知識產權保護對數字產業創新效率的影響

王 偉 盧玉華

1（重慶大學法學院，重慶 400044）2（海南警察學院應用法律系，海口 571100）

引言

數字產業創新效率是指數字產業在創新過程中，技術資源投入與創新成果產出之間的比率。提高數字產業創新效率已成為引領產業變革的核心力量與重要引擎，有助于促進數字產業創新高質量發展，推動全球要素資源重組、全球經濟結構重塑。黨的二十大報告強調，“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。這對強化我國技術創新能力，增強數字產業鏈創新韌性具有重要戰略指導意義。數字產業創新效率提升有助于拓寬經濟發展新空間，促進傳統產業轉型升級，全力推進社會主義現代化國家建設。但需注意的是，我國現階段數字產業創新仍面臨企業隱私數據泄露、創新成果極易被復制等問題［1］，不利于保障數字產業智力成果的安全，一定程度上制約了數字產業創新效率提升。如何解決上述問題，提升數字產業創新效率，是我國亟需解決的重要難題之一。

知識產權保護作為支撐國家創新驅動發展、著力構建新發展格局的重要一環，可有效助推數字產業創新效率提升。所謂知識產權保護，主要指企業對生產的智力勞動成果進行維護，目的是提高企業創造的收益權和分配權，同時提高企業參與平臺的收益和動力。就知識產權保護與數字產業創新效率之間的關系而言，知識產權保護可通過逐漸完善法規制度體系，強化數字企業標準專利源頭保護能力，激發各類科技創新主體活力和潛力，進而提升數字產業創新效率。同時，強化知識產權保護可進一步健全企業專利價值評估體系，有效解決數字企業專利價值難以評估的問題，為數字產業創新轉型助力。因此，深入分析知識產權保護對數字產業創新效率的影響，對我國推動經濟高質量發展，推動產業向中高端邁進具有重要意義。

作為經濟發展的核心議題，知識產權保護已成為學術界較為關注的問題。宏觀層面，知識產權保護在提升國內增加值［2］、促進經濟高質量發展［3］、推動產業結構轉型升級［4］等方面存在正向影響。微觀層面，知識產權保護可促進企業創新［5］、企業出口產品多元化［6］。數字產業的影響效應同樣可分為宏觀和微觀兩個層面。宏觀層面而言，辛璐璐［7］發現數字產業集聚可促進城市綠色經濟效率。張元慶等［8］研究得出數字產業協同創新發展能夠降低碳排放強度。陳嘯等［9］得出，數字產業創新能促進經濟增長。微觀層面，既有研究發現，數字產業創新對制造業高質量發展［10］以及企業全要素生產率［11］具有促進作用。關于知識產權保護對產業創新的影響，戚聿東等［12］從理論方面進行論證，提出知識產權能夠依托技術標準驅動數字產業創新。王桂梅等［13］實證得出，知識產權保護可顯著促進高技術產業創新效率提高。

通過對既有研究的回顧和梳理發現，僅有極個別文獻探討了知識產權保護對高技術產業創新的影響。數字產業作為知識密集型的高技術產業，其內涵和外延遠大于高技術產業，因此知識產權保護對數字產業創新的影響可能高于高技術產業創新。由此，進一步識別知識產權保護對數字產業創新效率的影響及內在作用機制，深化并拓展既有研究具有重要意義。本文以各地持續設立的知識產權示范城市為知識產權保護的準自然實驗，對知識產權保護與數字產業創新效率的直接影響效應進行研究，而且從知識溢出、技術創新和人力資源角度，進一步揭示知識產權保護對數字產業創新效率的內在機理；基于區域特征、行業特征和企業特征差異，細化研究了區域地理位置、行業屬性及企業產權性質等因素導致的異質性，以期為統籌推進知識產權保護與數字產業創新效率提升提供經驗基礎。

1 理論機制與研究假設

知識產權保護示范城市政策是知識產權保護的重要政策制度，旨在提高示范城市的知識產權保護水平，進而推動創新型國家建設。國務院于2008年就已頒布《國家知識產權戰略綱要》，意在通過頂層設計強化我國知識產權治理能力。伴隨城市數字化創新戰略持續推進，國家知識產權局在2011年制定并發布《國家知識產權試點和示范城市（城區）評定辦法》，這對優化城市創新環境、推動城市產業數字化轉型具有重要意義。隨后，我國分別于2012年、2013年、2015年、2016年、2018年以及2019年分6 批次設立知識產權示范城市，對推動城市宏觀經濟發展、促進數字產業創新具有重要影響?；诖?，本文將知識產權示范城市設立作為準自然實驗，探討知識產權保護對數字產業創新效率的影響。

1.1 知識產權保護對數字產業創新效率的直接影響效應

知識產權保護制度作為激勵數字產業創新的催化劑，能夠有效展示數字產業高價值專利成果，保障創新主體在不同市場環境中具有一定競爭優勢，提高市場競爭力，更好激發數字產業創新活力，提升數字產業創新效率。具體體現在以下3個方面：（1）知識產權保護有助于保障數字企業創新所創造的經濟收益，從而激勵企業加大數字產品或技術的創新投入，為提升數字產業創新效率提供資金保障；（2）強化知識產權保護有助于降低數字企業知識產權遭受侵害的風險，在發生糾紛時能夠得到合理合法解決，緩解數字企業協同創新中知識產權引致的糾紛［14］，保護企業合法權益，強化企業協同創新意愿，助力數字產業創新效率提升；（3）伴隨知識產權保護水平持續提升，數字企業可大力實施專利轉化運用專項行動，打通專利轉化運用關鍵堵點，有助于形成全面支持創新的基礎制度體系，營造良好創新環境，進而提升數字產業創新效率。由此，提出假設H1：

H1：知識產權保護可以有效提升數字產業創新效率。

1.2 知識產權保護對數字產業創新效率的作用機制

1.2.1 知識溢出

我國加強知識產權保護可在一定程度上擴大貿易量和優化商品結構，吸引國際貿易中的知識溢出，從而充分發揮知識溢出效應，為提升數字產業創新效率提供有力支撐。我國知識產權保護水平提升有助于加大數字產業創新成果保障力度，大幅度降低知識溢出成本，減少其他企業模仿，增強企業創新獲利能力，激發數字產業創新積極性，提升數字產業創新效率［15］；另外，知識產權保護水平提升可進一步健全數字產業創新機制和創新體系，能夠減少知識溢出對數字產業創新帶來的惡性競爭，保障數字企業創新利益的獲取，從而提升數字產業創新效率。

1.2.2 技術創新

知識產權保護能通過保障數字企業利潤最大化，激勵其積極開展自主研發活動，從而提高研發水平與創新能力，通過技術進步促進數字產業創新效率提升。知識產權保護水平提升有助于抑制數字企業對其他企業的技術模仿，這種倒逼機制能促使數字企業通過自主創新來提升自身技術水平［16］。數字企業間展開專利技術成果轉換有助于促進企業技術進步，推動不同企業間互相學習與交流，提升創新主體對外部知識的學習和吸收能力，促使數字產業創新效率提升。

1.2.3 人力資本

強化知識產權保護能夠進一步加強人才法治建設，逐步建立體系完整、結構協調的人才法律法規體系，推動地方開展立法人才隊伍建設，提升人力資源水平［17］。伴隨知識產權保護制度的不斷健全，數字企業會依據知識產權人才新政，逐步加強知識產權基礎人才能力建設，構建專業知識產權經濟師入行激勵機制，強化知識產權國際化高端人才能力，進而提升企業人力資本水平。數字企業人力資本水平提升有助于集聚高等人力資本，強化數字企業創新成果轉化能力，驅動企業關鍵技術創新，進而突破數字產業創新發展桎梏，加快數字企業創新進程，提升數字產業創新效率。綜上，提出如下假設H2：

H2：知識產權保護可以通過知識溢出、技術創新和人力資本間接提升數字產業創新效率。

2 模型設計

2.1 模型設定

選用漸進式雙重差分模型驗證知識產權保護對數字產業創新效率的直接影響，模型具體如下：

式（1）中，i、c和t指代在第t年時c城市的i數字產業；Iedinict和Treat×Timect分別表示被解釋變量和核心解釋變量，即數字產業創新效率和知識產權保護；Xict刻畫的是控制變量合集；gγt、μc和τd分別是時間固定效應、城市固定效應以及行業固定效應；α0、α1和βj均為估計系數；εit代表隨機擾動項。

進一步地，借助分位數回歸模型探究知識產權保護對數字產業創新效率影響的動態變化特征，模型如下所示：

其中，θ1為知識產權保護對數字產業創新效率各分位點的邊際影響，Quantv（Iedinict）指代數字產業創新效率在第v分位點對應的數值。

借鑒鄭國強等［18］的做法，使用兩步法檢驗知識產權保護對數字產業創新效率的間接影響機制，具體如下：

上式中，Wict表征機制變量，分別為知識溢出、技術創新和人力資本水平，剩余變量解釋同式（1）一致。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量：數字產業創新效率（Iedin）

借鑒鄧峰等［19］的研究成果，從數字產業創新投入與創新產出兩方面測算數字產業創新效率，即以數字產業研發投入與創新產出之間轉換效率衡量。其中，數字產業研發投入與創新產出分別以科研投入費用和專利申請數量表征。計算公式如下：

式（5）中，applyit和RDit分別表示數字產業i在t年的創新產出與投入。與此同時，將數字產業創新效率的代理變量設為科研投入產出效率，其數值越高代表數字產業創新效率越高。

2.2.2 核心解釋變量：知識產權保護（Treat×Time）2011年，國家知識產權局制定并出臺《國家知識產權試點和示范城市（城區）評定辦法》，隨后分別于2012年、2013年、2015年、2016年、2018年以及2019年分6 批次設立知識產權示范城市（城區）。若某城市被設為知識產權示范城市，則變量Treat賦值為1，未設立為知識產權示范城市則賦值為0。其中，變量Time表示與知識產權示范城市相關政策對示范城市的影響，若城市在某年被設為知識產權示范城市，則該城市在當年及以后年份的Time變量均賦值為1，往前年份賦值為0。因此，交乘項Treat×Time的估計系數為知識產權示范城市建設水平。

2.2.3 控制變量

（1）企業規模（size），以企業總資產的對數表征；（2）流動比率（cura），使用企業流動資產與流動負債之比衡量；（3）凈資產收益率（roe），借助企業凈利潤與總資產之比測算；（4）現金持有（cash），以企業貨幣資金占總資產的比重刻畫。

2.2.4 機制變量

（1）知識溢出（Knsp），借助上市公司與其他公司聯合申請的專利數衡量；（2）技術創新（Tech），使用企業研發支出與總資產的比值表征；（3）人力資本（Human），采用上市公司中碩士及以上學歷員工占比刻畫。

2.3 數據來源及變量描述性統計

出于數據可得性與合理性，以《2017 中國數字經濟發展白皮書》 對數字經濟行業的定義為標準，選取2010～2022年我國數字經濟行業A 股上市企業為研究樣本。對原始數據進行如下處理：（1）剔除財務數據明顯異常的觀測樣本；（2）剔除與金融類行業相關的觀測樣本；（3）剔除研究期內沒有任何專利技術的觀測樣本；（4）剔除研究期內連續5年以上專利數據均為0 的觀測樣本；（5）對連續變量進行雙邊1%的縮尾處理，以規避異常值對結論產生影響。最終，得到2964 個觀測樣本值。相關數據來源于CSMAR 數據庫、公司年報、國研網數據庫、Wind 經濟數據庫、中國開放數據庫以及《中國專利統計年鑒》。各變量描述性統計詳見表1。

表1 變量描述性統計

3 實證分析

3.1 基準回歸分析

使用遞進雙重差分模型的方式檢驗知識產權保護對數字產業創新效率的直接影響，結果如表2 所示。其中，列（1）為未加入控制變量下，知識產權保護對數字產業創新效率的回歸結果。觀察可知，知識產權保護的回歸系數估計值顯著為正。列（2）～（4）展示的是逐步添加兩個控制變量后的回歸結果，知識產權保護回歸系數估計值仍顯著為正，表明知識產權保護可顯著提升數字產業創新效率。由此，假設H1 得證。

表2 基準回歸結果

3.2 動態特征分析

采用分位數回歸模型驗證知識產權保護對數字產業創新效率的動態影響。選取最具代表性的5 個分位點展開估計分析，結果詳見表3。由表可見，知識產權保護的回歸系數值在10%分位點時并不顯著，但知識產權保護回歸系數值在25%及以上分位數時顯著為正。同步觀察具體回歸系數值可知，知識產權保護的回歸系數值會隨著分位數水平提升逐漸增大。這表明伴隨數字產業創新效率持續提升，知識產權保護對其的提升效應也在不斷增加。

表3 分位數回歸結果

3.3 平行趨勢檢驗

出于對知識產權示范城市設立時間差異的考慮，設置各城市知識產權示范城市相對時間值的虛擬變量，展開平行趨勢檢驗，模型如下：

式（6）中，未被設為知識產權示范城市的虛擬變量取值均為0，而成為知識產權示范城市則選擇成立的前n年、當年以及后n年觀測值作為時間虛擬變量。在進行平行趨勢檢驗前，為避免多重共線性干擾，將Before4 期及之前的時間進行剔除處理，結果如圖1 所示。觀察發現，在設立知識產權示范城市前，知識產權保護符合平行趨勢假設。在設立知識產權示范城市后，相關系數顯著為正，表明知識產權示范城市設立有助于提升數字產業創新效率。

圖1 平行趨勢檢驗

3.4 穩健性檢驗

3.4.1 傾向得分匹配法（PSM－DID）

本文借助傾向得分匹配法（PSM）重新展開估計分析，進而規避模型出現選擇偏差問題，驗證回歸結果的穩健性。在經過傾向得分匹配后，所有變量均滿足平衡性檢驗條件，且實驗組和對照組核密度曲線均值線距離有所縮短，表明傾向得分匹配法能夠明顯達到降低樣本選擇性偏差目的。傾向得分匹配法估計結果如表4 列（1）所示。觀察發現，知識產權保護可顯著提升數字產業創新效率，基準回歸穩健性良好。

表4 穩健性檢驗結果

3.4.2 其他政策沖擊的影響

在研究樣本期間，我國還相繼出臺“寬帶中國”和“創新驅動發展戰略”等對數字企業創新活動產生影響的政策，這可能會對基準回歸結果產生影響。因此，將上述兩大政策分別設為虛擬變量Broad和Innovate，驗證其他政策沖擊是否會影響回歸結果。表4 列（2）結果顯示，在考慮其他政策因素影響后，知識產權保護的系數估計值仍在1%水平上顯著為正，主要結論不變。

3.4.3 工具變量法

為避免變量間因反向因果關系對研究結果產生影響，選用工具變量法展開穩健性檢驗。參考周澤將等［20］的研究，選用每萬人中初級教會小學注冊學生數作為知識產權保護的工具變量，使用2SLS 模型進行估計分析。每萬人中初級教會小學注冊學生數能夠估計制度對經濟增長的影響，與本地區知識產權保護制度高度相關，但與數字產業創新效率并無直接影響，滿足工具變量的相關性與外生性要求。根據表4 列（3）可知，LM 和Wald－F 檢驗結果顯示工具變量顯著拒絕了工具變量識別不足及弱工具變量的原假設，表明工具變量選取較為合理。同時，知識產權保護回歸系數方向與符號并未發生改變，證明基準回歸結果較為穩健。

3.5 作用機制檢驗

進一步地，從知識溢出、技術創新和人力資本三方面維度出發，檢驗知識產權保護對數字產業創新效率的間接影響。具體結果詳見表5，列（1）和列（2）為知識溢出作為中介變量的回歸結果。列（1）中知識溢出的系數值在1%水平上顯著為正，表明知識溢出可正向提升數字產業創新效率。列（2）中知識產權保護系數值同樣顯著為正，表明知識產權保護可顯著促進知識溢出。綜上，存在知識產權保護－知識溢出－數字產業創新效率的間接傳導渠道。列（3）和列（4）為技術創新作為中介變量的檢驗結果。列（3）中技術創新的系數值為0.048，且在1%水平上顯著，表明技術創新可正向促進數字產業創新效率提升。列（4）中知識產權保護的系數值同樣顯著為正，表明存在知識產權保護－技術創新－數字產業創新效率的間接傳導渠道。列（5）和列（6）為人力資本作為中介變量的檢驗結果。列（5）中人力資本的系數值在1%水平上顯著為正，表明人力資本可正向促進數字產業創新效率提升。列（6）中知識產權保護系數值同樣顯著為正，說明存在知識產權保護－人力資本－數字產業創新效率的間接傳導渠道。由此，假設H2 得證。

表5 作用機制檢驗結果

3.6 區域異質性檢驗

以《中國統計年鑒（2020）》 為劃分依據，將數字企業所處地理位置樣本劃分為東、中、西和東北部地區，深入分析知識產權保護對數字產業創新效率在不同區域的作用關系，具體回歸結果如表6 所示，東部地區和中部地區知識產權保護的系數值顯著為正，表明東部地區和中部地區知識產權保護可有效提升數字產業創新效率，且東部地區知識產權對數字產業創新效率的提升效應高于中部地區。西部和東北部地區知識產權保護系數值雖然為正，但并不顯著。

表6 區域異質性檢驗結果

3.7 行業異質性

以《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》為劃分標準，分為以下3 類數字行業：（1）軟件開發及信息技術服務業；（2）電信、廣播電視和衛星傳輸服務業；（3）互聯網相關服務業?？紤]到后兩類數字企業數量較少，將二者合并為傳媒服務業進行行業異質性檢驗，并將結果列示于表7 列（1）、（2）。列（1）和列（2）中知識產權保護系數值分別為0.526 和0.443，且均在1%水平上顯著，表明知識產權保護對軟件開發及信息技術服務業數字產業創新效率的影響強于傳媒服務業。

表7 行業異質性檢驗結果

3.8 企業異質性檢驗

按照數字企業產權性質劃分樣本，分為國有企業和非國有企業兩部分樣本展開檢驗探究知識產權保護對數字產業創新效率的異質性影響。首先需設定一虛擬變量，隨后將國有企業和非國有企業分別賦值為1 和0，最后構建知識產權保護與企業產權性質的交互項，并代入式（1），結果如表7 列（3）所示，知識產權保護系數值顯著為正，但交互項系數值為－0.469，且在1%水平上顯著，這一結果表明相較于國有企業，知識產權保護對非國有企業數字產業創新效率提升作用更明顯。

4 研究結論與政策建議

本文將各地區知識產權示范城市設立視為一項準自然實驗，使用漸進式雙重差分法探究2010 ～2022年我國上市公司樣本數據中知識產權保護對數字產業創新效率的影響。結論如下：（1）知識產權保護對數字產業創新效率具有正向提升效應，且伴隨數字產業創新效率持續提升，知識產權保護對數字產業創新效率的提升效應呈現邊際遞增的特點；（2）就間接影響機制而言，知識產權保護可通過促進知識溢出、提高技術創新水平和人力資本水平的渠道間接促使數字產業創新效率提升；（3）就異質性層面而言，在東、中部地區、軟件開發及信息技術服務業和非國有數字企業中，知識產權保護對數字產業創新效率的提升作用更明顯。針對上述結論，提出如下政策建議：

（1）多管齊下健全知識產權保護機制。①各地區應進一步加強知識產權管理國際標準推廣應用，促使知識產權管理深度融入數字企業創新全過程，更好貫徹落實知識產權保護政策，助力數字企業創新決策、防控知識產權風險及優化專利布局，為提升數字產業創新效率提供幫助；②我國應深入推進開放許可工作，加快建立專利常態化供需機制，增加知識產權質押融資等金融服務供給，助力數字企業加強商標品牌指導站規范管理和能力建設，打造企業和區域商標品牌發展高地，助力數字產業創新效率提升。

（2）多路并進提升數字產業創新效率。①各地區應圍繞人工智能、網絡通信等戰略性前瞻領域，深入分析核心數字技術需求缺口，釋放各類主體科技創新效能，集中創新資源攻破“卡脖子”技術，搶占未來數字產業創新發展技術先機；②我國還需在突破核心關鍵技術的同時提升人力資本水平，聚焦數字產業創新需求，及時優化調整高校人才培養體系與專業結構，強化企業數字創新實操技能訓練，為數字產業創新奠定高素質數字化人才基礎；③各地區應著力優化數字基礎設施布局，打造線上線下相結合的知識傳播渠道，并同步健全契合數字產業創新知識擴散新范式的管理制度，打造有利于數字創新知識擴散和溢出的新生態，提升數字產業創新效率。

（3）因地制宜推動數字產業協同發展。區別于研發投入大、產業創新能力強的東、中部地區，創新能力偏弱的西部和東北部地區應著重推進優勢數字產業創新擴散和應用，促使數字產業裂變與進一步深化分工，帶動整個數字產業創新發展，為提升產業創新效率奠定基礎。與創新效率較高的軟件開發及信息技術服務業相比，傳媒服務行業應鼓勵數字媒體服務業加強技術研發，提高數字技術創新水平，并依托行業監管政策展開分類評定與審查，激發行業數字化創新積極性，提升數字產業創新效率。與創新傾向意愿強烈的非國有企業相比，國有企業應依托自身獨特優勢，超前布局前沿技術和顛覆性技術，統籌國內外數字產業創新資源，加大企業自主研發投入力度，強化基礎性研究，增強自身數字產業創新核心競爭力。