知識產權保護與國際技術轉讓：以中國高新技術產業為例

Liliana Mitkova，于曉涵

（1.薩克雷大學管理科學學院，法國巴黎；2.中央財經大學北京1022002）

知識產權保護與國際技術轉讓：以中國高新技術產業為例

Liliana Mitkova1，于曉涵2

（1.薩克雷大學管理科學學院，法國巴黎；2.中央財經大學北京1022002）

本文使用中國省級高新技術產業的面板數據，對影響中國知識產權保護和國際技術轉讓的主要因素進行了研究。與既有論文一致，我們發現知識產權保護的程度，技術轉讓的研發投入和外商直接投資與技術轉移正相關。但是，國有企業和高新技術產業研究人員的數量卻沒有明顯影響。最后，我們基于這些實證結果提出了宏觀、中觀和微觀層面的建議。

知識產權保護，國際技術轉移，創新，中國數據

一、簡介

本文旨在以中國國際技術轉移體系為例，揭示知識產權保護與知識共享過程的關系。我們的分析基于2000年和2014年期間中國區域的面板數據，探究中國企業使用知識產權的知識共享系統的實現情況。現有研究主要集中于對中國創新過程的研究，中國企業面臨的首要問題是如何更有效的利用知識產權以促成技術轉移進而增強創新能力（Xiao，2011）。尤其關注一下三個主要問題：中國企業技術轉讓的發展情況如何？如何將知識產權戰略引入到知識共享模式中？知識產權對技術轉讓和知識共享模式有何影響？

既有文獻表明，一國技術水平是該國經濟長期增長的主要決定因素之一。幾個發展中國家的實證研究表明，技術投資對于進入國際進口市場至關重要（Hasan&Raturi，2001）。對于發展中國家技術進步而言，直接進口先進技術比研發新技術更為可取，因為前者可以在相對較短的時間內以低成本實現技術進步（邢斐；張建華，2009）。而且，擁有新技術的公司更有可能將技術出售給外部人員，而不是轉讓給分支機構，這為技術進口提供了可能。（Andrea，2000）林毅夫和張鵬飛（2005）提出，通過模仿，吸收和消化進口先進技術，發展中國家可以加快經濟增長速度，甚至與發達國家趨同。Barro&SalaiMarti（1997年）強調了技術進口在發展中國家經濟發展中的積極作用。他們認為技術轉讓可以節省研發費用，使這些國家的經濟增長趨于一致。

許多文獻聚焦于技術進口的問題。技術進口通常有兩種主要形式：外國直接投資（FDI）和作為專利權的許可證。實證表明，跨國公司通過更大規模的外商直接投資和改進的專利權來擴大技術流動（Smith，2001；Branstetter et al，2005）。Maskus（2000）指出，跨國企業（MNEs）在海外建立或收購海外生產子公司的對外直接投資尤其重要，因為它是生產技術的資本和知識來源。Amy& Kamal（1998）提出，東道國政府樂于通過技術轉移吸引外國直接投資到當地公司。然而在超過一定的度之后，東道國政府有動力遏制外國直接投資。如果外商直接投資是技術流動的形式，則可以增強創新（Lai，1998）。同時，通過外商直接投資轉讓的技術質量與創新和模仿以及相對于創新的模仿激勵有關。（Amy&Jocelyn，1998；Amy Jocelyn Glass &Kamal Saggi，2002）專利改革將提高模仿成本，同時降低許可成本（Yang&Maskus，2001）

專利改革的核心議題是知識產權（IPR）的相關法律。Maskus（2000）提供了一個非常全面的知識產權政策記錄摘要。一些研究得出結論，加強知識產權可以有效地改善創新（Denicolo，1996）Carlos強調知識產權可以在擴散中發揮積極作用。另外，Primo（2000）提出知識產權與區域創新能力之間存在“U”形非線性關系。還有許多文獻側重于發達國家與發展中國家之間知識產權影響的差異。Schneider（2005）提出，知識產權對發達國家的創新有積極的影響，但對發展中國家的創新是負面的。（Edwin，1998）Linsu（2002）基于韓國的經驗指出，發展中國家應該努力改變標準化趨勢和全面的知識產權制度，通過FDI提高產品創新速度（Edwin，1998）。Linsu（2002）根據韓國的經驗，發展中國家應該努力改變標準化和全面的知識產權制度的趨勢。那么應該考慮知識產權的水平。Lee，Raymond和Fritz經驗性地測試了這樣的假設，即更強的知識產權將通過誘使跨國公司進行更多的技術轉讓而產生收益。Elhanan（1993）認為，發達國家將通過更嚴格的知識產權獲得收益，但由于研發投資回報，內生創新并不能保證發展中國家對更嚴格的知識產權的收益。Alireza（2005）認為，對發展中國家來說，嚴格的知識產權制度始終是最佳的，因為它通過減少研發密集型產業中的FDI來觸發技術轉讓，刺激創新。過強或過弱的知識產權都不利于創新。所以存在最佳的知識產權水平。但是發達國家采用知識產權標準可能并不適用于發展中國家。（Wang，2011）所以，我們有必要找到中國的最優知識產權。

盡管現有的關于知識產權保護和國際技術轉讓的研究的做出了相當大的貢獻，但仍有一些問題沒有得到解決。我們進行了兩方面的擴展：首先，學術界在總體上強調了知識產權在知識共享中的作用。本文豐富了現有分析知識產權保護對技術轉讓的影響程度的文獻。提供了基于中國數據的不同層級（宏觀，中觀和微觀層面）的支持信息。我們認為，較強的知識產權保護力度有利于中國的創新能力和技術轉移。其次，本文研究了中國知識共享系統實踐的特點，對宏觀經濟，中觀行業和微觀企業的流程進行建模。實證結果表明，知識產權保護，尤其是許可活動和研發投入，對不同形式的知識共享制度的都有積極影響。公司適應創新模式的能力被認為是中國企業可持續競爭優勢的源泉。在市場導向和創新導向的經濟環境下，知識產權購買受到越來越多的關注（毛昊；陳大鵬，2015年）。進口技術一直是改革開放以來技術進步的重要來源。技術進口為中國經濟增長做出了突出貢獻（龔剛，2013）。劉小魯（2011）利用中國的省級面板數據，證明技術進口在提高中國創新能力方面具有重要意義。

中國決心增強企業的全球競爭力，到2020年建成“創新型”國家，到2050年成為“領導力量”（Chen&Li-Hua，2011）。一般而言，加強內部研發能力可以推動相關創新政策的發展，采取對國際技術更開放的態度有利于提高內部創新能力，追趕發達國家（Chen&Qu 2003）。

近期的文獻討論了國內不同宏觀調控工具作為中國創新體系改革的主要決定因素的相對重要性（Hung 2009；Liu 2010）。學者將重點放在推動中國的知識共享體系發展的外部因素上，（Savitskaya et al，2010），尤其是知識產權制度的發展對技術轉讓的促進作用（Deng&Ping，2009）。中國企業采用各種知識共享模式，包括許可（Liu et al，2006），科學合作（Chen&Qu 2003）和外向FDI（Smith，2001；Branstetter et al，2005）。這意味著知識產權（IP）獲得了新的戰略地位：它不僅可以通過促進公司在傳統市場以外的創新來提供額外收入，還為進入新市場和獲得新的競爭優勢創造機會。因此，如果想從知識共享的實踐中持續獲益，對知識產權的積極管理至關重要（Amy& Jocelyn，1998；Glass and Saggi，2002）。

現在有很多關于技術流動的文獻，但很少有人對知識產權與技術轉讓的關系進行了嚴格的實證研究，而研究主要集中在知識產權對區域創新力度的影響，本文希望彌補上述空白。我們基于中國2000年至2014年的區域面板數據，運用固定效應模型和動態面板數據的GMM估計器，得出下述結論：①知識產權保護與技術轉讓規模之間存在正相關性。②對于開放程度較高的地區，這種正相關性的影響更為顯著。這一分析表明，更強有力的知識產權保護有利于創新能力和國際技術合作。由于這一效應在高度開放的地區更為重要，為了進口和更好地利用先進技術，中國要提高整體開放水平和知識產權保護程度。

二、模型，估計方法和描述性統計分析

（一）模型

本文主要考察知識產權保護對技術轉讓的影響程度。如前所述，我們使用知識產權保護程度進行分析。除了主要影響因素，我們增加了另外四個可能會對技術轉移造成影響的變量，四個變量分別為國有企業數量（SOEs），外商直接投資數量（FDI），研發投入和區域人力資本。基本的計量模型如下所示：

Tec|transferit代表第t年第i省技術轉移的程度，CRit表示第t年湖南省知識產權保護程度。SOEit，FDIit，RDit，HUMit分別代表第t年i省的國有企業數量，外商直接投資額，研投資和研發人力資源。ui被描述為省i的固定效應，εit是擾動項。

一般而言，當前技術轉移程度可能取決于過去技術轉移程度，這將導致慣性效應。將解釋變量的滯后項加入模型也可以緩解由省略變量引起的內生偏差。在面板模型中，如果解釋變量包括解釋變量的滯后項，則稱為“動態面板數據”模型。對于動態面板數據，即使使用固定效應進行估計，組內的估計也不一致，存在傳統計量經濟學估計方法難以應對的“動態面板偏見”。

在下文中，我們將使用Blundell&Bond（1998）在其他人的研究的基礎上提出的系統GMM估計來獲得更有效的估計。本文的動態面板模型是：

其中，代表Techtransferit的一階滯后項，其他變量的定義與等式（1）保持一致。

此外，由于目前的技術轉移程度可能受到過去知識產權保護的強度的影響，所以我們也進行了區域技術轉讓對CR的一階滯后回歸。

上述方程表明，技術轉讓的程度取決于知識產權保護的強度，區域技術轉移程度的一階滯后項和知識產權保護程度的一階滯后項。

數據來源為萬德和中國統計年鑒，由于西藏等三省缺失的統計數據較多，我們選用其余27個省份2000年至2014年的統計數據。

（二）估計方法

方程（2）和（3）包含被解釋變量的滯后項，所以被解釋變量既可能受到技術轉讓，知識產權保護程度，國有企業數量，外商直接投資額，投資額研發和區域人力資本的影響，也可以是內生性的。同時，使用固定效應模型也將產生偏差。相反，GMM不需要知道隨機誤差項的準確分布信息，允許隨機誤差項存在異方差和序列相關，因而所得到的參數估計量也更有效。

Arellano和Bond（1991）提出了使用一階差分變換來消除固定效應并使用自變量的滯后項作為差分工具變量的方法，該方法被稱為DIF-GMM。這種方法的有點是不需要選擇其他工具變量，缺點在于信息丟失和弱工具變量。SYS-GMM（Blundell和Bond，1998）可對DIF-GMM進行改進，盡管利用DIF-GMM中的工具變量，但是SYS-GMM采用差分變量作為工具變量，提高了效率的計量經濟學模型。本文即采用SYS-GMM作為估計方法。

使用SYS-GMM的標準較為嚴格，需根據計量經濟學模型和統計原理的邏輯確定工具變量和滯后項。本文使用解釋變量的滯后條件作為工具變量，從最近的滯后期開始測試，指定的滯后期應滿足以下四個要求：①整體工具變量有效性測試；②工具變量與隨機誤差項不存在相關，零假設是不相關；③工具變量個數是要大于等于解釋變量個數；④系數應該保持在混合回歸模型和固定效應回歸模型的估計之間。

（三）描述性統計分析

表1給出了描述性統計分析。

表1 描述性統計分析結果

三、實證結果

（一）中國總體的實證結果

方程（1）的實證結果如表2所示。結果表明，知識產權保護程度與技術轉移規模呈現正相關關系，P值遠遠小于1%的置信水平。同向協相關因素表明，在知識產權受到合理保護的前提下，采購外國技術是研發投入的一種形式，知識產權的有效保護有利于技術轉讓。同時，研發投入與技術轉讓存在顯著的正相關關系，P值也遠低于1%的置信水平，研發投入代表企業采購技術的程度，采購越多，企業對相應市場的投資越多。FDI（外商直接投資）系數為正，P值為0.0374，低于5%的置信水平。外商直接投資反映了一個地區的開放程度，以及這個地區對外國投資者的歡迎程度。如結果所示，外國直接投資越多，技術轉移規模越大。可能原因如下：隨著時間的推移，外資在中國的技術市場中變得越來越重要，中國在國際市場上的重心越來越大。

結果還表明，國有企業數量和人力資源數量的影響不顯著，P值遠遠大于5%的置信水平。國有企業雖然擁有技術轉讓市場的內在優勢，但長期以來國有企業改革對技術采購的影響力不大。同時，國有企業改革對研發人員本身的關注度不高，人力資源只反映單一的研究工作，不能解釋哪種技術應該進口；另一方面，在大多數企業的結構中，研究部門缺乏競爭，可能對人力資源產生負面影響。

表2 固定效應模型

一般而言，目前的技術轉移程度很可能取決于過去的程度，這會導致慣性效應。在面板模型中，我們將解釋的變量包含在解釋變量中以形成動態面板數據。方程（2）和（3）是動態模型，我們使用估計方法作為GMM來估計動態面板數據。

表3中的結果表明，對于我們的初始假設，主要變量的P值在1%的置信水平之下。根據GMM模型使用時的約束因素，我們采用sargan檢驗，方程（2）和（3）的P值分別為0.3917和0.36，數值足夠大，可以拒絕零假設并對方程（2）和（3）進行合理判斷。另一方面，等式（2）中的AR（1）和AR（2）的值為0.0643和0.3216，滿足上述標準，等式（3）同理。我們為兩個函數選擇的工具變量的滯后條件略有不同，前者為1，后者為3，但工具變量都是技術轉移。觀察數量全部為318個，足以進行GMM測試。

根據方程（2）的結果，將技術轉移的一階滯后項加入方程后，知識產權保護程度仍然與技術轉移呈現強正相關關系，但與固定效應模型相比，CR系數明顯下降，這意味著技術轉讓的一階滯后項對技術影響很大。這可以解釋為正常規則，市場上的交易商以交易額為決策依據，如果技術在市場上受歡迎，那么個人之間的交易在下一個時間內將會增加。分析對應于TT（-1）的系數為0.8207，在一定程度上，研發投入和外商直接投資金額與技術轉移呈正相關，實施方式與固定效應模型相同。

根據方程（3）的結果，在我們增加了知識產權保護程度的一階滯后項后，知識產權本身的保護程度與技術轉讓仍然存在正相關關系，但是我們發現，CR（-1）的系數為負，這表明上一期間知識產權保護的穩健性可以消除當前的影響。原因可能是存在邊際效應，當知識產權已經有很大的保護時，知識產權保護的效果可能會達到低邊際狀態。

（二）中國不同地域的實證結果

需要明確，知識產權對中國不同地區技術轉讓的保護效果不同，本文將27個省份分為東部，中部和西部三個部分。根據結果，國有企業在中國東中西部后仍然不顯著，這印證了上一部分提出的結論，國有企業改革對技術采購影響不大。有趣的是，在中國中部，我們模型中總共有7個省份，P值遠遠低于1%的置信水平，這表明中國中部地區的人力資源對技術轉讓有積極作用。然而，需要進一步解釋為什么人力資源對東部和西部地區影響不大。可能的解釋是由于東部地區的技術市場相當成熟，在效用遞減規律下，東區人力資源的P值遠遠大于置信水平；而相反，西部地區的技術市場仍然不成熟，與知識產權保護相比，人力資源的作用尚不顯著。總之，人力資源對中國中部的技術轉移產生了明顯的影響。

表3 GMM結果

表4 中國不同地域的結果

四、結論

我們基于2000年至2014年中國27個省份的動態面板數據，選用固定效應模型和GMM估計器探究知識產權保護與知識共享過程之間的關系。結果表明，知識產權保護程度、研發投入以及外商直接投資與技術轉讓規模正相關，這表明了知識產權保護力度的加強，企業投資越多，地區開放越多，技術轉移越好。與我們原來的想法不同的是，長期以來國有企業數量和人力資源的因素并不顯著，這可能表明研究部門缺乏競爭，對研究人員的關注不足。但是，當我們將27個省分為東中西三部分時，人力資源對中國中部的技術轉移產生了明顯影響。

綜上所述，在開放創新的環境下，這一結果為增強專利系統核心因素、技術轉移與知識共享這三者之間的聯系提供了潛在工具，有助于理解中國知識共享過程，并為知識產權制度的改革提供政策建議。

宏觀上，雖然在固定效應模型和GMM模型下，知識產權的影響都是顯著的，但我們應該努力尋找最優的知識產權保護程度以為創新留出空間，而不是制定極端嚴格的知識產權政策。更重要的是，當我們學習發達國家成熟的知識產權體系時，必須結合我國國情進行相應調整。

在談及與技術轉讓有關的因素時，要區分經濟發展水平不平衡區域的差異。因此，東部地區應制定更有效的知識產權政策，更加重視高新技術產業研究人員的數量和質量，提高自主創新能力，帶動中西部地區的發展；中部地區應保持現有的技術發展的態勢；西部地區應增加對技術轉讓和研發部門的投入，逐步提高創新能力。

最后，在微觀企業層面，實證結果表明：知識產權在激烈的市場競爭中具有極為重要的戰略意義，公司可以通過技術市場來獲得新的競爭優勢。因此，有效和高效地管理知識產權對于擴大利潤和公司的可持續發展至關重要。同時，所有企業都應該給予研發人員更多關注，增強企業研發部門內部的競爭，真正提升本企業的自主創新能力。

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（責任編輯：羅蕾）

On the Factors of Influencing Intellectual Property Protection and International Technology Transfer——A Case Study based on High-tech Industry in China

Liliana Mitkova1,YU Xiao-han2
(1.School of Management Science,Saclay University,Paris,Finance; 2.Central University of Finance and Economics,Beijing 1022002)

This paper uses China's provincial high-tech industry panel data to examine the main factors influencing China's intellectual property protection and international technology transfer.We find degree of IPR protection,investment in R&D and Foreign Direct Investment are positive with technology transfer which is consistent with the results of previous papers.However,the SOEs and the amounts of high-tech industry researchers have unobvious effects.Based on these empirical results,we put forward some suggestions on macro,middle and micro level.

intellectual property protection,international technology transfer,innovation,Chinese panel data

F746.17；D996.5；D923.4

A

1008-2107(2017)03-0005-07

2017-02-12

Liliana Mitkova（1966—），女，博士生導師，法國巴黎薩克雷大學管理科學學院首席教授，UPE管理研究所“創新網絡與國際動態”研究組組長，研究方向：知識產權戰略和技術市場專利證券投資組合的利用；于小涵（1995—），女，北京人，中央財經大學金融學院。