Inventori e brevetti accademici

Inventori e brevetti accademici
Francesco Lissoni
GREThA - Université Montesquieu, Bordeaux IV
Workshop ANVUR “La Terza Missione delle Universita'e degli Enti di
Ricerca - Esperienze, Dati, Indicatori”, Roma - 12/4/2013
1. Brevetti e inventori accademici: contesto e definizione
 Trasferimento tecnologico università-industria = fenomeno complesso
 l’attività inventiva è un sotto-insieme (input non inventivi all’innovazione:
ricerca finalizzata alla comprensione, consulenza, prove…)
 Brevetti = indicatori di attività inventiva  “noise”: brevetti strategici (difensivi,
dormienti, “sottomarini” etc.)
 Brevetti “accademici” = contributo dei ricercatori accademici (universitari o di
organizzazioni pubbliche) all’attività inventiva
 Numerosi vantaggi: serie temporali lunghe; abbondanza di informazioni
contenute sul documento brevettuale





nomi e indirizzi di inventori e titolari
contenuti tecnici (linguaggio naturale e classificazioni)
misure di impatto(citazioni “forward”, opposizioni… licenze?)
legami con la ricerca scientifica (citazioni “backward”, esp. NPL)
Informazioni relazionali (chi ha lavorato con chi)
 Limitazioni: invenzioni non brevettate (+ input non inventivi) ;
imprecisione misure di valore ; regime nazionale della protezione
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ESEMPI:
 Esempio-base
 Famiglia di brevetti: brevetti in diversi paesi, continuations e divisionals con
“priorità” comune
 Gatorade (top-earning academic patent)
 Troll (NTP vs RIM)
FONTI:
 Portali pubblici: http://www.epo.org/searching/free/espacenet.html
 Database commerciali: http://www.orbit.com/#WelcomePage
 “Raw data” per analisi statistiche c/o uffici nazionali ( USPTO) e
internazionali ( speaker’s choice: PATSTAT, the Worldwide Patent Stastical
Database)
 Ampia comunità di utilizzatori (esaminatori, esperti di “prior art search”, data
miners  speaker’s choice: http://rawpatentdata.blogspot.it/)
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 Brevetto accademico: definizione
(teoretical = Brevetto su invenzioni originate da ricerca accademica
(operativa) = Brevetto “firmato” da (almeno un) ricercatore accademico
 L’università (organismo di ricerca) NON ha necessariamente la
titolarità
 altri titolari: imprese, soggetti erogatori di finanziamenti (ministeri e
altri organismi pubblici; fondazioni…), individui (i ricercatori stessi)
 co-titolarità
 Frequenza relativa di vari tipi di titolarità varia tra paesi e nel tempo:
 legislazione sulla proprietà intellettuale nelle università (“professor’s
privilige” ; Bayh-Dole Act e imitazioni…)
 grado di autonomia formale e sostanziale di università e organismi di
ricerca
 stato giuridico e potere negoziale dei docenti
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2. Data mining: metodologia  3 fasi
1. Riclassificazione dei brevetti per inventore
 Problema tecnico fondamentale: “name disambiguation” (“entity resolution”)
• Raffo J., Lhuillery S. (2009), “How to play the ‘Names Game’… ”Research Policy 38(10), pp. 1617‐27
• NAME GAME WORKSHOP (2009): http://www.esf-ape-inv.eu/index.php?page=10#Paris 2009
• Pezzoni et al. (2012), “How to kill inventors… ”, Cahier du GREThA 2012-29:
http://ideas.repec.org/p/grt/wpegrt/2012-29.html
 Output: database di inventori (individui)
• APE-INV inventor database (EPO): http://www.esf-ape-inv.eu/index.php?page=3#EP-INV
• Fleming et al.’s database (USPTO): http://dvn.iq.harvard.edu/dvn/dv/patent
2. “Name matching” tra inventori e ricercatori accademici
 Problemi: (i) “name disambiguation” ; (ii) fonti di dati sui ricercatori (nome,
età, disciplina, rango, carriera, e-mail…)
3. Validazione della fase (2)  survey:
Q1. Conferma paternità del brevetto
Q2. Conferma status accademico al momento dell’invenzione
Q3. Domande “ad hoc”
3bis
 analisi di regressioneLissoni
sui “non
respondents”
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ANVUR 12/4/13  stime addizionali
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inventor-based data
Patent
applications
Publicaton number,
priority date, IPC
class, citations etc.
INVENTOR DISAMBIGUATION
Standardisation of company
names/addresses/parent co.
Company-level data
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Inventor-level data set:
ID, address(es)
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INVENTOR-PROFESSOR
MATCHING EXERCISE
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3. Contesto internazionale (Academic Patenting in Europe)
• Dati “cross-country” comparabili: solo per anni ’90 - inizio 2000 (KEINS)
 peso non irrilevante brevetti accademici su totali nazionali, esp. in sciencebased technologies: il paradosso europeo non esiste!
 boom US degli anni ‘90 si è arrestato (quota università stazionaria al 4-5%)
 variabilità nella titolarità
 variabilità nella qualità (misurata con citazioni  manca raccolta sistematica
dati su licenze e sfruttamento in-house)
• Lissoni F. (2012) "Academic patenting in Europe: an overview of recent research and new perspectives",
World Patent Information 34/3, pp. 197-205
• Lissoni F. (2013) "Intellectual Property and University-Industry Technology Transfer", in: Gallouj F.,
Rubalcaba L., Windrum P. (eds.), Public–Private Innovation Networks in Services, E.Elgar (forthcoming)
• Nuovi dati  APE-INV (http://www.academicpatenting.eu)  special
issue di Industry & Innovation (forthcoming: Agosto 2103)
• Dati longitudinali: solo per Italia (o quasi)
• Lissoni et al. (2012) “University autonomy, IP legislation and academic patenting: Italy, 1996-2007”,
Cahier du GRETHA 2012-26, (http://cahiersdugretha.u-bordeaux4.fr/WP/article.php?wp=2012-26)
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Share of Academic patents on the country total in 5
European countries, 1995-2001; by techn. and country
Electrical engineering; Electronics
Instruments
Chemicals; Materials
Pharmaceuticals; Biotechnology
Industrial processes
Mechanical eng.; Machines;
Transport
Consumer goods; Civil engineering
0%
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10%
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Netherlands
Italy12/4/13
20%
France
Denmark 11
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Quality of academic vs. non-academic patents; selected European countriesa,
by type of patents (academic vs. non academic patents)
Academic
Mean (St. Dev.)
N. of obs.
Min ; Max
Non academic
Mean (St. Dev.)
N. of obs.
Min ; Max
t value mean diff.
Importance
Avg fwd citation lag
Generality
Originality
(FWD_CIT4)
(AVG_FWD_LAG)
(GEN_BH)
(ORIG_BH)
0.81 (1.66)
5416
3.84 (1.96)
2552
0.38 (0.40)
1419
0.36 (0.39)
2877
0 ; 31
-2 ; 12
0;1
0;1
0.78 (1.72)
109769
0 ; 104
4.04(2.04)
52360
-2 ; 13
0.30 (0.39)
28426
0;1
0.31 (0.37)
61792
0;1
1.3
-4.8***
7.5 ***
7.1 ***
a Denmark,
France, Italy, the Netherlands, Sweden
: 90%, 95%, 99% significance
Source: elaborations on Lissoni et al. (2008, 2009); Baselli and Pellicciari (2007) and EP-KITES database.
*,**, ***
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Table 9. Regression results (y=FWD_CIT4; QML-Poisson regression)
AC_INV_COMPANY
AC_INV_INDIVIDUAL
AC_INV_UNIVERSITY
AC_INV_PRO
INDIVIDUAL
… more controls…
CONSTANT
Observations
Pseudo-r-sq.
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
France
0.02
0.60***
-0.15
-0.19**
-0.23***
Italy
0.02
0.073
-0.26*
0.050
-0.24***
Netherl’s
0.16*
0.60*
0.26**
0.058
-0.025
Denmark
0.06
0.48**
-0.71***
-0.42
-0.23**
Sweden
-0.41***
0.36**
-0.18
-0.48
-0.45***
-0.58***
48,944
-0.60***
24,608
-0.40***
20,754
-0.22**
5,673
0.012
15,090
0.069
0.064
0.18
0.086
0.16
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
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Academic patenting in Italy:
trends & distribution
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Diffusion of IPR statutes and TechTransfer Offices in Italian Universities
(sources: own elaboration on NETVAL survey; CNSVU survey)
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A. The absolute number of academic patents has increased, but
(i) their weight on total patenting by domestic inventors has not
(ii) the share of university-owned acad. patents has increased
B. The probability to observe an academic patent depends on:
- the technology considered
- the science-intensity of research,
- and the characteristics of the local innovation system
After controlling for these determinants:
(iii) the conditional probability to observe an academic patent
has declined over time
C. The rise of university ownership is explained, among others, by:
(iv) the increased autonomy of Italian universities
introduction of explicit IP regulations
D. The introduction of the professor privilege in 2001 had no
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impact at all on either
trends
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4. Problemi metodologici aperti
1) Valore brevetti accademici  dati licenza e sfruttamento in-house da
imprese
2) Dati sui cambi di proprietà  mercato delle tecnologie
3) Ripetibilità dello studio
4) Incrocio con i dati sulle pubblicazioni  “patent-publication” pairs e
“double disclosures”
• Lissoni F., Montobbio F., Zirulia L. (2013) “Inventorship and Authorship as Attribution Rights: An Enquiry in the
Economics of Scientific Credit”, mimeo (& references therein)
• STARMETRICS project ()  Torvik and Fleming on PubMed-USPTO linkage
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5. Quali lezioni per la valutazione?
1) Quali brevetti “contano”? Quali brevetti contare?
 i brevetti delle università sono un sotto-insieme (non rappresentativo) dei
brevetti accademici
 distorsione degli incentivi per effetto della misurazione (nel caso dei
brevetti il costo per unità della distorsione è alto!)
 brevetti nazionali vs brevetti internazionali (famiglie di brevetti)
 fonti: indagini bibliometriche vs uffici trasferimento tecn. vs docenti
2) Quali misure per la qualità? Con quale ritardo sono disponibili?
(“citation lag”, ritardi di commercializzazione)
3) Frequenza della valutazione: “brevetti come eventi puntuali” vs
“pubblicazioni come flusso”
4) Leadership scientifica in questo campo è italiana: come valorizzarla?
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