开放条件下知识产权保护与我国技术_省略_2010年省级面板数据的实证研究_李蕊92
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开放条件下知识产权保护与我国技术_省略_2010年省级面板数据的实证研究_李蕊92
第25卷第3期；研究与发展管理Vol．25No．38308（20；开放条件下知识产权保护与我国技术创新；―――基于年省级面板数据的实证；李蕊，巩师恩；（南京大学经济学院，南京210093）；要：本文基于知识产权保护的视角实证分析了开放经济；贸易对我国技术创新的影响．结果显示：我国企业R＆；关键词：知识产权；企业R＆D投入；外商直接投资；；文
第25卷第3期研究与发展管理Vol．25No．3）03-0001-09文章编号：1004-开放条件下知识产权保护与我国技术创新―――基于年省级面板数据的实证研究李蕊，巩师恩（南京大学经济学院，南京210093）摘要：本文基于知识产权保护的视角实证分析了开放经济条件下国内企业R＆D投入、外商直接投资和国际贸易对我国技术创新的影响．结果显示：我国企业R＆D投入、国际贸易均对我国不同层次技术创新产生显著的正效应，而外商直接投资对我国创新产出的直接作用不明显；知识产权保护强度不仅直接增强了我国的技术研发能力，还作为重要的制度变量作用于企业R＆D投入、外商直接投资和国际贸易，使其对我国技术创新产生正向促进效果．关键词：知识产权；企业R＆D投入；外商直接投资；国际贸易；技术创新中图分类号：F424．3文献标识码：A在新经济增长理论中，创新是实现经济增长的内在驱动力．近年来，我国政府对创新高度重视，把提高技术创新能力作为经济转型与产业结构升级的中心环节．创新需要内在动力，更需要外在的环境支持．知识产权制度在激发企业创新需求、增加企业预期收入方面发挥着重要的作用．随着全球化进程的深入，知识产权愈发成为国家核心竞争力的重要组成部分．发达国家总是想利用知识产权保持技术垄断和竞争优势，以获取长久稳定的高额利润．发展中国家加强知识产权保护，更多是想吸引外资，通过技术引进、模仿等技术扩散途径实现技术追赶，以缩小与发达国家的技术差距．我国知识产权立法较晚，但发展迅速．自20世纪80年代至今，我国用二十几年的时间完成了发达国家二百多年的知识产权立法进程．毋庸置疑，在开放经济条件下，本土技术创新和国际技术扩散是东道国企业创新和技术进步的两条主要途径．我国知识产权立法的快速发展，除了刺激本国企业自主创新外，更想利用严格的知识产权制度从国外获得更多的技术模仿．然而，加强知识产权保护一方面减少了本国研发企业的技术外溢，从而鼓励技术创新，另一方面也会由于成本的增加而抑制对领先国先进技术的模仿．我国知识产权保护作为创新的重要制度基础，在与国际全面接轨的同时，对我国技术创新产生什么样的影响？是否真正促进了我国的技术创新？针对这些问题，本文利用我国省级面板数据进行检验．检验结《与贸易有关的知识产权协定》（简称TRIPS协定）、果将对我们正确认识和利用提升自主创新能力、缩短与发达国家的技术差距产生重要的意义．1文献综述关于知识产权与技术创新的关系，早期的研究文献关注封闭经济下知识产权保护对技术创新的作用［1］发现强的专利保护会导机制．Nordhaus首次用数学模型解释了知识产权制度的静态收益和动态收益，［2］致更多的R＆D投入．而Merges和Nelson认为，创新者如果不能从后续开发的产品中获利，就会对后续［3］研发失去动力，提高实现知识产权的能力会阻止而不是促进创新．我国学者周寄中等认为，知识产权和技术创新之间存在联动关系，知识产权制度能激励企业技术创新，同时技术创新的发展也是促成知识产权制度变迁的核心要素．随着各国对外开放和世界经济一体化进程的加快，越来越多的学者研究开放经济的知识产权保护07-17；修改日期：．收稿日期：2012-“增强自主创新能力、（）．基金项目：国家自然科学基金资助项目提升经济增长质量研究”作者简介：李蕊（1980―），女，博士研究生，研究方向为宏观经济理论与管理．2研究与发展管理第25卷下，外商直接投资、国际贸易等技术外溢渠道对本国技术进步的影响．一种观点认为，知识产权保护的加［4］强有利于发展中国家技术创新．Helpman的基础理论模型支持了这种论断．他利用南北贸易模型构建了关于知识产权保护与创新、模仿的一般动态均衡分析框架，并指出：在没有外商直接投资的情况下，加强知识产权保护对南方国家的福利将产生消极的影响，而北方国家的损益并不确定．另一些学者认为，发展中国家加强知识产权保护不仅有利于吸引外商直接投资，同时有利于激励技术创新．Lai［5］在Helpman模型基础上内生了外商直接投资水平对知识产权保护强度的影响．结果显示，知识产权保护水平的提高有Debasis和Ranjan［6］将劳动力流动引入Helpman模型，认为利于南方国家技术创新和社会福利．同样地，加强知识产权保护将对技术创新率产生正的影响，如果消费者在跨期选择中有足够耐心，南方国家的劳动力禀赋同样对创新产生刺激作用．我国学者贺贵才和于永达［7］站在发展中国家的角度，利用理论模型论述了知识产权对发展中国家行业作用的效果取决于发展中国家与发达国家的技术差距．Smeets和deVaal［8］基于22个发达国家企业层面的数据发现，强知识产权保护减少了水平技术溢出，但增强了与供应商的后向技术溢出．Maskus和Penubarti［9］利用Rapp和Rozek［10］的RP指数方法测算［11］发展中国家知识产权保护水平，并研究发展中国家加强知识产权保护强度对国际贸易的影响，其研究表明知识产权保护水平与发展中国家贸易的关系与其经济发展水平和国家规模有关．Schneider用47个发达国家和发展中国家年的数据实证研究发现，知识产权保护与发达国家的技术革新率有［12］很强的正相关性，但却与发展中国家的技术革新率负相关．Awokuse和Yin实证检验了知识产权保护对中国进口的影响，结果显示知识产权保护刺激了中国的进口，尤其是高技术产品的进口．由于我国知识产权保护起步较晚，受可用的数据年限限制，国内学者对知识产权保护的研究较国外少．陈国宏和郭|［13］使用时间序列数据，采用格兰杰因果检验方法发现我国外商直接投资、知识产权保［14］护力度和自主创新产出两两之间存在长期稳定的关系．苏为华和孔伟杰通过岭回归分析，检验了开放经济条件下知识产权保护的国际贸易和外商直接投资技术溢出效应，认为我国现阶段的知识产权保护强度正处于对外贸和外资的技术溢出有正向效应的阶段，并且外商直接投资对我国的知识产权保护制度的敏感度更高．周经和刘厚俊［15］在检验省级面板数据的基础上发现我国国际贸易和知识产权保护产生的技术溢出对创新有促进作用，但存在区域差异．从已有的文献看，国内外现有的知识产权与技术创新关系的研究多以定性分析的理论模型为主，实证研究较少，且依据发达国家的样本数据较为普遍．以我国为背景的相关实证研究中，知识产权保护指标的选择不一，加上许多实证检验基于年限较短的时间序列，研究结果值得深入探讨．另外，多数文献关注知识产权保护作用下企业R＆D投入、外商直接投资和国际贸易对我国自主创新能力的影响，检验时只是而忽略研究企业R＆D投入、外商直接投资和国际贸易等单纯地将知识产权保护作为制度变量引入模型，技术溢出渠道对创新的效应是否依赖于知识产权保护的变化．由此，本文在研究中选择了相对可靠的知识产权保护指标，以我国省级面板数据为基础，实证检验两个方面的内容：①开放经济条件下，知识产权保护以及我国企业R＆D投入、外商直接投资和国际贸易对我国技术创新的实际作用效果；②我国知识产权保护是否间接作用于企业R＆D投入、外商直接投资和国际贸易对创新产生效应，即企业R＆D投入、外商直接投资和国际贸易是否对知识产权存在路径依赖．22．1模型、变量和数据模型的设定研究创新投入与产出关系的一个强有力的工具模型是知识生产函数．知识生产函数中具有代表性的［16-17］Jaffe有Griliches-知识生产函数以及Romer［18］基于内生增长模型的知识生产函数．两个模型都用来测度创新和知识溢出，但二者对创新产出的投入变量设置不尽相同，除了都将科研人员作为产出的必要要Griliches-Jaffe知识生产函数选择的是R＆D投入，素投入之外，在另外一个投入要素的选择上，而Romer知识生产函数选择的是知识资本存量．由于本文研究的是知识产权保护下的企业R＆D投入和技术外溢等Jaffe知识生产函数作为实证研究的基础，对创新产出的影响，所以选择Griliches-其基本形式为第3期李蕊等：开放条件下知识产权保护与我国技术创新βYi=AKαiLiεi3（1）Y为创新产出，A为常数项，K为R＆D投入，L为人力资本，i为观测单元．本文沿用其中，ε为随机误差项，这一模型并在其基础上进行改进和扩展．一般来讲，影响技术创新的因素除了包括人力资本和企业内部R＆D资源投入外，还包括技术外溢以及相关制度变量．开放经济条件下，技术外溢的渠道主要包括外商直接投资、国际贸易、人口迁移和服务外包、技术许可等，其中又以外商直接投资、国际贸易为主．制度变量考量创新的环境，主要以知识产权制度为基础．Jaffe知识生产函数，由此，本文将知识产权制度变量以及技术外溢引入Griliches-可得β2β3β4β5β61Yit=A?R＆Dβit?Lit?FDIit?IMPORTit?IPRit?Xit?εit（2）A为常数项，R＆D为R＆D投入，L为人力资本，FDI为外商直接投资，IMPORT为国际贸易，IPR为其中，X为控制变量，i代表截面单元，t代表各个年度．对式（2）两边取对数，知识产权保护强度，得LnYit=β0+β1LnR＆Dit+β2LnLit+β3LnFDIit+β4LnIMPORTit+（3）β5LnIPRit+β6LnXit+vi+ui+εit另外，根据我国实际情况，影响我国技术创新产出的企业研发投入、外商直接投资、进口、知识产权以及人力资本等变量都具有内生性，如果直接将其放入模型回归可能会使结果产生偏误，因此我们在模型中加入被解释变量的滞后一期，以此来降低变量间联合内生性带来的不良后果．同时，考虑创新的时滞对企业R＆D投入采用其滞后一期的值．由此，本文的最终计量经济学模型设定为性，LnYit=β0+β1Yit－1+β2LnR＆Dit－1+β3LnLit+β4LnFDIit+β5LnIMPORTit+β6LnIPRit+β7LnXit+vi+ui+εit2．2（4）变量解释1）创新产出（Y）．关于创新产出的变量，国内外学者普遍采用专利申请量、专利授权量以及新产品销本文选用专利申请量表示创新售收入来表示．由于专利授权量以及新产品销售收入具有一定的时滞性，产出．专利申请量包括发明、实用新型和外观设计三种专利申请量，其中发明专利的技术含量和层次较高．为了反映知识产权对不同层次创新产出的影响，我们在专利申请量的基础上，分别以发明专利申请量Y1、实用新型专利申请量Y2和外观设计专利申请量Y3为被解释变量，衡量知识产权保护下我国企业创新投入以及国际技术外溢对企业创新的不同产出绩效．2）企业科技投入（R＆D）．考虑数据的可获得性，用我国大中型工业企业科技投入额表示．3）人力资本（L）．用各省科技人员数表示．由于统计口径发生变化，年的科技人员数没有专门的统计数据，本文用历年R＆D全时当量与科技人员数的回归系数对2009年与2010年科技人员进行估算．4）外商直接投资（FDI）．用各省实际利用的外商投资额表示．5）国际贸易（IMPORT）．关于国际贸易的替代变量，由于本文主要考察进口对创新的影响，所以我们用进口贸易额表示．［10］6）知识产权保护强度（IPR）．关于知识产权保护强度变量，国际上广为接受的是Rapp和Rozek创造的RP指数和Ginarte和Park明和陈敏［21］创造的GP指数，由于RP指数和GP指数在测算知识产权保护强度时，［20］只考虑了各国的知识产权立法水平，忽略了知识产权在各国执法水平的差异．我国学者韩玉雄、许春在RP指数和GP指数理论的基础上，综合考虑我国执法水平的影响，构建如下公式对我国知识产权实际保护强度进行了修正．P（t）=L（t）×E（t）（5）［19］P（t）表示一国t时刻知识产权保护强度，L（t）为一国t时刻GP法下计算的知识产权立法强度，E其中，（t）为该国的执法强度．立法强度L（t）的计算基于一个二级指标体系．其中5个一级指标为：保护的覆盖范围、国际条约的成员资格、专利的实施措施及权利丧失的保护、执行机制和保护期限．每个一级指标下分别有不同的二级指标对其解释．其计分规则为：每个一级指标满分为1分，二级指标按照个数在总和“14研究与发展管理第25卷5个一级指标得分加总为该国的知识产权分”中平均分配分数，实际二级分数的总和为一级指标的得分，同样由5个一级指标综合反映，但其数值立法强度得分．执法强度E（t）的构建参考GP指数的构建模式，0表示知识产权相关法律完全没有执行，1表示知识产权法律被完全执行．知识产权实际介于0～1之间，保护强度为立法强度和执法强度得分的乘积．本文借鉴以上方法对我国各省知识产权保护强度进行了扩展计算．7）控制变量（X）．考虑以下控制变量对创新的影响．①政府科技补贴（SUBSIDY）．目前我国科技水平与国外存在较大差距，企业尚未真正成为创新主体．政府的科技投入在我国创新投入中占有较大比重，本研究模型引入政府科技投入．由于统计口径中没有专门的政府科技补贴的数据，考虑数据的可得性，本文虽然这一指标的统计口径要比政选择各地区大中型企业科技经费筹集中来自政府的资金这一数据替代，［22］但两者差别不大．②其他制度变量，如企业性质（SOE）和企业规模（SIZE）．关于制度府R＆D补贴大，因素对创新的影响，除了模型引入的知识产权保护变量外，周黎安和陶婧认为企业规模对技术创新有显著的促进作用，并且这种正向促进作用主要来自非国有企业而不是国有企业．因此，引入控制变量企业规模SIZE和国有化程度指标SOE，分别用地区大中型工业企业总产值和国有及国有控股企业工业总产值表示．2．3数据说明《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、《中国财政本文所选数据来源于以及国家统计局R＆D普查专题数据．考虑各变量数据的延续性以及统一性，所有变量的时间区间年鉴》为年，其中企业R＆D投入、政府科技投入、进口额、地区大中型工业企业增加值以及国有控FDI用当年的平均汇率换算后进行价用CPI消除价格因素影响，股企业工业总产值均以1997年为基期，格平减．［23］3实证结果分析本文收集数据的时间维度为14年，截面维度为30个省市自治区，可能存在时间序列特有的单位根过程和协整关系．如果直接对原始面板数据进行方程的拟合可能导致结果的伪回归，故本文在方程回归之前首先对数据进行平稳性和协整检验．3．1面板单位根检验近年发展起来的面板单位根检验方法众多，各种检验方法很难达到完全一致的结论，为增强检验结Fisher和PP-Fisher方法对各个变量进行检验果的稳健性，我们同时采用LLC、Breitung、IPS、ADF-以综合考虑结果的可靠性．检验结果如表1所示．表1Tab．1变量LnYLnYILnY2LnY3原始数据LLCBreitung0．9．0．9．1．9．6IPS0．9．0．8．0．5．4ADF-Fisher0．9．0．9．0．6．7PP-Fisher0．3．9．9．0．6．0结论I（0）I（0）I（0）I（0）I（0）I（0）I（0）I（0）I（0）I（0）I（0）I（0）LLC0．0．0．0．0．0．1225Breitung0．1．2．0．0．0．1783［24-30］，面板单位根检验结果Paneldataunitroottestresults一阶差分数IPS0．03700．0．0．0．0．0ADF-FisherPP-Fisher0．0．0．0．0．0．27860．0．0．0．0．0．0000结论I（1）I（1）I（1）I（1）I（1）I（1）I（1）I（1）I（1）I（1）I（1）0．9．9LnR＆D0．8745LnFDI0．0437LnIMPORT0．2621LnL0．0025LnIPR0．0013LnSUBSIDY0．1338LnSOE1．0000LnSIZE0．0000注：表中的数字为各单位根检验的p值；各检验方法的原假设均为存在单位根第3期李蕊等：开放条件下知识产权保护与我国技术创新5从表1的检验结果可以看出，各变量取对数的原始数据除了企业规模（SIZE）符合平稳性要求以外，其他变量均不符合平稳性要求．不平稳的变量一阶差分后，除了企业性质（SOE）在5种检验方法中大部分拒绝原假设以外，其他变量基本上接受原假设，即符合一阶单整过程．通过以上平稳性检验的结果，我将剩下的同为满足I（1）过程的变量进行协们将不满足I（1）的企业规模（SIZE）和企业性质（SOE）剔除，整检验，看其是否存在长期均衡的关系．3．2面板协整检验本文要考察各个因素变量与专利申请总量（Y）、发明专利（Y1）、实用新型（Y2）和外观设计专利（Y3）Kao的ADF统计量对它们进行面板协整检验的关系，故分别用Pedroni的7个统计量、2所示．Tab．2检验方法PedroniPanelv-StatisticPanelrho-StatisticPanelPP-StatisticPanelADF-StatisticGrouprho-StatisticGroupPP-StatisticGroupADF-StatisticKao［31］，检验结果如表表2面板协整检验结果Paneldataco-integrationtestresultsY1与其他变量－2．98）4．00）－13．00）＊＊＊＊＊＊Y与其他变量－1．15）6．00）－12．4542（0．0000）Y2与其他变量－2．43）4．00）－9．00）＊＊＊Y3与其他变量－2．48）4．00）＊＊－9．3467＊（0．0000）＊－1．794＊（0．0412）＊－2．6569＊（0．0348）＊＊－2．7608＊（0．0189）＊＊－2．7890＊（0．0016）8．00）＊＊－22．4356＊（0．0000）＊＊－1．4354＊（0．0043）＊＊－2．9456＊（0．0020）8．00）＊＊－21．5476＊（0．0000）8．00）＊＊－18．4901＊（0．0000）＊＊－3．5428＊（0．0002）＊－2．0234＊（0．0149）8．00）＊＊－13．8625＊（0．0000）＊1．6532＊（0．0281）＊－1．9832＊（0．0198）－1．83）＊＊－6．0436＊（0．0000）＊＊＊、＊1%的显著性水平；括号中的数字为各单位注：表中Pedroni的7个检验和Kao的原假设H0为不存在协整关系；＊分别为5%、根检验的p值从表2可以看出，各种专利产出与影响因素协整关系的Pedroni和Kao检验的结果基本上是一致的．Pedroni的7个统计量中，Panelv-Statistic和Grouprho-Statistic对相对较小的样本数据的检验结果不是很PanelPP-Statistic和GroupPP-Statistic在0%可靠，因此其结果可以不作主要参考．剩下的5个统计量中，Statistic和GroupADF-Statistic同的显著性水平下拒绝原假设，两个在小样本中最好的统计量PanelADF-样在5%的显著性水平下拒绝原假设．同时，结合Kao检验综合分析，我们认为各种专利产出与变量之间存在协整关系，这一检验结果表明我们可以通过拟合方程进行变量的长期均衡分析，不会出现伪回归的［24-32］．严重后果3．3面板回归分析在对各种专利产出与其他因素变量的关系进行回归时，考虑创新投入和产出之间可能存在的内生性问题，在用固定效应或者随机效应回归时会导致回归结果的偏误，为解决这一问题，我们用广义矩（GMM）方法进行模型的拟合．通过Sargan检验结果可知，残差项存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，模型不存在明显的工具变量过度识别问题．另外，为了考察企业R＆D投入、外商直接投资和国际贸易等技术溢出渠道对创新的效应是否依赖于知识产权保护的变化，本文在方程（4）的基础上引入知识产权保护与企业R＆D投入、外商直接投资和进口的交互项．各方程利用Eviews6．0进行回归计算，计算结果如表3所示．包含各类专业文献、幼儿教育、小学教育、行业资料、应用写作文书、专业论文、外语学习资料、生活休闲娱乐、高等教育、开放条件下知识产权保护与我国技术_省略_2010年省级面板数据的实证研究_李蕊92等内容。　
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