笪瓊瑤

【摘要】本文以知識(shí)溢出、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新效率的機(jī)制分析為基礎(chǔ)， 采用我國(guó)2005 ～ 2019年企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)省級(jí)面板數(shù)據(jù)， 運(yùn)用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機(jī)前沿模型就知識(shí)溢出、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響進(jìn)行分析， 反復(fù)檢驗(yàn)得出， 知識(shí)溢出和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)均有益于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。 基于此， 分別以知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)作為門(mén)檻變量進(jìn)一步探討二者對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響機(jī)制與作用效果， 研究發(fā)現(xiàn)： 知識(shí)溢出越多， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的激勵(lì)作用越大， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制越完善， 知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的正向激勵(lì)越大。 因此， 當(dāng)我國(guó)知識(shí)溢出越多、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)越嚴(yán)格， 越有益于提高我國(guó)企業(yè)創(chuàng)新效率。 本文從知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)兩個(gè)不同的角度說(shuō)明了知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度是一種能把知識(shí)資源轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新效率的有效制度。

【關(guān)鍵詞】知識(shí)溢出；知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)；企業(yè)創(chuàng)新效率；知識(shí)資源

【中圖分類(lèi)號(hào)】F275；F832.51? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2022）21-0145-9

一、引言

企業(yè)創(chuàng)新能力的提升對(duì)于整個(gè)經(jīng)濟(jì)流程中的決策、研發(fā)與成果轉(zhuǎn)化意義重大。 為了提高創(chuàng)新能力， 企業(yè)一直不斷地為此做出努力， 對(duì)研究與開(kāi)發(fā)（R&D）的投入不斷增長(zhǎng)。 然而令人遺憾的是， R&D投入的增加并未帶來(lái)企業(yè)創(chuàng)新效率的明顯提升， 在生產(chǎn)技術(shù)和效率決定的國(guó)際生產(chǎn)價(jià)值鏈中， 我國(guó)大多數(shù)企業(yè)仍被鎖定在附加值較低產(chǎn)品的生產(chǎn)領(lǐng)域。 由此可見(jiàn)， 增加創(chuàng)新投入只是提升創(chuàng)新效率的重要渠道之一， 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的其他因素對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率也具有不容小覷的影響。

Cooke[1] 提出， 任何一項(xiàng)因素只要處于創(chuàng)新系統(tǒng)中， 則這項(xiàng)因素即與創(chuàng)新活動(dòng)相關(guān)， 故而對(duì)創(chuàng)新效率將產(chǎn)生或多或少的影響， 以此研究為基礎(chǔ)， 學(xué)術(shù)界就創(chuàng)新效率進(jìn)行了一系列尋找影響因素的研究。 有研究發(fā)現(xiàn)， 產(chǎn)業(yè)集群、人力資本水平、金融發(fā)展水平、要素市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、政府支持、知識(shí)溢出和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等因素對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著影響。 上一輪創(chuàng)新活動(dòng)所產(chǎn)生的知識(shí)溢出為下一輪創(chuàng)新提供智力支持， 然而知識(shí)溢出的外部性特點(diǎn)易造成個(gè)體收益小于社會(huì)收益， 發(fā)生“公地悲劇”； 而知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能確保企業(yè)創(chuàng)新成果排他性所有權(quán)， 防范“公地悲劇”、解決知識(shí)溢出所產(chǎn)生的市場(chǎng)失靈， 從而為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供了激勵(lì)。 因此， 知識(shí)溢出和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響伴隨著企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的全過(guò)程。 本文基于2005 ～ 2019年省級(jí)企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)據(jù)， 檢驗(yàn)知識(shí)溢出、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)我國(guó)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。 文中將分析和檢驗(yàn)下述兩個(gè)問(wèn)題： 第一， 知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率是否具有促進(jìn)作用？ 第二， 在對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響上， 知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)這一組看似矛盾的變量具有怎樣的相互關(guān)系？ 換言之， 二者是否互為門(mén)檻效應(yīng)？ 為了對(duì)上述兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行詳盡分析與充分說(shuō)明， 本文構(gòu)建SFA模型檢驗(yàn)知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的作用， 并構(gòu)建門(mén)檻模型分別探討二者的相互作用機(jī)制與作用效果。 與以往的研究相比， 本文的特點(diǎn)可能在于： 第一， 將知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)這一對(duì)看似矛盾的變量納入同一研究框架探討二者對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響； 第二， 采用門(mén)檻模型分析知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率提升的協(xié)同效應(yīng)； 第三， 從知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)兩個(gè)不同的角度說(shuō)明了知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度是一種能把知識(shí)資源轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新效率的有效制度。

二、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)， 諸多外部環(huán)境因素如產(chǎn)業(yè)集群、人力資本水平、要素市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等對(duì)創(chuàng)新效率均有顯著的影響。 知識(shí)溢出作為知識(shí)外部性的重要體現(xiàn)以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)作為解決外部性的重要手段， 學(xué)術(shù)界亦以此為視角就二者對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響展開(kāi)了深入研究。

知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響可歸納為本質(zhì)研究（外部性）與作用效果研究（引發(fā)空間集聚）兩個(gè)方面。 知識(shí)溢出為企業(yè)對(duì)先進(jìn)知識(shí)與技術(shù)的學(xué)習(xí)、吸收、模仿、再創(chuàng)新提供了豐富的知識(shí)環(huán)境進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)效率的提升， 其本質(zhì)即為外部性[2] 。 Luca[3] 研究發(fā)現(xiàn)， 知識(shí)的本質(zhì)特征在于非競(jìng)爭(zhēng)性和部分排他性， 因此上一輪創(chuàng)新活動(dòng)所產(chǎn)生的新知識(shí)通過(guò)知識(shí)溢出傳遞給其他企業(yè)， 進(jìn)而刺激非創(chuàng)新企業(yè)通過(guò)增加創(chuàng)新投入、加大技術(shù)人員培訓(xùn)、改進(jìn)生產(chǎn)工藝展開(kāi)新一輪的創(chuàng)新活動(dòng)并促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)效率的提升。 Blazsek和Escribano[4] 研究發(fā)現(xiàn)， 知識(shí)溢出為企業(yè)進(jìn)行下一步的技術(shù)流程改造、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品升級(jí)提供了智力參考。 在空間集聚對(duì)創(chuàng)新效率的影響方面， 有研究認(rèn)為只有空間集聚的企業(yè)才能獲取企業(yè)集群內(nèi)的公共知識(shí)， 企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)大于因集聚所引發(fā)的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)離心效應(yīng)， 空間越接近越有益于形成科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)行面對(duì)面的交流與互動(dòng)， 也就越有益于創(chuàng)新效率的提升[5，6] 。 Carlos和Luís[7] 利用葡萄牙制造業(yè)公司1996 ～ 2004年的面板數(shù)據(jù)， 研究發(fā)現(xiàn)知識(shí)溢出能夠調(diào)節(jié)創(chuàng)新投入下的產(chǎn)出， 即增強(qiáng)創(chuàng)新效率。

盡管外部性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的改善具有積極作用， 然而， 為了避免外部性引發(fā)“公地悲劇”、產(chǎn)生“創(chuàng)新活動(dòng)開(kāi)放悖論”①進(jìn)而導(dǎo)致市場(chǎng)失靈， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度在激勵(lì)創(chuàng)新活動(dòng)中發(fā)揮了不可忽視的重要作用。 Baumol[9] 通過(guò)“游戲規(guī)則”約束企業(yè)活動(dòng)， 體制環(huán)境因此成為創(chuàng)新活動(dòng)的重要支柱。 North[10] 將制度與企業(yè)創(chuàng)新緊密地聯(lián)系起來(lái)， 并得出結(jié)論： 制度既是機(jī)會(huì)， 也是制約因素。 各種不同實(shí)體的相互作用即網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)， 最終觸發(fā)了能導(dǎo)致創(chuàng)新的知識(shí)流動(dòng)[11] ， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度作為保障市場(chǎng)環(huán)境的一種制度， 激發(fā)了企業(yè)對(duì)發(fā)明商業(yè)化的參與積極性[12] 。 在對(duì)創(chuàng)新效率的影響上， 首先， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度培育了知識(shí)迅速并全面?zhèn)鞑サ沫h(huán)境， 為企業(yè)提升創(chuàng)新效率創(chuàng)造了條件[7，13] 。 Privileggi和Simone[14] 基于Tsur和Zemel[15]? 連續(xù)時(shí)間的內(nèi)生增長(zhǎng)模型， 構(gòu)建了包括物質(zhì)資本和知識(shí)積累在內(nèi)的允許公共干預(yù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)系統(tǒng)， 研究發(fā)現(xiàn)越嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度越能激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新。 其次， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度通過(guò)專(zhuān)利、許可等對(duì)這一先決條件提供了重要的激勵(lì)， 加速了科學(xué)研究與市場(chǎng)開(kāi)發(fā)的相互作用， 將新興發(fā)現(xiàn)從“象牙塔”移出并進(jìn)入商業(yè)實(shí)踐[16] 。 再次， 強(qiáng)有力的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)明晰了產(chǎn)權(quán)， 降低了技術(shù)交易時(shí)的交易成本， 通過(guò)公開(kāi)以授予許可證等形式促進(jìn)了技術(shù)轉(zhuǎn)讓?zhuān)?進(jìn)而加速了知識(shí)的傳播與匹配， 提高了企業(yè)獲得外部融資的能力與創(chuàng)新效率[17，18] 。

上述研究從知識(shí)溢出和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的角度分別探討各自對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響， 并得到了許多有價(jià)值的證據(jù)。 然而， 溢出與保護(hù)原本即為一對(duì)相互矛盾的變量， 基于此， 本文在同一分析框架下利用SFA模型討論二者對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響， 并以此為基礎(chǔ)進(jìn)一步利用面板門(mén)檻模型分析二者的相互影響機(jī)制與作用效果， 探析二者的最優(yōu)強(qiáng)度區(qū)間以及是否具有協(xié)同效應(yīng)。

三、機(jī)制分析與研究假設(shè)

（一）知識(shí)溢出、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響

Griliches[19] 指出， 知識(shí)溢出的本質(zhì)在于知識(shí)對(duì)個(gè)體的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)小于對(duì)整個(gè)社會(huì)的貢獻(xiàn)， 其發(fā)生過(guò)程表現(xiàn)為因交流而產(chǎn)生的知識(shí)傳播。 所傳播的知識(shí)既可以是以專(zhuān)利或其他文字形式等存在便于記錄的編碼知識(shí)， 也可以是隱含在個(gè)人技能、企業(yè)管理方法、企業(yè)制度文化中， 難以記錄、難以用文字表達(dá)的隱性知識(shí)， 但不論這一無(wú)意識(shí)的傳播是以何種形式（如人員流動(dòng)、專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)讓等）進(jìn)行， 均產(chǎn)生了知識(shí)流通與互動(dòng)， 進(jìn)而能被經(jīng)濟(jì)單元中的企業(yè)吸收、學(xué)習(xí)、再創(chuàng)造， 即產(chǎn)生創(chuàng)新效應(yīng)。 具體而言， 創(chuàng)新企業(yè)所形成的知識(shí)溢出具有“公共品”屬性， 這一正外部性改變了其他企業(yè)從事創(chuàng)新活動(dòng)的外部環(huán)境， 帶來(lái)了“搭便車(chē)”效應(yīng)， 因此能降低其他企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的邊際成本， 加快其他企業(yè)對(duì)外部知識(shí)的吸收速度， 為創(chuàng)新企業(yè)之外的其他企業(yè)進(jìn)行技術(shù)模仿、加快技術(shù)進(jìn)步與實(shí)現(xiàn)再創(chuàng)新提供機(jī)會(huì)與便利， 進(jìn)而激勵(lì)其他企業(yè)更為積極地進(jìn)行學(xué)習(xí)、模仿與創(chuàng)造。 同時(shí)， 通過(guò)推動(dòng)微觀(guān)創(chuàng)新主體的創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)而豐富整個(gè)經(jīng)濟(jì)中的知識(shí)存量， 創(chuàng)新企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)也終將受益。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度貫穿于企業(yè)生產(chǎn)投入到生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)再到獲取利潤(rùn)的整個(gè)過(guò)程， 通過(guò)優(yōu)化資源配置、重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。 一方面， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度通過(guò)專(zhuān)利制度等公開(kāi)保護(hù)而釋放“信號(hào)功能”優(yōu)化資源配置。 這一“信號(hào)功能”既能減少對(duì)某一方面所有專(zhuān)長(zhǎng)企業(yè)的搜索與匹配成本， 又能使資源更易于流向具有比較優(yōu)勢(shì)的企業(yè)， 進(jìn)而放大了知識(shí)技術(shù)的外部性， 提高了資源的流動(dòng)效率、利用效率與回報(bào)效率， 增大了創(chuàng)新成功的概率， 促進(jìn)了創(chuàng)新效率的提升。 另一方面， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度對(duì)知識(shí)成果這種無(wú)形資產(chǎn)賦予產(chǎn)權(quán)， 通過(guò)對(duì)產(chǎn)業(yè)體系中眾多創(chuàng)新者進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序而合理分配利潤(rùn)， 從而重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈。 在這一過(guò)程中， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)越嚴(yán)格， 進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)越多的企業(yè)就越容易在整個(gè)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的分配中占據(jù)優(yōu)勢(shì)， 并可以以制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、組建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等方式將其既得利益進(jìn)行鞏固與維護(hù)。 最終， 企業(yè)憑借價(jià)值鏈主導(dǎo)地位使其創(chuàng)新活動(dòng)最大限度地獲取價(jià)值鏈租金， 同時(shí)未進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)剩余分配權(quán)被削減。 因此， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度將明確創(chuàng)新活動(dòng)所產(chǎn)生的知識(shí)技術(shù)成果權(quán)責(zé)， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)作為引導(dǎo)資源流動(dòng)的“旗幟”使資源流向邊際效益更高的方向， 與更具備效率的市場(chǎng)主體相匹配， 重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈分配體系， 激發(fā)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)， 促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。 對(duì)此， 本文提出研究假設(shè)：

H1： 知識(shí)溢出、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠正向提升企業(yè)的創(chuàng)新效率。

（二）知識(shí)溢出對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)作用效果的影響

知識(shí)的非競(jìng)爭(zhēng)性與非完全排他性等外部性特征， 決定了企業(yè)內(nèi)部難以阻止外部對(duì)其創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生的新知識(shí)與技術(shù)的利用， 而創(chuàng)新活動(dòng)存在高投資風(fēng)險(xiǎn)、回報(bào)周期長(zhǎng)且不確定等特點(diǎn)， 因此為了提升企業(yè)創(chuàng)新效率， 需要依靠知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度減小創(chuàng)新企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的不確定風(fēng)險(xiǎn)與其對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)“被搭便車(chē)”的擔(dān)憂(yōu)。 那么， 社會(huì)中知識(shí)溢出越多， 就意味著企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)越活躍， 社會(huì)經(jīng)濟(jì)主體對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的要求就越迫切， 也就越能深刻地認(rèn)識(shí)到知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的重要性與積極作用， 從而制度性交易成本②就越少， 越能夠順利推進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的執(zhí)法， 對(duì)創(chuàng)新效率的激勵(lì)效果也就越好。 對(duì)此， 本文提出研究假設(shè)：

H2： 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的正向促進(jìn)作用將隨著經(jīng)濟(jì)中知識(shí)溢出的增加而增強(qiáng)。

（三）知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)溢出作用效果的影響

權(quán)責(zé)清晰的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)為知識(shí)溢出提供了紐帶和契機(jī)， 通過(guò)許可協(xié)議或其他以市場(chǎng)為媒介的技術(shù)轉(zhuǎn)讓形式， 極大地促進(jìn)了技術(shù)商業(yè)化， 實(shí)現(xiàn)了技術(shù)市場(chǎng)化， 繼而為創(chuàng)新效率的提升創(chuàng)造了有利條件。 通過(guò)專(zhuān)利權(quán)、版權(quán)、設(shè)計(jì)權(quán)和商標(biāo)權(quán)等使創(chuàng)新企業(yè)能夠以許可證、特許經(jīng)營(yíng)或出售他們的商標(biāo)、設(shè)計(jì)等途徑， 依靠市場(chǎng)獲取技術(shù)創(chuàng)新回報(bào)， 而不必?fù)?dān)心技術(shù)被盜用， 進(jìn)而促進(jìn)知識(shí)市場(chǎng)的運(yùn)作和技術(shù)的傳播。 避免企業(yè)選擇“商業(yè)秘密”等非正式知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)方式以保持自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 此外， 作為非正式知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的另一種方式， “保密”既能夠在短期內(nèi)為創(chuàng)新企業(yè)所產(chǎn)生的創(chuàng)新回報(bào)提供保護(hù)， 又能對(duì)新思想、新思路的流通產(chǎn)生負(fù)向影響， 從而減緩了知識(shí)溢出的速度、拉低了知識(shí)溢出的質(zhì)量， 無(wú)益于企業(yè)創(chuàng)新效率的改善。 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度， 能在維護(hù)創(chuàng)新企業(yè)創(chuàng)新租金的前提下， 無(wú)意識(shí)地溢出知識(shí)或有意識(shí)地進(jìn)行知識(shí)技術(shù)的轉(zhuǎn)讓與傳播， 使知識(shí)溢出更暢通。 Arora等[20] 研究發(fā)現(xiàn)， 以專(zhuān)利為表現(xiàn)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度能鼓勵(lì)技術(shù)公司通過(guò)在技術(shù)市場(chǎng)上將其開(kāi)發(fā)的新技術(shù)進(jìn)行授權(quán)而獲利， 而不是只依靠進(jìn)入下游產(chǎn)品市場(chǎng)而獲利。 對(duì)此， 本文提出研究假設(shè)：

H3： 知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的正向促進(jìn)作用將隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的提高而增強(qiáng)。

四、實(shí)證分析

（一）知識(shí)溢出、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響

1. 模型設(shè)定與估計(jì)方法。 基于Battese和Coelli[21] 的方法， 構(gòu)建超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機(jī)前沿分析模型測(cè)度企業(yè)創(chuàng)新效率， 并對(duì)影響企業(yè)效率的技術(shù)非效率因素進(jìn)行分析。

yi，t=f（xi，t，t）exp（μi，t-vi，t） （1）

uj，t=θ0+Ai，tβ+?it （2）

式（2）中： θ0為常數(shù)項(xiàng)， A為對(duì)技術(shù)的非效率因素項(xiàng)（知識(shí)溢出lnKS、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)IPR、金融發(fā)展水平Fin、基礎(chǔ)設(shè)施水平Inf、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度Indu、經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境Gr）； β為技術(shù)非效率項(xiàng)的系數(shù)向量， 當(dāng)其為負(fù)時(shí)則代表技術(shù)非效率因素對(duì)企業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生促進(jìn)作用， 為正時(shí)則為阻礙作用； ?為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2. 變量與數(shù)據(jù)。 由于數(shù)據(jù)的可得性， 本文分析了去除西藏自治區(qū)的我國(guó)30個(gè)省級(jí)行政地區(qū)2005 ～ 2019年企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)據(jù)， 企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)源于《工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》， 其他數(shù)據(jù)來(lái)源于2005 ～ 2019年各期的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》與《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

（1）企業(yè)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標(biāo)。 企業(yè)創(chuàng)新投入指標(biāo)為以R&D存量（以永續(xù)盤(pán)存法核算）衡量的資本投入（lnRD）和以R&D全時(shí)當(dāng)量衡量的R&D人員投入（lnL）， 產(chǎn)出指標(biāo)為基期2005年以PPI平減的新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入（lnInno）。 R&D存量具體計(jì)算公式為： Rj，t=（1-δ）×Rj，t-1+Ej，t。 其中： Rj，t、Rj，t-1分別表示j地區(qū)的企業(yè)第t和t-1期的資本存量； δ為R&D資本折舊率， 取值15%[22，23] ； Ej，t表示j地區(qū)的企業(yè)第t時(shí)期R&D經(jīng)費(fèi)支出， 以2005年為基期， 參照朱平芳和徐偉民[24] 的方法 進(jìn)行平減。

（2）知識(shí)溢出（lnKS）、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（IPR）指標(biāo)。 參照Colombellia和Francesco[25]? 的做法， 知識(shí)溢出的代理變量選擇經(jīng)由永續(xù)盤(pán)存法處理后的三大（發(fā)明、實(shí)用、外觀(guān)設(shè)計(jì)）類(lèi)型專(zhuān)利的申請(qǐng)數(shù)量， 并考慮到各地區(qū)的空間臨近與知識(shí)流通， 構(gòu)建技術(shù)臨近、吸收能力、地理距離三個(gè)影響因素對(duì)知識(shí)溢出進(jìn)行測(cè)度。 其中： 技術(shù)臨近利用產(chǎn)品空間理論予以測(cè)度； 將吸收能力分解為知識(shí)的獲取、消化、應(yīng)用能力， 并建立指標(biāo)評(píng)價(jià)體系運(yùn)用熵權(quán)法予以評(píng)價(jià)。 考慮到各省市知識(shí)溢出的差距過(guò)大， 本文取自然對(duì)數(shù)測(cè)算。

以韓玉雄和李懷祖[26] 、魏浩等[27] 的研究為基礎(chǔ)， 首先測(cè)算出我國(guó)30個(gè)不包括西藏在內(nèi)的省級(jí)行政地區(qū)2005 ～ 2019年知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)GP指數(shù)， 再?gòu)纳鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、法制化治理水平、知識(shí)產(chǎn)權(quán)行政執(zhí)法力度三個(gè)角度選取四個(gè)指標(biāo)（電力消耗量、專(zhuān)利未被侵權(quán)率③、每萬(wàn)人專(zhuān)職律師人數(shù)與擁有律師事務(wù)所數(shù)）采用均方差賦權(quán)法測(cè)算出30個(gè)省級(jí)行政區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)執(zhí)法強(qiáng)度， 將其結(jié)果作為權(quán)重， 以GP指數(shù)為基數(shù)， 兩者的乘積即為實(shí)際知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度。

（3）其他創(chuàng)新效率影響因素項(xiàng)。 金融發(fā)展水平（Fin）， 用存款余額占GDP的比重表示； 基礎(chǔ)設(shè)施水平（Inf）， 用人均光纜長(zhǎng)度表示； 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度（Indu）， 用高新企業(yè)生產(chǎn)總值對(duì)GDP的比重表示； 經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境（Gr）， 用GDP增長(zhǎng)速度表示。

表1列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

3. 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。 基于模型設(shè)計(jì)的理論分析， 本文構(gòu)造超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型如式（3）、（4）所示。

lnInnoit=β0+βklnRDit+βllnLit+βtt+

βkk（lnRDit）2+? ?βll（lnLit）2+? ?βttt2+βkllnRDitlnLit+βkttlnRDit+βlttlnLit+vit-uit （3）

uit=δ0+δ1lnKSit+δ2IPRit+δ3Finit+δ4Infit+δ5Induit+δ6Grit+ωit （4）

借鑒白俊紅等[28] 的研究利用廣義似然率統(tǒng)計(jì)量λ=-2［lnL（H0）-lnL（H1）］對(duì)模型（3）的適宜性進(jìn)行檢驗(yàn)， 具體如下： H01二次項(xiàng)系數(shù) βkk、βll、βtt、βkl、βkt、βlt均為零， 即CD函數(shù)在擬合本樣本上更適宜； H02與技術(shù)進(jìn)步t有關(guān)的系數(shù)βt、βtt、βkt、βlt均為零， 即不存在技術(shù)進(jìn)步。

由表2所示， 模型（3）即考察期內(nèi)技術(shù)進(jìn)步顯著存在的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)相對(duì)于CD生產(chǎn)函數(shù)更能夠擬合本樣本數(shù)據(jù)， 說(shuō)明模型（3）是具有適宜性的模型。 表3為模型（3）效率影響因素回歸結(jié)果。

本文使用Frontier 4.0軟件回歸可得到表3中的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。 觀(guān)察回歸結(jié)果可以看出， 在1%的顯著性水平上lnKS和IPR回歸系數(shù)顯著為負(fù)， 說(shuō)明lnKS和IPR對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率具有積極的提升作用。 這是因?yàn)椋?知識(shí)溢出為企業(yè)創(chuàng)新提供了可學(xué)習(xí)、吸收并加以運(yùn)用的外部知識(shí)； 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度采用賦予知識(shí)這種外部性無(wú)形資產(chǎn)排他權(quán)， 力促創(chuàng)新企業(yè)擺脫外部性、信息不對(duì)稱(chēng)及代理問(wèn)題的制約， 創(chuàng)造優(yōu)越的外部知識(shí)基礎(chǔ)和有利的制度環(huán)境， 提高企業(yè)創(chuàng)新效率。

在其他技術(shù)非效率因素方面， 金融發(fā)展程度（Fin）與基礎(chǔ)設(shè)施水平（Inf）在1%的顯著性水平上抑制了企業(yè)創(chuàng)新效率。 究其原因， 是金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)金融支持的一個(gè)先決條件在于其自身是否盈利， 因此， 對(duì)于那些回報(bào)周期短、風(fēng)險(xiǎn)低、穩(wěn)定性高的項(xiàng)目更容易予以融資支持， 換言之就是為研發(fā)壟斷創(chuàng)造了條件， 因此并未發(fā)揮其對(duì)真正需要幫扶的創(chuàng)新企業(yè)的積極作用。 而基礎(chǔ)設(shè)施（Inf）越多， 則說(shuō)明政府對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的投資越多， 進(jìn)而擠占了政府對(duì)企業(yè)投資的份額。 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度（Indu）與經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境（Gr）在1%的顯著性水平上對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率具有積極影響。 省市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高， 企業(yè)越容易獲得創(chuàng)新的技術(shù)支持、人員支持與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的激勵(lì)， 因此對(duì)其創(chuàng)新效率的提升越有益。

4. SFA結(jié)果穩(wěn)健性檢驗(yàn)。 根據(jù)以上研究結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)， 知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)我國(guó)企業(yè)創(chuàng)新效率具有改善作用。 為了更客觀(guān)地討論結(jié)果的穩(wěn)定性與可靠性， 本文采用替代關(guān)鍵變量的方法尋求知識(shí)溢出、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新效率三者之間關(guān)系的證據(jù)。

本文以樊綱等[29] 編著的《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)——各地區(qū)市場(chǎng)化相對(duì)進(jìn)程2018年報(bào)告》中的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。 檢驗(yàn)回歸結(jié)果如表4所示。 表4的結(jié)果與表3一致， lnKS和IPR的回歸系數(shù)均在1%的顯著性水平上為負(fù)， 說(shuō)明知識(shí)溢出和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升確實(shí)有顯著激勵(lì)作用。 其他技術(shù)非效率因素的回歸結(jié)果亦與表3一致， 說(shuō)明本文分析穩(wěn)健可靠。

（二）知識(shí)溢出、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的門(mén)檻檢驗(yàn)

由上文分析可知， 知識(shí)溢出、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的確促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新效率的提高。 那么， 知識(shí)溢出和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)是否存在一個(gè)合理的強(qiáng)度區(qū)間， 能夠充分發(fā)揮二者對(duì)我國(guó)企業(yè)創(chuàng)新效率的積極作用？ 本文采用面板門(mén)檻模型分別檢驗(yàn)二者對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的門(mén)檻效應(yīng)， 并進(jìn)一步討論這一門(mén)檻效應(yīng)的特征， 最后根據(jù)門(mén)檻值分析確定知識(shí)溢出和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的最優(yōu)強(qiáng)度區(qū)間， 為有效提升企業(yè)創(chuàng)新效率提供決策參考。

1. 模型構(gòu)建與變量設(shè)定。 本文基于Hansen[30] 面板門(mén)檻模型（Panel Threshold Regression）分別研究不同知識(shí)溢出下知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與企業(yè)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系， 以及差異性知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)下知識(shí)溢出與企業(yè)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系。 其基本模型（單門(mén)檻）為：

（5）

式（5）中， xit為解釋變量， ?it為門(mén)檻變量， λ為待估計(jì)的門(mén)檻值。 使用示性函數(shù)I（?）， 可以將模型表示為式（6）：

yit=αi+? ?xit?I（?it<λ）+? ? xit?I（?it≥λ）+εit

（6）

首先通過(guò)門(mén)檻模型合理性與門(mén)檻數(shù)量的檢驗(yàn)確定門(mén)檻個(gè)數(shù)與形式。 表5為基于自助抽樣（Bootstrap）500次計(jì)算的F值和P值， 知識(shí)溢出對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)影響創(chuàng)新效率的門(mén)檻檢驗(yàn)， 以及在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平為門(mén)檻變量時(shí)知識(shí)溢出對(duì)創(chuàng)新效率影響的檢驗(yàn)。 結(jié)果顯示： 當(dāng)以知識(shí)溢出（lnKS）為門(mén)檻變量時(shí)， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（IPR）對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率存在“單門(mén)檻”； 當(dāng)以知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（IPR）為門(mén)檻變量時(shí)， 知識(shí)溢出（lnKS）對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率存在“雙門(mén)檻”。

基于此， 構(gòu)建知識(shí)溢出對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響企業(yè)創(chuàng)新效率的單門(mén)檻模型式（7）與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)溢出影響企業(yè)創(chuàng)新效率的雙門(mén)檻模型式（8）， 如下所示：

EFFit=αi+? ? IPRit?I（lnKSit<λ）+? ? IPRit?

I（lnKSit≥λ）+Finit+Infit+Induit+Grit+εit （7）

EFFit=αi+? ? lnKSit?I（IPRit<λ1）+? ? lnKSit?

I（λ1≤IPRit<λ2）+? ? lnKSit?I（IPR≥λ2）+Finit+

Infit+Induit+Grit+εit （8）

其中， EFF為企業(yè)創(chuàng)新效率（根據(jù)上一小節(jié)SFA模型測(cè)算）， lnKS為知識(shí)溢出， IPR為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)， Fin、Inf、Indu、Gr為控制變量， εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2. 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與分析。

（1）門(mén)檻值估計(jì)與檢驗(yàn)。 從表6中可以發(fā)現(xiàn)： 當(dāng)以知識(shí)溢出為門(mén)檻變量分析知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的企業(yè)創(chuàng)新效率影響時(shí)， 知識(shí)溢出具有一個(gè)門(mén)檻， 其估計(jì)值為7.5855， 95%的置信區(qū)間為［7.5334， 7.6707］； 當(dāng)以知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)為門(mén)檻變量分析知識(shí)溢出的企業(yè)創(chuàng)新效率影響時(shí)， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)具有兩個(gè)門(mén)檻， 其估計(jì)值分別為1.0913和1.5412， 95%的置信區(qū)間分別為［1.0720， 1.1006］和［1.5064， 1.5613］。 由門(mén)檻值似然比函數(shù)圖（圖1）可以清晰地看出， 門(mén)檻變量lnKS、IPR的門(mén)檻估計(jì)值所對(duì)應(yīng)的LR值為0， 處于由所有低于7.35（5%的顯著性水平所對(duì)應(yīng)的臨界值）的LR值構(gòu)成的置信區(qū)間內(nèi)。 由此可見(jiàn)， 門(mén)檻變量的門(mén)檻估計(jì)值能通過(guò)真實(shí)值檢驗(yàn)， 門(mén)檻估計(jì)值真實(shí)有效。

（2）參數(shù)估計(jì)與實(shí)證結(jié)果分析。 對(duì)模型（7）與模型（8）分別進(jìn)行參數(shù)估計(jì)， 結(jié)果如表7和表8所示。

由表7可以發(fā)現(xiàn)， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（IPR）促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率存在顯著的知識(shí)溢出（lnKS）單門(mén)檻效應(yīng)。 具體而言， 雖然存在一個(gè)門(mén)檻值7.5855， 但不論知識(shí)溢出是低于還是高于門(mén)檻值， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)均顯著地促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新效率的提升； 然而， 當(dāng)知識(shí)溢出小于等于7.5855門(mén)檻值時(shí)， 其他條件均不變的情況下知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)每增加1單位企業(yè)創(chuàng)新效率將提升0.0528； 高于門(mén)檻值7.5855時(shí)， 企業(yè)創(chuàng)新效率提升了0.0764。 由此可見(jiàn)， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的作用效果受到知識(shí)溢出數(shù)量的顯著影響， 當(dāng)區(qū)域知識(shí)溢出高于7.5855時(shí)， 在企業(yè)創(chuàng)新效率上更容易發(fā)揮知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的制度激勵(lì)作用。 分析其原因， 主要在于企業(yè)創(chuàng)新具有風(fēng)險(xiǎn)性與外部性特征， 且上一輪創(chuàng)新活動(dòng)所產(chǎn)生的知識(shí)溢出為新一輪創(chuàng)新活動(dòng)的實(shí)現(xiàn)提供了智力支持與決策參考， 企業(yè)在利用知識(shí)溢出進(jìn)行創(chuàng)新的同時(shí)， 也具有對(duì)自身創(chuàng)新活動(dòng)所產(chǎn)生外部性的憂(yōu)慮。 當(dāng)社會(huì)中的知識(shí)溢出越多時(shí)， 除表明社會(huì)創(chuàng)新越活躍外， 還說(shuō)明對(duì)知識(shí)外部性憂(yōu)慮的創(chuàng)新主體也越多， 這樣對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的需求就更為迫切， 進(jìn)而在推進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度時(shí)所面臨的阻力和障礙也會(huì)因此更小， 即知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)施中所產(chǎn)生的制度性交易成本減少， 繼而更有益于充分發(fā)揮其對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用。

由表8可知， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（IPR）對(duì)知識(shí)溢出（lnKS）激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新效率存在顯著的雙門(mén)檻效應(yīng)， 門(mén)檻值分別為1.0913和1.5462。 同樣， 不管知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平位于哪一個(gè)閾值區(qū)間， 知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率均具有顯著的積極作用， 且顯著性水平為1%， 但隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平不斷提高直到高于門(mén)檻值1.5462， 知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的激勵(lì)作用不斷增強(qiáng)。 具體而言， 當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平低于第一個(gè)門(mén)檻值1.0913時(shí)， 其他條件不變， 隨著知識(shí)溢出每增加1單位則企業(yè)創(chuàng)新效率將提升0.0409； 當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平增加至大于等于1.0913但小于1.5462時(shí)， 知識(shí)溢出每增加1單位企業(yè)創(chuàng)新效率將提升0.0532； 當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平超過(guò)第二個(gè)門(mén)檻值1.5462時(shí)， 企業(yè)創(chuàng)新效率將提升為0.0615。 由此可見(jiàn)， 知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的上升而不斷增強(qiáng)。 這一現(xiàn)象說(shuō)明知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)有助于解決知識(shí)外部性而引發(fā)的市場(chǎng)失靈， 通過(guò)暢通知識(shí)溢出路徑、發(fā)揮市場(chǎng)擴(kuò)張效應(yīng)， 降低了技術(shù)交易成本， 為技術(shù)的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化提供了紐帶和契機(jī)， 更加有力地促進(jìn)了技術(shù)傳播、轉(zhuǎn)讓與運(yùn)用， 極大地加快了技術(shù)商業(yè)化與市場(chǎng)化。 因此， 越嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)越有利于發(fā)揮知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用。

2. 門(mén)檻回歸的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。 本文仍采用樊綱等[29] 編著的《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)——各地區(qū)市場(chǎng)化相對(duì)進(jìn)程2018年報(bào)告》中的方法進(jìn)行相應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表9為門(mén)檻數(shù)量顯著性檢驗(yàn)結(jié)果， 表10為門(mén)檻估計(jì)值檢驗(yàn)結(jié)果。 與前文分析相一致， 知識(shí)溢出（lnKS）具有一個(gè)門(mén)檻， 門(mén)檻估計(jì)值為7.5855， 通過(guò)了門(mén)檻估計(jì)值檢驗(yàn)。 由表11關(guān)于參數(shù)估計(jì)的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)， 與前文分析相一致， 知識(shí)溢出超過(guò)門(mén)檻值7.5855時(shí)， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用更能有效發(fā)揮④。 從估計(jì)結(jié)果來(lái)看， 門(mén)檻估計(jì)值未發(fā)生改變， 參數(shù)估計(jì)的系數(shù)符號(hào)保持一致， 與上文估計(jì)結(jié)果保持一致， 說(shuō)明針對(duì)模型（7）與模型（8）所進(jìn)行的實(shí)證分析穩(wěn)健、可靠。

五、結(jié)論與政策啟示

本文基于2005 ～ 2019年我國(guó)30個(gè)省級(jí)行政地區(qū)的企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)據(jù)， 運(yùn)用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機(jī)前沿模型、面板門(mén)檻模型基于知識(shí)溢出視角探討知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。 研究發(fā)現(xiàn)： 知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)于提高企業(yè)創(chuàng)新效率均有顯著的正向影響； 知識(shí)溢出與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)彼此影響企業(yè)創(chuàng)新效率均具有門(mén)檻作用， 并且都表現(xiàn)為隨著知識(shí)溢出（知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)）超過(guò)門(mén)檻值， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（知識(shí)溢出）對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的正向影響更大。 基于這一研究結(jié)論， 本文提出以下政策啟示。

1. 拓展知識(shí)溢出渠道、建立健全知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度， 為促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升提供智力支持與制度保障。 從知識(shí)溢出的角度來(lái)看， 無(wú)論知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度處于哪一個(gè)門(mén)檻區(qū)間， 知識(shí)溢出對(duì)我國(guó)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升均具有積極的作用， 因此要提升我國(guó)企業(yè)創(chuàng)新效率， 創(chuàng)造有利條件如完善以勞動(dòng)力流動(dòng)為載體的知識(shí)溢出機(jī)制， 提高以FDI、技術(shù)引進(jìn)為載體的知識(shí)溢出質(zhì)量。 同時(shí)， 對(duì)企業(yè)而言， 還要依靠?jī)?yōu)化戰(zhàn)略頂層設(shè)計(jì)、加快人才培養(yǎng)、加深產(chǎn)學(xué)研合作等渠道提高對(duì)知識(shí)溢出的吸收與利用能力。 反過(guò)來(lái)， 不論社會(huì)的知識(shí)溢出處于哪種水平， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)都因賦予創(chuàng)新者安全感、主導(dǎo)性與市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)而保護(hù)了創(chuàng)新者利益、激發(fā)了創(chuàng)新者的積極性， 進(jìn)而提高了創(chuàng)新效率。 因此， 要充分重視知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新效率提升的這一積極作用， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)要落實(shí)到企業(yè)創(chuàng)新全過(guò)程， 尤其是在重點(diǎn)領(lǐng)域、重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)、關(guān)鍵技術(shù)上要始終加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度； 建立健全并完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)的獲取、歸屬、分配制度； 加大執(zhí)法規(guī)范度、透明度與執(zhí)法監(jiān)督； 加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)， 切實(shí)以知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)幫助企業(yè)解決創(chuàng)新糾紛， 為企業(yè)創(chuàng)新提供制度保障， 以此促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。

2. 兩種門(mén)檻效應(yīng)均說(shuō)明知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度是一種能把知識(shí)資源轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新活動(dòng)的有效制度。 一方面， 知識(shí)溢出跨過(guò)門(mén)檻值時(shí)， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的作用效果顯著增加， 說(shuō)明知識(shí)溢出越多、上一期創(chuàng)新越活躍， 創(chuàng)新主體為了保護(hù)其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、強(qiáng)化其價(jià)值鏈上的主導(dǎo)地位就會(huì)越迫切、主動(dòng)地尋求知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。 因此， 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)過(guò)程中產(chǎn)生的制度性交易成本越少， 越能提升創(chuàng)新激勵(lì)的效率。 另一方面， 如果知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度所創(chuàng)造的制度條件越好， 則經(jīng)濟(jì)社會(huì)負(fù)外部性的效率損失將越小， 市場(chǎng)越有序、市場(chǎng)失靈發(fā)生得越少， 進(jìn)而越有利于新創(chuàng)知識(shí)的流通和下一輪的創(chuàng)新。 這兩種門(mén)檻效應(yīng)從兩個(gè)不同角度說(shuō)明知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度是一種能把知識(shí)資源轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新活動(dòng)的有效制度， 因此無(wú)論是國(guó)家、企業(yè)還是個(gè)人都要正確認(rèn)識(shí)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的重要作用。 對(duì)國(guó)家而言， 可通過(guò)完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)立法、嚴(yán)格執(zhí)法、加強(qiáng)普法教育等方式不斷完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度建設(shè)。 對(duì)企業(yè)而言， 要轉(zhuǎn)變對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的固化思維， 化被動(dòng)的“被保護(hù)”， 變?yōu)橹鲃?dòng)的“求保護(hù)”， 將知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)貫穿于企業(yè)文化中， 加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的戰(zhàn)略建設(shè)、機(jī)構(gòu)建設(shè)和隊(duì)伍建設(shè)， 充分重視并能夠靈活應(yīng)用商標(biāo)、專(zhuān)利等多種知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)手段。 通過(guò)國(guó)家推動(dòng)、企業(yè)拉動(dòng)雙重發(fā)力， 以知識(shí)產(chǎn)權(quán)賦予產(chǎn)權(quán)化創(chuàng)新成果克服創(chuàng)新活動(dòng)外部性與高風(fēng)險(xiǎn)的不利特點(diǎn)， 切實(shí)將知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度對(duì)創(chuàng)新效率的激勵(lì)作用發(fā)揮得更好、更到位。

【 注 釋 】

1Arrow[8] 提出的創(chuàng)新活動(dòng)存在“開(kāi)放悖論”，即企業(yè)從外部來(lái)源獲取知識(shí)的先決條件是企業(yè)先揭露自身知識(shí)。

②制度性交易成本是企業(yè)因制度性因素產(chǎn)生的不合理成本，宏觀(guān)層面是經(jīng)濟(jì)體制改革中政府與市場(chǎng)關(guān)系沒(méi)有理順造成各環(huán)節(jié)體制性障礙帶來(lái)的成本；微觀(guān)方面是規(guī)制實(shí)施過(guò)程中對(duì)企業(yè)等微觀(guān)經(jīng)濟(jì)主體活動(dòng)形成的障礙成本。

③專(zhuān)利未被侵權(quán)率=1-專(zhuān)利侵權(quán)糾紛案件數(shù)/截至當(dāng)年專(zhuān)利累計(jì)授權(quán)數(shù)。

④可以證明，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平越高，知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的正向作用越大。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

［1］ Cooke P.. Regional innovation systems： Competitive regulation in the New Europe［ J］． Geoforum，1992（3）：365 ～ 382．

［2］ Agarwal R.， M. Gort. First-mover advantage and the speed of competitive entry，1887-1986［ J］． Journal of Law and Economics，2001（1）：161 ～ 177．

［3］ Luca B.. Towards an open R&D system： Internal R&D investment，external knowledge acquisition and innovative performance［ J］． Research Policy，2001（1）：117 ～ 127．

［4］ Blazsek S.， A. Escribano. Patent propensity，R&D and market competition： Dynamic spillovers of innovation leaders and followers［ J］． Journal of Econometrics ，2016（1）：145 ～ 163．

［5］ Audretsch D.B.， M. P. Feldman. R&D spillovers and the geo-graphy of innovation and production［ J］． American Economic Review，1996（86）：630 ～ 640．

［6］ Lychagin S.， et al.. Spillovers in space： Does geography matter？［ J］． Journal of Industrial Economics，2016（2）：295 ～ 335．

［7］ Carlos C.， L. Luís. Regional knowledge spillovers： A firm-based analysis of non-linear effects［ J］． Regional Studies，2018（52）：1 ～ 11．

［8］ Arrow K. J.. The economic implications of learning by doing［ J］． Review of Economic Studies，1962（29）：155 ～ 173．

［9］ Baumol W. J.. Entrepreneurship： Productive，unproductive，and destructive［ J］． The Journal of Political Economy，1990（5）：893 ～ 921．

［10］ North D. C.. Institutions，institutional change and economic performance［ J］． Cambridge： Cambridge University Press，1990．

［11］ Huggins R.， P. Thompson. Entrepreneurship，innovation and regional growth： A network theory［ J］． Small Business Econo-mics，2015（45）：103 ～ 128．

［12］ Wu Y.， et al.. Commercialization of university inventions： Individual and institutional factors affecting licensing of university pa-tents［ J］． Technovation，2015（3）：612 ～ 625．

［13］ Hussinger K.. Is silence golden？ Patents versus secrecy at the firm level［ J］． Economics of Innovation and New Technology，2006（8）：735 ～ 752．

［14］ Privileggi F.， M. Simone. Dynamics and welfare in recombinant growth models with intellectual property rights： A computational method［ J］． Commun Nonlinear Sci Numer Simulat，2019（69）：98 ～ 118．

［15］ Tsur Y.， A. Zemel. Towards endogenous recombinant growth［ J］．Journal of Economic Dynamics and Control，2007（11）：3459 ～ 3477．

［16］ Laursen K.，Reichstein T.， Salter A.. Exploring the effect of geographical proximity and university quality on university industry collaboration in the United Kingdom［ J］． Regional Studies，2011（45）：507 ～ 523．

［17］ Ang J.，Y. Cheng.， C. Wu. Does enforcement of intellectual property rights matter in China？ Evidence from financing and investment choices in the high tech industry［ J］． Review of Economics and Statistics，2014（963）：32 ～ 48．

［18］ 王黎螢，虞微佳，王佳敏等．影響知識(shí)產(chǎn)權(quán)密集型產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的因素差異分析［ J］．科學(xué)學(xué)研究，2018（4）：662 ～ 672．

［19］ Griliches Z.. Issues in assessing the contribution of research and development to productivity growth［ J］． Bell Journal of Economics，1980（10）：92 ～ 116．

［20］ Arora A.， Merges R. P.. Propertyrights，firm boundaries，and R&D inputs［Z］． SSRN Electronic Library，2001．

［21］ Battese G. E.， T. J. Coelli. A? model? for? technical? inefficiency? effects? in? a? stochastic? frontier production function for panel data［ J］． Empirical Economics，1995（20）：325 ～ 332．

［22］ Griliches Z.. R&D and the productivity slowdown［ J］．American Economic Review，1980（2）：1918 ～ 1927．

［23］ 吳延兵．R&D存量、知識(shí)函數(shù)與生產(chǎn)效率［ J］．經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2006（3）：1129 ～ 1156．

［24］ 朱平芳，徐偉民．政府的科技激勵(lì)政策對(duì)大中型工業(yè)企業(yè)R&D投入及其專(zhuān)利產(chǎn)出的影響——上海市的實(shí)證研究［ J］．經(jīng)濟(jì)研究，2003（6）：45 ～ 53+94．

［25］ Colombellia A.， Francesco Q.. New firm formation and regional knowledge production modes： Italian evidence［ J］． Research Policy，2018（47）：139 ～ 157．

［26］ 韓玉雄，李懷祖．關(guān)于中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的定量分析［ J］．科學(xué)學(xué)研究，2005（3）：377 ～ 382．

［27］ 魏浩，李曉慶．知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與中國(guó)企業(yè)進(jìn)口產(chǎn)品質(zhì)量［ J］．世界經(jīng)濟(jì)，2019 （6）：143 ～ 168．

［28］ 白俊紅，江可申，李婧．中國(guó)地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新的相對(duì)效率與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)分解［ J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（3）：139 ～ 151．

［29］ 樊綱，王小魯，朱恒鵬．中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)——各地區(qū)市場(chǎng)化相對(duì)進(jìn)程2018年報(bào)告［M］．北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2019．

［30］ Hansen B. E.. Sample splitting and threshold estimation［ J］．Econometrica，2000（3）：573 ～ 603．

（責(zé)任編輯·校對(duì)：劉鈺瑩? 羅萍）