CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 基准回归结果

本文的基准回归分析得到以下实证结果，如表 4 所示。首先，企业进行了 IPO 专利管理。表 4 第( 1) 列显示在控制融资约束因素前，IPO 系数为正但不显著，即 IPO 前后专利申请量没有显著的差异。但是，表 4 第( 2) 列显示当控制了融资约束因素后，IPO 系数显著为负。这意味着在控制了 IPO 对创新的融资效应后，企业上市后的专利申请活动相对于上市前显著下降。对此，本文进一步展开动态分析以更深入考察这一效应在时间上的变化。从动态分析图 2 可以看到，总体上而言企业专利申请量在 IPO 前显著更高并呈现上升趋势，但在IPO 后快速回落，并呈现逐年下降的趋势，这一趋势在发明专利和非发明专利上都存在。这种先升后降的变化表明企业在 IPO 前拉升专利量，在 IPO 后逐步回调。综上，在控制融资约束因素后 IPO效应为负，专利申请在 IPO 前后先升后降表明企业进行了 IPO 专利管理。

其次，在发明专利和非发明专利活动中均存在专利管理现象，但企业主要利用非发明专利实施专利管理。表 4 第( 3) 、( 4) 列的结果显示，非发明专利申请量在 IPO 后大约下降了 19% ，而发明专利申请量在 IPO 后只下降了 5. 9% 。观察图 2 中非发明专利和发明专利的动态变化趋势也可以发现，非发明专利的变动主导了整个变动，而发明专利虽然在 IPO 前出现拉升、在 IPO 后呈现下降趋势，但 IPO 后每年申请量与 IPO 当年并无显著的差异。我们知道，相对于发明专利，非发明专利在申请和获得授权上更容易( 创新成本低、申请条件低等) 。因而为了快速做大专利规模，企业可能会更多地利用非发明专利。综上，经验分析的结果支持了企业在 IPO 过程中实施专利管理，且更多地通过操纵非发明专利完成的观点。