政府補貼能否促進技術創(chuàng)新由“量”到“質”轉變
——知識產權保護的門檻效應

江永紅,楊 春

(安徽大學 經濟學院,安徽 合肥 230601)

0 引言

當前,中國經濟正處于由高速增長向高質量發(fā)展的轉型調整期,科技創(chuàng)新作為經濟發(fā)展的第一驅動力,很大程度上決定著中國經濟轉軌進程。一直以來,中國政府都十分重視科技創(chuàng)新,早在2012年中共十八大報告中就明確提出:“科技創(chuàng)新是提高社會生產力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐,必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置。”此后,通過研發(fā)補貼、稅收優(yōu)惠等途徑不斷加大對科技創(chuàng)新領域的財政撥款力度。據(jù)統(tǒng)計,中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經費中來自政府的資金由2009年的160億元增加至2020年的419億元,年均增長9.15%。在政府補貼力度持續(xù)加大的背景下,中國專利申請規(guī)模已由2009年的98萬件上升至2020年的519萬件,約占全球總量的一半,早在2011年中國就已成為全球申請專利數(shù)量最多的國家。然而,中國的創(chuàng)新質量卻飽受詬病,除在量子通訊、航天、高鐵等少數(shù)領域處于世界先進水平外,大多數(shù)領域都存在關鍵技術“卡脖子”問題,中國制造更是難以擺脫“山寨”產品的標簽。中國要想躋身創(chuàng)新強國行列,以創(chuàng)新驅動經濟高質量發(fā)展,必然要從注重創(chuàng)新數(shù)量增長轉向注重創(chuàng)新質量提升。近年來,政府補貼對創(chuàng)新的影響引起各界廣泛關注,多數(shù)學者在政府補貼能夠促進創(chuàng)新數(shù)量增加這一研究結論上達成共識[1-3],而關于政府補貼是否顯著促進創(chuàng)新質量提升尚存在較大爭議。如何有效釋放政府補貼的激勵效應,使政府補貼真正肩負起促進創(chuàng)新由“量”到“質”轉變的重任,成為政府和學術界重點關注的話題,也是當前亟待解決的現(xiàn)實難題。

創(chuàng)新成果具有非競爭性和半公共產品特征,其在帶來高收益的同時往往伴隨著高風險,如果缺少有效的知識產權保護,即使得到國家或地方的財政支持,創(chuàng)新主體的積極性也難以提升,即使創(chuàng)新規(guī)模得以擴大,創(chuàng)新質量也難以跟上[4-5]。知識經濟時代,產權保護已成為激發(fā)企業(yè)自主創(chuàng)新、推動經濟高質量發(fā)展的重要制度保障。考慮到中國各地區(qū)歷年來知識產權保護水平差異較大的客觀事實,本文推測政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量和質量的作用受限于知識產權保護的非線性影響,對于政府補貼能否有效促進中國技術創(chuàng)新由量變到質變,知識產權保護制度的門檻效應不容忽視。因此,本文引入知識產權保護這一門檻變量,探討政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量和質量的非線性影響。這對于各地區(qū)明晰知識產權保護影響政府補貼創(chuàng)新激勵效應的作用機理,促進創(chuàng)新由“量”到“質”轉變,推動經濟高質量發(fā)展具有重要的理論價值與現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述

政府補貼的創(chuàng)新激勵效應一直以來都是政學兩界熱議的話題。對于其究竟是促進還是抑制技術創(chuàng)新,是促進或抑制創(chuàng)新數(shù)量還是創(chuàng)新質量等問題,學界展開了激烈爭論?；谖墨I梳理,本文分別從政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量的影響和對創(chuàng)新質量的作用兩個角度進行綜述。

關于政府補貼創(chuàng)新效應的研究大多集中于創(chuàng)新數(shù)量層面,且主要觀點為政府補貼有助于創(chuàng)新數(shù)量增加。Carboni[1]利用意大利制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),與未獲取公共R&D資助相比,受資助的企業(yè)私人研發(fā)投資明顯提升,創(chuàng)新活動更為頻繁,創(chuàng)新數(shù)量顯著增加;Aerts等[2]基于德國和弗蘭德斯的微觀工業(yè)數(shù)據(jù),Griliches[6]通過對以色列制造業(yè)部門的考察,均支持上述觀點;李瑞茜[9]基于中國大中型工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)的研究,亦肯定了政府補貼對企業(yè)技術創(chuàng)新數(shù)量的正向激勵作用。也有部分學者研究認為,政府補貼通過擠出企業(yè)的私人研發(fā)投入對技術創(chuàng)新數(shù)量產生抑制作用[10],而且這種擠出效應在要素市場扭曲嚴重的地區(qū)更明顯(張杰,2015)。

現(xiàn)有文獻關于政府補貼對創(chuàng)新質量影響的研究相對較少,且存在較大爭議。有學者研究指出,政府補貼等激勵政策雖帶來了中國專利數(shù)量上的劇增,但忽略了專利質量,使得企業(yè)專利平均質量不升反降[4]。在政府創(chuàng)新補貼不斷加大的背景下,與創(chuàng)新質量的提升相比,企業(yè)為獲得政策傾斜,反而更愿意追求創(chuàng)新數(shù)量增加[4-5]。許多專利并未用于生產活動,企業(yè)會申請大量重復、低質的專利以獲取政府補貼或作為阻礙競爭對手的工具[11]。一些企業(yè)通過不斷提升創(chuàng)新數(shù)量和速度,迎合政府與監(jiān)管部門,從而獲得研發(fā)補貼(黎文靖,2016),還有一些企業(yè)為爭取補貼而進行研發(fā)或盈余操縱[12]。以上原因導致中國企業(yè)專利質量并未隨著數(shù)量上升而真正提高[13]。也有學者研究認為只要專利審查標準不受影響,專利申請的絕對數(shù)量增加不一定會導致專利質量下降[14]。楊亭亭[15]以中國上市公司為樣本,從專利數(shù)量和專利質量出發(fā)研究政府補貼的創(chuàng)新效應,結果亦驗證了這一觀點;陳強遠(2020)研究指出,以高新技術企業(yè)認定以及高新技術企業(yè)所得稅減免為代表的選擇型支持政策,實現(xiàn)了企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量和質量的雙激勵。

綜上可知,現(xiàn)有文獻大都探討政府補貼與創(chuàng)新數(shù)量和質量之間的線性關聯(lián),得出的結論存在明顯爭議,鮮有文獻探究政府補貼促進創(chuàng)新由“量”到“質”轉變的有效路徑。具有爭議性的研究結論一定程度上說明二者之間絕非簡單的線性關系,可能存在基于某種因素的非線性聯(lián)系,這恰恰為探索政府補貼促進創(chuàng)新由量變到質變的有效路徑提供了思路?，F(xiàn)有文獻關于政府補貼與創(chuàng)新數(shù)量非線性關系的研究有跡可循[16],而關于政府補貼與創(chuàng)新質量之間非線性關聯(lián)的研究尚不多見,更鮮有研究關注知識產權保護約束下政府補貼的創(chuàng)新效應?？紤]到創(chuàng)新成果離不開知識產權保護的現(xiàn)實情況,本文從知識產權保護視角出發(fā),考察政府補貼的創(chuàng)新激勵效應,對近年來中國政府補貼的創(chuàng)新激勵效應究竟如何,尤其是在不同知識產權保護水平下,政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量和質量的影響會表現(xiàn)出何種差異與規(guī)律等問題進行探討,以期為經濟轉軌期通過合理的知識產權保護策略,進一步釋放政府補貼的創(chuàng)新溢出紅利,實現(xiàn)創(chuàng)新由“量”到“質”轉變提供一定參考。

2 實證設計

2.1 模型構建

2.1.1 基準模型

在門檻回歸之前,先對中國及各地區(qū)政府補貼與創(chuàng)新數(shù)量和質量間關系進行基本回歸分析。設立基本回歸模型如下:

niit=α0+α1gsubit+ψXit+λi+νt+μit

(1)

qiit=β0+β1gsubit+ψXit+λi+νt+μit

(2)

其中,i表示地區(qū),t表示年份,niit表示各地區(qū)技術創(chuàng)新數(shù)量,qiit表示技術創(chuàng)新質量,gsubit代表政府補貼力度,λi表示個體效應,νt表示時間效應,μit代表隨機擾動項,Xit代表一系列控制變量,包括地區(qū)經濟發(fā)展水平(pgdp)、科研人員投入水平(rdp)、企業(yè)規(guī)模(esize)、對外開放水平(open)和金融發(fā)展水平(fina)。

2.1.2 門檻模型

本文基于Hansen[17]的面板門檻模型思路,構建政府補貼創(chuàng)新激勵效應的知識產權保護門檻效應模型。

niit(qiit)=α0+α1gsubit*I(ippit≤γ)+α2gsubit*I(ippit>γ)+ψXit+μit

(3)

niit(qiit)=β0+β1gsubit*I(ippit≤γ1)+

β2gsubit*I(ippit>γ1)+…+βngsubit*I(ippit≤γn)+βn+1gsubit*I(ippit>γn)+ψXit+μit

(4)

其中,ippit表示門檻變量知識產權保護力度,I(*)為指示函數(shù),當滿足括號內條件時取值為1,反之為0,γ表示門檻值。

2.2 指標選擇與數(shù)據(jù)來源

2.2.1 被解釋變量

創(chuàng)新數(shù)量(ni):現(xiàn)有研究多以專利申請數(shù)衡量創(chuàng)新數(shù)量[4],考慮到專利申請主體多集中于工業(yè)企業(yè),本文選用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)專利申請數(shù)表征各地區(qū)創(chuàng)新數(shù)量水平。

創(chuàng)新質量(qi):目前學術界關于創(chuàng)新質量的定義尚未達成一致,致使衡量創(chuàng)新質量的指標不一,且大多從專利產出視角出發(fā),用發(fā)明專利申請量及其占比、發(fā)明專利授權量及其占比、專利引用次數(shù)和專利寬度等指標衡量創(chuàng)新質量[4,15]。這類指標雖然一定程度上能夠反映創(chuàng)新質量,但專利只是創(chuàng)新活動的前端產出,而創(chuàng)新質量的內容遠不止于此,還蘊含著從研發(fā)投入到專利產出到產品再到市場全過程的質量把控[18-19]。因此,相較于專利端,有學者認為經過轉化形成產品并被市場認可的產品端才是真正具有價值的高質量創(chuàng)新[20]。本文借鑒袁航[21]的做法,采取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產品銷售收入占總營業(yè)收入的比重代表創(chuàng)新質量。

2.2.2 解釋變量

政府補貼(gsub):既有研究關于政府補貼衡量指標的選取,根據(jù)數(shù)據(jù)來源情況分為兩類:一是根據(jù)上市公司數(shù)據(jù),分別以企業(yè)獲得的年均公共R&D補貼和R&D稅收返還作為直接與間接補貼指標[22];二是根據(jù)省級數(shù)據(jù),以來自政府部門的資金作為直接補貼,以R&D支出抵減、加計扣除和稅收抵扣作為間接補貼[23]。根據(jù)本文研究需要,采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經費內部支出中來自政府的資金衡量政府補貼力度。

2.2.3 門限變量

知識產權保護力度(ipp):現(xiàn)有文獻關于知識產權保護力度的衡量指標不一,包括GP指數(shù)及其改進指數(shù)[24-25]、專利侵權糾紛案件結案率[26-27]以及技術市場交易額與GDP的比值[28]等,指標間各有優(yōu)點和不足?；诒疚难芯啃枰约皵?shù)據(jù)可得性,按照胡凱等[28]的方法,選擇技術市場交易額占GDP的比重表示省際知識產權保護力度,該指標數(shù)值越大,說明該地區(qū)知識產權保護力度越大,技術市場交易越活躍,相應地,創(chuàng)新活動也越積極。

2.2.4 控制變量

考慮到其它因素對創(chuàng)新產出的影響,本文在回歸分析中加入以下變量加以控制:地區(qū)經濟發(fā)展水平(pgdp),用人均GDP衡量;科研人員比重(rdp),用各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員與規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)年末總從業(yè)人員的比值表示;企業(yè)規(guī)模(esize),用各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務收入與企業(yè)數(shù)量的比值衡量;對外開放水平(fdi),用各地區(qū)實際利用外商直接投資額占GDP比重表示;金融發(fā)展水平(fina),用各地區(qū)金融機構年末貸款余額占GDP比重衡量。為防止控制變量數(shù)據(jù)波動太大,對主回歸結果產生過度干擾,本文對所有控制變量作對數(shù)處理。

2.2.5 數(shù)據(jù)來源

考慮到規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計局限,本文將研究時段設定為2009—2020年,利用中國內地30個省份(西藏因數(shù)據(jù)不全,未納入統(tǒng)計)的面板數(shù)據(jù),基于知識產權保護視角,考察各地區(qū)政府補貼能否促進技術創(chuàng)新由“量”到“質”轉變。變量的原始數(shù)據(jù)均來源于相關年份的《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒和相關統(tǒng)計公報等,部分指標以2009年為基期進行價格平減處理。

3 實證分析

3.1 描述性統(tǒng)計與多重共線分析

描述性統(tǒng)計與多重共線性檢驗結果如表1所示。其中,描述性統(tǒng)計表明,研究期間,中國各省份創(chuàng)新數(shù)量年均值為2.247萬件,其中,最小值僅0.0114萬件,最大值高達30.57萬件,說明我國技術創(chuàng)新數(shù)量水平較高,增長速度快,地區(qū)差異較大。創(chuàng)新質量均值為12.10%,最小值為0.381%,最大值為36.00%,可見,我國技術創(chuàng)新質量水平整體不高,且地區(qū)差異較大。政府補貼力度均值為10.08億元,最大值與最小值之間相差97.12億元,說明我國政府補貼地區(qū)間差異顯著。知識產權保護力度年均值為1.40%,最大值也僅有17.50%,說明我國知識產權保護力度整體上有待提升。由多重共線性檢驗結果可知,所有變量的VIF值均在2.76以下,滿足不大于10的要求,說明自變量之間不存在明顯的多重共線性問題,可進行回歸分析。

表1 描述性統(tǒng)計與多重共線性分析結果Tab.1 Descriptive statistics and multicollinearity analysis

3.2 單位根檢驗

為避免出現(xiàn)偽回歸問題,在基準回歸之前先檢驗面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性。本文分別采用LLC、ADF-Fisher和PP-Fisher三種方法進行單位根檢驗,以確保檢驗結果可靠性。如表2所示,所有變量在一階差分后均通過了單位根檢驗,說明本文樣本數(shù)據(jù)具有較強平穩(wěn)性。

表2 單位根檢驗結果Tab.2 Unit root test

3.3 基本回歸分析

利用基準模型實證檢驗政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量和質量的線性影響,豪斯曼檢驗結果發(fā)現(xiàn),固定效應模型較為適合本文。為解決模型中可能存在的內生性問題,本文參考宋凌云(2013)和王宏偉[29]的做法,以滯后一期政府補貼為工具變量進行2SLS估計,回歸結果如表3所示。其中,第(1)(2)列分別為政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量影響的FE和IV-2SLS回歸結果?？梢钥闯?政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量的影響均在1%的水平上顯著為正,說明政府補貼確實極大地促進創(chuàng)新數(shù)量增加,這與大多數(shù)學者研究結果一致。第(3)(4)列表示政府補貼對創(chuàng)新質量影響的FE和IV-2SLS回歸結果。政府補貼對創(chuàng)新質量的影響都顯著為正,說明考察期內從全國來看,以新產品銷售收入為表征的創(chuàng)新質量因政府研發(fā)資助而得到提升。這似乎與公眾的認知不符,一直以來,中國創(chuàng)新質量尤其是以專利質量衡量的創(chuàng)新質量備受國外質疑,英國《經濟學家》更是將中國專利增長定義為一種由政府主導的“專利泡沫”。然而多年來,中國政府為提升本國自主創(chuàng)新能力所作的努力也是有目共睹的,2006年提出“創(chuàng)新型國家”、2012年提出“創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略”、2013年發(fā)布《關于強化企業(yè)技術創(chuàng)新主體地位全面提升企業(yè)創(chuàng)新能力的意見》、2016年發(fā)布《中共中央、國務院關于完善產權保護制度依法保護產權的意見》、2021年印發(fā)《知識產權強國建設綱要(2021-2035)》等,對促進創(chuàng)新均發(fā)揮了重要作用。

表3 基本回歸結果Tab.3 Basic regression results

3.4 地區(qū)異質性分析

全國樣本回歸結果顯示,政府補貼促進中國創(chuàng)新質量提升,實現(xiàn)技術創(chuàng)新量質雙升,那么,中國各個地區(qū)的具體情況怎樣呢?考慮到中國地區(qū)間經濟、社會、文化等各方面差距較大,可能對政府補貼的創(chuàng)新激勵效應產生影響,本文進一步將全國樣本劃分為東、中、西3個部分,探討政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量和質量的地區(qū)異質性影響。

表4中第(1)(3)(5)列分別考察東、中、西部地區(qū)政府補貼對本地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的影響。結果顯示,三大地區(qū)的政府補貼系數(shù)皆顯著為正,說明政府補貼政策促進絕大部分地區(qū)以專利申請數(shù)量為表征的創(chuàng)新數(shù)量提升。需要說明的是,雖然各地區(qū)政府補貼的影響系數(shù)均顯著為正,但東部地區(qū)的系數(shù)為0.183,遠高于中、西部地區(qū)(0.019、0.036),說明政府補貼政策對創(chuàng)新數(shù)量的影響存在顯著空間差異。第(2)(4)(6)列檢驗不同地區(qū)政府補貼對創(chuàng)新質量的影響差異,東、中部地區(qū)政府補貼系數(shù)均顯著為正,表現(xiàn)出對創(chuàng)新質量的較強激勵作用。值得注意的是,與東、中部地區(qū)乃至全國樣本回歸結果形成鮮明對比,西部地區(qū)政府補貼的影響系數(shù)為負,且在5%的水平上顯著,可見,西部地區(qū)絕大多數(shù)省份的政府補貼尚未發(fā)揮促進創(chuàng)新質量提升的作用。對于這一現(xiàn)象,需要進行更深入的分析。相較于東、中部地區(qū)(尤其是東部地區(qū)),西部地區(qū)無論是經濟發(fā)展還是制度環(huán)境上均處于落后狀態(tài)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示,2020年東部地區(qū)人均GDP水平為73 576.76元/人,約是西部地區(qū)(41 998.96元/人)的兩倍;東部地區(qū)專利侵權糾紛行政裁決案件數(shù)的均值為2 932件,約是西部地區(qū)(506件)的6倍。這說明政府補貼對創(chuàng)新質量的作用可能受到經濟、社會、制度環(huán)境等因素的影響,考慮到技術創(chuàng)新離不開知識產權保護制度的護航,本文從知識產權視角,利用門檻效應模型,進一步分析政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量和質量(尤其是創(chuàng)新質量)的非線性影響。

表4 分地區(qū)回歸結果Tab.4 Regression results by region

3.5 門限回歸分析

根據(jù)前文分析,本文基于知識產權保護視角,考察政府補貼創(chuàng)新激勵效應的動態(tài)規(guī)律和特征。

對模型進行門檻回歸前,采用bootstrap自抽樣法循環(huán)300次,檢驗面板門檻效應的存在性,結果如表5所示。在知識產權保護力度作為門檻變量的情況下,被解釋變量為創(chuàng)新數(shù)量的模型通過了單一門檻和雙重門檻檢驗,門檻估計值分別為0.009 2和0.029 7,且皆在1%水平上顯著;被解釋變量為創(chuàng)新質量的模型也存在單一門檻和雙重門檻,其估計值分別為0.002 5和0.009 3,且均在10%的水平上顯著。這表明政府補貼的創(chuàng)新激勵效應存在顯著基于知識產權保護的雙重門檻效應。

表5 門檻效應檢驗結果Tab.5 Threshold effect test results

對模型進行門檻效應回歸,結果如表6所示。在政府補貼與創(chuàng)新數(shù)量的模型回歸中,當知識產權保護力度低于第一個門檻值(0.009 2)時,政府補貼的影響系數(shù)為0.007;當知識產權保護力度介于兩個門檻值之間時,政府補貼的影響系數(shù)上升至0.170;當知識產權保護力度大于第二個門檻值(0.029 7)時,政府補貼的系數(shù)降為0.086,且3個區(qū)間的影響系數(shù)皆分別在10%和1%的水平上顯著。這說明政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量具有積極促進作用,且這個促進作用隨著知識產權保護力度的加大呈現(xiàn)出先增強后減弱的趨勢。由政府補貼與創(chuàng)新質量的模型回歸結果可知,當知識產權保護力度低于第一個門檻值(0.002 5)時,政府補貼的影響系數(shù)為-0.472,且在1%的水平上顯著,說明在第一個門檻區(qū)間內,政府補貼顯著抑制創(chuàng)新質量提升;當知識產權保護力度在0.0025～0.0093之間時,政府補貼的系數(shù)亦顯著為負,但比第一門檻區(qū)間內政府補貼的負面影響有所減弱;當知識產權保護力度大于第二個門檻值時,政府補貼的影響系數(shù)由負轉為正(0.055),且在10%的水平上顯著,說明知識產權保護力度超過0.009 3時,政府補貼開始對創(chuàng)新質量提升產生積極影響。綜上可知,政府補貼的創(chuàng)新激勵效應確實存在基于知識產權保護的門檻效應。其中,政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量的影響會隨知識產權保護力度的上升呈現(xiàn)出先增強后減弱的正向促進趨勢,而政府補貼對創(chuàng)新質量的影響則隨知識產權保護力度的加大呈現(xiàn)出先抑制后促進的趨勢,表明在不斷完善的知識產權保護制度下,政府補貼能夠有效促進技術創(chuàng)新由“量”到“質”轉變。

表6 門檻回歸結果Tab.6 Threshold regression results

為了深入探究政府補貼對創(chuàng)新質量影響由負轉正的具體情況,對各地區(qū)歷年來二者關系基于知識產權保護門檻值的分布變化情況進行考察。結果如表7所示,中國各地區(qū)知識產權保護力度自考察初期以來不斷加大,大部分省份政府補貼對創(chuàng)新質量的影響隨之實現(xiàn)門檻跳躍。其中,海南、山西、福建、江西、河南、廣西和寧夏在考察期內由第一門檻區(qū)間成功跨越到第一門檻和第二門檻之間,政府補貼對創(chuàng)新質量的負面影響減弱;遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、湖北、湖南、廣東、四川和陜西則由兩個門檻之間成功越過第二個門檻,實現(xiàn)政府補貼創(chuàng)新質量激勵效應由負轉正;河北、浙江、山東和貴州更是實現(xiàn)了門檻二連跳,由2009年的第一門檻區(qū)間內到2020年成功越過第二門檻,政府補貼對創(chuàng)新質量的影響也實現(xiàn)了由負轉正“質”的飛躍?？梢?不斷加大的知識產權保護力度,為政府補貼促進創(chuàng)新質量提升提供了良好的制度環(huán)境。從三大地區(qū)來看,東、中部地區(qū)省份主要集中在兩個門檻值之間和第二門檻值之外,而西部地區(qū)除個別省份外,大都集中在前兩個區(qū)間內,這也為上述西部地區(qū)政府補貼對創(chuàng)新質量的負向回歸結果提供了解釋。

表7 2009—2020年中國各地區(qū)基于知識產權保護力度門限值(創(chuàng)新質量)分布情況Tab.7 Distributions of intellectual property protection thresholds (innovation quality) in China from 2009 to 2020

3.6 穩(wěn)健性檢驗

(1)基準回歸穩(wěn)健性檢驗。為確?；鶞驶貧w結果穩(wěn)健性,本文采用兩種方法進行檢驗,結果如表8所示。

表8 穩(wěn)健性檢驗結果Tab.8 Robustness test results

一是替換被解釋變量。參考楊亭亭等[15]的做法,選擇規(guī)上企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)作為技術創(chuàng)新數(shù)量的代理變量。借鑒袁航等[21]的研究,采用新產品銷售收入占地區(qū)生產總值的比重作為技術創(chuàng)新質量的替代變量。重新對基準模型進行回歸估計,結果顯示,政府補貼可以顯著促進企業(yè)技術創(chuàng)新數(shù)量和質量提升,初步驗證了基準回歸結果的穩(wěn)健性。

二是改變樣本容量。直轄市作為中國省級市的特殊存在,與其它省、自治區(qū)存在較大區(qū)別,可能對研究結果產生影響(豆建民,2011)。為避免直轄市的影響,剔除相應樣本再進行回歸檢驗,結果顯示,回歸系數(shù)、符號與顯著性均沒有太大變化,與前文研究結論基本一致,再次驗證本文基準回歸結果是比較穩(wěn)健的。

(2)門限回歸穩(wěn)健性檢驗。為確保門限回歸結果穩(wěn)健性,本文亦采用兩種方法進行檢驗。主要對知識產權保護下,政府補貼對創(chuàng)新質量影響的門檻效應估計結果穩(wěn)健性進行檢驗,結果如表9、表10所示。

一是使用工具變量。政府補貼與創(chuàng)新質量之間可能因反向因果關系而存在內生性問題,影響實證結果穩(wěn)健性[29]。鑒于此,采用宋凌云(2013)、王宏偉[29]等的做法,用滯后一期的政府補貼作為當期值的工具變量,盡可能消除反向因果關系導致的內生性偏誤。結果顯示,隨著知識產權保護力度的加大,政府補貼對創(chuàng)新質量的影響依然呈現(xiàn)先抑制后促進的趨勢,且政府補貼3個階段的回歸系數(shù)符號與顯著性均沒有太大變化,與前文研究結論基本一致,初步驗證本文門限回歸結果是比較穩(wěn)健的。

二是不考慮控制變量。參考韓先鋒[30]、李煒[31]的做法,去掉控制變量再進行門檻回歸檢驗。結果顯示,政府補貼與創(chuàng)新質量之間依然存在基于知識產權保護的雙門檻作用關系,政府補貼的影響系數(shù)符號與顯著性均沒有太大變化,與前文結論基本保持一致,再次證明本文研究結論是穩(wěn)健的。

表9 門檻效應檢驗結果(穩(wěn)健性檢驗)Tab.9 Threshold effect test results (robustness test)

表10 穩(wěn)健性檢驗結果Tab.10 Robustness test results

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文基于中國2009—2020年省級面板數(shù)據(jù),利用非動態(tài)面板門檻回歸技術,實證考察政府補貼創(chuàng)新溢出紅利的知識產權保護門檻效應。得到以下主要結論:

(1)考察期內,中國政府補貼政策不僅整體上促進技術創(chuàng)新數(shù)量增加,還實現(xiàn)“質”的飛躍。

(2)地區(qū)異質性分析發(fā)現(xiàn),東、中部地區(qū)政府補貼實現(xiàn)創(chuàng)新“質變”,西部地區(qū)卻存在顯著抑制現(xiàn)象。

(3)進一步研究發(fā)現(xiàn),政府補貼的創(chuàng)新激勵效應存在基于知識產權保護的雙重門檻效應,即政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量和質量的影響因知識產權保護力度不同而產生差異。其中,政府補貼對創(chuàng)新數(shù)量的影響隨知識產權保護力度的加大,呈現(xiàn)出促進作用先增強后減弱的趨勢;而政府補貼對創(chuàng)新質量的影響則隨知識產權保護力度的加大,呈現(xiàn)出先抑制后促進的U型非線性規(guī)律,只有當知識產權保護力度跨越一定門檻水平時,才能有效釋放政府補貼的創(chuàng)新質量提升效應?？梢?在知識產權保護力度不斷加大的背景下,政府補貼逐步促進中國技術創(chuàng)新由“量”到“質”的轉變。

(4)再進一步地,對各地區(qū)歷年來政府補貼與創(chuàng)新質量二者關系基于知識產權保護門檻值分布變化進行考察發(fā)現(xiàn),中國大部分省市已實現(xiàn)門檻跳躍。其中,東、中部地區(qū)省市主要集中在兩個門檻值之間(0.002 50.009 3),整體上表現(xiàn)出政府補貼對創(chuàng)新質量的促進作用;而西部地區(qū)除個別省市外,大都集中在前兩個區(qū)間內(IPP≤0.002 5和0.002 5

4.2 政策啟示

從以上結論得到一個重要啟示,即中央和地方政府通過財政補貼提升中國創(chuàng)新數(shù)量與質量的過程中,不能一味提升補貼力度而忽視知識產權保護制度的重要影響?；诖?本文提出如下建議:

第一,進一步完善政府補貼政策,將“以質量為核心”的創(chuàng)新理念融入到政策中。中央政府在制定和完善政府補貼政策時,應把以質量為核心的創(chuàng)新理念放在突出位置,著重強調高質量創(chuàng)新的重要性,并圍繞高質量創(chuàng)新設計合理適配的政策方針。同時,中央應加強對地方政府的監(jiān)察督促,嚴厲打擊政企勾結的騙補行為,在地方官員績效考核中提高創(chuàng)新質量的權重,積極構建一套以質量指標為主、數(shù)量指標為輔的全面評估考核體系。地方政府應嚴格貫徹落實中央的戰(zhàn)略方針,將以質量為核心的創(chuàng)新理念落實到自身戰(zhàn)略布局和實際操作中。應加強對轄區(qū)企業(yè)的摸排走訪,充分了解各企業(yè)創(chuàng)新能力、創(chuàng)新水平、創(chuàng)新需求與困境,以及政府補貼對創(chuàng)新績效的影響情況,并針對不同產業(yè)企業(yè)制定不同補貼策略,避免“一刀切”現(xiàn)象,實現(xiàn)“因行業(yè)制宜,因企業(yè)制宜”的高質量創(chuàng)新精準激勵。

第二,加強和完善中國知識產權保護制度,實現(xiàn)政府補貼的高質量創(chuàng)新激勵作用。中國應高度重視知識產權保護制度對政府補貼創(chuàng)新效應的非線性影響,注意不同知識產權保護力度約束下政府補貼的激勵效果差異。在加強政府補貼之前,應充分考慮各地區(qū)知識產權保護制度環(huán)境。為盡早跨入最有利于發(fā)揮政府補貼創(chuàng)新質量激勵效應的知識產權保護力度區(qū)間,應實施更為科學合理的知識產權保護策略。因此,中央和地方政府在制定與完善政府補貼政策時,應充分考慮各地區(qū)知識產權保護制度環(huán)境與高質量創(chuàng)新的動態(tài)協(xié)同,通過動態(tài)、適時調整和強化知識產權保護制度,靈活科學且有針對性地實施政府補貼政策和知識產權保護政策,實現(xiàn)二者高水平有機融合,進而從知識產權保護角度,為最大限度地激發(fā)政府補貼對創(chuàng)新質量的激勵作用,實現(xiàn)中國技術創(chuàng)新由“量”到“質”轉變,提供切實有效的政策支撐。

第三,充分考慮政策效果的空間差異,分區(qū)施策。中國在實施政府補貼政策和設定知識產權保護制度時,要充分考慮各地之間的差異,做到因地制宜精準施策。對于東部地區(qū),相對完善且嚴格的知識產權保護制度促使其較早跨入最有利于發(fā)揮政府補貼創(chuàng)新質量激勵效應的知識產權保護力度區(qū)間內,精準、持續(xù)、強化的政府補貼是進一步推進該地區(qū)以高質量創(chuàng)新打造創(chuàng)新高地的政策要點。對于中部地區(qū),不斷提高的知識產權保護力度促使絕大部分省份跨過門檻,削弱甚至扭轉了政府補貼對創(chuàng)新質量的負向影響,進一步完善知識產權保護制度和加強政府補貼的政策組合,是促進該地區(qū)創(chuàng)新驅動經濟高質量發(fā)展的關鍵。而對于大部分省份知識產權保護力度還沒有跨過門檻的西部地區(qū),應完善和加強知識產權保護制度,以扭轉政府補貼對高質量創(chuàng)新的抑制效應。