科技和产业

变量	样本数	均值	标准差	最小值	最大值
lnGDP	360	9.692	0.883	7.128	11.478
Quality	360	0.052	0.052	0.001	0.296
hq	360	9.508	1.439	5.263	12.399
lq	360	10.263	1.472	0.014	13.530
sub	360	7.381	0.635	5.700	8.658
g_-sub	360	12.135	1.338	8.628	15.759
open	360	0.308	0.341	0.008	1.737
fdi	360	0.219	0.018	0.000	0.083
gov	360	0.282	0.124	0.109	0.730
ins	360	1.223	0.738	0.507	5.265
inf	360	15.950	4.929	4.040	26.780
gx	360	85.508	38.892	9.000	167.000

变量	样本数	均值	标准差	最小值	最大值
lnGDP	360	9.692	0.883	7.128	11.478
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变量	(1)	(2)
hq	0.026^***
lq		0.016^*
open	0.037	0.042
fdi	0.737^***	0.872^***
gov	-0.053	-0.071
ins	-0.191^***	-0.100^***
inf	0.002	0.001
gx	0.002^***	0.002^***
常数项	8.870^***	8.955^***
调整R²	0.987	0.986
时间固定	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes

变量	(1)	(2)
hq	0.026^***
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时间固定	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes

变量	晋升压力较大组	晋升压力较小组
hq	-0.006		0.033^***
lq		-0.004		0.027^***
open	0.133	0.124	0.049	0.050
fdi	-0.286	-0.282	-0.143	0.014
gov	-0.264	-0.269	-0.077	-0.154
ins	-0.071^**	-0.071^**	-0.081^***	-0.096^***
inf	0.003	0.003	0.005^**	0.004^*
gx	0.003^*	0.003^*	0.001^**	0.001^*
常数项	8.907^***	8.885^***	8.922^***	8.997^***
调整R²	0.993	0.993	0.989	0.988
时间固定	Yes	Yes	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes	Yes	Yes

变量	晋升压力较大组	晋升压力较小组
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调整R²	0.993	0.993	0.989	0.988
时间固定	Yes	Yes	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes	Yes	Yes

变量	(1)	(2)
sub	0.195^***	0.209^***
hq	0.120^***
hq×sub	-0.013^***
lq		0.102^***
lq×sub		-0.014^***
open	0.028	0.041
fdi	0.896^***	1.040^***
gov	-0.247^*	-0.196
ins	-0.095^***	-0.109^***
inf	-0.000	-0.001
gx	0.003^***	0.003^***
常数项	7.522^***	7.607^***
调整R²	0.987	0.987
时间固定	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes

变量	(1)	(2)
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时间固定	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes

变量	(1)	(2)
g_sub	0.044^**	0.042^*
hq	0.065^***
hq×g_-sub	-0.004^*
lq		0.052^**
lq×g_-sub		-0.003
open	0.025	0.031
fdi	0.683^**	0.792^***
gov	0.038	0.030
ins	-0.100^***	-0.111^***
inf	-0.002	-0.002
gx	0.002^***	0.002^***
常数项	8.403^***	8.512^***
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变量	(1)	(2)
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时间固定	Yes	Yes
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变量	(1)	(2)
L.hq	0.032^***
L.lq		0.022^**
open	0.002	0.015
fdi	0.973^***	1.083^***
gov	-0.278^*	-0.285^*
ins	-0.077^***	-0.090^***
inf	0.000	-0.000
gx	0.003^***	0.003^***
常数项	8.974^***	9.061^***
调整R²	0.986	0.986
时间固定	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes

变量	(1)	(2)
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变量	(1)	(2)
hq	0.025^**
lq		0.017^*
open	0.074^*	0.074^*
fdi	0.774^***	0.938^***
gov	-0.046	-0.113
ins	-0.091^***	-0.103^***
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常数项	8.859^***	8.948^***
调整R²	0.986	0.986
时间固定	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes

变量	(1)	(2)
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时间固定	Yes	Yes
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变量	东部	中西部
	(1)	(2)	(3)	(4)
hq	0.059^***		0.012
lq		0.034^*		-0.000 4
open	-0.022	-0.035	0.143^*	0.149^*
fdi	0.560	0.862^**	-0.170	-0.076
gov	0.049	-0.014	-0.185	-0.182
ins	-0.087^***	-0.110^***	-0.141^***	-0.148^***
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常数项	9.395^***	9.618^***	8.731^***	8.838^***
调整R²	0.986	0.985	0.990	0.990
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变量	东部	中西部
	(1)	(2)	(3)	(4)
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时间固定	Yes	Yes	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes	Yes	Yes

中国专利创造行为扭曲分析:行政激励与市场选择冲突的视角

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陈资灿 , 陶丽红

科技和产业 | 政策规划 2025,25(9): 287-294

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科技和产业 | 政策规划 2025, 25(9): 287-294

中国专利创造行为扭曲分析:行政激励与市场选择冲突的视角

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陈资灿, 陶丽红

作者信息

福州大学经济与管理学院, 福州 350108

陈资灿(1952—),男,福建永泰人,硕士,副教授,硕士研究生导师,研究方向为科学社会学与科技创新、制度经济学;

陶丽红(2000—),女,广西桂林人,硕士研究生,研究方向为制度经济学与体制改革。

Analysis of Distortion of Chinese Patent Creation Behavior: The Perspective of Conflict between Administrative Incentive and Market Choice

Zican CHEN, Lihong TAO

Affiliations

School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China

出版时间: 2025-05-10

文章导航

摘要

收起

政府官员在晋升激励下不合理追求专利数量增长,导致创新主体为从政府获得资源、政策的支持,只注重专利数量的增长,忽略专利质量的提升,从而影响经济增长。基于行政激励与市场选择的冲突视角,在理论层面深入剖析中国专利结构畸形问题的深层原因,同时利用固定效应模型进行实证分析加以验证。研究发现:粗糙的量化考核体系导致科技研究资源低效配置,必须建立以质量为主、数量为辅的新考核体系,才能彻底改变畸形的专利结构。

关键词

专利创造 / 畸形专利结构 / 行政激励 / 市场选择 / 冲突

Abstract

收起

Government officials, motivated by promotion, have unreasonably pursued the increase in the number of patents. As a result, innovation subjects only pay attention to the increase in the number of patents, ignoring the improvement of patent quality, and thus affecting economic growth. Based on the conflict between administrative incentive and market choice, the deep causes of the malformation of patent structure in China at the theoretical level were analyzed, and the fixed effect model was used for empirical analysis to verify it. It can be concluded that the crude quantitative assessment system leads to inefficient allocation of scientific and technological research resources, and a new assessment system based on quality and quantity must be established in order to completely change the deformed patent structure.

Key words

patent creation / malformed patent structure / administrative incentive / market selection / clash

引用本文

陈资灿, 陶丽红. 中国专利创造行为扭曲分析:行政激励与市场选择冲突的视角. 科技和产业, 2025 , 25 (9) : 287 -294 .

Zican CHEN, Lihong TAO. Analysis of Distortion of Chinese Patent Creation Behavior: The Perspective of Conflict between Administrative Incentive and Market Choice[J]. Science Technology and Industry, 2025 , 25 (9) : 287 -294 .

正文

收起

党的二十大报告强调坚持面向世界科技前沿、经济主战场,加快实现高水平科技自立自强。将科技创新提到了新的历史高度。这表明科技创新对促进中国经济社会发展具有重要作用,尤其是高质量专利,在推动中国经济增长方面发挥关键作用^[1]。专利制度是激励技术创新的重要制度安排,它通过法律形式赋予创新者一定时期的排他权与垄断权,保护发明者从市场获取创新收益,可以有效激励技术创新活动^[2]。因此,专利制度常常被视为是创新能力提升的发动机,对中国建设创新型国家发挥重要作用^[3]。然而,在政府介入后,专利制度运行以及企业、科研院所等创新主体创造专利的行为均发生明显扭曲,从而引发一系列问题。有研究发现,中国衡量科技创新水平的专利申请量大幅增加反映中国科技创新水平量的激增,但没有带来质量上的同步提升^[4],从而导致中国专利产出呈现“高数量,低质量”的畸形结构问题,中国专利的质量不能有效推动经济增长。企业和科研机构作为创新主体,在政府相关政策的激励下,积极申请专利以获取政府资助或奖励,实际上诱发了创新主体的寻租活动,抑制高质量创新产出,导致低质量专利泛滥。此外,科研机构将专利数量作为评定职称等重要评价指标,在一定程度上导致低质量专利数量的增加^[5]。低质量专利具有较低的经济价值和市场前景,专利的实际利用率和转化率下降^[6],对经济增长率贡献较小^[7]。

基于此,本文首先从理论层面阐述专利制度激发技术创新的基本原理及高质量专利与经济增长之间的关系,在此基础上较为系统地分析政府介入专利创造后,专利数量高速增长,质量却没有同步提升的机理,并分别简要分析企业、科研院所创造专利行为严重扭曲的原因及机制。在实证层面上,本文以省级地区为研究样本,考察政府介入后创新主体专利创造行为发生扭曲对中国经济增长是否产生影响。

1 理论分析与研究假设

收起

1.1 专利制度激发技术创新的基本原理及高质量专利与经济增长

1.1.1 专利制度激发技术创新的基本原理

知识产权激励理论的基础是功利主义学说^[8]。因此,“促进科学和有用技艺的进步”可以被认为采用了功利主义的观点。功利主义理论认为:激励知识产权创造需要依靠版权、专利、商业秘密的保护,没有他们,也就不存在知识产权创造的最大化激励^[9]。这主要是因为,技术知识既不具有消费上的排他性,也不具有获得利益上的独占性,从而使得技术创新的私人收益与社会收益发生偏离,私人收益远远小于社会收益,由此产生了正外部性。著名产权经济学家科斯^[10]认为产权界定为实现外部性问题内在化提供了重要思路。产权明晰具有引导人们实现将外部性较大地内在化的激励的功能。可见,专利制度的建立就是通过法律形式赋予创新者一定时期的排他权与垄断权,保证科技成果的产权归创新者所有,维护科技成果创造者的利益,从而激励更多主体进行创新、创造,开发出更多的科学技术成果。因此,专利制度的建立可以在一定程度上保证发明者为其发明创造获得相应回报来刺激发明研究,使许多技术创新项目成为可行,进而促进科技创新发展,推动中国经济增长。

1.1.2 高质量专利与经济增长

技术创新以需要为前提^[11],是一种以技术为手段的经济活动,其关键在于市场化。企业技术创新以市场需求和市场效益作为出发点和归宿点,只有经受住市场检验的新技术,才是真正意义上的技术创新,才能真正促进经济增长。由于技术创新成果具有一定公共产品属性,容易引起“搭便车”问题,而专利制度的建立授予了创新者在一定时期内的新产品垄断经营权和独占技术创新市场收益的权利,实现了技术创新成果外部性内部化,进而有效激励企业的技术创新活动。可以看出,产权制度安排是市场激励机制的核心,通过市场机制对技术创新起激励作用。因而,在专利制度的保护下,创新者研发的新技术必须经过市场的重重考核,只有那些满足市场需求、具有应用价值的技术才能带来创新利益,此时的专利作为技术创新的重要产出必定是具有实际价值的,即所谓的高质量专利,是经得起市场考验的^[12],是能够有效推动经济增长的。

因此,高质量专利的创造以及专利自身所具有的产业运用价值,是专利能够有效促进经济增长的关键所在^[13],而低质量专利对经济增长的贡献率较小^[7]。高质量的创新会带来经济增长速度和经济发展质量的双重提高^[14]。关于高质量的创新产出,白旭云等^[15]使用发明专利来衡量,低质量创新产出使用实用新型专利与外观设计专利来反映。一般来说,发明专利所包含的技术含量、创新性高于实用新型专利与外观设计专利,前者是原创型创新水平的衡量标准,后者是模仿型创新水平的衡量标准^[16],因而,发明专利能够产生更大的经济效益,对经济增长质量提升的作用可能更大^[17]。基于上述分析,提出如下假设。

H1:高质量专利对经济增长的促进作用大于低质量专利。

1.2 政府介入后专利创造行为扭曲的机制分析

1.2.1 政府官员在专利创造中的扭曲行为分析

长期以来,人们普遍认为地方政府有足够意愿推动科技创新,以促进经济增长,却忽视了地方政府在推动科技创新行为上也有自身的经济和政治动机。因为政府不是抽象的政府,是由各级官员组成的政府。它具有“经济人”与“政治人”的双重特征。因而,地方政府官员作为国家权力机构的微观基础,其行为对政治与行政体系目标的实现具有重要影响^[18]。具体来看,政治市场中的官员具有企业家特性,在公共选择行为中不会主动追求公共利益最大化,而是以个人利益最大化作为决策标准。他们行为决策的效用函数包括政治晋升、个人声望等内容。因此,政府官员的目标是获得政治上的激励。晋升锦标赛就是典型的政治激励,也是国内重要的政府治理模式^[19]。政府绩效考核是政府治理的重要工具,通常以数字作为参考依据,强调数量、增长率等^[20]。地方政府官员要想实现自身政治利益最大化,就必须完成中央政府设定的政绩考核指标,如固定资产投资、国内生产总值增长率等^[20]。在这些政绩考核体系下,经济增长、基础设施等刚性指标是政府官员晋升最主要的“指挥棒”,导致地方政府缺乏对创新质量做出回应的激励^[21]。地方政府行为短视化和政策扭曲,通过挤压科学技术支出追求短期经济增长,给地区科技创新带来负向效应^[22]。此外,地方政府横向竞争行为引致的经济增长目标频繁调整将激化市场主体对经济发展的不确定性预期,从而抑制经济增长^[23]。过高的经济增长目标导致政府对市场采取强干预模式,从而将企业置于更高的不确定性之中,最终因扭曲市场创新资源配置导致经济效率受损^[24]。为此,提出如下假设。

H2:当地方官员晋升压力较大时,高质量专利与低质量专利均不能促进经济增长,反之,二者均能显著促进经济增长。

1.2.2 企业专利创造行为扭曲的机制分析

熊彼特最早提出创新概念,他认为企业创新不能仅停留于发明,而是应该创造出新利润、新技术、新产品等具有实际经济意义的结果。只有这样,企业才能从具有市场应用价值的创造中获得利益。而除创新之外,寻租也是企业的战略选择^[25]。政府掌握大量关键生产要素的控制权和分配权,给企业创造了较大的寻租空间^[26],使得企业从市场获益变成期望通过寻租来获得政府在资源、政策等方面的支持,企业创造专利的动力发生改变,投入到创新活动上的精力极大减少^[27]。Tullock^[28]最早关注到企业为获得垄断收益将有限的资源配置于非生产性创新上,尤其是政治关联企业会更热衷于寻租。现有文献表明,政企之间存在的信息不对称现象导致企业“寻补助”行为出现^[29]。补助金额越大,企业“寻租”的动机越强。当政府补助达到某个临界值后会带来挤出效应^[30]。一些研究认为财政补贴挤出了企业研发创新投入水平,进而对企业创新产生负向效应^[31]。一些高新技术企业存在迎合创新行为,政府补贴在这个过程中就扮演着降低企业创新产出的角色^[32]。因此,政府研发补贴会使企业策略选择倾向于创新数量而轻质量^[33]。在追求实现某种业务目标时,政府会充分发挥宏观调控职能利用各种财政政策,有指向性地支持某些产业或特定企业,使其能够快速发展并在短期内取得技术突破。然而,这种干预方式会对有序的市场经济造成一定干扰,导致企业倾向于向政府寻租,从而挤占原本用于技术创新的研发资金^[34]。

综上所述,企业为获得政府的创新支持,尤其是补贴,往往只开展符合申请条件的创新项目,扭曲了企业研发投入的动机,挤占创新资源,降低企业创新产出,从而对中国经济增长产生影响。因此,提出如下假设。

H3:政府补助负向调节高质量专利与经济增长的关系;

H4:政府补助负向调节低质量专利与经济增长的关系。

1.2.3 科研院所专利创造行为扭曲的机制分析

科研机构是最典型的知识密集型组织,是科技创新的重要载体,发挥好科研机构的职能作用,对促进中国技术创新和经济增长具有重要意义。科研院所是科技成果的主要产出单位,其科技创新具有广阔性和先进性。市场是科技创新的最终取向,创新活动和创新成果要想具有生命力,就必须获得市场认可。科研院所需要对企业的实际情况及市场需求进行了解,这样才能研发出与企业实际需求相符合的高新技术,才能通过企业获得创新收益。

然而,政府掌握了科研机构创新需要的大量科技资源,对科技项目的微观行政管理越来越多,于是,科技资源配置权力的垄断在客观上为科研机构寻租提供了基础。许多寻租者获取了大量科技资源却不需要承担太多的责任和风险,而且还可能获得相应的经济利益。因此,当寻租费用小于寻租利益时,科研人员会选择寻租获取经济利益最大化,而不是利用其掌握的某项科研稀缺资源开展创新活动^[35],从而阻碍科技创新的发展。由于政府对科研机构的考核过于注重产出数量,科研人员更有动机将从政府获取的科研资源用于科技论文发表、项目获得,致使出现重发表论文、登记和鉴定科技成果,轻创新质量现象,不利于推动中国经济增长。因此,若没有适当制度监管,增加科研院所的研究开发资金供给,可能会扭曲他们专利创造行为,导致创新质量下降,抑制经济增长。基于以上分析,提出如下假设。

H5:科研院所的研究开发资金供给负向调节高质量专利与经济增长的关系;

H6:科研院所的研究开发资金供给负向调节低质量专利与经济增长的关系。

2 研究设计

收起

2.1 计量模型设定

为验证假设H1,构建如式(1)所示模型:

(1)$lnGD{P}_{it}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{q}_{it}+\beta Contro{l}_{it}+{\mu }_{i}+{\gamma }_{t}+{\epsilon }_{it}$

式中:lnGDP为经济增长;q为高质量专利(hq)和低质量专利(lq);Control_it为控制变量;${\mu }_{i}$和${\gamma }_{t}$分别为地区和时间固定效应;${\epsilon }_{it}$为随机扰动项;β₀为常数项;β₁、β为回归系数。

借鉴钱先航等^[36]、毛奕欢等^[37]的研究,构建晋升压力指数,将样本分为晋升压力较大与晋升压力较小两组,采用式(1)进行检验,以考察地方官员的晋升压力是否影响高质量专利与低质量专利对经济增长的促进作用,即假设H2。

接着构建模型(2)验证假设H3、假设H4,构建模型(3)验证假设H5、假设H6。

(2)$lnGD{P}_{it}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{q}_{it}+{\beta }_{2}su{b}_{it}+{\beta }_{3}{q}_{it}su{b}_{it}+\beta Contro{l}_{it}+{\mu }_{i}+{\gamma }_{t}+{\epsilon }_{it}$

(3)$lnGD{P}_{it}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{q}_{it}+{\beta }_{2}g\_su{b}_{it}+{\beta }_{3}{q}_{it}g\_su{b}_{it}+\beta Contro{l}_{it}+{\mu }_{i}+{\gamma }_{t}+{\epsilon }_{it}$

式中:sub为政府补助;q×sub为高质量专利与政府补助的交互项(hq×sub)及低质量专利与政府补助的交互项(lq×sub);g_sub为科研院所的研究开发资金供给;q×g_sub为高质量专利与科研院所的研究开发资金供给的交互项(hq×g_sub)及低质量专利与科研院所的研究开发资金供给的交互项(lq×g_sub)。

2.2 变量选取与数据来源

2.2.1 变量选取

(1)经济增长。本文使用实际国内生产总值的自然对数来衡量经济增长(lnGDP),以2009年为不变价格换算的方式得出。

(2)高质量专利与低质量专利。参照白旭云等^[15]的做法,使用发明专利申请量来衡量高质量专利(hq),实用新型专利与外观设计专利之和来衡量低质量专利(lq)。

(3)调节变量。政府补助(sub):采用(中央补助收入-上解中央支出)的自然对数来反映,其中,上解中央支出是指地方向中央的上解,即地方政府按照约定的上解比例将一部分财政收入上解中央;科研院所的研究开发资金供给(g_sub):使用来自政府部门的研究与开发机构R&D经费内部支出的自然对数来测量。

(4)控制变量。对外开放程度(open),采用各省市进出口总额与地区生产总值的比值来表示;外商直接投资水平(fdi),采用各省市外商直接投资与地区生产总值的比值来衡量;政府干预程度(gov),采用地方财政一般预算支出与地区生产总值的比值来表示;产业结构(ins),以各省市第三产业增加值与第二产业增加值的比值来衡量;基础设施水平(inf),用各省市人均城市道路面积来反映;高校数量(gx),即各省市所拥有的高校数量。

2.2.2 数据来源

考虑数据的连贯性与可得性,采用2010—2021年中国30个省份(因数据缺失,未包含西藏地区和港澳台地区)作为研究样本,相关数据主要来源于 2010—2022年的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国财政年鉴》。由于2020年、2021年及2022年的《中国科技统计年鉴》未披露来自政府部门的研究与开发机构R&D经费内部支出,因此,在检验假设H5和假设H6时,将样本时间跨度调整为2010—2019年。各变量的描述性统计见表1。

3 实证结果与分析

收起

3.1 回归结果

表2报告了假设H1的回归结果。第(1)列结果显示,高质量专利(hq)的系数在1%的水平上显著为正,表明高质量专利对经济增长有着显著的促进作用。第(2)列低质量专利(lq)的估计系数在10%的水平上显著,说明低质量专利对经济增长具有推动作用。高质量专利的估计系数大于低专利系数,说明高质量专利对经济增长的促进作用大于低质量专利,假设H1得到验证。

表3报告了假设H2的回归结果。第(1)列结果显示,高质量专利不能显著促进经济增长,且估计系数为负。这主要是因为地方政府官员的目标是获得政治上的激励,即晋升激励。地方官员要想实现自身政治利益最大化,就必须完成中央政府设定的政绩考核指标。因此,为了在短期内显著提高政绩,地方政府官员通常选择“短、平、快”的项目, 并利用投资、资源供给等方式引诱企业进行“数量”式的策略性创新,忽视高质量创新,从而损害创新质量,影响辖区经济增长。第(2)列结果显示,低质量专利的系数不显著,且与经济增长具有负相关性。第(3)、列(4)列结果显示,高质量专利与低质量专利的估计系数均在1%的水平上显著为正,且高质量专利的系数大于低质量专利的系数。以上结果表明官员在晋升压力较大时,会影响专利对经济增长的促进作用,假设H2得以验证。

政府补助交互效应假设检验结果见表4。第(1)列中,高质量专利与政府补助交互项(hq×sub)的估计系数显著为负,表明政府补助的金额越多,高质量专利对经济增长的促进作用越弱,即政府补助的增加,降低了高质量专利对经济增长的促进作用,假设H3得到验证。第(2)列中,低质量专利与政府补助交互项(lq×sub)的系数在1%的水平上显著为负,表明政府给予企业的补助越多,低质量专利对经济增长的作用也会越弱,假设H4得以验证。

表5对科研院所的研究开发资金供给调节交互效应假设进行了检验。第(1)列中,高质量专利与科研院所的研究开发资金供给(hq×sub)的估计系数在10%的水平上显著为负,表明政府对科研院所的研究开发资金供给增加,降低了高质量专利对经济增长的促进作用,假设H5得到验证。第(2)列中,低质量专利与政府补助交互项(lq×g_sub)的估计系数未能通过显著性检验,假设H6没有得到支持。

3.2 稳健性检验

3.2.1 解释变量滞后一期

用高质量专利、低质量专利的滞后项作为解释变量,以反映专利促进经济增长的时滞效应,结果见表6。第(1)列滞后一期高质量专利对经济增长仍存在显著正向影响,表明高质量专利能够有效促进经济增长。第(2)列滞后一期低质量专利系数在5%的水平上显著为正,表明滞后一期低质量专利对地区经济的增长具有显著促进效应。滞后一期高质量专利的估计系数大于滞后一期低质量专利系数,说明高质量专利对经济增长的促进作用大于低质量专利。上述结论表明回归结果具有稳健性。

3.2.2 消除异常值影响

为了消除异常值对回归结果的干扰,对被解释变量、解释变量及控制变量进行1%水平的winsorize处理,并重新进行回归。从表7第(1)列、(2)列可以看出,高质量专利与低质量专利的估计系数均显著为正,且高质量专利的系数大于低质量专利系数,支持了基准回归的结果。

3.3 异质性分析

考虑到地区的经济发展水平会对专利发展水平产生影响,因此各地区专利对经济增长的影响可能不尽相同。将全样本分为东部和中西部两组样本分别进行回归,结果见表8。第(1)列~(4)列结果表明,高质量专利及低质量专利对经济增长的影响存在地区间异质性。高质量专利对东部地区存有显著正向影响,对中西部地区的正向影响不显著。低质量专利对东部地区存有显著正向影响,对中西部地区的影响不显著为负。这是因为东部地区专利应用环境、市场环境条件优于中西部地区,更有能力提升专利质量,对促进经济增长的作用可能更大。

4 结论与政策建议

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4.1 研究结论

高质量专利对经济增长的促进作用大于低质量专利。政府的介入使企业、科研院所创造专利的动机发生改变,使得我国专利产出质量低下。与低质量专利相比,高质量专利的经济增长贡献率较大。而作为低质量专利的实用新型与外观设计专利,其基数显著高于发明专利。因此,政府以专利数量增长为目标,会导致更多的低质量专利产生,降低专利对经济增长的贡献率。

在此基础上,围绕政府、企业、科研院所进行分析,考察行为扭曲是否影响专利创造与经济增长的关系,结果表明:地方政府官员在晋升压力较大时,高质量专利与低质量专利对经济增长均没有推动作用;企业从政府获得的补助负向调节专利与经济增长的关系;科研院所的研究开发资金供给负向调节高质量专利与经济增长的关系。

4.2 政策建议

地方政府对科技创新起主导作用。拥有良好治理体系的地方政府是推动高质量科技创新的必要条件。因此,要提高科技创新绩效,必须加强地方政府治理。国家治理目标是实现国家的长期稳定和可持续发展。这一目标的实现主要依靠科技创新,依靠政府的能力和效率。政府作为国家治理的主体,其职责包括制定政策措施、管理资源配置等,旨在创造有利于技术创新的环境。地方政府是国家治理能力的载体,对区域创新活动产生重大影响^[38],承担着经济增长等主体治理目标。地方政府治理水平的提高能够给技术创新主体提供更高效的制度和政策,激发创新主体的积极性^[1]。良好的制度和政策有助于技术进步^[39]。因此,提出如下政策建议。

(1)行政激励与市场激励相结合的原则。传统上,中央政府对地方政府的考核更多以数量而不是质量作为考核标准,导致中国专利数量激增,低质量专利也越来越多,因此,未来在对地方政府进行考核时,应该更注重创新质量在评估时的比重,建立以质量为主、数量为辅的评价考核体系,同时要坚持建立与社会主义市场经济相适应的科技创新激励机制。高质量的创新成果是经济可持续发展的重要基础,行政激励导向必须从追求数量、规模向提升质量转变,引导企业、科研机构等创新主体将目光集中于能够带来长期效益的创新型项目,同时要紧密结合市场需求,合理预估专利技术的市场价值,以提升市场中专利的质量,这样才能以更高效应、更优质量提升经济增长。

(2)根据区域差异性,因地制宜地实施激励机制。与中西部地区相比,东部地区经济发展领先,不管是地位还是资源争夺中均具有绝对优势,因此其更需要的是市场激励,以市场需求为导向,实现专利成果的应用价值,提高专利市场产业转化率,以发挥专利技术促进经济增长的作用。对于经济发展水平落后的中西部地区,政府需要针对性地制定一套激励政策。首先应该解决其基本经济发展问题,为科技创新提供有力的经济保障。其次,在市场激励的引导下,政府可以实施补贴、税收优惠等激励政策,可以鼓励企业等主体积极开展创新活动,将资源和精力真正用于创新活动,从而促进经济增长。

参考文献

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文献

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2025年第25卷第9期

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接收时间：2024-10-13
首发时间：2025-07-18
出版时间：2025-05-10

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收稿日期：2024-10-13

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福州大学经济与管理学院, 福州 350108

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

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变量

样本数

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sub

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open	0.025	0.031
fdi	0.683^**	0.792^***
gov	0.038	0.030
ins	-0.100^***	-0.111^***
inf	-0.002	-0.002
gx	0.002^***	0.002^***
常数项	8.403^***	8.512^***
调整R²	0.987	0.987
时间固定	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes

变量

(1)

(2)

g_sub

0.044^**

0.042^*

0.065^***

hq×g_-sub

-0.004^*

0.052^**

lq×g_-sub

-0.003

open

0.025

0.031

fdi

0.683^**

0.792^***

gov

0.038

0.030

ins

-0.100^***

-0.111^***

inf

-0.002

0.002^***

常数项

8.403^***

8.512^***

调整R²

0.987

时间固定

Yes

省份固定

Yes

变量	(1)	(2)
L.hq	0.032^***
L.lq		0.022^**
open	0.002	0.015
fdi	0.973^***	1.083^***
gov	-0.278^*	-0.285^*
ins	-0.077^***	-0.090^***
inf	0.000	-0.000
gx	0.003^***	0.003^***
常数项	8.974^***	9.061^***
调整R²	0.986	0.986
时间固定	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes

变量

(1)

(2)

L.hq

0.032^***

L.lq

0.022^**

open

0.002

0.015

fdi

0.973^***

1.083^***

gov

-0.278^*

-0.285^*

ins

-0.077^***

-0.090^***

inf

0.000

-0.000

0.003^***

常数项

8.974^***

9.061^***

调整R²

0.986

时间固定

Yes

省份固定

Yes

变量	(1)	(2)
hq	0.025^**
lq		0.017^*
open	0.074^*	0.074^*
fdi	0.774^***	0.938^***
gov	-0.046	-0.113
ins	-0.091^***	-0.103^***
inf	0.002	0.002
gx	0.003^***	0.003^***
常数项	8.859^***	8.948^***
调整R²	0.986	0.986
时间固定	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes

变量

(1)

(2)

0.025^**

0.017^*

open

0.074^*

fdi

0.774^***

0.938^***

gov

-0.046

-0.113

ins

-0.091^***

-0.103^***

inf

0.002

0.003^***

常数项

8.859^***

8.948^***

调整R²

0.986

时间固定

Yes

省份固定

Yes

变量	东部	中西部
	(1)	(2)	(3)	(4)
hq	0.059^***		0.012
lq		0.034^*		-0.000 4
open	-0.022	-0.035	0.143^*	0.149^*
fdi	0.560	0.862^**	-0.170	-0.076
gov	0.049	-0.014	-0.185	-0.182
ins	-0.087^***	-0.110^***	-0.141^***	-0.148^***
inf	-0.003	-0.003	0.004^**	0.004^*
gx	-0.001	-0.001	0.003^***	0.003^***
常数项	9.395^***	9.618^***	8.731^***	8.838^***
调整R²	0.986	0.985	0.990	0.990
时间固定	Yes	Yes	Yes	Yes
省份固定	Yes	Yes	Yes	Yes

变量

东部

中西部

(1)

(2)

(3)

(4)

0.059^***

0.012

0.034^*

-0.000 4

open

-0.022

-0.035

0.143^*

0.149^*

fdi

0.560

0.862^**

-0.170

-0.076

gov

0.049

-0.014

-0.185

-0.182

ins

-0.087^***

-0.110^***

-0.141^***

-0.148^***

inf

-0.003

0.004^**

0.004^*

-0.001

0.003^***

常数项

9.395^***

9.618^***

8.731^***

8.838^***

调整R²

0.986

0.985

0.990

时间固定

Yes

省份固定

Yes