WP 16011 Chinese Translation

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工作报告系列第 16011 号

“手机专利许可费新数据集”

ALEXANDER GALETOVIC UNIVERSIDAD DE LOS ANDES

STEPHEN H. HABER 斯坦福大学政治科学系与胡佛研究所

LEW ZARETZKI HAMILTON IPV

2016 年 9 月 25 日

A New Dataset on Mobile Phone Patent License Royalties1

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斯坦福大学胡佛研究所知识产权 、创新与繁荣工作组 We thank Jonathan Barnett, Anne Layne-Farrar, Keith Mallinson, Jorge Padilla and

others who wished to remain anonymous but provided important perspective and helpful comments. Jordan Horrillo provided excellent research assistance.

www.hooverip2.org 1

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2016 年 9 月更新

作者：Alexander Galetovic、Stephen Haber、Lew Zaretzki2 本版本：2016 年 9 月 25 日 1.引言 手机集多种技术于一身，从计算到消费电子和通信，从半导体到硬件、软件和服务 。这种特质使得手机成为众多专利和许可人的目标。此外，手机只有依靠技术标准 才能实现互联互通。一部符合标准的智能手机会使用成百乃至上千、归不同专利持 有人所有的标准必要专利(standard essential patents, or SEP)。3

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Alexander Galetovic 是智利圣地亚哥安大略大学经济学教授，目前的研究重点是标准必要专 利、竞争政策和反垄断。Galetovic 一直是国际货币基金组织的研究学者，也是斯坦福大学的 Tinker 客座教授以及胡佛研究所的 Rita-Ricardo 国家研究员。Stephen Haber 是斯坦福大学人 文与科学院的 A.A.和 Jeanne Welch Milligan 教授，同时也是该大学政治学教授、历史学教授 和经济学（礼任）教授。此外，Stephen Haber 还是斯坦福大学经济政策研究院高级研究员， 以及胡佛研究所 Peter and Helen Bing 高级研究员，并指导胡佛研究所工作组在知识产权、创 新和繁荣方面的研究。Hoover IP2 延续了胡佛项目的商业化创新 (PCI)。为了确保学术自由和 独立性，PCI 和 IP2 以及与之相关的所有工作仅接受无限制条件的捐赠支持。主要捐助者包 括微软、辉瑞和高通。Lew Zaretzki 是 Hamilton IPV（一家硅谷知识产权战略咨询公司）的 常务董事，该公司为全球顶级的科技公司和领先的技术投资者提供企业战略、知识产权战略 、并购和知识产权交易等方面的服务。 3 据估计，在所谓的“4G 堆栈”中大概有 15 万个已公开移动 SEP（已获得的和在申请的），其 中包括 LTE、WCDMA 和 GSM/ GPRS/ EDGE。其中，大约有两万个是美国专利。 Galetovic 和 Gupta 表示，2013 年有 128 位 SEP 持有人。“Royalty Stacking and Standard Essential Patents: Theory and Evidence from the Mobile Wireless Industry,“ Hoover IP2 工作报告 15012，2016 年 。 值得注意的是，披露所有可能的专利为“必要专利”可能符合专利持有人的利益。一个原因是， 如果专利权人不披露自己的专利为必要专利可能会承担法律处罚风险。此外，一些公司尽量 披露可能是考虑到庞大的 SEP 组合能够提升自己的声誉，在协商许可费时能够增加自己的筹 码。另外，ETSI IPR 数据库只列出了已披露必要专利，但 ETSI 或其他任何人都不会对这些 披露进行审核。由于这些原因，这些专利中有多少是真正必要的专利并不清楚。业界人士估 计一般公开率为 50%或以上。其他人认为，几乎没有 SEP 能够通过必要性的法律检验。

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尽管有观点认为 SEP 所有权的分散会导致较高的累计许可费率，但这些观点的 基础只是将已公布手机许可费率简单相加。4 有许多理由可对这种方法提出质疑，其 中一个理由是它混淆了几乎无人支付的“门市价”与实际的市场交易价格。事实上，正 如企业有意愿宣称所有可能申报的专利都至关重要，它们也有意愿设置较高的许可 费率来许可其产品组合，即使他们从未从该组合获得过任何许可收入。5 本文介绍了一种全新数据，用于估算手机价值链中平均累计专利许可费收入， 即许可人获得的专利许可费总额除以售出手机的总价值。我们以 Mallinson 关于移动 SEP 的著作 6 为基础进行以下研究拓展：

例如，参见 Eric Stasik 的“Royalty Rates and Licensing Strategies for Essential Patents on LTE (4G) Telecommunications Standards，” Les Nouvelles，2010 年 9 月，第 114-119 页 5 在某个时间点，主要设备厂商公布已公开 LTE 许可费率非常常见，通常会注明可能根据授权 或其他原因而进行调整。例如，Nortel 宣布 1%的许可费率，但似乎从未真正获得过 LTE 许可 收入。 6 参见 Keith Mallinson 的“Cumulative Mobile-SEP Royalty Payments No More than Around 5 percent of Mobile Handset Revenues，” IP Finance，2015 年 8 月 19 日。J. Gregory Sidak 也以 Mallinson 为基础，但采用了不同的理论方法，包括实物支付和交叉许可价值估算。因此，这是对潜在 知识产权价值的研究，而非累计许可费收入。参见 J. Gregory Sidak 的“What Aggregate Royalty Do Manufacturers of Mobile Phones Pay to License Standard-Essential Patents?” Criterion Journal on Innovation 1 (701)。根据 Mallinson，我们使用许可费“收入”一词而非许可费“率”。 “费率”是指被许可人（通常是 OEM 或 EM）向许可人支付的实际许可费，作为被许可人销售 的百分比。“收入”是指专利许可费总额除以售出手机的总价值，后者可能包括 OEM 逃避专利 许可进行的生产。一些研究人员将许可费收入称为“专利费堆栈”，我们避免使用这个术语， 因为它充满理论色彩，且颇为矛盾。 4

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(i) 在整个手机价值链中对专利许可费进行分析（即移动 SEP 的许可费，以及音频和视 频编解码器、成像、操作系统、半导体和其他组件）；(ii) 将我们的专利许可费测算结 果与手机制造的其他成本及 OEM 利润进行比较；(iii)制作从 2007 年开始的时间序 列，使研究者可以分析平均累计专利许可费的稳定性。对于某些公司而言，我们的数 据可追溯到 2000 年。 我们的研究旨在尽可能提供全面、透明的数据源，供其他研究人员、业界人士 和政府官员使用。因此，本文应视为我们在网站上公布的 Excel 工作簿的附件： http://hooverip2.org/wp-content/uploads/New-Dataset-on-Mobile-Phone-PatentLicense-Royalties.xlsx 该工作簿展示了本文的基础数据和来源，另外还介绍了我们在估算或取近似值时所做的 决定。 对于我们在本研究中所述的许可费收入估算是否“过高”或“过低”或“恰到好处”， 我们不声明立场。这是一个重要的辩论，加入需要实证研究。

2.方法-“向钱看” 所有分析方法都应基于一个基础理论，而创建基础理论是为了回答特定的相关问题。 计算手机价值链中支付（或赚取）的累计许可费也毫不例外。

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基本的研究问题是：手机价值链中的企业所支付的许可费如何影响生产和定价决策？ 也就是说，如果许可费率高出 X%，那么产量会相应下降多少？价格会相应上涨多少？ 如果许可费率降低 X%，那么产量会上涨多少？价格会下降多少？微观经济理论提供了 回答该问题的指南；它告诉我们需要估算每单元有偿许可费。7 在理想的研究世界中，手机原始设备制造商(OEM)、电子服务制造商(EMS)、原 始设计制造商(ODM)和组件制造商都能汇报向他们提供知识产权许可人的身份和支付 给他们支付价格。这样便可以确定手机价值链中每个企业支付的“知识产权物料清单 (BoM)”。以此为基础，可计算出价值链中每个企业的加权平均 BoM，其权重取决于其 对手机销售总额的相对贡献。 但理想数据几乎总是无处可得，手机专利许可数据也不例外。最基本的问题是 被许可人披露其专利许可许可费的动力非常微弱。

有人声称这种数据分析方法忽略了制造商承担的其他经济成本。例如，我们未将购买专利以 防止侵权索赔的制造商的机会成本包括在内，也未包括交叉许可其专利（在交叉许可协议中， 企业可能会放弃某些或所有专利许可费以换取对对方专利的使用权）的制造商的机会成本， 另外也未包括支付给防御性专利聚集者的会员订阅费。这些支出会增加企业的固定成本，但 不会影响生产的边际成本，因此不会影响生产和定价决策。 7

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然而因为计账要求，被许可人的付款必须作为许可人的收入显示，许可人有 强大的动力披露其专利许可收入。对于拥有许可收入且许可收入是其总收入比较重 要组成部分的上市企业，披露的动机是合法且受监督管理的，因为收入来源必须向 投资者披露。即使没有披露收入的法律和监管动机，如由专门从事池管理的企业管 理的专利池，也有按市场需要披露其被许可人的身份及每单位分级专利许可费，从 而能够估算专利池的许可费收入。 因此，确定主要许可人和检索估算许可收入所需的信息后，便可估算手机价 值链中的专利许可总成本。然后，可以用所有许可人的收入总和除以售出手机的总 价值，便可得出平均累计许可费收入。要估算平均累计许可费收入需要 3 个数据， 分别是：(i) 每个许可人获得的手机专利许可收入；(ii)售出的手机总数；(iii) 手机的 平均销售（批发）价格(ASP)。

2A. 估测市场规模 已售手机数量和 ASP 很容易得到：有一些数据分析公司估算这些数据，发布 新闻稿，然后将此类稿件发布到网络上。

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IC Insights、IDC、Gartner 和 GFK 等公司进行此类估算。这些估算结果通常相差几个 百分点，使用哪个来源对结果影响不大。8 另外，这些公司还生成有关平板电脑数 量和价值的预估。我们在计算时未包含平板电脑。如果将平板电脑包括在内，设备 销售的价值就会增加，从而拉低平均累计许可费收入。 此外，这些实体还按主要 OEM 估算设备销售量和价格，并在网上发布的新 闻稿中提供这些数据。这些估算结果通常相差几个百分点。9 我们使用这些数据估 算专利池的收入，专利池通常具有分层许可费计划。

2B. 估算专利许可收入 估算专利许可收入在理论上非常简单，但实际可能会比较复杂。从专利许可 获得大量收入的企业会在财务报告中公布这些数据（例如，SEC 表格 10k 和 20-f ）。 私营企业没有义务披露自己的运营信息。在这种情况下，我们根据企业公开的信息 估算收入。例如，成功的专利池通常会披露其许可人和被许可人的身份、池中涵盖 的专利，以及被许可人的费用表。

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有关数据请参见本文档随附 Excel 工作簿中表 1.8“设备销售量”。 有关数据请参见本文档随附 Excel 工作簿中表 1.9“OEM 销售量”。

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根据这些信息进行估算是可行的，尽管许可费往往会被高估。但是这与我们所选定 的偏差相一致，在我们的预料之中。10 有一些公共机构在手机价值链中获得专利许可收入，但该数额与其他收入来 源相比不大。因此，他们不会在公开申报中将这部分收入区分开来单独披露。另外 还有私营企业，此类企业没有义务披露其收入来源。在切实可行的情况下，我们根 据这些企业的网站、贸易和金融新闻中的报告以及与业界人士的访谈来估算这两类 企业的收入。11 如果上述方法不可行，我们会枚举这些企业。12 接下来，我们会进 行敏感性分析，将这些企业作为一个组，为其分配一系列合理的总收入（根据从贸 易新闻以及与业界人士的访谈中获得的信息），以便了解将这些公司包含在分析内 会对我们的结果产生怎样的影响。13 这种敏感性分析的结果表明，即使这些企业的 手机专利许可总收入达到估算上限也不会产生显著的影响：即使这些企业作为一个 组的手机专利许可收入为 20 亿美元，平均累计许可费收入也只会上涨 0.4%至 0.6% 。 我们方法的核心是“向钱看”。在向钱看的过程中，我们不区分许可人在手机 价值链的哪个环节获得了收入，也不区分手机中的不同专利技术。例如，我们可以 捕捉到半导体和基带芯片制造商以及组装手机的 OEM 和 EMS 从许可获得的收入。 有关数据请参见本文档随附 Excel 工作簿的表 1.7“按许可人划分的收入”。 有关数据请参见本文档随附 Excel 工作簿的表 1.7“按许可人划分的收入”。 12 有关数据请参见本文档随附 Excel 工作簿的表 6.0“其他公司” 13 有关数据请参见本文档随附 Excel 工作簿的表 1.6 “敏感性” 10

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此外，我们还能捕捉到从实现视频、拍照、音频和其他功能的专利许可以及实现移 动性的 SEP 所获得的收入。另外，我们还能捕捉到通过最流行的手机操作系统专利 而获得收入的主要软件公司的收入。

2C. 数据采集基本原则 在“向钱看”的过程中，我们遵循 4 个原则。首先，尽可能使用公开的来源进行 估算，这样其他研究人员就能够复制和改进我们的研究结果。事实上我们邀请了本 文档随附 Excel 工作簿中的数据用户与我们共享信息，使我们能够改进估算。第二， 我们努力为每个许可人制定一个尽可能长的时间序列。第三，有关如何处理数据的 决定应偏向于可获得较多的许可费收入。这意味着我们会有以下错误：(i) 将那些授 权给多个行业（不仅限于手机业）的许可人包括在内，这意味着我们可能将他们其 他产品的收入算作了手机的专利许可费；(ii) 将，实际上可能花费在其他移动产品 （如平板电脑）上的许可费归于手机；(iii) 重复计算，这意味着我们可能将许可人披 露的许可费收入和该许可人所在专利池获得的许可费收入都包括在内。(iv)向上偏置 估算值。14

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3.数据质量 各公司的数据质量参差不齐。根据各公司许可数据估算的准确性，我们将许可 人分为 4 类：已确认、已记录、估算和已研究。表 1 列出了各类别的许可人。15 一般来说，最主要的许可人也是将许可收入与其他收入分开的实体；这类实体 基于法定要求所提供的文件成为我们基本的数据来源。高通、Interdigital、诺基亚和 爱立信便属于此类许可人。鉴于这些信息直接来源于其运营以及他们在 SEC 监管下的 财务报告，它们具有高质量和可信度的，我们认为这些公司的数据为“已确认”数据。 2015 年，这个类别公司的许可收入占所有公司的 80.6%。 其他许可人在公开文件中提供充足的信息，使我们能够估算其许可收入。在某 些情况下，我们需要根据 SEC 10k 脚注中的信息将与手机相关的许可收入与其他许可 收入分开。在其他情况下，我们拥有许可费表，了解被许可人的身份，因此能够估算 来自每个被许可人的许可收入。 以华为为例，华为是一个相对较新的许可人，其法律状态为私营集体型企业，这意味着它 不必满足美国或欧洲企业需要满足的报告要求，我们宽松地假设其手机许可费收入与美国知 名技术公司 Interdigital 相同。进而我们假设华为在手机专利领域的收入约为所有中国公司在 任何经济活动中所获得全部专利收入的 20%。 15 参见本文随附的 Excel 工作簿中表 6.0“其他”。 14

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我们将这些表示为“已记录”。这个类别的实体包括主要专利池，如 MPEGLA MPEG4、MPEGLA AVC/H.264 和 Via 的 AAC 池， 还包括微软，因为微软将 Android 操 作系统专利授权给 OEM。 有一些实体是手机价值链中不可忽视的许可人，我们拥有关于这些实体的许 可收入总额的信息。但我们必须根据其他数据或访谈来假设其来自手机价值链的许 可收入总额的百分比。我们将这些表示为“估算”。此类企业包括 Tessera、Wi-LAN 和 Rambus。 最后，有一些实体少量披露或不披露相关信息。对可用数据进行审查，结果 表明这些实体的许可收入非常有限，有时为零。我们将这些表示为“已研究”。有 一个公司不太适用于我们关于公司规模和数据质量的假设：高智发明公司。对于该 公司，我们根据公司一段时间内在其网站上公布的信息（使用允许研究人员查看存 档网页的网络工具）以及其财务业绩贸易新闻信息来估算其总收入。我们需要根据 该公司网站上的专利组合信息以及与业界人士的访谈估算其手机价值链收入的百分 比。 此外，有些公司似乎从手机价值链中获得了一些专利许可费，但相关的公开 信息有限。一些大型上市公司（其中一些是手机 OEM）有一定的专利许可收入，但 规模不大因此不足以出现在财务报表中。其中一些公司或为其进行生产的 EMS 也是 本研究所涵盖的其他公司许可收入的主要来源。

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还有一些小型私营公司似乎也从手机价值链中获得了一些专利许可费，但关于其收入 和运营的信息公开数据过于零碎。我们将这些公司称为“其他类公司”。现有证据表 明，这些公司中没有任何一家（无论是上市还是私营企业）单独拥有的许可收入足够 多到可以影响对累计许可费收入总量的估测。

4.结果 我们能够以不同的精确度估算手机价值链中 32 个许可人的手机专利许可收入。 我们估计，这 32 个许可人作为一个群组在 2015 年累计获得许可费约 143 亿美元（参 见表 2）.16 在这 32 个许可人中，有 11 个的许可收入为零。其余 21 家公司 2015 年的 许可收入各不相同，最少为 240 万美元，最多为 82 亿美元。 正确认识这些数字的一种方法是将其与手机出货价值比较。2015 年，原始设 备制造商(OEM)售出了 19.7 亿部手机，获得了 4370 亿美元。17 据统计，平均售价为 221.80 美元，每部手机的平均累计许可费为 7.25 美元。平均累计许可费收入为专利 许可费总和除以手机出货总值，即 3.3%。18

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如需了解许可人的数据，请参见本文随附 Excel 工作簿中表 1.7“按许可人划分的收入”。 根据 IDC。有关数据请参见本文随附 Excel 工作簿中表 1.8“设备销售”。

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解读这些数字的另一种方法是将其与前几年的数据比较。由于我们采用时间 序列法，因此一些企业级收入估算可追溯到 2000 年。截至 2007 年，我们拥有 10 家 企业的数据，占 2015 年全部许可费收入的 76%。到 2009 年，我们拥有 15 家企业的 数据，占 2015 年全部许可费收入的 92%。如图 1 所示，这些序列都非常稳定。以 2009 年至 2015 年为例，在这段时间内，相差徘徊在 3%左右，只在过去两年里出现 过轻微下滑。19 认识这些数字的另一种方式是将其与其他研究人员对其他生产成本的估算进 行比较，例如半导体和基带处理器，以及 OEM 的手机营业利润。图 2 显示了此类数 据比较。结果表明专利许可是最小的类别：略低于基带处理器的成本，约为半导体 成本的六分之一，约为 OEM 营业利润的四分之一。20 5. 敏感性分析 这些结果似乎与数据处理的方式关系不大。例如，如果我们假设功能手机不 再产生专利许可收入（如此类手机在知识产权保护较弱的行政辖区生产和销售）会怎 样？

有关计算请参见本文随附 Excel 工作簿中表 1.3“许可费收入汇总”。 有关数据请参见本文随附 Excel 工作簿中表 1.4“许可费收入序列”。 如需了解数据和来源，请参见本文随附 Excel 工作簿中表 1.5“经济分析”。

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如果 2015 年高达 143 亿美元的累计许可费分摊在 14.24 亿部总价值为 4240 亿美元的 智能手机上，而非 19.7 亿部总价值为 4370 亿美元的智能手机和功能手机上会怎样？ 每台智能手机的平均累计许可费为 9.93 美元。平均累计许可费收入将为 3.4%。21 如果我们根据已知的获得一些许可收入的企业来预估许可费，但却没有足够 的信息让我们逐个企业进行收入预估，情况会怎样？如表 3 所示，结果是平均累计 许可费收入将小幅增加。22 例如，如果我们假设这些公司作为一个组，在 2015 年获 得了 10 亿许可收入（这是可能是一个高估的假设），那么智能手机的许可费收入 将从 3.4%增加至 3.6%。如果我们进行极其高估的假设，假定这些公司 2015 年的总 许可费达到 20 亿美元，那么平均累计许可费收入仍将只有 3.8%。 如果我们放宽假设，假定 2015 年并不是每部售出的智能手机都支付了许可 许可费会怎样？如果某些 OEM 逃避了许可协议，143 亿美元实际上分摊在不到 14.347 亿部智能手机上会怎样？第一步，我们确定逃费率的上限，我们假定其为 30% 。23 然后计算平均累计许可费收入，假设只有 70%的智能手机支付许可许可费。表 3 显示了这一假定的计算结果：

参见本文随附 Excel 工作簿中表 1.3“许可费收入汇总”。 参见本文随附 Excel 工作簿中表 1.6“敏感性”。 23 有关我们如何估算逃费率上限的讨论，请参见本文随附 Excel 工作簿中表 1.6“敏感性”的脚 注。 21 22

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假设(i)所有许可费都对智能手机（不对功能手机）收取；(ii) 30%的智能手机生产逃 避了许可费，那么平均累计许可费率将从 3.4%上升至 4.8%。 如果我们更进一步，做出 3 个更强的假设：所有许可费都在智能手机上赚取； 逃费率为 30%；“其他”未枚举类别中企业的许可费在 2015 年为 20 亿美元，结果会 如何？我们会将平均累计许可费收入的估算值推高至多少？如表 3 所示，答案为 5.5%。

6. 结语： 任何学术调查、政策辩论或行业研究的重要输入都是事实，无任何感情色收集的数 据。我们创建本文概述数据集的目的正是如此。因此，该数据集中的信息并不表示 对任何实体或其运营的优点或有效性做出的判断。我们邀请此数据集的用户与我们 分享他们的想法、建议和指正，以期在新版本中予以体现。我们希望出现错误时能 够进行更正，改进这些估算，并在期待将来能够出现并运用更好的数据。我们在下 一版中将首先寻求改进，并希望能够从志同道合的同事那里获得支持。也许，随着 业内不断开展合作，我们所有人都能够更清楚地了解各个公司和行业的运作。

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