知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”下的服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)及地區(qū)平衡

唐保慶，高 凱

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院，江蘇 南京 210023)

一、 引言與文獻(xiàn)綜述

知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度已成為社會(huì)各界廣泛討論的熱點(diǎn)，尤其對(duì)于中國(guó)這樣的發(fā)展中大國(guó)而言，如何借助于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度推動(dòng)科技領(lǐng)域和服務(wù)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率提升已經(jīng)成為亟待解決的問(wèn)題。本文首先試圖分析知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度推動(dòng)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的理論機(jī)制，并進(jìn)一步研究知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”對(duì)中國(guó)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)增長(zhǎng)以及地區(qū)平衡的影響，為中國(guó)推動(dòng)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)的跨越式發(fā)展和提高在全球服務(wù)經(jīng)濟(jì)中的戰(zhàn)略地位尋求理論啟示和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)從多元化的視角對(duì)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)進(jìn)行了系統(tǒng)性的解讀。從最基本的經(jīng)濟(jì)因素來(lái)看，規(guī)模經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)以及技術(shù)變遷是促使服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率提升的重要原因[1-4]。隨著全球服務(wù)業(yè)外包業(yè)務(wù)的興起，外包活動(dòng)被認(rèn)為是推動(dòng)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率提升的重要原因，外包不僅通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)字化的運(yùn)作模式[5]，而且能夠借助于強(qiáng)化服務(wù)業(yè)的專業(yè)化分工實(shí)現(xiàn)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的提高[6-7]。在服務(wù)業(yè)專業(yè)化分工的過(guò)程中，人口密度的提高有助于加強(qiáng)分工的精細(xì)化程度[8]，這在以日本都市圈服務(wù)業(yè)企業(yè)為樣本的研究中得到了證實(shí)。在開(kāi)放條件下，服務(wù)品進(jìn)口顯著地促進(jìn)了我國(guó)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，其具體作用機(jī)制是通過(guò)行業(yè)內(nèi)資源再配置效應(yīng)、內(nèi)生技術(shù)選擇效應(yīng)和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)而產(chǎn)生[9-10]，同時(shí)，服務(wù)品出口也會(huì)通過(guò)“出口中學(xué)”這一機(jī)制促進(jìn)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率提升[11]。

除了經(jīng)濟(jì)因素以外，各種制度因素則是影響服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的深層次原因?，F(xiàn)有文獻(xiàn)表明，由于英國(guó)在教育制度上逐漸落后于美國(guó)，而且在抵制勞動(dòng)強(qiáng)度方面更加強(qiáng)硬，這使得英國(guó)的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率與美國(guó)的差距拉大，加劇了美英兩國(guó)從1870年到1990年服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的分化[12]。在制度經(jīng)濟(jì)學(xué)的視野下，經(jīng)濟(jì)開(kāi)放和市場(chǎng)化進(jìn)程等不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的政策，而且是一國(guó)在特定階段的制度。已有研究表明，服務(wù)業(yè)的開(kāi)放對(duì)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的影響具有條件效應(yīng)(Conditioning Effect)，制度質(zhì)量的高低決定了一國(guó)服務(wù)業(yè)開(kāi)放所引發(fā)的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率變動(dòng)，當(dāng)一國(guó)具有較高的制度質(zhì)量時(shí)，提高服務(wù)業(yè)市場(chǎng)的開(kāi)放度有助于提升服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)率，而制度質(zhì)量較低時(shí)，服務(wù)業(yè)市場(chǎng)的開(kāi)放反而不利于提升本國(guó)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率。在市場(chǎng)化進(jìn)程方面，由于市場(chǎng)化有助于強(qiáng)化市場(chǎng)機(jī)制對(duì)資源的配置作用，資源流動(dòng)以邊際收益為基本準(zhǔn)則，無(wú)論是服務(wù)行業(yè)內(nèi)部的資源重新配置還是企業(yè)內(nèi)部的資源取舍都有助于推動(dòng)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)[13-14]。此外，國(guó)內(nèi)學(xué)者從服務(wù)業(yè)管制以及制度轉(zhuǎn)型等維度研究了服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的變動(dòng)[15-16]。

知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)是集創(chuàng)新、智慧和先進(jìn)理念于一體的高技術(shù)部門，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度是影響知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要制度安排，尋求一條通過(guò)完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度來(lái)推動(dòng)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)升級(jí)發(fā)展的路徑，是擺在中國(guó)面前十分緊迫的重大問(wèn)題。但是從現(xiàn)有學(xué)術(shù)文獻(xiàn)來(lái)看，這方面的研究較為匱乏。本文的邊際貢獻(xiàn)主要包括以下三個(gè)方面：第一，從知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)這一獨(dú)特視角出發(fā)，系統(tǒng)地剖析知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP演變的復(fù)雜理論機(jī)制；第二，打破以往固有的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)絕對(duì)強(qiáng)度的思維，以實(shí)際強(qiáng)度與理論“最適強(qiáng)度”的相對(duì)偏差為出發(fā)點(diǎn)，探究其對(duì)地區(qū)服務(wù)業(yè)TFP失衡的影響，為扭轉(zhuǎn)我國(guó)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)發(fā)展的地區(qū)失衡尋求理論支持；第三，運(yùn)用1997—2018年中國(guó)27個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)(1)受到數(shù)據(jù)可獲得性的限制，我們刪除了貴州、西藏、甘肅和新疆4個(gè)省(自治區(qū))的樣本。，并基于距離指數(shù)和鐵路密度，構(gòu)建知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的有效工具變量(IV)。

二、 理論分析框架

知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP的影響實(shí)際上是一把“雙刃劍”，在兩種相反的作用下，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)存在理論上的“最適強(qiáng)度”，并且與不同地區(qū)特征相結(jié)合，對(duì)服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)產(chǎn)生地區(qū)平衡或者失衡。

(一) 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)促進(jìn)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制

1. 激勵(lì)創(chuàng)新

在嚴(yán)厲的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)條件下，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制能夠得到良好的整頓，非法模仿和技術(shù)剽竊等惡意競(jìng)爭(zhēng)行為能夠得到有效遏制，具有創(chuàng)新能力和創(chuàng)新意愿的企業(yè)能夠?qū)?chuàng)新資金投入知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，其創(chuàng)新成果也能夠得到產(chǎn)權(quán)制度的保護(hù)。創(chuàng)新企業(yè)能夠在預(yù)期的周期內(nèi)回收高額的前期投入，并獲得豐厚的創(chuàng)新收益，這又激勵(lì)了后續(xù)創(chuàng)新的動(dòng)力[17]。對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手而言，由于受到嚴(yán)厲的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的威懾，非法模仿或者“搭便車”的成本過(guò)高，這些競(jìng)爭(zhēng)者為了鞏固并擴(kuò)大市場(chǎng)份額，也會(huì)競(jìng)相開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)。因此，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠通過(guò)保護(hù)創(chuàng)新成果和懲罰惡意模仿行為來(lái)推動(dòng)創(chuàng)新資源進(jìn)入知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，這為知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP的增長(zhǎng)提供了關(guān)鍵性條件。

2. 優(yōu)化配置智力資源

服務(wù)業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)除了資金投入以外，更為重要的是智力投入，這就依賴于整個(gè)經(jīng)濟(jì)部門的智力資源在各部門之間的合理配置[18]。從理論上來(lái)看，智力資源在部門之間的配置應(yīng)當(dāng)遵循“工資=邊際價(jià)值”的原則，越有價(jià)值的智力資源應(yīng)當(dāng)獲得越高的工資收入。在強(qiáng)有力的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)條件下，智力資源所產(chǎn)生的創(chuàng)新成果不易于被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手非法模仿，其價(jià)值能夠得到充分的展現(xiàn)而被社會(huì)認(rèn)可，進(jìn)而獲得高回報(bào)；而在松弛的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)條件下，智力資源的智力成果極易被他人非法利用和占有，其私人價(jià)值瞬間轉(zhuǎn)化成社會(huì)價(jià)值，這不利于創(chuàng)新個(gè)體的價(jià)值通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制得以實(shí)現(xiàn)。因此，高邊際價(jià)值的智力資源在強(qiáng)有力的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)下能夠更多地匯聚于高技術(shù)服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，智力資源的高額投入也會(huì)促進(jìn)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP的提升。

(二) 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)抑制知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制

當(dāng)整個(gè)部門受到的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)過(guò)強(qiáng)時(shí)，在位企業(yè)由于受到過(guò)度的保護(hù)，導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中使用稍微相似的產(chǎn)品或技術(shù)就有可能被判定為技術(shù)剽竊或非法模仿，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也可能因此而退出市場(chǎng)。由此，在位企業(yè)的壟斷勢(shì)力會(huì)逐漸凸顯，這顯然不利于知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)整個(gè)行業(yè)TFP的增長(zhǎng)。

在過(guò)于嚴(yán)苛的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)條件下，在位服務(wù)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)力會(huì)受到削弱，這是因?yàn)閯?chuàng)新不僅需要資源投入，還要面臨風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)已經(jīng)能夠從現(xiàn)有業(yè)務(wù)中獲得豐厚的回報(bào)，其創(chuàng)新的緊迫性就會(huì)下降，這時(shí)在位企業(yè)自身的潛在創(chuàng)新投資就會(huì)被“擠出”[19]。此外，有計(jì)劃進(jìn)入服務(wù)業(yè)市場(chǎng)的潛在企業(yè)也可能會(huì)受到嚴(yán)苛的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)而不敢輕易進(jìn)入市場(chǎng)，此時(shí)潛在進(jìn)入者的投資也容易被“擠出”市場(chǎng)。正因?yàn)槿绱?，需要不斷輸入新理念以及新技術(shù)的知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)會(huì)喪失創(chuàng)新活力，新的創(chuàng)新資源難以進(jìn)入知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)的創(chuàng)新系統(tǒng)之中，整個(gè)行業(yè)的TFP增長(zhǎng)自然會(huì)受到阻礙。

(三) 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”引發(fā)服務(wù)業(yè)TFP地區(qū)失衡的傳導(dǎo)機(jī)制

從一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間跨度來(lái)看，一個(gè)國(guó)家的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度通常是逐步提高的，那么一個(gè)代表性服務(wù)業(yè)企業(yè)會(huì)面臨由弱轉(zhuǎn)強(qiáng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度。由于較弱的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)服務(wù)業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和資源優(yōu)化配置的作用能夠逐步體現(xiàn)，同時(shí)還難以形成服務(wù)業(yè)企業(yè)明顯的市場(chǎng)壟斷勢(shì)力，因此，這一階段的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)服務(wù)業(yè)企業(yè)TFP的影響主要是正面促進(jìn)。隨著時(shí)間的推移，該代表性服務(wù)業(yè)企業(yè)逐步成為競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)的“領(lǐng)頭羊”，加上知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的進(jìn)一步提高，整個(gè)服務(wù)業(yè)市場(chǎng)面臨的壟斷勢(shì)力逐漸增強(qiáng)，不利于其他企業(yè)的進(jìn)入和創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置，此時(shí)它對(duì)服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的負(fù)面作用可能占據(jù)主導(dǎo)地位，進(jìn)而形成知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的“倒U型”特征，即存在理論上的“最適強(qiáng)度”。

由于中國(guó)東中西部地區(qū)的服務(wù)業(yè)發(fā)展階段存在顯著的差異，這些地區(qū)之間的差異會(huì)影響服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)所必需的保護(hù)強(qiáng)度，所以各地區(qū)所需的“最適強(qiáng)度”并不相同。而且從現(xiàn)實(shí)情況來(lái)看，不同地區(qū)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)際強(qiáng)度也存在較大的差異，這就造成三個(gè)地區(qū)自身理論上的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”與實(shí)際強(qiáng)度之間的偏差并不完全相同，當(dāng)一個(gè)地區(qū)自身理論上的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”與實(shí)際強(qiáng)度之間的偏差越小，而且在其他條件相同的情況下，該地區(qū)的服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)則越快。反之，當(dāng)一個(gè)地區(qū)自身理論上的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”與實(shí)際強(qiáng)度之間的偏差越大，而且在其他條件相同的情況下，該地區(qū)的服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)則越慢。因此，當(dāng)一個(gè)地區(qū)的服務(wù)業(yè)TFP原先落后于其他地區(qū)時(shí)，該地區(qū)可以通過(guò)縮短自身實(shí)際強(qiáng)度與“最適強(qiáng)度”之間的偏差實(shí)現(xiàn)對(duì)其他地區(qū)服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的追趕。

三、 模型構(gòu)建與指標(biāo)測(cè)算

(一) 模型構(gòu)建

本文的實(shí)證檢驗(yàn)以新增長(zhǎng)理論框架為基礎(chǔ)，借鑒Miller and Upadhyay[20]的內(nèi)生化TFP分析框架，并且納入知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)這一制度因素而展開(kāi)，構(gòu)建計(jì)量模型如下：

TFPi,t=β0+β1·IPRi,t+Φ·Zi,t+μi+λi+ξi,t

(1)

其中，Zi,t包括Humani,t、Infrastructurei,t、Marketi,t、lnManufacturei,t、lnFDIi,t，β0、β1和Ф分別為回歸系數(shù)和系數(shù)向量，μi、λt和ξi,t分別表示截面固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為了全面地對(duì)本文提出的命題進(jìn)行檢驗(yàn)，我們還需要考察與知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)相匹配的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”，所以我們?cè)谠扔?jì)量模型的基礎(chǔ)上加入IPR的平方項(xiàng)，模型如下：

(2)

為了能夠考察知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)東部、中部和西部三個(gè)地區(qū)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的不同影響，我們把東部作為基準(zhǔn)組，設(shè)置西部(West)和中部(Central)兩個(gè)虛擬變量，并且把知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(IPR)與兩者的交互項(xiàng)納入計(jì)量方程，允許回歸的斜率存在差異，以便考察知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)到底擴(kuò)大還是縮小了三個(gè)地區(qū)之間知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的不平衡(2)本文的東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南，中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、云南、陜西、青海和寧夏。。需要特別說(shuō)明的是，由于本文中運(yùn)用DEA方法計(jì)算的TFP在初期(1997年)都假定為1，后續(xù)的計(jì)算結(jié)果都是相對(duì)于初期而言的，所以無(wú)法通過(guò)直接比較東中西部三個(gè)地區(qū)的TFP差異，因此，本文在此處的被解釋變量為TFP的增長(zhǎng)率ΔTFP，由此比較三個(gè)地區(qū)服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的差異。為此，本文構(gòu)建的計(jì)量模型如下：

ΔTFPi,t=β0+β1·IPRi,t+Φ·Zi,t+β2·Centrali+β3·Westi+β4·IPRi,t·Centrali

+β5·IPRi,t·Westi+λt+ξi,t

(3)

(二) 指標(biāo)測(cè)算

1. 全要素生產(chǎn)率(TFPi,t)

本文的TFPi,t是運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)計(jì)算而得。由于現(xiàn)代科技不同于傳統(tǒng)手工藝有失傳的可能性，它能在一個(gè)行業(yè)甚至一個(gè)企業(yè)內(nèi)部得到完整的沿襲和改進(jìn)，因此，“技術(shù)不會(huì)遺忘”假定[21]能夠運(yùn)用到全要素生產(chǎn)率的計(jì)算之中。

2. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度(IPRi,t)

我們借鑒Ginarte and Park[22]的方法把測(cè)量知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指標(biāo)劃分為保護(hù)的覆蓋面積、是否加入國(guó)際條約、權(quán)利喪失后得到的保護(hù)、執(zhí)法措施以及有效保護(hù)期限等五類，隨后根據(jù)各指標(biāo)的表現(xiàn)，對(duì)每個(gè)指標(biāo)賦予最高為1分的得分，最后把各指標(biāo)的得分加總即為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的強(qiáng)度。我們還借鑒韓玉雄和李懷祖[23]的方法，以法律法規(guī)的實(shí)際執(zhí)行效果作為權(quán)重，兩者的乘積即為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的實(shí)際強(qiáng)度。由于本文運(yùn)用的是中國(guó)的省際面板數(shù)據(jù)，因此主要考慮以下五個(gè)計(jì)算指標(biāo)：各省非服務(wù)業(yè)人均GDP、各省律師比例、各省成人識(shí)字率、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)立法時(shí)間和是否為WTO成員。除了前三個(gè)指標(biāo)，后兩個(gè)指標(biāo)對(duì)于所有省份來(lái)說(shuō)均相同(3)由于該指標(biāo)的計(jì)算過(guò)程十分復(fù)雜，具體的過(guò)程在此省略，備索。。

3. 基礎(chǔ)設(shè)施水平(Infrastructurei,t)

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性問(wèn)題，本文采用電視綜合覆蓋率表示服務(wù)業(yè)發(fā)展所需要的基礎(chǔ)設(shè)施狀況(4)我們注意到，電視綜合覆蓋率是郵電通訊業(yè)發(fā)展水平的衡量指標(biāo)，而郵電通訊業(yè)本身是服務(wù)業(yè)的組成部分。。

4. 人力資本水平(Humani,t)

我們將從業(yè)人員的受教育年限取均值作為衡量人力資本的代理變量。具體將小學(xué)教育設(shè)為6年，初中教育設(shè)為9年，高中和中專教育設(shè)為12年，大專及以上教育設(shè)為16年(5)2006年之后的《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》把“大專及以上”受教育人員進(jìn)一步細(xì)分為“大學(xué)?？啤薄按髮W(xué)本科”和“研究生及以上”三類，對(duì)此，我們?cè)谟?jì)算中把這三類人員的受教育年限分別設(shè)定為15年、16年和19年。。

5. 市場(chǎng)化水平(Marketi,t)

對(duì)于市場(chǎng)化程度的度量而言，具有代表性的是王小魯?shù)萚24]歷年所編著的《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)》，我們直接從中獲得市場(chǎng)化水平的數(shù)據(jù)。

6. 制造業(yè)發(fā)展水平(Manufacturei,t)

地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的互動(dòng)發(fā)展已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界的共識(shí)[25-26]，而且知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)中有較高的比例為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，所以制造業(yè)的快速發(fā)展是知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率提升的充分條件，能夠從需求側(cè)促進(jìn)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)的TFP增長(zhǎng)。出于統(tǒng)一口徑的考慮，本文采用各省工業(yè)增加值的自然對(duì)數(shù)作為代理變量。

7. 服務(wù)業(yè)外商直接投資規(guī)模(FDIi,t)

隨著中國(guó)開(kāi)放水平的不斷提高，服務(wù)業(yè)領(lǐng)域所吸收的外商直接投資規(guī)模在不斷提高，大量的服務(wù)業(yè)FDI能夠通過(guò)“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”“技術(shù)溢出效益”以及“人員流動(dòng)效應(yīng)”等渠道[27]推動(dòng)本土知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)企業(yè)的技術(shù)升級(jí)和服務(wù)業(yè)的整體發(fā)展。

以上涉及變量的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)律師年鑒》《中國(guó)人口(和就業(yè))統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份歷年的《統(tǒng)計(jì)年鑒》《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

(三) 尋找知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的工具變量

企業(yè)創(chuàng)新者出于維護(hù)自身利益的考慮，他們可能通過(guò)游說(shuō)、尋租等行為來(lái)強(qiáng)化知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度。所以知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)變量(IPR)很可能是一個(gè)內(nèi)生變量，本文通過(guò)構(gòu)造工具變量的方式來(lái)解決這個(gè)潛在的問(wèn)題。

工具變量由兩個(gè)部分組成，第一部分借助于各省份分別到北京、5個(gè)經(jīng)濟(jì)特區(qū)以及14個(gè)沿海開(kāi)放城市的最短空間距離構(gòu)造“距離指數(shù)”(Distance Index，DI)。這些地區(qū)是中國(guó)推進(jìn)制度變革最為領(lǐng)先的地區(qū)，也是創(chuàng)新成果最為顯著的地區(qū)，因此這些地區(qū)的企業(yè)和個(gè)人對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的認(rèn)識(shí)度和接受度較高。如果綜合距離越近，越有可能受到先進(jìn)地區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的影響，所以各省份的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與“距離指數(shù)”可能存在較高的相關(guān)性。另外，知識(shí)密集型服務(wù)產(chǎn)品的銷售很難像實(shí)體產(chǎn)品那樣運(yùn)輸，服務(wù)產(chǎn)品主要服務(wù)于本地市場(chǎng)，該省的服務(wù)業(yè)很難從附近的地區(qū)發(fā)展中受益，所以假定“距離指數(shù)”是外生的。

②兩個(gè)城市之間的距離按照公式R·arccos[cos(α1-α2)cosβ1cosβ2+sinβ1sinβ2]計(jì)算得到，其中，α1和α2分別為城市1和城市2的經(jīng)度，β1和β2分別為城市1和城市2的緯度，R為地球大圓半徑。

本文借鑒黃玖立和李坤望[28]的海外市場(chǎng)接近度(FMA)的方法計(jì)算“距離指數(shù)”。存在兩種情況，第一種是本身就包含經(jīng)濟(jì)特區(qū)或沿海開(kāi)放城市的省(直轄市)，我們采用其內(nèi)部距離Dii①，同時(shí)我們?cè)O(shè)定這些省份的集合為C；對(duì)于集合C以外的每一個(gè)省份即第二種情況，我們計(jì)算其省會(huì)城市分別到20個(gè)地區(qū)的最短空間距離②，然后加上屬于其最短空間距離的城市所在省份的內(nèi)部距離。所以第i省份的“距離指數(shù)”可以表示為：

(4)

為了解決“距離指數(shù)”僅隨地區(qū)變化而不隨時(shí)間變化的問(wèn)題，我們選取第t-1年的“鐵路密度”與“距離指數(shù)”相乘作為第t年的工具變量。此處將其定義為某一省份以最近的鐵路方式到達(dá)20個(gè)地區(qū)，途中經(jīng)過(guò)的所有省份的鐵路密集度。本文選取“鐵路密度”的理由是，兩地之間制度、文化和習(xí)慣會(huì)隨著交通條件的便捷而越發(fā)容易相互影響。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)交通運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)年鑒》。

經(jīng)過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，各省份知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與工具變量的相關(guān)系數(shù)顯著高達(dá)0.673。隨后考察工具變量的外生性，對(duì)于“距離指數(shù)”而言，由于它是根據(jù)距離這一地理因素測(cè)算而得，而且知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)無(wú)法改變兩個(gè)地區(qū)的距離這樣的地理因素，所以“距離指數(shù)”首先是外生的。對(duì)于“鐵路密度”而言，雖然鐵路在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中充當(dāng)了提供運(yùn)輸服務(wù)的角色，但是鐵路作為一種交通基礎(chǔ)設(shè)施，其本質(zhì)上更多的從屬于制造業(yè)產(chǎn)品而不是服務(wù)產(chǎn)品。而且從兩者的關(guān)系上來(lái)看，在更大程度上表現(xiàn)為鐵路促進(jìn)了服務(wù)業(yè)的發(fā)展，而服務(wù)業(yè)對(duì)“鐵路密度”變動(dòng)的影響相對(duì)較小；其次，從IVi,t的構(gòu)建方式來(lái)看，為了降低知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP在一定程度上對(duì)“鐵路密度”可能的影響，我們?cè)跇?gòu)建隨時(shí)間變化的工具變量時(shí)也做了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，即第t年的IVi,t中所包含的“鐵路密度”來(lái)自第t-1年，第t年的知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)無(wú)法影響第t-1年的“鐵路密度”。因此我們認(rèn)為，由鐵路里程數(shù)和省份地理面積計(jì)算出的“鐵路密度”也滿足知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)外生性的要求。

四、 實(shí)證結(jié)果與分析

(一) 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的總體影響

表1 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的回歸結(jié)果

從表1的回歸結(jié)果來(lái)看，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)積極推動(dòng)了知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)，且所有回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著，表明知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)是知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的制度動(dòng)力。Vai and Tian[30]的研究表明，中國(guó)自從20世紀(jì)90年代以來(lái)加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的舉措顯著提升了經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)率水平。Joanna[31]的研究也表明，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的加強(qiáng)能夠通過(guò)激勵(lì)R&D投入促進(jìn)企業(yè)TFP的提升。本文的研究還發(fā)現(xiàn)，人力資本水平的提升、市場(chǎng)化程度的提高和制造業(yè)的迅猛發(fā)展都會(huì)顯著促進(jìn)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP的增長(zhǎng)。

表1中的回歸結(jié)果(6)是標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，從回歸結(jié)果(6)來(lái)看，制造業(yè)的發(fā)展水平是驅(qū)動(dòng)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的第一推動(dòng)力，而知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)是促進(jìn)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的第二推動(dòng)力。從邏輯上來(lái)說(shuō)，制造業(yè)是知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)的重要服務(wù)對(duì)象，倘若制造業(yè)的發(fā)展規(guī)模得不到保障，那么知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)實(shí)際上就會(huì)喪失服務(wù)對(duì)象。制造業(yè)能夠同時(shí)從服務(wù)需求層面和儀器設(shè)備的供給層面對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)產(chǎn)生積極的影響，因此，制造業(yè)的發(fā)展壯大是知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的前提和基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、人力資本、市場(chǎng)化水平等其他因素對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)也產(chǎn)生了積極的推動(dòng)作用。

(二) 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的非線性影響

回歸結(jié)果顯示IPR2的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，充分表明知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的作用呈現(xiàn)出先促進(jìn)后抑制的“倒U型”特征。其中的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義是，在最初階段，其對(duì)TFP增長(zhǎng)的正向促進(jìn)作用大于反向抑制作用，其“凈”效應(yīng)為正；隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的進(jìn)一步上升，反向抑制作用將超過(guò)正向促進(jìn)作用，其“凈”效應(yīng)為負(fù)。因此，在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的過(guò)程中，存在一個(gè)“最適強(qiáng)度”的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平。類似地，Scotchmer[17]研究了美國(guó)大學(xué)中的科技創(chuàng)新以及政府公共服務(wù)部門的創(chuàng)新，他發(fā)現(xiàn)恰當(dāng)?shù)闹R(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度應(yīng)當(dāng)由消費(fèi)者權(quán)益、創(chuàng)新者收益以及競(jìng)爭(zhēng)者技術(shù)進(jìn)步三者共同決定。Paallysaho and Kuusisto[32]運(yùn)用微觀數(shù)據(jù)開(kāi)展的研究也得到了類似的結(jié)論。我們經(jīng)過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，在四個(gè)不同的回歸方案中，計(jì)算出來(lái)的“最適強(qiáng)度”知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平略有差異，為了簡(jiǎn)化起見(jiàn)，我們給出了四個(gè)計(jì)算結(jié)果的平均值，即1.351。2018年(樣本期間的最后時(shí)點(diǎn))的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平為0.776，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于“最適強(qiáng)度”1.351。由此表明，我國(guó)目前的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)依然需要加強(qiáng)。

表2 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的非線性影響及“最適強(qiáng)度”檢驗(yàn)

表3 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)地區(qū)不平衡

(三) 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率地區(qū)差異的影響

我國(guó)東部、中部、西部三個(gè)地區(qū)的知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率存在較大的差異，計(jì)算結(jié)果表明，在2005年?yáng)|部地區(qū)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率是中部地區(qū)的1.61倍，是西部地區(qū)的1.82倍，2018年則分別是1.31倍和1.95倍。接下來(lái)，本文將揭示中部地區(qū)與東部地區(qū)的差距縮小以及西部地區(qū)與東部地區(qū)差距擴(kuò)大的深刻原因，這將對(duì)落后地區(qū)追趕先進(jìn)地區(qū)起到重要意義。

表3給出了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率地區(qū)不平衡的回歸結(jié)果，其中，West和Central兩個(gè)變量系數(shù)均顯著為負(fù)，這說(shuō)明中西部地區(qū)的知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率與東部地區(qū)存在顯著的差距。IPR×Central的系數(shù)顯著為正，這表明隨著中部地區(qū)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的提升，其TFP增長(zhǎng)率有追趕東部地區(qū)的趨勢(shì)，縮小了兩個(gè)地區(qū)的知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率差距，這將有利于緩解兩個(gè)地區(qū)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)的不平衡格局。而IPR×West的回歸系數(shù)大多顯著為負(fù)，這表明知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)尚未能在緩解東西部地區(qū)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率不平衡方面發(fā)揮積極的作用。

上述研究結(jié)論引發(fā)的一個(gè)問(wèn)題是：知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)在縮短中部地區(qū)與東部地區(qū)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率差距的同時(shí)，為何造成西部地區(qū)與東部地區(qū)的知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率差距擴(kuò)大？為了探尋這一問(wèn)題，我們?cè)诨貧w分析的基礎(chǔ)上分別計(jì)算了與三個(gè)地區(qū)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率提升相匹配的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”，如表4所示。結(jié)果表明，三個(gè)地區(qū)的知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率提升所需要的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”分別為2.284、0.204和0.179，而三個(gè)地區(qū)在樣本期間的最后時(shí)點(diǎn)(2018年)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)際強(qiáng)度比上述“最適強(qiáng)度”分別低41.6%、11.5%和47.3%。這些計(jì)算結(jié)果揭示了兩個(gè)問(wèn)題：第一，東部、中部、西部三個(gè)地區(qū)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”各不相同，而且三個(gè)地區(qū)均處于需要加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的發(fā)展階段；第二，中部地區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)際強(qiáng)度低于“最適強(qiáng)度”，但是它與自身“最適強(qiáng)度”的偏差較小(偏差為11.5%)，這種偏差小于東部地區(qū)的偏差(偏差為41.6%)。出于這種原因，中部區(qū)域的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)才對(duì)該區(qū)域TFP增長(zhǎng)的推動(dòng)效率和促進(jìn)作用更為明顯。不同的是，西部地區(qū)2018年的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)際強(qiáng)度與自身“最適強(qiáng)度”的偏差(56.7%)大于東部地區(qū)的偏差，這就意味著西部地區(qū)比東部地區(qū)更需要在法律法規(guī)上采取強(qiáng)有力的措施，發(fā)揮其對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，而現(xiàn)實(shí)情形是，西部地區(qū)任重而道遠(yuǎn)，導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)難以成為縮短自身與東部地區(qū)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率差距的積極因素。

表4 “最適強(qiáng)度”知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)地區(qū)不平衡檢驗(yàn)

五、 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文主要通過(guò)使用核心解釋變量IPR的替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，選取的指標(biāo)如下：世界銀行和加拿大Fraser機(jī)構(gòu)編制的全球知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指標(biāo)(分別記為IPRWGI、IPREFW)以及由王小魯?shù)萚24]編寫的歷年《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)》中提供的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)指標(biāo)(記為IPRFan)(6)由于本文的樣本期間為1997—2018年，IPRFan的最新數(shù)據(jù)只更新至2014年，所以2015年及以后年份的缺失數(shù)據(jù)是基于1997—2014年的數(shù)據(jù)運(yùn)用回歸方法推算而得。。

本文借鑒魏浩和李曉慶[33]的方法將IPRWGI和IPREFW轉(zhuǎn)化為省級(jí)層面指標(biāo)，從兩個(gè)維度構(gòu)建各省知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)執(zhí)法強(qiáng)度作為權(quán)重加權(quán)：一是用專利侵權(quán)和其他糾紛結(jié)案量；二是用查處假冒他人專利行為和冒充專利行為結(jié)案量。為方便處理，首先對(duì)這兩個(gè)維度的指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下：

(5)

為了更加直觀地考察IPR實(shí)際強(qiáng)度與“最適強(qiáng)度”的相對(duì)位置，并且便于比較不同回歸方案中的計(jì)算結(jié)果，我們?cè)诖瞬糠职焉鲜鋈齻€(gè)IPR指標(biāo)全部做標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其取值范圍在0～1之間。由于篇幅所限，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分的所有表格僅僅保留了最關(guān)鍵的信息，其他信息全部省略。

表5的結(jié)果顯示，在運(yùn)用不同的工具變量的情形下，所有回歸方案中的IPR變量均通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，與前與結(jié)論一致。

表5 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的回歸結(jié)果

表6 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的非線性影響及“最適強(qiáng)度”檢驗(yàn)

從表6回歸結(jié)果來(lái)看，IPR2的系數(shù)依舊顯著為負(fù)，與上文結(jié)果一致。經(jīng)過(guò)計(jì)算，每一個(gè)回歸方案的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”均超過(guò)1，而三種指標(biāo)都標(biāo)準(zhǔn)化后處于0～1范圍內(nèi)，所以樣本期內(nèi)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)際強(qiáng)度確實(shí)是低于“最適強(qiáng)度”。

從表7的結(jié)果來(lái)看，中部地區(qū)通過(guò)加強(qiáng)保護(hù)力度能夠縮短與東部地區(qū)在TFP增長(zhǎng)方面的差距，追趕東部地區(qū)的趨勢(shì)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，而西部地區(qū)卻與東部地區(qū)在知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP方面的差距有所擴(kuò)大。

表8計(jì)算出了各個(gè)回歸方案中東部、中部、西部各自的知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)所需要的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”，并且進(jìn)一步計(jì)算出了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)際強(qiáng)度與“最適強(qiáng)度”之間的偏差，回歸結(jié)論與上文相同。

表7 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的地區(qū)不平衡

表8 知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)“最適強(qiáng)度”與知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)地區(qū)不平衡檢驗(yàn)

六、 結(jié)論與政策建議

本文根據(jù)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)無(wú)形性和高知識(shí)內(nèi)涵等屬性，研究了知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的影響，在運(yùn)用工具變量估計(jì)和多種IPR指標(biāo)所進(jìn)行的實(shí)證檢驗(yàn)后，得出以下結(jié)論和政策建議。

首先，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)確實(shí)能夠顯著促進(jìn)我國(guó)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP的增長(zhǎng)，成為推動(dòng)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的制度動(dòng)力。因此，在我國(guó)實(shí)施全面深化改革的過(guò)程中，能夠通過(guò)完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度來(lái)擴(kuò)大知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置和加強(qiáng)技術(shù)跨國(guó)轉(zhuǎn)移，并強(qiáng)化市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，最終獲取制度紅利和改革紅利，為我國(guó)在知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)領(lǐng)域追趕發(fā)達(dá)國(guó)家，進(jìn)而占領(lǐng)全球競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)提供制度條件。

其次，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的作用呈現(xiàn)先揚(yáng)后抑的“倒U型”特征，即滿足知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策存在“最適強(qiáng)度”，而且我國(guó)目前的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)際強(qiáng)度低于“最適強(qiáng)度”。由于我國(guó)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)所需要的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度還不完善，縮短知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)際強(qiáng)度與“最適強(qiáng)度”之間的偏差有利于在更大程度上發(fā)揮知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)推動(dòng)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的積極作用。

最后，中部地區(qū)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP能夠追趕東部地區(qū)的重要原因在于，中部地區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的實(shí)際強(qiáng)度與自身“最適強(qiáng)度”的偏差小于東部地區(qū)的偏差。這給我們的啟示是，盡管中西部地區(qū)由于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、研發(fā)投入、人力資本和服務(wù)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)等多個(gè)方面與東部地區(qū)存在差距，導(dǎo)致知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)率低于東部地區(qū)，但是本文的研究讓我們有理由相信，進(jìn)一步完善中西部地區(qū)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，培育更加適宜于本地區(qū)知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)發(fā)展的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度，能夠彌補(bǔ)中西部地區(qū)在研發(fā)投入、人力資本和知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)等方面的劣勢(shì)，并不會(huì)出現(xiàn)所謂的服務(wù)業(yè)發(fā)展“木桶理論”，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與其他影響服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)的諸多因素之間的關(guān)系應(yīng)當(dāng)屬于“互補(bǔ)理論”。