技术市场化、知识产权保护与生产性服务业

余思勤，孙司琦

（上海海事大学 a.上海高级国际航运学院；b.经济管理学院，上海 201306）

一、引 言

自1978年改革开放以来，中国经济经过40年的迅速发展，取得了令人瞩目的成就。随着我国开放政策的进一步深化，我国经济逐渐进入转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。为此，党的十九大报告要求：“必须坚持质量第一、效益优先，以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革。”2018年12月，中共中央政治局召开会议，针对十九大报告内容作出相应的战略部署，会议指出：“推动制造业高质量发展，推进先进制造业与现代服务业深度融合。”为跨越我国经济发展的攻关期，必须努力发展生产性服务业，其有效和充足的供给是促进我国制造业价值链攀升的主要推动力［1］。众所周知，生产性服务业产出与制造业产出表现形式不同，生产性服务业产出具有知识技术密集性、高度差异性、中间投入性和“高进入”壁垒性等特点。因此，加强知识和技术要素投入，提高生产性服务业供给质量，是推进我国供给侧结构性改革的必由之路［2］。

当前，我国生产性服务业发展主要存在以下两个问题：一是生产性服务业结构问题；二是与制造业联动发展问题。针对生产性服务业结构问题，张国强等（2011）认为供需结构不平衡是导致高端生产性服务业比例较低的根本原因［3］。张月友、刘志彪（2012）认为，受收入水平提高和对中间投入增加的影响，生产性服务业在需求方面持续扩大［4］，在人力资本［5-7］和技术创新［8］等供给方面却有所约束，导致生产性服务业供需结构失衡。同时，Barry和Poonam（2013）认为，制度环境也是影响生产性服务业的重要因素［9］。由于中国是发展中国家，政府的制度安排对服务业结构优化产生显著影响［10-12］，包括对外开放水平［13］、产业政策［14］和政府干预等［15-16］。作为制造业的中间投入品，生产性服务投入对制造业发展至关重要［17-18］，但生产性服务业本身的发展又受限于制造业的发展。这是由于在经济发展过程中，资本、劳动力、土地等要素会优先流向经济产出效益较高的制造业部门，要素市场的配置扭曲导致生产性服务业的效率损失［19］。同时，制造业产能过剩引发“棘轮效应”，进一步扭曲要素市场的资源配置，强化制造业部门对生产性服务业发展的约束［20］。

已有文献为解决我国生产性服务业发展面临的上述问题提供了研究基础，但是，为什么我国生产性服务业发展仍存在结构失衡，对高端制造业支撑不足等问题？现有研究尚未完全解决。2019年，北京大学教授周黎安在“北大光华两会前经济形势和政策展望分析会”上表示：“一系列制度障碍导致生产要素市场还存在许多扭曲和错配，严重阻碍了生产率的提高；要素配置的进一步市场化亟待推进和完善。”洪银兴（2018）认为，完善要素市场化配置，重点是完善产权制度，实现产权有效激励［21］。知识产权保护制度作为服务业创新驱动发展的核心要素，是我国服务业创新发展的重点之一，也是推动服务业结构优化、产业转型和技术升级的核心“抓手”［22］。知识产权保护制度具有明显的创新激励作用，能够推动创新资源的流动率［23］，并且有助于从法律角度降低创新者的潜在风险，增加潜在收益［24］。同时，Jandhyala（2013）以152家企业为研究样本，认为生产性服务业对知识产权制度较生活性服务业更为敏感［25］。

基于此，本文拟从新视角进行探讨：一是考虑要素市场化配置因素。由于生产性服务业具有知识密集型特点，其核心竞争力主要在于关键技术的投入［26］。在生产性服务业内部结构中，科技成果转化服务投入、研发和设计服务投入、知识产权服务投入等与生产性服务业核心技术研发的成败密切相关。因此，结合生产性服务业这些特征，本文拟从技术要素角度展开研究。技术要素市场化水平的提高有助于产品和要素市场流动性、竞争性的提高［27］，有助于实现对生产性服务业要素市场扭曲的矫正和要素资源分配不平衡的调整。二是考虑知识产权保护制度的因素。习近平总书记曾指出：“我国已经成为世界第二大经济体，过去那种主要依靠资源要素投入推动经济增长的方式行不通了，必须依靠创新。”知识产权保护在生产性服务业技术创新发展方面发挥着重要的推动作用［28］。知识产权保护制度不仅有利于明确界定科研成果产权，提高技术成果转化率，推动技术自由流动，优化技术投入要素的市场化配置，而且能够从根本上解决技术要素市场的利益分配问题。由此可见，技术要素市场需要知识产权制度为其保驾护航［29］。

基于以上分析，本文基于我国省级面板数据，拟从技术要素市场化和知识产权保护制度双视角出发，探讨制约我国生产性服务业滞后发展的因素。与现有文献相比，本文的贡献在于：第一，在要素市场化方面，以往研究多数集中在人力要素投入和资本要素投入方面，本文从技术要素投入出发，为促进生产性服务业有效发展提供补充视角；第二，从知识产权保护这一新颖视角，将经济因素与我国制度因素有机结合，为探寻生产性服务业高质量发展提供崭新视角；第三，突破传统技术要素市场化的测量方法，从企业角度进行综合改进，提高研究结果的精确性。

二、技术要素市场化与知识产权保护制度的衡量

（一）技术要素市场化的测度

目前，王小鲁、樊纲等人在市场化定量分析方面具有较大的影响力，在《中国市场化指数报告》中，他们采用各地技术市场成交额与本地科技人员数的比例近似地表示技术成果的市场化程度，但受数据的限制，导致该指标统计口径前后失衡。而多数学者更多是从研发经费支出（R&D）、技术合同成交额等角度展开研究，统计结果略显粗糙，从而导致研究结果有所偏差。理论意义上，技术市场化水平提高的结果应该是企业对创新要素拥有更多的支配权，具体表现为研究开发经费（R&D）支出结构的变动。基于此，本文以修正的市场化总指数与研究开发经费（R&D）支出结构乘积表示技术要素市场化水平，其中，修正的市场化指数以单位技术合同成交额与市场化总指数的乘积表示，与研发经费支出结构变动的结合则进一步显示了市场化水平在技术要素方面的表现。

其中，fmit表示i省第t年的技术要素市场化水平；tfit表示i省第t年的修正市场化指数；facit表示i省第t年的研究开发经费（R&D）支出结构变动，参考李明珊等（2019）的做法，采用研发经费存量增长率与研发经费中企业资金占比的乘积表示研发经费支出结构的变动情况［30］，即

其中，git表示研发经费存量的增长率；eit表示研发经费中企业资金占比。研发经费存量参考戴魁早等（2016）的做法，采用永续盘存法进行估算［31］，具体测算公式如下：

其中，RD表示各省实际研发经费存量；E表示研发经费流量经固定资产投资价格指数平减后得到的实际科技活动经费内部支出；k为折旧率，这里设为15%。基期的RD0由E0/(δ+k)确定，其中δ为Et的增长率。据此，得到各省份2008-2017年技术要素市场化水平，如图1所示。

图1 各省份2008-2017年技术市场化均值

由图1可以发现，浙江、江苏和广东的技术要素市场化水平均值超过了1.6，且江苏的技术要素市场化水平最高；上海、天津、河北、山东和福建的技术要素市场化水平处在第二梯队，均值保持在0.8～1.6之间；北京和海南的技术要素市场化水平较低，分别为0.36和0.69。北京技术要素市场化水平较低的主要原因在于研发经费中企业资金占比过低，均值仅达到37%，而处在技术要素市场化水平第一梯队的江苏、浙江和广东的企业自筹资金占比均值分别为82%、88%和84%，远超北京。海南受自身地理位置和经济发展水平等综合限制，其市场化总指数和企业资金占比均不占优势，导致技术要素市场化水平也较低。

（二）知识产权保护强度的测度

传统的知识产权保护水平测度方法主要有RR指数法［32］和GP指数法［33］，但由于这两种方法主要适用于发达国家，本文借鉴韩玉雄和李怀祖（2005）的做法，在修正的GP指数法基础上给予适当改进，以修正的GP指数乘以我国知识产权保护法律法规实际执行效果作为我国知识产权保护的实际强度［34］，即

其中，iprit表示i省第t年的知识产权保护水平；Φ表示i省第t年的修正GP指数；lit表示i省第t年的知识产权保护法律法规实际执法强度。

参考唐礼智等（2019）的做法，本文修正的GP指数指标包括知识产权保护范围、国际条约成员、专利损失保护、执法具体措施和专利保护期［5］。在0～1之间对GP指数这5个具体指标进行赋值，加总获取适用于我国实际发展情况的GP指数。我国2008-2017年GP指数见表1所列。

表1 我国2008-2017年知识产权保护GP指数

在我国的知识产权保护法律法规实际执行效果方面，考虑本文所运用的省际面板数据特性，选取各省市的经济发展水平、社会公众整体素质、社会法制化程度、法律体系完备程度和国际社会监督与制衡等5个计算指标作为衡量知识产权保护制度的执法强度。其中，经济发展水平参考唐保庆等（2018）的做法，选取非服务业人均GDP代替韩玉雄和李怀祖（2005）的人均GDP指标，非服务业人均GDP由人均GDP减去人均服务业增加值得到［34］。通过算术平均得到知识产权保护法律法规的实际执行效果。具体解释和核算方式见表2所列。

表2 我国知识产权保护执法强度指标体系

根据公式（4），测算出2008-2017年各省份知识产权保护水平，如图2所示。由图2可知，北京和上海的知识产权保护水平均值超过3.5，稳居第一梯队；浙江、江苏、天津、山东、福建和广东的知识产权保护水平处在第二梯队，均值保持在3～3.3之间；河北和海南的知识产权保护水平最低，均值未达到3。总体而言，经济发展水平越高，知识产权保护法律法规实际执行效果越好，知识产权保护水平也越高。

图2 各省份2008-2017年知识产权保护水平均值

三、样本说明与特征性描述

（一）样本说明和数据来源

2019年4月，国家统计局发布了《生产性服务业统计分类（2019）》，对生产性服务业进行重新界定和归类。受生产性服务业统计口径的变化，各省份统计年鉴中一些关键性指标的原始数据在统计上存在缺失值，因此，选取2008-2017年我国东部地区作为研究对象。一方面，我国东部地区生产性服务业发展相对较快，知识产权保护制度相对完善；另一方面，在王小鲁、樊纲和胡李鹏（2019）的《中国分省份市场化指数报告（2018）》中，东部地区在整体市场化水平和技术成果市场化方面远远领先于中部、西部和东北地区。基于此，本文选择以东部地区为例，研究要素市场化、知识产权保护和生产性服务业之间的关系。按照《中国分省份市场化指数报告（2018）》的划分标准，东部地区包括北京、上海、浙江、江苏、天津、河北、山东、福建、广东和海南［35］。数据来源于相应省份的历年统计年鉴、《中国第三产业统计年鉴》《中国分省份市场化指数报告（2018）》《中国高技术产业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。

（二）变量处理和特征性描述

（1）生产性服务业发展水平（ser）。参考《生产性服务业统计分类（2019）》，按照生产性服务业的内涵定义与外延特征，将“交通仓储邮电业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业，租赁和商业服务业，科研、技术服务和地质勘查业”划分为生产性服务业。参考宣烨（2019）的做法，选取生产性服务业增加值占服务业GDP的比重表示生产性服务业发展水平［20］。由图3可知，各省份生产性服务业整体稳步发展，但发展速度较慢。北京的生产性服务业发展水平最高，上海紧随其后，海南的生产性服务业发展水平最低。

图3 2008-2017年各省份生产性服务业发展水平

（2）制造业发展水平（mf）。选择制造业产业规模作为制造业发展水平，考虑数据的可获得性，以2008年为基期，选择制造业固定资产投资额以固定资产投资价格指数平减修正作为衡量制造业发展水平的变量［36］。

（3）城市化水平（ub）。通常情况下，技术创新、科技研发等高端生产性服务业往往在城市化水平较高的地方集聚［37］，本文以一地区城市人口占总人口的比重表示各省份的城市化水平。

（4）人力资本水平（hc）。人力资本是生产性服务业创新发展的核心要素之一，本文采用就业人员平均受教育年限法衡量各省份的人力资本水平。

（5）经济发展水平（rgdp）。发达国家的经济发展历程表明，当人均GDP低于阈值时，服务业发展相对缓慢；当人均GDP超过阈值时，服务业则表现出快速发展的态势。本文引入均实际GDP的平方项作为衡量各省份的经济发展水平，其中，实际GDP通过各省份同年商品零售价格指数修正，并选取2008年作为基期［38］。

由图4至图7可知，各控制变量与生产性服务业之间的正相关关系表现明显。

相关变量的处理方法和特征性描述见表3所列。

图4 生产性服务业发展水平与城市化

图5 生产性服务业发展水平与制造业

图6 生产性服务业发展水平与人力资本

图7 生产性服务业发展水平与经济发展

表3 变量处理方法及特征性描述

四、实证检验与分析

（一）模型构建

根据上述分析，将技术要素市场化和知识产权保护水平作为计量模型的核心解释变量，主要观察这两个变量的回归系数。同时，在模型中纳入影响生产性服务业发展水平的控制变量，参考唐保庆等（2018）［39］的做法，构建计量模型如下：

其中，α1、α2和α3分别表示技术要素市场化、知识产权保护程度、技术要素市场化和知识产权保护程度共同作用对生产性服务业发展水平的影响程度；μi表示地区固定效应；λt表示时间固定效应；εit表示随机扰动项。为避免遗漏变量所引起的内生性问题，在式（5）的基础上，引入制造业发展（mfit）、城市化水平（ubit）、人力资本水平（hcit）和经济发展水平（rgdpit）等控制变量。因此，得到如下计量模型式（6）：

同理，α4、α5、α6和α7分别表示各省份制造业发展、城市化水平、人力资本水平和经济发展水平对生产性服务业发展水平的影响程度。

（二）回归结果分析

本文采用均衡面板数据的估计程序，全部过程使用Stata12.0软件完成。面板数据模型有两种基本设定：固定效应模型和随机效应模型。选择采用固定效应模型还是随机效应模型时需要进行Hausman检验。Hausman检验的基本思想是将两种模型的参数估计结果进行比较，以确定是否有显著差别。如果存在显著差别，则认为固定效应模型为合适的模型，否则采用随机效应模型。经过Hausman检验，P值为0.000 5，小于0.01，按照α=0.01的检验标准，拒绝原假设，即固定效应模型和随机效应模型的参数估计结果存在显著差别，因此选择固定效应模型（FE）进行回归检验，以消除异方差和序列相关对回归结果带来的不良影响。与此同时，生产性服务业发展与知识产权保护制度之间可能存在因果关系，从而导致计量模型存在内生性问题。本文参考唐保庆等（2018）的做法，选择2SLS方法解决这一问题［39］，回归结果见表4所列。由表4检验统计量的P值可知，模型设定较合理，参数估计结果具备一定的可靠性。

由表4可知，核心解释变量技术要素市场化和知识产权保护显著促进了生产性服务业的发展，这一结论在表4中的四个回归模型中均成立，回归系数均在1%水平上显著。当加入技术要素市场化和知识产权保护的交互项（fm×ipr）时，回归系数在1%的水平上显著为负。其原因可能在于：当前，我国的知识产权保护制度和执行机制正处在逐步完善的过程，虽然知识产权保护力度的加强激发了企业自主创新的动力，但随着时间的推移，知识产权保护制度对企业创新的影响具有边际递减效应。当知识产权的保护力度高于最优阀值时，企业进行R&D活动将会面临仿效风险，这就导致企业R&D投入无法得到正常收益回报，使得企业从根本上丧失对相对高风险R&D投入的动力，从而阻碍技术要素的自由流动和创新的发展，制约技术要素市场化水平的提高。该结论为“最优知识产权假说”提供了经验证据，与唐保庆等（2018）和王华（2011）的研究结果保持一致［22，40］。

表4 技术要素市场化、知识产权保护对生产性服务业的影响

关于控制变量，在模型（2）中，制造业水平、城市化水平、人力资本水平和经济发展水平对生产性服务业的影响均为正，但只有制造业水平和人力资本水平在1%的水平上显著，且人力资本水平的回归系数大于制造业水平的回归系数，表明人力资本对生产性服务业的促进程度大于制造业发展水平对生产性服务业的促进作用。在模型（4）中，各控制变量均在1%的水平上显著，其中，经济发展水平对生产性服务业发展水平具有微弱负影响。其原因可能在于：人均GDP与服务业发展之间存在非线性门槛效应关系，即当人均GDP低于某一阈值时，服务业发展相对缓慢；当人均GDP高于某一阈值时，服务业的发展相对迅速。在模型（4）中，人力资本的回归系数仍然保持最大，其次是城市化水平，最后为制造业水平。因此，深化技术要素市场化，加强知识产权保护，提高人力资本水平、城市化水平和制造业水平，是推动我国生产性服务业发展的重要政策举措。

（三）进一步分析

高端生产性服务业与制造业之间存在密切的互动耦合关系，被视为延长我国制造业产业链，提升制造业价值链的有力支撑［41-42］。高端生产性服务业的发展有利于优化我国服务业结构，促进服务业转型升级，是我国服务业“提质增效”的有效途径之一。因此，讨论高端生产性服务业具有一定的必要性。本文参考宣烨（2019）的做法，将金融业、信息传输与软件技术服务业、科技研究与技术服务业划分为高端生产性服务业（ser-h），采用高端生产性服务业增加值占生产性服务业GDP的比重来表示［20］。回归结果见表5所列。

表5 技术要素市场化、知识产权保护对高端生产性服务业的影响

表5的回归结果表现出与表4的一致性，即在核心解释变量中，技术要素市场化和知识产权保护在1%的显著性水平上均呈现出对高端生产性服务业的正向促进作用，技术要素市场化与知识产权保护的交互项在1%的水平上显著为负。在控制变量中，城市化水平对生产性服务业的促进作用相对较大。对比表4还可以发现，各变量对高端生产性服务业的影响整体上小于对生产性服务业的影响。该发现与一般认知存在一定的偏差，其原因可能在于：目前我国高端生产性服务业发展相对缓慢，而高端生产性服务业发展越滞后，经济产出效益越低下，地方政府越不会对其重视，反而会将优惠政策倾斜于工业。工业部门占据了大量要素投入导致高端生产性服务业要素投入缺失，形成要素市场扭曲。要素市场扭曲则导致制造业产能过剩，致使制造业在低端生产链中停滞不前。低端制造业不仅无法对高端生产性服务业形成有效需求，而且由于对技术投入的排斥性，一定程度上影响专业化的技术资本和知识资本的价值发挥，使得生产性服务需求集中在低端业务，制约生产性服务业质态提升。因此，扭转要素市场扭曲，提高技术要素市场化水平，扩大高质量生产性服务供给，提升制造业对生产性服务业需求的拉动力则显得尤为必要。

（四）稳健性检验

为确保估计结果的有效性，借鉴樊纲等（2019）《中国分省份市场化指数报告（2018）》中的要素市场化指标，将技术市场成交额和R&D内部支出两个指标纳入技术要素市场化评价体系［35］，并利用形成的新的技术要素市场化指标进行回归分析，回归结果见表6所列。

表6 稳健性检验回归结果

表6分别采用OLS和2SLS方法对生产性服务业和高端生产性服务业进行稳健性分析，回归结果表明，技术要素市场化显著促进生产性服务业和高端生产性服务业的发展，技术要素市场化与知识产权保护共同作用对生产性服务业和高端生产性服务业的影响显著为负。从表6的回归结果可知，运用不同的技术要素市场化指标的回归结果与上文回归结果基本保持一致，表明本文的研究结果具有稳健性，进一步佐证了本文的主要思想和上述结论。

五、结论与建议

基于我国生产性服务业发展滞后的现实，本文从技术要素市场化和知识产权保护制度双视角出发，运用2008-2017年的省级面板数据展开实证研究，为探寻生产性服务业发展的阻碍因素提供补充。主要研究结论是：①技术要素市场化水平的高低取决于研究发展经费中企业资金的占比，企业资金占比越高，技术要素市场化水平越高。知识产权保护制度的完善度受经济发展水平的影响，经济发展水平越高，知识产权保护制度越完善。②技术要素市场化、知识产权保护制度、人力资本水平、制造业水平和城市化水平均能有效促进生产性服务业和高端生产性服务业的发展，且技术要素市场化的作用最为明显。③技术要素市场化与知识产权保护的共同作用则未能产生积极影响，这是由于当知识产权保护力度超过最优阀值时，企业面临被模仿风险，导致企业丧失对R&D投入动力，从而制约技术要素市场化的提高。④技术要素市场化与知识产权保护对高端生产性服务业的影响小于对整体生产性服务业的影响，其原因在于：受要素市场扭曲影响，低端制造业对技术投入的排斥一定程度上制约知识、技术等生产要素的价值发挥。

基于上述结论，本文得到促进生产性服务业质态提升的启示如下：

一是深化要素市场改革，提高技术要素市场化水平。推进“产学研金介”纵横融合，推动企业、高校、科研院所、金融机构和中介机构等“捆绑”，实现人力资本、技术资本和金融资本相互催化、渗透和激励；完善技术创新成果转化机制，在保证专利发明人不低于一定百分比收益的基础上，确立发明人、所属单位及专利代理人之间的利益分配机制；提高企业研发经费占比，鼓励科研机构与企业合作，通过市场手段促进技术创新成果转化，提高技术要素市场化水平和技术转移转化效率。

二是完善知识产权保护制度，加强知识产权保护制度执行力度。强化技术研发、示范、推广、应用、产业化各环节知识产权保护，激发企业技术创新热情；建立技术知识产权审查“快速通道”，为技术知识产权提供快速审查、确权及维权一体化的综合服务。完善知识产权保护制度固然有利于一国的技术进步和经济发展，但也应注意到，知识产权保护力度应保持在“最强适度”，保护力度过低导致技术市场混乱，技术成果难以得到有效保障，保护力度过高则会因“垄断势力”而造成市场失衡。

三是优化生产性服务业结构，扩大高质量生产性服务供给。受生产性服务业低端发展的影响，我国制造业攀升高端价值链困难重重；受低端制造业对技术投入的排斥，我国生产性服务业一直在低端徘徊。制造业与生产性服务业相互制约，导致“低端制造下的低生产性服务需求”和“低层次生产性服务业下的低端制造”不断循环。因此，一方面，应重视强调生产性服务业层级提高和结构优化；另一方面，鼓励制造企业让渡部分环节给专业的生产性服务企业，提升制造业对生产性服务业需求的拉动力，优化生产性服务业供给质量体系，为推进制造业和生产性服务业耦合发展创造有利的外部环境。

四是大力吸引优秀人才，鼓励技术人才自由流动。人才的引进意味着核心技术的引进，核心技术是生产性服务业迈向高端的根本保证，人才为核心技术的发挥提供动力和媒介，保证满足市场需求的高质量产品的开发；鼓励和规范技术创新人才流动，拓展人才流动渠道，创造人才流动机会，降低人才流动门槛，鼓励高校科研人员到技术创新企业任职兼职，企业技术人员进入高校担任技术创新项目牵头人，形成经济绩效与创新效率的良性互动，实现人力资源要素的优化配置。