科技政策开题报告的专利质量评价:熵值法与TOPSIS模型结合

科技政策开题报告聚焦专利质量评价，提出将熵值法与TOPSIS模型相结合的评价方法，熵值法可依据指标变异程度确定权重，避免主观性；TOPSIS模型能通过计算各评价对象与理想解的贴近度进行排序，二者结合，能更科学、客观、全面地评价专利质量，为科技政策制定提供准确依据，助力筛选出高质量专利，推动科技创新与发展 。

研究背景与意义

1. 背景

   • 科技政策的核心目标之一是提升创新质量，而专利作为技术创新的重要产出，其质量直接反映政策实施效果。
   • 传统专利评价多依赖单一指标（如数量、授权率），但难以全面反映专利的技术价值、市场潜力及政策导向性。
   • 熵值法（客观赋权）与TOPSIS模型（多属性决策）的结合可解决主观赋权偏差,提供更科学的综合评价框架。

2. 意义

   • 理论意义：构建基于客观数据的专利质量评价体系，丰富科技政策评估方法论。
   • 实践意义：为政策制定者提供量化工具，优化资源分配，提升专利“含金量”。

国内外研究现状

1. 专利质量评价研究

   • 现有研究多从技术维度（如新颖性、创造性）、经济维度（如市场价值）和法律维度（如权利稳定性）展开。
   • 常用方法包括层次分析法（AHP）、数据包络分析（DEA）等,但存在主观性强或计算复杂度高的问题。

2. 熵值法与TOPSIS模型的应用

   • 熵值法：通过信息熵确定指标权重，避免人为干预，适用于多指标动态评价。
   • TOPSIS模型：通过计算与理想解的贴近度排序，直观反映评价对象的优劣。
   • 结合应用：已有研究在环境评价、企业绩效等领域验证了其有效性,但在专利质量评价中尚属探索阶段。

3. 现有研究不足

   • 缺乏针对科技政策导向的专利质量评价指标体系。
   • 客观赋权与多属性决策方法的结合应用较少。

与方法

1. • 指标体系构建：
     • 技术质量（如引用次数、技术领域先进性）
     • 经济质量（如产业化潜力、市场应用前景）
     • 政策质量（如政策匹配度、区域创新贡献）
   • 模型构建：
     • 熵值法确定指标权重，消除主观偏差。
     • TOPSIS模型计算专利综合得分，排序并识别优质专利。
   • 实证分析：
     • 选取某地区/领域的专利数据，验证模型有效性。
     • 对比传统方法（如AHP）的结果,分析差异。

2. 研究方法

   • 文献分析法：梳理专利质量评价与多属性决策理论。
   • 熵值法：计算指标客观权重。
   • TOPSIS模型：构建评价矩阵，计算正负理想解距离。
   • 实证研究法：通过案例验证模型适用性。

创新点与预期成果

1. 创新点

   • 方法创新：首次将熵值法与TOPSIS模型结合应用于科技政策导向的专利质量评价。
   • 指标创新：引入政策匹配度等维度，体现科技政策目标。
   • 实践创新：为政策效果评估提供可量化的动态监测工具。

2. 预期成果

   • 构建专利质量综合评价模型，输出专利排名及政策建议。
   • 发表核心期刊论文1-2篇，申请软件著作权1项。
   • 为地方政府或企业提供专利筛选与政策优化参考。

研究计划与进度安排

参考文献

1. 陈劲, 等. 专利质量评价指标体系研究[J]. 科研管理, 2020.
2. 王雪青. 基于熵值法的区域创新效率评价[J]. 中国软科学, 2019.
3. Hwang C.L., Yoon K. Multiple Attribute Decision Making[M]. Springer, 1981.
4. 国家知识产权局. 中国专利调查报告[R]. 2022.

可能遇到的问题及解决方案

1. 数据获取困难：

   解决方案：与知识产权局合作，获取脱敏数据；或通过公开数据库（如Derwent Innovation）补充。

2. 指标权重合理性：

   解决方案：结合专家咨询与熵值法结果，进行敏感性分析。

3. 模型适用性：

   解决方案：通过多案例对比验证,调整指标体系。

本研究通过熵值法与TOPSIS模型的结合，旨在构建科学、客观的专利质量评价体系，为科技政策优化提供数据支持，其创新性与实用性有望推动专利评价从“数量导向”向“质量导向”转型。

备注：可根据实际研究需求调整指标体系、案例选择及模型细节，建议结合具体政策背景（如碳中和、人工智能等）增强针对性。