市场法评估知识产权的难点

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创新发展离不开知识产权支撑。在专利方面，2020年中国成功申请6.872万件（项）国际专利，比2019年增长16.1%，位居世界第一。在商标方面，截至2020年底，中国有效注册商标量高达3017.3万件。在融资领域，大量高新技术企业前期在知识产权方面需投入大量资金，但面临融资困难，因而会将知识产权进行质押融资或采取将知识资本转为金融资本的知识产权证券化的方式来缓解科技类创新企业的资金紧张，拓宽融资渠道，推动创新研发。在保险领域，知识产权的科学评估为侵权损失保险保费与赔偿金额的确定提供公允依据。因此，合理有效地评估知识产权价值是知识产权促进创新发展的重要前提和关键环节。知识产权评估在促进企业创新发展、维护经济社会秩序中肩负着义不容辞的责任。过去由于知识产权个体间存在较大差异，以及我国知识产权交易市场尚不成熟，市场法在知识产权评估实务中的应用并不广泛。随着知识产权交易市场环境的不断发展，如何拓展市场法在知识产权评估中的应用路径，使评估结果更为科学合理，从而助力我国经济创新发展，具有重要的探讨意义。

文献综述

知识产权包括著作权和工业产权（以专利权和商标权为主）两种类型。受制于可比案例选择的困难与活跃交易市场的缺乏，市场法在知识产权评估实务中并未得到普遍应用。随着知识产权交易的发展，相关市场的活力彰显，可比案例数量也日渐丰富。在运用市场法对知识产权价值进行评估时，如何更为客观地确定知识产权价值的影响因素（可比指标）及其权重是关键。笔者主要围绕专利权和商标权两类知识产权展开探讨。

（一）专利权价值评估相关研究

在以往的评估实务中，对专利权价值的评估通常采用收益法，运用市场法评估专利权价值的文献并不丰富。早在1999年，有学者（Dietmar）通过分析德国期限届满的专利，描绘了专利引用与专利价值间的概率分布。随后几年里，亦有学者发现申请时长、文献篇幅等指标也会反映专利的价值。但针对如何将前述指标转化成能够在市场法中对知识产权价值进行定量修正的研究，目前仍较匮乏。吴运发等（2019）将能够对专利价值产生影响的因素归纳为三类：法律因素、技术因素、经济因素。晁蓉等（2021）在探索构建能够对高价值专利进行综合价值评估的模型时提出，专利权利数量、专利的引用与被引用情况、技术创新度等级、专利技术的覆盖范围等，均是能够反映出专利技术质量的重要指标。刘伍堂等（2020）在分析专利价值影响因素的基础上，提出了包含技术团队指标、技术指标、风险指标、法律指标、经济指标5个一级指标（进一步细分为22个二级指标）的专利价值评估指标体系，其中评估对象与可比参照物指标得分均可通过专家打分法确定。随着人工智能技术的发展，其应用不断延伸至资产评估领域。BP神经网络是一种人工智能神经模型，目前作为智能化评估的一种预测手段，逐步应用于市场法评估中。吕霁（2020）构建了专利价值评估的神经网络模型，利用庞大的训练测试集进行实证训练分析，可以直接匹配出专利价值的主要影响因素并计算出相应权重。赵蕴华（2013）采用决策树、支持向量机、神经网络三种方法对专利价值进行评估，均表现出一定的预测能力。除此之外，还有随机森林、高斯混合模型、果蝇算法等基于机器学习的智能评估方法。这些基于大数据样本利用AI技术的智能评估方法为市场法提供了更为精确、客观和科学的分析工具，一定程度上避免了以往评价方式的主观性。

（二）商标权价值评估相关研究

陈俊元（2015）强调，虽然市场法是一种能够直接反映被评估商标权当前所处市场状况，并且容易被当事人双方所接受的评估方法，但是我国商标权信息披露不完善的现状，使得其应用受到限制。因此，我国评估机构执行商标权价值评估业务时，以及以贺寿天等（2016）、孙玉娇等（2020）为代表的大量学者进行商标权价值评估研究时，仍将收益法作为主要着眼点。这直接导致，商标权价值评估的收益法相关理论较为完善，而市场法相关理论则表现出一定程度上的落后。戴琰琦（2010）尝试运用层次分析法和模糊综合评价法构建评估商标价值的指标体系，但该研究中仍涉及专家意见，主观性较强。国际上的研究也停滞于此，尚未出现智能化定量的商标权价值评估方法。部分原因是目前尚未出现完整的商标权数据库，没有大数据支撑智能算法的评估预测。

（三）文献评价

当前，不论是专利权还是商标权，在与之相关的评估实务中，市场法通常不是首选的方法。分析已有的研究成果可以发现，有关市场法在专利价值评估中运用的研究与探讨较为贫乏：相关文献数量少且年代久远，以及缺乏实证研究数据支持等。另外，机器学习的发展为客观科学的评估指标及其权重的选择提供了技术支持，但目前将机器学习技术与市场法相结合的评估研究成果较少。因此充分利用知识产权市场数据构建更具客观性的可比指标体系，成为一个重要的研究方向。

运用市场法评估知识产权面临的难点与挑战

传统的市场法由于受到可比案例信息的可获得性、文本类信息处理的复杂性以及统计学传统方法固有局限等的限制，其在目前我国现行知识产权交易市场中的应用中，存在着一定的困难。在当前大数据时代的背景下，随着多种大数据技术的逐渐成熟和应用，出现了很多基于海量数据的数字技术。就市场法而言，对其在知识产权价值评估中的应用带来的挑战与压力主要表现为如下几个方面。

（一）缺乏较全面的知识产权价值评估数据库

评估机构出于商业利益和保护客户隐私的考虑，彼此之间的数据很难形成互联互通。这直接导致，单独的某一评估机构很难获得全市场的知识产权评估项目信息，难以形成全面的知识产权价值数据库。市场法的运用离不开大量的可比案例。正如文献研究所述，知识产权价值数据库的缺位与相关信息披露的不完善，约束了市场法在知识产权价值评估领域的运用。数据库的缺位问题，给知识产权价值评估实务带来了严重的负面影响，因此在交易案例容量与标的知识产权基本情况参数两个方面均有所改进的，较为全面的知识产权价值数据库亟待构建。

（二）完善的知识产权价值评估市场法可比指标体系的缺位

有关知识产权价值评估市场法可比指标的研究文献，大多是从理论逻辑分析出发，对不同指标的重要性定性地进行判断（该过程通常会涉及专家打分或咨询专家意见等主观环节），选出相对重要的可比指标并赋予其一定的权重，从而得到可比指标体系。这导致了客观、完善的知识产权价值评估市场法可比指标体系长期处于缺位状态，削弱了交易双方对市场法下知识产权价值评估结果的信任度，阻碍了市场法适用性的拓展。如何较为全面地构建可能会对不同类型知识产权价值产生影响的因素可比指标体系，并通过具有实际交易案例数据支撑的评价测算，对可比指标加以筛选与赋权，从而得出较为客观的知识产权价值评估市场法可比指标体系（很可能需要视知识产权类型的不同，按类分别构建），是提升市场法在知识产权价值评估领域适用性的重要前提。

（三）可比案例价值影响因素修正值测算缺乏标准

运用市场法评估知识产权价值时，除可比指标体系的构建之外，可比指标取值的标准化，是评估实务中的又一难题。例如获奖情况、引用与被引用情况、同领域专利成果的数量等，是能够对专利价值产生重要影响的因素。与之对应的原始数据信息在提取、标准化与修正方面，同样存在着困难。一方面，此类信息并不一定都是以定量数据的形式呈现，可能表现为定性数据（如获奖等级）的形式，甚至仅表现为大段的文字描述。将其录入知识产权评估数据库前的数据清洗与标准化过程，便尤为重要，同时也困难重重。另一方面，不同影响因子对知识产权价值的影响程度与方式，亦是多样的，未必是单一的线性关系。在对可比案例影响因子进行修正时，如何从线性、幂函数、指数函数、对数函数等多种可供选择的模型中，选择最为恰当的修正模式，仍有待实证研究的支持。

（四）数字技术在指标确定和参数选取中未能得到充分利用

由于在评估实务中的使用频率不高，市场法在知识产权价值评估业务的运用表现出明显的滞后性，不能充分享受数字技术等最新科技成果带来的便利。相关的评估数据库，以及与之相匹配的代码软件等产品的缺失，恰恰最为直观地证明了该问题的存在。随着信息化时代的不断发展与知识产权交易市场的日渐成熟，知识产权交易案例的数量在未来很可能呈现指数爆炸型的增长趋势，这恰恰是数字技术最能发挥其优势的情形。频繁的知识产权交易的发生，意味着大量优质可比参照案例信息的涌入。如何从海量数据中，迅速且低成本地找到与评估对象具有较高可比性的案例，是拓展市场法在知识产权价值评估领域应用的过程中必然需要面对的难题。而数字技术与评估学科的结合，正是打破僵局的关键。

大数据背景下运用市场法评估知识产权价值的设想

笔者认为，未来在深化有关市场法在知识产权价值评估应用领域的研究时，有如下几个方面研究设想，可供深入挖掘。

（一）结合数字技术建立知识产权价值评估参数数据库

市场法在知识产权价值评估中运用领域的拓展，离不开高覆盖率的评估参数数据库的支持。该数据库很难由单一评估机构自主形成，而是需要依靠多家评估机构，结合前沿数字技术，通力合作形成。在构建该数据库时，可以考虑在已有数据信息的基础上，进一步利用Python等技术方法，批量获取上市公司等主体公开披露的相关数据，对已有数据库的信息加以补充完善。

（二）完善知识产权价值评估市场法可比指标体系

知识产权具有丰富的内涵，可以进一步细分为著作权、专利、商标权等多个子类型。对不同类型的知识产权而言，能对其价值产生影响的因素，以及这些因素所能产生的相对影响程度又是多样的。例如，引用与被引用情况、同族专利数量、获奖情况等，是反映专利价值的重要指标，但却对商标权的价值没有太大影响；反之，知名度、信誉度等能够对商标权价值产生重要影响的因素，并不适用于被纳入专利价值评估的可比指标体系。这就意味着，需要对不同类型的知识产权，甚至同一类型不同行业的知识产权，分别构建与之对应的市场法可比指标体系（筛选可比指标，衡量指标的相对重要性，进行权重赋值），方可得出更为恰当的评估模型，并据此指导评估实践。

（三）促进数字技术与知识产权评估的充分融合

数字时代背景正是评估学科推动自身发展不可多得的良机。一方面，应当充分发挥数字技术处理大数据的优越性。例如，在构建可比指标体系时，可以尝试运用模糊聚类分析、神经网络等技术，从指标构成与权重赋予两个方面，实现指标体系的优化，促进知识产权价值评估方法的完善。另一方面，需要注重利用数字技术进行比对分析。例如在分析评估对象与可比案例的差异时，可以使用自然语言分析、文本向量化等技术，快速高效地从大段描述性语言中提取关键信息用于评价分析。

结论

目前关于市场法在知识产权价值评估中的作用尚未充分发挥，仍存在可比案例数据不足、可比指标选择与赋权主观等问题。但随着知识产权交易的日益活跃、数字技术的不断更新，客观性强且易于被交易双方所接受的市场法，在知识产权价值评估中有着良好的应用前景。在万物互联的智能时代，市场交易信息更加丰富透明；知识产权的蓬勃发展累积形成了海量数据，推动不断建立完善知识产权数据库；人工智能技术的推广也为知识产权的价值评估带来新的科学工具。因此在数字时代下，相关评估技术人员可以基于评估参数数据库，利用多种机器学习相结合的方法对不同行业领域的专利、商标价值进行分析，最终得到具有行业针对性的客观可比指标体系，通过智能识别、对比评估对象的信息差异并较客观地得到价值评估结果。市场交易的公允性受到广泛认可，定量的评估方法提升评估效率与精准度，在此前提下，科学合理的知识产权评估结果将会有效地促进知识产权与金融领域的深度融合，推动企业的创新发展并推进国家知识产权战略实施。

作者：严晓宁 孙沛霖 林光彬