李 停

(銅陵學(xué)院 經(jīng)濟學(xué)院，安徽銅陵 244000)

競爭程度、知識產(chǎn)權(quán)保護與企業(yè)創(chuàng)新激勵
——基于聯(lián)立方程模型的實證研究

李 停

(銅陵學(xué)院 經(jīng)濟學(xué)院，安徽銅陵 244000)

以往對創(chuàng)新激勵的產(chǎn)業(yè)組織研究從市場結(jié)構(gòu)和知識產(chǎn)權(quán)保護兩條路線獨立進行，忽視了市場結(jié)構(gòu)、溢出效應(yīng)和創(chuàng)新激勵彼此間存在相互影響的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。論文建立聯(lián)立方程模型，全面考察中國工業(yè)行業(yè)創(chuàng)新激勵的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，市場結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新激勵存在雙向互動正向影響，支持了“熊彼特假說”，也說明創(chuàng)新激勵有益于推動市場集中。市場結(jié)構(gòu)和溢出效應(yīng)存在雙向互動負(fù)向影響，技術(shù)擴散鼓勵新企業(yè)進入降低行業(yè)集中度，高集中度卻不利于技術(shù)在行業(yè)中推廣。知識產(chǎn)權(quán)保護對技術(shù)進步的影響是雙刃劍，強保護有利于企業(yè)從事R＆D活動，卻不利于技術(shù)擴散從而行業(yè)技術(shù)進步。實踐中，需要將競爭政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策有機結(jié)合起來，發(fā)揮政策合力。

創(chuàng)新激勵；市場結(jié)構(gòu)；溢出效應(yīng)；知識產(chǎn)權(quán)保護；技術(shù)機會

0 引 言

經(jīng)濟新常態(tài)下，勞動力適齡人口持續(xù)減少、環(huán)境承載力下降使我國傳統(tǒng)經(jīng)濟發(fā)展模式難以為繼，經(jīng)濟增長動力從要素驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變成為實現(xiàn)創(chuàng)新型國家的關(guān)鍵。2014年9月10日，國務(wù)院總理李克強在第八屆夏季達沃斯論壇開幕式上強調(diào)大力破除對個體和企業(yè)創(chuàng)新精神的種種束縛，形成“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的新局面。種種政策信號的釋放表明，如何營造適宜的企業(yè)創(chuàng)新外部環(huán)境，是走內(nèi)生驅(qū)動增長之路，實現(xiàn)創(chuàng)新型國家的必由之徑。

Romer[1]認(rèn)為創(chuàng)新是一國經(jīng)濟增長的發(fā)動機，長期內(nèi)也是一國社會福利進步的源泉。對創(chuàng)新激勵的產(chǎn)業(yè)組織早期研究，從市場結(jié)構(gòu)和知識產(chǎn)權(quán)保護兩條路線獨立進行，可追溯到著名的熊彼特-阿羅之爭。Shumpeter[2]主張大企業(yè)是現(xiàn)代經(jīng)濟增長的發(fā)動機，集中市場有利于企業(yè)從事R＆D活動，而Arrow[3]在新古典分析框架下論證分散市場比集中市場更能維持創(chuàng)新激勵。經(jīng)驗研究至今尚無定論，Mansfield[4]、Kraft[5]、吳延兵[6]、蔣軍峰等[7]的研究支持了“熊彼特假說”，而Geroski[8]、Nichel[9]、卜振興等[10]的研究支持阿羅的論斷，郭研等[11]發(fā)現(xiàn)政府創(chuàng)新基金對中小企業(yè)創(chuàng)新激勵影響較大。此外，Scherer[12]、Kamien等[13]、孫曉華等[14]的研究發(fā)現(xiàn)市場結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新存在“倒U型”關(guān)系。杜傳忠[15]認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)型寡占市場結(jié)構(gòu)應(yīng)成為實現(xiàn)中國企業(yè)自主技術(shù)創(chuàng)新的最有效的市場結(jié)構(gòu)形式。

關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護和創(chuàng)新的關(guān)系，傳統(tǒng)觀點認(rèn)為模仿?lián)p害競爭，知識產(chǎn)權(quán)保護是激勵企業(yè)從事R＆D活動、協(xié)調(diào)創(chuàng)新激勵和知識擴散的制度安排。Gans等[16]認(rèn)為強有力的知識產(chǎn)權(quán)保護是最優(yōu)的R＆D鼓勵政策，而Bessen等[17]質(zhì)疑知識產(chǎn)權(quán)保護“越強越好”的傳統(tǒng)觀點，小企業(yè)的模仿能力推動大企業(yè)為維持主導(dǎo)地位持續(xù)創(chuàng)新。Braguinsky[18]認(rèn)為創(chuàng)新和模仿的關(guān)系與行業(yè)成熟度有關(guān)，年輕且規(guī)模小的行業(yè)，創(chuàng)新者阻止模仿者的動機不足，而當(dāng)行業(yè)成熟時，創(chuàng)新者才會因為模仿降低R＆D努力。

國內(nèi)研究方面，吳志鵬等[19]分別從微觀安排和宏觀安排兩方面探討專利制度對創(chuàng)新激勵的作用機制。實證研究方面，吳欣望等[20]認(rèn)為加入WTO后專利保護的強化增加了研發(fā)產(chǎn)出專利申請量，但對研發(fā)投入的影響卻是負(fù)面的。趙莉[21]剖析高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利管理和創(chuàng)新績效關(guān)聯(lián)的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)專利保護、專利商業(yè)化對持續(xù)創(chuàng)新能力有正向影響。曹勇等[22]通過118家高新技術(shù)企業(yè)的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，運用結(jié)構(gòu)方程模型實證研究專利獲取、專利保護、專利商業(yè)化和技術(shù)創(chuàng)新績效的作用機制，結(jié)果表明專利獲取、專利保護、專利商業(yè)化對技術(shù)創(chuàng)新績效均有顯著正向影響。靳巧花等[23]的研究表明，知識產(chǎn)權(quán)保護在自主研發(fā)與區(qū)域創(chuàng)新能力的關(guān)系中存在門限效應(yīng)。

國內(nèi)外已有對創(chuàng)新激勵的研究從產(chǎn)業(yè)組織環(huán)境(市場結(jié)構(gòu))和法律環(huán)境(知識產(chǎn)權(quán)保護)獨立展開，豁然割裂了市場結(jié)構(gòu)、知識產(chǎn)權(quán)保護和創(chuàng)新激勵的內(nèi)在聯(lián)系。實際上，創(chuàng)新是一項十分復(fù)雜的企業(yè)經(jīng)營活動，與其置身的產(chǎn)業(yè)組織環(huán)境和法律環(huán)境密切相關(guān)。新產(chǎn)業(yè)組織理論認(rèn)為，市場結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新活動存在雙向互動關(guān)系，二者是聯(lián)合內(nèi)生的；知識產(chǎn)權(quán)保護影響創(chuàng)新激勵的一個重要因素是技術(shù)溢出效應(yīng)，而溢出效應(yīng)還與技術(shù)專用性程度和市場結(jié)構(gòu)相關(guān)。因此，創(chuàng)新激勵和市場結(jié)構(gòu)、溢出效應(yīng)是聯(lián)合內(nèi)生的，建立聯(lián)立方程模型反映三者雙向互動影響成為必要，以解決單方程計量經(jīng)濟學(xué)模型參數(shù)估計過程中的隨機解釋變量問題。有鑒于此，本文將創(chuàng)新激勵置于由產(chǎn)業(yè)組織環(huán)境和法律環(huán)境構(gòu)成的二維空間，建立以創(chuàng)新激勵、市場集中度和溢出效應(yīng)為內(nèi)生變量的聯(lián)立方程模型，并以第三次全國經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)進行實證研究，以期全面考察中國工業(yè)行業(yè)創(chuàng)新激勵的影響因素。

1 聯(lián)立方程建模

1.1 模型設(shè)定和變量釋義

為了全面考察市場結(jié)構(gòu)、技術(shù)溢出效應(yīng)與創(chuàng)新激勵之間的內(nèi)在聯(lián)系，建立以創(chuàng)新激勵、市場集中度和溢出效應(yīng)為內(nèi)生變量的聯(lián)立方程模型，各行為方程設(shè)定如下:

表1列出了聯(lián)立方程模型包含的變量名稱和釋義。

表1 模型變量釋義

續(xù)表1

1.2 創(chuàng)新激勵系統(tǒng)

將行業(yè)內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新激勵視為一個復(fù)雜的開放系統(tǒng)，與外部環(huán)境進行物質(zhì)、能量和信息的交換。圖1是行業(yè)創(chuàng)新激勵系統(tǒng)圖，實線框中變量為模型被解釋變量，虛線框中變量為解釋變量，相應(yīng)的用實箭頭表示模型變量內(nèi)生性影響，虛箭頭表示模型變量的外生性影響。結(jié)合創(chuàng)新激勵系統(tǒng)圖，對聯(lián)立方程模型三個行為方程分別予以解釋。

1.2.1 創(chuàng)新激勵方程

(1)式是創(chuàng)新激勵方程，被解釋變量INN表示創(chuàng)新激勵程度，由先定變量市場結(jié)構(gòu)(CR4)、溢出效應(yīng)(SP)、產(chǎn)品差別化(ASR)、研發(fā)支出(RD)、科研人員投入(RSP)、技術(shù)機會(KSR)和 R＆D資金結(jié)構(gòu)(Rgov)等變量共同解釋。其中市場結(jié)構(gòu)和溢出效應(yīng)是模型的內(nèi)生變量，其他變量是外生變量。

哈佛學(xué)派傳統(tǒng)的SCP分析范式認(rèn)為，市場結(jié)構(gòu)是外生不能改變的，包括R＆D活動的企業(yè)行為只能被動適應(yīng)現(xiàn)有市場競爭結(jié)構(gòu)。新產(chǎn)業(yè)組織理論認(rèn)為，具有市場優(yōu)勢地位的廠商會使用策略性行為改變其賴以生存的市場環(huán)境，市場結(jié)構(gòu)也是內(nèi)生的。尤其是實現(xiàn)行業(yè)技術(shù)范式轉(zhuǎn)變的重大創(chuàng)新活動，主導(dǎo)型廠商迅速更替，市場競爭結(jié)構(gòu)不再是外生不能改變。因此，創(chuàng)新激勵和市場結(jié)構(gòu)是聯(lián)合內(nèi)生的，建立聯(lián)立方程模型反映二者雙向互動影響成為必要，以解決單方程計量經(jīng)濟學(xué)模型參數(shù)估計過程中的隨機解釋變量問題。過往文獻多選用R＆D支出或新產(chǎn)品產(chǎn)值占行業(yè)總產(chǎn)值比重衡量，但二者都存在不足。顯然創(chuàng)新激勵的研究更關(guān)注創(chuàng)新產(chǎn)出而不是創(chuàng)新投入，不同行業(yè)對新產(chǎn)品的統(tǒng)計口徑缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，新產(chǎn)品產(chǎn)值比重難以進行橫向比較。有鑒于此，本文選取發(fā)明專利數(shù)衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，相比之下能對創(chuàng)新激勵提供客觀、穩(wěn)定的標(biāo)準(zhǔn)，同時將R＆D支出和科研人員投入作為創(chuàng)新激勵的重要解釋變量出現(xiàn)在模型之中。

圖1 行業(yè)創(chuàng)新激勵系統(tǒng)圖

技術(shù)溢出效應(yīng)是指企業(yè)R＆D活動獲得技術(shù)進步后，對行業(yè)內(nèi)其他廠商產(chǎn)生的影響，是一種正的外部性。技術(shù)溢出效應(yīng)影響企業(yè)從事R＆D活動，而R＆D活動通過市場結(jié)構(gòu)反過來又會影響技術(shù)溢出效應(yīng)。因此在溢出效應(yīng)和創(chuàng)新激勵間也存在間接的雙向互動影響，故將溢出效應(yīng)也作為模型的內(nèi)生變量。溢出效應(yīng)使用小企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出占行業(yè)總創(chuàng)新產(chǎn)出比重衡量，數(shù)值上等于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)減去大中型工業(yè)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)。產(chǎn)品差別化指標(biāo)選用行業(yè)廣告銷售收入比衡量，以兩種方式對創(chuàng)新激勵產(chǎn)生影響。一是廣告的“噪音”效應(yīng)使廣告充當(dāng)成為一種進入壁壘，影響市場結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新激勵；二是產(chǎn)品差別化程度的高低是行業(yè)競爭程度除集中度以外的重要結(jié)構(gòu)指標(biāo)，顯然產(chǎn)品市場的競爭程度會對R＆D市場產(chǎn)生戰(zhàn)略性影響。廣告影響產(chǎn)品需求替代彈性，降低產(chǎn)品市場的競爭程度。行業(yè)科技活動籌集資金有政府資金、企業(yè)自留、金融機構(gòu)貸款和國外資金四種來源，R＆D資金結(jié)構(gòu)選用政府資金占R＆D支出比重衡量，用以檢驗政府扶持對行業(yè)創(chuàng)新激勵的影響。不同行業(yè)技術(shù)進步對R＆D投入的敏感性不同，技術(shù)機會是影響創(chuàng)新激勵的重要外生變量。技術(shù)機會是指行業(yè)對其面臨的技術(shù)潛在可利用程度，亦即企業(yè)通過R＆D支出拓展其生產(chǎn)可能性邊界的可能性。為避免技術(shù)機會測算中復(fù)雜的技術(shù)細(xì)節(jié)，本文使用資本密集度KSR作為技術(shù)機會的替代變量，通常資本密集型行業(yè)的技術(shù)進步對R＆D支出比勞動密集型行業(yè)更敏感。

1.2.2 市場結(jié)構(gòu)方程

(2)式是市場結(jié)構(gòu)方程，變量選取遵循國內(nèi)外大多數(shù)產(chǎn)業(yè)組織集中度經(jīng)驗研究慣例。式中被解釋變量CR4表示市場結(jié)構(gòu)，由先定變量創(chuàng)新激勵(INN)、進入壁壘(Aasset)、產(chǎn)品差別化(ASR)、絕對成本優(yōu)勢(CADV)和需求增長率(Growth)共同解釋。其中創(chuàng)新激勵是模型內(nèi)生變量，其他為外生變量。嚴(yán)格說，聯(lián)立方程模型中建立市場結(jié)構(gòu)方程主要是反映產(chǎn)品市場的競爭程度。Lerner指數(shù)是行業(yè)競爭程度的理想指標(biāo)，但所需邊際成本數(shù)據(jù)在實踐中無法直接觀測。此外，Lerner指數(shù)僅適用于壟斷行業(yè)，雖然李停[24]將Lerner指數(shù)拓展到寡占市場，但由企業(yè)層面的Lerner指數(shù)加總到行業(yè)層面，涉及煩瑣的推測彈性估計。考慮到競爭程度、市場結(jié)構(gòu)和集中度間有十分穩(wěn)定的正相關(guān)關(guān)系，本文采取四廠商市場集中度衡量行業(yè)的競爭程度。

Bain[25]將規(guī)模經(jīng)濟、產(chǎn)品差別化和絕對成本優(yōu)勢三個因素作為考察市場結(jié)構(gòu)的主要變量，并在后續(xù)研究得到廣泛應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)組織理論分析中使用最小最優(yōu)規(guī)模度(MES)衡量進入壁壘的大小，但MES的測算需要復(fù)雜的工程經(jīng)濟學(xué)方法，至今尚未成熟。本文采用行業(yè)內(nèi)大中型企業(yè)的平均資產(chǎn)Aasset衡量進入壁壘的高低，也是多數(shù)實證研究的通常做法。產(chǎn)品差別化對市場結(jié)構(gòu)能產(chǎn)生兩種截然相反的影響，一方面任何形式的產(chǎn)品差別化都有進入壁壘的作用推動市場集中，另一方面，新企業(yè)可以通過產(chǎn)品差別化策略相對容易完成進入推動集中度下降，故理論上產(chǎn)品差別化對集中度的影響是不確定的。絕對成本優(yōu)勢反映大企業(yè)在任何產(chǎn)量水平上平均成本都低于小企業(yè)的程度，可用大型企業(yè)比較勞動生產(chǎn)率表示，數(shù)值等于大中型企業(yè)雇員平均銷售收入與全部行業(yè)雇員平均銷售收入的比重。

市場結(jié)構(gòu)和溢出效應(yīng)之間存在直接的雙向互動關(guān)系，這也是建立聯(lián)立方程模型反映系統(tǒng)內(nèi)變量間相互關(guān)聯(lián)、互為因果成為必要。市場結(jié)構(gòu)環(huán)境影響行業(yè)內(nèi)信息、知識的溝通和分享方式，技術(shù)擴散的路徑和效率都有很大差異，進而對溢出效應(yīng)產(chǎn)生很大影響；溢出效應(yīng)對市場結(jié)構(gòu)的影響更為直接，無論是技術(shù)本身的精密性還是知識產(chǎn)權(quán)保護強度的原因，低的溢出效應(yīng)強化技術(shù)領(lǐng)先的大企業(yè)競爭優(yōu)勢，推動集中度上升。同時高溢出效應(yīng)吸引更多模仿企業(yè)進入，也會推動市場分散。行業(yè)需求擴張速度也會對市場結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重要影響，一般說來快速擴張的需求削弱在位主導(dǎo)型廠商的絕對成本優(yōu)勢，吸引新企業(yè)進入、降低市場集中度。方程(2)中選用行業(yè)成長率Growth體現(xiàn)需求變動對集中的影響，用行業(yè)主營業(yè)務(wù)收入增長率衡量。

1.2.3 溢出效應(yīng)方程

方程3是溢出效應(yīng)方程，由先定變量市場結(jié)構(gòu)(CR4)、知識產(chǎn)權(quán)保護強度(IPR)、技術(shù)知識的專用性程度(Copy)和技術(shù)機會(KSR)共同解釋。其中市場結(jié)構(gòu)是模型內(nèi)生變量，其他變量是外生變量。內(nèi)生變量市場結(jié)構(gòu)影響溢出效應(yīng)，是因為不同的市場組織下與創(chuàng)新活動相關(guān)的信息和知識流動方式有很大差異。

知識產(chǎn)權(quán)保護強度和技術(shù)知識的專用性程度分別是法律層面和技術(shù)層面影響行業(yè)技術(shù)溢出的兩個重要外生變量。雖然美國、中國、日本、英國、加拿大和歐盟對發(fā)明專利的保護期都是20年，但在現(xiàn)實中各國對專利法的重視程度和行業(yè)技術(shù)進步率差異使有效專利保護期存在差異。知識產(chǎn)權(quán)法禁止模仿，但成功創(chuàng)新的相關(guān)信息還可能通過各種渠道泄露出去，再經(jīng)過適當(dāng)努力極有可能模仿成功，甚至完成超越。技術(shù)知識的專用性程度是指技術(shù)知識本身能夠?qū)崿F(xiàn)壟斷性使用的程度，是技術(shù)本身精密度而非知識產(chǎn)權(quán)法對技術(shù)排他性使用的天然保護。技術(shù)知識的專用性程度在產(chǎn)業(yè)間存在很大差異，技術(shù)專用性程度越低，事后模仿就較為容易，因此可以使用技術(shù)模仿難易程度表示技術(shù)知識的專用性程度。行業(yè)技術(shù)機會對溢出效應(yīng)也有一定影響，技術(shù)機會大也是行業(yè)高的溢出效應(yīng)使企業(yè)充分享受技術(shù)進步外部性的一種反映。

2 經(jīng)驗檢驗

2.1 數(shù)據(jù)來源和變量指標(biāo)說明

本文聯(lián)立方程模型數(shù)據(jù)主要源于2013年全國第三次經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)，選取除其他采礦業(yè)以外的37個大類工業(yè)行業(yè)為樣本點。創(chuàng)新激勵使用R＆D產(chǎn)出指標(biāo)，選用分行業(yè)規(guī)模以上工業(yè)行業(yè)專利申請數(shù)，同時保留分行業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技活動人員占從業(yè)人員比重、R＆D人員全時當(dāng)量等R＆D投入指標(biāo)。市場結(jié)構(gòu)指標(biāo)選用CR4，由分行業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入數(shù)據(jù)核算得到。溢出效應(yīng)使用小企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出占行業(yè)總創(chuàng)新產(chǎn)出比重衡量，數(shù)據(jù)選用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)和大中型工業(yè)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)之差。遵循大多數(shù)產(chǎn)業(yè)組織研究慣例，其他變量如產(chǎn)品差別化指標(biāo)選用行業(yè)廣告銷售收入比衡量、進入壁壘指標(biāo)選用大中型企業(yè)的平均資產(chǎn)衡量、絕對成本優(yōu)勢選用大中型企業(yè)雇員平均銷售收入與全部行業(yè)雇員平均銷售收入比重衡量、技術(shù)機會選用行業(yè)資本占銷售額比重衡量，在對研究不產(chǎn)生實質(zhì)性影響前提下保證數(shù)據(jù)可獲得性。

此外，實證研究對所有絕對量數(shù)據(jù)(如R＆D人員全時當(dāng)量、專利申請數(shù)等)取對數(shù)，而對相對量數(shù)據(jù)(如產(chǎn)品差別化、絕對成本優(yōu)勢等)直接選用比例表示，以減輕截面模型估計中的異方差性。

第二部分詮釋了市場結(jié)構(gòu)、溢出效應(yīng)和創(chuàng)新激勵間存在的雙向互動影響機理，從經(jīng)濟理論層面說明建立聯(lián)立方程模型的必要性。如果僅采用單方程計量經(jīng)濟學(xué)方法考察市場結(jié)構(gòu)和溢出效應(yīng)對創(chuàng)新激勵的影響，無法保證OLS方法得到的參數(shù)估計量的一致性。但變量理論上存在的互動影響未必在一次抽樣中表現(xiàn)出來，還需要從經(jīng)驗上對懷疑的解釋變量進行內(nèi)生性檢驗，Hausman從計量技術(shù)上給出了解釋變量是否存在內(nèi)生性的檢驗方法。其基本思想是:如果懷疑某解釋變量X是內(nèi)生的，則需要找出X的工具變量Z對回歸模型進行工具變量法估計，以工具變量法和普通最小二乘法的估計結(jié)果差異是否顯著作為內(nèi)生性檢驗的判別標(biāo)準(zhǔn)。由于工具變量法等價于兩階段最小二乘法，對市場結(jié)構(gòu)和溢出效應(yīng)的Hausman內(nèi)生性檢驗，即在(1)式基礎(chǔ)上進行輔助回歸:

(4)式中添加的輔助回歸項eCR和eSP，分別是市場結(jié)構(gòu)(CR4)和溢出效應(yīng)(SP)兩個變量對各自工具變量連同模型全部其他外生變量OLS回歸后的殘差序列，并通過檢驗系數(shù)的顯著性水平判斷市場結(jié)構(gòu)和溢出效應(yīng)兩變量是否具有內(nèi)生性。依據(jù)工具變量選取的原則，與所替代的隨機解釋變量高度相關(guān)、與隨機擾動項不相關(guān)和與模型其他解釋變量不相關(guān)，分別選用企業(yè)平均雇傭職工數(shù)、科技活動經(jīng)費占主營業(yè)務(wù)收入比重和企業(yè)R＆D活動當(dāng)量為市場結(jié)構(gòu)、溢出效應(yīng)和創(chuàng)新激勵的工具變量，具體檢驗結(jié)果列于表2。Hausman變量內(nèi)生性檢驗結(jié)果表明，在10%的顯著性水平上，可以拒絕市場結(jié)構(gòu)、溢出效應(yīng)和創(chuàng)新激勵在所檢驗方程中是外生變量的原假設(shè)。于是，從理論和經(jīng)驗上都表明建立聯(lián)立方程模型反映市場結(jié)構(gòu)、溢出效應(yīng)和創(chuàng)新激勵之間的內(nèi)在聯(lián)系機制是必不可少的。

表2 解釋變量的Hausman內(nèi)生性檢驗

2.3 模型的識別性檢驗

聯(lián)立方程模型估計前需要進行識別性檢驗，只有每個行為方程都是可識別的，該聯(lián)立方程模型才是可識別系統(tǒng)。記g和k分別是模型的內(nèi)生變量和先決變量總數(shù)(將常數(shù)項看作在每個樣本點上觀測值始終取1的外生虛變量)，依據(jù)模型設(shè)定這里g＝3，k＝11。再記gi和ki表示模型中第i方程包含的內(nèi)生變量和先決變量數(shù)，結(jié)構(gòu)式聯(lián)立方程模型識別由矩條件和階條件，前者判斷結(jié)構(gòu)方程能否識別，后者判斷恰好是別或過度識別。表3列出識別性檢驗結(jié)果，模型的三個結(jié)構(gòu)方程都能過度識別，該聯(lián)立方程為可識別系統(tǒng)。

表3 模型的識別性檢驗

2.4 估計結(jié)果

由于聯(lián)立方程模型的結(jié)構(gòu)方程皆為過度識別，這里采用兩階段最小二乘法(2SLS)。2SLS利用內(nèi)生變量對所有先決變量回歸的擬合值作為工具變量，作為工具變量利用了模型全部先決變量的信息，不僅解決了工具變量選擇的不唯一性和信息損失問題，同時該方法得到的工具變量和所代表的內(nèi)生變量高度相關(guān)、與隨機擾動項不相關(guān)，因此是解決存在過度識別的結(jié)構(gòu)方程模型行之有效的方法。表4是聯(lián)立方程模型的估計結(jié)果，為便于比較，表中同時列出單方程OLS方法回歸結(jié)果。

表4 模型估計結(jié)果

續(xù)表4

2.5 回歸結(jié)果分析

縱觀呂溫的整個創(chuàng)作，從早期的《諸葛武侯廟記》到《衡州祭柘里渡溺死百姓文》，呂溫“以民為本”的政治思想，貫穿呂溫的一生。憲宗元和六年，呂溫在衡州任舍中病故。呂溫一生都在為實現(xiàn)自己的政治抱負(fù)而努力。呂溫一生短短四十載，由于英年早逝，其政治理想無法實現(xiàn)，這是呂溫的不幸，也是中唐時代的不幸。

先看創(chuàng)新激勵方程，市場結(jié)構(gòu)(CR4)對創(chuàng)新激勵(INN)具有明顯的正效應(yīng)(0.224)，并且通過了5%的顯著性水平檢驗。說明市場越集中，以發(fā)明專利數(shù)衡量的創(chuàng)新產(chǎn)出越高，支持保持適當(dāng)?shù)氖袌鰟萘τ兄趧?chuàng)新的“熊彼特假說”。比較創(chuàng)新激勵方程的兩種回歸結(jié)果，市場結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新激勵的正向影響在單方程OLS回歸中并不顯著，這是忽略市場結(jié)構(gòu)的內(nèi)生性對模型估計產(chǎn)生的不利影響。溢出系數(shù)(SP)對創(chuàng)新激勵有明顯的負(fù)效應(yīng)(-0.20)，這與理論預(yù)期一致，但沒有通過顯著性水平檢驗。知識產(chǎn)權(quán)保護力度越大，溢出效應(yīng)越小，也越能激勵企業(yè)從事創(chuàng)新活動。但溢出效應(yīng)除受專利保護力度影響外，還受模型的技術(shù)知識專用性(Copy)變量的影響。模型回歸結(jié)果中，技術(shù)知識專用性通過影響溢出系數(shù)，產(chǎn)生對創(chuàng)新激勵的間接影響。再由溢出效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，因知識專用性對溢出系數(shù)存在顯著負(fù)向影響(-0.055)，導(dǎo)致溢出效應(yīng)對創(chuàng)新激勵的影響不顯著。其他變量中，投入變量RD、RSP和技術(shù)機會KSR等變量對創(chuàng)新影響為正，與經(jīng)典產(chǎn)業(yè)組織理論相一致。產(chǎn)品差別化變量(ASR)對創(chuàng)新激勵存在較高的負(fù)向影響(-1.96)，產(chǎn)品差別化降低產(chǎn)品替代彈性，競爭的程度下降導(dǎo)致創(chuàng)新激勵不足。R＆D資金結(jié)構(gòu)(Rgov)對創(chuàng)新存在高的正向激勵(0.484)，通過了1%的高顯著性水平檢驗。政府對創(chuàng)新活動的補貼激發(fā)企業(yè)從事R＆D，同樣，該結(jié)論在單方程模型中也沒有得到有效反映。

再到市場結(jié)構(gòu)方程，進入壁壘(Aasset)、產(chǎn)品差別化(ASR)和絕對成本優(yōu)勢(CADV)等變量都對市場集中度產(chǎn)生顯著正向影響。創(chuàng)新激勵對市場集中度具有正向影響(0.117)，通過了10%的顯著性水平，而在單方程OLS回歸中，創(chuàng)新激勵對集中度影響方向為負(fù)(-0.157)，這是因單方程多元回歸模型的多重共線性所致。溢出效應(yīng)對市場結(jié)構(gòu)有較顯著的負(fù)向影響(-0.098)，技術(shù)擴散有利于新企業(yè)進入，提高行業(yè)競爭度。此外，行業(yè)的快速擴張也會吸引大量新企業(yè)進入，降低市場集中度，表現(xiàn)在回歸結(jié)果中需求增長率(Growth)對集中度的負(fù)向影響(-0.244)。

最后回到溢出效應(yīng)方程，集中度對溢出系數(shù)有極高的負(fù)向影響(-0.24)，且在10%的置信水平上顯著。這說明集中市場雖有利于創(chuàng)新活動，但卻不利于技術(shù)在行業(yè)中推廣，導(dǎo)致行業(yè)技術(shù)進步緩慢。技術(shù)的專用性對溢出效應(yīng)存在顯著正向影響(-0.055)，這在聯(lián)立方程模型和單方程回歸模型中都得到充分體現(xiàn)。知識產(chǎn)權(quán)保護強度對溢出效應(yīng)產(chǎn)生負(fù)向影響(-0.010)，且通過了10%的顯著性水平。而在普通單方程回歸模型中，知識產(chǎn)權(quán)保護對溢出效應(yīng)的影響不符合經(jīng)濟理論預(yù)期，再一次說明建立聯(lián)立方程模型研究創(chuàng)新激勵的必要性。技術(shù)專用性和知識產(chǎn)權(quán)保護對溢出效應(yīng)的影響存在互補效應(yīng)，專用性在某種意義上充當(dāng)了知識產(chǎn)權(quán)保護的技術(shù)天然屏障。不同行業(yè)技術(shù)進步對行業(yè)R＆D投入的敏感性不同，通過資本密集度體現(xiàn)的機會機會系數(shù)對溢出效應(yīng)存在較高負(fù)向影響(-0.185)，說明資本密集型行業(yè)技術(shù)擴散慢于勞動密集型行業(yè)。

3 結(jié)論和政策啟示

以往對創(chuàng)新激勵的產(chǎn)業(yè)組織研究從市場結(jié)構(gòu)(競爭程度)與創(chuàng)新激勵、知識產(chǎn)權(quán)保護與創(chuàng)新激勵兩條路線獨立進行，忽視了市場結(jié)構(gòu)、溢出效應(yīng)和創(chuàng)新激勵彼此間存在相互影響的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。本文將創(chuàng)新激勵至于市場結(jié)構(gòu)和知識產(chǎn)權(quán)保護構(gòu)成的二維空間，建立以市場結(jié)構(gòu)、溢出效應(yīng)和創(chuàng)新激勵為內(nèi)生變量的聯(lián)立方程模型，以解決單方程模型估計中存在的內(nèi)生解釋變量、多重共線性和變量間存在間接影響的不足。實證研究發(fā)現(xiàn)，市場結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新激勵存在雙向互動正向影響，支持了“熊彼特假說”，也說明創(chuàng)新激勵有益于推動市場集中；市場結(jié)構(gòu)和溢出效應(yīng)存在雙向互動負(fù)向影響，技術(shù)擴散鼓勵新企業(yè)進入降低行業(yè)集中度，高集中度卻不利于技術(shù)在行業(yè)中推廣；知識產(chǎn)權(quán)保護對技術(shù)進步的影響是雙刃劍，強保護有利于企業(yè)從事R＆D活動，卻不利于技術(shù)擴散從而行業(yè)技術(shù)進步。論文結(jié)論對我國競爭政策制定和知識產(chǎn)權(quán)保護法實施有重要啟示意義。

首先，論文實證研究支持了“熊彼特假說”，集中市場和保持適當(dāng)?shù)氖袌鰟萘τ幸嬗趧?chuàng)新產(chǎn)出。需要強調(diào)的是，集中度和創(chuàng)新活動的正向關(guān)系并不能邏輯地得出競爭程度越弱，創(chuàng)新激勵越高的結(jié)論。在市場結(jié)構(gòu)、競爭程度和創(chuàng)新激勵間并不存在簡單的線性因果關(guān)系。集中度僅是競爭程度的靜態(tài)指標(biāo)，并不能反映市場份額的動態(tài)流動性，表面穩(wěn)定的集中度背后或許隱藏著巨大的企業(yè)位次變動和市場份額的流動性。新古典經(jīng)濟學(xué)強調(diào)原子型市場的價格競爭僅能在短期內(nèi)改善資源配置效率，而熊彼特的“創(chuàng)造性毀滅”的競爭觀通過自然選擇效應(yīng)在產(chǎn)期內(nèi)產(chǎn)生一種動態(tài)效率。在高度集中的市場中，進入者的創(chuàng)新活動使行業(yè)技術(shù)范式發(fā)生改變，行業(yè)主導(dǎo)型廠商地位迅速更替。動態(tài)競爭將低效率企業(yè)淘汰，保持適度市場集中促進行業(yè)持續(xù)創(chuàng)新，對社會而言，由此產(chǎn)生的動態(tài)效率遠(yuǎn)高于短期因市場勢力滋生的靜態(tài)福利損失。

其次，競爭程度和創(chuàng)新激勵、溢出效應(yīng)和創(chuàng)新激勵都存在雙向互動關(guān)系。市場競爭激勵企業(yè)從事R＆D活動，反過來創(chuàng)新活動可以改變市場結(jié)構(gòu)對競爭產(chǎn)生戰(zhàn)略影響；技術(shù)溢出降低企業(yè)創(chuàng)新動機，反過來企業(yè)創(chuàng)新活動借助技術(shù)專用性減少技術(shù)外溢性。為了鼓勵企業(yè)從事R＆D活動，競爭政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策是營造有利于技術(shù)創(chuàng)新外部環(huán)境的兩大政策工具，然而在實踐中某種意義上二者存在沖突。競爭政策通過營造適宜的產(chǎn)業(yè)組織環(huán)境鼓勵競爭，而知識產(chǎn)權(quán)保護政策賦予創(chuàng)新者在保護期內(nèi)獨斷地生產(chǎn)經(jīng)營權(quán)利。包括我國在內(nèi)的多數(shù)國家，競爭政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策實施分屬不同機構(gòu)，各行其道，政策實施效果大打折扣。本文研究結(jié)論表明，創(chuàng)新活動是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，市場結(jié)構(gòu)和溢出效應(yīng)是影響創(chuàng)新激勵的二維坐標(biāo)。需要將競爭政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策有機結(jié)合起來，發(fā)揮政策合力，統(tǒng)一到鼓勵創(chuàng)新的政策實踐中。

最后，溢出效應(yīng)對創(chuàng)新活動的影響是把雙刃劍，如何對不同行業(yè)制定不同的知識產(chǎn)權(quán)保護制度做到“趨利避害”，是未來理論界需要著力解決的理論難題?，F(xiàn)行世界各國的知識產(chǎn)權(quán)保護法普遍采用普適標(biāo)準(zhǔn)，對不同行業(yè)制定的相同的專利保護器和保護強度。本文研究發(fā)現(xiàn)，溢出效應(yīng)除受專利保護影響外，還與技術(shù)專用性、技術(shù)機會等諸多因素相關(guān)。專用性是進行知識產(chǎn)權(quán)保護、防止技術(shù)外溢的天然屏障，不同資本密集度的行業(yè)技術(shù)機會也存在顯著差異，對專利保護的需求也應(yīng)不盡相同。舉例來說，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)專用性程度遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)工業(yè)行業(yè)，理應(yīng)受到更強的知識產(chǎn)權(quán)保護。而鋼鐵、化工和機械等資本密集型行業(yè)存在較高的技術(shù)機會，對知識產(chǎn)權(quán)保護需求也比其他行業(yè)弱得多，適度放寬還可有效緩解這些行業(yè)普遍存在的“睡眠專利”問題?？傊?，專利制度切忌“一刀切”，在不同行業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)保護的長度、寬度和高度上，應(yīng)體現(xiàn)出行業(yè)技術(shù)專用性和技術(shù)機會的影響。

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Competition Degree，Intellectual Property Protection and Enterprise Innovation Incentive:An Empirical Study Based on Simultaneous-equation Model

LI Ting
(School of Economics， Tongling University， Tongling 244000， China)

Previous industrial organization research explores innovation incentives from market structure and

intellectual property protection independently， ignoring the inherent relationship between market structure， spillover effect and innovation incentive.This paper establishes a simultaneous equation model to investigate the influencing factors on innovation incentives in China industries.The results show that market structure and innovation incentive have bidirectional interaction and positive influence，which supports the"Schumpeter hypothesis"and demonstrates that innovation incentive is helpful to promoting market concentration；market structure and spillover effect have negative bidirectional interactive influence，and technology diffusion encouraging new enterprise entery lowers industry concentration while high concentration is not conducive to technology popularization in the industry；and that the impact of intellectual property protection on technological progress is double-edged:strong protection is conducive to enterprise being engaged in R＆D activities but is not conducive to technology diffusion and industry technical progress.Therefore，it is necessary in practice to combine competition policy and intellectual property protection policy organically so as to exert the joint efforts of various policies.

innovation incentive； market structure； spillover effect； intellectual property protection； technological opportunity

F726.9

A

2095-929X(2017)04-0091-09

(責(zé)任編輯劉 遠(yuǎn))

2017-04-14

教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項目“城鄉(xiāng)統(tǒng)籌視角下我國農(nóng)地證券化模式選擇和體制創(chuàng)新研究”(15YJA790034)；安徽省高校優(yōu)秀青年骨干人才國內(nèi)外訪學(xué)研修項目“城鄉(xiāng)統(tǒng)籌視角下安徽省農(nóng)地流轉(zhuǎn)方式金融創(chuàng)新研究”(gxfx2017116)。

李停，男，安徽池州人，經(jīng)濟學(xué)博士，銅陵學(xué)院經(jīng)濟學(xué)院副教授，研究方向:產(chǎn)業(yè)組織，Email:liting720427@163.com。