宋淇　王建國

摘要：政府采購是激勵企業(yè)創(chuàng)新的重要措施。研究政府采購對企業(yè)創(chuàng)新的影響，對完善政府采購支持企業(yè)創(chuàng)新配套政策，引導(dǎo)金融資本與企業(yè)創(chuàng)新有效對接，推動我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實施具有重要意義。本文基于2012年-2016年的北京市3000家高新技術(shù)制造業(yè)企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)，運用了二元邏輯回歸、多元線性回歸、交叉線性回歸方法，研究了獲得政府采購的企業(yè)特征、政府采購對創(chuàng)新績效的影響以及政府采購政策效果的異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模大的企業(yè)更容易獲得政府采購，而內(nèi)資企業(yè)比外資企業(yè)更容易獲得政府采購;政府采購政策會推動以研發(fā)投入、專利申請數(shù)和新產(chǎn)品收入指標(biāo)來衡量的企業(yè)創(chuàng)新能力的提高;當(dāng)企業(yè)規(guī)模擴大時，當(dāng)企業(yè)是出口型企業(yè)時，政府采購政策對企業(yè)創(chuàng)新績效的推動作用更明顯。

關(guān)鍵詞：政府采購 企業(yè)創(chuàng)新績效 政策效果 異質(zhì)性 創(chuàng)新投入 創(chuàng)新產(chǎn)出

一、引言

政府采購政策與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系越來越被重視。內(nèi)生長理論指出，技術(shù)進步是推動經(jīng)濟增長的根本原因，但是當(dāng)技術(shù)的研發(fā)產(chǎn)生知識溢出時，便會出現(xiàn)搭便車的現(xiàn)象，創(chuàng)新的社會成本遠遠低于個人成本，便會導(dǎo)致市場失靈。因此，當(dāng)個人投資在技術(shù)創(chuàng)新的回報小于成本時，私人資本便會減少甚至停止對技術(shù)創(chuàng)新的投入，科技創(chuàng)新研發(fā)受到約束，市場無法起到創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置的作用，便會導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新的市場失靈。因此，必須依靠市場以外的力量進行協(xié)調(diào)規(guī)范，政府扮演著一個重要的角色。政府采購是鼓勵研發(fā)技術(shù)創(chuàng)新、實施宏觀調(diào)控、推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要政策工具。新的技術(shù)新的產(chǎn)品在進入市場的時候，都會遇到不同程度的阻礙，技術(shù)的轉(zhuǎn)化如果不能落實，則會導(dǎo)致企業(yè)的損失。因此，研究政府采購對企業(yè)創(chuàng)新的影響，對完善政府采購支持企業(yè)創(chuàng)新配套政策，推動我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實施具有重要意義。本文從企業(yè)獲得政府采購的特征、政府采購對創(chuàng)新績效的影響以及政府采購政策效果的異質(zhì)性三個方面進行分析。

（一）數(shù)據(jù)來源與變量選擇

北京作為國內(nèi)高新企業(yè)聚集地，其高新企業(yè)在全國具有代表性。本研究使用的是北京市高新技術(shù)制造業(yè)2012年-2016年五年的制造業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，樣本量為15247份。樣本數(shù)據(jù)來源于數(shù)據(jù)庫的隨機抽樣方法選取的樣本。樣本數(shù)據(jù)覆蓋制造業(yè)行業(yè)中的多種行業(yè)。經(jīng)過篩選，剔除掉兩家不合格的樣本數(shù)據(jù)，最終使用樣本量為15245份。該數(shù)據(jù)中包含了企業(yè)人數(shù)、新產(chǎn)品收入、專利申請數(shù)、所有制類型、行業(yè)代碼等多項指標(biāo)數(shù)據(jù)。

下面對本文所需要的指標(biāo)變量進行解釋說明，詳見表1-1：

（二）計量模型設(shè)定

1.企業(yè)獲得政府采購的影響因素。因為我們將企業(yè)是否獲得政府采購設(shè)為虛擬二元變量，并且作為因變量。我們采用二分邏輯（Logistic）回歸模型來考察什么樣的企業(yè)更容易獲得政府采購，方程如下：

（1-1）

其中，為獲得政府采購的幾率，為沒有獲得政府采購的幾率，是企業(yè)年齡，是企業(yè)就業(yè)規(guī)模，都為連續(xù)變量。C是虛擬變量集合，分別包括企業(yè)是否進口二分虛擬變量、企業(yè)所有制虛擬變量、行業(yè)分類虛擬變量。是截距，、、是回歸系數(shù)向量，衡量了自變量對因變量的影響程度;為殘差項。

2.采購政策對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。多元線性回歸模型。我們以2012年到2016年北京市高新技術(shù)制造業(yè)15245個企業(yè)樣本進行回歸分析，被解釋變量分別采用研發(fā)投入、專利授權(quán)數(shù)、新產(chǎn)品收入;解釋變量用企業(yè)特征和政策變量，其中企業(yè)特征我們從企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、是否出口、所有制、行業(yè)分類，是否獲得政府采購考慮。結(jié)合以往經(jīng)驗，采用以下模型：

（1-2）

其中，，行業(yè)分類參照組是計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，企業(yè)所有制分類參照組是國有企業(yè)，為隨機誤差項。

3.采購政策效果異質(zhì)性：交叉線性回歸模型。根據(jù)以上分析提出本文的假設(shè)：

假設(shè)：政府采購對企業(yè)研發(fā)投入的作用效果與企業(yè)規(guī)模、企業(yè)創(chuàng)辦時長、行業(yè)分類、是否是出口企業(yè)、所有制有關(guān)。

本文采用線性回歸模型，在方程中引入交叉項，考察政策效果與企業(yè)本身特征的關(guān)系。

（1-3）

其中，，HET為企業(yè)規(guī)模、年齡、出口、行業(yè)或所有制虛擬變量。政府采購變量和企業(yè)特征變量交叉系數(shù)是本文關(guān)注的重點。

二、回歸分析

（一）企業(yè)特征對獲得政府采購的影響分析

對于二元邏輯回歸的解讀，先介紹一個概念OR值，在最小二乘回歸中，由于模型的擬合是完全線性的，某個自變量改變的影響不依賴于其他自變量。因此，最小二乘回歸系數(shù)可以被簡單解釋為改變自變量的一個單位對因變量的影響。而在邏輯回歸中，我們不是對一個獨立的因變量本身進行線性擬合，而是對odds的對數(shù)進行線性擬合。為了解釋自變量對odds的效應(yīng)，需要分析odds ratio，這個統(tǒng)計量在表格中以EXP（B）的形式呈現(xiàn)。即：

結(jié)合表2-1以及OR計算公式可知，就業(yè)規(guī)模的OR值為2.407，且系數(shù)顯著，意味著每當(dāng)企業(yè)就業(yè)規(guī)模增加一個單位時，企業(yè)獲得政府采購的幾率比上升（2.407-1）100%=140.7%;企業(yè)創(chuàng)辦時長對獲得政府采購的影響不顯著;在行業(yè)分類的變量中，集體企業(yè)相對于國有企業(yè)對企業(yè)獲得政府采購的概率影響更大，私營企業(yè)相對更小，但這兩者在統(tǒng)計不顯著;相對于國有企業(yè)，外資企業(yè)OR為0.7，小于1。外資企業(yè)相對于國有企業(yè)獲得政府采購合同可能性更低，內(nèi)資企業(yè)總體上來說在獲得政府采購的概率上差別不大;在所有制中，相對于計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，其他行業(yè)獲得采購合同的概率更低。

（二）政府采購政策效果的分析

從表2-2可以看出，對于以企業(yè)研發(fā)資金來衡量創(chuàng)新績效的模型1，政府采購的系數(shù)為0.008，在0.05的置信水平下顯著，這說明獲得政府采購對研發(fā)投入資金具有正向影響。對于以專利申請書來衡量創(chuàng)新績效的模型2，政府采購系數(shù)顯著為0.112，這意味著每當(dāng)企業(yè)獲得一份政府采購合同時，企業(yè)的專利申請數(shù)便會增加11.2%。對于以新產(chǎn)品收入來衡量創(chuàng)新績效的模型3，政府采購系數(shù)顯著為0.024，這表明政府采購對企業(yè)新產(chǎn)品收入起到了推動作用。總之，政府采購能夠顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新績效。

其它企業(yè)特征對企業(yè)創(chuàng)新績效也產(chǎn)生重要影響。企業(yè)規(guī)模系數(shù)顯著為正，這說明大企業(yè)的創(chuàng)新績效更高。創(chuàng)辦時長對創(chuàng)新績效的影響不確定，對研發(fā)資金投入無影響，對專利申請書的影響顯著為負，但是對新產(chǎn)品收入的影響顯著為正。從行業(yè)角度來看，相對于計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、其他行業(yè)對企業(yè)績效的影響更小。從所有制角度看，相對于國有企業(yè)，集體企業(yè)、私營企業(yè)、外資企業(yè)的影響更小。

（三）政府采購政策效果異質(zhì)性分析

表2-3給出了以研發(fā)投入作為創(chuàng)新績效指標(biāo)的結(jié)果，以專利申請書和新產(chǎn)品收入為創(chuàng)新績效指標(biāo)的結(jié)果與之相近。從表2-3可以看出，企業(yè)就業(yè)規(guī)模與是否獲得政府采購的交互系數(shù)為0.062，在0.01置信水平下顯著。這表明企業(yè)規(guī)模與企業(yè)是否獲得政府采購存在協(xié)同效應(yīng)，即政府采購對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入的影響隨著企業(yè)規(guī)模的擴大而增大，即大企業(yè)獲得政府采購后，研發(fā)投入力度更大，政策效果更好。這可能是因為大企業(yè)具有規(guī)模效應(yīng)，更能發(fā)揮采購資金的效果。企業(yè)年齡和是否獲得政府采購的交互項系數(shù)為0.068，在0.1的置信水平下顯著。這說明，企業(yè)創(chuàng)辦時長每增加一單位，政府采購對研發(fā)投入的推動效應(yīng)將增長0.068個單位。但是，在以專利申請書和新產(chǎn)品收入為創(chuàng)新績效指標(biāo)的回歸結(jié)果中，年齡和是否獲得政府采購的交互項系數(shù)不顯著。企業(yè)是否出口與是否獲得政府采購合同的交互系數(shù)為0.03，在0.05置信水平上顯著，這說明當(dāng)企業(yè)性質(zhì)從不出口向出口轉(zhuǎn)變時，對研發(fā)投入資金影響更大，即當(dāng)出口企業(yè)獲得政府采購合同時政策效果更好。行業(yè)一共存在三個交叉項，p值分別為0.339、0.803、0.882遠遠大于臨界值0.05。因此，行業(yè)特征對政策效果沒有直接影響。同樣的企業(yè)所有制有三個交叉項，p值分別為0.599、0.801、0.983大于臨界值0.05，故所有制對政策效果也沒有直接影響。

表2-3 政府采購政策異質(zhì)性：從研發(fā)資金角度分析，交叉線性回歸

模型1（就業(yè)規(guī)模與政府采購交叉） 模型2（企業(yè)年齡與政府采購交叉） 模型3（出口企業(yè)與政府采購交叉） 模型4（行業(yè)分類與政府采購交叉） 模型5（所有制與政府采購交叉）

EMP*PRO 0.062***

（5.6）

AGE*PRO 0.068*

（1.726）

EXP*PRO 0.03**

（2.005）

IND1*PRO -0.032

（-1.352）

IND2*PRO -0.012

（-0.874）

IND3*PRO -0.006

（-0.898）

REG1*PRO -0.037

（-0.748）

REG2*PRO -0.008

（-0.598）

REG3*PRO -0.005

（-0.248）

注：***、**、*分別表示在0.01、0.05、0.1置信水平下顯著;括號內(nèi)的數(shù)值是t值;除了交叉項，還加入了企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、是否出口、行業(yè)和所有制變量。

三、結(jié)論

本文基于2012年-2016年的北京市3000家高新技術(shù)制造業(yè)企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)，研究了政府采購對高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新績效的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，規(guī)模大的企業(yè)更容易獲得政府采購，而內(nèi)資企業(yè)比外資企業(yè)更容易獲得政府采購，行業(yè)分類、企業(yè)是否出口、企業(yè)創(chuàng)辦時長對企業(yè)獲得政府的影響不大;第二，政府采購政策會推動企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入、專利申請數(shù)、新產(chǎn)品收入等企業(yè)創(chuàng)新績效指標(biāo)的提高，因而在很大程度上會激勵企業(yè)創(chuàng)新;第三，政府采購政策的效果與企業(yè)規(guī)模、企業(yè)是否出口具有正向協(xié)同效應(yīng)，即當(dāng)企業(yè)規(guī)模擴大時，當(dāng)企業(yè)是出口型企業(yè)時，政府采購政策對企業(yè)創(chuàng)新績效的推動作用更明顯。

參考文獻：

[1]鄧翔，李雙強，李德山.政府采購、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新[J].科技進步與對策，2018，23（6）：51-58.

[2]馬承君，王建國，楊穎梅，劉杰.政府采購政策對高新企業(yè)創(chuàng)新活動影響的效應(yīng)分析[J].中國科技論壇，2018，13（7）：21-28.

[3]王茜.創(chuàng)新政府采購方式，助力中小企業(yè)發(fā)展[J].全球科技經(jīng)濟瞭望，2015，9（3）：12-14.

[4]張九慶.科研眾包對中國科研活動的影響[J].中國科技論壇，2015，30（3）：23-28.

[5]陳永立，鄒洋.政府資助與政府采購對企業(yè)科技創(chuàng)新影響的差異研究—基于省級面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].宏觀經(jīng)濟，2015，18（3）：21-25.

[6]李燕，朱春奎.政府采購對技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)[J].中國科技論壇，2016，13（9）：8-11.

[7]李建軍，朱春奎.促進自主創(chuàng)新的政府采購政策[J].中國科技論壇，2015，8（2）：15-19.

[8]艾冰，陳曉紅.政府采購與自主創(chuàng)新的關(guān)系[J].管理世界，2008，30（3）：169-170.

[9]萬啟偉.政府采購與自主創(chuàng)新的實證研究[D].成都：西南交通大學(xué)，2012.

[10]賈明琪，朱亞寧，辛江龍等.技術(shù)創(chuàng)新與政府采購關(guān)系實證研究———基于開放性視角[J].科技進步與對策，2014，31（20）：18-22.

[11]ASCHHOFFB， SOFKA W.Innovation on demand can? public procurement drive market success of innovations[J].Re-asch Policy，2009，38（8）：1235-1247.

基金項目：北京市教委實培計劃項目“創(chuàng)新政策對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響”（項目號：71B1910810）、北京社會科學(xué)基金青年項目“京津冀基本公共服務(wù)均等化對北京市人口規(guī)模和人力資本水平的影響”（16YJC052）、北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助項目“京津冀協(xié)同發(fā)展對北京市人口規(guī)模影響的模擬研究”（項目編號：2015000020124G077）、北京信息科技大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)一級學(xué)科建設(shè)項目（項目號：5121911020）。

（作者單位：北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院）