2021年9月，中共中央、国务院印发了《知识产权强国建设纲要（2021－2035年）》，其中明确指出，要完善以企业为主体、市场为导向的高质量创造机制。以质量和价值为标准，改革完善知识产权考核评价机制。对知识产权创造，特别是专利申请，提出了高质量和高价值两个明确的要求。

下图为我国2015-2021年间参与发明专利代理的代理机构数量的不完全统计（近两年专利未全部公开）。可见从2015年的1300家代理机构参与发明专利代理，到2021年超过3200家代理机构参与发明专利代理，专利代理机构数量增加了超过2.5倍。但代理机构的飞速扩充也让代理市场呈现出鱼龙混杂的局面，低价代理，低质量代理，非正常申请的现象已经成为国知局的重点整治工作之一，如何提高专利撰写质量，提高代理所的服务价值成了亟待解决的问题。

 

图1：参与发明专利代理的代理机构数量变化（近两年专利未全部公开）

1、高质量撰写与高质量专利申请

提高专利代理质量的一个非常重要的方面是需要提高专利撰写的质量。从下图可以看出，从2010-2021年期间，我国发明申请的平均权利要求数和平均文献页数坐了一个过山车，到2019年才基本赶上2010年的水平，仍有回落的迹象。

图2：我国发明申请的平均权利要求数和平均文献页数变化（近两年专利未全部公开）

通过对2015-2020年申请的已结案发明专利的统计分析发现，权利要求数从1-11，专利的平均授权率从21%上升到70%，权利要求数提高1个，平均授权率提高5%左右。权利要求个数高于11个的，平均授权率基本维持在70-80%之间。

 

 

图3：2015-2020年申请的已结案发明专利权利要求数量与授权率

文献页数与授权率的关系基本类似，文献页数为3页的，也就是1页扉页，1页权利要求，1页说明书的发明专利，授权率几乎为0，文献页数达到15页后，平均授权率超过70%，并维持在70%-80%之间。

图4：2015-2020年申请的已结案发明专利文献页数与授权率

(1)   各省市撰写情况与授权率关系

通过对2015-2020年各省份申请的已结案发明专利统计，从以下两张图可见，各省份的发明专利授权率与平均权利要求数量和平均文献页数呈完全吻合的正相关关系，特别是平均文献页数与授权率呈现出更明显的相关性。

图5-1：2015-2020年申请的已结案发明专利权利要求数量、文献页数

图5-2：2015-2020年申请的已结案发明专利授权率

图5-3：2015-2020年各省市申请的已结案发明专利授权率与权利要求数量、文献页数关系图

通过对授权率与平均权利要求数量、平均文献页数的线性回归分析，可得出省市授权率以下多元回归方程：

授权率f(x)=-0.050448*平均权利要求数+0.101087*平均文献页数-0.183936

下图为实际授权率与多元线性回归方程的拟合结果。

图5-4：各省市实际授权率与多元线性回归方程的拟合结果

回归统计：

指标	值
标准误	0.047075
观测值	31
自变量个数	2
因变量个数	1
R^2	0.817358
R^2修正值	0.804312
R	0.904078
DW测试	1.640594

注解：R方表示解释率，即因变量的81.74%可由自变量来解释。DW测试值应该在2.0左右，值为2.0表示样本中未检测到自相关，表示各个样本之间是相互独立的。从零到2.0的值表示正自相关，而从2.0到4.0的值表示负自相关。

方差分析：

离差来源	SS	df	MS	F值	p值	F crit
回归	0.277678	2	0.138839	62.652538	0.000000	3.340386
残差	0.062048	28	0.002216
总离差	0.339727	30

回归系数分析：

\	系数	标准误	t值	p值	显著	VIF
x1	-0.050644	0.016053	-3.154873	0.003723	显著	4.024197
x2	0.100703	0.012450	8.088867	0.000000	显著	4.024197
截距	-0.179633	0.060145	-2.986651	0.005685	显著	-

注解：若某个自变量X经分析后显著性为“不显著”，则说明其不能明显的影响因变量Y，应考虑去除该因素进行分析。VIF值越接近于1，多重共线性越轻，反之越重，原则上来说，每个因素的的VIF值应该 < 5（可根据自己行业经验自行调整）

(2)   各IPC部撰写情况与授权率关系

通过对2015-2020年各IPC部的已结案发明专利统计，从以下两张图可见，各IPC部的发明专利授权率与平均权利要求数量和平均文献页数也呈现出正相关关系，平均文献页数也呈现出与授权率更明显的相关性。

图6-1：2015-2020年申请的已结案发明专利权利要求数量、文献页数

 

图6-2：2015-2020年申请的已结案发明专利授权率

图6-3：2015-2020年各IPC部申请的已结案发明专利授权率与权利要求数量、文献页数关系图

通过对授权率与平均权利要求数量、平均文献页数的线性回归分析，可得出IPC部授权率以下多元回归方程：

授权率f(x)=0.030819*平均权利要求数+0.027967*平均文献页数-0.073560

下图为实际授权率与多元线性回归方程的拟合结果。

 

图6-4：各IPC部实际授权率与多元线性回归方程的拟合结果

回归统计：

指标	值
标准误	0.067075
观测值	8
自变量个数	2
因变量个数	1
R^2	0.685749
R^2修正值	0.560048
R	0.828099
DW测试	1.708151

注解：R方表示解释率，即因变量的68.57%可由自变量来解释。DW测试值应该在2.0左右，值为2.0表示样本中未检测到自相关，表示各个样本之间是相互独立的。从零到2.0的值表示正自相关，而从2.0到4.0的值表示负自相关。

(3)   主要代理机构撰写情况与授权率关系

通过对2015-2020年主要代理机构的已结案发明专利进行统计，从以下两张图可见，各代理机构的发明专利授权率与平均权利要求数量和平均文献页数仍然呈现出正相关关系，平均文献页数仍然呈现出与授权率更明显的相关性。

图7-1：2015-2020年申请的已结案发明专利主要代理机构权利要求数量、文献页数 

图7-2：2015-2020年申请的已结案发明专利主要代理机构授权率

图7-3：2015-2020年主要代理机构申请的已结案发明专利主要代理机构授权率与权利要求数量、文献页数关系图

通过对授权率与平均权利要求数量、平均文献页数的线性回归分析，可得出代理机构授权率以下多元回归方程：

授权率f(x)=0.067344*平均权利要求数-0.003887*平均文献页数-0.103820

下图为实际授权率与多元线性回归方程的拟合结果。

 

 

图7-4：主要代理机构实际授权率与多元线性回归方程的拟合结果

回归统计：

指标	值
标准误	0.083071
观测值	10
自变量个数	2
因变量个数	1
R^2	0.908946
R^2修正值	0.882931
R	0.953387
DW测试	1.723990

注解：R方表示解释率，即因变量的90.89%可由自变量来解释。DW测试值应该在2.0左右，值为2.0表示样本中未检测到自相关，表示各个样本之间是相互独立的。从零到2.0的值表示正自相关，而从2.0到4.0的值表示负自相关。

综上所述，平均权利要求数量和平均文献页数可以成为衡量代理机构撰写水平和代理质量的一个重要的标尺，文献页数多的专利要求代理人在撰写时有更详实的资料，更细致的调研，更深入的理解，更全面的扩展。而权利要求数量多的专利，更要求代理人在撰写专利时寻求更大的保护范围，更清晰的保护层次，更睿智的专利布局。

——END——

 

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