張 琦， 張悅悅， 段蒙漢， 張 誠(chéng)

（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(huì)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(jìn)數(shù)據(jù)要素資源在更大范圍內(nèi)暢通流動(dòng)，大力培育數(shù)據(jù)要素流通市場(chǎng)。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(shí)，政府在數(shù)據(jù)要素流通中承擔(dān)了重要的角色［3］，因?yàn)檎块T通過長(zhǎng)期的統(tǒng)計(jì)和監(jiān)測(cè)，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(shí)開展創(chuàng)新活動(dòng)［4］，并在時(shí)間、金錢和其他資源上降低創(chuàng)新成本，政府?dāng)?shù)據(jù)將可能成為企業(yè)發(fā)展中的關(guān)鍵資源。美國(guó)商業(yè)經(jīng)濟(jì)協(xié)會(huì)的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)結(jié)合政府?dāng)?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?dāng)?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?dāng)?shù)據(jù)來提高透明度、責(zé)任性和價(jià)值創(chuàng)造［6，7］。其次是政府采購(gòu)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?dāng)?shù)據(jù)。具體而言，企業(yè)競(jìng)標(biāo)政府的采購(gòu)任務(wù)，中標(biāo)后基于采購(gòu)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(tái)搭建、信息化建設(shè)等。一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)私營(yíng)企業(yè)通過政府采購(gòu)合同的方式接觸和使用了政府?dāng)?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(jī)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(gòu)合同為中標(biāo)企業(yè)提供了特有的政府?dāng)?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(jià)值的數(shù)據(jù)。但迄今仍缺乏政府?dāng)?shù)據(jù)資源是否會(huì)幫助企業(yè)產(chǎn)生獨(dú)特價(jià)值和提升技術(shù)創(chuàng)新水平的實(shí)證分析［10］。受制于研究資料的限制，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于企業(yè)利用政府?dāng)?shù)據(jù)后的收益分析大多局限在單個(gè)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(gòu)合同數(shù)據(jù)集，進(jìn)一步識(shí)別了涉及政府?dāng)?shù)據(jù)資源的采購(gòu)合同任務(wù)（后續(xù)稱為“數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)合同”），通過實(shí)證研究探討以數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)合同為基礎(chǔ)的政府?dāng)?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(duì)于從理論層面構(gòu)建數(shù)據(jù)要素價(jià)值創(chuàng)造的微觀基礎(chǔ)具有一定的啟示［2］，對(duì)促進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)流通、深化政企數(shù)據(jù)共享合作等實(shí)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(chǎng)的重要供應(yīng)方之一，其擁有的數(shù)據(jù)可以補(bǔ)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?dāng)?shù)據(jù)資源促進(jìn)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?dāng)?shù)據(jù)資源的重要價(jià)值

在數(shù)據(jù)市場(chǎng)中，根據(jù)數(shù)據(jù)持有方的差異可將數(shù)據(jù)分為政府?dāng)?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?dāng)?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(huì)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(jī)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(gòu)合同來進(jìn)行數(shù)據(jù)供應(yīng)。兩者都是挖掘、利用和實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)價(jià)值、促進(jìn)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(huì)各主體公開政務(wù)數(shù)據(jù)和社會(huì)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(gòu)相比開放數(shù)據(jù)需要經(jīng)歷更多的步驟，包括項(xiàng)目準(zhǔn)備、項(xiàng)目采購(gòu)、項(xiàng)目執(zhí)行和項(xiàng)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(gòu)合同，其并不是直接針對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)的采購(gòu)，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(shí)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(dú)特性、敏感性和隱私性的政府?dāng)?shù)據(jù)可能成為中標(biāo)企業(yè)的重要資源優(yōu)勢(shì)。

以往研究探討了使用政府?dāng)?shù)據(jù)資源對(duì)于企業(yè)自身生產(chǎn)效率、創(chuàng)新績(jī)效和價(jià)值創(chuàng)造等多方面的影響。如Williams［8］，Nagaraj［9］發(fā)現(xiàn)政府項(xiàng)目數(shù)據(jù)（如繪制基因組圖和繪制地球圖）能夠提高私營(yíng)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(gòu)合同方式實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)資源流通所產(chǎn)生的商業(yè)價(jià)值，尤其是對(duì)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的價(jià)值分析，目前尚缺乏足夠的實(shí)證研究。

2.2 政府?dāng)?shù)據(jù)資源和企業(yè)創(chuàng)新

基于政府采購(gòu)合同的數(shù)據(jù)資源獲取（即“數(shù)據(jù)密集型政府合同”）對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新可能存在兩種影響機(jī)制，一是采購(gòu)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(gòu)合同的作用上，不少實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)政府采購(gòu)對(duì)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(xiǎn)。同時(shí)，政府往往是新產(chǎn)品或服務(wù)的主要或第一個(gè)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(gòu)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(gòu)合同的排他性確保了政府?dāng)?shù)據(jù)資源的非公開性和獨(dú)特性。根據(jù)資源基礎(chǔ)觀［15］，具有價(jià)值的、不可流動(dòng)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。一方面，數(shù)據(jù)資源可作為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)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?dāng)?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(huì)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(jìn)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(shí)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(gòu)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(duì)于企業(yè)創(chuàng)新存在間接的作用。創(chuàng)新的本質(zhì)就是對(duì)新信息進(jìn)行挖掘以創(chuàng)造和實(shí)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(shí)施差異化［18］。因此，政府?dāng)?shù)據(jù)資源可以幫助企業(yè)挖掘出更多的有用信息，識(shí)別具有前景的創(chuàng)新方向和市場(chǎng)需求，進(jìn)而產(chǎn)生更多的創(chuàng)新產(chǎn)出。社會(huì)組織或個(gè)體可利用政府?dāng)?shù)據(jù)信息進(jìn)行生產(chǎn)、分析決策活動(dòng)，包括研發(fā)新產(chǎn)品、提供新服務(wù)，減少生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本，迎合市場(chǎng)需求，提升自身實(shí)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(gòu)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?dāng)?shù)據(jù)資源價(jià)值創(chuàng)造的條件

數(shù)據(jù)資源從獲取到價(jià)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(chǔ)、清理、分析后，轉(zhuǎn)化為具有實(shí)用價(jià)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(jià)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?dāng)?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(bǔ)性資源的結(jié)合過程中驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新和價(jià)值創(chuàng)造，提高企業(yè)知識(shí)創(chuàng)造、知識(shí)發(fā)現(xiàn)和知識(shí)吸收等能力［2，21］。當(dāng)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(jìn)入企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)后［21］，數(shù)據(jù)對(duì)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(huì)有更強(qiáng)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(gòu)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(gòu)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(qiáng)。

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(shí)和能力。企業(yè)高管的數(shù)據(jù)分析和信息技術(shù)背景對(duì)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(jìn)一步促進(jìn)組織對(duì)信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、信息技術(shù)人才等互補(bǔ)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(gòu)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(gòu)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(qiáng)。

最后，在環(huán)境層面，當(dāng)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(qiáng)的數(shù)據(jù)意識(shí)和對(duì)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(qiáng)的使用數(shù)據(jù)和信息技術(shù)的意識(shí)和能力［24］。這些企業(yè)更能充分挖掘政府?dāng)?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(gòu)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(qiáng)。

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(duì)上述假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。首先，本研究從中國(guó)政府采購(gòu)網(wǎng)收集了2012—2019年期間公開的793327條政府招標(biāo)合同。為識(shí)別政府合同是否是數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)合同，主要通過以下步驟進(jìn)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(jìn)行數(shù)據(jù)收集（比如物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市項(xiàng)目），為政府進(jìn)行數(shù)字化和信息化工程建設(shè)（如將文本檔案資源進(jìn)行數(shù)字化），集成政府已有的數(shù)據(jù)資源、政府?dāng)?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(gòu)合同將被認(rèn)為是中標(biāo)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(gòu)合同的關(guān)鍵詞定義

（2）根據(jù)政府采購(gòu)合同的標(biāo)題內(nèi)容，進(jìn)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(gòu)合同。這些數(shù)據(jù)合同的中標(biāo)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(jì)算機(jī)、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(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（PATSTAT）和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)收集了截至2020年底中國(guó)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(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)獲取了2012年至2019年中國(guó)上市公司財(cái)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(yíng)業(yè)總收入等。最終得到中國(guó)上市公司的創(chuàng)新數(shù)據(jù)、政府采購(gòu)數(shù)據(jù)以及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，基于8705家企業(yè)—年份觀測(cè)值的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)的回歸分析。

3.2 變量定義

本文選取中國(guó)上市企業(yè)的專利創(chuàng)新指標(biāo)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(gè)代理變量來進(jìn)行測(cè)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(shí)用新型專利以及外觀設(shè)計(jì)專利3個(gè)主要?jiǎng)?chuàng)新方向，創(chuàng)新程度依次遞減。發(fā)明專利是對(duì)產(chǎn)品和方法進(jìn)行改進(jìn)的新技術(shù)方案，實(shí)用新型專利是指在產(chǎn)品的形狀、結(jié)構(gòu)適用實(shí)際新技術(shù)的研發(fā)方案。外觀設(shè)計(jì)是關(guān)于產(chǎn)品外觀的裝飾或藝術(shù)設(shè)計(jì)創(chuàng)新。因此，在非AI專利授權(quán)數(shù)的細(xì)分指標(biāo)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(shí)用新型專利授權(quán)數(shù)（非AI實(shí)用新型數(shù)量）以及外觀設(shè)計(jì)專利授權(quán)數(shù)（非AI外觀設(shè)計(jì)數(shù)量）各取對(duì)數(shù)后作為企業(yè)非數(shù)字化技術(shù)創(chuàng)新程度的測(cè)量。

本研究關(guān)注的核心解釋變量是企業(yè)在當(dāng)年是否已簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)合同（Digitalbid）。需先識(shí)別企業(yè)首次簽署政府合同（Bid）的時(shí)間，若當(dāng)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(shí)別企業(yè)首次簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)合同（Digital）的時(shí)間，若當(dāng)年已簽署過數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)合同，則Digital為1，否則為0。Digitalbid為Digital和Bid的交乘項(xiàng)。

本研究考慮的3個(gè)調(diào)節(jié)變量分別對(duì)應(yīng)技術(shù)、組織和環(huán)境三個(gè)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(dāng)年IT資產(chǎn)總額（經(jīng)總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化）（IT投資水平）。IT類資產(chǎn)由國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)的資產(chǎn)詳細(xì)類別中根據(jù)關(guān)鍵字（信號(hào)、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(jì)算機(jī)、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(gè)人簡(jiǎn)歷，若其獲得過計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息系統(tǒng)等相關(guān)學(xué)位，或曾經(jīng)擔(dān)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(guó)民經(jīng)濟(jì)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(gòu)合同累計(jì)數(shù)量和累計(jì)金額）、董事層面（如獨(dú)立董事人數(shù)、女性董事人數(shù)）、公司層面（如研發(fā)費(fèi)用、營(yíng)業(yè)總收入、員工人數(shù)、是否國(guó)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(jì)

3.3.1 傾向得分匹配法

政府可能基于對(duì)公司所屬行業(yè)、經(jīng)營(yíng)狀況等因素的綜合考量而簽署采購(gòu)合同，因此簽署政府采購(gòu)合同并非完全外生。本研究使用傾向得分匹配法對(duì)簽署政府采購(gòu)合同和沒有簽署政府采購(gòu)合同的企業(yè)進(jìn)行匹配。考慮到政府采購(gòu)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(duì)照組公司處于同一行業(yè)。進(jìn)一步，考慮到政府選擇采購(gòu)供應(yīng)商時(shí)會(huì)考量公司的運(yùn)營(yíng)狀況、企業(yè)規(guī)模，因此將公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)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(gòu)合同的時(shí)間點(diǎn)是不同的，本研究以處理組各公司首次簽署政府采購(gòu)合同時(shí)間的前5年作為匹配時(shí)間點(diǎn)，采用logit回歸、有放回的臨近匹配方式。經(jīng)檢驗(yàn)，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(gòu)合同對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，但政府采購(gòu)合同簽署本身對(duì)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?dāng)?shù)據(jù)資源和政府合同這兩種作用機(jī)制?？紤]到本研究主要關(guān)注的是政府?dāng)?shù)據(jù)資源對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來的作用，而不是政府采購(gòu)合同簽署這一事件本身的影響，為了準(zhǔn)確估計(jì)政府?dāng)?shù)據(jù)資源對(duì)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(duì)主假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。三重差分法是在雙重差分法基礎(chǔ)上的改進(jìn)，可以控制政策效應(yīng)和時(shí)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(gè)被解釋變量，即AI專利數(shù)量和非AI專利數(shù)量（包括細(xì)分項(xiàng)的發(fā)明專利數(shù)量、實(shí)用新型專利數(shù)量、外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)量）。Bidit表示當(dāng)年是否在企業(yè)i首次簽署政府采購(gòu)合同的時(shí)間之后，若當(dāng)年該公司簽署或已簽署過任何政府采購(gòu)合同，Bidit賦值為1，反之為0。Digitalbidit是Digitalit與Bidit的相乘項(xiàng)。Digitalit是企業(yè)首次簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)合同的時(shí)間，若當(dāng)年已簽署過數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)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(gòu)合同的簽署對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的凈效應(yīng)，即去掉了簽署政府采購(gòu)合同這一行為本身對(duì)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(gè)體固定效應(yīng)，γit為隨機(jī)誤差。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

從描述性統(tǒng)計(jì)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(gè)，非AI專利授權(quán)數(shù)量為3.89個(gè)，其中非AI專利中的發(fā)明授權(quán)數(shù)量為2.04個(gè)，實(shí)用新型專利授權(quán)數(shù)量為2.57個(gè)，外觀設(shè)計(jì)專利授權(quán)數(shù)量為1.45個(gè)。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(bào)告了模型（1）的回歸結(jié)果。列（1）估計(jì)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(gòu)合同的企業(yè)相比簽署其他類型政府采購(gòu)合同，能顯著提升每年的AI專利數(shù)，證實(shí)了假設(shè)1；列（2）、（3）的的估計(jì)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(gòu)合同可以增強(qiáng)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(shí)了假設(shè)2。但列（4）中，估計(jì)系數(shù)不顯著。列（5）對(duì)非AI外觀設(shè)計(jì)數(shù)量的估計(jì)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(gòu)合同對(duì)不同專利類型數(shù)量存在異質(zhì)性作用，即政府?dāng)?shù)據(jù)資源雖然對(duì)非AI發(fā)明專利創(chuàng)新有促進(jìn)效果，但對(duì)實(shí)用新型專利創(chuàng)新的提升作用并不具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。

表2 數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)合同對(duì)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(bào)告了IT投資水平對(duì)數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)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(duì)簽署數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)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(shí)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(gòu)合同對(duì)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(qiáng)的提升作用。但對(duì)于創(chuàng)新程度最低的非AI外觀設(shè)計(jì)數(shù)量，Digitalbid和IT投資水平之間存在顯著為負(fù)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(gòu)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(gòu)合同對(duì)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(shí)了假設(shè)3。

表3 IT投資水平對(duì)數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)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(bào)告了企業(yè)決策層IT背景對(duì)數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)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(gòu)合同對(duì)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(duì)非AI實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)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(gòu)合同對(duì)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(shí)了假設(shè)4。

4.3.3 軟件行業(yè)的調(diào)節(jié)作用

表5報(bào)告了軟件行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)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(gòu)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(gòu)合同對(duì)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(shí)了假設(shè)5。

表5 行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)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(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的有效路徑。然而，當(dāng)前我國(guó)對(duì)于數(shù)據(jù)要素的流通規(guī)律和管理方法的認(rèn)識(shí)和實(shí)踐仍處于探索期，對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值研究尚不深入。本研究聚焦政府和企業(yè)之間基于采購(gòu)合同的合作，深入分析數(shù)據(jù)密集型政府采購(gòu)合同是否能夠提升中標(biāo)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(gòu)合同會(huì)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(gòu)合同獲取的政府?dāng)?shù)據(jù)資源可以顯著提升技術(shù)創(chuàng)新水平。（2）政府?dāng)?shù)據(jù)資源對(duì)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(chǎng)景下得到了加強(qiáng)，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?dāng)?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(bǔ)充了數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)要素流通等新興文獻(xiàn)。研究結(jié)論為政府在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)流通中的作用提供了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證依據(jù)，也為政府基于采購(gòu)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(jìn)一步探討了政府?dāng)?shù)據(jù)的價(jià)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?dāng)?shù)據(jù)資源價(jià)值實(shí)現(xiàn)過程中的調(diào)節(jié)作用，揭示了政府?dāng)?shù)據(jù)資源促進(jìn)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(duì)于政府推廣基于數(shù)據(jù)資源的政企合作模式和實(shí)施創(chuàng)新激勵(lì)政策等實(shí)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(diǎn)、產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)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(duì)性。具體而言，在招標(biāo)過程中，政府可以適當(dāng)向特定對(duì)象進(jìn)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(jì)時(shí)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(gòu)合同的數(shù)據(jù)流通方式（即企業(yè)在投標(biāo)任務(wù)執(zhí)行過程中接觸和使用政府?dāng)?shù)據(jù)），未來研究可以進(jìn)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(dòng)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來的影響。