摘要：文章利用改进的GP指数方法测算了中国2009—2015年各省的知识产权保护水平，并在此基础上分析了知识产权保护对创新产出的作用及其途径——创新效率、创新投入及其产出弹性，研究发现：知识产权保护与创新效率之间存在显著的倒U型关系，而当今我国的知识产权保护水平基本处在拐点的左侧，知识产权保护对创新效率的提高有着重要作用；并且知识产权保护将弱化自主研发投入对创新产出增长的贡献而强化创新效率的贡献，基于门槛模型的分析结果也进一步表明，自主研发投入的贡献存在着知识产权保护的双重门槛效应，当知识产权保护超过门槛值后，其贡献度将减小。因此，进一步强化知识产权保护力度对促进创新能力进而实现经济增长有着重要作用。

关键词：知识产权保护，创新产出，创新效率，自主研发投入，产出弹性

0 引言

据知识产权局2015年《中国专利调查数据报告》显示，随着知识产权保护加强，2010年调查企业中有57.1%的愿意增加研发投入，而到2014年只有49.6%，同时减少研发投入的企业由2010年的4.8%上升到2014年的22%，直观显示知识产权保护并没有带来研发投入的增加。然而，创新产出的增长不仅由研发投入决定，还受到创新效率及其贡献度的影响，由此，引起注意和值得研究的问题是：在中国的特殊情形下，知识产权保护如何影响创新产出，其途径又是什么？

针对中国具体情况，通过对前期文献的梳理可以看到^[1-6]，知识产权与技术创新之间的关系尚无定论，需进一步提供经验证据。而之所以争论很大，其中一个重要原因在于没有搞清楚知识产权保护对创新产出的影响途径而笼统的进行分析。为此，本文首先通过将创新产出增长途径分解为创新投入、创新效率及创新投入产出弹性，并进一步理论分析了知识产权保护对三条途径的作用机制；接着在改进的GP指数的基础上测算了2009—2015年中国各地区知识产权保护水平，然后利用静态面板模型、动态GMM方法及门槛模型进一步实证检验了知识产权保护对创新产出的作用机制。

1 研究假设

1.1 创新产出增长途径分解

在研究创新产出的实证文献中，Griliches^[7]和Jaffe^[8]所建立的新知识生产函数一直是国内外学者用来分析研发投入与创新产出之间关系的强有力工具。因此，本文也借鉴此生产函数模型，

其中，y_it、rd_it、l_it分别代表i省t年的创新产出、研发物质资本（研究经费内部支出的积累）和研发人力资本（研发人员全时当量），A_it代表创新效率。可以看到创新产出增长率的分解方程为。那么影响创新产出包括三个方面：创新效率（△A/A）、创新投入（△RD/RD或△L/L）、创新投入的产出弹性（α或β）。从这三条途径以进一步深入分析知识产权保护对创新产出的作用，将使得分析结果更加客观、准确。

1.2 知识产权保护与创新投入

知识产权保护的加强将更多保护技术输出方而限制引进方，在我国作为技术引进方的现实创新特征下，知识产权保护的加强将抑制模仿型企业的创新积极性。为数众多的中小型企业虽然具有较强的创新能力，但一般不具有研发实力和财力支撑，加强知识产权保护增加了这些企业的模仿成本，进而降低了研发积极性。因此，提出假设：

假设1：在我国目前的创新特征背景下，加强知识产权保护并不能显著增加研发投入。

1.3 知识产权保护与创新生产模式

在知识产权的强保护下，创新主体在创新产品和创新技术方面存在竞争的压力，会迫使创新主体提高创新效率水平。然而在经济发展水平相对不高的国家，过度加强知识产权保护会增大技术信息获取成本，阻碍知识产品的传播和扩散，进而会对创新效率产生不利影响^[9]。为此，提出假设：

假设2：知识产权保护与创新效率之间存在显著的倒U型关系。

根据刘美娜和黄灿^[10]的研究，我国众多的“泡沫”专利更多是企业为了获取创新补贴而一次性增加创新投入的结果，很多专利都缺乏后期维护及进一步升级。因此，随着专利制度的完善及专利保护加强，依赖于粗放型创新投入以促进创新产出的模式将难以为继，为此提出假设：

假设3：知识产权保护将弱化粗放式的创新投入对创新产出增长的贡献。

2 计量模型设定、变量与数据说明

2.1 计量模型设定

（1）知识产权保护对创新投入的影响。上文总结了知识产权保护影响创新产出的三条渠道，其中研发投入作为重要的中介变量，那么其中介效应究竟如何？本文以研发物质资本为例展开分析，具体方法参考温忠麟等^[11]。

首先，构造如下计量方程来测算知识产权保护对创新产出的总效应，

其中，α₁衡量了知识产权保护对创新产出影响的总效应。ipp_it表示i省第t年的知识产权保护水平，X为控制变量，包括FDI引起的技术溢出、地区开放水平等变量，并加入u_i、v_t以控制个体效应与时间效应，ε_it为随机干扰项。

此外，为了计算中介效应的大小，构造如下计量方程：

其中，β₁为直接效应，各效应之间有如下关系：

α₁=β₁+γ₁δ₁                （5）

其中，γ₁δ₁衡量了中介效应的大小。同时可用中介效应与总效应之比来衡量中介效应的相对大小。

（2）知识产权保护对创新效率的影响。借助构造全要素生产率（TFP）的思路，可将A_it定义为：

将式（6）代入式（1），同时两边取对数得：

由于知识产权保护水平对创新效率的影响可能以非线性形式存在，为此在式（3）中加入知识产权保护水平的平方项，可得如下计量模型：

（3）知识产权保护对创新投入产出弹性的影响。为实证分析创新投入对创新产出的贡献是否受到知识产权保护的影响，即知识产权保护对创新投入产出弹性的影响（以研发物质资本投入为例），引入lnrd与ipp的交互项，构造如下计量模型：

进一步深入分析，知识产权保护对研发投入产出弹性的影响，也就意味着研发投入对创新产出的作用存在门槛效应，而门槛变量恰是知识产权保护力度。为此本文利用门槛模型以进一步验证该作用机制。沿袭Hansen^[12]的非线性门槛模型的思想，以知识产权保护ipp为门槛变量，以单一门槛为例，构造如下动态门槛模型：

2.2 变量的构建说明

2.2.1 被解释变量（创新产出pat）

比较常用的反映创新产出的指标有专利数量和新产品销售额。相比较新产品销售额等指标，专利数量更能体现创新产出水平^[7]。而专利数量又有两种衡量指标，即专利申请量和专利授权量。考虑到从申请量变成授予量还有一个过程，容易受到官僚等因素的影响^[13]，同时专利授予需要检测和花费一定成本，存在更多的不稳定和不确定因素^[14]，为此本文使用专利申请量指标。数据来自2009—2015年的《中国科技统计年鉴》。

2.2.2 核心解释变量（知识产权保护水平ipp，物质资本投入rd、人力资本投入L）

（1）知识产权保护力度ipp用各地区执法水平衡量。GP指数^[15]算法侧重立法层面，虽然立法是执法的基础和依据，然而执法是立法的具体实施，就中国实际情况而言，尽管立法水平已经可以与发达国家相媲美，执法力度也取得了长足进展，但对于处在发展转型期间的中国而言，执法与立法还尚未同步。因此，本文参考许春明和单晓光^[16]做法，以执法水平作为地区知识产权保护水平。具体来说，执法水平由如下五个指标简单加总得到：①司法水平。利用“律师占总人口的比例”衡量，以万分之五作为分界线，达到或者超过这一标准取值为1，否则，该指标取值为实际值除以万分之五。②行政保护水平。本文根据传统做法“以立法时间”作为衡量指标。中国立法始于1954年，样本数据截止到2015年，因此各地区的行政保护水平我们统一设定为0.61；③社会公众意识水平。参考许春明和单晓光^[16]采用“成人识字率”衡量。“成人识字率”超过0.95，该指标取值为1，否则为实际值除以0.95；④经济发展水平。考虑到知识产权保护水平与经济发展水平正相关，通常采用人均GDP作为代理指标。本文采用李静晶等^[17]方法，以50000元人民币为基准，超过该指标取值为1，否则为实际人均GDP除以50000；⑤国际社会监督及制衡水平。在知识产权全球化的背景下，可用“WTO成员”作为国际监督的度量指标。若一国为WTO成员方，则该指标取值为1，否则取值为0，各省该指标统一设定为1。该指标的数据来自《中国统计年鉴》《中国律师统计年鉴》和各省统计年鉴，需要说明的是，律师人数在统计过程中，部分省份的律师人数有所缺失，本文根据与之经济发展水平相当和距离相邻或相近的省份进行匹配，用匹配省份的平均值来确定。

（2）研发物质资本投入rd用永续盘存法估算。具体计算公式为，rd_it=（1-η）rd_it-1+e_it/P_it。

其中，η为折旧率，设定为15%；e_it为i地区t期的研发经费内部支出。P_it为研发经费内部支出的价格指数，用居民消费价格指数和固定资产消费价格指数赋予55%和45%的权重重新构建^[18]；基期研发资本存量的计算公式由rd_ib=e_ib/（g_i+η）确定，g_i表示省份i在样本时期内研发经费内部支出的平均增长率。数据来自2009—2015年的《中国科技统计年鉴》。

（3）研发人力资本投入L。考虑到研发人员全时当量是全时人员与非全时人员依据实际工时折算成全时人员之后的和，比单纯用研发人员数量更具客观性，因此用研发人员全时当量来度量。数据来自2009—2015年的《中国科技统计年鉴》。

2.2.3 控制变量

控制变量主要包括：①FDI引起的技术溢出fdi。在全球化背景下，存在着技术扩散，提高创新能力的渠道除了提高自身的研发投入以外，另一个来源就是学习和模仿国外技术，外商直接投资就是其中的一个主要途径。利用实际利于外商投资额与GDP的比重衡量。②地区开放水平open。地区的开放水平不仅是反映地区参与国际化事物特征的体现，而且为引进和学习国外技术，进而提高自身创新水平提供了平台。而贸易水平是开放水平的重要体现，用进出口总额与GDP的比重衡量。进出口总额依据人民币对美元的年均价来进行计算。③劳动力质量edu。一个地区的劳动力质量是反映地区创新水平的重要体现，而且是影响创新能力的重要因素。用地区大专及其以上学历从业人员占所有从业人员的比重衡量。④政府干预程度gov和私有化程度pri。分别用政府消费支出占地区GDP的比重和固定资产投资中非国有投资占的比重来度量。

本文所用省级面板数据时间跨度为2009—2015年，被解释变量、解释变量和控制变量的统计描述如表1所示。