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    知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)讓:以中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為例

    2017-07-24 16:58:55LilianaMitkova于曉涵
    商學(xué)研究 2017年3期
    關(guān)鍵詞:面板知識(shí)產(chǎn)權(quán)程度

    Liliana Mitkova,于曉涵

    (1.薩克雷大學(xué)管理科學(xué)學(xué)院,法國(guó)巴黎;2.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)北京1022002)

    知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)讓:以中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為例

    Liliana Mitkova1,于曉涵2

    (1.薩克雷大學(xué)管理科學(xué)學(xué)院,法國(guó)巴黎;2.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)北京1022002)

    本文使用中國(guó)省級(jí)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的面板數(shù)據(jù),對(duì)影響中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)讓的主要因素進(jìn)行了研究。與既有論文一致,我們發(fā)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的程度,技術(shù)轉(zhuǎn)讓的研發(fā)投入和外商直接投資與技術(shù)轉(zhuǎn)移正相關(guān)。但是,國(guó)有企業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究人員的數(shù)量卻沒(méi)有明顯影響。最后,我們基于這些實(shí)證結(jié)果提出了宏觀、中觀和微觀層面的建議。

    知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù),國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移,創(chuàng)新,中國(guó)數(shù)據(jù)

    一、簡(jiǎn)介

    本文旨在以中國(guó)國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移體系為例,揭示知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與知識(shí)共享過(guò)程的關(guān)系。我們的分析基于2000年和2014年期間中國(guó)區(qū)域的面板數(shù)據(jù),探究中國(guó)企業(yè)使用知識(shí)產(chǎn)權(quán)的知識(shí)共享系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)情況。現(xiàn)有研究主要集中于對(duì)中國(guó)創(chuàng)新過(guò)程的研究,中國(guó)企業(yè)面臨的首要問(wèn)題是如何更有效的利用知識(shí)產(chǎn)權(quán)以促成技術(shù)轉(zhuǎn)移進(jìn)而增強(qiáng)創(chuàng)新能力(Xiao,2011)。尤其關(guān)注一下三個(gè)主要問(wèn)題:中國(guó)企業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)讓的發(fā)展情況如何?如何將知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略引入到知識(shí)共享模式中?知識(shí)產(chǎn)權(quán)對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)讓和知識(shí)共享模式有何影響?

    既有文獻(xiàn)表明,一國(guó)技術(shù)水平是該國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的主要決定因素之一。幾個(gè)發(fā)展中國(guó)家的實(shí)證研究表明,技術(shù)投資對(duì)于進(jìn)入國(guó)際進(jìn)口市場(chǎng)至關(guān)重要(Hasan&Raturi,2001)。對(duì)于發(fā)展中國(guó)家技術(shù)進(jìn)步而言,直接進(jìn)口先進(jìn)技術(shù)比研發(fā)新技術(shù)更為可取,因?yàn)榍罢呖梢栽谙鄬?duì)較短的時(shí)間內(nèi)以低成本實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步(邢斐;張建華,2009)。而且,擁有新技術(shù)的公司更有可能將技術(shù)出售給外部人員,而不是轉(zhuǎn)讓給分支機(jī)構(gòu),這為技術(shù)進(jìn)口提供了可能。(Andrea,2000)林毅夫和張鵬飛(2005)提出,通過(guò)模仿,吸收和消化進(jìn)口先進(jìn)技術(shù),發(fā)展中國(guó)家可以加快經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度,甚至與發(fā)達(dá)國(guó)家趨同。Barro&SalaiMarti(1997年)強(qiáng)調(diào)了技術(shù)進(jìn)口在發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的積極作用。他們認(rèn)為技術(shù)轉(zhuǎn)讓可以節(jié)省研發(fā)費(fèi)用,使這些國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨于一致。

    許多文獻(xiàn)聚焦于技術(shù)進(jìn)口的問(wèn)題。技術(shù)進(jìn)口通常有兩種主要形式:外國(guó)直接投資(FDI)和作為專利權(quán)的許可證。實(shí)證表明,跨國(guó)公司通過(guò)更大規(guī)模的外商直接投資和改進(jìn)的專利權(quán)來(lái)擴(kuò)大技術(shù)流動(dòng)(Smith,2001;Branstetter et al,2005)。Maskus(2000)指出,跨國(guó)企業(yè)(MNEs)在海外建立或收購(gòu)海外生產(chǎn)子公司的對(duì)外直接投資尤其重要,因?yàn)樗巧a(chǎn)技術(shù)的資本和知識(shí)來(lái)源。Amy& Kamal(1998)提出,東道國(guó)政府樂(lè)于通過(guò)技術(shù)轉(zhuǎn)移吸引外國(guó)直接投資到當(dāng)?shù)毓尽H欢诔^(guò)一定的度之后,東道國(guó)政府有動(dòng)力遏制外國(guó)直接投資。如果外商直接投資是技術(shù)流動(dòng)的形式,則可以增強(qiáng)創(chuàng)新(Lai,1998)。同時(shí),通過(guò)外商直接投資轉(zhuǎn)讓的技術(shù)質(zhì)量與創(chuàng)新和模仿以及相對(duì)于創(chuàng)新的模仿激勵(lì)有關(guān)。(Amy&Jocelyn,1998;Amy Jocelyn Glass &Kamal Saggi,2002)專利改革將提高模仿成本,同時(shí)降低許可成本(Yang&Maskus,2001)

    專利改革的核心議題是知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IPR)的相關(guān)法律。Maskus(2000)提供了一個(gè)非常全面的知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策記錄摘要。一些研究得出結(jié)論,加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)可以有效地改善創(chuàng)新(Denicolo,1996)Carlos強(qiáng)調(diào)知識(shí)產(chǎn)權(quán)可以在擴(kuò)散中發(fā)揮積極作用。另外,Primo(2000)提出知識(shí)產(chǎn)權(quán)與區(qū)域創(chuàng)新能力之間存在“U”形非線性關(guān)系。還有許多文獻(xiàn)側(cè)重于發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家之間知識(shí)產(chǎn)權(quán)影響的差異。Schneider(2005)提出,知識(shí)產(chǎn)權(quán)對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家的創(chuàng)新有積極的影響,但對(duì)發(fā)展中國(guó)家的創(chuàng)新是負(fù)面的。(Edwin,1998)Linsu(2002)基于韓國(guó)的經(jīng)驗(yàn)指出,發(fā)展中國(guó)家應(yīng)該努力改變標(biāo)準(zhǔn)化趨勢(shì)和全面的知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度,通過(guò)FDI提高產(chǎn)品創(chuàng)新速度(Edwin,1998)。Linsu(2002)根據(jù)韓國(guó)的經(jīng)驗(yàn),發(fā)展中國(guó)家應(yīng)該努力改變標(biāo)準(zhǔn)化和全面的知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度的趨勢(shì)。那么應(yīng)該考慮知識(shí)產(chǎn)權(quán)的水平。Lee,Raymond和Fritz經(jīng)驗(yàn)性地測(cè)試了這樣的假設(shè),即更強(qiáng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)將通過(guò)誘使跨國(guó)公司進(jìn)行更多的技術(shù)轉(zhuǎn)讓而產(chǎn)生收益。Elhanan(1993)認(rèn)為,發(fā)達(dá)國(guó)家將通過(guò)更嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)獲得收益,但由于研發(fā)投資回報(bào),內(nèi)生創(chuàng)新并不能保證發(fā)展中國(guó)家對(duì)更嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)的收益。Alireza(2005)認(rèn)為,對(duì)發(fā)展中國(guó)家來(lái)說(shuō),嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度始終是最佳的,因?yàn)樗ㄟ^(guò)減少研發(fā)密集型產(chǎn)業(yè)中的FDI來(lái)觸發(fā)技術(shù)轉(zhuǎn)讓,刺激創(chuàng)新。過(guò)強(qiáng)或過(guò)弱的知識(shí)產(chǎn)權(quán)都不利于創(chuàng)新。所以存在最佳的知識(shí)產(chǎn)權(quán)水平。但是發(fā)達(dá)國(guó)家采用知識(shí)產(chǎn)權(quán)標(biāo)準(zhǔn)可能并不適用于發(fā)展中國(guó)家。(Wang,2011)所以,我們有必要找到中國(guó)的最優(yōu)知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

    盡管現(xiàn)有的關(guān)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)讓的研究的做出了相當(dāng)大的貢獻(xiàn),但仍有一些問(wèn)題沒(méi)有得到解決。我們進(jìn)行了兩方面的擴(kuò)展:首先,學(xué)術(shù)界在總體上強(qiáng)調(diào)了知識(shí)產(chǎn)權(quán)在知識(shí)共享中的作用。本文豐富了現(xiàn)有分析知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)讓的影響程度的文獻(xiàn)。提供了基于中國(guó)數(shù)據(jù)的不同層級(jí)(宏觀,中觀和微觀層面)的支持信息。我們認(rèn)為,較強(qiáng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度有利于中國(guó)的創(chuàng)新能力和技術(shù)轉(zhuǎn)移。其次,本文研究了中國(guó)知識(shí)共享系統(tǒng)實(shí)踐的特點(diǎn),對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì),中觀行業(yè)和微觀企業(yè)的流程進(jìn)行建模。實(shí)證結(jié)果表明,知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù),尤其是許可活動(dòng)和研發(fā)投入,對(duì)不同形式的知識(shí)共享制度的都有積極影響。公司適應(yīng)創(chuàng)新模式的能力被認(rèn)為是中國(guó)企業(yè)可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的源泉。在市場(chǎng)導(dǎo)向和創(chuàng)新導(dǎo)向的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,知識(shí)產(chǎn)權(quán)購(gòu)買受到越來(lái)越多的關(guān)注(毛昊;陳大鵬,2015年)。進(jìn)口技術(shù)一直是改革開(kāi)放以來(lái)技術(shù)進(jìn)步的重要來(lái)源。技術(shù)進(jìn)口為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出了突出貢獻(xiàn)(龔剛,2013)。劉小魯(2011)利用中國(guó)的省級(jí)面板數(shù)據(jù),證明技術(shù)進(jìn)口在提高中國(guó)創(chuàng)新能力方面具有重要意義。

    中國(guó)決心增強(qiáng)企業(yè)的全球競(jìng)爭(zhēng)力,到2020年建成“創(chuàng)新型”國(guó)家,到2050年成為“領(lǐng)導(dǎo)力量”(Chen&Li-Hua,2011)。一般而言,加強(qiáng)內(nèi)部研發(fā)能力可以推動(dòng)相關(guān)創(chuàng)新政策的發(fā)展,采取對(duì)國(guó)際技術(shù)更開(kāi)放的態(tài)度有利于提高內(nèi)部創(chuàng)新能力,追趕發(fā)達(dá)國(guó)家(Chen&Qu 2003)。

    近期的文獻(xiàn)討論了國(guó)內(nèi)不同宏觀調(diào)控工具作為中國(guó)創(chuàng)新體系改革的主要決定因素的相對(duì)重要性(Hung 2009;Liu 2010)。學(xué)者將重點(diǎn)放在推動(dòng)中國(guó)的知識(shí)共享體系發(fā)展的外部因素上,(Savitskaya et al,2010),尤其是知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度的發(fā)展對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)讓的促進(jìn)作用(Deng&Ping,2009)。中國(guó)企業(yè)采用各種知識(shí)共享模式,包括許可(Liu et al,2006),科學(xué)合作(Chen&Qu 2003)和外向FDI(Smith,2001;Branstetter et al,2005)。這意味著知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IP)獲得了新的戰(zhàn)略地位:它不僅可以通過(guò)促進(jìn)公司在傳統(tǒng)市場(chǎng)以外的創(chuàng)新來(lái)提供額外收入,還為進(jìn)入新市場(chǎng)和獲得新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)創(chuàng)造機(jī)會(huì)。因此,如果想從知識(shí)共享的實(shí)踐中持續(xù)獲益,對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的積極管理至關(guān)重要(Amy& Jocelyn,1998;Glass and Saggi,2002)。

    現(xiàn)在有很多關(guān)于技術(shù)流動(dòng)的文獻(xiàn),但很少有人對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)與技術(shù)轉(zhuǎn)讓的關(guān)系進(jìn)行了嚴(yán)格的實(shí)證研究,而研究主要集中在知識(shí)產(chǎn)權(quán)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新力度的影響,本文希望彌補(bǔ)上述空白。我們基于中國(guó)2000年至2014年的區(qū)域面板數(shù)據(jù),運(yùn)用固定效應(yīng)模型和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM估計(jì)器,得出下述結(jié)論:①知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與技術(shù)轉(zhuǎn)讓規(guī)模之間存在正相關(guān)性。②對(duì)于開(kāi)放程度較高的地區(qū),這種正相關(guān)性的影響更為顯著。這一分析表明,更強(qiáng)有力的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)有利于創(chuàng)新能力和國(guó)際技術(shù)合作。由于這一效應(yīng)在高度開(kāi)放的地區(qū)更為重要,為了進(jìn)口和更好地利用先進(jìn)技術(shù),中國(guó)要提高整體開(kāi)放水平和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度。

    二、模型,估計(jì)方法和描述性統(tǒng)計(jì)分析

    (一)模型

    本文主要考察知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)讓的影響程度。如前所述,我們使用知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度進(jìn)行分析。除了主要影響因素,我們?cè)黾恿肆硗馑膫€(gè)可能會(huì)對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)移造成影響的變量,四個(gè)變量分別為國(guó)有企業(yè)數(shù)量(SOEs),外商直接投資數(shù)量(FDI),研發(fā)投入和區(qū)域人力資本?;镜挠?jì)量模型如下所示:

    Tec|transferit代表第t年第i省技術(shù)轉(zhuǎn)移的程度,CRit表示第t年湖南省知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度。SOEit,F(xiàn)DIit,RDit,HUMit分別代表第t年i省的國(guó)有企業(yè)數(shù)量,外商直接投資額,研投資和研發(fā)人力資源。ui被描述為省i的固定效應(yīng),εit是擾動(dòng)項(xiàng)。

    一般而言,當(dāng)前技術(shù)轉(zhuǎn)移程度可能取決于過(guò)去技術(shù)轉(zhuǎn)移程度,這將導(dǎo)致慣性效應(yīng)。將解釋變量的滯后項(xiàng)加入模型也可以緩解由省略變量引起的內(nèi)生偏差。在面板模型中,如果解釋變量包括解釋變量的滯后項(xiàng),則稱為“動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)”模型。對(duì)于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù),即使使用固定效應(yīng)進(jìn)行估計(jì),組內(nèi)的估計(jì)也不一致,存在傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)估計(jì)方法難以應(yīng)對(duì)的“動(dòng)態(tài)面板偏見(jiàn)”。

    在下文中,我們將使用Blundell&Bond(1998)在其他人的研究的基礎(chǔ)上提出的系統(tǒng)GMM估計(jì)來(lái)獲得更有效的估計(jì)。本文的動(dòng)態(tài)面板模型是:

    其中,代表Techtransferit的一階滯后項(xiàng),其他變量的定義與等式(1)保持一致。

    此外,由于目前的技術(shù)轉(zhuǎn)移程度可能受到過(guò)去知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的強(qiáng)度的影響,所以我們也進(jìn)行了區(qū)域技術(shù)轉(zhuǎn)讓對(duì)CR的一階滯后回歸。

    上述方程表明,技術(shù)轉(zhuǎn)讓的程度取決于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的強(qiáng)度,區(qū)域技術(shù)轉(zhuǎn)移程度的一階滯后項(xiàng)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度的一階滯后項(xiàng)。

    數(shù)據(jù)來(lái)源為萬(wàn)德和中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒,由于西藏等三省缺失的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較多,我們選用其余27個(gè)省份2000年至2014年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

    (二)估計(jì)方法

    方程(2)和(3)包含被解釋變量的滯后項(xiàng),所以被解釋變量既可能受到技術(shù)轉(zhuǎn)讓,知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度,國(guó)有企業(yè)數(shù)量,外商直接投資額,投資額研發(fā)和區(qū)域人力資本的影響,也可以是內(nèi)生性的。同時(shí),使用固定效應(yīng)模型也將產(chǎn)生偏差。相反,GMM不需要知道隨機(jī)誤差項(xiàng)的準(zhǔn)確分布信息,允許隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差和序列相關(guān),因而所得到的參數(shù)估計(jì)量也更有效。

    Arellano和Bond(1991)提出了使用一階差分變換來(lái)消除固定效應(yīng)并使用自變量的滯后項(xiàng)作為差分工具變量的方法,該方法被稱為DIF-GMM。這種方法的有點(diǎn)是不需要選擇其他工具變量,缺點(diǎn)在于信息丟失和弱工具變量。SYS-GMM(Blundell和Bond,1998)可對(duì)DIF-GMM進(jìn)行改進(jìn),盡管利用DIF-GMM中的工具變量,但是SYS-GMM采用差分變量作為工具變量,提高了效率的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。本文即采用SYS-GMM作為估計(jì)方法。

    使用SYS-GMM的標(biāo)準(zhǔn)較為嚴(yán)格,需根據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)原理的邏輯確定工具變量和滯后項(xiàng)。本文使用解釋變量的滯后條件作為工具變量,從最近的滯后期開(kāi)始測(cè)試,指定的滯后期應(yīng)滿足以下四個(gè)要求:①整體工具變量有效性測(cè)試;②工具變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在相關(guān),零假設(shè)是不相關(guān);③工具變量個(gè)數(shù)是要大于等于解釋變量個(gè)數(shù);④系數(shù)應(yīng)該保持在混合回歸模型和固定效應(yīng)回歸模型的估計(jì)之間。

    (三)描述性統(tǒng)計(jì)分析

    表1給出了描述性統(tǒng)計(jì)分析。

    表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

    三、實(shí)證結(jié)果

    (一)中國(guó)總體的實(shí)證結(jié)果

    方程(1)的實(shí)證結(jié)果如表2所示。結(jié)果表明,知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度與技術(shù)轉(zhuǎn)移規(guī)模呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,P值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于1%的置信水平。同向協(xié)相關(guān)因素表明,在知識(shí)產(chǎn)權(quán)受到合理保護(hù)的前提下,采購(gòu)?fù)鈬?guó)技術(shù)是研發(fā)投入的一種形式,知識(shí)產(chǎn)權(quán)的有效保護(hù)有利于技術(shù)轉(zhuǎn)讓。同時(shí),研發(fā)投入與技術(shù)轉(zhuǎn)讓存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,P值也遠(yuǎn)低于1%的置信水平,研發(fā)投入代表企業(yè)采購(gòu)技術(shù)的程度,采購(gòu)越多,企業(yè)對(duì)相應(yīng)市場(chǎng)的投資越多。FDI(外商直接投資)系數(shù)為正,P值為0.0374,低于5%的置信水平。外商直接投資反映了一個(gè)地區(qū)的開(kāi)放程度,以及這個(gè)地區(qū)對(duì)外國(guó)投資者的歡迎程度。如結(jié)果所示,外國(guó)直接投資越多,技術(shù)轉(zhuǎn)移規(guī)模越大??赡茉蛉缦拢弘S著時(shí)間的推移,外資在中國(guó)的技術(shù)市場(chǎng)中變得越來(lái)越重要,中國(guó)在國(guó)際市場(chǎng)上的重心越來(lái)越大。

    結(jié)果還表明,國(guó)有企業(yè)數(shù)量和人力資源數(shù)量的影響不顯著,P值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于5%的置信水平。國(guó)有企業(yè)雖然擁有技術(shù)轉(zhuǎn)讓市場(chǎng)的內(nèi)在優(yōu)勢(shì),但長(zhǎng)期以來(lái)國(guó)有企業(yè)改革對(duì)技術(shù)采購(gòu)的影響力不大。同時(shí),國(guó)有企業(yè)改革對(duì)研發(fā)人員本身的關(guān)注度不高,人力資源只反映單一的研究工作,不能解釋哪種技術(shù)應(yīng)該進(jìn)口;另一方面,在大多數(shù)企業(yè)的結(jié)構(gòu)中,研究部門(mén)缺乏競(jìng)爭(zhēng),可能對(duì)人力資源產(chǎn)生負(fù)面影響。

    表2 固定效應(yīng)模型

    一般而言,目前的技術(shù)轉(zhuǎn)移程度很可能取決于過(guò)去的程度,這會(huì)導(dǎo)致慣性效應(yīng)。在面板模型中,我們將解釋的變量包含在解釋變量中以形成動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)。方程(2)和(3)是動(dòng)態(tài)模型,我們使用估計(jì)方法作為GMM來(lái)估計(jì)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)。

    表3中的結(jié)果表明,對(duì)于我們的初始假設(shè),主要變量的P值在1%的置信水平之下。根據(jù)GMM模型使用時(shí)的約束因素,我們采用sargan檢驗(yàn),方程(2)和(3)的P值分別為0.3917和0.36,數(shù)值足夠大,可以拒絕零假設(shè)并對(duì)方程(2)和(3)進(jìn)行合理判斷。另一方面,等式(2)中的AR(1)和AR(2)的值為0.0643和0.3216,滿足上述標(biāo)準(zhǔn),等式(3)同理。我們?yōu)閮蓚€(gè)函數(shù)選擇的工具變量的滯后條件略有不同,前者為1,后者為3,但工具變量都是技術(shù)轉(zhuǎn)移。觀察數(shù)量全部為318個(gè),足以進(jìn)行GMM測(cè)試。

    根據(jù)方程(2)的結(jié)果,將技術(shù)轉(zhuǎn)移的一階滯后項(xiàng)加入方程后,知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度仍然與技術(shù)轉(zhuǎn)移呈現(xiàn)強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系,但與固定效應(yīng)模型相比,CR系數(shù)明顯下降,這意味著技術(shù)轉(zhuǎn)讓的一階滯后項(xiàng)對(duì)技術(shù)影響很大。這可以解釋為正常規(guī)則,市場(chǎng)上的交易商以交易額為決策依據(jù),如果技術(shù)在市場(chǎng)上受歡迎,那么個(gè)人之間的交易在下一個(gè)時(shí)間內(nèi)將會(huì)增加。分析對(duì)應(yīng)于TT(-1)的系數(shù)為0.8207,在一定程度上,研發(fā)投入和外商直接投資金額與技術(shù)轉(zhuǎn)移呈正相關(guān),實(shí)施方式與固定效應(yīng)模型相同。

    根據(jù)方程(3)的結(jié)果,在我們?cè)黾恿酥R(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度的一階滯后項(xiàng)后,知識(shí)產(chǎn)權(quán)本身的保護(hù)程度與技術(shù)轉(zhuǎn)讓仍然存在正相關(guān)關(guān)系,但是我們發(fā)現(xiàn),CR(-1)的系數(shù)為負(fù),這表明上一期間知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的穩(wěn)健性可以消除當(dāng)前的影響。原因可能是存在邊際效應(yīng),當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)已經(jīng)有很大的保護(hù)時(shí),知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的效果可能會(huì)達(dá)到低邊際狀態(tài)。

    (二)中國(guó)不同地域的實(shí)證結(jié)果

    需要明確,知識(shí)產(chǎn)權(quán)對(duì)中國(guó)不同地區(qū)技術(shù)轉(zhuǎn)讓的保護(hù)效果不同,本文將27個(gè)省份分為東部,中部和西部三個(gè)部分。根據(jù)結(jié)果,國(guó)有企業(yè)在中國(guó)東中西部后仍然不顯著,這印證了上一部分提出的結(jié)論,國(guó)有企業(yè)改革對(duì)技術(shù)采購(gòu)影響不大。有趣的是,在中國(guó)中部,我們模型中總共有7個(gè)省份,P值遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于1%的置信水平,這表明中國(guó)中部地區(qū)的人力資源對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)讓有積極作用。然而,需要進(jìn)一步解釋為什么人力資源對(duì)東部和西部地區(qū)影響不大。可能的解釋是由于東部地區(qū)的技術(shù)市場(chǎng)相當(dāng)成熟,在效用遞減規(guī)律下,東區(qū)人力資源的P值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于置信水平;而相反,西部地區(qū)的技術(shù)市場(chǎng)仍然不成熟,與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)相比,人力資源的作用尚不顯著??傊?,人力資源對(duì)中國(guó)中部的技術(shù)轉(zhuǎn)移產(chǎn)生了明顯的影響。

    表3 GMM結(jié)果

    表4 中國(guó)不同地域的結(jié)果

    四、結(jié)論

    我們基于2000年至2014年中國(guó)27個(gè)省份的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù),選用固定效應(yīng)模型和GMM估計(jì)器探究知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與知識(shí)共享過(guò)程之間的關(guān)系。結(jié)果表明,知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度、研發(fā)投入以及外商直接投資與技術(shù)轉(zhuǎn)讓規(guī)模正相關(guān),這表明了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度的加強(qiáng),企業(yè)投資越多,地區(qū)開(kāi)放越多,技術(shù)轉(zhuǎn)移越好。與我們?cè)瓉?lái)的想法不同的是,長(zhǎng)期以來(lái)國(guó)有企業(yè)數(shù)量和人力資源的因素并不顯著,這可能表明研究部門(mén)缺乏競(jìng)爭(zhēng),對(duì)研究人員的關(guān)注不足。但是,當(dāng)我們將27個(gè)省分為東中西三部分時(shí),人力資源對(duì)中國(guó)中部的技術(shù)轉(zhuǎn)移產(chǎn)生了明顯影響。

    綜上所述,在開(kāi)放創(chuàng)新的環(huán)境下,這一結(jié)果為增強(qiáng)專利系統(tǒng)核心因素、技術(shù)轉(zhuǎn)移與知識(shí)共享這三者之間的聯(lián)系提供了潛在工具,有助于理解中國(guó)知識(shí)共享過(guò)程,并為知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度的改革提供政策建議。

    宏觀上,雖然在固定效應(yīng)模型和GMM模型下,知識(shí)產(chǎn)權(quán)的影響都是顯著的,但我們應(yīng)該努力尋找最優(yōu)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度以為創(chuàng)新留出空間,而不是制定極端嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策。更重要的是,當(dāng)我們學(xué)習(xí)發(fā)達(dá)國(guó)家成熟的知識(shí)產(chǎn)權(quán)體系時(shí),必須結(jié)合我國(guó)國(guó)情進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。

    在談及與技術(shù)轉(zhuǎn)讓有關(guān)的因素時(shí),要區(qū)分經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不平衡區(qū)域的差異。因此,東部地區(qū)應(yīng)制定更有效的知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策,更加重視高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究人員的數(shù)量和質(zhì)量,提高自主創(chuàng)新能力,帶動(dòng)中西部地區(qū)的發(fā)展;中部地區(qū)應(yīng)保持現(xiàn)有的技術(shù)發(fā)展的態(tài)勢(shì);西部地區(qū)應(yīng)增加對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)讓和研發(fā)部門(mén)的投入,逐步提高創(chuàng)新能力。

    最后,在微觀企業(yè)層面,實(shí)證結(jié)果表明:知識(shí)產(chǎn)權(quán)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中具有極為重要的戰(zhàn)略意義,公司可以通過(guò)技術(shù)市場(chǎng)來(lái)獲得新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此,有效和高效地管理知識(shí)產(chǎn)權(quán)對(duì)于擴(kuò)大利潤(rùn)和公司的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。同時(shí),所有企業(yè)都應(yīng)該給予研發(fā)人員更多關(guān)注,增強(qiáng)企業(yè)研發(fā)部門(mén)內(nèi)部的競(jìng)爭(zhēng),真正提升本企業(yè)的自主創(chuàng)新能力。

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    (責(zé)任編輯:羅蕾)

    On the Factors of Influencing Intellectual Property Protection and International Technology Transfer——A Case Study based on High-tech Industry in China

    Liliana Mitkova1,YU Xiao-han2
    (1.School of Management Science,Saclay University,Paris,Finance; 2.Central University of Finance and Economics,Beijing 1022002)

    This paper uses China's provincial high-tech industry panel data to examine the main factors influencing China's intellectual property protection and international technology transfer.We find degree of IPR protection,investment in R&D and Foreign Direct Investment are positive with technology transfer which is consistent with the results of previous papers.However,the SOEs and the amounts of high-tech industry researchers have unobvious effects.Based on these empirical results,we put forward some suggestions on macro,middle and micro level.

    intellectual property protection,international technology transfer,innovation,Chinese panel data

    F746.17;D996.5;D923.4

    A

    1008-2107(2017)03-0005-07

    2017-02-12

    Liliana Mitkova(1966—),女,博士生導(dǎo)師,法國(guó)巴黎薩克雷大學(xué)管理科學(xué)學(xué)院首席教授,UPE管理研究所“創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)與國(guó)際動(dòng)態(tài)”研究組組長(zhǎng),研究方向:知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略和技術(shù)市場(chǎng)專利證券投資組合的利用;于小涵(1995—),女,北京人,中央財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院。

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