基于技术轨道的专利产出效率研究

摘 要：运用技术轨道理论，将中国制造业行业划分为供应商主导、规模密集型、专业化供应商及基于科学四种行业类型，解决了在专利效率研究中不同行业创新异质性问题。计量回归发现，专利对产出具有促进作用，对专业化供应商行业尤其明显。发明专利对于基于科学的行业贡献要高于其他类型专利，并且中国发明专利的创新水平及持续获益能力较低。政府应加强国家创新能力，针对不同技术轨道，实施差异化战略。

关键词：行业分类法；技术轨道；有效发明专利

中图分类号：D92 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）30-0292-05

引言

在创新研究中，专利常被作为一种重要的创新投入要素，加入到生产函数中，通过计算产出弹性衡量创新绩效。然而，随着理论研究的不断进步，学者们发现，不同行业专利对于生产的作用具有异质性，由于行业特点、获得专利的途径、专利种类等差异，不同行业专利的产出效率不尽相同。1986年，Edwin Mansfield使用美国100个制造业企业数据，研究了不同行业专利对诱发创新的作用、产业间和厂商内部专利申请倾向以及专利申请随时间的变动差异。Richard C.Levin等（1987）比较了18个行业过程专利与产品专利的影响，认为除石油精炼外，其余行业产品专利比过程专利更能有效地防止复制模仿。France Malerba和Luigi Orsenigo（1997）根据国外创新活动集中度、对称性、创新企业规模和创新企业制度稳定性，对不同行业进行了分类，并研究了不同行业的创新特点。

国内学者也着力于行业差异下专利性质的研究。李新波等（2011）基于1999—2008年中国8个制造行业的大中型企业数据发现，在高新技术行业，专利的作用大于标准；而在传统的制造业行业，标准具有显著优势。王燕玲（2011）结合中国专利数据库中1985—2007年的专利数据，分析了低技术制造业在专利总量发展变化上反映出的创新特征。祁延莉等（2012）单独以中国医药制造业行业上市公司为例，证明了企业专利的申请、实施以及专利战略管理对企业后续的营业利润显著正相关，但存在三四年的滞后期。

然而，精细的分行业研究虽然充分考虑了行业异质性问题，却难以避免两种风险：一种是基于某一个企业或是产业的经验，具有行业特殊性和局限性，很多结论极有可能误导读者或是错误的；另一种是由于所有的企业和产业都不相同，难以寻找统一的经验可以概括借鉴，不存在有用知识的积累和发展。寻找恰当的行业分类方式，在考虑到行业间专利产出异质性问题的同时，保证结论的准确性和适用性，成为有待解决的问题。

本文引入技术轨道理论，综合考虑了企业规模、供应商关系、技术来源及技术战略等四大特征。同时，以中国28个制造业行业数据为样本，运用技术轨道理论划分归归集，根据事实数据，总结了技术轨道内部企业的特点，测算了不同技术轨道下专利，特别是发明专利，对于制造业产出的影响，并结合各自的特点和创新战略，提出政策建议。

一、技术轨道理论

（一）技术轨道分类

技术轨道理论是依据主要的技术来源、使用者、获取途径、战略定位、技术路径和行业特征等指标，结合创新管理和技术战略，总结得到的部门分类体系。由Pavitt最先提出，并发展为供应商主导、规模密集型、专业化供应商、基于科学和信息密集型五条完整的技术轨道。在本文中，由于制造业本身的特点，并没有符合信息密集型技术轨道特点的行业，所以只涉及供应商主导、规模密集型、专业化供应商和基于科学四种技术轨道（见下页表1）。

根据Pavitt的分类，供应商主导行业中企业规模一般较小，R&D投入能力和工程能力较差，创新主要来自于供应商提供的仪器和材料；规模密集型行业和专业化供应商行业均属于生产密集型行业，随着市场的不断细分，市场容量增大，进而出现机械生产对于劳动投入的替代，而规模密集型行业，生产相似产品，创新多表现为过程创新，创新来自于机械工业商，自身创新较少，对于产出的影响相对较小；专业化供应商创新表现在产品创新，其通过大客户对产品使用的经验及反馈，主动进行产品的改进升级，产品创新对于企业盈利具有重要意义；基于科学的企业多为化学或电子电信行业，创新来源于企业的R&D投入以及科学的快速发展，因而创新投入及创新产出水平高。

（二）技术轨道描述性统计

首先对四种技术轨道在中国的表现进行描述性比较分析，分别计算了各轨迹行业平均总产值、固定资产净值、从业人员数量及专利相关数据的均值以及各指标的人均密度水平（见下页表2）。

可以看到，供应商主导行业平均总产值最小，固定资产净值及从业人员数量也处于四种轨迹的平均水平之下，专利相关数量均为四种轨迹中最小，整体实力较弱。相比之下，专业化供应商市场最大，资本投入最大，从业人数最众，专利总量和人均专利密度为四种轨迹中最高，创新能力在四种轨迹中最强。基于科学行业是平均从业人数最少的行业，但其人均产出却居于四种技术轨道首位，人均资产净值居于第二位，人均专利水平也居于第二位，是高投入、高产出、高技术的产业。而规模密集型从总产出和固定资产投资来看，要高于其他技术轨道，但创新能力平平。

根据上述描述性分析，各技术轨道统计数据所表现出来的行业特点，与理论分析的轨迹特征基本吻合，反证了理论分析逻辑的有效性。下面运用面板数据分析及计量手段，详细研究专利与产出之间的相互关系。

二、回归模型设计及实证分析

本文模型扩展了传统的柯布—道格拉斯函数，在投入要素中加入专利相关变量，扩展后的道格拉斯生产函数为：

Qi=AKαiLβi·patentγi·eεi （1）

Q、K、L、patent分别代表产出、物质资本投入、劳动资本投入及专利数量。A为常数。α、β、γ分别代表资本的产出弹性、劳动的产出弹性和专利的产出弹性。ε为随机误差项。对数化后得到回归方程为：

qit=a+αkit+βlit+γpatit+εit （2）

其中q、k、l、pat分别代表相应变量的对数形式。

我们重点关注的是专利的产出弹性γ。在对γ的估计中，作者分别加入了专利申请量、发明专利申请量和有效发明专利量进行回归。考虑到发明专利是一种根本型创新，表征了一个国家或地区的技术发明能力和水平，本文特别关注了发明专利对于制造业的影响。由生产函数设定知，若发明专利系数高于总专利系数，则三种类型专利中，发明专利对于产出的作用高于其他两种专利，占有更重要的地位，反之，发明专利对产出的作用较低。此外，为估量专利对经济增长的滞后性影响，本文直接选用有效发明专利，作为发明专利存量，通过比较发明申请与有效发明专利量的产出弹性，研究专利对产出的累积影响。

生产函数中，产出用制造业各行业大中型企业总产值表示，资本投入用固定资产净值表示，劳动投入以从业人员数量来表示，其中制造业行业产值及固定资产净值用工业产出品出厂价格指数折算到2006年的物价水平，分别加入专利申请量、发明专利申请量及发明专利有效量进行回归分析。总共包括了28个制造业2006—2010年五年间大中型工业企业主要指标及专利数据。下页表3为回归结果。

从四种技术轨道回归结果看，专利申请数的回归系数均显著，专利对于制造业产出具有推动作用，但影响程度较低。其中，专业化供应商的专利产出弹性最大，为0.18，专业化供应商的专利产出弹性最小，为0.097。

从发明专利申请回归中看，除规模密集型行业外，发明专利申请数弹性与专利申请总数的弹性大小相当，专利类型对于产出的作用无明显差异。规模密集型行业发明专利申请弹性明显减小且不显著，表明了对于此技术轨道，产出的增长几乎不依靠发明专利。这与规模密集型行业主要依靠过程创新及供应商提供生产设备创新的特点一致。

从有效发明专利量回归中看，除基于科学的行业外，其他三种技术轨道的有效发明专利量的回归系数均不显著，这一结论可以用技术轨道理论进行充分解释。第一，从技术轨道的技术来源和创新战略定位来看，供应商主导企业创新主要来自于行业外部供应商供给，行业内部创新对于生产的推动力较小；规模密集型企业创新来源于生产需求和经验积累，主要为流程创新，对于发明创新的依赖程度低；专业化供应商企业虽然创新能力较强，发明专利对于行业生产也很重要，然而，由于技术创新成本高、风险大，而国家对于专利保护力度不足，更多的企业采取的是模仿跟随领先企业的做法，这种“山寨”策略，在降低跟随企业成本的同时，也大大削减了创新者从发明中获得的利益。此外，中国发明专利的技术水准及创新性普遍较低，技术更新快，发明专利开发不足，一项发明的产生难以充分带动其相关产业的发展，导致专利对于经济增长缺乏持续的推动力。

值得关注的是，在基于科学行业的回归中，有效发明专利弹性不仅显著，且要高于专利申请系数，其回归的F值与残差也比专利申请回归高，充分说明了对于基于科学的行业来说，发明专利对于产出的贡献远大于其他两种类型专利，且其持续效应更强。这也印证了其以基础研究开发专利为主，利用基础科学开发技术相关产品的技术轨道特点。

结论

根据以上的分析论证，技术轨道理论通过对不同行业的综合分类，不仅能够解决专利异质性带来的产出效率差异问题，而且运用技术轨道理论，能够合理解释这种行业差异产生的原因，并提出相关政策建议。本文在技术轨道分类基础上，统计回归结果表明，专利对中国制造业产出具有推动作用。对于通用设备制造业，专用设备制造业等专业化供应商行业的影响尤其显著，而发明专利对于化学化工、医药制造业等基于科学的行业贡献要高于其他类型专利，专利对于供应商主导和规模密集型行业的推动作用较小，尤其是发明专利，对于产出没有显著贡献。

根据以上的分析论证，技术轨道理论通过对不同行业的综合分类，解决了专利异质性带来的产出效率差异问题，得到了具有普遍适用性的结论，根据技术轨道理论的阐述，政府应针对不同的技术轨道，实施差别化的专利政策，提高对供应商主导行业和规模密集型行业的创新投入和创新水平，加快产业升级，加强对专业化供应商的专利来源的控制，建立对产品反馈的快速反应机制，加强基于科学的行业与高校、研究所的沟通合作，产学研共同发展，不断提高国家创新能力，通过科技进步实现富民强国的理想。

参考文献：

[1] Franco Malerba，L.O..Technological Regimes and Sectoral Patterns of Innovative Activities[J].Industrial and Corporate Change，1997，

（6）：83-118.

[2] Pavitt，K..Sectoral Patterns of Technical Change：towards a Taxonomy and a Theory[J].Research Policy，1984，（13）：343-374.

[3] Rrichard C.Levin，A.K.K.，Richard R.Nelson，Sidney G.Winter.Appropriating the Returns from Industrial Research and Development[J].

Brookings Papers on Economic Activity，1987，（3）：783-822.

[4] 安同良.中国企业的技术选择[J].经济研究，2003，（7）：76-84.

[5] 李新波，韩伯棠，王宗赐.基于中国制造业标准与专利效益对比研究[J].科技进步与对策，2011，（7）：80-84.

[6] 祁延莉，张杨杨.企业专利与企业利润的相关性分析——以中国医药制造上市公司为例[J].科技管理研究，2012，（8）：198-203.

[7] 王燕玲.基于专利分析的中国低技术制造业技术创新特征研究[J].统计研究，2011，（4）：57-62.

The Output Efficiency Analysis of the Patents Based on Technological Trajectories

YAO Qiu-shuang

（ Nanjing University，Nanjing 210093，China）

Abstract：In order to solve the heterogeneity problem and find a common conclusion when we estimate the relationship between patents and the productivity，the author classify China’s 28 industries into four categories，supplier dominated，scale intensive，specialised suppliers and science based，using technological trajectories.According to the measurement，patents can promote the productivity，especially for specialised suppliers.Invention is much more important for science bused companies than the others.The government should enhance its Innovation capacity，implement different strategies for different category.

Key words：Taxonomy；technological trajectories；effective invention patent