中國海外專利布局對知識產權使用費出口的影響
——基于市場流暢性的分析

姜 寒，代 明 (.湖北工業大學經濟與管理學院,湖北 武漢 430068；.暨南大學經濟學院，廣東 廣州 5063)

0 引言

隨著知識產權制度的完善和經濟全球化浪潮的深入，知識產權國際貿易得到極大程度的發展。事實上，知識產權貿易利潤率極為可觀。以高通為例，2016年其授權許可收入為總收入的1/3，但其利潤占比達85%[1]。有鑒于此，高通、IBM等美國知名企業已將知識產權貿易視為核心業務， “跨國公司+海外專利布局”模式風靡全球。在國家層面，知識產權使用費出口已成為美國等發達國家賺取利潤的重要渠道。從2017年數據看，美國知識產權使用費盈余770億美元，出口額高達1284億美元。此外，由于部分企業可能將利潤留存在下屬公司，知識產權使用費貿易數據極有可能未完全體現其對美國經濟的拉動作用[2]。與此形成對比的是，中國知識產權使用費常年逆差，2017年逆差額高達238億美元，出口額僅為48億美元。中美知識產權使用費出口額的巨大差距不僅體現在絕對數上，從相對數看，2017年中國知識產權使用費出口占服務業比重僅為2%，而美國高達16%。

以上數據揭示了中國知識產權使用費出口額有待提高，中美知識產權使用費出口存在巨大差距。從產出方面看，中國連續多年發明專利申請量居全球首位，知識產權產出大國地位不容置疑。雖然知識產權使用費不僅包括專利使用付費，還包括對版權等其他知識產權的付費，但中國知識產權使用費出口額與專利產出量依舊不太 “相稱”。事實上，中國政府也在努力改善以上局面。早在2016年，國務院就印發了 《 “十三五”國家知識產權保護和運用規劃》，其中明確提出2020年知識產權使用費出口額達100億美元的目標。在這樣的背景下，中國海外專利數與知識產權使用費出口同步劇增更值得關注。

隨著中國企業 “走出去”，專利布局也呈全球化態勢。2017年中國國際 (PCT)專利申請量躍居全球第二，華為和中興則占據了企業排行榜的前兩名。同年，中國知識產權使用費出口額為48億美元，雖然在橫向比較上仍與以美國為代表的發達國家存在較大差距,但在縱向比較上進步顯著，同比暴增311.5%，增速居國內服務貿易之首。中國知識產權局官方網站在報道以上現象時，認為PCT專利的增長是其重要成因。值得斟酌的是：雖然中國海外專利和知識產權使用費出口額增長呈現了很強的同步性，但專利與一般商品不同，除了授權收入，為企業提供戰略壁壘也是其重要甚至首要功能，這意味著專利布局與知識產權出口可能并不是簡單的正向關系。

已有研究揭示了在信息不對稱環境下低價值專利可能對高價值專利交易造成不利影響，在中國專利價值受到質疑的背景下，二者關系更需學術探討。此外，市場設計理論指出：市場流暢性是市場運行效率的重要影響因素。各個進口國 (地區)的網絡化程度與創新能力存在差異，它們又極可能影響市場流暢性。有鑒于此，進口國 (地區)網絡化和創新能力在中國海外專利布局與知識產權使用費出口的關系中扮演了什么樣的角色讓人關注。探索這些問題具有為提升中國知識產權使用費出口提供參考的實踐意義，同時具有豐富知識經濟和知識市場研究的理論意義。

1 文獻綜述

本文以市場設計理論為基礎，探討市場流暢性存在差異時，中國海外專利布局對知識產權使用費出口的影響。據此，本文主要從兩方面梳理已有文獻：一是涉及專利數量與知識產權交易的研究；二是市場設計理論及其在知識市場的應用，并重點關注知識市場流暢性。

關于專利數量與知識產權交易的研究主要有以下觀點：

(1)專利數量提升有利于知識交易發展。在完美市場中，增加可售商品數量對交易額會產生非負影響。Arora等通過理論分析指出專利數量上升增加了知識市場的商品供給，推動了知識市場發展[3]。Johnson等使用中國省級數據進行實證研究，發現專利授權數增長促進了知識 (技術)市場發展，而技術市場的發展又可以反哺創新[4]。

(2)專利數量與知識交易的關系存在不確定性。已有研究表明權利所有人是否出售 (授權許可)知識產權受到知識產權特質等因素影響[5]，換言之專利可能不進入知識市場。此外，專利數量上升會推動專利池形成，專利池效應又會對知識交易產生影響，專利持有人在產業鏈中的位置、專利互補性等因素都會決定該影響的正負號和大小[6-7]。

(3)專利數量提升有可能減少知識交易額。首先，低價值專利增長不利于知識交易。檸檬市場理論闡述了信息不對稱情境下低價值商品會影響消費者商品價值預期，進而可能讓高價值商品退出市場[8]。不幸的是，現實中低價值專利大量存在[9]，知識市場信息不對稱現象比傳統商品市場更嚴重。此時，低價值專利或者說 “壞專利”會極大程度影響買方專利價值判斷[10]，進而不利于知識交易。其次，在雙方都擁有對方所需專利時，企業可能交叉授權，實踐中往往統計的是交易凈值，這時交叉授權可能在名義上降低知識交易額[11]。

市場設計理論的主要倡導者是2012年諾貝爾經濟學獎得主羅斯 (Roth)，他認為應從市場厚度、市場流暢性和市場安全性進行市場設計，其中市場厚度受到潛在交易者數量影響，提升市場厚度有利于市場參與者找到合適的交易對象；市場流暢性則是市場有效程度的一種體現，提升市場流暢性有利于參與者足夠快地達成合意的交易；市場安全性表現為市場抵制場外交易和有損整體福利行為的能力[12-13],該理論指出市場設計是一項系統性工程，以上因素及其交互作用會影響市場能否成交和交易額。

事實上，在市場設計理論提出前，學者們就發現知識市場存在 “阿羅信息悖論”、高交易成本等現象，這導致知識市場有效性比傳統商品市場差[14-15]。Gans等對如何將市場設計理論用于知識市場進行了定性分析，他們指出市場厚度是知識市場形成和發展的重要條件；市場流暢性體現了市場機制運行的流暢程度，而知識市場存在嚴重的信息不對稱現象，市場流暢性較差，知識市場流暢性的主要內容包括匹配和議價；知識市場安全性則與知識產權保護密切相關[16]。以上研究多采用理論探討和案例分析的方法，Agrawal等首次采用美國和加拿大的企業調查數據實證檢驗了市場設計理論在知識市場中的適用性。他們認為知識市場流暢性主要被議價摩擦所決定，并基于該思路使用與議價相關的指標量化了市場流暢性以展開實證，實證結果較好地支持了市場設計理論[17]。

從已有文獻看，目前仍沒有成熟的方法去量化市場流暢性，但大量研究指出網絡化可以通過緩解信息不對稱、降低交易成本等渠道有助于議價[18-20]，網絡化程度的提升有利于增強知識市場流暢性。此外，創新能力與知識市場發展水平正相關[4]；在實施開放式創新戰略時，創新能力強的企業可以更好地談判并引進知識[21]，這意味著創新能力同樣能通過改善議價過程正向作用于知識市場流暢性。

除了以上研究，海外專利布局和知識產權國際貿易也受到了學界關注。現有研究認為海外專利和出口存在正向聯系[22]，但缺乏細化至知識產權使用費出口的研究。中國海外專利研究則圍繞其分布情況[23]和它在對外投資[24]等經濟活動中的作用展開。此外，涉及知識產權國際貿易的研究則關注其規模與發展原因[25]。涉及中國知識產權出口的文獻大多聚焦于知識產權出口額較低，知識產權制度有待完善[26]，知識產權出口貿易競爭力較弱等現象[27]。近年來，一些實證研究發現知識產權創造能力、知識產權運用能力、知識產權保護[28]和網絡化發展程度[29]是知識產權出口的重要影響因素。

在總結已有研究后，本文發現：首先，在考慮 “壞專利”、專利池以及交叉授權時，專利數量上升對知識交易的影響存在不確定性，通過理論分析無法明確中國海外專利布局與知識產權使用費出口的關系，需要進行實證檢驗。其次，市場設計理論指出,市場流暢性會影響市場運行。將其應用在知識產權市場可知，進口國 (地區)知識市場流暢性會影響中國海外專利布局與知識產權出口的關系。已有研究指出，網絡化、創新能力與市場流暢性正相關，在理論上二者可以通過市場流暢性產生調節效應，但目前該效應尚缺乏實證檢驗。此外，中國海外專利布局與知識產權出口的聯系有待探討，缺乏從市場流暢性角度展開的研究。有鑒于此，本文可能存在以下創新點：第一、在研究內容上，基于市場設計理論探討中國海外專利布局與知識產權使用費出口的關系，以及市場流暢性在其中的作用；第二、在研究方法上，采用中國海外專利布局和知識產權使用費出口數據實證檢驗了海外專利布局對知識產權使用費出口的影響，并探討了進口國 (地區)網絡化、創新能力的調節效應。需要說明的是，本文關注專利布局對知識產權使用費出口的影響，專利布局作為自變量，從分布現狀對其進行表征。

2 數理分析

數理分析部分的情境如下：假設在初始狀態，出口國A在進口國B中有且僅有一件專利a用于許可。本文先分析專利a的定價，此后將增加另一項A國在B國所擁有的專利b，通過分析加入專利b對知識交易的影響，探尋海外專利布局與知識產權使用費出口的關系及市場流暢性的作用。

2.1 單一專利交易

首先分析初始狀態，或者說僅有專利a時的議價過程。為了簡化分析，假設只有一個進口買家可能被授權，不存在聯盟問題。在進行授權后，賣方不使用該專利，只有買方使用專利進行生產。買方預期利潤是預期專利價值的增函數，其關系式滿足E(π)=αE(θ)，顯然α>0，其中θ為刻畫專利價值的參數，滿足θ>0。同時，假設由于知識市場的不確定性較高，買方在判斷專利價值時較為保守，會基于A國在B國擁有專利價值的極小值min (θA)和B國自有相關專利價值的極小值min (θB)去判斷專利價值，則預期專利價值為E(θ)=λθ+ (1-λ)ηmin (θA)+ (1-λ) (1-η)min (θB)，顯然A國企業在B國僅有專利a這一項專利時，θA=θa。參數λ體現了專利真實價值對買方預期價值的影響。現有研究揭示了知識市場流暢性與信息不對稱程度負相關，換言之當市場流暢性較高時，買方信息更完全，能更準確地分析出專利價值。例如B國網絡化水平和創新能力較高時，買方可以獲得較多信息，且具有較強的判斷分析能力，買方預期專利價值受專利真實價值的影響更大。因此，λ與市場流暢性正相關。η體現了min (θA)和min (θB)對預期專利價值影響的相對大小。本文不考慮極端情況，假設它們滿足0<λ<1、0<η<1，且B國自有專利數量足夠多，min (θB)足夠小。此時，不難驗證預期專利價值是λ的增函數。換言之，預期專利價值是市場流暢性的增函數。在這種情況下，定價類似于合作博弈中的分錢問題。交易存在交易成本，則賣方支付usellera0=Pa0-tcsellera，買方支付ubuyera0=E(πa)0-Pa0-tcbuyera。其中tcsellera、tcbuyera為賣方和買方交易專利a的交易成本，Pa0為成交價格，下標0表示市場僅有專利a的狀態，下標1表示市場存在兩種專利時的相關參數。某些不隨該狀態改變的變量 (如交易成本、專利保留價值)，本文省略掉了下標0和1。下標a表示專利a的相關參數，下標b表示專利b的相關參數。下標seller表示賣方相關參數，下標buyer表示買方相關參數。

接下來對談判破裂點進行設置：對賣方來說，不進行交易專利依舊具有一定價值，賣方談判破裂點為dsellera0=φa，φa為不進行該筆交易，專利用于從事其他項目的貨幣化價值，簡稱為專利保留價值。前文假設只有一個買家，因此專利保留價值由專利持有人生產相關產品的收益決定，專利保留價值與市場流暢性無關。假設不考慮仿制行為，則對于買方來說不進行交易收益為0，買方談判破裂點為dbuyera0=0。

假設買賣雙方在談判中的地位平等，則以上情境的 “納什積”問題如下：

(1)

對式 (1)求解可得：

(2)

從式 (2)可知，成交價格與預期專利價值、賣方交易成本、專利保留價值成正比，與買方交易成本成反比。市場流暢性通過預期專利價值和交易成本影響成交價格。一方面，根據前文可知預期專利價值是市場流暢性的增函數，市場流暢性上升有利于保守型買方識別專利價值，進而帶來成交價格上升。另一方面，現有研究認為市場流暢性與交易成本負相關，例如B國網絡化水平上升可以通過減少信息獲取成本等渠道降低交易成本；而創新能力的增強可以通過提升談判效率等渠道降低交易成本。換言之，市場流暢性上升會降低交易成本。買方交易成本下降會增加成交價，賣方交易成本下降會減少成交價。由以上分析可知，市場流暢性對成交價的影響無法確定。

再看成交條件，將成交價帶入買賣雙方支付函數可得成交條件如下：

(3)

(4)

不難發現，式 (3)、式 (4)整理后均為：

DCa0=αE(θa)0-tcbuyera-tcsellera-φa≥0

(5)

為了方便表述，把以上不等式左邊的多項式定義為DC。前文已知預期專利價值是市場流暢性的增函數，交易成本是市場流暢性的減函數，故市場流暢性的升高可以通過前面三項對DC產生正向影響。換言之，提升市場流暢性可以讓DC變大，從而更容易滿足成交條件，進而有助于知識交易。從前文可知，進口國 (地區)網絡化程度和創新能力與市場流暢性正相關。因此，在網絡化程度更高和創新能力更強的進口國 (地區)，專利成交幾率更大。

為了更好地體現增加一種專利對知識產權使用費出口額的影響，假設專利a在初始狀態滿足成交條件，此時A國對B國的知識產權使用費出口額為：

(6)

2.2 專利數增加對知識交易的影響

在專利b進入市場后，假設兩種專利談判過程獨立，專利b加入并不影響專利a的交易成本、專利保留價值。但由于信息不對稱，買方預期專利價值會受B國中A國企業專利價值極小值影響，換言之專利b加入可能會影響買方對專利a價值的判斷。此時，對專利a的買方來說，預期專利價值為：

E(θa)1=λθa+ (1-λ)ηmin (θa,θb)+ (1-λ) (1-η)min (θB)

(7)

對專利a來說，若成交，其成交價格為：

(8)

式 (8)等號右邊的交易成本與專利保留價值不變，但是專利a的預期價值會受到專利b的價值影響。本文根據專利a和專利b的價值關系進行分類討論，首先分析專利b價值高于或等于專利a的情況。當專利b的價值高于專利a時，從式 (7)可知，專利b的進入不影響保守型買方對專利a的價值判斷。E(θa)1=E(θa)0，可得Pa1=Pa0，且DCa1=DCa0。由于僅有專利a時滿足成交條件，顯然在加入專利b后成交條件依然滿足，易得Pexp1=Pa1+Pb1≥Pexp0=Pa0。當b成交時，式中的大于等于號取大于號；當b不成交時則取等號。這意味著隨著專利b的加入，A國的知識產權使用費出口額至少不會下降。當專利b的價值等于專利a時，類似的分析可以得到相同的結論。

當專利b的價值低于專利a時，E(θa)10時，總出口額增大，反之總出口額減小。加入專利b對知識產權使用費出口額變化的影響如表1所示。從表1可知，這種影響存在不確定性。

由前文可知，市場流暢性會正向影響成交幾率，對成交價格的影響存在不確定性。換言之，市場流暢性會影響以上四種情況出現哪一種，并通過成交價格影響專利b的邊際效應。因此，進口國 (地區)網絡化和創新能力這兩種與知識市場流暢性相關的變量會產生調節效應。

綜上所述：海外專利布局數不一定與知識產權使用費出口額正相關，由于信息不對稱，低價值專利極有可能不利于知識產權使用費出口。提升市場流暢性可以增加成交幾率，并通過增大預期利潤和減少買方交易成本提升成交價，但賣方交易成本下降可能使賣方愿意用較低價格成交，其對專利交易的具體影響要看以上作用的 “合力”。簡言之，市場流暢性可以通過成交幾率、成交價格對海外專利布局數與知識產權使用費出口額的關系產生影響。進口國 (地區)網絡化程度、創新能力與市場流暢性正相關，因此具有調節效應。

表1 專利價值與知識產權使用費出口額

3 計量模型與數據說明

3.1 模型設定與變量說明

為了探討海外專利與知識產權使用費出口的關系，本文設定回歸模型如下：

lnIPREXPit=β0+β1l.lnpatifit+β2×

controlit+εit

(9)

此外，通過加入交叉項，驗證進口國 (地區)網絡化與創新能力通過市場流暢性產生的調節效應，含交叉項的回歸模型如下：

lnIPREXPit=β0+β1l.lnpatifit+β2×

l.lnpatifitXit+β3Xit+β4controlit+εit

(10)

變量Xit代表與市場流暢性相關的變量，具體為進口國 (地區)網絡化程度與創新能力。在式 (10)中可以通過β2的表現判斷變量Xit的調節效應。

本文的主要變量如下：

(1)lnIPREXPit為因變量，具體為t年中國對國家 (地區)i的知識產權使用費出口。本文采用 《國際收支和國際投資頭寸手冊》 (BPM6)中知識產權使用費貿易額衡量。在聯合國數據庫中，直接從中國出口角度搜索可得數據過少，不適合計量分析。考慮到 《國際服務貿易統計手冊》指出伙伴國家 (地區)統計數據可作為本國 (地區)統計數據的來源及 “鏡像”，已有研究也認為鏡像法是獲取國貿數據的有效方法[30]，本文通過搜索進口國 (地區)進口數據獲取中國知識產權交易額。由于該變量大量取值為0，本文將其加1后取對數進入回歸方程。

(2)lnpatifit為核心自變量，代表中國海外專利布局數，專利布局數可以通過專利授權數和專利存量體現。在理論上，有效專利大多可以通過授權實現知識產權使用費出口。本文采用專利存量衡量中國海外專利布局，lnpatifit為t年中國在國家 (地區)i的有效發明專利存量。本文僅采用發明專利存量主要基于以下原因：①一般來說，相對于實用新型和外觀設計，發明專利技術含量較高，更容易充當知識交易標的；②在世界知識產權數據庫中，發明專利的數據較齊全，但中國實用新型和外觀設計海外布局數據缺失嚴重，不適合計量分析。

本文調節變量是與市場流暢性相關的變量。已有研究指出，提升網絡化程度與創新能力有利于增強知識市場流暢性。網絡滲透率是衡量網絡化發展程度的常用指標[31]，具體計算方法為每百人中網民數。據此，本文使用進口國 (地區)網絡滲透率 (internet)和創新能力 (IC)分別與核心變量構建交叉項，以研究它們的調節效應。以上變量可以影響市場流暢性，從市場設計理論可知，它們也可以直接影響知識產權使用費出口，所以不含交叉項的回歸也把以上變量作為控制變量。

本文的其他控制變量如下：

(1)進口國 (地區)GDP的對數值 (lnGDP)。一個國家 (地區)的GDP很大程度體現了該國 (地區)的購買力，能一定程度上反映其知識需求。同時，GDP也一定程度上體現了其自主創新投入能力，進口國 (地區)本國 (地區)企業的專利也可能與中國專利形成競爭效應。

(2)進口國 (地區)知識產權保護程度 (IPRP)。知識產權保護是影響知識交易的重要因素，也是市場設計的重要內容。在具體指標選取上，本文參考余長林的研究[32]，采用世界經濟論壇發布的知識產權保護指數。與GDP類似，一般來說進口國 (地區)的知識產權保護程度越高，其自主創新能力越強，自身專利面臨的交易環境也越好，本國 (地區)企業的專利可能與中國專利形成競爭。

(3)中國對進口國 (地區)的投資流量 (lnChinaOFDIF)。已有研究顯示，對外投資和知識產權出口存在替代關系[33]。本文采用中國對該國家 (地區)投資流量的對數值進行控制。

(4)中國對進口國 (地區)的商品出口額 (lnCh-inaproductexp)。一方面，中國對進口國 (地區)的商品出口額體現了中國與進口國 (地區)的外貿聯系；另一方面，實踐中專利使用費往往與商品銷售結合在一起，有時甚至難以分割。因此，中國對進口國 (地區)的商品出口額極可能影響對其知識產權使用費出口。具體數據與知識產權出口一樣采用鏡像法獲取。

3.2 數據來源與處理

本文中，中國對進口國 (地區)的知識產權使用費出口額和商品出口額來自聯合國服務貿易署數據庫；中國在進口國 (地區)的發明專利存量來自世界知識產權組織數據庫；進口國 (地區)的網絡滲透率、GDP來自世界銀行數據庫；進口國 (地區)創新能力、知識產權保護指數來自世界經濟論壇；中國對進口國 (地區)的投資流量來自 《中國對外直接投資統計公報》。所有貨幣計價變量均調整為2010年的不變價，中國對進口國 (地區)的知識產權使用費出口額、商品出口額、有效發明專利存量、投資流量以及進口國 (地區)GDP進行了對數化處理。此外，中國在進口國 (地區)的發明專利存量，進口國 (地區)網絡滲透率、創新能力、知識產權保護程度與知識交易談判密切相關。考慮到知識交易談判周期較長，本文將以上變量滯后一期，這也有助于緩解反向因果導致的內生性問題。BPM6的統計從2005年開始，本文樣本時間跨度為2005年至2016年。經過對以上數據匹配，組建了包括22個國家 (地區)111個樣本的非平衡面板。22個國家 (地區)如下：澳大利亞、保加利亞、加拿大、克羅地亞、塞浦路斯、丹麥、芬蘭、法國、希臘、中國香港、匈牙利、以色列、韓國、拉脫維亞、立陶宛、新西蘭、波蘭、羅馬尼亞、俄羅斯、新加坡、瑞典、美國。其中美國、俄羅斯、韓國等都是中國知識產權使用費的主要出口地。

4 實證結果分析

4.1 海外專利存量與知識產權使用費出口

從數據特征上看，中國對許多國家 (地區)的知識產權使用費出口額為0，將其加1取對數后依然為0，因此本文因變量取值在左端歸并為0。針對因變量數據特征，本文使用面板托賓模型這一處理歸并數據的常用模型進行回歸。雖然本文對核心自變量進行了滯后一期處理，可以緩解反向因果引起的內生性，但由于影響知識產權使用費出口的因素太多，且部分難以量化，難免存在遺漏變量導致的內生性問題。針對內生性，本文采用動態面板中的系統GMM方法進行回歸，回歸結果見表2。從回歸結果看，無論采用面板托賓模型還是系統GMM模型進行回歸，本文核心自變量系數都顯著為正,這說明增加海外專利，有利于提高中國知識產權使用費出口額。中國PCT專利數增長和知識產權使用費出口暴增很可能存在因果聯系。

值得說明的是，本文認為 “壞專利”效應在中國知識產權使用費出口中表現不明顯的原因可能在于：地方政府出臺的專利資助、獎勵及補貼政策是低價值專利出現的重要原因[34]，它們對提出申請的專利價值影響較大，但在專利審查制作用下它們對獲得授權的專利質量及價值影響較小[35]。本文核心變量有效發明專利存量多基于授權角度。從數據特征上看，中國有效發明專利存量較高的國家 (地區)，如美國、法國等多為知識產權制度相對發達的國家 (地區)，專利審查機制也較為成熟，低價值專利獲批幾率較小；從客觀事實看，中國PCT專利申請大戶華為、中興等企業都具有較強的國際競爭力，其專利質量相對較高，出現低價值專利的可能較小。再看控制變量表現，并未出現與前文分析明顯相悖的現象，說明模型設定較為合理。

表2 海外專利存量與知識產權使用費出口的回歸結果

4.2 進口國 (地區)網絡化程度、創新能力的調節效應

從已有研究和市場設計理論可知，進口國 (地區)網絡化程度、創新能力可以通過市場流暢性產生調節效應。本文采用加入交叉項的方式對其進行檢驗，表3列出了含交叉項的實證結果，同樣采用面板托賓和系統GMM方法。從交叉項的表現看：發明專利存量與進口國 (地區)網絡化程度生成交叉項的系數在面板托賓模型中顯著為正，在系統GMM回歸中系數為正，總體來說表現較好，符合理論預期，說明在網絡化程度較高的進口國 (地區)，發明專利存量增加對知識產權使用費出口的邊際效應較大。發明專利存量與進口國 (地區)創新能力生成交叉項的系數在面板托賓模型和系統GMM回歸中都顯著為正，說明在創新能力較強的進口國 (地區)，發明專利存量增加對知識產權使用費出口的邊際效應較大。

本文認為之所以出現以上結果，是因為進口國 (地區)網絡化和創新能力與其知識市場流暢性正相關，二者通過影響市場流暢性產生調節效應，進一步作用于中國知識產權使用費出口。結合實證結果和數理分析看，進口國 (地區)網絡化和創新能力上升通過市場流暢性帶來的增加成交幾率、提高預期利潤、減少買方交易成本的效應極有可能大于賣方交易成本下降衍生出的降價效應，從而導致中國知識產權使用費出口額增加。

4.3 穩健性檢驗

為了進一步驗證進口國 (地區)網絡化和創新能力的調節效應，本文先以進口國 (地區)為分組依據求出網絡化程度的組內均值，再使用該均值的中位數將樣本分成兩個子樣本進行面板托賓模型回歸。分樣本回歸結果顯示：在網絡化程度較高的進口國 (地區)，核心自變量的系數較大。同樣，根據創新能力進行類似操作得到的分樣本回歸結果顯示：在創新能力較強的進口國 (地區)，核心自變量的系數較大，這與含交叉項的回歸結果基本一致。需要說明的是，此處未使用系統GMM進行比較是考慮到該方法使用工具變量，系數可比性較差。

此外， 地理距離是傳統引力模型的重要組成，但考慮到知識產權幾乎不存在運輸費用，前文回歸式中未包含地理距離這一變量。本文在穩健性檢驗部分加入地理距離，重復了表2和表3的回歸。具體來說地理距離采用首都距離衡量，數據來源于CEPII官網。回歸結果顯示：加入地理距離后，核心變量和交叉項的系數大多顯著為正，不改變主要結論。從以上檢驗可知，本文實證結果具有較好的穩定性。

表3 包含海外專利存量與進口國 (地區)網絡化、創新能力交叉項的回歸結果

5 結論與啟示

本文從中美知識產權使用費出口額的巨大差距和近期中國海外專利數與知識產權出口同步劇增的現象出發，在回顧知識交易及市場設計理論研究的基礎上構建數理模型，說明在信息不對稱交易環境下，海外專利數量與知識產權使用費出口額的關系存在不確定性；此外，進口國 (地區)網絡化和創新能力可以通過市場流暢性影響專利價值判斷和交易成本，進一步作用于成交幾率和成交價格，從而對海外專利的邊際作用產生調節效應。此后，本文采用中國知識產權使用費出口數據進行實證研究，回歸結果顯示海外有效專利存量與知識產權使用費出口額顯著正相關，且在網絡化程度較高和創新能力較強的進口國 (地區)，有效專利存量的邊際效應較大。實證結果較好地支持了理論和數理分析。

通過以上分析，本文得出兩點主要結論：①增加海外專利能夠促進中國知識產權使用費出口；②布局在網絡化程度較高和創新能力較強國家 (地區)的中國專利可以實現更多的出口價值。

根據以上結論得到以下啟示：

(1)結合中國企業 “走出去”戰略，推動專利進行海外布局，是提升中國知識產權使用費出口的有效手段。目前，企業申請專利的主要目的依舊是戰略防御，受制于知識市場有效性較差和對知識產權交易不熟悉的情況，海外專利的國際貿易價值往往沒有得到充分體現。從美國等創新強國的表現看，海外專利貿易價值實現情況會極大影響中國從創新大國向創新強國轉變。

具體政策建議包括：①在控制不合理套取海外專利補貼活動的同時加強海外專利補貼力度，合理增大受惠企業范圍，優化審批流程，讓海外專利補貼制度激勵中國企業在海外布局更多的優質專利。目前在一些地區，如北京、廣州等地已經出臺了針對國際專利的補貼政策，未來對以上政策適度推廣和持續優化是值得考慮的舉措。②通過發展官方及民間服務機構、舉辦培訓班和論壇等方式加強中國企業海外專利布局能力，從而提升海外專利存量。③通過媒體宣傳等手段讓更多企業認識到海外專利可以通過交易牟利，進而緩解知識產權布局成本對知識產權走出去的抑制作用，促使更多企業對專利進行國際化布局。從中國海外專利分布情況來看，主要集中在少數企業 (如華為、中興)，鼓勵更多企業進行海外專利布局是增加中國國際專利的有效手段。

(2)基于市場設計理論，從市場流暢性角度優化海外專利布局是提升中國知識產權使用費出口的可行思路。具體來說，可以多選擇網絡化程度較高和創新能力較強的國家 (地區)進行專利布局，在這些市場流暢性較高的國家 (地區)，新布局的專利更容易實現出口價值；同時，進一步鼓勵布局在市場流暢性較高國家 (地區)的已有專利參與許可貿易，這些專利容易滿足成交條件，并極有可能取得更高的售價。

具體政策建議包括：①在設計補貼政策時，對布局在網絡化程度較高和創新能力較強，或者說知識市場流暢性較強國家 (地區)的專利給予適度傾斜，從專利營收的角度優化中國專利海外布局；②通過信息公開、窗口指引等手段對企業專利布局進行指引，引導企業選擇易于實現貿易價值的國家 (地區)進行布局。