專利結構與經濟增長
——基于產業結構的門檻效應分析

張 騫，羅昌瀚，周鴻勇

(1.北京大學新結構經濟學研究院，北京 100871； 2.新結構經濟學長三角(紹興)研究中心，浙江 紹興 312000)

創新是引領一國或地區經濟發展的根本動力[1-2]，而且已經成為決定未來我國經濟可持續和高質量增長最為關鍵的因素之一[3-4]。作為創新產出成果的專利是衡量創新能力的重要指標，一些研究認為專利對經濟增長具有正向效應，甚至對一國經濟增長起著決定性作用[5-7]。自1984 年正式頒布《中華人民共和國專利法》以來，我國專利的申請量和授權量就呈現出爆炸式的增長態勢，2012 年我國就已成為全球第一大專利申請國并保持至今。然而很多研究表明，專利并未對我國經濟增長產生顯著的促進作用，一個代表性的現象是專利的激增伴隨著全要素生產率(total factor productivity，TFP)增長的持續低迷以及近幾年經濟增速的不斷下行，即存在“創新悖論”現象。國家知識產權局早在2014 年發布的研究報告中也特別指出，我國的專利對產業轉型升級和經濟社會發展的有效支撐力度還遠遠不足。

一、文獻綜述

很多學者將 “創新悖論”現象的產生歸咎于專利的質量不高[8-9]，因為高質量專利是專利能夠有效促進經濟增長的關鍵所在[10]。遵循這種思路，一些學者便深究造成我國專利質量低下的原因，矛頭指向政府的創新激勵政策或者是創新追趕戰略。例如：Tong等研究發現，我國第二次修訂后的專利法鼓勵國有企業專利活動的提升，導致的結果是實用新型專利和外觀設計專利數量顯著增加，但是體現相對較高創新水平的發明專利數量沒有顯著增加[8]；黎文靖等認為選擇性的產業政策會激勵企業的策略性創新行為，為了獲得政府補貼，企業會采取增加低質量創新數量的策略，而中國上市企業的實證研究發現，受產業政策激勵的企業，只是非發明專利數量顯著增加[11]；龍小寧等同樣認為我國專利激勵政策是造成專利的數量激增但創新含量未同步提高的重要原因[12]；張杰等進一步指出在類似我國這樣的發展中國家，主動實施的創新追趕戰略對微觀層面專利活動、專利質量乃至專利產業運用行為將產生一系列突出的扭曲作用，既可能導致大量自主創新程度不高的低質量專利的產生，也會造成專利產業運用價值以及技術溢出效應的降低，從而造成專利“泡沫”或者專利“創新假象”的發生，進而對專利和經濟增長之間的作用關系造成扭曲效應[9]。然而，葉阿忠等發現沒有顯著證據表明地方政府的資助政策扭曲了專利數量增長的動因，創新戰略導致的專利“泡沫”對專利經濟效應的抑制程度是有限的[13]；趙娟等認為專利對經濟增長的促進作用是毋庸置疑的，只是沒有形成對經濟增長的持續性影響效力，并且不同類型專利對經濟增長具有差異化的影響效應[14]。也有一些學者發現，即使質量較高的發明專利也并不必然會產生更高的經濟增長效應：劉華等的研究均發現發明專利產生的經濟效應是3種專利中最小的[15-16]；趙彥云等采用我國1988—2008年省級面板數據考察了不同類型專利對TFP的影響，結果表明發明專利在1997年前對TFP沒有顯著影響[17]；任曉猛等采用1998—2007年中國工業企業與專利匹配數據庫進行實證分析發現，在發展初期階段發明專利不能顯著促進企業銷售收入增長，意味著發明不是越多越好[18]。可見，專利質量并非“創新悖論”的根本原因。

既然專利質量視角不能有效解釋“創新悖論”現象，為探析我國專利激增與TFP增長長期低迷及近年來經濟增速下行并存的真正原因，筆者基于新結構經濟學視角，從專利結構與產業結構的適配性角度進行分析，指出專利能否發揮經濟增長效應取決于專利結構是否與產業結構相匹配，適于一國或地區經濟發展的專利結構并非發明專利越多越好。

二、理論分析和研究假說

專利作為一種技術產品，只有與產業相結合，在生產中得以充分運用，才能產生現實的生產力，進而成為經濟增長的正向因素。已有研究往往從專利或創新本身的特性來探討專利或創新的經濟效應，如專利質量視角，這實質上是一種供給側層面的分析。由林毅夫教授提出的新結構經濟學認為，產業發展是創新的需求側，在不同的產業結構下創新的用處不同，產業結構決定了創新結構的收益[19]449。因此，在看待創新對經濟增長的影響時，不能忽視產業需求側的作用。不同的產業對不同類型的創新產出即專利的需求不同，需要引入結構視角，分析專利結構與產業結構的適配性，在此基礎上評估專利的經濟增長效應。

第一，不同類型的專利在技術含量上具有很大差別，不同產業所用技術的異質性決定了其對不同類型專利的需求不同。我國將專利分為發明、實用新型和外觀設計3種類型。根據《中華人民共和國專利法》，發明專利是指“對產品、方法或者其改進所提出的新的技術方案”，實用新型專利是指“對產品的形狀、構造或者其結合所提出的適于實用的新的技術方案”，外觀設計專利是指“對產品的整體或者局部的形狀、圖案或者其結合以及色彩與形狀、圖案的結合所作出的富有美感并適于工業應用的新設計”。由此可見，發明專利的技術含量與知識水平遠高于實用新型和外觀設計專利。資本密集型產業的技術裝備較多，對新技術新設備的需求也多；勞動密集型產業對技術和設備的依賴程度則相對低很多，其所需的技術基本上都是成熟技術。因此，實用新型和外觀設計專利一般能夠滿足勞動密集型產業的需求，而資本密集型產業對發明專利的需求會更大。另外，不同產業中勞動力的結構不一樣，對不同技術的學習應用水平也有所差別。勞動密集型產業中，參與生產的勞動者主要是普通的低技能勞動力，而資本密集型產業中的勞動者則以高技能人才為主。高技能人才對技術的學習應用和消化吸收能力顯然會比低技能勞動力強很多，因而在對技術含量較高的發明專利的學習應用上，高技能人才比低技能勞動力具有優勢。同時，不同于實用新型和外觀設計專利具有較強的實用性并且易于直接投入生產，發明專利并不要求是經過實踐證明可以直接應用于工業生產的技術成果，它甚至可以只是一種解決技術問題的方案和構思，單純具有在工業上應用的可能性。這意味著，發明專利需要與具備一定知識和技能的勞動力相結合才有可能更好地轉化為現實生產力，低技能勞動力難以有效利用發明專利。因此，發明專利與資本密集型產業的適配度高于其與勞動密集型產業的適配度；資本密集型產業與勞動密集型產業相比，前者對發明專利的需求較大，后者對實用新型和外觀設計專利的需求更多。

第二，不同類型的專利在研發成本和風險上存在顯著的異質性，不同產業分擔成本和風險能力的差異決定了其對不同專利的需求不一。從研發成本上看，實用新型和外觀設計專利更多地依托創新人力資源；發明專利除了必要的人力投入外，還需要投入大量的物資資本，且發明專利對人力資源質量的要求要比實用新型和外觀設計專利更高。從研發風險上看，發明專利的研發周期較長、不確定性較大，并且與實用新型和外觀設計專利不需要經過實質審查相比，發明專利在申請授權時的程序更嚴格、駁回率更高，因此發明專利的研發風險也比實用新型和外觀設計專利大。就產業而言，資本密集型產業具有資金和人才優勢，可以研發或者購買成本和風險較高從而價格較高的發明專利；勞動密集型產業一般處于產業鏈的底端，附加值低，資金較為稀缺，研發或購買成本和風險以及價格均相對較低的實用新型和外觀設計專利是更為理性的選擇。

第三，不同的專利類型代表不同的創新模式，發明專利包含了較高程度的自主創新信息，代表自主創新模式，實用新型和外觀設計專利更多側重于模仿改進，代表模仿創新模式[19]464。自主創新和模仿創新是一國或地區實現技術進步的兩個基本途徑，兩者都需要資本的投入，而且自主創新活動需要的資金更多[20]。不同的國家或地區，由于經濟發展階段不同，因而適宜的創新模式是不一樣的。一國或地區只有選擇與發展階段相匹配的創新模式，創新才能產生顯著的經濟發展績效[21]。發達國家或地區處于世界技術前沿，只能依靠自主創新來獲得生產效率改進[22]；處于世界技術前沿內部的發展中國家或地區選擇模仿創新為主的創新路徑則具有必然性[23]。產業結構水平是一國或地區經濟發展階段的重要體現，一般而言，發達國家或地區的產業結構以資本密集型產業為主導，發展中國家或地區的產業結構以勞動密集型產業為主導。那么，離世界技術前沿較近的資本密集型產業的創新模式應以自主創新為主，離世界技術前沿較遠的勞動密集型產業的創新模式應以模仿創新為主。換言之，以資本密集型產業占主導的產業結構應與以發明專利占主導的專利結構相匹配，以勞動密集型產業占主導的產業結構應與以非發明專利(實用新型和外觀設計專利)占主導的專利結構相匹配。當專利結構與產業結構相匹配時，專利代表的創新才能顯著促進經濟增長。

根據上述分析，提出以下研究假說：專利對經濟增長的作用受到產業結構的門檻約束，專利結構只有在與產業結構相匹配時，才能有效推動經濟增長。

三、變量選取與實證方法

1.變量選取

a.被解釋變量。被解釋變量為經濟增長，分別選取地區實際GDP增長率Y1、地區實際人均GDP增長率Y2和地區TFP增長率Y3為衡量指標。其中，GDP增長率反映了經濟增長的速度，TFP增長率可代表經濟增長的質量。實際GDP由名義GDP通過居民消費價格指數(CPI)平減獲得。TFP增長率通過DEA-Malmquist指數法測算，具體方法是以GDP作為產出，以物質資本存量和勞動力作為投入，使用DEAP 2.1軟件測算；物質資本存量由永續盤存法核算，折舊率取5%，勞動力用就業人數度量。

b.核心解釋變量。專利結構為核心解釋變量，其反映了自主創新與模仿創新兩種創新模式的比例關系。本文構造了兩個測度專利結構的指標：一是發明專利授權量與非發明專利授權量的比值R1；二是發明專利授權量占全部專利授權量的比例R2。顯然，這兩個指標數值越大，表明創新模式結構越傾向于自主創新而非模仿創新，亦即創新模式結構偏向自主創新。

c.門檻變量。產業結構Q為門檻變量，采用勞動密集型產業銷售產值與非勞動密集型(包括資本密集型和技術密集型)產業銷售產值的比值表示，它衡量了勞動密集型產業規模相對于非勞動密集型產業規模的大小程度，該值越大表明勞動密集型產業在產業結構中的占比越大，而資金密集型產業和技術密集型產業的比重相應就小。

d.控制變量。為了增強實證檢驗的穩健性，根據已有相關研究[24]，控制變量為居民消費增長率Xcon、政府消費增長率Xgov、常住人口增長率Xpeo、固定投資增長率Xfi、出口增長率Xex、外商直接投資增長率Xfdi和金融發展水平Xfin。

2.數據來源

受數據獲取的限制，筆者搜集整理了2002—2016年我國30個省級行政區的面板數據作為研究樣本，香港、澳門、臺灣、西藏的數據由于缺失較多而未被采用。原始數據來源于相應年份的《中國統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國科技統計年鑒》以及萬得(Wind)經濟數據庫和國家統計局官方數據。對于個別缺失數據，使用前后年份的均值進行替代。因此，本文的回歸數據為平衡面板數據。為了避免異常值的影響，從而增強研究的穩健性，還對所有連續變量1%以下和99%以上的分位數進行了縮尾處理。

3.模型設定

為了實證檢驗不同類型專利對經濟增長的作用如何受到產業結構的制約，本文根據Wang發展的非動態面板門檻模型[25]，構建了專利結構影響經濟增長的產業結構門檻效應模型。若只存在一個門檻，則使用單門檻模型：

Yit=α+β1RitI(Qit≤q) +β2RitI(Qit>q)+

δXit+μi+εit

(1)

式中：i為地區；t為時間；Y為被解釋變量，本文指經濟增長；R為門檻依賴變量，也是核心解釋變量，本文指專利結構；I(·)為示性函數；Q為門檻變量，本文為產業結構；q為門檻值；X代表一系列控制變量，包括居民消費增長率、政府消費增長率、常住人口增長率、固定投資增長率、出口增長率、外商直接投資增長率和金融發展水平；δ為控制變量的系數；α為常數項；β1為Q≤q時專利結構對經濟增長的影響系數；β2為Q>q時專利結構對經濟增長的影響系數，當β1≠β2時，證明存在門檻效應，反之則不存在門檻效應；μi為個體固定效應；εit為隨機擾動項。

如果存在兩個門檻，則可將模型(1)擴展為雙門檻模型：

Yi=α+β1RitI(Qit≤q1)+β2RitI(q1

β3RitI(Qit>q2)+δXit+μi+εit

(2)

式中：q1、q2為兩個門檻值，且q1

當存在3個及以上門檻時，則可依照上述方法建立多門檻模型。

四、研究結果與分析

1.基準回歸

(1)門檻存在性和真實性檢驗

在進行門檻回歸前，需要進行門檻存在性和門檻真實性檢驗。

a.對于模型中產業結構門檻是否存在的問題，使用自抽樣法反復抽樣300次來確定門檻個數并檢驗其顯著性(表1)。當以Y1為被解釋變量，并且以R1為核心解釋變量時，Q的單門檻檢驗的F值為34.67，P值為0.016 7，說明在5%顯著性水平下拒絕不存在門檻效應的原假設，因而存在第一門檻；雙門檻檢驗的F值為9.51，P值為0.616 7，沒有通過顯著性檢驗，故不存在第二門檻。當以Y1為被解釋變量，并且以R2為核心解釋變量時，Q的單門檻檢驗的F值為38.88，P值為0.020 0，說明在5%顯著性水平下拒絕不存在門檻效應的原假設，亦即存在第一門檻；雙門檻檢驗的F值為7.13，P值為0.770 0，沒有通過顯著性檢驗，故不存在第二門檻。綜上可以判定，在使用專利結構的兩個衡量指標的情況下，專利結構對Y1所代表的經濟增長的影響都存在產業結構的單門檻效應。同樣地可以分析得到，當被解釋變量為人均GDP增長率或TFP增長率時，用兩個指標度量的專利結構對經濟增長的影響均存在產業結構的單門檻效應。

表1 門檻存在性檢驗結果

b.對于門檻值真實與否的問題，通過構造門檻估計值的置信區間并借助似然比(LR)函數圖進行檢驗，即使用格柵搜索法確定門檻估計值及其95%置信區間(表2)，然后對照每個門檻模型的LR函數圖(圖略)進行判斷。以Y1作為被解釋變量且以R1為核心解釋變量時的門檻模型為例，由表2可知，其單門檻估計值為0.111 2，95%置信區間分別為[0.108 7, 0.111 3]；觀察此時的LR函數可以發現，該單門檻估計值等于LR統計量為零時的門檻參數估計值，并且該95%置信區間與5%顯著性水平下LR統計量的臨界值(7.35)以下部分相一致。因此，該門檻估計值是有效的，通過了真實性檢驗。類似地可以判定，其他5個門檻模型的門檻變量也均通過了門檻估計值真實性檢驗。此外，由表2可知，6個模型中的產業結構門檻值非常接近，都在0.1上下。

表2 門檻真實性檢驗結果

(2)門檻模型基準回歸結果

表3為專利結構對經濟增長作用的產業結構門檻回歸結果，在控制居民消費增長率、政府消費增長率、常住人口增長率、固定投資增長率、出口增長率、外商直接投資增長率、金融發展水平等變量的條件下得到以下結果：

表3 門檻模型基準回歸結果

a.當門檻變量Q≤q時，核心解釋變量R1對以GDP增長率所代表的經濟增長即Y1的影響系數為5.041 8，且在5%的顯著性水平上顯著；核心解釋變量R2對Y1的影響系數為9.726 0，且在5%的顯著性水平上顯著。而當Q>q時，R1對Y1的影響系數為-9.462 0，R2對Y1的影響系數為-10.155 8，并且兩者都通過了1%顯著性水平的顯著性檢驗。可見，當勞動密集型產業銷售產值與非勞動密集型產業銷售產值的比值位于門檻值以上時，偏向發明的專利結構不利于總量GDP增長，當勞動密集型產業銷售產值與非勞動密集型產業銷售產值的比值位于門檻值以下時，偏向非發明的專利結構能夠顯著促進GDP增長。類似地，由表3可知，當Q>q時，R1、R2對Y2即人均GDP增長率和Y3即TFP增長率的影響均顯著為負；當Q≤q時，R1、R2對Y2和Y3的影響均為正但不顯著。綜上所述，上述6個門檻模型回歸結果盡管存在不顯著的情況，但是它們仍然反映了共同的結論：專利結構對經濟增長的影響受到產業結構的制約，當勞動密集型產業銷售產值與非勞動密集型產業銷售產值的比值小于門檻值，即產業結構偏向于非勞動密集型時，發明或自主創新在專利結構中比重的上升，能夠推動經濟增長，但當產業結構更加偏向于勞動密集型時，擴大自主創新比例則不利于經濟增長，此時的最優專利結構應以代表模仿創新的非發明專利為主。

b.控制變量方面，Xcon、Xgov對GDP和人均GDP增長率的影響均顯著為正，而對TFP增長率的作用為負但不顯著；Xpeo對GDP增長率的影響不顯著，但對人均GDP增長率和TFP增長率具有顯著的負向影響；Xfi與Xex均顯著促進了GDP和人均GDP增長率的提升，但對TFP增長率的作用不顯著；Xfdi對經濟增長的3個指標均具有顯著的正向影響；Xfin對3個經濟增長指標的作用均在1%的顯著性水平上顯著為負。

2.分地區回歸

根據國家統計標準將回歸數據按東部地區和中西部地區進行分類，并對兩個地區分樣本進行門檻回歸分析，結果分別如表4和表5所示。

表5 門檻模型中西部地區回歸結果

a.東部地區回歸結果。表4顯示，當Q>q時，R1、R2對Y1的影響均顯著為負，當Q≤q時，R1、R2對Y1的作用雖不顯著但也均為正值，這說明當勞動密集型產業銷售產值與非勞動密集型產業銷售產值的比值較大時，偏向自主創新的專利結構不利于東部地區GDP增長。同樣可以分析得到，當勞動密集型產業銷售產值與非勞動密集型產業銷售產值的比值較大時，側重自主創新模式的專利結構不利于東部地區人均GDP增長和TFP增長。總之，東部地區的回歸結果表明專利結構只有與產業結構相適應時，才能提高經濟發展水平。

b.中西部地區回歸結果。由表5可知，當Q>q時，R1、R2對Y1和Y2的影響均顯著為負；當Q≤q時，R1、R2對Y1和Y2的影響雖不夠顯著但也均為正值。這說明當勞動密集型產業銷售產值與非勞動密集型產業銷售產值的比值較大時，采用偏向自主創新模式的專利結構不利于中西部地區GDP和人均GDP的增長，中西部地區的專利結構只有與其產業結構相適應時，才能推動GDP增長。另外，當Q>q時，R1、R2對TFP增長率的影響均顯著為負，當Q≤q時，R1、R2對TFP增長率的影響仍然均顯著為負，但此時的回歸系數值相對前者已明顯變小(-0.318 9 < -0.935 4，-0.545 9 < -1.381 8)。這表明，在西部地區，產業結構越是偏向于勞動密集型，那么以反映自主創新的發明專利為主的專利結構越不利于TFP增長率。而對于Q≤q時專利結構對TFP增長率的抑制現象，一個可能解釋是，樣本期內西部地區總體發展水平仍然比較低，經濟增長更多地依賴要素投入驅動和技術引進，而非創新驅動，無論自主創新，抑或模仿創新，對TFP增長率的促進作用都尚未得到充分發揮。

表6 專利結構對產業發展影響的回歸結果

3.專利結構對產業發展的影響

創新成果產業化是創新得以實現的最終途徑，推動產業發展升級也是創新的基本目的。因此，產業發展可被視為專利結構影響經濟增長的一個渠道。當專利結構與產業結構相適應時，專利結構反映的創新模式由模仿向自主的演進便能促進產業發展，從而促進經濟增長。既然研究發現專利結構對經濟增長的作用受到產業結構的制約，那么專利結構對產業發展的作用也可能會因產業結構的不同而存在異質性。基于此，繼續利用門檻模型來檢驗專利結構對產業發展的影響是否存在產業結構門檻效應。對于產業發展水平的衡量指標，采用工業銷售產值增長率表征，記為Y4。表6給出了全國數據和中西部地區數據的門檻回歸結果，東部地區的樣本因為沒有通過門檻存在性檢驗所以未予列出。結果顯示，從全國范圍看，當Q>q時，R1、R2對Y4的影響顯著為負，而Q≤q時，R1、R2對Y4的影響為正但不顯著。就中西部地區而言，當Q>q時，R1、R2對Y4的影響顯著為負，而Q≤q時，R1、R2對Y4的影響為正，且在10%的顯著性水平上顯著。因此，總體而言，專利結構只有與產業結構相適應時，才能促進產業發展，當產業結構偏向勞動密集型產業時，有助于產業發展的適宜性專利結構應偏向模仿創新而非自主創新。

五、結論及政策啟示

基于新結構經濟學專利結構與產業結構的適配性視角，分析了專利結構影響經濟增長的產業結構門檻效應。研究結果顯示：代表不同創新模式的專利結構只有與產業結構相適應時，才能有利于經濟增長，促進TFP增長和產業發展；當勞動密集型產業銷售產值與非勞動密集型產業銷售產值的比值較大，即產業結構更為偏向于勞動密集型時，適宜于產業發展和經濟增長的專利結構應以代表模仿創新的非發明專利為主。該結論意味著創新模式并非越自主越好、越高端越優，一個國家或地區采用什么樣的專利結構，要與其產業結構相適應。本文研究結果在一定程度上解釋了中國大量專利對經濟增長無效的“創新悖論”現象，符合新結構經濟學創新理論的基本原理，對于一國或地區根據發展階段和產業結構制定合理的創新政策、選擇適宜性創新模式具有一定的借鑒意義。

根據本文研究結果，我國地方政府應立足區域經濟發展階段，基于當地產業發展水平和特征，因地制宜地選擇合適的創新模式，克服只要原創性發明不要模仿式創新的傾向，避免一味地創新趕超，同時也要根據產業結構的動態變化，不斷適時調整關于創新和專利的政策結構；就全國而言，應當進一步完善技術市場體系，深化要素市場化改革，提高知識產權交易的數字化與智能化水平，促進專利等技術要素在全國范圍自由流動，實現全國范圍內專利(創新)結構與產業結構的動態匹配。

另外，根據新結構經濟學理論，一個地區在給定時點上的產業結構既可能是與其要素稟賦結構所決定的比較優勢相符合的是適宜的產業，也可能是違背比較優勢的扭曲型或戰略型產業。那么，在同時考慮這兩種類型產業的情況下，不同創新模式對經濟增長產生的影響是后續研究需要關注的方向。