Patent value models: partial least squares path modelling with mode C and few indicators
Authors:   , Martínez Ruiz Alba 
Published: September 2023

Two general goals were raised in this thesis: First, to establish a PLS model for patent value and to investigate causality relationships among
variables that determine the patent value; second, to investigate the performance of Partial Least Squares (PLS) Path Modelling with Mode C inthe context of patent value models.
This thesis is organized in 10 chapters. Chapter 1 presents an introduction to the thesis that includes the objectives, research scope and the
document’s structure. Chapter 2 gives an overview of the different approaches for patent value from the perspective of technological change. Definitions related to patent documents and patent indicators are provided. Chaper 3 reports on patent sample descriptions. We present criteria to retrieve data, the procedure for calculating patent indicators, and a statistical data description. Chapter 4 provides an introduction to structural equation models (SEMs) including origins, basic background and recent developments. In addition, it provides guidelines for model specification and modelling process for SEMs. Special emphasis is placed on determining the reflective or formative nature of measurement models. Chapter 5 puts forward the main PLS algorithms: NIPALS, PLS Regression and PLS Path Modelling. We present two path modelling implementations: Lohmöller and Wold’s procedures. Additionally, insights are given on procedure sensitivity to starting weight values and weighting schemes; algorithm properties, such as consistency and consistency at large; and convergence. We briefly review some PLS Path Modelling extensions and relationships with other procedures. The chapter ends by describing validation techniques. Chapter 6 provides evidence about the accuracy and precision of PLS Path Modelling with Mode C to recover true values in SEMs with few indicators per construct. Monte Carlo simulations and computational experiments are carried out to study the performance of the algorithm. Chapter 7 addresses the formulation and estimation of patent value models. This entails the identification and definition of observable and unobservable variables, the determination of blocks of manifest variables and structural relationships, the specification of a first- and a second-order models of patent value, and the models’ estimation by PLS Path Modelling. In Chapter 8, the evolution of patent value over time using longitudinal SEMs is investigated. Two set-ups are explored. The first longitudinal model includes time-dependent manifest variables and the second includes time-dependent unobservable variables. The SEMs are estimated using PLS Path Modelling. In Chapter 9, there is a description of a Two-Step PLS Path Modelling with Mode C (TsPLS) procedure to study nonlinear and interaction effects among formative constructs. Monte Carlo simulations are performed to generate data and to determine the accuracy and precision of this approach to recover true values. This chapter includes an application of the TsPLS algorithm to patent value models. Finally, in Chapter 10, we provide a summary of conclusions and future researchs.
The main contribution of this thesis is to set-up a PLS model for patent value, and around this issue, we have also contributed in two main areas: Contributions to the field of Technological Change are comprised of:
(1) Evidence on the role of the knowledge stock, technological scope and international scope as determinants of patent value and technological usefulness. A stable pattern of path coefficients was found across samples in different time periods.
(2) To conceptualize the patent value as a potential and a recognized value for intangible assets. It was also shown that the potential value of
patent is small compared to the value that is given later.
(3) Evidence for the importance of considering the longitudinal nature of the indicators in the patent value problem, especially for forward
citations, which are the most widely used indicator of patent value.
(4) To introduce a multidimensional perspective of the patent valuation problem. This novel approach may offer a robust understanding of the
different varia bles that determine patent value.
Contributions to the field of PLS Path Modelling are comprised of:
(5) Empirical evidence on the performance of PLS Path Modelling with Mode C. If properly implemented, the procedure can adequately capture
some of the complex dynamic relationships involved in models. Our research shows that PLS Path Modelling with Mode C performs
according to the theoretical framework established for PLS procedures and PLS-models (Wold, 1982; Krämer, 2006; Hanafi, 2007; Dijkstra,
2010).
(6) Empirical evidence for the consistency at large of the PLS Path Modelling with Mode A.
(7) Empirical evidence for formative outer models with few manifest variables.
(8) Empirical evidence on the performance of a Two-Step PLS Path Modelling with Mode C procedure to estimate nonlinear and interaction
effects among formative constructs.

Dos objetivos general fueron planteados en esta tesis. Primero, establacer un modelo PLS para el valor de las patentes e investigar las
relaciones de causalidad entre las variables que determinan el valor de las patentes. Segundo, investigar el desempeño del procedimiento Partial Least Squares (PLS) Path Modelling con Modo C en el contexto de los modelos de valor de las patentes.
La tesis es organizada en 10 capítulos. El Capítulo 1 presenta una introducción a la tesis que incluye los objetivos, el alcance de la investigación y la estructura del documento. El Capítulo 2 entrega una presentación general de los diferentes enfoques para valoración de patentes desde una perspectiva del cambio tecnológico. También se entregan las definiciones necesarias relacionadas con los documentos e indicadores de patentes. El Capítulo 3 describe la muestra de patentes usada en esta investigación. Se presentan los criterios utilizados para recuperar los datos, el procedimiento seguido para calcular los indicadores de patentes y la descripción estadística de la muestra. El Capítulo 4 provee una introducción a los modelos de ecuaciones estructurales (SEMs) incluyendo orígenes, antecedentes básicos y desarrollos recientes. Además se entregan los lineamientos para la especificación de los modelos y el proceso de modelamiento para SEMs. Este capítulo discute con especial énfasis la determinación de la naturaleza reflectiva o formativa de los modelos de medida. El Capítulo 5 presenta los principales algoritmos PLS: NIPALS, Regresión PLS y PLS Path Modelling. Se presentan dos implementaciones de PLS Path Modelling: los procedimientos de Lohmöller y Wold. Adicionalmente, se analyzan resultados previos relacionados con: la sensibilidad del procedimiento al valor inicial de los vectores de pesos y el esquema de ponderación, y las propiedades del algoritmo, tales como consistencia, consistencia “at large” y convergencia. También brevemente se revisan algunas extensiones del procedimiento y su relación con otros métodos. El capítulo termina describiendo las técnicas de validación. El Capítulo 6 provee evidencia acerca de la exactitud y precisión con que PLS Path Modelling con Modo C recupera valores verdaderos en SEMs con pocos indicadores por constructo. Simulaciones Monte Carlo y experimentos computacionales son llevados a cabo para estudiar el rendimiento del algoritmo. El Capítulo 7 trata la formulación y estimación de los modelos de valoración de patentes. Esto comprende la identificación y definición de las variables observables y no observables, la determinación de los bloques de variables manifiestas y las relaciones estructurales, la especificación de los modelos de primer y segundo orden del valor de las patentes y la estimación de los mismos con PLS Path Modelling. En el Capítulo 8, la evolución del valor de las patentes a través del tiempo es investigado usando SEMs longitudinales. Dos set-ups son explorados. El primer modelo longitudinal considera variables manifiestas dependientes del tiempo y el segundo incluye variables latentes dependientes del tiempo. Los SEMs son estimados usando PLS Path Modelling. En el Capítulo 9, el procedimiento Two-Step PLS Path Modelling con Modo C (TsPLS) es implementado para estudiar los efectos no lineales y de interacción entre constructos formativos. Simulaciones Monte Carlo son llevadas a cabo para generar datos y determinar la exactitud y precisión con que este enfoque recupera valores verdaderos. Este capítulo incluye una aplicación del procedimiento a los modelos de patentes. Finalmente, el Capítulo 10 provee un resumen de las conclusiones y lineamientos para futuras investigaciones.
La principal contribución de esta tesis es proponer modelos PLS para el valor de las patentes, y alrededor de este objetivo, nosotros hemos
también contribuido en dos áreas principales: Contribuciones en el área del Cambio Tecnológico comprenden:
(1) Evidencia empírica del rol del stock de conocimiento, el alcance tecnológico y el alcance internacional como determinantes del valor de las
patentes y la utilidad tecnológica. Un patrón estable de coeficientes de trayectoria fue encontrado al estimar los modelos con muestras en
diferentes periodos de tiempo.
(2) Conceptualizar el valor de las patentes en un valor potencial y uno reconocido. También proveer evidencia acerca de que el valor potencial es pequeño al compararlo con el valor que las patentes adquieren con posterioridad.
(3) Evidencia acerca de la importancia de considerar la naturaleza longitudinal de los indicatores en el problema de valorización de patentes,
especialmente de las citas recibidas, el indicador de valor más utilizado.
(4) Introducir una perspectiva multidimensional en el problema de valoración de patentes. Este nuevo enfoque puede ofrecer un entendimiento robusto de las diferentes variables que determinar el valor de las patentes.
Contribuciones en el área del PLS PLS Path Modelling comprenden:
(5) Evidencia empírica acerca del desempeño de PLS Path Modelling con Modo C. Apropiadamente implemetado, el procedimiento puede
adecuadamente capturar algunas de las complejas relaciones dinámicas en los modelos. Nuestra investigación muestra que PLS Path
Modelling con Modo C se comporta de acuerdo al marco teórico establecido para los procedimientos PLS y los modelos PLS (Wold, 1982;
Krämer, 2006; Hanafi, 2007; Dijkstra, 2010). Es decir, (a) las estimaciones PLS estan siempre sesgadas, (b) las relaciones internas son
subestimadas, (c) las relaciones externas son sobrestimadas, (d) el Modo A carece de la propiedad de convergencia monótona, (3) el Modo
B tiene la propiedad de convergencia monótona.
(6) Evidencia empírica acerca de la convergencia “at large” de PLS Path Modelling con Modo A.
(7) Evidencia empírica para los modelos formativos con pocos indicadores
(8) Evidencia empírica del desempeño del procedimiento Two-Step PLS Path Modelling con Modo C para estimar efectos no lineales y de
interacción entre constructos formativos.