中国的科技政策与科技赶超——来自全球专利质量测算的视角

米晋宏 张 南

(上海海事大学，上海 201306)

一、引言

科技是第一生产力，技术进步是经济高质量增长的源泉。自中国加入WTO以来，一直在全球竞争中面临着技术劣势和技术依赖的困境。此外，随着中国经济发展进入新常态，物质资本和人力资本对未来经济增长的促进作用将会更加有限，以创新驱动引领经济高质量发展在十四五时期将处于重要位置。推动中国制造走向中国智造(Wei et al.，2017；吕承超 等，2019；孙亚南 等，2019)，也是中国实现科技赶超的必经之路。

在此背景下，国务院出台了《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》(下文简称《纲要》)以推动中国创新追赶和自主创新发展。《纲要》是中国政府在21世纪以来制定的重要且全面的科技政策纲领文件，在《纲要》实施的15年中我国科技创新取得了飞越式进步。图1展示了中国、美国和日本在1996—2018年发明申请占世界总量的份额。在《纲要》实施的第一年，中国国内居民的专利申请份额为9.5%，为同期美国的53%；而到了2018年，中国国内居民的专利申请份额提高至65.5%，为同期美国的7倍。尽管有研究指出中国国内高涨的专利申请背后存在非创新性动机(non-innovation related motives)和策略性研发问题(Hu et al.，2017；黎文靖 等，2016；Fang et al.，2020)，但从跨国专利进入中国的持续增长趋势中可以看到我国创新能力仍在持续提升。在2018年，申请人为外国居民的专利(跨国专利)的世界份额为17.8%，同期美国为21.2%，这意味着中国的制度环境和经济环境正在成长为仅次于美国的高新技术土壤，对全球科技创新成果具有强大的吸引力。

图1 全球科技发明授权份额：1996—2018

本文收集并运用全球七个主要创新强国的专利局在1996—2018年全部约1亿6千万件发明专利申请和授权公告书数据，以及约11.6亿次的专利引用记录，全景式地考察了全球科技格局的演变。实证分析表明，自2000年以来，中国和韩国高速的技术赶超是全球科技创新能力发展的最大变数，而《纲要》的实施是中国科技创新能力结构性跃变的重要转折点。

本文的边际贡献包括：(1)运用全球层面全样本的专利公告书数据，不仅在数据规模上更加可靠，还可以通过国际比较的方式克服仅采用一国专利数据样本的识别偏误；(2)基于全样本的国际专利引用记录数据对国家和技术层面的专利质量进行评估，更加真实地反映了国家创新能力的演变；(3)从跨国知识流的角度考察中国专利引用对内和对外的专利数量和质量的产出弹性，为衡量国家科技发展水平提供了一种新的角度。

二、文献回顾、政策背景和实证设计

(一)文献回顾

已有文献衡量科技创新的工具主要分为全要素生产率(TFP)和专利数据两种。目前采用TFP测度技术进步和经济增长较为普遍，但运用TFP度量科技创新发展会存在两点不足：一是由于TFP对经济增长核算具有噪声效应，会将要素积累之外的因素对经济增长的影响嵌入在TFP的波动中，因此当其他因素产生比较剧烈的波动时，TFP作为技术进步的度量会产生较为严重的偏误；二是大量研究显示TFP核算受到统计口径和核算方法的影响较大，基于不同统计方法所测度的TFP波动可能截然不同。

相比于TFP，专利数据是对于创新产出的直接度量。譬如，Wei et al.(2017)对中国经济增长模式的演变和以专利衡量的中国科技创新的发展进行了探讨。虽然专利并非科技创新的唯一形式，但由于创新产出的其他形式(企业技术秘密、商业模式、管理方法等)的隐秘性往往难以度量，通过公开的专利信息衡量创新水平成为国内外最泛用和有效的办法。运用专利数据研究中国科技创新问题，也是近年来的热点领域(张杰 等，2015；Fang et al.，2020；寇宗来 等，2020；米晋宏 等，2021)。

然而，使用专利数量度量中国科技发展和科技追赶水平存在一个重要的识别问题，即中国专利数量在2009年后的“爆炸式”增长中存在非创新性动机和策略性研发问题(Hu et al.，2017；黎文靖 等，2016；Fang et al.，2020)。直接使用专利数量将使得对中国科技发展的度量存在偏颇和失真。部分文献基于专利和企业匹配数据的研究显示，地方政府的创新补助政策对于提升企业创新质量非常有限，企业为了寻获补贴在研发活动中甚至出现数量挤出质量的现象(陈强远 等，2020；张杰 等，2016，2018)。

对于专利实际技术水平的测量方法主要分为两类。第一类是基于专利系统引证网络对专利的引用加权来测量专利质量(Jaffe et al.，2017)；第二类是测算专利的商业价值，通过上市公司专利授权在股票市场上公开过滤的特质波动率，测算出资本市场对专利价值的估值或者通过知识资本模型对企业的专利回报进行核算(Kogan et al.，2017；Kline et al.，2019；龙小宁 等，2018)。由于专利价值的估算只针对企业，资本市场估值方法只适用于上市公司，而本文的研究对象包括七个主要创新强国的所有专利，涵盖了大学、研究机构、个人申请和企业专利在内的大样本数据。此外，获得可适用、可量化和可比较的各国企业数据也存在较大困难。在第一类方法中构建的国际引证网络可以较好地发挥本文专利引用方面的数据优势，提升对专利质量指标测度的系统性和全面性。Boeing et al.(2016)基于全球最大的五个专利授权国的《专利合作条约》(PCT)申请数据和引用记录建立了一套专利质量国际比较指标体系。本文立足于该指标体系，通过对专利质量的测度来校准各国的创新能力。

(二)政策背景

《纲要》是21世纪以来中国政府制定的重要科技政策纲领，也是中国科技政策导向从科技追赶迈向自主创新的起点。刘云等(2014)运用文本量化方法对中国政府建立国家创新体系的一系列政策进行归纳，指出《纲要》的制定是中国宏观科技政策转向自主创新为主的转折点。寇宗来等(2020)基于1998—2013年中国专利数据库和中国工业企业的匹配数据对《纲要》实施的影响进行评估，发现《纲要》显著促进了企业的专利数量和TFP水平。

《纲要》首次着重强调了“把提高自主创新能力作为国家战略”，并对未来15年的科技政策框架进行了全面和详细部署，包括11个国民经济和社会发展的重点领域和68项优先主题；16个国家层级的重大专项；超前部署8个技术领域的27项前沿技术和18个基础科学问题。此外，《纲要》还制定了一系列明确量化的发展目标。表1是《纲要》提出的到2020年计划实现的5个量化指标，由于2020年新冠疫情对经济和研发活动造成较大冲击，本文以2019年的情况和计划进行对比。需要指出的是，“对外技术依存度”的测量没有明确计算指标，如果以专利引用的对外依存度进行量化，则在2019年就已完成目标。由表1可以发现，中国研发投入占国民生产总值的比例在2019年离计划(计划目标相当于美国2006年的水平)尚有一定距离，但衡量直接创新产出的专利授权量已经超额完成，这意味着2018年中国研发投入占比虽然不及美国2006年的水平，但专利产出已经是2018年美国的7倍。显然，同Hu et al.(2017)的发现一致，中国研发投入中不成比例的超额创新产出现象，很大程度上归因于海量专利申请背后的非创新性动机。非创新性动机造成中国专利申请中存在数量对质量的挤出现象，并且在宏观层面愈发明显。

表1 《纲要》量化到2020年发展目标

(三)实证设计

由前文内容可知，中国专利数量存在非创新性动机导致的数量对质量挤出现象，在国家创新能力的衡量上存在高估和失真。尤其在新常态下对经济高质量发展的追求，专利质量测度更加不可缺位。本文除了基于国际专利引用建立专利质量指标体系外，还采用中国专利引用对技术进步的贡献来反映专利质量，以此进行实证设计。如图2所示，分别从中国专利引用对外和对内造成的影响考察中国自主创新能力的发展。一方面，中国在《纲要》影响下专利数量实现了高速增长，同时也被外国专利引用，从而显性地将包含在中国自主创新中的知识输出到国外。通过测量知识输出推动外国专利的产出水平，即中国专利引用的对外创新产出弹性，可以较好观察中国自主创新能力在《纲要》实施过程中的演变。另一方面，中国专利也存在国内引用情形，由专利局审查员控制，是在法律上承认和核查专利创新性的依据。从国内引用视角切入，可以观察到专利局这只“有形的手”在中国自主创新能力发展中承担的角色。通过测量国内引用对国内专利质量的提升，即本文中称为中国引用的对内专利质量弹性，可以关注到《纲要》实施过程中，专利局对专利筛选考核标准的演变对中国自主创新能力的影响。

图2 研究框架

三、数据说明、指标体系和特征事实

(一)数据说明和描述性统计

本文收集了中国、美国、日本、韩国、德国、英国和法国七个全球专利授权最多的国家，自1996年至2018年的全部专利申请和授权数据，共计1亿6千万件专利申请和授权的公告书数据，超过全球专利总量的95%。依照世界知识产权组织(WIPO)2008年修订的技术领域分类标准，将每件专利的国际分类号(IPC)匹配到WIPO划分的35个技术领域中，识别率为98%，覆盖35个科技领域中的33个。基于每件专利公告文件上记录的专利引用信息，整理计算了各国在各技术领域上相互之间的引用量，根据以上分类，在月度上进行加总，建立了一个月度国际科技发明面板，其中依照各国各技术领域分为231个组群，共计62718个样本。

表2对月度国际科技发明面板数据进行了统计描述。由表2中专利数和引用数的原始计数数据可知，各国在32个技术领域上的专利数和引用数高度离散且有很强的正偏厚尾性，表明绝大多数的专利技术存在于一部分国家或一部分技术领域。为了集中体现国家间的差异，通过如下预处理消除32个技术领域各自共时的技术进步带来的波动。

ln(1+X)=α+π+ε

(1)

表2 七个主要创新强国专利情况的统计描述

(二)指标体系

参考Boeing et al.(2016)的思路，本文使用国际间专利引用对跨国专利质量进行比较的方法，基于七个国家的专利引用信息构建如下指标体系：

(2)

(3)

(4)

如表3所示，几乎所有国家都偏好引用本国专利，其中韩国对本国专利引用的偏好最强，在各技术领域上韩国专利在其国内引用的概率是他国引用其专利的151倍，另一个极端例子是法国，不存在任何本国专利引用。引用本国专利的偏好很大程度上受到各国专利局制度的影响，例如在中国，专利申请人不被要求填写引用信息，中国专利引用信息均由专利局的审查员填写，其实质是核查专利创新性要求的“对比文件”。因此本文在计算ISR指标时仅考虑被其他国家专利引用的情况，以消除各国对本国专利引用偏好的影响。

表3 各国专利被引用概率：1996—2018

(三)特征事实

图3展示了基于全球七大主要创新国家在1996—2018年的专利引用信息计算的各国专利质量的演变。图3左图为各国历年平均专利质量，用以衡量一国创新能力；右图则为各国历年的指标，衡量一国创新体量；为了清晰反映各国间的区别，对指标进行了取对数处理。由图3左图可知，美国指标取对数后在0至1之间上下浮动，意味着美国专利引用量接近其余六国之和；日本的创新能力仅次于美国，在七国11.6亿次的专利引用记录中，平均每4次引用中至少有1次美国或日本的专利引用。从全技术领域的平均水平来看，美国和日本象征着全球科技创新能力的最高水平，并得到如下特征事实。

图3 各国平均专利质量和累计专利质量：1996—2018

特征事实

1

：

以国际专利引用衡量的国家创新能力高度集聚，美国和日本象征着全球科技创新能力的最高水平。

从各国创新能力和创新体量逐年演变的趋势中，不难发现存在不同国家间的平行趋势现象。在1996—2018年间，除了美国仍能保持一些增长外，英法德三国的创新能力和创新体量呈现平缓衰退趋势；东亚的中韩两国则在创新能力上表现出高速增长趋势，呈现指数级的递增。图3展现了对数坐标下的线性增长，东亚新兴国家的科技追赶一直持续到2018年，中韩分别取代德国和英法成为全球创新能力第三和第五强国，由此得到如下特征事实。

特征事实

2

：

欧美老牌强国的创新能力发展缓慢，全球科技创新能力的最大变数表现在中韩两国持续且高速的科技追赶，东亚超越西欧成为全球第二大科技创新板块。

进一步，本文将同为高速科技追赶国的韩国作为中国的对照组，对中国政府实施《纲要》前后两国科技创新能力进行比较。图4以2007 年为界对比了《纲要》实施前后10年间中韩两国的科技创新能力演变。不难发现，2007年以前中韩两国在科技创新能力和科技创新体量上十分相近，而2007年《纲要》实施后，中国在科技创新体量的增长趋势与韩国实现分离，并最终在科技创新能力上超过韩国。由此得到如下特征事实。

图4 中韩平均专利质量和累计专利质量对比：1996—2018

特征事实

3

：

《纲要》的实施结构性提高了中国科技创新发展趋势，表现为中国创新追赶速度整体超过了同为高速科技赶超国家的韩国。

四、模型选择和实证分析

(一)模型选择

根据实证设计框架，本文从中国专利的引用输出对海外和国内专利的影响出发，考察《纲要》实施对中国创新能力的影响。首先，建立如下基准模型以考察中国引用对其他六国创新产出的影响：

(5)

在基准模型的基础上，本文进一步建立以下模型估计中国专利引用对外国专利产出弹性的演变规律，γ表示中国专利对其他六国专利历年的引用产出弹性：

(6)

另一方面，本文建立如下模型考察中国引用对国内专利质量的影响：

(7)

(8)

(二)实证分析

表4是中国引用对其他六国各技术领域的产出弹性，采用线性面板和非线性面板负二项回归进行估计。由列(1)、(4)可见，在2000年至2018年，中国引用对其他国家各技术领域上的专利产出弹性为0.07～0.08。在《纲要》实施后，中国引用对外专利产出弹性大幅提高，由交互项系数可见，中国引用对外专利产出弹性提高了0.12～0.16，而在《纲要》实施前，控制了其他各国引用情况下，中国的专利引用甚至对海外的专利产出呈现负向效应。从实证结论中可以看出，中国专利引用对其余各国专利产出的贡献在2007年《纲要》实施后存在结构性提升，并且在控制和其他国家输出的引用重叠效应后，仅在2007年后能够独立地促进其他几个创新强国的专利产出增长，这是中国自主创新能力得到重大提升的有力佐证。

表4 中国引用对其他六国的专利产出弹性分析

图5 中国引用的对外专利产出弹性：2000—2018

图5展示了模型(6)中的γ在2000—2018年的估计系数。同基准模型(5)所得结论一致，在《纲要》实施前，控制了其他各国引用情况下，中国专利引用难以向他国的专利产出提供独立贡献，而在2007年以后，中国专利的对外专利产出弹性产生了结构性跃升，并且在此后10年里保持逐渐增长趋势，这意味着其余六个创新强国从中国输出的专利引用中获得了大量知识流入，证明中国自主创新能力在《纲要》实施后不断增强。

表5展示了基准模型(7)的估计结果，考察《纲要》实施后中国引用对中国专利质量弹性的影响，使用线性面板和面板随机前沿模型进行估计。由列(1)、(4)中国引用的系数可见，在控制了他国引用的影响后，2000年至2018年间本国专利的引用对中国专利质量几乎没有影响。在2007年《纲要》实施后，由交叉项系数可见，中国引用对国内专利质量产出弹性提高了0.27～0.4，且在1%的统计水平上显著，而在2009年之前，中国专利引用对国内各技术领域的专利质量影响呈现负效应。

表5 中国引用对中国的专利质量产出弹性分析

图6展示了模型(8)的估计结果。2007年《纲要》的实施使得中国各技术领域从本国专利的引用中出现了结构性质量提升的跃变，且影响不断增强。

图6 结构性跃变示意图

五、主要结论和政策启示

本文收集和运用全球七个主要创新强国的专利局自1996—2018年间共计约1亿6千万件专利申请和授权公告书数据，以及11.6亿次的专利引用记录，基于专利引用的国际质量指标构造，全景式对全球科技格局演变进行了展示。研究得到的特征事实包括：(1)以国际专利引用衡量的国家创新能力高度集聚，美国和日本象征着全球科技创新能力的最高水平；(2)欧美老牌强国的创新能力发展缓慢，全球科技创新能力的最大变数体现为中韩两国持续且高速的科技追赶，东亚超越西欧成为全球第二大科技创新板块；(3)《纲要》的实施结构性提高了中国科技创新发展趋势，这表现为中国创新追赶速度整体超过了同为高速科技赶超国家的韩国。

从特征事实可知，《纲要》的实施使得中国自主创新能力产生了结构性跃变。本文立足于《纲要》实施的过程演变，从中国专利引用对内和对外技术进步的贡献切入，考察和测度中国专利引用对内和对外的专利数量和质量产出弹性。实证分析结论显示，《纲要》的实施使得中国专利引用对内和对外技术进步的贡献都产生了结构性跃变，在控制了其他国家引用的知识输出后，这种跃变仍然显著存在。这表明《纲要》的影响是中国自主创新能力结构性跃变的重要转折点。

本文政策启示如下：(1)在《纲要》计划到期(2020年)后，进一步强化国家战略科技力量，充分发挥国家作为科技创新组织者的作用，明确量化科技发展目标，详细部署发挥举国体制攻克的应用技术领域和基础科学问题；(2)在《纲要》实施的15年中，中国自主创新能力总体取得了飞跃式进展，但需警惕非创新动机导致的专利数量高涨以及研发活动中数量对质量的挤出现象。从本文研究结论来看，中国创新质量和研发投入距离世界顶尖水平仍有一定距离，而专利申请量却已经遥遥领先于其他国家。因此在新型创新体制的建设中，中国科技政策对于企业专利数量的要求可以逐渐放松，转向更加注重企业研发投入和创新成果产品化的经济效益。