2.2专利产出与经济产出的回归性分析
表三 模型汇总b 模型 1 R .983 aR 方 .967 调整 R 方 .962 标准 估计的误差 12262.052 Durbin-Watson 1.665 a. 预测变量: (常量), 累计申请专利数。 b. 因变量: 销售收入（百万元） 从模型汇总b 中可以看出“模型拟合度”为0.967，调整后的“模型拟合度”为0.962（R方的值越大，所反映的两个变量的公变量的比率就越高，模型与数据的拟合程度就越好），就说明“营业利润”的情况都可以用该模型解释，拟合度相对较高 且累计申请专利数与销售收入的公变率较高。
表四 Anovaa 模型 回归 1 残差 总计 平方和 26556256097.728 902147547.147 27458403644.875 df 1 6 7 均方 26556256097.728 150357924.525 F 176.620 Sig. .000 b a. 因变量: 销售收入（百万元） b. 预测变量: (常量), 累计申请专利数。 从方差分析表Anvoa的检验结果来看：回归平方和为26556256098，残差平方和为902147547.147，总平方和为27458403645，对应的F的统计量为：176.620，P值显示为0.000，拒绝模型整体不显著的假设，证明模型整体是显著的，即所建立的回归方程有效。
表五 系数a 模型 非标准化系数 B 1 累计申请专利数 a. 因变量: 销售收入（百万元） 3.185 .240 .983 13.290 .000 (常量) 11748.380 标准 误差 10388.612 标准系数 试用版 1.131 .301 t Sig. 从“系数a”这个表可以看出“回归系数，回归系数的标准差，回归系数的T显著性检验 等，非标准化回归系数B的估计值为3.185，标准误差为0.240，标准化的回归系数为0.983，回归系数显著性检验T统计量的值为13.290，对应的显著性水平Sig.=0.0000＜0.05，可以认为方程显著。其中在“样本数据统计”中，随即误差 一般叫“残差”。
因此回归分析得到的一元线性回归方程为：
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Y=11748.380+3.185X
即：销售收入=11748.380+3.185*累计专利申请数（r=0.983）
回归系数常量为：11748.380，但是SIG为：0.301，常数项不显著，回归系数为：3.185，相对的sig为：0.000，具备显著性，由于在“anvoa a”表中提到了模型整体是“显著”的 。
综上所述，累计专利申请数与销售收入存在显著相关性，对方程的方差分析及对回归系数的回归性检验均发现，所建立的回归方程显著。从结果分析来看,可以简单的认为：累计专利累计申请数每增加1件，那销售收入就会增加3.185百万！
三、研发投入与累计申请专利数分析
3.1研发投入与累计专利申请数相关性分析
在这里我们不多赘述分析过程，同上用SPSS软件分析得到数据表和标准化点状图。从散点图可以看出，数据点大致位于一条直线上，说明可能存在相关性。
相关性 Pearson 相关性 研发投入（单位：百万元） 显著性（双侧） N Pearson 相关性 累计申请专利数 显著性（双侧） N **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 研发投入（单位：累计申请专利数 百万元） 1 .930 .001 8 .930 .001 8 8 **** 8 1 根据表的相关性分析，可以看出研发投入和累计申请专利数的“Pearson\
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的相关性为0.930（即可以认为是“两者的相关系数分别r为0.930），属于“正相关关系”。但同时“显著性（双侧） 结果又为0.001 由于0.001＜0.05,所以显著性明显。结论：专利产出和经济产出具备相关性。
3.2研发投入与累计专利申请数回归性分析
系数 模型 非标准化系数 B 1 研发投入（单位：百万元） a. 因变量: 累计申请专利数 1.639 .265 .930 6.188 .001 (常量) 13887.517 标准 误差 4936.496 标准系数 试用版 2.813 .031 t Sig. a 从“系数a”这个表可以看出“回归系数，回归系数的标准差，回归系数的T显著性检验等，非标准化回归系数B的估计值为1.639，标准误差为0.265，标准化的回归系数为0.930，回归系数显著性检验T统计量的值为6.188，对应的显著性水平Sig.=0.001＜0.05，可以认为方程显著。其中在“样本数据统计”中，随即误差 一般叫“残差”。
因此回归分析得到的一元线性回归方程为：
Y=13887.517+1.639X（r=0.930）
即累计申请专利数=13887.517+1.639*研发投入 综上所述，研发投入与专利累计申请数存在显著相关性，对方程的方差分析及对回归系数的回归性检验均发现，所建立的回归方程显著。从结果分析来看,可以简单的认为：研发投入每增加1百万元，累计申请专利数就会增加1.639件！
四、总结
知识产权保护特别是专利制度对电子类企业的发展影响巨大。可以说，电子领城是对知识产权保护特别是专利保护依存度较高的技术领城之一。美国著名经济学家曼斯非尔德经过研究分析后曾经得出结论，如果没有专利保护，60%的电子发明不能研究出来，65％不会被利用。专利保护对电子类企业发展有积极的促进作用。本文分析了华为有限公司的专利产出与经济产出的关系，根据得出的数据从以下几点分析两者的相关性。
4.1专利是企业利润的源泉
研究结果表明（表2和图l),华为公司销售收入与专利数之间存在着显著的相关性，在2005-2012年期间，随着申请专利数的增加，产品年销售收入也随之增加，说明专利保护促进华为公司的经济增长，同时也说明公司对知识产权的投入取得了相应的经济回报。申请专利数可以反映公司专利质量的高低，而且专利
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申请多了可以一定程度的保障专利的授权数，专利授权后才能真正对企业进行专利保护，所以随着申请专利数的增加，企业经济效益成上开趋势。
从企业竞争的角度来讲，申请专利数代表科技创新水平，是企业核心竞争力的重要体现．华为公司从2005-2012每年申请专利数都直线上涨，说明华为公司重视发明专利的申请。其他一些国际公司也非常重视发明专利，重挽产品创新，以提高企业创新力来帝动企业经济效益的增长，企业的利润能够保持长久的增长态势，使企业在未来的竞争中长盛不衰。
4.2研发投入是企业创新的保障
从3.1图中可以看出，华为公司的研发投入与累计申请专利数回归效果极具显著性从2005-2012年华为的企业财政报表公布其每年的研发投入以来，根据3.1的数据得到的统计结果，我们发现这些投入随着时间的增长，都转化成华为公司的专利申请，也就是产品创新力。因为申请专利数能够直接现实该企业的发明创新能力，而华为公司的年申请专利数占绝对优势，随着华为对产品研发投入的增加，其发明专利也随之增加，其发明专利也随之增加，也带动华为公司的创新力的增长。创新是企业利润的源泉，所以研发投入增加了创新也间接增加了公司的利润或者说经济效益；经济效益上来了，反过来可以投入研发的资金也会变多，这样成为一个有益的循环，促使企业在创新中不断增强，而专利授权后对企业能形成有效的保护，是企业产品源源不断增强，而专利授权后对企业能形成有效的保护，使企业产品源源不断的转化成经济效益促使企业不断发展前进。
综上所述，我们可以得出知识产权保护特别是专利制度对跨国电子产品企业的发展影响巨大，专利保护对企业发展有积极的促进作用。创新是企业利润的源泉，研发投入对创新有积极的推动作用，而知识产权的保护是创新最有力的保障。跨国电子产品企业的成功离不开对于专利申请和保护的重视，和对全球知识产权战略的良好布局。随着科技创新和经济的发展，知识产权保护战略已成为跨国公司维护自身技术优势和技术成果的主要武器。保护知识产权，就是保护企业的经济效益，能够为企业以后的发展保驾护航。所以，产品创新和知识产权保护是华为发展的核心动力。企业增加创新投入同时，一定要注重知识产权保护。政府和企业都应积极应对，明确法律法规、提高知识产权保护意识、增强企业创新能力。
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