知识产权保护毕业论文范文

1、出口贸易流量与知识产权保护 摘要：本文使用1995-2010年中国对世界各国出口的HS6分位产品的面板数据，检验了知识产权保护对中国出口贸易流量的影响。实证结果发现：从整体上看，出口目的国知识产权保护强度的提高能够促进中国出口贸易流量的增加，这在知识密集型行业中更为明显；高收入和中等收入出口目的国知识产权保护强度的提高对中国出口到这些国家的出口贸易流量具有正向影响，而低收入出口目的国知识产权保护强度的提高对中国出口到这些国家的出口贸易流量具有负向影响；对于不同收入水平的出口目的国，知识产权保护提高的影响在知识密集型行业中均相对更大。 本团队长期从事论文写作与发表服务，详情伍老师扣扣：三零零四零

2、九八三关键词：出口贸易流量；知识产权保护；知识密集型行业；收入水平 中图分类号：F752.62；F113；D923.4 文献标识码：A 一、引言 近年来，我国授予的专利数增加非常迅速，且在所授予的专利中，由国内发明人申请的专利数占绝大多数。虽然专利数据并不能完全说明一国知识产权保护的强度，但授予的专利数越多，说明企业的创新越多，而且也越重视对自主创新的保护，因而在一定程度上能够体现出知识产权保护强度的增加。 部分学者认为，较高的知识产权保护不利于全球净经济福利的改善，不仅会阻碍发展中国家通过模仿等途径改善本国的经济福利，而且在一定条件下也会阻碍发达国家的创新活动（Chin et al.， 19

3、91；Helpman，1993；Lai et al.， 1998；Smith， 2001）。与此不同，另外一些研究者则认为知识产权保护强度的提高会鼓励发达国家向发展中国家进行投资，降低发达国家保护性研发的投入，从而促进发展中国家的技术创新（Diwan et al.， 1991； Gould and Gruben， 1996；Maskus and Penubarti， 1995）。然而这些文献仅仅分析了知识产权保护对技术进步和社会福利的影响，并没有分析其对出口贸易流量的影响。为了弥补这一研究的不足，一些经济学家进行了相应的研究。Ferrantino（1993）认为更强的知识产权保护将鼓励外国企业

4、以FDI、专利注册许可而不是贸易的形式进入该国市场，因此加强知识产权保护的力度将导致出口的减少。然而Ferrantino的研究遭到了一些学者的质疑。Maskus and Penubarti（1995）认为，知识产权保护对出口贸易有“市场扩张效应”（market expansion effect）和“市场支配力效应”（market power effect）。在较弱的知识产权保护环境下，市场扩张效应使得潜在侵权者侵蚀企业的收益，降低企业专利产品在该市场上收益， 因而知识产权保护的加强将导致对该产品进口的增加；而在知识产权保护较好的地区，由于市场支配力效应的存在，企业不用担心潜在的侵权和模仿行为，

5、企业将采取减少销售、收取高价的方式维持市场支配力。然而，由于无法判断两种效应的大小，理论上知识产权保护对贸易流动的影响是无法确定的。Braga and Fink（1999）和Fink and Maskus （2005）利用引力模型发现知识产权保护与贸易之间存在着显著的正相关关系，但对高技术产品出口的影响则没有统计意义上的显著性。Awokuse and Yin （2010）应用中国的出口贸易数据以及知识产权保护数据对进口贸易与知识产权保护之间的关系进行了实证分析，结果发现知识产权保护强度的增加会促进中国的进口，尤其是对高技术产品的进口。梁红英和余劲松（2010）应用我国2000-2006年省际面

6、板数据分析了知识产权保护与出口贸易之间的关系，结果表明知识产权保护力度的加强对出口总量和结构存在显著正向作用，但不同变量的作用存在差异。 事实上，仅从总出口贸易流量与我国总专利数之间的相关关系来看，两者之间存在着较强的正相关关系，相关系数达0.93，但这一关系是否能得到分行业数据的支持？本文在已有研究成果的基础上，从知识产权保护的角度出发，利用1995-2011年的分行业数据考察知识产权保护对我国出口贸易流量的影响。 二、计量模型和变量说明 （一）多变阻力引力模型 分析双边贸易流量的影响因素必然会考虑经典的引力模型，其重要理论假设包括垄断竞争市场、常替代弹性需求函数以及冰山成本。传统的引力模型

7、为一个包含出口国和进口国的特征（如GDP、人口以及地理距离等）以及其他阻碍或促进贸易的变量（如关税、共同边界以及关税同盟等），其基本方程为： 参数1和2的估计值预期为正，因为国家i和国家j的经济增长会促进国家间的贸易，因而会引起出口贸易流量的增加；参数3和4的估计值预期为正，因为人口越多的国家越倾向于更高的国际贸易，因而出口流量越大；参数5的估计值预期为负，两国间地理距离越大，出口流量越小；参数6的估计值预期为正，一个国家与其他所有国家之间的贸易阻力越大，它越会推动给定的双边贸易，即两个国家之间的贸易取决于它们之间的双边贸易成本和它们与所有贸易伙伴之间的平均贸易成本间的相对值，多边贸易阻力与双

8、边出口正相关（Anderson and Wincoop， 2003；Kance，2007； 钱学峰， 2009；钱学峰和熊平， 2010）；参数7、8和9估计值预期为正，一国的贸易开放程度越大、两国相邻以及同属一个区域贸易同盟在一定程度上会降低贸易成本，因而会对出口流量产生正的影响；参数10的估计值的符号难以预测，如果该参数值为正，说明市场扩张效应（market expansion effect）要强于市场支配力效应（market power effect），若该参数值为负，则刚好相反。尽管如此，由于中国的市场规模较大，从事技术模仿的可能性很大，可以合理假设中国的市场扩张效应要超过市场支配力效

9、应，因此知识产权保护强度的加大会引起中国出口贸易流量的增加，即参数9的估计值预期为正。 （二）估计模型及方法 <!-endprint-> <!-startprint-> 由于本文的分析是基于1995-2010年间中国向世界各国出口的产品层面的面板数据，因此如果使用OLS进行回归，可能存在内生性偏差问题，如GDP以及IPR与残差确实存在着相关性。工具变量法能够在一定程度上消除内生性问题，然而工具变量法的一个主要问题是如何选取有效的工具变量，如果工具变量选择失误，则可能存在过度识别问题。解决该困难的一个常用办法是将被解释变量的滞后项当做工具变量进行回归，该方法同时还能够考虑

10、因变量随时间变化的情况，而且在估计时能够使用差分GMM方法和系统GMM方法进行估计，得到的估计结果相对稳定和可靠。 基于固定效应模型和随机效应模型无法解决内生性问题的特点和GMM方法在估计动态面板数据时所具有的独特优势，本文在接下来的实证分析部分所使用的回归方法都是动态面板的差分GMM方法和系统GMM方法，其估计模型为： 动态面板的差分GMM和系统GMM方法消除了那些不随时间变动的变量（如两国间地理距离、两国是否相邻以及两国是否是区域贸易同盟等）的影响，因而也具有固定效应的特点，同时还考虑了随机效应模型的随机变量的影响。 （三）变量及数据 各变量的数据来源如表1所示。其中，本文的关键变量贸易流

11、量，使用的是1995-2010年中国对世界114个国家出口的各种产品的出口数据。该数据来源于法国国际经济研究中心CEPII的官方网站，含1995-2010年HS-6位数产品的细分产品出口贸易数据。根据该数据库中的产品分类数据库以及出口商品的国际贸易标准分类（SITC）可以将不同的出口产品分成21个行业大类，而且这些行业大类可以再分为知识密集型的产品（主要由科技行业部门生产）和非知识密集型行业（主要由传统部门或低科技行业部门生产）。 根据之前的研究（Kance，2007； 钱学峰， 2009；钱学峰和熊平， 2010），出口国的多边贸易阻力值是衡量一个国家与其他所有国家之间贸易难易程度的关键变量

12、。一个国家与其他所有国家之间的贸易阻力越大，它越会被推动与一个给定的双边贸易伙伴开展贸易，即多边贸易阻力与双边出口正相关。多边贸易阻力的计算公式为rd=DD（Rr=1DD）（Yr/Y）rd，其中Yr代表的是出口国的收入水平，Y表示的是世界平均的收入水平，而rd=KF（SX（ErdEdrErrEddSX）表示的是经济自由度，Erd和Edr分别表示从r国出口到目的地d国的总出口以及从d国出口到目的地r国的总出口，Err和Edd分别表示r国和d国的国内销售额，等于各自国内的总产出减去各自的总出口。 三、实证结果及解释 本文对（9）式采取差分GMM方法和系统GMM方法进行动态面板数据的回归。表2显示了

13、实证回归的结果，包含对所有国家的差分GMM和系统GMM方法回归的结果以及对高等收入国家、上中等收入国家、下中等收入国家和低等收入国家的差分GMM方法回归的结果，不同国家按收入水平划分的标准参照世界银行的分类准则。从总体来看，差分GMM估计和系统GMM估计的大部分回归结果的Sargan检验值都在10%的水平上接受所有工具变量都有效的原假设，因此回归模型选择的所有工具变量都是有效的。从Arellano-Bond检验结果来看，大部分回归结果的Arellano-Bond检验的p值都大于0.05，在5%的显著性水平上拒绝扰动项的差分存在二阶自相关性，因此差分GMM和系统GMM方法很好地克服了变量的内生性

14、问题。 （一）对所有国家的差分GMM和系统GMM回归 表2显示的是IPR指数对所有国家的所有产品数据和分行业数据的差分GMM回归结果。第一列显示的是对所有产品回归的结果，随后各列显示的是根据SITC标准分类的21个行业的产品回归结果。总体上看，各解释变量（IPR、Barrier、Open、PRGDP及lnpop）的回归系数大部分在5%的显著性水平下显著，可以认为各回归结果与实际吻合较好。 从各解释变量的回归系数来看（表2所示），IPR的回归系数对所有行业和大部分行业都为正值，说明出口目的国知识产权保护强度的提高能够促进中国的对外贸易，证实了中国的市场扩张效应超过市场支配力效应。这与之前的分析一

15、致，即由于中国的市场规模较大，从事技术模仿的可能性很大，因此中国的市场扩张效应会超过市场支配力效应，知识产权保护强度的加大会引起中国出口贸易流量的增加。多边贸易阻力的回归系数普遍为正值，而且非常显著，这也与之前分析的预期值相符，即一个国家与其他所有国家之间的贸易阻力越大，它越会被推动与一个给定的双边贸易伙伴之间的贸易（Anderson and Wincoop， 2003；Kance，2007； 钱学峰， 2009；钱学峰和熊平， 2010）。同样，贸易开放程度的回归系数普遍为正值，也与前文的预期相符，即出口目的国的贸易开放程度越大，贸易壁垒相对较小，中国出口到该国的成本相对较小，出口贸易流量越

16、大。经济规模的回归系数显著为正，这也说明出口国和进口国的经济增长会促进国家间的贸易。人口规模的回归系数也普遍为正值，而且大部分回归系数在1%的显著性水平下显著，也与前文的分析相符，即人口越多的国家相对来说需要消费更多的商品，在本国生产力有限的情况下，越倾向于更高的国际贸易，因而出口流量越大。 从对不同行业的回归结果来看（表2），一些传统行业（如动植物产品、油脂、烟草及纺织等）的IPR回归系数比较小，而这些传统行业往往生产低技术含量的产品，知识产权保护强度的提高对这些传统行业的出口虽然有一定的促进作用，但作用不是很大。相反，一些新型行业（如机器制造、交通器械、精密仪器及生活器械）需要使用比较先进

17、的技术进行生产，从技术进步中获得的利益大，因而知识产权保护强度的提高对这些高新技术行业的出口有较大而且非常显著的促进作用。此外，对于低技术行业，IPR的回归系数普遍显著为负值，而对于高技术行业，IPR的回归系数普遍显著为正值，据此可以认为，对于高科技行业，知识产权保护强度的提高能够促进对外贸易，而对于低科技行业则刚好相反。 <!-endprint-> <!-startprint-> 对上述回归结果进行稳健性检验，运用系统GMM方法对（9）式进行回归，得到的回归结果除了在回归系数的大小上与表2有一定的差距外，回归系数的符号与表2相同，而且其标准误和p值都很接近，可以认为，

18、系统GMM方法与差分GMM方法的回归结果相似，二者并无非常显著的差异。 综合上文的分析，可以得出如下结论：出口目的国知识产权保护强度的增加能够促进中国出口贸易流量的增加，而且相对于非知识密集型行业而言，知识产权保护的提高对促进知识密集型行业出口贸易流量的增加更为明显；分行业看，知识产权保护强度的提高能够促进高科技行业出口贸易流量的增加，而低科技行业则刚好相反。 （二）对不同收入水平国家的差分GMM回归 上文的分析表明，一国的收入水平、人口规模与贸易流量之间存在着正相关性，因此提高知识产权保护强度对出口流量的影响可能会随着各国经济发展水平的不同而发生变化。高收入国家人均收入较高，倾向于使用知识密

19、集型产品，因此这些国家的进口会受到知识产权保护强度的影响。相反，低收入国家的居民往往只能消费起基本的低技术产品，而这些产品往往与知识产权保护的关系不大，且低收入国家缺乏足够的创新能力来生产高技术水平的产品，因此可以认为知识产权保护强度的提高对高收入国家出口贸易流量的影响要大于对低收入国家的影响。 1.对不同收入水平国家GMM回归的IPR系数比较 首先对不同收入水平国家的数据分别进行GMM回归，同样分为对所有产品数据的回归和分行业数据的回归。由于篇幅有限，本文只列出了不同回归下的IPR系数值，如表3所示。比较不同收入水平下IPR的回归系数可以发现，对所有产品的数据进行回归时，高收入国家的IPR系

20、数值最大，IPR系数随收入水平呈递减趋势，但IPR的系数值始终为正。这说明，出口目的国的知识产权保护强度的增加会促进中国出口贸易流量的增加，而且出口目的国的收入水平越高，知识产权保护强度增加对中国出口贸易流量的这种正向刺激作用越大，证明了中国出口的市场扩张效应超过市场支配力效应。 再比较不同行业回归系数值的大小同样可以发现，知识密集型行业的IPR回归系数值远大于非知识密集型行业的回归系数值，而且对于一些低技术水平的行业，IPR的回归系数值对于非低收入水平的国家都为负值，说明在较高收入水平的国家中，对于低技术行业知识产权保护强度的提高并不利于对外贸易，只有当出口目的国的收入水平非常低时，出口目的

21、国知识产权保护强度的提高才会促进中国对外贸易的发展。与平均水平相比，不管是对低技术行业还是高技术行业，知识产权保护强度的提高对中国出口到高收入国家出口贸易流量的影响更大， 而且对高技术行业的影响比低技术行业更大，因而可以认为，出口目的国的知识产权保护强度的增加会促进中国出口贸易流量的增加，且这种正向刺激作用对中国出口到高收入国家的出口贸易流量的影响更大，对高技术行业的影响比低技术行业更大。 2.引入虚拟变量对不同收入水平国家差分GMM回归的比较 之前的回归结果发现，多边贸易阻力、贸易开放程度、经济水平和人口规模的回归系数并不存在显著的差异。为了更进一步考察知识产权保护强度的增加对中国出口到不同

22、收入国家的出口贸易流量的影响，本文引入四个虚拟变量D1、D2、D3、D4进行回归。其中，当出口目的国为高收入国家时，D1=1，否则为0；当出口目的国为上中等收入国家时，D2=1，否则为0；当出口目的国为下中等收入国家时，D3=1，否则为0；当出口目的国为低收入国家时，D4=1，否则为0。因而虚拟变量与IPR的交叉项为不同收入水平的知识产权保护强度，引入该交叉项进行差分GMM回归的结果如表4所示。 与前文的回归相比，各回归系数的符号并没有发生显著变化。从各虚拟变量与IPR交叉项的回归系数看，对所有产品数据的回归系数和大部分分行业数据的回归系数都为正值，说明出口目的国的知识产权保护强度的提高能够促

23、进中国的出口贸易流量的增加，这与前文的分析相符，也证实了中国的市场扩张效应要超过市场支配力效应。多边贸易阻力的回归系数普遍为正值，且非常显著，这也与之前分析的预期值相符。同样，贸易开放程度的回归系数普遍为正值，经济规模及人口规模的回归系数显著都为正。 具体看各虚拟变量与IPR交叉项的回归系数，可以发现，对所有产品数据的回归和大部分分行业数据的回归都显示出虚拟变量与IPR交叉项的回归系数值呈递减趋势，即D1*IPR的系数值最大，而D4*IPR的系数值最小。根据上文对各虚拟变量的定义可知，D1*IPR表示的是高收入国家的IPR值，同理D4*IPR表示的是低收入国家的IPR值。因此，虚拟变量与IPR

24、交叉项的回归系数值的这种递减趋势，说明了出口目的国的知识产权保护强度的增加对中国出口贸易流量的正向刺激作用，会随着出口目的国的收入水平提高而增大。从不同行业的交叉项的回归系数看，对于低技术行业，交叉项的系数普遍为负值，而且依然存在随着收入水平的下降而逐渐递减的趋势；相较而言，对于高技术行业，交叉项的系数都为正值，而且系数值比较大，随着收入水平的下降而逐渐递减的趋势依然存在，低收入水平下的回归系数较小。这说明出口目的国的知识产权保护强度的增加并没有促进低技术行业出口流量的增长，反而减少了其出口流量，但对高技术行业的促进作用则非常大。同样，不管是对低技术行业还是高技术行业，知识产权保护强度的增加对

25、中国出口贸易流量的刺激作用会随着出口目的国的收入水平提高而增大。 四、结论 本文检验了知识产权保护对中国总的出口贸易流量和各行业的出口贸易流量的影响，得出如下主要结论：（1）出口目的国的知识产权保护强度的提高能够促进中国出口贸易流量的增加，知识产权保护对出口贸易流量影响的市场扩展效应大于市场支配力效应。（2）知识产权保护强度的提高对中国出口到不同收入水平国家的出口贸易流量均具有正向影响，且这种正向刺激作用会随着出口目的国的收入水平提高而增大。（3）相对于非知识密集型行业而言，知识产权保护的提高对促进中国知识密集型行业出口贸易流量的增加更为明显，但其对低技术行业出口贸易流量却具有负向影响。 &l

26、t;!-endprint-> <!-startprint-> 注释： 数据来源：根据中国知识产权局网站上的数据整理得到（http：/ 根据1995-2011年我国总出口贸易流量与总专利数数据计算得到。 114个国家的具体信息及分类方法参照世界银行2010年的人均GNI划分标准，感兴趣的读者可联系作者。 具体参见：http：//about/country-classifications/. 参考文献： 1 梁红英， 余劲松. 知识产权保护与出口贸易： 基于 2000-2006 分省面板数据的实证研究J.财贸研究， 2010，21（3）： 60

27、-65. 2 钱学锋. 企业异质性， 贸易成本与中国出口增长的二元边际J. 管理世界， 2009（9）： 48-56. 3 钱学锋， 熊平. 中国出口增长的二元边际及其因素决定J.经济研究， 2010，1（65）： 9. 4 Anderson J E， Van Wincoop E. Gravity with Gravitas： A Solution to the Border PuzzleJ.American Economic Review， 2003：170-192. 5 Awokuse T O， Yin H. Does stronger intellectual property righ

28、ts protection induce more bilateral trade？ Evidence from Chinas importsJ.World Development， 2010， 38（8）：1094-1104. 6 Baier S L， Bergstrand J H. Estimating the effects of free trade agreements on international trade flows using matching econometricsJ.Journal of International Economics， 2009，77（1）： 63

29、-76. 7 Braga C P， Fink C. How stronger protection of intellectual property rights affects international trade flowsJ.World Bank Policy Research Working Paper， 1999（2051）. 8 Chin J C， Grossman G M. Intellectual property rights and North-South tradeJ.NBER Working Paper，1991（2769）. 9 Diwan I， Rodrik D.

30、 Patents， appropriate technology， and North-South tradeJ.Journal of International Economics， 1991，30（1）：27-47. 10Ferrantino M J. The effect of intellectual property rights on international trade and investmentJ.Review of World Economics， 1993，129（2）：300-331. 11Fink， C.， Maskus， K. E. Intellectual pr

31、operty and development： lessons from recent economic researchM.World Bank Publications， 2005. 12Gould D M， Gruben W C. The role of intellectual property rights in economic growthJ.Journal of development economics， 1996， 48（2）：323-350. 13Helpman E. Innovation， Imitation， and Intellectual Property Rig

32、htsJ.Econometrica， 1993，61（6）：1247-80. 14Kance D A. Trade growth in a heterogeneous firm model： Evidence from South Eastern EuropeJ.The World Economy， 2007，30（7）：1139-1169. 15Lai E L C. International intellectual property rights protection and the rate of product innovationJ.Journal of Development economics， 1998，55（1）：133-153. 16Maskus K E， Penubarti M. How trade-related are intellectual property rights？J.Journal