经典营销英文原著选读翻译

1、营销1001 3100806022 赵潮经济学理论 (2012 年) 50:703725 DOI 10.1007/s00199-010-0591年-5研究文章专利政策、 专利池和积累的序贯创新中的索赔Gastn 奥维耶多 斯特凡诺特伦托收到： 2009 年 9 月 16 日 / 接受： 2010 年 11 月 22 日在线发表： 12 月 4 日 2010 (C) 施普林格出版社 2010年摘要 我们目前积累的专利哪里生成越来越多的债权顺序创新的动态模型。我们比较之下三个制度创新活动 专利、 无-专利和专利池 和发现的他们都不能到达的第一次最好。我们发现可以通过一个权力下放的税收补贴机制，其中

2、创新者得到补贴，当他们不断创新，并被收税，随后创新达成的第一次最好。这一发现意味着优化转移工作中正好相反的方式作为传统专利。最后，我们认为专利的有限持续时间，并确定最优专利长度。关键字 顺序创新 专利政策 专利池 反公地悲剧双重边缘化 补充性垄断我们非常感谢 Michele Boldrin 为他的指导和咨询意见。我们感谢安东尼奥 卡夫拉莱斯安东尼奥 西科尼、 马哥孛罗切伦塔尼、 安德列斯 Erosa Beln 赫雷斯、 杰拉德谢家、 格扎维埃 比韦斯、 在哈佛商学院、 德马德里卡洛斯三世大学、 大学 Autnoma、 巴塞罗那和中心研讨会的参加者应用经济学的智利大学为有益的评论和建议。我们也非

3、常感谢编辑器，蒂莫西 基欧和两个匿名裁判员，其评论意见大大改善纸张。我们感谢来自教育部的西班牙奥维耶多 FPU 格兰特 AP2003-2204年）、 科技部和西班牙技术 （特伦托，格兰特 SEJ2006-00538） 和 Comunidad 国立自治大学 de 马德里 (Trento) 的财政支持。斯特凡诺特伦托也隶属于移动和巴塞罗那研究生院经济学。JEL分类 L13 O31 O341引言知识基础上的知识。这是真正的最创新的新胡天，尤其是在分子生物学、 植物生物技术、 半导体、 软件等高科技行业。在某些情况下，创新组成的改进-发了同样的旧版本中的好。在其他情况下，导致发现了新的良好的研究取决于

4、访问研究的工具、 技术和了以前的创新自己的投入。创新的顺序存取特性介绍如何划分从之间不同的创新发明的链骤降的问题。假设两个创新-vations 可能会按顺序介绍。如果第一个创新者接受了一个专利，她可能获得索赔在第二个创新者的收入的一部分。然后，政策制定者面临着重要的权衡： 如果覆盖的第一个创新的专利是强，第二个创新可能会变得无利可图，但如果该专利是微弱的它可能会提供低激励机制，引进的第一次创新。序贯创新，由 Scotchmer 1991 年首创的文献已螺柱-简易爆炸装置这一问题的深度。通常，这种文学分析了最优司之间两个连续的创新者的利润。但当一组连续的创新存在时，每个建筑物上所有以前发明会发生

5、什么呢？最近的研究已建议积累的序贯创新索赔可能会生成一个悲剧（海勒1998年 ）；反公地悲剧的可能性海勒和艾森伯格 1998年）。当代理太多有排斥权利的公共资源的使用时，这种资源往往未充分利用，在明确二重性与共同性的代理太多持有使用的权利和资源往往会过度使用的悲剧。在我们的例子，如果太多的专利持有者有专属索赔上单独的组件的先进的技术，创造未来研究的障碍，可能会出现反公地悲剧。然而，反公共品假说有尚未研究为-我马力有时候都在与内生创新的动态模型。尤其是，专利产生索赔可能超过弥补不必支付许可证费用以前创新者的负面影响的后续创新。出现几个有趣的回答： 对创新激励专利的净影响是什么？政策参数应该如何设

6、置以最大限度地社会福利？文学的两个流提供部分答案到这些 questions.1 文献上连续创新主要是与替代创新、 应用程序或更早的创新改进以后的创新在哪里。此设置允许为学习索赔的积累效果的小房间。另一方面，互补垄断、 专利灌木丛和专利池的文献研究积累互补的专利，但从静态的角度来看的问题。作为夏皮罗 （2001 年） 国家：“专利灌木丛中固有的一般问题好理解作为一项经济理论，至少在其静态版本”。我们的主要贡献是论文的开发动态模型，以研究如何补充索赔的积累影响创新激励。我们涉及到静态文献补充垄断和专利池的序贯创新的文献。扩展的互补垄断到一个动态框架分析使我们能够获得有关深入了解专利的灌木丛的出现和

7、对创新不同阶段的产业成熟度不同专利政策制度的净影响。我们提出一个动态模型，研究该司之间的创新 sequen-tial 者每个创新生成几个事先发明时的利润。无限序列的创新 n = 1，2，.存在，地方创新 n 不能被引入直到创新 n-1，已。每个创新具有商业价值 （利润它生成作为一个最后的好），它是随机和私人信息的创新者，并且要求确定性的 R&D，开发成本。我们的模型提供创新过程中几个梧桐河尝试很好的说明。例如，在软件行业，第一个程序是从零开始写和因此建立在小小的先验知识。更多和更多的程序被开发了，他们逐渐成为更依赖于技术介绍，第一次的 pro 克了。根据加芬克尔 et al.(1991 年)，

8、现代软件程序包含数以千计的以前开发的数学算法和技术。类似的例子可以发现在其他高科技产业。正式，我们的模型在离散时间与不确定的结尾是一个多级的游戏。有趣的是，达成下一期间的概率是内在决定的。我们使用的平衡概念是子博弈完美均衡与马氏-试 (马尔可夫完美平衡)。在文件的第一部分，我们研究平衡动力学在三种情况： 专利、 没有专利和专利池。与专利，创新变得更加困难和与更复杂的创新更难。创新的概率为 0 会随着 n 。创新的可能性是高于在静态情况下，但不是足够高，以防止反公地悲剧的悲剧。因此，我们显示-辅助垄断效率低下，最初由古诺 (1838 年)，探索还扩展到动态的框架，在其中我们移除论社会价值互补垄断

9、者分享，绑定正如我们在节 1.1 解释。如果没有专利，创新的概率是恒定的和在最终产品部门的创新商业价值的专有的程度上取决于。当专利保护的想法时，形成专利池的增加了所有的创新创新的可能性。有趣的是，创新与池的概率是恒定和在静态情况下会比更高。这一结果加强了对于静态模型 夏皮罗 （2001 年）、 勒纳和 Tirole （2004 年） 和奥维耶多和特伦托 （2009 年） 的调查结果。我们发现池是动态不稳定： 仍在泳池之外的诱惑增加作为序列的创新取得了进展，这意味着早期的创新者有更多的奖励措施，比后来的创新者进入游泳池。设计的一种机制解决池不稳定问题，博纳 （2009 年），大意是超出了本文的范

10、围。然而，我们发现一种方案中，每个创新者从前面的创新者，而不是使用这个想法，权限只需支付买所有专利权利可以复制专利池成果。完整销售的专利权利因此将生成较高创新比发牌。另一种办法，导致相同的创新成果，是允许随后持牌人和原始许可方之间的竞争。这个替代计划中移除所有但最后一个专利，消除反公共品效果的垄断权力。我们研究的预期的创新的一系列的福利最大化的最优创新政策和找到创新是次优的三个政策制度。在没有专利制度中，有动态的外部性： 创新者并不认为他们的决定是如何影响未来的创新者的技术可能性。在两个其他的政策机制，低效率源于不对称信息市场力量和： 专利持有者不知道确切值的创新，但他们知道其概率分布。信息不

11、对称在价格为其边际成本之上的旧观念中生成下病房坡预计的需求的想法和专利持有人市场力量结果的使用。我们还显示可以通过下放的创新决定和实施补贴税计划达成最好的第一次。出人意料的是，这一结果持有即使以前的创新者与政府不知道创新的价值。关于优化转移的时间方面，我们发现创新者应得到补贴，不断创新，然后征税与随后的创新。那里脱颖而出、 最优转移工作正好相反的方式作为专利，要求支付以前发明者预先和然后由以下创新者予以补偿的创新者。这些研究结果将扩展 Erkal 和 Scotchmer （2007 年），显示的想法很少对对创新者的最优回报的非小事影响的人的结果。在此意义上，这两份文件是相辅相成的。而 Erka

12、l 和 Scotchmer 显示的想法很少影响的最优回报大小，我们显示它还会影响此奖励的时机。最后，我们发现价值创新的对称信息导致第一次最好的。然后，我们转向优化专利长度的分析。最优专利长度，在我们找到短期专利最大化概率的创新，因为在我们的模型，缺乏任何形式的价格串通或专利持有人之间的协议减少专利长度是减少补充性垄断问题的唯一方法。这一发现补充了以前的文件，侧重于对最终产品部门和替代创新的结果。另一个重要发现是文学的互补垄断的主要结果扩展到一个与内生创新的动态框架。专利池组成的互补专利也与内生创新改善福利。这一发现部分答案 （Lerner 和 Tirole 2004） 构成关于专利池的可取性，

13、当它们事先对创新活动的影响考虑在内。1.1 相关文献我们通过在其中专利生成关于后续创新累计索赔案例分析扩展连续创新的文献。此扩展是重要的因为它允许我们研究专利灌木丛的诞生。许多报纸上连续的创新，如绿色和 Scotchmer (1995 年)、 昌 (1995 年) 和 Scotchmer (1996 年)，文献中分析最优分配的利润之间两个连续的创新者。如果第一次创新具有商业价值低 (基本研究，例如)，给予第一创新者强的专利是最优。这不是在我们模型中，哪里的专利积累生成问题的反公地悲剧的 nec essarily true。提取从交易成本或一个或多个专利持有人拒绝许可他们的想法，从而阻碍创新的可

14、能性，反公地悲剧的悲剧是类似于一个补充性的垄断问题，首先由古诺 (1838) 进行分析。古诺模型建立的竞争生产者的黄铜有作为投入生产、 使用铜、 锌和表明，当两个不同的垄断者出售的投入，生产铜管的总成本是高于同一垄断者当卖这两个输入。Sonnenschein （1968 年） 表明补充垄断是双寡头模型的数量竞争和同类物品，双伯格斯坦 (1978) 广义这一结果到一个一般的数字 n 的投入和任何程度的它们之间的互补性。沙里和琼斯 （2000 年） 表明市场在互补垄断的环境中产生的结果是作为代理增加的数量越来越多效率低下。最近，夏皮罗 （2001 年） 和勒纳和 Tirole （2004 年） 对

15、专利池的分析应用补充垄断的文书。他们的结果加强上互补垄断的结果： 专利池 （或等同于拥有专利的所有输入单个垄断者) 降低成本的创新专利是补充和增加的成本，当专利替代品时。Boldrin 和莱文 （2005 年） 和奥维耶多和特伦托 (2009) 也利用了补充性的垄断来显示如的互补数专利的增加，未来的创新将是盈利的概率变成了零。所有的这些文件，尽管他们做出重要贡献，目前静态模型。换句话说，第一项创新已发明了已经，所以项专利和专利池只会影响引入第二个创新的盈利能力。这种结构引入了以前和今后的创新，我们动态模型可消除之间重要的不对称。我们相信添加一个动态维度是更好地理解反公地悲剧的序贯创新机制的重要

16、一步。尤其是，人们会期望补充性垄断问题，在动态方面较弱为两个原因： 第一，在静态模型中有一个限制收入输入的生产者共享 ；我们通过扩展到一个动态框架与潜在无限的创新分析消除此限制。第二，设置高许可证费增加创新链或特定研究一线，将来到一个停顿的概率： 专利持有人然后会有适度的许可费用，以便能够收获的一部分收入的进一步创新动机。我们发现到，尽管这些两个效果，补充性垄断问题是如此强烈创新最终变得无利可图。我们的论文被有关奥多诺休 et (1998 年) 和 Hopenhayn et al。(2006 年)，谁也目前累积创新模式。然而，Hopenhayn et (2006 年) 以来没有积累的索赔要求在

17、任何给定时间只有一个专利有效。奥多诺休 et (1998 年)，另一方面，有积累的索赔，但排除了互补的垄断，作为专利持有人之间的讨价还价是有效的假设。此外，这两篇论文，创新是替代品： 引进新产品自动隐含的旧版本从市场消失。互换性创新介绍专有的天然限制，并将产生重要的权衡，因为给予专利第一个创新者的限制所能提供的第二个创新者。在我们的报纸，创新是相辅相成的并不在最终产品部门相互竞争。此设置消除了专有问题。在这种模型中，人们会预计专利制度很好执行。但是，相反的情况发生： 给予太多的专利权利论序贯创新产生互补的垄断问题，阻碍了创新。最后，我们的报纸也与有关梅内泽斯和皮奇福德 (2004 年)，世卫组

18、织目前的反公地悲剧的动态模型。梅内泽斯和皮奇福德的模型买家有结合从两个卖家的补充性资产的情况。卖家可能有动机，要避免进入与买方的谈判，因为他们可能获得的总盈余较高份额通过谈判后与其他卖方在买方同意。如果至少一个卖方未出现在第一轮的谈判，就会出现定型。作者显示的互补性是一个必要的条件定型和也的互补性上升导致定型的可能性增加。在我们的例子，索赔的积累可能导致当前和过去的革新者，促进互补垄断造成的福利损失的协定中增加延迟。2 该模型我们研究模型具有无限序列的创新 n = 1，2，.不能引入每个创新推进，直到所有以前创新实行了。这一创新过程反映了早期的创新并没有坚实的背地面的基础，同时进一步创新成为更

19、多债穷国向以前的作为市场成熟的事实。在每个阶段，创新者获取关于如何制定某项创新的想法。如果创新者决定执行创新，比赛继续进行，在下面的阶段中，另一个创新者将得到下一个创新的想法。如果创新者决定不引入创新，可能会发生两件事： (i) 与概率 ，游戏继续和在以下阶段中另一个创新尝试执行的失败的创新，和 (ii) 与概率 1-、 游戏结束和没有其他的创新是可能的。参数 0，1 表示的想法的稀缺程度。如果更多的稀缺 （低 ） 的想法，每个想法是更容易被取代，和另一个创新是不太可能有不同的方法来执行一项失败的创新。让的 n，j 代表 j th 创新者试图引进创新 n (j-1 创新者已经尝试引入创新 n

20、没有成功）。在阶段的开始，创新者获取与随机值 vn，j，她可能发展由 。 vn 确定性 R&D 费用中招致的想法，j 代表通过卖在决赛商品市场的新产品获得的收入。专注于创新活动对专利的影响，我们将承担创新者是完美价格鉴别器在决赛商品市场上，这意味着私人的创新值等于新产品生成的社会剩余。创新的价值是发明者的私人信息。专利持有人只知道 vn，j 摘自均匀的分布，0 和 1 之间，与累积分布函数 F (vn，j) = vn、 j vn、 j 和 ，不仅还发牌的收入，将取决于是否执行创新的创新者的决定和根据特定专利制度下分析可能出现的成本。考虑到在每个阶段创新者将执行某些概率与创新，游戏是一个多级的游

21、戏与不确定的结尾，在其中的概率，游戏仍然确定的内在。3 创新与专利在这种情况下，无限长度与宽度的专利保护理念 （我们将放宽这些教派的假设。10），这意味着每个创新者已向以前的所有发明人 （专利持有人），支付的许可费，以防她想要引入创新。创新的成本是成本的 R&D 和向以前的创新者支付的许可证费用的总和。无限长度的专利也将保护新的想法，这就意味着创新者可以从所有的后续创新者请求许可费。创新的收入总额相等创新再加上未来的发牌收入的商业的价值。在游戏的每个阶段的时间是以下： (i) n-1 专利持有者集许可证费用，(ii) 性质提取 vn、 j 从分布 F (vn，j) 和 (三) 创新者的值决定是

22、否要创新 (在 j = 1) 或不 (在 j = 0）。如果从创新收入均高于成本，创新者 n，j 将引入创新，并在下一阶段，创新者 n + 1，1 将尝试引入创新 n + 1。如果收入低于成本，创新者 n，j 不会引进创新，并在以下阶段 （与概率 达到），创新者 n，j + 1 将尝试引入创新 n 基于不同的方法。此创新骨气 n，j + 1 将面临相同的 n-1 专利持有人并将有价值的创新，vn，j + 1 的新画。让能预期未来的发牌收入的专利持有者在审判的创新 n，j 我既然阶段 n，j 已达到。用递归方式，表达、 凡 Prn，j 是概率那创新 n 在审判 j 介绍，考虑到 n-1 事先创新

23、实行了和那 j-1 试验介绍创新 n 已出现故障。与概率 Prn，j、 专利持有者获取价格加上第一次试验计划的下一次创新，继续值、 贴现因子 0，1 的。概率 （1-Prn，j） 与 ，不引入的创新，但游戏继续，在这种情况下专利持有者获取对应的当前创新下, 一次审判的延续值、 折扣由 t 因子 . 可以被解释作为贴现因子或为一个固定的折扣因素，作为创新之间的时间: 的 较低的值意味着想法到达频率较低。创新者的回报是在 j，其中 cn，j = 是向以前的创新者支付的许可费的总和。我们将重点马氏战略。玩家的战略我指定一个动作，取决于国家、 地方的行动是价格和状态只是 n，j。均衡概念是马尔科夫完美

24、的平衡，这就意味着未来的价格将由一个纳什均衡在随后的游戏中。因此，玩家下-立场没有今天采取的行动可以影响未来的价格和概率。当前操作可能会影响状态转换通过影响当前的物价对概率的创新。我们只被证明以下题词：引理 1 不取决于阶段 n，j m，在采取任何行动 n 和任何 j、 k。这个游戏是解决的递归。创新者的问题的解决办法是直接的。鉴于 vn 和 cn，j，j 的创新者预测，并决定创新 (在 j = 1） 如果从创新收入超过成本的创新： 这意味着创新的概率是在阶段 n，j、 专利持有者想要最大化其预期发牌阶段 n，j 起的收入。他们知道他们的决定不会影响任何 k、 j 和 m n (他们只可以影响

25、阶段 m 的概率，达到 k)，并决定考虑其他专利持有人作为给定的决定许可费。专利持有人的问题是从第一阶的条件我们获得的最优价格。行李员方程很容易就可以解决，因为引理 1 意味着当前专利持有人采取未来的价格和创新决定给予时设置其许可费。施加对称，我们能把和适用于任何i。在审判 j 问题也相同，这个问题在审判 k 为任何的 j、 k，这意味着 Jn，j = Jn，k = Jn。代以创新的概率，我们列出并把这一结果带入表达式花式这个表达式中，这是作为 n 汇聚到 0 递减序列。概率的顺序是这也是作为 n 汇聚到 0 递减序列。结果，因此是创新获取更难更难更复杂的创新技术 （在更多的以前创新基础的那些

26、）。创新的概率减少与复杂性，因为专利持有者不会考虑交叉价格影响： 我设置的她专利价格等于边际收益和边际成本的提高她的许可证费由专利持有者。边际收益是简单的额外收入，以防执行的新的创新。边际成本的预期需求，就是减少和取决于事实， 因为所有专利都是新的创新的必要条件 我增加的专利价格降低创新的概率。增加的专利价格我也会减少对所有其他投入的预期的需求。但专利持有人，我不会这种效果，考虑到生成反公共品的效果相似的公地悲剧： 专利持有者忽略跨价格的影响，并设置高于他们会设置如果他们是协调一致的价格 （见第 5 节)。4没有专利的创新假设政策改革将完全删除项专利。此更改会影响两个方面的创新。第一，对最终商

27、品领域的创新者的收入将减少因模仿。具体而言，假设创新者只可以适当分数 0，1 的创新将生成的消费者剩余。第二，创新者不会对以前的革新者，支付许可证费用也将他们收取使用的后续创新自己的想法。因此，cn，j = 0 和 Jn，j = 0 在先前的模型。游戏的时间是以下内容： (i) 性质提取物的价值创新 vn，j 和 (ii) 创新者决定是否要创新。创新者将创新如果 j vn，否则不会创新。因此，创新的概率是常数和等于 1-/ 如果 。如果 ，然后创新的概率为零。5专利池在本节中，我们分析一个集体机构，如专利池设置许可费合作会发生什么。在每个阶段，池将对当前的专利持有者的未来预期的收入最大化。池将

28、所有当前专利持有人为设置一个对称的价格。创新执行后，创新者将成为在随后的所有阶段中的池的成员。第一阶段有没有游泳池，因为没有创新，已 (池戏剧从开始第二阶段)。创新的可能性是，和该池的问题是对非合作案件不同的是该池承认跨价格的影响，因此是鼓励在没有游泳池案例中设置较低的价格比。对称的，更高的 Jn + 1 促进创新的两种方式。第一，它增加了创新者的未来收入。第二，它鼓励的池设置较低的价格，因为它会增加当前专利持有人的损失，如果停止创新的序列。均衡价格是 它等于池将设置在一个静态的价格减去该池的关注保持未来的收入而引起额外期限模型 （见 9.3 节）。创新的概率变得Introducing pri

29、ce and probability in Jn。我们得到花式这个表达式中，这是作为 n 汇聚到 0 递减序列。概率的顺序是这是一个恒定的序列，6比较图 1 显示的概率的创新进化研究较早前的三个案件： 无限地住在专利、 无-专利和专利池。在图中， = 0.95， = 0.5、 和 R&D 的费用是 = 0.2，但是在这一节举行任何选择，这些参数的讨论定性结果。我们认为 = 1 （全额经费) 和 = 的 0.3 (创新者占有 30%的新产品由生成的社会盈余） 为无专利案件。比较专利和没有专利的情况下，我们可以看到专利增加的第一个创新的可能性，但减少进一步创新的概率。创新的专利增加的可能性的数目取

30、决于 。例如，当 = 1，专利只会增加第一项创新的概率。尽管如此，即使 = 0.3，仅为前两个创新的概率增加。为增加概率的几个创新的专利， 必须非常小和 （即，当很少专有存在如果没有专利）。时的想法受专利保护，专利池的形成增加了创新的可能性。图 1 表明，当专利保护的想法，创新的概率总是大与比没有它的专利池。此外，与池，创新的概率不到零，当 n 去。专利池与无专利的比较取决于 和 。当 是低的时一个专利池增加所有创新的概率。高 时，该池增加概率的第一项创新，并减少所有后续创新的概率。7完成出售商品专利权反公地悲剧的悲剧源于零碎专利所有权的补充。在这种情况下，创新的概率降低，引进更多的创新，作为

31、 n 收敛于 0。专利池的形成将会集中于一个实体的所有定价决定缓解这一问题。在本节中，我们讨论了可能的替代解决方案，它是以强制执行销售的完整的专利权利，而不是允许销售的许可证费用通过单独的访问权限。其他创新者可以，反过来，购买这些专利的权利。在这种情况下，创新者 1 将通过创新 1 到创新 2 者价格 r1 销售完整的专利权利。创新者 2 然后将出售价格 r2，创新 3 者关于创新 1 和 2 的专利权利，等等。我们将展示这一机制消除了基础的反公地悲剧的协调失败，它将复制下专利池的创新成果。创新 n 的成本，j 成为 + rn 1、 j 和预期的收入 vn j + 预期的收入的创新者 n 从卖

32、给创新者 n + 1，1 npatent 权利在哪里。概率那创新 n 是执行是 在阶段 n，j，创新者 n-1 解决了下面的最大化问题：解决最大化的问题，并考虑到这一问题是相同的任何 j，收益率价格为专利权利结果序列的概率是创新的这是完全相同的序列与专利池。我们只被证明完整销售的专利权利是相当于我们动态模型中的专利池。然而，注意实施这项计划时，可能很难描述的创新事先性质是硬的。例如，当卖权利结束创新 n 到创新者 n + 1，描述什么创新 n + 2 可能是困难的。在这种情况下，完整的合同可能难写，使专利池更容易执行。替代性政策安排导致相同的结果将是以下： 恢复的可能性的许可的访问权限，但同时

33、允许随后持牌人和原始许可方之间的竞争。在这种情况下，如果创新者 n 许可使用创新 n 到创新者 n + 1，然后创新者 n + 2 可以许可的创新者从创新 n 使用 n 和 n + 1。在此政策安排下，创新者 n 只会积极的收入从授权她创新的创新者 n + 1，因为在舞台 n + 1，她是垄断者。后阶段 n + 1，她将面对来自其他创新者的竞争和贝特朗 竞争将意味着授权费等于零。8源生专利池的形成第 5 节中我们假设所有的革新者后创新,，自动加入专利池。在此部分，我们 endogeneize 这种选择通过分析创新者 n-1 加入该池的诱因。尤其是，我们比较加入池从节 5 j Jn） 与非合作设

34、置的她专利价格的预期收益的预期的收入我们从开始的非合作选择。兼清楚起见，让我们引用作为业内人士的专利池成员和作为局外人的非合作成员。池最大化了业内人士的预期的收入：是内幕交易专利的合作价格，用于表示价格的局外人的专利。用于表示价格的局外人的专利。另一方面，局外人最大化从我们所知道的一阶条件也就是说如果有外人在平衡中，她将有更高的利润，比每个业内人士。现在，让我们比较不加入该池，加入该池，考虑到其他人都是在池中从节 5 j Jn） 的预期收入的预期的收入。在平衡，从池中偏离产生和预期收入的它不依赖于 n。如果另一方面，创新者 n-1 决定加入该池与 n-2 以前的革新者，她预期的收入将其中 n

35、中呈下降趋势。这个结果是由于专利池最大化联合利润，从而保持创新的总成本不变的事实。此常数的金额必须划分到越来越多的业内人士 ；因此，内幕交易的预期的收入减少的 n 和作为 n 收敛到 0。因此，一些创新者 n0 2 与奖励办法由剩余外池总是偏离存在。图 2 说明了这一发现并显示所带来的收益作为函数的 n，从池中偏离为 = 0.1， = 0.5 和 = 0.95。收益后创新 3，成为积极这意味着第四次革新者将获得由剩余的外池。专利池可以改善创新活动，但是是不稳定的动态。早期的创新者有更多的奖励措施，输入比随后创新者池。布伦纳 (2009 年) 发现一个优雅的机制，以解决社会理想专利池在一个静态模

36、型中的不稳定问题。我们离开等效机制的设计未来研究动态模型的上下文中。不过，这种机制，没有专利池也可能会不稳定。这种不稳定可能解释为什么专利池。 = 0.1， = 0.5 和 = 0.95。图 2 收益不加入政府有时会强制执行的专利池，创建像美国政府那样在电台和飞机行业，例如。9社会最优的创新有关的措施是福利的由创新的序列生成预期的社会价值。创新的社会价值是等于增加中减去在 R&D 花费的资源成本的消费者剩余。因此，在考虑时试用 j 的创新 n，生成的社会价值是 vn，j- 如果执行创新，否则为 0。考虑执行创新的决定 n，j。如果创新的价值大于成本，显然应进行创新。然而，社会规划师仍然可以决定

37、执行创新与消极的社会价值，因为在相反的情况，创新的序列将停止 1- 的可能性。决定将取决，因此，目前的执行创新与消极的社会价值和未来带来预期的持续的创新链与成本之间的比较。让 Wm，k 将从舞台 m，k 起预期的社会福利。一旦我们知道 vn、 j、 预期的福利的实现是 vn、 j + Wn + 1，j 如果创新是每-建制，和 Wn，j + 1 如果创新，不会执行。因此，应执行创新如果 vn，j- + Wn + 1，j Wn，j + 1。命题 1 显示的最佳社会创新策略。命题1 (社会最优创新)要最大限度地预期社会福利、 创新 n，j 应执行的当且仅当位置证据 给定的假设模型、 创新 vn、 j

38、 和 vm，k 是相等的任何 n、 j、 m、 k。它跟随那 Wn j = Wm，k = W，和最优决策是时间不变： 值 v * 0， 存在这样创新 n，j 如果应该执行并且只能由定义，如果v * 解决了因此，我们需要确定的 W 值。尤其是，Wm，k 由给雄伟的 Wm，k = Wm + 1，k = Wm、 k + 1 = W，为解决W，我们使用这一结果代入 v *- + W = W，并且求解 v *，我们得到命题中所述的最优政策。命题 1 意味着创新将是在研究了上述的三个案件中不理想。有三个原因为什么这是如此： 动态的外部效应，市场力量和信息不对称。动态外部性最好被描述无专利案例分析。与-出专

39、利，创新者将执行创新时 vn /。鉴于那 v * ，创新者可能决定不执行社会理想创新，甚至，如果 = 1，因为她忽略了她对未来创新者的技术可能性的决定的影响。这种效果是众所周知文学的序贯创新 (Scotchmer 1991 年 ；Hopenhayn et al.2006年），它类似于文学的道德风险在团队 （例如，霍尔姆斯特伦 1982 年） 中, 发现的一个地方每个代理加以只有他从努力施加的赏赐。第一个问题的解决方案将需要时际转移。在节 9.1，我们显示可以通过下放的创新决定和实施补贴税计划达成最好的第一次。出人意料的是，这一结果持有即使信息是不对称的就是如果政府和以前的创新者都不知道的创新价

40、值。增加 (由于互补的垄断），这就是为什么专利池的情况比专利案件效率更高。在专利和专利池的情况下，效率低下产生于不同的源： 市场力量和信息不对称。因为专利持有者关心的未来的发牌收入，他们会失去如果创新的顺序停止流，他们内在化的动态的外部。然而，信息不对称意味着向下倾斜的预期的需求，为旧的创新和市场力量意味着效率低定价的专利，这就导致次优创新。作为创新增加的权利，由于市场电源效率低下的持有人的数目要显示的信息不对称假设的重要性在 9.2 节，我们显示对称信息条件下存在的平衡，达到第一次 best.2 这意味着内部而信息不对称、 不动态外部性可以完美地化，达到最好的第一次。2 一个连续体的平衡对称

41、信息条件下存在。一些这些平衡不会达到第一次最好的但重要的一点是有些人这么做。9.1最优转移在本节中，我们显示可以通过下放的创新决定和实施补贴税计划达成最好的第一次。这是令人惊讶的发现，因为它不需要政府实施知道创新的价值。此外，我们找到的税资助计划的最佳时机是，如下所示： 如果他们创新，然后征税时执行以下创新创新者应收到补贴。转让的结构是下列： 如果创新者 n，j 决定创新，她将已支付的转让对创新者的 tn 谁成功地执行创新 n-1，但她还将有权接收转移 tn + 1 从创新者执行创新 n + 1。因此，鉴于 vn，j，创新者将创新如果 vn，j-tn + Jn + 1，1 0，在 Jn + 1

42、，1 = Prn + 1、 1 tn + 1 + (1-Prn + 1，1) Jn + 1、 2。命题 2 显示最佳的时际传输实现的第一次最好。命题 2 最佳的传输是常量，与平等。t * 为任何值的参数和 t 0 * 0， 1。证明问题的创新者 n、 j 和 m、 k 是相等的社会计划者为任何 n、 j、 m、 k，这意味着 tn = tn + 1 = t 和 Jn，j = Jm，k = J 为任何 n、 j、 m、 k。鉴于转让，创新的概率是 Pr = 1-t + J。我们想要使这种可能性的等于最优的概率，即最佳传输然后求解 v * = + t- J。另一方面，从智商 (1)，我们得出代入前

43、，和解决为 t 后者表达，我们在命题中指出的最佳传输。最后， t * 0 因为 v * 从命题 1。当请注意，v *有扭结。所以 t * 还将扭结在此时。最佳传输一个有趣的功能是它是消极。因此，创新者应获得资助创新，并与下列创新征税。最重要的是，优化转移工作正好相反的方式作为专利，要求支付以前发明者预先和然后由以下创新者予以补偿的创新者。9.2对称信息要分析在不同的情况下，在这一节中的效率低下的原因我们研究删除同时保持市场力量假设的信息不对称假设的影响 (即，过去的创新者在价格制定者，而当前创新者是价格接受者）。在每个阶段，一个值的 vn，j 从 F (vn，j)，和以前的创新者设置级别的授权

44、的费将支付创新者，只是在基本的模型。两者区别在于现在，以前创新者学习实现 vn、 j 和使用此设置其发牌时的信息费。在平衡，以前创新者将设置会无动于衷创新骨气之间创新或不的收费水平。否则，以前的革新者之一可以提高她的费用而不会影响创新的决定，从而提高她教授-它。因此，任何的价格序列，比如是一个平衡。请考虑在其中每个创新者只向以前创新者支付费用的平衡：剩余时间的这一节，让和如果 vn，j- + Jn + 1，1 0。这些额外的条款出现，因为创新者获取许可未来革新者的收入。动态激励意味着更高概率的创新，但增加并不能防止从汇聚到 0 n 作为创新的概率。专利池会考虑跨价格的影响，这会导致价格的和创新

45、的可能性，相应的动态模型的概率是与 Jn，Jn + 1 0。在这种情况下，额外条款的出现原因不只未来的发牌收入的创新者，但也保持当前的专利持有人的未来的发牌收入该池的关注。对无专利案件的利润最大化的决定是与动态情况下相同。如果创新者将因此执行创新 vn ，导致的 Pr 的概率 = 1-/。然而，在动态情况下，创新是不理想，即使 = 1，静态的情况下，在建华哪里社会最优因为创新之间没有时际链接存在，因此也没有任何外部性形成鲜明对比。10有限的专利我们已经看到以无限长度的专利，创新作为补充性垄断问题 n 增加窒碍。在本节中，我们问是否适当降低专利的长度可以防止此问题。为简单起见，我们假定 = 0，

46、 = 1，这是最有利的案件的专利： 想法稀少和折扣系数很小，所以，原则上，社会可以很大程度上受益如果发明家，他们有他们的发明的低值可以从充电的其他创新得到额外的收入。我们还对减少专利的广度的影响进行分析。例如，假设 ne 发明可能侵犯老专利与某些概率。在我们的框架内减少宽度的效果是类似于减少专利长度的影响： 较低的广度意味着创新者将不得不支付较少的许可证费用，但它也意味着更少的未来发明会侵犯她的专利。每个阶段对应于一个期间并且只有一个创新尝试在每个时期。如果创新者决定引入创新，她为我期间获得了专利。创新者，因此，必须支付许可证费用为我以前的创新，但她还收费许可证到我未来的创新者。本分析报告的主

47、要的困难是，不同于在前面的章节，专利持有人的事项的身份。价格和未来预期发牌的收入将会不同，不同的专利持有者，根据她的专利能持续多久。如果从创新收入大于成本，创新者将引入创新：这就意味着创新的概率是L 当前专利持有人在其客观的职能不同。让未来的预期的收入的专利持有者在舞台 n，我既然已达到阶段 n。则最后一次充电许可专利持有人是专利持有人 n-L，所以该专利的 n-L + 1，另一方面，将最后一个更多的期间，所以这种方式，我们可以构建未来的预期的收入的 L 专利持有者。利润最大化的问题是第一阶的条件是所以和适用任何i，这也意味着我们感兴趣的固定式的平衡，这就意味着 Prn = Pr 为所有的 n

48、.平稳性，以及一阶条件，意味着图 3 的概率创新和专利长度代入的创新、 概率均衡价格，我们得到求解公关，我们得到这是创新的静止均衡概率。图 3 显示的创新作为一个函数的专利长度为 的概率 = 0.2。我们可以看到创新跌幅与 L，这意味着专利比受益创新者，疼因为创新者已向专利持有人支付许可证的概率。未来的发牌收入是不确定的但是，因为它们取决于未来的创新正在执行。此外注意到，公关 0 时 L 和公关 1- 时 L 0，对应于以前分析的专利和无专利案件 （ = 1）。10.1 收入取决于专利长度我们假定在最终产品市场的新产品销售收入是独立的专利长度。在本节中，我们分析当我们放松这种假设会发生什么。假

49、设对创新者的收入是 (L) vn，与 (L) 0， (L) 0，利姆尔 0 (L) = 和利姆尔 (L) = 1。在这里， 是社会剩余创新者的分数将适当的没有任何专利保护商业秘密或先发优势。图 4 概率的创新作为一个函数的专利长度在这种情况下，创新者将创新如果应用程序类似于以前的情况中，我们获得创新在固定式平衡的概率：对概率的创新专利长度的影响取决于 (L) 的函数形式。当在 措施的收入增长 L 增加时的速度。图 4a 表明，当 是更凹 ( = 1）、 第一次增加了创新的概率，然后跌幅与专利长度。最佳长度是积极和有限 (在此案例 L = 1)。图 4b 显示，较低程度的凹性 (L)，完全删除项

50、专利是最优。因此，结果不要更改显著时在最终产品部门的收入取决于专利的长度。在此模型中，短期专利因此比长专利更好地执行。奥多诺休 et (1998 年) 发现专利广度是无限的这一直是这种情况在此模型中，在长专利刺激创新活动。这些显然不同的结果出现，因为我们正在寻找解决不同问题的办法。我们分析专利政策影响的补充性垄断问题，无视其对最终商品市场的影响。奥多诺休 et (1998 年) 做完全相反。因此，我们的研究结果并不是反对他们的但宁可是相辅相成的。11结论在此文件中，我们建立地方积累的专利生成越来越多的索赔上累积创新的动态模型。该模型为了重现中央功能的高科技产业创新活动： 新产品都比旧的产品，更

51、复杂，因为他们建立以前积累的知识的较大的股票。我们研究预期社会福利最大化的政策，并与三个专利政策制度的结果进行比较： 专利、 专利池和没有专利。我们发现即使文摘从专利的垄断效率低下的问题，所有这些政策达到最佳。专利，创新已支付越来越多的许可证费用之前的创新者。对创新的价值和非常协调的市场力量的授权信息不对称创建一个反效果，降低了创新作为创新变得更加复杂的激励。反作用弱于在静态情况下，但它仍然是强大到足以驱动创新的概率为零的许可证数量增长。执行一个专利池解决缺乏协调的，但不存在的信息不对称问题。因此，专利池的结果是更可取的但仍没有达到最优状态。消除专利保护解决两个问题，引入一个非内化外部性：以往的创新未来的创新奠定基础。因此，一个创新的社会成本可能高于其瞬时的社会价值（创新创造本身的社会价值），但创新可能是社会需要的因为它允许进一步的创新发展。这是基础