知识产权保护对高技术产业研发投入的影响研究——基于知识产权保护实际强度与最适强度的视角

余 亮

（赣南师范大学 经济管理学院，江西 赣州 341000）

党的十九大报告指出，中国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段。而良好的知识产权保护制度起到了对内激励创新、对外促进开放的重要作用，有利于促进经济高质量发展。高技术产业是国家尖端科技发展的引擎，是经济高质量发展的重要内容，它包括医药制造业、航空航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、信息化学品制造业、计算机及办公设备制造业和医疗仪器设备及仪器仪表制造业。高技术产业研发投入高、风险大，然而相关技术一旦研发成功，却能够带来巨大的经济效益和社会效益。健全的专利权保护制度能够有效促进技术创新，激励高技术产业的相关企业加大研发投入力度。因此，研究知识产权保护对高技术产业研发投入水平的影响，具有重要的现实意义。

一、文献回顾

学术界对于知识产权保护与高技术产业发展关系的研究主要集中在两个问题：第一，知识产权保护对高技术产业发展产生了怎样的影响？第二，何种程度的知识产权保护强度适合于当前高技术产业发展？

针对知识产权保护对高技术产业发展的影响探究，许多研究侧重于知识产权保护与技术创新效率的关系。Kamien(2001)[1]研究认为，专利保护制度能够很好保护企业技术投资人的投资利益，进而促进技术创新。Motohashi(2003)[2]认为专利保护是影响企业研发投入的重要因素，不仅影响企业创新，同时还是促进国际间技术传播的重要手段。赵方捷(2013)[3]对英国的专利制度发展史进行了分析，指出专利保护对英国技术创新的各个阶段均产生了重要作用。顾群和翟淑萍(2013)[4]、党国英等(2015)[5]研究了中国的高技术产业发展指出，知识产权保护与高技术产业创新效率两者之间呈现倒“U”型关系。赵娜、王博(2016)[6]提出，随着知识产权保护强度的提高，其对科技创新起着先促进后抑制的作用。王冰清、罗鄂湘(2021)[7]认为知识产权保护对中国不同地区高技术产业不同阶段创新效率的作用存在着差异，且在高创新效率地区其正向促进作用更强。王桂梅等(2021)[8]也持有类似观点，他们通过实证得出知识产权保护对东部地区高技术产业创新效率的促进效果最显著，而对中西部地区的效果则相对较弱的结论。周汨(2011)[9]在其研究中指出，更强的专利保护确实促进了中国的技术进步。郑亚莉、宋慧(2012)[10]指出中国知识产权保护强度在逐年增强，其与高技术产业竞争力之间具有显著的正向关系。曾江洪等(2020)[11]探讨了中国高科技企业研发投入的同群效应，提出知识产权保护强化了企业研发投入的行业趋同。周克放、乔永忠(2020)[12]研究指出中国专利立法保护强度有效促进了高技术产业发展，但专利执法方面的不完善减弱了这一促进作用。总的来看，目前的研究主要说明了两点：一是多数研究支持知识产权保护强度对企业科技创新存在倒“U”型的影响；二是学者们认为目前中国知识产权保护强度还处于倒“U”型关系的左侧，因此提高知识产权保护强度总体上有利于促进科技创新效率的提高。

对于知识产权保护强度与高技术产业发展的影响及情况，大部分文献研究认为对于科技创新行为，存在一个最优的知识产权保护强度（O'Donoghue，Zweimuller，2004[13]；Lorenczik，Newiak，2012[14]；刘小鲁，2011[15]）。并且学者们认为，最优的知识产权保护强度并非是不变的，而是因经济发展水平、国家和地区具体情况不同而变化。如文礼朋、郭熙保(2007)[16]的研究指出，对于中国这种后发展国家来说，较窄的保护宽度和较弱的保护水平更有利于技术创新行为的培养。范德成、谷晓梅(2020)[17]研究了中国高技术产业创新效率影响因素后提出，知识产权保护是影响创新效率的关键环境因素，不同经济发展水平的地区应当匹配适度水平的知识产权保护强度。韩慧霞、金泽虎(2020)[18]则认为随着全球贸易政策风险变动，适用于高技术产业技术进步的最优知识产权保护强度也需要不断调整。也有研究关注到对于科技创新行为，既然存在一个最优知识产权保护强度而非两者之间单纯的线性关系，那么知识产权保护对科技创新的影响应该是在多重效应共同作用下产生的，且不同的知识产权保护强度下，各种效应产生的影响也不同，由此造成总体结果的差异性，过于严格的知识产权保护可能会不利于促进科技创新。如唐保庆等(2018)[19]分析认为知识产权保护有助于激励创新、优化人力资本配置，但同时严格的知识产权保护会产生技术垄断和市场挤出效应，这些效应的共同作用导致了最优知识产权保护强度的产生。当知识产权保护强度较低时，提高知识产权保护水平有利于高技术产业发展，带来高科技领域人力物力资源的集聚，这种集聚效应会推动创新发展。如宛群超等(2021)[20]认为科技人才的集聚对本地高技术产业创新绩效有着显著的正向直接效应，却对关联地区高技术产业创新绩效产生了显著的负向间接效应。王雅洁、韩孟亚(2021)[21]提出高技术产业集聚具有空间溢出效应，能够提高临近地区创新绩效。郭爱君、雷中豪(2021)[22]则认为地方知识产权能够促进本地集群产业升级，但对其他地区产业升级和技术创新会产生负向空间溢出效应。上述研究表明，在多种因素的影响下，存在一个最优的知识产权保护强度对于促进科技创新起到了良好的效果，且因具体情况不同这一最优保护强度也不同，知识产权保护过于宽松或者过于严格都会阻碍科技创新发展。对于文章研究的高技术产业也同样如此，高技术产业的持续发展必然对知识产权保护提出了更高要求，推动政府实行更加严格的知识产权保护标准，在这种相互促进作用下，知识产权保护水平进一步提高到某一程度后，过于严格的知识产权保护会使得拥有专利权的企业进行技术垄断，利用优势地位打压其他竞争者，这不利于激发创新活力。因此，研究适用于当前中国高技术产业发展的最优知识产权保护强度是必要的。

总体来看，学术界对于知识产权保护强度影响高技术产业技术创新等方面的研究较为全面和深入。多数文献研究认为确实存在最有利于高技术产业发展的最优知识产权保护强度，然而，绝大部分的研究也只是说明了存在性以及最优保护强度的动态性，但对于最优的知识产权保护强度是多少，目前中国知识产权保护强度是否达到最优强度，以及距离最优强度的差距大小等问题的定量分析却相对较少。此外，大部分文献着重研究高技术产业创新效率，以企业技术创新输出结果为导向，关于知识产权保护对企业创新研发投入影响的研究并不多。实际上，研发投入强度能够显著促进高技术企业的创新产出水平（金成国等，2021）[23]，提高研发投入水平显然有利于高技术产业创新效率。作为输入端，企业研发投入水平的变化能够更直接地体现出知识产权保护强度提高对高技术企业生产经营活动的影响。基于此，文章主要研究知识产权保护强度对高技术产业创新投入水平的影响，也对目前中国高技术产业知识产权保护强度进行了定量分析。文章的主要贡献在于，构建计量经济模型测算促进高技术产业研发投入水平的最适知识产权保护强度，并分析中国东部地区、中部地区、西部地区以及东北地区知识产权保护实际强度与最适强度之间的关系，从而对中国区域高技术产业发展不平衡问题提出政策建议。

二、模型构建与变量说明

1.模型构建

高技术产业研发投入行为受到外部环境和自身规模的影响，根据已有文献的研究，作为高度依赖技术研发能力和技术专利保护的产业，高技术产业除了知识产权保护强度对其研发投入有着重要影响外，所在地的经济、人口、市场环境等因素亦对其研发行为产生影响，此外，高技术产业自身规模在一定程度上也决定了其研发投入水平。为了满足模型估计的无偏性要求，将上述影响因素纳入模型之中，并将其分为供给因素、需求因素和自身因素。具体而言，供给因素包括知识产权保护、基建状况、市场化水平和人力资本，需求因素包括人口聚集度和人均可支配收入，自身因素包括企业营业收入规模。为此，文章构建的基准计量模型如下：

其中，i 和t 分别表示地区和时间，因变量RDIit表示高技术产业研发投入水平，IPRit表示知识产权保护强度，XitS是反映供给因素的自变量，包括基础设施状况Infrastructureit、市场化程度Marketit 和人力资本Humanit；Xitd是反映需求因素的自变量，包括人口聚集度Aggregationit以及收入水平Incomeit；Xitm反映企业自身因素的自变量，包括营收水平Revenueit；εit为随机扰动项。

2.变量说明

（1）高技术产业研发投入水平RDIit

以往多数文献在构建高技术产业研发投入水平指标时仅考虑了研发投入资金这一因素，但高技术产业研发投入不仅包括研发资金支持，还包括研发人才的投入，因此高技术产业研发投入水平的衡量应当综合考虑各地区研发活动投入的人力、物力以及现有的机构数量。

基于此，文章以R&D 人员折合全时当量HR 代表投入的人力水平，以R&D 项目经费PF 代表投入的物力水平，以规模以上高技术产业数量NI 代表当地高技术产业机构数量，构建的各省高技术产业研发投入水平指标如下：

该指标表示各省区市平均每个高技术产业研发投入的人力物力水平，根据这一指标，可以计算出2019 年中国东部地区、中部地区、西部地区以及东北地区高技术产业研发投入水平分别为21.033、19.390、19.445 和17.789。上述指标涉及的相关数据均来源于历年的《中国高技术产业统计年鉴》。

（2）知识产权保护强度IPRit

文章借鉴了韩玉雄、李怀祖(2005)[24]在其研究中对于知识产权保护强度的测算方法。首先，构建知识产权保护实际执行效果指标，由4 个指标的算术平均值组成，分别是律师比例、知识产权保护立法时间、人均GDP 以及知识产权保护监督时间，其中，知识产权保护监督时间以中国2001 年加入WTO 为起点，以2035 年中国基本实现社会主义现代化为终点，该指标均匀地从0 变成1。随后，将知识产权保护实际执行效果乘以知识产权保护水平（Ginare &Park，1997[25]的研究方法测算得出），得到知识产权保护实际强度IPRit。上述指标涉及的涉及数据来源于历年《中国统计年鉴》、各地区《统计年鉴》 和《中国律师年鉴》。

（3）其他自变量

对于其他自变量，文章指标构建如下：以每平方千米公路长度表示基础设施状况Infrastructureit，以非国有企业和非集体企业从业人员数占劳动力总人数的比例表示市场化程度Marketit，以就业人员平均受教育年限表示人力资本Humanit，其中，小学为6 年，初中为9 年，高中和中专为12 年，大专和本科设定为16 年，研究生设定为20 年。以各省区市城镇人口除以各省区市面积的商，并取自然对数得到人口聚集度Aggregationit，以人均可支配收入的自然对数表示收入水平Incomeit，以各省区市高技术产业平均营业收入的自然对数表示营收水平Revenueit。上述指标的数据来源于国家统计局、历年《中国高技术产业统计年鉴》、各省区市《统计年鉴》和《中国交通运输统计年鉴》。

（4）知识产权保护强度的工具变量

政府部门通过知识产权保护等方式促进了高技术产业的发展，同时高技术产业发展的紧迫性和重要性也推动了知识产权保护立法和执法的完善，这种互为因果的关系可能导致知识产权保护强度是一个内生变量，就需要运用工具变量法进一步提高模型估计的无偏性和一致性。文章借鉴唐保庆等(2018)[19]研究中的做法，构建“距离指数”与“铁路密度”的乘积作为知识产权保护强度的工具变量。具体来说，首先计算各省区市到北京市、经济特区以及沿海开放城市共计20 个城市的最短空间距离，加上确定最短空间距离的城市所在省区市的内部距离之和，如果是这20 个城市本身或其所在省份，则只计算其内部距离。

首先设上述20 个城市所在省区市的集合为C，然后得到i省的“距离指数”DIi如下：

由于“距离指数”是一个不随时间变化的变量，因此，需要再构造一个随时间变化的“铁路密度”指标，其定义为从某一省份到离其最近的上述20 个城市所在省区市途中经过的所有省份的铁路里程数。由此得到知识产权保护强度IPRit的工具变量IVit=DIi×Railwayi，t-1，并以其平方项IVit2作为IPRit2的工具变量。通过相关性检验，该工具变量与知识产权保护强度在1%显著水平上相关，其系数为0.729。

文章运用中国2009—2019 年30 个（西藏和港澳台地区除外）省际面板数据实证检验知识产权保护强度对高技术产业投入水平的影响，以及东中西部地区知识产权保护强度与最适强度的关系。

三、实证结果分析

表1 是运用不同工具变量后的模型回归结果。从表1 结果可见，知识产权保护对高技术产业研发投入水平在1%水平上显著，这说明当前知识产权保护有助于提高高技术产业研发投入程度，同时知识产权保护强度平方项IPRit2的系数显著为负，也表明了知识产权保护对高技术产业研发投入水平的影响呈现倒“U”型特征。根据上述两项系数，计算出三个工具变量下的知识产权最适强度分别为3.550、3.652、3.609，平均值为3.604，从而得出中国知识产权保护强度达到3.604 时，对高技术产业研发投入的促进作用最大。通过计算可知，2019 年中国的知识产权保护平均强度为3.115，比最适保护强度水平低15.70%，说明当前中国依然处于需要继续加强知识产权保护水平的阶段，但相较于2009 年的知识产权保护强度1.923，已经有了显著提高。

表1 不同工具变量的模型回归结果

由于中国地区间发展不平衡，地区之间的知识产权保护水平也存在明显差异，因此，文章分不同地区对模型进行回归以分析各地区的知识产权保护对高技术产业研发投入水平的影响。根据表2 中国东部地区、中部地区、西部地区以及东北地区的模型回归结果可知，当前知识产权保护对各个地区的高技术产业研发投入均具有显著的正向影响，同时这一影响的倒“U”型特征也依然存在。通过计算可以得出，东部地区、中部地区、西部地区以及东北地区的知识产权最适保护强度分别为3.718、3.581、3.503 和3.612，而2019 年上述四个地区的知识产权保护强度分别是3.433、3.002、2.962、2.844，其相对差距则分别是8.30%、19.29%、18.26%、27.00%。显然，东部地区最接近知识产权保护最适强度，说明其知识产权保护对高技术产业研发投入的促进作用相对最大，这也跟大多数文献的研究结论相一致。其他三个地区中，东北地区2019 年知识产权保护强度与最适强度的差距最大，为27.00%，可能的原因是东北地区知识产权执法水平相对较为落后，深层原因则可能是当地营商环境、自然条件和经济水平等因素抑制了高技术产业的发展。

表2 分地区的模型回归结果

总体来看，中国东部地区知识产权保护水平较高，接近于知识产权最适保护强度，而其他三个地区知识产权保护强度与最适强度之间有着较为明显的偏离。造成的结果是，各地区之间的高技术产业研发投入水平不同，并且在不同知识产权保护强度下，这一偏差会越来越大，导致东部地区高技术产业研发投入强度在未来会逐渐拉开与中部地区、西部地区、东北地区的差距。进一步的，由于研发投入水平差异的持续扩大化，各个地区高技术产业发展水平的不平衡问题也将愈发严重，市场机制的不协调导致相关人力、资本等资源向东部地区集中，在促进东部地区高技术产业发展的同时恶化了其他地区高技术产业发展的条件。

四、稳健性检验

为验证回归结果的稳健性，文章采用替代核心变量度量指标的方法对上述研究结论进行稳健性检验。具体而言，文章采用王小鲁、樊纲和胡李鹏的《中国分省份市场化指数报告（2018）》中提供的省际IPRW数据作为替代变量，对模型进行回归，其中缺失的2017—2019 年数据通过回归方法推算得出，并将上述数据进行标准化处理。

根据表3 全国及分地区稳健性检验的回归结果显示，知识产权保护强度IPR 的系数显著为正，而其平方项IPRit2的系数显著为负，说明稳健性检验结果与前文研究结论完全一致。进一步测算发现，全国及分地区的知识产权保护最适强度均高于2019 年的知识产权保护实际强度，且东部地区知识产权保护实际强度与最适强度之间的偏离度是最小的，而东北地区的这一指标则是最大的，这也与前文的研究结论相同，进一步验证了地区间知识产权保护强度的差距导致其高技术产业研发投入水平差距的扩大化，进而导致地区间高技术产业发展不平衡问题的凸显。

表3 全国及分地区稳健性检验结果

五、研究结论与政策启示

文章研究了知识产权保护强度对高技术产业研发投入水平的影响，从知识产权保护实际强度与最适强度的视角，运用2009—2019 年的省际面板数据进行实证分析，得出了如下结论：

第一，知识产权保护有助于促进高技术产业研发投入，其对高技术产业研发投入的影响呈现倒“U”型特征，这一结论与当前大多数文献的研究结果一致。

第二，存在一个知识产权保护最适强度，能够最大程度促进高技术产业研发投入，而中国目前的知识产权保护实际强度尚未达到这一水平，文章测算的相对差距为15.70%。

第三，分地区来看，中国东部地区、中部地区、西部地区和东北地区知识产权保护实际强度均低于各自的知识产权保护最适强度，其中，东部地区知识产权保护实际强度最接近最适强度，东北地区的这一差距则最大。

第四，由于不同地区知识产权保护实际强度与最适强度的差距不同，这将拉大各地区的高技术产业研发投入水平差距，东部地区高技术产业对于科技创新资源的吸引力更强，导致其他地区相关人力、资本等向东部地区集聚，这一趋势加剧了各地区高技术产业发展差距，从而导致地区间高技术产业发展不平衡问题日益严重。

基于此，文章认为：在地方层面，各地区一方面应当积极采取措施加强知识产权保护，尤其是对于中西部地区、东北地区，应当积极加强知识产权立法和执法强度。另一方面，应当积极推进地区高新技术交易市场化进程，积极引进高技术人才，对本地和引进的科技人才制定税收、补贴、子女教育、配偶安置等方面的优惠政策，对于高技术企业，特别是具有地方产业特色的高技术企业，地方政府可以实行加大税收优惠力度、减免土地租金等相关政策。在中央层面，中央政府应当在宏观上加大对中西部地区和东北地区的知识产权保护的政策支持，如建立全国统一的知识产权保护案件审判法庭或仲裁机构，推动知识产权保护法律体系的建设完善，针对中西部地区和东北地区，督促其地方政府出台更严格的知识产权保护政策，提高知识产权保护工作在地方政绩考核中的重要性，推动缩小这些地区与东部地区知识产权保护强度上的差距，此外，也要加大对中西部地区特别是东北地区的科技领域财政转移支付力度，完善专项转移支付制度，强化对这些地区的财政支持，为解决地区间高技术产业发展不平衡问题奠定基础。

文章的研究也存在一定的不足之处，主要体现在未能在知识产权保护对高技术产业研发投入影响的作用机理方面进行深入分析，也未能分解出具体影响因素并就其实际效应进行定量研究，这将是未来进一步探讨的方向。