劉秉鐮，高子茗，呂 洋

（1.南開大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展研究院，天津 300071；2.南開大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 300071）

一、引言

2022 年10 月召開的黨的二十大指出：“人才強(qiáng)國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略都是黨中央提出的需要長期堅持的國家重大戰(zhàn)略，是事關(guān)現(xiàn)代化建設(shè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵問題。”習(xí)近平總書記在2020 年中共中央政治局講話中曾強(qiáng)調(diào)“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)就是保護(hù)創(chuàng)新”。從20 世紀(jì)80 年代至今，中國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)法律逐步完善，建立了知識產(chǎn)權(quán)法律體系的基本框架。然而，在日益復(fù)雜的制度環(huán)境和市場競爭形態(tài)中，知識產(chǎn)權(quán)司法環(huán)境優(yōu)化并非企業(yè)創(chuàng)新“增質(zhì)提量”的充分條件，研發(fā)活動經(jīng)濟(jì)效益評估亦非簡單的“投入?產(chǎn)出”分析。

現(xiàn)有研究已經(jīng)指明知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)對創(chuàng)新研發(fā)投入存在有利影響：通過授予發(fā)明者壟斷權(quán)，避免無代價模仿，將創(chuàng)造的價值歸于權(quán)利人所有（Naghavi 和Strozzi，2015）；在發(fā)生侵權(quán)行為后，受損方能夠及時獲得經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，技術(shù)的專有性或可收益性提高，進(jìn)而增加創(chuàng)新投資者的預(yù)期收益，產(chǎn)生事前激勵（Parra，2019）；專利保護(hù)制度通過公開專利申請信息，在短期內(nèi)利用信息傳遞和專利審查機(jī)制，避免重復(fù)投入，在長期內(nèi)促進(jìn)技術(shù)傳播與共享（Moser，2012）。但是上述研究并未考慮到司法強(qiáng)化在不同行業(yè)研發(fā)競爭結(jié)構(gòu)下的差異化激勵作用以及不同地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的異質(zhì)性。

從研發(fā)競爭視角入手，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略的定義是企業(yè)以技術(shù)發(fā)展為主線，通過多樣化創(chuàng)新方式為企業(yè)創(chuàng)造價值、提升市場競爭優(yōu)勢的各項決策（姚明明等，2014）。在創(chuàng)新競爭行業(yè)內(nèi)，企業(yè)需要保持其競爭優(yōu)勢，避免被迫退出市場，而開發(fā)新工藝、研發(fā)新產(chǎn)品、使用新技術(shù)等是其獲得市場優(yōu)勢，成為領(lǐng)先企業(yè)的重要途徑（何玉潤等，2015）。企業(yè)間研發(fā)競爭具體涉及知識與人力等要素投入、技術(shù)溢出與吸收、專利發(fā)明與申請、產(chǎn)品開發(fā)與推出等方面，服務(wù)于后續(xù)多層次市場競爭。然而，法制完善的研發(fā)投入激勵效應(yīng)可能會加劇企業(yè)之間研發(fā)競爭，滋生商業(yè)泄密、逆向工程、侵權(quán)仿造、專利搶注等損害創(chuàng)新可持續(xù)性發(fā)展的行為（Chen 和Shao，2020）；“一刀切”的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度也忽略了不同產(chǎn)業(yè)研發(fā)差異性以及對保護(hù)強(qiáng)度的不同訴求（Burk 和Lemley，2009），使得權(quán)利確認(rèn)的創(chuàng)新激勵作用難以達(dá)到預(yù)期效果。一定范圍的企業(yè)規(guī)模和有限程度的市場競爭有利于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新（聶輝華等，2008）。然而眾多研究表明，激烈的市場競爭會阻礙非高新技術(shù)類企業(yè)的創(chuàng)新投入（張春鵬和徐璋勇，2019），對小型企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入無顯著促進(jìn)作用（王昀和孫曉華，2018），使創(chuàng)新水平落后的企業(yè)出現(xiàn)短視行為（岳佳彬和胥文帥，2021）。因而，過于激烈的市場競爭將會扭曲知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的創(chuàng)新激勵效應(yīng)，違背法治體系建設(shè)初衷?，F(xiàn)有文獻(xiàn)尚未將知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)強(qiáng)度納入企業(yè)間研發(fā)競爭框架，亦未能關(guān)注不同行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)下企業(yè)研發(fā)投入行為的微觀影響機(jī)制。

在全國統(tǒng)一知識產(chǎn)權(quán)立法進(jìn)程中，由于不同地區(qū)存在地理區(qū)位、經(jīng)濟(jì)水平、技術(shù)差距、文化底蘊(yùn)等異質(zhì)性特征，我國各地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)環(huán)境存在差異，具體表現(xiàn)在違法行為標(biāo)準(zhǔn)確定性和案件處理即時性等方面（Holman，2011）。因而可以從地區(qū)差異角度衡量知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)強(qiáng)度，考量其對異質(zhì)性研發(fā)競爭結(jié)構(gòu)行業(yè)內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新激勵作用。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)在法律環(huán)境量化分析方面尚存在局限。①法律環(huán)境相關(guān)研究綜述和知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化衡量指標(biāo)選取的具體原因分析，詳見工作論文版本。本文創(chuàng)新性地選取知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)案件文書數(shù)量作為司法強(qiáng)化的衡量指標(biāo)，并將數(shù)據(jù)精細(xì)化到區(qū)縣層次。后文理論分析和實(shí)證結(jié)果表明，知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化僅對研發(fā)深度高、競爭程度小的行業(yè)產(chǎn)生研發(fā)激勵作用：企業(yè)間研發(fā)差距較大，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的創(chuàng)新激勵作用進(jìn)一步賦予了領(lǐng)先企業(yè)市場優(yōu)勢，強(qiáng)化了其在產(chǎn)業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈上的分工地位，最大限度地壓低了無謂的研發(fā)競爭和低成本模仿行為對行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展造成的損害，實(shí)現(xiàn)了研發(fā)績效躍升。針對研發(fā)結(jié)構(gòu)單一、競爭激烈的行業(yè)，其企業(yè)間研發(fā)差距較小，相近的研發(fā)水平滋生了低成本模仿和搭便車行為。知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的創(chuàng)新激勵作用反而惡化了企業(yè)間競爭關(guān)系，長期研發(fā)投入激勵消失，最終行業(yè)研發(fā)績效嚴(yán)重萎縮。因而，分行業(yè)分階段地分析知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)強(qiáng)化對創(chuàng)新是否有真正的積極作用，具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義，明晰而具體的微觀影響機(jī)制能夠為我國現(xiàn)階段創(chuàng)新研發(fā)“增質(zhì)提量”提供路徑。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在如下幾個方面：其一，國內(nèi)法律環(huán)境相關(guān)研究存在較突出的滯后性，主要原因是缺乏細(xì)致且深入的經(jīng)驗證據(jù)，導(dǎo)致針對司法環(huán)境的研究僅能夠停留在理論層面或者粗略的實(shí)證分析上。本文從知識產(chǎn)權(quán)地區(qū)法治異質(zhì)性視角入手，明確不同研發(fā)競爭結(jié)構(gòu)行業(yè)在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化下存在異質(zhì)性創(chuàng)新激勵，并通過數(shù)理模型與實(shí)證分析印證各項機(jī)制，而非籠統(tǒng)地獲得法律環(huán)境優(yōu)化對創(chuàng)新績效正面影響的單一結(jié)論。其二，現(xiàn)存分行業(yè)研究各類因素對創(chuàng)新績效影響的相關(guān)文獻(xiàn)中，絕大多數(shù)文章僅僅把知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策視為外生變量，沒有將外部法律環(huán)境納入機(jī)制分析框架（Ivus 等，2017）。本文構(gòu)建異質(zhì)性行業(yè)研發(fā)競爭模型，以行業(yè)內(nèi)專利知識寬度分位數(shù)區(qū)分不同行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)和研發(fā)深度，揭示知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化作用的行業(yè)異質(zhì)性。其三，本文關(guān)鍵解釋變量?知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)司法判例文書數(shù)量，是通過“網(wǎng)絡(luò)爬蟲+人工整理”手段獲得。相較于分省案件數(shù)，該數(shù)據(jù)隱含地考慮到法律案件基于案情嚴(yán)重程度的異質(zhì)性社會影響，進(jìn)而對指標(biāo)賦予了一個天然加權(quán)。因為復(fù)雜的法律案件由多種案由組成，其性質(zhì)難以標(biāo)準(zhǔn)化界定，不應(yīng)簡單計數(shù)。其四，本文的發(fā)現(xiàn)為中國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略以及專利保護(hù)司法政策的進(jìn)一步細(xì)化與完善提供了一定思路，具有較為重要的借鑒價值。當(dāng)前中國一定程度上存在法治建設(shè)以及司法激勵投入成本較高，實(shí)際專利質(zhì)量相對低下以及專利產(chǎn)業(yè)化運(yùn)用能力較弱等不匹配現(xiàn)象。這未必是知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的直接后果，卻可能是單一法治體系建設(shè)在復(fù)雜市場競爭環(huán)境下滋生的附加損失。

二、理論分析

本文借鑒Aghion 等（2005）對行業(yè)研發(fā)競爭結(jié)構(gòu)的劃分方法，以郭小東和吳宗書（2014）文中產(chǎn)品模仿威脅和張杰等（2020）文中免費(fèi)知識溢出和企業(yè)研發(fā)競爭為理論基礎(chǔ)，構(gòu)建企業(yè)研發(fā)收益方程。假定每個地區(qū)行業(yè)擁有兩類企業(yè)參與研發(fā)競爭，符號i和 ?i分別表示領(lǐng)先企業(yè)和落后企業(yè)。市場中存在兩種行業(yè)研發(fā)競爭結(jié)構(gòu)：LL型和NN型，用行業(yè)內(nèi)企業(yè)研發(fā)差距門檻nˉ劃分。當(dāng)n越大，領(lǐng)先企業(yè)i和落后企業(yè) ?i之間技術(shù)創(chuàng)新水平差距越大，行業(yè)越傾向于LL型結(jié)構(gòu)（Leader and Laggard），研發(fā)競爭程度較弱；反之，領(lǐng)先企業(yè)i和落后企業(yè) ?i之間技術(shù)創(chuàng)新水平相當(dāng)，行業(yè)越傾向于NN型結(jié)構(gòu)（Necker and Necker），研發(fā)競爭程度較強(qiáng)。假設(shè)各行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)i研發(fā)活動的期望收益為：

公式（1）中，pi表示企業(yè)i研發(fā)成功概率，Ri表示項目收益，xi(hi,ei)表 示研發(fā)投入，hi表示人力資本投入，ei表示知識資本投入。由于研發(fā)活動通常具有很強(qiáng)的專業(yè)性和復(fù)雜性，企業(yè)通常引入外部人力和知識資本（朱沆等，2016），其內(nèi)部技術(shù)專才也需要具備研發(fā)所需的專業(yè)知識和高級技能。參考李平等（2007），將研發(fā)投入的價格標(biāo)準(zhǔn)化為1，設(shè)定研發(fā)投入函數(shù)為xi(hi,ei)=F(hi,ei)，。后文為了簡化公式，將xi(hi,ei)簡 寫為xi。參考郭小東和吳宗書（2014），本文假設(shè)落后企業(yè) ?i在 自身前期研發(fā)投入x?i的基礎(chǔ)上可能選擇跟進(jìn)模仿領(lǐng)先企業(yè)i的研發(fā)成功項目，損害其研發(fā)收益，即企業(yè)i項目收益函數(shù)為：

公式（2）中，αi(θxi xi)1/2和 α?i(θx?ix?i)1/2分別是企業(yè)i和 ?i的研發(fā)投入生產(chǎn)函數(shù)，呈現(xiàn)邊際收益遞減規(guī)律，即，知識與人力資本投入增加均可能提升企業(yè)研發(fā)項目收益。αi(?i)是企業(yè)i(?i) 的研發(fā)投入產(chǎn)出率。t(v)是 落后企業(yè)模仿威脅，以概率形式衡量，滿足 0 ≤t≤1。v是地方知識產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)強(qiáng)度。落后企業(yè)面對的高昂潛在法律成本和違法責(zé)任賠償會遏制自身侵權(quán)模仿行為，故有

參考張杰等（2020）文中設(shè)定，針對領(lǐng)先企業(yè)i，本文考察企業(yè)間研發(fā)競爭的負(fù)面作用以及行業(yè)內(nèi)知識溢出的正面作用，構(gòu)造了研發(fā)成功概率函數(shù)：

公式（3）中，xi(n) 為領(lǐng)先企業(yè)i創(chuàng)新研發(fā)投入，x?i(n) 為追趕企業(yè) ?i創(chuàng)新研發(fā)投入，σ為替代彈性。針對領(lǐng)先企業(yè)研發(fā)成功概率，行業(yè)中同時存在知識溢出的正面作用 max{0,1?eτ(v)(n?nˉ)}和研發(fā)競爭的負(fù)面作用其中，τ(v)表示企業(yè)間無成本知識轉(zhuǎn)移強(qiáng)度，與知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度負(fù)相關(guān)，即

結(jié)合公式（1）?（4），企業(yè)i的研發(fā)收益函數(shù) πi為：

公式（5）滿足利潤函數(shù)的一般數(shù)學(xué)性質(zhì)，①具體說明與求導(dǎo)過程未展示，感興趣的讀者可以向作者索取。求解收益最大化一階條件。②限于篇幅，文中未詳細(xì)列示一階條件求導(dǎo)結(jié)果，詳見本文的工作論文版本。假定的最優(yōu)解為0 的最優(yōu)解為(n2)，利用隱函數(shù)求導(dǎo)法則，可得。③具體說明與求導(dǎo)過程未展示，感興趣的讀者可以向作者索取。為進(jìn)一步考察知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化對企業(yè)研發(fā)績效的影響，本文將 上述均衡 解代入研發(fā)概率 公式，得到Pri,?i(n1)和Pri,?i(n2)，并針 對知識產(chǎn) 權(quán)司法保護(hù)強(qiáng)度v求 一階導(dǎo)數(shù)：

根據(jù)公式（6），知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化會提高LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)研發(fā)績效，降低NN型行業(yè)內(nèi)企業(yè)研發(fā)成功概率。基于上述理論分析，本文提出如下兩個命題：

命題H1：知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化會改變行業(yè)內(nèi)研發(fā)競爭格局，提高LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)研發(fā)績效，對NN型行業(yè)則不顯著。

命題H2：知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化會促使LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)通過擴(kuò)大研究開發(fā)費(fèi)用、增加知識和人力投入提高研發(fā)績效。

根據(jù)前文理論模型，這一結(jié)果可以解釋為：LL型行業(yè)中企業(yè)間研發(fā)差距較大，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的創(chuàng)新激勵作用進(jìn)一步賦予領(lǐng)先企業(yè)市場優(yōu)勢，強(qiáng)化其在產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈的分工地位，最大限度壓低無謂研發(fā)競爭和低成本模仿行為對行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展造成的損害，激勵企業(yè)知識和人力等創(chuàng)新資源投入，④在LL 型行業(yè)內(nèi)，由于 xi=F(hi,ei)，兩類要素投入均可能在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化下受到正面激勵，但是作用程度不同。后文實(shí)證結(jié)果表明，人力資本投入更能發(fā)揮提升研發(fā)績效的中介作用。實(shí)現(xiàn)研發(fā)績效躍升。然而在NN型行業(yè)內(nèi)，侵權(quán)行為抑制產(chǎn)生的正面激勵會被惡化的研發(fā)競爭和知識溢出效果削弱，兩個負(fù)面作用相互抵消，知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的企業(yè)研發(fā)投入刺激作用會同步加強(qiáng)落后企業(yè)模仿能力和吸收能力，進(jìn)一步加劇行業(yè)內(nèi)研發(fā)競爭，使得行業(yè)創(chuàng)新研發(fā)陷入惡性循環(huán)。在長期，NN型行業(yè)內(nèi)競爭逃離效應(yīng)占優(yōu)，各企業(yè)研發(fā)投入均受到抑制，知識資本和人力資本難以積累，最終導(dǎo)致行業(yè)研發(fā)績效嚴(yán)重萎縮。

三、研究設(shè)計與指標(biāo)選擇

本文實(shí)證識別的關(guān)鍵是LL型和NN型行業(yè)劃分，專利研發(fā)深度越高、知識領(lǐng)域跨度越大的行業(yè)越傾向于成為LL型，因而可以采用行業(yè)內(nèi)平均專利知識寬度衡量專利研發(fā)難度，即行業(yè)內(nèi)企業(yè)研發(fā)專利知識寬度越大，研發(fā)投入門檻和專利產(chǎn)出質(zhì)量越高。為了分析LL型行業(yè)和NN型行業(yè)中知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化對企業(yè)研發(fā)績效的異質(zhì)性影響，本文采用如下固定效應(yīng)模型：

模型（7）中，被解釋變量Yinkt為專利申請數(shù)（patent_numinkt）。①在此統(tǒng)一說明，本文下標(biāo)i表 示企業(yè)，k 表示行業(yè)，t 表示年份，n 表示區(qū)縣，j表 示地級市，h 表示省份，p表示個體。核心解釋變量Qunumnt為基層人民法院披露的知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)司法判例文書數(shù)量，用以衡量知識產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)強(qiáng)度，數(shù)據(jù)來源于法信數(shù)據(jù)庫。為劃分不同研發(fā)競爭結(jié)構(gòu)差異，本文將np_k設(shè)定為行業(yè)專利知識寬度平均值company_pkinkt，_k為升序排列的分位數(shù)門檻值，進(jìn)而依照次序分別進(jìn)行全樣本和分樣本回歸（即[0,p20)、[0,p30)、[0,p40)、[0,p50]、(p50,p100]、(p60,p100]、(p70,p100]、(p80,p100]，其中p?為行業(yè)專利知識寬度平均值第*位百分?jǐn)?shù)。分位數(shù)范圍越低，行業(yè)越靠近NN型，反之更靠近LL型）。②在后文機(jī)制檢驗部分，行業(yè)集中度和專利知識寬度呈正相關(guān)關(guān)系，說明這一劃分方式的合理性和現(xiàn)實(shí)性得到了驗證。μi為企業(yè)固定效應(yīng)，?t為 年份固定效應(yīng)，εinkt為隨機(jī)誤差項。本文預(yù)期 β在np_k<_k時為負(fù)或不具有顯著性，在np_k≥_k時顯著為正，即知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化會提高競爭程度較弱的LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)研發(fā)績效，在NN型行業(yè)內(nèi)則不顯著。

創(chuàng)新相關(guān)指標(biāo)來源于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)與專利數(shù)據(jù)庫匹配數(shù)據(jù)集。本文以2000?2013 年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫所有企業(yè)的中文名稱作為匹配工具，將專利數(shù)據(jù)庫與工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行合并，獲取企業(yè)當(dāng)年專利申請數(shù)量（patent_numink）、行業(yè)平均專利知識寬度（industry_pkkt）和企業(yè)平均專利知識寬度（company_pkinkt）三個指標(biāo)。針對后兩者，借鑒張杰和鄭文平（2018）的方法，按照大組編號（使用分類號提?。┘訖?quán)測算每種專利的知識寬度，計算方法為：patent_knowledgeinkt,type=1?∑α2。其中，α 表示專利分類號中各大組分類所占比重。patent_knowledgeinkt,type越大，各大組層面專利分類號間差異越大，即這類專利研發(fā)難度與研發(fā)層次越高。行業(yè)平均專利知識寬度能夠體現(xiàn)行業(yè)整體研發(fā)難度，專利知識寬度越高，行業(yè)進(jìn)入門檻越高，研發(fā)競爭程度相對越低，即前文理論模型中n越大。

針對司法判例文書數(shù)量，本文通過網(wǎng)絡(luò)爬取和人工核對，共整理了14 846 份知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)司法判例文書，并將爬取結(jié)果與天眼查、水滴信用、中國裁判文書網(wǎng)等第三方來源進(jìn)行核對，確保人民法院公布的判決文書無遺漏。③知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)案件類別未展示，感興趣的讀者可以向作者索取。依據(jù)我國訴訟法，級別管轄根據(jù)案件社會影響與復(fù)雜程度確定，例如在民事訴訟中，基層法院管轄一審普通民事案件（《中華人民共和國民事訴訟法》第十七條）。因此，本文通過統(tǒng)計基層法院披露的案件文書數(shù)量可以獲得區(qū)縣層級數(shù)據(jù)，建立知識產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)強(qiáng)度指標(biāo)Qunumnt。與此同時，本文還計算年份t區(qū)縣n文書數(shù)量除以該年份全部區(qū)縣文書數(shù)量最大值，獲得相對指標(biāo)Qunum_raten,t；統(tǒng)計截至年份t區(qū)縣n人民法院公布的全部案件文書數(shù)量，獲得累計指標(biāo)Qunum_accun,t，在后文進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

本文根據(jù)現(xiàn)行慣例對工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了清洗與整理（Brandt 等，2014），經(jīng)測算獲得全要素生產(chǎn)率和成本加成率。④限于篇幅，工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)清洗處理和指標(biāo)測算過程并未展示，詳見本文的工作論文版本?？刂谱兞縓iknt包括固定資產(chǎn)投入（gdzchinkt）、營業(yè)收入總額（revenueinkt）、雇傭職工人數(shù)（employmentinkt）、固定資產(chǎn)折舊（zhe j_gdinkt）和行業(yè)集中度（HHIkt）。為明確前文命題，還進(jìn)行了多重機(jī)制檢驗和進(jìn)一步分析：具體設(shè)定模型（7）中被解釋變量為企業(yè)全要素生產(chǎn)率（ln(TFP)inkt）、企業(yè)利潤總額（profitinkt）、企業(yè)人均產(chǎn)出率（rate_produceinkt）、企業(yè)成本加成率?勞動投 入（mark_up_Linkt）、企業(yè)成 本加成 率?中間品投入（mark_up_Minkt）、企業(yè)無 形資產(chǎn) 投入率（invisi_capinkt）、企業(yè)工資總額（wage_suminkt）、研究開發(fā)費(fèi)用（invent_feeinkt）等。上述數(shù)據(jù)均來源于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。其中，人均銷售生產(chǎn)率為企業(yè)總銷售收入除以雇傭總?cè)藬?shù)，無形資產(chǎn)投入率為企業(yè)當(dāng)年無形資產(chǎn)數(shù)量與資本投入數(shù)量之比，行業(yè)集中度為赫芬達(dá)爾?赫希曼指數(shù)。

為了驗證結(jié)果穩(wěn)健性，本文使用所在地級市專利相關(guān)地方規(guī)范性文件累計出臺數(shù)（Guifanjt）、地方性工作文件出臺數(shù)（Gongzuojt）作為區(qū)縣層次法律文書數(shù)量（Qunumnt）的工具變量。其中，地方法律文件出臺數(shù)據(jù)來源于北大法寶網(wǎng),①北大法寶，網(wǎng)址：https://www.pkulaw.com/。通過檢索“專利”為關(guān)鍵詞，獲取地區(qū)各層級法律文本的出臺年份信息。工具變量的有效性和外生性在后文實(shí)證部分詳細(xì)討論。②限于篇幅，主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果并未展示，詳見本文的工作論文版本。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果。本文根據(jù)模型（7），以專利申請數(shù)patent_numinkt為被解釋變量，得到如表1 所示回歸結(jié)果。列（1）Qunumnt正向顯著，在整體上知識產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)強(qiáng)化會提高全行業(yè)研發(fā)成功概率，即知識產(chǎn)權(quán)司法判例文書增加0.01 單位，企業(yè)平均專利申請數(shù)量增加0.599 單位。在分樣本回歸中，列（2）?（4）不具有顯著性，列（5）顯著性相對較弱且正向數(shù)值相對較小，列（6）?（9）回歸結(jié)果顯著為正且數(shù)值遞增，近似以行業(yè)平均專利知識寬度五十分位數(shù)p50為界限，其前后出現(xiàn)差異。偏向LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化下研發(fā)績效提升程度更高，與前文命題相符。其中專利知識寬度前20%行業(yè)內(nèi)，知識產(chǎn)權(quán)司法判例文書增加0.01 單位，企業(yè)平均專利申請數(shù)量增加0.966 單位；前30%、40%、50%行業(yè)內(nèi)分別增加0.835、0.821、0.708 單位，隨著行業(yè)結(jié)構(gòu)偏向LL型，數(shù)值逐步增大。綜上所述，知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的正向激勵作用可能僅僅出現(xiàn)在研發(fā)競爭不激烈的行業(yè)，成功發(fā)揮熊彼特效應(yīng)，助力我國實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新“增質(zhì)提量”目標(biāo)。反之，針對內(nèi)部企業(yè)差距較小、研發(fā)競爭較大的行業(yè)，競爭逃離效應(yīng)可能會使行業(yè)內(nèi)研發(fā)競爭態(tài)勢呈現(xiàn)“雙輸困境”，長期內(nèi)將出現(xiàn)創(chuàng)新績效萎縮。

表1 基準(zhǔn)回歸：知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化與專利申請數(shù)量

（二）穩(wěn)健性檢驗。為增強(qiáng)研究結(jié)論的可靠性，本文從以下幾個方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗：①限于篇幅，本文并未報告穩(wěn)健性檢驗的分析與結(jié)果，詳見本文的工作論文版本。一是控制潛在遺漏變量。除了上述企業(yè)特征之外，地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平、社會秩序等也可能對知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的研發(fā)激勵作用產(chǎn)生影響。為了控制潛在遺漏變量對回歸結(jié)果穩(wěn)健性產(chǎn)生的干擾，本文在基準(zhǔn)回歸中進(jìn)一步控制了省份和年份交互固定效應(yīng)。二是改變核心解釋變量測算方法。為了體現(xiàn)地區(qū)法律環(huán)境的相對差異，消除司法文書數(shù)量絕對指標(biāo)對回歸結(jié)果穩(wěn)健性產(chǎn)生的干擾，以及考慮地方法院過去公布司法判例對當(dāng)前知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)的指導(dǎo)意義，本文利用相對指標(biāo)Qunum_ratent和 累計案件文書數(shù)量指標(biāo)Qunum_accun,t代替解釋變量。三是內(nèi)生性問題和工具變量法。為解決潛在內(nèi)生性問題，本文選取所在地級市專利相關(guān)地方規(guī)范性文件累計出臺數(shù)（Guifanjt）和所在地級市專利相關(guān)地方性工作文件出臺數(shù)（Gongzuojt）作為工具變量。四是樣本自選擇偏誤和Heckman檢驗。知識產(chǎn)權(quán)司法判例文書數(shù)量為零的地區(qū)可能存在地方法治建設(shè)缺位、普法水平較低的現(xiàn)實(shí)情況。以司法判例文書數(shù)量為司法強(qiáng)化程度的衡量指標(biāo)，研究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的異質(zhì)性研發(fā)激勵，忽視了上述法治環(huán)境極為惡劣的地區(qū)。為解決上述樣本自選擇問題，本文采用Heckman兩步法對其進(jìn)行控制?？傮w而言，上述穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果仍然支持本文的結(jié)論。

（三）異質(zhì)性分析。

1.基于所有權(quán)的異質(zhì)性分析。在我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期，不同所有權(quán)類型企業(yè)針對制度環(huán)境變化擁有異質(zhì)性反應(yīng)。國有企業(yè)相較其他企業(yè)在研發(fā)技術(shù)復(fù)雜、專利質(zhì)量較高的行業(yè)擁有更高創(chuàng)新激勵效應(yīng)，原因主要有：更容易獲得來自行政、司法等部門的保護(hù)；多為壟斷性企業(yè)，位于企業(yè)間差距較大、競爭較小的行業(yè)，市場競爭程度遠(yuǎn)低于非國有企業(yè)（劉詩源等，2020）；預(yù)算軟約束抵消研發(fā)風(fēng)險，因而企業(yè)更傾向于進(jìn)行高質(zhì)量創(chuàng)新；政府對國有企業(yè)的發(fā)展寄予厚望，在舉國體制下努力實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超（路風(fēng)和何鵬宇，2021）。反觀非國有企業(yè)面臨更為激烈的市場競爭、更嚴(yán)格的融資約束（Tong 等，2014）、更匱乏的資源基礎(chǔ)等（劉詩源等，2020），使得其在嚴(yán)格約束下更傾向于低質(zhì)量創(chuàng)新。外資企業(yè)相比內(nèi)資企業(yè)沒有冗余雇員和政策性負(fù)擔(dān)等問題，因而其創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施擁有較大的自主權(quán)和靈活性，制度環(huán)境優(yōu)化作用較大。在影響范圍方面，由于外資企業(yè)的所有權(quán)特性，強(qiáng)化知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)會全方位鼓勵北方發(fā)達(dá)國家知識技術(shù)流入南方發(fā)展中國家（寇宗來等，2021），因而不論質(zhì)量高低，外資企業(yè)均可能對知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化具有正面反應(yīng)。

根據(jù)中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中所有制分類，本文按照企業(yè)所有權(quán)類型進(jìn)行分樣本回歸，結(jié)果如表2 所示。列（1）為全部樣本，三種類型企業(yè)均具有正向顯著性，即在總量上，知識產(chǎn)權(quán)法律司法強(qiáng)化會提高各類企業(yè)研發(fā)激勵，數(shù)值均在0.5 以上，其中國有企業(yè)最高，其次是外資企業(yè)和民營企業(yè)。橫向?qū)Ρ热愖訕颖?，國有企業(yè)LL型高質(zhì)量研發(fā)行業(yè)中，受到知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)強(qiáng)化的正向激勵作用最高，與先前分析中國有企業(yè)享受政策優(yōu)待、承擔(dān)技術(shù)突破任務(wù)等特點(diǎn)一致。相較于民營企業(yè)，外資企業(yè)在LL型行業(yè)中受到知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的正面作用較強(qiáng)，且外資企業(yè)回歸中列（3）和列（4）回歸結(jié)果也具有正向顯著性，上述結(jié)果與外資企業(yè)自主性、靈活性特點(diǎn)，以及基于文化背景、南北差異等對知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)化的反應(yīng)特征基本吻合。

表2 異質(zhì)性分析：所有權(quán)類型

2.基于資本密集程度的異質(zhì)性分析。企業(yè)要素結(jié)構(gòu)會影響知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的研發(fā)激勵作用。資本密集型企業(yè)具有較強(qiáng)不穩(wěn)定性，組織動態(tài)能力較低，管理者需要在難以預(yù)期的外部環(huán)境中不斷調(diào)整戰(zhàn)略（連燕玲等，2015）。在企業(yè)戰(zhàn)略制定過程中，資本密集度會影響戰(zhàn)略剛性、研發(fā)策略以及長期行為承諾。如市場中企業(yè)將大量資本用于低成本擴(kuò)張或?qū)ぷ饣顒?，僅通過專利購買和引進(jìn)等形式延長創(chuàng)新鏈條。盡管這能實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)大市場規(guī)模的目標(biāo)，但是在長期卻會阻礙知識和人才有效積累，又因缺乏有效動力與創(chuàng)新競爭壓力，最終呈現(xiàn)高投入、低產(chǎn)出的狀態(tài)。

在基準(zhǔn)回歸基礎(chǔ)上，表3 第一欄加入了企業(yè)資本密集程度以及知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)文書數(shù)量的交互項（density_capinkt×Qunumnt）。在專利質(zhì)量越高、研發(fā)程度越深的行業(yè)，資本密集會阻礙知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的創(chuàng)新研發(fā)激勵作用，因為高資本密集程度對應(yīng)較低的人力投入水平，而后者作為創(chuàng)新研發(fā)投入的重要組成部分，缺乏人力資本會使企業(yè)因固化的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，在面對外部市場機(jī)會時，產(chǎn)生調(diào)整較慢或程序受阻的問題。越高深的研發(fā)行業(yè)越需要人力資本帶來思維碰撞和觀念創(chuàng)新，這與我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和創(chuàng)新研發(fā)需要人力資本累積的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)不謀而合。而傳統(tǒng)依靠大量資本要素投入的生產(chǎn)模式或?qū)⒊蔀閯?chuàng)新改進(jìn)的阻礙。

方位意義是“東西”的初始意義，隨著時間的推移，整個語言系統(tǒng)的變化，“東西”也衍生出了其他的意義?！皷|西”可泛指各種具體的或者抽象的事物，也可指代人。我們常說“買東西”、“賣東西”，對于“東西”的“貨物”這一意義的起源，或源于東漢時期，初時只表示貨賣的物品。彼時洛陽為“東京”，長安為“西京”，到洛陽購貨為“買東”，到長安購貨為“買西”，在《木蘭詩》中亦有“東市買駿馬，西市買鞍韉”，于是“東西”逐漸用來指代貨物。再后來，其指代的范圍擴(kuò)大，不再局限于貨賣的物品，而是用來指代各種具體的和抽閑的事物。不過，“東西”用來指代各種具體或抽象的事物的現(xiàn)象，宋時始見，直到明清時期才尤為廣泛。

表3 異質(zhì)性分析：資本密集度和資產(chǎn)負(fù)債率

3.基于資產(chǎn)負(fù)債情況的異質(zhì)性分析。企業(yè)財務(wù)約束可能會影響企業(yè)研發(fā)決策，外部融資較少、市場競爭激烈的行業(yè)內(nèi)企業(yè)受到財務(wù)約束的可能性更大。在不同研發(fā)深度行業(yè)中，經(jīng)營主導(dǎo)型、投資主導(dǎo)型和投資與經(jīng)營并重型企業(yè)數(shù)量比重不同（張新民，2014）。其中，偏重從事經(jīng)營活動的企業(yè)內(nèi)部以經(jīng)營性資產(chǎn)為主導(dǎo)，高昂的固定資產(chǎn)、存貨規(guī)模等均為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的產(chǎn)物，對創(chuàng)新活動未能形成支持作用。與此同時，企業(yè)研發(fā)質(zhì)量會進(jìn)一步影響投融資決策與財務(wù)質(zhì)量，即債務(wù)負(fù)擔(dān)較高且不具有創(chuàng)新研發(fā)優(yōu)勢的企業(yè)難以獲得融資，而創(chuàng)新研發(fā)較積極的企業(yè)由于良好發(fā)展前景，更容易獲取外部融資。在基準(zhǔn)回歸基礎(chǔ)上，表3 第二欄加入了企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率以及知識產(chǎn)權(quán)案件文書數(shù)量的交互項（debt_capinkt×Qunumnt）。列（2）?（5）交互項顯著為負(fù)，即在市場競爭激烈、研發(fā)質(zhì)量較低的行業(yè)，財務(wù)約束對企業(yè)研發(fā)績效具有抑制作用。列（6）?（9）中交互項系數(shù)為負(fù)，即在專利研發(fā)深度較高的行業(yè)中，財務(wù)約束會干擾知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的研發(fā)促進(jìn)作用，但是不會成為企業(yè)研發(fā)績效提升的決定性阻礙因素。

（四）機(jī)制檢驗。

1.專利知識寬度劃分樣本的合理性檢驗。前文實(shí)證識別核心是LL型和NN型行業(yè)的劃分方式，即采用行業(yè)內(nèi)平均專利知識寬度衡量專利研發(fā)深度（張杰和鄭文平，2018）。專利研發(fā)深度越高、知識領(lǐng)域跨度越廣的行業(yè)越傾向于成為LL型。為驗證前文樣本劃分方式的合理性，本文印證專利知識寬度和行業(yè)集中度之間的正面關(guān)系，采用如下固定效應(yīng)模型：

模型（8）中，被解釋變量為行業(yè)集中度HHIkt，其與競爭激烈程度負(fù)相關(guān)。核心解釋變量包括知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)司法判例文書數(shù)量Qunumnt、專利知識寬度p_kint以及兩者交互項。p_kint包括行業(yè)平均專利知識寬度industry_pkkt和 企業(yè)平均專利知識寬度company_pkinkt。μi為企業(yè)固定效應(yīng)，?t為時間固定效應(yīng)，εinkt為隨機(jī)擾動項。Xinkt為控制變量，與前文設(shè)置相同。在不加入交互項時，本文預(yù)期δ為正，即專利知識寬度越大，研發(fā)競爭結(jié)構(gòu)越傾向于LL型，行業(yè)集中度越高。加入交互項后，預(yù)期 γ為正，即趨于LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化下會進(jìn)一步提高研發(fā)績效，獲取市場優(yōu)勢，導(dǎo)致行業(yè)集中度趨于提升。

本文根據(jù)模型（8）得到如表4 所示回歸結(jié)果。列（1）、列（3）和列（5）加入了專利知識寬度在企業(yè)和行業(yè)層面平均數(shù)值company_pkinkt和industry_pkkt，三列回歸結(jié)果均顯著為正，即行業(yè)集中度與專利知識寬度正相關(guān)，印證了使用專利知識寬度分位數(shù)劃分LL型和NN型行業(yè)的合理性。列（4）回歸中僅加入了Qunumnt，不具有經(jīng)濟(jì)顯著性，表明知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化不會直接對行業(yè)集中度產(chǎn)生影響，而是通過研發(fā)激勵作用改變市場競爭結(jié)構(gòu)，側(cè)面說明了本文機(jī)制的重要性，也說明本文樣本劃分方式不存在內(nèi)生性問題。列（2）回歸中加入了交互項（industry_pkkt×Qunumnt）且具有正向顯著影響，即知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化會進(jìn)一步提高專利知識寬度較高和結(jié)構(gòu)趨于LL型行業(yè)的集中度。按照前文理論分析，知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化會促使LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)更注重高質(zhì)量研發(fā)并獲取市場優(yōu)勢，落后企業(yè)減少研發(fā)投入以避免損失，行業(yè)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈分工結(jié)構(gòu)趨于明晰，市場中無謂競爭減少，經(jīng)濟(jì)效率提升。

表4 機(jī)制檢驗：專利知識寬度劃分樣本合理性（被解釋變量：行業(yè)集中度HHIinkt）

續(xù)表4 機(jī)制檢驗：專利知識寬度劃分樣本合理性（被解釋變量：行業(yè)集中度HHIinkt）

2.研究開發(fā)費(fèi)用機(jī)制檢驗。參考張璇等（2017），本文采用研究開發(fā)費(fèi)用衡量企業(yè)研發(fā)投入，考察其是不是LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化下研發(fā)績效提升的根源。財企[2007]194 號第一條規(guī)定，企業(yè)研發(fā)費(fèi)用包括研發(fā)活動中各種材料、人工、設(shè)備、知識和流程等花費(fèi)，是以貨幣金額計量的企業(yè)研發(fā)支出綜合款項。根據(jù)模型（7），以研究開發(fā)費(fèi)用invent_feeinkt為被解釋變量，得到表5 第一欄回歸結(jié)果。其中列（1）、列（6）?列（9）回歸結(jié)果顯著為正，知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化會提高LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)研究開發(fā)費(fèi)用。整體上知識產(chǎn)權(quán)司法判例文書增加0.01 單位，企業(yè)研究開發(fā)費(fèi)用總額增加674.71 萬元，其中專利知識寬度前20% 行業(yè)內(nèi)，知識產(chǎn)權(quán)司法判例文書增加0.01 單位，企業(yè)研究開發(fā)費(fèi)用總額增加625.82 萬元；前30%、40%、50%行業(yè)內(nèi)分別增加632.60 萬元、653.44 萬元、655.17 萬元。表5 第二欄同時加入了研究開發(fā)費(fèi)用invent_feeinkt與Qunumnt，前者對企業(yè)專利申請數(shù)量有正面影響，與理論預(yù)期一致。由于工業(yè)企業(yè)與專利數(shù)據(jù)庫匹配數(shù)據(jù)集中企業(yè)研發(fā)投入指標(biāo)缺失嚴(yán)重，僅能獲取2002 年、2005 年、2006 年和2007 年四個年份數(shù)據(jù)，無法準(zhǔn)確衡量企業(yè)研發(fā)投入對創(chuàng)新績效提升的中介效應(yīng)。因而接下來，本文利用知識和人力資本相關(guān)指標(biāo)側(cè)面說明知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化下研發(fā)投入增加帶來的創(chuàng)新績效提升。

表5 機(jī)制檢驗：研究開發(fā)費(fèi)用檢驗

3.知識資本投入和人力資本引進(jìn)中介效應(yīng)檢驗。注重創(chuàng)新研發(fā)的企業(yè)往往擁有較好知識資本結(jié)構(gòu)，可以通過改善社會網(wǎng)絡(luò)、高管特征、信息獲取以及知識吸收能力等方式引入無形資產(chǎn)（Dezs?和Ross，2012），加強(qiáng)自身知識儲備或者拓寬與外部知識源的連接渠道。同時，現(xiàn)有研究表明，優(yōu)良的研發(fā)績效往往與高強(qiáng)度的人力資本投入正相關(guān)。一方面，隨著知識信息經(jīng)濟(jì)時代的到來，傳統(tǒng)工業(yè)經(jīng)濟(jì)時代的物質(zhì)資本投入在知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)強(qiáng)化背景下，逐漸讓位于人力資本等相對稀缺資源投入。另一方面，R&D投入較高企業(yè)依賴高水平的人力資本投入作為研發(fā)中堅力量，人力資本積累又促使企業(yè)采取積極的研發(fā)戰(zhàn)略，兩者相互促進(jìn)形成了“正反饋效應(yīng)”。

為驗證上述機(jī)制，本文根據(jù)模型（7）以企業(yè)無形資產(chǎn)投入率invisi_capinkt和企業(yè)工資總額wage_suminkt為被解釋變量，得到表6 第一、三欄結(jié)果。相較于NN型行業(yè)，LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化下?lián)碛懈咧R和人力資本投資比例，創(chuàng)新研發(fā)效率、知識轉(zhuǎn)產(chǎn)效率更高。在熊彼特效應(yīng)占優(yōu)情況下，知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化有利于促進(jìn)LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)更注重知識資產(chǎn)和人力資本投入，以獲得長期發(fā)展優(yōu)勢。第二、四欄將invisi_capinkt、wage_suminkt與Qunumnt一同加入回歸方程，全樣本回歸以及LL型行業(yè)樣本均通過了SobelZ檢驗，部分中介效應(yīng)成立。作為創(chuàng)新要素，在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化作用下，企業(yè)知識資本投入和人力資本引進(jìn)會增加，進(jìn)而助力LL型企業(yè)研發(fā)績效提升。NN型行業(yè)內(nèi)企業(yè)由于缺乏研發(fā)激勵，兩類資本投入在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化背景下提升作用不明顯，亦不能夠發(fā)揮中介效應(yīng)。

表6 機(jī)制檢驗：知識資本投入和人力資本引進(jìn)中介效應(yīng)檢驗

（五）進(jìn)一步分析。

1.企業(yè)利潤推升作用。在企業(yè)流程內(nèi)部，研發(fā)創(chuàng)造到生產(chǎn)銷售等各個環(huán)節(jié)都與知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)息息相關(guān)，高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)品會拓展企業(yè)利潤空間，進(jìn)而在資金支持下進(jìn)一步強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)激勵，形成正反饋效果。為驗證企業(yè)研發(fā)績效提升的進(jìn)一步影響，根據(jù)模型（7）以企業(yè)利潤總額profitinkt為被解釋變量，得到表7 第一欄。在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化下LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)相較于NN型行業(yè)利潤總額提升更大，印證了研發(fā)績效與企業(yè)利潤之間的傳遞渠道。整體上知識產(chǎn)權(quán)司法判例文書增加0.01 單位，企業(yè)平均利潤總額增加1 617.05 元。創(chuàng)新研發(fā)戰(zhàn)略是企業(yè)長期參與市場競爭并獲取利潤的好選擇。

2.生產(chǎn)效率提高作用。研發(fā)績效更優(yōu)的企業(yè)往往擁有更好的生產(chǎn)效率和經(jīng)營績效。Baldwin和Harrigan（2011）的研究表明高生產(chǎn)率對價格的抑制作用會被高產(chǎn)品質(zhì)量抵消，即高質(zhì)量產(chǎn)品、高生產(chǎn)率、高價格、高利潤率會同時出現(xiàn)在優(yōu)質(zhì)企業(yè)中。因而本文認(rèn)為在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化背景下，異質(zhì)性行業(yè)研發(fā)績效刺激作用會進(jìn)一步影響企業(yè)生產(chǎn)流程的改進(jìn)、生產(chǎn)效率的提升。為此，分別以企業(yè)人均銷售生產(chǎn)率rate_produceinkt和企業(yè)全要素生產(chǎn)率 ln(TFP)inkt為被解釋變量，得到表7 第二、三欄。在整體上知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化會提高企業(yè)人均銷售生產(chǎn)率和企業(yè)全要素生產(chǎn)率，對LL型行業(yè)內(nèi)企業(yè)提升作用更大。以企業(yè)人均銷售生產(chǎn)率為例，整體上知識產(chǎn)權(quán)司法判例文書增加0.01 單位，單位雇傭人員銷售收入平均增加53.75 元/人。值得注意的是，在專利知識寬度分位數(shù)前端，甚至出現(xiàn)了知識產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)強(qiáng)化對企業(yè)人均銷售生產(chǎn)率的負(fù)面影響，這可能是由于理論分析中NN型行業(yè)內(nèi)企業(yè)間劇烈市場競爭和企業(yè)內(nèi)消極研發(fā)行為所導(dǎo)致。在知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化背景下，研發(fā)水平相當(dāng)?shù)钠髽I(yè)間擁有高強(qiáng)度市場競爭關(guān)系，相對落后企業(yè)研發(fā)投入會減少領(lǐng)先企業(yè)研發(fā)成功概率。在博弈均衡時，企業(yè)會改變策略，長期維持低水平研發(fā)投入，生產(chǎn)率無從提升，不利于行業(yè)整體發(fā)展。

表7 進(jìn)一步分析：企業(yè)利潤推升和生產(chǎn)效率提高作用

五、研究結(jié)論與政策建議

知識產(chǎn)權(quán)法律制度已經(jīng)成為激勵我國微觀主體創(chuàng)新、生產(chǎn)效率提升的重要驅(qū)動因素。知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)法律明確了侵害知識產(chǎn)權(quán)行為應(yīng)當(dāng)付出法律責(zé)任，保護(hù)了發(fā)明人的合法權(quán)益，規(guī)范了產(chǎn)權(quán)關(guān)系和市場環(huán)境，增強(qiáng)了經(jīng)濟(jì)主體活力?，F(xiàn)有眾多文獻(xiàn)均通過實(shí)證分析方法證明了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)會促進(jìn)創(chuàng)新，但是尚沒有考慮到司法強(qiáng)化在不同行業(yè)研發(fā)競爭結(jié)構(gòu)下的差異化激勵作用和不同地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的異質(zhì)性。本文建立了企業(yè)間研發(fā)競爭模型，以行業(yè)平均專利知識寬度分位數(shù)為界限，將工業(yè)企業(yè)歸于行業(yè)內(nèi)研發(fā)差距較大、市場競爭較弱的LL型行業(yè)和研發(fā)差距較小、市場競爭激烈的NN型行業(yè)兩類，并按照不同分位數(shù)劃分樣本，按序回歸。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化對LL型行業(yè)相較于NN型行業(yè)擁有更明顯的研發(fā)績效提升作用。本文證明了法治普及程度可以通過人民法院披露的相關(guān)案件文書數(shù)量衡量，為后續(xù)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究提供了良好的測度指標(biāo)。綜上，僅僅關(guān)注知識產(chǎn)權(quán)法律優(yōu)化對整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展和創(chuàng)新研發(fā)的正面促進(jìn)作用，會忽視了在制度規(guī)范下市場競爭機(jī)制滋生的“失意之地”，即LL型行業(yè)中企業(yè)受到的正面經(jīng)濟(jì)影響會掩蓋NN型行業(yè)中企業(yè)現(xiàn)階段創(chuàng)新發(fā)展相對落后且未來研發(fā)投入受阻的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)。

本文理論模型與經(jīng)驗事實(shí)反映了法律環(huán)境優(yōu)化的異質(zhì)性作用渠道，為進(jìn)一步研究法律對經(jīng)濟(jì)主體的影響打下了基礎(chǔ)?？梢缘玫揭韵抡邌⑹荆菏紫龋R產(chǎn)權(quán)保護(hù)法律的實(shí)施與強(qiáng)化實(shí)現(xiàn)了“保護(hù)專有權(quán)利”“促進(jìn)知識傳播”與“提高創(chuàng)新能力”等立法宗旨，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)主體參與創(chuàng)新，提高了生產(chǎn)效率。但為了讓司法強(qiáng)化全面服務(wù)于創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，需要同時關(guān)注知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)落后地區(qū)的法治建設(shè)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)設(shè)置的合理性，避免出現(xiàn)司法環(huán)境完善和市場機(jī)制運(yùn)行之間的無謂損失。地方政府應(yīng)引導(dǎo)并設(shè)置合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，有序升級產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈，使得優(yōu)化的知識產(chǎn)權(quán)法律環(huán)境能發(fā)揮其應(yīng)有作用，從根本上解決法治建設(shè)成本較高，但實(shí)際專利質(zhì)量相對低下的不匹配現(xiàn)象。其次，本文研究結(jié)論對我國加強(qiáng)法治環(huán)境建設(shè)，提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，具有重要的政策意義。政府建設(shè)法律法規(guī)體系應(yīng)當(dāng)兼顧立法活動的完備性以及具體條文的落實(shí)與監(jiān)管，加強(qiáng)法制宣傳工作，鼓勵微觀經(jīng)濟(jì)主體訴諸法律解決問題、維護(hù)權(quán)益，強(qiáng)化司法能力建設(shè)。法律環(huán)境優(yōu)化不僅需要明確規(guī)定的地方法律文件，還需要將法律規(guī)定結(jié)合現(xiàn)實(shí)生活予以強(qiáng)化實(shí)施。再次，盡管本文證實(shí)了知識產(chǎn)權(quán)司法強(qiáng)化的研發(fā)激勵作用在市場競爭激烈、研發(fā)差距較小的行業(yè)中不明顯，但是這并不意味著知識產(chǎn)權(quán)法律制度不需要進(jìn)一步完善與落實(shí)。水平低下的法律保障更會抑制發(fā)明人積極性，知識與人力資本難以累積，不利于企業(yè)、地區(qū)的長期可持續(xù)發(fā)展。在數(shù)字化、信息化時代下，經(jīng)濟(jì)主體知情權(quán)得到保障、參與治理渠道暢通、訴訟維權(quán)及時反饋等方面都需要地方政府明確規(guī)定并付諸實(shí)施。政府需要大力支持創(chuàng)新研發(fā)，營造良好的司法環(huán)境，同時注意根據(jù)不同行業(yè)的實(shí)際條件制定差異性的研發(fā)支持政策，杜絕“一刀切”的不合理規(guī)制措施，以構(gòu)建合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和完善的創(chuàng)新鏈條。

在社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制建設(shè)中，市場化的發(fā)展模式、激烈的企業(yè)競爭會為知識產(chǎn)權(quán)法律制度的經(jīng)濟(jì)分析帶來新角度，即我們可以將外部法律環(huán)境納入分析框架，為處理好制度設(shè)置與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行間關(guān)系提供理論指導(dǎo)。