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专利行政执法、市场竞争与我国专利创新关系的实证研究

2020-11-23苏世彬郭颖璐李广培

创新科技 2020年9期
关键词:市场竞争VAR模型

苏世彬 郭颖璐 李广培

摘 要:本文运用协整检验、脉冲响应函数和方差分解等计量经济学方法,深入研究了我国在2000—2016年期间专利行政执法、市场竞争和专利创新之间的长短期关系。从长期来看,专利行政执法、市场竞争和专利创新三者之间存在着相互促进作用。从短期来看:①专利行政执法和专利创新短期内存在双向的促进作用;②市场竞争有助于促进专利创新的增加,而专利创新的增加则会对市场竞争有微弱的抑制作用;③专利行政执法与市场竞争在短期内存在着互相抑制的作用。上述结果不仅完善了现有专利行政执法的研究,细化和丰富了知识产权保护的相关理论文献,还为国家更好地制定专利行政执法政策提供理论依据。

关键词:专利行政执法;市场竞争;专利创新;VAR模型

中图分类号:D923.42    文献标识码:A    文章编号:1671-0037(2020)9-52-8

DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2020.09.007

1 引言

自熊彼特提出创新理论以来,市场竞争对创新的影响一直是一个富有争议的话题,而专利创新作为创新成果,其与市场竞争的关系也越来越多地被关注。从理论上讲,一方面,在垄断环境下,大企业有更多资金和人力来进行研发,使创新活动更有可能形成专利;另一方面,缺乏竞争的市场会使企业停滞不前,缺少研发热情和动力,减少专利创新。但任何创新活动都是在特定的制度环境中出现的[1],虽然市场竞争对专利创新有不可或缺的影响,若是制度环境低效率,专利创新活动也会受到抑制。在专利创新制度设计方面,我国采用的是“双轨制”,专利行政执法作为我国专利保护制度的重要组成部分,处理的案件数量占专利侵权案件数量的三分之一以上,对维护专利保护制度的有效运行、保护专利和鼓励专利创新起了关键作用。可见,专利行政执法、市场竞争和专利创新之间必然存在着某种关系,研究这三者之间的关系,对更好地建设创新型国家有着非常重要的意义。

专利行政执法最早出现于知识产权保护的相关研究中,并作为子指标加以呈现[2],目前国内外对于专利行政执法、市场竞争和专利创新之间关系的直接研究成果极为少见,相关成果主要分散于知识产权保护、市场竞争和专利创新的研究之中,大致可以分为以下四大类。

第一类是关于知识产权保护、市场竞争和专利创新之间关系的研究。Li Gang et al.[3]的研究结果表明,市场竞争和政府保护的融合可以促进专利创新;龚红等[4]的实证研究发现,知识产权保护弱化了市场竞争与专利创新之间的倒U形关系,知识产权保护水平越高,市场竞争对专利创新的抑制效果就越小;杨若愚[5]的回归分析发现,市场竞争在某些条件下会促进专利创新,但知识产权保护强度与专利创新之间有正相关关系。

第二类研究是针对知识产权保护与专利创新之间关系的研究。李春涛等[6]对全球61个国家和地区的企业进行研究,发现知识产权保护对企业专利创新有重要的促进作用,良好的知识产权保护使成功的创新者享有创新的丰厚回报,从而提高了各企业的创新热情;Julia et al.[7]则发现知识产权保护会阻碍专利创新,知识产权缺乏时会出现更多复杂而有价值的专利创新;Zhenyuan Liu et al.[8]通过对先进制造业企业的实证分析发现知识产权保护与专利创新之间存在着U形关系;吴超鹏等[9]研究结果表明,加强知识产权执法力度可以通过减少研发溢出损失和缓解外部融资约束两条途径促进企业的创新和专利产出的增加。

第三类研究是针对市场竞争和专利创新之间的关系。国内许多学者的研究发现,市场竞争程度与专利创新之间存在着倒U形关系[10-11];张杰[12]等则认为,由于市场竞争仍不够充分,我国的市场竞争和专利創新之间存在着正向关系[7],更加激烈的市场竞争可以促进专利创新;陈泽聪等[10]的实证分析显示由于国内制造业产能过剩导致过度竞争,市场竞争程度与专利创新效率实际呈负相关;Michiyuki et al.[14]的回归分析和偏效应结果表明,日本的市场竞争与专利创新之间存在着倒U形关系,但这种关系在同时考虑时间段和行业异质性时变得不稳定;Szablocs et al.[15]对美国制造业和服务业的实证分析发现竞争对专利创新产生了积极的影响。

第四类是针对知识产权保护和市场竞争之间的关系。吴欣望等[16]从最优专利制度理论、政治经济学和创新市场理论视角出发,认为市场竞争程度与专利保护强度之间确实存在正向关联性;尹志锋等[17]的实证研究发现东道国的专利保护水平提高会增加跨国企业在其境内的经济活动,使东道国国内的市场竞争强度也随之加大;眭纪刚等[18]则认为良好的知识产权制度有助于营造利于创新发展的市场竞争环境。

可见,现有成果大多是运用面板数据对知识产权保护、市场竞争和专利创新展开研究,但是对作为知识产权保护子指标的专利行政执法、市场竞争和专利创新的相关研究成果很少出现[2]。现有成果大多研究的是知识产权保护与市场竞争、专利创新之间的两两关系,但这些结论是否同样符合专利行政执法、市场竞争和专利创新的两两关系也没有相应的定论;与此同时,现有研究很少应用时间序列数据从长期和短期的角度来深入研究专利行政执法、市场竞争和专利创新相互作用。这显然不利于更好地发挥专利行政执法在我国市场竞争和专利创新中的指导或引导作用,也不利于我国更好地制定专利行政执法相关举措以促进我国创新型国家的创建。基于此,本文运用协整检验、VAR模型估计、脉冲响应函数和方差分解等计量经济学模型,搜集相应的时间系列数据探讨我国专利行政执法、市场竞争和专利创新之间长短期相互关系,不仅完善了专利行政执法的研究,还进一步细化和丰富了知识产权保护的相关理论文献,并为国家更好地制定专利行政执法政策提供理论依据。

2 研究设计

2.1 向量自回归(VAR)模型

向量自回歸模型(Vector Autoregressive Model,简称VAR)是一种多元系统方程,它是用模型中各个变量对所有变量的若干滞后变量进行回归,反映变量间的互动关系。VAR模型的优点在于把所有的变量都作为内生变量来处理,从而减少了由于主观判断错误而增加了联立方程组模型中的不确定性。该模型还可以通过脉冲响应函数(IRF)和方差分解(FEVD)来分析变量间的交互作用,从而更好地把握专利行政执法、市场竞争和专利创新三者之间的动态关系。因此,将VAR模型作为本次研究的计量模型。该模型的一般形式如下:

其中,t=1,2,…,T,[εt]、[πt]、[σt]代表随机扰动项,[α]、[φ]、[θ]是常数项,[βj]、[δj]、[γj]、[?j]、[μj]、[ρj]、[vj]、[τj]和[ωj]都是方程中的变量系数,下标j代表变量的滞后阶数;PE、MC和AP分别代表专利行政执法、市场竞争和专利创新。

基于VAR模型建立的脉冲响应函数可以将所考虑的全部变量纳入一个系统,反映系统内所有变量间的两两相互作用结果,因而可以用该方法探讨专利行政执法、市场竞争与专利创新两两之间的短期关系。而方差分解进一步地对各变量的显著影响因素进行研究,剖析了各因素之间的交互作用,能更好地研究专利行政执法、市场竞争与专利创新之间的长期互动关系。

因此,本文首先使用单位根检验时间序列数据是否稳定,因为只有稳定的时间序列数据才能进行协整检验;其次,本文使用基于VAR模型的Johansen协整检验和脉冲响应函数,分析专利行政执法、市场竞争与专利申请量之间的长期均衡关系和各内生的冲击对自身和其他变量未来的影响;最后,运用方差分解法探讨三个变量中正交单位冲击的贡献比例。

2.2 变量及数据说明

2.2.1 变量定义。专利行政执法(PE):目前对专利行政执法水平的衡量没有统一的标准,苏世彬等[2]用专利行政执法强度来拟合,但本文考虑的是专利行政执法的相对数量,而非绝对数量,因而在其基础上对专利执法强度做出了改进,消除了经济发展对执法强度的影响,将专利行政执法强度定义为每年专利执法机关的结案数量/当年人均GDP,形成时间序列数据(见附录1);专利行政执法强度越大,意味着专利行政执法的水平越高。

市场竞争(MC):本文所指的市场竞争是宏观层面的市场竞争程度,因而使用我国规模以上的非国有工业企业(除国有控股企业之外的工业企业)资产占所有工业企业资产的比例来衡量我国的市场竞争程度,非国有企业的资产占比越大,说明市场的竞争程度就越大(见附录1)。

专利创新(AP):由于专利创新产出的质量和数量无法直接衡量,因而一般使用专利申请量和专利授权量来代替,但考虑到专利的授权有一定的时滞,专利申请量更能代表全社会的创新趋势,因而以每年的专利申请量来评价(见附录1)。

2.2.2 数据来源。本文使用的数据涵盖2000—2016年,专利行政执法数据和申请量从《国家知识产权局统计年报》中获取。市场竞争数据从《中国统计年鉴》中手工筛选并整理而得。本文运用Eviews6.0软件对相关数据进行分析。

2.2.3 描述性统计。变量的统计描述如表1所示。从表中可以看出,专利创新的标准差很大,说明各年度专利申请数量波动很大;而专利行政执法水平虽然标准差不大,但观察其最大值和最小值,仍可以看出各年的执法水平差别较大;市场竞争程度的差异则较小。

3 实证分析和结果分析

3.1 单位根检验

为避免异方差的影响,在计量分析之前先将各变量加一再转化为对数。在建立模型前,先对各变量进行ADF单位根检验,这是由于绝大多数的经济时间序列数据都是非平稳的,直接回归很可能会带来不良后果,如导致伪回归的出现,也会影响VAR模型和方差分解的稳定性,于是单位根检验就成了检验变量之间是否具有稳定关系的必要过程。

单位根的检验结果如表2所示,其中三个变量的原始序列在5%的显著性水平下没有拒绝零假设,这表明所有变量的原始序列都是非平稳的,存在单位根。但所有变量的第二差分序列在5%的显著性水平下都拒绝原假设,表明没有单位根的存在,即二阶单整,这说明专利行政执法、市场竞争与专利创新之间可能存在着协整关系。

3.2 Johansen协整检验

经过单位根检验后,发现变量都在二阶差分下平稳,可以进行协整检验。协整检验主要是确定具有相同趋势的两个或多个变量之间是否存在长期均衡关系,以防止出现伪回归问题。常用的协整检验方法有E-G两步法和Johansen协整检验,E-G两步法通常用于简单两变量之间的协整关系检验,在多变量方程组中,Johansen协整检验要优于E-G两步法,因而本文使用前者来确定模型中三个变量的协整关系,结果如表3所示。

Johansen协整检验的结果表明在95%的置信水平上拒绝了原假设,支持了我国专利行政执法、市场竞争与专利申请量之间存在协整关系的假设,以上结果证明专利行政执法、市场竞争和专利创新之间确实存在着稳定的长期关系。

3.3 VAR模型稳定性检验

由于Johansen检验仅仅是对模型的长期静态关系进行验证,而对模型中变量当前周期和滞后周期的动态关系以及随机扰动项的冲击效果并没有进行研究,故本文建立VAR模型对专利行政执法、市场竞争和专利创新之间的关系进行进一步的分析。

首先,本文要确定模型的最大滞后阶数,最优滞后阶数的选择可以减少误差项的自相关,并使模型更有效率,本文采用AIC准则统计值最小原则,其统计值可以表示如下。

由于本文的样本数量较少,因而根据AIC准则的统计值最小原则,选择滞后2期进行分析。

由于上述VAR模型的系数较多,难以检验各变量之间长期的相互关系,因而用脉冲响应图来直观地刻画各变量间未来6期的互动关系,分析当某一扰动项发生变化或模型受到某种冲击时,对系统的动态影响。为了进行脉冲响应函数分析,本文必须确保VAR模型是稳定的,即VAR模型相应的特征方程特征根的绝对值都小于1,从图1中本文可以发现,所有特征根都在单位圆内,所以VAR模型是稳定的,可以进行脉冲响应函数的分析。

3.4 脈冲响应函数

脉冲响应函数的分析结果如图2所示。第一行是AP对各变量的脉冲响应函数图。首先,AP对自身的冲击产生了强烈的正向效应,之后逐渐减弱并趋于0,这表明专利创新的增加存在一定的路径依赖性;当PE对AP发出正向冲击之后,AP首先出现正向波动,这种正向波动在第二期达到最大,在第三期之后这种正向波动逐渐平稳,这表明我国专利行政执法力度的不断加强有利于鼓励专利创新活动的开展;MC的冲击对AP的影响在短期内呈上升趋势,并在第三期达到最大值,之后这种正向波动逐渐平稳,这说明日益激烈的市场竞争有助于激发企业的创新动力,显著促进专利创新活动的增加。同时,发现市场竞争对专利创新的影响大于专利行政执法的影响,这意味着相比政府作用来说,市场作用更有利于专利创新的增加。

第二行是PE对各变量的脉冲响应函数图。由图可知,AP的冲击对PE的影响在六期中始终为正,并在第三期达到峰值后保持平稳发展态势,这表明专利创新的增加也对专利行政执法提出了更高的要求,倒逼专利行政执法水平提升;PE对自身的冲击始终保持正向响应;PE对来自MC的冲击形成“U”形的负向响应,这种负向波动在第四期达到最大,之后逐渐减小,这表明市场竞争不仅没有促进专利行政执法水平的加强,反而抑制了专利行政执法,可能是由于短期内政府与市场作用存在替代性。

第三行是MC对各变量的脉冲响应函数图,MC对来自AP的冲击呈现出“M”形的负向响应,说明企业通过对专利创新的独占权能够抢占市场、形成垄断,这有利于降低市场竞争水平;MC对来自PE的冲击在前三期呈现负向影响,但在第三期之后,这种负向影响逐渐减少并趋于0,这也证明了短期内市场与政府作用的互斥性;最后,MC对自身的冲击在第一期产生了强烈的正向响应,但这种效应随着时间的推移而逐渐减小。

3.5 方差分解

本文通过方差分解可以进一步地度量专利行政执法、市场竞争与专利创新之间的长期互动关系,分析各变量的方差贡献率构成。

方差分解结果表明(表4):首先,从长期来看,专利创新的发展受自身的贡献最大,达到约50%;市场竞争对专利创新的影响次之,约为专利行政执法贡献的2~3倍;而专利行政执法对专利创新的贡献最小,并且在长期中不断减弱。其次,专利行政执法受自身因素的影响最大,虽然贡献率呈现出递减的趋势,但仍在第20期达到51%,始终占据主导地位;而专利创新和市场竞争对专利行政执法的贡献均呈增加趋势,分别达到29.3%和19.6%。最后,虽然市场竞争对自身的贡献率呈下降趋势,但无论从长期还是短期来看,市场竞争对自身均有很强的影响;而除了其自身的扰动外,其余很大部分归因于专利行政执法,其贡献在第20期达到42%;而专利创新对市场竞争的贡献较小,最高也未超过11%。

从专利行政执法与专利创新二者的关系来看,专利行政执法对专利创新具有“门槛效应”,即在初期专利行政执法对专利创新有较为显著的作用,这是因为专利行政执法能够打击专利领域的侵权行为,解决专利纠纷,保证全社会的持续创新;而当专利行政制度发展到一定规模时,全社会的知识保护意识有了较大的提高,专利行政执法的创新激励作用也跨过“门槛”,逐渐削弱。从市场竞争与专利创新二者的关系来看,市场竞争对专利创新始终有显著影响,即在市场竞争的压力下,更能激发企业的创新动力,有利于整体专利创新水平的提升。从专利行政执法与市场竞争二者的关系来看,专利行政执法对市场竞争有重要影响,而市场竞争对专利行政执法也有显著作用,这说明政府作用和市场作用是相辅相成的,我们必须要坚持市场在经济中发挥决定性作用和更好地发挥政府的作用。

4 结论和启示

4.1 主要研究结论

本文通过对我国2000—2016年的时间序列数据进行搜集,依次运用VAR模型、脉冲响应函数和方差分解等分析方法,探讨和揭示了专利行政执法、市场竞争与专利创新三者之间的互动关系,最终得出结论:①专利行政执法和专利创新存在着双向的促进作用。这表明,专利行政执法水平的提高意味着专利保护的增强,能够更好地维护创新者的合法权益,鼓励人们更多地进行研发,这就促使专利创新增加,这与李春涛等[6],[9]得出的知识产权保护会促进专利创新研究结论相似;另外,随着全社会的研发投入和创新活动不断增加,专利创新不断增多,会使专利行政执法实施的范围扩大,强度也会不断增加,这是现有研究所没有展现的。②市场竞争强度的加大有利于促进专利创新增加,而专利创新的增加则会使市场竞争水平下降。合理的解释是,在激烈的市场竞争中,为了获取更高的垄断利润和更大的市场份额,企业会更加努力地进行研发创新,以期在竞争中谋得优势地位,这就有效促进了专利创新水平的提高;但是,成功的创新往往赋予创新者新技术或新产品的独占权,甚至使创新者获取市场垄断地位,对市场竞争起阻碍作用。③专利行政执法与市场竞争存在着互相抑制的作用,即短期内市场作用和政府作用存在着相互替代的关系,这与吴欣望等[16-18]得出的知识产权保护和市场竞争有正向关联性的结论有所不同。专利行政执法水平的不断加强,越来越多地保护了专利创新者的利益,但有时也会出现专利享有者利用自己的法定垄断地位排除竞争的现象;并且该研究结果实际上表明目前我国的市场和政府关系仍未厘清,因而要正确处理政府和市场的关系,即发挥市场的决定性作用和政府的调节作用,促进市场和政府关系的协调。

4.2 政策启示

本文通过实证研究发现长期内专利行政执法、市场竞争与专利申请量之间存在着相互促进的关系,但在短期内政府和市场的创新激励作用不能得到充分发挥,因而本文基于上文的研究结论提出一些政策建议。①强化专利行政执法理论研究、完善工作,强化专利行政执法队伍建设,规范专利行政执法流程。定期修订专利行政执法,必须坚持依法治国理念,定期修订专利行政执法法规,删除不适合时代发展需求的条文,增补一些适应新时代发展需要的条文,从而使得我国的专利行政执法制度能够与时俱进;全面提高我国专利行政执法队伍素质,加强专利行政执法队伍培训与再教育工作。②深化市场体制改革,完善市场优胜劣汰机制。同时,要优化市场进入机制,适当放低高新行业的进入门槛,鼓励高新技术企业进入市场;同时,要打破区域封锁和地方保护主义,鼓励本地企业和其他地区的企业对接合作,更多地引入高新技术企业,让市场竞争机制充分发挥作用,激励创新研发活动的开展。③必须加快健全和完善市场导向机制,坚决抵制不当竞争行为,维护良好的市场竞争秩序。同时,要注意把握好政府和市场作用的“边界”,一方面要加强政府行政机关的作用来防止恶性竞争,另一方面规范专利行政执法程序,加强专利行政执法监督,强化专利行政执法责任意识,加强专利行政执法过程的事中监督与事后追查追究制度,加大人大代表、政协委员以及公众的监督机制,减少专利行政执法对市场的不正当干预。

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