第二章 文獻探討
第三節 美國司法判決實證相關研究
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第三節 美國司法判決實證相關研究
在專利損害賠償範圍的量化研究領域內，由於美國相關資料庫系統的建制較 早、資料蒐集較為完整，其針對專利損害賠償範圍量化研究的發展亦相對蓬勃。
本研究以下針對近期美國所發表之專利損害賠償量化研究作文獻回顧，以求在研 究內容與方法設計上有所增進。
壹、 資誠會計師事務所，2007 年專利與商標損害賠償研究，2007
2007 年的資誠會計師事務所(下簡稱資誠 2007 研究)藉由 Westlaw 所轄的聯 邦智慧財產案件資料庫(FIP-CS)、陪審團判決與和解合併資料庫(JV-ALL)及法院 電子紀錄公開資料庫(PACER)系統，針對 1980 年至 2006 年間所有的法院、陪審 團專利損害賠償判決金額進行統計。
根據資誠 2007 研究所統計的成果，該研究與損害賠償範圍直接相關的發現 主要有：
一、 損害賠償判賠金額與判賠主體有關
該研究進行大樣本的統計結果發現，由陪審團判決的中位數損害賠償額為法 院判決的中位數損害賠償額五倍以上。
二、 權利金費率之判賠趨勢
該研究藉由趨勢分析的方式發現，帄均判賠的權利金費率(royalty rates)在近 幾年有下滑的趨勢。
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參、 資誠會計師事務所，2009 年專利訴訟研究：專利訴訟趨勢與 NPE 帶來的影 響，2009
2009 年資誠事務所針對先前的研究資料再次進行更新，資料蒐集範圍擴充 至 2008 年。根據資誠 2009 研究統計的成果，除了延續先前的研究內容外，該研 究新增了以下研究主題：
一、 NPE 之損害賠償判賠金額相對實施專利組織 (practicing entity)之情形 該研究指出，在 2002-2009 期間，在扣除通貨膨脹影響後，NPE 獲得專利損 害賠償判賠金額的中位數(1200 萬美金)，為實施專利組織(340 萬美金)的三倍以 上。
二、 組織類型在不同判賠主體下，對損害賠償判賠金額的影響
該研究分析在陪審團審判及法院判決下，NPE 與實施專利組織所獲得之損 害賠償判賠金額的差異。另一方面，該研究考量到由於 NPE 並不實施專利，因 此並無所失利益法(lost profit)的適用情形，而針對損害賠償計算方法(諸如所失利 益、合理權利金法)對判賠金額的影響，作了相關調整。
三、 組織類型在不同判賠主體下，其勝訴情形
該研究發現，NPE 之勝訴率(29%)遠低於實施專利組織(41%)，但在無陪審 團的法院判決情形下，NPE 的勝訴率與實施專利組織落差相對較小。
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肆、 資誠會計師事務所，2010 年專利訴訟研究：專利訴訟趨勢與近期法院判決 對損害賠償金額的影響，2010
2010 年資誠事務所除延續先前的研究內容並予以擴充外，針對損害賠償判 賠金額的研究內容新增以下研究主題：
一、 損害賠償計算的採用方法
該研究指出，不論是在 1995-2001 期間或是 2002-2009 期間，合理權利金法 作為專利訴訟損害賠償方法始終居於主流地位，且其採用的頻率不斷提高 (77.9%)，相對於居次的所失利益法(28.1%)有相當大的差距。
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伍、 資誠會計師事務所，2011 年專利訴訟研究：專利訴訟趨勢與 AIA 立法，2011 2011 年資誠事務所除延續先前的研究內容並予以擴充外，針對損害賠償判 賠金額的研究內容新增以下研究主題：
一、 訴訟時間與損害賠償判賠金額的分布情形
該研究指出，損害賠償判賠金額會隨著訴訟時間的拉長而增長。相對於 0-2 年內的訴訟期間，損害賠償判賠金額中位數低於五百萬美金，當訴訟期間拉長到 2-4 年，則損害賠償判賠金額中位數成長至七百萬美金。然而，當訴訟期間拉到 4 年以上，損害賠償判賠金額中位數則突破至兩千萬美金。
二、 不同 NPE 類型與損害賠償判賠金額、勝訴率的分布情形
該研究指出，不同類型的 NPE(公司、非營利、個人)在損害賠償判賠金額中 位數、勝訴率的分布上有相當大的不同。其中，公司類型的 NPE 獲得的損害賠 償判賠金額為三者中最高(1800 萬美金以上)，遠高於個人(約 300 萬美金)與非營 利組織(低於 200 萬美金)的判賠情形。而在勝訴率層面，則以非營利組織為最高 (40%)、公司次之(25-30%)，個人居末(20-25%)。
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陸、 資誠會計師事務所，2012 年專利訴訟研究：訴訟量的成長與專利價值意識 的茁壯，2012
2012 年資誠事務所除延續先前的研究內容並予以擴充外，針對專利訴訟勝 率相關的研究內容僅新增以下一項研究主題：
一、 ANDA (Abbreviated New Drug Application)案件的訴訟勝訴率
由於原廠藥廠所擁有之藥品專利資訊頇提交給 FDA，並登載於 Orange Book 內。因此，設若學名藥廠要申請 ANDA 以製造學名藥，則學名藥廠需滿足下述 四個條件中的任意一個，方能成功申請 ANDA：
1. 原廠藥廠未向 FDA 提交任何的專利資訊 2. 該專利已失效
3. 專利失效日期有一個具體明確的時間
4. 原廠藥廠之專利為無效，或學名藥廠在生產、使用、銷售過程中不會侵害原 廠藥廠之專利。
針對第四項之申請內容，依 Hatch-Waxman 法案，設若原廠藥廠未於學名藥 廠通知後 45 天內對學名藥廠提貣專利訴訟，則 FDA 將針對學名藥廠之申請進行 審查12。也因此，原廠藥廠為維護其商業利益，勢必頇積極向學名藥廠提貣專利 訴訟，進而延伸出與 ANDA 相關的專利案件。
該研究在分析 ANDA 專利案件時，從原廠藥廠的勝訴率角度作評估，發現 原廠藥廠之勝訴率在先前期間雖然高度波動，但在 2010 年之後因案件數量增 加，原廠藥廠之勝訴率約在 53-56%之間，有較為穩定的趨勢。
12 21 U.S.C. § 355(j)(5)(B)(iii).
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柒、 Mark A. Lemley and Carl Shapiro，專利壟斷與權利金堆疊，2007
Lemley 與 Shapiro 在 2007 年的專利壟斷與權利金堆疊研究中，藉由 Westlaw 的資料庫，針對 1982 年至 2005 年年中的權利金判賠案件進行統計，以分析各產 業相對於帄均權利金費率的變異量，探討各產業權利金費率的分布狀況。
該研究指出，合理權利金法的適用僅對某些產品元件(component products) 案件提供相當有限的幫助，但卻容易誤導法院高估權利金費率，進而導致權利金 堆疊的問題。由於該研究主要係針對權利金費率進行統計分析，並未考量不同商 品基於不同權利金基礎(royalty base)，在相同權利金費率適用下可能產生相當大 的賠償金額差異，進而提醒了本研究在量化方法設計上，可採用變異量的方式來 分析損害賠償範圍。該研究依照各產業的權利金費率進行統計分析，其成果斐 然，頗值參考，本研究摘錄如下：
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資料來源：Mark A. Lemley and Carl Shapiro，2007 Confidence Intervals for Mean
N Mean Median Standard
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捌、 John R. Allison, Mark A. Lemley & J.H. Walker，極端價值或專利流氓的宰 制？高度涉訟專利的特性，2009
該研究藉史丹佛大學智慧財產權訴訟相關資料庫(Stanford IP Litigation Clearinghouse)，搜尋 2002-2007 年間涉入專利訴訟的專利，並從產業、組織型態 及專利的細部資訊等面向分析高度涉訟專利之特性。
該研究發現，最常涉入專利訴訟的產業，主要為電腦軟體(software)與電信
(telecommunications)產業的專利，其涉訟次數甚至超越機械與化學產業。電腦
軟體專利壓倒性地成為最常提貣專利訴訟的專利類型，其涉訟案件量占總訴訟案 件量的 75%，在此之中，又以電腦軟體執行的商業方法專利為最高(15%)。相較 於此，機械、電子類專利僅占高度涉訟專利類別(涉訟八次以上)案件總量的一小 部分(分別為 8%及 1%)，但在僅涉訟一次專利案件的分類下，卻占了整體案件量 的 78%(分別為 53%及 25%)。而在組織型態的分類上，該研究發現，產品企業(product company)與獨資企 業類別最容易持有高度涉訟專利(占總案件量的 44.3%及 40%)；但相對於持有僅 涉訟一次專利的情形，產品企業的涉訟案件次數占總案件量之比率則高達 80%。
最後，從專利的細部資訊來分析，該研究指出最常涉訟的專利特性主要為：
一、 過度使用專利連續案(patent continuations)：帄均為 4.3 個連續案；
二、 申請專利範圍請求項的項數較高：相對涉訟一次專利的項數帄均多 50%；
三、 受到較多專利與非專利文獻引用
該研究依產業領域進行分類，以針對各產業專利涉訟的發生境況進行分析，
帶給本研究相當大的啟發，提醒了本研究在專利群組變數的設計上，加入產業變 數之內容。本研究摘錄其分析成果如下：
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圖 2-6 各產業涉訟專利分布情形
資料來源：John R. Allison, Mark A. Lemley & J.H. Walker，2009
表 2-11 各產業涉訟專利分布情況
資料來源：John R. Allison, Mark A. Lemley & J.H. Walker，2009
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玖、 David W. Opderbeck，專利損害賠償改革與專利法型態，2009
該研究獨自藉由法院行政辦公室民事案件資料庫(Administrative Office of the Courts)，搜尋 2002-2007 年間的專利訴訟案件，進行專利損害賠償的統計分 析。
該研究發現損害判賠金額的分配顯現廣泛、隨機的特性，並指出多數的損害 賠償案件判賠金額的決策結果，係基於法院對於事實的認定，而非刻意偏向鉅額 的損害賠償。該研究並以敘述統計的方式，呈現損害賠償金額的分配情況，本研 究摘錄統計成果如下：
表 2-12 損害賠償判賠金額統計(以美金為單位)
資料來源：David W. Opderbeck，2009 依據上開資料，該研究指出配合標準差與偏態的解讀，損害賠償的判賠金額 分配情形相當廣泛，欠缺一貫解釋的可能模式。相對於此，該研究進行了關聯性 的檢驗，以分析損害賠償金額與技術領域、損害賠償計算方法的關聯性。該研究 發現在某些情況下，損害賠償金額與技術領域、損害賠償計算方法具備相關性，
本研究摘錄相關統計成果如下：
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表 2-13 技術領域、損害賠償計算方法與判賠金額之分布情況
資料來源：David W. Opderbeck，2009
表 2-14 損害賠償金額與技術領域的關聯性
資料來源：David W. Opderbeck，2009
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表 2-15 損害賠償金額與損害賠償計算方法的關聯性
資料來源：David W. Opderbeck，2009
表 2-16 損害賠償金額與技術領域、損害賠償計算方法的關聯性
資料來源：David W. Opderbeck，2009
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壹拾、 Michael J. Mazzeo, Jonathan Hillel, Samantha Zyontzd，解釋「無從預 測」？美國專利侵權損害賠償實證研究，2013
該研究藉由 Westlaw、Lexis、PACER、EDGAR、NBER 等資料庫及資誠事 務所資料庫之授權，搜尋 1995-2008 年間的專利訴訟損害賠償案件資料，進行大 樣本的統計分析。該研究藉由模型的建構，設定三大類的變項群組(個案資訊、
訴訟當事人、涉案專利)，分析其過濾取得的 340 件損害賠償判賠資料，足以解 釋 75%以上的損害賠償變異量。而藉由回歸模型的深度分析，該研究亦發現其篩
訴訟當事人、涉案專利)，分析其過濾取得的 340 件損害賠償判賠資料，足以解 釋 75%以上的損害賠償變異量。而藉由回歸模型的深度分析，該研究亦發現其篩