知識產權司法保護與企業人力資本結構升級
——基于知識產權法院設立的準自然實驗

馬新嘯 湯泰劼 仲崇陽

(1.中國海洋大學 管理學院/中國企業營運資金管理研究中心,山東 青島 266100;2.北京大學 光華管理學院,北京 100871;3.上海財經大學 城市與區域科學學院,上海 200433)

一、引言

近年來,在國際經濟發展不確定性和國內經濟結構轉型升級的新時代背景下,如何優化企業的人力資本結構并提升其自主創新能力,已然成為決策高層、學術研究以及社會實踐領域備受關注的話題。一般地,高層次人才形成于持續、專業的人力資本投資,其不僅是企業自主創新和獲取競爭優勢的核心力量,而且是經濟社會轉型升級和高質量發展的關鍵要素[1][2]。2015年全國人才資源統計顯示,我國人才資源總量達1.75億人,人才資源總量占人力資源總量的比例達15.5%,主要勞動年齡人口受過高等教育的比例達16.9%,人力資本投資占國內生產總值的比例高達15.8%,人才貢獻率達33.5%,我國人才資源總量穩步增長、人才隊伍素質明顯增強、人才投入和效能顯著提高,已經提速邁向人才強國①。具體到微觀企業層面,以高學歷雇員為代表的高層次人才通常具有更強的研發創新能力和工作效率,其對企業的產品服務創新和持續價值創造產生著不可替代的影響[3][4]。2021年9月28日,習近平總書記在中央人才工作會議上發表重要講話,強調要“深入實施新時代人才強國戰略”和“加快建設世界重要人才中心和創新高地”②。因此,如何在制度層面幫助企業獲得更加充足的高層次雇員,實現人力資本結構優化,已然成為國家治理層面極具重要性的話題。

進一步地,國內外學者針對企業雇員流動的影響因素進行了較為充分的研究,發現交通基礎設施建設[5]、公共服務供給[6]、戶籍制度約束[7]、文化差異[8]、環境污染[9]等制度環境因素和住房價格[10]、經濟激勵[11]、工作環境[12]以及職業生涯發展[13]等勞動力個體需求都會影響企業雇員流動。然而,既有研究均忽視了企業所處的司法環境對其雇傭特征的影響,亦罕有研究針對知識產權司法保護如何影響高層次人才流動進行深入分析。事實上,司法作為維護社會公平正義的最后一道防線,在我國法治改革與實踐中具有重要地位并產生深遠影響[14],具體到知識產權法院的設立,其將知識產權糾紛案件從傳統法院剝離,緩解了傳統審判組織的辦案壓力,有效提升了知識產權案件的審理效率和司法保護力度[15],從而對企業的自主創新活動提供更強保障。在此背景下,以知識產權法院設立為代表的知識產權司法保護強化能否影響企業的人力資本結構,成為在學術研究和社會實踐層面亟需解決的重要問題,這也是本文的目的所在。

2013年,黨的十八屆三中全會通過了《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》,提出要“建立集聚人才體制機制,擇天下英才而用之”;2021年,《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出要“實施知識產權強國戰略,實行嚴格的知識產權保護制度”和“加強知識產權司法保護”。作為全面依法治國實踐的重要組成部分,知識產權法院設立的目的在于為廣大企業和科研人才提供更加公正、更高效率和更加國際化的知識產權司法保障,從而激發微觀主體的創新活力并促進其高質量發展。在此基礎上,本文以2014年底我國北京、上海和廣州三大知識產權法院設立為準自然實驗,研究知識產權司法保護外生增強對企業人力資本結構升級的影響。研究發現,知識產權司法保護能夠強化企業自主創新的動力,促使其主動改善員工激勵機制、工作環境以及加大科研資源投入,從而對人力資本結構產生積極影響,具體表現為高層次人才規模擴大和比例提升。進一步研究發現,這種優化作用在知識產權涉訴風險較低、行業競爭激烈及技術密集度高的情況下更為明顯。此外,經過一系列穩健性檢驗后結果保持不變。

本文可能的貢獻主要體現在如下三方面:第一,基于知識產權法院設立的準自然實驗,本文發現知識產權司法保護對企業人力資本結構具有積極的溢出效應,從而對企業雇員流動及人力資本結構的研究領域進行了補充。既有文獻指出交通基礎設施建設、公共服務供給、戶籍制度約束、文化差異以及環境污染等外部制度環境因素和住房價格、經濟激勵、工作環境以及職業生涯發展等勞動力個體需求會影響企業的雇員結構[12][13],然而忽略了知識產權司法保護對其人力資本結構的溢出影響,本文則對此進行深入研究,以三大知識產權法院的設立為場景,從高層次雇員絕對規模和相對比例的雙重維度出發,探討知識產權司法保護能否以及如何影響企業的人力資本結構,從而對企業雇員流動影響因素的研究作出有益拓展。

第二,本文在司法制度與公司行為的研究領域具有增量貢獻。法與金融的研究主要圍繞法律法規對公司行為的影響展開[16],例如我國的最低工資標準[17]、勞動合同法[18]、物權法[19]等法律規定會影響微觀企業的投融資活動和經營管理行為,卻忽視了司法活動對經濟主體產權的保障作用及相應后果[20],少數知識產權司法保護影響公司行為的研究僅圍繞研發創新[21]和外資獲取[22]展開。本文則針對企業雇員結構中與研發創新及知識產權最密切相關的高層次人才,研究企業面臨的知識產權司法保護能否以及如何影響其特征變化,從而對知識產權司法保護經濟后果的學術研究作出有益貢獻。

第三,本文的結論表明知識產權的有力司法保障能夠實現微觀企業的人力資本結構升級,反映出全面依法治國的基本方略對人才強國戰略具有積極的溢出效應,從而豐富了新時代中國特色社會主義理論在法治和人才維度的相關內容。自2014年黨的十八屆四中全會以來,以“建設中國特色社會主義法治體系,建設社會主義法治國家”為總目標的全面依法治國戰略得到卓有成效的推進,以知識產權法院設立為代表的司法制度改革在微觀企業的經營發展中產生日益重要的作用。本文發現北京、上海和廣州三大知識產權法院的設立能夠顯著增強轄區內企業的創新動力,促使其積極采取加強經濟激勵、改善工作環境以及增大研發資源投入等方式來吸引高層次人才和優化人力資本結構,這對新時代中國特色社會主義法治和人才隊伍建設的相關研究進行了有益補充。

本文余下的內容安排如下:第二部分為理論分析與假設提出,第三部分是研究設計,第四部分為實證結果與討論,第五部分為進一步研究,最后為研究結論與啟示。

二、理論分析與假設提出

(一)知識產權法院設立的制度背景

改革開放以來,我國知識產權相關的法律法規體系日趨完善,而司法逐漸成為各類主體維護知識產權合法權益的主要形式[23],知識產權司法保護可以通過審理、判決和執行的過程兜底保障權利人的合法權益,從而對知識產權進行實質性保護。然而,我國知識產權司法審判中存在著專利維權“時間長、舉證難、成本高、賠償低”、知識產權主體“贏了官司、丟了市場”、判決執行不到位、專利審判能力較低、專利侵權舉證難度大和獲賠金額無法彌補損失等現象,這會降低企業開展自主創新活動的動機和意愿[24]。此外,中國專利保護協會、中華商標協會、中國版權協會聯合北京美蘭德信息公司開展的“2014年度知識產權保護社會滿意度調查”結果顯示,社會公眾對我國知識產權保護的總體滿意度仍處于較低水平,其對知識產權案件行政執法和司法保護的及時性、便利性和侵權賠償足額性等問題關注程度最高,滿意水平相對較低③。

因此,在全面依法治國深入推進和知識產權司法保護不足的現實環境下,2014年黨的十八屆四中全會召開后,我國加快知識產權司法制度改革的步伐,通過設立北京、上海和廣州三大知識產權法院以加強司法審判專業化,從而降低經濟主體的知識產權維權成本,并激勵其更好地實施自主創新活動。具體而言,北京知識產權法院、廣州知識產權法院和上海知識產權法院分別于2014年11月6日、2014年12月16日和2014年12月28日掛牌成立,后續正式受理案件并產生良好的社會影響。截至2017年6月,我國三大知識產權法院具有員額法官90人,其中碩士研究生以上學歷的占78.9%,法官的專業素質和學習能力普遍較強。在司法實踐方面,以北京知識產權法院為例,其自2014年11月組建至2019年10月共受理各類知識產權案件70924件,收案年平均增幅為26%,商標案件占58%,著作權案件占25%,專利案件占13%,不正當競爭、特許經營、技術合同等其他案件占4%,涉外案件的判決支持賠償額度平均約136萬元,支持率為49.1%,對各領域專業技術性較強的案件進行了有效覆蓋和審理判決④。此外,北京、上海和廣州三大知識產權法院具有知識產權案件的集中管轄權,可以在法律框架內針對知識產權案件的特殊性采取變通審理形式,通過去行政化、終身責任制、技術調查官以及網絡審理等合法合規的制度創新實現高效公正審理案件的目標,從而更好地實現司法對知識產權的保障[15]。在此情況下,本文研究以知識產權法院設立為代表的知識產權司法保護外生增強如何影響企業的人力資本結構,有助于更客觀、更全面地認識我國知識產權司法改革實踐的社會經濟效果。

(二)知識產權司法保護與企業人力資本結構升級

自主創新是企業獲取競爭優勢和實現可持續發展的關鍵要素,然而研發活動通常具有長期性、不確定性以及高成本等特征,存在較高的機會成本和失敗風險[25],因此對企業的創新成果進行高水平的知識產權保護構成一國非常重要的正式制度環境[26][27]。一般地,知識產權保護可以賦予權利人壟斷期限以有效緩解創新成果的外部性,從而激勵企業更好地實施研發創新活動以實現國家科技進步。相較于其他保障形式,知識產權司法保護具有穩定長效、規則明確以及終局權威三方面優勢,從而構成知識產權權利人最關鍵的維權渠道[28]。具體到我國的知識產權司法保護實踐,知識產權法院設立一方面能提升轄區內企業侵犯知識產權的預期成本、降低其侵權凈收益,另一方面還可以降低轄區內企業通過司法途徑維護自身知識產權的交易成本、提升其自主創新凈收益,從而使得轄區內企業具有更強動機開展研發創新活動。

進一步地,企業在更強的自主創新動機驅使下,對高層次人才具有更大的現實需求,并由此通過加強雇員經濟激勵、優化雇員工作環境以及改善員工職業發展前景三條路徑,更好地培養、吸引高層次人才,實現人力資本結構升級,從而夯實人力資本結構對創新活動的有力支撐。

首先,面對更高程度的知識產權司法保護,企業會積極主動通過改善員工經濟激勵的方式來更好地培育和吸引高層次人才。具體而言,高層次人才是企業研發創新的核心力量[12],其作為企業雇員時的效益函數與普通勞動者存在一定程度的共性,這主要反映在以工資為主的經濟激勵上。實踐中,工資構成企業雇員最基本、最重要的激勵形式[29],勞動經濟學理論指出在工資水平較低時員工的努力程度隨著工資上升而增加,高層次雇員亦不例外。因此,為滿足高水平知識產權司法保護驅動的現實人才需求,企業可以通過提升雇員工資水平、實施員工持股計劃等方式來改善雇員的各類經濟激勵制度,從而更好地招賢納士和鼓勵現有雇員考學進修,并激發其投入研發工作的積極性,最終提升企業高質量創新產出和資本市場價值[11]。例如,2019年華為公司以百萬年薪招聘優秀工科博士參與研發即為典范⑤。

其次,在更高水平的知識產權司法保護的有力驅動下,企業還需要改善雇員的日常工作環境和氛圍,從而更好地培養、吸引高層次人才,實現人力資本結構升級。具體而言,高層次人才既具有普通勞動者的一般共性,還具有自身的獨特性質,這主要反映在其對非物質激勵的重視和追求,尤其是日常工作環境和氛圍。實際上,在經濟激勵制度比較完善的基礎上,良好的工作環境和氛圍同樣構成高層次人才擇業的重要考量[12]。在此情況下,企業可以借助招聘反饋等方式更好地感知高層次人才對工作環境和氛圍的現實要求,從而更有針對性地健全為高層次雇員提供的日常工作環境、職業培訓、權益維護、溝通渠道等方面的內部制度和文化,這不僅能夠有效提升自身在勞動力市場中的競爭力,更好地吸引外部人才和促進內部雇員學習進修,而且有助于提升高層次雇員的組織歸屬感和工作滿意度,激勵其更好地服務于企業研發創新,最終實現企業的長期價值創造。

最后,為充分實現高水平知識產權司法保護驅動產生的人才需求,企業需要將更多資源投入研發創新活動中,從而為高層次雇員提供施展才華的良好場景,由此達到培育、吸引人才和升級人力資本結構的目標。具體而言,在靜態的物質激勵和非物質激勵之外,高層次人才同樣重視動態的職業發展前景[13],通常會選擇能夠充分發揮才能的、有助于職業穩步提升的工作崗位,這使得企業能否提供充足的研發資源構成其擇業的重要考慮因素。在此情況下,企業可以將更多經濟資源投入研發創新活動中,向內部有進修潛力的雇員和外部高層次人才傳遞出其能夠提供良好職業發展前景的信號,從而更好地培育、吸引和留住高層次雇員,有效提升企業的高質量創新產出,這符合企業的利益訴求。

綜上所述,知識產權法院設立后,企業在更高水平的知識產權司法保護下具有更強的自主創新動機和更大的人才需求,其可以通過加強雇員經濟激勵、優化雇員工作環境以及改善人才職業發展前景等方式,更好地培育、吸引高層次人才,實現人力資本結構升級,最終促進創新水平提升和高質量發展,本文的分析框架如圖1所示,由此提出如下假設:

圖1 知識產權司法保護影響企業人力資本結構的作用機理

H1:在其他條件一定的情況下,知識產權法院設立能夠促進其轄區內企業的人力資本結構升級。

三、研究設計

(一)模型設定與變量定義

參考既有文獻的做法[12][21],本文構建如下雙重差分模型(DID)來研究知識產權司法保護對企業人力資本結構的影響:

TALENTi,t= β0+ β1TREATi× POSTt+ β2SIZEi,t+ β3LEVi,t+ β4ROAi,t+ β5GROWTHi,t+β6CASHi,t+ β7PPEi,t+ β8CONCENTRATEi,t+ β9AGEi,t+β10BOARDSIZEi,t+ β11INDEPi,t+∑FIRMi+∑YEARt+ εi,t

(1)

首先,TALENT是本文的被解釋變量,衡量樣本企業的人力資本結構。具體而言,經典理論指出人力資本積累最基本、最主要的途徑在于教育,個體通過接受教育可以獲得知識和技能,接受過高水平教育或擁有高學歷的人員通常具有更多的人力資本積累,其生產力更高、創新能力更強[1][30],對企業績效的提升作用更大[31],因此以高層次人才衡量企業人力資本結構具有一定的科學性、合理性與可行性。在此基礎上,參照既有文獻的做法[32][33],本文以樣本企業當年碩士研究生及以上學歷雇員人數的自然對數衡量其高層次人才的絕對水平(TALENTNUM),以樣本企業當年碩士研究生及以上學歷雇員人數占全部員工數的比重衡量其高層次人才的相對水平(TALENTRATIO),從而更加全面地考察知識產權法院設立對企業人力資本結構的影響。

其次,TREAT × POST構成本文的解釋變量,其含義是樣本企業是否受到北京、上海和廣州三地知識產權法院的影響。具體而言,我國北京知識產權法院、廣州知識產權法院和上海知識產權法院分別于2014年11月6日、2014年12月16日和2014年12月28日掛牌成立,隨后開始正式受理案件。其中,北京知識產權法院和上海知識產權法院對本市內,廣州知識產權法院對廣東省內除深圳市以外的專利、植物新品種、集成電路布圖設計、技術秘密、計算機軟件民事和行政案件以及涉及馳名商標認定的民事案件具有一審管轄權⑥。因此,參考既有文獻的做法[14][15],本文以北京、上海和廣州三地知識產權法院的設立和運作為準自然實驗,一方面構造衡量知識產權法院管轄的虛擬變量(TREAT),即當樣本企業位于北京市、上海市或廣東省(除深圳市外)內時屬于試驗組,取值為1,否則屬于對照組,取值為0。另一方面構造衡量知識產權法院設立前后的虛擬變量(POST),考慮到其均在2014年底設立,因此當年份為2012-2014年時 POST取值為0,當年份為2015-2017年時其取值為1。由此,交乘項TREATi× POSTt構成本文的解釋變量,其回歸系數反映了知識產權法院設立前后轄區內企業與非轄區內企業的人力資本結構差異。

最后,參照已有文獻[12],本文控制一系列企業財務和治理特征作為控制變量,并在模型中控制公司和年度固定效應,連續型變量均在前后1%水平上進行Winsorize處理以避免異常值對結果的干擾,各變量具體定義見表1。

(二)數據來源與樣本選擇

為了研究知識產權司法保護對企業人力資本結構的影響,本文選取政策實施前后3年即2012-2017年的上市公司為研究對象。一方面,在樣本選擇維度上,上市公司相較于非上市企業具有更加可靠、便于獲取的公司財務與治理數據,并且在經濟社會發展過程中具有更為重要的作用[12];另一方面,在研究期間選擇上,鑒于2012年以前的上市公司人力資本數據較為殘缺,并且政策實施年度為2014年底,故本文選取政策實施前后3年即2012-2017年作為樣本期間[11]。

在數據來源方面,本文的人力資本結構數據來自wind資訊并經整理核對,其他公司數據主要來自CSMAR和CNRDS數據庫。本文剔除了金融行業上市公司、財務數據異常(資產負債率大于1)、未披露碩士研究生及以上學歷雇員信息和主要變量數據缺失的樣本,最終獲得10842個上市公司—年度觀測值。

表1 各變量定義表

四、實證結果及分析

(一)描述性統計分析

表2匯報了變量的描述性統計結果。從中可以發現,首先,樣本企業高層次人才絕對水平的平均值和中位數分別為3.887和3.761,而高層次人才相對水平的平均值和中位數分別為0.044和0.024,可見它們基本呈正態分布;其次,變量TREAT的平均值為0.272,這表明有27.2%的觀測值受到知識產權法院設立的影響。此外,控制變量的特征與已有文獻基本一致[12],未發現顯著差異。

表2 描述性統計分析

(二)基本回歸結果

表3展示了知識產權司法保護與企業人力資本結構的基本回歸結果,本文主要關注解釋變量TREAT × POST的回歸結果。具體而言,列(1)和(2)中TREAT × POST的系數均在1%水平上顯著為正,這表明三大知識產權法院的設立有助于轄區內企業獲得更大規模的高層次人才;而列(3)和(4)中TREAT × POST的系數仍然均在1%水平上顯著為正,這反映出知識產權司法保護有助于提升轄區內企業的高層次雇員占比。由此,知識產權法院的設立提供了更公正、高效和專業的知識產權司法保護,從而驅使轄區內企業的人力資本結構優化升級,本文的研究假設得到支持。

表3 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:基本回歸結果

(三)穩健性檢驗

為確保研究結果的可靠性,本文進行如下六個方面的穩健性檢驗:

1.改變度量方式。為考察研究結果對測量誤差的敏感性,本文更換解釋變量和被解釋變量的度量方式再進行回歸。一方面,在更換解釋變量的度量方式上,參照曹春方和張超(2020)的研究[11],本文使知識產權法院設立對企業的影響變得隨機,即按照知識產權法院發揮作用前一年(2014年)的試驗組企業數量在全部企業中隨機抽取試驗組,再進行回歸分析,并將前述隨機過程重復500次。圖2的左側、右側分別展示了被解釋變量為TALENTNUM和TALENTRATIO時隨機抽取試驗組后的回歸系數分布情況,可以發現隨機處理后TREAT × POST的系數集中分布在0附近,遠小于表3中的回歸系數,這表明本文的實證結果比較穩健。

注:被解釋變量為高層次人才的絕對水平。 注:被解釋變量為高層次人才的相對水平。

另一方面,在緩解被解釋變量的測量誤差上,參照既有研究的做法[32][33],本文分別以樣本企業當年本科以上學歷雇員數量的自然對數(TALENTNUM2)、本科以上學歷雇員數占總數的比重(TALENTRATIO2)、高層次人才絕對規模的一階差分(TALENTCH)、研發人員數量的自然對數(RDTALENT)衡量其人力資本結構,并以此作為被解釋變量進行回歸。結果如表4所示,可以發現列(1)至(4)中TREAT × POST的回歸系數均至少在5%水平上顯著為正,這表明研究結果對被解釋變量的測量誤差不敏感。

表4 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:調整被解釋變量

2.平行趨勢檢驗。本部分考察雙重差分模型的設立前提,進行平行趨勢檢驗。具體地,本文以各年份虛擬變量與知識產權法院設立變量的交乘項作為解釋變量進行回歸,結果如表5所示,可以發現TREAT × POST2013和TREAT × POST2014的系數并不顯著,這表明轄區內企業與其他企業的人力資本結構在知識產權法院設立前不存在明顯差異,滿足平行趨勢假設;同時,TREAT × POST2015、TREAT × POST2016以及TREAT × POST2017的回歸系數均顯著為正且逐漸增大,這表明知識產權法院設立對轄區內企業的人力資本結構具有持續增強的積極影響。因此,本文的雙重差分模型滿足平行趨勢假設。

表5 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:平行趨勢檢驗

3.內生性問題處理。第一,考察研究結果對反向因果偏誤的敏感性,本文采取反向回歸的方式。參照既有文獻的做法[14],本文構造城市層面的截面數據進行反向回歸,僅保留知識產權法院發揮作用前一年(2014年)的樣本,以知識產權法院設立的虛擬變量(TREAT)作為被解釋變量,以城市層面的企業人力資本結構均值作為解釋變量(CTALENTNUM和CTALENTRATIO),以各企業層面控制變量的城市層面均值作為控制變量,從而進行回歸。結果如表6所示,可以發現CTALENTNUM和CTALENTRATIO的回歸系數均不顯著,這表明知識產權法院并非設立在人力資本結構更優的城市,本文的研究結果比較可靠。

表6 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:反向因果

第二,考察研究結果對樣本選擇的敏感性,本文采用傾向性得分匹配后的樣本企業進行回歸。具體地,參照既有文獻的做法[15],本文使用知識產權法院發揮作用前一年(2014年)的樣本企業,對其是否屬于試驗組,將模型(1)中的全部控制變量以及年度、行業作為依據變量,分別采用卡尺為0.05的不放回1∶1的近鄰匹配方法、局部線性回歸、核回歸三種方式進行傾向性得分匹配,均衡性檢驗顯示匹配后各變量在試驗組和對照組間基本均衡,匹配效果較好。進一步地,本文僅保留匹配后的樣本企業重新進行回歸,結果如表7所示,可以發現TREAT×POST的系數至少在5%水平上顯著為正,這表明研究結果對樣本選擇不敏感,本文的結果較為穩健。

表7 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:調整樣本

第三,考察研究結果對遺漏變量的敏感性,本文采用控制城市層面特征、控制其他政策影響的方式進行回歸。具體而言,一方面,參照馬新嘯等(2022)的做法[34],本文將樣本企業所在城市的諸多經濟社會特征補充為控制變量⑦,回歸結果如表8的列(1)和(2)所示,可以發現TREAT × POST的回歸系數均在1%水平上顯著為正。另一方面,考慮到不同省份在不同年度均可能出臺一些地方性政策來吸引人才,因此本文補充控制年度-省份固定效應來排除其他政策的可能影響,回歸結果如表8的列(3)和(4)所示,可以發現TREAT × POST的回歸系數均在1%水平上顯著為正。由此,本文結果對遺漏變量不敏感。

表8 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:增加控制變量

4.排除替代性解釋和政策外溢性的影響。一方面,為排除“知識產權法院設立→地方更好地吸引人才、增強人才供給→企業更容易升級人力資本結構”的替代性解釋,本文補充知識產權法院對地方人才吸引的實證分析。具體地,本文構造“城市—年度”的面板數據進行回歸:在被解釋變量上,考慮到數據可得性,本文分別以城市當年的年末戶籍人口自然對數(RENCAI1)和年平均人口自然對數(RENCAI2)衡量其人才規模;在解釋變量上,含義與模型(1)保持一致;在控制變量上,分別以各控制變量的“城市—年度”均值進行替代,并且控制城市和年度固定效應?；貧w結果如表9的列(1)和(2)所示,可以發現TREAT × POST的回歸系數均不顯著,這表明知識產權法院設立對北上廣的人才吸引沒有顯著的積極影響,能夠較好地排除替代性解釋。另一方面,在北上廣設置子公司的外地企業亦可能受到知識產權法院設立的影響,從而優化自身的人力資本結構。為緩解政策外溢性的影響,本文將樣本企業在北上廣設立子公司的數量占其全部子公司數量的比重(BSGRATIO)、樣本企業在北上廣設立子公司數量的自然對數(BSGNUM)補充作為控制變量,回歸結果如表9的列(3)和(4)所示,可以發現TREAT × POST的回歸系數均在1%水平上顯著為正,這表明緩解政策外溢性的影響后,本文結果保持穩健。此外,本文在城市層面聚類標準誤后進行回歸,結果保持不變(限于篇幅未報告)。

表9 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:排除替代性解釋和政策外溢性

五、進一步研究

(一)機制檢驗

上文表明,知識產權法院設立對轄區內企業的人力資本結構具有積極的作用,本文進一步對其中的作用機理進行研究。第一,本文研究知識產權法院能否通過促進企業改善員工經濟激勵的機制來優化其人力資本結構。理論上,當樣本企業的雇員工資水平較低時,其在高水平知識產權司法保護的驅動下,通過提升工資來吸引高層次人才、激發其創新活力的效果更好,而在樣本企業的雇員工資水平較高時則缺乏提升空間。

在此基礎上,參照既有文獻的做法[11],本文以樣本企業的雇員平均工資衡量其經濟激勵水平(ECOINSP),首先檢驗知識產權法院設立對其的影響,再按照樣本企業的雇員經濟激勵水平(ECOINSP)相較于分年度分行業中位數高低,將其劃分為經濟激勵較好組和經濟激勵較差組,從而進行分組回歸。結果如表10所示,從中可以發現,列(1)中TREAT × POST的系數在5%水平上顯著為正,列(2)和(4)中TREAT × POST的系數均不顯著,而列(3)和(5)中TREAT × POST的系數至少在5%水平上顯著為正,并且組間系數差異顯著。由此可見,知識產權司法保護能夠通過促進企業改善雇員經濟激勵的機制來優化其人力資本結構。

表10 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:改善經濟激勵的機制檢驗

第二,本文研究知識產權法院能否通過促進企業改善雇員工作環境的機制來優化其人力資本結構。理論上,良好的工作環境構成高層次人才重要的非物質激勵形式,當樣本企業的雇員工作環境較差時,其在高水平知識產權司法保護的驅動下,通過改善雇員工作環境來吸引高層次人才的效果更好,而在樣本企業的雇員工作環境較好時則缺乏相應提升空間。

在此基礎上,參照鐘寧樺(2012)的研究[35],并基于數據可得性,本文以樣本企業當年是否不存在雇員安全糾紛、是否未裁員、是否有員工福利項目、是否采用安全管理體系、是否進行安全生產培訓、是否存在職業安全認證、是否進行職業培訓、是否有員工溝通渠道以及是否有其他雇員工作優勢這九個虛擬變量的總和衡量雇員工作環境(EMPENV),首先檢驗知識產權法院設立對其的影響,再按照樣本企業的雇員工作環境(EMPENV)相較于分年度分行業中位數高低,將其劃分為工作環境較好組和工作環境較差組,從而進行分組回歸。結果如表11所示,可以發現,列(1)中TREAT × POST的系數在1%水平上顯著為正,列(2)和(4)中TREAT × POST的系數均不顯著,而列(3)和(5)中TREAT × POST的系數在1%水平上顯著為正,并且組間系數差異顯著。由此可見,知識產權司法保護能夠通過促進企業改善雇員工作環境的機制來優化其人力資本結構。

表11 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:改善工作環境的機制檢驗

第三,本文研究知識產權法院能否通過促進企業改善雇員職業發展前景的機制來優化其人力資本結構。理論上,當企業能夠為高層次人才提供其從事研發工作所需的充足科研資源時,高層次人才便會預期該工作有助于其發揮潛力和職業生涯發展,從而有更強意愿加入企業。因此,當樣本企業的創新資源投入較少時,其在高水平知識產權司法保護的驅動下,通過增加研發投入來吸引高層次人才、激發其工作潛力的效果更好,而在樣本企業的創新資源投入較多時則缺乏相應提升空間。

在此基礎上,本文以樣本企業當年的研發支出增長率衡量其為雇員提供的職業發展前景(RDGROW),首先檢驗知識產權法院設立對其的影響,再按照樣本企業的雇員職業發展前景(RDGROW)相較于分年度分行業中位數高低,將其劃分為職業前景較好組和職業前景較差組,從而進行分組回歸。結果如表12所示,從中可以發現,列(1)中TREAT × POST的系數在5%水平上顯著為正,列(2)和(4)中TREAT × POST的系數均不顯著,而列(3)和(5)中TREAT × POST的系數在1%水平上顯著為正,并且組間系數差異顯著。由此可見,知識產權司法保護能夠通過促進企業改善雇員職業發展前景的機制來優化其人力資本結構。

表12 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:改善職業前景的機制檢驗

(二)涉訴風險和行業特征的異質性檢驗

下文討論樣本企業的行業特征和知識產權涉訴風險如何對知識產權法院設立的人力資本結構升級作用產生異質性影響。

第一,知識產權涉訴風險可能會影響企業在知識產權法院設立中獲得的預期收益,進而作用于其對高層次人才的實際需求。理論上,在知識產權法院設立之前、地區知識產權司法保護較弱的情況下,面臨較高知識產權涉訴風險的企業會通過雇傭法律專業雇員、與高水平律所實施戰略合作等方式來積極應對,而面臨較低知識產權涉訴風險的企業通常缺乏有效的應對措施。知識產權法院設立后,當地的知識產權司法保護水平顯著提升,這使得原先缺乏有效應對措施的、面臨較低知識產權涉訴風險的企業的預期受益程度更大,其具有更強動機實施研發創新活動,對人力資本結構升級的現實需求更大。

在此基礎上,本文以樣本企業的知識產權涉訴金額與總資產的比值衡量其知識產權涉訴風險,并按照相較于分年度分行業中位數高低將樣本企業劃分為知產涉訴風險較高組和較低組,從而進行分組回歸。結果如表13所示,可以發現列(1)和(3)中TREAT × POST的回歸系數均在1%水平上顯著為正,而列(2)和(4)中該變量的回歸系數均不顯著,并且組間系數差異顯著,這表明知識產權法院設立對企業人力資本結構的積極影響在知識產權涉訴風險較低的情況下更為明顯。

表13 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:知識產權涉訴風險的異質性檢驗

第二,行業屬性亦會影響企業在知識產權法院設立中獲得的預期收益,進而作用于人力資本結構調整。一方面,在行業競爭激烈的情況下,企業需要更加積極有力地進行新產品和新服務的設計、研發、創新活動,而知識產權法院能夠對企業的創新產出提供法治保障,由此企業有更強動機和更大需求升級人力資本結構、夯實創新根基。相反地,當企業所在行業的市場競爭比較溫和時,其對新產品、新服務研發創新的需求較小,知識產權法院設立難以對其產生較大影響,企業不會因此主動改善人力資本結構。

在此基礎上,本文以樣本企業所在行業的營業收入赫芬達爾指數衡量其競爭程度,分年度按照相較于中位數高低將樣本企業劃分為行業競爭溫和組和行業競爭激烈組,從而進行分組回歸。結果如表14所示,從中可以發現,在行業競爭溫和的情況下,列(1)和(3)中TREAT × POST的回歸系數均不顯著;而在行業競爭激烈的情況下,列(2)和(4)中TREAT × POST的回歸系數均在1%水平上顯著為正,并且組間系數差異顯著。由此,知識產權司法保護對企業人力資本結構升級的積極影響在行業競爭激烈的情況下更為明顯。

表14 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:行業競爭程度的異質性檢驗

另一方面,技術密集行業的企業對新產品、新服務的研發創新投入較大,相較而言其能夠從知識產權法院設立中得到更多司法保護的收益,因此具有更強動機升級人力資本結構。在此基礎上,本文參照鄭耀弋和蘇屹(2022)的做法[36],按照樣本企業的行業屬性將其劃分為技術密集型行業和非技術密集型行業⑧,從而進行分組回歸?；貧w結果如表15所示,可以發現列(1)和(3)中TREAT × POST的回歸系數均在1%水平上顯著為正,列(2)和(4)中TREAT × POST的回歸系數均不顯著,并且組間系數差異顯著,這表明知識產權法院設立對企業人力資本結構的積極影響在技術密集型行業中更為明顯。

表15 知識產權司法保護與企業人力資本結構升級:行業技術密集程度的異質性檢驗

六、結論與啟示

近年來,在經濟結構轉型升級的新時代背景下,如何優化企業的人力資本結構并提升其自主創新能力,已成為社會各界備受關注的話題。本文以2014年底我國北京、上海和廣州三地知識產權法院設立為準自然實驗,研究知識產權司法保護外生增強對企業人力資本結構的影響作用。研究發現,知識產權司法保護能夠增強企業自主創新的動力,促使其主動改善員工激勵機制、工作環境以及加大科研資源投入,從而對人力資本結構產生積極影響,具體表現為高層次人才規模擴大和比例提升。進一步研究發現,這種優化作用在知識產權涉訴風險較低、行業競爭激烈及技術密集度高的情況下更為明顯。

基于上述研究發現,本文提出如下兩方面的政策建議:一方面,決策高層可以在更多城市試點和推廣以知識產權法院為代表的司法改革實踐。如上文所述,知識產權法院設立后,轄區內公司能夠積極地采取改善雇員激勵和工作環境等方式來更好地吸引創新型人才和優化人力資本結構,這有助于企業和高層次人才實現“共贏”。2021年,習近平總書記出席中央人才工作會議并發表重要講話,指出要“深入實施新時代人才強國戰略,全方位培養、引進、用好人才,加快建設世界重要人才中心和創新高地,為2035年基本實現社會主義現代化提供人才支撐,為2050年全面建成社會主義現代化強國打好人才基礎”。因此,在全面深化改革的新時代環境下,在更多城市試點和推廣以知識產權法院為代表的司法改革實踐,對我國的人才強國戰略和創新驅動發展戰略具有重要意義。另一方面,企業在吸引、留住高層次人才時,需要注意物質激勵、非物質激勵和職業發展激勵的統籌優化。如上文所述,企業為滿足知識產權司法保護驅動下的人才需求,能夠通過改善雇員經濟激勵、工作氛圍以及發展前景的方式來積極應對,從而有效實現人力資本結構升級。因此,企業在實現人力資本結構升級的過程中,需要重視高層次人才的合理訴求,為其提供自身能力范圍內的良好激勵體系,從而實現雇員和企業“雙贏”的目標。

注釋：

①《全國人才資源統計結果顯示:我國提速邁向人才強國》[EB/OL].[2017-08-30].中華人民共和國人力資源和社會保障部網,http://www.mohrss.gov.cn/SYrlzyhshbzb/dongtaixinwen/buneiyaowen/201708/t20170830_276569.html。

②《習近平出席中央人才工作會議并發表重要講話》[EB/OL].[2021-09-28].中華人民共和國中央人民政府網,詳見http://www.gov.cn/xinwen/2021-09/28/content_5639868.htm。

③《調查稱知識產權保護社會滿意度提高,但水平仍較低》[EB/OL].[2015-04-24].人民網,http://culture.people.com.cn/n/2015/0424/c172318-26900853.html。

④《北京知識產權法院:五年結案近六萬件 有力保障創新發展》[EB/OL].[2019-11-07].澎湃新聞網,https://m.thepaper.cn/baijiahao_4888774。

⑤《華為年薪百萬招聘8博士,top2高達200萬》[EB/OL].[2019-07-23].每日經濟新聞網,https://baijiahao.baidu.com/s?id=1639849491356511958&wfr=spider&for=pc。

⑥《最高人民法院關于北京、上海、廣州知識產權法院案件管轄的規定》[EB/OL].[2014-10-31].中華人民共和國最高人民法院網,https://www.court.gov.cn/fabu-xiangqing-13655.html。

⑦具體包括經濟發展水平(GDP,以企業所在城市當年GDP的自然對數來衡量)、教育水平(EDU,以企業所在城市每百萬人本?？圃谛Ｉ淖匀粚岛饬?、對外開放水平(FDI,以企業所在城市實際使用外資的自然對數衡量)、公共服務水平(PUBLIC,以企業所在城市每萬人醫院床位數衡量)、城市化水平(CITYISE,以企業所在城市二、三產業從業人員比重之和衡量)五方面。

⑧其中,技術密集型行業的證監會2012年代碼包括C27、C29、C30、C34、C35、C36、C37、C38、C39、C40、C41、I和M。