知识产权保护对自主创新和产业安全关系的影响

摘 要：使用门槛变量为知识产权保护的动态面板构建门槛回归模型，运用中国高技术产业省际面板数据，实证分析知识产权保护在高技术产业自主创新对产业安全的影响中所起的作用。结果显示，自主创新对产业安全的影响受到知识产权保护水平的显著影响，提升知识产权保护水平对发挥自主创新对产业安全的正向影响起到至关重要的作用。

关键词：自主创新;知识产权保护;产业安全;门槛回归;面板数据

本文索引：许娅.<变量 1>[J].中国商论，2021（18）：-109.

中图分类号：F124.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）09（b）--03

高技术产业作为国民经济的战略型先导产业，自主创新与产业安全的关系受到国内学者的热切关注，如何保障高技术产业安全成为亟待解决的问题[1]。现有文献指出知识产权保护对自主创新产生不容忽视的影响，知识产权保护水平偏低，自主创新能力也相应较低[2]。在研究自主创新与产业安全关系时，鲜有文献考虑到知识产权保护等制度因素的影响。本文认为我国各省份的知识产权保护水平存在巨大差异，自主创新与产业安全的关系将会呈现出显著的非线性转化特征。本文从高技术产业层面出发，以知识产权保护作为切入点，实证研究自主创新与产业安全之间的门槛效应，深入剖析地区知识产权保护如何影响自主创新和产业安全的关系。

1 文献综述

关于自主创新与产业安全的关系，现有文献指出在高技術产业层面，自主创新是衡量产业安全的核心指标。徐辉鸿（2013）认为知识产权制度对产业安全的影响极大，所有影响知识产权风险的指标都是影响产业安全的风险指标，应对知识产权风险相关指标进行密切监测，完善知识产权制度的同时加固产业安全[3];张勉之（2018）和章东明等（2018）提出保障产业安全的根本是企业不断强化自主创新的能动性，在核心技术领域拥有足够的自主知识产权，削弱对外国先进技术的依赖程度，实现出口结构优化[4，5]。

研究知识产权保护调节作用的相关文献，表明知识产权保护在自主创新与产业安全关系中起到不可忽视的调节作用。高技术产业顺利开展自主创新活动需要良好的知识产权环境作为必要支撑，保障产业安全须将创新成果转化为现实生产力。郑睿等（2013）认为自主创新是衡量产业安全的核心指标，知识产权的对外依存度和运行环境对产业安全产生重要影响，为保障我国产业安全应搭建合理适度的知识产权壁垒，提高内资企业自主创新能力[6];张玉蓉等（2015）对影响中医药产业安全的知识产权要素进行综合分析，阐述提升自主创新能力对维护产业安全所起到的关键作用[7];曹萍等（2017）认为知识产权保护是构成高技术产业的要素环境中最重要的因素，能够影响自主创新对产业安全的作用效果[8]。

2 模型设定与估计方法

2.1 模型设定

动态面板数据阈值回归模型主要用来分析被解释变量和核心解释变量的非线性关系，解释变量中可包含外生门限变量和内生解释变量[9]。本文采用省际面板数据作为研究样本，结合门槛模型和本文研究主题进行实证分析。

自主创新是影响高技术产业安全的主要因素，另外还受到资金和人员投入以及内资企业出口份额等环境因素的影响[10，11]。高技术产业之间高度互联，某一行业出现安全问题时产生的连锁反应会影响到相关产业的安全度和未来发展[12]，本文在模型中加入因变量的滞后期。加入门槛变量研究知识产权保护是否能影响高技术产业安全和自主创新两者之间的关系，最终构建出动态门槛模型：

式中，t表示年份，i表示省份，safe表示高技术产业安全，inno表示高技术产业自主创新，α表示自主创新对产业安全影响程度的估计系数，cap表示R&D资金投入强度，pers表示R&D人员全时当量，lab表示劳动力素质，exp是内资企业出口份额。

2.2 估计方法

本文估计门槛值的方法是对样本数据中门槛变量范围内所有任意给定的η值都用条件最小二乘法回归，算出与每个η值对应的残差平方和Sn（η）的估计值，通过残差平方和的最小化估计出门槛值，通过广义矩估计方法对模型进行参数估计，最后使用bootstrap自举法对门槛值效应的显著性进行测试。

3 变量说明与数据来源

3.1 变量说明

现有研究中衡量知识产权水平的国际测度方法是GP指数法，GP指数重点关注立法水平，测算结果往往高估发展中国家实际水平，使用GP指数测量各省份知识产权保护水平并不合适[13，14]。鉴于我国实际保护水平存在显著地区不均质现象，本文采取专利侵权案占专利授予量的比重测算知识产权保护水平[15]，记为ippit;专利授予容易受到政府政策倾斜等不确定性因素的影响，使用以专利申请量为基础衡量的ipp*it检验模型稳健性[16]。

产业安全在很大程度上取决于高技术产业中内资企业是否具有产业竞争力。本文采用修正的内资企业规模来衡量产业安全，将该指标定义为高技术产业中内资企业主营业务收入占该产业总主营业务收入的比重[17，18]。

高技术产业知识技术的密集度和重要性不同于传统产业，自主创新成为高技术产业的核心竞争力。专利是开展自主创新活动的直接产出成果，且较之于外观设计和实用新型，发明是最为核心的专利成果，本文采用人均有效发明专利数来衡量自主创新[19，20]。

高素质劳动力拥有较强科研能力和吸收知识技术的能力，对产业安全环境有重要影响，采用产业中科研活动人员占从业人员的比重测算劳动力素质[21，22];内资企业出口份额用高技术产业的出口交货值中内资企业所占比例表示，反映内资企业在出口方面对外资的依赖程度[23];高知识技术密度是高技术产业核心特征，R&D资金投入强度和R&D人员全时当量是核心特征的重要体现[24]，本文将两者作为高技术产业安全影响因素指标。

3.2 数据来源

计算R&D人员全时当量和内资企业出口份额的原始数据取自《中国高科技统计年鉴》;计算内资企业规模、R&D资金投入强度和劳动力素质的原始数据取自《中国科技年鉴》;计算知识产权保护强度的原始数据取自《中国科技年鉴》和《国家知识产权局》。

4 估计结果与分析

门槛值以及参数估计结果如表1所示。无论门槛变量设定为ippit还是ipp*it都计算出了单个门槛值和95%的置信区间，门槛值的存在说明样本数据确实以该门槛值为分界点发生结构突变。这证实高技术产业自主创新与产业安全的关系并非简单的线性关系，而是存在显著的知识产权保护门限效应，本文认为存在门限效应的原因是各省份知识产权保护强度之间长期存在地区性差异。

参数估计结果如表2所示。从回归结果可以看出，自主创新对产业安全的影响存在以知识产权保护为门槛变量的十分显著的门限效应。

在知识产权保护水平越过门槛值之前，自主创新对高技术产业安全具有一定的消极影响，这是因为缺乏知识产权保护，创新成果很容易被窃取，即使具有自主创新能力也无法保障产业安全;跨过门槛值后，自主创新对产业安全起到积极作用，说明自主创新在高水平区域有利于加固产业安全，这是因为高水平的知识产权保护不仅能够树立自主创新意识，提供强劲的创新动力，为高技术产业创造良好创新环境，还能为知识技术创新的高额回报提供法律保障，有效保护高技术产业研发成果，切实保障产业安全[25]。

本文考察模型稳健性的方法是改变模型参数，分别使用ippit和ipp*it作为门槛变量来衡量各省份的知识产权保护水平，结果都得出单个门槛值及95%置信区间，自主创新对高技术产业安全的弹性系数以及其他非核心解释变量的系数数值符号、变量显著性基本一致，说明模型的回归结果具有一定稳健性。

5 政策建议

为提升我国整体知识产权保护水平和高技术产业自主创新能力，改善知识产权保护实际水平不均质现象，维护我国高技术产业安全，建议尽快建立健全科技成果转化机制，重点考察申请企业以往的科技成果转化率，谨慎向拥有“泡沫专利”过多的企业授予专利，跟进专利维护情况以及科技成果转化进度;高技术产业应立足国内外产业竞争，重视知识产权创造和运用，建立知识产权联盟，共同促进知识产权融资服务和知识产权转化金融服务透明化，共同应对知识产权保护制度在实施过程中的突出问题和行业共性问题;政府应充分考虑各省份高技术产业面临的特有环境，建立与高技术产业特征匹配、与各地区发展状况耦合的知识产权保护制度，重点关注西部地区知识产权制度的实施力度，完善不发达地区技术交易市场的交易规则。

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The Impact of Intellectual Property Protection on the Relationship between in Dependent Innovation and Industrial Security

College of Economics and Management， China Jiliang University

XU Ya

Abstract： This paper uses threshold variables to construct a threshold regression model for the dynamic panel of intellectual property protection， and uses inter-provincial panel data of China's high-tech industry to empirically analyze the role of intellectual property protection in the impact of high-tech industry independent innovation on industrial security. The results show that the impact of independent innovation on industrial security is significantly affected by the level of protection of intellectual property rights. Improving the level of protection of intellectual property plays a vital role in exerting the positive impact of independent innovation on industrial security.

Keywords： independent innovation; intellectual property protection; industrial security; threshold return; panel data