知识产权保护对我国成长型创新企业自主创新影响的定量分析——以创业板上市企业为例

孙 赫

(上海大学 经济学院,上海 200444)

摘 要:以创业板上市企业2009-2014年面板数据为样本,定量分析知识产权保护对成长型创新企业技术创新的影响。研究表明,对创新投入的影响:加强知识产权保护对成长型创新企业研发资本投入具有显著促进作用;加强政府补贴资助力度会进一步强化这一促进作用;企业利润越高、规模越大,加强知识产权保护对企业研发投入的促进作用越大。对创新产出的影响:目前,各地加强知识产权保护能促进成长型创新企业发明专利产出,但是知识产权保护水平较高地区,如北京、上海、天津、广东、浙江和江苏知识产权保护抑制实用新型专利产出。企业研发资本投入增加、政府补贴提高、企业利润水平提升、规模扩大等都会提高知识产权保护对创新产出的正向促进作用。知识产权保护水平提高对于外观设计申请量的影响显著为负。

关键词:知识产权保护;成长型创新企业;自主创新;创业板企业

0 引言

成长型创新企业是指处于成长阶段,成立时间较短、规模较小、业绩也不突出,以技术创新为企业发展主要动力,有很大成长空间的企业。在创新驱动发展时代背景下,成长型创新企业面临新机遇和新挑战,这类企业创新能力和水平直接影响企业未来发展。成长型创新企业技术创新受到诸多因素限制,知识产权保护水平是影响企业技术创新的重要因素。那么,目前我国知识产权保护水平给成长型创新企业创新投入和创新产出带来了哪些影响?这些影响又受到哪些因素的制约?这些都是政府和成长型创新企业非常关注的问题。

在创业板市场上市的企业大多从事高科技业务,有较高的成长性,具有典型成长型创新企业特征,在一定程度上可以代表我国优质成长型创新企业的情况,且公司数据公开、容易获取。因此,本文以创业板上市企业为研究对象,深入探析我国知识产权保护水平对以创业板上市公司为代表的成长型创新企业创新投入和创新产出的影响,对于我国进一步细化知识产权保护政策、制定有利于企业发展的地方政策和产业政策具有一定借鉴意义。

1 文献综述

国内外学者就知识产权保护对创新的影响进行了深入研究,由于本文主要进行实证研究,所以重点梳理知识产权保护对于创新影响的实证研究文献。

1.1 国家或地区层面

Sherwood[1]、Kanwar和Evenson[2]、Alfranca和Huffman[3]、Ledeman和Maloney[4]、Leger[5]利用发达国家或发展中国家面板数据实证研究发现,加强知识产权保护能够促进创新和技术进步。但是,Lemer[6]、Bessen 和 Maskin[7]、McCalman[8]、Stiglitz[9]、Hu和Mathew[10]等的实证研究则认为,加强知识产权保护不利于创新。随着研究的不断深入,Schneider[11]、Futagami和Iwaisako[12]、Hudson和Minea[13]等研究发现,知识产权保护与创新是复杂的非线性关系。国内学者余长林和王瑞芳[14]运用发展中国家面板数据估计发现,创新能力与知识产权保护力度之间呈倒“U”型关系。王华[15]研究发现,知识产权保护对创新的影响取决于该国知识产权初始保护力度,发达国家适用的最优知识产权保护力度显著高于发展中国家。张望[16]以我国省市面板数据进行实证研究发现,知识产权保护与技术差距共同作用于创新研发强度。党国英等[17]运用中国省市面板数据发现,不管是以知识产权保护还是以技术差异作为门槛变量,加强研发投入均能够显著提高我国各省区创新水平。

1.2 行业层面

Mansfield[18]、Yang和Maskus[19]研究发现,不同行业对知识产权保护的敏感性存在差异。Samaniego[20]通过对行业数据进行研究发现,知识产权保护水平提升不利于创新。董钰和孙赫[21]、许培源和章燕宝[22]、文豪和张敬霞等[23]、宗庆庆和黄娅娜[24]等利用我国不同行业数据进行实证研究发现,知识产权保护对创新的影响作用与行业特征有关,包括技术差距、技术复杂度、需求规模、市场结构等,有些行业是线性影响,有些行业则呈非线性特征。

1.3 企业层面

Sherwood[25]在对巴西377家公司的调查中发现,80%的公司表示:如果国内知识产权保护得到加强,它们会增加公司创新投入。Chen和Puttitanun[26]通过收集发展中国家企业数据研究发现,知识产权能够激励企业创新,并推动企业技术升级。邢斐(2009)研究发现,随着专利保护加强,企业研发投入将下降,但企业专利申请活动则会增加。张杰和芦哲[27]研究发现,我国知识产权保护与企业R&D投入之间呈倒“U”型关系。刘思明和侯鹏[28]实证研究发现,知识产权保护与新产品及专利产出均存在倒“U”形关系,强化知识产权保护能够加快我国绝大多数地区工业创新能力提升。李伟和余翔等(2016)证实了知识产权保护是促进中国企业技术创新的动力源泉。

综上所述,现有研究主要集中在国家或地区及行业层面,对于企业层面的实证研究较少。企业层面研究主要是运用调查法和计量分析法,调查法的局限性在于调查结果往往随着时间推移发生较大变化而较难追踪;计量分析法的局限性在于企业微观数据获取较为困难,目前既有研究数据主要来源于《中国科技统计年鉴》和中国工业企业数据库,但《中国科技统计年鉴》公布的是规模以上工业企业创新活动整体数据和分类数据,缺乏反映单个企业特征的财务数据;中国企业数据库存在样本匹配混乱、变量大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等严重问题[29],且目前只公布了1998-2009年的数据[27]

创业板上市企业数据公开、规范,能够根据董事会年报准确追踪到企业创新数据及反映单个企业特征的最新财务数据,并且是成长型创新企业的典型代表。因此,本文以创业板上市企业为样本进行研究。

2 知识产权保护对成长型创新企业创新投入影响的定量分析

2.1 模型设定

企业创新投入受外部因素和内部因素的双重影响:①外部因素主要包括知识产权保护、政府资助补贴、金融优惠政策等。加强知识产权保护一方面虽然可促进创新投入,但也可能导致企业现有创新成果垄断时间延长、新增创新投入降低。政府科技资助及金融优惠便利措施有利于降低企业研发项目投资风险和成本,进而提高企业创新研发投入,但也有可能对企业自主创新投入产生挤出或替代效应;②内部因素主要包括企业盈利水平、负债、规模和年龄等。企业从事创新研发活动必须考虑所能带来的利润,因此盈利是影响企业研发投入的重要因素。同时,企业负债增加将提高企业研发投入,而借款水平较高使企业在进行研发投入时更加谨慎。另外,企业资产规模和成立年限也会影响企业创新研发投入。

基于以上因素,本文设定一个基本研发投入模型,以此作为估计与分析的基础。本文将企业研发资本投入看作是知识产权保护水平、政府资助、企业盈利、企业负债、企业规模、企业年龄等因素的函数。同时,为避免解释变量的内生性问题,在模型中加入被解释变量滞后期。另外,模型中还包括时间虚拟变量,用于控制那些随时间变化遗漏的政策变量。基于以上考虑,企业自主创新投入基本模型设定如下:

lnRDi,t=α0+α1lnRDi,t-1+α2IPi,t+α3lnSBi,t+α4lnPFi,t+α5lnCPi,t+α6lnDBi,t+α7lnAGi,t+α8YR+μi+εi,t(1)

式(1)中,RDIPSBPFCPDBAG分别代表企业研发资本投入、知识产权保护水平、政府资助、企业盈利、企业规模、企业负债、企业年龄。其中,i为企业下标,t为年份下标,ln表示对变量取对数。YR为年份虚拟变量,μi是反映企业差异的随机误差项,εi,t是反映企业和时间混合差异的随机误差项。

2.2 变量说明与数据来源

企业自主创新投入(RD)用企业研发支出金额衡量。

知识产权保护水平(IP)用企业所处地区知识产权保护水平衡量。本文主要借鉴姚利民和饶艳[30]的计算方法,地区知识产权保护水平是我国知识产权总体立法水平与该地区执法水平的乘积。立法水平用GP方法[31]计算,各地执法水平用社会法制化程度、政府执法态度、相关服务机构配备和社会知识产权保护意识4个指标度量。其中,姚利民和饶艳用“能办理知识产权相关事务律所的比例”衡量“相关服务机构配备”。但是,2009-2014年各地能办理知识产权相关事务律所的数据无法获取,考虑到法律服务和代理服务都是知识产权服务的重要内容,两者相辅相成,知识产权代理服务除提供知识产权申请和管理代理服务外,还提供受到侵害后如何维权等法律咨询服务,而专利代理是各种知识产权代理服务中最重要的业务,另外根据我国《专利代理条例》,律师事务所也可以申请开办专利代理业务。因此,本文运用各地专利代理率衡量“相关服务机构配备”情况,其它指标度量与姚利民和饶艳的方法相同。

政府资助(SB)用企业获取的政府补助总额衡量;企业盈利(PF)用企业年末税前息前净利润衡量;企业负债(DB)用企业年末负债总额衡量;企业规模(CP)用企业年末总资产衡量;企业年龄(AG)用企业实际成立年限衡量。

为消除物价变动的影响,本文借鉴朱平芳和徐伟民(2003)的方法,对除知识产权保护水平和企业年龄以外的变量进行消除物价影响处理,对固定资产价格指数和居民消费价格指数分别赋予45%和55%的权重,进而得到价格指数,并将各变量调整为2009年不变价格的实际值。

本文选取2009-2014年中国深圳证券交易所创业板上市企业为研究样本,创业板市场从2009年正式成立,知识产权保护水平目前只能计算到2014年。因此,本文以2009-2014年为样本年限区间。企业自主创新投入数据根据每年企业董事会报告整理获得,企业其它财务数据来源于wind数据库。剔除数据缺失值后,本文共得到1 134个观测样本,其中2009-2014年分别为54、115、203、241、252和269个观测值。

2.3 实证结果分析

由于创新投入基本模型解释变量中包含被解释变量滞后项,导致解释变量与随机扰动项相关,且其它解释变量可能存在内生性问题。因此,本文运用面板数据分析方法中的系统GMM方法进行估计,结果如表1所示。模型1-1包含基础方程(1)包含的所有自变量,模型1-2~模型2-6分别引入知识产权保护水平与其它自变量的交互项,用于进一步估计知识产权保护对于创新投入的影响效应是否受到其它因素的影响。根据表1估计结果可知,不存在二阶序列相关,选择的工具变量比较合理,同时不存在由于工具变量过多导致hansen检验效果降低的情况,因此不存在过度识别问题。

模型1-1显示,加强知识产权保护对于创业板企业研发投入具有显著促进作用。模型1-2结果表明,增加政府补贴资助能够加强知识产权保护对于企业研发投入的促进作用。模型1-3和1-4结果表明,知识产权保护水平提高对于利润越高、规模越大企业研发投入的促进作用越大。模型1-5结果表明,企业负债水平提高将提升知识产权保护对于研发投入的促进效应。从企业内部角度而言,企业负债水平越高,创新压力越大,其对知识产权保护政策也越敏感。从企业外部角度而言,提高金融政策优惠便利性将刺激企业增加借款,结合模型1-1估计结果可知,针对创业板企业的金融优惠制度不但能直接激励创业板企业自主研发投入,而且还能强化知识产权保护对于企业自主研发投入的促进作用。模型1-6显示,企业年龄的影响作用不显著。

表1 知识产权保护对成长型创新企业自主创新投入影响的实证检验结果

变量模型1⁃1基本模型模型1⁃2IPR与政府补贴的交互影响模型1⁃3IPR与企业利润的交互影响模型1⁃4IPR与企业规模的交互影响模型1⁃5IPR与企业负债的交互影响模型1⁃6IPR与企业年龄的交互影响lnRDi,t-10.726∗∗∗0.734∗∗∗0.742∗∗∗0.772∗∗∗0.708∗∗∗0.806∗∗∗(7.404)(7.340)(7.135)(13.459)(7.606)(7.887)IPi,t0.065∗∗∗(2.598)lnSBi,t0.031∗∗0.028∗∗0.030∗∗0.0150.023∗(2.574)(2.302)(2.573)(1.301)(1.851)lnPFi,t0.060∗∗∗0.071∗∗∗0.063∗∗∗0.058∗∗∗0.058∗∗∗(3.036)(3.637)(3.301)(3.000)(3.290)lnCPi,t0.0640.0670.0930.186∗∗∗0.035(0.748)(0.779)(1.042)(2.637)(0.429)lnDBi,t0.096∗∗∗0.090∗∗∗0.093∗∗∗0.114∗∗∗0.082∗∗∗(2.903)(2.645)(2.685)(4.349)(2.900)lnAGi,t-0.042-0.048-0.043-0.047-0.021(-1.147)(-1.312)(-1.110)(-1.391)(-0.610)IPi,t×lnSBi,t0.003∗∗∗(2.736)IPi,t×lnPFi,t0.003∗∗(2.564)IPi,t×lnCPi,t0.002∗∗∗(2.639)IPi,t×lnDBi,t0.003∗∗(2.338)IPi,t×lnAGi,t0.007(1.102)YR控制控制控制控制控制控制ar2p0.8110.7110.8130.8110.6240.775hansen30.1234.9736.3730.1936.9334.26hansen_df313232323232hansenp0.5110.3290.2720.5580.2510.360样本数834834834834834834

注:①***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;②所有参数估计值均为两阶段系统广义矩(GMM)稳健性估计量,括号中为t值;③未列出常数项的估计值;④ar2p值为对一阶差分后的残差进行二阶序列相关检验得到的p值;⑤hansen表示对工具变量合理性进行过度识别检验得到的hansen统计量,hansen_df为自由度、hansen p值为对应p值

3 知识产权保护对成长型创新企业创新产出影响的定量分析

3.1 模型设定与变量说明

Griliches[32]提出,企业创新活动是以研发投入为基础的创新知识产出过程。创新研发投入包括研发资本投入和人力投入,创新是一个复杂过程,即使是相同的研发投入,由于企业自身特征和外部政策影响不同也会有不同的创新产出。知识产权保护水平决定对研发成果的保护程度,其是影响创新产出的重要因素。同时,考虑到知识产权保护水平与创新产出之间可能存在非线性关系,因此可引入知识产权保护水平的平方项。研发从投入到产出具有一定的时间滞后性,经初步检验,当期、滞后一期、滞后二期知识产权保护对于创新产出都有显著影响,但滞后三期以后的影响作用不再显著。知识产权保护水平平方项当期影响作用显著;研发资本投入当期影响作用不显著,滞后一期、滞后二期的影响作用显著;其它因素当期影响不显著,滞后一期有显著影响。因此,知识产权保护选择当期、滞后一期和滞后二期;知识产权保护水平平方项选择当期;研发资本投入选择滞后一期和滞后二期;其它影响因素选择滞后一期作为解释变量。本文创新产出基本模型设定如下:

PATi,t=β0+β1IPi,t+β2IPi,t-1+β3IPi,t-2+β4I+β5lnRDi,t-1+β6lnRDi,t-2+β7lnRPi,t-1+β8lnSBi,t-1+β9lnPFi,t-1+β10lnCPi,t-1+β11lnDBi,t-1+β12lnAGi,t-1+β13YR+μi+εi,t(2)

式(2)中,PATIPRDRPSBPFCPDBAG分别代表企业创新产出、知识产权保护水平、企业研发资本投入、企业研发人力投入、政府资助、企业盈利、企业规模、企业负债、企业年龄。其中,i为企业下标,t为年份下标,ln表示对变量取对数。YR为年份虚拟变量,μi是反映企业差异的随机误差项,εi,t是反映企业和时间混合差异的随机误差项。

由于专利授予受相关行政管理部门主观因素的影响,同时授予期较长。因此,本文创新产出(PAT)用企业每年的专利申请数量衡量,研发人力投入(RP)用企业本科以上学历员工数衡量。企业专利申请量根据每年企业董事会报告和国家知识产权局网站查询整理获得,企业本科以上学历员工数来源于wind数据库,其它指标选取和数据来源与前文相同。

3.2 实证结果分析

由于因变量专利申请数量是计数变量且高度离散化,所以采用面板负二项回归法,通过豪斯曼检验拒绝固定效应面板负二项回归,支持随机效应面板负二项回归。

面板负二项回归结果如表2所示:模型2-1包含创新产出基础方程(2)包含的所有自变量,模型2-2~模型2-9分别引入当期知识产权保护水平与其它影响因素的交互项,用于进一步估计知识产权保护对于创新产出的影响效应是否受其它因素的影响。

表2 知识产权保护对成长型创新企业创新产出影响的实证检验结果

变量模型2⁃1基本模型模型2⁃2IPR与滞后一期研发资本投入的交互影响模型2⁃3IPR与滞后二期研发资本投入的交互影响模型2⁃4IPR与企业研发人力投入的交互影响模型2⁃5IPR与政府补贴的交互影响模型2⁃6IPR与企业利润的交互影响模型2⁃7IPR与企业规模的交互影响模型2⁃8IPR与企业负债的交互影响模型2⁃9IPR与企业年龄的交互影响IPi,t1.436∗(1.910)IPi,t-10.842∗1.080∗∗0.873∗1.151∗∗0.982∗∗0.861∗0.871∗1.190∗∗1.157∗∗(1.154)(2.067)(1.302)(2.328)(1.990)(1.686)(1.273)(2.306)(2.339)IPi,t-20.598∗0.759∗∗0.644∗∗0.760∗∗0.713∗∗0.652∗∗0.620∗0.763∗∗0.761∗∗(1.572)(2.020)(1.720)(2.031)(1.918)(1.727)(1.655)(2.030)(2.037)IPi,t20.224∗∗0.0950.248∗∗∗0.0680.120∗0.146∗0.218∗∗0.0380.062(2.073)(1.087)(2.932)(0.995)(1.724)(1.889)(2.402)(0.518)(0.952)lnRDi,t-10.153∗0.130∗0.144∗0.145∗0.157∗0.151∗0.153∗0.144∗(1.379)(1.254)(1.303)(1.312)(1.424)(1.361)(1.384)(1.297)lnRDi,t-20.298∗∗∗0.188∗0.310∗∗∗0.293∗∗∗0.310∗∗∗0.300∗∗∗0.307∗∗∗0.311∗∗∗(2.766)(1.846)(2.864)(2.710)(2.898)(2.788)(2.851)(2.878)lnRPi,t-10.0650.0060.0600.0540.0590.0630.0520.052(0.918)(0.096)(0.849)(0.766)(0.832)(0.890)(0.733)(0.740)lnSBi,t-10.073∗∗0.066∗0.075∗∗0.064∗0.070∗0.074∗∗0.064∗0.062∗(2.014)(1.832)(2.100)(1.783)(1.934)(2.084)(1.772)(1.740)lnPFi,t-10.0820.0600.0750.0770.0790.0830.0770.077(1.448)(1.070)(1.344)(1.357)(1.407)(1.544)(1.353)(1.361)lnCPi,t-10.194∗0.1660.209∗0.183∗0.1770.1640.1510.185∗(1.762)(1.528)(1.914)(1.663)(1.617)(1.545)(1.425)(1.689)lnDBi,t-1-0.073-0.073-0.066-0.062-0.061-0.069-0.068-0.064(-1.379)(-1.388)(-1.234)(-1.173)(-1.149)(-1.295)(-1.309)(-1.210)lnAGi,t-10.0030.024-0.0040.0070.0020.0050.0010.002(0.032)(0.235)(-0.042)(0.064)(0.022)(0.052)(0.005)(0.023)IPi,t×lnRDi,t-10.015∗(0.621)IPi,t×lnRDi,t-20.077∗∗∗(3.315)IPi,t×lnRPi,t-10.014(0.696)IPi,t×lnSBi,t-10.027∗∗(2.398)IPi,t×lnPFi,t-10.033∗∗(2.177)IPi,t×lnCPi,t-10.055∗∗(2.430)IPi,t×lnDBi,t-1-0.007(-0.498)IPi,t×lnAGi,t-10.012(0.400)YR控制控制控制控制控制控制控制控制控制Loglikelihood-2123.85-2126.348-2124.329-2125.718-2124.356-2124.239-2124.086-2126.268-2125.623Likelihood⁃ratiotestvs.pooledchibar2(01)287.10282.54287.07286.00285.22285.83285.73286.54285.28Prob≥chibar20.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000样本数562562562562562562562562562

注:①***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;②所有参数估计值均为随机效应面板负二项回归估计量,括号中为t值;③未列出常数项的估计值

模型2-1实证结果显示,当期知识产权保护对于企业创新产出的影响呈倒“U”型关系,说明当知识产权保护处于较低水平时,提高知识产权保护水平有利于创新产出,知识产权保护水平提升到一定程度后,成长型创新企业的创新产出则会减少。知识产权保护滞后一期和滞后二期对创新产出均有促进作用。根据模型2-2、2-3、2-5~2-9中交互项估计系数可知,在其它影响因素不变的条件下,企业自身研发资本投入增加、政府补贴提高、企业利润水平提升、企业规模扩大都会提高知识产权保护对于创新产出的正向促进作用,但企业负债和企业年龄的影响作用不显著。

模型2-4显示,人力资本投入与知识产权保护水平交互项估计系数不显著。结合模型2-1估计结果,人力资本投入对总创新产出的影响也不显著。出现这种情况的原因在于:①成长型创新企业对于高质量创新人才吸引力不强;②创新人才研发效率不高,未发挥显著创新促进作用;③由于数据受限,用本科以上员工数度量创新人力资本不够精确,因为本科以上人员也包括部分行政管理人员。另外,非本科以上员工如有些技术工人也可能参与到创新研发过程中。

为细化分析知识产权保护对成长型创新企业不同类型创新产出的差异化影响,本文进一步将专利分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利3种进行估计。由于因变量专利申请数量是计数变量且高度离散化,且3类专利数据中都包含一定数量的零值,因此采用零膨胀负二项回归方法进行估计。考虑到实用新型专利和外观设计专利创新时间较短,因此本文对这两类专利同时列出了删除知识产权保护滞后二期和研发资本投入滞后二期以后的计量结果,如表3所示。

表3 知识产权保护对成长型创新企业不同类型专利创新产出影响的实证检验结果

变量发明专利实用新型专利外观设计专利IPi,t3.751∗∗∗4.139∗∗∗4.368∗∗∗-1.646-1.842∗(2.919)(2.811)(3.067)(-1.430)(-1.840)IPi,t-10.152∗0.4300.0610.5481.117(0.104)(0.257)(0.063)(0.391)(1.459)IPi,t-20.013∗0.5110.429(0.953)(0.450)(0.481)IPi,t2-0.433∗∗∗-0.669∗∗∗-0.707∗∗∗0.0600.069(-2.801)(-3.512)(-3.853)(0.428)(0.542)lnRDi,t-10.205∗0.193∗0.269∗0.161∗0.145∗(0.998)(0.585)(1.478)(0.780)(1.128)lnRDi,t-20.274∗∗∗0.0670.061(1.286)(0.207)(0.294)lnRPi,t-10.2790.1430.1670.154∗0.113∗(2.517)(0.855)(1.016)(1.401)(1.062)lnSBi,t-10.220∗∗∗0.0940.100∗0.120∗∗0.109∗(3.440)(1.100)(1.188)(1.990)(1.861)lnPFi,t-10.0740.0920.0910.1410.129(0.659)(0.628)(0.628)(1.277)(1.192)lnCPi,t-10.0690.1350.1390.1310.173(0.357)(0.521)(0.577)(0.701)(0.978)lnDBi,t-1-0.227∗∗∗-0.067-0.062-0.018-0.004(-2.602)(-0.565)(-0.553)(-0.208)(-0.044)lnAGi,t-10.262∗-0.010-0.005-0.191∗-0.186∗(1.782)(-0.061)(-0.033)(-1.518)(-1.545)YR控制控制控制控制控制Vuongtestofzinbvs.standardnegativebinomialz=1.25Pr>z=0.106z=1.47Pr>z=0.071z=1.38Pr>z=0.084z=1.30Pr>z=0.097z=1.30Pr>z=0.098样本数562562562562562零值样本数198276276136136

注:①***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;②所有参数估计值均为零膨胀负二项回归估计量,括号中为t值;③未列出常数项的估计值

表3估计结果显示,当期、滞后一期和滞后二期知识产权保护对于成长型创新企业发明申请量都有显著影响,当期知识产权保护对实用新型专利申请量有显著影响,但滞后一期、滞后二期影响作用不显著。当期知识产权保护对于发明专利和实用新型专利申请量的影响呈倒“U”型关系。对于样本企业,发明专利、实用新型专利的拐点分别是4.331和3.089,当前各地知识产权保护水平都位于发明拐点左侧,说明我国知识产权保护水平提高能够促进成长型创新企业发明产出。但是,知识产权保护水平较高地区,如北京、上海、天津、广东、浙江和江苏知识产权保护水平已经超过实用新型专利的拐点,说明这些地区知识产权保护水平抑制了实用新型专利产出。实用新型专利是在既有发明基础上的“小发明”,其创新性和创新收益都明显低于发明专利,知识产权保护提高到较高水平后,部分实用新型专利创新成本过高导致申请量降低。当期知识产权保护水平提高对于外观设计申请量的影响显著为负,滞后一期和滞后二期知识产权保护影响不显著。相对于发明专利和实用新型专利,外观设计专利对创新性要求不高,不需要通过实质性审查,我国一直存在大量外观设计专利授权后又被宣布无效的情况,知识产权保护水平提高后预期被宣布无效的可能性加大。另外,外观设计专利还可以通过著作权保护。因此,企业对于外观设计专利的申请会更加谨慎。

4 结论与建议

针对既有研究,本文贡献主要体现在以下几个方面:更有针对性地选择对知识产权保护较为敏感的成长型创新企业为研究对象,以创业板上市企业2009-2014年最新面板数据为样本,不但分析了知识产权保护对成长型创新企业创新投入和创新产出的直接影响,还着重分析了政府其它激励创新的宏观政策与知识产权保护政策交互效应、企业自身微观特征对知识产权保护效应的影响,以及知识产权保护对3类专利产出的不同影响,本文主要得出以下结论:

(1)对成长型创新企业创新投入的影响:①加强知识产权保护对企业创新资本投入具有显著促进作用;②加强政府补贴资助力度及提供更优惠的金融政策,能够进一步强化知识产权保护对于企业投入的促进作用;③知识产权保护水平提高,对利润较高、规模较大企业创新投入的促进作用越大。

(2)对以专利申请量度量的创新产出的影响:①知识产权保护对于发明专利和实用新型专利申请量的影响呈倒“U”型关系,目前各地知识产权保护水平仍位于发明拐点左侧,但知识产权保护水平较高地区,如北京、上海、天津、广东、浙江和江苏已经超过实用新型的拐点;②企业研发资本投入增加、政府补贴提高、企业利润水平提升、企业规模扩大等都会提高知识产权保护对于创新产出的正向促进作用;③创新人力投入对创新产出的影响作用不显著;④知识产权保护水平提高对于外观设计申请量的影响显著为负。

根据实证结果,本文提出如下建议:对于政府,在不断加强知识产权保护的同时,应注意在目前创新水平下,实用新型专利仍是成长型创新企业重要的创新产出。对于知识产权保护水平较高地区,在一定时期内可以给予成长型创新企业专门针对实用新型专利产出的优惠政策或鼓励政策,降低其研发成本。但从长远来看,发明专利增加、实用新型专利减少有利于提升企业创新水平。同时还需注意发明专利拐点,避免知识产权保护水平过高抑制发明专利产出。另外,还应积极为成长型创新企业提供便利优惠的融资渠道,继续加强政府对成长型创新企业的创新资助力度,资助方向除针对专项创新项目资助外,还应加强对成长型创新企业人才引进方面的资助,帮助企业吸引更多高质量创新人才。对于企业,应根据当地知识产权保护水平及企业自身具体情况采取针对性措施,不断提高创新研发资本投入水平,充分利用各种融资渠道,积极提升盈利能力及规模,制定完善的创新人才管理和激励制度,进一步提高企业持续创新能力和创新效率。

参考文献:

[1] SHERWOOD R M. Intellectual property systems and investment stimulation: the rating of systems in eighteen developing countries [J].the Journal of Law and Technology,1997,37(2):261-370.

[2] KANWAR S,EVENSON R E. Does intellectual property protection spur technological change[J].Oxford Economic Papers,2003(55):235-264.

[3] ALFRANCA O,HUFFMAN W E.Aggregate private R&D investments in agriculture: the role of incentives,public policies,and institutions [J]. Economic Development and Cultural Change,2003,52(1):1-22.

[4] LEDEMAN D,MALONEY W F. R&D and development[R].World Bank Policy Research Working Paper,No.3024.World Bank,Washington,DC,2003.

[5] LEGER A. Intellectual property rights and innovation around the world: evidence from the data[R]. D.W Berlin Working Paper,2007.

[6] LEMER J.The importance of patent scope: an empirical analysis[J].Rand Journal of Economics,1994(25):33-319.

[7] BESSEN J E,MASKIN E. Sequential innovation,patents,and imitation[R]. MIT Dept. of Economics Working Paper No. 00-01,2000.

[8] MCCALMAN P. Reaping what you sow: an empirical analysis of international patent harmonization[J].Journal of International Economics,2001,55(1):161-186.

[9] STIGLITZ J. Participation and development: perspective from the comprehensive development paradigm [J]. Review of development Economics,2002,6(2):163-182.

[10] HU M C,MATHEWS J A. National innovation capacity in East Asia [J]. Research Policy,2005, 34(9):1322-1349.

[11] SCHNEIDER P H. International trade,economical growth and intellectual property rights: a panel data study of developed and development countries[J]. Journal of Development Economics,2005,78(2): 529-547.

[12] FUTAGAMI K,IWAISAKO T. Dynamic analysis of patent policy in an endogenous growth model[J]. Journal of Economic Theory,2007,132(1):306-334.

[13] HUDSON J, MINEA A. Innovation,intellectual property rights,and economics development: a unified empirical investigation [J]. World Development,2013(46):66-78.

[14] 余长林,王瑞芳. 发展中国家的知识产权保护与技术创新:只是线性关系吗[J].当代经济科学,2009(3):92-127.

[15] 王华.更严厉的知识产权保护制度有利于技术创新吗[J].经济研究,2011(2):124-135.

[16] 张望. 知识产权保护、金融市场效率与企业研发强度[J]. 国际贸易问题,2014(9):77-87.

[17] 党国英,刘朝阳,罗明灿. 技术创新门限效应研究——基于知识产权保护与技术差异视角[J]. 工业技术经济,2016(4):34-42.

[18] MANSFIELD E. Intellectual property protection, direct investment, and technology transfer Germany, Japan, and the United States[R]. World Bank: International Finance Corporation, 1995.

[19] YANG G,MASKUS K E. Intellectual property rights,licensing,and innovation in an endogenous product-cycle model [J]. Journal of International Economics,2001,53(1):169-187.

[20] SAMANIEGO R M. Knowledge spillovers and intellectual property rights [J]. International Journal of Industries Organizations,2013,31(1):50-63.

[21] 董钰,孙赫.知识产权保护对产业创新影响的定量分析——以高技术产业为例[J].世界经济研究,2012(4):11-15.

[22] 许培源,章燕宝. 行业技术特征、知识产权保护与技术创新[J]. 科学学研究,2014(6):950-960.

[23] 文豪,张敬霞,陈中峰. 中国的知识产权保护与技术创新——基于行业特征的实证分析[J]. 宏观经济研究,2014(11):69-77.

[24] 宗庆庆,黄娅娜,钟鸿钧. 行业异质性、知识产权保护与企业研发投入[J]. 产业经济研究,2015(2):47-57.

[25] SHERWOOD R M. Intellectual property and economic development[M].Boulder: Westview Press,1990.

[26] CHEN Y,PUTTITANUN T. Intellectual Property Rights and Innovation in Developing Countries[J]. Journal of Development Economics,2005,78(2):474-493.

[27] 张杰,芦哲. 知识产权保护、研发投入与企业利润[J]. 中国人民大学学报,2012(5):88-98.

[28] 刘思明,侯鹏,赵彦云. 知识产权保护与中国工业创新能力——来自省级大中型工业企业面板数据的实证研究[J]. 数量经济技术经济研究,2015(3):40-57.

[29] 聂辉华,江艇,杨汝岱.中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题[J].世界经济,2012(2):142-158.

[30] 姚利民,饶艳.中国知识产权保护的水平测量和地区差异[J].国际贸易问题,2009(1):114-120.

[31] GINARTE J C, PARK W G. Determinations of patent rights: a cross-national study[J]. Research Policy,1997(26):283-301.

[32] GRILICHES Z. Issues in assessing the contribution of R&D to productivity growth[J]. Bell Journal of Economics,1979(10):92-116.

Quantitative Analysis of Impact of Intellectual Property Protection on ChineseGrowing Innovative Enterprises Independent Innovation ——Take the GEM Listed Companies for Example

Sun He

(School of Economics, Shanghai University, Shanghai 200044, China)

Abstract :This paper quantitatively analyzes the impact of intellectual property protection on growing innovative enterprises technological innovation through the empirical research on 2009-2014 panel data of the GEM listed companies. From the perspective of innovation input, improving the level of intellectual property protection would significantly increase the R&D capital input of the growing innovative enterprises; increasing government subsidy funding will further strengthen R&D input increased due to the improved protection of intellectual property; the more profits, the greater size, the higher debt level will lead to a strengthening of the positive role in promoting innovation input caused by the improved protection of intellectual property. From the perspective of innovation output, strengthening intellectual property protection can improve the enterprises to promote the output of patents, but suppress the utility model patent output in Beijing, Shanghai, Tianjin, Guangdong, Zhejiang and Jiangsu. The increase of R&D capital investment, the increase of government subsidy, the improvement of profit level and the enlargement of enterprise scale will improve the positive effect of intellectual property protection on innovation output. The impact of the increase in the level of intellectual property protection on the number of applications for design was significantly negative.

Key Words:Intellectual Property Protection; Growing Innovative Enterprises; Independent Innovation; GEM

收稿日期:2017-04-06

作者简介:孙赫(1973- ),女,吉林长春人,上海大学经济学院副教授,研究方向为知识产权政策。

DOI:10.6049/kjjbydc.2017010572

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2017)21-0095-08

(责任编辑:王敬敏)