专利对经济增长影响的实证研究以上海为例(2)

两边求对数得:

α、β、γ分别代表劳动力、资本和专利的产出弹性系数。

3.2 变量选取和数据来源

本文以上海市为研究对象，选取1989—2018 年专利与经济增长的相关统计数据，数据来源于历年上海市统计年鉴与上海市专利统计年鉴。具体的变量说明如下：

（1）GDP（Y）。本文选取国内生产总值GDP（Y）来代表社会总产品产量，表示经济增长。

（2）专利授权量(P)。采用专利授权量而非申请量，主要因为专利授权数量能真正反映地区的创新能力。从专利类型的角度来划分，专利授权（P）可以划分为发明专利（x1）、实用新型专利（x2）、外观设计专利（x3）。从发明人种类来分，专利可以分为职务发明（m）和非职务发明（n）。其中职务类发明又可以分为大专院校（n1）、科研单位（n2）、工矿企业（n3）、机关团体（n4）。单位为件［19］。

（3）劳动力投入（L）。由于我国官方没有对其进行统计，所以本文用上海市各行业从业人员数来代替。单位为万人。

（4）资本投入（K）。我国目前没有对资本总量进行官方统计，本文用上海市固定资产投资来代替。单位为亿元。

本文的变量选取和数据来源总结见表1。

表1 变量说明表

4 实证研究

4.1 GDP 与K、L、P关系分析

将上海市1989—2018 年劳动力、资本和专利授权量各因素带入（2）生产函数模型，进行回归分析如表2 所示。

表2 回归分析

由上表可以得到：

lnY=-1.386+0.581LnK+0.392LnL+0.327LnP

从显著性来看，K、L、P三者sig＜0.05,具有统计学意义。说明劳动力、资本、专利授权对经济增长影响都显著。但专利授权对经济增长的影响要小于劳动力与资本投入。影响上海经济增长的主要因素是资本投入和劳动力投入，其回归系数分别达到了0.581 和0.392，值得注意的是，专利授权每增长1%，会给经济带来0.327%的增长，接近劳动力投入对经济增长的影响。

4.2 GDP 与专利授权关系分析

上海市自改革开放以来，积极贯彻国家知识产权战略，专利授权数量不断上升，也促进了上海市经济的持续增长。如图1 所示，专利授权量与GDP可能存在正相关的关系，但不能直接推出专利推动经济增长的结论。因为根据生产函数模型，影响经济增长的因素还包括劳动力和资本投入。因此本文将劳动力和资本投入作为控制变量，研究专利授权对经济增长的影响。

图1 GDP 与专利授权散点图

对上海市1989—2018 年GDP（因变量）、专利授权量（自变量）、从业人员（控制变量）和固定资产投入（控制变量）原始数据进行线性回归分析，结果见表3.

表3 回归分析

表3（续）

由表3 可得，专利授权sig=0,通过了显著性检验，具有统计学意义。在控制了资本投入和劳动力投入后，专利授权的回归系数有所降低，为0.174。说明与资本和劳动力相比，专利授权虽促进了上海市经济增长，但存在专利转化率低，大部分专利未能真正转化为生产力的问题。

4.3 GDP 与不同类型专利关系分析

由上可知，专利授权对上海市经济增长影响显著，但专利有发明专利、外观设计专利和实用新型专利3 种类型。因此本文继续在控制从业人员、固定资产投入的情况下，将3 种类型专利授权量作为自变量，研究对GDP 的影响。结果见表4。

表4 回归分析

由表4 可得，发明专利和实用型专利sig＜0.05，具有显著性。而外观设计专利sig＞0.05,不具有统计学意义。发明专利和实用新型专利对经济增长具有明显的促进作用，回归系数分别为0.387 和0.144。其中发明专利每增加1%，，会推动经济增长0.387%。说明上海专利质量较高，专利技术水平较高。

4.4 GDP 与职务类及非职务类专利关系分析

我国专利也可从发明人种类上进行划分，将专利分为职务发明和非职务发明两大类。因此，本文继续控制资本和劳动力投入，将职务发明和非职务发明授权量作为自变量，分析对GDP 的影响。这也是本文的一个创新点。回归结果见表5。

表5 回归分析

由表5 可得，职务专利sig=0,通过了显著性检验，对上海市经济增长具有明显的促进作用，职务专利每增加1 个百分点，会促进经济增长0.175 个百分点。但非职务专利未通过显著性检验，不具有统计学意义。

文章来源：《上海医学》 网址: http://www.shyxzzs.cn/qikandaodu/2021/0411/473.html