摘要：基于我国2012—2018年省级数据，研究知识产权保护通过对创新成果权益的保护进而激发高技术企业创新活力的机理和作用路径。研究表明，知识产权保护通过对高技术企业新技术、新成果的保障激发高技术企业增加创新投入。知识产权保护通过两条路径间接作用于高技术企业创新投入。一是知识产权保护通过对新技术的影响间接作用于高技术企业创新投入；二是知识产权保护首先影响到新技术，进一步影响到新产品，进而间接作用于高技术企业创新投入。以上两种路径中路径一发挥着主要作用。
关键词：知识产权保护，高技术企业，创新成果，创新投入，中介效应
当前，我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，需要创新更好地发挥驱动作用。国家层面对于“全面加强知识产权保护，激发创新活力推动构建新发展”也做出了新的指示和部署，因而对我国现有知识产权保护与企业创新发展的实际情况进一步明确。已有研究认为，知识产权保护可以降低企业研发投资及创新投入的巨大成本和风险，通过赋予创新者对创新成果的专有权确保企业的预期收益，从而激励企业创新[1-2]。事实上，知识产权保护、企业创新成果、企业创新投入的内在联系机制有待实证上的检验。深入研究知识产权保护是否通过创新成果权益的保障激发企业提高创新投入，对于我国当下创新政策的判断以及创新政策的下一步施行至关重要。高技术企业作为知识密集、技术密集的经济实体，其创新活动一直是学术界关注的热点。为此，本文从知识产权保护影响创新成果权益进而激发企业创新活力的角度出发，研究知识产权保护影响高技术企业创新投入的作用机制和具体影响路径。
1 文献综述
知识产权保护如何影响创新活动一直是学界关注的热点。既有研究表明知识产权保护与创新之间的关系高度复杂，知识产权保护与创新之间的关系可呈现线性、倒U型和多重门槛效应等等[1-7]，其中多数研究支持知识产权保护过弱或过强都不利于创新活动，知识产权保护与创新之间呈现倒U型关系[8-10]。李静晶等[6]的研究指出专利制度在我国经济发达的地区能较好发挥作用，在欠发达和中等发达地区反而会抑制技术创新。Kim等[10]一项研究指出，专利权保护在发达国家可以对创新产生积极的的激励作用，但在发展中国家对创新的激励作用并不明显。Ramzi等[11]通过对不同国家创新能力驱动因素的进行实证研究，发现在发达国家背景下阐述的大多数有关创新的假设，并不适用于创新能力较弱的非知识经济国家。陈恒等[12]认为地区R&D投入、FDI流入对地区创新能力的影响与知识产权保护水平有关，知识产权保护在其中发挥着显著的门槛效应。总之，知识产权保护对创新活动的影响存在着高度的不确定性。
进一步对文献进行分析发现，知识产权保护与创新的关系之所以复杂是因为研究视角和研究机制的不同。比如，吴超鹏等[1]认为在较高的知识产权保护执法环境下，企业会增加专利产出与研发投资，企业的创新能力即专利产出和研发强度会提高，以此提出了知识产权保护通过减少研发溢出机制和外部融资约束机制促进企业创新。Klein[2]认为在一个贸易区域内，单边加强知识产权保护的潜在好处是增加外商直接投资，但是创新成果最终会溢出到整个贸易区域内，诱发其他国家维持弱的知识产权制度和免费搭便车行为；因而应当制定整个贸易区域内的知识产权政策，如TRIPS协议等，提高整个贸易区域的共同利益。李勃昕等[13]从国际技术转移的角度，认为强化知识产权保护可以增加国外创新成果进入我国市场，但不利于国内企业对新的技术成果进行模仿和吸收，因而知识产权保护对我国OFDI逆向创新的溢出效应呈现双向调节。靳巧花等[14]证明在知识产权保护水平超过一定门槛时，同样的研发资本能产生更多的专利。魏浩等[15]则从知识产权保护影响进口贸易的角度出发，认为随着国内知识产权水平的提高，可以促进企业的进口贸易，从而促进企业创新。因而，在研究知识产权保护与创新之间关系时，研究角度和研究机制的选择是决定知识产权制度与创新关系走向的关键因素。
本文的关注点在于知识产权保护对于我国高技术企业创新投入的影响机制和作用路径，知识产权保护如何通过保障创新主体的权益影响其创新行为。正如林肯所说：“专利制度就是给天才之火，浇上利益之油。”追本溯源，知识产权制度是服务于保障创新主体的创新成果权益，在此基础上影响整个创新活动。本文认为，知识产权制度通过保障创新者的创新成果权益激励企业创新，这是知识产权制度与企业创新系统过程联系的基本纽带和机制基础。从知识产权制度影响创新者创新成果权益的视角出发，研究我国知识产权保护对高技术企业创新投入之间的作用机制和具体路径，这是对既有创新理论的一个有效补充，可以帮助理清知识产权制度影响创新的机制与过程，也是对我国知识产权制度实施效果判断的有力证据。
2 研究设计
2.1 研究假设
企业创新的来源主要来自两个方面，一是获取企业外部的技术，另一个是进行企业内部的自主研发，这两者均受到地区知识产权保护水平的影响。从企业获取外部技术的角度来看，已有研究表明随着地方知识产权保护水平的提高，企业通过技术外溢效应和技术扩散免费获得技术创新的难度越大[1]，同时企业模仿剽窃外部创新成果的惩罚力度显著增强[3]，即企业获取外部创新资源的成本会相对提高。从企业自主研发角度来看，地区知识产权保护水平的提高能保障企业对于创新成果的所有权益和经济利益[7]，减少企业创新的外部性[15-16]，即企业通过自主研发获取创新资源的成本会相对降低。综上，随着知识产权保护水平的提高，企业获取外部创新资源的成本会相对提高而通过自主研发获取创新资源的成本会相对降低，这两者均会让企业注重自身的研发与创新，提高企业自身的创新投入，从而获得更大的经济效益。高技术企业是知识和技术密集型企业，其创新活动更为活跃，对知识产权保护水平的反应当更加灵敏。
由此，本文提出假设H1：知识产权保护水平的提升能激励高技术企业增加创新投入。
进一步，知识产权通过保障企业对于创新成果的所有权益激励企业创新行为。高新技术企业创新过程可分为技术研发和技术成果转化两个阶段[17]。两阶段的创新成果一般表现为新技术和新产品[18]。在技术研发阶段，知识产权保护一方面能减少高技术企业创新的技术外部溢出效应，降低新技术被侵犯的风险[7]，提高研发投入的预期收益[1]，从而激励高技术企业增加创新投入；另一方面，知识产权保护水平的提高，能保障高技术企业对于新技术的所有权益，更有利于企业研发过程中合理配置资源[19]，披露相关信息，减少创新过程中的信息不对称性，高技术企业更容易获得资金、技术、人才等要素上的支持与合作。企业获得创新要素方面的支持与合作，能对企业研发产生额外的激励效应[20]，有利于新技术的产生和技术成熟度的培养[21]，能进一步增强企业创新效益。即知识产权保护对新技术的影响可以进一步激励高技术企业进行自主研发。
由此，本文提出假设H2：知识产权保护通过对高技术企业新技术的影响进而作用于其创新投入。
同理，在技术成果转化阶段，知识产权保护水平的提高一方面能减少外溢效应，降低新产品被模仿的风险及损失[7]，让新产品不因外界的假冒仿造而丧失市场竞争优势，延长了创新带来的收益，从而激励企业增加创新投入；另一方面，知识产权保护水平的提高，能保障高技术企业对于新产品的所有权益，高技术企业在技术成果转化过程中能更合理地配置资源，披露相关信息，减少了市场中的信息不对称性。新技术在市场上的流动性增强，能让以新技术为核心的项目联盟在市场上更快地建立。以新技术为核心的项目联盟与合作能显著提升企业创新绩效[22]，同时也能促进技术成果快速地转化实施[21]，加速新产品的形成与销售，从而有利于高技术企业利润的快速实现。
由此，本文提出假设H3：知识产权保护通过对高技术企业新产品的影响进而作用于其创新投入。
新技术价值的实现是最终要落实到产品上去的。新技术的流动性增加而外溢效应减少能促进新产品的准确定位，让新产品发挥更好的市场效应，促进企业技术创新价值的实现[23]，因此知识产权保护对新技术的影响效果可能传递到新产品，进而传递到高技术企业创新投入。由此，本文提出假设H4：知识产权保护首先影响到新技术，进一步影响新产品，进而影响到高技术企业创新投入。
综上，本文认为知识产权保护影响高技术企业创新投入的路径可能有4条，具体如图1所示。一是知识产权保护直接影响高技术企业创新投入；二是知识产权保护首先影响到高技术企业的新技术，进而影响其创新投入；三是知识产权保护首先影响到高技术企业的新产品，进而影响其创新投入；四是知识产权保护首先影响到高技术企业的新技术，进一步影响其新产品，进而影响其创新投入。
2.2 思路设计
基于已有的文献研究，根据上文的分析思路，为考察知识产权保护对企业创新投入的影响机制，依次验证知识产权保护对高技术企业创新投入的影响与影响中介路径。
首先验证知识产权保护对高技术企业创新投入的影响，计量模型构建如下。
其中Yit是i地区第t年的企业创新投入；θ是截距项；IPRit表示i地区第t年的知识产权保护水平；X是影响企业创新投入的控制变量；γt和μi分别是年份和地区效应，εit是随机误差项。
其后，按照Baron等[24]因果逐步回归分析法验证知识产权保护对企业创新投入的中介效应[25]。根据Baron等[24]提出的逐步法中介模型设定检验过程如下。
第一步，检验不含中介变量时知识产权保护对企业创新投入的影响：
第二步，检验知识产权保护对中介变量的影响：
第三步，同时检验知识产权保护与中介变量对企业创新投入的影响：
第四步，为验证新技术是否可以通过影响新产品作用于企业创新投入，检验新技术对新产品的中介作用：
（2）到（5）式中：med代表中介变量，其他变量的定义如前所述。根据逐步法中介模型，α1显著是中介效应检验的前提，如果β1、γ2显著且γ1不显著或者变小，则中介变量在知识产权保护对企业创新投入的影响中存在着中介效应；如果β1、γ2显著且γ1不显著，则知识产权保护对企业创新投入没有直接影响，如果β1、γ2显著且γ1显著但比原作用α1减小，则知识产权保护对企业创新投入既有直接影响又有间接影响。同理，在新技术对企业创新投入影响显著的基础上，新技术对新产品影响显著，ω2显著且ω1不显著或者比原作用减小，则新产品在新技术对企业创新投入的影响中存在着中介效应。
最后，用非参数百分位Bootstrap检验对中介路径进行再次检验。主要是出于三方面的考虑，第一，存在多步中介的情况下，Baron等[24]提出的中介效应模型无法准确判断每条路径的影响因子，用Bootstrap检验多步中介的方法可以判断出每条中介路径的显著性和影响因子。第二，提高结果的稳健性，对中介效应结果提供另一种方法上的验证。第三，Taylor等[26]、Berndt等[27]等学者的研究证明在多步中介的检验中，相对于逐步回归模型的方法，Bootstrap方法表现更佳。
2.3 变量和数据选取
本文的被解释变量为高技术企业创新投入，核心解释变量为知识产权保护水平，中介变量为高技术企业的新技术、新产品。从区域环境层面来说，影响一个地区高技术企业创新投入的主要因素有[2-3，8，28]地区经济水平、地区开放程度、地区政府研发支持强度、地区企业集聚程度等等。本文在检验知识产权保护对高技术企业创新投入的影响时，把上述影响因素考虑进去，作为控制变量处理，以保障结果的准确性。最终选取我国28个省区市的高技术企业（由于西藏、青海、新疆、香港、澳门和台湾存在数据缺失，将其剔除）为研究对象；其中，知识产权保护水平指数的构建基础来源于国家知识产权局知识产权发展研究中心每年发布的《中国知识产权发展状况评价报告》，鉴于《中国知识产权发展状况评价报告》从2012年开始发布，基于可获得的数据，样本区间定为2012—2018年；其它数据分别来源于《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。
（1）企业创新投入（Y）。企业创新投入是本文的被解释变量。高技术企业创新投入的主要代表变量有企业R&D内部支出、企业R&D人员全时量和企业新产品开发经费支出。本文选取地区高技术企业R&D内部支出作为衡量创新投入的指标。
（2）知识产权保护（IPR）。知识产权保护是本文的核心解释变量。在知识产权保护水平的衡量中，Ginarte-Park（GP指数），是比较具有代表性的且使用率较高的表示知识产权保护的测评指标，国内学者在评测我国的知识产权保护水平时，大多数以此为基础，在我国知识产权立法情况基础上，根据实际国情加入知识产权执法情况进行改进[29-30]。本文知识产权保护水平的测度是依据国家知识产权局知识产权发展研究中心发布的《中国知识产权发展状况评价报告》，本文知识产权保护的测度指标内容包括司法保护、行政保护、保护效果3个方面，其具体指标和内容如表1所示。
（3）中介变量。根据已有研究，考虑专利申请授权周期长等因素，本文选择高技术企业专利申请量（patent）作为新技术的指示变量；选取高技术企业新产品销售收入（newpro）作为新产品的指示变量。
（4）控制变量。地区经济水平（gdp）用地区人均生产总值来表示；政府研发支持强度（gov）用地区R&D经费内部支出中来源于政府的资金数表示；地区开放程度（open）用地区进出口贸易额总和表示；地区企业集聚程度（act）用地区规模以上工业企业数目来表示。
3 实证分析
3.1 描述统计和相关分析
经由散点图（图2）的初步判断，知识产权保护与企业创新投入呈现高度的正相关关系，且呈指数形式。为了更好地拟合数据，本文对企业创新投入的指示变量进行对数化处理，创新投入对数化处理之后与知识产权保护的散点图结果如图3所示，知识产权保护与企业创新投入对数有明显的线性正相关关系。
为了数据可比性和数据异方差处理，本文对于中介变量和控制变量也进行了对数化处理。处理之后各研究变量的描述性统计如表2所示。由表2可知：不同地区高技术企业创新投入之间的差距比较大，其标准差为1.501；不同地区的知识产权保护水平有很大差异，知识产权保护水平的均值、最小值、最大值分别为65.28、41.62和93.74；各地区的经济水平、市场开放程度、企业集聚程度及政府支持层面均有一定的差异。
3.2 知识产权保护对企业创新投入的影响
为了避免变量间可能存在多重共线性而影响估计结果的有效性，本文首先分析检验解释变量的方差膨胀因子VIF，结果中解释变量的VIF最大值为3.52，显著小于10，即认为解释变量间不存在明显的共线性关系。进一步，本文采用稳健性标准误来处理数据可能出现异方差问题。同时为了结果的稳健性考虑，在基准回归的基础之上，本文进一步通过替换变量和内生性检验来分析知识产权保护和企业创新投入之间的基本关系。具体地，为避免被解释变量的指示变量不具有足够的代表性，再次使用企业R&D人员折合全时当量（记为Y2）作为高技术企业创新投入的指示变量，替代企业R&D经费内部支出（记为Y1）进行回归。其次，本文中高技术企业创新投入与知识产权保护的正相关可能是由于高技术企业创新投入的提高迫使知识产权保护的优化，也可能是因为遗漏了其他控制变量。为减少内生性问题的干扰，参考吴超鹏等[1]，本文选取英租界哑变量（记为settlement）作为知识产权保护的工具变量，清朝晚期到民国初期地区内若存在英租界则settlement赋值1，否则赋值0，对知识产权保护作用于高技术企业创新投入的效果再次进行检验。
结果如表3所示，其中列（1）是原始的基准回归结果，列（1）中显示IPR系数为正，且在0.05的水平上显著，表明地区知识产权保护对高技术企业创新投入具有显著的促进作用，假设H1成立；列（2）在列（1）的基础上选用企业R&D人员折合全时当量对数（Y2）代替企业R&D经费内部支出对数（Y1），作为被解释变量；列（3）在列（1）的基础上加上了英租界哑变量作为工具变量；列（4）在列（2）的基础上加上了英租界哑变量作为工具变量。结果显示，无论是替换变量还是加入工具变量，回归结果中1PR系数始终为正，且在0.05的水平上显著，系数大小没有出现反常的变化，和基准回归结果保持高度一致。即可以认为知识产权保护水平的提升能激励高技术企业增加创新投入。
3.3 知识产权保护对企业创新投入的影响路径
3.3.1 逐步回归法中介模型检验
前文主要考察了知识产权保护对高技术企业创新投入的影响。正如前文所阐述，知识产权保护可能先影响到新技术、新产品，进而影响到高技术企业创新投入，同时知识产权保护可能先影响到新技术，进一步影响到新产品，进而影响到高技术企业创新投入。为验证这些可能性，本文进一步通过Baron等[24]提出的中介效应模型和Bootstrap检验多步中介的方法对知识产权保护作用于高技术企业创新投入的影响路径进行分析。
表4报告了中介效应模型的检验结果。列（1）是不包含新技术、新产品两个中介变量的基准回归结果。列（2）是中介变量新技术与核心解释变量知识产权保护的回归结果。列（3）是被解释变量高技术企业创新投入、中介变量新技术与核心解释变量知识产权保护的回归结果。结果表明，列（1）显示知识产权保护对高技术企业创新投入影响显著为正；列（2）显示知识产权保护对新技术影响显著为正；列（3）显示知识产权保护、新技术同时对高技术企业创新投入进行回归时，新技术对高技术企业创新投入影响显著为正，知识产权保护对高技术企业创新投入影响不再显著。这表明知识产权保护先影响到企业新技术，进而影响到高技术企业创新投入，假设H2成立，且新技术存在完全中介效应。
列（4）是中介变量新产品与核心解释变量知识产权保护的回归结果，列（4）中知识产权保护系数不显著，表明知识产权保护对新产品没有显著影响，知识产权保护无法直接影响到企业新技术，进而影响到高技术企业创新投入，假设H3不成立。列（5）是被解释变量高技术企业创新投入与中介变量新产品的回归结果。列（6）是被解释变量高技术企业创新投入、中介变量新技术、中介变量新产品的回归结果。结果表明，列（3）显示新技术对高技术企业创新投入影响显著为正；列（5）显示新产品对高技术企业创新投入影响显著为正；列（6）显示新技术、新产品同时对高技术企业创新投入进行回归时，新技术对高技术企业创新投入影响显著为正，新产品对高技术企业创新投入影响显著为正；这表明新技术可以通过高技术企业新产品进而影响到其创新投入，假设H4成立，且新技术存在部分中介效应。
3.3.2 Bootstrap方法检验多步中介
Bootstrap检验多步中介的方法可以检验出每条中介路径的显著性和影响因子，参考陈瑞等[25]关于Bootstrap检验多步中介的具体操作方法，本文相关结果如表5所示。数据结果表明“知识产权保护→新技术→创新投入”这一中介路径检验中，置信区间BootLLCI到BootULCI的区间范围是（0.0089，0.0220），置信区间中不包含0，即该中介路径显著，中介作用大小为0.0161；同理，中介路径“知识产权保护→新技术→新产品→创新投入”在检验中，置信区间BootLLCI到BootULCI范围是（0.0013，0.0054），中介路径显著，中介作用大小为0.0151；中介路径“知识产权保护→新产品→创新投入”在检验中不显著，因为置信区间BootLLCI到BootULCI的区间范围是（-0.0046，0.0001），置信区间中包含0。在考虑中介变量后，知识产权保护对高技术企业创新投入的直接影响不再显著，证明知识产权保护对高技术企业创新投入的作用都是间接的，知识产权保护并不直接作用于高技术企业创新投入。
从知识产权保护影响高技术企业创新投入的中介路径上讲，新技术在知识产权保护与高技术企业创新投入之间存在着完全中介效应，知识产权保护对高技术企业新产品没有直接影响，新产品在新技术和高技术企业创新投入之间存在着部分中介效应，Bootstrap检验结果和逐步回归法中介模型检验结果相一致。从而我们得到知识产权保护影响高技术企业创新投入的实际路径如图4所示，即知识产权保护具体通过两条路径间接影响到高技术企业创新投入，一是知识产权保护首先影响到新技术，进而影响高技术企业创新投入；二是知识产权保护首先影响到高技术企业新技术，进一步影响到新产品，进而影响到其创新投入。从知识产权保护影响高技术企业创新投入的中介路径效果大小来说，Bootstrap检验结果显示中介路径“知识产权保护→新技术→创新投入”的作用效果为0.0151；中介路径“知识产权保护→新技术→新产品→创新投入”的作用效果为0.0028；这说明对于我国高技术企业来讲，知识产权保护对企业创新投入的激励中新技术发挥着中枢作用，知识产权保护对创新的影响主要通过新技术直接作用于高技术企业创新投入。
4 结论和启示
本文以我国2012—2018年的高技术企业为样本，并基于我国国家知识产权局知识产权发展研究中心发布的《知识产权发展状况报告》确定各省知识产权保护水平，运用Baron & Kenny因果逐步回归分析法、非参数百分位Bootstrap检验两种方法研究和分析知识产权保护对高技术企业创新投入的影响中介路径。结果表明，知识产权保护制度可以通过保障创新者对创新成果的权益保护激励高技术企业增加创新投入；知识产权保护对高技术企业创新投入的影响存在着新技术、新产品为中介变量的多步中介效应；知识产权保护对高技术企业创新投入不产生直接影响；知识产权保护具体通过两条路径间接影响到高技术企业创新投入，路径一是知识产权保护首先影响到高技术企业的新技术，进而影响高技术企业创新投入；路径二是知识产权保护首先影响到高技术企业的新技术，进一步影响其新产品，进而影响到高技术企业创新投入；知识产权保护对高技术企业创新投入的影响大部分经路径一发挥作用。
本研究验证了知识产权制度通过保障创新者的创新成果权益激励企业创新的机制，并给出知识产权保护影响我国高技术企业创新投入的具体中介路径和影响效果，丰富了知识产权制度与企业创新之间的联系与作用机制，并解析现阶段知识产权保护影响我国高技术企业创新的路径细节，是对创新理论的补充与验证，为我国创新政策的判断提供了一定的参考依据。
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作者简介：何丽敏（1994—），女，河南商丘人，博士研究生，主要研究方向为技术转移、创新经济学；刘海波（1964—），男，辽宁北票人，研究员，博士研究生导师，主要研究方向为科技政策与知识产权运营；许可（1992—），通信作者，男，山东济南人，副研究员，主要研究方向为技术转移与知识产权法。
