2024年12月至2025年9月期间，中南财经政法大学信息工程学院研究生团队围绕我国高价值专利识别的现状开展了系统性的社会调研与模型研究。通过对企业专利管理实践、专利运营机构及相关服务主体的深入调研，课题小组发现现有评估体系普遍存在维度单一、指标碎片化等问题。针对这些不足，研究团队创新性地提出了一种融合多维指标与专利全文信息的高价值专利识别框架，为提升专利价值评估的科学性与实用性提供了新的研究思路和方法支持。

调研背景与发现
在调研阶段，由陶琳同学负责系统梳理企业、高校及专利代理机构在专利价值识别中的现实需求，并对调研数据进行归类与特征提取，为后续模型构建奠定了坚实基础。课题小组其他成员通过问卷调查、实地访谈等方式，进一步收集了专利管理实践、价值评估标准及行业应用需求等一手资料，从不同维度验证并完善了调研数据的完整性与代表性，为模型框架的设计与优化提供了重要支撑。

调研结果显示，传统评估方法主要集中于技术、经济、法律三方面，难以充分反映专利主体行为对价值形成的动态影响，尤其在专利布局、权利维持与创新活跃度等方面存在明显偏差。

研究创新与方法体系
针对调研中揭示的问题，课题小组提出了融合“技术—经济—法律—主体行为”四大维度的高价值专利识别框架，创新性地将专利权人类型、实审时长、第一发明人专利数量等行为特征引入指标体系。同时，利用自然语言处理技术深度挖掘专利标题、摘要、独立权利要求及技术效果短句等全文本语义信息，构建了涵盖 24 项特征指标的综合评价体系，从语义与行为层面系统捕捉专利的内在价值信号。

研究验证与应用展望
通过样本数据验证，模型在识别精度与稳定性方面均表现优异，可为高价值专利筛选、技术布局优化及知识产权金融评估提供有力支撑。课题小组计划在后续阶段于产业园区及创新型企业中开展应用测试，推动研究成果在政策评估、产业决策及专利管理实践中的落地应用。

本次社会调研与研究工作的深度结合，探索出一条“问题导向—模型创新—应用验证”的科研路径，为完善高价值专利评估体系、提升知识产权治理能力提供了新的理论依据与实践参考。（陶琳）

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审定：赵菁华    责编：赵旭 + 投诉举报