區域知識產權保護與綠色全要素生產率
——基于空間杜賓模型的分析

方紫薇，陶 爽，鄭德昌

（1.武漢理工大學經濟學院，湖北武漢 430070；2.華中科技大學經濟學院，湖北武漢 430074）

黨的十九大報告提出提高全要素生產率的迫切要求，意味著提高中國經濟增長質量成為新的發展目標，推動經濟發展全面綠色轉型成為重要趨勢。因此，中國經濟發展評價指標不再局限于GDP增長率，取而代之的則是能夠體現經濟高速增長背后技術效率的全要素生產率［1］。受制于持續惡化的環境約束，將環境污染作為非期望產出納入到測算過程中的綠色全要素生產率（GTFP）與當前中國經濟高質量可持續發展的要求更為契合［2］。提升綠色全要素生產率本質上是通過推動綠色技術創新來提高偏向環境友好的綠色生產效率，從而達到經濟與環境可持續發展的雙贏目標［3］，因此推動技術創新是促進經濟增長的根本動力。知識產權保護是維護技術市場穩定并推動企業技術創新的關鍵因素，它能夠規范技術交易市場，營造良好的市場氛圍，提供技術信息交流平臺，促進科技創新成果轉化并最終產生積極的社會效益［4］，因而，關注知識產權保護在促進綠色全要素生產率提升過程中的重要作用具有極大的現實意義。與此同時，由于中國幅員遼闊，區域經濟社會發展差異突出，知識產權保護可能會在區域間產生非對稱性影響，從而展現出特定的空間溢出效應。因此，本文將研究視角聚焦于區域知識產權保護與綠色經濟發展之間的關聯，考察知識產權保護對綠色全要素生產率產生的影響，以探究區域經濟高質量協同發展能否實現，同時驗證技術創新的正外部性能否通過空間溢出效應得到發揮。

1 文獻評述與研究假設

1.1 文獻評述

現有文獻圍繞綠色全要素生產率提升的影響因素展開了廣泛研究，絕大部分研究視角集中于外商直接投資（FDI）、環境規制、金融發展、產業集聚以及“一帶一路”等因素對綠色全要素生產率的影響上。如王恕立等［5］研究發現，服務業FDI會對全國以及中西部地區服務業綠色全要素生產率的增長產生消極影響；傅京燕等［6］研究發現，FDI對綠色全要素生產率的影響會隨著FDI來源不同而呈現出不同的效果；Yu等［7］研究發現，FDI和綠色全要素生產率皆具有較強的空間集聚特征。從環境規制的角度，黃慶華等［8］、李鵬升等［9］學者研究發現環境規制對綠色全要素生產率的影響具有階段性，短期效應和長期效應的作用并不相同，也有觀點認為，環境規制對綠色全要素生產率的影響并非是線性的，可能出現“U”型關系或者存在門檻值，如Zhao等［10］、Li等［11］研究。金融發展的重要性也得到學者們的關注，如張帆［12］、Xie等［13］研究發現，金融發展有利于促進區域全要素生產率的提升；制造業聚集對城市綠色全要素生產率的促進效應也得到了陳陽等［14］、黃慶華等［15］研究的驗證；也有學者研究發現“一帶一路”倡議對中國沿線省域的綠色全要素生產率具有顯著促進作用，如劉鉆擴［16］、Liu等［17］的研究。然而，綠色全要素生產率的提升本質上得益于偏向清潔生產和環境友好的技術創新，但由于技術創新往往以無形的信息、知識等形式出現［18］，帶有明顯的正外部性特征，需要通過特定的知識產權保護對其所有權歸屬進行認可和保障，才能促使企業具有充足的創新激勵，為技術效率的提升提供不竭動力。但當前缺乏從知識產權保護的視角為區域綠色全要素生產率的提升提供經驗證據的研究。

知識產權保護的技術創新效應在學術界得到了充分的討論。學者們發現，知識產權保護對國家經濟增長和技術創新與國別有關，對于發達國家而言，強化的知識產權保護往往有助于保障產權利益；但對于發展中國家而言，寬松的專利制度更有助于對先進技術的模仿和學習。Helpman［19］使用南北模型驗證了實行較強的知識產權保護能夠有效改善北方國家的經濟發展，并能會明顯阻礙南方經濟發展。Schneider［20］利用47個發達國家及發展中國家的跨國面板數據研究發現，知識產權保護的創新激勵效應在發達國家更為顯著。Hu等［21］利用東亞5個后發國家的數據研究發現，知識產權保護對后發國家創新能力產生了負面影響。王華［22］研究發現，知識產權保護總體上有利于促進一國的技術創新，但發達國家實施的嚴厲知識產權保護會損害發展中國家的利益。Ivus等［23］研究指出，發展中國家加強專利保護能夠降低創新技術的獨占性風險，減少對附屬許可方式的依賴性。陳雁等［24］認為，高強度專利保護制度不利于發展中國家進行技術追趕和技術創新。鄧雨亭等［25］研究認為，不同收入群體的國家適應不同程度的專利保護水平，并且當一國經濟發展水平提高到一定程度后，專利保護的社會總體福利效應會轉變為創新激勵效應，繼而推動經濟發展。也有學者將研究視角轉向中國，探究知識產權保護對中國省份和企業創新的影響。胡凱等［26］通過1997—2008年的省級面板數據研究發現，知識產權保護有助于促進省際技術進步；李靜晶等［27］研究發現，知識產權保護對中國區域經濟和創新能力的影響存在顯著的省域差異，其中在發達地區呈現促進作用，在欠發達地區呈現抑制作用。

現有研究雖已取得一定成果，但仍然存在以下不足。首先，研究視角有待拓寬。知識產權保護創新效應的現有研究多局限于地區創新技術水平和企業創新能力，未能進一步回答知識產權保護引致的技術創新如何體現在區域經濟高質量增長上，缺少從知識產權保護的視角探討區域綠色全要素生產率提升的重要途徑。其次，研究對象有待細化。多數研究以跨國數據為基礎進行國別比較研究，針對中國，尤其是中國省級層面的研究仍然較少。另外，雖然中國區域經濟發展差異大，技術擴散和知識溢出卻能夠憑借其無形的特性突破地理因素的阻隔，從而使區域間知識產權保護呈現出空間關聯性特征，但現有研究未考慮空間關聯因素，相關研究仍停留在對二者直接關系的討論上，最多也只延伸到對發達和欠發達地區的區域異質性探討。最后，研究指標不夠合理且研究數據有待更新。絕大部分研究采用體現國別專利保護程度差異的專利保護（GP）指數來研究中國區域問題，應用場景并不恰當，使用上失之偏頗；另外，現有研究所基于的中國省級層面數據較舊，無法適應不斷發展的中國國情從而提供合理科學的研究啟示。

基于此，本文從中國區域知識產權保護的空間關聯性視角出發，通過基于非期望產出的SBM模型測算出中國249個城市2004—2018年的綠色全要素生產率，并使用空間杜賓模型分析區域知識產權保護對當地綠色全要素生產率的直接影響以及對相鄰區域的溢出效應，同時探究知識產權保護的經濟提升效應在不同地理區位以及經濟區位關系上的差異性。

1.2 研究假設

與技術創新關聯緊密的技術交易市場，本質上也是一個重要的要素投入市場，它不僅能夠為實現科技資源市場化配置提供平臺，還能為科技成果產業化提供場所［26］。當地方政府不斷提升轄區內知識產權保護力度，維護技術交易市場正常有效運行，不斷提高處理知識產權糾紛事件的效率和能力時，企業對本地行政司法機構有關知識產權糾紛處理的信心增強，有利于轄區內技術交易規模的擴大以及效率的提高，使創新技術真正服務于提高地方綠色全要素生產率。保障知識產權交易市場的穩定運行還能夠加速創新成果轉化，從而達到促進地方綠色經濟發展的效果［18］。企業能夠通過及時的專利成果交易出售未能滿足其目標市場需求的成果，彌補部分損失，并且能夠在市場上購買現有的創新專利成果，避免研發過程中的各類風險，從而縮短企業產品研發周期并加快成果商業化步伐，促進地方科技水平整體化提升，提高地區綠色全要素生產率。

知識作為一項重要的研發投入要素，其可交易屬性使得知識成果轉化成為知識產權后，能夠在技術市場上進行自由交易。與此同時，其無形性特征更是能夠使其在空間單元之間進行無意識的流動和交換，從而形成特定的智力成果，促進區域技術水平和經濟的增長。因此，知識在各個省份間的流動并非相互獨立，特定省份內的知識流動量極大程度會受到其他鄰近省份經濟行為的影響［28］，如果忽略知識流動所引致的空間相關性可能會極大低估知識產權保護的經濟效應。除了知識本身的空間溢出特性之外，地方政府間的策略性互動行為也會影響地區間的經濟效益。地方政府在制定知識產權保護相關政策時，不僅會考慮本地區的現實情況和實際條件，還會在一定程度上參考借鑒鄰近地區的相關舉措，在雙方不斷的策略式博弈過程中形成資源不定向流動，因此本地區的綠色全要素生產率不僅會受到本地區知識產權保護的直接影響，還將受到鄰近地區知識產權保護的間接影響，體現為知識產權保護的空間溢出效應。

具體而言，綠色全要素生產率主要由技術進步變化項與技術效率變化項構成，二者共同決定綠色全要素生產率的變化。其中，技術進步指在特定生產要素投入情況下，生產函數的前沿移動，即對原有生產技術進行改進，表現為在生產過程中，在原有投入條件基礎上加入新的知識、技能以及創造發明，從而實現生產技術的創新。技術效率表示在特定的生產函數下，所獲得的實際產出與前沿邊界（最大產出）的離差，能夠體現對現有技術的利用水平，表現為在生產過程中投入要素的資源配置狀況。知識產權保護通過規范技術市場交易行為，提高知識產權糾紛的處理效率，有利于加速知識產品商業化，并推動創新技術真正運用到企業生產活動中去，從而促進地區綠色全要素生產率的提升。在此過程中，企業的生產管理效率和生產經驗積累都不會受到明顯影響，要素投入結構以及員工個體素質也不會在短期內產生較大變化，技術效率的提升可能并不顯著。根據上述分析，本文提出以下假設：

H1：在其他條件不變的情況下，區域知識產權保護有助于提升綠色全要素生產率，并且該提升效應存在空間溢出效果。

H2：在知識產權保護的作用下，地區綠色全要素生產率的提高主要源于地區技術的進步，而非技術效率的提升。

2 模型設定、變量說明與數據來源

2.1 模型設定

由于空間杜賓模型（SDM）能夠同時考察本地區和相鄰地區的解釋變量對本地區被解釋變量的影響，更為契合本文的研究思路，因此，本文構建空間杜賓模型如下所示：

其中，GTFPit表示城市i在第t年時的綠色全要素生產率；PTit表示城市i在第t年的知識產權保護程度；Zit是由能夠影響城市綠色全要素生產率的控制變量組成的集合向量；代表空間權重矩陣，反映城市個體之間的空間關聯關系；為被解釋變量綠色全要素生產率的空間滯后項；為知識產權保護變量的空間滯后項；為控制變量的空間滯后性；為個體固定效應；為年份固定效應；為隨機擾動項。β0、β1、β2分別表示常數項、知識產品保護程度的估計系數以及控制變量的估計系數；表示綠色全要素生產率的空間相關性。

在空間計量模型中，由于空間滯后項的存在，回歸系數不再能直接反映解釋變量的邊際影響，需要通過偏微分矩陣方法將其空間關聯性考慮在內，借鑒 Le Sage等［29］、Elhorst等［30］的研究，本文通過偏微分矩陣方法將知識產權保護的效應進行分解，進一步捕捉其本地直接效應與空間溢出效應。

2.2 變量說明

2.2.1 被解釋變量：綠色全要素生產率

在數據包絡法（DEA）中，基于松弛的方向性距離函數（SBM）的Luenberger生產率指數解決了徑向和角度問題，是目前計算綠色全要素生產率最為廣泛認可的方法［31］，因此本文采用該方法來測算綠色全要素生產率。需要說明的是，該方法計算出來的實際上是綠色全要素生產率增長率，本文其后借鑒原毅軍等［32］的研究，通過累乘方法計算出最終的綠色全要素生產率。進一步地，本文將Luenberger指數分解為代表技術利用效率變化（EC）的部分和代表技術進步（TC）的部分，并同樣通過累乘方法計算出最終結果，從而進一步分析綠色全要素生產率變化的具體路徑。

測算綠色全要素生產率還需確定要素投入、期望產出和非期望產出等指標。要素投入主要包括勞動、資本以及能源投入，參考前人文獻做法，本文選取城市就業人數、永續盤存法計算的資本存量以及城市用電總量作為投入變量，并以城市實際地區生產總值作為期望產出；非期望產出方面，除了學者們普遍納入的城市工業煙塵排放量、廢水排放量、SO2排放量等指標，本文還納入PM2.5質量濃度作為污染排放的指標，使污染排放的衡量指標更契合現階段國際社會的關注重點。

2.2.2 核心解釋變量：知識產權保護程度

現有使用最為廣泛的知識產權保護程度的衡量指標為Ginarte等［33］提出的GP指數，部分中國學者延續GP指數的測算思路，如鄧雨亭等［25］、李靜晶等［27］分別引入公眾專利保護意識和各地律師占比等因素對GP指數進行重構。然而，GP指數的構建本就依托于跨國數據，由于各國發展水平之間存在較大差異，用其進行國別比較研究能夠較為精準地突出專利保護強度差異的效果，但用以刻畫一國范圍內地區間的知識產權保護差異并不合理。另一方面，GP指數的重點都在司法法律方面，但是中國關于知識產權保護的司法立法本身就是國家宏觀層面的行為，城市間甚至省域間都不存在明顯的司法差異，因此無法用以對更為細分的城市層面樣本進行研究分析。

由于中國區域間的司法差異并不顯著，知識產權保護的區域性差異應該更多體現在地區行政執法的過程中和效率上，而相關行政執法的重要場所則是與技術創新密不可分的技術交易市場［26］。技術交易的本質是承載技術創新的知識產權在所有權和利益分配上的轉移，技術交易市場能否正常運行以及是否受到交易雙方的信賴從根本上取決于當地知識產權保護水平情況。因此，本文借鑒李爽［18］和胡凱等［26］的做法，從知識產權保護的結果出發，選取當地技術交易市場成交額占當地生產總值（GDP）的比重作為地區知識產權保護強度的代理變量，一方面避免了指數評價法在構建指標體系時因人而異的主觀性與非全面性，另一方面涵蓋了知識產權成果交易過程中的各種綜合條件，不必再追溯并度量影響知識產權保護的所有可觀測和不可觀測的因素，更具客觀性和準確性。由于國家統計局對于技術交易市場成交額的數據統計僅在省級層面，為了同時保證省域間城市群體的統一性，又突出省域內城市間的差異性，本文借鑒戴覓等［34］的處理思路，將各城市生產總值占所屬省份生產總值比重作為權重，并與各省份知識產權保護強度相乘得出各城市知識產權保護強度。本文還將各城市就業人數占比作為新的權重，重新計算城市知識產權保護強度作為穩健性檢驗。

2.2.3 控制變量

根據前人研究，本文包含以下控制變量：（1）經濟發展水平：由于知識產權保護以及其他變量計算中會使用到城市生產總值指標，為避免出現嚴重的共線性問題，本文選取GDP增長率作為衡量指標；（2）產業結構：以城市第二產業和第三產業增加值比值表示；（3）外資開放度：以城市實際利用外商投資額占GDP比重表示；（4）財政分權：以地方財政一般預算內收入占GDP比重表示；（5）人力資本：以普通高等學校在校學生在當地總人口的占比表示；（6）金融發展水平：以年末金融機構各項貸款余額占GDP比重表示。

2.2.4 空間權重矩陣

本文主要采用基于距離構建的權重矩陣進行研究分析，具體通過經緯度計算出樣本城市之間的球面距離，構建地理距離權重矩陣W1，并以此作為基準矩陣計算了反距離矩陣W2。除了狹義的地理距離外，經濟關聯性也能使城市個體間的經濟表現更為相似，因此本文還根據樣本城市之間的經濟發展距離（GDP的差額）構造經濟距離權重矩陣W3以及消除規模效應（人均GDP差額）的經濟距離權重矩陣W4，作為穩健性檢驗。

2.3 數據來源

根據數據的可得性，有效性以及完整性，本文最終整合了中國249個地級市在2004—2018年的平衡面板數據（以下簡稱“樣本”）作為研究對象，相關數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》，并通過各省縣域統計年鑒及城市《國民經濟與社會發展統計公報》補齊個別城市缺失數據。所有名義變量都通過相應價格指數調整為以2001年為基期的不變價值。

由于中國對PM2.5數據的監測統計開始較晚，本文使用的PM2.5數據來自達爾豪斯大學大氣成分分析團隊，該團隊通過GEOS-Chem化學運輸模型對地表PM2.5進行測算，并利用地理加權回歸對全球地表PM2.5進行校準，該數據清晰度高且與中國PM2.5形勢基本吻合，是目前大多數學者認可的數據來源。

各變量的描述性統計結果如表1所示。

表1 描述性統計結果

3 實證結果與分析

3.1 空間相關性檢驗

在進行空間計量回歸分析之前，本文先用全局Moran'sI指數對各地區之間的空間相關性進行檢驗，具體的計算方式如下：

2004—2018年樣本的綠色全要素生產率和知識產權保護的Moran'sI指數如表2所示。其中，知識產權保護強度的Moran'sI指數計算以城市所屬的各省份為樣本，主要是考慮到知識產權保護的計算本質上基于省級層面的數據，用省級數據能夠更好地凸顯出省際專利保護強度的差異性和趨勢性。結果顯示，區域綠色全要素生產率和知識產權保護強度的Moran'sI指數在研究區間都顯著大于0，證明了各地區間的經濟增長水平和知識產權保護行為都具有正向的空間相關性，在空間上并非隨機無序的，也從側面反映了基于空間關聯角度對二者關系進行分析的必要性。

表2 樣本區域綠色全要素生產率和知識產權保護的全局Moran's I指數

如圖1所示，綠色全要素生產率的空間關聯度整體上穩定在一個區間內，僅在2008年后有小范圍的下降并在2013年后重新回歸以往水平，這可能與2008年爆發的國際金融危機有關，但并不影響區域間綠色全要素生產率協同發展的特征。反觀知識產權保護強度，雖然其正向空間關聯特征一直存在，區域間的空間關聯度卻呈現出波動下降的趨勢，意味著地方政府在知識產權保護行為上的跟隨性不斷降低，在轄區內進行知識產權保護的自主性不斷提高，這也與刑瑞淼等［35］的研究發現相契合，即各地方政府響應中央政策文件的號召，通過自主制定知識產權保護計劃并開展專項行動，使得地區間知識產權保護空間依賴性不斷下降。自2012年開始，中國邁向專利強國的全面治理階段，此時知識產權強省、知識產權強市等重點示范區成為提高知識產權質量的重要抓手，因此地區間知識產權保護的空間關聯度又有所回升。

圖1 時空關聯變化趨勢年度分布

3.2 全樣本基準回歸

在確定區域綠色全要素生產率和知識產權保護具有空間相關性特征后，本文通過空間面板模型對式（1）進行回歸，結果見表3。Wald檢驗和LR檢驗的檢驗結果均在1%的置信水平下拒絕了選擇SAR模型和SEM模型的假設，證明SDM模型是最優估計模型。Hausman檢驗結果也表明，應該選取SDM固定效應模型進行分析?？梢钥闯?，ρ的估計系數顯著為正，表明區域綠色全要素生產率之間確實存在正向關聯。PT和W×PT的估計系數都在1%的置信水平下為正，說明城市知識產權保護能夠顯著促進本地區綠色全要素生產率的提升，同時對鄰近區域的綠色增長也有積極作用。區域經濟發展水平、產業結構升級以及人力資本積累都有利于地區綠色全要素生產率的提升，金融貸款過度不利于地區綠色發展，而FDI和財政分權的本地作用并不顯著。

表3 知識產權保護對綠色全要素生產率的空間面板回歸結果

表3（續）

由于空間滯后項的存在，估計系數的絕對值并不能直接反映解釋變量的邊際影響，因此本文將各變量的效應進行分解，結果見表4?？梢钥闯?，城市當地知識產權保護每提高1個單位，不僅會促進本地綠色全要素生產率提高0.289 5個單位，還能帶動鄰近區域綠色全要素生產率提升0.773 2個單位，驗證了H1，也說明忽視空間效應的存在將會低估區域知識產權保護對整體綠色全要素生產率提升的真實效果。該結果也揭示了地方政府知識產權保護行為會由于溢出效應的存在而展現出正外部性的利他特征，因而容易給鄰區提供“搭便車”的機會，但同時，利他性也是相互的，意味著隨著全國各地知識產權保護自主性的提高，地方政府在停止策略式競爭行為并自發在管轄區域內進行知識產權保護時，反而會帶來綠色全要素生產率加倍提升的雙贏局面。

表4 知識產權保護對綠色全要素生產率的效應分解結果

表4（續）

3.3 分樣本回歸

3.3.1 區域異質性

考慮到中國不同區域間的自然環境、要素資源稟賦和經濟發展水平都存在較大差距，本文借鑒Li等［36］的做法，進一步將各城市樣本根據其所屬省份的地理區位劃分為東部、中部和西部城市，并對3個地區子樣本進行空間杜賓模型的回歸以檢驗知識產權保護對綠色全要素生產率的區域異質性效果，結果見表5。知識產權保護對當地綠色全要素生產率的提升作用在東部城市仍然十分顯著，但是在中部和西部的城市中并不顯著，可能的原因在于，東部城市由于經濟社會發達往往是科技創新主體聚集地，大量前沿技術的匯聚與交流能夠給當地綠色發展提供源源不斷的內在驅動力，當地知識產權保護已與綠色經濟發展形成了正向激勵關系。在知識產權保護的溢出效應方面，東部城市知識產權保護對綠色全要素生產率的促進作用仍然能夠輻射到鄰近區域，帶來范圍經濟的協同增長；在中部城市該溢出效應并不顯著。但特別的是，在西部城市樣本中知識產權保護呈現出顯著消極的溢出效應，這也符合西部城市匱乏的科技資源和整體科技水平較低的現狀，強化知識產權保護會讓其他企業減少模仿和學習，在自主創新的路上走得更慢。

表5 地區異質性檢驗結果

3.3.2 城市規模異質性

本文基于國務院2014年11月印發的《關于調整城市規模劃分標準的通知》并結合樣本容量和特征，將樣本數量較少的小型和中型城市與大城市樣本合并為“大中城市”，并將特大和超大城市合并為“超特大城市”，這樣既突出了城市規模的差異性也保持了樣本量的平衡性。通過對比不同城市規模的回歸結果可以發現（見表6），知識產權保護對當地綠色全要素生產率的積極作用在不同城市中一直顯著存在，從側面說明從技術進步的角度發力永遠是正確的。與此同時，城市規模越大，知識產權保護的溢出效應越有益于鄰近地區的綠色發展，而在城市規模小且要素資源相對稀缺的地區，對知識產權的保護會削弱鄰區的綠色技術創新能力。這說明，在先進科技資源匱乏的地區進行知識產權保護可能會強化信息流動的壁壘，反而不利于整個區域內的技術交流和綠色經濟協同發展，與上文的結論相呼應。

表6 城市規模和市場化程度異質性檢驗結果

表6（續）

3.3.3 市場化程度異質性

考慮到知識產權在技術市場上的買賣交易在本質上是市場行為，因此當地政府和市場的關系、產品和要素市場的發育程度以及市場交易的法治環境等狀況都會對知識產權交易額產生重要影響。本文以王小魯等［37］構建的中國省份市場化指數為基礎，計算樣本在所有年份的市場化指數均值以保證樣本在不同年份里所屬組別的統一性，隨后根據所有樣本均值的中位數將全樣本劃分為市場化程度高和低兩個子樣本，進行回歸分析。可以看出，不論在市場化程度高或低的樣本中，知識產權保護對本地綠色全要素生產率的作用一直都是顯著為正，再次驗證了知識產權保護對本地綠色發展的重要性；知識產權保護對鄰區綠色發展的溢出效應也都顯著為正，只是在對本地和鄰區的提升比例上有些許差異。從回歸系數的絕對值來看，不論是對本地區還是鄰近地區的綠色全要素生產率，知識產權保護都在市場化程度低的樣本中顯現出更為強烈的促進效應，說明在市場發育情況較差的地區，改善知識產權交易環境并進行合理的保護，有利于當地的技術創新并能夠有效推動地區經濟的發展；對于市場條件發展已較為完善的地區而言，進一步規范知識產權交易環節仍然能夠促進當地和鄰區的綠色經濟發展，但是效果相較于在市場化程度低的地區會差一些。

3.4 穩健性檢驗

3.4.1 替換矩陣

基準回歸結果的穩健性檢驗結果見表7。可以看出，不論采用地理距離還是經濟距離測度城市個體間的空間關聯性，知識產權保護仍然對本地區和鄰區的綠色全要素生產率展現出積極顯著影響，并且對鄰區的提升效應遠高于本地區，這與基準回歸的結果一致，證明了結果的可靠性。

3.4.2 更改指標計算方法

本文用城市就業人數占比作為新的權重并重新計算各城市知識產權保護程度（PT_Worker），再次驗證知識產權保護對綠色全要素生產率的提升作用，此外直接使用省級層面知識產權保護指標（即省內所有城市的權重全部取1），從而考察在忽視省域內城市間知識產權保護差異后，知識產權保護的直接效應和溢出效應是否還存在，結果見表7。可以看出，知識產權保護對本地和鄰區綠色生產率的提升效應并未受到指標計算方式改變的影響，仍然在5%以下的置信水平上顯著。但值得關注的是，當城市知識產權保護程度以城市所在省份的知識產權保護強度（PT_Province）測度時，知識產權保護對本地綠色全要素生產率的提升效果明顯高于鄰區，與上文結論是完全相反，說明如果僅僅考慮各省份之間的知識產權保護差異而忽視省內城市間的差異，會極大地低估知識產權保護的溢出效應從而得出并不準確的結論，這也從側面突出了以城市單元而非省級單元進行空間關聯性研究的必要性。

表7 穩健性檢驗結果

3.4.3 內生性問題

為了盡可能避免潛在的內生性問題帶來的估計偏誤，本文將知識產權保護強度的滯后一期作為工具變量，使用空間GMM進行回歸發現，知識產權保護的系數為0.163 2并且在1%的置信水平上顯著，再次驗證了知識產權保護的確有利于地區綠色經濟增長，并且說明該結論并非由某些潛在內生性因素所致。

3.5 進一步分析：基于綠色全要素生產率的分解

本文分別將技術效率變化項和技術進步變化項作為被解釋變量，同時利用W1和W4對知識產權保護的直接和溢出效應再次進行檢驗，結果見表8。可以看出，知識產權保護能夠有效激發本地及鄰區的技術進步，且該促進作用呈現出顯著的空間溢出效果，說明區域間地方政府的知識產權保護行為具有顯著的執行互動性，當地方政府都進行合理有效的知識產權保護，城市層面的綠色技術進步能夠獲得顯著提升并最終促進綠色全要素生產率的提高。從回歸系數絕對值的大小來看，知識產權保護對鄰區技術進步的促進效應超過本地，與上文結果相呼應，再次表明地方政府在知識產權保護的問題上，應避免“搭便車”行為，各方都自主地進行知識產權保護才能夠帶動區域創新技術的共同進步，最終形成綠色經濟協同發展的雙贏局面。知識產權保護對技術效率的直接效應和間接效應都不顯著，表明區域間知識產權保護并未有效推動本地技術效率的增長，也并未引發相應的溢出效應，對鄰區的技術效率并沒有顯著影響。綜上，區域間知識產權保護對城市綠色全要素生產率的促進作用，主要是通過推動地區技術進步達到的，而技術效率提升的貢獻明顯偏弱，驗證了H2。原因在于，知識產權保護通過為知識產權交易營造良好的交易環境，使得知識產權的所有權轉移和利益分配等環節都能夠得到有力保障，附著在產權之上的創新技術能夠立即轉化為地區技術進步的推力，推動地區綠色全要素生產率的提升。在此過程中，知識產權所蘊含的技術本體并未受到任何影響，各項投入的產出，因此技術效率并不會有顯著變化，對綠色全要素生產率的貢獻就相對薄弱。

表8 綠色全要素生產率的分解結果

4 結論與政策啟示

經過研究，本文得出如下結論：其一，區域綠色全要素生產率和知識產權保護都呈現出顯著的正向空間關聯性，并且知識產權保護的空間關聯度隨時間呈現降低趨勢，說明地方政府跟隨性特征逐步消失，知識產權保護的自主性不斷提高。其二，地區知識產權保護對綠色全要素生產率存在顯著的空間溢出效應，提高知識產權保護能夠同時促進本地以及鄰近地區綠色全要素生產率的提高，且對鄰區綠色發展的促進作用遠高于本地。如果僅考慮省際知識產權保護差異而忽視省內城市間差異，會極大地低估知識產權保護對綠色全要素生產率的整體效果。其三，對于位于東部、規模大以及交易市場正常運行的城市而言，知識產權保護的綠色發展促進效應更為顯著，但對于位于西部或規模偏小的城市而言，知識產權保護的溢出效應會惡化鄰區的綠色發展水平。其四，地區知識產權保護主要通過促進技術進步來提高區域綠色全要素生產率，進而實現經濟發展與環境保護的雙贏局面。

基于研究結論，本文提出以下政策建議：第一，應該繼續強化地方政府的知識產權保護意識，在制定和執行相關政策的過程中不斷提升自主意識，避免盲從和“搭便車”心理，確保知識產權保護在司法和行政執法環節中的高效、公平和合法性，充分激發知識產權保護的綠色發展促進效應，從根本上為偏向清潔生產和環境友好的技術在萌芽和發展過程中保駕護航。第二，地方政府在制定知識產權保護戰略規劃時，應當充分考慮地區異質性，結合本地區經濟社會發展的綜合條件因地制宜地開展知識產權保護工作。東部地區以及城市規模大的地方政府應當充分把握其豐富的技術資源和人才儲備力量，營造良好的研發創新環境并積極高效有序地保障知識技術創造者的合理合法權益，進一步激發創新主體的創新活力，從而為區域可持續發展注滿動力。對于中西部地區以及規模較小的城市而言，應該加強對技術創新和研發活動的資金和政策支撐力度，積極建立與東部地區以及大城市之間的技術幫扶關聯，強化地區間的技術交流和信息流動，獲得更多技術模仿學習的機會。此后，可以將知識產權保護工作與西部大開發以及中部崛起等國家戰略相結合，以點帶面實現區域經濟高質量發展。第三，應該在整體上重視區域間的空間關聯機制，努力消除地方保護主義和要素市場分割等無形壁壘，進一步促進各類創新資源和生產要素的跨區域流動，使區域間知識技術的溢出效應能夠得到充分發揮，最終形成全國范圍內綠色經濟協同發展的共贏局面。