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      “文化”會影響企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護方式嗎?

      2020-06-29 12:32:36戴靜超王麓淙黃少安
      江漢論壇 2020年5期
      關(guān)鍵詞:知識產(chǎn)權(quán)保護上市公司信任

      戴靜超 王麓淙 黃少安

      摘要:企業(yè)為了保護其創(chuàng)新成果或知識產(chǎn)品,可以選擇例如專利、商標或版權(quán)等正式法律制度形式,還可以選擇一系列替代形式,如商業(yè)秘密、產(chǎn)品復(fù)雜度等方法。本文將文化對企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護影響的研究延伸到對企業(yè)專利傾向影響的研究上,界定了與知識產(chǎn)權(quán)保護相關(guān)的“文化”(即“信任”、“尊重”、“自主”和“維權(quán)”)和“企業(yè)專利傾向”。實證分析發(fā)現(xiàn):老企業(yè)專利傾向相較于新企業(yè)受信任的影響更為顯著,具有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)相較于不具有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)受信任的影響更為顯著,非專利密集型行業(yè)的企業(yè)相較于專利密集型行業(yè)的企業(yè)受信任的影響更強烈。若不考慮文化與法律的交互作用,各地執(zhí)行知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)法律對企業(yè)選擇專利的實際影響很小;若考慮文化與法律的交互作用,各地信任程度與執(zhí)法力度之間是顯著的互補關(guān)系,而家族企業(yè)文化及專利投入增加有助于實現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)保護文化對企業(yè)專利傾向的影響。要充分認識到知識產(chǎn)權(quán)保護文化的重要性,特別是“信任”對企業(yè)選擇專利形式保護創(chuàng)新成果的作用;提升社會成員的信任水平,有利于提升企業(yè)專利申請意愿;要加強知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)法力度,強化信任對企業(yè)專利傾向的正向推動作用。

      關(guān)鍵詞:文化;知識產(chǎn)權(quán)保護;專利傾向;上市公司;信任

      基金項目:國家“四個一批”人才項目“中國經(jīng)濟體制改革和經(jīng)濟發(fā)展的理論總結(jié)”

      中圖分類號:F273? ? 文獻標識碼:A? ? 文章編號:1003-854X(2020)05-0014-14

      一、引言

      企業(yè)為了保護其創(chuàng)新成果或知識產(chǎn)品,可以選擇多種知識產(chǎn)權(quán)保護方式。例如專利、商標或版權(quán)等正式法律制度形式,還可以選擇一系列替代形式,如商業(yè)秘密、保密協(xié)議、領(lǐng)先優(yōu)勢或產(chǎn)品復(fù)雜度等方法。Hall 等(2014)回顧了企業(yè)在正式知識產(chǎn)權(quán)保護機制和其他保護機制之間進行選擇的理論與實證文獻,特別是對使用專利與使用商業(yè)保密之間的權(quán)衡進行了詳盡分析,研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)在保護其創(chuàng)新成果時更多地依賴替代機制,而不是正式知識產(chǎn)權(quán)方式,大多數(shù)企業(yè)甚至未曾使用過正式知識產(chǎn)權(quán)保護手段①。以上問題便涉及到了企業(yè)的“專利傾向”。專利傾向(Patent Propensity)是企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新后,選擇以“專利”形式保護其知識產(chǎn)品安全的傾向,可用公司研發(fā)產(chǎn)出中專利所占比重或符合專利申請條件的發(fā)明或創(chuàng)新中已經(jīng)被授予專利的發(fā)明或創(chuàng)新所占比重等表示②。

      專利作為一種核心的正式知識產(chǎn)權(quán)保護手段,同時也是一種重要的市場戰(zhàn)略手段,申請專利還可以阻礙競爭對手、提升企業(yè)商譽、提高市場議價能力。另外,專利是創(chuàng)造社會知識財富的資源,能夠進一步影響全行業(yè)、全社會的技術(shù)創(chuàng)新水平與技術(shù)推廣成效,還可避免重復(fù)研究與資源浪費,為社會公共的技術(shù)財富提供價值、做出貢獻。為什么企業(yè)在一定程度上不愿意采用專利的形式保護自己的創(chuàng)新成果呢?Hall等(2014)指出企業(yè)不選擇專利的一部分原因,如專利公開的信息太多且會輕易被競爭對手模仿與利用;申請專利的一大障礙是資金問題,其成本之高令人望而卻步;對于快速發(fā)展的行業(yè),專利申請時間較長,導(dǎo)致專利授權(quán)后技術(shù)已然過時;為現(xiàn)有技術(shù)申請專利,可能會增加后續(xù)技術(shù)成果申請專利的難度;當研發(fā)成果尚未發(fā)現(xiàn)商業(yè)用途時,便無需費時費力申請專利;專利具有不確定性,專利是否會被最終授權(quán),授權(quán)后專利是否會失效,對專利的侵權(quán)行為是否可以被有效證明等等③。因此,企業(yè)是否會選擇申請專利的方式來保護知識產(chǎn)品安全,會受到上述各種因素的綜合影響,而這些影響因素有些是基于企業(yè)及其所處行業(yè)自身特質(zhì)與經(jīng)濟利益形成的;有些是“專利”這一正式法律制度本身衍生出來的。也就是說,是否選擇專利可能會受到正式法律制度實際保護效果的影響。那么,與知識產(chǎn)權(quán)保護相關(guān)的非正式制度會對知識產(chǎn)權(quán)保護方式的選擇產(chǎn)生影響嗎?

      新制度經(jīng)濟學(xué)將非正式制度如文化傳統(tǒng)、是非觀念、風(fēng)俗習(xí)俗、潛規(guī)則、處世原則、行為習(xí)慣等納入其研究領(lǐng)域,North(1991)指出制度是靠人為設(shè)計出來并約束相關(guān)行為的,它連接了政治、經(jīng)濟與社會的關(guān)系并形成互動;制度包括兩類,一類是正式規(guī)則,如憲法、法律、財產(chǎn)權(quán)等;一類是非正式約束,如制裁、禁忌禁令、習(xí)俗傳統(tǒng)和行為準則等,這便極大地擴充了制度內(nèi)涵④。產(chǎn)權(quán)是影響整體經(jīng)濟發(fā)展最基礎(chǔ)的制度之一,正式制度與非正式制度的劃分為解釋產(chǎn)權(quán)保護及其實際效果提供了新的研究角度。對于知識產(chǎn)權(quán)保護,亦可分為正式制度與非正式制度,即知識產(chǎn)權(quán)保護法律制度與知識產(chǎn)權(quán)保護文化意識。中國已經(jīng)進入了知識經(jīng)濟時代,經(jīng)濟學(xué)界開始深入關(guān)注并大范圍研究最優(yōu)知識產(chǎn)權(quán)保護水平、知識產(chǎn)權(quán)保護成果及其作用等問題,其中知識產(chǎn)權(quán)保護對企業(yè)專利產(chǎn)出、研發(fā)創(chuàng)新的影響亦成為研究熱點。但是,多數(shù)研究集中于正式制度在保護知識產(chǎn)權(quán)方面的作用及其影響力,知識產(chǎn)權(quán)保護非正式制度對企業(yè)專利產(chǎn)出、特別是知識產(chǎn)權(quán)保護方式選擇的影響研究較少。

      對于企業(yè)選擇專利形式保護知識產(chǎn)品這一行為,正式制度的外部監(jiān)管性與非正式制度的內(nèi)在約束性會發(fā)揮什么樣的作用呢?具體說來,若是正式制度保護效果好,企業(yè)便會多選擇專利形式嗎?若是非正式制度保護效果好,企業(yè)還會積極申請專利以求法律制度的保護嗎?若是正式制度與非正式制度共同起作用,二者之間會呈現(xiàn)什么樣的關(guān)系和如何影響企業(yè)的專利選擇呢?本文將非正式制度即文化引入企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護研究中,研究我國各省知識產(chǎn)權(quán)保護文化對當?shù)厣鲜泄緦@x擇的影響,并與知識產(chǎn)權(quán)保護正式制度即法律執(zhí)行力度產(chǎn)生的影響相比較,進一步探討文化的潛移默化與法律的執(zhí)行情況對上市公司專利傾向的交互作用⑤,以及知識產(chǎn)權(quán)保護文化對企業(yè)專利傾向的影響機制。

      二、文化、法律與企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護的理論基礎(chǔ)

      (一)法律對企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護的影響

      對知識產(chǎn)權(quán)保護正式制度與企業(yè)專利產(chǎn)出的關(guān)系已有許多研究⑥。首先,對于正式制度的度量,國際上主要使用Ginarte & Park(1997)構(gòu)建的知識產(chǎn)權(quán)保護指數(shù),即GP指數(shù)⑦;國內(nèi)學(xué)者韓玉雄和李懷祖(2005)⑧、許春明和單曉光(2008)⑨ 等在GP指數(shù)的基礎(chǔ)上,將我國知識產(chǎn)權(quán)保護強度定義為知識產(chǎn)權(quán)保護立法強度與執(zhí)法強度的綜合體現(xiàn)。其次,知識產(chǎn)權(quán)保護正式制度對于技術(shù)創(chuàng)新、專利申請究竟是正向推動作用還是反向阻礙作用,或是呈現(xiàn)倒U型關(guān)系,學(xué)界未取得共識。一方面,如吳超鵬和唐菂(2016)構(gòu)建知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)法指數(shù),發(fā)現(xiàn)若政府能夠強化知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)法力度,可以有效提升企業(yè)專利產(chǎn)出和研發(fā)投入,從而提升企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新能力⑩;胡凱和吳清(2018){11}、魏浩和巫?。?018){12} 等亦研究知識產(chǎn)權(quán)保護正式制度對增加專利產(chǎn)出及創(chuàng)新型領(lǐng)軍企業(yè)創(chuàng)新的推動作用。另一方面,在知識積累尚屬初步、知識存量相對薄弱的環(huán)境下,企業(yè)主要依賴技術(shù)模仿,即通過引進、吸收、轉(zhuǎn)化與運用先進技術(shù)來提升自身研發(fā)創(chuàng)新能力,但嚴格的知識產(chǎn)權(quán)保護正式制度會形成無形投資壁壘,加大技術(shù)引進成本,在一定程度上無助于甚至阻礙技術(shù)傳播與擴散{13}。本文度量的知識產(chǎn)權(quán)保護正式制度,僅考慮知識產(chǎn)權(quán)保護的執(zhí)法強度,即假設(shè)對全國統(tǒng)一制定的知識產(chǎn)權(quán)保護法律,各省級行政區(qū)域知識產(chǎn)權(quán)保護的實際效果僅依賴于法律的執(zhí)行力度。

      本文對知識產(chǎn)權(quán)保護法律執(zhí)行力度還做如下分析:若執(zhí)行知識產(chǎn)權(quán)保護法律的實際效果好,企業(yè)會積極申請專利,究其原因:一是自己的新技術(shù)成果可以獲得法律認可與法律保護,確保自身生產(chǎn)經(jīng)營的安全性與持續(xù)性;二是可以降低創(chuàng)新產(chǎn)出被侵權(quán)的可能性,構(gòu)成技術(shù)壁壘,在市場競爭中占據(jù)主動地位;三是可以獲得專利授權(quán)許可費用、專利技術(shù)出售轉(zhuǎn)讓費用等經(jīng)濟收益。若執(zhí)行法律的實際保護效果不好,如對專利侵權(quán)行為的震懾功效或打擊力度不足,使得專利授權(quán)后所獲得的成效與收益小于為了成功申請專利所付出的時間、精力與財力,還可能面臨技術(shù)公開后被同行或競爭者模仿的風(fēng)險,故企業(yè)不會積極申請專利;若知識產(chǎn)權(quán)法律保護力度過強,導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)模仿、吸收、創(chuàng)新的渠道收窄、范圍受限,則企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出減少,即能夠獲得專利授權(quán)的技術(shù)數(shù)量減少;或是企業(yè)申請專利卻由于嚴格的條件被駁回,專利難以獲得授權(quán)導(dǎo)致申請意愿降低,此時執(zhí)行法律的實際保護效果依然不好。故本文假設(shè)知識產(chǎn)權(quán)保護法律的執(zhí)行力度在一定條件下對企業(yè)申請專利意愿的多少沒有重大影響甚至是有負向影響。

      (二)文化對企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護的影響及其與法律的交互作用

      Guiso 等(2006)指出文化應(yīng)該是貫穿一生而不輕易改變的,但并不否認長期存在的文化傳統(tǒng)亦可能是全社會優(yōu)化過程的結(jié)果{14}。那么,文化會對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響嗎?Tabellini(2010)指出文化能夠影響經(jīng)濟發(fā)展,具有因果關(guān)系;其中,文化可以用個人價值觀和人生信仰來衡量,比如對他人的信任程度與尊重程度,以及對自己能夠決定人生的信心等{15}。同樣的,文化也會影響保護產(chǎn)權(quán)的實際效果,甚至相較于正式制度能夠發(fā)揮更大的作用。Williamson & Kerekes(2011)論證了非正式產(chǎn)權(quán)制度相較于正式產(chǎn)權(quán)制度對于保護產(chǎn)權(quán)的實際效果更為重要{16}。破壞財產(chǎn)安全性的掠奪行為主要包括兩種:一種是公共掠奪,即政府直接沒收或征用土地、資本等財產(chǎn);另一種是私人掠奪,即個人企圖奪取他人的財產(chǎn)。遏制上述兩種掠奪行為需要建立可靠的產(chǎn)權(quán)制度,包括政府旨在保護財產(chǎn)免受公私侵害而建立的正式制度,也包括觀念態(tài)度等非正式制度。對于“持久的”、“不會很快改變”的非正式制度,他們通過確定幾個與經(jīng)濟互動和交流相關(guān)的核心特征來構(gòu)建“經(jīng)濟文化”,以分析這樣的經(jīng)濟文化特征如何支持、影響產(chǎn)權(quán)制度。文章選取信任(Trust)、尊重(Respect)、自主(Self-determination)和順從(Obedience)這四種不同的經(jīng)濟文化類型,它們可以約束與社會和經(jīng)濟互動相關(guān)的行為,包括約束產(chǎn)權(quán)保護行為。

      一般來說,“信任”、“尊重”和“自主”被認為是有助于保證財產(chǎn)權(quán)利安全的,而“順從”可能侵害財產(chǎn)安全性。具體說來,一是個體之間相互信任,可以降低交易成本與監(jiān)督成本,進而降低財產(chǎn)被侵占或掠奪的風(fēng)險;個體之間互不信任,使得交易網(wǎng)路無法擴大,而在較小的交易網(wǎng)絡(luò)中,個人會通過侵犯他人的權(quán)益以滿足自身所需。二是當個人之間越不相互尊重,財產(chǎn)越有可能不被他人尊重,也就是說財產(chǎn)被侵占的風(fēng)險越高。三是當個人認為他們能夠掌控自己的生活、自己做出的選擇與付出的努力能夠決定自己能否成功時,他們便更愿意尋求改善自身經(jīng)濟福利的方法,包括解決產(chǎn)權(quán)糾紛等方法,也更不會參與掠奪他人財產(chǎn)的行動,從而導(dǎo)致財產(chǎn)的安全性提高;如果個人認為成功取決于命運、運氣或者各類關(guān)系,他們便不愿意付出努力,花費成本以保護產(chǎn)權(quán)。四是“順從”使得社會成員的創(chuàng)業(yè)動機減少,創(chuàng)新機率降低,個體亦可能不會投入資源、尋找方法去確定產(chǎn)權(quán)與執(zhí)行產(chǎn)權(quán),從而導(dǎo)致侵占財產(chǎn)風(fēng)險增加;此外,“順從”還會導(dǎo)致社會成員之間的合作減少,因為“順從”意味著個體只會做讓他做的事,而不會為了提高效率或是解決問題相互合作,這同樣會提升財產(chǎn)被侵害的可能性。他們采用Tabellini(2010)的方法來測量文化及其組成部分,使用了World Values Surveys和European Values Surveys調(diào)查問卷數(shù)據(jù),這些調(diào)查問卷體現(xiàn)的個人信仰和價值觀能夠反映當?shù)匾?guī)范和習(xí)俗{17}。通過實證分析,他們發(fā)現(xiàn)在保護產(chǎn)權(quán)方面,信任、尊重、自(己做)主和順從等觀念態(tài)度對個人行為的約束要比選舉規(guī)則、司法程序等政治約束更有影響力;正式制度對保證財產(chǎn)安全的影響很小,而非正式制度具有很大的影響,即當一個地區(qū)信任(Trust)、尊重(Respect)、自主(Self-determination)的水平越高,順從(Obedience)的水平越低,財產(chǎn)被掠奪的風(fēng)險越小。Bubb(2013)論證了加納和科特迪瓦兩個國家的產(chǎn)權(quán)政策雖然不同,但在邊界地區(qū)的土地產(chǎn)權(quán)實際使用情況,即租賃土地與銷售土地的權(quán)利卻相同,這是因為邊界地區(qū)相同的非正式規(guī)范在起作用;產(chǎn)權(quán)正式制度的建立會傷及既得利益者的利益,他們會阻礙新制度的實施,使得政策效果大打折扣;相較而言,非正式規(guī)范更能迎合與滿足社會需求的變化,故往往能產(chǎn)生更大的影響力甚至決定性作用{18}。

      知識產(chǎn)權(quán)作為產(chǎn)權(quán)的重要組成部分,其實際保護效果也會受到非正式制度的影響——文化會影響社會成員對知識產(chǎn)權(quán)保護的態(tài)度與行為。研究文化對企業(yè)專利的影響,首先要確定如何識別“文化”。林建浩和趙子樂(2017)使用方言數(shù)據(jù)度量代表性城市之間的文化差異,指出文化差異會阻礙技術(shù)擴散{19};潘越、肖金利和戴亦一(2017)同樣使用方言衡量文化多樣性,發(fā)現(xiàn)文化多樣性對民營高科技企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響{20};趙子樂和林建浩(2019)使用客家、廣府與福佬這三個文化差異明顯、海洋性遞增的族群企業(yè)數(shù)據(jù),論證海洋文化對企業(yè)創(chuàng)新投入的正向影響{21}。

      本文借鑒Tabellini(2010){22} 與Williamson & Kerekes(2011){23} 等采取的方法及研究結(jié)論,選用信任(Trust)、尊重(Respect)、自主(Self-determination)和維權(quán)(Safeguard)代表我國各省級行政區(qū)域的知識產(chǎn)權(quán)保護多元文化{24}。另外,Tabellini(2010)指出“文化差異是如此重要,因為它們促使相同正式制度發(fā)揮不同的功能,而文化是過去制度影響當前制度功能的機制核心。”{25} Williamson & Kerekes(2011)指出“正式規(guī)則和非正式規(guī)則之間經(jīng)常形成反饋循環(huán)或交互作用”{26},故知識產(chǎn)權(quán)保護文化對企業(yè)專利傾向的影響會受到知識產(chǎn)權(quán)保護法律的交互作用,即二者會有替代效應(yīng)或者互補效應(yīng)。

      1. 知識產(chǎn)權(quán)保護文化與法律的替代效應(yīng)。若知識產(chǎn)權(quán)保護文化在保護知識財產(chǎn)產(chǎn)權(quán)進程中能夠發(fā)揮實質(zhì)性作用,能夠讓社會成員自愿合作,企業(yè)則無需申請某些專利便可在一定程度上確保該知識財產(chǎn)安全,同時還可避免申請專利所付出的時間與金錢成本,以及技術(shù)信息公之于眾的風(fēng)險等弊端。代表知識產(chǎn)權(quán)保護文化的信任、尊重、自主和維權(quán)與企業(yè)專利傾向的關(guān)系可以表述為:一是社會成員越是充滿信任感,社會經(jīng)濟環(huán)境越會交易順暢、井然有序,個體在廣闊的交易網(wǎng)絡(luò)中便能滿足自身發(fā)展需要,而不用通過侵犯或掠奪他人財產(chǎn)獲益;同樣的,企業(yè)在從事生產(chǎn)經(jīng)營活動的過程中,亦不會靠侵犯他人知識財產(chǎn)謀求發(fā)展。二是當社會成員彼此尊重時,也就意味著相互尊重對方的財產(chǎn),不會參與掠奪,財產(chǎn)的安全性很高;對于企業(yè)知識財產(chǎn),亦是彼此尊重,互不侵犯。三是當社會成員認為自己的生活自己能夠掌控、自己做出的選擇和努力會得到相應(yīng)的收益時,若財產(chǎn)被侵犯便會積極尋求解決方法。四是當社會成員在日常工作生活中不會逆來順受,人云亦云,而是有自己的想法與主見,且有勇氣與損害自身權(quán)益的行為對抗時,若財產(chǎn)被侵犯也會積極捍衛(wèi)權(quán)利,不會輕言放棄。綜上,若一個地區(qū)的信任程度、尊重意識、自主信心、維權(quán)態(tài)度越強,企業(yè)知識財產(chǎn)的安全性越高,企業(yè)申請專利以求法律保護的意愿越低;若一地區(qū)社會成員間越不相互信任、越不相互尊重,社會成員對自身的自主信心與維權(quán)態(tài)度越差,企業(yè)越愿意申請專利,即文化與法律相互替代。

      對于企業(yè)的核心技術(shù)或是重要成果,是否選擇申請專利可能主要取決于企業(yè)自身的發(fā)展需要,而不會受到知識產(chǎn)權(quán)保護文化的較大影響。所以,文化對法律的替代作用,可能更多地體現(xiàn)在企業(yè)非核心的或是一般性的技術(shù)成果上。另外,由于無形資產(chǎn)與固定資產(chǎn)不同,侵害知識產(chǎn)權(quán)的行為不會受到地域的限制。也就是說,企業(yè)承載技術(shù)成果的產(chǎn)品一旦銷往省外,即使該企業(yè)所在省份的知識產(chǎn)權(quán)保護文化水平再高,也不可能約束其他省份企業(yè)侵害知識產(chǎn)權(quán)的行為;此時,企業(yè)所在省份的知識產(chǎn)權(quán)保護文化無法在全國乃至更大范圍內(nèi)保障知識產(chǎn)品安全,文化對法律的替代作用削弱。

      2. 知識產(chǎn)權(quán)保護文化與法律的互補效應(yīng)。代表知識產(chǎn)權(quán)保護文化的四個指標中,“信任”與“尊重”涉及到社會成員之間的互動,在知識產(chǎn)權(quán)保護正式制度已經(jīng)建立的情況下,社會成員的信任與尊重,亦包括對政府、法律及其產(chǎn)生效果的信任與尊重。例如,社會成員信任程度越高,對政府的信任程度隨之升高,也會相信法律制度的可行性與有用性,還會相信申請專利獲得法律保護后,其他社會成員得知該項新技術(shù)已獲專利授權(quán)便不再采取侵權(quán)行為;社會成員尊重程度高,也會尊重法律制度存在的必要性與權(quán)威性??傊?,信任程度越高,尊重意識越強,越會相信與尊重法律的價值,相信與尊重專利獲得授權(quán)后法律保護效果及其所帶來的經(jīng)濟利益。

      “自主”與“維權(quán)”是社會群體中個體對自身權(quán)益與機會的掌控,而法律作為維護自身權(quán)益的武器,也可以作為“自主”與“維權(quán)”的工具。故若社會成員的自主信心和維權(quán)態(tài)度越強,越可能拿起法律武器,以專利的形式保護自身知識產(chǎn)權(quán)安全。如此,健全有效的法律制度會為知識產(chǎn)權(quán)保護文化作用的發(fā)揮與深化提供良好的法治基礎(chǔ),也就是說,知識產(chǎn)權(quán)保護法律越有效,對政府和法律的信任與尊重也會越強,以法律作為武器把控生活、維護權(quán)利的可能性亦會越大,此時企業(yè)便越愿意申請專利。故文化與法律兩者相互促進,相互補充。

      3. 知識產(chǎn)權(quán)保護文化與法律的凈效應(yīng)。由于知識產(chǎn)權(quán)保護文化四項指標均與法律存在替代效應(yīng)和互補效應(yīng),故本文分析的是其對企業(yè)專利傾向的凈效應(yīng),即分析其替代效應(yīng)、互補效應(yīng)孰更強。

      (三)知識產(chǎn)權(quán)保護文化對企業(yè)專利傾向的影響機制

      各省的知識產(chǎn)權(quán)保護文化是否會通過滲透于企業(yè)自身文化中來影響企業(yè)專利傾向呢?Guiso等(2015)認為企業(yè)創(chuàng)立時便開始形成文化,可以在控制經(jīng)濟因素的同時,研究規(guī)范、信念對企業(yè)發(fā)揮的作用{27}。雖然企業(yè)文化相較于“信任”、“尊重”這樣的社會傳統(tǒng)文化來說,更易受到環(huán)境影響而發(fā)生改變,但企業(yè)文化終歸有其穩(wěn)定的內(nèi)核以彰顯企業(yè)的獨特之處。這樣的企業(yè)文化內(nèi)核,其形成、發(fā)展與穩(wěn)定或多或少會受到所在省份社會文化的影響,包括會受到知識產(chǎn)權(quán)保護文化的影響。其中,家族企業(yè)歸家族或家庭所有,家族自身帶有的文化與家族所擁有企業(yè)的文化之間有千絲萬縷的聯(lián)系;家族或是家庭成員受到當?shù)厣鐣幕盏某潭雀?,家族文化進而家族企業(yè)文化與當?shù)厣鐣幕诤系某潭纫鄷?。故本文假設(shè)家族企業(yè)文化受到所在省份知識產(chǎn)權(quán)保護文化的影響更為強烈,知識產(chǎn)權(quán)保護文化會滲透進家族企業(yè)文化中,進而顯著影響企業(yè)的專利傾向。

      各省的知識產(chǎn)權(quán)保護文化是否會通過影響企業(yè)專利投入的多寡,進而影響企業(yè)的專利傾向呢?選擇采取專利形式保護知識產(chǎn)品安全的一大障礙是資金問題,因為企業(yè)除了需要支付專利申請直接費用外,還需要為監(jiān)控潛在侵權(quán)行為、采取法律行動以維護正當權(quán)益等付出相應(yīng)的代價{28},如此企業(yè)若能擁有較為充裕的專利專項費用,那么創(chuàng)新成果研發(fā)出來后申請專利的概率便會提升。Ang等(2015)指出當一地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)保護法律體系薄弱時,當?shù)氐男湃嗡脚c外資是否愿意在此地進行研發(fā)投資呈正比,因為可信度越高,越能降低研發(fā)投資可能面臨的侵害知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險{29}。故本文假設(shè)企業(yè)所在省份的知識產(chǎn)權(quán)保護文化水平越高,特別是信任水平越高,越能吸引外部投資,進而使得用于專利的費用越充裕,企業(yè)選擇專利的意愿與能力亦會加強。

      三、知識產(chǎn)權(quán)保護文化影響企業(yè)專利傾向的實證分析

      本文初始樣本選取2006—2017年我國滬深兩市上市公司,研究企業(yè)所屬省份知識產(chǎn)權(quán)保護文化氛圍與企業(yè)專利傾向之間的關(guān)系,同時考慮知識產(chǎn)權(quán)保護法律執(zhí)行情況的影響。剔除不完整數(shù)據(jù)后,最終樣本范圍包括2623家上市公司、14216個年度觀測值。

      (一)計量模型設(shè)定、變量解釋與數(shù)據(jù)說明

      借鑒企業(yè)專利、知識產(chǎn)權(quán)保護正式制度與非正式制度研究等相關(guān)文獻,本文基本模型設(shè)定為:

      LnPatentsit=α+β1Cultureip+β2Lawenforcementipt-1+γ1

      Firm Controlsit-1+γ2Province Controlsipt-1+η1IndustryFE+η2YearFE+ε

      其中,i代表上市公司,p代表上市公司注冊地所在省份,t代表年份。

      1. 因變量。企業(yè)專利傾向(LnPatents):本文以 “專利傾向”(加1后取自然對數(shù){30})衡量企業(yè)創(chuàng)新成果中選擇“專利”這一保護形式的比重?!皩@麅A向”參考Arundel & Kabla(1998){31}與Blazsek & Escribano(2016){32} 的度量方法,等于當年專利申請最終授權(quán)數(shù)/上一年R&D支出(以百萬元計)。專利申請最終授權(quán)數(shù)據(jù)來自CSMAR;R&D支出數(shù)據(jù)來自CSMAR與Wind合并數(shù)據(jù)。企業(yè)可能不會年年都有被最終授權(quán)的專利,故部分企業(yè)某些年份的專利申請最終授權(quán)數(shù)會為零;但若企業(yè)自身本無申請專利必要或是研發(fā)能力弱、無符合專利授權(quán)條件的創(chuàng)新成果,專利申請最終授權(quán)數(shù)亦會為零,此時這類企業(yè)并不存在知識產(chǎn)品保護與專利傾向等問題;故為了避免這類企業(yè)對回歸結(jié)果的影響,本文在初始樣本中剔除了自1990年以來專利申請最終授權(quán)數(shù)或R&D支出數(shù)一直為零的企業(yè)。另外,“專利傾向”代表的是每百萬元研發(fā)支出中選擇專利形式保護知識產(chǎn)品安全的比重,故本文進一步剔除了樣本期間R&D支出為零的數(shù)據(jù)。

      2. 自變量,包括知識產(chǎn)權(quán)保護文化(Culture)和知識產(chǎn)權(quán)保護法律執(zhí)行力度(Lawenforcement)。

      一是知識產(chǎn)權(quán)保護文化(Culture):借鑒Williamson & Kerekes(2011)使用World Value Surveys數(shù)據(jù)度量信任(Trust)、尊重(Respect)、自主(Self-determination)和順從(Obedience)水平的方法{33},本文使用中國綜合社會調(diào)查(CGSS)2003年度和2013年度調(diào)查問卷合并數(shù)據(jù)的平均值度量“信任”、“尊重”、“自主”和“維權(quán)”,并分別代表我國上市公司所在省份的知識產(chǎn)權(quán)保護文化水平。之所以選擇2003年度和2013年度調(diào)查問卷,是因為它們含有反映四項指標的相同問題,且這些問題能夠較為全面、完整、準確地描述各省居民信任、尊重、自主和維權(quán)水平。在剔除答案含有 “拒絕回答”、“不知道”、“不適用”、“其他”等的樣本,最終樣本范圍包括30個省級行政區(qū)域(未含西藏)的13597個觀測值。

      具體說來,各省“信任(Trust)”程度以問卷中“一般說來,您對現(xiàn)在社會上的陌生人是否信任? ”這一問題的答案衡量,對回答為“非常不信任”的答案賦值“1”,“不信任”的答案賦值“2”,“一般”的答案賦值“3”,“信任 ”的答案賦值“4”,“非常信任”的答案賦值“5”,并按被調(diào)查者所屬省份計算各省平均得分。各省“尊重(Respect)”程度以問卷中“我們常常提到過一種‘普通人的生活,在您看來,過‘普通人的生活社會地位方面應(yīng)該處于?”這一問題的答案衡量,對回答為“別人瞧得起、瞧不起都無所謂”的答案賦值“1”,“大家看得起就行”的答案賦值“2”,“較受人尊敬”的答案賦值“3”,“很受人尊敬”的答案賦值“4”,并按被調(diào)查者所屬省份計算各省平均得分。各省“自主(Self-determination)”程度以問卷中“下列是一些說法,您是同意?不同意?還是不知道?(2)現(xiàn)在有的人掙的錢多,有的人掙的少,但這是公平的;(3)只要孩子夠努力、夠聰明,都能有同樣的升學(xué)機會;(4)在我們這個社會,工人和農(nóng)民的后代與其他人的后代一樣,有同樣多的機會成為有錢、有地位的人”這一問題的答案衡量,對回答為“不同意”的答案賦值“1”,“同意”的答案賦值“2”,并按被調(diào)查者所屬省份計算各省上述三項分指標的平均總得分。各省“維權(quán)(Safeguard)”程度以問卷中“假定您的單位在調(diào)整工資或工作時間,使包括您在內(nèi)的一大批人受到嚴重不公正的待遇。這時,如果有人想叫上大家一起去找領(lǐng)導(dǎo)討個說法,動員您一起去,您會怎么辦?”這一問題的答案衡量,對回答為“無論如何也不參與”的答案賦值“1”,“看看形勢的發(fā)展再做決定”的答案賦值“2”,“可以參與,但不出頭”的答案賦值“3”,“大力支持,積極參與”的答案賦值“4”,并按被調(diào)查者所屬省份計算各省平均得分。另外,由于部分企業(yè)的注冊地在樣本期間發(fā)生變化,進而使得企業(yè)所在省份的知識產(chǎn)權(quán)保護文化水平亦發(fā)生變化,故本文剔除這部分企業(yè)以使“文化”指標數(shù)據(jù)不會隨時間變化。

      二是知識產(chǎn)權(quán)保護法律執(zhí)行力度(Lawenforcement):上市公司所在省份的知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)法強度,本文使用《中國分省份市場化指數(shù)報告(2018)》中的“市場中介組織的發(fā)育和法治環(huán)境指數(shù)排序”指標(Lawenforce){34},該指標具體包括2008—2016年我國各省級行政區(qū)域“市場中介組織的發(fā)育”、“維護市場的法治環(huán)境”和“知識產(chǎn)權(quán)保護”三個分項指標。

      3. 控制變量。本文控制變量包括三部分:(1)企業(yè)個體特征變量(Firm Controls):總資產(chǎn)(LnASSET);企業(yè)年齡(LnAge);員工人數(shù)(LnEMP);凈利潤增長率(NPGR);無形資產(chǎn)率(IAR),以“無形資產(chǎn)/總資產(chǎn)”度量;融資約束(FC),以“現(xiàn)金流/總資產(chǎn)”反向度量;資產(chǎn)負債率(LEV)。(2)省份特征變量(Province Controls):人均GDP(LnGDP);一般預(yù)算支出占比(BudgeExp),以“一般預(yù)算支出/GDP”度量;對外貿(mào)易依存度(FTD),以“貨物進出口總額/GDP”度量;技術(shù)市場成交額(LnTechMark);貨運量(LnFreight);平均貨幣工資(LnWage);城鄉(xiāng)居民消費水平對比(農(nóng)村居民=1)(Consumption);每十萬人口普通高等學(xué)校平均在校生數(shù)(LnEDU)。(3)固定效應(yīng)(FE):本文控制了行業(yè)固定效應(yīng)(Industry fixed effects)和年份固定效應(yīng)(Year fixed effects)??刂谱兞繑?shù)據(jù)均取一期滯后值,且觀測值超過“均值±3倍標準差”范圍的變量,定義為存在異常值并進行縮尾處理,以降低異常值影響。企業(yè)個體特征變量數(shù)據(jù)和省份特征變量數(shù)據(jù)來源于CSMAR和Wind。

      (二)數(shù)據(jù)描述

      1. 各省知識產(chǎn)權(quán)保護文化特征數(shù)據(jù)描述。本文使用CGSS2003年度和CGSS2013年度調(diào)查問卷合并數(shù)據(jù)度量我國各省級行政區(qū)域的知識產(chǎn)權(quán)保護文化水平。表1是對CGSS2003和CGSS2013調(diào)查問卷相關(guān)問題賦值計算后各省信任程度、尊重意識、自主信心和維權(quán)態(tài)度四項指標的最終得分排名??梢钥闯?,雖然上述四個維度均是描述知識產(chǎn)權(quán)保護文化水平的指標,但具體到每個省,四項指標在全國的排名不盡相同。也就是說,各省衡量知識產(chǎn)權(quán)保護文化水平的四項指標,對企業(yè)專利傾向的影響很可能不同。

      2. 變量描述性統(tǒng)計。表2對核心變量的描述顯示,因變量中專利傾向?qū)?shù)值最小值為0,最大值為8.119。自變量中信任、尊重、自主與維權(quán)四項指標的評分標準在1-5分之間、1-4分之間或1-2分,各省最終得分的最大值與最小值相差基本在0.5分左右;法律執(zhí)行力度指標是各省相應(yīng)指數(shù)的排名,執(zhí)行力度包括30個省級行政區(qū)域(未包含西藏)。

      (三)知識產(chǎn)權(quán)保護文化與法律執(zhí)行力度對企業(yè)專利傾向的整體影響

      由于企業(yè)沒有申請專利時專利傾向值為“0”,故本文使用以0為下限的Tobit模型進行回歸分析。首先,分別研究知識產(chǎn)權(quán)保護文化四項指標和法律執(zhí)行力度對企業(yè)專利傾向的整體影響并進行穩(wěn)健性檢驗、分樣本討論和內(nèi)生性檢驗;接著探討知識產(chǎn)權(quán)保護文化與法律執(zhí)行力度對企業(yè)專利傾向的交互作用,從而驗證二者之間存在的是替代效應(yīng)還是互補效應(yīng);最后進一步研究知識產(chǎn)權(quán)保護文化對企業(yè)專利傾向的影響機制。

      1. 基本模型。首先基于上市公司面板數(shù)據(jù),以各省CGSS2003&2013問卷得分、“市場中介組織的發(fā)育和法治環(huán)境排序”分別度量知識產(chǎn)權(quán)保護文化水平及法律執(zhí)行力度,并通過Tobit模型分析對企業(yè)專利傾向的影響,輔以混合回歸模型作為穩(wěn)健性檢驗。回歸結(jié)果如表3所示,本文全部回歸均使用聚類穩(wěn)健標準誤。

      表3顯示,信任程度、尊重意識與自主信心對企業(yè)專利傾向影響的凈效應(yīng)是正向的,說明若企業(yè)所在省份社會成員的信任水平越高,彼此尊重程度越高,掌控自己生活的信念越強,企業(yè)越會申請專利以保護知識產(chǎn)品安全,即使社會成員彼此信任、相互尊重、對生活有信心也會在一定程度上起到保護作用。另一方面,維權(quán)態(tài)度作為個體知識產(chǎn)權(quán)保護意識的體現(xiàn),對于企業(yè)專利傾向的影響是負向的,說明若一個地區(qū)社會成員積極捍衛(wèi)自身權(quán)利的意識越強烈,知識財產(chǎn)的安全性越強,對專利申請的意愿越低;相反地,若一個地區(qū)社會成員總是逆來順受,忍氣吞聲,那就需要申請專利以依靠法律保護自身財產(chǎn)安全。但知識產(chǎn)權(quán)保護文化四項指標中,僅有“信任”對企業(yè)專利傾向的影響是顯著的。相較之下,表3顯示知識產(chǎn)權(quán)保護法律執(zhí)行力度產(chǎn)生的影響雖然顯著但影響力很?。〝?shù)值接近于0),說明在不考慮文化與法律執(zhí)行力度相互作用的情況下,各省執(zhí)行知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)法律的結(jié)果并不影響企業(yè)是否會選擇申請專利。

      2. 穩(wěn)健性檢驗。方法一是剔除了2006—2017年樣本期間專利申請最終授權(quán)數(shù)一直為零的企業(yè),以進一步排除本無申請專利必要或本無創(chuàng)新發(fā)明能力的企業(yè)。方法二是替換變量進行穩(wěn)健性檢驗。本文以張維迎和柯榮?。?002)測度的中國31個省級行政區(qū)域綜合信任度排名(Trust2)替換“信任”度量指標{35};使用《中國分省企業(yè)經(jīng)營環(huán)境指數(shù)2013年報告》{36} 和《中國分省企業(yè)經(jīng)營環(huán)境指數(shù)2017年報告》{37} 中的“企業(yè)經(jīng)營的法治環(huán)境——經(jīng)營者合法權(quán)益的保障指數(shù)”排序(Lawenforce2)替換“法律執(zhí)行力度”的度量指標。Lawenforce2指標數(shù)據(jù)由各省級行政區(qū)域在“合同正常履行”、“經(jīng)營者財產(chǎn)和人身安全”以及“知識產(chǎn)權(quán)、技術(shù)、品牌保護”這三個分項指數(shù)算術(shù)平均得出;2013年報告和2017年報告中僅包括2006年、2008年、2010年、2012年和2016年數(shù)據(jù),為保證足夠的樣本數(shù)量,本文使用“線性插值法”將數(shù)據(jù)補全為2006年至2016年。另外,考慮到行業(yè)與年份的共同作用,還加入行業(yè)固定效應(yīng)與年份固定效應(yīng)的交乘項。

      表4第(1)列是以方法一進行穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果,可以看出各省的信任程度對企業(yè)專利傾向的影響依然顯著且影響方向依然為正;法律執(zhí)行力度的影響依然很小。列(2)和列(3)是以方法二進行回歸的結(jié)果,回歸結(jié)果穩(wěn)健。列(4)—列(6)是在混合回歸模型的基礎(chǔ)上,以方法一和方法二進行回歸,回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

      本文還將“信任”、“尊重”、“自主”和“維權(quán)”這四種文化指標同時放到基本模型中進行回歸,如表5列(1)所示,在這四種文化中“信任”影響顯著且影響方向依然為正;尊重、自主與維權(quán)的影響方向不變,但“自主”的影響變得顯著。列(2)和列(3)是加入行業(yè)固定效應(yīng)與年份固定效應(yīng)交乘項后基于Tobit模型與混合回歸模型進行回歸的結(jié)果。

      根據(jù)以上實證分析,可以看出知識產(chǎn)權(quán)保護文化中僅有“信任”一項對企業(yè)專利傾向影響顯著且穩(wěn)健,故本文以下部分僅探討“信任”所產(chǎn)生的影響。

      3. 分樣本討論。首先討論知識產(chǎn)權(quán)保護文化中“信任”產(chǎn)生的影響在老企業(yè)與新企業(yè)間的不同。由于企業(yè)成立時間越長,受到所在省份知識產(chǎn)權(quán)保護文化的滲透與影響越深,故信任對企業(yè)專利傾向的影響可能更為強烈。若企業(yè)上一年成立時長大于當年各企業(yè)的中位值,企業(yè)成立時長虛擬變量取“1”,否則取“0”。然后,按照企業(yè)是否具有政治關(guān)聯(lián)性進行分樣本討論。若上市公司的董事、監(jiān)事、高級管理人員等具有政治背景,即曾經(jīng)或現(xiàn)在在政府機構(gòu)任職,企業(yè)便具有政治關(guān)聯(lián)性。當企業(yè)具有政治關(guān)聯(lián)時,與政府的溝通交流會更加頻繁與順暢,對政府政策、政府活動會更加了解與支持,對政府制定的正式制度會更加信任與尊重,亦會更加依賴。故具有政治關(guān)聯(lián)性的企業(yè)受到信任的影響可能更為強烈。若上一年上市公司董事、監(jiān)事、高級管理人員具有政治背景,企業(yè)政治關(guān)聯(lián)虛擬變量取“1”,否則取“0”。最后,借鑒國家知識產(chǎn)權(quán)局2016年專利密集型產(chǎn)業(yè)目錄編制方法,以“產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利密集度和發(fā)明專利授權(quán)規(guī)模均達到平均水平以上”為標準判斷企業(yè)上一年是否屬于專利密集型行業(yè),并進行分樣本討論{38}。表6顯示,企業(yè)成立時間長或是企業(yè)具有政治關(guān)聯(lián)性,信任對企業(yè)專利傾向的正向影響顯著,而成立時間短的企業(yè)與沒有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)均不受信任的影響。另外,不屬于專利密集型行業(yè)的企業(yè),其專利傾向受信任影響顯著;但屬于專利密集型行業(yè)的企業(yè),其是否申請專利并不受到信任的影響。

      4. 內(nèi)生性檢驗??紤]到信任與執(zhí)法可能存在的內(nèi)生性問題,本文采用工具變量法以期解決該問題。對于知識產(chǎn)權(quán)保護信任文化,選用三個工具變量:一是選取第六次人口普查“各省多民族戶占家庭戶比重排名(2010年)”[Trust(IV1)];二是選取“各省民政部門本年本級捐贈收入占人均GDP比重排名(2005—2009年5年的平均值)”[Trust(IV2)];三是選取“各省婚前保健檢查率排名(2004—2016年{39}11年的平均值)”[Trust(IV3)]。這三個工具變量均能在一定程度上反映各省的信任程度,且與企業(yè)的專業(yè)傾向沒有其他聯(lián)系。

      對于知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)法力度,以官員晉升速度作為其工具變量。因為官員晉升速度與當?shù)氐膱?zhí)法水平是相關(guān)聯(lián)的,官員晉升速度快,說明當?shù)貓?zhí)法情況較好;否則法律執(zhí)行效率低、政策落地情況差,這樣的“執(zhí)法不嚴”會導(dǎo)致各類社會問題與危害,從而阻礙或延緩官員晉升。由于省級領(lǐng)導(dǎo)通常是跨省上任、交流、調(diào)動,其晉升速度不會僅僅與一個省份相關(guān)聯(lián),無法代表某一個省份的執(zhí)法水平。故本文選取“各省各年市委書記、市長等市級領(lǐng)導(dǎo)參加工作年數(shù)的平均值”衡量各省官員晉升速度[Lawenforce(IV)]。

      本文以三類工具變量組合進行內(nèi)生性檢驗。表7中列(1)—列(3)是以Trust(IV1)和Trust(IV2)的虛擬變量作為信任的工具變量,以Lawenforce(IV)作為執(zhí)法力度的工具變量;若企業(yè)所在省份多民族戶占家庭戶比重大于當年各省中位值,Trust(IV1)虛擬變量取值為“1”,否則取“0”;若企業(yè)所在省份民政部門本年本級捐贈收入占人均GDP比重大于當年各省中位值,Trust(IV2)虛擬變量取值為“1”,否則取“0”。列(4)—列(6)是以Trust(IV1)和Trust(IV3)作為信任的工具變量,以Lawenforce(IV)虛擬變量作為執(zhí)法力度的工具變量;若企業(yè)所在省份官員晉升速度大于當年各省中位值,Lawenforce(IV)虛擬變量取值為“1”,否則取“0”。列(7)—列(9)是以Trust(IV1)和Trust(IV3)作為信任的工具變量,以Lawenforce(IV)各省排名作為執(zhí)法力度的工具變量。

      同時,三類工具變量組合均使用Tobit模型和混合回歸模型進行回歸;Tobit模型分別使用MLE估計的IV Tobit方法和兩步法;混合回歸模型使用對弱工具變量不敏感的有限信息最大似然法(LIML)?;貧w結(jié)果如表7列(1)—列(9)所示,結(jié)果表明知識產(chǎn)權(quán)保護信任文化對于企業(yè)專利傾向的影響穩(wěn)健。

      另外,為了檢驗工具變量的有效性,對于Tobit模型的IV Tobit方法,本文做了Wald檢驗;對于Tobit模型的兩步法,本文做了Wald檢驗并對第一步回歸中整個方程的F值進行檢驗;對于混合回歸模型的LIML法,本文分別做了工具變量不可識別檢驗、弱工具變量檢驗、過度識別檢驗等。表7中檢驗結(jié)果均為通過,說明上述指標作為知識產(chǎn)權(quán)保護信任文化、知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)法力度的工具變量是合適的。

      (四)知識產(chǎn)權(quán)保護文化與法律執(zhí)行力度對企業(yè)專利傾向的交互作用

      1. 交互作用及其穩(wěn)健性檢驗。本文進一步考察知識產(chǎn)權(quán)保護文化中信任與法律執(zhí)行力度對于企業(yè)專利傾向的交互作用,從而說明信任與執(zhí)法之間究竟是替代效應(yīng)更為強烈還是互補效應(yīng)更為強烈。

      (1)交互作用基本模型。交互作用基本模型如下:

      LnPatentsit=α+β1Trustip+β2Lawenforceipt-1+β3Trustip×Lawenforceipt-1+γ1Firm Controlsit-1+γ2Province Controlsipt-1+η1IndustryFE+η2YearFE+ε

      其中,i代表上市公司,p代表上市公司注冊地所在省份,t代表年份。

      表8列(1)與列(2)顯示交互作用基本模型中信任程度與執(zhí)法力度的交互項為正數(shù)且顯著,說明二者之間的凈效應(yīng)是互補效應(yīng),即若執(zhí)法力度越強,信任對專利傾向的正向影響越大。這是因為積極有效的法律執(zhí)行情況為當?shù)匦湃挝幕恼蛲苿幼饔锰峁┝肆己玫姆ㄖ位A(chǔ),加強執(zhí)法力度會強化社會成員對政府機構(gòu)及其知識產(chǎn)權(quán)保護法律的信任程度,從而增強專利申請意愿,信任對專利傾向的正向凈效應(yīng)擴大。

      (2)交互作用穩(wěn)健性檢驗。方法一是剔除2006年-2017年樣本期間專利申請最終授權(quán)數(shù)一直為零的企業(yè),即本無申請專利必要或本無創(chuàng)新發(fā)明能力的企業(yè),表8列(3)與列(5)是以方法一進行回歸的結(jié)果。方法二是考慮行業(yè)與年份的共同作用,加入行業(yè)固定效應(yīng)與年份固定效應(yīng)的交乘項,列(4)與列(6)是以方法二進行回歸的結(jié)果??梢钥闯?,各省信任程度與執(zhí)法力度的互補效應(yīng)依然顯著且穩(wěn)健。

      2. 交互作用分樣本討論。本文按照企業(yè)成立時間長短、是否具有政治關(guān)聯(lián)性以及是否屬于專利密集型行業(yè)對交互作用基本模型進行分樣本討論。表9顯示對于成立時間長的企業(yè)、具有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)以及屬于專利密集型行業(yè)的企業(yè),加強執(zhí)法力度,有利于提升信任對企業(yè)專利傾向的正向影響。

      (五)知識產(chǎn)權(quán)保護文化對企業(yè)專利傾向的影響機制

      我們討論信任對企業(yè)專利傾向的影響機制:一是影響(家族)企業(yè)文化機制的檢驗;二是加大專利投入機制的檢驗。其中,企業(yè)若在上一年為家族企業(yè)(Family Firm),取值為“1”,否則取“0”。企業(yè)專利投入以“研發(fā)強度”表示,等于上一年的R&D支出/總資產(chǎn){40};研發(fā)強度越高,說明企業(yè)能夠用于專利申請、監(jiān)督、維權(quán)等的費用越多。若企業(yè)研發(fā)強度大于當年各企業(yè)的中位值,專利投入水平(R&D Intensity)取“1”,否則取“0”。

      表10列(1)顯示信任與家族企業(yè)的交乘項為正數(shù)且顯著,說明當企業(yè)為家族企業(yè)時,所在省份的知識產(chǎn)權(quán)保護信任文化對其專利傾向的正向影響會更顯著。列(2)顯示信任與企業(yè)專利投入的交乘項為正數(shù)且顯著,說明當企業(yè)所在省份信任水平越高,越能吸引外部投資及研發(fā)投入,進而增強選擇專利形式的意愿與能力。

      表10? 影響機制檢驗回歸結(jié)果

      注:***、** 和*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著;括號內(nèi)為標準差。

      四、研究結(jié)論與政策啟示

      本文將文化對企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護影響的研究延伸到對企業(yè)專利傾向影響的研究上,界定了與知識產(chǎn)權(quán)保護相關(guān)的“文化”和“企業(yè)專利傾向”,闡釋了文化、法律與企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護方式選擇之間的關(guān)系,重點揭示非正式制度即文化對企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護專利傾向的影響,厘清了文化對企業(yè)專利保護形式選擇的作用;并且使用我國上市公司數(shù)據(jù),實證檢驗了知識產(chǎn)權(quán)保護文化、法律執(zhí)行力度和當?shù)仄髽I(yè)專利傾向的關(guān)系。分析發(fā)現(xiàn):一省社會成員的信任程度對企業(yè)專利傾向的影響是正向顯著的,說明信任程度高,社會成員同樣對知識產(chǎn)權(quán)保護法律具有高信任水平,故愿意積極申請專利,即使高信任水平形成的社會自愿合作亦能夠為知識產(chǎn)品的安全提供一定保障;社會成員的尊重意識、自主信心與維權(quán)態(tài)度對企業(yè)專利傾向的影響并不顯著。上述結(jié)論通過了穩(wěn)健性檢驗。分樣本分析還發(fā)現(xiàn),老企業(yè)相較于新企業(yè)受信任的影響更為顯著;具有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)相較于不具有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)受信任的影響更為顯著;非專利密集型行業(yè)的企業(yè)相較于專利密集型行業(yè)的企業(yè)受信任的影響更強烈。

      本文還分別使用Tobit模型的IV Tobit和兩步法以及混合回歸模型的有限信息最大似然法(LIML)進行工具變量估計,回歸結(jié)果顯示穩(wěn)健。另一方面,若不考慮文化與法律的交互作用,各省執(zhí)行知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)法律對企業(yè)選擇專利的實際影響很小;若考慮文化與法律的交互作用,各省的信任程度與執(zhí)法力度之間是顯著的互補關(guān)系。最后,家族企業(yè)文化及專利投入增加有助于實現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)保護文化對企業(yè)專利傾向的影響。

      本文的啟示或政策建議:一是要在持續(xù)完善知識產(chǎn)權(quán)保護法治環(huán)境的基礎(chǔ)上,認識到知識產(chǎn)權(quán)保護文化的重要性,特別是“信任”對企業(yè)選擇專利形式保護創(chuàng)新成果的作用;二是提升社會成員的信任水平,有利于提升企業(yè)專利申請意愿;三是加強知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)法力度,能夠加大信任對企業(yè)專利傾向的正向推動作用;四是對于成立時間較長的企業(yè)、具有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)以及非專利密集型行業(yè)企業(yè),要更加注重知識產(chǎn)權(quán)保護文化對其專利傾向的影響力。

      注釋:

      ①③{28} B. Hall, C. Helmers, M. Rogers, V. Sena, The Choice between Formal and Informal Intellectual Property: A Review, Journal of Economic Literature, 2014, 52(2), pp.375-423.

      ②{31} A. Arundel, I. Kabla, What Percentage of Innovations are Patented? Empirical Estimates for European Firms, Research Policy, 1998, 27(2), pp.127-141.

      ④ D. C. North, Institutions, Journal of Economic Perspectives, 1991, 5(1), pp.97-112.

      ⑤ 本文知識產(chǎn)權(quán)保護非正式制度以“文化”表示,正式制度以“法律”表示。

      ⑥ 由于制度與知識產(chǎn)權(quán)保護相關(guān)的研究多為分析正式制度或非正式制度對企業(yè)創(chuàng)新,特別是對企業(yè)專利產(chǎn)出、專利申請的影響,而針對企業(yè)專利傾向的研究較少,故本文主要參考制度與專利產(chǎn)出相關(guān)的文獻。由于專利產(chǎn)出的增減,在一定程度上能夠反映專利傾向的變動,故這類文獻亦具有一定的指導(dǎo)意義。

      ⑦ J. C. Ginarte, W. G. Park, Determinants of Patent rights: Across-National Study, Research Policy, 1997, 26(3), pp.283-301.

      ⑧ 韓玉雄、李懷祖:《關(guān)于中國知識產(chǎn)權(quán)保護水平的定量分析》,《科學(xué)學(xué)研究》2005年第3期。

      ⑨ 許春明、單曉光:《中國知識產(chǎn)權(quán)保護強度指標體系的構(gòu)建及驗證》,《科學(xué)學(xué)研究》2008年第4期。

      ⑩ 吳超鵬、唐菂:《知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)法力度、技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)績效——來自中國上市公司的證據(jù)》, 《經(jīng)濟研究》2016年第11期。

      {11} 胡凱、吳清:《R&D稅收激勵、知識產(chǎn)權(quán)保護與企業(yè)的專利產(chǎn)出》,《財經(jīng)研究》2018年第4期。

      {12} 魏浩、巫?。骸吨R產(chǎn)權(quán)保護、進口貿(mào)易與創(chuàng)新型領(lǐng)軍企業(yè)創(chuàng)新》,《金融研究》2018年第9期。

      {13} S. Kortum, J. Lerner, Stronger Protection or Technological Revolution: What is Behind the Recent Surge in Patenting?, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1998, 48(1), pp.247-304.

      {14} L. Guiso, P. Sapienza, L. Zingales, Does Culture Affect Economic Outcomes? ,Journal of Economic Perspectives, 2006, 20(2), pp.23-48.

      {15}{17}{22}{25} G. Tabellini, Culture and Institutions: Economic Development in the Regions of Europe, Journal of the European Economic Association, 2010, 8(4), pp.677-716.

      {16}{23}{26}{33} C. R. Williamson, C. B. Kerekes, Securing Private Property: Formal Versus Informal Institutions, Journal of Law and Economics, 2011, 54(3), pp.537-572.

      {18} R. Bubb,? The Evolution of Property Rights: State Law or Informal Norms? Journal of Law and Economics, 2013, 56(3), pp.555-594.

      {19} 林建浩、趙子樂:《均衡發(fā)展的隱形壁壘:方言、制度與技術(shù)擴散》,《經(jīng)濟研究》2017年第9期。

      {20} 潘越、肖金利、戴亦一:《文化多樣性與企業(yè)創(chuàng)新:基于方言視角的研究》,《金融研究》2017年第10期。

      {21} 趙子樂、林建浩:《海洋文化與企業(yè)創(chuàng)新——基于東南沿海三大商幫的實證研究》,《經(jīng)濟研究》2019年第2期。

      {24} 為了保持指標含義的一致性,本文使用的是“維權(quán)”指標,這與Tabellini等使用的“順從”指標反映的是同一個問題,只是同一問題的正反兩面。通俗地說,“維權(quán)”是“順從”的反義詞。

      {27} L. Guiso, P. Sapienza, L. Zingales, Corporate Culture, Societal Culture, and Institutions, American Economic Review, 2015, 105(5), pp.336-339.

      {29}{40} J. S. Ang, Y. M.Cheng, C. P. Wu, Trust, Investment and Business Contracting, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2015, 50(3), pp.569-595.

      {30} 本文變量符號前兩位為“Ln”代表該變量取對數(shù)形式,均為原始數(shù)據(jù)加“1”后取自然對數(shù)。

      {32} S. Blazsek, A. Escribano, Patent Propensity, R&D and Market Competition: Dynamic Spillovers of Innovation Leaders and Followers, Journal of Econometrics, 2016, 191(1), pp.145-163.

      {34} 王小魯、樊綱、胡李鵬:《中國分省份市場化指數(shù)報告(2018)》,社會科學(xué)文獻出版社2019年版,第 222—223頁。

      {35} 張維迎、柯榮?。骸缎湃渭捌浣忉專簛碜灾袊目缡≌{(diào)查分析》,《經(jīng)濟研究》2002年第10期。

      {36} 王小魯、余靜文、樊綱:《中國分省企業(yè)經(jīng)營環(huán)境指數(shù)2013年報告》,中信出版社2013年版,第130—270 頁。

      {37} 王小魯、樊綱、馬光榮:《中國分省企業(yè)經(jīng)營環(huán)境指數(shù)2017年報告》,社會科學(xué)文獻出版社2017年版,第108—220頁。

      {38} 參考國家知識產(chǎn)權(quán)局(官方)《專利密集型產(chǎn)業(yè)目錄(2016)(試行)》編制方法,“發(fā)明專利密集度”為初始樣本期間平均每萬名就業(yè)人員的發(fā)明專利授權(quán)數(shù),即12年發(fā)明專利授權(quán)總數(shù)除以相應(yīng)期間的年平均就業(yè)人員數(shù);“發(fā)明專利規(guī)模”指樣本期間產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利授權(quán)量之和。

      {39} 2003年10月1日起施行的《婚姻登記條例》取消強制婚前醫(yī)學(xué)檢查,故本文采用2004—2016年間的平均值。

      作者簡介:戴靜超,中央財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院博士研究生,北京,102206;王麓淙,中央財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院博士研究生,北京,102206;黃少安,教育部長江學(xué)者特聘教授,山東大學(xué)經(jīng)濟研究院院長、教授、博士生導(dǎo)師,山東濟南,250100。

      (責(zé)任編輯? 陳孝兵)

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