专利情报是我们这个以知识经济为主的时代最重要的战略资源，它涉及了各个技术领域的最活跃的、最前沿的创新技术信息。为了研究我国农林类高校专利信息情况，本文从国家知识产权局专利检索与分析系统和中国知网的专利数据库中获取我国十所农林类高校2009年至2018年的专利信息数据，从农林类高校专利申请的年代分布、专利申请的类型分布、专利的发明者分布、有效专利数量、专利的技术领域分布、专利申请学科分布等6个方面进行全面的分析，从而了解了中国排名领先的十所农林高校的专利信息现状，得出了农林高校科学研究和专利申请中存在的问题，为农林高校科研管理提出了一些见解和对策。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
一、 前 言 2
二、数据收集与整理 2
（一）数据源选取 2
（二）检索策略 2
（三）检索结果 3
三、结果与分析 3
（一）农林高校专利年代分布 3
（二）农林高校专利类型分布 4
（三）农林高校专利发明者分布 6
（四）农林高校专利申请数及有效专利数对比 7
（五）农林高校专利技术领域分布 8
（六）农林高校专利学科分布 10
四、结论与讨论 13
（一）结论 13
（二）讨论 13
（三）可能存在的不足 14
致谢 14
参考文献 14
图1 全国农业院校专利申请十年变化图 3
图2 十所农林高校专利申请十年变化图 4
图3 2018全国申请专利类型分布图 5
图4 全国农林高校专利类型分布图 6
图5 十所高校近十年申请专利领域分布 9
图6 十所高校专利学科分布图 11
表1 十所农林高校专利申请十年变化表 4
表2 三种专利类型释义 4
表3 十所高校专利类型分布 6
表4 农林高校专利发明人前十 7
表5 十所农林高校申请专利和有效专利数量 8
表6  *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: @351916072@ 
IPC分类号及含义 8
表7 十所高校近十年申请专利领域分布 9
表8 十所农林高校入ESI全球前10%学科 11
表9 十所高校申请专利学科分布表 12
十所农林高校专利发展现状分析
引言
一、 前 言
专利文献新颖、系统、完整、科学、合法以及规范，在对专利文献进行分析之后，可以激发专利申请的创造性，了解研究机构的竞争对手的科研趋势及动向，也可以帮助研究机构获得侵权的警训，或者寻找能够合作的伙伴，还能够了解行业内高新技术发展的趋势。专利信息的数量非常多，价值也很显著，来源非常广泛，当今科技发展如此之快，专利数量也正在不断增长。专利是技术管理研究和信息分析的非常重要的数据来源，专利的信息结构化不仅程度高，而且覆盖范围非常广泛。如果充分有效使用地专利信息资源，则不仅使研究开发的时间能够大大缩短，而且研发费用也可以节省不少，所以，应该怎样有效开发并且利用专利信息，业界和学术界的人开始广泛关注起来，并且出现了多种专利分析方法[1]。专利信息分析是指对检索到的有关的专利文献进行处理，根据实际情况对与课题相关的专利文献进行分析[2]，使检索出来的信息转化成为可利用的信息，从而揭示专利情报的发展趋势及动向，了解行业内技术的发展动向刚，进行评价和相应的预测。
在当代，科研技术越来越重要，我国高校，特别是一些高水平大学，依靠资源，信息，人才等非常有利的优势，在基础研究和高科技发展方面取得了非常显著的成绩，高校是我国基础研究和高科技研发的先行者，而专利的申请与产出数量能够很好的评估我国高校的科研实力。并且学术专利对研究的益处超过了其潜在的负面影响[3]。
在我国，农林高校是我国主要的农林业科技研发阵地之一，我国农林科技创新的水平很大程度上受农林类高校科研能力的影响，农林类大学都在不断地推动农业科技和现代农业服务业向前发展。专利属于一种科研成果的形式，专利文献的各种分析指标可从不同方面反映一所高校的科技创新能力，也可以用作评估各竞争主体的科技发展状况。因此高校的科研产出情况可以用专利的产出来指示，学校的科研优势和科研创新能力也可以用专利的数量来进行更加直观的反映，专利的产出情况能一定程度上体现高校的综合科研实力[4]。因此从专利角度出发了解国内农林类高校的研发状况，技术领域等方面，用于探究我国农业发展现状，是非常有意义的。
二、数据收集与整理
（一）数据源选取
本文数据一是来自国家知识产权局专利检索与分析系统和，二是来自中国知网的专利数据库，我国专利数据在国家知识产权局专利检索与分析系统中均可免费获取。《中国专利全文数据库》（知网版）的文献来源来自国家知识产权局知识产权出版社，两个数据库都非常权威可靠，为了更细致的研究，笔者收集了这两个专利数据库的数据来统计，进行了不同角度的分析。
（二）检索策略
本文选取国内十所重点农林类高校为主要研究对象（中国农业大学，大学，华中农业大学，西北农林科技大学，华南农业大学，北京林业大学，东北林业大学，东北农业大学，福建农林大学，四川农业大学），时间范围则选取近十年，申请日限定在20090101至20181231，笔者主要以这十所具有代表性的国内农林高校，探悉其专利申请情况和技术研究重点。
针对本文研究的主题，在国家知识产权局专利检索与分析系统中将检索式设定为“复合申请人与发明人=（xxxx大学）”，且将申请日限定在“2009010120181231”。根据需要筛选出“有效专利”、“授权公告文献”、“发明专利”、“实用新型”、“外观设计”等数据信息。
在中国知网的专利数据库中，将检索式设定为“检索条件：申请日 between (20090101,20181231) 并且 (申请人=XX大学) (精确匹配)”。
（三）检索结果
由于国家知识产权局专利检索与分析系统和中国知网的专利数据库中收录信息专利数量不同，专利分类标准也不同，国家知识产权局专利检索与分析系统按IPC分类，中国知网的专利数据库按学科及关键词分类，笔者结合两个数据库的长处，进行了数据的收集。在国家知识产权局专利检索与分析系统中收集到的专利数据用于分析专利年代分布、专利类型分布、专利发明者分布、专利申请与有效数量对比以及专利技术领域分布，而用在中国知网的专利数据库中收集的数据用来分析专利学科分布。在国家知识产权局专利检索与分析系统中，检索出专利文献64063条。中国知网的专利数据库中，检索出专利文献43816条。

原文链接：http://www.jxszl.com/jsj/xxaq/564000.html