中華大學碩士論文

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中華大學碩士論文

題目：以美國專利侵權訴訟判決為基礎建構倒傳遞類神經網路專利鑑價模式之研究

Patent Valuation Model by Backpropagation Neural Network Based on U.S. Patent

Infringement Lawsuit

系所別：科技管理研究所學號姓名：M09603054 卓裕盛指導教授：賴以軒博士

中華民國九十八年七月

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摘要

專利權不僅能夠刺激產業投入創新、帶動產業的進步，專利授權金更是許多廠商主要的收入來源之一，無論德國的博世集團、法國朗訊公司、美國IBM 公司以及記憶體大廠飛索皆曾倚賴自身擁有之專利權獲得龐大收益。因此，衡量專利的價值以判斷是否繼續維護其權利，或是如何透過協調產生授權人與被授權人間共同可接受之專利價值，並且客觀的衡量專利價值，就成為產業界、

學術界所關注的焦點。目前較常使用的鑑價方法需耗費較長時間且較少重視技術或專利說明書本身所揭露的價值性，因此，本研究希望以專利訴訟為基礎、

建構衡量專利價值的模式，往後只要將待鑑價專利指標值輸入模型，即可快速得知該專利之法律價值。

首先，經由過去文獻探討提出一般所認知對於專利價值有影響之變數，並蒐集368筆美國地方法院訴訟案件判賠專利，以亂數抽取的方式將樣本分為訓練樣本、測試樣本以及驗證樣本，並利用套裝軟體MATLAB7.0建構鑑價模型，本研究分為三個模式：

1.全體資料未分類分析(15項指標)。

2.個人與公司別分析(16項指標)。

3.產業別分析(16項指標)。

本研究經過多次的參數修正，最後得到三個模式MSE(準確率)分別為 1.873(91.4%)、1.312(94.3%)、0.706(96.1%)，證明利用專利說明書中所揭露資訊，

以倒傳遞類神經網路所建構之模式，確實能夠公正且客觀的衡量專利價值，提供企業管理其專利權時之參考，企業可以藉由本研究建立之模型，衡量公司研發績效、決定授權金額與策略以及評估專利是否值得繼續支付維持費用。

關鍵字：專利權、專利價值、鑑價、類神經網路、專利訴訟

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ABSTRACT

Patent rights not only stimulates industries to creation, but also drives the progress of the industry. The patent authority is one of the main source of revenues, no whether it be BOSCH of Germany, LUCENT of France, IBM and the largest memory company SPANSION of the United States, all earn immense income from their patent rights. However, to keep their rights, companies must pay a significant amount of annual fee for each patent every year. For companies to avoid wasting their money on patents without value, this research hopes to construct a model that can help to evaluate the patents more accurately.

From the literature, we propose the indicators which showed influence on patent value and then we collected 368 data from 1955 to 2006, built the model using the MATLAB7.0 software, and separate from three parts.

1. Data without classification (15 indicators).

2. Patent right belong to company or personal (16 indicators).

3. Industry classification (16 indicators).

This research modify the parameter of neural network many times, the MSE of three models are 1.873、1.312 and 0.706. We proved that the model established by BPNN can make surely evaluate the patent value. Corporations can measure their performance of research & design, decide the amount of authorization and make the patent manage strategy.

key words：Patent, patent value, patent evaluation, neural network, Patent litigation

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表次

表1 技術鑑價方法彙整 ... 11

表2 傳統鑑價方法之優缺點 ... 12

表3 國內外技術鑑價相關文獻 ... 13

表4 陳玉萍提出之構面與定義(2004) ... 18

表5 CHI Research專利指標定義與意涵 ... 29

表6 OECD專利指標 ... 30

表7 日本特許廳特許評價指標 ... 31

表8 各州聯邦法院專利訴訟案件數 ... 33

表9 輸入變數定義及假設 ... 38

表10 產業定義及分類 ... 43

表11 樣本之基本統計 ... 44

表12 類神經網路優缺點 ... 60

表13 倒傳遞類神經網路學習結果分類 ... 63

表14 網路參數值(模式一) ... 66

表15 驗證樣本預測誤差值(模式一) ... 67

表16 不同範圍實際值之預測準確率(模式一) ... 69

表17 網路參數值(模式二) ... 72

表18 驗證樣本預測誤差值(模式二) ... 73

表19 不同範圍實際值之預測準確率(模式二) ... 75

表20 網路參數值(模式三) ... 78

表21 驗證樣本預測誤差值(模式三) ... 79

表22 不同範圍實際值之預測準確率(模式三) ... 81

表23 各產業預測誤差 ... 82

表24 各模式誤差比較 ... 85

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表25 三種模式之誤差值比較 ... 87

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圖次

圖1 美國專利暨商標局歷年專利核准件數 ... 1

圖2 專利價值分佈 ... 3

圖3 研究流程 ... 5

圖4 LexisNexis資料庫檢索流程... 34

圖5 LexisNexis資料庫首頁... 35

圖6 資料庫中選擇美國聯邦地方法院的所有案件 ... 36

圖7 選擇標的州別 ... 36

圖8 輸入檢索關鍵字 ... 37

圖9 將檢索資料存入資料庫 ... 37

圖10 US6150997 專利說明書 ... 41

圖11 全球及美國專利家族數搜尋頁面 ... 42

圖12 專利審查時間(年)分佈圖 ... 45

圖13 起訴時間(年)分佈圖 ... 45

圖14 發明人數量分佈圖 ... 46

圖15 所有權人數量分佈圖 ... 46

圖16 IPC數量分佈圖 ... 47

圖17 UPC數量分佈圖 ... 47

圖18 引證數分佈圖 ... 48

圖19 Claim總項數分佈圖 ... 48

圖20 獨立項數分佈圖 ... 49

圖21 圖示數量分佈圖 ... 49

圖22 提起訴訟時被引證數分佈圖 ... 50

圖23 全球專利家族數分佈圖 ... 50

圖24 美國專利家族數分佈圖 ... 51

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圖25 官方行動次數分佈圖 ... 51

圖26 申請人答辯/修正次數分佈圖 ... 52

圖27 生物神經元 ... 54

圖28 神經元結構 ... 55

圖29 類神經網路分類 ... 57

圖30 類神經網路架構 ... 58

圖31 倒傳遞類神經網路操作流程 ... 59

圖32 區域最佳解與絕對最佳解 ... 63

圖33 類神經網路架構(模式一) ... 66

圖34 訓練與測試樣本收斂圖(模式一) ... 67

圖35 預測誤差率(模式一) ... 69

圖36 驗證樣本散佈圖(模式一) ... 70

圖37 預測誤差折線圖(模式一) ... 71

圖38 類神經網路架構(模式二) ... 72

圖39 訓練與測試樣本收斂圖(模式二) ... 73

圖40 預測誤差率(模式二) ... 75

圖41 驗證樣本散佈圖(模式二) ... 76

圖42 預測誤差折線圖(模式二) ... 77

圖43 類神經網路架構(模式三) ... 78

圖44 訓練與測試樣本收斂圖(模式三) ... 79

圖45 預測誤差率(模式三) ... 81

圖46 驗證樣本散佈圖(模式三) ... 83

圖47 預測誤差折線圖(模式三) ... 83

圖48 三種模式誤差折線圖 ... 86

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第一章緒論第一節研究背景

專利權具有排除他人使用的特性，在專利權到期之前，專利持有者是唯一可以授權製造、生產、販賣這項技術或發明的人，因此對於廠商來說，擁有專利權是維護本身競爭力最強而有力的武器。根據統計，美國專利與智慧財產局 (USPTO)平均每年約核准十七萬件專利，2003 年至 2006 年間全球專利活動更大幅增長超過20%(圖 1)，然而調查結果顯示，超過一半的企業團體與專利權人認為這些專利的品質低落，有 3.8%表示專利品質很差，而表示品質不佳的有 47.5%；28.7%認為未來的專利品質會變的更差，只有 15%受訪者認為專利的品質會有所改善(美國專利體系文摘，2006)。在廠商擁有的眾多專利當中，不乏許多價值不斐的智慧結晶，然而有更多的專利權卻可能是一文不值，不管專利是否能讓廠商獲取利潤，廠商都必須支付巨額的維護費用，究竟該以什麼標準來衡量這些專利權的價值，使廠商能夠判斷手中擁有的專利權該繼續維持或捨棄，對於擁有龐大專利件數的廠商而言是一項非常重要的課題。

專利核准件數

0 50000 100000 150000 200000 250000

1977 1980

1983 1986

1989 1992

1995 1998

2001 2004

2007 圖1 美國專利暨商標局歷年專利核准件數

資料來源：美國專利暨商標局網站http://www.uspto.gov/

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第二節研究動機

在專利權的交易當中，被授權人支付權利金是專利的價格，而價值則是被授權人取得專利權之後所能得到的利益，價格是買賣雙方進行交易時所議定的，廠商進行研發則是著眼於未來的價值，本研究建立鑑價模式，即是希望求得專利之價值。德國的博世集團(Bosch)擁有數十件手機的核心專利，不論 Nokia、Sony-Ericsson或Siemens等大小廠商均無法規避，因此Bosch可以不必生產半支手機，每年即有數千萬歐元的授權金進帳；美國IBM公司在1991年的專利收入約為三億美元，到了2001年則高達十五億美元，短短十年間成長五倍，

幾乎佔了稅前盈收的九分之一；法國朗訊公司(Lucent)於2003年提出訴訟指控微軟公司的合作廠商戴爾(Dell)與捷威(Gateway)侵犯其MP3科技專利，2007年2月 23日美國加州聖地牙哥地方法院判定微軟必須支付十五億美元賠償金；美國快閃存取記憶體大廠飛索(Spansion)指控韓國三星(Samsung)生產的產品侵犯了自己一系列的專利權，其在控訴中指稱，這些遭受侵犯的專利每年平均為三星帶來高達70億美元的銷售額；美國德州儀器在1986年到1998年這段期間，僅專利權利金的收入即高達二十億美元，這些例子都是專利權為廠商所帶來的價值。

近年來隨著專利權越來越受到重視，交易活動也日趨活絡，然而專利權的交易價格並沒有標準評估依據，Sam Khouy, Joe Daniele, and Paul Germeraad(2001)認為企業專利資產價值的分佈較接近對數常態，並非常態分配，且峰值出現在少數高價值的專利資產附近，其他的專利資產則形成低價值的和緩曲線。大部分的專利幾乎毫無價值，而極少部分的高價值專利則貢獻總價值的大部分，如下圖2。

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圖2 專利價值分佈

Note. From “Selection and Application of Intellectual Property Valuation Methods in Portfolio Management and Value Extraction” by Sam Khoury, Joe Daniele, Paul Germeraad, les Nouvelle, 77-86.

專利權不僅能夠刺激產業投入創新，研發專利成功之後所能收取的授權金更是許多廠商主要的收入來源，如果手中握有越多專利權，競爭力也就越強，

但是為了保有這些權利，廠商每年所必須支付的專利維持費用也相當可觀，為了不把經費浪費在沒有價值的專利上，這時候評估專利對於企業是否有價值就相當重要，然而目前尚缺乏標準化的鑑價制度，因此專利買賣只能經由授權人與被授權人之間的協議。如果能夠建立更有效的鑑價模式來衡量專利價值，不僅可以提供市場交易時之參考，對於廠商在研發上的風險與不確定性也會降低。因此，本研究希望能夠建構一個以專利訴訟為基礎的模式，用以衡量專利權之價值。

第三節研究目的

本研究希望經由文獻的探討歸納出專利價值的顯著影響因子，並利用蒐集資料庫中美國各州立地方法院對於專利訴訟之判決金額，透過類神經網路的應用建立有助於產業界管理其專利之評價模式，若能夠客觀計算出這些專利的價

專利數目取對數值

專利價值

0 10 100 1000

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值，必定會有助於促進知識經濟的發展，並且讓廠商的研發單位能夠更輕易的得知，目前研發方向以及如何提升專利價值。

綜合以上所敘述，研究目的可列出如下：

1.透過類神經網路分析及建構專利價值評量模型，作為企業在技術鑑價時之重要決策依據並以此作為衡量專利研發績效的參考。

2.當企業之間欲進行技術移轉或授權時，交易價格不再只是單純依靠買賣雙方的主觀認定，而能夠利用此研究所建立之模型，得知專利未來所能創造的價值，藉此作為決定授權權利金之參考。

第四節研究限制

本研究限制如下：

1.在專利訴訟案件的篩選過程中，每一件訴訟判決都必須以人工的方式仔細觀看其內容，且訴訟文件當中通常涉及許多法律專業用語，篩選的過程相當耗時且費力，樣本數因此受到限制。

2.在訴訟的過程當中，法官對於訴訟案件之主觀認定、律師知名度、談判技巧、

訴訟雙方對此次訴訟之態度…等因素皆會影響最後判決金額，雖然這些因素對於判決結果有高度的影響，但是在訴訟文件當中卻難以觀察。

第五節研究流程

本研究首先依據過去技術鑑價相關文獻，整理出專利說明書所揭露資訊中，影響專利價值之指標，藉由LexisNexis資料庫收集美國12個州地方法院所判決之訴訟案件，篩選出有效且可供分析之樣本。

接著利用類神經網路Matlab7.0套裝軟體建立模式，本研究除了以全部368 筆未分類樣本建立模型之外，另外將樣本區分產業別以及專利權人為公司或個人作為指標分類，分別敘述以倒傳遞類神經所求得之網路架構，並比較分析驗證後之預測誤差值。

最後針對研究結果進行說明，並提出後續研究之建議，圖3為研究流程圖。

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圖3 研究流程

緒論

文獻回顧過去研究相關指標智慧資本之鑑價模式

類神經網路之發展

資料蒐集 LexisNexis 資料庫

實證結果探討與分析

結論與建議

運用倒傳遞類神經網路建構模型

全體資料未分類之分析公司與個人別分析產業別分析

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第二章文獻回顧第一節專利鑑價方法

陳秉鈞(1995)將技術交易最終價格之決定區分為「技術評價」與「技術訂價」

兩種，其中技術評價主要考量技術相關之經濟因素，包括成本、收入、市場；

而技術訂價考量之因素除了技術本身之經濟價值之外，還包含在移轉過程當中所發生之移轉成本、授權雙方之策略搭配與競爭關係以及相對議價優勢等因素。陳威融(2003)認為若專利或技術資產運用於內部發展(包括內部投資評估與集資、研發投資評估、內部專利資產價值評定等)並且未涉及交易時，則較接近於技術評價；若專利或技術資產運用於外部發展時(包括技術賣出、技術授權、

技術交易等)，則為技術訂價。

元勤科技(2001)將傳統進行鑑價的方法分為三種，第一種是經驗法則(rules of thumb)，其主要的基礎在於一項產品的銷售利潤是由技術、行銷管理與其他公司內部資源等…許多因素相互組合而成，而技術的貢獻度大約佔產品銷售利潤的25%~33%。因此，假設有一技術可以生產網路卡，如果該網路卡的總銷售利潤為400萬元，則該技術的價值約為100萬元~130萬元。第二種是比較法，該方法是把技術交易市場中既有的交易資料與技術價格蒐集起來，接著進行分門別類的工作，利用與現有的交易資料與技術價格對應比較的概念，以求出該技術的適當價格。雖然此方法考慮了不同產業之差異性，但是一般技術移轉或專利授權資訊大多屬於機密資料，不可能隨手可得，即使可以獲得某些機密的交易資料與技術價格，該待鑑價的技術可否順利找到一個適當的已知交易資料與技術價格進行比對，是比較法所需要解決的問題。第三種則是淨現值(Net Present Value, NPV)或現金流量折現法(Discounted Cash Flow, DCF)，NPV法是以預估待鑑價技術的可使用年限以及預期可以獲得的淨利，再利用折現的方式換算成現在的現金流量，以當作該待鑑價技術的價值。雖然淨現值法能提供較為明確的計算方式，但是此法必須預估該技術所產生的利潤與成本，每一次預估都會產

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生一定程度的誤差，因此，此種方式的誤差可能會非常大。

黃伯嘉(2002)建議應該以「內部報酬率法」評估技術是否能夠運用於內部發展；若技術可運用於企業內部發展，則可以利用「淨現值法」求得技術之價值。

然而，對於技術運用於對外授權鑑價而言，當技術衍生之產品市場明確時，應以「收入法」求取其對外授權時所可能產生之價值。當技術交易市場活絡，且具有相似技術之交易價格，應以「市場法」求得技術對外授權所可能衍生之價值。

張孟元(2002)將無形資產價值評估分為三大類：成本法、市場法(經濟效益法)和其他評估法。成本法理論的精神在於購置或自行研發技術均以成本作為評價之基礎，並認為無形資產價值不應低於成本。市場法為廣泛使用的評價模式之一，可以評估實際市場價值及未來風險與利潤。其他評估法尚有知識彈性定價法、吸脂定價法、智慧資本理論等。

楊國隆(2003)將評價的方法歸納為成本法、市場價值法、經濟所得法和混合法，其中成本法因為評估出來的資產金額與其貢獻沒有一定關係而飽受批評；

當企業採用市場價值法時，需參考市場相關技術的交易金額來判斷價值，然而技術具有獨特性且交易金額為公司機密，因此此方式的可靠性亦遭受質疑；經濟所得法最受歡迎，但其變數值估計不容易，在實際應用上具有難度。

陳昱凱(2005)以多媒體產業數位內容製造的研究中提出，技術評價常用的方式有三種，分別為經驗法、市場法與淨現值法，更指出「經驗法」適合「一般商業交易模式」、「市場法」適合「獨占權利型商業交易模式」、「淨現值法」

適合「競價標案型商業交易模式」，原因在於一般商業交易為開放性競爭，以顧客為導向並由顧客主導，因此競爭廠商均採用經驗法；獨占型商業交易模式因擁有獨有技術與產品，並且可以尋找國外技術交易中既有的資料，所以多採用市場法；競價標案型商業交易模式因為受到對方廠商規定限制，所以必須投入較多時間與成本，因此廠商均採用淨現值法。

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Ford and Ryan(1981)認為技術生命週期在各階段時皆會有不同價格行情，並將技術生命週期分為技術發展期(Technology Development) 、技術應用期 (Technology Application) 、應用初始期 (Application Launch) 、應用成長期 (Application Growth)、技術成熟期(Technology Maturity)與技術衰退期(Degraded Technology)等六個階段；其中技術於應用成長期之市場價值最高，因為在這個階段技術商品化之後的產出已經擁有大量市場需求，競爭者若不願投入高成本自行研發相似技術，則必須向技術擁有者購買，故此階段技術之價值最高。待技術進入成熟期與衰退期後，由於技術已趨於標準化，成為一種普遍知識，價值乃逐漸降低。

Welch(1990)認為技術在創新初期以及發展成熟後績效較低，而中間之快速成長期績效較高，故其將代表技術生命週期(Technology Life Cycle)之S曲線整合至選擇權訂價模型中，以此修正後之模型評估技術價值，並將此方法應用於高科技產業之技術鑑價，經實證研究後發現此方法乃與現有評價模式所得結果一致。

Andonian(1991) 提出企業輪廓法 (General Business Profile Approach, GBPA)，利用企業家之知識與經驗決定一適當之權利金比例，進而求得技術價值。該研究並指出，針對技術於策略性運用之鑑價而言，為了避免策略性運用價值被忽略而導致技術價值被低估，故應以實質選擇權評價方法求取技術之實際價值。

Smith and Parr(2000)指出，當待鑑價之智慧財產為專利或技術時，以收益法最佳、市場法次之、成本法效果最差，因為成本法無法完整解釋專利技術之價值；而市場法則是因為交易資訊不夠透明，因此利用未來技術利潤折算現值後的收益法為最佳之評價方法。

Koruna and Jung(2001)考量了專利之經濟價值，採用收益法評估專利價值，

並指出由於收益法所求得之專利價值係專利被授權者針對專利資產之未來現金

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流入所願意支付之金額，故認為經由收益法所得之專利價格較其他傳統鑑價方法更合理，且更容易被專利買賣雙方所接受。

Khouy, Daniele and Germeraad(2001)認為某些情況下，例如購併、投資新創事業、衡量企業的研發貢獻等，需要一次決定整個專利資產的價值，而非個別專利價值，在這種情況下價值定位法是合適的估價法。價值定位法研究某個領域中所有專利授權的歷史資料，然後將需要估價的專利資產與歷史資料相互比較，其技術與市場的優劣地位如何，藉以決定價值範圍。

Hunt, Probert, Wong and Phaal(2003)認為目前技術鑑價方法包括成本法、現金流量折現法、市場法/比較法、計分/等級法、拍賣法與實質選擇權法等，其中現金流量折現法即為以技術未來收益為基礎之收入法，各鑑價方法分別敘述如下：

1.成本法

此方法以成本為基礎，計算目標技術之再生成本(與此技術完全相同技術所需之成本)或重置成本(與此技術具相同功能或效用之技術所需成本)，取兩者較小者扣除實體折舊(目標技術因過去被使用所造成之實體耗損)與功能折舊(目標技術因為新技術創新而漸漸遭到淘汰)等折舊成本，最後扣除經濟汰舊(目標技術過去與現在之經濟利潤差額)，即可求得此技術之公平市場價值，並以此價值作為目標技術之價格參考。

2.收入法

收入法則是以技術未來收益為基礎，考量淨現金流量、技術使用年限與折現率(Discount Rate)等因子，預估目標技術之使用年限以及每期可能產生之淨現金流量，並將各期淨現金流量折算為現值，以此現值作為目標技術價值參考。

相較於成本法而言，此方法進一步考量技術未來收益、時間與風險等因素，可改善成本法忽略技術未來可能帶來附加價值之缺點。

3.市場法/比較法

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此方法為蒐集並整理交易市場中既有之技術交易資料與技術價格資訊，並參考市場中相似技術之技術價格，以決定適合目標技術之市場價格，又稱為「產業標準法」(Industry Standard)。然而，由於各技術之間具有獨特性，因此市場上不容易找到可供比較或參考之技術(此問題在新興技術上特別嚴重)。此外，一般技術移轉或專利授權資訊大多屬於機密資料，故尚有許多應用上之瓶頸。

4.計分/等級法

Sohn, Moon and Kim(2005)以技術計分模型(Technology Scoring Model)評估技術價值，該研究將影響企業技術價格之因子分為「管理能力」(Management)、

「技術水準」(Technology)、「技術市場性」(Marketability)與「技術收益性」

(Profitability)等四大構面，各構面之下尚細分多項屬性。當進行技術鑑價時，必須針對目標技術之各屬性給予量化評分，最後再以加權方式計算該技術之總得分，以此總得分值作為技術價值參考。

5.拍賣法

拍賣法乃由各競標者自行估算可接受之技術價格，最後透過市場拍賣機制決定技術之價值。此外，由於專利交易缺乏市場交易機制而導致交易成本過高，

故鮑曄亭(2003) 採用情境分析法建立一套專利拍賣機制，以「買方數量」與「鑑價困難度」等兩項因素建立四種情境主題，針對不同性質專利建立不同之模擬情境，並依各情境主題設計適宜之拍賣規則，進而建立一套完整之專利拍賣流程，提供從事專利拍賣之相關人員參考。

6.選擇權法

選擇權的定義是買方可以支付特定的履約價格，在日後取得某一標的資產的權利。專利技術的購買或移轉對應到選擇權理論，就是當廠商被授權一項技術或專利，等於取得可以生產某專利產品，並進而銷售該產品的權利，這種選擇權只有在後續產品開發成功而市場銷售有利可圖的情況之下才會被執行。專利權的鑑價過程中，履約價格與到期日皆由被授權人衡量拿到專利權之後需要

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多少時間與成本才能達到量產規模所估計，此方法困難之處在於如何估計標的物專利所對應的市場現值。

Park, Y. and Park, G. (2004) 將貨幣價值模式統整，認為技術評價的需求越來越多，但在實務上使用貨幣模式卻有許多阻礙，因此自行發展出一套新的模式，將技術分為Value Of Technology (VOT) 和Value Of Market (VOM) 兩個觀點下去探討，VOT包含技術本身要素與應用要素，而VOM則包含價值類型與價值大小。

Manzini(2005)認為評估無形資產的技術可分為成本法、收入法、市場法與選擇權法四種，在評價的過程中必須區分活動、限制與關聯三個不同的要素。

此外，元勤科技利用選擇權理論為基礎發展出一套專利鑑價系統，透過「專利技術計價」、「專利技術分析」、「專利技術評估」與「專利技術稽核」四大程序，分別經由經濟面、技術面、指標面、法律面，全方位整合並評鑑目標專利之價值。

綜合以上多位學者所提出之技術鑑價方法，本研究將其彙整如下表1，表2 為各鑑價方法之優缺點。

表1

技術鑑價方法彙整

成本法收益法市場法 / 比較法

選擇權法淨現值法經驗法其他

元勤科技(2001) ＊＊＊黃伯嘉(2002) ＊＊

張孟元(2002) ＊＊知識彈性定價法、吸脂定價法、智慧資本理論楊國隆(2003) ＊＊＊混合法

陳昱凱(2005) ＊＊＊

(21)

表1(續)

成本法收益法市場法 / 比較法

選擇權法淨現值法經驗法其他

Welch(1990) S 曲線整合至選擇權法 Andonian(1991) 企業輪廓法

Smith and Parr(2000) ＊＊＊ Koruna and Jung(2001) ＊ Khouy, Daniele and

Germeraad(2001)

價值定位法

Hunt, Probert, Wong and Phaal(2003)

＊＊＊現金流量折現法、計分/

等級法、拍賣法 Manzini(2005) ＊＊＊＊

表2

傳統鑑價方法之優缺點

計價法優點缺點

貨幣價值模式

成本法客觀、不需相關產品專利資訊的參考、容易鑑價。

研發投入成本與專利價值間關聯性甚低。

市場法/

比較法

衡量產業間差異性。資料取得不易、新技術較難找到比較標準。

收益法考量技術未來收益、時間與風險等因素，可改善成本法忽略技術未來附加價值之缺點。

由於主觀的估計產生錯誤的變動。

淨現值法考慮了時間，並加入風險因素。

無法考慮未來風險的因素，並且忽略了真實商業世界中「決策的易變性」。

選擇權法考慮投資計畫未來現金流量的波動與投資時間點可遞延的彈性價值。

比起一般傳統計價方法更為複雜，且需要更多參考資料。

經驗法則考慮獲利因素，計算簡單。未考慮不同技術產業之間的差異與風險。

(22)

表3

國內外技術鑑價相關文獻

作者內容

葉佳山(2004) 採用選擇權法中Black & Scholes model 及二項式評價模型，以台灣鋼鐵產業為個案，並與傳統收入法的鑑價結果作一比較。其結論如下：(1)使用選擇權，可衡量傳統收益法所無法估計的管理彈性。(2)比較選擇權定價模式中二項式定價模式與B-S Model之結果，發現所計算出之價值趨於一致。(3)在進行敏感度分析以衡量模式中重要變數後，可發現與金融選擇權中之參數與選擇權價值的互動關係具有一致性。

莊水榮(2000) 透過個案訪談方式，訂立技術鑑價所需要考慮的影響因素與參數，以及影響因素的範圍。可作為從事技術鑑價之高科技產業廠商在技術引進時之參考。

黃英傑(2003) 本研究採用複合選擇權模式，利用有限差分法求解，希望修正B-S Model應用於專利鑑價上，對於再投入成本會產生與真實商業世界不相符合的問題。同時透過個案進行實證研究，藉以比較B-S Model及複合選擇權模式間鑑價結果之差異，研究發現傳統使用B-S Model之鑑價結果會高估專利之價值。

簡兆良(2003) 以工研院為個案研究對象，探討實務上專利資產評估與管理問題，結論如下：(1)提出專利資產評估流程，建議分為價值的分析與管理的分析兩部份。首先發展專利價值評量表，做為價值分析的工具，其次發展專利資產管理評估指標模型，作為管理分析的工具。(2)提出專利資產評估方法論述。(3)提出專利資產評估架構。

陸佳蓮(2002) 該研究以台灣地區高科技產業為研究對象，選擇經濟部技術處科技專案計畫中技術移轉個案為研究對象，利用選擇權訂價模型中的B-S Model，從成本面與收入面計算技術或專利之經濟價值，進而計算出技術移轉價格，並和實際交易價格做一比較。

(23)

表3(續)

作者內容

黃俊銘(2004) 魏裕珍(2002)

認為研發過程具有高度不確定，傳統資本預算方法由於未能考量不確定性環境，加上沒有考慮決策彈性因素，

因此往往會低估投資專案價值或專利價值。此外，在投資計畫或價值評估上，侷限在價值設定為來自單階段的權利，著重於評價個別實質選擇權，然而，在現實環境下，投資方案期間和決策通常更為複雜，因此嘗試以蒙地卡羅法求其數值解，建構多階段複合實質選擇權評價模式。

梁世榮(2003) 以Tobin’s Q指標評估我國上市、櫃資訊電子廠商之無形資產價值。此研究發現無形資產價值，若無適當表達於資產負債表中，則財務報表使用者將對公司獲利能力及營運績效產生衡量誤差，並進而影響投資者之決策。

黃伯嘉(2002) 該研究採個案探討方式，以國內生物分解性塑膠產業為研究對象，並針對相關企業擁有之技術進行鑑價。在技術運用內部發展鑑價方面，建議使用內部報酬率法，進行技術運用於內部發展鑑價之前置作業，評估技術是否運用於內部發展。若具運用效益，則可使用淨現值法求出技術運用於內部發展所產生的價值。在對外授權鑑價方面，當技術所衍生的產品市場較為明確時可以採用收入法計算其價值。當技術交易市場活絡，且又有相似技術的交易價格時採用市場法。不適合使用收入法時，則可以使用GBPA進行鑑價。最後，在技術於策略性運用鑑價方面，為避免低估技術價值，可使用實質選擇權評價。

謝明志(2003) 該研究以實質選擇權方式，針對高科技產業中各家競爭廠商投入之研發費用所研發出的創新技術與所對應的專利權進行評價，以求解市場競爭下的企業必須針對此投資計畫決定投入多少研發預算，及有效評估可產生多少預期報酬有效評估。

王寶琇(2003) 以台灣DRAM廠商華邦、南亞、力晶及茂德等四家主要生產DRAM廠商為研究對象，並以1997至2001年為研究期間，利用超額盈餘法，來探討國內DRAM產業所存在的無形資產價值，並了解影響無形資產的因子。發現員工每人營收、市場佔有率、管理費用比率、核准專利權數量以及員工人數與無形資產價值間具有顯著關係。

(24)

表3(續)

作者內容

Kellogg and Charnes (2000)

該研究認為生物科技公司價值取決於研發產生的價值，

使得生技公司對於高度不確定性的研發，需要更符合實際情況的評價方法，此兩學者提出以實值選擇權結合決策樹二項式方式更能得到合理評價。

McGrath (1997) 利用傳統內部報酬率法和淨現值法對資訊科技產業進行評價，該研究認為資訊科技產業存在高度不確定性，因此若採用以傳統評價法似乎並不恰當。

Benaroch and Kauffman (1999)

以歐式選擇權定價模型對資訊科技產業進行評價，認為選擇權模式中隱含投資成本已知、固定投資、有效時間之假設有其缺失，現實生活中經理人會因環境因素調整投資及時間。

Andonian (1991) 該研究以個人專業知識及經驗針對授權技術未來銷售、

成本和利潤進行預估，然後依據該數據做為技術授權時權利金的計算基礎。

Burns (1995) 該研究將被授權者因使用技術而產生的超額利潤歸授權者所有，被授權者各期銷售淨利扣除平均銷售淨利後除以銷售量即為權利金比例。

Kester (1984) 該研究認為R&D計畫如同買權的成長價值，其潛在價值受到不確定性、投資遞延時間與利率所影響，並指出選擇權評價法比現金流量折現法更適用於評價研發計畫。

資料來源:「成熟型技術專利之有效鑑價方法」，王穩昌，2007。

第二節專利價值指標

李順德(1999)將影響專利價格之因素分為技術、法律與經濟等三大構面，其中技術面考量因素包括技術成熟度、技術實施難度、技術所屬領域與行業以及實施專利人之技術實力與技術條件；法律面考量因素包括專利類型、專利之創造性、專利保護範圍大小、法律狀態、實施狀態、及國家宏觀調控、經濟政策與科技政策等；而經濟面則考量專利成本、收益、市場與風險等因素。

劉江彬與張孟元(2001)認為技術評價包括三個分析構面，第一部分為知識與技術，包含技術競爭及創新能力、技術支援能力、技術風險、技術實用性、技術功能及範圍、產品管理及提升能力、擁有專利數量、技術專屬性及分類、技

(25)

術等級和定位、先前技術引用能力等十個因素所組成，第二部分為科技政策與法制基礎，包含產權及授權條件、稅制、交互授權狀態、輿論與訴訟、信用及保護責任等因素構成，第三部分是商業環境與外部因素，此構面包括商業強度與外部資源、產品定位及內部資源、產業競爭能力、市場預期遠景、邊際製造成本、技術投資機會成本、客戶與專業關係強度、市場的掌握能力、市場區隔與保護能力、市場敏感度及週期性、產品競爭狀態及地位、產品保固及責任成本、市場擴散能力等因素。

張孟元(2002)探討進行技術交易時影響技術價值之關鍵指標，該研究建立之理論以市場為評價基礎，並將技術價值評量模式分為三大價值構面：

1.技術價值

(1)技術創新及競爭力結構 a.技術創新能力

b.技術專屬性及分類 c.產品管理及提昇能力 d.技術競爭能力

(2)技術支援與風險結構 a.技術支援能力 b.技術風險 c.專利質量

(3)技術實用性及科學引用能力 a.技術實用性

b.基礎技術運用能力 c.智財權應用價值 2.智財權應用價值

(1)產權條件、信譽及有利條款結構

(26)

a.授權策略 b.有利條款

c.輿論與執行保護 d.產品信用

(2)交互授權關係結構 a.交互授權狀態 b.授權方式 3.商業價值

(1)市場結構與規模結構 a.商業強度與外部資源 b.產業競爭能力

c.產品定位及內部資源 d.邊際製造成本

e.投資機會成本

(2)預期市場與市場接受度 a.客戶與專業關係強度 b.市場掌握能力

c.市場區隔與保護能力 (3)市場擴散力與促銷力

a.市場敏感度及週期性 b.產業競爭狀態及位勢 c.產品責任結構

d.市場擴散力

陳怡之(2002)認為技術授權者之技術研發聲譽、技術改善能力、企業形象以及財務狀況等特質皆有可能對技術價格造成影響。此外，技術被授權者本身之

(27)

企業優勢(包括被授權方之信用狀況、資本額大小、現有技術、企業行銷能力、

後續研發與改良技術能力等)皆會影響技術之授權價格。

詹炳耀(2003)指出進行智慧資產評價時，必須同時評估經濟與非經濟因素，

其中經濟因素包括成本、收益、市場、風險與實施權利人之經濟實力；非經濟因素則包括技術成果之水準、法律保護狀態、技術成熟度、授權範圍、授權條件與授權方式。

陳玉萍(2004)以專家問卷法訪談不同運用情境下之專家，嘗試找出專利權在不同的運用情境時，專利價值因子間的重要性有何差別，下表4為其問卷內容之構面與定義。

表4

陳玉萍提出之構面與定義(2004) 構

面操作性定義-項目操作性定義-輔助敘述

一

、法律構面

1.專利權的法律地位穩固程度專利法律地位穩固程度，會不會有因受反訴而遭撤銷之虞。

2.專利權的年齡/存續年限該專利目前所剩餘之法律年限。

3.專利權的專利範圍(Claims)是否能排除競爭者，保護到標的技術

所發明的技術，是否能在專利範圍 Claims中被保護，且不太容易有迴避設計的情況產生。

4.專利權如果受到侵權，則採取法律行為的難易度

-是否可有效察覺「被侵權」的事實。

-當發現被侵權時，也能有效舉證提起訴訟。

二

、技術構面

1.專利權技術實力及未來經濟年限長短

-該專利技術是否比競爭技術好，例如可以比競爭技術的成本低、品質穩定等等。

-未來還可以延續這個優勢狀態多久。

2.專利權技術實力所形成的障礙程度

技術開發時所需之時間長不長?所需資金多不多?容不容易被學走?

3.專利權技術在所屬技術陣營、

產業技術中，地位的關鍵程度

該專利技術在其所屬技術陣營中，是主導者還是追隨者?

(28)

表4(續) 構

二

、技術構面

4.專利權所屬的技術單元之成熟度

該專利之技術類別，已成熟還是剛萌芽?(例如，CRT技術領域與TFT LCD技術領域成熟度不同) 。

5.專利權專利技術的完成度該專利技術對於所屬技術單元

technology unit涵蓋的比例，只佔一小部分，還是涵蓋了一大部分?

6.專利權專利技術所屬之技術陣營

該專利技術所屬的技術陣營，是主流陣營嗎?陣營間優劣勢如何?

三

、事業化構面

1.專利權用以事業化生產商品時，其商品潛力、收益與風險

-該專利技術事業化開發之商品，其特性如何?

例如：競爭力強不強?是成熟品還是新產品等?

-將該專利技術事業化/商品化，從商品銷售所得之超額利潤有多少?

-將該專利技術事業化/商品化的風險。

例如該商品的生命周期會不會很短?距離能量產的時間會不會很久?會不會很容易就有替代商品出現?

2.專利權技術對該事業化產品的關鍵程度

該專利技術是不是該商品的關鍵技術 (例如廣視角技術是大尺寸液晶面板之關鍵技術)。

3.專利權總計能應用的產業該專利技術總共能應用到哪些產業?這些產業的前景如何?

四

、企業策略構面

1.專利權技術與企業技術策略符合程度

在專利融資情境

係指，對於「未來可能承接該擔保品的企業」，該專利權與企業技術策略之符合程度。

在專利入股情境

係指，對於「入股企業」，該專利權技術與企業技術策略之符合程度。

在專利訴訟情境

係指，對於「侵權企業」而言，該專利權技術與其企業技術策略之符合程度。

(29)

表4(續) 構

四

、企業策略構面

2.專利權在企業中之定位在專利融資情境

係指，係指對於「目前正進行融資的企業」，該專利權在其企業中之定位。

係指，對於「入股企業」，該專利權技術在其企業之定位。

係指，對於「專利所有權企業」，該專利權在企業中之定位-重不重要?哪種定位?

五

、互補性資產構面

事業化時，對互補性資產的搭配要求度

在專利融資情境

係指，「未來處分該擔保品專利權時」，

承接者承接該專利權的難度?事業化所需之互補性資產多寡?該擔保品專利權技術轉手之難度)。

係指，「入股企業取得將該專利權」，用以事業化生產商品時，所需之互補性資產多寡?即需不需要太多相搭配的技術、人員、資金、設備等?對方會支援嗎?

係指，系爭專利權技術承接或轉手之難度。

六

、產權構面

1.專利權之產權狀態 -該專利的所有權狀況是否明確?會不會有產權不清的問題?

-該專利目前的運用狀況，目前是否有授權給別人?

2.專利權之過去運用紀錄 -曾授權幾次?

-曾告人侵權且勝訴嗎?或是否曾經取得和解金?

-是否會在意該專利權曾經授權給哪些特定企業?

資料來源:「專利權運用情境對專利價值因子之影響–以專利權融資、入股及訴訟情境為例」，陳玉萍，2004。

(30)

Chiu and Chen(2007)運用層級分析法(Analytic Hierarchy Process)，針對國內廠商的4個MP3專利進行價值評估，評估指標包含技術的本質、成本、產品市場以及技術市場等四個構面，技術的本質由區別性、運用範圍、適合性以及複雜程度所組成；成本構面主要有研發成本以及移轉成本；市場構面包括產品生命週期、潛在市場佔有率、市場規模與優勢；技術市場則包括供應者、需求者數量與商業程度。

Teece(1977)將影響技術價格之因素分為「技術提供者特質」與「技術接受者與其所在國特質」兩大類型，其中技術提供者特質包括「對目標技術相關應用與產品製造知識之瞭解程度」、「技術年齡」與「使用相同、相似或競爭技術之廠商數量」等三項要素；而技術接受者與其所在國特質則包括技術接受者之「製造經驗」、「企業規模」、「研發活動」與「基礎建設發展程度」等四項。

Davidson and McFetridge(1985)以「技術特質」、「技術提供者特質」與「移轉雙方總體環境」等三大構面，分別探討影響國際技術移轉價值之關鍵特質，

其中技術特質考量技術年齡與技術基礎性，技術提供者特質考量該企業投入研發程度、先前技術移轉經驗多寡；而移轉雙方總體環境則考量政府政策、市場大小、市場特性等因素。該研究以羅吉斯統計模型針對各關鍵特質與技術價值之關係進行假設檢定，其結果顯示「技術年齡」、「技術過去移轉情形」、「目標技術與技術提供者企業主力技術之關係程度」、「技術提供者投入研發之程度」與「技術提供者是否於技術接受國設立分公司」等因素皆對技術移轉之技術價值具顯著影響。

Bidault(1989)把技術鑑價區分為四個構面，包括技術的獲利能力、研發成本、移轉成本與其他成本。技術的獲利能力包含四個要素：潛在市場與未來市場佔有率、總生產成本、被授權人支付權利金之前的投資週轉率、授權人與被授權人成本分攤比率與被授權人權利金支付方式，研發成本可以分為兩方面：

(31)

以授權人角度而言，希望節省成本、時間和風險，已被授權人角度則是著重於研發之成本。

Khouy, Daniele, and Germeraad(2001)將技術價值影響因素整理成以下六大構面。

1.法律地位

技術屬於專利、營業秘密或是其他？專利的強度？法律地位影響因素如下：

(1)專利請求範圍(Claim)。

(2)實行的難易度(Easy to work)。

(3)技術是否處於主導地位(Dominating)。

(4)是否屬於改進的技術(Improvement)。

2.技術因素

(1)獨特性與創新性(Uniqueness/ Novelty)。

(2)技術成熟度(Stage of development)。

(3)應用的產業範圍(Industry sector)。

(4)技術生命週期(Economic lifetime)。

3.市場因素

已經擁有市場或是全新的領域？高科技或非工業相關？屬於哪一種產業 (化學、半導體、醫療…)？產品或技術是否已經標準化？

4.授權範圍，專屬授權或是其他方式？授權的權限範圍(scope、geography)。

5互補資產

(1)製造能力(Manufacturing capability)。

(2)發展能力(Development capability)。

(3)行銷能力(Marketing & Sales capability)。

(4)品牌與商譽(Name & Reputation)。

6.風險

(32)

技術開發風險(Technical hurdles)。

Sullivan(2001)認為，專利是否該提出申請可分為技術構面與商業構面來衡量：

1.技術構面

(1)該技術與企業策略之契合度？

(2)該技術對企業技術指標之提昇度？

(3)該技術是否為企業未來欲發展之領域？

(4)若為欲攻佔之領域，則該技術對於企業在新領域建立的地位有多高？

2.商業構面：

(1)由該技術衍生之產品與製程是否與企業目前所從事發展的領域相似？

(2)由該技術衍生之產品或製程是否需要增加新投資？金額多少？

(3)由該技術衍生之產品未來能帶來多少營收？

(4)該專利之用途為何？

a.用以商業化(Commercialization)：該專利權是否已經構成某項技術的基礎平台，若是則完整度愈高，價值亦愈高。

b.防禦(Protection)：若某專利A係用以保護另一個商業化之專利B，則專利A與專利B價值有相關性。

c.阻絕競爭(Anti-competition)：阻絕競爭對手進入某技術領域或增強自身之設計自由，則該專利價值與阻絕率有關。

d.訴訟避免(Litigation avoidance)：有專利侵權疑慮時，與對手之籌碼有多少。

(5)該專利是否具有排除競爭者之能力？遭受侵權時是否容易察覺？一般來說，製程專利(Process patent)於侵權時較無法以拆解或逆向還原判斷，而產品專利(Production patent)則較容易察覺，越容易判斷是否侵權之專利越有價值。

(33)

Barney(2001)統計美國專利資料庫，發現專利公告的資訊也可以反應專利價值，其中包括專利請求範圍、專利請求項的文字長度、專利應用範圍的文字長度、請求優先權相關專利的數量、專利被引用次數、訴訟時專利年齡、引用先前技藝數目、專利家族數目、專利審查時間、技術領域的差異等。

1.專利請求範圍(claims)

獨立項愈多代表權利範圍愈大，則專利價值愈高。Barney統計美國1996公告的100,000筆專利發現，超過4年以上的專利維護比例，隨著專利請求數目增加而微幅增加。例如只有一個獨立請求的專利有81.3%的維護比例，專利有12個以上的獨立請求者，則有92.6%的維護比例。

2.專利請求項的文字長度(Claim length: number of words per independent claim) Murtha and Myers(2000)認為，技術越成熟的領域有越多相關專利、技術複雜程度越高則需解釋的更加詳細等等，這些因素導致專利申請時需要在請求範圍詳細敘述，因此請求項文字越長且詳細的專利，其價值越低。基於全要件原則(All Elements Rule)，判斷是否侵權必須逐字閱讀以判斷是否文義侵害，敘述越詳盡者，其可執行之權利範圍將會縮小。1996年美國公布的100,000筆專利中，

專利請求項平均字數少於100者，有85.9%繼續第四年以後的維護，而平均字數多於500以上者，只有79.7%繼續第四年以後的維護。

3.專利應用範圍的文字長度(the length of written specification)

1996年美國公布的100,000筆專利中，專利應用範圍的文字長度少於1000字者，只有65.5%繼續第四年以後的維護，而字數多於7,000以上者，有91.0%繼續第四年以後的維護。因此，專利應用範圍的文字長度越長者，專利越有價值。

4.請求優先權相關專利的數量

優先權表示該技術或類似的技術曾經在其他國家獲得專利，也就是說該專利保護的技術已經在其他國家通過考驗。因此，請求優先權越多，表示通過越多國家的考驗，價值越高。1996年美國公布的100,000筆專利中，沒有相關技術

(34)

的優先請求專利，只有83.1%繼續第四年以後的維護，而五個以上相關技術的優先請求者，有92.4%繼續第四年以後的維護。因此，專利案請求項越多對等(或相關)技術的優先權，該專利價值越高。

5.專利被引用次數(forward citation rate)

專利被引用次數高者，其價值愈高，即專利內容記載較基礎之架構，廣為後人所學習，故擁有較佳之專利價值。1996年美國公布的100,000筆專利中，沒有被其他專利引用過之專利，只有79.3%繼續第四年以後的維護，而被14個以上其他專利引用者，有93.5%繼續第四年以後的維護。

6.訴訟時專利年齡

專利權取得後很快就被用來訴訟者，價值較高。

7.引用先前技藝數目(Prior Art Citations Made)

1996年美國公布的100,000筆專利中，平均引用8.43個美國專利作為前案，

但訴訟專利平均引用數目有14.20個，表示研發人員有做好科學及基礎的充分理解時，專利之價值較高。

8.專利家族數目(Families of Applications and Patents)

被訴訟之專利有較多之專利家族數目，由於申請專利時容許申請者申請無上限之連續案，以有效地說服審查員通過專利申請。申請者亦可申請部分連續案以增加新的發明或資訊，來鞏固原有專利之申請，亦可將原有發明拆成兩個以上之發明，以分割案申請。即公司重視之發明，必定會花更多成本來獲得專利。一般專利平均有0.24個連續案、0.18個部分連續案及0.11個分割案，相較之下，訴訟專利平均有0.72個連續案、0.60個部分連續案及0.25個分割案。訴訟專利較傾向於放棄原有專利申請，而加強連續案之申請，以說服審查官通過其專利申請，並獲得整個技術平台的專利保護，當然，亦有優先權之考量。總結來說，根據同一專利後續申請的專利數量，訴訟專利有1.85個，一般專利為1.22個。

9.專利審查時間(Prosecution Length)

(35)

訴訟專利會花較長之時間在申請過程，當專利申請人與審查官有較多次的爭辯，或者專利有較多優先權、連續案或分割案、較多之請求項以及較長的技術說明或前案，都會增加審查之時間，因此，本因子與前述因子有相依之關係。

統計資料顯示，訴訟專利平均會有4.13年的審查時間，一般專利則只需2.77年。

10.技術領域(Invention Field)

技術領域的差異也會影響機器、電腦、醫療設備產業的專利較可能被提起訴訟，而相對於前者，化學與半導體產業的可能性較低。

Allison, Lemley, Moore and Trunkey(2003)認為有價值的專利應該是涉及訴訟的專利。基於此看法，Allison et al.研究 6861 篇涉及訴訟的專利，發現此種專利和一般的專利有九點不同的特徵，因此有可能可以事先辨認這些專利。這九點特徵如下：

1.專利年齡(Age)：

專利權取得後很快就被用來訴訟者，價值較高。

2.國內廠商或國外廠商(Country of Assignee)：

本國企業(指美國)申請之專利參與訴訟比例較高，亦即較有價值。美國專利中，專利權人為非美國籍者占了全數之 46%，但是在有訴訟案之專利中，僅有 17%專利權人為外國籍。

3.小公司或大公司的專利(Small or Large Inventor)：

通常個人或小公司擁有之專利較容易拿來做專利訴訟，美國專利中專利權人屬於個人或小公司者，占所有專利之18%，但是卻占所有訴訟專利的 27%。

4.引用先前技藝數目(Prior Art Citations Made)：

所有樣本專利平均引用 8.43 個美國專利作為前案，但訴訟專利平均引用數目有14.20 個，表示研發人員有做好科學及基礎的充分理解時，專利之價值較高。

5.被引證的數目(Citation Received)：

所有樣本專利平均被 4.32 個專利引用作為先前技藝，而訴訟專利確有 12.23

(36)

個被引用數目，表示專利揭露之技術內容較有產業利用性，而被後續發明參考。

6.專利家族數目(Families of Applications and Patents)：

由於申請專利時容許申請者申請無上限之連續案，以有效地說服審查員通過專利申請。申請者亦可申請部分連續案以增加新的發明或資訊，來鞏固原有專利之申請，亦可將原有發明拆成兩個以上之發明，以分割案申請。即公司重視之發明，必定會花更多成本來獲得專利。

一般專利平均有0.24 個連續案、0.18 個部分連續案及 0.11 個分割案，相較之下，訴訟專利平均有0.72 個連續案、0.60 個部分連續案及 0.25 個分割案。訴訟專利較傾向於放棄原有專利申請，而加強連續案之申請，以說服審查官通過其專利之申請，並獲得整個技術平台的專利保護，當然亦有優先權之考量。總結來說，根據同一專利後續申請的專利數量，訴訟專利有1.85 個，一般專利為 1.22 個。

7.專利審查時間(Prosecution Length)：

訴訟專利會花較長之時間在申請過程，當專利申請人與審查官有較多次的爭辯，或者專利有較多優先權、連續案或分割案、較多之請求項以及較長的技術說明或前案，都會增加審查之時間。因此，本因子與前述因子有相依之關係，

統計資料顯示，訴訟專利平均會有4.13 年的審查時間，一般專利則只需 2.77 年。

8.權利請求項數目(Number of Claims)：

專利申請人較重視的專利，會希望在專利訴訟時能有較強之根據，而申請較多之權利請求項。訴訟專利平均有 19.6 個權利請求項，而一般專利只有 13 個。

9.技術領域(Invention Field)：

機器、電腦、醫療設備產業的專利較可能拿來訴訟，而相對於前者，化學與半導體產業的可能性較低。

元勤科技(2002)提出一系列量化專利指標，以評估一家公司之技術能力，這

(37)

些指標分為兩大類，包含量的指標：根據專利的數量來計算，例如專利數目、

專利成長率、專利效率等以及質的指標：根據專利的引證來計算，如引證指標、

技術生命週期、科學關聯性等。

各項專利指標說明如下：

1.專利數目(Number of Patents, NOP)

專利是企業投入研發活動的產出項目之一，專利數目則代表產出成果，可用來評估企業從事技術活動的程度。

2.專利成長率(Patent Growth Rate per Quarter, PGR)

專利成長率是企業專利數量成長隨時間變化的百分率，可顯現企業技術創新隨時間的變化是增加還是遲緩。例如專利之季成長率是將一企業於某季所獲得的專利數量與前一季所獲准的專利數量相比較，計算出該季所獲准專利較前一季增減幅度的百分比率。

3.專利效率(Propensity to Patent, PTP)

一段預定時間內企業每百萬元研發費用支出(R&D)，所創造的專利產出，

此項指標用來評估企業於一段特定時間內專利數量產出的成本效率。

4.引證指標(Citation Index, CI)

企業平均一件獲核准之專利被後來核准之專利引證之總次數，CI可用以評估企業專利組合的品質。一般而言，如果引證次數高，代表該企業技術屬於較基礎性或較為領先。

5.技術生命週期(Technology Cycle Time, TCT)

技術生命週期為企業專利所引證專利之專利年齡的中位數，用以評估企業創新的速度或科技演化的速度。如果TCT較低，代表該企業是基於較新技術為基礎進行技術創新。TCT具產業依存性(industry dependent)，意即TCT會因技術領域不同而有所差距，相對熱門的技術其TCT較短，如電子類約3至4年，而製藥類平均約為8至9年，造船類可能長達15年。

(38)

6.科學關聯性(Science Linkage, SL)

平均一件專利引證科技類論文的數量，用以評估企業技術創新與基礎科學的關聯性。SL也具產業依存性，例如機械領域的平均SL可能趨近於0，但是高科技生化產業可能高達15。

美國Chi's Research Corporation(CRC)亦發展多種量化形式之專利指標，如下表5，用以衡量企業之技術能力與專利品質，此公司為專門提供關於技術、科學與財務指標方面研究諮詢之顧問公司，所創之專利指標包含「專利數目」、「被引證數」、「引證指標」、「技術力量」、「技術生命週期」、「科學關聯性」

以及「科學力量」等。

表5

CHI Research專利指標定義與意涵

指標名稱定義意涵

專利被引用次數 (Cites per Patent)

統計某專利被其後公告之專利引用的次數

某專利對特定技術之影響力。被引用次數愈高的專利，對後續技術之研發影響力愈大。

即時引證指標

（Current Impact Index, CII）

某專利近期內被引用之頻率與所有美國專利被引用的頻率比。該比率除了會受該專利之良窳影響外，亦會因技術領域不同而不同，技術發展迅速之領域，其CII 值普遍會較高。故取得某專利之CII 值後，最好再與產業水準比較。

某專利在近期內對特定技術之影響力。

技術生命週期

（Technology cycle Time, TCT）

某專利所引用專利之專利年齡中位數。

TCT值越短，顯示該專利之技術較為先進。

科學連結 (Science Linkage, SL)

某專利所引用之專利之科技文獻平均數。

某專利SL值較高，顯示該專利較接近於基礎專利。

資料來源:「專利權運用情境對專利價值因子之影響–以專利權融資、入股及訴訟情境為例」，陳玉萍，2004。

(39)

經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Co-operation and Development, OECD)利用科技指標衡量國家的科技水準，其中專利則被視為重要的產出指標，下表6為OECD所提出之專利價值指標。

表6

OECD專利指標

指標名稱定義與用途

國家分析

跨國際比較針對選定的國家進行專利搜索，可統計出各國歷年所獲得的專利件數。藉此可瞭解各國從事技術發展的程度。

各國在不同產業所申請的專利

在選定的國家內，依不同的產業技術將專利件數進行分類。可以看出該國產業發展的重心。

產業層級分析

技術獨立性分析專利申請時，通常會引證過去專利作為參考資料。如果引證的專利都偏向自己所擁有的專利，這透露出該專利發明人所申請的技術過於封閉，並不常與外界的技術交流。這可能表示該公司是市場的領先者或是該技術獨立性較高。反之，如果引證的專利大多是他人所擁有，表示該專利技術與產業技術的相依性高，獨立性不大。

專利與 R＆D 指標

專利與R＆D這兩個指標其實是不同面向的指標，專利屬於產出而R＆D屬於投入，但利用這兩個指標可用以測量研發效率。(研發效率= output／input)。

專利與創新指標瞭解該產業創新的程度。

經濟績效指標結合專利資料及產業的R＆D投入，可用以評估經濟績效的狀況，當專利產出與R＆D 投入之間的關係越密切，則表示該產業的經濟績效越好。

企業層級分析

專利與公司策略就公司的組織個體來看，從公司所擁有的專利資訊，

就其申請的國別、技術分類或技術用途，可以看出一家公司技術發展的策略及其專利佈局的狀況。

(40)

表6(續)

企業層級分析

專利申請與產業結構

1.專利與公司規模

當一公司所提出的專利越多樣性，並能橫跨多種領域，藉由專利資料的分析，可以分析出該公司創新的策略。

2.專利申請與公司型態

公司型態可分為研發型、應用型、製造型⋯等，不同類型的公司所申請的專利型態也會隨之不同。

技術關聯性指標主要以反應出該專利被後來所申請專利所引證的次數，越高的引證次數，代表該專利趨向於基礎型的專利或技術領先的專利。

科技關聯性指標該專利平均被論文或研究報告所引證的篇數，代表著該專利與科學研究之間的關係，越高代表該專利屬於基礎研究技術或技術領先型的技術。

資料來源：「生物晶片公司技術能力與技術發展軌跡之研究:使用USPTO資料庫」，李育倫，2004。

日本特許廳於2002年4月公布『特許評價指標–移轉版』，提供一個專利鑑價的標準供技術移轉仲介業者、大學技術移轉機構、公立研究機關、企業、融資擔保業者等，作為技術移轉與專利鑑價的參考依據，如下表7。

表7

日本特許廳特許評價指標

基本項目(フェイス項目)

評價的基本資料，包括：發明的名稱、專利字號、專利公告日、專利權人姓名、評價日期、評價者、評價的觀點。

權利固有評價(権利固有評価)

1. 對於專利所保護技術的支配能力：具體評估項目包括『專利的權利化狀況』、『專利的存續期間』、『技術的特性』、『專利保護的強度』、『抵觸的可能性』、

『替代技術的優位性』等等。

2. 技術的完成度：具體描述技術可實行程度的評價。

(41)

表7(續)

移轉流通性評價(移転流通性評価)

1. 技術移轉程度的考量：包括『需要後續開發技術以達成事業化的必要性』、『技術導入後有無技術支援』、

『技術導入後有無技術指導』、『移轉的限制條件』。

2. 權利的安定性：包括『協助處理侵權事件的義務』。

事業性評價(事業性評価)

1. 技術的事業化可能性：具體評估『事業障礙』、『專利的事業化相關程度』、『替代技術出現的可能性』、

『侵權救濟容易實施的程度』。

2. 事業化的收益：具體評估『事業規模』、『預期收益額』。

總合評價(総合評価) 將以上各項目評價結果作綜合的評價。

(42)

第三章研究方法第一節資料蒐集

Lexis-Nexis Academic Universe 是由 Lexis-Nexis 公司自七零年代開始所製作之包含法學、商學以及政治等相關議題之資料庫；於1994 年併入 Reed Elsevier 旗下。民國九十年一月起，CONCER 聯盟引進其中特別為大專院校及學術單位使用之Web 版資料庫系統。Lexis-Nexis Academic Universe 資料庫收錄報章雜誌、期刊、簡訊、新聞稿和1971 年至今的美國專利等多達六千種以上之出版品，

有95%以上為全文資料，收錄年限則依文獻類別而異，內容大致可分為五大類：

新聞、商學、法律、醫學和參考類。本研究利用此資料庫收集 1955 年至 2006 年美國德州、加州、伊利諾州和紐約州等12 個地方政府的專利訴訟案件，並使用「專利侵權」(patent infringement)與「專利號碼」(patent number)作為關鍵字，

找出所有相關的專利訴訟案件之後，先初步對所有案件書面資訊做簡單分類，

再以人工篩選出其中有提到損害賠償金額、專利號碼且僅經由聯邦地方法院判決之訴訟案，分別紀錄訴訟案之兩造資料、審判的聯邦地方法院名稱、起訴時間、審判時間、訴訟相關專利號碼、損害賠償金額與案號等基本資料。再透過美國專利暨商標局(USPTO)由其中的訴訟案件中找出相關之專利號，經由最後篩選得到201 件專利訴訟案件，共 368 筆相關專利，如表 8。

表8

各州聯邦法院專利訴訟案件數

州別專利訴訟案件數專利件數

阿拉巴馬(AL) 1 2

加利福尼亞(CA) 42 81

科羅拉多(CO) 1 1

德拉瓦(DE) 53 123

佛羅里達(FL) 7 8

喬治亞(GA) 5 7

(43)

表8(續)

州別專利訴訟案件數專利件數

伊利諾(IL) 24 45

麻塞諸瑟(MA) 9 15

明尼蘇達(MN) 4 4

紐約州(NY) 25 28

賓夕法尼亞(PA) 21 40

威斯康辛(WI) 9 14

總計 201 368

LN 資料庫檢索專利訴訟案件步驟詳細說明如下(圖 4-圖 9)。

圖4 LexisNexis 資料庫檢索流程

進入LN 資料

選擇美國的相關法律文件

輸入檢索關鍵字「patent infringement」和「patent no!」，並選擇資料範圍(1955 年~2006年)

將檢索後的專利訴訟案件存檔，並以人工方式篩選，有專利號碼、及合理專利訴訟賠償金額及授權金的案件

將有效專利訴訟案件進行公司/個人以及產業分類，確認後存入資料庫中

(44)

1.進入LN資料庫

資料庫網址為www.lexisnexis.com

圖5 LexisNexis 資料庫首頁

2.選擇美國的相關法律案件(Cases-U.S.)

選擇LN資料庫中的Cases-U.S.，可以檢索美國1971年至今所有的法律案件，本研究需要的專利訴訟案件為美國聯邦地方法院的案件，因此接下來選擇美國聯邦地方法院的所有案件(All Courts-By State)。

3.選擇標的州別

本研究針對德州(DE)、加州(CA)、伊利諾州(IL)、紐約州(NY)、賓州(PA)、

威斯康辛州(WI)、麻塞諸瑟州(MA)、明尼蘇達州(MN)、喬治亞州(GA)、佛羅里達州(FL)、科羅拉多州(CO)以及阿拉巴馬州(AL)共12州進行研究。

4.輸入檢索關鍵字

進入檢索頁面後，在檢索欄位輸入關鍵字「patent infringement」和「patent no!」，並且在下方日期區間中將日期範圍設定為1955 年至2006 年。

(45)

圖6 資料庫中選擇美國聯邦地方法院的所有案件

圖7 選擇標的州別

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圖8 輸入檢索關鍵字

5.將檢索後的專利訴訟案件以人工方式篩選並將其存入資料庫

將檢索過後的所有專利訴訟案件存入資料庫，保留屬於聯邦地方法院案件、案件中提及訴訟日期的案件、案件中有提到侵害專利權之專利號碼的案件與記載專利侵權賠償金額的案件。

圖9 將檢索資料存入資料庫

中 華 大 學 碩 士 論 文