第三章、 資料來源與研究方法
第二節 因素分析方法
（patent quality）。透過計算出各指標的因素負荷（Factor loading），並使用因 素負荷值與四指標之共變異矩陣，得出各個指標在專利品質所佔的權重。
𝑞：共同因素（Common factor），即專利品質，
由於為非觀察到的變數，因此本文假設：𝑞~𝑁(0,1)；
𝜆𝑘：第 k 個指標之因素負荷（Factor loading）；
Χ：控制變數—專利是否為國外專利（foreign）；
𝑒𝑘：個別指標干擾項（idiosyncratic error），
捕捉共同因素外的個別指標變異， 𝑒𝑘~𝑁(0, 𝜎𝑘2)。
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𝛬 = 𝐸(𝑦𝑦′) = 𝜆𝜆′+ 𝛷 (3) 其中：
𝑦：指標向量；
Φ：殘差值的變異數，即Φ = E(𝑒𝑒′)。
共同變數(q)與指標向量（y）的共同分配：
[𝑞
𝑦] ~𝑁(0, Σ), 其中 Σ = [1 𝜆′
𝜆 Λ] (4)
給定觀察到的指標向量（y），此共同變數（q）之平均數與變異數為：
E(q|y) = λ′Λ−1y (5) Var(q|y) = 1 − λ′Λ−1λ (6) 透過共同變數的平均數，我們即可推得各個指標在專利品質所佔的權重，即為 當某指標的 y 變動一單位時，預期的專利品質的變化，數學式如下：
∂E(q|y)/ ∂yk= Λ−1λ/ι′Λ−1 λ (7)
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第三節 兩階段最小平方法（two stage least squares）與工具變數
（instrument variable）
3.1 節 迴歸模型設定
（simultaneity）」與「遺漏變數偏誤（omitted variable bias）」，其一，雖然我 們主要探討員工薪酬制度對於公司創新力的影響，然而公司創新力結果也有可 能反過來影響員工的薪酬多寡，當一個公司其創新研發成果豐碩時，公司在市 場上受到肯定，獲利甚豐，因此公司更可能發給員工更多的薪酬；反之，當一
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第四章 研究結果 第一節 資料之敘述統計
1.1節 專利資料
為了得到客觀的指標之權重，我們搜集了美國專利局 2003 年與 2010 年的 所有核准專利，美國專利局 2003 年核准之專利總共 166,969 件，2010 年總共 203,325 件。在專利分類上，我們使用合作專利分類（Cooperative Patent Classification, CPC），此分類系統為全球性的專利文件分類系統，總共分為八 大主部（section），表 4-1-1 為八大主部之英文代碼與對應之名稱。圖 4-1-1 為 各專利分類兩年之專利數比較，全球專利核准量在分類 A, B, D, E, F 中，2010 年核准量都較 2003 年下降，而物理（G）與電學（H）兩大類則呈現大幅上升 的情況。
表 4-1-1 CPC 分類之主部名稱
英文代碼 分類名稱 英文代碼 分類名稱
A 人類生活必需 E 固定建築物
B 作業；運輸 F 機械工程；照明；加
熱；武器；爆破
C 化學；冶金 G 物理
D 紡織；造紙；組合化學 H 電學 資料來源：本研究整理
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圖 4-1-1 美國專利局 2003 與 2010 年專利核准數量
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
若以申請之國別來看，圖 4-1-2 為 2003 年與 2010 年專利核准之前五名國 家。兩個年度前五名均為美國、日本、德國、台灣、南韓。美國和日本在兩個 年度分別都為專利核准數的第一名與第二名，而台灣在 2003 年時專利核准數名 列第四名，到了 2010 年則因韓國的超前而退後至第五名，儘管在名次上有退 步，但就數量來看成長了 4,000 多件，由此可以看出台灣的發明實力依舊強 勁。
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圖 4-1-2 2003 年與 2010 年專利核准之前五名國家
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
圖 4-1-3 與圖 4-1-4 為兩年度四個指標：前引證數（citing）、後引證數
（cited）、專利家族數（family），請求項個數（claims）之間的相關係數圖。
由圖可以看出，每個指標之間的相關係數都不高，代表各個指標存在相當大的 變異，因此這個結果支持我們使用因素分析來捕捉四個指標共同影響的部分。
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圖 4-1-3 2003 年四指標之相關係數圖（correlation）
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
圖 4-1-4 2010 年四指標之相關係數圖（correlation）
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
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接著讓我們來看看台灣的專利資料，首先台灣於 2003 年至 2012 年間，總 共申請了 77,597 件專利，專利所有人包括上市上櫃公司、未上市上櫃公司、法 人與學術機構。由於我們的研究對象為上市上櫃電子業公司，因此使用 TEJ 之 電子業公司的英文名稱去對照台灣專利資料後，樣本數為 42,419 筆，涵蓋了 395 家公司。圖 4-1-5 為台灣上市上櫃電子業公司歷年專利申請數量圖，以分類 來說，電子業公司申請之專利大部分集中在物理（G）與電學（H）兩大類，而 以每年數量來看，在 2010 年以前呈現成長的趨勢，2010 年後則呈現下滑趨 勢，然而受限於專利的申請與核准之間可能差至 2 到 10 年，而本次樣本並沒有 納入已經申請但未核准之專利，因此可能為潛在的研究限制。
圖 4-1-5 台灣上市上櫃電子業公司歷年專利申請數
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
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第二節 因素分析結果與專利品質
表 4-2-1 為 2003 年各分類之各指標的權重，除了人類生活必需（A）和紡 織；造紙；組合化學（D）兩類在請求項指標的佔比最高外，其餘分類佔比最 高均為前引證指標，而各分類佔比最低者均為專利家族指標。表 4-2-2 為 2010 年各分類之各指標的權重，可以看到，前引證指標之佔比與 2003 年相比加重，
而比重最低者在各專利分類中均為專利家族指標。我們認為，前引證指標佔專 利品質的權重之所以最大，可能的原因在於，前引證代表該專利承襲了先前的 專利，從舊有的技術做改良與精進，即使為一個創新的技術，也一定需要堆疊 在許多舊有的技術下才能完成，誠如 Aghion 和 Howitt（1992）提到透過垂直式 創新（vertical innovation）可帶動經濟的成長，發明人猶如站在巨人的肩膀上，
透過前人知識的累積，進一步改良該領域的技術，讓生產變得更有效率。此 外，專利引證數越多時，可能代表該專利之隱含技術來自不同的領域，涵蓋了 多面向的知識，因此使得該專利品質較高。而專利家族指標對於專利品質的佔 比之所以為最低，可能的解釋是因為全球最大的專利局不外乎為美國專利局
（USPTO）、歐洲專利局（EPO）、日本專利局（JPO）、中國專利局
（SIPO）與南韓專利局（KIPO），而此五個國家亦為全球市場的集中地，大部 分的專利所考量的家族申請地多為此五個國家，除非專利佈局策略的不同，專 利所有權人較不會考慮其他國家之專利申請，畢竟專利申請所需的費用不貲，
因此專利家族數指標對於專利品質的佔比為最低。
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表 4-2-1 2003 年各分類之各指標權重
A B C D E F G H
後引證 0.161 0.156 0.205 0.202 0.209 0.172 0.083 0.094 前引證 0.321 0.499 0.250 0.409 0.406 0.478 0.568 0.548 專利家族 0.111 0.057 0.055 0.069 0.077 0.071 0.091 0.065 請求項 0.407 0.288 0.489 0.320 0.308 0.279 0.259 0.293
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
表 4-2-2 2010 年各分類之各指標權重
A B C D E F G H
後引證 0.116 0.095 0.217 0.257 0.155 0.111 0.067 0.074 前引證 0.468 0.663 0.355 0.298 0.427 0.617 0.636 0.654 專利家族 0.128 0.020 0.083 0.049 0.083 0.034 0.057 0.035 請求項 0.288 0.222 0.345 0.397 0.335 0.237 0.240 0.237
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圖 4-2-1 為 2003 年台灣、美國與全球專利品質之比較，圖 4-2-2 則為 2010 年台灣、美國與全球專利品質之比較，實線為台灣之專利品質分佈圖，全球專 利品質則為長虛線表示，而美國專利品質以短虛線表示。為了正確的比較，我 們使用 2003 年、2010 年核准之全球專利，與台灣在同一年度之核准專利相 比，並且分別使用 2003 年、2010 年所計算出的權重進行專利品質的計算，而 專利品質的計算方式為各指標乘上該指標之權重並進行加總，此外，我們也考 慮了不同的專利分類不能放在一起比較的問題，因此也做了專利品質標準化。
由兩張圖可以看出，與世界相比，台灣的專利品質較為集中；2010 年與 2003 年相比，台灣的專利品質有進步的趨勢。依照專利分類來看，圖 3 與圖 4-2-4 分別為 2003 年與 2010 年台灣整體專利品質與物理（G）和電學（H）兩分類 專利品質比較。由圖可以看出，台灣專利品質在物理（G）和電學（H）兩個年 度均表現較台灣整體佳。
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圖 4-2-1 2003 年台灣、全球與美國專利品質之比較
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理 圖 4-2-2 2010 年台灣、全球與美國專利品質之比較
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
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圖 4-2-3 2003 年台灣整體與分類（G,H）之專利品質比較
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
圖 4-2-4 2010 年台灣整體與分類（G,H）之專利品質比較
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
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由於我們由 2003 年與 2010 年之專利資料計算出兩種權重，因此每一個專 利都會有兩個不同權重所算出的專利品質，圖 4-2-5 即為兩個權重下的專利品 質關係圖，不同顏色為不同的專利申請年度，由圖可以看出，不論任何年度，
兩種權重所計算出來的專利品質均呈現高度的正相關，差異並不大，因此我們 認為，後續的迴歸結果並不會因為使用權重的不同而造成影響。
圖 4-2-5 兩權重之專利品質相關分佈圖
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
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本次研究之迴歸式中，主要的應變數為公司創新力，其計算方式為依照各 公司各年度加總專利申請數與專利品質，因此每一家公司在每一個年度均會有 一個創新力分數，若該公司當年度未有專利申請，創新分數即為零。圖 4-2-7 與圖 4-2-8 為整體的專利申請件數(取對數)與專利品質(取對數)分布圖，在全部 5,629 筆樣本，只有 1,444 個樣本有專利申請，意味著大部分的公司在這 10 年 間並沒有專利申請，而大量的零表示被解釋變數可能有被切齊（censored）的情 況，公司研發行為並沒有確實地被捕捉到，因此我們將使用 Tobit 模型來解決 此一問題。
圖 4-2-6 台灣上市上櫃電子業各家公司專利申請件數分布圖
資料來源：Google, USPTO 及本研究整理
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圖 4-2-7 台灣上市上櫃電子業各家公司專利品質分布圖
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第三節 員工薪酬與公司創新力
3.1 節 迴歸結果 (1) 第一階段迴歸結果
表 4-3-1 為第一階段迴歸之結果，使用 2008 年之分紅費用化政策做為工具 變數，來處理在討論薪酬對公司創新力影響時可能會出現的內生性問題。此工 具變數的設計概念在於我們預期分紅費用化前，公司的配股優勢會影響到員工 薪酬，但是並不影響公司創新力。第一欄為全體樣本的迴歸結果，顯示出此工 具變數與員工總薪酬為顯著的正相關，代表公司在費用化前配股優勢較高的 話，其員工總薪酬也會上升。我們將全體樣本以股價高低來拆分，前四分之一 為高股價公司，後四分之三為低股價公司，迴歸結果分別呈現於表 4-3-1 第二 與第三欄，同樣的，不論高、低股價，分紅費用化前之配股優勢對於員工薪酬 為顯著的正向影響。兩者相比之下，若配股優勢提高相同的幅度，低股價公司 之員工平均總薪酬上升的幅度比高股價公司還多，我們認為，可能的原因在於 以總薪酬的絕對值來說，高股價公司之總薪酬已在整體平均水平之上，因此即
表 4-3-1 為第一階段迴歸之結果，使用 2008 年之分紅費用化政策做為工具 變數，來處理在討論薪酬對公司創新力影響時可能會出現的內生性問題。此工 具變數的設計概念在於我們預期分紅費用化前，公司的配股優勢會影響到員工 薪酬，但是並不影響公司創新力。第一欄為全體樣本的迴歸結果，顯示出此工 具變數與員工總薪酬為顯著的正相關，代表公司在費用化前配股優勢較高的 話，其員工總薪酬也會上升。我們將全體樣本以股價高低來拆分，前四分之一 為高股價公司，後四分之三為低股價公司，迴歸結果分別呈現於表 4-3-1 第二 與第三欄，同樣的，不論高、低股價，分紅費用化前之配股優勢對於員工薪酬 為顯著的正向影響。兩者相比之下，若配股優勢提高相同的幅度，低股價公司 之員工平均總薪酬上升的幅度比高股價公司還多，我們認為，可能的原因在於 以總薪酬的絕對值來說，高股價公司之總薪酬已在整體平均水平之上，因此即