朱艷麗，向欣宇，孫英楠

(1.河海大學 商學院；2.河海大學 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究所，江蘇 南京 211100)

0 引言

十九大報告明確提出“倡導創(chuàng)新文化，強化知識產(chǎn)權創(chuàng)造、保護、運用”。創(chuàng)新是從根本上打開增長之鎖的鑰匙，知識產(chǎn)權制度為彌補創(chuàng)新活動正外部性提供了有效的制度激勵。一方面，知識產(chǎn)權制度能夠鼓勵企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，有利于新技術、新業(yè)態(tài)孕育與發(fā)展，從而推動全要素生產(chǎn)率提升；另一方面，知識產(chǎn)權制度實質(zhì)上是政府為企業(yè)創(chuàng)新壟斷的“背書”，限制了企業(yè)間在創(chuàng)新活動上的自由競爭。Chin & Grossman[1]指出，發(fā)展中國家提高知識產(chǎn)權保護力度會阻礙其模仿發(fā)達國家先進技術。當前，全球范圍內(nèi)的產(chǎn)業(yè)升級以及隨之產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)鏈重構與貿(mào)易爭端，要求我國必須從過去單純的“模仿者”轉(zhuǎn)變成為“創(chuàng)新者”乃至“引領者”。建立健全完善的知識產(chǎn)權制度，尤其是提高知識產(chǎn)權保護強度，在全社會形成良好的知識產(chǎn)權保護氛圍，是我國全面深化自主創(chuàng)新必經(jīng)之路。

在我國現(xiàn)有知識產(chǎn)權制度中，中央政府承擔立法職責，地方政府則充當知識產(chǎn)權制度執(zhí)行者角色。Mercurio[2]認為，中國知識產(chǎn)權保護執(zhí)法的主要障礙來自地方政府。在地方政府層面，司法體系處理知識產(chǎn)權訴訟糾紛，行政體系則發(fā)揮行政保護作用。前者雖然執(zhí)行力度大但處理周期長、投入資源多，而后者雖然反應迅速但卻受制于地方政府的政策取向。正如前述發(fā)達國家與發(fā)展中國家對知識產(chǎn)權保護的傾向不同一樣，地方政府由于經(jīng)濟發(fā)展水平不同，也同樣會考慮知識產(chǎn)權制度的兩面性，進而根據(jù)地區(qū)發(fā)展需要有選擇地開展知識產(chǎn)權保護執(zhí)法程序。因此，中國不同地區(qū)知識產(chǎn)權保護程度不同，存在典型的空間異質(zhì)性。此外，知識產(chǎn)權保護在不同地區(qū)間可能存在空間關聯(lián)性。一方面，對于地理鄰近地區(qū)，知識產(chǎn)權保護策略至少存在3種關聯(lián)形式：一是“強強聯(lián)合”。即各相鄰地區(qū)競相提升知識產(chǎn)權保護水平乃至進行跨區(qū)域保護以維護地區(qū)內(nèi)企業(yè)利益；二是“強弱并存”。某一地區(qū)技術創(chuàng)新能力強勁，知識產(chǎn)權保護水平高，但鄰近地區(qū)為享受知識產(chǎn)權溢出效應，采取較弱的知識產(chǎn)權保護政策，使得本地區(qū)企業(yè)進行技術學習與模仿；三是“囚徒困境”。鄰近地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平都相對滯后，均希望享受知識產(chǎn)權溢出效應，而不愿通過自身對知識產(chǎn)權保護水平的提升而間接損害地區(qū)內(nèi)企業(yè)利益。另一方面，即便地理上并非鄰近關系，不同地區(qū)知識產(chǎn)權保護也可能存在空間關聯(lián)性。技術升級換代與產(chǎn)業(yè)鏈分工細化促使企業(yè)創(chuàng)新必須兼顧產(chǎn)業(yè)上下游，是一種跨區(qū)域開放式創(chuàng)新。這就促使知識產(chǎn)權保護薄弱地區(qū)向知識產(chǎn)權保護良好地區(qū)學習，從而形成空間關聯(lián)關系。

考慮到知識產(chǎn)權保護在空間上的關聯(lián)性，本文利用2007-2017年中國內(nèi)地30個省份(西藏因數(shù)據(jù)缺失未納入統(tǒng)計)樣本數(shù)據(jù)，運用主成分分析法測算中國省際知識產(chǎn)權保護強度指標，并借助引力模型識別中國省際知識產(chǎn)權保護的空間關聯(lián)關系。在此基礎上，借助社會網(wǎng)絡分析方法，全面分析中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構，揭示中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡整體特征，各板塊在關聯(lián)網(wǎng)絡中的地位、作用、角色以及板塊間的關聯(lián)機制及傳導路徑，從而為中國知識產(chǎn)權保護制度完善尤其是促進跨區(qū)聯(lián)動的知識產(chǎn)權保護提供參考。

本文研究發(fā)現(xiàn)：首先，中國省際知識產(chǎn)權保護強度呈現(xiàn)顯著的地區(qū)差異，且各省份間的知識產(chǎn)權保護強度并非獨立存在；其次，中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)呈現(xiàn)出典型的網(wǎng)絡結構形態(tài)，網(wǎng)絡連通性較好且不存在明顯等級性，但空間關聯(lián)關系緊密程度有待加強；再次，不同省份由于經(jīng)濟發(fā)展水平和地理位置不同，在中心性分析中表現(xiàn)迥異；最后，中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡不可分割，不同板塊在知識產(chǎn)權保護方面相互依賴，營造了一個信息互通的良好平臺。

1 文獻綜述

合理測度知識產(chǎn)權保護強度是研究知識產(chǎn)權保護的前提。在國外早期研究中，Rapp & Rozek[3]將知識產(chǎn)權保護水平分為5個不同等級，并用0～5間的整數(shù)表示知識產(chǎn)權保護水平高低，即Rapp-Rozek指數(shù)(RR指數(shù))。Ginarte & Park[4]在RR指數(shù)的基礎上，將度量知識產(chǎn)權保護水平的指標分為5個類別，每個類別又包含若干個度量指標。通過對度量指標進行賦值和計算，構建了Ginarte-Park指數(shù)(GP指數(shù))。RR指數(shù)和GP指數(shù)為知識產(chǎn)權保護定量研究奠定了基礎，但二者的局限性在于，缺乏對知識產(chǎn)權保護執(zhí)法效果的足夠重視。對于發(fā)達國家，由于其在知識產(chǎn)權保護方面有著豐富的司法經(jīng)驗和執(zhí)法經(jīng)驗，法律落實效果好，因此RR指數(shù)和GP指數(shù)可以有效度量其知識產(chǎn)權保護水平。然而，在發(fā)展中國家，特別是正處于轉(zhuǎn)型期的中國，由于知識產(chǎn)權保護立法工作起步晚，司法和執(zhí)法流程還有待進一步完善， RR指數(shù)和GP指數(shù)并不能很好地反映中國知識產(chǎn)權保護的真實情況。

考慮到中國特殊的法制環(huán)境，國內(nèi)學者近年來也進行了很多有益的探索和討論。韓玉雄和李懷祖[5]在GP指數(shù)的基礎上，從社會法制化程度、法律體系完備程度、經(jīng)濟發(fā)展水平和國際社會監(jiān)督與制衡機制4個方面引入“執(zhí)行效果”，并將其與GP指數(shù)相乘，測算中國1984-2002年的整體知識產(chǎn)權保護水平；姚利民和饒艷[6]在GP指數(shù)的基礎上，從社會法制化程度、政府執(zhí)法態(tài)度、相關服務機構配備和社會知識產(chǎn)權保護意識4個方面引入“執(zhí)行效果”，對GP指數(shù)進行修正，并利用修正指標度量中國以及各省份知識產(chǎn)權保護水平；宗慶慶等[7]從知識產(chǎn)權執(zhí)法力度、民眾知識產(chǎn)權保護意識、知識產(chǎn)權被侵害程度和律師知識產(chǎn)權保護意識4個維度，采用主成分分析法測算執(zhí)法因子，將其與GP指數(shù)相乘，構建了中國省級知識產(chǎn)權保護指數(shù)；龍小寧等[8]從立法制規(guī)保護、司法保護、行政保護3個維度對中國省際知識產(chǎn)權保護進行全面衡量；胡海青等[9]從司法保護水平、知識產(chǎn)權保護執(zhí)法力度、知識產(chǎn)權中介機構發(fā)展情況、知識產(chǎn)權市場規(guī)范化程度、知識產(chǎn)權保護社會意識5個維度，采用主成分分析法構建了中國各省份知識產(chǎn)權保護指數(shù)。

知識產(chǎn)權保護指數(shù)一旦構建，其“鏡子”作用即可凸顯。姚利民和饒艷[6]揭示中國知識產(chǎn)權保護的地區(qū)差異性，并分析了存在地區(qū)差異的內(nèi)在原因；徐清[10]發(fā)現(xiàn)，知識產(chǎn)權保護在不同省份間具有顯著非均衡性、空間異質(zhì)性和空間相關性，相鄰省份呈現(xiàn)出“高保護強度—強相關”、“高低相間—強相關”以及“低保護程度—強相關”等模式，并探究了中國知識產(chǎn)權保護影響因素。類似地，倫婉晴等[11]對各區(qū)域知識產(chǎn)權產(chǎn)品水平進行分析發(fā)現(xiàn)，一個地區(qū)知識產(chǎn)權產(chǎn)品發(fā)展與周圍地區(qū)知識產(chǎn)權產(chǎn)品發(fā)展存在正相關空間關聯(lián)特征；曹薇等[12]發(fā)現(xiàn)，在地理鄰近視角下省際知識產(chǎn)權保護具有空間相關性和空間集聚特征。

上述文獻在知識產(chǎn)權保護研究方面奠定了重要基礎，但仍存在以下局限性：①已有研究基于空間計量經(jīng)濟學方法，對中國不同地區(qū)知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)進行了有效驗證，但其均基于地理位置“鄰近”或經(jīng)濟社會特征“相近”視角，僅揭示少量空間關聯(lián)關系。實際上，中國不同地區(qū)知識產(chǎn)權保護可能是一種具有多線程的空間關聯(lián)關系的復雜網(wǎng)絡結構，有必要從更大范圍、更廣空間視角對各地區(qū)共同構成的復雜空間關聯(lián)網(wǎng)絡進行全面刻畫；②在驗證空間關聯(lián)性及測度空間關聯(lián)程度時所使用的Moran' s I指數(shù)等統(tǒng)計指標，只能給出所有地區(qū)的全局相關程度，不能充分反映每個地區(qū)在空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的地位、作用和角色，也不足以綜合詮釋中國不同地區(qū)知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)產(chǎn)生的內(nèi)在原因和機制；③現(xiàn)有研究均基于“屬性數(shù)據(jù)”而非“關系數(shù)據(jù)”，無法準確刻畫知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)關系的網(wǎng)絡結構特征。 考慮到已有文獻的局限性，本文運用主成分分析法，從知識產(chǎn)權執(zhí)法因子、民眾知識產(chǎn)權保護意識、知識產(chǎn)權市場規(guī)范化程度、財政支持力度、教育程度、司法保護水平6個維度測算中國省際知識產(chǎn)權保護強度，并借助引力模型識別中國省際知識產(chǎn)權保護的空間關聯(lián)關系。在此基礎上，通過社會網(wǎng)絡分析方法，主要從整體網(wǎng)絡特征、中心性分析、塊模型分析(空間聚類分析)3個方面對2007-2017年中國內(nèi)地30個省份的空間關聯(lián)網(wǎng)絡絡進行全面分析。

2 研究設計

2.1 知識產(chǎn)權保護強度測算

2.1.1 指標選取

本文選取知識產(chǎn)權執(zhí)法因子、民眾知識產(chǎn)權保護意識、知識產(chǎn)權市場規(guī)范化程度、財政支持力度、教育程度、司法保護水平6個維度構建中國省際知識產(chǎn)權保護強度指標。具體如下：

(1)知識產(chǎn)權執(zhí)法因子。地方保護主義是我國知識產(chǎn)權保護面臨的主要障礙[2]，知識產(chǎn)權結案率可以一定程度上體現(xiàn)地方行政機構與司法機構的辦案能力和辦案效率[10]。本文選取知識產(chǎn)權結案率作為司法層面的代理量，用專利侵權糾紛累計結案數(shù)與專利侵權糾紛累計立案數(shù)的比值衡量。

(2)民眾知識產(chǎn)權保護意識。姚利民和饒艷[6]的研究表明，知識產(chǎn)權保護意識提高增強了民眾用專利制度保障自身創(chuàng)新成果的信心，知識產(chǎn)權保護意識主觀驅(qū)動促進專利申請，有利于形成一個良性循環(huán)。本文用人均專利申請代理量度量民眾知識產(chǎn)權保護意識。

(3)知識產(chǎn)權市場規(guī)范化程度。Grossman & Lai[13]的研究證實，市場規(guī)模對知識產(chǎn)權保護強度存在正向影響。本文用技術市場成交額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量知識產(chǎn)權市場規(guī)范化程度。該比值越高，證明該地區(qū)知識產(chǎn)權市場交易越規(guī)范，從側面反映出地方政府對知識產(chǎn)權保護的重視力度。

(4)財政支持力度。地方政府在知識產(chǎn)權保護法律體系中扮演著重要角色，而財政支持力度直觀反映其在知識產(chǎn)權保護方面的態(tài)度。一方面，由于知識產(chǎn)權投入周期長、風險高，而地方政府官員任期相對較短，加之知識產(chǎn)權投入具有顯著正向空間溢出效應[14]，某些地區(qū)就會自然縮減在科學技術研究等與知識產(chǎn)權相關領域的直接財政支出；另一方面，政府補貼激勵企業(yè)提高技術水平，繼而有利于提升地區(qū)科技創(chuàng)新能力[15-16]，政府愿意通過財政支出或稅收減免等手段促進企業(yè)加強知識產(chǎn)權投入，繼而促進企業(yè)發(fā)展，為地區(qū)生產(chǎn)總值助力。最近一項研究表明，財政支出偏向顯著促進區(qū)域技術創(chuàng)新水平提升，且財政支出偏向存在策略互動行為[17]。因此，本文用地方財政科學技術支出占地方財政一般預算支出的比值衡量地方財政在知識產(chǎn)權制度上的支持力度。

(5)教育程度。代中強和張二震[18]的研究表明，教育水平對發(fā)展中國家知識產(chǎn)權保護水平提升具有顯著影響。因此，本文用普通高等學校在校學生數(shù)與總人口數(shù)的比值度量民眾受教育程度。

(6)司法保護水平。徐春明和單曉光[19]的研究表明，專職律師人數(shù)占總人口的比重能夠很好地度量社會法治化程度。律師專職人員數(shù)占比越大，司法保護水平越高。本文用律師專職人員數(shù)與總人口數(shù)的比值度量司法保護水平。

2.1.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取2007-2017年中國內(nèi)地30個省份上述6個維度指標測算中國省際知識產(chǎn)權保護強度。其中，與專利相關的數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權局定期報告；各省份經(jīng)濟、人口、教育及財政等相關數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站；專職律師人數(shù)數(shù)據(jù)手工搜集于《中國律師年鑒》(2007-2011、2013年)、《中國社會統(tǒng)計年鑒》(2014-2017年)以及各省統(tǒng)計年鑒(2012年)。

2.1.3 指標測算

基于以上6個維度指標數(shù)據(jù)，本文參考宗慶慶等(2015)的研究方法，運用主成分分析法將其最終合并成一個可以衡量知識產(chǎn)權保護強度的綜合指標。在運用主成分分析法測度地區(qū)知識產(chǎn)權保護程度時，為避免不同指標量綱的影響，本文對所有維度指標進行標準化處理。

2.1.4 全局空間相關性檢驗

(1)

2.2 知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)關系識別

現(xiàn)有文獻一般采用格蘭杰因果檢驗和引力模型兩種方式確定變量間的關系。由于前者對滯后階數(shù)選擇過于敏感，為確保網(wǎng)絡結構特征刻畫的準確性，同時將經(jīng)濟地理因素納入考量。本文參考劉華軍等[24]的做法，借助引力模型識別中國省際知識產(chǎn)權保護強度空間關聯(lián)關系，具體模型形式如式(2)所示。

(2)

式(2)中，i,j分別表示省份i和省份j；mij表示省份i和省份j知識產(chǎn)權保護強度間的引力；Pi,Pj分別表示省份i和省份j的年末總人口數(shù)；Zi,Zj分別表示省份i和省份j的知識產(chǎn)權保護強度；Gi,Gj分別表示省份i和省份j的地區(qū)生產(chǎn)總值；gi,gj分別表示省份i和省份j的人均地區(qū)生產(chǎn)總值；kij表示省份i在省份i,j之間知識產(chǎn)權保護關系中的貢獻率；Dij表示省份i和省份j省會城市間的距離，可由ArcGIS計算得到。為消除價格因素對地區(qū)生產(chǎn)總值的影響，本文將地區(qū)生產(chǎn)總值按照2007年=100進行平減。

從式(2)可知，引力模型刻畫的是任意兩個省份知識產(chǎn)權保護強度間的引力大小。根據(jù)引力模型，可以計算得到中國省際知識產(chǎn)權保護強度引力矩陣。其中，mij對應引力矩陣中第i行和第j列元素。根據(jù)引力矩陣，本文進一步構建關系矩陣。關系矩陣維數(shù)與引力矩陣相同，元素取值為0或者1。如果引力矩陣中的元素mij大于該元素所在行的平均值，則關系矩陣第i行和第j列元素賦值為1，表示第i行省份對第j列省份的知識產(chǎn)權保護具有溢出效應。據(jù)此，在兩個省份之間刻畫一條由第i行省份指向第j列省份的有向連線；反之，則關系矩陣對應元素賦值為0，表示第i行省份對第j列省份的知識產(chǎn)權保護不存在溢出效應。

2.3 社會網(wǎng)絡分析

本文主要從以下3個維度進行社會網(wǎng)絡分析：

(1)整體網(wǎng)絡特征。本文選取網(wǎng)絡密度、網(wǎng)絡關聯(lián)度、網(wǎng)絡等級度和網(wǎng)絡效率4個指標對中國省際知識產(chǎn)權保護整體網(wǎng)絡特征進行刻畫。網(wǎng)絡密度反映關聯(lián)結構的緊密性，網(wǎng)絡密度越大，省際知識產(chǎn)權保護間空間關聯(lián)關系越緊密，知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構對各省知識產(chǎn)權保護水平產(chǎn)生的影響越大。網(wǎng)絡關聯(lián)度反映空間關聯(lián)網(wǎng)絡的穩(wěn)健性，若某一省份在網(wǎng)絡中與其它多個省份存在連接，表明該省份對整個網(wǎng)絡結構的影響大，知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構對該省份依賴性強。一旦排除該省份，對整個網(wǎng)絡將造成巨大破壞。若網(wǎng)絡關聯(lián)度等于1，表明所有省份均處于整體網(wǎng)絡當中，網(wǎng)絡穩(wěn)健性較強，否則至少存在一個省份游離于整體網(wǎng)絡之外，網(wǎng)絡缺乏穩(wěn)健性。網(wǎng)絡等級度反映網(wǎng)絡結構中各省份之間能夠非對稱可達的程度。網(wǎng)絡等級度越高，各省份間等級結構嚴密程度越高，各省份在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的地位差異越大。網(wǎng)絡效率能夠體現(xiàn)各省份在網(wǎng)絡結構中的連接效率。網(wǎng)絡效率越低，說明省份間連線越多，各省知識產(chǎn)權保護間的聯(lián)系越緊密，空間關聯(lián)網(wǎng)絡穩(wěn)定性也越高，各省知識產(chǎn)權保護越容易通過知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)渠道流動。

(2)中心性分析。中心性是社會網(wǎng)絡分析的重點，刻畫了個人或組織在社會網(wǎng)絡中所處的地位。本文選取點度中心度、中介中心度和接近中心度對中國省際知識產(chǎn)權保護網(wǎng)絡指標中心性進行分析。點度中心度反映各省在空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構中聯(lián)系的緊密程度，可用各省在網(wǎng)絡中的連線數(shù)衡量其是否處于中心地位。點度中心度高，意味著該省在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中與其它省的聯(lián)系多，在網(wǎng)絡中居于中心地位。中介中心度反映一省控制其它省份間關聯(lián)性的程度。中介中心度越高，說明該省越能夠在很大程度上影響其它省份知識產(chǎn)權保護間的相互行為，該省份越可能處于整個網(wǎng)絡中心地位。接近中心度體現(xiàn)了知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中省份在知識產(chǎn)權保護過程中在多大程度下“不受其它省份控制影響”。一省份接近中心度越高，其在網(wǎng)絡中與其它省份間就有更多的直接關聯(lián)，這一省份就越有可能成為網(wǎng)絡中心行動者。

(3)塊模型分析(空間聚類分析)。塊模型旨在對各位置(塊)在網(wǎng)絡中的角色進行分析，從而揭示中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡內(nèi)部結構及形態(tài)，從新維度刻畫網(wǎng)絡發(fā)展狀況，確定知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中板塊個數(shù)，明確各板塊所包含的省份，繼而判斷板塊間的聯(lián)系，確定其間的聯(lián)接方式。一般而言，空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的板塊可分為以下4種類型：一是主受益角色。該板塊成員內(nèi)部關系比例大，接收來自其他板塊成員關系的同時，也接收板塊內(nèi)部成員發(fā)起的關系，總體接收來自板塊外部關系的數(shù)量較多，遠多于其向板塊外部發(fā)出的關系數(shù)；二是凈溢出角色，該板塊內(nèi)部成員間的內(nèi)部關聯(lián)關系相對較少，同時接收少量來自其他板塊成員的關系，主要向其它板塊發(fā)出關系；三是雙向溢出角色，該板塊成員向板塊內(nèi)部發(fā)出關系的同時，也向其他板塊成員發(fā)出關系，但接收來自其他板塊成員的關系極少；四是經(jīng)紀人角色，該板塊內(nèi)部成員間關聯(lián)關系比例低，主要以接收其它板塊和向其它板塊發(fā)出關聯(lián)關系為主，在空間關聯(lián)網(wǎng)絡中發(fā)揮橋梁作用。Wasserman & Faust[26]指出，在考察板塊關系時，還需要分析各板塊的規(guī)模。假設總體中含有g個成員，板塊Bk有gk個成員，那么板塊Bk內(nèi)部可能具有的關系總數(shù)有gk(gk-1)個，板塊Bk各個成員所有可能的關系總數(shù)有gk(g-1)個。因此，一個板塊總關系的期望比例為(gk(gk-1))/(gk(g-1))=(gk-1)/(g-1)。根據(jù)這一比例，基于板塊內(nèi)部與板塊間關系可劃分成4種板塊，具體見表1。

表1 4種板塊類型

3 中國省際知識產(chǎn)權保護時空分布與空間相關性

3.1 中國省際知識產(chǎn)權保護時空分布

根據(jù)前文介紹的方法，測算2007-2017年中國內(nèi)地30個省份知識產(chǎn)權保護強度，其結果見表2。

為更直觀地了解中國省際知識產(chǎn)權保護時空分布，本文按照國家統(tǒng)計局對東部、西部、中部和東北地區(qū)的劃分方式，將這四大經(jīng)濟地帶2007-2017年知識產(chǎn)權保護強度平均值變化情況列示于圖1中。圖1顯示，東部地區(qū)知識產(chǎn)權保護強度領先全國，且整體保持平穩(wěn)增長態(tài)勢；東北地區(qū)知識產(chǎn)權保護情況雖優(yōu)于中西部地區(qū)，但近年呈現(xiàn)下降趨勢，情況不容樂觀；中西部地區(qū)在2010年后進入下行區(qū)間，近年來波動回升。

以2017年為例，圖2展示了中國省際知識產(chǎn)權保護強度空間分布情況。囿于數(shù)據(jù)缺失，本文不考慮西藏自治區(qū)以及港澳臺的知識產(chǎn)權保護情況，因此上述地區(qū)設置為白色。顏色越深，表明知識產(chǎn)權保護強度越高。從圖2可以看出我國知識產(chǎn)權保護存在“孔雀東南飛”現(xiàn)象，即東部地區(qū)、沿海地區(qū)知識產(chǎn)權保護強度最高，中西部地區(qū)與之存在顯著差距。

圖1 2007-2017年知識產(chǎn)權保護強度變化趨勢分類 圖2 2017年中國省際知識產(chǎn)權保護強度空間分布情況

表2 中國省際知識產(chǎn)權保護強度指標(2007-2017年)

續(xù)表2 中國省際知識產(chǎn)權保護強度指標(2007-2017年)

3.2 中國省際知識產(chǎn)權保護全局空間相關性

本文通過ArcGIS軟件空間統(tǒng)計分析工具計算2007-2017年中國省際知識產(chǎn)權保護強度全局Moran's I值，基于地理位置鄰近視角衡量其空間自相關程度，即檢驗知識產(chǎn)權保護強度指標與其空間分布是否相關，結果如表3所示。由表3可知，2007-2017年中國省際知識產(chǎn)權保護強度全局Moran' s I值均大于0，值均大于1.65，且二者均處于平穩(wěn)上升狀態(tài)，對應值始終遠小于0.05。這說明，中國省際知識產(chǎn)權保護強度空間存在一定的分布規(guī)律，不是隨機產(chǎn)生的，具有空間集聚特征，即知識產(chǎn)權保護程度強(弱)地區(qū)接近于其它保護程度強(弱)的區(qū)域。

4 中國省際知識產(chǎn)權保護強度社會網(wǎng)絡分析

4.1 整體網(wǎng)絡結構特征分析

本文基于引力模型，識別2007-2017年中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)關系，得到關系矩陣。以2017年為例，本文利用UCINET可視化工具Netdraw繪制如圖3所示的中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡圖。圖3顯示，中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)呈現(xiàn)出典型的網(wǎng)絡結構形態(tài)。知識產(chǎn)權保護在各省份間并非獨立存在，具有明顯的空間關聯(lián)性。

圖4展示了2007-2017年中國省際知識產(chǎn)權保護整體網(wǎng)絡特征演變趨勢。由圖4可知，2007-2017年中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)關系總數(shù)浮動較大，呈現(xiàn)出先增加后下降的變化趨勢。30個省份間可能存在的最大關系數(shù)為870，但基于引力模型識別出來的實際空間關聯(lián)關系總數(shù)在2007年只有221，2011年上升至370，2017年又回落至245。從空間關聯(lián)關系數(shù)目看，中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)關系緊密程度不高，說明中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)還存在較大的上升空間。中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡密度變化同樣呈現(xiàn)類似趨勢。2007年網(wǎng)絡密度是0.254 0，2011年達到極大值0.425 3，2017年回落至0.281 6，說明中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)關系不穩(wěn)定，一旦超過網(wǎng)絡容納能力，將會降低知識產(chǎn)權保護信息流通效率。因此，在加大省際知識產(chǎn)權保護聯(lián)系的同時，需將網(wǎng)絡密度維持在一個合理范圍，優(yōu)化知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構。網(wǎng)絡效率測度結果表明，中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡效率在樣本考察期內(nèi)波動較大，基本在0.5上下浮動，表明中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中存在較多的冗余連線，具有顯著多重疊加效應，網(wǎng)絡連通性較高。此外，2007-2017年中國省際知識產(chǎn)權保護網(wǎng)絡關聯(lián)度均為1，表明中國所有省份均處于知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中，不存在孤立省份。2007-2017年中國省際知識產(chǎn)權保護網(wǎng)絡等級度均為0，表明中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中各省份間不存在明顯的等級性，在各層次上的知識產(chǎn)權保護均有可能對其它省份產(chǎn)生溢出效應。

4.2 中心性分析(2017)

本文從關系角度出發(fā)，以2017年為例，通過點度中心度、中介中心度、接近中心度等指標對中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡進行中心性分析，考察各省份在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的權力和地位。表4為2017年中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中心性測度結果。

(1)由點度中心度測度結果可知，全國內(nèi)地30個省份點度中心度均值為47.581，9個高于這一均值的省市分別為北京、山西、上海、江蘇、福建、海南、浙江、廣東和天津。這些省份在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中與其它省份聯(lián)系較多，存在顯著空間溢出效應，在中國省際空間關聯(lián)網(wǎng)絡中處于中心地位。新疆、河北、云南、四川、廣西、湖南、河南、江西、安徽、內(nèi)蒙古點度中心度位于全國最后10位，說明這些省份與其它省份間的知識產(chǎn)權保護聯(lián)系較少，關系數(shù)較少。這主要是因為，這些省份地處偏遠或者為內(nèi)陸省份，經(jīng)濟規(guī)模相對較小，導致知識產(chǎn)權保護與其它省份間的空間關聯(lián)較弱。進一步，測算出表4中點出度和點入度。以此為依據(jù)，全國內(nèi)地30個省份的點出度均值為8.167，5個大于該值的省份分別是福建、海南、山西、北京、江蘇，上述省份影響其它省份知識產(chǎn)權保護水平的程度較高。全國內(nèi)地30個省份的點入度均值為8.167。其中，北京和江蘇點出度和點入度均遠高于全國平均水平，這兩個省份為經(jīng)濟高度發(fā)達地區(qū)，知識產(chǎn)權保護市場龐大，對外溢出的同時也對其它省份存在依賴。

圖3 2017年中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡

圖4 2007-2017年中國省際知識產(chǎn)權保護整體網(wǎng)絡結構特征演變趨勢

(2)由中介中心度測度結果可知，全國內(nèi)地30個省份中介中心度均值為1.872，有7個省份高于這一數(shù)值，按數(shù)值高低排列依次是北京、山西、上海、江蘇、福建、海南、浙江。上述省份作用十分重要，在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中為關鍵節(jié)點，有較強能力控制其它省份間的知識產(chǎn)權保護交流，處于核心地位并發(fā)揮重要的“中介”和“橋梁”作用。此外，2017年中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中介中心度總量為56.157，中介中心度低于均值的省份數(shù)值基本小于0.1，合計只占總量不到4%的比例，基本為經(jīng)濟發(fā)展水平有待提升或者地理位置相對偏遠省份，控制和支配知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中其它省份的能力較弱?？梢姡魇》菰谥R產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中中介中心度數(shù)值參差不齊，非均衡特征鮮明。

(3)由接近中心度的測度結果可知，全國內(nèi)地30個省份接近中心度均值為68.747，有9個省份高于均值，包括北京、山西、上海、江蘇、福建、海南、浙江、廣東、天津。上述省份在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中與其它省份距離較近，容易與其它省份在傳遞信息方面發(fā)生直接關聯(lián)，在空間關聯(lián)網(wǎng)絡中居于中心地位，發(fā)揮著中心行動者的作用。上述省份大多都是經(jīng)濟發(fā)展水平高的省份，知識產(chǎn)權保護基礎好、水平高、信息集散程度高、信息流動較快。接近中心度數(shù)值最后10位由高到低為新疆、河北、云南、四川、廣西、湖南、河南、江西、安徽、內(nèi)蒙古，可見，受經(jīng)濟發(fā)展水平和地理位置因素的限制，這些省份在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中積極主動性不夠，扮演著邊緣行動者的角色。

4.3 塊模型分析

本文采用UCINET軟件中的CONCOR模塊，以最大分割深度為2、集中度為0.2的標準，結合2017年各節(jié)點接收、發(fā)出的關系總數(shù)，以及期望內(nèi)部關系比例和實際內(nèi)部關系比例大小，對中國省際知識產(chǎn)權保護整體網(wǎng)絡進行板塊劃分，即聚類分析，以揭示中國各省份在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的聚類特征。結果顯示，第一板塊成員有2個，即北京和福建；第二板塊成員有23個，包括天津、陜西、內(nèi)蒙古、河北、吉林、黑龍江、上海、云南、湖南、安徽、遼寧、江西、山東、河南、湖北、青海、重慶、廣西、貴州、四川、甘肅、寧夏、新疆；第三板塊成員有2個，包括海南和山西；第四板塊成員有3個，包括廣東、江蘇和浙江。根據(jù)前文測算結果，在2017年知識產(chǎn)權保護整體空間關聯(lián)網(wǎng)絡中共存在245個關聯(lián)關系。板塊內(nèi)部間有46個關系數(shù)，占關系總數(shù)的18.78%。四個板塊間有199個關系數(shù)，占關系總數(shù)的81.22%。結果表明，中國省際知識產(chǎn)權保護空間溢出效應主要以板塊間溢出為主。

表5為中國省際知識產(chǎn)權保護板塊間空間關聯(lián)關系。由表5可知，第一板塊(2個成員)內(nèi)部關系總數(shù)為2，向其它板塊發(fā)出關系數(shù)為50，接受來自其它板塊的關系數(shù)為28，期望內(nèi)部關系比率為3.45 %，實際內(nèi)部關系比例為3.85%。該板塊內(nèi)部成員相互間均存在雙向空間溢出關系，并且向其它板塊發(fā)出的關系數(shù)遠多于接收其它板塊成員的關系數(shù)。根據(jù)前文定義，該板塊為“雙向溢出”板塊，在保證自身知識產(chǎn)權保護發(fā)展的同時還影響其它板塊的知識產(chǎn)權保護水平。

表4 2017年省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)的網(wǎng)絡中心性分析

表5 中國省際知識產(chǎn)權保護板塊間空間關聯(lián)關系

第二板塊(23個成員)內(nèi)部關系總數(shù)為40，向其它板塊發(fā)出關系數(shù)為74，接受來自其它板塊的關系數(shù)為103，期望內(nèi)部關系比率為75.86%，實際內(nèi)部關系比例為35.09%。該板塊內(nèi)部成員間相互影響的關聯(lián)關系較少，占比相對較低，主要受其它板塊的影響，并向其它板塊發(fā)出關聯(lián)關系。根據(jù)前文定義，該板塊為“經(jīng)紀人”板塊，在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中發(fā)揮中介作用。

第三板塊(2個成員)內(nèi)部關系總數(shù)為2，向其它板塊發(fā)出關系數(shù)為50，接受來自其它板塊的關系數(shù)為10，期望內(nèi)部關系比率為3.45%，實際內(nèi)部關系比例為3.85%。與第一板塊相似，該板塊內(nèi)部成員相互間均存在雙向空間溢出關系，并且接受來自其它板塊成員的關系數(shù)較少，數(shù)量明顯低于向其它板塊發(fā)出的關系數(shù)。根據(jù)前文定義，該板塊對板塊內(nèi)外的知識產(chǎn)權保護均有影響，產(chǎn)生了溢出效應，也為“雙向溢出”板塊。

第四板塊(3個成員)內(nèi)部關系總數(shù)為2，向其它板塊發(fā)出關系數(shù)為25，接受來自其它板塊的關系數(shù)為58，期望內(nèi)部關系比率為6.90%，實際內(nèi)部關系比例為7.41%。該板塊內(nèi)部關系比例大，受板塊外部影響較大，接收來自板塊外部的關系較多，數(shù)量遠多于它向板塊外部發(fā)出的關系數(shù)。根據(jù)前文定義，該板塊為“主受益”板塊。該板塊成員中浙江與福建相鄰，江蘇則承接了上海及北京一些對知識產(chǎn)權保護要求較高的信息產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，該板塊成員具有“近水樓臺先得月”的先天優(yōu)勢，很容易受到知識產(chǎn)權保護程度高地區(qū)的影響與帶動，從而間接獲益。

為更好地考察中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)板塊間的關系，本文依據(jù)表5中各板塊間的關聯(lián)關系分布情況，通過計算得出各板塊網(wǎng)絡密度矩陣，結果如表6所示。密度矩陣可用來描述中國省際知識產(chǎn)權保護溢出效應分布情況，矩陣數(shù)值越大，溢出效應越明顯。依前文計算，2017年中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡密度為0.281 6，4個板塊中只需任意一個板塊網(wǎng)絡密度大于該值，就可以認為板塊網(wǎng)絡密度大于整體網(wǎng)絡密度，則該板塊密度水平高于整體水平，具有在該板塊集中的趨勢。

表6 中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)板塊密度矩陣

本文將表6密度矩陣中矩陣元素大于整體網(wǎng)絡密度的賦值為1，小于整體網(wǎng)絡密度的賦值為0，進一步得到中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)板塊的像矩陣。像矩陣可以更清晰地展現(xiàn)出各省份知識產(chǎn)權保護板塊內(nèi)及板塊間的溢出效應，結果如表7所示。由表7可知，中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡存在顯著的板塊內(nèi)外空間溢出效應。具體而言，第一板塊自身內(nèi)部對其它板塊存在較為顯著的知識產(chǎn)權保護關聯(lián)關系，在省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中發(fā)揮主導優(yōu)勢，充當全國知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的發(fā)動機。第二板塊在第一板塊與第四板塊省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中充當了“橋梁”作用。與第一板塊相似，第三板塊對自身內(nèi)部存在著知識產(chǎn)權保護關聯(lián)關系，對第一板塊和第二板塊知識產(chǎn)權保護的空間關系影響也很顯著。第四板塊主要接受來自第一板塊和第二板塊的空間溢出關系。綜上可見，中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡不可分割，不同板塊在知識產(chǎn)權保護方面相互依賴，營造了一個信息互通的良好平臺。

表7 中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)板塊像矩陣

5 結論與建議

5.1 研究結論

本文運用主成分分析法，從知識產(chǎn)權執(zhí)法因子、民眾知識產(chǎn)權保護意識、知識產(chǎn)權市場規(guī)范化程度、財政支持力度、教育程度和司法保護水平6個維度對中國省際知識產(chǎn)權保護強度進行測算，并借助引力模型識別中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)關系，在此基礎上通過社會網(wǎng)絡分析方法，從整體網(wǎng)絡特征、中心性分析、塊模型分析(空間聚類分析)3個方面對2007-2017年中國內(nèi)地30個省份空間關聯(lián)網(wǎng)絡進行深入分析。結果發(fā)現(xiàn)：①中國省際知識產(chǎn)權保護強度呈現(xiàn)顯著地區(qū)差異，且各省份間的知識產(chǎn)權保護強度并非獨立存在，具有空間集聚特征；②中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)呈現(xiàn)出典型的網(wǎng)絡結構形態(tài)，網(wǎng)絡連通性較好且不存在明顯的等級性，但空間關聯(lián)關系緊密程度有待加強；③不同省份由于經(jīng)濟發(fā)展水平和地理位置等不同在中心性分析中表現(xiàn)迥異。具體而言，北京、山西、上海、江蘇、福建、海南、浙江、廣東和天津9個省份在知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構中處于相對中心位置，而新疆、河北、云南、四川、廣西、湖南、河南、江西、安徽和內(nèi)蒙古等省份中心性相對滯后；③本文塊模型分析結果顯示，第一板塊成員有2個，即北京和福建，為“雙向溢出”板塊；第二板塊成員有23個，由天津、陜西、內(nèi)蒙古、河北、吉林、黑龍江、上海、云南、湖南、安徽、遼寧、江西、山東、河南、湖北、青海、重慶、廣西、貴州、四川、甘肅、寧夏、新疆構成，為“經(jīng)紀人”板塊；第三板塊成員有2個，包括海南和山西，為“雙向溢出”板塊；第四板塊成員有3個，包括廣東、江蘇和浙江，為“主受益”板塊。中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡不可分割，不同板塊在知識產(chǎn)權保護方面相互依賴，營造了一個信息互通的良好平臺。

5.2 建議

基于以上研究結論，本文提出如下建議：①針對中國知識產(chǎn)權保護強度呈現(xiàn)的“孔雀向南飛”現(xiàn)象，本文建議中國中西部地區(qū)應通過完善執(zhí)法流程、提高司法效率、吸引并妥善安置高技術人才等方式加大知識產(chǎn)權保護政策與資金投入，提高本地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平，縮小與東部地區(qū)的懸殊差距；②考慮到中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)關系緊密程度有待加強，建議中國各省份間尤其是經(jīng)濟與地理聯(lián)系密切省份間應充分重視跨區(qū)域知識產(chǎn)權保護工作，加強省際之間在司法、執(zhí)法乃至政策制定方面的協(xié)調(diào)聯(lián)動；③針對中心性分析和塊模型分析，建議注重東部地區(qū)尤其是北京、上海、福建、江蘇、廣東和浙江等省份知識產(chǎn)權保護經(jīng)驗向中西部地區(qū)的轉(zhuǎn)移與運用，發(fā)揮知識產(chǎn)權保護工作表現(xiàn)突出省份的帶動作用，避免走入過去只注重產(chǎn)業(yè)引進不重視知識產(chǎn)權保護強度實質(zhì)提升的誤區(qū)。

5.3 研究不足與展望

本文存在如下不足：一是受限于數(shù)據(jù)可得性，知識產(chǎn)權保護指數(shù)僅更新至2017年，未能及時反映各省份知識產(chǎn)權保護新進展；二是由于篇幅所限，本文政策建議主要基于各省份在中國省際知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡中所處角色的共性特征，未能充分考慮各省份及省份內(nèi)部異質(zhì)性從而提出更具針對性的建議。未來研究可從以下兩方面改進：一是完善中國省際知識產(chǎn)權保護指數(shù)，構建更為全面并能夠及時反映現(xiàn)實狀況的綜合指數(shù)；二是聚焦于不同城市間知識產(chǎn)權保護空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構，隨著長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略、長三角一體化戰(zhàn)略以及粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略等多個國家層面發(fā)展戰(zhàn)略的不斷提出，針對這些區(qū)域進行更為微觀的研究，助力區(qū)域知識產(chǎn)權保護水平提升。