面向高新技術領域的跨國專利質量測度研究

鄭航 葉阿忠

基金項目：國家自然科學基金面上項目（72073030）

作者簡介：鄭航（1996—），男，福建漳州人，福州大學經濟與管理學院博士研究生，研究方向為技術進步與經濟增長；葉阿忠（1963—），男，福建三明人，博士，福州大學經濟與管理學院教授、博士生導師，研究方向為技術進步與經濟增長。

摘 要：以《專利合作條約》中的國際檢索報告作為專利質量的跨國比較載體，利用改進的專利質量測度模型修正由于政策因素導致的“引用膨脹”現象，實現對我國專利質量更全面準確的衡量。結果表明，我國高新技術領域專利質量逐年上升，但與技術發達國家之間仍存在較大差距，僅達到非中國質量基準的1/3。基于企業層面的回歸結果表明，研發投入對專利質量具有顯著正向影響，且這一結論經過一系列內生性和穩健性檢驗后依然成立，進一步證實賦權ISR指數在識別專利質量方面的有效性。異質性分析結果表明，我國新能源及節能技術領域、資源與環境技術領域的專利質量水平相對較高，而電子信息技術領域、生物與新醫藥技術領域的創新水平較為落后，是未來需要重點關注和扶植的對象。研究有助于政策制定者更準確地了解我國高新技術領域的技術發展水平，明確與技術發達國家之間的差距，對于創新激勵政策（如專利補貼和稅收優惠）制定和實施具有重要參考價值。

關鍵詞：專利質量；跨國比較；專利合作條約

DOI：10.6049/kjjbydc.2023010023

中圖分類號：G306

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）11-0089-10

0 引言

自2010年頒布《全國專利事業發展戰略（2011—2020年）》以來，我國采取專利補貼、稅收減免等一系列政策鼓勵專利申請，使得近年來我國專利申請量呈爆炸式增長。我國《專利合作條約》（PCT）申請量已連續3年排名世界第一（WIPO，2021），是名副其實的專利大國。然而，與專利申請量相對應的研發投入卻未見明顯增長，由此導致我國單位專利申請投入不升反降。Griliches^[1]指出，專利申請取決于研發投入和專利的經濟價值超過其成本的預期。依據這一觀點，通過補貼等方式降低專利申請成本可能會激勵低質量專利申請，由此損害整體專利質量。鑒于此，國內外學者構建并應用一系列專利質量測度模型和方法，探究中國專利質量的真實水平。

早期學者多基于專利質量內涵視角，從專利的技術性、法定性和商業性3個方面構建評價體系，并結合德爾菲法、主成分分析法和熵權法等方法對各級指標進行賦權，進而測度專利質量水平。如蔡中華等（2020）基于國家層面，圍繞技術質量和文本質量兩個維度，選取7類指標構建專利質量評價體系，并使用結構熵權法確定指標權重，對我國“一帶一路”合作伙伴的專利申請質量進行測度研究；宋河發等^[2]基于區域層面，從創造質量、撰寫質量、審查質量和經濟質量4個方面構建專利質量測度指標體系，并采用回歸分析方法對各指標進行賦權；劉鑫和趙婷微^[3]基于產業層面，從技術性、制度性和全球性3個維度構建專利質量測度指標體系，并結合層次分析法對各層級影響因子進行賦權，最終實現對專利質量的量化測度；孫振嘉和張向先^[4]基于企業層面，使用分層模糊推理方法，從專利數量、專利質量、技術能力和發展能力4個層面構建企業專利質量評價體系；孫玉濤和欒倩（2016）以高校專利為研究對象，基于技術發明、申請審查和授權保護3個階段，從技術質量和經濟質量兩個維度構建專利質量測度指標體系，并使用均方差決策法確定指標權重；楊登才和李國正^[5]同樣選擇高校作為研究對象，結合熵權法，從數量類型、質量類型和價值類型3個層面衡量高校專利質量。

然而，通過構建指標體系測度專利質量的方法存在以下缺陷：首先，指標選取存在主觀性，缺少被大多數學者公認的權威評價指標；其次，不同賦權方法各有優劣，對同一指標體系使用不同賦權方法可能出現差異化結果；最后，受限于指標跨國測度差異以及數據可得性，已有研究使用的指標體系只能測度本國專利質量的絕對水平，無法測度專利質量相較于其它國家的相對水平。隨著研究的深入，學者們發現相較于專利的法定性和商業性指標，技術性指標能夠更準確、客觀地反映專利質量，這是由專利的本質決定的。技術是專利的本質所在，專利的技術質量越高，其獲得法律授權的機率越大，相應的專利效力越穩定，專利實施帶來的經濟利益也就越大。其中，被引數作為專利技術性的代表性指標，越來越受到學者們重視。Reitzig^[6]、Gambardella等^[7]、Rassenfosse&Jaffe^[8]、Harhoff等^[9]認為被引數是專利質量的最佳衡量指標，即被引數能夠較好地反映發明專利的技術價值和經濟價值；趙子夜等^[10]使用專利被引用數衡量企業專利質量；江飛濤等^[11]進一步使用語義引用方法構建企業專利質量測度指標體系。然而，使用被引數作為專利質量測度指標的一大弊端在于無法實現跨國比較。首先，大部分專利申請人傾向于選擇更有價值的專利在國外進行保護，因此無法直接比較國內外專利申請信息^[12]；其次，不同國家的異質審查導致各國專利局之間的引文計數存在顯著差異^[13]；最后，專利審查員傾向于引用本國專利^[14]。

《專利合作條約》（PCT）為實現跨國專利質量的比較提供了條件。在PCT制度下，各國專利局充當國際檢索機構（ISA），所有審查員在起草國際搜索報告（ISR）時遵循世界知識產權組織（WIPO）制定的相同審查規則。Boeing&Mueller^[15]通過完全依賴PCT專利申請過程生成的國際搜索報告（ISR）中的國外引用情況確保專利質量的跨國可比性。一般而言，國外引用被認為是衡量高質量專利的標準，因為其能夠反映專利的國際競爭力。本國對外國專利的引用比例較高，表明外國發明更接近技術前沿，本國更傾向于參考和利用外國研發成果^[16]。進一步地，Boeing&Mueller^[17]認為，雖然僅考慮國外引用可以排除國家政策這一干擾因素，但國內引用和自我引用在衡量專利質量方面同樣具有不可或缺的意義。首先，國內引用更能衡量一個經濟體的技術自立程度，更多的國內引用說明對國內現有技術的依賴性強，這可能對應更高的發展水平。其次，自我引用考察的是組織內部的后續發明，自我引用更多的企業能夠從早期研發投資中獲得適當回報，實現累積創新^[18]。因此，Boeing&Mueller^[17]在ISR指數模型基礎上進一步納入國內引用和自我引用信息，通過考慮所有3種引用類型實現對專利質量更細致的刻畫。

Boeing&Mueller^[17]研究表明，僅使用國外引用作為衡量指標時，測度結果能夠獨立于國家政策之外，具有較強的跨國可比性。同時考慮國內引用和自我引用后，測度結果出現偏倚，且更可能是向上偏倚。究其原因，中國的專利政策不僅促使專利數量猛增，也會激勵低質量專利申請，從而產生“引用膨脹”現象，即如果提交更多引用現有技術的專利申請，同時被引專利整體質量水平下降，那么引用作為質量測度指標的解釋力便會減弱^[19]。鑒于此，本文通過賦權方式改進ISR指數模型，在充分利用不同引用類型信息的基礎上修正由于政策因素導致的“引用膨脹”現象，實現對專利質量的精準測度。

本文邊際貢獻概括如下：第一，梳理國內外專利質量測度方法的發展脈絡，總結各類測度模型的優劣勢。第二，在已有研究基礎上提出改進的跨國專利質量測度模型。基于回歸分析方法，對國外引用、國內引用和自我引用3類引用指標進行賦權，從而在一定程度上修正“引用膨脹”現象對專利質量測度的影響。第三，對中國高新技術整體及細分領域專利質量水平進行測度，有利于政策制定者更準確地了解我國高新技術領域技術發展水平，明確與技術發達國家之間的差距，并為創新激勵政策（如專利補貼和稅收優惠）制定和實施提供參考。第四，從企業層面窺探高新技術企業采取技術創新行動更真實的決策動機和潛在驅動機制，可為企業技術創新決策信息關注與參照信息解讀提供指導，為高新技術企業發展提供思路與經驗借鑒。

1 PCT系統簡介

《專利合作條約》（PCT）是有關專利的國際條約。根據PCT規定，專利申請人可以通過PCT途徑遞交國際專利申請，向多個國家申請專利。在專利申請階段，PCT系統需要申請人提供申請技術的相關參考文件，在申請描述中應包含：就申請人所知，可被視為對發明的理解、搜索和審查有用的背景技術，并且引用反映該技術的文獻（WIPO，2016）。在專利審查階段，來自各國專利局的審查員遵循WIPO統一審查規則對申請報告進行審核，并出具國際檢索報告（ISR）。ISR中包含審查員精選的參考文獻，是對專利質量的適當衡量。相較于其它專利數據庫，PCT系統作為專利質量的跨國比較載體具有以下優勢：①ISR中包含的參考文獻是第三方（審查員）對專利技術的評估，審查員的引用與專利價值的相關性比申請人的引用更高；②由于WIPO制定了嚴格的檢索規則，專利審查員對外國現有技術的引用偏見得到充分解決，雖然不能排除個別審查員對WIPO規定的特殊偏離，但也沒有跡象表明個別國際審查機構有系統性偏離^[17]。

基于此，本文選擇PCT系統內生成的國際檢索報告（ISR）進行專利質量的跨國比較。具體地，本文從WIPO官網人工檢索和整理2011—2019年PCT成員國專利申請數據，并采用IPC分類中的3級分類號對專利進行分類，將專利細分為8類高新技術領域，具體包括電子信息技術（Field_1）、生物與新醫藥技術（Field_2）、航空航天技術（Field_3）、新材料技術（Field_4）、高技術服務業（Field_5）、新能源及節能技術（Field_6）、資源與環境技術（Field_7）和先進制造與自動化（Field_8）。選擇高新技術領域作為專利質量測度對象的原因在于，我國在嵌入全球價值鏈進程中，隨著經濟與技術水平的提升，與技術發達國家之間的關系逐漸由錯位合作向同位競爭轉變，高新技術不自主成為阻礙中國進一步發展的關鍵因素。在國際競爭、國際關系不確定性加劇以及單邊主義、貿易保護主義、逆全球化思潮暗流涌動的形勢下，不自主的高新技術容易被發達國家作為限制中國和惡意競爭的戰略武器。中共十九屆五中全會提出，堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐。實現科技自立自強的當務之急是要解決一批“卡脖子”技術問題，將核心技術自主權牢牢掌握在自己手中。攻克“卡脖子”技術不僅對于推動經濟形態高級化轉型具有重要意義，還是支撐產業升級、引領未來發展的科學技術儲備，是國家發展的戰略支撐。近年來，受制于以美國為首的發達國家技術封鎖，我國高新技術領域面臨被“卡脖子”的境況。高新技術在被“卡脖子”之前往往有一定跡象顯現，如技術數量與質量落后等，密切關注高新技術領域發展態勢并對相關專利質量進行識別和測度顯得緊迫而必要。

2 專利質量測度模型

基于Boeing&Mueller^[17]的研究，本文構建如下跨國專利質量測度模型：

其中，N_t，k為分析組（目標國家）t年k行業的PCT專利申請總數，M_t，k為比較組（除目標國家外的其它國家）t年k行業的PCT專利申請總數；Citations_i為專利i在指定時間窗口內（3年）被國外、國內和自我引用總數。該指數模型能夠反映目標國家與世界其它國家專利質量的相對定位。

雖然上述模型充分利用了國外、國內和自我引用信息，但由前文分析可知，相較于國外引用指標具有政策獨立性，國內和自我引用指標易受到政策激勵影響從而產生“引用膨脹”現象，若直接使用國內和自我引用數量作為專利質量測度指標可能導致度量結果偏倚。基于此，本文通過賦權方式調整3類引用信息的貢獻度，以期在充分利用引用信息的基礎上，弱化政策因素的干擾。

考慮到3類引用信息均能在一定程度上體現一個國家的知識和技術產出水平，但其對產出水平的影響程度存在差異，本文將3類引用信息對國家知識和技術產出水平進行回歸，通過回歸系數大小捕捉不同引用信息的相對貢獻度。回歸模型如式（2）。

Output_ct=δ₀+δ₁Foreign_ct+δ₂Domestic_ct+δ₃Self_ct+υ_c+τ_t+ε_ct（2）

其中，Output_ct為國家c在t年的知識和技術產出水平，采用全球創新指數中的知識和技術產出指數衡量，數據來源于歷年《全球創新指數報告》；Foreign_ct、Domestic_ct、Self_ct分別表示國家c在t年申請的PCT專利在指定時間窗口內被國外、國內和自我引用總數量；τ_t、υ_c分別表示年份固定效應和國家固定效應。δ₁、δ₂、δ₃為3類引用信息的貢獻度，則國外、國內和自我引用信息的權重分別為：δ^*₁=δ₁δ₁+δ₂+δ₃，δ^*₂=δ₂δ₁+δ₂+δ₃，δ^*₃=δ₃δ₁+δ₂+δ₃。

賦權跨國專利質量測度模型如式（3）。

其中，Citations^*_i=δ^*₁Foreign_i+δ^*₂Domestic_i+δ^*₃Self_i。估計得到δ^*₁=0.62，δ^*₂=0.27，δ^*₃=0.11（限于篇幅，未展示δ^*₁、δ^*₂、δ^*₃的估計過程）。

最后，將ISR指數在不同行業領域加權平均，得到國家層面的年度專利質量水平，如式（4）。

3 實證分析

3.1 專利質量描述性分析

表1展示了中國高新技術領域PCT專利質量整體測度結果。其中，F指數、FD指數和FDS指數使用未賦權的測度方法，ISR指數使用賦權測度方法。具體地，F指數僅考慮國外引用信息，FD指數同時考慮國外和本國引用信息，FDS指數同時考慮國外、本國和自我引用信息，ISR指數在同時考慮3種引用類型的基礎上進行賦權。可以發現，未賦權的F指數、FD指數和FDS指數之間差異顯著。F指數均值為0.348，且隨著時間推移，呈緩慢上升趨勢，并在2019年達到峰值0.373。就絕對值而言，中國PCT專利質量指數與1相差甚遠，表明中國與對照組國家之間的差距十分明顯。FD指數、FDS指數均值分別為0.519和0.540，顯著高于F指數。Boeing&Mueller^[17]認為，中國專利政策的激勵作用引致“引文膨脹”現象，導致FD指數和FDS指數偏高，無法準確反映中國PCT專利質量的真實水平。鑒于此，本文使用賦權ISR指數重新測度中國PCT專利質量。結果顯示，ISR指數均值為0.380，并在2019年達到峰值0.447，且增速較為平緩。

為更加直觀地了解中國與技術發達國家之間的差距，本文使用ISR指數測度全球主要創新強國（美國、日本、韓國、德國、英國、法國）的PCT專利質量水平，結果如表2所示。可以發現，2011—2019年，美國專利質量指數均值為1.285，顯著高于其它國家，表明美國專利質量總體水平處于世界領先地位。專利質量水平位居第二的是英國，ISR指數均值為1.114，其后依次為韓國（0.886）、德國（0.736）、法國（0.679）、日本（0.606）、中國（0.380）。此外，僅美國、英國的ISR指數大于1，即這兩個國家的專利質量水平高于對照組，其余國家低于對照組。從具體年份看，美國、英國的專利質量水平始終保持對其它國家的領先，韓國、德國呈交替領先的發展態勢，中國始終處于最末端。從專利質量指數的增速看，2011—2019年中國ISR指數平均增速最快（3.21%），日本、德國的平均增速為負值（-5.61%和-0.70%），表明其專利質量不升反降。總體而言，中國的專利質量水平與發達國家仍有較大差距，但差距逐年縮小。

進一步地，本文分別測度高新技術細分領域（電子信息技術領域（Field_1）、生物與新醫藥技術領域（Field_2）、航空航天技術領域（Field_3）、新材料技術領域（Field_4）、高技術服務業領域（Field_5）、新能源及節能技術領域（Field_6）、資源與環境技術領域（Field_7）、先進制造與自動化領域（Field_8））的PCT專利質量水平，結果如表3所示。可以發現，2011—2019年新能源及節能技術領域、資源與環境技術領域的專利質量指數均值分別為0.386和0.385，顯著領先于其余領域，其后依次為航空航天技術領域（0.379）、高技術服務業領域（0.374）、新材料技術領域（0.370）、先進制造與自動化領域（0.365）、電子信息技術領域（0.361）、生物與新醫藥技術領域（0.346），表明我國新能源和環保技術領域的專利質量較其它領域更高，而生物醫藥領域的專利質量有待進一步提升。從具體年份看，高新技術各細分領域的專利質量水平交替領先，呈現出“百花齊放”的發展態勢。從專利質量指數的增速看，高新技術各細分領域專利質量水平增速的均值都為正，且差距不大。此外，各細分領域的ISR指數均小于1，說明高新技術各細分領域的專利質量水平均低于對照組，僅達到非中國質量基準的1/3。

3.2 指標有效性檢驗

為進一步檢驗本文構造的ISR指標在衡量專利質量方面的有效性，選取中國滬深A股上市高新技術企業作為研究對象，將專利質量測度細化至企業層面，并構建相應模型，以考察ISR指標的可靠性。

3.2.1 研究樣本與數據來源

本文選取2011—2019年中國滬深A股上市高新技術企業作為研究樣本，觀測對象根據以下標準進行篩選：①剔除ST、^*ST企業；②剔除2011年以后上市的企業；③剔除主要變量數據缺失或不全的企業。經過篩選，最終獲得8 266個觀測值。相關數據來自世界知識產權組織官網、國泰安數據庫以及企業發布的報告。此外，為避免極端異常值對估計結果的影響，本文對變量進行1%和99%分位的縮尾處理。

3.2.2 基準回歸

在Griliches^[1]研究的基礎上，本文認為企業當前和過去的研發投入水平會影響其知識產出，而專利質量提升又依托于有經濟價值的知識的增加，因此研發投入對專利質量具有顯著影響效應。具體而言，知識K·的產生取決于研發投入R&D，即K·=αR&D+μ，專利質量P取決于K·，即P=βK·+ν，其中隨機誤差項μ和ν相互獨立，進而得到P=αβR&D+βμ+ν。這一結論得到許多學者認可，如鄧恒和王含^[20]研究表明，專利質量與技術研發水平之間具有較強的相關性，而技術研發水平又取決于研發投入，即高質量專利往往意味著高研發投入；周建明等^[21]認為研發投入水平直接決定創新成果質量，也決定專利申請質量；楊亭亭等^[22]研究發現，研發強度對企業專利質量具有顯著正向影響；曹雅迪等^[23]進一步分析表明，加大企業研發投入力度是提高企業專利質量的有效措施；洪敏等^[24]、蔡祖國（2016）、董亮和方中秀（2019）認為研發投入強度不足是導致低質量專利不斷出現的主要原因；胡磊等^[25]研究證實，企業創新投入的減少會導致專利質量降低。

基于上述分析，本文構建如下基準模型：

ISR_ht=α₀+γR&D_ht+X_htβ+φ_k+τ_t+ε_ht（5）

其中，ISR_ht為企業h在t年的專利質量指數，R&D_ht為企業h在t年的研發投入，X_ht為其它可能影響專利質量的控制變量。資源基礎觀認為，企業基本特征和能力對專利質量具有顯著影響效應。利益相關者理論和高階理論認為，包括政府、債權人、企業高管和董事在內的企業利益相關者會因價值訴求和管理能力差異而對專利決策產生干預。因此，本文將表征企業特征和能力的規模（Size）、價值（Value）和成長性（Growth）以及表征企業利益相關者的債權融資（Debt）、政府補貼（Subsidies）、高管激勵（Incentive）和獨立董事（Director）作為控制變量納入回歸模型中，各變量定義如表4所示。h、t、k分別表示企業、年份和行業，φ_k、τ_t分別表示行業固定效應和年份固定效應。若R&D的系數γ顯著為正，則認為ISR指數是衡量專利質量的有效指標。

表5為面板固定效應模型的OLS估計結果。結果顯示，模型（1）中R&D的估計系數為1.145，在1%的水平上顯著為正，即研發投入每增加1%，F指數就會增加0.011。這一結果證實了研發投入與專利質量之間具有正相關關系，表明F指數是衡量專利質量的有效指標。模型（2）（3）中R&D的估計系數分別為0.459和0.527，在10%的水平上均不顯著，即納入國內和自我引用信息后，專利質量與研發投入之間的相關性有所下降，系數γ接近于0且不顯著。進一步地，本文將國內引用（D指數）和自我引用（S指數）分別獨立作為因變量對研發投入進行回歸分析，發現R&D的系數仍不顯著，表明D指數和S指數無法對專利質量進行有效度量。模型（6）中R&D的估計系數為1.467，在1%的水平上顯著為正，即研發投入每增加1%，ISR指數會增加0.015，表明ISR指數是衡量專利質量的有效指標。控制變量中，企業規模和政府補貼對專利質量具有顯著促進作用，說明規模因素對企業專利質量提升具有積極影響，政府補貼通過降低申請成本激勵相關專利申請。同時，高管激勵對專利質量提升也具有一定促進作用，原因在于激勵機制能夠充分調動高管創新積極性，進而有意愿開展更為活躍的創新實踐。

3.3 內生性檢驗

企業研發投入與專利質量之間可能存在一定程度的內生性干擾：①盡管本文控制了可能影響專利質量的一系列因素，但難免存在遺漏變量的可能；②專利質量較高的企業可能具有更為積極的研發動機，導致回歸方程存在反向因果問題；③排除未在PCT系統上申請專利的企業樣本可能存在一定程度的選擇偏誤。為此，本文采用工具變量估計緩解遺漏變量和反向因果問題，采用Heckman兩步法緩解樣本選擇偏誤問題。

3.3.1 工具變量估計

考慮到研發投入滯后期與當期水平存在一定程度的相關性，而研發投入滯后期對當期專利質量不存在顯著直接影響，因此選擇企業研發投入滯后一期（L.R&D）作為研發投入的第一個工具變量。同時，考慮到處于同一行業、同一地區的企業因面臨相似的市場環境和競爭壓力，導致在研發投入方面趨于一致（同群效應），而其它企業的研發投入對目標企業專利質量卻沒有顯著直接影響，因此選擇與目標企業處于同一行業、同一城市的其它企業研發投入的平均值（R&D）作為第二個工具變量。表6為兩階段最小二乘估計（2SLS）結果。第一階段結果顯示，兩個工具變量的估計系數均至少在5%的水平上顯著為正，且工具變量聯合顯著性檢驗的F統計量為52.875，遠大于10，證明工具變量選擇有效；過度識別Sargan檢驗接受原假設，工具變量的外生性得到驗證。第二階段結果顯示，控制內生性后，企業研發投入對專利質量仍具有顯著促進作用。進一步比較OLS與2SLS的估計結果，發現考慮內生性后的系數估計值略小于未考慮內生性時的系數估計值，說明OLS回歸可能高估了研發投入對專利質量提升的驅動效應。

3.3.2 Heckman兩步法

前文將部分未在PCT系統上申請專利的高新技術企業排除出研究樣本，但未申請PCT專利保護的企業并不意味著研發創新產出水平低，其可能通過其它途徑或條約尋求專利保護。若直接檢驗研發投入對專利質量的影響，可能存在一定程度的樣本選擇偏誤。為此，本文采用Heckman兩步法解決上述問題。第一步，將未在PCT系統上申請專利的企業也納入研究樣本，并使用Probit模型估計企業是否進行PCT專利申請（Patent_desire）的概率（選擇方程）。借鑒周亞虹等（2012）的做法，選擇企業規模（Size）、企業年齡（Age）、資產流動性（Liquidity=（流動資產-流動負債）/總資產）、企業員工培訓密度（Train=員工培訓費/銷售額）、企業員工中大學本科以上學歷所占比例（Education）、高級管理人員所占比例（Administrator）、高級技術人員所占比例（Technology）作為影響企業PCT專利申請意愿的控制變量。第二步，將第一階段計算得到的逆米爾斯比率（Milss）代入僅包含PCT專利申請量不為0的企業樣本再次進行回歸。若Milss顯著，則樣本選擇性偏誤得到有效糾正。同時，參考楊汝岱等（2011）的做法，本文將Heckman兩步法和兩階段最小二乘（2SLS）方法結合進行估計，通過2SLS第一階段回歸結果得到企業研發投入的預測值，用預測的研發投入水平代替真實水平進行Heckman兩步法回歸，結果如表7所示。

結果顯示，第一階段選擇方程中，所有解釋變量均至少在10%的水平上顯著，表明所選解釋變量均能顯著影響PCT專利申請意愿；第二階段回歸方程中，Milss在5%的水平上顯著，且R&D的估計系數仍顯著為正，表明糾正選擇性偏誤后，研發投入對專利質量仍具有正向促進作用，前文相關結論得到進一步支持。

3.4 穩健性檢驗

（1）替換核心解釋變量。除研發投入與專利質量之間存在相關性外，還可能存在其它影響企業專利質量的因素，如企業動態能力^[26]、人力資本水平^[27]和管理層研發背景^[28]。因此，本文以企業動態能力（DC）、人力資本水平（HC）和管理層研發背景（BG）作為核心解釋變量進行回歸分析，結果如表8所示。其中，動態能力采用企業流動比率衡量；人力資本水平使用企業技術員工占雇員總數的比重衡量；管理層研發背景使用虛擬變量衡量，若管理層具有技術職業（研究、工程和生產等）背景，取值為1，反之取值為0。模型（11）—（13）結果顯示，企業動態能力、人力資本水平和管理層研發背景對專利質量仍具有顯著正向影響，表明本文構造的賦權ISR指數能夠有效衡量專利質量。

（2）改變核心解釋變量測度方式。考慮到規模效應的影響，以企業研發投入與主營業務收入的比值（R&D強度）為解釋變量并替代原有變量進行2SLS+Heckman回歸分析，工具變量選擇方法與前文一致。模型（14）結果顯示，R&D強度對專利質量仍具有顯著正向影響，與前文結論一致。

（3）控制截斷樣本偏誤。考慮到樣本中部分企業申請的專利因未在規定時間窗口內被引用，導致相應的ISR指數為0，此時因變量呈現出較為典型的截斷數據特征。因此，采用IV-Tobit模型對因變量左側截取樣本的偏誤加以控制，工具變量選取與前文一致，IV-Tobit模型估計結果如模型（15）所示。可以發現，企業研發投入對專利質量仍具有顯著促進作用，估計結果與前文結論基本一致。

（4）考慮大企業主導效應。將年平均PCT專利申請量最大的5家企業排除出樣本并重新進行2SLS+Heckman回歸，結果如模型（16）所示。可以發現，R&D的顯著性水平保持不變，表明研發投入對專利質量的影響并不是由某幾個大企業主導。

4 結論、啟示與局限性

4.1 研究結論

近年來我國實施的一系列專利擴張政策刺激了低質量專利申請，導致整體專利質量水平下降。基于此，本文總結現有專利質量測度方法的不足，通過改進基于引用數據的測度模型，提出賦權ISR指數，全面準確測度我國專利質量。該指數能夠實現專利質量的跨國比較，修正由于政策因素導致的“引用膨脹”現象。進一步地，構建回歸模型，檢驗賦權ISR指數在度量專利質量方面的有效性。本文主要結論如下：首先，基于賦權ISR指數的專利質量測度結果表明，近年來我國高新技術領域專利質量持續攀升，但與世界領先水平之間仍有較大差距，僅達到非中國質量基準的1/3，存在較大提升空間。其次，行業異質性分析表明，高新技術各細分領域專利質量均處于較低水平，其中，新能源及節能技術領域、資源與環境技術領域專利質量水平相對較高，而電子信息技術領域、生物與新醫藥技術領域的創新水平較為落后，是未來需要重點關注和扶植的對象。最后，基于企業層面的回歸分析表明，以賦權ISR指數作為專利質量的代理變量時，核心解釋變量的顯著性水平均較高，表明該指數能夠實現對我國專利質量的有效度量，且這一結論經過一系列內生性和穩健性檢驗后依然成立。

4.2 研究啟示

盡管近年來我國采取專利補貼、稅收減免等一系列政策手段鼓勵創新，但高新技術領域專利申請仍存在“重數量、輕質量”的問題，補貼的創新擠出效應較為明顯。為緩解這一現象，本文提出以下建議：首先，政府應進一步完善專利管理制度，強化專利質量核心意識，加大專利審查力度，及時淘汰低質量專利。同時，加快建立和完善以社會效益、經濟效益為導向的科研績效評價體系，引導和規范科研人員的專利申請動機與行為，減少低質、低效專利申請。其次，高新技術行業應建立專利質量考核體系，定期對企業專利強度和質量進行評分，激勵企業提升專利技術含量。最后，高新技術企業應加強前沿技術的引進和吸收，提高技術創新能力，以技術創新引領行業發展。同時，重視專利人才和研發人才的培養，有效提高企業研發能力。

此外，本文研究表明，企業研發投入、動態能力、人力資本水平和管理層研發背景均對專利質量提升有顯著激勵效應。基于此，本文提出以下建議：首先，政府和企業應進一步加大研發經費投入。政府可以采取直接投入、補貼、貸款貼息等多種方式鼓勵企業加大自主研發投入，通過合理配置科技資源，引導財政科技經費逐步由生產領域轉移到研究開發領域，資助政策由重點支持產品開發轉向支持研究開發。其次，企業應提高研發人員比重，通過引進相關人才提高人力資本水平，賦能技術創新。最后，企業應重視管理層在創新戰略制定與實施過程中的作用。具有研發背景的高管更看中企業技術優勢，更加注重企業的創新成果轉化，更有利于企業創新水平提升。

4.3 研究局限

就研究對象而言，本文僅選取高新技術領域作為專利質量測度對象，未來可將考察對象擴展至其它行業和領域，以實現對我國各領域創新水平的全面衡量。同時，本文構造的賦權ISR指數僅適用于PCT專利，對于未在PCT系統申請專利的企業專利質量則無法衡量。就研究方法而言，本文將專利引用窗口時間設定為3年，而部分專利的價值體現可能需要更長時間。因此，未來可適度延長時間窗口，甚至比較不同時間窗口下測度結果的異同。這也表明本文使用的專利質量測度方法存在一定時滯性，無法實現對專利質量的實時評價。此外，本文采用回歸分析法進行賦權，未來可嘗試使用其它賦權方法，如熵權法、層次分析法和德爾菲法等，并比較不同賦權方法之間的優劣。

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（責任編輯：陳 井）

Measurement of Transnational Patent Quality in the High-Tech Fields

Zheng Hang， Ye Azhong

（School of Economics & Management， Fuzhou University， Fuzhou 350116， China）

Abstract：Since 2010， China has taken a series of measures， including patent subsidies， tax relief and other policies， to encourage patent applications， which has triggered an explosive increase in patent applications. Among them， the number of applications in the Patent Cooperation Treaty （PCT） in China has ranked first in the world for three consecutive years. However， the investment in R&D compared to the increase in patent applications has not increased significantly in recent years， which leads to the decline in investment in unit patent applications. Reducing the cost of patent applications through subsidies may stimulate the application of low-quality patents， thus damaging the overall quality of Chinese patents.

In order to explore the real level of patent quality in China， this paper puts forward an improved transnational patent quality measurement model based on the Patent Cooperation Treaty. Three kinds of citation indexes， foreign citation， domestic citation and self-citation are weighted based on the regression analysis method， which corrects the influence of "citation inflation" on patent quality measurement to some extent. Meanwhile， this paper also measures the patent quality level of the overall and subdivided fields of China's high-tech， which is helpful for policy makers to more accurately understand the relevant technology development level of China's high-tech field， identify the gap between China and the technologically developed countries， and provide references for the formulation and implementation of innovation incentive policies （such as patent subsidies and tax incentives）. Finally， according to the research at the enterprise-level， this paper explores the real decision-making motivation and potential driving mechanism of high-tech enterprises to take technological innovation actions， and provides new ideas and experience for the development of high-tech enterprises.

The main conclusions of this paper are drawn. （1） The results of patent quality measurement show that the patent quality of high-tech fields in China has been rising continuously in recent years， but there is still a big gap between China and the world's leading powers， and the patent quality level in all high-tech fields in China is only one third of the non-China quality benchmark， and there is still a great deal of room for improvement. （2） The results of industry heterogeneity analysis show that the patent quality of eight kinds of subdivided high-tech fields is at a low level. Specifically， the patent quality level in the fields of new energy and energy-saving technology and resources and environment technology is relatively high， while the innovation level in the fields of electronic information technology， biology and new medical technology is relatively backward， which needs to be focused on and supported in the future. （3） The results of regression analysis show that the core explanatory variables are obviously significant， indicating that the index constructed in this paper can effectively measure the patent quality in China， and this conclusion is still valid after a series of endogenous tests and robustness tests.

The following suggestions are proposed in accordance with the research findings. First， the government should further improve the patent management system， strengthen the core awareness of patent quality， and reduce the number of low-quality and inefficient patent applications; second， the high-tech industry should establish a patent quality assessment system， regularly evaluate the patent strength and quality of each enterprise， and encourage enterprises to improve the technical content of patents; finally， high-tech enterprises should strengthen the introduction and absorption of cutting-edge technology， improve the ability of technological innovation， and lead the development of the industry with technological innovation.

The drawbacks of the study are that， first of all， this paper only selects the high-tech field as the measurement object of patent quality， and future research can expand the investigation object to other industries and fields， so as to achieve a comprehensive measurement of the innovation level in various fields in China; second， the patent quality index constructed in this paper is only applicable to PCT patents， and it cannot measure the patent quality of enterprises that have not applied for patents in the PCT system.

Key Words：Patent Quality; Cross-country Comparison; Patent Cooperation Treaty