高技术产业专利开发及其经济增值的关系分析

高技术产业专利开发及其经济增值的关系分析
刘思嘉;赵金楼
【摘要】专利开发与经济增加值之间存在相互促进的因果关系,高技术产业尤为突出.分析专利开发与经济增加值的互动关系,以1995～2007年高技术产业各行业为对象,采用格兰杰检验方法验证两者的互动关系,进而采用DEA方法测量1998～2004年我国高技术产业专利开发与经济增加值的互动效率,得出互动关系存在且互动效率逐年增长的结论.
【期刊名称】《情报杂志》
【年(卷),期】2010(029)001
【总页数】5页(P27-31)
【关键词】高技术产业;专利开发;经济增加值;互动关系;互动效率
【作者】刘思嘉;赵金楼
【作者单位】哈尔滨工程大学工程训练中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学经济管理学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学经济管理学院,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】F062.3
综观当今世界经济的发展,可以发现凡是经济发达的国家,如美国、日本、德国、英国、法国等,都是老牌的专利大国,其专利拥有量与经济发达程度同样在世界处于领先地位,这绝非是历史的巧合,两者直接存在着一定的必然联系[1-2]。

而且世界知识
产权组织在1985年就对工业产权进行了一项统计,发现专利申请量居世界前10名国家的工业发展水平与专利申请量存在着对应关系[3]。

专利产出与经济增加值之
间关系的研究在国内外都已经是一项相对比较成熟的课题,有很多学者参与了该方
面的研究,如Donoghue和Zweimuller(2004)研究发现专利影响跨产业的研发资
源配置,从而影响内生经济增加值结构中的研发并间接促进经济增加值
[4];Schneider(2005)利用47个国家20年面板数据实证表明知识产权影响创新率进而促进经济增加值,而且这种效果在发达国家比发展中国家更明显
[5];Falvey(2006)分析79个国家知识产权政策对经济增加值的影响,发现知识产权
制度保护对经济增加值的影响依赖于发展水平[6];Walter(2008)对1960～2005年110个国家的专家保护状况与经济增加值之间的关系进行实证,发现专利政策与专
利权保护直接影响经济发展水平[7];我国学者鞠树成(2005)研究发现在滞后期为
1～5年时,专利产出与经济增加值之间不存在着明显的因果关系,这在一定程度上反映我国专利产出和经济增加值之间还远未达到像发达国家那样互动的关系[2];但张
传杰却验证了大中型企业的发明专利授权量与企业的新产品销售收入之间存在双向的因果关系[8];另外,高雯雯(2006)、吴海燕(2007)、曾昭法(2008)、侯筱蓉(2008)、张炜(2009)等也都从实证的视角对我国专利产出与经济增加值的内在关系进行过
研究[9-13]。

20世纪80年代末以来,以知识经济为特征的科技革命和新经济在世界范围内兴起,高新技术产业成为国际经济竞争的重要领域,成为世界经济最富有活力的增长点,高
新技术产业已是知识经济时代的支柱产业[14]。

高技术产业是在高技术的基础上发展起来的,与传统产业相比,它具有大量的资本投入、高比例的高科技人员、持续的
创新能力等特点,因而专利技术对于高技术产业的促进作用比传统产业的更为明显[15]。

因此,研究高技术产业专利开发与经济增加值的互动关系,测量两者的互动效率,具有更加重要的现实价值。

本文以1995～2007年我国高技术产业专利申请量、
发明专利拥有量和经济增值三个指标之间的因果关系检验为基础,进而测量不同高
技术产业之间的互动效率,为我国从专利开发方面提升高技术产业经济发展水平提
供决策依据。

1 专利开发与经济增加值的互动关系
1.1 专利开发促进经济增加值专利是推动经济增加值的一项重要因素[16]。

方曙(2007)提出专利制度之所以对经济发展起促进作用,主要是因为有效的专利制度有
利于激励创新、有效配置技术创新资源、保障公平有序的竞争环境等[17]。

其实,
专利开发促进经济增加值,根本原因在于知识经济时代的经济增加值的本质就是知
识增长。

在知识经济时代,知识取代了传统的生产资源(资金、土地、人力)而成为最重要的资源。

企业、区域、国家的财富来源从本质上而言都是知识财富,没有知识
含量的粗放型经济是不可能有竞争力的。

而专利作为衡量国家知识存量和创新能力的重要标准,专利的开发、经营和保护将极大地改善国家的经济实力与国际竞争力。

专利开发促进知识增长,知识增长促进经济增加值,是知识经济时代高技术产业迅速
成为国家主导产业的主要原因。

1.2 经济增加值促进专利开发由我国近些年国际专利数量在国际上所占的比例和
位次的迅速上升就可知道,经济增加值有利于专利开发。

专利开发是需要成本的,甚至可以说是一项资金密集型活动。

大型跨国集团公司之所以能保持行业主导地位,
与其大比例的研发投入强度有关。

目前,世界500强企业平均研发投入水平能占到主营业务收入的10%,而我国企业能有5%的R&D投入强度就已经较高,这就是我
国科技人员人均专利拥有量和西方发达国家仍存在较大差距的原因。

当我国经济持续高度增长时,我国无论政府还是企业在R&D上的投入水平都大为增强,很多企业
也开始非常重视研发和专利保护,使我国国内专利数量和国际专利授权量都迅速攀升,国际知识竞争力也急速提高。

1.3 专利开发与经济增加值互动专利开发与经济增加值是一种互为投入产出的因
果关系。

既然是投入产出关系,可知两者的互动循环是存在时滞的。

专利开发对经济增加值的影响需要经过一段时间时候才能产生效果,然后这种效果能持续发生一段时间,当新的专利产生时,原专利的影响效果将逐渐衰退,即专利开发对经济增加值促进作用存在时间上的时滞性、持续性和时效性。

同样,当经济增加值发生时,虽然将几乎同期增加R&D投入,但由投入增加到专利产出增加也是存在一定时滞的。

因此,专利开发与经济增加值互动是一个差分的正反馈循环。

如果能掌握我国高技术产业的专利开发与经济增加值互动的循环,则能够从专利开发入手迅速提升高技术产业经济效益。

2 专利开发与经济增加值互动关系的验证
2.1 模型与数据
2.1.1 模型。

由于专利开发与经济增加值的互动关系是存在时滞的因果关系,而且已经有学者采用格兰杰检验方法成功测量了两者之间的因果关系,因此,本研究也采用格兰杰因果检验进行高技术产业专利开发与经济增加值互动关系的分析。

格兰杰因果检验是由美国加州著名的计量经济学家C.W.Granger于1969年提出的,后由Hendry和 Richard进一步发展。

在时间序列情形下,两个经济变量X、Y之间存在因果关系可以定义为:若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下,对Y的预测效果要好于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测,即变量X有助于解释变量Y的将来变化,则认为变量X引致变量Y,两者之间存在因果关系[18]。

构建模型:
如果βj=0对所有j=1,2,…,k都成立,则X变量不会引起 Y变量的发生因果关系,滞后期的选择可以是任意的。

这样我们可以设定假设H0:βj=0,j=1,2,…,k,再分别对式(1)、(2)进行回归,得到解释平方的EES1和EES2以及残差平方和RSS1,构造如下统计量:F=[(EES1-EES2)/m]/[RSS1/(T-k+m+1)]。

F服从第一自由度为m,第二自由度为 T-(k+m+1)的分布。

给定显著性水平a,则有对应的临界值Fa,如果F＞Fa,
则以(1-a)的置信度拒绝H0假设,在Granger意义上X是Y的原因,否则接受H0假设,Y的变化不能归因于 X的变化[19]。

2.1.2 数据。

经济增加值的影响主要来源于授权发明专利的拥有量,该指标代表的是产业核心技术存量水平;专利开发的结果可用专利申请量衡量,因为专利申请量代表的是一段时期R&D投入的成果,如果采用专利授权量衡量,可能会因为过大的时滞产生互动关系测量的偏差。

经济增加值可用高技术产业增加值指标进行测量,代表的是高技术产业的盈利能力。

本文数据来源主要是中华人民共和国科学技术部网站,高技术产业主要包括医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业等。

数据选择的区间是1995～2007年,数据如图1至图5所示。

图1为医药制造业专利与经济增加值时间序列情况,由图中可知,专利申请量、发明专利拥有量和增加值具有共同的增长趋势,其中专利增速在近年加快,而经济增加值增速平稳。

图2为航空航天制造业专利与增加值状况,由图中可知,专利申请量在2004年以后急速增长,而发明专利申请量和经济增加值则平稳上升,具有较大的关联性。

图3为电子及通信设备制造业专利与增加值状况,在2001年以后,专利申请量急速提升,而发明专利拥有量和增加值则增长缓慢而平稳,发明专利拥有量和增加值具有非常高的关联系数,而专利申请量和增加值之间关联关系不明显。

图4为电子计算机及办公设备制造业专利与增加值情况,专利申请量、发明专利申请量和增加值三变量之间具有相似的高速增长趋势,但增加值要相对平稳,而发明专利拥有量在2005年后才急速提升。

图5为医疗设备及仪器仪表制造业专利与增加值状况,由图中可知,专利申请量增幅与增速显著高于发明专利拥有量和增加值,而后两者则呈稳定增长趋势,体现出非常高的关联性。

综上,高技术产业的五大行业内专利申请量、发明专利拥有量和增加
值三项指标之间存在着相似的上升趋势,专利申请量指标要超前于增加值指标发展趋势,而发明专利拥有量指标与增加值指标数据的发展趋势则几乎同步,符合前述分析,可以进一步实施定量检验。

2.2 专利开发促进经济增加值的验证
根据上述分析,对发明专利拥有量对增加值的因果关系进行格兰杰检验。

由图1至图5可以看出,各高技术产业的两个指标都基本保持一致,滞后期应该不会很长。

因此,取滞后期分别为2年和3年,得到检验结果如表1所示。

由表1中结果及F值和P值变化趋势可知,在大多数高技术产业的细分行业内,专利开发促进经济增加值的命题是不能被验证的。

从整个高技术产业的检验结果来看,两项指标滞后期为3年的因果联系是存在的。

但由于早于1995年的高技术产业专利数据无法获得,不能检验滞后期大于4年的因果关系,这是该项检验存在的局限所在。

2.3 经济增加值促进专利开发的验证
同样,取滞后期为2年和3年,得到增加值对专利申请量的格兰杰检验结果如表2所示。

由表中检验结果及变化趋势可知,经济增加值促进专利开发的命题是能够在高技术产业及其细分行业内被验证的,经济增加值对专利开发具有直接促进作用。

3 高技术产业专利开发与经济增加值的互动效率
由格兰杰因果检验结果可知,专利开发与经济增加值的互动关系在整个高技术产业内是得到有效验证的。

为进一步测量专利开发与经济增加值的互动效率,首先我们界定两者的互动效率如下:若滞后期为m(m=3、4)年的专利开发促进报告期 i经济增加值的相对效率为Epe(i),滞后期为n(n=2、3、4)年的经济增加值促进报告期i 专利开发的相对效率为Eep(i),则报告期第 i年的互动效率为 E(i)=Epe(i)*Eep(i)。

而Epe(i)和Eep(i)可采用DEA模型测量,为此,构建DEA模型(CCR)如下:
表1 发明专利拥有量对增加值格兰杰因果检注:*α=0.10;**α=0.05;***α=0.025。

检验变量与零假设行业滞后期 F值 P值结论医药制造业2 2.83370 0.13600 接受零假设3 2.88731 0.20353 接受零假设航空航天器制造业2 0.51822
0.62000 接受零假设3 0.04200 0.98643 接受零假设发明专利拥有量不是增加值的格兰杰原因电子及通信设备制造业2 5.68134 0.04127 拒绝零假设**3
4.34192 0.12950 接受零假设电子计算机及办公设备制造业2 0.04518 0.95615 接受零假设3
5.62511 0.09492 拒绝零假设*医疗设备及仪器仪表制造业2
0.03546 0.96536 接受零假设3 1.63047 0.34889 接受零假设高技术产业2 2.37922 0.17346 接受零假设3 0.04500.04497 拒绝零假设**
表2 增加值对专利申请量格兰杰因果检验注:*α=0.10;**α=0.05;***α=0.025。

检验变量与零假设行业滞后期 F值 P值结论医药制造业2 2.70466 0.14544 接受零假设3 11.8336 0.03605 拒受零假设**航空航天制造业2 4.93807
0.05398 接受零假设3 7.39714 0.06722 接受零假设发明专利拥有量不是增加值的格兰杰原因电子及通信设备制造业2 8.48107 0.01784 拒绝零假设**3
4.46389 0.12537 接受零假设电子计算机及办公设备制造业2 4.63514 0.06066 接受零假设3 1.36161 0.40290 拒绝零假设*医疗设备及仪器仪表制造业2 17.2510 0.00325 接受零假设***3 32.3610 0.00873 接受零假设***高技术产业2 6.06476 0.03625 接受零假设**3 19.8241 0.01761 拒绝零假设**
表3 专利开发与经济增加值的单向促进效率注:由于滞后期最长设置为4年,因
此,Epe(i)和Eep(i)分别各有3年是不能求得的。

i 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Epe(i) - - - 0.8887
0.8932 0.9181 0.9256 0.9296 0.9596 1.0000 1.0000 0.9531 0.8887 i 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
2007 Eep(i) 1.0000 0.9892 0.9799 0.9675 0.9720 0.9738 0.9646 0.9805 0.9806 1.0000 - - -
图5 医疗设备及仪器仪表制造业专利与增加值
其中,i为报告期,在模型中为决策单元(DMU)的序号;x为输入变量,由滞后期的原因表示(计算Epe(i)时,输入变量为滞后期分别为3、4年的专利拥有量;计算Eep(i)时,输入变量为滞后期分别为2、3、4年的经济增加值);y为输出变量,由报告期的结果表示(计算Epe(i)时,输出变量为当期经济增加值;计算Eep(i)时,输出变量为当期专利申请量);θ为有效性系数,θ介于0-1之间;s为松弛变量;λ为输入输出权重系数。

计算相对有效性前需要对原始数据进行无量纲化预处理,文中选用功效系数法。

根据上述CCR-I模型,采用DEA-Solver-LV软件计算得到Epe(i)和Eep(i)如表3所示。

依据互动效率的定义,可以进一步计算得到1998～2004年专利开发与经济增加值的互动效率,如图6所示。

图6 专利开发与经济增加值互动效率
由图6可知,从1998～2004年,我国高技术产业专利开发与经济增加值的互动效率是逐年平稳递增的,显示出良好的发展势头,说明我国在专利开发与经济增加值的良性循环开发方面逐渐步上正轨,我国专利开发和经济增加值都能有良好的预期。

4 结束语
专利开发与经济增加值的互动循环对于我国发展知识经济经济,使我国经济增加值水平保持高速持续发展具有重要意义。

高技术产业是我国经济增加值的主导产业,对于我国国民经济增加值起引导、加速作用。

高技术产业专利开发与经济增加值之间的互动效率的提升是未来我国提升高技术产业发展水平和引领经济向集约型、知识密集型发展的关键。

本文不仅检验了高技术产业专利开发与经济增加值的互动关系,而且计算出两者的互动效率,这无论是对于理论研究和实践应用都极具参考借鉴
价值。

当然,由于无法获得高技术产业更长时间序列上的数据,本文在格兰杰检验时时滞区间无法选择更长,这使本文的研究结果有所局限,但随着时间推移这方面的局限性将逐步降低。

而且,本文得出高技术产业专利开发与经济增加值的互动效率逐年增长的结论也是非常重要和极具意义的,是一项具有开拓性意义的成果。

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