張愛琴， 薛碧薇， 王慶潭

（1.中北大學經(jīng)濟與管理學院創(chuàng)新研究中心，太原 030051； 2.山西省高新技術創(chuàng)業(yè)中心，太原 030006）

當前創(chuàng)新驅動經(jīng)濟高速發(fā)展背景下，科技型中小企業(yè)在技術創(chuàng)新中發(fā)揮的作用將越來越突出，企業(yè)知識產(chǎn)權的擁有量和質量不僅是企業(yè)最重要的資源財富［1］，而且關系著企業(yè)創(chuàng)新能力與核心競爭力的高低.然而，受資源型省份創(chuàng)新資源缺乏、經(jīng)濟發(fā)展緩慢的條件局限，科技型中小企業(yè)在知識產(chǎn)權上投入少、效益差，創(chuàng)新能力較弱，核心和關鍵技術缺乏，對經(jīng)濟發(fā)展形成了較大制約. 因此，資源型省份要實現(xiàn)經(jīng)濟高質量增長，不能繼續(xù)依靠高資源消耗的采掘業(yè)、鋼鐵業(yè)等重工業(yè)發(fā)展，而必須從“要素驅動”向“創(chuàng)新驅動”轉變.科技型中小企業(yè)作為資源型地區(qū)轉型發(fā)展的重要主體，需要結合當?shù)刭Y源優(yōu)勢，通過創(chuàng)新戰(zhàn)略制定、知識產(chǎn)權創(chuàng)造和轉化帶動科技創(chuàng)新成果實現(xiàn)突破和飛躍，從而促進區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)增長. 本文以山西省科技型中小企業(yè)為例，運用回歸模型實證剖析知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的影響. 創(chuàng)新之處在于：研究發(fā)現(xiàn)對于不同經(jīng)營績效的企業(yè)而言，知識產(chǎn)權彈性作用不同；通過知識產(chǎn)權分類進而研究在各個行業(yè)中知識產(chǎn)權的影響，發(fā)現(xiàn)不同類型知識產(chǎn)權在不同行業(yè)中發(fā)揮的作用也有所差異；研究立足于資源型省份數(shù)據(jù)，深入細分行業(yè)分析，可為資源型地區(qū)科技型中小企業(yè)創(chuàng)新成長提供理論和數(shù)據(jù)支持.

1 文獻回顧與研究假設

國外文獻對于知識產(chǎn)權的研究起步較早，研究內容廣泛且比較深入. 關于知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的研究大多屬于正向促進作用，如Barbu和Militaru［2］認為技術先進的制造商更傾向于利用知識產(chǎn)權提升企業(yè)經(jīng)營利潤；Ernst［3］將知識產(chǎn)權視為提升企業(yè)銷售收入的有力工具；Suh和Oh［4］認為軟件行業(yè)中版權和專利能顯著提升創(chuàng)新效率. 但國內學者的研究結論觀點不一，如李強［5］提出專利在短期內能提升企業(yè)經(jīng)營績效；張愛華［6］認為專利產(chǎn)出對區(qū)域性經(jīng)濟增長起顯著促進作用；而姬鵬程［7］認為知識產(chǎn)權促進經(jīng)濟發(fā)展會隨著數(shù)量增長呈現(xiàn)邊際遞減現(xiàn)象. 張濤［8］指出專利對企業(yè)績效的促進作用只在短期內有效. 也有部分學者［9-10］認為知識產(chǎn)權與企業(yè)經(jīng)營績效之間無明顯相關關系. 鑒于上述分析，本文提出如下假設.

H1：知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效起促進作用；

H2：知識產(chǎn)權與企業(yè)經(jīng)營績效之間存在非線性相關關系.

近年來學者意識到單純研究知識產(chǎn)權對企業(yè)的作用遠不足以說明問題. 隨著社會行業(yè)的細分，各企業(yè)都有自己的經(jīng)營目標和擅長領域，要想迅速提升經(jīng)營績效，必須實施專精特新. 而知識產(chǎn)權在其中發(fā)揮著重大作用，如高科技企業(yè)需要通過獲取知識產(chǎn)權來保護企業(yè)利益不受侵犯，而針對科技含量要求低的行業(yè)則不必申請過多專利，否則會因承擔額外成本造成利益受損. Woo 等［11］指出知識產(chǎn)權在化工等離散行業(yè)中能通過增加研發(fā)激勵使企業(yè)獲利，但在電子、機械等復雜行業(yè)中起阻礙作用；馬碧云［12］認為專利在不同行業(yè)中的作用區(qū)別明顯；龐弘燊等［13］、劉小青和陳向東［14］還分別從生物醫(yī)藥業(yè)和電子信息業(yè)等行業(yè)進行了針對性研究.

不同類型知識產(chǎn)權發(fā)揮作用也不同. 趙遠亮等［15］指出發(fā)明專利能提升中藥類企業(yè)經(jīng)營績效，實用新型專利能提升生物醫(yī)藥類企業(yè)經(jīng)營績效，而外觀設計和商標權則無明顯作用；侯躍龍和羅小亮［16］指出發(fā)明專利和外觀設計對企業(yè)經(jīng)營績效起促進作用，而實用新型和經(jīng)營績效的相關性不大. 可見知識產(chǎn)權的不同類型也會影響企業(yè)經(jīng)營績效的提升，對于科技服務業(yè)，發(fā)明專利能確保企業(yè)擁有足夠的話語權、增強技術壁壘、獲得高額利潤；但對于文化體育和食品行業(yè)而言，耗用大量人力物力研發(fā)技術難度較大的發(fā)明專利只會造成企業(yè)成本壓力；而商標權和外觀設計則能擴大企業(yè)名聲，吸引顧客消費，提高經(jīng)營績效. 鑒于上述分析，本文提出如下假設.

H3：知識產(chǎn)權在不同行業(yè)中對企業(yè)經(jīng)營績效的影響差異較大；

H4：不同類型知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的影響不同.

綜上，學術界對于知識產(chǎn)權研究已有較為豐富的理論成果，但較少涉及不同類型知識產(chǎn)權在行業(yè)中的對比研究. 為此，本文深入實地調查，收集大量數(shù)據(jù)，著重就知識產(chǎn)權類型在不同行業(yè)中差別作用展開研究.

2 研究設計

2.1 模型設計

分位數(shù)回歸模型最早是由Koenker和Baassett［17］提出，依據(jù)自變量Y的條件分位數(shù)來擬合自變量X的函數(shù)，從而估計整體的回歸模型. 當希望看到不同位置自變量對應變量的變化時，選擇分位數(shù)回歸最為合適［18］.

本文運用分位數(shù)模型研究知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的影響，構建如下模型1：

其中：α1表示常數(shù)項；β1表示自變量的待回歸系數(shù)；β2-5表示控制變量的待回歸系數(shù)；ε 表示分位數(shù)回歸的殘差項；OI代表營業(yè)收入；QIPR代表知識產(chǎn)權數(shù)量；AIR代表資產(chǎn)負債率；Size代表資產(chǎn)總額；Labor代表職工人數(shù)；R&Dcos代表研發(fā)費用總額.

2.2 樣本數(shù)據(jù)及變量選擇

2.2.1 數(shù)據(jù)來源 科技型中小企業(yè)數(shù)據(jù)相比高新技術企業(yè)而言規(guī)范性建設較晚，難以直接從統(tǒng)計年鑒或官方數(shù)據(jù)庫中獲取準確數(shù)據(jù). 本文深入走訪山西省2018年科技型中小企業(yè)和政府科技部門，采用一手調研和二手數(shù)據(jù)收集整理2668家科技型中小企業(yè)數(shù)據(jù). 剔除填表不規(guī)范及數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)71家和營業(yè)收入及資產(chǎn)總額為0的企業(yè)179家，最終選取2418家企業(yè)作為樣本數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)占數(shù)據(jù)總量的90.62%.

2.2.2 變量選擇 知識產(chǎn)權體現(xiàn)為企業(yè)的一種無形資產(chǎn)，其真正價值只有在企業(yè)轉變?yōu)閷嶋H收入時才能體現(xiàn)出來. 因此，本文選取營業(yè)收入作為被解釋變量，選取科技型中小企業(yè)年末所擁有的知識產(chǎn)權數(shù)作為解釋變量. 影響企業(yè)經(jīng)營績效的因素有很多，胡堅［19］認為資產(chǎn)負債率能很好地控制經(jīng)營風險，過高或過低都會影響企業(yè)的銷售收入；袁靖波［20］指出企業(yè)規(guī)模對營業(yè)收入增加也有所差異. 根據(jù)Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)可知，影響企業(yè)經(jīng)營績效的因素除資產(chǎn)投入外還有勞動投入，研發(fā)成本投入也會增強企業(yè)創(chuàng)新能力. 綜上所述，本文選取資產(chǎn)負債率反映企業(yè)資本結構，資產(chǎn)總額反映企業(yè)規(guī)模大小，職工人數(shù)反映企業(yè)勞動投入以及研發(fā)費用總額反映企業(yè)創(chuàng)新投入力度等4項指標作為控制變量. 變量選取及含義如表1所示.

表1 變量選取及含義Tab.1 Variable selection and meaning

2.3 變量的描述與檢驗

2.3.1 變量的描述性統(tǒng)計 從表2 可看出營業(yè)收入最小值為0.05，最大值為20 000，標準差值偏大，旨在說明適合用分位數(shù)回歸進行分析；而企業(yè)知識產(chǎn)權數(shù)最小值為0，最大值為101，均值僅為4.38，數(shù)量極少，體現(xiàn)科技型中小企業(yè)在知識產(chǎn)權產(chǎn)出方面還稍顯薄弱；代表企業(yè)規(guī)模的資產(chǎn)總額平均值為2 433.45萬元，更加貼合資源型地區(qū)科技型中小企業(yè)的實際情況.

2.3.2 相關性分析 各變量間Pearson相關系數(shù)檢驗結果如表3所示. 通常情況下，相關系數(shù)小于0.75可初步判斷不存在多重共線性問題，從檢驗結果可看出最大值為0.732，小于0.75，符合條件. 此外知識產(chǎn)權數(shù)量與企業(yè)營業(yè)收入的相關系數(shù)為0.295，說明知識產(chǎn)權數(shù)量增加能促進企業(yè)經(jīng)營績效的提升.

表2 變量的描述性統(tǒng)計結果Tab.2 Descriptive statistical results of variables

表3 變量的Pearson相關性檢驗結果Tab.3 Pearson correlation test results of variables

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)分析

根據(jù)調查統(tǒng)計的結果顯示，2418 家科技型中小企業(yè)知識產(chǎn)權累計數(shù)量10 647 件，其中Ⅰ類知識產(chǎn)權1118件，Ⅱ類知識產(chǎn)權是Ⅰ類知識產(chǎn)權的9倍以上，共計9459件，兩類知識產(chǎn)權數(shù)量差距甚遠. 從行業(yè)類別看，以技術創(chuàng)新為主的信息技術服務業(yè)和制造業(yè)知識產(chǎn)權數(shù)量分別為4002件和3790件，但個別行業(yè)如采礦業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)知識產(chǎn)權數(shù)量僅為個位數(shù)，80%的行業(yè)知識產(chǎn)權累計數(shù)量不足三百，從中反映出以山西為代表的資源型地區(qū)知識產(chǎn)權存在量少且質不優(yōu)、行業(yè)差異大的現(xiàn)狀；從研發(fā)投入情況看，山西省科技型中小企業(yè)的平均企業(yè)研發(fā)人員占職工人數(shù)的比例為35.48%，平均企業(yè)研發(fā)經(jīng)費占營業(yè)收入的比例是18.84%，作為科技型企業(yè)在研發(fā)經(jīng)費和研發(fā)人員上仍需進一步加大投入力度.

3.2 實證研究

3.2.1 分位數(shù)回歸模型研究 本文采用最小二乘法和分位數(shù)回歸法，運用Eviews10.0軟件實證檢驗知識產(chǎn)權與科技型中小企業(yè)經(jīng)營績效之間的影響，回歸結果如表4所示.

從表4可看出，知識產(chǎn)權與企業(yè)經(jīng)營績效的回歸系數(shù)均為正，數(shù)值在0.003～0.031之間，說明知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效有顯著的促進作用，驗證假設H1的結論. 從分位數(shù)結果來看，隨著企業(yè)經(jīng)營績效的條件分布位置移動，知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的促進作用也存在差異，總體呈現(xiàn)倒U型，假設H2得以驗證. 體現(xiàn)在經(jīng)濟發(fā)展水平中等的企業(yè)中，知識產(chǎn)權數(shù)量對企業(yè)經(jīng)營績效的促進作用較為明顯，在經(jīng)營業(yè)績較高的企業(yè)中，知識產(chǎn)權數(shù)量對經(jīng)營績效的促進作用下降. 表明企業(yè)一味追求知識產(chǎn)權數(shù)量的增加反而不利于企業(yè)發(fā)展，這可能是由于企業(yè)承擔知識產(chǎn)權額外成本造成經(jīng)營績效下降. 具體作用效果見圖1.

表4 知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的OLS及分位數(shù)回歸結果Tab.4 OLS and quantile regression results of intellectual property on business performance

圖1 知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的分位數(shù)回歸結果Fig.1 Quantile regression results of intellectual property on business performance

3.2.2 行業(yè)細分研究 由于行業(yè)本身特性及經(jīng)營業(yè)務的差異，會導致不同行業(yè)內企業(yè)所擁有的知識產(chǎn)權種類和數(shù)量不同，通過知識產(chǎn)權提升經(jīng)營績效的方式也會有明顯差異，因此有必要進行行業(yè)細分，探究在不同行業(yè)內知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的影響. 根據(jù)統(tǒng)計結果可知，信息技術服務業(yè)所擁有的企業(yè)數(shù)和知識產(chǎn)權數(shù)均為行業(yè)最多，其次為制造業(yè)和科學技術服務業(yè)，三大行業(yè)所擁有的知識產(chǎn)權數(shù)合計約占樣本總體的85%. 為盡可能確保計算過程的科學準確，篩選企業(yè)數(shù)大于50的行業(yè)進行研究. 最終選取農、林、牧、漁業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、信息技術服務業(yè)、文化、體育和娛樂業(yè)、科學技術服務業(yè)和社會服務業(yè)等8大行業(yè)作為研究對象（表5）.

表5 知識產(chǎn)權行業(yè)特征匯總Tab.5 Summary of characteristics of intellectual property industry

為深入研究知識產(chǎn)權在不同行業(yè)內對企業(yè)經(jīng)營績效影響差異的原因，本文在行業(yè)細分的基礎將知識產(chǎn)權進行Ⅰ類和Ⅱ類細分. 其中Ⅰ類知識產(chǎn)權包括授權發(fā)明專利、植物新品種、集成電路布圖設計專利等；Ⅱ類知識產(chǎn)權包括實用新型專利、外觀設計、軟件著作權. 分別研究兩類知識產(chǎn)權在不同行業(yè)中對企業(yè)經(jīng)營績效的促進作用. 構建如下模型2：

其中：α2表示常數(shù)項；IPRA為Ⅰ類知識產(chǎn)權數(shù)量；IPRB為Ⅱ類知識產(chǎn)權數(shù)量；β1～β2表示自變量的待回歸系數(shù)；β3～β6表示控制變量的待回歸系數(shù). 對相關變量進行多元回歸分析. 鑒于篇幅有限，本文只列出了Ⅰ類和Ⅱ類知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的回歸系數(shù). 結果如表6.

表6 知識產(chǎn)權彈性作用行業(yè)差異Tab.6 Industry differences in the elasticity of intellectual property

從回歸結果可看出，各類知識產(chǎn)權在不同行業(yè)中對企業(yè)經(jīng)營績效的影響差異明顯. 驗證假設H3和假設H4的結論. 八大行業(yè)中，制造業(yè)和科學技術服務業(yè)的Ⅰ類知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效影響分別在0.01水平上和0.05水平上顯著，但回歸系數(shù)均為負數(shù)，與現(xiàn)實情況不符. 究其原因發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)中企業(yè)總數(shù)626家，其中有333家企業(yè)Ⅰ類知識產(chǎn)權數(shù)量為0；科學技術服務業(yè)中企業(yè)總數(shù)為304家，有236家企業(yè)Ⅰ類知識產(chǎn)權數(shù)量為0，體現(xiàn)出Ⅰ類知識產(chǎn)權質量低，眾多企業(yè)數(shù)量為0，造成計算結果為負. 而其余六大行業(yè)的Ⅰ類知識產(chǎn)權回歸系數(shù)均不顯著. 針對Ⅱ類知識產(chǎn)權而言，對企業(yè)經(jīng)營績效呈顯著正相關影響有四大行業(yè)，依次為建筑業(yè)，農、林、牧、漁業(yè)，制造業(yè)，信息技術服務業(yè)，其余的科學技術服務業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，文化、體育和娛樂業(yè)，社會服務業(yè)的回歸系數(shù)均不顯著. 說明知識產(chǎn)權對科技型中小企業(yè)的促進作用主要體現(xiàn)在Ⅱ類知識產(chǎn)權上，但Ⅱ類知識產(chǎn)權對科學技術服務業(yè)這類技術密集型行業(yè)所發(fā)揮的作用微乎其微. 要想提高企業(yè)利潤，還需依靠更多的發(fā)明專利. 此外，各項回歸系數(shù)均比較低，即對企業(yè)經(jīng)營績效的促進作用較小. 這可能與山西自身資源條件不足也有關，如知識產(chǎn)權的轉化及保護力度上尚且薄弱以及科技型中小企業(yè)目前人才資金不足、市場體系不完善、科技創(chuàng)新能力低等因素也會影響知識產(chǎn)權的巨大價值.

4 結論與啟示

4.1 結論

本文以資源型省份為例，運用回歸模型實證研究了知識產(chǎn)權對科技型中小企業(yè)經(jīng)營績效的影響. 研究發(fā)現(xiàn)：

1）知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效有顯著的促進作用. 但二者之間存在一個臨界點，整體呈現(xiàn)倒U型. 當越過臨界點時，企業(yè)經(jīng)營績效會隨著知識產(chǎn)權數(shù)量的增加而下降. 表明長期來看一味追求知識產(chǎn)權數(shù)量并不能提升企業(yè)經(jīng)營績效，研發(fā)費用投入能增加知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的促進作用.

2）不同行業(yè)知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的促進作用不同. 其中在批發(fā)和零售業(yè)，文化、體育和娛樂業(yè)，社會服務業(yè)等行業(yè)中的促進效果不顯著. 此類行業(yè)經(jīng)營周轉速度快、資金技術要求低，企業(yè)盈利更多依靠的是成本管理和市場經(jīng)營，對于知識產(chǎn)權的依賴度較低.

3）不同類型知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的影響不同. Ⅰ類知識產(chǎn)權在制造業(yè)和科學技術服務業(yè)中的影響顯著；Ⅱ類知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效呈顯著正向影響的行業(yè)依次為：建筑業(yè)，農、林、牧、漁業(yè)，制造業(yè)、信息技術服務業(yè)，但在科學技術服務業(yè)中的影響不顯著，這主要由于建筑業(yè)、農業(yè)、林業(yè)等這類行業(yè)受環(huán)境因素影響較大，行業(yè)本身特征要求企業(yè)需要通過更多的外觀設計和實用新型類專利快速吸引客戶眼球、迎合客戶需求、提升盈利. 而對于制造業(yè)和科學技術服務業(yè)這類技術密集型行業(yè)則更多依賴于技術含量高的發(fā)明專利提升經(jīng)營績效.

4.2 啟示

基于以上研究發(fā)現(xiàn)，知識產(chǎn)權能顯著提升企業(yè)經(jīng)營績效，但不同行業(yè)中不同類型知識產(chǎn)權發(fā)揮的作用存在差異. 提出如下政策建議：

1）加大研發(fā)費用投入，提高知識產(chǎn)權產(chǎn)出質量，避免因盲目追求知識產(chǎn)權數(shù)量而阻礙企業(yè)長遠發(fā)展. 加大研發(fā)費用投入有利于企業(yè)科技成果產(chǎn)出. 政府部門應加強對眾創(chuàng)空間、孵化器等創(chuàng)新基地的持續(xù)關注和資金注入，設立相應政府引導基金，吸引社會各界力量，為科技型中小企業(yè)提供資金支持，激發(fā)企業(yè)科技創(chuàng)新潛力. 此外，企業(yè)應增強自主創(chuàng)新意識，積極引進和培養(yǎng)高精尖科技人才，加強與高校、科研機構等的合作，形成產(chǎn)學研高效配合，充分利用現(xiàn)有資源，提升知識產(chǎn)權成果質量.

2）政府應結合行業(yè)特點，認清不同知識產(chǎn)權在不同行業(yè)企業(yè)中的作用，制定相應的幫扶政策. 從回歸結果可知Ⅰ類和Ⅱ類知識產(chǎn)權在不同行業(yè)發(fā)揮的作用不同. 對于建筑業(yè)及農、林、牧、漁業(yè)這類行業(yè)，政府部門應優(yōu)化實用新型和外觀設計等專利權的審批流程，同時加強對其Ⅱ類知識產(chǎn)權的資金補助和扶持力度；而對于技術密集型行業(yè)，則應更偏向于為其提供研發(fā)技術和設備方面的幫助，促進企業(yè)技術研發(fā)，科學制定幫扶政策，充分發(fā)揮知識產(chǎn)權在各個行業(yè)的作用，提高企業(yè)經(jīng)濟效益，提升企業(yè)盈利能力.

不足之處在于，由于科技型中小企業(yè)本身市場體系的不完善、創(chuàng)新人才缺乏以及科技產(chǎn)出不足等缺陷，使知識產(chǎn)權對企業(yè)經(jīng)營績效的促進作用受到一定限制. 此外，我國當前知識產(chǎn)權市場發(fā)展薄弱，對于諸如實用新型和外觀設計等具體專利的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)錄入不詳，影響了深入研究的程度. 未來研究將更多關注于某一類知識產(chǎn)權所發(fā)揮的作用，研究對象也將更加傾向于選取反映知識產(chǎn)權內在價值的科學定量指標.