CN103996141A - 专利收益的计算方法和模型 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种专利收益的计算方法和模型，分别通过分析专利效度因子、专利贡献因子对专利产品总收益的影响和作用，对两个因子赋值，并形成对专利产品总收益的分配关系，两个因子与总收益连续相乘即得到专利收益。计算专利收益的模型由专利与要素相对控制力模型和专利与专利相对控制力模型组成。在专利与要素相对控制力模型下，通过分析专利与其它要素对利润的相对控制关系来得出专利效度因子的值。在专利与专利相对控制力模型下，通过分析专利与其它专利对利润的贡献和影响来得出专利贡献因子的值。通过本发明提出的专利收益计算方法，可以准确的计算专利的当下收益，为计算专利的未来收益提供参考，为计算专利的转让价格提供依据。

Description

专利收益的计算方法和模型

技术领域

本发明涉及一种专利收益的计算方法和模型。

背景技术

专利作为一种重要的无形资产，其价格评估往往是困扰业界的难题。目前专利资产评估作为无形资产评估主要采用三种方法，分别是成本法，收益法，市场法。这三种方法皆被写进了财政部编制的《无形资产评估准则》。成本法主要考量新产品开发时的研发投入，这种方法虽然简单，但会低估专利资产的价格。市场法需要依据过往专利交易的历史数据，往往很难获得。因此在实际评估过程中，最常用的是收益法。

收益法的原理是计算专利可以为权利人带来的收益，然后预测专利在未来有效期内的收益，经过折现后把所有收益加和，就是专利资产的价格。运用收益法对专利资产进行评估，首先要解决的是专利的收益如何计算，目前现有技术计算专利收益的方法是通过对权利人销售产品或服务的收入中剥离固定资产的贡献后剩余的部分即认定为专利的收益。这种方法由于因权利人的经营管理水平的高低会造成收益的不同，所以会对专利的收益造成低估。另外，不同的资产评估机构或评估师对同一专利确定收益时角度不同，看法不同，估计和依据的经验不同，都会导致对专利收益的划分标准不一样，所以分析评价的结果就会差别较大，缺乏客观标准，评估过程缺乏数据的支持，没有数学运算，缺乏逻辑性和严密性。因此现有技术中关于专利收益的算法存在很大的不足。

那么专利的收益到底应该采用什么方法计算，计算的依据和模型是什么，都有哪些因素会影响专利的收益，这些问题都一直存在并困扰着无形资产中涉及专利资产的评估。

本发明提出一种专利收益的计算方法和模型，有效的解决了专利收益因不同权利人实施而不同的问题。本发明界定了专利收益的定义，明确了专利收益的内涵，提出了专利收益的算法，确定了分析评价标准和计算依据，保障了专利收益计算结果的科学性、客观性、准确性和真实性。本发明所提出的技术方案，为进一步准确分析和计算专利的转让价格提供了算法基础。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术中对专利收益的计算方法不科学，从而导致不同权利人实施专利的收益不同的问题。在现有技术中，专利收益的算法是没有数学计算公式的，主要是从权利人销售专利产品或服务的收益中扣除固定资产及其它要素的贡献，剩下的就是专利的贡献，并由此确定专利的收益。

专利收益的计算结果应该是客观和唯一的。本发明提出一种专利收益的算法，包括专利产品总收益，专利效度因子，专利贡献因子三个变量。通过分析与计算得出专利效度因子与专利贡献因子的值，把专利产品总收益，专利效度因子，专利贡献因子连续相乘，即可得到专利收益。算法用公式表示为：

P(P)＝P(T)×α_PV×α_PC

P(P)——专利收益；

P(T)——专利产品总收益；

α_PV——专利效度因子；

α_PC——专利贡献因子；

其中，专利产品总收益P(T)包含但不限于如下含义：专利涉及产品或服务在专利所在国的总收益，具体可以等同于专利涉及产品或服务在专利所在国上一年度进行销售获得的总利润。

专利效度因子α_PV指的是专利相对资本、技术、人力资源、渠道、生产自然条件、政策法律环境等其它要素对专利产品总收益的控制力或贡献度，其取值范围为“0-1”。在分析专利效度因子α_PV时，应该对包含专利在内的7个要素全部赋值，值域范围都是“0-1”，7个要素赋值之和应该等于“1”。

专利贡献因子α_PC描述的是专利与其它和产品相关的专利的关系，具体指专利价值度与专利价值空间的比值，是专利在专利价值空间里的贡献度，其取值范围为“0-1”。专利价值空间指的是与专利产品相关的所有专利的价值度之和。专利贡献因子α_PC的具体算法用公式表示为：

${\mathrm{\α}}_{\mathrm{PC}}=\frac{\mathrm{PVD}}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\mathrm{PVD}\left(n\right)}$

α_PC——专利贡献因子；

PVD——专利价值度；

——专利价值空间；

本发明还提出一种计算专利收益的模型，专利收益是通过对专利产品总收益的分割来计算专利收益。分割的标尺是专利效度因子和专利贡献因子，见图1。

其中专利效度因子是通过专利效度模型来分析和估值的，专利效度模型是专利相对若干要素对专利产品总收益的控制力，或专利相对若干要素对专利产品总收益的贡献度。若干要素一般指的是专利、资本、技术、人力资源、渠道、生产自然条件、政策法律环境等7个要素，见图2。

专利贡献因子是通过专利贡献模型来分析和计算的，专利贡献模型是用来描述专利与和专利产品相关的其它专利之间的关系，是专利相对于和专利产品相关的所有专利的价值占比或贡献度。价值占比或贡献度是专利价值度和专利价值空间的比值，见图3。

附图说明

图1为专利收益计算模型示意图。

图2为专利效度因子计算模型示意图。

图3为专利贡献因子计算模型示意图。

具体实施方式

以发明专利《暗门吸装置》CN102182371B为例，该专利2011年4月26日提出申请，2014年2月19日获得授权，专利权人为上海洋洋大多利特殊钉有限公司。

据调研，2013年全国共销售门吸大约4000万个，平均价格50元/个，销售额约20亿人民币，毛利率约15％，利润总额约3亿元人民币；

经本领域技术人员分析测评，各要素对门吸装置总利润的控制力(贡献度)，用效度因子表示，如下表：

因此，专利效度因子α_PV＝0.1。

经评估师分析评价，《暗门吸装置》CN102182371B的专利价值度PVD为3.9，门吸装置产品领域专利总价值空间为172.8，按照公式计算，专利贡献因子α_PC＝0.023。

按照公式P(P)＝P(T)×α_PV×α_PC计算，《暗门吸装置》CN102182371B的专利收益P(P)为人民币67万元。

Claims (10)

1.一种专利收益的计算方法，其特征在于，包括专利产品总收益、专利效度因子、专利贡献因子，通过分析与计算得出专利效度因子与专利贡献因子的值，把专利产品总收益，专利效度因子，专利贡献因子连续相乘，即可得到专利收益，算法用公式表示为：

P(P)＝P(T)×α_PV×α_PC

P(P)为专利收益；

P(T)为专利产品总收益；

α_PV为专利效度因子；

α_PC为专利贡献因子。

2.如权利要求1所述的专利收益的计算方法，其特征在于，所述专利产品总收益P(T)指的是专利涉及产品或服务在专利所在国的总收益，具体可以等同于专利涉及产品或服务在专利所在国上一年度进行销售获得的总利润。

3.如权利要求1所述的专利收益的计算方法，其特征在于，所述专利效度因子α_PV指的是专利相对资本、技术、人力资源、渠道、生产自然条件、政策法律环境等其它要素对专利产品总收益的控制力或贡献度，其取值范围为0-1。

4.如权利要求1所述的专利收益的计算方法，其特征在于，所述专利贡献因子α_PC描述的是专利与其它和产品相关的专利的关系，具体指专利价值度与专利价值空间的比值，是专利在专利价值空间里的贡献度，其取值范围为“0-1”，专利贡献因子α_PC的具体算法用公式表示为：

${\mathrm{\α}}_{\mathrm{PC}}=\frac{\mathrm{PVD}}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\mathrm{PVD}\left(n\right)}$

α_PC为专利贡献因子；

PVD为专利价值度；

为专利价值空间。

5.如权利要求4所述的专利收益的计算方法，其特征在于，所述价值空间指的是与专利产品相关的所有专利的价值度之和。

6.一种计算专利收益的模型，其特征在于，专利收益是通过对专利产品总收益的分割来计算专利收益，分割的标尺是专利效度因子和专利贡献因子。

7.如权利要求6所述的计算专利收益的模型，其特征在于，所述专利效度因子是通过专利效度模型来分析和估值的，专利效度模型是专利相对若干要素对专利产品总收益的控制力，或专利相对若干要素对专利产品总收益的贡献度。

8.如权利要求7所述的计算专利收益的模型，其特征在于，所述若干要素一般指的是专利、资本、技术、人力资源、渠道、生产自然条件、政策法律环境等7个要素。

9.如权利要求6所述的计算专利收益的模型，其特征在于，所述专利贡献因子是通过专利贡献模型来分析和计算的，专利贡献模型是用来描述专利与和专利产品相关的其它专利之间的关系，是专利相对于和专利产品相关的所有专利的价值占比或贡献度。

10.如权利要求9所述的计算专利收益的模型，其特征在于，所述价值占比或贡献度是专利价值度和专利价值空间的比值。