以“量”為先還是以“質”為主：高質量專利如何影響企業績效？

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）摘要：高質量專利是增強企業核心競爭力、推進知識產權強國建設的重要基礎。利用《中華人民共和國專利法》實施以來1"346.1萬條授權發明和實用新型專利數據，對中國規模以上工業企業的專利質量水平進行系統測算。通過構建體現企業異質性的技術選擇理論模型揭示了專利產出通過技術提升和信號傳遞影響企業績效的雙路徑傳導機制。實證研究發現，專利質量能夠有效提升企業經營績效，并且相比于專利數量效果更加明顯。專利質量通過提高企業全要素生產率和技術壁壘，產生了技術提升效應；專利數量則側重于產生信號傳遞效應，幫助企業獲得更多的政府補貼和市場資金關注，緩解融資約束。異質性分析表明，相比于專利數量，專利質量在非國有控股、成長型和勞動密集型企業中的提升效果更明顯；而對專注突破性創新的企業，其專利數量和質量對績效的影響均更強。對此，政府應逐步將政策重心從數量導向調整為質量導向，因地制宜、因勢利導地推動企業專利數量與質量的有機平衡發展。

關鍵詞：專利數量；專利質量；企業績效；技術提升；信號傳遞

文獻標識碼：A文章編號：100228482025（01）007417

一、問題提出

創新作為技術進步的源泉，是實現經濟高質量發展的根本動力。創新驅動發展要求以企業為核心，依靠技術進步打造現代經濟增長的新引擎[1]。在此背景下，以專利為代表的知識產權強國戰略已然成為中國創新型國家建設的重要目標。世界知識產權組織報告顯示，2020年中國發明專利申請數達149.7萬件，穩居世界第一，是第二名美國（59.7萬件）的2.5倍，占全球申請總量（330萬件）的45.7%①。與此同時，中國有效專利數（310萬件）仍低于美國（330萬件），僅占全球總量（1"590萬件）的19.5%。中國在全球創新指數排名中位居第14，這與龐大的專利申請量形成了鮮明對比?？梢?，在中國專利數量強勁增長的背后，專利泡沫化與創新假象大量存在，凸顯了中國創新質量不高、創新能力仍有待提升等問題，從而引發了學界對單純通過專利數量反映技術創新水平的擔憂[2]。近年來，國家知識產權局逐漸將高質量專利作為培育重心，開展了專利質量提升工程。高質量專利不僅是增強國際競爭力的核心要素，更是國家發展的戰略性資源。然而，如何對專利質量進行有效衡量？在專利數量井噴的背景下，專利質量呈現出怎樣的變化？如何依托專利質量，實現科技自立自強？在當前國內外環境發生深刻變化的背景下，解答這些問題具有重要的現實意義。

截至2019年，中國企業授權專利累計占比達61.4%，表明企業作為技術創新的主體，在創新體系中扮演了重要角色"數據來源于國家知識產權局，經測算得到。。提升企業創新能力是中國在新時代實施創新驅動戰略、實現科技自立自強的必然要求。現有研究多采用研發強度或專利指標衡量企業創新能力[3]。然而國內大部分非上市企業的研發數據無法獲取，為全面反映中國創新現狀造成困難[1]。此外，研發時滯和不確定性導致企業創新能力的測度與真實水平存在偏差。專利作為創新產出的重要成果，與企業績效的聯系更加緊密，為企業發展提供了技術支撐[4]。Aghion等[5]認為專利指標的優勢在于：信息公開、豐富，更新速度快；有效衡量了創新產出而非投入；能夠從數量和質量兩個方面體現企業創新水平。目前，專利數據的應用價值已被學界廣泛認可，但由于國內數據獲取困難且研究起步較晚，其研究視角仍存在諸多局限性[3，67]。

對比現有研究發現，專利數量對企業績效的影響存在較大爭議。一些學者認為專利數量能夠促進企業績效提升[6]；另一些學者則發現其并未產生顯著影響，甚至影響為負[4]?？梢?，并非所有專利均具有潛在市場價值[7]，不同專利所蘊含的技術水平可能良莠不齊[3]。因此，單純從數量角度進行分析，無法充分衡量企業的創新質量，造成了既有文獻的結論差異[7]。對此，學者們進一步構建了不同的專利質量指標，進而考察企業發展與其真實創新能力的關系。Narin等[8]將被引次數視為度量專利質量的可靠指標，率先驗證了其與企業績效之間的正向關系。類似地，Agostini等[7]發現專利質量能夠提升意大利的中小企業銷售業績。

2025年1月第47卷第1期楊圣豪，蔣仁愛，溫軍，黃志文以“量”為先還是以“質”為主：高質量專利如何影響企業績效？然而，囿于數據的可獲得性，國內大多數專利文獻仍圍繞數量指標考察特定行業中企業的創新情況[9]。近年來，個別學者嘗試將研究范圍拓展至專利質量，但存在指標構建簡單以及樣本量不足等問題[6，10]。例如，Yuan等[6]選取中國深圳證券交易所上市的304家企業，采用發明專利授權率指標進行分析，發現其對企業績效的影響具有明顯的行業異質性。然而，授權率的計算未能考慮授權專利本身的質量差異，僅以其占申請專利的比重進行間接衡量，結果難免有偏"顯而易見，僅申請1項專利并獲得授權的企業（授權率為100%）的創新能力未必高于申請4項并獲得3項授權的企業（授權率為75%）。而具有相同授權專利數量或授權率的兩家企業，其質量水平也可能相差甚遠。類似地，發明專利占比同樣存在此類問題，限于篇幅，此處不再探討。。相比之下，被引、同族數、維持期等指標將測量精度細化到專利文本層面，由此計算的企業質量囊括了每一項專利的個體信息，能夠使測度結果更具科學性[3]"需要說明的是，張杰等[10]嘗試從不同視角出發破解質量測度難題，尋找適用于中國專利質量測算的新思路。以繞開被引等專利信息的方式，引入了知識寬度指標，但其計算主要基于專利類別多寡，相比于國際常用指標，衡量方法仍較為間接?？紤]到該指標尚未被用來研究與企業績效的關系，本文在異質性分析部分，進一步沿用這一思路進行探討。。聚焦中國企業，僅有少數學者嘗試對部分上市企業的專利被引和維持期指標進行構建，并以此考察專利質量對企業績效的影響。其中，宋艷等[11]分別發現專利被引次數對信息技術硬件行業、制藥行業的上市企業績效產生顯著正向影響。而張曉月等[12]以中國創業板上市企業為研究對象，發現企業發明專利平均被引次數與企業績效負相關，且維持年限對企業績效的促進作用并不顯著。然而，受限于數據獲取難度，這些文獻的分析范圍僅限于創新規模較大的上市企業且樣本數均未超過300家。事實上，高質量專利是企業擁有的核心知識資產，體現了企業最新的研發成果。尤其對于數量更龐大的非上市創新企業，專利質量及其反映的創新能力決定了企業能否充分發揮競爭優勢，提高經營績效，從而實現高質量創新發展。若無法系統地對眾多創新型企業的專利質量進行有效測度，則難以形成針對中國企業創新能力和創新發展戰略的整體性評價，更遑論其與企業績效關系的系統論證。

本文的研究貢獻有三個方面。第一，系統梳理了1985年《中華人民共和國專利法》實施以來的1"346.1萬條授權發明和實用新型專利數據。借鑒寇宗來等[1]提供的匹配方法，對規模以上工業企業專利質量水平進行系統測算，并評價其總體特征和變化趨勢，填補了對非上市企業創新質量研究的不足。第二，構建理論和實證模型，考察專利質量對企業績效的影響，并與專利數量進行對比分析，為企業創新發展提供經驗證據。第三，從技術提升和信號傳遞兩個方面剖析專利數量和質量對企業績效的影響機制和路徑差異。在此基礎上考察不同創新策略、企業特征以及行業屬性的異質性影響，從而為中國建設專利強國、實現科技自立自強提供借鑒。

二、理論模型

本文以Melitz[13]提出的異質性企業模型為基礎，結合技術選擇模型，對高質量專利如何影響企業績效進行論證[14]。在以往模型基礎上形成如下三點改進：第一，在全要素生產率的分析中同時加入了專利數量和專利質量的影響；第二，考慮同種產品由于質量差異而產生的價格提升系數；第三，對企業固定成本進一步拆分，從而將融資約束與政府補貼納入分析框架。

（一）企業創新增長

1.消費者

沿用Melitz[13]的思路，以不變替代彈性（CES）效用函數表示代表性消費者的偏好（U）為：

U=∫ω∈Ωq（ω）（σ－1）/σdωσ/（σ－1）（1）

其中，q（ω）為商品ω的消費量，Ω為所有商品種類的集合，不同商品間的替代彈性采用σ表示（σgt;1）。

消費者總支出用E表示，給定商品ω的價格為p（ω），則消費者的預算約束可以表示為：

∫ω∈Ωp（ω）q（ω）dω=E（2）

采用迪克西特斯蒂格利茨（DixitSitglitz）價格指數衡量市場總物價水平P，即P=∫ω∈Ωp（ω）1－σdω1/（1－σ），根據效用最大化原則求解代表性消費者的需求函數為：

q（ω）=E·p（ω）－σ/P1－σ（3）

2.生產者

參考Melitz等[1314]的設定，企業僅以勞動投入作為可變成本，最終產出同一種類的產品ω，對應的勞動力需求函數為l=F+q/φ。不失一般性，將勞動力的工資標準化為1，則對應的企業成本函數為：

TC=F+q/φ=F+q·MC（4）

其中，F代表企業的固定成本（Fgt;0）；φ表示生產率（φgt;0）；Melitz[13]認為，更高的生產率對稱地反映出更低的邊際成本，因此企業的邊際成本（MC）等同于生產率的倒數（1/φ）。企業最優定價為：

p（φ）=σ/（σ－1）φ（5）

企業總收益用R表示，R=p（φ）·q（φ），構建企業利潤（π）函數為：

π=R－TC=R/σ－F=E/σ·σ/Pφ（σ－1）1－σ－F（6）

3.創新效應

Bustos[14]認為創新帶來的技術提升能夠增強企業生產率，但同時需要額外投入一定量的固定成本。假定創新的技術提升效應使企業生產率從初始水平φ提升至φ1，φ1=λφ（λgt;1）；同時引入μ作為成本膨脹因子（μgt;1），此時創新企業的利潤函數（π1）記作：

π1=R1－TC1=R1/σ－μF=E/σ·σ/Pφ1（σ－1）1－σ－μF（7）

鑒于擴大利潤是企業創新的根本目的，企業選擇創新的前提是滿足π1gt;π，即：

E/σ·σ/Pφ1（σ－1）1－σ－μFgt;E/σ·σ/Pφ（σ－1）1－σ－F""（8）

將φ1=λφ代入式（9）可得企業創新的決策條件為：

λσ－1－1/"μ－1gt;σF/Eφσ－1·σ/P（σ－1）σ－1（9）

即當創新帶來的生產率增幅大于一定比例的固定成本增幅時，企業選擇創新。可見，企業的創新決策取決于技術改進和創新成本兩個方面。而低質量的“拼湊”專利、“雞肋”專利以及“策略性”專利的價值較低，對企業技術改進的作用微乎其微，相同成本約束條件下，難以滿足決策條件。相反，高質量專利作為企業的核心知識資產，蘊含了先進的技術和創新價值，能夠有效改善企業經營，促進企業創新發展，是實現科技自立自強的重要抓手?？梢姡髽I專利（T）的增長包含兩個方面，即質量水平（γ）的提升和專利數量（n）的增長。前者是企業創新能力的關鍵體現，決定了創新企業的技術和產品優勢，其帶來的生產率提升通常更明顯。因此，本文提出以下研究假設：

假設1：專利產出能夠提升企業績效，并且專利質量的提升效果相比于專利數量更加明顯。

（二）創新策略權衡

1.質量策略的技術提升效應

如前所述，企業創新行為將從技術和成本兩個方面改變利潤函數。本文進一步對創新的質量和數量維度進行區分，進而對創新企業的利潤函數進行深入拓展。從內部看，創新具有技術提升效應。相比于單純的專利數量增長，質量維度帶來的技術提升效果更加明顯。首先，專利數量的增長并不必然意味著技術質量的提升。許多專利可能是微小的改進或次要的創新，對實際技術水平的提升貢獻有限。而高質量專利往往意味著技術上的重大突破，這種突破可以帶來顯著的技術進步和競爭優勢。企業通過新材料、新工藝以及新產品的內部應用促進了生產技術的轉型升級，拓寬了原有技術約束下的生產可能性邊界，提升了生產效率。這種生產效率的增幅會隨著創新產出的價值和技術含量變化而改變[11]。其次，高質量專利往往依賴企業對生產要素的整合能力，因此專注于質量提升的創新企業在技術轉化和轉移過程中尤其注重整合各類資源，優化企業資源配置，從而實現生產率改進[15]。最后，高質量專利凝結了企業積累的先進知識、經驗和技術，通過各部門之間的知識溢出和信息共享，能夠推動整體效率增長。企業平均專利質量越高，表明企業知識關聯越多、覆蓋范圍越廣，對知識的消化、吸收和運用能力越強。而專利的質量參差不齊，僅僅增加專利數量，無法保證這些專利具備較高的知識和技術含量。有些企業可能為了口碑或戰略性考慮，申請大量專利以構建專利墻或獲取補貼資金。這類低質量的“策略性”專利對技術提升的實際貢獻有限。創新活動似乎“如火如荼”，卻分明“勞而無功”。

此外，創新質量的技術提升效應決定了企業的市場勢力。專利數量的增長并不直接帶來經濟效益。相比之下，高質量、高影響力的專利更能轉化為實際的經濟收益，提升市場份額。企業通過高質量專利開發的產品具有獨創性和排他性，形成了企業的產品優勢。趙忠濤等[16]認為，企業的產品優勢與專利質量高度相關。企業依賴產品的獨創性，形成差異化競爭策略，從而贏得更多市場需求，擴大市場份額，同時憑借專利保護賦予的排他性，避免同質化競爭，從而制定壟斷價格，獲取壟斷收益[17]。專利質量越高，企業產品蘊含的技術含量則越多，越難以被其他企業所模仿，企業因此能夠獲得越高的壟斷租金。同時，專利許可使用費作為創新企業的一項重要收入來源，直接與該項專利的質量水平掛鉤[16]。企業憑借自身技術優勢能夠制定更高的費用標準并獲取更多的費用來源，或與技術實力接近的其他企業簽訂專利交叉許可合同，達成合作，共同限制其他競爭對手，從而瓜分市場份額。

綜上，數量增長并不能保證質量提升，平均專利質量和實際創新能力的提升才是推動企業技術進步的關鍵。假定企業擁有n項專利（n≥1），每項專利的質量為γi（γi≥0），平均質量水平為γ（γ≥0）。每項專利帶來的邊際生產率改進為λγi0（）

則企業平均生產率的提升幅度為

為方便計算，本文采用幾何平均的方式進行計算。值得注意的是，當γ=0時，企業的技術提升效應為0，即φ1=φ。此時，由于需要支付額外的創新成本，企業并不會選擇創新（μFgt;F）。然而，從實際來看，低質量專利大量存在，不變的生產率與創新成本的增加似乎并未阻止企業對低質量創新的熱衷。對此，本文從成本方面進行改進，通過分解固定成本進一步對模型給予理論解釋。。技術壁壘的大小主要取決于企業專利的平均質量水平。相對于同類產品的市場最優定價，企業通過收取額外的專利使用費或利用高質量專利轉化形成的產品質量優勢，使其在市場需求q（ω）保持不變的同時，能夠制定（或類似于制定）更高的銷售價格p（φ），即p（φ）=（1+θ）p（ω）（θgt;0）。θ代表由專利使用費或產品質量優勢產生的價格提升系數，且θ=θ（γ），θ（γ）/γgt;0。

πT=p（φ1）q（ω）/σ－μTF=1+θ（γ）E/σ·Pλγ0φ（σ－1）/σσ－1－μTF（10）

通過對γ求偏導，考察創新企業中專利質量對績效的影響，即：

πT/γ=πT/φ1·φ1/γ+πT/θ·θ/γ（11）

令A=E/σPφ（σ－1）/σσ－1，專利質量的技術提升效應可以用以下兩個等式表示：

πT/φ1·φ1/γ="（1+θ）EP（σ－1）/σσ－1/σπ1/φ1·（σ－1）lnλ0λγ（σ－1）0φσ－1φ1/γ=（1+θ）A·（σ－1）lnλ0λγ（σ－1）0（12）

其中，Agt;0，（σ－1）lnλ0λγ（σ－1）0gt;0，表明專利質量促進了企業生產效率的提升，進而提升企業績效。同時：

πT/θ·θ/γ=λγ（σ－1）0A·θ（γ）/γgt;0（13）

這表明專利質量提高了企業的技術壁壘，憑借更高的產品定價進而提升企業績效。因此，本文提出以下研究假設：

假設2：專利質量產生了技術提升效應，主要通過提升企業全要素生產率和技術壁壘促進企業績效提升。

2.數量策略的信號傳遞效應

企業創新對外還產生了信號傳遞效應。創新存在投入多、周期長、風險高等特點，導致創新企業對外具有強烈的信息不對稱性。對此，部分企業傾向于通過數量增長策略提升企業績效。一方面，外部觀察者難以全面了解專利的實際質量。他們通常只能看到專利的數量變化，而無法深入評估每個專利的技術含量和實際應用價值。在沒有其他可靠信息的情況下，外部觀察者通常會直接基于專利數量信息評判企業創新。另一方面，專利數量是一個容易量化和比較的指標。專利數量的增長可以在短期內快速展示企業的創新成果和技術積累。這種簡化評估過程的方法在決策過程中更加便捷政府和投資者迅速評估企業的創新活動，而不必深入分析每個專利的具體內容和質量。相反，專利質量的提升往往需要長期的觀察和分析，對于需要快速做出反應的市場資金和在短期內做出決策的政策制定者缺乏吸引力。

由于研發的不確定性，融資約束已成為制約創新活動的重要原因[2]。企業需要以高昂的代價獲取足額研發資金，導致其創新成本上升。相比于難以觀察和比較的專利質量變化，專利數量的增加更加直觀和快速地向外界傳遞了企業正在實現創新增長的積極信號，短期內有效降低了與外部投資者和政府部門的信息不對稱程度和借貸成本。即使這些專利的質量可能不均衡，數量上的優勢仍能提升市場信心，塑造企業持續完成大量創新的良好形象，從而吸引更多投資。

此外，創新的外部性與高風險往往會誘發市場失靈，因此政府干預尤為重要[10]。由于創新活動具有知識溢出與技術模仿的可能，部分存在知識和技術優勢的企業不愿意在市場上披露自身信息，只能依靠政府補助緩解融資壓力。同時，融資形成的財務杠桿進一步放大了創新企業的潛在風險，增加了創新活動的短期壓力，研發一旦失敗，企業將面臨更加嚴峻的財務危機。相應地，政府補助往往以無償提供的方式補貼于創新企業[18]，不僅為研發活動注入資金，緩解了企業內部融資不足的壓力，而且有助于分擔企業研發風險，提振市場對企業的投資信心，進一步降低企業融資成本[10]。隨著創新驅動發展戰略的推進，地方政府對企業創新的補貼和激勵力度不斷加大。然而，盡管政府機構在信息獲取方面具有一定優勢，但同樣難以準確選擇補貼的對象和數額。政府在制定創新支持政策時，仍然依賴易于衡量的創新指標。專利數量增長可以直接反映在統計數據中，展示政府在推動創新方面的成效。這使得擁有大量專利的企業更容易獲得政府補助［18］。

綜上，由于易于量化和評估，專利數量指標更加符合政府政策導向和投資者的決策習慣，能夠通過發揮信號傳遞效應，降低企業成本，增加企業績效?？紤]到融資約束和政府補貼的影響，本文對創新企業的成本（μF）進行分解，包括短期不變的資本投入（K）以及創新額外產生的固定投入（HC），其要素價格同樣標準化為1。另外，由于創新企業往往能夠獲得政府補貼，從而直接影響利潤水平，因此本文進一步在式（7）中加入政府補貼項（S）。改進后的創新企業的利潤函數（πS）寫為：

πS=p（φ1）q（ω）/σ－μSF=1+θEσ－σPφ1（σ－1）σ－1－K－HC+S"（14）

由式（14）可知，創新企業的固定成本可以表示為μSF=K+HC－S"此時，考慮到收入與成本在利潤函數中的對稱性，政府補貼帶來的額外收入等價于降低企業當期固定成本。。然而，由于創新企業面臨更加嚴峻的融資約束問題，資金成本往往高于標準化的要素價格[2]。設其實際租金為（1+δ），δ表示融資約束造成的成本增加，此時固定成本寫作μSF=（1+δ）K+（1+δ）HC－S。δ的大小取決于資本市場對企業創新能力的評價，專利數量增長通過向外界釋放創新信號，緩解不同主體的信息不對稱，吸引資本市場對企業的關注。專利數量（n）越多，資本市場的評價越高，越能夠降低企業的融資成本系數，即δ=δ（n），且δ（n）/nlt;0。與此同時，專利數量增加還有助于企業獲得更多的政府補貼，即S=S（n），且S（n）/ngt;0。依次帶入式（14）后，最終得到：

πS=1+θEσ－σPφ1（σ－1）σ－1－1+δ（n）（K+HC）+S（n）（15）

通過對n求偏導，考察創新企業中專利數量對績效的影響，即：

πS/n=πS/δ·δ/n+πS/S·S/n（16）

令B=－（K+HC），專利數量的信號傳遞效應可以表示為：

πS/δ·δ/n=B·δ（n）/ngt;0，πS/S·S/n=S（n）/ngt;0

這表明專利數量有利于企業獲得更多的政府補貼，降低融資約束，進而促進績效提升。因此，本文提出以下研究假設：

假設3：專利數量產生了信號傳遞效應，主要通過政府補貼收入和降低融資約束促進企業績效提升。

3.創新決策

綜上，專利產出對企業績效影響的邊際效應為：

π1/G（n，γ）=（1+θ）An（σ－1）lnλ0λγ（σ－1）0+Aλγ（σ－1）0θ（γ）/γ+Bδ（n）/n+S（n）/n"（17）

換言之，企業能夠通過質量提升和數量增長兩種創新策略提高利潤。前者主要產生了技術提升效應，選擇質量策略的創新企業更期望憑借實質性的創新突破，帶動生產效率和市場份額的提升，從而獲取超額回報。但現實中，高質量的創新活動通常依賴更高的創新成本。從創新的決策條件來看，只有質量提升的超額收益足以覆蓋高昂的創新成本時，該策略才蘊含價值。在創新成本不變時，質量提升帶來的邊際技術效應越大（πT/γgt;0），企業越傾向于通過質量提升策略實現創新發展。然而，隨著政府部門對創新企業的補貼力度加大，以及市場資金對創新投資的關注，部分企業利用創新信息的不對稱性，轉向依托數量增長策略，以低成本的創新活動推動專利數量而非整體質量的持續增加，進而向外界釋放大量積極信號以獲得更多的補貼資金或更低的融資成本。在技術改進幅度不明顯時，數量增長帶來的邊際信號效應越強（πS/ngt;0），企業越傾向于通過數量增長策略攫取超額利潤?？梢姡瑒撔缕髽I的經營發展依賴兩種創新策略的權衡。在創新資源有限時，企業的創新決策取決于兩種邊際效應的對比。

由此，本文得到推論：第一，企業的創新行為在創新帶來的成本膨脹（μ-1）相對較小或生產率提升（λσ-1-1）相對較大的情形下發生。企業一旦選擇開展創新意味著創新的收益成本比已超過門檻值，其專利數量和質量提升均能夠正向影響經營績效，且通常在固定成本（μF）的波動幅度不大時，專利質量對企業績效的促進效果更強。第二，專利產出對企業績效的影響來源于質量維度的技術提升效應（πT/φ1·φ1/γ+πT/θ·θ/γ）與數量維度的信號傳遞效應（πS/δ·δ/n+πS/S·S/n）兩種路徑機制。作為創新企業的核心知識資產，專利產出能夠通過提升企業全要素生產率、形成技術壁壘、獲得財政補貼以及緩解融資約束提升企業績效。第三，企業最終的經營利潤和創新策略選擇取決于兩種邊際效應的強度對比和路徑權衡[π1/G（n，γ）=πT/γ+πS/n]。當技術提升的邊際效應更強或質量提升成本較小時，企業能夠專注于質量型創新策略。而政府補貼力度較大或市場對專利數量變化更敏感時，專利的信號傳遞效應更強，企業傾向于實施以增加短期專利產出為目標的數量型創新策略。

三、研究設計

（一）數據來源

1.中國工業企業數據庫

本文使用的中國工業企業（以下簡稱為“工企”）數據庫的時間跨度為1996—2013年，包括由國家統計局調查匯總的所有規模以上工業企業，由于期間存在統計口徑變更，企業名稱、代碼及行業信息發生調整等問題，主要從整合不同版本數據、統一企業和變量名稱、統一行業和行政區劃代碼三個方面進行清洗篇幅所限，清洗過程留存備索。。

2.中國專利數據庫

第一部《中華人民共和國專利法》于1985年4月正式實施。本文通過智慧芽平臺搜集了國家知識產權局（CNIPA）1985—2019年授權的1"346.1萬條專利數據并對其進行系統整理，其中包括358.8萬條發明專利和987.3萬條實用新型專利，因外觀設計專利的分類體系與前兩者截然不同且質量相對較低，參考張杰等[10]的做法不將其納入分析，基于文本分析法，對所搜集數據進行清洗。

原始專利數據的信息主要包含四個方面：以專利名稱、申請、公開與授權時間以及國際專利分類（IPC）號為代表的基本信息；以專利權人名稱、專利權人地址以及發明人為代表的權利歸屬信息；以權利要求與法律狀態為代表的法律信息；以引用的專利與文獻為代表的引用信息。具體的清洗步驟如下：首先，基于四種類型信息，采用文本分析法，分別計算每項專利的維持時間和被引次數等質量指標，并根據IPC號進行相應標準化處理；其次，剔除信息不全或無法識別，以及專利權人為高校、研究機構和個人的專利，最終得到專利權人為企業的825.9萬條專利數據；最后，根據專利權人和授權年份進行匯總形成企業專利質量指標。需要說明的是，由于專利被引和維持時間指標均具有后向特征，因此專利數據的統計時間理應大于最終的樣本區間（1996—2013年）。

3.數據庫匹配

參考寇宗來等[1]的方法，以企業名稱為橋梁對兩大數據庫進行逐年匹配。由于專利從申請到授權具有2～3年的滯后時間，因此本文將當年的工企數據與兩年后的專利數據進行匹配[19]。從匹配結果來看，具有授權發明或實用新型專利的工企（簡稱“專利企業”）共有77"140家，占比9.9%，與寇宗來等[1]的研究較為一致（11.4%），表明中國規模以上企業中創新企業的占比不高。具體而言，平均每10家企業中僅有1家從事創新活動，即滿足式（9）中的創新決策條件。

（二）變量測度與模型構建

1.核心變量

被解釋變量。資產收益率是企業經營績效的直觀反映[15]。本文采用利潤總額與總資產的比值構建資產收益率指標，進而對企業經營績效進行衡量。

解釋變量。本文采用企業的授權發明與實用新型專利總和衡量其專利數量（Pn）。而對于專利質量，張杰等[10]指出，如何在中國企業維度進行有效測量，是近年來學者普遍面臨的一個難題。一般認為，專利蘊含了技術、經濟等不同維度的質量信息[20]。其中，經濟維度信息反映了專利的市場價值，與企業發展的聯系最為直接。參考Schankerman等[21]的研究，本文采用專利從授權日到失效日的維持天數，即專利維持期對企業專利質量進行衡量"本文統計發現，工業企業專利的平均維持時間為5.95年，進一步體現了將專利信息統計至2019年的必要性。。由于專利權人需要按年繳納專利維持費進而保證授權專利的有效性，且維持期限越長費用越昂貴，因此維持期較長的“長壽”專利被認為能為企業創造更多價值，即質量較高[2021]。為與專利數量進行區分，根據Hall等[3]的做法，對企業當年所有授權專利的維持期指標求平均值，從而更純粹地體現創新中“質”的方面。

由于專利數量和質量的量綱不同，以及考慮到不同技術類別專利在數量和質量方面存在的天然差異，為方便對比，本文參考Hall等[19]的方法，采用同年同一IPC小類（前4位碼）對專利數量和質量指標進行標準化處理，如式（18）所示：

SPnit=∑nj=1nijt/∑mk=1Nckt/mSQlit=（1/n）∑nj=1Qijt/∑hf=1Qcft/h（18）

其中，i表示企業，t表示年份，j表示專利，c表示與專利j同年授權且歸屬于相同IPC小類的專利；當年類別c共有h項授權專利并歸屬于m家企業所有；nijt表示企業i在t年授權的第j項專利，Qijt則表示企業i在t年授權的第j項專利的維持期；Nckt和Qcft分別表示t年第k家企業的類別c專利的授權量以及第f項類別c專利的維持期。假設企業i當年共有n項授權專利，SPnit表示標準化的專利數量，采用企業發明與實用新型專利總數衡量；SQlit表示標準化的專利質量，采用企業專利的平均維持時間進行衡量"Hall等[19]認為，標準化處理的優勢在于避免了類別和年份差異的干擾，使不同群組的專利具有可比性。此外，考慮到維持期的拖尾特征，即較晚年份授權的專利可能尚未失效，時間窗口的截取人為縮短了企業專利的平均維持時間，采用同年同IPC小類標準化的方式在一定程度上能夠緩解這一向下偏誤。。

2.模型構建

參考現有文獻做法[15]，本文對以下3類樣本進行剔除：資產總額、固定資產為負或缺失；從業人數不足8人；不符合會計原則（包括總資產小于流動資產、總資產小于固定資產凈值、累計折舊小于當期折舊）。對所有連續變量進行雙側1%縮尾處理，在此基礎上，構建如下計量模型：

ROAit=α0+α1SPnit+α2SQlit+Xitα+ηt+φi+κs+εit（19）

其中，被解釋變量（ROAit）為資產收益率，反映企業的經營績效[15]；Xit代表一系列控制變量，包括企業規模（Sizit）、資產專用性（FAit）、員工人數（Empit）、企業年齡（Ageit）以及出口情況（Expit）[15]；ηt、φi和κs分別代表年份、企業和行業固定效應。為便于比較，在回歸時同時對專利數量和專利質量指標加1取自然對數，具體變量介紹和描述性統計如表1所示。

由匹配結果可知，樣本區間內擁有授權專利的企業僅占9.9%，體現了中國專利企業占比不高，企業的創新潛力尚未得到充分發揮，創新活力和效率仍存在較大提升空間。盡管如此，從變化趨勢來看，企業的創新水平正在快速提升。如表2所示，專利企業的數量和占比表現出強勁的增長勢頭，表明企業越來越重視自主創新，創新發展的概念逐漸深入人心中國工業企業2010年數據存在的質量問題[1]，可能是導致當年占比下滑的一個原因。。并且，原始和標準化的專利數量均呈快速增長趨勢，體現了中國從知識產權建設起步逐漸向專利大國的邁進過程。對應地，專利質量同樣呈上升趨勢，反映出中國企業創新質量也在不斷攀升，但相比于數量增速較為緩慢?？梢钥吹剑M管專利維持期從2003年開始有所下降，但標準化的專利維持期仍然呈現增長趨勢，體現了指標標準化的必要性。

進一步地，按照不同年份的標準化專利數量或質量對專利企業進行排名，并計算當年排名前10%企業的專利數量占該年企業專利總授權量的比重，以及排名前10%企業的專利質量與該年平均專利質量水平的比值，比值越高表明專利越容易在少數企業產生或改善。如圖1所示，從發展趨勢來看，創新排名前10%的明星企業的專利數量占比總體上升，而在專利質量方面企業差距逐年縮小，反映出中國企業創新能力實現了整體層面的提升，低質量企業正在加速追趕。隨著時間推移，不僅涌現了一批專利密集型的明星企業，而且通過知識溢出和技術擴散使得不同企業的專利質量水平逐漸趨于均衡，為大量低質量企業提升質量意識和追趕創新創造了條件。這一現象也體現了對中國大量非上市創新企業進行研究的必要性。對工企創新與盈利能力的關系刻畫如圖2所示，結果顯示無論專利數量還是質量與企業績效之間均存在明顯的正相關性。

四、實證結果

（一）基準回歸

專利對企業績效影響的基準回歸結果見表3。第（1）～（4）列的回歸系數顯示，專利數量和質量均能夠顯著促進企業績效提升，并且相比之下專利質量對企業績效的促進作用更強。從第（4）列來看，專利數量每提升1%，資產收益率平均增加0.3%，而專利質量提升1%對企業績效的促進作用達到0.5%。可見，專利在企業發展過程中起到至關重要的作用，相比于依賴“策略性”的專利化行為[4]，企業應更加注重培養創新能力和提升專利質量，從而更加高效地推動自身創新發展。因此，假設1得到驗證。

（二）穩健性檢驗

1.內生性檢驗

為克服內生性的干擾，本文分別基于企業所在地的文化多樣性和知識基礎水平指標構建工具變量進行兩階段最小二乘回歸。首先，具有多元文化的地區通常能夠以較高的開放性和包容性態度支撐企業創新。潘越等[22]發現地區文化多樣性越高，企業創新產出則越多，尤其在方言差異度增加時，其正向影響更加顯著。本文采用城市方言分化指數對文化多樣性進行衡量，分化指數越高表明文化多樣性越強?？紤]到樣本期內，方言分化指數具有不變性，且地方政府的科技支出是推動企業創新數量快速增長的重要動力，本文將其與城市政府科技支出強度進行交乘作為企業創新數量的工具變量（IVP）。由于方言分布和科技支出主要由城市區位特征和政府決策決定，因此滿足外生性要求。其次，區域知識基礎和市場化水平是推動企業高技術創新、提升創新質量的關鍵因素[23]。本文以1998年企業所在地區的成人識字率衡量區域知識基礎，進一步構建其與市場化指數的交乘項作為企業創新質量的工具變量（IVQ）。工具變量的回歸結果如表4第（1）～（3）列所示。其中，弱工具變量檢驗的F統計量大于10%的臨界值，表明回歸不存在弱工具變量問題。第（1）（2）列為第一階段回歸結果，可以發現工具變量IVP和IVQ分別顯著地正向影響了企業專利數量和專利質量。同時，第（3）列結果顯示，在采用工具變量回歸后，專利數量和專利質量的回歸系數依舊顯著為正，且專利質量的系數大小和顯著性均更高，這與基準回歸結果相一致，即專利數量和質量均對企業績效產生了顯著的提升作用，并且后者的影響更強。

2.更多固定效應

考慮到城市不變因素以及行業逐年變化的不可觀測因素對企業績效的影響，本文在式（19）的基礎上加入城市固定效應以及年份—行業關聯固定效應進行回歸，如表4第（4）（5）列結果所示，加入關聯固定效應后，專利數量和質量對企業績效的提升效果及對比關系依舊存在。

3.滯后性檢驗

考慮到專利授權的滯后時間為2～3年，本文將當年的工企數據與3年后的專利數據重新進行匹配，并依據式（19）進行回歸[19]。如表4第（6）列結果所示，前述結論保持不變。

為避免指標測度誤差，本文進一步對被解釋變量和解釋變量指標進行替換。被解釋變量方面，以企業新產品產值的自然對數（NPO）代替資產收益率（ROA），即采用絕對量而非相對量指標衡量企業績效。解釋變量方面，考慮到專利維持期的拖尾問題，盡管指標構建時已盡可能延長了專利統計的時間窗口，但相較于發明專利最長20年的法定時間仍不可避免地存在向下偏誤，因此對專利質量的測度方式進行替換。與經濟維度不同，技術維度的專利信息反映了技術創新的程度、范圍、先進性等，是專利的本質所在[20]。鑒于專利被引次數體現了專利的技術影響力，是專利質量常用的技術維度指標，本文構建三代被引次數指標進行變量替換[8]。該指標不僅考慮專利的直接被引情況，還進一步追蹤其間接影響，能夠全面反映專利在技術網絡中的傳播廣度和深度具體地，若一項專利被直接引用則權重為1，若被間接引用其權重為0.5，以此為基礎計算每項專利的三代被引次數，并在企業層面進行平均和標準化處理。由于被引指標天然具有截尾特征，導致不同年份專利的引文強度對比存在偏差，越早授權的專利被引用的越充分。。因此，本文借鑒Hall等[3]的做法，分別以3年和5年的固定窗口期對被引指標進行修正。表4第（7）列的專利質量采用專利授權3年內的三代被引次數進行衡量，第（8）列則采用5年窗口期的三代被引次數進行衡量，并均在回歸時取自然對數。不難發現，在替換核心變量后，專利數量和專利質量的系數依然顯著且后者的絕對值更大，假設1再次得到驗證。

（三）機制分析

1.技術提升效應

第一，全要素生產率。魯曉東等[24]認為，全要素生產率不僅反映了技術進步，更衡量了知識、制度、管理水平等因素，代表企業的生產效率。因此，本文采用OlleyPakes（OP）法對專利企業的全要素生產率進行測算，進而考察高質量專利的技術提升效應[24]。表5第（1）列展示了企業全要素生產率（TFP）對專利的回歸結果，變量SPn的系數不顯著，而SQl的系數在5%的水平上顯著為正，表明在企業達成創新決策后（即有創新行為發生），專利質量的提升有助于增強生產效率（φ1/γgt;0），產生了明顯的技術提升效應。更高的專利質量為企業提供了先進的知識和技術，通過拓寬生產邊界，促進企業轉型升級，帶來了企業生產效率的系統提升。相比之下，專利數量并未對企業全要素生產率產生明顯提升效果。

第二，技術壁壘。企業創新的主要目的是通過提高市場競爭力和壟斷能力獲取壟斷利潤[25]。高質量專利通過形成技術和產品優勢，增強了企業技術壁壘，能夠為企業帶來更多的壟斷利潤[16]。成本加成率（MP）反映了企業能在邊際成本基礎上實現多大幅度的價格加成，從而體現了企業的技術壁壘強度[17，25]。成本加成率越大代表單位利潤越多，本文借鑒De"Loecker等[26]的方法進行測算，即MPit=Pit/MCit=θmit（αmit）－1，其中，Pit、MCit、θmit、αmit分別表示產品價格、邊際成本、中間投入要素的產出彈性以及支出份額"限于篇幅，具體推導和測算過程參考De"Loecker等[26]的研究。。

表5第（2）列報告了高質量專利影響企業技術壁壘的回歸結果，專利質量每提升1%，技術壁壘大約增加0.21，而專利數量的促進效果并不顯著，再次驗證了專利質量的技術提升效應（θ/γgt;0）。一方面，高質量專利往往蘊含了更加復雜和先進的技術特征，通過技術改進降低邊際成本，提高成本加成率[25]。另一方面，高質量專利具有更高的市場價值，通過技術轉化塑造了產品優勢，從而在市場上形成領先地位，降低消費者的需求價格彈性，提高成本加成定價[27]。綜合來看，無論全要素生產率還是成本加成率均體現了專利質量的技術提升效應。相比于專利數量，專利質量對企業績效的促進作用主要通過技術提升渠道發揮，其帶來的生產效率和技術壁壘的提升最終必然反映為企業盈利能力的改善[15，17]。因此，假設2得到驗證。

2.信號傳遞效應

第一，融資約束。融資約束加劇會提升企業成本、限制企業經濟活動開展，進而阻礙企業成長、影響企業利潤。尤其對于創新型企業，融資約束在其創新發展過程中起到了至關重要的作用[2]。本文采用企業利息支出占總債務的比重，即融資成本衡量融資約束（FC），并作為被解釋變量進行回歸，考察專利的信號傳遞效應[28]。融資成本越高反映企業融資約束越嚴重。如表5第（3）列結果所示，專利質量的回歸系數較小且不顯著，表明由于專利質量的提升過程較為緩慢且通常難以直觀或迅速的被市場捕捉，其信號傳遞效應不明顯。相反，專利數量的回歸系數為-0.000"4，且在1%的水平上顯著。這說明企業專利數量的增長向外界傳遞了積極且明顯的創新信號，有利于吸引外部資金關注，進而緩解融資約束，降低融資成本（δ/nlt;0），從而帶來績效提升。因此，假設3得到驗證。

第二，政府補貼。諸竹君等[25]認為，由于創新存在正外部性，政府給予的創新補貼可以有效擴充企業資金、降低創新成本，進而促進企業發展。本文以專利企業獲得的政府補貼收入加1取自然對數（Sub）作為被解釋變量進行回歸，結果如表5第（4）列所示。專利數量的回歸系數顯著為正，表明專利數量的提升向政府部門傳遞了積極信號，有助于增加企業獲得的補貼金額。對應地，專利質量的回歸系數較小且不顯著，這一結果進一步對假設3進行了驗證（S/ngt;0），政府傾向于對專利數量更多的企業進行補貼。綜合融資約束和政府補貼的回歸結果可以發現，專利數量產生了信號傳遞效應。與專利質量的影響機制不同，專利數量增長側重于通過釋放大量積極信號，吸引外界資金流入，進而降低融資成本并促進企業績效提升。

（四）異質性分析

1.創新異質性

本文從突破性創新和技術多元化兩個方面考察企業創新策略的異質性影響。

首先，以IPC小類為標準，若新授權專利的技術類別在該企業之前年份的專利類別中已經出現則認為該專利為已有領域專利。反之，若新授權專利的技術類別在此前從未出現，則認為是新領域專利。進一步地，構建企業創新策略虛擬變量（HPR）。若企業當年授權專利中的新領域專利數量大于已有領域數量，則認為企業實行了突破性創新策略，HPR取值為1；否則認為企業實行漸進性創新策略，HPR取值為0。在式（19）的基礎上加入變量HPR及其與核心解釋變量的交互項進行回歸，結果如表6第（1）列所示。交互項SPn×HPR和SQl×HPR的系數顯著為正，表明實行突破性創新策略的企業，專利數量和專利質量對其績效的促進作用均更強。尤其是專利質量，其對績效的提升效果相比于漸進性創新企業大幅增長。

其次，考慮技術領域的廣泛性，本文秉承張杰等[10]的測算思路，考察企業專業化與多元化創新策略對績效的影響差異。僅通過分類號數量難以捕捉不同類別的內部差異從而產生測度偏誤，為減少偏誤可以引用集中度（HHI指數）的計算方式進行測度。本文以專利分類號為基礎，結合Chatterjee等[29]的研究，采用集中度的另一種衡量方法即泰爾指數進行計算，假設企業在當年有N個IPC小類，計算公式為：

TD=∑Ni=1Piln1/Pi（20）

其中，Pi表示在第i個類別的專利數量占比。在此基礎上，以該指標在不同年份的中位數進行劃分，構建企業技術多元化虛擬變量（HPR），大于中位數為1，否則為0。將HPR及其與專利數量和質量的交互項納入回歸方程，結果如表6第（2）列所示，交互項的系數均不顯著，表明技術多元化和專業化的創新策略并未對專利數量和質量的促進作用帶來顯著影響。表6異質性回歸結果變量被解釋變量：ROA創新策略企業特征行業屬性（1）突破性（2）多元化（3）國有企業（4）發展階段（5）資本密集（6）高技術

2.企業異質性

本文進一步探討企業異質性對績效的影響，如表6第（3）（4）列所示，虛擬變量HES表示是否為國有控股或成熟期企業，若是取1否則為0。根據交互項系數，專利質量的促進作用在非國有控股和成長期企業更強，而專利數量并未表現出明顯差異?？梢?，以上類型企業應更加依賴專利質量的提升帶動作用，推動實現由“以量為先”向“以質為主”的創新發展模式轉變。

3.行業異質性

不同要素密集型行業可能存在不同的“進步通道”[27]。本文以企業固定資產和員工人數的比值即資本勞動比指標衡量資本或勞動密集度，并構建虛擬變量HIF，若資本勞動比大于中位數則取值為1，否則為0。如表6第（5）列結果所示，交互項SPn×HIF的系數不顯著，而SQl×HIF的系數顯著為負，表明相比于資本密集型企業，專利質量對勞動密集型企業績效的提升更大。勞動密集型行業通常面對的是快速變化的消費市場和生產技術，需要持續創新以適應市場需求。高質量專利不僅通過提供新的產品設計或改進現有產品，使企業能快速適應市場變化，增強市場競爭力，而且可以通過提高勞動生產率直接提升這些企業的生產效率和產品質量。此外，考慮到技術密集型行業的獨特性，本文依據高技術產業分類（2013）與行業對照表對專利企業進行行業劃分，構建高技術企業虛擬變量HIF。第（6）列結果表明，無論是否高技術企業，專利數量和質量均能夠促進績效提升，且提升效果未表現出明顯差異。

五、結論與啟示

本文基于現有分析框架下的理論模型擴展以及工企專利質量測度，梳理了中國企業創新發展的特征事實，從理論和實證層面深入剖析專利數量和質量對企業績效的影響和微觀機理，并對兩者的影響效果和機制進行對比。研究發現，中國企業創新發展正在加速，雖然專利數量逐漸在少數企業集中，形成了創新規模較大的明星企業，但從質量來看，企業創新能力得到了整體性提升。此外，實證結果表明，專利數量和質量提升均有助于增強企業績效，但相比之下專利質量的提升效果更強，并且兩者的路徑機制存在明顯差異。具體而言，專利企業的績效提升表現在兩個方面：專利質量的技術提升效應以及專利數量的信號傳遞效應。前者主要增強了企業生產效率和技術壁壘，通過企業內部的技術提升機制影響企業績效；而后者側重于對外釋放積極的創新信號，通過降低企業與外部資本市場及政府部門的信息不對稱程度，吸引市場和政府資金流入，緩解融資約束，進而提升企業績效。異質性分析結果表明，專利質量對非國有控股、成長型企業以及勞動密集型行業的績效提升效果更明顯。而對實施突破性創新策略的企業，其專利數量和質量對績效的促進作用均更強。本文有三個方面的政策啟示。

第一，創新型企業應注重專利數量與質量的有機平衡發展，在制定專利戰略時，不能盲目追求數量增長，而更要關注對績效影響更強的專利質量水平，在質量積累過程中持續增強創新能力。尤其是勞動密集型、民營或成長期企業，應更加聚焦高質量專利的提升帶動作用，力求實現創新產出由“量”到“質”的模式轉換。企業需結合自身實際情況選擇合適的創新策略進一步放大其影響效果。

第二，政府部門的政策實施應相應地從數量導向型逐步調整為質量導向型。在專利審查和資助環節積極扮演質量把關人角色，防止低質量專利過度授權造成專利泡沫化增長，通過有效監管避免企業落入以競爭規避或補貼攫取為主要目的的“策略性”專利化陷阱，進而有效引導企業從數量型創新策略向質量型創新發展模式轉變。此外，為激勵企業將創新策略的重心落腳在專利質量提升，需要有效市場和有為政府的協同發力，保障高質量專利在企業經營和發展中的提升帶動作用得以充分發揮。一方面，營造良好的市場競爭環境，推動技術轉化和創新產品的有效定價。同時暢通市場信息的傳播渠道，增強“質量型”信號傳遞模式，完善知識產權質押市場建設，多措并舉確保資金高效流動。另一方面，政府部門應充分發揮“有形之手”的激勵引導作用，提高技術評價和識別能力，同時適當放寬對初創期或創新起步階段企業的補貼門檻，使其更易滿足創新決策條件，更好地激發企業創新活力。政府部門需要加強對企業創新質量提升的評估能力并給予合理的財政補貼，抵補其高昂的創新成本，同時積極引導市場資金對高質量創新企業而非僅僅數量型創新企業進行有效投資。這種專注于質量的技術提升路徑能夠從根本上增強中國創新能力，進而為實現科技自立自強，推動中國由創新大國向創新強國轉變提供動力。

第三，鑒于中國專利數量突飛猛進以及專利企業快速發展，企業專利質量整體較低且創新能力參差不齊，專利數量與質量的均衡性趨勢出現背離（企業的專利數量“集中化”，而專利質量“均等化”）等現象，政府的政策制定不能同質，需因地制宜、因時制宜、因勢利導。在主導性政策引導下，結合企業特征、行業屬性以及創新策略的動態調整，出臺一系列差異化的配套政策，優化現行財稅補貼制度，基于行業優勢和重點企業制定具有針對性的實施細則，進一步撬動不同類型企業的創新積極性，形成推動中國專利強國建設的長效機制。

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編輯：鄭雅妮，高原