使用指南来自研究的证据支持决策 前言为了促进意见交流和最好的实践中 ， 知识分子的首席经济学家赞助本指南的 fi CES 的属性 (IP) 具有held regular meetings since 2010. Some of讨论的重点是不同的 fi CES 采取的方法促进高质量的研究工作。这短暂指南总结了这些做法 ， 希望能确保他们被研究人员广泛采用studies. It is also meant to guide those who use the知识产权研究产生的证据支持policymaking. IP of fi ces that have not been part到目前为止 ， 这些讨论中的一部分被邀请加入本指南未来版本的开发。 Introduction提供支持决策的证据已成为fi ces 的许多知识产权 (IP) 工作的基石本指南概述了以下最佳实践可以确保在在 fi ces 的知识产权和一般的政府中的决策过程。政策选择涉及广泛的权衡取舍 ， 影响多样化利益相关者以不同的方式。当决策者仔细考虑所有可能的后果这些选择并评估它们的数量重要性。信息和通信技术的传播enabled the collection of new and more granular data. Increased计算能力 ， 反过来 ， 使更丰富的统计分析。其结果是 ， 在对决策的支持比以往任何时候都要大。本指南详细阐述了进行实证研究的最佳实践IP fi 领域的研究。在这样做的过程中 ， 它试图提高可信度在研究中 ， 提高关于哪些结论可以和不能从这样的研究中得出 ， 并鼓励负责任的使用知识产权利益相关者的研究。讨论分为如下 ： 清晰度、数据收集、数据分析、验证结果和得出结论。3 清晰度文件应以清晰的语言书写 ， 并附有摘要和书面结论 ， 没有过度使用技术语言。应该明确说明研究中的假设 ， 以及并解释了为什么要制作它们。这使得两者更清楚正在做什么和为什么 ， 并允许其他人测试不同假设的影响。4 数据收集19,1368,76821,474支持循证决策的研究的可信度关键取决于相关性、代表性、可靠性和基础数据的可比性。 IP of fi ces 收集数据在他们作为管理者和监管者的角色中 ， 以及在发展证据非 IP 数据通常与 IP 数据集成在一起。以下收集数据时 ， 最佳做法是适当的 ：3,22016,11510,0031,9081,24511,4817,644610专利Families1.发布底层数据集： 尽可能发布与研究工作一起的数据或使它们可用on request. Even when underlying data are already publicly可用 ， 将它们发布在 “单个包 ” 中可能会有所帮助其他人复制结果并参与后续研究。1072121,98314,62021,88416537,79911,3997,8218,3741832061,731878722.透明数据源： 揭示所有研究工作中使用的数据 ， 以及清晰的解释关于每个变量的相关性、可靠性和代表性。汇总统计是其中的一部分。1,00933,97703876,24542,98914,77814,2532,1086,53518,957163.处理和组合数据中的运动护理:清理和匹配数据的方法需要显式这样其他人就可以评估他们的稳健性 ， 复制the results and build on the research. Carefully rationalize并记录数据点如何转换和 / 或标准化以实现有意义的比较。269763,1 62,5831,74051633945 数据分析现有数据不能总是直接与社会经济对话感兴趣的现象。建模和统计技术可以解决这些不同的 fi 邪教中的一些 ， 尽管它们可能会附带影响结果强度的限制。以下最佳分析数据时的做法是适当的 ：1.对所有假设保持透明: state all调查和解释所依据的假设的含义。2.因果关系： 在设计研究方法时 ， 要明确关于你是否能得出因果结论。3.使用代理指标时的运动护理: 其中代理指标是唯一可用的数据 ， 目前的证据是代理数据的可靠性。4.分析经验 fi 编码的稳健性: 小心在研究报告中记录这一分析。实证fi 通常对关键的建模假设很敏感 ，估计样本和变量的选择。6 验证结果除了上面提到的实践之外 ， 验证结果从研究中得出的结论对促进研究的质量和可信度。以下最佳实践具有显得尤为重要 ：1.参与同行评审： 来自外部审查的研究 Bene fi t由熟悉手头研究课题的专家提供。对于例如 ， 研究可以进行同行评审 ， 进行匿名 ， 最好是由至少两名专家。在可能的情况下 ， 公开同行评审事件的范围应该让感兴趣的利益相关者暴露出版前的研究。2.解决所有评论： 每位评论者的评论应该给予适当的考虑。哪里有成立在研究结论上存在分歧 ， 这应该是在研究中提出 ， 以确保透明度。3.透明度： 可靠的研究证据可以来自各种各样的机构。然而 ， 正如一些机构可能与研究寻求提供信息的政策有直接关系 ，应该弄清楚是谁进行了这项研究 ，谁资助了它 ， 并咨询了谁。此外 ，方法设计和工具 - 例如调查问卷或数据策略 - 应该发布 ， 以考虑到潜在的复制和学术审讯。7 得出结论和审查你应该考虑你的研究是否解决了你需要它 ， 以一种稳健的分析方式。以下 fi NAL 指向因此 ， 考虑是 ：1.做一个健全的检查： 从以下角度来看 ， 结果是否明智其他知识?2.可信度： 在提出结论时 ， 他们是否正确关于证据的重要性或可信度呈现 ？ 它们适合目标受众吗 ？3.相关性不等于因果关系注意使用纯粹的统计输出 ， 假设在你的数据 ， 并确保你的信息是清晰的。4.研究是否回答了最初的问题 ？Does该研究解决了最初提出的问题 ？5.经验教训： 记得有一个研究后的审查确保未来的项目可以从任何最好的 fi t 中受益实践获得。8 2,1086,53518,95713,7166,5266,05141,53353,79419,1368,76821,4743,22016,11510,0031,9081,24511,4817,644610专利家族21214,6201071651,98311,39921,8848,37437,7997,3067,8211,7311828787233,9773871,00942,98914,77814,25306,2452,1086,53518,95713,7166,5264899763,1866,0512,58341,5331,74053,7941,24619,1364,6238,7688,63621,4746,3252,9851,62215,9553,2202,80716,11510,0035,3981,9082,6651,2453,20011,4811,0077,64435,3106107,88116,6474,30210712,4511,9833,82621,88415,25137,79920,3657,82121,0691828391,0807,16427,1241,0099,032011,1556,245 专利家族21214,6201071651,98311,39921,8848,37437,7997,3067,8211,7311828787233,9773871,00942,98914,77814,25306,2452,1086,53518,95713,7166,5264899763,1866,0512,58341,5331,74053,7941,24619,1364,6238,7688,63621,4746,3252,9851,62215,9553,2202,80716,11510,0035,3981,9082,6651,2453,20011,4811,0077,64435,3106107,881世界知识产权组织34 ， 哥伦比亚特区P. O. Box 18CH - 1211 日内瓦 20瑞士16,6474,30210712,4511,9833,82621,88415,25©1IP 澳大利亚 ， 加拿大知识产权局 ，37,79920,3657,821EPO 、 EUIPO 、 IGE (瑞士) 、 IPOS 、21,06918283U9K IPO ， USPTO 和 WIPO ， 2019 年电话 ： + 41 22 338 91 11Fax: + 41 22 733 54 28归因 3.0 政府间组织(CC BY 3.0 IGO)CC 许可证不适用于本出版物中的非 WIPO 内容。有关 WIPO 的联系方式外部办公室访问:www. wipo. int / about - wipo / en / offices瑞士印刷