王 伟 卢玉华
1（重庆大学法学院，重庆 400044）2（海南警察学院应用法律系，海口 571100）
引言数字产业创新效率是指数字产业在创新过程中，技术资源投入与创新成果产出之间的比率。提高数字产业创新效率已成为引领产业变革的核心力量与重要引擎，有助于促进数字产业创新高质量发展，推动全球要素资源重组、全球经济结构重塑。党的二十大报告强调，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。这对强化我国技术创新能力，增强数字产业链创新韧性具有重要战略指导意义。数字产业创新效率提升有助于拓宽经济发展新空间，促进传统产业转型升级，全力推进社会主义现代化国家建设。但需注意的是，我国现阶段数字产业创新仍面临企业隐私数据泄露、创新成果极易被复制等问题［1］，不利于保障数字产业智力成果的安全，一定程度上制约了数字产业创新效率提升。如何解决上述问题，提升数字产业创新效率，是我国亟需解决的重要难题之一。
知识产权保护作为支撑国家创新驱动发展、着力构建新发展格局的重要一环，可有效助推数字产业创新效率提升。所谓知识产权保护，主要指企业对生产的智力劳动成果进行维护，目的是提高企业创造的收益权和分配权，同时提高企业参与平台的收益和动力。就知识产权保护与数字产业创新效率之间的关系而言，知识产权保护可通过逐渐完善法规制度体系，强化数字企业标准专利源头保护能力，激发各类科技创新主体活力和潜力，进而提升数字产业创新效率。同时，强化知识产权保护可进一步健全企业专利价值评估体系，有效解决数字企业专利价值难以评估的问题，为数字产业创新转型助力。因此，深入分析知识产权保护对数字产业创新效率的影响，对我国推动经济高质量发展，推动产业向中高端迈进具有重要意义。
作为经济发展的核心议题，知识产权保护已成为学术界较为关注的问题。宏观层面，知识产权保护在提升国内增加值［2］、促进经济高质量发展［3］、推动产业结构转型升级［4］等方面存在正向影响。微观层面，知识产权保护可促进企业创新［5］、企业出口产品多元化［6］。数字产业的影响效应同样可分为宏观和微观两个层面。宏观层面而言，辛璐璐［7］发现数字产业集聚可促进城市绿色经济效率。张元庆等［8］研究得出数字产业协同创新发展能够降低碳排放强度。陈啸等［9］得出，数字产业创新能促进经济增长。微观层面，既有研究发现，数字产业创新对制造业高质量发展［10］以及企业全要素生产率［11］具有促进作用。关于知识产权保护对产业创新的影响，戚聿东等［12］从理论方面进行论证，提出知识产权能够依托技术标准驱动数字产业创新。王桂梅等［13］实证得出，知识产权保护可显着促进高技术产业创新效率提高。
通过对既有研究的回顾和梳理发现，仅有极个别文献探讨了知识产权保护对高技术产业创新的影响。数字产业作为知识密集型的高技术产业，其内涵和外延远大于高技术产业，因此知识产权保护对数字产业创新的影响可能高于高技术产业创新。由此，进一步识别知识产权保护对数字产业创新效率的影响及内在作用机制，深化并拓展既有研究具有重要意义。本文以各地持续设立的知识产权示范城市为知识产权保护的准自然实验，对知识产权保护与数字产业创新效率的直接影响效应进行研究，而且从知识溢出、技术创新和人力资源角度，进一步揭示知识产权保护对数字产业创新效率的内在机理；基于区域特征、行业特征和企业特征差异，细化研究了区域地理位置、行业属性及企业产权性质等因素导致的异质性，以期为统筹推进知识产权保护与数字产业创新效率提升提供经验基础。
1 理论机制与研究假设知识产权保护示范城市政策是知识产权保护的重要政策制度，旨在提高示范城市的知识产权保护水平，进而推动创新型国家建设。国务院于2008年就已颁布《国家知识产权战略纲要》，意在通过顶层设计强化我国知识产权治理能力。伴随城市数字化创新战略持续推进，国家知识产权局在2011年制定并发布《国家知识产权试点和示范城市（城区）评定办法》，这对优化城市创新环境、推动城市产业数字化转型具有重要意义。随后，我国分别于2012年、2013年、2015年、2016年、2018年以及2019年分6 批次设立知识产权示范城市，对推动城市宏观经济发展、促进数字产业创新具有重要影响。基于此，本文将知识产权示范城市设立作为准自然实验，探讨知识产权保护对数字产业创新效率的影响。
1.1 知识产权保护对数字产业创新效率的直接影响效应知识产权保护制度作为激励数字产业创新的催化剂，能够有效展示数字产业高价值专利成果，保障创新主体在不同市场环境中具有一定竞争优势，提高市场竞争力，更好激发数字产业创新活力，提升数字产业创新效率。具体体现在以下3个方面：（1）知识产权保护有助于保障数字企业创新所创造的经济收益，从而激励企业加大数字产品或技术的创新投入，为提升数字产业创新效率提供资金保障；（2）强化知识产权保护有助于降低数字企业知识产权遭受侵害的风险，在发生纠纷时能够得到合理合法解决，缓解数字企业协同创新中知识产权引致的纠纷［14］，保护企业合法权益，强化企业协同创新意愿，助力数字产业创新效率提升；（3）伴随知识产权保护水平持续提升，数字企业可大力实施专利转化运用专项行动，打通专利转化运用关键堵点，有助于形成全面支持创新的基础制度体系，营造良好创新环境，进而提升数字产业创新效率。由此，提出假设H1：
H1：知识产权保护可以有效提升数字产业创新效率。
1.2 知识产权保护对数字产业创新效率的作用机制1.2.1 知识溢出
我国加强知识产权保护可在一定程度上扩大贸易量和优化商品结构，吸引国际贸易中的知识溢出，从而充分发挥知识溢出效应，为提升数字产业创新效率提供有力支撑。我国知识产权保护水平提升有助于加大数字产业创新成果保障力度，大幅度降低知识溢出成本，减少其他企业模仿，增强企业创新获利能力，激发数字产业创新积极性，提升数字产业创新效率［15］；另外，知识产权保护水平提升可进一步健全数字产业创新机制和创新体系，能够减少知识溢出对数字产业创新带来的恶性竞争，保障数字企业创新利益的获取，从而提升数字产业创新效率。
1.2.2 技术创新
知识产权保护能通过保障数字企业利润最大化，激励其积极开展自主研发活动，从而提高研发水平与创新能力，通过技术进步促进数字产业创新效率提升。知识产权保护水平提升有助于抑制数字企业对其他企业的技术模仿，这种倒逼机制能促使数字企业通过自主创新来提升自身技术水平［16］。数字企业间展开专利技术成果转换有助于促进企业技术进步，推动不同企业间互相学习与交流，提升创新主体对外部知识的学习和吸收能力，促使数字产业创新效率提升。
1.2.3 人力资本
强化知识产权保护能够进一步加强人才法治建设，逐步建立体系完整、结构协调的人才法律法规体系，推动地方开展立法人才队伍建设，提升人力资源水平［17］。伴随知识产权保护制度的不断健全，数字企业会依据知识产权人才新政，逐步加强知识产权基础人才能力建设，构建专业知识产权经济师入行激励机制，强化知识产权国际化高端人才能力，进而提升企业人力资本水平。数字企业人力资本水平提升有助于集聚高等人力资本，强化数字企业创新成果转化能力，驱动企业关键技术创新，进而突破数字产业创新发展桎梏，加快数字企业创新进程，提升数字产业创新效率。综上，提出如下假设H2：
H2：知识产权保护可以通过知识溢出、技术创新和人力资本间接提升数字产业创新效率。
2 模型设计2.1 模型设定选用渐进式双重差分模型验证知识产权保护对数字产业创新效率的直接影响，模型具体如下：
式（1）中，i、c和t指代在第t年时c城市的i数字产业；Iedinict和Treat×Timect分别表示被解释变量和核心解释变量，即数字产业创新效率和知识产权保护；Xict刻画的是控制变量合集；gγt、μc和τd分别是时间固定效应、城市固定效应以及行业固定效应；α0、α1和βj均为估计系数；εit代表随机扰动项。
进一步地，借助分位数回归模型探究知识产权保护对数字产业创新效率影响的动态变化特征，模型如下所示：
其中，θ1为知识产权保护对数字产业创新效率各分位点的边际影响，Quantv（Iedinict）指代数字产业创新效率在第v分位点对应的数值。
借鉴郑国强等［18］的做法，使用两步法检验知识产权保护对数字产业创新效率的间接影响机制，具体如下：
上式中，Wict表征机制变量，分别为知识溢出、技术创新和人力资本水平，剩余变量解释同式（1）一致。
2.2 变量选取2.2.1 被解释变量：数字产业创新效率（Iedin）
借鉴邓峰等［19］的研究成果，从数字产业创新投入与创新产出两方面测算数字产业创新效率，即以数字产业研发投入与创新产出之间转换效率衡量。其中，数字产业研发投入与创新产出分别以科研投入费用和专利申请数量表征。计算公式如下：
式（5）中，applyit和RDit分别表示数字产业i在t年的创新产出与投入。与此同时，将数字产业创新效率的代理变量设为科研投入产出效率，其数值越高代表数字产业创新效率越高。
2.2.2 核心解释变量：知识产权保护（Treat×Time）2011年，国家知识产权局制定并出台《国家知识产权试点和示范城市（城区）评定办法》，随后分别于2012年、2013年、2015年、2016年、2018年以及2019年分6 批次设立知识产权示范城市（城区）。若某城市被设为知识产权示范城市，则变量Treat赋值为1，未设立为知识产权示范城市则赋值为0。其中，变量Time表示与知识产权示范城市相关政策对示范城市的影响，若城市在某年被设为知识产权示范城市，则该城市在当年及以后年份的Time变量均赋值为1，往前年份赋值为0。因此，交乘项Treat×Time的估计系数为知识产权示范城市建设水平。
2.2.3 控制变量
（1）企业规模（size），以企业总资产的对数表征；（2）流动比率（cura），使用企业流动资产与流动负债之比衡量；（3）净资产收益率（roe），借助企业净利润与总资产之比测算；（4）现金持有（cash），以企业货币资金占总资产的比重刻画。
2.2.4 机制变量
（1）知识溢出（Knsp），借助上市公司与其他公司联合申请的专利数衡量；（2）技术创新（Tech），使用企业研发支出与总资产的比值表征；（3）人力资本（Human），采用上市公司中硕士及以上学历员工占比刻画。
2.3 数据来源及变量描述性统计出于数据可得性与合理性，以《2017 中国数字经济发展白皮书》 对数字经济行业的定义为标准，选取2010～2022年我国数字经济行业A 股上市企业为研究样本。对原始数据进行如下处理：（1）剔除财务数据明显异常的观测样本；（2）剔除与金融类行业相关的观测样本；（3）剔除研究期内没有任何专利技术的观测样本；（4）剔除研究期内连续5年以上专利数据均为0 的观测样本；（5）对连续变量进行双边1%的缩尾处理，以规避异常值对结论产生影响。最终，得到2964 个观测样本值。相关数据来源于CSMAR 数据库、公司年报、国研网数据库、Wind 经济数据库、中国开放数据库以及《中国专利统计年鉴》。各变量描述性统计详见表1。
表1 变量描述性统计
3 实证分析3.1 基准回归分析使用递进双重差分模型的方式检验知识产权保护对数字产业创新效率的直接影响，结果如表2 所示。其中，列（1）为未加入控制变量下，知识产权保护对数字产业创新效率的回归结果。观察可知，知识产权保护的回归系数估计值显着为正。列（2）～（4）展示的是逐步添加两个控制变量后的回归结果，知识产权保护回归系数估计值仍显着为正，表明知识产权保护可显着提升数字产业创新效率。由此，假设H1 得证。
表2 基准回归结果
3.2 动态特征分析采用分位数回归模型验证知识产权保护对数字产业创新效率的动态影响。选取最具代表性的5 个分位点展开估计分析，结果详见表3。由表可见，知识产权保护的回归系数值在10%分位点时并不显着，但知识产权保护回归系数值在25%及以上分位数时显着为正。同步观察具体回归系数值可知，知识产权保护的回归系数值会随着分位数水平提升逐渐增大。这表明伴随数字产业创新效率持续提升，知识产权保护对其的提升效应也在不断增加。
表3 分位数回归结果
3.3 平行趋势检验出于对知识产权示范城市设立时间差异的考虑，设置各城市知识产权示范城市相对时间值的虚拟变量，展开平行趋势检验，模型如下：
式（6）中，未被设为知识产权示范城市的虚拟变量取值均为0，而成为知识产权示范城市则选择成立的前n年、当年以及后n年观测值作为时间虚拟变量。在进行平行趋势检验前，为避免多重共线性干扰，将Before4 期及之前的时间进行剔除处理，结果如图1 所示。观察发现，在设立知识产权示范城市前，知识产权保护符合平行趋势假设。在设立知识产权示范城市后，相关系数显着为正，表明知识产权示范城市设立有助于提升数字产业创新效率。
图1 平行趋势检验
3.4 稳健性检验3.4.1 倾向得分匹配法（PSM－DID）
本文借助倾向得分匹配法（PSM）重新展开估计分析，进而规避模型出现选择偏差问题，验证回归结果的稳健性。在经过倾向得分匹配后，所有变量均满足平衡性检验条件，且实验组和对照组核密度曲线均值线距离有所缩短，表明倾向得分匹配法能够明显达到降低样本选择性偏差目的。倾向得分匹配法估计结果如表4 列（1）所示。观察发现，知识产权保护可显着提升数字产业创新效率，基准回归稳健性良好。
表4 稳健性检验结果
3.4.2 其他政策冲击的影响
在研究样本期间，我国还相继出台“宽带中国”和“创新驱动发展战略”等对数字企业创新活动产生影响的政策，这可能会对基准回归结果产生影响。因此，将上述两大政策分别设为虚拟变量Broad和Innovate，验证其他政策冲击是否会影响回归结果。表4 列（2）结果显示，在考虑其他政策因素影响后，知识产权保护的系数估计值仍在1%水平上显着为正，主要结论不变。
3.4.3 工具变量法
为避免变量间因反向因果关系对研究结果产生影响，选用工具变量法展开稳健性检验。参考周泽将等［20］的研究，选用每万人中初级教会小学注册学生数作为知识产权保护的工具变量，使用2SLS 模型进行估计分析。每万人中初级教会小学注册学生数能够估计制度对经济增长的影响，与本地区知识产权保护制度高度相关，但与数字产业创新效率并无直接影响，满足工具变量的相关性与外生性要求。根据表4 列（3）可知，LM 和Wald－F 检验结果显示工具变量显着拒绝了工具变量识别不足及弱工具变量的原假设，表明工具变量选取较为合理。同时，知识产权保护回归系数方向与符号并未发生改变，证明基准回归结果较为稳健。
3.5 作用机制检验进一步地，从知识溢出、技术创新和人力资本三方面维度出发，检验知识产权保护对数字产业创新效率的间接影响。具体结果详见表5，列（1）和列（2）为知识溢出作为中介变量的回归结果。列（1）中知识溢出的系数值在1%水平上显着为正，表明知识溢出可正向提升数字产业创新效率。列（2）中知识产权保护系数值同样显着为正，表明知识产权保护可显着促进知识溢出。综上，存在知识产权保护－知识溢出－数字产业创新效率的间接传导渠道。列（3）和列（4）为技术创新作为中介变量的检验结果。列（3）中技术创新的系数值为0.048，且在1%水平上显着，表明技术创新可正向促进数字产业创新效率提升。列（4）中知识产权保护的系数值同样显着为正，表明存在知识产权保护－技术创新－数字产业创新效率的间接传导渠道。列（5）和列（6）为人力资本作为中介变量的检验结果。列（5）中人力资本的系数值在1%水平上显着为正，表明人力资本可正向促进数字产业创新效率提升。列（6）中知识产权保护系数值同样显着为正，说明存在知识产权保护－人力资本－数字产业创新效率的间接传导渠道。由此，假设H2 得证。
表5 作用机制检验结果
3.6 区域异质性检验以《中国统计年鉴（2020）》 为划分依据，将数字企业所处地理位置样本划分为东、中、西和东北部地区，深入分析知识产权保护对数字产业创新效率在不同区域的作用关系，具体回归结果如表6 所示，东部地区和中部地区知识产权保护的系数值显着为正，表明东部地区和中部地区知识产权保护可有效提升数字产业创新效率，且东部地区知识产权对数字产业创新效率的提升效应高于中部地区。西部和东北部地区知识产权保护系数值虽然为正，但并不显着。
表6 区域异质性检验结果
3.7 行业异质性以《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》为划分标准，分为以下3 类数字行业：（1）软件开发及信息技术服务业；（2）电信、广播电视和卫星传输服务业；（3）互联网相关服务业。考虑到后两类数字企业数量较少，将二者合并为传媒服务业进行行业异质性检验，并将结果列示于表7 列（1）、（2）。列（1）和列（2）中知识产权保护系数值分别为0.526 和0.443，且均在1%水平上显着，表明知识产权保护对软件开发及信息技术服务业数字产业创新效率的影响强于传媒服务业。
表7 行业异质性检验结果
3.8 企业异质性检验按照数字企业产权性质划分样本，分为国有企业和非国有企业两部分样本展开检验探究知识产权保护对数字产业创新效率的异质性影响。首先需设定一虚拟变量，随后将国有企业和非国有企业分别赋值为1 和0，最后构建知识产权保护与企业产权性质的交互项，并代入式（1），结果如表7 列（3）所示，知识产权保护系数值显着为正，但交互项系数值为－0.469，且在1%水平上显着，这一结果表明相较于国有企业，知识产权保护对非国有企业数字产业创新效率提升作用更明显。
4 研究结论与政策建议本文将各地区知识产权示范城市设立视为一项准自然实验，使用渐进式双重差分法探究2010 ～2022年我国上市公司样本数据中知识产权保护对数字产业创新效率的影响。结论如下：（1）知识产权保护对数字产业创新效率具有正向提升效应，且伴随数字产业创新效率持续提升，知识产权保护对数字产业创新效率的提升效应呈现边际递增的特点；（2）就间接影响机制而言，知识产权保护可通过促进知识溢出、提高技术创新水平和人力资本水平的渠道间接促使数字产业创新效率提升；（3）就异质性层面而言，在东、中部地区、软件开发及信息技术服务业和非国有数字企业中，知识产权保护对数字产业创新效率的提升作用更明显。针对上述结论，提出如下政策建议：
（1）多管齐下健全知识产权保护机制。①各地区应进一步加强知识产权管理国际标准推广应用，促使知识产权管理深度融入数字企业创新全过程，更好贯彻落实知识产权保护政策，助力数字企业创新决策、防控知识产权风险及优化专利布局，为提升数字产业创新效率提供帮助；②我国应深入推进开放许可工作，加快建立专利常态化供需机制，增加知识产权质押融资等金融服务供给，助力数字企业加强商标品牌指导站规范管理和能力建设，打造企业和区域商标品牌发展高地，助力数字产业创新效率提升。
（2）多路并进提升数字产业创新效率。①各地区应围绕人工智能、网络通信等战略性前瞻领域，深入分析核心数字技术需求缺口，释放各类主体科技创新效能，集中创新资源攻破“卡脖子”技术，抢占未来数字产业创新发展技术先机；②我国还需在突破核心关键技术的同时提升人力资本水平，聚焦数字产业创新需求，及时优化调整高校人才培养体系与专业结构，强化企业数字创新实操技能训练，为数字产业创新奠定高素质数字化人才基础；③各地区应着力优化数字基础设施布局，打造线上线下相结合的知识传播渠道，并同步健全契合数字产业创新知识扩散新范式的管理制度，打造有利于数字创新知识扩散和溢出的新生态，提升数字产业创新效率。
（3）因地制宜推动数字产业协同发展。区别于研发投入大、产业创新能力强的东、中部地区，创新能力偏弱的西部和东北部地区应着重推进优势数字产业创新扩散和应用，促使数字产业裂变与进一步深化分工，带动整个数字产业创新发展，为提升产业创新效率奠定基础。与创新效率较高的软件开发及信息技术服务业相比，传媒服务行业应鼓励数字媒体服务业加强技术研发，提高数字技术创新水平，并依托行业监管政策展开分类评定与审查，激发行业数字化创新积极性，提升数字产业创新效率。与创新倾向意愿强烈的非国有企业相比，国有企业应依托自身独特优势，超前布局前沿技术和颠覆性技术，统筹国内外数字产业创新资源，加大企业自主研发投入力度，强化基础性研究，增强自身数字产业创新核心竞争力。
