赵 娜 王 博

一、引言

技术创新是一个国家进步与发展的动力，而知识产权保护制度是技术创新的基石。在2014年11月9日的亚太经合组织工商领导人峰会上，中国国家主席习近平指出 “唯改革者进，唯创新者强，唯改革创新者胜”，第一次将创新与改革提升至同一战略高度。随后，在2014年12月10日和2015年3月23日，我国又先后发布了 《深入实施国家知识产权战略行动计划（2014—2020年）》 和 《中共中央国务院关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》，首次正式提出建设知识产权强国，并将科技创新摆在了国家发展全局的核心位置。

自1985年首部专利法正式实施以来，我国已经在专利领域取得了瞩目成果。据 《2014世界知识产权指数》报告显示，2013年中国的专利申请为82万多项，占全球总量的32.1%，居世界首位，与美国同时期的57万项相比，超出约43.9%。从中国连续多年保持两位数增长态势和专利申请总量来看，中国已成为当之无愧的创新大国。然而，我国的创新层次还处于较低水平。在被授权的专利中，发明专利不足1／6，外观设计超过30%，而同时期日本的发明专利授权量占总量的比重超过3／4，外观设计所占比重不到14%。美国康奈尔大学、欧洲工商管理学院和世界知识产权组织联合公布的 《2014年全球创新指数报告》表明，中国仅排名第29位。可见，我国与世界一流的技术创新型国家仍然存在着一定差距，虽然位列 “创新大国”，却远远达不到 “创新强国”的水平。基于目前我国技术创新领域的现状，如何调整我国知识产权政策，使创新成为 “新常态”经济下引领和推动我国转型发展的强大引擎，是当下亟需解决的关键问题。

关于知识产权保护制度与技术创新的关系，国内外学者们进行了广泛而深入的研究。目前，学术界主要存在以下三种观点：一种观点认为提高知识产权保护将促进技术转移使利润增加，会导致更多的资源用于技术创新，从而促进技术创新（Diwan和Rodrik，1991［1］； Yang和Maskus， 2001［2］； Lin 等， 2010［3］）。而另一种观点则持反对意见，即认为加强知识产权保护会强化知识产权所有者的垄断权力、减少自由竞争和研发的利润激励，因而不利于技术创新（Helpman， 1993［4］； Horii 和 Iwaisako， 2007［5］）。 还有一种观点则指出，知识产权保护和技术创新之间并不是严格的线性关系，存在着最优的知识产权保护程度（O'Donoghue 和 Zweimüller， 2004［6］； Lorenczik 和 Newiak， 2012［7］； 刘小鲁， 2011［8］）。 也有一些学者针对具体国家或行业进行研究， Falvey等（2004）［9］通过对80个国家数据的分析认为知识产权的促进作用与国家收入水平有关。Allred和Park（2007）［10］对29个国家706家制造业公司进行实证分析，结果发现，知识产权保护对科学仪器及化学工业的技术创新影响作用最大。王华（2011）［11］则进一步认为发达国家的最优知识产权保护程度要高于发展中国家。董雪兵等（2012）［12］研究了近年来中国的技术创新数据，认为对于转型期的中国，短期内较弱的知识产权保护程度有利于经济增长，而长期内较强的知识产权保护则会促进经济增长。郭春野和庄子银（2012）［13］认为知识产权保护与技术创新的关系受南北地区发展水平和产品创新形式的影响，对于南方地区存在一个最优知识产权保护形式。蔡晓珊和陈和（2016）［14］基于我国287个城市的样本数据，分析指出知识产权制度是我国知识型企业创业的关键环境要素，健全知识产权制度既能够保护企业的创业成果，还能够激发全社会知识型企业的创新积极性。通过上述文献可以看出，加强知识产权保护有利于激励高科技企业增加科研投入以保障其在相关领域内的垄断地位，但是相对宽松的知识产权保护制度却能够充分利用技术扩散效应促使更多企业进入相关领域。知识产权制度对技术创新的影响与国家经济发展水平、行业技术密集水平等诸多因素都有着密切关系，因而针对不同的国家或地区、不同的历史时期，以及不同的行业状况等应该采取不同程度的知识产权保护政策。

鉴于国内有关知识产权保护程度和企业科研投入的理论研究较少，而且大多数研究都忽视了企业创新动机的影响机制分析，本文尝试构建一个多寡头古诺博弈模型来分析知识产权保护对企业技术创新不同阶段影响的理论机制，并利用我国高技术产业上市企业的研发数据和DEA-Malmquist指数模型进行实证检验，以期得到有关我国知识产权政策决策与调控效果的有益启示。这对于调整我国知识产权政策，使之与国内现阶段技术创新从 “量变”到 “质变”的转型过渡时期相适应，促进科学技术进步和经济社会可持续发展具有重要的理论价值和现实意义。

本文的结构安排如下：第二部分构建多寡头古诺博弈模型进行理论分析，并提出研究假说；第三部分利用DEA-Malmquist指数模型对高技术产业企业研发过程的投入产出数据进行实证检验；第四部分为主要结论和政策建议。

二、理论机制分析

企业作为技术创新的微观主体，其技术创新可分为自身研发投入带来的原始创新，以及通过外购其他企业的研究成果并吸收转化而进行的二次创新。知识产权制度对企业研发的影响，主要表现为技术垄断影响效应和信息公开影响效应。前者能够保护企业自身研发成果的独有权、降低技术溢出、提高企业垄断利润，进而促使企业增加研发投入和科技创新；后者则要求企业在知识产权信息平台上公开自身技术的部分信息，虽然这一方面提高了整个行业的基础技术水平，并增加行业的总研发成果，但另一方面由于信息的公开为无差别影响因素，即其在降低自身企业重复研究投入的同时也降低了行业内其他企业重复研究所需的投入成本，所以相当于提高了其他企业的竞争能力，对于投入了大量资源进行原始创新的企业来讲，这最终会抑制其增加研发投入的意愿。可见，知识产权保护制度的两种影响效应对企业技术创新带来的作用相互制约，因此知识产权保护和技术创新之间的关系可能就不再是简单的线性关系了。

为深入分析知识产权制度对技术创新的影响，本文通过构建一个多寡头古诺博弈模型对企业技术创新过程的影响机制进行探讨。假设在一个包含n个企业的多寡头市场中，所有企业在初期都是相同的，即不考虑企业间差异。企业决策分为两个阶段，在第一阶段进行技术研发，而在第二阶段企业根据自身的研发成果选择最优产量进行生产。产品的反需求函数为P＝a-bQ。其中：a和b为常数；P为产品价格；产品的总产量Q由n个企业共同提供，Q＝q1＋q2＋…＋qi＋…＋qn。这里，qi表示第i个企业的产品产量。第i个企业的成本函数Ci＝（Ei＋F）qi。 其中：Ei为技术成本；F为基础成本，且无固定生产成本投入。企业的技术创新通过降低产品生产成本对市场产生影响。与以往文献不同的是，我们未将研发成果对企业成本的影响设为简单线性函数形式，而是基于技术生命周期理论，设为非线性的指数函数形式Ei＝Ec-θxi。这里，c为常数；E为行业内单位产品的技术成本受研发成果的影响程度，且E＞1；θ为研发成果转化率，表示企业将技术研发成果转化为成本降低的能力，且θ∈（0，1）。θ越大，表明企业对实际研发成果的利用率越大。

在没有知识产权保护制度时，技术创新成果在理想状态下可以被完全溢出，导致第i个企业的实际研发成果xi＝xi＋xother＝xi＋（x1＋… ＋xi-1＋xi＋1＋…＋xn）。其中，xi为自身科研投入带来的研发成果，即企业的原始创新，其对应的研发成本为但是， 由于知识产权保护制度的存在，其带来的技术垄断影响效应使得技术溢出受到阻碍，而信息公开影响效应又会降低所有企业科研创新的投入，所以本文引入了一个变量k来衡量知识产权保护水平的高低。为了便于模型求解，这里1／k增大表示知识产权保护水平提高，1／k减少则表示知识产权保护水平降低，且k∈（0，1）。那么，企业的实际研发成果可以进一步表示为xi＋kxother＝xi＋k（x1＋… ＋xi-1＋xi＋1＋… ＋xn）。 同时，xi对应的研发成本也修正为

基于上述假设，市场中的n个企业在第一阶段同时进行技术创新的研发工作，并得到相应的研发成果xi。在第二阶段，各企业利用研发成果xi降低生产成本进行产品生产并进行古诺竞争，则利润函数为

从而得到古诺竞争的均衡解为

将式（2）和式（3）代入式（1）中， 可以得到第i个企业的最优利润πi为

根据梁莱歆和马如飞（2009）［15］的研究， 连续科研投入更有利于企业创新，所以假设所有企业对市场的反应都比较快，那么各企业可以不断调整研发投入计划，所以每次博弈的时间间隔都很小。在极小的时间间隔下，xi变化较小，可以视为：且（E1＋E2＋ … ＋En）／n）。

首先，考察知识产权保护水平对企业利润的影响。 用式（4）对k求偏导， 并令（n-1）， 可得

从式（5）可知，当k减少即知识产权保护水平提高时， 企业为获取更多的利润即∂πi／∂k＜0，就会改变自身的研发投入决策，使得xi＞且xi越 大，∂πi／∂K也越大，企业从知识产权保护水平提高中得到的利润增加也就越大。反之，当k增加即知识产权保护水平降低时，企业倾向于选择xi＜且xi越小，企业越能从知识产权保护水平中得到利益。这表明从企业角度来看，提高知识产权保护会使企业增大研发投入，促进技术创新，而降低知识产权保护水平则会减少企业研发投入、抑制技术创新，即知识产权保护水平与企业研发投入呈正相关关系。

其次，本文进一步分析其他企业研发投入对第i个企业利润的影响：

这里，xj为第j个企业的原始创新，即自身科研投入带来的研发成果，且i≠j。我们发现，如果第i个企业想通过 “搭便车”，模仿利用其他企业的研发成果来增加自己的利润，就必须满足∂πi／∂xj＞0，即k＞0.5，也就是说知识产权保护水平1／k＜2。可见，随着知识产权保护水平的提高，其他企业研发投入会先增加企业利润，但是当其提高一定程度后，再提高知识产权保护水平，其他企业研发投入就会减少本企业的利润，而随着企业利润的减少，企业的科研投入也会相应减少。也就是说，知识产权保护水平对企业技术创新的影响除了式（5）分析得到的直接对企业研发投入的正相关影响外，还会通过其他企业研发投入这一方面间接对企业研发投入产生先增后减的影响。结合以上两点可推出，知识产权保护水平对企业技术创新呈先促进后抑制的倒U型影响效应，即存在最优的知识产权保护水平。

那么，这个最优知识产权保护水平的相对高低又与什么相关呢？Arrow（1962）［16］研究认为， 企业的创新动机对企业的技术创新活动会产生重要影响，垄断利润的吸引力和竞争对手的压力均会促使企业进行研发活动。 文豪（2009）［17］认为 “垄断驱动型” 企业为了获取较高的垄断利润而实施技术创新活动，所以这类企业更希望通过加强知识产权保护来提高垄断利润，并不关心知识产权保护带来的信息公开损失；而 “竞争驱动型”企业担心由于竞争对手的模仿或创新会导致其丧失优势而进行技术创新，因此，最终导致企业对加强知识产权保护持保守态度。综上可知，知识产权保护最优水平与企业所处行业的创新动机有关：从 “垄断驱动型”行业来看，由于知识产权保护会给其带来较大的垄断利润，所以一般都具备较大的知识产权保护水平的提升空间。例如，医药制造类企业由于其产品较大的差异性和较长的研发周期，所以专利能够保护企业在一定时间和范围内获取较高的垄断利润，而其他企业即使能够获取专利中披露的部分新药信息，也很难对本企业研制的新药产生较大影响。对于 “竞争驱动型”行业，知识产权制度要求的技术成果信息公开会促使其他企业的相对竞争力增强，从而降低其增加研发投入的积极性，所以该行业较易达到知识产权保护的 “天花板”。例如，电子通信设备制造类的企业，因为其产品具有很高的相似性且产品的更新换代周期较短，而专利中披露的相关产品技术信息又较易被其他企业学习利用，因而能够减少其他企业重复性的科研投入，但导致本企业在技术创新上的优势不明显，进而抑制了企业进行技术创新的积极性。通过上面的分析，可以得到：

命题1：知识产权保护程度的强弱和技术创新投入呈先促进后抑制的倒U型关系，并存在最优知识产权保护水平，且该最优知识产权保护水平与行业的创新动机有着密切关系。适度的知识产权保护可以增加企业的研发投入，并提高整个行业的原始创新成果和创新能力。但是，过高的知识产权保护水平不仅可能会造成企业大量的重复研发，不利于整个行业的科研发展，还会在一定程度上降低企业利润，抑制企业的技术创新意愿。同时，和 “竞争驱动型”行业相比，“垄断驱动型”行业存在着较高的最优知识产权保护水平。

然后，考察企业自身研发投入对利润的影响。这里用式（4）对xi求偏导可得

由上式可知，第i个企业投入资源进行原始创新的必要条件是∂πi／∂xi＞0， 即表明xi存在一个上限值。 这主要是因为虽然提高研发投入会降低产品成本增加产品产量而使企业利润增加，但是企业研发成本也会增加产品成本，甚至过度的研发投入会导致企业的研发成本过高而降低企业利润，这使得企业的研发投入可能会受到一定限制。如果提高知识产权保护水平（即降低k）、增加同一行业中的企业数量n以及提高企业的研发成果转化率θ，都将有利于提高xi的上限值，这时因为企业在制定科研投入计划时会有更大的选择空间，也就相对地有机会可以投入更多资金在技术研发上，提高了企业的技术创新潜力。

此外，结合前面的式（6），可以得到

由式（8）可知，其他企业研发投入对企业利润影响的敏感度主要取决于两个因素：同一行业中的企业数量n以及企业研发成果转化率θ。具体来说，如果企业数量n越小，研发成果转化率θ越高，那么，在其他条件不变的情况下，改变其他企业研发投入会使该企业利润的变化越大，而具体变化方向则取决于其他企业研发投入的大小，由此得到：

命题2：知识产权保护水平k、同一行业中的企业数量n，以及企业的研发成果转化率θ都会对企业研发过程的决策产生重要影响。它们不仅能够直接影响企业的原始创新决策，而且后两者还会通过其他企业研发投入对企业利润影响的敏感度来间接影响企业的研发决策。同一行业中的企业数量n增加，虽然会降低其他企业研发投入对企业利润影响的敏感度，但却能够提高企业自身研发投入的潜力，表明合理控制企业数量会更有利于行业发展。而提高企业的研发成果转化率θ，则会同时增加其他企业研发投入对企业利润影响的敏感度，以及企业自身研发投入的潜力。

三、实证检验分析

（一）模型说明

由于数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）方法不需要生产函数的具体形式，也不必预先估计参数，所以其在避免主观因素、简化算法，以及避免误差等方面具有一定优势，同时还能在对决策单元有效性做出度量时，指出决策单元非有效的原因和程度。考虑到技术创新也是一种多投入多产出的复杂行为，且难以预先确定函数关系，因此本文借鉴宣烨和周绍东（2011）［18］的研究方法， 采用 DEAMalmquist指数模型，对我国高新技术上市企业的研发数据进行实证分析来检验前文提出的研究命题。

假设存在n个决策单元，每个决策单元在t期使用m种投入要素可以得到s种产出。令表示第j个决策单元在t期的投入要素集；表示第j个决策单元在t期的产出集，且投入和产出均为正值。Malmquist指数构造的基础是距离函数Dt（xt，yt），其表示生产组合（xt，yt）相对于t期的生产前沿面效率。根据Lovell的理论，在规模报酬不变时的距离函数Dc和规模报酬可变时的距离函数Dv，分别为DEA方法中C2F模型和BC2模型效率值的倒数。当且仅当产出位于生产前沿面时，D＝1。

在t期的技术条件下，从t期到t＋1期的技术效率变化为

而在t＋1期的技术条件下，从t期到t＋1期的技术效率变化为

采用Malmquist指数的RD分解方法得到

并且，

其中：TEC为综合技术效率变化指数，表示企业从t期到t＋1期的相对生产前沿面追赶程度，即企业的技术效率变动程度，反映企业管理决策是否合适。若TEC＞1，表示与最优决策单元的距离减小，反之则表示与最优决策单元的距离增大。SE为规模效率变化指数，表示同一生产前沿的规模效率变化，若SE＞1表示企业的规模生产效率增大，反之则表示企业的规模生产效率减小。TE为纯技术效率变化指数。TC为技术进步指数，反映企业从t期到t＋1期的生产前沿面变化。

值得注意的是，企业在研发过程中进行原始创新的主要结果是形成技术前沿面的移动，所以TC往往被用来衡量企业的原始创新。但是，本文通过对其数学公式的分析，认为TC代表了不同的实际生产意义。TC表达式中的表示对于同样的投入产出水平（xt，yt），在t和t＋1时期即两个不同的技术状态条件下的生产前沿面效率的变化。它描述了生产技术变化对于决策单元生产组合产生的影响，在生产活动中表示整体产业技术的进步，而不仅仅是企业自身技术的进步，因此，用TC表示企业的原始创新并不合适。企业的研发过程是在一定技术信息基础上进行创新的过程，而整体产业技术是指产业内所有企业都能获得的无差别技术信息。目前，由于我国的技术信息市场尚不发达，因此行业内企业获取的无差别技术信息主要来源于知识产权检索系统中公开发布的部分新技术信息。从前文的理论分析可知，知识产权保护程度越高、新技术信息公开就越多，整个行业所能获得的技术信息也就越多，那么，技术进步指数TC就会增加。因此，本文用TC来反映知识产权保护制度的强弱。若TC＞1，表示行业知识产权的保护程度较强，反之则表示行业知识产权保护程度较弱。

（二）指标选取与数据来源

由于高技术产业最能够代表我国技术创新的整体水平，所以本文参考已有文献徐宁和徐向艺（2012）［19］、董晓庆等（2014）［20］选取我国高技术产业的上市企业作为研究对象。根据国家统计局发布的《高技术产业（制造业）分类（2013）》，高技术产业包括中医药制造类、航空航天器及设备制造类、电子及通信设备制造类、计算机及办公设备制造类、医疗仪器设备及仪器仪表制造类，以及信息化学品制造业共六个行业，但上市企业中涉及航空、航天器及设备制造类的企业非常少，所以本文在进行实证分析时仅对其他五个行业进行分析。为了对技术创新过程进行效率分解，我们选取了上市企业的开发支出额和开发支出人员数作为投入指标，发明专利授权数和技术类无形资产增加额①由于无法获取上市企业新产品销售数据，所以本文采用技术类无形资产增加额来代替新产品销售额。作为产出指标。同时，为全面衡量企业研发投入的变化情况，这里构建企业的科研年投入变化指数：St＝I1tI2t／I1t-1I2t-1。 其中，I1t和I2t分别表示某一上市公司t年的开发支出额和开发支出人员数。考虑到数据连续性和避免经济冲击带来的数据异常，本文选取2008—2014年我国高技术产业的106家上市企业作为研究样本。全部数据来源于Wind资讯数据库和国家知识产权局的专利检索与服务系统。主要指标的描述性统计如表1所示。我们发现，整个高技术产业的投入产出指标的标准差较大，这主要是由于不同行业的发展水平与其技术创新程度不同有密切关系。

表1 主要指标的描述性统计

（三）实证结果与分析

采用DEAP 2.1软件对我国五个高技术行业上市公司的技术创新数据进行Malmquist分解，具体结果如表2所示。

表2 我国高技术产业五类行业的Malmquist指数分解表

首先，本文对知识产权保护程度与技术创新之间的影响关系进行分析。由于企业通常是根据上一期的知识产权制度做出当期的研发投入决策，所以本文通过计算企业的技术进步指数TCt-1与科研年投入的变化指数St的相关系数来反映两者关系（见表3）。从表3中可以看出，医药制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业的相关系数为正，均大于0.83，而后者的相关系数甚至高达0.926。电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业和信息化学品制造业的相关系数均为负，且其绝对值也均大于0.63。这主要是因为医药、医疗仪器设备及仪器仪表制造业都属于 “垄断驱动型”行业，加强知识产权保护带来的垄断利润起主导作用，存在较高的最优知识产权保护水平，所以目前其尚未达到最优的知识产权保护水平，若提高知识产权保护水平，会促使其增加研发投入，因而有利于技术创新。而电子及通信设备、计算机及办公设备、信息化学品制造业都属于 “竞争驱动型”行业，其最优知识产权水平较低，从上面数据可知知识产权保护水平已经跃过最优水平，其提高时会抑制技术创新，所以减弱知识产权保护能够减少技术信息扩散从而更有利于维护其相对竞争优势，进而促进技术创新。由此可见，整个高技术产业的知识产权水平与其技术创新之间呈现倒U型的影响关系，且不同行业的最优知识产权水平与其行业的创新动机有关。

表3 各行业科研年投入变化与技术进步指数的相关系数

此外，本文通过2010—2014年五个行业的Malmquist、TC、TEC、TE和SE指数的平均值来绘制整个高技术产业研发过程的变化趋势图。图1绘制了高新技术产业不同分解指数的年份变化情况，可以看出，整个高技术产业的Malmquist指数呈现波浪状起伏变化，尚未达到一个比较稳定的状态。其主要原因可能是由于我国高技术产业领域的科技水平与国外先进水平之间仍存在着一定的距离，而政府在科技方面投入了巨额资金予以支持，用于加快国内科技的更新换代、逐步缩小与世界前沿技术的差距，导致高技术产业研发过程的生产效率会在每代科技更新后呈现一段时间内的高效增长。但是，2010—2014年间技术进步指数TC的均值仍小于1，表明我国知识产权保护强度整体尚未达到最优水平，高技术产业中的企业对新技术信息的获取能力还是处于较低水平，应该发展我国的知识产权信息公开体系以减小企业间重复的研发投入，从而减少一定的技术投入损耗。图2绘制了高技术产业各年不同分解指数的对比图，我们发现，技术进步指数TC和纯技术效率变化指数TE是制约我国高技术产业研发过程生产效率的关键因素。本文通过进一步分析发现，综合技术效率变化指数TEC与规模效率变化指数SE的变化趋势基本一致，并且SE几乎都大于1，表明高技术产业的规模生产效率为递增型，而且我国高技术产业具有很大的未来发展潜力，现正处于发展的 “黄金时期”。由于TEC也受TE的影响，而TE除2013年外均小于1，说明在研发过程中，高技术企业对新技术的增长关注较多而对其自身内部管理水平关注较少，这会制约企业研发过程的生产效率，这与肖文和林高榜（2014）［21］对中国36个工业行业进行SAF分析后得到的结论一致。

图1 高技术产业不同分解指数的年份变化

图2 高技术产业不同年份的分解指数变化

接着，本文对高技术产业的五类行业进行具体分析。图3和图4分别绘制了不同分解指数在各行业间的差异，以及各行业内不同分解指数的对比情况。可以明显看到，医疗仪器设备及仪器仪表和信息化学品制造业的各项指数值基本接近或大于1，研发过程效率较高。而医药制造业、电子及通信设备制造业和计算机及办公设备制造业的研发过程效率相对较差。

图3 不同分解指数在各行业间的差异

图4 各行业的不同分解指数对比

为进一步分析影响医药、电子及通信设备、计算机及办公设备制造业间研发效率不同的因素，本文还分别绘制了三类行业各分解指数的时间变化图，如图5～图7所示。从图5中可以看出，医药制造业的技术进步指数TC呈现明显的波动性，这是影响其科研效率的主要因素。其原因可能是因为医药制造业的信息相对封闭，例如，新上市的药品信息对技术创新的发展方向会产生重大影响。而图6和图7也显示了TC是影响电子及通信设备制造业和计算机及办公设备制造业研发过程效率的重要因素，而且这两个行业的TC均在2011年达到最大值。这可能与苹果公司在2010年分别推出iPhone4和iPad1有关。这两款产品的推出大大改变了通信和计算机产业的发展方向，从而带动国内这两个行业的公司在2011年调整技术创新策略，全力进入智能机和平板电脑领域，因此，“技术井喷”使得2011年的技术进步指数成为历年的最高水平。同时，由于在2010年智能机除苹果的

图5 医药制造业

图6 电子及通信设备制造业

图7 计算机及办公设备制造业

IOS系统外，还有Android、WP等其他系统，而平板电脑领域仅存在iPad一款产品，因此计算机及办公设备行业的指数产生的波动大于电子及通信设备制造业。

四、结论与政策建议

本文基于企业微观层面，通过构建多寡头古诺博弈模型考察知识产权保护对企业技术创新的影响机制进行理论分析，结果表明：知识产权保护对企业技术创新呈先促进后抑制的倒U型影响效应，且影响程度与企业所处的行业特征有着密切关联，不仅最优知识产权保护水平与行业的创新动机有关，而且同一行业中的企业数量及其研发成果转化率都会对企业研发决策产生重要影响。在理论分析的基础上，本文采用DEA-Malmquist指数模型，对我国2008—2014年高新技术上市企业的研发数据进行实证检验，研究结果支持理论分析的结论，认为合理的知识产权保护制度、企业技术更新换代和其科研管理水平的提高都将对中国企业技术创新产生重要的影响，研究结论对改革和完善当前中国知识产权保护制度具有重要理论意义和参考价值。

技术创新是我国经济结构优化升级的原动力，而知识产权保护则是中国构建创新型国家和实现自身经济社会发展目标的需要。我国应加快科技进步和创新、强化知识产权保护、加快应用高新技术改造提升传统产业，并大力培育战略性高新技术产业。本文建议从以下几个方面采取相应的知识产权保护策略，以更有利于我国技术创新能力的整体提升：首先，政府应逐步提高知识产权保护强度，并针对不同行业的特点建立相应的辅助制度，如为医药制造业和医疗仪器设备及仪器仪表制造业建立专门的知识产权信息平台、适当提高这两个领域内的技术信息公开程度，以及完善加强电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业和信息化学品制造业领域内的知识产权监督制度，并出台具体的规章制度以约束这三个产业内企业间的 “搭便车”行为；其次，政府应该推动公司法的修订，完善知识产权归属、保护发明人的利益等相关内容，增加对国外优秀的科研企业管理制度的研究项目，同时建立科研管理示范企业基地，适当引导企业提高自身管理水平。此外，在制定高新技术发展规划时政府应该尽可能高屋建瓴，通过建立高层次的科技人才对话、咨询制度，吸收更多企业参与到国家技术创新规划中来，在引进技术以及确定行业标准和行业技术发展方向时减少因为不必要的技术换代造成的技术效率降低。

［1］Diwan I， Rodrik D.Patents， Appropriate Technology and North-South Trade［J］.Journal of International Economics， 1991， 30（1）： 27-47.

［2］Yang G， Maskus K E.Intellectual Property Rights， Licensing and Innovation in An Endogenous Product-cycle Model［J］.Journal of International Economics，2001，53（1）：169-187.

［3］Lin C， Lin P， Song F.Property Rights Protection and Corporate R＆D： Evidence from China［J］.Journal of Development Economics， 2010， 93（1）： 49-62.

［4］Helpman E.Innovation， Imitation and Intellectual Property Rights［J］.Econometrica， 1993， 61（6）： 1247-1280.

［5］Horii R， Iwaisako T.Economic Growth with Imperfect Protection of Intellectual Property Rights［J］.Journal of Economics， 2007， 90（1）：45-85.

［6］O'Donoghue T， Zweimüller J.Patents in A Model of Endogenous Growth［J］.Journal of Economic Growth， 2004，9（1）：81-123.

［7］Lorenczik C， Newiak M.Imitation and Innovation Driven Development Under Imperfect Intellectual Property Rights［J］.European Economic Review，2012，56（7）：1361-1375.

［8］刘小鲁.知识产权保护、自主研发比重与后发国家的技术进步［J］.管理世界，2011（10）：10-19，187.

［9］Falvey R， Foster N， Greenaway D.Imports， Exports， Knowledge Spillovers and Growth［J］.Economics Letters， 2004， 85（2）： 209-213.

［10］Allred B B， Park W G.The Influence of Patent Protection on Firm Innovation Investment in Manufacturing Industries［J］.Journal of International Management， 2007， 13（2）： 91-109.

［11］王华.更严厉的知识产权保护制度有利于技术创新吗？［J］.经济研究，2011（2）：124-135.

［12］董雪兵，朱慧，康继军，宋顺锋.转型期知识产权保护制度的增长效应研究［J］.经济研究，2012（8）：4-17.

［13］郭春野，庄子银.知识产权保护与 “南方”国家的自主创新激励［J］.经济研究，2012（9）：32-45.

［14］蔡晓珊，陈和.知识型企业创业的关键环境要素探讨：基于SEM模型的实证研究［J］.中央财经大学学报，2016（1）：115-122.

［15］梁莱歆，马如飞.R＆D资金管理与企业自主创新——基于我国信息技术类上市公司的实证分析［J］.财经研究，2009（8）：49-59.

［16］Arrow K.Economic Welfare and the Allocation of Resources for Invention［M］／／The Rate and Direction of Inventive Activity： Economic and Social Factors， Princeton University Press， 1962： 609-626.

［17］文豪.市场特征、知识产权与技术创新：基于产业差异的分析［J］.管理世界，2009（9）：172-173.

［18］宣烨，周绍东.技术创新、回报效应与中国工业行业的能源效率［J］.财贸经济，2011（1）：116-121.

［19］徐宁，徐向艺.控制权激励双重性与技术创新动态能力——基于高科技上市公司面板数据的实证分析［J］.中国工业经济，2012（10）：109-121.

［20］董晓庆，赵坚，袁朋伟.国有企业创新效率损失研究［J］.中国工业经济，2014（2）：97-108.

［21］肖文，林高榜.政府支持、研发管理与技术创新效率——基于中国工业行业的实证分析［J］.管理世界，2014（4）：71-80.