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陈立新 张琳 黄颖:中美欧日韩五局专利报告3477.docx
█武汉大学科教管理与评价研究中心 陈立新 张琳 黄颖
美国实施专利制度已有200多年的历史。美国第一项专利始于1790年,由华盛顿总统签发。目前美国授权的专利已超过1100万项。一般来说,专利涉及到申请和授权两个阶段。本报告主要统计已被美国专利商标局(USTPO)授权后公开的发明专利,所以本报告所指的年份是专利授权后的公开年。专利授权后的公开年往往也被简称为出版年或公开年。这三个词都是指同一个英文概念“issue year”。因为专利授权时要公开,而授权前可以不公开。所以将其翻译为出版年、公开年或者颁发年,应该说更符合美国专利的实际情况,也更符合英文的本意。更准确地说应该翻译为(授权专利的)颁发年、出版年或公开年。因此,在本报告中,尽量使用专利授权公开年(本报告将其简称授权年)而不使用出版年或者是公开年,以避免与专利申请的公开年和出版年产生混淆。
美国专利制度要求申请人必须提供其所知的所有在先技术,也要求审查员检索所有相关的在先技术。所以美国专利文献中包含了大量的引文,并且比中国专利和欧洲专利的引文要多很多。美国专利的引文与学术论文所列的引文有所不同,其包括专利申请人或第三方提供的技术背景文献,还包括专利审查员提供的对比文献。
美国的专利制度还规定发明人是做出发明的个人或自然人,不能是机构。美国专利的申请人可以是发明人,也可以是发明人授权的其他人或机构。专利权是一种产权,美国专利的权利人可以是个人也可以是机构。而且专利权还可以转让,在专利申请前、申请中、授权后都可以转让。但是在本报告中,专利权人仅仅是指专利被授权时的所有人或持有人。同样,本报告所说的获得专利或持有专利也是指专利被授权这一时刻的法律状态。
本报告的原始数据全部来源于美国专利商标局。在美国专利中,发明专利(utility patent,也称为实用专利)占绝大多数,设计专利(design patent)、植物专利(plant patent)、再颁专利(reissue patent)等类型的专利较少。2022年,美国专利商标局授权后公开的发明专利总计达到322970项,比2021年减少了1%。
表11-1 美国专利商标局近年公开的授权发明专利数量
年份 | 授权数量 | 增长率 | |
1 | 2014 | 300677 | -- |
2 | 2015 | 298408 | -1% |
3 | 2016 | 303049 | 2% |
4 | 2017 | 318828 | 5% |
5 | 2018 | 307761 | -3% |
6 | 2019 | 354430 | 15% |
7 | 2020 | 352001 | -1% |
8 | 2021 | 327321 | -7% |
9 | 2022 | 322970 | -1% |
图11-1 美国授权公开的发明专利数量
通常来说,发明专利是美国专利中最主要的类型,本报告主要对美国授权的发明专利进行分析和研究。为了简便,当本报告未特别指出和声明时,专利一词仅指代美国授权公开的发明专利。
本报告利用美国专利商标局在其网站上提供的数据对专利发明人和权利人的国家和地区分布、城市分布,以及机构的专利持有情况进行统计和分析。然后对专利的国际分类(IPC)进行统计,考察了不同技术类别的专利增长状况。并且为了进一步深入考察不同技术种类的专利发展情况,本报告按照IPC划分了50个技术细分领域。
基于这50个技术领域,本报告详细分析了世界主要国家和地区在美国的专利布局和专利发展状况,分析了各自的技术优势,并与我国大陆地区在美国的专利布局和发展状况进行了对比研究。本报告还基于50个技术细分领域考察了世界各机构在美国的专利状况和竞争态势。最后,本报告探讨了我国的在美专利技术发展的一些规律和问题,以期为国家制定技术发展政策提供信息支撑,并为企业制定专利战略规划提供决策依据。
另外,本报告使用了许多绝对数量指标,也使用了一些相对数量指标。绝对数量是指满足相关条件或符合相关标准的统计数量,例如专利授权数量。相对数量是绝对数量的比值或者是绝对数量的归一化,例如份额、占比或比例等数据。在某些情况下,例如在研究专利数量增长时,使用相对数量指标可能会更合理一些。本报告在一定条件下做到了数据准确,分析合理。但是因为数据量比较大,统计口径有时难以明确界定,统计标准也难以完全一致,加之技术水平有限并且个人能力和认识不足等主客观因素,致使某些数据出现统计上的口径误差和分析上的偏差,甚至出现疏漏,也是在所难免。
最后需要特别指出的是,本报告所给出的数据仅仅是一种宏观的观察现象。如果这些数据或指标用来作为专利政策制定的依据或专利评价的标准,则需要特别谨慎。特别是在微观层面上,这些统计数据往往会存在严重的缺陷和不足。尽管如此,这些数据和指标仍然是规划技术发展战略,制定专利政策,评价企业专利研发能力的一种比较理想的参考依据。
感谢大连理工大学刘则渊教授、河南师范大学梁立明教授、科技部中国科学技术发展战略研究院武夷山研究员对本报告的支持与帮助。同时,向以不同形式对本报告提出意见和建议的专家学者们表示诚挚的感谢。
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