Construction of Intellectual Property System and Corporate Digital Technology Innovation: Evidence from Chinese Listed Manufacturing Companies
-
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.
-
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 
下载: 导出CSV
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。
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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。
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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》。
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
-
[1] 戚聿东, 徐凯歌. 加强数字技术创新与应用加快发展新质生产力[N]. 光明日报, 2023-10-3(7). [2] 戚聿东, 杜博, 叶胜然. 知识产权与技术标准协同驱动数字产业创新: 机理与路径[J]. 中国工业经济, 2022(8): 5-24. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY202208001.htm [3] 韩晶, 孙雅雯, 陈曦. 后疫情时代中国数字经济发展的路径解析[J]. 经济社会体制比较, 2020(5): 16-24. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJSH202005004.htm [4] NEVES P C, AFONSO O, SILVA D, et al. The link between intellectual property rights, innovation, and growth: a meta-analysis[J]. Economic Modelling, 2021, 97: 196-209. doi: 10.1016/j.econmod.2021.01.019 [5] 赵宸宇. 数字化发展与服务化转型——来自制造业上市公司的经验证据[J]. 南开管理评论, 2021(2): 149-163. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LKGP202102016.htm [6] GUELLEC D, PAUNOV C. Digital innovation and the distribution of income[R]. NBER Working Paper, 2017. [7] 吴超鹏, 唐菂. 知识产权保护执法力度、技术创新与企业绩效——来自中国上市公司的证据[J]. 经济研究, 2016(11): 125-139. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201611011.htm [8] 张晶, 陈志龙. 城市知识产权治理与企业创新[J]. 统计研究, 2023(8): 110-121. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJYJ202308008.htm [9] 徐晔. 知识产权试点政策对创新要素配置效率的影响[J]. 当代财经, 2023(6): 119-130. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DDCJ202306010.htm [10] 纪祥裕, 顾乃华. 知识产权示范城市的设立会影响创新质量吗?[J]. 财经研究, 2021(5): 49-63. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJYJ202105005.htm [11] 聂长飞, 冯苑, 张东. 知识产权保护与经济增长质量[J]. 统计研究, 2023(2): 73-88. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJYJ202302005.htm [12] 杨上广, 郭丰. 知识产权保护与城市绿色技术创新——基于知识产权示范城市的准自然实验[J]. 武汉大学学报(哲学社会科学版), 2022(4): 100-113. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WSLD202204010.htm [13] 沈国兵, 黄铄珺. 城市层面知识产权保护对中国企业引进外资的影响[J]. 财贸经济, 2019(12): 143-157. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CMJJ201912011.htm [14] 刘学元, 刘琦, 宋格璇. 知识产权保护对企业数字化转型的影响和机制研究[J]. 珞珈管理评论, 2023(5): 46-72. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXXG202206005.htm [15] KIM Y K, LEE K, PARK W G, et al. Appropriate intellectual property protection and economic growth in countries at different levels of development[J]. Research Policy, 2012, 41(2): 358-375. [16] BONDAREV A. Does stronger intellectual property rights protection foster structural change? effects of heterogeneity in innovations[J]. Structural Change and Economic Dynamics, 2018, 46: 26-42. [17] NAMBISAN S, WRIGHT M, FELDMAN M. The digital transformation of innovation and entrepreneurship: progress, challenges and key themes[J]. Research Policy, 2019, 48(8): 103773. [18] 吴非, 胡慧芷, 林慧妍, 等. 企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界, 2021(7): 130-144. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202107013.htm [19] 李琳, 宋培, 艾阳, 等. 数字技术应用下的企业劳动收入份额变动[J]. 广东财经大学学报, 2023(5): 4-21. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SONG202305001.htm [20] 矫萍, 田仁秀. 数字技术创新赋能现代服务业与先进制造业深度融合的机制研究[J]. 广东财经大学学报, 2023(1): 31-44. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SONG202301003.htm [21] 陶锋, 朱盼, 邱楚芝, 等. 数字技术创新对企业市场价值的影响研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2023(5): 68-91. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLJY202305004.htm [22] 黄勃, 李海彤, 刘俊岐, 等. 数字技术创新与中国企业高质量发展——来自企业数字专利的证据[J]. 经济研究, 2023(3): 97-115. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ202303006.htm [23] 胡增玺, 马述忠. 市场一体化对企业数字创新的影响——兼论数字创新衡量方法[J]. 经济研究, 2023(6): 155-172. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ202306010.htm [24] 潘蓉蓉, 罗建强, 杨子超. 数字技术赋能制造企业服务化转型: 理论分析与展望[J]. 系统工程理论与实践, 2023(11): 3110-3128. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XTLL202311003.htm [25] WILLIAMSON O E. The new institutional economics: taking stock, looking ahead[J]. Journal of Economic Literature, 2000, 38(3): 595-613. [26] 毛丰付, 高雨晨, 魏亚飞. 知识产权战略是否提升了城市数字自主化水平?——来自中国知识产权示范城市建设的准自然实验[J]. 南京财经大学学报, 2023(1): 76-86. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJJJ202301009.htm [27] TEECE D J. Profiting from innovation in the digital economy: enabling technologies, standards, and licensing models in the wireless world[J]. Research Policy, 2018, 47(8): 1367-1387. [28] WANG L, LONG Y, LI C. Research on the impact mechanism of heterogeneous environmental regulation on enterprise green technology innovation[J]. Journal of Environmental Management, 2022, 322: 116127. [29] 章志华, 贺建风. 知识产权保护如何影响OFDI的绿色创新效率[J]. 暨南学报(哲学社会科学版), 2023(4): 73-88. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JNXB202304007.htm [30] 李小青, 何玮萱. 数字化创新、营商环境与企业高质量发展——基于新一代信息技术产业上市公司的经验证据[J]. 科学学与科学技术管理, 2022(11): 56-77. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXXG202211004.htm [31] 罗小芳, 卢现祥. 交易成本、普遍制度与全国统一大市场[J]. 经济学动态, 2023(6): 15-28. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXD202306002.htm [32] 邵帅, 徐娟. "绿色+智造"赋能先进制造业高质量发展[J]. 人民论坛·学术前沿, 2023(17): 25-36. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-RMXS202317004.htm [33] 张叶青, 陆瑶, 李乐芸. 大数据应用对中国企业市场价值的影响——来自中国上市公司年报文本分析的证据[J]. 经济研究, 2021(12): 42-59. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ202112003.htm [34] 戴魁早, 王思曼, 黄姿. 数据要素市场发展与生产率提升[J]. 经济管理, 2023(6): 22-43. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJGU202306002.htm [35] 杨进, 化汝婷, 周克清. 大数据税收征管有助于抑制关联交易吗?——来自"金税三期"工程的准自然实验证据[J]. 南方经济, 2024(3): 1-18. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NFJJ202403001.htm [36] 徐扬, 韦东明. 城市知识产权战略与企业创新——来自国家知识产权示范城市的准自然实验[J]. 产业经济研究, 2021(4): 99-114. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CYJJ202104008.htm [37] 李青原, 肖泽华. 异质性环境规制工具与企业绿色创新激励——来自上市企业绿色专利的证据[J]. 经济研究, 2020(9): 192-208. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ202009013.htm [38] HAINMUELLER J. Entropy balancing for causal effects: a multivariate reweighting method to produce balanced samples in observational studies[J]. Political Analysis, 2012, 20(1): 25-46. [39] GOODMAN-BACON A. Difference-in-differences with variation in treatment timing[J]. Journal of Econometrics, 2021, 225(2): 254-277. [40] SUN L, ABRAHAM S. Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects[J]. Journal of Econometrics, 2021, 225(2): 175-199. [41] CENGIZ D, DUBE A, LINDNER A, et al. The effect of minimum wages on low-wage jobs[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2019, 134(3): 1405-1454. [42] 张云, 柏培文. 数智化如何影响双循环参与度与收入差距——基于省级-行业层面数据[J]. 管理世界, 2023(10): 58-83. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202310004.htm [43] 王帅, 王亚男, 秦睿祺. 地方政府欠款治理与民营企业劳动雇佣决策[J]. 数量经济技术经济研究, 2023(12): 172-193. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLJY202312009.htm [44] 李江, 吴玉鸣. 数字经济与区域自主创新和模仿创新——基于省级面板数据的实证分析[J]. 经济体制改革, 2023(4): 70-78. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJTG202304008.htm [45] 王永钦, 杨璨. 银企共同持股与中国的企业创新[J]. 财贸经济, 2023(9): 57-74. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CMJJ202309004.htm [46] ANTÓN M, EDERER F, GINÉ M, et al. Innovation: the bright side of common ownership?[R]. NBER Working Paper, 2024. [47] 陈浩, 罗力菲. 区域协同发展政策对要素流动与配置的影响: 京津冀例证[J]. 改革, 2023(5): 105-123. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-REFO202305008.htm [48] 洪俊杰, 杨懿, 杨志浩. 信息产业融合与数字贸易发展: 中国地级市的经验证据[J]. 国际经贸探索, 2023(7): 4-20. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GJTS202307001.htm [49] 李思飞, 李鑫, 王赛, 等. 家族企业代际传承与数字化转型: 激励还是抑制?[J]. 管理世界, 2023(6): 171-191. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202306011.htm [50] 袁蓉丽, 李瑞敬, 孙健. 董事的信息技术背景能抑制盈余管理吗[J]. 南开管理评论, 2021(3): 139-151. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LKGP202103014.htm -
点击查看大图
图(4) / 表(9)
计量
- 文章访问数: 181
- HTML全文浏览量: 92
- PDF下载量: 8
- 被引次数: 0