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2022-04-26
英文标题:
《Trademark filings and patent application count time series are
  structurally near-identical and cointegrated: Implications for studies in
  innovation》
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作者:
Iraj Daizadeh
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最新提交年份:
2020
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英文摘要:
  Through time series analysis, this paper empirically explores, confirms and extends the trademark/patent inter-relationship as proposed in the normative intellectual-property (IP)-oriented Innovation Agenda view of the science and technology (S&T) firm. Beyond simple correlation, it is shown that trademark-filing (Trademarks) and patent-application counts (Patents) have similar (if not, identical) structural attributes (including similar distribution characteristics and seasonal variation, cross-wavelet synchronicity/coherency (short-term cross-periodicity) and structural breaks) and are cointegrated (integration order of 1) over a period of approximately 40 years (given the monthly observations). The existence of cointegration strongly suggests a \"long-run\" equilibrium between the two indices; that is, there is (are) exogenous force(s) restraining the two indices from diverging from one another. Structural breakpoints in the chrono-dynamics of the indices supports the existence of potentially similar exogeneous forces(s), as the break dates are simultaneous/near-simultaneous (Trademarks: 1987, 1993, 1999, 2005, 2011; Patents: 1988, 1994, 2000, and 2011). A discussion of potential triggers (affecting both time series) causing these breaks, and the concept of equilibrium in the context of these proxy measures are presented. The cointegration order and structural co-movements resemble other macro-economic variables, stoking the opportunity of using econometrics approaches to further analyze these data. As a corollary, this work further supports the inclusion of trademark analysis in innovation studies. Lastly, the data and corresponding analysis tools (R program) are presented as Supplementary Materials for reproducibility and convenience to conduct future work for interested readers.
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中文摘要:
通过时间序列分析,本文实证研究、确认和扩展了科技企业以规范性知识产权(IP)为导向的创新议程观点中提出的商标/专利相互关系。除了简单的相关性,研究表明,商标申请(商标)和专利申请数量(专利)具有相似(如果不是相同的话)的结构属性(包括相似的分布特征和季节变化、交叉小波同步性/相干性(短期交叉周期性)和结构突变),并且在大约40年的时间内协整(整合顺序为1)(考虑到每月的观察结果)。协整的存在强烈表明这两个指数之间存在“长期”平衡;也就是说,有外力限制这两个指数彼此偏离。指数时间动力学中的结构断点支持可能存在类似的外生力,因为破裂日期是同时/接近同时的(商标:1987、1993、1999、2005、2011;专利:1988、1994、2000和2011)。本文讨论了导致这些断裂的潜在触发因素(影响两个时间序列),以及在这些替代措施的背景下的均衡概念。协整顺序和结构协动类似于其他宏观经济变量,为使用计量经济学方法进一步分析这些数据提供了机会。作为推论,这项工作进一步支持将商标分析纳入创新研究。最后,数据和相应的分析工具(R程序)作为补充材料呈现,以便于再现性和方便感兴趣的读者进行未来的工作。
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分类信息:

一级分类:Economics        经济学
二级分类:Econometrics        计量经济学
分类描述:Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论,微观计量经济学,宏观计量经济学,通过新方法发现的经济关系的实证内容,统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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2022-4-26 14:34:20
短标题:商标申请和专利申请的时间序列分析:对创新的影响第1页,共36页标题:商标申请和专利申请计数时间序列在结构上几乎相同且协整:对创新研究的影响作者:Iraj Daizadeh,博士,全球监管事务,武田制药,马萨诸塞州坎布里奇兰兹敦街40号,邮编02139。所有信件应发送至:iraj。daizadeh@takeda.comAbstract:通过时间序列分析,本文实证地探索、确认和扩展了科技企业以规范性知识产权(IP)为导向的创新议程观点中提出的商标/专利相互关系。除了简单的相关性,结果表明,商标申请(商标)和专利申请数量(专利)在大约40年的时间内具有相似(如果不是相同的话)的结构属性(包括相似的分布特征和季节变化、交叉小波同步性/相干性(短期交叉周期性)和结构突变),并且是协整的(整合顺序为1–I(1))(考虑到每月的观察)。协整的存在强烈表明两个指数之间存在“长期”平衡;也就是说,有外力限制这两个指数彼此偏离。指数时间动力学中的结构断点支持可能存在的类似外生力,因为破裂日期是同时/接近同时的(商标:1987、1993、1999、2005、2011;专利:1988、1994、2000和2011)。本文讨论了导致这些断裂的潜在触发因素(影响这两个时间序列),以及这些代理度量上下文中的平衡概念。
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2022-4-26 14:34:26
协整顺序和结构协同运动重新组合了其他宏观经济变量,为使用计量经济学方法进一步分析这些数据提供了机会。作为推论,这项工作进一步支持将商标分析纳入创新研究。最后,数据和相应的分析工具(R程序)作为补充材料提供,以便于重现性和方便感兴趣的读者进行未来的工作。关键词:商标、专利、创新、指标、I(1)、协整、断点、小波、时间序列披露和免责声明:作者是武田制药的员工;然而,这项工作已经完成,简称:商标申请和专利申请的时间序列分析:对创新的影响第2页,共36页,与他的工作无关。本文中表达的观点可能不代表TakedaPharmaceuticals的观点。引言通过与知识产权(IP)相关的指标(Dzillas and Blind,2018),是查询科技(IS&T)企业创新动态(例如,速率、结构)的一种更常见的方法。简单地说,使用与知识产权相关的创新代理措施的基本原理主要取决于这类公司产生的产出(即发明)的性质(Daizadeh等人,2002年)。值得注意的是,发起人可能会寻求一项或多项专利来保护一项发明,前提是此类专利符合实用性、新颖性和非显而易见性的某些证据标准,以及可感知的未来经济租金,从而证明专利优于将知识作为商业秘密发布或保留的专利(同上)。因此,我们可以理解专利中所包含的内在概念,而且此类知识产权资产的数量越多,就意味着创新性越强。
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2022-4-26 14:34:32
优化知识产权生成(以及由此产生的创新性)已导致科技公司相应地调整其组织、系统和流程(Daizadeh,2003年和2007年)。从概念上讲,将创新逻辑扩展到其他形式的知识产权,尤其是is&T公司的商标相关指标(如备案)更具挑战性,因为商标的标准是一个更无定形的实体,通常被定义为“识别并区分一方商品来源于另一方的文字、短语、符号和/或设计”一些研究人员对IS&T公司商标的使用表示了极大的关注。例如,Hipp和Grupp(2005)指出,“即使不包含或仅包含低水平创新的服务也可以受到品牌保护。这限制了商标统计作为创新指标的价值(同上,第526页)。”其他人则对这种方法提出了更为微妙的批评,认为这是一种定义(Flikkema等人,https://www.uspto.gov/trademarks-getting-started/trademark-basics/trademark-patent-or-copyright2019年11月19日查看。简称:商标申请和专利申请的时间序列分析:对创新的影响(2015年第3页,共363页),并正在利用相对较新的研究,以一致的方式查看商标和创新之间的联系。关于这些主题的文献的详尽描述,读者可以参考Dzillasand Blind(2019)、Siekierski等人(2018)等。过去,在其他有趣的指标中,Daizadeh(2007年、2009年)发现了多年(1970-2002年)期间专利申请(专利)和商标申请(商标)之间的强相关性(>96%;p值<0.0001)。
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2022-4-26 14:34:38
在同一项工作中,Daizadeh还提出,从专利、商标、出版物和新闻稿的法律和财务性质推测出的规范性模型,在此称为“Daizadeh创新议程(DIA)”(参见Daizadeh,2009年的图1),可能有助于理解已识别的相关模式。按照提议,创新议程将由若干社会经济科技公司特定指标组成,包括:美国研发支出、商标申请和注册数量、专利申请和发行数量、新闻稿数量以及各种科技相关股票指数。虽然所使用的数据(如本文所示)是针对美国的,但它可能适用于任何基于知识产权的创业型S&Tintensive管辖区。在这项工作中,Daizadeh发现了一系列有趣的发现,包括这些选定指标之间的相关性和偏相关。该研究使用了这些指标的年度值,并基于相关性和偏相关分析。最后,商标数据在创新研究中的使用最近引起了人们的兴趣。Daizadeh(20072009)补充了实证支持的假设,即如果专利是创新的代理衡量标准,如果商标与专利密切相关,那么商标也可能作为创新的代理衡量标准发挥作用。最近,人们对使用商标(和相关数据)作为创新的衡量标准重新产生了兴趣(例如,参见Dziallis和Blind,2019年的引文)。
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2022-4-26 14:34:44
除了相关性之外,刻画这些指标之间的相互关系可能会进一步强化商标是科技企业创新能力的标准衡量标准的观点。短标题:商标申请和专利申请的时间序列分析:创新的影响时间序列统计分析在科学学科中普遍存在,包括各种各样的方法。当我们试图理解专利和商标(双变量)的时间流动性(相互关联性)时,与本文相关的统计实践包括描述性统计(如季节变化)、协整、结构突变/变化点和交叉小波分析。虽然可能已经采取了几种方法来调查二元系统的相互关系,但选择下面描述的方法是因为几个因素,包括:易于获取、易于解释、使用的普遍性(因此对方法的强度和局限性有更大的信心),以及数据的内在标准(例如,非正态性)。进行了各种描述性统计,以深入了解分布(如正态性)和稳定性(如平稳性),并更好地选择进一步的统计分析。如前所述,Daizadeh(2007年、2009年)发现专利和商标之间有很强的相关性。使用时间序列分解和交叉小波分析作为定性工具,进一步探索了相关性(同步性)的本质,包括阐明对相关模式贡献最大的周期性。这项工作经验性地探索了两个时间序列在大约40年的时间段内的月度观测结果。
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