知识产权保护对数字经济发展的影响机制研究
2022-07-15司玉静曹薇赵伟
司玉静 曹薇 赵伟
[摘要]在不同数字经济发展水平下,知识产权保护如何影响数字经济发展?利用2012—2019年中国省域面板数据,采用分位数回归方法实证检验了知识产权保护与数字经济发展之间的关系。研究发现:从全国层面来看,知识产权保护对数字经济发展的促进作用呈倒“U”型非线性关系;分区域来看,在中、西部地区,随着分位点的增加,知识产权保护对数字经济发展的促进作用也随之提升,但尚未达到拐点,而在东部地区促进作用呈先上升后下降的趋势,存在区域异质性;此外,区域知识产权保护程度不同,对数字经济发展的影响也有所区别,存在知识产权保护规制异质性。这些研究结果说明,在中国情境下,实施有差异的知识产权保护对于营造良好的数字经济发展环境、推进数字经济健康快速发展具有重要作用。
[关键词]知识产权保护;数字经济;分位数回归;非线性关系;异质性
一、 研究背景
如何消除侵权现象是数字经济发展过程中面临的重大难题之一,对于我国这样的发展中国家也不例外。当前,我国数字经济取得了迅速发展,联合国会议发布的《数字经济报告2020》显示,数字经济在GDP中所占比重由2005年的14.2%提升到2019年的36.2%,占比越来越大,人类社会已进入以数字化变革为生产力的新阶段,数字经济成为对冲传统经济增长模式的“新动能”1。然而,由于数字经济领域的知识产权易流失、易被商业间谍盗取等制约因素的存在,知识产权保护成为影响数字经济发展的重要因素。
从理论上来看,知识产权保护作为一种制度安排,通过对产权界定、产权转移与产权合作进行规范,保障了信息技术的透明性和公开性,在一定程度上推动了数字经济发展。从实际作用来看,数字经济发展的无形性决定了如果对知识产权保护程度不足,则会使数字经济发展成果极易被第三方复制、模仿,严重削弱了数字化创新者的动力,而过于严格的知识产权保护又不利于其他创新成果投入市场。这就引申出两个重要的问题:伴随数字经济的蓬勃发展,对于中国而言,能否周全保护数字经济发展产生的一些新型智力成果?知识产权保护与数字经济发展之间是否存在非线性影响?基于分位数回归模型,研究在不同分位点下,知识产权保护与数字经济发展之间的动态演化关系,这对于探索数字经济发展新动能、推动经济增长新发展显得尤为重要。
二、 文献综述
目前,关于知识产权保护与数字经济发展研究的一个重要观点是正确识别知识产权保护是创新与数字经济发展深度融合的重要制度保障。这是因为:一方面,数字经济的价值根源在于数字经济发展所形成的新结构和新业态,而知识产权保护通过激发其外部性作用,在推动数字经济发展中发挥着重要的激励作用。另一方面,知识产权保护不足将会导致创新供不应求,甚至颠覆企业的生产、组织方式,影响数字经济发展[2],而知识产权保护过于严格又会造成市场失衡,阻碍数字经济创新。在此基础上,学者们进一步探讨了两者间的关系。遗憾的是,目前直接研究知识产权保护与数字经济发展的文献相对较少,已有文献大多是通过间接的方式来分析两者之间的关系。有些研究发现,知识产权保护作为激励创新的重要制度安排,通过加速创新进程促进科技进步进而带动数字经济发展[3];还有些研究发现知识产权保护能够通过提高全要素生产率加快数字产业化进程,更好地发挥数字经济的空间溢出效应[4]。此外,经济增长是数字经济发展的引擎,部分文献以实证研究检验了“知识产权保护引致经济增长”这一命题,为理解经济增长“更加可持續”的内涵提供依据[5]。
事实上,数字经济发展很大程度上是由于互联网技术的进步,它起源于科学革命,继而衍生出数字技术,极大地推动了制度变革的系列过程。根据制度经济学理论,知识产权保护是数字经济中不同主体之间相互博弈的结果,其要适配于数字经济发展,不能通过外部强加,必须通过博弈和均衡的过程才能达成,因此,从理论上可以推断,知识产权保护对数字经济既有正面影响也有负面影响,其整体效果将取决于两种效果的相对影响程度。即,知识产权保护与数字经济发展的关系可能更为复杂,既可能产生杠杆效应,也可能产生挤出效应。但现有研究在考察知识产权保护对数字经济的重大影响时大多是从宏观角度来阐述,而对于知识产权保护具体如何影响数字经济,相关文献缺乏定量研究。因此,本文将通过分位数回归模型深入探究在不同分位点下,知识产权保护与数字经济发展之间的关系,试图回答新时期下,知识产权保护对数字经济发展的动态演化效果,最大限度地激发知识产权保护对数字经济发展的积极影响,弱化或扭转不利影响。
三、 理论机制与研究假设
知识产权保护在数字经济发展中的角色可能远比预期的要复杂。一方面,加强对知识产权侵权行为的打击力度,可以减少研发溢出损失,激励创新,促进数字经济发展。另一方面,由于创新者市场势力效应、专利 “灌木丛” 效应的存在,在一定程度上知识产权保护会阻碍数字经济发展。因此,要为知识产权保护创造一个适宜的环境,引领传统产业向数字化、智能化方向前进,推动数字经济发展。
在国家区域发展战略和政策的积极推动下,东、中和西部地区数字经济增长呈现良好势头,但不平衡现象仍然存在。东部地区数字基础设施更为完善,数字智能化产业区域集聚发展格局也初步形成,因此,对知识产权成果保护的需求更为迫切。中部地区,数字经济增长有较好的发展趋势,但与东部相比仍存在较大差距,产业结构长期“偏重”,研究成果等方面尚有开发空间,因此,必须让数字经济与知识产权保护深度融合,共同发展。对于西部地区,长期以来经济增长乏力,数字基础设施也不完善,数字经济发展受到阻滞,对知识产权的重视程度也相对较弱。因此,不同区域数字经济发展对知识产权保护制度的要求不同。
此外,随着知识产权保护在数字经济发展中重要性的加强,我国出台了一系列加强知识产权保护的措施,但由于地方政府竞争的存在,各区域知识产权保护存在一定的差异。一方面,对数字经济的保护程度过低,会引致知识产权保护的“负外部性”,在一定程度上会侵害数字经济产品者权益,对数字经济发展产生“挤出效应”。另一方面,过于严格的知识产权保护水平,会将创新产出者的权利绝对化,阻碍数字经济发展。也就是说,知识产权保护对数字经济发展存在非线性影响关系。鉴于此,提出如下假设:
H1:知识产权保护对数字经济发展的促进作用存在非线性影响;
H2:各地区知识产权保护对数字经济发展的促进作用存在异质性;
H3:不同区域知识产权保护制度与数字经济发展存在最优分位点。
四、 模型构建与变量说明
1. 模型设定
(1)基准回归模型
首先,根据内生增长理论,为了检验知识产权保护对数字经济的影响,建立基准回归模型:
其中,下标i,t分别代表变量所属的省份和年份,[Digi,t]代表被解释变量数字经济,[α0]表示常数项,[Prpi,t]代表解释变量知识产权保护,[Xi,j,t]表示控制变量的集合,e代表随机扰动项。
(2)分位数回归模型
分位数回归最早是由Koenker[10]等提出的,这种方法通过估计被解释变量不同的条件分位数,全面反映被解释变量的相关信息。为了更好地分析知识产权保护与数字经济发展间的关系,本文建立如下模型:
其中,Prp表示知识产权保护的对数,X表示一系列控制变量的集合,Dig表示被解释变量数字经济的发展程度,Quantq表示被解释变量Dig在不同的分位数水平,可以反映不同分位点上自变量的不同作用程度,[βq0]、[βq1]、[βq2]表示q分位点上的回归系数。
2. 变量选取及数据来源
(1)被解释变量:数字经济发展水平
目前,学界和业界对于数字经济发展还未有统一测度标准。有些研究从数字化技术方面来测度[11];还有些研究从互联网发展和数字金融普惠方面来测度[12]。从本质上讲,数字经济是以数据为核心生产要素,以信息技术为支撑的融合性经济。考虑到此,借鉴已有文献研究结果,并参考《“十四五”数字经济发展规划》1测度指标,结合数据的可获得性,构建如表1所示的指标体系。
其中,表1中权重的获得首先利用线性无量纲法中的阈值法将数据标准化,其次参考NBI指数权重确定方法进行赋权。在此基础上,采用线性加权法测定数字经济发展水平。
(2)解释变量:知识产权保护
目前,已有文献关于知识产权保护的测度也有不同方式。如代中强从专利授权量和专利申请量两方面来衡量知识产权保护[13];韩玉雄等基于GP法从社会法治化程度、完备程度等方面来衡量知识产权保护[14]。这些测度方法都值得借鉴,但并未能真正反映技术水平在知识产权保护中的重要性。事实上,数字经济发展在很大程度上表现为数字技术的应用,而技术市场成交额则是针对技术开发等与技术创新有关的成交额,通过制度创新等措施,使科研人员持续释放活力,可以更全面地体现知识产权保护与数字经济之间的关系。因此,本文用借鉴胡凯等的研究[15],采用技术市场成交额占当地GDP的比重测度。
(3)控制变量
为了尽可能避免遗漏变量导致的偏差,选取以下对数字经济发展影响较大而对知识产权保护影响较小的控制变量。其中,经济发展水平(EC)通过各省人均GDP来测度;产业结构(IS)通过第三产业与第二产业的比值来测度;消费水平(CON)通过各个行业和社会集团用于公共消费的商品总量来测度。
(4)数据来源
选取2012—2019年全国30个省際面板数据进行实证检验,由于西藏、港澳台地区数据缺失,故研究样本暂未涵盖,原始数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》,实证分析用Stata软件进行。
(5)描述性统计
从表2统计结果看出,数字经济、知识产权保护的最大值与最小值都有较大差异,说明各区域数字经济发展和知识产权保护水平差异较大。另外,所有变量的标准差均明显小于均值,保证了研究数据的平稳性。
五、 实证检验
1. 全国层面分位数回归结果
本节从全国层面进行实证分析,在表3中,模型(1)表示基准回归结果,由OLS(1)可以看出,检验系数为正,说明知识产权保护促进了数字经济发展。在增加了平方项后,OLS(2)中一次项系数为正,二次项为负,表明知识产权保护对数字经济发展的影响呈非线性,整体上呈现倒“U”型变化。模型(2)考察了不同分位点下知识产权保护对数字经济发展的影响。其中,在低分位点上,知识产权保护对数字经济发展的促进作用不显著,随着分位点的提升,促进作用不断增加。这说明在这一区间内,知识产权保护推动了数字经济发展,数字经济发展更多地依赖知识产权保护。值得注意的是,随着分位点的继续提升,知识产权保护对数字经济发展的促进作用有较大幅度下降。总体来看,随着分位点的增加,促进作用呈先上升后下降的态势。即知识产权保护对数字经济发展的边际促进作用是非线性的,再次验证了假设H1的正确性。
关于控制变量,随着分位点的增加,经济发展水平(EC)对数字经济发展的促进作用先增加后降低,高分位点出现下降的原因可能与知识产权保护制度的滞后性相关。产业结构(IS)系数变化呈上升趋势,可能的原因是数字经济发展催生了以产业智能化为先导的现代服务业颠覆性发展。消费水平(CON)系数变化也呈上升趋势,可能的原因是消费水平,加速了数字化创新技术下新成果的转化,带动了数字经济发展。
2. 区域异质性分析
虽然中国各区域知识产权保护对数字经济发展的影响已被学者们所关注,但是,这种区域差异却没有引起足够的重视。鉴于此,将研究样本分为西、中、东部地区进行相关实证检验,检验结果如表4、表5所示。
表4回归结果显示,不论是在西部、中部还是东部地区,知识产权保护对数字经济发展都起到促进作用,且这种促进作用东部>中部>西部地区。究其原因可能是,西部地区数字基础设施薄弱,数字化程度较低,其促进作用未能充分发挥。中部地区经济实力不断增强,一批新兴产业加速集聚,推动了数字经济发展。东部地区数字化、智能化技术处于领头羊位置,知识产权保护对数字经济发展的促进作用也更快。
表5报告了不同分位点下知识产权保护对数字经济发展的影响。在中、西部地区,随着分位数的增加,知识产权保护对数字经济发展的促进作用逐渐增强。同时,OLS(2)检验结果均显示一次项为正,二次项为负,知识产权保护对数字经济发展的促进作用呈倒“U”型变化,但都没有通过显著性水平检验,说明当前知识产权保护对数字经济发展的促进作用还未达到拐点。侧面回答了在中、西部地区,可以从制度环境建设强化知识产权保护水平进而刺激数字经济发展。在东部地区,随着分位数的增加,回归系数呈先上升后下降的趋势。在高分位点下系数不显著,这是因为东部地区数字经济发展程度高,一定程度上会加剧知识产权保护的排他性,不利于数字经济发展。从OLS(2)检验结果来看,一次项为正,二次项为负,通过了显著性水平检验,说明东部地区知识产权保护对数字经济发展的促进作用仍呈非线性。总之,在东、中、西部地区,不同区域知识产权保护对数字经济发展的促进作用不同,呈现区域异质性,验证了假设H2的正确性。
上述发现表明,在东部地区较高分位点下,知识产权保护对数字经济发展的影响逐渐下降,但是这样的规律在中西部地区却并不存在。这可能与地区间不同的知识产权保护制度环境及实施程度有关。为验证以上推测,进一步将知识产权保护分为高、低两个区域,探究知识产权保护规制的不同是否是区域产生异质性的关键。
3. 知识产权保护规制异质性分析
本部分将在上述知识产权保护水平测度基础上,将区域知识产权保护水平分为高、低两部分,其中,较高知识产权保护区域记为Prp≥1,较低知识产权保护区域记为Prp<1。
从表6中OLS检验结果来看,知识产权保护较高区域对数字经济发展的影响优于较低区域。在Prp<1区域,随着分位点的增加,知识产权保护对数字经济发展的促进作用上升。可能的原因是,在低水平知识产权保护区域内,数字化转型下的技术创新成果面临被窃失的风险,加强知识产权保护会在一定程度上减小技术溢出的扩散效应,促进数字经济发展。在Prp≥1区域,随着分位点的增加,促进作用先上升后下降,在一定范围内,知识产权保护最大程度地发挥了“正外部性”,而较高知识产权保护区域内,严格的知识产权保护造成市场失衡,抑制了数字经济发展。这也说明:知识产权保护对数字经济发展的促进作用控制在一定范围内才是最佳的,存在不同的最优分位点,验证了假设H3的正确性。
六、 结论及建议
1. 结论
本文基于2012—2019年省际面板数据,利用分位数回归模型实证检验了知识产权保护对数字经济发展的影响,得出以下结论:
(1)在全国范围内,知识产权保护对数字经济发展的促进作用存在非线性影响关系。随着分位点的增加,知识产权保护对数字经济发展的促进作用呈先上升后下降的趋势,统计结果显著。
(2)各地区知识产权保护对数字经济发展的影响存在异质性。在中、西部地区,随着分位点的增加,知识产权保护对数字经济发展的促进作用不断加大,但其促进作用还未达到拐点。在东部地区,随着分位数的增加,这种促进作用呈先上升后下降的态势。
(3)不同区域知识产权保护与数字经济发展存在最优分位点。结果表明,知识产权保护较高区域,知识产权保护对数字经济发展的影响作用优于较低区域,在Prp<1区域,随着分位点的增加,知识产权保护对数字经济发展的促进作用增加。在Prp≥1区域,这种促进作用先上升后下降,存在最优分位点。
2. 政策建议
基于上述的研究结论,本文提出以下建议:
第一,重视知识产权保护制度与数字经济发展的适配机制。把握当前数字经济发展的政策机遇,积极探索知识产权保护有效途径,发挥知识产权保护对数字经济发展的正向促进作用,弱化或扭转不利影响。树立知识产权保护与数字经济发展的互利共生观念,提升知识产权保护与数字经济发展的协调性。
第二,因地制宜制定差异化的促进数字经济发展的知识产权保护制度。通过数字经济对知识产权保护制度供给的倒逼机制,实行有区域差异的知识产权保护制度。东部地区数字经济发展迅速,可通过知识产权保护对高资金投入的研发活动形成强力保障,鼓励数字经济发展。中部地区要重视知识产权保护对数字经济发展的正向杠杆作用,推动知识产权保护和数字经济发展的深度融合。西部地区数字经济发展相对薄弱,要适度激励有条件的企业率先开展高水平研发,使创新主体形成核心知识产权,保护创新成果。
第三,充分利用知识产权保护制度异质性,实施差异化、动态化的区域数字经济发展战略,高度重视数字化转型中知识产权保护价值创造过程,构建抵御知识侵权等不确定因素干扰的“防火墙”。对于低水平知识产权保护区域,要进一步提高知识产权保护水平,使数字化转型创新成果得到相应的保护。在高知识产权保护区域,需要注意防范知识产权保护对数字经济发展的抑制性,激发知识产权保护制度的积极影响。
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基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目“复杂网络视角下知识产权保护与区域创新融合发展机制研究”(项目编号:20YJC790004);中国博士后科学基金资助项目“长三角城市群创新极时空演化特征及空间效应研究”(项目编号:2019M651831);山西省软科学课题“山西省知识产权运用和保护创新发展战略研究”(项目编号:2018041044-4)。
作者简介:司玉静(1998-),女,太原理工大学经济管理学院硕士研究生,研究方向为科技与创新管理;曹薇(1983-),女,太原理工大学经济管理学院副教授,硕士生导师,研究方向为区域创新、知识产权保护;赵伟(1997-),男,西北民族大学管理学院硕士研究生,研究方向为会计学。
(收稿日期:2022-01-25 责任编辑:顾碧言)