自主研发、政府资助政策与产业创新方向——专利密集型产业异质性分析

摘要：分析了自主研发、政府资助政策对产业创新方向的影响。结果发现，自主研发对产业专利创新和新产品创新具有关键作用，政府资助政策对产业专利创新活动起正向调节作用，而对新产品创新活动的影响作用不显著。由于产业异质性，政府资助政策对自主研发与产业专利创新的正向调节作用主要体现在专利密集型产业上。

关键词：自主研发；政府资助政策；产业创新；专利密集型产业

0 引言

科技发展是地区和国家经济发展的关键驱动力，经济学家熊彼特和罗默都强调创新对于区域发展具有重要意义。新经济增长理论和内生经济理论阐明了技术进步对于经济增长的战略性意义，而技术创新差异是导致各国和地区经济发展差异的关键因素之一[1-2]。

在国家创新体系(NIS)中，产业创新向下包含了企业创新，向上承接了国家创新，其处于中观层面的重要位置。当前，创新已成为发展和维持产业竞争力优势的重要因素[3]，产业创新主要来源于技术转移、自主研发(R&D)和知识溢出效应等[4]。对于发展中国家而言，在早期发展阶段，源于国外发达经济体的技术转移和国外投资溢出效应都是产业创新的重要来源[5-6]，因为发展中国家在发展初期缺乏足够的资金支持和人力资源保障进行自主研发。然而，自主研发对于发展中国家长远发展具有重要推动作用，研发能力有助于增强发展中国家技术吸收能力[7-8]，从而使其最终实现技术独立。国家技术能力的独立性被很多学者认为是国家安全的重要保障，从引进吸收到自主研发再到自主创新，是一国经济、技术发展的必由之路。

近年来，我国专利数量激增。2015年，国家知识产权局受理发明专利申请110.2万件，同比增长18.7%，连续5年位居世界首位，相关学者认为政府资助政策是造成这一现象的重要原因[9-10]。很多文献讨论了自主研发与产业创新间的关系，但尚未探讨在政府资助政策导向下，自主研发究竟是如何作用于产业创新的，本文即对这一问题进行深入研究。

1 理论探讨与研究假设

产业创新有三大来源：自主研发、技术转移(包括国外和国内)、知识溢出[4]。很多发达国家或地区都经历了引进—模仿—吸收—内化—原始创新的过程，如美国、日本、韩国和中国台湾等国家和地区[11]在这一过程中，自主研发无疑是其中的关键步骤。对于发展中国家而言，自主研发能力尤为重要，因为它培育了企业知识吸收能力和长期创新能力。如果缺乏自主研发能力，发展中国家企业在发展过程中将会陷入引进—落后—再引进—再落后的重复怪圈。在我国，自主研发对于产业创新影响的研究多集中在高技术产业，如自主研发对我国高技术产业和产业创新绩效具有促进作用[12]；研发投入、知识产权保护和政府研发支出对于高技术产业创新具有正向影响。其中，研发投入对高技术产业创新影响最深[13]。可见，自主研发对于发展中国家的产业创新贡献较大，其有助于发展中国家企业进一步从外商直接投资中获取溢出效应[14]，但却较少有研究对全产业展开详细分析。就产业创新表征来说，尽管专利有很多缺陷，但由于专利数据存在易获取性、国际可对比性等优势，其仍经常被视为创新的标志[15]。由此，本文提出如下假设：

H1：自主研发对于产业专利创新起正向积极作用。

由于运用专利衡量创新具有一定的缺陷，因此新产品通常作为专利衡量创新的补充指标。研究表明：自主研发的某些指标，如研发人员对于产业产品和流程创新具有积极影响作用[16] ；研发投入与我国高新技术产业新产品创新绩效显著正相关[17]；研发密度有助于促进产品流程创新[18]；从时间发展上来说，新产品开发对研发的依赖性呈现出越来越强的趋势[19]。新产品衡量的产业创新和专利衡量的产业创新通常有不同的影响因素[4]，在这些影响因素中，自主研发能力提升有助于促进产业新产品绩效。一些研究表明，不同研发要素对新产品的作用不同。如研发项目数和研发全时人员当量对于新产品销售收入具有一定的抑制作用，而研发项目经费对于新产品销售收入则起促进作用[20]。此外，从研发同伴获取的知识有助于提高新产品数量产出[21]，这种合作研发对于产品创新的影响作用更加明显[22]。韩国一项对产业调研的研究表明，研发人员比率对于产品和流程创新都有积极的促进作用，流程创新可以进一步促进产品创新，而研发密度仅仅对流程创新具有影响作用[16]。由此，本文提出如下假设：

H2：自主研发对于产业新产品创新具有正向积极作用。

2015年，中国国家知识产权局发明专利申请受理量首次超过100万件，中国发明专利申请量连续3年位居世界首位。在中国专利数量激增的背后，政府主导作用功不可没。在国家级专利量化目标下，地方政府为了完成年度专利申请数量，将专利申请量作为年度政府任务向下级政府下达，地方财政通常根据专利申请数量给予企业补贴，并将专利数量与高新技术企业称号挂钩，给予企业一定的税费减免政策。在这种背景下，企业、高校、科研院校乃至个人申请专利的热情都极为高涨[23]。因此，政府资助政策最直观的效果表现为专利申请量的快速增长[24]，中国产业层面专利数量也必然会随之上升，由此出现了一个类似于美国20世纪80年代末90年代初的“专利竞赛”局面。尽管研发活动与专利活动密切相关，但其也只能解释部分专利激增的现象[25]，还应考虑政府资助政策对中国专利数量上升的重要影响，专利激励政策是造成中国专利数量激增的重要原因[26]。因此，本文提出如下假设：

H3：政府资助政策正向调节自主研发与产业专利创新活动间的关系。也即，在政府资助政策导向合适的情况下，研发活动与产业专利创新活动的正相关关系相对较强；在政府资助政策与产业发展不相适应的情况下，研发活动与产业专利创新活动的正相关关系相对较弱。

中国专利数量虽然在快速上升，但这种“量变”并不等于“质变”，中国应当反思并寻求一条有助于提升自身创新能力之路。研究表明，创新政策的实施只对部分地区部分企业实现国际化有所帮助[9]。同时，产业新产品创新活动更多来源于企业快速应对市场的能力，企业通常会在寻求利润最大化过程中速速了解市场需求，并积极推出新产品。政府无偿资助政策与基于市场规律的专利运行机制很难完全对接[24]。一般而言，政府在完成专利资助后，很少追究专利去向，如是否获得专利权、是否转化为创新产品、是否产生了经济效益等，这导致政府资助与专利质量不存在根本联系，因此与产业新产品创新活动的关联性也较弱。Frank A G 等[27]对巴西创新投入和创新产出进行了分析，认为巴西产业采取了两种创新战略：市场导向性战略和技术获取战略。只有在市场导向战略下，产业自主研发对创新产出才能起到积极作用，而在技术获取战略下，产业自主研发对创新的影响作用并不显著。研究表明，1999-2008年，我国高技术产业专利创新实现稳步增长，而新产品销售收入产业创新增长却比较缓慢[28]。这说明，不以市场为导向的政府资助政策对于产业新产品创新活动的影响作用通常较弱。由此，本文提出如下假设：

H4：政府资助政策对自主研发与产业新产品创新活动关系的调节作用不显著。

上述关于政府资助对自主研发和产业专利创新活动影响关系的分析，未考虑产业异质性问题。研究表明，政府资助行为扶持效果在不同行业间存在显著差异[13]，产业与专利制度受产业特征、政府政策制度等共同影响。如果产业本身受专利制度影响比较显著，如专利密集型产业，那么，在政府资助政策下，该产业专利创新活动则比较显著。这是因为，专利密集型产业包括“医药制造业，专用设备制造业，电气机械及器材制造业，通信设备、计算机及其它电子设备制造业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业和通用设备制造业”(姜南等，2014)，其与我国高技术产业高度吻合。作为专利聚集度较高的该类产业，高技术产业相关政策对其发展具有积极作用，其产业层面专利密度受政策的影响更加明显。研究表明，政府《高新技术企业认定管理办法政策》颁布后，有近30%的企业出现了专利申请量的明显增长[29]，这些企业进一步在产业层面表现为专利密度的上升。因此，本文提出如下假设：

H5：相比于非专利密集型产业，在专利密集型产业中，政府资助对于研发活动和产业专利创新的正向调节作用更加显著。

基于上述论述，本文构建如图1所示的研究模型。

2 变量测度与研究方法

根据研究需要，本文数据来源于最近一次的《中国经济普查年鉴-2013》(统计数据为2012年数据)，从中选取了自主研发活动、产业创新表征和政府资助政策等相关指标。由于产业经济数据公布到4位代码产业，而研发、创新和知识产权数据仅公布到三位代码产业，故本文采用三位代码产业数据，剔除掉部分相关产业缺失数据，最后确定为197个三位代码产业数据。

(1)自主研发活动。现有研究多采用与产业研发活动相关的数据，如R&D人员数、R&D人员全时当量、R&D项目数等，但这并不能反映产业自主研发活动的真实情况。本文借鉴Sun等[4]的研究，将产业自主研发活动定义为R&D内部花费占产业总产值的百分比。由于《中国经济普查年鉴-2013》不提供产业总产值数据，因此，本文采用R&D内部花费占产业销售产值的百分比作为替代变量。内部研发费用是指企事业单位用于内部开展R&D活动(包括基础研究、应用研究、试验发展)的实际支出，其既包括用于R&D项目(课题)活动的直接支出，又包括用于R&D活动的管理费、服务费、基本建设和外协加工费等间接支出，而不包括生产性活动支出、归还贷款支出以及与外单位合作或委托外单位进行R&D活动而转拨给对方的经费支出。

(2)产业专利创新活动。统计年鉴中对产业专利创新活动统计了3个指标：专利申请数、发明专利申请数和拥有发明专利数。其中，拥有发明专利数是一个存量。由于直接采用总量难以衡量产业专利创新活动的实际情况，近年来，学者多采用专利与从业人数、专利与产业产值等密度指标反映专利活动。从我国专利实际情况看，采用发明专利授权密度类指标比较科学，因为我国专利包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利3种。其中，多年来发明专利申请约占专利申请总量的1/3，而授权发明专利则占比较少。笔者曾经对2012年我国发明专利申请授权比例作过统计，发现发明授权量约为申请量的40%。因此，授权发明专利更能代表产业创新的真实情况。而且，由于它经过了国家专利官方机构的审查，能够保证数据更加客观。由于《中国经济普查年鉴-2013》不提供这一数据，因此，本文采用产业发明专利申请量与产业从业人数之比表示产业专利创新活动。

(3)产业新产品创新活动。统计年鉴对产业新产品创新活动的统计包括4个指标：新产品开发项目数、新产品开发经费、新产品产值、新产品销售收入(含出口)。为了与自主研发活动指标保持一致，本研究选取新产品销售收入与产业销售产值之比表示产业新产品创新活动，因为这一指标能较好地反映产业新产品的盈利能力，并能体现产业新产品创新活动的价值。

(4)政府资助政策。政府资助政策选取《中国经济普查年鉴-2013》中分行业政府对企业相关政策的落实情况，具体包括源自政府部门的科技活动资金、研究开发费用加计扣除减免税、高新技术企业减免税。这些指标在2004年、2008年《经济普查年鉴》里均未统计，属于新统计项目，反映了政府更加关注资助政策的导向性。其中，研究开发费用加计扣除减免税是指企业在报告期按有关政策和税法规定税前加计扣除的研究开发活动费用所得税。高新技术企业减免税是指高新技术企业按照国家有关政策依法享受的企业所得税减免额。使用这些指标，可以帮助我们了解政府资助政策对于产业创新活动的影响。

(5)产业异质性。根据已有研究成果，本文将产业分为专利密集型产业和非专利密集型产业两种，从而测度产业异质性对于产业政策落实情况的影响。计算方法为：当

时，该产业为专利密集型产业。其中，Pi表示第i个产业当年的发明专利申请数量，Ei表示第i个产业当年的从业人数

表示全产业当年发明专利申请数量与从业人数的比值，通过设置哑变POI量来衡量，如果为专利密集型产业，POI=1；否则，POI=0。

(6)控制变量。参考已有研究，外商直接投资、技术引进(国内和国外)和出口情况均会影响产业创新活动[4,29]。

各研究变量的设置、含义见表1。

本文构建模型(1)验证假设H1，其中变量见表1。

构建模型(2)验证假设H2，其中变量见表1。

进一步构建模型(3)验证假设H3，在模型1和模型2的基础上加入政府资助和自主研发的交互项：

进一步构建模型(4)验证假设H4，在模型2的基础上加入政府资助和自主研发的交互项：

3 数据处理

样本数据均值与标准差见表2。从表2可以看出，被解释变量之一的产业专利创新(Pat_Emp)的标准差最大，其最大值为2 100，最小值为0，统计口径为规模以上企业。其它变量的标准差都比较小，且变化比较平稳。

进一步对各变量进行相关性分析，见表3。从表3 相关性系数分析可以看出，除外商直接投资(FIEs)变量外，其它解释变量与被解释变量(产业专利创新(Pat_Emp)或产业新产品创新(New_Pro))具有一定的相关性。因此，在进一步回归分析中，不再将变量FIEs作为解释变量。

本文采用2012年的横截面数据，选取常用的OLS回归方法进行检验。为减少多重共线性的影响，本文对政府资助政策与自主研发的交互项进行中心化处理。

(1)自主研发对产业专利创新的验证结果。表4为自主研发和产业专利创新的回归结果。从中可见，在影响产业专利创新的各项解释变量中，自主研发对产业专利创新的影响最大。在模型1-1、模型1-2、模型1-3和模型1-4中，自主研发对于产业专利创新的促进作用最为显著，并且在99%显著性水平上显著，假设H1得到验证，表明自主研发对产业专利创新起正向促进作用。

(2)自主研发对产业新产品创新的验证结果。表5为自主研发和产业新产品创新的回归结果。从中可见，在影响产业新产品创新的各项解释变量中，自主研发对于产业新产品创新的影响最大。在模型2-1、模型2-2、模型2-3和模型2-4中，自主研发对于产业新产品创新的促进作用最显著，并且在99%显著性水平上比较显著，假设H2得到验证，表明自主研发对产业新产品创新起正向促进作用。本文通过对比表4和表5中的自主研发系数可以发现，总的来说，自主研发对于产业专利创新的影响较之其对于产业新产品创新的影响更大，而新产品创新正向影响因素更多、更广泛，产业创新活动依据其表征不同而影响因素不同，但自主研发的影响作用最为显著。

注：*代表90%的置信度水平，**代表95%的置信度水平，***代表99%的置信度水平

(3)政府资助对自主研发和产业专利创新关系效应的影响。根据模型1-2，自主研发和科技活动资金投入政策交互项(R&D_Cst×Gov_Ipt)的回归系数为正，且在99%水平上显著。根据模型1-3，自主研发和R&D费用加计扣除减免税政策交互项(R&D_Cst×Gov_R&D)的回归系数为正，且在99%水平上显著。根据模型1-4，自主研发和高新技术企业减免税政策的交互项(R&D_Cst×Gov_Hte)的回归系数为正，且在99%水平上显著。这表明，政府资助政策对于自主研发和产业专利创新之间的调节效应为正，假设H3得到验证。这说明，政府资助政策正向调节了自主研发和产业专利创新的关系，政府在科技活动中投入的资金越多，R&D费用免税和高新技术企业减免税越多，则其产业专利密度越高，这从产业层面解释了近年来我国专利数量激增的原因。

(4)政府资助对自主研发与产业新产品创新之间的调节效应。根据模型2-2，自主研发和科技活动资金投入政策交互项(R&D_Cst×Gov_Ipt)的回归系数不显著。根据模型2-3，自主研发和R&D费用加计扣除减免税政策交互项(R&D_Cst× Gov_R&D)的回归系数不显著。根据模型2-4，自主研发和高新技术企业减免税政策交互项(R&D_Cst×Gov_Hte)的回归系数不显著。这说明，政府资助政策对自主研发和产业新产品创新之间的调节效应不显著，假设H4得到验证。

注：*代表95%的置信度水平，**代表99%的置信度水平，***代表99.9%的置信度水平，下同

尽管政府资助政策正向调节了自主研发与产业专利创新的关系，即政府投入越多，自主研发推动产业专利密度越高，但其却并未促进自主研发与产业新产品创新关系的发展，这说明政府政策未直接与产业新产品创新挂钩，政府资助政策对自主研发转化为产业应对市场能力的影响还比较薄弱。

(5)其它变量对产业专利创新和新产品创新的影响。政府资助政策中的科技活动资金和高新技术企业减免税投入对产业专利创新的影响作用为负，原因在于，目前对产业科技活动的资金投入和高新技术企业减免税形成了一定的冗余，造成了在这方面投入越多、产业专利创新反而越差的现状。因此，应找准产业科技活动资金的最佳投入门槛，避免出现无故浪费的现象。另外，技术引进(国内和国外)和出口对产业专利创新的影响并不明显，甚至还出现了负向影响，该研究结果与Sun Y和Du D(2010)的分析基本一致，说明随着时间的不断推移，技术引进和出口对产业专利创新不再具有正向影响，应将重点放在产业自主研发上。

与此不同的是，在各影响变量中，只有政府资助政策中的科技活动资金对产业新产品创新的影响作用为负，解释同上。其它变量对产业产品创新的影响均为正，说明应区分产业专利创新与新产品创新之间的差异，有的放矢地制定相应政策。

(5)专利密集型产业异质性样本的差异。本文从197个三位代码产业中选取350个专利密集型产业，其余的147个产业为非专利密集型产业，分别对这两个样本进行回归，表6为回归结果。

表6将产业分为专利密集型产业和非专利密集型产业后，分别测度了解释变量对被解释变量的影响。从中可以发现，自主研发活动对产业专利创新的影响仍然最强，其对专利密集型产业的影响明显高于对非专利密集型产业的影响。政府资助政策对自主研发和产业专利创新活动的正向调节作用在专利密集型产业中更加显著，在非专利密集型产业中则出现了负向调节效应，说明政府资助政策对自主研发和产业专利创新活动的正向调节作用主要体现在专利密集型产业上。

4 结语

本文研究了自主研发、政府资助政策与产业创新活动之间的关系。结果发现，在各影响因素中，自主研发对产业专利创新活动和新产品创新活动具有关键影响作用；政府资助政策对产业专利创新活动起正向调节作用，而对产业新产品创新活动的影响作用并不显著。本文通过对专利密集型产业异质性的分析可以看出，自主研发对于产业专利创新的正向作用和政策对其调节的正向作用主要体现在专利密集型产业上。

根据上述结论，本文提出如下建议：

(1)继续加大自主研发投入，提升自主研发对产业创新活动的推动作用。研究表明，自主研发活动对产业创新活动产出有显著正向影响，说明自主研发对于中国产业科技创新以及构建长期市场竞争力非常重要。总体来说，自主研发对于产业专利创新活动的正向影响作用较之其对产业新产品创新活动的正向影响作用更大，但在影响产业新产品创新活动的所有因素中，自主研发的作用最为显著。因此，应继续加大自主研发投入力度，进一步提升自主研发投入在产业产值中的占比。

(2)政府资助政策对产品创新活动的作用不一，应区别对待。近年来，我国政府虽然不断加大对企业发展的扶持力度，但根据本文分析，在产业层面起到积极作用的只有R&D费用加计扣除减免税，其对产业专利创新活动起正向影响作用，其它政府政策，如科技活动资金投入和高新技术企业减免税对产业创新活动无明显的促进作用，甚至还出现了负向影响。原因在于，政府资助在产业层面出现了冗余和浪费，导致出现了负面影响；另外，产业层面数据汇总后，政府资助政策对部分企业出现的创新激励作用被大部分企业抵消。因此，应进一步反思政府资助政策与产业创新活动的关系。在产业新产品创新活动中，外国技术引进、本国技术引进和出口的影响作用更加显著，说明政府资助政策应进一步以新产品为导向，加大其与市场导向的关联关系。

(3)政府资助政策的正向调节作用主要体现在自主研发对产业专利创新活动的影响上，尤其是对专利密集型产业的影响尤为显著。政府资助政策对自主研发与产业创新活动的正向调节作用主要体现在产业专利创新活动方面，而对产业新产品创新活动的影响则并不明显。产业分组分析结果表明，自主研发对专利密集型产业较之其对非专利密集型产业的正向影响作用更加明显，政府资助政策对自主研发和产业专利创新的调节作用在专利密集型产业中为正向调节，而在非专利密集型产业中为负向调节，表明应进一步制订产业创新政策细则，对不同产业加以区别对待。

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Independent R&D,Government-funded Policy and Industry Innovation Direction——the Analysis of the Heterogeneity of Patent-Intensive Industries

(Law School/Intellectual Property Institution,Tongji University,Shanghai 200092,China)

Abstract：It studies how independent R&D and government-funded policy influence the direction of industry innovation. It shows that independent R&D is the key to industrial patent innovation and new-product innovation. And government-funded policy regulates industrial innovation activities,which is positive in the industrial patent innovation activities and is not significant in the industrial new-product innovation activities. Due to the industrial heterogeneity,the positive regulation of government-funded policy is mainly reflected in the patent-intensive industries.

Key Words：Independent R&D; Government-Funded Policy; Industry Innovation; Patent-Intensive Industries

基金项目：国家自然科学基金项目(71403188)；上海市科委项目(14692104100)

作者简介：姜南(1982-)，女，山东威海人，博士，同济大学法学院/知识产权学院副教授，研究方向为知识产权管理。