專利動態(tài)特征與專利訴訟：基于智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)的研究

張米爾，國 偉，李海鵬

大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，遼寧 大連 116023

引言

近年來，專利訴訟不僅是知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)手段，也成為策略性的競爭工具和牟利手段，這導(dǎo)致專利訴訟數(shù)量在全球范圍快速增長，成為企業(yè)技術(shù)管理和新產(chǎn)品研發(fā)面臨的突出問題。眾多的專利訴訟和侵權(quán)糾紛不但對研究開發(fā)和產(chǎn)業(yè)化產(chǎn)生干擾，而且使專利制度促進(jìn)創(chuàng)新的初衷面臨挑戰(zhàn)[1]。中國企業(yè)正處于加快技術(shù)追趕、實現(xiàn)自主創(chuàng)新的關(guān)鍵階段，已經(jīng)成為專利訴訟的主要目標(biāo)，尤其在美國、歐盟等海外市場遭遇的專利侵權(quán)訴訟明顯增加。企業(yè)一旦陷入專利訴訟并遭受高額索賠，不但嚴(yán)重干擾正常的經(jīng)營活動，也會對企業(yè)聲譽(yù)和技術(shù)研發(fā)產(chǎn)生長期負(fù)面影響。

面對專利訴訟數(shù)量快速增長帶來的管理挑戰(zhàn)，專利預(yù)警是應(yīng)對這一態(tài)勢的重要手段。目前，雖然相關(guān)研究已經(jīng)引起企業(yè)界和學(xué)術(shù)界的重視，取得了積極的研究進(jìn)展，但還明顯滯后于企業(yè)的管理需求。已有研究主要針對技術(shù)領(lǐng)域展開分析，尚未充分利用單個專利包含的個體信息，專利預(yù)警分析還難以準(zhǔn)確定位到單個專利。但是在現(xiàn)實的專利訴訟中，訴訟行為必須明確到單個專利。因此，隨著近年來專利訴訟數(shù)據(jù)的逐步積累和對外公開，有必要、也有可能挖掘單個專利包含的個體信息，在此基礎(chǔ)上開展針對特定專利的預(yù)警研究。

專利動態(tài)特征是從提交專利申請到審批、維持直至失效的生命周期內(nèi)處于動態(tài)演變的特征屬性，其存在于專利的生命周期內(nèi)，并在此過程出現(xiàn)特征值變化，可能蘊(yùn)含與專利訴訟相關(guān)的信息。由于專利保護(hù)涵蓋主要技術(shù)領(lǐng)域，在技術(shù)持續(xù)加速發(fā)展的背景下，專利數(shù)據(jù)成為快速膨脹的大數(shù)據(jù)，為避免陷入數(shù)據(jù)沼澤，有必要選取有代表性的技術(shù)領(lǐng)域。智能手機(jī)涉及電子通信、新材料和先進(jìn)制造等主流技術(shù)，能代表當(dāng)前主要的技術(shù)領(lǐng)域，因此選取智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)為研究對象。通過對專利生命周期內(nèi)的動態(tài)特征進(jìn)行分析，以單個專利的動態(tài)信息為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，研究并揭示與專利訴訟相關(guān)的關(guān)鍵動態(tài)特征。

1 相關(guān)研究評述

專利訴訟的涌現(xiàn)發(fā)生在專利數(shù)量爆發(fā)式增長的背景下，大量專利相互重疊與嵌套形成的專利叢林增加了專利侵權(quán)風(fēng)險[2]。近年來，專利叢林正從半導(dǎo)體芯片、網(wǎng)絡(luò)通信、生物醫(yī)藥等高技術(shù)領(lǐng)域，向運輸設(shè)備、發(fā)動機(jī)、電力機(jī)械等傳統(tǒng)領(lǐng)域擴(kuò)展[3]。專利申請快速增長始于20世紀(jì)90年代的美國，申請人有可能通過細(xì)微的語言改動，申請一系列原理相同的專利[4]，大量外圍專利誘發(fā)更多的專利申請，加劇專利審查壓力，給專利管理帶來困擾[5]。隨著專利審查工作量的增加以及缺乏時間檢索現(xiàn)有技術(shù)，審查員傾向于專利授權(quán)，導(dǎo)致低質(zhì)量專利的產(chǎn)生[6]。美國專利訴訟案件在過去十年急劇上升，大量低質(zhì)量的垃圾專利被授權(quán)引發(fā)了惡意的專利訴訟[7]。

專利訴訟已成為企業(yè)的競爭工具和牟利手段，CHEN et al.[8]認(rèn)為，領(lǐng)先企業(yè)會策略性發(fā)起專利訴訟，在行業(yè)中形成威懾力，不僅能獲得壟斷優(yōu)勢，而且能限制潛在競爭者的進(jìn)入。企業(yè)會策略性發(fā)起專利訴訟，可以阻礙或延緩競爭對手的新產(chǎn)品進(jìn)入市場[9]，當(dāng)企業(yè)面對高昂的訴訟費用，會改變專利行為，降低對技術(shù)創(chuàng)新的傾向性[10]。專利訴訟還會對企業(yè)市場價值產(chǎn)生顯著影響，YANG[11]分析認(rèn)為，雖然原告在專利訴訟中處于有利地位，但其專利訴訟策略對雙方市場價值產(chǎn)生的負(fù)面影響要大于正面影響。相對于大企業(yè)，由于小企業(yè)缺乏應(yīng)對經(jīng)驗以及企業(yè)的經(jīng)濟(jì)壓力，專利訴訟對其市場價值的影響更強(qiáng)[12]。SOMAYA[13]認(rèn)為，在遭受專利訴訟后，當(dāng)企業(yè)認(rèn)為該專利訴訟會損害企業(yè)長期利益時，會盡快選擇與對方和解，以降低專利訴訟對企業(yè)產(chǎn)生的負(fù)面影響。

近年來，專利訴訟的大量涌現(xiàn)對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生日益重要的影響。專利訴訟提高了技術(shù)開發(fā)者的商業(yè)成本，減少了企業(yè)技術(shù)投資收益，削弱了對創(chuàng)新的激勵[14]。雖然專利訴訟可以通過庭外和解和專利許可的方式解決，但巨額的專利許可費也將阻礙企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[15]。袁曉東等[16]認(rèn)為，為阻止他人未經(jīng)許可而使用專利，專利權(quán)人存在通過專利訴訟的方式獲取利益和競爭優(yōu)勢的行為。隨著專利訴訟對企業(yè)技術(shù)研發(fā)的負(fù)面影響凸顯，SMEETS[17]開發(fā)了用于預(yù)測創(chuàng)新減弱程度的模型，研究表明專利訴訟對企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度有顯著的負(fù)面影響。專利訴訟通過降低研發(fā)回報、加劇融資約束，進(jìn)而降低創(chuàng)新投資，對技術(shù)創(chuàng)新起阻礙作用[18]。COHEN et al.[19]的研究表明，專利訴訟對目標(biāo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有負(fù)向影響，目標(biāo)企業(yè)在遭受專利訴訟后將大幅減少創(chuàng)新活動。

專利預(yù)警是應(yīng)對專利訴訟的重要手段，以往專利預(yù)警中的專利分析主要針對專利數(shù)量、增長率、專利分布等展開的。JEON[20]基于實物期權(quán)框架整合專利權(quán)的相關(guān)事件，建立了技術(shù)創(chuàng)新、專利侵權(quán)與專利訴訟的理論聯(lián)系模型；張勇[21]認(rèn)為，應(yīng)建立國家專利預(yù)警體系，幫助企業(yè)及時識別國外技術(shù)，采取應(yīng)對侵權(quán)糾紛的措施；杜曉君等[22]認(rèn)為，專利聯(lián)盟作為專利叢林問題的解決方案，可避免累積許可費過高和被專利權(quán)人敲竹杠的風(fēng)險。近年來，專利地圖被用于分析特定技術(shù)領(lǐng)域的專利分布。吳志祥等[23]認(rèn)為，專利地圖瀏覽、基于專利預(yù)警的專利查重等應(yīng)用，將大幅提升專利文獻(xiàn)的利用深度和利用價值；JEONG et al.[24]提出利用拓?fù)溆成浜桶退箶U(kuò)散模型繪制專利地圖的方法，以此識別專利技術(shù)空白區(qū)并預(yù)測新專利出現(xiàn)的時間；ZHANG et al.[25]運用專利地圖分析方法，對中國頁巖氣領(lǐng)域進(jìn)行專利分析和預(yù)警研究。

企業(yè)類型及特征與專利訴訟的關(guān)系逐漸引起學(xué)者的關(guān)注，袁曉東等[26]認(rèn)為，非生產(chǎn)型企業(yè)的專利訴訟傾向遠(yuǎn)高于生產(chǎn)型企業(yè)，專利訴訟傾向與產(chǎn)品類型、公司所在國家以及訴訟持續(xù)時間等有相關(guān)性。近年來，跨國的研發(fā)合作不斷增加，這雖然使專利價值得以提升，但也增加了專利侵權(quán)行為發(fā)生的概率[27]。LEMLEY et al.[28]認(rèn)為，當(dāng)潛在侵權(quán)方有僥幸心理或?qū)ψ陨砑夹g(shù)過度自信時，雙方通常不能達(dá)成庭外和解，需要進(jìn)入司法庭審階段。隨著研究工作的不斷深入，一些學(xué)者開始關(guān)注企業(yè)持有專利的特征。LI et al.[29]運用問題解決理論，將專利權(quán)利要求之間的沖突進(jìn)行可視化研究；張克群等[30]將專利訴訟作為專利價值的代理變量，研究不同技術(shù)發(fā)展階段專利價值的影響因素。

隨著專利預(yù)警的重要性日益凸顯，眾多學(xué)者提出構(gòu)建面向應(yīng)用的預(yù)警系統(tǒng)和預(yù)警機(jī)制。ERNST et al.[31]認(rèn)為，應(yīng)通過檢索分析競爭對手的專利分布以及持續(xù)監(jiān)督競爭對手的專利活動，建立專利風(fēng)險預(yù)警機(jī)制；劉怡等[32]分析電力企業(yè)專利風(fēng)險及其專利預(yù)警機(jī)制，提出專利預(yù)警機(jī)制的系統(tǒng)和指標(biāo)。近年來，還有學(xué)者從宏觀視角，對國家和區(qū)域?qū)用娴膶＠A(yù)警機(jī)制展開研究。王昊等[33]認(rèn)為，專利預(yù)警平臺的開發(fā)應(yīng)從提供知識地圖、語義檢索和創(chuàng)新開發(fā)等知識服務(wù)，逐漸轉(zhuǎn)化為專利應(yīng)用的典型模式；孟奇勛等[34]提出建立專利訴訟風(fēng)險防范預(yù)警機(jī)制的初步設(shè)想，有助于提高專利訴訟風(fēng)險的防范能力。

綜上所述，專利預(yù)警研究近年來受到企業(yè)界和學(xué)術(shù)界的關(guān)注，并取得了積極的研究進(jìn)展。已有研究集中于專利數(shù)量、增長率、專利分布等，主要針對技術(shù)領(lǐng)域展開分析，對單個專利的研究關(guān)注較少，尚未充分利用專利包含的個體信息，但在現(xiàn)實中專利訴訟必須明確到單個專利。因此，有必要嘗試?yán)脝蝹€專利包含的信息開展研究，其中，專利動態(tài)特征在專利生命周期內(nèi)出現(xiàn)特征值變化，可能蘊(yùn)含與專利訴訟相關(guān)的信息，有必要將專利動態(tài)特征與專利訴訟聯(lián)系起來，通過分析專利動態(tài)特征與專利訴訟的相關(guān)性，揭示與專利訴訟相關(guān)的關(guān)鍵動態(tài)特征，有助于針對特定專利的預(yù)警分析。

2 研究設(shè)計

2.1 研究思路

面對海量的專利數(shù)據(jù)和潛在的專利訴訟，本研究旨在篩選出易引發(fā)訴訟的高風(fēng)險專利，從而為開展專利預(yù)警提供必要的分析工具。

專利動態(tài)特征存在于專利的生命周期內(nèi)，并在此過程中出現(xiàn)特征值變化，可能蘊(yùn)含著與專利訴訟相關(guān)的信息，例如，一項專利授權(quán)后可能被后續(xù)專利引用，其被引次數(shù)將呈動態(tài)變化，被引次數(shù)越多說明與后續(xù)專利的技術(shù)聯(lián)系越緊密，未來越可能觸發(fā)專利訴訟，因此被引次數(shù)是值得關(guān)注的動態(tài)變量。為此，有必要對專利生命周期內(nèi)的動態(tài)特征進(jìn)行分析，以單個專利包含的動態(tài)信息為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，揭示與專利訴訟相關(guān)的關(guān)鍵動態(tài)特征。

為實現(xiàn)研究目標(biāo)，首先，針對專利申請?zhí)峤缓蠼?jīng)歷的專利審批、專利維持、專利失效的生命周期，分析提取這一過程的專利動態(tài)特征；其次，建立涉及訴訟專利和未涉及訴訟專利(以下簡稱為訴訟專利和未訴訟專利)的對照組，分析兩組專利在動態(tài)特征上存在的差異；最后，構(gòu)建專利動態(tài)特征與專利訴訟的回歸模型，基于對照組數(shù)據(jù)，實證分析專利動態(tài)特征與專利訴訟的相關(guān)性，據(jù)此篩選出易引發(fā)訴訟的高風(fēng)險專利。

2.2 研究假設(shè)

專利生命周期始于專利申請，如果對某項申請存在疑問或異議，將延遲審批或退回修改，審批時間相應(yīng)延長，這些專利在未來可能易引發(fā)專利訴訟。一項專利授權(quán)后，可能被后續(xù)專利引用，被引次數(shù)越多說明與后續(xù)專利的技術(shù)聯(lián)系越密切，這可能意味著訴訟風(fēng)險升高，因此被引次數(shù)也是值得關(guān)注的動態(tài)變量。在有效期內(nèi)，專利還可能發(fā)生專利權(quán)轉(zhuǎn)讓的情況，轉(zhuǎn)讓次數(shù)越多說明與該專利存在利益關(guān)系的主體越多，這也會增加發(fā)生專利訴訟的可能性。由于專利保護(hù)的地域性，一項發(fā)明可能在多個國家(地區(qū))申請專利，從而形成同族專利，同族專利數(shù)越多說明專利越具有經(jīng)濟(jì)價值，這可能與專利訴訟的發(fā)生存在某種關(guān)聯(lián)。

基于以上分析，在專利從申請?zhí)峤缓蟮膶＠麑徟?、專利維持、專利失效的生命周期內(nèi)，審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)和同族專利數(shù)是值得關(guān)注的動態(tài)變量，可能與專利訴訟存在相關(guān)性。因此，提取審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)和同族專利數(shù)作為專利動態(tài)特征。

審批時間是指專利申請日至專利授權(quán)日的時間跨度，在專利申請授權(quán)以前，審批時間將出現(xiàn)特征值變化。相關(guān)部門在對包括權(quán)利要求書等技術(shù)內(nèi)容的專利申請文件進(jìn)行審批的過程中，如果對其存在疑問或異議，將延遲審批或退回修改，甚至存在將專利申請文件多次退回申請人進(jìn)行修改的情況，審批時間將相應(yīng)延長。

隨著專利訴訟從保護(hù)手段演變?yōu)楦偁幑ぞ?，申請人為了在未來的訴訟中處于有利位置，撰寫申請書時可能蓄意擴(kuò)大專利的保護(hù)范圍，導(dǎo)致出現(xiàn)延遲審批或退回修改的情況。LEMLEY et al.[35]的研究表明，申請人可能通過不斷修改、增加新的權(quán)利要求或技術(shù)要素，申請權(quán)利要求寬泛的專利，以拓寬保護(hù)范圍。申請人還可能策略性地運用晦澀的語言撰寫專利申請書，導(dǎo)致審查難度增大、審查時間延長[36]。因此，存在疑問或異議越多的專利表現(xiàn)為審批時間越長，在未來專利權(quán)人也更易以此發(fā)起專利訴訟。因此，本研究提出假設(shè)。

H1審批時間越長，發(fā)生專利訴訟的概率越大。

由于技術(shù)進(jìn)步是累積創(chuàng)新的過程，每一項發(fā)明創(chuàng)造都建立在前人研究成果的基礎(chǔ)上[37]，如果專利Y的出現(xiàn)部分地建立在包含于專利X中的知識基礎(chǔ)上，稱作專利Y引用專利X[38]。專利引用體現(xiàn)了專利之間的繼承和借鑒，說明專利之間存在技術(shù)聯(lián)系[39]。一項專利授權(quán)后可能被后續(xù)專利引用，被引次數(shù)即為一項專利被后續(xù)專利引用的頻次，其特征值呈現(xiàn)動態(tài)變化。被引次數(shù)反映了被引專利的重要性和基礎(chǔ)性，及其對后續(xù)發(fā)明創(chuàng)造的影響[40]。

某項專利的被引次數(shù)越多，說明圍繞該專利的后續(xù)技術(shù)創(chuàng)新越多，意味著該專利與后續(xù)專利之間的引用關(guān)系和技術(shù)聯(lián)系越密切，易形成相互牽制并緊密關(guān)聯(lián)的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，致使諸多后續(xù)技術(shù)需要依賴并牽動該專利，增加了發(fā)生專利訴訟的可能性。尤其在技術(shù)構(gòu)成日益復(fù)雜化以及專利數(shù)量迅速增加的背景下，專利之間的牽制性和依賴性更為突出，也易引發(fā)更多的專利訴訟。本研究認(rèn)為，被引次數(shù)越多，未來發(fā)生專利訴訟的概率越大。因此，本研究提出假設(shè)。

H2被引次數(shù)越多，發(fā)生專利訴訟的概率越大。

在有效期內(nèi)，專利還可能發(fā)生專利權(quán)轉(zhuǎn)讓的情況，專利轉(zhuǎn)讓是指作為讓與方的專利權(quán)人將其發(fā)明創(chuàng)造的專利的所有權(quán)移交給受讓方。由于專利權(quán)人享有該專利未來收益的權(quán)利，專利轉(zhuǎn)讓次數(shù)越多，則與該專利存在利益關(guān)系的主體越多，其中任何一位專利權(quán)人認(rèn)為該專利被侵權(quán)，都可能以此發(fā)起專利訴訟[41]。此外，專利轉(zhuǎn)讓次數(shù)越多，歷任專利權(quán)人之間越可能因利益沖突發(fā)起專利訴訟，這也相應(yīng)增加了專利訴訟發(fā)生的概率。

由于專利轉(zhuǎn)讓需支付轉(zhuǎn)讓費用、評價費用和機(jī)構(gòu)代理費用等，受讓方愿意支付一定費用獲取專利權(quán)，說明對該專利預(yù)期的經(jīng)濟(jì)價值和商業(yè)價值超過其支付的費用，未來更可能通過發(fā)起專利訴訟謀取經(jīng)濟(jì)利益。BESSEN et al.[42]的研究表明，購買專利的公司更傾向于提起專利訴訟，而研發(fā)投入的企業(yè)更容易成為被訴的對象。近年來，還出現(xiàn)了從事專利運營的專業(yè)機(jī)構(gòu)，其并不進(jìn)行生產(chǎn)制造和產(chǎn)品銷售，主要經(jīng)由專利轉(zhuǎn)讓取得專利，成為專利訴訟的重要發(fā)起者。因此，本研究提出假設(shè)。

H3轉(zhuǎn)讓次數(shù)越多，發(fā)生專利訴訟的概率越大。

由于專利具有地域性，為防止一項專利在國外被侵權(quán)，專利權(quán)人需要在多個國家(地區(qū))申請專利，即形成同族專利。由于同族專利的申請和維護(hù)需要支付高昂的費用，而對專利經(jīng)濟(jì)價值最清楚的是專利權(quán)人，其主要通過比較未來收益與申請維護(hù)費來決定是否擴(kuò)大同族專利數(shù)量。只有當(dāng)預(yù)期收益大于其支付的同族專利申請和維護(hù)費用，在經(jīng)濟(jì)上有利可圖時，專利權(quán)人才會選擇申請和維護(hù)更多的同族專利。

考慮到在多國申請專利需支付的申請和維護(hù)費用，同族專利數(shù)可以反襯技術(shù)發(fā)明的重要性和經(jīng)濟(jì)價值，同族專利數(shù)越多，說明專利權(quán)人對其預(yù)期的經(jīng)濟(jì)收益越大，未來越有可能以此發(fā)起訴訟，從而謀取經(jīng)濟(jì)收益和競爭優(yōu)勢。此外，同族專利數(shù)越多，其中任何一個專利發(fā)生訴訟，都可能促使專利權(quán)人警惕其他同族專利是否也發(fā)生侵權(quán)行為，這增加了專利訴訟的可能性。本研究認(rèn)為，同族專利數(shù)越多，未來發(fā)生專利訴訟的概率越大。因此，本研究提出假設(shè)。

H4同族專利數(shù)越多，發(fā)生專利訴訟的概率越大。

2.3 模型選擇

為分析專利動態(tài)特征與專利訴訟的相關(guān)性，需要選擇合適的回歸模型。因變量專利訴訟發(fā)生與否是二分類變量，大量研究表明，二分類因變量的發(fā)生概率與自變量的關(guān)系符合Logit函數(shù)關(guān)系，可利用二分類Logistic回歸模型進(jìn)行分析。

二分類Logistic回歸模型被廣泛用于專利領(lǐng)域的二分類因變量研究，LEE et al.[43]基于專利人數(shù)量、技術(shù)領(lǐng)域分布等變量，構(gòu)建Logistic回歸模型，揭示了國際貿(mào)易委員會調(diào)查的涉嫌侵權(quán)專利的基本特點；MANN et al.[44]以美國巡回上訴法院判決的專利案件為樣本，建立Logistic回歸模型，估計專利最終被宣告無效的概率，用于評價專利法律質(zhì)量；肖冰[45]基于專利制度的發(fā)展程度和專利維持時間的分布特點，利用Logistic模型分析影響專利維持情況的因素。

估計發(fā)生專利訴訟概率的Logistic回歸模型為

(1)

其中，i為專利；P(·)為i專利發(fā)生專利訴訟的概率；y為專利訴訟發(fā)生與否的二分類變量，發(fā)生訴訟取值為1，未發(fā)生訴訟取值為0；與發(fā)生專利訴訟概率相關(guān)的專利動態(tài)特征包括審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)和同族專利數(shù)，分別記為x1,x2,x3,x4；Z=α0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4，α0為常數(shù)項，β1～β4分別為自變量x1～x4的回歸系數(shù)。

3 實證檢驗和分析

3.1 研究樣本

由于專利保護(hù)涵蓋主要技術(shù)領(lǐng)域，在技術(shù)持續(xù)加速發(fā)展的背景下，專利數(shù)據(jù)成為快速膨脹的大數(shù)據(jù)，為避免陷入數(shù)據(jù)沼澤，有必要選取有代表性的技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行研究。在選擇研究領(lǐng)域時應(yīng)滿足一定條件：①所選行業(yè)能夠反映當(dāng)代主流的技術(shù)特點，是具有典型代表性的技術(shù)領(lǐng)域；②所選行業(yè)應(yīng)積累足夠的專利訴訟案件，能夠為研究提供足夠的研究樣本；③收錄的專利訴訟信息較為完備，且能夠通過公開渠道獲取研究所需?；谝陨蠗l件，選取智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)開展研究，智能手機(jī)涉及電子通信、新材料和先進(jìn)制造等主流技術(shù)，能代表當(dāng)前主要的技術(shù)領(lǐng)域。近年來，專利權(quán)人在該領(lǐng)域大量申請專利，后續(xù)的專利訴訟開始涌現(xiàn)，積累了足夠的訴訟樣本。

近年來，中國企業(yè)已成為專利訴訟的主要目標(biāo)，尤其是在海外市場遭遇的專利侵權(quán)訴訟明顯增加，這使中國企業(yè)國際化經(jīng)營面臨極大的專利風(fēng)險[46]。當(dāng)中國企業(yè)頻繁遭受到專利訴訟，本土創(chuàng)新將不可避免地受到侵害[47]，為此，有必要針對中國企業(yè)進(jìn)入的海外市場展開研究。美國是智能手機(jī)專利訴訟的主戰(zhàn)場，華為公司和中興通訊等企業(yè)在美國市場頻繁遭受專利訴訟。與此同時，美國的專利訴訟信息對外公開程度高，可以從數(shù)據(jù)庫中獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。綜上所述，選取美國智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)為研究對象。

采用Thomson Innovation專利分析平臺作為數(shù)據(jù)來源，獲取研究所需的專利訴訟數(shù)據(jù)。Thomson Innovation專利分析平臺集成了INPADOC數(shù)據(jù)庫、DWPI數(shù)據(jù)庫等多個專利數(shù)據(jù)庫，收錄了包括中國、美國、日本等世界主要國家(地區(qū))的專利文獻(xiàn)和相關(guān)數(shù)據(jù)，如案件編號、訴訟日期、原告人、被告人和審理法院等訴訟信息，為開展專利訴訟研究提供了必要的數(shù)據(jù)支持。

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果Table 1 Results for Descriptive Statistics

表2 多重共線性檢驗結(jié)果Table 2 Multi-collinearity Test Results

3.2 數(shù)據(jù)來源和處理

為篩選智能手機(jī)相關(guān)專利，采用楊鐵軍[48]主持編寫的《產(chǎn)業(yè)專利分析報告》中確定的檢索詞進(jìn)行專利檢索，該報告分析和提出了智能手機(jī)關(guān)鍵技術(shù)及其涉及的國際專利分類號(international patent classification,IPC)。首先，采用Thomson Innovation專利分析平臺，通過標(biāo)題(TIO)、摘要(ABO)和國際專利分類號(IPC)等字段，檢索智能手機(jī)相關(guān)專利；其次，通過訴訟日期(LFD)字段，從中檢索截至2015年12月31日的涉及訴訟的智能手機(jī)專利，共計492件；最后，逐條提取專利的審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)和同族專利數(shù)等動態(tài)特征。

得到訴訟專利數(shù)據(jù)后，還需對應(yīng)的未訴訟專利作為對照組，目的是屏蔽除自變量外其他因素的混合作用，以控制其他因素作用后自變量獨立作用的大小。因此，除自變量外，對照組的其他因素應(yīng)盡量相似，以減小其他因素的干擾。由于自變量與時間和專利權(quán)人有關(guān)，與每條訴訟專利匹配的未訴訟專利需要同時滿足以下3個條件，即同為智能手機(jī)專利、申請年相同和專利權(quán)人相同。為此，首先，通過標(biāo)題(TIO)、摘要(ABO)和國際專利分類號(IPC)檢索智能手機(jī)相關(guān)專利，并從中提取未訴訟專利；其次，針對訴訟專利，篩選與其申請年度相同、專利權(quán)人相同的未訴訟專利；再次，按照一對一匹配的原則，為每條訴訟專利隨機(jī)抽取滿足匹配條件的未訴訟專利，共計492件；最后，對以上未訴訟專利的審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)和同族專利數(shù)等進(jìn)行逐條統(tǒng)計。

基于以上檢索和匹配過程，得到訴訟專利和未訴訟專利兩個組的數(shù)據(jù)，分別有492件專利，總計984件專利。針對兩組專利進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，首先，計算兩組數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，分析其呈現(xiàn)的總體分布特征；然后，對兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行特征均值t檢驗，分析其差異是否具有顯著性。

表1給出訴訟專利和未訴訟專利在各動態(tài)特征上的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和t值。由表1可知，訴訟專利的審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)和同族專利數(shù)等動態(tài)特征的均值均高于未訴訟專利；訴訟專利與未訴訟專利在審批時間、被引次數(shù)和轉(zhuǎn)讓次數(shù)上的均值差異具有顯著性，且均在1%的置信水平上顯著。

3.3 多重共線性檢驗

由于自變量之間可能存在多重共線性，導(dǎo)致估計的模型失真，進(jìn)而出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，有必要在Logistic回歸分析前對自變量之間是否存在多重共線性進(jìn)行檢驗。通?？梢圆捎孟嚓P(guān)系數(shù)、容許度和方差膨脹因子等進(jìn)行多重共線性檢驗，表2給出自變量之間多重共線性檢驗的結(jié)果。

由表2可知，各動態(tài)特征之間的相關(guān)系數(shù)均低于0.250，容許度取值范圍在0.931～0.998之間，方差膨脹因子取值范圍在1.002～1.074之間。通常認(rèn)為，如果相關(guān)系數(shù)大于0.750，容許度小于等于0.100，方差膨脹因子大于等于10，變量之間可能存在多重共線性。綜上所述，動態(tài)特征之間不存在多重共線性，滿足Logistic回歸分析的前提條件。

表3 Logistic模型檢驗結(jié)果Table 3 Test Results for Logistic Model

3.4 Logistic回歸分析

以專利訴訟與否為因變量，以審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)和同族專利數(shù)為自變量，構(gòu)建專利動態(tài)特征與專利訴訟的Logistic回歸模型。模型整體的檢驗結(jié)果表明，顯著性概率為0，在1%的置信水平上顯著，說明此回歸模型在統(tǒng)計意義上具有顯著性，可進(jìn)一步對模型進(jìn)行參數(shù)估計。表3給出專利動態(tài)特征與專利訴訟的Logistic回歸模型分析結(jié)果。

表3的結(jié)果表明，審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)與專利訴訟發(fā)生概率有顯著的正向關(guān)系。審批時間的回歸系數(shù)為0.705，在1%的置信水平上顯著，H1得到驗證；被引次數(shù)的回歸系數(shù)為0.008，在1%的置信水平上顯著，H2得到驗證；轉(zhuǎn)讓次數(shù)的回歸系數(shù)為0.221，在1%的置信水平上顯著，H3得到驗證。同族專利數(shù)的回歸系數(shù)雖為正值，但未通過顯著性檢驗，H4未得到驗證。分析其原因可能在于，一方面，申請同族專利能使專利權(quán)人獲得足夠保護(hù)，限制競爭者進(jìn)入目標(biāo)市場，有助于專利權(quán)人獲得競爭優(yōu)勢[49]。專利權(quán)人可通過交叉許可或?qū)＠S可費等方式獲得收益，而不僅限于發(fā)起專利訴訟獲得回報，這可能削弱同族專利數(shù)與專利訴訟的相關(guān)性。另一方面，專利訴訟還有可能發(fā)生于同族專利中的其他專利，而并未發(fā)生于研究樣本本身，這也會削弱同族專利數(shù)與專利訴訟的相關(guān)性。

在此基礎(chǔ)上，通過H-L檢驗對Logistic回歸模型的擬合優(yōu)度進(jìn)行檢驗，H-L檢驗思路是將模型的觀測值與因變量的觀測值進(jìn)行比較，如果p值大于給定的顯著性水平，則接受二者不存在顯著差異的零假設(shè)，說明模型估計與觀測數(shù)據(jù)擬合良好。由表3可知，p值為0.352，大于給定的10%的顯著性水平，說明模型的觀測值與因變量的預(yù)測值不存在顯著差異，模型擬合優(yōu)度良好。

以上研究表明，審批時間越長、被引次數(shù)越多、轉(zhuǎn)讓次數(shù)越多的專利，未來發(fā)生專利訴訟的概率越高，本研究構(gòu)建的回歸模型具有預(yù)測作用，可以此回歸模型作為定量分析工具，對專利訴訟發(fā)生概率進(jìn)行測算分析。

4 結(jié)論

專利動態(tài)特征在其生命周期內(nèi)發(fā)生變化，針對專利經(jīng)歷的申請審批、專利維持、專利失效等階段，提取審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)和同族專利數(shù)等專利動態(tài)特征，構(gòu)建專利動態(tài)特征與專利訴訟的回歸模型。研究結(jié)果表明，審批時間、被引次數(shù)、轉(zhuǎn)讓次數(shù)與專利訴訟發(fā)生概率有顯著的正向關(guān)系，是與專利訴訟密切相關(guān)的關(guān)鍵動態(tài)特征，這些特征值高的專利容易發(fā)生專利訴訟，為應(yīng)對快速增長的專利訴訟，必須高度警惕此類高風(fēng)險專利。

4.1 理論貢獻(xiàn)

(1)分析專利申請后經(jīng)歷專利審批、專利維持、專利失效的專利生命周期，挖掘并提取這一過程中呈現(xiàn)特征值變化的專利動態(tài)特征，這些專利動態(tài)特征可能蘊(yùn)含著與專利訴訟相關(guān)的信息。通過對專利包含的動態(tài)特征的挖掘和提取，為開展專利訴訟的定量分析提供新的研究視角。

(2)本研究建立了專利動態(tài)特征與專利訴訟的理論聯(lián)系，揭示了與專利訴訟密切相關(guān)的關(guān)鍵動態(tài)特征。通過分析專利生命周期內(nèi)動態(tài)特征與專利訴訟的關(guān)聯(lián)，構(gòu)建專利動態(tài)特征與專利訴訟的回歸模型，基于對照組的數(shù)據(jù)，實證分析專利動態(tài)特征與專利訴訟的相關(guān)性，揭示了與專利訴訟顯著相關(guān)的關(guān)鍵動態(tài)特征，利用專利數(shù)據(jù)庫監(jiān)測關(guān)鍵動態(tài)特征的變化，為專利訴訟的動態(tài)預(yù)警提供理論支持。

(3)實現(xiàn)了將專利預(yù)警分析準(zhǔn)確定位到單個專利，彌補(bǔ)了已有研究針對技術(shù)領(lǐng)域展開專利預(yù)警的缺陷。已有研究主要基于專利數(shù)、增長率、專利分布等外生變量，針對技術(shù)領(lǐng)域展開專利預(yù)警，尚未充分利用單個專利包含的個體信息，但現(xiàn)實中的專利訴訟必須明確到單個專利。因此，針對易引發(fā)專利訴訟的專利類型和專利特點展開研究，具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義[50]。本研究基于單個專利包含的動態(tài)特征，利用與專利訴訟顯著相關(guān)的關(guān)鍵動態(tài)特征進(jìn)行預(yù)警，為應(yīng)對專利訴訟的專利預(yù)警提供了有效的分析工具。

4.2 管理啟示

(1)利用研究揭示的專利動態(tài)特征與專利訴訟相關(guān)性，開展動態(tài)特征監(jiān)測和專利預(yù)警。近年來，專利訴訟從傳統(tǒng)的保護(hù)手段演變?yōu)樾屡d的競爭工具，凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢，應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的重要手段是專利預(yù)警。因此，企業(yè)可利用二者的相關(guān)性，面向與研究開發(fā)相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，針對其中涉及的專利，動態(tài)監(jiān)測與專利訴訟相關(guān)的關(guān)鍵動態(tài)特征，利用回歸模型進(jìn)行風(fēng)險估算，將專利預(yù)警定位到單個專利，從而預(yù)先篩選出易引發(fā)訴訟的高風(fēng)險專利。

(2)針對易引發(fā)訴訟的高風(fēng)險專利，提前研究和采取預(yù)防性的應(yīng)對策略。中國企業(yè)已成為專利訴訟的主要目標(biāo)，尤其在海外市場，不期而至的專利訴訟嚴(yán)重沖擊企業(yè)的正常經(jīng)營。因此，一方面，要高度重視高風(fēng)險專利，在研究開發(fā)的方案制定和實施過程中，有意識地規(guī)避高風(fēng)險專利，以減少潛在的專利侵權(quán)和專利訴訟。另一方面，預(yù)先開展專利布局和應(yīng)訴準(zhǔn)備，以防止出現(xiàn)遭受訴訟時的倉促應(yīng)對，爭取通過交叉許可或庭外和解等方式化解專利訴訟。

4.3 研究局限和展望

本研究也存在一定的不足。由于專利訴訟涉及的數(shù)據(jù)量大，囿于數(shù)據(jù)處理能力，本研究選擇智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)展開研究，雖然智能手機(jī)及其專利數(shù)據(jù)能反映當(dāng)前主流的技術(shù)領(lǐng)域，但未來有必要適時納入更多的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。此外，專利動態(tài)特征還可以進(jìn)一步拓展和細(xì)化，未來研究可以提取出更多的專利動態(tài)特征，還可以將研究深入細(xì)化，如隨著專利數(shù)據(jù)庫的改進(jìn)升級，將被引次數(shù)細(xì)分為自引次數(shù)和他引次數(shù)等，在后續(xù)的研究中深入挖掘和優(yōu)化改進(jìn)。