知識產權保護、技術研發投入與制造業兩階段創新效率

祝宏輝 楊書奇

[摘要] 根據創新價值鏈理論構建包含非創新投入與產出的兩階段網絡DEA模型，對專利密集型制造業和非專利密集型制造業的研發階段和成果轉化階段創新效率進行評價與對比;在此基礎上運用面板Tobit模型檢驗知識產權保護強度和自主創新、模仿創新投入對兩類制造業兩階段創新效率的影響效果，以及兩階段創新效率之間的相互作用。結果表明：兩類制造業的研發效率和成果轉化效率目前水平較好并呈現上升趨勢，但DEA有效的行業較少且存在行業差異;加強知識產權保護和自主創新投入能有效促進專利密集型制造業兩階段創新效率的提升，而對非專利密集型制造業的影響效果存在階段性差異，模仿創新投入對二者兩階段創新效率增長沒有顯著促進作用;兩類制造業的創新兩階段之間均不存在顯著的正向溢出效應。基于以上實證分析結果，提出相應對策建議。

[關鍵詞]兩階段DEA;專利密集型制造業;知識產權保護;研發投入

一、 引言

我國經濟正面臨著增速換擋的新常態，以往粗放型高速增長的發展方式生產效率較低，并且會對資源和環境造成巨大損害，該模式下經濟增長難以持續。黨的十九大報告強調要堅定不移地實施創新驅動發展戰略，創新驅動作為驅動經濟高效率、可持續發展的有效途徑，在我國經濟結構優化、產業轉型升級中扮演著關鍵角色[1]。《2019年全國專利密集型產業增加值數據公告》顯示1，專利密集型產業是促進我國經濟發展的重要支撐。根據《知識產權（專利）密集型產業統計分類（2019）》（以下簡稱《分類2019》）2，專利密集型產業中，制造業數量占比70.3%，是重要構成部分，并且制造業作為實體經濟的重要主體，其高質量發展在推動國家經濟增長、科技進步等方面具有重要作用。

根據創新價值鏈理論，技術創新的過程以專利等科技產出為界，可分為以創新技術的研發階段和創新成果創造經濟效益的成果轉化階段。已有研究顯示：在研發階段，我國專利密集型制造業，創新效率增長水平低于非專利密集型制造業[2]，其R&D績效水平有待提升;在成果轉化階段，專利密集型制造業的高專利產出水平未能有效提升產業國際競爭力、人均主營業務收入等經濟指標[3-4]。專利密集型制造業大而不強、專利多而不優的問題仍然存在，與非專利密集型制造業相比，其技術、知識密集的產業優勢特征未能有效驅動產業發展創新。因此，創新驅動發展戰略背景下，有必要從創新價值鏈的角度考察產業兩階段創新效率現狀，分析關鍵因素對產業創新效率以及經濟效益提升的影響。并且為了更加全面、準確地反映專利密集型制造業技術創新現狀和特征，本文以非專利密集型制造業作為參考對象進行對比分析。

二、 文獻綜述與假設提出

1. 專利密集型制造業創新效率研究

目前國內外學者從效率評價及影響因素等方面對專利密集型制造業的技術創新進行了廣泛的研究。Guan等研究發現中國26個地區高技術產業均存在創新無效問題，研發投入和專利存量轉化為新專利的效率較低[5]。孫磊等從區域的角度對我國專利密集型產業創新效率的時空變化進行了對比分析，結果表明技術創新效率進步較慢，區域之間差距明顯并且缺少優勢資源的互補協同機制[6]。姜南構建兩階段串聯DEA模型測算專利密集型制造業與非專利密集型制造業的兩階段創新效率值，結果顯示專利密集型制造業研發效率高于非專利密集型制造業，但成果轉化階段效率較低[7]。王黎螢等基于創新價值鏈視角對浙江省專利密集型產業的創新效率進行了分階段的測算與分析，并以非專利密集型產業為對比組，發現雖然專利密集型產業的技術創新水平更高但存在較為嚴重的投入冗余情況[8]。

以上研究成果為明確專利密集型制造業創新發展中存在的問題及其創新效率的改進方向提供了有力的參考，但各階段中有哪些因素、如何影響階段效率的提升，以及這些影響因素在專利密集型產業與非專利密集型產業之間有何區別，仍鮮有研究涉及。

2. 知識產權保護強度、不同研發投入對創新效率的影響

知識產權保護和自主創新、模仿創新的技術研發方式作為影響技術進步的關鍵因素受到學者們的廣泛關注。關于知識產權保護的創新激勵效應，大量研究表明知識產權保護對產業的創新和發展既存在“正外部性”的激勵作用也存在“負外部性”的抑制作用：知識產權保護能夠通過抑制模仿提高企業創新收益從而激勵企業的創新行為;但知識產權保護本質上作為一種受法律保護的壟斷制度會抑制技術、知識等資源的流動，阻礙知識積累的進程，使得累積創新越來越困難[9-10]，這兩個相反的效應導致知識產權保護與產業的技術進步之間存在非線性關系，也導致同一知識產權保護強度下不同自主創新能力的主體受到的影響效果有所不同[11]。對于自主創新能力較弱的企業，先進技術的獲取更加依賴模仿與引進，嚴格的知識產權保護制度會增加其技術引進費用和模仿成本[12];對于有能力通過自主研發提升創新水平的企業，加強知識產權保護有利于維護其創新收益、鞏固競爭優勢[13]。

與知識產權保護類似，創新技術的研發方式也受到企業創新能力的影響。依據后發優勢理論，創新能力較弱的創新主體需要通過增加模仿創新投入積累創新知識和能力，創新能力提升到一定水平后需要增加自主研發投入的比重，才能繼續提升創新能力，維持技術進步、鞏固競爭優勢。易余胤等構建演化博弈模型，研究發現企業會基于自身情況選擇收益最高的研發投入比重，企業的創新能力不足導致自主創新收益低于平均水平時將以模仿創新為主，市場均衡時必然有一部分比例的企業選擇自主創新，另一部分選擇模仿創新[14]。李思慧等[15]的研究也證實由于企業技術創新水平的不同，選擇相同技術研發模式時所面臨的成本存在差異，高創新效率的企業采用自主創新為主的研發模式更有可能獲取壟斷利潤。

3. 假說提出

已有研究顯示，與非專利密集型制造業相比，我國專利密集型制造業創新效率水平與其高專利密度的行業特征不符[1-2];專利密集型制造業與非專利密集型制造業的技術創新能力不同，二者在研發階段和成果轉化階段的創新效率水平也存在差異[7-8];知識產權保護強度以及不同類型研發投入對創新效率的作用效果也可能受到主體創新水平的影響[12-13，15]。

根據創新價值鏈理論，研發階段和成果轉化階段中知識產權保護的作用效果以及不同研發投入帶來的影響并非完全一致。對于自主研發能力更強、更依賴自主知識產權獲取利潤的專利密集型制造業而言，自主研發投入是其獲得自主知識產權的主要來源。加強知識產權保護不僅有助于激勵創新積極性、促進研發階段的創新活動，也有助于保障技術創新在成果轉化階段順利落地、實現價值。創新能力較弱的非專利密集型制造業則更加依賴技術引進和模仿創新投入，在研發階段可能受制于嚴格的知識產權保護制度在模仿創新過程中遇到阻礙，并且在轉化階段其創新成果可能由于競爭力弱、創新水平不高而很難獲得利潤。宋敏等[16]的研究發現，技術研發和成果轉化兩個創新階段之間存在相互促進的良性循環：研發階段的創新成果有助于促進成果轉化階段經濟收益的提升，成果轉化階段獲得的經濟收益也能反作用于研發階段，激勵企業增加研發投入促進創新成果的產出。因此專利密集型制造業依靠自身較強的自主研發能力，可能較非專利密集型制造業更易形成創新價值鏈的良性循環。

基于以上分析，本文提出如下研究假說。

假說1a：對于專利密集型制造業，加強知識產權保護有利于促進研發階段和成果轉化階段的創新效率。

假說1b：對于非專利密集型制造業，加強知識產權保護強度不利于促進研發階段和成果轉化階段的創新效率。

假說2a：對于專利密集型制造業，自主研發投入比模仿創新投入更有利于促進研發階段和成果轉化階段的創新效率。

假說2b：對于非專利密集型制造業，模仿創新投入比自主研發投入更有利于促進研發階段和成果轉化階段的創新效率。

假說3a：專利密集型制造業的兩個創新階段之間存在相互的正向促進作用。

假說3b：非專利密集型制造業的兩個創新階段之間存在相互的正向促進作用。

三、 模型構建、指標選取與數據來源

1. 兩階段網絡DEA模型

（1）模型構建

本文參考董艷梅等的研究構建包含非創新投入和產出的兩階段網絡DEA模型[17]，測度專利密集型制造業和非專利密集型制造業的兩階段創新效率（圖1）。第一階段和第二階段創新效率測算分別采用以投入為導向和以產出為導向的BCC模型。

圖1? 兩階段網絡DEA模型圖

（2）指標選取

研發階段投入指標選取應用最為廣泛的R&D人員折合全時當量和R&D資本存量;產出指標選擇發明專利授權數、專利申請數和新產品開發項目數。其中R&D資本存量使用永續盤存法轉化為存量指標，并且根據朱平芳等的方法構建R&D價格指數以消除物價變動的影響[18]。考慮到創新投入經過技術研發到形成創新成果最終轉化為經濟效益往往需要較長的過程，本文參考已有研究的做法設置研發階段投入到產出的滯后期為兩年，成果轉化階段創新投入轉化為經濟效益的滯后期設定為一年[20]。

成果轉化階段的創新投入指標包括創新中間產出發明專利授權數、專利申請數和新產品開發項目數，創新產出指標選擇新產品銷售收入來體現創新成果向經濟收益轉化的水平。

非創新投入產出指標：以資本存量和年末從業人員為非創新投入指標，剔除新產品銷售收入部分的營業收入作為非創新產出指標。非創新投入影響的是企業當期的成果轉化環境，因此不考慮時滯。

2. Tobit回歸模型

（1）模型構建

根據第二部分文獻梳理及研究假說，本文以知識產權保護強度和自主創新、模仿創新的研發投入作為核心變量，在測算技術創新階段和成果轉化階段創新效率的基礎上分析三者對專利密集型制造業和非專利密集型制造業兩階段創新效率的影響。由于兩階段創新效率的值都在（0，1]之間，因此本文選擇適用于截斷數據回歸的面板Tobit模型進行影響因素分析，構建回歸模型如下：

[E1i=α1i+α2iipri+α3iprdi+α4ipcai+E2i+α5iC1i+ε1i] （1）

[E2i=βi+β2iipri+β3iprdi+β4ipcai+E1i+β5iC2i+ε2i] （2）

（1）式、（2）式中[E1i]、[E2i]（i=1，2）分別表示專利密集型制造業和非專利密集型制造業第一階段、第二階段的創新效率;[ipri]為知識產權保護強度;[prdi]和[pcai]分別表示從投入角度衡量的自主創新和模仿創新的研發投入;[C1i]和[C2i]分別表示第一階段和第二階段的控制變量;[ε1i]和[ε2i]表示隨機干擾項，且服從[μ]=0的正態分布，即ε～N（0，σ2）。[E1i]和[E2i]分別是當期研發階段效率以及提前一期的成果轉化階段效率。

（2）指標選取

研發階段創新效率（[E1]）和成果轉化效率（[E2]）：通過兩階段DEA模型計算得到。

知識產權保護（ipr）：參考沈國兵等的研究，使用國家層面的知識產權保護強度與行業相對研發密度的乘積反映行業層面的知識產權保護強度[19]。國家層面的知識產權保護強度指標構建參考胡海青等的研究，從司法保護水平、知識產權保護執法力度、中介機構發展情況、知識產權市場規范化程度和知識產權保護社會意識5個方面衡量我國知識產權保護強度，具體指標如表2所示，最終結果由5項指標的均值計算得出[20]。

自主創新投入（prd）、模仿創新投入（pca）：自主創新投入以R&D經費內部支出取對數表示，模仿創新投入以技術改造經費和消化吸收經費之和取對數表示。

行業內部影響因素：研發人員比重（hr）：科技人員投入是影響創新產出的重要因素，以研發人員占行業從業人員的比重衡量;行業規模（seize）：以制造業行業的資產總數與企業數的比值衡量行業的平均企業規模;技術引進（techimport）：直接引進國外的先進技術能夠直接提升企業現有的技術水平從而促進經濟收益的增長，但不會增加企業研發階段的創新產出，因此只在成果轉化階段考慮該控制變量，用國外技術引進費用取對數的值表示。

行業外部影響因素：政府支持度（gov）：技術創新周期長、投入高、風險大，政府對企業提供的支持有助于企業完成技術的研發和成果的轉化，本文使用政府研發資金與R&D研發經費內部支出的比值表示政府支持度;國外先進技術溢出水平（fdi）：外資企業的先進技術能夠通過技術擴散促進整個行業技術水平的提升，本文以各行業外商投資及港澳臺投資企業總資產占行業總資產的比重表示國外先進技術溢出水平。

3. 數據來源

選取中國制造業27個行業2005—2019年的面板數據測算兩階段創新效率， Pearson相關系數檢驗顯示兩階段投入變量與產出變量均顯著正相關，指標設置合理;Tobit模型分析中使用2006—2019年的數據，由于各影響因素是反映創新過程所處環境的變量，因此根據各階段滯后期計算期間內各影響因素的數值，然后進行回歸。本文涉及的數據均源自《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《國家知識產權局年報》以及《專利調查報告》。

參考《知識產權（專利）密集型產業統計分類（2019）》和國民經濟行業分類二位數分類代碼（GB/T 4754—2011），確定我國專利密集型制造業、非專利密集型制造業行業情況詳見表3。其中，雖然煙草制品業發明專利密度排名第六，但根據《知識產權（專利）密集型產業統計分類（2019）》的劃分標準，其不屬于戰略性新興產業、高技術制造業、高技術服務業，因此不屬于知識產權（專利）密集型制造業。表4對各變量進行了描述性統計。

四、 實證分析

1. 兩階段創新效率分析

使用DEAP2.1軟件，將研發階段和成果轉化階段的投入產出數據代入上文構建的兩階段網絡DEA模型，根據投入到產出的滯后期，分別計算得到制造業各行業2006—2019年共分為11個時期1兩階段創新效率值。

（1）專利密集型制造業細分行業對比分析

根據測算結果，本文對專利密集型制造業各行業第1、6、11期的兩階段創新效率進行對比分析，結果如圖2所示。能夠發現，專利密集型制造業研發階段和成果轉化階段的效率自第1時期均得到了顯著的提升，研發效率提升更大，但總體而言成果轉化效率較研發效率更高。

儀器儀表制造業、電氣機械和器材制造業、交通運輸設備制造業的成果轉化階段效率明顯優于研發階段，而研發階段效率明顯優于成果轉化階段的只有專用設備制造業，成果轉化階段各行業之間差距較大，化學原料和化學制品制造業等行業的成果轉化能力需要加強。

（2）專利密集型與非專利密集型制造業的對比分析

計算得到11個時期專利密集型制造業和非專利密集型制造業各時期兩階段創新效率變動如圖3所示。觀察發現，專利密集型制造業在研發階段的效率較非專利密集型制造業更高，而在成果轉化階段的效率弱于非專利密集型制造業。

研發階段兩類制造業綜合效率的變動趨勢較為一致，創新效率值先降后升并且波動幅度較大，第7時期（2012—2014年）以來，專利密集型制造業的研發效率高于非專利密集型制造業，且差距具有擴大的趨勢，第11時期兩類制造業的研發綜合效率分別為0.763和0.681。成果轉化階段兩類制造業的綜合效率變動情況則較為平緩，均呈現穩中有升的趨勢，并且專利密集型制造業的成果轉化效率增長更快，到第11期效率值已達到0.858，接近非專利密集型制造業的0.862，均處于較好水平。

2. 知識產權保護、技術研發投入對兩階段創新效率的影響

通過測算并對比專利密集型制造業與非專利密集型制造業兩階段創新效率發現，不僅兩類制造業在研發階段和成果轉化階段存在差異，同類制造業在兩個階段的效率也存在顯著差異，為確定知識產權保護、自主創新和模仿創新投入對兩類制造業不同創新階段的影響效果，并檢驗創新兩階段之間的相互作用，本部分使用stata15.1軟件對上文構建的Tobit回歸模型進行檢驗。由于固定效應的Tobit模型無法進行條件最大似然估計，因此采用混合Tobit模型和隨機效應的面板Tobit模型進行回歸，結果如表5和表6所示。

模型（1）（4）（9）（12）反映了隨機效應的面板Tobit模型的基礎回歸結果;在此基礎上，模型（2）（5）（10）（13）增加了行業外部影響因素作為控制變量，回歸結果中核心變量的系數方向和顯著性變化不大，表明模型設置合理，回歸結果具有可靠性;模型（3）（6）（11）（14）為使用了聚類穩健標準誤的混合Tobit回歸檢驗結果。根據LR檢驗結果，只有成果轉化階段的各模型顯著拒絕了“不存在個體隨機效應”的原假設，適宜采用隨機效應的面板Tobit模型。成果轉化階段LR檢驗結果不顯著，但結合兩種方法的回歸結果能夠發現，各核心變量的系數方向和顯著性均沒有明顯變化，認為模型較為穩健。

為進一步對模型進行穩健性檢驗，本文使用產出導向計算的第一階段創新效率和投入導向計算的第二階段創新效率替代原有的被解釋變量，模型（7）（8）（15）（16）為穩健性檢驗結果，以上模型中核心變量的系數方向和顯著性均為發生明顯變化，所得結果穩健性較好。

對于專利密集型制造業，加強知識產權保護能夠顯著促進研發階段和成果轉化階段的成果轉化效率，假說1a得到驗證;自主創新投入與兩階段創新效率均存在顯著正向關系，而模仿創新投入對研發階段創新效率存在顯著阻礙作用，對成果轉化階段創新效率的影響不明顯，假說2a得到驗證;兩階段創新效率的相互作用均不顯著，假說3a未能驗證。

對于非專利密集型制造業，加強知識產權保護強度有助于提升研發階段創新效率，而對成果轉化階段的創新效率存在顯著的阻礙作用，假說1b得到部分驗證;自主創新投入與研發階段創新效率顯著負相關，但與成果轉化階段創新效率顯著正相關，模仿創新投入對成果轉化階段創新效率無顯著影響，但與成果轉化階段創新效率顯著負相關，假說2b未得驗證;兩階段創新效率的相互作用中，成果轉化階段對研發階段沒有顯著影響，研發階段對成果轉化階段存在顯著負向影響，假說3b未得驗證。

創新能力更強的專利密集型制造業更加依賴創新成果帶來經濟收益和競爭力的提升，結合兩階段回歸結果能夠發現，加強知識產權保護和自主創新投入有助于專利密集型制造業維護創新權益，不僅能夠激勵創新行為提升研發效率，還能促進創新成果轉化為經濟收益。但兩階段模型中研發效率和成果轉化效率相互之間的作用關系均不顯著，說明專利密集型制造業兩個階段之間尚未形成有效的良性循環，應加強兩創新階段之間互動機制的構建。一方面提高創新質量，為創新成果轉化為經濟收益提供有力保障;另一方面改善資源配置效率，在加強技術創新能力和研發效率的同時，注重以成果轉化為目標研發創新技術和產品，減少創新投入和非創新投入的冗余。

對比專利密集型制造業，非專利密集型制造業中各影響因素的作用效果在兩階段創新效率之間存在明顯不同。研發階段，加強知識產權保護對非專利密集型制造業的研發效率具有“正外部性”的激勵作用，但其創新能力較弱，自主創新投入不能有效促進創新成果的產出。成果轉化階段，由于研發能力不足、創新質量不高，知識產權保護出現了顯著的“負外部性”影響;自主創新投入與研發效率負相關，但能夠促進成果轉化效率的提升;模仿創新投入和當期研發效率均與成果轉化效率顯著負相關而在研發階段模仿創新投入與研發效率沒有顯著相關性。這說明增加模仿創新投入未能促進經濟效益提升，而研發效率與成果轉化效率顯著負相關可能是由于非專利密集型制造業技術創新能力和水平較弱、創新成果質量不高，導致成果轉化困難，阻礙了經濟收益的提升。

五、 研究結論

本文根據創新價值鏈理論構建兩階段網絡DEA模型，測算分析了專利密集型制造業和非專利密集型制造業2006—2019年11個時期的研發階段和成果轉化階段的效率水平，并構建回歸模型探討了知識產權保護強度和不同研發投入對兩階段創新效率的影響效果，得到結論如下：

第一，與非專利密集型制造業相比，專利密集型制造業研發階段的效率水平更高、增長幅度更大，但成果轉化階段效率較低，并且內部行業之間的兩階段創新效率存在較大差異。

第二，專利密集型制造業在生產經營中對技術創新的需求更大、質量要求更高、創新能力更強，其技術進步更多地依賴于自主研發，加強知識產權保護和自主創新投入對于促進兩階段創新效率具有顯著的正向作用。

第三，非專利密集型制造業技術創新水平較弱，雖然加強知識產權保護有助于研發效率的提升，但在嚴格的知識產權保護強度下，先進技術的擴散減弱、模仿創新難以提升創新水平。并且自主創新投入與研發階段效率負相關、與成果轉化效率正相關，說明非專利密集型制造業可能存在研發能力和創新積極性不足等問題，加強自主創新投入仍有助于提升非專利密集型制造業創新質量，促進成果轉化效率的提升。

第四，創新兩階段之間的外溢效應在專利密集型制造業中均不顯著，而對于非專利密集型制造業，研發階段的效率甚至與成果轉化效率顯著負相關，這說明兩類制造業的研發階段與成果轉化階段之間都沒有形成有效的良性互動機制，研發階段產生的創新成果與市場實際需求聯系不緊密，存在轉化困難或質量不高導致的經濟效益較低等問題。

參考文獻：

[1] 逄錦聚，林崗，楊瑞龍，等.促進經濟高質量發展筆談[J].經濟學動態，2019（7）：3-19.

[2] 姜南.專利密集型產業的R&D績效評價研究——基于DEA-Malmquist指數法的檢驗[J].科學學與科學技術管理，2014，35（3）：99-107.

[3] 保永文，馬穎.中國制造業技術創新與產業國際競爭力[J].云南財經大學學報，2018，34（8）：14-28.

[4] 單曉光，徐驍楓，常旭華，等.基于行業中類的專利密集型產業測度及其影響因素[J].同濟大學學報（自然科學版），2018，46（5）：701-708.

[5] Guan J， Chen K. Measuring the Innovation Production Process： A Cross-region Empirical Study of China's High-tech Innovations[J]. Technovation，2010，30（5-6）：348-358.

[6] 孫磊，陳偉，劉錦志，等.中國專利密集型產業技術創新效率評價[J].科技管理研究，2016，36（19）：52-55.

[7] 姜南.專利密集型產業創新效率體系評估研究[J].科學學研究，2014，32（7）：1003-1011.

[8] 王黎螢，王佳敏，虞微佳.區域專利密集型產業創新效率評價及提升路徑研究——以浙江省為例[J].科研管理，2017，38（3）：29-37.

[9] Furukawa Y. Intellectual Property Protection and Innovation： an Inverted-U Relationship[J].Economics Letters，2010，109（2）：99-101.

[10] Lorenczik C， Newiak M. Imitation and Innovation Driven Development Under Imperfect Intellectual Property Rights[J].European Economic Review，2012，56（7）：1361-1375.

[11] Cassandra， Mehlig， Sweet， et al. Do Stronger Intellectual Property Rights Increase Innovation？[J].World Development，2015（66）：665-667.

[12] 徐晨，孫元欣.競爭壓力下企業選擇創新還是尋租？——基于知識產權保護視角的解釋[J].經濟評論，2019（6）：31-47.

[13] 秦放鳴，張宇.知識產權保護與地區制造業升級——基于中介效應和面板分位數模型的實證分析[J].科技進步與對策，2020，37（13）：74-82.

[14] 易余胤，盛昭瀚，肖條軍.企業自主創新、模仿創新行為與市場結構的演化研究[J].管理工程學報，2005（1）：14-18.

[15] 李思慧，周天宇.企業技術選擇：模仿創新還是自主創新？[J].世界經濟與政治論壇，2018（1）：142-158.

[16] 宋敏，鄒聲瑞，王茜.基于創新價值鏈的長三角城市群創新效率及其溢出效應[J].河海大學學報（哲學社會科學版），2020，22（2）：48-56.

[17] 董艷梅，朱英明.中國高技術產業創新效率評價——基于兩階段動態網絡DEA模型[J].科技進步與對策，2015，32（24）：106-113.

[18] 朱平芳，徐偉民.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[J].經濟研究，2003（6）：45-53.

[19] 韓兵，蘇屹，李彤，等.基于兩階段DEA的高技術企業技術創新績效研究[J].科研管理，2018，39（3）：11-19.

[20] 沈國兵，黃鑠珺.行業知識產權保護、外資進入與中國內資企業出口技術含量[J].國際貿易問題，2020（4）：1-18.

[21] 胡海青，王鈺，魏薇.網絡聯結、知識產權保護與創新績效[J].科技進步與對策，2018，35（23）：1-8.

基金項目：新疆自治區文科基地項目“兵團科技創新驅動產業轉型升級研究”（項目編號：XJEDU020215C04）。

作者簡介：祝宏輝（1973-），男，博士，石河子大學經濟與管理學院教授，博士生導師，研究方向為知識產權、技術經濟及管理;楊書奇（1996-），女，碩士，石河子大學經濟與管理學院碩士研究生，研究方向為技術經濟及管理。

（收稿日期：2021-10-12? 責任編輯：顧碧言）