多元迴歸分析

第四章實證結果與分析

4.2 以全部(十七項)專利指標(模式一)分析結果

4.2.2 多元迴歸分析

本研究在 4.1 節對迴歸模式做基本假設的檢定可以得知，將訴訟賠償金額(依變數 )取自然對數之後，可以符合迴歸分析的三大基本假設，因此本章節以取自然對數之後的訴訟賠償金額當作迴歸模式的依變數(lnY)，以 4.2.1 節因素分析所求得之 4 個因素 ~9 個因素萃取結果當作自變數，以多元迴歸分析比較不同因素萃取之間的差異，並以過去文獻與本研究結果作比較，分析出最適合之因素萃取數與多元迴歸模式，分析結果如下。

一、4 個主要因素之分析

利用4.2.1 節所求得之因素萃取結果配合 SPSS 統計軟體，分別對依變數(lnY)作多元迴歸分析。萃取因素為 4 個因素時，4 個因素分別為

F (審

₁ 查時間、起訴時間、發明人數、所有權人數、IPC 數、UPC 數、claim 總項數、獨立項數、審判歷程中官方行動次數、申請人答辯次數)、

F (訴

₂ 訟前被引證次數、全球專利家族數、美國專利家族數)、

F (引證美國專

₃ 利數、引證外國專利數、引證文獻數)、

F (圖示數量)與取自然對數後的

₄ 訴訟賠償金額所得迴歸模式由表4.42 可看出，多元迴歸模式判定係數(

R )

² 為0.086，可知以萃取出 4 個因素自變數可解釋取自然對數之後訴訟賠償金額依變數的變異量為8.6%。

由表4.43 可得知，此多元迴歸模式顯著性(p-value)為 0.519>0.1，表示多元迴歸模式預測水準不顯著。另外可由表5.44 看出其多元迴歸所選取的4 個自變數其中只有

F (審查時間、起訴時間、發明人數、所有權人

₁ 數、IPC 數、UPC 數、claim 總項數、獨立項數、審判歷程中官方行動次數、申請人答辯次數)顯著性為 0.095*小於 0.1，表示自變數

F (審查時

₁ 間、起訴時間、發明人數、所有權人數、IPC 數、UPC 數、claim 總項數、

獨立項數、審判歷程中官方行動次數、申請人答辯次數)可以有效的預測依變數，其得到的多元迴歸方程式為

1 2 3 4

( 0.56F 0.117F 0.011F 0.151F 15.876 )

Y = e

⁺ ⁻ ⁻ ⁺ (4.2.40)

表4.42 4 個自變數與依變數 lnY 驗證模式摘要表

R

² 調整過後的

R

² 平均平方誤差 D-W 檢定值 0.293 0.086 -0.018 2.034 1.581 資料來源：本研究整理

表4.43 4 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性迴歸 13.642 4 3.411 0.824 0.519 殘差 144.882 35 4.139

總和 158.524 39 資料來源：本研究整理

表4.44 4 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.876 0.322 49.352 0

F

1 0.56 0.326 0.278* 1.718 0.095

F

2 0.117 0.326 0.058 0.358 0.723

F

3 -0.011 0.326 -0.006 -0.035 0.973

F

4 -0.151 0.326 -0.075 -0.463 0.646 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 4 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.086，顯著性為 0.519(F =0.824)，第 1 個因素(

β

₁=0.278,

t

₁ =1.718*)與專利價值有顯著影響，且為正向影響，後 3 個因素 (

β

₂ =0.058,

t

₂ =0.358 ；

3 0.035,

t

3 0.973

β

= − = ；

β

₄ = −0.463,

t

₄ =0.646)與專利價值皆無顯著影響。

二、5 個主要因素之分析

萃取因素為 5 個因素時，5 個因素分別為

F (審查時間、

₁

X

₂ 起訴時間、所有權人數、IPC 數、 UPC 數、審判歷程中官方行動次數、申請人答辯次數)、

F ( 訴訟前被引證次數、全球專利

₂ 家族數、美國專利家族數)、

F ( 引證美國專利數、引證外國專

₃

利數、引證文獻數)、

F (發明人數、圖示數量 )、

₄

F (claim 總項

₅ 數、獨立項數)與取自然對數後的訴訟賠償金額所得迴歸模式由表 4.45 可看出，多元迴歸模式判定係數 (

R )為 0.16，可知以

² 萃取出 5 個因素自變數可解釋取自然對數之後訴訟賠償金額依變數的變異量為 16%。

由表 4.46 可得知，此多元迴歸模式顯著性 (p-value) 為 0.287>0.1 ，表示多元迴歸模式預測水準不顯著。另外可由表 4.47 看出其多元迴歸所選取的 5 個自變數中只有

F (claim 總項

₅ 數、獨立項數)之顯著性為 0.045**<0.05，表示自變數

F (claim

₅ 總項數、獨立項數)可以有效的預測依變數，其得到的多元迴歸方程式為

1 2 3 4 5

(0.313F 0.123F 0.076F 0.313F 0.66F 15.876)

Y = e

⁺ ⁺ ⁻ ⁺ ⁺ (4.2.41) 表4.45 5 個自變數與依變數 lnY 驗證模式摘要表

R

² 調整過後的

R

² 平均平方誤差 D-W 檢定值 0.401 0.16 0.037 1.979 1.463 資料來源：本研究整理

表4.46 5 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性迴歸 25.436 5 5.087 1.3 0.287 殘差 133.088 34 3.914

總和 158.524 39 資料來源：本研究整理

表4.47 5 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.876 0.313 50.751 0

F

1 0.313 0.317 0.155 0.987 0.33

F

2 0.123 0.317 0.061 0.389 0.7

F

3 0.076 0.317 0.038 0.24 0.811

F

4 -0.313 0.317 -0.155 -0.988 0.33

F

5 0.66 0.317 0.327** 2.083 0.045 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 5 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.16，顯著性為 0.287( F =1.3 ) ，前面 4 個因素 (

β

₁=0.155,

t

₁=0.987 ；

2 0.061,

t

2 0.389

β

= = ；

β

₃ = −0.038,

t

₃ =0.24；

β

₄ = −0.155,

t

₄ = −0.988)與專利價值皆無顯著影響，第5 個因素(

β

₅ =0.327,

t

₅ =2.083**)與專利價值有顯著的影響，且為正向影響。

三、6 個主要因素之分析

萃取因素為 6 個因素時，6 個因素分別為

F (審查時間、發

₁ 明人數、所有權人數、IPC 數、 UPC 數、審判歷程中官方行動次數、申請人答辯次數)、

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立項

₂ 數)、

F ( 訴訟前被引證次數、全球專利家族數、美國專利家族

₃ 數)、

F (引證美國專利數、引證外國專利數 )、

₄

F (圖示數量 )、

₅

F ( 引證文獻數 ) 與取自然對數後的訴訟賠償金額所得迴歸模式

由表 4.48 可看出，多元迴歸模式判定係數 (

R )為 0.253，可知

² 以萃取出 6 個因素自變數可解釋取自然對數之後訴訟賠償金額依變數的變異量為 25.3%。

由表 4.49 可得知，此多元迴歸模式顯著性 (p-value) 為 0.117>0.1 ，表示多元迴歸模式預測水準不顯著。另外可由表 4.50 看出其多元迴歸所選取的 6 個自變數中只有

F ( 起訴時

₂ 間、Claim 總項數、獨立項數 )、

F ( 訴訟前被引證次數、全球

₃

專利家族數、美國專利家族數)、

F (圖示數量 )之顯著性分別為

₅ 0.056*、0.093*與 0.068*均小於 0.1，表示自變數

F (起訴時間、

₂ Claim 總項數、獨立項數 )、

F ( 訴訟前被引證次數、全球專利

₃ 家族數、美國專利家族數)、

F (圖示數量 )可以有效的預測依變

₅ 數，其得到的多元迴歸方程式為

1 2 3 4 5 6

( 0.155F 0.602F 0.304F 0.467F 0.07F 0.573F 15.876 )

Y = e

⁺ ⁺ ⁻ ⁺ ⁺ ⁺ (4.2.42) 表4.48 6 個自變數與依變數 lnY 驗證模式摘要表

R

² 調整過後的

R

² 平均平方誤差 D-W 檢定值 0.503 0.253 0.117 1.894 1.499 資料來源：本研究整理

表4.49 6 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性

迴歸 40.134 6 6.689 1.865 0.117

殘差 118.390 33 3.588 總和 158.524 39

資料來源：本研究整理

表4.50 6 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.876 0.299 53.012 0

F

1 0.155 0.303 0.077 0.51 0.614

F

2 0.602 0.303 0.298* 1.984 0.056

F

3 0.304 0.303 0.151* 1.729 0.093

F

4 -0.467 0.303 -0.232 -1.539 0.133

F

5 0.07 0.303 0.035 0.232 0.818

F

6 0.573 0.303 0.284* 1.888 0.068 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 6 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.253，顯著性為 0.117(F =1.865) ，第 1 、第 4 、第 5 個因素 (

β

₁=0.077,

t

₁=0.51；

4 0.232,

t

4 1.539

β

= − = − ；

β

₅ =0.035,

t

₅ =0.232)與專利價值皆無顯著影響，第2、第 3、第 6 個因素(

β

₂ =0.298,

t

₂ =1.984 *；

β

₃=0.151,

t

₃ =1.792 *；

6 0.284,

t

6 1.888*

β

= = )與專利價值有顯著的影響，且為正向影響。

四、7 個主要因素之分析

萃取因素為 7 個因素時，7 個因素分別為

F (審查時間、起

₁ 訴時間、發明人數、所有權人數、IPC 數、 UPC 數、審判歷程中官方行動次數、申請人答辯次數)、

F (claim 總項數、獨立項

₂ 數)、

F ( 全球專利家族數、美國專利家族數 ) 、

₃

F ( 引證美國專

₄ 利數、引證外國專利數)、

F (圖示數量 )、

₅

F (引證文獻數 )、

₆

F (訴

₇ 訟前被引證次數)與取自然對數後的訴訟賠償金額所得迴歸模式由表 4.51 可看出，多元迴歸模式判定係數 (

R )為 0.257，可

² 知以萃取出 7 個因素自變數可解釋取自然對數之後訴訟賠償金額依變數的變異量為 25.7%。

由表 4.52 可得知，此多元迴歸模式顯著性 (p-value) 為 0.178>0.1 ，表示多元迴歸模式預測水準不顯著。另外可由表 4.53 看出其多元迴歸所選取的 7 個自變數其中只有

F ( claim 總

₂ 項數、獨立項數) 、

F ( 訴訟前被引證次數 ) 之顯著性分別為

₇ 0.099*與 0.046**均小於 0.1，表示自變數

F ( claim 總項數、獨

₂ 立項數)、

F (訴訟前被引證次數 )可以有效的預測依變數，其得

₇ 到的多元迴歸方程式為

1 2 3 4 5 6 7

(0.201F 0.508F 0.035F 0.375F 0.141F 0.419F 0.638F 15.876)

Y = e

⁺ ⁻ ⁻ ⁺ ⁺ ⁺ ⁺ _(4.2.43)

表4.51 7 個自變數與依變數 lnY 驗證模式摘要表

R

² 調整過後的

R

² 平均平方誤差 D-W 檢定值 0.507 0.257 0.094 1.919 1.508 資料來源：本研究整理

表4.52 7 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性迴歸 40.688 7 5.813 1.578 0.178 殘差 117.836 32 3.682

總和 158.524 39 資料來源：本研究整理

表4.53 7 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.876 0.303 52.325 0

F

1 0.201 0.307 0.099 0.653 0.519

F

2 0.508 0.307 0.252* 1.73 0.099

F

3 -0.035 0.307 -0.018 -0.115 0.909

F

4 -0.375 0.307 -0.186 -1.219 0.232

F

5 0.141 0.307 0.07 0.46 0.649

F

6 0.419 0.307 0.208 1.364 0.182

F

7 0.638 0.307 0.317** 2.078 0.046 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 7 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.257，顯著性為 0.178(F =1.578)，第 1、第 3、第 4、第 5、第 6 個因素(

β

₁ =0.099,

t

₁=0.653；

3 0.018,

t

3 0.115

β

= − = − ；

β

₄ = −0.186,

t

₄ = −1.219 ；

β

₅ =0.07,

t

₅ =0.46；

6 0.208,

t

6 1.364

β

= = )與專利價值皆無顯著影響，第 2 個與第 7 個因素 (

β

₂ =0.252,

t

₂ =1.73*；

β

₇ =0.317,

t

₇ =2.078**)與專利價值有顯著的影響，且為正向影響。

五、8 個主要因素之分析

萃取因素為8 個因素時，8 個因素分別為

F (審查時間、IPC 數、UPC

₁ 數)、

F (起訴時間、所有權人數、claim 總項數、獨立項數)、

₂

F (全球專

₃ 利家族數、美國專利家族數)、

F (發明人數、審判歷程中官方行動次數、

₄

申請人答辯次數)、

F (引證美國專利數、引證外國專利數)、

₅

F (圖示數

₆ 量)、

F (引證文獻數)、

₇

F (訴訟前被引證次數)與取自然對數後的訴訟賠

₈ 償金額所得迴歸模式由表 4.54 可看出，多元迴歸模式判定係數(

R )為

² 0.272，可知以萃取出 8 個因素自變數可解釋取自然對數之後訴訟賠償金額依變數的變異量為27.2%。

由表4.55 可得知，此多元迴歸模式顯著性(p-value)為 0.218>0.1，表示多元迴歸模式預測水準不顯著。另外可由表4.56 看出其多元迴歸所選取的 8 個自變數其中只有

F (起訴時間、所有權人數、claim 總項數、獨

₂ 立項數)、

F (訴訟前被引證次數)之顯著性分別為 0.093與 0.052均小於

₈ 0.1，表示自變數

F (起訴時間、所有權人數、claim 總項數、獨立項數)、

₂

F (訴訟前被引證次數)可以有效的預測依變數，其得到的多元迴歸方程

式為

1 2 3 4 5 6 7 8

(0.273F 0.535F 0.019F 0.166F 0.364F 0.412F 0.153F 0.624F 15.876)

Y e =

⁺ ⁻ ⁻ ⁻ ⁺ ⁺ ⁺ ⁺ (4.2.44) 表4.54 8 個自變數與依變數 lnY 驗證模式摘要表

R

² 調整過後的

R

² 平均平方誤差 D-W 檢定值 0.521 0.272 0.084 1.93 1.532 資料來源：本研究整理

表4.55 8 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性迴歸 43.054 8 5.382 1.445 0.218 殘差 115.470 31 3.725

總和 158.524 39 資料來源：本研究整理

表4.56 8 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.876 0.305 52.026 0

F

1 0.273 0.309 0.135 0.883 0.384

F

2 0.535 0.309 0.265* 1.731 0.093

F

3 -0.019 0.309 -0.01 -0.063 0.951

F

4 -0.166 0.309 -0.082 -0.537 0.595

F

5 -0.364 0.309 -0.181 -1.178 0.248

F

6 0.412 0.309 0.204 1.333 0.192

F

7 0.153 0.309 0.076 0.494 0.625

F

8 0.624 0.309 0.31* 2.02 0.052 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 8 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.272，顯著性為 0.218( F =1.445) ，第 1 、第 3 、第 4 、第 5 、第 6 、第 7 個因素 (

β

₁=0.135,

t

₁=0.883；

β

₃ = −0.01,

t

₃ = −0.063；

β

₄ = −0.082,

t

₄ = −0.537；

5 0.181,

t

5 1.178

β

= − = − ；

β

₆ =0.204,

t

₆ =1.333；

β

₇ =0.076,

t

₇ =0.494)與專利價值皆無顯著影響，第 2 第 8 個因素 (

β

₂ =0.265,

t

₂ =1.731*；

8 0.31,

t

8 2.02 *

β

= = )與專利價值有顯著的影響，且為正向影響。

六、9 個主要因素之分析

萃取因素為 9 個因素時，9 個因素分別為

F (審查時間、起

₁ 訴時間、所有權人數、claim 總項數、獨立項數 )、

F (IPC 數、

₂ UPC 數 )、

F (全球專利家族數、美國專利家族數 ) 、

₃

F (引證美

₄ 國專利數、引證外國專利數)、

F ( 審判歷程中官方行動次數、

₅ 申請人答辯次數)、

F (發明人數 )、

₆

F (引證文獻數 )、

₇

F (圖示數

₈ 量)、

F (訴訟前被引證次數 )與取自然對數後的訴訟賠償金額所

₉ 得迴歸模式由表 4.57 可看出，多元迴歸模式判定係數 (

R ) 為

² 0.274，可知以萃取出 9 個因素自變數可解釋取自然對數之後訴訟賠償金額依變數的變異量為 27.4%。

由表 4.58 可得知，此多元迴歸模式顯著性 (p-value) 為 0.299>0.1 ，表示多元迴歸模式預測水準不顯著。另外可由表 4.59 看出其多元迴歸所選取的 9 個自變數其中只有

F (審查時

₁ 間、起訴時間、所有權人數、claim 總項數、獨立項數 )、

F (訴

₉ 訟前被引證次數)之顯著性分別為 0.08*與 0.055*均小於 0.1，

表示自變數

F (審查時間、起訴時間、所有權人數、 claim 總項

₁ 數、獨立項數) 、

F ( 訴訟前被引證次數 ) 可以有效的預測依變

₉ 數，其得到的多元迴歸方程式為

1 2 3 4 5 6 7 8 9

(0.453F 0.266F 0.195F 0.19F 0.55F 0.614F 0.119F 0.246F 0.103F 15.876)

Y e =

⁻ ⁻ ⁺ ⁺ ⁺ ⁺ ⁻ ⁻ ⁺ (4.2.45) 表4.57 9 個自變數與依變數 lnY 驗證模式摘要表

R

² 調整過後的

R

² 平均平方誤差 D-W 檢定值 0.524 0.274 0.056 1.958 1.553 資料來源：本研究整理

表4.58 9 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性迴歸 43.467 9 4.830 1.259 0.299 殘差 115.057 30 3.835

總和 158.524 39 資料來源：本研究整理

表4.59 9 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.876 0.31 51.272 0

F

1 0.568 0.314 0.282* 1.811 0.08

F

2 0.217 0.314 0.108 0.692 0.494

F

3 -0.054 0.314 -0.027 -0.171 0.866

F

4 -0.319 0.314 -0.158 -1.016 0.318

F

5 0.05 0.314 0.025 0.159 0.874

F

6 -0.303 0.314 -0.15 -0.965 0.342

F

7 0.361 0.314 0.179 1.152 0.259

F

8 0.153 0.314 0.076 0.489 0.628

F

9 0.626 0.314 0.311* 1.997 0.055 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 9 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.274，顯著性為 0.299(F =1.259)，第 2、第 3、第 4、第 5、第 6、第 7、第 8 個因素 (

β

₂ =0.108,

t

₂ =0.692；

β

₃ = −0.027,

t

₃= −0.171；

β

₄ = −0.158,

t

₄ = −1.016；

5 0.025,

t

5 0.159

β

= = ；

β

₆ = −0.15,

t

₆ = −0.965 ；

β

₇ =0.179,

t

₇ =1.152 ；

8 0.076,

t

8 0.489

β

= = )與專利價值皆無顯著影響，第 1 個與第 9 個因素 (

β

₁ =0.282,

t

₁=1.811*；

β

₉ =0.311,

t

₉ =1.997 *)與專利價值有顯著的影響，

且為正向影響。

七、小結

對上述多元迴歸分析作比較，由表4.60 可看出選取 6 個因素時，迴歸模式的顯著性為所有模式中最低，為0.117，而模式調整過的判定係數 (

R )也是所有模式中最高的，為 0.117，雖然顯著性大於 0.1，但是以本

² 研究所分析的所有模式中，具有最高預測依變數的能力。因此將萃取 6 個因素為因素命名，命名如表4.61 所示。

表4.60 4~9 個因素多元迴歸分析比較

因素個數

R

² ^{調整後的}

R

² ^{顯著性} 自變數的正負符號 4 0.086 -0.018 0.519 ＋＋－－

5 0.16 0.037 0.287 ＋＋＋－＋ 6 0.253 0.117 0.117 ＋＋＋－＋＋ 7 0.257 0.094 0.178 ＋＋－－＋＋＋ 8 0.272 0.084 0.218 ＋＋－－－＋＋＋ 9 0.274 0.056 0.299 ＋＋－－＋－＋＋＋資料來源：本研究整理

表4.61 6 個因素命名結果

因素因素中的指標變數命名結果

審查時間、發明人數、所有權人數、 IPC 數、UPC 數、審判歷程中官方行動次數、申請人答辯次數

授權類型與技術複雜度

2 起訴時間、claim 總項數、獨立項數剩餘年限與專利範圍

3 訴訟前被引證次數、全球專利家族數、美國專利家族數

技術潛在效益

4 引證美國專利數、引證外國專利數技術創新程度

5 圖示數量圖示數量

6 引證文獻數引證文獻數

資料來源：本研究整理

在文檔中中華大學碩士論文 (頁 92-103)

第四章 實證結果與分析

4.2 以全部(十七項)專利指標(模式一)分析結果

4.2.2 多元迴歸分析

F (審

F (訴

F (引證美國專

F (圖示數量)與取自然對數後的

R )

F (審查時間、起訴時間、發明人數、所有權人

F (審查時

Y = e

R

R

F

F

F

F

β

t

β

t

t

β

β

t

F (審 查 時 間、

X

F ( 訴 訟 前 被 引 證 次 數 、 全 球 專 利

F ( 引 證 美 國 專 利 數 、 引 證 外 國 專

F (發 明 人 數 、 圖 示 數 量 )、

F (claim 總 項

R )為 0.16，可 知 以

F (claim 總 項

F (claim

Y = e

R

R

F

F

F

F

F

β

t

t

β

β

t

β

t

β

t

F (審 查 時 間 、 發

F (起 訴 時 間 、 claim 總 項 數 、 獨 立 項

F ( 訴 訟 前 被 引 證 次 數 、 全 球 專 利 家 族 數 、 美 國 專 利 家 族

F (引 證 美 國 專 利 數 、 引 證 外 國 專 利 數 )、

F (圖 示 數 量 )、

F ( 引 證 文 獻 數 ) 與 取 自 然 對 數 後 的 訴 訟 賠 償 金 額 所 得 迴 歸 模 式

R )為 0.253， 可 知

F ( 起 訴 時

F ( 訴 訟 前 被 引 證 次 數 、 全 球

F (圖 示 數 量 )之 顯 著 性 分 別 為

F (起 訴 時 間 、

F ( 訴 訟 前 被 引 證 次 數 、 全 球 專 利

F (圖 示 數 量 )可 以 有 效 的 預 測 依 變

Y = e

R

R

F

F

F

F

F

F

β

t

t

β

β

第四章實證結果與分析

F (審查時間、

F ( 訴訟前被引證次數、全球專利

F ( 引證美國專利數、引證外國專

F (發明人數、圖示數量 )、

F (claim 總項

R )為 0.16，可知以

F (claim 總項

F (審查時間、發

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立項

F ( 訴訟前被引證次數、全球專利家族數、美國專利家族

F (引證美國專利數、引證外國專利數 )、

F (圖示數量 )、

F ( 引證文獻數 ) 與取自然對數後的訴訟賠償金額所得迴歸模式

R )為 0.253，可知

F ( 起訴時

F ( 訴訟前被引證次數、全球

F (圖示數量 )之顯著性分別為

F (起訴時間、

F ( 訴訟前被引證次數、全球專利

F (圖示數量 )可以有效的預測依變

F (審查時間、起

F (claim 總項數、獨立項

F ( 全球專利家族數、美國專利家族數 ) 、

F ( 引證美國專

F (圖示數量 )、

F (引證文獻數 )、

R )為 0.257，可

F ( 訴訟前被引證次數 ) 之顯著性分別為

F ( claim 總項數、獨

F (訴訟前被引證次數 )可以有效的預測依變數，其得

F (訴訟前被引證次數)之顯著性分別為 0.093與 0.052均小於