技术创新门限效应研究——基于知识产权保护与技术差异视角

党国英刘朝阳罗明灿(西南林业大学，昆明　6504)　(云南大学，昆明　65009)

技术创新门限效应研究——基于知识产权保护与技术差异视角

党国英1刘朝阳2罗明灿11(西南林业大学，昆明650224)2(云南大学，昆明650091)

〔摘要〕本文利用中国30个省市区2000～2012年数据，采用面板门槛模型，基于知识产权保护与技术差异视角，对技术创新的门限效应进行研究。结果表明，知识产权保护的技术创新效应存在着明显的技术差异与知识产权保护门槛。不管以知识产权保护还是以技术差异作为门槛变量，加强研发物质资本与人力资本投入均能显著促进我国各省区技术创新水平。

〔关键词〕知识产权保护技术差异技术创新门限效应门槛模型地区差异

引言

企业技术创新需要通过获得市场垄断利润得以激励，加强知识产权保护则是最有效的激励方式。然而知识产权保护是一把“双刃剑”，对知识产权保护太强，企业的技术创新成本随之提高，产品的扩散将会受到抑制，技术创新的速度变缓;对知识产权保护太弱，企业的技术创新成果易被其他企业模仿复制，必将减少企业的创新收益，创新热情也会随着专利产品的增多而下降。只有重视技术创新体系与知识产权战略的协调发展，才能促进经济持续增长。中国经济经历30多年的高速增长后，国内企业的自主创新能力逐渐提高，加强知识产权保护已由外生的国际压力向内生的需求转变。但对于中国目前所处的阶段来说，技术仍然以模仿创新为主，正经历技术模仿创新向自主创新的过渡，过强的知识产权保护可能对技术创新不利。具体应该采取什么样的知识产权保护政策，以更好地发挥知识产权保护对技术创新的促进作用，仍然是一个值得研究的重要现实问题。

1　　文献评述

国内外学者对知识产权制度与技术创新，技术距离与技术创新之间的关系进行了较多重要且有意义的研究。到目前为止，可归纳出两种主要结论:

第一种结论认为，知识产权保护与技术创新之间存在线性关系。Kanwar和Evenson (2003)利用Ginarte和Park (2008)构建的知识产权保护指数GP对知识产权保护强度进行测定，在此基础上利用32个国家的面板数据估计发现，加强知识产权保护有助于激励企业进行研发投资，能够促进企业的技术创新与技术进步［1，2］。Maloney等(2003)根据动态广义矩估计法对发达国家进行实证检验发现，知识产权保护对企业的研发质量和技术创新存在明显的促进作用［3］;第二种结论表明，知识产权保护与技术创新之间存在复杂的非线性关系，一个国家的经济发展水平对于知识产权保护能否促进技术创新起着关键的决定作用。按照国内外研究对两者间关系可能出现的具体结果，又可分3种情况: (1)知识产权保护与技术创新之间存在U型关系。Chen和Puttitanum (2005)运用发展中国家面板数据研究发现，知识产权保护对技术创新产生正向作用的同时，还受到一国经济发展水平的影响，二者之间存在复杂的“U”型关系［4］。(2)知识产权保护与技术创新之间存在倒U型关系。Horii和Iwaisako (2007)等研究发现，IPR水平和创新之间存在着一条倒U型曲线［5］。余长林(2009)等运用60个发展中国家面板数据，考察知识产权保护与技术创新之间的关系。发现了技术创新与知识产权保护之间存在倒“U”型曲线，并且这种关系还取决于一国的经济发展水平［6］。李平等(2013)借助汉森(Hansen，1999)的内生门限法检验我国的自主创新与技术引进的知识产权门槛，结果证实了知识产权保护与技术创新之间的倒U型关系［7］。(3)知识产权保护与技术创新非线性关系的具体形状并不明确，主要取决于一国的经济发展水平(技术水平)或初始知识产权保护力度，从而提出了要进行“适度知识产权保护”的思路。王华(2011)研究发现，实施知识产权保护有利于一个国家的技术创新，但加强知识产权保护对技术创新的影响还取决于该国初始的保护力度［8］。

学者们对技术距离与技术创新之间的关系得出较为一致的观点，国内外许多学者论证了技术距离与技术外溢之间存在的非线性关系，间接表明技术距离与技术创新可能存在某种非线性关系。Driffield和Taylor (2005)指出，技术距离与通过技术外溢获得的技术创新之间存在着非线性关系，当国内外的技术距离小于1. 2时，间接的技术创新效应为正，否则就为负［9］。Acemoglu，Aghion 和Zilibotti (2006)认为国家的技术创新存在着技术距离门槛，如果在门槛值时无法从基于投资的战略转向创新的战略，那么这一经济体将会陷入非收敛陷阱，无法向世界技术前沿逼近［10］。已有类似研究以注重定性分析的理论模型为主，少量的实证研究也囿于国家层面的实证检验，缺乏技术差异视角下，知识产权保护影响技术创新的量化研究。考虑到我国是一个非匀质大国，各省区的平均技术水平存在较大差异，不同差异下知识产权保护对技术创新的影响效果理应会有所不同，则全国制定或实施统一的知识产权保护政策最终将难以达到预期的经济效果。本文基于中国30个省市区数据，采用面板门槛模型，实证研究知识产权保护与技术差异下，我国进行技术创新的门限效应。

2　门槛模型构建

对技术创新主体而言，知识产权保护过弱会挫伤企业进行自主创新的积极性，削弱其技术创新的动力，而太过严格的知识产权保护则会抑制国家的技术创新，降低整个社会的福祉。同样地，技术距离过大或过小都不利于企业通过技术扩散和传播获得技术创新，技术距离过大不仅会削弱技术的广泛传播与吸收效果，强行引入先进技术也不利于先进技术在企业内部的推广和消化，难以达到提高企业技术水平的目的。技术距离过小同样会减缓企业技术进步的步伐，如果技术距离太小，当地企业通过技术差距带来的收益空间则非常有限。本文在进行计量分析时，以知识产权保护水平与技术差异分别作为门槛变量，知识产权保护水平作为核心变量建立门槛模型。通过这样的设定，可以考察知识产权保护的技术创新效应是否依赖于各地区的知识产权保护水平和技术差异门槛变量以及如何随着这些门槛差异的变化而变化。

2. 1知识产权保护门槛变量模型

已有实证研究表明知识产权保护与技术创新之间确实存在非线性关系，但这种非线性关系到底是否存在门槛或是存在几个门槛值并不确定，为此根据Hansen的门槛模型［11］，假设存在n个门槛(γ1，γ2，…，γn)，建立知识产权保护多门槛模型如下:

其中，知识产权保护水平IPRit为门槛变量，γj为门槛值，n个门槛值将观测样本变量划分为n +1个门槛区间，不同的门槛区间内，知识产权保护的回归估计系数分别为δ1，δ2，…，δn，εit为残差项。INNit为被解释变量，表示省区i第t年度的技术创新，采用各省区专利申请受理数表示，IPRit为公式中的核心解释变量，代表i省区第t年实际知识产权保护水平，Hit表示各省区人力资本水平。

用各地区科技活动人数作为其代理变量; DIFit代表国内不同省区的技术差异; Rit表示各省际的研发资本投入，以2000年作为基期，采用永续盘存法计算出各年的研发资本存量［12］。

多门槛回归主要是寻找使得残差平方和S (γ1，γ2，…，γn)最小所对应的门槛组合(γ1，γ2，…，γn)，通过“自主抽样法”估计的P值判断第N个门槛效应是否显著，并据此判断门槛个数。Bai (1997)证明多拐点模型的连续拐点是一致估计，即单门槛模型求得的门槛值γ*可作为双门槛模型中第一门槛^γ1的一致估计量，则第二阶段门槛回归的残差平方和S2(γ2)为［13］:

相应更好的第一门槛估计值为:

多门槛效应检验和置信区间的估计仍然采用Hansen (1999)“自主抽样法”来获得其渐进分布，通过估计P值判断原假设是否成立。

2. 2技术差异门槛变量模型

知识产权保护通过不同的技术创新途径引致技术创新的效应不用，技术差异反映了我国企业技术自主创新能力与通过技术溢出获得的技术模仿创新能力的差异大小。由技术溢出效应与技术差异之间的非线性关系，进而可以推出知识产权保护对技术创新的非线性关系可能存在技术差异门槛。我国地域辽阔，各省区因历史和各种现实原因导致技术水平存在较大差异，则知识产权保护与技术创新之间还可能存在技术差异门槛，为反映不同省区知识产权保护对技术创新的技术差异门槛效应，可建立如下的多门槛模型:

3　变量构造与数据处理

第二个门槛值为:

Bai (1997)证明珔γ2是渐进有效的，但γ*却未必渐进有效，然而珔γ2的渐进有效性能确保通过第三个阶段的估计得到更好的第一门槛估计值^γ1，故只要固定第二个门槛珔γ2，即可重新估计^γ1:

3. 1知识产权保护水平测度

对于地区差异不大的国家而言，知识产权保护水平在整个国家和地区应无太大差异。但对于中国而言，知识产权保护存在“两张皮”现象，不但整个国家知识产权立法与执法不同步，而且各地区经济、文化差异悬殊，从而使得各地区的知识产权保护水平也存在明显差异，这种差异主要来自各地区对相同国家知识产权立法下实际执行水平存在的客观差异，因而有必要对我国(除港澳台外)各地区的实际知识产权保护强度进行度量。

3. 1. 1指标构建

我国的知识产权立法主要由国家统一进行，可以认为各地区的知识产权立法强度由国家的知识产权立法水平决定，具有相同值。由于各地区的知识产权保护水平由知识产权立法水平与知识产权执法水平共同决定，所以各地区实际的知识产权保护水平最终取决于知识产权执法强度。根据数据可获性，借鉴朱树林与代中强的思想，重新构造不同地区不同时间的知识产权执法指标如下所示［14－16］:

其中: ZLit表示各地区不同年份专利纠纷立案数，MAXZLi代表相同年份内各地区专利纠纷立案数的最大值，MAXZLt表示同一地区在不同年份查处的专利纠纷立案数的最大值。专利纠纷立案数分别包括侵权纠纷、其他纠纷、查处冒充专利行为和查处假冒他人专利行为的立案数。中国知识产权保护存在“强名义保护、弱实际保护”的特点，实际知识产权保护水平主要取决于实际知识产权执法水平，各省份的知识产权保护普遍存在大量侵权现象与执法相对不严并存的现象。在侵权现象比较普遍的情况下，若某个省份加强执法，则被查处的专利侵权案件数量增加，知识产权实际保护得分就高;弱化执法，被查处的专利侵权案件数量减少，相应的知识产权实际保护得分就低。比值反映了各地区从空间维度上执法强度存在的差异，比值则表明了各地区从时间维度上执法强度的区别，由于各地区的保护强度在时间维度上具有相同的增加趋势且总体数值较大，而在空间维度各地区执法强度差异较大且普遍数值较小，为了能够真实反映各地区实际知识产权执法强度的时空差异，确定的权重为2/3、的权重为1/3。由于专利纠纷案件在立案之后需要经过跨期调查、审理才能最终结案，所以用累计值来表示，各地区每年的专利纠纷立案数为1985年到该年的专利纠纷立案数的累计。因专利统计年报中2000年与2001～2010年专利纠纷数据的统计口径不一致，故2000年各地区的专利纠纷立案数为1985～ 2001年的累计值减去2001年专利纠纷立案数。

3. 1. 2强度测定

以改进GP方法计算2000～2012年各省区相同的知识产权保护立法指数IGP，采用新构建的知识产权保护执法指标计算各省区知识产权执法指数ELS，可算出各省市区的实际知识产权保护水平如表1［17］所示。

表1　2000～2012年中国各地区知识产权保护强度

续表

3. 2技术差异测度

在估算国内技术差异时，本文采用全要素生产率指标对各地区技术水平进行测度。全要素生产率TFP的测定采用索洛余值法，如公式(8) :

Yit是i地区t时刻的产出，Lαit和Kβit分别表示劳动和资本在不同时点与不同地区的投入量，α为劳动的产出弹性，β表示资本的产出弹性，且满足规模报酬不变，即α+β= 1。只要估计出劳动产出弹性α与资本产出弹性β就可以估计出中国各地区2000～2012年的全要素生产率TFP值。估算劳动与资本的产出弹性时，采用各地区国内生产总值GDP作为衡量经济产出的指标，数据来自2001～2013年各年《中国统计年鉴》;借鉴张军2003年的方法，采用2000～2012年各地区社会劳动者人数作为劳动投入量指标;测算资本存量的方法采用永续盘存法，基本公式为:

其中表Kit表示i地区第t年的资本存量，Ki，t－1表示i地区第t－1年的资本存量，Iit表示i地区第t年的投资，δ表示固定资本存量平均年折旧率。按照可比价格计算资本存量的方法，利用张军2000年当年价的资本存量数据，算出以2000年为基期2001～2012年我国各地区资本存量与全要素生产率。利用全要素生产率，构建技术差异计算公式为:

DIFit表示i地区在t年份的技术差异，GIit为i地区在t年份计算技术差异的指标值，MAXGIit表示在t年份各地区i对应指标值的最大值。DIFit越小，技术差异越小，对应的指标值就越大。

4　门槛模型估计

根据知识产权保护与技术差异门槛变量模型，运用Stata12. 0稳健估计方法，对全样本进行检验以确定是否存在门槛效应。为保证各个机制空间都有足够的样本数，最多进行三门槛检验，即总样本分为4个机制空间的估计与检验。具体设置100个网格搜寻点，进行1000次“自举法”重复，分组子样本异常值去除比例为5%。

4. 1面板单位根检验

为避免变量的不平稳而引起回归方程的参数估计出现偏差，需要先对每个变量进行平稳性检验。面板数据的平稳性检验有多种方法，本文采用LLC检验考察各变量是否平稳，检验结果如表2所示。可以看出，所有变量的p值均在1%的显著性水平下表现显著，因此拒绝含有单位根的原假设，全部变量都平稳，不存在伪回归［18］。

表2　 LLC平稳性检验结果

4. 2门槛效应检验及回归结果分析

依照Hansen (1999)的建议首先从单门槛开始估计，检验和构建置信区间，然后在此基础上进一步搜索第二个门槛并进行估计，检验和构建置信区间，接下来对门槛的个数进行检验，从而确定是否有必要保留两个门槛，以此类推。

表3　面板门槛模型回归结果

表3的(1)与(2)分别报告了以知识产权保护ipr与以dif为技术差异变量作为门槛变量，以知识产权保护作为核心变量(机制依赖变量)的面板门槛模型计量结果。计量结果(1)表明，F1、F2，F3分别在1%的显著性水平下拒绝无门槛、存在单一门槛与存在双门槛的原假设，表明理论上应具有3个绝对的知识产权保护水平门槛，但根据4类知识产权保护区间的回归结果可以发现，除了最小的门槛区间回归结果显著外，其余3个区间回归结果都不显著，这意味着在门槛回归时，可能受其他变量因素影响，最终真正有效的门槛只有1个。门槛效应确定之后，需要对门槛值进行估计以及对门槛估计值与真实值的一致性进行检验，也即似然比检验。表4给出了两门槛变量的门槛值估计结果及置信区间，可以看出在5%的显著性水平下，门槛估计值可以代表真实值。

表4　门槛估计值及置信区间

理论上存在的3个门槛值0. 662、1. 594、1. 797将知识产权保护强度分为4类知识产权保护区间，分别为弱知识产权保护、较弱知识产权保护、中等知识产权保护与较强知识产权保护。各类不同的知识产权保护区间对技术创新的作用效果存在较大差异。在ipr≤0. 662的弱保护下，知识产权保护强度在10%的显著性水平对我国的技术创新存在积极的促进效果;在0. 662＜ipr≤1. 594的较弱知识产权保护下，对技术创新的效应存在不显著的负向影响，这种负向影响随着知识产权保护力度的进一步加强呈现降低的趋势，当知识产权保护水平ipr＞1. 797时，负向影响又开始转变为正向，此时正向效应并不显著。

真正有效的一个知识产权保护门槛0. 662把实际知识产权保护水平分为两类保护区间。在小于0. 662的弱保护区间内，每提高知识产权保护一个百分点，可明显促进我国技术创新水平上升0. 39个百分点。在高于0. 662的较高知识产权保护区间内，知识产权保护的技术创新效应并不显著。虽然我国在2001年正式加入WTO，在TRIPS协定下知识产权保护立法水平迅速增强，但全国各地实际的执法水平还非常薄弱，从而使得我国的真实知识产权保护水平还非常低，而我国当时整体的技术水平相对低下，主要以仿制国外产品和模仿创新为主，此时知识产权保护程度的微弱便于我国对国外技术进行模仿，有利于技术模仿创新。随着国内知识产权行政执法力度的加大，实际知识产权保护水平的增强，通过技术模仿创新的成本逐渐变大，知识产权保护对模仿创新的反向抑制作用随之增强，结果使得各地区以模仿创新为主的技术创新效应不断降低。2008年，国家开始制定创新型国家战略与实施知识产权强国计划后，全国各区域技术水平不断增强，技术创新能力也不断提高，技术创新面临着从技术模仿创新向技术自主创新的过渡，此时知识产权行政、司法保护水平的力度加大，有利于促进技术自主创新，但由于知识产权保护水平对技术模仿创新的抑制作用与对技术自主创新的促进力量相互抵消，使得最终知识产权保护对技术创新的综合效应表现并不显著。

人力资本、研发资本对各地区技术创新存在显著的正向效应，各地区科技活动人数每增加1%，可促使专利创新产出提高0. 4658%;研发资本每提高0. 01，可促进专利创新产出增加1. 4927%。表明加大研发物质资本与研发人力资本投入能有效提升各地区企业的技术创新能力。易先忠(2006)、代中强(2010)等通过理论分析与实证表明，我国目前主要还是以技术模仿创新为主，处在技术从模仿创新到技术自主创新的转型阶段。人力资本与技术创新的正向实证关系表明，我国的人力资本适应以技术模仿创新为主的技术创新方式。

计量结果(2)表明，F1在95%的置信水平下拒绝无门槛的原假设，F2在90%的可靠性下拒绝存在单个门槛的原假设，F3对应的p值为0. 1340，表明在10%的显著性水平下接受存在双门槛的原假设，因此理论上说明存在两个绝对的技术差异dif门槛。如果提高显著性水平并考虑其他变量因素的影响，并结合回归结果可以发现，除了最小的门槛区间回归结果显著外，其余3个区间回归结果都不显著，这意味着最终真正有效的门槛只有1个。

理论上存在的两个门槛值0. 353、0. 492将技术差异分为三类不同的差异范围，即技术差异较小、技术差异中等及技术差异较大。不同类别技术差异下知识产权保护与技术创新之间关系有所不同，随着技术差异的不断增大，知识产权保护对技术创新的正向促进效应逐渐减弱。具体表现为:在dif≤0. 353的较小技术差异区间，知识产权保护的系数显著为正，为0. 1693，在0. 353＜dif≤0. 492的中等技术差异内，知识产权保护存在不显著的正向效应(0. 1077)，在dif＞0. 492的较大技术差异内，知识产权保护与技术创新同样存在不显著的正向关系(0. 0116)。

真正有效的一个技术差异门槛0. 353把技术差异分为两类不同的差异区间。在小于0. 353的小技术差异区间内，每提高知识产权保护一个百分点，可明显促进我国技术创新水平上升0. 17个百分点。在大于0. 353的较高技术差异区间内，知识产权保护的技术创新效应并不显著。这表明上海、广东、北京、天津、江苏、福建、黑龙江、辽宁与山东省9个技术差异较小省市知识产权保护水平对技术创新有着显著的促进效应;河北、新疆、吉林、山西、湖南、浙江、湖北、河南、内蒙古、广西10个省区，增强知识产权保护水平对技术创新能力的提高具有很大的潜力，而其余的江西、陕西、安徽、云南、四川、宁夏、青海、甘肃、贵州、西藏及海南11省区，由于整体技术水平还比较低，加强知识产权保护对技术创新能力的促进作用比较微弱。人力资本与研发物质资本投入对技术创新的回归结果基本没有发生变化，仍呈现出显著的正向促进效应。

5　结论及启示

技术创新作为促进技术进步的关键途径影响着国家经济的可持续发展，知识产权战略又为技术创新保驾护航。知识产权保护的技术创新效应到底如何，不管是理论研究还是已有的实证研究，经济学家的研究结论并不一致。本文认为，技术距离是知识产权保护影响技术创新最为关键的结构变量，基于中国30个省市区数据，采用面板门槛模型，实证检验知识产权保护对技术创新影响的门限效应。研究结果发现，我国知识产权保护与技术创新之间具有明显的非线性关系，存在一定的门槛效应。在计量实证时，不管以技术差异还是知识产权保护作为门槛变量，结果都表明，我国的技术创新存在着知识产权保护与技术差异单门限效应。知识产权保护水平处于门槛以下时，加强产权保护对技术模仿创新具有促进作用;当超过门槛值后，随着知识产权保护水平的进一步提高，增强知识产权保护对我国的技术创新具有不显著的抑制效应。技术差异小于门槛值时，增大技术差异对技术创新具有正向影响;当技术差异超过门槛值时，技术差异的增大对技术创新的促进作用逐渐减弱。实证结果还表明，加大研发资本投入，对技术创新具有显著的促进效应。

知识产权保护对技术创新影响的门限效应决定了那些不考虑地区差异，对各地区统一对待的知识产权保护政策将很难达到理想的实施效果。为了实现知识产权保护在全国统一立法框架下对不同的地区区别对待，实施差异化的知识产权保护，使之与不同地区和行业的发展程度与创新能力相适应，有必要综合利用知识产权保护政策与强制授权、反垄断政策等其他政策，实现各种政策的有效结合。尽管我国在制定知识产权保护政策方面要受全国整体的保护体系建设、执法方式和手段等因素的制约而全国采取统一的保护标准，很难针对特定地区与行业单独制定知识产权保护标准，但是在对各个地区知识产权保护的宽度标准却可以存在差异，灵活调节。对于技术水平低、技术差异较大的地区和行业，实行较窄的专利宽度;而技术差异较小的地区与行业，建立较宽的专利宽度。

参考文献

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(责任编辑:王平)

Research on the Threshold Effect of Technological Innovation——Base on the Perspective of Protection of Intellectual Property Rights and Technology Difference

Dang Guoying1Liu Zhaoyang2Luo Mingcan1
(1．Southwest Forestry University，Kunming 650224，China; 2．Yunnan University，Kunming 650091，China)

〔Abstract〕Based on thirty provinces data in China from 2000 to 2012，on the perspective of protection of intellectual property rights and technology difference，this paper studys the threshold effect of technology innovation using panel data threshold model．Empirical research shows that protection of intellectual property rights of technology innovation effect are significant technology disparity and intellectual property protection level thresholds，and are three threshold of the protection of intellectual property rights，two technical disparity threshold．No matter in the protection of intellectual property rights as threshold variables，or in the technical disparity，strengthening both R＆D physical capital and human capital investments can significantly promote the regional technology innovation ability．

〔Key words〕intellectual property protection; technology difference; technology innovation; threshold effect; threshold model; regional differences

作者简介:党国英，西南林业大学经济管理学院，讲师，经济学博士。研究方向:技术创新。刘朝阳，云南大学发展研究院，经济师，经济学博士生。研究方向:能源经济。罗明灿，西南林业大学经济管理学院教授。研究方向:农林经济管理。

基金项目:云南省教育厅资助项目(项目编号: 515006004)。

收稿日期:2016—01—06

〔中图分类号〕F061. 2

〔文献标识码〕A

DOI:10．3969/j．issn．1004－910X．2016．04．005