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    創(chuàng)新中國背景下專利資助政策與專利申請數(shù)的實證研究

    2018-12-18 01:14程笑賢郭曉雪李烽銘吳莊鋮
    中國市場 2018年32期
    關(guān)鍵詞:固定效應模型單位根

    程笑賢 郭曉雪 李烽銘 吳莊鋮

    [摘要]創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略成為我國經(jīng)濟發(fā)展的重要舉措。文章通過面板數(shù)據(jù)模型對2002—2015年我國大陸31個省域的科技支出費用和專利申請量之間進行實證研究。結(jié)果表明,采取固定效應變截距模型效果最為合理,科技支出對專利申請具有較為明顯的促進作用,科技支出每增加1個單位,專利申請量會提高0406個單位。而且不同地區(qū)的促進程度不一,北京、上海、廣東相對于中西部地區(qū),其促進作用更為明顯。

    [關(guān)鍵詞]專利資助;單位根;固定效應模型

    [DOI]1013939/jcnkizgsc201832010

    1引言

    專利制度是知識產(chǎn)權(quán)制度的重要組成部分。截止到2017年我國發(fā)明專利申請量達1382萬件,每萬人口發(fā)明專利擁有量達到98件,遠超過歐美等發(fā)達國家。專利資助政策是國家和地方各級政府積極運用財政政策的調(diào)控功能,以政府財政專項費用的形式補貼專利申請、審查和維持費用,以促進自主創(chuàng)新和專利事業(yè)發(fā)展的一項重要舉措。

    2模型結(jié)果

    21單位根檢驗

    從上面的檢驗結(jié)果可以看出,在α=005情況下,科技支出原數(shù)據(jù)相應的概率值均為1,因此不能拒絕“各截面序列具有相同的單位根過程”和“所有截面成員序列都有一個單位根”的原假設。通過一階差分,可以消除單位根,其相應的概率值均為0,故一階差分后的科技支出序列已經(jīng)消除了單位根,是平穩(wěn)的。專利申請原序列的相應概率值只有PP檢驗大于005,其他檢驗結(jié)果均小于005,根據(jù)少數(shù)服從多數(shù)的原則,該序列不存在單位根,是平穩(wěn)的,且一階差分后的專利申請出現(xiàn)不平穩(wěn)現(xiàn)象,故仍堅持認為專利申請原序列是平穩(wěn)的。

    22模型回歸

    通過對一階差分后的科技支出與專利申請量之間對比,進行回歸估計。由于面板數(shù)據(jù)兼具時間序列數(shù)據(jù)特征和橫截面數(shù)據(jù)特征,因此有必要進行變截距、變系數(shù)和混合三種模型的回歸估計,并相應進行統(tǒng)計檢驗,以便選取合適的模型進行分析。

    固定效應變截距模型中,作為解釋變量的科技支出系數(shù)為04060,這說明,科技支出每增加1個單位,專利申請數(shù)量機會增加04060個單位,可以看出科技支出對專利申請數(shù)量的增加具有明顯的促進作用。相應的t檢驗統(tǒng)計量52645大于置信度為95%的檢驗統(tǒng)計量(伴隨概率值小于005),變量顯著通過t檢驗。模型的總體可決系數(shù)為05817,調(diào)整后的可決系數(shù)仍在05以上,說明至少有50%的數(shù)據(jù)可以用該模型說明,模型的擬合效果較為理想。并且模型總體檢驗的F檢驗統(tǒng)計值166422大于置信度為95%的檢驗統(tǒng)計量(伴隨概率值小于005),方程總體顯著。

    隨機效應變截距模型中,作為解釋變量的科技支出系數(shù)為04629,大于固定效應模型對應值,說明科技支出每增加一個單位,專利申請數(shù)量機會增加04629個單位,可以看出科技支出對專利申請數(shù)量的增加具有明顯的促進作用。相應的t檢驗統(tǒng)計量60050大于置信度為95%的檢驗統(tǒng)計量(伴隨概率值小于005),變量顯著通過t檢驗。并且模型總體檢驗的F檢驗統(tǒng)計值236899大于置信度為95%的檢驗統(tǒng)計量(伴隨概率值小于005),方程總體顯著。模型的總體可決系數(shù)和調(diào)整后的可決系數(shù)分別為00558和00534,說明至少94%的數(shù)據(jù)不可以用該模型說明,模型的擬合效果差。

    與變系數(shù)模型相似,混合橫截面模型的總體可決系數(shù)和調(diào)整后的可決系數(shù)均為負數(shù),F(xiàn)檢驗結(jié)果缺乏,即使解釋變量的系數(shù)合理,t統(tǒng)計量也通過檢驗,仍說明變系數(shù)模型設定不合理。

    23模型檢驗

    通過Hausman檢驗發(fā)現(xiàn),相應的伴隨概率值小于005,則拒絕原假設,選擇固定效應模型;通過LR檢驗發(fā)現(xiàn),兩個相應的伴隨概率值均小于005,拒絕原假設,選擇仍固定效應模型。

    綜上所述,對于一階差分后的科技支出與專利申請量之間的關(guān)系,無論是對模型進行比較分析,還是進行Hausman檢驗和LR檢驗,采用固定效應變截距模型最為合理。各地區(qū)ρarea對應的數(shù)值見下表。

    3政策建議

    31明確資助對象與范圍

    各省域在執(zhí)行專利資助政策時,首先應該對資助對象確定標準,以避免出現(xiàn)申請人跨省域重復申請資助,套取資助資金現(xiàn)象;同時專利資助范圍既不能過窄,僅限于某一項或某一領域的發(fā)明創(chuàng)造等專利,又不能設定過寬,對任何專利申請都進行資助,增加財政壓力,各地區(qū)應當結(jié)合實際發(fā)展,有區(qū)別、有條件地對待專利申請,既要通過專利資助留住人才創(chuàng)新創(chuàng)造,又要優(yōu)化財政支出結(jié)構(gòu),促進本地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展與經(jīng)濟增長。

    32明確資助標準,提升專利質(zhì)量

    現(xiàn)行資助政策存在如未考慮到不同種類的專利對經(jīng)濟的影響、不同種類的專利在研究開發(fā)階段的成本不同等缺陷,以及絕對額資助也會造成一定程度的不公平,對成本小的專利具有更強的激勵作用,對成本高、外部性強的專利會損害申請人的積極性,因此可以在絕對的標準基礎上,通過開展專利的成本與產(chǎn)出評估,尤其是對經(jīng)濟的影響評估,進一步進行相對額資助,既可以避免一刀切現(xiàn)象,增強專利資助申請人的積極性與創(chuàng)造性,又可以提高專利質(zhì)量,通過評估與資助的結(jié)合倒逼專利質(zhì)量的提升,減少垃圾專利。

    33創(chuàng)新資助形式,增強資助作用

    現(xiàn)階段的專利資助采取的是資金資助,即對專利資助進行貨幣補償,該措施可以在一定程度上有效激勵專利申請、減輕專利申請人資金壓力,但是專利資助政策僅僅采取該措施過于單一,可以通過采取稅收減免、人才加分等形式,對外地戶口人員但富有創(chuàng)新能力的人員可以考慮優(yōu)先落戶,對職務人員尤其是高校教職工,也可以考慮在課題研究申請時優(yōu)先考慮專利資助人員,通過創(chuàng)新資助形式,不僅可以減輕資金壓力,也可以提高專利資助含金量,增強專利作用。

    參考文獻:

    [1]唐恒,李紹飛,赫英淇,等專利資助政策下專利質(zhì)量評價研究[J].情報雜志,2015(5):23-28

    [2]張志莉,鮑海峰專利制度對經(jīng)濟增長作用的實證分析[J].北方經(jīng)濟,2008(10):29-30

    [3] 廖建聰政府科技資助對企業(yè)研發(fā)投入和產(chǎn)出影響的實證研究[D].廣州:廣東工業(yè)大學,2016

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