蘇麗娟，馬朝霞

(蘭州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730000)

0 引言

黨的十九屆中央委員會明確提出，我國將奮起直追，于2035年成功躋身創(chuàng)新型國家前列。現(xiàn)階段，我國正處于從高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展的重要轉(zhuǎn)型期，自主創(chuàng)新成為發(fā)展的重要一環(huán)。自主創(chuàng)新是推動技術(shù)進(jìn)步的主力軍[1]，通過創(chuàng)新驅(qū)動技術(shù)進(jìn)步推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，是當(dāng)下很長一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重中之重。要促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)必不可少。學(xué)術(shù)界當(dāng)前對知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新的關(guān)系研究不勝枚舉，但關(guān)于其與純技術(shù)進(jìn)步之間的相關(guān)研究并不多見。另外，關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新之間關(guān)系的研究角度很多，但是鮮有研究從創(chuàng)新激勵(lì)與創(chuàng)新惰性角度去探討知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對技術(shù)進(jìn)步的總效應(yīng)。從創(chuàng)新激勵(lì)與創(chuàng)新惰性視角深入研究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對技術(shù)進(jìn)步的作用機(jī)制，能夠?yàn)橹R產(chǎn)權(quán)保護(hù)、科技創(chuàng)新、技術(shù)進(jìn)步等相關(guān)政策制定提供一定的參考價(jià)值。因此，文中試圖通過理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策對技術(shù)進(jìn)步的作用機(jī)制及影響路徑，進(jìn)一步厘清兩者之間的關(guān)系豐富知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)相關(guān)理論，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究空白。

1 文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前，有關(guān)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策的相關(guān)研究繁多，主要集中于其對創(chuàng)新與技術(shù)進(jìn)步的影響。關(guān)于技術(shù)進(jìn)步，周汨等[2]以1993和2001年2次專利法的重大修改做對比，研究發(fā)現(xiàn)，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的增加，會顯著促進(jìn)發(fā)展中國家的技術(shù)進(jìn)步。且短期內(nèi)可能加大地區(qū)間的技術(shù)差距。彭衡等[3]通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的增加，能夠提升沿海地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步[4]。方中秀等[5]研究發(fā)現(xiàn)，為消除知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對內(nèi)資藥企技術(shù)進(jìn)步的抑制作用，可適當(dāng)提升內(nèi)資企業(yè)的累積技術(shù)水平。蔡虹等[6]和顧曉燕等[7]分別從國際貿(mào)易、企業(yè)研發(fā)、創(chuàng)新質(zhì)量及數(shù)量等角度實(shí)證檢驗(yàn)了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對創(chuàng)新，進(jìn)而對技術(shù)進(jìn)步的影響。杜慧等[8]基于《專利法》修改政策，使用DID模型研究發(fā)現(xiàn)，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠同時(shí)提升企業(yè)的創(chuàng)新投入和產(chǎn)出，但對產(chǎn)出的影響大于投入，進(jìn)而提升了創(chuàng)新效率。莊子銀等[9]基于2000—2013年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)及企業(yè)專利申請數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度雖然對不同性質(zhì)、不同規(guī)模的企業(yè)的作用機(jī)制不同，但其可從整體上提升企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新水平。王冰清等[10]從技術(shù)進(jìn)步階段研究了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對不同區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率的影響。AGHION等[11]研究發(fā)現(xiàn)，較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度可能會引致市場競爭不足，不利于激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新積極性，進(jìn)而抑制技術(shù)進(jìn)步。SCHNEIDER等[12]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，對東亞5國及發(fā)展中國家來說，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度顯著抑制了自主創(chuàng)新能力的提升，從而抑制了當(dāng)?shù)丶夹g(shù)進(jìn)步。部分學(xué)者基于微觀層面構(gòu)建古諾競爭模型、多寡頭模型等，并使用數(shù)理推導(dǎo)與實(shí)證檢驗(yàn)相結(jié)合的方法，考察知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制，結(jié)果顯示兩者之間存在倒“U”型關(guān)系，其影響程度因所處行業(yè)不同而存在顯著差異[13-14]。且在工業(yè)企業(yè)中目前二者之間的關(guān)系處于倒“U”型曲線的左側(cè)，即現(xiàn)階段仍然可以通過增強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度來促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，尤其是工業(yè)核心技術(shù)的創(chuàng)新[15]。另外，Office和MARKUS[16]、CARLOS[17]、CHEN和PUTTITANUN[18]、卿陶[19]等均認(rèn)為知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新之間存在非線性關(guān)系。隨著Park[20]的“最優(yōu)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)假說”的提出，有關(guān)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的研究，進(jìn)入了一個(gè)全新的階段。

關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新之間關(guān)系的既有研究，已取得相當(dāng)豐富的成果，但關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對技術(shù)進(jìn)步的影響方面的研究，仍存在很多空白。文章試圖在既有研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)行以下補(bǔ)充：首先，文章試圖探究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與純技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系，不同于以往使用專利申請量或者全要素生產(chǎn)率指數(shù)直接替代技術(shù)進(jìn)步的方式，文中的技術(shù)進(jìn)步水平利用DEA-Malmquist模型計(jì)算的TFP指數(shù)分解得到。其次，文中試圖從創(chuàng)新激勵(lì)與創(chuàng)新惰性視角研究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對技術(shù)進(jìn)步的作用機(jī)理。最后，基于上述研究結(jié)論，提出合理的政策建議。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對創(chuàng)新的激勵(lì)作用

企業(yè)獲得新技術(shù)的方法主要有外部模仿和內(nèi)部創(chuàng)新2種，隨著知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的增加，對于模仿型企業(yè)而言，模仿、盜取外部企業(yè)創(chuàng)新成果的難度會增加，其模仿成本會隨之增加[21]，此時(shí)，較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度會促使原來的模仿型企業(yè)轉(zhuǎn)為自主創(chuàng)新型企業(yè)，增強(qiáng)社會整體的創(chuàng)新意識，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步；對于創(chuàng)新型企業(yè)而言，較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度會使其創(chuàng)新的外部性降低[22-23]，企業(yè)創(chuàng)新成果被盜用的可能性下降，良好的法律制度及市場環(huán)境保證其創(chuàng)新型成果被正常交易的可能性增強(qiáng)，有利于保證創(chuàng)新型企業(yè)的應(yīng)得利益，創(chuàng)新型企業(yè)預(yù)期收益增加，創(chuàng)新激勵(lì)增強(qiáng)，以利潤最大化為導(dǎo)向的企業(yè)會加強(qiáng)其創(chuàng)新行為，促進(jìn)社會整體的技術(shù)進(jìn)步。因此，較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度會同時(shí)帶來模仿性企業(yè)和創(chuàng)新型企業(yè)的創(chuàng)新成本相對下降與創(chuàng)新收益增加，促進(jìn)整體的創(chuàng)新積極性，而自主創(chuàng)新是技術(shù)進(jìn)步的源泉[24]，因而創(chuàng)新可以推動技術(shù)進(jìn)步。由此得到第1個(gè)假設(shè)

H1：較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度會促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，推動技術(shù)進(jìn)步。

2.2 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對創(chuàng)新的抑制作用

較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)在帶來創(chuàng)新激勵(lì)的同時(shí)，也會導(dǎo)致一些擁有創(chuàng)新成果的領(lǐng)頭性企業(yè)處于“舒適圈”，從而產(chǎn)生“創(chuàng)新惰性”。首先，對于一個(gè)行業(yè)而言，由于小型企業(yè)的資金流動性差及資本儲備不足等原因，形成突破性成果的可能性遠(yuǎn)低于行業(yè)的龍頭企業(yè)，然而，作為創(chuàng)新主力軍的龍頭企業(yè)擁有技術(shù)優(yōu)勢、資本優(yōu)勢、人才優(yōu)勢等，處于行業(yè)技術(shù)頂端，此時(shí)較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度進(jìn)一步保護(hù)了其創(chuàng)新成果，同時(shí)，由于在“創(chuàng)造性毀滅”[24]的過程中存在極大的不確定風(fēng)險(xiǎn)，從利益最大化角度出發(fā)，大型企業(yè)更愿意將目光投入已有的利潤鏈，而不愿意創(chuàng)新。其次，較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)導(dǎo)致企業(yè)間的協(xié)同壟斷進(jìn)一步加強(qiáng)。較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度保證了企業(yè)的創(chuàng)新成果，為了保持現(xiàn)有的利潤水平，盡可能少地承擔(dān)“創(chuàng)造性毀滅”帶來的風(fēng)險(xiǎn)，行業(yè)內(nèi)實(shí)力相當(dāng)?shù)拇笃髽I(yè)會選擇“合謀”，壟斷整個(gè)市場，以保持其已有的競爭力。此時(shí)，行業(yè)壁壘導(dǎo)致其他大企業(yè)難以進(jìn)入，抑制了技術(shù)創(chuàng)新。再次，由于轉(zhuǎn)換成本的存在，較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度會使企業(yè)形成創(chuàng)新惰性。較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度，導(dǎo)致企業(yè)的創(chuàng)新成果傳播速度慢，難以迅速滲入市場。而消費(fèi)者由于更換新產(chǎn)品的轉(zhuǎn)換成本及使用新產(chǎn)品可能面臨的未知風(fēng)險(xiǎn)等，對新成果的接受度較低，在醫(yī)療行業(yè)尤為明顯。因此，行業(yè)內(nèi)大部分企業(yè)短時(shí)間內(nèi)不會選擇去創(chuàng)新、超越，而是更傾向于維持現(xiàn)狀，抑制了社會整體的技術(shù)進(jìn)步，最后，由于部分龍頭企業(yè)受政府貿(mào)易政策的庇佑[25]，企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新動力不足，且較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策導(dǎo)致其通過模仿來改進(jìn)自身的技術(shù)的可能性更低，企業(yè)會傾向于直接購買國外的先進(jìn)技術(shù)，進(jìn)而帶來強(qiáng)大的示范效應(yīng)，從而抑制了我國整體的技術(shù)進(jìn)步。由此得到第2個(gè)假設(shè)

H2:較強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度會使企業(yè)產(chǎn)生創(chuàng)新惰性，抑制創(chuàng)新，不利于技術(shù)進(jìn)步。

現(xiàn)階段，學(xué)術(shù)界關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步之間關(guān)系的研究較為廣泛，主要可分為3個(gè)方面，一是知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對技術(shù)進(jìn)步具有顯著的促進(jìn)作用；二是知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對技術(shù)進(jìn)步有顯著的抑制作用；三是Park等人提出的“最優(yōu)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)”假說。上述的理論分析表明，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度一方面會帶來激勵(lì)創(chuàng)新，推動技術(shù)進(jìn)步；另一方面，由于知識產(chǎn)權(quán)法律制度的不斷完善，較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)反而會使企業(yè)產(chǎn)生創(chuàng)新惰性，不利于技術(shù)進(jìn)步。因此，文章認(rèn)為，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步之間并不存在確定的線性關(guān)系，而是要取決于激勵(lì)效應(yīng)與抑制效應(yīng)的關(guān)系。當(dāng)創(chuàng)新激勵(lì)大于創(chuàng)新抑制效應(yīng)時(shí)，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度會在整體上激發(fā)創(chuàng)新，推動技術(shù)進(jìn)步；反之，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度會抑制創(chuàng)新，阻礙技術(shù)進(jìn)步。由此得到第3個(gè)假設(shè)

H3：知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步之間存在非線性關(guān)系。

3 實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 模型設(shè)定及變量說明

3.1.1 模型設(shè)定

為研究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對技術(shù)進(jìn)步的影響，我們設(shè)定如下基準(zhǔn)回歸模型。

TCi,t=α+βIRPi,t+φXi,t+εi,t+μt+μi

(1)

式中：TCi,t為第i個(gè)省份第t年的技術(shù)進(jìn)步率；IRPi,t為各省份的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度；Xi,t為其他一系列控制變量，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技支出占公共支出比重、研發(fā)人員占比、對外開放度、外商直接投資占比等；εi,t為隨機(jī)擾動項(xiàng);μi和μt分別表示省份固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)；β為核心估計(jì)參數(shù)，表示知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對技術(shù)進(jìn)步的作用程度。

為了進(jìn)一步明確2個(gè)變量之間的非線性關(guān)系，在(1)式的基礎(chǔ)上加入核心解釋變量的平方項(xiàng)得到非線性模型，即

(2)

3.1.2 變量說明

1)被解釋變量：技術(shù)進(jìn)步(TC)。

文章以各地區(qū)GDP作為產(chǎn)出指標(biāo)，以各地區(qū)資本存量及勞動力數(shù)量作為投入指標(biāo)，使用DEA-Malmquist指數(shù)模型計(jì)算各省市的全要素生產(chǎn)率。其中，資本存量以2000年的資本投資為基期[26]，使用永續(xù)盤存法，參照公式ki,t=ki,t-1(1-δ)+Ii,t，計(jì)算出2010—2019年的資本存量，式中I為當(dāng)年投資，折舊率δ選為10%[27]。勞動力指標(biāo)使用各省市城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)據(jù)替代。將TFP進(jìn)行分解，即可得到技術(shù)進(jìn)步率(TC)，包括技術(shù)進(jìn)步和要素質(zhì)量的提高。

圖1 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對技術(shù)進(jìn)步的作用機(jī)理

2)核心解釋變量：知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度(IRP)。使用以下公式計(jì)算得到

IRP=知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平*執(zhí)法力度

其中，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平是采用Ginarte和Park[28]修正的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平計(jì)算方式得出，數(shù)值介于0～5之間。具體執(zhí)法力度以社會法制化程度、司法實(shí)踐程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及國際社會的監(jiān)督和制衡程度4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行測算[29]，另外文中加入成人識字率，總的來說，成人識字率越高，遵紀(jì)守法意識越強(qiáng)，對他人的勞動成果越尊重。

3)中介變量：專利申請量(PA)、研發(fā)投入(RD)。

隨著知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的提升，專利盜用成本上升，改變以往專利被偷用、盜用情況，專利可以形成實(shí)實(shí)在在的技術(shù)壁壘，為企業(yè)或者個(gè)人帶來利益，進(jìn)而大幅度激發(fā)其創(chuàng)新積極性，增大專利申請量，因此，文章將專利申請量作為創(chuàng)新激勵(lì)的替代變量。企業(yè)創(chuàng)新惰性的出現(xiàn)，會直接抑制企業(yè)的研發(fā)投入，二者為反向關(guān)系，因而以研發(fā)投入量作為創(chuàng)新惰性的替代變量。

4)其他控制變量。在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，選取以下變量作為文中的控制變量：①產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)：使用二三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值占GDP的比重表示。②政府支持(GS)：使用各省市科技支出占公共支出比值表示。③研發(fā)人員占比(RDP)：使用研發(fā)人員占城鎮(zhèn)總就業(yè)人員的比值表示。④對外開放度(OPEN)：使用各地區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP比值表示。⑤外商直接投資(FDI)：使用各地區(qū)實(shí)際外資利用額占當(dāng)?shù)谿DP比重表示。各變量及其描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3.1.3 數(shù)據(jù)來源

文中采用2010—2019年我國大陸31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局、各省市統(tǒng)計(jì)局、各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國律師統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國教育年鑒》《衛(wèi)生和計(jì)劃生育年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國貿(mào)易外經(jīng)統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

3.2 基準(zhǔn)回歸

文中根據(jù)模型(1)(2)，采用時(shí)間省份雙向固定效應(yīng)進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，回歸結(jié)果見表2，表2的前4列以技術(shù)進(jìn)步作為被解釋變量進(jìn)行回歸，后4列則是以全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量進(jìn)行回歸。(1)(2)列表示線性模型的回歸結(jié)果，(3)(4)列表示非線性模型回歸結(jié)果?？梢钥吹降?2)列中，IRP的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正，即知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度能夠顯著推動技術(shù)進(jìn)步。(3)列為加入控制變量之前的非線性回歸結(jié)果，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的系數(shù)為正，其平方項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，且均在1%的水平上顯著，表明知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步之間存在顯著的非線性關(guān)系，在加入文中選取的一系列控制變量后，回歸結(jié)果如第(4)列所示，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正，其平方項(xiàng)系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，由此計(jì)算可得，當(dāng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度達(dá)到4.32時(shí)，由知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)引致的技術(shù)進(jìn)步達(dá)到峰值。這表明知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步之間存在顯著的倒“U”型關(guān)系。為了進(jìn)一步確定該非線性關(guān)系為倒“U”型，文中做了U-test檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的極值點(diǎn)為4.32，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度值的范圍為[3.86，4.54]，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的極值點(diǎn)位于此范圍內(nèi)，同時(shí)結(jié)果中的Slope區(qū)間存在負(fù)號，這表明知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步之間存在倒“U”型關(guān)系。且極值點(diǎn)與實(shí)證結(jié)果計(jì)算結(jié)果一致。而根據(jù)G-P方法計(jì)算得到我國的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度均值為3.87，低于可最大程度促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度。因此，當(dāng)前我國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系仍然處于倒“U”型曲線的左側(cè)，即隨著知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的增加，技術(shù)也會不斷進(jìn)步，與未加入被解釋變量的平方項(xiàng)之前的線性結(jié)果一致。這一結(jié)果驗(yàn)證了文中的第3個(gè)假設(shè)，即知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與技術(shù)進(jìn)步之間確實(shí)存在非線性關(guān)系，且實(shí)證結(jié)果進(jìn)一步表明知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步之間存在顯著的倒“U”型關(guān)系。

閆鵬飛和王兵[30]研究發(fā)現(xiàn)，自1992年之后，各地區(qū)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生差異的主要原因在于技術(shù)進(jìn)步存在差異，因此，文章使用全要素生產(chǎn)率作為技術(shù)進(jìn)步的替代變量進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果見表2后4列，其中，線性模型回歸結(jié)果如(5)(6)列所示，加入控制變量前后知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度都顯著促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的增長。第(7)列表示未加入控制變量之前的非線性模型回歸結(jié)果，可以看到，核心解釋變量的符號在1%的水平上顯著為正；其平方項(xiàng)的在5%的水平上顯著為負(fù)。由此計(jì)算出當(dāng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度達(dá)到4.95時(shí)，全要素生產(chǎn)率達(dá)到最大值，由前文分析可知，我國目前的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度處于倒“U”型的左側(cè)，當(dāng)下為提高全要素生產(chǎn)率，需繼續(xù)加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)。在加入控制變量之后，非線性模型回歸結(jié)果見表2第(8)列，雖然知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與其平方項(xiàng)的系數(shù)均不顯著，但其方向與前文回歸結(jié)果仍然一致。

此外，表2的回歸結(jié)果也顯示了一系列控制變量對技術(shù)進(jìn)步的影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對技術(shù)進(jìn)步的影響系數(shù)雖然不顯著，但符號為正，這表明二三產(chǎn)業(yè)占GDP比重越大，越能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新?？萍贾С稣颊傊С鲈礁?，當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)進(jìn)步就會越明顯。這表明政府對科技進(jìn)步的重視，會帶來更多的資源向科技發(fā)展的方向傾斜，最終提升當(dāng)?shù)乜萍及l(fā)展水平。研發(fā)人員在總就業(yè)人口中所占比重越大，帶來的新思路、新想法就會越多，推動技術(shù)進(jìn)步的可能性就會越大。較高的貿(mào)易開放度會促進(jìn)當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)進(jìn)步。外商直接投資在引進(jìn)國外先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)和生產(chǎn)技術(shù)的同時(shí)，有可能會使當(dāng)?shù)仄髽I(yè)過于依賴國外技術(shù)而產(chǎn)生創(chuàng)新惰性，反而抑制自主創(chuàng)新。因此，外商直接投資對技術(shù)進(jìn)步的影響并不明確，而表2的回歸結(jié)果顯示，外商直接投資對技術(shù)進(jìn)步的影響是弊大于利，因而政府應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)企業(yè)更多地引入可以吸收多余勞動力、促進(jìn)資源優(yōu)化配置的外資投入，減少抑制企業(yè)創(chuàng)新的外資投入。

表2 基準(zhǔn)回歸

3.3 機(jī)制檢驗(yàn)

由基準(zhǔn)回歸結(jié)果可知，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步整體上呈倒“U”型關(guān)系，根據(jù)前文的理論分析，可能是由于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對創(chuàng)新激勵(lì)和創(chuàng)新惰性共同作用的結(jié)果，為探究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對創(chuàng)新激勵(lì)及創(chuàng)新惰性的影響，進(jìn)一步明確其對技術(shù)進(jìn)步的作用機(jī)制，文中進(jìn)行以下討論。

為防止使用中介效應(yīng)帶來內(nèi)生性問題，文中在驗(yàn)證“知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度——?jiǎng)?chuàng)新激勵(lì)(創(chuàng)新惰性)”，即知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度如何影響創(chuàng)新這一路徑時(shí)，構(gòu)造面板回歸模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，在驗(yàn)證創(chuàng)新激勵(lì)與創(chuàng)新惰性對技術(shù)進(jìn)步的影響時(shí)采用理論分析方法，第一步的具體回歸方程如下。

PAi,t=α2+δ1IRPi,t+φ2Xi,t+εi,t+μt+μi

(3)

RDi,t=α3+δ2IRPi,t+φ3Xi,t+εi,t+μt+μi

(4)

式中：PAi,t為i地區(qū)t年的專利申請量；RDi,t為i地區(qū)t年的研發(fā)投入總額；α2,α3為常數(shù)項(xiàng)；φ2,φ3為控制變量的系數(shù)，δ1,δ2分別為知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對專利申請及研發(fā)投入的影響系數(shù)。

表3的(1)(2)(3)(4)列分別表示加入控制變量前后知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對專利申請水平以及企業(yè)研發(fā)投入水平的回歸結(jié)果。第(2)列的回歸結(jié)果顯示，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對專利申請的影響在10%的水平上顯著為正，這表明，隨著知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的提升，專利可以形成實(shí)實(shí)在在的技術(shù)壁壘，模仿型企業(yè)盜用創(chuàng)新成果的難度上升，模仿成本增加，創(chuàng)新需求也增加；而創(chuàng)新型企業(yè)的創(chuàng)新成果被保護(hù)的可能性加強(qiáng)，企業(yè)創(chuàng)新的預(yù)期收益增加，此時(shí)，強(qiáng)烈的創(chuàng)新激勵(lì)促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新，提高了專利申請水平。第(4)列的回歸結(jié)果顯示，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對研發(fā)投入的影響在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明，隨著知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的提升，企業(yè)一旦有了技術(shù)創(chuàng)新，其在行業(yè)內(nèi)部的壟斷時(shí)間會大大增加，直到行業(yè)內(nèi)部有新的創(chuàng)新成果出現(xiàn)。而這種創(chuàng)新型企業(yè)一般是龍頭企業(yè)，其研發(fā)投入在整個(gè)行業(yè)中的占比極大，在未被超越期間，企業(yè)由于利益最大化及風(fēng)險(xiǎn)最小化導(dǎo)向，會極大減少企業(yè)的研發(fā)投入，產(chǎn)生創(chuàng)新惰性[31-32]。驗(yàn)證了文中的假設(shè)一和假設(shè)二。

表3 機(jī)制檢驗(yàn)

自主研發(fā)是推動技術(shù)進(jìn)步最核心的動力，是技術(shù)進(jìn)步的源泉[33]，我國模仿創(chuàng)新對技術(shù)進(jìn)步的作用已經(jīng)進(jìn)入倒“U”型曲線的拐點(diǎn)，現(xiàn)階段促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的最主要的方法就是鼓勵(lì)自主創(chuàng)新[34]，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度會通過對自主創(chuàng)新同時(shí)產(chǎn)生激勵(lì)和抑制作用，進(jìn)而對技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響。機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果顯示，較強(qiáng)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度既會帶來創(chuàng)新激勵(lì)，也會引致創(chuàng)新惰性，基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步之間存在顯著的倒“U”型關(guān)系，且當(dāng)前我國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度處于倒“U”型曲線的左側(cè)。因此，就目前來看我國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度雖然對創(chuàng)新產(chǎn)生了一定的抑制作用，不利于技術(shù)進(jìn)步，但總體上對創(chuàng)新的促進(jìn)作用更強(qiáng)，有利于改進(jìn)當(dāng)前技術(shù)。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)機(jī)制回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，文章采用替代核心解釋變量的方法做進(jìn)一步驗(yàn)證，首先，以專利授權(quán)量替代專利申請量進(jìn)行回歸，結(jié)果見表4的(1)(2)列，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度可以在10%的水平上顯著促進(jìn)專利授權(quán)量，帶動技術(shù)創(chuàng)新；其次，前文的企業(yè)研發(fā)投入水平用內(nèi)部研發(fā)投入與外部研發(fā)投入之和表示，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中使用內(nèi)部研發(fā)投入替代原來的研發(fā)投入之和進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表4的(3)(4)列，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度顯著抑制了企業(yè)的研發(fā)投入，而研發(fā)投入可以帶來企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，因而，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度通過抑制企業(yè)的研發(fā)投入而阻礙了技術(shù)進(jìn)步。

表4結(jié)果顯示，雖然知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對專利授權(quán)量及內(nèi)部研發(fā)投入的影響系數(shù)大小與前文稍有差異，但其方向及顯著性與前文回歸結(jié)果均保持一致，這表明，機(jī)制檢驗(yàn)的回歸結(jié)果比較穩(wěn)健。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4 結(jié)論與政策建議

文章基于我國2010—2019年31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，采用雙固定效應(yīng)模型，檢驗(yàn)了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與技術(shù)進(jìn)步之間的非線性關(guān)系，并計(jì)算表明，當(dāng)前我國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系處于倒“U”型曲線的左側(cè)，進(jìn)一步從創(chuàng)新激勵(lì)與創(chuàng)新惰性2個(gè)方面解釋了存在這種現(xiàn)象的原因。當(dāng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對技術(shù)進(jìn)步的抑制作用弱于其對技術(shù)創(chuàng)新的激勵(lì)作用時(shí)，整體上會促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，反之，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的增強(qiáng)，會抑制技術(shù)進(jìn)步。

基于以上分析結(jié)果，為改變當(dāng)前我國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)相對落后及技術(shù)創(chuàng)新不足的現(xiàn)狀，文章提出以下政策建議。第一，目前我國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度位于最優(yōu)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的左側(cè)，為使我國技術(shù)創(chuàng)新水平繼續(xù)增強(qiáng)，政府應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度，輔以強(qiáng)有力的法律法規(guī)支撐，增強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)維權(quán)援助并降低知識產(chǎn)權(quán)維權(quán)門檻，有力打擊違規(guī)盜用他人成果的行為，確保知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的相關(guān)法律制度能夠落地生根。第二，由于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的增加會帶來企業(yè)的創(chuàng)新惰性，抑制其研發(fā)投入，而加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度又是使我國成功躋身于創(chuàng)新型國家前列的必要條件，解決兩者之間的矛盾，是我國當(dāng)前面臨的主要問題。因此，為提高技術(shù)水平，必須不斷增強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度，使技術(shù)進(jìn)步率不斷靠近倒“U”型曲線的峰點(diǎn)；而知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的增加勢必會造成企業(yè)創(chuàng)新惰性，減少企業(yè)研發(fā)投入，產(chǎn)生負(fù)的替代效應(yīng)，為解決兩者之間的矛盾，政府應(yīng)當(dāng)對企業(yè)的研發(fā)領(lǐng)域進(jìn)行投資、補(bǔ)貼以及采取研發(fā)投入退稅等政策，鼓勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投入，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，推動企業(yè)技術(shù)進(jìn)步。