基于因子分析法的高技术产业知识产权竞争力评价研究

郑志强

(福建师范大学 经济学院，福建 福州 350117)

0 引 言

高技术产业是指用当代尖端技术生产高技术产品的产业群，其研发投入高、对其它产业的渗透力强，是实现我国制造强国梦的重要产业，也是知识和技术高度密集的产业，其主要包括电子及通信设备制造业、航空航天器制造业、医药制造业、医疗设备及仪器仪表制造业和电子计算机及办公设备制造业。但是，从知识产权产出角度来看，我国高技术产业的国际分工地位依然处于产业链低端环节，技术密集度相对不高。尤其是我国的高技术企业很多还停留在加工组装环节，真正实现自主创新、自主生产的企业还不多，而且很多关键的核心技术仍然依赖进口，使我国的高技术产业利润率并不高。因此，提高高技术产业自主知识产权竞争力是提升我国制造业整体实力和推动产业结构优化升级及经济转型的迫切需要，为此，研究我国高技术产业知识产权竞争力的影响因素，探索提升知识产权竞争力的对策势在必行。

1 相关文献综述

近年来，我国学者对知识产权竞争力的界定和研究借鉴了专利竞争力研究领域的成果，深入地探讨了知识产权竞争力的内涵、评价体系以及评价方法。尤其是2010年以后，与专利竞争力领域相比，更多的学者进行知识产权竞争力的研究，具体研究主要从三个层面展开，即区域层面、产业层面和企业层面。

1.1 区域层面

雒园园、田树军等从知识产权质量、知识产权数量、知识产权开发能力和知识产权运营能力、知识产权保护能力5个方面出发，建立了区域知识产权竞争力评价指标体系，包含26个具体指标。[1]70常林朝、户海藻等基于层次分析法以河南18个地市为研究对象，构建地方知识产权竞争力评价指标体系，并将其分为3个一级指标(研发创新能力、知识产权资源以及知识产权运营能力)以及10个二级指标。[2]139刘慧提出以知识产权创造、运用、保护能力为核心的区域知识产权竞争力，包括38个具体指标，并对长三角22个城市进行排名。[3]140-141

1.2 产业层面

借鉴国家和区域层面知识产权竞争力的研究思路，学者展开了对不同类型的产业知识产权竞争力的研究。顾晓燕运用面板数据研究了影响高技术产业知识产权竞争力的主要因素，并对我国东、中、西部之间进行了对比。[4]64-65王燕从知识产权环境支撑能力、开发投入能力、动态能力(包括运用、保护和管理3个方面)研究了安徽汽车产业知识产权竞争力。[5]16沈世娟从创作基础要素、创作驱动要素和创作产出要素3个方面出发构建了包含36 个具体指标在内的核心版权产业知识产权竞争力。[6]113张月花把高新技术产业知识产权能力分为知识产权创造、运用、保护、管理4个一级指标以及8个二级指标和34个三级指标，进而对西安等城市的高新技术产业知识产权综合实力进行排名。[7]90-91邱洪华、尤斌利用层次分析模型确定了动漫产业知识产权竞争力的3个一级指标和12个二级指标，分别为专利竞争力、商标竞争力和版权竞争力，研究发现：原创能力、专利布局和版权运营能力等指标对动漫产业知识产权竞争力影响较大。[8]92-95

1.3 企业层面

马慧民、王鸣涛构建了包含知识产权申请类、知识产权授权类、知识产权实施类和知识产权收益类4个一级指标和16个具体指标的高科技企业知识产权综合实力评价指标体系。[9]107礼海波、樊燕甫等研究了我国30个省份的大中型工业企业知识产权竞争力，并运用突变级数法进行了综合评价，其一级指标为产出能力、研发能力、外在环境支持和潜在投入能力。[10]14石薛桥、黄国华从知识产权投入能力、产出水平、创造潜力及发展绩效4个方面出发，研究了山西省大中型工业企业的知识产权竞争力。[11]3宫成启以36家上市家电企业为研究对象，把企业知识产权竞争力分为投入竞争力、潜力竞争力和产出竞争力3个一级指标以及20个二级指标，并利用因子分析法计算出最终的排名。[12]20-27陈燕娟、刘翠君以AB公司为例，从知识产权创新、保护、管理、运营4 个方面出发，构建了包括15个具体指标的种子企业知识产权竞争力评价指标体系，并采用加权平均法进行了实证性研究。[13]460

2 相关理论基础

2.1 资源基础理论

“资源基础理论”是以拥有的资源为战略决策的基础和思考的出发点，以此决定主体的成长决策和竞争优势。资源基础理论有两个假设条件：(1)资源具有“异质性”；(2)资源具有“非完全流动性”。资源的这两种特性使得资源主体拥有独特的、难以模仿的能力，从而使得不同的主体之间长期存在差异，而那些长期拥有独特资源的主体比其他主体更容易获得持久的竞争优势和超额利润。[14]179-191

2.2 知识产权竞争力的内涵

知识产权是国家和企业持续保持竞争力的基石，其不仅体现为所拥有的知识产权资源，还包括一组知识产权动态能力。首先，知识产权是一种资源，申请知识产权保护的技术并不一定获得授权，因此，相同功能的知识产权很少，即具有异质性。其次，由于法律保护的原因，知识产权是主体特有的、不能被完全模仿的具有“非完全流动性”。但是，知识产权本身并不能给主体带来市场价值，只有经过商业化、资本化，才能为国家、区域、产业和企业带来竞争优势和超额利润。并且，知识产权具有一定的时效性，超过法律所规定的期限就会失去价值。因此，主体想要保持持续的超额利润和竞争优势，就需要不断地投入来维持创造。[15]132-133

综上，基于资源基础理论，作者认为，知识产权竞争力是包含知识产权潜在投入能力、创造、运用、保护和服务的一组动态能力，本质上是不同主体实施的不同行为所导致的竞争优势的差别。

3 指标体系构建

3.1 高技术产业知识产权竞争力评价指标选取

已有研究从知识产权潜在投入能力、创造能力、运用能力和保护能力来研究知识产权综合竞争力。为此，本文在借鉴相关研究的基础上，加入了知识产权服务能力，以综合反映知识产权所包含的具体要素。

知识产权潜在投入能力指知识产权主体为实施一系列知识产权活动和获得竞争优势所投入的力度，包括人员的投入和资金的投入，其是知识产权竞争力的来源。知识产权潜在投入能力强的产业，就能够在激烈的市场竞争中保持其技术和人才方面的竞争优势。知识产权潜在投入能力是由高技术产业R&D人员数、高技术产业R&D人员数占从业人员比重、高技术产业R&D经费、高技术R&D经费占主营业务收入的比重四个指标来衡量。

知识产权创造能力指利用各种创新资源所能取得实际成效的能力，尤其是知识产权的质量和数量是评价知识产权竞争力最直接、最重要的指标。知识产权创造能力由高技术产业专利申请量、高技术产业发明专利申请量、高技术产业有效发明专利拥有量、新增商标注册量和作品登记量五个指标来表示。

知识产权运用能力是知识产权主体依法运用知识产权谋求、取得收益或者获得市场竞争优势的能力，是知识产权商业化及资本化过程。知识产权运用能力集中体现在知识产权成果交易，由高技术产业新产品销售收入、高技术企业新产品开发项目数、高技术企业数量、 技术合同成交金额四个指标表示。

知识产权保护能力是国家对其所拥有的知识产权在立法和司法方面的综合保护力度，包括一系列法律法规，还体现在对有关知识产权案件方面的执法情况。一定的知识产权保护能够促进技术进步，从而推进经济的发展。知识产权保护能力由专利侵权结案数、专利侵权案件结案率、查处假冒专利案件结案三个指标来表示。

知识产权服务能力指知识产权主体实施知识产权活动的便利化程度，对知识产权的创造和运用具有辅助作用。知识产权服务能力由专利代理机构、执业专利代理人数、专利电子申请率、专利代理机构电子申请率四个指标表示。高技术产业知识产权竞争力指标体系见表1。

表1 高技术产业知识产权竞争力指标体系

3.2 高技术产业知识产权竞争力评价因子分析体系的构建

选取30个省份作为研究样本，每个样本有20个评价指标，指标之间具有较强的关联性，为了消除不同指标量纲差异的影响，采用Z-score法将数据进行标准化处理。 标准化的公共因子用F1，F2，…，Fm(m≤20)表示，用X表示评价指标向量。见(1)式、(2)式。

(1)

(2)

(1)式为高技术产业知识产权竞争力评价的因子模型，aij为因子载荷(i表示样本；j表示公共因子)，(2)式为因子载荷矩阵A。

公共因子是在(1)式中每个表达式中都出现的因子，每个公共因子都是不可测且公共因子之间相互独立。ε1，…，ε20表示特殊因子，除公共因子之外的其他因素都包含在特殊因子中，它与公共因子之间也是相互独立的。因子分析的具体步骤可以概括为确定因子载荷、因子旋转及计算因子得分。

第一步根据原始样本数据确定因子载荷矩阵A。在此采用最普遍使用的主成分法提取公共因子，并确定了20个评价指标，由此找到20个主成分。将这20个主成分分别记为Y1，Y2，…，Y20，并按由大到小的顺序排列。见(3)式。

(3)

(3)式表示原始变量与主成分之间的关系，其中，γij为X的相关矩阵(R)的每个特征值下的特征向量的分向量。把(3)由X到Y转换为Y到X的关系，得到(4)式 。

(4)

(4)式中只保留m个主成分，其余部分统一用εi代替，则可转化为(5)式。此时与因子模型(1)式相一致，然后将Yi除以其标准差以便转化成合适的公共因子，而其标准差即为λi1/2。于是，令：Fi=Yi/λi1/2，aij=λi1/2γij，则(5)式变为(6)式。

(5)

(6)

(6)式与因子模型(1)式完全一致，据此可以得到一组初始公共因子和因子载荷矩阵A。假设样本相关距阵R的特征根为λi，记λ1≥λ2≥…≥λ20，γm(m≤20)为其对应的标准化特征向量，那么，因子载荷矩阵A的一个解为(7)式：

(7)

第二步是进行因子旋转。虽然前面得到了因子载荷矩阵A和m个公共因子，但这些公共因子不足够有效，不能准确分析影响高技术产业知识产权竞争力的主要因素。因此，则对得到的因子载荷矩阵A进行正交旋转，由此变换出一系列新的公共因子，进而得出影响高技术产业知识产权竞争力的主要因素。

第三步是计算因子得分。在构建评价高技术产业知识产权竞争力的因子分析模型之后，则考察我国各省的高技术产业知识产权竞争力的强弱。为计算公共因子在我国各省的得分，需要建立以Xi为自变量、以Fj为因变量的回归方程:Fj=βj1X1+βj2X2+… +βj20X20。因为Xi与Fj均为标准化变量，因此回归模型中不存在常数项，在最小二乘法思想下，公共因子向量F的估计值为ATR-1X。

4 高技术产业知识产权竞争力评价体系实证分析

4.1 我国各省份高技术产业知识产权竞争力评价指标的因子分析

4.1.1 评价指标的初步分析

一般认为，根据样本数据求得的KMO检验值大于0.5，且Bartlett球形度检验显著性水平小于1%时，则适合进行因子分析。在此利用我国2016年的相关样本数据，数据来源于国家、各省统计年鉴、《2017年中国高技术产业统计年鉴》。其中，专利电子申请量和电子申请率的数据来源于《中国知识产权报》，且仅统计到2016年11月。根据统计软件SPSS.22输出的结果，得到KMO=0.568，Sig=0，表明各评价指标之间存在显著的相关性，适合做因子分析，进而建立评价指标的相关矩阵R，并计算出R的特征根和贡献率，相关矩阵R的特征值及贡献率见表2。

从表2可以看出，特征根大于1的因子共有5个，因此，应提取这5个公共因子，相关矩阵R的前5个特征值分别为9.645、3.559、1.853、1.302、1.059，这5个公共因子对样本方差的累计贡献率为87.090%，此意味着前5个因子已经充分表达了原始数据所包含的信息，因此，前文中的m为5。

4.1.2 因子命名与主要影响因素分析

做因子分析时，需要对因子做正交变换，使因子载荷矩阵中每一行的元素尽可能向0和1两极靠近，并对所提取的公共因子进行合理的命名，在此，将把每个公共因子与其载荷较大的变量联系起来， 该公共因子就可以通过这些变量做出合理的解释。正交旋转后因子载荷矩阵见表3。

表2 相关矩阵R的特征值及贡献率

表3 正交旋转后因子载荷矩阵A

由表3的结果可以得到各个因子所反映的信息。第一个公共因子F1在X11(高技术企业新产品开发项目数)、X1(高技技术产业R&D人员数)和X8(高技术产业有效发明专利拥有量(件))有较大载荷，可把F1命名为“潜在投入能力”因子。第二个公共因子F2在X13(技术合同成交金额)、X9(作品登记量)有较大载荷，可把F2命名为“运用能力”因子。第三个公共因子F3在X4(高技术R&D经费占主营业务收入的比重)、X2(高技术产业R&D人员数占从业人员比重)有较大载荷，可把F3命名为“新潜在投入能力”因子。第四个公共因子F4在X19(专利电子申请量)和X20(专利电子申请率)有较大载荷，可把F4命名为“服务能力”因子。第五个公共因子F5在X16(查处假冒专利案件结案)和X15(专利侵权案件结案率)有较大载荷，可把F5命名为“保护能力”因子。

主因子F1、F2、F3、F4、F5占总方差贡献率的87.090%。其表明知识产权保护、运用、投入等是影响高技术产业知识产权竞争力的主要因素。

4.2 综合因子得分与各省高技术产业知识产权竞争力评价

4.2.1 因子得分

为了对我国各省高技术产业知识产权竞争力进行综合评价，计算5个主因子(F1、F2、F3、F4、F5) 的得分，因子得分见表4。

表4 因子得分

4.2.2 综合因子得分评价

下面以各因子的方差贡献率占累计方差贡献率的比重作为权重进行加权平均，以此计算我国各省的综合得分：F=(F1的方差贡献率×F1的得分+F2的方差贡献率×F2的得分+F3的方差贡献率×F4的得分+F4的方差贡献率×F5的得分+F5的方差贡献率×F3的得分)/总方差贡献率。用因子分析法计算得到的我国各省高技术产业知识产权竞争力综合因子得分是一个相对概念，不代表我国某一省份的绝对水平，但可以用于各省份之间的相对比较。在此，对不同地区的高技术产业知识产权竞争力综合因子得分进行排序。我国部分省份高技术产业知识产权竞争力综合因子得分见表5。

表5 我国部分省份高技术产业知识产权竞争力综合因子得分

表5中，若F为负，则表明该省份高技术产业知识产权竞争力处于全国平均水平之下；若为正值，则处于平均水平之上。F的大小反映了各地区间现有高技术产业知识产权竞争力的相对高低。得分高，说明该省份高技术产业知识产权竞争力较强；反之，则较弱。依据表5的综合因子得分，可以对我国各省份的高技术产业知识产权竞争力做如下判断：

第一，从得分的情况来看，我国高技术产业知识产权竞争力总体较弱。在我国30个省份中，知识产权竞争力综合因子F得分大于零的只有8个，大部分地区的综合因子F得分小于零，说明我国大部分地区的高技术产业知识产权竞争力处于较弱的状态。

第二，从得分大小来看，我国各省高技术产业知识产权竞争力水平存在明显的差距。30个省份中，综合得分排名前三的分别为广东、江苏和北京，三个省份的得分都在0.8以上。其中，排名第一的广东得分为2.584，较第二名江苏省的得分(0.935)高出很多，而排名后4位的吉林、青海、广西和内蒙的综合得分均在-0.4以下，与其它省份差距较大。

第三，从各公共因子得分大小来看，多数省份高技术产业知识产权竞争力的发展并不均衡。公共因子F1的得分为正值的省份仅有6个，F2为正值的省份仅有5个，由此说明我国大部分省份在高技术产业知识产权潜在投入运用的严重不足。而广东省的F1得分为4.797，远高于其它省份，说明广东更注重技术和人才方面的投入，从而为其获得较强的竞争力创造了条件。

第四，综合得分F有22个为负，且主要集中于欠发达的中西部地区。说明高技术知识产权竞争力存在着明显的区域差距，东部沿海地区高技术产业知识产权竞争力明显高于中西部地区，而且综合得分排名前7的全部为东部沿海省份。

第五、大多数省份综合因子得分与其各因子得分不一致，甚至存在较大差距。例如，广东省综合得分第一，但是，F4和F5的得分排名分别为21和27，相对靠后。而云南省的综合排名在22，但F4和F5都排在第7位。

5 具体对策建议

高技术产业知识产权竞争力的提升有助于区域经济的发展以及产业结构的优化升级。通过对影响高技术产业知识产权竞争力的主要因素的研究，特提出以下对策建议：

(1)增加R&D经费的投入。R&D经费作为知识产权潜在投入能力的重要指标，也是高技术产业知识产权竞争力的重要来源。内生经济增长理论认为，R&D活动不仅是技术进步的重要因素，也是推动经济增长的重要源泉。因此，我国各省市应该加强高技术产业R&D经费的投入。目前，R&D经费占主营业务收入比重超过3%的省市只有北京、黑龙江、浙江、海南和陕西，整体平均投入相对不足。其中，东北三省平均投入2.98%，东部六省平均投入2.70%，明显高于中部十一省的平均投入(1.87%)和中部六省的平均投入(1.46%)。

(2)增强知识产权的执法力度。知识产权执法力度主要是由一个国家的内部环境因素决定的，包括社会诚信体系、社会文化环境以及社会发展现状等。自我国加入《与贸易有关的知识产权协定》，尤其是加入WTO以后,我国在专利法、商标法和版权法等知识产权保护方面做了全面的修正，以适应国际市场的要求。但是，目前中国的法律体系和法治环境还不够完备，政府和企业的知识产权保护意识还不强，立法与司法之间还不能完全同步，执法的力度还有待加强。因此，政府应该对相关执法人员进行定期培训，积极建立严格的知识产权执法体系和监督体系。

(3)加强知识产权交易平台建设和信息化建设。如果没有良好的运营能力，知识产权成果就无法转化为市场价值。高技术企业知识产权应用到新产品的生产、销售需要经过商品化和产业化的过程，因此，必须建立专门的知识产权交易平台，缩短知识产权交易的时间，加速知识产权向现实生产力的转化，从而为企业带来丰厚的利润。因此，各地方政府应该成立知识产权运营基金，重点支持高技术创新型企业知识产权的发展。同时，加快知识产权活动的信息化建设，培养优秀的执业知识产权代理人员。

(4) 积极打造高技术产业集群以发展规模经济。针对高技术产业集成度高、结构复杂、技术和资本含量较高的特点，鼓励特定区域的多家企业通过竞争—合作的模式，为产业链条的各个环节提供配套产品和专业化服务。因为密切的协作关系不仅可以提高企业的生产效率，而且可以加强产业集群的综合竞争力。另外，同一产业内应加强优势企业间资源的相互整合，依靠规模效应打造产业集群，并依靠技术合作形成高技术产业集群。