Essays on Innovation, Intellectual property, its trade and enforcement
Notice bibliographique
Résumé
This thesis contains three papers about how imperfections in the intellectual property trade and enforcement may undermine incentives for innovation. In Chapter 1, I discuss Patent Assertion Entities (PAE) which are firms specialized in patent enforcement, and whose effect on innovation are theoretically ambiguous. I exploit a Supreme Court decision affecting PAEs incentives to file patent infringement lawsuits and cross-industry differences in exposure to empirically estimate the casual effect of PAE activity on innovative firms’ performance. I find that the Supreme Court’s ruling effectively discouraged PAEs’ litigation and I show that sectors exposed to PAEs experienced a remarkable increase in their successful patent applications in response to the reduction of PAEsactivity. Chapter 2 investigates the mechanism linking patent litigation and innovation. I develop a dynamic model of litigation here the defendant screens out heterogeneous plaintiffs through a series of out-of-court settlement offers. Employing granular information on patent infringement cases filed in the US from 2007-2021, I estimate my model. I find that patent litigation costs over $48.8 billion a year to listed defendants, $24.7 billion of which from settlement transfers. Furthermore, cases filed by PAEs have smaller stakes, lower quality, and are more likely to settle for smaller amounts. I consider two counterfactuals. First, I introduce a conditional fee-shifting rule, finding it effective in discouraging frivolous litigation, but likely to induce costly delays. Then, I turn to forum shopping, finding that restricting plaintiffs’ discretionality in the choice of venue would dramatically reduce the incentives to file low-quality cases. Finally, Chapter 3 investigates systematic acquisitions of startups, which are prevalent in digital markets. I introduce a model of competition where demand depends substantially on the quality ranking of incumbents, which can be improved by R&D or acquisitions. I find that the prospect of acquisitions incentivizes startups investments when the incumbents are engaged in a neck-and-neck technological race, however these incentives fade as the leader escapes competition. Hence, when network externalities are strong enough, a forward looking industry leader has significant incentives to lock the industry in a state of stagnation, where startups’ investments are low, and killer acquisitions are prevalent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».