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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王雅筑
研究生(外文):Ya-Jhu Wang
論文名稱:資通訊大廠涉訟專利之特徵研究
論文名稱(外文):Analysis of Litigated Patents for Represented Companies in the ICT Industry
指導教授:耿筠耿筠引用關係
指導教授(外文):Yun Ken
口試委員:林季陽蘇友珊
口試委員(外文):Chi-Yang LinYu-Shan Su
口試日期:2020-01-08
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:專利研究所
學門:法律學門
學類:專業法律學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:58
中文關鍵詞:專利書目資料被引證文獻專利訴訟涉訟專利羅吉斯迴歸
外文關鍵詞:patent bibliographic dataforward citationpatent litigationlitigated patentlogistic regression
相關次數:
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本研究旨在探討涉訟專利之特徵,特別是分析依變數(專利涉訟歷史)與主要變數(被引證次數、平均被引證次數與審查官被引證次數)之間的關係,並檢驗被引證次數等變數,是否能夠解釋、預測專利訴訟之機率。本研究範疇選定ICT產業中三家國際企業(高通、博通、蘋果)所持有之專利為研究樣本,蒐集2001年至2018年間的美國發明專利,其樣本總數為70,327件專利,渉訟專利為402件,非涉訟專利69,925件。參考相關領域之學者,設立三個研究假說(H1:涉訟專利相對於非涉訟專利擁有較多被引證數;H2:涉訟專利相對於非涉訟專利擁有較多平均被引證數;H3:涉訟專利相對於非涉訟專利擁有較多審查官被引證數),本研究資料分析方法使用敘述性統計、獨立樣本t檢定、皮爾森相關係數(Pearson’s r)、羅吉斯迴歸(logistic regression)等統計方式,其分析結果指出,主要變數在涉訟專利的平均值皆大於非涉訟專利,且t檢定也呈顯著性;羅吉斯迴歸模型分中,因主要變數互共線性高,故分別使用三個迴歸模型加以分析,結果指出,主要變數與訴訟機率均為顯著性,表示主要變數的增加,會提高訴訟機率的風險。故三個研究假說均獲得支持,表示涉訟專利擁有較多的被引證次數、平均被引證次數與審查官被引證次數。
This research aimed to discuss the traits of litigated patents, especially the relation between the dependent variable (patent litigation history) and the independent variables (the number of forward citations, adjusted forward citations, and examiner's forward citations), and moreover to exam whether the dependent variable could be explained by the independent variables. Patents from ICT-related companies (Qualcomm, Broadcom, and Apple) were viewed as samples in this research and were collected specifically for US utility patents between 2001 to 2018, meaning there were 70,327 patents in total, 402 were litigated, 69,925 were non-litigated patents. Relative references were reviewed and followed by the three hypotheses, which were: H1: the number of forward citations is more in litigated patents than that in non-litigated, H2: the number of adjusted forward citations is more in litigated patents than that in non-litigated, H3: the number of examiner’s forward citations is more in litigated patents than that in non-litigated. Description analysis, two-sample t test, Pearson’s r, and logistic regression were adopted into this research. The results indicated that the means of three independent variables were higher in the group of litigated patents and were significant in t test. In the analysis of logistic regression, due to the high level of collinear among the three independent variables, three regression models were respectively conducted. The figures showed that three independent variables were significant with the dependent variable, which meant the more numbers of the forward citations (or adjusted forward citation or examiner’s forward citation) are, the higher risk the patents could get involved in litigations. In conclusion, three hypotheses were fully supported by the analysis, in other words, litigated patents do have more forward citations, adjusted forward citations, and examiner’s forward citations.
摘要
Abstract
致謝
目錄
圖目錄
表目錄

第一章 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 知識經濟、ICT產業、智慧財產權
1.1.2 高通、博通、蘋果公司簡介
1.2 研究動機
1.3 研究目的
1.4 研究重要性
1.5 研究架構

第二章 文獻探討
2.1 依變數、主要變數相關之研究
2.1.1 訴訟歷史相關的研究
2.1.2 被引證數相關的研究
2.1.3 平均被引證數相關的研究
2.1.4 審查官被引證數相關的研究
2.2 控制變數相關之研究
2.2.1 請求項數相關之研究
2.2.2 專利家族數相關之研究
2.2.3 國際專利分類號相關之研究
2.2.4 引證數相關之研究
2.2.5 審查官引證數相關之研究
2.2.6 轉讓相關之研究
2.3 相關實證文獻之探討
2.3.1 Allison實證研究
2.3.2 Chien實證研究
2.3.3 Su實證研究
2.3.4 Bessen實證研究
2.3.5 Meyer實證研究
2.4 小結

第三章 研究方法
3.1 變數操作性定義與衡量
3.1.1 依變數與主要變數
3.1.1.1 涉訟歷史
3.1.1.2 被引證數
3.1.1.3 平均被引證數
3.1.1.4 審查官被引證數
3.1.2 控制變數
3.1.2.1 請求項數
3.1.2.2 EPO簡單家族數
3.1.2.3 IPC 4階分類號數與5階分類號數
3.1.2.4 引證數
3.1.2.5 審查官引證數
3.1.2.6 轉讓次數
3.2 抽樣方法
3.3 資料蒐集方法
3.3.1 檢索資料庫
3.3.2 檢索策略及樣本數
3.4 資料分析方法
3.4.1 敘述性統計
3.4.2 平均數差異檢定:獨立樣本t檢定
3.4.3 皮爾森相關係數
3.4.4 羅吉斯迴歸

第四章 資料分析
4.1 樣本特性描述
4.1.1 敘述性統計與獨立樣本t檢定
4.1.2 皮爾森相關係數
4.1.3 羅吉斯迴歸分析模型
4.2 羅吉斯迴歸分析結果
4.3 小結

第五章 結論與建議
5.1 研究結論
5.2 研究限制與建議
5.3 未來研究方向

附錄
1. WIPS資料庫收錄範圍
2 incoPat資料庫收錄範圍

參考文獻
[中文文獻]
期刊
洪瑞章 (2004),美國專利行政救濟之制度與實務簡介,智慧財產月刊,69期,25-26。

專書
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陳順宇 (2009),迴歸分析(第四版),臺北市:三民書局。

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劉國讚 (2018),國際專利分析與布局,臺北市:元照出版有限公司。

研究報告
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網路資料
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Law and Regulation
Manual of Patent Examining Procedure (2019). chapter 0600 section 609.

37 CFR §1.56 (2019)

Manual of Patent Examining Procedure (2019). chapter 0700 section 707.05 (e).

37 CFR §1.104 (2019).

37 C.F.R. 3.73(a) (2012).
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