Antitrust Policy Toward Patent Licensing: Why Negotiation Matters
Notice bibliographique
Résumé
Major technological changes driving the Fourth IndustrialRevolution combine complementary inventions to form complex innovations.These include the Internet of Things (IoT), 5G mobile communications, artificial intelligence (AI), cloud computing, data analytics, autonomous vehicles, additive manufacturing, and augmented/virtual reality.This article shows that negotiation of patent license contracts fully eliminates many influential antitrust concerns about complementary inventions, including "royalty stacking," "SEP hold-up," "patent thickets," "blocking patents," the "Tragedy of the Anti-Commons," and "regulatory patent pools."Negotiation of patent license contracts implies that total royalties will be less than those charged by a bundling monopoly.Negotiation of patent license contracts in a competitive market avoids distortions from royalties per unit of output and eliminates the multiple-marginalization problem.Negotiation generates contract provisions consistent with contingent royalty arrangements.Negotiation also has important implications for antitrust policy toward patent pools.The analysis shows that patent pools serve to mitigate transaction costs rather than to regulate total royalties.This article suggests that antitrust policy makers should continue to be neutral between negotiation of patent license contracts and patent pools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».