高校专利转化前景预测体系的构建及应用效果——基于国内26所高校的分析

面对高校海量“沉睡”专利和不断产生的新的专利资源,如何更好地利用专利信息来进行转化前景的预测和分级,对高校提升专利管理与转化效率具有重要意义。文章基于影响高校专利转化的内部价值特征及外部影响因素,构建专利转化前景评价体系,利用AHP层次分析法,结合2011—2015年全国高校已转化专利的指标特征规律,以转化量较高的25所高校和中国海洋大学为例,对其在2015年之前申请的有效专利进行转化前景预测,并根据这些专利在2015年以后实际转化的情况进行预测效果分析。结果显示,预测的A、B、C、D四个分级专利在实际转化专利中的占比呈递减分布,其中A级专利平均占比达到41.19%,而D级专利则仅为8.15%,且实际转化专利组和未转化专利组的预测均值具有显著性差异,验证了该预测体系可以有效识别具有转化价值的潜在专利,在高校专利转化前景预测的实际应用中具有可行性和普适性。