產業、公司與競爭動態效果對專利績效差異之影響

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(1)國立高雄大學亞太工商管理學系碩士論文. 產業、公司與競爭動態效果對專利績效差異之影響 The influences of industry, firm and competitive dynamics on patents. 研究生：吳昶儒撰指導教授：陳一民博士. 中華民國九十七年七月 I.

(2) 誌謝時間過的相當快，一下子研究所二年就要到此告一段落，回想剛考上時充滿了喜悅，進來後才知那只是痛苦的開始，每天都來自不同新的挑戰，曾經自信滿滿想拓展自己，慢慢地深深自覺適應不足，但始終讓我一路走來，也讓自己了解有許多能力還必須加強，研究期間雖辛苦，但有其價值性使我本身獲得的更多，我相信經由粹練的人生才會是最美麗豐富的，在高大亞太所的點點滴滴，將會影響我以後對未來的格局。在這段期間要感謝的人非常多，首先要感謝指導教授陳一民博士在我求學期間兩年來的細心指導與諄諄教誨，回想剛上教授的第一堂課，就提到我們必須要培養出具有紀律、創新及前瞻性的國際觀才能因應全球環境的變遷，才不會被市場所淘汰，再來又提到「人要立志做大事，不要立志做大官」的人生態度，深深地留在我腦海中，由於有教授的幫助才能順利完成此論文，因此由衷感謝此段期間指導教授對我的指導及鼓勵，此外，特別感謝林豐智教授及郭家源教授於百忙之中審閱論文及蒞臨指導，並且提供寶貴的意見，使得本論文更加完善。其次感謝同窗好友：德政、Michael、士庭、小紅、安迪、韋宏、旺伯、麗君、儷儒、藍星與學弟妹們，以及感謝所有幫助我的朋友，因為有你們的支持及勉勵，讓我在研究所生活過得更加的充實及豐富。最後感謝對我無私付出的家人，因為有你們提供舒適及安穩的求學環境，讓我能夠專心致力於課業上，也因為有你們的鼓勵及支持，我才有堅持到底的動力。在此，將此份成果及喜悅獻給所有支持及關心我的人。. 吳昶儒. 謹致於. 國立高雄大學亞太所 2007.7.23 II.

(3) 產業、產業、公司與競爭動態效果對專利績效差異之影響指導教授：陳一民博士國立高雄大學亞太工商管理學系學生：吳昶儒國立高雄大學亞太工商管理學系碩士班. 摘要在現今知識經濟為主體之下，市場及技術的變化是迅速的，企業需要隨時掌握技術變化的軌跡才能更具有競爭優勢，因此專利的取得就成為企業競爭優勢的來源之一。當某項專利被核准後，若該專利為關鍵的核心技術時，會引起該領域的競爭者跟隨其後研發新技術，領先者與競爭者不斷以專利(申請及核准)來進行之間的攻防戰，期望能以技術的取得而獲得有利的競爭地位，因此專利的申請及核准數已經成為企業競爭重要指標之一。如何衡量專利品質的良窳？在過去文獻中發現專利引證數越多，則代表專利重要程度或價值性越高，因此本研究以專利引證為專利績效指標，進而瞭解專利績效差異的來源。早期研究績效差異的來源，不論是理論或實務主要來自產業組織理論及資源基礎理論二個不同觀點，卻忽略了競爭行為(攻擊及反應)也是績效差異的來源之一，因此本研究納入競爭動態的觀念結合公司及產業因素，探討專利績效差異的主要來源，利用變異數成份分析法(VCA)分解專利績效差異，除了瞭解公司因素、產業因素、攻擊因素及反應因素中何者為影響專利績效的主要來源之外，還進一步探討日本、台灣及南韓三個不同國家，影響專利績效差異的主要因素是否相同。實證結果顯示日本、台灣及南韓三國，專利績效差異的影響因素呈現一致的現象，公司因素及反應因素皆為影響專利績效差異主要來源，而產業因素及攻擊因素對於專利績效差異的影響都皆不大。關鍵詞：關鍵詞：產業組織經濟、產業組織經濟、策略管理、策略管理、競爭動態、競爭動態、專利績效 III.

(4) The influences of industry, firm and competitive dynamics on patents Advisor(s): Dr. Yi-Min Chen Department of Asia-Pacific Industrial and business management National University of Kaohsiung Student: Chang-Ru Wu Department of Asia-Pacific Industrial and Business management National University of Kaohsiung ABSTRACT In the economics and strategy fields, understanding the sources of performance differences is a key theoretical and empirical issue. It has long been conventional to treat the firm as a basic unit of analysis when considering the performance of firms and markets. Along with the evolution of knowledge-based economy, patents have become a source of competitive advantage. In addition, the impact of competitive dynamics (attack and reaction) is ignored as an important element in performance differentials studies. Thus this study shifts the focus of attention from firm performance to patents performance and examines how much competitive dynamics effects explain the variance in the performance. This study extends recent variance decomposition research in three ways. First, this work incorporates the influences of competitive behavior (attack and reaction) into the descriptive model. Second, this investigation test of industry, firm, and competitive dynamics effects on patents performance by using the conventional variance components approach (VCA). Third, this work compares patents performance in Japan, South Korea and Japan by using the United States Patent and Trademark Office (USPTO) database. The VCA model is fitted to a new data set. The empirical results find that both firm and competitive reaction effects have great impact on patents performance and firm effects are the IV.

(5) dominant factors in Japan, South Korea and Taiwan, while industry and competitive action effects have little impact.. Keywords:. industrial. organization. economics,. competitive dynamics, patents performance. V. strategic. management,.

(6) 目錄第一章緒論 …………………………………………………………………………1 第一節研究背景與動機 ………………………………………………………1 第二節研究目的 ………………………………………………………………3 第三節研究架構 ………………………………………………………………4 第二章文獻探討 ……………………………………………………………………6 第一節產業組織理論 …………………………………………………………6 第二節資源基礎理論…………………………………………………………..7 第三節績效差異實證研究……………………………………………………..9 第四節競爭動態理論…………………………………………………………15 第五節專利績效……………………………………………………………....23 第三章研究方法……………………………………………...……………………28 研究方法第一節研究流程………………………………………………………………28 第二節研究模型………………………………………………………………29 第三節資料來源 ……………………………………………………………..31 第四章實證結果與分析………………………………………………..….………33 實證結果與分析第一節 Pearson 相關分析………………..…………………………………….33 第二節專利資料之變異數成份分析結果……………………………………35 第三節小結……………………………………………………………………40 第五章結論與建議…………………………………………………………………42 結論與建議第一節研究結論………………………………………………………………42 第二節未來研究建議…………………………………………………………44 參考文獻 ……………………………………………………………………………45. VI.

(7) 表目錄表 1-1. 1998-2006 年日本、台灣及南韓在 USPTO 的專利核准件數…….…...….3. 表 2-1 Schmalensee (1985)實證結果………………………………………………10 表 2-2 Rumelt(1991)實證結果…………………….…………………………………11 表 2-3 文獻彙整表……………………………………………………………..……14 表 2-4 競爭攻擊及反應的衡量……..………………………………………………18 表 4-1 日本－Pearson 相關係數檢定……………………………………………….33 表 4-2 台灣－Pearson 相關係數檢定……………………………………………….34 表 4-3 南韓－Pearson 相關係數檢定……………………………………………….34 表 4-4 日本專利引證變異數成份分解結果………………………………………..35 表 4-5 台灣專利引證變異數成份分解結果………………………………………..36 表 4-6 南韓專利引證變異數成份分解結果………………………………………..37 表 4-7 日本、台灣及南韓專利績效分解結果之比較………………………….…38. VII.

(8) 圖目錄圖 1-1 研究架構圖…………………………………………………………………...5 圖 2-1 SCP 架構圖…………………………………………………………………....7 圖 2-2 持久性競爭優勢模式………………………………………………………...8 圖 2-3 資源基礎理論的策略分析:實務架構………………………………………..9 圖 2-4 行動、反應及績效關係…………………………………………………….19 圖 2-5 專利、發明及創新的關係………………………………………………….24. VIII.

(9) 第一章緒論第一節. 研究背景及動機. 隨著全球化的趨勢和知識經濟的來臨，意味著擁有知識或技術才能具有競爭力，掌握技術越多越具備有競爭優勢，如何保護研發及技術能力是個重要的問題，因此智慧財產權的重要性日趨重要，在智慧財產權中，最能代表一個企業創新研發技術能力當屬專利權的擁有，專利的申請及核准數也就成為國家或公司競爭力的重要指標。然而，在專利資訊中蘊藏一個重要的資訊就是專利引證(patent citation)，專利引證是專利品質的衡量指標，除了可觀察技術發展的脈絡及其先前技術(prior art)為何之外，也可從被引證的次數中看出專利的重要性或應用價值，專利引證越好代表該專利技術所發揮的影響力越高，如：Harhoff et al. (1999) 研究專利引證數越多，則相對地有高的經濟價值；Trajtenberg (1990)以每個專利被引證數作權重求得加權的專利數(weighted patent count)實證結果顯示專利被引證數越高，專利的價值越高。專利引證多寡可以評估專利的技術衝擊影響程度，企業某專利有較高的引證數，其技術將比其他企業領先且具有價值，因此專利引證數越多常常與重要的發明有關，而這些重要的發明常是未來創新基礎，根據夏文龍 (2003)認為專利對任何企業都存在極大的價值，除了保護研發成果，還可以提高企業的利潤，所以專利引證多寡所帶來的效果，最終會反映在績效上。早期學者研究績效差異的理論最主要來自產業組織理論及資源基礎理論，根據產業組織理論認為影響公司績效最主要因素來自於所選定的產業，Bain (1956) 所建構的 Structure-Conduct-Performance Paradigm (SCP)模型是產業組織理論的基本結構，強調的是產業結構與績效的關係。但在 1980s 後續學者對於產業組織理論產生了質疑，認為產業組織理論無法解釋在相同產業結構下公司績效卻不同，而主張公司內部資源的異質性造成公司間資源不會完全移動，可讓公司績效的表現產生差異(Barney, 1991)，此即資源基礎理論的主張，也使得策略思考的方向從傳統地由外而內「產業層面」，逐漸納入由內而外的「公司層面」觀點。 1.

(10) 基於產業組織理論及資源基礎理論的觀點，為了清楚區別出績效差異主要來源是公司因素或者產業因素所造成的，許多學者已經以實證分析判別出績效差異的主因，Schmalensee (1985)以變異數成份分析方法，研究 1975 年美國的製造業，發現產業因素對於公司績效有 20%影響，而公司因素及市場占有率則沒有多大影響。自從 Schmalensee (1985)的研究後，使得績效差異的研究更加的受到重視，而 Rumelt (1991); McGahan & Porter (1997); Roquebert et al. (1996); Hawawini et al. (2003); Hough (2006); Short et al. (2007)等學者陸續加入績效的實證研究著重探討公司績效差異的來源。無論績效理論或者是績效實證分析並沒有納入競爭者的競爭行為(攻擊及反應)，競爭行為的互動是策略管理研究的一個基本要素(Porter, 1980)，企業間一連串的攻擊（action）和反應(reaction)構成了競爭動態，而這些動態將反映在公司為追求利潤所作出的創新行動(Smith et al., 2001)。競爭理論主要針對企業間所採取的攻擊特徵(如：攻擊的頻率次數、執行速度及攻擊型態等)及藉由攻擊特徵引起其他企業的反應(如:反應時間、反應次序等)做詳細的研究，且把根據企業的每個行動/反應數量化分析，讓組織更了解何者行動及反應對於競爭地位及績效是具有深遠影響。上述競爭動態主要是在探討競爭者的競爭行為(攻擊及反應)，而創新的競爭行為往往易被其他競爭者模仿，所以藉由專利的建立來保障企業的創新技術使企業具有暫時性獨占力量(monopoly. power)。專利在競爭行為中所扮演的角色，. 除了可保護產品或製程等技術，降低技術被模仿所遭受的損失之外，同時也可作為索取權利金與專利侵權時的攻擊武器，可說是企業攻擊及防禦的最佳武器。然而最近許多學者不斷地在探討專利績效對於公司價值的影響，將專利作為衡量公司創新或 R&D 績效的指標(Hagedoorn & Cloodt, 2003; Baudry & Dumont, 2006），或者研究專利與傳統財務相關的指標來判斷專利對於公司績效的影響 (Scherer, 1965; Narin et al., 1987; Griliches et al., 1991; Austin, 1993; Ernst, 2001)，. 2.

(11) 根據過去專利文獻可知專利對於績效上有很大影響性，但是何者因素造成專利績效有所差異卻沒有另外說明，因此本研究深入了解專利績效差異的來源因素，除了結合績效差異的既有影響因素:產業和公司因素之外，且納入競爭動態因素(攻擊和反應行為)，來探討專利績效的差異來源。. 第二節. 研究目的. 根據經濟部技術處指出，2006 年我國在美國專利商標局(U.S. Patent and Trademark Office; USPTO)所獲得的專利核准總數已連續 7 年排名在全球第 4 位，僅次於美國、日本及德國，這表示了台灣的專利產出數量比起一些先進國家毫不遜色，而亞洲國家中的日本及韓國專利產出量也極為耀眼，日本專利產量為全球第二，亞洲第一；南韓每年專利申請及核准件數也大幅成長，更在 2003 年時，專利的核准數為全球第五名，排名於台灣之後，日本、台灣及南韓 1998 年～2006 年，每年在 USPTO 專利核准數量的發展，如下表 1-1 所示。 <表 1-1>1998-2006 年日本、台灣及南韓在 USPTO 的專利核准件數國家. 1998. 1999. 日本. 32118. 32514 32922 34890 36339 37248 37032 31834. 39411. 台灣. 3805. 4526. 5806. 6545. 6730. 6676. 7207. 5993. 7919. 南韓. 3362. 3679. 3472. 3763. 4009. 4132. 4671. 4591. 6509. 2000. 2001. 2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 資料來源:USPTO 日本、台灣及南韓專利產出量或是申請量日益漸多，在全球專利績效是不容忽視的，所以本研究以這三國為樣本，且根據第一節的論述，影響專利績效差異的主要因素假設為：公司、產業因素及競爭行為(攻擊及反應)，來進行專利績效差異的探討，因此本研究的目的為：１. 公司、產業因素是否為專利績效差異的主要來源。２. 競爭行為(攻擊及反應)是否為專利績效差異的主要來源。３. 比較日本、台灣及南韓的專利績效差異的主要來源。 3.

(12) 第三節. 研究架構. 本文研究架構分為五章，各章的敘述如下：第一章緒論本章主要闡述本文的研究背景與動機、研究目的及研究架構。第二章文獻探討文獻探討分為五小節：第一節介紹產業組織理論；第二節介紹資源基礎理論；第三節介紹績效實證分析；第四節介紹動態競爭理論；第五節專利績效的研究。第三章研究方法本章說明本研究的資料來源，以及本研究資料分析方法。第四章實証結果與分析運用統計軟體 SAS 分析所蒐集的資料，描述本研究之實證結果。第五章結論與建議對於本研究分析的結果做結論，並提供未來之研究建議。. 4.

(13) 圖 1-1 研究架構圖. 5.

(14) 第二章. 文獻探討. 本章共分為五節：第一節介紹產業組織理論；第二節介紹資源基礎理論；第三節則探討績效差異實證研究；第四節探討競爭動態理論；第五節為專利績效的相關文獻. 第一節. 產業組織理論. 早期策略管理學者在研究公司績效差異的來源，主要來自二種不同層面的觀點來探討，一種是產業組織理論(industrial organization theory; I/O);另一種是資源基礎理論(resource-base theory; RBT)。產業組織理論強調的是外界環境影響程度，認為所選定的產業是績效差異最主要來源，所以一開始就必須謹慎的選定具有吸引力的產業，因產業結構的特殊性會讓績效有所差異。產業組織理論最早架構由 Mason 在 1939 年所提出，後來 Bain (1956)藉由 Mason 之觀念而建構出「結構－行為－績效」模式（Structure-Conduct-Performance, SCP），他特別強調產業結構對於績效的關係，忽略了企業的行為與績效關係。 Scherer (1970)以不同於 Bain (1956)的論點，特別著重於企業的行為，產業結構會影響企業行為，企業行為又會決定市場運作的各方面經營績效，且認為產業結構、企業行為及企業績效三者的關係並非單向，而是彼此互動，因此構成最具代表性的 SCP 模式。SCP 模式的基本架構如下圖 2-1 所示，產業基本狀態(如：規模經濟、替代品等)影響到產業結構，外部環境及產業結構的改變使得企業必須採取因應的行為，除此之外，廠商行為也會反向影響產業結構及產業基本狀態，因而改變企業經營的績效。. 6.

(15) 圖 2-1 SCP 架構圖資料來源：Scherer(1970). 第二節. 資源基礎理論. 資源基礎理論與產業基礎理論的看法不同，認為企業本身獨特的資源和能力，造成資源移動的障礙，企業資源的異質性才是競爭優勢的來源，不是 I/O 學派所強調的產業結構差異，因此將策略管理研究的方向從傳統地由外而內的「產業層面」，逐漸納入到由內而外的「公司層面」。 “資源基礎觀點(Resource Based View, RBV)＂一詞最早由 Wernerfelt(1984) 所提出，認為企業資源和產品是一體二面的，大部份產品需要大量資源的投入且大部份資源能被使用在許多產品上，指出應該以資源觀點來取代傳統產品導向 (product oriented)的思考方向，公司可以利用資源取得強勢的地位，然後利用本身的資源地位（ resource position ）並建立資源地位障礙（ resource position barriers），使其他企業有高門檻進入障礙讓其他企業難以間接或直接追趕上，而獲得競爭優勢。 Barney (1991)發展出持久性競爭優勢的模型(如圖 2-1)，並且提出二個與競爭. 7.

(16) 優勢的環境模型（產業組織理論）相對立的假設：1.在同一產業（或群組）企業資源有異質性；2.企業間資源不會完全互相移動，因此異質性會持久性存在，總括來說他認為企業具有持久性競爭優勢，是因為企業的內部資源是具有異質性和不會完全移動性所造成，而這資源應具備四種特性：價值(value)：協助企業化解威脅與探索機會；稀少(rareness)：大多數企業並未擁有；不可模仿性(imperfect 、因果模糊性(causal ambiguity)及社 imitability):由歷史依賴性（history dependent）會複雜性(social complexity)使競爭者無法輕易模仿；不可替代(substitutability)：沒有其他對等價值可以替代。. . . 公司資源異質性. . 價值性. . 稀少性. . 不可模仿性歷史依賴性因果模糊性社會複雜性. . 不可替代性. 公司資源不可移動性. 持久性競爭優勢. 圖 2-2 持久性競爭優勢模式資料來源:Barney (1991) Grant (1991) 認為多數研究資源基礎理論的學者的研究貢獻缺乏一個整合性的架構及少有人研究發展出這理論對於實務的影響，然而進一步連結資源、能力與策略的關係，企業應審慎的評估內部資源及能力，能幫助企業作出正確決策方向，因此發展出一個資源基礎理論的策略分析圖，其步驟如下圖 2-3，強調企業須確定本身的能力和資源、實現當前的策略外，亦要發展未來策略所需要的資源和能力。. 8.

(17) 4.利用企業的資源和能力在外部機會中選定最佳策略. 策略. 3.根據下面二個準則評估潛在能產生利潤的資源和能力能成為持久競爭優勢的潛力報酬的專用性. 競爭優勢. 2.辨識企業的能力何者能力能使企業最有效率辨識投入在每個能力的資源和每個能力的複雜性. 5.確認需要補強的資源缺口(resource gaps) 投資用補充及擴增及提昇企業資源基礎. 能力. 1. 辨識和分類企業的資源評估與競爭者的優劣勢辨識最佳利用資源的機會. 資源. 圖 2-3 資源基礎理論的策略分析:實務架構資料來源:Grant (1991). 第三節. 績效差異實證分析. 根據產業組織理論與資源基礎理論的觀點，究竟績效差異的來源是產業因素或者公司因素，研究者各有不同的看法。Schmalensee (1985)利用 Federal Trade Commission(FTC)資料庫中取得 1975 年 1775 筆製造業作為研究樣本，然後以變異數成份分析法(variance components analysis, VCA)將其做變異數分解，自從 Schmalensee(1985)的研究後使得績效差異的研究更受到重視，陸續研究的學者有 Rumelt (1991); Roquebert et al. (1996); McGahan and Porter (1997); Hawawini et al. 9.

(18) (2003); Hough (2006); Short et al. (2007)等，依序分析如下: 一、Schmalensee (1985) Schmalensee (1985)研究績效差異的模型如下：. r. ij. = µ +α i + β + γ j. s +ε ij. ij. 其中 µ 、 γ ＝常數； r ij ＝i 公司在 j 產業的經營報酬率； sij ＝i 公司在 j 產業中的市占率；α i ＝公司因素； β ＝產業因素 j. 表 2-1 Schmalensee (1985)實證結果解釋能力(%). 因素產業因素. 19.59. 市占率. 0.62. 產業－市占率之共變數關係. -0.62. 誤差. 80.41. 資料來源：Schmalensee (1985) 結論： (1) 公司因素不存在。 (2) 產業因素是影響公司績效差異最主要因素。 (3) 市占率存在，但對公司報酬率影響不大所以可以忽略。在 Schmalensee (1985)的實證研究結果，發現公司績效的決定因素主要在於產業因素，不受公司因素所影響，偏向產業組織學派的論點。二、Rumelt (1991) Rumelt (1991)對 Schmalensee (1985)的研究產生質疑，認為產業因素及市占率雖然在獲利變異占約 21%，但誤差項在獲利的解釋變異比重卻高達約 80%，針對這部份 Schmalensee 並沒有對與產業及市場佔有率效果無關的變異進行解釋；另外，Schmalensee (1985)研究結果事業部(Business unit)報酬中，產業因素 10.

(19) 約占 20%解釋變異的比重，但因 Schmalensee 的研究只包含一個年度，20%究竟為穩定持續或者短暫波動的產業因素，因此 Rumelt (1991)利用 FTC 資料庫取得四年(1974-1977)作為研究樣本，且加入了產業－年交互作用效果，衡量每年波動的產業效果。Rumelt (1991)使用模型如下:. r. = µ + α i + β + γ + δ it + φ + ε ikt. ikt. k. t. ik. 其中 r ikt ＝在第 t 年， k 集團公司，在 i 產業的報酬率(ROA)；. α. i. ＝產業因. 素； β ＝集團因素； γ ＝年因素； δ it ＝產業－年交互作用；φ ＝事業部因 k. t. ik. 素； ε ikt ＝誤差項 Rumelt (1991)把樣本分為二個群組：樣本 A：FTC 資料庫中製造業資料，除了包含 Schmalensee 在 1975 研究樣本外，再加入 1974、1976、1977 年度資料，共 6,931 筆觀察值。樣本 B：FTC 資料庫中製造業資料除了樣本 A 之外，另外加入 Schmalensee 研究中未包括的 1070 家較小規模的公司單位，共有 10,866 筆觀察值。同樣採用 VCA 方法實證結果如下：表 2-2 Rumelt (1991)實證結果樣本 A 因素. 樣本 B. Std.. Std.. Est.. percent. Est.. Error. percent Error. 產業－產業－年因素. 21.92. 2.04. 7.84. 22.09. 2.31. 5.38. 產業因素. 23.26. 4.72. 8.32. 16.55. 4.26. 4.03. 集團因素. 2.25. 3.84. 0.8. 6.74. 3.31. 1.64. 事業部因素. 129.63. 6.91. 46.37. 181.5. 7.04. 44.17. 誤差. 102.51. 2.18. 36.87. 184.06. 3.04. 44.79. 總計. 279.56. 100. 410.95. 資料來源：Rumelt (1991) 11. 100.

(20) 實證結果發現事業部因素對企業獲利變異成份影響最大。且藉由樣本 A 的事業部因素(46.37%)來解釋 Schmalensee (1985)未能由產業因素所解釋的約 80% 誤差。另外指出總產業效果的變異成份佔 16.16%，只有 8.32%變異成份來自穩定產業效果，年波動的產業效果則占 7.84%。三、Roquebert et al. (1996) Roquebert et al. (1996)延用 Rumelt (1991)之變異數成份分析法模型，採用 Compustat 資料庫中 1986-1991 年當作研究樣本，結果發現事業單位效果(37.1%) 為影響企業獲利變異最大因素，研究結果與 Rumelt (1991)的一致。但另外有一個與 Rumelt (1991)及 Schmalensee (1985)不同的發現是 Roquebert et al. (1996) 認為集團(corporation)因素也會具有影響力。對此，Roquebert et al.認為可能原因是資料樣本期間不同或多角化程度不同(Roequebert et al., 1996 研究發現集團效果會隨著公司所擁有的平均事業單位數目的增加而降低)所導致。四、McGahan & Porter (1997) McGahan & Porter (1997)延續 Schmalensee 和 Rumelt 實證研究，他們從 Compustat 資料庫中取得 1981-1994 全部產業(除政府及金融產業外)為樣本，另外，排除 Rumelt 模型中的產業－年交互作用因素。研究發現以全部產業來說，事業部因素為公司績效差異主要來源；但若以不同產業來說，則各效果的相對重要程度有很大的差異：農業採礦業、運輸業、旅館娛樂業及服務業以產業因素為公司績效差異主要來源；製造業以事業部因素為公司績效差異主要來源；批發零售業以集團因素為公司績效差異主要來源。五、Hawawini et al. (2003) Hawawini et al. (2003)使用 Compustat 資料庫中 1987-1996 年的美國製造業和服務業資料，以三種財務衡量指標經濟附加價值(EVA)、市場附加價值(MVA)及總資產報酬率(ROA)來探討產業因素和公司因素對公司績效差異相對的影響性。變異數成份分析結果指出：公司因素對公司獲利有較高影響與之前研究結果. 12.

(21) 一致。Hawawini et al. 採取的樣本將各產業中異常價值包含價值領導者(abnormal value leaders)和價值落後者(abnormal value losers)給刪除掉，再探討其對公司因素和產業因素影響。研究發現 EVA 及 ROA 這兩項指標中，公司因素還是比產業因素對於獲利影響較大，但是二者因素之間的差距縮小；在 MVA 指標中，產業因素反而比公司因素更加重要，表示對於一般企業而言(非價值領導者或落後者)，產業因素對公司獲利變異有顯著的影響。六、Hough (2006) Hough (2006)使用 Compustat 資料庫 5 年(1995-1999 年)資料為研究樣本，利用多層級分析法 (multilevel approach) 與過去實證研究的方法 (VCA 、 nested ANOVA、二階最小平方法; 2SLS)做比較，認為此種方法可以明確界定巢狀(nested) 結構，例如：事業部因素內屬(nested)於集團因素之下，同時也內屬在產業因素之下，此種情況又稱為交叉分類(cross-classified )，能確保變數間的獨立性，且此研究方法不會有負的估計值產生，因此利用多層級分析法重新檢視影響績效差異的主要因素，研究發現：(1)事業部因素(40.1%)對績效的影響大約為集團因素 (20.2%)的二倍；(2)集團因素對績效影響大約為產業因素(5.3%)的四倍，集團因素比產業因素更具有影響，且集團因素對於績效差異之影響比過去實證研究解釋力更高。七、Short et al. (2007) Short et al. (2007)使用 Compustat 資料庫取得 1991-1995 年的製造業為樣本，主要分析方法為階層線性模型法(hierarchical linear modeling ; HLM)，欲與先前研究做比較和解釋可能的對立結果所以也使用 VCA 及 ANOVA 法。認為影響績效差異的來源有三個變數：公司因素、產業因素及策略群組(strategic groups)，策略群組的定義採用演繹法(deductive)和歸納法(inductive)分類方式，而績效衡量採用短期財務指標-ROA 和長期財務指標－Tobin's Q 及 Altman's Z1，研究結果指出：. 1. 衡量違約風險或破產傾向(bankruptcy propensity) 13.

(22) 無論是採用 HLM、VCA、ANOVA 之研究方法，ROA、Tobin's Q 及 Altman's Z Q 及. 衡量結果都是公司因素為影響績效變異的最大主因，尤其是 Tobin's. Altman's Z 的公司因素對績效變異解釋程度更超過 90%，另外，發現策略群組和公司績效是有關係的，特別在 Altman's Z 衡量結果策略群組因素對於績效差異的解釋變異是大於產業因素，實證結果說明公司持久性(durability)優勢基礎是建立於公司本身獨特的特質上，且是否可持續性地生存(survival)，可由公司本身的自主權(self-determined)來決定，支持資源基礎理論的觀點。根據以上幾位學者對於績效差異的研究，彙整如下表 2-3：表 2-3 文獻彙整表績效 Schmalense. a. e. Roquebert. McGahan. Hawawini. Hough. Short. b. & Porter. d. (2006). et al. Rumelt. 差異 (1985). et al.. et al.. (1991). 研究. f. (1996). (1997). (2007) (2003). 資料來源. FTC. FTC. Compustat. Compustat. Compustat. Compustat. Compustat. VCA. VCA. VCA. VCA. VCA. VCA. VCA. N/A. N/A. 0.4. 2.4. 1.0. N/A. N/A. 19.6. 4.0. 10.2. 18.7. 8.1. 5.8. 19.2. 0.6. 45.8. 55.0. 36.0. 35.8. 44.7. 65.8. 80.4. 44.8. 32.0. 48.4. 52.0. 46.6. N/A. 研究方法年因素產業因素公司因素誤差 a. 只取 Rmelt (1991)樣本 B 的資料； b 只取 Roquebert et al. (1996)全部產業的樣本；c 公司因素包含集團因素和事業部因素；d 只取 Hawawini et al. (2003)實證結果中 ROA 衡量部份； e 只取 Hough (2006)的 VCA 方法; f 只取 short et al. (2007) 實證結果演繹法中 ROA 衡量部份由上表 2-3 可以看出學者利用 VCA 研究方法把績效差異分解為年因素、產 14.

(23) 業因素或公司因素等，而除了 Schmalensee (1985)的研究認為績效差異最主要來自產業因素外，其餘學者研究都偏向於公司因素才是最主要的績效差異來源，雖然這些研究已經把績效差異主要來源區分出來，但卻忽略了競爭行為(攻擊及反應)也是績效差異的來源之一，如: Smith et al. (1991); Chen & MacMillan (1992); Lee et al. (2000)等實證結果競爭行為(攻擊及反應)會影響到績效差異，因此本研究加入競爭動態觀念結合產業和公司因素，探討它們對專利績效差異的效果為何？. 第四節競爭動態理論構成競爭的基本要素為攻擊(action)及反應(reaction)，企業執行持續的行動及反應則產生競爭動態(competitive dynamics)，大多數研究競爭動態最重要理論概念來自於熊彼得(Schumpeter, 1934)所提出的創造性毀滅理論（theory of creative destruction），熊彼得主張企業應該以建立創造性毀滅為永續的目標，因為領先者 (leader)或先占者(first move)的先採取攻擊會獲得異常報酬，會激起其他競爭者為擁有與領先者相同的利潤而進一步採取攻擊或回應，最重要的是他強調在永恒動態競爭的風暴中，這競爭的市場過程裡沒有任何企業是安全的，領導者經常會為了追求新機會而創造出新行動，但相對地卻也會引起競爭者有所反應去破壞領導者的優勢，因此熊彼得主張想要真正了解獲利性和競爭程度，就必須去檢視所有攻擊和反應的互動關係(Smith et al., 2001)。 MacMillan, McCaffrey & Van Wijk (1985)首先以競爭動態的觀念應用在實務研究(Smith et al., 2001)，他們採取銀行業為研究樣本，發現當採取攻擊後受到威脅程度與反應時間是呈負關係，當新產品導入(攻擊)後可讓銀行具有競爭優勢地位，但由於模仿障礙使競爭優勢是短暫的，因此這種短暫優勢時間的長久受競爭者反應時間所影響。競爭動態研究有個重要的問題：是否競爭反應可以被預測？Chen et al. (1992) 認為競爭攻擊的行動往往是預測競爭反應的重要因素，因此他們深入探討競爭攻 15.

(24) 擊行動的不同特質與攻擊廠商的反應數及反應時間落差之間的關聯性研究，強調實際競爭行為是藉由攻擊行動和追蹤攻擊後的反應才能更清楚了解持續性的競爭動態。Chen et al. (1992)把攻擊行動分為四個特徵：競爭影響力(competitive impact)、攻擊強度(attack intensity)、實施條件(implementation requirement)及攻擊型態(type of action)，而反應特徵為反應數目(number of response)及反應延遲 (response lag)，研究攻擊特徵會對競爭者的反應有何影響，研究指出：以反應數目來看，競爭重要性或攻擊強度越高，則會有更多的競爭者採取反應；實施需求越大或採取策略性攻擊，則競爭者反應數目會較少，然而以反應延遲來看，實施需求越大或採取策略性攻擊時，則競爭者採取反應延遲時間較久；競爭重要性與反應延遲之間是無關係；攻擊強度越高，則反應延遲時間越短，競爭者越會快速採取反應。 Chen & Hambrick (1995)進一步探討組織規模是否會使競爭行為產生差異的影響，他們以美國航空業為樣本且依其規模大小分別探討競爭行為，研究發現大公司與小公司競爭行為是不一致的，攻擊特徵方面：小公司的攻擊傾向(propensity for action)和執行速度(action execution speed)都比大公司來的高，攻擊能見度 (action visibility) 卻不易發現；反應特徵方面：小公司較不喜歡採取反應 (responsiveness)、反應宣告速度(response announcement speed)較慢、執行速度 (response execution speed)較快，但小公司反應能見度(response visibility)卻大公司更易看到，針對這點 Chen et al. (1995)解釋為大公司雖然當競爭者採取攻擊時喜歡採取回應，但大公司並沒有特別要使反應能被競爭者看出。當公司的攻擊產生超額(above-normal)經濟報酬，競爭者會增加反應為獲得同樣獲利，因此反應的情況也會影響到績效的表現，Smith et al. (1991)連結反應與績效關係強調在競爭者行動之前作出反應是重要的，越早採取反應則績效越好。以四個反應的特徵探討反應與績效的關係發現：反應特徵中的模仿與績效是無關係的；反應的可能性越高則績效也越高，反應遲延越久則績效會增加，越快. 16.

(25) 採取反應的(反應次序)則績效也會越好。Chen et al. (1992)研究如何競爭改變影響到績效，發現積極地攻擊和反應會使市占率有所改變，如：攻擊者將獲得市占率；反應者將獲得市場率比沒有反應者；攻擊者比反應者獲得更多的市占率；早期反應者比晚期反應者得到更多的市占率。Lee et al. (2000)以事件研究法(event study) 研究新產品導入後受到競爭者反應時間和反應次序的績效影響，發現新產品導入時間越快績效越好。而國外的學者有許多研究於航空業競爭行為(攻擊及反應)，因在航空日報(Aviation daily)裡記載各航空業活動(activity)可非常清楚辨識出各個航空業的攻擊及反應的特徵，如：根據 Chen et al. (1992)、Chen & Hambrick (1995)、Smith et al. (1991)對美國航空業競爭行為(攻擊及反應)的衡量方式，如表 2-4 所示：. 17.

(26) 表 2-4 競爭攻擊及反應的衡量學者 Chen, Smith,& Grimm (1992). Chen & Haambrick (1995). 攻擊的特徵攻擊. 攻擊的衡量方式攻擊. 競爭影響力(competitive impact). 採取攻擊後有受到波及或影響的競爭者總數。如:當某公司採取降價吸引顧客，則有 10 位競爭者也採取相同策略。. 實施條件(implementation requirement). 為了攻擊所花費的準備時間。如:在航空日報(Aviation Daily)報導的時間與實際執行攻擊的時間差距來衡量。. 行動傾向(propensity for action). 在特定期間航空公司航線總數除以航空公司採取攻擊的總次數。. 攻擊的執行速度(action execution speed). 航空公司宣告攻擊和實際攻擊的差距時間。. 攻擊能見度(action visibility). 在航空日報(Aviation daily)計算出航空公司攻擊的總數。. 學者. 反應的特徵反應. 反應的衡量方式反應. 反應可能性(response likelihood). 在某年期間某個航空業者反應競爭者攻擊的總次數某個航空業有機會反應的總次數。. 反應延遲(response lag). 每年最初攻擊與競爭者反應之間的平均差異時間。. 反應次序(response order). 每年當採取攻擊後競爭者所採取反應的先後順序。. Chen,Smith,& Grimm(1992). 反應數量(number of responses). 反應每個攻擊的競爭者總數。. Chen & Haambrick (1995). 反應能見度(response visibility). 在航空日報(Aviation Daily)會記載某個公司對另一個公司攻擊做出反應，而計算出反應總數。. 反應執行速度(response execution speed). 反應宣告時間及反應執行時間的差距。. Smith, Grimm & Gannon (1991). 資料來源:本研究整理. 18.

(27) Smith et al. (2001)根據之前研究競爭動態的文獻，彙整出一個競爭動態因素模型的概念(圖 2-4)，其中包含了行動者(actor)、行動(action)、回應者(responder) 及回應(reactor)及產業競爭環境(industry competitive environment)和組織績效 (organizational performance)，且分別論述每個因素的特徵。. 攻擊者. 攻擊. 產業競爭環境. 反應者. 反應. 組織績效圖 2-4 行動、反應及績效關係資料來源:Smith et al. (2001) (一)攻擊者(actor) 攻擊者意指採取競爭攻擊的競爭者。競爭動態研究的重要基礎已經著重在行動者的特徵如何影響企業去驅動競爭攻擊，從不同的研究中，有三個是不可缺少的組織特徵會影響到企業採取攻擊(Chen, 1996)： (1) 察覺(awareness):競爭者會採取任何競爭行動與反應的先決條件。察覺程度會影響它們判斷競爭行為(攻擊與反應)可能產生的結果。 (2) 動機(motivation)：誘導企業採取行動或反應對手攻擊的刺激，與獲得的利益或損失有關。根據是否得到有利的競爭地位來採取行動。 (3) 能力(ability)：儘管察覺和動機會驅使企業去採取行動，但如果企業沒有能力、缺乏資源則無法進一步採取行動。 (二)攻擊(action) 競爭攻擊的定義為：企業藉由外部性、特殊性等開創性的競爭行動 (competitive move)，因而提昇本身的競爭地位(Chen et al., 1992; Ferrier et al., 1999; Smith et al., 1991; Young et al., 1996)，Smith et al. (2001)整理競爭動態的研究大致 19.

(28) 競爭行動特徵可分為四個研究趨勢： (1) 早期競爭動態觀點著重在企業攻擊及反應的特徵，及成對(dyad)行動－反應的關係。攻擊的特徵，如：規模範疇(scope)和不可改變性(irreversibility) 等，把攻擊特徵作為預測競爭反應，如：反應可能性(likelihood)、速度(speed) 等(Chen et al., 1992; Smith et al., 1991)。或者研究行動的次序(order of move)，是否先採取行動或後續採取行動對於競爭優勢影響(Lee et al., 2000; Smith et al. 1992)等 (2) 研究趨勢轉為在特定時間內企業完成特殊攻擊和反應次數的總和：例如在一定期間內，企業總共執行多少行動和它每次採取行動平均時間的速度，是否使企業的績效或市占率更好。 (3) 在特定時間內企業所完成的全部競爭攻擊為競爭技能 (competitive repertoire)和發展與技能相關的重要結構(Ferrier et al., 1999; Miller& Chen, 1994)：競爭技能根據 Ferrier et al. (1999)的定義為企業採取攻擊型態(action type)的範圍是較專一或廣泛的攻擊，企業如果從事攻擊較廣泛則比競爭者更具有侵略性，競爭技能慣性(inertia)是與企業表現行動程度有關,如成功企業已經獲得市場領導者，卻沒有持績增加攻擊有時把策略簡單化 (simplicity)，而導致企業衰退。 (4) 檢視競爭攻擊的連續特徵：例如：一連串的競爭攻擊顯示出幾個結構上的特點－包含行動的次序、攻擊的持續期間、所有可能攻擊型態的廣度(複雜性)、企業內變數及企業間變數(異質性)(Ferrier, 2000;. Ferrier and Lee,. 2000) (三)反應者(reactor) 當全部企業能採取攻擊時，代表它們也有能力反應對手的行動，競爭行動與競爭反應是個對等的概念，任何競爭攻擊都隱含一個訊息，或許可從競爭攻擊中看出攻擊的意圖或者相關策略性行動，要使競爭有成功的結果，企業要有能力使. 20.

(29) 訊息具體化(Smith et al., 1991)，企業察覺能力和解釋競爭行動的程度將決定回應的種類。企業不能只是設想去執行競爭回應而不了解首先採取行動的競爭者 (Smith et al., 1991)，要具體解釋競爭行動可從二方面著手：一方面是分析機制 (analytical mechanism)，企業要有察覺(sensory)系統對環境的進行掃描及分析競爭者能力；另一方面是要掌握資訊，要擁有價值性及即時性資訊。 (四)競爭反應(competitive response) 當企業進行攻擊產生異常報酬或者影響到競爭者的地位，將會激起競爭者對此展開反應(Schumpeter, 1950)，而 Porter (1980)對於競爭反應的解釋是可以明確的辨別出企業間彼此對抗行為(counteraction)已經產生，這個行動可能是一個或者是多個以上，藉此防禦或改善本身的優勢地位。而競爭反應的衡量有些學者採用反應可能性(response likelihood)、反應型態(response type)、反應延遲(response lag) 及反應次序(response order)等(Lee et al., 2000; Smith et al., 1991)，只外有些學者衡量方式為反應顯著性(response noteworthiness)、反應範疇(response scope)和反應速度(response speed)等(Chen & Hambrick, 1995; Hambrick et al. , 1996)。 (五)產業競爭環境(industry competitive environment) 競爭互動(competitive interaction)是發生在既有產業結構或外在環境內。競爭環境或產業的特徵會影響企業的察覺、動機和能力而影響到行動(Smith et al.,1992)，競爭動態的學者依賴傳統產業結構的衡量方式，包括產業成長率 (industry growth rates)、集中度(concentration)及進入障礙(barriers to entry)(Scherer and Ross,1990)，因此學者藉由 SCP 架構去預測產業結構和競爭行為(攻擊及反應) 的關係，例如：當進入障礙或產業集中度越高將會有低的競爭反應。另外，有其他學者也已經檢視產業發展時期和攻擊及反應的關係(Porter, 1980; Smith et al., 1992)，主張在新興高成長產業的行動和回應比成熟產業更難去預測，因新興產業難以去察覺對立的競爭者，而成熟產業它的特徵是低成長率，企業將有更多意識察覺競爭者，也激起去阻礙競爭者的利得贏得零和競賽的動機。. 21.

(30) (六)行動結果(consequences of action) 企業採取每個攻擊及反應會達成某種競爭結果，競爭動態一般使用傳統績效的衡量方式，包含了：市占率的改變(Chen and MacMillan, 1992; Ferrier et al., 1999)，累積異常報酬率(Lee et al., 2000)，銷售成長(Ferrier, 2000)和會計衡量收益率(accounting measures of profitability)和獲利成長，如投資報酬率(ROI)(Hambrick et al., 1996; Smith et al., 1996; Young et al., 1996)，此外，在航空業研究行動的績效效果是使用航空產業特殊的衡量方式－每單位可銷售座位哩營運收益 (operating revenue per available seat-mile)，來說明營運效率、航空負載率及收益 (Chen & Hambrick, 1995; Miller and Chen, 1994)，也有學者使用賽局理論來解釋攻擊及反應與績效間的相關性(Smith et al., 1992; Grimm and Smith, 1997)，例如：利用賽局理論中的囚犯進退兩難模型(prisoner dilemma model)的論點，當回應時間慢時先占者得到的利益是較多的或先回應者比慢回應者有較多利益。競爭動態最重要的是檢視競爭者競爭行為(攻擊及反應)，競爭行為是持續不斷地進行且影響績效差異，然而技術取得也是另一個績效差異的來源，技術的發展是由先前技術逐漸累積而成，如何看出技術發展，專利資料則是可以代替研發資料的一個指標(Griliches, 1990)。當某專利被核准後(攻擊)，如果此專利為該領域的技術基礎，則會導致更多引用該技術進而研發出更創新的技術，然後再申請專利(反應)保護新技術，獲取短暫獨占的報酬，專利越多相對地技術擁有越多越有競爭優勢，專利可以進而反映技術進步的要素導致經濟成長 (Griliches, 1990)，但是在專利的相關文獻中著重以專利來衡量經濟成長的指標卻沒有探討到專利的競爭行為(攻擊及反應)，因此本研究把競爭動態加入專利績效的研究，探討競爭行為(攻擊及反應)是否為專利績效差異的主要來源。. 22.

(31) 第五節. 專利績效. 在專利的研究文獻大概可以分為二個分析指標：量的研究與質的研究。量的研究是指從專利數量(number of patents)來分析，可由專利數量多寡分析個別企業、產業或國家各技術領域發展情況；質的研究是以專利的引證(patents citation) 來分析，可由專利引證來識別所獲得的專利是否為該領域關鍵的技術或領先的技術。在這節本研究會先說明專利的基本概念，再論述專利的相關文獻。一、. 專利的基本概念. 創新過程(innovation process)狹義定義是指:將一個想法概念轉為實際產品，而導入於市場中的行動，當有某技術需求的想法透過 R&D 成功的製造出來則就成為一個發明，成功研發的技術會表達在專利資料中(Ernst, 2001)，根據世界智慧財產權組織（WIPO）報告指出，有 90%-95%之研發成果是包含在專利說明書裡，而且其中 80%並未記載在其他文獻(例:百科全書、雜誌及期刊等)中。且據 WIPO 之調查，如果善加利用專利資訊，可縮短 60%的研究時間，並節省大約 40%的研發費用，因此專利的取得是非常重要的，而專利大致上可分為幾個特性：1.排他性：專利經過核准後，如果沒有經由該核准者同意授權，則其他人不能任意使用。；2.時間性：專利有一定的保護期間，有效期限屆滿後，此專利即可任意由他人使用。；3.地域性：專利是種「屬地主義」，如果無特殊國際條約限制，則有效範圍只在該核准授予國家，一般來說，專利申請不會只在某個國家，也會申請國際優先權向其他國家申請。並不是每個專利都會被核准而受到保護，Basber (1987)探討發明、專利及創新三者的關係，如圖 2-5 所示，並不是從 R&D 所發明的結果都會有可專利性，只有一部份的專利發明是可被核准，而專利被核准且又為創新發明更只有占少部份。Griliches (1990)也指出專利在衡量發明產出時一般會受到幾點的限制：1.並不是所有發明都是可專利性；2.並不是可專利的發明都可被核准；3.每個發明對於經濟效益差異大。因此，一般而言，一項發明需要符合以下四點才可以申請到 23.

(32) 專利保護：1.新穎性(novely)：專利發明當然是前所未見，無法在公開市場上找到。2.實用性(usefulness)：發明要有實用的價值，可供產業利用，刺激技術發展。 3.非顯而易見的(nonobviousness):專利的發明不能只是在原有技術或知識做顯而易見的改良，需要與原先技術有顯著進步。4.適度揭露(adequate disclosure)：專利是給多發明人擁有獨占的利益，相對地也要揭露發明的結構，以供專利到期後其他人可依據此項發明再利用，促進產業發展（謝寶煖，1998）。因此，並不是每個發明都可以受專利保護。. 圖 2-5 專利、發明及創新的關係資料來源:Basberg (1987) 二、. 專利指標. (一)、以專利資料來探討國家或地區經濟發展這方面研究文獻是分析國家間專利數量來探討國家科技能力是否有領先地位，例如：Marinova (2001)研究東歐國家與其他國家在美國專利商標局(USPTO) 的專利趨勢，認為專利數量趨勢與技術優勢有關，國家技術優勢對於經濟發展又 24.

(33) 有其助益，先探討東歐國家與國家的專利數量的變動，再說明東歐國家具有產業優勢的技術。Debackere et al.(1999)也以專利數量做為衡量指標認為技術能力 (technological capabilities)的優、劣勢決定企業技術領先的地位更導致經濟發展的優勢，他們使用歐洲專利局 (EPO) 研究比利時 (Belgium) 國家中的法蘭德斯 (Flanders)地區，先以相對科技優勢2(relative technological advantage, RTA)指標來衡量國家間及法蘭德斯具優勢的產業，再設定另一指標相對競爭優勢3(RCA)以出口數來了解具有經濟競爭優勢。 (二)、以專利資料來探討在特定產業內的技術能力此類研究是分析在特定產業內的技術能力。Comanor and Scherer (1969)以製藥廠商為樣本，用簡單相關分析把技術發展分為單獨新技術(化合物)與全部新技術，研究發現專利可以為研究發展投入及產出的衡量指標，專利不但對 R&D 有高顯著關係，而且對於技術發展更有高密切關係，尤其是專利申請數(number of patent applied)對技術發展影響更深。Ernst (2001)選定德國 50 家機械工具企業，研究發現專利申請數與銷售呈正向關係成長，也認為專利資料能提供做為投入 R&D 的策略規劃，例如：由專利活動明顯可以看出市場的改變，可對競爭者做技術監測和技術預測。 (三)、專利和研發外溢效果Ｇriliches (1979)認為研發外溢效果是指組織生產力水準不只受本身 R&D 影響，也受到其他組織的研發能力所影響的現象。 Jaffe (1986) 以技術機會 (technological opportunity)和 R&D 外溢二個外生變數的量化模型來衡量組織 R&D 生產力效果。認為專利分類系統以技術為基礎而不是產品為基礎，因此把專利當作產業創新的衡量指標，用專利分類碼分為 21 個技術群組，每個群組內 2. 3. RTAij＝(Pij/Pj)/(Pi/P) Pij ＝在 j 國中 i 地區的專利數量; Pj＝在 j 國中全部專利數量 Pj ＝全部國家 i 地區的專利數量;P＝全部國家全部地區的專利數量 RCAij＝(Xij/Xj)/(Xi/X) Xij ＝在 j 國的 i 產業(sector) 的出口數量;Xj＝在 j 國全部產業的出口數量 Xi＝全部國家在 i 產業的出口數量;X＝全部國家全部產業的出口數量 25.

(34) 同時也代表面臨相同的技術機會，再建立知識生產函數模型，研究發現這些技術群組是驅動技術機會的主因，技術會緩慢的改變，由於研發外溢效果，組織會吸收其他公司研發成果，使組織本身只需付出較少的研究就能達成相同技術水準。 (四)、專利與研發活動專利是創新活動的產出指標，研發是創新活動的投入指標，而投入與產出是一體的兩面，Trajtenberg (1990)有引用(citation)權重的專利對產出的價值是有高相關,而無引用權重的專利(專利數量)雖然對於產出價值無關係，但能反映 R&D 費用，可當創新＂投入＂的指標。Griliches（1990）指出當研發資料缺乏時，可以使用大量的專利資料來替代，做為創新產出及投入的兩項指標；並說明在產業間的專利傾向有顯著差異時，當公司規模達到某個水準時，專利及研發之間會有正向的相關。Beneito (2006)把專利分為顯著創新及漸進式創新來衡量創新的產出，創新的投入指標－研發分為內部的(in-house)與外部的(contract)研發探討二者產出效果，在總體研發來說，內部的創新(73%)比外部的創新(27%)多，認為內部的研發是顯著創新(patent)主要來源，反之，外部的研發在漸進式創新(utility model) 之下則更有生產力。 (五)、專利與公司績效以專利來探討創新過程(innovation processes)在實證研究上已經有許多學者探討，有大量文獻中論述專利是否能衡量發明行動的產出，或是否只能當作 R&D 投入的衡量指標，如：Schmookler (1966)主張專利只反映 R&D 費用的程度，因此成當作創新過程的投入指標。但應該把專利從發明產出區別出來，考慮專利為 R&D 產出的結果會直接影響創新產出變數，像生產力、獲利或公司市場價值，因此專利可代表 R&D 產出的品質權重,反映科技進步的要素進而導致經濟成長 (Griliches, 1990)。Scherer (1965)以專利核准數、銷售成長及獲利率來探討專利對公司績效的影響，研究發現專利核准數與銷貨成長呈正向相關；Narin et al. (1987) 研究美國製藥業，以專利引證為其中的變數，發現專利引證數與財務績效同樣地. 26.

(35) 也是呈正向關係；Austin (1993)以美國 20 家生技公司為樣本，利用這些公司的 550 個專利核准數及專利引證為變數，專利引證數是重要資訊用來判別是否是關鍵的專利，研究發現專利核准數對於市場價值有正向影響，而專利引證數越多代表對於產業影響性越大，相對地市場價值也會因此提高。Ernst (2001)研究 1984-1992 年德國機械製造業，以横斷面(cross-section)時間序列分析，發現專利申請數(patent application)會影響到銷售水準，而且專利申請數與銷售水準呈正向關係，不過不是影響當年度的銷售水準，而銷售的影響會是在下年度和下下年度，有時間落後(time lag)的現象。. 27.

(36) 第三章第一節. 研究方法研究流程. 過去實證研究探討公司因素或產業因素何者是影響績效差異最主要的來源因素，而以傳統財務衡量指標(如：市占率、投資報酬率（ROA)、經濟附加價值 (EVA)、市場附加價值(MVA)…等）為應變數，但由於近年來已有越來越多的研究將專利數目以及其被引證數視作組織創新的績效(Trajtenberg, 1990; Harhoff et al., 1999; Jaffe et al., 1993; Griliches, 1990; Beneito, 2006)，專利引證多寡是可代表該專利的重要性或影響力(Hagedoorn ＆ Cloodt, 2003)，且根據 Albert et al. (1991) 的研究顯示評價較高之專利，其引證的次數會比評價較低之專利來得高，因此，專利價值性通常可以由專利的引證數來表示，而許多學者也把專利引證應用於對財務績效或市場價值的影響(Trajtenberg, 1990; Austin, 1993; Ernst, 2001)，本研究有鑒於企業對專利越來越重視，專利不但保護企業的技術，也可以顯示出公司的技術水準是否為較領先或基礎的技術，而對於專利的品質及價值優劣而言大部份的研究也都以專利引證來衡量，故本研究以專利引證(patent citation)為應變數，探討專利績效差異主要來源。本研究為了探討專利績效差異的主要來源，除了包含過去績效差異實證研究所探討的公司因素與產業因素外，另外在專利資料及過去專利文獻中發現既是重要的技術引證數越高，則專利價值越高，意味著引證越頻繁，其他企業越會以此專利為該技術領域的基礎，並且去研發更創新技術，期望創新專利技術能給予企業更好的績效，因此本研究加入專利所引發的競爭行為(攻擊與反應)的因素在專利績效差異的主要來源。. 28.

(37) 第二節. 研究模型. 一、實證研究模型自 Schmalensee (1985)實證研究企業績效差異開始，許多學者(Rumelt, 1991; Roquebert et al., 1996; McGahan & Porter, 1997; Hawawini et al., 2003; Hough, 2006; Short et al., 2007)延續相同模型並加以修改，利用變異數成份分析法(VCA)把績效差異分解為公司因素和產業因素等因素，以了解最能解釋績效差異的變數。因此本研究也採用 Schmalensee (1985)和 Rumelt (1991)的模型加以修改成影響專利績效差異來源，其中包含公司因素、產業因素外，並首次將競爭行為(攻擊及反應) 納入影響因素之一，模式修改如下：. r. hijk. = µ + α h + β + ρ + γ + ε hijk i. j. k. 其中 µ ＝常數項，表示平均數； r hijk ＝在 i 公司，h 產業中採取競爭行為(攻擊 j 和反應 k)後的專利績效(專利引證數)；α h ＝產業因素； β ＝公司因素； i. ρ ε. j. ＝企業專利核准的次序(攻擊因素)； γ ＝企業申請專利的次序(反應因素)；. hijk. k. ＝誤差項。. 二、. 變數定義本研究之實證模型以衡量專利績效指標的專利引證為被解釋變數；解釋變. 數方面，為隨機效果之公司、產業、及競爭行為(攻擊及反應)因素，而本研究所使用變數定義如下： (一) 專利績效指標( r hijk )：根據過去文獻(如：Albert et al., 1991)證明專利引證越高，專利價值越高，所以本研究以專利引證為被解釋變數。本研究專利引證次數來自於美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)專利資料中美國引證數及國外引證數二者的總次數。 29.

(38) (二) 產業因素(α h )：表示特定的產業對專利績效的影響，α h 之間的差異表示產業間不同的產業結構、進入條件及政府政策等外部因素，本研究根據 USPTO 專利分類碼中主分類(Class)來區別不同的產業分佈，如：美國專利分類碼為 455/555，455 為主分類代表通訊業，而 555 為次分類(subclass)代表無線電話設備：私人交換分機(Wireless private branch exchange，PBX)。由於產業類別中的次分類項目太過於詳細，因此本研究採用各產業主分類中的三碼為代表。 (三) 公司因素( β )：表示公司間獨特的資源、能力等內部因素，本研究設定虛 i. 擬變數，根據 USPTO 中取得的 assignee 資料，依不同公司逐一編號。 (四) 競爭行為(攻擊因素 ρ 和反應因素 γ )：當在同產業中競爭越激烈，技術越 j. k. 受到重視，利用專利來保護技術也會越來越多，例如：在專利資訊中，技術研發出來申請專利核准後(攻擊因素)，如果是重要基礎技術或領先的技術，相對地競爭者也會著重於此技術的研究，而越早採取競爭反應(反應因素)，使專利績效提高，而其中競爭行動的次序(order)也會影響績效差異(Smith et al.,1991；Lee et al.,2000)，因此本研究參考過去文獻的競爭攻擊因素和反應因素，而分別以專利核准日期(issued date)及專利申請日期(application data) 的次序來衡量競爭攻擊因素( ρ )及反應因素( γ )。 j. 三、. k. 統計方法本研究採用之統計方法為在隨機效果之變異數成份分析法(VCA)，運. 用變異數分解方法對資料進行實證分析，而被解釋變數的變異數即為各解釋變數效果變異數的加總，故各解釋變數效果的變異數代表變異數成份，藉由估計各變異數成份，以分解各解釋變數效果對被解釋變數之相對重要程度。 30.

(39) 因此，本研究使用 SAS 統計軟體中之 PROC VARCOM 程序，來分解專利績 2. 效的變異數，藉由以下的方程式，總變異數σ r 可被分解如下： 2. 2. 2. 2. 2. 2. r. α. β. ρ. γ. ε. σ = σ +σ +σ +σ +σ. 2. 由上述方程式可知，專利績效總變異數(σ r )為競爭行為中攻擊的變異 2. 2. 2. 數成份(σ ρ )、反應的變異數成份(σ γ )、產業的變異數成份(σ α )以及公司 2. 的變異數成份(σ β )之加總。. 第三節. 資料來源. 一、資料庫選擇 Patel & Pavitt(1991)研究指出，由於美國在國際市場的重要性，以及提供較佳的專利保護，在科技發展上也領先全球，這使得非美國本土企業也會企圖在美國申請專利的註冊，且 Hall et al.(2001)研究美國專利資料，發現美國專利商標局 (United States Patent and Trademark Office, USPTO)主要的專利來源(78.4%)來自於企業(不包含政府部門所研發的專利)，而在這 78.4%中有 47.2%是有美國企業所擁有,另外的 31.2%則來自於非美國的企業，可見許多非美國企業也都會在美國申請專利，符合本研究所探討的專利是以企業個體為主；另一方面，由於美國對專利的分類較詳細，美國專利分類碼為 XXX(主分類)/XXX(次分類)，在主分類碼部份大約有 400 種，次分類碼則超過 120,000 種，專利的分類非常詳細，而且美國專利商標局大概一、二週會定期更新資料，能快速反映技術的變動情形（Hall et al.,2001)，故本研究資料庫之選擇以美國專利商標局(USPTO)為主。對於資料蒐集方面本研究使用連穎科技的 patentguide 軟體，這個軟體共有七個專利資料庫之連線資料，包含本研究所需的美國專利商標局(USPTO)的專利資料庫，利用此軟體從美國專利商標局(USPTO)取得專利號碼(patent number)、標題(title)、專 31.

(40) 利申請號(patent appl.) 、專利摘要 (abstract) 、發明人(inventor)、專利擁有者 (assignee) 、核准日期 (issued_data) 、申請日期 (appl_data) 、美國專利分類碼 (US_class)、國際專利分類碼(IPC)及專利引用(包含美國的參考文獻(US_reference) 和外國的參考文獻(foreign_ reference))等專利資訊。二、研究樣本本研究在 USPTO 資料庫中取得 1998-2007 年日本、台灣及南韓全部產業的專利資訊，分別為 349,170、84,483 及 51,200 筆資料，但有些樣本不符合本研究的需求所以先把它們排除，排除的專利為： 1. 合作研發的專利：本研究樣本是以個別的企業為主，不探討企業間合作的關係，所以刪除掉共同研發(assignee 二個以上)的專利部份。 2. 設計及植物專利：美國專利的種類分為發明專利(Utility patent)、設計專利 (Design patent)及植物專利(Plant patent)，設計專利是產品外觀上具有新穎、原創及裝飾性的設計，這類專利對於公司獨特的能力或技術比較無關；植物專利是經無性生殖或有性生殖培養，而具有創新性與特殊性之植物，這類專利非常少比較無法看出競爭行為，因此排除設計專利及植物專利二類，因此本研究以發明專利為主。 3. 根據 USPTO 專利分類碼分類產業，因本研究探討競爭行為(攻擊及反應)，所以只考慮專利分類碼中的主分類碼有二個以上相同產業的專利。在刪除以上三項不符合本研究需求的樣本後，由於日本專利樣本數與台灣及南韓專利樣本數差距極大且受於統計軟體之關係，本研究著重探討專利績效來源，斟酌此情況下，利用專利引證數取得適當樣本數，最後篩選後日本、台灣及南韓的樣本數分別為 36,977 筆、1,027 筆及 2,616 筆資料。. 32.

(41) 第四章實證結果與分析本章將分析本研究的實證結果，回應本研究所探討的問題：專利績效差異主要來源是來自於公司因素、產業因素、攻擊因素及反應因素中的何者因素，且比較日本、台灣及南韓三個國家專利績效差異來源，在本章分為三節：第一節，本研究探討各變數間的相關程度，採用 Pearson 相關係數；第二節，利用變異數成份分析法(VCA)所得到的實證結果加以說明；第三節，小結。. 第一節. Pearson 相關分析. 為了進一步瞭解被解釋變數與解釋變數之間的關係，進行 Pearson 相關係數分析，探討專利績效、產業因素、公司因素、攻擊因素及反應因素各變數兩兩構面間相關的密切程度，其值大小代表兩變數間的相關程度，變數間數值如表 4-1、表 4-2、表 4-3 所示，分別代表日本、台灣及南韓專利績效 Pearson 相關係數檢定。表 4-1 日本－Pearson 相關係數檢定專利引證專利引證. 產業因素產業因素. 公司因素公司因素. 攻擊因素. 1.000. 產業因素產業因素. .006. 1.000. 公司因素公司因素. .108**. .067**. 1.000. .127**. .043**. .105**. 1.000. .101**. .043**. .092**. .936**. 攻擊因素反應因素 **. 反應因素. 1.000. 表示達到1%顯著水準(雙尾) 由表 4-1 日本之 Pearson 相關係數分析結果可知，專利引證與產業因素間相. 關係數為 0.006，兩個構面之間相關程度較低。專利引證與公司因素間相關係數為 0.108；專利引證與攻擊因素間相關係數為 0.127；專利引證與反應因素間相關係數為 0.101，經由 Pearson 相關係數分析結果，說明專利引證與公司因素、攻 33.

(42) 擊因素及反應因素變數之間都具有顯著關係存在。表 4-2 台灣－Pearson 相關係數檢定專利引證專利引證. 產業因素產業因素. 公司因素. 攻擊因素. 1.000. 產業因素產業因素. .025. 1.000. 公司因素. -.163**. .037. 1.000. .227**. .083**. .190**. 1.000. .255**. .083**. .181**. .963**. 攻擊因素反應因素. 反應因素. 1.000. **. 表示達到 1%顯著水準(雙尾) 由表 4-2 台灣之 Pearson 相關係數分析結果可知，專利引證與產業因素間相. 關係數為 0.025，兩者相關程度低。專利引證與公司因素間相關係數為 0.163；專利引證與攻擊因素間相關係數為 0.227；專利引證與反應因素間相關係數為 0.255，經由 Pearson 相關分析的結果說明專利引證與產業因素兩變數間相關程度較低，而專利引證與其他三個變數(公司因素、攻擊因素及反應因素)都具有顯著關係。表 4-3 南韓－Pearson 相關係數檢定專利引證專利引證. 產業因素產業因素. 公司因素. 攻擊因素. 1.000. 產業因素產業因素. -.037. 1.000. 公司因素. -.053**. .077**. 1.000. .120**. .051**. -.050*. 1.000. .105**. .051**. -.051**. .947**. 攻擊因素反應因素 **. 反應因素. 1.000. 表示達到1%顯著水準(雙尾)；*表示達到5%顯著水準(雙尾) 由表 4-3 南韓之 Pearson 相關係數分析結果可知，專利引證與產業因素間相 34.

(43) 關係數為 0.037，兩者相關程度低。專利引證與公司因素間相關係數為 0.053；專利引證與攻擊因素間相關係數為 0.12；專利引證與反應因素間相關係數為 0.105，經由 Pearson 相關分析的結果說明專利引證與產業因素變數間相關程度較低，而專利引證與其他三個變數(公司因素、攻擊因素及反應因素)都具有顯著關係。根據表 4-1、表 4-2、表 4-3 所示，綜合來說，日本、台灣及南韓三個國家的 Pearson 相關係數都呈現一致的結果，除了專利引證對產業因素的相關性較不顯著外，專利引證與公司因素、攻擊因素及反應因素三者變數間都具有顯著關係存在。. 第二節. 專利資料之變異數成份分析結果. 本節主要針對專利績效衡量指標之變異數成份分解結果作整理分析，本研究以日本、台灣及南韓為樣本，先探討公司因素、產業因素、攻擊因素及反應因素何者為專利績效差異主要來源，再比較三國專利績效差異主導因素是否有異同? 一、. 日本的實證研究結果. 下表 4-4 為日本專利績效變異數成份分解的結果：表 4-4 日本專利引證變異數成份分解結果變異因子. 專利引證(citation)成份分解專利引證成份分解估計值. 占總變異之百分比. 514.3057. 34.3%. 0*. 0%*. 攻擊因素(Action) 擊因素. 35.6821. 2.4%. 反應因素(Reaction) 反應因素. 494.5465. 32.9%. 誤差(Error) 誤差. 456.8216. 30.4%. 總和(Total) 總和. 1501.356. 100%. (Variance Component) 公司因素(Firm) 公司因素產業因素(Industry) 產業因素. 產業因素估計值原為-29.83，但在變異數成分分解中，實證結果呈現負值，可用零取代。根據表 4-4 所採用變異數分析之結果，各因素對專利績效變數可解釋的總變 35.