0 引言
中国对知识产权的重视程度不断提升。通过专利制度，不仅可以有效保护技术，而且可以更好地与世界接轨。截至2013年底在中国国家知识产权局具有发明专利申请记录的国内外公司约266 244家，但具有许可记录的企业仅有4 225家，占比不到1.6%；获得授权的发明专利1 305 709项，有许可记录的发明专利仅为27 708项，占比为2.1%，侧面反映出许可交易频率远低于国外[1-3]。在知识经济时代，企业仅仅依靠内部资源进行高成本的自主研发创新，已经难以满足快速发展的市场需求以及日益激烈的企业竞争，因此开放式创新越来越成为主流，知识产权管理的重要性也日益凸显，成为企业战略中不可或缺的一部分[4]，这也意味着技术许可结果是决定企业创新表现的重要影响因素[2]。随着企业对技术的愈加重视，竞争环境日趋复杂化，不同技术竞争环境对企业许可决策的影响值得深入研究。为此，本文将对上述问题进行具体研究。
相比以往研究，本文主要聚焦研究外部环境中的技术竞争对企业许可行为的影响，以探索技术市场竞争环境下的企业许可行为，并实证某个领域内存在多个竞争者和技术提供者时不同规模、不同所有权类型企业的表现。虽然专利属于特殊技术，具有一定垄断性，但企业科研实力具有决定性作用。许可者在竞争中会显著受到实力较强竞争者的负向挤压，而实力较弱的竞争者对对外许可行为具有正向促进作用。此外，虽然国有企业在竞争环境下有一定效率，但私营企业的对外许可效率更高。
1 文献综述
企业持有专利技术一方面可以自我开发新产品，在市场上盈利，另一方面可以通过技术许可获取技术收益。企业对外技术许可的影响因素涉及多个方面。如外部环境，国家知识产权保护强度越高，企业越倾向于对外许可[1,3,5-6]；技术市场具备一定厚度后，许可者更容易找到相应技术需求者，这也有利于企业对外许可[6][7]。在企业方面，具有辅助资产的大规模企业并不倾向于对外许可其技术[2,6]；发展年限越长的企业越不倾向于对外许可[6]。从专利技术角度而言，可以编码化的专利技术有利于企业对外许可[8-9]。此外，企业对外许可技术的同时也会创造竞争者[10]，对技术的重视必然引发企业之间的技术竞争。熊彼特[11]认为垄断企业具有更高激励去投资R&D与提高生产率；Geroski[12]&Blundell等[13]认为市场集中度对创新活动有负向作用。Nickell[14]认为市场竞争对企业生产率具有促进作用。Aghion等[15]和Tingvall等[16] 认为技术竞争与创新存在倒U型关系。技术竞争过程中的模仿现象对企业和国家福利效应的影响具有不确定性[17]，但技术竞争会拉开企业之间的差距[18]。上述研究多使用市场集中度、Lerner Index和边际成本价格代表竞争程度，且多关注于企业创新的宏观方面，深入研究企业对外技术许可中技术竞争作用的不多。对外技术许可往往会造成信息泄露，不可避免被竞争者模仿[19-23]。Hill[23]通过理论推导分析了企业是否应该将专利技术许可给其竞争者；Arora and Fosfuri[10]通过理论分析得出竞争有利于企业对外许可；Gambardella等[1]使用化工行业数据进行实证，但结果并不显著；Fosfuri[24]认为随着技术提供者的增加，许可率先增加后减少，呈倒U型曲线，并用化工行业数据验证了该结论。
2 理论背景与研究假设
竞争密度是决定企业是否对外技术许可的重要因素[23]。从技术许可的收入效应和租金分散效应角度出发[10]，竞争密度越大，越容易发生模仿创新，使企业在产品市场上的话语权变弱，收益风险增大，收入效应降低，租金分散效应变小。如果企业不对外许可，那么收入效应为零，而分散效应不会改变；如果对外许可，企业可以从中获取许可收益，从而选择对外许可。反之，竞争密度越低，专利持有人的技术垄断性越强，企业为了获取更多利润而不愿对外许可。从这个角度讲，竞争密度与企业对外许可成正比。
在具体的许可过程中，既定的工艺技术、潜在的被许可人数量有限，当潜在的许可人数量增长到一定阈值后有效许可数量将减少，如果许可人数量继续增加，那么平均许可的数量将降低；另外，大量的技术提供者存在意味着技术市场竞争激烈，许可人的议价能力将被削弱。基于以上两点，Fosfuri[24]使用化工行业数据验证了许可率与潜在技术提供者数量之间存在倒U型关系。众多的竞争者未必都具备对外技术许可能力或者都愿意对外许可，而且在信息不对称情况下，竞争密度越大，企业越倾向对外许可，只有当技术提供者足够多时才会出现企业对外技术许可意愿下降，而非潜在的竞争对竞争态势预期起到重要作用。基于此，本文提出以下研究假设：
H1：竞争密度越大，潜在竞争者越多，企业越倾向对外许可；当同行中的对外技术许可竞争者到达一定数量时，企业对外许可意愿减弱，即企业许可倾向与技术提供者数量呈倒U型关系。
竞争对手的模仿能力取决于两个因素——R&D技能水平和辅助资产。技术持有者更倾向于把专利许可给领域中实力较弱或者非本领域的实力较强企业，在这种情况下对外许可才能最大程度地保持企业垄断竞争优势，从而达到阻止与其水平相当企业的发展。如果市场中实力较强的竞争者较多而企业处于相对弱势地位，一旦企业把技术许可出去，甚至许可给技术实力较强的竞争者，容易造成技术信息泄露，导致技术许可人的竞争优势大大削弱，降低了其对外许可意愿。因此，从该角度而言，实力较强企业数量的增加对技术许可具有抑制作用。反之，如果竞争中实力较强的竞争者较少，企业处于强势地位，这种格局则有利于企业对外许可，即没有压力的竞争格局对技术许可具有促进作用。这里的竞争者实力取决于企业对竞争格局的判断。为了客观描述竞争者的强弱，本文认为专利申请量较多的属于较强竞争者，相反，则为较弱竞争者。为此，作出以下研究假设：
H2：竞争者实力对企业对外许可决策具有重大影响，实力较强的竞争者会抑制企业对外许可，相反，实力较弱的竞争者会促使企业对外许可。
许可人将自己的专利技术许可给同行竞争者存在技术失控风险[23]，因此许可人更倾向于选择领域外企业，即使许可给同行竞争者也更倾向于弱者。如果被许可人也是竞争者，那么企业可以利用许可技术迅速扩张市场，使之成为一项行业技术标准[7]。如果许可者已经决策把技术许可给同行竞争者，那么将技术许可给非竞争者也不存在障碍，即促进企业对外许可。另外，当被许可人也是竞争者时，许可人不会快速将自己的最新技术许可给竞争者，以最大化保持自己的竞争优势，这种情况下专利从授权到许可的周期会拉长。因此，可以作如下假设：
H3：当被许可人也是竞争者时，企业更倾向于对外许可，并延迟对外许可速度。
个体企业往往以利益最大化为目标[25-26]，但也有特殊情况，如中国的国有企业和集体企业是以消费者剩余驱动的[27-29]。以利润最大化为目标的私营企业会积极参与竞争，但中国国有企业的经营目标是多元化的，消费者剩余、保证就业安全等也是其目标之一，因此其在竞争中必然会与私营企业有不同表现。Nabin等[29]研究了国有企业数量对国家福利和产品质量的影响，认为国有企业数量增多会降低产品质量和国家福利。国有企业福利待遇优越，并享受国家保护和补贴，其市场竞争意识淡薄。相比之下，私营企业在技术许可竞争中反应灵敏，也更具优势。另外，不同规模企业对竞争也具有不同反应，大型尤其是研发人员较多的企业往往拥有大量专利和技术储备[30]。如华为在中国的专利申请量最多。虽然小型专业技术公司的效率较高，但在许可竞争中，大型企业由于实力雄厚往往更占优势。因此，提出以下假设：
H4：在对外许可竞争中，国有企业比私营企业反应迟钝，大型企业比中小企业更具优势。
3 数据与变量
3.1 数据来源
(1)国家知识产权专利数据库。其包含了自1985年创建专利制度以来所有公开的中国发明专利，共计3 268 499项。具体包含两部分信息：一部分是发明专利著录项，包括名称、申请号、申请人、发明人、摘要、主权项、页数、地址、国省代码等信息；另一部分为法律状态信息，它记录了专利自申请至最后失效期的相关法律信息，包括专利申请、公开、实质审查、授权、驳回、失效、更正、专利权许可、专利权转移等信息。国家知识产权局于1986年首次发布并实施专利许可备案要求，通过模糊检索在“法律状态信息”中含有“许可”字样的发明专利从而锁定相应具有许可记录的发明专利。发现专利许可备案信息最早可追溯到2002年，包括申请号、法律状态公告日、许可备案合同、授权公告号、审定公告号、颁证日等信息。其中，许可备案合同信息包括合同备案号、让与人、受让人、备案日期、合同履行期限、许可种类等。由于以上信息全部存储在光盘中，本文使用C++语言全部提取出来并分解保存在SQLSERVER数据库中。在此基础上，使用SQL语言进行编程，整理提取出的发明专利许可数据及相关变量。本文聚焦企业对外许可情况，检索自2002年以来的所有发明专利许可数据，去除科研院所以及个人对外许可数据，经统计，最终包含11 546项具有许可记录的发明专利，包含4 225家企业，覆盖5 724个主分类号领域。
(2)中国工业企业数据库。其统计对象为规模以上工业法人企业，包括全部国有和年主营业务收入达500万元及以上的非国有工业法人企业。本文主要参考数据库中企业登记注册类型，根据该项指标，将企业分为国有企业和民营企业。
将知识产权数据库中的专利申请人、许可备案日与相应工业企业数据库中的企业名称进行匹配，从而获取企业登记注册类型。在具体分类过程中，把国有独资、集体企业、国有联营企业以及股份制中国有资本占最大份额的企业划为国有企业，其余视为民营企业。在连接知识产权数据库和工业企业数据库过程中存在一部分无法匹配的情况，该部分数据通过百度信用数据库(xin.baidu.com)、企业官网介绍或者发展历程进行核验，最终把企业分为国有和民营两种。
3.2 许可行为与测度
Gambardella等[1]以单个专利是否许可来衡量企业许可行为，Motohashi[2]，Kani and Motohashi[6]使用许可倾向对企业许可行为进行研究。本文主要研究企业在竞争环境中的许可行为。因此，需要首先确定企业许可领域，为了准确衡量竞争环境，根据主分类号进行领域划分，在具体划分过程中细化到小组，如“G01C19/56”。使用企业在主分类号中有许可记录的专利数量衡量其许可行为，用LicNum表示。
3.3 解释变量
(1)竞争密度(CompetitiveDensity)。基于完全竞争的假设前提[1,6,31-32]，根据Arora and Fosfuri[10]的许可理论，当有多个同行竞争者时会大大降低许可租金的分散效应，从而提升许可租金收入效应，因此这种竞争会促进企业对外许可。然而Gambardella等[1]在实证中并未发现产业竞争对实际许可倾向有显著影响；Fosfuri[31]认为随着技术提供者增加，许可率先提高后降低，呈倒U型曲线。但基于现实中技术市场厚度并不大的情况，同行竞争对实际许可的影响有待进一步讨论和研究，这是因为竞争加剧使得找到被许可人的难度增大，从而降低许可的成功概率。因此，本文通过计算出企业在具有许可记录的主分类号下所有专利申请人数量作为竞争环境的代表指标，使用CompetitiveDensity表示，以此表征竞争密度。由于成熟领域的竞争者数量庞大，因此对该值取对数。从表1来看平均竞争密度很大，因此具有一定离散性。
表1 变量描述性统计结果
VariableMeanStd.Dev.(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)(13)(14)(15)licnum1.31.651 Competitive Density382.512760.033 41 Lic Competitor6.46416.890.050 10.9561Capable Competitors62.48217.1-0.0240.750.7181Week Competitors326.11 1390.042 80.9920.950.6611Licensee Competitor0.088 40.2840.1730.049 70.063 10.0280.051 31Nego Time683783.50.046 30.001 30.017 5-0.023 30.006 10.002 31Licensee Num2.04810.450.2660.001 10.010 3-0.016 70.004 60.076 10.012 71Firm Size805.42 9250.048 9-0.014 5-0.017 7-0.058 1-0.005 4-0.010 60.1250.037 71Firm Age3 0122 4390.13-0.065 9-0.071 4-0.119-0.052 3-0.0170.2610.062 30.4331Tech Width254.5655.40.073 2-0.032 6-0.039 1-0.074 3-0.023-0.0110.1110.055 50.8510.5391Large Firm0.2410.4280.13-0.043 6-0.055 8-0.092 8-0.032-0.009 90.1030.076 20.4660.5950.611Middle Firm0.1020.3030.009-0.025 8-0.030 1-0.037-0.022 40.000 9-0.018 40.003 1-0.074 80.146-0.076 5-0.191Small Firm0.6570.475-0.1230.055 80.069 40.1070.043 10.008 4-0.080 8-0.070 7-0.372-0.629-0.501-0.78-0.4671Firm Style2.4271.0780.129-0.076-0.072 6-0.075 9-0.071 80.010 10.2270.1070.1630.4070.2540.276-0.039 8-0.2241
(2)具有许可记录的竞争者数量(Lic Competitor)。 即使领域内存在竞争者也对外许可，这种直接性竞争对企业对外许可的影响还有待考察。本文使用竞争密度中具有许可记录的竞争者数量表征直接性竞争变量，用Lic Competitor表示。从表1中可以看出，同一领域内同时具有许可记录的竞争者数量平均不到6.5，而且每个领域之间差距很大。
(3)有实力的竞争者数量(Capable Competitors)。 Hill[23]强调有实力的竞争者在企业对外许可决策中具有重要作用，但其仅进行了理论推导，并未进行实证研究。竞争者的实力源自其技术能力，因此本文使用专利申请量比许可者多的竞争者数量代表有实力的竞争者数量，用Capable Competitors表示。
(4)实力较弱的竞争者数量(Week Competitors)。 为了进一步考察实力弱于许可者的竞争者的作用，本文同时统计了实力较弱的竞争者数量，与前面类似，使用专利申请量比许可者少的竞争者数量代表实力较弱的竞争者数量，用Week Competitors表示。表1中的Week Competitors平均值远大于Capable Copetitors，由此可以推断进行许可的大部分竞争者还是相当有实力的。
(5)被许可人是否为竞争者(LicenseeCompetitor)。 此变量为二元虚拟变量，如果被许可人在许可领域内也具有相关专利申请，那么它就是一个竞争者，该变量使用Licensee Competitor表示。如果被许可人同时也是竞争者，则Licensee Competior为1，否则为0。
3.4 控制变量
企业特征及专利特点，如企业规模、年龄、专利编码化[8-9]、技术新旧程度[33-36]对企业许可倾向具有影响；在外部环境方面，如法律保护程度[1,3,6,37]、多个技术提供者同时竞争[1-2,31]、技术市场厚度[6-7]、寻找被许可者以及谈判达成协议的困难程度[3,38-39]等对企业技术许可均具有重要影响。因此，本文选取如下控制变量：
(1)技术许可时间(Nego Time)。专利优先申请年与被许可年之间的年限常用来反映技术年龄[36,40]。从另外一个视角来看，企业寻找合适的被许可人存在一定困难，即使找到合适的被许可者，许可者与被许可者之间也存在协商过程。由于该过程可能涉及多个许可者和被许可者，因此通常会持续一段时间，甚至发生双方利益无法协调导致谈判结果失败的现象[3,38-39,41]。从专利授权日至其首次被许可日的时间跨度不仅反映了技术年龄，而且从一定程度上反映了专利许可过程的时间，用Nego Time代表。本文研究对象是企业，因此根据每个企业在主分类号下所有许可发明专利自授权至首次许可的时间进行平均，作为技术年龄或者技术许可花费的时间。由于有些专利在授权之前就已经开始对外许可，该情况下设置Nego Time为0，变量单位为天。由于该变量数值相对较大，故对其取对数。
(2)技术市场对许可的需求程度(Licensee Num)。Fosfuri[24]使用一个地域两个时间段内化工企业的数量对比表示技术需求的增长程度，下游厂商数量代表潜在被许可人数量。专利引用也可以反映技术需求[6，42]。Hall and Ziedonis[42]使用加权的引用数量表征专利价值，企业引进专利后进行自主创新及第二代产品研发必然会引用许可者专利，Sampat and Ziedonis[43]认为16%的引用来自被许可者，因此使用被引用数量作为解释变量容易产生内生性[1]。另外，中国专利数据库中没有相关引文数据，本文通过计算每个企业发生许可交易的被许可人数量衡量市场中的技术许可需求，而且被许可人数量越多意味着许可人议价能力越强，从而影响许可人的许可决策。从表1可知，被许可人的平均值仅为2，且离散程度很大，这可能与行业有关。
(3)企业规模(Firm Size)。企业规模有多种衡量方式，本文主要关注技术层面的规模水平。因此，主要从研发层面衡量企业规模，即从研发层面看，拥有较多研发人员的企业拥有较大规模[1]。本文首先根据研发人员数量，把企业划分为大中小3类，由此产生3个虚拟变量：①Large Firm，公司研发人员数量在250人以上则该值设为1，否则设为0；②Medium Firm，公司研发人员数量在100～250人则该值设为1，否则设为0；③Small Firm，公司研发人员数量在100人以下该值设为1，否则设为0。本文还为企业规模设置了若干组其它阈值，但都没有改变实证结果。
(4)企业年龄(Firm Age)。Motohashi[2]研究了企业年龄与技术许可倾向的关系。因为无法获得企业创建时间，本文通过数据库找出该公司首个发明专利申请日作为企业创建时间。由于使用的专利数据截至2013年底，有些企业可能并没有生存那么长时间，故通过数据库找到该企业最后一个发明专利的申请日作为企业终结日。基于此，本文使用企业终结日与创建时间差代表企业年龄。该变量单位为年，不足整年的取其上限。
(5)企业技术宽度(Tech Width)。Kani and Motohashi[6]使用单个专利覆盖的IPC号数量表征专利通用性或者专利保护程度，Lerner[44]使用其作为保护范围。专利作为反映企业研发成果覆盖领域的变量对企业许可策略也必然产生一定影响。为简便起见，借鉴Kani and Motohashi[6]的方法，使用企业所有申请专利覆盖的主分类号个数代表企业技术宽度，用Tech Width表征。由于该变量值较大，故对其取对数。
4 实证分析结果
因为被解释变量为非负整数，对该类数据常使用泊松回归，其前提是被解释变量的方差和均值相等。从表1中可以看出，许可数量的方差明显高于其均值，存在过度分散现象，不适合使用泊松回归，因此选择负二项回归。为了进一步对比两个模型，在回归过程中使用稳健标准差，回归结果提供一个LR检验。从结果中可以发现，alpha值明显不等于0，再次证明存在过度分散，作负二项回归更适合。从表1可以看出，解释变量的相关系数很高，如变量“具有许可记录的竞争者数量”和变量“竞争密度”的相关性达0.956。这是因为前者是后者的子集，相关系数高属于正常。其它解释变量之间也存在类似情况，但这并不影响研究结论。这是因为解释变量没有同时出现在回归结果中，都是单独与控制变量一起回归。被解释变量与解释变量、控制变量之间的相关性系数较小，主要是因为被解释变量在相应主分类号领域内有许可记录的专利数量相对较少，分布稀疏，而解释变量或者控制变量的数量级更高，因此造成以上现象。因果关系主要从回归结果的显著性以及系数大小方面进行断定。
表2给出了一部分估计结果，其中，(1)、(2)分别检验了竞争密度在许可中的影响及其是否具备倒U型关系；(3)、(4)分别检验了实际的技术许可数量对许可的影响以及是否具有倒U型影响；(5)、(6)整体上分别检验了实力较强竞争者以及实力较弱竞争者在许可中的作用。表3根据企业规模，将样本分为large-firms、middle-firms和small-firms等3组，分析竞争对不同规模企业的影响；表4根据企业性质，将国有控股或者国有资本占较大比重的企业划分为国有企业，其余视为私营企业。
从表2可知，竞争密度系数显著为正，但竞争密度与许可之间的倒U型关系不显著；但从(3)和(4)的结果看，实际的技术提供者数量也会刺激技术许可，但强度不如竞争密度明显，且实际技术提供者数量与技术许可之间存在显著的倒U型关系，但拐点在119附近，与Fosfuri(2004)的计算结果相差甚远，本文统计的技术许可者数量均值为6.5，离拐点仍有一段距离。另外，表3和表4显示,竞争密度的影响效果也非常显著，但许可者数量除在国有企业样本中不显著外，其它结果均非常显著，从而力证了研究假设H1。假设H2意味着实力较强的竞争者在许可竞争中起抑制作用，而实力较弱的竞争者则起到促进作用。根据科研实力对竞争者进行划分，由表2中(5)和(6)的结果可以看出，有实力的竞争者数量变量显著为负，而实力较弱的竞争者数量变量显著为正。表3中的结果也与假设H2吻合，可以看出，随着企业规模增大，有实力的竞争者数量作用逐渐减弱，而实力较弱的竞争者数量对许可的促进作用逐渐增大。这侧面反映出大规模企业群组内竞争激烈、科研实力较强且实力相当，均具有替代对手的实力，而中小规模企业群组内竞争态势相对缓和。表4说明国有企业对实力较强的竞争者并不敏感，而私营企业明显比国企敏感且效果显著。
当被许可人同时也是竞争者时，假设H3认为此时市场已经开放，许可人为了快速占领市场，使自己的专利技术成为一项主流设计或标准，会促进企业对外许可，而且不会出现许可者延迟对外许可。表2中的系数显著证明了该点，同时，从表3中可以看出，大型企业相比小型企业更急于占领市场，中型企业往往拥有辅助资产(生产资源或销售资源)且正处于快速发展阶段，往往最不倾向于对外许可。表4则意味着私营企业相比国有企业通过技术占领市场的积极性更高。另外，为了确认企业是否会延迟许可专利给竞争者，本文计算了专利从授权到许可的时间差，并把许可给竞争者和未许可给竞争者的许可者划分为两组进行T检验，如表5所示。遗憾的是，并未发现两者有区别，这意味着许可者并没有因为对方是竞争者而拖延技术许可。从表3可以看出，随着竞争环境恶化、企业规模缩减，竞争密度和技术提供者数量对企业许可的影响逐渐减弱，这意味着大型企业在竞争中也更倾向于对外许可，尤其是面对强竞争对手时，大型企业表现更积极——通过对外许可技术，一方面获取许可收益，另一方面也起到阻碍其它企业进入的作用。此外，中小型企业在竞争格局中并不占据优势，因此更倾向于使用技术进行生产从而在产品市场中获取收益。从表4中可以看出，随着竞争密度增大，国有企业对竞争也是敏感的，但技术提供者数量增加并不能引起国有企业的重视，因此该项系数不显著。面对竞争密度增大和技术提供者数量增加，私营企业会进行有效应对，积极对外许可其技术，而实力较强的竞争者明显对私营企业具有抑制作用，但对国有企业不显著。总之，私营企业在各个方面的表现均优于国有企业。
此外，市场的技术许可需求起到非常重要的作用，在相同的技术需求下，大型企业显然比中小企业更具实力和竞争力，但意外的是国有企业相比私营企业更倾向于对外许可。企业规模对技术许可具有正向作用，这里与本文使用研发人员数量衡量企业规模有关。技术宽度在整体上具有负向作用，但由于小型企业的研发领域相对集中，因此其拓展研发领域有利于对外许可。
表2 所有企业整体回归结果
(1)(2)(3)(4)(5)(6)Competitive Density0.028 6∗∗∗-0.005 83(6.08)(-0.33)Competitive Density20.003 46∗(1.89)Lic Competitor0.001 79∗∗∗0.007 23∗∗∗(5.75)(6.12)Lic Competitor2-0.000 030 3∗∗∗(-4.71)Capable Competitors-0.022 6∗∗∗(-5.04)Week Competitors0.033 9∗∗∗(7.32)Licensee Competitor0.264∗∗∗0.264∗∗∗0.276∗∗∗0.262∗∗∗0.296∗∗∗0.260∗∗∗(7.39)(7.41)(7.72)(7.37)(8.36)(7.28)Nego Time-0.001 06-0.001 08-0.002 25-0.001 69-0.002 99-0.001 56(-0.29)(-0.30)(-0.62)(-0.46)(-0.81)(-0.43)Licensee Num0.534∗∗∗0.534∗∗∗0.533∗∗∗0.531∗∗∗0.531∗∗∗0.532∗∗∗(18.03)(18.06)(18.00)(18.13)(17.77)(18.02)Firm Size0.115∗∗∗0.116∗∗∗0.122∗∗∗0.113∗∗∗0.122∗∗∗0.114∗∗∗(5.36)(5.40)(5.71)(5.28)(5.56)(5.28)Firm Age0.003 68∗0.003 76∗0.003 220.003 77∗0.002 440.003 91∗(1.74)(1.78)(1.54)(1.79)(1.17)(1.85)Tech Width-0.133∗∗∗-0.133∗∗∗-0.139∗∗∗-0.127∗∗∗-0.142∗∗∗-0.131∗∗∗(-4.58)(-4.61)(-4.82)(-4.44)(-4.82)(-4.55)_cons-0.113∗∗∗-0.035 60.019 8-0.018 10.115∗∗∗-0.128∗∗∗(-2.68)(-0.65)(0.63)(-0.54)(2.85)(-3.21)lnalpha_cons-4.124∗∗∗-4.130∗∗∗-4.125∗∗∗-4.166∗∗∗-4.107∗∗∗-4.141∗∗∗(-7.67)(-7.64)(-7.61)(-7.57)(-7.67)(-7.60)N9 4579 4579 4579 4579 4579 457
注：*p< 0.1,**p< 0.05, ***p<0.01
5 结论与政策启示
现实中产品市场和技术市场的竞争不可避免，本文使用大量企业数据证明了竞争对企业对外许可的影响，随着竞争密度增加，竞争愈发白热化，不仅加剧了竞争而且扩张了技术市场，增加了市场厚度。基于这种判断，企业会倾向于对外许可技术，但技术提供者数量增加到一定程度时技术许可会下降，根据模型测算，在中国市场上技术提供者数量还远未达到拐点。在许可过程中企业研发实力起到决定性作用，实力较强竞争者对许可行为具有明显抑制作用，而较弱的竞争者则能促进技术许可，这意味着许可者实力越强，越倾向于通过技术迅速占领市场，使其技术成为一项技术标准或者行业规范；大型群组内的企业竞争激烈，企业势均力敌并具有替代对方的实力；相反，如果许可者实力较弱，即使掌握了专利技术，对外许可中也很难控制技术被模仿或超越，这类企业在技术竞争中并不占优势，因此其理性做法应该是继续深入开发技术，并在产品市场上争取突破。总之，本文的研究贡献主要有两点：①基于现实背景，实证分析了许可过程中竞争的作用。随着竞争密度增大，企业不仅会把专利技术许可给领域外的技术需求者，同时也会许可给竞争者，虽然这样会加剧市场竞争，但也会加速技术分享与传播，有助于其成为行业领导者；②从制度角度分析了竞争在许可过程中的影响，国有企业在竞争压力下也是有效率的，只是没有私营企业高效，尤其是当技术提供者增加时国有企业对此并不敏感，缺乏竞争力。
表3 大中小型企业对比分析
large-firms123456middle-firms123456small-firms123456Competitive Density0.043 4∗∗∗0.036 50.034 6∗∗∗-0.021 10.022 7∗∗∗-0.032 8-4.21-1.01-2.82(-0.44)-5.12(-1.62)CompetitiveDensity20.000 7330.005 780.005 48∗∗-0.19-1.08-2.54LicCompetitor0.010 9∗∗∗0.031 9∗∗∗0.004 15∗∗∗0.007 60∗∗0.001 48∗∗∗0.005 23∗∗∗-4.37-5.33-4.81-2.41-4.01-4.93LicCompetitor2-0.000 712∗∗∗-0.000 021 4-0.000 020 1∗∗∗(-4.44)(-1.30)(-3.40)CapableCompetitors-0.059 3∗∗∗-0.049 9∗∗∗-0.009 34∗∗(-5.98)(-4.44)(-2.33)WeekCompetitors0.051 8∗∗∗0.042 1∗∗∗0.026 6∗∗∗-5.1-3.55-6.18LicenseeCompetitor0.433∗∗∗0.433∗∗∗0.438∗∗∗0.416∗∗∗0.535∗∗∗0.427∗∗∗0.1020.1040.113∗0.105∗0.115∗∗0.096 80.111∗∗∗0.111∗∗∗0.119∗∗∗0.108∗∗∗0.131∗∗∗0.108∗∗∗-6.37-6.37-6.5-6.15-7.88-6.29-1.6-1.63-1.88-1.66-2.04-1.52-3.97-3.99-4.21-3.85-4.5-3.86Nego Time-0.001 08-0.001 07-0.001 49-0.001 78-0.001 75-0.001 86-0.019 5∗∗∗-0.019 5∗∗∗-0.020 8∗∗∗-0.020 7∗∗∗-0.023 7∗∗∗-0.020 0∗∗∗-0.003 72-0.003 96-0.005 54-0.004 84-0.005 45-0.004 25(-0.17)(-0.17)(-0.23)(-0.28)(-0.28)(-0.29)(-3.11)(-3.12)(-3.32)(-3.30)(-3.78)(-3.18)(-1.06)(-1.14)(-1.61)(-1.41)(-1.53)(-1.22)Licensee Num0.578∗∗∗0.578∗∗∗0.573∗∗∗0.563∗∗∗0.567∗∗∗0.576∗∗∗0.548∗∗∗0.549∗∗∗0.547∗∗∗0.545∗∗∗0.543∗∗∗0.545∗∗∗0.502∗∗∗0.501∗∗∗0.502∗∗∗0.500∗∗∗0.504∗∗∗0.501∗∗∗-15.88-15.89-15.98-15.93-15.54-15.88-12.24-12.29-12.22-12.29-12.66-12.23-15.8-15.89-16.1-16.05-15.68-15.79Firm Age0.008 86∗∗∗0.008 88∗∗∗0.008 63∗∗∗0.009 49∗∗∗0.006 52∗∗0.009 28∗∗∗-0.012 1∗∗∗-0.011 7∗∗∗-0.012 0∗∗∗-0.011 4∗∗∗-0.013 9∗∗∗-0.011 6∗∗∗0.000 5480.000 6410.000 330.000 403-0.000 1540.000 663-2.67-2.66-2.62-2.84-2.08-2.79(-3.05)(-2.99)(-2.95)(-2.90)(-3.55)(-2.94)-0.27-0.32-0.16-0.2(-0.07)-0.33Tech Width-0.038 8∗-0.038 7∗-0.033 7-0.039 7∗-0.042 1∗∗-0.041 7∗∗0.018 70.022 10.015 60.021 40.024 90.020 90.015 3∗∗0.015 2∗∗0.015 3∗∗0.017 2∗∗0.014 3∗∗0.014 9∗∗(-1.88)(-1.88)(-1.64)(-1.94)(-1.98)(-2.02)-0.34-0.4-0.28-0.38-0.45-0.38-2.2-2.22-2.25-2.54-2.01-2.15_cons-0.074 4-0.060 60.054 50.029 1 0.316∗∗-0.090 50.000 4860.1040.1620.1150.298-0.039 3-0.125∗∗∗0.004 83-0.015 9-0.041 7∗0.026 4-0.134∗∗∗(-0.57)(-0.42)-0.45-0.24-2.32(-0.71)0-0.37-0.63-0.42-1.17(-0.15)(-3.67)-0.1(-0.71)(-1.83)-0.94(-4.19)lnalpha_cons-2.338∗∗∗-2.338∗∗∗-2.362∗∗∗-2.404∗∗∗-2.359∗∗∗-2.351∗∗∗-23.12-23.12-23.12-23.12-23.12-23.12-48.9-48.9-48.9-48.9-48.9-48.9(-15.67)(-15.68)(-15.89)(-16.01)(-15.39)(-15.69)(.)(.)(.)(.)(.)(.)(.)(.)(.)(.)(.)(.)N2 2782 2782 2782 2782 2782 2789659659659659659656 2146 2146 21462146 2146214
注：t statistics in parentheses;*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01，下同
表4 国有和民营企业对比
State owned-firms123456Private-firms123456CompetitiveDensity0.015 6∗∗0.023 40.030 7∗∗∗-0.010 8-2.57-0.88-5.85(-0.56)CompetitiveDensity2-0.000 7870.004 19∗∗(-0.30)-2.1Lic Competitor0.000 3650.002 30∗0.001 95∗∗∗0.008 03∗∗∗-1.25-1.86-5.87-6.11Lic Competitor2-0.000 011 5∗-0.000 033 7∗∗∗(-1.86)(-4.73)CapableCompetitors-0.007 02-0.025 6∗∗∗(-1.31)(-5.12)WeekCompetitors0.018 1∗∗∗0.036 4∗∗∗-2.97-7.06LicenseeCompetitor0.102∗∗∗0.102∗∗∗0.107∗∗∗0.102∗∗∗0.109∗∗∗0.100∗∗∗0.275∗∗∗0.276∗∗∗0.289∗∗∗0.273∗∗∗0.315∗∗∗0.271∗∗∗-2.63-2.63-2.76-2.64-2.81-2.61-7.27-7.29-7.62-7.24-8.36-7.15Nego Time-0.009 32∗-0.009 31∗-0.010 4∗-0.010 2∗-0.011 3∗∗-0.009 59∗-0.000 891-0.000 936-0.002 08-0.001 46-0.002 72-0.001 45(-1.67)(-1.67)(-1.86)(-1.81)(-1.99)(-1.72)(-0.24)(-0.25)(-0.55)(-0.39)(-0.71)(-0.38)Licensee Num0.607∗∗∗0.607∗∗∗0.607∗∗∗0.606∗∗∗0.603∗∗∗0.606∗∗∗0.533∗∗∗0.533∗∗∗0.532∗∗∗0.530∗∗∗0.531∗∗∗0.531∗∗∗-10.14-10.15-9.98-10-9.87-10.14-17.8-17.84-17.75-17.91-17.56-17.79Firm Size0.059 3∗∗∗0.059 5∗∗∗0.069 0∗∗∗0.063 3∗∗∗0.071 4∗∗∗0.056 5∗∗∗0.115∗∗∗0.116∗∗∗0.121∗∗∗0.112∗∗∗0.118∗∗∗0.114∗∗∗-3.04-3.08-3.41-3.2-3.51-2.92-5.12-5.18-5.4-5.01-5.15-5.07Firm Age-0.000 080 4-0.000 074 4-0.000 552-0.000 368-0.000 5950.000 059 40.003 250.003 360.002 880.003 420.0020.003 48(-0.05)(-0.05)(-0.34)(-0.23)(-0.37)-0.04-1.42-1.47-1.27-1.51-0.89-1.52Tech Width-0.055 2∗∗-0.055 6∗∗-0.065 7∗∗-0.059 4∗∗-0.070 0∗∗∗-0.052 5∗∗-0.130∗∗∗-0.131∗∗∗-0.136∗∗∗-0.124∗∗∗-0.137∗∗∗-0.130∗∗∗(-2.16)(-2.19)(-2.50)(-2.30)(-2.67)(-2.06)(-4.38)(-4.43)(-4.58)(-4.21)(-4.49)(-4.38)_cons-0.044 3-0.0620.038 90.026 90.073 3-0.051 9-0.127∗∗∗-0.033 80.013 9-0.028 30.118∗∗∗-0.143∗∗∗(-0.91)(-0.77)-0.99-0.68-1.61(-1.12)(-2.85)(-0.57)-0.42(-0.81)-2.78(-3.39)lnalpha_cons-50.16-50.16-50.16-50.16-50.16-50.16-3.675∗∗∗-3.682∗∗∗-3.677∗∗∗-3.714∗∗∗-3.661∗∗∗-3.690∗∗∗(.)(.)(.)(.)(.)(.)(-10.01)(-9.97)(-9.91)(-9.94)(-9.97)(-9.94)N1 8181 8181 8181 8181 8181 8187 6397 6397 6397 6397 6397 639
表5 许可时间T检验
Two-sample test with equal variancesGroupObsMeanStd.Err.Std.Dev.95% Conf.Interval08 621682.58.402780.2666.0698.91836688.728.29818.1633.2744.3combined9 457683.08.057783.5667.2698.8diff-6.26228.38-61.9049.38 diff=mean(0) - mean(1)t=-0.221Ho: diff=0Degreesoffreedom=9455Ha: diff<0Ha: diff!=0Ha: diff>0Pr(T
从政策角度来讲，中国的技术市场远没有达到因竞争激烈而导致企业不愿对外分享其技术的程度。因此，政府应该消除企业进入技术行业的障碍，促进技术市场竞争，加快技术分享与传播，从而打破产品市场垄断，促进市场公平、合理。同时，制定相关政策和提供补贴，保护小型创新企业，避免其还未成长即被扼杀。在制度上，应该对国有企业和私营企业一视同仁，建立公平竞争的规则制度和环境。过度保护和补贴国有企业会成为其竞争障碍，应该鼓励和督促其与私营企业竞争。从企业角度，小型企业在竞争中并不占据优势，尤其是同大企业竞争时必然会受到挤压，因此小型企业在产品市场获取技术回报的同时，应不断扩大自己的研究领域；大型企业之间竞争激烈，可以通过快速对外许可技术，占领市场。
本研究具有一定局限性：①由于无法获取企业规模或市场份额数据，本文使用企业拥有的发明人数进行代替，两者之间存在一定关联性，但这种关联性有必要进行验证；②本文以每个主分类号为基础进行实证分析，涉及到5 724个主分类号、4 225家企业，整体来看具有一定通用性，但并没有进行相关行业划分，有必要把相关企业划分到不同行业中进行研究，以总结在不同行业中的影响。
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