陳戰(zhàn)光，李廣威，梁 田，王喬菀

(1.清華大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100084；2.國防科技大學(xué) 文理學(xué)院，湖南 長沙 410073；3.中國人民大學(xué) 商學(xué)院，北京 100872)

0 引言

創(chuàng)新是高質(zhì)量發(fā)展的核心動(dòng)力。2019年國務(wù)院政府工作報(bào)告回顧了大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新深入推進(jìn)的新格局，當(dāng)前中國日均新設(shè)企業(yè)超過1.8萬家，市場主體總量超過1億戶。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)的時(shí)代背景下，發(fā)展方式必須從規(guī)模速度型轉(zhuǎn)向質(zhì)量效率型，企業(yè)在激烈的市場競爭中想要獲取超額收益，需要具備行業(yè)領(lǐng)先的科技創(chuàng)新能力。

研究與開發(fā)(R&D)是企業(yè)競爭優(yōu)勢(shì)的重要來源，現(xiàn)代商業(yè)公司在研發(fā)投入方面作出戰(zhàn)略決策以期在隨后的時(shí)期掌握競爭優(yōu)勢(shì)[1]。企業(yè)研發(fā)投入作為創(chuàng)新的直接資金來源，通過加大研發(fā)資金投入能夠提升企業(yè)創(chuàng)新績效。然而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的衡量，不僅取決于創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率，創(chuàng)新質(zhì)量同樣是評(píng)價(jià)企業(yè)創(chuàng)新能力的重要參考。現(xiàn)有研究主要從公司治理、融資約束、高管特征等視角考察企業(yè)創(chuàng)新績效影響因素[2-3]。

從現(xiàn)有研究看，一些學(xué)者提出的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與R&D的倒“U”形關(guān)系似乎又與加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力之間存在矛盾[3-4]。針對(duì)一般企業(yè)而言，研發(fā)投入、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新質(zhì)量之間存在什么關(guān)系？國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)將如何影響企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量？

本文以2008-2016年中國A股上市公司為樣本，運(yùn)用計(jì)量模型考察企業(yè)內(nèi)部研發(fā)投入和外部環(huán)境中知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的兩條途徑。本文研究發(fā)現(xiàn)：①研發(fā)投入能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；②知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間呈顯著倒“U”形關(guān)系；③知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用存在“最優(yōu)區(qū)間”。本文貢獻(xiàn)體現(xiàn)在：①將企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量作為衡量企業(yè)創(chuàng)新的一個(gè)重要方面，豐富了關(guān)于研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新相關(guān)研究；②以往文獻(xiàn)在國家層面和省際層面研究了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系，本文將結(jié)論推廣到一般企業(yè)層面；③現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系以線性關(guān)系居多，大部分研究關(guān)注知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的總效應(yīng)，本文檢驗(yàn)了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間的非線性關(guān)系，佐證了以往關(guān)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的倒“U”形研究結(jié)論，一定程度上回答了學(xué)界關(guān)于本問題的爭議；④本文的政策貢獻(xiàn)體現(xiàn)在針對(duì)不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段和異質(zhì)情況，提出政府、企業(yè)應(yīng)從區(qū)域整體發(fā)展和邊際創(chuàng)新效率視角出發(fā)，制定相應(yīng)政策和發(fā)展戰(zhàn)略。

1 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.1 研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量

1.1.1 創(chuàng)新質(zhì)量內(nèi)涵及測(cè)度

Haner[4]最先提出了創(chuàng)新質(zhì)量的3個(gè)維度：產(chǎn)品或服務(wù)層面、過程層面和經(jīng)營層面。企業(yè)經(jīng)營層面的創(chuàng)新質(zhì)量測(cè)度指標(biāo)包含員工認(rèn)可度、消費(fèi)者需求滿足度、創(chuàng)新產(chǎn)品營業(yè)額、專利比率和創(chuàng)新嘗試成功率等。近年來，國內(nèi)學(xué)者依據(jù)不同企業(yè)類型，從產(chǎn)品服務(wù)、運(yùn)作過程、企業(yè)文化等諸多維度構(gòu)建起創(chuàng)新質(zhì)量研究框架[6-8]。

實(shí)證研究視角下，國內(nèi)外學(xué)者分析了技術(shù)創(chuàng)新的直接、間接成果和收益，基于數(shù)據(jù)可獲得性提出了創(chuàng)新質(zhì)量不同測(cè)度方法。一方面，專利申請(qǐng)量和授權(quán)量是技術(shù)創(chuàng)新的直接成果。使用專利指標(biāo)作為代理變量的方法有：①發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)3種專利的申請(qǐng)量或授權(quán)量[5-6]；②發(fā)明專利與專利申請(qǐng)的比值[7]；③專利授權(quán)率和付費(fèi)期長度[8]。此外，也有學(xué)者關(guān)注已獲授權(quán)的專利體現(xiàn)其自身應(yīng)用價(jià)值的其它信息，如專利引用次數(shù)[9-10]、專利知識(shí)寬度[11-13]等。另一方面，考慮企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量最終反映到企業(yè)獲取的利潤中，因此部分學(xué)者選取企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入與主營業(yè)務(wù)收入的比值作為衡量技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的指標(biāo)[14-15]。

1.1.2 研發(fā)投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響機(jī)制

研發(fā)投入對(duì)一個(gè)國家或區(qū)域創(chuàng)新能力有著決定性影響，這一觀點(diǎn)在上世紀(jì)90年代后被以Romer[16]為代表的經(jīng)濟(jì)學(xué)家整合入內(nèi)生增長經(jīng)濟(jì)模型。國家競爭優(yōu)勢(shì)理論強(qiáng)調(diào)，當(dāng)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展處在創(chuàng)新導(dǎo)向階段時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新成為提高國家競爭力的主要因素[17]。R&D規(guī)模和強(qiáng)度是企業(yè)積累創(chuàng)新底蘊(yùn)、形成核心競爭力的重要因素，其對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響機(jī)制如下：

(1)企業(yè)資源基礎(chǔ)論。從內(nèi)部看，創(chuàng)新質(zhì)量取決于諸多因素。一是R&D經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員數(shù)量；二是文化環(huán)境、所處地理位置、人員整體素養(yǎng)、高管對(duì)于創(chuàng)新活動(dòng)的重視程度，包括高管特殊經(jīng)歷、學(xué)歷層次等。根據(jù)企業(yè)資源基礎(chǔ)理論，優(yōu)勢(shì)來源于特殊異質(zhì)資源，不可模仿的競爭資源能夠持續(xù)為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)租金，持續(xù)保持競爭優(yōu)勢(shì)。顯然，R&D作為一種企業(yè)內(nèi)部可控資源，增加R&D投入一方面可以吸納更多高素質(zhì)的研發(fā)人員參與創(chuàng)新活動(dòng)，另一方面通過將資金聚集于行業(yè)前沿技術(shù)攻關(guān)，企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)更容易產(chǎn)出高質(zhì)量創(chuàng)新成果。此外，R&D是企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)以促進(jìn)經(jīng)營績效提升的重要戰(zhàn)略，企業(yè)創(chuàng)新成果質(zhì)量高意味著企業(yè)獲取的獨(dú)占性資源具有價(jià)值性、稀缺性，難以被同行模仿，并且能夠被企業(yè)利用[18]，從而愿意進(jìn)行大規(guī)模、高風(fēng)險(xiǎn)支出。因此增加R&D投入有助于創(chuàng)新質(zhì)量提升。

(2)知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)。研發(fā)投入對(duì)知識(shí)生產(chǎn)具有最高貢獻(xiàn)度。與柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)通過分析工業(yè)生產(chǎn)投入和產(chǎn)出關(guān)系探討經(jīng)濟(jì)增長的影響因素相一致，知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)研究創(chuàng)新要素投入和產(chǎn)出關(guān)系，此時(shí)R&D就是知識(shí)生產(chǎn)資本投入。國內(nèi)學(xué)者借鑒Romer等[19]關(guān)于知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的基本假定，即知識(shí)生產(chǎn)取決于研發(fā)人員數(shù)量、知識(shí)存量和刻畫知識(shí)生產(chǎn)效率的若干參數(shù)，結(jié)合中國知識(shí)生產(chǎn)要素投入情況，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)投資回報(bào)率大于資本投資回報(bào)率，R&D對(duì)中國知識(shí)生產(chǎn)貢獻(xiàn)度最大，其次是人員投入[20-21]。因此，無論是創(chuàng)新成果產(chǎn)出層面還是質(zhì)量層面，加強(qiáng)R&D投入都會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響。

結(jié)合上述文獻(xiàn)梳理和理論分析，本文提出以下假設(shè)：

H1：增加研發(fā)投入能顯著提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

1.2 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量

1.2.1 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)內(nèi)涵及測(cè)度

知識(shí)產(chǎn)權(quán)是指人類智力勞動(dòng)產(chǎn)生的成果所有權(quán)，代表著擁有者在一定期限內(nèi)享有的獨(dú)占權(quán)利?，F(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于如何測(cè)度知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的研究比較豐富，其中最具代表性的是Ginarte&Park[22]構(gòu)建的G-P指數(shù)，該指數(shù)包括專利覆蓋領(lǐng)域、國家在國際專利協(xié)議中的成員資格、失去保護(hù)的條款規(guī)定、專利執(zhí)法機(jī)制、專利保護(hù)期限等5個(gè)方面指標(biāo)。此外，國內(nèi)學(xué)者利用本土化數(shù)據(jù)構(gòu)建了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)，包括各省知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)重視程度、專利未被侵權(quán)率、被侵權(quán)方司法判決勝訴率和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)效果指數(shù)4個(gè)指標(biāo)[5]。此外，王小魯?shù)萚23]在構(gòu)建中國分省份市場化指數(shù)時(shí)，分地區(qū)按科技人員人均3種專利批準(zhǔn)數(shù)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，具有重要參考意義。

1.2.2 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響機(jī)制

(1)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升促進(jìn)創(chuàng)新。一是減少行業(yè)間研發(fā)溢出效應(yīng)帶來的損失。同行業(yè)間的研發(fā)溢出效應(yīng)越嚴(yán)重，意味著行業(yè)內(nèi)技術(shù)水平落后的公司更依賴技術(shù)水平領(lǐng)先公司的先進(jìn)成果，也說明該行業(yè)支撐技術(shù)的創(chuàng)新質(zhì)量更高，長期內(nèi)具有高價(jià)值、稀缺性和獨(dú)占性。技術(shù)水平較低的公司通過支付技術(shù)授權(quán)費(fèi)用或盜用模仿獲取技術(shù)，而加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)增加了授權(quán)費(fèi)用成本，打擊了違法竊取創(chuàng)新成果行為。同樣，該影響機(jī)制在國家層面也適用[24]。二是提升低水平知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)環(huán)境下創(chuàng)新主體的積極性。在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較低時(shí)，企業(yè)不愿持續(xù)創(chuàng)新的根本原因是專利侵權(quán)、產(chǎn)品模仿等現(xiàn)象無法廣泛而有效地受到法律懲治。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升則釋放出制度環(huán)境改善的積極信號(hào)，激發(fā)創(chuàng)新主體參與研究開發(fā)的積極性，從而促進(jìn)創(chuàng)新。三是緩解外部融資約束[7]。公司專利產(chǎn)權(quán)和技術(shù)信息因知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升得到保護(hù)，傾向于向外部投資者披露內(nèi)部密級(jí)信息，減少信息不對(duì)稱。外部投資者預(yù)期創(chuàng)新成果得到保障，投資風(fēng)險(xiǎn)得以緩解，投資意愿更強(qiáng)。

(2)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升抑制企業(yè)創(chuàng)新。一是增加行業(yè)間知識(shí)傳播和擴(kuò)散成本。對(duì)技術(shù)水平較低的下游企業(yè)來說，提升知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平增加了專利授權(quán)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓費(fèi)用，導(dǎo)致其融資約束更高，進(jìn)一步擠占自主創(chuàng)新空間。自主創(chuàng)新能力長時(shí)間得不到提升，僅有的創(chuàng)新成果達(dá)不到高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，無法運(yùn)用到高利潤產(chǎn)品領(lǐng)域，創(chuàng)新質(zhì)量每況愈下，形成惡性循環(huán)。二是抑制高水平知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)環(huán)境下創(chuàng)新主體的積極性。對(duì)處于技術(shù)壟斷地位的企業(yè)來說，高水平的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)既保障了技術(shù)壟斷的高收益，又保證了獲取超額盈利的持續(xù)性。企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投資獲取更高質(zhì)量創(chuàng)新成果的邊際成本高于維持當(dāng)前壟斷收益的成本，于是喪失推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的積極性，創(chuàng)新活動(dòng)和創(chuàng)新投入減少。三是發(fā)展中國家市場結(jié)構(gòu)、發(fā)展階段和初始稟賦落后[25]。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策是發(fā)達(dá)國家促進(jìn)良性競爭的一種機(jī)制，若政策實(shí)施環(huán)境不成熟、實(shí)施階段不匹配，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策效果可能與政策初衷背道而馳。

(3)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新之間的非線性關(guān)系。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與技術(shù)創(chuàng)新之間存在倒“U”形關(guān)系，過緊或過松都將不利于技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)步[26]，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升使得創(chuàng)新存在“最優(yōu)區(qū)間”。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平實(shí)際是對(duì)同行業(yè)企業(yè)模仿成本的度量。模仿成本小時(shí)，自主創(chuàng)新型企業(yè)自發(fā)投入更多研發(fā)資本，商品總產(chǎn)出增加，模仿創(chuàng)新型企業(yè)也因可模仿更多產(chǎn)品而受益，于是總體研發(fā)投入規(guī)模擴(kuò)大，總體創(chuàng)新質(zhì)量迅速提升。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)進(jìn)一步提升時(shí)，模仿成本超過閾值從而阻礙模仿創(chuàng)新，模仿創(chuàng)新企業(yè)市場份額下降，自主創(chuàng)新企業(yè)因獲得更大市場份額而將更多投入用于生產(chǎn)而非研發(fā)，從而使總體創(chuàng)新質(zhì)量下降。

國家和區(qū)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量來說是外生性變量，不同于研發(fā)投入金額和研發(fā)人員數(shù)量，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指標(biāo)代表一種制度環(huán)境，企業(yè)將如何適應(yīng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平變化？根據(jù)以上文獻(xiàn)梳理，本文提出如下假設(shè)：

H2a：知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升顯著提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；

H2b：知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

1.3 研發(fā)投入、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量

國內(nèi)外學(xué)者從研發(fā)投入資本來源和類型、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平考察了研發(fā)投入與創(chuàng)新的關(guān)系。國家層面上，Helpman[27]指出，通過減少FDI流入，提升知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平會(huì)對(duì)發(fā)展中國家的創(chuàng)新產(chǎn)生消極影響。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升對(duì)創(chuàng)新的影響具有復(fù)雜性，不僅取決于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)初始水平，還取決于人均GDP，并通過增加國家R&D投入促進(jìn)創(chuàng)新[28]。區(qū)域?qū)用嫔?，OFDI對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的逆向溢出效應(yīng)將隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提高而逐漸提升[29]。劉思明等[11]分析了企業(yè)研發(fā)人員投入、資金投入、國外先進(jìn)技術(shù)引進(jìn)效應(yīng)和FDI知識(shí)溢出效應(yīng)等對(duì)中國工業(yè)創(chuàng)新能力的影響機(jī)制，發(fā)現(xiàn)加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入，對(duì)技術(shù)含量高的創(chuàng)新活動(dòng)作用更顯著。

綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)，考慮中國仍是世界上最大的發(fā)展中國家，區(qū)域發(fā)展不均衡，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)整體處于低水平階段，本文提出如下假設(shè)：

H3：知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)在研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間起顯著負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文樣本為2008-2016年全部A股上市公司截面數(shù)據(jù)。企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，借鑒《中國分省市市場化指數(shù)報(bào)告(2016)》的計(jì)算方法，重新計(jì)算解釋變量知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)IPR，原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為“公有經(jīng)濟(jì)企事業(yè)單位專業(yè)技術(shù)人員”和“國內(nèi)三種專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)”，數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。研發(fā)投入數(shù)據(jù)在2007年以前披露較少，且《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》從2008年起不再披露關(guān)于IPR計(jì)算的原始指標(biāo)，考慮前后可比性，限定樣本年份在2008-2016年，并按照以下方法繼續(xù)篩選：①剔除金融行業(yè)上市公司；②剔除ST和*ST上市公司；③剔除數(shù)據(jù)不全的樣本；④對(duì)相關(guān)連續(xù)變量在1%和99%水平上進(jìn)行Winsorize處理。

表1 變量定義及測(cè)度方法

2.2 變量定義

(1)被解釋變量：創(chuàng)新質(zhì)量(IApply)。選取企業(yè)發(fā)明專利當(dāng)年申請(qǐng)最終授權(quán)量作為衡量指標(biāo)，企業(yè)發(fā)明專利往往代表了企業(yè)核心競爭力產(chǎn)品的技術(shù)來源，大金額、多人員的研發(fā)投入，長時(shí)間、高難度的研究開發(fā)過程，多環(huán)節(jié)、高標(biāo)準(zhǔn)的審核授權(quán)流程，持續(xù)久、高收益的成果轉(zhuǎn)化過程構(gòu)成了企業(yè)發(fā)明專利的生命周期。具體分析其它可能的代理變量，其中，專利申請(qǐng)量并不能代表企業(yè)最終應(yīng)用到商業(yè)活動(dòng)中的技術(shù)數(shù)量；專利被引次數(shù)只能說明專利本身質(zhì)量的高低，且國內(nèi)缺乏相應(yīng)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)難以獲取；專利授權(quán)率除取決于本身的創(chuàng)新性以外，還受專利受理審查部門主觀和客觀因素影響；新產(chǎn)品銷售收入除產(chǎn)品本身特性外，也會(huì)受營銷、管理等因素影響。綜合來看，企業(yè)發(fā)明專利當(dāng)年申請(qǐng)最終授權(quán)量能夠較好地反映企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量高低，但也可能受企業(yè)規(guī)模因素影響。

(2)解釋變量：知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)(IPR)。以分地區(qū)按科技人員數(shù)平均的3種專利批準(zhǔn)數(shù)為原始數(shù)據(jù)計(jì)算所得指數(shù)為代理變量；解釋變量二：研發(fā)強(qiáng)度(RDsale)，即研發(fā)支出占主營業(yè)務(wù)收入的比重。

2.3 模型設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的相關(guān)性，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

(1)

其中被解釋變量為IApplyit，代表公司i在t年申請(qǐng)的發(fā)明專利中最終獲得授權(quán)的數(shù)量加1的對(duì)數(shù)，解釋變量RDsaleit代表公司i在t年的研發(fā)強(qiáng)度，Controlit為控制變量，β0為截距項(xiàng)，β1和β2,k為系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為了檢驗(yàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

(2)

其中解釋變量Iprit代表公司i所在省份、直轄市或自治區(qū)t年的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)。

進(jìn)一步，為了檢驗(yàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的非線性關(guān)系，根據(jù)劉思明等[11]的研究，在模型(2)基礎(chǔ)上加入知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)的平方項(xiàng)得到模型(3)。

(3)

為檢驗(yàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用，在模型(2)基礎(chǔ)上加入研發(fā)強(qiáng)度和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的交乘項(xiàng)得到模型(4)。

(4)

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2的描述性統(tǒng)計(jì)分析表明，Iapply的均值為1.600，標(biāo)準(zhǔn)差為1.303，說明樣本中不同公司的創(chuàng)新質(zhì)量差異較為明顯。IPR的均值為14.678，由于基期水平設(shè)定在2008年，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)在2008年時(shí)達(dá)到最大值10，說明整體上看，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平在全國各區(qū)域均取得了較大提升。中位數(shù)為13.06，表明知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較低的省級(jí)行政區(qū)數(shù)量相對(duì)更多。此外，個(gè)別省級(jí)行政區(qū)在2016年該指標(biāo)接近38，且標(biāo)準(zhǔn)差為11.323，說明各省級(jí)行政區(qū)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)差異明顯。RDsale的均值和方差為0.037，樣本企業(yè)僅將收入的3.7%投入到研究開發(fā)中，說明中國企業(yè)研發(fā)投入比例普遍較低，大部分企業(yè)在平均值以下，且不同企業(yè)之間存在明顯差異。

3.2 相關(guān)性分析

通過主要變量的Pearson和Spearman相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)可知，研發(fā)強(qiáng)度(RDsale)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)與創(chuàng)新質(zhì)量(Iapply)的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.106和0.029，在1%的水平上顯著正相關(guān)，初步說明隨著研發(fā)投入和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升，企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量也會(huì)提升。此外，運(yùn)用方差膨脹因子(VIF)檢測(cè)本文模型的多重共線性，結(jié)果顯示，模型(1)解釋變量研發(fā)強(qiáng)度(RDsale)的VIF檢驗(yàn)值為1.28，模型(2)解釋變量知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)的VIF值為4.65，模型(1)、(2)解釋變量與控制變量的VIF檢驗(yàn)均值為2.04和2.70，遠(yuǎn)小于10，說明回歸結(jié)果不受多重共線性影響。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3.3 主檢驗(yàn)

3.3.1 企業(yè)研發(fā)投入與創(chuàng)新質(zhì)量

運(yùn)用普通最小二乘法(OLS)對(duì)研發(fā)投入與創(chuàng)新質(zhì)量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3第1～4列所示。在不控制年份效應(yīng)及行業(yè)效應(yīng)、分別控制年份效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)情形下，解釋變量研發(fā)強(qiáng)度(RDsale)系數(shù)分別為8.800、9.067和7.168，均在1%的水平上顯著，表明研發(fā)投入與創(chuàng)新質(zhì)量(Iapply)正相關(guān)。同時(shí)控制年份效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)，研發(fā)強(qiáng)度(RDsale)系數(shù)為7.452，在1%的水平上顯著。綜上，企業(yè)研發(fā)投入與創(chuàng)新質(zhì)量呈顯著正相關(guān)關(guān)系，從而驗(yàn)證了H1?？刂谱兞恐袊挟a(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)、資產(chǎn)規(guī)模(LnAsset)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、總資產(chǎn)報(bào)酬率(ROA)和市場化指數(shù)(Market)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量(Iapply)正相關(guān)，營業(yè)收入增長率(Growth)和經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定系數(shù)(Uncertainty)則與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量(Iapply)負(fù)相關(guān)，其它控制變量不顯著。

3.3.2 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量

表3第5-8列為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的回歸結(jié)果?？刂颇攴莺托袠I(yè)效應(yīng)后，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)系數(shù)為-0.007，與創(chuàng)新質(zhì)量(Iapply)在1%的水平上負(fù)相關(guān)，說明就樣本數(shù)據(jù)而言，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量有負(fù)向影響。但能否根據(jù)回歸結(jié)果對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系下定論呢？

表4為加入知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的平方項(xiàng)(IPRsq)后知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的回歸結(jié)果。在分別控制和全面控制各種效應(yīng)后，核心解釋變量知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)平方項(xiàng)(IPRsq)系數(shù)的正負(fù)方向和顯著性水平均保持一致。表4第4列知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)及其平方項(xiàng)(IPRsq)系數(shù)分別為0.046和-0.001，均在在1%的水平上顯著，說明知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量不是簡單的線性關(guān)系，而是呈現(xiàn)倒“U”形變化趨勢(shì)。一方面，通過OLS估計(jì)模型的縱向比較，經(jīng)過表3第8列到表4第4列的調(diào)整，擬合優(yōu)度從29.6%增加到30.1%，說明二次曲線模型解釋力更強(qiáng)。另一方面，造成知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量線性回歸擬合情況較好的原因，一是大部分樣本數(shù)據(jù)聚集于倒“U”形的單側(cè)，二是個(gè)別樣本點(diǎn)存在自變量對(duì)因變量過度影響，系數(shù)表現(xiàn)為正負(fù)向效應(yīng)的綜合加總。

表3 假設(shè)H1與H2檢驗(yàn)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為p值,*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01

表4 IPR與Iapply非線性關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為p 值,**p<0.05,***p<0.01

根據(jù)表4的回歸結(jié)果，分別計(jì)算出知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量倒“U”形關(guān)系的極大值點(diǎn)。表5第4列計(jì)算出的極大值點(diǎn)為19.96，有69.6%的樣本點(diǎn)在極大值點(diǎn)左側(cè)。說明當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)明顯低于20時(shí)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升有利于企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量增強(qiáng)；當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)在20附近時(shí)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量偏向于中性關(guān)系；當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)明顯高于20時(shí)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升不利于企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量增強(qiáng)。

表5 IPR對(duì)Iapply的極大值點(diǎn)

進(jìn)一步地，為考察知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的雙向影響區(qū)間，將樣本數(shù)據(jù)按照知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)大小進(jìn)行分組。表6顯示了模型(2)的分組回歸結(jié)果。當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)小于20時(shí)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)與創(chuàng)新質(zhì)量(Iapply)在1%的顯著性水平上正相關(guān)(0.017)；當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)大于30時(shí)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)與創(chuàng)新質(zhì)量(Iapply)在1%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)(-0.042)；知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)在20～30之間時(shí)，顯著性水平下降甚至不顯著，表明知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)與創(chuàng)新質(zhì)量(Iapply)之間是中性作用關(guān)系。可能的原因是：①本文采取的二次曲線擬合模型不能完全解釋知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)與創(chuàng)新質(zhì)量(Iapply)之間的復(fù)雜聯(lián)系；②將樣本劃分在不同知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)區(qū)間時(shí)，導(dǎo)致樣本數(shù)量減少，回歸結(jié)果解釋力減弱；③兩者關(guān)系中可能存在其它影響機(jī)制，包括區(qū)域創(chuàng)新能力、區(qū)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的具體政策以及公司本身特質(zhì)等。綜上所述，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較低且低于某一閾值時(shí)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升；知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平達(dá)到某一水平后，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生消極影響。

注：括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為p值,*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01

3.3.3 企業(yè)研發(fā)投入、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新質(zhì)量

表7為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間調(diào)節(jié)作用的回歸結(jié)果。第4列和第6列知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)與研發(fā)投入(RDsale)的交乘項(xiàng)系數(shù)分別為-0.213和-0.179，均在1%的水平上顯著，說明創(chuàng)新質(zhì)量的研發(fā)投入彈性會(huì)隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升而降低，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)表現(xiàn)為負(fù)向調(diào)節(jié)作用，H3總體上得到驗(yàn)證。

在檢驗(yàn)H2過程中，發(fā)現(xiàn)了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量雙向影響的大致區(qū)間，為進(jìn)一步驗(yàn)證H3，對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行分組回歸。控制相關(guān)效應(yīng)后，當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)(IPR)小于20時(shí)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)和研發(fā)投入(RDsale)的交乘項(xiàng)系數(shù)為-0.306，并且在1%的水平上顯著。說明在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較低時(shí)，企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的研發(fā)強(qiáng)度彈性會(huì)隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升而降低?？赡艿慕忉屖?，企業(yè)處在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度較弱的時(shí)間和空間時(shí)，承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)而獲取的高質(zhì)量創(chuàng)新成果不能得到有效保護(hù)，企業(yè)研發(fā)投入的邊際創(chuàng)新收益降低，但這種收益降低速率將隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)改善而進(jìn)一步減小。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)從低水平向高水平過渡時(shí)，情況會(huì)發(fā)生反轉(zhuǎn)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)處于25～30之間時(shí)，企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的研發(fā)強(qiáng)度彈性會(huì)隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升而提升，此時(shí)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)恰好處于“最優(yōu)區(qū)間”，其對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間的調(diào)節(jié)作用是正向的(3.260)，相比知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)大于30時(shí)交乘項(xiàng)系數(shù)為0.891，這種調(diào)節(jié)作用更為強(qiáng)烈。

3.3.4 實(shí)證結(jié)果總結(jié)

北京、上海、廣東、江蘇和浙江等地是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展前沿陣地，從人均GDP來看，以上地區(qū)已經(jīng)達(dá)到了中等發(fā)達(dá)國家水平，市場環(huán)境和制度環(huán)境也基本向發(fā)達(dá)國家看齊。根據(jù)驗(yàn)證H2和H3的實(shí)證結(jié)果，表8給出了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)極大值點(diǎn)IPR0兩側(cè)不同知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平下的“年份-省級(jí)行政區(qū)”。表8顯示，2010年以后的浙江、2011以后的江蘇、2013年以后的北京、2015年以后的天津和廣東以及2016年以后的上海位于極大值點(diǎn)右側(cè)，而2008-2016年間其它省級(jí)行政區(qū)整體上位于極大值點(diǎn)左側(cè)，表明我國大部分地區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)仍處于較低水平。2015年知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)(IPR)超過30的省級(jí)行政區(qū)只有江蘇、浙江和北京。

圖1給出了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量、研發(fā)投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量邊際效應(yīng)的變化關(guān)系。以知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)極大值點(diǎn)IPR0為中心，兩側(cè)代表知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)較低和較高水平階段。過渡階段是相對(duì)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的邊際效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)而言的，在過渡階段，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)無論是對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的直接影響，還是對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用都不顯著。本文認(rèn)為，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的最優(yōu)區(qū)間在極大值點(diǎn)IPR0右側(cè)的某一段區(qū)間(但I(xiàn)PR<30)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)在該區(qū)間對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用為正，且效率最佳。

3.4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

本文計(jì)量模型可能存在內(nèi)生性問題。一是遺漏變量偏差。盡管控制了一系列影響企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的重要因素，但仍存在遺漏變量的可能性；二是反向因果關(guān)系。當(dāng)識(shí)別到知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度處于相對(duì)寬松或緊張水平，企業(yè)內(nèi)部決策者將分析同行業(yè)其它公司研發(fā)投入情況，自發(fā)調(diào)節(jié)研發(fā)投入強(qiáng)度，使得創(chuàng)新活動(dòng)要素投入、成果產(chǎn)出控制在有利范圍。

表7 假設(shè)H3與RDsale×IPR分組回歸結(jié)果

括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為p 值,*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01

表8 不同范圍IPR省級(jí)行政區(qū)分布情況

圖1 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系(左)和研發(fā)投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的邊際效應(yīng)(右)

針對(duì)上述可能存在的內(nèi)生性問題，本文采取Heckman兩步法處理模型可能存在的內(nèi)生性問題。在第一階段模型中，將虛擬變量企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)投入(RDsale)作為被解釋變量，將相關(guān)影響因素作為解釋變量進(jìn)行Probit回歸，同時(shí)估計(jì)得到逆米爾斯比率(IMR)加入模型(1)和模型(3)的第二階段回歸中。Probit模型如下：

(5)

表9第1列顯示了Heckman第一階段回歸結(jié)果。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)在5%的水平上與企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)投入(RDsale)正相關(guān)，說明隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升，企業(yè)愿意進(jìn)行存在一定風(fēng)險(xiǎn)的研究開發(fā)活動(dòng)。第2、3列顯示了Heckman第二階段回歸結(jié)果。研發(fā)投入(RDsale)與創(chuàng)新質(zhì)量(IApply)在1%的顯著性水平上正相關(guān)(7.703)，逆米爾斯比率(IMR)與創(chuàng)新質(zhì)量(IApply)在1%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)(-0.396)，表明在OLS估計(jì)中確實(shí)存在內(nèi)生性問題，在控制內(nèi)生性后，企業(yè)加大研發(fā)投入仍會(huì)提升創(chuàng)新質(zhì)量，從而H2得到進(jìn)一步驗(yàn)證。研發(fā)投入(RDsale)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)的交乘項(xiàng)在1%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)(-0.216)，逆米爾斯比率(IMR)在10%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)(-0.243)，控制內(nèi)生性以后，回歸結(jié)果與之前保持一致。第4-7列顯示了分組回歸結(jié)果，逆米爾斯比率(IMR)系數(shù)不再顯著，在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)小于20時(shí)，其對(duì)研發(fā)投入與創(chuàng)新質(zhì)量之間的調(diào)節(jié)作用是負(fù)向的(-0.298)；在20～25之間時(shí)，調(diào)節(jié)作用不明顯；25～30之間時(shí)，調(diào)節(jié)作用是正向的(3.171)且十分強(qiáng)烈；當(dāng)增大到30以上時(shí)，這種調(diào)節(jié)作用又逐漸減弱。

表9 Heckman二階段回歸結(jié)果

括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為p 值,*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》劃分，將本文樣本中內(nèi)地31個(gè)省級(jí)行政區(qū)劃分為東部、中部、西部和東北地區(qū)，并按照地區(qū)相應(yīng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)重新計(jì)算區(qū)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)(IPRR)替換解釋變量(IPR)?？紤]到發(fā)明專利復(fù)雜和耗時(shí)的申請(qǐng)授權(quán)程序，采取數(shù)據(jù)庫截止時(shí)間的當(dāng)前申請(qǐng)被授權(quán)專利數(shù)可能會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)性數(shù)據(jù)遺漏，于是將被授權(quán)專利數(shù)限定為當(dāng)年、次年和第三年被授權(quán)數(shù)的總和作為計(jì)算指標(biāo)替換解釋變量(IApply)。在控制年度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)基礎(chǔ)上繼續(xù)控制省份效應(yīng)進(jìn)行回歸。經(jīng)過上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果并未發(fā)生明顯改變。

4 結(jié)論與建議

本文得出以下研究結(jié)論：

(1)通過增加研發(fā)投入能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，表現(xiàn)為企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)出提升。

(2)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間呈明顯倒“U”形關(guān)系。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)存在一個(gè)“閾值”，當(dāng)其較低且低于某一閾值時(shí)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升將促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升；當(dāng)其達(dá)到某一水平以后，加大知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度將對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生消極影響。

(3)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用存在“最優(yōu)區(qū)間”。當(dāng)其在較低水平時(shí)，研發(fā)投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的邊際效應(yīng)會(huì)隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升而降低，研發(fā)投入整體上對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升是正向的，只是這種促進(jìn)作用效率會(huì)降低。隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)從低水平向高水平過渡，調(diào)節(jié)作用由中性調(diào)整至最優(yōu)，此時(shí)研發(fā)投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的邊際效應(yīng)會(huì)隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升而提升。當(dāng)其達(dá)到較高水平后，研發(fā)投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的邊際效應(yīng)同樣會(huì)隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提升而提升，只是這種邊際效應(yīng)增加速率開始減緩。本文研究結(jié)論與以往結(jié)論相一致。

中國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，要求國家在重大領(lǐng)域克服技術(shù)創(chuàng)新瓶頸，提升創(chuàng)新能力和創(chuàng)新質(zhì)量。根據(jù)本文研究結(jié)論，提出如下政策建議：①國家層面，由于大部分地區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)仍處于較低水平，因此必須進(jìn)一步完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)相關(guān)法律法規(guī)，優(yōu)化創(chuàng)新成果審核流程和標(biāo)準(zhǔn)，營造良好的制度環(huán)境，為企業(yè)創(chuàng)新助力；②地方層面，地方政府要深刻把握不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段特點(diǎn)，制定有利于本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和企業(yè)創(chuàng)新的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)相關(guān)政策；③企業(yè)層面，必須轉(zhuǎn)變自身發(fā)展方式，通過加大研發(fā)投入，抓住科技創(chuàng)新這個(gè)核心競爭力，樹立正確的競爭意識(shí)，尊重知識(shí)和創(chuàng)造，遵守相關(guān)法律法規(guī)，注重分析外部環(huán)境對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，有的放矢地進(jìn)行研究和開發(fā)，實(shí)現(xiàn)研發(fā)這種高風(fēng)險(xiǎn)投資成果收益最大化。