專利權(quán)質(zhì)押融資政策、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新

姜彩樓 施 貝

一、引 言

黨的十九大報(bào)告指出“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力”。在實(shí)踐中，企業(yè)是落實(shí)創(chuàng)新的真正主體。創(chuàng)新活動(dòng)具有資金需求量大、產(chǎn)出周期長(zhǎng)和不確定性較高等特點(diǎn)，創(chuàng)新需求強(qiáng)烈的企業(yè)往往因?yàn)槿狈?shí)物資產(chǎn)抵押而面臨融資困境，這限制了企業(yè)的創(chuàng)新行為。為了營(yíng)造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)創(chuàng)造的社會(huì)氛圍，拓寬企業(yè)融資渠道，激勵(lì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，我國(guó)推出了知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資政策，打破了傳統(tǒng)貸款需要實(shí)物抵押的限制，為企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)提供了新的融資渠道。但是，專利權(quán)質(zhì)押融資政策是否能夠有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新呢？

國(guó)外經(jīng)驗(yàn)表明，企業(yè)外部融資越多，則企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)越強(qiáng)；企業(yè)外部融資越少，則企業(yè)面臨的融資約束越強(qiáng)，企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)越弱(1)Thorsten Beck, Asli Demirgü?-Kunt, Vojislav Maksimovic, “Financial and legal constraints to growth: Does firm size matter?”, The Journal of Finance, vol.60, no.1(2005).。專利質(zhì)押立法更完善的地區(qū)，企業(yè)獲得融資的可能性越大，企業(yè)創(chuàng)新能力越強(qiáng)(2)William Mann, “Creditor rights and innovation: Evidence from patent collateral”, Journal of Financial Economics, vol.130, no.1(2018).。國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)主要從法律制度和風(fēng)險(xiǎn)防范視角研究專利權(quán)質(zhì)押融資政策，而關(guān)于專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)行為的影響研究較少。張超等通過(guò)分析專利權(quán)質(zhì)押貸款合同，發(fā)現(xiàn)專利權(quán)質(zhì)押對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效有顯著的促進(jìn)作用，并且呈現(xiàn)出先增后降的趨勢(shì)(3)張超、張曉琴：《專利權(quán)質(zhì)押融資影響出質(zhì)企業(yè)績(jī)效的實(shí)證研究》，《科研管理》，2020年第1期。。劉沖等將處于專利質(zhì)押試點(diǎn)城市的企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)組，運(yùn)用雙重差分法實(shí)證發(fā)現(xiàn)，從企業(yè)申請(qǐng)的專利數(shù)量來(lái)看，專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新有顯著的促進(jìn)作用(4)劉沖、耿偉棟、洪欣欣：《專利質(zhì)押對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響研究》，《北京大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》，2019年第5期。。

現(xiàn)有文獻(xiàn)為進(jìn)一步開展相關(guān)研究提供了豐富的理論依據(jù)和思路指導(dǎo)，但是還存在如下兩個(gè)問(wèn)題：第一，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)是企業(yè)創(chuàng)新的基礎(chǔ)性制度保障，在專利權(quán)質(zhì)押融資過(guò)程中具有重要作用，不應(yīng)該被忽視。專利權(quán)質(zhì)押融資使企業(yè)面臨專利被模仿和核心信息泄露等風(fēng)險(xiǎn)，這降低了企業(yè)進(jìn)行專利權(quán)質(zhì)押融資的積極性。而知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新的專有性，從法律上保護(hù)企業(yè)的核心技術(shù)，使得企業(yè)更愿意將專利信息披露給銀行等相關(guān)方，有效緩解了企業(yè)融資過(guò)程中的信息不對(duì)稱問(wèn)題(5)陳宗涵、談毅、陸海天：《企業(yè)專利信號(hào)與企業(yè)價(jià)值評(píng)估——基于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的視角》，《上海經(jīng)濟(jì)研究》，2017年第10期。，有利于提高融資效率。第二，相關(guān)研究大多以前三批試點(diǎn)城市的企業(yè)為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)只能獲取到2015年，相關(guān)政策尚處于完善過(guò)程。

鑒于此，本文基于2013—2018年A股上市公司數(shù)據(jù)，利用PSM-DID方法實(shí)證分析了專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，并特別引入知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)作為調(diào)節(jié)變量。后續(xù)研究安排如下：第二部分為政策背景與理論假設(shè)，第三部分為模型設(shè)計(jì)與變量處理，第四部分進(jìn)行實(shí)證分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)，第五部分為異質(zhì)性分析，第六部分為結(jié)論。

二、政策背景與研究假設(shè)

(一)政策背景

我國(guó)政府高度重視專利權(quán)質(zhì)押融資政策，從1995年開始相繼通過(guò)或出臺(tái)《中華人民共和國(guó)擔(dān)保法》《專利權(quán)質(zhì)押登記辦法》《關(guān)于商業(yè)銀行知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押貸款業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見》《關(guān)于抓緊落實(shí)專利權(quán)質(zhì)押融資有關(guān)工作的通知》《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資工作的通知》等多項(xiàng)政策法令和管理規(guī)定，引導(dǎo)和鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)逐漸擴(kuò)大專利權(quán)質(zhì)押融資業(yè)務(wù)規(guī)模，支持企業(yè)創(chuàng)新。通過(guò)不斷努力，我國(guó)專利權(quán)質(zhì)押融資發(fā)展迅猛，取得了顯著成效。專利權(quán)質(zhì)押融資總額已經(jīng)從2008年的13.84億元增長(zhǎng)至2020年的2180億元，項(xiàng)目數(shù)量也從2008年的93項(xiàng)增長(zhǎng)至2020年的12039項(xiàng)。專利權(quán)質(zhì)押融資政策在助力企業(yè)擺脫融資困境、推動(dòng)企業(yè)發(fā)展方面發(fā)揮了重要作用。

(二)理論假設(shè)

1.專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響

資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為，企業(yè)的資源基礎(chǔ)決定戰(zhàn)略選擇，合理而豐富的資源是企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新的基礎(chǔ)。由于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出周期長(zhǎng)且不確定性高，容易受到資金投入不足的困擾。專利權(quán)質(zhì)押融資政策將專利作為質(zhì)押標(biāo)的物，一方面可以使參與該業(yè)務(wù)的企業(yè)通過(guò)提升專利價(jià)值獲取更多的質(zhì)押融資額(6)William Mann, “Creditor rights and innovation: Evidence from patent collateral”, Journal of Financial Economics, vol.130, no.1(2018).，另一方面也可以使銀行獲取更多的企業(yè)財(cái)務(wù)和專利信息，這有利于銀行優(yōu)化信用擔(dān)保結(jié)構(gòu)，提高授信額度，客觀上提高了企業(yè)融資的便利性。此外，專利權(quán)質(zhì)押融資政策為企業(yè)提供了更多的融資機(jī)會(huì)，促使高層管理人員意識(shí)到專利在企業(yè)戰(zhàn)略中的重要地位，從而更加重視創(chuàng)新投入(7)沈慧君、黃燦、毛昊：《企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押決策的影響因素》，《中國(guó)科技論壇》，2020年第3期。。例如，專利的可質(zhì)押性使得處于初創(chuàng)期的企業(yè)能夠通過(guò)專利權(quán)質(zhì)押融資獲取發(fā)展所需的資金(8)Iwan Davies, “Secured financing of intellectual property assets and the reform of English personal property security law”, Oxford Journal of Legal Studies, vol.26, no.3 (2006).，也使其格外重視創(chuàng)新投入。因此，本文提出假設(shè)H1。

H1：專利權(quán)質(zhì)押融資政策能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

2.知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的調(diào)節(jié)作用

知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)是企業(yè)創(chuàng)新的基礎(chǔ)性保障制度，完善的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度既能夠促進(jìn)專利權(quán)質(zhì)押融資政策的實(shí)施，又能夠保護(hù)企業(yè)創(chuàng)新的積極性，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新的熱情(9)史宇鵬、顧全林：《知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、異質(zhì)性企業(yè)與創(chuàng)新：來(lái)自中國(guó)制造業(yè)的證據(jù)》，《金融研究》，2013年第8期。。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠提升專利的價(jià)值。專利具有法律、技術(shù)和市場(chǎng)三個(gè)維度的價(jià)值。專利的法律維度價(jià)值取決于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的強(qiáng)度和權(quán)利屬性，專利的技術(shù)維度價(jià)值取決于專利本身的新穎性與創(chuàng)造性，專利的市場(chǎng)維度價(jià)值取決于市場(chǎng)成熟度(10)沈慧君、黃燦、毛昊：《企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押決策的影響因素》，《中國(guó)科技論壇》，2020年第3期。。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠打擊模仿和竊取等專利侵權(quán)行為，提高企業(yè)專利的專有性，促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)出更多高質(zhì)量的專利，從法律和技術(shù)兩個(gè)維度提升專利價(jià)值。同時(shí)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠促進(jìn)技術(shù)交易市場(chǎng)逐漸走向成熟，有助于發(fā)掘?qū)＠氖袌?chǎng)價(jià)值。因?yàn)閷＠麢?quán)質(zhì)押融資中的可貸款額取決于專利評(píng)估價(jià)值，所以企業(yè)專利在法律、技術(shù)和市場(chǎng)三個(gè)維度的價(jià)值評(píng)估價(jià)值越高，貸款機(jī)構(gòu)就越容易接受質(zhì)押方案，企業(yè)進(jìn)行專利權(quán)質(zhì)押融資所獲得的貸款額度也就越多，從而更有利于企業(yè)創(chuàng)新。因此，本文提出假設(shè)H2。

H2：專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響受到知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的正向調(diào)節(jié)。

三、模型設(shè)計(jì)與變量處理

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)收集

本文選擇以2016年專利權(quán)質(zhì)押融資試點(diǎn)城市的企業(yè)為研究對(duì)象，選取2013—2018年A股相關(guān)上市企業(yè)作為初始樣本。樣本篩選標(biāo)準(zhǔn)如下：(1)剔除金融類上市企業(yè)；(2)剔除ST企業(yè)；(3)剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本企業(yè)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行傾向得分匹配，最終得到2527個(gè)樣本數(shù)據(jù)。上市公司的專利數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站，企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和城市層面的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)和相應(yīng)年份的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)相關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)自北大法寶·司法案例庫(kù)。

(二)變量說(shuō)明與定義

企業(yè)創(chuàng)新為被解釋變量。由于企業(yè)專利申請(qǐng)具有連續(xù)性和嚴(yán)密性，能更好地反映創(chuàng)新水平，所以本文采用專利申請(qǐng)量來(lái)衡量被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新。參考相關(guān)研究，數(shù)據(jù)進(jìn)入模型之前，需對(duì)專利申請(qǐng)量加1再取自然對(duì)數(shù)(11)劉沖、耿偉棟、洪欣欣：《專利質(zhì)押對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響研究》，《北京大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》，2019年第5期。。解釋變量為專利權(quán)質(zhì)押融資政策，用專利權(quán)質(zhì)押融資實(shí)施變量與專利權(quán)質(zhì)押融資時(shí)間變量的交互項(xiàng)來(lái)測(cè)度。調(diào)節(jié)變量為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。當(dāng)專利所有者的合法權(quán)益受到侵犯時(shí)，相關(guān)部門對(duì)于專利侵權(quán)案件的查處力度越強(qiáng)，意味著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平越高(12)史宇鵬、顧全林：《知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、異質(zhì)性企業(yè)與創(chuàng)新：來(lái)自中國(guó)制造業(yè)的證據(jù)》，《金融研究》，2013年第8期。，因此這里采用城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)審判結(jié)案數(shù)測(cè)度知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(13)沈國(guó)兵、黃鑠珺：《城市層面知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)中國(guó)企業(yè)引進(jìn)外資的影響》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》，2019年第12期。。影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的因素較多(14)張紅芳：《專利權(quán)質(zhì)押中專利出質(zhì)企業(yè)指標(biāo)體系構(gòu)建初探》，《科學(xué)學(xué)研究》，2017年第7期。，這里選擇企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、資產(chǎn)負(fù)債率、城市金融深化程度和城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平作為控制變量。各變量的具體定義見表1。

表1 變量定義

(三)回歸模型

本文將企業(yè)所處城市進(jìn)行專利權(quán)質(zhì)押融資試點(diǎn)看作一項(xiàng)“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，將位于試點(diǎn)城市的企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)組，采用雙重差分法(DID)考察專利權(quán)質(zhì)押融資試點(diǎn)政策實(shí)施前后企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量的變化，分析專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的凈效應(yīng)?？紤]到直接使用樣本可能會(huì)出現(xiàn)“選擇性偏差”，難以滿足DID方法要求的平行趨勢(shì)假設(shè)，所以首先采用傾向得分匹配法(PSM)為實(shí)驗(yàn)組匹配相應(yīng)的對(duì)照組，解決可能存在的樣本選擇偏差問(wèn)題。為了分析專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，建立如下計(jì)量模型：

(1)

其中，i表示樣本企業(yè)，t代表年份，α為模型參數(shù),系數(shù)α1用于度量專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的凈效應(yīng)，Control代表控制變量，λi、πt分別代表行業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為檢驗(yàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的調(diào)節(jié)作用，建立如下計(jì)量模型：

(2)

其中，Ipr代表調(diào)節(jié)變量知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，Treat×Post×Ipr為專利權(quán)質(zhì)押融資政策與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的交互項(xiàng)，系數(shù)α3用于衡量知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。為消除異方差問(wèn)題對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生的不良影響，這里將所有回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤都聚類到了企業(yè)層面。

四、實(shí)證分析

(一)傾向得分匹配

本文采用1∶1最近鄰匹配算法進(jìn)行傾向得分匹配，匹配變量為企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、資產(chǎn)負(fù)債率、研發(fā)投入(Rd)和資產(chǎn)凈利率(Roe)五個(gè)企業(yè)特征變量。表2給出了傾向得分匹配前后變量平衡性檢驗(yàn)的結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，所有匹配變量在匹配后的標(biāo)準(zhǔn)偏誤的絕對(duì)值均小于10%，匹配后t檢驗(yàn)的p值均大于0.1，說(shuō)明匹配后的實(shí)驗(yàn)組和控制組的可觀測(cè)變量無(wú)顯著差異，可以確保匹配的可靠性。

表2 傾向得分匹配前后變量平衡性檢驗(yàn)的結(jié)果

(二)描述性統(tǒng)計(jì)

表3給出了變量描述性統(tǒng)計(jì)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(Ipr)的最大值為48，最小值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為8.394，說(shuō)明地區(qū)間的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度差異較大。企業(yè)創(chuàng)新(Tpatent)的最大值為8.011，最小值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1.718，說(shuō)明企業(yè)在創(chuàng)新方面也存在較大差異。城市金融深化程度(Fin)的標(biāo)準(zhǔn)差為7.831，在5個(gè)控制變量的樣本標(biāo)準(zhǔn)差中最大。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表

(三)雙重差分分析

以下實(shí)證分析專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，基于雙重差分法的回歸結(jié)果見表4。第(1)列至第(3)列為逐步加入控制變量、時(shí)間固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。

表4 專利權(quán)質(zhì)押融資、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新的回歸結(jié)果

可以看出，交互項(xiàng)Treat×Post的回歸系數(shù)均為正，且通過(guò)顯著水平為1%的檢驗(yàn)，這表明專利權(quán)質(zhì)押融資政策能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，支持假設(shè)H1。該結(jié)論與劉沖等基于2005—2015年的數(shù)據(jù)得到的結(jié)果一致(15)劉沖、耿偉棟、洪欣欣：《專利權(quán)質(zhì)押對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響研究》，《北京大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》，2019年第5期。。專利權(quán)質(zhì)押融資能夠提高銀行的授信額度，使得質(zhì)押企業(yè)能夠獲取更多貸款資金以投入創(chuàng)新，同時(shí)，也強(qiáng)化了企業(yè)對(duì)專利可質(zhì)押價(jià)值的認(rèn)知，使創(chuàng)新成為企業(yè)獲得外部融資的重要手段。而專利權(quán)質(zhì)押融資政策的實(shí)施促進(jìn)了試點(diǎn)城市相關(guān)企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押融資業(yè)務(wù)的開展。

第(4)列引入了交互項(xiàng)Treat×Post×Ipr，用于考察知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)專利權(quán)質(zhì)押融資政策創(chuàng)新效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果顯示，交互項(xiàng)Treat×Post×Ipr的系數(shù)為0.031，且在5%的顯著水平下通過(guò)檢驗(yàn)，這說(shuō)明專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響受到知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的正向調(diào)節(jié)，即隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的提高，專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用增強(qiáng)，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)為企業(yè)進(jìn)行專利權(quán)質(zhì)押融資提供了安全可靠的法律環(huán)境，降低了企業(yè)專利被模仿的風(fēng)險(xiǎn)(16)尹志鋒、葉靜怡、黃陽(yáng)華等：《知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新:傳導(dǎo)機(jī)制及其檢驗(yàn)》，《世界經(jīng)濟(jì)》，2013年第12期。，提升了專利的評(píng)估價(jià)值，有效緩解了融資過(guò)程中的信息不對(duì)稱問(wèn)題(17)王濤、胡園園、顧新等：《我國(guó)中小型企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押現(xiàn)狀及對(duì)策建議》，《科學(xué)學(xué)研究》，2016年第6期。，保護(hù)和激發(fā)了企業(yè)創(chuàng)新的積極性。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

采用安慰劑檢驗(yàn)、更換回歸模型等方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.安慰劑檢驗(yàn)

除了城市金融深化程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平兩個(gè)變量之外，其他城市特征變量可能也會(huì)對(duì)專利權(quán)質(zhì)押融資政策產(chǎn)生影響，從而導(dǎo)致模型出現(xiàn)估計(jì)偏差。這里借鑒周茂等人的思路對(duì)未觀測(cè)到的城市特征變量的影響進(jìn)行間接檢驗(yàn)(18)周茂、陸毅、杜艷等：《開發(fā)區(qū)設(shè)立與地區(qū)制造業(yè)升級(jí)》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2018年第3期。，將專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)特定城市的沖擊變?yōu)橐粋€(gè)隨機(jī)過(guò)程，并將這個(gè)隨機(jī)過(guò)程進(jìn)行1000次。通過(guò)隨機(jī)處理得到未觀測(cè)到的城市特征變量的估計(jì)系數(shù)(β)，其均值在主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)下分別為0.0031367和0.0005761，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比已非常接近0，且不顯著，證明未觀測(cè)到的城市特征變量幾乎不會(huì)對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生干擾，因此基準(zhǔn)模型的結(jié)果是穩(wěn)健的。

2.更換回歸模型

考慮到專利申請(qǐng)量是計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，專利申請(qǐng)量存在較多零值，且各樣本的專利申請(qǐng)數(shù)量的方差和均值都相差較大等因素，這里將估計(jì)方法分別更換為零膨脹泊松回歸、零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸，并控制時(shí)間固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)，回歸結(jié)果見表5第(1)列至第(4)列?？梢园l(fā)現(xiàn)，解釋變量Treat×Post和用于分析調(diào)節(jié)效應(yīng)的交互項(xiàng)Treat×Post×Ipr的回歸系數(shù)均為正，且均通過(guò)顯著水平為1%的檢驗(yàn)，結(jié)果與表3一致。此外，為了排除樣本異常值的影響，還對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理，回歸結(jié)果仍表明基準(zhǔn)模型的結(jié)果具有穩(wěn)健性，見表5第(5)列和第(6)列。

五、異質(zhì)性分析

專利權(quán)質(zhì)押融資是以專利價(jià)值評(píng)估和質(zhì)押為主要業(yè)務(wù)內(nèi)容的融資過(guò)程，容易受到區(qū)域市場(chǎng)化水平和行業(yè)技術(shù)密集度、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等異質(zhì)性因素的影響，因此需要對(duì)樣本進(jìn)行分組檢驗(yàn)。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)區(qū)域市場(chǎng)化水平異質(zhì)性分析

市場(chǎng)化程度衡量了企業(yè)所在地區(qū)的外部治理水平。考慮到企業(yè)所在區(qū)域的市場(chǎng)化水平會(huì)影響資源配置效率和資金流通速度，以《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2016)》(19)樊綱、王小魯:《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2016)》，社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2017年。和《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2018)》(20)樊綱、王小魯:《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2018)》，社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2019年。中市場(chǎng)化指數(shù)的中位數(shù)為界，將樣本劃分為高市場(chǎng)化區(qū)域企業(yè)和低市場(chǎng)化區(qū)域企業(yè)二類。2017—2018年的市場(chǎng)化指數(shù)是根據(jù)2008—2016年各地區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)的平均增長(zhǎng)幅度測(cè)算得出的(21)俞紅海、徐龍炳、陳百助：《終極控股股東控制權(quán)與自由現(xiàn)金流過(guò)度投資》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2010年第8期。。區(qū)域市場(chǎng)化水平異質(zhì)性檢驗(yàn)的結(jié)果見表6。

主效應(yīng)的分組回歸結(jié)果顯示，在高市場(chǎng)化區(qū)域，Treat×Post的回歸系數(shù)為0.598且通過(guò)顯著水平為1%的檢驗(yàn)，而在低市場(chǎng)化區(qū)域，Treat×Post的回歸系數(shù)為0.087且不顯著，兩個(gè)分組的組間系數(shù)差異通過(guò)顯著水平為1%的檢驗(yàn)。因此，專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)高市場(chǎng)化區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用，而在低市場(chǎng)化區(qū)域這一作用不顯著。這可能是因?yàn)樵谑袌?chǎng)化水平較高的區(qū)域，產(chǎn)業(yè)體系更加完善，融資主體的信息更加透明，金融機(jī)構(gòu)的質(zhì)押融資業(yè)務(wù)更加成熟和完善，質(zhì)押風(fēng)險(xiǎn)更加分散，從而更有利于專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生促進(jìn)作用。

表6 區(qū)域市場(chǎng)化水平的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

調(diào)節(jié)效應(yīng)的分組回歸結(jié)果顯示，在高市場(chǎng)化區(qū)域，Treat×Post×Ipr的回歸系數(shù)為0.027且通過(guò)顯著水平為10%的檢驗(yàn)，而在低市場(chǎng)化區(qū)域，Treat×Post×Ipr的回歸系數(shù)為-0.093且不顯著，兩個(gè)分組的組間系數(shù)具有顯著差異。因此，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)化了專利權(quán)質(zhì)押融資對(duì)高市場(chǎng)化區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。這可能是因?yàn)槭袌?chǎng)化水平較高的區(qū)域?qū)τ谥R(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的提升反應(yīng)迅速，強(qiáng)化了專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

(二)行業(yè)技術(shù)密集度異質(zhì)性分析

由于高科技行業(yè)與非高科技行業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的依賴程度不同，這里根據(jù)《上市公司行業(yè)分類指引》(2012年修訂)和《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類目錄》，將樣本劃分為高科技行業(yè)企業(yè)和非高科技行業(yè)企業(yè)(22)彭紅星、毛新述：《政府創(chuàng)新補(bǔ)貼、公司高管背景與研發(fā)投入——來(lái)自我國(guó)高科技行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》，2017年第3期。。行業(yè)技術(shù)密集度的異質(zhì)性檢驗(yàn)見表7。

表7 行業(yè)技術(shù)密集度的異質(zhì)性分析

主效應(yīng)的分組回歸結(jié)果表明，在高科技行業(yè)，Treat×Post的回歸系數(shù)為0.512且通過(guò)顯著水平為1%的檢驗(yàn)，在非高科技行業(yè)，Treat×Post的回歸系數(shù)為0.265且不顯著，兩個(gè)分組的組間系數(shù)存在顯著差異。因此，專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)高科技行業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)更大，而在非高科技行業(yè)這一作用不顯著。這主要是因?yàn)?，高科技行業(yè)具有較高的知識(shí)密集度，對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)更加依賴，比傳統(tǒng)行業(yè)更專注于專業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)(23)袁建國(guó)、后青松、程晨：《企業(yè)政治資源的詛咒效應(yīng)——基于政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的考察》，《管理世界》，2015年第1期。，專利權(quán)質(zhì)押融資政策便于高科技企業(yè)將專利這一重要產(chǎn)出作為質(zhì)押物進(jìn)行融資，支持企業(yè)持續(xù)進(jìn)行研發(fā)投入。

調(diào)節(jié)效應(yīng)的分組回歸結(jié)果表明，在高科技行業(yè)，Treat×Post×Ipr的回歸系數(shù)為0.041且通過(guò)顯著水平為1%的檢驗(yàn)，在非高科技行業(yè)，Treat×Post×Ipr的回歸系數(shù)為0.015且不顯著，兩個(gè)分組的組間系數(shù)存在顯著差異。因此，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)化了專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)高科技行業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。這可能是因?yàn)?，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠有效促使技術(shù)成果資本化、產(chǎn)業(yè)化(24)邱斌、鄧榮霞：《知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)我國(guó)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響研究》，《閱江學(xué)刊》，2020年第5期。。

(三)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性分析

企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是企業(yè)內(nèi)部控制的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略決策具有較大影響(25)白重恩、劉俏、陸洲等：《中國(guó)上市公司治理結(jié)構(gòu)的實(shí)證研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2005年第2期。。因?yàn)閲?guó)有企業(yè)本身具有政府背書優(yōu)勢(shì)，而非國(guó)有企業(yè)普遍存在融資難問(wèn)題，所以后者參與專利權(quán)質(zhì)押融資的意愿更強(qiáng)，積極性更高(26)羅黨論、甄麗明：《民營(yíng)控制、政治關(guān)系與企業(yè)融資約束——基于中國(guó)民營(yíng)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《金融研究》，2008年第12期。。此外，部分國(guó)有企業(yè)除了有經(jīng)濟(jì)目標(biāo)以外，還有一定的政治責(zé)任和社會(huì)責(zé)任目標(biāo)(27)肖星、陳嬋：《激勵(lì)水平、約束機(jī)制與上市公司股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃》，《南開管理評(píng)論》，2013年第1期。。以下將樣本區(qū)分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，結(jié)果見表8。

表8 企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

分組回歸結(jié)果顯示，對(duì)于國(guó)有企業(yè)，盡管Treat×Post的回歸系數(shù)為0.389且通過(guò)顯著水平為10%的檢驗(yàn)，Treat×Post×Ipr的回歸系數(shù)為0.038且通過(guò)顯著水平為10%的檢驗(yàn)，但是兩個(gè)分組的組間系數(shù)差異未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。因此，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)專利權(quán)質(zhì)押融資政策的創(chuàng)新效應(yīng)、對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)不存在顯著影響。

六、結(jié) 論

本文以2013—2018年A股上市企業(yè)為樣本，運(yùn)用PSM-DID方法檢驗(yàn)了專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明，專利權(quán)質(zhì)押融資政策能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用受到知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的正向調(diào)節(jié)。專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)會(huì)因?yàn)閰^(qū)域市場(chǎng)化水平、行業(yè)技術(shù)密集度等因素存在異質(zhì)性。

基于上述研究結(jié)果，本文提出以下政策建議：第一，因?yàn)閷＠麢?quán)質(zhì)押融資是基于企業(yè)專利價(jià)值導(dǎo)向的融資方式，能夠直接激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新，所以我國(guó)應(yīng)該根據(jù)現(xiàn)階段企業(yè)創(chuàng)新面臨的瓶頸，進(jìn)一步優(yōu)化專利權(quán)質(zhì)押融資政策，加強(qiáng)政策支持力度，充分發(fā)揮專利權(quán)質(zhì)押融資政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。第二，在建設(shè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略部署下，要充分認(rèn)識(shí)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)在專利權(quán)質(zhì)押融資政策中的基礎(chǔ)性作用，通過(guò)提高知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新的積極性，搭建高質(zhì)量的專利權(quán)質(zhì)押融資市場(chǎng)。第三，塑造良好的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，促進(jìn)區(qū)域信息流、資金流和知識(shí)流的流通速度，為專利權(quán)質(zhì)押融資政策運(yùn)行提供良好的外部環(huán)境。第四，應(yīng)該考慮企業(yè)資源配置方式和技術(shù)需求的差異性，針對(duì)不同類型企業(yè)進(jìn)行合理的引導(dǎo)，充分利用專利權(quán)質(zhì)押融資政策激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新潛能。