張 杰
自從20世紀90年代以來,中國出現(xiàn)了專利申請與授權數(shù)量快速增長的現(xiàn)象,這已經(jīng)引起國內(nèi)外媒體和學界的廣泛關注。自1984年正式頒布《專利法》以來,中國專利的申請受理量和授權量就呈現(xiàn)出逐步加速增長的典型。具體來看,發(fā)明、實用新型和外觀設計這三種類型專利的申請受理量,由1985年的14372件增加到2013年的2377061件,年平均增長率高達20.01%。同時,這三種專利的授權量也由1985年的138件增長至2013年的1313000件,年平均增長率更是高達38.70%。特別是進入21世紀以來,無論是從申請還是授權角度看,中國專利數(shù)量更是呈現(xiàn)出加速式、爆炸式的增長態(tài)勢,到 2012年,中國已經(jīng)成為全球發(fā)明專利申請數(shù)量的第一大國①。
然而,究竟是何種因素推動了中國專利數(shù)量的爆炸式增長?事實上,一些學者從制度激勵的角度研究后認為,中國知識產(chǎn)權保護制度和專利保護法律體系并不是促進中國專利快速增長的根本原因,這種情況被某些學者及國際組織稱為中國專利增長之“謎”。Hu和Jefferson將中國專利爆炸式增長的推動因素,部分歸結(jié)為FDI進入帶來的創(chuàng)新溢出效應和模仿效應[1](P57-68)。Li則將中國專利申請數(shù)量快速增長的動因,歸結(jié)為中國各級政府制定和實施的專利資助與獎勵政策造成的激勵效應[2](P236-249)。Dang和Motohashi發(fā)現(xiàn),中國各級政府出臺的大量專利資助和獎勵政策,不僅僅是造成發(fā)明專利申請數(shù)量快速增長的主要因素,在一定程度上也促進了發(fā)明專利授權數(shù)量的快速增長,但政府的專利資助、補貼和獎勵政策卻對發(fā)明專利質(zhì)量造成了抑制效應[3](P137-155)。龍小寧和王俊認為,中國專利數(shù)量的激增并沒有帶來專利總體創(chuàng)新含量的相應提高,政府的專利激勵政策是造成這一背離現(xiàn)象的重要原因[4](P115-142)。
既有研究的這些重要發(fā)現(xiàn)為理解中國背景下特有的專利爆炸式增長之“謎”提供了有價值的參考依據(jù)。然而,要準確判斷和深入理解中國專利爆炸式增長之“謎”的背后動因,從中國的客觀情況來看,一個無法忽略的重要現(xiàn)象是,為了響應和貫徹中央提出的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展國家戰(zhàn)略,逐步培育和構建以制造業(yè)為主的實體經(jīng)濟部門的自主創(chuàng)新能力體系,從中央到地方各級政府,均不同程度地實施了以鼓勵產(chǎn)品從申請和授權階段的專利數(shù)量增長為目標的創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略。這集中表現(xiàn)在:為了深刻體現(xiàn)響應中央制定的創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略以及專利推進計劃的主動態(tài)度和落實舉措,中國各級政府特別是各省級地方政府紛紛出臺了從專利申請到授權環(huán)節(jié),以運用各種政府財政資金資助、補貼和獎勵政策為主的促進政策。這就必然會引發(fā)一個重要的研究問題,即中國專利爆炸式增長之“謎”背后,究竟是否包含政府政策激勵機制的推手作用?中國各級政府拘泥和局限于以專利數(shù)量增長為導向的創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略的簡單思維以及具體落實手段,是否是造成中國專利增長之“謎”的重要因素?針對這些問題的解答和分析,不僅僅是理解中國專利爆炸式增長背后真實動因的重要途徑,也能夠為中國政府創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略的調(diào)整及專利資助、補貼和獎勵政策轉(zhuǎn)型升級,提供必要的政策參考依據(jù)。
綜上所述,本文的貢獻主要有:首先,既有研究大多僅僅是從省級層面或者企業(yè)專利申請活動的單個角度,而不是從微觀企業(yè)專利申請和授權活動的雙重角度來研究該問題。事實上,中國企業(yè)從專利申請到授權過程必然有國家知識產(chǎn)權局的專業(yè)化審查部門的專業(yè)把關,由此帶來的問題是,如果僅僅從企業(yè)專利申請活動或動機的單個角度來探究該問題,就有可能忽略國家知識產(chǎn)權局作為“看護人”的職能,針對中國各級地方政府制定和實施的各種類型的政府專利資助、補貼和獎勵政策,由國家知識產(chǎn)權局統(tǒng)一控制的專利審查、批準和監(jiān)管體系,對中國企業(yè)專利數(shù)量增長所造成的扭曲效應,可能會起到一定程度的糾正作用,從而導致高估專利“泡沫”問題。其次,中國各省份地區(qū)依據(jù)自己的經(jīng)濟發(fā)展目標、創(chuàng)新能力提升以及自身財政負擔能力的客觀要求,對不同類型專利政府資助、補貼和獎勵政策的力度、方向和水平,均在不同階段發(fā)生著動態(tài)的調(diào)整與變化現(xiàn)象。與既有文獻偏重和局限于單個專利的研究視角不同,本文是從企業(yè)發(fā)明專利、實用新型專利以及外觀設計專利這三種類型專利的多維度來進行研究的,這就有利于全面客觀地評價中國政府專利資助、補貼和獎勵政策對企業(yè)專利數(shù)量快速增長所帶來的綜合作用。最后,既有研究的樣本量在數(shù)量和跨期方面相對較小,而本文利用1999-2009年間中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和國家知識產(chǎn)權局數(shù)據(jù)庫的合并數(shù)據(jù),得到的有專利信息的有效樣本達到25580多條,遠遠超過Dang和Motohashi的7717條樣本[3](P137-155)。因此,本文得到的經(jīng)驗結(jié)果應該更為可信可靠。筆者還發(fā)現(xiàn)Dang和Motohashi對中國各省份地區(qū)政府專利資助、補貼和獎勵政策的界定和定義存在不準確之處,這可能會導致研究結(jié)論不可靠。本文在這方面盡可能做了改進,即通過對政府相關網(wǎng)站的文件查閱以及電話咨詢,盡可能對中國各省份地區(qū)政府專利資助、補貼和獎勵政策的內(nèi)涵做了準確界定。
從中國的發(fā)展現(xiàn)實看,為了主動應對加入WTO之后發(fā)達國家的技術創(chuàng)新優(yōu)勢對中國本土企業(yè)可持續(xù)發(fā)展造成的壓力以及可能帶來的各種挑戰(zhàn),也為了推動中國經(jīng)濟增長由要素粗放型模式加快轉(zhuǎn)向集約型模式,中國政府在2002年就制定和實施了“國家專利推進工程”。與之相配套的是,國家知識產(chǎn)權局相繼出臺和發(fā)布了《關于印發(fā)〈關于專利申請資助工作的指導意見〉的通知》和《關于大力開展專利電子申請推廣工作的通知》這兩個重要的指導性政策文件。2008年6月,國務院又頒布了《國家知識產(chǎn)權戰(zhàn)略綱要》,初步確定了以鼓勵企業(yè)專利申請為主要工作重點和政策抓手的國家創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略。綜觀這些政策文件,其中最為關鍵、最為核心的政策措施,就是鼓勵中國各級政府在科技計劃項目管理經(jīng)費中設立專門資助、補貼和獎勵性質(zhì)的財政資金經(jīng)費,用于支持中國國內(nèi)企業(yè)申請的發(fā)明專利。自從上海市于1999年第一個制定并出臺了省級層面的政府專利資助、補貼和獎勵政策措施以來,中國各省級政府紛紛制定了本轄區(qū)的各種政府專利資助、補貼和獎勵資金政策,以充分調(diào)動和刺激中國企業(yè)進行專利創(chuàng)造和自主創(chuàng)新能力提升的內(nèi)在動力活力。由此取得的效果是,到2007年,除了甘肅省以外,中國各省均已經(jīng)出臺了各種形式的政府專利資助、扶持與獎勵政策。這些事實就必然會引發(fā)和催生的一個重要研究問題是,在中國如此廣泛運用的政府專利資助、扶持與獎勵政策,究竟是否是激勵中國專利申請數(shù)量爆炸式增長的關鍵因素?
由此,筆者提出研究問題1:中國各省份地區(qū)的各種類型政府專利資助、補貼和獎勵政策,是否是激發(fā)中國企業(yè)三種類型專利申請數(shù)量快速增長的核心因素?
當前,有不少學者指出,中國專利申請數(shù)量的爆炸式增長[5],背后最為關鍵的因素是政府政策的推動作用,而未必是中國企業(yè)自主創(chuàng)新能力提升的作用結(jié)果。他們指出,政府政策刺激和推動下的中國專利申請數(shù)量呈爆炸式的增長,可能并非反映的是中國微觀經(jīng)濟部門自主創(chuàng)新能力體系的提高,而是反映出中國政府專利激勵政策扭曲效應產(chǎn)生的專利“泡沫”以及專利“創(chuàng)新假象”現(xiàn)象。需要關注的其中一個重要影響機制是,在政府官員或政府相關專業(yè)機構難以科學甄別和有效篩選專利質(zhì)量,難以有效識別和科學評估專利價值的前提下,中國各級政府積極制定和實施的針對企業(yè)專利申請和授權各個環(huán)節(jié)費用的部分或全額資助的激勵政策,由于這些政策可以直接降低企業(yè)進行專利申請以及獲得專利授權活動的成本,特別是在專利成為不少企業(yè)進行高新技術企業(yè)認定條件以及獲得國家各種創(chuàng)新資助項目條件的情形下,可能會誘使企業(yè)通過主動進行低質(zhì)量甚至沒有產(chǎn)業(yè)應用價值的專利申請活動的這種逆向選擇行為,從而導致企業(yè)相對低質(zhì)量專利以及缺乏產(chǎn)業(yè)應用價值的專利數(shù)量急劇增長。更值得關注的是,中國政府專利授權機構(比如國家知識產(chǎn)權局)作為專利質(zhì)量和產(chǎn)業(yè)應用價值的審查把關者,應該會對企業(yè)申請的低質(zhì)量專利起到一定的控制作用,從而對企業(yè)專利授權數(shù)量形成正向的激勵效應,一定程度上糾正政府政策對企業(yè)專利申請數(shù)量的增長帶來的扭曲效應。
由此,筆者提出研究問題2:中國各省份地區(qū)的各種類型政府專利資助、補貼和獎勵政策,是否是推動中國企業(yè)三種類型專利授權數(shù)量快速增長的核心因素?
在借鑒已有文獻提出的專利生產(chǎn)函數(shù)模型的基礎之上[6](P55-72)[7](P287-343)[1](P57-68)[2](P236-249),設定企業(yè)專利數(shù)量服從如下泊松分布(the poisson’s distribution)過程:
上式中,Yit,type表示企業(yè)i在年份t的三種不同類型type專利的計數(shù)形式的數(shù)量,X集合中既包含企業(yè)研發(fā)投入變量,也包括影響企業(yè)專利活動的其他變量以及企業(yè)自身特征變量,當然也會包含企業(yè)的所有制類型特征變量,以及企業(yè)所處的省份地區(qū)、行業(yè)特征和年份特征的固定效應虛擬變量。需要注意的是,如果假定中國情景下企業(yè)的三種類型專利活動服從泊松分布,就要求中國情景下企業(yè)的三種類型專利活動分布中的條件均值等于條件方差,即要求 E(Ytype|X)=Var(Ytype|X)。然而,無論是從企業(yè)申請還是授權真實活動的角度來看,可能會存在Var(Ytype|X)>E(Ytype|X)的情形,這就會導致泊松分布的偏大離差結(jié)果,造成關鍵變量的統(tǒng)計顯著性的膨脹現(xiàn)象。解決這種可能偏差現(xiàn)象的思路有兩種:一種是假定中國情景下企業(yè)的三種類型專利活動服從負二項分布(the negative binomial distribution),從而改變泊松分布的E(Ytype|X)=Var(Ytype|X)的嚴格要求;另一種是采用泊松準最大似然法(PQML)進行估算,Wooldridge指出,PQML方法在Var(Y|X)和 E(Y|X)不相等的情形下可以得到較為有效的估計結(jié)果[8](P348)。就這兩種方法而言,正如 Cameron和Trivedi指出,如果企業(yè)專利活動服從負二項分布,那么運用負二項方法可得到一致性估計[9](P592–622)。如果在企業(yè)專利活動不服從負二項分布的情形下,PQML方法得到的估計結(jié)果要優(yōu)于負二項方法?;谌绱说氖聦?,本文采取的估計策略是對中國三種類型的企業(yè)專利分布進行檢驗,如果服從負二項分布則采用負二項估計方法,否則就采用PQML估計方法。
針對中國情景下企業(yè)專利活動的實際情況來看,一個突出的現(xiàn)象是,筆者的有效企業(yè)樣本中約有82.7%的企業(yè)沒有任何專利活動,這就會造成采用的負二項方法以及PQML方法得到的估計結(jié)果存在很大偏差。而且,筆者的有效企業(yè)樣本中也約有81.9%的企業(yè)沒有創(chuàng)新研發(fā)投入。有研究文獻表明,企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)活動和企業(yè)專利活動之間有著密切的聯(lián)系[10]。對此,筆者假定企業(yè)可以區(qū)分為兩種類型:有創(chuàng)新研發(fā)活動和沒有創(chuàng)新研發(fā)活動的企業(yè)。假定企業(yè)不進行創(chuàng)新研發(fā)活動的概率為 p,企業(yè)進行和獲得專利的數(shù)量則為零;企業(yè)進行創(chuàng)新研發(fā)活動的概率則為(1-p),企業(yè)進行和獲得專利的數(shù)量則大于零,則其服從(2)式的泊松分布。由此得到如下式(3)形式的模型:
進一步,筆者假定企業(yè)進行創(chuàng)新研發(fā)活動服從以下logistic過程:
其中,把 Z定義為決定企業(yè)是否進行創(chuàng)新研發(fā)活動的重要影響因素,可將需要估計的最大似然函數(shù)定義為:
依據(jù)以上的理論模型分析,將檢驗政府專利補貼政策對三種類型企業(yè)專利申請量和授權量影響效應的計量模型設定為如下形式:
上式中,因變量 Patentapply和 Patentgrant分別指示為企業(yè)i在t年的三種不同類型專利的申請數(shù)量以及授權數(shù)量。從企業(yè)創(chuàng)新活動投入與產(chǎn)出的角度來看,在計量方程(6)式中,需要對決定企業(yè)專利產(chǎn)出的企業(yè)研發(fā)投入變量加以控制,因此,筆者在計量方程(6)式中納入了企業(yè)研發(fā)投入額的自然對數(shù)值lo g(RDit),具體按照lo g(1+RDit)的方法計算。正如既有文獻所關注到的是,企業(yè)研發(fā)投入和專利產(chǎn)出之間可能存在非線性的作用關系,為此,筆者在計量方程(6)式中還納入了企業(yè)研發(fā)投入額自然對數(shù)值的平方項變量lo g2(RDit)。對于本文所關心的核心解釋變量--中國各省份地區(qū)的政府專利補貼和資助政策而言,為了捕捉和刻畫中國各省份地區(qū)的各種類型以及各個環(huán)節(jié)專利補貼和資助政策的差異性,筆者設置了反映1999-2009年期間中國各省份地區(qū)出臺的三種類型專利補貼和資助政策變量Subsid y polic ykt。
基于既有研究文獻,結(jié)合中國企業(yè)專利活動的具體行為邏輯,在計量方程(6)式中的控制變量集合 X中,所設計的控制變量有:(1)企業(yè)出口因素(export),用虛擬變量形式對之加以控制,有出口交貨值則為 1,無則為 0??紤]到中國實施的出口導向發(fā)展戰(zhàn)略,必然會激勵企業(yè)廣泛參與出口活動,而企業(yè)出口活動所蘊含的“出口中學習”型技術溢出效應以及來自國外的競爭效應,可能會對企業(yè)以專利活動為主的創(chuàng)新活動造成重要影響。因此,有必要對企業(yè)的出口狀態(tài)因素加以控制。(2)企業(yè)規(guī)模因素(log(labor)),使用企業(yè)年均員工數(shù)的自然對數(shù)值來表示。Cohen等學者的研究就發(fā)現(xiàn),企業(yè)規(guī)模是影響企業(yè)專利活動的重要因素之一,規(guī)模越大的企業(yè)越有可能進行創(chuàng)新活動。但是,也有研究發(fā)現(xiàn),相比于大規(guī)模企業(yè)具有的規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢,小規(guī)模企業(yè)更傾向于利用創(chuàng)新活動和專利活動來獲得生存發(fā)展機會和市場競爭優(yōu)勢。因此,中國情景下規(guī)模因素對企業(yè)專利活動的影響需要經(jīng)驗證據(jù)的驗證,也有必要對此因素加以控制。(3)企業(yè)年齡因素(age)定義為企業(yè)成立或注冊時間距離樣本期年限的差距。企業(yè)處于不同發(fā)展階段,由于自身競爭優(yōu)勢來源的差異,必然會導致企業(yè)采取不同的創(chuàng)新策略,這必然會體現(xiàn)在企業(yè)專利申請和授權環(huán)節(jié)的決策行為、策略和動機方面,有必要對此因素加以控制。(4)企業(yè)所處的行業(yè)競爭因素(HHI)定義為按照二分位行業(yè)企業(yè)的銷售額計算的行業(yè)赫芬達爾-赫希曼指數(shù)。有研究發(fā)現(xiàn),競爭是影響企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)活動的重要因素[11](P701-728),而張杰等則發(fā)現(xiàn),中國情景下競爭對企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入造成了顯著的促進效應[12](P56-68)。在這種情形下,行業(yè)競爭程度也必然會影響到中國企業(yè)的專利決策行為、策略和動機,有必要對此因素加以控制。
在計量方程(6)式中,納入了區(qū)分企業(yè)所有制類型的虛擬變量(ownership),即按照Brandt等學者的做法[13](P339-351),將企業(yè)所有制類型劃分為國有性質(zhì)(state)、集體性質(zhì)(collective)、獨立法人性質(zhì)(legal)、私人所有性質(zhì)(private)、港澳臺性質(zhì)(HMT)和非港澳臺外商投資性質(zhì)(foreign)等六種不同所有制類型。此外,在計量方程(6)式中還納入了企業(yè)層面的虛擬變量,以之來控制由于企業(yè)自身的異質(zhì)性因素,對企業(yè)專利創(chuàng)造能力以及專利申請行為可能產(chǎn)生的影響效應。為了控制企業(yè)個體異質(zhì)性固定效應,可以避免再控制省份層面的固定效應以及行業(yè)層面的固定效應??紤]到不同年份所隱含的全球和國內(nèi)經(jīng)濟變化以及政策變化沖擊,對企業(yè)專利活動可能造成的影響,為此,在計量方程(6)式中也加入了控制年份時間的虛擬變量,以此來控制各種內(nèi)外環(huán)境變化或重大外部事件對企業(yè)專利活動帶來的各種外部沖擊性影響。
如何有效設定和衡量中國各省份地區(qū)制定和實施的以專利資助、補貼和獎勵為主要政策措施的代理變量,應該是本文的核心工作之一。依據(jù)中國的現(xiàn)實背景,由于各省份地區(qū)在企業(yè)自主創(chuàng)新能力、地方政府的財政承擔能力以及貫徹和落實國家創(chuàng)新趕超戰(zhàn)略的激勵機制等方面,存在較為突出的差異性,這就必然會導致中國不同省份地區(qū)政府在制定和實施專利補貼、資助和獎勵政策方面,也會有顯著的差異性。從中國現(xiàn)行的專利制度具體安排和約束條件來看,在發(fā)明、實用新型以及外觀設計這三種不同類型專利以及申請和授權活動的不同環(huán)節(jié),政府資金資助、補貼和獎勵的力度和方向也就必然有顯著的差異性,見圖1和圖2,它們展示了中國情景下企業(yè)向國家知識產(chǎn)權局申請發(fā)明專利以及實用新型專利與外觀設計專利的具體步驟。由此可以看出,國家知識產(chǎn)權局針對發(fā)明專利和實用新型專利與外觀設計專利在申請、實質(zhì)審查、授權以及維護這五個不同階段的具體要求,存在顯著的差異性。而這些不同環(huán)節(jié)的差異性,則造成了中國各省份地區(qū)政府制定和實施的以專利資助、補貼和獎勵為主的政策實施著力點的差異性。比如,從發(fā)明專利的角度來看,因為發(fā)明專利更能體現(xiàn)一國、地區(qū)和企業(yè)層面的更為重要的核心創(chuàng)新能力,中國各省份地區(qū)政府對發(fā)明專利資助與促進政策的制定更為全面細致,主要集中于申請階段資助、實質(zhì)審查階段資助、授權階段資助、維持階段資助以及專利代理的資助這五個環(huán)節(jié)。因此,可以明確看到的一個重要現(xiàn)象是,中國不同地區(qū)政府對不同環(huán)節(jié)的專利資助、補貼和獎勵政策的差異性,深刻表明不同地區(qū)政府制定和實施專利促進政策的前提和動機是有差異的。具體來看,如果地方政府的發(fā)展目標是偏重于鼓勵企業(yè)專利數(shù)量的提升,可能就偏好于從專利的申請到授權環(huán)節(jié)均進行資助。如果地方政府的目標是側(cè)重于鼓勵企業(yè)專利質(zhì)量的提升,就可能會傾向于針對微觀經(jīng)濟主體的專利授權環(huán)節(jié)加以資助。而且,地方政府會根據(jù)自身財政的承受能力,主動選擇是全額資助還是部分資助。需要特別注意的是,各省份地區(qū)政府會依據(jù)本地區(qū)創(chuàng)新能力提升的不同階段以及自身政府財力能力的變化,對專利資助、補貼和獎勵政策在不同時期進行相應的動態(tài)化調(diào)整。筆者收集到的中國各省份地區(qū)1999-2012年的發(fā)明專利資助促進政策信息顯示,在出臺專利資助、補貼和獎勵政策的中國省份地區(qū)中,28個省份地區(qū)的專利資助、補貼和獎勵的力度和方向政策在此期間內(nèi)出現(xiàn)了調(diào)整現(xiàn)象,上海甚至在1999-2012年間的調(diào)整次數(shù)就高達5次。
圖1 中國發(fā)明專利申請程序與政府資助政策環(huán)節(jié)解析
外觀設計專利是發(fā)達國家普遍的一種專利制度安排。但是,實用新型專利來源于處于創(chuàng)新模仿和學習階段的日本是在類似于日本這樣的創(chuàng)新追趕型國家,依據(jù)自身技術創(chuàng)新的現(xiàn)實約束條件以及經(jīng)濟發(fā)展的階段性需求,獨創(chuàng)出來的一種主要發(fā)達國家并未采用的專利種類和專利制度安排。相比于發(fā)明專利,由于實用新型專利和外觀設計專利自身所包含的自主創(chuàng)新能力相對較低,這就導致國家知識產(chǎn)權局對這兩種類型專利的申請、授權程序和制度要求,顯著區(qū)別于發(fā)明專利。一方面,實用新型專利和外觀設計專利,從申請、公開到授權時間一般設定為18個月,顯著短于發(fā)明專利的4年期限。而且,從申請到授權環(huán)節(jié)也不存在實質(zhì)審查階段。另一方面,實用新型專利與外觀設計專利各環(huán)節(jié)費用也要明顯低于發(fā)明專利,而且,專利保護時間為10年,只有發(fā)明專利保護時間20年的一半,維持年費用以及代理費也低于發(fā)明專利。這就導致中國各省份地區(qū)在制定和實施資助、補貼和獎勵實用新型專利以及外觀設計專利的政策方面,明顯不同于發(fā)明專利。事實上,筆者通過網(wǎng)絡收集、電話調(diào)研以及對各省份地區(qū)文件相關資料的細心梳理,所獲得的專利資助、補貼和獎勵政策信息顯示,中國不少省份地區(qū)對發(fā)明專利實施全額資助,而對實用新型專利和外觀設計專利只給予部分資助;或者只對發(fā)明專利進行資助,而對實用新型專利和外觀設計專利實行不資助政策;或者對發(fā)明專利實行全額資助政策,對實用新型專利實行部分資助政策,而對外觀設計專利實行無資助政策。
圖2 中國實用新型專利和外觀設計專利申請程序與政府資助政策環(huán)節(jié)解析
為了能夠設計出準確捕捉和度量中國各省份地區(qū)專利資助、補貼和獎勵政策信息的代理變量,按照張杰和鄭文平[14](P28-41)的做法,筆者構造了反映發(fā)明、實用新型和外觀設計這三種類型專利的五個環(huán)節(jié)的不同資助狀態(tài)的虛擬變量:申請環(huán)節(jié)、實質(zhì)審查環(huán)節(jié)、授權環(huán)節(jié)、維持年費環(huán)節(jié)以及代理環(huán)節(jié)。依據(jù)中國各省份地區(qū)政府對專利資助、補貼和獎勵政策的具體操作辦法,筆者將申請環(huán)節(jié)、實質(zhì)審查環(huán)節(jié)、授權環(huán)節(jié)的政府資助政策信息,區(qū)分和設計為全部資助、部分資助和無資助三種不同類型的虛擬變量。具體來看,全額資助為2,部分資助為1,無資助為0。將維持年費環(huán)節(jié)以及代理環(huán)節(jié)的政府政策資助信息區(qū)分和設定為有和無的虛擬變量,有則為 1,無則為 0,這樣區(qū)分的理由是考慮到絕大多數(shù)省份地區(qū)均是對維持年費以及代理費實施部分資助政策,很少有全額資助政策的現(xiàn)象發(fā)生。而且,筆者對全額資助和部分資助金額的劃分,參考了國家知識產(chǎn)權局在本文樣本期內(nèi)發(fā)布的不同類型專利申請費用管理辦法中的具體規(guī)定要求。進一步,考慮到某些省份地區(qū)對專利(主要是針對發(fā)明專利)實施的是獎勵政策,筆者將各省份地區(qū)對不同類型專利的獎勵金額,也按照國家知識產(chǎn)權局專利申請費用管理辦法做了相應劃分。需要注意的是,筆者之所以沒有選擇直接使用資助金額作為測算的代理變量,是考慮到約有46%的省份地區(qū),只是在政府專利資助、補貼和獎勵政策文件中說明按照申請主體的實際費用來進行資助;大約有13%的省份地區(qū)在政府專利資助、補貼和獎勵政策文件中說明是按照既定比例進行資助?;谏鲜鰪碗s情況,考慮選用虛擬變量的政策變量的具體定義形式,而非采用具體的金額形式,這樣的定義方法可能更能合理概括中國情景下各省份地區(qū)的政府專利資助、補貼和獎勵政策的差異性信息特征。而且,隨著各省份地區(qū)政府專利資助、補貼和獎勵政策的調(diào)整和變化,筆者設定的虛擬變量也會在相應年份發(fā)生相應的調(diào)整變化,從而可以更為準確地反映和捕捉各省份地區(qū)政府專利資助、補貼和獎勵政策的動態(tài)變化信息。
此外,令人擔心的是,以上所設置的中國各省份地區(qū)專利補貼和資助政策各個環(huán)節(jié)的不同資助狀態(tài)的虛擬變量,可能會由于存在較為突出的多重共線性問題,從而影響估計結(jié)果的可靠性。事實上,從中國各省份地區(qū)政府專利補貼、資助和獎勵政策中的各類資助環(huán)節(jié)虛擬變量的相關系數(shù)表來看,中國各省份地區(qū)的政府專利資助、補貼和獎勵政策的各類資助環(huán)節(jié)虛擬變量之間,并不存在嚴重的多重共線性問題,不同環(huán)節(jié)變量之間的相關系數(shù)最高也只有0.427。這反映出的事實可能是,中國各省份地區(qū)所出臺的政府專利資助、補貼和獎勵政策以及各個資助環(huán)節(jié),均存在較為突出的異質(zhì)性現(xiàn)象。由此也表明中國各省份地區(qū)出臺的政府專利資助、補貼和獎勵政策以及各個資助環(huán)節(jié)資金的調(diào)整與變化,有著更為復雜的內(nèi)在動機。
本文計量方程(6)所面臨的內(nèi)生性問題就是中國情景下作為解釋變量的各省份地區(qū)政府專利資助、補貼和獎勵政策與作為被解釋變量的企業(yè)專利申請活動之間可能存在由于逆向因果關系而造成的內(nèi)生性問題。針對這種因素可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題,筆者認為,從中國各省份地區(qū)制定和出臺各種專利資助、補貼和獎勵政策的內(nèi)在動機來看,主要是貫徹國家層面的“專利促進工程”的創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略,響應國家的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略?;谶@樣的基本事實,筆者的基本判斷是,相對于中國各省份地區(qū)中分散的、個體化的微觀企業(yè)而言,單個企業(yè)只能是依照各省份地區(qū)政府專利資助、補貼和獎勵政策的力度、方向以及政策的調(diào)整變化信息,來主動權衡、決策、選擇企業(yè)自身的專利申請行為。因此,本文設計的用于衡量中國各省份地區(qū)專利資助政策的變量,相對于各地區(qū)中的個體企業(yè)來說,在很大程度上應該是一個外生性的政策變量,可能并不會導致二者之間的逆向因果關系以及由此帶來的內(nèi)生性問題。
研究數(shù)據(jù)主要來自以下四大來源:一是依靠網(wǎng)站平臺和電話調(diào)查收集的1999-2012年間中國各省份地區(qū)的政府專利資助、補貼、促進政策文件文本;二是中國國家知識產(chǎn)權局發(fā)布的 1985-2013年的所有工業(yè)企業(yè)的專利數(shù)據(jù)庫;三是國家統(tǒng)計局發(fā)布的1999-2009年間規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中編碼6-46的二分位工業(yè)行業(yè)的企業(yè)樣本數(shù)據(jù);四是本文所使用的中國各省份地區(qū)層面的相關數(shù)據(jù),均來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省份地區(qū)的歷年統(tǒng)計年鑒。對于本文研究所需樣本數(shù)據(jù)的合并和處理步驟,需要額外加以說明的是,一方面,利用中國國家統(tǒng)計局發(fā)布的1999-2009年間規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫所有企業(yè)的中文名稱作為匹配工具,來對國家知識產(chǎn)權局數(shù)據(jù)庫中的所有樣本數(shù)據(jù)進行匹配。對于部分中文名稱有個別信息存在誤差錯漏現(xiàn)象的25000多個樣本企業(yè),通過手工和網(wǎng)上信息查詢辦法對之加以識別配對處理,以提高匹配效率和樣本可靠性。另一方面,針對國家統(tǒng)計局規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的基本特征信息以及所存在的一系列問題,既有的文獻已經(jīng)做了大量的探討,可參見Brandt等學者的研究[15](P339-352)。本文對1999-2009年間規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫樣本企業(yè)數(shù)據(jù)的處理以及重要問題的解決,也參考和遵循了相關文獻的處理程序以及相關細節(jié)。
針對中國省份地區(qū)政府專利資助、補貼和獎勵政策變量與微觀企業(yè)專利申請和授權活動的匹配問題,具體的做法是,考慮到任何企業(yè)在任何年份做出任何類型專利申請行為的決策時,如果是在受到各省份地區(qū)的政府專利補貼政策的特定激勵效應影響的情形下,其做出專利申請行為決策必然會受到同時期各省份地區(qū)政府專利補貼政策激勵效應的影響?;谶@種基本現(xiàn)實,針對任何一個企業(yè)在任何一個年份所做出的任何一種類型專利的申請行為,筆者都是以當年同時期各省份地區(qū)的政府專利補貼政策信息,作為相應的研究樣本的匹配邏輯的,從而盡可能準確反映各省份地區(qū)的政府專利補貼政策對同期內(nèi)一個企業(yè)申請一種類型專利決策動機的影響。而且,針對任何一個企業(yè)所擁有的任何一種類型專利授權來說,如何來與各省份地區(qū)的政府專利補貼政策信息匹配?筆者思考的結(jié)果是,仍然是以任何一個企業(yè)對任何一種類型專利的申請時期信息來加以匹配。之所以這樣做的理由是,由圖1和圖2可知,中國情景下企業(yè)專利授權時間并不是由企業(yè)自身來決定的,而是由國家知識產(chǎn)權局的程序來決定,授權時間并不確定。從中國各省份地區(qū)的現(xiàn)實情況來看,企業(yè)在獲得某種類型專利的授權后,才能向地區(qū)政府專門機構申請資助、補貼和獎勵資金。由此,需要注意的是,企業(yè)所獲得的授權專利對本地區(qū)政府資助、補貼和獎勵政策的參考與決策時間,并不是依據(jù)獲得授權專利的時間,而是依據(jù)企業(yè)申請專利的時間?;谶@樣的客觀現(xiàn)實,筆者認為,針對任何一個企業(yè)所擁有的任何一種類型專利授權來說,仍然可以用任何一個企業(yè)對任何一種類型專利的申請時期信息來加以匹配。
針對計量方程(6)式進行估計,首先需要解決三個方面的問題:一是三種類型企業(yè)專利形式的表達形式;二是究竟采取泊松分布還是負二項分布回歸模型的問題;三是如何解決因變量存在大量零值的問題。針對第一個問題,采取的估計策略是將企業(yè)發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利區(qū)分為三個不同樣本組分別加以估算[16]。針對第二個問題和第三個問題,可使用 Vuong提出的檢驗辦法[17](P307-333),同時運用擬合優(yōu)度偏差檢驗方法來檢驗中國情景下企業(yè)三種專利類型的申請和授權,究竟是屬于泊松分布還是負二項分布;最后再決定是使用專門處理因變量中存在大量零值的零膨脹泊松回歸模型(ZIP)還是零膨脹負二項回歸模型(ZINB)。需要額外指出的是,本文以下各回歸模型的估計結(jié)果均顯示,從企業(yè)三種專利類型申請和授權分布的擬合優(yōu)度偏差檢驗的結(jié)果來看,筆者發(fā)現(xiàn),中國工業(yè)企業(yè)三種類型的申請和授權專利活動均服從負二項分布,而且使用ZINB方法是適用于本文樣本企業(yè)專利申請和授權活動分布特征的研究方法。
表1報告的是中國各省級層面政府的各種類型專利補貼和資助政策,對企業(yè)申請專利數(shù)量影響效應的檢驗結(jié)果。其中模型1至模型3列示的是未控制所有制虛擬變量以及企業(yè)層面、省份地區(qū)層面、行業(yè)層面和年份層面固定效應的估計結(jié)果。模型4至模型6列示的是控制所有制的虛擬變量以及企業(yè)層面、省份地區(qū)層面、行業(yè)層面以及年份層面固定效應的估計結(jié)果。對比觀察可以發(fā)現(xiàn),在表 1中各回歸模型的各核心解釋變量以及控制變量系數(shù)的符號和顯著性均保持了一致性。以模型4至模型6的回歸結(jié)果作為基準的解釋對象就會發(fā)現(xiàn),針對企業(yè)發(fā)明專利申請樣本的估計結(jié)果顯示,無論是在企業(yè)發(fā)明專利的申請環(huán)節(jié)、實質(zhì)審查環(huán)節(jié)、授權環(huán)節(jié),還是維持環(huán)節(jié)和代理環(huán)節(jié)的虛擬變量均在1%統(tǒng)計水平上顯著為正。這就表明,獲得政府資金資助、補貼和獎勵力度越大的省份地區(qū)中,企業(yè)發(fā)明專利的申請數(shù)量相對就越多。由此可知,中國情景下各省份地區(qū)的政府資金資助、補貼和獎勵政策激勵了企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量的增長。針對企業(yè)實用新型專利申請樣本的估計結(jié)果顯示,無論是企業(yè)實用新型專利的申請環(huán)節(jié)和授權環(huán)節(jié)還是代理環(huán)節(jié)的虛擬變量均在1%統(tǒng)計水平上顯著為正。這就說明,在那些獲得政府資金資助、補貼和獎勵力度越大的省份地區(qū)中,企業(yè)實用新型專利申請數(shù)量就越多。
由此表明,中國各省份地區(qū)的政府資金資助、補貼和獎勵政策刺激了企業(yè)實用新型專利申請數(shù)量的增長。但需要注意的是,企業(yè)實用新型專利維持環(huán)節(jié)的虛擬變量并不顯著,這就表明,政府資金資助、補貼和獎勵政策并沒有促進企業(yè)實用新型專利申請數(shù)量的增長,這可能與中國多數(shù)省級政府對實用新型專利維持環(huán)節(jié)的資助力度相對較弱有關。針對企業(yè)外觀設計專利申請樣本的估計結(jié)果顯示,無論是企業(yè)外觀設計專利的申請環(huán)節(jié)和授權環(huán)節(jié)還是代理環(huán)節(jié)的虛擬變量,均在1%統(tǒng)計水平上顯著為正,這就說明,獲得政府資金資助、補貼和獎勵力度越大的省份地區(qū)中,企業(yè)外觀設計專利申請數(shù)量就越多。由此表明,中國情景下各省份地區(qū)的政府資金資助、補貼和獎勵政策,也刺激了企業(yè)外觀設計專利申請數(shù)量的增長。同樣需要注意的是,企業(yè)外觀設計專利的維持環(huán)節(jié)的虛擬變量并不顯著,這就反映,政府資金資助、補貼和獎勵政策并沒有對企業(yè)外觀設計專利申請數(shù)量的增長表現(xiàn)出有效的促進效應,這也可能與中國多數(shù)省份地區(qū)的政府對實用新型專利維持環(huán)節(jié)的資助力度相對較弱有關。從中國的客觀事實來看,中國各省級政府對企業(yè)發(fā)明專利維持環(huán)節(jié)的補貼和資助金額較大,而對實用新型專利和外觀設計專利維持環(huán)節(jié)的財政補貼和資助金額相對就弱得多。因此,筆者以上的實證結(jié)果就回應了本文提出的研究問題 1。
在各控制變量的回歸結(jié)果中,比較有意義的發(fā)現(xiàn)是:無論是在發(fā)明專利還是實用新型專利或外觀設計專利的樣本組中,企業(yè)研發(fā)投入和專利申請量之間均呈現(xiàn)顯著的U型關系,這與既有文獻的研究結(jié)果有所不同。Hu和 Jefferson發(fā)現(xiàn)中國情景下企業(yè)研發(fā)投入對專利申請量造成的是正向促進效應,彈性大概在 0.066左右[1](P57-68);而 Dang和 Motohashi也發(fā)現(xiàn)中國情景下企業(yè)研發(fā)投入對發(fā)明專利申請量和授權量造成的是正向促進效應,彈性大概在0.0303-0.0348[3](P137-155)。筆者也嘗試按照既有文獻的做法來檢驗企業(yè)研發(fā)投入和專利申請量之間可能的各種關系,最后發(fā)現(xiàn)U型關系是相對最為合理的回歸結(jié)果。對于本文的這個獨特發(fā)現(xiàn),筆者的解釋是:一方面,本文使用的數(shù)據(jù)無論是從數(shù)據(jù)數(shù)量還是企業(yè)研發(fā)投入數(shù)據(jù),要全面優(yōu)于既有文獻,因此本文得到的經(jīng)驗結(jié)果可能更為可信。另一方面,企業(yè)研發(fā)投入和三種類型專利申請量之間的U型關系表明,當企業(yè)研發(fā)投入強度尚未超過一定的臨界值時,企業(yè)研發(fā)投入非但不能促進企業(yè)專利產(chǎn)出的增加,相反,還在一定程度上呈現(xiàn)出阻礙效應;只有當企業(yè)研發(fā)投入強度達到和超過一定的臨界值時,企業(yè)研發(fā)投入才會對企業(yè)專利產(chǎn)出形成促進效應。在筆者看來,其中的可能機制是,從中國制造業(yè)的現(xiàn)實狀況來看,較低的企業(yè)研發(fā)投入強度可能意味著企業(yè)進行的是模仿型創(chuàng)新活動,因此,企業(yè)專利申請的動力和必要性相對就較低,相反,較高的企業(yè)研發(fā)投入強度,可能意味著企業(yè)進行的是自主型創(chuàng)新或模仿后再創(chuàng)新活動,因此,企業(yè)專利申請的動力機制以及必要性相對就較高。在三種類型企業(yè)專利的樣本組中,企業(yè)出口和專利申請量成顯著正相關。這表明出口對中國企業(yè)三種類型專利的申請數(shù)量均造成抑制效應,這為對外開放如何影響中國制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新活動提供了重要的支持證據(jù)。造成這種現(xiàn)象原因可能在于,中國制造業(yè)企業(yè)出口主要是參與發(fā)達國家的跨國公司或國際大買家所主導和控制的全球價值鏈的低端環(huán)節(jié),自身的自主創(chuàng)新能力容易遭受全球價值鏈體系中的俘獲效應或低端鎖定效應[18](P78-104)[19](P947-962),從而導致出口對中國制造業(yè)企業(yè)專利活動的負面抑制效應。在三種類型企業(yè)專利的樣本組中,企業(yè)規(guī)模和專利申請量之間均呈現(xiàn)顯著正向關系,這是符合既有研究文獻的發(fā)現(xiàn)。這表明,規(guī)模越大的企業(yè)越是傾向于進行更多的專利活動。同樣在三種類型企業(yè)專利的樣本組中,企業(yè)年齡和專利申請量之間均呈現(xiàn)顯著負向關系,這表明,年齡越長的企業(yè)越不會傾向于進行更多的專利活動。在三種類型企業(yè)專利的樣本組中,企業(yè)所處的行業(yè)競爭程度和專利申請量之間均呈現(xiàn)顯著正向關系,這表明,競爭可以促進企業(yè)專利申請活動的提升。此外,筆者還發(fā)現(xiàn),無論是發(fā)明專利、實用新型專利還是外觀設計專利,外資企業(yè)和民營企業(yè)的申請量均高于國有和集體性質(zhì)企業(yè)。
表1 政府專利資助政策對企業(yè)申請專利數(shù)量影響效應檢驗
以上各模型的估計方法均為ZINB。所有的估計結(jié)果均按照省份地區(qū)進行了Cluster的聚類估計。Infl ate所包含變量為所有的控制變量,本文采用第二步影響模型的解釋變量集作為第一步選擇模型的控制變量集,因為企業(yè)的專利影響因素可能存在同時性,只有這樣才能更為穩(wěn)健地控制干擾ZINB模型估計偏差的因素。
從中國專利授權的現(xiàn)實邏輯而言,國家知識產(chǎn)權局作為企業(yè)所申請各種類型專利有效性以及專利質(zhì)量的甄別者、篩選者和把關者,必然會對企業(yè)能夠獲得的各種類型專利授權數(shù)量產(chǎn)生特定的影響。如果國家知識產(chǎn)權局作為專利審查與授權的專業(yè)政府機構,能夠執(zhí)行“守門人”的基本職能,從而有效甄別和排除那些質(zhì)量低下的專利,那么,這就可能會在一定程度上控制中國各省份地區(qū)的各類政府專利補貼和資助政策對地區(qū)中三種類型企業(yè)專利數(shù)量增長所帶來的綜合激勵效應,從而在一定程度上澄清國內(nèi)外學者以及媒體對中國所謂的專利“泡沫”或者專利“創(chuàng)新假象”的懷疑。因此,針對研究問題2,筆者認為,如果中國國家知識產(chǎn)權局的專利審查制度是有效的話,中國各省份地區(qū)的各種類型各個環(huán)節(jié)的政府資金資助、補貼和獎勵政策,應該與對三種類型企業(yè)專利申請數(shù)量增長所造成的刺激作用有所不同,未必會對三種類型企業(yè)專利授權數(shù)量增長產(chǎn)生如此顯著的激勵效應。為了驗證以上的邏輯,在表2中報告了中國各省份地區(qū)針對專利授權活動的各種類型各個環(huán)節(jié)政府資金資助、補貼和獎勵政策,對三種類型的企業(yè)專利授權數(shù)量影響效應的回歸結(jié)果。實證結(jié)果表明,在控制與不控制企業(yè)所有制的虛擬變量以及企業(yè)層面、省份地區(qū)層面、行業(yè)層面和年份層面固定效應情形下,核心解釋變量估計系數(shù)的符號和顯著性均保持了一致性。因此,以下分析均是都以表2中模型4至6的實證結(jié)果作為分析基準。從具體估計結(jié)果看,對于發(fā)明專利企業(yè)樣本而言,發(fā)明專利申請費用、實質(zhì)審查費用以及授權費用這三個環(huán)節(jié)的全額資助虛擬變量均顯著為負,政府資助專利維持費用環(huán)節(jié)的虛擬變量顯著為負,其余各個環(huán)節(jié)的政府資助政策的虛擬變量均顯著為正。對于實用新型專利的企業(yè)樣本而言,實用新型專利申請費用和授權費用這兩個環(huán)節(jié)的全額資助虛擬變量均顯著為負,資助維持費用環(huán)節(jié)和代理費用環(huán)節(jié)的虛擬變量顯著為負,其余各個環(huán)節(jié)的政府資助政策的虛擬變量均顯著為正。對于外觀設計專利的企業(yè)樣本而言,其回歸結(jié)果與實用新型專利企業(yè)樣本所得到的估計結(jié)果是一致的。
以上的一系列實證結(jié)果說明,在對那些企業(yè)三種類型專利申請的各個環(huán)節(jié)實施全額政府資金資助、補貼和獎勵政策的省份地區(qū)中,企業(yè)獲得的三種類型專利的授權數(shù)量相對越少。從而揭示出的基本事實是:一方面,對企業(yè)專利申請的各個環(huán)節(jié)費用實行全額資助的話,會大幅降低企業(yè)專利申請和維護的成本,刺激企業(yè)將那些質(zhì)量相對低下或者無效的專利進行申請,導致企業(yè)專利申請的逆向選擇行為;另一方面,盡管中國各省份地區(qū)的各類政府資金資助、補貼和獎勵政策雖然激發(fā)了企業(yè)專利申請數(shù)量的快速增長,但是國家知識產(chǎn)權局作為企業(yè)申請專利有效性以及專利質(zhì)量的甄別者、篩選者和最后把關者,在很大程度上還是起到了“最后一道防線”的把關責任,對企業(yè)低質(zhì)量專利申請以及無效專利起到了一定程度的甄別作用,對中國各省份地區(qū)由于政府資金資助、補貼和獎勵政策所造成的企業(yè)專利申請活動中的逆向選擇行為形成一定的遏制作用。因此,以上實證結(jié)果較為合理地回應了本文提出的研究問題2。
表2 政府專利資助政策對企業(yè)授權專利數(shù)量影響效應檢驗結(jié)果
表2 政府專利資助政策對企業(yè)授權專利數(shù)量影響效應檢驗結(jié)果
首先,中國各省份對企業(yè)專利申請、授權活動的政府資金資助、補貼和獎勵政策變動與企業(yè)專利申請、授權活動之間可能存在的聯(lián)動關系,由此可能產(chǎn)生同步性問題及其帶來的內(nèi)生性問題。筆者對些問題的調(diào)查發(fā)現(xiàn),中國各省份地區(qū)政府針對當年企業(yè)專利申請和授權補貼或資助的資金金額總盤子的確定和變動,在很大程度上是依據(jù)政府自身財政負擔能力來確定的,并且,中國各省份地區(qū)政府在確定本地區(qū)專利補貼和資助財政資金“總盤子”金額的情形下,實施的是先來先得、用完為止以及隔年補償?shù)木唧w操作辦法。對于中國多數(shù)地方政府來說,特別是針對那些經(jīng)濟相對不發(fā)達地區(qū)的政府而言,由于自身財政承擔能力的限制,當年所安排的企業(yè)專利申請和授權補貼或資助的財政資金金額,并不是完全以能夠覆蓋和滿足所有企業(yè)的專利申請和授權資金需求為目標,主要是依據(jù)上一年以及以往年份的政府自身財政收入實力以及財政承擔能力,來制定和確立專利補貼和資助總金額,依據(jù)政府自身財政收入的變化情況,作為實施針對專利補貼和資助金額調(diào)整行為的重要制約條件。因此,筆者在計量模型方程(6)式中,納入了中國各省份地區(qū)的當年政府財政收入增長率變量(Fiscalre v enueincrease)以及上一年的政府財政收入增長率變量(Fiscalre v enueincreae-1),借之來吸收和控制中國情景下某些省份地區(qū)政府專利資助補貼政策的調(diào)整行為和地區(qū)企業(yè)專利申請和授權活動之間的聯(lián)動關系,緩解由此帶來的同步性問題。其中,中國各省份地區(qū)的財政收入增速(Fiscalre v enueincrease)的計算方法為(本年地區(qū)財政收入-上年地區(qū)財政收入)/上年地區(qū)財政收入。
其次,某些省份地區(qū)政府資金資助、補貼和獎勵政策調(diào)整行為和地區(qū)企業(yè)專利申請和授權活動之間可能存在的聯(lián)動關系以及由此可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。一個比較典型的事實是,在那些專利數(shù)量已經(jīng)達到一定規(guī)模以及創(chuàng)新能力達到一定強度的地區(qū)中,地區(qū)政府可能會降低或者取消針對企業(yè)某種類型專利申請和授權的政府資金資助、補貼和獎勵力度,從而導致二者之間產(chǎn)生一定的聯(lián)動關系或同步性問題,進而導致相應的內(nèi)生性問題。依據(jù)筆者的長期觀察和實地調(diào)研,在本文的樣本觀察期內(nèi),從中國各省份地區(qū)政府對專利資助補貼政策的調(diào)整行為以及內(nèi)在動機來說,主要是依據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平階段以及地區(qū)自身財政負擔能力這兩個重要因素來綜合權衡和考慮的。一方面,在那些經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)進入較高水平和較高層次階段的地區(qū)中,在需要更高層次的自主創(chuàng)新能力作為經(jīng)濟增長內(nèi)生動力的前提下,會提高針對地區(qū)中微觀企業(yè)發(fā)明專利申請和授權活動的補貼和資助力度,降低甚至取消針對地區(qū)中微觀企業(yè)實用新型專利、外觀設計專利申請和授權活動的政府資助和補貼資金力度。為了盡可能控制這種可能的聯(lián)動關系或同步性關系,并且考慮到盡可能緩解中國各省份地區(qū)政府財政收入增長率和地區(qū)內(nèi)微觀企業(yè)專利申請和授權活動之間可能的聯(lián)動關系,筆者在計量模型方程(6)式中納入了中國各省份地區(qū)的當年人均真實 GDP增長率變量(Per GDPincrease)以及上一年的人均真實 GDP增長率(Per GDPincrease-1),以之來盡可能捕捉和吸收中國情景下某些省份地區(qū)政府資金資助、補貼和獎勵政策的調(diào)整行為和地區(qū)企業(yè)專利申請和授權活動之間的同步性問題,緩解由此帶來的內(nèi)生性問題。其中,中國各省份地區(qū)的人均真實GDP增長率(Per GDPincrease),定義為(本年地區(qū)人均真實GDP-上年地區(qū)人均真實GDP)/上年地區(qū)人均真實GDP。中國各省份地區(qū)人均真實GDP是利用以1998年為基期所調(diào)整的中國各省份地區(qū)1999-2009年間的GDP平減指數(shù),所計算出1999-2009年間的中國各省份地區(qū)真實GDP,再除以地區(qū)常住人口規(guī)模來得到中國各省份地區(qū)的人均真實GDP。
表 3報告了按照以上設計思路所得到的回歸結(jié)果,從中可以看出:首先,在控制了中國各省份地區(qū)變量 Fiscalre v enueincrease和 Fiscalre v enueincreae-1及變量 Per GDPincrease和 Per GDPincrease-1的情形下,無論是在企業(yè)專利申請樣本還是在企業(yè)專利授權樣本中,筆者所關心的核心解釋變量是中國各省份地區(qū)各種類型各個環(huán)節(jié)的政府資金資助、補貼和獎勵政策變量估計系數(shù)的符號和顯著性,均未發(fā)生本質(zhì)性的變化,由此驗證了本文實證結(jié)論的穩(wěn)健性。其次,中國各省份地區(qū)各種類型各個環(huán)節(jié)的政府資金資助、補貼和獎勵政策變量的系數(shù)變得更小,由此驗證,中國情形下各省份地區(qū)企業(yè)專利申請和授權活動補貼和資助資金總額變動以及某些省份地區(qū)政府資金資助、補貼和獎勵政策的調(diào)整行為,與地區(qū)企業(yè)專利申請和授權活動之間在某種程度上存在特定的聯(lián)動關系以及同步性問題,從而也表明控制中國各省份地區(qū)變量Fiscalre v enueincrease和 Fiscalre v enueincreae-1及變量Per GDPincrease和Per GDPincrease-1,可以在一定程度上吸收和控制以上兩種現(xiàn)象所帶來的聯(lián)動關系及同步性問題,緩解可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題,從而保證實證結(jié)論的可靠性。
表3 政府專利資助政策對企業(yè)申請和授權專利數(shù)量影響效應的內(nèi)生性穩(wěn)健性檢驗結(jié)果
表3 政府專利資助政策對企業(yè)申請和授權專利數(shù)量影響效應的內(nèi)生性穩(wěn)健性檢驗結(jié)果
要全面理解中國專利快速增長的推動因素,第一個不可忽略的因素是,中國加入WTO之后FDI的廣泛進入,特別是 FDI在中國制造業(yè)部門的廣泛進入,是促進中國專利數(shù)量快速增長的重要因素。FDI進入因素對中國企業(yè)專利活動可能產(chǎn)生正反兩方面的作用。從負面作用來看,技術水平相對領先的外資企業(yè)可能會對中國本土企業(yè)的創(chuàng)新活動造成顯著的競爭效應,擠壓中國本土企業(yè)的發(fā)展空間,對中國本土創(chuàng)新活動造成明顯的擠壓效應乃至替代效應。從正面作用來看,一方面,正如眾多研究文獻所指出,F(xiàn)DI可以通過技術人才的流動以及創(chuàng)新知識的外溢性,提高中國本土企業(yè)創(chuàng)新能力[20];另一方面,外資企業(yè)的市場進入所帶來的競爭效應的強化,可以通過逃離競爭效應促進中國本土企業(yè)創(chuàng)新活動的提升,激勵中國本土企業(yè)通過加大創(chuàng)新研發(fā)投入來應對來自外資企業(yè)的市場競爭[21]。事實上,為了應對加入WTO對本土企業(yè)可能造成的競爭效應與擠壓效應,中國政府于2002年推出了“國家專利推進工程”,鼓勵中國各級政府出臺和制定針對企業(yè)專利申請和授權的各項資助扶持政策。這種情形下,更有必要搞清楚中國企業(yè)專利數(shù)量的增長是由政策推動,還是加入WTO的外資競爭防御效應所推動的。對此,應對中國各省份地區(qū)的FDI因素加以控制,以期盡可能得到穩(wěn)健性的結(jié)果。
針對此問題,本文在計量方程(6)式中納入中國各省份地區(qū)上一年的FDI變量,該變量定義為各省份地區(qū)各年份所獲得 FDI金額和GDP的比值。表4報告了相應的回歸結(jié)果,從中可以看出:一方面,無論是從企業(yè)專利的申請角度還是授權角度來看,在三種不同專利類型的樣本組中,中國各省份地區(qū)外資進入變量FDI在1%統(tǒng)計水平上均顯著為正。這就表明,在那些外資進入越多的省份地區(qū)中,企業(yè)專利申請或授權數(shù)量就相對越多,從而表明FDI進入因素的確對中國企業(yè)專利活動造成了顯著的正向促進效應。另一方面,在控制了中國各省份地區(qū)FDI進入這個重要影響因素的情形下,無論是在企業(yè)專利申請還是專利授權的樣本組中,無論是在發(fā)明專利還是實用新型和外觀設計專利類型的樣本組中,中國各省份地區(qū)的政府資金資助、補貼和獎勵政策各個環(huán)節(jié)的虛擬變量系數(shù)的符號和顯著性,也均未發(fā)生本質(zhì)性變化。這表明,中國情景下,F(xiàn)DI進入因素所帶來的綜合正面效應,并不能全部解釋中國專利爆炸式增長之謎,中國省份層面政府積極出臺的各種類型政府資金資助、補貼和獎勵政策,其內(nèi)在目標或動機不僅僅是應對FDI進入所帶來的競爭作用,可能還有更為多樣化和深層次的內(nèi)在動機和推動因素有待挖掘。
表4 考慮FDI條件下政府專利資助政策對企業(yè)申請和授權專利數(shù)量影響效應的穩(wěn)健性檢驗
表4 考慮FDI條件下政府專利資助政策對企業(yè)申請和授權專利數(shù)量影響效應的穩(wěn)健性檢驗
第二個值得重點關注的重要因素是,中國專利的快速增長是否與中國積極推進的市場化改革以及市場化進程的地區(qū)差異性有關?從中國改革開放以來推進的以市場化改革為主的經(jīng)濟改革歷程,必然會優(yōu)化公平性的市場競爭環(huán)境、促進金融市場化的發(fā)展、矯正要素市場的扭曲,加快創(chuàng)新研發(fā)人才和技術基礎的累積,進而對企業(yè)進行自主創(chuàng)新研發(fā)活動提供內(nèi)生的制度性激勵機制[22](P4-17)。表5中報告了在計量方程(6)式中納入中國各省份地區(qū)上一年的市場化進程指數(shù)變量 Market的回歸結(jié)果,從中可以發(fā)現(xiàn):第一,無論是從企業(yè)專利的申請角度還是授權角度來看,無論是在三種不同專利類型的樣本組中,反映中國各省份地區(qū)市場化進程指數(shù)變量(Market)在1%統(tǒng)計水平上均顯著為正,這就表明,在那些市場化進程越快的省份地區(qū)中,企業(yè)專利申請以及授權數(shù)量相對就越多,從而表明市場化進程是促進中國企業(yè)進行專利活動提升的重要制度性激勵因素。第二,在控制了中國各省份地區(qū)的市場化進程這個重要影響制度性因素的情形下,無論是在企業(yè)專利申請還是授權的樣本組中,無論是在發(fā)明專利還是實用新型和外觀設計專利類型的樣本組中,反映中國各省份地區(qū)的政府資金資助、補貼和獎勵政策各個環(huán)節(jié)的虛擬變量系數(shù)的符號和顯著性,也均未發(fā)生本質(zhì)性的變化。由此說明,中國專利的快速增長,既是由中國的市場化改革推動的,也是由中國各省份地區(qū)積極實施的政府資金資助、補貼和獎勵政策來推動的。因此可知,市場化改革并不能全部解釋中國專利爆炸式增長之謎,也無法掩蓋或排除中國各省份地區(qū)積極實施的政府資金資助、補貼和獎勵政策,對中國專利爆炸式增長產(chǎn)生的獨特推動作用。
表5 市場化進程條件下政府專利資助政策對企業(yè)申請和授權專利影響穩(wěn)健性檢驗
表5 市場化進程條件下政府專利資助政策對企業(yè)申請和授權專利影響穩(wěn)健性檢驗
本文實證結(jié)論可歸納為:首先,中國各省份地區(qū)積極實施的各種類型的政府資金資助、補貼和獎勵政策是導致中國三種類型專利申請數(shù)量快速增長的核心因素。這就回答了中國所推進的創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略以及創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,在各省級政府層面的具體政策的實施,對中國企業(yè)專利數(shù)量增長的正向激勵作用。其次,政府職能部門作為承擔企業(yè)申請專利質(zhì)量的最終守門人的職能,應該對政府政策激勵下的企業(yè)授權專利數(shù)量增長產(chǎn)生有效的控制效應,進而導致中國各省份地區(qū)的政府資金資助、補貼和獎勵政策對企業(yè)三種類型專利授權數(shù)量造成差異性的影響。本文的實證檢驗支持了這一種觀點,中國知識產(chǎn)權局作為政府專利審查授權專業(yè)機構,在一定程度上可以控制政府政策激勵效應下的企業(yè)專利申請數(shù)量增長中的逆向選擇行為。事實上,這些經(jīng)驗證據(jù)也說明,政府通過對專利制度以及知識產(chǎn)權保護制度的提升和強化,可能會在一定程度上控制中國的專利泡沫或?qū)@膭?chuàng)新假象現(xiàn)象。而且,在控制了中國各省份地區(qū)的政府專利補貼和資助資金總額變動、某些省份地區(qū)政府專利資助補貼政策調(diào)整行為和地區(qū)企業(yè)專利申請和授權活動之間可能存在的聯(lián)動關系,以及由此可能產(chǎn)生的同步性問題和內(nèi)生性問題的情形下,本文的核心研究結(jié)論仍然成立,從而表明本文研究發(fā)現(xiàn)的穩(wěn)健性和可靠性。最后,本文驗證了中國的市場化改革以及FDI進入是導致中國企業(yè)三種類型專利申請和授權數(shù)量增長的重要推動因素。更為重要的是,在控制了中國的市場化改革以及FDI進入因素后,本文仍然發(fā)現(xiàn)了中國各省份地區(qū)的政府資金資助、補貼和獎勵政策,對中國企業(yè)專利申請和授權數(shù)量所具有的獨特激勵作用,再次驗證了本文核心發(fā)現(xiàn)的穩(wěn)健性。
本文研究的政策含義是:首先,中國各級政府當前實施的各種類型專利資助、扶持和獎勵政策,已經(jīng)到了全面調(diào)整甚至在某些特定地區(qū)加以取消的重要節(jié)點。依據(jù)中國現(xiàn)階段落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略和構建創(chuàng)新型國家的總體目標,筆者認為,中國各級政府對政府資金資助、補貼與獎勵專利為主的專利促進政策的調(diào)整方向為:一方面,應該由鼓勵三種專利申請數(shù)量增長,根本性地轉(zhuǎn)向重點鼓勵企業(yè)發(fā)明專利以及高質(zhì)量的實用新型專利和外觀設計專利的合理數(shù)量增長;另一方面,應該由對數(shù)量增長的激勵效應向?qū)@|(zhì)量提升和專利產(chǎn)業(yè)運用價值的激勵效應方向做出根本性地調(diào)整,對于特定的發(fā)達地區(qū),政府資金資助、補貼和獎勵政策甚至到了應該逐步取消的特定發(fā)展階段。其次,為了進一步遏制中國可能的專利“泡沫”及專利“創(chuàng)新假象”,現(xiàn)階段中國的專利制度已經(jīng)過渡到以強化知識產(chǎn)權保護制度為主的關鍵時期。中國企業(yè)只注重專利申請和授權,而忽略專利的產(chǎn)業(yè)運用和價值創(chuàng)造的普遍現(xiàn)象的事實說明,中國的專利制度必須進行重大調(diào)整,利用中國以鼓勵關鍵核心技術創(chuàng)新、關鍵共性技術創(chuàng)新、顛覆性技術創(chuàng)新為核心的專利制度的改革和強化,利用完善的知識產(chǎn)權保護制度,來倒逼中國企業(yè)對專利產(chǎn)業(yè)運用和價值創(chuàng)造能力建設的重視,促進以制造業(yè)為主的中國實體經(jīng)濟部門自主創(chuàng)新能力體系的提升。