中國企業(yè)創(chuàng)新為何重數量而輕質量
——數量增長目標考核視角

邱楚芝 趙錦瑜

一、引言

創(chuàng)新是一國經濟持續(xù)增長的關鍵動力(Romer，1990)。進入新世紀以來，隨著土地、勞動力等資源要素成本不斷上升，中國經濟轉型升級的壓力逐漸加大，傳統上依賴要素大規(guī)模投入的粗放型增長模式難以為繼，亟需向創(chuàng)新驅動的集約型發(fā)展模式轉變。為此，中央政府必須制定目標清晰的國家創(chuàng)新戰(zhàn)略并形成強有力的執(zhí)行方案。由于專利是技術創(chuàng)新成果的重要表現形式，因此，為落實國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，從中央到地方的各級政府，在不同程度上均實施了以鼓勵專利數量增長為目標的創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略(張杰、鄭文平，2018)。最集中的表現是，2010 年國家知識產權局頒布了《全國專利事業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略(2011-2020年)》(簡稱《全國專利戰(zhàn)略》)及其年度推進計劃。各級地方政府則圍繞該戰(zhàn)略制定了當地的專利數量增長目標并配套出臺一系列支持政策。

從國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的政策設計和執(zhí)行過程來看，其目標考核導向明顯是偏重創(chuàng)新數量增長而非創(chuàng)新質量提升。目標責任考核是中國公共政策制定和執(zhí)行中的關鍵環(huán)節(jié)，會顯著影響政策實施效果，創(chuàng)新政策亦不例外(閆昊生等，2021)。中央政府制定量化形式的中長期目標，然后通過行政發(fā)包方式將量化目標逐級分包到地方各級政府，下級政府向上負責完成上級政府下達的目標量化考核要求。為推動目標實現，上級政府向下級政府下達目標時往往會出現層層加碼的現象(余泳澤等，2019)。為完成上級政府的考核任務，下級政府往往展開“晉升錦標賽”，進而推動整體目標任務的完成(Li and Zhou，2005；Xu，2011)。從數據來看，國家創(chuàng)新戰(zhàn)略取得了明顯的積極效果，2007年至2020年，中國國內(不含港澳臺)有效發(fā)明專利擁有量從8.4萬件增長至221.3萬件，并于2012 年已成為全球發(fā)明專利以及專利申請數量的第一大國。然而，與中國專利爆炸式增長相矛盾的是，中國企業(yè)的自主創(chuàng)新能力和國際競爭力仍然偏低。絕大多數行業(yè)的龍頭企業(yè)仍然是規(guī)模取勝，而非創(chuàng)新占優(yōu)，關鍵核心技術普遍依賴于發(fā)達國家。這表明，總體而言，中國企業(yè)創(chuàng)新存在比較明顯的“重數量、輕質量”的現象。由于公共政策執(zhí)行過程普遍存在信息不完全、不對稱以及機會主義問題，因此，本文集中關注的問題是，國家創(chuàng)新戰(zhàn)略實施過程中的數量增長目標導向(比如專利申請數量增長目標)會否扭曲企業(yè)的創(chuàng)新激勵，進而導致企業(yè)專利申請數量快速擴張，而質量提升不足甚至下滑？

既往文獻從不同角度考察了中國專利數量激增現象背后的體制性成因。例如，Hu and Jefferson(2009)研究認為2000年中國專利法的修改強化了對專利權利的法律保障，發(fā)現該修改對中國專利數量的快速增長具有明顯的促進作用。然而，Prud’homme(2012)研究認為中國旨在促進專利創(chuàng)造的優(yōu)惠政策如專利申請補貼、財政激勵、外貿補貼、高新技術企業(yè)優(yōu)惠未能達到預期效果，甚至對專利質量提升產生阻礙作用。龍小寧、王俊(2015)研究發(fā)現中國以相關稅收(和補貼)優(yōu)惠為主要手段的獎勵性專利激勵政策導致專利申請和授權數量的激增，而專利質量并未得到與之相稱的提高，并且，這種激勵作用主要體現在實用新型和外觀設計專利上。黎文靖、鄭曼妮(2016)研究指出中國選擇性產業(yè)政策的財稅扶持手段使得企業(yè)傾向于策略性創(chuàng)新而非實質性創(chuàng)新，即企業(yè)為“尋扶持”而增加專利數量，但其專利質量并沒有得到明顯的提升。余明桂等(2016)研究發(fā)現中國產業(yè)政策能顯著提高被鼓勵行業(yè)中企業(yè)特別是民營企業(yè)發(fā)明專利數量，其政策引導主要通過信貸、稅收、政府補貼和市場競爭機制實現。張杰、鄭文平(2018)認為在國家創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略的引導下，中國各省級政府出臺的專利資助獎勵政策扭曲了企業(yè)專利申請的動機，導致大量低質量專利產生?？茏趤?、劉學悅(2020)在梳理中國企業(yè)專利申請行為的基礎上，發(fā)現《國家科技綱要》這一重大創(chuàng)新政策顯著促進了中國企業(yè)的專利數量增長和專利質量提升。閆昊生等(2021)研究發(fā)現國家創(chuàng)新型城市試點建設對國有企業(yè)專利申請量具有明顯促進作用。以上文獻為理解中國企業(yè)創(chuàng)新行為特別是專利泡沫現象提供了諸多頗為有益的啟發(fā)，然而目前尚無文獻考察中國創(chuàng)新政策的創(chuàng)新數量增長目標導向這一鮮明政策特色對中國企業(yè)創(chuàng)新行為的影響。

鑒于此，本文嘗試從數量增長目標導向視角，區(qū)分創(chuàng)新數量和創(chuàng)新質量，考察2010年實施的《全國專利戰(zhàn)略》這一重大創(chuàng)新戰(zhàn)略對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響機制。通過手工搜集和匹配上市公司專利數據，本文建立雙重差分模型進行實證分析，發(fā)現由于創(chuàng)新政策實施過程中普遍存在信息問題和機會主義問題，專利數量增長目標導向會導致企業(yè)“重數量、輕質量”的專利申請行為。進一步，財政補貼、稅收優(yōu)惠和信貸扶持是有效的政策引導工具，同時政策效果依賴于企業(yè)創(chuàng)新能力和所有制形式。

與既往文獻相比，本文可能的創(chuàng)新性貢獻主要體現在以下兩點：其一，本文從創(chuàng)新數量增長目標責任制的新視角考察中國特色創(chuàng)新政策的執(zhí)行過程，通過識別和分析政策執(zhí)行過程的信息問題和機會主義，分析專利數量增長目標導向如何引致企業(yè)“重數量、輕質量”的專利申請行為，揭示中國企業(yè)專利數量的爆炸式增長背后隱藏的中國特色的政府政策推手，進而有利于為中國企業(yè)創(chuàng)新行為提供新的理論解釋。其二，本文通過分析企業(yè)在專利數量與質量之間的適應性策略選擇行為反思中國創(chuàng)新政策的得失，并分析政策工具選擇與企業(yè)創(chuàng)新能力及所有制形式對政策效果的影響，特別是為政策目標設計與動態(tài)調整、政策引導與市場動力的協同提出了理論思考和政策見解，進而有利于為引導中國企業(yè)走向高質量創(chuàng)新行為提供了新的政策啟發(fā)。

二、政策背景與研究假說

(一)中國的創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略：鮮明的創(chuàng)新數量增長目標導向

由于直接涉及科技創(chuàng)新的產出效應，2010 年出臺的《全國專利戰(zhàn)略》受到各界高度關注，從戰(zhàn)略和政策的設計與執(zhí)行過程來看，該戰(zhàn)略制定了明確的專利量化增長目標及其考核要求，具有鮮明的創(chuàng)新數量增長目標導向。這些量化目標主要體現在兩個方面：一是要求專利創(chuàng)造能力和水平大幅提高。“到2015年，發(fā)明、實用新型、外觀設計三種專利年申請量達到200萬件，本國人發(fā)明專利年度授權量進入世界前兩名，專利申請質量進一步提高，每百萬人發(fā)明專利擁有量和對外專利申請量翻一番。規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)專利申請的比率達到8%，專利權的擁有量大幅提高”。二是要求專利審批能力進一步提升?！安粩嗵岣邔彶樾?，改進審查質量，發(fā)明專利申請的平均實審結案周期縮短到22個月左右，實用新型和外觀設計專利申請的平均審查周期縮短到3個月左右，專利申請的復審請求案件和無效宣告請求案件的平均審理周期分別縮短到12個月和6個月左右，社會公眾對審查質量的滿意度穩(wěn)步提升，專利授權質量和審查綜合能力達到世界主要知識產權局的先進水平”?！秾＠麑彶楣ぷ鳌笆濉币?guī)劃(2011-2015年)》進一步明確了審查能力和審查效率的數量指標，要求“五年間，共審結發(fā)明專利申請185萬件左右，實用新型專利申請320萬件左右，外觀設計專利申請300萬件左右；到2015年，發(fā)明專利的年審批能力至少達到年審結專利申請50萬件，實用新型和外觀設計專利申請的審查實現當年進出平衡”。很明顯，大幅提升專利審批能力是為了更好地支撐專利申請和授權數量的快速增長。可見，中國的創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略體現出更為鮮明的創(chuàng)新數量增長目標導向，而創(chuàng)新質量提升目標相對偏少。

(二)企業(yè)“重數量、輕質量”的適應性策略創(chuàng)新行為分析

《全國專利戰(zhàn)略》逐年制定推進計劃，推動目標任務在各級地方政府及相關重點創(chuàng)新主體之間層層分解、下放落實，使得戰(zhàn)略的數量增長目標具備強有力的執(zhí)行機制。從2012年開始每年制定年度推進計劃，即《全國專利事業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略推進計劃》，其中明確規(guī)定了每年的具體工作任務、任務目標、落實措施、執(zhí)行部門(單位)、完成時間，其中執(zhí)行部門(單位)落實到國家知識產權局的具體部門，相關任務清單落實到哪些省份屬于“必須完成”、哪些省份屬于“選擇完成”(1)《國家專利戰(zhàn)略》及其年度推進計劃等政策文件內容參見國家知識產權局網站。https://www.cnipa.gov.cn/col/col65/index.html.?？梢?，國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的政策執(zhí)行力度比“十一五”時期明顯更大，政策任務的落實過程明顯是“真抓實干”的，因此，《全國專利戰(zhàn)略》的推行勢必對中央相關部門和地方政府的創(chuàng)新政策執(zhí)行以及企業(yè)的創(chuàng)新行為選擇產生重大影響。

從政策目標設計及政策扶持手段來看，《全國專利戰(zhàn)略》有利于推動中國企業(yè)專利申請的數量擴張。與專利數量擴張目標相匹配的是中央和地方在財政補貼、稅收優(yōu)惠、信貸扶持等方面的各種扶持政策。例如，《全國專利戰(zhàn)略》實施以來，全國各地、各級政府的專利資助政策遍地開花。專利資助主要集中在申請、授權環(huán)節(jié)的程序性費用，可以有效降低企業(yè)專利申請、授權、維護的成本，對企業(yè)專利申請量、授權量的增長起到促進作用(龍小寧、王俊，2015；張杰、鄭文平，2018)。更為重要的是企業(yè)加大創(chuàng)新力度可以獲得其他更加可觀的政策優(yōu)惠，例如產業(yè)政策、高新技術企業(yè)政策等，這些政策均將企業(yè)專利數量、研發(fā)投入等創(chuàng)新指標作為獲得政策優(yōu)惠的必要條件(余明桂等，2016)。例如，企業(yè)通過申請或授權專利達到一定標準還可以申請認定為國家高新技術企業(yè)，進而可以享受15%的企業(yè)所得稅征收，可以獲得政府針對高新企業(yè)的各種財政補貼。邱洋冬、陶鋒(2021)研究發(fā)現高新技術企業(yè)資質認定政策所釋放出的巨大政策紅利對企業(yè)發(fā)明專利數量增長起到明顯的推動作用。因此，這些與專利申請直接或間接相關的各種政策所釋放出可觀的政策紅利勢必對企業(yè)專利申請及授權數量的擴張產生明顯的推動作用。

基于以上分析，本文提出以下假說：

假說1：《全國專利戰(zhàn)略》圍繞專利數量增長目標的政策設計有利于推動企業(yè)專利申請數量的快速增長。

然而，從政策執(zhí)行過程來看，《全國專利戰(zhàn)略》很可能誘導企業(yè)專利申請行為偏重數量擴張而非質量提升，甚至造成專利質量下滑的風險，表現出專利申請“重數量、輕質量”的適應性策略行為。究其原因當然與中國企業(yè)的整體技術創(chuàng)新能力以及中國企業(yè)在國際分工體系中的角色位置有關。改革開放以來，中國企業(yè)以組裝制造角色在全球價值鏈中低端環(huán)節(jié)參與國際分工，因而中國在大多數產業(yè)技術領域長期仍處于技術追隨階段，大多數企業(yè)仍處在跨國公司主導的國際技術體系外圍。例如，最能體現中國企業(yè)國際技術角色的是加工貿易，常年來中國加工貿易在國際貿易總額中的占比一直居高不下，到2019年，中國加工貿易進出口7.95萬億元，占比仍然高達25.2%。這些企業(yè)主要根據跨國公司的全球技術戰(zhàn)略開展邊緣性、補充性的技術活動，這種傳統的技術分工角色不需要中國企業(yè)投入大量的研發(fā)資金，同時企業(yè)自身也缺乏開展重大原始創(chuàng)新的市場動力。因此，為滿足跨國公司的訂單要求，中國企業(yè)往往選擇通過技術的引進、消化、吸收再創(chuàng)新路徑來逐漸提升自身技術能力。這種國際分工角色也導致中國企業(yè)長期以來技術實力整體偏低，企業(yè)缺乏圍繞關鍵技術開展原始創(chuàng)新的資源條件和技術積累，使得企業(yè)更傾向于選擇資源投入要求相對偏低的創(chuàng)新項目。國家知識產權局發(fā)布的《2020年中國專利調查報告》顯示，中國專利的研發(fā)成本總體偏低，其中，研發(fā)成本在5 萬元以下區(qū)間的專利占比最高，達到22.1%；其次是10-50 萬元區(qū)間，占比為 20.7%?？梢?，在中國企業(yè)技術能力整體偏低的條件下，與高價值專利相比，企業(yè)更傾向于選擇申請那些所需投入資金、人力更低的普通專利。

需要重點指出的是，政策執(zhí)行過程中的信息問題和機會主義也是導致企業(yè)“重數量、輕質量”專利申請行為甚至各種非正常專利申請行為的重要原因。一方面，《全國專利戰(zhàn)略》規(guī)定的專利申請總量目標沒有區(qū)分專利類型，即不論發(fā)明專利、實用新型專利或外觀設計專利，不同類型專利的技術難度和資源投入明顯不同，一般而言發(fā)明專利大于實用新型、外觀設計專利。據《2020年中國專利調查報告》指出，從專利類型看，實用新型專利和外觀設計專利研發(fā)成本集中在 5 萬元以下的比例高于發(fā)明專利，分別為 25.0%和 32.2%；發(fā)明專利研發(fā)成本相對更高，在 10-50 萬元、50-100 萬元和 100-500 萬元區(qū)間的比例均明顯高于實用新型專利和外觀設計專利。另一方面，當然即便是發(fā)明專利，其技術原創(chuàng)性、資源投入、市場價值也參差不齊。由于在政府與企業(yè)之間，研發(fā)項目和專利技術的創(chuàng)新程度存在明顯的信息不對稱，加之專利轉移轉化的市場價值存在或長或短的滯后性，因而相關政策設計很難對發(fā)明專利的質量進行有效的評估。為迎合政策要求，具備信息優(yōu)勢的市場主體在機會主義動機的驅使下，傾向于策略性選擇“短平快”的創(chuàng)新項目和低質量專利申請行為，例如國有企業(yè)為完成專利申請考核目標，民營企業(yè)為獲得政策優(yōu)惠，進而實施研發(fā)操縱行為(楊國超等，2017)，或傾向于策略性申請實用新型專利(龍小寧、王俊，2015；黎文靖、鄭曼妮，2016；張杰、鄭文平，2018)。更為嚴重的是，一部分企業(yè)以低質量專利獲得政策優(yōu)惠的現象會引發(fā)連鎖反應而導致“劣幣驅逐良幣”的專利申請現象，即更多的企業(yè)會選擇“重數量、輕質量”的專利申請行為。特別是在各種專利申請中介機構的推動下，市場上涌現出大量不以保護創(chuàng)新為目的的非正常專利申請。據國家知識產權局2021年12月通報，2021年累計向地方通報4批次81.5萬件非正常專利申請。

基于以上分析，本文提出以下假說：

假說2：《全國專利戰(zhàn)略》執(zhí)行過程中的專利數量增長導向可能造成企業(yè)專利質量下滑的風險。

三、研究設計

(一)數據來源與指標處理

1.數據來源

本文使用2003-2016年滬深A股上市公司的數據作為研究樣本，參考余明桂等(2016)、龍小寧、林菡馨(2018)等文獻的常規(guī)做法，剔除金融類、ST類企業(yè)，刪除主要變量缺失的樣本，最終獲得平衡面板樣本7672個。其中專利數據來源于Patentics數據庫，通過手工收集整理獲得，上市公司及其關聯企業(yè)的主要信息來源于國泰安數據庫(CSMAR)，缺失數據通過手工查閱上市公司年報進行補充，企業(yè)財務數據來源于國泰安數據庫(CSMAR)，最終控制人類型的數據來源于中國經濟金融數據庫(CCER)。

關于上市公司專利數據的匹配。上市公司合并報表中包括的子公司、合營公司和聯營公司等關聯企業(yè)都可能會申請專利，因此僅考慮上市公司本身的專利申請可能會存在遺漏。Tong et al.(2014)針對這一問題，通過識別和整理上市公司及其關聯公司構建了中國A股上市公司專利數據庫，但數據僅更新到2010年，因此參考Tong et al.(2014)、余明桂等(2016)、蔡衛(wèi)星等(2019)等文獻的做法，本文將滬深A股上市公司的專利數據更新到2016年，具體做法如下：本文首先分年度手工整理上市公司及其子公司、合營公司和聯營公司的名稱，然后依據公司名稱在Patentics專利數據庫中檢索相關的專利，得到上市公司及其關聯企業(yè)的專利數據。最后將上市公司及其關聯企業(yè)的專利數據加總得到分年度的上市公司專利數據。

2.創(chuàng)新數量和質量指標

長期以來，專利的申請與授權是評估國家創(chuàng)新戰(zhàn)略執(zhí)行效果的關鍵性指標，這里我們也采用專利數量和質量來反映技術創(chuàng)新的數量和質量。其中，專利數量主要反映企業(yè)技術創(chuàng)新的數量擴張，專利質量主要反映企業(yè)技術創(chuàng)新的質量提升，后者可以更好地反映企業(yè)在關鍵核心技術或原始創(chuàng)新方向的努力程度。為了考察《全國專利戰(zhàn)略》的政策目標數量增長導向會否導致企業(yè)“重數量、輕質量”的專利申請行為，我們需要選擇適當的方法測量專利的數量和質量。關于專利數量的測量，現有文獻通常采用發(fā)明、實用新型、外觀設計專利所對應的申請數量以及這三類專利申請數量的總和。整體而言，與發(fā)明專利相比，企業(yè)的實用新型專利、外觀設計專利所需的創(chuàng)新資源投入較少，并且其申請行為在相當程度上受到政策套利等因素的刺激，未必能真實地反映企業(yè)的創(chuàng)新行為，這一點已得到許多實證文獻的支持(龍小寧、王俊，2015；毛昊等，2018)?？紤]到這一點，我們認為發(fā)明專利更適合作為企業(yè)技術創(chuàng)新數量的衡量指標。

關于專利質量的衡量是個難題。專利的知識寬度可以較好地反映專利涉及知識的復雜性與多樣性，被認為是衡量專利質量的重要指標(張杰、鄭文平，2018)。為此，本文也借鑒現有文獻的通常做法，利用專利的知識寬度來衡量專利質量。同樣，這里僅選擇企業(yè)申請的發(fā)明專利，通過發(fā)明專利的國際專利分類號(IPC)來測量專利的知識寬度。具體方法如下：IPC分類號包括“部-大類-小類-大組-小組”五個層次，例如B16J30/36，其中第一個字母代表部，總共有A-H八個部；第二、三位數字表示大類，第四位字母表示小類，小類后面是大組，大組與小組之間用“/”分割開。一個專利可能有多個專利分類號。例如，某個專利有三個分類號 B03K03/08、B03K03/09、B03K03/10，而另一個專利也有三個分類號：B03K03/08、B01D02/10、A02J03/09，以上兩個專利雖然專利分類號數量相同，但由于前一個專利只利用了一個大組知識，而后一個專利則利用了三個大組知識，因此后一個專利明顯比前一個專利所涉及的知識寬度要大，其專利質量相應就更高。由于分類號的五個不同層次會反映知識寬度的差異，我們借鑒張杰、鄭文平(2018)的做法，參照產業(yè)集中度的測算思路，基于IPC分類號大組層面的赫芬達爾-赫希曼指數的邏輯思路計算出每個專利的專利質量。具體測算方法是：Patentwidth=1-Σαj2，其中αj為專利分類號中大組j所占的比重。大組層面的分類號差異越大，企業(yè)專利創(chuàng)造所運用的知識寬度越大，其專利質量就越高。

(二)模型設定

本文以2010 年《全國專利戰(zhàn)略》這一重大創(chuàng)新政策實施視為準自然實驗，通過準雙重差分方法檢驗其對不同所有制企業(yè)創(chuàng)新的影響。本文使用準雙重差分法的基準計量模型設置如下：

Patentit=α0+α1Intensityj*postt+φControlsit-1+pct+γi+ηt+εit

(1)

其中，被解釋變量 Patentit表示企業(yè)i在t年的專利申請數量和質量。核心解釋變量Intensityj表示企業(yè)i所屬四位碼行業(yè)j的專利密集度，它等于政策實施前五年內各行業(yè)發(fā)明專利總量與同一時期年平均就業(yè)人員數之比(2)行業(yè)專利密集度的計算方法參考國家統計局的《知識產權(專利)密集型產業(yè)統計分類》編制辦法。; postt是政策實施的虛擬變量，當t大于或等于2010時取1，否則取0。盡管《全國專利戰(zhàn)略》旨在提高國家整體專利實力，但不同行業(yè)受此政策影響的程度會有所差異；并且，與專利密集型行業(yè)相比，非專利密集型行業(yè)對研發(fā)和專利的依賴性較低，因而其受《國家專利戰(zhàn)略》的影響也會相對更小。參照 Greenwald and Stiglitz(2014)、寇宗來、劉學悅(2020)的思路，本文以政策實施前各行業(yè)的專利密集度作為準雙重差分時企業(yè)的分組變量，故系數α1即本文所關注的《全國專利戰(zhàn)略》對企業(yè)創(chuàng)新的作用效果，若其顯著大于 0，則說明《全國專利戰(zhàn)略》能顯著提高企業(yè)的專利申請數量。Controls表示企業(yè)層面的控制變量，參考Tong et al.(2014)、余明桂等(2016)、黎文靖、鄭曼妮(2016)等文獻做法，本文將企業(yè)以下特征信息及財務指標納入控制變量，具體包括企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)規(guī)模(Size)、資產收益率(Roa)、無形資產率(Intangibity)、流動比率(Liquidity)，變量定義及測量方法見表1。p表示城市虛擬變量和時間效應的交叉項，用來控制不同年份各城市的經濟發(fā)展程度、知識產權保護水平以及專利等創(chuàng)新政策執(zhí)行力度等會影響企業(yè)專利申請的特征。γ、η分別表示企業(yè)和時間固定效應，以緩解潛在的企業(yè)特征與宏觀經濟因素對估計結果的擾動。εit為聚類到企業(yè)層面的穩(wěn)健標準誤。

為了觀察《全國專利戰(zhàn)略》政策對企業(yè)創(chuàng)新的影響如何隨時間變化，本文將模型(1)進一步拓展為：

(2)

其中，yeart表示政策實施前后年份的虛擬變量，Intensityj*yeart表示分組變量Intensityj與年份虛擬變量yeart的交互項，這里的βt表示《國家專利戰(zhàn)略》這一創(chuàng)新政策在t年份對企業(yè)技術創(chuàng)新數量和質量的政策效應。這里以《國家專利戰(zhàn)略》實施前一年即2009年作為參照組，未引進其對應的交互項。同時，模型(2)可以用于DID估計的平行趨勢檢驗，如果2010年以前Intensityj*yeart的估計系數βt均不顯著，則意味著平行趨勢條件得到滿足。本文主要變量的具體定義及其描述性統計見表1。

表1 主要變量定義和描述性統計

四、實證結果分析

(一)基準結果

基準回歸結果報告于表2。首先看《全國專利戰(zhàn)略》對企業(yè)發(fā)明專利申請數量的影響。模型(1)的回歸結果顯示，在控制企業(yè)和年份的雙向固定效應時，Intensity*Post的估計系數在1%的水平上顯著為正；模型(3)進一步引入省份和年份虛擬變量的交互項，結果顯示，Intensity*Post的估計系數依舊在1%的水平上顯著為正?？梢姡度珖鴮＠麘?zhàn)略》實施后，企業(yè)發(fā)明專利申請數量得到明顯增加，假說1得到驗證。其次看《全國專利戰(zhàn)略》對企業(yè)所申請發(fā)明專利質量的影響。模型(2)控制了企業(yè)和年份的雙向固定效應，模型(4)引入了省份和年份虛擬變量的交互項，結果顯示Intensity*Post的系數均顯著為負?？梢?，《全國專利戰(zhàn)略》實施后，企業(yè)申請的發(fā)明專利質量不升反降，假說2得到驗證。綜上表明，2010年實施的《全國專利戰(zhàn)略》創(chuàng)新政策促進了企業(yè)專利數量的增加，但卻抑制了專利質量的提升，使得企業(yè)表現出“重數量、輕質量”的專利申請行為。

表2 基準回歸結果

(二)平行趨勢檢驗

平行趨勢檢驗的結果報告于表3。模型(1)和(2)的回歸結果顯示，《全國專利戰(zhàn)略》政策實施前，估計系數βt均不顯著，這表明平行趨勢假定得到滿足。政策實施之后，發(fā)明專利申請數量從2010年到2016年連續(xù)七年顯著增加，具體表現為2010-2016年交互項的系數均顯著為正，發(fā)明專利的質量從2014年開始顯著降低，表現為交互項系數從2014年到2016年均顯著為負，而2010-2013年交互項的系數均不顯著。

表3 平行趨勢檢驗

(三)穩(wěn)健性檢驗

1.將專利申請?zhí)鎿Q為專利授權

發(fā)明專利的申請過程需要經歷實質審查環(huán)節(jié)。實質審查是指國家專利局對申請專利的發(fā)明的新穎性、創(chuàng)造性、實用性等實質性內容所進行的審查。由于實質審查制度可以對發(fā)明專利申請起到篩選和監(jiān)督作用，因此通常認為通過實質審查的授權發(fā)明專利可以更好地反映企業(yè)的實質性創(chuàng)新行為，特別是有利于更好地反映企業(yè)創(chuàng)新的質量水平。為此，本文建立起授權發(fā)明專利樣本，并將被解釋變量由所申請的發(fā)明專利數量和質量替換為授權發(fā)明專利的數量和質量?；貧w結果報告于表4，Intensity*post的系數在模型(1)顯著為正，在模型(2)顯著為負，與基準回歸的結果保持一致。這進一步證實，《全國專利戰(zhàn)略》政策實施會引致企業(yè)趨向于“重數量、輕質量”的創(chuàng)新行為。

表4 被解釋變量替換為授權專利的數量和質量

2.重新測算專利質量

相對于專利數量，專利質量的衡量更為困難。除了利用知識寬度衡量專利質量之外，既往文獻還會用到其他的測量指標，諸如總引用數、平均引用數、授權率、IPC數量、IPC小類數量等。為了進一步檢驗回歸結果的穩(wěn)健性，本文利用以上指標重新測算發(fā)明專利的質量，結果報告于表5。在5個模型中，Intensity*Post的回歸系數均顯著為負，與基準結果保持一致。這再次表明，《全國專利戰(zhàn)略》的實施導致了企業(yè)專利質量的下滑。

表5 改變專利質量測算方法

3.考慮專利申請的滯后性

考慮到企業(yè)從研發(fā)投入到獲得創(chuàng)新成果并形成專利申請往往需要一定的周期，因此利用專利申請反映企業(yè)當年的技術創(chuàng)新水平具有一定的滯后性。為此，本文將被解釋變量專利申請分別滯后一期和兩期。表6的回歸結果顯示Intensity*Post交互項系數的顯著性和符號依舊未發(fā)生改變，再次表明回歸結果是穩(wěn)健的。

表6 考慮專利申請的滯后性

4.安慰劑檢驗

考慮到仍然存在其他因素可能會影響回歸結果，本文做了安慰劑檢驗以排除其他因素的干擾。具體而言，本文為每個行業(yè)隨機分配專利密度，再利用公式(1)進行估計，這樣重復500次。結果表明，隨機分配專利密度后得到的發(fā)明專利數量和質量的系數估計值服從正態(tài)分布且均值分別為-0.00707和-0.00047，均接近于0，這表明其他遺漏變量不影響本文的結果。

5.排除其他創(chuàng)新政策的干擾

考慮到其他創(chuàng)新政策也可能會對本文的結果產生干擾，本文在基準模型的基礎上加入分組變量與2006年虛擬變量的交互項(Intensity*2006)，用以控制2006年國務院頒布的《國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要(2006-2020年)》的政策影響。同時，本文還加入了國家知識產權示范區(qū)試點政策的雙重差分項(IPcity)以及國家創(chuàng)新城市試點政策的雙重差分項(INNOVcity)，用來控制這兩個政策的影響。表7的回歸結果表明在控制其他政策的影響后，Intensity*Post交互項系數的顯著性和符號依舊未發(fā)生改變，再次表明回歸結果是穩(wěn)健的。

表7 排除其他創(chuàng)新政策的干擾

(四)異質性分析

面對《全國專利戰(zhàn)略》釋放的政策紅利，異質性企業(yè)會采取不同的策略行為。基準回歸結果表明，整體而言，《全國專利戰(zhàn)略》的政策效果是導致了企業(yè)“重數量、輕質量”的專利申請行為。那么，究竟是哪一類企業(yè)更易于受到《全國專利戰(zhàn)略》的政策套利刺激進而成為專利泡沫的助推者呢？

1.企業(yè)的所有制形式

推動國家戰(zhàn)略落實是國有企業(yè)的關鍵使命，國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的實施亦不例外。2013年《全國專利事業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略推進計劃》開始提出要“開展知識產權優(yōu)勢企業(yè)培育工程，通過3-5年的實施，形成1000家由央企和省市龍頭企業(yè)構成的知識產權優(yōu)勢企業(yè)，5000家知識產權達標企業(yè)，帶動數萬企業(yè)知識產權能力提升”。在這種背景下，央企和地方省屬國企自然要發(fā)揮帶頭和示范作用。為推動工作落實，勢必形成全國層面考核央企，地方層面考核地方國企。從《全國專利戰(zhàn)略》及其年度計劃的執(zhí)行過程來看，國家專利數量增長目標推動地方政府將專利申請量作為年度政府任務，并層層下放，專利申請量成為政績考核的重要指標。為了完成政府創(chuàng)新發(fā)展目標，國有企業(yè)首當其沖(周銘山、張倩倩，2016)。由于國有企業(yè)特別是央企及地方省屬國有企業(yè)多數處于自然壟斷或行政壟斷性行業(yè)，因此，與處于競爭性行業(yè)中的民營企業(yè)相比，國有企業(yè)開展技術創(chuàng)新的市場動力相對不足。這就使得國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的量化增長目標的層層下放成為了國有企業(yè)的新一輪戰(zhàn)略性負擔。由于中央和地方高度關注的創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，國有企業(yè)領導勢必采取各種措施貫徹落實中央戰(zhàn)略，然而受任期內政治晉升因素的影響，國企領導可能傾向于選擇“短平快”的策略性創(chuàng)新項目，即是一種“面子工程”而非“真抓實干”(周銘山、張倩倩，2016)，進而導致企業(yè)專利申請“重數量、輕質量”?；蛘哒f，這些專利市場價值未必明顯，更多是為了在政治晉升考核中體現出“領導重視創(chuàng)新”的信號傳遞作用。然而，與民企相比，國企整體上具備更強的創(chuàng)新資源優(yōu)勢，特別是在科技人才初步方面，因而國企專利數量增長的同時，其專利質量可能也具備相應的資源保障。這種情況下，專利數量增長目標導向對國有企業(yè)專利質量的正面和負面影響可能會相互抵消，導致其對專利質量表現出中性作用特征。

盡管民營企業(yè)創(chuàng)新具有更強的市場動力，但與國有企業(yè)相比，整體而言，民營企業(yè)尤其是中小民營企業(yè)的技術創(chuàng)新在資金、人才等方面面臨更大的限制?！度珖鴮＠麘?zhàn)略》的實施釋放出可觀的政策紅利，諸如財政補貼、稅收優(yōu)惠和信貸扶持均有助于緩解企業(yè)創(chuàng)新的融資約束。加之，政企之間信息不對稱和逆向選擇效應的影響，這些扶持政策可能誘導民營企業(yè)選擇“短平快”的策略性創(chuàng)新項目甚至完全沒有價值的專利申請以獲取政策扶持，而未必選擇有利于獲取市場利潤的實質性創(chuàng)新項目。因此，本文預期，與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)可能更傾向于通過策略性創(chuàng)新活動獲取政策優(yōu)惠。

為了檢驗《全國專利戰(zhàn)略》政策對不同所有制企業(yè)創(chuàng)新的影響是否存在異質性，本文根據最終控制人類型將樣本分為國有企業(yè)和民營企業(yè)，表8報告了相應的回歸結果。模型(1)和(3)以發(fā)明專利申請數量為被解釋變量，Intensity*Post的系數均顯著為正；模型(2)和(4)以發(fā)明專利質量為被解釋變量，Intensity*Post的系數只在模型(4)中顯著為負，而在模型(2)中不顯著為正。這表明《全國專利戰(zhàn)略》對國有企業(yè)的創(chuàng)新數量增長具有促進作用，并且不會拉低其創(chuàng)新的質量水平；該政策對民營企業(yè)創(chuàng)新數量的增長也具有顯著的促進作用，但同時也會拉低民營企業(yè)創(chuàng)新的質量水平。可見，《全國專利戰(zhàn)略》主要是吸引民營企業(yè)為獲得政策優(yōu)惠而采取“重數量、輕質量”的專利申請行為，民營企業(yè)更有可能成為“專利泡沫”現象的助推者。

表8 基于企業(yè)所有制形式的分樣本檢驗

2.企業(yè)的創(chuàng)新能力

為考察企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，本文根據政策實施前行業(yè)中企業(yè)專利申請數量的中位數，將企業(yè)區(qū)分為創(chuàng)新能力強的企業(yè)和創(chuàng)新能力偏弱的企業(yè)兩類。在政策實施前，兩類企業(yè)的專利申請行為主要受到市場收益的激勵，前者具有更強的創(chuàng)新意愿，后者創(chuàng)新意愿偏低。這里本文要重點考察政策實施效果如何依賴于企業(yè)的創(chuàng)新能力。回歸結果報告于表9。對于創(chuàng)新能力偏弱的企業(yè)，Intensity*Post交互項系數在模型(1)顯著為正，在模型(2)顯著為負；對于創(chuàng)新能力更強的企業(yè)，Intensity*Post交互項系數在模型(3)顯著為正，在模型(4)系數為正但不顯著。這表明，《全國專利戰(zhàn)略》政策對這兩類企業(yè)發(fā)明專利申請數量的增加均有顯著的促進作用，但僅對政策實施前創(chuàng)新能力偏弱的企業(yè)的專利質量具有負面影響，而對那些創(chuàng)新能力更強的企業(yè)的專利質量沒有負面影響。這意味著，一方面，《全國專利戰(zhàn)略》對創(chuàng)新能力更強的企業(yè)產生了有效的政策引導作用，使得這些企業(yè)的創(chuàng)新能力得到進一步增強，表現為發(fā)明專利數量增長而專利質量不下降。對于這類企業(yè)的創(chuàng)新行為而言，市場“無形之手”與政府“有形之手”相得益彰；然而，《全國專利戰(zhàn)略》也吸引那些原來創(chuàng)新能力偏低的企業(yè)為獲得政策優(yōu)惠采取“重數量、輕質量”的專利申請策略，也就是策略性創(chuàng)新為主，而實質性創(chuàng)新不足?？梢?，政策實施前那些創(chuàng)新能力偏低的企業(yè)更有可能成為“專利泡沫”現象的助推者。

表9 基于企業(yè)創(chuàng)新能力的分樣本檢驗

五、機制檢驗

關于宏觀經濟政策影響微觀企業(yè)行為的具體機制，通常可以從該項宏觀政策的具體政策工具性質展開討論和檢驗，即要重點關注政策工具的選擇問題。為此，本文重點討論《全國專利戰(zhàn)略》主要通過哪些政策工具刺激了企業(yè)的技術創(chuàng)新行為？ 通常而言，相關經濟政策對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響主要通過信貸、稅收、政府補貼等政策工具來實現(余明桂等，2016)。從《全國專利戰(zhàn)略》文件及其年度推進計劃來看，其政策工具主要體現在財政補貼、稅收優(yōu)惠、信貸扶持等方面。

財政補貼一直以來是國家創(chuàng)新戰(zhàn)略實施的重要政策工具，它可以緩解企業(yè)創(chuàng)新活動的融資約束，降低企業(yè)創(chuàng)新成本，進而激勵企業(yè)創(chuàng)新。由于創(chuàng)新活動的高風險性和不確定性，以及資金供求雙方的信息不對稱問題，企業(yè)為創(chuàng)新活動融資面臨普遍而明顯的現實困難。賴烽輝等(2021)研究發(fā)現：當企業(yè)面臨高融資約束時，研發(fā)前補貼機制可節(jié)省企業(yè)融資成本實現更高補貼效益。同時，財政補貼可能產生政府“背書”效應，即政府的財政支持會給金融市場傳遞企業(yè)具備較好創(chuàng)新成長前景的信號，進而有利于企業(yè)通過市場化的渠道為其創(chuàng)新項目獲得融資支持，如銀行貸款。然而由于政企之間的信息不對稱，研發(fā)補貼政策也產生了諸如騙補、逆向選擇、補貼過度等問題(安同良等，2009)，成為大量低質量專利申請的重要誘因。

稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新的影響也得到一些實證文獻的支持，例如，劉詩源等(2020)研究指出，稅收激勵顯著促進企業(yè)研發(fā)投入，分生命周期階段看，稅收激勵的作用集中體現于成熟期企業(yè)，對成長期和衰退期企業(yè)的影響不顯著。不過，企業(yè)亦可能為獲得稅收優(yōu)惠而迎合政策關于研發(fā)投入比例和專利申請數量的要求。例如，楊國超等(2017)等實證研究發(fā)現，與政策制定者的初衷不同，稅收優(yōu)惠政策會激勵公司進行研發(fā)操縱，最終導致公司研發(fā)績效下降，也就是企業(yè)僅僅為表面迎合政策要求，而無意于真正從事創(chuàng)新。不過也有部分實證研究發(fā)現稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)專利申請的數量和質量均具有明顯促進作用。例如，林志帆、劉詩源(2022)實證檢驗了固定資產加速折舊這一稅收激勵政策對企業(yè)創(chuàng)新數量和質量的影響，發(fā)現固定資產加速折舊政策明顯促進企業(yè)專利申請數量；并且，發(fā)明專利申請數量增長幅度大于實用新型和外觀設計專利申請，表明企業(yè)專利申請的質量結構得到明顯改善。

資金可得性對企業(yè)創(chuàng)新過程具有至關重要的影響。當前中國企業(yè)的創(chuàng)新面臨明顯的融資約束，尤其是中小企業(yè)融資難、融資貴問題已成為企業(yè)創(chuàng)新過程的關鍵掣肘。大量實證文獻指出信貸支持是政府推動企業(yè)創(chuàng)新的重要手段，然而這一扶持政策的效果在不同類型的企業(yè)中存在明顯的差異。例如余明桂等(2016)研究發(fā)現產業(yè)政策能夠通過信貸支持促進重點鼓勵行業(yè)中企業(yè)的技術創(chuàng)新，尤其是民營企業(yè)的技術創(chuàng)新，然而信貸支持對一般鼓勵行業(yè)中企業(yè)技術創(chuàng)新的促進作用不顯著。陳晨等(2021)研究發(fā)現，國家創(chuàng)新型企業(yè)政策“信號”作用有利于緩解受支持企業(yè)的信貸融資約束。張偉俊等(2021)利用銀行網點數據實證研究了銀行信貸資金可得性對企業(yè)創(chuàng)新過程的重要性，并且資金可得性的改善有助于抑制無創(chuàng)新企業(yè)的政策套利傾向。

結合既往文獻的一般做法，本文利用以下模型檢驗《全國專利戰(zhàn)略》是否通過財政補貼、稅收優(yōu)惠以及信貸便利等政策工具影響企業(yè)創(chuàng)新。

Policyit=α0+α1Intensityj*postt+φControlsit-1+pct+γi+ηt+εit

(3)

其中，Policy表示財政補貼，或稅收優(yōu)惠，或信貸優(yōu)惠。結合既往文獻的一般做法，本文采用補貼率來衡量企業(yè)當年所獲得財政補貼水平，其公式為補貼率=補貼金額/營業(yè)收入；采用稅收返還比率表示企業(yè)當年所獲得的稅收優(yōu)惠水平，其公式為稅收優(yōu)惠=稅收返還/(稅收返還+應交稅費)；采用利息支出水平反映企業(yè)當年獲得信貸融資的便利性，其公式為信貸便利=應付利息/資產總計。其他變量的定義與上文一致。

回歸結果見表10。Intensity*Post交互項系數在模型(1)、(2)顯著為正，在模型(3)顯著為負，這表明，《全國專利戰(zhàn)略》釋放的政策紅利可以有效提高企業(yè)獲得財政補貼的水平，可以明顯增加企業(yè)獲得的稅收優(yōu)惠，可以提升企業(yè)獲得信貸融資的便利性。可見，在《全國專利戰(zhàn)略》的政策框架下，財政補貼、稅收優(yōu)惠和信貸扶持均是促進企業(yè)專利申請的有效政策工具。結合既往文獻的研究結論，以上三個政策工具都能有效改善企業(yè)創(chuàng)新過程中的成本收益結構，特別是有利于緩解融資困難。

表10 機制檢驗

為了排除其他創(chuàng)新政策激勵的影響，本文需要將其他創(chuàng)新政策納入回歸模型，將以上回歸模型(3)調整如下：

Policyit=α0+α1Intensityj*postt+α1Intensityj*2006+IPcityis+INNOVcityis

+φControlsit-1+pct+γi+ηt+εit

(4)

其中，本文加入分組變量與2006年虛擬變量的交互項(Intensity*2006)，用以控制2006年國務院頒布的《國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要(2006-2020年)》的政策影響。同時還加入了國家知識產權示范區(qū)試點政策的雙重差分項(IPcity)以及國家創(chuàng)新城市試點政策的雙重差分項(INNOVcity)，用來控制這兩個政策的影響?；貧w結果見表11。Intensity*Post交互項系數在模型(1)、(2)顯著為正，在模型(3)顯著為負，這表明，在控制了其他創(chuàng)新政策激勵之后，本文提出的《國家創(chuàng)新戰(zhàn)略》影響企業(yè)創(chuàng)新的三個機制仍然存在。可見，本文提出的《國家創(chuàng)新戰(zhàn)略》政策作用機制具有較好的合理性。

表11 排除其他創(chuàng)新政策激勵的影響

六、結論與建議

數量增長目標責任考核是中國中央到地方創(chuàng)新政策的重要特色。由于宏觀創(chuàng)新政策實施過程中普遍存在信息問題和機會主義，數量增長目標導向會否引發(fā)微觀市場主體的策略性創(chuàng)新行為，成為理論界和實務界需要重點關注的問題。通過搜集和匹配上市公司專利數據，本文利用發(fā)明專利特征信息構建起企業(yè)技術創(chuàng)新數量和質量指標，建立雙重差分模型，檢驗2010年實施的《全國專利戰(zhàn)略》這一重大創(chuàng)新政策的數量增長目標考核導向對中國企業(yè)創(chuàng)新行為的影響。研究結論如下：(1)《全國專利戰(zhàn)略》的專利量化增長目標責任考核顯著促進了中國上市公司專利申請數量的增長，然而也在一定程度上對專利質量造成負面影響?？梢姡瑒?chuàng)新政策的專利數量增長目標導向會導致微觀企業(yè)“重數量、輕質量”的創(chuàng)新行為。一系列穩(wěn)健性檢驗的結果均支持以上結論。(2)在異質性分析方面，從企業(yè)所有制形式角度來看，《全國專利戰(zhàn)略》對國有企業(yè)創(chuàng)新產生了有效的政策引導，拉動國有企業(yè)的創(chuàng)新數量增長的同時保持創(chuàng)新質量不下滑；然而該政策顯著促進了民營企業(yè)的創(chuàng)新數量增長，同時對民營企業(yè)的創(chuàng)新質量造成負面影響，亦即該政策導致民營企業(yè)采取“重數量、輕質量”的專利申請行為，進而助推“專利泡沫”現象形成。另外，從企業(yè)創(chuàng)新能力角度來看，《全國專利戰(zhàn)略》對那些創(chuàng)新能力更強的企業(yè)產生了有效的政策引導作用，推動其發(fā)明專利數量增長的同時保持專利質量不下滑，進而實現市場“無形之手”與政府“有形之手”相得益彰；然而該政策引致了那些原來創(chuàng)新能力偏弱的企業(yè)因政策套利而開展“重數量、輕質量”的策略性創(chuàng)新行為，成為“專利泡沫”現象的助推者。(3)從機制檢驗的結果來看，《全國專利戰(zhàn)略》主要通過財政補貼、稅收優(yōu)惠、信貸扶持等政策工具引導企業(yè)走向“重數量、輕質量”的創(chuàng)新行為。三個政策工具均有利于改善企業(yè)創(chuàng)新的成本收益結構，尤其是有助于緩解融資困難。

基于以上的研究結論，本文的政策涵義列示如下：

其一，推動創(chuàng)新政策目標設計從數量增長導向轉為質量提升導向。長期以來，中國企業(yè)技術創(chuàng)新能力偏低已經成為國家產業(yè)競爭力不足的核心原因，并日益成為綜合國力提升的關鍵掣肘，為此，國家必須制定目標清晰的國家創(chuàng)新戰(zhàn)略并形成強有力的執(zhí)行方案。本文結論表明，《全國專利戰(zhàn)略》推動了中國企業(yè)專利數量大幅增長，有利于全社會形成重視創(chuàng)新、重視專利的社會氛圍。然而，由于政策執(zhí)行過程中普遍存在信息不對稱和機會主義問題，專利數量增長目標導向導致了企業(yè)“重數量、輕質量”的策略性創(chuàng)新行為，不利于企業(yè)在關鍵核心技術層面形成技術積累。當前中國經濟正從高速增長向高質量發(fā)展階段轉變，高質量發(fā)展需要以高質量創(chuàng)新為依托。尤其是以美國為首的國際技術封鎖進一步加大了中國企業(yè)圍繞關鍵核心技術開展高質量專利創(chuàng)造的緊迫性。2020年《全國專利戰(zhàn)略》執(zhí)行到期，而2021年9月中央發(fā)布的《知識產權強國建設綱要(2021-2035年)》已不再將以往單純的專利數量增長納入發(fā)展目標，轉而聚焦于專利質量提升，它明確指出到2025年，每萬人口高價值發(fā)明專利擁有量達到12件?？梢姡S著中國產業(yè)技術發(fā)展階段的轉變，國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的目標設計有必要從數量增長導向轉向質量提升導向，相應地政策效果考核指標也應從專利申請的數量增長為主轉向更為注重專利質量，進而更好地引導企業(yè)開展以關鍵核心技術原始創(chuàng)新為主的高質量創(chuàng)新行為。為此建議中央和地方要逐步減少對專利授權的各類財政性資助，要持續(xù)開展嚴厲打擊非正常專利申請行為專項整治，制定有效措施嚴格規(guī)范企業(yè)專利申請行為，進一步消除數量增長評價指標和專利資助政策帶來的不利影響，堅決糾正片面追求專利數量的傾向。

其二，強化不同類型政策工具對企業(yè)高質量創(chuàng)新行為的引導作用。長期以來，中國企業(yè)在資金、人才、技術積累等方面面臨現實約束。本文結論表明，《全國專利戰(zhàn)略》釋放出的政策紅利諸如財政補貼、稅收優(yōu)惠和信貸扶持對中國企業(yè)專利的數量擴張起到了有效的引導作用。下一步，為引導企業(yè)將創(chuàng)新資源配置到更具原始創(chuàng)新的關鍵技術領域，推動企業(yè)技術創(chuàng)新行為從高速增長向高質量發(fā)展轉變，必須重新審視財政補貼、稅收優(yōu)惠和信貸扶持等這些政策工具的有效性。與一般層次的技術創(chuàng)新相比，關鍵核心技術的原始創(chuàng)新(例如高價值專利創(chuàng)造)面臨更高的風險、更大的不確定性、更長的時間周期，相應地產生更為復雜的信息問題和機會主義問題。那些可以有效推動專利數量擴張的政策工具未必能有效推動高價值專利創(chuàng)造。因此，面向高質量創(chuàng)新的政策工具的設計必須集中解決好政府、企業(yè)以及各類政策關聯方之間的信息問題和機會主義問題。以財政補貼為例，賴烽輝等(2021)研究指出，研發(fā)前補貼與研發(fā)后成本分擔兩類財政補貼政策在融資成本和信息成本節(jié)約方面各有優(yōu)勢，亦各有劣勢。當企業(yè)面臨較高的融資約束時，該文建議選擇研發(fā)前補貼政策以更好地節(jié)省企業(yè)融資成本；當企業(yè)面臨較低的融資約束時，該文建議選擇研發(fā)后成本分擔政策進而更好地節(jié)省政府信息成本。另外，需要特別指出的是，越是圍繞關鍵核心技術開展高質量創(chuàng)新，中國企業(yè)就越是站在國際技術競爭的前沿，國內市場就越與國際市場聯成一體，因此，政策工具的選擇和設計就越要符合國際通行規(guī)則，否則中國企業(yè)的技術創(chuàng)新將面臨更為嚴重的被動局面。如何結合中國國情又符合國際規(guī)則是下一步創(chuàng)新戰(zhàn)略和政策設計需要重點關注的問題。

其三，精準識別和響應不同類型企業(yè)高質量創(chuàng)新行為的差別化政策需求。由于在創(chuàng)新政策實施過程中，信息問題和機會主義問題在不同類型的創(chuàng)新主體之間存在較大的差別，因此，面對國家創(chuàng)新戰(zhàn)略釋放的政策紅利，這些市場主體往往會采取不同的適應性策略行為。對一類企業(yè)卓有成效的創(chuàng)新政策可能對另一類企業(yè)效果不足甚至適得其反。本文結論表明，《全國專利戰(zhàn)略》的實施效果受到企業(yè)創(chuàng)新能力和所有權性質的顯著影響。高質量創(chuàng)新行為面臨更復雜的信息問題和機會主義問題，更需要關注不同類型企業(yè)的差別化政策反應。不同類型企業(yè)在走向高質量創(chuàng)新行為的過程中面臨不同約束條件，下一步國家和地方創(chuàng)新戰(zhàn)略和政策設計應充分反思傳統創(chuàng)新政策執(zhí)行過程存在的問題，加強調研和正確識別不同類型企業(yè)的政策訴求，對不同類型企業(yè)的政策反應要進行模擬和預判。特別應該指出的是，當前中國產業(yè)技術發(fā)展階段已經發(fā)生明顯的變化，從傳統上全面落后和追趕發(fā)達國家到部分技術領域實現并跑甚至超越，相應地企業(yè)面臨的國際技術環(huán)境也在發(fā)生明顯變化，在新發(fā)展格局背景下，傳統上有效的創(chuàng)新政策未必能夠滿足不同類型企業(yè)高質量創(chuàng)新發(fā)展的政策需求。特別是那些創(chuàng)新能力相對更強的企業(yè)要快速成長為行業(yè)的創(chuàng)新引擎代表國家參與全球產業(yè)技術競爭，如何精準識別和響應其政策需求，并按照國際通行規(guī)則制定相應的創(chuàng)新政策，避免國際社會對不正當競爭的質疑和打擊。這些企業(yè)與那些創(chuàng)新能力偏低的中小企業(yè)的政策訴求顯然存在明顯的差別，其政策反應也會不同。國有企業(yè)和民營企業(yè)的創(chuàng)新動力和資源約束當然會存在更明顯的差異，下一步的創(chuàng)新政策設計既要避免國有企業(yè)“面子工程”式的創(chuàng)新行為，又要集中關注民營企業(yè)“重數量、輕質量”的政策套利傾向。另外，必須注意的是，不同類型的企業(yè)在市場中的角色存在較大的差別，“一刀切”的創(chuàng)新政策可能導致市場“無形之手”與政府“有形之手”的作用相互抵消甚至相互沖突，因此，必須正確識別不同類型企業(yè)的政策需求，精準定位不同類型企業(yè)高質量創(chuàng)新的難點、堵點問題，進而形成引導不同類型企業(yè)高質量創(chuàng)新行為的市場動力和市場機制，實現市場“無形之手”與政府“有形之手”的相得益彰。