，还需要详细的调研分析，难以利用其快速分级。
Table 1. Patent grading evaluation index system for technology trading e-commerce platforms
表1. 技术交易电商平台专利分级评价指标体系
一级指标 |
参考权重(%) |
二级指标 |
三级转换指标 |
参考权重(%) |
法律价值 |
40 |
权利稳定性 |
权利要求数量 |
12 |
同族专利数量 |
8 |
专利保护范围 |
独立权利要求数量 |
10 |
侵权可判定性 |
产品或方法专利 |
10 |
技术价值 |
30 |
技术替代性 |
专利集聚度 |
15 |
技术适用范围 |
IPC分类号数量 |
15 |
经济价值 |
30 |
剩余经济寿命 |
剩余专利保护期限 |
10 |
市场应用情况 |
IPC分类号所处类别 |
10 |
专利运营状况 |
专利许可状况 |
5 |
|
|
平台行为数据 |
点击率 |
5 |
三级指标设置为数据能够快捷获取的转换指标。
权利稳定性下设权利要求数量和同族专利数量两个三级转换指标。权利要求数量为权利要求书中的权利要求条数，权利要求数量越多，说明专利权延伸性越强，权利权被全部无效的可能就越低、专利稳定性越高。同时，权利要求数量越多，说明公开的技术特征越多，在后他人申请的专利被公开的特征越多，越不容易受到在后专利的制约。
同族专利数量为通过检索确定该专利是否PCT申请、国外发达国家申请、国外发达国家授权情况，经过多个国家的审查授权，越能说明专利的稳定性高。
专利保护范围通过三级转换指标独立权利要求数量评价，专利权利要求书中独立权利要求的数量越多，代表专利所保护的不同的技术方案越多，多个技术方案所组成的专利保护范围就越大。
侵权可判定性借助专利公开信息为产品或方法专利直接评价，由于产品专利的技术特征是静态的技术特征，侵权证据相对容易固定，相比方法专利的动态技术特征在侵权时更加易于判断，所以产品专利的侵权可判定性相比方法专利高。
专利不可替代性通过专利集聚度反映，专利集聚度与该专利主IPC相同的技术领域所积聚的发明专利申请和授权总量相关，发明专利申请和授权总量越多，说明该领域的技术集聚较多，专利可替代性的可能性就越大。
技术适用范围是通过IPC分类号数量反映技术可以应用的领域，专利的IPC分类号是由专利局的审查部门根据专利技术具体所涉及的技术领域情况赋予的，专IPC分类号数量越多说明技术适用范围越广。
剩余经济寿命为根据专利法定保护期限计算剩余专利保护期的年限，剩余专利保护期限越长说明专利技术独占市场的时间越长，可获得的经济效益就越多。需要注意的是，该指标是动态的，如果至少每年都要评价一次时该指标可以用于评价体系；如果只在专利授权时一次性评价后技术交易电商平台专利分级的情况，由于同样类型的不同专利授权时剩余专利保护期接近，该指标用于技术交易电商平台专利分级区分不同专利的作用不明显。
市场应用情况通过IPC分类号所处类别来反映，按照所处的IPC分类号，基于市场不同产业活跃程度进行评判专利技术应用于市场的难易程度，比如对专利依赖较高的通信、控制、人工智能、以及药品领域可作为参考。
专利运营状况通过专利许可状况反映，专利是否许可他人实施过，专利许可实施过的技术可以说明市场的热点情况。
5.3. 基于批量管理的技术交易电商平台专利分级实施
由于发明和实用新型专利的产品或方法专利保护类型不一致，而且专利法定保护期限不同，发明与实用新型专利分别分级为宜。
对三级转换指标设置权重，通过大数据采取机器打分方式获得各指标的分值后，计算专利价值的分值，按评价得分结果高低排序，通过设定多个区间的分值以区分专利所处等级，具体划分的分值根据技术交易电商平台专利质量的实际情况可作适应性调整。
对于每年都对所有专利分级动态调整的情况，得到专利价值的分值后按评价得分结果高低排序，根据每级专利数量所占比重直接分级即可。
对于专利授权时的一次性评分评级，由于每个新授权专利的授权时间各不相同，对授权专利的评分也就不在同一时间，因此也不存在按照得分结果高低排序分级的情况。可以采用平台三至五年的授权专利进行大批量的数据测试，对大批量的专利评分后排序，技术交易电商平台按照自身分级管理需要确定每级专利数量所占比重，根据数据测试分值划分不同级别专利的分值区间，之后新授权的专利在评分后即按测试得出的分值区间评级。对平台三至五年的授权专利进行大批量的数据测试，可以根据实际运行情况每一至三年重新测试划分评级分值区间。
6. 结语
本文针对技术交易电商平台在专利资产管理和运营中面临的批量分级难题，构建了一套以自动化、客观化为核心特征的专利批量分级指标体系。该体系充分借鉴了国内外成熟的理论与实践，尤其是国家标准的框架，并紧密结合技术交易电商平台的业务场景、数据特性以及效率要求，对指标进行了审慎的筛选和转换。该体系强调法律风险的规避、技术内在质量的衡量以及市场交易信号的捕捉，特别是创新性地引入了平台行为数据作为市场价值的重要表现。该指标体系的实施，将依赖于稳健的数据集成、预处理流程和自动化评分模型。通过明确的分级策略和动态更新机制，使得平台能够实现对海量专利的常态化、精细化分类管理。尽管基于批量管理的技术交易电商平台专利分级指标体系中的单个三级转换指标，可能不足以所要反映的二级指标的实际情况，比如，权利要求数量是10项的专利，不一定就比另一个8项权利要求的专利权稳定。但是将技术交易电商平台专利分级指标体系的多个三级转换指标联合起来用于大批量专利评分分级却是行之有效的，符合技术交易电商平台专利分级管理工作的高效、节约的需求。当然，这还需要在实践中不断地探索和调整指标，使其更加准确且易用。虽然该指标体系存在一定的局限性，但本体系为技术交易电商平台提升其核心资产管理能力提供了切实可行的解决方案和坚实的基础框架。未来，随着大数据和人工智能技术的深度融合，专利批量分级将变得更加智能、精准和具有前瞻性，从而更好地服务于国家技术要素市场的高效配置与创新发展。
基金项目
项目来源：江苏省教育厅哲社一般项目“高校专利分级指标体系构建研究”(2020SJA2070)。