高技術產業集聚與創新
——基于專利保護的門檻效應

謝 臻，卜 偉

(北京交通大學經濟管理學院，北京 100044)

0 引言

由傳統的集聚經濟理論可知，產業集聚區內各行動主體因地域的接近、交往的頻繁等原因減少了學習與交流的費用，因而導致“集群中飄蕩著行業秘密的空氣[1]”，這些“行業秘密”可以有效幫助該地區的企業進行創新，從而促進整個產業的創新[2-5]。高技術產業(包括醫藥制造，航空、航天器及設備制造，電子及通信設備制造，計算機及辦公設備制造，醫療儀器設備及儀器儀表制造，信息化學品制造等六大類產業)由于具有知識技術密度大、R&D投入強度高等特點，理應更易受到“行業秘密”的影響，即高技術產業在某地區的集聚程度越高，其創新能力就會越強，很多研究也支持了上述結論[6-10]。然而，也有研究認為高技術產業集聚和創新之間并沒有顯著的正向關系[11-12]，更有研究發現高技術產業集聚會抑制創新[13]。

之所以會產生不同的結論，可能的原因有二：一是沒有充分考慮到創新的不同模式。從創新源泉來看，創新可以分為完全依靠自主進行研發所形成的自主創新和依靠模仿他人創新成果所形成的模仿創新，因此應分別考慮高技術產業集聚對不同模式的創新所產生的影響。二是忽視了專利保護這一制度因素在影響企業使用“行業秘密”進行創新時發揮的作用。具體來說，當專利保護程度較低時，高技術產業的集聚會助長“搭便車”行為，從而增加“護租”成本[14-15]，此時有利于模仿創新卻不利于自主創新；當專利保護程度較高時，企業的模仿成本增加，此時有利于自主創新卻不利于模仿創新。綜上所述，研究高技術產業集聚對創新的影響方向和程度時，需要充分考慮到當地的主要創新模式(自主創新抑或模仿創新)以及專利保護程度。

本文在考慮各地區的主要創新模式和引入專利保護這一制度因素的基礎上，具體研究高技術產業集聚與創新之間的關系。首先，參考Melitz等[16]的效用函數和斯塔克博格(Stackelberg)模型，建立了產業集聚、專利保護和不同創新模式之間的理論聯系；其次，將中國各地區按照創新模式的不同進行分類，采用門檻模型分別驗證了在創新模式不同的地區，專利保護這一制度因素在影響高技術產業集聚和創新之間關系的過程中發揮的作用；再次，將各地區當前的專利保護程度與專利保護門檻值進行比較，并在此基礎上分析了該地區高技術產業在未來發展時應注意的問題；最后，得出結論并提出相應的對策建議。

1 理論分析

參照Melitz和Ottaviano的分析框架，假設所有的消費者都具有相同的效用函數U，具體形式如下：

(1)

式中，i∈Ω表示一組產品集合，q0表示消費者對同質化基準產品(本文指非創新產品)的消費水平，qi表示對種類為i的差異化產品(本文指創新產品)的消費水平，α、γ和η為需求參數且均為正值。具體來說，α和η可理解為消費者對非創新產品和創新產品這兩大類產品的偏好程度，α的增加和η的減小都說明消費者對創新產品的需求增多；γ可理解為消費者對創新產品內部各子類品種的偏好程度。

假設消費者對非創新產品的需求為正(q0>0)，在效用最大化的約束下，可以得到消費者對創新產品i的反需求函數，具體如下：

(2)

令Ω*?Ω表示消費者所消費的創新產品集合，則式(2)可以轉換成需求函數，見式(3)：

(3)

(4)

pi=pmax-γqi

(5)

用L表示消費者數量，Qi表示創新產品i面臨的總需求，則產品價格和總需求之間的關系如下：

(6)

當某地專利保護程度特別高，即只要企業未經允許擅自使用他人專利成果就會遭到嚴懲時，可以認為該地區對企業專利擁有完全充分保護。此時，擁有某項專利的企業將完全壟斷市場，面臨式(6)所示的總需求。

在現實中，很少有地區能夠實現對專利的完全充分保護。也就是說，對于絕大多數地區而言，既存在自主創新企業，也存在模仿創新企業，這兩種企業共同面臨如式(6)所示的總需求。為了簡化分析，不妨設市場上只存在兩家企業：一家自主創新企業A，一家模仿創新企業B，ciA(ε)和ciB(ε)分別是這兩家企業生產創新產品的單位成本，ε表示專利保護程度。隨著專利保護程度的增加，自主創新企業進行維權、打假等相關活動的次數逐漸減少，單位成本得以下降，而模仿企業則面臨著越來越嚴酷的懲罰措施，單位成本反而上升。因此，可知?ciA(ε)/?ε<0，?ciB(ε)/?ε>0。

由Stackelberg模型可知，自主創新企業A會首先宣布產量計劃，成為產量博弈中的領導者。隨后，作為追隨者的模仿創新企業B會根據A的計劃進行產量決策。模仿創新企業B的創新產品利潤和反應函數分別見式(7)和式(8)：

(7)

(8)

此時自主創新企業A的創新利潤見式(9)：

(9)

根據利潤最大化條件可以分別求出A、B兩家企業的最優產量和定價，進而求得這兩家企業最大創新利潤的表達式，分別見式(10)和式(11)：

(10)

(11)

根據馬歇爾外部性理論可知，集聚區的企業可以通過投入產出關聯、勞動力共享、知識溢出等方面帶來正向外部性，從而降低生產成本。假設由于地理位置的接近，使得A、B兩家企業的單位生產成本比不接近時分別降低eiA和eiB(ei>0)，已知ei和產業集聚程度g有關，且?ei/?g>0，?2ei/?g2<0。此時，A、B兩家企業的最大創新利潤分別變為式(12)和式(13)：

(12)

(13)

分別用A、B兩家企業的創新利潤πi對產業集聚程度g進行一階偏導，便可以得到企業創新與產業集聚程度之間的關系，見式(14)和式(15)：

(14)

(15)

由式(14)和式(15)可知，企業創新與產業集聚程度之間的關系會受到創新模式和專利保護程度的影響：隨著專利保護程度的減小，ciA(ε)增加而ciB(ε)減小，此時式(14)的取值降低，式(15)的取值增加；隨著專利保護程度的增加，ciA(ε)減小而ciB(ε)增加，此時式(15)的取值降低，式(14)的取值增加。也就是說，對于自主創新企業，只有專利保護程度較大時，產業集聚才能有效促進創新；而對于模仿創新企業，只有專利保護程度較小時，產業集聚才能夠有效促進創新。據此，考慮不止一家企業的情況，本文提出以下假設：

(1)對于主要依靠自主創新(自主創新能力較強)的地區來說，專利保護程度存在一個門檻值，在這個門檻值以下，產業集聚對企業創新的促進作用較弱或產生抑制作用，在這個門檻值以上，產業集聚可以有效促進企業創新；

(2)對于主要依靠模仿創新(自主創新能力較弱)的地區來說，專利保護程度也存在一個門檻值，在這個門檻值以下，產業集聚可以有效促進企業創新，在這個門檻值以上，產業集聚對企業創新的促進作用較弱或產生抑制作用。

2 模型與變量

根據上述分析可知，高技術產業集聚對創新的影響并非簡單的線性關系，而是存在一定的結構變化。處理此問題的常用方法之一便是采用門檻模型，該模型最早由Hansen[17]提出，基本表達式見式(16)：

(16)

(17)

式中，inn表示高技術產業創新，agg表示高技術產業的集聚程度，pat表示專利保護程度，con表示控制變量。由以往研究可知，影響產業創新的因素有人力資本水平hc、資金投入水平cap、企業規模siz、地區經濟發展程度eco等。因此，式(17)可以擴寫為式(18)：

innit=ui+β11agg(pat≤γ)+β2hcit+

β3capit+β4siz+β5eco+εit

innit=ui+β12agg(pat>γ)+β2hcit+

β3capit+β4siz+β5eco+εit

(18)

式中，各變量的含義、指標選取及計算方法如下。

(1)被解釋變量——高技術產業創新情況inn。衡量創新的指標有科研經費投入、專利申請數、專利授權數、新產品銷售收入以及新產品銷售利潤等。在這些指標中，由于創新強調了新技術(包括新產品和新工藝等)首次商業化這樣一個具有經濟意義的概念，因此投入到市場中的新產品顯然要比專利更適合用來衡量創新[18]?；诖耍疚倪x擇當地高技術產業的新產品銷售利潤來衡量創新，同時將新產品銷售收入作為創新的替代指標，進行之后的穩健性檢驗。

(2)核心解釋變量——高技術產業集聚程度agg。測度產業集聚的指標有很多，如Hoover指數、E-G指數、基尼系數、區位熵指數等。其中，由于區位熵指數能夠較為真實地反映要素的空間分布并消除由于地區規模而帶來的影響，被大量研究所采用，因此本文用區位熵指數來衡量高技術產業的集聚程度。

(3)門檻變量——專利保護程度pat。當前專利保護程度的測算方法主要有兩種：直接測算法和間接測算法。前者多用于國家層面的測算，主要是通過構建指標體系來進行；后者多用于地方層面的測算，主要是以當地專利糾紛結案率、技術交易市場成交額等指標作為代理變量，以此來間接估算專利保護程度。由于專利糾紛結案率不能夠反映糾紛裁決的數量和質量，而相比之下，技術交易市場成交額則具有客觀性、綜合性和結果性等優點[19]。因此，本文采用當地技術交易市場成交額占當地GDP的比重來衡量地區專利保護程度。

(4)控制變量：本文采用當地高技術產業R&D人員全時當量來衡量人力資本水平hc，高技術產業新產品研發支出來衡量資金投入水平cap，高技術產業一年的總產值與高技術企業總數的比值來衡量企業平均規模siz，當地的人均GDP來衡量經濟發展程度eco。

為了說明創新模式對結果的影響，首先要明確中國各地區的主要創新模式。按照2016年《中國統計年鑒》的劃分標準，將中國劃分為東部(包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南)、中部(包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南)、西部(包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆)和東北(包括遼寧、吉林和黑龍江)共四個地區。按照近年來《中國區域創新指數報告》中各地區自主創新綜合指數的大小和分布特征，可以認為東部地區的自主創新能力較強，其次是中部和東北地區，最后是西部地區。換句話來說，東部地區的主要創新模式為自主創新，西部地區的主要創新模式為模仿創新，而中部和東北地區則是自主創新與模仿創新發展程度相當的地區。

本文選取了中國28個省份和直轄市(由于西藏、新疆、重慶以及港澳臺的數據缺失較多，而門檻模型又要求平衡面板數據，因此在分析中剔除了這些地區)1995—2015年的面板數據，數據來源為1996—2016年的《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》。為了消除價格變動的影響，凡是與價格有關的指標(如高技術產業創新情況、資金投入水平、企業平均規模、地區經濟發展程度等)均進行了價格平減；為了消除指標量綱的影響并在最大程度上消除異方差，對所有變量進行了對數化處理。采用的計量軟件為STATA 14。

對各指標的原始值進行描述性統計，結果見表1。

表1 描述性統計

由表1可知，從高技術產業創新利潤均值來看，東部地區最大，其次是中部和東北地區，最后是西部地區，這也證實了東部地區的自主創新能力最強，中部和東北地區其次，西部地區較弱；從創新利潤的標準差來看，東部和西部地區較大，說明這兩個地區高技術產業發展較為不平衡，各省之間差異較大。從高技術產業集聚程度、專利保護程度、人力資本水平、資金投入水平、企業平均規模和經濟發展程度等指標的均值來看，均是東部地區最高，西部地區最低，從標準差來看，東部和西部地區都較高，這就說明東部地區在這幾個方面的整體水平要高于其他地區，而西部地區則低于其他地區，且這兩個地區內各省在這些方面的發展水平存在較大差異。

3 結果與分析

3.1 門檻效應檢驗

在進行門檻模型回歸分析之前，要先進行門檻效應的顯著性檢驗和門檻估計值的真實性檢驗。首先進行門檻效應的顯著性檢驗，即式(18)中的β11與β12是否有顯著差異。構造F統計量對其進行統計檢驗，結果見表2。由表2可知，東部地區單門檻檢驗在10%的顯著性水平下拒絕了原假設，中部、西部和東北地區則在5%的顯著性水平下拒絕了原假設，與此同時，這四個地區均未通過雙門檻的顯著性檢驗，也就是說，這四個地區都只存在單一門檻的情況。然后進行門檻估計值的真實性檢驗，即根據門檻值置信區間的大小來判定門檻值的可靠性：置信水平下對應的置信區間越小，說明估計的門檻值越有效。這四個地區單門檻的置信區間均較小，說明估計的門檻值基本準確，可以進行之后的門檻模型估計。

表2 門檻效應的顯著性檢驗及門檻估計值的真實性檢驗結果

注：***表示回歸結果在雙側1%水平上顯著，**表示在雙側5%水平上顯著，*表示在雙側10%水平上顯著(下同)。

3.2 門檻模型估計

求出東部、中部、西部和東北地區的專利保護程度門檻值后，運用式(18)對各地區進行門檻模型參數估計，控制個體效應和時間效應后的估計結果見表3。

表3 門檻模型分組估計結果(被解釋變量lninn)

注：表格中上行數據為回歸系數，下行括號中的數據為t值(下同)。

由表3可知，根據高技術產業集聚程度前系數的正負和大小可以將結果劃歸為三類：東部地區為第一類，專利保護程度低于門檻值時系數為負，高于門檻值時系數為正；中部和東北地區為第二類，系數始終為正，但高于門檻值時的系數大于低于門檻值時的系數；西部地區為第三類，低于門檻值時系數為正，高于門檻值時系數為負。

對于東部地區來說，專利保護程度存在一個門檻值-7.9987。高于這個門檻值時，高技術產業集聚對產業創新產生明顯的促進作用，而低于這個門檻值時，產業集聚對創新的影響為負，且都通過了1%水平下的顯著性檢驗。分析其內在原因，對于主要依靠自主創新的東部地區來說，當專利保護程度較高時，首先，按照傳統集聚理論，產業集聚程度的增加可以降低生產成本，于是企業便可以將更多的資金投入到與創新有關的生產活動中，進而促進自主創新；其次，集聚程度的增加意味著企業數量的增加，意味著企業間競爭的加劇，從而促使企業不斷進行創新；最后，較高的專利保護程度意味著較高的侵權成本，從而可以很好地保護企業的創新成果，維持其不斷進行自主創新的動力。當專利保護程度較低時，企業的自主創新成果很容易被其他企業模仿，且隨著產業集聚程度的增加，能夠模仿該成果的企業數量也在相應增加，從而削弱了企業進行自主創新的動力，抑制自主創新。

對于中部和東北地區來說，高技術產業集聚對產業創新始終表現為促進作用，但這個促進作用的大小會受到專利保護程度的影響。具體說來，中部和東北地區專利保護程度分別存在著-4.9045和-5.3635的門檻值，高于門檻值時，高技術產業集聚會對創新產生較大的促進作用，而低于這個門檻值時，促進作用較小。這就說明，中部和東北地區整體來說自主創新與模仿創新同時存在，但前者發揮的作用稍微強于后者，因此出現了產業集聚始終促進創新、但專利保護程度較高時促進作用更強這一現象。

對于西部地區來說，專利保護程度存在一個門檻值-4.7741，高于這個門檻值時，高技術產業集聚對創新的影響為負，而低于這個門檻值時，產業集聚才對創新有著正向的促進作用，并且通過了1%水平下的顯著性檢驗。究其原因，對于自主創新能力較弱、主要依靠模仿創新的西部地區來說，當專利保護程度較低時，高技術產業集聚程度的增加有利于更多企業之間相互進行模仿，形成大量模仿創新，而專利保護程度較高時，企業就要為自己的模仿行為付出較高的成本，由此抑制了模仿創新。

3.3 穩健性檢驗

選擇更換核心指標的方式來進行穩健性檢驗，即采用空間基尼系數替代區位熵指數來衡量高技術產業的集聚程度，并依然按照文中構建的模型進行實證檢驗，具體估計結果見表4。

由表4可知，用空間基尼系數代替區位熵指數之后，得到的結果與表3基本一致，因此，模型通過了穩健性檢驗。

表4 穩健性檢驗結果(被解釋變量lninn)

4 進一步研究

為了能夠把實證結果與實際情況相聯系，并進一步分析各地區高技術產業的發展現狀和未來發展方向，本文將東部、中部、西部和東北地區各省份和直轄市1995—2015年的平均專利保護程度(對數值)、2015年的專利保護程度(對數值)和當地專利保護的門檻值(對數值)進行對比分析，具體情況見表5。

由表5可知，對于以自主創新為主要創新模式的東部地區來說，全部省份和直轄市的專利保護程度都大于門檻值，即高技術產業在東部地區的集聚可以有效推動創新；對于自主創新與模仿創新程度相當的中部地區來說，專利保護程度高于門檻值的只有安徽、湖北兩省，其余的省份專利保護程度均稍低于門檻值，因此對于后者而言，只加快推動高技術產業集聚并不能最大程度上促進創新，還要同時提升當地的專利保護程度；對于以模仿創新為主要創新模式的西部地區來說，內蒙古、廣西、貴州、云南和寧夏的專利保護程度低于門檻值，這些地區的高技術產業集聚可以促進創新，而對于其他省份來說，只有加快創新模式由模仿創新向自主創新轉變，才能在推動高技術產業集聚的同時有效促進創新；對于和中部地區類似的東北地區來說，只有吉林的專利保護程度稍低于門檻值，因此該地區必須盡快提高專利保護程度，才能夠更大程度上提升高技術產業集聚對創新的促進作用。

表5 各地區專利保護程度(對數值)

注：lnpat*表示當地專利保護程度的門檻值。

數據來源：根據《中國統計年鑒》(1996—2016)相關指標計算得出。

5 結論與對策建議

本文對中國28個省份和直轄市1995—2015年的面板數據進行分地區門檻效應回歸，結果表明：

(1)對于主要依靠自主創新的東部地區而言，只有當專利保護程度較高時，高技術產業集聚才對創新產生明顯的促進作用。

(2)對于自主創新與模仿創新兼顧發展的中部和東北地區而言，高技術產業集聚始終對創新有著正向的促進作用，但專利保護程度較高時促進作用較大。

(3)對于主要依靠模仿創新的西部地區而言，只有當專利保護程度較低時，高技術產業集聚才能有效促進創新。

綜上可知，不能只一味通過加快推進高技術產業集聚進程來促進創新，還要根據各地區創新模式的不同，制定有差異、有針對性的措施。為此，提出以下對策建議：

(1)對于以自主創新為主要創新模式的地區，必須提高當地的專利保護程度，使其始終處于較高的水平，可采取的措施包括加強專利監管、拓寬投訴渠道、增加懲罰力度等。

(2)對于同時發展自主創新和模仿創新，或者以模仿創新為主要創新模式的地區，除了提高當地專利保護程度之外，還要加快推動該地區創新模式由模仿創新向自主創新轉變、極力提升自主創新所占比重，可以采取的措施包括以優惠條件吸引創新人才、以優惠政策吸引創新企業、加強產學研合作、增加研發投入等。