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今天分享一篇文章《企业数字技术应用与专利质量提升——理论机制与经验事实》，来自《统计研究》2024年5月。
作者：
杨鹏，安徽财经大学经济学院讲师。研究方向为数字经济学与创新经济学。
尹志锋（通讯作者），中央财经大学经济学院副教授、博士生导师。研究方向为创新经济学。电子邮箱：innovationyzf@126.com。
张志伟，中央财经大学信息学院博士研究生。研究方向数字经济学。
孙宝文，中央财经大学互联网经济研究院院长，经济学院教授、博士生导师。研究方向为数字经济学。
一、引言
根据世界知识产权组织的统计报告，2022年，我国国家知识产权局授权的专利数量达到432万件，高居世界第一，远超美国的64.93万件和日本的31.55万件。尽管从专利数量上看我国已经处于世界领先水平，但我国专利质量整体水平仍然不高，主要体现在发明专利占全部专利数量的比重较低。2022年，我国发明专利占全部专利数量的比重仅为18.46%，而美国和日本分别为91.53%和91.76%，我国的专利质量仍然与发达国家存在一定差距。
目前，针对我国企业专利质量影响因素的研究主要从专利政策的视角出发，发现以税收减免和政府资助为代表的专利激励政策推动了专利数量上升，但是并没有提高专利质量。原因在于，企业为满足政策优惠条件而更倾向于操纵研发投入（Chen等，2021）以及申请低质量的非发明专利（黎文靖和郑曼妮，2016），从而导致专利质量下降（张杰和郑文平，2018；Boeing和Mueller，2019）。以上研究结论表明，单纯依靠政策激励无法从根本上提高企业专利质量。
现有关于数字技术创新效应的研究发现，数字技术的广泛应用改进了企业创新流程，推动企业对现有知识进行多样化重组（Wu等，2020），提升管理层精准评估企业研发风险、成本与回报的能力（周冬华和万贻健，2023），促进高技术产业等专利数量增加（张矿伟等，2023）。同时，李鑫等（2023）、杨鹏和孙伟增（2024）研究发现数字技术对企业绿色技术创新也具有推动作用。然而，已有文献主要基于专利数量的视角考察数字技术对企业创新的影响，较少有研究探究数字技术对企业专利质量的影响。
创新点：
首先，从专利质量的角度出发，研究企业数字技术应用对企业创新的影响，是对现有文献的有益补充。
其次，基于数字经济时代的背景，研究发现数字技术能够通过提高研发效率、加强研发合作以及积累超级明星发明家三个渠道促进企业专利质量提升，为解决我国企业专利质量较低的难题提供经验依据。
最后，研究发现企业数字技术应用对专利质量的影响具有明显异质性，在信息技术（IT）投入力度更大和专业化分工水平更高的企业中具有更强的提升效应。
二、理论分析与研究假设
从数字技术的技术–经济特征来看，数字技术具有渗透性和协同性的特点（蔡跃洲和牛新星，2021），即数字技术不仅可以渗透到生产、消费等经济活动环节中，还能够提高企业与外部创新主体以及内部生产要素之间的协同性。对于企业创新而言，渗透性意味着数字技术可以渗透到企业的创新决策和创新生产的各环节中，通过提高研发效率对专利质量产生影响。协同性则意味着，一方面数字技术有利于企业与其他创新机构实现协同创新，另一方面数字技术还可以加强企业在创新过程中与人力资本要素之间的协同，进而通过加强研发合作和积累超级明星发明家两个渠道，促进企业进行高质量创新活动。
1.提高研发效率
研发效率是指企业将有限的研发投入转化为有价值的专利产出的能力（Gao和Chou，2015）。数字技术应用可以帮助企业提高研发投入决策的有效性，并为企业创新活动提供新的方法，从而有利于提高研发效率。
在研发投入决策阶段，一方面，从创新的需求端看，数字技术能够帮助企业积累和分析产品的销售数据，进而通过数据分析及时把握和预测市场需求的变化。另一方面，从创新的生产端来看，在了解市场需求的基础上，企业可以进一步做出更有针对性的研发投入决策。
在创新生产阶段，数字技术应用为企业创新提供新的方法，能够有效提升研发资源配置效率。Wu等（2020）指出数字技术扩大了企业信息搜索的范围，提高了企业结合现有知识进而创造新知识的能力，有利于企业将各种知识聚集进行创新。
2.推动研发合作
数字技术应用有利于企业与其他创新主体（竞争企业、高校和科研机构等）更便捷地开展研发合作，共同推进高质量的创新活动。一方面，与同行业其他企业的合作既可以获得互补性资源，降低创新的风险与成本，还能够将创新资源集中投入到新的研究项目中，避免落入创新投入高但专利质量低的“陷阱”。另一方面，高校和科研机构更多从事基础研究，是前沿技术和知识领域重要供给者，与高校和科研机构的合作有利于企业在前沿科技领域取得突破，有效提高专利质量。
企业在研发合作过程中往往面临如下问题。第一，创新主体在研发合作过程中需要付出较高的搜寻、协调和监督成本。第二，企业在研发合作泄露核心数据的风险会增加。第三，企业与合作者之间在创新活动上可能存在信息不对称，这会导致逆向选择或道德风险问题，进而导致研发合作各方走向竞争关系。
数字技术应用能够帮助企业有效解决上述问题。首先，企业可以利用数字技术搭建研发合作平台，通过线上交流的方式共享核心知识，这有利于降低合作双方的搜寻、协调和交流成本，从而提高研发合作效率。其次，对于研发合作过程中数据共享与泄露的矛盾，以区块链为代表的数字技术与智能合约结合，可帮助企业在防止数据泄露的前提下完成数据共享，提高研发合作效率。最后，区块链技术“透明可溯、不可篡改”的特点可以缓解研发合作各方之间的信息不对称。区块链可保障各方上链信息的真实性和有效性，促进各方互联互通，增强各方信息共享意愿，从而解决信息不对称导致的研发合作效率低下问题。
3.积累超级明星发明家
超级明星发明家既可以通过自身的知识积累提升企业内部的知识广度和深度，还可以与其他发明家合作以吸收异质性的知识溢出，从而提高企业的知识探索和整合能力。
数字技术的应用增强了企业积累超级明星发明家的动机。一方面，数字技术应用对企业人力资本配置提出更高级化的要求，企业需要更多的超级明星发明家来匹配数字时代下的创新任务。另一方面，数字技术使得企业员工的工作在时间和空间上更加灵活，这有利于员工更加专注于具有创造性、创新性和交际性的工作，助力普通发明家成为明星发明家。此外，企业在数字技术的应用过程中还需要对员工进行技能培训，有利于提高员工自身的数字技术应用能力，从而将普通发明家培养成超级明星发明家。企业拥有的超级明星发明家数量越多，越有利于企业推进专利质量更高的创新活动。
基于上述分析，本文提出如下研究假设。
假设：企业数字技术应用通过提高研发效率、推动研发合作以及积累超级明星发明家三个渠道，促进专利质量提升。
三、实证策略
1.模型构建
2.变量设定
（1）被解释变量：企业专利质量
本文采用知识宽度法测度专利质量。参考张杰和郑文平（2018），本文使用我国国家知识产权局的企业专利文件中记录的国际专利分类号（IPC）信息进行测算。
我国的IPC分类体系采用“部–大类–小类–大组–小组”这种从高到低的分级形式，如“E21B17/00”中，“E”代表部，“21”代表大类，“B”代表小类，大组和小组则用斜号分开。利用赫芬达尔指数的测算思路，本文在IPC大组层计算专利的知识宽度，计算公式为
α为专利分类号中各大组分类所占比重。PatQuality值越大，意味着企业专利涉及的知识领域越广，企业的专利质量越高。最后，采用中位数方法将专利层面的知识宽度加总至企业层面。
（2）核心解释变量：企业数字技术应用水平
本文基于上市企业的年度报告，使用文本分析法构建企业层面的数字技术应用指标，从数字技术使用广度和数字技术应用深度两个维度构建企业数字技术应用的词典。
在数字技术的使用广度方面，大数据、云计算、区块链和5G等是数字技术的典型代表。在数字技术应用深度方面，本文从数字化生产、数字化管理、数字化营销和数字化产品4个维度选取关键词。
根据国家相关的数字经济政策文件，并结合已有权威研究报告，利用Python人工筛选出158个与企业数字技术应用相关的词汇。随后，采用jieba分词库对158个词汇在政策文件和研究报告中的频数进行统计。最终，保留出现次数大于等于10次的数字技术应用关键词，从而构建出本文的企业数字技术应用词典。具体的关键词图谱如图1所示。
进一步地，根据本文构建的企业数字技术应用词典，对企业年报文本进行分词处理和词频统计，搜索并匹配符合数字技术应用词典中的词汇，最终进行加总统计。需要说明的是，由于本文是以词频计数的方法衡量企业的数字技术应用水平，而词频计数会导致指标具有“右偏性”的特征，因此本文将其进行加1后取对数处理（吴非等，2021）。
（3）控制变量
具体包括企业规模、资产负债率、总资产净利润率、营业收入增长率、董事会独立性、管理层薪酬激励、机构投资者持股比例、管理层持股比例和企业所有权性质。
3.数据来源
考虑到我国在2007年对会计准则进行了较大调整，并且发明专利从申请到公开的时间存在18个月的滞后期，因此本文选取2007年至2021年我国A股上市企业作为研究样本。本文剔除了所有的ST和*ST、金融行业以及关键变量缺失的企业样本，最终保留32056条企业层面的年度观测值。上市企业的财务数据来自国泰安数据库，专利数据来源于国家知识产权局。
四、实证结果分析
1.基准回归
表2报告了数字技术应用水平对企业专利质量影响的估计结果。可以发现，在考虑企业、年度层面的固定效应和陆续加入控制变量后，数字技术应用指标的系数始终在1%的水平上显著为正，且系数值变化不大，说明数字技术应用水平对企业专利质量具有显著的提升效果。
本文首先将企业的数字技术应用指标划分为数字技术使用广度和数字技术应用深度两个层面；其次，将后者进一步划分为数字化生产、数字化管理、数字化营销和数字化产品4个方面；最后，分别使用上述指标进行回归。估计结果如表3所示，列（1）结果表明，相较于数字技术使用广度，数字技术应用深度对企业专利质量的影响更加显著。列（2）~（5）的结果表明，企业应用数字技术进行数字化生产、数字化管理和形成数字化产品，更有助于提升专利质量。从回归系数的大小和显著性水平上看，企业应用数字技术进行数字化生产和形成数字化产品后，专利质量提升最为显著。列（6）将所有数字技术应用指标同时引入模型，结果发现，相较于仅仅使用数字技术，企业将数字技术应用到生产流程和产品制造中会更有利于提升专利质量。
2.内生性问题
（1）固定效应变更
企业的数字技术应用和专利质量可能同时受到地区层面不可观测因素的影响，即存在遗漏变量问题。为此，本文在基础回归中加入省份×年份与行业×年份固定效应，来控制地区和行业层面随时间变化的不可观测因素对企业专利质量的影响。回归结果如表4列（1）所示，Digtech的回归系数依然在1%的水平正向显著，表明本文的结论受遗漏变量问题干扰的可能性较低。
（2）解释变量滞后2-3期
虽然数字技术应用显著提升了企业的专利质量，但在我国数字经济快速发展的背景下，创新水平本身较高的企业可能更倾向于应用数字技术。为缓解反向因果链条对结论的潜在影响，本文将模型（1）中解释变量和控制变量均进行滞后2期和3期处理，以考察数字技术是否对企业专利质量存在持续性的影响。表4列（2）~（3）归结果显示，Digtech的系数直到t+3期依然在1%的水平上保持显著，表明数字技术对企业专利质量的影响具有持续性。
（3）工具变量
本文使用2007年全国各行业部门中与数字技术应用行业相关的中间投入额（以下简称数字技术应用投入）作为企业数字技术应用水平的工具变量。由于历史的数字技术应用投入是截面数据，不适用于面板数据结构，本文使用2007年分行业的数字技术应用投入与t-1年全国光缆线路长度的交互项，作为企业数字技术应用水平的工具变量，记为IV。
表4还报告了工具变量的检验结果。其中，列（4）一阶段回归结果显示，工具变量（IV）与企业数字技术应用水平的关系在5%的水平上显著为正，说明历史上企业所在行业的数字技术应用投入越多，当地企业应用数字技术的可能性越大。同时，一阶段回归的F统计量远远大于10，通过了弱工具变量检验，表明本文选取的工具变量是合适的。列（5）二阶段回归结果显示，数字技术应用对企业专利质量的影响依然在5%的水平上显著为正，表明本文结论受反向因果问题的影响较小。
3.稳健性检验
一是更换核心解释变量的测度方法，分别使用行业均值和主成分分析等方法重新测度企业数字技术应用水平。
二是更换核心被解释变量的测度方法，分别使用专利分类号的大组数量、发明专利占总专利申请数量的比例和专利被引用次数重新衡量企业专利质量。
三是排除企业策略性信息披露行为。考虑到部分企业可能存在夸大披露与数字技术应用相关信息的动机，这将对基准结果造成影响，因此删除存在策略性信息披露行为的企业样本。
四是考虑到2009年10月《中华人民共和国专利法》执行了新的发明专利的授权标准，将原先的“相对新颖性”标准上升为“绝对新颖性”的高度，因此删除2010年之前的样本。上述稳健性检验结果与基准结果保持一致，表明数字技术应用能够提升企业专利质量的结论始终成立。
4.影响机制分析
（1）研发效率。
本文分别采用发明专利申请数量和企业研发试验发展经费的比值（RDSpendRatio）以及发明专利数量申请数量与企业研发人员数量的比值（RDPersonRatio）两个指标测度企业的研发效率。【需要说明的是，由于上市企业披露的研发投入和研发人员数据不全，因此本部分回归损失了较多企业样本】
表5列（1）~（2）报告了关于企业研发效率的回归结果，可以看出，数字技术应用显著提高了企业研发效率，使得企业在相同的研发投入下，能够产出更多的发明专利，进而提升专利质量。
（2）研发合作
本文利用企业专利文本中披露的申请人信息。首先，采用正则表达式搜索“有限公司”“大学”“学院”“研究中心”和“研究院”等关键词，以此识别申请人的具体身份。其次，将同时包含上述关键词的专利申请人认定为存在研发合作的企业。最后，使用企业通过研发合作模式申请的发明专利数量（CoopPat）以及发明专利占全部专利数量的比重（Coop Pat Ratio）两个指标来衡量企业的研发合作水平。
表5列（3）~（4）的回归结果表明，数字技术不仅有利于企业通过研发合作获取更多的专利产出数量，还提高了研发合作在企业创新模式选择上的比重。
（3）超级明星发明家
参考Moretti（2021），本文首先根据专利文本中的专利发明人信息计算出每个专利发明人每年的专利申请数量；然后，将每年专利申请数量排名前10%或5%的专利发明人定义为超级明星发明家；最后，计算出企业当年拥有的超级明星发明家数量，分别记为StarInventors90和StarInventors95。
表5列（5）~（6）的回归结果表明，无论将超级明星发明家的门槛值设置为前10%还是前5%的范围，数字技术应用对企业超级明星发明家数量的影响始终在1%的水平上显著为正。可能原因在于，一是数字技术提高了企业内部普通发明家的创新能力，促使其成为超级明星发明家；二是数字技术提高了企业在市场上搜寻和挖掘超级明星发明家的能力，使得企业更容易从外部获取超级明星发明家。
5.异质性分析
（1）IT投入
企业的IT投入力度会影响数字技术应用水平对专利质量的提升效果，企业针对IT设备的投入力度越大，越能够保障数字技术应用过程的顺利进行，从而有利于提升数字技术对专利质量的正向影响。
本文以上市企业财务报告中无形资产项目下与IT投入相关的资产数量来测度企业的IT投入水平。具体而言，当无形资产项目中包含“计算机”“软件”“网络”和“平台”等关键词时，则认定该项目投入属于企业的IT投入。按照企业IT投入水平的中位数进行分样本回归，表6列（1）~（2）的回归结果表明，数字技术应用对企业专利质量的提升效果在IT投入较高的企业中更显著。
（2）专业化分工
不同组织结构下，企业数字技术应用水平对专利质量的影响也会有所不同。企业的专业化分工水平越高，意味着企业的生产经营效率更高，每单位投入能够带来更多的产出，从而能够承担数字化带来的高投入成本冲击，这有利于更好地发挥数字技术对企业专利质量的提升作用。
参照袁淳等（2021）的研究，本文采用修正的价值增值法测度企业的专业化分工水平，修正的价值增值法计算的是企业增加值占销售收入的比重，计算结果越大表明企业的专业化分工水平越低。按照企业专业化分工水平的中位数进行分样本回归，表6列（3）~（4）的回归结果显示，数字技术应用对专业化分工水平较高企业的专利质量提升作用显著更强，但是对专业化分工水平较低的企业影响不显著。
6.进一步讨论：数字技术应用对企业间专利质量差距的影响
自身数字技术应用水平较高的企业更能够生产出高质量的专利，进而巩固自身的竞争地位，这也可能进一步拉大不同企业之间的创新水平差距。但由于数据具有非竞争性和规模报酬递增的特点，且数字技术能够降低企业对数据的复制成本（Goldfarb和Tucker，2019），因此数字技术可以促进数据在不同主体间的扩散与共享，产生知识溢出效应，进而实现企业间专利质量共同提升。结合本文机制分析来看，数字技术应用促进企业研发合作活动的增加，这也有可能会促进外部企业专利质量的提升。因此，本文假设，数字技术应用并不会导致企业间的专利质量差距拉大。
本文使用城市层面的面板数据来检验这一假设，构造模型如下：
被解释变量PatInequalityjt为城市j内所有上市企业在第t年的专利质量水平计算得到的创新质量不平等指数。具体而言，本文参考孙伟增等（2020）的做法，采用基尼系数、泰尔指数和变异系数三种方法来测度专利质量不平等程度。解释变量Digtechjt为城市j内所有上市企业在第t年的平均数字技术应用水平。控制变量包括人均地区生产总值、产业结构、人力资本水平、金融发展水平和互联网发展水平。模型估计时在城市层面对标准误进行聚类调整。
表7估计结果可以看出，无论采用何种方式测度专利质量的不平等程度，Digtechjt的系数虽然为正，但均不显著。这表明，城市层面的平均数字技术应用水平提高，并不会导致企业间的专利质量差距拉大，从而证实了本文的假设。
五、结论与政策建议
1.结论
第一，企业数字技术应用能够显著提升专利质量，并且只有将数字技术真正应用到企业的生产、管理与经营等业务流程中，才能发挥出数字技术对专利质量的提升效果；第二，机制检验发现，企业数字技术应用可以通过提高研发效率、 推动研发合作以及积累超级明星发明家三个渠道提高专利质量；第三，企业数字技术应用对专利质量的提升效果在IT投入更多和专业化分工水平更高的企业中更显著；第四，数字技术并没有拉大企业间专利质量的差距。
2.政策启示
第一，鼓励和支持上市企业应用数字技术提升专利质量。深化数字技术在企业研发设计、生产制造和经营管理等环节的应用，是企业实现数字技术应用提升专利质量的关键。应综合运用税收优惠和技术补贴等政策帮助上市企业解决在数字化转型过程中遇到的困难，助力企业在研发、生产和经营等环节中合理应用数字技术，平稳实现数字化转型，进而促进专利质量提升。
第二，积极鼓励上市企业参与研发合作，在开放中实现创新发展。为强化数字技术对企业参与研发合作的带动效应，应搭建产学研合作数字平台，帮助研发合作各方解决搜寻成本高和信息不对称等问题，提高研发合作各方的协同性并促进高质量创新成果产出。
第三，重视超级明星发明家团队的培养，充分发挥超级明星发明家在提升企业专利质量中的作用。应设立超级明星发明家激励计划，鼓励企业吸引和培养超级明星发明家和高技能人才，进而推动专利质量提升。
