張 琦， 張悅悅， 段蒙漢， 張 誠

（1.中共成都市委黨校，四川 成都 610110；2.寧波諾丁漢大學(xué) 商學(xué)院，浙江 寧波 315100；3.復(fù)旦大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200433）

1 引言

自十九屆四中全會首次將數(shù)據(jù)列為生產(chǎn)要素后，一系列政策文件提出要促進數(shù)據(jù)要素資源在更大范圍內(nèi)暢通流動，大力培育數(shù)據(jù)要素流通市場。然而，目前數(shù)據(jù)資源在政府間、企業(yè)間以及政企間尚缺乏有效流通，使數(shù)據(jù)要素?zé)o法充分發(fā)揮其作為新的生產(chǎn)要素的作用［1，2］。而同時，政府在數(shù)據(jù)要素流通中承擔了重要的角色［3］，因為政府部門通過長期的統(tǒng)計和監(jiān)測，積累了海量、權(quán)威的數(shù)據(jù)資源，這使其成為數(shù)據(jù)資源的重要供應(yīng)方［3］。隨著企業(yè)越來越依賴外部知識開展創(chuàng)新活動［4］，并在時間、金錢和其他資源上降低創(chuàng)新成本，政府數(shù)據(jù)將可能成為企業(yè)發(fā)展中的關(guān)鍵資源。美國商業(yè)經(jīng)濟協(xié)會的一項研究發(fā)現(xiàn)結(jié)合政府數(shù)據(jù)與私有數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)做出更明智的商業(yè)決策［5］。

目前主要存在兩種政府數(shù)據(jù)資源的獲取方式。首先是政府開放數(shù)據(jù)，即政府向公眾提供政府數(shù)據(jù)來提高透明度、責(zé)任性和價值創(chuàng)造［6，7］。其次是政府采購合同［3，8，9］，即企業(yè)在提供服務(wù)的過程中間接地接觸和使用政府數(shù)據(jù)。具體而言，企業(yè)競標政府的采購任務(wù)，中標后基于采購合同規(guī)定內(nèi)容可使用政府內(nèi)部的特定數(shù)據(jù)，為政府提供相應(yīng)服務(wù)，比如視頻圖像解析、大數(shù)據(jù)云平臺搭建、信息化建設(shè)等。一項研究發(fā)現(xiàn)私營企業(yè)通過政府采購合同的方式接觸和使用了政府數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上提升了自身的人工智能（artificialintelligence，AI）技術(shù)商業(yè)化績效［3］。

不同于開放數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)獲取平等性，政府采購合同為中標企業(yè)提供了特有的政府數(shù)據(jù)資源，而企業(yè)人工智能算法等數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新也依賴有價值的數(shù)據(jù)。但迄今仍缺乏政府數(shù)據(jù)資源是否會幫助企業(yè)產(chǎn)生獨特價值和提升技術(shù)創(chuàng)新水平的實證分析［10］。受制于研究資料的限制，國內(nèi)外學(xué)者對于企業(yè)利用政府數(shù)據(jù)后的收益分析大多局限在單個行業(yè)（如制造業(yè)、采礦業(yè)和生物行業(yè)），缺少跨行業(yè)的綜合分析，在一定程度上影響了結(jié)論的可推廣性。本研究創(chuàng)新性地采用了政府采購合同數(shù)據(jù)集，進一步識別了涉及政府數(shù)據(jù)資源的采購合同任務(wù)（后續(xù)稱為“數(shù)據(jù)密集型政府采購合同”），通過實證研究探討以數(shù)據(jù)密集型政府采購合同為基礎(chǔ)的政府數(shù)據(jù)資源獲取是否以及如何影響不同企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新程度。

本研究對于從理論層面構(gòu)建數(shù)據(jù)要素價值創(chuàng)造的微觀基礎(chǔ)具有一定的啟示［2］，對促進政府數(shù)據(jù)流通、深化政企數(shù)據(jù)共享合作等實踐具有一定的指導(dǎo)意義。首先，政府作為數(shù)據(jù)要素市場的重要供應(yīng)方之一，其擁有的數(shù)據(jù)可以補充企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，以提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。其次，本文揭示了政府數(shù)據(jù)資源促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的有效性依賴于企業(yè)的信息技術(shù)資源，如信息技術(shù)人才、信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施等。

2 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

2.1 政府數(shù)據(jù)資源的重要價值

在數(shù)據(jù)市場中，根據(jù)數(shù)據(jù)持有方的差異可將數(shù)據(jù)分為政府數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)。二者均包含4種來源：自有數(shù)據(jù)、用戶授權(quán)、用戶使用和加工創(chuàng)造［11］。相比較而言，政府數(shù)據(jù)可能包含更多數(shù)據(jù)集，包括預(yù)算和支出、人口、普查、地理、會議記錄等，此外也包括由公共行政部門間接“擁有”的數(shù)據(jù)（例如通過子公司或機構(gòu)），如與氣候／污染、公共交通、擁堵／交通、兒童保育／教育有關(guān)的數(shù)據(jù)［12］。

政府主要通過開放數(shù)據(jù)和采購合同來進行數(shù)據(jù)供應(yīng)。兩者都是挖掘、利用和實現(xiàn)政府數(shù)據(jù)價值、促進數(shù)據(jù)要素流通的重要途徑［13］。從參與主體的角度來看，前者沒有特定指向性地向全社會各主體公開政務(wù)數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)，后者則是通過政企合作的方式面向特定企業(yè)開放特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)。從使用程序角度來看，政府采購相比開放數(shù)據(jù)需要經(jīng)歷更多的步驟，包括項目準備、項目采購、項目執(zhí)行和項目移交等環(huán)節(jié)。值得注意的是，涉及數(shù)據(jù)資源的政府采購合同，其并不是直接針對政府數(shù)據(jù)的采購，而是企業(yè)通過提供相應(yīng)的服務(wù)，比如軟件開發(fā)、信息系統(tǒng)集成實施、數(shù)據(jù)處理分析、視頻圖像處理等，在過程中接觸和使用了政府擁有的數(shù)據(jù)［3］。這些具有獨特性、敏感性和隱私性的政府數(shù)據(jù)可能成為中標企業(yè)的重要資源優(yōu)勢。

以往研究探討了使用政府數(shù)據(jù)資源對于企業(yè)自身生產(chǎn)效率、創(chuàng)新績效和價值創(chuàng)造等多方面的影響。如Williams［8］，Nagaraj［9］發(fā)現(xiàn)政府項目數(shù)據(jù)（如繪制基因組圖和繪制地球圖）能夠提高私營企業(yè)在生物技術(shù)和礦物開采方面的能力?？傮w而言，相比政府開放數(shù)據(jù)的研究，通過政府采購合同方式實現(xiàn)政府數(shù)據(jù)資源流通所產(chǎn)生的商業(yè)價值，尤其是對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的價值分析，目前尚缺乏足夠的實證研究。

2.2 政府數(shù)據(jù)資源和企業(yè)創(chuàng)新

基于政府采購合同的數(shù)據(jù)資源獲?。础皵?shù)據(jù)密集型政府合同”）對于企業(yè)創(chuàng)新可能存在兩種影響機制，一是采購合同簽署這一行為本身的作用，二是數(shù)據(jù)資源的作用。首先，在政府采購合同的作用上，不少實證研究發(fā)現(xiàn)政府采購對企業(yè)的研發(fā)和創(chuàng)新具有積極影響［3，14］。政府為企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)品提供了充足而穩(wěn)定的需求，能夠降低與創(chuàng)新相關(guān)的供應(yīng)鏈風(fēng)險。同時，政府往往是新產(chǎn)品或服務(wù)的主要或第一個用戶，能夠提高企業(yè)產(chǎn)品后續(xù)商業(yè)化成功的概率。但這些研究聚焦的是政府采購為企業(yè)帶來的資金資源、政治聯(lián)系資源，較少關(guān)注數(shù)據(jù)資源。

其次，在數(shù)據(jù)資源的作用上，政府采購合同的排他性確保了政府數(shù)據(jù)資源的非公開性和獨特性。根據(jù)資源基礎(chǔ)觀［15］，具有價值的、不可流動的、不可替代的稀缺資源能夠幫助企業(yè)在同行業(yè)中獲得更大的競爭優(yōu)勢。一方面，數(shù)據(jù)資源可作為企業(yè)創(chuàng)新活動的生產(chǎn)要素直接提高企業(yè)的創(chuàng)新水平。最典型的是企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，如人工智能技術(shù)創(chuàng)新等。人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略因素［16］。政府數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)訓(xùn)練相關(guān)算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提升其人工智能技術(shù)創(chuàng)新［3］。這一數(shù)據(jù)資源獲取和使用的差異性，會直接造成企業(yè)在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新過程中投入的生產(chǎn)要素的差異性，進而造成數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新程度的差異性。那些能夠獲得政府特有數(shù)據(jù)的企業(yè)，更可能在新數(shù)據(jù)上實施算法和軟件創(chuàng)新，發(fā)展和迭代基于數(shù)據(jù)的技術(shù)創(chuàng)新能力，提升數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平［3］。因此，本研究提出假設(shè)1：

假設(shè)1簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同與企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新（即人工智能技術(shù)創(chuàng)新）程度呈顯著正相關(guān)關(guān)系。

另一方面，數(shù)據(jù)資源對于企業(yè)創(chuàng)新存在間接的作用。創(chuàng)新的本質(zhì)就是對新信息進行挖掘以創(chuàng)造和實施新想法［17］。作為新的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)資源可以改變企業(yè)創(chuàng)新的方法、流程，幫助實施差異化［18］。因此，政府數(shù)據(jù)資源可以幫助企業(yè)挖掘出更多的有用信息，識別具有前景的創(chuàng)新方向和市場需求，進而產(chǎn)生更多的創(chuàng)新產(chǎn)出。社會組織或個體可利用政府數(shù)據(jù)信息進行生產(chǎn)、分析決策活動，包括研發(fā)新產(chǎn)品、提供新服務(wù)，減少生產(chǎn)經(jīng)營成本，迎合市場需求，提升自身實力。因此，本研究提出假設(shè)2：

假設(shè)2簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同與企業(yè)的非數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新（即非人工智能技術(shù)創(chuàng)新）程度呈顯著正相關(guān)關(guān)系。

2.3 政府數(shù)據(jù)資源價值創(chuàng)造的條件

數(shù)據(jù)資源從獲取到價值創(chuàng)造的過程，依賴于特定的條件。技術(shù)—組織—環(huán)境（technology-organizationenvironment，TOE）［19］框架是一種以應(yīng)用情境為基礎(chǔ)的綜合性分析框架，可構(gòu)建技術(shù)、組織及環(huán)境等條件交互影響下企業(yè)創(chuàng)新的理論模型。

首先，在技術(shù)層面，原始數(shù)據(jù)由于碎片化、非結(jié)構(gòu)性的特征，本身并不具有生產(chǎn)要素的屬性，需要經(jīng)過收集、存儲、清理、分析后，轉(zhuǎn)化為具有實用價值的數(shù)據(jù)，才能作為生產(chǎn)要素投入最終產(chǎn)品的生產(chǎn)。數(shù)據(jù)資源的挖掘依賴于信息技術(shù)。因此，數(shù)據(jù)資源的價值創(chuàng)造需要一系列適配的信息技術(shù)資源，如信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)分析員工［20］，這意味著信息技術(shù)投資水平高的企業(yè)更有可能有效地處理、分析和利用政府數(shù)據(jù)資源。根據(jù)資源基礎(chǔ)觀［15］，數(shù)據(jù)資源能在與其他互補性資源的結(jié)合過程中驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新和價值創(chuàng)造，提高企業(yè)知識創(chuàng)造、知識發(fā)現(xiàn)和知識吸收等能力［2，21］。當數(shù)據(jù)被有效提煉成更有意義的信息作為重要的投入要素，進入企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)后［21］，數(shù)據(jù)對企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，無論是數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新還是非數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，都會有更強的提升作用。因此，本研究提出假設(shè)3：

假設(shè)3企業(yè)的信息技術(shù)投資水平能夠調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)密集型政府采購合同和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度的關(guān)系。即相比信息技術(shù)投資水平低的企業(yè)，信息技術(shù)投資水平高的企業(yè)，簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新程度的正相關(guān)關(guān)系更強。

其次，在組織層面，已有研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)據(jù)文化顯著影響其使用數(shù)據(jù)資源的意識和能力。企業(yè)高管的數(shù)據(jù)分析和信息技術(shù)背景對企業(yè)數(shù)據(jù)文化有重要的塑造作用［22］。此外，高管的信息技術(shù)背景也能夠進一步促進組織對信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、信息技術(shù)人才等互補性資源的投資。因此，本研究提出假設(shè)4：

假設(shè)4企業(yè)高管的信息技術(shù)相關(guān)背景能夠調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)密集型政府采購合同和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度的關(guān)系。即相比高管沒有信息技術(shù)相關(guān)背景的企業(yè)，高管有信息技術(shù)相關(guān)背景的企業(yè)，簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新程度的正相關(guān)關(guān)系更強。

最后，在環(huán)境層面，當企業(yè)所處的行業(yè)具有較高的數(shù)字化或信息化水平，其通常也具有較強的數(shù)據(jù)意識和對數(shù)據(jù)資源的使用能力［23］。一般來說，軟件行業(yè)的企業(yè)往往具有較強的使用數(shù)據(jù)和信息技術(shù)的意識和能力［24］。這些企業(yè)更能充分挖掘政府數(shù)據(jù)資源來提高自身創(chuàng)新水平。因此，本研究提出假設(shè)5：

假設(shè)5相比非軟件行業(yè)的企業(yè)，軟件行業(yè)的企業(yè)，簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新程度的正相關(guān)關(guān)系更強。

3 變量和模型

3.1 樣本說明

本研究整合了三份數(shù)據(jù)源對上述假設(shè)進行驗證。首先，本研究從中國政府采購網(wǎng)收集了2012—2019年期間公開的793327條政府招標合同。為識別政府合同是否是數(shù)據(jù)密集型政府采購合同，主要通過以下步驟進行篩選。

（1）確定合同任務(wù)與數(shù)據(jù)收集、信息系統(tǒng)建設(shè)、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容相關(guān)。企業(yè)為政府進行數(shù)據(jù)收集（比如物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市項目），為政府進行數(shù)字化和信息化工程建設(shè)（如將文本檔案資源進行數(shù)字化），集成政府已有的數(shù)據(jù)資源、政府數(shù)據(jù)分析（如視頻圖像分析）等過程都可能讓企業(yè)接觸和使用政府所擁有的特有數(shù)據(jù)資源。本研究根據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)制定了表1的關(guān)鍵詞表。包含這些關(guān)鍵詞的政府采購合同將被認為是中標企業(yè)能夠獲取和使用政府所擁有的數(shù)據(jù)資源。

表1 數(shù)據(jù)密集型政府采購合同的關(guān)鍵詞定義

（2）根據(jù)政府采購合同的標題內(nèi)容，進行分詞和關(guān)鍵詞匹配，得到20779條數(shù)據(jù)密集型政府采購合同。這些數(shù)據(jù)合同的中標單位中，共有175家上市公司，49%的企業(yè)來自軟件與軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，其次為計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)（16%）。

本研究從全球?qū)＠y(tǒng)計數(shù)據(jù)庫（PATSTAT）和國泰安數(shù)據(jù)庫收集了截至2020年底中國所有上市公司的專利授權(quán)情況。專利數(shù)據(jù)可以用于衡量公司的創(chuàng)新能力。然后，從國泰安數(shù)據(jù)庫獲取了2012年至2019年中國上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)，包括各公司規(guī)模、信息技術(shù)（informationtechnology，IT）投資水平、營業(yè)總收入等。最終得到中國上市公司的創(chuàng)新數(shù)據(jù)、政府采購數(shù)據(jù)以及財務(wù)數(shù)據(jù)，基于8705家企業(yè)—年份觀測值的面板數(shù)據(jù)進行后續(xù)的回歸分析。

3.2 變量定義

本文選取中國上市企業(yè)的專利創(chuàng)新指標作為被解釋變量。為區(qū)分企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和非數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，分別采用兩個代理變量來進行測量，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)AI相關(guān)專利授權(quán)數(shù)量，非數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)非AI相關(guān)專利授權(quán)數(shù)量。

具體來說，專利可以分為發(fā)明專利、實用新型專利以及外觀設(shè)計專利3個主要創(chuàng)新方向，創(chuàng)新程度依次遞減。發(fā)明專利是對產(chǎn)品和方法進行改進的新技術(shù)方案，實用新型專利是指在產(chǎn)品的形狀、結(jié)構(gòu)適用實際新技術(shù)的研發(fā)方案。外觀設(shè)計是關(guān)于產(chǎn)品外觀的裝飾或藝術(shù)設(shè)計創(chuàng)新。因此，在非AI專利授權(quán)數(shù)的細分指標上，還使用企業(yè)的非AI發(fā)明專利授權(quán)數(shù)（非AI發(fā)明數(shù)量）、實用新型專利授權(quán)數(shù)（非AI實用新型數(shù)量）以及外觀設(shè)計專利授權(quán)數(shù)（非AI外觀設(shè)計數(shù)量）各取對數(shù)后作為企業(yè)非數(shù)字化技術(shù)創(chuàng)新程度的測量。

本研究關(guān)注的核心解釋變量是企業(yè)在當年是否已簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同（Digitalbid）。需先識別企業(yè)首次簽署政府合同（Bid）的時間，若當年還未簽署過任何政府合同則值為0，簽署年及之后該值都為1。之后，再識別企業(yè)首次簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同（Digital）的時間，若當年已簽署過數(shù)據(jù)密集型政府采購合同，則Digital為1，否則為0。Digitalbid為Digital和Bid的交乘項。

本研究考慮的3個調(diào)節(jié)變量分別對應(yīng)技術(shù)、組織和環(huán)境三個層次。其中技術(shù)層面關(guān)注企業(yè)IT投資水平，定義為企業(yè)當年IT資產(chǎn)總額（經(jīng)總資產(chǎn)標準化）（IT投資水平）。IT類資產(chǎn)由國泰安數(shù)據(jù)庫的資產(chǎn)詳細類別中根據(jù)關(guān)鍵字（信號、信息、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、IP、系統(tǒng)、管理、通訊、監(jiān)控、電子、軟件、計算機、電腦）篩選得到。組織層面關(guān)注高管的IT背景（決策層IT背景）。根據(jù)上市公司高管的個人簡歷，若其獲得過計算機科學(xué)、信息系統(tǒng)等相關(guān)學(xué)位，或曾經(jīng)擔任過企業(yè)首席技術(shù)官、首席信息官等，則賦值為1，否則為0。在環(huán)境層面，主要關(guān)注企業(yè)所在的行業(yè)特征，若企業(yè)屬于“軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)”（根據(jù)《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》），則賦值為1，否則為0。

在控制變量上，模型包括了合同層面（如政府采購合同累計數(shù)量和累計金額）、董事層面（如獨立董事人數(shù)、女性董事人數(shù)）、公司層面（如研發(fā)費用、營業(yè)總收入、員工人數(shù)、是否國有企業(yè)）等可能影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的因素。最后，模型控制了企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。

3.3 模型估計

3.3.1 傾向得分匹配法

政府可能基于對公司所屬行業(yè)、經(jīng)營狀況等因素的綜合考量而簽署采購合同，因此簽署政府采購合同并非完全外生。本研究使用傾向得分匹配法對簽署政府采購合同和沒有簽署政府采購合同的企業(yè)進行匹配?？紤]到政府采購合同簽署有行業(yè)傾向性，因此將公司所屬行業(yè)作為分類變量，確保處理組公司與匹配的對照組公司處于同一行業(yè)。進一步，考慮到政府選擇采購供應(yīng)商時會考量公司的運營狀況、企業(yè)規(guī)模，因此將公司的財務(wù)指標納入匹配協(xié)變量。最后，由于樣本中不同公司首次簽署政府采購合同的時間點是不同的，本研究以處理組各公司首次簽署政府采購合同時間的前5年作為匹配時間點，采用logit回歸、有放回的臨近匹配方式。經(jīng)檢驗，匹配效果較好。

3.3.2 三重差分法

本研究關(guān)注簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，但政府采購合同簽署本身對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度就有影響［3］，即數(shù)據(jù)密集型政府合同兼具政府數(shù)據(jù)資源和政府合同這兩種作用機制?？紤]到本研究主要關(guān)注的是政府數(shù)據(jù)資源對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來的作用，而不是政府采購合同簽署這一事件本身的影響，為了準確估計政府數(shù)據(jù)資源對上市公司技術(shù)創(chuàng)新的平均處理效果（averagetreatmenteffect，ATE），采取三重差分法對主假設(shè)進行檢驗。三重差分法是在雙重差分法基礎(chǔ)上的改進，可以控制政策效應(yīng)和時間效應(yīng)以外的其他外生沖擊的凈效應(yīng)。本研究的模型如（1）式

其中yit是本研究的5個被解釋變量，即AI專利數(shù)量和非AI專利數(shù)量（包括細分項的發(fā)明專利數(shù)量、實用新型專利數(shù)量、外觀設(shè)計專利數(shù)量）。Bidit表示當年是否在企業(yè)i首次簽署政府采購合同的時間之后，若當年該公司簽署或已簽署過任何政府采購合同，Bidit賦值為1，反之為0。Digitalbidit是Digitalit與Bidit的相乘項。Digitalit是企業(yè)首次簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同的時間，若當年已簽署過數(shù)據(jù)密集型政府采購合同，則Digitalit為1，否則為0。由于Digitalbidit和Digitalit共線，因此模型（1）去掉Digitalit。ω2的系數(shù)可以視為數(shù)據(jù)密集型政府采購合同的簽署對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的凈效應(yīng)，即去掉了簽署政府采購合同這一行為本身對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。cit為控制變量的集合。θt為年份固定效應(yīng)，σi為企業(yè)個體固定效應(yīng)，γit為隨機誤差。

4 實證結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計

從描述性統(tǒng)計結(jié)果看，樣本企業(yè)平均每年AI專利授權(quán)數(shù)量為1.05個，非AI專利授權(quán)數(shù)量為3.89個，其中非AI專利中的發(fā)明授權(quán)數(shù)量為2.04個，實用新型專利授權(quán)數(shù)量為2.57個，外觀設(shè)計專利授權(quán)數(shù)量為1.45個。核心自變量Digitalbid在樣本中的均值是0.02。樣本中有29%的企業(yè)屬于軟件行業(yè)，企業(yè)IT投資水平（經(jīng)總資產(chǎn)調(diào)整）最大值是1.14，企業(yè)決策層具有IT背景的比例大約在6%。所有變量的方差膨脹系數(shù)均值為1.35，表明模型變量之間不存在顯著的多重共線性問題。

4.2 主效應(yīng)分析

表2報告了模型（1）的回歸結(jié)果。列（1）估計系數(shù)為正（β=0.088，p＜0.01），表明簽署了數(shù)據(jù)密集型政府采購合同的企業(yè)相比簽署其他類型政府采購合同，能顯著提升每年的AI專利數(shù)，證實了假設(shè)1；列（2）、（3）的的估計系數(shù)均為正且顯著（β=0.126，p＜0.05；β=0.097，p＜0.05），說明數(shù)據(jù)密集型政府采購合同可以增強企業(yè)非AI專利數(shù)（尤其是其中的發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量），證實了假設(shè)2。但列（4）中，估計系數(shù)不顯著。列（5）對非AI外觀設(shè)計數(shù)量的估計系數(shù)顯著為正（β=0.117，p＜0.01）。因此，數(shù)據(jù)密集型政府采購合同對不同專利類型數(shù)量存在異質(zhì)性作用，即政府數(shù)據(jù)資源雖然對非AI發(fā)明專利創(chuàng)新有促進效果，但對實用新型專利創(chuàng)新的提升作用并不具有統(tǒng)計意義上的顯著性。

表2 數(shù)據(jù)密集型政府采購合同對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用

4.3 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

4.3.1 IT投資水平的調(diào)節(jié)作用

表3報告了IT投資水平對數(shù)據(jù)密集型政府采購合同和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。列（1）顯示IT投資水平對簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同和AI專利數(shù)量的關(guān)系有顯著的提升作用（β=0.322，p＜0.05）；列（2）、（3）、（4）顯示，在非AI專利數(shù)量（β=0.891，p＜0.01）、非AI發(fā)明數(shù)量（β=0.827，p＜0.01）和非AI實用新型數(shù)量（β=0.311，p＜0.01）方面，IT投資水平高的企業(yè)的平均專利數(shù)量顯著高于IT投資水平低的企業(yè)，即簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同對于高IT投資水平的企業(yè)的非數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平有更強的提升作用。但對于創(chuàng)新程度最低的非AI外觀設(shè)計數(shù)量，Digitalbid和IT投資水平之間存在顯著為負的交互作用（β=-0.287，p＜0.1）?？傮w而言，企業(yè)的IT投資水平能夠正向調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)密集型政府采購合同和（更高水平的）企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系，即高IT投資水平的企業(yè)簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同對其數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和非數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新都有更明顯的提升效果，證實了假設(shè)3。

表3 IT投資水平對數(shù)據(jù)密集型政府采購合同和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

4.3.2 企業(yè)決策層IT背景的調(diào)節(jié)作用

表4報告了企業(yè)決策層IT背景對數(shù)據(jù)密集型政府采購合同和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。列（1）、（3）的結(jié)果表明決策層有IT背景的企業(yè)，簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同對AI專利數(shù)量（β=0.172，p＜0.01）和非AI發(fā)明數(shù)量（β=0.369，p＜0.05）都有顯著的提升作用，對非AI實用新型和外觀設(shè)計數(shù)量沒有展現(xiàn)出顯著的調(diào)節(jié)作用?？傮w而言，決策層有IT背景的企業(yè)，簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同對其數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和更高水平的非數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新都有更明顯的提升效果，證實了假設(shè)4。

4.3.3 軟件行業(yè)的調(diào)節(jié)作用

表5報告了軟件行業(yè)對數(shù)據(jù)密集型政府采購合同和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。列（1）～（5）的結(jié)果表明軟件行業(yè)企業(yè)簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同后的AI專利數(shù)量、各種類型的非AI專利數(shù)量都有更顯著的提升，即軟件企業(yè)簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購合同對數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和非數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新都有更明顯的提升效果，證實了假設(shè)5。

表5 行業(yè)對數(shù)據(jù)密集型政府采購合同和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

5 結(jié)論與啟示

政企合作是促進政府數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的有效路徑。然而，當前我國對于數(shù)據(jù)要素的流通規(guī)律和管理方法的認識和實踐仍處于探索期，對政府數(shù)據(jù)的商業(yè)價值研究尚不深入。本研究聚焦政府和企業(yè)之間基于采購合同的合作，深入分析數(shù)據(jù)密集型政府采購合同是否能夠提升中標企業(yè)的創(chuàng)新水平，得到以下的結(jié)論：（1）數(shù)據(jù)密集型政府采購合同會顯著增加上市公司的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新程度（AI專利數(shù)量）和非數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新程度（非AI專利數(shù)量）。表明企業(yè)通過政府采購合同獲取的政府數(shù)據(jù)資源可以顯著提升技術(shù)創(chuàng)新水平。（2）政府數(shù)據(jù)資源對企業(yè)創(chuàng)新的提升效應(yīng)在信息技術(shù)資源較豐富的場景下得到了加強，即IT投資水平高、企業(yè)決策層具有IT背景以及軟件行業(yè)的企業(yè)能夠從政府數(shù)據(jù)中提升更多的技術(shù)創(chuàng)新水平。

本研究具有一定的理論意義。首先，通過研究上市公司簽署數(shù)據(jù)密集型政府合同是否提高數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新程度這一問題補充了數(shù)據(jù)經(jīng)濟學(xué)和數(shù)據(jù)要素流通等新興文獻。研究結(jié)論為政府在數(shù)據(jù)要素市場流通中的作用提供了嚴謹?shù)膶嵶C依據(jù)，也為政府基于采購合同這一為企業(yè)發(fā)展供應(yīng)數(shù)據(jù)要素的方式提供了新的思路。其次，本研究進一步探討了政府數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)造條件，基于TOE框架拓展分析了企業(yè)IT投資水平等特性在政府數(shù)據(jù)資源價值實現(xiàn)過程中的調(diào)節(jié)作用，揭示了政府數(shù)據(jù)資源促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的有效性依賴于企業(yè)投資適配的信息技術(shù)資源。

本研究對于政府推廣基于數(shù)據(jù)資源的政企合作模式和實施創(chuàng)新激勵政策等實踐具有一定的指導(dǎo)意義。本文表明以數(shù)據(jù)資源為基礎(chǔ)的政企合作能夠提升企業(yè)創(chuàng)新水平，但是提升效果受到企業(yè)特點、產(chǎn)業(yè)特點的影響。因此，政府需要結(jié)合企業(yè)特質(zhì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，使創(chuàng)新政策更有針對性。具體而言，在招標過程中，政府可以適當向特定對象進行政策傾斜，如IT投資水平高、高管具有IT背景、軟件行業(yè)的企業(yè)等，它們往往能夠更充分地利用數(shù)據(jù)資源，從而最大程度地提升自身技術(shù)創(chuàng)新程度。此外，在數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)也應(yīng)注意投資適配的信息技術(shù)資源，如信息技術(shù)人才、信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施等，以在未來更好地從數(shù)據(jù)資源中獲益。

本研究仍有一些不足。如本研究關(guān)注政府和企業(yè)之間基于采購合同的數(shù)據(jù)流通方式（即企業(yè)在投標任務(wù)執(zhí)行過程中接觸和使用政府數(shù)據(jù)），未來研究可以進一步考慮企業(yè)通過第三方數(shù)據(jù)交易所的方式，以及企業(yè)與企業(yè)之間的數(shù)據(jù)資源流動對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來的影響。