原文信息：
Hegde D, Herkenhoff K, Zhu C. Patent publication and innovation[J]. Journal of Political Economy, 2023, 131(7): 1845-1903.
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一、引言
本文利用1999年美国发明人保护法（后文简称为AIPA）的颁布作为一个自然实验来衡量专利公布的影响。在AIPA之前，发明人被允许对其美国专利申请的存在保密直到专利被授予，2000年该周期平均约为3年，2003年为3.5年。AIPA通过要求在2000年11月29日或之后提交的申请，从首次申请日起18个月公布，使美国专利法与世界其他国家的专利法相协调。美国专利申请的保密期缩短了1.5-2年，使本文能够衡量专利公开对知识扩散和后续创新的影响。
在AIPA制度下，嵌入专利的技术诀窍比在前AIPA制度下更快地进入公共知识储备。在这种新的信息环境中，发明人在申请自己的专利之前更早地在专利制度中看到相关的发明。首先，本文发现发明者对先验知识的搜索努力增加了。更好地了解相互竞争的发明可以减少重复的专利申请，这反过来又减少了放弃和密切相关发明之间的相似性。其次，发明人还会更多地利用最近披露的专利，采取更小的发明步骤，提高相关申请之间的技术相似性。最后，AIPA下的总体专利活动和创新可能会增加、减少或保持不变，这取决于（1）由于信息优势而降低的发明成本和（2）后续发明人的搭便车这两种相互抵消的力量的净效应。
AIPA制度使得这篇文章能够通过DID分析衡量专利公开对知识扩散和后续创新的影响。同时，虽然这篇文章仅使用专利相关数据库进行研究，但在文中通过大量稳健性检验证明了其合理性与有效性，这部分内容详实、逻辑严密、论证丰富，是文章最出彩的地方！
二、样本和数据
数据：从1998年至2003年在USPTO提交的实用专利申请数据，包括放弃（拒绝/撤回）和成功申请，并跟踪这些申请直到2017年初收到的引用。同时，本文用欧洲专利局的PATSTAT（2017年春季版）补充数据。
本文目标是比较AIPA周围知识传播的程度和速度、技术相似性、专利原创性、申请放弃率和专利范围，以阐明加速披露的影响，主要指标有：
前向引用，即在排除自我引用后，用前向引用的数量衡量知识从目标专利扩散的程度（广义边际）。
引用滞后，即知识扩散速度（密集边际）。它被衡量为目标专利的申请日期与其前1/3/5/7次前引（不包括自引）之间的平均差值，以便捕捉知识从目标专利开始到后续发明创造的传播速度。
技术相似，用目标专利和下一代专利之间的余弦相似度来衡量，下一代专利包括与目标专利相同的主要技术子类（IPC四位数代码）的所有专利，并在目标专利之后的19—36个月的窗口期内提交。为了隔离专利披露的信息影响，本文排除了与目标专利具有相同受让人的下一代专利。
三、事件研究法
1. 前向引用
从图3可以看出，后AIPA专利比前AIPA专利获得了更多的正向引用；披露时间较长时，AIPA影响更大；在AIPA后引用量的立即增加现象使得其他因素，如当时的经济状况不太可能是这一增长背后的原因。
2. 引用滞后
从图4可以看出，在AIPA之后，引用滞后大幅下降，这表明及时的专利披露加速了知识扩散。引用滞后在AIPA之前的几个月有所上升，可能是由于在AIPA之前的几个月里，专利授权延迟的增加，反过来又推迟了这些专利的公众知名度。
3. 技术相似
从图5可以看出，AIPA后专利相似度较低的专利相似度增加了，因为它们能够更多地参考之前的发明；而专利相似度较高的专利相似度下降了，因为它们为了避免专利重复有意避开了已有专利。
事件研究法中还从专利门槛、专利范围、放弃专利申请三个方面进行了研究，结果均与理论分析期望一致。
四、实证分析
AIPA要求所有在AIPA之后的美国申请以及与之平行的外国申请必须在提交后18个月公布。相比之下，在EPO提交的专利总是在18个月内发布，因此提供了一个理想的控制组，因为EPO并行申请（等效或“孪生”申请）保护了与在USPTO提交的相同的潜在发明。US-EP专利对样本是基于来自PATSTAT的专利族表构建的，该专利族表记录了不同国家专利局提交的等价专利申请的完整集合。回归模型如下所示，其中I(USj) X I(post-AIPAt)捕获AIPA对专利和创新结果的影响。
1. 前向引用
从表4可以看出，5年/7年/10年前向引用显著为正。美国专利收到的更多前向引用仅仅反映了引用的迁移？总体而言，本文发现在AIPA之后，EP专利对的引用量并没有下降，而是增加了。这表明美国专利在AIPA之后被引用的增加不太可能是由EP-to-US替代所驱动的。
2. 引用滞后
从表5可以看出，在AIPA之前，美欧的申请具有相似的趋势，这减轻了对违反有效DID分析平行趋势假设的担忧。在表5中，本文估计式（1）来检验AIPA对知识扩散速度的影响。与图形证据一致，本文发现四种引用滞后指标显著下降。估计表明，与EP专利对相比，美国专利在AIPA之后获得1/3/5/7的转发引用所需的时间减少了25%—29%。
3. 技术相似
从表6可以看出，AIPA后技术远程专利的相似性有所增加（第5—50百分位数）；在相似性的最高百分位数（第90百分位数和第95百分位数），AIPA后美国专利之间的技术重叠有所下降。与事件研究法部分结论一致。
五、稳健性检验
本文识别策略基于这样的假设：跨地区信息障碍阻碍知识扩展。
1. 日本专利
日本专利局（JPO）用日语发布专利申请，而EPO以英语（数据中85%）或更容易翻译的德语和法语进行申请和公布。因此，AIPA颁布后US-JP专利对的知识扩散的影响应大于US-EP专利对。本文将式（1）与特定国家线性趋势相结合消除了日本专利引用中可预测的上升线性趋势。
1.1 前向引用
从表7面板A可以看出，虽然第2列US-EP专利对结果显示没有显著差异，但第1列表明美国专利在AIPA之后的引用量明显高于其日本专利。两个样本之间AIPA效应的差异使用双尾t检验进行测试，并在面板底部报告，发现系数在5%的水平上不同。列3-8产生了类似的结果，US-JP专利对在AIPA后的引用次数明显高于US-EP专利对。
1.2 引用滞后
从表7面板B可以看出，US-EP和US-JP专利对在所有层面上的引用滞后都显著减少。美国专利在US-EP专利对中收到一次引用的时间延迟减少了20%；在US-JP专利对中延迟减少了37%。且差异在1%的水平上是显著的。
2. PCT专利
PCT专利在申请18个月后在一个单独的知识库中发布（由世界知识产权组织国际局发布），然后无缝传输到参与PCT的国家专利局（包括EPO和USPTO）。这些专利很容易被美国发明家搜索到。因此可以说，它们在知识流动方面的障碍更少，应当受AIPA影响较小。
三重差分估计比较了PCT和非PCT专利对在AIPA之前和之后的US-EP专利对引用。表8面板A第1-4列是PCT数据前向被引结果，第5-8列是引用滞后结果，均证明受AIPA影响较小。
3. 外国发明者
三重差分估计比较了外国发明家和非外国发明家在AIPA之前和之后的US-EP专利对引用。表8面板B第1-4列是前向被引结果，第5-8列是引用滞后结果。虽然其中两个估计并不显著，但总体来说AIPA对外国发明人专利被引的影响显著较大。进一步支持了本文的假设，即跨国壁垒阻碍了知识的跨境自由流动。
4. 自我引用
本文将AIPA后的引用增加解释为知识传播的增加，由于自我引用（定义为后续发明人对其先前专利的引用）不受知识传播障碍的影响，因此它们不应该对AIPA做出回应。表10估算自引次数和自引占总被引比例作为自变量时的结果，证实上述观点。
5. 其他稳健性检验
5.1 虚构日期（1999年7月）：
美国专利在18个月内授予。限制US-EP专利对只包括美国专利在18个月内获得批准的专利对，因此AIPA不具有约束力。本文在这个子样本中发现了更弱的影响；
5.2 其他相似性：
包括基于7位IPC代码的Jaccard相似性，基于4位IPC代码的余弦相似性，以及基于谷歌构造的文本转换向量的余弦相似性；
5.3 不包括与软件相关的专利：
为了减轻人们对我们的结果反映了与2000年3月达到顶峰的互联网股票市场泡沫相关的同期宏观经济趋势的担忧；
5.4 改变固定效应：
申请人固定效应和国别技术趋势。
6. 异质性：授权延迟和AIPA退出
6.1 授权延迟
从表9面板A可以看出，本文首先根据其技术领域在AIPA授权前的延迟情况对US-EP专利对进行了分类。假设：在AIPA批准前延迟最大的领域中，专利对AIPA的反应更多，因为AIPA加速了它们的披露。结果证实上述假设，从申请到授权时间越长的专利受AIPA影响越大，AIPA对加速这些专利的传播发挥了重要作用。
6.2 AIPA退出
从表9面板B可以看出，AIPA允许专利申请人放弃对其发明的外国保护，从而退出预先公布。此处假设，申请人选择不参与从保密中获益更多的发明的早期披露，因此，保密的价值可以通过选择退出强度来衡量。本文构建了选择退出比率，即在AIPA之后的3年（2000-2003年）期间，每个4位数IPC类别中选择退出的美国专利所占的百分比。结果表明，在高度保密的领域，加速专利公开对知识传播的影响最大。
六、AIPA与研发
1. 美国专利申请数量
理论预测：在AIPA之后，由于更丰富的信息环境降低了申请专利的成本，申请专利活动会增加。图11绘制了USPTO和EPO的每月专利申请数量（没有强加专利对要求），可以看出相比欧洲，美国的专利申请数量有明显上升。
表11的第1列和第2列通过双重差分来展示图11的分析，这些回归分别比较了1998年至2003年每个月在USPTO和EPO提交的申请总数和最终获得授权的申请。发现在AIPA之后，美国的申请数量（最终获得授权）每月增加2304份（1158份）。这一增长在经济上是相当可观的，相当于AIPA之前平均水平（分别为19384份申请和14621份资助）的11.9%（7.9%），3—6列为稳健性检验。
2. 企业研发投资
自变量：（1）研发投入水平，用各州研发费用的自然对数表示；（2）研发强度，用研发费用与各门店总销售额之比表示。
尽管所有授权前的公示都是在申请日之后的18个月内披露的，但由于授权延迟的程度不同，AIPA在披露方面的（预期）进展在不同技术类别中有所不同。具体地说，本文利用了种类间差异，并计算了公司对AIPA信息冲击暴露的特定度量，即该公司在所有技术类别中拥有专利的延迟的加权平均值。权重是指在AIPA之前的三年内，公司在每一类专利中所占的份额。具有较大加权平均延迟的公司更容易受到AIPA的影响，因此被认为具有较大的AIPA风险敞口。表12结果证明，受AIPA影响更大的企业研发投入和研发强度均显著提高。
七、结论与启示
本文将美国专利保护法案（AIPA）的通过作为一项自然实验，该法案平均将美国专利申请的披露速度加快了近2年。
事件研究分析：AIPA（1）增加了与美国专利相关的知识扩散的幅度和速度，（2）增加了技术距离较远的专利之间的重叠，减少了类似专利之间的重叠，（3）降低了发明步骤和专利范围，（4）减少了专利放弃，（5）增加了美国专利申请。
实证研究：本文通过比较受AIPA加速在18个月披露的美国专利与总是在18个月披露的“孪生”欧洲专利，建立了AIPA的因果效应。这种专利对研究设计允许本文控制每个专利家族（包括美国专利及其EP专利对）的未观察到的特征，并利用家族固定效应考虑基于质量的专利选择或早期披露。这种孪生分析在很大程度上与本文的事件研究分析一致：（1）美国专利的后续引用增加，（2）美国专利被引用的时间滞后减少，以及（3）遥远但相关的美国专利之间的技术重叠增加，高度相似的美国专利之间的技术重叠减少。
最后，本文通过利用企业对AIPA的特定敞口，将更快的发明披露与真正的创新措施（如研发）联系起来。专利授权延迟延长1个标准差的企业，其研发投资在AIPA后增加了4%，表明AIPA对创新激励有显著影响。
总的来说，这篇文章提供了专利公布很重要的因果证据，公布时间的规则可以对后续创新产生深远的影响。更早披露似乎可以促进知识扩散，降低专利成本，减少技术重复。同时，总体而言，专利公布通过知识扩散降低创新成本的作用超过了免费搭便车的可能损失，导致专利和研发投资的净增加。研究结果表明，专利的福利分析应考虑其信息披露效应。
Abstract
We measure how patent publication affects innovation by exploiting the American Inventor’s Protection Act of 1999 (AIPA), which accelerated public disclosure of US patents by about 1.5 years. We obtain causal estimates by comparing US patents subject to AIPA with “twin” European patents that were not. Post-AIPA, US patents receive more and faster follow-on citations, indicating greater technology diffusion. Technological overlap increases between distant but related patents and decreases between highly similar patents, and patent applications are less likely to be abandoned, suggesting less duplicative R&D. Publicly listed firms exposed to 1 standard deviation longer patent grant delays increased R&D by 4% post-AIPA.
推文作者：武汉大学 刘玲伶
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