我国知识产权运用政策实施绩效实证分析

6.3　我国知识产权运用政策实施绩效实证分析

专利从产生到运用的过程中都在不断地影响着经济增长，我们通过分析专利申请量对经济增长的短期效应和长期效应的区别来表示专利运用政策对经济增长的作用，从而检验知识产权运用政策的绩效。具体而言，首先对代表专利活动活跃程度的专利申请量(ZLSQ)和代表国家经济增长的国内生产总值(GDP)进行格兰杰因果关系检验，验证专利申请量是否为国家经济增长的格兰杰原因;接着通过检验单位根的Dickey-Fuller检验法(DF检验法)确定专利申请量和GDP两个时间序列的单整阶数以及是否相同，当两时间序列单整阶数相同时，采用Engle-Granger法(EG)检验两个时间序列是否协整;当两时间序列存在协整关系时，建立误差修正模型(ECM)估计专利申请量和国内生产总值之间的长期均衡关系，对比短期均衡关系得出专利运用政策的实施绩效结论。数据采用国家统计局《中国统计年鉴》和国家知识产权局《专利统计年报》相应年份的统计数据，数据选取区间为1991～2010年共20年的数据，即附表6－2和附表6－16中的数据。

6.3.1　对专利产出与经济增长的格兰杰因果关系检验

格兰杰因果关系检验法(Granger causality test)的检验思路是通过当前的因变量对因变量的若干期滞后及自变量的若干期滞后回归，然后检验自变量的这些滞后变量作为一个整体，是否所有系数均不显著，若所有的系数均不显著，则接受原假设，即自变量不是因变量的格兰杰原因，使用的统计量是F统计量。

原假设:专利申请量(ZLSQ)不是经济增长(GDP)的格兰杰原因，即在回归中专利申请量(ZLSQ)的所有滞后期系数均不显著(α₁=α₂=…=α_m=0)。

我们令m=3，得到F统计量的值为: F=7.083，查表可知当显著性水平为0.05时，F的临界值F_0.05(3，17)=3.20，F值大于这一临界值(F=7.083＞F_0.05(3.17))，因此拒绝接受原假设，也即专利申请量是国内生产总值的格兰杰原因。

6.3.2　对专利产出与经济增长的平稳性检验和协整检验

首先对专利申请量(ZLSQ)进行单位根检验，即建立回归方程ΔZLSQ_t=δZLSQ_t－1+ε_t，检验是否接受系数δ= 0，检验的统计量为t_δ=^δ/S_^δ，使用Eviews软件计算可得，t_δ= 20.56，查Dickey-Fullerτ统计量临界值表，t_δ大于显著性水平为0.01－0.10下的各个τ值，即我们不能拒绝原假设，专利申请量序列有单位根，它是非平稳序列。对国内生产总值作相同的假设检验，可得t_δ=13.17，同样可得国内生产总值是非平稳序列。

事实上，我们通过Eviews软件处理可得，将专利申请量和国内生产总值做对数处理后，分别对LNZLSQ和LNGDP进行平稳性检验，得到两者分别是二阶差分平稳序列，Eviews6.0输出结果见附表6－22，即LNZLSQ～I(2)，LNGDP～I(2)。LNZLSQ和LNGDP两时间序列的单整的阶相同，均为二阶，接下来我们使用恩格尔－格兰杰法检验两者之间是否协整。

首先，用OLS法估计LNGDP和LNZLSQ的回归方程得到(见附表6－23): LNGDP_t=1.513+ 0.817LNZLSQ_t，保留残差^e_t作为均衡ε_t的估计值;

接着，我们检验残差序列^e_t的平稳性，并对残差序列^e_t应用ADF检验法，具体计算得(式6.31)，Eviews6.0的输出结果见附表6－24:

用t值与协整检验EG临界值表中的显著性水平为0.05下的临界值τ=－3.59，t值(－3.880)小于这一临界值，因此拒绝原假设，即^e_t～I(0)，是平稳序列，LNGDP和LNZLSQ两时间序列是二阶协整的，即LNGDP，LNZLSQ～CI(2，2)，两者之间存在长期均衡关系。

6.3.3　对专利产出与经济增长误差修正模型的估计

由于LNGDP和LNZLSQ同为二阶单整，且是协整的，因此两者之间存在一个长期的比较稳定的关系，而我们在实际观察中得到的两者之间的关系是短期的、非均衡的关系，因此为了得到这两个变量LNGDP和LNZLSQ之间的长期均衡关系，我们采用二阶误差修正模型来估计。

首先，设立LNGDP和LNZLSQ的ADL模型(6.32)，滞后阶数为2时，采用OLS法检验并从滞后阶数为2的ADL模型开始对方程进行约化，即逐步略去方程中t检验值不显著的变量。从回归结果来看，可以将方程中的LNZLSQ_t、LNZLSQ_t－2、LNGDP_t－2依次略去，最终得到各变量均显著的最简化模型(式6.33)，及OLS法估计结果(见附表6－25和式6.34)。该模型表明LNGDP变量与滞后一期( t－1)的LNGDP与LNZLSQ状态值有关。

式(6.33)经过恒等变形，得到如下误差修正模型(6.35):

(6.35)式中－(1－μ₁)是这个二阶误差修正模型的负反馈系数，即LNGDP的实际值与其长期均衡值中的26.9%(0.269)是被修正的LNZLSQ。

6.3.4　实证结果分析

以上实证结果表明，专利申请量和国内生产总值经过对数处理后的时间序列存在协整关系，对比公式(6.34)和(6.36)可以看出，LNGDP的变化与滞后一期的LNZLSQ之间存在长期均衡变动和短期均衡变动关系，其中长期均衡变动系数为0.751，短期均衡变动系数为0.202，即保持其他因素不变的情况下，上一年的专利申请量增长1%，则短期内国内生产总值增长0.202%，长期内国内生产总值增长0.751%，经济增长的专利申请量长期弹性大于短期弹性。

因此，一项专利产生时，会对经济增长发挥促进作用，如果随着时间的逐步推移，在专利的存续期间内，专利运用政策得当会使专利对经济增长的刺激作用逐步显现，表现出长期经济增长弹性大于短期弹性。从上述对我国1991～2010年期间的专利申请量和经济增长之间的短期和长期均衡关系对比来看，我国专利运用制度可以保障专利使用期间对经济增长产生持续的积极作用，专利的运用政策使专利对经济的刺激作用增长到专利产生时的约3.5(0.751/0.202)倍，但0.751%的弹性值仍较小，我国仍有进一步改进专利运行政策的空间。

【注释】

[1]Daron Acemoglu和Fabrizio Zilibotti(1999)。

[2]相当对于专利申请量的柯布－道格拉斯生产函数做如下变换:Y=β K^β1 L^β2→Y=β(K/L)^β1 L^β2+β1，其中K/L= k，代表人均资本量，即资本密度;₀₀当β₁+β₂≥0时，考虑β₀的符号，当β₀＞0时，该生产函数为资本密集型，当β₀＜0时，该生产函数为劳动密集型。