基于VAR模型的中國專利與進(jìn)出口貿(mào)易關(guān)系分析

孫瑩 周恩輝 崔美子

［摘要］ 隨著中國對外貿(mào)易份額越來越大，中國企業(yè)由勞動密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變、同時其又推動著制造經(jīng)濟(jì)向創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變，技術(shù)創(chuàng)新密切相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)問題成為是我國企業(yè)走出去的首要障礙。本文選取了1987—2007年進(jìn)口額、出口額、國內(nèi)3種專利授權(quán)數(shù)、國外在華3種專利授權(quán)數(shù)、中國在國外及港澳臺申請專利的授權(quán)量等五大變量，利用VAR模型研究了中國的專利授權(quán)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、對外貿(mào)易進(jìn)出口水平的相互關(guān)系。

［關(guān)鍵詞］ VAR；專利授權(quán)；貿(mào)易進(jìn)出口

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 20. 022

［中圖分類號］F76［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A［文章編號］1673 - 0194（2012）20- 0034- 03

0引言

自改革開放以來，專利的應(yīng)用對我國經(jīng)濟(jì)增長的支持作用不斷上升。隨著中國加入ＷＴＯ以及中國的對外貿(mào)易額越來越大，許多企業(yè)由勞動密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變、同時又推動著制造經(jīng)濟(jì)向創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變，比起反補(bǔ)貼、反傾銷等貿(mào)易壁壘，技術(shù)創(chuàng)新密切相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)才是我國企業(yè)走出去的首要障礙。而專利與中國對外貿(mào)易的關(guān)系也越發(fā)緊密起來。

1中國專利及對外貿(mào)易現(xiàn)狀

專利是衡量一個國家地區(qū)創(chuàng)新活動的重要指標(biāo)，代表了該地區(qū)的科技實力。在中國，社會公眾對知識產(chǎn)權(quán)的了解有限，更欠缺創(chuàng)造、保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的意識。一些企業(yè)在國際貿(mào)易中對有關(guān)商品所涉及的知識產(chǎn)權(quán)缺乏更深層次的了解，一方面是導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新能力低下，出口產(chǎn)品的科技含量和自主品牌的競爭力不足；另一方面是引起企業(yè)無意識的侵權(quán)情況不斷增加，比如定牌加工企業(yè)，由于缺乏知識產(chǎn)權(quán)意識，在簽訂定牌加工合同時，沒有審查委托人是否真正擁有所委托使用的專利，經(jīng)常造成無意識侵權(quán)。

鑒于中國對外經(jīng)濟(jì)發(fā)展的走勢，很多企業(yè)已經(jīng)開始了知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略。由于中國的出口業(yè)務(wù)主要來自于“三來”業(yè)務(wù)，而非真正的自主生產(chǎn)、發(fā)明出口，所以為了推動高端產(chǎn)品的對外貿(mào)易，必須加強(qiáng)技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用。

從１９８５年４月到２０１０年６月，國家知識產(chǎn)權(quán)局共受理3種專利申請６ ２８５ ２１１件，其中，國內(nèi)申請５ ３０５ ２１８件，占總量的８４．４％，國外申請９７９ ９９３件，占總量的１５．６％。發(fā)明、實用新型、外觀設(shè)計的專利申請數(shù)量分別為２ ０９８ ９６４件、２ １６９ ７３５件和２ ０１６ ５１２件，在總量中各自占３３．４％，３４．５％和３２．０８％。目前專利申請呈現(xiàn)的主要特點：3種專利申請總量持續(xù)快速增長，但較前兩年不同的是，發(fā)明的申請增速大幅提高，改變了之前實用新型、外觀設(shè)計占主導(dǎo)的局面，實現(xiàn)3種專利申請份額基本持平；在國內(nèi)的專利授權(quán)量排在前10位的國家依次是：日本、美國、德國、韓國、法國、荷蘭、瑞士、英國、意大利、瑞典。且累計數(shù)量日本以１９５ ２４３件遙遙領(lǐng)先于位居第二的美國９４ １３５件，足見日本不僅是技術(shù)輸出大國，并且對于在中國的技術(shù)策略是非常明顯。

據(jù)海關(guān)統(tǒng)計，２００９年我國進(jìn)出口２２ ０７２．７億美元，比上年下降１３．９％。其中出口１２ ０１６．７億美元，下降１６％，出口價格下跌６．２％；進(jìn)口１０ ０５６億美元，下降１１．２％，進(jìn)口價格下跌１２．７％。全年實現(xiàn)貿(mào)易順差１ ９６０．７億美元，減少３４．２％。

從統(tǒng)計數(shù)據(jù)得知，中國的專利數(shù)是不斷增長的，但從實際來說中國的專利發(fā)展還處于初級階段。而中國的外貿(mào)發(fā)展，基本上是呈現(xiàn)上升的趨勢。本文將從計量的角度研究我國的專利狀況與對外貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互關(guān)系。

2數(shù)據(jù)處理及方法選擇

2.1 數(shù)據(jù)處理

本文主要運(yùn)用了3部分的數(shù)據(jù)：中國知識產(chǎn)權(quán)局所統(tǒng)計的年報數(shù)據(jù)、聯(lián)合國ＵＮＣＯＭＴＲＡＤＥ提供的中國對外貿(mào)易數(shù)據(jù)以及ＷＩＮＤ數(shù)據(jù)庫的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。在專利數(shù)據(jù)上選擇在華的專利授權(quán)數(shù)，因?qū)＠暾垟?shù)反映的是技術(shù)創(chuàng)造者的專利意識，而專利授權(quán)數(shù)才如實地反映了專利的獨創(chuàng)性、新穎性和實用性，即授權(quán)數(shù)決定了技術(shù)是否可以真正應(yīng)用于實踐?？紤]到中國對外進(jìn)出口，將專利數(shù)據(jù)又分為國外在華3種專利的授權(quán)數(shù)，中國在國外及港澳臺申請專利的授權(quán)數(shù)。而宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要是國內(nèi)生產(chǎn)總值ＧＤＰ。

因此數(shù)據(jù)包括：ＧＤＰ、進(jìn)口額（ＩＭ）、出口額（ＸＭ）、國內(nèi)3種專利授權(quán)數(shù)（ＤＰＧ）、國外在華3種專利授權(quán)數(shù)（ＦＰＧ）、中國在國外及港澳臺申請專利授權(quán)數(shù)（ＴＯＦ）。

本文采用１９８７-２００７年的數(shù)據(jù)。選擇這２１個年份的數(shù)據(jù)主要是受限于中國的專利年報所提供的數(shù)據(jù)記錄，在１９８７年之后的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑是保持一致的。

為了去除物價變動因素對進(jìn)出口、ＧＤＰ的影響，我們用ＧＤＰ平減指數(shù)（ｄｅｆｌａｔｏｒ）作為通脹率對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。用這個指數(shù)作為價格指數(shù)，是由于ＣＰＩ、ＰＰＩ等只能反映某一方面的物價變動情況，而ＧＤＰ平減指數(shù)能夠比較全面地反映物價走勢。轉(zhuǎn)化公式：

上式中，我們以１９７８年的數(shù)據(jù)作為基期（ＧＤＰ指數(shù)為１００）。GDPdeflatori表示各年ＧＤＰ平減指數(shù)，ＧＤＰ表示各年ＧＤＰ名義值， GDPindexi表示各ＧＤＰ指數(shù)。

2.2 方法選擇

研究中國專利的發(fā)展變化與外貿(mào)進(jìn)出口之間的關(guān)系是為確定它們之間的穩(wěn)定關(guān)系和統(tǒng)計學(xué)上的依存度。應(yīng)從整體綜合考慮， 而不能僅僅研究兩兩關(guān)系。傳統(tǒng)的計量方法不能對變量間的動態(tài)關(guān)系給予充分說明，而用非結(jié)構(gòu)性方法建立表明各個變量之間關(guān)系的模型是對傳統(tǒng)模型的一種有力改進(jìn)。

本文使用的向量自回歸模型（ＶＡＲ）是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立的，ＶＡＲ模型把系統(tǒng)中每個變量作為所有內(nèi)生變量滯后的函數(shù)來構(gòu)造模型。實際建模時滯后期ｐ根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則（ＡＩＣ）和施瓦茨準(zhǔn)則（ＳＣ）確定， 兩者取值都越小越好。所有的數(shù)值運(yùn)用Ｒ軟件進(jìn)行分析處理。

3實證分析

在運(yùn)用平減指數(shù)之后，得到了６組待處理的數(shù)據(jù)，分析時分別記為ＩＭ，ＸＭ，ＧＤＰ，ＤＰＧ，ＦＰＧ和ＴＯＦ并做以下處理：

3.1 對數(shù)變換

為了消除數(shù)據(jù)中潛在的異方差問題，本文對數(shù)據(jù)進(jìn)行了自然對數(shù)變換，變?yōu)椋蹋桑?，ＬＸＭ，ＬＧＤＰ?ＬＤＰＧ，ＬＦＰＧ和ＬＴＯＦ。

3.2 單位根檢驗

從對數(shù)處理后的時間序列圖可以知道幾組數(shù)據(jù)間均有相似的趨勢，但不能說明它們之間的關(guān)系。在對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行計量分析時，首先要對各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，否則直接對非平穩(wěn)的時間序列進(jìn)行回歸將導(dǎo)致謬誤回歸現(xiàn)象。本文采用ＡＤＦ來確定各變量的平穩(wěn)性，通過以下3個模型完成：

模型１：ΔＸｔ＝δＸ＋∑βｉΔＸｔ－ｉ＋εｔ

模型２：ΔＸｔ＝α＋δＸｔ－１＋ ∑βΔｉＸｔ－ｉ＋εｔ

模型３：ΔＸｔ＝α＋βｔ＋δＸｔ－１＋∑βΔｉＸｔ－ｉ＋εｔ

零假設(shè)：Ｈ０：δ＝０，即存在一單位根。實際檢驗從模型３ 開始，然后模型２，模型１，直到檢驗拒絕零假設(shè)為止。

因此，我們對于變換后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行多次差分，直到數(shù)據(jù)平穩(wěn)為止。運(yùn)用Ｒ統(tǒng)計軟件，將得到的輸出結(jié)果匯總?cè)绫?。

數(shù)據(jù)來源：Ｒ軟件計算及作者匯總

從以上結(jié)果可知，在５ ％的顯著性水平下，ＬＩＭ，ＬＸＭ，ＬＧＤＰ和ＬＦＰＧ需要經(jīng)過３次差分得到平穩(wěn)時間序列，即為Ｉ（３）序列；ＬＤＰＧ需要2次，即為Ｉ（２）序列；ＬＴＯＦ只需要1次，即為Ｉ（１）序列。

3.3 協(xié)整檢驗

為了檢驗這幾組數(shù)據(jù)是否存在協(xié)整關(guān)系，必須在建立方程之前對其進(jìn)行協(xié)整檢驗。由于不同階的數(shù)列一定不存在協(xié)整關(guān)系，因此我們只在同階的情況下考慮變量間的協(xié)整關(guān)系。即我們只考慮進(jìn)出口和ＧＤＰ與ＦＰＧ序列同階時的協(xié)整關(guān)系。

可以看出，這兩個變量存在一個協(xié)整關(guān)系，回歸得到：

ＬＦＰＧ ＝－３９．５８６＋１．９５４×ＬＩＭ

同理可得，出口與國外在華3種專利授權(quán)存在一個協(xié)整關(guān)系，回歸得到：ＬＦＰＧ ＝－３７．４７４ ５＋１．８６２ ９ ×ＬＸＭ

ＧＤＰ與國外在華3種專利授權(quán)存在一個協(xié)整關(guān)系，回歸得到：ＬＦＰＧ ＝－５４．４１５ ２＋２．２２８ ５×ＬＧＤＰ

此外，通過ＡＣＦ檢驗的殘差圖也可以排除變量間自相關(guān)的可能性。從以上結(jié)果看出，ＧＤＰ對國外在華3種專利授權(quán)的關(guān)系為正，且最為緊密。此結(jié)論可從表3的結(jié)果中得到應(yīng)證。

ｒ≤１，說明只存在一個協(xié)整關(guān)系，即僅有一個回歸方程。

從計算結(jié)果可知，雖然４個變量之間存在協(xié)整關(guān)系，但在回歸方程中，只有ＧＤＰ通過檢驗。鑒于ＧＤＰ、進(jìn)口額和出口額有著很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，因此不能輕易得出“ＧＤＰ與國外在華3種專利授權(quán)的關(guān)系最為緊密和直接”的結(jié)論。所以，我們對這4個變量繼續(xù)進(jìn)行了格蘭杰因果檢驗。

3.4 格蘭杰因果檢驗

由于格蘭杰因果檢驗對變量的滯后項有很強(qiáng)的敏感性，因此通常對不同的滯后長度進(jìn)行試驗，以確信結(jié)論是強(qiáng)健而不依賴于模型的。

通過計量分析可知，在不同滯后階數(shù)下，我們都能拒絕“在華專利數(shù)不是ＧＤＰ的格蘭杰原因”和“在華專利數(shù)不是進(jìn)口額的格蘭杰原因”的原假設(shè)，從而得出“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)是ＧＤＰ的格蘭杰原因”和“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)是進(jìn)口的格蘭杰原因”的結(jié)論。

由于國外出口（我國進(jìn)口）量確實與在我國的專利申請數(shù)有一定比例的相關(guān)，因此這樣的統(tǒng)計結(jié)論也與現(xiàn)實情況符合。然而，到底是ＧＤＰ還是進(jìn)口額與在華3種專利授權(quán)數(shù)更為相關(guān)，相關(guān)性有多高，是否存在滯后相關(guān)等問題，我們需要通過建立ＶＡＲ模型得出答案。

3.5 建立ＶＡＲ模型

根據(jù)ＡＩＣ和ＳＣ信息量得知，在小樣本的情況下，ＡＩＣ最小化能夠更好地選擇出最佳模型。在Ｒ中，可以自動選擇ＡＩＣ最小化的模型。通過一系列的測算，我們發(fā)現(xiàn)，只有ＤＬＩＭ與ＤＬＦＰＧ可以建立ＶＡＲ模型：

ＤＬＩＭ ＝ ＤＬＩＭ．ｌ１ ＋ ＤＬＦＰＧ．ｌ１ ＋ ＤＬＩＭ．ｌ２ ＋ ＤＬＦＰＧ．ｌ２ ＋ ＤＬＩＭ．ｌ３ ＋ ＤＬＦＰＧ．ｌ３ ＋ ＤＬＩＭ．ｌ４ ＋ ＤＬＦＰＧ．ｌ４ ＋ ＤＬＩＭ．ｌ５ ＋ ＤＬＦＰＧ．ｌ５ ＋ ｃｏｎｓｔ

可得回歸方程：

ＤＬＦＰＧ＝ＤＬＩＭ．ｌ１＋ＤＬＦＰＧ．ｌ１＋ＤＬＩＭ．ｌ２＋ＤＬＦＰＧ．ｌ２＋ＤＬＩＭ．ｌ３＋ ＤＬＦＰＧ．ｌ３＋ＤＬＩＭ．ｌ４＋ＤＬＦＰＧ．ｌ４＋ＤＬＩＭ．ｌ５＋ＤＬＦＰＧ．ｌ５＋ｃｏｎｓｔ

同理，但ＤＬＦＰＧ各滯后階數(shù)均未通過檢驗 。

通過計算可知，在５％的顯著性水平下，進(jìn)口增長率（ＤＬＩＭ）與國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率（ＤＬＦＰＧ）的一、二和三階滯后顯著正相關(guān)。即本年的進(jìn)口增長率，在一定程度上，是由前3年的國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率所決定的，而與前年最為相關(guān)：

ＤＬＩＭ＝０．２６８２０×ＤＬＦＰＧ．ｌ１＋０．４４７６６×ＤＬＦＰＧ．ｌ２＋０．２６４５８×ＤＬＦＰＧ．ｌ３

這不但進(jìn)一步驗證了我們以上對于進(jìn)口額與國外在華3種專利授權(quán)數(shù)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)與證明，也表明了其他專利授權(quán)數(shù)值在一定程度上與進(jìn)出口額和ＧＤＰ是無關(guān)的。

4結(jié)論

從以上的分析可知，在模型所運(yùn)用的6組數(shù)據(jù)中，只有國外在華3種專利授權(quán)數(shù)與進(jìn)口額、出口額和ＧＤＰ這3項有比較直接的關(guān)系。

從協(xié)整檢驗中可以看出，國外在華3種專利授權(quán)數(shù)與以上3項均存在協(xié)整關(guān)系，進(jìn)一步得出“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)是ＧＤＰ的格蘭杰原因”和“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)是進(jìn)口的格蘭杰原因”的結(jié)論。

最后通過ＶＡＲ模型來描述國外在華3種專利授權(quán)數(shù)與這3個變量之間的具體關(guān)系，得出了關(guān)于“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)對數(shù)增長率”與“進(jìn)口額對數(shù)增長率”的有效ＶＡＲ模型。在５％的顯著性水平下，得出進(jìn)口增長率（ＤＬＩＭ）與國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率（ＤＬＦＰＧ）的一、二和三階滯后是顯著正相關(guān)的結(jié)論，即本年的進(jìn)口增長率，在一定程度上，是由前3年的國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率所決定的。而只有這一個模型通過有效性檢驗的結(jié)果，也讓我們推斷出出口額和ＧＤＰ與“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)”的相關(guān)性主要是由于這2個變量與進(jìn)口額的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性造成的。雖然我們建立模型的動機(jī)并不完全在于系數(shù)的絕對數(shù)值的定量分析，但我們依然可以看出，當(dāng)年的進(jìn)口增長率與前年的“國外在華3種專利授權(quán)數(shù)增長率”最為相關(guān)，而去年和大前年則具有相同的影響力。

主要參考文獻(xiàn)

［１］劉希宋，邱瑞，張玉喜． 基于ＶＡＲ模型的我國對外貿(mào)易與技術(shù)進(jìn)步關(guān)聯(lián)分析［Ｊ］． 統(tǒng)計與決策， ２００９（２３）.

［２］龔國勇，覃思乾． 基于ＶＡＲ模型的深圳ＧＤＰ增長的影響因素分析［Ｊ］． 統(tǒng)計與決策，２００9（１１）.

［３］徐元． 從“科技興貿(mào)”到“創(chuàng)新強(qiáng)貿(mào)”是中國外貿(mào)發(fā)展的必然選擇［Ｊ］． 中國對外貿(mào)易， ２００６（１２）．

［４］方毅，張屹山． ＣＶａＲ、ＶａＲ應(yīng)用在ＲＡＲＯＣ的比較研究［Ｊ］． 數(shù)理統(tǒng)計與管理，２００７（１）.

［５］Ｇｌａｕｃｏ Ｄｅ Ｖｉｔａ， Ｋｈｉｎｅ Ｓ Ｋｙａｗ． Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ ｏｆ Cａｐｉｔａｌ Fｌｏｗｓ ｔｏ Dｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Cｏｕｎｔｒｉｅｓ： ａ Sｔｒｕｃｔｕｒａｌ ＶＡＲ Aｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｓｔｕｄｉｅｓ，２００８，35（4）.