開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）摘要：高質(zhì)量專利是增強(qiáng)企業(yè)核心競爭力、推進(jìn)知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國建設(shè)的重要基礎(chǔ)。利用《中華人民共和國專利法》實施以來1"346.1萬條授權(quán)發(fā)明和實用新型專利數(shù)據(jù)，對中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的專利質(zhì)量水平進(jìn)行系統(tǒng)測算。通過構(gòu)建體現(xiàn)企業(yè)異質(zhì)性的技術(shù)選擇理論模型揭示了專利產(chǎn)出通過技術(shù)提升和信號傳遞影響企業(yè)績效的雙路徑傳導(dǎo)機(jī)制。實證研究發(fā)現(xiàn)，專利質(zhì)量能夠有效提升企業(yè)經(jīng)營績效，并且相比于專利數(shù)量效果更加明顯。專利質(zhì)量通過提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)壁壘，產(chǎn)生了技術(shù)提升效應(yīng)；專利數(shù)量則側(cè)重于產(chǎn)生信號傳遞效應(yīng)，幫助企業(yè)獲得更多的政府補(bǔ)貼和市場資金關(guān)注，緩解融資約束。異質(zhì)性分析表明，相比于專利數(shù)量，專利質(zhì)量在非國有控股、成長型和勞動密集型企業(yè)中的提升效果更明顯；而對專注突破性創(chuàng)新的企業(yè)，其專利數(shù)量和質(zhì)量對績效的影響均更強(qiáng)。對此，政府應(yīng)逐步將政策重心從數(shù)量導(dǎo)向調(diào)整為質(zhì)量導(dǎo)向，因地制宜、因勢利導(dǎo)地推動企業(yè)專利數(shù)量與質(zhì)量的有機(jī)平衡發(fā)展。

關(guān)鍵詞：專利數(shù)量；專利質(zhì)量；企業(yè)績效；技術(shù)提升；信號傳遞

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：100228482025（01）007417

一、問題提出

創(chuàng)新作為技術(shù)進(jìn)步的源泉，是實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的根本動力。創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展要求以企業(yè)為核心，依靠技術(shù)進(jìn)步打造現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長的新引擎[1]。在此背景下，以專利為代表的知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國戰(zhàn)略已然成為中國創(chuàng)新型國家建設(shè)的重要目標(biāo)。世界知識產(chǎn)權(quán)組織報告顯示，2020年中國發(fā)明專利申請數(shù)達(dá)149.7萬件，穩(wěn)居世界第一，是第二名美國（59.7萬件）的2.5倍，占全球申請總量（330萬件）的45.7%①。與此同時，中國有效專利數(shù)（310萬件）仍低于美國（330萬件），僅占全球總量（1"590萬件）的19.5%。中國在全球創(chuàng)新指數(shù)排名中位居第14，這與龐大的專利申請量形成了鮮明對比?？梢?，在中國專利數(shù)量強(qiáng)勁增長的背后，專利泡沫化與創(chuàng)新假象大量存在，凸顯了中國創(chuàng)新質(zhì)量不高、創(chuàng)新能力仍有待提升等問題，從而引發(fā)了學(xué)界對單純通過專利數(shù)量反映技術(shù)創(chuàng)新水平的擔(dān)憂[2]。近年來，國家知識產(chǎn)權(quán)局逐漸將高質(zhì)量專利作為培育重心，開展了專利質(zhì)量提升工程。高質(zhì)量專利不僅是增強(qiáng)國際競爭力的核心要素，更是國家發(fā)展的戰(zhàn)略性資源。然而，如何對專利質(zhì)量進(jìn)行有效衡量？在專利數(shù)量井噴的背景下，專利質(zhì)量呈現(xiàn)出怎樣的變化？如何依托專利質(zhì)量，實現(xiàn)科技自立自強(qiáng)？在當(dāng)前國內(nèi)外環(huán)境發(fā)生深刻變化的背景下，解答這些問題具有重要的現(xiàn)實意義。

截至2019年，中國企業(yè)授權(quán)專利累計占比達(dá)61.4%，表明企業(yè)作為技術(shù)創(chuàng)新的主體，在創(chuàng)新體系中扮演了重要角色"數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局，經(jīng)測算得到。。提升企業(yè)創(chuàng)新能力是中國在新時代實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略、實現(xiàn)科技自立自強(qiáng)的必然要求?，F(xiàn)有研究多采用研發(fā)強(qiáng)度或?qū)＠笜?biāo)衡量企業(yè)創(chuàng)新能力[3]。然而國內(nèi)大部分非上市企業(yè)的研發(fā)數(shù)據(jù)無法獲取，為全面反映中國創(chuàng)新現(xiàn)狀造成困難[1]。此外，研發(fā)時滯和不確定性導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新能力的測度與真實水平存在偏差。專利作為創(chuàng)新產(chǎn)出的重要成果，與企業(yè)績效的聯(lián)系更加緊密，為企業(yè)發(fā)展提供了技術(shù)支撐[4]。Aghion等[5]認(rèn)為專利指標(biāo)的優(yōu)勢在于：信息公開、豐富，更新速度快；有效衡量了創(chuàng)新產(chǎn)出而非投入；能夠從數(shù)量和質(zhì)量兩個方面體現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新水平。目前，專利數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值已被學(xué)界廣泛認(rèn)可，但由于國內(nèi)數(shù)據(jù)獲取困難且研究起步較晚，其研究視角仍存在諸多局限性[3，67]。

對比現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，專利數(shù)量對企業(yè)績效的影響存在較大爭議。一些學(xué)者認(rèn)為專利數(shù)量能夠促進(jìn)企業(yè)績效提升[6]；另一些學(xué)者則發(fā)現(xiàn)其并未產(chǎn)生顯著影響，甚至影響為負(fù)[4]?？梢?，并非所有專利均具有潛在市場價值[7]，不同專利所蘊(yùn)含的技術(shù)水平可能良莠不齊[3]。因此，單純從數(shù)量角度進(jìn)行分析，無法充分衡量企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量，造成了既有文獻(xiàn)的結(jié)論差異[7]。對此，學(xué)者們進(jìn)一步構(gòu)建了不同的專利質(zhì)量指標(biāo)，進(jìn)而考察企業(yè)發(fā)展與其真實創(chuàng)新能力的關(guān)系。Narin等[8]將被引次數(shù)視為度量專利質(zhì)量的可靠指標(biāo)，率先驗證了其與企業(yè)績效之間的正向關(guān)系。類似地，Agostini等[7]發(fā)現(xiàn)專利質(zhì)量能夠提升意大利的中小企業(yè)銷售業(yè)績。

2025年1月第47卷第1期楊圣豪，蔣仁愛，溫軍，黃志文以“量”為先還是以“質(zhì)”為主：高質(zhì)量專利如何影響企業(yè)績效？然而，囿于數(shù)據(jù)的可獲得性，國內(nèi)大多數(shù)專利文獻(xiàn)仍圍繞數(shù)量指標(biāo)考察特定行業(yè)中企業(yè)的創(chuàng)新情況[9]。近年來，個別學(xué)者嘗試將研究范圍拓展至專利質(zhì)量，但存在指標(biāo)構(gòu)建簡單以及樣本量不足等問題[6，10]。例如，Yuan等[6]選取中國深圳證券交易所上市的304家企業(yè)，采用發(fā)明專利授權(quán)率指標(biāo)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其對企業(yè)績效的影響具有明顯的行業(yè)異質(zhì)性。然而，授權(quán)率的計算未能考慮授權(quán)專利本身的質(zhì)量差異，僅以其占申請專利的比重進(jìn)行間接衡量，結(jié)果難免有偏"顯而易見，僅申請1項專利并獲得授權(quán)的企業(yè)（授權(quán)率為100%）的創(chuàng)新能力未必高于申請4項并獲得3項授權(quán)的企業(yè)（授權(quán)率為75%）。而具有相同授權(quán)專利數(shù)量或授權(quán)率的兩家企業(yè)，其質(zhì)量水平也可能相差甚遠(yuǎn)。類似地，發(fā)明專利占比同樣存在此類問題，限于篇幅，此處不再探討。。相比之下，被引、同族數(shù)、維持期等指標(biāo)將測量精度細(xì)化到專利文本層面，由此計算的企業(yè)質(zhì)量囊括了每一項專利的個體信息，能夠使測度結(jié)果更具科學(xué)性[3]"需要說明的是，張杰等[10]嘗試從不同視角出發(fā)破解質(zhì)量測度難題，尋找適用于中國專利質(zhì)量測算的新思路。以繞開被引等專利信息的方式，引入了知識寬度指標(biāo)，但其計算主要基于專利類別多寡，相比于國際常用指標(biāo)，衡量方法仍較為間接?？紤]到該指標(biāo)尚未被用來研究與企業(yè)績效的關(guān)系，本文在異質(zhì)性分析部分，進(jìn)一步沿用這一思路進(jìn)行探討。。聚焦中國企業(yè)，僅有少數(shù)學(xué)者嘗試對部分上市企業(yè)的專利被引和維持期指標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建，并以此考察專利質(zhì)量對企業(yè)績效的影響。其中，宋艷等[11]分別發(fā)現(xiàn)專利被引次數(shù)對信息技術(shù)硬件行業(yè)、制藥行業(yè)的上市企業(yè)績效產(chǎn)生顯著正向影響。而張曉月等[12]以中國創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)為研究對象，發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)明專利平均被引次數(shù)與企業(yè)績效負(fù)相關(guān)，且維持年限對企業(yè)績效的促進(jìn)作用并不顯著。然而，受限于數(shù)據(jù)獲取難度，這些文獻(xiàn)的分析范圍僅限于創(chuàng)新規(guī)模較大的上市企業(yè)且樣本數(shù)均未超過300家。事實上，高質(zhì)量專利是企業(yè)擁有的核心知識資產(chǎn)，體現(xiàn)了企業(yè)最新的研發(fā)成果。尤其對于數(shù)量更龐大的非上市創(chuàng)新企業(yè)，專利質(zhì)量及其反映的創(chuàng)新能力決定了企業(yè)能否充分發(fā)揮競爭優(yōu)勢，提高經(jīng)營績效，從而實現(xiàn)高質(zhì)量創(chuàng)新發(fā)展。若無法系統(tǒng)地對眾多創(chuàng)新型企業(yè)的專利質(zhì)量進(jìn)行有效測度，則難以形成針對中國企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的整體性評價，更遑論其與企業(yè)績效關(guān)系的系統(tǒng)論證。

本文的研究貢獻(xiàn)有三個方面。第一，系統(tǒng)梳理了1985年《中華人民共和國專利法》實施以來的1"346.1萬條授權(quán)發(fā)明和實用新型專利數(shù)據(jù)。借鑒寇宗來等[1]提供的匹配方法，對規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)專利質(zhì)量水平進(jìn)行系統(tǒng)測算，并評價其總體特征和變化趨勢，填補(bǔ)了對非上市企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量研究的不足。第二，構(gòu)建理論和實證模型，考察專利質(zhì)量對企業(yè)績效的影響，并與專利數(shù)量進(jìn)行對比分析，為企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供經(jīng)驗證據(jù)。第三，從技術(shù)提升和信號傳遞兩個方面剖析專利數(shù)量和質(zhì)量對企業(yè)績效的影響機(jī)制和路徑差異。在此基礎(chǔ)上考察不同創(chuàng)新策略、企業(yè)特征以及行業(yè)屬性的異質(zhì)性影響，從而為中國建設(shè)專利強(qiáng)國、實現(xiàn)科技自立自強(qiáng)提供借鑒。

二、理論模型

本文以Melitz[13]提出的異質(zhì)性企業(yè)模型為基礎(chǔ)，結(jié)合技術(shù)選擇模型，對高質(zhì)量專利如何影響企業(yè)績效進(jìn)行論證[14]。在以往模型基礎(chǔ)上形成如下三點改進(jìn)：第一，在全要素生產(chǎn)率的分析中同時加入了專利數(shù)量和專利質(zhì)量的影響；第二，考慮同種產(chǎn)品由于質(zhì)量差異而產(chǎn)生的價格提升系數(shù)；第三，對企業(yè)固定成本進(jìn)一步拆分，從而將融資約束與政府補(bǔ)貼納入分析框架。

（一）企業(yè)創(chuàng)新增長

1.消費者

沿用Melitz[13]的思路，以不變替代彈性（CES）效用函數(shù)表示代表性消費者的偏好（U）為：

U=∫ω∈Ωq（ω）（σ－1）/σdωσ/（σ－1）（1）

其中，q（ω）為商品ω的消費量，Ω為所有商品種類的集合，不同商品間的替代彈性采用σ表示（σgt;1）。

消費者總支出用E表示，給定商品ω的價格為p（ω），則消費者的預(yù)算約束可以表示為：

∫ω∈Ωp（ω）q（ω）dω=E（2）

采用迪克西特斯蒂格利茨（DixitSitglitz）價格指數(shù)衡量市場總物價水平P，即P=∫ω∈Ωp（ω）1－σdω1/（1－σ），根據(jù)效用最大化原則求解代表性消費者的需求函數(shù)為：

q（ω）=E·p（ω）－σ/P1－σ（3）

2.生產(chǎn)者

參考Melitz等[1314]的設(shè)定，企業(yè)僅以勞動投入作為可變成本，最終產(chǎn)出同一種類的產(chǎn)品ω，對應(yīng)的勞動力需求函數(shù)為l=F+q/φ。不失一般性，將勞動力的工資標(biāo)準(zhǔn)化為1，則對應(yīng)的企業(yè)成本函數(shù)為：

TC=F+q/φ=F+q·MC（4）

其中，F(xiàn)代表企業(yè)的固定成本（Fgt;0）；φ表示生產(chǎn)率（φgt;0）；Melitz[13]認(rèn)為，更高的生產(chǎn)率對稱地反映出更低的邊際成本，因此企業(yè)的邊際成本（MC）等同于生產(chǎn)率的倒數(shù)（1/φ）。企業(yè)最優(yōu)定價為：

p（φ）=σ/（σ－1）φ（5）

企業(yè)總收益用R表示，R=p（φ）·q（φ），構(gòu)建企業(yè)利潤（π）函數(shù)為：

π=R－TC=R/σ－F=E/σ·σ/Pφ（σ－1）1－σ－F（6）

3.創(chuàng)新效應(yīng)

Bustos[14]認(rèn)為創(chuàng)新帶來的技術(shù)提升能夠增強(qiáng)企業(yè)生產(chǎn)率，但同時需要額外投入一定量的固定成本。假定創(chuàng)新的技術(shù)提升效應(yīng)使企業(yè)生產(chǎn)率從初始水平φ提升至φ1，φ1=λφ（λgt;1）；同時引入μ作為成本膨脹因子（μgt;1），此時創(chuàng)新企業(yè)的利潤函數(shù)（π1）記作：

π1=R1－TC1=R1/σ－μF=E/σ·σ/Pφ1（σ－1）1－σ－μF（7）

鑒于擴(kuò)大利潤是企業(yè)創(chuàng)新的根本目的，企業(yè)選擇創(chuàng)新的前提是滿足π1gt;π，即：

E/σ·σ/Pφ1（σ－1）1－σ－μFgt;E/σ·σ/Pφ（σ－1）1－σ－F""（8）

將φ1=λφ代入式（9）可得企業(yè)創(chuàng)新的決策條件為：

λσ－1－1/"μ－1gt;σF/Eφσ－1·σ/P（σ－1）σ－1（9）

即當(dāng)創(chuàng)新帶來的生產(chǎn)率增幅大于一定比例的固定成本增幅時，企業(yè)選擇創(chuàng)新?？梢姡髽I(yè)的創(chuàng)新決策取決于技術(shù)改進(jìn)和創(chuàng)新成本兩個方面。而低質(zhì)量的“拼湊”專利、“雞肋”專利以及“策略性”專利的價值較低，對企業(yè)技術(shù)改進(jìn)的作用微乎其微，相同成本約束條件下，難以滿足決策條件。相反，高質(zhì)量專利作為企業(yè)的核心知識資產(chǎn)，蘊(yùn)含了先進(jìn)的技術(shù)和創(chuàng)新價值，能夠有效改善企業(yè)經(jīng)營，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，是實現(xiàn)科技自立自強(qiáng)的重要抓手。可見，企業(yè)專利（T）的增長包含兩個方面，即質(zhì)量水平（γ）的提升和專利數(shù)量（n）的增長。前者是企業(yè)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵體現(xiàn)，決定了創(chuàng)新企業(yè)的技術(shù)和產(chǎn)品優(yōu)勢，其帶來的生產(chǎn)率提升通常更明顯。因此，本文提出以下研究假設(shè)：

假設(shè)1：專利產(chǎn)出能夠提升企業(yè)績效，并且專利質(zhì)量的提升效果相比于專利數(shù)量更加明顯。

（二）創(chuàng)新策略權(quán)衡

1.質(zhì)量策略的技術(shù)提升效應(yīng)

如前所述，企業(yè)創(chuàng)新行為將從技術(shù)和成本兩個方面改變利潤函數(shù)。本文進(jìn)一步對創(chuàng)新的質(zhì)量和數(shù)量維度進(jìn)行區(qū)分，進(jìn)而對創(chuàng)新企業(yè)的利潤函數(shù)進(jìn)行深入拓展。從內(nèi)部看，創(chuàng)新具有技術(shù)提升效應(yīng)。相比于單純的專利數(shù)量增長，質(zhì)量維度帶來的技術(shù)提升效果更加明顯。首先，專利數(shù)量的增長并不必然意味著技術(shù)質(zhì)量的提升。許多專利可能是微小的改進(jìn)或次要的創(chuàng)新，對實際技術(shù)水平的提升貢獻(xiàn)有限。而高質(zhì)量專利往往意味著技術(shù)上的重大突破，這種突破可以帶來顯著的技術(shù)進(jìn)步和競爭優(yōu)勢。企業(yè)通過新材料、新工藝以及新產(chǎn)品的內(nèi)部應(yīng)用促進(jìn)了生產(chǎn)技術(shù)的轉(zhuǎn)型升級，拓寬了原有技術(shù)約束下的生產(chǎn)可能性邊界，提升了生產(chǎn)效率。這種生產(chǎn)效率的增幅會隨著創(chuàng)新產(chǎn)出的價值和技術(shù)含量變化而改變[11]。其次，高質(zhì)量專利往往依賴企業(yè)對生產(chǎn)要素的整合能力，因此專注于質(zhì)量提升的創(chuàng)新企業(yè)在技術(shù)轉(zhuǎn)化和轉(zhuǎn)移過程中尤其注重整合各類資源，優(yōu)化企業(yè)資源配置，從而實現(xiàn)生產(chǎn)率改進(jìn)[15]。最后，高質(zhì)量專利凝結(jié)了企業(yè)積累的先進(jìn)知識、經(jīng)驗和技術(shù)，通過各部門之間的知識溢出和信息共享，能夠推動整體效率增長。企業(yè)平均專利質(zhì)量越高，表明企業(yè)知識關(guān)聯(lián)越多、覆蓋范圍越廣，對知識的消化、吸收和運(yùn)用能力越強(qiáng)。而專利的質(zhì)量參差不齊，僅僅增加專利數(shù)量，無法保證這些專利具備較高的知識和技術(shù)含量。有些企業(yè)可能為了口碑或戰(zhàn)略性考慮，申請大量專利以構(gòu)建專利墻或獲取補(bǔ)貼資金。這類低質(zhì)量的“策略性”專利對技術(shù)提升的實際貢獻(xiàn)有限。創(chuàng)新活動似乎“如火如荼”，卻分明“勞而無功”。

此外，創(chuàng)新質(zhì)量的技術(shù)提升效應(yīng)決定了企業(yè)的市場勢力。專利數(shù)量的增長并不直接帶來經(jīng)濟(jì)效益。相比之下，高質(zhì)量、高影響力的專利更能轉(zhuǎn)化為實際的經(jīng)濟(jì)收益，提升市場份額。企業(yè)通過高質(zhì)量專利開發(fā)的產(chǎn)品具有獨創(chuàng)性和排他性，形成了企業(yè)的產(chǎn)品優(yōu)勢。趙忠濤等[16]認(rèn)為，企業(yè)的產(chǎn)品優(yōu)勢與專利質(zhì)量高度相關(guān)。企業(yè)依賴產(chǎn)品的獨創(chuàng)性，形成差異化競爭策略，從而贏得更多市場需求，擴(kuò)大市場份額，同時憑借專利保護(hù)賦予的排他性，避免同質(zhì)化競爭，從而制定壟斷價格，獲取壟斷收益[17]。專利質(zhì)量越高，企業(yè)產(chǎn)品蘊(yùn)含的技術(shù)含量則越多，越難以被其他企業(yè)所模仿，企業(yè)因此能夠獲得越高的壟斷租金。同時，專利許可使用費作為創(chuàng)新企業(yè)的一項重要收入來源，直接與該項專利的質(zhì)量水平掛鉤[16]。企業(yè)憑借自身技術(shù)優(yōu)勢能夠制定更高的費用標(biāo)準(zhǔn)并獲取更多的費用來源，或與技術(shù)實力接近的其他企業(yè)簽訂專利交叉許可合同，達(dá)成合作，共同限制其他競爭對手，從而瓜分市場份額。

綜上，數(shù)量增長并不能保證質(zhì)量提升，平均專利質(zhì)量和實際創(chuàng)新能力的提升才是推動企業(yè)技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵。假定企業(yè)擁有n項專利（n≥1），每項專利的質(zhì)量為γi（γi≥0），平均質(zhì)量水平為γ（γ≥0）。每項專利帶來的邊際生產(chǎn)率改進(jìn)為λγi0（）

則企業(yè)平均生產(chǎn)率的提升幅度為

為方便計算，本文采用幾何平均的方式進(jìn)行計算。值得注意的是，當(dāng)γ=0時，企業(yè)的技術(shù)提升效應(yīng)為0，即φ1=φ。此時，由于需要支付額外的創(chuàng)新成本，企業(yè)并不會選擇創(chuàng)新（μFgt;F）。然而，從實際來看，低質(zhì)量專利大量存在，不變的生產(chǎn)率與創(chuàng)新成本的增加似乎并未阻止企業(yè)對低質(zhì)量創(chuàng)新的熱衷。對此，本文從成本方面進(jìn)行改進(jìn)，通過分解固定成本進(jìn)一步對模型給予理論解釋。。技術(shù)壁壘的大小主要取決于企業(yè)專利的平均質(zhì)量水平。相對于同類產(chǎn)品的市場最優(yōu)定價，企業(yè)通過收取額外的專利使用費或利用高質(zhì)量專利轉(zhuǎn)化形成的產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)勢，使其在市場需求q（ω）保持不變的同時，能夠制定（或類似于制定）更高的銷售價格p（φ），即p（φ）=（1+θ）p（ω）（θgt;0）。θ代表由專利使用費或產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)勢產(chǎn)生的價格提升系數(shù)，且θ=θ（γ），θ（γ）/γgt;0。

πT=p（φ1）q（ω）/σ－μTF=1+θ（γ）E/σ·Pλγ0φ（σ－1）/σσ－1－μTF（10）

通過對γ求偏導(dǎo)，考察創(chuàng)新企業(yè)中專利質(zhì)量對績效的影響，即：

πT/γ=πT/φ1·φ1/γ+πT/θ·θ/γ（11）

令A(yù)=E/σPφ（σ－1）/σσ－1，專利質(zhì)量的技術(shù)提升效應(yīng)可以用以下兩個等式表示：

πT/φ1·φ1/γ="（1+θ）EP（σ－1）/σσ－1/σπ1/φ1·（σ－1）lnλ0λγ（σ－1）0φσ－1φ1/γ=（1+θ）A·（σ－1）lnλ0λγ（σ－1）0（12）

其中，Agt;0，（σ－1）lnλ0λγ（σ－1）0gt;0，表明專利質(zhì)量促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)效率的提升，進(jìn)而提升企業(yè)績效。同時：

πT/θ·θ/γ=λγ（σ－1）0A·θ（γ）/γgt;0（13）

這表明專利質(zhì)量提高了企業(yè)的技術(shù)壁壘，憑借更高的產(chǎn)品定價進(jìn)而提升企業(yè)績效。因此，本文提出以下研究假設(shè)：

假設(shè)2：專利質(zhì)量產(chǎn)生了技術(shù)提升效應(yīng)，主要通過提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)壁壘促進(jìn)企業(yè)績效提升。

2.數(shù)量策略的信號傳遞效應(yīng)

企業(yè)創(chuàng)新對外還產(chǎn)生了信號傳遞效應(yīng)。創(chuàng)新存在投入多、周期長、風(fēng)險高等特點，導(dǎo)致創(chuàng)新企業(yè)對外具有強(qiáng)烈的信息不對稱性。對此，部分企業(yè)傾向于通過數(shù)量增長策略提升企業(yè)績效。一方面，外部觀察者難以全面了解專利的實際質(zhì)量。他們通常只能看到專利的數(shù)量變化，而無法深入評估每個專利的技術(shù)含量和實際應(yīng)用價值。在沒有其他可靠信息的情況下，外部觀察者通常會直接基于專利數(shù)量信息評判企業(yè)創(chuàng)新。另一方面，專利數(shù)量是一個容易量化和比較的指標(biāo)。專利數(shù)量的增長可以在短期內(nèi)快速展示企業(yè)的創(chuàng)新成果和技術(shù)積累。這種簡化評估過程的方法在決策過程中更加便捷政府和投資者迅速評估企業(yè)的創(chuàng)新活動，而不必深入分析每個專利的具體內(nèi)容和質(zhì)量。相反，專利質(zhì)量的提升往往需要長期的觀察和分析，對于需要快速做出反應(yīng)的市場資金和在短期內(nèi)做出決策的政策制定者缺乏吸引力。

由于研發(fā)的不確定性，融資約束已成為制約創(chuàng)新活動的重要原因[2]。企業(yè)需要以高昂的代價獲取足額研發(fā)資金，導(dǎo)致其創(chuàng)新成本上升。相比于難以觀察和比較的專利質(zhì)量變化，專利數(shù)量的增加更加直觀和快速地向外界傳遞了企業(yè)正在實現(xiàn)創(chuàng)新增長的積極信號，短期內(nèi)有效降低了與外部投資者和政府部門的信息不對稱程度和借貸成本。即使這些專利的質(zhì)量可能不均衡，數(shù)量上的優(yōu)勢仍能提升市場信心，塑造企業(yè)持續(xù)完成大量創(chuàng)新的良好形象，從而吸引更多投資。

此外，創(chuàng)新的外部性與高風(fēng)險往往會誘發(fā)市場失靈，因此政府干預(yù)尤為重要[10]。由于創(chuàng)新活動具有知識溢出與技術(shù)模仿的可能，部分存在知識和技術(shù)優(yōu)勢的企業(yè)不愿意在市場上披露自身信息，只能依靠政府補(bǔ)助緩解融資壓力。同時，融資形成的財務(wù)杠桿進(jìn)一步放大了創(chuàng)新企業(yè)的潛在風(fēng)險，增加了創(chuàng)新活動的短期壓力，研發(fā)一旦失敗，企業(yè)將面臨更加嚴(yán)峻的財務(wù)危機(jī)。相應(yīng)地，政府補(bǔ)助往往以無償提供的方式補(bǔ)貼于創(chuàng)新企業(yè)[18]，不僅為研發(fā)活動注入資金，緩解了企業(yè)內(nèi)部融資不足的壓力，而且有助于分擔(dān)企業(yè)研發(fā)風(fēng)險，提振市場對企業(yè)的投資信心，進(jìn)一步降低企業(yè)融資成本[10]。隨著創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的推進(jìn)，地方政府對企業(yè)創(chuàng)新的補(bǔ)貼和激勵力度不斷加大。然而，盡管政府機(jī)構(gòu)在信息獲取方面具有一定優(yōu)勢，但同樣難以準(zhǔn)確選擇補(bǔ)貼的對象和數(shù)額。政府在制定創(chuàng)新支持政策時，仍然依賴易于衡量的創(chuàng)新指標(biāo)。專利數(shù)量增長可以直接反映在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，展示政府在推動創(chuàng)新方面的成效。這使得擁有大量專利的企業(yè)更容易獲得政府補(bǔ)助［18］。

綜上，由于易于量化和評估，專利數(shù)量指標(biāo)更加符合政府政策導(dǎo)向和投資者的決策習(xí)慣，能夠通過發(fā)揮信號傳遞效應(yīng)，降低企業(yè)成本，增加企業(yè)績效?？紤]到融資約束和政府補(bǔ)貼的影響，本文對創(chuàng)新企業(yè)的成本（μF）進(jìn)行分解，包括短期不變的資本投入（K）以及創(chuàng)新額外產(chǎn)生的固定投入（HC），其要素價格同樣標(biāo)準(zhǔn)化為1。另外，由于創(chuàng)新企業(yè)往往能夠獲得政府補(bǔ)貼，從而直接影響利潤水平，因此本文進(jìn)一步在式（7）中加入政府補(bǔ)貼項（S）。改進(jìn)后的創(chuàng)新企業(yè)的利潤函數(shù)（πS）寫為：

πS=p（φ1）q（ω）/σ－μSF=1+θEσ－σPφ1（σ－1）σ－1－K－HC+S"（14）

由式（14）可知，創(chuàng)新企業(yè)的固定成本可以表示為μSF=K+HC－S"此時，考慮到收入與成本在利潤函數(shù)中的對稱性，政府補(bǔ)貼帶來的額外收入等價于降低企業(yè)當(dāng)期固定成本。。然而，由于創(chuàng)新企業(yè)面臨更加嚴(yán)峻的融資約束問題，資金成本往往高于標(biāo)準(zhǔn)化的要素價格[2]。設(shè)其實際租金為（1+δ），δ表示融資約束造成的成本增加，此時固定成本寫作μSF=（1+δ）K+（1+δ）HC－S。δ的大小取決于資本市場對企業(yè)創(chuàng)新能力的評價，專利數(shù)量增長通過向外界釋放創(chuàng)新信號，緩解不同主體的信息不對稱，吸引資本市場對企業(yè)的關(guān)注。專利數(shù)量（n）越多，資本市場的評價越高，越能夠降低企業(yè)的融資成本系數(shù)，即δ=δ（n），且δ（n）/nlt;0。與此同時，專利數(shù)量增加還有助于企業(yè)獲得更多的政府補(bǔ)貼，即S=S（n），且S（n）/ngt;0。依次帶入式（14）后，最終得到：

πS=1+θEσ－σPφ1（σ－1）σ－1－1+δ（n）（K+HC）+S（n）（15）

通過對n求偏導(dǎo)，考察創(chuàng)新企業(yè)中專利數(shù)量對績效的影響，即：

πS/n=πS/δ·δ/n+πS/S·S/n（16）

令B=－（K+HC），專利數(shù)量的信號傳遞效應(yīng)可以表示為：

πS/δ·δ/n=B·δ（n）/ngt;0，πS/S·S/n=S（n）/ngt;0

這表明專利數(shù)量有利于企業(yè)獲得更多的政府補(bǔ)貼，降低融資約束，進(jìn)而促進(jìn)績效提升。因此，本文提出以下研究假設(shè)：

假設(shè)3：專利數(shù)量產(chǎn)生了信號傳遞效應(yīng)，主要通過政府補(bǔ)貼收入和降低融資約束促進(jìn)企業(yè)績效提升。

3.創(chuàng)新決策

綜上，專利產(chǎn)出對企業(yè)績效影響的邊際效應(yīng)為：

π1/G（n，γ）=（1+θ）An（σ－1）lnλ0λγ（σ－1）0+Aλγ（σ－1）0θ（γ）/γ+Bδ（n）/n+S（n）/n"（17）

換言之，企業(yè)能夠通過質(zhì)量提升和數(shù)量增長兩種創(chuàng)新策略提高利潤。前者主要產(chǎn)生了技術(shù)提升效應(yīng)，選擇質(zhì)量策略的創(chuàng)新企業(yè)更期望憑借實質(zhì)性的創(chuàng)新突破，帶動生產(chǎn)效率和市場份額的提升，從而獲取超額回報。但現(xiàn)實中，高質(zhì)量的創(chuàng)新活動通常依賴更高的創(chuàng)新成本。從創(chuàng)新的決策條件來看，只有質(zhì)量提升的超額收益足以覆蓋高昂的創(chuàng)新成本時，該策略才蘊(yùn)含價值。在創(chuàng)新成本不變時，質(zhì)量提升帶來的邊際技術(shù)效應(yīng)越大（πT/γgt;0），企業(yè)越傾向于通過質(zhì)量提升策略實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展。然而，隨著政府部門對創(chuàng)新企業(yè)的補(bǔ)貼力度加大，以及市場資金對創(chuàng)新投資的關(guān)注，部分企業(yè)利用創(chuàng)新信息的不對稱性，轉(zhuǎn)向依托數(shù)量增長策略，以低成本的創(chuàng)新活動推動專利數(shù)量而非整體質(zhì)量的持續(xù)增加，進(jìn)而向外界釋放大量積極信號以獲得更多的補(bǔ)貼資金或更低的融資成本。在技術(shù)改進(jìn)幅度不明顯時，數(shù)量增長帶來的邊際信號效應(yīng)越強(qiáng)（πS/ngt;0），企業(yè)越傾向于通過數(shù)量增長策略攫取超額利潤?？梢?，創(chuàng)新企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展依賴兩種創(chuàng)新策略的權(quán)衡。在創(chuàng)新資源有限時，企業(yè)的創(chuàng)新決策取決于兩種邊際效應(yīng)的對比。

由此，本文得到推論：第一，企業(yè)的創(chuàng)新行為在創(chuàng)新帶來的成本膨脹（μ-1）相對較小或生產(chǎn)率提升（λσ-1-1）相對較大的情形下發(fā)生。企業(yè)一旦選擇開展創(chuàng)新意味著創(chuàng)新的收益成本比已超過門檻值，其專利數(shù)量和質(zhì)量提升均能夠正向影響經(jīng)營績效，且通常在固定成本（μF）的波動幅度不大時，專利質(zhì)量對企業(yè)績效的促進(jìn)效果更強(qiáng)。第二，專利產(chǎn)出對企業(yè)績效的影響來源于質(zhì)量維度的技術(shù)提升效應(yīng)（πT/φ1·φ1/γ+πT/θ·θ/γ）與數(shù)量維度的信號傳遞效應(yīng)（πS/δ·δ/n+πS/S·S/n）兩種路徑機(jī)制。作為創(chuàng)新企業(yè)的核心知識資產(chǎn)，專利產(chǎn)出能夠通過提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率、形成技術(shù)壁壘、獲得財政補(bǔ)貼以及緩解融資約束提升企業(yè)績效。第三，企業(yè)最終的經(jīng)營利潤和創(chuàng)新策略選擇取決于兩種邊際效應(yīng)的強(qiáng)度對比和路徑權(quán)衡[π1/G（n，γ）=πT/γ+πS/n]。當(dāng)技術(shù)提升的邊際效應(yīng)更強(qiáng)或質(zhì)量提升成本較小時，企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谫|(zhì)量型創(chuàng)新策略。而政府補(bǔ)貼力度較大或市場對專利數(shù)量變化更敏感時，專利的信號傳遞效應(yīng)更強(qiáng)，企業(yè)傾向于實施以增加短期專利產(chǎn)出為目標(biāo)的數(shù)量型創(chuàng)新策略。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

1.中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫

本文使用的中國工業(yè)企業(yè)（以下簡稱為“工企”）數(shù)據(jù)庫的時間跨度為1996—2013年，包括由國家統(tǒng)計局調(diào)查匯總的所有規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，由于期間存在統(tǒng)計口徑變更，企業(yè)名稱、代碼及行業(yè)信息發(fā)生調(diào)整等問題，主要從整合不同版本數(shù)據(jù)、統(tǒng)一企業(yè)和變量名稱、統(tǒng)一行業(yè)和行政區(qū)劃代碼三個方面進(jìn)行清洗篇幅所限，清洗過程留存?zhèn)渌鳌！?/p>

2.中國專利數(shù)據(jù)庫

第一部《中華人民共和國專利法》于1985年4月正式實施。本文通過智慧芽平臺搜集了國家知識產(chǎn)權(quán)局（CNIPA）1985—2019年授權(quán)的1"346.1萬條專利數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行系統(tǒng)整理，其中包括358.8萬條發(fā)明專利和987.3萬條實用新型專利，因外觀設(shè)計專利的分類體系與前兩者截然不同且質(zhì)量相對較低，參考張杰等[10]的做法不將其納入分析，基于文本分析法，對所搜集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。

原始專利數(shù)據(jù)的信息主要包含四個方面：以專利名稱、申請、公開與授權(quán)時間以及國際專利分類（IPC）號為代表的基本信息；以專利權(quán)人名稱、專利權(quán)人地址以及發(fā)明人為代表的權(quán)利歸屬信息；以權(quán)利要求與法律狀態(tài)為代表的法律信息；以引用的專利與文獻(xiàn)為代表的引用信息。具體的清洗步驟如下：首先，基于四種類型信息，采用文本分析法，分別計算每項專利的維持時間和被引次數(shù)等質(zhì)量指標(biāo)，并根據(jù)IPC號進(jìn)行相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理；其次，剔除信息不全或無法識別，以及專利權(quán)人為高校、研究機(jī)構(gòu)和個人的專利，最終得到專利權(quán)人為企業(yè)的825.9萬條專利數(shù)據(jù)；最后，根據(jù)專利權(quán)人和授權(quán)年份進(jìn)行匯總形成企業(yè)專利質(zhì)量指標(biāo)。需要說明的是，由于專利被引和維持時間指標(biāo)均具有后向特征，因此專利數(shù)據(jù)的統(tǒng)計時間理應(yīng)大于最終的樣本區(qū)間（1996—2013年）。

3.數(shù)據(jù)庫匹配

參考寇宗來等[1]的方法，以企業(yè)名稱為橋梁對兩大數(shù)據(jù)庫進(jìn)行逐年匹配。由于專利從申請到授權(quán)具有2～3年的滯后時間，因此本文將當(dāng)年的工企數(shù)據(jù)與兩年后的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配[19]。從匹配結(jié)果來看，具有授權(quán)發(fā)明或?qū)嵱眯滦蛯＠墓て螅ê喎Q“專利企業(yè)”）共有77"140家，占比9.9%，與寇宗來等[1]的研究較為一致（11.4%），表明中國規(guī)模以上企業(yè)中創(chuàng)新企業(yè)的占比不高。具體而言，平均每10家企業(yè)中僅有1家從事創(chuàng)新活動，即滿足式（9）中的創(chuàng)新決策條件。

（二）變量測度與模型構(gòu)建

1.核心變量

被解釋變量。資產(chǎn)收益率是企業(yè)經(jīng)營績效的直觀反映[15]。本文采用利潤總額與總資產(chǎn)的比值構(gòu)建資產(chǎn)收益率指標(biāo)，進(jìn)而對企業(yè)經(jīng)營績效進(jìn)行衡量。

解釋變量。本文采用企業(yè)的授權(quán)發(fā)明與實用新型專利總和衡量其專利數(shù)量（Pn）。而對于專利質(zhì)量，張杰等[10]指出，如何在中國企業(yè)維度進(jìn)行有效測量，是近年來學(xué)者普遍面臨的一個難題。一般認(rèn)為，專利蘊(yùn)含了技術(shù)、經(jīng)濟(jì)等不同維度的質(zhì)量信息[20]。其中，經(jīng)濟(jì)維度信息反映了專利的市場價值，與企業(yè)發(fā)展的聯(lián)系最為直接。參考Schankerman等[21]的研究，本文采用專利從授權(quán)日到失效日的維持天數(shù)，即專利維持期對企業(yè)專利質(zhì)量進(jìn)行衡量"本文統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，工業(yè)企業(yè)專利的平均維持時間為5.95年，進(jìn)一步體現(xiàn)了將專利信息統(tǒng)計至2019年的必要性。。由于專利權(quán)人需要按年繳納專利維持費進(jìn)而保證授權(quán)專利的有效性，且維持期限越長費用越昂貴，因此維持期較長的“長壽”專利被認(rèn)為能為企業(yè)創(chuàng)造更多價值，即質(zhì)量較高[2021]。為與專利數(shù)量進(jìn)行區(qū)分，根據(jù)Hall等[3]的做法，對企業(yè)當(dāng)年所有授權(quán)專利的維持期指標(biāo)求平均值，從而更純粹地體現(xiàn)創(chuàng)新中“質(zhì)”的方面。

由于專利數(shù)量和質(zhì)量的量綱不同，以及考慮到不同技術(shù)類別專利在數(shù)量和質(zhì)量方面存在的天然差異，為方便對比，本文參考Hall等[19]的方法，采用同年同一IPC小類（前4位碼）對專利數(shù)量和質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，如式（18）所示：

SPnit=∑nj=1nijt/∑mk=1Nckt/mSQlit=（1/n）∑nj=1Qijt/∑hf=1Qcft/h（18）

其中，i表示企業(yè)，t表示年份，j表示專利，c表示與專利j同年授權(quán)且歸屬于相同IPC小類的專利；當(dāng)年類別c共有h項授權(quán)專利并歸屬于m家企業(yè)所有；nijt表示企業(yè)i在t年授權(quán)的第j項專利，Qijt則表示企業(yè)i在t年授權(quán)的第j項專利的維持期；Nckt和Qcft分別表示t年第k家企業(yè)的類別c專利的授權(quán)量以及第f項類別c專利的維持期。假設(shè)企業(yè)i當(dāng)年共有n項授權(quán)專利，SPnit表示標(biāo)準(zhǔn)化的專利數(shù)量，采用企業(yè)發(fā)明與實用新型專利總數(shù)衡量；SQlit表示標(biāo)準(zhǔn)化的專利質(zhì)量，采用企業(yè)專利的平均維持時間進(jìn)行衡量"Hall等[19]認(rèn)為，標(biāo)準(zhǔn)化處理的優(yōu)勢在于避免了類別和年份差異的干擾，使不同群組的專利具有可比性。此外，考慮到維持期的拖尾特征，即較晚年份授權(quán)的專利可能尚未失效，時間窗口的截取人為縮短了企業(yè)專利的平均維持時間，采用同年同IPC小類標(biāo)準(zhǔn)化的方式在一定程度上能夠緩解這一向下偏誤。。

2.模型構(gòu)建

參考現(xiàn)有文獻(xiàn)做法[15]，本文對以下3類樣本進(jìn)行剔除：資產(chǎn)總額、固定資產(chǎn)為負(fù)或缺失；從業(yè)人數(shù)不足8人；不符合會計原則（包括總資產(chǎn)小于流動資產(chǎn)、總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)凈值、累計折舊小于當(dāng)期折舊）。對所有連續(xù)變量進(jìn)行雙側(cè)1%縮尾處理，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建如下計量模型：

ROAit=α0+α1SPnit+α2SQlit+Xitα+ηt+φi+κs+εit（19）

其中，被解釋變量（ROAit）為資產(chǎn)收益率，反映企業(yè)的經(jīng)營績效[15]；Xit代表一系列控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（Sizit）、資產(chǎn)專用性（FAit）、員工人數(shù)（Empit）、企業(yè)年齡（Ageit）以及出口情況（Expit）[15]；ηt、φi和κs分別代表年份、企業(yè)和行業(yè)固定效應(yīng)。為便于比較，在回歸時同時對專利數(shù)量和專利質(zhì)量指標(biāo)加1取自然對數(shù)，具體變量介紹和描述性統(tǒng)計如表1所示。

由匹配結(jié)果可知，樣本區(qū)間內(nèi)擁有授權(quán)專利的企業(yè)僅占9.9%，體現(xiàn)了中國專利企業(yè)占比不高，企業(yè)的創(chuàng)新潛力尚未得到充分發(fā)揮，創(chuàng)新活力和效率仍存在較大提升空間。盡管如此，從變化趨勢來看，企業(yè)的創(chuàng)新水平正在快速提升。如表2所示，專利企業(yè)的數(shù)量和占比表現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長勢頭，表明企業(yè)越來越重視自主創(chuàng)新，創(chuàng)新發(fā)展的概念逐漸深入人心中國工業(yè)企業(yè)2010年數(shù)據(jù)存在的質(zhì)量問題[1]，可能是導(dǎo)致當(dāng)年占比下滑的一個原因。。并且，原始和標(biāo)準(zhǔn)化的專利數(shù)量均呈快速增長趨勢，體現(xiàn)了中國從知識產(chǎn)權(quán)建設(shè)起步逐漸向?qū)＠髧倪~進(jìn)過程。對應(yīng)地，專利質(zhì)量同樣呈上升趨勢，反映出中國企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量也在不斷攀升，但相比于數(shù)量增速較為緩慢。可以看到，盡管專利維持期從2003年開始有所下降，但標(biāo)準(zhǔn)化的專利維持期仍然呈現(xiàn)增長趨勢，體現(xiàn)了指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化的必要性。

進(jìn)一步地，按照不同年份的標(biāo)準(zhǔn)化專利數(shù)量或質(zhì)量對專利企業(yè)進(jìn)行排名，并計算當(dāng)年排名前10%企業(yè)的專利數(shù)量占該年企業(yè)專利總授權(quán)量的比重，以及排名前10%企業(yè)的專利質(zhì)量與該年平均專利質(zhì)量水平的比值，比值越高表明專利越容易在少數(shù)企業(yè)產(chǎn)生或改善。如圖1所示，從發(fā)展趨勢來看，創(chuàng)新排名前10%的明星企業(yè)的專利數(shù)量占比總體上升，而在專利質(zhì)量方面企業(yè)差距逐年縮小，反映出中國企業(yè)創(chuàng)新能力實現(xiàn)了整體層面的提升，低質(zhì)量企業(yè)正在加速追趕。隨著時間推移，不僅涌現(xiàn)了一批專利密集型的明星企業(yè)，而且通過知識溢出和技術(shù)擴(kuò)散使得不同企業(yè)的專利質(zhì)量水平逐漸趨于均衡，為大量低質(zhì)量企業(yè)提升質(zhì)量意識和追趕創(chuàng)新創(chuàng)造了條件。這一現(xiàn)象也體現(xiàn)了對中國大量非上市創(chuàng)新企業(yè)進(jìn)行研究的必要性。對工企創(chuàng)新與盈利能力的關(guān)系刻畫如圖2所示，結(jié)果顯示無論專利數(shù)量還是質(zhì)量與企業(yè)績效之間均存在明顯的正相關(guān)性。

四、實證結(jié)果

（一）基準(zhǔn)回歸

專利對企業(yè)績效影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表3。第（1）～（4）列的回歸系數(shù)顯示，專利數(shù)量和質(zhì)量均能夠顯著促進(jìn)企業(yè)績效提升，并且相比之下專利質(zhì)量對企業(yè)績效的促進(jìn)作用更強(qiáng)。從第（4）列來看，專利數(shù)量每提升1%，資產(chǎn)收益率平均增加0.3%，而專利質(zhì)量提升1%對企業(yè)績效的促進(jìn)作用達(dá)到0.5%?？梢?，專利在企業(yè)發(fā)展過程中起到至關(guān)重要的作用，相比于依賴“策略性”的專利化行為[4]，企業(yè)應(yīng)更加注重培養(yǎng)創(chuàng)新能力和提升專利質(zhì)量，從而更加高效地推動自身創(chuàng)新發(fā)展。因此，假設(shè)1得到驗證。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性檢驗

為克服內(nèi)生性的干擾，本文分別基于企業(yè)所在地的文化多樣性和知識基礎(chǔ)水平指標(biāo)構(gòu)建工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘回歸。首先，具有多元文化的地區(qū)通常能夠以較高的開放性和包容性態(tài)度支撐企業(yè)創(chuàng)新。潘越等[22]發(fā)現(xiàn)地區(qū)文化多樣性越高，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出則越多，尤其在方言差異度增加時，其正向影響更加顯著。本文采用城市方言分化指數(shù)對文化多樣性進(jìn)行衡量，分化指數(shù)越高表明文化多樣性越強(qiáng)?？紤]到樣本期內(nèi)，方言分化指數(shù)具有不變性，且地方政府的科技支出是推動企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量快速增長的重要動力，本文將其與城市政府科技支出強(qiáng)度進(jìn)行交乘作為企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的工具變量（IVP）。由于方言分布和科技支出主要由城市區(qū)位特征和政府決策決定，因此滿足外生性要求。其次，區(qū)域知識基礎(chǔ)和市場化水平是推動企業(yè)高技術(shù)創(chuàng)新、提升創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)鍵因素[23]。本文以1998年企業(yè)所在地區(qū)的成人識字率衡量區(qū)域知識基礎(chǔ)，進(jìn)一步構(gòu)建其與市場化指數(shù)的交乘項作為企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的工具變量（IVQ）。工具變量的回歸結(jié)果如表4第（1）～（3）列所示。其中，弱工具變量檢驗的F統(tǒng)計量大于10%的臨界值，表明回歸不存在弱工具變量問題。第（1）（2）列為第一階段回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)工具變量IVP和IVQ分別顯著地正向影響了企業(yè)專利數(shù)量和專利質(zhì)量。同時，第（3）列結(jié)果顯示，在采用工具變量回歸后，專利數(shù)量和專利質(zhì)量的回歸系數(shù)依舊顯著為正，且專利質(zhì)量的系數(shù)大小和顯著性均更高，這與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相一致，即專利數(shù)量和質(zhì)量均對企業(yè)績效產(chǎn)生了顯著的提升作用，并且后者的影響更強(qiáng)。

2.更多固定效應(yīng)

考慮到城市不變因素以及行業(yè)逐年變化的不可觀測因素對企業(yè)績效的影響，本文在式（19）的基礎(chǔ)上加入城市固定效應(yīng)以及年份—行業(yè)關(guān)聯(lián)固定效應(yīng)進(jìn)行回歸，如表4第（4）（5）列結(jié)果所示，加入關(guān)聯(lián)固定效應(yīng)后，專利數(shù)量和質(zhì)量對企業(yè)績效的提升效果及對比關(guān)系依舊存在。

3.滯后性檢驗

考慮到專利授權(quán)的滯后時間為2～3年，本文將當(dāng)年的工企數(shù)據(jù)與3年后的專利數(shù)據(jù)重新進(jìn)行匹配，并依據(jù)式（19）進(jìn)行回歸[19]。如表4第（6）列結(jié)果所示，前述結(jié)論保持不變。

為避免指標(biāo)測度誤差，本文進(jìn)一步對被解釋變量和解釋變量指標(biāo)進(jìn)行替換。被解釋變量方面，以企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值的自然對數(shù)（NPO）代替資產(chǎn)收益率（ROA），即采用絕對量而非相對量指標(biāo)衡量企業(yè)績效。解釋變量方面，考慮到專利維持期的拖尾問題，盡管指標(biāo)構(gòu)建時已盡可能延長了專利統(tǒng)計的時間窗口，但相較于發(fā)明專利最長20年的法定時間仍不可避免地存在向下偏誤，因此對專利質(zhì)量的測度方式進(jìn)行替換。與經(jīng)濟(jì)維度不同，技術(shù)維度的專利信息反映了技術(shù)創(chuàng)新的程度、范圍、先進(jìn)性等，是專利的本質(zhì)所在[20]。鑒于專利被引次數(shù)體現(xiàn)了專利的技術(shù)影響力，是專利質(zhì)量常用的技術(shù)維度指標(biāo)，本文構(gòu)建三代被引次數(shù)指標(biāo)進(jìn)行變量替換[8]。該指標(biāo)不僅考慮專利的直接被引情況，還進(jìn)一步追蹤其間接影響，能夠全面反映專利在技術(shù)網(wǎng)絡(luò)中的傳播廣度和深度具體地，若一項專利被直接引用則權(quán)重為1，若被間接引用其權(quán)重為0.5，以此為基礎(chǔ)計算每項專利的三代被引次數(shù)，并在企業(yè)層面進(jìn)行平均和標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于被引指標(biāo)天然具有截尾特征，導(dǎo)致不同年份專利的引文強(qiáng)度對比存在偏差，越早授權(quán)的專利被引用的越充分。。因此，本文借鑒Hall等[3]的做法，分別以3年和5年的固定窗口期對被引指標(biāo)進(jìn)行修正。表4第（7）列的專利質(zhì)量采用專利授權(quán)3年內(nèi)的三代被引次數(shù)進(jìn)行衡量，第（8）列則采用5年窗口期的三代被引次數(shù)進(jìn)行衡量，并均在回歸時取自然對數(shù)。不難發(fā)現(xiàn)，在替換核心變量后，專利數(shù)量和專利質(zhì)量的系數(shù)依然顯著且后者的絕對值更大，假設(shè)1再次得到驗證。

（三）機(jī)制分析

1.技術(shù)提升效應(yīng)

第一，全要素生產(chǎn)率。魯曉東等[24]認(rèn)為，全要素生產(chǎn)率不僅反映了技術(shù)進(jìn)步，更衡量了知識、制度、管理水平等因素，代表企業(yè)的生產(chǎn)效率。因此，本文采用OlleyPakes（OP）法對專利企業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，進(jìn)而考察高質(zhì)量專利的技術(shù)提升效應(yīng)[24]。表5第（1）列展示了企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）對專利的回歸結(jié)果，變量SPn的系數(shù)不顯著，而SQl的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，表明在企業(yè)達(dá)成創(chuàng)新決策后（即有創(chuàng)新行為發(fā)生），專利質(zhì)量的提升有助于增強(qiáng)生產(chǎn)效率（φ1/γgt;0），產(chǎn)生了明顯的技術(shù)提升效應(yīng)。更高的專利質(zhì)量為企業(yè)提供了先進(jìn)的知識和技術(shù)，通過拓寬生產(chǎn)邊界，促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，帶來了企業(yè)生產(chǎn)效率的系統(tǒng)提升。相比之下，專利數(shù)量并未對企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生明顯提升效果。

第二，技術(shù)壁壘。企業(yè)創(chuàng)新的主要目的是通過提高市場競爭力和壟斷能力獲取壟斷利潤[25]。高質(zhì)量專利通過形成技術(shù)和產(chǎn)品優(yōu)勢，增強(qiáng)了企業(yè)技術(shù)壁壘，能夠為企業(yè)帶來更多的壟斷利潤[16]。成本加成率（MP）反映了企業(yè)能在邊際成本基礎(chǔ)上實現(xiàn)多大幅度的價格加成，從而體現(xiàn)了企業(yè)的技術(shù)壁壘強(qiáng)度[17，25]。成本加成率越大代表單位利潤越多，本文借鑒De"Loecker等[26]的方法進(jìn)行測算，即MPit=Pit/MCit=θmit（αmit）－1，其中，Pit、MCit、θmit、αmit分別表示產(chǎn)品價格、邊際成本、中間投入要素的產(chǎn)出彈性以及支出份額"限于篇幅，具體推導(dǎo)和測算過程參考De"Loecker等[26]的研究。。

表5第（2）列報告了高質(zhì)量專利影響企業(yè)技術(shù)壁壘的回歸結(jié)果，專利質(zhì)量每提升1%，技術(shù)壁壘大約增加0.21，而專利數(shù)量的促進(jìn)效果并不顯著，再次驗證了專利質(zhì)量的技術(shù)提升效應(yīng)（θ/γgt;0）。一方面，高質(zhì)量專利往往蘊(yùn)含了更加復(fù)雜和先進(jìn)的技術(shù)特征，通過技術(shù)改進(jìn)降低邊際成本，提高成本加成率[25]。另一方面，高質(zhì)量專利具有更高的市場價值，通過技術(shù)轉(zhuǎn)化塑造了產(chǎn)品優(yōu)勢，從而在市場上形成領(lǐng)先地位，降低消費者的需求價格彈性，提高成本加成定價[27]。綜合來看，無論全要素生產(chǎn)率還是成本加成率均體現(xiàn)了專利質(zhì)量的技術(shù)提升效應(yīng)。相比于專利數(shù)量，專利質(zhì)量對企業(yè)績效的促進(jìn)作用主要通過技術(shù)提升渠道發(fā)揮，其帶來的生產(chǎn)效率和技術(shù)壁壘的提升最終必然反映為企業(yè)盈利能力的改善[15，17]。因此，假設(shè)2得到驗證。

2.信號傳遞效應(yīng)

第一，融資約束。融資約束加劇會提升企業(yè)成本、限制企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動開展，進(jìn)而阻礙企業(yè)成長、影響企業(yè)利潤。尤其對于創(chuàng)新型企業(yè)，融資約束在其創(chuàng)新發(fā)展過程中起到了至關(guān)重要的作用[2]。本文采用企業(yè)利息支出占總債務(wù)的比重，即融資成本衡量融資約束（FC），并作為被解釋變量進(jìn)行回歸，考察專利的信號傳遞效應(yīng)[28]。融資成本越高反映企業(yè)融資約束越嚴(yán)重。如表5第（3）列結(jié)果所示，專利質(zhì)量的回歸系數(shù)較小且不顯著，表明由于專利質(zhì)量的提升過程較為緩慢且通常難以直觀或迅速的被市場捕捉，其信號傳遞效應(yīng)不明顯。相反，專利數(shù)量的回歸系數(shù)為-0.000"4，且在1%的水平上顯著。這說明企業(yè)專利數(shù)量的增長向外界傳遞了積極且明顯的創(chuàng)新信號，有利于吸引外部資金關(guān)注，進(jìn)而緩解融資約束，降低融資成本（δ/nlt;0），從而帶來績效提升。因此，假設(shè)3得到驗證。

第二，政府補(bǔ)貼。諸竹君等[25]認(rèn)為，由于創(chuàng)新存在正外部性，政府給予的創(chuàng)新補(bǔ)貼可以有效擴(kuò)充企業(yè)資金、降低創(chuàng)新成本，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。本文以專利企業(yè)獲得的政府補(bǔ)貼收入加1取自然對數(shù)（Sub）作為被解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5第（4）列所示。專利數(shù)量的回歸系數(shù)顯著為正，表明專利數(shù)量的提升向政府部門傳遞了積極信號，有助于增加企業(yè)獲得的補(bǔ)貼金額。對應(yīng)地，專利質(zhì)量的回歸系數(shù)較小且不顯著，這一結(jié)果進(jìn)一步對假設(shè)3進(jìn)行了驗證（S/ngt;0），政府傾向于對專利數(shù)量更多的企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼。綜合融資約束和政府補(bǔ)貼的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，專利數(shù)量產(chǎn)生了信號傳遞效應(yīng)。與專利質(zhì)量的影響機(jī)制不同，專利數(shù)量增長側(cè)重于通過釋放大量積極信號，吸引外界資金流入，進(jìn)而降低融資成本并促進(jìn)企業(yè)績效提升。

（四）異質(zhì)性分析

1.創(chuàng)新異質(zhì)性

本文從突破性創(chuàng)新和技術(shù)多元化兩個方面考察企業(yè)創(chuàng)新策略的異質(zhì)性影響。

首先，以IPC小類為標(biāo)準(zhǔn)，若新授權(quán)專利的技術(shù)類別在該企業(yè)之前年份的專利類別中已經(jīng)出現(xiàn)則認(rèn)為該專利為已有領(lǐng)域?qū)＠?。反之，若新授?quán)專利的技術(shù)類別在此前從未出現(xiàn)，則認(rèn)為是新領(lǐng)域?qū)＠＿M(jìn)一步地，構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新策略虛擬變量（HPR）。若企業(yè)當(dāng)年授權(quán)專利中的新領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量大于已有領(lǐng)域數(shù)量，則認(rèn)為企業(yè)實行了突破性創(chuàng)新策略，HPR取值為1；否則認(rèn)為企業(yè)實行漸進(jìn)性創(chuàng)新策略，HPR取值為0。在式（19）的基礎(chǔ)上加入變量HPR及其與核心解釋變量的交互項進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6第（1）列所示。交互項SPn×HPR和SQl×HPR的系數(shù)顯著為正，表明實行突破性創(chuàng)新策略的企業(yè)，專利數(shù)量和專利質(zhì)量對其績效的促進(jìn)作用均更強(qiáng)。尤其是專利質(zhì)量，其對績效的提升效果相比于漸進(jìn)性創(chuàng)新企業(yè)大幅增長。

其次，考慮技術(shù)領(lǐng)域的廣泛性，本文秉承張杰等[10]的測算思路，考察企業(yè)專業(yè)化與多元化創(chuàng)新策略對績效的影響差異。僅通過分類號數(shù)量難以捕捉不同類別的內(nèi)部差異從而產(chǎn)生測度偏誤，為減少偏誤可以引用集中度（HHI指數(shù)）的計算方式進(jìn)行測度。本文以專利分類號為基礎(chǔ)，結(jié)合Chatterjee等[29]的研究，采用集中度的另一種衡量方法即泰爾指數(shù)進(jìn)行計算，假設(shè)企業(yè)在當(dāng)年有N個IPC小類，計算公式為：

TD=∑Ni=1Piln1/Pi（20）

其中，Pi表示在第i個類別的專利數(shù)量占比。在此基礎(chǔ)上，以該指標(biāo)在不同年份的中位數(shù)進(jìn)行劃分，構(gòu)建企業(yè)技術(shù)多元化虛擬變量（HPR），大于中位數(shù)為1，否則為0。將HPR及其與專利數(shù)量和質(zhì)量的交互項納入回歸方程，結(jié)果如表6第（2）列所示，交互項的系數(shù)均不顯著，表明技術(shù)多元化和專業(yè)化的創(chuàng)新策略并未對專利數(shù)量和質(zhì)量的促進(jìn)作用帶來顯著影響。表6異質(zhì)性回歸結(jié)果變量被解釋變量：ROA創(chuàng)新策略企業(yè)特征行業(yè)屬性（1）突破性（2）多元化（3）國有企業(yè)（4）發(fā)展階段（5）資本密集（6）高技術(shù)

2.企業(yè)異質(zhì)性

本文進(jìn)一步探討企業(yè)異質(zhì)性對績效的影響，如表6第（3）（4）列所示，虛擬變量HES表示是否為國有控股或成熟期企業(yè)，若是取1否則為0。根據(jù)交互項系數(shù)，專利質(zhì)量的促進(jìn)作用在非國有控股和成長期企業(yè)更強(qiáng)，而專利數(shù)量并未表現(xiàn)出明顯差異。可見，以上類型企業(yè)應(yīng)更加依賴專利質(zhì)量的提升帶動作用，推動實現(xiàn)由“以量為先”向“以質(zhì)為主”的創(chuàng)新發(fā)展模式轉(zhuǎn)變。

3.行業(yè)異質(zhì)性

不同要素密集型行業(yè)可能存在不同的“進(jìn)步通道”[27]。本文以企業(yè)固定資產(chǎn)和員工人數(shù)的比值即資本勞動比指標(biāo)衡量資本或勞動密集度，并構(gòu)建虛擬變量HIF，若資本勞動比大于中位數(shù)則取值為1，否則為0。如表6第（5）列結(jié)果所示，交互項SPn×HIF的系數(shù)不顯著，而SQl×HIF的系數(shù)顯著為負(fù)，表明相比于資本密集型企業(yè)，專利質(zhì)量對勞動密集型企業(yè)績效的提升更大。勞動密集型行業(yè)通常面對的是快速變化的消費市場和生產(chǎn)技術(shù)，需要持續(xù)創(chuàng)新以適應(yīng)市場需求。高質(zhì)量專利不僅通過提供新的產(chǎn)品設(shè)計或改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品，使企業(yè)能快速適應(yīng)市場變化，增強(qiáng)市場競爭力，而且可以通過提高勞動生產(chǎn)率直接提升這些企業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。此外，考慮到技術(shù)密集型行業(yè)的獨特性，本文依據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分類（2013）與行業(yè)對照表對專利企業(yè)進(jìn)行行業(yè)劃分，構(gòu)建高技術(shù)企業(yè)虛擬變量HIF。第（6）列結(jié)果表明，無論是否高技術(shù)企業(yè)，專利數(shù)量和質(zhì)量均能夠促進(jìn)績效提升，且提升效果未表現(xiàn)出明顯差異。

五、結(jié)論與啟示

本文基于現(xiàn)有分析框架下的理論模型擴(kuò)展以及工企專利質(zhì)量測度，梳理了中國企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的特征事實，從理論和實證層面深入剖析專利數(shù)量和質(zhì)量對企業(yè)績效的影響和微觀機(jī)理，并對兩者的影響效果和機(jī)制進(jìn)行對比。研究發(fā)現(xiàn)，中國企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展正在加速，雖然專利數(shù)量逐漸在少數(shù)企業(yè)集中，形成了創(chuàng)新規(guī)模較大的明星企業(yè)，但從質(zhì)量來看，企業(yè)創(chuàng)新能力得到了整體性提升。此外，實證結(jié)果表明，專利數(shù)量和質(zhì)量提升均有助于增強(qiáng)企業(yè)績效，但相比之下專利質(zhì)量的提升效果更強(qiáng)，并且兩者的路徑機(jī)制存在明顯差異。具體而言，專利企業(yè)的績效提升表現(xiàn)在兩個方面：專利質(zhì)量的技術(shù)提升效應(yīng)以及專利數(shù)量的信號傳遞效應(yīng)。前者主要增強(qiáng)了企業(yè)生產(chǎn)效率和技術(shù)壁壘，通過企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)提升機(jī)制影響企業(yè)績效；而后者側(cè)重于對外釋放積極的創(chuàng)新信號，通過降低企業(yè)與外部資本市場及政府部門的信息不對稱程度，吸引市場和政府資金流入，緩解融資約束，進(jìn)而提升企業(yè)績效。異質(zhì)性分析結(jié)果表明，專利質(zhì)量對非國有控股、成長型企業(yè)以及勞動密集型行業(yè)的績效提升效果更明顯。而對實施突破性創(chuàng)新策略的企業(yè)，其專利數(shù)量和質(zhì)量對績效的促進(jìn)作用均更強(qiáng)。本文有三個方面的政策啟示。

第一，創(chuàng)新型企業(yè)應(yīng)注重專利數(shù)量與質(zhì)量的有機(jī)平衡發(fā)展，在制定專利戰(zhàn)略時，不能盲目追求數(shù)量增長，而更要關(guān)注對績效影響更強(qiáng)的專利質(zhì)量水平，在質(zhì)量積累過程中持續(xù)增強(qiáng)創(chuàng)新能力。尤其是勞動密集型、民營或成長期企業(yè)，應(yīng)更加聚焦高質(zhì)量專利的提升帶動作用，力求實現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)出由“量”到“質(zhì)”的模式轉(zhuǎn)換。企業(yè)需結(jié)合自身實際情況選擇合適的創(chuàng)新策略進(jìn)一步放大其影響效果。

第二，政府部門的政策實施應(yīng)相應(yīng)地從數(shù)量導(dǎo)向型逐步調(diào)整為質(zhì)量導(dǎo)向型。在專利審查和資助環(huán)節(jié)積極扮演質(zhì)量把關(guān)人角色，防止低質(zhì)量專利過度授權(quán)造成專利泡沫化增長，通過有效監(jiān)管避免企業(yè)落入以競爭規(guī)避或補(bǔ)貼攫取為主要目的的“策略性”專利化陷阱，進(jìn)而有效引導(dǎo)企業(yè)從數(shù)量型創(chuàng)新策略向質(zhì)量型創(chuàng)新發(fā)展模式轉(zhuǎn)變。此外，為激勵企業(yè)將創(chuàng)新策略的重心落腳在專利質(zhì)量提升，需要有效市場和有為政府的協(xié)同發(fā)力，保障高質(zhì)量專利在企業(yè)經(jīng)營和發(fā)展中的提升帶動作用得以充分發(fā)揮。一方面，營造良好的市場競爭環(huán)境，推動技術(shù)轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新產(chǎn)品的有效定價。同時暢通市場信息的傳播渠道，增強(qiáng)“質(zhì)量型”信號傳遞模式，完善知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押市場建設(shè)，多措并舉確保資金高效流動。另一方面，政府部門應(yīng)充分發(fā)揮“有形之手”的激勵引導(dǎo)作用，提高技術(shù)評價和識別能力，同時適當(dāng)放寬對初創(chuàng)期或創(chuàng)新起步階段企業(yè)的補(bǔ)貼門檻，使其更易滿足創(chuàng)新決策條件，更好地激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。政府部門需要加強(qiáng)對企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升的評估能力并給予合理的財政補(bǔ)貼，抵補(bǔ)其高昂的創(chuàng)新成本，同時積極引導(dǎo)市場資金對高質(zhì)量創(chuàng)新企業(yè)而非僅僅數(shù)量型創(chuàng)新企業(yè)進(jìn)行有效投資。這種專注于質(zhì)量的技術(shù)提升路徑能夠從根本上增強(qiáng)中國創(chuàng)新能力，進(jìn)而為實現(xiàn)科技自立自強(qiáng)，推動中國由創(chuàng)新大國向創(chuàng)新強(qiáng)國轉(zhuǎn)變提供動力。

第三，鑒于中國專利數(shù)量突飛猛進(jìn)以及專利企業(yè)快速發(fā)展，企業(yè)專利質(zhì)量整體較低且創(chuàng)新能力參差不齊，專利數(shù)量與質(zhì)量的均衡性趨勢出現(xiàn)背離（企業(yè)的專利數(shù)量“集中化”，而專利質(zhì)量“均等化”）等現(xiàn)象，政府的政策制定不能同質(zhì)，需因地制宜、因時制宜、因勢利導(dǎo)。在主導(dǎo)性政策引導(dǎo)下，結(jié)合企業(yè)特征、行業(yè)屬性以及創(chuàng)新策略的動態(tài)調(diào)整，出臺一系列差異化的配套政策，優(yōu)化現(xiàn)行財稅補(bǔ)貼制度，基于行業(yè)優(yōu)勢和重點企業(yè)制定具有針對性的實施細(xì)則，進(jìn)一步撬動不同類型企業(yè)的創(chuàng)新積極性，形成推動中國專利強(qiáng)國建設(shè)的長效機(jī)制。

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編輯：鄭雅妮，高原