知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、技術(shù)溢出與創(chuàng)業(yè)活躍度

摘 要：知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)可以通過改變市場中的技術(shù)溢出狀態(tài)對創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)活動產(chǎn)生影響。在完全信息動態(tài)和靜態(tài)博弈框架下，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)一方面可以通過減少非法技術(shù)溢出提高創(chuàng)新者的創(chuàng)業(yè)利潤，另一方面可以通過增加合法技術(shù)溢出提高模仿者的創(chuàng)業(yè)利潤，從而同時促進(jìn)創(chuàng)新者和模仿者的創(chuàng)業(yè)活動。以國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)為準(zhǔn)自然實驗，采用2005—2018年270個城市面板數(shù)據(jù)的多時點雙重差分檢驗發(fā)現(xiàn)：國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市政策的實施顯著促進(jìn)了示范城市專利密集型產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)和有軟件著作權(quán)信息的新創(chuàng)企業(yè)增加，其中存在加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)行政和司法保護(hù)、增加技術(shù)供給和引用的中介機(jī)制，且這種創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較高和專利轉(zhuǎn)讓數(shù)量較多的城市中更為明顯。上述結(jié)果表明，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠通過減少非法技術(shù)溢出和增加合法技術(shù)溢出的雙重路徑產(chǎn)生顯著的創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)，在非法技術(shù)溢出較少和合法技術(shù)溢出較多的情形下，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和發(fā)展的創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)更大。因此，應(yīng)在加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度的同時，積極推動知識產(chǎn)權(quán)健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞：知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)；合法技術(shù)溢出；非法技術(shù)溢出；技術(shù)型創(chuàng)業(yè)；專利引用；知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展

中圖分類號：F062.4；F273.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-8131（）0-0064-18

引用格式：陳東.知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、技術(shù)溢出與創(chuàng)業(yè)活躍度——基于國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)的準(zhǔn)自然實驗［J］.西部論壇，2023，33（3）：64-81.

Chen Dong. Intellectual property protection， R&D spillover， and entrepreneurial activity： a quasi-natural experiment from Chinese IPR model city［J］. West Forum， 2023， 33（3）：64-81.

一、引言

從高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，創(chuàng)新成為引領(lǐng)發(fā)展的第一動力。然而，在激烈的市場競爭中，競爭對手的“搭便車”行為往往會影響創(chuàng)新者的收益（Tirole，1988；Slivko et al，2014）［1-2］，導(dǎo)致企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步實踐時常面臨“是創(chuàng)新還是模仿”的路徑選擇難題。由于技術(shù)溢出（R&D Spillovers）的存在，企業(yè)研發(fā)的新技術(shù)會被其他企業(yè)通過模仿（非法盜竊）或支付授權(quán)費（合法使用）等手段獲取（Jaffe，1986；吳超鵬 等，2016）［3-4］，這不僅降低了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新收益，還可能造成技術(shù)創(chuàng)新的私人回報率明顯低于社會回報率（趙勇 等，2009）［5］。為保護(hù)企業(yè)的創(chuàng)新收益以激勵技術(shù)創(chuàng)新行為，建立有效的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制就顯得十分必要。一方面，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)可以通過專利、商標(biāo)、版權(quán)等外生法律機(jī)制實現(xiàn)知識資產(chǎn)的合法性和獨占性，一定程度上可以保護(hù)企業(yè)的研發(fā)過程、創(chuàng)新成果和商業(yè)活動不被競爭者模仿（魏江 等，2018）［6］；另一方面，創(chuàng)新企業(yè)可以通過專利授權(quán)許可、版權(quán)出售或知識產(chǎn)權(quán)壟斷等途徑獲得更高的市場收益，從而激勵企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新（紀(jì)祥裕 等，2021）［7］。

由于經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平的差異，不同國家和地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平存在顯著差異。因此，在開放條件下，一個地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)情況不僅會對企業(yè)創(chuàng)新行為產(chǎn)生影響，還會影響新企業(yè)的進(jìn)入（即創(chuàng)業(yè)行為）。比如，由于在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)薄弱的國家從事研發(fā)活動將面臨更大的侵權(quán)風(fēng)險，跨國公司更傾向于在擁有嚴(yán)厲專利法的國家設(shè)立分公司并進(jìn)行技術(shù)轉(zhuǎn)移（Schmiele，2013；Bilir，2014）［8-9］。然而，已有文獻(xiàn)更多地關(guān)注知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對地區(qū)或企業(yè)創(chuàng)新的影響，而較少探究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對創(chuàng)業(yè)的影響。關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對創(chuàng)業(yè)行為的影響，國內(nèi)文獻(xiàn)多是從宏觀創(chuàng)業(yè)環(huán)境的角度展開研究，如姜南等（2021）認(rèn)為知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)通過促進(jìn)創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升了區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度［10］，趙富森和李璐（2021）則認(rèn)為知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能通過創(chuàng)新活力激發(fā)效應(yīng)、外商直接投資引致效應(yīng)以及制度性交易成本降低效應(yīng)等促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)業(yè)［11］?？傮w上看，雖然影響市場中的技術(shù)（知識）溢出是知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的重要功效之一，但關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)如何通過技術(shù)溢出路徑來影響市場經(jīng)濟(jì)主體創(chuàng)業(yè)行為的研究還很欠缺。

基于上述思考，本文主要從技術(shù)溢出視角來探究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的創(chuàng)業(yè)效應(yīng)。值得注意的是，關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)會對技術(shù)溢出產(chǎn)生怎樣的影響，不同的研究基于不同的視角得出了不同的結(jié)論。比如，吳超鵬和唐菂（2016）認(rèn)為，加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)執(zhí)法力度可以減少研發(fā)溢出損失［4］；葉文平等（2018）、盧現(xiàn)祥和笪瓊瑤（2020）則認(rèn)為，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠暢通知識溢出通道、提高知識溢出水平［12-13］。對此，本文認(rèn)為這種看似較為矛盾的結(jié)論實際上反映了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響技術(shù)溢出的兩個方面：減少非法技術(shù)溢出和增加合法技術(shù)溢出。因此，本文將技術(shù)溢出分為非法技術(shù)溢出和合法技術(shù)溢出，分別探討其在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的創(chuàng)業(yè)效應(yīng)形成中起到的作用。同時，考慮到我國不同地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的實際情況，將國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市的評選和建設(shè)作為一項準(zhǔn)自然實驗，通過評估國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)的政策效應(yīng)來實證檢驗知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的創(chuàng)業(yè)效應(yīng)。

相比已有文獻(xiàn)，本文的邊際貢獻(xiàn)主要在于：第一，將非法技術(shù)溢出和合法技術(shù)溢出納入完全信息動態(tài)和靜態(tài)博弈模型中，從理論上闡釋了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)通過減少非法技術(shù)溢出和增加合法技術(shù)溢影響地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度的內(nèi)在機(jī)理；第二，基于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對非法和合法技術(shù)溢出的影響，實證檢驗了國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)對技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度的促進(jìn)效應(yīng)及其雙重路徑，擴(kuò)展了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的技術(shù)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究；第三，在實證檢驗中，基于知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)縣工程示范縣構(gòu)造工具變量，有效緩解了逆向因果、遺漏變量等導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，為相關(guān)研究提供了方法借鑒。

二、理論模型與研究假說

本文借鑒Slivko 和Theilen（2014）、陳鳳仙和王琛偉（2015）的建模思路及變量設(shè)定［2］［14］，將技術(shù)溢出理論引入完全信息動態(tài)博弈和靜態(tài)博弈模型中，并將技術(shù)溢出分為非法溢出和合法溢出，分別考察其對創(chuàng)業(yè)行為的影響，進(jìn)而探討知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)可能產(chǎn)生的創(chuàng)業(yè)效應(yīng)。

1.基本設(shè)定

假設(shè)1：假設(shè)市場中存在兩類創(chuàng)業(yè)者，即創(chuàng)新者A和模仿者B，創(chuàng)新者基于某項專利技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)生產(chǎn)活動，模仿者從創(chuàng)新者的技術(shù)溢出中進(jìn)行跟隨創(chuàng)業(yè)。創(chuàng)新者A生產(chǎn)專利產(chǎn)品j的邊際成本為c－φ，其中φ為因采用新技術(shù)帶來的邊際成本下降。

假設(shè)2：模仿者B可以通過非法或合法途徑獲取創(chuàng)新者A的技術(shù)溢出。非法途徑是指模仿者通過逆向工程、商業(yè)間諜等侵權(quán)手段模仿或盜竊創(chuàng)新者的專利技術(shù)，此時模仿者不用從事研發(fā)活動；合法途徑是指模仿者通過閱讀專利說明、支付授權(quán)許可費用等合法渠道研發(fā)與創(chuàng)新者相似的同族專利產(chǎn)品j′，此時模仿者也需要進(jìn)行研發(fā)活動。當(dāng)然，現(xiàn)實情況更為復(fù)雜，模仿者可能同時采用非法和合法途徑來獲取技術(shù)溢出。將通過非法手段竊取的技術(shù)溢出設(shè)為θ，通過合法途徑獲取的技術(shù)溢出設(shè)為θ′。θ∈［0，1］，表示模仿者B通過非法途徑獲得創(chuàng)新者A的技術(shù)溢出實現(xiàn)的生產(chǎn)成本降低程度；θ′∈［0，1］，表示模仿者B通過合法途徑獲得創(chuàng)新者A的技術(shù)溢出實現(xiàn)的研發(fā)成本降低程度。

假設(shè)3：創(chuàng)新者與模仿者在市場中進(jìn)行產(chǎn)量競爭。市場反需求函數(shù)為：p=a－q=a－q1－q2。其中，q1、q2分別表示創(chuàng)新者和模仿者生產(chǎn)專利產(chǎn)品的產(chǎn)量水平。當(dāng)模仿者采用非法手段獲取技術(shù)溢出時，其生產(chǎn)專利產(chǎn)品的邊際成本得以降低，為c－θφ；當(dāng)模仿者通過合法途徑獲取技術(shù)溢出時，其專利產(chǎn)品的研發(fā)成本得以降低，為（1－θ′）R，其中R為技術(shù)研發(fā)支出。

假設(shè)4：非法技術(shù)溢出θ和合法技術(shù)溢出θ′取決于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度，當(dāng)政策制定提升本地市場的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度（水平）時，非法技術(shù)溢出θ下降，合法技術(shù)溢出θ′上升。知識產(chǎn)權(quán)完全不被保護(hù)時，模仿者可以在沒有任何研發(fā)投入的情況獲得與創(chuàng)新者同樣的生產(chǎn)成本降低（θ=1）；當(dāng)知識產(chǎn)權(quán)受到完全保護(hù)時，專利產(chǎn)品j存在很高的技術(shù)壁壘或嚴(yán)格的法律保護(hù)，以至于模仿者無法模仿或竊取，不存在非法技術(shù)溢出（θ=0）；也就是說，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平越高，市場中可能發(fā)生的非法技術(shù)溢出程度越低（θ越小）。知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)不僅僅是保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的權(quán)益不被非法侵占，而且還保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的合法收益。加大知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度會增加創(chuàng)新者的知識產(chǎn)權(quán)披露傾向（Hall et al，2001；Gallini，2002）［15-16］，促使市場中的技術(shù)供給增多，模仿者通過合法途徑可以獲取的技術(shù)溢出也隨之增加。這意味著，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平越高，合法技術(shù)溢出θ′越大，模仿者實際的研發(fā)費用（1－θ′）R也越低。

2.非法技術(shù)溢出對創(chuàng)業(yè)者市場利潤的影響（完全信息下的Stackelberg博弈）

首先分析模仿者通過非法技術(shù)溢出（θ）進(jìn)行創(chuàng)業(yè)生產(chǎn)的情形。模仿者B不從事研發(fā)創(chuàng)新活動，需要在創(chuàng)新者A進(jìn)入市場生產(chǎn)專利產(chǎn)品j后才能獲取技術(shù)溢出。因此，創(chuàng)新者（領(lǐng)導(dǎo)者）和模仿者（追隨者）進(jìn)行完全信息動態(tài)博弈，即創(chuàng)新者最先進(jìn)入市場并選擇產(chǎn)量q1，模仿者觀察到q1后選擇產(chǎn)量q2。在Stackelberg模型框架下，創(chuàng)新者A的成本函數(shù)為：C1=（c－x）q1；模仿者B的成本函數(shù)為：C2=（c－θx）q2。本文采用逆向歸納法求解該博弈過程中創(chuàng)新者A和模仿者B的最優(yōu)產(chǎn)量決策問題。在創(chuàng)新者A的產(chǎn)量q1已經(jīng)給定的情況下，模仿者B進(jìn)入市場時面臨的利潤函數(shù)如式（1）所示：

4.國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)的創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)

本文通過動態(tài)和靜態(tài)博弈模型推導(dǎo)的結(jié)果，也得到了相關(guān)文獻(xiàn)的支持。一方面，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度加大會使技術(shù)創(chuàng)新者的權(quán)益受到更多保護(hù)，減少其因技術(shù)被侵權(quán)帶來的利益損失（吳超鵬 等，2016）［4］，這不僅會激勵創(chuàng)新者的技術(shù)創(chuàng)新動機(jī)和行為（Acemoglu et al，2012）［18］，而且也會提升創(chuàng)新者的創(chuàng)業(yè)活躍度；另一方面，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的提高會增強(qiáng)創(chuàng)新者對新知識、新技術(shù)的披露意愿，不僅為市場中各主體的再創(chuàng)新提供了更多技術(shù)資源和機(jī)會（Jaffe et al，1993；盧現(xiàn)祥 等，2020）［19］［13］，而且拓展了新技術(shù)外溢和擴(kuò)散的渠道和范圍，會吸引通過合法技術(shù)溢出尋求創(chuàng)業(yè)租金的創(chuàng)業(yè)者進(jìn)入市場，進(jìn)而提升整體創(chuàng)業(yè)活躍度（葉文平 等，2018）［12］。

為了進(jìn)一步驗證理論模型分析的結(jié)論，本文將國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)作為一項準(zhǔn)自然實驗來進(jìn)行實證檢驗。相比發(fā)達(dá)國家，我國在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面相對滯后，為加快推進(jìn)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)工作，2008年國務(wù)院印發(fā)了《國家知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略綱要》（國發(fā)〔2008〕18 號），要求深入開展各類知識產(chǎn)權(quán)試點、示范工作。為貫徹落實知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國戰(zhàn)略和加快建設(shè)創(chuàng)新型國家，國家知識產(chǎn)權(quán)局于2011年印發(fā)了《國家知識產(chǎn)權(quán)試點和示范城市（城區(qū)）評定辦法》（后經(jīng)過多次修訂），并于2012年評定出首批國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市23個，截至2019年底，已分批次評選出77個國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市（區(qū)）。國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市的主要任務(wù)是：制定實施城市知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略，加強(qiáng)城市知識產(chǎn)權(quán)管理和服務(wù)能力建設(shè)，健全城市知識產(chǎn)權(quán)政策體系，加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)政策實施的力度、深度以及與相關(guān)政策的協(xié)調(diào)性，提升城市知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造能力，提升城市知識產(chǎn)權(quán)運用的經(jīng)濟(jì)效益，提升城市知識產(chǎn)權(quán)執(zhí)法保護(hù)的效果，提升知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平。在國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)過程中，各示范城市政府還結(jié)合自身情況制定了更為具體的工作方案，其中，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)是重點領(lǐng)域和主要抓手之一。

以2012年被評選為國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市的成都市為例，為推動示范城市建設(shè)，成都市政府從以下方面不斷建立健全知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系：一是加強(qiáng)政策法治環(huán)境建設(shè)，修訂《成都市專利保護(hù)和促進(jìn)條例》，完善《成都市知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)狀況》年度發(fā)布制度；二是加強(qiáng)行政執(zhí)法能力建設(shè)，開展“鐵拳” “藍(lán)天” “春雷”等專項執(zhí)法行動，大力偵辦制售假冒偽劣產(chǎn)品和知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)案件；三是探索建立知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)自律和預(yù)警機(jī)制，如“成都市數(shù)字版權(quán)綜合服務(wù)平臺” “互聯(lián)網(wǎng)信息處置平臺”等；四是加強(qiáng)重點領(lǐng)域、重要企業(yè)、外經(jīng)外貿(mào)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)和企業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)工作。根據(jù)《成都市知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和運用“十四五”規(guī)劃》，2016—2020年成都市辦理知識產(chǎn)權(quán)行政違法案件3 000余件、偵辦制售偽劣商品和侵犯知識產(chǎn)權(quán)犯罪案件金額達(dá)7.4億元、成立11個知識產(chǎn)權(quán)糾紛人民調(diào)解委員會和557家非訴糾紛調(diào)解機(jī)構(gòu)，全市專利授權(quán)量、有效注冊商標(biāo)數(shù)、著作權(quán)登記數(shù)分別達(dá)24.33萬件、61.56萬件、49.59萬件，2020年的軟件版權(quán)登記量位列全國第五。

可見，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)顯著提高了示范城市的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平，可以通過評估其政策效應(yīng)來檢驗知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的創(chuàng)業(yè)效應(yīng)。當(dāng)然，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)并不僅僅限于知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)，而是更強(qiáng)調(diào)知識產(chǎn)權(quán)的發(fā)展，還包括知識產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)造與運用、管理和服務(wù)等內(nèi)容，其政策效應(yīng)可能會放大知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的作用。但是，毋庸置疑的是知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)是知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展的基礎(chǔ)，沒有有效的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)就不可能有高效的知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展，因此，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)中知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展產(chǎn)生的政策效應(yīng)也可視為知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的間接作用。具體來講，根據(jù)前文的理論分析，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)對知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的強(qiáng)化會直接減少市場中的非法技術(shù)溢出，從而促進(jìn)創(chuàng)新者的創(chuàng)業(yè)活動；同時，也會促使市場中的技術(shù)供給增加，加上知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展（如市場的完善、管理服務(wù)的改善等）帶來的技術(shù)交易便利，使市場中的合法技術(shù)溢出顯著增加，從而促進(jìn)模仿者的創(chuàng)業(yè)活動。

從知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對非法技術(shù)溢出的影響來看，由于以侵權(quán)模仿、盜版生產(chǎn)等手段為典型特征的非法技術(shù)溢出在現(xiàn)有數(shù)據(jù)條件下較難準(zhǔn)確測度，本文從知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的實施機(jī)制出發(fā)，基于行政保護(hù)和司法保護(hù)工作的開展情況來進(jìn)行分析。一方面，知識產(chǎn)權(quán)的行政保護(hù)通過查處假冒專利、開展專項整治行動等工作，減少了非正版技術(shù)產(chǎn)品在市場上的交易活動，保證了創(chuàng)新者創(chuàng)業(yè)通過新產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售獲取合法收益；另一方面，知識產(chǎn)權(quán)的司法保護(hù)通過法院審判、裁決知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)案件等促使侵權(quán)方停止侵權(quán)行為并賠償，一定程度上能夠挽回被侵權(quán)創(chuàng)新者的經(jīng)濟(jì)損失，保障創(chuàng)新企業(yè)的合法權(quán)益。因此，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)可以通過加大對知識產(chǎn)權(quán)的行政保護(hù)力度和司法保護(hù)強(qiáng)度來顯著抑制市場中的非法技術(shù)溢出。

再從知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對合法技術(shù)溢出的影響來看，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)一方面要打擊知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)行為，另一方面也要保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)所有者的合法收益，從而通過建立和完善知識產(chǎn)權(quán)披露、交易制度等促進(jìn)合法技術(shù)溢出，以更充分地實現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)的經(jīng)濟(jì)效益和社會價值。除了購買專利使用權(quán)外，模仿者還可以通過閱讀技術(shù)說明、引證專利技術(shù)等方式來開發(fā)新的專利產(chǎn)品，并節(jié)約研發(fā)成本，而這種技術(shù)擴(kuò)散方式具有較好的量化記錄，即可以利用專利引用數(shù)據(jù)來刻畫各個創(chuàng)新主體之間的合法技術(shù)溢出情況（Jaffe，1993）［19］。中國《專利審查指南》要求發(fā)明人在撰寫專利申請說明書時應(yīng)提供“背景技術(shù)”信息，即引用與專利申請最接近的現(xiàn)有技術(shù)文件，這為直接測度創(chuàng)新主體之間的合法技術(shù)溢出提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)對合法技術(shù)溢出的促進(jìn)作用可以通過專利引用規(guī)模的增長來體現(xiàn)。

基于上述分析，提出如下研究假說：國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)能夠顯著促進(jìn)示范城市的創(chuàng)業(yè)活躍度（H1），其中存在減少非法技術(shù)溢出和增加合法技術(shù)溢出雙重路徑，表現(xiàn)為國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)通過加大對知識產(chǎn)權(quán)的行政保護(hù)力度和司法保護(hù)強(qiáng)度、增加發(fā)明專利被引用規(guī)模來產(chǎn)生創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)（H2）。

三、實證設(shè)計與數(shù)據(jù)處理

1.基準(zhǔn)模型設(shè)定與變量選取

由于國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市于2012年開始在全國分批次設(shè)立，參照Beck等（2010）的做法［20］，構(gòu)建多時點雙重差分模型（DID）如式（16）所示：

EntreActit=α+βIPRit+η′Xit+μi+λt+εit（16）

其中，μi表示城市固定效應(yīng)，λt表示年份固定效應(yīng)，εit為誤差項。

被解釋變量（EntreActit）反映技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活動的活躍度，考慮到技術(shù)溢出主要是對技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活動（指主要基于技術(shù)創(chuàng)新或新技術(shù)的創(chuàng)業(yè)活動）產(chǎn)生影響，為曾強(qiáng)研究的針對性，本文選擇了兩個變量：一是“專利密集型創(chuàng)業(yè)活躍度”，參考白俊紅等（2022）的方法［21］，采用樣本城市“每萬人中專利密集型產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)”來衡量（ 根據(jù)《專利密集型產(chǎn)業(yè)目錄（2016）》，專利密集型產(chǎn)業(yè)主要包括：信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、現(xiàn)代交通裝備業(yè)、智能制造裝備產(chǎn)業(yè)、生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)、新型功能材料產(chǎn)業(yè)、高效節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)以及資源循環(huán)利用產(chǎn)業(yè)等。）；二是“軟件著作權(quán)創(chuàng)業(yè)活躍度”，采用樣本城市“每萬人中有軟件著作權(quán)信息的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)”來衡量。選取上述指標(biāo)的原因在于：專利密集型產(chǎn)業(yè)（如軟件開發(fā)、計算機(jī)制造等）不僅擁有大量專利，而且其隱性知識產(chǎn)權(quán)也十分豐富；具有軟件著作權(quán)的企業(yè)多是信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，相對于其他制造業(yè)或服務(wù)業(yè)更有可能在軟件開發(fā)成功后就投入生產(chǎn)，進(jìn)行技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活動。

核心解釋變量（IPRit）“示范城市”為樣本城市是否是國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市的政策虛擬變量（即政策實施和政策時間的雙重差分項），樣本城市被評選為國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市當(dāng)年及之后賦值為1，否則賦值為0。

借鑒相關(guān)研究（葉文平 等，2018；白俊紅 等，2021）［12］［21］，選取“經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平”“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)”“金融發(fā)展水平”“科技支持力度”“人力資本水平”“互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平”“學(xué)術(shù)創(chuàng)業(yè)活動”共7個控制變量（具體測度方法見表1）。其中，“互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平”為從互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和產(chǎn)出角度采用主成分分析法測算的城市互聯(lián)網(wǎng)綜合發(fā)展指數(shù)（黃群慧 等，2019）［22］；選取用高等學(xué)校數(shù)表征的“學(xué)術(shù)創(chuàng)業(yè)活動”作為控制變量，是考慮到高校擁有較強(qiáng)的科研實力和大量科技成果，高校越多技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活動可能越頻繁（Hvide et al，2018）［23］。

2.中介效應(yīng)模型設(shè)定與中介變量選取

為檢驗國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)能否通過減少非法技術(shù)溢出和增加合法技術(shù)溢出的雙重路徑提升示范城市的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度，本文借鑒溫忠麟等（2004）的中介效應(yīng)檢驗思路［24］，在模型（16）的基礎(chǔ)上構(gòu)造中介效應(yīng)模型如式（17）（18）所示：

Mit=β0+β1IPRit+β2′Xit+μi+λt+εit（17）

EntreActit=φ0+φ1IPRit+φ2Mit+φ3′Xit+μi+λt+εit（18）

其中，Mit為中介變量。根據(jù)前文分析，采用以下三個中介變量：

一是“行政保護(hù)力度”。由于難以獲得地級市層面的知識產(chǎn)權(quán)行政執(zhí)法數(shù)據(jù)，本文進(jìn)行近似估計。首先，從國家知識產(chǎn)權(quán)局獲取各省份和樣本城市當(dāng)年的專利授權(quán)數(shù)，計算各城市專利授權(quán)數(shù)占所在省份專利授權(quán)總數(shù)的比重；其次，從歷年《中國知識產(chǎn)權(quán)年鑒》中收集各省份的行政裁決專利侵權(quán)糾紛結(jié)案數(shù)；最后，上述兩項相乘得到城市層面的專利侵權(quán)糾紛結(jié)案數(shù)，并取自然對數(shù)，近似表征城市的知識產(chǎn)權(quán)行政保護(hù)力度。專利侵權(quán)糾紛結(jié)案數(shù)較多，表明對知識產(chǎn)權(quán)的行政保護(hù)較好，市場中的非法技術(shù)溢出也會隨之減少。

二是“司法保護(hù)強(qiáng)度”。知識產(chǎn)權(quán)審判案件數(shù)在很大程度上能正向反映知識產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)強(qiáng)度（沈國兵 等，2019）［25］。本文從北大法寶司法案例庫中收集知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)類審判結(jié)案數(shù)（ 具體包括侵害計算機(jī)軟件著作權(quán)、發(fā)明專利權(quán)、實用新型專利權(quán)、外觀設(shè)計專利權(quán)糾紛以及假冒他人專利糾紛等五種類型。），考慮到知識產(chǎn)權(quán)訴訟多由公司法人主體發(fā)起，使用知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)類審判結(jié)案數(shù)與城市當(dāng)年新創(chuàng)企業(yè)總數(shù)的比值來表征知識產(chǎn)權(quán)的司法保護(hù)強(qiáng)度，其值越大，非法技術(shù)溢出越少。

三是“發(fā)明專利被引用”。相關(guān)文獻(xiàn)通常基于專利引用信息捕捉技術(shù)擴(kuò)散、知識溢出的實際發(fā)生過程（劉修巖 等，2022）［26］。本文基于INCOPAT專利數(shù)據(jù)庫，采用城市層面的專利引用規(guī)模來測度合法技術(shù)溢出。具體而言，檢索樣本期間樣本城市被引用次數(shù)大于等于1的發(fā)明專利數(shù)量（共收集到390多萬條專利信息），以城市常住人口進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即采用人均被引用發(fā)明專利數(shù)來度量合法技術(shù)溢出水平。被引用的發(fā)明專利越多，對后續(xù)專利技術(shù)研發(fā)的影響越大，合法技術(shù)溢出也越多。

3.樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

基于數(shù)據(jù)的可獲得性和完整性，本文選取2005—2018年中國270個地級市為研究樣本，其中國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市有49個（ 在本文的考察期內(nèi)，國家知識產(chǎn)權(quán)局分別于2012、2013、2015、2016、2018年評選出5批國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市共70個，本文刪除了其中2018年的示范城市（因政策示范時間太短）、直轄市的區(qū)、數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重或存在行政區(qū)劃調(diào)整的城市，最終得到49個示范城市作為處理組，其余221個地級市作為對照組。）。城市層面的數(shù)據(jù)主要來自相應(yīng)年度的《中國城市統(tǒng)計年鑒》，個別缺失值和部分指標(biāo)數(shù)據(jù)通過各省區(qū)市統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報獲取，或采用插值法補(bǔ)齊；新創(chuàng)企業(yè)的數(shù)據(jù)來自企查查官方網(wǎng)站，檢索得到2005—2018年各樣本城市的48個專利密集型行業(yè)、具有軟件著作權(quán)信息并處于正常經(jīng)營狀態(tài)的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù)140多萬條。后文中涉及的其他數(shù)據(jù)（如專利數(shù)據(jù)、知識產(chǎn)權(quán)審判結(jié)案數(shù)、城市古代書院數(shù)等）分別來自合享智慧專利數(shù)據(jù)庫（INCOPAT）、北大法寶司法案例庫、中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS）等。主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。

四、實證結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)回歸結(jié)果

使用DID模型的前提是處理組和對照組在受到政策影響前具有相同的變化趨勢，即滿足平行趨勢假定。因此，借鑒Beck等（2010）的方法［20］，采用事件分析法分析國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)的動態(tài)政策效應(yīng)（政策實施前7年和政策實施后6年的處理效應(yīng)），檢驗結(jié)果如圖1所示。在政策實施前系數(shù)均不顯著且數(shù)值較小，表明在成為示范城市之前，示范城市與非示范城市的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度變化趨勢不存在顯著差異，符合平行趨勢假定；在政策實施后，系數(shù)從第二年開始顯著為正并逐步提升，表明示范城市建設(shè)的創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)存在一定的滯后性，且該政策效應(yīng)隨時間的推移而趨于增強(qiáng)。

表2為基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果，“示范城市”對“專利密集型創(chuàng)業(yè)活躍度”和“軟件著作權(quán)創(chuàng)業(yè)活躍度”的估計系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市政策的實施顯著促進(jìn)了示范城市專利密集型產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)和有軟件著作權(quán)信息的新創(chuàng)企業(yè)增加，而國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)提升了示范城市的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平，因此可以認(rèn)為加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)具有顯著的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)，研究假說H1得到驗證。同時，還可以發(fā)現(xiàn)，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)的創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)對專利密集型產(chǎn)業(yè)更為明顯（相比有軟件著作權(quán)信息企業(yè)），這可能是由于專利密集型產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新企業(yè)的專利（正式）和商業(yè)秘密（非正式）等知識產(chǎn)權(quán)較多，對知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的需求更大，也更具持續(xù)性。

2.內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗

根據(jù)《國家知識產(chǎn)權(quán)試點和示范城市（城區(qū)）評定辦法》，示范城市的評定是根據(jù)當(dāng)?shù)刂R產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出、運用、保護(hù)、環(huán)境以及政府投入等多維度考核指標(biāo)進(jìn)行評比篩選的，由于示范城市并非隨機(jī)選取，可能造成樣本選擇偏差。此外，相較于省級層面數(shù)據(jù)，地級市層面數(shù)據(jù)的完整性較差，難免會存在遺漏變量問題。為解決樣本選擇偏差和遺漏變量等產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，本文進(jìn)行工具變量法檢驗。具體來講，構(gòu)建以下2個工具變量：一是采用樣本城市的“國家知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)縣工程示范縣（區(qū)）累積數(shù)”作為核心解釋變量“示范城市”的“工具變量1”（ 數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局關(guān)于“知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)縣工程”的相關(guān)政策文件，2013年到2018年先后共分5批設(shè)立了119個國家知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)縣工程示范縣（區(qū)）。）。從相關(guān)性來看，知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)縣工程示范縣（區(qū)）往往是擁有較好知識產(chǎn)權(quán)工作基礎(chǔ)、具備較強(qiáng)經(jīng)濟(jì)實力的縣，如果城市設(shè)立的示范縣越多，則該城市的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平越高，也就更容易被評定為國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市。從外生性來看，國家知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)縣工程示范縣（區(qū)）僅是城市的個別區(qū)縣（每年每省不超過5個縣），且示范時限較短（3年），與整個城市長期的創(chuàng)業(yè)活躍度相關(guān)性較弱。二是借鑒徐揚和韋東明（2021）的研究［27］，采用各樣本城市“古代擁有書院數(shù)量的自然對數(shù)值與國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市政策時間虛擬變量的交互項”作為“工具變量2”。運用兩階段最小二乘法（2SLS）的回歸結(jié)果見表3：第一階段估計結(jié)果顯示，2個工具變量與核心解釋變量均顯著正相關(guān)，且F統(tǒng)計量遠(yuǎn)大于臨界值，不存在弱工具變量問題；在第二階段的檢驗中，核心解釋變量的估計系數(shù)均顯著為正，表明在控制內(nèi)生性問題后，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)依然具有顯著的促進(jìn)技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活動的政策效應(yīng)。

為進(jìn)一步驗證基準(zhǔn)模型分析結(jié)果的可靠性，進(jìn)行如下穩(wěn)健性檢驗：

（1）安慰劑檢驗。采用隨機(jī)抽取處理組的方法進(jìn)行反事實檢驗，重復(fù)500次，將估計系數(shù)的核密度值（實線）和P值（空圈）繪制成圖2（右側(cè)的垂直虛線處為基準(zhǔn)模型的估計值）?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨機(jī)生成處理組的系數(shù)估計值主要集中在0的左側(cè)，且大部分P值高于顯著性水平0.1，而基準(zhǔn)模型的估計系數(shù)是顯著異常值，這說明基準(zhǔn)模型估計得到的政策效應(yīng)由其他隨機(jī)因素驅(qū)動的可能性很小。

（2）替換被解釋變量。一是改變變量測度方法。為消除城市規(guī)模的影響，相關(guān)文獻(xiàn)中主要通過人口法、勞動力市場法、生態(tài)學(xué)法對新創(chuàng)企業(yè)注冊數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（白俊紅 等，2018）［21］。結(jié)合數(shù)據(jù)特點，本文采用“專利密集型產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)與當(dāng)年該城市‘制造業(yè)和‘信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)兩大產(chǎn)業(yè)全部新創(chuàng)企業(yè)數(shù)的比值”（生態(tài)學(xué)法）重新測度“專利密集型創(chuàng)業(yè)活躍度”，采用“有軟件著作權(quán)信息的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)與第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)的比值”（勞動力市場法）重新測度“軟件著作權(quán)創(chuàng)業(yè)活躍度”，進(jìn)而重新進(jìn)行模型回歸。二是更換變量。根據(jù)Moser（2012）、龍小寧和林菡馨（2018）的研究［28-29］，技術(shù)易被反向工程的企業(yè)往往更需要專利權(quán)保護(hù)，因此采用技術(shù)易被反向工程產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù)（ 技術(shù)易被反向工程的產(chǎn)業(yè)包括：通用設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，計算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，儀器儀表制造業(yè)，金屬制品、機(jī)械和設(shè)備修理業(yè)。），即以“每萬人中易被反向工程產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)”（人口法）和“易被反向工程產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)與制造業(yè)新創(chuàng)企業(yè)總數(shù)的比值”（生態(tài)學(xué)法）作為被解釋變量“易被反向工程創(chuàng)業(yè)活躍度”，分別進(jìn)行基準(zhǔn)模型回歸。上述檢驗結(jié)果見表4。

（3）截面PSM-DID模型檢驗。為減輕樣本數(shù)據(jù)存在的選擇性偏差，采用傾向得分匹配—雙重差分（PSM-DID）模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。具體而言，運用卡尺最近鄰匹配方法為國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市樣本尋找滿足共同支撐條件的最優(yōu)對照組，重新使用多時點DID方法進(jìn)行分析，檢驗結(jié)果見表5的Panel A。

（4）控制其他政策影響。在樣本期內(nèi)，其他政策的實施也可能影響城市的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度。對此，在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制國家創(chuàng)新型城市試點、國家智慧城市試點、“寬帶中國”示范城市三項政策的影響，回歸結(jié)果見表5的Panel B。

上述穩(wěn)健性檢驗結(jié)果均顯示，“示范城市”的估計系數(shù)顯著為正，進(jìn)一步表明本文基準(zhǔn)模型分析得到的結(jié)論是穩(wěn)健的。

3.中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

（1）減少非法技術(shù)溢出路徑。以“行政保護(hù)力度”作為中介變量的回歸結(jié)果見表6的Panel A，結(jié)合表2基準(zhǔn)模型的估計結(jié)果，可得出以下結(jié)論：“行政保護(hù)力度”在“示范城市”影響“專利密集型創(chuàng)業(yè)活躍度”中具有顯著的正向部分中介效應(yīng)，即國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)顯著提升了示范城市的知識產(chǎn)權(quán)行政保護(hù)力度，知識產(chǎn)權(quán)行政保護(hù)力度的提高又顯著促進(jìn)了示范城市專利密集型產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)增長；“行政保護(hù)力度”在“示范城市”影響“軟件著作權(quán)創(chuàng)業(yè)活躍度”中的中介效應(yīng)不顯著，可能是由于本文的“行政保護(hù)力度”變量僅考慮了專利侵權(quán)糾紛案件，導(dǎo)致其與“軟件著作權(quán)創(chuàng)業(yè)活躍度”變量沒有顯著的相關(guān)性。以“司法保護(hù)強(qiáng)度”作為中介變量的回歸結(jié)果顯示（見表6的Panel B），“司法保護(hù)強(qiáng)度”在“示范城市”影響“專利密集型創(chuàng)業(yè)活躍度”和“軟件著作權(quán)創(chuàng)業(yè)活躍度”中均具有顯著的正向部分中介效應(yīng)，即國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)顯著提升了示范城市的知識產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)強(qiáng)度，知識產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)強(qiáng)度的提高又顯著促進(jìn)了示范城市專利密集型產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)和有軟件著作權(quán)信息的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)增長。可見，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)通過加強(qiáng)對知識產(chǎn)權(quán)的行政保護(hù)和司法保護(hù)促進(jìn)了示范城市技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度的提升。

（2）增加合法技術(shù)溢出路徑。以“發(fā)明專利被引用”為中介變量的回歸結(jié)果見6的Panel C，“發(fā)明專利被引用”在“示范城市”影響“專利密集型創(chuàng)業(yè)活躍度”和“軟件著作權(quán)創(chuàng)業(yè)活躍度”中均具有顯著的正向部分中介效應(yīng)，即國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)顯著提升了示范城市發(fā)明專利被引用的規(guī)模，市場中可被引用技術(shù)供給的增加又顯著促進(jìn)了示范城市專利密集型產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)和有軟件著作權(quán)信息的新創(chuàng)企業(yè)數(shù)增長?？梢?，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)通過增加市場的技術(shù)供給和引用促進(jìn)了示范城市技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度的提升。

由此，研究假說H2得到驗證，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠通過減少非法技術(shù)溢出和增加合法技術(shù)溢出的雙重路徑產(chǎn)生創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)。

4.進(jìn)一步的分析

以上對國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)的政策效應(yīng)評估驗證了本文理論模型分析的核心結(jié)論：加大知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度可以通過減少非法技術(shù)溢出和增加合法技術(shù)溢出雙重路徑產(chǎn)生顯著的創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)。值得注意的是，分析結(jié)果顯示，增加合法技術(shù)溢出的中介效應(yīng)（40.3%、35.8%）遠(yuǎn)大于減少非法技術(shù)溢出的中介效應(yīng)（10.9%、7.3%），表明知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)主要是通過促進(jìn)合法技術(shù)溢出的路徑提升技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度。其原因在于：一方面，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對非法技術(shù)溢出的抑制作用存在遞減趨勢，當(dāng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)達(dá)到較高水平后，非法技術(shù)溢出處于較低水平，難以進(jìn)一步降低；而知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對合法技術(shù)溢出的促進(jìn)作用存在遞增趨勢，即使達(dá)到較高水平也會持續(xù)促進(jìn)技術(shù)供給的增加，并通過促進(jìn)知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展的間接作用促使合法技術(shù)溢出的增長。另一方面，由于突破性創(chuàng)新的難度較大，一個市場中模仿者的創(chuàng)業(yè)通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于創(chuàng)新者的創(chuàng)業(yè)，非法技術(shù)溢出減少主要是促進(jìn)創(chuàng)新者的創(chuàng)業(yè)活動，而合法技術(shù)溢出增加主要是促進(jìn)模仿者的創(chuàng)業(yè)活動，因而從整體上看增加合法技術(shù)溢出對創(chuàng)業(yè)活躍度的提升作用比減少非法技術(shù)溢出更大。對此，本文進(jìn)一步進(jìn)行如下分析：

一是知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的異質(zhì)性。根據(jù)《中國知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展?fàn)顩r評價報告》中的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)指數(shù)，長期居于第一、二梯隊的廣東、浙江、江蘇、山東和福建等省份，知識產(chǎn)權(quán)一審案件量和結(jié)案率、檢察機(jī)關(guān)批準(zhǔn)逮捕和提起公訴的案件量和人數(shù)、專利行政執(zhí)法案件量、知識產(chǎn)權(quán)海關(guān)備案申請數(shù)等明顯高于其他地區(qū)?；诖?，構(gòu)建虛擬變量“保護(hù)水平”（屬于上述5省的城市賦值為1，其他城市賦值為0），并將“示范城市”與“保護(hù)水平”的交互項加入基準(zhǔn)模型中進(jìn)行回歸分析，估計結(jié)果見表7的Panel A。交互項系數(shù)顯著為正，表明相對于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較低的城市，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較高的城市中更大。由此可見，當(dāng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較高時，市場中的非法技術(shù)溢出較少，創(chuàng)新者的創(chuàng)業(yè)活躍度得到提升；在此情形下，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)可以實現(xiàn)更好的知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展，帶來更多的合法技術(shù)溢出，進(jìn)而更大程度地促進(jìn)技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活動的整體性增加。

二是技術(shù)市場規(guī)模的異質(zhì)性。合法技術(shù)溢出的方式不僅是專利引用，還包括以專利轉(zhuǎn)讓為典型特征的技術(shù)擴(kuò)散（卿陶，2023）［30］。當(dāng)創(chuàng)新企業(yè)的專利技術(shù)閑置或處于產(chǎn)品生命周期末期，可以通過技術(shù)市場出售專利技術(shù)或產(chǎn)品以實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化。因此，技術(shù)交易市場規(guī)模往往也能體現(xiàn)合法技術(shù)溢出的多少，技術(shù)市場的交易越活躍，合法技術(shù)溢出水平越高?；诖?，從INCOPAT數(shù)據(jù)庫中收集到2005—2018年樣本城市的46萬余條專利轉(zhuǎn)讓數(shù)據(jù)（城市范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)讓記錄，即專利的轉(zhuǎn)讓人和受讓人均位于同一城市），進(jìn)而構(gòu)建虛擬變量“技術(shù)轉(zhuǎn)讓規(guī)模”（專利轉(zhuǎn)讓數(shù)高于中位數(shù)的城市賦值為1，否則賦值為0），并將“示范城市”與“技術(shù)轉(zhuǎn)讓規(guī)?！钡慕换ロ椉尤牖鶞?zhǔn)模型中進(jìn)行回歸分析，估計結(jié)果見表7的Panel B。交互項系數(shù)顯著為正，表明專利轉(zhuǎn)讓數(shù)量較少的城市相比，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)在專利轉(zhuǎn)讓數(shù)量較多的城市中更大。城市內(nèi)的專利轉(zhuǎn)讓數(shù)量越多，說明技術(shù)市場規(guī)模越大越活躍，合法技術(shù)溢出也就越多；在此情形下，國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)可以進(jìn)一步促進(jìn)合法技術(shù)溢出，進(jìn)而產(chǎn)生更強(qiáng)的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)。

上述兩種異質(zhì)性檢驗結(jié)果進(jìn)一步表明，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)可以有效減少非法技術(shù)溢出和增加合法技術(shù)溢出，促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度的提高；尤其是在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較高（非法技術(shù)溢出較少）和技術(shù)市場較活躍（合法技術(shù)溢出較多）的城市（地區(qū)），知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和發(fā)展（國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)）可以產(chǎn)生更強(qiáng)的創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)。

五、結(jié)論與啟示

知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對技術(shù)創(chuàng)新者合法收益的保障，不僅可以激勵創(chuàng)新行為，還可以促進(jìn)創(chuàng)業(yè)行為。在完全信息下的動態(tài)和靜態(tài)博弈中，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度的增強(qiáng)，一方面可以通過減少非法技術(shù)溢出提高創(chuàng)新者創(chuàng)業(yè)的市場利潤，另一方面可以通過增加合法技術(shù)溢出提高模仿者創(chuàng)業(yè)的市場利潤，從而同時促進(jìn)創(chuàng)新者和模仿者的創(chuàng)業(yè)活動，產(chǎn)生顯著的創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)。以國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)為準(zhǔn)自然實驗，采用2005—2018年270個城市面板數(shù)據(jù)的多時點雙重差分模型檢驗結(jié)果顯示：（1）國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市政策的實施顯著促進(jìn)了示范城市專利密集型產(chǎn)業(yè)的新創(chuàng)企業(yè)和有軟件著作權(quán)信息的新創(chuàng)企業(yè)增加，該結(jié)論在工具變量法、安慰劑檢驗、替換被解釋變量、截面PSM-DID檢驗、控制其他政策影響等一系列穩(wěn)

健性中依然成立，表明加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度能夠顯著促進(jìn)技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度提升。（2）國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)通過加強(qiáng)對知識產(chǎn)權(quán)的行政保護(hù)和司法保護(hù)、增加市場的技術(shù)供給和引用促進(jìn)了示范城市技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度的提升，表明知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠通過減少非法技術(shù)溢出和增加合法技術(shù)溢出的雙重路徑產(chǎn)生創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)。（3）國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市建設(shè)對技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活躍度的提升作用，在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較高和專利轉(zhuǎn)讓數(shù)量較多的城市中更為明顯，表明在非法技術(shù)溢出較少和合法技術(shù)溢出較多的情形下，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和發(fā)展能夠更有效地促進(jìn)創(chuàng)業(yè)活躍度的提高。

基于以上研究結(jié)論，本文提出以下啟示：第一，科學(xué)總結(jié)現(xiàn)有國家知識產(chǎn)權(quán)示范城市的成功經(jīng)驗，向其他城市推廣一批優(yōu)秀管理措施和典型司法案例，并適度擴(kuò)大國家知識產(chǎn)權(quán)試點、示范城市（單位）的范圍，進(jìn)一步發(fā)揮知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和發(fā)展在促進(jìn)城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)方面的積極作用。第二，加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)行政執(zhí)法和司法保護(hù)力度。在行政執(zhí)法方面，定期開展知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)宣傳教育，講好知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)先進(jìn)事跡和故事，通過引入技術(shù)調(diào)查官制度等措施快速判定和裁決知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)糾紛；在司法保護(hù)方面，推廣刑事、民事、行政案件“三審合一”的知識產(chǎn)權(quán)審判機(jī)制改革，探索建立知識產(chǎn)權(quán)法院，依托大數(shù)據(jù)、人工智能等科技手段精準(zhǔn)快速打擊知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)行為。第三，除了重視知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)外，還應(yīng)積極推動知識產(chǎn)權(quán)健康發(fā)展。不斷加強(qiáng)和完善技術(shù)市場建設(shè)，促進(jìn)知識要素的自由流動和高效配置；積極探索集群企業(yè)間的知識資產(chǎn)治理機(jī)制，有效降低的產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的隱性非法技術(shù)溢出；優(yōu)化知識產(chǎn)權(quán)管理和服務(wù)，積極培育多層次的技術(shù)交易市場，暢通合法技術(shù)溢出的市場渠道，形成行業(yè)自律、企業(yè)遵守、公民誠信的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系。

受研究視角及數(shù)據(jù)來源等的限制，本文研究還存在一些不足，有待未來進(jìn)一步的拓展和深化：一是在理論模型中，可進(jìn)一步考慮模仿者B要向創(chuàng)新者A支付知識產(chǎn)權(quán)使用費用的情形；二是在變量選取和測度上，可改進(jìn)和細(xì)化對技術(shù)型創(chuàng)業(yè)活動、非法技術(shù)溢出及合法技術(shù)溢出的衡量指標(biāo)和方法；三是進(jìn)一步深入分析知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與技術(shù)溢出之間的復(fù)雜關(guān)系，并可從知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與發(fā)展的關(guān)系上進(jìn)行拓展。

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Intellectual Property Protection， R&D Spillover， and Entrepreneurial Activity： a Quasi-natural Experiment from Chinese IPR Model City

CHEN Dong

（School of Economics， Southwest University of Finance and Economics， Chengdu 611130， Sichuan， China）

Abstract： In implementing an innovation-driven strategy and building an intellectual property nation to promote high-quality development and improve national economic competitiveness， protecting intellectual property rights （IPR） is protecting innovation. However， the existing literature rarely examines the relationship between IPR protection and entrepreneurship from a micro-firm perspective， especially lacking theoretical studies and empirical evidence on how R&D spillover mechanisms determine the location selection decisions of corporate entrepreneurship.This paper argues that stronger IPR protection can influence urban entrepreneurial activity through R&D spillover effects. Theoretically， based on a dynamic and static game analysis framework with complete information， this paper finds that increasing IPR protection can influence entrepreneurs production location decisions and enhance urban entrepreneurial activity by reducing illegal R&D spillovers from innovative firms（direct path） and increasing legal R&D spillovers from society （indirect path）. On the one hand， enhanced IPR protection can reduce illegal R&D spillovers from innovative firms. Innovators with patented products choose to open new firms in regions with strong IPR protection to capture innovations monopoly benefits. On the other hand， with the increase in IPR protection， the supply of technology in the market increases the legal R&D spillovers from society. Entrepreneurs prefer to cluster in cities with strong IP protection to enjoy the external economy of low transaction costs and R&D spillovers. In general， the fewer illegal R&D spillovers and the more legal R&D spillovers， the higher the entrepreneurial activity in the region. Empirically， based on panel data from 270 prefecture-level cities from 2005 to 2018， this paper examines the impact of the Chinese IPR model city pilot policy on the entrepreneurial activity of patent-intensive， software copyright-informed enterprises using a difference-in-differences （DID） model.Compared with the existing literature， this paper expands the following： first， we introduce the R&D spillover into the complete information dynamic and static game models and theoretically elaborate the intrinsic mechanism of IPR protection affecting urban entrepreneurial activity. Second， this paper expands the study of the entrepreneurial effect of IPR protection from the perspective of the R&D spillover effects for the first time. Moreover， this paper uses the quasi-natural experiment of Chinese IPR model city construction to conduct an empirical analysis. Third， this paper selects the “Strong Intellectual Property County Project” as an instrumental variable， effectively alleviating the endogeneity problems caused by reverse causality and omitted variables.This paper finds that Chinese IPR model cities significantly enhanced the cities entrepreneurial activity. The entrepreneurial effect is more significant in regions where intellectual property protection is in the first and second echelon and cities with better-developed technology markets. The mechanism test shows that：（a） the pilot policy reduces the illegal R&D spillovers from enterprises by strengthening administrative and judicial protection， which in turn increases the cities entrepreneurial activity; （b） the pilot policy increases the level of legal R&D spillovers in the market by increasing the scale of patent citations， which in turn increased the overall entrepreneurial activity in the city. Among them， the Chinese IPR model cities construction mainly enhances the overall entrepreneurial activity of the city by increasing the legal R&D spillovers （indirect path）. Therefore， to give full play to the innovation and entrepreneurship effect of IPR protection， policymakers should reduce illegal R&D spillovers from enterprises through administrative and judicial protection means; and open up channels for legal R&D spillovers from society by fostering technology trading markets and other means， forming a protection system of industry self-regulation， enterprise compliance， and citizen integrity.

Key words： intellectual property protection; legal R&D spillover; illegal R&D spillover; technological entrepreneurship; patent citations; intellectual property development

CLC number：F062.4；F273.1 Document code：A Article ID：1674-8131（）0-0064-18

（編輯：黃依潔）

收稿日期：2023-03-03；修回日期：2023-05-10

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目（21BJL078）

作者簡介：陳東（1995），男，重慶梁平人；博士研究生，主要從事技術(shù)經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)研究；E-mail：120020104012@smail.swufe.edu.cn。