第
30
卷
摇
第
4
期 王分棉
,
程立茹
,
王建秀
:
知识产权保护
、
技术创新与品牌成长
护的间接效应
。 (2)
基于知识产权保护对技术创
新的非线性关系
,
它对品牌成长的间接效应是否
也是非线性的呢
? Hansen(1999)
[3]
发展的门槛
面板回归模型为研究非线性问题提供了一种新的
思路
,
本文则通过构建门槛面板回归模型
,
并进一
步检验知识产权保护对品牌成长产生的间接效应
的门槛特征
。
二
、
理论分析与研究假设
(
一
)
技术创新与品牌成长
品牌成长的技术基础和价值来源是企业持续
进行的技术创新
。
所谓技术创新是企业投入科技
资源创造新知识
,
产生创新成果
,
并将创新成果产
业化的过程
。
然后企业通过申请相关专利或版
权
,
或通过技术诀窍和商业秘密保护其创新成果
。
在专利的保护下
,
创新产品推向市场后
,
往往会迅
速占领市场
,
获取先发优势
,
并吸引一批消费者
。
随着企业逐渐提升产品的知名度和美誉度
,
该产
品最终成长为一个知名品牌
。
可见
,
技术创新形
成了品牌的技术基础和价值增值的源泉
。
国内外
较多学者探索了技术创新对品牌成长的影响
。
如
Otubanjo & Lim(2012)
[4]
通过研究索尼公司的技
术创新
,
提出技术创新能够提升公司品牌的价值
。
Altshuler & Tarnovskaya(2010)
[5]
以丹麦科技公司
为案例
,
研究发现打造品牌价值的关键因素是企
业领先的创新技术
。
谢洪明
、
刘常勇
(2003)
[6]
提
出技术创新创造了品牌价值
。
夏保华
(2001)
[7]
则认为持续不断的技术创新对品牌价值产生了集
合效应
。
综上
,
品牌成长主要来源于技术创新的
支撑作用
,
正是持续的技术创新
,
为一个品牌的成
长注入了动力源泉
。
基于以上分析
,
故提出以下
假设
。
H1:
技术创新对品牌成长有正向影响
,
即技
术创新促进品牌成长
。
(
二
)
知识产权保护对品牌成长的影响
知识产权保护制度通过法律的形式认可技术
或知识创新者的创新成果
,
使技术或知识创新者
的创新成果得到保护和尊重
,
以及产生的相关收
益受到保护
,
最终保障其创新成果得以产权化
。
随着国内很多品牌的知名度
、
美誉度和认知度越
来越高
,
一些不法企业在利益驱动下将其
“
山寨
化
冶,
从而给技术创新企业带来损失
,
甚至影响到
企业的生存和发展
。
所以需要加强建设和完善知
识产权保护的相关法律和制度
,
从而可以为企业
维护品牌权益提供法律依据和保护
,
为企业促进
品牌成长创造良好的外部环境和制度保障
。
基于
此
,
提出以下假设
。
H2:
知识产权保护对品牌成长有正向影响
,
即知识产权保护促进品牌成长
。
知识产权保护和技术创新的关系是密切联系
的
。
国内外学者较多的探讨了知识产权保护对技
术创新的作用
,
如
Kim & Nelson (2000)
[8]
探讨了
国内知识产权保护对创新产出的影响
。 Gould &
Gruben(1996)
[9]
、Chen & Thitima
[10]
等人则剖析
了南方国家的知识产权保护对南北两国的创新绩
效的影响
。
而
Bessen & Hunt (2004)
[11]
、Yang &
Maskus (2001)
[12]
的研究主要探讨了具体某个行
业的创新行为特征
。 Denicolo(1996)
[13]
、Kanwar
(2007)
[14]
则着重阐述了知识产权保护对区域创
新绩效的影响
。
王九云
、
叶元煦
(2001)
[15]
和王一
鸣
、
王君
(2005)
[16]
等从理论层面分析了知识产权
保护对技术创新的影响
。
已有研究表明
,
知识产
权保护会促进企业的创新成果不断涌现
,
而假设
1
已经分析了技术创新对品牌成长的作用
,
那么
知识产权保护是否会通过促进技术创新而对品牌
成长产生间接影响呢
?
基于以上分析
,
提出以下
假设
。
H3:
知识产权保护通过推进企业技术创新进
而会促进其品牌成长
,
即知识产权保护对品牌成
长具有正向间接效应
。
三
、
研究设计
(
一
)
样本选取
本文选取中国
28
省份
2004—2012
年入围世
界品牌实验室
《
中国
500
最具价值品牌
》
排行榜
淤
的相关数据为研究样本
,
最后得到有效样本量为
252
家
。
鉴于世界品牌实验室利用各个品牌上一
年的相关数据计算得出其品牌价值
,
因此构建模
型时将所有自变量滞后一期
。
其中
,
衡量技术创
新和知识产权保护的相关数
,
以及衡量对外开放
程度
、
经济发展水平
、
市场化进程和政府支出比重
的相关数据均来自
《
中国统计年鉴
》 (2003—2011
年
)。
为了降低样本数据的离散程度
,
本文对部
分变量取对数
(
衡量知识产权保护和市场化程度
的数据离散程度小
,
将不再取对数
),
各个变量的
描述性统计如表
1
所示
。
·301·
