中国知识产权保护与技术创新之间关系的理论分析与实证测量

发布时间：2020-03-24 21:19

【摘要】：随着传统的工业经济退出历史舞台,新世纪已进入高速发展的信息技术发展时代,知识经济、信息流通与技术进步在不断加深对现代经济活动的影响,知识产权保护对技术创新的促进作用越发显著,昭示着现阶段的我们已成功步入现代知识经济社会。因此,知识产权保护与技术创新之间的关系的就称为一个具有重要现实意义和理论价值的研究主题。在以往知识产权保护与技术创新之间关系的研究文献中,绝大多数学者只是其进行理论分析或实证研究,而将二者结合分析的极少。本文则将中国知识产权保护与技术创新的理论分析与实证测量结合起来,从经济学的角度来看,本文为研究和分析知识产权保护与技术创新的关系提供了理论和实证参考价值。本文结合了理论分析和实证测量两种研究方法,论述了我国知识产权保护与技术创新之间的关系。理论分析包括两部分:第一部分是我国知识产权保护和技术创新的相关理论,包括基本概念和相关理论;第二部分是知识产权保护和技术创新的理论分析,包括直接作用机制、间接作用机制的理论分析和知识产权保护对技术创新的影响。本文实证测量部分则是选取1998-2017年期间知识产权保护强度(IPR)、创新产出(PAT)、科技投入(RD)、人力资本(HC)、外商直接投资(FDI)以及出口贸易(EXP)六个变量,基于全国30个省的面板数据做计量模型,分析知识产权与技术创新之间的关系。本文通过分别对美国、韩国和日本等国际环境及经验进行分析,总结出有利于我国现阶段促进技术创新进步的知识产权保护制度的借鉴经验。本文运用理论分析与实证测量双重方法,得到了促进我国知识产权保护技术创新的建议和对策,并得出结论。本文通过研究分析得出以下三点结论:(1)加强知识产权保护可以促进技术进步,间接提高经济增长率,提高全社会的经济产出。知识产权保护与技术创新相互促进、相互补充。知识产权保护对一国甚至一地区的技术创新均有极大地促进作用,同时技术创新的发展也能反作用刺激知识产权保护制度的完善。(2)本文通过实证模型一对知识产权制度与技术创新关系作出面板分析,得出我国知识产权保护强度对创新产出有滞后的正效应,说明知识产权制度对技术创新的发展起着积极的推动作用,因此,加强知识产权保护水平能够促进技术创新的进步。其次,研发投入RD对于创新产出的影响最为明显也最为显著,说明市场经济活动主体的创新成果与创新投入的确是密不可分的。另外,人才的储备与对外贸易过程中的学习对于创新活动的促进作用也十分明显,人力资源的储备纳入模型的控制变量从这些方面来看是非常合适的。但是外商直接投资FDI作用不明显。(3)为了充分发挥知识产权保护在促进技术创新中的作用,我国应进一步提升知识产权实际保护水平,完善知识产权保护立法,加大知识产权保护执法强度,提高公众保护知识产权的法律意识,加强追究知识产权滥用问题,加强培养跨学科知识产权复合型人才,增加政府科技投入,引导企业技术创新。
【图文】：

R&D overall 209.5732 350.7958 0.7 2343.6 N = 600between 227.0986 7.02 774.78 n = 30within 270.4067 -529.2068 1786.688 T = 20HC overall 42715.66 73994.17 85 457342 N = 600between 51517.19 1146.335 205392.9 n = 30within 53900.84 -142162.2 306995 T = 20FDI overall 476514.3 626954.5 495 3796431 N = 600between 473095.6 7883.55 1944481 n = 30within 419942.7 -664778.8 3065056 T = 20EXPORT overall 4088662 9712099 11729 7.45E+07 N = 600between 7993766 29234.45 3.85E+07 n = 30within 5696618 -2.68E+07 4.01E+07 T = 20

图 3-2 1998 年—2017 年知识产权保护强度3.2 计量模型的设定和检验3.2.1 计量模型的设定与变动如前文所述，此处的计量模型以 Ln Yit=LnC+β1LnIPRit+β2LnFDIit+β3LnEXPit+αLnKit+LnβLnHCit为基础形式，并在此基础上进行相应的变动和改进。令 LnC=C 为常数项，加入模型的随机误差项εit，模型的形式变为：Ln Yit=C+β1LnIPRit+β2LnFDIit+β3LnEXPit+αLnKit+LnβLnHCit+εit（3.4）对此模型进行非固定效应与非随机效应的混合估计后可以发现此模型存在比较明显的自相关问题，因而会使得模型的估计出现有偏估计的严重问题，从而导致模型的检验结果出现不可置信的结果，，因而我们在模型中加入一阶自相关 AR（1）项已解决这一问题。模型形式变为：
【学位授予单位】：辽宁大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F204;F124.3

【参考文献】

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本文编号：2598871