技术创新型企业专利产出与其经济产出之间关系的实证分析.doc

技术创新型企业专利产出与其经济技术创新型企业专利产出与其经济 产出之间关系的实证分析产出之间关系的实证分析 杜钟珊杜钟珊 S0709342 技术经济管理技术经济管理 2008 年年 1 月月 摘要 摘要 本文对技术创新型公司的专利产出与经济产出之间的关系进行了个案实 证分析 计算结果表明 该公司的专利产出与经济产出 年销售收入 利润 之 间存在非常显著的正线性相关性 回归分析得到 1999 2005 年 Y 980190 408 1042 706x 式中 x 为该公司中国发明专利申请数 Y 为对应的 年销售收入 万元 由此得出结论 专利或者技术创新对企业的经济效益增长 起着重要的促进作用 关键词 关键词 专利 销售收入 利润 相关性 一 引言 专利是保护发明和推动技术创新的产物 专利制度是国家为了促进技术创 新和刺激经济增长的社会法律与政策制度 专利产生的内在动因是为了促进经 济的发展 是利益实现的工具 从微观和短期的角度看 获取专利 就可通过 相关技术的垄断取得垄断利润 推动自身经济的发展 而从宏观和长期的角度 看 专利对经济发展的促进作用较为复杂 从技术和制度层面看 主要有以下 几点 1 激励创新机制 由于通过专利可以获得垄断利润 在这个利益的引 导下 会刺激人们去申请专利 而专利是要求具有新颖性 创造性的 也即应 该具有前所未有的技术内容 因此 专利作为科技活动产出指标之一促进了社 会知识的增长 技术的创新 从而也推动了经济的发展 2 有效配置技术创 新资源 避免重复劳动 专利制度要求专利申请人公开有关技术原理 且他人 可以在该技术基础上进一步创新和开发 从而避免开发同一技术的重复劳动 节省了全社会的研究与开发资源 据 WIPO 调查 可以节约 40 的开发经费和 60 的开发时间 3 保障公平有序的竞争环境 人们通过艰苦的脑力劳动创 造了一种新技术 如果不加以保护 却被其他人任意使用 就是否认劳动产生 的价值 会打击人们创造的积极性 对创新者来说也是不公平的 然而 如果 对一件新技术没有时间限制的加以保护 也会使得大众处于不利地位 因此 专利制度设置了一个保护的期限 从而可以实现权利人和大众的平衡关系 形 成公平有序的竞争环境 总之 专利是技术商品化和获取经济利益的重要途径 它与经济发展紧密相关 因此 研究专利产出与企业经济产出之间的关系 对 于了解技术创新对企业经济增长的作用和更好地实现专利的经济价值具有重要 的意义 本文选择技术研发型或技术创新型企业来对其专利产出与经济产出之 间的关系作典型的个案分析 以探寻对于一个企业 其专利产出是否与其经济 产出之间存在较好的统计相关性 并通过该分析认识专利在促进企业经济增长 方面起着什么重要的作用 二 方法与数据 专利产出通常用数量指标反映 它是企业各种因素相互作用 综合产生的 技术创新成果 由于专利申请从提交到公开有一个审查阶段 发明专利从申请 到公开的时间为 18 个月 申请人可要求提前公开 而公开后到授权还需要相 当的时间 不过企业在取得技术发明或创新后 会迅速将其应用到生产或工艺 中去 无论它是否申请专利 因此 考虑到公开的专利申请就已有一个时间滞 后性了 最长为 18 个月 这里选择专利申请数作为专利产出的指标 与之对 应的经济产出可以考虑的是企业的年销售收入 代表总的经济产出 或者利润 但利润受到更多其它与经济产出不相关因素的影响 如成本 各种支出和税收 政策的影响等 因此 假如企业的专利产出与其经济产出之间存在相关性关系 的话 则逻辑上可以推断 年销售收入与专利产出之间的相关性将比利润与专 利产出之间的相关性要显著一些 作为对比 经济产出的指标我们选择企业的 年销售收入和年总利润作为考察对象进行分析 作为典型个案 我们选择国内专利产出排名前列 具有较强技术研发实力 的公司作为研究对象 因为 进行专利统计 必要的专利产出数量是最基本的 条件 国内企业中 具有较强技术创新实力 并有很强知识产权意识和实施知 识产权战略的公司还相对不是很多 通过专利检索发现 1988 年创立的华为技 术有限公司则是注重技术创新并得到快速发展的企业 该公司于 1995 年成立知 识产权部 开始实施专利战略并加大技术研发强度 近年来该公司每年保持将 年销售收入总额的 10 以上投入研发活动 因此 专利产出迅速增加 据国家 知识产权局的统计 自 2002 年以来 该公司的专利申请量已处于我国企业的第 一位 为此 我们将它作为典型案例进行分析研究 由于 1999 年以前 华为公司的专利申请数量还较少 一方面不太具有统计 意义 另一方面也反映其技术研发和创新尚处于起步阶段 技术创新或者专利 产出对其经济产出贡献尚不占主导地位 考察专利与经济产出之间的关系意义 不大 还有 鉴于 2006 年所提交申请的中国专利公布的时间滞后性 即 2006 年的专利数据尚不完整 因此 这里的统计分析将时间区间定在 1999 2005 年 华为技术有限公司的专利产出和经济产出数据总结如表 1 和表 2 所示 表 1 1999 2005 年华为公司的中国专利申请量 单位 件 申请年发明实用新型外观设计专利总量 1999963623155 20002062555286 20014581530503 200299394961183 20031450104221576 20042075120742269 200533921201653677 总计 87365475179800 表 2 1999 2005 年华为公司年销售收入与利润情况 单位 万元 年年销售收入利润总和 19991021473170096 20001520000290000 20011622895265437 20021721420124615 20032166990381031 20043152126502324 20054696689514966 根据表 1 和表 2 的数据 先以专利申请数为横坐标 年销售 营业 收入 或总利润为纵坐标描出其散点图 观察其分布 然后利用 EXCEL 统计分析软 件进行相关性分析和回归分析 三 结果与讨论 一 华为公司中国专利产出与经济产出的相关性分析 利用表 1 和表 2 中的数据 描绘的专利数量与年销售收入之间关系的散点 图见图 1 华为公司中国发明专利与年销售收入分布散点图 0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 05001000150020002500300035004000 中国发明专利申请数 年销售收入 系列1 图一 从散点图我们可以看出 数据点大致分布在一条直线上 表明它们可能存 在较显著的线性相关性 华为公司专利总量 专利总量指发明 实用新型 外 观设计专利之和 与年销售收入数据之间的散点分布图与图一类似 见图二 华为公司专利总量与年销售收入分布散点图 0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 01000200030004000 专利总量 年销售收入 系列1 图二 为此 我们可进行具体的相关性统计分析 利用 EXCEL 统计分析软件计算 的结果见表 3 至表 6 表 3 发明专利与年销售收入 表 4 专利总量与年销售收入 SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R0 980856382 R Square0 962079243 Adjusted R Square0 954495091 标准误差 268682 3726 观测值 7 表 5 发明专利与利润总和 表 6 专利总量与利润总和 SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R0 810079305 R Square0 65622848 Adjusted R Square0 587474176 标准误差 97931 97511 观测值 7 SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R0 979019442 R Square0 958479068 Adjusted R Square0 950174882 标准误差 281147 4965 观测值 7 SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R0 798645506 R Square0 637834645 从表 3 和表 4 可知 华为公司的发明专利 量和中国专利总量两者都与销售收入存在显著 的正线性相关关系 相关系数接近于 1 前者为 0 981 略大于后者的 0 979 这说明华为公司主要是依靠技术创新实现的企业收入 发明的技术含量远远大 于实用新型与外观设计 而与利润之间的相关系数正如我们前面推断的那样 远没有与年销售收入的相关系数大 分别为 0 810 和 0 779 见表 5 和表 6 这也就证明利润的确受到更多其它与经济产出不相关因素的影响 如成本 税收等政策性影响的结果 下面对线性相关关系最密切的发明专利量和专利总量与年销售收入之间关 系分别进行回归分析 二 华为公司中国发明专利和专利总量与年销售收入的线性回归分析 1 华为公司年中国发明专利与年销售收入的线性回归分析 表 3 给出了因变量 年销售收入 和自变量 华为公司中国发明专利数量 之间的相关系数为 0 981 表明二者之间存在非常显著的线性关系 表 7 中给出了模型的方差分析结果 显著性概率 Sig 近似 0 000 即检 验假设 H0 回归系数 B 0 成立的概率等于 0 000 从而应该拒绝 H0 说明 回归效果极为显著 表 7 发明专利与年销售收入的回归分析表 方差分析 dfSSMSFSignificance F 回归分析 19 15761E 129 15761E 12126 85390719 6393E 05 残差 53 60951E 1172190217320 总计 69 51856E 12 Coefficients 标准误差 t StatP valueLower 95 Intercept980190 4078153169 6966 3993755510 001381061586455 1696 X1042 70589992 5784502611 262943989 6393E 05804 7254166 根据表 7 中数据非标准化系数 B 可知 逐步回归过程中建立的回归模型为 Y 980190 408 1042 706X 1 上式中 Y 为华为公司年销售收入 单位 万元 X 为其各年中国发明专利数量 Adjusted R Square0 565401574 标准误差 100517 81 观测值 7 从发明专利与销售收入的相关性非常密切可以认为 专利产出对经济产出 的促进作用是非常明显的 三 华为公司年中国专利总量与年销售收入线性回归分析 表 4 中给出了因变量 年销售收入 和自变量 华为公司中国专利总量 之间的相关系数为 0 979 表明二者之间存在高度显著的线性关系 与上面发明专利产出同年销售收入之间关系的回归分析类似 我们得到相 应的结果如下 表 8 专利总量与年销售收入的回归分析表 方差分析 dfSSMSFSignificance F 回归分析 19 12334E 129 12334E 12115 42118910 000121087 残差 53 9522E 1179043914798 总计 69 51856E 12 Coefficients 标准误差 t StatP valueLower 95 Intercept928606 2071164072 615 6597271590 002393479506844 1361 X974 334081390 6911944810 743425390 000121087741 2049442 表 8 为专利总量与年销售收入的回归分析表 表中给出了模型的方差分析 结果 显著性概率 Sig 近似 0 000 即检验假设 H0 回归系数 B 0 成立的 概率等于 0 000 从而应该拒绝 H0 说明回归效果极为显著 根据表 8 中数据非标准化系数 B 可知 逐步回归过程中建立的回归模型为 Y 928606 207 974 334X 2 上式中 Y 为华为公司年销售收入 单位 万 元 X 为其各年中国专利总量 四 结语 上面针对华为公司仅就中国专利产出与经济产出之间的关系进行了统计分 析 得到的结果可以说还比较粗糙 但却是非常有价