知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、技術(shù)研發(fā)投入與制造業(yè)兩階段創(chuàng)新效率

祝宏輝 楊書(shū)奇

[摘要] 根據(jù)創(chuàng)新價(jià)值鏈理論構(gòu)建包含非創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型，對(duì)專利密集型制造業(yè)和非專利密集型制造業(yè)的研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)與對(duì)比;在此基礎(chǔ)上運(yùn)用面板Tobit模型檢驗(yàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度和自主創(chuàng)新、模仿創(chuàng)新投入對(duì)兩類制造業(yè)兩階段創(chuàng)新效率的影響效果，以及兩階段創(chuàng)新效率之間的相互作用。結(jié)果表明：兩類制造業(yè)的研發(fā)效率和成果轉(zhuǎn)化效率目前水平較好并呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但DEA有效的行業(yè)較少且存在行業(yè)差異;加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和自主創(chuàng)新投入能有效促進(jìn)專利密集型制造業(yè)兩階段創(chuàng)新效率的提升，而對(duì)非專利密集型制造業(yè)的影響效果存在階段性差異，模仿創(chuàng)新投入對(duì)二者兩階段創(chuàng)新效率增長(zhǎng)沒(méi)有顯著促進(jìn)作用;兩類制造業(yè)的創(chuàng)新兩階段之間均不存在顯著的正向溢出效應(yīng)。基于以上實(shí)證分析結(jié)果，提出相應(yīng)對(duì)策建議。

[關(guān)鍵詞]兩階段DEA;專利密集型制造業(yè);知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù);研發(fā)投入

一、 引言

我國(guó)經(jīng)濟(jì)正面臨著增速換擋的新常態(tài)，以往粗放型高速增長(zhǎng)的發(fā)展方式生產(chǎn)效率較低，并且會(huì)對(duì)資源和環(huán)境造成巨大損害，該模式下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)難以持續(xù)。黨的十九大報(bào)告強(qiáng)調(diào)要堅(jiān)定不移地實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高效率、可持續(xù)發(fā)展的有效途徑，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中扮演著關(guān)鍵角色[1]。《2019年全國(guó)專利密集型產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)公告》顯示1，專利密集型產(chǎn)業(yè)是促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐。根據(jù)《知識(shí)產(chǎn)權(quán)（專利）密集型產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2019）》（以下簡(jiǎn)稱《分類2019》）2，專利密集型產(chǎn)業(yè)中，制造業(yè)數(shù)量占比70.3%，是重要構(gòu)成部分，并且制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要主體，其高質(zhì)量發(fā)展在推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、科技進(jìn)步等方面具有重要作用。

根據(jù)創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，技術(shù)創(chuàng)新的過(guò)程以專利等科技產(chǎn)出為界，可分為以創(chuàng)新技術(shù)的研發(fā)階段和創(chuàng)新成果創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益的成果轉(zhuǎn)化階段。已有研究顯示：在研發(fā)階段，我國(guó)專利密集型制造業(yè)，創(chuàng)新效率增長(zhǎng)水平低于非專利密集型制造業(yè)[2]，其R&D績(jī)效水平有待提升;在成果轉(zhuǎn)化階段，專利密集型制造業(yè)的高專利產(chǎn)出水平未能有效提升產(chǎn)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力、人均主營(yíng)業(yè)務(wù)收入等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)[3-4]。專利密集型制造業(yè)大而不強(qiáng)、專利多而不優(yōu)的問(wèn)題仍然存在，與非專利密集型制造業(yè)相比，其技術(shù)、知識(shí)密集的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)特征未能有效驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)新。因此，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略背景下，有必要從創(chuàng)新價(jià)值鏈的角度考察產(chǎn)業(yè)兩階段創(chuàng)新效率現(xiàn)狀，分析關(guān)鍵因素對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率以及經(jīng)濟(jì)效益提升的影響。并且為了更加全面、準(zhǔn)確地反映專利密集型制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)狀和特征，本文以非專利密集型制造業(yè)作為參考對(duì)象進(jìn)行對(duì)比分析。

二、 文獻(xiàn)綜述與假設(shè)提出

1. 專利密集型制造業(yè)創(chuàng)新效率研究

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者從效率評(píng)價(jià)及影響因素等方面對(duì)專利密集型制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行了廣泛的研究。Guan等研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)26個(gè)地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)均存在創(chuàng)新無(wú)效問(wèn)題，研發(fā)投入和專利存量轉(zhuǎn)化為新專利的效率較低[5]。孫磊等從區(qū)域的角度對(duì)我國(guó)專利密集型產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的時(shí)空變化進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果表明技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)步較慢，區(qū)域之間差距明顯并且缺少優(yōu)勢(shì)資源的互補(bǔ)協(xié)同機(jī)制[6]。姜南構(gòu)建兩階段串聯(lián)DEA模型測(cè)算專利密集型制造業(yè)與非專利密集型制造業(yè)的兩階段創(chuàng)新效率值，結(jié)果顯示專利密集型制造業(yè)研發(fā)效率高于非專利密集型制造業(yè)，但成果轉(zhuǎn)化階段效率較低[7]。王黎螢等基于創(chuàng)新價(jià)值鏈視角對(duì)浙江省專利密集型產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行了分階段的測(cè)算與分析，并以非專利密集型產(chǎn)業(yè)為對(duì)比組，發(fā)現(xiàn)雖然專利密集型產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平更高但存在較為嚴(yán)重的投入冗余情況[8]。

以上研究成果為明確專利密集型制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展中存在的問(wèn)題及其創(chuàng)新效率的改進(jìn)方向提供了有力的參考，但各階段中有哪些因素、如何影響階段效率的提升，以及這些影響因素在專利密集型產(chǎn)業(yè)與非專利密集型產(chǎn)業(yè)之間有何區(qū)別，仍鮮有研究涉及。

2. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度、不同研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新效率的影響

知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和自主創(chuàng)新、模仿創(chuàng)新的技術(shù)研發(fā)方式作為影響技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵因素受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。關(guān)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)，大量研究表明知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展既存在“正外部性”的激勵(lì)作用也存在“負(fù)外部性”的抑制作用：知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠通過(guò)抑制模仿提高企業(yè)創(chuàng)新收益從而激勵(lì)企業(yè)的創(chuàng)新行為;但知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)本質(zhì)上作為一種受法律保護(hù)的壟斷制度會(huì)抑制技術(shù)、知識(shí)等資源的流動(dòng)，阻礙知識(shí)積累的進(jìn)程，使得累積創(chuàng)新越來(lái)越困難[9-10]，這兩個(gè)相反的效應(yīng)導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步之間存在非線性關(guān)系，也導(dǎo)致同一知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度下不同自主創(chuàng)新能力的主體受到的影響效果有所不同[11]。對(duì)于自主創(chuàng)新能力較弱的企業(yè)，先進(jìn)技術(shù)的獲取更加依賴模仿與引進(jìn)，嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度會(huì)增加其技術(shù)引進(jìn)費(fèi)用和模仿成本[12];對(duì)于有能力通過(guò)自主研發(fā)提升創(chuàng)新水平的企業(yè)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)有利于維護(hù)其創(chuàng)新收益、鞏固競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)[13]。

與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)類似，創(chuàng)新技術(shù)的研發(fā)方式也受到企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。依據(jù)后發(fā)優(yōu)勢(shì)理論，創(chuàng)新能力較弱的創(chuàng)新主體需要通過(guò)增加模仿創(chuàng)新投入積累創(chuàng)新知識(shí)和能力，創(chuàng)新能力提升到一定水平后需要增加自主研發(fā)投入的比重，才能繼續(xù)提升創(chuàng)新能力，維持技術(shù)進(jìn)步、鞏固競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。易余胤等構(gòu)建演化博弈模型，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)會(huì)基于自身情況選擇收益最高的研發(fā)投入比重，企業(yè)的創(chuàng)新能力不足導(dǎo)致自主創(chuàng)新收益低于平均水平時(shí)將以模仿創(chuàng)新為主，市場(chǎng)均衡時(shí)必然有一部分比例的企業(yè)選擇自主創(chuàng)新，另一部分選擇模仿創(chuàng)新[14]。李思慧等[15]的研究也證實(shí)由于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的不同，選擇相同技術(shù)研發(fā)模式時(shí)所面臨的成本存在差異，高創(chuàng)新效率的企業(yè)采用自主創(chuàng)新為主的研發(fā)模式更有可能獲取壟斷利潤(rùn)。

3. 假說(shuō)提出

已有研究顯示，與非專利密集型制造業(yè)相比，我國(guó)專利密集型制造業(yè)創(chuàng)新效率水平與其高專利密度的行業(yè)特征不符[1-2];專利密集型制造業(yè)與非專利密集型制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力不同，二者在研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率水平也存在差異[7-8];知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度以及不同類型研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新效率的作用效果也可能受到主體創(chuàng)新水平的影響[12-13，15]。

根據(jù)創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段中知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的作用效果以及不同研發(fā)投入帶來(lái)的影響并非完全一致。對(duì)于自主研發(fā)能力更強(qiáng)、更依賴自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)獲取利潤(rùn)的專利密集型制造業(yè)而言，自主研發(fā)投入是其獲得自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的主要來(lái)源。加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)不僅有助于激勵(lì)創(chuàng)新積極性、促進(jìn)研發(fā)階段的創(chuàng)新活動(dòng)，也有助于保障技術(shù)創(chuàng)新在成果轉(zhuǎn)化階段順利落地、實(shí)現(xiàn)價(jià)值。創(chuàng)新能力較弱的非專利密集型制造業(yè)則更加依賴技術(shù)引進(jìn)和模仿創(chuàng)新投入，在研發(fā)階段可能受制于嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度在模仿創(chuàng)新過(guò)程中遇到阻礙，并且在轉(zhuǎn)化階段其創(chuàng)新成果可能由于競(jìng)爭(zhēng)力弱、創(chuàng)新水平不高而很難獲得利潤(rùn)。宋敏等[16]的研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)創(chuàng)新階段之間存在相互促進(jìn)的良性循環(huán)：研發(fā)階段的創(chuàng)新成果有助于促進(jìn)成果轉(zhuǎn)化階段經(jīng)濟(jì)收益的提升，成果轉(zhuǎn)化階段獲得的經(jīng)濟(jì)收益也能反作用于研發(fā)階段，激勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投入促進(jìn)創(chuàng)新成果的產(chǎn)出。因此專利密集型制造業(yè)依靠自身較強(qiáng)的自主研發(fā)能力，可能較非專利密集型制造業(yè)更易形成創(chuàng)新價(jià)值鏈的良性循環(huán)。

基于以上分析，本文提出如下研究假說(shuō)。

假說(shuō)1a：對(duì)于專利密集型制造業(yè)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)有利于促進(jìn)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率。

假說(shuō)1b：對(duì)于非專利密集型制造業(yè)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度不利于促進(jìn)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率。

假說(shuō)2a：對(duì)于專利密集型制造業(yè)，自主研發(fā)投入比模仿創(chuàng)新投入更有利于促進(jìn)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率。

假說(shuō)2b：對(duì)于非專利密集型制造業(yè)，模仿創(chuàng)新投入比自主研發(fā)投入更有利于促進(jìn)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率。

假說(shuō)3a：專利密集型制造業(yè)的兩個(gè)創(chuàng)新階段之間存在相互的正向促進(jìn)作用。

假說(shuō)3b：非專利密集型制造業(yè)的兩個(gè)創(chuàng)新階段之間存在相互的正向促進(jìn)作用。

三、 模型構(gòu)建、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1. 兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型

（1）模型構(gòu)建

本文參考董艷梅等的研究構(gòu)建包含非創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型[17]，測(cè)度專利密集型制造業(yè)和非專利密集型制造業(yè)的兩階段創(chuàng)新效率（圖1）。第一階段和第二階段創(chuàng)新效率測(cè)算分別采用以投入為導(dǎo)向和以產(chǎn)出為導(dǎo)向的BCC模型。

圖1? 兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型圖

（2）指標(biāo)選取

研發(fā)階段投入指標(biāo)選取應(yīng)用最為廣泛的R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量和R&D資本存量;產(chǎn)出指標(biāo)選擇發(fā)明專利授權(quán)數(shù)、專利申請(qǐng)數(shù)和新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目數(shù)。其中R&D資本存量使用永續(xù)盤(pán)存法轉(zhuǎn)化為存量指標(biāo)，并且根據(jù)朱平芳等的方法構(gòu)建R&D價(jià)格指數(shù)以消除物價(jià)變動(dòng)的影響[18]。考慮到創(chuàng)新投入經(jīng)過(guò)技術(shù)研發(fā)到形成創(chuàng)新成果最終轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益往往需要較長(zhǎng)的過(guò)程，本文參考已有研究的做法設(shè)置研發(fā)階段投入到產(chǎn)出的滯后期為兩年，成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的滯后期設(shè)定為一年[20]。

成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新投入指標(biāo)包括創(chuàng)新中間產(chǎn)出發(fā)明專利授權(quán)數(shù)、專利申請(qǐng)數(shù)和新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目數(shù)，創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)選擇新產(chǎn)品銷售收入來(lái)體現(xiàn)創(chuàng)新成果向經(jīng)濟(jì)收益轉(zhuǎn)化的水平。

非創(chuàng)新投入產(chǎn)出指標(biāo)：以資本存量和年末從業(yè)人員為非創(chuàng)新投入指標(biāo)，剔除新產(chǎn)品銷售收入部分的營(yíng)業(yè)收入作為非創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。非創(chuàng)新投入影響的是企業(yè)當(dāng)期的成果轉(zhuǎn)化環(huán)境，因此不考慮時(shí)滯。

2. Tobit回歸模型

（1）模型構(gòu)建

根據(jù)第二部分文獻(xiàn)梳理及研究假說(shuō)，本文以知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度和自主創(chuàng)新、模仿創(chuàng)新的研發(fā)投入作為核心變量，在測(cè)算技術(shù)創(chuàng)新階段和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)上分析三者對(duì)專利密集型制造業(yè)和非專利密集型制造業(yè)兩階段創(chuàng)新效率的影響。由于兩階段創(chuàng)新效率的值都在（0，1]之間，因此本文選擇適用于截?cái)鄶?shù)據(jù)回歸的面板Tobit模型進(jìn)行影響因素分析，構(gòu)建回歸模型如下：

[E1i=α1i+α2iipri+α3iprdi+α4ipcai+E2i+α5iC1i+ε1i] （1）

[E2i=βi+β2iipri+β3iprdi+β4ipcai+E1i+β5iC2i+ε2i] （2）

（1）式、（2）式中[E1i]、[E2i]（i=1，2）分別表示專利密集型制造業(yè)和非專利密集型制造業(yè)第一階段、第二階段的創(chuàng)新效率;[ipri]為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度;[prdi]和[pcai]分別表示從投入角度衡量的自主創(chuàng)新和模仿創(chuàng)新的研發(fā)投入;[C1i]和[C2i]分別表示第一階段和第二階段的控制變量;[ε1i]和[ε2i]表示隨機(jī)干擾項(xiàng)，且服從[μ]=0的正態(tài)分布，即ε～N（0，σ2）。[E1i]和[E2i]分別是當(dāng)期研發(fā)階段效率以及提前一期的成果轉(zhuǎn)化階段效率。

（2）指標(biāo)選取

研發(fā)階段創(chuàng)新效率（[E1]）和成果轉(zhuǎn)化效率（[E2]）：通過(guò)兩階段DEA模型計(jì)算得到。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（ipr）：參考沈國(guó)兵等的研究，使用國(guó)家層面的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與行業(yè)相對(duì)研發(fā)密度的乘積反映行業(yè)層面的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度[19]。國(guó)家層面的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度指標(biāo)構(gòu)建參考胡海青等的研究，從司法保護(hù)水平、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)執(zhí)法力度、中介機(jī)構(gòu)發(fā)展情況、知識(shí)產(chǎn)權(quán)市場(chǎng)規(guī)范化程度和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)社會(huì)意識(shí)5個(gè)方面衡量我國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度，具體指標(biāo)如表2所示，最終結(jié)果由5項(xiàng)指標(biāo)的均值計(jì)算得出[20]。

自主創(chuàng)新投入（prd）、模仿創(chuàng)新投入（pca）：自主創(chuàng)新投入以R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出取對(duì)數(shù)表示，模仿創(chuàng)新投入以技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)和消化吸收經(jīng)費(fèi)之和取對(duì)數(shù)表示。

行業(yè)內(nèi)部影響因素：研發(fā)人員比重（hr）：科技人員投入是影響創(chuàng)新產(chǎn)出的重要因素，以研發(fā)人員占行業(yè)從業(yè)人員的比重衡量;行業(yè)規(guī)模（seize）：以制造業(yè)行業(yè)的資產(chǎn)總數(shù)與企業(yè)數(shù)的比值衡量行業(yè)的平均企業(yè)規(guī)模;技術(shù)引進(jìn)（techimport）：直接引進(jìn)國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)能夠直接提升企業(yè)現(xiàn)有的技術(shù)水平從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)收益的增長(zhǎng)，但不會(huì)增加企業(yè)研發(fā)階段的創(chuàng)新產(chǎn)出，因此只在成果轉(zhuǎn)化階段考慮該控制變量，用國(guó)外技術(shù)引進(jìn)費(fèi)用取對(duì)數(shù)的值表示。

行業(yè)外部影響因素：政府支持度（gov）：技術(shù)創(chuàng)新周期長(zhǎng)、投入高、風(fēng)險(xiǎn)大，政府對(duì)企業(yè)提供的支持有助于企業(yè)完成技術(shù)的研發(fā)和成果的轉(zhuǎn)化，本文使用政府研發(fā)資金與R&D研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的比值表示政府支持度;國(guó)外先進(jìn)技術(shù)溢出水平（fdi）：外資企業(yè)的先進(jìn)技術(shù)能夠通過(guò)技術(shù)擴(kuò)散促進(jìn)整個(gè)行業(yè)技術(shù)水平的提升，本文以各行業(yè)外商投資及港澳臺(tái)投資企業(yè)總資產(chǎn)占行業(yè)總資產(chǎn)的比重表示國(guó)外先進(jìn)技術(shù)溢出水平。

3. 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取中國(guó)制造業(yè)27個(gè)行業(yè)2005—2019年的面板數(shù)據(jù)測(cè)算兩階段創(chuàng)新效率， Pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)顯示兩階段投入變量與產(chǎn)出變量均顯著正相關(guān)，指標(biāo)設(shè)置合理;Tobit模型分析中使用2006—2019年的數(shù)據(jù)，由于各影響因素是反映創(chuàng)新過(guò)程所處環(huán)境的變量，因此根據(jù)各階段滯后期計(jì)算期間內(nèi)各影響因素的數(shù)值，然后進(jìn)行回歸。本文涉及的數(shù)據(jù)均源自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局年報(bào)》以及《專利調(diào)查報(bào)告》。

參考《知識(shí)產(chǎn)權(quán)（專利）密集型產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2019）》和國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類二位數(shù)分類代碼（GB/T 4754—2011），確定我國(guó)專利密集型制造業(yè)、非專利密集型制造業(yè)行業(yè)情況詳見(jiàn)表3。其中，雖然煙草制品業(yè)發(fā)明專利密度排名第六，但根據(jù)《知識(shí)產(chǎn)權(quán)（專利）密集型產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2019）》的劃分標(biāo)準(zhǔn)，其不屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高技術(shù)制造業(yè)、高技術(shù)服務(wù)業(yè)，因此不屬于知識(shí)產(chǎn)權(quán)（專利）密集型制造業(yè)。表4對(duì)各變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)。

四、 實(shí)證分析

1. 兩階段創(chuàng)新效率分析

使用DEAP2.1軟件，將研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入上文構(gòu)建的兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型，根據(jù)投入到產(chǎn)出的滯后期，分別計(jì)算得到制造業(yè)各行業(yè)2006—2019年共分為11個(gè)時(shí)期1兩階段創(chuàng)新效率值。

（1）專利密集型制造業(yè)細(xì)分行業(yè)對(duì)比分析

根據(jù)測(cè)算結(jié)果，本文對(duì)專利密集型制造業(yè)各行業(yè)第1、6、11期的兩階段創(chuàng)新效率進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如圖2所示。能夠發(fā)現(xiàn)，專利密集型制造業(yè)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的效率自第1時(shí)期均得到了顯著的提升，研發(fā)效率提升更大，但總體而言成果轉(zhuǎn)化效率較研發(fā)效率更高。

儀器儀表制造業(yè)、電氣機(jī)械和器材制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的成果轉(zhuǎn)化階段效率明顯優(yōu)于研發(fā)階段，而研發(fā)階段效率明顯優(yōu)于成果轉(zhuǎn)化階段的只有專用設(shè)備制造業(yè)，成果轉(zhuǎn)化階段各行業(yè)之間差距較大，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)等行業(yè)的成果轉(zhuǎn)化能力需要加強(qiáng)。

（2）專利密集型與非專利密集型制造業(yè)的對(duì)比分析

計(jì)算得到11個(gè)時(shí)期專利密集型制造業(yè)和非專利密集型制造業(yè)各時(shí)期兩階段創(chuàng)新效率變動(dòng)如圖3所示。觀察發(fā)現(xiàn)，專利密集型制造業(yè)在研發(fā)階段的效率較非專利密集型制造業(yè)更高，而在成果轉(zhuǎn)化階段的效率弱于非專利密集型制造業(yè)。

研發(fā)階段兩類制造業(yè)綜合效率的變動(dòng)趨勢(shì)較為一致，創(chuàng)新效率值先降后升并且波動(dòng)幅度較大，第7時(shí)期（2012—2014年）以來(lái)，專利密集型制造業(yè)的研發(fā)效率高于非專利密集型制造業(yè)，且差距具有擴(kuò)大的趨勢(shì)，第11時(shí)期兩類制造業(yè)的研發(fā)綜合效率分別為0.763和0.681。成果轉(zhuǎn)化階段兩類制造業(yè)的綜合效率變動(dòng)情況則較為平緩，均呈現(xiàn)穩(wěn)中有升的趨勢(shì)，并且專利密集型制造業(yè)的成果轉(zhuǎn)化效率增長(zhǎng)更快，到第11期效率值已達(dá)到0.858，接近非專利密集型制造業(yè)的0.862，均處于較好水平。

2. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、技術(shù)研發(fā)投入對(duì)兩階段創(chuàng)新效率的影響

通過(guò)測(cè)算并對(duì)比專利密集型制造業(yè)與非專利密集型制造業(yè)兩階段創(chuàng)新效率發(fā)現(xiàn)，不僅兩類制造業(yè)在研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段存在差異，同類制造業(yè)在兩個(gè)階段的效率也存在顯著差異，為確定知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、自主創(chuàng)新和模仿創(chuàng)新投入對(duì)兩類制造業(yè)不同創(chuàng)新階段的影響效果，并檢驗(yàn)創(chuàng)新兩階段之間的相互作用，本部分使用stata15.1軟件對(duì)上文構(gòu)建的Tobit回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。由于固定效應(yīng)的Tobit模型無(wú)法進(jìn)行條件最大似然估計(jì)，因此采用混合Tobit模型和隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5和表6所示。

模型（1）（4）（9）（12）反映了隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit模型的基礎(chǔ)回歸結(jié)果;在此基礎(chǔ)上，模型（2）（5）（10）（13）增加了行業(yè)外部影響因素作為控制變量，回歸結(jié)果中核心變量的系數(shù)方向和顯著性變化不大，表明模型設(shè)置合理，回歸結(jié)果具有可靠性;模型（3）（6）（11）（14）為使用了聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的混合Tobit回歸檢驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)LR檢驗(yàn)結(jié)果，只有成果轉(zhuǎn)化階段的各模型顯著拒絕了“不存在個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)”的原假設(shè)，適宜采用隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit模型。成果轉(zhuǎn)化階段LR檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，但結(jié)合兩種方法的回歸結(jié)果能夠發(fā)現(xiàn)，各核心變量的系數(shù)方向和顯著性均沒(méi)有明顯變化，認(rèn)為模型較為穩(wěn)健。

為進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文使用產(chǎn)出導(dǎo)向計(jì)算的第一階段創(chuàng)新效率和投入導(dǎo)向計(jì)算的第二階段創(chuàng)新效率替代原有的被解釋變量，模型（7）（8）（15）（16）為穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，以上模型中核心變量的系數(shù)方向和顯著性均為發(fā)生明顯變化，所得結(jié)果穩(wěn)健性較好。

對(duì)于專利密集型制造業(yè)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠顯著促進(jìn)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的成果轉(zhuǎn)化效率，假說(shuō)1a得到驗(yàn)證;自主創(chuàng)新投入與兩階段創(chuàng)新效率均存在顯著正向關(guān)系，而模仿創(chuàng)新投入對(duì)研發(fā)階段創(chuàng)新效率存在顯著阻礙作用，對(duì)成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的影響不明顯，假說(shuō)2a得到驗(yàn)證;兩階段創(chuàng)新效率的相互作用均不顯著，假說(shuō)3a未能驗(yàn)證。

對(duì)于非專利密集型制造業(yè)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度有助于提升研發(fā)階段創(chuàng)新效率，而對(duì)成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率存在顯著的阻礙作用，假說(shuō)1b得到部分驗(yàn)證;自主創(chuàng)新投入與研發(fā)階段創(chuàng)新效率顯著負(fù)相關(guān)，但與成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率顯著正相關(guān)，模仿創(chuàng)新投入對(duì)成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率無(wú)顯著影響，但與成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率顯著負(fù)相關(guān)，假說(shuō)2b未得驗(yàn)證;兩階段創(chuàng)新效率的相互作用中，成果轉(zhuǎn)化階段對(duì)研發(fā)階段沒(méi)有顯著影響，研發(fā)階段對(duì)成果轉(zhuǎn)化階段存在顯著負(fù)向影響，假說(shuō)3b未得驗(yàn)證。

創(chuàng)新能力更強(qiáng)的專利密集型制造業(yè)更加依賴創(chuàng)新成果帶來(lái)經(jīng)濟(jì)收益和競(jìng)爭(zhēng)力的提升，結(jié)合兩階段回歸結(jié)果能夠發(fā)現(xiàn)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和自主創(chuàng)新投入有助于專利密集型制造業(yè)維護(hù)創(chuàng)新權(quán)益，不僅能夠激勵(lì)創(chuàng)新行為提升研發(fā)效率，還能促進(jìn)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)收益。但兩階段模型中研發(fā)效率和成果轉(zhuǎn)化效率相互之間的作用關(guān)系均不顯著，說(shuō)明專利密集型制造業(yè)兩個(gè)階段之間尚未形成有效的良性循環(huán)，應(yīng)加強(qiáng)兩創(chuàng)新階段之間互動(dòng)機(jī)制的構(gòu)建。一方面提高創(chuàng)新質(zhì)量，為創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)收益提供有力保障;另一方面改善資源配置效率，在加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力和研發(fā)效率的同時(shí)，注重以成果轉(zhuǎn)化為目標(biāo)研發(fā)創(chuàng)新技術(shù)和產(chǎn)品，減少創(chuàng)新投入和非創(chuàng)新投入的冗余。

對(duì)比專利密集型制造業(yè)，非專利密集型制造業(yè)中各影響因素的作用效果在兩階段創(chuàng)新效率之間存在明顯不同。研發(fā)階段，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)非專利密集型制造業(yè)的研發(fā)效率具有“正外部性”的激勵(lì)作用，但其創(chuàng)新能力較弱，自主創(chuàng)新投入不能有效促進(jìn)創(chuàng)新成果的產(chǎn)出。成果轉(zhuǎn)化階段，由于研發(fā)能力不足、創(chuàng)新質(zhì)量不高，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)出現(xiàn)了顯著的“負(fù)外部性”影響;自主創(chuàng)新投入與研發(fā)效率負(fù)相關(guān)，但能夠促進(jìn)成果轉(zhuǎn)化效率的提升;模仿創(chuàng)新投入和當(dāng)期研發(fā)效率均與成果轉(zhuǎn)化效率顯著負(fù)相關(guān)而在研發(fā)階段模仿創(chuàng)新投入與研發(fā)效率沒(méi)有顯著相關(guān)性。這說(shuō)明增加模仿創(chuàng)新投入未能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益提升，而研發(fā)效率與成果轉(zhuǎn)化效率顯著負(fù)相關(guān)可能是由于非專利密集型制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力和水平較弱、創(chuàng)新成果質(zhì)量不高，導(dǎo)致成果轉(zhuǎn)化困難，阻礙了經(jīng)濟(jì)收益的提升。

五、 研究結(jié)論

本文根據(jù)創(chuàng)新價(jià)值鏈理論構(gòu)建兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型，測(cè)算分析了專利密集型制造業(yè)和非專利密集型制造業(yè)2006—2019年11個(gè)時(shí)期的研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的效率水平，并構(gòu)建回歸模型探討了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度和不同研發(fā)投入對(duì)兩階段創(chuàng)新效率的影響效果，得到結(jié)論如下：

第一，與非專利密集型制造業(yè)相比，專利密集型制造業(yè)研發(fā)階段的效率水平更高、增長(zhǎng)幅度更大，但成果轉(zhuǎn)化階段效率較低，并且內(nèi)部行業(yè)之間的兩階段創(chuàng)新效率存在較大差異。

第二，專利密集型制造業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的需求更大、質(zhì)量要求更高、創(chuàng)新能力更強(qiáng)，其技術(shù)進(jìn)步更多地依賴于自主研發(fā)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和自主創(chuàng)新投入對(duì)于促進(jìn)兩階段創(chuàng)新效率具有顯著的正向作用。

第三，非專利密集型制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平較弱，雖然加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)有助于研發(fā)效率的提升，但在嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度下，先進(jìn)技術(shù)的擴(kuò)散減弱、模仿創(chuàng)新難以提升創(chuàng)新水平。并且自主創(chuàng)新投入與研發(fā)階段效率負(fù)相關(guān)、與成果轉(zhuǎn)化效率正相關(guān)，說(shuō)明非專利密集型制造業(yè)可能存在研發(fā)能力和創(chuàng)新積極性不足等問(wèn)題，加強(qiáng)自主創(chuàng)新投入仍有助于提升非專利密集型制造業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，促進(jìn)成果轉(zhuǎn)化效率的提升。

第四，創(chuàng)新兩階段之間的外溢效應(yīng)在專利密集型制造業(yè)中均不顯著，而對(duì)于非專利密集型制造業(yè)，研發(fā)階段的效率甚至與成果轉(zhuǎn)化效率顯著負(fù)相關(guān)，這說(shuō)明兩類制造業(yè)的研發(fā)階段與成果轉(zhuǎn)化階段之間都沒(méi)有形成有效的良性互動(dòng)機(jī)制，研發(fā)階段產(chǎn)生的創(chuàng)新成果與市場(chǎng)實(shí)際需求聯(lián)系不緊密，存在轉(zhuǎn)化困難或質(zhì)量不高導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)效益較低等問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)：

[1] 逄錦聚，林崗，楊瑞龍，等.促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展筆談[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2019（7）：3-19.

[2] 姜南.專利密集型產(chǎn)業(yè)的R&D績(jī)效評(píng)價(jià)研究——基于DEA-Malmquist指數(shù)法的檢驗(yàn)[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2014，35（3）：99-107.

[3] 保永文，馬穎.中國(guó)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力[J].云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，34（8）：14-28.

[4] 單曉光，徐驍楓，常旭華，等.基于行業(yè)中類的專利密集型產(chǎn)業(yè)測(cè)度及其影響因素[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018，46（5）：701-708.

[5] Guan J， Chen K. Measuring the Innovation Production Process： A Cross-region Empirical Study of China's High-tech Innovations[J]. Technovation，2010，30（5-6）：348-358.

[6] 孫磊，陳偉，劉錦志，等.中國(guó)專利密集型產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)[J].科技管理研究，2016，36（19）：52-55.

[7] 姜南.專利密集型產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率體系評(píng)估研究[J].科學(xué)學(xué)研究，2014，32（7）：1003-1011.

[8] 王黎螢，王佳敏，虞微佳.區(qū)域?qū)＠芗彤a(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)及提升路徑研究——以浙江省為例[J].科研管理，2017，38（3）：29-37.

[9] Furukawa Y. Intellectual Property Protection and Innovation： an Inverted-U Relationship[J].Economics Letters，2010，109（2）：99-101.

[10] Lorenczik C， Newiak M. Imitation and Innovation Driven Development Under Imperfect Intellectual Property Rights[J].European Economic Review，2012，56（7）：1361-1375.

[11] Cassandra， Mehlig， Sweet， et al. Do Stronger Intellectual Property Rights Increase Innovation？[J].World Development，2015（66）：665-667.

[12] 徐晨，孫元欣.競(jìng)爭(zhēng)壓力下企業(yè)選擇創(chuàng)新還是尋租？——基于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)視角的解釋[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2019（6）：31-47.

[13] 秦放鳴，張宇.知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與地區(qū)制造業(yè)升級(jí)——基于中介效應(yīng)和面板分位數(shù)模型的實(shí)證分析[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2020，37（13）：74-82.

[14] 易余胤，盛昭瀚，肖條軍.企業(yè)自主創(chuàng)新、模仿創(chuàng)新行為與市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的演化研究[J].管理工程學(xué)報(bào)，2005（1）：14-18.

[15] 李思慧，周天宇.企業(yè)技術(shù)選擇：模仿創(chuàng)新還是自主創(chuàng)新？[J].世界經(jīng)濟(jì)與政治論壇，2018（1）：142-158.

[16] 宋敏，鄒聲瑞，王茜.基于創(chuàng)新價(jià)值鏈的長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新效率及其溢出效應(yīng)[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2020，22（2）：48-56.

[17] 董艷梅，朱英明.中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)——基于兩階段動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)DEA模型[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2015，32（24）：106-113.

[18] 朱平芳，徐偉民.政府的科技激勵(lì)政策對(duì)大中型工業(yè)企業(yè)R&D投入及其專利產(chǎn)出的影響——上海市的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2003（6）：45-53.

[19] 韓兵，蘇屹，李彤，等.基于兩階段DEA的高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效研究[J].科研管理，2018，39（3）：11-19.

[20] 沈國(guó)兵，黃鑠珺.行業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、外資進(jìn)入與中國(guó)內(nèi)資企業(yè)出口技術(shù)含量[J].國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題，2020（4）：1-18.

[21] 胡海青，王鈺，魏薇.網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新績(jī)效[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2018，35（23）：1-8.

基金項(xiàng)目：新疆自治區(qū)文科基地項(xiàng)目“兵團(tuán)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：XJEDU020215C04）。

作者簡(jiǎn)介：祝宏輝（1973-），男，博士，石河子大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橹R(shí)產(chǎn)權(quán)、技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理;楊書(shū)奇（1996-），女，碩士，石河子大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)榧夹g(shù)經(jīng)濟(jì)及管理。

（收稿日期：2021-10-12? 責(zé)任編輯：顧碧言）