李　燕，朱春奎

1.大連理工大學公共管理與法學學院，遼寧　大連　116024；2.復旦大學國際關系與公共事務學院，上海　200433；3.上海市科技創(chuàng)新與公共管理研究中心，上?！?00433)

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政府采購對技術創(chuàng)新的影響效應

李燕1，朱春奎2,3

1.大連理工大學公共管理與法學學院，遼寧大連116024；2.復旦大學國際關系與公共事務學院，上海200433；3.上海市科技創(chuàng)新與公共管理研究中心，上海200433)

鼓勵技術創(chuàng)新、推動經(jīng)濟發(fā)展、扶持國內工業(yè)、實施宏觀調控是政府采購的重要政策功能。本文運用2001—2013年的跨省面板數(shù)據(jù)，建立計量經(jīng)濟模型，對中國政府采購與技術創(chuàng)新之間的關系進行實證研究。結果表明，政府采購并沒有對技術創(chuàng)新產(chǎn)生積極的推動作用，且政府采購對技術創(chuàng)新的影響作用在不同類型的創(chuàng)新產(chǎn)出之間與不同地區(qū)之間呈現(xiàn)出明顯的差異。

政府采購；技術創(chuàng)新；影響效應

1　引言

政府采購是鼓勵技術創(chuàng)新、實施宏觀調控、推進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級、促進經(jīng)濟社會發(fā)展的重要政策工具[1]。近年來，在歐盟的積極倡導下，政府采購的創(chuàng)新激勵效果逐漸引起了世界各國政府的高度重視，并在實踐中充分發(fā)揮政府采購在促進創(chuàng)新活動方面的潛能[2]。政府采購在中國是20世紀90年代中期從國外引進的，財政部從1996年開始在上海、深圳試行政府采購制度[3]。近年來，隨著中國政府采購規(guī)模的不斷擴大和自主創(chuàng)新戰(zhàn)略的推進實施，一個亟待回答的問題是，中國的政府采購是否促進了技術創(chuàng)新[2-3]。

2　文獻綜述

現(xiàn)有文獻中關于政府采購與創(chuàng)新之間的關系的探討主要有兩種途徑。一是將政府采購作為催生新產(chǎn)品(商品、服務、系統(tǒng))的工具。二是將政府采購視為促進創(chuàng)新活動的激勵政策，而不必針對特定的新產(chǎn)品[2]。

艾冰運用2001—2005年的時間序列數(shù)據(jù)，建立灰色關聯(lián)矩陣模型與多元回歸測度政府采購在促進自主創(chuàng)新的主要因素中的重要程度，結果顯示，隨著政府實際購買水平的提高，自主創(chuàng)新水平也相應提高，從而證明政府采購額在促進自主創(chuàng)新中具有拉動作用[4]。萬啟偉以2010年中國大陸31個省(自治區(qū)、直轄市)的截面數(shù)據(jù)，運用多元線性回歸方法，檢驗政府采購與自主創(chuàng)新的關系，結果表明政府采購規(guī)模對提高當?shù)刈灾鲃?chuàng)新活動具有積極的促進作用[5]。王亮以汽車產(chǎn)業(yè)為例，運用2000—2010年的時間序列數(shù)據(jù)，分別計算了政府采購活動與汽車工業(yè)創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出的皮爾遜相關系數(shù)，結果顯示政府采購活動的各變量與汽車工業(yè)的創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出的各變量之間均呈顯著的正相關[6]。然而，胡凱等人運用2000—2010的省級面板數(shù)據(jù)建立靜態(tài)和動態(tài)面板模型，研究發(fā)現(xiàn)中國的政府采購沒有促進技術創(chuàng)新，甚至阻礙了技術創(chuàng)新[3]。

3　模型設定與變量說明

3.1模型設定

為研究政府采購對技術創(chuàng)新的影響效應及其時間與地區(qū)效應，本文以中國大陸30個(剔除西藏)省、自治區(qū)、直轄市2001—2013年的面板數(shù)據(jù)為基礎，構建了以下計量模型：

patentit=β1procit+β2xit+αi+εit

(1)

inventionit=β1procit+β2xit+αi+εit

(2)

utilitymodelit=β1procit+β2xit+αi+εit

(3)

designit=β1procit+β2xit+αi+εit

(4)

式(1)為基本模型，i和t分別表示省份和年份，被解釋變量patentit表示i省在t年的技術創(chuàng)新水平，procit為模型的解釋變量，即i省在t年的政府采購規(guī)模，xit為一組控制變量，αi表示時間上恒定的，無法觀測到的影響各省技術創(chuàng)新水平的其他因素，εit為隨機誤差項。模型(2)～(4)中，方程左邊的invention、utilitymodel、design為被解釋變量，分別表示不同類型的創(chuàng)新產(chǎn)出，下文將對此做出詳細說明。

以基本模型為基礎，本文將樣本進行拆分，分別建立對東、中、西部地區(qū)模型，以探索不同地區(qū)政府采購對技術創(chuàng)新的影響效應。進一步地，由于2006年，國家正式提出運用政府采購促進自主創(chuàng)新，因此，本文以2006年為分界點，將樣本拆分為2001—2006年和2007—2013年兩部分，以探究將政府采購正式確立為創(chuàng)新政策工具的前后，政府采購對技術創(chuàng)新的影響是否存在差異。

3.2變量說明

(1)被解釋變量。patent表示各省專利申請數(shù)的對數(shù)，本文用這一指標表征各省的技術創(chuàng)新水平。技術創(chuàng)新水平的測度，既包括技術創(chuàng)新投入指標，如研發(fā)投入等，也包括技術創(chuàng)新產(chǎn)出指標，如專利申請數(shù)量及授權數(shù)量、新產(chǎn)品銷售數(shù)量及新產(chǎn)品銷售收入等。由于本文旨在研究政府采購對技術創(chuàng)新結果的影響作用，故選取專利申請數(shù)量作為技術創(chuàng)新水平的代理變量。之所以選擇專利申請量而非專利授權量與新產(chǎn)品指標衡量各地區(qū)的技術創(chuàng)新產(chǎn)出水平，一是由于按照中國現(xiàn)行的專利審查制度，從專利的最初申請到最終授權之間存在較長的時延，最長可達3～5年，故不能較為準確地反映出政府采購對技術創(chuàng)新活動的當期影響；二是由于實踐中，政府對新產(chǎn)品提供的稅收優(yōu)惠政策，導致一些企業(yè)夸大新產(chǎn)品數(shù)量及其銷售收入，從而造成統(tǒng)計數(shù)據(jù)失真[7]，且新產(chǎn)品指標也無法反映出將除企業(yè)之外的其他創(chuàng)新主體的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。

進一步地，為探究政府采購對不同水平的技術創(chuàng)新能力的影響，本文將專利申請量劃分為發(fā)明專利申請量、外觀設計專利申請量、實用新型專利申請量三種類型，建立了模型(2)～(4)。其中，發(fā)明是指對產(chǎn)品、方法或者其改進所提出的新的技術方案；實用新型是指對產(chǎn)品的形狀、構造或者其結合所提出的適于實用的新的技術方案；外觀設計是指對產(chǎn)品的形狀、圖案、色彩或者其結合所做出的富有美感并適于工業(yè)上應用的新設計。由此可知，三種創(chuàng)新產(chǎn)出的創(chuàng)新程度依次增高。模型(2)～(4)中，invention表示各省發(fā)明專利申請數(shù)的對數(shù)，utilitymodel表示各省實用新型專利申請數(shù)的對數(shù)，design表示各省外觀設計專利申請數(shù)的對數(shù)。各專利申請數(shù)據(jù)來源于歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

(2)解釋變量。proc表示各省實際政府采購金額的對數(shù)，本文使用這一指標來測量各省的實際政府采購規(guī)模。為消除物價水平的影響，本文以2001年為基期，利用各地區(qū)居民消費價格指數(shù)對各省實際政府采購金額進行了平減。實際政府采購金額數(shù)據(jù)來源于《中國政府采購年鑒》。

(3)控制變量。x表示一組控制變量，具體包括：

①經(jīng)濟發(fā)展水平(pgdp)。本文用人均GDP的對數(shù)來衡量各省經(jīng)濟發(fā)展水平。所用數(shù)據(jù)源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。

②創(chuàng)新人力資本(human)。人力資本是影響地區(qū)技術創(chuàng)新能力的重要稟賦，人力資本的豐裕程度決定了技術創(chuàng)新水平的高低。本文用研發(fā)人員數(shù)量來表征各省的創(chuàng)新人力資本狀況。相關數(shù)據(jù)來自歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

③創(chuàng)新經(jīng)費投入強度(rd_indensity)。資金投入是技術創(chuàng)新活動的基礎，是影響技術創(chuàng)新水平的重要要因素，強大的資金投入為技術創(chuàng)新活動提供了有力的物質保障。本文使用研發(fā)支出占GDP的比重來測量各省的創(chuàng)新經(jīng)費投入強度。

④經(jīng)濟開放度(fdi)。大量研究證實，一個地區(qū)的經(jīng)濟開放程度和吸引外資的能力將直接或間接地影響其技術創(chuàng)新水平。外商直接投資(FDI)將通過示范—模仿效應[8]、競爭效應[9]、聯(lián)系效應[10]培訓效應產(chǎn)生技術溢出，從而對當?shù)氐募夹g創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響。因此，本文利用各省外商投資總額占當年全國外商直接投資總額的比重來衡量該省的經(jīng)濟開放度。另外，文本還引入了各省進出口總額占當年全國進出口總額的比重(im_export)作為fdi的替代變量，用以檢驗模型的穩(wěn)健性程度。相關數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》與“中國主要科技指標數(shù)據(jù)庫”(www.sts.org.cn)。

⑤知識產(chǎn)權保護(ipp)。知識產(chǎn)權保護通過影響研發(fā)資源配置和技術創(chuàng)新主體的激勵機制，進而促進或阻礙技術創(chuàng)新活動。本文借鑒胡凱等人的觀點，認為一個地區(qū)技術市場交易成交額能夠在一定程度上反映出該地區(qū)的知識產(chǎn)權保護水平，使用各省技術成交額占當?shù)谿DP的比重來度量各省知識產(chǎn)權保護水平。相關數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。

4　實證結果與分析

4.1模型設定檢驗與估計方法選擇

(1)多重共線性檢驗。多重共線性是多元回歸分析中的常見問題之一，該問題將直接導致方程回歸系數(shù)估計的標準誤差變大，系數(shù)估計值的精度降低。直觀上看，政府采購規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新人力資本、創(chuàng)新投入強度、經(jīng)濟開放度、知識產(chǎn)權保護之間很可能相互影響，存在相關關系。雖然計量軟件會自動剔除完全的多重共線性，但出于研究的嚴謹性，確保模型設定的正確性，本文首先對模型的多重共線性進行了診斷。由各變量的相關系數(shù)可知(見表1)，模型存在著近似多重共線性的可能，但不能據(jù)此做出定論。應通過計算各解釋變量與控制變量的方差膨脹因子，以判斷模型是否存在設定偏誤。模型中解釋變量最大的VIF為6.21(見表2)，小于10的臨界值，可認為該模型并不存在嚴重的多重共線性。本文將采用逐步回歸的方法依次引入各控制變量，不斷改進模型，既可避免模型設定出現(xiàn)偏誤，又可捕捉每個控制變量對創(chuàng)新活動的可能作用，從而考察政府采購對創(chuàng)新活動的實際影響。

表1　各變量相關系數(shù)矩陣

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平，下同。

表2　解釋變量與控制變量的方差膨脹因子

(2)異方差性與序列相關檢驗。由于本文使用全國各省的相關數(shù)據(jù)開展研究，不存在對總體進行隨機抽樣的情況，所以，本文初步判定使用固定效應模型，模型估計后的Hausman檢驗結果也支持了以上判斷?？紤]到模型可能存在著異方差性和序列相關，本文對模型進行了異方差性和序列相關檢驗。修正后的Wald組間異方差性檢驗結果拒絕了“隨機誤差項具有同方差”的原假設，所以在固定效應模型估計中計算異方差穩(wěn)健標準誤，以解決模型存在的異方差問題。進一步地，本文使用伍德里奇[11]和德魯克[12]提出的面板數(shù)據(jù)序列相關檢驗方法(Wooldrige test)，判斷模型是否存在自相關問題。結果顯示，模型隨機誤差項之間存在序列相關。

當存在異方差性和序列相關時，原有的標準估計方法(剔除平均值方法)將無法產(chǎn)生一致性的估計結果，德里斯科爾和克雷[13]基于漸進理論提出了一種新的非參數(shù)估計方法，該方法放松了截面數(shù)量對估計可行性的限制，修正了原有的協(xié)方差矩陣估計方法，從而產(chǎn)生了有效克服空間相關性和時間相關性的一致性估計量。蒙特卡羅實驗證明，該方法在T(時間數(shù)量)大于N(截面數(shù)量)的情況下更為有效，但只要T大于10，即便是在N大于T的情況下，面對異方差性和序列相關，該方法仍能夠產(chǎn)生較為穩(wěn)健的估計結果。因此，本文借鑒德里斯科爾和克雷的方法，以保證系數(shù)估計的有效性和一致性。

4.2估計結果與分析

如表3所示，隨著各控制變量的逐漸引入，政府采購對技術創(chuàng)新的影響效應的方向及其顯著性均發(fā)生了較大變化。在僅考慮了創(chuàng)新人力資本(human)與經(jīng)濟開放度(fdi)兩個控制變量的情況下[列(1)～(3)]，政府采購對技術創(chuàng)新呈現(xiàn)出顯著的促進效應，但當逐個控制了經(jīng)濟發(fā)展水平(pgdp)、創(chuàng)新投入強度(rd_indensity)與知識產(chǎn)權保護(ipp)的影響之后，政府采購(proc)的系數(shù)由正值變?yōu)樨撝?，且不再顯著。因此，從整體上看，政府采購并未對技術創(chuàng)新產(chǎn)生積極的推動作用。

表3　政府采購對技術創(chuàng)新的影響

續(xù)表3

注：括號中為各系數(shù)標準誤；***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。

如表4所示，政府采購對于不同類型創(chuàng)新產(chǎn)出的影響效應存在明顯差異。具體來看，政府采購對發(fā)明專利申請量和外觀設計專利申請量并沒有產(chǎn)生正向的推動作用，政府采購對實用新型專利申請量則呈現(xiàn)出顯著的負效應，即在5%的顯著性水平上，政府采購規(guī)模擴大1%，實用新型專利申請量就減少0.00741%。因此，對不同創(chuàng)新程度的創(chuàng)新活動而言，政府采購對發(fā)明類創(chuàng)新活動和外觀設計類創(chuàng)新活動均未起到正向的激勵作用，且對實用新型類創(chuàng)新活動產(chǎn)生了顯著的抑制作用。

表4　政府采購對技術創(chuàng)新的影響：對不同創(chuàng)新產(chǎn)出影響的差異

注：括號中為各系數(shù)標準誤；***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。

為探究不同地區(qū)中，政府采購對技術創(chuàng)新的影響效應有何不同，我們將樣本劃分為東部、中部、西部三個部分進行回歸。估計結果表明[見表5中第(1)～(3)列]，政府采購對不同地區(qū)技術創(chuàng)新活動的影響作用各不相同。政府采購對東部地區(qū)的技術創(chuàng)新活動具有明顯的抑制作用，即在5%的顯著性水平上，政府采購規(guī)模擴大1%，東部地區(qū)的專利申請量就降低0.142%；政府采購對中部地區(qū)的技術創(chuàng)新活動呈現(xiàn)出并不顯著的激勵作用；而政府采購對西部地區(qū)的技術創(chuàng)新活動則未表現(xiàn)出顯著的影響效應。

以2006年為分界點的分階段回歸結果顯示[見表5中第(4)～(5)列]，將政府采購正式確立為創(chuàng)新政策工具的前后，政府采購對技術創(chuàng)新的影響存在較大差異。在將政府采購確立為創(chuàng)新政策工具之前(2001—2006年)，政府采購并沒有顯著地影響技術創(chuàng)新活動，而在將政府采購確立為創(chuàng)新政策工具之后(2007—2013年)，政府采購卻對技術創(chuàng)新活動產(chǎn)生了顯著的抑制作用，即在1%的顯著性水平上，政府采購規(guī)模擴大1%，專利申請數(shù)量就降低0.116%。

4.3模型穩(wěn)健性檢驗

為確保實證結果的穩(wěn)定性和研究結論的可靠性，本文同時使用變量替換的方法對基本模型進行穩(wěn)健性檢驗。我們使用各省外貿進出口總額占當年全國進出口總額的比重(im_export)作為各省經(jīng)濟開放度的代理變量，替換原基本模型中的各省外商投資總額占當年全國外商直接投資總額的比重(fdi)。穩(wěn)健性檢驗的結果如表6所示，政府采購規(guī)模(proc)系數(shù)的方向和顯著性與原模型估計結果保持一致，表明實證結果并未隨著參數(shù)設定的改變而發(fā)生變化，模型具有較好的穩(wěn)健性。

表5　政府采購對技術創(chuàng)新的影響：東、中、西部的地區(qū)比較與分階段比較

表6　模型穩(wěn)健性檢驗

5　結論與建議

本文運用2001—2013年的省際面板數(shù)據(jù)，建立計量經(jīng)濟學模型，檢驗了中國政府采購對技術創(chuàng)新的影響效應。結果表明，政府采購并沒有對技術創(chuàng)新產(chǎn)生積極的推動作用：對不同創(chuàng)新類型的創(chuàng)新活動而言，政府采購對發(fā)明類創(chuàng)新活動和外觀設計類創(chuàng)新活動均未起到正向的激勵作用，對實用新型類創(chuàng)新活動則產(chǎn)生了顯著的抑制作用；就不同地區(qū)而言，政府采購并未對中、西部地區(qū)的技術創(chuàng)新活動產(chǎn)生顯著的影響作用，對東部地區(qū)的技術創(chuàng)新活動則表現(xiàn)出明顯的抑制作用。

如何采取有效措施推進政府采購成為創(chuàng)新導向型的政府采購，是中國政府采購制度改革的一個方向。為此，應強化政府采購支持企業(yè)創(chuàng)新的政策取向，通過立法建立有別于傳統(tǒng)政府采購的創(chuàng)新型(或創(chuàng)新導向型)政府采購制度；豐富政府采購支持企業(yè)創(chuàng)新活動的工具選擇，形成創(chuàng)新導向型政府采購的政策支撐體系；擴大政府采購規(guī)模，加大對技術創(chuàng)新產(chǎn)品的傾斜，為自主創(chuàng)新產(chǎn)品開拓市場需求；根據(jù)技術/產(chǎn)品/市場的生命周期的不同階段，適時調整政府采購政策，保證政府采購促進自主創(chuàng)新的有效性。

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(責任編輯劉傳忠)

Effect of Government Procurement on Technological Innovation

Li Yan1，Zhu Chunkui2,3

(1.School of Public Management and Law, Dalian University of Technology,Dalian 116024,China;School of International Relationship and Public Affairs，F(xiàn)udan University，Shanghai 200433,China;Shanghai Science and Technology Innovation and Public Management Research Center，Shanghai 200433,China)

Public procurement is an important instrument that can be used to stimulate innovation，direct economic development,protect domestic industries and implement macro-regulation.The paper uses the 2001—2013 provincial panel data.The empirical outcome shows that government procurement has no positive effect on technological innovation in China，and the effect varied according to the different type of innovations.

Public procurement；Technological innovation；Effect

上海市軟科學研究計劃項目“創(chuàng)新驅動型政府科技管理體系的知識框架、國際經(jīng)驗與模式選擇”(13962180700)。

G301

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