專利密集型產業(yè)、專利制度與經濟增長

李黎明,陳明媛，2

（1.南京理工大學 知識產權學院，南京 210094； 2.國家知識產權局 專利管理司，北京 100088）

專利密集型產業(yè)、專利制度與經濟增長

李黎明1,陳明媛1，2

（1.南京理工大學 知識產權學院，南京 210094； 2.國家知識產權局 專利管理司，北京 100088）

本文利用專利案件數量與專利授權數量構建反映司法保護和行政保護的指標全面刻畫我國的專利保護強度，借助模糊優(yōu)選法從投入和產出兩個維度設計指標篩選專利密集型產業(yè)，在此基礎上對比分析中、美專利制度對產業(yè)經濟增長的影響。本文提出并驗證了如下假說：在經濟發(fā)展水平臨界點兩側，專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)的經濟貢獻度會發(fā)生逆轉。經濟發(fā)展水平低于臨界點時，專利保護強度降低對非專利密集型產業(yè)經濟貢獻大于其對專利密集型產業(yè)的貢獻；超過臨界點時，專利保護強度提升對專利密集型產業(yè)經濟貢獻大于其對非專利密集型產業(yè)的貢獻。中美產業(yè)層面數據的實證結果還表明，經濟發(fā)展水平超過臨界點后，專利保護強度的提升會提高專利制度對專利密集型產業(yè)經濟貢獻的彈性系數，而對非專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展貢獻不顯著甚至帶來負增長效應，這也說明專利密集型產業(yè)不僅是數量密集，更重要的是制度依賴，同時，有必要在我國專利司法保護中探索引入產業(yè)政策杠桿。

專利密集型產業(yè)；專利保護強度；模糊優(yōu)選法；全要素生產率；經濟增長

一、問題的提出

20世紀90年代，隨著《與貿易相關的知識產權保護協(xié)定》（TRIPs）的簽署生效，知識產權與貿易政策的連接使得發(fā)展中國家被迫強化專利保護，專利制度與發(fā)展中國家經濟增長的關系逐漸成為學術界關注的熱點。

以Grossman（1991）、Helpman（1991，1993）、Lai（1998）為代表的學者借助理論模型分析專利保護、技術溢出與經濟增長的關系。Helpman（1993）[1]認為，實行較強的知識產權保護，有助于發(fā)達國家占領更多的全球市場，但會阻礙發(fā)展中國家經濟發(fā)展，進而使得發(fā)達國家中長期技術增長率下降；Lai（1998）[2]將FDI作為技術溢出的渠道，建立動態(tài)均衡模型得到了Helpman（1993）完全相反的結論。徐朝陽（2010）[3]將技術模仿視為一種局部創(chuàng)新，同樣需要一定程度的專利保護，構建了一個Ramsey 問題模型，發(fā)現(xiàn)發(fā)展中國家在發(fā)展早期階段，理應設定相對較低的專利保護程度，然后隨著經濟成長不斷地提高專利保護水平，但其長期的穩(wěn)態(tài)專利保護水平有可能比發(fā)達國家高，也可能比發(fā)達國家低。羅德明等[4]（2015）基于羅默模型的動態(tài)一般均衡，假設技術模仿與引進是有代價的，發(fā)現(xiàn)發(fā)展中國家存在最優(yōu)專利保護，而且發(fā)達國家和發(fā)展中國家均衡經濟增長率是最優(yōu)專利保護的增函數。

Ginarte和Park（1997）從保護范圍、國際條約成員資格、保護的喪失、執(zhí)行機制和保護期限五個維度編制了跨國專利保護強度指標后，討論專利保護強度與經濟增長的實證研究文獻大量涌現(xiàn)。Ginarte和 Park等人的實證研究表明[5]，專利保護強度與經濟發(fā)展具有正向關系，Maskus和Chen等人的實證研究則發(fā)現(xiàn)專利保護強度與經濟發(fā)展水平呈現(xiàn)U型關系[6-7]。對于司法體系正處于轉型完善期的發(fā)展中國家而言，G-P指數的度量結構與實際保護強度可能并不一致，因此，國內很多學者開始研究專利保護執(zhí)法強度的影響因素，韓玉雄和李懷祖（ 2005 ） 、許春明（2008）、姚利民等（2009）、沈國兵（2009）、劉小魯（2011）、詹映（2013）、尹志鋒（2015）等從經濟發(fā)展水平、律師比例、《全球競爭力報告》知識產權保護實施指數、弗雷澤研究所法律體系及產權保護指數等方面測算專利保護執(zhí)法強度，再結合G-P指數討論專利制度與經濟增長[8-14]。

進入21世紀，以Siwek （2005）和Nam（2010）為代表的學者開始從產業(yè)層面關注專利制度的經濟貢獻。2012年和2013年，美國和歐盟相繼發(fā)布“知識產權密集型產業(yè)”研究報告，通過定義產業(yè)的專利密集度篩選專利密集型產業(yè)，從而測度專利對經濟增長的貢獻。國內學者參照美國的研究方法，對我國知識產權密集型產業(yè)進行了研究[15]。

此外，還有一部分學者借助專利授權數量來分析專利制度的經濟貢獻，如趙彥云[17]等（2011）發(fā)現(xiàn)，發(fā)明專利在1997 年前對全要素生產率沒有顯著影響,但在1998—2008 年對全要素生產率的影響遠大于實用新型和外觀設計專利；張杰（2016）[18]等人運用1985—2012年面板數據分析得出，發(fā)明專利對我國各省份人均真實GDP增長率造成顯著U型作用效應，而實用新型和外觀設計專利未產生顯著的作用效應。

現(xiàn)有研究從不同維度研究了專利制度保護強度影響因素及其經濟貢獻，對專利制度與經濟發(fā)展水平的U型關系基本達成了共識，對我們理解專利制度促進經濟增長的作用機理具有重要參考價值。在現(xiàn)有研究基礎上，有兩個方面的問題需要進一步的研究。首先，結合專利密集型產業(yè)和專利制度經濟貢獻的研究文獻還不多。理論和實證文獻表明只有當發(fā)展中國家的經濟發(fā)展水平達到一定階段，專利制度保護的促進效應才會顯著，同時，產業(yè)層面的實證文獻也肯定了專利密集型產業(yè)的經濟貢獻，但在經濟發(fā)展水平的臨界點兩側，專利制度如何影響專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)經濟貢獻的研究文獻還比較少。其次，專利執(zhí)法強度研究的某些代理變量的選取仍過于宏觀，表征能力針對性不強，有必要結合具體的實際情況和背景，采用更為合適的代理變量，才能準確并充分地量化每個評價指標所要反映的現(xiàn)實情況；與此同時，現(xiàn)有研究對我國專利行政保護的關注還不夠，事實上，近年來，我國的專利行政執(zhí)法力度和影響不斷擴大，2014年《專利法修改征求意見稿》加強了專利行政執(zhí)法的內容，2015年我國發(fā)布了新的《專利行政執(zhí)法辦法》。

為了討論前述兩個問題，本文擬從以下幾個方面進行分析：第一，借助2004—2014年我國各級法院受理的一審專利民事案件和專利行政案件、各地方知識產權局受理的專利行政執(zhí)法案件、專利授權量等客觀數據構建反映我國專利司法保護和專利行政保護的指標，從而刻畫我國專利保護強度的變化；第二，利用國家統(tǒng)計局2011—2014年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數據統(tǒng)計，從投入和產出兩個維度，綜合專利存量和專利增量，運用模糊優(yōu)選法篩選專利密集型產業(yè)；第三，借助DEA和計量模型，討論專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展的影響；第四，收集2002—2011年美國制造業(yè)經濟數據（由于2000年和2001年產業(yè)人力資本數據缺失，同時2002年美國實行新的產業(yè)分類，相應地數據節(jié)點從2002年開始；2011年后美國通過新的發(fā)明專利法案，專利保護立法強度和專利保護執(zhí)法強度均發(fā)生變化，為保證一致性，數據區(qū)間截止到2011年），對比分析專利制度保護對美國專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)經濟增長的作用。最后，給出研究結論和政策含義。

本文的貢獻主要體現(xiàn)在如下兩個方面：（1）構建一種新的專利保護強度測度方法。韓玉雄和李懷祖（2005）、許春明（2008）、姚利民等（2009）通過設計指標體系改進G-P指數測度知識產權保護強度，但指標選取的代理變量具有一定的主觀性，且標準不一致。代中強（2014）以專利行政執(zhí)法案件數量與當期專利授權量之比測度各省份實際的專利行政保護水平，這一方法采用客觀數據降低了主觀性影響，但是沒有考慮行政執(zhí)法案件與專利授權量之間的滯后期問題。本研究分別以專利民事案件、專利行政執(zhí)法案件與考慮滯后期的專利授權量之比表征司法保護水平和行政保護水平，最終測度專利保護強度。（2）進一步考察了經濟發(fā)展水平閾值兩側，知識產權保護影響產業(yè)經濟發(fā)展的作用機理差異，研究發(fā)現(xiàn)，在經濟發(fā)展水平臨界點兩側，專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)的經濟貢獻度會發(fā)生逆轉，而且當經濟發(fā)展水平超過臨界點后，專利保護強度的提升會提高專利制度對專利密集型產業(yè)經濟貢獻的彈性系數，而對非專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展貢獻并不顯著。

二、文獻回顧與研究設定

（一）文獻回顧

設計指標體系測度知識產權保護強度進而開展知識產權保護影響經濟發(fā)展實證研究的文獻非常多。Ginarte和 Park（1997）做了非常重要的開創(chuàng)性工作，編制了跨國專利保護強度的G-P指數，但G-P指數側重測度知識產權的立法強度，無法體現(xiàn)知識產權的執(zhí)法強度。

于是，很多專家學者開始借助大范圍的調查數據或調查報告來測度知識產權執(zhí)法強度。Smarzynska（2004）采用美國“特別301報告”的評價數據作為執(zhí)法力度的依據，對立法水平進行修正，得到各國的知識產權綜合保護水平。Marron和Steel （2006）試圖用國際商業(yè)軟件聯(lián)盟（Business Software Alliance）發(fā)布的軟件盜版率（piracy rates）評價知識產權執(zhí)法強度。Srividya Jandhyala（2014）[19]參照Marron和Steel （2006）的研究，分析了知識產權保護強度與國家公共服務能力的關系。以美國“特別301 報告”評分以或美國商業(yè)軟件協(xié)會估計的各國軟件盜版情況作為知識產權執(zhí)法強度的測度指標，在很大程度上反應了美國的利益和偏好，以此為標準分析發(fā)展中國家可能有失公允。McCalman （2004）[20]采用“透明國際”（ Transparency International）發(fā)布的“清廉指數（Corruption Perceptions Index）”來衡量知識產權執(zhí)法強度，事實上，“清廉指數”只反映了對一國腐敗情況的感知，無法準確地衡量知識產權保護的執(zhí)行情況。Nikolaos Papageorgiadis等（2014）[21]基于交易費用理論分析專利制度影響經濟發(fā)展的作用機理，從服務成本、產權保護成本和監(jiān)督成本3個方面設計指標構建知識產權保護指數，在美國“特別301 報告”評價結果、“清廉指數”、軟件盜版率的基礎上，增加世界經濟論壇（World Economic Forum） 發(fā)布的《全球競爭力報告》（The global competitiveness report） 和瑞士洛桑國際管理學院（International Institute for Management Development）發(fā)布的《國際競爭力年度報告》關于各國知識產權保護的評價結果，但文獻僅測度了各國知識產權保護強度，并沒有對知識產權保護影響經濟發(fā)展的作用機理展開實證分析。

同樣，國內學者的相關研究文獻主要集中在知識產權執(zhí)法強度評價指標的改進。韓玉雄和李懷祖（2005）、許春明（2008）、姚利民等（2009）、沈國兵（2009）、劉小魯（2011）、詹映（2013）、尹志鋒（2015）等從經濟發(fā)展水平、律師比例、《全球競爭力報告》知識產權保護實施指數、弗雷澤研究所法律體系及產權保護指數等方面測算知識產權保護執(zhí)法強度，再結合G-P指數討論專利制度與經濟增長。通過分析發(fā)現(xiàn),目前我國學者選擇“執(zhí)法強度”指標主要從內部影響因素和外部影響因素兩個方面來考慮，在具體選擇時主要依據經驗，這就造成了一定的隨意性，因此不同學者選擇的指標不盡相同。如，對于“經濟發(fā)展水平”的衡量，韓玉雄、李懷祖是以1000 美元為標準，即當人均GDP 達到或超過1000 美元時分值為1，當人均GDP 低于1000 美元時分值等于實際人均GDP 除以1000; 而許春明、單曉光是以2000 美元為標準。沈國兵、劉佳則是用人均GNI 來衡量，標準是世行對于中低收入類別的上限。

不僅如此，現(xiàn)有實證文獻缺乏反映我國專利行政保護水平的針對性代理變量。2015年7月我國實行新的《專利行政執(zhí)法辦法》，在這之前，我國執(zhí)法人員持證上崗和資格管理制度、全面落實行政執(zhí)法責任制等方面不夠完善，并且對展會和電子商務領域行政執(zhí)法力度還不夠，顯然許春明、單曉光用連續(xù)的時間段來反映行政執(zhí)法水平的變化是不合適的。代中強（2014）以專利行政執(zhí)法案件

數量與當期專利授權量之比測度各省份實際的專利行政保護水平，進而分析專利保護對各省份出口技術復雜度的研究。事實上，當期專利行政執(zhí)法案件與專利授權量之間并不是嚴格的匹配關系，以發(fā)明專利行政執(zhí)法案例，其授權年限可能存在一定的滯后期。

（二）研究設計

1.專利保護強度測度

李黎明（2016）[22]設定法院受理的一審發(fā)明專利案件與發(fā)明專利授權量存在一年的滯后期，法院受理的實用新型、外觀設計專利案件與當期的實用新型、外觀設計專利授權量高度相關，同時，假設經濟發(fā)展水平達到一定臨界值，若專利權人更愿意向法院尋求民事侵權救濟，那么專利司法保護水平越高，從而用以全國各級法院受理的一審專利民事案件、專利行政案件數量與當期實用新型、外觀設計專利授權量及滯后一期的發(fā)明授權量總和之比測度我國專利司法保護強度變化，實證結果表明，我國專利司法保護強度與典型產業(yè)利潤率之間存在U型關系。近年來，我國專利行政執(zhí)法保護的影響和力度不斷提升，為權衡專利司法保護和專利行政保護（司法保護應該作為權利人最主要的救濟途徑，但我國司法保護賠償額較低、結案周期較長，相對而言具有效率優(yōu)勢的專利行政保護的地位和影響力不斷提升，故二者的權重設置為0.6和0.4），本研究采用線性加權的方法來測度專利行政執(zhí)法強度，考慮到我國知識產權行政執(zhí)法案件統(tǒng)計數據包括受理的專利侵權糾紛、其他糾紛及假冒專利案件，而假冒專利案件屬于專利管理部門主動查處行為，相應地，專利行政執(zhí)法強度由受理執(zhí)法強度和主動查處強度兩部分構成（專利行政執(zhí)法強度更應該側重權利人的意愿和選擇，故受理執(zhí)法強度的權重更高，設置為0.7）。結合韓玉雄和李懷祖（2005）等人的研究，進而采用專利保護立法強度與專利保護執(zhí)法強度乘積刻畫我國專利保護強度的變化。綜上所述，本研究將我國專利保護強度界定為：

由于美國沒有專利行政執(zhí)法保護，也沒有實用新型專利，為了保證一致性，本研究借助美國專利商標局和最高法院的統(tǒng)計數據（Performance & Accountability Report US （Patent and Trademark Office） and Judicial Facts and Figures （US Courts）），用美國各級法院受理的專利案件數量與當期發(fā)明授權和滯后一期發(fā)明授權之和的比值反映美國專利保護執(zhí)法強度變化，美國專利保護立法強度仍然采用G-P指數既有的評價結果。

2.專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展的影響

2000年，美國科羅拉多大學經濟學教授Keith E.Maskus在“知識產權與經濟發(fā)展”的研究表明，專利保護強度與實際人均國民收入相關。在經濟發(fā)展過程開始的時候，尤其是在國民人均收入從最低上升到臨界點時，專利司法保護先趨于惡化，專利侵權現(xiàn)象日趨嚴重，繼而隨著經濟發(fā)展，逐步得到改善。聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織（UNIDO）2006年發(fā)表的一份研究報告《知識產權在技術轉移與經濟增長中的作用》（The Role of Intellectual Property Rights in Technology Transfer and Economic Growth: Theory and Evidence）指出，人均GDP3400美元（1980年不變價）是個閾值，低于3400美元（1980年人民幣為5100元），知識產權保護和經濟增長之間沒有顯著聯(lián)系，高于這個值，知識產權保護和經濟增長之間有著顯著的和積極的聯(lián)系，根據不變價測算，我國2009年人均GDP超過閾值。王一捷（2012）[23]運用歷史分析的方法回溯日本的知識產權制度發(fā)展歷史,發(fā)現(xiàn)適度、合理的知識產權制度建立為日本技術變遷與可持續(xù)的經濟增長提供了動力：一方面，促進了國內對引進技術的改造、培育了國內技術創(chuàng)新的能力；另一方面，延遲和限制對外國人專利權的保護，為日本節(jié)省了可觀的專利許可與轉讓費用，使先進技術可以更加迅速地在國內擴散。然而，隨著TRIPs協(xié)議的實施，我國產業(yè)經濟發(fā)展面臨更為嚴峻的挑戰(zhàn)，難以像日本經濟騰飛那樣快速消化吸收國外先進技術，取而代之的是頻繁的知識產權貿易糾紛、知識產權訴訟以及領先國家的技術封鎖。相關統(tǒng)計數據顯示，2004—2009年美國對我國發(fā)起的337調查達到78起，而1995—2003年美國對華的337調查才26起；2002年—2006年初，科技部初步統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，我國DVD、彩電、摩托車到數碼相機、MP3芯片、汽車和電信設備等企業(yè)因知識產權糾紛引發(fā)的經濟賠償累計超過10億美元；2007 年，美國加強了對華高技術產品的出口管制，規(guī)定包括航空發(fā)動機、先進導航系統(tǒng)、激光器、水下攝像機及推進器等 20 類產品不得向中國出口的技術，同年，2007 年，韓國政府制定了《大韓民國防止產業(yè)技術外流及產業(yè)技術保護法》和《大韓民國防止產業(yè)外流和產業(yè)技術保護方案》等一系列法律法規(guī)。知識產權貿易糾紛、訴訟和技術封鎖使得我國專利密集型產業(yè)難以及時對先進技術進行消化吸收，而技術門檻的存在使得技術模仿的難度也較大，只能依靠持續(xù)的自主研發(fā)投入，提升自主創(chuàng)新能力，相反，非專利密集型產業(yè)的技術密集度和技術門檻低一些，寬松的專利保護使得技術模仿和技術擴散更為容易。因此，我們假定在經濟發(fā)展水平達到臨界點之前，較弱的專利制度保護對非專利密集型產業(yè)經濟貢獻反而更大。而當經濟發(fā)展水平超過臨界點，長期的研發(fā)投入使得專利密集型產業(yè)的技術能力有所提升，創(chuàng)新對產業(yè)經濟的貢獻開始凸顯，較強的專利保護有利于進一步激勵產業(yè)加大研發(fā)投入，同時通過技術許可幫助專利權人獲得更多的商業(yè)機會，提升技術效率，而非專利密集型產業(yè)由于技術模仿的成本和風險越來越大，會逐漸走向技術引進、消化再吸收的道路，此時，專利制度對專利密集型產業(yè)的經濟貢獻會更高。由此，本研究提出如下假說：

在經濟發(fā)展水平臨界點兩側，專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)的經濟貢獻度會發(fā)生逆轉。經濟發(fā)展水平低于臨界點時，專利保護強度降低對非專利密集型產業(yè)經濟貢獻大于其對專利密集型產業(yè)的貢獻；超過臨界點時，專利保護強度提升對專利密集型產業(yè)經濟貢獻大于其對非專利密集型產業(yè)的貢獻。

三、計量模型與數據處理

（一）計量模型

全要素生產率包含了除資本和勞動投入以外的技術創(chuàng)新、制度變遷等諸多影響經濟增長的因素，其中創(chuàng)新被認為是推動全要素生產率提升的核心動力，也是我國經濟增長綜合效率的重要指標，而專利制度的一個重要功能就是激勵創(chuàng)新，保護創(chuàng)新者的合法權益，實現(xiàn)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新回報的良性循環(huán)。因此，本研究認為專利制度通過影響全要素生產率促進經濟增長，并假定全要素生產率TFP主要由行業(yè)R&D投入（RD）、技術引進（YJ）、人力資本（H）、專利保護（IPR）以及其他因素共同決定，借助面板數據構建如下雙對數計量模型：

參考現(xiàn)有相關文獻，全要素生產率的其他影響因素包括[24-25]：

（1）人力資本與研發(fā)投入的交叉項H*RD，用于刻畫人力資本在R&D促進TFP增長過程中所起的作用。

（2）行業(yè)所有制結構。Jef ferson 等（2003）利用1994—1999 年22000 家中國大中型工業(yè)企業(yè)的數據、劉小玄（2004）運用全國普查數據, 均發(fā)現(xiàn)產業(yè)國有比重與生產率之間存在明顯的負相關。本文利用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中國有控股企業(yè)的主營業(yè)務收入占該行業(yè)主營業(yè)務收入的比重來表征所有制結構變量, 如果該系數顯著為負, 則表明國有經濟業(yè)比重過大確實不利于行業(yè)TFP 的增長。

（3）經濟危機影響。引入時間虛擬變量D，用于檢驗2009年全球經濟危機對行業(yè)全要素生產率的影響，如果系數顯著為負，則表明經濟危機給行業(yè)TFP增長帶來了負向效應。

Dt={1,t≥2009}Dt={0,t<2009}

（二）數據處理

本文所有數據來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)經濟統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國經濟普查年鑒2004》以及國家統(tǒng)計局官網產業(yè)統(tǒng)計數據（http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01）。需要指出的是，由于統(tǒng)計口徑的變化，為了保證數據一致性，2004—2010年采用大中型工業(yè)企業(yè)的行業(yè)數據，2011—2014年為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數據，同時2012年我國開始實行新的行業(yè)標準，根據國家統(tǒng)計局行業(yè)標準2002版與2011版對應關系，對產業(yè)數據進行調整。美國歷年產業(yè)經濟數據主要來自經濟統(tǒng)計局（http://www.bea.gov/）和勞動統(tǒng)計局（http://www.bls.gov/data/）官方統(tǒng)計數據。

1.專利密集型產業(yè)的篩選

專利密集型產業(yè)旨在關注那些高度依賴專利制度的產業(yè)部門，而模糊優(yōu)選模型的核心思想是計算備選方案可能達到理想方案的程度，即備選方案隸屬于理想最優(yōu)的量度，稱之為模糊隸屬度或優(yōu)度值，恰好符合量化專利制度影響的需求。

姜南（2014）等人從產業(yè)專利增量和專利存量量化專利密集度，忽視了研發(fā)投入的重要性（事實上，研發(fā)投入是產業(yè)創(chuàng)新程度和知識產權重視程度最常用的一個指標）；張勁文（2015）從投入和產出兩個層面量化專利密集度，沒有將產業(yè)專利增量作為參考指標（專利申請是產業(yè)創(chuàng)新活力的重要表征），美國和歐盟的專利申請都必須經過實質審查，而我國的外觀設計和實用新型專利目前只需要形式審查，故本研究主要考慮各產業(yè)的發(fā)明專利。

綜上所述，從投入和產出兩個層面，本研究綜合考慮專利增量和專利存量，選取千人發(fā)明專利申請量、萬人發(fā)明專利擁有量、研發(fā)強度、研發(fā)人員比重四個指標，利用模糊優(yōu)選法計算產業(yè)專利密集度，具體計算公式如下：

產業(yè)專利密集度=FUZZY（百億元產值發(fā)明申請量，百億元產值有效發(fā)明擁有量，研發(fā)強度，研發(fā)人員比重）

其中，百億元產值發(fā)明申請量是指產業(yè)每百億元工業(yè)總產值對應的發(fā)明專利申請數，從而消除產業(yè)規(guī)模的影響；百億元產值有效發(fā)明擁有量，指產業(yè)每百億元工業(yè)總產值擁有的有效發(fā)明專利數量；研發(fā)強度指產業(yè)R&D經費內部支出占工業(yè)總產值的比例；研發(fā)人員比重指產業(yè)研發(fā)人員全時當量與從業(yè)人員年平均人數的比值，為了消除時間波動和不確定因素的影響，所有指標參照歐美研究方法，取2011—2014年的平均值，如，百億元產值發(fā)明申請量，取2011—2014年產業(yè)發(fā)明專利申請之和與2011—2014年產業(yè)工業(yè)總產值總和的比值。

模糊優(yōu)選模型具體測算過程可參照郝聚民等（1998）[27]關于模糊優(yōu)選法的應用研究。張吉軍通過對模糊一致判斷矩陣排序的方根法、按行求和歸一化法、基于模糊一致判斷矩陣元素與權重的關系式的排序方法進行了比較分析，發(fā)現(xiàn)根據模糊一致判斷矩陣元素與權重的關系式給出的排序方法更具科學性和靈敏性[28]。因此，本研究選用基于該方法的模糊層次分析法（FuzzyAnalyticHierarchyProcess，F(xiàn)AHP）確定指標權重。具體指標權重參照表1。

結合前述產業(yè)專利密集度測算方法，我們將模糊優(yōu)度值高于全部規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)平均值的部門作為專利密集型產業(yè)（參照表2），其余產業(yè)部門作為非專利密集型產業(yè)。

表1 模糊優(yōu)選方法指標權重值

注：相容性指標I（A,W）=0.063<0.1，因此，指標的模糊判斷矩陣具有滿意的一致性。

表2 我國專利密集型產業(yè)

注：交通運輸設備制造業(yè)數據為汽車制造業(yè)、鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備兩個行業(yè)的總和。

對于美國的專利密集型產業(yè)，一方面參照美國專利商標局2012年依據專利密集度測算給出的5類主要三位代碼產業(yè)（相當于我國制造業(yè)的二位代碼產業(yè)）：機械（NAICS 333）、計算機和電子產品（NAICS 334）、電子器械和元器件（NAICS 335）、其他制造業(yè)（NAICS 339）、化學制品（NAICS 325）；另一方面，由于本研究引入研發(fā)數據和專利申請數據，保證對比性，增加汽車制造業(yè)（NAICS 3361）和其他運輸設備制造業(yè)（NAICS 3364），相當于我國的交通運輸設備制造業(yè)數據統(tǒng)計。

2.全要素生產率的衡量

本文借助數據包絡分析法（DEA），在規(guī)模報酬不變和給定投入的條件下，以實際工業(yè)總產值作為產出變量，以實際固定資產存量和從業(yè)人員年平均數為投入變量來計算Malmquist 指數。（夏良科（2011）采用年終從業(yè)人員人數，本文認為從業(yè)人員年平均數更合理，同時，夏良科（2011）增加了中間投入項，由于數據難以獲得，本文在我國產業(yè)部門全要素生產率測算時不引入中間投入項）實際工業(yè)總產值利用各年各行業(yè)的工業(yè)生產者出廠價格指數（2011年后國家統(tǒng)計局將工業(yè)品出廠價格指數更名為工業(yè)生產者出廠價格指數）進行平減得到。名義固定資產存量采用各年各行業(yè)的固定資產凈值（由固定資產原價減去累計折舊獲得，張?zhí)烊A（2016）[29]研究發(fā)現(xiàn)，采用固定資產凈值測度實際資本存量更為合理），實際固定資產存量用歷年固定資產投資價格指數平減得到（我國的統(tǒng)計數據目前不提供分行業(yè)固定資產投資價格指數）。

3.R&D資本存量和技術引進資本存量

R&D存量的計算采用廣泛應用的Griliches 永續(xù)盤存法[30]，當前R&D資本存量由上一期不變價的產業(yè)R&D內部支出與扣除折舊后的上一期的R&D資本存量構成。折舊率采用國家統(tǒng)計局核算司GDP生產核算處給出的參考值10%。初始研發(fā)資本存量的估計，用產業(yè)R&D內部支出代替R&D資本存量的增長率。由于2011年統(tǒng)計口徑更改，對于2011—2014年我國分行業(yè)R&D資本存量的測算，參照夏良科（2011）的處理方法，以前五年研發(fā)支出的幾何平均增長率作為R&D資本存量的增長率的估計值，即用2006—2010年各行業(yè)研發(fā)內部支出的幾何增長率。

對于R&D資本存量價格指數的估計，參照吳延兵（2006）[31]的研究，R&D內部支出總額主要由勞務費、原材料費、固定資產購建費和其他費用構成。首先測算各年各行業(yè)R&D內部支出中勞務費、固定資產構建費、原材料費及其他費用所占比例；接著用前述比例分別對居民消費價格指數、固定資產價格指數和工業(yè)生產者購進價格指數相乘，從而得到分行業(yè)R&D資本存量的年度價格指數（美國經濟統(tǒng)計局會直接給出各行業(yè)各年知識產權產品的價格指數，故不需要進行上述測算。知識產權產品為聯(lián)合國統(tǒng)計委員會2008年所定義，主要包含研發(fā)支出、軟件和計算機數據庫以及文學藝術作品等）。

為了對應技術模仿和技術引進，技術引進資本存量估算主要依據各年各行業(yè)的技術引進費用支出和購買國內技術的經費支出，同樣采用Griliches永續(xù)盤存法，技術引進資本存量折舊率參照研發(fā)資本存量的折舊率，取10%，其初始技術引進存量的估算，假定技術引進資本存量增長率與研發(fā)資本存量增長率相同，為了方便計算，簡化為初始真實技術引進費用的3倍，各年度名義技術引進費用參照R&D價格指數進行平減處理。

4.人力資本

當前西方學者對于人力資本積累的定義通常用員工平均受教育年限來表示，由于我國無法獲得各行業(yè)中各類員工所受教育年限的數據，本文利用各個行業(yè)中研發(fā)人員全時當量占從業(yè)人員年平均人數的比重作為人力資本的代理變量。

美國各行業(yè)人力資本積累采用美國勞動統(tǒng)計局的雇員特征統(tǒng)計數據，用各行業(yè)所有就業(yè)崗位里管理和專業(yè)技術崗位（Management，professional，andrelatedoccupations）的占比作為人力資本的代理變量（企業(yè)高管、技術人員以及財務金融崗位對受教育程度的要求一般是最高）。

四、實證分析與中美對照

一方面，20世紀80年代美國轉向“親專利（pro-patent）”政策，頒發(fā)了“拜杜法”，提出了“經濟復興計劃”——將知識產權與貿易政策連結起來，知識產權制度逐漸成為美國產業(yè)經濟發(fā)展和全球競爭力提升的重要推動力；另一方面，美國知識產權立法時間長，司法保護體系已比較完善，產業(yè)經濟發(fā)展水平和企業(yè)運用知識產權制度的能力遠高于我國。分析美國專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)的作用機制和實際效果，有助于評估提升專利保護強度對我國產業(yè)經濟發(fā)展的影響，同時，研究美國專利密集型產業(yè)發(fā)展與專利保護的關聯(lián)關系，總結美國成功經驗有利于我國制定更合理的知識產權政策。

據《2017年歐盟產業(yè)研發(fā)投入記分牌》[8]報告對全球研發(fā)投入排名前2 500家企業(yè)（占全球企業(yè)研發(fā)總投入90%以上）所做的調查，2016年，全球企業(yè)研發(fā)投入連續(xù)6年保持增長，總額達7 416億歐元，同比增長5.8%，遠高于其凈銷售額0.1%的增長幅度。

（一）中美專利保護強度對照分析

參照第二部分的測度方法，我們可以得到2004—2014年中國專利行政保護強度、專利司法保護強度、專利執(zhí)法保護強度變化趨勢（參照圖1）。在法治評估和法治指數逐漸風靡中國的大背景下，世界正義工程（theWorldJusticeProject，簡稱WJP）法治指數成為國內高度關注的對象，2011年WJP法治指數開始將中國納入測量范圍，法治指數包括有限的政府權力、監(jiān)管執(zhí)行和民事司法等9大因子。對比WJP法治指數中中國民事司法發(fā)展趨勢可見，二者在2011—2014年是高度一致的，這也說明了前述研究設定的合理性。根據G-P指數評價結果，2004—2014年我國專利立法強度得分一直維持在4.083分（專利第四次修改草案尚未正式通過），相應地，專利保護強度變化主要取決于專利執(zhí)法強度變化。從測度結果看，無論是專利行政保護強度還是專利司法保護強度均呈現(xiàn)先降后升的發(fā)展趨勢（現(xiàn)有研究關于專利保護強度的測算大多是逐年增加的趨勢，這與現(xiàn)有研究使用過多定性指標有關），臨界點在2010年，與聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織（2006）估算的經濟發(fā)展水平閾值（人均GDP達到閾值大概在2009年之后）是相吻合的，而且，我國專利保護強度的變化趨勢與Maskus（2000）和Chen（2005）的研究結論也是一致的，在經濟發(fā)展水平到達臨界點前，專利保護強度較弱，而超過臨界點后，專利保護強度逐漸增強。

對比2002—2011年美國專利立法強度變化趨勢（同樣，2002—2011年美國專利立法強度得分均為4.88分，專利保護強度變化取決于專利執(zhí)法強度變化），隨著美國經濟發(fā)展，美國的專利保護強度也是逐年提高。需要指出的是，2011年美國通過新的發(fā)明專利法案，法案允許同一專利向不同地區(qū)的專利法院提出分案訴訟，因此，2012年以后美國各地法院受理的專利民事案件急劇增長，從而導致美國專利執(zhí)法強度的快速增長。后續(xù)實證研究為了剔除專利法案修改的影響，主要考察美國2002—2011年的專利保護強度變化對產業(yè)經濟發(fā)展的影響。

圖1 中國專利保護強度變化趨勢

圖2 中美專利保護強度變化趨勢

（二）中美專利制度產業(yè)經濟貢獻的對照分析

1.專利制度對我國產業(yè)經濟發(fā)展的貢獻

進行計量回歸前，為了保證模型穩(wěn)健性，避免偽回歸等問題，需要對如下問題進行分析：首先，討論面板數據截面和時間兩個方向的固定效應與隨機效應，即允許常數項在行業(yè)和時間方向差異的同時也允許誤差項在兩個方向的差異。本文通過Hausman檢驗來確定兩個方向是固定效應還是隨機效應，如果Hausman檢驗拒絕原假設，表明計量模型應選用固定效應模型。其次，為了避免面板數據的偽回歸的問題，參照夏良科（2011）的研究，利用Levin,Lin,Chutest（Levin等, 2002）和Fisher-PPtst（Maddala等, 1999）對回歸殘差進行面板單位根檢驗，前者適合存在共同單位根的情況，后者則允許單個單位根過程存在。如果在給定的顯著性水平上拒絕了原假設則表明回歸殘差是平穩(wěn)的，不存在虛假回歸。

表3給出了2004—2010年專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)經濟貢獻的計量回歸結果。對于專利密集型產業(yè)，Hausman檢驗統(tǒng)計量22.60（p-value，0.002），拒絕原假設，采用固定效應模型；對于非專利密集型產業(yè)，Hausman檢驗統(tǒng)計量0（p-value，1），接受原假設，采用隨機效應模型。LLC-test和Fisher-PPtest表明模型不存在虛假回歸。

由表3可知，2004—2010年專利保護強度下降對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)全要素生產率增長有顯著的正向促進效應，而且專利制度對專利密集型產業(yè)的貢獻彈性系數顯著小于其對非專利密集型產業(yè)的貢獻彈性系數（0.52<0.66），這與前述的理論假說是相一致的。結合產業(yè)全要素生產率和工業(yè)總產值變化情況，2004—2010年專利密集型產業(yè)TFP平均增長率為8.47%，高于非專利密集型產業(yè)TFP平均增長率2.5個百分點左右（6%），大致可以推算出專利制度貢獻了專利密集型產業(yè)TFP增長的61%，貢獻了非專利密集型產業(yè)TFP增長的82%，專利制度保護變化帶來了專利密集型產業(yè)經濟增長的32%，貢獻了非專利密集型產業(yè)經濟增長的35%。

注意到，產業(yè)研發(fā)投入的增加對專利密集型產業(yè)全要素生產率貢獻不顯著，對非專利密集型產業(yè)全要素生產率有負向影響作用。一方面，如前述分析，由于技術封鎖和知識產權貿易糾紛等因素的影響，專利密集型產業(yè)的技術模仿和技術引進存在較大挑戰(zhàn)，只能依靠自主研發(fā)提升技術水平，而技術水平的提升是一個緩慢積累的過程，相應地，掌握熟練技能的技術工人對產業(yè)技術能力提升就非常重要，這也解釋了為何2004—2010年人力資本增加對專利密集型產業(yè)全要素生產率的貢獻彈性系數為正（甚至大于專利制度的經濟貢獻彈性系數），而人力資本增加對非專利密集型產業(yè)全要素生產率增長貢獻卻不明顯。趙志耘（2009）[15]通過測算1979—2009年我國全要素生產率變化，得到了相同的結果——R&D經費投入增長迅速，但這些R&D投入只是大大增加了中國技術知識存量，并沒有有效地轉化為全要素生產率的提高。另一方面，對于非專利密集型產業(yè)，較弱的專利制度保護使得技術模仿的成本更小，收益更可觀，它們反而不會專注自身的技術研發(fā)，研發(fā)經費支出的快速增長（統(tǒng)計數據顯示，2004—2010年，專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)不變價研發(fā)內部支出增長率均達到了23%，這與2005年我國明確提出建設創(chuàng)新型國家的重大戰(zhàn)略有關）反而占用原本用于技術模仿的費用支出，對全要素生產率提升呈現(xiàn)負向效應。

表3 2004—2010年專利制度對我國產業(yè)經濟發(fā)展的經濟貢獻

注：利用EViews8.0軟件計算得到，*表示10%的顯著性水平，**表示5%顯著性水平，***表示1%顯著性水平。殘差序列的Q統(tǒng)計量檢驗表明上述模型不存在自相關問題。

此外，從計量結果看，國有企業(yè)對產業(yè)TFP增長的負向影響并不明顯。而起源于2008年美國次貸危機的經濟危機，對我國專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)的技術進步都帶來較大的沖擊。

按照上述處理思路，同樣，我們可以得到2011—2014年，專利制度對我國專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)的經濟影響（參照表4）。Hausman 檢驗表明專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)均應當采用隨機效應模型。

對比表3和表4可知，2011—2014年專利制度變化對專利密集型產業(yè)TFP增長有顯著正向促進效應，而對非專利密集型產業(yè)TFP增長貢獻不明顯。也就是說，在經濟發(fā)展水平的臨界點（2010年）兩側，專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)的經濟貢獻會發(fā)生逆轉。不僅如此，計量回歸結果顯示，研發(fā)內部支出的增加會帶來專利密集型產業(yè)TFP的顯著提升，而非專利密集型產業(yè)TFP增長則主要依靠技術引進資本存量的增加，這與前述理論假說是完全一致的。相關統(tǒng)計數據顯示，2012—2014年非專利密集型產業(yè)消化吸收經費支出與技術引進經費支出比重達到0.85，而專利密集型產業(yè)消化吸收經費支出與技術引進經費支出比重僅有0.39左右。

表4 2011—2014年專利制度對我國產業(yè)經濟發(fā)展的經濟貢獻

注：利用EViews8.0軟件計算得到，*表示10%的顯著性水平，**表示5%顯著性水平，***表示1%顯著性水平。殘差序列的Q統(tǒng)計量檢驗表明上述模型不存在自相關問題。

結合產業(yè)全要素生產率和工業(yè)總產值變化情況，可以推算出專利保護強度的提升貢獻了專利密集型產業(yè)全要素生產率增長的70%，貢獻了專利密集型產業(yè)經濟增長的27%左右。2004—2010年專利制度對專利密集型產業(yè)經濟貢獻約為32%，整體經濟貢獻率的下降主要源于我國產業(yè)全要素生產率的下降，2004—2010年我國專利密集型產業(yè)全要素生產率平均增長率8.47%，而2011—2014年平均增長率僅有4.6%，下降了將近一半。

此外，由于本文用研發(fā)人員全時當量占從業(yè)人員年平均人數比重作為人力資本的代理變量，隨著研發(fā)人員投入的增加，研發(fā)經費支出也會增長，相應地，人力資本與研發(fā)支出的交叉項的回歸系數會顯著為正，同時，隨著專利保護強度的提升，專利密集型產業(yè)不僅需要大量研發(fā)人員，也需要大量專利律師和專利工程師，需要能夠熟練運用專利制度的專業(yè)人才，這可能是造成人力資本在計量模型中會帶來負向增長效應的重要原因。

2.專利制度對美國產業(yè)經濟貢獻的貢獻

盡管LLC-test和Fisher-PP test表明模型不存在虛假回歸，但DW統(tǒng)計值為0.65，可能存在自相關，進一步對殘差序列進行Q統(tǒng)計量檢驗，證實2002—2011年的計量模型（1）存在自相關，而隨機效應模型無法增加ar（*）項，這就意味著計量模型可能遺漏影響TFP重要變量。為了解決這一難題，考慮到2008年美國的次貸危機，將數據區(qū)間分割成2002—2007年和2008—2011年兩個區(qū)間，繼續(xù)估計模型（2）和模型（3），Hausman 檢驗表明3組模型均應當采用隨機效應模型，模型（2）和模型（3）的殘差序列檢驗通過，不存在自相關，具體計量回歸結果參照表5。

表5 專利制度對美國專利密集型產業(yè)的經濟貢獻

注：利用EViews8.0軟件計算得到，*表示10%的顯著性水平，**表示5%顯著性水平，***表示1%顯著性水平。殘差序列的Q統(tǒng)計量檢驗表明上述模型不存在自相關問題。

對照模型（2）和模型（3）的計量結果不難發(fā)現(xiàn)，專利保護強度的提升對專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展有顯著的正向促進效應，而且，隨著專利保護強度的不斷加強，專利制度對專利密集型產業(yè)TFP增長的貢獻彈性系數有逐漸變大的趨勢。與表4計量結論類似，用研發(fā)人員全時當量占從業(yè)人員年平均人數比重作為人力資本的代理變量，并不能真正體現(xiàn)產業(yè)內懂法律、熟悉專利制度運用的專利工程師和專利律師等專業(yè)人才隊伍變化，相應地，人力資本的回歸系數會變成負值。不僅如此，結合美國專利密集型產業(yè)TFP變化，2002—2007年美國專利密集型產業(yè)TFP平均增長率為1.8%，專利密集型產業(yè)工業(yè)總產值平均增長率為4.2%；2008年金融危機后，美國專利密集型產業(yè)工業(yè)總產值平均增長率-1.4%，而專利密集型產業(yè)的全要素生產率平均增長率仍有0.08%，專利保護強度對專利密集型產業(yè)TFP增長的貢獻率從2002—2007年的27%提升至2008—2011年的88%。

注意到，2008—2011年，產業(yè)研發(fā)支出對TFP的貢獻彈性系數甚至要小于2002—2007年產業(yè)研發(fā)支出對TFP的貢獻彈性系數（1.63>1.07），這與整個專利密集型產業(yè)研發(fā)投入強度下降有關。2002—2007年美國專利密集型產業(yè)知識產權產品（包括研發(fā)、軟件和數據庫等）投入平均增長率為4.5%，而2008—2011年平均增長率降為2.8%。對比表4可知，2011—2014年產業(yè)研發(fā)投入對我國專利密集型產業(yè)TFP的貢獻彈性系數為0.18，不到2008—2011年美國產業(yè)研發(fā)投入貢獻彈性系數的1/5，這也反映了我國產業(yè)創(chuàng)新能力仍然有待加強。

參照專利密集型產業(yè)處理方法，對非專利密集型產業(yè)分別估計2002—2011年，2002—2007年和2008—2011年三組計量模型，Hausman 檢驗表明3組模型均應當采用隨機效應模型，具體計量回歸結果參照表6。模型（1）的D-W值為0.55，計算殘差序列，并進行殘差序列的Q統(tǒng)計量檢驗，發(fā)現(xiàn)回歸結果存在自相關。參照前述處理方法，繼續(xù)估計2002—2007年和2008—2011年兩組模型。

表6 專利制度對美國非專利密集型產業(yè)的經濟貢獻

注：利用EViews8.0軟件計算得到，*表示10%的顯著性水平，**表示5%顯著性水平，***表示1%顯著性水平。殘差序列的Q統(tǒng)計量檢驗表明上述模型不存在自相關問題。

模型（2）回歸結果表明，現(xiàn)有因變量無法解釋非專利密集型產業(yè)TFP增長，而且專利保護強度變化對非專利密集型產業(yè)TFP增長之間不存在相關關系，這與我國非專利密集型產業(yè)計量結論是相一致，2011年后我國專利保護強度的提升對非專利密集型產業(yè)經濟增長貢獻不明顯。對照模型（3）回歸結果，2008—2011年產業(yè)研發(fā)投入增長對美國非專利密集型產業(yè)TFP增長開始呈現(xiàn)正向促進效應，而專利保護強度的提升反而會阻礙非專利密集型產業(yè)TFP的增長。一方面，可能是因為經濟發(fā)展到一定階段，非專利密集型產業(yè)需要較弱的專利保護強度來促進技術擴散。杜鵑（2005）[16]通過構造包含專利制度變量的專利生產動態(tài)優(yōu)化模型，發(fā)現(xiàn)，長期內專利保護水平會隨著勞動技術水平的相對提高而有所下降；尹志鋒（2015）[12]研究發(fā)現(xiàn)，專利保護強度與人均GDP存在“高位”逆轉關系，當經濟發(fā)展到一定程度，強專利保護帶來的技術壟斷反而可能不利于產品的多樣化，甚至抑制創(chuàng)新；另一方面，可能是因為，在開放創(chuàng)新越來越盛行的今天，專利逐漸演變?yōu)槠髽I(yè)拓展商業(yè)合作的橋梁，一定數量的專利授權證書是企業(yè)具備實現(xiàn)新商業(yè)機會能力的體現(xiàn)，是雙方商業(yè)合作的前提和法律保障，專利作為“訴訟武器”的作用開始弱化，對專利保護強度也會相應降低，這也解釋了為何研發(fā)支出增長會帶來非專利密集型產業(yè)TFP的正向增長。

五、研究結論與展望

通過利用專利案件數量與專利授權數量等客觀數據刻畫我國專利保護強度的變化，在此基礎上，對比分析中美專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)的經濟貢獻，驗證了如下理論假說：在經濟發(fā)展水平臨界點兩側，專利制度對專利密集型產業(yè)和非專利密集型產業(yè)的經濟貢獻度會發(fā)生逆轉。實證結果顯示，經濟發(fā)展水平超過臨界點后，專利保護強度的提升會提高專利制度對專利密集型產業(yè)經濟貢獻的彈性系數，而對非專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展貢獻不顯著甚至帶來負增長效應。對比中美產業(yè)數據的實證結果，我們可以得到如下政策啟示。

（一）專利密集型產業(yè)不僅是數量密集，更重要的是專利制度依賴

實證結果表明，當經濟發(fā)展水平超過臨界點后，專利保護強度的提升會提高專利制度對專利密集型產業(yè)經濟貢獻的彈性系數，而對非專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展貢獻不顯著甚至帶來負增長效應。由此可見，專利密集型產業(yè)不僅是授權專利的數量密集，更是高度依賴專利制度的產業(yè)部門。而現(xiàn)有研究大多參照美國專利商標局的研究方法（包括國家知識產權局規(guī)劃發(fā)展司發(fā)布的中國區(qū)域產業(yè)專利密集度統(tǒng)計報告），用產業(yè)從業(yè)人員對應授權專利數量來定義專利密集度，這種方法可能再次引發(fā)企業(yè)對專利授權數量的盲目追求。Jianwei DANG等[26]（2015）研究發(fā)現(xiàn)，專利資助政策導致中國專利授權數量增加了30%左右；張杰等人（2016）的研究發(fā)現(xiàn)，各地出臺的專利資助政策可能造成了專利“泡沫”現(xiàn)象，進而導致專利對中國經濟增長的促進作用發(fā)生變化。2015年12月，國務院發(fā)布的《關于新形勢下加快知識產權強國建設的若干意見》，明確提出，培育知識產權密集型產業(yè)，探索制定知識產權密集型產業(yè)目錄和發(fā)展規(guī)劃。為了凸顯產業(yè)部門對專利制度的依賴，一方面，如果產業(yè)部門意識到專利制度的重要性，不僅會加大發(fā)明專利申請力度，也愿意支付費用長期維持較大存量的發(fā)明專利；另一方面，如果產業(yè)部門認識到專利制度的重要性，還會加大研發(fā)的經費和人力投入，從而產出更高質量的專利。因此，專利行政管理部門有必要從投入和產出兩個維度，兼顧增量和存量，綜合考慮研發(fā)經費投入、研發(fā)人力投入、發(fā)明專利申請量和有效發(fā)明專利存量等因素來制定專利密集型產業(yè)目錄（從二位代碼產業(yè)分類看，專利密集型產業(yè)目錄沒有變化，如果細化到三位產業(yè)代碼，前述方法與僅關注數量密集的方法將有顯著差異，事實上歐美的專利密集型產業(yè)目錄已經細化到了產業(yè)中類層面，相當于我國的三位產業(yè)代碼層面）。

（二）進一步強化專利密集型產業(yè)的研發(fā)投入，提高研發(fā)成果利用效率

從我國專利密集型產業(yè)研發(fā)投入增長數據看，2004—2010年，不變價產業(yè)研發(fā)內部支出的年平均增長率大約為23%，而到2011—2014年，不變價產業(yè)研發(fā)內部支出年平均增長率下降為14%，這可能我國經濟下行的大背景有關。對比美國專利密集型產業(yè)研發(fā)投入情況，2011—2014年不變價知識產權產品投入年平均增長率為2.5%，較2008—2011年提升了0.8個百分點。不僅如此，實證結果表明，美國專利密集型產業(yè)研發(fā)支出對TFP的貢獻彈性系數遠大于我國專利密集型產業(yè)研發(fā)支出對TFP的貢獻彈性系數，盡管2011年后，美國專利密集型產業(yè)總產值逐年下降，但其全要素生產率仍然可以實現(xiàn)正向增長。2012—2014年我國專利密集型產業(yè)消化吸收經費支出與技術引進經費支出比重僅有0.39左右，而國外經驗表明，消化吸收經費支出通常是技術引進經費支出3倍左右。因此，在新常態(tài)的經濟形勢下，我國專利密集型產業(yè)有必要進一步強化研發(fā)投入，同時提高研發(fā)成果利用效率，注重對引進技術的消化吸收。

（三）適時在我國專利案件審理中探索引入產業(yè)政策杠桿，強化專利密集型產業(yè)的司法與行政保護

當經濟發(fā)展水平達到一定階段后，專利保護強度提升對非專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展貢獻不顯著，對專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展有正向促進效應。由于產業(yè)部門對專利制度偏好的日益顯著，有必要適時參照美國經驗（美國法院針對生物醫(yī)藥等產業(yè)制定了十幾種產業(yè)杠桿），在我國專利案件審理中探索引入產業(yè)政策杠桿，強化對專利密集型產業(yè)的司法與行政保護。我國專利法第四次修改草案（征求意見稿），圍繞加大專利保護力度，針對專利侵權賠償低的問題，明確提出，“權利人的損失、侵權人獲得的利益和專利許可使用費均難以確定的，人民法院可以根據專利權的類型、侵權行為的性質和情節(jié)等因素，確定給予十萬元以上五百萬元以下的賠償?！?整體提升法定賠償額的下限和上限，可能會提升一般社會大眾的不合理期待，認為只要提出法律訴訟就有可能獲得少則10萬多則500萬的賠償。建議我國各級地方法院法官在法定侵權賠償額時將產業(yè)屬性（是否是專利密集型產業(yè)）作為重要參考因素，加大專利密集型產業(yè)侵權案件的懲罰力度，同時，充分發(fā)揮專利行政保護的效率優(yōu)勢，強化專利密集型產業(yè)的主動行政查處力度尤其是電商領域和展會環(huán)節(jié)的行政執(zhí)法力度，加快專利密集型產業(yè)集聚區(qū)專利快速維權中心的建設工作，積極推進行政執(zhí)法與司法的有效銜接。

當然，本文還存在一定的局限。首先，為了簡化計算過程，在測度專利保護執(zhí)法強度時，將專利司法保護強度與專利行政保護強度的權重簡單設置為0.6和0.4，沒有考慮不同權重水平設置對模型計量結果的影響。后續(xù)研究將增加模型結果穩(wěn)健性討論，對比分析不同權重水平下專利保護強度對專利密集型產業(yè)經濟發(fā)展的影響。其次，由于數據收集的困難性，本文測度專利保護執(zhí)法強度時沒有引入合適的代理變量反映社會的專利保護意識、行政執(zhí)法處罰力度、司法賠償額度等指標，后續(xù)研究將設法采集一手數據，繼續(xù)改良專利保護強度的測度方法。再次，考慮到我國經濟發(fā)展水平的階梯性和不平衡性，后續(xù)研究應考慮省級區(qū)域層面專利保護強度對產業(yè)經濟發(fā)展的影響。

[1]HELPMAN. Innovation, imitation and intellectual property rights[J].Econometrica，1993（61）：1247-1280.

[2]LAI Edwin. International intellectual property right protection and rate of product innovation[J].Journal of Development Economics，1998（55）：133-153.

[3]徐朝陽. 技術擴散模型中的發(fā)展中國家最優(yōu)專利保護[J].經濟學季刊，2010（2）：511-532.

[4]羅德明，周嫣然，史晉川. 南北技術轉移、專利保護與經濟增長[J].經濟研究，2015（6）：46-58.

[5]GINATE J C, PARK W G. Determinants of patent rights: A cross-national study[J]. Research Policy, 1997（26）：283-301.

[6]MASKUS. Intellectual property rights in the global economy[M].Washington, DC：Institute for International Economics.

[7]CHEN Y, PUTTITANUN T. Intellectual property rights and innovation in developing countries [J]. Journal of Development Economics, 2005（78）：474-493.

[8]姚利民，饒 艷.中國知識產權保護的水平測量和地區(qū)差異[J].國際貿易問題，2009（1）：114- 120.

[9]沈國兵，劉 佳. TRIPs協(xié)議下中國知識產權保護水平和實際保護強度[J].財貿經濟，2009（ 11）：66-71．

[10]孫 赫. 知識產權保護強度測量方法研究述評[J].科學學研究，2014（3）：359-365.

[11]鄭亞莉，宋 慧.中國知識產權保護對高技術產業(yè)競爭力影響的實證研究[J].中國軟科學，2012（2）：147-155．

[12]尹志峰，周敏丹.經濟發(fā)展、對外開放與專利保護強度[J].經濟學動態(tài)，2015（12）：88-98.

[13]劉小魯.知識產權保護、自主研發(fā)比重與后發(fā)國家的技術進步[J].管理世界，2011（10）：10-19.

[14]陽立高，賀正楚，柒江藝，等. 發(fā)展中國家知識產權保護、人力資本與經濟增長[J].中國軟科學，2013（11）：123-138．

[15]趙志耘，楊朝峰. 中國全要素生產率的測算與解釋:1979—2009年[J].財經問題研究，2011（9）：3-12.

[16]杜 鵑.專利保護水平模型及相關實證研究[D].成都：西南交通大學，2005年.

[17]趙彥云，劉思明. 中國專利對經濟增長方式影響的實證研究:1988—2008 年[J].數量經濟技術經濟研究，2011（4）：34-48.

[18]張 杰，高德步，夏胤磊. 專利能否促進中國經濟增長：基于中國專利資助政策視角的一個解釋[J].中國工業(yè)經濟，2016（1）：83-98

[19]SRIVIDYA Jandhyala. International and domestic dynamics of intellectual property protection[J]. Research Policy，2015（50）：284-293.

[20] MCCALMAN P. Foreign direct investment and intellectual property rights: Evidence from Hollywood’s global distribution of movies and videos[J].Journal of International Economics, 2004（62）: 107-123.

[21] NIKOLAOS Papageorgiadis, ADAM R. Cross , constantinos alexiou. International patent systems strength 1998-2011[J]. Journal of World Business，2014（49）：586-597.

[22]李黎明. 專利司法保護與產業(yè)經濟發(fā)展的倒U型關系：測度與事實[J].科學學研究，2016（6）:841- 849．

[23]王一捷.知識產權、國際貿易與經濟增長[D].長春：吉林大學，2012.

[24]夏良科.人力資本與R&D如何影響全要素生產率：基于中國大中型工業(yè)企業(yè)的經驗分析[J].數量經濟技術經濟研究，2010（4）:78-93.

[25] JEFFER SON, GARY H，ALBERT G Z Hu, et al. Ownership, performance, and innovation in China’s large and medium-size industrial enterprise sector [J].China Economic Review, 2003（14） : 89 -113.

[26] DANG Jianwei, MOTOHASHI Kazuyuki. Patent statistics: A good indicator for innovation in China?Patent subsidy program impacts on patent quality[J]. China Economic Review , 2015 （35） :137-155.

[27] 郝聚民，紀卓尚，戴寅生.多目標模糊優(yōu)選法及其在船舶主尺度優(yōu)選中的應用[J].大連理工大學學報，1998 （4 ）：373-377.

[28]張吉軍. 模糊一致判斷矩陣3種排序方法的比較研究[J].系統(tǒng)工程與電子技術，2003（11）：1-3.

[29]張?zhí)烊A，張少華. 中國工業(yè)企業(yè)實際資本存量估計與分析[J].產業(yè)經濟研究，2016（2）：1-10.

[30]楊林濤，韓兆洲，王昭穎. 多視角下R &D資本化測算方法比軟與啟用[J].數量經濟技術經濟研究，2015（12）：90-106.

[31]吳延兵. R &D 存量、知識函數與生產效率[J].經濟學季刊，2006（4）：1129-1156.

（本文責編：海 洋）

Patent-intensive Industry, Patent System and Economic Growth

LI Li-ming1, CHEN Ming-yuan1,2

（1.SchoolofIntellectualProperty,NanjingUniversityofScience&Technology,Nanjing210014,China；2.PatentManagementDepartment,TheStateIntellectualPropertyOffice,Beijing100088,China）

In this paper, we make use of the number of patent suits and patent grants to depict the intensity of patent protection and identify patent-intensive industries with the method of fuzzy optimization. We compare the patent system’s contribution to China economic growth with that to US economy. We put forward and convince the following hypothesis: the patent system’s contribution to patent-intensive industries and non patent-intensive industries will be reversed on both sides of the critical point. The empirical results also show that when economic development reaches a certain level, enhancing the strength of patent protection will increase the economic contribution of patent system to the patent-intensive industries but has a negative growth effect on non patent-intensive industry, which also shows that the patent-intensive industry is not only patent number -intensive, more importantly, is dependent on the patent system. Therefore, it is necessary to introduce the industrial policy levers in China’s patent judicial protection.

patent-intensive industry patent protection intensity； fuzzy optimization； TFP；economic growth

2016-08-15

2017-02-16

國家知識產權局軟科學課題（SS15-A-03）

李黎明（1985—），男，湖南省新邵縣人，南京理工大學知識產權學院講師，博士，研究方向：知識產權經濟學，知識產權管理，知識產權法政策學。

G306

A

1002-9753（2017）04-0152-17