知识产权保护强度对专利密集型产业两阶段创新效率的影响.pdf
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1、2023年第9期一、引言党的二十大报告指出,我国经济转型升级进入高质量发展阶段。在新的发展阶段,经济增速由高速转为中高速、人口红利过渡为人才红利,作为国家和地区经济进步和社会发展的动力引擎,创新助力我国经济发展质量提升。同时,国家工信部印发的 产业技术创新能力发展规划 中指出,提高产业技术创新能力,是实现创新驱动经济高质量发展的重中之重,产业技术创新是实现经济增长方式转变、促进产业结构优化的重要手段和关键支撑。当今中国,科技、经济的发展正在影响、加速其他社会领域的现代化1 358-375。专利密集知识产权保护强度对专利密集型产业两阶段创新效率的影响苏平 王晶晶(重庆理工大学 重庆知识产权学院,
2、重庆 401320)收稿日期 2023-05-03作者简介 苏平(1967-),男,四川广安人,法学博士,重庆理工大学重庆知识产权学院教授、硕士生导师,科技创新知识产权研究中心(重庆市人文社科重点基地)主任,主要从事技术创新与知识产权管理研究;王晶晶(1998-),女,河南信阳人,重庆理工大学重庆知识产权学院硕士研究生。摘要 专利密集型产业是知识产权密集型产业的重要组成,也是推动我国产业结构升级以及经济高质量发展的重要支撑。基于创新价值链理论对创新过程进行分解,构建两阶段网络DEA模型,可将专利密集型产业的创新过程分为技术研发阶段以及成果转化阶段。在此基础上结合专利密集型产业特点对其两阶段创新
3、效率进行测度和对比后,可基于此通过Tobit回归模型检验知识产权保护强度对专利密集型产业两阶段创新效率的影响。研究表明:(1)知识产权保护强度对技术研发阶段和成果转化阶段的创新效率都有着显著的正向作用。(2)技术研发效率对成果转化效率有显著正向影响,但成果转化效率对技术研发效率影响不显著。(3)研发人员比重对技术研发阶段创新效率有显著正向影响,对于成果转化阶段创新效率有显著负向作用。基于此,目前对于我国而言,一是加强知识产权保护有助于专利密集型产业提升创新效率,维护创新权益;二是我国专利密集型产业创新过程中的两个阶段循环不畅,缺乏有效的互动以及循环,两个阶段间的互动机制仍需加强。同时在提高技术
4、创新能力和研发效率的同时,应注重以成果转化为目标的研发。三是完善我国知识产权保护制度体系,要根据不同专利密集型产业的共性与特性,制定差异化的产业知识产权保护政策,实施满足产业共同需求的知识产权共性保护以及产业个性化的知识产权特性保护。关键词 知识产权保护;专利密集型产业;高科技产业创新;知识密集型产业;科技成果转化;技术研发效率中图分类号 F276.44;F204文献标识码 A文章编号 1002-8129(2023)09-0053-12(总561期)2023(9)决策与信息 Decision&Information53决 策 与 信 息(总561期)型产业作为技术创新、产业经济与知识产权紧密融
5、合的集合体,既是全球各国谋求产业竞争优势的重要抓手,也是促进我国产业结构优化以及经济高质量发展的关键所在。知识产权保护作为衡量创新效率和发展质量的重要保障,在国际竞争力核心要素中的作用更加凸显。知识产权保护通过影响创新研发、技术转化等多方面作用于产业创新,从而影响专利密集型产业,因此是一项重要的衡量创新的指标。知识产权保护则是重要的制度保障2,是确保知识产权权利得到保障的有效制度。探究知识产权保护强度在专利密集型产业创新过程中的影响作用以及其发挥作用的方向和方式,有助于促进专利密集型产业进一步地创新与发展,助推经济高质量发展。二、文献综述在对专利密集型产业创新效率的研究中,目前国内外学者主要关
6、注效率评价和影响因素等方面。在有关创新效率评价研究中,对产业技术创新能力进行测度研究时应用最为广泛的方法为数据包络分析法(DEA)3-4,DEA法能够处理多投入-多产出决策单元,不需要确定生产前沿函数的具体形式,操作简便且较为客观,但其也存在对决策单元解释信息较少的缺点,因此部分学者会将其他评价方法与DEA法结合使用5 201-203。如有学者将效率过程分解成多阶段,构建多阶段DEA模型对创新效率进行评价,多阶段DEA法能够更好揭示产业内部阶段发展规律6 1202-1212;为分析动态创新效率变化,部分学者将DEA法和Malmquist指数结合起来,该方法可以评价决策单元创新效率随时间的变化情
7、况7 99-107;除创新效率的评价外,学者基于不同的研究视角对专利密集型产业技术创新能力开展了实证研究。Guan基于地区视角研究发现,我国26个地区高技术产业创新效率均未达到有效状态,R&D投入和专利存量转化成专利产出的过程存在阻滞8 348-358。陈伟等分别从国家层面和行业层面进行了分析并得出,中国高专利密集度产业的创新效率在2004-2013年期间整体保持上升水平,且技术效率变化是影响技术创新变化的主要因素9 489-494。孙磊等基于时间和空间的比较研究,从国家、省级和综合经济区三个视角,探究了我国专利密集型产业的技术创新能力,发现技术创新效率增长缓慢,区域间差距显著且缺少资源互补协
8、同机制10 52-55+59。学者姜南构建了两阶段DEA模型进行研究,发现专利密集型产业的技术研发效率更高,而非专利密集型产业成果转化效率更高11。王黎萤则基于创新价值链开展三阶段创新效率研究后发现,与非专利密集型产业相比,专利密集型产业创新效率更高,但并非各环节DEA均有效12 50-59。祝宏辉等将专利密集型制造业和非专利密集型制造业进行对比研究,通过构建两阶段DEA分别对两类产业研发和转化两个阶段的创新效率进行测度和比较13。总之,目前的研究成果能够反映专利密集型产业创新过程中的部分问题,为创新效率的改进方向提供参考,但对创新过程各阶段的影响因素以及如何影响阶段效率的提升研究较少。在知识
9、产权保护强度对技术创新的影响及作用机制研究中,既有研究表明知识产权保护与创新之间关系存在高度不确定性,可呈现线性、倒U型以及多重门槛效应等14-16。大多数学者研究后支持知识产权保护与创新之间呈现倒 U 型关系,认为知识产权保护过弱或过强都不利于创新活动16。陈恒等发现,区域研发投入对技术创新能力的影响,以知识产权保护强度为三重门槛,存在着复杂的非线性显著特点17。魏浩等基于理论分析与实证研究,发现知识产权保护与企业创新之间存在正向关系18 46-60;李勃昕等研究后指出,知识产权保护不仅能够显著影响OFDI逆向创新溢出,且这种影响呈“U”型非线性19 46-60。在知识产权保护强度对创新发展
10、的作用机制的研究中,大多数学者的研究主要局限于技术研发阶段。许多学者通过构建指标来测度创新能力,但在指标的选取上,大部分研究人员习惯用技术研发阶段的专利成果来衡量创新能力,而忽略了如技术交易额、新产品销售收入这类成果转化阶段的产出指标17。知识经济热点542023年第9期产权保护影响创新的路径不仅仅体现在技术研发阶段,在成果转化阶段也同样发挥重要作用。具体而言,首先知识产权保护可以保障技术交易从而对其起到促进作用;此外,知识产权保护可以完善知识产权交易制度,通过保障技术交易、新产品交易来促进成果转化。如学者刘婧对知识产权影响创新效率的机制研究时发现,基于版权引进、版权交易等路径,知识产权保护强
11、度可以显著提高创新效率20 46-60。学者魏浩通过对出口企业、专利密集型企业以及民营企业数据实证分析发现,提升我国知识产权保护强度能够间接促进上述企业的创新效率,因为知识产权保护强度的提升可以提升进口产品质量、扩大进口规模、增多进口产品类别18 91-106。综上所述,在研究知识产权保护强度如何影响创新发展时,考虑创新过程的技术研发和成果转化两阶段具有重要研究意义。通过对现有研究成果的分析梳理,现阶段研究仍存在以下阶段性不足:(1)目前学者们对于专利密集型产业创新效率的研究主要聚焦于整体探究其影响因素,缺少对某个具体影响因素的深入分析,较少将知识产权保护强度与对知识产权依赖性极强的专利密集型
12、产业结合起来研究。为保证结论的全面性以及实际参考价值,应进一步对关键影响因素的作用和影响程度进行深入探究。(2)在研究知识产权保护影响创新发展时,缺少对知识产权保护强度分别在技术研发阶段和成果转化阶段创新过程产生不同影响的深入探究,作用机制较为模糊。三、模型构建、指标选取与数据来源(一)两阶段DEA模型1.模型构建。在有关创新效率的研究中,前人多将创新过程整体看待,视作一个“黑箱”。这一观点只关注初始创新投入和最终创新产出,而没有关注其内部结构和不同的创新阶段。专利密集型产业的创新过程中涉及价值创造、传递和实现,在此过程中,创新投入并没有直接转化为经济效益,而是先转化为专利和新产品的产出,再经
13、过进一步的成果转化,获得经济效益。因此,出于进一步探究创新过程两阶段创新效率的目的,本研究借鉴了先前学者对创新过程的分解21 107-116,基于价值链视角,将专利密集型产业的创新过程分为两个阶段,即H1:技术研发阶段以及H2:成果转化阶段(图1),其对应的投入产出转化效率即为两阶段的创新效率。其中I1和O2代表最初的创新投入和最终的创新产出,而O1则代表技术研发阶段的创新产出以及成果转化阶段创新投入,I2代表除O1外的成果转化阶段的其他投入。H1、H2对应的投入产出转化效率即为两阶段的创新效率,其测度采用规模报酬可变的 BCC 模型,并在此基础上采用Malmquist指数进行动态评价。2.指
14、标选取。运用DEA模型测度专利密集型产业两阶段创新效率,需要根据前述对创新过程的分解,构建合适的技术研发阶段和成果转化阶段的关于创新效率的投入产出指标。专利密集型产业是技术创新、知识密集的重点产业,需要大量经费和人员作为技术投入。而产出方面则主要以新产品和专利作为产出。基于数据的可获得性,参照肖任桥(2012)、陈珊(2019)、孟维站(2019)等学者的先前研究,对本文研究的技术研发阶段和成果转化阶段分别构建投入产出指标。在技术研发阶段,基于数据的可获得性,参考先前研究的基础,以经费投入(R&D经费内部支出、R&D人员折合全时当量)和人员投入(新产品开发经费支出)来衡量这一阶段的投入22。产
15、出指标则采用专利申请数、有效发明专利数和新产品开发项目数。在成果转化阶段,需要将技术成果转化为经济效益,创新活动仍然存在经费投入和人员投入,在将技术研发阶段产出作为投入指标的基础上,同时加入从业人员平均人数以及技术改造经费支出作为成果转化阶段的投入指标。根据产出类型的不(图1)创新过程阶段分析苏 平 等:知识产权保护强度对专利密集型产业两阶段创新效率的影响55决 策 与 信 息(总561期)同,可以将产品创新成果分为收益型和竞争型,前者是指创新带来的收益,后者是指创新带来的竞争力的变化23 85-98。成果转化阶段的产出表现为具体的经济指标,具体指标体系见表1。运用皮尔逊相关系数对两个阶段的投
16、入和产出变量进行了相关性分析,发现均存在着极显著的正向相关,与科技创新的投入与产出的关联关系规律一致,表明指标设置合理。(二)Tobit回归模型1.模型构建。通过前文第二部分的文献梳理,本文以知识产权保护强度为核心解释变量,通过DEA法测算评价技术研发阶段和成果转化阶段的创新效率后,在此基础上分析知识产权保护强度对专利密集型产业两阶段创新效率的影响。由于 DEA 方法获得的效率值均介于 0-1 间,且存在DMU 处于 DEA 的效率边界(即效率为 1)的情况,故本研究选择使用Tobit回归模型。本文对技术研发阶段和成果转化阶段回归模型构建如下:YFXLit=0+1IPPit+2ZHXLi(t-
17、1)+3Fit+4Hit+5Tit+6Zit+7Sit+1 it(1)ZHXLit=0+1IPPit+2YFXLit+3Fit+4Hit+5Tit+6Zit+7Sit+2it(2)其中YFXLit、ZHXLit分别表示专利密集型产业第 t年 i产业技术研发阶段、成果转化阶段创新效率;IPPit表示知识产权保护强度;YFXLit、ZHXLi(t-1)表示当年研发效率和前一年成果转化效率;Fit、Hit、Tit、Zit、Sit表示控制变量;1 it、2it表示随机干扰项,并服从 (0,2)正态分布。2.指标选取。知识产权保护强度(IPP):本文对于国家层面知识产权保护强度的测度依据国家知识产权局知
18、识产权发展研究中心发布的 中国知识产权发展状况评价报告。并参照沈国兵等的研究24,用行业相对研发密度乘以国家层面知识产权保护强度,以反映行业知识产权保护强度,并对获得的值取对数处理。两阶段创新效率(YFXL、ZHXL)。根据前文阶段阶段技术研发阶段成果转化阶段一级指标一级指标投入产出投入产出二级指标二级指标R&D经费内部支出新产品开发经费支出R&D人员折合全时当量有效发明专利数专利申请数新产品开发项目数技术改造经费支出新产品出口额新产品销售收入(表1)分阶段创新效率指标体系大类及分类名称大类及分类名称01 信息通信技术制造业03 新装备制造业04 新材料制造业05 医药医疗产业中类及分类名称中
19、类及分类名称0101 通信设备、雷达及配套设备制造0102 计算机制造0103 广播电视设备制造0104 电子器件制造0105 电子元件及电子专用材料制造0108 其他电子设备制造0301 通用设备制造0302 专用设备制造0305 电气设备制造0306 仪器仪表设备制造0403 化学原料及化学制品制造0404 化学纤维制造0501 医药制造业0502 医疗设备制造编号编号1234567891011121314(表2)研究选取的专利密集型产业目录经济热点562023年第9期两阶段 DEA 模型计算得到,包括技术开发阶段效率(YFXL)与成果转化阶段效率(ZHXL)。控制变量:根据目前学者对专利
20、密集型产业创新效率影响因素的研究,文中最终确定了以下控制变量,包括研发人员比重(HR)、技术引进(TEC)、产业集中度(CR)、政府支持力度(ZFZC)以及国外先进技术溢出水平(FDI)。其中研发人员比重(HR)、技术引进(TEC)、产业集中度(CR)属于行业内影响因素,研发人员比重以研发人员占行业从业人员的比重衡量;技术引进用国外技术引进费用取对数的值表示;产业集中度以专利密集型行业内规模以上企业数取对数的值来衡量。政府支持力度(ZFZC)及国外先进技术溢出水平(FDI)属于行业外部影响因素,政府支持力度用R&D 经费内部支出中政府资金的比重表示、国外先进技术溢出水平(FDI)用外商投资和港
21、澳台商投资工业企业总资产占行业资产总值的比重表示。(三)数据来源本研究基于 专利密集型产业目录(2019)中的分类,对照各统计年鉴 2010-2021 年的数据,进行行业数据的筛选与匹配,获得2010-2020年的部分专利密集型产业数据。由于部分产业数据难以获取,基于数据的可获得性,本文选取了14个专利密集型产业种类数据组成样本,对专利密集型产业两阶段创新效率进行评价研究,具体如表 2 所示。理论上,投入与产出之间存在着时间导致效果滞后性,但是范柏乃等人的研究显示,连续相近年份的投入存在很强的相关性,使用同一年数据并不会对测算结果的准确性造成影响25。本文选取中国 14 个专利密集型产业 20
22、10-2020年面板数据测算两阶段创新效率。其中,国家知识产权保护强度数据源于国家知识产权局知识产权发展研究中心发布的 中国知识产权发展状况评价报告,其他数据均源于 中国高技术产业统计年鉴 中国科技统计年鉴 以及 中国工业统计年鉴 等。表 3 对各变量进行了描述性统计。四、实证分析(一)两阶段创新效率分析结合上文构建的两阶段DEA模型,运用DEAP2.1软件得到专利密集型产业2010-2020年技术研发阶段和成果转化阶段的创新效率。1.两阶段创新效率静态评价。根据两阶段创新效率评价指标体系,运用DEAP2.1软件基于BCC模型对专利密集型产业两阶段创新效率进行静态评价,得到专利密集型产业201
23、0-2020年技术研发阶段和成果转化阶段的平均创新效率,结果如表4以及图2所示。由以上实证结果可知,就整体效率而言,专利密集型产业技术研发阶段和成果转化阶段创新效率值都低于1,反映两个阶段的创新效率均未达到DEA 有效状态。对比来看,技术研发阶段创新效率(0.911)远高于成果转化阶段(0.601),表明创新过程中不同阶段创新也存在较大差距,阶段间存在脱节问题,成果转化难是现实问题。具体分解变量变量研发效率(YFXL)转化效率(ZHXL)知识产权保护强度(IPP)研发人员比重(HR)技术引进(TEC)产业集中度(CR)政府支持力度(ZFZC)国外先进技术溢出水平(FDI)Obs14014014
24、0140140140140140Mean0.9140.5865.4000.02510.7318.4430.0430.360Std.Dev.0.1200.2430.3720.0161.6521.1880.0280.170Min0.5730.1994.4700.0074.8245.9000.0060.176Max1.0001.0006.1520.09414.12610.2020.1710.845(表3)回归模型变量描述性统计苏 平 等:知识产权保护强度对专利密集型产业两阶段创新效率的影响57决 策 与 信 息(总561期)来看,技术研发阶段规模效率(0.970)高于成果转化阶段规模效率(0.815
25、),表明就规模设置而言,技术研发阶段的更加合理科学。对于纯技术效率,成果转化阶段纯技术效率则为 0.756,远低于技术研发阶段的纯技术效率为 0.938,表明纯技术效率是导致成果转化阶段整体效率低于前一阶段的原因,成果转化阶段的资源利用还不够充分,存在冗余。2.两阶段创新效率动态评价。通过BCC模型对创新效率进行的评价是静态的,不能反映创新效率动态变化趋势。引入 Malmquist指数,不仅能展现创新效率动态变化的过程,还能清晰反映创新效率特征,通过分解找到创新效率变化的主要原因。本部分运用 DEAP2.1 进行计算,计算结果及分析如表5。表 5显示,专利密集型产业 2010-2020年技术研
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