知識產(chǎn)權保護與企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新

關鍵詞：知識產(chǎn)權保護；數(shù)字創(chuàng)新；協(xié)同保護；知識產(chǎn)權關注度

一、引言

進入21世紀以來，以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術為底層驅(qū)動力的數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，已經(jīng)成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的主要方向。黨的二十大報告中明確提出“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。積極將數(shù)字經(jīng)濟融入技術創(chuàng)新中，以形成“數(shù)字化+創(chuàng)新”的發(fā)展局面，將成為數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合的切入點（董松柯等，2023）。加強數(shù)字創(chuàng)新應用，促進企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量升級，對于突破核心技術領域難題和提升數(shù)字技術領域國際競爭力有著重要意義。當前中國企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新仍主要集中在商業(yè)模式和應用層面，在原始創(chuàng)新和基礎研究領域創(chuàng)新尚有不足，部分關鍵領域數(shù)字創(chuàng)新能力仍然受制于人，存在著“卡脖子”難題（陳雨露，2023），需要包含知識產(chǎn)權戰(zhàn)略在內(nèi)的有效治理機制來破解發(fā)展難題、激發(fā)創(chuàng)新潛力。

與傳統(tǒng)的“事前補償”型選擇性產(chǎn)業(yè)政策相比①，知識產(chǎn)權保護制度是一種更具市場性和普惠性的“事后保護”型功能性治理機制。知識產(chǎn)權通過其排他性保護功能，為企業(yè)提供了在特定時間內(nèi)獨享其創(chuàng)新成果的壟斷地位（吳超鵬和唐菂，2016；張峻等，2023）。在知識產(chǎn)權保護不充分或缺位的情況下，競爭對手往往會選擇模仿創(chuàng)新，降低企業(yè)的私有回報，使得企業(yè)收到的私有回報遠低于潛在的社會回報，從而導致創(chuàng)新政策的激勵效應被削弱（Angetal.，2014）。

本文之所以關注知識產(chǎn)權保護對數(shù)字創(chuàng)新的影響問題，是因為：（1）數(shù)字創(chuàng)新被復制的潛在風險高。數(shù)字產(chǎn)品和服務很容易甚至是零成本被復制和模仿，缺乏有效的知識產(chǎn)權保護，可能導致創(chuàng)新成果被快速模仿，從而削弱原始創(chuàng)新者的創(chuàng)新動力。（2）數(shù)字創(chuàng)新的創(chuàng)新成本高且技術更新迭代速度快。數(shù)字創(chuàng)新通常需要大量的研發(fā)投入，但創(chuàng)新成果具有明顯的時效性特征，很容易被后續(xù)創(chuàng)新所覆蓋或替代。知識產(chǎn)權保護可以使創(chuàng)新主體在相對較短的時間內(nèi)能夠補償創(chuàng)新成本并獲得合理的回報，激勵創(chuàng)新主體進行持續(xù)創(chuàng)新。（3）數(shù)字創(chuàng)新成果的交易需要明晰和確立產(chǎn)權。數(shù)字創(chuàng)新往往具有累積性和邊界模糊的特征，明晰和確立知識產(chǎn)權并進行保護有利于減少創(chuàng)新成果的知識產(chǎn)權糾紛和交易的法律風險，進而促進數(shù)字創(chuàng)新市場的形成和健康發(fā)展。由此可見，知識產(chǎn)權保護對于數(shù)字創(chuàng)新至關重要。隨著數(shù)字經(jīng)濟的不斷發(fā)展，建立健全知識產(chǎn)權保護體系顯得尤為迫切。雖然目前已有大量文獻從不同維度對數(shù)字創(chuàng)新對經(jīng)濟活動的影響進行了深入的探討，但是鮮有文獻聚焦于知識產(chǎn)權保護如何影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。

根據(jù)中國國家知識產(chǎn)權局所公布的《數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)專利統(tǒng)計分析報告（2023）》，截至2022年年底，中國在數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)領域的發(fā)明專利授權量已經(jīng)達到了33.5萬件，特別地，在中國數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)有效發(fā)明專利中，企業(yè)擁有量所占比重為70.9%，表明企業(yè)是進行數(shù)字創(chuàng)新的重要主體。因此，在數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展的當下，為克服中國企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的短板并提高其質(zhì)量，有必要系統(tǒng)探討知識產(chǎn)權保護如何影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新及其作用機制。

本文的邊際貢獻如下：第一，豐富了現(xiàn)有與數(shù)字創(chuàng)新相關的研究。目前有關數(shù)字創(chuàng)新的研究相對集中在理論研究方面（劉洋等，2020）且較多文獻關注的是數(shù)字創(chuàng)新的經(jīng)濟后果（陶鋒等，2023；黃勃等，2023；Liuetal.，2023），對于影響企業(yè)進行數(shù)字創(chuàng)新的因素的相關研究相對較少。本文嘗試探討知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響，研究視角具有一定的創(chuàng)新性。第二，探討了知識產(chǎn)權協(xié)同保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響效果。第三，具有一定的現(xiàn)實參考意義。在數(shù)字經(jīng)濟時代，相比于現(xiàn)有的選擇性產(chǎn)業(yè)政策，以知識產(chǎn)權保護為代表的功能性治理機制不僅更能釋放各類主體的創(chuàng)新活力，還有利于中國進一步融入全球產(chǎn)業(yè)鏈，深度參與全球知識產(chǎn)權治理。探究知識產(chǎn)權保護與企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的關系，也能為當前中國有效制定選擇性產(chǎn)業(yè)政策與功能性治理機制協(xié)同作用的政策組合提供一定的有益參考。

本文余下內(nèi)容安排如下：第二部分是文獻回顧與理論分析，在理論分析的基礎上提出研究假說；第三部分是研究設計；第四部分展示了實證結果，對內(nèi)生性問題進行了處理，并進行了穩(wěn)健性檢驗以及異質(zhì)性分析；第五部分是機制分析和協(xié)同保護等方面的研究；第六部分是本文的結論，并提出了相關政策建議。

二、文獻回顧與理論分析

（一）文獻回顧

與本文研究主題相關的文獻主要有以下兩個方向。

一是研究知識產(chǎn)權保護與創(chuàng)新的文獻。多數(shù)文獻認為，知識產(chǎn)權保護可以促進企業(yè)創(chuàng)新，知識產(chǎn)權侵權行為不利于企業(yè)創(chuàng)新（史宇鵬和顧全林，2013）。提高知識產(chǎn)權保護水平不僅可以激勵企業(yè)加大研發(fā)投入，降低其融資約束，還可以降低企業(yè)在研發(fā)過程中的溢出風險，從而促進企業(yè)創(chuàng)新（吳超鵬和唐菂，2016）。這種促進作用不僅表現(xiàn)為促進企業(yè)專利申請量的增加，還表現(xiàn)為對企業(yè)專利價值和專利質(zhì)量的提高有著顯著促進作用（龍小寧等，2018）。從長期來看，知識產(chǎn)權保護對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用具有可持續(xù)性（王海成和呂鐵，2016），能夠提高企業(yè)在創(chuàng)新過程中的知識學習能力和技術吸收能力（方曉暉等，2023）。然而，知識產(chǎn)權保護在短期內(nèi)也可能帶來副作用，例如知識信息壟斷、價格提升和資源錯配等負面問題，對創(chuàng)新的擴散造成阻礙（戚聿東等，2022），同時加大了中小企業(yè)獲取知識和模仿創(chuàng)新的難度，從而導致創(chuàng)新的壟斷效應和無效率。知識產(chǎn)權保護對數(shù)字創(chuàng)新這一新的創(chuàng)新模式的影響需要進一步的探討。

二是與數(shù)字創(chuàng)新相關的文獻。在數(shù)字經(jīng)濟時代，以數(shù)字技術為核心的數(shù)字創(chuàng)新作為一種新的創(chuàng)新模式，正重塑著經(jīng)濟發(fā)展的模式（GoldfarbandTucker，2019）。數(shù)字創(chuàng)新是指企業(yè)在創(chuàng)新過程中引入以大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的數(shù)字技術，不僅包括數(shù)字部件和物理部件之間相組合以進行新產(chǎn)品的生產(chǎn)（Yooetal.，2010），還包括利用數(shù)字技術對已有產(chǎn)品、流程和商業(yè)模式的改進（Fichmanetal.，2014；Nambisanetal.，2017）。數(shù)字技術區(qū)別于其他技術的三個特點分別是可重復編程性、數(shù)據(jù)的同質(zhì)化和自我參照性（Yooetal.，2010）。數(shù)字技術的可重復編程性使企業(yè)能夠快速適應市場變化和用戶需求，通過軟件更新來增加新功能或改進現(xiàn)有產(chǎn)品，而無須更換硬件。這種靈活性極大地加快了產(chǎn)品迭代的速度，降低了創(chuàng)新成本。與此同時，數(shù)字技術使不同形式的數(shù)據(jù)（例如文本、圖像、聲音等）都能以統(tǒng)一的格式被處理和分析，為大數(shù)據(jù)分析和人工智能應用提供了基礎并促進了跨領域的創(chuàng)新。數(shù)字技術的自我參照性則意味著新的數(shù)字創(chuàng)新往往建立在現(xiàn)有技術的基礎之上。這種累積性的創(chuàng)新使得企業(yè)能夠在已有的技術基礎上進行研發(fā)活動，降低了創(chuàng)新的門檻和風險。綜上所述，一方面，數(shù)字技術作為一種新的生產(chǎn)要素，正在全面參與并影響創(chuàng)新活動，并在創(chuàng)新的過程中與傳統(tǒng)技術進行重組再創(chuàng)新，從根本上改變了傳統(tǒng)創(chuàng)新的過程。另一方面，數(shù)字創(chuàng)新又與數(shù)字經(jīng)濟密切相關。隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，數(shù)字技術正不斷改變著產(chǎn)品與業(yè)務形態(tài)、企業(yè)組織模式和商業(yè)模式（余江等，2017），數(shù)字創(chuàng)新對企業(yè)的市場價值（陶鋒等，2023）、全要素生產(chǎn)率（黃勃等，2023；羅佳等，2023）和ESG表現(xiàn)（Huangetal.，2023）等都有著顯著的促進作用，成為在數(shù)字經(jīng)濟時代下影響企業(yè)發(fā)展的重要因素。有關企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的驅(qū)動因素也引起了學者們的關注。Hanelt等（2021）指出，企業(yè)的數(shù)字并購行為可以促進企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新并提高企業(yè)績效；胡增璽和馬述忠（2023）發(fā)現(xiàn)，市場一體化水平對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量都有著顯著影響；楊鵬等（2023）以固定資產(chǎn)加速折舊政策作為外生沖擊，考察了稅收激勵政策對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響。

從現(xiàn)有文獻可以看出，目前尚未有研究深入探討知識產(chǎn)權保護制度對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響。中國政府一直以來高度重視知識產(chǎn)權事業(yè)的發(fā)展，早在2008年國務院就制定并出臺了《國家知識產(chǎn)權戰(zhàn)略綱要》，開始建立知識產(chǎn)權戰(zhàn)略實施體系，并將知識產(chǎn)權保護上升為國家戰(zhàn)略，逐漸形成了“司法主導、行政并行”的特色知識產(chǎn)權保護體系。在一系列政策文件的引導下，有關知識產(chǎn)權保護的司法體制改革也在不斷推進，確定了司法審判“三審合一”（王海成和呂鐵，2016）制度并設立了知識產(chǎn)權法院和知識產(chǎn)權法庭（黎文靖等，2021；范洪忠和董江琛，2023）。作為知識產(chǎn)權保護制度中的一環(huán)，推行專利行政執(zhí)法自由裁量權標準以及知識產(chǎn)權行政保護對于企業(yè)創(chuàng)新和企業(yè)數(shù)字化轉型都有著積極作用（林菡馨和龍小寧，2020；甄紅線等，2023）。基于此，本文從知識產(chǎn)權保護的視角出發(fā)，探討其對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響，并進一步考察知識產(chǎn)權協(xié)同保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新是否發(fā)揮了積極作用。

（二）理論分析

1.知識產(chǎn)權保護促進企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的機理

數(shù)字創(chuàng)新通過對數(shù)字技術和戰(zhàn)略的運用，創(chuàng)造了新的或改進了現(xiàn)有的產(chǎn)品、服務、流程和業(yè)務模式，具有創(chuàng)新主體虛擬化、要素數(shù)字化、過程智能化和組織平臺化的特點。數(shù)字創(chuàng)新的出現(xiàn)改變了產(chǎn)品、生產(chǎn)過程、組織模式和商業(yè)模式的傳統(tǒng)邏輯，打破了人們對創(chuàng)新過程的認知，突破了傳統(tǒng)創(chuàng)新的范式（劉洋等，2020）。一般而言，創(chuàng)新往往涉及不同領域的知識的相互整合與再創(chuàng)造，企業(yè)如果僅依賴自身熟悉的技術經(jīng)驗可能只會得到同質(zhì)性較高的創(chuàng)新成果，而當前數(shù)字技術發(fā)展迅猛，各種新技術層出不窮，這使得依托于數(shù)字技術的數(shù)字創(chuàng)新近些年來產(chǎn)生和積累了大量專利（張米爾，2022），是典型的專利密集型創(chuàng)新。因此，企業(yè)如何盡可能多地獲得有關數(shù)字技術的新穎“知識”，并從數(shù)字創(chuàng)新中獲益，是激勵企業(yè)進行數(shù)字創(chuàng)新的關鍵因素。

幾乎所有數(shù)字資源都表現(xiàn)為數(shù)據(jù)編碼形式，具有磨損小、可變性高和易復制的特點。相較于傳統(tǒng)創(chuàng)新，數(shù)字創(chuàng)新具有更強的非競爭性，其形成的產(chǎn)品具有更低的生產(chǎn)和傳播成本，甚至可以零成本地進行復制（GoldfarbandTucker，2019），這使得企業(yè)從數(shù)字創(chuàng)新中獲利變得困難，進而阻礙了數(shù)字技術的迭代和應用。同時，隨著新一輪科技革命的興起，數(shù)字技術極有可能發(fā)展成為新的通用目的技術（張文魁，2022），與數(shù)字創(chuàng)新相關的知識產(chǎn)權因為數(shù)字技術的廣泛通用性、技術動態(tài)性和創(chuàng)新互補性，而展現(xiàn)出廣泛賦能的價值潛力（Bekaretal.，2018）。

在數(shù)字技術具有無實體性的特征下，模仿和復制企業(yè)數(shù)字專利的成本也隨之降低，針對企業(yè)數(shù)字專利的侵權行為呈現(xiàn)出隱蔽性、復雜性和高發(fā)性特征，這使得權利人很難發(fā)現(xiàn)侵權行為，因此，有效的知識產(chǎn)權保護對于企業(yè)獲取合法利益就顯得尤為重要。特別地，對于易模仿、易復制的數(shù)字創(chuàng)新（Teece，2018;Liuetal.，2023），知識產(chǎn)權保護將有助于降低企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動的固定成本及其產(chǎn)生的正外部性，從而建立起對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的長效激勵機制。因此，行而有效的知識產(chǎn)權保護制度能夠激勵企業(yè)申請與數(shù)字創(chuàng)新相關的專利、版權等權利，進而使數(shù)字創(chuàng)新“知識產(chǎn)權化”。根據(jù)以上分析，本文提出如下假說：

假說1：知識產(chǎn)權保護能夠促進企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。

2.知識產(chǎn)權保護影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的機制分析

首先，相對于傳統(tǒng)創(chuàng)新而言，數(shù)字創(chuàng)新過程的邊界更加模糊，創(chuàng)新的參與者更加分散，創(chuàng)新過程和創(chuàng)新結果之間的關系也更加復雜和具有動態(tài)性，導致創(chuàng)新結果更加不確定（Nambisanetal.，2017）。隨著數(shù)字技術的持續(xù)演化，軟件、算法和數(shù)據(jù)等無形成分在數(shù)字創(chuàng)新中的占比不斷上升。數(shù)字創(chuàng)新的這種無形化趨勢使得數(shù)字產(chǎn)品的邊際生產(chǎn)成本不斷降低，對于完全無形化的數(shù)字產(chǎn)品，其生產(chǎn)和復制成本幾乎為零（Yooetal.，2010），數(shù)字創(chuàng)新所產(chǎn)生的知識信息面臨著較高的技術外溢風險（戚聿東等，2022）。這使得企業(yè)在進行與數(shù)字創(chuàng)新相關的信息披露時將面臨巨大的成本，如果沒有有效的知識產(chǎn)權保護，企業(yè)就會不愿意披露與數(shù)字創(chuàng)新有關的創(chuàng)新信息。其次，在數(shù)字創(chuàng)新的早期階段，數(shù)字創(chuàng)新過程本身的高度復雜性和其創(chuàng)新結果的高度不確定性使得企業(yè)從數(shù)字創(chuàng)新中獲益的困難增加，這會降低數(shù)字創(chuàng)新可能帶來的內(nèi)在經(jīng)濟回報。此時，相關創(chuàng)新信息披露的不足可能導致企業(yè)相關價值被投資者忽視（Greenwaldetal.，2004），造成企業(yè)面臨較高的融資成本。由此可見，企業(yè)需要對創(chuàng)新信息進行充分披露，以避免創(chuàng)新不確定性導致企業(yè)價值被嚴重低估（Chanetal.，2001）。再次，數(shù)字技術本身具有自我參照性，這使得數(shù)字創(chuàng)新具有累積性特征，企業(yè)可以通過學習其他企業(yè)披露的創(chuàng)新信息，在已有的技術基礎上進行數(shù)字研發(fā)活動，提高自身數(shù)字創(chuàng)新效率。因此，只有在有力的知識產(chǎn)權保護制度下，企業(yè)披露的創(chuàng)新信息尤其是涉及核心技術的信息才能得到更大程度的保障，并降低企業(yè)被侵權的概率和價值被低估的風險，促使企業(yè)披露更多與數(shù)字創(chuàng)新有關的創(chuàng)新信息，從而促進企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。根據(jù)以上分析，本文提出如下假說：

假說2：知識產(chǎn)權保護有利于提高企業(yè)的創(chuàng)新信息披露水平，從而激勵企業(yè)不斷進行數(shù)字創(chuàng)新。

自2009年開始，每年4月20日至4月26日，國家知識產(chǎn)權局和其他中央部委都會聯(lián)合舉辦全國知識產(chǎn)權宣傳周活動，重點宣傳中國知識產(chǎn)權制度建設、黨和政府加強知識產(chǎn)權保護的重大決策部署、知識產(chǎn)權法律法規(guī)和基本知識、全國各地區(qū)各部門運用知識產(chǎn)權推進經(jīng)濟發(fā)展方式轉變的典型案例等。2021年9月頒布的《知識產(chǎn)權強國建設綱要（2021－2035年）》強調(diào)了建立健全新技術、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式知識產(chǎn)權保護規(guī)則的重要性，以及著重建設促進知識產(chǎn)權高質(zhì)量發(fā)展的人文社會環(huán)境。可見，隨著近些年來中國知識產(chǎn)權事業(yè)不斷發(fā)展，相關法規(guī)制度體系和保護體系不斷健全、完善，對知識產(chǎn)權保護的重視度不斷提高，在全國范圍內(nèi)對知識產(chǎn)權保護的關注度也不斷上升。知識產(chǎn)權關注度對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響的原因在于政府對知識產(chǎn)權市場的介入會對企業(yè)的預期和行為產(chǎn)生影響。已有研究表明政府關注會影響企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新行為（Wangetal.，2023；楊鵬等，2023），而數(shù)字創(chuàng)新是一種典型的專利密集型創(chuàng)新（張米爾等，2022），在創(chuàng)新過程中會產(chǎn)生大量專利，同時伴隨著大量的知識產(chǎn)權侵權問題。以知識產(chǎn)權關注度（張晶和陳志龍，2023）和媒體宣傳（何歡浪等，2022）等為代表的引導性政策將有利于提升地區(qū)知識產(chǎn)權治理水平，有助于減少針對企業(yè)知識產(chǎn)權的侵權行為，從而促進企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。從市場預期與市場信號的視角來看，一個城市的知識產(chǎn)權關注度越高，意味著該城市的地方政府越重視知識產(chǎn)權保護，越有助于企業(yè)保護其數(shù)字創(chuàng)新成果。此外，城市知識產(chǎn)權關注度提升了市場主體對知識產(chǎn)權保護的認知和理解，有助于營造尊重和保護知識產(chǎn)權的良好環(huán)境，有利于促進企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。根據(jù)以上分析，本文提出如下假說：

假說3：知識產(chǎn)權保護可以通過提高城市知識產(chǎn)權關注度來激勵企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。

三、研究設計

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文主要選取了2007—2022年的上市公司為研究樣本。有關公司層面的財務原始數(shù)據(jù)主要來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫與中國研究數(shù)據(jù)服務平臺（CNRDS），地區(qū)層面原始數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局及各地統(tǒng)計局公布的統(tǒng)計年鑒，專利數(shù)據(jù)信息主要來自國家知識產(chǎn)權局以及WinGo財經(jīng)文本數(shù)據(jù)庫，地區(qū)知識產(chǎn)權訴訟案件數(shù)據(jù)主要來源于北大法寶數(shù)據(jù)庫。需要說明的是，由于2007年起企業(yè)開始執(zhí)行新的會計準則，為了相關數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性，本文將研究的起始年份定為2007年。同時，本文參照既有研究進行了以下處理：（1）剔除部分公司經(jīng)營狀況異常的樣本；（2）剔除部分關鍵變量缺失的樣本；（3）為了緩解極端值對估計結果的影響，本文對所有連續(xù)變量進行了雙邊1%的縮尾處理。最終，本文共獲得了42957個有效樣本。

（二）變量定義

被解釋變量：企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新（DigInno）。如何度量企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新是本文研究的重點。目前已有的相關實證文章主要從以下幾個方面對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新進行了界定。張米爾等（2022）使用數(shù)字信息傳輸領域?qū)腎PC分類號與企業(yè)專利數(shù)據(jù)進行匹配來測度企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新；Hanelt等（2021）、Liu等（2023）和黃勃等（2023）采用文本分析法，通過對專利摘要進行文本分析，提取專利摘要中的關鍵詞來判斷企業(yè)是否進行了數(shù)字創(chuàng)新。然而，數(shù)字創(chuàng)新涉及眾多領域，僅選擇數(shù)字信息傳輸領域的全部專利或只對專利摘要進行分析，有可能造成對數(shù)字創(chuàng)新的錯估。專利數(shù)據(jù)是衡量企業(yè)創(chuàng)新活動的關鍵指標，專利數(shù)據(jù)中包含的信息列示了專利所屬的技術領域類別，有利于識別專利化的企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動。本文參照陶鋒等（2023）、Huang等（2023）以及黃先海和高亞興（2023）等的做法，使用國家知識產(chǎn)權局印發(fā)的《數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類參照關系表（2023）》（以下簡稱《參照關系表》）作為參照。《參照關系表》在《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》和《國際專利分類表（IPC2022.01）》的基礎上對數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類進行對照，覆蓋了數(shù)字經(jīng)濟范圍內(nèi)數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務業(yè)、數(shù)字技術應用業(yè)和數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)四類核心產(chǎn)業(yè)，建立起與國際專利分類表中大類、小類、大組、小組等層面的對照關系。具體來說，本文以《參照關系表》為依據(jù)，結合企業(yè)專利申請數(shù)據(jù)，構建起企業(yè)專利與IPC分類號的對應關系，通過這種方式識別專利化的企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。由于涉及專利相關的數(shù)據(jù)大多是有偏的，所以參照通常做法，本文對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新（DigInno）變量進行了加1取自然對數(shù)的處理。

解釋變量：已有研究使用地區(qū)知識產(chǎn)權訴訟案件數(shù)指標來衡量地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平（吳超鵬和唐菂，2016），本文參照沈國兵和黃鑠珺（2019）的研究思路，考慮到地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平可能對企業(yè)的創(chuàng)新行為造成影響，使用上市公司辦公地址所在地的城市層面的地級市GDP進行了加權處理來構造地區(qū)層面的知識產(chǎn)權保護水平。解釋變量的具體定義如下：

其中，Ippj，t代表第t年城市j以知識產(chǎn)權審判結案數(shù)為基礎的城市層面知識產(chǎn)權保護水平，該數(shù)值越大，表明城市j的知識產(chǎn)權保護水平越高；IppCourtj，t和GDPj，t分別代表第t年城市j的知識產(chǎn)權審判結案數(shù)和GDP；IppCourtc，t和GDPc，t分別代表第t年中國所有知識產(chǎn)權審判結案數(shù)和GDP總和。在后文的實證分析中，為了緩解可能存在的數(shù)據(jù)偏誤問題，采用了Ippj，t的自然對數(shù)形式進行分析。

控制變量：參照周澤將等（2022）和黃勃等（2023）的研究，本文主要選取了財務和公司治理特征相關變量，具體包括：企業(yè)規(guī)模（Size），以企業(yè)年總資產(chǎn)的自然對數(shù)形式進行衡量；總資產(chǎn)凈利潤率（ROA），以凈利潤和總資產(chǎn)平均余額的比值進行衡量；資產(chǎn)負債率（Lev），以年末總負債和年末總資產(chǎn)的比值進行衡量；公司成立年限（FirmAge），以當年年份減去公司成立年份加1后的自然對數(shù)形式進行衡量；賬面市值比（BM），以賬面價值和總市值的比值進行衡量；營業(yè)收入增長率（Growth），以本年營業(yè)收入和上一年營業(yè)收入的比值減一后進行衡量；總資產(chǎn)周轉率（ATO），以營業(yè)收入和平均資產(chǎn)總和的比值進行衡量；大股東資金占用（Occupy），以其他應收款凈額和總資產(chǎn)的比值進行衡量；第一大股東持股比例（Top1），以第一大股東持股數(shù)量和總股數(shù)的比值進行衡量。

（三）模型設定

本文的基準回歸模型為：

其中，被解釋變量DigInnoi，t為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新，是企業(yè)i在t年的數(shù)字專利申請量；解釋變量Ippj，t為地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平；Xi，t'為一系列控制變量的集合；μt和δd分別為時間固定效應和行業(yè)固定效應；εi，t為隨機誤差項，并采用了聚類到企業(yè)層面的穩(wěn)健標準誤。本文主要關注的是核心解釋變量β1的回歸系數(shù)，若回歸系數(shù)β1顯著為正，則說明知識產(chǎn)權保護制度可以有效促進企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新行為。主要變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

四、實證結果

（一）基準回歸結果

表2報告了基準回歸的結果。第（1）列為加入控制變量但未控制行業(yè)和時間固定效應的回歸結果，可以發(fā)現(xiàn)，知識產(chǎn)權保護與企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新之間顯著正相關，表明知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新有著正向促進作用。第（2）列在第（1）列的基礎上進一步控制了行業(yè)和年份固定效應，但未加入控制變量。結果顯示，知識產(chǎn)權保護與企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新仍然顯著正相關。第（3）列同時加入控制變量以及行業(yè)和時間固定效應，核心解釋變量的系數(shù)仍在5%水平上顯著為正。以上結果表明，在充分考慮其他因素后，知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新有著顯著的促進作用，驗證了本文提出的假說1。

（二）內(nèi)生性處理+

1.工具變量法

參考現(xiàn)有文獻從歷史文化的角度選取制度的工具變量的方法（Acemogluetal.，2001），本文參照周澤將等（2022）和余驍?shù)龋?023）的研究思路，從基督教在中國傳播過程的角度出發(fā)構建知識產(chǎn)權保護水平的工具變量。具體來說，本文采用1919年各省初級教會小學注冊學生數(shù)來構建地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平的工具變量。同時，由于源自歷史文化數(shù)據(jù)的1919年各省初級教會小學注冊學生數(shù)屬于截面數(shù)據(jù)，并不適用于面板數(shù)據(jù)的結構。因此，參照佟家棟和范龍飛（2022）的做法，使用1919年各省初級教會小學注冊學生數(shù)與各省滯后一期GDP增長率的交互項作為知識產(chǎn)權保護的工具變量（Ipp_iv）。這樣做的合理性在于，一方面，現(xiàn)代產(chǎn)權制度與基督教的傳播有著密切關聯(lián)，相關信仰理念能夠作為一種歷史文化積淀，持續(xù)影響該地區(qū)市場經(jīng)濟活動所處的深層次制度環(huán)境（方穎和趙揚，2011）。基督教早期教義中明確規(guī)定了對私有財產(chǎn)權的保護，這種信仰理念的傳播會持續(xù)影響當?shù)鼐用瘢怪纬芍R產(chǎn)權保護意識。受基督教影響越深的地區(qū)，當?shù)鼐用竦闹R產(chǎn)權保護意識可能越高。因此，這一源自歷史文化的數(shù)據(jù)能夠?qū)Ξ數(shù)氐闹R產(chǎn)權保護水平產(chǎn)生影響。另一方面，這一源于歷史文化數(shù)據(jù)的工具變量很難再通過其他的路徑對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新產(chǎn)生影響，較好地滿足了相關性與排他性要求。本文利用兩階段最小二乘法對工具變量進行回歸，結果如表3所示。在工具變量的相關檢驗中，LM統(tǒng)計量的P值為０.000，拒絕識別不足的原假設；WaldF統(tǒng)計量的P值為96.60，大于對應的Stock-Yogo10%臨界值16.38，拒絕弱工具變量的原假設。表3列（1）展示了第一階段回歸的結果，工具變量與核心解釋變量之間顯著正相關，滿足了相關性要求；表3列（2）匯報的回歸結果顯示，解釋變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明在考慮內(nèi)生性問題的前提下，知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響依然正向顯著。

2.樣本選擇問題

首先，考慮到企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新行為可能并非隨機，而是因為企業(yè)自身創(chuàng)新能力較強或由于企業(yè)位于知識產(chǎn)權保護水平較高的地區(qū)，忽略這些因素將可能導致較為明顯的樣本選擇偏誤。本文選擇Heckman兩步法對基準回歸重新估計，并以企業(yè)注冊地所在城市是否設有知識產(chǎn)權法庭作為選擇模型的被解釋變量，具體結果如表4列（1）和列（2）所示。逆米爾斯比率（IMR）系數(shù)顯著為正，說明樣本選擇效應存在，核心解釋變量的系數(shù)仍然顯著為正。其次，雖然本文控制了與企業(yè)財務和公司治理特征相關變量以及時間與行業(yè)固定效應，但仍然可能存在某些未被觀察到的影響因素而導致遺漏變量問題。因此，在基準回歸的基礎上，本文進一步控制了行業(yè)和時間的交互固定效應以及省份和時間的交互固定效應，旨在控制隨時間變化的行業(yè)和省份層面不可觀測因素對估計結果可能造成的影響。回歸結果如表4列（3）和列（4）所示，回歸結果顯著為正，與基準回歸保持一致。

（三）知識產(chǎn)權法庭設立的影響

為適應建設創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略要求，充分發(fā)揮知識產(chǎn)權司法保護主導地位以及解決知識產(chǎn)權審判所面臨的案件激增等現(xiàn)實問題，中國自2014年以來不斷推進知識產(chǎn)權法院（庭）建設，分別在北京、廣州、上海和海南設立了四家知識產(chǎn)權法院，并從2017年開始，在一些地級城市的中級人民法院設立知識產(chǎn)權法庭。截至2020年年底，已在21個城市的中級人民法院設立了知識產(chǎn)權法庭。為了檢驗設立知識產(chǎn)權法庭這一司法保護強化型制度建設對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響，本文將21個試點地區(qū)的所有上市企業(yè)作為實驗組，其他地區(qū)企業(yè)作為控制組，通過構建三重差分模型來評估知識產(chǎn)權保護和司法保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響。其中，Treati，t為識別實驗組的虛擬變量，若上市公司位于設立知識產(chǎn)權法庭的試點城市則取值為1，否則取值為0；若該城市設立知識產(chǎn)權法庭，則在當期及之后年份虛擬變量Postj，t賦值為1，否則為0；同時生成Treati，t和Postj，t的交乘項Didi，j，t，若取值為1，則說明企業(yè)i所在城市j在第t年設有知識產(chǎn)權法庭，否則取值為0。本文主要關注的是核心解釋變量Didi，j，t×Ippj，t的回歸系數(shù)α1，其正負及顯著性反映了企業(yè)所在城市設立知識產(chǎn)權法庭前后的數(shù)字創(chuàng)新水平變化。具體回歸模型如下：

與前文一致，模型中同樣控制了時間和行業(yè)層面的固定效應。其他控制變量選取與基準回歸模型保持一致。回歸結果如表5列（1）和列（2）所示，核心解釋變量Didi，j，t×Ippj，t的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，說明知識產(chǎn)權法庭的設立進一步強化了地區(qū)知識產(chǎn)權司法保護效能，對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新具有顯著促進作用。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.替換解釋變量

前文基準回歸中，本文使用了地級市知識產(chǎn)權審判結案數(shù)來構造解釋變量，但這樣的衡量指標可能存在一定問題（龍小寧等，2018）。一個地區(qū)的知識產(chǎn)權相關案件數(shù)量多，可能是因為當?shù)刂R產(chǎn)權侵權現(xiàn)象非常普遍，與地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平并無直接關系。《全國知識產(chǎn)權發(fā)展狀況報告》是由國家知識產(chǎn)權局在對全國各省（自治區(qū)、直轄市）進行全面調(diào)查評估后發(fā)表的年度性報告，具有權威性，該報告披露的知識產(chǎn)權保護指數(shù)（IPP）綜合了與知識產(chǎn)權保護相關的多方面考量因素，可以從不同維度全面反映地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平，是一個省份—年份層面數(shù)據(jù)。因此，本文進一步使用該指數(shù)來作為地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平的代理變量，重新進行回歸。回歸結果如表6列（1）所示，結果與基準回歸結果保持一致。

2.替換被解釋變量

前文基準回歸中，本文構造被解釋變量時主要使用了《數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類參照關系表（2023）》作為參照。為貫徹落實黨的二十大關于加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟相關部署要求，加強對關鍵數(shù)字技術專利規(guī)模、結構、質(zhì)量的統(tǒng)計監(jiān)測，國家知識產(chǎn)權局發(fā)布了《關鍵數(shù)字技術專利分類體系（2023）》，給本文提供了一個較好的參照。該分類體系包括人工智能、高端芯片、量子信息、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和元宇宙7個專利分類體系表，將關鍵數(shù)字技術分類并給出對應的IPC分類號。本文結合企業(yè)專利數(shù)據(jù)，在微觀層面對分類表中的關鍵數(shù)字技術專利進行了識別，并與地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平匹配后進行分析。回歸結果如表6列（2）所示，知識產(chǎn)權保護對數(shù)字創(chuàng)新的影響仍顯著為正，支持了基準回歸的結果。

3.更換回歸模型

本文利用企業(yè)的專利申請數(shù)據(jù)構造被解釋變量來衡量企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新，同時為了避免數(shù)據(jù)本身的分布和極端值對本文的估計結果產(chǎn)生影響，在基準回歸模型中參考大多數(shù)文獻的做法，對被解釋變量進行了加1取自然對數(shù)的處理，并在基準回歸中使用最小二乘法對模型進行估計，但這種估計可能造成偏誤（SantosSilvaandTenreyro，2006）。考慮到專利申請數(shù)量是一個計數(shù)變量，因此本文采用帶有固定效應的泊松模型重新估計地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響。同時，考慮到企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新指標（DigInno）有大量零值，屬于典型的下限受限問題。類似于余驍?shù)龋?023）的做法，本文進一步采用了面板Tobit估計方法重新回歸。以上結果分別如表6列（3）和列（4）所示，核心解釋變量的系數(shù)均顯著為正。

4.剔除干擾性因素

本文在基準回歸中進行的是全行業(yè)樣本的回歸。然而，在企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的過程中，通信和信息技術相關行業(yè)的企業(yè)可能由于其本身的數(shù)字技術基礎和發(fā)展水平而更具優(yōu)勢，但這種優(yōu)勢與知識產(chǎn)權保護并無直接關系。因此，參照黃先海和高亞興（2023）的做法，本文在剔除行業(yè)分類為電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務，軟件和信息技術服務，互聯(lián)網(wǎng)和相關服務的企業(yè)樣本后重新進行回歸，結果如表6列（5）所示，主要解釋變量回歸系數(shù)仍顯著為正，結果穩(wěn)健。

（五）異質(zhì)性分析

知識產(chǎn)權保護對不同類型的數(shù)字創(chuàng)新產(chǎn)生的作用可能存在差異。相比實用新型專利，發(fā)明型專利要求更高，可以被認為是更高質(zhì)量的創(chuàng)新（黎文靖和鄭曼妮，2016），同時發(fā)明型專利的申請和授權也更依賴知識產(chǎn)權保護制度。因此，本文對數(shù)字創(chuàng)新進行分類，將數(shù)字創(chuàng)新分為數(shù)字發(fā)明型專利和數(shù)字實用新型專利，分別進行回歸，結果如表7列（1）和列（2）所示。結果表明，知識產(chǎn)權保護對數(shù)字發(fā)明型專利有著更顯著的促進作用。

盡管前文的研究表明知識產(chǎn)權保護可以激勵企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新行為，但知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的作用可能與企業(yè)本身的所有制性質(zhì)有關，企業(yè)的研發(fā)活動可能會受到“所有制歧視”（李旭超等，2017）。因此，本文對樣本按照企業(yè)所有制進行分類，將樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，具體結果如表7列（3）和列（4）所示。可以發(fā)現(xiàn)組間系數(shù)差異為0.208，在1%水平上顯著，說明知識產(chǎn)權保護對非國有企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新有著更顯著的促進作用。

為檢驗知識產(chǎn)權保護對不同技術水平企業(yè)的影響是否具有差異，本文按照楊國超等（2017）的做法，將樣本劃分為高新技術企業(yè)和非高新技術企業(yè)后進行分樣本回歸。高新技術企業(yè)屬于典型的知識與技術密集型企業(yè)，其本身創(chuàng)新能力更強，創(chuàng)新頻率、創(chuàng)新產(chǎn)出通常高于非高新技術企業(yè)，這使得高新技術企業(yè)在數(shù)字創(chuàng)新方面可能產(chǎn)出更多。與此相對，非高新技術企業(yè)多處于傳統(tǒng)行業(yè)，其主導技術相對比較成熟穩(wěn)定，創(chuàng)新活躍度相對較低，更需要借助跨領域的新興技術來推動其原有技術體系和業(yè)務體系的深層變革。作為一種新興技術，數(shù)字技術強調(diào)信息、計算、溝通和連接等技術組合，這種技術屬性使它具有更強的滲透能力，有助于推動傳統(tǒng)企業(yè)對其原有的技術軌道、產(chǎn)品體系、生產(chǎn)流程和商業(yè)模式實現(xiàn)變革（劉洋等，2020）。結果如表7列（5）和列（6）所示，可以發(fā)現(xiàn)組間系數(shù)差異為0.049，在10%水平上顯著，表明知識產(chǎn)權保護對非高新技術企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新活動有著更為顯著的促進作用。

五、進一步分析

（一）機制分析

前文的理論分析認為，知識產(chǎn)權保護可以通過激勵企業(yè)更多地披露創(chuàng)新信息以及提升城市知識產(chǎn)權關注度激勵企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新行為。本文參考江艇（2022）對于機制分析和渠道檢驗的相關建議，通過考察知識產(chǎn)權保護對前文理論分析中提出的機制變量（企業(yè)創(chuàng)新信息披露和城市知識產(chǎn)權關注度）的因果關系來探究知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的作用機制以及知識產(chǎn)權保護如何通過上述作用機制影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。為了系數(shù)的可比性，本文對機制變量進行了擴大或縮小倍數(shù)的處理，以便更清晰地揭示其中的因果關系。

1.企業(yè)創(chuàng)新信息披露

借鑒周澤將等（2022）的研究思路，本文對上市公司企業(yè)年報進行文本分析后構建了企業(yè)創(chuàng)新信息披露指標。在確定種子詞集后對年報相關語段進行文本分析，統(tǒng)計得到與創(chuàng)新信息披露相關的關鍵詞集，然后將年報中披露的創(chuàng)新文本信息關鍵詞集的詞頻數(shù)總和占年報全文總詞數(shù)的比例作為企業(yè)創(chuàng)新信息披露的代理變量（Inno_dis）。回歸結果如表8列（1）和列（3）所示，知識產(chǎn)權保護對企業(yè)創(chuàng)新信息披露有正向且顯著的影響，說明企業(yè)創(chuàng)新信息披露是知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新影響的機制之一，證實了假說2。

2.城市知識產(chǎn)權關注度

基于相關數(shù)據(jù)可得性和現(xiàn)有文獻的研究，本文參照張晶和陳志龍（2023）的研究思路，利用百度指數(shù)來構建城市—年份層面的城市知識產(chǎn)權關注度（Ipp_att）。具體來說，本文將“專利申請”、“知識產(chǎn)權保護”、“專利訴訟”、“專利維權”和“專利侵權”五個詞作為搜索關鍵詞。由于百度指數(shù)只提供2011年以來的數(shù)據(jù)，因此本文通過百度指數(shù)搜索了樣本城市2011—2022年這五個關鍵詞的搜索指數(shù)總和。一個城市的相關搜索詞搜索指數(shù)數(shù)值越大，表明該城市對于知識產(chǎn)權的關注度越高。回歸結果如表8列（2）和列（4）所示，知識產(chǎn)權保護對城市知識產(chǎn)權關注度有正向且顯著的影響，說明城市知識產(chǎn)權關注度是知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新影響的機制之一，證實了假說3。

（二）知識產(chǎn)權協(xié)同保護效果分析

推進知識產(chǎn)權強國建設不僅需要持續(xù)深化司法審判制度的改革，也需要強化知識產(chǎn)權保護的協(xié)同作用，綜合運用行政、立法和社會服務等多種手段，從行政執(zhí)法、立法制規(guī)和知識產(chǎn)權公共服務等多角度出發(fā)，形成知識產(chǎn)權協(xié)同保護體系。

在前文的基準回歸中，本文所使用的衡量知識產(chǎn)權保護水平的指標偏向于對司法保護層面的測度，穩(wěn)健性檢驗中所使用的國家知識產(chǎn)權局所公布的省份知識產(chǎn)權保護指數(shù)則偏向于對知識產(chǎn)權保護水平整體的測度。近年來，中央和地方各級政府在強化司法保護的同時，也加大了行政執(zhí)法和立法制規(guī)的力度，知識產(chǎn)權協(xié)同保護得到加強。相較于司法保護，行政保護具有效率高、相對靈活的特點（林菡馨和龍小寧，2020），這些特點在面對當前侵權行為頻發(fā)的數(shù)字創(chuàng)新領域尤為重要。為此，本文搜集有關數(shù)據(jù)，分別從知識產(chǎn)權保護中的行政執(zhí)法保護和立法制規(guī)保護出發(fā)，分析其在知識產(chǎn)權保護制度中所發(fā)揮的作用。行政執(zhí)法保護（Ipp_gov）的相關數(shù)據(jù)主要來自國家知識產(chǎn)權局網(wǎng)站公布的專利侵權糾紛行政案件數(shù)據(jù)統(tǒng)計，本文手動整理了相關數(shù)據(jù)。需要說明的是，在早些年份，國家知識產(chǎn)權統(tǒng)計的專利侵權糾紛行政案件主要包括侵權糾紛案件、其他糾紛案件和假冒案件，部分年份的數(shù)據(jù)可能存在缺失，本文對于缺失數(shù)據(jù)的年份主要采用侵權糾紛案件數(shù)來代表專利侵權糾紛行政案件總數(shù)。立法制規(guī)保護（Ipp_leg）的相關數(shù)據(jù)主要來自北大法寶網(wǎng)站中的地方性法規(guī)部分。本文采用的立法制規(guī)數(shù)據(jù)包括地方性法規(guī)、地方政府規(guī)章、地方規(guī)范性文件、地方司法文件以及地方工作文件和行政許可批復。結果如表9列（1）和列（2）所示。核心解釋變量Ipp×Ipp_gov和Ipp×Ipp_leg的系數(shù)均顯著為正，說明政府推行行政執(zhí)法保護和立法制規(guī)保護的力度越大，越能發(fā)揮知識產(chǎn)權保護的協(xié)同保護作用，從而有效提升企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力。

知識產(chǎn)權公共服務是為社會公眾和創(chuàng)新主體提供知識產(chǎn)權基礎性服務的行為，其為行政保護和司法保護提供了市場組織服務條件。知識產(chǎn)權代理機構是從事專利申請、版權登記、商標注冊、侵權訴訟及海關備案等知識產(chǎn)權相關服務的專業(yè)機構，其數(shù)量的多少在一定程度上表明了企業(yè)對于知識產(chǎn)權保護的需求。知識產(chǎn)權代理機構越多，其提供的專業(yè)性服務越多。一方面，專業(yè)性服務能夠降低企業(yè)受到知識產(chǎn)權侵害的可能性；另一方面，在企業(yè)知識產(chǎn)權受到侵害時，專業(yè)性服務能夠縮短資料收集時間，加快審理進度，挽回企業(yè)專利損失。同樣地，對于一個地區(qū)來說，地區(qū)市場化程度越高，其法治程度可能越高，相關法律法規(guī)也更加健全（樊綱等，2011），同時，良好的營商環(huán)境也能夠顯著促進當?shù)仄髽I(yè)的創(chuàng)新活動（李春濤等，2024）。參照甄紅線等（2023）以及張晶和陳志龍（2023）的做法，知識產(chǎn)權代理機構的數(shù)據(jù)主要來自天眼查網(wǎng)站。地區(qū)市場化指數(shù)的構建參照了樊綱等（2011）的做法。需要說明的是，由于該指數(shù)只更新到2016年，因此參照付劍茹和王可（2022）的做法，本文采用歷史平均增長率法計算出余下年份各省份的指數(shù)值。表9列（3）和列（4）展示了根據(jù)省域內(nèi)知識產(chǎn)權代理機構數(shù)量年度中位數(shù)進行分組回歸的結果，可以發(fā)現(xiàn)組間系數(shù)差異為0.064，在5%水平上顯著，說明知識產(chǎn)權服務機構數(shù)量越多的省份，知識產(chǎn)權保護水平提升越能夠顯著促進當?shù)仄髽I(yè)數(shù)字創(chuàng)新；列（5）和列（6）展示了根據(jù)地區(qū)市場化程度指數(shù)中位數(shù)分組后進行回歸的結果，可以發(fā)現(xiàn)組間系數(shù)差異為0.087，在1%水平上顯著，說明地區(qū)市場化程度越高的省份，知識產(chǎn)權保護水平提升越能夠顯著促進當?shù)仄髽I(yè)數(shù)字創(chuàng)新。由此可以發(fā)現(xiàn)，一個地區(qū)的知識產(chǎn)權代理機構多少和市場化程度高低均能影響知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的促進作用。

綜上所述，知識產(chǎn)權協(xié)同保護在知識產(chǎn)權保護制度中發(fā)揮著重要的作用。

六、結論與政策建議

當前中國經(jīng)濟已轉向高質(zhì)量發(fā)展階段，創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，保護知識產(chǎn)權就是保護創(chuàng)新。數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為推動中國經(jīng)濟發(fā)展最有活力的因素，企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的微觀著力點，更是推動傳統(tǒng)企業(yè)轉型升級，促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不可或缺的關鍵驅(qū)動因素。在此背景下，本文基于2007—2022年中國企業(yè)專利數(shù)據(jù)與上市公司數(shù)據(jù)，通過IPC分類號識別企業(yè)數(shù)字專利以衡量企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新，并利用地區(qū)知識產(chǎn)權審判結案數(shù)構造地區(qū)知識產(chǎn)權保護衡量指標，探究知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響以及作用機制。

研究結果表明：（1）知識產(chǎn)權保護有利于促進企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新，且該結論在經(jīng)過內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗后依然成立；（2）知識產(chǎn)權法庭的設立強化了所在城市知識產(chǎn)權保護對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的作用；（3）異質(zhì)性分析表明，知識產(chǎn)權保護更加有利于促進發(fā)明專利型數(shù)字創(chuàng)新、非國有企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新和非高新技術企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新；（4）知識產(chǎn)權保護可以通過促進企業(yè)披露創(chuàng)新信息和提高企業(yè)所在地城市知識產(chǎn)權關注度來促進企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。

綜合上述研究結論，為更好促進中國企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新，政策建議如下：一是要持續(xù)深化知識產(chǎn)權司法保護制度改革。通過不斷完善司法保護制度，充分發(fā)揮知識產(chǎn)權司法保護的優(yōu)勢，切實提高知識產(chǎn)權司法保護效能，為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新提供司法保障。二是要持續(xù)推進知識產(chǎn)權協(xié)同保護建設。知識產(chǎn)權保護制度是一個由司法保護、行政保護和立法保護組成的制度體系，在提升司法保護效能的同時，兼顧利用行政手段保護企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新成果，不斷完善相關數(shù)字經(jīng)濟領域的知識產(chǎn)權立法工作，更好地發(fā)揮知識產(chǎn)權協(xié)同保護對于企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新行為的保護作用。三是要不斷加大知識產(chǎn)權保護宣傳力度。普及與知識產(chǎn)權保護相關的知識，營造尊重知識產(chǎn)權、尊重創(chuàng)新、保護創(chuàng)新的良好社會環(huán)境，完善相關社會服務機構的建設。