導(dǎo)語：市場法評估知識產(chǎn)權(quán)的難點一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

創(chuàng)新發(fā)展離不開知識產(chǎn)權(quán)支撐。在專利方面，2020年中國成功申請6.872萬件（項）國際專利，比2019年增長16.1%，位居世界第一。在商標方面，截至2020年底，中國有效注冊商標量高達3017.3萬件。在融資領(lǐng)域，大量高新技術(shù)企業(yè)前期在知識產(chǎn)權(quán)方面需投入大量資金，但面臨融資困難，因而會將知識產(chǎn)權(quán)進行質(zhì)押融資或采取將知識資本轉(zhuǎn)為金融資本的知識產(chǎn)權(quán)證券化的方式來緩解科技類創(chuàng)新企業(yè)的資金緊張，拓寬融資渠道，推動創(chuàng)新研發(fā)。在保險領(lǐng)域，知識產(chǎn)權(quán)的科學(xué)評估為侵權(quán)損失保險保費與賠償金額的確定提供公允依據(jù)。因此，合理有效地評估知識產(chǎn)權(quán)價值是知識產(chǎn)權(quán)促進創(chuàng)新發(fā)展的重要前提和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。知識產(chǎn)權(quán)評估在促進企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、維護經(jīng)濟社會秩序中肩負著義不容辭的責任。過去由于知識產(chǎn)權(quán)個體間存在較大差異，以及我國知識產(chǎn)權(quán)交易市場尚不成熟，市場法在知識產(chǎn)權(quán)評估實務(wù)中的應(yīng)用并不廣泛。隨著知識產(chǎn)權(quán)交易市場環(huán)境的不斷發(fā)展，如何拓展市場法在知識產(chǎn)權(quán)評估中的應(yīng)用路徑，使評估結(jié)果更為科學(xué)合理，從而助力我國經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展，具有重要的探討意義。

文獻綜述

知識產(chǎn)權(quán)包括著作權(quán)和工業(yè)產(chǎn)權(quán)（以專利權(quán)和商標權(quán)為主）兩種類型。受制于可比案例選擇的困難與活躍交易市場的缺乏，市場法在知識產(chǎn)權(quán)評估實務(wù)中并未得到普遍應(yīng)用。隨著知識產(chǎn)權(quán)交易的發(fā)展，相關(guān)市場的活力彰顯，可比案例數(shù)量也日漸豐富。在運用市場法對知識產(chǎn)權(quán)價值進行評估時，如何更為客觀地確定知識產(chǎn)權(quán)價值的影響因素（可比指標）及其權(quán)重是關(guān)鍵。筆者主要圍繞專利權(quán)和商標權(quán)兩類知識產(chǎn)權(quán)展開探討。

（一）專利權(quán)價值評估相關(guān)研究

在以往的評估實務(wù)中，對專利權(quán)價值的評估通常采用收益法，運用市場法評估專利權(quán)價值的文獻并不豐富。早在1999年，有學(xué)者（Dietmar）通過分析德國期限屆滿的專利，描繪了專利引用與專利價值間的概率分布。隨后幾年里，亦有學(xué)者發(fā)現(xiàn)申請時長、文獻篇幅等指標也會反映專利的價值。但針對如何將前述指標轉(zhuǎn)化成能夠在市場法中對知識產(chǎn)權(quán)價值進行定量修正的研究，目前仍較匱乏。吳運發(fā)等（2019）將能夠?qū)＠麅r值產(chǎn)生影響的因素歸納為三類：法律因素、技術(shù)因素、經(jīng)濟因素。晁蓉等（2021）在探索構(gòu)建能夠?qū)Ω邇r值專利進行綜合價值評估的模型時提出，專利權(quán)利數(shù)量、專利的引用與被引用情況、技術(shù)創(chuàng)新度等級、專利技術(shù)的覆蓋范圍等，均是能夠反映出專利技術(shù)質(zhì)量的重要指標。劉伍堂等（2020）在分析專利價值影響因素的基礎(chǔ)上，提出了包含技術(shù)團隊指標、技術(shù)指標、風險指標、法律指標、經(jīng)濟指標5個一級指標（進一步細分為22個二級指標）的專利價值評估指標體系，其中評估對象與可比參照物指標得分均可通過專家打分法確定。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其應(yīng)用不斷延伸至資產(chǎn)評估領(lǐng)域。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能神經(jīng)模型，目前作為智能化評估的一種預(yù)測手段，逐步應(yīng)用于市場法評估中。呂霽（2020）構(gòu)建了專利價值評估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用龐大的訓(xùn)練測試集進行實證訓(xùn)練分析，可以直接匹配出專利價值的主要影響因素并計算出相應(yīng)權(quán)重。趙蘊華（2013）采用決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種方法對專利價值進行評估，均表現(xiàn)出一定的預(yù)測能力。除此之外，還有隨機森林、高斯混合模型、果蠅算法等基于機器學(xué)習的智能評估方法。這些基于大數(shù)據(jù)樣本利用AI技術(shù)的智能評估方法為市場法提供了更為精確、客觀和科學(xué)的分析工具，一定程度上避免了以往評價方式的主觀性。

（二）商標權(quán)價值評估相關(guān)研究

陳俊元（2015）強調(diào)，雖然市場法是一種能夠直接反映被評估商標權(quán)當前所處市場狀況，并且容易被當事人雙方所接受的評估方法，但是我國商標權(quán)信息披露不完善的現(xiàn)狀，使得其應(yīng)用受到限制。因此，我國評估機構(gòu)執(zhí)行商標權(quán)價值評估業(yè)務(wù)時，以及以賀壽天等（2016）、孫玉嬌等（2020）為代表的大量學(xué)者進行商標權(quán)價值評估研究時，仍將收益法作為主要著眼點。這直接導(dǎo)致，商標權(quán)價值評估的收益法相關(guān)理論較為完善，而市場法相關(guān)理論則表現(xiàn)出一定程度上的落后。戴琰琦（2010）嘗試運用層次分析法和模糊綜合評價法構(gòu)建評估商標價值的指標體系，但該研究中仍涉及專家意見，主觀性較強。國際上的研究也停滯于此，尚未出現(xiàn)智能化定量的商標權(quán)價值評估方法。部分原因是目前尚未出現(xiàn)完整的商標權(quán)數(shù)據(jù)庫，沒有大數(shù)據(jù)支撐智能算法的評估預(yù)測。

（三）文獻評價

當前，不論是專利權(quán)還是商標權(quán)，在與之相關(guān)的評估實務(wù)中，市場法通常不是首選的方法。分析已有的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，有關(guān)市場法在專利價值評估中運用的研究與探討較為貧乏：相關(guān)文獻數(shù)量少且年代久遠，以及缺乏實證研究數(shù)據(jù)支持等。另外，機器學(xué)習的發(fā)展為客觀科學(xué)的評估指標及其權(quán)重的選擇提供了技術(shù)支持，但目前將機器學(xué)習技術(shù)與市場法相結(jié)合的評估研究成果較少。因此充分利用知識產(chǎn)權(quán)市場數(shù)據(jù)構(gòu)建更具客觀性的可比指標體系，成為一個重要的研究方向。

運用市場法評估知識產(chǎn)權(quán)面臨的難點與挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的市場法由于受到可比案例信息的可獲得性、文本類信息處理的復(fù)雜性以及統(tǒng)計學(xué)傳統(tǒng)方法固有局限等的限制，其在目前我國現(xiàn)行知識產(chǎn)權(quán)交易市場中的應(yīng)用中，存在著一定的困難。在當前大數(shù)據(jù)時代的背景下，隨著多種大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐漸成熟和應(yīng)用，出現(xiàn)了很多基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)字技術(shù)。就市場法而言，對其在知識產(chǎn)權(quán)價值評估中的應(yīng)用帶來的挑戰(zhàn)與壓力主要表現(xiàn)為如下幾個方面。

（一）缺乏較全面的知識產(chǎn)權(quán)價值評估數(shù)據(jù)庫

評估機構(gòu)出于商業(yè)利益和保護客戶隱私的考慮，彼此之間的數(shù)據(jù)很難形成互聯(lián)互通。這直接導(dǎo)致，單獨的某一評估機構(gòu)很難獲得全市場的知識產(chǎn)權(quán)評估項目信息，難以形成全面的知識產(chǎn)權(quán)價值數(shù)據(jù)庫。市場法的運用離不開大量的可比案例。正如文獻研究所述，知識產(chǎn)權(quán)價值數(shù)據(jù)庫的缺位與相關(guān)信息披露的不完善，約束了市場法在知識產(chǎn)權(quán)價值評估領(lǐng)域的運用。數(shù)據(jù)庫的缺位問題，給知識產(chǎn)權(quán)價值評估實務(wù)帶來了嚴重的負面影響，因此在交易案例容量與標的知識產(chǎn)權(quán)基本情況參數(shù)兩個方面均有所改進的，較為全面的知識產(chǎn)權(quán)價值數(shù)據(jù)庫亟待構(gòu)建。

（二）完善的知識產(chǎn)權(quán)價值評估市場法可比指標體系的缺位

有關(guān)知識產(chǎn)權(quán)價值評估市場法可比指標的研究文獻，大多是從理論邏輯分析出發(fā)，對不同指標的重要性定性地進行判斷（該過程通常會涉及專家打分或咨詢專家意見等主觀環(huán)節(jié)），選出相對重要的可比指標并賦予其一定的權(quán)重，從而得到可比指標體系。這導(dǎo)致了客觀、完善的知識產(chǎn)權(quán)價值評估市場法可比指標體系長期處于缺位狀態(tài)，削弱了交易雙方對市場法下知識產(chǎn)權(quán)價值評估結(jié)果的信任度，阻礙了市場法適用性的拓展。如何較為全面地構(gòu)建可能會對不同類型知識產(chǎn)權(quán)價值產(chǎn)生影響的因素可比指標體系，并通過具有實際交易案例數(shù)據(jù)支撐的評價測算，對可比指標加以篩選與賦權(quán)，從而得出較為客觀的知識產(chǎn)權(quán)價值評估市場法可比指標體系（很可能需要視知識產(chǎn)權(quán)類型的不同，按類分別構(gòu)建），是提升市場法在知識產(chǎn)權(quán)價值評估領(lǐng)域適用性的重要前提。

（三）可比案例價值影響因素修正值測算缺乏標準

運用市場法評估知識產(chǎn)權(quán)價值時，除可比指標體系的構(gòu)建之外，可比指標取值的標準化，是評估實務(wù)中的又一難題。例如獲獎情況、引用與被引用情況、同領(lǐng)域?qū)＠晒臄?shù)量等，是能夠?qū)＠麅r值產(chǎn)生重要影響的因素。與之對應(yīng)的原始數(shù)據(jù)信息在提取、標準化與修正方面，同樣存在著困難。一方面，此類信息并不一定都是以定量數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)，可能表現(xiàn)為定性數(shù)據(jù)（如獲獎等級）的形式，甚至僅表現(xiàn)為大段的文字描述。將其錄入知識產(chǎn)權(quán)評估數(shù)據(jù)庫前的數(shù)據(jù)清洗與標準化過程，便尤為重要，同時也困難重重。另一方面，不同影響因子對知識產(chǎn)權(quán)價值的影響程度與方式，亦是多樣的，未必是單一的線性關(guān)系。在對可比案例影響因子進行修正時，如何從線性、冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)等多種可供選擇的模型中，選擇最為恰當?shù)男拚Ｊ剑杂写龑嵶C研究的支持。

（四）數(shù)字技術(shù)在指標確定和參數(shù)選取中未能得到充分利用

由于在評估實務(wù)中的使用頻率不高，市場法在知識產(chǎn)權(quán)價值評估業(yè)務(wù)的運用表現(xiàn)出明顯的滯后性，不能充分享受數(shù)字技術(shù)等最新科技成果帶來的便利。相關(guān)的評估數(shù)據(jù)庫，以及與之相匹配的代碼軟件等產(chǎn)品的缺失，恰恰最為直觀地證明了該問題的存在。隨著信息化時代的不斷發(fā)展與知識產(chǎn)權(quán)交易市場的日漸成熟，知識產(chǎn)權(quán)交易案例的數(shù)量在未來很可能呈現(xiàn)指數(shù)爆炸型的增長趨勢，這恰恰是數(shù)字技術(shù)最能發(fā)揮其優(yōu)勢的情形。頻繁的知識產(chǎn)權(quán)交易的發(fā)生，意味著大量優(yōu)質(zhì)可比參照案例信息的涌入。如何從海量數(shù)據(jù)中，迅速且低成本地找到與評估對象具有較高可比性的案例，是拓展市場法在知識產(chǎn)權(quán)價值評估領(lǐng)域應(yīng)用的過程中必然需要面對的難題。而數(shù)字技術(shù)與評估學(xué)科的結(jié)合，正是打破僵局的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)背景下運用市場法評估知識產(chǎn)權(quán)價值的設(shè)想

筆者認為，未來在深化有關(guān)市場法在知識產(chǎn)權(quán)價值評估應(yīng)用領(lǐng)域的研究時，有如下幾個方面研究設(shè)想，可供深入挖掘。

（一）結(jié)合數(shù)字技術(shù)建立知識產(chǎn)權(quán)價值評估參數(shù)數(shù)據(jù)庫

市場法在知識產(chǎn)權(quán)價值評估中運用領(lǐng)域的拓展，離不開高覆蓋率的評估參數(shù)數(shù)據(jù)庫的支持。該數(shù)據(jù)庫很難由單一評估機構(gòu)自主形成，而是需要依靠多家評估機構(gòu)，結(jié)合前沿數(shù)字技術(shù)，通力合作形成。在構(gòu)建該數(shù)據(jù)庫時，可以考慮在已有數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，進一步利用Python等技術(shù)方法，批量獲取上市公司等主體公開披露的相關(guān)數(shù)據(jù)，對已有數(shù)據(jù)庫的信息加以補充完善。

（二）完善知識產(chǎn)權(quán)價值評估市場法可比指標體系

知識產(chǎn)權(quán)具有豐富的內(nèi)涵，可以進一步細分為著作權(quán)、專利、商標權(quán)等多個子類型。對不同類型的知識產(chǎn)權(quán)而言，能對其價值產(chǎn)生影響的因素，以及這些因素所能產(chǎn)生的相對影響程度又是多樣的。例如，引用與被引用情況、同族專利數(shù)量、獲獎情況等，是反映專利價值的重要指標，但卻對商標權(quán)的價值沒有太大影響；反之，知名度、信譽度等能夠?qū)ι虡藱?quán)價值產(chǎn)生重要影響的因素，并不適用于被納入專利價值評估的可比指標體系。這就意味著，需要對不同類型的知識產(chǎn)權(quán)，甚至同一類型不同行業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)，分別構(gòu)建與之對應(yīng)的市場法可比指標體系（篩選可比指標，衡量指標的相對重要性，進行權(quán)重賦值），方可得出更為恰當?shù)脑u估模型，并據(jù)此指導(dǎo)評估實踐。

（三）促進數(shù)字技術(shù)與知識產(chǎn)權(quán)評估的充分融合

數(shù)字時代背景正是評估學(xué)科推動自身發(fā)展不可多得的良機。一方面，應(yīng)當充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)處理大數(shù)據(jù)的優(yōu)越性。例如，在構(gòu)建可比指標體系時，可以嘗試運用模糊聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，從指標構(gòu)成與權(quán)重賦予兩個方面，實現(xiàn)指標體系的優(yōu)化，促進知識產(chǎn)權(quán)價值評估方法的完善。另一方面，需要注重利用數(shù)字技術(shù)進行比對分析。例如在分析評估對象與可比案例的差異時，可以使用自然語言分析、文本向量化等技術(shù)，快速高效地從大段描述性語言中提取關(guān)鍵信息用于評價分析。

結(jié)論

目前關(guān)于市場法在知識產(chǎn)權(quán)價值評估中的作用尚未充分發(fā)揮，仍存在可比案例數(shù)據(jù)不足、可比指標選擇與賦權(quán)主觀等問題。但隨著知識產(chǎn)權(quán)交易的日益活躍、數(shù)字技術(shù)的不斷更新，客觀性強且易于被交易雙方所接受的市場法，在知識產(chǎn)權(quán)價值評估中有著良好的應(yīng)用前景。在萬物互聯(lián)的智能時代，市場交易信息更加豐富透明；知識產(chǎn)權(quán)的蓬勃發(fā)展累積形成了海量數(shù)據(jù)，推動不斷建立完善知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)庫；人工智能技術(shù)的推廣也為知識產(chǎn)權(quán)的價值評估帶來新的科學(xué)工具。因此在數(shù)字時代下，相關(guān)評估技術(shù)人員可以基于評估參數(shù)數(shù)據(jù)庫，利用多種機器學(xué)習相結(jié)合的方法對不同行業(yè)領(lǐng)域的專利、商標價值進行分析，最終得到具有行業(yè)針對性的客觀可比指標體系，通過智能識別、對比評估對象的信息差異并較客觀地得到價值評估結(jié)果。市場交易的公允性受到廣泛認可，定量的評估方法提升評估效率與精準度，在此前提下，科學(xué)合理的知識產(chǎn)權(quán)評估結(jié)果將會有效地促進知識產(chǎn)權(quán)與金融領(lǐng)域的深度融合，推動企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展并推進國家知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略實施。

作者：嚴曉寧 孫沛霖 林光彬