知識產權示范城市政策對產業結構升級影響的實證檢驗

劉豪杰，杜偉岸

（武漢理工大學 經濟學院，武漢 430000）

0 引言

產業是國民經濟的基礎，加快產業結構優化升級是提高我國經濟綜合實力，實現高質量發展的必要途徑。黨的十九屆五中全會明確提出“加快發展現代產業體系，推動經濟體系優化升級”，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》強調“堅持自主可控、安全高效，推進產業基礎高級化、產業鏈現代化”。然而，隨著全球經濟結構的不斷調整和國際競爭的日益激烈，投資保護主義抬頭以及發達國家對我國產業鏈壓制升級，我國產業鏈供應鏈穩定運行面臨的困難明顯增多，產業發展大而不強問題依然突出。在此背景下，厘清影響產業結構升級的因素，對推動現代產業體系建設、提高產業競爭力、構建新發展格局具有重要的現實意義。

諸多學者基于不同視角對影響產業結構升級的因素進行了較為豐富的研究，發現綠色信貸[1]、環境規制[2]、數字經濟[3]、地區司法水平[4]等因素顯著影響了產業結構。隨著20世紀末知識經濟的興起和不斷發展，作為激勵創新、優化資源配置、推進技術進步的重要法律制度，知識產權制度會影響優勢資源和重要生產要素的流向，將社會資源重新分配，以實現要素利用最大化，從而改變產業結構。國家為進一步實施知識產權強國戰略，探索知識產權支撐城市發展的有效途徑，于2012 年起推行知識產權示范城市建設工作，截至2021 年，國家知識產權局已公布6 批知識產權示范城市。知識產權示范城市建設作為知識產權制度在城市空間的具體政策典型，必將影響城市產業結構升級的進程。已有研究從技術創新與宏觀經濟環境改善的角度分析了知識產權示范城市政策有利于產業結構升級[5]，但未能考慮人才作為創新主體、研發資金作為發展引擎、成果轉化作為實質生產力保障在其中發揮的重要作用，并且在異質性分析方面還有待拓展。

鑒于此，本文以我國267個地級及以上城市作為研究樣本，采用雙重差分法考察知識產權示范城市政策對產業結構升級的影響，并從吸引人才集聚、增加研發投入、提高科技成果轉化水平三個方面對示范城市政策的作用機制展開分析，明晰了內在傳導途徑，有助于理解產業結構升級的深層動因。進一步地，從科教水平和沿海特征兩個角度考察知識產權示范城市政策對產業結構升級的異質性影響，為更好地發揮政策作用提供參考。

1 理論分析與研究假設

1.1 知識產權示范城市政策與產業結構升級

新制度理論認為，制度的變革可以引導經濟行為的變化[6]。知識產權示范城市作為重要的制度創新，能夠健全和完善知識產權管理體制、知識產權保護體系、提升城市知識產權服務業發展水平，推動產業結構升級。首先，在產業結構升級過程中，會產生技術、專利、品牌等各種類型的知識產權，這些知識產權往往比較容易引發技術溢出效應或被侵權[7]。知識產權示范城市加大制度建設和執法力度，通過法律框架對知識創新成果進行保護。具體而言，示范城市積極出臺和修訂有關知識產權保護的地方法律和規章制度，不斷完善知識產權保護體系，并且通過高效的執法機制和司法程序，加大對侵權行為的打擊力度，從而建設公平有序的競爭機制，激發社會創新的積極性，推動產業結構升級。其次，產業結構升級離不開資金的支持[8]。示范城市重視金融知識產權服務，為企業提供以知識產權為核心資產的質押融資貸款、股權投資、債券發行等各類服務，形成多元化的融資途徑，促使創新企業更好地利用知識產權保護進行融資，推動其創新活動的快速發展，進而推動產業結構升級。最后，在知識產權示范城市中，規范的知識產權管理和服務體系可以提高市場的透明度和運作效率，明確的知識產權歸屬和交易規則降低了市場交易的不確定性和風險，促進了技術交易和知識分享，加速了產業結構升級的進程。基于上述分析，本文提出：

假設1：知識產權示范城市政策能促進產業結構升級。

1.2 知識產權示范城市政策促進產業結構升級的作用機制

1.2.1 吸引人才集聚

知識產權示范城市注重人才隊伍的建設，這不僅聚焦于吸引和培養高素質人才，還涉及創造有利于人才發展和創新的環境。一方面，示范城市出臺人才補貼、安居工程、科研資助等政策,提高人才的生活和工作質量，吸引高素質人才，形成人才“公共池”集聚效應，提高城市的人力資本水平。另一方面，科技成果是衡量人才價值的一個重要指標，而知識產權的保護對于激發人才的創新潛力至關重要。示范城市通過強化知識產權保護機制，保障科技創新成果不被非法復制或侵權，從而營造了尊重知識、尊重人才的社會氛圍，為科技人才提供了良好的創新環境，有助于吸引、培養和保留人才[9]，激發和維持其創新能力。

人才作為重要的生產力資源，是推動地區產業結構升級和經濟高質量發展的重要保障，人才資源的集聚是促進產業結構升級的關鍵因素[10]。首先，產業結構升級往往涉及較為復雜和高端的技術的開發和應用。在這一過程中，具有高水平專業知識和技能的人才不僅能夠推動技術突破，而且在技術轉化和產業應用方面也具有更強的能力，對優化區域產業結構產生積極影響。其次，人才集聚促進了知識共享。高級人力資本的比重提升后，可以通過“干中學”、知識外溢等方式形成強大的協同效應，增強知識信息在各個行業部門之間的傳遞效果并在不斷的交流合作中激發創新，引至技術變革和產業結構升級。最后，大規模人才的聚集促進專業化分工向縱深發展，使得各行業更加精細化和高效化地運作。這不僅提高了整體經濟的生產效率，而且促進了人力資本、先進技術和管理經驗向高新技術產業和現代服務業的擴散，產業結構進一步優化升級。基于上述分析，本文提出：

假設2：知識產權示范城市政策通過吸引人才集聚促進產業結構升級

1.2.2 增加研發投入

示范城市會加大對研發創新的支持力度，擴大科學技術支出規模，發揮政府引領的作用。一方面，政府重點扶持高新技術產業和高科技行業，通過提供資金支持、稅收優惠、政策指導等方式，引導資金流向那些具有高附加值和高技術含量的產業，以促進創新和研發活動。另一方面，政府通過對企業進行研發補貼，補償企業研發活動所產生的外部性，縮小私人收益和社會收益之間的差距，鼓勵企業增加研發投入[11]。

研發投入是產業結構升級的重要支柱。一方面，研發投入的增加往往能夠促進企業創造新知識和新技術，節約生產成本，使得產業內資源配置效率大幅提升，推動產業結構升級[12]。另一方面，通過研發活動激發的科技創新使得勞動分工更加精確，從而提升了勞動效率。這不僅促進了社會資源的高效再分配，還加快了生產要素在產業間的流動，進而推動產業結構的調整、升級[13]。進一步地，Maskus等（2012）[14]研究發現，金融業通過影響企業的研發投入強度來推動產業結構升級。這是因為研發活動具有高風險性和高不確定性，企業進行研發時往往面臨資金約束，金融業的良好發展可以緩解資金困難，提高研發投入強度，從而促進企業創新，加速產業結構升級。王偉龍和紀建悅（2019）[15]從風險投資的角度，發現研發投入對于地區產業結構升級具有明顯的促進作用,風險投資為研發活動提供了資金保障。因此，增加研發投入、加大對創新行為的資金支持力度是產業結構升級的重要推手。基于上述分析，本文提出：

假設3：知識產權示范城市政策通過增加研發投入促進產業結構升級。

1.2.3 提高科技成果轉化水平

示范城市在加速科技成果轉化方面多力并舉。一方面，示范城市鼓勵當地企業與高校、科研機構形成產學研融合鏈，促進科技成果轉化。高校和科研院所是科技成果的重要供給方，企業則是科技成果的重要需求方，只有讓供給與需求精準對接才能有效推動優質科技成果的落地轉化，促進科技與經濟緊密結合。示范城市通過建立合作平臺，促進高校、科研機構與企業之間的信息交流和資源共享，加快科技成果從實驗室走向市場的過程。另一方面，示范城市通過完善技術交易制度和強化技術交易市場的監管力度，不僅有效提高了技術成果的市場流通性和交易效率，而且創造了一個健康、公平的技術交易環境，避免壟斷、不正當競爭和侵權行為，從法律層面保障科技成果轉化的順利進行。

科技成果轉化是科學技術轉變為現實生產力的關鍵環節，科技成果轉化效率直接影響著產業結構升級的進程[16]。首先，以發明專利等知識產權為代表的科技成果，是先進技術和先進知識的體現，將科技成果轉化為可供市場使用的產品和服務，不僅意味著新產品的開發，還涉及生產流程的改進、成本的降低和效率的提高。這種轉化有利于提高企業在市場中的競爭地位，帶動行業產出水平的整體提升，從而促進產業結構升級。其次，科技成果轉化促進了科研與生產領域的緊密結合，使得科研活動更加貼近市場和實際需求，提高研發成果的市場適應性和商業價值，增強產業發展的市場驅動力。最后，有效的科技成果轉化能促進不同產業和企業間的合作與交流，形成產業鏈上下游的協同創新。這種協同不僅提高了整個產業鏈的創新能力，還有助于推動產業鏈的優化和升級。基于上述分析，本文提出：

假設4：知識產權示范城市政策通過提高科技成果轉化水平促進產業結構升級。

2 研究設計

2.1 樣本選擇與數據來源

本文研究的時間范圍為2009—2021 年，選擇從2009年開始是為了避免金融危機事件的外生沖擊。研究對象為我國地級及以上城市，因此刪除所有縣級市，研究時間范圍內北京、上海、天津和重慶4 個直轄市僅有部分區域獲批，故在樣本中刪除直轄市。同時，鑒于數據的可得性，本文刪除數據大量缺失的城市，對于數據缺失較少的城市，依據該城市統計年鑒和插值法進行補充，最終得到2009—2021 年267 個地級及以上城市的3471 個樣本數據。專利數據來源于全球專利數據庫incoPat，其他數據均來源于《中國城市統計年鑒》和EPS數據庫。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

產業結構升級（upins），當前測度產業結構升級的指標尚未統一，王立勇和高玉胭（2018）[17]采用第三產業產值占GDP的比重表征產業結構升級，干春暉等（2011）[18]采用第三產業產值與第二產業產值之比衡量產業結構升級。考慮到第一產業在我國的重要地位，本文將第一產業產值納入考量范圍，借鑒張林（2021）[19]的做法，選取第三產業產值與第一、二產業產值總和之比衡量產業結構水平。

2.2.2 核心解釋變量

知識產權示范城市政策（did），某城市獲批知識產權示范城市的當年及之后年份，did取值為1；獲批知識產權示范城市之前的年份，did取值為0；未獲批知識產權示范城市的，did取值始終為0。

2.2.3 中介變量

人才集聚（TA）。產業結構升級的過程，離不開高素質專業人才的支持，由于信息行業處于技術發展的前沿，從業人員通常具有較高的專業知識和技術能力，是產業結構升級的重要支撐，因此本文借鑒孫偉增等（2023）[20]的做法，采用城市信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員數的自然對數衡量城市人才的集聚水平。

研發投入（FD）。知識產權示范城市政府增加財政科技支出，對科研活動提供資金支持，促進產業結構升級。因此本文借鑒徐紅和趙金偉（2020）[21]的做法，采用城市科學事業費支出取自然對數表征研發經費投入。

科技成果轉化（TR）。科技成果轉化一般指的是專利的轉讓、許可、質押行為，考慮到發明專利相比其他兩類專利的價值和轉化率更高，而轉讓行為是技術轉移的直接體現，本文借鑒任知洋和梅術文（2023）[22]的做法，選擇發明專利轉讓數來表征科技成果轉化，基于專利轉化行為的地址和時間信息，本文計算出城市-年份層面的專利轉化次數，將專利轉化次數加1取自然對數作為科技成果轉化水平的代理變量。

2.2.4 控制變量

本文借鑒已有文獻，選取以下控制變量：經濟發展水平（lngdp），用人均地區生產總值取自然對數表示；基礎設施水平（ifl），用城市人均道路面積表示；政府支出規模（lngec），用地方財政一般公共預算支出取自然對數表示；高等教育水平（hel），用普通高等學校在校學生人數與城市總人口之比表示；金融發展水平（fdl），用金融機構年末存貸款余額與GDP 的比值表示；對外開放程度（open）：用城市當年實際使用外資金額與GDP 的比值表示；信息化水平（iml），用人均國際互聯網用戶數表示；社會消費水平（scl），用社會消費品零售總額與GDP的比值表示。

2.3 模型構建

2009—2021年267個地級及以上城市中，共有59個城市獲批知識產權示范城市，將這些城市作為實驗組，其余208 個城市沒有獲批，作為對照組，構建如下多期雙重差分模型：

其中，upinsit表示i城市在t時期的產業結構水平，didit是核心解釋變量知識產權示范城市政策，xit表示可能影響城市產業結構的一系列控制變量，δi表示i城市不隨時間變化的城市固定效應，σt表示時間固定效應，εit為隨機擾動項，α0是截距項。

3 實證結果分析

3.1 平行趨勢檢驗

使用雙重差分法的基本前提需要滿足平行趨勢假設，本文借鑒Beck等（2010）[23]的做法，檢驗各城市在政策沖擊前后產業結構升級的變化趨勢，同時，為了避免多重共線性的影響，刪除政策實施的前一年。結果見圖1，產業結構升級指標在政策實施之前，示范城市與非示范城市呈現共同變化的趨勢，平行趨勢假設成立。政策實施當年效果不顯著，這可能是因為企業和公眾對新政策的理解、適應和應用需要時間，特別是在知識產權方面，涉及的法律知識和操作技能較為復雜，相關法律法規需要隨著政策的實施不斷調整和完善，因此政策存在滯后效應。

圖1 平行趨勢檢驗

3.2 基準回歸結果

表1 列（1）為控制城市固定效應和年份固定效應，未加入控制變量的回歸結果，可以發現，核心解釋變量的系數為0.041，且在1%的水平上顯著為正，初步說明知識產權示范城市政策促進了產業結構升級。列（2）在列（1）的基礎上加入控制變量，結果顯示，雖然did的系數發生了變化，但符號未發生改變，且仍在1%的水平上顯著為正，再次說明了知識產權示范城市政策能促進產業結構升級，驗證了假設1。

表1 基準回歸結果

3.3 穩健性檢驗

（1）使用聚類穩健標準誤。采取城市層面的聚類穩健標準誤進行回歸。回歸結果見表2列（1），did的系數未發生改變，且在5%的水平上顯著，結果穩健。

表2 穩健性檢驗結果

（2）控制省份年份交互效應。本文控制省份和年份交互效應來探究不同地區隨年份變化的外界因素對估計結果造成的影響[24]。回歸結果見表2列（2），did系數為0.050，且在1%的水平上顯著，結果穩健。

（3）縮尾處理。本文對所有變量數值在1%分位數以下和99%分位數以上的樣本進行處理，分別用1%和99%處的數值進行替換。回歸結果見表2 列（3），did 系數為0.057，且在1%的水平上顯著，結果穩健。

（4）縮短樣本時間。本文樣本區間為2009—2021年，時間跨度較長，可能受到其他政策沖擊的干擾，為此，本文縮短樣本時間至2009—2019年再進行回歸。回歸結果見表2 列（4），did 系數為0.039，且在1%的水平上顯著，結果穩健。

（5）樣本變更。相較于其他城市，副省級城市在行政級別、經濟資源等方面具有特殊性，因此剔除副省級城市后再進行穩健性檢驗。回歸結果見表2列（5），did系數為0.021，且在10%的水平上顯著，結果穩健。

（6）Goodman-Bacon 分解。在多時點雙重差分法中，由于實驗組樣本受到政策沖擊的時間節點不同，因此會導致某些時期內原本作為實驗組的個體在處理后被視為控制組，這樣的情況可能導致負權重問題的出現，進而影響政策實施效果的準確評估。因此，本文借鑒Goodman-Bacon（2021）[25]的研究方法重新進行估計，結果見表3，可能造成估計結果有偏的“較晚接受處理組vs 較早接受處理組”子樣本的權重僅為1.1%，這說明使用雙向固定效應框架并不會受到處理效應異質性的嚴重影響，基準回歸結果穩健。

表3 Bacon分解結果

3.4 內生性問題

知識產權示范城市的設立不是隨機的，創新活動豐富、知識產權法律制度完善的城市更容易獲批，而此類城市往往是經濟發達的城市，擁有更多的科技企業和研究機構，這些機構和企業在創新活動方面投入更多資源，更容易孕育和發展知識、技術密集型產業，產業結構升級的趨勢更加明顯，即存在反向因果關系的干擾。鑒于此，本文借鑒徐揚和韋東明（2021）[26]的做法，采用各城市古代擁有書院數量（college）與知識產權示范城市政策時間虛擬變量（post）的交互項作為工具變量（iv），進行兩階段最小二乘法檢驗，數據來自CNRDS儒家文化數據庫，檢驗結果見表4。

表4 工具變量檢驗結果

第一階段的回歸結果顯示工具變量估計系數在1%的水平上顯著為正，LM統計量在1%的水平上拒絕識別不足的原假設，同時K-P Wald F 統計量也遠大于Stock-Yogo弱工具變量檢驗10%的臨界值，表明工具變量的選取是合適的。第二階段的回歸結果表明，在考慮內生性后，核心解釋變量did的估計系數仍然在1%的水平上顯著為正，知識產權示范城市政策確實促進了產業結構升級，前文結論穩健可靠。

4 作用機制檢驗和異質性分析

4.1 作用機制檢驗

以上結論說明了知識產權示范城市能夠顯著促進產業結構升級，為了進一步識別知識產權示范城市政策和產業結構升級的作用關系，本文借鑒江艇（2022）[27]的方法，構建如下計量模型：

其中，med1為TA，即人才集聚；med2為FD，即研發投入；med3為TR，即科技成果轉化；其余變量定義與式（1）一致。

人才集聚效應的回歸結果如表5列（1）所示，did的系數為0.411且在1%的水平上顯著，說明知識產權示范城市政策顯著吸引信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員集聚，提升區域的整體技術水平和創新能力，推動產業結構升級，假設2 得到驗證。研發投入效應的回歸結果如表5列（2）所示，did的系數為0.160且在1%的水平上顯著，說明知識產權示范城市政策顯著增加政府的科技支出，產生示范效應，引領產業結構升級，假設3 得到驗證。科技成果轉化效應的回歸結果如表5 列（3）所示，did系數為0.146且在1%的水平上顯著，說明知識產權示范城市政策顯著促進發明專利成果的轉化，提升高技術產業競爭力，促進產業結構升級，假設4得到驗證。

表5 作用機制檢驗結果

4.2 異質性分析

4.2.1 科教水平異質性

產業結構升級對科技成果的需求較大，而高等院校作為研發創新的主陣地，將對產業結構升級產生重要影響。考慮到各城市在教育水平和科教投入上具有一定差異性，知識產權示范城市政策的作用效果也具有異質性。因此，本文借鑒蘇錦旗等（2023）[28]的研究，以城市普通高校數量的中位數作為衡量該城市科教水平高低的標準，將樣本城市劃分為高水平科教城市和低水平科教城市，并再次使用基準模型進行回歸。回歸結果見表6列（1）和列（2），高水平科教城市did的回歸系數為0.050，且在1%的水平上顯著，低水平科教城市did的回歸系數為-0.067，且在1%的水平上顯著，說明知識產權示范城市政策可以顯著促進高水平科教城市的產業結構升級，但會對低水平科教城市的產業結構升級起到抑制作用。可能的原因是：在科教水平較高的地區，由于擁有較多的高素質人才和較強的研發能力，知識產權示范城市政策能有效激發創新活力，促進高新技術產業和高附加值產業的發展。相反地，在教育水平較低的地區，由于缺乏足夠的專業人才和技術基礎，這些地區更多依賴于傳統產業和低端制造業，即便實施了知識產權示范城市政策，也難以有效激發創新動力以促進產業結構升級。此外，知識產權保護的強化可能會增加這些地區企業的經營成本和市場競爭壓力，反而在短期內抑制了產業結構的升級和經濟的轉型。

表6 異質性估計結果

4.2.2 沿海特征異質性

長期以來，出口導向驅動促使沿海地區經濟快速發展，形成了沿海與內陸城市經濟發展不協調的格局[29]，沿海城市與內陸城市的產業結構存在較大差異，因此本文根據《中國海洋統計年鑒》對沿海地區的定義，將樣本城市劃分為沿海城市和內陸城市進行分組回歸，結果見表6 列（3）和列（4）。沿海城市did的回歸系數為0.035且在10%的水平上顯著，內陸城市did的回歸系數為0.049且在1%的水平上顯著，說明知識產權示范城市政策會促進內陸城市和沿海城市的產業結構升級，并且對內陸城市的促進作用更明顯，可能的原因是：一方面，沿海城市通常擁有更成熟的產業基礎和更多元化的產業結構，產業結構升級的空間和潛力相對較小，而內陸城市由于起點較低，同樣的政策可以促使這些地區實現更快的增長，這種“追趕效應”大大加快了內陸城市產業結構升級的進程。另一方面，沿海城市往往是改革開放的先行區，享受更多優惠政策，知識產權示范城市政策在沿海地區的邊際效應不明顯，而內陸城市在經濟發展方面更依賴政府的指導和支持，對新政策更加敏感。

5 結論與建議

本文以知識產權示范城市政策作為準自然實驗，基于2009—2021年我國267個地級及以上城市的面板數據，使用雙重差分法以及中介效應模型，實證分析知識產權示范城市政策對產業結構升級的影響及作用機制，研究發現：（1）知識產權示范城市政策顯著促進城市產業結構升級，這一促進作用通過了平行趨勢檢驗，并且在一系列穩健性檢驗和考慮內生性問題后，結論仍然成立。（2）作用機制檢驗結果表明，知識產權示范城市政策通過吸引人才集聚、增加研發投入、提升科技成果轉化水平間接促進產業結構升級。（3）知識產權示范城市政策對擁有普通高等院校較多的城市和內陸城市在產業結構升級方面的促進效果更好。

基于以上結論，本文提出如下建議：（1）進一步加強知識產權示范城市建設，增強我國產業的國際競爭力。在城市層面，選擇具有潛力的城市或地區，繼續建立知識產權示范區。這些示范區應具備優惠的政策環境和資源支持，以吸引企業和研發機構集聚，形成知識產權創新和保護的高地。在企業層面，通過政策激勵和支持，鼓勵企業積極參與知識產權創新、應用和保護，創建一批知識產權建設示范企業，作為行業典范，引導和帶動整個行業的技術進步與結構優化。（2）充分發揮人才集聚、研發投入、科技成果轉化對產業結構升級的重要作用。各城市應建立更為全面的人才引進和培養機制，包括提供有競爭力的薪酬福利、創造良好的工作生活環境、搭建平臺以促進人才之間的交流與合作，加強人才與企業、研究機構的聯系。增加對科技研發的財政支持，鼓勵企業加大研發投資，通過稅收優惠、資金補助等政策激勵私人部門投入，為科技創新提供堅實的基礎。建立完善的科技成果轉化機制，包括強化知識產權保護、提供轉化資金支持、搭建成果轉化平臺等，加速科技成果的商業化過程。（3）實施差異化發展策略。加大對內陸城市的政策傾斜力度，根據內陸城市的資源和區位優勢，制定有針對性的產業布局規劃，鼓勵和支持具有高增值潛力和技術含量的產業，例如高新技術產業、生物科技產業等產業的發展。同時，各城市應增加對教育尤其是高等教育的投資，支持高等教育機構與企業的合作，通過實踐項目、研究課題等方式，形成有效的創新網絡，助推產業結構升級。