劉雪鳳，高　興

(1.同濟大學知識產權學院，上?！?00092；2.中國礦業(yè)大學文法學院，江蘇　徐州　221008)

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促進自主創(chuàng)新能力建設的知識產權政策體系績效研究

劉雪鳳1，2，高興2

(1.同濟大學知識產權學院，上海200092；2.中國礦業(yè)大學文法學院，江蘇徐州221008)

摘要：本文從促進自主創(chuàng)新能力建設的視角，運用柯布-道格拉斯生產函數，對中國現行知識產權政策體系的經濟績效進行評估。研究表明：政策數量和政策力度對于發(fā)明專利授權量有著微弱的負面影響，但能促進技術市場成交金額；政策相關度對于發(fā)明專利授權量的積極影響較為微弱，但對提高技術市場成交合同金額的影響比較顯著；不同政策目標和政策措施對于經濟績效的影響方向和影響力度呈現出差異性?；谘芯拷Y果，文章提出相應建議以提高政策績效。

關鍵詞：自主創(chuàng)新；知識產權；政策體系；績效

1引言

在建設創(chuàng)新型國家背景下，中國政府重視政策對創(chuàng)新的規(guī)制與導向作用，先后出臺一系列促進自主創(chuàng)新的知識產權政策。目前國內相關研究主要集中在三個方面：知識產權保護與自主創(chuàng)新的關聯性，知識產權政策與創(chuàng)新政策的協同關系，知識產權政策體系存在的問題[1-6]。國內相關研究為本選題提供了豐富的素材，但存在如下不足：學者們關注制度對于技術創(chuàng)新的重要影響，但多是遵循定性研究范式，運用定量方法來研究的并不多，難以準確評估知識產權政策體系促進自主創(chuàng)新能力的績效；定量研究中指標單一。

作者在借鑒學者已有研究的基礎上，構建新的知識產權政策體系的量化指標體系，以分析該政策體系整體績效，試圖針對其中存在的問題、分析原因，提出對策建議，從而提高中國自主創(chuàng)新能力。

2績效評估指標設計和量化標準

自主創(chuàng)新主要聚焦于技術創(chuàng)新，推動和鼓勵技術創(chuàng)新的主要是專利制度。作者以“自主創(chuàng)新”、“知識產權”、“專利”、“創(chuàng)造”、“管理”、“轉化”、“保護”等詞語為關鍵詞，在政策標題以及政策全文中進行檢索，以北大法寶、中國期刊網、政府官方網站(財政部、科技部、國家知識產權局等)等機構為信息來源，收集中國現行知識產權政策的文本，力求全面覆蓋現有的促進自主創(chuàng)新能力建設的知識產權政策。文中數據除非另有說明，都是筆者收集整理所得。截止到2013年8月，在剔除重復的政策之后，統(tǒng)計出中央層面的各類知識產權政策總數為508項(包括被廢止的55項和被修訂的6項政策)，其中法律7項、行政法規(guī)16項、部門規(guī)章432項、司法解釋29項、團體規(guī)定24項；地方性法規(guī)、政府規(guī)章、政府規(guī)范性文件和司法文件等地方性政策的檢索總數是1280項。

彭紀生等研究了中國技術創(chuàng)新政策，分類、整理，構建了一整套可以量化的指標體系[7]。本文參考借鑒其指標體系和賦值方式，構建出評估促進自主創(chuàng)新能力建設的中國知識產權政策體系的指標體系：借鑒“政策力度”、“政策目標”這兩個指標及其賦值方式。彭紀生等人的“政策目標”包含了6個二級指標，其中引進外資、引進技術、消化吸收屬于促進知識產權創(chuàng)造的范疇，因此作者直接合并到鼓勵創(chuàng)新這一指標中；“配套措施”中，選取了其中4個二級指標，由于技術作價、折舊率等其他經濟措施在政策中出現的頻率并不是很高，所以刪除了作為二級指標的其他經濟措施。并把專利質押、專利評估等措施納入經濟措施的范疇；在模型中借鑒“政策數量”的計算方式；政策相關度不同意味著政府的關注度及政策意志力等方面的差別，因此新增“政策相關度”這一指標，并重新賦值。

由于地方政策體系過于龐大、分散而增加了研究難度，本文就僅以中央政策為研究對象。政策績效評估的指標設計如下：

(1)政策數量。這是指1993—2013年間，每年頒布的政策數目。如果某項政策沒有被廢除就將一直影響經濟主體，在現實經濟運行中發(fā)揮作用的不僅僅是當年頒布的政策，而是截止到那時為止政策的累積，因此要對某一時點的政策值進行累加。

(2)政策發(fā)布機構及政策類型。主要按照政策發(fā)布機構及政策類型來對政策的力度進行打分。政策發(fā)布行政級別越高、法律位階越高，權重越大。

(3)政策目標。主要分為推動知識產權創(chuàng)造、促進知識產權轉化和加強知識產權保護3個二級指標。這一指標可以彌補政策力度這一指標的缺陷。政策頒布主體級別越高，盡管力度更大，但更宏觀從而約束力弱。政策目標越細致、力度越大，權重越大。政策目標與政策力度這兩個指標賦值的疊加可以反映出政策的真實影響。

(4)政策相關度。該指標表示促進自主創(chuàng)新能力建設政策與知識產權的關聯程度，可分為高度相關、相關、一般相關、微相關4個二級指標。高度相關指政策全文都與知識產權相關；相關指政策中二級標題與知識產權相關；一般相關指政策三級標題或一段內容與知識產權相關；微相關指政策內容中有幾句話與知識產權相關。

(5)政策措施。主要包括金融措施、財政稅收措施、人才措施、行政措施4個二級指標。這些措施涵蓋促進知識產權創(chuàng)造、完善知識產權管理、推動知識產權轉化以及加強知識產權保護等環(huán)節(jié)。政策配套支持力度越大，權重越大。這些指標的量化標準如表1所示。

表1　量化指標設計

3促進自主創(chuàng)新能力建設的中國知識產權政策體系的績效評估

3.1　計量模型

在得到每項政策的上述各項得分后，本文對每一年度內相關政策的各項指標進行累積，由于目前統(tǒng)計年鑒只能收集到2013年，因此本文處理的數據主要包括中國1993—2013年促進自主創(chuàng)新能力建設的知識產權政策各項指標的年度數值。計量模型公式如下：

其中i表示年份，范圍從1993—2013年，N表示i年頒布的政策數目，j表示i年頒布的第j項政策，范圍從1到N，PGj表示第j項政策的各項量化指標的得分，計算年度政策力度時，PGj=1。TPGi就可以表示i年政策的整體力度以及各項量化指標的整體狀況。

如果某項政策沒有被廢除就將一直影響經濟主體，在現實經濟運行中發(fā)揮作用的不僅僅是當年頒布的政策，而是截止到那時為止政策的累積，因此要對某一時點的政策值進行累加，公式如下：NTPGi=TPGi-1+TPGi。按照上述公式計算第i年技術政策的各項政策量化指標。在計算時，需要根據某些政策的廢止、不同時期政策的重疊等進行適當的調整。

本文將政策變量納入柯布-道格拉斯生產函數建立下列計量模型，深入研究促進自主創(chuàng)新能力建設的知識產權政策體系的政策數量、政策力度、政策相關度、政策目標、政策措施對于中國經濟績效的影響。相關的變量含義如表2所示。

表2　變量定義

注：K(國家財政科技)、L(科技活動人員數)、RNP(中國技術市場成交合同金額)、PT(國內發(fā)明專利授權量)等數據來自于《中國科技統(tǒng)計年鑒》(1993—2013年)，經筆者加工整理。由于發(fā)明專利是較高質量的專利，被授權說明技術的創(chuàng)造性高，因此國內發(fā)明專利授權量能成為衡量經濟績效的指標。本文用PT和RNP兩個指標代表經濟績效。

模型(1)～(5)分別用于分析政策數量、政策力度、政策相關度、政策目標、政策措施對于經濟績效的影響。其中，TP代表經濟績效。

lnTP=α+β1lnK+β2lnL+β3lnN

(1)

lnTP=α+β1lnK+β2lnL+β3lnP

(2)

lnTP=α+β1lnK+β2lnL+β3lnC

(3)

lnTP=α+β1lnK+β2lnL+β3lnPDK+β4lnPDI+β5lnPDB

(4)

lnTP=α+β1lnK+β2lnL+β3lnMA+β4lnMH+β5lnMT+β6lnMF

(5)

3.2　量化指標對中國經濟績效的影響分析

對于模型(1)～(5)的回歸估計結果分別如表3-表7所示，整體而言，各回歸方程都通過了檢驗，這說明知識產權政策體系各項指標對高新技術的經濟績效具有較強的解釋力。

(1)政策數量、政策力度與經濟績效。從表3和表4可以看出：①政策數量、政策力度對于國內發(fā)明專利授權量有微弱的負面影響。政策數量多、政策力度大不一定對發(fā)明專利授權量起積極作用，反而起著消極影響。其原因在于：在政策執(zhí)行過程中功能有可能發(fā)生了異化。例如，有些公司出于其他目標(如僅僅為獲得高新企業(yè)資格享受稅收減免等優(yōu)惠政策)，去申請更容易獲得授權的實用新型、而放棄申請需經過實質性審查的發(fā)明專利，從而導致發(fā)明專利授權量的下降；一些政策出現冒進趨勢，脫離中國實際科技發(fā)展水平和發(fā)展速度。②政策數量、政策力度對于中國技術市場成交合同金額存在著正面影響。兩者對于中國技術市場成交合同金額的貢獻率分別是0.902%和0.558%，這意味著政策數量每增加1%，技術市場成交合同金額將增加0.902%；政策力度每增強1%，技術市場成交合同金額將增加0.558%。這說明政策數量、政策力度對于技術市場化有重要推動和促進作用。

(2)政策相關度與經濟績效。表5回歸結果顯示R2為0.946和0.811，這說明政策相關度與經濟績效密切相關。政策相關度對于經濟績效有著正面影響，但作用力度不同：對國內發(fā)明專利授權量影響比較微弱，但對技術市場成交合同金額影響較為顯著。政策相關度對于國內發(fā)明專利授權量和技術市場成交合同金額的貢獻率分別是0.015%和0.883%，這說明：政策相關度每提高1%，國內發(fā)明專利授權量就增加0.015%、技術市場成交合同金額增加0.883%。政策相關度越高，國內專利發(fā)明授權量就越大，技術市場成交合同金額越大。

表3　模型1回歸結果

注：回歸系數下括號內的數字為其對應的顯著性檢驗的值，下表同。

表4　模型2回歸結果

表5　模型3回歸結果

(3)政策目標與經濟績效。表6中R2為0.965、0.812，這表明政策目標與經濟績效密切相關。①鼓勵知識產權創(chuàng)造對于經濟績效產生了巨大的負面影響。1993—2006年期間，創(chuàng)新這一政策目標得到了更多的重視。當前中國許多企業(yè)資金、科研力量不足以至創(chuàng)新能力不足，由于技術創(chuàng)新多數是模仿創(chuàng)新而非自主創(chuàng)新，企業(yè)并不申請專利，從而導致發(fā)明專利授權量的下降，同時也導致技術市場成交合同金額的下降。②加強知識產權保護對國內發(fā)明專利授權量產生微弱的負面影響，對中國技術市場成交合同金額有較大的積極影響。其原因在于：知識產權保護在一定程度上提高了企業(yè)創(chuàng)新的積極性,可以促進新產品的推出,從而加大了技術市場合同成交金額；但同時也限制了模仿創(chuàng)新基礎上的技術申請并獲取專利授權[7]。在這種背景下，盡管知識產權保護專利權人的法定收益，企業(yè)的技術創(chuàng)新能力較弱無法獲得專利權，國內發(fā)明專利授權量自然在某種程度上受到限制。③促進知識產權轉化的目標對于國內發(fā)明專利授權量產生了顯著的正面影響，對于中國技術市場成交合同金額有微弱的積極影響。政策激勵科技實現產業(yè)化，刺激了高質量技術去申請專利，從而增加了發(fā)明專利授權量。技術轉化這一目標對于市場成交合同額的積極影響較弱，其原因在于技術轉化在實現過程中遭遇瓶頸問題。例如，中國科技成果轉化的投入主要由企業(yè)承擔，企業(yè)在科技成果產業(yè)化過程中的成本過高、風險過大。在企業(yè)與科研機構后繼發(fā)展力量不足的情況下，政府資助力度不大、政策單一，技術交易的政策環(huán)境不完善，這嚴重制約科技成果產業(yè)化和市場化。

表6　模型4回歸結果

(4)政策措施與經濟績效。表7表明政策措施與自主創(chuàng)新技術經濟績效密切相關，但是不同的措施作用方向和作用程度各有不同。①人才措施。人才措施能極大地增加國內發(fā)明專利授權量，其原因在于：人才投入的增加促進技術水平的提高、人力資本的優(yōu)化促進人均產出的提高。同時，人才措施對于中國技術市場成交合同金額卻產生了顯著的負面影響，其原因在于：人才激勵政策未落實到位，如股權激勵等措施往往難以實施；人才數量少，懂法律風險投資、咨詢等業(yè)務知識的人才少；技術中介服務機構少、服務功能較弱。上述瓶頸問題很大程度上影響了市場技術交易的數量和質量。②金融措施。金融措施對于國內發(fā)明專利授權量產生了較大的負面影響。以專利評估為例。專利評估的功能在于為專利價值實現提供衡量標準，并促進專利交易、專利融資等行為的順利發(fā)展。目前中國專利評估行業(yè)問題凸顯：缺乏統(tǒng)一完善的評估標準，評估機構的評估能力良莠不齊，專利評估數據庫建設滯后；等[8]。這導致專利評估不能促進專利交易、推動專利融資，進而影響后續(xù)技術的發(fā)明創(chuàng)新，最終影響發(fā)明專利的授權量。但是，金融措施對中國技術市場成交合同金額的正面影響非常顯著，貢獻率高達3.218%。以專利質押為例。專利權質押融資的作用在于：積極促進企業(yè)自主創(chuàng)新，幫助企業(yè)度過資金難關，為專利產品打開市場贏得寶貴時間。目前專利質押已經成為企業(yè)資金來源的一個重要渠道，為技術研發(fā)和市場交易注入了活力，最終促進技術市場成交合同金額的增加。③財政稅收措施對經濟績效產生一定的負面影響。其原因有：第一，決策機制沒有理順、各政策制定主體資源分配不均?！爸袊夹g政策制定的關鍵機構主要集中在掌控關鍵經濟和行政資源的財政部、工商總局、國家稅務總局等機構,而不是與科技發(fā)展關系最密切的科技部、國家知識產權局等部門?！笨萍颊哒龆嚅T，對科技發(fā)展的投入資源難以實現最優(yōu)配置，最終影響技術的市場成交量。第二，政策制定主體信息缺乏、與政策對象溝通不善。政策制定過程中利益攸關的目標群體參與不足，使得政策制定主體決策信息不完整、解決問題的政策出現偏差，最終導致政策供給與政策需求脫節(jié)，從而使得經濟績效低下。④行政措施對于國內發(fā)明專利授權量有顯著的負面影響，而對于中國技術市場成交合同金額卻有明顯的正面影響。其原因在于：目前條件下，中國政府采取的政策工具多為更為直接的、微觀的行政手段，政府直接干預過多、授權與放權不足、行政程序繁瑣，未能對經濟產生積極的促進作用，反而阻礙了技術的創(chuàng)新，進而減少了發(fā)明專利授權量。同時，緩慢的專利審批速度可能導致技術創(chuàng)新人員放棄專利申請，從而減少了授權量。但是，政府建立產品目錄對企業(yè)的技術創(chuàng)新產品直接采購和采取保護，由于中國政府的政策對于市場主體的行為有著重要的導向作用，這些措施對于技術市場成交有著顯著的促進作用。

表7　模型5回歸結果

4結論和建議

政策數量和政策力度對于發(fā)明專利授權量有著微弱的負面影響，但能促進技術市場成交金額。今后出臺的政策要重點關注政策之間的運行方向、注重政策協同運轉，充分發(fā)揮政策的導向和規(guī)制作用；注重地方政策和中央政策的配套與協調。

政策相關度對于高新技術發(fā)明專利授權量的積極影響較為微弱，但對提高技術市場成交合同金額的影響比較顯著。各個決策機構之間要加強溝通和協調，高度重視知識產權對于技術的重大推動作用、重點突出知識產權的激勵和保護作用。

不同政策目標對于經濟績效的影響方向和影響力度各有不同。①鼓勵知識產權創(chuàng)造對于經濟績效產生負面影響。政策體系應該遵循引進技術—消化吸收—自主創(chuàng)新的發(fā)展方向。②促進知識產權轉化對技術成交合同金額的積極作用較弱。應協同運用政府資助和補助金、稅收減免、信貸優(yōu)惠、政府采購、風險投資等多種手段刺激科技成果轉化。③加強知識產權保護對國內發(fā)明專利授權量產生微弱的負面影響、對成交合同金額有較弱的積極影響。須從中國現階段國情出發(fā)，在遵守知識產權國際公約的前提下，適度地確定中國的知識產權保護水平，過高或過低的保護水平都不利于中國自主創(chuàng)新能力的提高。

不同的政策措施對于經濟績效的影響程度和影響方向各有不同。①財政措施對于經濟績效的負面影響較大。因此有必要對財政稅收措施進行優(yōu)化和改革，促進專利市場化、產業(yè)化。要注重政策之間的協同，財政稅收政策要和激勵創(chuàng)新的政策保持一致，改進政策之間的執(zhí)行，注意隱性目標帶來的政策功能抵消。②人才措施對于經濟績效有顯著的影響，應該繼續(xù)加強人才培養(yǎng)，鼓勵人才的流動。③行政措施對發(fā)明專利授權量負面影響很大。因此，應該淡化政府直接干預的手段，更多采取改為經濟手段和法律手段。加強行政機關專利授權的速度。

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[8]張海志.專利評估：如何應對“成長的煩惱”？[N].中國知識產權報，2010-10-20.

(責任編輯譚果林)

A Study on the Performance of IPR Policy System of Promoting the Capability of Indigenous Innovation in China

Liu Xuefeng1,2,Gao Xing2

(1.Intellectual Property Right Institute of Tongji University，Shang Hai 200092,China；

2.School of Literature，Law and Public of China University of Mining and Technology，Xuzhou 221008，China)

Abstract：Using Cobb-Douglas production function，the author evaluates the performance of existing intellectual property right(IPR)policy system from the perspective of promoting the capability of indigenous innovation.The study shows that,1)the policy number and policy strength take a weak，negative effect on invention patent grant，while they can prompt the deal amount of technology;2)the relevance of policy affects invention patent grant positively and weakly，while affects the deal amount of technology obviously;3)different policy goal and policy measures take different effect on economy performance.At last，some suggestions are given to optimize the IPR policies system.

Key words:Indigenous innovation；Intellectual property right；Policy system；Performance

中圖分類號:C35

文獻標識碼:A

作者簡介：劉雪鳳(1976-)，女，江西蓮花人，同濟大學知識產權學院博士后，中國礦業(yè)大學文法學院副教授，碩士生導師;研究方向：知識產權與公共政策。

收稿日期：2014-12-05

基金項目：國家社科基金重大項目“促進自主創(chuàng)新能力建設的國家知識產權政策體系研究”(12&ZD 073)。