開放經濟體中知識產權與經濟增長關系的實證分析

摘要：

近年來，新興國家研發成果已成為全球創新格局中不可忽視的部分；各國知識產權合作繼續加強，并呈現出向發達國家標準收斂的明顯趨勢；同時，對知識產權在不同經濟條件下對一國經濟增長作用的爭議愈加突出。為厘清包括中國在內的技術跟隨國家知識產權與經濟增長的關系，文章針對開放經濟環境中技術領先國家和技術跟隨國家的創新能力、知識產權保護力度和經濟增長狀態的關系進行了實證分析。在內生經濟增長框架中，創新地采用專利族信息，通過對37個樣本國家1990-2013年的面板數據分析，選用固定效應模型對前述變量間長期均衡關系進行了探討；指出技術跟隨國家的知識產權保護對技術領先國家有明確的促進作用，而對本國創新和經濟增長的效應則取決于本國具體情況。

關鍵詞：知識產權；專利族；面板數據；經濟增長

中圖分類號：F204，F2400文獻標志碼：A文章編號：

10085831（2015）01006108

內生經濟增長模型的核心觀點強調了創新是經濟增長的源動力，制度經濟學將知識產權作為新的產權形式和經濟中的投入要素，對知識產權保護制度與經濟增長的關系進行了新的詮釋。以前，影響力較大的技術進步基本源于發達國家經濟體，既有研究在將創新、模仿與跨國直接投資作為模型內生變量時，大多設定只有技術領先國家（北方國家）進行創新，而技術跟隨國家（南方國家）僅進行模仿。而在現今的經濟形勢和創新格局中，由于對服務與產品多樣化個性化要求的增長和新時代中數據處理和信息傳播所造成技術擴散方式的根本變化，使源于技術跟隨國家的研發成果已經成為全球技術進步中不可忽視的新生部分。所以，在技術領先國家和技術跟隨國家都不同程度地參與創新，創新成果通過跨國直接投資、技術許可和模仿等方式實現擴散的新設定下，針對各國知識產權保護對本國創新和經濟增長的實際效應進行深入探討就相當必要495。基于諸多新興發展但觀點并不統一的知識產權經濟學理論，相關的實證研究也在新的經濟形勢下產生了不少分歧。有研究沿著索羅全要素增長率的思路在新經濟增長模型的框架中，將知識產權作為經濟體中的重要投入要素，來分析知識產權和經濟增長的關系。這些研究成果分為在兩個方向和層面上的擴展：一是在單個企業、單個知識產權的層面，如布魯特用余值法分析單個或單組知識產權與擁有該知識產權的企業的總體產出的關系，以測定該知識產權的價值；另一是在宏觀經濟層面，如單小光用余值法分析知識產權與經濟增長的關系，測算出知識產權對中國近20年國民生產總值增長的貢獻率為32.7%，認為知識產權成為經濟增長的重要要素，加強知識產權保護有利于發展中國家經濟增長。與此同時，也有研究針對TRIPs協定以后的知識產權數據進行實證分析，認為近年來知識產權保護水平以發達國家的標準為標準，發展中國家在國際壓力下如果采用過強的知識產權保護，反而削弱了促進經濟發展的技術擴散，對經濟增長會產生抑制作用。既有的實證研究多采用專利申請量或專利授權量作為創新成果的衡量指標，構建知識產權保護強度指標（如RR指數、GP指數），利用截面或時間序列數據，將知識產權保護或創新成果作為因變量加入內生經濟增長模型進行實證分析。

在TRIPS協議以后，國際知識產權保護協作進一步加強；全球一體化、網絡數字化和各個學科前沿的推進使各國知識產權保護的標準在現實中表現出向技術領先國家標準收斂的趨勢。據2014年3月世界知識產權組織公布的統計數據，由于中國等新興國家專利申請量的大幅增加，2013年度全球專利申請量創新高，國際專利合作申請量（PCT）超過20萬件 http：//www.wipo.int/ipstats/en/statistics/pct/。。嶄新的知識產權發展趨勢和經濟增長格局使采用新指標作為變量參與實證分析成為可能。專利族數據能更準確地對經濟中的創新成果進行計量，很好地降低了專利泡沫和低價值專利對實證分析中創新的測度數據形成的干擾。在計量方法上，運用計量經濟學新發展起來的動態分析方法，采用專利族面板數據進行分析，避免了模型中個別變量缺失對因變量參數估計的影響，較大程度上減少了既有實證分析中常采用專利申請量數據、專利授權量數據而易出現的共線性、非平穩性等問題的干擾。

因此，本文在含有知識產權因素的內生經濟增長框架中，用面板數據對開放經濟環境中新興國家創新能力、知識產權保護力度和經濟增長的關系進行探討。由于知識產權量化分析涉及較多細節，本文先描述數據處理過程，再討論模型設定和變量的選取（所選變量見表1），然后基于實證結果給出結論。

一、數據處理

采用世界知識產權組織（WIPO）數據庫提供的1990-2013年的知識產權統計數據，用各國的年專利族計數作為對創新成果的衡量，也就是將專利第一申請人的國籍作為創新的源發地，并將相同專利發明在不同國家獲取的多個專利授權權利統計為一次創新。同一項技術創新如果在所需的多個國家都進行了知識產權確權，即同時段在多國獲得了專利授權后，如果要對多個樣本國家進行數據分析，當僅采用專利申請量或專利授權量計數，則將造成對相同技術創新的重復計數；并且，就總體而言，有PCT申請需求的專利，其經濟價值和創新程度都要大大高于單個國家的發明專利授權。因此，采用專利族計數作為創新成果的衡量，比采用專利申請量、專利授權量對技術創新進行衡量，在統計分析中會得出更為可靠和顯著的結果。

另外，選擇采用專利族數據還有一個很現實的原因，即政府政策對創新投入和技術進步施以某些激勵手段會對所形成的統計數據產生部分扭曲的結果，例如中國近年在政策層面對知識產權保護進行的推動和促進。單就2013年內，中國國家層面的政策文件中就有17項以上的“專利申請量”量化目標，在國家級專利申請量量化指標下，“專利申請量”、“專利授權量”、“每萬人發明專利擁有量”等指標都備受關注，這類指標被分解成各級部門目標，并出現將該類指標納入政績考核指標成分，或者對年度“專利申請量”目標任務完成突出者進行表彰獎勵，發放專利申請企業補貼的例子。政府對創新行為進行引導，特別采取對個別指標具體量化的措施，確實能在一定程度上促進創新投入的增加，也會對技術水平的提升和社會生產力中的創新能力提升起到積極作用，但是，同時會產生市場扭曲和資源效率降低，“專利申請量”和“專利授權量”等被用于量化的特定指標在數據上出現了泡沫。而對于“專利族”數據，由于是各個國家專利授權數據的綜合，是針對單項技術創新的多個國家對其發明創新認可且給予專利權利的計數指標，主要受到擁有該項技術創新的企業所面臨的國際性市場需求的影響（該創新的潛在國際經濟價值），而受單個國家政策的影響相對較小，比較而言，用來反映創新能力更為準確。因此，不同于既有研究，我們在實證分析中將采用“專利族”數據而放棄使用“專利申請量”等傳統知識產權分析數據，數據來源于世界知識產權組織專利合作協定數據庫和Patstat數據庫（the WIPO PCT database the Patstat database）①。

本文實證分析選取的樣本國家有兩類：一是在知識產權保護水平變動最大的中等收入國家中較有代表性的國家，即技術跟隨國家；一是技術領先且對知識產權保護要求最高的代表性高收入國家，即技術領先國家。高收入國家和中等收入國家采用世行公布的世界發展指數（WDI）中的劃分標準，高收入國家中包括了經合組織成員國家和非經合組織成員國家，中等收入國家包括了中高收入國家和中低收入國家。總的來講，高收入國家的技術進步水平要遠遠超出世界其他國家；高收入國家的創新投入占世界創新投入總量的80%以上；高收入國家的創新成果指標占總量指標的75%～90%。少數缺失數據采用外延法補齊。

各國知識產權狀況的分析指標采用被廣泛引用的GP指數，并依據中國國內知識產權保護詳情對該指數的中國數據進行了修訂和補充。GP指數自1997年第一次發布以后，經過定期更新，已形成了全球范圍的知識產權保護水平評測的指數序列，最近的指標數據中國家擴充到122個，加入了中國和前蘇聯國家的數據（因體制的不同，對創新成果的激勵也存在不同的方式，前蘇聯國家在1992年以后才開始專利制度的具體施行，相應數據也從1992年開始）。由于數據的可獲得性，GP指數的舊版本沒有涉及中國的數據。

GP指數包含不加權的五部分分值：知識產權保護體系的執行機制、國際主要知識產權保護協定的成員國身份、發明專利所賦予專利技術受保護的時間長度、特殊情況下對專利權限范圍的限制（強制許可）、具有爭議的學科領域中創新成果的可專利范圍。不僅反映了各國知識產權保護的變動趨勢，也反映了如TRIPs協定的發展、軟件技術和生物技術的發展，以及世界區域性條約（如北美自由貿易協定NAFTA、歐洲專利條約EPC、非洲工業產權組織ARIPO、卡塔基納協定Cartagene Agreement）對各國知識產權法規的影響等。

對樣本國家的知識產權保護水平指標數據的初步觀察可以發現兩個明顯趨勢：所有國家的知識產權保護指數都隨著時間的推移逐漸增大，發展中國家和低收入水平國家的知識產權保護水平向發達國家的知識產權保護水平趨近。這反映了全球國家的知識產權保護力度的逐步增強，且國家間知識產權保護水平收斂的趨勢。也就是說明，隨著經濟的發展，技術進步和知識創新的重要性在各個國家不同水平的經濟增長中都得到了體現；同時也說明，在高收入國家同時也是技術先進國家的壓力之下，國際知識產權保護水平以高收入國家保護水平的標準為標準，向發達國家的標準趨近。發達國家的知識產權保護程度雖然隨著時間的推移也有一定提升，但總的來說穩定在一定的水平值上。中高收入國家的知識產權保護水平提升較為迅速，是因為除了國際影響，該類國家自身對創新的重視和產業技術轉型等內在要求使其知識產權保護水平迅速得以提高，即，經濟發展處于中高收入水平的國家，經濟體中對于加強知識產權保護的動力最大。而低收入國家知識產權保護力度提升程度較小是因為雖然受國際影響，加入了世界貿易組織，或者參與簽署世界貿易相關知識產權保護條約以及其他國際知識產權保護條約，但是制定知識產權保護的法律和具體落實對知識產權保護的實施都需要相應成本（如相關法律法規的制定成本、相關人員的培訓成本、專利商標域名植物新品種等各種審核機構的建立成本、被抑制的企業仿制行為的機會成本，等等），限制了低收入國家實施更嚴格的知識產權保護法規。

本文采用的知識產權保護指數的時間跨度較大，且由于知識產權相關的國際協定簽署后，成員國家知識產權法規調整到位需要一定時間；特定國家知識產權機制的改革從規劃到落實不可能是一個突變；知識產權保護制度變化經過傳導對企業創新投入和技術能力的影響有一個擴散緩沖的過程；公眾預期也需要一段時間來完成調試，所以對GP指數數據進行了按年度平滑調整。

另外，采用世行數據庫提供的1990-2013年各國GDP數據來反映該國該時期的經濟基本面狀況；數據由2005年定值美元計量，數據來源于世行國家賬戶數據庫和經合組織國家賬戶數據庫 http：//databank.worldbank.org/data/databases.aspx。。本節實證分析所使用的各國經濟指標數據采用經濟學人集團各國經濟數據庫（EIU， the Economist Intelligence Unit）基于各國國家統計局等官方統計機構所提供的相關信息計算所得出的數據。各國總投資額（fixed plus stockbuilding）按2005年常美元計算，匯率按現價本幣兌美元2005年匯率計算。各國國外直接投資額也是按2005年常美元計算。各國勞動力年度數據按每年年末經濟活躍人口數計算。

二、數據分析和實證檢驗

（一）模型設定

在開放的經濟環境中，如果技術跟隨國家（南方國家）除了承接技術領先國家（北方國家）企業為降低自身的生產成本而進行的跨國生產以外，同時注重發展自身的創新能力，積極參與創新，那么在長期看，具備一定條件的南方國家對創新投入能夠獲得長期可持續的回報，技術總體水平的提高也對促進本國經濟增長有積極意義。如果將南方國家參與創新作為新變量加入到南方國家進行模仿、北方國家參與創新并進行跨國投資（FDI）都作為內生變量的模型中，那么，在這些設定和變量條件下，基于包含有知識產權保護變量的內生經濟增長模型就可推導出以下的結論：當南方國家知識產權保護加強，南方國家的創新率有所增加，北方創新率也會得以增加。模型中知識產權保護和創新率相互作用的過程為：當南方國家知識產權機制在國際壓力和本國自身創新需求的影響下發生演進時，知識產權保護得以強化，造成在南方國家經濟中占比較大的模仿生產活動的成本有所增加，模仿生產活動對經濟的貢獻因此減少；北方國家新產品的被模仿率降低，使新穩態時的北方國家企業向南方國家的生產轉移率上升；更多的轉移生產使在北方進行生產的產品減少，北方國家本來投入生產的這部分資源得到釋放，并重新投入到新產品的研發和生產中，產生更高的創新率和經濟增長率。模仿的減少使南方企業生產仿制品的比例降低，但增加的研發投入和跨國企業生產吸收了這部分勞動力，南方國家自主創新增加，相應新產品的生產活動也要求有資源的投入，南方國家創新率提升，如果條件合宜，就有可能使本國在世界生產供應鏈上的位置發生向上移動，產業結構得到調整，消耗資源和勞動力密集的產業比例相應降低。

值得注意的是，在理論上，技術創新對經濟增長的效用存在閾值，即技術跟隨國家的技術水平過低，則無法具備自主研發能力，該國進行開放經濟環境下技術創新的可能性極小；因此在選擇技術跟隨國家的樣本國家時，在中高收入國家和經濟總量人口總量較大的中低收入國家中進行選擇，以確保所選樣本國家都在“參與自主創新的閾值”以上，以便于分析當技術跟隨國家在接受技術擴散的同時，也參與技術創新的情況下，其國家的知識產權保護、該國創新能力、流入該國的外國直接投資等因素對經濟增長可能形成的影響。

在數據整理的基礎上，本節先對面板數據的平穩性進行檢驗，然后在檢驗結果的基礎上，對面板數據模型結構進行選擇，建立表述面板數據變量間關系的適宜的效應模型。

（二）數據的平穩性檢驗

當面板數據序列不具有平穩性時，如果直接對其進行回歸就會形成虛假回歸，無法對經濟變量關系進行說明，其分析結果也不具有實際意義，因此，首先對面板數據進行平穩性檢驗十分重要。如果某數據序列均值不隨時間變化、方差有限且不隨時間產生系統變化，即序列剔除了均值、時間趨勢后，剩余的是白噪聲，形成零均值同方差，則可認為其平穩。如序列經過n次差分達到平穩，同時在n-1次差分時序列不平穩，該序列則為n階單整I（n）。檢驗數據平穩性多采用單位根檢驗。通常，對于面板數據有以下五種單位根檢驗方式：LLC檢驗法、IPS檢驗法、布雷頓檢驗法、Fisher-ADF費雪檢驗法和Fisher-PP費雪檢驗法 Jack Johnston，John Dinardo著，唐齊鳴等譯，《計量經濟學方法》，2009年版第251頁。。為簡化檢驗過程，通常可采用兩到三種不同檢驗方式，將檢驗結果相互映證；如果三種檢驗方式都得出拒絕原假設的結果（H0：存在單位根），則可認為序列是平穩的。

在面板數據進行平穩性檢驗時，LLC方式可以允許序列有不同趨勢、不同截距，也允許存在高階自相關和異方差，中等維度的面板數據較為適用（時序從25期到250期、個體數從10到250）。對于本節所使用的共計37個國家24年期面板數據集來說，是適宜的，所以先采用LLC方式進行檢驗。但LLC要求平衡數據，在本節各變量的對數值中，有三組無法滿足LLC方式檢驗要求，因此仍采用數據原值的模型形式。

LLC檢驗原假設為面板數據存在單位根，此處設定含有截距項，不含有時間趨勢，由水平值開始，針對面板數據中各序列的水平值和差分值依次進行檢驗，檢驗結果見表2。

費雪型單位根檢驗采用了費雪卡方統計量，其中之一是基于增廣迪基福勒方法（Augment Dikey Fuller Method）進行的，分別對不包含常數項和趨勢項、包含常數項但不包含趨勢項以及同時包含常數項和趨勢項的方程進行檢驗，見下式：

Δxt=α+θt+xt-1+ri=1γiΔxt-1+ρεt （3）

其中，α為截距項，θt為趨勢項，εt為白噪聲，r為滯后期。檢驗參數θt用Mackinnon臨界值進行判斷。此處是基于所有面板數據都存在單位根的零假設，設定為含有面板均值項，不含有漂移項，不含有時間趨勢項；從水平值開始，針對各序列數據的水平值和差分值依次進行檢驗，檢驗結果見表3。

IPS檢驗原假設為所有面板數據存在單位根，此處設定含有截距項，不含有時間趨勢，序列連續，其中的增廣迪基福勒回歸沒有包含滯后，由水平值開始，針對面板數據中各序列的水平值和差分值依次進行檢驗，檢驗結果見表4。

綜合LLC、IPS和Fisher-ADF檢驗方法的結果，即由表3、表4、表5可見，各國國外直接投資數據序列和各國專利族數據序列為平穩序列；其余諸序列在5%的顯著性水平上都不能拒絕原假設，序列中都存在單位根，為非平穩序列；一階差分后，各數據序列判定值都能在5%的水平上顯著，可以認為其余各序列均為一階單整。

（三）面板數據模型選擇與估計

對于面板數據模型的估計，分為三種類型，即混合回歸模型、固定效應回歸模型和隨機效應回歸模型。當各觀察個體在各時間點不存在明顯的結構變異時，可以直接將面板數據堆疊在一起用普通最小二乘法進行估計。當存在具有明顯差異的個體效應時，固定效應模型將存在的個體效應處理為觀察個體的固定性因素，不隨時間改變；隨機效應模型則處理為隨機因素，假設面板數據中的全部個體都具有相同截距項，個體差異也包含在隨機干擾項中。

對于37個樣本國家24年中的888個有效值，不同國家可能具有特定截距項，不同國家在不同時間點，由于知識產權政策變化，也有可能存在隨機因素。對于如何在混合模型、固定效應模型和隨機效應模型中選擇，采用以下檢驗方法。

先對隨機效應模型進行回歸，回歸結果見表5。

隨機效應模型回歸的wald卡方值為4 657.41，組內R方為83.11%，組間R方為93.62%，總體R方為92.48%。繼而采用Breusch Pagan的拉格朗日乘子檢驗，針對隨機效應和混合效應模型進行選擇，得出此處選用隨機效應模型較混合模型更優的結論。

然后采用固定效應模型進行回歸，并進行豪斯曼檢驗（hausman）判斷選用的回歸模型形式。固定效應模型回歸結果見表6。

固定效應模型回歸的F值為782.40，回歸極為顯著，組內R方為83.38%，組間R方為89.15%，總體R方為88.62%。固定效應模型中個體效應的方差估計值為0.374 5，隨機干擾項的方差估計值為0.163 4，其間相關關系為84%；對于固定效應，F（36，780）值為47.25，固定效應顯著。

（四）豪斯曼檢驗

Hausman檢驗可對隨機效應模型和固定效應模型進行選擇。在隨機效應模型中，擾動項中包含著個體效應；因此，通過對解釋變量是否和個體效應相關的情況進行判斷，就能夠選擇出符合實際數據特征的適當模型。豪斯曼統計量服從卡方分布，當統計量在所定顯著性水平上大于臨界值時，選擇固定效應模型。由豪斯曼檢驗的卡方值為68.18，大大超出臨界值，可以認為，豪斯曼檢驗值在1%的顯著性水平上顯著，可拒絕原假設，固定效應模型與隨機效應模型之間存在顯著的系統差異。在這種情形下，選用固定效應模型更優，以固定效應模型進行的參數估計更能貼切地反映變量間存在的長期穩定關系。

以得出，除了常數項在10%水平上顯著以外，其余變量都在1%水平上顯著，且都為正。這說明技術創新變量和知識產權保護變量如同資本、勞動、國外直接投資一樣都成為影響現今經濟增長的主要因素。

三、結論與建議

由前述實證結果可推知：不論處在技術領先位置的北方國家，或是作為技術跟隨國的南方國家，當這些國家均進行研發投入參與自主創新時，只要該國經濟發展已超過特定閾值，該國知識產權保護的加強對本國經濟基本面的影響是顯著正向的。南方國家的知識產權保護水平的提升，雖然通過北方企業的跨國直接投資或許可認證等渠道會造成對北方創新者的激勵，從而提高北方國家的創新產出，對北方國家經濟存在正向促進，但更重要的是對本國創新的激勵效應；在南方知識產權保護程度變化的影響下，南方經濟中單純從事模仿的產值占比將會縮減，在短期中，有可能對南方經濟造成沖擊，但由于在激勵創新方面和吸引國際生產轉移方面的多重效應，由實證分析的結果看，長期中南方各國的知識產權機制的優化對其本國經濟增長的效應也是顯著正向的。

因此，雖然知識產權機制的建立健全主要是由技術領先的發達國家力主推進的，即本質上是在發達國家自身利益的驅動之下進行的，但如果技術跟隨國保有一定程度的自主創新能力，知識產權機制將對其本國經濟中以仿制為主的產業有抑制效應，對技術許可和國外直接投資的生產轉移有吸引作用，對創新和研發投入有引導作用。在長期中，各技術跟隨國的經濟增長總的來說還是受到知識產權保護促進的。而對于經濟基本面較弱、創新能力較差 （低于閾值）的南方國家，其本國經濟會受到知識產權保護加強的負面影響。

在前述實證所建立的固定效應模型中，知識產權保護指數、創新率和經濟增長的長期均衡系數較好地詮釋了中國知識產權機制建立與完善的同時，自主創新能力切實提高和創新成果收獲豐厚。中國知識產權政策持續強調加強和完善知識產權保護，雖然抑制了以模仿為主要形式的技術擴散，會引致以模仿為主的生產需求降低，但較高的知識產權保護力度除了會刺激國際環境中的跨國直接投資的提升，更為重要的是培育了中國國內的自主創新力量，在長期中對經濟增長起到提振作用。中國知識產權政策優化及保護機制調整的成效顯現需要一定的傳導時間，同時也會受經濟基本面的影響。知識產權保護和創新率、經濟增長變量之間在模型中的正向關系，進一步肯定了加強知識產權保護執法力度和完善知識產權保護機制對實現中國產業轉型，并在未來時期中繼續保持經濟穩定增長的重要意義。

在目前的國際環境中，建立健全知識產權法規的外來壓力比剛加入TRIPS時有所減少。有觀點認為如果繼續加強知識產權保護將會抑制中國作為世界“加工大國”的技術擴散，但由前述分析可見，從中國自身發展的內在要求出發，知識產權保護機制仍需進一步加強。中國作為已經具有相當自主創新能力的發展中國家，為了在長期中取得經濟的健康發展，不能僅僅簡單迎合要求加強知識產權保護的國際壓力，也不能僅僅被動接受通過各種世界知識產權合作協議傳遞過來的基于技術領先國家的知識產權保護標準，否則在長期中將造成中國在世界經濟產業鏈中位置固化，不利于中國產業轉型、資源效率提升和經濟長足增長。中國的知識產權建設需要在借鑒技術領先國家促進本國技術進步的知識產權制度經驗的基礎上，和世界各國良好協作，從提升中國各產業技術水平出發，以促進中國自主創新能力為核心目標，為中國自主創新成果的知識產權作為經濟發展中的重要投入要素搭建起良好的市場平臺，為實現經濟長期健康發展、中國產業在國際產業鏈中的位置提升起到促進作用。參考文獻：

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Empirical Analysis of Intellectual Property and the Economic Growth in the Globe Scope

WANG Yaxing， ZHOU Fang

（School of Business， Renming University of China， Beijing 100872， P. R. China）

Abstract：

Focusing on the relationship of Intellectual Property Protection and the economic growth in the technological leading countries and the techfollowing countries， this article constructs the long run model on the IP data and economic data from 1990 to 2013. Following the endogenous economic growth theory which is including the IP factor， taking the FDI， innovation and imitation as endogenous factor， and using the recent patent family data which is published by WIPO， the article analyzes the panel data from multiple countries which are grouped as techleader and techfollower. The results of these analyses give explanation about the recent trend of globe Intellectual Property protection in reality， at the same time， some suggestions on Intellectual Property policy especially for China are presented.

Key words： intellectual property； patent family； panel data； economic growth

（責任編輯傅旭東）