发展中国家知识产权保护与国际技术转移：中国省级面板数据的GMM分析

王 平 谭 智

（中南财经政法大学 工商管理学院，湖北 武汉430073）

一、引言

国际技术转移往往通过货物与服务贸易、内向型FDI（对外直接投资）、技术许可、合资企业、技能型员工的跨境流动等途径或渠道实现。对跨国公司而言，知识产权（IPR）保护通过影响技术资本回报进而影响技术转移数量，包括内部化与外部化两种途径：内部化途径是指跨国公司在产权和控制权范围内对海外分支机构的技术转移，表现为跨国公司对外直接投资，也即内向型FDI；而外部化途径是指跨国公司对东道国其他企业的技术转移，表现为技术转让、技术许可证、资本品销售、技术援助、合作研究与开发等方式。

对于知识产权保护的技术转移效应，理论研究普遍持肯定的观点。对东道国政府而言，提供适度且有效的知识产权保护政策，不仅可以增加FDI的流入量，而且可以引进较为先进的技术［1］。特别是当技术复杂、产品差异化以及通过技术许可合同转让技术的成本较高时，跨国公司会趋向于采取FDI而不是技术许可与合资企业形式。在上述情形下，通过公司内贸易可以降低技术泄露风险。但大多数案例研究与实证考察却给出了截然相反的证据。通过对一些高增长、知识产权保护低水平的大国（如中国和巴西）进行案例研究后发现，加强知识产权保护并不是企业在特定国家投资的必要条件，否则这些国家不会获得大量的外商投资流入。实证研究方面，Ferrantino 认为一国拥有的国际专利和版权公约的成员数量（或者专利授予的时间长度）与美国在该国的分支结构的销售额的关系在统计上并不显著［2］。可能的解释是，不同行业的知识产权保护对FDI的影响会不同，从而对技术引进的作用也不同。

作为一个发展中国家，处于转型期的中国具有与西方不同的法治体系，辨识知识产权保护的技术转移效应也会更困难。本文结合东亚法治文化、执法力度以及省级保护水平异质性，对中国各个省份2001～2008年的实际知识产权保护水平进行了修正，并利用中国省级面板数据的广义矩方法（generalized method of moments，GMM），在内部化和外部化两种途径下，对知识产权保护的技术转移效应进行了实证检验。

二、知识产权保护与技术转移的测量：中国的经验事实

考察知识产权保护水平对技术转移的实际影响，其中至关重要的是如何度量知识产权保护力度与技术转移数量。因此，选取合适的指标以更好地反应知识产权保护与技术转移数量的变化情况。

（一）中国知识产权保护的度量：一个东亚转型国家的思考

1995年WTO成立以来，由发达成员国主导和推出的TRIPS（与贸易有关的知识产权）协定，将知识产权保护问题扩展到世界经济、技术和贸易等更加广泛的领域，得到了足够的重视。为了量化知识产权保护水平，Rapp和Rozek将知识产权保护水平设定为6个不同层级，用0～5之间的整数来衡量一国的知识产权保护力度，称之为RP指数。但是RP指数取值的离散型以及不精确性使得其饱受诟病。Ginarte和Park进一步将知识产权保护分为5个方面：覆盖范围、加入相关国际专利协议的情况、保护例外、实施机制和保护期限，并经过简单加权平均等分得到一个指数以衡量知识产权保护水平，称之为GP指数［3］。比较而言，GP指数的评分体系比RP指数更加具体与细化，在现阶段成为一种能够较好地反映知识产权保护力度的指标。但当我们将GP指数用于衡量转型期东亚发展中国家如中国时，会发现存在以下问题：

1.转型国家执法力度的度量。转型期国家的执法程度远滞后于立法实践，而任何最好的法律若没有有效、深入和广泛地执行是没有用的。对于中国而言，立法水平已经处于相对完善阶段，但长期存在的知识产权侵权和质量问题则反映了中国执法力度的相对落后。这使GP指数在对转型期国家IPR保护水平的衡量中有所偏颇。为此，韩玉雄和李怀祖建议以执法力度为权重对GP指数进行调整，称之为LLE指数（见表1）［4］。

表1 2001～2008年中国立法强度、执法力度、法治绝对水平及相对水平

2.东亚法治文化的思考。由于东西方文化存在较大差异，对待法治的理念有所不同。因此，为了更客观地评价中国的相对法治水平，应选择东亚其他与中国具有类似背景的国家为参照基准。参照沈国兵和刘佳的方法［5］，我们根据人口规模、GDP大小和儒家思想的影响，选取东亚其他18个国家和地区作为比较基准。从Kaufmann et al.编制的《各国治理指标（the worldwide governance indicators，WGI）1996～2009》我们可以得到［-2.5，2.5］范围内各国的法治水平［6］。相应的，我们可以得到2001～2008年100分制下的中国法治水平、东亚18个国家和地区法治平均水平，并以后者为调整基准得到中国法治水平的相对值（见表1），称之为LRL指数。

3.省份保护水平的异质性。目前度量中国知识产权保护水平的指标绝大多数都为国家层面上的，这并不是现有文献没有认识到省份间保护水平的异质性，更多的受限于省份层面的技术度量方法与数据的可得性。Gervais认为，不同的经济发展水平会有不同的知识产权保护规则与之对应［7］（P1—59）。这给我们提供了崭新的思路：对于中国这个省级单位较多、省份间具有较大差异的国家，较高经济发展水平的省份通常会有较高的知识产权保护水平，因此本文将采用人均GDP来反映省份的经济发展水平。鉴于中国整体处于发展中国家，此处分别以历年世界银行对于LMI（中低收入）类别规定的上、下限为基准，来反映中国各个省份的经济发展水平。若当年该省人均GDP达到LMI标准的上（或下）限，则分值为1；否则，用实际数字除以世行LMI的基准取比值，并将各个省份的相对经济发展水平取值称之为LMIU指数。

对于中国这个东亚转型国家而言，本文假设执法力度和相对法治水平对中国实际知识产权保护水平的影响是无差异的。我们在此利用上文LLE的指数、LRL指数和LMIU指数对指数得到的名义知识产权保护水平进行调整，可以得到年省份的实际知识产权保护水平：

其中IPR表示知识产权实际保护水平，GP、LLE和LRL分别表示对应的指数。

（二）转移技术的指标选取

技术或知识是典型的无形资产。不管是内部化还是外部化技术转移方式，对转移技术的直接测量比较困难，一般采取以下几种替代方法：

1.内部化技术转移。内部化方式转移的技术的衡量一般采取以下两种方式：第一，用海外分支机构向母公司支付的专利使用费以及许可证使用费作为衡量跨国公司技术国际流动的近似指标，但这种数据或较难获得或数据质量较差；第二，用内向型FDI流量来表示。通常认为跨国公司有动力将那些可能会扩散到东道国的现金、技术转移到它在东道国的分支机构，并且吸收的国际技术大多数是通过FDI此种渠道进行的。前文提到，发展中国家知识产权弱保护不利于吸收国际转移技术，那么一些知识产权低保护水平的国家（如中国和巴西）获得的FDI却数量巨大。为了更好体现“从悖论中来，到悖论中去”这个原则，下文对内部化技术转移效应的检验也采用这种指标。

2.外部化技术转移。外部化技术转移的测量有以下方式：第一，利用专利数量来代替。跨国公司在东道国申请专利时会发布与专利有关的技术信息，同时，对专利申请国的选择会进一步提供有关这些技术使用地的信息。但由于各个省级行政单位不具有专利授予权，因此国家层面的专利授予权并不能体现各个省份接受转移技术的差异。另一种思路是：以各个省份所在地为基准，用省份所在地的外商投资企业获得的专利授权数量来衡量该省的技术吸收数量。遗憾的是，这种统计数据较难获得；第二，用技术引进合同额来代替，这是因为引进技术合同金额可以较好地以资金价值的形式表示当年合同签订的拟转移技术数量。下文也将采用各个省份当年引进技术合同额来表示吸收的转移技术用以考察外部化技术转移效应。

3.总体技术转移。总体转移技术的衡量一般采用代替指标：第一，用一国的R＆D投入来代替。这种分析方法根据Coe et al.中的部分结论［8］，测量并加权各国利用以往R＆D数据得到的知识存量，称之为CH指数。但CH指数局限于一国的技术存量或某时期内通过R＆D得到的技术增量，对于非通过R＆D而是国家间转移方式获得的技术，则显得不太合理，缺乏实用性；第二，用人均GDP差距来衡量。这在增长理论文献中经常用到，认为技术吸收率取决于技术差距，故可用一国人均GDP水平与技术领先国的人均GDP水平的差距表示。尽管技术领先国的人均GDP水平较高，但如同国际资本流动，技术并不一定会从技术领先国流向技术落后国。因此，人均GDP差距尽管可以衡量技术差距，但并不能表示技术转移数量。

综上所述，我们可以得到中国2001～2008年GP指数、LLE、LRL指数调整后的保护水平、技术引进合同额（单位：10亿美元）以及实际利用外商直接投资额（单位：10亿美元）（图1）。从图1可以看出，调整后的保护水平和技术引进合同额两者变化趋势非常相似，拐、折点所处时间也大抵相同，并且和实际利用外商直接投资水平整体变化趋势较相似；而GP指数自2003年起无变化，不能反映实际保护水平的大小，拟合效果较差。为了进一步判断中国IPR保护水平对技术转移的影响，本文利用2001～2008年中国省级面板数据的GMM方法对此进行实证检验。

图1 2001～2008年中国知识产权保护水平与转移技术吸收量的关系图

三、模型、变量选取与数据来源

（一）模型设定及估计方法

为了考察知识产权保护对转移技术的影响，我们采用中国省级动态面板数据进行估计。为克服因变量的滞后项的影响而带来的内生性问题以及出于缓和异方差考虑，本文将模型设定为以下形式：

其中，lnTech为该省份吸收的转移技术的对数；Techi，t-1表示因变量的滞后一阶；lnXi，t-j为自变量及其滞后项的对数；εi，t表示随机扰动项，可分解为固定效应μi和白噪音νit。另外，下标i表示省份，t代表年份。

上述动态面板尽管纳入了时间效应，但没有有效地剔除省份异质性特征。而这些不能观察到的固定效应，统一包含在误差项εi，t中，造成了估计结果的偏倚。Arellano和Bond提出了用一阶差分GMM估计方法来解决，采用水平值的滞后项作为差分变量的工具变量［9］。一般来讲，通过一阶差分可以有效地消除固定效应，但是由于差分方程中的lntechi，t-lntechi，t-1与误差项（εi，t，εi，t-1）是相关的，从而差分估计方程存在内生性问题使得估计结果有偏。而系统GMM估计方法可以在有限样本条件下将标准误降低。出于估计结果稳健性考虑，本文同时给出了差分GMM和系统GMM估计方法得出的结论。

（二）变量选取及数据来源

1.被解释变量。我们分别引进技术合同额和外商对华直接投资数量来代替外部化与内部化技术转移数量，表示为Tech＿Cont和Tech＿FDI。对于衡量外商直接投资的两个指标，外商直接投资实际利用额比外商直接投资合同协议额更能衡量实际转移的技术，为此本文用FDI实际利用额来衡量。

2.解释变量。知识产权保护水平（IPR）。由于我国立法权隶属于中央政府，地方政府不具备这方面的权利。但在实际运用中，执法力度截面上也体现出了较大的异质性，也即省份间的知识产权保护由于执法力度的不同而有所差异。因此，我们采取经LLE、LRL指数调整后的实际保护水平来代替，IPR也即指数。

技术吸收能力（ABSD）。东道国只有具备一定的人力资本储备，才能吸收先进技术。藉此，本文也采用人力资本作为技术吸收能力的一个代理变量。有关中国省份人力资本的度量，本文采用大专以上学历人数占总人口（6岁以上总人数）的比例来衡量，具体而言用每10 000人中大专及以上学历人数来衡量。

R＆D存量（S）。在国际技术转移的传递渠道中，东道国的R＆D存量越大，其吸收外来技术的能力就越强，因而就越能够尽快掌握引进技术并实现一定程度的自主创新。其中R＆D支出包括技术开发经费支出和其他技术活动经费支出。借鉴Grossman和Helpman的方法，本文以国内R＆D累计的资本存量作为国内R＆D的资本［10］。

对外贸易进口额（IMPORT）和对外贸易出口额（EXPORT）。对外贸易也是国际技术转移的重要途径之一，因此作为对外贸易的两个重要变量，出口和进口都会影响东道国的国际技术吸收水平。相应地，本文用价格指数进行平减。

制度创新与吸引力（SPR）。制度的变革给经济的高速发展带来了重要的推动力，并成为吸收国外技术的重要影响因素之一，因而制度变量的解释显得至关重要。因此本文采用樊纲的2001～2007年中国整体市场化指数［11］（P259—288），对于缺失的2008年数据，我们根据时间趋势进行补缺，由于时间趋势规律明显并且其值较小，不影响本文的结果。

人均GDP（GDP＿PerC）。用人均GDP衡量省份的经济发展水平，数据来源于历年各个省份统计年鉴。本文样本的时间跨度为2001～2008年，取值8年。表2是变量的详细说明及数据来源。

表2 变量定义及说明

四、回归结果

本文采用了静态面板和动态面板估计方法进行了估计，其中内部化技术转移利用内向型FDI代替，外部化技术转移用技术引进合同额代替。

（一）知识产权保护与内部化技术转移

表3分别使用固定效应模型、差分GMM（Difference GMM）模型和系统GMM（System GMM）模型进行了估计。其中模型1和模型2是静态面板，Hausman检验选择了固定效应模型。模型3～模型6是动态面板，其中模型3采用差分GMM方法，由于差分GMM仅使用回归差分方程造成原始水平值模型部分信息未得到利用，系统GMM通过增加原始水平值的回归方程对此进行了改进，并且可以增加工具变量有效性，模型4、模型5和模型6采用了系统GMM方法。表3中一阶序列相关（AR（1））的检验结果证实了使用动态面板的前提条件的存在，二阶序列相关（AR（2））则支持了误差项不存在二阶序列相关的假设。同时，由于Sargan值远大于0.1，本文不能拒绝工具变量有效性的原假设，这说明模型设定是合理的并且工具变量是有效的。

可以看出，不管是FE模型、差分GMM还是系统GMM，知识产权保护对内部化技术转移的影响始终为正，估计参数显示出非常好的稳健性，并且整体拟合效果显著。我们发现，系统GMM回归结果与差分GMM的结果稍有差别，但方向一致且统计上显著，回归结果的稳健性较好。

表3中lnIPR前的系数始终为大于1的正数，说明知识产权保护对内部化技术转移的影响总体上表现为正效应，即中国知识产权保护水平的加强，使得跨国公司向中国子公司转移的技术增加。回到前文所提到的悖论：既然内向型FDI可以衡量技术转移数量，那么IPR保护较弱的国家如中国其FDI吸收数量应该较低，但这和绝大多数理论模型结论不符。通过上表计量结果可以发现，通过内向型FDI衡量的技术的转移，不仅受到IPR保护的影响，而且还有其他变量的作用。在控制其他变量的情况下，此时得到的才是IPR保护对技术转移的影响。事实上，通过上文计算得到的IPR实际保护水平也显示，中国的IPR保护水平是逐年上升的，尽管增速较小。因此，用中国内向型FDI衡量的转移技术是多因素综合作用的结果，其中IPR保护起到了推动作用。

lnS和lnIMPORT前的系数为正，说明R＆D存量的增加、制度创新与国际贸易出口都会推动内部化技术转移，这也和常理与现状吻合：在研发与技术开发存在关联的情况下，R＆D存量的增加会使得进一步研发变得更加容易；制度环境的改善可以降低跨国公司的社会壁垒成本，增强企业投资信心与预期；跨国企业公司内贸易，如东道国子公司从母公司进口固定资产等资本品，则直接转换为内部化技术转移，以上这些都会促进内部化技术的转移。估计结果还显示，技术吸收能力对技术转移的作用是负的，这一点尤其值得我们思考。长期以来，我们认为中国的人力资本的增长是吸收国际技术的重要因素之一，人力资本水平相对高的地区较容易吸引大量的技术密集型的跨国公司投资。但实证检验两者的正相关关系并不成立。而出口对内部化技术转移的影响有待进一步考察。

表3 知识产权保护与内部化技术转移：内向型FDI

（二）知识产权保护与外部化技术转移

表4中模型1-模型3是静态面板，Hausman检验支持选择了固定效应模型。模型4采用差分GMM方法，模型5和模型6采用了系统GMM方法。表4中一阶序列相关（AR（1））的检验结果证实了使用动态面板的前提条件的存在，二阶序列相关（AR（2））则支持了误差项不存在二阶序列相关的假设，并且不能拒绝工具变量有效性的原假设。

知识产权保护的外部化技术转移效应为负，这可从InIPR前的系数看出：不管是FE模型、差分GMM模型还是系统GMM模型，其系数都为负值，显著且稳健。这也就是说，知识产权保护的增强使得通过外部化方式转移的技术减少了，更多的体现为负效应。这源于知识产权保护的价格传导机制导致了技术转让数量的减少。对比知识产权保护对两种技术转移方式的影响，内部化技术转移中体现的正效应与外部化技术转移中体现的负效应本质上源自转移方式的不同：内部化技术转移依赖于跨国公司内部划拨机制，它更多的是出于市场份额与市场控制力的考虑。因此，在现今竞争日益激烈的环境下，知识产权保护的增强恰恰会强化跨国公司技术的市场力量；而外部化技术转移依赖于市场价格机制，更多的出于将技术转化为现金收益的考虑。因此，通过这种方式转让的技术往往相对陈旧，并且在知识产权保护水平增强时价格也会上升。而对东道国企业而言，知识产权保护的增强却提供了获得技术的一个更好途径，也即企业自主创新。另外，lnS、lnSPR和lnIMPORT呈现出和内部化技术转移时相同的特征，这使我们更有理由相信：研发投入的增加、制度环境的改善、进口贸易都是吸收国际技术的推动力。

表4 知识产权保护与外部化技术转移：技术引进合同额

［1］杨全发，韩樱.知识产权保护与跨国公司对外直接投资策略［J］.经济研究，2006，（4）：28—34.

［2］］Ferrantino，M.J.The Effect of Intellectual Property Rights on International Trade and Investment［J］.Weltwirtschaftliches Archiv，1993，（129）：300—331.

［3］Ginarte，Carlos，Walter G.Park.Determinants of Patent Rights：A Cross National Study［J］.Research Policy，1997，26（3）：226-283.

［4］韩玉雄，李怀祖.关于中国知识产权保护水平的定量分析［J］.科学学研究，2005，（6）：377—382.

［5］沈国兵，刘佳.TRIPS协定下中国知识产权保护水平和实际保护强度［J］.财贸经济，2009，（11）：66—72.

［6］Kaufmann D.，Aart Kraay，Massimo Mastruzzi.The Worldwide Governance Indicators：A Summary of Methodology，Data and Analytical Issues［R］.World Bank Policy Research，2010.

［7］Gervais，D.Intellectual Property，Trade and Development：Strategies to Optimize Economic Development in a TRIPS-plus Era［M］.Oxford：Oxford University Press，2007.

［8］Coe，D.T.，E.Helpman，A.W.Hoffmaister.International R＆D Spillovers and Institutions［Z］.NBER Working Paper No.14069，2008.

［9］Arellano，Manuel，Bond，Stephen.Some Tests of Specification for Panel Data：Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations［J］.Review of Economic Studies，Wiley Blackwell，1991，58（2）：277-297.

［10］Grossman，G.M.，E.Helpman.Integration versus Outsourcing in Industry Equilibrium［J］.The Quarterly Journal of Economics，2002，117（1）：85—120.

［11］樊纲等.中国市场化指数（1997-2007）［M］.北京：经济科学出版社，2009.