2019-12
专利中介是否能够帮助企业克服专利交易的经验劣势
本文从专利提供方企业的角度出发,研究专利中介如何影响企业的专利交易活动。首先分析企业交易经验与专利交易之间的关系,然后探究专利交易服务的调节作用。实证结果表明:缺少经验的企业的专利被许可和转让的概率更低;在一定情形下,专利中介的服务具有负向调节作用。具体地,专利交易服务能够帮助缺少交易经验的企业提升专利转让的可能性,但是对专利许可没有显著影响。此外,专利交易服务显著促进小企业的专利转让,但对大中型企业的专利没有显著影响。研究结果为企业参与专利交易以及如何改善专利市场的整体效率产生启示。
2019-12
Standard Setting Organizations, Standard-Essential Patents and FRAND Terms: An Economic Observation
Standards are an essential part of our society, and generate broad-ranging benefits. This chapter discusses the legal and economic literature on standard setting organizations (SSOs), standard essential patents (SEPs) and fair, reasonable and nondiscriminatory (FRAND) terms. It presents the literature review in two sections. First, it introduces relevant SSOs and their policies, and firms’ participation in the standardization activities. Second, it summarizes the literature on SEPs and FRAND terms, regarding the economic returns of SEPs, the essentiality of SEPs, licensing practices based on FRAND terms, and royalty calculation methods.
2019-07
专利审查的误差检测及影响因素分析
基于Hausman等错分模型,文章对2010年-2015年期间国家知识产权局受理的G大类发明专利申请的授权决定进行了误差检测。这里授权误差的定义为,优先权在国外进行专利申请并获得较多后续专利引用的专利,其中国同族专利的申请未能获得授权,即"过度驳回";抑或优先权在国外进行专利申请但未获得任何后续专利引用,其中国同族专利的申请却获得授权,即"过度授权"。基于此样本的实证结果显示,中国专利审查并未显示出显著的"过度授权"现象。但是,有大约4.4%的专利,其外国同族专利获得了高频次后续专利引用,并被中国的专利审查"过度驳回"。"过度驳回"的比例在软件相关专利样本中上升至5.8%。基于错分模型对过度驳回审查决定的识别,文章进一步检测了权利要求数量,技术应用广度,审查经验等因素对于中国专利审查过度驳回概率产生的影响,并提出了相应的政策建议。
2019-06
高校技术排他性许可影响因素的实证研究
基于我国高校与企业间的专利许可数据,本文研究技术成熟度、校企之间的地理距离和校企合作经验如何影响高校采取排他性许可的倾向。当商业化高校的技术伴随着高风险时,企业承诺投入必要资源的意愿降低。本研究认为,合理的许可合同设计是高校解决该问题的方式之一。排他性许可作为高校创造共同承诺的机制,能够减轻技术不成熟、地理距离劣势和缺少合作经验给企业带来的风险,激励企业投入互补性资产,促进高校科技成果产业化。实证结果表明,技术成熟度越低,高校与企业的合作经验越少,高校采用排他性许可的倾向越高。同时,随着地理距离增加,技术成熟度减少高校进行排他性许可倾向的关系会被削弱。
2019-04
基于机器学习模型的专利质量预测初探
随着专利数量的迅速增长如何预测专利质量,已成为企业、政府以及学术界越发关注的问题。传统的统计分析方法虽然对专利质量评估进行了多方面探索,却较少对专利质量进行预测尤其是充分利用到专利数据的海量样本和持续更新的优势。本文以2010—2011年国家知识产权局受理的共计85万余件专利申请为研究对象,抓取申请文档中以及相关引文的特征信息搭建完整的随机森林模型,对后续被引情况进行机器学习及预测。除此之外,随机森林对特征重要性的评估结果显示,专利的向前引证专利的特征比该专利本身的特征对后续引证的预测提供了更多有效信息,进一步显示出专利审查中对前引专利检索工作的重要性。同时,文章结尾指出了本文模型的局限性以及今后借助机器学习对专利预测的改进方法。
2019-02
Intellectual Property and Innovation Management
This chapter analyzes the literature on IP and innovation management in the period 1986– 2018. Its primary goal is to review the development of IP and innovation studies and provide a quick reference for researchers interested in technology and innovation management, strategy or entrepreneurship.