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專利訴訟指標(biāo)研究

產(chǎn)業(yè)
阿耐9年前
專利訴訟指標(biāo)研究

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專利訴訟指標(biāo)研究


筆者在上篇文章回顧了專利訴訟對企業(yè)發(fā)展的影響;對被告而言,官司費(fèi)用、敗訴時的賠償金及后續(xù)的市場效應(yīng)可能阻斷被告企業(yè)的發(fā)展;對原告而言,將專利作為興訟武器的專利權(quán)人(一篇專利的擁有者,可以是法人或個人)則能透過興訟鞏固既有市場,甚至透過興訟直接獲利。這帶出了一個重要議題:什么樣的專利能夠用來興訟或透過轉(zhuǎn)讓、授權(quán)等其他手段為專利權(quán)人帶來利益?簡而言之,就是何種專利的價值較高?



一、前言


筆者在上篇文章回顧了專利訴訟對企業(yè)發(fā)展的影響;對被告而言,官司費(fèi)用、敗訴時的賠償金及后續(xù)的市場效應(yīng)可能阻斷被告企業(yè)的發(fā)展;對原告而言,將專利作為興訟武器的專利權(quán)人(一篇專利的擁有者,可以是法人或個人)則能透過興訟鞏固既有市場,甚至透過興訟直接獲利。這帶出了一個重要議題:什么樣的專利能夠用來興訟或透過轉(zhuǎn)讓、授權(quán)等其他手段為專利權(quán)人帶來利益?簡而言之,就是何種專利的價值較高?


專利是政府授予專利權(quán)人的一種用來排除他人制造、販賣、使用或進(jìn)口其發(fā)明的權(quán)利;實(shí)務(wù)上,除非專利權(quán)人拿專利來提告或威脅提告,否則取得專利之后什么事也不會發(fā)生。所以專利的最原始目的就是拿來興訟的,而專利的轉(zhuǎn)讓、授權(quán)只是同業(yè)用來避免被告的解決方案而已。由此可知,最根本的定義上,能用來興訟或避免被告的專利才有價值。


專利鑒價已經(jīng)過很長一段時間的發(fā)展(de Vries,2011),可大略分為定性估價(qualitative valuation)與定量估價(quantitative valuation)。


有四種途徑可以用來進(jìn)行專利的定性估價:成本法、市場法、收入法與選擇權(quán)法。成本法系透過估算復(fù)制或取代一有形資產(chǎn)(例如產(chǎn)品)或無形資產(chǎn)(例如技術(shù))所需的專利成本來決定專利價值,其中該專利成本可為內(nèi)部研發(fā)并申請專利的成本,或取得外部專利的成本;成本法的缺點(diǎn)在于,它只看既有成本而無法計入一專利所能帶來的潛在市場價值(Kamiyama et al.,2006)。市場法在估算一專利的價值時,看的是保護(hù)類似技術(shù)的其他專利目前在市場上的行情;市場法的缺點(diǎn)在于,通常公司之間交易專利的信息是不公開的(Davies,2004),即使好不容易取得某些類似技術(shù)的專利的交易信息,數(shù)量卻不具有統(tǒng)計學(xué)上的代表性。收入法則是利用會計學(xué)上的「貼現(xiàn)金流(discounted cash flow)」估價法,將各種因子代入一公式,找出一件專利在未來能帶來的現(xiàn)金流的目前價值與該專利價值之間的關(guān)系(Smith & Parr,2000);收入法的缺點(diǎn)在于,上述各種因子的選用與權(quán)重等是請所謂的專家透過人為的方式?jīng)Q定的,產(chǎn)生的誤差可能非常大。選擇權(quán)的定義為一特定期限之前買賣一標(biāo)的資產(chǎn)的權(quán)利,其價格以某種形式(例如供需平衡)進(jìn)行隨機(jī)變化,當(dāng)以選擇權(quán)法對專利鑒價時,則將專利視為上述標(biāo)的資產(chǎn);選擇權(quán)法的缺點(diǎn)在于,還是需要依靠其他鑒價信息才能形成最初的價格(Davies,2004)。
 

專利的定量估價則透過評分的方式將專利進(jìn)行分類與排名,包括專家意見定量估價與指標(biāo)型定量估價等方法。專家意見定量估價法,系依照專家意見,將專利依照市場大小、保護(hù)范圍、技術(shù)生命周期進(jìn)行排名(Davies,2004);指標(biāo)型定量估價法則假借專利書目數(shù)據(jù)所形成的專利指標(biāo)評價專利價值(Giuri et al.,2007)。


由上可知,成本法無法估計專利最重要的潛在價值,市場法、收入法、選擇權(quán)法或?qū)<乙庖姸抗纼r法則仰賴不易取得、不易統(tǒng)計或流于主觀的外部信息。一方面,這些方法未直接反映「能用來興訟或避免被告的專利才有價值」的專利本質(zhì);另一方面,擁有大量專利買賣經(jīng)驗(yàn)的大企業(yè)才有足夠多的數(shù)據(jù)或?qū)<襾斫?jīng)由上述方法估算專利價值。所以學(xué)者持續(xù)在尋找「何種專利的價值較高?」這個問題的更佳解答。


 Lai和Che(2009)在其研究中試圖找出美國專利訴訟判罰金額高低與專利指標(biāo)間的關(guān)系;其利用專利訴訟相關(guān)數(shù)據(jù)的研究方法具有回到專利本質(zhì)來探討專利價值的目的。該研究中首先以多個專利指標(biāo)作為自變數(shù),以專利訴訟判罰金額作為應(yīng)變數(shù),進(jìn)行復(fù)回歸分析(multiple regression),結(jié)果顯示其專利指標(biāo)與專利訴訟判罰金額無明顯關(guān)系。其接著利用反向傳播類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back-propagation neural network)來重新分析其專利指標(biāo)與專利訴訟判罰金額,結(jié)果找到具有預(yù)測能力的專利鑒價模型。上述研究留下幾個議題:(1)該研究作者一共閱讀了超過四千件的專利訴訟文件,其中記載有專利訴訟判罰金額的有效樣本不到一百件,這相對于總數(shù)高達(dá)數(shù)百萬件的美國專利母體而言,分析結(jié)果可能不具有統(tǒng)計上的意義。(2)大多數(shù)的興訟專利權(quán)人從「和解」就達(dá)到獲利的目的,這在只觀察訴訟判罰金額時是看不到的。(3)專利訴訟判罰金額的高低又受訴訟期間律師、法官等非專利本身好壞的因素影響,也可能因此使得專利指標(biāo)與專利訴訟判罰金額之間不存在統(tǒng)計學(xué)上的相關(guān)性。(4)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析牽涉多個經(jīng)由試誤(trial and error)調(diào)整的參數(shù),加上有效樣本過小,研究結(jié)果可能不具有代表性。


本研究同樣試圖以專利訴訟與多個專利指標(biāo)間的關(guān)系來評價專利價值;與上述文獻(xiàn)不同的是,本研究僅利用「專利是否為系爭專利」這個較上位的概念作為類別型(categorical)應(yīng)變數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計分析;如此可以免除專利訴訟判罰金額所面臨非專利本身好壞的因素影響,同時簡化了判讀機(jī)制而能一次處理數(shù)萬筆數(shù)據(jù),產(chǎn)生具有統(tǒng)計意義的結(jié)論。本研究并未將收集的「系爭專利」數(shù)據(jù)細(xì)分為提告方或被告方的專利;能用來在訴訟中進(jìn)行攻擊(提告方)或防御(被告方)的專利都有其一定價值,而筆者未來也會更深入研究攻擊與防御性專利的不同。結(jié)果顯示選用的專利指標(biāo)是可以用于評價專利價值的。

二、研究方法


統(tǒng)計學(xué)上,檢定類別型應(yīng)變數(shù)與自變數(shù)關(guān)系的常用方法有兩(Ross,2014),當(dāng)自變數(shù)也是類別型變數(shù)時使用卡方檢定(chi-square test),當(dāng)自變數(shù)為連續(xù)變數(shù)時使用邏輯回歸(logistic regression)?!笇@菏欠瘛粸橄禒帉@箤儆陬悇e型應(yīng)變數(shù),所以筆者利用卡方檢定與邏輯回歸兩種途徑確認(rèn)專利是否涉訟與專利指標(biāo)間的關(guān)系。


為了避免時間對分析數(shù)據(jù)的影響,筆者特別標(biāo)明單一年份公告的專利進(jìn)行分析。本研究從Thomson Innovation數(shù)據(jù)庫中擷取以excel格式儲存的2010年當(dāng)年核準(zhǔn)的所有總共59,117件美國專利的數(shù)據(jù),接著利用這些excel檔案統(tǒng)計三種專利指標(biāo):(1)請求項(xiàng)數(shù)、(2)引證專利數(shù)(backward citation count,每篇被分析專利所引用的先前專利數(shù)量)、(3)家族數(shù),并以「專利是否為系爭專利」作為類別型應(yīng)變數(shù)進(jìn)行卡方檢定與邏輯回歸;當(dāng)進(jìn)行卡方檢定時,需要將上述專利指標(biāo)依數(shù)量進(jìn)行分組形成類別型自變數(shù)。

三、結(jié)果與討論

此處卡方檢定的虛無假設(shè)(null hypothesis)為「專利是否為系爭專利與專利指標(biāo)大小『無關(guān)』」;在顯著水準(zhǔn)(level of significance)為0.05的條件之下,三個專利指標(biāo)的檢定結(jié)果拒絕了虛無假設(shè),表示專利是否為系爭專利與專利指標(biāo)大小是相關(guān)的(表一~三)。


表一、專利是否為系爭專利與請求項(xiàng)數(shù)之卡方檢定列聯(lián)表

專利訴訟指標(biāo)研究

 

表二、專利是否為系爭專利與引證專利數(shù)之卡方檢定列聯(lián)表

專利訴訟指標(biāo)研究


表三、專利是否為系爭專利與專利家族數(shù)之卡方檢定列聯(lián)表

專利訴訟指標(biāo)研究


涉訟率指的是系爭專利在同類別自變數(shù)的所有專利中所占比率。為了符合卡方檢定「80%以上表格中的虛無假設(shè)期望值必須大于5」的前提(Meyers,Gamst,& Guarino,2013),表一~三中自變數(shù)(專利指標(biāo))的分組數(shù)是透過試誤決定,以使得80%以上表格中的虛無假設(shè)期望值大于5,所以表一~三的自變數(shù)分組數(shù)量不同;然而原則上,從表一~三可看出專利涉訟率與本研究三個專利指標(biāo)的大小是正相關(guān)的。


統(tǒng)計學(xué)強(qiáng)調(diào)「相關(guān)不蘊(yùn)涵因果(correlation does not imply causation)」,是否有足夠的理由解釋專利指標(biāo)與涉訟率之間所觀察到的現(xiàn)象是具有因果關(guān)系的?請求項(xiàng)數(shù)方面,各國專利法要求專利權(quán)人必須將要保護(hù)的技術(shù)內(nèi)容確實(shí)地寫入一篇專利的請求項(xiàng)當(dāng)中。所以請求項(xiàng)數(shù)量越大,代表專利權(quán)人利用了越多種大大小小的請求項(xiàng)來保護(hù)整個技術(shù)的上位概念,及下位的核心細(xì)節(jié),使得這種申請專利范圍面面俱到的專利十分具有法律層面的攻擊性。
引證專利數(shù)方面,引證專利數(shù)是專利審查過程中作為判斷「可專利性」的證據(jù)。直觀上,(1)引證的專利越多,代表該領(lǐng)域是熱門的,相關(guān)技術(shù)被同業(yè)用到導(dǎo)致侵權(quán)的機(jī)會越高,使得涉訟率越高;(2)在這么多相同領(lǐng)域?qū)@嬖诘那闆r下,一件發(fā)明還能回避掉其它發(fā)明內(nèi)容而被核準(zhǔn)為專利,足以見得具有獨(dú)到見解而具有高價值。
 

家族數(shù)方面,同一家族的專利,除了具有選擇發(fā)明關(guān)系的母子案,還包括同樣技術(shù)內(nèi)容在不同國家申請的專利。同一技術(shù)內(nèi)容在同一國家合法地重覆申請專利所費(fèi)不貲,更不用說大費(fèi)周章地排除語言隔閡到其它國家申請專利了。所以從專利家族數(shù)可看出一專利申請人對該技術(shù)的重視程度,越被重視的的技術(shù)直觀上價值越高,越不希望受他人侵權(quán)。

接著我們進(jìn)一步利用邏輯回歸分析專利涉訟率與標(biāo)明專利指標(biāo)間的關(guān)系。當(dāng)涉訟率與專利指標(biāo)間存在邏輯回歸關(guān)系時,滿足下式:

專利訴訟指標(biāo)研究其中,p為涉訟率,x為專利指標(biāo)數(shù)值,β0、β1為邏輯回歸系數(shù)。

利用邏輯回歸分析希有事件(rare events)時會有無法通過統(tǒng)計檢定的情況(King & Zeng,2001)。筆者發(fā)現(xiàn)涉訟率大約在2%以下時,「發(fā)生訴訟」為一稀有事件,使得各種專利指標(biāo)都無法通過Hosmer-Lemeshow配適度檢定。當(dāng)限制專利指標(biāo)之最小值,使得整體平均涉訟率達(dá)到2%以上時,請求項(xiàng)數(shù)、引證專利數(shù)兩個專利指標(biāo)通過檢定,且β0、β1都顯著(表四),所以專利的請求項(xiàng)數(shù)、引證專利數(shù)可用來預(yù)測專利涉訴率;家族數(shù)的β1值則不顯著,這代表高家族數(shù)的樣本過少,涉訟率與家族數(shù)的關(guān)系無法用邏輯回歸描述。
表四、涉訟率與專利指標(biāo)之邏輯回歸分析結(jié)果


專利訴訟指標(biāo)研究


四、結(jié)論


本研究透過訴訟信息建立一套專利價值排名方法,并以卡方檢定與邏輯回歸分析了2010年核準(zhǔn)的所有美國專利是否為系爭專利與三個專利指標(biāo)(請求項(xiàng)數(shù)、引證專利數(shù)、家族數(shù))之間的關(guān)系。卡方檢定的結(jié)果顯示,三個專利指標(biāo)的分組數(shù)值區(qū)間越高,專利涉訟率越高。邏輯回歸的結(jié)果顯示,專利涉訟率與請求項(xiàng)數(shù)或引證專利數(shù)的關(guān)系可用邏輯回歸式來描述。由上可知,本研究所選用的三個專利指標(biāo)的確可用來替專利進(jìn)行價值排名,專利指標(biāo)數(shù)值越高,專利價值越高。將來只要將不同的專利涉訟率與特定價格對應(yīng),透過專利涉訟率與請求項(xiàng)數(shù)或引證專利數(shù)之間的邏輯回歸式,則可進(jìn)一步為專利鑒價。筆者往后將深入分析專利涉訟率所能對應(yīng)的合理價格區(qū)間,以實(shí)現(xiàn)快速專利鑒價的目標(biāo)。

五、未來展望

在未來的研究中,筆者會進(jìn)一步將提告方及被告方的系爭專利分別作為應(yīng)變數(shù),并以上述指標(biāo)加上專利權(quán)人特性(是否為非專利實(shí)施個體?法人或個人?)及專利壽命…等其他自變數(shù),以復(fù)回歸的方式深入分析,以設(shè)計出更完善的專利價值分析方法。

參考文獻(xiàn)
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作者:林倞 助理研究員

來源:臺灣國家實(shí)驗(yàn)研究院科技政策與信息中心

編輯:IPRdaily縱橫君


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