專利行政執法、工業企業R&D投入與創新績效分析

摘 要：本文針對現有專利行政執法、研發投入和創新績效關系研究不足，運用單位根檢驗、協整檢驗、構建VAR模型和脈沖響應函數等計量經濟學檢驗方法，深入研究了中國在2001-2016期間專利行政執法、工業企業R&D投入和創新績效之間的長關系，并進行穩健性檢驗。研究結果表明，專利行政執法、工業企業R&D投入和創新績效之間之間存在長期均衡關系;內專利行政執法會對研發投入增長和創新績效提高有所阻礙。針對于此，本文還對成因進行了分析，并提出了一些建議和措施。

關鍵詞：專利行政執法; R&D ;創新績效 ;VAR模型

自內生增長理論問世以來，內生技術進步就被公認為是推動我國工業企業技術創新績效提高的重要動力，也是促進我國經濟增長的源泉。為了推動我國內生技術進步，提高工業企業創新績效，工業企業就需要加大R&D投入。然而，目前我國知識產權風險指數在全亞洲排名第二，工業企業R&D投入過程中會產生各類知識產權風險，尤其是專利風險，從而直接影響我國工業企業創新績效的提高。為此，我國構建了司法保護和行政執法保護并行的專利保護雙軌制，其中專利行政執法案件每年在專利保護案件中占到三分之一以上，而且專利行政執法在推動我國內生技術進步以提高我國工業企業創新績效中發揮著重要的作用[1-5]，因此深入研究專利行政執法、工業企業R&D投入和工業企業創新績效相互間的關系具有重大的現實意義。

一、文獻綜述

（一）知識產權保護與工業企業R&D投入研究

一般認為，知識產權保護會保護企業專利研發的積極性，促進企業研發投入增加，從而促進創新。鄭玉（2017）[6]經研究發現，知識產權保護對R&D 投入具有顯著促進作用，這對于中小企業和民營企業更是明顯。李偉，余翔，蔡立勝 [7]指出，知識產權保護對企業研發投入有著杠桿作用，良好的知識產權保護能促進中國企業研發投入。張杰、蘆哲（2012）[8]認為，我國知識產權保護與企業R&D投入之間呈現倒U型關系;面對不斷提高的知識產權保護水平，國有企業和民營企業的研發行為會出現截然相反的變化，國有企業傾向于對研發增加投入，而民營企業則傾向于減少研發投入。

（二）知識產權保護與工業企業創新績效關系研究

Sunil Kanwar（2007）[9]發現，知識產權保護的增強對于促進企業加大研發投入，促進創新績效增長具有強烈的推動作用。李閣（2017）[10]指出，專利保護制度對研發投入與技術創新績效之間的關系具有正調節效應，其中專利保護制度對研發經費投入與技術創新績效關系的正向調節作用更為顯著，對研發人員投入與技術創新績效關系的調節作用較弱。吳超鵬，唐菂（2016）[11]研究發現，加強知識產權保護執法力度可以減少企業研發損失，使行業內具有專利技術的企業更可能通過專利授權而獲利，將有利于企業專利的創造。但是劉振元，胡樹華，牟仁艷等（2018）[12]經過研究認為，知識產權保護和技術創新存在U型關系。李爽（2017）[13]通過門檻回歸分析，發現專利保護強度與企業技術創新積極性之間存在倒“U”型關系，過低或過高的專利保護強度都不利于激發企業的創新積極性。

（三）工業企業R&D投入與工業企業創新績效關系研究

學術界一致認為，企業研發投入增長有利于工業企業創新績效增加。馬文聰，侯羽，朱桂龍（2013）[14]經過對廣東企業的分析得出結論：不管在新興產業還是傳統產業，研發經費投入強度對企業創新績效都有顯著正向影響。尚洪濤，黃曉碩（2018）[15]通過建立PVAR模型，采取脈沖響應函數和方差分解等分析方法，指出存在研發投入與企業創新績效存在相互促進作用的事實。孫早，宋煒（2012）[16]卻發現，在資本密集度較高的戰略性產業中，企業R&D投入對產業創新績效的正效應不顯著;不同所有制企業的R&D投入對產業創新績效的影響是不同的，與國有企業相比，民營企業R&D投入與產業創新績效之間的正相關關系更為顯著;企業自主創新能力還有很大的提升空間。

通過對現有研究分析得到以下結論：（1）已有的研究多數得出了在長期知識產權保護對工業企業R&D投入存在促進效應，但對于長期內專利行政執法和R&D投入關系是否仍然是正相關關系尚有待驗證，同時內二者之間是否有新的關系有待我們繼續深入發掘。（2）以上學者既有堅持知識產權保護有利于工業企業創新的傳統觀點的學者，也有認為存在U型關系的人士，更有人認為知識產權保護不利于創新績效的增長。但是對于長期內專利行政執法和創新績效關系是否仍然為正相關或U型缺乏明確論述，本文在此基礎上對此進行驗證，并研究專利行政執法和創新績效是否存在其它相關關系。（3）這些學者一致認為長期內R&D投入會促進創新績效增長，但是還沒有人對加入專利行政執法后長期內研發投入與創新績效關系進行驗證，本文對此進行探討，并分析內二者關系。

二、研究方法

考慮到上一年的專利行政執法和研發支出可能對下一年的企業利潤和有效發明專利數會產生影響，本文首先驗證單位根檢驗時間序列數據是否穩定，因為只有穩定的時間序列數據才能進行協整檢驗;繼而，本文運用計量方法，包括基于VAR模型的Johansen協整檢驗、VAR模型估計和脈沖響應函數以及方差分解等等，對我國專利行政執法、工業企業研發投入和工業企業技術創新關系進行分析，包括分析三者之間兩兩的長期均衡關系和各變量之間的相互影響。最后的方差分解用于探討三變量之間的長期互動關系。

三、模型構建和數據說明

（一）向量自回歸模型

首先，在前人基礎上進行模型設定，參考通過最小二乘法建立向量自回歸模型（Vector Autoregressive Model，簡稱VAR）。它是一種多元系統方程，用模型中各個變量對所有變量的若干滯后變量進行回歸，反映變量間的互動關系。VAR 模型的優點在于把所有的變量都作為內生變量來處理，從而減少了由于主觀判斷錯誤而增加了聯立方程組模型中的不確定性。該模型還可以通過脈沖響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）來分析變量間的交互作用，從而更好地把握專利行政執法、市場競爭和專利創新三者之間的動態關系，因此，本文使用VAR 模型作為本次研究的計量模型。該模型的一般形式如下：

其中專利行政執法是PE，工業企業研發投入是RD，工業企業創新績效是IN;t=1，2…T，代表不同時期;j是滯后階數，t-j即相對t滯后j期的時期;εt，λt，θt代表隨機擾動項，α，φ，π是常數項，βj，δj，χj，?j，κj，γj，νj，τj，ψj是方程中變量的系數。

（二）數據來源及說明

1.變量定義

專利行政執法（PE）：目前對專利行政執法水平的衡量沒有統一的標準，本文也采用蘇世彬（2018）[5]的方法進行加權平均;專利行政執法強度越大，意味著專利行政執法的水平越高。

工業企業研發投入（RD）：考慮到數據的連續性，工業企業研發投入選用大中型工業企業研發投入作為指標。

工業企業創新績效（IN）：由于創新績效的質量和數量無法直接衡量，故本文考慮專利和新產品這兩個創新能力最為常見的指標進行衡量。

在專利上，本文認為有效專利發明數才能作為企業績效衡量的一個標準;新產品參考胡立君，鄭玉（2014）以及劉思明等（2016）的研究成果，選用新產品銷售收入進行衡量，綜合上述內容，文中使用大中型工業企業新產品銷售收入和大中型工業企業有效發明專利數作為綜合子指標。

2.數據來源

本文使用的數據涵蓋 2001年至 2016 年，專利行政執法數據和申請量從《國家知識產權局統計年報》中獲取。工業企業研發投入數據從《中國統計年鑒》中獲取。反映工業企業創新績效的大中型工業企業新產品銷售收入和大中型工業企業有效發明專利數從《中國統計年鑒》中獲取。同時，考慮到消除數據異方差，本文對各個變量均取對數，結果如附錄所示。同時，本文運用 Eviews軟件對相關數據，即 PE、 RD和 IN，進行分析。

3.描述性統計

文章使用的所有相關變量的的統計描述如表1所示。

由表2可見， PE和 IN的平均值最小， RD的平均值最大，達到7.827;因此，即使經過對數化處理，PE和IN變為負數，RD經對數化后仍然較大，說明PE和IN作為標準化后的強度指標必然比RD小。而且PE和IN的標準差都較低，各為0.20585和0.313，這意味著它們的波動幅度較小，說明中國專利行政執法和創新績效變化趨勢相對平穩; RD標準差較大，為0.994，說明它的波動幅度偏大，也反映了研發投入增長迅速的事實。最值兩欄表明PE的極大值是極小值的9.82倍，RD的極大值是極小值的1.48倍，IN的最小值是2015年同期的16.54倍（2016年為0，無法比較），可見小于1的PE和IN取對數后數據倍數是增加的。因此，下面本文采用以下方法進行計量經濟學檢驗和分析：

四、實證分析

（一）單位根檢驗

根據進行的單位根的ADF檢驗結果如表2所示，采用不含趨勢項和常數項檢驗：

注：滯后階的選擇以系統默認的AIC 準則自動確定。

其中三個變量的原始序列在 5% 的顯著性水平下ADF值大于臨界水平，沒有拒絕零假設，這表明所變量的原始序列都是非平穩的，存在單位根。但所有變量的第二差分序列在 5% 的顯著性水平下都拒絕原假設，表明沒有單位根的存在，即二階單整。這說明專利行政執法、研發與創新之間可能存在協整關系。

（二）Johansen協整檢驗

經過單位根檢驗后，發現變量都在二階差分下平穩，可以進行協整檢驗，以確定具有相同趨勢的兩個或多個變量之間是否存在長期均衡關系。故下文采用Johansen協整檢驗，零假設為三個變量之間不存在協整關系。跡統計量的檢驗結果與最大特征值結果如下：

注：*表示在5%的顯著性水平下拒絕原假設。

Johansen協整檢驗的結果如上表3所示，根據跡檢驗結果與臨界水平對比，第一行零階時跡檢驗結果、第二行一階跡檢驗結果、第三行二階跡檢驗結果均表明拒絕零假設，認為變量之間存在長期穩定的均衡關系。這說明 PE、 RD和 IN之間存在長期穩定的均衡關系。

但是，這不意味著它們之間一定存在因果關系。這還需通過Granger檢驗來驗證。

（三）Granger 因果關系檢驗

為了進行Granger因果關系檢驗，先構造用于Granger檢驗的模型方程如下：

其中，B0是一個3×3的單位矩陣，B1、B2……Bq是3×3的系數矩陣，q是模型的滯后階數，εt代表模型隨機誤差項。

在Granger因果關系檢驗進行之前必須確定最優滯后階數，通常為一階或二階，這根據Eviews結果中的AIC和SC大小判斷，其中：

從帶*的可得結果中，滯后一階那一項中AIC和SC最小，分別只有- 6.042101和-5.494338，故二階滯后是最優的。因此本文選擇一階滯后進行檢驗，拒絕原假設則意味被檢驗變量存在因果關系，得到Granger檢驗結果：

由顯著性水平5%標準可見，因為原假設為PE對RD沒有格蘭杰影響的F統計量遠小于0.05，所以拒絕原假設，PE對RD存在影響;而RD對PE是否產生影響上的概率也小于0.05，故拒絕零假設，因此Ln Y對Ln X存在格蘭杰因果關系;同理，接受IN和PE沒有格蘭杰關系的原假設的F統計量在5%顯著性水平上顯著，IN對PE存在格蘭杰因果關系，反之則無;但IN和RD之間不存在格蘭杰因果關系的原假設F統計量在5%顯著性水平上不顯著，故拒絕原假設，認為IN對RD存在格蘭杰因果關系。

格蘭杰因果關系檢驗的結論只是一種預測，存在于統計意義上，不能以此作為判斷因果關系的唯一根據。當然，即使格蘭杰因果關系不等于實際因果關系，也并不妨礙其參考價值。因為在經濟學中，統計意義上的格蘭杰因果關系也是有意義的，對于經濟預測等仍然能起一些作用。

（四）VAR模型估計

由于Johansen 檢驗僅僅是對模型的長期靜態關系進行驗證，而對模型中變量當前周期以及滯后周期的動態關系以及隨機擾動項的沖擊效果并沒有進行研究，故本文建立VAR 模型對專利行政執法、市場競爭和專利創新之間的關系進行進一步的分析。

通過Eviews，VAR 模型的估計結果表明，PE、RD和 IN的R2和各為0.877841、0.999514、0.998865和0.773134、0.999098、0.997892，說明模型擬合優度較好，三種自回歸模型內解釋變量都能對模型有達到77%以上的解釋。

考慮到VAR模型在實際應用中大部分都是非經濟理論性的簡化模型，它不需要對變量作任何先驗性約束。所以，通常計量經濟分析并不利用它去分析某一變量對其他變量的影響如何，故我們只需要從表5獲得擬合優度R2。

在實際應用中，由于VAR模型通常都是非經濟理論性的簡化模型，它不需要對變量作任何先驗性約束。因此，在分析應用中，往往并不利用VAR模型去分析某一變量的變化對另一變量的影響如何，而是分析當某一擾動項發生變化，或者說模型受到某種沖擊時，對系統的動態影響，這種分析方法稱為脈沖響應函數方法。

為了進行脈沖響應函數分析，必須確保VAR模型是穩定的。檢驗VAR模型的穩定性條件是相應的特征方程特征根的絕對值小于1，VAR模型特征根的結果如圖2所示，在圖中的藍色圓點表示特征根。圖2結果表明，所有的特征根都在單位圓內，所以VAR模型是穩定的，可以進行脈沖響應函數的分析。

脈沖響應函數分析的結果如圖3所示，從圖3中的結果可以看出，給定PE一個標準沖擊，對RD存在一個先負向后正向的沖擊影響。這意味著受專利行政執法的沖擊影響，短期內工業企業R&D投入受抑制，但隨著企業對于新的執法環境的適應，專利行政執法對專利保護的落實，這種影響將逐漸轉化為正面。PE的標準沖擊對IN也產生正向的沖擊影響，影響趨勢先增加，第三期后降低，這表明受PE的沖擊，IN成倒U型趨勢。

給定RD一個標準沖擊，對PE存在一個負向的沖擊影響，這種負向的影響在短期內減小并最終趨于0。這意味著受RD的沖擊影響，短期內專利行政執法強度受抑制，但隨著時間推移，這種影響將逐漸減小。RD的標準沖擊對IN產生負向的沖擊影響，影響趨勢先降低后增加，也逐漸趨于0，這表明受RD的沖擊，IN成U型趨勢。由此可見，工業企業R&D投入的增加短期內會占用其他費用，減少銷售收入，但在長期這種不良影響會逐漸縮小并趨于0。

給定IN一個標準沖擊，對PE存在一個負向的沖擊影響，這種負向的影響在短期內加大，隨后減小并最終趨于0。這意味著受IN的沖擊影響，短期內專利行政執法強度會減少，但隨著時間推移，這種影響將逐漸減小，可以被解釋為創新績效提高在短期會使得專利行政執法減輕，之后又會回歸原有水平。IN的標準沖擊對RD產生正向的沖擊影響，影響趨勢先增加后降低，這表明受IN的沖擊第三期后，RD成遞減的正向趨勢。可見創新績效對工業企業R&D投入的反作用是正向的。

五、結 語

（一）主要研究結論

本文通過對于專利行政執法、企業R&D投入和創新績效的關系的檢驗，認為：長期內專利行政執法會促進研發投入增長，同時發現專利行政執法對于研發投入會隨時間增長的新結論。專利行政執法會促進企業創新績效的提高，同時發現長期內專利行政執法對創新績效的影響會隨時間產生更大的貢獻率。工業企業研發投入對于創新績效始終是具有促進效應，研發投入對創新績效的貢獻率會隨時間有所遞減，也是對相關研究的深化。

（二）政策啟示

本文通過實證研究發現專利行政執法、企業研發投入與創新績效之間存在相互影響的關系。因此本文提出如下政策建議：從企業研發投入與創新績效之間的關系來看，由于長期內企業研發投入促進創新績效增長，故應該且必須繼續鼓勵企業加大研發投入，促進企業專利增加，從而增進創新績效;而因為研發投入貢獻率隨時間下降，所以應該重視當期的研發投入作用。同時，前人研究表明，長期內專利行政執法對于研發投入有著促進影響，且隨時間而增強，研發投入對專利行政執法也會產生類似的作用。所以必須堅持專利行政執法，從而鼓勵企業加大研發投入，還能反作用于專利行政執法強度的提高。為此，執法者需要做好專利行政執法相關工作，提高專利行政執法工作的質量，在保證效率的同時防止過度執法，保護企業專利創新的積極性。考慮到專利行政執法長期內有利于創新績效，所以必須通過加強完善專利行政執法的工作，促進企業創新積極性的提高。

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作者簡介：張睿（2000—），男，漢族，福建寧德人，學生，研究生，主要研究方向：政治經濟學。