資金來源結構對我國專利創新效率影響的差異化研究
——基于隨機前沿模型的分析

劉國華 南愛華 劉可迅

(山東理工大學 商學院，山東 淄博 255012)

一、引言

科技創新是當前我國轉方式調結構的重要推動力。提高自主創新能力、建設創新型國家是我國發展戰略的核心，也是實現經濟可持續增長的根本出路。專利數量尤其是發明專利數量是衡量一國創新能力的重要指標。據國家知識產權局局長申長雨報告，近幾年我國專利申請受理量增長迅速，2013年中國發明專利申請受理量82.5萬件，同比增長26.3%，占3種專利申請受理量的34.7%；PCT申請受理量22924件，同比增長15%；截至2013年底，中國每萬人口發明專利擁有量達4.02件，提前完成“十二五”規劃確定的3.3件的目標。*申長雨：《深化改革 激勵創新 努力開創知識產權工作新局面》，中國新聞網2014-01-15。專利數量的快速增長標志著我國創新能力迅速提升。

專利數量的擴張固然重要，但是在我國科研投入資源嚴重不足的約束下，專利創新效率的提高則更為重要和迫切。資金作為科技創新活動的主要投入要素之一，其重要性不言而喻。目前，支持科技活動的資金來源渠道日趨多樣化。從我國的情況看，科技活動資金主要源自企業自身、政府和金融機構。源自不同融資渠道的資金對科技創新效率的影響是否具有差異性？既有文獻未對這一問題做出詳細完善的解答。鑒于此，本文通過構建省級面板數據隨機前沿模型，實證檢驗資金來源結構對我國專利創新效率影響的差異性，并提出相應的政策建議，以期對各級政府制定有效的科技創新政策，提升科技創新整體效率提供有益借鑒。

二、研究方法

目前測度技術效率的主流方法有參數法和非參數法兩大類。其中，非參數方法以數據包絡分析(DEA)為代表，該方法用于多投入多產出同類決策單元的有效性評價，其優點在于無需預先設定生產或成本函數，從而避免了主觀設定函數導致的錯誤。雖然DEA方法具備算法簡便的優點，但也具有局限性，如，忽略了測量誤差等隨機因素的存在，影響了測量的準確度。參數法以隨機前沿分析(SFA)為代表，該方法可以對模型本身及其參數進行檢驗，具有堅實的經濟理論基礎，同時SFA假設存在隨機因素的干擾，提高了測度的準確性，而且可以定量分析各種相關因素對效率的影響。考慮到專利創新效率不可避免地受到隨機因素的干擾，且本文旨在考察資金來源結構對專利創新效率的影響，故本文選擇隨機前沿模型進行實證分析。

根據Battese、Coelli(1995)和Kumbhakar、Lovell(2000)的總結，[注]Kunbhakar,S.,Lovell,C.. Stochastic frontier analysis. New York: Cambridge University Press,2000: 216-259.隨機前沿模型的形式：

yit=f(xit;t)·exp(vit-uit)

(1)

uit=δ0+zitδ+wit

(2)

式(2)中，技術非效率uit表示為其影響因素的函數，以解釋不同個體的技術效率差異。其中，δ0為常數項，zit為影響技術非效率的因素，δ為影響因素的系數，wit為隨機誤差項。如果參數估計值顯著為負，則表示該變量對技術效率損失有顯著負影響，即該變量對技術效率有顯著正影響；如果參數估計值顯著為正，則表示該變量對技術效率有顯著負影響。

三、變量選取與說明

基于數據可獲取性，本文選取1998-2008年30個省(市、自治區，以下簡稱省，不包括西藏)的面板數據。原始數據來源于1999-2009年各年度的《中國科技統計年鑒》、《中國統計年鑒》、各省《統計年鑒》及《新中國六十年統計資料匯編》。變量選取和處理如下。

(一)專利創新的產出變量

我國專利法規定的專利有三類：發明專利、實用新型和外觀設計。其中，發明專利的創造性水平和技術含量占明顯優勢，授權程序也較為復雜，可以稱為原始性創新，而實用新型和外觀設計是在原有基礎上的小幅改進，只能稱為改進型創新。為了全面反映各種類型的專利產出效率，本文將專利總量、發明專利、實用新型和外觀設計的申請量作為專利產出變量分別構建隨機前沿模型進行實證檢驗。

(二)專利創新的投入變量

專利創新的投入可以從勞動力投入和資本投入兩個方面來衡量。對于勞動力投入，本文選取R&D人員全時當量作為衡量指標；對于資本投入，選取R&D經費投入作為衡量指標。在使用R&D經費投入指標時，借鑒吳延兵(2006)的做法，采取永續存盤法將R&D經費支出轉換成R&D資本存量。[注]吳延兵：《R&D 存量、知識函數與生產效率》，《經濟學(季刊)》2006年第4期。R&D資本存量的測算模型如下：

Kit=(1-δ)Ki(t-1)+Ei(t-1)

(3)

式(3)中，Kit和Ki(t-1)分別表示省份i在第t期和第t-1期的R&D資本存量，δ為R&D資本存量的折舊率，Ei(t-1)表示省份i在時期第t-1期經過價格指數調整后的實際R&D支出流量。其中，對于R&D支出價格指數的估計，本文沿襲朱平芳、徐偉民(2003)的思想，采用消費價格指數和固定資產投資價格指數的加權平均得到R&D支出價格指數。[注]朱平芳等：《政府的科技激勵政策對大中型工業企業R&D 投入及其專利產出的影響—上海市的實證研究》，《經濟研究》2003年第6期。對于R&D資本存量折舊率的測算，本文借鑒大多數文獻的經驗估計采取15%的折舊率。在估算R&D基期資本存量時，本文借鑒吳延兵(2006)的方法，假定R&D資本存量的平均增長率等于R&D經費支出的平均增長率，即：(Kt-Kt-1)/Kt-1=(Et-Et-1)/Et-1=g，從而得到樣本期各省份的R&D資本存量。

(三)影響專利創新效率的資金來源結構變量

我國科技活動的經費來源主要包括企業資金、政府撥款、銀行貸款等三個方面。1998-2008年間的統計數據顯示，企業資金是我國科技活動經費的最大來源，其占科技經費總額的比重從43.61%大幅提高到69.82%；政府資金則是科技經費的第二大資金來源，同期占科技經費的比重由28.03%下降到20.85%；金融機構貸款是科技經費的第三大資金來源，樣本期內占科技經費的比重從12.96%下降到4.44%。基于此，本文在考察資金來源結構對專利創新效率的影響時，將非效率影響因素設定為：(1)科技經費籌資中的企業資金占科技經費籌資總額的比重(COit)，反映專利創新的企業自籌能力，目的是考察是否企業自籌能力越強，對專利創新的貢獻越大；(2)科技經費籌資中的政府資金占科技經費籌資總額的比重(GOVit)，反映專利創新的財政支持強度，目的是考察政府財政支持強度的大小對專利創新的貢獻大小；(3)科技經費籌資中的金融機構貸款占科技經費籌資總額的比重(BANKit)，反映專利創新的金融機構支持強度，目的是考察金融機構的貸款支持是否對專利創新的效率具有影響。

表1 變量說明

四、模型設定

依據對專利創新的產出和投入變量的設定，本文選擇形式較為靈活的超越對數生產函數構建隨機前沿模型，具體表達形式為：

lnyit=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3t+1/2β4(lnKit)2+1/2β5(lnLit)2+β6t2+β7lnKitlnLit

+β8tlnKit+β9tlnLit+(vit-uit)

(4)

式(4)中，yit、Kit和Lit分別表示省份i在時期t的創新產出、R&D資本存量和R&D人員全時當量，t表示時間趨勢。βi(0, 1,2,….9)為待估參數，其中，β1、β2分別表示R&D資本存量和R&D人員全時當量的產出彈性。同時，依據對資金來源結構變量的選擇，本文將技術無效率誤差項函數設定為：

ut=δ0+δ1COit+δ2GOVit+δ3BANKit+wit

(5)

五、實證結果及分析

(一)實證結果

本文利用Frontier4.1軟件，分別以PET、INV、UTI和DES為因變量構建如(4)式的模型，采用極大似然估計法進行參數估計，結果分別見表2、表3。

表2 四個超越對數隨機模型的參數估計結果

常數項0.1651 (0.2301)-38.6918 (-1.5992)0.1196 (0.2482)1.0772??? (3.6110)σ20.1849??? (12.3150)10.0266??(2.1478)0.1976??? (12.2652)0.4968??? (11.9801)γ0.9999???(107370.0500)0.9924???(254.0641)0.9999??? (4145935.8000)0.9961???(6.0526)Log likelihood function-171.5176 ???-268.3929???-148.5740???-336.4144???LR test of the one-sided error149.2339 ???100.7314 ???154.3918???135.2327???

注: 括號中的數值為t統計量， *、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上統計顯著。

表3 四個模型技術效率損失函數的估計結果

注: 括號中的數值為t統計量，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上統計顯著。

(二)結果分析

表2顯示，四個模型中σ2的t統計量在1%水平下均為顯著，說明隨機誤差項vit顯著存在。γ的t統計量在1%水平下顯著，且非常接近1，說明技術無效誤差項uit顯著存在，創新產出的偏差幾乎全部源于技術非效率。LR統計量在1%水平下也高度顯著，從而進一步拒絕了“不存在技術非效率效應”的零假設。綜合各種統計量的檢驗結果，可以判定本文構造的超越對數隨機前沿模型有效。

表3顯示，影響專利產出效率的三個因素的變量系數在10%水平下均為統計顯著，說明三種資金來源對專利產出的技術效率均有顯著影響。具體分析如下：

1.企業資金。企業資金與專利總量、實用新型和外觀設計三類產出的技術效率呈顯著的正相關性，而與發明專利產出的技術效率呈顯著的負相關性。主要原因在于企業作為我國技術創新的主體，更關注資金投入的即期經濟效益，而發明專利的投入資金大、研發周期長、風險大、創新成本高，尤其是我國對知識產權的保護仍有很大欠缺，發明專利得不到有效保護，企業投資于發明創新活動的成本收益不對等，因而缺乏進行發明創造的動力。基于決策短期化和利潤最大化考慮，企業傾向于將自籌資金配置于周期較短、見效較快、模仿成本低的實用新型和外觀設計的研發。以企業申請的國內職務專利為例，1985-2010年間，發明專利的累計申請受理量僅占全部專利累計申請受理量的28.27%，且發明專利申請受理量占全部專利申請受理量的比例呈逐年下滑的趨勢，由2006年的33.83%下降到2010年的28.63%。顯然，企業的模仿性創新發展戰略在一定程度上限制了發明專利創新效率的提升。

2.政府資金。政府資金支持對四類專利產出均具有顯著的負相關性，這種關系對于發明專利尤為突出，表現為政府資金支持每增加1%，發明專利的技術效率降低49.2%。究其原因，我國財政科技支出規模雖然絕對數量不斷上升，但增速低于同期GDP增速，財政科技支出規模占GDP的比重很低，2010年僅為0.82%，不僅低于發展中國家1.15%的比重，更遠低于發達國家2.13%-3.10%的比重。[注]包健：《我國財政科技支出優化分析》，《科學管理研究》2010年第3期。而且，財政科技支出有向研發活動下游偏離的趨勢，對發明專利最需要的基礎研究投入比例過低。以2010年為例，我國全國財政科技支出中用于基礎研究的支出僅占全國財政科技支出的8.16%，其中中央本級財政基礎研究支出為242.68億元，僅占本級財政科技支出的14.61%，地方財政基礎研究支出為22.41億元，僅占1.41%。財政科技支出的相對比重和基礎研究的投入比重過低，使得專利特別是發明專利的研發得不到充足的資金支持，無法產生規模經濟效應，政府資金也未能在科技創新的公共產品領域發揮最大的作用。

3.金融機構貸款。金融機構的資金支持對四類產出均具有顯著的負相關性，且對發明專利更顯著。這與我國金融機構信貸投放中存在“所有制歧視”和“規模歧視”現象密不可分。長期以來，我國金融機構出于穩健經營的考慮，傾向于選擇資產規模大、抵押擔保品豐富的大型國有企業或地方支柱企業作為授信對象。而這些企業融資渠道豐富，本身并不缺乏研發資金，過多的資金流入也帶來了資金利用率和邊際收益率的降低，引發規模不經濟問題。與此同時，廣大科技型中小企業卻因資產規模小、抵押擔保品有限、償債能力差，面臨著融資難的局面，無法獲取充足的資金開展創新活動，更無法開展高水平的發明專利創新。顯然，金融機構在信貸投放中存在的這些歧視已成為制約我國自主創新能力的重要瓶頸。

表4 2008-2010年我國財政科技支出的規模與結構

數據來源：中國財政部網站。

六、結論與政策建議

本文基于1998-2008年省級面板數據運用超越對數隨機前沿模型研究了資金來源結構對專利創新效率的影響。研究發現，不同資金來源對專利特別是對發明專利的產出效率的影響存在明顯差異。其中，企業自籌資金對專利總量、實用新型和外觀設計的創新效率均產生正向影響，而對發明專利的創新效率具有負向影響；政府資金和金融機構資金對各種專利創新效率均具有負向影響，且對發明專利的影響尤為突出。鑒于此，本文提出以下政策建議：

第一，強化企業知識產權意識，提升專利質量。隨著我國市場經濟體制改革的深化，企業自籌資金在科技活動籌資中的地位將日益重要，對技術創新的貢獻也將越來越大。但是，專利投資回報具有明顯的滯后性，發明專利尤其如此。因此，為了推動企業形成足夠的科技創新投資意愿，政府應建立健全相關法律、法規和政策，為科技創新創造良好的制度環境。一方面通過加強知識產權立法并嚴格執行，保護企業的科技創新活動和創新成果，讓創新活動成為企業的重要盈利手段；另一方面，利用稅收、補貼、轉移支付等優惠政策鼓勵和引導企業開展技術創新活動，并適當分擔企業創新活動的成本。當前，尤其要探索并完善企業參與實施國家科技重大專項以及國家科技支撐計劃等國家科技項目的體制機制，激發企業開展原創性發明專利活動的積極性和內在動力，以現代科技文化觀念克服企業從短期利潤最大化角度進行決策的慣性。同時，壓縮“泡沫技術”和“垃圾專利”的生存空間，以企業資金投入的增加提高我國專利創新的效率和質量。

第二，優化財政科技支出結構，加強基礎研究投入。基礎研究領域是公共產品屬性最強的領域之一，其發展要依靠政府的大力投入。因此，要在不斷加大財政科技支出規模、提高財政科技支出占GDP比重的同時，通過合理調整財政科技支出結構，提高支持基礎研究的財政支出比重。在基礎研究領域積極探索國家目標與科學家自由探索相結合的渠道，實踐和完善國家科學基金與企業聯合設立研發基金等做法，從國際科技競爭重心前移的趨勢出發，以國家、社會和企業需求為導向資助研發活動，強化基礎研究的專利產出意識、專利商業化意識和專利產業化意識，帶動和引導市場力量對基礎研究從而對發明專利的重視和支持，為我國建立自主創新型國家奠定堅實的社會基礎。

第三，樹立科技金融觀念，加大金融對科技型中小企業的支持力度。科技型中小企業是我國技術創新的主力軍，要提高我國整體的技術效率，必須通過制度創新和產品創新，引導更多的金融資源流向科技型中小企業，以激發其創新活力。為此，要不斷創新科技投入方式，綜合利用政府資金、科技貸款、資本市場、風險投資等資金加強對科技型中小企業的融資支持。尤其需要完善科技信貸、科技保險和科技擔保體系，為企業創新活動分擔風險。同時要認識到，民間資本已經成為我國科技投入的重要來源和自主創新的重要力量，要通過推進科技型中小企業集合債券、非上市公司股權代辦轉讓系統，充分發揮民間資本在推進科技和金融結合中的作用。直接融資是助推中國未來科技水平提高的重要動力，因此要將提升中國企業信用水平和融資能力作為未來一段時間內科技與金融結合的重點，以形成全社會支持技術創新的良好文化氛圍。