李曉楠，劉 錦

(1.蘇州銀行 博士后工作站，江蘇 蘇州 215000；2.南京大學(xué) 博士后流動站，江蘇 南京 210093；3.中南林業(yè)科技大學(xué)，湖南 長沙 410004)

0 引言

隨著當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)也在逐漸進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化和智能化時代，企業(yè)被視為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的引擎，其創(chuàng)新活力亦成為衡量地區(qū)創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)之一。企業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度也受到了更多的關(guān)注。然而知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)下的專利制度、版權(quán)制度以及商業(yè)機(jī)密又與當(dāng)前開放式創(chuàng)新潮流的要求相悖。因此，深入探究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度對微觀企業(yè)創(chuàng)新的影響具有重要的現(xiàn)實意義。

1 文獻(xiàn)回顧

隨著有關(guān)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新的研究不斷增加，兩者關(guān)系的判定也開始呈現(xiàn)差異化。一方面，學(xué)者們開始從更多視角考察知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對創(chuàng)新活動的影響。Kim等[1]發(fā)現(xiàn)，發(fā)明性的專利保護(hù)有助于發(fā)達(dá)國家的創(chuàng)新，而實用新型的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)則更適合發(fā)展中國家。Sweet等[2]發(fā)現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的初始力度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新關(guān)系的重要因素。另一方面，隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷深入，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度“雙刃劍”效應(yīng)也逐漸受到學(xué)者們的關(guān)注[3]。Chen等[4]認(rèn)為，發(fā)展中國家在模仿國外新技術(shù)和鼓勵自主創(chuàng)新之間要權(quán)衡選擇知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度。Hudson等[5]甚至質(zhì)疑更為嚴(yán)厲的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度是否仍能促進(jìn)創(chuàng)新。

前人的研究大多以國家為個體，利用跨國數(shù)據(jù)從宏觀層面開展實證檢驗，忽略了同一經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度的差異及其對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響[6]。本文試圖從微觀企業(yè)視角重新審視知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新活動的關(guān)系，為我國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的改革提供管理借鑒。

2 數(shù)據(jù)和變量

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文的樣本來源中，城市層面的指標(biāo)來源于國研《區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫》，企業(yè)特征數(shù)據(jù)則來自2005年的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。對原始樣本進(jìn)行剔除后，通過企業(yè)所在城市的名稱與120座城市進(jìn)行匹配，最后得到163 077家企業(yè)。

2.2 變量及其測量

(1)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)。摘自國研《區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫》中的產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)。

(2)企業(yè)創(chuàng)新。結(jié)合本文數(shù)據(jù)，擬從兩個方面來衡量企業(yè)的創(chuàng)新活動。一是企業(yè)的創(chuàng)新投入，即企業(yè)的研發(fā)活動；二是企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。具體構(gòu)造了4個子變量，分別為企業(yè)是否有研發(fā)活動(d_rd)、企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度(rd)、企業(yè)是否有新產(chǎn)品產(chǎn)出(d_new)和企業(yè)的新產(chǎn)品銷售比重(new)。

(3)控制變量。將從企業(yè)、行業(yè)和城市3個層面控制可能影響企業(yè)創(chuàng)新活動的其他因素。

2.3 變量描述

為防止極端值帶來的干擾，對樣本上下5%的數(shù)據(jù)進(jìn)行了winsor處理。結(jié)果表明，在全部樣本企業(yè)中，只有11.8%的企業(yè)有研發(fā)支出，只有10.8%的企業(yè)有新產(chǎn)品產(chǎn)出，這表明我國企業(yè)的研發(fā)活動并非普遍行為。另一方面，在有新產(chǎn)品發(fā)布的企業(yè)中，發(fā)現(xiàn)新產(chǎn)品銷售產(chǎn)值占到了37.5%，和研發(fā)支出相比，新產(chǎn)品可能為企業(yè)帶來大量的收益。

3 實證結(jié)果

3.1 回歸模型

本文的因變量為企業(yè)創(chuàng)新，自變量為知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)。具體定義如下：

Pr(d_innovation=1)=α×Iproperty+β×

Ipropertysqr+γ×CV+ε

(1)

Iinnovation=α′×Iproperty+β′×Ipropertysqr+γ′×CV+σ

(2)

其中：模型(1)為檢驗知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對企業(yè)創(chuàng)新傾向的影響，d_innovation代表企業(yè)創(chuàng)新傾向，即是否有研發(fā)支出和新產(chǎn)品產(chǎn)出；模型(2)為檢驗知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對企業(yè)創(chuàng)新強(qiáng)度的影響，Iinnovation代表企業(yè)創(chuàng)新強(qiáng)度，即研發(fā)支出強(qiáng)度和新產(chǎn)品銷售比重。同時，為了檢驗知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對企業(yè)創(chuàng)新活動可能存在的倒“U”型效應(yīng)，均在兩個模型中加入了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的平方項(Ipropertysqr)。其他變量中，Pr(·)表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率分布函數(shù)，CV為控制變量，ε和σ為殘差項。

此外，在模型(1)中，將采用Probit回歸方法；在模型(2)中，由于近90%的企業(yè)創(chuàng)新投入為0，直接使用線性回歸模型可能會導(dǎo)致因變量的擬合值為負(fù)，因此使用Tobit模型估計。

3.2 基本回歸結(jié)果

依次對模型(1)和模型(2)進(jìn)行回歸(見表1)。

表1 基本回歸結(jié)果

第1，3，7列的回歸結(jié)果表明，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)直接惡化了企業(yè)的創(chuàng)新活動，只有第5列的結(jié)果支持知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對創(chuàng)新的積極效應(yīng)。為得到一致的結(jié)論，將知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)平方項放入回歸模型中，結(jié)果表明，無論是表征創(chuàng)新投入的研發(fā)活動，還是表征創(chuàng)新結(jié)果的新產(chǎn)品戰(zhàn)略，均與城市層面的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)呈倒“U”型關(guān)系。換言之，一定程度的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)有助于企業(yè)創(chuàng)新，但更為嚴(yán)厲的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度將抑制企業(yè)創(chuàng)新。

為何更加嚴(yán)厲的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)將抑制企業(yè)創(chuàng)新，一個可能的解釋是，隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，企業(yè)的創(chuàng)新意識不斷增強(qiáng)，越來越多的企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新走向世界。然而，有些中國企業(yè)的創(chuàng)新活動往往具有一定的模仿性，缺乏完整的自主知識產(chǎn)權(quán)。正是由于企業(yè)的創(chuàng)新不夠“新”，嚴(yán)厲的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)將導(dǎo)致企業(yè)之間有關(guān)創(chuàng)新活動的法律訴訟時常發(fā)生，而這類法律訴訟往往是漫長而高成本的。因此，更嚴(yán)厲的產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度可能會抑制企業(yè)的創(chuàng)新活動。

3.3 Heckman回歸結(jié)果

盡管上文中得到了城市層面知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新的倒“U”型關(guān)系，但結(jié)論的可靠性仍值得商榷。為解決這類樣本選擇性偏誤帶來的干擾，借助Heckman提出的兩階段回歸方法來重新考察知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系。與前文中模型(2)不同的是，第二階段回歸方程中增加了一個根據(jù)選擇方程計算出的λ項，即逆米爾斯比率(Inverse Mills Ratio)，用于克服可能存在的樣本選擇性偏差。

Heckman回歸結(jié)果表明，除第2列外，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度與企業(yè)創(chuàng)新仍然顯著呈倒“U”型關(guān)系。Heckman回歸中的逆米爾斯比項λ亦不顯著，表明以研發(fā)活動表征企業(yè)創(chuàng)新的樣本選擇性偏誤并不太嚴(yán)重。

3.4 子樣本回歸結(jié)果

為考察不同樣本中知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對企業(yè)創(chuàng)新的影響，將樣本按企業(yè)規(guī)模分為小、中、大型企業(yè)組；按所有制分為國有、民營和外資企業(yè)組；按企業(yè)所在的行業(yè)分為高技術(shù)企業(yè)和非高技術(shù)企業(yè)組。同時，仍然采用Heckman兩階段回歸模型，子樣本回歸結(jié)果如表2所示。其中，Panel A為創(chuàng)新數(shù)量方程回歸結(jié)果(第二階段)，Panel B為創(chuàng)新選擇方程回歸結(jié)果(第一階段)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，除高技術(shù)企業(yè)樣本組中的創(chuàng)新數(shù)量方程外，其他回歸結(jié)果均支持前文兩者的倒“U”型關(guān)系。為節(jié)省篇幅，僅報告了以創(chuàng)新產(chǎn)出(新產(chǎn)品)為因變量的回歸結(jié)果。

表2 子樣本回歸結(jié)果

4 結(jié)論與啟示

本文實證檢驗了城市層面的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度對微觀企業(yè)創(chuàng)新的影響。結(jié)果表明，無論是表征企業(yè)創(chuàng)新投入的研發(fā)活動，還是表征其創(chuàng)新產(chǎn)出的新產(chǎn)品戰(zhàn)略，均與城市層面的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平呈倒“U”型關(guān)系。這意味著，在我國現(xiàn)階段情況下，一定程度的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)確實有利于增加企業(yè)的創(chuàng)新活動，但隨著知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度的增加，對企業(yè)創(chuàng)新行為將產(chǎn)生抑制效應(yīng)。本文的研究為我國“最優(yōu)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)假說”提供了更為確鑿的微觀證據(jù)。未來要為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動提供夯實的制度保障，應(yīng)該不斷加強(qiáng)企業(yè)的自主創(chuàng)新能力建設(shè)，建立與之相匹配的愈加嚴(yán)格的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度，使二者相互促進(jìn)，不斷提升我國的創(chuàng)新軟實力。