行业异质性视角下知识产权保护的创新激励效应研究——来自中国上市公司的证据

方中秀，游 杰

（1.华中师范大学经济与工商管理学院，武汉 430079；2.湖北科技学院艺术与设计学院，湖北 咸宁 437100）

1 引言及文献综述

当前，中国的经济增长方式正由传统的要素驱动向创新驱动转变，提高企业自主创新水平已成为实现经济高质量发展的关键。知识产权制度是人类社会一项重要的制度安排，更是建设现代化经济体系的战略支撑手段之一。知识产权保护的创新激励效应同时存在正反两个方面。其赋予创新者一定时期的垄断权力，有助于激励科学进步和技术创新；但同时也会显著提高模仿者的侵权代价，使技术溢出效应变差，最终对低技术企业研发产生挤出，从而抑制创新。上述两种效应很多时候都同时存在。对于发展中国家而言，知识产权保护对企业创新的影响研究不论从理论上还是实证上都尚未形成统一观点。越来越多的研究发现，行业的技术特征、市场结构与发展水平等因素均会显著影响创新绩效。同一知识产权制度的创新激励效应完全可能因为上述行业因素而截然不同，因此创新激励政策的设置需要“量体裁衣”[1]，在“十四五”新的发展格局下，引领中国工业经济动能转换的行业更新换代，从行业异质性角度研究知识产权保护的创新激励效应，并通过制度设计实现最优的创新格局就尤为重要。

近年来，国内外学者针对知识产权保护与创新的关系做了许多有益探索。胡善成等[2]将创新效率、创新投入及产出弹性作为创新评价指标，从理论和实证两个方面探讨了知识产权保护对创新的作用机制。杜慧等[3]基于《专利法》修改的背景，研究发现制度的改革提升了创新效率，且这一促进作用会因为企业性质、地区制度环境等因素而存在差别。王海成等[4]研究了知识产权司法保护对企业创新影响的差异，指出竞争性较强的企业，如小规模企业、非国有企业和高技术企业受知识产权司法保护的促进作用更为明显。文豪等[5]以技术差距和相对规模作为切入点，研究了知识产权保护对技术创新影响的行业差异，发现技术差距越小、相对规模越大，越有利于技术进步与创新。Fang 等[6]和Loukil[7]则分别从人力资本水平、企业产权性质等因素入手，研究了知识产权保护在激励不同行业创新时的差异，均得到了有益结论。上述研究为本文从行业异质性视角入手，探讨知识产权保护在创新激励时的差异化影响提供了一定的文献支撑。不同行业在组织、企业与市场方面的创新活动差异巨大，知识产权制度对其是否具有相同的创新激励效应？哪些行业特征性因素会在此间发挥关键性作用？目前，能就上述问题提供直接经验证据的研究相对较少。

从最初多利用国家层面宏观数据研究知识产权制度与经济发展相互关系，到聚焦国际贸易、FDI等技术转移渠道，再到行业技术创新的机制与作用，对知识产权的经济学研究逐渐由宏观层面转向中观层面，提供的实证证据也更为细致。本文与现有文献相比，可能的边际贡献包括：第一，区别于目前多围绕某个或某类典型行业展开研究的做法，以全行业作为研究对象，对知识产权创新激励的差异性开展研究，在样本覆盖面上进一步拓展，力求能够更客观准确、更细致的检验知识产权保护的创新激励效应在不同行业中的差异化反映。第二，当前研究多以理论研究为主，需要更多证据来总结经验，试图克服数据上的局限性，以上市公司为研究样本。相比于非上市公司，上市公司所受监管更为严厉，在数据披露上更为可靠，因此研究结论可能更具有说服力。第三，聚焦当前中国行业发展的典型特征，例如集中度不断提高、技术水平与经济绩效显著提升等，从行业竞争程度与行业经济和发展水平这两个维度出发开展实证研究。尤其是行业经济与发展水平的视角，在已有文献中鲜有讨论，更未有学者对其进行实证研究。因此，研究对于识别知识产权制度、行业异质性与创新绩效的关系，补充中国证据提供了有益借鉴。

2 研究设计

2.1 研究假设

2.1.1 知识产权保护的创新激励效应

现有研究表明，知识产权保护对企业创新兼具积极影响与消极影响。积极影响主要表现为：提高知识产权保护水平可减少模仿行为、拉开模仿品与创新品的距离、从而减少创新者的技术溢出；有效维护创新者垄断利润，增强企业创新动机；吸引外资流入，推动发达国家向发展中国家多渠道的转移技术，促进技术进步。消极方面则主要表现为：严格的知识产权保护提升了模仿与侵权成本，在抑制模仿者技术投入的同时，增强创新者的技术垄断。尽管知识产权保护对技术创新的影响是多元的，但目前针对中国的研究大多显示积极影响居多，加强知识产权保护能显著增加技术创新数量，趋严的保护更具高质量技术创新发展偏向[8]。

因此，提出假设1：提高知识产权保护水平会对技术创新产生正面影响。

2.1.2 行业竞争程度与知识产权保护的创新激励

不同行业的竞争程度天然的存在差异，导致企业对创新战略与创新路径的选择各不相同。Arrow[9]指出，垄断市场中的企业实施创新是为了维持垄断地位，获取额外利润；而竞争市场中的企业则更多是为了生存，因此竞争性强的行业其创新需求更加强烈。创新是一种投入较大而风险也较大的活动，技术的半公共品属性导致创新成果被同类企业模仿的风险增大。由于新技术的模仿成本通常远低于研发成本，知识产权保护就显得尤为重要。然而，市场结构的差异导致不同行业创新过程中对知识产权保护的需求会有所不同。垄断程度高的行业，其相对较高的进入门槛就可以有效的把竞争对手隔离在市场之外，因此对知识产权强保护的需求相对没有那么强烈[10]。竞争性市场的情况则正好相反，竞争者更容易进入市场，如果没有严格的知识产权保护，大量模仿者就会模仿学习新技术，这是对创新者创新收益的掠夺，会对其后续创新造成严重打击。此外，专利竞赛模型也提出，市场的进入者有着更强的动机去实施创新，原因是这些企业只有通过突破性创新，才能获得较高市场份额，从而成功进入市场[11]。基于此，门槛越低、竞争越激烈的行业对于知识产权保护的需求会越强烈[12]。相较之下，垄断程度较高的行业中，外部风险和模仿行为较少，对于知识产权保护的敏感性也相对较低。

因此，提出假设2：行业竞争性越强，知识产权保护的创新激励就越明显。

2.1.3 行业经济和发展水平与知识产权保护的创新激励

行业的经济与发展水平通常以技术水平与行业效益来衡量。前者体现了技术发展程度的高低，而后者则代表了开展经济活动所取得的成果，两者相互促进。技术水平越高的行业创新成果越丰富，进而超额收益越高，推动后续技术发展的能力也越强。不同行业的技术体制和创新体系不同，所呈现的技术水平与经济规模存在显著差异，因此经济与发展水平也会有所差别。通常来说，研发投入带动技术进步[13]，知识资源越密集的行业越需要大量持续的研发投入来维持创新能力。知识产品的垄断收益能够弥补前期研发投入并维持后续创新，因此技术水平越高、经济效益越好的行业对知识产权强保护的需求就越强烈。知识产权制度提高了创新收益的专属性。严格的知识产权制度下，创新成果受保护的时限和范围可得到有效保障，创新者的技术优势和创新回报得以在较长时间内存续[14]。若保护力度不够，则市场中将产生大量较低成本的模仿生产，创新者的利润与后续创新行为都会受到严重影响，产业整体的技术发展水平和经济效益也会受到抑制。董钰等[15]研究发现，技术水平较高的行业中技术更新速度较快，知识与创新的富集使此类行业更依赖于知识产权制度来防范模仿行为。相反的，经济和发展水平较低的行业一般创新基础较差，低技术产品的生产销售无法承担自主创新的大量投入。此类行业更需要宽松的制度环境来促进技术扩散，实现基础能力积累和产业结构升级。

因此，提出假设3：行业的经济和发展水平越高，知识产权保护的创新激励就越明显。

2.2 模型构建

选择Tobit 估计方法进行实证分析。首先设定一个简单的模型（1），考察知识产权保护水平对企业创新绩效的整体影响。参考董钰等[15]学者的处理，采用当期数据进行回归。

然后，将行业的竞争程度与发展水平作为划分异质性的指标，构建模型（2）和模型（3），进一步考察知识产权保护创新激励效应的行业差异。

其中，INNOVi,s,t是行业s 中的企业i 在t年的创新绩效，IPRP 代表知识产权保护水平。LI 和ITD分别代表行业竞争程度与行业经济和发展水平。ω为控制变量，ε 是随机误差项，服从正态分布。此外，模型还加入了行业固定效应的虚拟变量IND、年份固定效应的虚拟变量YEAR，以控制行业其他特征差异及时间变化对企业创新绩效的影响。

3 数据及变量测算

3.1 样本确定

以2010—2017年①沪深两市A 股上市公司数据作为初始样本，剔除ST 类和*ST 类公司，以及明显不合理的样本观测值和数据大量缺失的企业，最终得到918 家企业，共7 344 组样本。为消除极端值对实证结果的影响，对虚拟变量以外的相关变量进行首尾各1%的缩尾处理。

3.2 变量测算与数据选择

专利作为企业创新能力的具体体现和创新经济价值的潜在标志，能够较为全面的反映企业创新活动的长期发展潜能以及潜在的企业创新绩效。同时，专利标准的客观性使专利数据的可比性更强。基于此，以专利申请数作为被解释变量，以上市公司及其子公司、联营企业、合营企业的专利申请总量作为企业创新绩效的衡量指标，具体包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利。在变量处理时，对专利数据加1 后取自然对数。

将行业竞争程度（LI）与行业经济和发展水平（ITD）作为样本组划分依据，分别以勒纳指数、行业人均主营业务收入及人均专利申请量的算术平均数来测算。参照现有文献做法[16-17]，影响企业创新投入和产出的其他企业特征控制变量定义如表1 所示。

表1 控制变量定义与取值

在测算知识产权保护水平时，以GP 指数反映中国知识产权的立法强度[18]，并综合参考许春明等[19]、沈国兵等[20]的研究结论，选择知识产权法律执行程度、司法保护水平、知识产权保护意识和经济发展水平四个维度，设立一个知识产权执法力度指标（如表2 所示）。知识产权保护水平IPRP 定义为立法强度（GP 指数）与执法力度的乘积。

表2 知识产权执法力度指标构建说明

数据来源于CSMAR 数据库、Wind 数据库、CNRDS 数据库、历年《中国统计年鉴》和国家知识产权局专利检索网站。

4 实证结果与分析

4.1 描述性统计

变量的描述性统计结果见表3。为发现主要数据的变化趋势，将研究区间划分为两个时间段进行对比，分别为2010—2013年和2014—2017年。

对比两个时间段，可以发现近年来中国的知识产权保护水平稳步提升，增长超过30%；企业创新绩效呈现大幅增长，技术发展成果显著，专利申请总数均值提高了近80%，但同时标准差增加76%，说明企业之间创新绩效的差异在逐渐加大，因此在创新激励过程中进一步重视企业或行业的差异性，有的放矢地构建差别化的创新激励机制，将成为未来创新驱动过程中需要重点关注的问题。此外，行业勒纳指数与发展水平的均值均有所增加，尤其后者上涨了65%，表明近年来中国行业发展呈现出集中趋势且整体的发展水平在显著提升。其他变量中，企业的资本密集度和托宾Q 值增速明显，增幅接近20%，也反映出中国产业转型升级成果明显，企业价值得到显著提升。

4.2 相关性分析

表4 列示各变量相关性分析结果。知识产权保护水平、行业竞争程度、行业经济和发展水平与企业创新绩效的相关系数分别为0.256、-0.119、0.192，且在1%的水平下显著。上述结果表明，知识产权保护对企业创新绩效具有积极影响，保护水平越高则创新绩效越好；同时，行业竞争程度越小企业创新产出越少，发展水平越高则创新产出越多。此初步分析结果与上文假设基本相符。

表4 相关性分析结果

4.3 实证分析

4.3.1 全样本估计结果

表5 列示了回归结果。模型1 考察知识产权保护对企业创新绩效的整体影响，模型2、3 则分别从竞争程度与发展水平的角度纳入对行业异质性的考虑。

表5 回归结果

表5 表明，加强知识产权保护有利于从整体上提升企业创新绩效。根据统计结果，此种贡献程度达到39.5%，假设1 成立。纳入行业竞争度、发展水平等异质性因素后，知识产权保护的创新激励效应仍显著为正，证实了强化知识产权保护对企业创新具有激励作用。交互项IPRP×LI 的系数在1%水平下显著为负，表明受知识产权保护影响，行业的勒纳指数越大则企业创新产出越少，即对竞争程度小的行业强化知识产权保护，其创新绩效会减少。正如Horowitz 等[21]指出的，知识产权强保护严格限制了技术溢出，使创新者可以在相当长的一段时间内获得超额利润。在行业门槛的加持下，垄断企业的持续创新动力就会减弱。相反的，行业竞争性越大，加强知识产权保护更能激发企业创新，此结果支持假设2。交互项IPRP×ITD 的系数在1%水平下显著为正，表明对于发展水平高的行业，加强知识产权保护力度，企业创新绩效会明显提高；而对于发展水平较低的行业，知识产权强保护的创新激励则相对较弱，此结果支持假设3。

从其他控制变量的估计结果来看，企业规模、托宾Q 值、总资产净收益率与货币资金拥有量与创新绩效呈正相关关系，说明规模大、市场价值高、收益率高且货币资金持有量多的企业会实施更多的创新行为，其创新绩效也越好。企业存续时间、资本密集度与企业创新绩效则呈现显著负相关，表明成立时间越短、资本密度越小的企业创新绩效越好。另外还发现，非国有企业具有更好的创新绩效。

4.3.2 分行业的再检验

不同行业在竞争程度和发展水平上呈现明显差异，导致知识产权保护的创新激励效应因行业不同呈现显著差别。表5 的统计结果已初步证实了这一点。将样本分类，分别进行回归，进一步识别知识产权保护创新激励效应的行业差异。

（1）基于竞争程度的差异。2010—2017年，整体样本的行业勒纳指数均值为0.11。以此为标准，将样本划分为高竞争度样本组即行业勒纳指数小于0.11 的组，以及低竞争度样本组即行业勒纳指数大于0.11 的组两类，对模型（2）控制企业固定效应和时间固定效应后进行回归，结果见表6。两组样本数据均在1%水平下显著性为正，且通过了系数差异性检验。竞争程度较高的样本组中，知识产权保护水平的回归系数更高，是另一样本组的2.52 倍，这说明加强知识产权保护更有利于激励竞争程度高的行业实施创新，此结果支持交互项检验结果。因此，对于竞争程度较高的行业，如化学纤维制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，汽车制造业，化学原料及化学制品制造业等，应实施较强的知识产权保护；而对于印刷和记录媒介复制业，酒、饮料和精制茶制造业等行业则可适度放松知识产权保护，减少过度保护带来的创新阻碍，从而实现较强的创新激励。

表6 异质性视角下的分组检验结果

（2）基于经济和发展水平的差异。2010—2017年，整体样本的行业经济和发展水平均值为1.01。以此为标准，将样本划分为高发展水平样本组即行业发展水平大于1.01 的组，以及低发展水平样本组即行业发展水平小于1.01 的组两类。控制企业固定效应和时间固定效应后，分别以模型（3）进行回归，结果见表6。发展水平较高的样本组中，知识产权保护的回归系数更高，是另一样本组的2.57倍，显示出知识产权保护水平的提升更有利于发展水平较高的行业实施创新，与交互项检验结果一致。因此，对于发展水平较高的行业应实施更为严格的知识产权保护。根据2010—2017年各行业经济和发展水平的均值排序，汽车制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，化学原料及化学制品制造业，化学纤维制造业，医药制造业等行业可以采取较强的知识产权保护；而对于纺织业、煤炭开采和洗选业等行业则应放松保护，从而实现创新激励效应的最大化。

4.3.3 稳健性检验

由于工业企业在整体样本中的比例超过80%，其专利申请量占比为77%，且此类企业对技术创新和专利保护的需求更加强烈，以2010—2017年上市公司中的工业企业作为样本进行稳健性检验。同时，参照现有文献指标选取的做法，将研发人员人均专利申请量（IPAN）作为企业创新绩效的代理变量，赫芬达尔指数（HHI）作为行业竞争程度的代理变量，人均总产值和人均发明专利的平均数（ITG）作为行业经济和发展水平的代理变量，对模型1-3进行稳健性检验，结果如表7 所示。

表7 稳健性检验结果

数据分析结果显示，知识产权保护水平与企业创新绩效之间存在显著的正相关关系，强化知识产权保护从整体上有利于提升企业创新绩效。从行业异质视角看，行业的竞争性与发展水平均会显著影响知识产权保护的创新激励效应。行业竞争性越强、发展水平越高，则知识产权保护对创新激励的影响就越明显。结论与上文分析结果一致。

5 研究结论及建议

5.1 研究结论

新常态下，中国经济正由高速增长阶段转向高质量发展阶段，技术创新日益成为维持和推动经济可持续发展的决定性因素。宏观层面需要以创新驱动发展，促进经济成功转型；微观层面更要完善激励机制，促使企业从学习模仿逐渐转向自主创新。知识产权制度为创新活动提供了良好的环境支持，但这种影响效应会因行业特征的不同而产生差异。

基于行业异质性假设，以中国上市公司为样本，考察分析了知识产权保护对企业创新绩效的影响，并在此基础上深入探讨了此种影响效应的行业差异。研究表明，知识产权保护水平的提高从整体上显著提升了企业创新绩效，中国实施知识产权战略取得了良好效果。然而，知识产权对创新的激励存在显著的行业差异。竞争程度越大的行业，对知识产权强保护的需求就越强烈，严格的保护水平带来创新绩效的显著提升；而对于竞争程度小的行业，知识产权保护的创新激励则相对有限。同样的，对经济和发展水平较高的行业加强知识产权保护，企业的创新水平会随之增强；反之，对发展水平较低的行业，实施宽松的知识产权保护，减少因为过度保护而产生的研发挤出和创新阻碍，才能提升创新绩效。

5.2 政策建议

首先，应继续完善相关制度政策。虽然知识产权保护水平的提高可以从整体上提升企业创新绩效，但是过高的保护力度可能导致市场垄断，尤其在行业集中度本身就较高的情况下，知识产权的强保护反而不利于后续创新的开展。因此我国应制定并完善符合国情的知识产权制度，不仅应完善相关法律法规，还应实施适应经济社会发展实际的执法力度，激发行业创新活力。同时，也应完善反垄断政策，全方位营造良好的技术创新环境。

其次，应充分考虑行业异质性对知识产权保护与创新绩效关系的影响。然而，这一问题尚未得到充分重视。知识产权制度的现状是不加区分的实施“一刀切”的保护政策。因此，有必要依据知识产权保护创新激励的行业差异，采取宽严相济的激励措施，实施差异化的知识产权保护。对竞争程度大、发展水平高的行业实施更为严格的知识产权保护，例如继续加大执法强度、提高惩处力度等；对于竞争程度小、发展水平有限的行业，则应适当放松保护，一方面节省政府的执法成本，另一方面也可以释放此类行业的创新活力。

此外，国家科学技术部门、税务部门以及其他有关经济单位，亦可考虑通过研发补贴及税收优惠等方式对相关行业进行补助，以调节知识产权制度的影响，进而实现最优化的创新格局。

注 释：

① 出于数据可得性、可比性与完整性考虑，同时排除新冠疫情“黑天鹅”强烈冲击的影响，本文研究区间选取为2010—2017年。