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侃透公司专利事儿

在上一篇中，向大家介绍了专利因子中的数量指标，相信大家对“有效专利数量”这一口径的意义和基本分布情况有了一定的了解。本篇向大家介绍专利维持相关的一系列指标。

(资料图片仅供参考)

一、专利维持指标内容

专利在申请后需要持续缴纳年费以维持其有效性，专利维持指标即统计的是专利的存活期，其与数量之间类似于“人口”与“寿命”的关系。

就像存在健康问题的人通常寿命低于普通人，有缺陷或者低价值的专利漏洞更多、企业投入维持成本的意愿也更低，因此维持期限通常也更短，在某种程度上专利维持反映的是企业专利的质量或者“健康程度”。

在类型上，专利维持指标可以分为审查期、总维持寿命、维持3年以上寿命专利数量、维持5年以上寿命专利数量的几类。审查期指的是发明专利从申请到授权经历的时间，通常越复杂、要求保护范围越大的专利所需的审查期越长。总寿命指的是所有“存活中”专利的总寿命，维持3年以上、5年以上专利则相当于统计的是“儿童人口”、“青年人口”数量。

具体内容如下：

上述指标均统计的是“有效专利”，即剔除了未缴费、寿命到期等因素而失去法律保护效应的专利，且包含了上市公司主体及其合并财务报表的子公司的专利。

二、专利维持指标的时间序列

通过绘制专利维持指标的时间序列图，我们可以分析2012~2022年过去十年间专利因子的变化趋势和稳定性。各专利维持指标的时间序列图如下所示，其中黑色曲线为存量指标的平均数，柱状图为1~5年系列增量专利指标的平均数，其中5年内的新生成的专利总数在最上方，而1年内的在最下方。

1.审查期

TG_B005指标平均数的时间序列图：

从上图可以看出，单看审查期指标，其中位数与专利数量类似，整体上呈均匀上升趋势。

从其实际含义来看，由于它与发明授权专利数量的数量是直接相关的，我们用TG_B005÷TG_B004，即可构造一个反映出企业专利平均审查期的指标。

其时间序列如下：

2.专利寿命

TG_B021—B024指标平均数的时间序列图：

·

3.维持3年/5年以上专利

TG_V035—V040指标平均数的时间序列图：

观察上图，我们可以发现，无论是存量还是增量，有效专利数量指标的走势整体上呈向上趋势，这与中国专利的稳定增长趋势是一致的。但从存量与增量的差值来看，存量数量并未超过5年内新增数量太多，这反映了有相当大比例的专利申请后维持寿命不超过5年。

三、行业间的因子差异

为了观察专利维持指标在不同行业间存在的差异，我们根据2022年的因子数据计算它们在各一级行业的平均数，如下图所示：

各一级行业因子的中位数:

通过观察可以发现，在同一时间下，不同行业间专利因子的水平存在较大差异，而专利因子之间也存在着差异，其中家用电器、国防军工等行业的专利因子较为突出，外观设计专利总数专利因子的行业间差异较大。

四、不同规模公司间因子差异

除去行业对专利因子存在较大影响外，上市公司的规模也是对各专利因子产生作用的潜在因素。在使用因子进行选股时，如果与市值的相关性较高，则会导致选股的结果比较集中。我们对各专利因子计算了2012~2022年的因子值与市值因子之间的相关系数以及总体的均值，如下表所示：

因子与市值因子之间的相关系数

·

通过观察可以发现，单一的专利数量指标与市值因子相关性不强，但总体上呈正相关关系。

五、各因子的相关性

除去行业、市值外，我们观察专利因子之间的相关性表现。依次计算2012~2022年他们之间的相关系数，最后求均值，得到结果如下表所示。可以看到TG_B005、TG_B021、TG_B022、TG_B024、TG_V035、TG_V038彼此之间的相关性较强，而TG_B023、、TG_V037、TG_V040与其他的相关性相对较弱。

专利因子在截面上的两两因子值相关系数均值:

六、因子IC

IC值（信息系数）是指个股第t期在因子i上的因子暴露(剔除行业与市值后)与t+1期的收益率的相关系数。通过计算IC值可以有效的观察到某个因子收益率预测的稳定性和动量特征，IC值越大，选股能力则越强。

专利因子IC序列如下图所示：

由上图可以看到，专利因子的IC值多数为正值，均值位于零轴上方，说明专利因子多与下一期个股的收益率呈正相关性，专利因子值越高，下期的收益率越高。

七、因子IC累积值

我们将因子IC进行加总，从而观察因子方向的变化情况。如下图所示：

可以看到，专利因子总体是呈正向的。其中TG_B005、TG5_B005、TG5_B024、TG_B024这四个因子的表现最优，因子方向较为稳定。而TG_B023、TG_V037及其增量因子表现较为一般，因子方向多次发生改变。

八、总结

本文按专利数量相关的66个指标进行了分析，分析结果表明，上市公司专利较为集中在家用电器、国防军工等行业，而在房地产这类行业中分布较少。专利维持指标与市值因子存正相关性，且不同的维持指标彼此之间的相关度较高。专利维持指标有着正向的收益预测能力，总体的方向也较为稳定。

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原文标题:专利因子数据量化研究系列二：专利维持指标