邱楚芝 赵锦瑜

一、引言

创新是一国经济持续增长的关键动力(Romer，1990)。进入新世纪以来，随着土地、劳动力等资源要素成本不断上升，中国经济转型升级的压力逐渐加大，传统上依赖要素大规模投入的粗放型增长模式难以为继，亟需向创新驱动的集约型发展模式转变。为此，中央政府必须制定目标清晰的国家创新战略并形成强有力的执行方案。由于专利是技术创新成果的重要表现形式，因此，为落实国家创新驱动发展战略，从中央到地方的各级政府，在不同程度上均实施了以鼓励专利数量增长为目标的创新追赶战略(张杰、郑文平，2018)。最集中的表现是，2010 年国家知识产权局颁布了《全国专利事业发展战略(2011-2020年)》(简称《全国专利战略》)及其年度推进计划。各级地方政府则围绕该战略制定了当地的专利数量增长目标并配套出台一系列支持政策。

从国家创新战略的政策设计和执行过程来看，其目标考核导向明显是偏重创新数量增长而非创新质量提升。目标责任考核是中国公共政策制定和执行中的关键环节，会显著影响政策实施效果，创新政策亦不例外(闫昊生等，2021)。中央政府制定量化形式的中长期目标，然后通过行政发包方式将量化目标逐级分包到地方各级政府，下级政府向上负责完成上级政府下达的目标量化考核要求。为推动目标实现，上级政府向下级政府下达目标时往往会出现层层加码的现象(余泳泽等，2019)。为完成上级政府的考核任务，下级政府往往展开“晋升锦标赛”，进而推动整体目标任务的完成(Li and Zhou，2005；Xu，2011)。从数据来看，国家创新战略取得了明显的积极效果，2007年至2020年，中国国内(不含港澳台)有效发明专利拥有量从8.4万件增长至221.3万件，并于2012 年已成为全球发明专利以及专利申请数量的第一大国。然而，与中国专利爆炸式增长相矛盾的是，中国企业的自主创新能力和国际竞争力仍然偏低。绝大多数行业的龙头企业仍然是规模取胜，而非创新占优，关键核心技术普遍依赖于发达国家。这表明，总体而言，中国企业创新存在比较明显的“重数量、轻质量”的现象。由于公共政策执行过程普遍存在信息不完全、不对称以及机会主义问题，因此，本文集中关注的问题是，国家创新战略实施过程中的数量增长目标导向(比如专利申请数量增长目标)会否扭曲企业的创新激励，进而导致企业专利申请数量快速扩张，而质量提升不足甚至下滑？

既往文献从不同角度考察了中国专利数量激增现象背后的体制性成因。例如，Hu and Jefferson(2009)研究认为2000年中国专利法的修改强化了对专利权利的法律保障，发现该修改对中国专利数量的快速增长具有明显的促进作用。然而，Prud’homme(2012)研究认为中国旨在促进专利创造的优惠政策如专利申请补贴、财政激励、外贸补贴、高新技术企业优惠未能达到预期效果，甚至对专利质量提升产生阻碍作用。龙小宁、王俊(2015)研究发现中国以相关税收(和补贴)优惠为主要手段的奖励性专利激励政策导致专利申请和授权数量的激增，而专利质量并未得到与之相称的提高，并且，这种激励作用主要体现在实用新型和外观设计专利上。黎文靖、郑曼妮(2016)研究指出中国选择性产业政策的财税扶持手段使得企业倾向于策略性创新而非实质性创新，即企业为“寻扶持”而增加专利数量，但其专利质量并没有得到明显的提升。余明桂等(2016)研究发现中国产业政策能显著提高被鼓励行业中企业特别是民营企业发明专利数量，其政策引导主要通过信贷、税收、政府补贴和市场竞争机制实现。张杰、郑文平(2018)认为在国家创新追赶战略的引导下，中国各省级政府出台的专利资助奖励政策扭曲了企业专利申请的动机，导致大量低质量专利产生。寇宗来、刘学悦(2020)在梳理中国企业专利申请行为的基础上，发现《国家科技纲要》这一重大创新政策显著促进了中国企业的专利数量增长和专利质量提升。闫昊生等(2021)研究发现国家创新型城市试点建设对国有企业专利申请量具有明显促进作用。以上文献为理解中国企业创新行为特别是专利泡沫现象提供了诸多颇为有益的启发，然而目前尚无文献考察中国创新政策的创新数量增长目标导向这一鲜明政策特色对中国企业创新行为的影响。

鉴于此，本文尝试从数量增长目标导向视角，区分创新数量和创新质量，考察2010年实施的《全国专利战略》这一重大创新战略对企业创新行为的影响机制。通过手工搜集和匹配上市公司专利数据，本文建立双重差分模型进行实证分析，发现由于创新政策实施过程中普遍存在信息问题和机会主义问题，专利数量增长目标导向会导致企业“重数量、轻质量”的专利申请行为。进一步，财政补贴、税收优惠和信贷扶持是有效的政策引导工具，同时政策效果依赖于企业创新能力和所有制形式。

与既往文献相比，本文可能的创新性贡献主要体现在以下两点：其一，本文从创新数量增长目标责任制的新视角考察中国特色创新政策的执行过程，通过识别和分析政策执行过程的信息问题和机会主义，分析专利数量增长目标导向如何引致企业“重数量、轻质量”的专利申请行为，揭示中国企业专利数量的爆炸式增长背后隐藏的中国特色的政府政策推手，进而有利于为中国企业创新行为提供新的理论解释。其二，本文通过分析企业在专利数量与质量之间的适应性策略选择行为反思中国创新政策的得失，并分析政策工具选择与企业创新能力及所有制形式对政策效果的影响，特别是为政策目标设计与动态调整、政策引导与市场动力的协同提出了理论思考和政策见解，进而有利于为引导中国企业走向高质量创新行为提供了新的政策启发。

二、政策背景与研究假说

(一)中国的创新发展战略：鲜明的创新数量增长目标导向

由于直接涉及科技创新的产出效应，2010 年出台的《全国专利战略》受到各界高度关注，从战略和政策的设计与执行过程来看，该战略制定了明确的专利量化增长目标及其考核要求，具有鲜明的创新数量增长目标导向。这些量化目标主要体现在两个方面：一是要求专利创造能力和水平大幅提高。“到2015年，发明、实用新型、外观设计三种专利年申请量达到200万件，本国人发明专利年度授权量进入世界前两名，专利申请质量进一步提高，每百万人发明专利拥有量和对外专利申请量翻一番。规模以上工业企业专利申请的比率达到8%，专利权的拥有量大幅提高”。二是要求专利审批能力进一步提升。“不断提高审查效率，改进审查质量，发明专利申请的平均实审结案周期缩短到22个月左右，实用新型和外观设计专利申请的平均审查周期缩短到3个月左右，专利申请的复审请求案件和无效宣告请求案件的平均审理周期分别缩短到12个月和6个月左右，社会公众对审查质量的满意度稳步提升，专利授权质量和审查综合能力达到世界主要知识产权局的先进水平”。《专利审查工作“十二五”规划(2011-2015年)》进一步明确了审查能力和审查效率的数量指标，要求“五年间，共审结发明专利申请185万件左右，实用新型专利申请320万件左右，外观设计专利申请300万件左右；到2015年，发明专利的年审批能力至少达到年审结专利申请50万件，实用新型和外观设计专利申请的审查实现当年进出平衡”。很明显，大幅提升专利审批能力是为了更好地支撑专利申请和授权数量的快速增长。可见，中国的创新发展战略体现出更为鲜明的创新数量增长目标导向，而创新质量提升目标相对偏少。

(二)企业“重数量、轻质量”的适应性策略创新行为分析

《全国专利战略》逐年制定推进计划，推动目标任务在各级地方政府及相关重点创新主体之间层层分解、下放落实，使得战略的数量增长目标具备强有力的执行机制。从2012年开始每年制定年度推进计划，即《全国专利事业发展战略推进计划》，其中明确规定了每年的具体工作任务、任务目标、落实措施、执行部门(单位)、完成时间，其中执行部门(单位)落实到国家知识产权局的具体部门，相关任务清单落实到哪些省份属于“必须完成”、哪些省份属于“选择完成”(1)《国家专利战略》及其年度推进计划等政策文件内容参见国家知识产权局网站。https://www.cnipa.gov.cn/col/col65/index.html.。可见，国家创新战略的政策执行力度比“十一五”时期明显更大，政策任务的落实过程明显是“真抓实干”的，因此，《全国专利战略》的推行势必对中央相关部门和地方政府的创新政策执行以及企业的创新行为选择产生重大影响。

从政策目标设计及政策扶持手段来看，《全国专利战略》有利于推动中国企业专利申请的数量扩张。与专利数量扩张目标相匹配的是中央和地方在财政补贴、税收优惠、信贷扶持等方面的各种扶持政策。例如，《全国专利战略》实施以来，全国各地、各级政府的专利资助政策遍地开花。专利资助主要集中在申请、授权环节的程序性费用，可以有效降低企业专利申请、授权、维护的成本，对企业专利申请量、授权量的增长起到促进作用(龙小宁、王俊，2015；张杰、郑文平，2018)。更为重要的是企业加大创新力度可以获得其他更加可观的政策优惠，例如产业政策、高新技术企业政策等，这些政策均将企业专利数量、研发投入等创新指标作为获得政策优惠的必要条件(余明桂等，2016)。例如，企业通过申请或授权专利达到一定标准还可以申请认定为国家高新技术企业，进而可以享受15%的企业所得税征收，可以获得政府针对高新企业的各种财政补贴。邱洋冬、陶锋(2021)研究发现高新技术企业资质认定政策所释放出的巨大政策红利对企业发明专利数量增长起到明显的推动作用。因此，这些与专利申请直接或间接相关的各种政策所释放出可观的政策红利势必对企业专利申请及授权数量的扩张产生明显的推动作用。

基于以上分析，本文提出以下假说：

假说1：《全国专利战略》围绕专利数量增长目标的政策设计有利于推动企业专利申请数量的快速增长。

然而，从政策执行过程来看，《全国专利战略》很可能诱导企业专利申请行为偏重数量扩张而非质量提升，甚至造成专利质量下滑的风险，表现出专利申请“重数量、轻质量”的适应性策略行为。究其原因当然与中国企业的整体技术创新能力以及中国企业在国际分工体系中的角色位置有关。改革开放以来，中国企业以组装制造角色在全球价值链中低端环节参与国际分工，因而中国在大多数产业技术领域长期仍处于技术追随阶段，大多数企业仍处在跨国公司主导的国际技术体系外围。例如，最能体现中国企业国际技术角色的是加工贸易，常年来中国加工贸易在国际贸易总额中的占比一直居高不下，到2019年，中国加工贸易进出口7.95万亿元，占比仍然高达25.2%。这些企业主要根据跨国公司的全球技术战略开展边缘性、补充性的技术活动，这种传统的技术分工角色不需要中国企业投入大量的研发资金，同时企业自身也缺乏开展重大原始创新的市场动力。因此，为满足跨国公司的订单要求，中国企业往往选择通过技术的引进、消化、吸收再创新路径来逐渐提升自身技术能力。这种国际分工角色也导致中国企业长期以来技术实力整体偏低，企业缺乏围绕关键技术开展原始创新的资源条件和技术积累，使得企业更倾向于选择资源投入要求相对偏低的创新项目。国家知识产权局发布的《2020年中国专利调查报告》显示，中国专利的研发成本总体偏低，其中，研发成本在5 万元以下区间的专利占比最高，达到22.1%；其次是10-50 万元区间，占比为 20.7%。可见，在中国企业技术能力整体偏低的条件下，与高价值专利相比，企业更倾向于选择申请那些所需投入资金、人力更低的普通专利。

需要重点指出的是，政策执行过程中的信息问题和机会主义也是导致企业“重数量、轻质量”专利申请行为甚至各种非正常专利申请行为的重要原因。一方面，《全国专利战略》规定的专利申请总量目标没有区分专利类型，即不论发明专利、实用新型专利或外观设计专利，不同类型专利的技术难度和资源投入明显不同，一般而言发明专利大于实用新型、外观设计专利。据《2020年中国专利调查报告》指出，从专利类型看，实用新型专利和外观设计专利研发成本集中在 5 万元以下的比例高于发明专利，分别为 25.0%和 32.2%；发明专利研发成本相对更高，在 10-50 万元、50-100 万元和 100-500 万元区间的比例均明显高于实用新型专利和外观设计专利。另一方面，当然即便是发明专利，其技术原创性、资源投入、市场价值也参差不齐。由于在政府与企业之间，研发项目和专利技术的创新程度存在明显的信息不对称，加之专利转移转化的市场价值存在或长或短的滞后性，因而相关政策设计很难对发明专利的质量进行有效的评估。为迎合政策要求，具备信息优势的市场主体在机会主义动机的驱使下，倾向于策略性选择“短平快”的创新项目和低质量专利申请行为，例如国有企业为完成专利申请考核目标，民营企业为获得政策优惠，进而实施研发操纵行为(杨国超等，2017)，或倾向于策略性申请实用新型专利(龙小宁、王俊，2015；黎文靖、郑曼妮，2016；张杰、郑文平，2018)。更为严重的是，一部分企业以低质量专利获得政策优惠的现象会引发连锁反应而导致“劣币驱逐良币”的专利申请现象，即更多的企业会选择“重数量、轻质量”的专利申请行为。特别是在各种专利申请中介机构的推动下，市场上涌现出大量不以保护创新为目的的非正常专利申请。据国家知识产权局2021年12月通报，2021年累计向地方通报4批次81.5万件非正常专利申请。

基于以上分析，本文提出以下假说：

假说2：《全国专利战略》执行过程中的专利数量增长导向可能造成企业专利质量下滑的风险。

三、研究设计

(一)数据来源与指标处理

1.数据来源

本文使用2003-2016年沪深A股上市公司的数据作为研究样本，参考余明桂等(2016)、龙小宁、林菡馨(2018)等文献的常规做法，剔除金融类、ST类企业，删除主要变量缺失的样本，最终获得平衡面板样本7672个。其中专利数据来源于Patentics数据库，通过手工收集整理获得，上市公司及其关联企业的主要信息来源于国泰安数据库(CSMAR)，缺失数据通过手工查阅上市公司年报进行补充，企业财务数据来源于国泰安数据库(CSMAR)，最终控制人类型的数据来源于中国经济金融数据库(CCER)。

关于上市公司专利数据的匹配。上市公司合并报表中包括的子公司、合营公司和联营公司等关联企业都可能会申请专利，因此仅考虑上市公司本身的专利申请可能会存在遗漏。Tong et al.(2014)针对这一问题，通过识别和整理上市公司及其关联公司构建了中国A股上市公司专利数据库，但数据仅更新到2010年，因此参考Tong et al.(2014)、余明桂等(2016)、蔡卫星等(2019)等文献的做法，本文将沪深A股上市公司的专利数据更新到2016年，具体做法如下：本文首先分年度手工整理上市公司及其子公司、合营公司和联营公司的名称，然后依据公司名称在Patentics专利数据库中检索相关的专利，得到上市公司及其关联企业的专利数据。最后将上市公司及其关联企业的专利数据加总得到分年度的上市公司专利数据。

2.创新数量和质量指标

长期以来，专利的申请与授权是评估国家创新战略执行效果的关键性指标，这里我们也采用专利数量和质量来反映技术创新的数量和质量。其中，专利数量主要反映企业技术创新的数量扩张，专利质量主要反映企业技术创新的质量提升，后者可以更好地反映企业在关键核心技术或原始创新方向的努力程度。为了考察《全国专利战略》的政策目标数量增长导向会否导致企业“重数量、轻质量”的专利申请行为，我们需要选择适当的方法测量专利的数量和质量。关于专利数量的测量，现有文献通常采用发明、实用新型、外观设计专利所对应的申请数量以及这三类专利申请数量的总和。整体而言，与发明专利相比，企业的实用新型专利、外观设计专利所需的创新资源投入较少，并且其申请行为在相当程度上受到政策套利等因素的刺激，未必能真实地反映企业的创新行为，这一点已得到许多实证文献的支持(龙小宁、王俊，2015；毛昊等，2018)。考虑到这一点，我们认为发明专利更适合作为企业技术创新数量的衡量指标。

关于专利质量的衡量是个难题。专利的知识宽度可以较好地反映专利涉及知识的复杂性与多样性，被认为是衡量专利质量的重要指标(张杰、郑文平，2018)。为此，本文也借鉴现有文献的通常做法，利用专利的知识宽度来衡量专利质量。同样，这里仅选择企业申请的发明专利，通过发明专利的国际专利分类号(IPC)来测量专利的知识宽度。具体方法如下：IPC分类号包括“部-大类-小类-大组-小组”五个层次，例如B16J30/36，其中第一个字母代表部，总共有A-H八个部；第二、三位数字表示大类，第四位字母表示小类，小类后面是大组，大组与小组之间用“/”分割开。一个专利可能有多个专利分类号。例如，某个专利有三个分类号 B03K03/08、B03K03/09、B03K03/10，而另一个专利也有三个分类号：B03K03/08、B01D02/10、A02J03/09，以上两个专利虽然专利分类号数量相同，但由于前一个专利只利用了一个大组知识，而后一个专利则利用了三个大组知识，因此后一个专利明显比前一个专利所涉及的知识宽度要大，其专利质量相应就更高。由于分类号的五个不同层次会反映知识宽度的差异，我们借鉴张杰、郑文平(2018)的做法，参照产业集中度的测算思路，基于IPC分类号大组层面的赫芬达尔-赫希曼指数的逻辑思路计算出每个专利的专利质量。具体测算方法是：Patentwidth=1-Σαj2，其中αj为专利分类号中大组j所占的比重。大组层面的分类号差异越大，企业专利创造所运用的知识宽度越大，其专利质量就越高。

(二)模型设定

本文以2010 年《全国专利战略》这一重大创新政策实施视为准自然实验，通过准双重差分方法检验其对不同所有制企业创新的影响。本文使用准双重差分法的基准计量模型设置如下：

Patentit=α0+α1Intensityj*postt+φControlsit-1+pct+γi+ηt+εit

(1)

其中，被解释变量 Patentit表示企业i在t年的专利申请数量和质量。核心解释变量Intensityj表示企业i所属四位码行业j的专利密集度，它等于政策实施前五年内各行业发明专利总量与同一时期年平均就业人员数之比(2)行业专利密集度的计算方法参考国家统计局的《知识产权(专利)密集型产业统计分类》编制办法。; postt是政策实施的虚拟变量，当t大于或等于2010时取1，否则取0。尽管《全国专利战略》旨在提高国家整体专利实力，但不同行业受此政策影响的程度会有所差异；并且，与专利密集型行业相比，非专利密集型行业对研发和专利的依赖性较低，因而其受《国家专利战略》的影响也会相对更小。参照 Greenwald and Stiglitz(2014)、寇宗来、刘学悦(2020)的思路，本文以政策实施前各行业的专利密集度作为准双重差分时企业的分组变量，故系数α1即本文所关注的《全国专利战略》对企业创新的作用效果，若其显著大于 0，则说明《全国专利战略》能显著提高企业的专利申请数量。Controls表示企业层面的控制变量，参考Tong et al.(2014)、余明桂等(2016)、黎文靖、郑曼妮(2016)等文献做法，本文将企业以下特征信息及财务指标纳入控制变量，具体包括企业年龄(Age)、企业规模(Size)、资产收益率(Roa)、无形资产率(Intangibity)、流动比率(Liquidity)，变量定义及测量方法见表1。p表示城市虚拟变量和时间效应的交叉项，用来控制不同年份各城市的经济发展程度、知识产权保护水平以及专利等创新政策执行力度等会影响企业专利申请的特征。γ、η分别表示企业和时间固定效应，以缓解潜在的企业特征与宏观经济因素对估计结果的扰动。εit为聚类到企业层面的稳健标准误。

为了观察《全国专利战略》政策对企业创新的影响如何随时间变化，本文将模型(1)进一步拓展为：

(2)

其中，yeart表示政策实施前后年份的虚拟变量，Intensityj*yeart表示分组变量Intensityj与年份虚拟变量yeart的交互项，这里的βt表示《国家专利战略》这一创新政策在t年份对企业技术创新数量和质量的政策效应。这里以《国家专利战略》实施前一年即2009年作为参照组，未引进其对应的交互项。同时，模型(2)可以用于DID估计的平行趋势检验，如果2010年以前Intensityj*yeart的估计系数βt均不显著，则意味着平行趋势条件得到满足。本文主要变量的具体定义及其描述性统计见表1。

表1 主要变量定义和描述性统计

四、实证结果分析

(一)基准结果

基准回归结果报告于表2。首先看《全国专利战略》对企业发明专利申请数量的影响。模型(1)的回归结果显示，在控制企业和年份的双向固定效应时，Intensity*Post的估计系数在1%的水平上显著为正；模型(3)进一步引入省份和年份虚拟变量的交互项，结果显示，Intensity*Post的估计系数依旧在1%的水平上显著为正。可见，《全国专利战略》实施后，企业发明专利申请数量得到明显增加，假说1得到验证。其次看《全国专利战略》对企业所申请发明专利质量的影响。模型(2)控制了企业和年份的双向固定效应，模型(4)引入了省份和年份虚拟变量的交互项，结果显示Intensity*Post的系数均显著为负。可见，《全国专利战略》实施后，企业申请的发明专利质量不升反降，假说2得到验证。综上表明，2010年实施的《全国专利战略》创新政策促进了企业专利数量的增加，但却抑制了专利质量的提升，使得企业表现出“重数量、轻质量”的专利申请行为。

表2 基准回归结果

(二)平行趋势检验

平行趋势检验的结果报告于表3。模型(1)和(2)的回归结果显示，《全国专利战略》政策实施前，估计系数βt均不显著，这表明平行趋势假定得到满足。政策实施之后，发明专利申请数量从2010年到2016年连续七年显著增加，具体表现为2010-2016年交互项的系数均显著为正，发明专利的质量从2014年开始显著降低，表现为交互项系数从2014年到2016年均显著为负，而2010-2013年交互项的系数均不显著。

表3 平行趋势检验

(三)稳健性检验

1.将专利申请替换为专利授权

发明专利的申请过程需要经历实质审查环节。实质审查是指国家专利局对申请专利的发明的新颖性、创造性、实用性等实质性内容所进行的审查。由于实质审查制度可以对发明专利申请起到筛选和监督作用，因此通常认为通过实质审查的授权发明专利可以更好地反映企业的实质性创新行为，特别是有利于更好地反映企业创新的质量水平。为此，本文建立起授权发明专利样本，并将被解释变量由所申请的发明专利数量和质量替换为授权发明专利的数量和质量。回归结果报告于表4，Intensity*post的系数在模型(1)显著为正，在模型(2)显著为负，与基准回归的结果保持一致。这进一步证实，《全国专利战略》政策实施会引致企业趋向于“重数量、轻质量”的创新行为。

表4 被解释变量替换为授权专利的数量和质量

2.重新测算专利质量

相对于专利数量，专利质量的衡量更为困难。除了利用知识宽度衡量专利质量之外，既往文献还会用到其他的测量指标，诸如总引用数、平均引用数、授权率、IPC数量、IPC小类数量等。为了进一步检验回归结果的稳健性，本文利用以上指标重新测算发明专利的质量，结果报告于表5。在5个模型中，Intensity*Post的回归系数均显著为负，与基准结果保持一致。这再次表明，《全国专利战略》的实施导致了企业专利质量的下滑。

表5 改变专利质量测算方法

3.考虑专利申请的滞后性

考虑到企业从研发投入到获得创新成果并形成专利申请往往需要一定的周期，因此利用专利申请反映企业当年的技术创新水平具有一定的滞后性。为此，本文将被解释变量专利申请分别滞后一期和两期。表6的回归结果显示Intensity*Post交互项系数的显著性和符号依旧未发生改变，再次表明回归结果是稳健的。

表6 考虑专利申请的滞后性

4.安慰剂检验

考虑到仍然存在其他因素可能会影响回归结果，本文做了安慰剂检验以排除其他因素的干扰。具体而言，本文为每个行业随机分配专利密度，再利用公式(1)进行估计，这样重复500次。结果表明，随机分配专利密度后得到的发明专利数量和质量的系数估计值服从正态分布且均值分别为-0.00707和-0.00047，均接近于0，这表明其他遗漏变量不影响本文的结果。

5.排除其他创新政策的干扰

考虑到其他创新政策也可能会对本文的结果产生干扰，本文在基准模型的基础上加入分组变量与2006年虚拟变量的交互项(Intensity*2006)，用以控制2006年国务院颁布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》的政策影响。同时，本文还加入了国家知识产权示范区试点政策的双重差分项(IPcity)以及国家创新城市试点政策的双重差分项(INNOVcity)，用来控制这两个政策的影响。表7的回归结果表明在控制其他政策的影响后，Intensity*Post交互项系数的显著性和符号依旧未发生改变，再次表明回归结果是稳健的。

表7 排除其他创新政策的干扰

(四)异质性分析

面对《全国专利战略》释放的政策红利，异质性企业会采取不同的策略行为。基准回归结果表明，整体而言，《全国专利战略》的政策效果是导致了企业“重数量、轻质量”的专利申请行为。那么，究竟是哪一类企业更易于受到《全国专利战略》的政策套利刺激进而成为专利泡沫的助推者呢？

1.企业的所有制形式

推动国家战略落实是国有企业的关键使命，国家创新战略的实施亦不例外。2013年《全国专利事业发展战略推进计划》开始提出要“开展知识产权优势企业培育工程，通过3-5年的实施，形成1000家由央企和省市龙头企业构成的知识产权优势企业，5000家知识产权达标企业，带动数万企业知识产权能力提升”。在这种背景下，央企和地方省属国企自然要发挥带头和示范作用。为推动工作落实，势必形成全国层面考核央企，地方层面考核地方国企。从《全国专利战略》及其年度计划的执行过程来看，国家专利数量增长目标推动地方政府将专利申请量作为年度政府任务，并层层下放，专利申请量成为政绩考核的重要指标。为了完成政府创新发展目标，国有企业首当其冲(周铭山、张倩倩，2016)。由于国有企业特别是央企及地方省属国有企业多数处于自然垄断或行政垄断性行业，因此，与处于竞争性行业中的民营企业相比，国有企业开展技术创新的市场动力相对不足。这就使得国家创新战略的量化增长目标的层层下放成为了国有企业的新一轮战略性负担。由于中央和地方高度关注的创新发展战略，国有企业领导势必采取各种措施贯彻落实中央战略，然而受任期内政治晋升因素的影响，国企领导可能倾向于选择“短平快”的策略性创新项目，即是一种“面子工程”而非“真抓实干”(周铭山、张倩倩，2016)，进而导致企业专利申请“重数量、轻质量”。或者说，这些专利市场价值未必明显，更多是为了在政治晋升考核中体现出“领导重视创新”的信号传递作用。然而，与民企相比，国企整体上具备更强的创新资源优势，特别是在科技人才初步方面，因而国企专利数量增长的同时，其专利质量可能也具备相应的资源保障。这种情况下，专利数量增长目标导向对国有企业专利质量的正面和负面影响可能会相互抵消，导致其对专利质量表现出中性作用特征。

尽管民营企业创新具有更强的市场动力，但与国有企业相比，整体而言，民营企业尤其是中小民营企业的技术创新在资金、人才等方面面临更大的限制。《全国专利战略》的实施释放出可观的政策红利，诸如财政补贴、税收优惠和信贷扶持均有助于缓解企业创新的融资约束。加之，政企之间信息不对称和逆向选择效应的影响，这些扶持政策可能诱导民营企业选择“短平快”的策略性创新项目甚至完全没有价值的专利申请以获取政策扶持，而未必选择有利于获取市场利润的实质性创新项目。因此，本文预期，与国有企业相比，民营企业可能更倾向于通过策略性创新活动获取政策优惠。

为了检验《全国专利战略》政策对不同所有制企业创新的影响是否存在异质性，本文根据最终控制人类型将样本分为国有企业和民营企业，表8报告了相应的回归结果。模型(1)和(3)以发明专利申请数量为被解释变量，Intensity*Post的系数均显著为正；模型(2)和(4)以发明专利质量为被解释变量，Intensity*Post的系数只在模型(4)中显著为负，而在模型(2)中不显著为正。这表明《全国专利战略》对国有企业的创新数量增长具有促进作用，并且不会拉低其创新的质量水平；该政策对民营企业创新数量的增长也具有显著的促进作用，但同时也会拉低民营企业创新的质量水平。可见，《全国专利战略》主要是吸引民营企业为获得政策优惠而采取“重数量、轻质量”的专利申请行为，民营企业更有可能成为“专利泡沫”现象的助推者。

表8 基于企业所有制形式的分样本检验

2.企业的创新能力

为考察企业创新能力的影响，本文根据政策实施前行业中企业专利申请数量的中位数，将企业区分为创新能力强的企业和创新能力偏弱的企业两类。在政策实施前，两类企业的专利申请行为主要受到市场收益的激励，前者具有更强的创新意愿，后者创新意愿偏低。这里本文要重点考察政策实施效果如何依赖于企业的创新能力。回归结果报告于表9。对于创新能力偏弱的企业，Intensity*Post交互项系数在模型(1)显著为正，在模型(2)显著为负；对于创新能力更强的企业，Intensity*Post交互项系数在模型(3)显著为正，在模型(4)系数为正但不显著。这表明，《全国专利战略》政策对这两类企业发明专利申请数量的增加均有显著的促进作用，但仅对政策实施前创新能力偏弱的企业的专利质量具有负面影响，而对那些创新能力更强的企业的专利质量没有负面影响。这意味着，一方面，《全国专利战略》对创新能力更强的企业产生了有效的政策引导作用，使得这些企业的创新能力得到进一步增强，表现为发明专利数量增长而专利质量不下降。对于这类企业的创新行为而言，市场“无形之手”与政府“有形之手”相得益彰；然而，《全国专利战略》也吸引那些原来创新能力偏低的企业为获得政策优惠采取“重数量、轻质量”的专利申请策略，也就是策略性创新为主，而实质性创新不足。可见，政策实施前那些创新能力偏低的企业更有可能成为“专利泡沫”现象的助推者。

表9 基于企业创新能力的分样本检验

五、机制检验

关于宏观经济政策影响微观企业行为的具体机制，通常可以从该项宏观政策的具体政策工具性质展开讨论和检验，即要重点关注政策工具的选择问题。为此，本文重点讨论《全国专利战略》主要通过哪些政策工具刺激了企业的技术创新行为？ 通常而言，相关经济政策对企业创新行为的影响主要通过信贷、税收、政府补贴等政策工具来实现(余明桂等，2016)。从《全国专利战略》文件及其年度推进计划来看，其政策工具主要体现在财政补贴、税收优惠、信贷扶持等方面。

财政补贴一直以来是国家创新战略实施的重要政策工具，它可以缓解企业创新活动的融资约束，降低企业创新成本，进而激励企业创新。由于创新活动的高风险性和不确定性，以及资金供求双方的信息不对称问题，企业为创新活动融资面临普遍而明显的现实困难。赖烽辉等(2021)研究发现：当企业面临高融资约束时，研发前补贴机制可节省企业融资成本实现更高补贴效益。同时，财政补贴可能产生政府“背书”效应，即政府的财政支持会给金融市场传递企业具备较好创新成长前景的信号，进而有利于企业通过市场化的渠道为其创新项目获得融资支持，如银行贷款。然而由于政企之间的信息不对称，研发补贴政策也产生了诸如骗补、逆向选择、补贴过度等问题(安同良等，2009)，成为大量低质量专利申请的重要诱因。

税收优惠对企业创新的影响也得到一些实证文献的支持，例如，刘诗源等(2020)研究指出，税收激励显著促进企业研发投入，分生命周期阶段看，税收激励的作用集中体现于成熟期企业，对成长期和衰退期企业的影响不显著。不过，企业亦可能为获得税收优惠而迎合政策关于研发投入比例和专利申请数量的要求。例如，杨国超等(2017)等实证研究发现，与政策制定者的初衷不同，税收优惠政策会激励公司进行研发操纵，最终导致公司研发绩效下降，也就是企业仅仅为表面迎合政策要求，而无意于真正从事创新。不过也有部分实证研究发现税收优惠政策对企业专利申请的数量和质量均具有明显促进作用。例如，林志帆、刘诗源(2022)实证检验了固定资产加速折旧这一税收激励政策对企业创新数量和质量的影响，发现固定资产加速折旧政策明显促进企业专利申请数量；并且，发明专利申请数量增长幅度大于实用新型和外观设计专利申请，表明企业专利申请的质量结构得到明显改善。

资金可得性对企业创新过程具有至关重要的影响。当前中国企业的创新面临明显的融资约束，尤其是中小企业融资难、融资贵问题已成为企业创新过程的关键掣肘。大量实证文献指出信贷支持是政府推动企业创新的重要手段，然而这一扶持政策的效果在不同类型的企业中存在明显的差异。例如余明桂等(2016)研究发现产业政策能够通过信贷支持促进重点鼓励行业中企业的技术创新，尤其是民营企业的技术创新，然而信贷支持对一般鼓励行业中企业技术创新的促进作用不显著。陈晨等(2021)研究发现，国家创新型企业政策“信号”作用有利于缓解受支持企业的信贷融资约束。张伟俊等(2021)利用银行网点数据实证研究了银行信贷资金可得性对企业创新过程的重要性，并且资金可得性的改善有助于抑制无创新企业的政策套利倾向。

结合既往文献的一般做法，本文利用以下模型检验《全国专利战略》是否通过财政补贴、税收优惠以及信贷便利等政策工具影响企业创新。

Policyit=α0+α1Intensityj*postt+φControlsit-1+pct+γi+ηt+εit

(3)

其中，Policy表示财政补贴，或税收优惠，或信贷优惠。结合既往文献的一般做法，本文采用补贴率来衡量企业当年所获得财政补贴水平，其公式为补贴率=补贴金额/营业收入；采用税收返还比率表示企业当年所获得的税收优惠水平，其公式为税收优惠=税收返还/(税收返还+应交税费)；采用利息支出水平反映企业当年获得信贷融资的便利性，其公式为信贷便利=应付利息/资产总计。其他变量的定义与上文一致。

回归结果见表10。Intensity*Post交互项系数在模型(1)、(2)显著为正，在模型(3)显著为负，这表明，《全国专利战略》释放的政策红利可以有效提高企业获得财政补贴的水平，可以明显增加企业获得的税收优惠，可以提升企业获得信贷融资的便利性。可见，在《全国专利战略》的政策框架下，财政补贴、税收优惠和信贷扶持均是促进企业专利申请的有效政策工具。结合既往文献的研究结论，以上三个政策工具都能有效改善企业创新过程中的成本收益结构，特别是有利于缓解融资困难。

表10 机制检验

为了排除其他创新政策激励的影响，本文需要将其他创新政策纳入回归模型，将以上回归模型(3)调整如下：

Policyit=α0+α1Intensityj*postt+α1Intensityj*2006+IPcityis+INNOVcityis

+φControlsit-1+pct+γi+ηt+εit

(4)

其中，本文加入分组变量与2006年虚拟变量的交互项(Intensity*2006)，用以控制2006年国务院颁布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》的政策影响。同时还加入了国家知识产权示范区试点政策的双重差分项(IPcity)以及国家创新城市试点政策的双重差分项(INNOVcity)，用来控制这两个政策的影响。回归结果见表11。Intensity*Post交互项系数在模型(1)、(2)显著为正，在模型(3)显著为负，这表明，在控制了其他创新政策激励之后，本文提出的《国家创新战略》影响企业创新的三个机制仍然存在。可见，本文提出的《国家创新战略》政策作用机制具有较好的合理性。

表11 排除其他创新政策激励的影响

六、结论与建议

数量增长目标责任考核是中国中央到地方创新政策的重要特色。由于宏观创新政策实施过程中普遍存在信息问题和机会主义，数量增长目标导向会否引发微观市场主体的策略性创新行为，成为理论界和实务界需要重点关注的问题。通过搜集和匹配上市公司专利数据，本文利用发明专利特征信息构建起企业技术创新数量和质量指标，建立双重差分模型，检验2010年实施的《全国专利战略》这一重大创新政策的数量增长目标考核导向对中国企业创新行为的影响。研究结论如下：(1)《全国专利战略》的专利量化增长目标责任考核显著促进了中国上市公司专利申请数量的增长，然而也在一定程度上对专利质量造成负面影响。可见，创新政策的专利数量增长目标导向会导致微观企业“重数量、轻质量”的创新行为。一系列稳健性检验的结果均支持以上结论。(2)在异质性分析方面，从企业所有制形式角度来看，《全国专利战略》对国有企业创新产生了有效的政策引导，拉动国有企业的创新数量增长的同时保持创新质量不下滑；然而该政策显著促进了民营企业的创新数量增长，同时对民营企业的创新质量造成负面影响，亦即该政策导致民营企业采取“重数量、轻质量”的专利申请行为，进而助推“专利泡沫”现象形成。另外，从企业创新能力角度来看，《全国专利战略》对那些创新能力更强的企业产生了有效的政策引导作用，推动其发明专利数量增长的同时保持专利质量不下滑，进而实现市场“无形之手”与政府“有形之手”相得益彰；然而该政策引致了那些原来创新能力偏弱的企业因政策套利而开展“重数量、轻质量”的策略性创新行为，成为“专利泡沫”现象的助推者。(3)从机制检验的结果来看，《全国专利战略》主要通过财政补贴、税收优惠、信贷扶持等政策工具引导企业走向“重数量、轻质量”的创新行为。三个政策工具均有利于改善企业创新的成本收益结构，尤其是有助于缓解融资困难。

基于以上的研究结论，本文的政策涵义列示如下：

其一，推动创新政策目标设计从数量增长导向转为质量提升导向。长期以来，中国企业技术创新能力偏低已经成为国家产业竞争力不足的核心原因，并日益成为综合国力提升的关键掣肘，为此，国家必须制定目标清晰的国家创新战略并形成强有力的执行方案。本文结论表明，《全国专利战略》推动了中国企业专利数量大幅增长，有利于全社会形成重视创新、重视专利的社会氛围。然而，由于政策执行过程中普遍存在信息不对称和机会主义问题，专利数量增长目标导向导致了企业“重数量、轻质量”的策略性创新行为，不利于企业在关键核心技术层面形成技术积累。当前中国经济正从高速增长向高质量发展阶段转变，高质量发展需要以高质量创新为依托。尤其是以美国为首的国际技术封锁进一步加大了中国企业围绕关键核心技术开展高质量专利创造的紧迫性。2020年《全国专利战略》执行到期，而2021年9月中央发布的《知识产权强国建设纲要(2021-2035年)》已不再将以往单纯的专利数量增长纳入发展目标，转而聚焦于专利质量提升，它明确指出到2025年，每万人口高价值发明专利拥有量达到12件。可见，随着中国产业技术发展阶段的转变，国家创新战略的目标设计有必要从数量增长导向转向质量提升导向，相应地政策效果考核指标也应从专利申请的数量增长为主转向更为注重专利质量，进而更好地引导企业开展以关键核心技术原始创新为主的高质量创新行为。为此建议中央和地方要逐步减少对专利授权的各类财政性资助，要持续开展严厉打击非正常专利申请行为专项整治，制定有效措施严格规范企业专利申请行为，进一步消除数量增长评价指标和专利资助政策带来的不利影响，坚决纠正片面追求专利数量的倾向。

其二，强化不同类型政策工具对企业高质量创新行为的引导作用。长期以来，中国企业在资金、人才、技术积累等方面面临现实约束。本文结论表明，《全国专利战略》释放出的政策红利诸如财政补贴、税收优惠和信贷扶持对中国企业专利的数量扩张起到了有效的引导作用。下一步，为引导企业将创新资源配置到更具原始创新的关键技术领域，推动企业技术创新行为从高速增长向高质量发展转变，必须重新审视财政补贴、税收优惠和信贷扶持等这些政策工具的有效性。与一般层次的技术创新相比，关键核心技术的原始创新(例如高价值专利创造)面临更高的风险、更大的不确定性、更长的时间周期，相应地产生更为复杂的信息问题和机会主义问题。那些可以有效推动专利数量扩张的政策工具未必能有效推动高价值专利创造。因此，面向高质量创新的政策工具的设计必须集中解决好政府、企业以及各类政策关联方之间的信息问题和机会主义问题。以财政补贴为例，赖烽辉等(2021)研究指出，研发前补贴与研发后成本分担两类财政补贴政策在融资成本和信息成本节约方面各有优势，亦各有劣势。当企业面临较高的融资约束时，该文建议选择研发前补贴政策以更好地节省企业融资成本；当企业面临较低的融资约束时，该文建议选择研发后成本分担政策进而更好地节省政府信息成本。另外，需要特别指出的是，越是围绕关键核心技术开展高质量创新，中国企业就越是站在国际技术竞争的前沿，国内市场就越与国际市场联成一体，因此，政策工具的选择和设计就越要符合国际通行规则，否则中国企业的技术创新将面临更为严重的被动局面。如何结合中国国情又符合国际规则是下一步创新战略和政策设计需要重点关注的问题。

其三，精准识别和响应不同类型企业高质量创新行为的差别化政策需求。由于在创新政策实施过程中，信息问题和机会主义问题在不同类型的创新主体之间存在较大的差别，因此，面对国家创新战略释放的政策红利，这些市场主体往往会采取不同的适应性策略行为。对一类企业卓有成效的创新政策可能对另一类企业效果不足甚至适得其反。本文结论表明，《全国专利战略》的实施效果受到企业创新能力和所有权性质的显著影响。高质量创新行为面临更复杂的信息问题和机会主义问题，更需要关注不同类型企业的差别化政策反应。不同类型企业在走向高质量创新行为的过程中面临不同约束条件，下一步国家和地方创新战略和政策设计应充分反思传统创新政策执行过程存在的问题，加强调研和正确识别不同类型企业的政策诉求，对不同类型企业的政策反应要进行模拟和预判。特别应该指出的是，当前中国产业技术发展阶段已经发生明显的变化，从传统上全面落后和追赶发达国家到部分技术领域实现并跑甚至超越，相应地企业面临的国际技术环境也在发生明显变化，在新发展格局背景下，传统上有效的创新政策未必能够满足不同类型企业高质量创新发展的政策需求。特别是那些创新能力相对更强的企业要快速成长为行业的创新引擎代表国家参与全球产业技术竞争，如何精准识别和响应其政策需求，并按照国际通行规则制定相应的创新政策，避免国际社会对不正当竞争的质疑和打击。这些企业与那些创新能力偏低的中小企业的政策诉求显然存在明显的差别，其政策反应也会不同。国有企业和民营企业的创新动力和资源约束当然会存在更明显的差异，下一步的创新政策设计既要避免国有企业“面子工程”式的创新行为，又要集中关注民营企业“重数量、轻质量”的政策套利倾向。另外，必须注意的是，不同类型的企业在市场中的角色存在较大的差别，“一刀切”的创新政策可能导致市场“无形之手”与政府“有形之手”的作用相互抵消甚至相互冲突，因此，必须正确识别不同类型企业的政策需求，精准定位不同类型企业高质量创新的难点、堵点问题，进而形成引导不同类型企业高质量创新行为的市场动力和市场机制，实现市场“无形之手”与政府“有形之手”的相得益彰。