我国知识产权保护政策实施绩效实证分析

6.2　我国知识产权保护政策实施绩效实证分析

本节我们检验知识产权保护政策的绩效，由于知识产权保护一直是国际贸易中比较关注的问题，因此关于知识产权保护影响贸易发展、贸易结构的研究比较多，而且多集中于知识产权保护对进口贸易的影响。Maskus和Penubarti(1995)首次用市场需求的扩张效应(Market Expansion)和市场垄断效应(Market Power)的综合作用解释知识产权保护政策与进口贸易之间的关系:当进口国加强知识产权保护时，进口国企业模仿该产品的成本增加(如会受到更严厉的处罚)，减少模仿行为，市场上该产品的供应量随之减少，多余的需求量一部分转为替代产品的需求量，一部分转为对外国进口产品的需求量，从而因为知识产权保护政策的加强，国内会增加对进口产品的需求，这就是市场扩张效应;当进口国加强知识产权保护时，进口产品在进口国市场面临的(来自进口国国内模仿进口产品)竞争减少，其市场垄断地位加强，为在垄断市场上获得垄断利润，国外进口产品生产者将减少出口量，进口国进口产品会减少，这就是市场垄断效应。因此知识产权保护政策对进口贸易的影响取决于市场扩张效应和市场垄断效应的抵消结果，当扩张效应大于垄断效应时，知识产权保护的加强会增加进口额，反之则否。

这一影响机理说明知识产权保护与进口贸易之间的关系存在不确定性，在实证研究中的确如此。柒江艺等(2011)研究了知识产权保护与我国进口贸易结构之间的关系，发现知识产权保护水平的提高可以带来我国高新技术产品进口的增加，但东、中、西部存在区域差异，沈国兵等(2010)采用引力模型对1995～2006年间中国高技术产品进口情况的研究结果显示知识产权保护水平并不能显著影响我国高技术产品进口，后者更多地取决于出口国家的市场规模和我国的人力资本质量等因素;陈丽静等(2011)对知识产权保护对进口中资本品和中间投入品的影响研究表明加强知识产权保护对资本品进口和中间投入品进口有显著的负向影响，从而抑制了我国通过进口获得的技术溢出效应。

以下我们通过引入与进口贸易关系较为紧密的几个因素:国内生产总值、人民币汇率、平均关税税率、知识产权保护水平等实证分析知识产权保护对我国进口贸易之间的关系，为从宏观层面和产业层面分别理解，因变量分别为进口贸易总额和高技术产品进口贸易额。其中，国内生产总值、人民币汇率数据来自国家统计局统计年鉴，人民币汇率为年平均价;由于海关关税税则中通过进口产品份额加权计算平均关税税率的方法比较繁琐，本书采用关税税收收入与进口额之间的比值作为平均关税税率;知识产权保护水平采用本书第五章中通过执行力度修正后的Ginarte-Park指数;因变量进口额和高技术产品进口额分别来自国家统计局统计年鉴和科技部高技术产品统计信息。具体数据参见附表6－16。

6.2.1　宏观层面:知识产权保护政策与我国进口贸易的关系

分别用GDP、IPP、T和R代表国内生产总值、知识产权保护指数、平均关税水平和人民币汇率，其中平均关税水平T=关税税收收入/进口额。对因变量进口额(IMTOTAL)和上述自变量进行序列平稳性检验后发现，除关税T为稳定变量外，其余变量均为不稳定序列，对这些变量进行对数处理可以很好地改善这一问题，因此得到需要估计的线性回归模型如下式(6.25):

根据经济规律，一个国家的国内生产总值越高，国民收入越大，进口需求也随着增大;当知识产权保护水平较高时，一方面外国企业减少产品被仿冒侵权的风险而增加出口，另一方面，外国企业很可能会选择直接投资或技术许可等方式替代商品贸易，因此知识产权保护水平与进口贸易的关系不能确定;关税水平越高，进口越受到抑制;本书使用的人民币汇率是直接标价法下以美元标价的人民币币值，因此汇率越高，越利于出口，越不利于进口。由此可以得出式(6.25)中各系数的符号预测值如下:

采用最小二乘法对模型进行估计，得到的模型估计结果为式6.26，具体Eviews6.0输出结果见附表6－17。

对系数进行t检验，发现β₁、β₂和β₃在0.01的显著水平下均显著，但β₄在0.1的显著水平下亦不显著，考虑到方程自变量之间可能存在多重共线性，对相关性较大的关税水平和人民币汇率两个变量进行处理，发现去掉人民币汇率这一变量后，广义矩估计法(GMM)对模型的估计结果效果较好，得到如下估计结果(式6.27)，Eviews6.0输出结果见附表6－18。

模型拟合效果较好，自变量系数估计值的符号与预期符号相符，其中知识产权保护指数与进口额成正方向变动关系，知识产权保护指数每提高1%，进口贸易总额上升0.22%，从知识产权保护的市场扩张效应和市场垄断效应来看，扩张效应大于垄断效应。另外，这一结果也可以说明，知识产权保护带来的贸易方式向投资和技术许可方式转变的效应并不明显。

6.2.2　产业层面:知识产权保护政策与我国高技术产品进口贸易的关系

采用与上一节相似的模型，并对因变量高技术产品进口额(IMH IGH)和自变量国内生产总值(GDP)、知识产权保护水平(IPP)和人民币汇率(R)进行对数处理，使这些序列变得平稳，平均关税水平(T)不变，用最小二乘法模拟下述模型(式6.28):

类似地可以得到模型的估计结果如下(式6.29)，Eviews6.0输出结果见附表6－19。

对模型的系数估值进行t检验，发现β₁、β₂和β₄的估计值均在0.05的显著水平下显著，但β₃的估计值在0.1的显著水平下并不显著，DW值无法判断是否存在自相关。对模型的估计方法进行改进，采用两阶段最小二乘法(TSLS)进一步处理，得到消除自相关的估计结果如下(式6.30)，Eviews6.0输出结果见附表6－20。

系数估计值均通过t检验，模型拟合程度较好，且无自相关，自变量的系数符号与预期相符。可以看出，知识产权保护指数与高技术产品进口成正相关关系，知识产权保护指数每提高1%，高技术产品进口额增加1.07%。

与上一节的估计结果相比，高技术产品进口对知识产权保护的敏感度远比整体进口贸易对知识产权保护的敏感度高，即(1.07＞0.22)。

为避免存在“伪回归”现象，对上述两个估计结果(式6.27和式6.30)的残差进行单位根检验(ERG检验)，结果显示并不存在伪回归现象(见附表6－21)，因此模型估计结果有效。

6.2.3　结论及分析

从以上模型回归结果可以看出，知识产权保护政策在我国整体以及高技术产业均显示出市场扩张效应大于市场垄断效应的结果，即知识产权保护程度的提升会整体增加进口贸易和高技术产品进口额，考虑到国外企业往往看重的是我国国内较大的消费市场和市场消费潜力，因此提供较好的知识产权保护环境会进一步使国外企业通过扩大市场规模赚取利润，这一回归结果是比较好理解的。另一方面，在高技术产品的模型估计中，我们使用的仍是全国的平均关税水平，而不是高技术产品的关税水平，这一点对模型的回归结果有一定影响，但高技术产品的关税一般会低于国家整体关税水平，因此并不会从根本上改变我们的结论。