經濟開放對企業創新的影響及其作用機制

摘要：經濟開放對企業創新的影響是一個復雜且多面的過程。通過將宏觀層面的各地級市經濟開放數據與2003—2021年中國上市企業數據庫進行微觀匹配，采用面板平滑轉移模型（PSTR）分析經濟開放與企業創新之間的非線性關系，并剖析其內在作用機制，結果表明：在初始階段，經濟開放對企業創新的促進作用顯著；然而，隨著經濟開放強度的持續提升，這一促進作用逐漸減弱。具體而言，經濟開放通過強化知識溢出效應，有效激發了企業的創新動力；與此同時，知識產權保護強度在這一過程中發揮了負向調節作用。進一步研究發現，經濟開放對不同類型專利的影響具有顯著異質性：其對發明專利申請量具有顯著的正向促進作用，而對實用新型專利的影響并不顯著，對外觀設計專利則表現出一定的負向影響。這表明，在經濟開放進程中，企業更傾向于將資源集中投入到高技術含量的創新領域。因此，政府應進一步完善相關政策，精準調控經濟開放的節奏與強度，優化知識產權保護與創新激勵機制；企業則應強化核心技術自主創新戰略，積極構建開放創新生態與合作網絡，從而全面提升產業鏈的創新效率與抗風險能力。

關鍵詞：經濟開放；企業創新；知識產權保護；知識溢出效應

中圖分類號：F125 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2025）03-0065-10

一、引言

改革開放以來，中國經濟經歷了持續的高速增長，創造了被譽為世界經濟奇跡的成就（1）。然而，當前我國處于錯綜復雜的國際國內環境之中。國際方面，全球經濟形勢波譎云詭，貿易保護主義抬頭、地緣政治沖突不斷等諸多因素相互交織；國內方面，經濟發展面臨著結構調整的陣痛與轉型的壓力（2）。在此背景下，中國經濟面臨著諸多不確定性和風險挑戰，迫切需要通過加強供給側結構性改革，堅定不移地實施創新驅動發展戰略，加速新舊動能轉換，進而實現經濟發展質量的穩步提升（3）。黨的十八屆五中全會提出了“創新、協調、綠色、開放、共享”五大發展理念，其中，創新居于核心地位。黨的十九大報告強調“創新是引領發展的第一動力”，是建設現代化經濟體系的戰略支撐。黨的二十大報告指出，教育、科技、人才是全面建設社會主義現代化國家的基礎性、戰略性支撐。必須堅持科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力，深入實施科教興國戰略、人才強國戰略、創新驅動發展戰略，開辟發展新領域新賽道，不斷塑造發展新動能新優勢（4）。這表明，我國經濟由高速增長階段轉向高質量發展階段已使創新驅動發展戰略上升至國家戰略層面。

近年來，隨著國家重視程度的提升，中國高新技術產業迅猛發展，總體規模已躍居世界前列。然而，仍存在區域發展不平衡、關鍵技術依賴國外企業等問題（5）。自主創新不等于閉門造車，而是要堅持在開放的大環境中擴大國際科技交流合作，形成具有全球競爭力的開放創新生態（6）。中國作為世界上最大的發展中國家，在經濟開放的進程中取得了舉世矚目的成就。隨著開放程度的不斷提高，中國企業面臨前所未有的機遇與挑戰。一方面，經濟開放為企業帶來了廣闊的國際市場、先進的技術和管理經驗，為企業創新提供了強大的動力和資源。部分學者聚焦于國際貿易領域，發現企業通過參與國際市場競爭，接觸到了全球范圍內不同需求層次的客戶，進而促使其不斷優化產品與服務，加大創新投入以提升競爭力（7）；還有研究著眼于跨國技術合作，指出經濟開放讓企業有更多機會與國外先進企業合作開展研發項目，能夠直接吸收和借鑒前沿技術，加速自身創新進程（8）。另一方面，知識保護強度等因素也在一定程度上影響著企業創新的路徑和效果。現有研究分析了不同地區知識保護強度下企業創新積極性的變化（9），發現強知識保護地區的企業更傾向于投入資源進行自主研發，以獲得自身創新成果帶來的長期收益（10）；" "也有研究指出，知識保護強度在國際技術轉移過程中起到了關鍵作用，適度的知識保護有利于吸引國外先進技術流入（11），但若保護過度則可能阻礙技術傳播與共享，影響企業創新的外部知識獲取渠道（12）。

盡管現有研究從多個維度研究經濟開放對企業創新的影響，但仍存在一定的局限性。現有研究多集中于宏觀層面的理論分析或僅對單一因素的影響進行探討，未能充分整合宏觀與微觀層面的數據進行深入分析，這使得對實際作用機制的呈現顯得不夠全面且精準。此外，對于不同類型專利受經濟開放的影響差異以及在不同知識保護強度下企業創新策略的動態變化等方面，尚未有足夠深入和系統的實證研究。本文的邊際貢獻體現在：第一，立足微觀企業視角，打破過往側重宏觀論述的局限，聚焦企業這一創新主體進行實證研究。第二，通過采用各地級市經濟開放數據與中國上市企業數據開展宏微觀匹配，構建連接區域經濟開放大環境與企業個體創新實踐的橋梁。第三，采用面板平滑轉移模型，探究經濟開放與企業創新二者之間的非線性關系，即隨著經濟開放強度變化，企業創新響應的動態、非線性特征。第四，探討知識溢出、知識產權保護強度在經濟開放影響企業創新過程中的作用，厘清知識在開放環境下跨企業、跨區域流動的規律，以及知識產權保護機制“雙刃劍”效應如何調節創新進程。

二、理論分析與研究假設

（一）經濟開放對企業創新的影響

經濟開放對企業創新的影響是一個復雜且多面的過程。在經濟開放初期，企業發展環境明顯改善，廣闊的海外市場、更多的技術交流機會以及更豐富的國際資源為企業創新提供了強大的動力。首先，經濟開放帶來了更廣泛的市場需求。隨著企業進入國際市場，其產品和服務面臨著來自不同國家和地區消費者的需求，這種多元化的需求促使企業不斷改進產品質量、提升服務水平，從而推動企業進行創新以滿足不同客戶的需求（13）。其次，經濟開放促進了技術的交流與合作，企業可以通過與國外企業的合作、引進國外先進技術等方式，提升自身的技術水平和創新能力。再者，經濟開放使企業能夠獲取更豐富的資源（14）。在開放的經濟環境下，企業可以在全球范圍內尋找和整合各類資源。例如，企業能夠從國際市場獲取更優質且價格更合理的原材料，這有助于降低企業的生產成本，使企業有更多資金投入到技術研發中（15）。同時，企業還可以吸引國際資本的注入，這些資金為企業的創新項目提供了堅實的資金保障，新技術的研發、創新人才的引進、先進設備的購置等都能得到有力的支持。

然而，隨著經濟開放的不斷深入，其對企業創新的促進效果可能會逐漸降低。一方面，隨著市場競爭的加劇，企業在國際市場上面臨著來自全球各地企業的激烈競爭。在這種情況下，企業可能需要投入大量的資源用于市場競爭，而用于創新的資源相對減少（16）。另一方面，隨著技術差距的逐漸縮小，企業通過引進國外技術進行創新的難度也在增加（17）。在經濟開放初期，國內企業與國外先進企業之間的技術差距較大，通過引進國外先進技術進行模仿和改進，可以快速提升企業的技術水平和創新能力。但隨著時間的推移，經濟開放所帶來的此類技術引進、合作交流等優勢會逐漸減弱，導致經濟開放對企業創新的促進作用變緩（18）。

基于以上分析，本文提出以下假設：

H1：經濟開放初期對企業創新有顯著的促進作用，但隨著經濟開放強度的不斷提高，促進作用逐漸減弱。

（二）知識溢出的中介效應

知識溢出作為經濟開放與企業創新之間的重要橋梁，在這一過程中發揮著關鍵的中介作用。經濟開放作為連接不同國家和地區企業的重要方式，為知識的跨國流動與傳播創造了廣闊的平臺。一方面，經濟開放促使國際貿易和投資活動大幅增加，企業在與國外企業的貿易往來和投資合作中，能夠接觸到先進的技術、管理經驗和創新理念（19）。這些寶貴的知識通過多種渠道在企業間溢出，為企業創新提供了豐富的資源和靈感。經濟開放也降低了跨國企業間的知識傳播障礙，使得知識能夠更快速地在全球范圍內流動（20）。

另一方面，經濟開放極大地推動了人員的跨國流動，專業人才攜帶的知識和技能在不同國家和地區間傳遞，進一步促進了知識溢出（21）。這些人才不僅帶來了形式知識，即能夠編碼、存儲且易于通過互聯網傳播的標準化知識，還帶來了難以數字化但在特定氛圍和近距離交流下才能有效傳播的暗默知識，進一步擴展了知識溢出的廣度與范圍。企業通過吸收和整合這些溢出的知識，將其應用于自身的研發和創新活動中，從而提高企業的創新能力。因此，知識溢出在經濟開放影響企業創新的過程中發揮著至關重要的中介作用。

基于以上分析，提出以下假設：

H2：經濟開放通過促進知識溢出影響企業創新。

（三）知識保護強度的調節效應

知識保護強度對經濟開放與企業創新活動的影響呈負向調節效果。具體而言，較高的知識產權保護強度可能在一定程度上限制了知識的自由流動與共享，使得企業難以充分利用外部資源來推動自身的創新發展（22）。同時，較強的知識保護強度還可能增加企業獲取和應用外部知識的成本，包括專利許可費用的上升以及法律審查的嚴格化，這些額外的負擔可能在資源有限的情況下降低企業創新的意愿和動力（23）。此外，知識保護強度的提升還可能對技術的快速擴散和應用構成一定的障礙（24），特別是在那些技術基礎相對薄弱的發展中國家和地區（25），這可能會延緩經濟開放所帶來的技術進步和產業升級進程，一定程度上削弱了這些地區企業的創新基礎。

綜上所述，提出以下假設：

H3：知識保護強度負向調節經濟開放和企業創新之間的非線性關系。

三、實證結果分析

（一）模型構建

面板平滑轉移模型能夠有效地捕捉變量之間復雜的非線性關系（26），更貼合實際經濟現象中可能存在的漸變特征。它可以考慮到個體固定效應以及時間效應，對面板數據進行更全面和準確的分析，從而更好地揭示經濟開放與中國企業創新之間潛在的動態變化規律。基于此，本文運用面板平滑轉移模型進行擬合。具體模型為：

INNOi，t=α0+α1OPi，t+α2OPi，t×G（q，γ，c）+αzZi，t （1）

其中，i， t分別表示企業和年份；INNO表示企業創新；核心解釋變量OP既表示城市經濟開放強度，又作為轉換變量觸發模型的非線性轉換機制；G（q， γ， c）是轉換函數，公式如下：

在轉換函數中，γ作為斜率參數，決定模型區制轉移的速度。γ值越大，表明經濟開放強度OP對企業創新的作用機制由線性向非線性切換越快速；γ值越小，體現經濟開放對企業創新的影響由線性向非線性切換越緩慢。c為門限值，界定轉移發生的節點。當經濟開放強度OP達到c時，模型啟動平滑轉移。例如，當OPlt;c時，模型主體為線性項，刻畫經濟開放強度較低水平下對企業創新的線性影響；當OP跨越c時，轉換函數的權重上升，模型向新作用機制過渡，以此捕捉經濟開放強度突破特定門限后，對企業創新影響的非線性變異。

（二）數據來源與描述

1.數據來源

企業數據主要來自國泰安數據庫。本文以2003—2021年的國內上市企業數據作為研究樣本。為了確保分析的精確性與可靠性，本文對這些數據進行了一系列處理。首先，剔除缺乏研究數據的企業。在實際的經濟活動中，部分企業可能由于各種原因導致數據不完整或無法獲取關鍵的研究數據。其次，刪除ST企業、*ST企業和退市企業。這些企業通常面臨較為特殊的經營狀況和財務困境，不具有代表性，甚至可能會對整體分析產生干擾。經過上述處理后，最終得到的樣本量為36873個。此外，城市數據來源于《中國城市統計年鑒》。

2.變量描述

解釋變量：經濟開放。選取各地級市進出口貿易總額占GDP比重和外商直接投資總額占GDP比重兩個指標代表各地級市外貿開放和外資開放水平，采用等權平均法測算樣本區間內各地級市的經濟開放度大小。

被解釋變量：企業創新。使用企業的發明專利申請數（Invpat），以表征企業的核心技術創新能力。發明專利是對產品、方法或者其改進所提出的新的技術方案，具有較高的技術含量和創新性，因此，發明專利申請數被視為企業實質性創新能力和核心技術水平的重要標志。

控制變量：選取公司規模、公司上市年限、資產負債率、資產收益率、托賓Q值、現金流比率、公司獨董占比、管理層持股比例、股權集中度、產權性質、地區經濟發展水平、科技水平支出作為控制變量。具體指標如表1所示。

（三）實證結果

1．模型設定形式檢驗

對模型進行序貫檢驗以確定模型的最優設定形式，檢驗結果見表2。表2顯示，模型在10%的顯著水平下拒絕原假設，經濟開放影響企業創新的非線性關系成立。在剩余異質性檢驗中，P值均大于0.1，不能拒絕原假設。因此，設定模型最優轉換函數個數r=1。依據AIC和BIC準則確定最優位置參數m=1。

2.基準回歸

在確定最優位置參數個數的基礎上，表3報告了面板平滑轉移模型的估計結果。首先，經濟開放對企業創新影響的線性部分系數為133.814，且在1%的水平上顯著。這表明在經濟開放早期，經濟開放對企業創新有顯著的正向促進作用，即當經濟開放程度處于較低水平時，企業所在城市每增加一單位的經濟開放度，企業創新水平會有較大幅度的提升。其原因主要有以下幾個方面：第一，技術引進與知識溢出是重要因素之一。經濟開放使得企業有更多機會接觸到國外先進的技術和管理經驗，企業可以通過進口先進設備、引進國外技術專利以及與國外企業合作等方式獲取新的知識和技術。知識的溢出效應也使得企業能夠從其他企業的創新中學習，加速自身創新進程。第二，市場競爭與創新激勵作用明顯。經濟開放帶來更激烈的市場競爭，國外企業進入國內市場以及國內企業參與國際競爭，使企業面臨更大生存壓力（27）。為在競爭中脫穎而出，企業必須不斷創新，提高產品質量和生產效率，這種競爭壓力促使企業加大研發投入，吸引優秀人才，積極探索新的技術和商業模式。第三，資源獲取渠道得以拓展。經濟開放拓寬了企業獲取資源的渠道，企業可通過國際貿易獲得更多種類的原材料、零部件以及中間產品，為企業創新提供更多可能性。同時，經濟開放吸引更多外資流入，為企業創新提供資金支持。此外，國際合作還能為企業帶來更多人才資源和創新合作伙伴，共同開展研發活動（28）。

其次，非線性部分系數為-208.089，同樣在1%的水平上顯著。這表明隨著經濟開放程度的不斷提高，經濟開放對企業創新的促進作用會逐漸減弱，甚至可能轉變為抑制作用。其原因主要有以下幾點：（1）競爭過度與資源分散。隨著經濟開放程度不斷提升，市場競爭愈發激烈，大量國外企業涌入，國內企業在面對國內同行競爭的同時，還要應對國際競爭對手的挑戰。在過度競爭環境下，企業可能將更多資源投入到價格戰、市場份額爭奪等方面，從而減少對創新的投入。同時，競爭加劇還會導致資源分散，使企業難以集中精力進行創新活動。例如，在某些行業，隨著開放程度提高，企業數量急劇增加，市場競爭進入白熱化階段，企業為維持生存不得不降低價格、壓縮成本，進而減少了研發投入（29）。（2）技術依賴與創新惰性。在經濟開放過程中，企業可能過度依賴國外先進技術引進，而忽視自主創新能力培養。當經濟開放程度進一步提高時，企業可能無法及時適應市場變化和技術進步要求，創新能力不足的問題逐漸凸顯，最終表現為企業的創新產出日益減少。（3）制度與環境適應問題。隨著經濟開放程度提高，企業面臨的制度和市場環境更加復雜多變。不同國家和地區的法律法規、文化習慣、市場規則等存在差異，企業需要花費大量時間和精力去適應這些變化。在適應過程中，企業面臨的不確定性和風險不斷增加，從而影響創新活動的開展。例如，企業在拓展國際市場時，可能會遇到貿易壁壘、知識產權保護等問題，這些問題會增加企業的創新成本和風險，抑制企業的創新積極性（30）。

此外，位置參數為0.330，轉換速度為3.540。這意味著當經濟開放強度達到0.330時，經濟開放對企業創新的影響趨勢開始發生顯著變化。在此之前，經濟開放對企業創新的影響主要由線性部分主導；當跨越位置參數后，非線性部分的作用逐漸增強。轉換速度反映了經濟開放對企業創新的影響從線性向非線性轉換的速度，轉換速度較快說明經濟開放對企業創新的影響在經濟開放強度達到一定水平后會迅速發生變化。

（四）內生性和穩健性檢驗

1. 改變模型設定形式

經濟開放與企業創新之間存在著較為復雜的非線性關系，這種非線性關系可能表現為在不同的經濟開放程度下，企業創新的變化趨勢并非呈現簡單的線性增長或下降。

為了更加深入地探究這種非線性關系，本文結合面板平滑轉移模型的實證結果和擬合曲線，通過引入解釋變量的平方項，進一步捕捉解釋變量與被解釋變量之間可能存在的曲線關系。具體模型如下

所示：

INNOi，t=β0+β1OPi，t+β2OPi，t2×βzZi，t+γi，t （3）

由表4可知，引入解釋變量的平方項后，經濟開放與企業創新之間仍然存在非線性關系。在控制年份和城市因素后，這種關系依然顯著存在，這證明了基準回歸結果的穩健性。

2.改變樣本選取區間

為了確保研究結果的可靠性，本文通過改變選取區間進行穩健性檢驗。通過僅選取2010—2021年這一時間段的樣本，可以避免早期可能存在的一些特殊情況或數據異常對結果的干擾。同時，較近的樣本區間更能反映當前的經濟環境和企業行為特點，使研究結果更具現實意義和時效性。

由表5可知，經濟開放對企業創新的影響依舊呈現先促進、后抑制的趨勢，這一發現進一步證實了經濟開放與企業創新之間關系的穩定性和可靠性。在新的樣本區間內，經濟開放初期對企業創新的促進作用得以延續，表明經濟開放帶來的資源流動、技術引進和市場競爭等積極因素在這一時間段內仍然對企業創新起到了推動作用。然而，隨著經濟開放的持續推進，抑制作用逐漸凸顯，這可能是由于市場競爭加劇、技術模仿難度增加或者企業面臨的外部不確定性增大等因素阻礙了企業的創新進程。這種變化趨勢表明，在利用經濟開放推動企業創新的過程中，不能單純依賴經濟開放政策，而需要綜合考慮各種因素，適時調整政策和策略。

3. 內生性檢驗

被解釋變量企業創新與解釋變量經濟開放之間極有可能存在相互影響的情況，這種相互作用很可能會引發內生性問題。因此，為了有效緩解這一內生性問題，本文采用差分廣義矩估計（Difference GMM）和系統廣義矩估計（System GMM）方法檢驗經濟開放對企業創新的非線性影響，以各指標的滯后項作為工具變量，建立動態面板模型來檢驗變量間的關系。該動態面板模型如公式（4）所示：

INNOi，t=α0+β0L1.INNOi，t+β1OPi，t+β2OPi，t2+βzZi，t+γi，t （4）

差分GMM的結果顯示被解釋變量的滯后項（L.INNO）系數為0.7671且在1%的水平上顯著，這表明企業創新存在一定的慣性。解釋變量OP的系數為529.8979，且在1%的水平上顯著；OP2的系數為-317.8941，且在1%的水平上顯著，表明經濟開放與企業創新之間存在非線性關系。Hansen檢驗的p值為0.107，處于理想區間（0.1—0.25）內，說明工具變量選擇合理，能夠有效解決內生性問題。同時，AR（1）的p值為0.000，說明存在一階自相關；AR（2）的p值為0.024，說明不存在二階自相關，滿足差分GMM的前提條件。

系統GMM的結果顯示，被解釋變量的滯后項（L.INNO）系數為0.8048且在1%的水平上顯著，進一步證實企業創新的慣性。解釋變量OP和OP2的系數分別為367.5419和-115.2236，均在1%的水平上顯著，與差分GMM結果一致，再次表明經濟開放與企業創新間存在非線性關系。Hansen檢驗的p值為0.161，同樣處于理想區間，說明工具變量有效，模型設定正確。AR（1）的p值為0.000，存在一階自相關；AR（2）的p值為0.252，不存在二階自相關，滿足系統GMM的前提條件。

綜合來看，企業創新存在慣性，經濟開放對企業創新的影響表現為先促進后抑制。差分GMM和系統GMM的工具變量選擇合理，通過Hansen檢驗和自相關檢驗，確定了這兩種方法能有效解決內生性問題，得到的估計結果是穩健可靠的。

四、機制分析

（一）知識溢出的中介效應

知識溢出是指知識從一個企業或組織擴散到其他企業或組織的過程。企業發明專利被引次數越高，意味著該企業所擁有的知識被其他主體利用的頻率越高，也就表明企業總體知識溢出水平越高。因此，本文以企業發明專利被引次數測度企業總體知識溢出水平（Cited）。在此基礎上，為避免企業專利自引用可能導致的估計偏差，將上市公司本身、子公司、聯營公司、合營公司的引用次數從公司專利被引次數中剔除，得到企業專利被引次數，用以衡量提出自引的知識溢出（N-Cited）。

將知識溢出變量納入基準回歸模型，構建以下模型以驗證知識溢出的中介效應。

Citedi，t=β0+β1OPi，t+βzZi，t+γi，t （5）

INNOi，t=α0+α1Citedi，t+α2Citedi，t×G（q，γ，c）+αzZi，t+εi，t （6）

由表7、表8可知，經濟開放（OP）對知識溢出（Cited）的影響系數顯著為正，面板平滑轉移模型線性部分與非線性部分均在1%置信水平下顯著，表明經濟開放能夠通過促進知識溢出影響企業創新，與研究假說H2一致。

（二）知識保護強度的調節效應

本文選取城市層面知識產權實際保護強度（IPPjt）為調節變量。專利所有者在其權利受到侵犯時能得到的司法保護強度是專利制度的重要方面，因此，本文選取城市人民法院對知識產權審判結案數（IPPCourtjt）度量該強度。

考慮到城市規模的影響，使用城市GDP進行標準化處理。同時，為比較城市層面知識產權保護強度，本文參考顯性比較優勢指數（RCA）構建了城市層面知識產權保護強度，具體方法如下：

根據本文研究假說，構建調節效應模型檢驗知識產權保護對于企業創新的調節效應，將調節變量IPP與其核心解釋變量OP的交互項納入基準回歸模型（31），具體模型如下，

INNOi，t=α0+α1OPi，t+α2OPi，t×G（q，γ，c）+α3IPPi，t+α4OP×IPPi，t+αzZi，t+εi，t （8）

1.知識保護強度對于企業創新的調節

由表9可知，經濟開放（OP）對企業創新（INNO）的主效應為正向影響，知識保護強度與經濟開放的交互項（OP×IPP）對企業創新的系數為負，表明知識保護強度在經濟開放對企業創新的影響中起到負向調節作用，假說H3得證。剖析其原因，一方面，過高的知識保護強度可能會提高企業之間的知識壁壘，阻礙知識的流動和共享。企業為了保護自身的知識產權，可能會減少與外部的合作

和交流，從而限制了新知識的獲取和創新的機會。另一方面，知識保護強度的提高可能會增加企業的創新成本。企業在進行創新活動時，需要投入大量的資源進行研發和知識產權保護。如果知識保護強度過高，企業可能需要花費更多的成本來保護自己的知識產權，這可能會擠壓企業用于研發創新的資源，從而降低企業的創新動力和能力。

五、進一步分析

為了探究經濟開放對不同科技含量企業創新的影響程度，本文具體選取了發明專利申請量（PI）、實用新型專利申請量（PU）與外觀設計專利申請量（PD）這三個指標。這三種專利的科技含量依次遞減，其中發明專利通常具有最高的科技含量，實用新型專利次之，外觀設計專利的科技含量相對較低。一般來講，科技含量越高的專利，對經濟發展的貢獻往往越大，通過對不同科技含量的企業創新進行分析，可以更加細致地了解經濟開放在推動企業不同層次創新方面所發揮的作用，以及其對經濟發展的不同貢獻程度。

表10所示的結果表明，經濟開放對不同類型的專利創新影響存在差異。對于發明專利申請量（PI），INNO的系數為11.6350，表明經濟開放對發明專利創新有顯著的正向促進作用。這可能是因為經濟開放帶來了更多的技術交流、知識溢出和國際合作機會，促使企業加大對高科技含量發明專利的研發投入，以在更廣闊的市場中提升競爭力。對于實用新型專利申請量（PU），INNO的系數為0.6354，但不顯著。這意味著經濟開放對實用新型專利的促進作用不明顯。對于外觀設計專利申請量（PD），INNO的系數為-1.4749，呈顯著負向影響。相比發明專利，實用新型專利和外觀設計專利的技術含量稍低。因此，在經濟開放過程中，企業更傾向于將資源投入到更高技術含量的創新領域，從而使得實用新型專利和外觀設計專利受益相對較少，甚至可能產生負向影響。

具體原因主要有以下幾點：首先，經濟開放使企業面臨來自全球的競爭壓力，在國際市場中，企業需要不斷提升自身的核心競爭力才能立足（32）。高技術含量的發明專利往往代表著企業的核心技術和獨特優勢，能夠為企業帶來更大的市場份額和利潤空間。因此，企業在經濟開放的環境下，會優先將資源投入到發明專利的研發中，以應對激烈的市場競爭（33）。相比之下，實用新型專利和外觀設計專利雖然也有一定的價值，但在提升企業核心競爭力方面的作用相對較弱（34）。所以，經濟開放促使企業將更多的資源配置到發明專利創新上，導致實用新型專利受影響較小，外觀設計專利甚至受到負向影響。其次，經濟開放促進了知識溢出和技術轉移。企業在與國際企業的交流合作中，可以學習到先進的技術和管理經驗，這些先進的技術和經驗更容易應用于高技術含量的發明專利創新中（35）。而實用新型專利和外觀設計專利更多地依賴于企業自身的內部創新能力和本土市場需求，在知識溢出和技術轉移過程中受益相對較少。最后，經濟開放促使企業制定更加長遠的創新戰略，為了在國際市場中實現可持續發展，企業需要不斷提升自身的技術水平和創新能力。發明專利作為企業技術創新的重要成果，對企業的長期發展具有關鍵作用（36），因此，企業在經濟開放背景下，會更加注重發明專利的創新，將其作為企業發展的戰略重點（37）。而實用新型專利和外觀設計專利在企業的創新戰略中可能處于相對次要的地位，從而導致它們在經濟開放過程中的受重視程度和發展速度都低于發明專利。這些因素共同作用，使得企業在經濟開放的環境下，更加注重高技術含量的發明專利創新，而對實用新型專利和外觀設計專利的投入相對減少（38）。

六、研究結論與政策啟示

本文通過將宏觀層面的各地級市經濟開放數據與2003—2021年中國上市企業數據庫進行微觀匹配，采用面板平滑轉移模型（PSTR），系統分析了經濟開放影響企業創新的非線性關系，并深入剖析了其內在作用機制。結果顯示，在經濟開放初期，該過程顯著促進了企業創新，但隨著開放程度的提升，這種促進作用逐漸減弱。具體而言，經濟開放通過促進知識溢出增強企業創新能力，同時知識保護強度在其中扮演了負向調節角色。進一步研究發現，經濟開放對不同類型專利具有差異化影響：對發明專利申請量有顯著的正向作用，而對實用新型專利影響有限，對外觀設計專利則呈現負向效果。在經濟開放進程中，企業傾向于將更多資源投入高技術含量的創新領域。基于上述結論，本文提出如下政策啟示：

第一，精準調控開放節奏與強度。政府相關部門應構建動態監測機制，實時評估經濟開放對企業創新的邊際影響，當發現促進作用減弱的趨勢時，及時調整開放策略，優化外資引入的行業結構和規模，以避免過度開放導致的資源錯配和創新激勵不足。

第二，優化知識保護與創新激勵機制。政府應完善知識產權法律法規，平衡知識創造者與公眾利益，確保在合理利用知識產權的同時，保護知識創造者的權益。縮短專利審查周期，加強對知識產權侵權行為的監管和處罰力度，為企業創新成果提供及時有效的法律保障，增強企業創新動力。為推動關鍵技術領域的突破與發展，設立專項激勵基金，對在關鍵技術領域取得重大創新突破并積極開展知識共享與擴散的企業給予高額獎勵。

第三，企業應強化核心技術自主創新戰略。加大對研發的投入，尤其是在具有前瞻性和戰略性的技術領域，如量子計算、生物技術等。建立長期穩定的研發團隊，吸引國內外頂尖科研人才，加強與高校、科研機構的產學研合作，打造自主創新的核心競爭力。積極參與國際技術標準的制定，提高企業在全球產業鏈中的話語權。

第四，企業應構建開放創新生態與合作網絡。在全球化背景下，企業需要積極融入全球創新網絡，與國際企業及科研機構建立多維度合作關系。這包括通過合作研發、技術交流、人才互訪等多種方式充分利用全球創新資源，實現優勢互補。加強與國內企業之間的創新合作尤為重要，尤其是在產業鏈上下游企業之間，構建協同創新生態。

注釋：

（1） 陳夢根、侯園園：《中國經濟增長動力結構變遷：2000—2019》，《經濟研究》2024 年第 1 期。

（2） 中國社會科學院經濟研究所課題組、黃群慧、楊耀武、楊虎濤、楠玉：《結構變遷、效率變革與發展新質生產力》，《經濟研究》2024 年第 4 期。

（3） 樊海潮、丁關祖、張麗娜：《外部經貿沖擊、國內要素流動與中國經濟增長》，《經濟研究》2024 年第 7 期。

（4） 習近平：《決勝全面建成小康社會 奪取新時代中國特色社會主義偉大勝利——在中國共產黨第十九次全國代表大會上的報告》，《人民日報》2017 年10月28日。

（5） 李幫喜、夏錦清、馮志軒：《收入分配、產能利用率與經濟增長》，《經濟研究》2024 年第 8 期。

（7） 武志勇、馬永紅：《融資約束、創新投入與國際化經營企業價值研究》，《科技進步與對策》2019 年第 9 期；李丹、董琴：《技術標準、創新驅動與中國制造業出口復雜度升級》，《經濟經緯》2022 年第 4 期。

（8） 李琳、郭立宏、楊敏利：《跨國合作創新網絡演化及其影響因素研究——基于國際共同發明專利數據的實證分析》，《經濟問題》2021 年第 9 期；肖海林、董慈慈：《突破性技術創新研究：現狀與展望——基于 SSCI 和 CSSCI 期刊的文獻計量分析》，《經濟管理》2020 年第 2 期。

（9） 韓玉雄、李懷祖：《關于中國知識產權保護水平的定量分析》，《科學學研究》2005 年第 3 期。

（10） 吳超鵬、唐菂：《知識產權保護執法力度、技術創新與企業績效——來自中國上市公司的證據》，《經濟研究》2016 年第 11 期。

（11） 史宇鵬、顧全林：《知識產權保護、異質性企業與創新：來自中國制造業的證據》，" 《金融研究》2013 年第 8 期。

（12） 宗慶慶、黃婭娜、鐘鴻鈞：《行業異質性、知識產權保護與企業研發投入》，《產業經濟研究》2015 年第 2 期。

（13） 白俊紅、王鉞、蔣伏心、李婧：《研發要素流動、空間知識溢出與經濟增長》，《經濟研究》2017 年第 7 期。

（14） 成程、王一出、田軒、張軍：《對外開放制度創新、全球創新網絡嵌入與中國科技國際影響力》，《管理世界》2024 年第 10 期。

（15） 冉征、鄭江淮：《技術范式下的創新發展：技術多樣化與技術專業化的經濟增長效應研究》，《管理世界》2024 年第 9 期。

（16） L. K. Bilir， E. Morales， Innovation in the Global Firm， Journal of Political Economy， 2020， 128（4）， pp.1566-1625.

（17） Z. Chen， Z. Liu， J. C. Suárez Serrato， Daniel Yi Xu， Notching Ramp;D Investment with Corporate Income Tax Cuts in China， American Economic Review， 2021， 111（7）， pp.2065-2100.

（18） 李連翔、田志龍、楊玲、賀遠瓊：《后發企業如何在 “卡脖子” 技術領域構建自主創新能力？——一個設計仿真軟件中小企業的縱向案例研究》，《管理世界》2024 年第 8 期。

（19） 劉思明、侯鵬、趙彥云：《知識產權保護與中國工業創新能力——來自省級大中型工業企業面板數據的實證研究》，《數量經濟技術經濟研究》2015 年第 3 期。

（20） 趙勇、白永秀：《知識溢出：一個文獻綜述》，《經濟研究》2009 年第 1 期。

（21） 原毅軍、高康：《產業協同集聚、空間知識溢出與區域創新效率》，《科學學研究》2020 年第 11 期。

（22） 吳超鵬、唐菂：《知識產權保護執法力度、技術創新與企業績效——來自中國上市公司的證據》，《經濟研究》2016 年第 11 期。

（23） 史宇鵬、顧全林：《知識產權保護、異質性企業與創新：來自中國制造業的證據》， 《金融研究》2013 年第 8 期。

（24） 尹志鋒、葉靜怡、黃陽華、秦雪征：《知識產權保護與企業創新：傳導機制及其檢驗》，《世界經濟》2013 年第 12 期。

（25） 王華：《更嚴厲的知識產權保護制度有利于技術創新嗎？》，《經濟研究》2011 年第 S2 期。

（26） D. Gonzalez， The Herido Project， Callaloo， 2005， 28 （3）， pp.604-609.

（27） 裴長洪、劉洪愧：《習近平新時代對外開放思想的經濟學分析》，《經濟研究》2018 年第 2 期。

（28） 鐘騰、汪昌云：《金融發展與企業創新產出——基于不同融資模式對比視角》，《金融研究》2017 年第 12 期。

（29） 賈俊生、倫曉波、林樹：《金融發展、微觀企業創新產出與經濟增長——基于上市公司專利視角的實證分析》，《金融研究》2017 年第 1 期。

（30） 王金杰、郭樹龍、張龍鵬：《互聯網對企業創新績效的影響及其機制研究——基于開放式創新的解釋》，《南開經濟研究》2018 年第 6 期。

（31） K. J. Preacher， D. D. Rucker， A. F. Hayes， Addressing Moderated Mediation Hypotheses： Theory， Methods， and Prescriptions， Multivariate Behavioral Research， 2007， 42 （1）， pp.185-227.

（32） 唐露、劉偉：《企業全球研發網絡的治理新機制——總部技術外派促進隱性知識跨界整合的案例研究》， 《管理世界》2024 年第 1 期。

（33） 鞠曉生、盧荻、虞義華：《融資約束、營運資本管理與企業創新可持續性》，《經濟研究》2013 年第 1 期。

（34） 張璇、劉貝貝、汪婷、李春濤：《信貸尋租、融資約束與企業創新》，《經濟研究》2017 年第 5 期。

（35） 唐松、伍旭川、祝佳：《數字金融與企業技術創新——結構特征、機制識別與金融監管下的效應差異》，《管理世界》2020 年第 5 期。

（36） 王紅建、曹瑜強、楊慶、楊箏：《實體企業金融化促進還是抑制了企業創新——基于中國制造業上市公司的經驗研究》，《南開管理評論》2017 年第 1 期。

（37） 黎文靖、鄭曼妮：《實質性創新還是策略性創新？——宏觀產業政策對微觀企業創新的影響》，" 《經濟研究》2016 年第 4 期。

（38） 尹美群、盛磊、李文博：《高管激勵、創新投入與公司績效——基于內生性視角的分行業實證研究》，《南開管理評論》2018 年第 1 期。