表3 中国各省份市场化程度与专利被引频次分布
省份
|
专利授权数量（项）
|
专利被他引用频次（次）
|
平均专利被他引用频次（次）
|
专利被引总频次（次）
|
专利自引频次（次）
|
市场化程度
|
广东
|
102703
|
119731
|
1.17
|
136042
|
16311
|
8.34
|
北京
|
24944
|
26614
|
1.07
|
32271
|
5657
|
7.31
|
上海
|
12053
|
21270
|
1.76
|
22846
|
1576
|
8.31
|
浙江
|
7590
|
18899
|
2.49
|
24583
|
5684
|
8.52
|
江苏
|
6465
|
11692
|
1.81
|
12509
|
817
|
8.12
|
湖南
|
6347
|
10885
|
1.71
|
11577
|
692
|
5.47
|
福建
|
3004
|
4702
|
1.57
|
4982
|
280
|
7.33
|
山东
|
2700
|
5029
|
1.86
|
5343
|
314
|
6.84
|
四川
|
2501
|
1517
|
0.61
|
1843
|
326
|
5.78
|
安徽
|
2153
|
688
|
0.32
|
767
|
79
|
5.91
|
辽宁
|
2119
|
14668
|
6.92
|
15002
|
334
|
6.38
|
新疆
|
1822
|
3047
|
1.67
|
4416
|
1369
|
3.44
|
山西
|
1078
|
631
|
0.59
|
759
|
128
|
4.51
|
湖北
|
714
|
719
|
1.01
|
784
|
65
|
5.65
|
河南
|
583
|
1549
|
2.66
|
1593
|
44
|
5.73
|
天津
|
470
|
667
|
1.42
|
694
|
27
|
7.21
|
内蒙古
|
432
|
61
|
0.14
|
70
|
9
|
4.59
|
吉林
|
357
|
815
|
2.28
|
835
|
20
|
5.27
|
重庆
|
319
|
869
|
2.72
|
889
|
20
|
6.23
|
河北
|
262
|
284
|
1.08
|
297
|
13
|
5.63
|
江西
|
226
|
122
|
0.54
|
127
|
5
|
5.40
|
黑龙江
|
140
|
186
|
1.33
|
194
|
8
|
4.82
|
广西
|
110
|
174
|
1.58
|
181
|
7
|
5.31
|
甘肃
|
99
|
156
|
1.58
|
164
|
8
|
3.73
|
西藏
|
79
|
34
|
0.43
|
37
|
3
|
1.09
|
云南
|
64
|
36
|
0.56
|
37
|
1
|
4.46
|
海南
|
61
|
34
|
0.56
|
35
|
1
|
5.19
|
宁夏
|
38
|
63
|
1.66
|
78
|
15
|
3.94
|
贵州
|
38
|
3
|
0.08
|
3
|
0
|
3.99
|
陕西
|
20
|
9
|
0.45
|
9
|
0
|
4.34
|
青海
|
2
|
2
|
1.00
|
2
|
0
|
2.75
|
资料来源：本文根据USPTO数据统计
2.基准回归结果
以上现象说明，专利质量与市场化环境两者的整体趋势一致，即市场与专利被引频次间关系为正；专利质量与市场化环境两者的具体趋势存在差异，即存在其他因素影响或调节市场与专利被引频次间关系。为此，本文接下来一方面侧重市场因素对专利质量形成的影响机制；另一方面强调技术因素对市场因素与专利质量间关系的调节机制。
表4的模型1包括了控制变量，参与回归样本量为55634。模型2～模型5依次分别控制了衡量市场信号的国际专利转让与市场化程度，衡量技术特征的技术宽度与技术成熟度，国际专利转让与技术宽度、技术成熟度的交互项，以及市场化程度与技术宽度、技术成熟度的交互项，参与回归样本量为12403或12393。模型6为完整回归模型，同时包括所有主要解释变量、调节变量、交互项以及控制变量，参与回归样本量为12393。
表4 基准回归结果
变量
|
模型1
|
模型2
|
模型3
|
模型4
|
模型5
|
模型6
|
国际专利转让
|
|
0.1630*
|
0.1733**
|
0.7983***
|
0.1730**
|
0.7599***
|
|
（1.81）
|
（1.97）
|
（4.01）
|
（1.97）
|
（3.85）
|
市场化程度
|
|
0.0612**
|
0.0682***
|
0.0699***
|
0.0776***
|
0.0787***
|
|
（2.55）
|
（2.87）
|
（2.95）
|
（3.25）
|
（3.30）
|
技术宽度
|
|
|
0.0808***
|
0.3452***
|
0.0768***
|
0.3210***
|
|
|
（3.60）
|
（3.96）
|
（3.38）
|
（3.66）
|
技术成熟度
|
|
|
0.0477**
|
0.1404***
|
0.0485***
|
0.1428***
|
|
|
（2.55）
|
（2.75）
|
（2.61）
|
（2.82）
|
国际专利转让*技术宽度
|
|
|
|
-0.2750***
|
|
-0.2523***
|
|
|
|
（-3.05）
|
|
（-2.80）
|
国际专利转让*技术成熟度
|
|
|
|
-0.0953*
|
|
-0.0969*
|
|
|
|
（-1.84）
|
|
（-1.88）
|
市场化程度*技术宽度
|
|
|
|
|
-0.0264*
|
-0.0228
|
|
|
|
|
（-1.81）
|
（-1.54）
|
市场化程度*技术成熟度
|
|
|
|
|
-0.0370***
|
-0.0363***
|
|
|
|
|
（-3.28）
|
（-3.21）
|
专利引用与授权时间差
|
0.1968***
|
0.1519***
|
0.1516***
|
0.1509***
|
0.1543***
|
0.1538***
|
（6.52）
|
（3.74）
|
（3.76）
|
（3.63）
|
（3.83）
|
（3.72）
|
专利有效性
|
0.1982***
|
-0.0074
|
-0.0094
|
-0.0100
|
0.0010
|
0.0006
|
（10.30）
|
（-0.18）
|
（-0.23）
|
（-0.24）
|
（0.02）
|
（0.01）
|
申请国外优先权
|
-0.1343***
|
-0.1359**
|
-0.1378**
|
-0.1381**
|
-0.1324**
|
-0.1323**
|
（-3.57）
|
（-2.39）
|
（-2.43）
|
（-2.43）
|
（-2.39）
|
（-2.39）
|
专利家族规模
|
0.0724***
|
0.0494**
|
0.0414*
|
0.0415*
|
0.0443**
|
0.0443*
|
（8.98）
|
（2.12）
|
（1.83）
|
（1.82）
|
（1.96）
|
（1.95）
|
第一发明人
|
-0.0626*
|
-0.1409***
|
-0.1540***
|
-0.1529***
|
-0.1398***
|
-0.1389***
|
（-1.78）
|
（-2.89）
|
（-3.14）
|
（-3.12）
|
（-2.85）
|
（-2.83）
|
专利所有权者数
|
-0.0280***
|
-0.0317*
|
-0.0271*
|
-0.0270*
|
-0.0249
|
-0.0249
|
（-11.26）
|
（-1.96）
|
（-1.66）
|
（-1.66）
|
（-1.52）
|
（-1.52）
|
与美国专利所有权合作
|
0.1661***
|
0.0850
|
0.0644
|
0.0676
|
0.0636
|
0.0667
|
（6.94）
|
（1.28）
|
（0.98）
|
（1.03）
|
（0.97）
|
（1.01）
|
专利独立权利要求数
|
0.0578***
|
0.0496***
|
0.0477***
|
0.0485***
|
0.0457***
|
0.0463***
|
（10.59）
|
（3.22）
|
（3.13）
|
（3.18）
|
（2.95）
|
（2.99）
|
专利独立权利的字数
|
0.0005***
|
0.0002
|
0.0003
|
0.0003
|
0.0003
|
0.0003
|
（5.48）
|
（1.32）
|
（1.54）
|
（1.56）
|
（1.58）
|
（1.59）
|
其他控制变量
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
常数项
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
时间效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
N
|
55634
|
12403
|
12393
|
12393
|
12393
|
12393
|
注：*、**、***分别表示在10%、5%及1%的置信水平上显著；括号中为t值；由于篇幅限制，其他控制变量、年份虚拟变量以及常数项的回归结果备索
资源来源：本文整理
首先，对于市场信号来讲，表4的模型2的回归结果显示，国际专利转让与市场化程度的系数均显著为正（β=0.1630，p＜10%和β=0.0612，p＜5%），表明完善的市场信号能够传递积极的专利信号与消除信息不对称，提升专利被引频次，验证假设H
1a
与假设H1b。其次，针对技术特征来讲，表4的模型3的回归结果显示，技术宽度与技术成熟度的系数均显著为正（β=0.0808，p＜1%和β=0.0477，p＜5%），表明技术特征的提升也能够传递积极的专利信号与降低信息不对称问题，增加专利被引频次，验证假设H
2a
与假设H2b。以上两方面表明，市场与技术对国际高质量专利均必不可少，两者存在较强的互补替代关系。最后，针对技术特征对市场信号的调节效应来讲，表4的模型4的回归结果显示，国际专利转让与技术宽度、技术成熟度的交互项均显著为负（β=-0.2750，p＜1%和β=-0.0953，p＜5%）；表4的模型5的回归结果显示，市场化程度与技术宽度、技术成熟度的交互项均显著为负（β=-0.0264，p＜10%和β=-0.0370，p＜1%）；以上结果说明，技术特征的确负向调节市场信号与专利被引频次间的关系，验证假设H
3a
与假设H3b。进一步地，表4的模型6的回归结果与模型1～模型5基本保持一致，再次验证本文所有假设。
此外，通过比较表4的模型1～模型6可知，控制变量的系数的显著性与方向基本保持不变。例如，专利引用与授权时间差、专利家族数、与美国专利所有权合作、权利要求数的系数均显著为正，说明以上变量均显著有利于增强中国国际专利的国际认可与影响力，进而提升专利被引频次。然而，申请国外优先权、第一发明人与专利所有权者数的系数显著为负，表明国际专利市场仍然对以中国为第一发明人或者原始申请国来源的专利持有负面与消极态度，导致以上变量对提升中国专利被引频次仍然存在阻碍。
3.调节效应
本文根据模型4和模型5的回归结果，在技术宽度的均值水平上增加、减少一个单位的标准差，定义了高技术宽度与低技术宽度。同时，在以上两种技术宽度水平的条件下，分别绘制国际专利转让、市场化程度与专利被引频次之间的关系，得到图4。通过比较直线斜率可以验证，高技术宽度条件下的斜率明显小于低技术宽度的斜率。也就是说，与高技术宽度的技术情况相比，在低技术宽度的技术情况下，国际专利转让与市场化程度均对专利被引频次存在更陡峭的正向效应，即验证假设H
3a
。通过比较直线高度可以发现，高技术宽度的高度明显大于低技术宽度的高度。也就是说，与低技术宽度的技术情况相比，在高技术宽度的技术情况下，相同的以国际专利转让、市场化程度为代表的市场信号将产生更高的专利被引频次，即验证假设H
2a
。通过观察所有直线斜率可以验证，所有直线的斜率均为正。也就是说，当技术宽度处于一定条件下，国际专利转让与市场化程度对专利被引频次均存在促进作用，即分别验证假设H
1a
与假设H1b。
图4 技术宽度的调节效应
资料来源：本文绘制
类似于图4，本文根据模型4和模型5的回归结果，在专利成熟度的均值水平上增加、减少一个单位的标准差，定义了高专利成熟度与低专利成熟度。同时，在以上两种专利成熟度水平的条件下，分别绘制国际专利转让、市场化程度与专利被引频次之间的关系，得到图5。通过比较直线斜率可以验证，高专利成熟度情况下的斜率明显小于低专利成熟度的斜率。也就是说，与高专利成熟度的技术特征相比，在低专利成熟度的技术情况下，国际专利转让与市场化程度均对专利被引频次存在更陡峭的正向效应，即验证假设H3b。通过比较直线高度可以发现，高专利成熟度的直线高度明显大于低专利成熟度的直线高度。也就是说，与低专利成熟度的技术特征相比，在高专利成熟度的技术特征下，相同的以国际专利转让、市场化程度为代表的市场信号将产生更高的专利被引频次，即验证假设H2b。通过观察所有直线斜率可以验证，所有直线的斜率均为正。也就是说，当专利成熟度处于一定条件下，国际专利转让与市场化程度也均对专利被引频次存在促进作用，即依次验证假设H
1a
与假设H1b。
图5 技术成熟度的调节效应
资料来源：本文绘制
4.稳健性检验
（1）专利累计被引频次。为了避免国际专利转让与专利被引频次之间的互为因果关系影响，本文采用累计专利被引频次替代原来的年度专利被引频次，重新回归得到表5的（1）列。由表5的（1）列可知，与表4的研究结论基本保持一致，再次验证本文假设。
表5 稳健性回归结果
变量
|
（1）累计专利被引频次
|
（2）国际专利受让
|
（3）市场化指数
|
（4）零膨胀负二项式回归
|
国际专利转让
|
0.7762***
|
0.1212
|
0.7854***
|
0.7036***
|
（3.94）
|
（1.01）
|
（4.02）
|
（3.97）
|
市场化程度
|
0.0785***
|
0.0725***
|
0.1111***
|
0.0993***
|
（3.29）
|
（2.99）
|
（5.09）
|
（7.55）
|
技术宽度
|
0.3249***
|
0.0744
|
0.3373***
|
0.2995***
|
（3.72）
|
（1.51）
|
（3.83）
|
（4.18）
|
技术成熟度
|
0.1459***
|
0.0841***
|
0.1416***
|
0.1355***
|
（2.88）
|
（2.68）
|
（2.78）
|
（2.91）
|
国际专利转让*技术宽度
|
-0.2559***
|
0.0008
|
-0.2682***
|
-0.2246***
|
（-2.85）
|
（0.02）
|
（-2.98）
|
（-3.10）
|
国际专利转让*技术成熟度
|
-0.1002*
|
-0.0486
|
-0.1036**
|
-0.0737
|
（-1.95）
|
（-1.43）
|
（-2.00）
|
（-1.59）
|
市场化程度*技术宽度
|
-0.0229
|
-0.0239
|
-0.0170
|
-0.0220**
|
（-1.56）
|
（-1.52）
|
（-0.90）
|
（-2.20）
|
市场化程度*技术成熟度
|
-0.0363***
（-3.21）
|
-0.0285**
（-2.36）
|
-0.0280
（-1.52）
|
-0.0329***
（-5.22）
|
其他控制变量
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
常数项
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
时间效应
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
Yes
|
N
|
12393
|
12393
|
12393
|
13491
|
注：*、**、***分别表示在10%、5%及1%的置信水平上显著，括号中为t值；由于页面限制，其他控制变量、年份虚拟变量以及常数项的回归结果备索
资源来源：本文整理
（2）国际专利受让。考虑到国际专利转让的方向性问题，本文基于USPTO中的国际专利转让数据，重新计算了中国作为受让方的情况，重新进行回归得到表5的（2）列。由表5的（2）列可知，与国际专利转让相比，国际专利受让并不能够很好地给国际专利市场传递积极专利信号，从而对专利被引频次的影响并不显著。但是，国际专利受让的系数估计值为正，且市场化程度对专利被引频次的影响基本没有受到影响，部分验证本文假设。
（3）市场化程度总指标。考虑到市场化程度的其他指标，本文采用市场化程度总指标代替原来的市场化程度子指标，重新进行回归得到表5的（3）列。由表5的（3）列可知，国际专利转让与市场化程度依然能够很好地衡量专利信号传递效率，打破市场信息不对称，进而增强中国专利的吸引力。但是，技术特征对市场化程度的调节机制削弱，且其系数方向保持不变，部分验证本文假设。
（4）零膨胀负二项回归。由于本文的被解释变量专利年度被引频次出现零值的情况较多，这种情况被称为零膨胀现象。当计数数据的零膨胀特征明显时，采用标准负二项回归模型影响回归结果的稳健性。为此，本文采用零膨胀负二项模型重新进行回归得到表5的（4）列。由表5的（4）列可知，alpha的95%的置信区间为（1.05 1.10），故可在5%的显著水平上拒绝“alpha=0”的原假设。此外，Vuong的统计量为-2.66，小于-1.96。为此，本文拒绝“零膨胀负二项式回归”，应该采用负二项式回归。
此外，为了避免极大值或极小值、产业异质性影响整体回归结果的稳健性与说服力，本文通过删除极值、控制产业虚拟变量等重新进行回归，也再次验证本文假设。
