知识产权保护提升企业全要素生产率了吗?
——基于中国A 股上市公司的证据

赵喜仓,徐 亮,罗雨森

一、引言

伴随中美贸易摩擦增加、全球经济增长放缓等外部环境的急剧变化,市场出现较大不确定性风险,给企业发展带来了一系列负面影响。投资者情绪的低落、资产价格的下跌①郭扬,林珊.中美贸易摩擦对中国制造业发展的影响及对策研究[J].亚太经济,2022（4）:134—143.、贸易壁垒的增加、生产成本的上升②田云华,王凌峰,胡晓丹.技术性贸易壁垒、中间品进口与异质性企业生产率——来自我国加工贸易企业的微观证据[J].统计研究,2023（1）:62—75.,使得企业稳步发展面临着诸多困难。为了推动新旧动能转换,仅仅依靠要素投入促进企业发展的方式难以为继,必须依靠技术进步,提高全要素生产率（Total Factor Productivity,TFP）对企业发展的贡献率①闫永生,李凌飞,邵传林.知识产权制度与民营企业全要素生产率[J].经济经纬,2022（3）:108—118.。为此,如何有效提升企业全要素生产率,恢复中国经济发展活力,成为当下政府与学者亟须考虑的重要问题。内生经济增长理论指出,技术进步是带动全要素生产率增长的唯一路径②AGHION P,HOWITT P.A model of growth through creative destruction[J].Econometrica,1992（2）:323—351.。而完善的知识产权制度是技术进步的有力保障,知识产权的侵权行为势必会打消企业的创新积极性,影响企业创新发展。自《国家知识产权战略纲要》发布以来,我国在知识产权领域的立法和司法实践已经取得了显著的进展。然而,近年来我国知识产权侵权案件数量逐年攀升,知识产权保护仍然面临较大的挑战。根据国家知识产权局发布的报告,2021年我国各行政机构共查处4.98万件专利侵权纠纷行政案件,同比增长18.6%;同时,商标侵权假冒案件数量为3.57万件,涉案金额9.45亿,同比分别增长了20.6%和23.5%③国家知识产权局发布《二〇二一年中国知识产权保护状况》[EB/OL].（2022—04—25）[2023—02—20].https://www.cnipa.gov.cn/art/2022/4/25/art_2436_175159.html.。这表明,知识产权侵权行为仍然存在,对企业和社会经济发展造成了一定的损失。这些侵权行为不仅会损害知识产权拥有者的利益,还会对企业的技术创新、经济效益和社会形象产生负面影响,从而降低全要素生产率。不断扩大的知识产权侵权现象引发了社会各界对企业持续发展的担忧,对更强的知识产权保护需求也愈发迫切。在党的二十大报告中,习近平总书记提出要“加强知识产权法治保障,形成支持全面创新的基础制度”。由此引发思考:加强知识产权保护能否促进企业的全要素生产率增长? 如果能,其影响渠道是什么? 知识产权保护对不同特征下企业全要素生产率的影响是否存在异质性? 厘清上述问题,对于完善我国知识产权制度,实现企业和区域经济高质量发展具有一定的借鉴意义。

纵观现有研究发现,有关知识产权保护的文献大多聚焦于知识产权保护强度的测度,以及对技术创新或经济增长的影响。在知识产权保护强度的测度方面,国内外学者多是采用单一指标④代中强.知识产权保护提高了出口技术复杂度吗? ——来自中国省际层面的经验研究[J].科学学研究,2014（12）:1846—1858.或多指标构建的综合指数⑤吴超鹏,唐菂.知识产权保护执法力度、技术创新与企业绩效——来自中国上市公司的证据[J].经济研究,2016（11）:125—139.进行衡量。在基于知识产权保护测度的基础上,学者纷纷对其经济和技术效应展开了研究。如:唐礼智等基于中国省份面板数据验证了知识产权保护可以显著推动经济增长⑥唐礼智,邢春娜,刘玉.知识产权保护的经济增长效应研究——基于人力资本的验证[J].南京社会科学,2019（3）:10—17.;周泽将等发现知识产权保护的加强可以促进创新文本信息披露,有效纾解企业创新信息困境⑦周泽将,汪顺,张悦.知识产权保护与企业创新信息困境[J].中国工业经济,2022（6）:136—154.;聂长飞等以知识产权示范城市建设为准自然实验,验证了知识产权保护对城市经济增长的提升作用①聂长飞,冯苑,张东.知识产权保护与经济增长质量[J].统计研究,2023（2）:73—88.。但也有学者指出知识产权保护存在最优区间②寇宗来,李三希,邵昱琛.强化知识产权保护与南北双赢[J].经济研究,2021（9）:56—72.,过度的知识产权保护会抑制知识溢出,不利于初创企业的发展③宗庆庆,黄娅娜,钟鸿钧.行业异质性、知识产权保护与企业研发投入[J].产业经济研究,2015（2）:47—57.。国内外关于企业全要素生产率的研究成果比较丰富,主要从企业自身特征和外部环境两个方面对其影响因素进行了考察。在企业自身特征方面,诸如所有权类型④HANOUSEK J,KOCENDA E,MASIKA M.Firm efficiency:domestic owners,coalitions,and FDI[J].Economic systems,2012（4）:471—486.、企业规模⑤孙晓华,王昀.企业规模对生产率及其差异的影响——来自工业企业微观数据的实证研究[J].中国工业经济,2014（5）:57—69.、企业杠杆率⑥傅晗彧,陈丽姗.异质性企业杠杆率对制造业全要素生产率结构的影响[J].中国软科学,2022（11）:142—154.、企业研发投入⑦夏良科.人力资本与R&D 如何影响全要素生产率——基于中国大中型工业企业的经验分析[J].数量经济技术经济研究,2010（4）:78—94.等均被证实是企业全要素生产率增长的重要内在因素。在外部环境方面,国内外学者探究了政府财政补贴⑧任曙明,吕镯.融资约束、政府补贴与全要素生产率——来自中国装备制造企业的实证研究[J].管理世界,2014（11）:10—23.、数字经济⑨刘艳霞.数字经济赋能企业高质量发展——基于企业全要素生产率的经验证据[J].改革,2022（9）:35—53.、公共债务⑩吴敏,曹婧,毛捷.地方公共债务与企业全要素生产率:效应与机制[J].经济研究,2022（1）:107—121.、交通基础设施⑪刘冲,吴群锋,刘青.交通基础设施、市场可达性与企业生产率——基于竞争和资源配置的视角[J].经济研究,2020（7）:140—158.等因素对企业全要素生产率的影响。

通过对现有文献梳理发现,国内外学者对知识产权保护以及企业全要素生产率的研究成果已经较为丰富,但有关知识产权保护对企业全要素生产率的影响效应及其作用机制还不多见。目前闫永生等、刘建江等以知识产权示范城市建设为准自然实验,通过构建双重差分模型对二者的关系进行了初探⑫⑬闫永生,李凌飞,邵传林.知识产权制度与民营企业全要素生产率[J].经济经纬,2022（3）:108—118.,仍有较大的研究空间。鉴于此,本文选取2000—2021年A 股上市公司的微观数据为研究样本,实证考察了知识产权保护对企业全要素生产率的影响效应以及作用路径。本文可能的边际贡献在于:（1）在研究内容上,以宏观政策影响微观企业行为为切入点,考察了知识产权保护对上市公司全要素生产率的影响效应与作用机制,为后续研究提供参考,还进一步从不同产业、不同规模和不同所有制企业等多个角度,探讨了知识产权保护对企业全要素生产率的异质性影响,丰富了既有的研究成果;（2）在研究方法上,综合使用双向固定效应模型和双重差分法,准确识别知识产权保护对企业全要素生产率的影响效应,结果更加精准稳健;（3）在研究理论上,基于内生经济增长理论构建理论分析框架,通过引入技术进步这一中介变量,分析了外来技术与自主创新在知识产权保护影响企业全要素生产率增长路径中扮演的角色,深化了现有研究。

二、理论基础与研究假设

（一）知识产权保护对企业全要素生产率的直接效应

创新收益反映了企业因创新活动而获得的经济利益,是企业提高生产率、开展有效创新的动力来源①陈菲菲,靳卫东,刘敬富.加计扣除政策能提升企业创新收益吗[J].贵州财经大学学报,2022（5）:73—82.,知识产权保护的加强能够有效抑制由于市场失灵等因素引起的知识产权侵权行为②吴超鹏,唐菂.知识产权保护执法力度、技术创新与企业绩效——来自中国上市公司的证据[J].经济研究,2016（11）:125—139.,巩固专利所有者的市场垄断地位,进而提高创新收益③PARRA A.Sequential innovation,patent policy,and the dynamics of the replacement effect[J].Rand journal of economics,2019（3）:568—590.。因此,随着知识产权保护水平的不断提高,当企业开展研发活动时,会更加注重人才培训、专利申请、产业数字化改革等,以提高生产率,表现为知识产权保护对企业全要素生产率提升的“激励效应”。具体体现在:产业组织理论指出,智力成果收益上呈现为非独占性,消费上表现为非排他性④ROMER P.Endogenous technological change[J].Journal of political economy,1990（5）:71—102.,这间接降低了企业的研发收益,抑制了企业提高生产率的积极性。而加强知识产权保护与应用能够有效打击对专利、商标和版权等产权的侵权行为,激励企业进行研发投入,加快企业产业结构和数字化转型进程,实现生产率的提高⑤周洲,吴馨童.知识产权保护对企业数字化转型的影响——来自“三审合一”改革的经验证据[J].科学学与科学技术管理,2022（6）:89—109.。知识产权保护还可以维护企业研发人员的利益,提高企业的人力资本积累,进而推动企业生产率提升。简泽和段永瑞指出,落实知识产权制度还会限制下游企业的模仿,以司法监管促进实现公平竞争,进而保障技术前沿企业的创新收益,实现竞争力与全要素生产率的提高⑥简泽,段永瑞.企业异质性、竞争与全要素生产率的收敛[J].管理世界,2012（8）:15—29.。

此外,知识产权保护水平的提高增加了企业主体的模仿和侵权成本,提高了创新门槛。为了获取市场份额,这种保护机制将倒逼企业进行自主创新,提升生产率,表现为知识产权保护促进企业全要素生产率的“竞争效应”⑦刘秉镰,高子茗,吕洋.知识产权司法强化能否真正服务于创新驱动战略? ——基于研发竞争结构异质性的讨论[J].财经研究,2022（12）:19—33.。具体体现在:加强知识产权保护有助于维护企业的创新收益,提供稳定的技术创新环境,提高企业进行研发投入的动机,增强企业的自主创新能力,从而实现企业主体生产效率和产品质量的快速发展。在此基础上,进一步促进企业之间的技术创新竞争,鼓励企业进行更深入的研发活动,促使企业不断提高技术水平和劳动生产率,最终推动整个产业的技术进步①高小龙,张志新,程凯,等.知识产权保护、全球价值链嵌入与技术创新的互动效应研究[J].宏观经济研究,2023（2）:102—117.。最后,由于信息不对称问题的存在,企业普遍受到融资约束,难以实现高质量发展。政府通过加强知识产权保护可以促使企业披露相关信息②周泽将,汪顺,张悦.知识产权保护与企业创新信息困境[J].中国工业经济,2022（6）:136—154.,增强投资者的信心,扩大融资渠道③李莉,闫斌,顾春霞.知识产权保护、信息不对称与高科技企业资本结构[J].管理世界,2014（11）:1—9.,有效缓解资金等对企业全要素生产率提升的约束。基于此,本文提出第一个研究假设:

假设1:加强知识产权保护有助于企业全要素生产率提升。

（二）知识产权保护对企业全要素生产率的间接效应

内生增长理论指出,技术进步是带动全要素生产率增长的唯一路径④AGHIONP,HOWITTP.A modelofgrowththroughcreativedestruction[J].Econometrica,1992（2）:323—351.;而知识产权保护作为激励创新的重要制度,与技术进步紧密联系。因此,在揭示知识产权保护如何影响企业全要素生产率的黑箱时,有必要对技术进步的中介效应展开分析。技术进步主要通过自主创新和外来技术溢出两种方式实现⑤LUO YS,LUZN,LONGXL.HeterogeneouseffectsofendogenousandforeigninnovationonCO2 emissionsstochasticconvergenceacrossChina[J].Energyeconomics,2020（91）:10489.,本文将围绕这两条路径展开。

从自主创新的角度来看,外部性理论指出:知识作为准公共品,具有非排他性特征,无法避免“搭便车”行为。若是知识产权无法得到有效保护,则会损害企业利益,挫伤创新主体的积极性,不利于生产率的提升⑥吴超鹏,唐菂.知识产权保护执法力度、技术创新与企业绩效——来自中国上市公司的证据[J].经济研究,2016（11）:125—139.。知识产权保护的加强将提高侵权成本,有效减少违法行为。知识产权保护给予企业对某一技术收益的垄断权,有利于提高企业的创新积极性,进而增加创新投入和推动技术进步⑦顾晓燕,薛平平,朱玮玮.知识产权保护的技术创新效应:量变抑或质变[J].中国科技论坛,2021（10）:31—39.。但祝雅柠也指出,盲目加大知识产权保护会抑制知识溢出⑧祝雅柠.论新领域新业态背景下知识产权保护对象的理性扩张——基于知识社会理论的反思[J].华中科技大学学报（社会科学版）,2021（6）:87—96.,尤其对初创新生企业的发展可能会产生不利影响。从外来技术溢出的角度来看,知识产权保护力度的加强能有效减少技术被模仿的概率,有利于营造良好的营商环境⑨易靖韬,蔡菲莹.企业创新与贸易方式转型:知识产权保护和贸易自由化的调节作用[J].中国软科学,2019（11）:119—128.,吸引外商来华投资设厂⑩韩剑,许亚云.知识产权保护与利用外资[J].经济管理,2021（4）:5—20.,而外资的流入也伴随着先进管理经验和技术的溢出。比较优势理论指出,跨国贸易中具有显性竞争优势的一方具备更强的市场竞争力。本地企业首先通过与外资企业展开合作与交流,学习其先进的技术和管理经验,并将这些先进的技术和管理经验应用到实践中进而推进生产结构升级与技术变革①赵富森,李璐.知识产权制度的创业效应研究——基于中国知识产权示范城市建设的经验证据[J].产业经济研究,2021（6）:44—57.;其次,通过与外资企业展开人员交流,进一步提高员工的综合素养,为企业的发展提供助力;最后,外资企业的引入对本地企业表现出“挤出效应”,倒逼本地企业进行研发投入,实现全要素生产率的提升,进而提高市场份额②盛明泉,刘悦.外商直接投资如何影响企业全要素生产率[J].现代经济探讨,2021（6）:84—93.。

鉴于此,本文提出第二个和第三个研究假设:

假设2:知识产权保护可以通过加强自主创新提高企业全要素生产率。

假设3:知识产权保护可以通过加强外来技术溢出提高企业全要素生产率。

（三）知识产权保护对企业全要素生产率的异质性效应

不可忽视的是,由于我国企业内部经营模式、管理机制、财务发展和资源配置等要素特征存在较大差异,因此,知识产权保护对企业全要素生产率的影响可能还存在企业异质性。根据行业生命周期理论,高科技行业处于行业生命周期的前中期,相比非高科技企业而言,具备更高的技术水平和更强的研发能力,经营活动以科技领域为主,更需要严格的知识产权制度对科技产出成果的保护。此外,根据前文理论推导,知识产权保护会产生区域创新和外来技术溢出效应,极大地完善本地基础设施建设和技术知识基础,为本地企业提供良好的营商环境和技术交流平台,对于高科技行业的全要素生产率具备更强的促进作用。知识产权保护政策还会因企业规模大小对企业全要素生产率产生差异性影响。随着企业规模的扩大,企业在硬件设施上投入大量资金以获取规模收益,但在人力资源、管理机制、创新产出、资源配置等“软件”上的提升难以匹配企业经济发展速度③王孝松,张瑜.企业规模与创新效率——基于中国高技术产业的经验分析[J].吉林大学社会科学学报,2021（3）:129—141.,知识产权保护带来的技术研发激励效应有所回落。而从企业所有制类型来看,外资企业作为跨国公司在中国的一环,本身研发水平相对较高,对于加强知识产权保护的响应程度也更高。民营企业相比国有企业与外资企业,其技术水平相对落后和生产规模较小,产品的“知识产权”含量较低。加强知识产权保护对其全要素生产率的影响相对较小。因此,本文提出第四个研究假设:

假设4:知识产权保护对不同行业、不同规模、不同所有制类型企业的全要素生产率的影响存在异质性。

基于上述分析,本文给出了知识产权保护影响企业全要素生产率的理论分析框架,如下页图1所示。

图1 知识产权保护影响企业全要素生产率的理论框架

三、研究设计

（一）模型设定

为探究知识产权保护对企业全要素生产率的直接效应,本文在上述研究假设基础上,构建基准回归模型,如公式（1）所示:

其中,TFPit表示为i企业在t年的全要素生产率;IPPit表示i企业在t年的知识产权保护水平;Zit为控制变量;α1为待估计的回归系数,衡量了知识产权保护对企业全要素生产率的影响效应;α0为常数项;αc为控制变量的回归系数;μi和δt分别为个体效应和时间效应;εit为误差项。

为了进一步阐释知识产权保护对企业全要素生产率的间接效应路径,本文借鉴温忠麟的研究①温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展,2014（5）:731—745.,在公式（1）的基础上构建中介效应模型如下:

其中,Tit为中介变量,衡量了技术进步水平;其他变量与公式（1）保持一致。

（二）变量测度与数据说明

1.被解释变量。现有对企业全要素生产率主流的测度方法主要有LP法、OP法等。考虑到OP法可以较好地处理样本数据相互决定偏差所引起的内生性问题和样本选择偏差所引起的偏差问题②OLLEY G S,PAKES A.The dynamics of productivity in the telecommunications equipment industry[J].Economerica,1996（64）:1263—1297.,因此本文通过采用OP法测度企业全要素生产率（TFP）,并同时对采用LP法测得的结果进行稳健性检验。

2.核心解释变量。对于知识产权保护（IPPit）的测度,国际上通常采用Ginarte和Park提出的GP指数作为测度方法③GINARTE J C,PARK W G.Determinants of patent rights:a cross-national study[J].Research policy,1997（3）:283—301.,然而国内部分学者通过实证的方法,表明仅用GP指数测度我国知识产权保护会高于实际标准值,需要加入修正项使其与我国国情相匹配。因此,本文借鉴韩玉雄和李怀祖的研究,采用修正GP指数法对知识产权保护水平进行测度①韩玉雄,李怀祖.关于中国知识产权保护水平的定量分析[J].科学学研究,2005（3）:377—382.。

3.中介变量。根据理论分析,本文选取自主创新和外来技术溢出作为技术进步的主要方式。其中,借鉴Luo等的研究,自主创新通过专利申请量（Innovation）进行表征;外来技术溢出强度通过（FDI）进行衡量②LUO Y S,LU Z N,LONG X L.Heterogeneous effects of endogenous and foreign innovation on CO2 emissions stochastic convergence across China[J].Energy economics,2020（91）:10489.。

4.控制变量。为了控制其他因素对企业全要素生产率的影响,本文选取企业规模（Size）、员工规模（Labor）、企业年龄（Age）、总资产净利润率（Roa）、托宾Q值（TobinQ）、现金持有量（Cash）、无形资产比重（Itang）、资产负债率（Lev）作为控制变量。

（三）数据来源

本文选取2000—2021年中国A 股上市公司为样本,样本数据来自CSMAR数据库。在对初始样本剔除ST 类以及数据缺失值样本的预处理后,最终获得了3 165家企业,总计31 955个非平衡面板数据。本文所使用的宏观数据来自《中国统计年鉴》以及《中国社会统计年鉴》。具体变量的描述性统计详见表1。从表1可以看到知识产权保护和企业全要素生产率的均值分别为11.187和14.007,标准差为6.617和1.156,该数据符合现实分布。

表1 变量描述性统计

四、实证结果与分析

（一）多重共线性检验

为了避免解释变量间存在高度共线性致估计结果有偏,本文借助方差膨胀因子（VIF）对各变量的多重共线性进行检验。表2中,VIF的最大值仅为3.01,均值为1.60,远小于10,模型不存在严重的多重共线性问题。

表2 多重共线性检验

（二）基准回归分析

Hausman检验结果表明本文选用固定效应模型进行分析更为适合。表3列（1）至（5）分别报告了不加控制变量和逐步加入控制变量,基于固定效应模型下知识产权保护对企业高质量发展的影响效应。可以看到,知识产权保护的估计系数在1%的置信水平下显著为正,且在逐步加入控制变量后该结果仍保持稳健。这表明加强知识产权保护会有效缓解信息不对称问题,减少“搭便车”行为,显著促进企业全要素生产率的提升,研究假设1得到验证。

表3 基准回归分析

（三）稳健性检验

为保证前文结论的稳健性,本文采用替换被解释变量、剔除异常值、缩小时间和更换固定效应的方法进行稳健性检验,具体检验结果见表4。（1）替换被解释变量。本文还采用LP法对企业全要素生产率进行测算并替代被解释变量进行稳健性检验。此外,本文引入税前利润（Profit）的对数作为企业全要素生产率的替代变量。（2）剔除异常值。本文对连续变量分别进行1%、5%的缩尾处理,以规避样本收集中个别指标异常值所带来的回归无效问题。回归结果见表4所示,并未发生明显变化。（3）专利法修改政策识别。2008年12月27日我国经过了第三次专利法修改,为了检验专利法修改后的影响效应,本文以2009年作为时间分界点,将2000—2020年①2020年10月我国进行了第四次专利法修订,于2021年实施,但由于实施时间较短,故本文将2021年数据剔除。划分为第二次专利法修改阶段（2000—2008年）和第三次专利法修改阶段（2009—2020年）并进行分组回归。（4）更换固定效应。本文参考李俊青等②李俊青,苗二森.不完全契约条件下的知识产权保护与企业出口技术复杂度[J].中国工业经济,2018（12）:115—133.的研究,设定省份、行业和年份固定效应以缓解知识产权保护可能带来的宏观因素的变化,结果依旧稳健。

表4 稳健性检验

（四）内生性分析

为了避免潜在的内生性问题导致估计结果出现偏误,本文采用滞后一期、工具变量和双重差分的方法进行实证检验。

1.滞后一期。本文参考许林等③许林,林思宜,钱淑芳.环境信息披露、绿色技术创新对融资约束的缓释效应[J].证券市场导报,2021（9）:23—33.的研究,对解释变量进行滞后一期处理实证检验,回归结果见下页表5所示,可以看到解释变量估计系数的显著性、大小和方向并未发生明显变化,表明研究结论稳健可靠。

表5 内生性分析

2.工具变量。本文参考徐扬等①徐扬,韦东明.城市知识产权战略与企业创新——来自国家知识产权示范城市的准自然实验[J].产业经济研究,2021（4）:99—114.的研究,采用各省份古代书院、孔庙数量分别作为知识产权保护的工具变量,数据来源自儒家文化数据库。由于上述两个工具变量的截面性,不能直接用于面板数据分析,因此,本文加入时间虚拟变量与之构造交互项,作为知识产权保护的工具变量进行二阶段回归。表5中,Kleibergen-Paap rkLM统计量显著拒绝原假设,且Kleibergen-Paaprk rk WaldF统计量大于Stock-Yogo的10%水平上的临界值,说明工具变量可识别,且不存在弱工具变量问题。在考虑内生性问题后发现知识产权保护对企业全要素生产率的促进效应仍显著成立,肯定了上述结论的稳健性。

3.双重差分法。此外,参考刘建江等②刘建江,熊智桥,罗双成.知识产权保护是否提升了企业全要素生产率? ——基于知识产权示范城市建设的准自然实验[J].南京财经大学学报,2022（2）:1—11.、闫永生等③闫永生,李凌飞,邵传林.知识产权制度与民营企业全要素生产率[J].经济经纬,2022（3）:108—118.的研究,本文也选取“知识产权示范城市建设”政策作为准自然实验,构建多期双重差分模型分析知识产权保护对企业全要素生产率的影响效应,并以此作为稳健性检验。

（1）“知识产权示范城市建设”和DID 模型设定。由于知识产权示范城市共有六批,本文参考Beck等的做法,构建了多期DID 模型④BECK T,LEVINE R,LEVKOV A.Big bad banks?the winners and losers from bank deregulations in the United States[J].The journal of finance,2010（5）:1637—1667.,以检验“知识产权示范城市建设”对企业全要素生产率的影响,检验模型如下:

其中,DID表示双重差分估计量,如果i企业所在城市在t年被评为知识产权试点城市,那么设定该企业在今年和以后的知识产权保护为1,否则为0。其余变量和上文保持一致。

（2）平行趋势检验及基准回归结果。运用双重差分法的前提条件是处理组和对照组满足平行趋势检验,即在政策实施前变化趋势保持一致。本文设置了10年的窗口期,即政策实施前的5年以及政策实施后的5年,pre和post分别代表政策实施前以及实施后。图2报告了平行趋势检验的结果。可以看到,在实施知识产权示范城市政策前,双重差分估计系数均不显著,说明处理组和对照组在政策实施前并不存在明显差异,满足了平行趋势检验。

表6列（1）至（5）分别报告了不加控制变量和逐步加入控制变量的回归结果。可以发现,随着控制变量的逐渐加入,知识产权示范城市建设的实施均能在5%的置信水平下显著促进企业全要素生产率增长。从经济意义上来看,当企业所在城市评上知识产权试点城市后,在控制其他因素不变的情况下,相比非试点城市,更有利于推动当地企业全要素生产率的提升,肯定了前文结论的稳健性。

表6 双重差分法检验结果

（3）缓解测量误差的安慰剂检验。为了验证是否存在不可观测因素对双重差分法结果产生干扰,随机产生一个知识产权示范城市名单,对上述多期DID 模型重新进行回归。将上述过程重复抽样500次,对这500次的回归结果进行观察,如图3所示,重新生成的DID 的回归系数集中于0的附近,小于真实估计值0.010,排除了不可观测特征带来的测量问题。因此,表5中估计的结果是稳健的,即知识产权保护对企业全要素生产率具有显著的正影响。

图3 安慰剂检验

（五）作用机制检验

通过前文理论分析,本文以自主创新和外来技术溢出作为技术进步的主要渠道,探讨了知识产权保护作用于企业全要素生产率增长的影响机制。本文采用温忠麟的中介模型对上述路径进行检验,回归结果如表7所示①温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展,2014（5）:731—745.。

表7 传导机制检验结果

表7中第（1）列和第（2）列报告了自主创新机制的检验结果。可以看到,在第（1）列结果中,知识产权保护对自主创新的影响系数为4.814,在1%水平上显著为正,表明知识产权保护显著增加了区域技术创新水平。在第（2）列的回归结果中,IPP对企业TFP的影响系数从基准回归结果的0.009下降至0.007,表明自主创新在知识产权保护影响企业全要素生产率增长渠道中发挥了中介效应。假设2得以验证。

表7中第（3）列和第（4）列结果显示:IPP对FDI的影响以及FDI对TFP的影响在1%的置信水平上均显著为正,表明加强知识产权保护能够吸引外商直接投资,增加外来技术溢出,而FDI的流入带来国外先进的技术与管理经验,对企业全要素生产率增长也产生助推作用。此外,表3基准回归结果中IPP的回归系数下降至0.008,表明外来技术溢出在知识产权保护影响企业全要素生产率增长渠道中也发挥了中介效应。该实证结果验证了本文第3个研究假设。

五、进一步分析:异质性分析

（一）行业异质性分析

本文根据国家统计局印发的《高科技产业分类》,将样本企业划分为高科技企业和非高科技企业,进行分样本检验。结果见下页表8列（1）和列（2）所示,知识产权保护能够同时促进高科技和非高科技企业全要素生产率。其次,对产业层面的估计结果进行SUR 组间差异检验,结果指出知识产权保护对企业TFP存在显著的产业差异性,高科技企业对于强知识产权保护的依赖性更强。高科技企业经营以科技活动为主,多依赖智力成果和产品创新,更需要严格知识产权保护所带来的良好营商环境和专利保护。

表8 区分不同特征下企业的回归结果

（二）企业规模异质性分析

考虑到不同规模企业的技术特征、生命周期等方面存在较大差异,本文进一步探究了知识产权保护对不同规模特征下企业全要素生产率影响的异质性。本文参考王孝松等①王孝松,张瑜.企业规模与创新效率——基于中国高技术产业的经验分析[J].吉林大学社会科学学报,2021（3）:129—141.的研究,将总资产大于样本企业总资产中位数的企业定义为大型企业,否则为中小型企业。回归结果见表8所示,知识产权保护对大型企业和中小型企业的全要素生产率均产生显著的正向促进作用,且通过了1%的显著性检验。进一步基于SUR 模型进行组间差异检验,结果指出知识产权保护对企业全要素生产率的影响存在显著的规模异质性。从影响系数来看,知识产权保护对于中小型企业全要素生产率的促进效应更显著,研究假设4得以验证。

（三）企业所有制异质性分析

此外,不同所有制性质的企业全要素生产率可能受知识产权保护的影响也存在差异。本文将企业划分为国有、外资以及民营三组进行异质性分析,回归结果见表8。可以看到,知识产权保护对三类产权性质的企业全要素生产率均产生显著的促进作用。SUR 模型组间差异检验的结果显示知识产权保护对国有企业全要素生产率的影响效应显著异于外资企业和民营企业。外资企业作为跨国公司在中国的一环,本身研发水平较高,并且有着较为先进的知识管理模式,区域知识产权保护的加强会有效保护外资企业的专利产出,促使其进一步加强研发投入,提高生产率。而与国有企业和外资企业相比,民营企业的生产规模较小,技术水平相对落后,产品的“知识产权”含量较低。

六、结论与建议

本文基于2000—2021年A 股上市公司数据,实证探讨了知识产权保护对企业全要素生产率的影响效应及作用机制。本研究发现:（1）从直接效应来看,知识产权保护会对企业全要素生产率产生明显的促进作用,且该结论通过了替换被解释变量、剔除异常值、缩小时间区间、更换固定效应等稳健性检验;解释变量滞后一期、工具变量和“知识产权示范城市建设”作为准自然实验等内生性检验,表明回归结果稳健可靠。（2）从传导机制来看,知识产权保护通过加强自主创新和获取外来技术溢出两个中介渠道来间接促进企业全要素生产率提升。（3）从异质性分析结果来看,知识产权保护对企业全要素生产率的提升效应具有行业、规模、所有制的差异。

基于上述结论,本文提出以下三点对策建议。第一,加强知识产权保护,促进企业全要素生产率的提升。知识产权保护的加强需要政府进一步完善知识产权制度,加大侵权行为的惩处力度。相关部门应提高知识产权执法效率,深化知识产权司法体制改革,以解决同案不同判、维权困难、赔偿金额低和时间周期长等实际问题。第二,加大自主创新和吸引外资力度,推动技术进步,为企业全要素生产率增长注入内在发展动力。政府一方面要健全技术创新机制,加强基础研究的投入,营造优良的创新环境,促使技术创新和高新科技成果商品化、产业化;另一方面,要坚持改革开放,借助“一带一路”等对外战略,并吸引国外高技术高附加值的企业来华投资。第三,充分把握知识产权保护对不同类型企业全要素生产率影响的异质性。坚持因地制宜、因时制宜和因“企”制宜,从不同行业、不同规模、不同所有制等视角甄别不同企业对知识产权保护的诉求,形成系统化、动态化的知识产权保护体系。