數字規制政策、知識產權保護與技術創新擴散

收稿日期：2024-01-04" 修回日期：2024-03-18

基金項目：海南省馬克思主義理論研究和建設工程重點項目（2021HNMGC04）；海南省哲學社會科學研究項目（jd21-19）

作者簡介：鄭堅銘（1982—），男，廣東汕頭人，博士，海南大學馬克思主義學院講師、碩士生導師，研究方向為政治經濟學、國際經濟法；張麗娜（1969—），女，遼寧新民人，博士，海南大學法學院教授、博士生導師，研究方向為國際經濟法和國際海洋法學。本文通訊作者：鄭堅銘。

摘 要：選取2005-2022年中國內地31個省份面板數據，實證檢驗數字規制政策對技術創新擴散的影響與內在作用機理。結果表明：數字規制政策可賦能技術創新擴散；相比中西部地區，數字規制政策的賦能效應在東部地區、東北地區更顯著；相比原始創新階段，數字規制政策的賦能效應對中試階段、成熟階段的技術創新擴散作用更顯著；數字規制政策通過加強知識產權保護對技術創新擴散產生正向影響；數字規制政策對知識產權保護與技術創新擴散關系具有雙重門檻效應，當數字規制政策指數處于（0.332 5，0.441 6］區間時，知識產權保護對技術創新擴散的賦能作用最顯著。

關鍵詞：數字規制政策；知識產權保護；技術創新擴散；數字基礎設施建設

DOI：10.6049/kjjbydc.2024010100

中圖分類號：F124.3

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2025）04-0100-10

0 引言

中共二十大報告明確指出，“堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位” “形成具有全球競爭力的開放創新生態”，充分彰顯出我國以技術創新培育國際競爭新優勢、助力建設現代化產業體系的決心。在全面深化創新驅動發展戰略過程中，各創新主體基于知識與技術勢差，通過貿易活動、產業合作等促進技術創新擴散，降低創新風險。當前，技術創新擴散主要以云計算、大數據等底層技術為支撐，高效鏈接技術供給主體與承接載體。由于技術創新擴散過程中尚存在權屬界定不明［1］、流動邊界模糊［2］、中間品交易成本虛高［3］等多重困厄，嚴重阻礙技術創新成果轉移轉化。作為技術創新擴散的重要制度保障，數字規制政策能夠合理規范技術要素數字化遷移過程，明確產權界定，提高研發活動邊際收益［4］。從本質上看，在數實融合背景下數字規制政策通過重塑數字要素應用規則，影響技術應用、生產模式與管理方式。在數字規制政策促進技術創新擴散過程中，知識產權保護通過平衡專利保護與開放共享關系，促進創新知識與技術外溢，降低要素共享不確定性，為技術創新擴散夯實制度基礎。2022年，國務院知識產權戰略實施工作部際聯席會議辦公室印發的《2023年知識產權強國建設綱要和“十四五”規劃實施推進計劃》強調，“加快數據知識產權保護規則構建”，進一步明確將知識產權保護作為技術創新成果轉化的基礎保障。綜上可知，數字規制政策、知識產權保護與技術創新擴散密切關聯，但三者間的內在作用機理尚不明晰。因此，探究上述三者間內在作用機理和影響效應對于深入實施創新驅動發展戰略、推進中國現代化經濟體系建設具有重要意義。

1890年，新古典經濟學代表人物馬歇爾在《經濟學原理》中提出“外部經濟”思想［5］。以此為基礎，庇古提出通過稅收或補貼形式進行政府干預［6］，為數字規制概念衍生提供了重要理論參考。伴隨數字經濟加速演進，數字貿易、數字平臺、數字貨幣等數字經濟衍生要素逐漸滲透至各行業，促進傳統生產模式與貿易方式變革，數字規制政策也成為研究熱點。理論層面，羅麗娟與陳甬軍［7］認為，數字平臺存在大數據殺熟、殺手型并購、低于成本定價等突出問題，嚴重影響公平競爭、創新活躍的市場環境建設，并提出應用創新監管工具、降低市場集中度等方式加強數字平臺反壟斷規制；譚觀福［8］研究發現，我國產業發展能力相對不足，在數字貿易分類與關稅層面尚未取得決定性話語權，應構建完善的數字貿易規則，促進貿易數據跨境流動；杜巧玲與肖峰［9］指出，數字資本在數字經濟領域的無序擴張會引致數據“無規制攫取”“反市場化”現象盛行、平臺壟斷問題凸顯，并提出應促進數據共創共享、構建數字命運共同體、約束數字資本無序擴張的規制建議。實證層面，蔣為等［10］以數字要素投入與中間品契約不完全為切入點，認為數字規制政策可促進數字要素外部性治理，弱化數字轉移成本對企業技術創新的抑制作用。綜上可知，多數研究聚焦于分析數字經濟背景下數字平臺、數字貿易發展困囿，并細分領域提出數字規制方案。同時，亦有研究從企業層面，探究數字規制政策與技術創新關系，為本文研究提供了學理支撐與經驗借鑒，但鮮有學者針對數字規制政策與技術創新擴散關系展開深入探索。

知識產權保護為創新主體持續開展技術創新活動提供基本保障。學術界對知識產權保護與技術創新關系給予廣泛關注，并形成豐碩的研究成果。如方曉暉等［11］指出，知識產權保護制度可提高專利申請質量，增加專利申請數量，提高企業創新水平；馮苑與聶長飛［12］發現，知識產權示范城市建設能夠強化地方政府對發明專利的保護力度，緩解企業創新融資約束，促進企業技術創新，且該影響效應在非國有企業、高技術產業企業作用更顯著；郭彥彥等［13］指出，知識產權保護有助于提升專用性人力資本水平，促進契約密集度較高企業技術創新，且上述影響在中小企業、成長期企業與國有企業中表現更顯著。綜上可知，知識產權保護對技術創新具有正向影響。由此引發如下思考：技術創新擴散可加速知識傳播、成果轉讓與技術共享，從而打破創新主體閉門造車困局。那么，知識產權保護是否對技術創新擴散具有相同助力？已有文獻尚未針對上述問題進行深入探討。

相比既有研究，本文可能的邊際貢獻如下：第一，構建數字規制政策評價指標體系，豐富數字規制政策測度方法，為相關領域研究提供參考。第二，創新性將數字規制政策與技術創新擴散納入同一研究框架，并引入知識產權保護作為中介變量，綜合考量三者間內在關系與影響機理。第三，將數字規制政策作為門檻變量，探究在不同的數字規制政策作用強度下，知識產權保護對技術創新擴散影響效應的變化趨勢，進而為政府合理制定數字規制政策提供理論參考。

1 理論分析與研究假設

1.1 數字規制政策對技術創新擴散的直接影響

數字規制政策的起源可追溯至英國學者帕卻克·鄧利維［14］提出的數字時代治理理論（Digital-Era Governance），意指圍繞數字經濟衍生的新型生產要素，產生全新的公共管理范式，并規范數字社會運行模式［15］。數字規制政策能夠發揮數字資源配置效應，打破壟斷，促進技術創新擴散。具體為：第一，發揮數字資源配置效應。數字規制政策能夠從政府治理角度出發，通過提升數據綜合分析與處理能力，促進社會組織結構扁平化，模糊數字資源跨區域、跨行業流動邊界［16］；加快區域數字資源整合，引導數字要素由邊際貢獻率較低產業部門流向邊際貢獻率較高產業部門，緩解數字要素配置低效、格局分散以及投入重復等問題，提高數字資源配置效率［17］。此外，數字規制政策為地區產業與企業數字化轉型提供制度保障，促進數字技術向生產場景滲透，增加技術領域基礎性研究成果產出，實現技術創新的量質齊升。第二，打破壟斷效應。數字要素具備易復制、高虛擬性與高滲透性。這意味著在地區發展中容易產生馬太效應［18，19］，即數字資源稟賦豐富與數字基礎良好的地區會吸引更多優勢資源流入，同時，擠占數字要素積累不足地區的數字資源，引發數字寡頭與數據壟斷現象［20］。而數字規制政策通過監管企業行為，對數字要素壟斷行為或現象進行行政干預，包括事前調查、事中追蹤、事后追責的全程動態監管。此外，數字規制政策可凈化數字要素市場環境，縮小區際數字鴻溝，優化數字要素配置，并通過鏈接技術供給主體與承接主體，賦能技術創新擴散。據此，本文提出研究假設H1。

H1：數字規制政策對技術創新擴散發揮助力作用。

1.2 數字規制政策對技術創新擴散的間接影響

與傳統生產要素不同，數字要素的轉移與復制成本較低，易引發爬取技術失范、數據信息泄露、交易數據劫持等問題，進而導致資源附加值下跌、要素權屬界定模糊 ［21］。針對這些問題，數字規制政策通過加強知識產權保護，賦能技術創新擴散。具體而言，數字規制政策倡導大數據智能分析與深度應用，通過明晰數據、算法、模型等新型知識產權客體界定和確權，構建立體式“雙向預警+聯合檢查”模式，推動政府聚焦數字知識產權前沿，建立專業化仲裁機構、調解機構，提升知識產權保護水平［22-23］。而知識產權保護為創新主體間數字要素、創新資源交互與共享提供制度支持，有助于降低數據泄露風險與損失［24］，促進產業鏈垂直化分工與合作，拓寬技術創新擴散渠道。伴隨知識產權保護水平提升，各地區能夠吸引更多優質資源開展研發活動，形成創新集聚效應，降低知識技術溢出成本，賦能技術創新擴散。綜上所述，本文提出研究假設H2。

H2：數字規制政策以強化知識產權保護為影響路徑，賦能技術創新擴散。

伴隨數字貿易、數字資本、虛擬服務的滲透，數字要素因自身攜帶的跨邊界多重介入與互聯性特征，使得數字霸權、數字壟斷與數字鴻溝問題日益凸顯。同時，不同的數字規制政策強度會對知識產權保護與技術創新擴散關系產生差異化影響。當數字規制政策強度適中時，數字規制政策通過明晰數字治理邊界，加大數字要素價格、結構、使用權限、多邊平臺交易行為監管力度，從生產要素源頭遏制數字壟斷與霸權行為［25］。在適度的數字規制政策助力下，通過營造公平競爭的市場環境，提高反壟斷治理效率，激勵創新主體開展研發活動，構建競爭與創新的雙向互動格局，促進技術創新擴散。但需注意的是，如果數字規制政策強度超出一定范圍，會引致數字市場過度依賴政府宏觀調控，削弱市場自我調節能力，降低數字要素流通率。當數字要素交易率、流轉效率與頻率較低時，會弱化知識產權保護對技術創新擴散的助力作用。綜上所述，本文提出研究假設H3。

H3：知識產權保護對技術創新擴散的賦能效應受數字規制政策強度的影響，當數字規制政策強度適中時，知識產權保護作用顯著，當數字規制政策強度過高時，會削弱知識產權保護的助力作用。

2 模型設計、變量選取與數據說明

2.1 基準回歸模型設計

為深入考察數字規制政策對技術創新擴散的直接作用，構建動態面板模型，如式（1）所示。

Tidi，t=α+βDrpi，t+ρControlsi，t+μi+εi，t（1）

式中，Tid表示技術創新擴散；i與t分別為省份、年份；α為常數項；Drp為數字規制政策；Controls代表控制變量合集，涵蓋外資滲透度、產業結構、經濟發展水平、數字基礎設施建設；μ代表個體效應；ε為隨機誤差項。

技術創新擴散涵蓋技術轉移、吸收、再創造等多個環節，因此其影響效應具有滯后性與延遲性，故在式（1）基礎上引入技術創新擴散的一階滯后項，具體模型構建如式（2）所示。

Tidi，t=α+β0Drpi，t+β1Tidi，t－1+ρControlsi，t+μi+εi，t（2）

其中，Tidi，t－1代表技術創新擴散的一階滯后項，其余各符號定義同上式。考慮到使用固定效應會引致估計結果偏誤，進一步采用SYS-GMM方法對模型（2）進行回歸。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量：技術創新擴散（Tid）

技術創新擴散是指技術供給主體通過特定渠道將技術創新成果進行傳遞與轉移，包含供給主體轉移與承接載體技術吸收、轉化與再創造等過程［26］。結合張玲漪等［27］對技術創新擴散強度影響因素的研究，構建涵蓋供給源、接受體、擴散場3個一級指標在內的技術創新擴散評價指標體系，具體見表1，并使用熵權法測度技術創新擴散綜合水平。

技術多樣性（D）計算方式：

D=∑tptln（1pt）（3）

其中，pt表示t知識門類中知識數量占整體知識數量的權重值。

2.2.2 解釋變量：數字規制政策（Drp）

數字規制政策是為規范數字要素應用、破除數字資源約束所出臺的一系列政策。2022年12月，中共中央、國務院發布《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，從數據產權、流通交易、收益分配與安全治理4個維度，細化各環節基本制度。本文結合以上政策精神，并借鑒劉斌等 ［28］的研究，構建包含4個一級指標在內的數字規制政策評價指標體系，具體見表2。將三級指標所涉得分加總，得到數字規制政策指數。

2.2.3 中介變量：知識產權保護（Ip）

參考沈國兵等 ［29］做法，從知識產權有效率、知識產權侵權案件處理水平以及社會層面法律意識3個維度，對知識產權保護水平進行考察。第一，知識產權有效率是指專利權在授予過程中均符合相關法律規定并具備創新性與實用性。一般而言，組織機構會基于已有研究成果，對專利創造性與新穎性進行審查，且多數是對實用新型與外觀設計開展初步審查，存在一定局限性。這意味著并非所有授權專利均具有創新價值與有效性。因此，本文從知識產權審查角度，使用有效專利數占當年授權專利總數之比衡量知識產權有效率。第二，知識產權侵權案件處理能力能夠直接體現知識產權保護水平，本文使用專利侵權案件結案數與專利侵權立案數之比刻畫。第三，社會層面的法律意識在一定程度上反映出地區知識產權保護強度，本文采用知識產權從業律師占省域從業律師總數之比衡量。在此基礎上，使用熵權法確定上述分項指標權重，最終得出知識產權保護水平。

2.2.4 控制變量

參考既有研究［30-31］，將其它技術創新擴散影響因素納入考量，以確保結論準確性。①外資滲透度（Fdi），采用外商直接投資占地區生產總值之比衡量；②產業結構（Is），采用第二產業增加值占第三產業增加值比重表示；③經濟發展水平（Edl），使用人均實際生產總值增長率表征；④數字基礎設施建設（Dic），使用互聯網寬帶接入戶數的對數值表示。

2.2.5 數據來源

以2005-2022年中國內地31個省市面板數據為樣本，共得到558個觀測值。數據主要來源于《中國科技統計年鑒》《中國統計年鑒》《國家知識產權統計年報》《中國律師年鑒》、EPS數據庫、國家統計局官網、國家稅務總局官網，個別缺失數據使用插值法補齊。

2.3 描述性統計

為直觀反映各變量特征，對變量進行描述性統計，結果見表3。

圖1為研究期內全國與各地區技術創新擴散水平變化情況。觀察可知，全國技術創新擴散水平呈穩步上升趨勢，其中，雖然東、中、西與東北地區技術創新擴散水平增長趨勢具有較高一致性，但增長幅度差異明顯。整體而言，東部地區技術創新擴散水平最高，東北地區次之，隨后為中、西部地區。

3 結果與分析

3.1 基準回歸分析

進一步使用系統GMM法對模型（2）展開回歸估計，具體結果見表4。由列（1）估計結果可知，AR（2）檢驗P值為0.581 3，明顯高于0.05，說明模型不存在自相關問題，能夠克服內生性問題。同時，Hansen檢驗結果表明，模型不存在偏誤問題，回歸結果相對可靠。此外，技術創新擴散的一階滯后項系數為1.031 1，在1%置信水平上顯著為正，說明技術創新擴散具有時滯性，當期技術創新擴散水平會受到前期技術創新擴散水平的影響。進一步，使用FE與OLS模型對式（2）進行估計，結果見表4中列（2）-（3）。與列（1）對比發現，SYS-GMM模型中技術創新擴散的一階滯后項系數（1.031 1）介于FE（0.926 4）與OLS（1.085 2）模型之間，說明SYS-GMM回歸結果具備穩健性。數字規制政策回歸系數為0.243 9，且通過10%置信水平上的正向檢驗，表明數字規制政策可對技術創新擴散產生良好助力作用，研究假設H1成立。

由控制變量的回歸結果發現，外資滲透度與產業結構對技術創新擴散的影響系數均為負數，但不顯著。其內在原因可能為：外資滲透度增大意味著大量外資進入國內市場，在投資過程中通過技術與知識溢出效應，改變國內市場結構與創新模式，進而對東道國創新資源與市場產生搶占或擠出效應。這會嚴重阻礙技術創新效率提升，抑制技術創新擴散。根據前文分析，產業結構使用第二產業增加值占第三產業增加值的比重衡量，當第二產業發展水平高于第三產業發展水平時，優質資源會傾向流入第二產業，降低高新技術產業研發創新與技術擴散勢能。經濟發展水平與數字基礎設施建設回歸系數均顯著為正，表明上述變量對技術創新擴散發揮正向影響。究其緣由，經濟發展水平提升有助于加大技術創新投入力度，推動基礎研究與核心技術攻關，拓展技術轉移渠道，從而助力技術創新擴散。數字基礎設施建設能夠加快技術研發、中試以及轉移進程，為技術轉移夯實基礎保障，促進技術創新擴散。

3.2 穩健性檢驗

3.2.1 增加控制變量

為避免遺漏變量對估計結果的影響，在原有控制變量基礎上增加人力資本水平（Human）與技術開放度（Open）兩個變量。其中，人力資本水平采用地區人均受教育年限衡量；技術開放度使用技術交易成交額占生產總值的比重表示。由表5列（1）可以看出，在增加控制變量后，數字規制政策對技術創新擴散的影響系數為0.409 4，且在10%置信水平上顯著，與基準回歸結果大致相同，說明前文所得結論穩健可靠。

3.2.2 選取工具變量

為緩解內生性問題對研究結論準確性的影響，將數字規制政策的一階滯后項作為工具變量，并使用SYS-GMM估計法開展回歸分析。表5列（2）結果顯示，在考慮內生性問題后，數字規制政策對技術創新擴散的影響系數通過1%置信水平的正向檢驗，與前文估計結果基本一致，說明本文結論穩健可靠。

3.3 異質性檢驗

3.3.1 區域異質性分析

考慮到各地區經濟發展、技術應用以及數字基礎設施建設水平存在一定差距，可能導致數字規制政策對技術創新擴散的影響存在較大區域異質性，因此進一步使用SYS-GMM模型對式（2）進行回歸。表6為我國東部、中部、西部與東北地區差異檢驗結果，可以發現，數字規制政策估計系數在東部地區為0.504 2，且通過1%置信水平檢驗；在東北地區回歸系數為0.388 9，在10%的統計水平上顯著；中、西部地區的數字規制政策影響系數分別為0.178 6、0.092 8，雖然系數為正但均未通過置信水平檢驗。綜上，數字規制政策對技術創新擴散的正向影響在東部與東北地區表現更顯著，在中西部地區表現不明顯。為此，各地政府需進一步破除數字規制政策的地域“藩籬”，營造良好的知識技術溢出與轉化氛圍，不斷提升區域技術創新擴散水平。

3.3.2 創新階段異質性分析

數字規制政策對技術創新擴散的影響會因創新階段不同而表現出異質性。為此，本文將創新階段劃分為原始創新階段、中試創新階段以及成熟創新階段，進一步探察數字規制政策對不同階段技術創新擴散的異質性作用，具體見表7。結果顯示，數字規制政策對原始創新階段技術創新擴散的影響系數為0.531 6，但未通過顯著性檢驗；對中試創新階段技術創新擴散的影響系數為0.641 8，在5%置信水平上顯著；對成熟創新階段技術創新擴散的影響系數為0.743 3，通過1%置信水平上的正向檢驗。綜上可見，與原始創新階段相比，數字規制政策對處于中試階段、成熟階段技術創新擴散的賦能效應更顯著。原因可能是，原始創新階段側重于基礎研究與技術積累，存在較大不確定性與研發風險，且處于原始創新階段的技術與產品市場認可度較低，可能削弱數字規制政策對技術創新擴散的賦能效應。在中試階段與成熟階段，新技術新產品已得到規模化應用，擁有相對穩定的市場占有率與較強競爭優勢，具備較高商業價值，能夠吸引創新主體主動開展技術創新擴散活動，進而強化數字規制政策對技術創新擴散的助力作用。

3.4 中介效應分析

為驗證知識產權保護在數字規制政策與技術創新擴散間的中介作用，參考Hayesamp;Andrew F ［32］的做法，構建模型如式（4）—式（6）所示。

Tidi，t=ω0+ω1Drpi，t+ηControlsi，t+εi，t （4）

Ipi，t=π0+π1Drpi，t+θControlsi，t+εi，t（5）

Tidi，t=γ0+γ1Drpi，t+γ2Ipi，t+λControlsi，t+εi，t（6）

其中，Ip表示知識產權保護；ω1表示數字規制政策對技術創新擴散的總效應；γ1為數字規制政策對技術創新擴散的直接效應。

另外，為驗證中介效應顯著性，構造Sobel統計量（Z=π1γ2/π21S2π1+γ22S2γ2），其中，π1與γ2的乘積代表中介效應；π1γ2/（π1γ2+γ1）為中介效應在總效應中的占比；Sπ1、Sγ2分別代表π1與γ2的標準差。

表8為中介效應檢驗結果。可以發現，列（1）中數字規制政策的回歸系數為3.587 1，通過1%置信水平上的正向檢驗，表明數字規制政策對技術創新擴散發揮顯著促進作用；列（2）中知識產權保護系數為0.924 3，在1%置信水平上顯著，表明數字規制政策能夠明顯提升知識產權保護水平；列（3）中數字規制政策對技術創新擴散的影響系數顯著為正（3.251 7），小于列（1）中數字政策對技術創新擴散的總效應系數，說明知識產權保護在數字規制政策促進技術創新擴散過程中發揮中介效應。進一步計算可得，中介效應在總效應中占14.79%，意味著數字規制政策不僅能夠直接賦能技術創新擴散，而且通過增強知識產權保護對技術創新擴散產生間接推動作用。此外，Sobel檢驗結果顯示，知識產權保護的Z值為3.625，通過1%置信水平上的檢驗，證實中介效應存在，即研究假設H2得證。

3.5 門檻效應分析

考慮到數字規制政策在不同保護強度下會對知識產權保護與技術創新擴散關系產生異質性影響，根據Hansen［33］提出的面板數據門檻模型理論，參考劉賽紅等 ［34］做法，構建如下門檻面板模型：

單一門檻面板模型：

idi，t=β0+φ1Ipi，t×I（threshold≤θ1）+φ2Ipi，t×I（threshold＞θ1） +∑Controlsi，t+μi+εi，t（7）

多門檻面板模型：

Tidi，t=β0+φ1Ipi，t×I（threshold≤θ1）+φ2Ipi，t×I（θ1＜threshold≤θ2）+…+φnIpi，t×I（θn－1＜threshold≤θn）+φn+1Ipi，t×I（threshold＞θn）+∑Controlsi，t+μi+εi，t（8）

式中，threshold代表門檻變量，使用數字規制政策表征；θ代表門檻值；I（·）代表指示函數，在滿足括號內條件時I取值為1，否則取值為0。

3.5.1 門檻模型檢驗

在開展門檻回歸分析前，使用Bootstrap法將重復抽樣次數設定為300次，對門檻值進行檢驗，然后確定模型門檻數量，并獲得門檻值、F統計量和P值，結果見表9。結果顯示，數字規制政策的單一門檻與雙重門檻值分別為0.332 5、0.441 6，且均通過顯著性檢驗，而三重門檻特征不顯著，說明數字規制政策對知識產權保護與技術創新擴散關系發揮雙重門檻效應。

3.5.2 面板門檻檢驗結果分析

由表10列（1）可以看出，當數字規制政策指數低于0.332 5時，知識產權保護估計系數為0.336 1，未通過顯著性檢驗；在數字規制政策指數介于（0.332 5，0.441 6］區間內時，知識產權保護系數隨之上升至0.652 8且在1%置信水平上顯著；當數字規制政策指數高于0.441 6時，知識產權保護對技術創新擴散的影響效應為正但不顯著。這說明當數字規制政策指數在一定范圍時，知識產權保護對技術創新擴散的賦能效應最顯著，假設H3得證。其原因可能是，當數字規制政策強度較小時，數字要素的無序擴張會引致技術創新中間品交易市場發展失衡，扭曲創新資源配置，提高技術創新成本與門檻，使得知識產權保護對技術創新擴散的正向影響未能充分顯現。當數字規制政策指數處于合理區間時，即政府通過適當調節促進數字要素供需平衡，優化數字要素交易環境，明確產權界定與歸屬，強化知識產權保護對技術創新擴散過程的保障支撐作用。而當數字規制政策指數超出一定范圍時，會引致要素市場發展過于依賴宏觀調控，削弱數字要素自調節能力，不利于提升資源配置水平，同時，弱化創新邊際產出，從而抑制知識產權保護對技術創新擴散的促進作用。

4 結論與政策建議

4.1 研究結論

選取2005-2022年中國內地31個省份面板數據，實證檢驗數字規制政策對技術創新擴散的作用機理與影響效應。結果表明：數字規制政策可賦能技術創新擴散，該結論經過增加控制變量、緩解內生性問題后依然成立；與中、西部地區相比，數字規制政策對技術創新擴散的助力效能在東部與東北地區更顯著；與原始創新階段相較，數字規制政策對處于中試階段、成熟階段技術創新擴散的賦能效應更顯著。機制檢驗結果表明，數字規制政策可通過知識產權保護路徑對技術創新擴散產生正向影響；知識產權保護的中介效應在總效應中占比為14.79%。由門檻效應分析結果發現，數字規制政策會對知識產權保護與技術創新擴散關系產生雙重門檻效應，當數字規制政策指數處于（0.332 5，0.441 6］區間時，知識產權保護對技術創新擴散的賦能作用最顯著。

4.2 政策建議

（1）探索數據要素交易、流動新范式，完善數字市場生態體系建設。本文研究發現，數字規制政策對技術創新擴散具有正向影響。因此，政府應探索全新的數據要素交易范式，建立數據交易中心，完善數據要素流動與監管制度，賦能技術創新擴散。第一，數據交易機構應探索建立“原始數據要素不出域、數據要素可用不可見”的交易范式，對原始數據進行歸類、匯總、歸檔等初步加工。同時，打包標準化數據庫或數據包，為數據要素專業化開發和規模化應用提供便捷服務，防范定價虛高與數據壟斷行為，充分釋放數據要素價值，賦能技術創新擴散。第二，考慮到數據要素交易中可能存在數據質量不可控、數據交易不透明、個人隱私泄露等情況，政府應基于已有大數據交易中心，進行數據資產確權、證書登記，明確數據要素計費計量標準，助力技術創新擴散。第三，進一步建立健全數據要素交易管理規則、數商招募管理辦法以及信息披露機制等管理制度，強化數字監管頂層設計，為技術創新擴散夯實制度基礎。

（2）強化數字知識產權全鏈條保護，加強制度約束。由前文分析可知，知識產權保護在數字規制政策與技術創新擴散之間發揮中介效應。因此，應不斷完善與優化數字知識產權規則，提升數字知識產權服務質效，助力技術創新擴散。第一，完善數字知識產權規則。各地政府應積極推動數字知識產權工作試點建設，成立數字專利專題數據庫，瞄準新興數字產業和前沿技術領域，重點選取高端芯片、量子信息、工業互聯網等領域，確立數字產權保護邊界。同時，牽頭搭建線上數字知識產權登記與交易平臺，為數字資源持有方、數據加工使用方、數字化商品經營方提供公開掛牌交易場所，全程性提供數字知識產權保護，賦能技術創新擴散。第二，提升數字知識產權服務質效。持續加大數字技術在知識產權審查和保護領域的深度應用，提高知識產權公共服務供給質量，優化專利、商標業務辦理系統，完善知識產權在線管理功能，支持跨區域、跨層級知識產權業務辦理，提高知識產權治理效能。第三，加大對新出現的知識產權侵權形態的實時監測，加快數字侵權責任認定與案件審判，適度提高數字侵權賠償額度上限值，為知識產權賦能技術創新擴散注入動能。

（3）因地制宜，不斷完善數據要素部署，有效彌合區域聯通性不足。前文研究結論表明，數字規制政策對技術創新擴散的助力效能在東部、東北地區更顯著，在中、西部地區不明顯。據此，各地區應因地制宜地制定數據要素發展方案，促進技術創新擴散。其中，西部和中部地區應持續優化存儲與算力服務，圍繞數據要素、智能制造、數字基礎設施領域建設一批標桿性示范項目，著力打通數據價值鏈條增值路徑，加快補齊數字短板，彌合區域聯通性不足，為技術創新擴散夯實發展基礎。在此基礎上，中西部地區政府可通過設立大數據應用創新推廣中心，在智慧醫療、數字政府建設等領域開展數字融合應用創新，加快打造數字要素發展新高地，增強數字規制政策對技術創新擴散的賦能效應。東部與東北地區應依托數字技術構建數據要素數據庫，完善數據要素價值流通共享機制，促進區域性數據要素市場與全國數據要素市場的銜接和合作，疏通區域間數據流通堵點，破除資源“孤島”藩籬，為跨區域技術創新擴散提供助力。

參考文獻參考文獻：

［1］ 任保平，鞏羽浩.數字經濟助推黃河流域高質量發展的路徑與政策［J］.經濟問題，2023，45（2）：15-22.

［2］ 黃艷梅，張慧妹.碳值控制下產業環境、要素流動對中國制造業轉型升級的驅動效應［J］.科技管理研究，2023，43（18）：211-222.

［3］ 王宇婷，易加斌.數字經濟產業園區企業網絡嵌入、數字化能力與開放式創新［J］.技術經濟，2023，42（10）：81-93.

［4］ 龐銳.采納與內化：多重制度壓力如何影響河長制創新擴散——基于省級政府的定向配對事件史分析［J］.公共管理學報，2023，20（2）：25-37，165-166.

［5］ 李軍，溫連青.基于綠色增長的國外環境稅收經驗啟示［J］.學習與探索，2011，33（4）：173-175.

［6］ 石寧，陳文哲，梁琪.政府環境規制對市場契約關系的影響——基于供應商客戶數據的實證分析［J］.中國人口·資源與環境，2023，33（4）：147-160.

［7］ 羅麗娟，陳甬軍.數字平臺反壟斷規制的挑戰與建議［J］.當代經濟管理，2021，43（12）：25-30.

［8］ 譚觀福.國際經貿規則視域下中國對數字貿易的規制［J］.河北法學，2023，41（12）：134-157.

［9］ 杜巧玲，肖峰.數字經濟視角下數字資本的無序擴張及其規制［J］.人文雜志，2023，67（8）：46-55.

［10］ 蔣為，陳星達，彭淼，等.數字規制政策、外部性治理與技術創新——基于數字投入與契約不完全的雙重視角［J］.中國工業經濟，2023，41（7）：66-83.

［11］ 方曉暉，耿偉棟，袁野.知識產權保護、人力資本與企業創新［J］.產業經濟評論，2023，11（5）：126-141.

［12］ "馮苑，聶長飛.知識產權示范城市建設與企業創新投入［J］.科研管理，2023，44（7）：153-161.

［13］ 郭彥彥，王兵，吳福象.知識產權司法保護與企業關鍵技術創新——基于知識產權法院設立的經驗證據［J］.山西財經大學學報，2022，44（7）：112-126.

［14］ A E L ，IRENE H .Accountability and monitoring government in the digital era： promise， realism and research for digital-era governance： monitoring government in the digital era［J］.Canadian Public Administration，2017，60（4）：627-656.

［15］ 陳志鵬，陳媛媛.政府數字治理路徑探索中的模糊集定性比較分析［J］.圖書情報工作，2023，67（15）：118-128.

［16］ 張會平，葉晴琳.數據賦能、行政生態與政府治理績效［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2023，43（2）：69-79.

［17］ 張毅，王軍.數字經濟對資源錯配的影響研究：作用機理與經驗證據［J］.當代經濟管理，2023，45（11）：32-45.

［18］ 王也.數字鴻溝與數字弱勢群體的國家保護［J］.比較法研究，2023，37（5）：121-137.

［19］ 王晶晶，楊奕晨，陳金丹.數字服務業集聚對城市創新效率的影響：本地效應與空間溢出［J］.科技進步與對策，2023，40（20）：42-52.

［20］ 黃新華，陳寶玲.治理困境、數字賦能與制度供給——基層治理數字化轉型的現實邏輯［J］.理論學刊，2022，39（1）：144-151.

［21］ 孫俊娜，胡文濤，汪三貴.數字技術賦能農民增收：作用機理、理論闡釋與推進方略［J］.改革，2023，36（6）：73-82.

［22］ 馮曉青 .數字經濟時代數據產權結構及其制度構建［J］.比較法研究，2023，37（3）：16-32.

［23］ 馬翔，劉盛博，丁堃，等.知識產權服務對高校專利技術轉移的影響機理——基于扎根理論的探索［J］.科技進步與對策，2023， 40（19）：12-21.

［24］ S K W .A survey： data leakage detection techniques［J］.International Journal of Electrical and Computer Engineering （IJECE），2018，8（4）：2247-2253.

［25］ 王佳佳.論數字內容平臺版權濫用的法律規制［J］.知識產權，2023，37（3）：62-76.

［26］ 萬君，苗仲楨，季桓永，等.最優區分視角下企業信號傳遞對技術創新擴散的影響［J］.科技進步與對策，2023，40（10）：58-66.

［27］ 張玲漪，冷民，羅珺文.北京對其他省市技術創新擴散強度的影響因素［J］.中國科技論壇，2017，33（9）：131-137.

［28］ 劉斌，王殿杰.數字貿易規則是否促進了環境服務貿易 ［J］.南開經濟研究，2023，39（11）：130-148.

［29］ 沈國兵，徐源晗，沈彬朝.知識產權保護、出口技術含量與中國企業出口市場多元化［J］.世界經濟研究，2023，39（8）：15-30，135.

［30］ 丁焰，苗仲楨，季桓永，等.企業技術多樣性、實質性社會責任信息披露與創新擴散［J］.科技進步與對策，2022，39（5）：127-135.

［31］ 孫冰，田勝男.企業家精神如何影響技術創新擴散：一個有調節的中介模型［J］.系統管理學報，2022，31（1）：134-142.

［32］ HAYES， ANDREW F .Beyond Baron and Kenny： statistical mediation analysis in the new millennium［J］.Communication Monographs， 2009， 76（4）：408-420.

［33］ HANSEN B E .Threshold effects in non-dynamic panels： estimation， testing， and inference［J］.Journal of Econometrics， 1999， 93（2）：345-368.

［34］ 劉賽紅，羅美方，朱建，等.農村金融發展、農業科技進步與城鄉經濟融合研究［J］.農業技術經濟，2021，40（11）：31-45.

責任編輯（責任編輯：胡俊健）

英文標題

Digital Regulation Policies， Intellectual Property Protection and Technological Innovation Diffusion

英文作者Zheng Jianming1 ，Zhang Lina2

英文作者單位（1. School of Marxism， Hainan University; 2. School of Law， Hainan University， Haikou 570228， China）

英文摘要Abstract：In recent years， China has launched a comprehensive deployment of innovation policies， trying to cultivate new international competitive advantages with technological innovation and build a modern economic system. Given the potential gap between knowledge and technology，innovation subjects effectively reduce the risk of innovation pilot links through technological innovation diffusion channels such as trade activities and industrial cooperation， and promote technological innovation to improve quality and efficiency in accordance with the innovation-driven development strategy.At present， the diffusion of technological innovation is supported by the underlying technologies such as cloud computing and big data， and the efficient link between the technology supply subject and the undertaking carrier can enhance the technology spillover effect and the re-creation effect of innovation achievements. However， it is necessary to realize that there are still many difficulties in the current technological innovation diffusion， such as imprecise definitions of ownership， unclear flow boundaries， and high transaction costs of intermediate goods， which seriously hinder the transfer process of technological innovation achievements. As an important institutional guarantee for the diffusion of technological innovation， digital regulation policies can reasonably regulate the definition of property rights in the process of digital migration of technological elements and improve the marginal revenue of Ramp;D innovation activities. In essence， digital regulation policies can recast the application rules of digital elements in the context of the integration of data and reality. It is an institutional paradigm that can affect technology application， production mode and management form， and provide a solid institutional guarantee for the diffusion of technological innovation. In the process of developing digital regulation policies to promote the diffusion of technological innovation， intellectual property protection can balance the relationship between patent protection and open sharing， promote the spillover of innovative knowledge and technology， reduce the uncertainty of factor sharing， and lay a solid institutional foundation for the diffusion of technological innovation. In summary， digital regulation policies， intellectual property protection and technological innovation diffusion are closely related in theoretical inference， but the internal mechanism among the three still needs further empirical analysis. Exploring the influence effect and internal mechanisms between the above variables is of great significance for implementing the national innovation-driven strategy and promoting the construction of China's modern economic system.

The existing literature has explored the positive impact of intellectual property protection on technological innovation， and the robustness of this argument has been confirmed by a large number of empirical studies. As the source of power to promote the further development of technological innovation， technological innovation diffusion can break out of the dilemma of “closed innovation” of innovation subjects and accelerate the dissemination， transfer and sharing of technology. Does intellectual property protection also contribute to the diffusion of technological innovation？ The existing research have not discussed these questions in depth.

Drawing on the panel data of 31 provinces in China from 2005 to 2022， this paper empirically tests the internal correlation and mechanism between digital regulation policies and technology innovation diffusion. The results show that digital regulation policies can positively drive technology innovation diffusion， and this conclusion is still valid after increasing control variables and alleviating endogenous problems. Compared with the central and western regions， the power efficiency of digital regulation policies on the diffusion of technological innovation is stronger in the eastern and northeastern regions. In contrast with the original innovation stage， the digital regulation policies have a more significant effect on the technological innovation diffusion in the pilot innovation stage and the mature innovation stage. The mechanism test shows that the digital regulation policies has a positive impact on the diffusion of technological innovation by enhancing the protection of intellectual property rights. The mediating effect of intellectual property protection accounts for 14.79% of the total effect. Threshold effect analysis shows that digital regulation policies will have a double threshold effect on the relationship between intellectual property protection and technological innovation diffusion. When the digital regulation policy index is in the range of（0.3325，0.4416］， intellectual property protection has the strongest enabling effect on technological innovation diffusion.

英文關鍵詞Key Words：Digital Regulation Policies; Intellectual Property Protection; Technological Innovation Diffusion; Digital Infrastructure Construction