中國高技術產業專利研發的影響因素

[摘要]為了研究中國高技術產業專利研發的影響因素，利用1995到2011年中國高技術產業21個行業面板數據，運用面板協整模型對中國高技術產業的專利研發影響因素進行實證分析，研究表明，行業總產值、RD經費及RD活動人員折合全時當量對不同行業的影響不同，RD人員投入對醫藥制造業的推動作用不顯著，對部分行業的成果產出貢獻較小。

[關鍵詞]高技術產業；專利申請量；面板數據

[中圖分類號]F276.44[文獻標識碼]A[文章編號]1005-6432（2012）40-00-02

1引言

高技術產業是依靠高技術研究開發成果進行高技術產品生產和服務的產業部門。與傳統產業相比，高技術產業具有原材料消耗少、耗能低、附加值高以及高投入、高風險、高回報、高滲透性等特點。作為知識密集型產業，近年來我國高技術產業的RD經費、RD人員投入強度不斷增大，有力地推動了其發展。“十一五”期間，我國高技術產業的專利申請量大幅度增加，但在各行業之間還存在一定的差距。為此，本文利用1995—2011年我國高技術產業21個行業的面板數據，通過單位根檢驗、協整檢驗，在固定效應模型的基礎上建立行業的行業總產值、RD經費、RD活動人員折合全時當量對專利申請量的回歸分析。

2文獻綜述

國外對專利申請的影響因素及計量模型作了大量研究。Abdih和Joutz運用時間序列方法獲得了關于專利申請的過去存量與RD科學家和工程師數量的一個知識生產函數。在上述成果的基礎上，歐洲專利局的研究人員彼得·欣利等提出了專利決策理論模型，為解釋專利行為提供了基本模型。Knut Blind采用宏觀研究方法研究了專利申請和研發投入、產品標準的儲備存量、附加值及出口之間的關系。

國內對專利申請的影響因素也有不少研究成果。徐海清（2007）用1995—2003年我國高技術產業5個行業的面板數據建立變系數模型，研究發現高技術產業的專利發展情況在規模和結構上都存在明顯差異。吳和成（2008）利用我國“十五”期間各省區的截面數據，對專利申請量與科技活動經費占GDP的比重及科技活動人員數量之間的關系進行了研究。逢淑媛（2009），等以132家全球頂尖研發企業12個行業10年的面板數據為樣本，建立柯布·道格拉斯生產函數和分布滯后方程，對研發經費投入與專利產出的相關性進行了實證研究。黃靜（2010），等運用面板數據模型，對我國高技術產業的RD投入產出關系進行實證研究，發現高技術產業的RD投入要素對產出的影響存在顯著差異。

3模型的構建和數據說明

3.1變量的選取

一般認為RD活動的投入指標主要取決于經費和人員這兩個核心要素，在經濟分析中這也是兩個通用的指標。本文通過文獻調研發現當年價總產值、RD經費內部支出和RD活動人員折合全時當量是被普遍使用的，因此本文也選取它們作為投入指標。RD經費內部支出能比較直觀地反映企業在經濟上對RD活動的支持力度，RD人員折合全時當量體現了RD人員投入的實際水平和強度，專利的申請量反映了企業RD活動的產出成果。

因此，選取當年價總產值（億元）、RD經費內部支出（以下簡稱RD經費，億元）和RD活動人員折合全時當量（以下簡稱RD人員，人年）3個指標作為影響行業專利申請量的解釋變量。

3.2數據來源及處理

為了剔除物價變動等因素對總產值和RD經費的影響，對醫藥制造業中3個行業和其他制造業的總產值分別用化學行業和機械制造行業的產品出產價格指數作價格剔除（1995年為100），對RD經費用商品零售價格指數進行價格剔除（1995年為100）。本文的所有數據均來自歷年《中國高技術產業統計年鑒》、《中國統計年鑒2012》。

4模型建立及實證分析

根據理論分析，本文選取常用的生產函數為基礎：Q=ALαKβ

為了計算α和β，先對公式兩邊求自然對數，得到：

對行業專利申請量、總產值、RD經費、RD人員分別取對數，并以LZL、LZCZ、LJF、LRY表示，利用Eviews6.0對上述4個變量的對數值分別進行單位根檢驗。

4.1面板數據的單位根檢驗

對四個變量LZL、LZCZ、LJF、LRY及其一階差分值作單位根檢驗。為了保證結果的穩健性，使用了三種檢驗方法，包括LLC檢驗、Breitung檢驗和IPS檢驗，相應檢驗結果在表1中列出。對于各個變量的水平值進行檢驗時，均不能拒絕“存在單位根”的原假設，即各變量均是非平穩過程。而對各變量的一階差分值進行檢驗時，所有變量的檢驗結果均在1%顯著水平上拒絕了原假設。因此，四個變量均為一階單整I（1）過程（參見表1）。

4.2面板數據的協整檢驗

在面板單位根檢驗的基礎上作面板協整檢驗，以確定各變量之間是否存在長期關系。基于穩健性的考慮，在檢驗LZL、LZCZ、LJF和LRY的協整關系時使用了由Pedroni（1999）和Kao（1999）提出多種方法。所有檢驗的原假設都是“不存在協整關系”，拒絕原假設意味著變量間存在長期的協整關系。全布行業面板統計量中有4個拒絕原假設，由此可知變量間存在長期均衡關系，說明中國高技術產業各行業專利申請的長期均衡模型設定是合理的（參見表2）。

4.3回歸估計及結果

根據高技術產業21個行業的面板數據，以專利申請量為因變量，總產值、RD經費、RD人員為自變量，作模型估計，得到三個估計式的殘差平方和S1、S2、S3分別為101.6798、169.9616、271.4512，由此求得：F1=3.06，F2=3.14，查F分布表，得到α=0.05時的臨界值為：F（60，273）=1.32，F（80，273）=1.24，則F1 >1.32， F2 >1.24 ，因此選擇變系數模型，即各行業之間不僅存在規模上的差異，還存在結構方面的不同。由此回歸得到結果（參見表3）。從長期發展的角度來看，要增加高技術產業的專利申請量，提高行業的創新能力，需要針對不同的行業采取差別化的長期戰略。

（1）通信終端設備制造、電子真空器件制造、半導體分立器件制造、醫療設備及器械制造、儀器儀表制造呈現出RD經費對專利申請量的強彈性特征。因此要充分利用這些行業自發的創新優勢，加大對這些行業的RD經費投入，促進這些行業專利申請量的大幅度增加。但與此同時，應適當控制這些行業RD人員的投入和生產規模的擴張。

（2）化學藥品制造和通信交換設備制造行業規模擴大和RD經費投入對專利申請量增加的效應不顯著，因此應重點加大RD人員投入，這樣有利于專利申請量的增加。

（3）生物、生化制品的制造、飛機制造及修理、廣播電視設備制造、集成電路制造、電子元件制造、家用視聽設備制造、其他電子設備制造、電子計算機外部設備制造，其行業規模擴展具有強彈性，因而不斷增加行業總產值，將使專利的申請量不斷增多。

（4）航天器制造、通信傳輸設備制造、雷達及配套設備制造、電子計算機整機制造。其行業RD經費的投入對專利申請量的影響為弱彈性，因而可以適當加大對這些行業RD經費的投入。除通信傳輸設備制造外，其它行業RD人員的投入對行業專利申請量增加的效應不顯著。

5政策建議

為了優化經濟結構，更好地實現產業升級，本文認為應該從以下幾個方面提升高技術產業各方面的投入效果。

（1） 針對不同行業在專利研發規模方面的差異，確定各行業的地位和作用。結論顯示，機械制造業的專利研發規模是高技術產業中最大的，這說明在未來的專利研發進程中基礎好。因此，必須以機械制造業作為擴大高技術產業專利研發規模的重點行業，利用其規模優勢來擴大專利研發的整體規模。除此以外，基礎較弱的行業如醫療設備及儀器儀表制造業和電子及通訊設備制造業，由于起步低，要實現專利研發的全方位突破存在技術和投入的制約，因此要注重提高專利研發效率，利用自身在某些方面的優勢，將有限投入集中在優勢領域，瞄準該領域內的關鍵技術，實施重點突破，創造自己在行業內的制高點。

（2） 根據對各行業專利研發的不同影響確定對各行業資金投入力度。上述結論認為，電子真空器件制造專利研發的資金利用效率最高，因此將資金投入到電子真空器件制造的專利研發過程中可以產生更大的經濟效益。政府應該引導資金流向電子真空器件制造，為該行業的融資提供支持，如實行優惠貸款利率、提供科研基金。

（3）優化配置RD人員，注重引進核心人才。從上文研究結論可知人員對專利研究的貢獻普遍較小，對部分行業還存在一定的阻礙作用，如化學藥品制造。因此，應進一步優化人員的配置及結構，多引進一些高技術核心人才，提高人員中科學家和工程師的比重，從而切實推動高技術產品的研究與開發。

（4）加強行業間的技術聯系，通過相互間的支持促進高技術產業專利研發的整體推進。由于高技術產業之間不是完全

隔絕的，技術之間存在兼容性，一個行業的技術突破有時會帶動其他行業的專利研發。因此，政府應在高技術產業之間建立信息溝通渠道，搭建信息交流平臺，促進單個行業的專利所產生的技術紅利向整個高技術產業擴散。

參考文獻：

[1]ADBIH Y，JOUTZ F.Relating the knowledge production function to total factor productivity∶an endogenous growth puzzle[Z].International Monetary Fund Working Paper No WP/05/74，2005.

[2]彼得·欣利，馬可·尼古拉斯. 創新能力測試：專利申請量預測方法研究[M].北京：知識產權出版社，2010.62-82.

[3]徐清海.基于面板數據模型的高技術專利研發實證分析[J].三峽大學學報：人文社會科學版，2007（6）：75-77.

[4]吳和成.基于截面數據的專利與科技投入關系實證研究[J].科研管理，2008（3）：98-103.

[5]逢淑媛，等.專利與研發經費的相關性研究——基于全球研發頂尖公司10年面板數據的研究[J].科學學研究，2009（10）：1500-1505.

[6]黃靜，吳和成，李慧.基于面板數據的高技術產業RD投入產出關系研究[J].科技進步與對策，2010（16）：58-62.