四、 量化分析
4.7 判決可預測性之影響因素量化分析結果
4.7.1 資料處理
如 4.3「問卷調查」一節所述，歸納質性訪談中主觀與客觀影響可預測性的因素，
可知道在一個專利民事案件當中，有許多可能影響可預測性的因素，包括專利審查基準 的訂定、法官是否公開心證、技審官是否提問、引證案的強弱、對造律師的表現、法官
207 編號 L8 受訪者訪談資料。
208 編號 L8 受訪者訪談資料。
209 陳世杰，「智財法院審理特色對專利品質的衝擊及其對策」，玉山科技月刊第 96 期 11 月號，（2009）。
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審案模式喜歡用何種進行程序，如：先審專利有效性再審侵權與否或是齊頭並進……等 等。其中有些因素在每個案件當中並不會產生歧異，如：訂定縝密的專利審查基準雖然 可以大幅提升判決可預測性，但在個案當中審查基準並不會產生差異而影響判決可預測 性。故本研究篩選了在每個案件中或改變的動態因素做量化分析的基準，包括「法官」、
「技審官」、「引證案」、「對造律師」、「本案進行程序」，在每個案件當中都可能有所不 同，進而影響判決可預測性。
本研究針對每個個案，逐一詢問律師上列動態因素對於該個案的影響程度，並將影
響程度分為七個等級：「非常降低可預測性」、「相當降低可預測性」、「降低可預測 性」、「沒有影響」、「提高可預測性」、「相當提高可預測性」、「非常提高可預測 性」，而在資料處理時，分別依上述順序給予 1~7 分之評價，並依據各個因素做統計，以找出相對上每個因素所貢獻的影響程度。剔除律師未實質承辦的案件，本研究共蒐集 118 件案件作為此部分的統計基礎。
在「法官」、「本案進行程序」部分，因為有些案件並未進行言詞辯論，故此二因素 無法成為判決可預測性的影響因素，此類案件將歸類為「未處理」。
在「技審官」部分，因為有些案件僅涉及專利授權契約的爭議，並不需要技審官參 與訴訟，此類案件歸類為「未處理」。
在「引證案」部分，因為有些案件被告並不爭執有效性，或是案件本質並非侵害排 除之爭議，而是專利授權契約的有效性、專利移轉是否有效、專利權人之真正等等，故 雙方皆未提出引證案作為有效性之抗辯，此類案件歸類為「未處理」。
在「對造律師」部分，則是因為有些案件並沒有訴訟代理人，或是未進行言詞辯論，
因此不成為影響判決可預測性因素，此類案件歸為「未處理」。下表為各個因素影響判 決可預測性程度的案件數目。
圖表 7 判決可預測性之各種影響因素的不同貢獻程度案件數量統計表
法官 技審官 引證案 對造律師 本案程序進行方式
未處理 1 3 9 2 1
大幅降低可預測性 3 3 0 0 3
相當降低可預測性 5 1 0 2 2
降低可預測性 6 4 3 9 8
沒有影響 16 35 29 39 26
提高可預測性 36 26 31 41 31
相當提高可預測性 18 18 14 9 17 大幅提高可預測性 33 28 32 16 30 合計
118 118 118 118 118
將上表作成柱狀圖可發現，此五個因素大多可提高可預測性，其中「大幅提高可預
測性」效果較為顯著的為「法官」、「引證案」、「本案程序進行方式」，對造律師以及引 證案的影響相對較低。而認為對造律師「沒有影響」或是僅「提高可預測性」的案件數 相對較多，顯示智財法院成立之後，對造律師的影響較其他案件來得低。而不管何種因 素，「相對提高可預測性」的案件數量皆比「大幅提高可預測性」及「提高可預測性」
相對較低，可能反映出受測者的心證標準以及承辦案件數量不同，較為偏向保守預測的 律師大多僅選擇「提高可預測性」，但一些承辦案件量大，對智財法院較熟悉而較敏感 的律師，則在認為案件較有把握可準確預測時，傾向選擇「大幅提高可預測性」，因而 介於中間的「相對提高可預測性」反而較少人勾選。210
圖表 8 各種判決可預測性之影響因素之影響程度柱狀圖
4.7.2 影響因素為「法官」之結果與討論
將影響因素為「法官」的案件統計後可得如下之圓餅圖。將「提高可預測性」、「相 當提高可預測性」、「大幅提高可預測性」三個類別加總，佔了總案件量的 73%，有正面 影響的比例超過七成，可見法官適度的公開心證的確有助於公開判決可預測性，印證了 質性訪談中大多數律師的說法，認為欲提高智財法院的判決可預測性，則法官願意公開 對於申請專利範圍的解釋、對某個議題的認定等等，都是非常重要的因素。
210 資料分析來自於回收問卷，但為了受測者的隱私，此處並不直接提供承辦案件量與勾選選項關聯性的 細節統計。
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
各種可預測性因素影響程度
法官 技審官 引證案 對造律師
本案程序進行方式
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就容易預測專利有效性，而此乃影響判決可預測性非常重要的因素。
然而，亦有部分案件中，技審官是「降低可預測性」的效果，總計佔了 7%，此部 分的比例較法官而言低了快一半。另外，在技審官對於判決可預測性「沒有影響」的案 件反而占了 30%。歸納可知，「技審官」不論提升或是降低判決可預測性的比例都比「法 官」來得低，反而是「沒有影響」的案件比例高出法官很多，可以推知「技審官」作為 一個人的因素而言，對於判決可預測性的影響力較法官為低。
此也印證了質性訪談的說法，大多數律師皆認為法官的影響判決可預測性的程度比 技審官來得高212，僅有少數律師認為技審官的影響效果較大213。而在 30%的案件當中，
技審官「沒有影響」判決可預測性，對照質性訪談內容，推測可能某些時候因為法官的 訴訟指揮很強，或是不一定採納技術審查報告的意見，而造成技審官對判決可預測性沒 有貢獻的情形。
但無論如何，技審官對於判決可預測性的影響仍然是正面（61%）遠大於負面（7%），
顯示智財法院成立之後，增加技審官的設置，的確可以協助法官迅速而科學化的審理案 件，輔佐法官了解專利技術內容，使得專利案件判決結果變得較為可預測，符合專業人 士的期待。
圖表 10「技審官」對判決可預測性之影響程度圓餅圖
212 編號 L2~L10 受訪者訪談資料。
213 編號 L1 受訪者訪談資料。
未處理 2%
大幅降低可 預測性
3% 相當降低可預測性 1%
降低可預測性 3%
沒有影響 30%
提高可預測性 22%
相當提高可預測性 15%
大幅提高可預測性 24%
技審官
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4.7.4 影響因素為「引證案」之結果與討論
將影響因素為「引證案」的案件統計後可得如下之圓餅圖。將「提高可預測性」、「相 當提高可預測性」、「大幅提高可預測性」三個類別加總，佔了總案件量的 65%，有正面 影響的比例約為六成五，顯示此種與案件本質相關的客觀要素，在專利民事訴訟中佔有 舉足輕重的地位；由於現行智慧財產法院審理法中，可以在專利民事訴訟中對專利有效 性自為判斷，不須裁定停止等待行政法院判決，而如前述，智財法院專利民事案件中，
有效性抗辯成立的比率高達 61.14%214，故引證案是否足以證明專利無效，而具有得撤 銷之事由，幾乎是判決勝負結果的決定因素之一。甚至有律師於受訪之時表示，專利民 事案件與一般傳統民刑案件較為不同，因為涉及技術內容，故通常引證案一出來大概整 個案子的走向就定了九成，能夠爭執的模糊空間與論點其實變得很少。215
又，因為引證案乃與案件本質相關，為一客觀因素，故只要有引證案的出現，幾乎 都是提高可預測性，只有 2%的案件是「降低可預測性」的，至於「相當降低可預測性」、
「大幅降低可預測性」兩個欄位則完全沒有律師勾選，可見引證案幾乎沒有降低判決可 預測性的效果，在絕大部分的案件中，「引證案」對於判決可預測性都是正面的影響。
另外，在引證案對於判決可預測性「沒有影響」的案件亦占了 25%。根據質性訪談 資料顯示，此部分可能是因為系爭專利與引證案仍有些不同，對於技術內容的用字雙方 皆有較大的解釋空間，因此，此時判決可預測性將提高或降低，反而是取決於法官是否 願意公開對於申請專利範圍的解釋心證（claim construction），或是技審官問問題的內容，
而與引證案的內容沒有太大關係。216
因此，「引證案」對於提升判決可預測性的貢獻度（65%）雖然比法官略低（73%），
但其影響多為正面，幾乎沒有降低可預測性的效果，因此引證案為能否預測智財法院專 利民事案件判決結果之重要因素。
圖表 11「引證案」對判決可預測性之影響程度圓餅圖
214 前揭註 129。
215 編號 L9 受訪者訪談資料。
216 編號 L9 受訪者訪談資料。
4.7.5 影響因素為「對造律師」之結果與討論
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圖表 13「本案程序進行方式」對判決可預測性之影響程度圓餅圖
4.7.7 綜合分析
綜上所述，可知這些可能影響判決可預測性的因素當中，最重要的影響因素為「法 官」，因為智慧財產法院的法官較為專業、較願意公開心證，在庭上詢問較多問題時，
將有助於大部分的案件提升判決可預測性。反之，當法官相對不願意公開心證，或是並 未強力的指揮訴訟時，案情將陷入膠著，其降低判決可預測性的案件量亦居於五個因素 之首；而「沒有影響」的比例，乃是所有因素中最低者。因此，「法官」無論提升或是 降低判決可預測性，其影響都最為顯著，而成為量化分析結果中，影響判決可預測性最 重要的因素。
其次，「引證案」、「本案進行程序」之兩個客觀因素，皆對判決可預測性有正面影 響，並列為第二重要的影響因素。其中，引證案因為涉及案件本質，幾乎皆只有提升判 決可預測性的效果，而鮮少有降低判決可預測性的情形。但在「本案進行程序」因素中，
因為法官指揮訴訟的方式與內容不同，反而有時也會產生使判決變得不可預測的效果。
至於「技審官」的角色，經過實證研究統計顯示，反而不如大家想像的重要。雖然 在許多案件中，技審官仍有提升判決可預測性的效果，但其提升的程度（61%）並不如
至於「技審官」的角色，經過實證研究統計顯示，反而不如大家想像的重要。雖然 在許多案件中，技審官仍有提升判決可預測性的效果，但其提升的程度（61%）並不如