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博弈論視角下的知識產(chǎn)權(quán)保護制度

2023-10-20 01:55:40郭笑梅
法制博覽 2023年29期
關(guān)鍵詞:成本制度企業(yè)

黃 思 成 奕 郭笑梅

1.上海財經(jīng)大學浙江學院,浙江 金華 321013;2.北京盈科(金華)律師事務所,浙江 金華 321017

一、研究背景與意義

(一)研究背景

習近平總書記指出,創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力,保護知識產(chǎn)權(quán)就是保護創(chuàng)新。重視和推進知識產(chǎn)權(quán)保護工作、不斷完善知識產(chǎn)權(quán)保護的相關(guān)立法和制度建設,有利于國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化,有利于實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。黨的二十大報告也提出,要完善產(chǎn)權(quán)保護、市場準入、公平競爭、社會信用等市場經(jīng)濟基礎(chǔ)制度,優(yōu)化營商環(huán)境。法治是最好的營商環(huán)境,司法保障是推進營商環(huán)境法治化的必由之路。

在此背景下,我國的知識產(chǎn)權(quán)法律制度日趨完善,司法保護不斷進步,為服務我國現(xiàn)代市場經(jīng)濟的重要支撐。中共中央、國務院于2021 年9 月印發(fā)《知識產(chǎn)權(quán)強國建設綱要(2021-2035 年)》,提出要構(gòu)建門類齊全、結(jié)構(gòu)嚴密、內(nèi)外協(xié)調(diào)的知識產(chǎn)權(quán)保護法律體系,其中懲罰性賠償制度在近年來越來越受到重視。知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)懲罰性賠償制度確立于國務院2019 年10 月通過的《優(yōu)化營商環(huán)境條例》[1],該項制度在爭議中不斷完善,在涉及要件事實認定、賠償基數(shù)認定、規(guī)范審判理念和原則方面都逐漸清晰,其他知識產(chǎn)權(quán)保護的相關(guān)制度如專利申請的條件、保護時限等也不斷在實踐中合理化,但也依然存在眾多問題。

(二)研究意義

在以國內(nèi)大循環(huán)為主體,國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局下,面對嚴峻的國際形勢,企業(yè)應不斷提升競爭能力。創(chuàng)新能力是企業(yè)的核心競爭力,創(chuàng)新行為能否得到制度的充分保護直接影響到企業(yè)的創(chuàng)新動力。本文結(jié)合博弈論的基本思路和方法進行經(jīng)濟學分析,構(gòu)建包含一個有技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)和一個跟隨型企業(yè)的三階段動態(tài)博弈模型,通過逆向歸納法尋找子博弈納什均衡,從而研究企業(yè)擁有技術(shù)創(chuàng)新時自我保護和運用法律手段維權(quán)的行為,以及其他企業(yè)是否侵權(quán)的選擇,進而分析知識產(chǎn)權(quán)保護力度對企業(yè)行為的影響。旨在研究知識產(chǎn)權(quán)保護制度的制定規(guī)則、合理調(diào)整思路及對個人利益和社會利益的平衡等問題,從經(jīng)濟學的角度探索法律制度的公平和效率問題[2],以期為知識產(chǎn)權(quán)保護制度全面、科學、合理地建立提供有效建議。

二、博弈模型的建立

(一)博弈模型假設

假設1:博弈主體。本文假設參與者包括政府、創(chuàng)新企業(yè)A、跟隨企業(yè)B。政府在博弈中決定申請專利等知識產(chǎn)權(quán)的手續(xù)費、侵權(quán)的賠償數(shù)額、被侵權(quán)人維權(quán)的訴訟費等。兩個企業(yè)都是理性的經(jīng)濟主體,風險中性,在博弈的過程中追求期望得益最大化。

假設2:博弈行為。此博弈包括三個階段,第一階段決策主體為創(chuàng)新企業(yè)A,其選擇是否申請專利;第二階段決策主體為跟隨企業(yè)B,如A企業(yè)已申請專利,則其選擇是否侵權(quán),如A 未申請專利,則其選擇是否進行仿冒;第三階段決策主體為創(chuàng)新企業(yè)A,在擁有專利且跟隨企業(yè)B 侵權(quán)時選擇是否起訴維權(quán),并假定其起訴即能維權(quán)成功并獲賠。

假設3:變量定義。無創(chuàng)新時,兩企業(yè)的正常收益均為R;創(chuàng)新企業(yè)A 獲得新技術(shù)生產(chǎn)后,其收益為π;跟隨企業(yè)B 若侵權(quán),則兩個企業(yè)的收益均為π/2、B 企業(yè)的侵權(quán)成本為T;創(chuàng)新企業(yè)A研發(fā)創(chuàng)新的成本為C1、申請專利的成本為C2、專利被侵權(quán)后起訴維權(quán)的成本為C3;維權(quán)成功后,創(chuàng)新企業(yè)A 可以獲得侵權(quán)人B 企業(yè)的賠償金D。

假設4:概率分布。創(chuàng)新公司A 申請專利的概率為p,不申請專利的概率為1-p;跟隨公司B 仿冒或侵權(quán)的概率為q,不仿冒或侵權(quán)的概率為1-q;跟隨公司B 侵權(quán)后創(chuàng)新公司A 起訴維權(quán)的概率為λ,不起訴維權(quán)的概率為1-λ。其中,0≤p,q,λ≤1。

(二)構(gòu)建博弈擴展模型

根據(jù)以上假設,可以得到博弈的擴展型表達如圖1 所示,根據(jù)博弈過程中創(chuàng)新公司A 和跟隨公司B 的不同選擇,可以得到五個博弈結(jié)果:

根據(jù)各個變量的定義和博弈過程,圖1 中五個博弈節(jié)點的雙方得益如表1 所示:

表1 博弈結(jié)果

三、博弈結(jié)果分析

(一)子博弈完美納什均衡

通過逆向歸納法對該三階段動態(tài)博弈進行分析。第三個階段的決策主體為創(chuàng)新企業(yè)A,在申請專利后被跟隨企業(yè)B 侵權(quán)仿冒,在此情形下選擇起訴與否,A 企業(yè)選擇起訴的前提是:π/2-C1-C2-C3+D >π/2-C1-C2,即D >C3,企業(yè)起訴后獲得的賠償金大于起訴的成本。維權(quán)的成本過于高昂或者賠償金數(shù)額過低都不足以激勵被侵權(quán)的企業(yè)用法律手段維護自己的合法權(quán)益,這為知識產(chǎn)權(quán)保護的相關(guān)制度(如懲罰性賠償金設置、起訴成本的控制等)提供依據(jù),后續(xù)分析中將滿足此條件視作一般情況,即若進入第三階段,則會出現(xiàn)結(jié)果1。

第二階段的決策主體為跟隨企業(yè)B,若創(chuàng)新企業(yè)A 申請過專利,企業(yè)B 不侵權(quán)的條件是:π/2-T-D <R,即D >π/2-T-R,企業(yè)侵權(quán)賠償金大于侵權(quán)帶來的收益,可以有效抑制侵權(quán)行為,反之,若侵權(quán)賠償金額不足,則企業(yè)B 會選擇侵權(quán)。懲罰性賠償金制度的原理即通過懲戒和威懾性的賠償金額,減少侵權(quán)行為的發(fā)生。若創(chuàng)新企業(yè)A 未曾申請過專利,通常π/2-T >R,即侵權(quán)行為可以給企業(yè)帶來額外的好處,仿冒生產(chǎn)剔除成本之后的得益仍然大于正常生產(chǎn)的得益。因此,將侵權(quán)損害賠償設立合理作為假設時,π/2-T >R >π/2-T-D,若A 申請過專利,則B 不侵權(quán),出現(xiàn)結(jié)果3;若A 未申請,則B 將仿冒生產(chǎn),出現(xiàn)結(jié)果4。

第一階段的決策主體為創(chuàng)新企業(yè)A,在前述假設下,若企業(yè)A 選擇申請專利,則出現(xiàn)結(jié)果3,若不申請專利,則出現(xiàn)結(jié)果4。因此,企業(yè)A 通過比較兩個結(jié)果的得益,其申請專利的前提是:π-C1-C2 >π/2-C1,即π/2 >C2,企業(yè)是否申請專利取決于創(chuàng)新帶來的收益和申請專利的成本。

根據(jù)子博弈完美納什均衡分析,企業(yè)是否申請專利取決于創(chuàng)新得益和申請專利的成本,若申請專利成本過高,將抑制企業(yè)申請的積極性;企業(yè)是否侵權(quán)取決于侵權(quán)收益與侵權(quán)賠償金,若侵權(quán)賠償金額高可以抑制侵權(quán);企業(yè)被侵權(quán)時是否起訴維權(quán)取決于賠償金數(shù)額和訴訟成本,訴訟成本過高或者賠償金過低將在事實上導致企業(yè)被侵權(quán)時無法維權(quán)。

(二)混合策略納什均衡

1.創(chuàng)新企業(yè)A 申請專利的概率分析。第一階段得益矩陣如表2 所示:

表2 專利申請得益矩陣

(1)跟隨企業(yè)B 選擇侵權(quán)的期望得益:E(B1)=p(π/2-T-D)+(1-p)(π/2-T);

(2)企業(yè)B 選擇不侵權(quán)的期望得益:E(B2)=pR +(1-p)R=R;

(3)在風險中性情況下,跟隨企業(yè)B 的期望效用函數(shù):U(B)=q E(B1)+(1-q)E(B2);

(4)此時,B 企業(yè)效用最大化的條件為:?U/?q=π/2-T-pD-R =0;

(5)因此,均衡時創(chuàng)新企業(yè)申請專利的概率為:p*=(π/2-T-R)/D。

均衡時創(chuàng)新企業(yè)申請專利的概率和創(chuàng)新收益成正比,和跟隨企業(yè)的侵權(quán)成本、無創(chuàng)新時的正常收益以及訴訟成功后侵權(quán)者的賠償金成反比。這說明,創(chuàng)新行為的收益能夠激勵企業(yè)為此做出保護知識產(chǎn)權(quán)的努力,而無創(chuàng)新時正常收益高則變相降低了創(chuàng)新行為以及保護創(chuàng)新成果的收益。同時,侵權(quán)者的侵權(quán)成本和賠償金越高,創(chuàng)新企業(yè)申請專利的概率越小,究其原因在于博弈的相對性,參與者的行為隨著博弈規(guī)則的改變而調(diào)整,侵權(quán)成本高、懲罰嚴苛都可以有效抑制侵權(quán)者的侵權(quán)行為,卻會導致權(quán)利人過于依賴懲戒制度從而自我保護的行為變得消極,反向激勵侵權(quán)人的投機侵權(quán),故而懲罰性賠償金盲目提高并不必然達到遏制侵權(quán)的效果。

2.跟隨企業(yè)B 侵權(quán)的概率分析。博弈最后階段的得益矩陣如表3 所示:

表3 侵權(quán)維權(quán)得益矩陣

(1)創(chuàng)新企業(yè)A 提起訴訟的期望得益:E(A1)=q(π/2-C1-C2-C3+D)+(1-q)(π-C1-C2-C3);

(2)企業(yè)A 不訴訟的期望得益:E(A2)=q(π/2-C1-C2)+(1-q)(π-C1-C2);

(3)在風險中性情況下,創(chuàng)新企業(yè)A 的期望效用函數(shù):U(A)=λ E(A1)+(1-λ)E(A2);

(4)此時A 企業(yè)效用最大化的條件為:?U/?λ=Dq-C3 =0;

(5)因此,均衡時跟隨企業(yè)侵權(quán)的概率為:q*=C3/D。

均衡時跟隨企業(yè)侵權(quán)的概率和侵權(quán)賠償?shù)臄?shù)額成反比,與創(chuàng)新企業(yè)的訴訟成本成正比。高昂的侵權(quán)賠償金可以對潛在的侵權(quán)者起到很好的震懾效果,從而減少侵權(quán)行為的發(fā)生。而擁有知識產(chǎn)權(quán)的權(quán)利人訴訟成本越高,意味著維權(quán)越困難,侵權(quán)行為就會越猖獗。故而,要更好地抑制侵權(quán)行為、保護技術(shù)和科技創(chuàng)新,侵權(quán)賠償金額不應過低,同時應當完善維權(quán)的制度機制,不讓知識產(chǎn)權(quán)保護成為一具空殼。

四、結(jié)論與啟示

本文通過在政府確定相關(guān)變量時創(chuàng)新企業(yè)和跟隨企業(yè)的博弈模型,分析創(chuàng)新企業(yè)申請專利、保護知識產(chǎn)權(quán)的行為及其他企業(yè)侵權(quán)行為,明確了申請專利的手續(xù)費等成本、侵權(quán)的賠償金數(shù)額及被侵權(quán)人的訴訟成本等會影響博弈雙方的策略,從經(jīng)濟學分析的角度對知識產(chǎn)權(quán)保護制度的制定與實踐帶來如下幾方面啟示。

第一,明確專利申請的條件和要求,在規(guī)范有效的基礎(chǔ)上降低權(quán)利人申請的成本,權(quán)利人滿足申請專利的條件時,其申請應當快速受理、高效審核,手續(xù)費設置規(guī)范化、合理化;第二,維權(quán)方式多樣化,鼓勵多渠道有效維權(quán)、控制維權(quán)成本,權(quán)利人的知識產(chǎn)權(quán)被侵害時,可以及時有效維權(quán),避免高昂的維權(quán)成本在事實上使得知識產(chǎn)權(quán)無法得到充分保障;第三,科學設置懲罰性賠償金數(shù)額,有效抑制侵權(quán)行為。過低的賠償金數(shù)額無法有效減少侵權(quán);過高的賠償金數(shù)額會使權(quán)利人過于依賴懲戒性制度而消極地進行自我保護,從而反向刺激投機侵權(quán)行為。侵害知識產(chǎn)權(quán)的懲罰性賠償金數(shù)額應當在合理的基數(shù)水平上科學設置才能達到良好的效果;第四,加強知識產(chǎn)權(quán)保護在全社會的宣傳和教育,形成尊重知識產(chǎn)權(quán)、保護知識產(chǎn)權(quán)的社會氛圍,從而無形地提高侵權(quán)的成本,減少侵權(quán)的發(fā)生。知識產(chǎn)權(quán)保護的相關(guān)制度本質(zhì)上是激勵創(chuàng)新、保護創(chuàng)新,提升企業(yè)競爭力,進而激發(fā)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的潛能。

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