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专利联盟的累进创新效应研究(4)


员专利的价值和研发投资同时到达最大化水平。Lerner 和Tirole(2009)通过对专利许可费
率的研究,详细讨论了专利联盟的效率[3],Lerner 和Tirole(2007)讨论了专利许可费率的
345 分配规则[10] ,以上文献通过对专利许可费率的讨论,研究了专利联盟的竞争效应,但并未
对专利联盟的累进创新效应进行研究。Dequiedt & Versaevel(2007)构建了一个多阶段研发
速度动态博弈模型,对专利联盟的累进创新效应进行了研究[11] ,但没有将专利许可费率引
入模型,未对专利许可费率在专利联盟累进创新效应中的作用进行研究;(2)为了贴近专
利联盟运作实际,本文将回授条款引入模型,增强了专利联盟累进创新效应研究对现实的解
350 释力。Dequiedt & Versaevel(2007)没有将回授条款引入其构建的动态博弈模型中,对回授
条款在专利联盟累进创新效应中的作用和影响没有进行讨论和研究。总之,在现实的专利联
盟运作中,绝大多数的联盟都具有回授条款和对专利许可费率的要求,而目前对专利联盟累
进创新效应的研究缺乏对专利许可费率和回授条款的影响作用进行讨论和研究,这与现实情
况有所背离,本文的创新之处在于能贴近现实,对专利联盟的实际运作进行了有针对性的拟
355 合研究,使研究结论更具说服力和解释力。
本文模型尚有一些局限性。首先,本文中的博弈模型是以完全信息为前提的。但现实中
企业一般无法获得相关专利的完全信息,因此后续研究可以拓展到不完全信息情况。其次,
为使均衡易得,本文对企业行为做了较严格限制,如对称性假设以及成本函数的假设等,有
待于向非对称性的普遍情况推广。最后,为使结果易分析,本文未考虑联盟与被许可企业间
360 的讨价还价情况。后续研究对这些因素的深入分析是非常必要的。
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