郭路等：知识产权试点政策对农业企业创新效应的评估

郭路 王鹏举（中国社会科学院经济研究所副研究员；中国社会科学院大学博士研究生。）

一、引言

当前中国经济处于以创新、协调、绿色、开放、共享为新发展理念的高质量发展阶段，可见创新是作为高质量发展的第一动力（陈劲，2023）；不同于排他性要素，科学技术具有共享特征，具有积累效应，从而科学技术是驱动经济发展的第一动力。党的二十大报告强调“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”“坚持创新在中国现代化建设全局中的核心地位”“必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力”。可见，科技创新不仅是推动高质量发展的第一动力，还是全面建设现代化经济的重要支撑。不同于制造业和服务业生产要素边界不断扩大，中国农业是在耕地和水资源有限的情况下进行发展的。在竞争性经济中，农业用地有限的性质使农业产出收敛至某个规模，不体现农业可持续发展；克服农业生产要素有限，本质上需使农业生产中的某种要素具有可积累特征，在农业生产中，排他性农业土地与劳动力并不具有可积累性，而具有非排他性特征的农业技术却具有可积累特征，因此驱动农业可持续发展的动因势必来自农业科技进步。因此，中国农业发展更需要从要素驱动转向创新驱动，通过依靠科技创新提高土地产出率、资源利用率，保障农业安全与乡村振兴战略顺利实施，从而实现中国从农业大国向农业强国转变（《党的二十大报告辅导读本》，2022）。

知识产权是企业无形资产，知识产权数量和质量决定了企业创新能力，并间接决定企业盈利水平。近些年，知识产权建设虽取得显著成效，但仍需进一步发展（谷业凯，2024），比如在知识产权保护方面，曾存在制度不全、执法标准不一或无法可依局面，由于知识产权保护力度不足，抑制了企业创新活力（方晓晖等，2023），因此国家出台知识产权试点政策对中国知识产权保护提供政策支撑。在2014年，国家知识产权局颁布《国家知识产权试点、示范城市（城区）评定和管理办法》，以推动知识产权强国建设，发挥知识产权在驱动创新发展方面的重要作用。2015年国务院发布《关于新形势下加快知识产权强国建设的若干意见》，鼓励有条件的地区开展知识产权综合管理；通过依托区域知识产权保护，鼓励企业创新。2021年，中共中央、国务院发布《知识产权强国建设纲要（2021—2035年）》以推进知识产权强国建设，全面提升知识产权创造、保护与管理水平；通过发挥试点地区示范作用，为企业提供创新激励机制的制度环境。另外，知识产权试点政策的政策效应是个综合性效应，不仅保护了试点区内创新企业的知识产权（创新保护效应），还支持区内人才集聚和创新共享（创新扩散效应），冯苑、聂长飞（2023）、张峻等（2023）、王亚男等（2024）发现，知识产权试点政策的综合效应能显著提高区域内企业创新程度。

知识产权试点政策对象自然也包含示范区内农业企业，虽然知识产权试点区内的农业企业注册地在城市，但试点内农业企业经营活动主要集中在农产区或在农产区附近，因此知识产权试点政策效应也会传导至农业领域。

二、文献综述

知识产权保护（Intellectual Property Protection，IPP）方面的研究涉及知识产权保护与个体创新、整体福利的关系。经验表明企业创新能促进其利润率、产出规模提升（韩玉雄、李怀祖，2003；Atun et al.，2007）。其中，专利是普遍采用的知识产权保护制度，其特点是在专利保护期内满足了创新的竞争性特征，又在专利保护期后使创新扩散至整个经济，从而提升社会福利。有关专利对社会福利性质的研究可追溯至Nordhaus（1967，1972），其发现，竞争性环境下的专利制存在创新保护效应，该效应阻止了创新外溢，因此最优专利制度的设计应在专利保护宽度（专利应保护的范围）、保护长度（专利应保护的时间跨度）和创新扩散之间进行权衡；另外，Lai（1998）、Kwan & Lai（2003）、O’Donoghue & Zweimüller（2004）从非竞争性角度，考察专利制度的福利性质，专利制度虽保护企业创新，但创新企业在保护期内利用创新成果形成垄断，造成社会福利扭曲，因此需设计合意的专利保护强度与专利保护时长，类似的还有Futagami & Iwaisako（2007）。

在经验分析方面，Rassenfosse & Potterie（2009）利用Ginarte & Park（1997）的知识产权保护强度指标，检验知识保护强度与企业创新的关系，发现知识保护强度提升能使企业创新提高。类似研究还有Westmore（2013），其发现专利保护、政府企业研发资助对企业生产率产生正向效应。近期国内在此方面的研究有：吴超鹏、唐菂（2016）使用知识产权保护强度，检验知识保护与企业创新、企业绩效的关系，发现知识产权保护强度与企业创新是正相关的，类似的还有黎文靖等（2021），方晓晖等（2023）发现知识产权保护对高人力资本存量的企业创新贡献更大；卿陶（2023）考察在专业化和多样化产业集聚情况下知识产权保护对企业创新所产生的影响，发现多样化集聚比专业化集聚更利于企业创新；蔡双立、马洪梅（2023）发现知识产权保护在促进创新企业降低融资约束的同时，还激励了企业间创新共享，说明知识产权保护同时也具有创新扩散效应。

另外的经验研究主要考察外生知识产权政策的创新效果，如冯苑、聂长飞（2023）使用双重差分方法，检验知识产权试点政策与企业创新投入的关系，发现试点政策的创新投入效应显著为正，且试点政策同时放松了企业融资约束，类似的还有张峻等（2023）、王亚男等（2024）。上述研究使用创新投入或申请专利数代表企业创新程度，检验试点政策效果。由于创新是动态概念，在使用双重差分方法检验政策效应时，政策虚拟变量无法描述创新投入、专利数的动态路径，因此本文使用代表创新动态关系的专利增长率替代创新投入、申请专利数量，检验试点政策效果，这不仅克服了非平稳回归变量所产生的伪回归问题，还可检验政策的短、长期效应。

创新对农业、制造业和服务业的影响机制不尽相同，相较于制造业和服务业，某些农业生产要素存在强边界，如土地和水资源，由于有界要素存在边际产出递减现象，农业无法仅依靠增加要素投入提高其长期产出水平。农业与制造业、服务业的创新差异表现为：制造业和服务业创新使其要素边界得到扩张，农业创新改变的是农业有界要素边际产出递减，使要素边际产出停留在较高水平，因此农业发展更依靠科技创新（李玲玲、李长健，2014；张珩等，2024）。随着乡村振兴战略的稳步推进，知识产权保护在推动农业创新方面起到了重要作用，如在2010年，农业农村部制定《农业知识产权战略纲要（2010—2020年）》，在2013年，农业部、科技部和国家知识产权局联合发布《关于进一步加强农业知识产权工作的意见》，2018年，国家知识产权局发布《知识产权重点支持产业目录》，对中国现代农业创新进行重点扶持。

上述知识产权保护政策对中国农业创新提供了制度基础，但有关知识产权保护政策对农业创新产生何种影响的研究并不多，如对于知识产权的创新保护是否限制了创新扩散，缺乏讨论。另外，近期有关对知识产权保护政策与创新的经验研究往往基于创新数量（研发投入、专利数量），相比于静态分析的要素配置是一组数量集，动态配置是一组增长率集，反映出变量动态关系；由于创新具有时序性质，因此使用动态分析对创新进行分析就显得更合理。为此本文首先构建企业动态创新模型，得到企业创新增长与企业绩效增长可检验之关系，利用该关系考察知识产权试点政策对农业企业、全行业企业创新所产生的（不同）效应，最后基于检验结果，提出相应政策建议。

三、理论机制分析（完整版详见知网）

四、双重差分模型构建（完整版详见知网）

五、回归分析

回归分析分为基准回归分析、异质性分析两部分，以期比较全样本和不同分组结果差异；另外，在基准分析和异质性分析中，都把农业上市公司和全行业上市公司分别进行回归，以期比较试点政策对农业、全行业上市公司创新增长所产生的差异性效应。在回归分析前，需对政策变量进行有效性检验。

（一）政策变量有效性检验

1.平行趋势检验

平行趋势检验是对比政策发生时点前后两组时间序列是否具有相同的变化趋势所进行的检验，以验证处理组和对照组在政策实施前后是否具有相似趋势，从而提高统计推断的可信度。双重差分法有效性的前提是处理组与对照组需保证政策干预前的差异不由趋势性因素引起，使用前需排除趋势性因素。构造趋势变量进行统计检验并绘制趋势图（见图1）。

图1显示，试点政策前的动态效应不明显，试点政策后的动态效应明显（即政策当期和滞后一期的CI显著异于0），说明所选取的政策变量有效，故将当期和一期滞后政策变量纳入回归模型。

2.安慰剂检验

为避免分组谬误，需通过安慰剂检验检查分组的有效性，以保证政策变量的时序效应真实存在。通过模拟处理组、对照组或模拟政策作用时间，比较处理组与对照组的回归结果，如果模拟处理组回归系数不显著，说明模拟处理组选取有效。本文通过对样本进行随机分组，模拟出处理组、对照组，得到检验结果如图2所示。

图2的检验结果显示，每次试点政策回归系数均值均在0附近，且基本满足正态分布；另外，回归结果均未能在90%的置信水平显著，说明分组具有随机性，政策变量选取有效；2018年后由于样本较少，故忽略该年的安慰剂检验。

（二）基准回归

由于知识产权试点区没有覆盖所有73家农业上市公司所在区域，在2012—2019年间，陆续有30家农业上市公司进入试点区，因此相比于表1的样本量，表2中有关农业上市公司样本出现下降；同理，表2参与试点的全行业上市公司样本量相比表1也出现下降。表2显示，农业上市公司创新增长率一期滞后项（grant_rate（-1），下同）系数不显著，说明农业上市公司当期创新对其创新增长未产生显著影响。考虑到试点政策对农业上市公司创新增长呈显著正相关关系，试点政策一期滞后与农业上市公司创新增长率呈负相关关系，结合创新增长率一期滞后项系数不显著，说明试点政策对农业上市公司创新具有长期效应；而全行业上市公司的创新增长率一期滞后项系数显著为负，且绝对值显著小于1，即试点政策对全行业上市公司的长期创新效应起到负向作用，说明试点政策对全行业上市公司的创新保护效应大于创新扩散效应。可见合意的农业创新政策安排不仅应通过创新补贴、信贷等排他性工具（王亚男等，2024）改变上市公司资产-负债状况激励创新，还应考虑农业科技所具有的非排他性特征，支持农业上市公司积极吸收国内外农业先进技术，以完成自身创新积累。

为进一步分析试点政策对不同类型农业上市公司所产生的效应，本研究在异质性分析中，对农业上市公司进行分类，考察试点政策对不同分组的农业上市公司创新所产生的（差异性）效应。

（三）异质性分析

从基准模型回归结果可知，农业、全行业上市公司的创新增长率和资产收益率对其创新的影响是不同的，为此本部分对不同创新增长率（高、低创新组）和利润增长率（高、低利润组）的农业上市公司、全行业进行分类，以分析试点政策对不同创新增长、利润增长分组中的农业上市公司和全行业上市公司产生何种影响。

对农业上市公司的专利授权增长率取中位数，发现农业上市公司的专利授权增长率中位数为0.23，将农业上市公司的专利授权增长率大于0.23的作为高创新组，专利授权增长率小于0.23的作为低创新组进行分组回归。另外，对农业上市公司资产收益率取中位数，发现其在0.26左右，把资产收益率高于0.26的作为高专利组，资产收益率低于0.26的作为低专利组进行分组回归。具体结果如表3所示。

根据表3可知，在农业上市公司分组中，高创新组和高净利润组的创新增长率一期滞后项系数均显著为负且绝对值小于1，结合两组试点政策系数都显著为正，说明试点政策对高创新组和高净利润组农业上市公司创新增长具有长期效应；低创新组的试点政策系数不显著，结合其创新增长率一期滞后项系数值，说明低创新组创新增长向平衡增长路径收敛。通过比较试点政策系数值，试点政策对农业上市公司的创新保护效应在高净利润组得到更好体现，导致低创新、低净利润组所能接受到的创新扩散效应降低。

综上所述，试点政策对农业上市公司的效应具有差异性，创新政策设计者需同时考虑政策的创新保护效应与扩散效应，才能达到预期效果，如通过专利保护支持创新农业上市公司进行创新，通过公共农业研发部门对低创新农业上市公司进行支持，鼓励低创新农业上市公司积极吸收国外先进技术；对低利润增长的农业上市公司不应一味通过财政补贴与信贷优惠等措施鼓励其创新，应在增加其创新存量的基础上进行支持，对低利润增长的农业上市公司的政策支持应加强监管，确保创新支持工具用于创新。为比较试点政策在农业和全行业上市公司创新中的差异性效应，对全行业上市公司进行相同分组与对照检验。全行业上市公司分组回归结果如表4所示。

根据表4可知，试点政策对全行业上市公司不同分组的影响存在明显差异。所有分组的上市公司创新增长率一期滞后项系数绝对值均小于1，高、低创新组中的试点当期政策系数和一期滞后系数都为负，说明试点政策对这两组的创新保护效应大于创新扩散效应；当期试点政策对高、低净利润组的创新起到了正向作用，说明试点政策对这两组创新的增长具有长期效应。

综上所述，试点政策对农业、全行业不同分组上市公司的创新效应存在差异。试点政策对农业上市公司高创新组和高净利润组的创新均具有长期效应，试点政策对全行业上市公司的高净利润组具有长期创新增长效应；与此对应的是，试点政策对全行业高创新组的长期创新起到了负向作用，说明在全行业上市公司中，高创新组企业的创新更多来自创新扩散效应。

（四）稳健性检验

本文使用上市公司研发投入和申请专利对农业上市公司的创新进行稳健性检验，其中R&D、agrant_rate分别代表农业上市公司研发投入和申请专利增长率。考虑到知识产权试点政策在2012年开始逐步推广，新增试点地区存在对申请专利进行提前支持，因此当试点政策对农业上市公司专利申请进行政策检验时，将试点政策提前一期进行稳健性检验。稳健性检验结果如表5所示。

与基准模型中使用授权专利增长率相同，农业上市公司研发投入增长率低的一期滞后项系数不显著，知识产权试点政策促进了农业上市公司的研发投入增长。使用申请专利增长率对知识产权试点政策效果进行稳健性检验，发现申请专利增长率一期滞后项系数显著，且绝对值小于1，说明试点政策对农业上市公司的专利申请保护效应大于其扩散效应，该情况与使用全行业授权专利增长率检验试点政策效果的结果相同。

六、结论与政策建议

本文通过建立企业动态创新模型，获得企业创新增长与其绩效的动态关系；然后利用该关系使用双重差分法检验知识产权试点政策是否对农业、全行业企业创新增长具有长期效应，得到主要结论如下。

第一，不同于张峻等（2023）和王亚男等（2024）发现的试点政策不会对试点区企业创新增长产生长期影响的观点，本文发现试点政策对农业企业创新增长具有长期效应；且对全行业企业创新增长起到了长期负向影响，说明试点政策对全行业企业的创新保护效应大于创新扩散效应。

第二，在对农业企业创新增长和净利润增长进行分组后，发现试点政策对高创新组和高净利润组农业企业创新增长具有长期效应；对低创新组创新增长不具有长期效应；试点政策的创新增长效应在高净利润组会得到更好体现。

第三，对全行业企业分组比较后，发现试点政策的创新增长效应在全行业企业不同分组中也具有差异性。试点政策仅对全行业企业中低创新组具有长期创新增长效应；对高创新组和高、低净利润组的创新保护效应大于创新扩散效应。

作为推动高质量发展的第一动力，农业受到的有限要素制约相比于制造业和服务业更加明显，因此科技创新在农业高质量发展方面尤显重要。农业科技创新政策不仅需对创新进行有效保护，还需完善科技创新扩散环境，使中国农业发展模式从要素驱动转向创新驱动，以实现中国从农业大国向农业强国转变。综上所述，对企业创新进行支持的政策设计应同时考虑政策的创新保护效应与创新扩散效应，考虑到创新所具有的“毁灭性效应”，对高创新型企业进行研发激励的同时，所设计的政策还应促进创新扩散至低创新企业，以使其研发水平处于创新前沿面。

具体政策建议有：首先，农业创新政策设计应同时考虑政策工具（通过农业企业资产负债表）所产生的间接创新增长效应，还应考虑农业科技的非排他性所带来的直接创新增长效应。支持农业企业积极吸收国外农业先进技术，同时加强国内农业公共部门的创新积累，形成农业公共部门创新对农业企业创新积累的长效机制。其次，对农业企业创新的政策支持应具有差异性，尤其是对低创新、低净利润增长农业企业，政策支持更应具备针对性。建议通过专利保护支持创新农业企业进行创新；通过公共农业研发部门对低创新农业企业进行扶持，同时鼓励低创新农业企业积极吸收国外先进技术；对低利润增长农业企业的创新财政补贴与信贷优惠应加强监管，确保政策支持工具落到创新领域。最后，创新政策设计应从创新保护效应和创新扩散效应两方面进行综合考量，设计完善创新保护效应与创新扩散效应的相机抉择机制，针对不同类型企业进行差异化政策设计，使政策既能保障高创新型企业的研发，还能支持低创新企业的创新吸收与研发。