李　燕，朱春奎

1.大連理工大學(xué)公共管理與法學(xué)學(xué)院，遼寧　大連　116024；2.復(fù)旦大學(xué)國(guó)際關(guān)系與公共事務(wù)學(xué)院，上?！?00433；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(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)

李燕1，朱春奎2,3

1.大連理工大學(xué)公共管理與法學(xué)學(xué)院，遼寧大連116024；2.復(fù)旦大學(xué)國(guó)際關(guān)系與公共事務(wù)學(xué)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(lì)技術(shù)創(chuàng)新、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、扶持國(guó)內(nèi)工業(yè)、實(shí)施宏觀調(diào)控是政府采購(gòu)的重要政策功能。本文運(yùn)用2001—2013年的跨省面板數(shù)據(jù)，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，對(duì)中國(guó)政府采購(gòu)與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明，政府采購(gòu)并沒有對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生積極的推動(dòng)作用，且政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)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(gòu)；技術(shù)創(chuàng)新；影響效應(yīng)

1　引言

政府采購(gòu)是鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新、實(shí)施宏觀調(diào)控、推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要政策工具[1]。近年來，在歐盟的積極倡導(dǎo)下，政府采購(gòu)的創(chuàng)新激勵(lì)效果逐漸引起了世界各國(guó)政府的高度重視，并在實(shí)踐中充分發(fā)揮政府采購(gòu)在促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)方面的潛能[2]。政府采購(gòu)在中國(guó)是20世紀(jì)90年代中期從國(guó)外引進(jìn)的，財(cái)政部從1996年開始在上海、深圳試行政府采購(gòu)制度[3]。近年來，隨著中國(guó)政府采購(gòu)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和自主創(chuàng)新戰(zhàn)略的推進(jìn)實(shí)施，一個(gè)亟待回答的問題是，中國(guó)的政府采購(gòu)是否促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新[2-3]。

2　文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有文獻(xiàn)中關(guān)于政府采購(gòu)與創(chuàng)新之間的關(guān)系的探討主要有兩種途徑。一是將政府采購(gòu)作為催生新產(chǎn)品(商品、服務(wù)、系統(tǒng))的工具。二是將政府采購(gòu)視為促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)的激勵(lì)政策，而不必針對(duì)特定的新產(chǎn)品[2]。

艾冰運(yùn)用2001—2005年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建立灰色關(guān)聯(lián)矩陣模型與多元回歸測(cè)度政府采購(gòu)在促進(jìn)自主創(chuàng)新的主要因素中的重要程度，結(jié)果顯示，隨著政府實(shí)際購(gòu)買水平的提高，自主創(chuàng)新水平也相應(yīng)提高，從而證明政府采購(gòu)額在促進(jìn)自主創(chuàng)新中具有拉動(dòng)作用[4]。萬啟偉以2010年中國(guó)大陸31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元線性回歸方法，檢驗(yàn)政府采購(gòu)與自主創(chuàng)新的關(guān)系，結(jié)果表明政府采購(gòu)規(guī)模對(duì)提高當(dāng)?shù)刈灾鲃?chuàng)新活動(dòng)具有積極的促進(jìn)作用[5]。王亮以汽車產(chǎn)業(yè)為例，運(yùn)用2000—2010年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分別計(jì)算了政府采購(gòu)活動(dòng)與汽車工業(yè)創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，結(jié)果顯示政府采購(gòu)活動(dòng)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(guān)[6]。然而，胡凱等人運(yùn)用2000—2010的省級(jí)面板數(shù)據(jù)建立靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板模型，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)的政府采購(gòu)沒有促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，甚至阻礙了技術(shù)創(chuàng)新[3]。

3　模型設(shè)定與變量說明

3.1模型設(shè)定

為研究政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)及其時(shí)間與地區(qū)效應(yīng)，本文以中國(guó)大陸30個(gè)(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(chǔ)，構(gòu)建了以下計(jì)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(shù)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(gòu)規(guī)模，xit為一組控制變量，αi表示時(shí)間上恒定的，無法觀測(cè)到的影響各省技術(shù)創(chuàng)新水平的其他因素，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。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(duì)此做出詳細(xì)說明。

以基本模型為基礎(chǔ)，本文將樣本進(jìn)行拆分，分別建立對(duì)東、中、西部地區(qū)模型，以探索不同地區(qū)政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)。進(jìn)一步地，由于2006年，國(guó)家正式提出運(yùn)用政府采購(gòu)促進(jìn)自主創(chuàng)新，因此，本文以2006年為分界點(diǎn)，將樣本拆分為2001—2006年和2007—2013年兩部分，以探究將政府采購(gòu)正式確立為創(chuàng)新政策工具的前后，政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)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(qǐng)數(shù)的對(duì)數(shù)，本文用這一指標(biāo)表征各省的技術(shù)創(chuàng)新水平。技術(shù)創(chuàng)新水平的測(cè)度，既包括技術(shù)創(chuàng)新投入指標(biāo)，如研發(fā)投入等，也包括技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)，如專利申請(qǐng)數(shù)量及授權(quán)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(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新結(jié)果的影響作用，故選取專利申請(qǐng)數(shù)量作為技術(shù)創(chuàng)新水平的代理變量。之所以選擇專利申請(qǐng)量而非專利授權(quán)量與新產(chǎn)品指標(biāo)衡量各地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出水平，一是由于按照中國(guó)現(xiàn)行的專利審查制度，從專利的最初申請(qǐng)到最終授權(quán)之間存在較長(zhǎng)的時(shí)延，最長(zhǎng)可達(dá)3～5年，故不能較為準(zhǔn)確地反映出政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的當(dāng)期影響；二是由于實(shí)踐中，政府對(duì)新產(chǎn)品提供的稅收優(yōu)惠政策，導(dǎo)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(jì)數(shù)據(jù)失真[7]，且新產(chǎn)品指標(biāo)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(jìn)一步地，為探究政府采購(gòu)對(duì)不同水平的技術(shù)創(chuàng)新能力的影響，本文將專利申請(qǐng)量劃分為發(fā)明專利申請(qǐng)量、外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)量、實(shí)用新型專利申請(qǐng)量三種類型，建立了模型(2)～(4)。其中，發(fā)明是指對(duì)產(chǎn)品、方法或者其改進(jìn)所提出的新的技術(shù)方案；實(shí)用新型是指對(duì)產(chǎn)品的形狀、構(gòu)造或者其結(jié)合所提出的適于實(shí)用的新的技術(shù)方案；外觀設(shè)計(jì)是指對(duì)產(chǎn)品的形狀、圖案、色彩或者其結(jié)合所做出的富有美感并適于工業(yè)上應(yīng)用的新設(shè)計(jì)。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(qǐng)數(shù)的對(duì)數(shù)，utilitymodel表示各省實(shí)用新型專利申請(qǐng)數(shù)的對(duì)數(shù)，design表示各省外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)數(shù)的對(duì)數(shù)。各專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(2)解釋變量。proc表示各省實(shí)際政府采購(gòu)金額的對(duì)數(shù)，本文使用這一指標(biāo)來測(cè)量各省的實(shí)際政府采購(gòu)規(guī)模。為消除物價(jià)水平的影響，本文以2001年為基期，利用各地區(qū)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)各省實(shí)際政府采購(gòu)金額進(jìn)行了平減。實(shí)際政府采購(gòu)金額數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)政府采購(gòu)年鑒》。

(3)控制變量。x表示一組控制變量，具體包括：

①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)。本文用人均GDP的對(duì)數(shù)來衡量各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。所用數(shù)據(jù)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

②創(chuàng)新人力資本(human)。人力資本是影響地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的重要稟賦，人力資本的豐裕程度決定了技術(shù)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(guān)數(shù)據(jù)來自歷年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

③創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度(rd_indensity)。資金投入是技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的基礎(chǔ)，是影響技術(shù)創(chuàng)新水平的重要要因素，強(qiáng)大的資金投入為技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供了有力的物質(zhì)保障。本文使用研發(fā)支出占GDP的比重來測(cè)量各省的創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度。

④經(jīng)濟(jì)開放度(fdi)。大量研究證實(shí)，一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)開放程度和吸引外資的能力將直接或間接地影響其技術(shù)創(chuàng)新水平。外商直接投資(FDI)將通過示范—模仿效應(yīng)[8]、競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)[9]、聯(lián)系效應(yīng)[10]培訓(xùn)效應(yīng)產(chǎn)生技術(shù)溢出，從而對(duì)當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生影響。因此，本文利用各省外商投資總額占當(dāng)年全國(guó)外商直接投資總額的比重來衡量該省的經(jīng)濟(jì)開放度。另外，文本還引入了各省進(jìn)出口總額占當(dāng)年全國(guó)進(jìn)出口總額的比重(im_export)作為fdi的替代變量，用以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性程度。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》與“中國(guó)主要科技指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)”(www.sts.org.cn)。

⑤知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(ipp)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)通過影響研發(fā)資源配置和技術(shù)創(chuàng)新主體的激勵(lì)機(jī)制，進(jìn)而促進(jìn)或阻礙技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。本文借鑒胡凱等人的觀點(diǎn)，認(rèn)為一個(gè)地區(qū)技術(shù)市場(chǎng)交易成交額能夠在一定程度上反映出該地區(qū)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平，使用各省技術(shù)成交額占當(dāng)?shù)谿DP的比重來度量各省知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平。相關(guān)數(shù)據(jù)來自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4　實(shí)證結(jié)果與分析

4.1模型設(shè)定檢驗(yàn)與估計(jì)方法選擇

(1)多重共線性檢驗(yàn)。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(dǎo)致方程回歸系數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差變大，系數(shù)估計(jì)值的精度降低。直觀上看，政府采購(gòu)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新人力資本、創(chuàng)新投入強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)開放度、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)之間很可能相互影響，存在相關(guān)關(guān)系。雖然計(jì)量軟件會(huì)自動(dòng)剔除完全的多重共線性，但出于研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，確保模型設(shè)定的正確性，本文首先對(duì)模型的多重共線性進(jìn)行了診斷。由各變量的相關(guān)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(yīng)通過計(jì)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(shè)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(rèn)為該模型并不存在嚴(yán)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(jìn)模型，既可避免模型設(shè)定出現(xiàn)偏誤，又可捕捉每個(gè)控制變量對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的可能作用，從而考察政府采購(gòu)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的實(shí)際影響。

表1　各變量相關(guān)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(guān)檢驗(yàn)。由于本文使用全國(guó)各省的相關(guān)數(shù)據(jù)開展研究，不存在對(duì)總體進(jìn)行隨機(jī)抽樣的情況，所以，本文初步判定使用固定效應(yīng)模型，模型估計(jì)后的Hausman檢驗(yàn)結(jié)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(guān)，本文對(duì)模型進(jìn)行了異方差性和序列相關(guān)檢驗(yàn)。修正后的Wald組間異方差性檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了“隨機(jī)誤差項(xiàng)具有同方差”的原假設(shè)，所以在固定效應(yīng)模型估計(jì)中計(jì)算異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，以解決模型存在的異方差問題。進(jìn)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(guān)檢驗(yàn)方法(Wooldrige test)，判斷模型是否存在自相關(guān)問題。結(jié)果顯示，模型隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在序列相關(guān)。

當(dāng)存在異方差性和序列相關(guān)時(shí)，原有的標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)方法(剔除平均值方法)將無法產(chǎn)生一致性的估計(jì)結(jié)果，德里斯科爾和克雷[13]基于漸進(jìn)理論提出了一種新的非參數(shù)估計(jì)方法，該方法放松了截面數(shù)量對(duì)估計(jì)可行性的限制，修正了原有的協(xié)方差矩陣估計(jì)方法，從而產(chǎn)生了有效克服空間相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性的一致性估計(jì)量。蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)證明，該方法在T(時(shí)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(duì)異方差性和序列相關(guān)，該方法仍能夠產(chǎn)生較為穩(wěn)健的估計(jì)結(jié)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(jì)的有效性和一致性。

4.2估計(jì)結(jié)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(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)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(jì)開放度(fdi)兩個(gè)控制變量的情況下[列(1)～(3)]，政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)出顯著的促進(jìn)效應(yīng)，但當(dāng)逐個(gè)控制了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)、創(chuàng)新投入強(qiáng)度(rd_indensity)與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)(ipp)的影響之后，政府采購(gòu)(proc)的系數(shù)由正值變?yōu)樨?fù)值，且不再顯著。因此，從整體上看，政府采購(gòu)并未對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生積極的推動(dòng)作用。

表3　政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響

續(xù)表3

注：括號(hào)中為各系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤；***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。

如表4所示，政府采購(gòu)對(duì)于不同類型創(chuàng)新產(chǎn)出的影響效應(yīng)存在明顯差異。具體來看，政府采購(gòu)對(duì)發(fā)明專利申請(qǐng)量和外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)量并沒有產(chǎn)生正向的推動(dòng)作用，政府采購(gòu)對(duì)實(shí)用新型專利申請(qǐng)量則呈現(xiàn)出顯著的負(fù)效應(yīng)，即在5%的顯著性水平上，政府采購(gòu)規(guī)模擴(kuò)大1%，實(shí)用新型專利申請(qǐng)量就減少0.00741%。因此，對(duì)不同創(chuàng)新程度的創(chuàng)新活動(dòng)而言，政府采購(gòu)對(duì)發(fā)明類創(chuàng)新活動(dòng)和外觀設(shè)計(jì)類創(chuàng)新活動(dòng)均未起到正向的激勵(lì)作用，且對(duì)實(shí)用新型類創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生了顯著的抑制作用。

表4　政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響：對(duì)不同創(chuàng)新產(chǎn)出影響的差異

注：括號(hào)中為各系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)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(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)有何不同，我們將樣本劃分為東部、中部、西部三個(gè)部分進(jìn)行回歸。估計(jì)結(jié)果表明[見表5中第(1)～(3)列]，政府采購(gòu)對(duì)不同地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響作用各不相同。政府采購(gòu)對(duì)東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)具有明顯的抑制作用，即在5%的顯著性水平上，政府采購(gòu)規(guī)模擴(kuò)大1%，東部地區(qū)的專利申請(qǐng)量就降低0.142%；政府采購(gòu)對(duì)中部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)呈現(xiàn)出并不顯著的激勵(lì)作用；而政府采購(gòu)對(duì)西部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)則未表現(xiàn)出顯著的影響效應(yīng)。

以2006年為分界點(diǎn)的分階段回歸結(jié)果顯示[見表5中第(4)～(5)列]，將政府采購(gòu)正式確立為創(chuàng)新政策工具的前后，政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響存在較大差異。在將政府采購(gòu)確立為創(chuàng)新政策工具之前(2001—2006年)，政府采購(gòu)并沒有顯著地影響技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，而在將政府采購(gòu)確立為創(chuàng)新政策工具之后(2007—2013年)，政府采購(gòu)卻對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)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(gòu)規(guī)模擴(kuò)大1%，專利申請(qǐng)數(shù)量就降低0.116%。

4.3模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)定性和研究結(jié)論的可靠性，本文同時(shí)使用變量替換的方法對(duì)基本模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。我們使用各省外貿(mào)進(jìn)出口總額占當(dāng)年全國(guó)進(jìn)出口總額的比重(im_export)作為各省經(jīng)濟(jì)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(dāng)年全國(guó)外商直接投資總額的比重(fdi)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果如表6所示，政府采購(gòu)規(guī)模(proc)系數(shù)的方向和顯著性與原模型估計(jì)結(jié)果保持一致，表明實(shí)證結(jié)果并未隨著參數(shù)設(shè)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(gòu)對(duì)技術(shù)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(yàn)

5　結(jié)論與建議

本文運(yùn)用2001—2013年的省際面板數(shù)據(jù)，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，檢驗(yàn)了中國(guó)政府采購(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)。結(jié)果表明，政府采購(gòu)并沒有對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生積極的推動(dòng)作用：對(duì)不同創(chuàng)新類型的創(chuàng)新活動(dòng)而言，政府采購(gòu)對(duì)發(fā)明類創(chuàng)新活動(dòng)和外觀設(shè)計(jì)類創(chuàng)新活動(dòng)均未起到正向的激勵(lì)作用，對(duì)實(shí)用新型類創(chuàng)新活動(dòng)則產(chǎn)生了顯著的抑制作用；就不同地區(qū)而言，政府采購(gòu)并未對(duì)中、西部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生顯著的影響作用，對(duì)東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)則表現(xiàn)出明顯的抑制作用。

如何采取有效措施推進(jìn)政府采購(gòu)成為創(chuàng)新導(dǎo)向型的政府采購(gòu)，是中國(guó)政府采購(gòu)制度改革的一個(gè)方向。為此，應(yīng)強(qiáng)化政府采購(gòu)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(gòu)的創(chuàng)新型(或創(chuàng)新導(dǎo)向型)政府采購(gòu)制度；豐富政府采購(gòu)支持企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的工具選擇，形成創(chuàng)新導(dǎo)向型政府采購(gòu)的政策支撐體系；擴(kuò)大政府采購(gòu)規(guī)模，加大對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)品的傾斜，為自主創(chuàng)新產(chǎn)品開拓市場(chǎng)需求；根據(jù)技術(shù)/產(chǎn)品/市場(chǎng)的生命周期的不同階段，適時(shí)調(diào)整政府采購(gòu)政策，保證政府采購(gòu)促進(jìn)自主創(chuàng)新的有效性。

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(責(zé)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(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型政府科技管理體系的知識(shí)框架、國(guó)際經(jīng)驗(yàn)與模式選擇”(13962180700)。

G301

A