专利试点政策如何影响城市创新水平
2021-03-15蒋殿春方森辉
蒋殿春 于 洋 方森辉
一、引 言
专利制度是知识产权保护体系的重要基石,也是支撑我国创新驱动发展战略的制度基础。过去二十余年,我国越来越重视专利制度对鼓励技术创新的作用,中央和地方政府通过出台专利激励政策鼓励创新者以专利形式保护其创新成果,同时处罚专利侵权行为。早期如1999—2003年间,国家知识产权局分批遴选了若干城市实施专利试点政策,首次以国家政策助力我国城市创新发展。自此,各地区陆续出台了一系列专利政策,仅截至2007年,我国共有29个省市均实施了专利补贴政策;至2011年,12个省市还实施了税收返还、经费补贴和税前扣除等专利激励政策;至2015年,我国更是提出了“实施专利质量提升工程,培育一批核心专利”的目标;2016年,《“十三五”国家知识产权保护和运用规划》中还将发明创造与专利申请质量提升工程、专利代理质量提升工程列为专利质量提升工程的“重点工程”。截至目前,所有省市对国内和国外授权专利都有不同程度的激励政策。
但是,现有研究对专利激励政策效果的评估结果不甚乐观,这与各级政府普遍推行专利激励政策的实践形成鲜明对照。尽管专利激励等创新政策提升了企业的研发投入水平(白俊红,2011;陆国庆等,2014;林菁璐,2018),但大多数研究结果表明,专利激励政策在增加地区专利申请和授权数量的同时,不仅未能促进专利质量状况改善,甚至还可能降低授权专利的平均质量。如Zhen等(2012)应用倍差法对苏州市专利补贴效果的检验发现,政策激励使城市专利数量增加,专利质量状况却没有显著改善;张杰和郑文平(2018)应用专利主权项中名词数和专利知识宽度测度我国专利质量后发现,省际专利资助政策将引致低质量专利申请增加,但专利审查环节的高标准可以遏制其对授权专利质量可能产生的负向作用;Dang和Motohashi(2015)应用专利主权项中名词数衡量我国专利质量,通过对省际专利补贴效果研究发现,该政策引起了更多低质量、低价值的策略性专利申请,专利申请量和授权比例增加的同时,整体专利质量下降;龙小宁和王俊(2015)考察了省际专利激励政策,以专利续期率、授权率和撤回率衡量专利质量,也发现这些激励政策会诱发企业平均专利质量下降,主要体现为实用新型和外观设计专利质量下降。一些文献还探讨了专利政策未能提升专利质量的原因。Guellec和Pottelsberghe(2003)认为替代效应和专利资源分配不均可能是导致专利政策与创新表现背道而驰的原因;毛其淋和许家云(2015)、盘宇章和寇宗来(2015)、Dan(2017)及Chen和Zhang(2019)等均认为对专利的过度补贴会引起寻租行为,导致技术价值过低,甚至不应申请专利的“发明”也转而申请专利,这类滥竽充数的发明挤占了专利审查资源,最终拉低了我国专利的整体质量表现。
不过,少数研究也指出,单纯的创新补贴绩效可能是不确定的,还依赖于外部制度环境和市场环境。如张杰等(2015)强调了地区的知识产权保护环境和金融发展水平的重要性,杨洋等(2015)则指出要素市场扭曲将拖累政府的创新激励绩效。因此,从政策的互补性视角,我们认为1999—2003年国家知识产权局实施的专利试点政策具有独特的研究价值。与其他专利政策不同,这类专利试点政策不仅涵盖专利激励及补贴措施,还涉及对相关城市创新环境和市场服务水平的要求,多元政策组合旨在引导城市优化要素配置,培育城市创新功能,提升城市经济竞争力。此外,该政策的制定和实施过程拥有自主性和约束力,自主性体现在城市可以依照自身特征“量体裁衣”,约束力的存在督促了城市“衣冠得体”。相应的实施过程为:首先,由国家知识产权局对试点城市的政策实施提出基本要求;其次,城市依据试点要求和目标,制定与自身经济发展水平相适宜的政策;最后,国家知识产权局监督和管理试点政策实施效果,并定期审核。鉴于试点城市在创新和知识产权保护相关领域的一揽子政策,其政策效果可望与单纯的税收和补贴激励政策不同,对该政策的评估将对我国未来的创新激励政策设计提供重要的借鉴作用。
据此,本文以1999—2003年国家知识产权局实施的专利试点政策为准自然实验,采用倍差法评估了该政策的实施效果,即是否及如何影响城市创新水平。结果发现,专利试点政策显著增加了城市发明专利数量和提高了城市发明专利质量,增加政府研发投入、改善知识产权保护环境和提高专利代理服务水平可能是其3个主要的影响渠道。本文研究表明,专利试点政策不仅显著增加了相关城市的发明专利和实用新型专利申请数量,同时还提升了发明专利质量;从不同创新主体的角度看,专利试点政策倾向于激励原有创新主体,而对扩大创新主体规模的作用较弱。上述发现有助于客观地评估专利试点政策的经济效应,对我国未来的创新激励政策和知识产权保护政策的制定与调整具有重要的参考价值。
与已有研究相比,本文的边际贡献有以下三点:第一,以专利试点政策作为准自然实验,采用倍差法识别了专利政策对城市创新水平的因果效应,包括专利数量和专利质量两个维度;第二,从创新主体类型和创新经历这两个方面细致考察了专利政策对城市创新主体的异质性影响,并进一步探究了量变与质变的垂直联系;第三,本文结合政策实施内容,验证了专利试点政策提升城市创新水平的3个主要渠道,为城市专利政策的制定提供了重要参考。
二、制度背景和研究假说
(一)制度背景
1999年10月,我国在《关于加强技术创新、发展高科技、实现产业化的决定》(第13条)中提出,要“加强技术创新,发展高科技,强调知识产权的管理和保护工作”。同时期,中美就中国加入WTO问题进行最后一轮谈判,尤其致力于尽快和《与贸易相关的知识产权协定》等国际规则接轨,以达到入世对我国知识产权制度设计和管理的要求。在此背景下,国家知识产权局决定在全国范围内开展城市专利试点工作,并颁布《促进技术创新城市专利试点工作导则》(国知发管字〔1999〕第177号,以下简称《导则》)。《导则》提出了专利试点政策的主要目标:一方面,要实现城市的专利申请量尤其是高新技术领域发明专利申请量的显著增长;另一方面,通过专利保护和专利信息服务为支柱产业获取市场竞争优势。经过城市申请和政府推荐,1999年,国家知识产权局确立了烟台市等11个城市作为第一批专利试点城市①为了起到示范作用,第一批试点城市包含了部分省会城市、经济特区、地级市和县级市等多个层级的行政区划单位,且试点城市广泛分布于各地区。;2000年,将包头市和贵阳市选为第二批专利试点城市;2001年,宁波市等8个城市入选第三批专利试点城市。2002年,为进一步适应我国入世后的需求,国家知识产权局就知识产权保护和专利代理服务工作补充了《导则》,强调要发挥政府在专利政策中的职能作用:如要求知识产权管理工作的调整与强化要和政府职能转变工作相结合,加强专利保护工作;通过专利中介服务在专利代理、专利评价评估和专利保护服务等方面为创新主体提供支持。据此,国家知识产权局在新形势下选取广州市等14个城市作为第四批专利试点城市。同年,国家知识产权局根据专利申请、专利授权及维护、专利技术产业化、专利保护及政策法规制定等65项内容,对第一批专利试点城市进行验收。此次验收中,绍兴市、烟台市、西安市、延边朝鲜族自治州和汕头市未达到标准,被取消专利试点资格。2003年,国家知识产权局对申报专利试点城市提出具体要求:城市应具备一定经济实力和科技创新基础,年专利申请量在1200件以上或占所在省份年专利申请量的1/4以上①资料来源:2003年,国家知识产权局公布的《国家知识产权局关于申报专利工作试点城市若干意见的通知》中,说明了申报全国专利工作试点城市所具备的条件,在此之前没有具体的文件说明。。同年,批准长沙市、无锡市、苏州市和大连市为第五批专利试点城市。其框架见图1。
图1 专利试点政策实施框架
(二)专利试点政策对城市创新水平的影响效应分析
专利试点政策要求加强完善专利等知识产权的管理和保护工作,促进专利试点城市建立符合技术创新需求的市场经济秩序,引导高新技术专利化,以政府行为结合其他调控措施形成促进城市技术创新的合力。
1. 创新成本补贴效应
专利试点城市在专利激励政策制定方面,通过为创新者提供奖励激励和专利申请补贴,承担了部分高技术含量的专利申请、授权及维护费用,降低了专利申请成本,由此吸引更多创新成果转化为专利。然而在促进专利申请和授权数量双增长的同时,专利激励政策对专利授权质量可能是把双刃剑。一方面,对申请过程等开展的创新成本补贴在一定程度上纠正了创新活动的市场失灵问题,激励创新者增加研发投入(Hu和Jeffersion,2009),在实现专利数量增加的同时,也有助于提高专利质量(张杰和郑文平,2018);另一方面,由于创新的技术含量难以准确鉴定,专利激励政策也易于诱发为获取政策补贴而进行的低技术创新,甚至是假创新,从而滋生低质量专利的申请活动(Guellec和Pottelsberghe,2003)。在对企业专利行为的研究中也发现,专利政策对企业专利质量的正反两方面效果相互抵消,最终并未提高专利质量,甚至抑制了专利申请质量的提高(张杰和郑文平,2018)。
令人欣慰的是,专利试点政策在制定之初,以多元化的评价体系和多样化的实施标准,在一定程度上抑制了投机性的专利申请行为,如多数试点城市落地的政策以支持和鼓励发明专利及技术含量高的实用新型专利为主,对发明专利资助的费用约是实用新型专利和外观设计专利的4倍~6倍,甚至有些专利试点城市仅对发明专利进行资助和奖励。例如,沈阳市鼓励单位和个人将符合专利申请条件的发明创造及时申请专利,政府优先对获得专利项目的单位进行科研经费资助,将获取发明专利作为评选科技进步奖及评定科研人员职称的重要条件;长沙市对国内发明专利每件最高补助3000元,实用新型和外观设计专利每件最高补助500元,等等。此外,各地对专利专项资金的使用开展严格监督和审查,有利于控制为迎合政策而产生的形式化、低水平创新。更为重要的是,作为我国较早时期的专利政策,专利试点政策并未将专利数量作为政策考核的主要标准①专利数量目标是我国后期才开始提出的。如2006年《国家中长期科学技术发展规划纲要》提出到2020年,我国发明专利年度授权量进入世界前五;2010年国家知识产权局《全国专利事业发展战略》提出到2015年我国三类专利申请量达200万件,规模以上企业专利申请比率突破8%;2012年我国提出战略性新兴产业发明专利拥有量比2010年增长两倍;2015年《深入实施国家知识产权战略行动计划》提出到2020年我国每万人拥有发明专利量达到14件。,这从制度设计层面扼制了大量低质量创新的产生,而每两年一次的试点城市综合验收机制也在一定程度上减少了投机性创新动机。
2. 知识产权保护环境优化效应
知识产权保护的社会环境对地区专利产出数量和质量承担着基础性作用,因为公民的守法意识影响专利的市场价值,从而影响企业和个人的创新行为及专利申请激励(Nordhaus,1969;Gallini 和Scotchmer,2002;尹志锋等,2013;李俊青和苗二森,2018)。龙小宁等(2018)也发现,地区的司法、立法和执法水平越好,越有利于企业通过增加创新投入产生更有价值的专利。在知识产权保护的社会环境建设方面,各试点城市大都采取了相应的措施。具体来说,各个城市试点工作方案中的重要一项,便是借助我国刚入世的东风,瞄准国际知识产权保护高标准,对专利保护工作进行广泛的说明和宣传。各试点城市积极加强《专利法》的宣传工作,将其列入普法工作,同时加大对专利侵权、假冒专利行为查处等的执法力度。其中,南京市提出从舆论环境、信息环境、社会环境和法规环境方面,通过加强政府宣传、加快专利网站建设、完善相关法规等措施,营造良好的专利保护环境;兰州市、沈阳市和南京市等试点城市对专利纠纷、侵权等行为提出了具体的处理办法;武汉市成立全国第一家知识产权援助中心。知识产权保护环境的优化及执法力度的加强对潜在的专利侵权主体产生警示作用,减小了专利技术被侵权的风险,保护了专利权人的成果排他性等合法权益,维护创新者凭借技术专有性获取合法收益。这些举措提高了创新积极性,吸引人力资本投入到高技术领域,激励了创新者研发投入,提升了城市创新水平。
3. 专利代理服务完善效应
专利试点城市根据城市功能和市场需求,不仅对专利代理机构进行监督管理,还对专利服务人员进行培训,部分城市甚至为产生较大经济效益的专利代理机构提供奖励提升,以此提升专利代理服务质量。2000年以来我国专利代理比例呈现上升趋势,尤其发明专利的专利代理占比平均在70%以上①资料来源:根据国家知识产权局网站公布的数据计算所得。。2019年《中国专利调查报告》显示,截至2018年底,有效专利的专利权人中,25.7%表示在2018年购买了专利服务,其中,90.5%集中在专利代理服务,31.5%的专利权人认为专利代理服务质量是影响专利质量的主要因素②资料来源:国家知识产权局公布的《2019年中国专利调查报告》(http://www.cnipa.gov.cn/)。。专利代理人被称为“第二发明人”,根据申请人提供的发明信息,对发明的缺陷提出修改建议,并对发明人的技术方案进行扩展,汇成高质量的专利申请文件。专利申请文件的质量是专利质量的关键影响因素,最终专利代理决定了专利申请文件的质量。对不符合或不达标的发明创造进行修改和完善后也有效提高了专利审查通过率,增加申请者获得专利授权的可能。在提交专利申请后,申请者仍需要对审查意见进行多次答复,而专利代理机构具有回复审查意见的丰富经验,与专利申请者及专利审查者之间反复沟通和博弈过程也有助于提高专利质量(马翔等,2019)。
专利代理服务还在一定程度上为专利所有者提供了利益保障。专利申请初期,专利代理机构根据申请人的技术方案,会考虑到该项发明创造是否可以延伸到其他领域,从而合理增加专利权数以扩大知识产权的保护范围(邓猛烈,2011)。已经获取专利权的发明者在专利保护过程中,由于缺乏法律知识,大多专利权人求助于专利代理机构为其提供法律咨询和诉讼帮助,如《中国专利侵权诉讼状况研究报告(1985—2013)》中指出:专利侵权诉讼案件中约90%的当事人都选择代理机构参与诉讼。因此进一步完善城市专利代理服务不仅有利于专利申请质量的改善,也为知识产权保护提供更便利服务环境。
基于以上分析,我们提出如下假说。
假说1:专利试点政策有效提升了城市创新水平,推动了城市高技术含量的专利数量增长和专利质量的同步发展。
假说2:增加政府研发投入、改善知识产权保护环境和提高专利代理服务水平是专利试点政策作用于城市创新水平的3个主要影响渠道(见图2)。
图2 影响机制分析
三、实证方法和数据说明
(一)模型设定和变量说明
为了有效识别专利试点政策对城市创新水平的影响,本文以1999—2003年专利试点政策的实施为准自然实验,将专利试点城市作为处理组,非专利试点城市作为对照组,采用倍差法评估了政策的实施效果。其模型设定如下:
其中,i表示城市,t表示时间。Patentit为i城市在t年的创新水平,为发明专利数量和质量。本文以城市发明专利作为衡量城市创新水平的指标。一方面,发明专利代表更高质量的创新,而实用新型和外观设计专利不需要进行实质性审查,很难确定它们是否具有新颖性和技术价值(Dang和Motohashi,2015)。专利数量(Invent-A)以城市发明专利申请量加1并取对数值测度,专利质量(Invent-C)以发明专利3年内被引用数量测度(Trajtenberg,1990;Hall等,2005;寇宗来和刘学悦,2020)①若无特别说明,本文的专利数量和专利质量均指发明专利。。需要说明的是,发明专利自申请到公开一般需要1年半甚至更长时间,2017年及以后年份申请的部分专利至本文数据收集时(2019年12月)未达到公开后3年时间,导致这部分专利被引用量不足。为此,本文选取1996—2016年为样本期,计算了城市i的创新主体f在t年申请的全部发明专利自公开后3年内新增被引用数的中位数,衡量城市中每个创新主体的发明专利质量,以城市所有创新主体发明专利质量的中位数衡量城市i在t年的发明专利质量。PPCit为专利试点城市的虚拟变量,若城市i在t年成为专利试点城市,则PPCit自t年开始取值为1,否则为0。PPCit的估计系数β衡量了专利试点政策对于城市创新水平的影响效果:若β>0,表明专利试点政策提升了城市创新水平;若β<0,表明专利试点政策降低了城市的创新水平。θi表示城市固定效应,μt表示时间固定效应,εit为扰动项。
X为城市层面的控制变量,主要包括以下变量:城市经济发展水平(GDP per),采用经过平减后的城市生产总值与年末人口数量之比并取对数值测度;第二产业发展水平(2nd Ind),采用第二产业就业人数占城市总就业人数的比重测度;对外开放水平(FDI per),采用经过固定资产投资价格指数平减后的城市外商直接投资总额与人口数量之比测度;知识积累水平(Knowledge)反映城市人均知识积累程度,选取城市每百人拥有的图书数量测度①多数研究应用平均受教育年数衡量人力资本水平往往具有局限性,对创新产生的影响的结论也多有分歧。应用教育投入衡量知识积累水平时,由于我国高校存在庞大的管理和后勤人员,许多教育投入及资源并非完全应用到知识的创新,所以用此指标衡量知识积累存在偏误。对此,本文选取了每百人拥有的图书量用以测度人均知识积累水平,间接反映城市人力资本水平,即人均拥有的图书量越高,表示知识积累越多,研发能力随知识积累而增加(Grossman和Helpman,1991)。。
(二)数据及描述性统计
本文专利数据来自国家知识产权局提供的《中国专利数据库》。《中国专利数据库》提供的专利申请人所在地信息并未直接提供独立的地级市名称字段(如116089,辽宁省甘井子区虹桥园3号4单元),无法与城市数据直接匹配。为此,我们以地址信息中邮政编码识别了专利申请主体所在地级市(或区),对于邮政编码信息缺失或错误的样本,应用百度地图API查询专利申请主体详细地址所在的经纬度,再逆向解析出其所在地级市②当专利第一申请人地址与当前专利权人地址不一致时,我们以专利第一申请人地址为准。然后,根据专利公开(公告)号将专利申请人所在地级市信息与专利数据库进行匹配,获取城市专利信息。。
城市数据来源于《中国城市统计年鉴》和《中国区域经济发展统计年鉴》。在样本期内,中国地级及以上层面的行政区划发生了如县升市、市合并、市分立、市重组、撤地(盟)改市等方式的调整,为了消除地级行政区划变更引起的识别偏误,我们根据中国民政部每年发布的中国县级及以上行政区划代码表及县级以上行政区划变更情况将地级市代码统一到2000年版。由于直辖市地位特殊(中央直辖),可获得更多的国家项目、配套贷款和财政拨款(黄玖立和冼国明,2010),并且直辖市的创新远远高于其他城市,如北京和上海的创新指数一直排在全国前三,这可能引起估计结果的偏差,因此本文研究样本不包含直辖市。表1报告了主要变量的描述性统计。
表1 变量的描述性统计
四、计量结果与实证分析
(一)基本结果
表2报告了模型(1)的回归结果。其中,第(1)列和第(2)列为仅控制城市固定效应和时间固定效应的估计结果,第(3)列和第(4)列在此次基础上加入城市控制变量,PPC的估计系数均显著为正,表明专利试点政策增加了城市专利数量和提高了城市专利质量,对城市创新水平的提高具有积极作用。表2第(5)列至(7)列,我们检验了专利试点政策对实用新型专利和外观设计专利的影响效果①我们以前文计算发明专利质量的方法计算了城市实用新型专利质量。需要指出的是,现有专利制度下,专利被引用行为绝大多数发生于发明专利和实用新型专利,外观设计专利不存在被引用情况,其引用数据自然不可得。因此,本文的研究中未考察专利试点政策对外观设计专利质量的影响情况。。对比发现,专利试点政策对实用新型专利和外观设计专利的影响效果明显不如其对发明专利的影响效果,特别对外观设计专利申请量(Design-A)和实用新型专利质量(Utility-C,其中Utility-A表示实用新型专利申请量)无显著影响。综合以上结果发现,专利试点政策激励了城市高技术含量的创新活动,提高了城市创新水平,验证了假说1。城市层面控制变量的估计结果均符合一定的经济学逻辑,地区经济发展水平越高越能促进专利申请量的增长,尤其发明专利申请量受经济因素的影响较显著;第二产业占比越高越能促进专利申请量的增长,因为企业是最重要的创新主体,而制造业企业的创新活动居多,所以对专利数量的影响显著为正;知识积累对城市专利数量具有积极影响,即人均知识储备越高,创新能力越强;城市开放程度对于发明专利的申请量和授权量存在抑制作用,城市开放程度对发明专利的申请量存在抑制作用,但对于外观设计专利具有显著正向影响,没有直接促进区域的创新活动,这与刘星和赵红(2009)等的研究结论相一致。
表2 基本估计结果
专利试点政策作为一项综合性专利政策与其他单一性专利激励政策效果有所不同(尤其对专利质量的影响效果)。究其原因,一方面,专利试点政策作为我国较早的专利政策,处于实施和监管的探索时期,各地方政府严格实施每项政策举措,并且专利试点政策未将专利数量作为政策考核的唯一标准,而是综合专利授权量和实施率及有效专利量对城市创新水平进行评估,这在很大程度上减少了创新者申请大量低质量专利的投机行为;另一方面,国家知识产权局对专利试点城市定期验收,创新水平不达标的城市将取消试点资格,这一动态退出机制有助于减少城市创新过程中的弄虚作假等行为,督促当地政府更加重视本地创新环境的优化和政策之间的协调,从而有助于推进实质性创新,这也是与其他单一性专利政策效果不同的原因之一。
(二)内生性问题的处理
本文的内生性问题主要来自两方面,一方面,由于原有知识产权保护程度较强和创新潜能较高的城市更易被选为专利试点城市;另一方面,本文虽然控制了部分城市层面的可观测因素,但仍可能忽视了其他非观测因素对结果的影响。为了降低内生性问题对本文结果的干扰,我们为专利试点政策选取了工具变量。具体而言,借鉴吴超鹏和唐菂 (2016)做法,本文选取一省在清朝晚期到民国初期是否设立英租界作为专利试点政策的工具变量(IV)①英租界的资料来源于《清政权半殖民地化研究》,杨遵道、叶凤美著,高等教育出版社,1993:121-122页。,若一省曾经设立英租界,IV取值为1,否则为0。由于英国是最早颁布和实施《专利法》和《版权法》的国家,英租界通常按照英国的法律制度实行管理,相比于其他地区,英租界的知识产权保护环境更加优化和完善,且这一地区更易接受新知识、新技术。英租界的选址更看重当地的地理区位和发展前景,与城市当前的创新水平不具有直接联系。因此,工具变量与专利试点城市相关,与城市创新活动关联较弱。进一步以专利数量和专利质量为被解释变量对PPC进行回归,得到城市创新水平不能被PPC解释的残差部分后,将残差对工具变量进行回归,结果显示IV的估计系数为正,但未表现出显著性,表明我们选择的工具变量难以通过专利试点政策以外的途径影响城市创新水平②残差部分的回归结果备索。。接下来,我们采用两阶段最小二乘法对工具变量进行估计。表3第(1)列报告了第一阶段回归结果,IV的估计系数在1%水平显著为正,表明曾设立英租界的城市更易被选为专利试点城市。其中,F值为149.80,远远大于弱工具变量的临界值11.59,说明不存在弱工具变量问题(Stock等,2002)。其第(2)列和第(3)列报告了第二阶段回归结果,PPC的估计系数大小和显著性与其在表2中的情况无明显差异,说明潜在的内生性问题对本文结论的影响较小。
表3 内生性问题
(三)DID有效性检验和稳健性检验
为实现识别结果的准确性①DID有效性检验和稳健性检验的结果请见附录1,本文从略,可扫描本文二维码到本刊网站获取之。,本文从5个方面进行DID有效性检验:①以事件分析法考察动态效应;②加入政策实施前一年的虚拟变量考察预期效应;③控制省份时间趋势;④考虑“近邻”效应的潜在干扰;⑤实施安慰剂检验。
为确保回归结果的可靠性,本文还从两个方面进行了稳健性检验,核心结论依然成立:①替换创新水平测度指标,分别以城市发明专利授权数衡量专利数量、以新颖发明数量占比衡量专利质量;②更换估计方法,分别以PSM-DID方法和Tobit模型重新估计结果。
(四)异质性分析
前文的分析中,我们发现专利试点政策显著增加了城市整体的专利数量和提高了其专利质量。由于城市中包含不同类型的创新主体,为了考察政策对不同创新主体的影响,我们根据专利第一申请人类型将城市创新主体区分为企业(Firm)、研究机构(Institution)和个人(Individual),其中研究机构包含了高校和科研院所。区分城市三类创新主体后的回归结果如表4所示,即专利试点政策对三类创新主体的专利数量和专利质量均具有显著积极影响。这说明专利试点政策的实施,惠及了城市中不同类型的创新主体。从前文的理论分析可知,专利试点政策一部分举措是改善城市整体知识产权保护环境和服务水平,这无疑为每一位创新者开辟了创新“沃土”,从而促进了不同创新主体的“量”增“质”升。同时,本文的结论也证实专利试点政策作用于企业、研究机构和个人等多类创新者的创新活动,为专利政策促进产学研共同创新提供了切实的经验证据。
表4 专利试点政策对不同创新主体创新水平的影响
创新过程面临诸多风险和不确定性,且创新初期具有一定沉没成本,创新的进入门槛高于持续创新的门槛,政策激励政策可能对初次创新者产生的效果较弱(Arqué-Castells和Mohnen,2015)。为此,我们根据有无创新经历区分了城市中两类创新主体:一类为之前具有专利申请经历的“原有”创新主体,另一类为之前完全没有申请过专利的“新增”创新主体,进一步考察专利试点政策对两类不同创新经历主体的影响效果。为了避免部分创新主体在本文样本期前已经进行过专利申请造成的影响,本文选取1985—2016年间的发明专利申请信息识别原有和新增创新主体,并计算了两类创新主体的专利数量和专利质量①具体计算过程为:首先,计算城市i原有(新增)创新主体f在t年的发明专利申请量,将其加总到城市-年份-创新主体类型层面作为城市i原有(新增)创新主体在t年的专利数量。其次,计算城市i原有(新增)创新主体f在t年的全部发明专利3年被引用数的中位数,在城市-年份-创新主体类型层面取中位数,得到城市i原有(新增)创新主体在t年的专利质量。。根据模型(1)进行回归的结果如表5所示,我们发现专利试点政策对原有创新主体的激励作用体现于量增质优;对新增创新者而言,并未显著增加其专利数量,而是提高了其专利质量。虽然专利试点政策设定了量化的目标,但是并未“开闸泄洪”,即没有盲目地为创新者提供补贴和激励,并未任由创新者涌入,而是通过政策的有效激励作用和审核机制保证了新进入者的创新质量。
表5 专利试点政策对原有及新增创新主体的影响
(五)专利的量变引起了质变吗?
专利政策的主要目标是鼓励研发和促进创新公开。由于创新活动具有累积性,创新活动申请专利公开后,后续创新者可以从已有专利技术内容中学习,不仅节省研发成本,而且增加了创新的成功可能性,有助于提升后续的创新水平(Erkal,2004)。那么,在我国专利试点政策作用下,专利数量快速增长是否有利于提高专利质量呢?为了解答这一问题,我们考察城市专利量变对质变的影响情况,在模型(1)中引入专利增长率(growth-rate)这一变量①专利申请增长率计算过程为:(当年发明专利申请量-前一年发明专利申请量)/前一年发明专利申请量。不同创新主体的专利增长率计算方法均同上。。其回归结果如表6所示,第(1)列中,城市专利申请增长率(City-growth-rate)的估计系数为负,说明专利数量的快速增长没有对专利质量产生显著积极影响;考虑到专利数量的积累对后续创新的正面作用,说明政策激励下可能引起了局部创新者的政策套利行为。为此,我们在模型(1)中引入了城市不同创新主体的专利增长率。表6第(2)列显示,研究机构和个人的专利申请增长率估计系数显著为负,企业的估计系数为正,表明城市创新活动中,研究机构和个人专利申请速度过快降低了城市整体专利质量,企业专利数量的增长并未导致专利质量下降。也就是说,在政策驱动的创新过程中,研究机构和个人可能因追求即时回报而放弃长期创新投资,导致发明速度加快而其平均质量有所下降(De Rassenfosse,2013),这种负面效应抵消了专利数量增长带来的正向作用。其第(3)列的结果显示,原有和新增创新主体的专利申请增长速度同样对城市整体专利质量无显著作用。以上结果无疑为提高城市整体专利质量提供了更为具体的经验证据。
表6 量变对质变的影响
五、专利试点政策对城市创新的影响渠道
(一)中介效应模型设定
根据前文对专利试点城市政策的分析,我们认为专利试点政策对城市创新水平的影响,主要的作用机制可能来自当地城市的政府科研投入、知识产权保护环境建设和专利代理服务水平。对此,我们构建中介效应模型加以检验。其具体模型设定如下:
其中,Mediateit为中介变量,具体定义如下。
政府科研投入(RDit):以城市i在t年政府财政支出中科学事业支出占GDP的比重衡量。
知识产权保护环境(IPRit):定义为城市i在t年发布的包含知识产权保护相关内容的政府文件数量加1取对数。知识产权保护环境主要体现于政府的宣传和执法情况,一般认为政府发布的知识产权保护相关内容的文件越多,越能反映出政府对知识产权保护的重视,更有助于为创新者营造良好的创新环境。 菂参考吴超鹏和唐 (2016)的做法,我们手动查找、筛选了1996—2016年城市政府文件中包含知识产权、专利、商标或版权保护以及打击知识产权、专利、商标或版权侵权字样的文件数量。
专利代理服务(Agentit):取城市i在t年累计专利代理机构数量加1取对数①专利代理服务包括服务机构和服务人员两类服务。其中,服务人员以专利代理师数量为主,由于每年专利代理师数量为截止前一年末的数据,且无法统计和判断每位专利代理师是否在职或异地工作等情况。因此,本文未采取城市专利代理人数量衡量专利代服务水平。。城市拥有的专利代理机构数量越多,专利代理服务水平越高。我们手动整理了国家知识产权局和专利信息网站公布的1985—2016年专利代理机构信息,包括专利代理机构成立日期、机构所在地、机构负责人等,并根据1980—2016年中国工商企业注册数据库数据进行验证和比对,人工校正了专利代理机构的成立年份和所在城市。若代理机构具有分支机构,考虑到分支机构在所在地级市拥有独立进行专利代理等业务的能力,将其单独作为一家代理机构计入所在地级市,最终得到城市每年已经设立的专利代理机构数据。
(二)检验结果
表7报告了其检验结果。第(1)列至第(3)列PPC的估计系数均显著为正,表明专利试点政策对3个中介变量均具有显著正向影响;第(4)列至第(6)列为专利数量对PPC和中介变量的回归结果,中介变量的估计系数均显著为正,说明中介变量对城市专利数量的增长具有积极影响;与表2第(3)列结果相比,PPC的系数值均有所降低,表明存在中介效应。我们进一步借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)的做法,对以上3个可能的影响渠道进行Bootstrap检验。其结果显示,3个渠道对于专利数量的中介效应均存在。表7第(7)列至第(9)列报告了专利质量对PPC和中介变量的回归结果。其中,RD的估计系数为负且不显著,表明提高政府研发投入对专利质量未产生显著影响;IPR的估计系数虽然为正,但仍未通过常规水平的显著性检验,结合Bootstrap检验的结果来看,政府的研发投入增加和优化城市知识产权保护环境均未对专利质量产生明显的中介效应。不过,在其第(9)列中Agent的估计系数显著为正,并且与表2第(4)列相比,PPC的系数值和显著性均有所降低,表明城市专利代理服务中介效应的存在,进一步的Bootstrap检验也验证了这一中介效应的存在。以上结果证实了本文的假说2。
表7 中介变量对城市创新水平的影响
六、结论与启示
本文以国家知识产权局1999—2003年专利试点政策的实施作为准自然实验,采用倍差法评估了专利试点政策的实施效果。结果表明,专利试点政策有效提升了城市创新水平,体现在城市发明专利数量增加和质量的显著提高;细分城市不同创新主体后发现,专利试点政策对提升研究机构、企业和个人的创新水平均有显著的正向影响;对原有创新主体的作用效果为“量”增和“质”升同步发展,对新增创新主体的作用效果体现在“质”的提高;但是专利试点政策对相邻城市创新水平并未产生显著影响,试点城市也并未因为专利数量的增加而引起专利质量的提高;渠道检验发现,专利试点政策通过增加政府研发投入、改善知识产权保护环境和提高专利代理服务水平提高了城市创新水平,其中专利代理服务是改善城市专利质量的重要渠道。本文的发现肯定了专利试点政策对我国城市创新事业发展的积极贡献,尤其对专利质量的改善作用,充分说明我国专利试点政策因地制宜的内容和工具更能满足城市高质量创新发展的要求。
本文的研究为我们提供了以下政策启示:第一,专利试点政策效果显著,尤其不同于其他类型的创新激励政策效果,对专利质量的提高产生了显著积极作用。因此,应继续实施试点政策,根据城市特征进行定位,充分发挥各个城市的创新优势,激发创新潜力。值得注意的是,未来应充分实现试点城市“以点带面”的作用,辐射周边地区,带动区域创新发展。各地区在全国试点政策实施的基础上,适当制定辅助政策,从而有效助力试点城市发挥示范作用。第二,继续发挥专利试点政策对城市不同创新主体的激励作用。政策引导下我国企业在创新体系中占据了主导地位,地区的创新激励政策往往对企业存在偏向性,衍生出创新活动的弊端。试点政策对城市各类创新主体均具有积极作用,由此可以进一步促进企业与研究机构和个人创新的结合,助力研究机构及个人的创新成果转换,形成多主体创新共同发展的格局。第三,持续发挥专利试点政策对不同创新主体的创新质量的把控。在实现“大众创新”,吸引新增创新者参与创新的同时,应当注重“量”“质”同行,质量优先,这也是我国当前经济高质量发展的必然要求,因此应继续发挥专利试点政策对专利质量的有效把控作用。第四,构筑更好的城市创新环境。良好的创新环境是城市高质量发展的重要基石,相对于政府补贴等创新激励政策而言,构筑良好的城市创新环境是实现创新高质量发展的关键。地方政府在为创新主体提供资金支持的同时,需注重加强外部创新环境和创新中介服务的作用。培育创新友好的社会环境,为创新成果提供制度保障和优质服务,消除创新成果专利化、创新“量增质更优”面临的阻碍,有效助力经济高质量发展。