程笑賢　郭曉雪　李烽銘　吳莊鋮

[摘要]創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略成為我國經(jīng)濟發(fā)展的重要舉措。文章通過面板數(shù)據(jù)模型對2002—2015年我國大陸31個省域的科技支出費用和專利申請量之間進行實證研究。結(jié)果表明，采取固定效應變截距模型效果最為合理，科技支出對專利申請具有較為明顯的促進作用，科技支出每增加1個單位，專利申請量會提高0406個單位。而且不同地區(qū)的促進程度不一，北京、上海、廣東相對于中西部地區(qū)，其促進作用更為明顯。

[關(guān)鍵詞]專利資助；單位根；固定效應模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201832010

1引言

專利制度是知識產(chǎn)權(quán)制度的重要組成部分。截止到2017年我國發(fā)明專利申請量達1382萬件，每萬人口發(fā)明專利擁有量達到98件，遠超過歐美等發(fā)達國家。專利資助政策是國家和地方各級政府積極運用財政政策的調(diào)控功能，以政府財政專項費用的形式補貼專利申請、審查和維持費用，以促進自主創(chuàng)新和專利事業(yè)發(fā)展的一項重要舉措。

2模型結(jié)果

21單位根檢驗

從上面的檢驗結(jié)果可以看出，在α=005情況下，科技支出原數(shù)據(jù)相應的概率值均為1，因此不能拒絕“各截面序列具有相同的單位根過程”和“所有截面成員序列都有一個單位根”的原假設。通過一階差分，可以消除單位根，其相應的概率值均為0，故一階差分后的科技支出序列已經(jīng)消除了單位根，是平穩(wěn)的。專利申請原序列的相應概率值只有PP檢驗大于005，其他檢驗結(jié)果均小于005，根據(jù)少數(shù)服從多數(shù)的原則，該序列不存在單位根，是平穩(wěn)的，且一階差分后的專利申請出現(xiàn)不平穩(wěn)現(xiàn)象，故仍堅持認為專利申請原序列是平穩(wěn)的。

22模型回歸

通過對一階差分后的科技支出與專利申請量之間對比，進行回歸估計。由于面板數(shù)據(jù)兼具時間序列數(shù)據(jù)特征和橫截面數(shù)據(jù)特征，因此有必要進行變截距、變系數(shù)和混合三種模型的回歸估計，并相應進行統(tǒng)計檢驗，以便選取合適的模型進行分析。

固定效應變截距模型中，作為解釋變量的科技支出系數(shù)為04060，這說明，科技支出每增加1個單位，專利申請數(shù)量機會增加04060個單位，可以看出科技支出對專利申請數(shù)量的增加具有明顯的促進作用。相應的t檢驗統(tǒng)計量52645大于置信度為95%的檢驗統(tǒng)計量（伴隨概率值小于005），變量顯著通過t檢驗。模型的總體可決系數(shù)為05817，調(diào)整后的可決系數(shù)仍在05以上，說明至少有50%的數(shù)據(jù)可以用該模型說明，模型的擬合效果較為理想。并且模型總體檢驗的F檢驗統(tǒng)計值166422大于置信度為95%的檢驗統(tǒng)計量（伴隨概率值小于005），方程總體顯著。

隨機效應變截距模型中，作為解釋變量的科技支出系數(shù)為04629，大于固定效應模型對應值，說明科技支出每增加一個單位，專利申請數(shù)量機會增加04629個單位，可以看出科技支出對專利申請數(shù)量的增加具有明顯的促進作用。相應的t檢驗統(tǒng)計量60050大于置信度為95%的檢驗統(tǒng)計量（伴隨概率值小于005），變量顯著通過t檢驗。并且模型總體檢驗的F檢驗統(tǒng)計值236899大于置信度為95%的檢驗統(tǒng)計量（伴隨概率值小于005），方程總體顯著。模型的總體可決系數(shù)和調(diào)整后的可決系數(shù)分別為00558和00534，說明至少94%的數(shù)據(jù)不可以用該模型說明，模型的擬合效果差。

與變系數(shù)模型相似，混合橫截面模型的總體可決系數(shù)和調(diào)整后的可決系數(shù)均為負數(shù)，F(xiàn)檢驗結(jié)果缺乏，即使解釋變量的系數(shù)合理，t統(tǒng)計量也通過檢驗，仍說明變系數(shù)模型設定不合理。

23模型檢驗

通過Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)，相應的伴隨概率值小于005，則拒絕原假設，選擇固定效應模型；通過LR檢驗發(fā)現(xiàn)，兩個相應的伴隨概率值均小于005，拒絕原假設，選擇仍固定效應模型。

綜上所述，對于一階差分后的科技支出與專利申請量之間的關(guān)系，無論是對模型進行比較分析，還是進行Hausman檢驗和LR檢驗，采用固定效應變截距模型最為合理。各地區(qū)ρarea對應的數(shù)值見下表。

3政策建議

31明確資助對象與范圍

各省域在執(zhí)行專利資助政策時，首先應該對資助對象確定標準，以避免出現(xiàn)申請人跨省域重復申請資助，套取資助資金現(xiàn)象；同時專利資助范圍既不能過窄，僅限于某一項或某一領域的發(fā)明創(chuàng)造等專利，又不能設定過寬，對任何專利申請都進行資助，增加財政壓力，各地區(qū)應當結(jié)合實際發(fā)展，有區(qū)別、有條件地對待專利申請，既要通過專利資助留住人才創(chuàng)新創(chuàng)造，又要優(yōu)化財政支出結(jié)構(gòu)，促進本地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展與經(jīng)濟增長。

32明確資助標準，提升專利質(zhì)量

現(xiàn)行資助政策存在如未考慮到不同種類的專利對經(jīng)濟的影響、不同種類的專利在研究開發(fā)階段的成本不同等缺陷，以及絕對額資助也會造成一定程度的不公平，對成本小的專利具有更強的激勵作用，對成本高、外部性強的專利會損害申請人的積極性，因此可以在絕對的標準基礎上，通過開展專利的成本與產(chǎn)出評估，尤其是對經(jīng)濟的影響評估，進一步進行相對額資助，既可以避免一刀切現(xiàn)象，增強專利資助申請人的積極性與創(chuàng)造性，又可以提高專利質(zhì)量，通過評估與資助的結(jié)合倒逼專利質(zhì)量的提升，減少垃圾專利。

33創(chuàng)新資助形式，增強資助作用

現(xiàn)階段的專利資助采取的是資金資助，即對專利資助進行貨幣補償，該措施可以在一定程度上有效激勵專利申請、減輕專利申請人資金壓力，但是專利資助政策僅僅采取該措施過于單一，可以通過采取稅收減免、人才加分等形式，對外地戶口人員但富有創(chuàng)新能力的人員可以考慮優(yōu)先落戶，對職務人員尤其是高校教職工，也可以考慮在課題研究申請時優(yōu)先考慮專利資助人員，通過創(chuàng)新資助形式，不僅可以減輕資金壓力，也可以提高專利資助含金量，增強專利作用。

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