孫瑩 周恩輝 崔美子
[摘要] 隨著中國對外貿(mào)易份額越來越大,中國企業(yè)由勞動密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變、同時其又推動著制造經(jīng)濟(jì)向創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變,技術(shù)創(chuàng)新密切相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)問題成為是我國企業(yè)走出去的首要障礙。本文選取了1987—2007年進(jìn)口額、出口額、國內(nèi)3種專利授權(quán)數(shù)、國外在華3種專利授權(quán)數(shù)、中國在國外及港澳臺申請專利的授權(quán)量等五大變量,利用VAR模型研究了中國的專利授權(quán)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、對外貿(mào)易進(jìn)出口水平的相互關(guān)系。
[關(guān)鍵詞] VAR;專利授權(quán);貿(mào)易進(jìn)出口
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 20. 022
[中圖分類號]F76[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]1673 - 0194(2012)20- 0034- 03
0引言
自改革開放以來,專利的應(yīng)用對我國經(jīng)濟(jì)增長的支持作用不斷上升。隨著中國加入WTO以及中國的對外貿(mào)易額越來越大,許多企業(yè)由勞動密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變、同時又推動著制造經(jīng)濟(jì)向創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變,比起反補(bǔ)貼、反傾銷等貿(mào)易壁壘,技術(shù)創(chuàng)新密切相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)才是我國企業(yè)走出去的首要障礙。而專利與中國對外貿(mào)易的關(guān)系也越發(fā)緊密起來。
1中國專利及對外貿(mào)易現(xiàn)狀
專利是衡量一個國家地區(qū)創(chuàng)新活動的重要指標(biāo),代表了該地區(qū)的科技實力。在中國,社會公眾對知識產(chǎn)權(quán)的了解有限,更欠缺創(chuàng)造、保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的意識。一些企業(yè)在國際貿(mào)易中對有關(guān)商品所涉及的知識產(chǎn)權(quán)缺乏更深層次的了解,一方面是導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新能力低下,出口產(chǎn)品的科技含量和自主品牌的競爭力不足;另一方面是引起企業(yè)無意識的侵權(quán)情況不斷增加,比如定牌加工企業(yè),由于缺乏知識產(chǎn)權(quán)意識,在簽訂定牌加工合同時,沒有審查委托人是否真正擁有所委托使用的專利,經(jīng)常造成無意識侵權(quán)。
鑒于中國對外經(jīng)濟(jì)發(fā)展的走勢,很多企業(yè)已經(jīng)開始了知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略。由于中國的出口業(yè)務(wù)主要來自于“三來”業(yè)務(wù),而非真正的自主生產(chǎn)、發(fā)明出口,所以為了推動高端產(chǎn)品的對外貿(mào)易,必須加強(qiáng)技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用。
從1985年4月到2010年6月,國家知識產(chǎn)權(quán)局共受理3種專利申請6 285 211件,其中,國內(nèi)申請5 305 218件,占總量的84.4%,國外申請979 993件,占總量的15.6%。發(fā)明、實用新型、外觀設(shè)計的專利申請數(shù)量分別為2 098 964件、2 169 735件和2 016 512件,在總量中各自占33.4%,34.5%和32.08%。目前專利申請呈現(xiàn)的主要特點:3種專利申請總量持續(xù)快速增長,但較前兩年不同的是,發(fā)明的申請增速大幅提高,改變了之前實用新型、外觀設(shè)計占主導(dǎo)的局面,實現(xiàn)3種專利申請份額基本持平;在國內(nèi)的專利授權(quán)量排在前10位的國家依次是:日本、美國、德國、韓國、法國、荷蘭、瑞士、英國、意大利、瑞典。且累計數(shù)量日本以195 243件遙遙領(lǐng)先于位居第二的美國94 135件,足見日本不僅是技術(shù)輸出大國,并且對于在中國的技術(shù)策略是非常明顯。
據(jù)海關(guān)統(tǒng)計,2009年我國進(jìn)出口22 072.7億美元,比上年下降13.9%。其中出口12 016.7億美元,下降16%,出口價格下跌6.2%;進(jìn)口10 056億美元,下降11.2%,進(jìn)口價格下跌12.7%。全年實現(xiàn)貿(mào)易順差1 960.7億美元,減少34.2%。
從統(tǒng)計數(shù)據(jù)得知,中國的專利數(shù)是不斷增長的,但從實際來說中國的專利發(fā)展還處于初級階段。而中國的外貿(mào)發(fā)展,基本上是呈現(xiàn)上升的趨勢。本文將從計量的角度研究我國的專利狀況與對外貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互關(guān)系。
2數(shù)據(jù)處理及方法選擇
2.1 數(shù)據(jù)處理
本文主要運(yùn)用了3部分的數(shù)據(jù):中國知識產(chǎn)權(quán)局所統(tǒng)計的年報數(shù)據(jù)、聯(lián)合國UNCOMTRADE提供的中國對外貿(mào)易數(shù)據(jù)以及WIND數(shù)據(jù)庫的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。在專利數(shù)據(jù)上選擇在華的專利授權(quán)數(shù),因?qū)@暾垟?shù)反映的是技術(shù)創(chuàng)造者的專利意識,而專利授權(quán)數(shù)才如實地反映了專利的獨創(chuàng)性、新穎性和實用性,即授權(quán)數(shù)決定了技術(shù)是否可以真正應(yīng)用于實踐??紤]到中國對外進(jìn)出口,將專利數(shù)據(jù)又分為國外在華3種專利的授權(quán)數(shù),中國在國外及港澳臺申請專利的授權(quán)數(shù)。而宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要是國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP。
因此數(shù)據(jù)包括:GDP、進(jìn)口額(IM)、出口額(XM)、國內(nèi)3種專利授權(quán)數(shù)(DPG)、國外在華3種專利授權(quán)數(shù)(FPG)、中國在國外及港澳臺申請專利授權(quán)數(shù)(TOF)。
本文采用1987-2007年的數(shù)據(jù)。選擇這21個年份的數(shù)據(jù)主要是受限于中國的專利年報所提供的數(shù)據(jù)記錄,在1987年之后的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑是保持一致的。
為了去除物價變動因素對進(jìn)出口、GDP的影響,我們用GDP平減指數(shù)(deflator)作為通脹率對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。用這個指數(shù)作為價格指數(shù),是由于CPI、PPI等只能反映某一方面的物價變動情況,而GDP平減指數(shù)能夠比較全面地反映物價走勢。轉(zhuǎn)化公式:
上式中,我們以1978年的數(shù)據(jù)作為基期(GDP指數(shù)為100)。GDPdeflatori表示各年GDP平減指數(shù),GDP表示各年GDP名義值, GDPindexi表示各GDP指數(shù)。
2.2 方法選擇
研究中國專利的發(fā)展變化與外貿(mào)進(jìn)出口之間的關(guān)系是為確定它們之間的穩(wěn)定關(guān)系和統(tǒng)計學(xué)上的依存度。應(yīng)從整體綜合考慮, 而不能僅僅研究兩兩關(guān)系。傳統(tǒng)的計量方法不能對變量間的動態(tài)關(guān)系給予充分說明,而用非結(jié)構(gòu)性方法建立表明各個變量之間關(guān)系的模型是對傳統(tǒng)模型的一種有力改進(jìn)。
本文使用的向量自回歸模型(VAR)是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立的,VAR模型把系統(tǒng)中每個變量作為所有內(nèi)生變量滯后的函數(shù)來構(gòu)造模型。實際建模時滯后期p根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨準(zhǔn)則(SC)確定, 兩者取值都越小越好。所有的數(shù)值運(yùn)用R軟件進(jìn)行分析處理。
3實證分析
在運(yùn)用平減指數(shù)之后,得到了6組待處理的數(shù)據(jù),分析時分別記為IM,XM,GDP,DPG,FPG和TOF并做以下處理:
3.1 對數(shù)變換
為了消除數(shù)據(jù)中潛在的異方差問題,本文對數(shù)據(jù)進(jìn)行了自然對數(shù)變換,變?yōu)椋蹋桑停蹋兀?,LGDP?LDPG,LFPG和LTOF。
3.2 單位根檢驗
從對數(shù)處理后的時間序列圖可以知道幾組數(shù)據(jù)間均有相似的趨勢,但不能說明它們之間的關(guān)系。在對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行計量分析時,首先要對各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗,否則直接對非平穩(wěn)的時間序列進(jìn)行回歸將導(dǎo)致謬誤回歸現(xiàn)象。本文采用ADF來確定各變量的平穩(wěn)性,通過以下3個模型完成:
模型1:ΔXt=δX+∑βiΔXt-i+εt
模型2:ΔXt=α+δXt-1+ ∑βΔiXt-i+εt
模型3:ΔXt=α+βt+δXt-1+∑βΔiXt-i+εt
零假設(shè):H0:δ=0,即存在一單位根。實際檢驗從模型3 開始,然后模型2,模型1,直到檢驗拒絕零假設(shè)為止。
因此,我們對于變換后的數(shù)據(jù),進(jìn)行多次差分,直到數(shù)據(jù)平穩(wěn)為止。運(yùn)用R統(tǒng)計軟件,將得到的輸出結(jié)果匯總?cè)绫?。
數(shù)據(jù)來源:R軟件計算及作者匯總
從以上結(jié)果可知,在5 %的顯著性水平下,LIM,LXM,LGDP和LFPG需要經(jīng)過3次差分得到平穩(wěn)時間序列,即為I(3)序列;LDPG需要2次,即為I(2)序列;LTOF只需要1次,即為I(1)序列。
3.3 協(xié)整檢驗
為了檢驗這幾組數(shù)據(jù)是否存在協(xié)整關(guān)系,必須在建立方程之前對其進(jìn)行協(xié)整檢驗。由于不同階的數(shù)列一定不存在協(xié)整關(guān)系,因此我們只在同階的情況下考慮變量間的協(xié)整關(guān)系。即我們只考慮進(jìn)出口和GDP與FPG序列同階時的協(xié)整關(guān)系。
可以看出,這兩個變量存在一個協(xié)整關(guān)系,回歸得到:
LFPG =-39.586+1.954×LIM
同理可得,出口與國外在華3種專利授權(quán)存在一個協(xié)整關(guān)系,回歸得到:LFPG =-37.474 5+1.862 9 ×LXM
GDP與國外在華3種專利授權(quán)存在一個協(xié)整關(guān)系,回歸得到:LFPG =-54.415 2+2.228 5×LGDP
此外,通過ACF檢驗的殘差圖也可以排除變量間自相關(guān)的可能性。從以上結(jié)果看出,GDP對國外在華3種專利授權(quán)的關(guān)系為正,且最為緊密。此結(jié)論可從表3的結(jié)果中得到應(yīng)證。
r≤1,說明只存在一個協(xié)整關(guān)系,即僅有一個回歸方程。
從計算結(jié)果可知,雖然4個變量之間存在協(xié)整關(guān)系,但在回歸方程中,只有GDP通過檢驗。鑒于GDP、進(jìn)口額和出口額有著很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系,因此不能輕易得出“GDP與國外在華3種專利授權(quán)的關(guān)系最為緊密和直接”的結(jié)論。所以,我們對這4個變量繼續(xù)進(jìn)行了格蘭杰因果檢驗。
3.4 格蘭杰因果檢驗
由于格蘭杰因果檢驗對變量的滯后項有很強(qiáng)的敏感性,因此通常對不同的滯后長度進(jìn)行試驗,以確信結(jié)論是強(qiáng)健而不依賴于模型的。
通過計量分析可知,在不同滯后階數(shù)下,我們都能拒絕“在華專利數(shù)不是GDP的格蘭杰原因”和“在華專利數(shù)不是進(jìn)口額的格蘭杰原因”的原假設(shè),從而得出“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)是GDP的格蘭杰原因”和“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)是進(jìn)口的格蘭杰原因”的結(jié)論。
由于國外出口(我國進(jìn)口)量確實與在我國的專利申請數(shù)有一定比例的相關(guān),因此這樣的統(tǒng)計結(jié)論也與現(xiàn)實情況符合。然而,到底是GDP還是進(jìn)口額與在華3種專利授權(quán)數(shù)更為相關(guān),相關(guān)性有多高,是否存在滯后相關(guān)等問題,我們需要通過建立VAR模型得出答案。
3.5 建立VAR模型
根據(jù)AIC和SC信息量得知,在小樣本的情況下,AIC最小化能夠更好地選擇出最佳模型。在R中,可以自動選擇AIC最小化的模型。通過一系列的測算,我們發(fā)現(xiàn),只有DLIM與DLFPG可以建立VAR模型:
DLIM = DLIM.l1 + DLFPG.l1 + DLIM.l2 + DLFPG.l2 + DLIM.l3 + DLFPG.l3 + DLIM.l4 + DLFPG.l4 + DLIM.l5 + DLFPG.l5 + const
可得回歸方程:
DLFPG=DLIM.l1+DLFPG.l1+DLIM.l2+DLFPG.l2+DLIM.l3+ DLFPG.l3+DLIM.l4+DLFPG.l4+DLIM.l5+DLFPG.l5+const
同理,但DLFPG各滯后階數(shù)均未通過檢驗 。
通過計算可知,在5%的顯著性水平下,進(jìn)口增長率(DLIM)與國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率(DLFPG)的一、二和三階滯后顯著正相關(guān)。即本年的進(jìn)口增長率,在一定程度上,是由前3年的國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率所決定的,而與前年最為相關(guān):
DLIM=0.26820×DLFPG.l1+0.44766×DLFPG.l2+0.26458×DLFPG.l3
這不但進(jìn)一步驗證了我們以上對于進(jìn)口額與國外在華3種專利授權(quán)數(shù)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)與證明,也表明了其他專利授權(quán)數(shù)值在一定程度上與進(jìn)出口額和GDP是無關(guān)的。
4結(jié)論
從以上的分析可知,在模型所運(yùn)用的6組數(shù)據(jù)中,只有國外在華3種專利授權(quán)數(shù)與進(jìn)口額、出口額和GDP這3項有比較直接的關(guān)系。
從協(xié)整檢驗中可以看出,國外在華3種專利授權(quán)數(shù)與以上3項均存在協(xié)整關(guān)系,進(jìn)一步得出“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)是GDP的格蘭杰原因”和“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)是進(jìn)口的格蘭杰原因”的結(jié)論。
最后通過VAR模型來描述國外在華3種專利授權(quán)數(shù)與這3個變量之間的具體關(guān)系,得出了關(guān)于“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)對數(shù)增長率”與“進(jìn)口額對數(shù)增長率”的有效VAR模型。在5%的顯著性水平下,得出進(jìn)口增長率(DLIM)與國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率(DLFPG)的一、二和三階滯后是顯著正相關(guān)的結(jié)論,即本年的進(jìn)口增長率,在一定程度上,是由前3年的國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率所決定的。而只有這一個模型通過有效性檢驗的結(jié)果,也讓我們推斷出出口額和GDP與“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)”的相關(guān)性主要是由于這2個變量與進(jìn)口額的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性造成的。雖然我們建立模型的動機(jī)并不完全在于系數(shù)的絕對數(shù)值的定量分析,但我們依然可以看出,當(dāng)年的進(jìn)口增長率與前年的“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率”最為相關(guān),而去年和大前年則具有相同的影響力。
主要參考文獻(xiàn)
[1]劉希宋,邱瑞,張玉喜. 基于VAR模型的我國對外貿(mào)易與技術(shù)進(jìn)步關(guān)聯(lián)分析[J]. 統(tǒng)計與決策, 2009(23).
[2]龔國勇,覃思乾. 基于VAR模型的深圳GDP增長的影響因素分析[J]. 統(tǒng)計與決策,2009(11).
[3]徐元. 從“科技興貿(mào)”到“創(chuàng)新強(qiáng)貿(mào)”是中國外貿(mào)發(fā)展的必然選擇[J]. 中國對外貿(mào)易, 2006(12).
[4]方毅,張屹山. CVaR、VaR應(yīng)用在RAROC的比較研究[J]. 數(shù)理統(tǒng)計與管理,2007(1).
[5]Glauco De Vita, Khine S Kyaw. Determinants of Capital Flows to Developing Countries: a Structural VAR Analysis[J]. Journal of Economic Studies,2008,35(4).