[論文レビュー] Food Productivity Trends from Hybrid Corn: Statistical Analysis of Patents and Field-test data

Mariam Barry, Giorgio Triulzi+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 9, 2017

Intellectual Property and Patents参考文献 11被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、1985年から2010年までの特許データと米国州レベルの現地試験データを用いて、交雑トウモロコシの生産性の傾向を分析し、一般化されたムーアの法則モデルを適用して年間収量改善率を推定した。収量の年間改善率は一貫して1.2%から2.4%であり、特許ベースの推定値は1.5%（R² = 0.74、p < 1.37×10⁻⁸）であった。また、2008年以前の特許データが実際の現地性能を最もよく予測しており、特許の引用回数は長期的な収量性能と相関を示すが、初期の引用回数とは相関しないことが明らかになった。

ABSTRACT

In this research we study productivity trends of hybrid corn - an important subdomain of food production. We estimate the yearly rate of yield improvement of hybrid corn (measured as bushel per acre) by using both information on yields contained in US patent documents for patented hybrid corn varieties and on field-test data of several hybrid corn varieties performed at US State level. We have used a generalization of Moore's law to fit productivity trends and obtain the performance improvement rate by analyzing time series of hybrid corn performance for a period covering the last thirty years. The linear regressions results obtained from different data sources indicate that the estimated improvement rates per year are between 1.2 and 2.4 percent. In particular, using yields reported in a sample of patents filed between 1985 and 2010, we estimated an improvement rate of 0.015 (R2 = 0.74, Pvalue = 1.37 x 10^-8). Moreover, we apply two predicting models developed by Benson and Magee (2015) and Triulzi and Magee (2016) that only use patent metadata to estimate the rate of improvement. We compare these predicted values to the rate estimated using US States field-test data. We find that, due to a turning point in patenting practices which begun in 2008, only the predicted rate (rate = 0.015) using patents filed before 2008 is consistent with the empirical rate. Finally, we also investigate at the micro level - on the basis of 70 patents (granted between 1986 and 2015) - whether the number of citations received by a patent is correlated with performance achieved by the patented variety. We find that the relative performance (yield ratio) of the patented seed is positively correlated with the total number of citations received by the patent (until December 2015) but not the citations received within 3 years after the granted year, with the patent application year used as control variable.

研究の動機と目的

• 過去30年間における交雑トウモロコシの収量改善速度を、多様なデータソースを用いて定量化すること。
• 特許メタデータが農業バイオテクノロジー分野における実際の現地性能の代理指標として信頼できるかどうかを評価すること。
• 特許されたトウモロコシ品種の実際の収量性能と、特許の引用パターンとの間に有意な相関があるかどうかを調査すること。
• 2008年以降の特許化慣行の変化が、収量改善モデルの予測精度に与える影響を評価すること。

提案手法

• 米国州レベルの現地試験からの交雑トウモロコシ収量の時系列データに、一般化されたムーアの法則モデルを適用した。
• 線形回帰を用いて、特許報告収量と現地試験データの両方から年間収量改善率を推定した。
• ベンソンとメイジー（2015年）およびトリアルツィとメイジー（2016年）が開発した2つの予測モデルを適用し、特許メタデータのみを用いて収量傾向を予測した。
• 70件の承認済み特許（1986年～2015年）を対象としたマイクロレベル分析を通じて、引用回数と収量性能の関係を検討した。
• 特許出願年を制御変数として用い、引用回数を全体的および出願後3年以内に集計した。
• 特許からの予測改善率と、現地試験データから得られた実証的改善率を比較し、モデルの妥当性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 過去30年間における交雑トウモロコシの年間収量改善率は、現地試験データと特許報告収量の両方でどの程度か？
• RQ2 特許メタデータおよび2008年以前の特許化パターンは、交雑トウモロコシの現実世界の現地性能をどの程度正確に予測できるか？
• RQ3 トウモロコシ特許が受ける引用回数と、特許された品種の収量性能の間に有意な相関があるか？
• RQ4 出願後3年以内に得られる引用回数と、全期間の引用回数を比較した場合、引用回数と収量性能の関係にどのような違いがあるか？

主な発見

• 線形回帰を用いた現地試験データおよび特許データの分析から、交雑トウモロコシの年間収量改善率は1.2%から2.4%の間で推定された。
• 1985年から2010年までの特許データを用いた分析により、年間1.5%の収量改善率が推定された（R² = 0.74、p値 = 1.37×10⁻⁸）。
• 2008年以前に出願された特許からの予測改善率のみが、実証的現地試験の改善率と一致しており、2008年以降の特許化慣行の変化が予測妥当性に影響を与えていることが示された。
• 2015年12月までに得られた特許の総引用回数は、特許された品種の相対的収量性能と正の相関を示した。
• 出願後3年以内に得られた引用回数は、出願年を制御しても収量性能と有意な相関を示さなかった。
• 結果から、長期的な引用回数が早期の引用活動よりも、実際の性能をより良い指標として示す可能性があると示唆された。