馬承君，王建國，楊穎梅，劉　杰

(1.北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京　100192；2.綠色發(fā)展大數(shù)據(jù)決策北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京　100192)

當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)從高速增長過渡到中高速增長的新常態(tài)階段，要想長期保持中高速增長的態(tài)勢，需要加快從要素驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動的步伐。創(chuàng)新的主體是企業(yè)，但由于存在正外部性，企業(yè)的創(chuàng)新活動存在市場失靈現(xiàn)象，這時需要政府實(shí)施創(chuàng)新政策，彌補(bǔ)市場失靈導(dǎo)致的損失。創(chuàng)新政策可以分為供給型、需求型和環(huán)境型三大類[1]，其中，政府采購作為需求型創(chuàng)新政策之一，很早就已經(jīng)被許多國家所采用。從理論上看，政府采購能夠拉動市場對新產(chǎn)品的需求，幫助企業(yè)提高創(chuàng)新收益，降低創(chuàng)新風(fēng)險。從實(shí)踐上看，美國、德國等國家通過實(shí)施政府采購政策，扶持了本國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)了本國整體創(chuàng)新能力的提升[2]。

發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，同樣是中國努力提升國家創(chuàng)新能力的措施之一，創(chuàng)新政策中的政府采購政策越來越受到各級政府的重視。然而，中國的政府采購制度尚不完備，采購水平與歐美等國家存在差距[3]，這就可能影響政府采購政策的實(shí)施效果。政府采購資金來源于國家財政的公共預(yù)算經(jīng)費(fèi)，而公共預(yù)算是有限的，如果政府采購政策沒有對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到應(yīng)有的促進(jìn)作用，就會造成浪費(fèi)。政府采購政策究竟在多大程度上激勵了高新企業(yè)的創(chuàng)新活動，有待進(jìn)一步量化。同時，由于潛在創(chuàng)新企業(yè)與在位創(chuàng)新企業(yè)面臨不同的創(chuàng)新成本，進(jìn)而具有不同的創(chuàng)新決策行為(即是否創(chuàng)新和創(chuàng)新多少的決策)，這可能使得政府采購政策對兩類企業(yè)創(chuàng)新活動的影響效果存在差異。為此，本文從潛在和在位創(chuàng)新企業(yè)視角，考察政府采購與企業(yè)創(chuàng)新活動之間的關(guān)系，這對于研究政府采購政策的創(chuàng)新效應(yīng)具有重要意義。

1　政府采購影響企業(yè)創(chuàng)新活動的路徑

根據(jù)政府采購相關(guān)理論可知，政府采購的主要政策目標(biāo)包括促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)周期性波動、保護(hù)民族企業(yè)發(fā)展和促進(jìn)社會創(chuàng)新水平提升等[4]。根據(jù)Vecchiato等[5]的觀點(diǎn)，政府采購屬于需求型創(chuàng)新政策，需求型創(chuàng)新政策是供給型創(chuàng)新政策的補(bǔ)充，從長期來看，與研發(fā)補(bǔ)貼相比，政府采購對創(chuàng)新有更大的推動作用[6]。政府采購可以創(chuàng)造對新產(chǎn)品的需求，或者增加潛在的消費(fèi)需求，還能夠提出明確的新技術(shù)要求，激勵企業(yè)提高現(xiàn)有技術(shù)水平[7]。

圖1　政府采購政策影響企業(yè)創(chuàng)新活動的路徑

具體來看，政府采購?fù)ㄟ^拉動市場對新產(chǎn)品和新技術(shù)的需求提高企業(yè)創(chuàng)新的路徑有以下幾點(diǎn)：第一，提供穩(wěn)定的市場，降低新產(chǎn)品和新技術(shù)的市場風(fēng)險[8-9]。在創(chuàng)新鏈的中間試驗(yàn)和初期市場化環(huán)節(jié)，投資多，風(fēng)險大，但又缺乏市場關(guān)注，這一環(huán)節(jié)是所有創(chuàng)新企業(yè)都會面臨的難題，而政府采購可以為新產(chǎn)品和新技術(shù)提供穩(wěn)定的銷售渠道，解決這兩個環(huán)節(jié)的資金問題，降低企業(yè)財務(wù)風(fēng)險[8]。第二，提供較高的訂單價值，增加企業(yè)的創(chuàng)新收益[10]。與市場采購相比，政府采購?fù)懈叩膬r格[11]和更大的訂單量，較高的價格能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來更多的利潤，創(chuàng)新收益也相應(yīng)更高；更大的訂單量能夠使創(chuàng)新企業(yè)產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，提高生產(chǎn)效率[12]。第三，加速市場化進(jìn)程，降低創(chuàng)新成本。政府采購政策能夠加速新產(chǎn)品和新技術(shù)的市場化進(jìn)程，縮短創(chuàng)新投入資金的回收周期，提高研發(fā)資金利用率，降低研發(fā)成本。第四，產(chǎn)生示范效應(yīng)，激發(fā)其他企業(yè)對新產(chǎn)品的需求[9,13]。政府采購政策有利于營造良好的創(chuàng)新環(huán)境和社會環(huán)境，引導(dǎo)私人資本流向這些產(chǎn)品和技術(shù)，鼓勵、刺激新產(chǎn)品和新技術(shù)的發(fā)展[14]。

國內(nèi)外學(xué)者在政府采購政策促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新方面做了大量研究。孫曉華[15]基于歐盟9個國家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸，發(fā)現(xiàn)政府公開采購能夠有效驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新，而由于缺乏競爭性及針對性，政府采購總額與專利數(shù)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。Aschhoff等[16]基于德國1100多家企業(yè)截面數(shù)據(jù)的研究表明，政府采購與知識溢出對創(chuàng)新的效果大致相同，但是政府采購對小規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新尤其有效。也有學(xué)者利用中國的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，基于全國性數(shù)據(jù)或省際數(shù)據(jù)的研究大都表明，政府采購對中國的自主創(chuàng)新水平的提升具有較強(qiáng)的促進(jìn)作用[17-20]。徐進(jìn)亮等[21]基于北京和廣西地區(qū)區(qū)域數(shù)據(jù)運(yùn)用VAR方法進(jìn)行實(shí)證分析，研究表明，政府采購對地區(qū)的創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均存在正向促進(jìn)作用，但發(fā)揮作用時間較長，需要兩年左右時間才能對自主創(chuàng)新起到顯著的促進(jìn)作用。

目前關(guān)于政府采購政策促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新方面的理論基礎(chǔ)比較完善，但在實(shí)證研究方面還存在不足。第一，現(xiàn)有相關(guān)研究幾乎沒有區(qū)分政府采購對潛在創(chuàng)新企業(yè)和在位創(chuàng)新企業(yè)創(chuàng)新活動的影響，但由于兩類企業(yè)存在創(chuàng)新決策的差異性(即是否創(chuàng)新和創(chuàng)新多少的差異性)，對此進(jìn)行區(qū)分是必要的。第二，現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)中缺乏從微觀層面研究政府采購對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響，與本文相近的研究是杜勇濤[11]，但是他僅運(yùn)用了簡單的統(tǒng)計方法，缺少影響效果的量化。第三，現(xiàn)有的計量模型多難以克服模型內(nèi)生性和選擇性誤差等問題，現(xiàn)有的回歸分析、灰色關(guān)聯(lián)度分析[17]、格蘭杰因果檢驗(yàn)[19]等方法均無法避免企業(yè)異質(zhì)性導(dǎo)致的估計偏誤，研究結(jié)果的科學(xué)性有待進(jìn)一步驗(yàn)證，國外僅有Aschhoff等[16]嘗試?yán)梦⒂^企業(yè)數(shù)據(jù)，它的不足之處在于匹配樣本數(shù)量較少，說服力不夠強(qiáng)。

2　研究方法與數(shù)據(jù)

2.1　數(shù)據(jù)來源

中國的高新企業(yè)大多集中在高新區(qū)，其中，中關(guān)村示范區(qū)(以下簡稱“示范區(qū)”)是中國建立最早且發(fā)展最為成熟的國家級高新區(qū)，無論從企業(yè)數(shù)量上看，還是從企業(yè)體量上看，示范區(qū)都是中國最大的高新企業(yè)聚集區(qū)，經(jīng)濟(jì)總量遠(yuǎn)超其他高新區(qū)，示范區(qū)內(nèi)高新企業(yè)對政策的反饋效果能夠在很大程度上代表中國高新產(chǎn)業(yè)整體的政策實(shí)施效果，因此本文將示范區(qū)內(nèi)高新企業(yè)作為樣本進(jìn)行研究。本文采用的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)由中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)管委會提供，涵蓋了示范區(qū)2012—2015年所有納入高新技術(shù)企業(yè)范圍并上報有效年度報表的企業(yè)。該數(shù)據(jù)覆蓋企業(yè)眾多，涉及企業(yè)信息豐富，包括企業(yè)的基本情況、經(jīng)營狀況、人力資源和研發(fā)活動等諸多指標(biāo)。在確定研究考察的企業(yè)樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)時，由于本文研究的是政府采購政策對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響，而不考慮企業(yè)的市場進(jìn)入和退出過程，因此本文選取的是2012—2015年持續(xù)經(jīng)營的企業(yè)。

在剔除數(shù)據(jù)異常的企業(yè)后，共有8351家企業(yè)納入樣本統(tǒng)計范圍。首先，就獲得政府采購合同的企業(yè)比例來看，在考察期(2013—2015年)內(nèi)獲得政府采購合同的企業(yè)比例分別為2.74%、2.91%和2.73%，這表明，從本文樣本看，僅有少數(shù)企業(yè)能夠獲得政府采購合同，絕大多數(shù)企業(yè)并未享受到政府采購政策。其次，就獲得政府采購合同企業(yè)的人均政府采購合同金額而言，在考察期內(nèi)人均政府采購合同金額分別為0.0557、0.0599和0.0564，而對應(yīng)的中位數(shù)則為0，遠(yuǎn)小于均值，這表明人均政府采購合同金額的分布呈明顯的偏態(tài)分布。

2.2　變量選擇

從本文的研究目的出發(fā)，基于傾向指數(shù)匹配模型，以及相關(guān)經(jīng)驗(yàn)研究，本文主要涉及的變量及其詳細(xì)解釋見表1。本文從企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新投入兩個方面衡量企業(yè)的創(chuàng)新活動，創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標(biāo)包括新產(chǎn)品銷售收入、新產(chǎn)品銷售收入占總收入比重(以下簡稱“新產(chǎn)品銷售收入占比”)、專利申請數(shù)及人均專利申請數(shù)，創(chuàng)新投入的指標(biāo)包括研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)密集度。同時，由于不同行業(yè)的企業(yè)在勞動生產(chǎn)率等方面存在一定差異，結(jié)合行業(yè)整體的勞動生產(chǎn)率等特點(diǎn)，本文將11個行業(yè)大類的企業(yè)分成4個子集，包括信息服務(wù)業(yè)、科研服務(wù)業(yè)、工業(yè)和建筑業(yè)、其他行業(yè)。

表1　主要變量的定義和說明

本文首先根據(jù)高新企業(yè)2014年獲得政府采購的情況，對各變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，表2給出了描述性統(tǒng)計分析結(jié)果，其中控制組指的是未獲得政府采購的企業(yè)，處理組指的是獲得政府采購的企業(yè)。從均值看，在創(chuàng)新指標(biāo)上，處理組企業(yè)在研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、新產(chǎn)品銷售收入、新產(chǎn)品銷售收入占比、專利申請數(shù)、人均專利申請數(shù)等創(chuàng)新活動指標(biāo)上均顯著高于控制組企業(yè)；而在特征變量上，處理組企業(yè)的年齡和規(guī)模高于控制組企業(yè)，比控制組企業(yè)更可能屬于信息服務(wù)業(yè)、工業(yè)和建筑業(yè)，在其他特征變量上兩組企業(yè)無顯著差異。

表2　2014年處理組與控制組主要變量對比

2.3　傾向指數(shù)匹配法

本文選擇傾向指數(shù)匹配法(PSM)來估計政府采購政策對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響。之所以沒有直接比較獲得政府采購的企業(yè)與沒有獲得政府采購的企業(yè)之間的差異，是因?yàn)橐话愣?，政府采購合同不是隨機(jī)分配給企業(yè)的，如果獲得政府采購的企業(yè)的創(chuàng)新水平更高，并不能直接推出這是由于企業(yè)享受政府采購政策而直接導(dǎo)致的，也許是企業(yè)自身原本就有較強(qiáng)的創(chuàng)新能力，使得企業(yè)的創(chuàng)新水平更高。這其中的關(guān)鍵問題是，在企業(yè)享受到政府采購政策之后，則無法觀察到這個企業(yè)在沒有享受到政府采購政策情況下的創(chuàng)新狀態(tài)，即“反事實(shí)情形”。

為了構(gòu)造這個“反事實(shí)情形”，本文使用Heckman、Lalonde和Smith提出的“傾向指數(shù)匹配方法”。這種方法的基本原理是，將處理組中企業(yè)與控制組中企業(yè)匹配，使得匹配后的兩個樣本組的配對企業(yè)之間僅在是否獲得政府采購合同上不同，而其他方面都相同或相似。這樣就能夠用控制組最大程度地近似代替處理組的“反事實(shí)情形”，進(jìn)而比較兩組企業(yè)在創(chuàng)新活動上的差異。

匹配結(jié)果還要符合“共同支持條件”與“平衡性能條件”?！肮餐С謼l件”是指處理組中的企業(yè)傾向指數(shù)不高于控制組中企業(yè)傾向指數(shù)的最高值，同時也不低于控制組中企業(yè)傾向指數(shù)的最低值，因此在匹配過程中，不僅要剔除處理組中傾向指數(shù)高于控制組中傾向指數(shù)最高值的企業(yè)，還要剔除處理組中傾向指數(shù)低于控制組中傾向指數(shù)最低值的企業(yè)。“平衡性能條件”是指在匹配后的處理組和匹配成功的控制組企業(yè)的各個協(xié)變量沒有顯著差異，即在企業(yè)規(guī)模、勞動生產(chǎn)率、人力資本密集度等方面沒有顯著差異。

3　實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

3.1　變量相關(guān)關(guān)系分析

在相關(guān)關(guān)系分析中，本文用企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的虛擬變量和創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的實(shí)際值作為被解釋變量，用企業(yè)是否獲得政府采購的虛擬變量作為解釋變量，分別用Logit和OLS模型對高新企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。

首先，當(dāng)以“企業(yè)創(chuàng)新與否”的虛擬變量作為被解釋變量，即以新產(chǎn)品銷售收入、專利申請數(shù)和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入作為被解釋變量時，以企業(yè)是否獲得政府采購虛擬變量作為解釋變量，進(jìn)行Logit回歸，回歸結(jié)果見表3。由模型1可知，2013年政府采購虛擬變量的系數(shù)為1.55，且在1%水平上顯著，表明獲得政府采購企業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入比沒有獲得政府采購的企業(yè)高1.55個單位，而2014年和2015年獲得政府采購企業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入比沒有獲得政府采購的企業(yè)分別高1.50和1.35。

表3　Logit模型回歸結(jié)果

同理可知，在模型2和模型3中，獲得政府采購企業(yè)的專利申請數(shù)和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入均顯著高于沒有獲得政府采購的企業(yè)。就以上結(jié)果可以認(rèn)為：在考察期內(nèi)政府采購與企業(yè)創(chuàng)新活動之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系。

其次，分別以創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的實(shí)際值，包括新產(chǎn)品銷售收入、新產(chǎn)品銷售收入占比、專利申請數(shù)、人均專利申請數(shù)、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)密集度作為被解釋變量，以企業(yè)是否獲得政府采購虛擬變量作為解釋變量，進(jìn)行OLS回歸，回歸結(jié)果見表4。前6個模型的政府采購變量的系數(shù)均顯著為正，且在考察期內(nèi)實(shí)證結(jié)果表現(xiàn)得非常穩(wěn)健，模型7的政府采購變量的系數(shù)并不顯著。因此，可以得到初步結(jié)論：政府采購與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入以及人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，而與企業(yè)研發(fā)密集度之間無明顯的相關(guān)關(guān)系。

表4　OLS模型回歸結(jié)果

總的來看，可以認(rèn)為，政府采購與企業(yè)創(chuàng)新活動之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，而且這種正相關(guān)關(guān)系非常穩(wěn)健。盡管如此，這不足以推出二者之間存在因果關(guān)系，二者之間的因果關(guān)系還需要采用PSM模型繼續(xù)進(jìn)行實(shí)證分析。

3.2　傾向指數(shù)匹配結(jié)果分析

本文進(jìn)一步構(gòu)建PSM模型分析二者之間的關(guān)系。首先，本文對潛在創(chuàng)新產(chǎn)出或投入企業(yè)、在位創(chuàng)新產(chǎn)出或投入企業(yè)進(jìn)行定義。定義規(guī)則是：在考察期內(nèi)，獲得政府采購合同的前一年沒有創(chuàng)新產(chǎn)出或創(chuàng)新投入的企業(yè)劃為潛在創(chuàng)新產(chǎn)出企業(yè)或潛在創(chuàng)新投入企業(yè)，有創(chuàng)新產(chǎn)出或創(chuàng)新投入的企業(yè)劃為在位創(chuàng)新產(chǎn)出企業(yè)或在位創(chuàng)新投入企業(yè)。之所以對潛在創(chuàng)新企業(yè)和在位創(chuàng)新企業(yè)進(jìn)行區(qū)分，是因?yàn)檫@兩組企業(yè)的創(chuàng)新決策行為是不同的。沉沒成本是影響企業(yè)創(chuàng)新活動的重要因素，面對不同的成本，企業(yè)可能會做出不同的創(chuàng)新決策。企業(yè)在做出創(chuàng)新決策時必須對可能的新產(chǎn)品新技術(shù)或者專利研發(fā)費(fèi)用、市場銷售前景進(jìn)行評估，而這些環(huán)節(jié)包含了較高的沉沒成本，潛在創(chuàng)新產(chǎn)出企業(yè)由于剛剛涉足某項(xiàng)新產(chǎn)品或新技術(shù)，其面臨的問題是能否跨越必須投入的沉沒成本進(jìn)而做出是否創(chuàng)新的決策。對于在位創(chuàng)新企業(yè)而言，它已經(jīng)承擔(dān)了沉沒成本，其面臨的問題是承擔(dān)起可變成本，進(jìn)而做出創(chuàng)新多少的決策。

如果政府采購的對象是潛在創(chuàng)新產(chǎn)出企業(yè)或潛在創(chuàng)新投入企業(yè)，則針對這類企業(yè)的采購會不會促使其之后產(chǎn)生創(chuàng)新產(chǎn)出或進(jìn)行創(chuàng)新投入？反之，如果政府選擇采購的對象是在位創(chuàng)新產(chǎn)出企業(yè)或在位創(chuàng)新投入企業(yè)，則針對這類企業(yè)的采購會不會使得其之后的創(chuàng)新產(chǎn)出或創(chuàng)新投入增加？為了回答這兩個方面的問題，根據(jù)企業(yè)在獲得政府采購前一年(2013年)的創(chuàng)新活動情況，本文將全部樣本企業(yè)集合分為兩部分：潛在創(chuàng)新產(chǎn)出(投入)企業(yè)子集和在位創(chuàng)新產(chǎn)出(投入)企業(yè)子集，并對每一個樣本企業(yè)子集使用PSM方法進(jìn)行實(shí)際因果關(guān)系分析。

(1)政府采購與企業(yè)是否有創(chuàng)新活動之間的因果關(guān)系分析。本文定義處理變量為企業(yè)在2014年是否獲得政府采購的虛擬變量，處理變量在企業(yè)政府采購金額大于0時為1，否則為0。定義結(jié)果變量為企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新投入的虛擬變量。同時，定義結(jié)果變量為2014年或2015年企業(yè)開始有創(chuàng)新產(chǎn)出或創(chuàng)新投入，以新產(chǎn)品銷售收入為例，取值規(guī)則是在2014年或2015年中的任何一年中企業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入大于0時為1，否則為0，處理組包括2012—2013年沒有新產(chǎn)品銷售收入、2013年沒有政府采購，而2014年獲得政府采購的53家樣本企業(yè)，控制組包括2012—2013年沒有新產(chǎn)品銷售收入、2013—2015年沒有獲得政府采購的6213家企業(yè)，全部樣本企業(yè)為6266家。當(dāng)以專利申請數(shù)和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入作為被解釋變量時，其取值規(guī)則與新產(chǎn)品銷售收入作為被解釋變量時相同，全部樣本企業(yè)分別為5796家和2764家。

本文選擇的匹配方法是“傾向指數(shù)匹配方法”，其中的匹配變量包括企業(yè)獲得政府采購前一年，即2013年的生產(chǎn)效率(以勞動生產(chǎn)率度量)、人力資本密集度(以高素質(zhì)員工比例度量)、企業(yè)規(guī)模(以期末從業(yè)人員數(shù)度量)、企業(yè)成熟度(以企業(yè)壽命度量)以及企業(yè)出口狀態(tài)(以出口情況度量)，通過Probit回歸模型估計傾向指數(shù)，為處理組中的企業(yè)一一配對傾向指數(shù)最接近的控制組企業(yè)。此外，行業(yè)特點(diǎn)作為影響企業(yè)創(chuàng)新活動的因素之一會影響匹配后的結(jié)果，為了保證匹配后的處理組企業(yè)和控制組企業(yè)能處于相似的特征條件下，在匹配時將行業(yè)子集變量加入到協(xié)變量中。

此外，匹配的結(jié)果還需要滿足兩個條件：一是共同支持條件，這個條件在匹配過程中施加，另一個是平衡性能條件，這個條件需要在匹配后驗(yàn)證。匹配結(jié)果與平衡性能檢驗(yàn)結(jié)果見表5?？梢钥闯觯谄ヅ淝?，處理組企業(yè)和控制組企業(yè)的匹配變量的雙樣本T檢驗(yàn)結(jié)果顯示：兩組企業(yè)在勞動生產(chǎn)率、企業(yè)性質(zhì)方面存在顯著性差異。因此，必須在匹配后再次對匹配變量進(jìn)行雙樣本T檢驗(yàn)，以保證匹配結(jié)果滿足平衡性條件。

本文分別選用最鄰近匹配法、半徑匹配法和核匹配法，以新產(chǎn)品銷售收入和專利申請數(shù)的虛擬變量作為創(chuàng)新產(chǎn)出的結(jié)果變量，以研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的虛擬變量作為創(chuàng)新投入的結(jié)果變量，選取勞動生產(chǎn)率、高素質(zhì)員工比例、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)壽命、出口情況以及行業(yè)大類虛擬變量作為匹配變量。匹配后發(fā)現(xiàn)處理組和控制組企業(yè)的所有匹配變量的雙樣本T檢驗(yàn)均不能拒絕原假設(shè)，即匹配后處理組和控制組企業(yè)的匹配變量均不存在顯著性差異，滿足平衡性能條件，匹配成功。

表5　潛在創(chuàng)新企業(yè)匹配前后雙樣本T檢驗(yàn)結(jié)果

匹配結(jié)果如表6所示，ATT即為政府采購對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響。在新產(chǎn)品銷售收入模型中，處理組企業(yè)的值高于控制組企業(yè)0.16左右，而且三種方法的結(jié)果均非常顯著；在專利申請數(shù)模型中，半徑匹配法與核匹配法的處理組企業(yè)的值顯著高于控制組，而最近鄰匹配法的值雖不顯著，但符號為正；在研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入模型中，處理組企業(yè)的值高于控制組企業(yè)0.2左右，而且三種方法的結(jié)果均非常顯著?？傮w來看，在企業(yè)其他條件相同的情況下，獲得政府采購的潛在創(chuàng)新企業(yè)在隨后進(jìn)行創(chuàng)新的概率顯著高于沒有獲得政府采購的潛在創(chuàng)新企業(yè)，即政府采購確實(shí)提高了潛在創(chuàng)新企業(yè)創(chuàng)新的可能性。

表6　潛在創(chuàng)新企業(yè)PSM匹配結(jié)果

(2)政府采購與企業(yè)創(chuàng)新活動之間的因果關(guān)系分析。上一組的匹配結(jié)果回答了兩個問題中的第一個，即對政府采購與企業(yè)是否存在創(chuàng)新活動之間進(jìn)行了因果關(guān)系分析。接下來進(jìn)一步回答第二個問題，即政府采購與企業(yè)創(chuàng)新活動之間的因果關(guān)系。

本次匹配定義處理變量為企業(yè)在2014年是否獲得政府采購合同的虛擬變量，定義結(jié)果變量為企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新投入在2013—2015年的變化。具體來看，以新產(chǎn)品銷售收入的變化作結(jié)果變量為例，處理組包括2013年有新產(chǎn)品銷售收入、2013年沒有獲得政府采購、2014年獲得政府采購的所有企業(yè)，共47家；控制組包括2013年有新產(chǎn)品銷售收入、2013—2015年沒有獲得政府采購的所有企業(yè)，共1835家，兩組企業(yè)共1882家。其他變量作結(jié)果變量時，對處理組和控制組的定義類似。匹配方法和過程與之前的匹配相同，匹配變量仍為企業(yè)獲得政府采購前一年，即2013年的生產(chǎn)效率、人力資本密集度、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成熟度、企業(yè)出口狀態(tài)和行業(yè)虛擬變量。

匹配的平衡性能檢驗(yàn)結(jié)果見表7。匹配后發(fā)現(xiàn)處理組和控制組企業(yè)的所有匹配變量的雙樣本T檢驗(yàn)均不能拒絕原假設(shè)，即匹配后處理組和控制組企業(yè)的匹配變量均不存在顯著性差異，滿足平衡性能條件，匹配成功。

匹配結(jié)果如表8所示，ATT即為政府采購政策對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響。從結(jié)果來看，無論是創(chuàng)新產(chǎn)出變量，還是創(chuàng)新投入變量，結(jié)果都不顯著，這表明，在企業(yè)其他條件相同的情況下，獲得政府采購的在位創(chuàng)新企業(yè)在隨后提高其創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新投入的水平并沒有顯著高于沒有獲得政府采購的在位創(chuàng)新企業(yè)，即政府采購政策對在位企業(yè)創(chuàng)新活動沒有顯著影響。

表7　在位創(chuàng)新企業(yè)匹配前后雙樣本T檢驗(yàn)結(jié)果

表8　在位創(chuàng)新企業(yè)PSM匹配結(jié)果

3.3　實(shí)證結(jié)論的進(jìn)一步分析

為了驗(yàn)證上述結(jié)果的穩(wěn)健性，本文再次將2011—2014年持續(xù)經(jīng)營的企業(yè)作為樣本，采用相同的方法進(jìn)行分析，結(jié)果見表9和表10。可以發(fā)現(xiàn)，對于潛在創(chuàng)新投入或產(chǎn)出企業(yè)而言，政府采購提高了企業(yè)產(chǎn)生更多創(chuàng)新投入或新產(chǎn)品銷售收入的可能性。而對于那些已經(jīng)有創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新投入的企業(yè)而言，政府采購的作用并不顯著，這與前文的研究結(jié)果基本一致。

表9　潛在創(chuàng)新企業(yè)PSM匹配結(jié)果

表10　在位創(chuàng)新企業(yè)PSM匹配結(jié)果

政府采購對企業(yè)創(chuàng)新活動的激勵效應(yīng)是否會受企業(yè)年齡和規(guī)模這兩個因素的影響，即對于年齡和不同規(guī)模的企業(yè)而言，政府采購對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響是否不同？為此，本文分別以企業(yè)年齡和規(guī)模的中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，將前文的處理組企業(yè)分為成熟企業(yè)和年輕企業(yè)，以及大型企業(yè)和小型企業(yè)，同時，分別對潛在創(chuàng)新企業(yè)和在位創(chuàng)新企業(yè)采用相同的方法進(jìn)行匹配，結(jié)果見表11?？傮w上看，對于不同規(guī)?；蚰挲g的企業(yè)組，前面的結(jié)論依然成立，但是不同組別的差異并不顯著。

表11　分年齡和分規(guī)模的潛在創(chuàng)新企業(yè)與在位創(chuàng)新企業(yè)PSM匹配結(jié)果

相比于在位創(chuàng)新企業(yè)，潛在創(chuàng)新企業(yè)的創(chuàng)新意愿更加強(qiáng)烈，創(chuàng)新需求更加迫切，但潛在企業(yè)面臨創(chuàng)新沉沒成本(典型的成本包括：儀器設(shè)備的采購所引致的固定成本，以及由于研發(fā)和生產(chǎn)銷售過程中的信息不完全或不對稱帶來的成本)的問題。只有企業(yè)預(yù)期的產(chǎn)品銷售收入至少能夠覆蓋這些成本，企業(yè)才會開展創(chuàng)新活動。政府采購是潛在創(chuàng)新企業(yè)新產(chǎn)品和新技術(shù)的重要的穩(wěn)定銷售渠道，其提供的訂單價值在總的新產(chǎn)品訂單價值中較高(考察期內(nèi)近半數(shù)企業(yè)，政府采購合同金額與新產(chǎn)品銷售收入的比值超過20%)，這能夠幫助企業(yè)更好地承擔(dān)創(chuàng)新沉沒成本。而對于在位創(chuàng)新企業(yè)而言，在突破創(chuàng)新沉沒成本之后，面臨的更多的是可變成本(如人工費(fèi)、廣告費(fèi)等)。一方面，長期的創(chuàng)新規(guī)劃使得創(chuàng)新投入相對而言存在路徑依賴(在考察期內(nèi)第一年研發(fā)經(jīng)費(fèi)大于0的企業(yè)中，在后兩年均大于0的企業(yè)的占比接近七成)，受包括政府采購在內(nèi)的其他因素變化影響不大。另一方面，在創(chuàng)新產(chǎn)出銷售方面有比較穩(wěn)定的市場渠道，能夠覆蓋自身的可變成本，再加上政府采購提供的訂單價值在其總的新產(chǎn)品訂單價值中可能較小(考察期內(nèi)超過三分之一的企業(yè)，政府采購合同金額與新產(chǎn)品銷售收入的比值低于20%)，結(jié)果，即使沒有政府采購，在位企業(yè)的新產(chǎn)品銷售仍將保持相對穩(wěn)定的狀態(tài)。

4　結(jié)論與展望

本文基于中關(guān)村高新企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，在進(jìn)行相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用傾向得分匹配方法，解決了模型內(nèi)生性和選擇性偏誤的問題，同時引入在位創(chuàng)新和潛在創(chuàng)新的概念，研究了政府采購政策對不同特點(diǎn)企業(yè)的創(chuàng)新活動影響，完善了關(guān)于政府采購政策激勵創(chuàng)新的研究成果。主要結(jié)論：對于潛在創(chuàng)新企業(yè)而言，從創(chuàng)新產(chǎn)出和投入角度看，政府采購政策有明顯的激勵效果；對于在位創(chuàng)新企業(yè)而言，從創(chuàng)新產(chǎn)出和投入，政府采購政策的激勵作用都不顯著?；趯?shí)證研究結(jié)論，本文提出如下政策建議。

第一，提高潛在創(chuàng)新企業(yè)的甄別能力，加大對潛在創(chuàng)新企業(yè)的政府采購支持力度。由于政府采購政策對潛在創(chuàng)新企業(yè)與在位創(chuàng)新企業(yè)的激勵效果不同，政府應(yīng)該加強(qiáng)對兩類創(chuàng)新企業(yè)的甄別能力，在實(shí)施政府采購政策時應(yīng)有所側(cè)重，降低政策實(shí)施成本，提高資源配置效率，提升政策執(zhí)行效果。

第二，優(yōu)化政府采購制度設(shè)計，降低政策門檻。目前各級政府的采購政策大都將產(chǎn)品或服務(wù)限定于某一個類似于新技術(shù)新產(chǎn)品的認(rèn)定名單。而對于缺乏研發(fā)經(jīng)費(fèi)的潛在創(chuàng)新企業(yè)而言，較高的市場融資成本會影響潛在創(chuàng)新企業(yè)的創(chuàng)新意愿。因此，應(yīng)該優(yōu)化政府采購實(shí)施方案，為潛在創(chuàng)新企業(yè)提供類似于預(yù)訂、預(yù)購，或者類似于項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)支持等形式，彌補(bǔ)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)不足，同時為新產(chǎn)品提供銷售渠道，提高企業(yè)的創(chuàng)新意愿。

本文的研究僅僅是初步成果，針對政府采購政策對高新企業(yè)創(chuàng)新活動影響的研究還需要進(jìn)一步深化，深化的方向可以從以下兩個方面進(jìn)行。第一，橫向擴(kuò)展樣本范圍，本文的樣本僅限于中關(guān)村示范區(qū)，并未考慮其他地區(qū)的企業(yè)，而不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府采購規(guī)模及其技術(shù)運(yùn)用能力也會影響政策效果。第二，縱向延長樣本數(shù)據(jù)，本文僅僅利用2011—2015年的兩組數(shù)據(jù)研究政府采購政策的作用，而政策實(shí)施效果可能存在滯后效應(yīng)，這也是有待改進(jìn)的地方。