知识产权保护与经济水平对技术创新的作用机制研究

发布时间：2021-09-25 07:55

　　基于2012—2017年我国省级面板数据,将区域层面的工业企业创新过程划分为技术研发和技术成果转化两阶段,以地区规模以上工业企业为研究对象,采用混合OLS回归、固定效应模型和系统广义矩估计方法检验知识产权保护与经济水平对工业企业两阶段创新的作用。结果发现:①知识产权保护和经济水平对区域工业企业技术研发和技术成果转化两阶段均有显著促进作用;②在工业企业技术研发和技术成果转化两阶段均存在知识产权保护与经济水平的交互作用,这一交互作用削弱了两者对工业企业技术创新过程的促进作用;③知识产权保护、经济水平对工业企业技术研发阶段的影响强度大于技术成果转化阶段;④基于我国各地区当前经济水平,大部分区域仍须加强知识产权保护以进一步促进区域工业企业技术创新。 

【文章来源】：科技进步与对策. 2019,36(24)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

2012—2017年地区知识产权保护与工业企业技术研发能力散点图

图1 2012—2017年地区知识产权保护与工业企业技术研发能力散点图表4为技术成果转化阶段知识产权保护强度和地区经济水平对地区创新能力影响的主要计量回归结果。同技术研发阶段一样,在技术成果转化阶段采用混合OLS回归、固定效应模型和随机效应模型分别对式(1)进行回归分析。在混合OLS回归与固定效应模型的比较中,F检验的p值小于0.001。同时,通过LSDV法进一步检验发现存在个体效应,固定效应模型明显优于混合回归。在固定效应模型与随机效应模型的比较中,豪斯曼检验统计值为47.09,在1%的统计水平上拒绝了随机效应模型中地区效应与解释变量不相关的原假设,因而固定效应模型优于随机效应模型。然后,采用系统广义矩估计对(2)式进行回归分析,对工具变量进行过度识别检验并对扰动项差分进行序列相关检验。过度识别检验统计值为23.923 1,接受所有工具变量不存在过度识别的原假设,表明所有工具变量均有效。一阶序列相关检验统计值为-1.978 4,二阶序列相关检验统计值为1.549 5,在5%的统计水平上接受扰动项差分不存在一阶序列相关的原假设,因而采用系统广义矩估计对(2)式进行回归分析是合理的。


本文编号：3409381