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时间:2019-02-01
《专利池对企业技术创新绩效的影响机制分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、华中科技大学硕士学位论文1绪论1.1研究背景和意义专利是国家赋予发明人排他地使用、转让自己发明成果的权利。一方面,专利承认权利人一定时空范围内的垄断权,由此带来的巨大收益用于补偿前期的研发投入和刺激后续的创新;另一方面,专利要求权利人通过专利申请书向公众详细披露专利细节,以使具备该领域“基本技能”的人在经过若干实验后能熟练实施该专利,以此来促进先进技术的传播。最初的专利范式是:一项专利保护某一特定的创新成果,例如一种新型设备或一类新产品,历史上,这一范式成功地覆盖了大多数典型的专利,专利制度在过
2、去的几个世纪极大地刺激了技术进步(Shapiro,2000)。然而,在今天的开放式创新环境下和知识密集的复杂产品的开发中,专利体系的这一范式正陷入困境。现代高科技产业如化工、生物技术、计算机软件和通讯领域内的专利数量正急速增殖,知识产权被过多过细地划分到不同的权利人手中,重叠的、碎片化的专利在无形之中形成了“一张开发商必须小心谨慎地穿过的稠密专利网络”,Shapiro(2001)称之为“专利丛林”(PatentThicket)。例如在半导体产业,像IBM、英特尔这样的公司发现他们开发的芯片经常会
3、在无意中侵犯他人的专利,让他们面临动辄数以百万计的侵权赔偿的威胁。按照Shapiro的观点,专利丛林带来了两个关键问题:敲竹杠(Holdup)和专利许可堆栈(Royaltystacking)。专利之间依赖程度的提高以及合作契约的不完备性,很容易诱使个别专利持有人凭借手中的专利实施恶意敲诈,向制造商征取高于专利实际价值的专利许可费;而当一种产品的开发涉及多项专利许可时,会造成另一个更为严峻的问题——专利费堆栈,即多重专利许可问题。专利堆栈更进一步加剧了“敲竹杠”问题的严重性,单笔的专利许可费看似微
4、薄,但当多个权利人同时主张专利许可时,堆积的许可费会给制造商造成显著的成本压力。“专利丛林”带来的高昂交易成本使得整合、开发利用这些细碎的专利技术变得十分困难甚至不可能,由此导致大量的专利闲置和资源浪费,造成“反公共品悲剧”(TragedyoftheAnticommons)(Heller,1998),严重阻碍了1万方数据华中科技大学硕士学位论文技术创新和科技进步。不论是学术界还是产业界都已经认识到“专利丛林”带来的恶果并在积极寻求一套有效穿越“专利丛林”的方案,以避免“反公共品悲剧”的不断重演和
5、加剧。现有实证研究表明,一些基于长期利益博弈而形成的知识产权合作机构(例如专利池等)能减少专利实施的成本,帮助解决“反公共品悲剧”(Rebecca,1998)。Shapiro(2001)则认为,上述情况的改变需要专利制度的改革,另一方面,企业也可以通过形成专利的联盟来缓解“专利丛林”这一窘况(Hardin,1968)。尽管专利池的历史最早可以追溯至1856的美国缝纫机专利池,但是直到二十世纪,学术界才开始系统研究专利池这一企业联盟形式。综合已有文献来看,国内外有关的研究多集中于专利池的形成机制和
6、反垄断研究,关于专利池和企业技术创新绩效的研究成果不多。与此形成鲜明对比的是,专利池在产业中正发挥着越来越重要的作用,MPEG、DVD6C等专利池的成功正是最好的说明,国外一些企业更是把专利池视作抢占技术制高点和全球市场的战略工具,专利池的快速发展需要理论的支持和指导。无论是对战略研究人员、政策制定者还是企业经理,充分了解专利池可能带来的影响都是有所裨益的。1.2研究内容和研究方法本文研究内容主要是在界定专利池概念、梳理已有研究成果的基础上,从整合机制、成本机制和交流机制三个维度研究专利池对企业
7、技术创新绩效的影响,然后建立理论假设模型,开发专利池三个维度的量表和技术创新绩效量表,以问卷调查的形式收集一手数据,并利用所获得的数据实证分析开放式创新环境下专利池对企业技术创新绩效的影响,以及企业创新开放度所起的调节效用。本研究综合运用多种研究方法,包括文献综述、构建概念模型、收集一手数据进行实证检验等。(1)文献分析。大量阅读国内外相关的文献,梳理前人已有的研究成果和研究结论,对一些基本的概念如专利池、技术创新绩效、开放式创新等加以阐述和界定,并论述他们之间的关系,在此基础上,逐步形成自己的
8、研究思路。(2)理论模型构建。在文献综述的基础上形成自己的研究思路,提出本文的研2万方数据华中科技大学硕士学位论文究假设,由此构建本研究的概念模型,试图解释专利池对技术创新绩效的作用机制。(3)问卷调查。针对本文的研究假设,借鉴前人成果或自主开发相关的测度量表,并据此设计调查问卷,选取本文的研究对象—AVS专利池中的若干家有代表性的企业开展问卷调查,收集一手数据,为后续的实证研究打好基础。(4)数据分析。运用SPSS19.0和AMOS6.0软件对问卷调查的数据进行统计分析,主要采用了结构方程模型
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