米晉宏 張 南

(上海海事大學，上海 201306)

一、引言

科技是第一生產(chǎn)力，技術進步是經(jīng)濟高質(zhì)量增長的源泉。自中國加入WTO以來，一直在全球競爭中面臨著技術劣勢和技術依賴的困境。此外，隨著中國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，物質(zhì)資本和人力資本對未來經(jīng)濟增長的促進作用將會更加有限，以創(chuàng)新驅(qū)動引領經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展在十四五時期將處于重要位置。推動中國制造走向中國智造(Wei et al.，2017；呂承超 等，2019；孫亞南 等，2019)，也是中國實現(xiàn)科技趕超的必經(jīng)之路。

在此背景下，國務院出臺了《國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要(2006—2020年)》(下文簡稱《綱要》)以推動中國創(chuàng)新追趕和自主創(chuàng)新發(fā)展。《綱要》是中國政府在21世紀以來制定的重要且全面的科技政策綱領文件，在《綱要》實施的15年中我國科技創(chuàng)新取得了飛越式進步。圖1展示了中國、美國和日本在1996—2018年發(fā)明申請占世界總量的份額。在《綱要》實施的第一年，中國國內(nèi)居民的專利申請份額為9.5%，為同期美國的53%；而到了2018年，中國國內(nèi)居民的專利申請份額提高至65.5%，為同期美國的7倍。盡管有研究指出中國國內(nèi)高漲的專利申請背后存在非創(chuàng)新性動機(non-innovation related motives)和策略性研發(fā)問題(Hu et al.，2017；黎文靖 等，2016；Fang et al.，2020)，但從跨國專利進入中國的持續(xù)增長趨勢中可以看到我國創(chuàng)新能力仍在持續(xù)提升。在2018年，申請人為外國居民的專利(跨國專利)的世界份額為17.8%，同期美國為21.2%，這意味著中國的制度環(huán)境和經(jīng)濟環(huán)境正在成長為僅次于美國的高新技術土壤，對全球科技創(chuàng)新成果具有強大的吸引力。

圖1 全球科技發(fā)明授權份額：1996—2018

本文收集并運用全球七個主要創(chuàng)新強國的專利局在1996—2018年全部約1億6千萬件發(fā)明專利申請和授權公告書數(shù)據(jù)，以及約11.6億次的專利引用記錄，全景式地考察了全球科技格局的演變。實證分析表明，自2000年以來，中國和韓國高速的技術趕超是全球科技創(chuàng)新能力發(fā)展的最大變數(shù)，而《綱要》的實施是中國科技創(chuàng)新能力結構性躍變的重要轉折點。

本文的邊際貢獻包括：(1)運用全球?qū)用嫒珮颖镜膶＠鏁鴶?shù)據(jù)，不僅在數(shù)據(jù)規(guī)模上更加可靠，還可以通過國際比較的方式克服僅采用一國專利數(shù)據(jù)樣本的識別偏誤；(2)基于全樣本的國際專利引用記錄數(shù)據(jù)對國家和技術層面的專利質(zhì)量進行評估，更加真實地反映了國家創(chuàng)新能力的演變；(3)從跨國知識流的角度考察中國專利引用對內(nèi)和對外的專利數(shù)量和質(zhì)量的產(chǎn)出彈性，為衡量國家科技發(fā)展水平提供了一種新的角度。

二、文獻回顧、政策背景和實證設計

(一)文獻回顧

已有文獻衡量科技創(chuàng)新的工具主要分為全要素生產(chǎn)率(TFP)和專利數(shù)據(jù)兩種。目前采用TFP測度技術進步和經(jīng)濟增長較為普遍，但運用TFP度量科技創(chuàng)新發(fā)展會存在兩點不足：一是由于TFP對經(jīng)濟增長核算具有噪聲效應，會將要素積累之外的因素對經(jīng)濟增長的影響嵌入在TFP的波動中，因此當其他因素產(chǎn)生比較劇烈的波動時，TFP作為技術進步的度量會產(chǎn)生較為嚴重的偏誤；二是大量研究顯示TFP核算受到統(tǒng)計口徑和核算方法的影響較大，基于不同統(tǒng)計方法所測度的TFP波動可能截然不同。

相比于TFP，專利數(shù)據(jù)是對于創(chuàng)新產(chǎn)出的直接度量。譬如，Wei et al.(2017)對中國經(jīng)濟增長模式的演變和以專利衡量的中國科技創(chuàng)新的發(fā)展進行了探討。雖然專利并非科技創(chuàng)新的唯一形式，但由于創(chuàng)新產(chǎn)出的其他形式(企業(yè)技術秘密、商業(yè)模式、管理方法等)的隱秘性往往難以度量，通過公開的專利信息衡量創(chuàng)新水平成為國內(nèi)外最泛用和有效的辦法。運用專利數(shù)據(jù)研究中國科技創(chuàng)新問題，也是近年來的熱點領域(張杰 等，2015；Fang et al.，2020；寇宗來 等，2020；米晉宏 等，2021)。

然而，使用專利數(shù)量度量中國科技發(fā)展和科技追趕水平存在一個重要的識別問題，即中國專利數(shù)量在2009年后的“爆炸式”增長中存在非創(chuàng)新性動機和策略性研發(fā)問題(Hu et al.，2017；黎文靖 等，2016；Fang et al.，2020)。直接使用專利數(shù)量將使得對中國科技發(fā)展的度量存在偏頗和失真。部分文獻基于專利和企業(yè)匹配數(shù)據(jù)的研究顯示，地方政府的創(chuàng)新補助政策對于提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量非常有限，企業(yè)為了尋獲補貼在研發(fā)活動中甚至出現(xiàn)數(shù)量擠出質(zhì)量的現(xiàn)象(陳強遠 等，2020；張杰 等，2016，2018)。

對于專利實際技術水平的測量方法主要分為兩類。第一類是基于專利系統(tǒng)引證網(wǎng)絡對專利的引用加權來測量專利質(zhì)量(Jaffe et al.，2017)；第二類是測算專利的商業(yè)價值，通過上市公司專利授權在股票市場上公開過濾的特質(zhì)波動率，測算出資本市場對專利價值的估值或者通過知識資本模型對企業(yè)的專利回報進行核算(Kogan et al.，2017；Kline et al.，2019；龍小寧 等，2018)。由于專利價值的估算只針對企業(yè)，資本市場估值方法只適用于上市公司，而本文的研究對象包括七個主要創(chuàng)新強國的所有專利，涵蓋了大學、研究機構、個人申請和企業(yè)專利在內(nèi)的大樣本數(shù)據(jù)。此外，獲得可適用、可量化和可比較的各國企業(yè)數(shù)據(jù)也存在較大困難。在第一類方法中構建的國際引證網(wǎng)絡可以較好地發(fā)揮本文專利引用方面的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，提升對專利質(zhì)量指標測度的系統(tǒng)性和全面性。Boeing et al.(2016)基于全球最大的五個專利授權國的《專利合作條約》(PCT)申請數(shù)據(jù)和引用記錄建立了一套專利質(zhì)量國際比較指標體系。本文立足于該指標體系，通過對專利質(zhì)量的測度來校準各國的創(chuàng)新能力。

(二)政策背景

《綱要》是21世紀以來中國政府制定的重要科技政策綱領，也是中國科技政策導向從科技追趕邁向自主創(chuàng)新的起點。劉云等(2014)運用文本量化方法對中國政府建立國家創(chuàng)新體系的一系列政策進行歸納，指出《綱要》的制定是中國宏觀科技政策轉向自主創(chuàng)新為主的轉折點?？茏趤淼?2020)基于1998—2013年中國專利數(shù)據(jù)庫和中國工業(yè)企業(yè)的匹配數(shù)據(jù)對《綱要》實施的影響進行評估，發(fā)現(xiàn)《綱要》顯著促進了企業(yè)的專利數(shù)量和TFP水平。

《綱要》首次著重強調(diào)了“把提高自主創(chuàng)新能力作為國家戰(zhàn)略”，并對未來15年的科技政策框架進行了全面和詳細部署，包括11個國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的重點領域和68項優(yōu)先主題；16個國家層級的重大專項；超前部署8個技術領域的27項前沿技術和18個基礎科學問題。此外，《綱要》還制定了一系列明確量化的發(fā)展目標。表1是《綱要》提出的到2020年計劃實現(xiàn)的5個量化指標，由于2020年新冠疫情對經(jīng)濟和研發(fā)活動造成較大沖擊，本文以2019年的情況和計劃進行對比。需要指出的是，“對外技術依存度”的測量沒有明確計算指標，如果以專利引用的對外依存度進行量化，則在2019年就已完成目標。由表1可以發(fā)現(xiàn)，中國研發(fā)投入占國民生產(chǎn)總值的比例在2019年離計劃(計劃目標相當于美國2006年的水平)尚有一定距離，但衡量直接創(chuàng)新產(chǎn)出的專利授權量已經(jīng)超額完成，這意味著2018年中國研發(fā)投入占比雖然不及美國2006年的水平，但專利產(chǎn)出已經(jīng)是2018年美國的7倍。顯然，同Hu et al.(2017)的發(fā)現(xiàn)一致，中國研發(fā)投入中不成比例的超額創(chuàng)新產(chǎn)出現(xiàn)象，很大程度上歸因于海量專利申請背后的非創(chuàng)新性動機。非創(chuàng)新性動機造成中國專利申請中存在數(shù)量對質(zhì)量的擠出現(xiàn)象，并且在宏觀層面愈發(fā)明顯。

表1 《綱要》量化到2020年發(fā)展目標

(三)實證設計

由前文內(nèi)容可知，中國專利數(shù)量存在非創(chuàng)新性動機導致的數(shù)量對質(zhì)量擠出現(xiàn)象，在國家創(chuàng)新能力的衡量上存在高估和失真。尤其在新常態(tài)下對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的追求，專利質(zhì)量測度更加不可缺位。本文除了基于國際專利引用建立專利質(zhì)量指標體系外，還采用中國專利引用對技術進步的貢獻來反映專利質(zhì)量，以此進行實證設計。如圖2所示，分別從中國專利引用對外和對內(nèi)造成的影響考察中國自主創(chuàng)新能力的發(fā)展。一方面，中國在《綱要》影響下專利數(shù)量實現(xiàn)了高速增長，同時也被外國專利引用，從而顯性地將包含在中國自主創(chuàng)新中的知識輸出到國外。通過測量知識輸出推動外國專利的產(chǎn)出水平，即中國專利引用的對外創(chuàng)新產(chǎn)出彈性，可以較好觀察中國自主創(chuàng)新能力在《綱要》實施過程中的演變。另一方面，中國專利也存在國內(nèi)引用情形，由專利局審查員控制，是在法律上承認和核查專利創(chuàng)新性的依據(jù)。從國內(nèi)引用視角切入，可以觀察到專利局這只“有形的手”在中國自主創(chuàng)新能力發(fā)展中承擔的角色。通過測量國內(nèi)引用對國內(nèi)專利質(zhì)量的提升，即本文中稱為中國引用的對內(nèi)專利質(zhì)量彈性，可以關注到《綱要》實施過程中，專利局對專利篩選考核標準的演變對中國自主創(chuàng)新能力的影響。

圖2 研究框架

三、數(shù)據(jù)說明、指標體系和特征事實

(一)數(shù)據(jù)說明和描述性統(tǒng)計

本文收集了中國、美國、日本、韓國、德國、英國和法國七個全球?qū)＠跈嘧疃嗟膰?，?996年至2018年的全部專利申請和授權數(shù)據(jù)，共計1億6千萬件專利申請和授權的公告書數(shù)據(jù)，超過全球?qū)＠偭康?5%。依照世界知識產(chǎn)權組織(WIPO)2008年修訂的技術領域分類標準，將每件專利的國際分類號(IPC)匹配到WIPO劃分的35個技術領域中，識別率為98%，覆蓋35個科技領域中的33個?；诿考＠嫖募嫌涗浀膶＠眯畔ⅲ碛嬎懔烁鲊诟骷夹g領域上相互之間的引用量，根據(jù)以上分類，在月度上進行加總，建立了一個月度國際科技發(fā)明面板，其中依照各國各技術領域分為231個組群，共計62718個樣本。

表2對月度國際科技發(fā)明面板數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計描述。由表2中專利數(shù)和引用數(shù)的原始計數(shù)數(shù)據(jù)可知，各國在32個技術領域上的專利數(shù)和引用數(shù)高度離散且有很強的正偏厚尾性，表明絕大多數(shù)的專利技術存在于一部分國家或一部分技術領域。為了集中體現(xiàn)國家間的差異，通過如下預處理消除32個技術領域各自共時的技術進步帶來的波動。

ln(1+X)=α+π+ε

(1)

表2 七個主要創(chuàng)新強國專利情況的統(tǒng)計描述

(二)指標體系

參考Boeing et al.(2016)的思路，本文使用國際間專利引用對跨國專利質(zhì)量進行比較的方法，基于七個國家的專利引用信息構建如下指標體系：

(2)

(3)

(4)

如表3所示，幾乎所有國家都偏好引用本國專利，其中韓國對本國專利引用的偏好最強，在各技術領域上韓國專利在其國內(nèi)引用的概率是他國引用其專利的151倍，另一個極端例子是法國，不存在任何本國專利引用。引用本國專利的偏好很大程度上受到各國專利局制度的影響，例如在中國，專利申請人不被要求填寫引用信息，中國專利引用信息均由專利局的審查員填寫，其實質(zhì)是核查專利創(chuàng)新性要求的“對比文件”。因此本文在計算ISR指標時僅考慮被其他國家專利引用的情況，以消除各國對本國專利引用偏好的影響。

表3 各國專利被引用概率：1996—2018

(三)特征事實

圖3展示了基于全球七大主要創(chuàng)新國家在1996—2018年的專利引用信息計算的各國專利質(zhì)量的演變。圖3左圖為各國歷年平均專利質(zhì)量，用以衡量一國創(chuàng)新能力；右圖則為各國歷年的指標，衡量一國創(chuàng)新體量；為了清晰反映各國間的區(qū)別，對指標進行了取對數(shù)處理。由圖3左圖可知，美國指標取對數(shù)后在0至1之間上下浮動，意味著美國專利引用量接近其余六國之和；日本的創(chuàng)新能力僅次于美國，在七國11.6億次的專利引用記錄中，平均每4次引用中至少有1次美國或日本的專利引用。從全技術領域的平均水平來看，美國和日本象征著全球科技創(chuàng)新能力的最高水平，并得到如下特征事實。

圖3 各國平均專利質(zhì)量和累計專利質(zhì)量：1996—2018

特征事實

1

：

以國際專利引用衡量的國家創(chuàng)新能力高度集聚，美國和日本象征著全球科技創(chuàng)新能力的最高水平。

從各國創(chuàng)新能力和創(chuàng)新體量逐年演變的趨勢中，不難發(fā)現(xiàn)存在不同國家間的平行趨勢現(xiàn)象。在1996—2018年間，除了美國仍能保持一些增長外，英法德三國的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新體量呈現(xiàn)平緩衰退趨勢；東亞的中韓兩國則在創(chuàng)新能力上表現(xiàn)出高速增長趨勢，呈現(xiàn)指數(shù)級的遞增。圖3展現(xiàn)了對數(shù)坐標下的線性增長，東亞新興國家的科技追趕一直持續(xù)到2018年，中韓分別取代德國和英法成為全球創(chuàng)新能力第三和第五強國，由此得到如下特征事實。

特征事實

2

：

歐美老牌強國的創(chuàng)新能力發(fā)展緩慢，全球科技創(chuàng)新能力的最大變數(shù)表現(xiàn)在中韓兩國持續(xù)且高速的科技追趕，東亞超越西歐成為全球第二大科技創(chuàng)新板塊。

進一步，本文將同為高速科技追趕國的韓國作為中國的對照組，對中國政府實施《綱要》前后兩國科技創(chuàng)新能力進行比較。圖4以2007 年為界對比了《綱要》實施前后10年間中韓兩國的科技創(chuàng)新能力演變。不難發(fā)現(xiàn)，2007年以前中韓兩國在科技創(chuàng)新能力和科技創(chuàng)新體量上十分相近，而2007年《綱要》實施后，中國在科技創(chuàng)新體量的增長趨勢與韓國實現(xiàn)分離，并最終在科技創(chuàng)新能力上超過韓國。由此得到如下特征事實。

圖4 中韓平均專利質(zhì)量和累計專利質(zhì)量對比：1996—2018

特征事實

3

：

《綱要》的實施結構性提高了中國科技創(chuàng)新發(fā)展趨勢，表現(xiàn)為中國創(chuàng)新追趕速度整體超過了同為高速科技趕超國家的韓國。

四、模型選擇和實證分析

(一)模型選擇

根據(jù)實證設計框架，本文從中國專利的引用輸出對海外和國內(nèi)專利的影響出發(fā)，考察《綱要》實施對中國創(chuàng)新能力的影響。首先，建立如下基準模型以考察中國引用對其他六國創(chuàng)新產(chǎn)出的影響：

(5)

在基準模型的基礎上，本文進一步建立以下模型估計中國專利引用對外國專利產(chǎn)出彈性的演變規(guī)律，γ表示中國專利對其他六國專利歷年的引用產(chǎn)出彈性：

(6)

另一方面，本文建立如下模型考察中國引用對國內(nèi)專利質(zhì)量的影響：

(7)

(8)

(二)實證分析

表4是中國引用對其他六國各技術領域的產(chǎn)出彈性，采用線性面板和非線性面板負二項回歸進行估計。由列(1)、(4)可見，在2000年至2018年，中國引用對其他國家各技術領域上的專利產(chǎn)出彈性為0.07～0.08。在《綱要》實施后，中國引用對外專利產(chǎn)出彈性大幅提高，由交互項系數(shù)可見，中國引用對外專利產(chǎn)出彈性提高了0.12～0.16，而在《綱要》實施前，控制了其他各國引用情況下，中國的專利引用甚至對海外的專利產(chǎn)出呈現(xiàn)負向效應。從實證結論中可以看出，中國專利引用對其余各國專利產(chǎn)出的貢獻在2007年《綱要》實施后存在結構性提升，并且在控制和其他國家輸出的引用重疊效應后，僅在2007年后能夠獨立地促進其他幾個創(chuàng)新強國的專利產(chǎn)出增長，這是中國自主創(chuàng)新能力得到重大提升的有力佐證。

表4 中國引用對其他六國的專利產(chǎn)出彈性分析

圖5 中國引用的對外專利產(chǎn)出彈性：2000—2018

圖5展示了模型(6)中的γ在2000—2018年的估計系數(shù)。同基準模型(5)所得結論一致，在《綱要》實施前，控制了其他各國引用情況下，中國專利引用難以向他國的專利產(chǎn)出提供獨立貢獻，而在2007年以后，中國專利的對外專利產(chǎn)出彈性產(chǎn)生了結構性躍升，并且在此后10年里保持逐漸增長趨勢，這意味著其余六個創(chuàng)新強國從中國輸出的專利引用中獲得了大量知識流入，證明中國自主創(chuàng)新能力在《綱要》實施后不斷增強。

表5展示了基準模型(7)的估計結果，考察《綱要》實施后中國引用對中國專利質(zhì)量彈性的影響，使用線性面板和面板隨機前沿模型進行估計。由列(1)、(4)中國引用的系數(shù)可見，在控制了他國引用的影響后，2000年至2018年間本國專利的引用對中國專利質(zhì)量幾乎沒有影響。在2007年《綱要》實施后，由交叉項系數(shù)可見，中國引用對國內(nèi)專利質(zhì)量產(chǎn)出彈性提高了0.27～0.4，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，而在2009年之前，中國專利引用對國內(nèi)各技術領域的專利質(zhì)量影響呈現(xiàn)負效應。

表5 中國引用對中國的專利質(zhì)量產(chǎn)出彈性分析

圖6展示了模型(8)的估計結果。2007年《綱要》的實施使得中國各技術領域從本國專利的引用中出現(xiàn)了結構性質(zhì)量提升的躍變，且影響不斷增強。

圖6 結構性躍變示意圖

五、主要結論和政策啟示

本文收集和運用全球七個主要創(chuàng)新強國的專利局自1996—2018年間共計約1億6千萬件專利申請和授權公告書數(shù)據(jù)，以及11.6億次的專利引用記錄，基于專利引用的國際質(zhì)量指標構造，全景式對全球科技格局演變進行了展示。研究得到的特征事實包括：(1)以國際專利引用衡量的國家創(chuàng)新能力高度集聚，美國和日本象征著全球科技創(chuàng)新能力的最高水平；(2)歐美老牌強國的創(chuàng)新能力發(fā)展緩慢，全球科技創(chuàng)新能力的最大變數(shù)體現(xiàn)為中韓兩國持續(xù)且高速的科技追趕，東亞超越西歐成為全球第二大科技創(chuàng)新板塊；(3)《綱要》的實施結構性提高了中國科技創(chuàng)新發(fā)展趨勢，這表現(xiàn)為中國創(chuàng)新追趕速度整體超過了同為高速科技趕超國家的韓國。

從特征事實可知，《綱要》的實施使得中國自主創(chuàng)新能力產(chǎn)生了結構性躍變。本文立足于《綱要》實施的過程演變，從中國專利引用對內(nèi)和對外技術進步的貢獻切入，考察和測度中國專利引用對內(nèi)和對外的專利數(shù)量和質(zhì)量產(chǎn)出彈性。實證分析結論顯示，《綱要》的實施使得中國專利引用對內(nèi)和對外技術進步的貢獻都產(chǎn)生了結構性躍變，在控制了其他國家引用的知識輸出后，這種躍變?nèi)匀伙@著存在。這表明《綱要》的影響是中國自主創(chuàng)新能力結構性躍變的重要轉折點。

本文政策啟示如下：(1)在《綱要》計劃到期(2020年)后，進一步強化國家戰(zhàn)略科技力量，充分發(fā)揮國家作為科技創(chuàng)新組織者的作用，明確量化科技發(fā)展目標，詳細部署發(fā)揮舉國體制攻克的應用技術領域和基礎科學問題；(2)在《綱要》實施的15年中，中國自主創(chuàng)新能力總體取得了飛躍式進展，但需警惕非創(chuàng)新動機導致的專利數(shù)量高漲以及研發(fā)活動中數(shù)量對質(zhì)量的擠出現(xiàn)象。從本文研究結論來看，中國創(chuàng)新質(zhì)量和研發(fā)投入距離世界頂尖水平仍有一定距離，而專利申請量卻已經(jīng)遙遙領先于其他國家。因此在新型創(chuàng)新體制的建設中，中國科技政策對于企業(yè)專利數(shù)量的要求可以逐漸放松，轉向更加注重企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新成果產(chǎn)品化的經(jīng)濟效益。