专利结构与经济增长——基于产业结构的门槛效应分析

张 骞，罗昌瀚，周鸿勇

(1.北京大学新结构经济学研究院，北京 100871； 2.新结构经济学长三角(绍兴)研究中心，浙江 绍兴 312000)

创新是引领一国或地区经济发展的根本动力[1-2]，而且已经成为决定未来我国经济可持续和高质量增长最为关键的因素之一[3-4]。作为创新产出成果的专利是衡量创新能力的重要指标，一些研究认为专利对经济增长具有正向效应，甚至对一国经济增长起着决定性作用[5-7]。自1984 年正式颁布《中华人民共和国专利法》以来，我国专利的申请量和授权量就呈现出爆炸式的增长态势，2012 年我国就已成为全球第一大专利申请国并保持至今。然而很多研究表明，专利并未对我国经济增长产生显著的促进作用，一个代表性的现象是专利的激增伴随着全要素生产率(total factor productivity，TFP)增长的持续低迷以及近几年经济增速的不断下行，即存在“创新悖论”现象。国家知识产权局早在2014 年发布的研究报告中也特别指出，我国的专利对产业转型升级和经济社会发展的有效支撑力度还远远不足。

一、文献综述

很多学者将 “创新悖论”现象的产生归咎于专利的质量不高[8-9]，因为高质量专利是专利能够有效促进经济增长的关键所在[10]。遵循这种思路，一些学者便深究造成我国专利质量低下的原因，矛头指向政府的创新激励政策或者是创新追赶战略。例如：Tong等研究发现，我国第二次修订后的专利法鼓励国有企业专利活动的提升，导致的结果是实用新型专利和外观设计专利数量显著增加，但是体现相对较高创新水平的发明专利数量没有显著增加[8]；黎文靖等认为选择性的产业政策会激励企业的策略性创新行为，为了获得政府补贴，企业会采取增加低质量创新数量的策略，而中国上市企业的实证研究发现，受产业政策激励的企业，只是非发明专利数量显著增加[11]；龙小宁等同样认为我国专利激励政策是造成专利的数量激增但创新含量未同步提高的重要原因[12]；张杰等进一步指出在类似我国这样的发展中国家，主动实施的创新追赶战略对微观层面专利活动、专利质量乃至专利产业运用行为将产生一系列突出的扭曲作用，既可能导致大量自主创新程度不高的低质量专利的产生，也会造成专利产业运用价值以及技术溢出效应的降低，从而造成专利“泡沫”或者专利“创新假象”的发生，进而对专利和经济增长之间的作用关系造成扭曲效应[9]。然而，叶阿忠等发现没有显著证据表明地方政府的资助政策扭曲了专利数量增长的动因，创新战略导致的专利“泡沫”对专利经济效应的抑制程度是有限的[13]；赵娟等认为专利对经济增长的促进作用是毋庸置疑的，只是没有形成对经济增长的持续性影响效力，并且不同类型专利对经济增长具有差异化的影响效应[14]。也有一些学者发现，即使质量较高的发明专利也并不必然会产生更高的经济增长效应：刘华等的研究均发现发明专利产生的经济效应是3种专利中最小的[15-16]；赵彦云等采用我国1988—2008年省级面板数据考察了不同类型专利对TFP的影响，结果表明发明专利在1997年前对TFP没有显著影响[17]；任晓猛等采用1998—2007年中国工业企业与专利匹配数据库进行实证分析发现，在发展初期阶段发明专利不能显著促进企业销售收入增长，意味着发明不是越多越好[18]。可见，专利质量并非“创新悖论”的根本原因。

既然专利质量视角不能有效解释“创新悖论”现象，为探析我国专利激增与TFP增长长期低迷及近年来经济增速下行并存的真正原因，笔者基于新结构经济学视角，从专利结构与产业结构的适配性角度进行分析，指出专利能否发挥经济增长效应取决于专利结构是否与产业结构相匹配，适于一国或地区经济发展的专利结构并非发明专利越多越好。

二、理论分析和研究假说

专利作为一种技术产品，只有与产业相结合，在生产中得以充分运用，才能产生现实的生产力，进而成为经济增长的正向因素。已有研究往往从专利或创新本身的特性来探讨专利或创新的经济效应，如专利质量视角，这实质上是一种供给侧层面的分析。由林毅夫教授提出的新结构经济学认为，产业发展是创新的需求侧，在不同的产业结构下创新的用处不同，产业结构决定了创新结构的收益[19]449。因此，在看待创新对经济增长的影响时，不能忽视产业需求侧的作用。不同的产业对不同类型的创新产出即专利的需求不同，需要引入结构视角，分析专利结构与产业结构的适配性，在此基础上评估专利的经济增长效应。

第一，不同类型的专利在技术含量上具有很大差别，不同产业所用技术的异质性决定了其对不同类型专利的需求不同。我国将专利分为发明、实用新型和外观设计3种类型。根据《中华人民共和国专利法》，发明专利是指“对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案”，实用新型专利是指“对产品的形状、构造或者其结合所提出的适于实用的新的技术方案”，外观设计专利是指“对产品的整体或者局部的形状、图案或者其结合以及色彩与形状、图案的结合所作出的富有美感并适于工业应用的新设计”。由此可见，发明专利的技术含量与知识水平远高于实用新型和外观设计专利。资本密集型产业的技术装备较多，对新技术新设备的需求也多；劳动密集型产业对技术和设备的依赖程度则相对低很多，其所需的技术基本上都是成熟技术。因此，实用新型和外观设计专利一般能够满足劳动密集型产业的需求，而资本密集型产业对发明专利的需求会更大。另外，不同产业中劳动力的结构不一样，对不同技术的学习应用水平也有所差别。劳动密集型产业中，参与生产的劳动者主要是普通的低技能劳动力，而资本密集型产业中的劳动者则以高技能人才为主。高技能人才对技术的学习应用和消化吸收能力显然会比低技能劳动力强很多，因而在对技术含量较高的发明专利的学习应用上，高技能人才比低技能劳动力具有优势。同时，不同于实用新型和外观设计专利具有较强的实用性并且易于直接投入生产，发明专利并不要求是经过实践证明可以直接应用于工业生产的技术成果，它甚至可以只是一种解决技术问题的方案和构思，单纯具有在工业上应用的可能性。这意味着，发明专利需要与具备一定知识和技能的劳动力相结合才有可能更好地转化为现实生产力，低技能劳动力难以有效利用发明专利。因此，发明专利与资本密集型产业的适配度高于其与劳动密集型产业的适配度；资本密集型产业与劳动密集型产业相比，前者对发明专利的需求较大，后者对实用新型和外观设计专利的需求更多。

第二，不同类型的专利在研发成本和风险上存在显著的异质性，不同产业分担成本和风险能力的差异决定了其对不同专利的需求不一。从研发成本上看，实用新型和外观设计专利更多地依托创新人力资源；发明专利除了必要的人力投入外，还需要投入大量的物资资本，且发明专利对人力资源质量的要求要比实用新型和外观设计专利更高。从研发风险上看，发明专利的研发周期较长、不确定性较大，并且与实用新型和外观设计专利不需要经过实质审查相比，发明专利在申请授权时的程序更严格、驳回率更高，因此发明专利的研发风险也比实用新型和外观设计专利大。就产业而言，资本密集型产业具有资金和人才优势，可以研发或者购买成本和风险较高从而价格较高的发明专利；劳动密集型产业一般处于产业链的底端，附加值低，资金较为稀缺，研发或购买成本和风险以及价格均相对较低的实用新型和外观设计专利是更为理性的选择。

第三，不同的专利类型代表不同的创新模式，发明专利包含了较高程度的自主创新信息，代表自主创新模式，实用新型和外观设计专利更多侧重于模仿改进，代表模仿创新模式[19]464。自主创新和模仿创新是一国或地区实现技术进步的两个基本途径，两者都需要资本的投入，而且自主创新活动需要的资金更多[20]。不同的国家或地区，由于经济发展阶段不同，因而适宜的创新模式是不一样的。一国或地区只有选择与发展阶段相匹配的创新模式，创新才能产生显著的经济发展绩效[21]。发达国家或地区处于世界技术前沿，只能依靠自主创新来获得生产效率改进[22]；处于世界技术前沿内部的发展中国家或地区选择模仿创新为主的创新路径则具有必然性[23]。产业结构水平是一国或地区经济发展阶段的重要体现，一般而言，发达国家或地区的产业结构以资本密集型产业为主导，发展中国家或地区的产业结构以劳动密集型产业为主导。那么，离世界技术前沿较近的资本密集型产业的创新模式应以自主创新为主，离世界技术前沿较远的劳动密集型产业的创新模式应以模仿创新为主。换言之，以资本密集型产业占主导的产业结构应与以发明专利占主导的专利结构相匹配，以劳动密集型产业占主导的产业结构应与以非发明专利(实用新型和外观设计专利)占主导的专利结构相匹配。当专利结构与产业结构相匹配时，专利代表的创新才能显著促进经济增长。

根据上述分析，提出以下研究假说：专利对经济增长的作用受到产业结构的门槛约束，专利结构只有在与产业结构相匹配时，才能有效推动经济增长。

三、变量选取与实证方法

1.变量选取

a.被解释变量。被解释变量为经济增长，分别选取地区实际GDP增长率Y1、地区实际人均GDP增长率Y2和地区TFP增长率Y3为衡量指标。其中，GDP增长率反映了经济增长的速度，TFP增长率可代表经济增长的质量。实际GDP由名义GDP通过居民消费价格指数(CPI)平减获得。TFP增长率通过DEA-Malmquist指数法测算，具体方法是以GDP作为产出，以物质资本存量和劳动力作为投入，使用DEAP 2.1软件测算；物质资本存量由永续盘存法核算，折旧率取5%，劳动力用就业人数度量。

b.核心解释变量。专利结构为核心解释变量，其反映了自主创新与模仿创新两种创新模式的比例关系。本文构造了两个测度专利结构的指标：一是发明专利授权量与非发明专利授权量的比值R1；二是发明专利授权量占全部专利授权量的比例R2。显然，这两个指标数值越大，表明创新模式结构越倾向于自主创新而非模仿创新，亦即创新模式结构偏向自主创新。

c.门槛变量。产业结构Q为门槛变量，采用劳动密集型产业销售产值与非劳动密集型(包括资本密集型和技术密集型)产业销售产值的比值表示，它衡量了劳动密集型产业规模相对于非劳动密集型产业规模的大小程度，该值越大表明劳动密集型产业在产业结构中的占比越大，而资金密集型产业和技术密集型产业的比重相应就小。

d.控制变量。为了增强实证检验的稳健性，根据已有相关研究[24]，控制变量为居民消费增长率Xcon、政府消费增长率Xgov、常住人口增长率Xpeo、固定投资增长率Xfi、出口增长率Xex、外商直接投资增长率Xfdi和金融发展水平Xfin。

2.数据来源

受数据获取的限制，笔者搜集整理了2002—2016年我国30个省级行政区的面板数据作为研究样本，香港、澳门、台湾、西藏的数据由于缺失较多而未被采用。原始数据来源于相应年份的《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及万得(Wind)经济数据库和国家统计局官方数据。对于个别缺失数据，使用前后年份的均值进行替代。因此，本文的回归数据为平衡面板数据。为了避免异常值的影响，从而增强研究的稳健性，还对所有连续变量1%以下和99%以上的分位数进行了缩尾处理。

3.模型设定

为了实证检验不同类型专利对经济增长的作用如何受到产业结构的制约，本文根据Wang发展的非动态面板门槛模型[25]，构建了专利结构影响经济增长的产业结构门槛效应模型。若只存在一个门槛，则使用单门槛模型：

Yit=α+β1RitI(Qit≤q) +β2RitI(Qit>q)+

δXit+μi+εit

(1)

式中：i为地区；t为时间；Y为被解释变量，本文指经济增长；R为门槛依赖变量，也是核心解释变量，本文指专利结构；I(·)为示性函数；Q为门槛变量，本文为产业结构；q为门槛值；X代表一系列控制变量，包括居民消费增长率、政府消费增长率、常住人口增长率、固定投资增长率、出口增长率、外商直接投资增长率和金融发展水平；δ为控制变量的系数；α为常数项；β1为Q≤q时专利结构对经济增长的影响系数；β2为Q>q时专利结构对经济增长的影响系数，当β1≠β2时，证明存在门槛效应，反之则不存在门槛效应；μi为个体固定效应；εit为随机扰动项。

如果存在两个门槛，则可将模型(1)扩展为双门槛模型：

Yi=α+β1RitI(Qit≤q1)+β2RitI(q1

β3RitI(Qit>q2)+δXit+μi+εit

(2)

式中：q1、q2为两个门槛值，且q1

当存在3个及以上门槛时，则可依照上述方法建立多门槛模型。

四、研究结果与分析

1.基准回归

(1)门槛存在性和真实性检验

在进行门槛回归前，需要进行门槛存在性和门槛真实性检验。

a.对于模型中产业结构门槛是否存在的问题，使用自抽样法反复抽样300次来确定门槛个数并检验其显著性(表1)。当以Y1为被解释变量，并且以R1为核心解释变量时，Q的单门槛检验的F值为34.67，P值为0.016 7，说明在5%显著性水平下拒绝不存在门槛效应的原假设，因而存在第一门槛；双门槛检验的F值为9.51，P值为0.616 7，没有通过显著性检验，故不存在第二门槛。当以Y1为被解释变量，并且以R2为核心解释变量时，Q的单门槛检验的F值为38.88，P值为0.020 0，说明在5%显著性水平下拒绝不存在门槛效应的原假设，亦即存在第一门槛；双门槛检验的F值为7.13，P值为0.770 0，没有通过显著性检验，故不存在第二门槛。综上可以判定，在使用专利结构的两个衡量指标的情况下，专利结构对Y1所代表的经济增长的影响都存在产业结构的单门槛效应。同样地可以分析得到，当被解释变量为人均GDP增长率或TFP增长率时，用两个指标度量的专利结构对经济增长的影响均存在产业结构的单门槛效应。

表1 门槛存在性检验结果

b.对于门槛值真实与否的问题，通过构造门槛估计值的置信区间并借助似然比(LR)函数图进行检验，即使用格栅搜索法确定门槛估计值及其95%置信区间(表2)，然后对照每个门槛模型的LR函数图(图略)进行判断。以Y1作为被解释变量且以R1为核心解释变量时的门槛模型为例，由表2可知，其单门槛估计值为0.111 2，95%置信区间分别为[0.108 7, 0.111 3]；观察此时的LR函数可以发现，该单门槛估计值等于LR统计量为零时的门槛参数估计值，并且该95%置信区间与5%显著性水平下LR统计量的临界值(7.35)以下部分相一致。因此，该门槛估计值是有效的，通过了真实性检验。类似地可以判定，其他5个门槛模型的门槛变量也均通过了门槛估计值真实性检验。此外，由表2可知，6个模型中的产业结构门槛值非常接近，都在0.1上下。

表2 门槛真实性检验结果

(2)门槛模型基准回归结果

表3为专利结构对经济增长作用的产业结构门槛回归结果，在控制居民消费增长率、政府消费增长率、常住人口增长率、固定投资增长率、出口增长率、外商直接投资增长率、金融发展水平等变量的条件下得到以下结果：

表3 门槛模型基准回归结果

a.当门槛变量Q≤q时，核心解释变量R1对以GDP增长率所代表的经济增长即Y1的影响系数为5.041 8，且在5%的显著性水平上显著；核心解释变量R2对Y1的影响系数为9.726 0，且在5%的显著性水平上显著。而当Q>q时，R1对Y1的影响系数为-9.462 0，R2对Y1的影响系数为-10.155 8，并且两者都通过了1%显著性水平的显著性检验。可见，当劳动密集型产业销售产值与非劳动密集型产业销售产值的比值位于门槛值以上时，偏向发明的专利结构不利于总量GDP增长，当劳动密集型产业销售产值与非劳动密集型产业销售产值的比值位于门槛值以下时，偏向非发明的专利结构能够显著促进GDP增长。类似地，由表3可知，当Q>q时，R1、R2对Y2即人均GDP增长率和Y3即TFP增长率的影响均显著为负；当Q≤q时，R1、R2对Y2和Y3的影响均为正但不显著。综上所述，上述6个门槛模型回归结果尽管存在不显著的情况，但是它们仍然反映了共同的结论：专利结构对经济增长的影响受到产业结构的制约，当劳动密集型产业销售产值与非劳动密集型产业销售产值的比值小于门槛值，即产业结构偏向于非劳动密集型时，发明或自主创新在专利结构中比重的上升，能够推动经济增长，但当产业结构更加偏向于劳动密集型时，扩大自主创新比例则不利于经济增长，此时的最优专利结构应以代表模仿创新的非发明专利为主。

b.控制变量方面，Xcon、Xgov对GDP和人均GDP增长率的影响均显著为正，而对TFP增长率的作用为负但不显著；Xpeo对GDP增长率的影响不显著，但对人均GDP增长率和TFP增长率具有显著的负向影响；Xfi与Xex均显著促进了GDP和人均GDP增长率的提升，但对TFP增长率的作用不显著；Xfdi对经济增长的3个指标均具有显著的正向影响；Xfin对3个经济增长指标的作用均在1%的显著性水平上显著为负。

2.分地区回归

根据国家统计标准将回归数据按东部地区和中西部地区进行分类，并对两个地区分样本进行门槛回归分析，结果分别如表4和表5所示。

表5 门槛模型中西部地区回归结果

a.东部地区回归结果。表4显示，当Q>q时，R1、R2对Y1的影响均显著为负，当Q≤q时，R1、R2对Y1的作用虽不显著但也均为正值，这说明当劳动密集型产业销售产值与非劳动密集型产业销售产值的比值较大时，偏向自主创新的专利结构不利于东部地区GDP增长。同样可以分析得到，当劳动密集型产业销售产值与非劳动密集型产业销售产值的比值较大时，侧重自主创新模式的专利结构不利于东部地区人均GDP增长和TFP增长。总之，东部地区的回归结果表明专利结构只有与产业结构相适应时，才能提高经济发展水平。

b.中西部地区回归结果。由表5可知，当Q>q时，R1、R2对Y1和Y2的影响均显著为负；当Q≤q时，R1、R2对Y1和Y2的影响虽不够显著但也均为正值。这说明当劳动密集型产业销售产值与非劳动密集型产业销售产值的比值较大时，采用偏向自主创新模式的专利结构不利于中西部地区GDP和人均GDP的增长，中西部地区的专利结构只有与其产业结构相适应时，才能推动GDP增长。另外，当Q>q时，R1、R2对TFP增长率的影响均显著为负，当Q≤q时，R1、R2对TFP增长率的影响仍然均显著为负，但此时的回归系数值相对前者已明显变小(-0.318 9 < -0.935 4，-0.545 9 < -1.381 8)。这表明，在西部地区，产业结构越是偏向于劳动密集型，那么以反映自主创新的发明专利为主的专利结构越不利于TFP增长率。而对于Q≤q时专利结构对TFP增长率的抑制现象，一个可能解释是，样本期内西部地区总体发展水平仍然比较低，经济增长更多地依赖要素投入驱动和技术引进，而非创新驱动，无论自主创新，抑或模仿创新，对TFP增长率的促进作用都尚未得到充分发挥。

表6 专利结构对产业发展影响的回归结果

3.专利结构对产业发展的影响

创新成果产业化是创新得以实现的最终途径，推动产业发展升级也是创新的基本目的。因此，产业发展可被视为专利结构影响经济增长的一个渠道。当专利结构与产业结构相适应时，专利结构反映的创新模式由模仿向自主的演进便能促进产业发展，从而促进经济增长。既然研究发现专利结构对经济增长的作用受到产业结构的制约，那么专利结构对产业发展的作用也可能会因产业结构的不同而存在异质性。基于此，继续利用门槛模型来检验专利结构对产业发展的影响是否存在产业结构门槛效应。对于产业发展水平的衡量指标，采用工业销售产值增长率表征，记为Y4。表6给出了全国数据和中西部地区数据的门槛回归结果，东部地区的样本因为没有通过门槛存在性检验所以未予列出。结果显示，从全国范围看，当Q>q时，R1、R2对Y4的影响显著为负，而Q≤q时，R1、R2对Y4的影响为正但不显著。就中西部地区而言，当Q>q时，R1、R2对Y4的影响显著为负，而Q≤q时，R1、R2对Y4的影响为正，且在10%的显著性水平上显著。因此，总体而言，专利结构只有与产业结构相适应时，才能促进产业发展，当产业结构偏向劳动密集型产业时，有助于产业发展的适宜性专利结构应偏向模仿创新而非自主创新。

五、结论及政策启示

基于新结构经济学专利结构与产业结构的适配性视角，分析了专利结构影响经济增长的产业结构门槛效应。研究结果显示：代表不同创新模式的专利结构只有与产业结构相适应时，才能有利于经济增长，促进TFP增长和产业发展；当劳动密集型产业销售产值与非劳动密集型产业销售产值的比值较大，即产业结构更为偏向于劳动密集型时，适宜于产业发展和经济增长的专利结构应以代表模仿创新的非发明专利为主。该结论意味着创新模式并非越自主越好、越高端越优，一个国家或地区采用什么样的专利结构，要与其产业结构相适应。本文研究结果在一定程度上解释了中国大量专利对经济增长无效的“创新悖论”现象，符合新结构经济学创新理论的基本原理，对于一国或地区根据发展阶段和产业结构制定合理的创新政策、选择适宜性创新模式具有一定的借鉴意义。

根据本文研究结果，我国地方政府应立足区域经济发展阶段，基于当地产业发展水平和特征，因地制宜地选择合适的创新模式，克服只要原创性发明不要模仿式创新的倾向，避免一味地创新赶超，同时也要根据产业结构的动态变化，不断适时调整关于创新和专利的政策结构；就全国而言，应当进一步完善技术市场体系，深化要素市场化改革，提高知识产权交易的数字化与智能化水平，促进专利等技术要素在全国范围自由流动，实现全国范围内专利(创新)结构与产业结构的动态匹配。

另外，根据新结构经济学理论，一个地区在给定时点上的产业结构既可能是与其要素禀赋结构所决定的比较优势相符合的是适宜的产业，也可能是违背比较优势的扭曲型或战略型产业。那么，在同时考虑这两种类型产业的情况下，不同创新模式对经济增长产生的影响是后续研究需要关注的方向。