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2022-05-14 20:00栏目:证明商标

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这是Michael J.Mazzeo、Jonathan Hillel和Samantha Zyontz的客座文章[1]

我们对新数据集的分析挑战了《专利改革法》所依据的假设,并质疑了损害赔偿法改革的必要性。《专利改革法案》(Patent Reform Act)的最新版本最近被引入参议院投票表决,其损害赔偿条款的前提是,人们担心裁决"过于频繁"[2]而媒体头条刊登的那些重大裁决"代表了过度裁决的冰山一角"。[3]上周在三星斯坦福专利公司(Samsung Stanford)的首届专利大会上补救措施会议上,我们提出了一个非常不同的图片专利侵权损害赔偿?"专利改革辩论背后的数据",我们汇编了一个数据集,商标核名查询,包括1995年至2008年间美国联邦法院判决的300多起案件的侵权裁决。我们建立在普华永道的一个专有数据集的基础上,用有关诉讼当事人、诉讼和有争议的专利的经济价值的信息来补充它。使用标准的统计技术和回归分析,我们寻找证据的"过度"奖励。我们的一些主要发现总结如下:

1。在我们的数据集中,八个最大的赔偿金几乎占到了损失总额的一半。如下图所示,损害赔偿金的分布是高度倾斜的,最大的8起案件的赔偿金占累计损害赔偿金的47%以上。专利侵权损害是高度可预测的。我们进行了80个变量的对数线性回归分析,怎么注册商标品牌,解释了近75%的变化在观察到的奖项。如下图所示,我们回归的一阶结果表明陪审团和大被告与更高的奖励相关。最大的奖项不是我们模型中的例外。我们根据每个案例中存在的因素,计算数据集中每个奖项的预测值。下面的残差图显示了横轴上实际判给金额和预测值之间的对数差异,并沿纵轴绘制了相应的损害赔偿等级。最大的残差并不代表最大的赔偿额,这些赔偿额位于2亿美元线以上:

综合起来,英文商标转让,我们的实证分析没有揭示"过度"专利侵权赔偿的系统性或普遍性问题的证据。很明显,存在极少数非常大的奖项;然而,这些奖项非常罕见,极大地扭曲了分配。此外,使用我们的模型,长沙商标转让,损害赔偿(包括最大的赔偿)通常是高度可预测的。

随着《专利改革法案》重新通过国会,立法者应避免通过旨在系统解决"过度"专利侵权赔偿的改革。尽管如此,当我们继续分析我们的数据集时,可能会发现需要有针对性的改革的具体领域。我们的研究报告草稿,包括我们的方法、研究结果和未来研究问题的描述,可在SSRN上获取,网址为:?摘要id=1765891。--------------------------–[1]Michael J.Mazzeo是西北大学凯洛格管理学院管理与战略系副教授,也是西北大学政策研究所的副教授;Jonathan Hillel是萨曼莎·津茨是乔治·梅森大学法学院法律与经济中心塞尔民事司法研究所的高级研究员。[2] 参议院关于2009年专利改革法案的报告,S.Rep.111-18,第8页(2009年5月12日)。[3] 参议院关于2007年专利改革法案的报告,S.Rep.110-259,第12页(2008年1月24日)。

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