Construction of Intellectual Property System and Corporate Digital Technology Innovation: Evidence from Chinese Listed Manufacturing Companies
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摘要: 在加快发展数字经济的背景下，知识产权保护作为外部治理的重要政策工具，对企业数字技术创新影响重大。本文将知识产权示范城市建设视作准自然实验，选择2009—2019年中国A股制造业上市公司数据，构建多期双重差分模型探讨知识产权制度建设对企业数字技术创新的影响及其内在机制。研究发现：知识产权示范城市建设显著地促进企业数字技术创新，且该结论具有稳健性。异质性分析表明，知识产权示范城市建设对非国有企业、高竞争度行业企业及高金融发展地区企业数字技术创新的促进作用更明显。机制检验表明，知识产权示范城市建设通过提升知识产权保护水平、扩大技术市场规模及增加企业创新投入促进企业数字技术创新。进一步分析发现，地区数字要素禀赋、政府数字领域关注度及企业内部治理动力，均能发挥显著的正向调节作用。本文拓展了知识产权制度建设与数字技术创新领域的相关文献，为优化知识产权保护的政策设计及促进数字技术创新提供重要参考。Abstract: In the context of accelerating the development of digital economy, intellectual property protection, as an important policy tool for external governance, has a significant impact on corporate digital technology innovation. Taking the construction of the intellectual property demonstration city as a quasi-natural experiment, this paper, based on the data of Chinese listed A-share manufacturing enterprises from 2009 to 2019, adopts the difference-in-differences model with multiple time periods to analyze the impact of development of the intellectual property demonstration city on the digital technology innovation of enterprises and its intrinsic mechanism. It is found that the construction of intellectual property demonstration city can significantly promote corporate digital technology innovation, and this conclusion remains unchanged after a series of robustness tests. Heterogeneity analysis shows that the building of intellectual property demonstration city has a more visible effect on promoting digital technology innovation of non-state-owned enterprises, enterprises in highly competitive industries and enterprises in areas of high-quality financial development. The mechanism tests indicate that the development of intellectual property demonstration city promotes enterprises' digital technology innovation by improving intellectual property protection, enlarging the technology market size and increasing enterprises' innovation investment. Further analysis reveals that digital resource allocation in regions, the government's attention to the digital domain and the vitality of corporate internal governance can all play significant positive moderating roles. In addition, the construction of intellectual property demonstration city has the strongest role in promoting innovation in data-element-driven industries. This paper expands the relevant research in the construction of intellectual property system and digital technology innovation, which provides an important reference for optimizing the policy design of intellectual property and promoting digital technology innovation.
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表 1 描述性统计
变量 样本量 平均值 标准差 最小值 最大值 lny1 16 953 0.822 1.206 0.000 4.564 did 16 953 0.346 0.476 0.000 1.000 roa 16 953 0.042 0.060 -0.249 0.202 lev 16 953 0.395 0.199 0.050 0.893 lnage 16 953 2.713 0.394 1.099 3.401 tobinq 16 953 2.089 1.238 0.894 8.137 lnsize 16 953 21.913 1.172 19.262 25.744 kzindex 16 953 0.474 2.254 -6.168 5.615 cr 16 953 0.588 0.172 0.087 0.953 fix 16 953 0.229 0.139 0.004 0.738 
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表 2 基准回归结果
变量 (1) (2) did 0.072 6***(0.023 0) 0.068 3***(0.022 9) roa 0.416 6***(0.146 6) lev -0.006 0(0.063 9) lnage 0.294 9***(0.072 8) tobinq -0.001 4(0.006 6) lnsize 0.150 0***(0.017 0) kzindex 0.013 5***(0.004 2) cr 0.048 0(0.065 6) fix 0.070 8(0.074 7) 常数 0.796 5***(0.009 4) -3.352 7***(0.438 3) 企业固定效应 是 是 年份固定效应 是 是 样本量 16 953 16 953 R2 0.7718 0.7745 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著，括号内的值为在行业-年份层面进行聚类处理的标准误。下表同。
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表 3 内生性处理
变量 第一阶段 第二阶段 did lny1 IV 0.008 7***
(0.001 0)did 0.406 2*
(0.209 2)控制变量 是 是 企业固定效应 是 是 年份固定效应 是 是 Cragg-Donald Wald F statistic 311.085 - Kleibergen-Paap Wald rk F statistic 81.420 - 样本量 16 953 16 953
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表 4 稳健性检验结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) PSM-DID法 熵平衡-DID法 控制“宽带中国”政策 控制“智慧城市”政策 剔除副省级城市 did 0.053 3** 0.064 6*** 0.071 9*** 0.059 3** 0.059 3** (0.026 0) (0.023 0) (0.024 0) (0.023 2) (0.028 5) policy1 -0.003 0 (0.022 9) policy2 -0.067 9*** (0.020 2) 常数 -3.010 6*** -3.454 3*** -3.342 8*** -3.309 6*** -3.127 8*** (0.524 4) (0.426 7) (0.438 5) (0.438 9) (0.478 7) 控制变量 是 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 样本量 13 097 16 953 16 953 16 953 13 048 R2 0.781 6 0.774 3 0.774 5 0.774 6 0.777 6
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表 5 异质性分析结果
变量 (1) (2) (3) 企业产权性质异质性 行业竞争程度异质性 地区金融发展异质性 国有企业 非国有企业 高竞争度行业 低竞争度行业 高金融发展地区 低金融发展地区 did 0.028 1 0.097 4*** 0.084 4** 0.036 0 0.101 1** 0.039 9 (0.041 1) (0.031 4) (0.038 0) (0.032 3) (0.045 0) (0.034 7) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 5 053 11 900 8 066 8 612 8 998 7 547 R2 0.813 6 0.753 8 0.793 7 0.829 2 0.804 3 0.752 5 组间系数差异性 0.069 -0.048 -0.061 经验P值 0.000 0.053 0.035 注：“经验P值”用于检验组间did系数的差异性，通过自抽样(Bootstrap)1 000次得到。
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表 6 机制检验结果
变量 (1) (2) (3) 知识产权保护水平提升效应 技术市场规模扩大效应 企业创新投入增加效应 protect scale innov did 0.660 6***(0.072 8) 0.118 9***(0.015 7) 0.216 8***(0.077 1) 常数 6.147 5***(0.637 9) 5.005 2***(0.204 8) 8.264 5***(2.112 8) 控制变量 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 样本量 14 195 16 903 14 310 R2 0.902 2 0.961 3 0.816 7
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表 7 城市数字要素禀赋评价指标体系
目标层 一级指标 二级指标 土地要素 城市建设用地面积(平方公里) 劳动力要素 信息传输、计算机服务和软件业从业人员数(万人) 数字要素禀赋水平 资本要素 固定资产存量(万元) 技术要素 专利申请数(件) 数据要素 电信业务总量(万元) 注：固定资产存量采用永续盘存法，利用固定资产投资数据进行测算；数据来自历年《中国城市统计年鉴》。
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表 8 调节效应检验结果
变量 (1) (2) (3) 数字要素禀赋 数字领域关注度 内部治理动力 founda×did 0.376 1*(0.192 9) govdig×did 0.151 3***(0.022 3) backg×did 0.354 3*(0.183 0) did 0.069 2***(0.023 0) 0.037 5(-0.026 7) 0.064 5***(0.022 6) founda -0.644 4***(0.176 5) govdig 0.018 7(-0.013 5) backg -0.222 6(0.154 4) 常数 -3.534 0***(0.472 9) -3.553 5***(-0.516) -3.282 4***(0.441 9) 控制变量 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 样本量 15 474 15 382 16 953 R2 0.777 7 0.777 8 0.774 5
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表 9 知识产权制度建设对不同类别数字经济核心产业的影响
变量 (1) (2) (3) (4) 数字产品制造业 数字产品服务业 数字技术应用业 数字要素驱动业 did 0.068 1***(0.023 2) 0.014 3**(0.005 8) 0.060 3***(0.019 3) 0.069 2***(0.016 6) 常数 -3.608 0***(0.477 2) -0.146 8*(0.085 1) -2.154 1***(0.378 6) -1.838 6***(0.359 7) 控制变量 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 样本量 16 953 16 953 16 953 16 953 R2 0.781 9 0.479 6 0.749 1 0.778 3
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图(4) / 表(9)
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