第三，创新导向效应。外国专利信息隐含着国外技术创新的发展动态，是东道国企业了解和接触国外技术研发分布情况的重要途径。通过应用现阶段较为成熟的专利信息分析方法，如专利引文分析、专利网络分析、专利网络地图等，可以有效识别外国专利中的核心技术，判断具有较大研发潜力的关键领域，把握国际技术前沿和研究热点，开展有针对性地自主研发，实现创新赶超。

从抑制作用方面看，作为维护垄断优势的有力手段，国外专利申请和布局是企业竞争战略的重要组成部分。专利地域性的特点决定了一国企业若想在其他国家寻求知识产权的法律保护，应用相关的专利战略，就必须在该国进行专利申请。现阶段，外国企业进行跨国专利申请的主要目的，除了保护技术创新、防止投入该国市场的核心产品被模仿生产外，还包括构建专利壁垒、抬高行业准入标准，设置专利陷阱、打击竞争对手，索取巨额转让和许可费用等。因此，外国专利的进入将不可避免地对东道国企业创新产生一定程度的负面影响，可能的作用机制表现为：

第一，创新空间挤出效应。外国企业通过抢注专利，构筑专利壁垒，占领了大量先导性核心技术的专利权，破坏了东道国竞争企业在该应用领域申请同类或相近专利的可能。东道国企业必须具备一定技术实力，能够从更高、更新的层次超越现有技术，才能满足再申请专利的新颖性要求（Baker & Mezzetti，2005）。并且，与其真正意图的实施范围相比，外国企业在申请专利时会尽可能扩大该项专利的权利要求范围。为了避开这些外国专利，当东道国企业另辟蹊径进行新的研发活动时，其自主性将受到一定程度的限制，可选择范围收窄，由此挤出东道国企业的创新空间。

第二，创新需求减弱效应。外国专利申请攫取了东道国企业的创新租金，降低了东道国企业进行研发创新的预期收益，使东道国企业的技术创新需求减弱，外国专利申请与东道国创新产出呈现一定程度的替代关系。进一步，当企业选择直接向外国企业购买技术而非自主创新时，容易陷入路径依赖的怪圈。因为如果企业能够较为轻松地从外部获取所需的技术资源，它将不太重视内部知识的积累和研发（Lavie，2006），逐步形成对外技术依赖，导致本土创新活动进一步减少。

以上的对比分析表明，外国专利对东道国企业创新具有两方面的影响，当促进作用高于抑制作用时，外国专利对东道国企业创新呈现正效应。反之，当促进作用低于抑制作用时，外国专利对东道国企业创新呈现负效应。外国专利能否促进东道国企业创新的增长，取决于哪种作用占优，同时还需进一步考察企业的吸收能力。

（二）吸收能力的调节作用

以往关于国际贸易和FDI技术溢出效应的研究表明，国际技术溢出因素对东道国技术进步的影响并不是必然产生的，需要该国具备一定程度的吸收能力（谢建国、周露昭，2009；何兴强等，2014；张云、赵富森，2017）。吸收能力不仅指企业获取、学习和应用外部新技术的能力，还包括企业消化、吸收、转换和再创新的能力（Zahra & George，2002）。大量的实证研究表明，吸收能力对提升企业创新绩效发挥着关键作用（Tsai，2001；Escribano et al，2009；Filippetti et al，2017）。

企业的吸收能力是决定内化在外国专利中的先进技术能否被模仿、改进及再创新的关键。因为具有较强吸收能力的企业通常从外部环境中识别新信息的能力也较强，能够发现外国专利中关键的技术信息，快速进行模仿创新。同时，企业的吸收能力较强还意味着企业能够迅速有效地进行信息分析与整合，并将其运用至新的知识生产过程，由此，外国在华专利影响东道国企业的创新边界扩展效应、创新导向效应也相对强。因此，企业的吸收能力对于外国专利与东道国企业创新具有正向调节作用。

外国专利影响东道国企业创新的作用机制如图1所示。

图1　外国专利影响东道国企业创新的作用机制

四、数据与实证模型

（一）数据来源

本文的数据主要来源于以下两个数据库。其中之一为CSMAR国泰安数据库，该数据库提供了2007—2017年沪深A股上市公司的企业规模、企业年龄、研发投入、政府补贴及相关财务信息等。选择上市公司作为研究样本的主要原因，一方面是出于对数据可得性的考虑，另一方面是由于上市公司受到严厉的监管，所披露的各项数据具有较强的真实性和可靠性，得到的结论更具说服力（吴超鹏、唐菂，2016）。对CSMAR上市公司相关数据进行如下处理：第一，剔除在观测期内被ST、*ST等特殊处理的上市公司；第二，剔除在观测期内被PT和退市的上市公司；第三，剔除金融、保险类上市公司；第四，剔除当年成立的上市公司及重要财务数据缺失严重的上市公司。

另一数据库为国家知识产权局的“专利检索及分析”系统，文中所涉及的专利数据均来源于此。其中，上市公司的专利申请数据是根据上市公司年报中的公司名称和保留财务信息合并的子公司、合营公司及联营公司名称，在专利查询系统中分别检索、汇总得到2007—2017年上市公司的专利申请情况。外国在华专利申请数据的获取，是根据每一条专利申请人所属国别，剔除来自中国的各类型专利申请条目后，选取向中国知识产权局提交的、申请人地址为非中国境内、法律状态为有效的相关专利信息，逐条下载检查并手工整理得到2007—2017年外国申请人的在华专利申请数据。

此外，本文的实证研究还需将外国在华专利申请数据与上市公司数据相匹配。首先，以国家知识产权局编制的《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表》为依据，将每一项外国在华专利按照其主IPC分类号整理得到该项专利申请所对应的国民经济行业分类。再根据国民经济行业分类这一指标把外国在华专利申请数据分类加总，由此得到2007—2017年二位行业层面的外国在华专利申请数量。之后，再按照证监会2012年公布的上市公司所处行业代码，将行业层面的外国在华专利申请数据与企业层面的上市公司相关数据匹配起来。

（二）实证模型设计

1.基准回归方程。本文借鉴Griliches-Jaffe知识生产函数的基本思想，将企业的创新过程视作运用各种资源（R&D投入、技术溢出因素等）生产新知识的结果。实证模型的建立参考Eaton & Kortum（2007）模型中知识溢出影响创新产出的部分，将企业的创新产出表示为以下形式：

Innov_it=a₀（R&D_it）^α（Spillover_it）^β    （1）

式（1）中，Innov_it表示t年i企业的创新活动产出，R&D_it为t年i企业的研发投入，Spillover_it为企业所获得的知识溢出，a₀代表影响创新产出的其他因素。

知识溢出效应通常取决于可供溢出的“知识池”，采用当年i企业所属j行业的外国在华专利申请数量代表这一知识存量，将式（1）替换为：

Innov_it=a₀（R&D_it）^α（fp_jt）^β    （2）

fp_jt为企业i所属j行业的外国在华专利申请数量。对式（2）取对数，并加入控制变量得到基准实证回归的估计方程：

ln（Innov_it）=α₀+α₁lnR&D_it+βlnfp_jt+∑φ_itx_it+μ+ε_it    （3）

其中，x_it为一系列企业层面影响创新的控制变量，包括企业规模（size）、企业年龄（age）、政府补贴（subsidy）、资产收益率（roa）、负债率（lev）、有形资产比率（tangibility）、现金流比率（cashflow）、托宾Q值（tobinq）；μ为一系列固定效应，包括年份固定效应、行业固定效应及省份固定效应，ε_it为误差项。

2.吸收能力对外国在华专利技术溢出的影响。由于技术溢出程度通常受到企业自身积累与吸收能力的限制，因此，本文在基准实证模型的基础上，进一步考察吸收能力对二者关系的影响，吸收能力由企业研发投入表征。Cohen & Levinthal（1989）开创性的研究表明，企业研发投入存在两面性，不仅可以直接促进企业内部的技术创新，同时还可以增强企业吸收外部知识和信息的能力。因此，在基准回归方程（3）中加入研发投入与外国专利的交互项，以检验企业的吸收能力效应。并借鉴张云、赵富森（2017），选取人力资本（rrl）、贸易开放度（tr）作为地区吸收能力环境变量进行辅助回归，实证方程如式（4）所示：

ln（Innov_it）=α₀+α₁lnR&D_it+α₂lnfp_jt+α₃（lnR&D_it）·（lnfp_it）+∑φ_itx_it+rrl_it+tr_it+μ+ε_it    （4）