摘要:基于2004~2016年A股上市公司样本,实证检验了加强我国省际知识产权保护对上市公司创新“量”和“质”的影响效果。结果发现:①省际知识产权保护水平的提升显著增加了上市公司高技术含量的创新数量,主要体现在发明专利和实用新型专利申请量的增加。②2008年后知识产权保护水平的提升对企业创新数量的促进效果更加显著;对国有企业创新数量激励效果尤为显著;将上市公司所在地区划分为不同梯队后发现,不同地区知识产权保护的作用效果差异较大。③知识产权保护水平的提升对上市公司创新质量的改善具有显著作用。
关键词:知识产权保护,上市公司,创新活动
基金项目:国家社会科学基金重点项目(18AZD001)
党的十九大报告提出创新是引领国家发展的第一动力。提高企业的创新力是国家发展的根本动力,也是国家创新质量和效率提升的有效保证[1]。但是创新具有收益不确定性、失败概率大和技术外溢等特点,市场通常难以自发实现和弥补企业创新活动产生的外部性成本,企业会因此缺乏创新动力[2]。知识产权保护有效修正了创新产出的正外部性,增强了创新成果的专有性,是影响企业创新活动的重要制度因素[3]。
我国加入世贸组织以来,知识产权保护水平显著提升。据《2018年中国知识产权发展状况评价报告》显示,2017年世界知识产权发展水平排名中,我国排名上升至第8位,在所有评分指标中,我国的知识产权制度环境对整体环境指数增长的贡献度这一单项评分超过所有国家。不仅说明我国知识产权发展取得了较大进步,同时也肯定了我国在强化知识产权保护、营造良好创新制度环境方面的显著成效。一直以来,知识产权保护对创新的影响备受关注。从国家角度来看,国家的教育水平、经济自由度、技术吸收能力和市场结构等均会影响知识产权保护的作用和效果[4,5]。从微观视角来看,魏浩等研究发现加强我国知识产权保护对企业创新起到了显著的促进作用[6]。龙小宁等构建了涵盖司法、立法和执法保护水平的省际知识产权保护指标体系后,也得到了一致结论[7]。此外,李俊青等发现加强知识产权保护能促使企业将人力资本投入到高科技领域,从而激发企业创新动力[8]。但是上述研究的样本期大多集中在2010年前后,并且研究期限较短,缺乏对知识产权保护的长期影响效果的考察。已有研究发现知识产权保护与企业创新活动之间为非线性的关系[9,10]。在我国企业创新活动快速发展的20年间,我国知识产权保护水平呈现出持续强劲增长的态势,《国家创新驱动发展战略纲要》提出2020~2035年我国进入创新型国家前列,这对创新发展和知识产权保护提出更高要求。加强知识产权保护是否仍对企业创新产生积极且显著的作用?尤其我国在迈向创新型国家前列的过程中,对创新质量提出了更高的要求,加强知识产权保护是否有助于提高创新质量?
为了回答上述问题,本文在已有研究的基础上对知识产权保护的作用效果进行了更加深入的分析。本文梳理了我国知识产权保护的发展历程,从理论和实证角度考察了知识产权保护对上市公司创新数量和质量的影响,并探究了知识产权保护在不同发展时期以及对不同类型企业和不同地区的影响差异,得到了较为稳健和可靠的结论。以上研究无疑有助于全面客观地评估知识产权保护对企业创新活动的影响效果,丰富和拓展了相关研究。本文的研究结论对我国创新政策的调整及高质量发展具有重要的参考价值。
1 知识产权保护发展历程和研究假设
1.1 我国知识产权保护的发展历程
1978年至今,我国对知识产权的保护大致经历三个发展阶段。初级发展阶段(1978~1997年),随着经济的发展,我国开始对知识产权保护制度进行初步探索,1984年颁布了《专利法》,1992年对专利法进行第一次修订。这一阶段,我国创新主体的知识产权保护意识较为薄弱,国家的法制法规不够完善,对知识产权保护处于制度和政策的探索阶段,创新发展速度较慢。初步探索阶段(1998~2007年),在此期间我国加入了WTO,面对国际上更加全面和严格的知识产权保护规则(《与贸易有关的知识产权协议》(TRIPS)),我国于2000年对《专利法》进行了第二次修订,加大了专利保护力度,完善了知识产权保护政策和制度以及专利审批流程。并于2004年开始逐步实施从国家覆盖到地方的知识产权保护措施,例如,相关部门逐年评选和审核国家知识产权试点城市、示范创建市、试点园区及示范创建区等,旨在以点带面提高我国知识产权保护水平和保护意识。同时,各省市相继实施了加强知识产权保护的政策,如上海市于2004年首先颁布并实施了《上海市知识产权战略纲要》;四川省于2005年发布了《关于加强知识产权工作的通知》等。这些逐步完善的知识产权法律法规与政策措施提高了我国知识产权保护水平,对实现我国创新战略和激励企业创新活动起到了重要作用。科学发展阶段(2008年至今),2008年,我国颁布了《国家知识产权战略纲要》,标志着我国知识产权战略正式确立实施。进而我国对《专利法》进行了第三次修订,并颁布《专利行政执法办法》,为知识产权保护提供了更全面的法律保障。为进一步确保我国知识产权综合能力的提升和政策的全面贯彻实施,在此阶段我国又相继颁布实施了《国家知识产权战略行动计划》以及《深入实施国家知识产权战略加快建设知识产权强国推进计划》。无论哪个时期,知识产权保护政策一般都是由地方政府具体实施,地方政府对中央法律政策的实施过程通常会依据本地区的利益进行调整[11]。由于各地区经济发展存在差异,导致地区间政策的实施效果也有所差异。
总体而言,我国知识产权保护水平呈现逐步增强趋势,并且已迈入知识产权大国行列。2007~2019年,发明专利申请量从24.5万件增长至140.1万件,增长近5倍,商标注册申请量从70.8万件增长到640.6万件,增长约8倍①。
1.2 理论假设
企业创新活动具有外部性,产业组织理论认为当企业创新成果的非排他性特征突显时,企业对未来的创新收益预期下降,甚至对能否取得创新收益持悲观态度,从而导致企业的创新动力下降[12]。从外部性理论来看,加强知识产权保护确保了企业创新成果的排他性,降低了技术外溢的风险,使企业从创新技术的专有性中获得更高收益,有效促进了企业加大研发投入,提升创新产出[13]。从长期来看,加强知识产权保护降低了企业的模仿创新行为[14],对侵权等行为具有警示作用,从而减少了自主创新企业成果贬值的风险,增加了创新收益,由此提高了企业创新积极性。因此,加强知识产权保护不仅保障了创新能力强调的企业创新回报,进而鼓励企业创新,还有助于技术需求方开展合法的模仿学习,实现双方共赢。此外,创新存在累积性,即每项创新都是建立在前一项创新的基础上,获得技术或专利转让的企业可以在此基础上进行研发创新,改善企业生产效率,进而改善资源配置,提升企业创新能力和创新动力。由此,提出如下假设:
H1:知识产权保护水平的提升可有效激励企业开展创新活动,增加企业创新数量。
知识产权保护作为新形势下创新政策的重要助力,在一定程度上优化了创新要素,即地区知识产权保护水平的提升有助于保护新型产品的合法权益,提高创新成果的社会认可度,并通过创新型企业的甄别活动促进优质人力资本的资源再配置[15]。创新能力强的企业吸引优质人才的这一过程形成了对企业的反哺作用,促进企业更好地运用新知识、新技术和新工艺提高产品质量[16]。企业创新收益得到保证后,其资本要素得到长效积累,进一步鼓励企业加大研发投入以提升技术创新水平,实现企业专利质量升级[17]。此外,知识产权保护水平的提升规范了企业创新行为。为了激励企业积极创新,各省出台的专利激励和补贴政策不胜枚举。同时也有企业为获取政府资金支持而滋生了大量低质量专利。加强知识产权保护在一定程度上减少寻租行为的产生,抑制了为获取创新资源而创新的行为,从而减少了无用的低质量专利的产生,有助于提高整体创新质量。提高知识产权保护水平不仅体现在政策的制定和实施过程,也促进了知识产权服务体制的完善和服务质量的提升,从而更好地为企业提供相关创新领域的发展动态,有助于企业进行创新策略调整,降低企业的重复创新和无效创新,提高企业创新的新颖性,改善创新质量。因此,本文提出以下假设:
H2:加强知识产权保护有助于提高企业创新质量。
2 实证策略和数据
2.1 实证策略
Innovationj,i,t=c+α1IPRj,t-1+α2firmi,t-1+θt+μi+ηj+εj,i,t (1)
Innovationj,i,t为j省i上市公司在t年的创新活动,本文选取发明专利(Inva)、实用新型专利(Uma)和外观设计专利(Desa)申请量作为上市公司创新数量的衡量指标,并加1取对数处理。一般认为发明专利和实用新型专利技术含量较高,可以反映更实质性的创新活动[18]。
IPR为本文的核心解释变量,表示j省在t-1年的知识产权保护水平。参考李俊青和苗二森的做法[8],本文从行政执法和司法保护两方面构建省际知识产权保护的综合指标。笔者整理了国家知识产权局2004~2016年各省市的专利侵权案件数量,用专利侵权受理案件数量除以该地区当年获得的专利授权量,记为专利侵权率,1减去专利侵权率即得到该地区的未侵权率,未侵权率越小说明该地区知识产权保护效果越差。司法保护程度是以各省市每万人拥有的专职律师数进行衡量,即每万人拥有的律师数越高则该地区司法保护水平越高,本文对司法保护指标进行取对数处理后,与行政执法指标按1/2的权重合成知识产权保护水平的综合指标。
firm表示企业层面控制变量。参考邢斐和周泰云的做法[19],本文控制如下变量:企业规模(Size),采用企业总资产取自然对数衡量;企业年龄(Age),采用当期年份减去企业成立年份加1衡量;资产负债率(Debt),用企业总负债与总资产比值衡量;盈利能力(Profit),用企业净利润与总资产比值衡量;第一股东持股比例(Holder),用最大股东持股占比衡量;固定资产比率(Fixed),用企业固定资产与总资产比值衡量;管理费用率(Manage),用企业管理费与营业收入比值衡量。
θ、μ和η分别表示时间固定效应、企业固定效应和省份固定效应,ε为随机干扰项。考虑到知识产权保护对企业创新活动影响的滞后效应,同时为了减缓潜在的内生性问题,本文对核心解释变量和控制变量均进行滞后一期处理。
2.2 数据及描述性统计
本文的研究范围为2004~2016年,上市公司的基本信息和财务数据来源于国泰安数据库,根据一般做法删除了金融类上市公司和变量缺失严重的样本。上市公司专利信息均来源于国家知识产权局提供的《中国专利数据库》,包括专利申请量、授权量和被引用数量等。根据专利申请人信息,将上市公司财务数据与专利数据进行匹配,得到本文所需数据。各省的专利侵权数据来自于国家知识产权局。各省年末总人口数以及专职律师数量来自于各年度《中国统计年鉴》(因样本缺失,我国西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区以及台湾地区的样本数据暂未涵盖)。
3 计量结果与实证分析
3.1 基本回归
表1报告了基本实证结果,其中第(1)列至第(3)列中仅控制了时间、企业和省份固定效应,结果显示:当以发明专利申请量和实用新型专利申请量为被解释变量时,知识产权保护水平IPR的估计系数均在1%水平下显著为正;当以外观设计专利申请量为被解释变量时,IPR的估计系数并不显著。说明提高省际知识产权保护水平显著促进了上市公司高技术含量的创新数量的增加。加入控制变量后的回归结果如第(4)列至第(6)列所示,与上述结果基本一致。说明省际知识产权保护水平的提升整体上增加了企业创新数量,由此验证了H1。进一步分析发现,加强知识产权保护更显著地激励了上市公司开展高水平的创新活动。由于发明专利和实用新型专利具有较高的技术经济价值而更容易受到模仿和侵权等威胁,知识产权保护水平的提升通过降低技术拥有者被侵权的风险,保护了专利申请者的权益,从而使创新积极性显著提高,创新数量增多[8]。控制变量的回归结果显示:企业规模越大、成立时间越长、利润率越高、固定资产越多以及管理费率越高,越有效促进上市公司创新数量的增加。其中,管理费用仅对发明专利申请量有显著促进作用,第一大股东占比越多对上市公司创新水平具有抑制作用,资产负债率对上市公司创新数量无显著影响。
表1 知识产权保护对上市公司创新数量的影响
|
(1)
|
(2)
|
(3)
|
(4)
|
(5)
|
(6)
|
Inva
|
Uma
|
Desa
|
Inva
|
Uma
|
Desa
|
IPR
|
0.374***
|
0.382***
|
0.012
|
0.355***
|
0.364***
|
0.007
|
(3.19)
|
(3.54)
|
(0.19)
|
(3.07)
|
(3.40)
|
(0.11)
|
Size
|
|
|
|
0.144***
|
0.129***
|
0.053***
|
|
|
|
(5.12)
|
(4.71)
|
(2.92)
|
Age
|
|
|
|
0.020***
|
0.015***
|
0.004
|
|
|
|
(3.52)
|
(2.89)
|
(1.10)
|
Debt
|
|
|
|
0.020
|
-0.049
|
-0.080
|
|
|
|
(0.23)
|
(-0.57)
|
(-1.36)
|
Profit
|
|
|
|
0.532***
|
0.556***
|
0.288**
|
|
|
|
(3.01)
|
(2.86)
|
(2.34)
|
Holder
|
|
|
|
-0.005***
|
-0.004***
|
-0.002*
|
|
|
|
(-3.59)
|
(-3.34)
|
(-1.66)
|
Fixed
|
|
|
|
0.268***
|
0.309***
|
0.078
|
|
|
|
(3.07)
|
(3.46)
|
(1.37)
|
Manage
|
|
|
|
0.300***
|
0.165
|
-0.018
|
|
|
|
(2.87)
|
(1.57)
|
(-0.27)
|
常数项
|
-1.786***
|
-1.737***
|
0.140
|
-4.831***
|
-4.417***
|
-0.922**
|
(-2.68)
|
(-2.81)
|
(0.40)
|
(-5.75)
|
(-5.42)
|
(-2.10)
|
时间固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
企业固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
省份固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
R2
|
0.756
|
0.756
|
0.702
|
0.759
|
0.758
|
0.702
|
观测值
|
16440
|
16440
|
16440
|
16440
|
16440
|
16440
|
注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著;括号中的数据为t值,并使用根据企业聚类的标准误;下表同
3.2 稳健性检验
3.2.1 替换知识产权保护指标
本文分别以各省累计拥有的专利代理机构数量与年末总人口数的比值(IPR_Agent)以及各省科技转让金额占GDP的比重(IPR_Transfer)衡量知识产权保护水平。人均专利代理机构数和科技转让金额占比越大,说明知识产权保护水平越高。根据模型(1)再次进行回归,回归结果(表2)与表1的基本结果一致,知识产权保护水平的提升对上市公司发明专利和实用新型专利申请量具有显著促进作用,对外观设计专利并无显著影响,说明本文结论具有较好的稳健性。
表2 稳健性检验Ⅰ
|
(1)
|
(2)
|
(3)
|
(4)
|
(5)
|
(6)
|
Inva
|
Uma
|
Desa
|
Inva
|
Uma
|
Desa
|
IPR_Agent
|
0.084**
|
0.077*
|
0.033
|
|
|
|
(2.39)
|
(1.93)
|
(1.59)
|
|
|
|
IPR_Transfer
|
|
|
|
0.107*
|
0.130***
|
0.029
|
|
|
|
(1.90)
|
(2.66)
|
(0.88)
|
常数项
|
-2.773***
|
-2.324***
|
-0.821**
|
-2.987***
|
-2.536***
|
-0.900**
|
(-4.78)
|
(-4.04)
|
(-2.27)
|
(-5.08)
|
(-4.33)
|
(-2.50)
|
控制变量
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
时间固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
企业固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
省份固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
R2
|
0.759
|
0.758
|
0.703
|
0.759
|
0.758
|
0.702
|
观测值
|
16440
|
16440
|
16440
|
16440
|
16440
|
16440
|
3.2.2
剔除地址变更企业
在样本期内,存在上市公司地址变更的情况。由于地区间知识产权保护水平存在差异,跨省份的地址变更可能会对企业创新水平产生不同影响。因此本文剔除了有跨省份地址变更的企业样本。回归结果如表3所示,剔除地址变更的企业样本后,列(1)和列(2)中,IPR的估计系数仍显著为正,与表1的基本结果一致。
表3 稳健性检验Ⅱ
|
(1)
|
(2)
|
(3)
|
Inva
|
Uma
|
Desa
|
IPR
|
0.807***
|
0.709***
|
0.0225
|
(3.67)
|
(3.46)
|
(0.18)
|
常数项
|
-7.399***
|
-6.293***
|
-1.162*
|
(-5.94)
|
(-5.25)
|
(-1.69)
|
控制变量
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
时间固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
企业固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
省份固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
R2
|
0.756
|
0.757
|
0.703
|
观测值
|
15392
|
15392
|
15392
|
3.3 异质性检验
3.3.1 不同样本期
2008年我国颁布实施《知识产权战略纲要》,标志着我国知识产权战略正式确立实施并成为了国家战略,我国知识产权保护进入科学发展阶段。因此,本文将样本期分为2004~2008年和2009~2016年两个阶段,分别考察了两个阶段中知识产权保护对上市公司创新数量的影响。回归结果如表4所示,仅在2009年后,提高知识产权保护对企业创新数量具有显著激励作用。即2008年以来我国自主创新水平逐渐提高,创新主体知识产权保护意识不断增强,因此加强知识产权创新的作用效果更加显著。另一方面从理论分析可知,加强知识产权保护减少了创新过程中剽窃和侵权等行为,减少了企业的模仿创新,有效激发了企业的自主创新积极性,进一步激励了企业高技术含量的专利数量。
表4 不同阶段知识产权保护企业创新水平的影响
|
2004~2008年
|
2009~2016年
|
(1)
|
(2)
|
(3)
|
(4)
|
(5)
|
(6)
|
Inva
|
Uma
|
Desa
|
Inva
|
Uma
|
Desa
|
IPR
|
0.250
|
0.285*
|
0.0413
|
0.283**
|
0.246**
|
-0.003
|
(1.58)
|
(1.88)
|
(0.37)
|
(2.30)
|
(2.16)
|
(-0.04)
|
常数项
|
-3.646***
|
-4.158***
|
-1.049
|
-2.996***
|
-2.262***
|
-0.323
|
(-2.67)
|
(-3.05)
|
(-1.03)
|
(-3.42)
|
(-2.60)
|
(-0.64)
|
控制变量
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
时间固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
企业固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
省份固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
R2
|
0.767
|
0.753
|
0.764
|
0.806
|
0.803
|
0.725
|
观测值
|
3825
|
3825
|
3825
|
12615
|
12615
|
12615
|
3.3.2
国有企业和非国有企业
本文根据2004年后上市公司每年国有资本占总资本的比例将其分为国有企业(大于等于50%)和非国有企业(小于50%)。分组后进行回归,结果如表5所示,仅在第(1)列和第(2)列中,IPR的估计系数显著为正,说明知识产权保护水平的提升对国有上市公司发明专利和实用新型专利申请量具有显著的积极影响。这可能由于相比于非国有企业而言,国有企业创新基础和研发能力相对较强,更有条件开展自主创新[20],因此,知识产权保护水平的提升对其较高技术含量的创新激励效果更加显著。
表5 知识产权保护对非国有和国有上市公司创新数量的影响
|
国有企业
|
非国有企业
|
(1)
|
(2)
|
(3)
|
(4)
|
(5)
|
(6)
|
Inva
|
Uma
|
Desa
|
Inva
|
Uma
|
Desa
|
IPR
|
0.457***
|
0.469***
|
0.056
|
0.244
|
0.236
|
-0.080
|
(2.94)
|
(3.45)
|
(0.82)
|
(1.38)
|
(1.31)
|
(-0.65)
|
常数项
|
-6.824***
|
-6.724***
|
-1.953***
|
-2.898**
|
-2.037*
|
0.249
|
(-5.53)
|
(-5.72)
|
(-2.99)
|
(-2.45)
|
(-1.71)
|
(0.36)
|
控制变量
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
时间固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
企业固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
省份固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
R2
|
0.760
|
0.769
|
0.756
|
0.750
|
0.743
|
0.656
|
观测值
|
7357
|
7357
|
7357
|
9083
|
9083
|
9083
|
3.3.3
不同地区
参考毛其淋和许家云的做法[21],依照《2018年中国知识产权发展状况评价报告》的划分办法,将上市公司所在地区分为4个梯队②(因样本数据缺失,我国西藏自治区,香港、澳门特别行政区,台湾地区的样本数据暂未涵盖)。根据地区知识产权综合指数将地区划分为四个类型(λ=4,3,2,1),其中λ的值越大代表地区的知识产权综合发展指数越高。将式(1)扩展为:

根据式(2)的回归结果(表6)所示,即知识产权综合发展指数越高的地区,知识产权保护水平的提升对企业高技术含量的创新数量影响程度越大。在知识产权综合发展指数最低的地区,加强知识产权保护的激励效果并不显著。对于知识产权保护水平原本就较高的地区,继续加强知识产权保护,会释放企业更多的创新活力,尤其高技术含量的创新数量显著增多。但是知识产权保护的加强使欠发达地区企业的学习成本增加,创新积极性降低,因此并未显著激励创新。
表6 知识产权保护对不同地区上市公司创新数量的影响
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(1)
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(2)
|
(3)
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Inva
|
Uma
|
Desa
|
IPR×1
|
0.046
|
0.336
|
-0.264***
|
(0.20)
|
(1.38)
|
(-2.92)
|
IPR×2
|
0.184
|
0.279**
|
-0.089
|
(1.36)
|
(2.19)
|
(-1.45)
|
IPR×3
|
0.139**
|
0.185***
|
0.014
|
(1.99)
|
(2.60)
|
(0.30)
|
IPR×4
|
0.098***
|
0.067**
|
0.022
|
(3.15)
|
(2.42)
|
(1.32)
|
常数项
|
-5.035***
|
-3.828***
|
-1.406***
|
(-5.58)
|
(-4.50)
|
(-2.95)
|
控制变量
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
时间固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
企业固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
省份固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
R2
|
0.759
|
0.758
|
0.703
|
观测值
|
16440
|
16440
|
16440
|
4 拓展分析:知识产权保护对上市公司创新质量的影响
本文借鉴Aghion等的做法[22],选取企业专利被引用数衡量创新质量,被引次数越多的专利,质量越高(外观设计专利无专利引用信息)。考虑到技术更新迭代速度和专利申请周期,笔者计算了i上市公司在t年申请的每一项发明专利自t+s公开时到t+s+3年之间被引用的次数,将其加总后加1取对数来衡量i企业在t年的发明专利质量(Inva_quality)。同样,采用该标准计算了企业实用新型专利质量(Uma_quality)。将创新质量作为被解释变量代入模型(1)后,回归结果如表7第(1)列和第(2)列所示,IPR的估计系数显著为正,说明加强知识产权保护有助于提高上市公司创新质量。
表7 知识产权保护对上市公司创新质量的影响
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(1)
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(2)
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(3)
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(4)
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Inva_quality
|
Uma_quality
|
Inva_quality'
|
Uma_quality'
|
IPR
|
0.487***
|
0.180*
|
0.490***
|
0.172*
|
(3.33)
|
(1.92)
|
(3.26)
|
(1.75)
|
常数项
|
-5.535***
|
-3.425***
|
-5.013***
|
-3.007***
|
(-5.33)
|
(-4.62)
|
(-4.72)
|
(-4.00)
|
时间固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
企业固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
省份固定效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
R2
|
0.684
|
0.669
|
0.692
|
0.685
|
观测值
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16440
|
16440
|
16440
|
16440
|
发明专利的申请周期一般在2年左右,从公开到被其他专利引用也需要经历一定时间,而在专利的整个生命周期中,50%以上的引用会发生在专利的前5年。为此,本文进一步计算了i上市公司在t年申请的每一项发明专利自t+s公开时到t+s+5年之间被引用的次数,将其加总后加1取对数来衡量i企业在t年的发明专利质量(Inva_quality'),并采用同样标准计算了企业实用新型专利质量(Uma_quality')。回归结果如表7第(3)列和第(4)列所示,与上述结果一致。由于加强知识产权保护有效增强了企业技术垄断,为了从创新中获得更长期的回报和收益,企业将更加注重创新质量的提高。因此未来进一步加强知识产权保护,对提高我国创新质量,推动我国高质量发展具有不可替代的作用。该结论也验证了H2。
5 结论
本文考察了加强省际知识产权保护对上市公司创新活动的影响。研究结果显示,省际知识产权保护水平的提升显著增加了上市公司创新数量,主要以高技术含量的发明专利和实用新型专利数量的增加为主。异质性检验发现,加强知识产权保护这一作用效果主要体现在2008年后以及国有上市公司;将上市公司所在地区划分为不同梯队后发现,加强知识产权保护对第一梯队的企业高技术含量的创新活动影响最大,效果依次减弱。进一步研究发现,加强知识产权保护有助于提高上市公司的创新质量。
根据本文的研究结果,提出如下政策建议:首先,我国各地区在实施创新驱动战略的同时,应继续重视知识产权保护,逐渐优化地区创新环境,激发企业的创新活力。尤其要注重知识产权保护对非国有企业的激励效果,探究非国有企业知识产权保护的诉求,从而有效释放非国有企业的创新活力。由于地区间经济发展水平存在差异,原有知识产权综合指数较高的地区,在加强知识产权保护的同时,更应该向发达国家的标准看齐,从而在双循环发展格局下,减少企业走出去的壁垒。而欠发达地区应逐一突破知识产权制度实施过程中的障碍,制定符合自身发展阶段的政策和目标,不能为了急于求成采取“一刀切”的措施。在我国高质量发展阶段,对创新活动提出了质的要求,相比于其他创新激励政策而言,知识产权保护有效提高了企业的创新质量。因此各省市在制定创新激励政策时,不能忽略知识产权保护的重要意义,政策的结合和调整将更有助于促进创新发展,从而实现我国新时期的发展目标。
注释:
①资料和数据来源:国家知识产权局网站http://www.cnipa.gov.cn/。
②第一梯队包括广东、江苏、北京、上海、山东和浙江;第二梯队包括安徽、湖北、四川、辽宁、福建、陕西和天津;第三梯队包括湖南、重庆、河南、云南、吉林、河北、黑龙江、江西、广西和贵州;第四梯队包括甘肃、内蒙古、新疆、山西、宁夏、海南和青海。
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[22]Aghion P, Akcigit U, Bergeaud A, et al. Innovation and Top Income Inequality[J]. The Review of Economic Studies, 2019(1): 1-45.
作者简介:于洋(1991-),女,吉林长春人,博士研究生,研究方向为创新保护和企业高质量创新活动;王宇(1990-),女,黑龙江绥化人,博士研究生,研究方向为人口经济。