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必要性检查（essentiality check）可以帮助实施人确定他们需要得到哪一位权利人的专利许可。但是，必要性检查并不能很好地纠正标准必要专利的过度声明，反而会鼓励更多的虚假声明。
我们在等待欧盟委员会 (EC) 的新政策框架及其关于标准必要专利 (SEP) 的公平、合理和非歧视 (FRAND) 许可的影响报告。欧盟委员会正在考虑对标准制定组织（SSO）知识产权数据库中披露的可能是标准必要的专利进行审查，以确定它们对5G等标准的实施是否真的必要。 必要性检查的目的包括：
1. 帮助潜在被许可方确定他们需要获得哪一位权利人的许可；
2. 纠正过度声明，只统计被认定为标准必要的专利；以及
3. 在FRAND许可费确定中使用这些数字。
如果对选定的专利进行独立和可靠的检查，以确定每个潜在许可人持有可能至少一件会被法院判定为标准必要的专利，那么这些结果可能被几个或许多潜在的被许可人用来确定他们需要与谁进行许可。[1] 但这种检查对现有法院裁决的额外作用有限且值得怀疑。多年来，在大量标准必要专利诉讼案件中，已经审查过所有主要许可人和许多其他许可人的部分专利。许多专利被判定为标准必要、被侵权且是有效的，这些法院判决在法律上带来了更大的确定性。
本文重点讨论对在标准必要专利数量统计中，必要性检查和抽样的更广泛使用。由于声明的标准必要专利数量太多而无法严格地全部审查，人们希望通过仔细核查随机抽取出的已声明标准必要专利来推断出准确的标准必要专利数量。但是，必要性检查并不能解决而只能减弱由于过度申报而导致的专利数量的夸大。例如，如果真实的必要性比率（essentiality rate）低于10%，那么除非至少90%的认定是正确的，否则错误地认定为标准必要专利的比率将会虚高，也就是说错误的比率超出了真正的必要性认定比率。[2] 不充分的必要性检查可能让许多人对标准必要专利认定的精确性产生错误的安全感，同时鼓励他人更多地过度声明标准必要专利，从而进一步有误导性地夸大其专利的数量和必要性比率。
难堪重任
我的实证分析表明，由于已声明的标准必要专利的数量太多且必要性检查中的偏差和抽样随机误差太大，这会导致无法保证适度准确性，而适度准确性是通过统计标准必要专利数量而确定FRAND费率必需的。 由于过度声明而造成必要性比率很低（例如 ，有可能仅为10%），哪怕是要提供对专利组合和整个专利格局的低精度的标准必要专利数量统计（例如，在 95% 的置信水平下，预估标准必要专利数量统计的误差± 15%），也需要对数千件专利的样本量进行深入和准确的检查[3]。 这将非常耗时且成本高昂。
为什么要审查专利必要性？
从欧盟标准必要专利新框架[4]来看，欧盟委员会似仍致力于必要性检查，以提高“透明度”。 欧盟在其2020年知识产权行动计划中表示，“例如，为了提高法律确定性和降低诉讼成本，委员会将探索创建独立第三方必要性检查体系。” 然而，重要的是要确保信息不偏不倚，而且无论用于何种目的，都要足够精确。
针对标准必要专利和FRAND许可专题开展“欧盟委员会影响评估研究工作” 的专家认为，“有关所声明的（潜在的）标准必要专利的实际必要性的不确定性，可能会影响标准必要专利许可谈判的两个关键方面：第一，实施者是否需要获得特定潜在标准必要专利组合的许可，很大程度上取决于该组合是否包含至少一件实施人使用的既有效又标准必要的专利。第二，在某些情况下，一个专利组合中被认为是标准必要专利的数量可以构成确定该专利组合的公平、合理和无歧视（FRAND）许可费率的一个指导标准。” [5]
单纯的只考虑专利数量会鼓励一些公司越来越多地过度声明，这将导致专利计数统计愈发不准确。许多已声明的标准必要专利并不是真正的必要专利，或者说是在诉讼中不会被法院判定为标准必要专利。人们普遍认为，一些公司明显“过度声明”了标准必要专利，而且标准必要专利所有者之间的真正的必要性比率差别很大。将任何专利计数作为衡量标准必要专利实力的指标的这一看法也是错误的，因为不同的标准必要专利的有效性和价值也存在很大差异。
虚假的安全感
使用已声明标准必要专利的原始计数作为比较公司专利实力的一种方式被广泛认为不可取，这是因为一则存在过度声明（即超出必要或可能必要的水平过度地声明标准必要专利），再者有共识的是真实必要性比率在各专利权人之间差异很大。
必要性检查无法震慑过度声明者，恰恰相反，反而可能会激励过度声明者去声明更多的非标准必要专利，而其他人则会因必要性检查的存在而得到虚假的安全感。必要性检查并不能解决公司间SEP 计数比较上的主要缺陷，这是因为实际的必要性检查远非完美，其只能部分减少因过度声明而导致的差异。如下所述，要想减少偏差和随机抽样误差，必须准确检查数千个专利的随机样本。提高专利计数准确性的成本是相当高昂的。
更彻底的检查——包括使用权利要求对照表——应该是能降低包括系统性偏差在内的不准确性。但是，已声明的专利太多，无法做到全部检查，甚至可能无法对每个专利族抽查一件专利。例如，在ETSI知识产权数据库中，已有来自超过60,000个专利族的专利被声明为2G、3G、4G LTE和5G标准必要专利。 [6]
为了减少必要性检查的数量而进行的抽样，会在专利数量和必要性比率中引入随机误差。误差范围（即对于一个给定的置信区间）与样本量成反比。并且，实际的必要性比率越低则误差范围越大， 且误差范围与真实专利数或真实必要性比率成正比。
理论上，如果能对申报的专利进行随机抽样检查，就能通过推断得出无偏标准必要专利计数以及真实的必要性比率。然而，高度准确的必要性检查难以实现；如果必要性比率相对较低，同时样本又不超过数百件专利，则标准必要专利数量统计和估算的必要性比率就可能存在很大差异。从这种标准必要专利数量统计能得出的任何许可费率也必然存在很大的误差范围。
不准确的认定、偏见性和系统性偏差
我在2017年发表的一篇论文中展示了在已发表的多项不同研究报告中，各公司被认定为4G LTE标准必要专利的份额差异很大。[7]
由于多种原因，研究产生了截然不同的结果，这些原因包括：哪些专利包括在专利格局中（比如时间问题、专利族的定义、是专利申请还是授权专利、侧重用户设备还是网络设备）[8]、 随机抽样误差以及对一些相同专利的必要性认定结果不同。会发生后者是因为研究评估通常很仓促，很多时候对每件专利用时还不到1小时，还因为解释必要性的定义和如何基于技术规范中的描述解读专利权利要求是见仁见智的主观问题。评估者也可能带有倾向于研究资助者的偏见性偏差。
甚至当评估者支持同一团队并且声称协作时，评估也可能出现重大差异。作为相关诉讼中的专家证人，我得以能够比较对相同专利的不同认定。我观察到同一当事人的两位不同专家在评估相同专利时，仅在73%的必要性认定意见上是一致的。看起来似乎还行，但实际并非如此。从数学上来说，哪怕是假设其中一个人完全是通过掷硬币的决策方式来判断必要性（即正面=必要，反面=非必要，反之亦然），那么他们也预期会有50%的一致认定意见。
我于2021年9月发表过一篇关于必要性检查中的非偏见性偏差和抽样误差的论文，其中我还发现了一种我称之为“统计性偏见（statistical bias）”的现象。我也将其称作“系统性偏差（systemic bias）”，因为它并非设计使然而是出于人为因素。出现该偏差是因为中立而不完善的必要性认定趋向于让结果向必要性比率为50%倾斜。假设真实的必要性比率低于50%，这意味着必要性检查的结果趋于被夸大（即高于实际情况）。
评估误差不会“相互抵消”，不会自然得到没有偏差的标准必要专利总数。值得注意的是，将各家研究的结果进行平均，也无法消除此类偏差，因为全部研究都受相同偏差的影响——尽管其受影响的程度有所不同（取决于每项研究的不准确程度）。大多数研究都趋向于显著高估必要性比率。
当评估者错误地将一件专利认定为标准必要专利与他们错误地将一件专利认定为非标准必要专利的概率相同时，就会出现系统性偏差。这可以通过概率树来说明。就此情况来说，假定必要性检查的准确率为75%，而真实的必要性比率为30%，则经过这种评估认定的必要性比率会虚增到40%。
不完善的必要性认定的系统性偏差 1
（假定性的必要性比率。假定：专利被错误认定为标准必要专利的比率 = 专利被错误认定为非标准必要专利的比率）
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出现该偏差是因为，真实的必要性比率越低，错误的标准必要认定相对于正确的标准必要认定的比例就越高，同时错误的非标准必要认定相对于正确的非标准必要认定的比例就越低。与第一个概率树相比，下面第二个概率树出现的偏差更大——这里，（假定的）真实的必要性比率为10%，然而认定为标准必要的比率却虚增到30%。
不完善的必要性认定的系统性偏差2
（假定性的必要性比率。假定：专利被错误认定为标准必要专利的比率 = 专利被错误认定为非标准必要专利的比率）
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实证结果表明，相对于不能正确地识别出非标准必要专利，评估者更有可能不能正确地识别出标准必要专利，故此偏差实则更为严重。2020年欧盟委员会对109件ETSI/3GPP 3G和4G LTE声明标准必要专利进行了初步研究，并于2022年发表了后续学术论文。[9] 相关分析将一些专利池所做的一组评估作为参考点，以确定哪些专利被认定为真正标准必要和非标准必要。相关研究花费数小时审查每件专利，在一些情况下使用了权利要求对照表。两份报告的作者们发现总体准确性为74%，当在后续评估中同时使用了权利要求对照表时，准确性达到83% (84%)。2022年论文显示，“错误地认定为非标准必要的比例比错误地认定为标准必要的比例低得多（17% vs. 38%）。” [10] 在此基础上，在真实的必要性比率低于50%的情况下，偏差甚至比我在此前给出的假设性示例更加突出。与第一个概率树相比，下面第三个概率树出现的偏差更大，原因是错误地认定为标准必要的比率高于错误地认定为非标准必要的比率（而不论必要性比率是多少）。在下面第三个概率树中，（假定的）真实必要性比率为30%，然而认定为标准必要的比率却虚增到51.5%。
不完善的必要性认定的系统性偏差3
（假定性的必要性比率。实证研究的案例中，将专利错误认定为标准必要的比率 >> 错误认定为非标准必要的比率）
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两个因素的共同作用导致必要性比率的惊人虚高：（1）实际必要性比率低于50%；（2）专利被错误认定为标准必要的概率大于被错误认定为非标准必要专利的概率。后一因素在欧盟委员会的研究项目中进行了观察评估，但在我2021年9月发表的论文中没有针对该因素进行建模。
对必要性评估准确性的衡量是非常困难的，因为对绝大多数已声明的标准必要专利来说，其必要性并未得到验证。而究竟为必要还是非必要，只有法院才能认定，且只会是针对已声明的标准必要专利的极小的一部分。
人们普遍认为，全面的必要性评估需要使用权利要求对照表且耗时长，正如一些专利池、上述初步研究，以及David Cooper的4G和5G标准必要专利研究中的做法。这样的认定结果比在许多其他专利数量统计研究中所采用的粗略审查要准确得多。[11]
抽样误差
欧盟委员会及其顾问赞成抽样审查，因为通过减少要检查的专利数量，可以降低成本，尽管每项专利得花费更多时间来准备权利要求对照表和必要性评估。标准必要专利总数和有效性比率可以从样本评估结果中推断出来。
我观察到的专利抽样的缺点包括：误用二项式理论、错误解释对标准误差的校正，以及认为不准确性仅来自于完善认定中的抽样误差。
至少四份有关标准必要专利专题的欧盟委员会文件引用了2016年Charles River Associates (CRA) 为欧盟委员会编制的报告[12]，但这份报告在以二项式方程应用基本采样理论方面存在常识性重大错误。[13] 其宣称的准确性水平——“在整个组合中真正标准必要专利的实际比例处于27%和33%之间的概率为95%”，但这需要比区区30件专利高10倍的样本量，而研究中的样本量被错误地宣称为在给出的置信区间和大约30%不太高的必要性比率下提供“良好的精确性，这样该方法不会让专利权人面临任何较大的误差风险”。其中一份欧盟委员会报告在引用CRA报告时表示，“一份为欧盟委员会准备的报告还分析了出于按比例分配的目的而估计真实标准必要专利份额的实用性。报告认为，分析声明标准必要专利的随机样本，是替代全面评估声明标准必要专利的颇具吸引力的可靠方法。” [14]
评估指标和衡量
虽然对于任何给定的样本量，绝对变异性保持不变，但在较低的必要性比率下，抽样误差引起的变异性会随着专利数量或必要性比率成比例增加。例如，在真实必要性比率为50%、变异性为5%的情况下，标准偏差为“10%范围”，即从45%到55%。[15] 这个范围是真值的10%/50%=20%。而在真实必要性比率仅为10%，相同的5%的标准差其实也是会导致10%这样一个范围（即，5%-15%），但这种情况下范围却是真值的100%（10%/10%）！这些百分比数字的差异以及由此可能产生的对有效准确度的混淆或误导，是由于必要性比率和相关的标准偏差是以百分比校正的。例如，如果预计在抽样中发现标准必要的专利的平均数量为 10件，标准差为 5 件，则在 68% 的置信区间水平下，变异性范围是 10 件专利（即从 5件 到 15件）。但如果有人以百分比来考虑该范围（毋庸置疑肯定是预计值的百分比），那么变异性范围就将会是10/10=100%。
当衡量各公司相对专利实力并推断或比较许可费率时，此类标准误差的差异很重要。真实的必要性比率越低，为了保持此类认定精确性所需要的样本就越大。
失真的镜像
我的实证分析还表明，由于已声明标准必要专利数量太多，必要性检查中的偏差和随机抽样误差也太大，会导致连所期望的适度精确性都无法提供。而这种适度准确性对于并未对每个标准全面、高度准确地检查数千件专利，而是通过专利计数来确定FRAND费率而言是必需的。
未能认识到偏差和其他误差的根源与幅度，和未能设计出具有足够规模和精确性的研究（例如面向将裁定费率的法院），其危险之处在于，这远不能提高透明度，提供的信息将是不精确、失真和不可靠的。忽略分析性误差、进行错误的暗示或者佯装准确可靠，其结果只会更加糟糕。
必要性检查不当有可能让许多人对精准性充满错误的安全感，同时甚至还会鼓励另外一些人更过度地声明标准必要专利，这会进一步有误导性地夸大他们被评估后的标准必要专利的数量和必要性比率。
本文为缩略版，该文章全文发表于SSRN网站，并可在该网站下载。
关于本文和作者
本文是作者为China IP提供的缩减版。原文于2022年11月16日在IP Finance上刊登发表，此外还发布于SSRN网站。
Keith Mallinson是WiseHarbor创始人，自2007年起针对有线与无线通信、媒体与娱乐市场，为技术和服务企业提供专家商业咨询。作为行业专家和咨询顾问，他对ICT行业和市场（包括拥有大量专利的2G/3G/4G移动通信领域）拥有25年经验以及丰富知识。他经常在专利许可协议纠纷、其他诉讼（包括资产评估、损害赔偿评估）和反垄断案件中出任专家证人。他还是RCR Wireless和IP Finance的专栏作家。
作者可通过WiseHarbor联系，电子邮件：kmallinson@wiseharbor.com
© Keith Mallinson (WiseHarbor) 2023.
注释：
[1]此处忽略了在任何特定产品中的专利有效性和实际侵权情况，这也会决定是否需要按照专利法和FRAND条件进行许可。但这些重要问题不在本文的讨论范围内。
[2]必要性比率（essentiality rate）是标准必要专利数量与声明标准必要专利数量之比。由于估算或认定的不准确性，任何估算或认定的必要性比率将有别于真实的必要性比率。
[3]95%置信区间意味着，如果在相同总体中抽样100次，则预计结果在定义范围内95次。然而，针对必要性检查和专利数量统计的精确性，尚未确立标准。在目前尚没有任何提议的情况下，我在2021年9月针对本专题的开创性论文中，建议准确性达到85%（即“公差”±15%），至少作为可供讨论的数量。
[4] Call for Evidence for an impact statement on Intellectual property – new framework for standard-essential patents, European Commission, 14.02.2022. Communication from the Commission to the European Parliament, the Council and the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions: Making the most of the EU’s innovative potential: An intellectual property action plan to support the EU’s recovery and resilience; Brussels 25.11.2020 COM(2020) 760 final. Communication from the Commission to the European Parliament, the Council and the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions: Setting out the EU approach to Standard Essential Patents; Brussels, 29.11.2017 COM(2017) 712 final.
[5] “An empirical assessment of different policy options to provide greater transparency on the essentiality of declared SEPs;” a paper by Justus Baron and Tim Pohlman presented at the European University Institute Florence Seminar on SEPs, October 2022.
[6]按照一些专利池的收费，深入评估需要耗费很多小时，审查成本高达每次10,000美元，甚至在60,000个专利族中每族仅审查一件专利，2G/3G/4G/5G必要性检查的总成本就可能高达6亿美元。这对律师或技术专家来说或许是一笔很好的生意，但这笔费用并不值得，而且是一项不切实际的庞大任务——特别是考虑到此类评估并不会对标准必要专利的必要性带来法律上的确定性，更不会确定任何专利的有效性或价值。
[7]Do not Count on Accuracy in Third-Party Patent-Essentiality Determinations, by Keith Mallinson, May 2017 (full paper)
[8]欧盟委员会联合研究中心的一份报告解释了在描述专利格局方面的复杂性和挑战：Landscape Study of Potentially Essential Patents Disclosed to ETSI, 2020.
[9] Pilot Study for Essentiality Assessment of Standard Essential Patents, EC Joint Research Centre, 2020; and Overcoming inefficiencies in patent licensing: A method to assess patent essentiality for technical standards, 2022.
[10]应该指出的是，此项研究没有涉及必要性比率，因为这次评估的专利样本并非随机抽取的，因此不代表对可适用标准声明为标准必要的全部专利。
[12]Transparency, predictability, and efficiency of SSO-based standardization and SEP licensing, A Report for the European Commission, 2016, by Pierre Régibeau et al., p.61.” 自从2019年Pierre Régibeau 担任DG Comp的首席经济学家开始。
[13] σ=(p(1-p)/n)0.5，其中 σ= 因抽样导致的误差标准偏差，p=概率=必要性比率，n=样本量。
[14] Group of Experts on Licensing and Valuation of Standard Essential Patents ‘SEPs Expert Group’, 23/01/2021. Other EC publications citing that CRA Report include: Call for Evidence for an impact statement. Intellectual property – new framework for standard-essential patents, European Commission, 14.02.2022; Pilot Study for Essentiality Assessment of Standard Essential Patents, Joint Research Centre European Commission, 2020. Communication from the Commission to the European Parliament, the Council and the European Economic and Social Committee: Setting out the EU approach to Standard Essential Patents – COMN (2017) 712 final.
[15]在随机样本结果正态分布中，68%的结果（即68%置信区间）预计将在平均结果的一个标准偏差（或上或下）内。
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