图片来源：豆包AI
促进企业技术创新不仅需要来自供给侧的推力，也需要来自需求侧的拉力。为准确识别、评估并进一步增进中国政府创新采购政策的激励效应，本文基于64余万条政府采购合同数据，使用文本分析方法识别政府创新采购，进而利用2015—2020年中国A股上市企业数据开展实证分析。研究发现，通过提升预期市场回报、降低研发不确定性和缓解融资约束，政府创新采购显著促进了企业创新。其中，本地创新采购、中央创新采购以及大学和研究机构创新采购对企业的创新激励作用更显著；政府创新采购对战略性新兴行业企业、民营企业和中小企业的创新激励作用更强。进一步分析发现，总体上需求侧的创新采购和供给侧的创新补贴对企业创新具有相互促进的协同效应。政策的协同性因企业创新水平和政策实施顺序而存在显著差异：从企业创新水平看，“双侧”政策结合对创新领先型企业的激励是互补的，对创新后进型企业的激励却是互斥的；从政策实施顺序看，“先供给侧补贴、后需求侧采购”策略对企业创新的促进作用比“先需求侧采购、后供给侧补贴”以及“供给侧补贴与需求侧采购同时实施”策略更大。本文的研究有助于深化对需求侧创新支持政策的认识，为进一步完善中国创新激励政策体系提供了重要参考。
近年来，中国政府高度重视技术创新，通过供给侧政策（如创新补贴、税收减免）和需求侧政策（如政府采购）激励企业创新，推动创新型国家建设。尽管中国在研发投入和专利申请量上位居世界前列，但创新质量与国际先进水平仍存在差距。在此背景下，探讨如何优化创新政策体系，尤其是需求侧政策的作用，成为重要议题。政府采购作为需求侧政策的核心工具，通过创造市场回报、降低研发不确定性和缓解融资约束，可能对企业创新产生独特影响。然而，现有研究多聚焦供给侧政策，对政府采购的创新效应及其与需求侧政策的协同性缺乏系统分析。
国外学者较早关注政府采购对技术创新的影响。例如，Levin（1982）和Katz 和Phillips（1982）指出，美国国防采购推动了半导体、计算机等领域的重大技术进步；Ruttan（2006）强调国防采购是20世纪美国通用技术发展的关键因素。Aschhoff和Sofka（2009）基于德国企业数据发现政府采购显著促进创新，而Guerzoni和Raiteri（2015）进一步提出政府采购比补贴更有效。此外，Czarnitzki 等（2020）区分了创新导向与常规导向的政府采购，发现仅前者能提升企业创新产出。这些研究为理解需求侧政策的作用提供了重要依据，但对中国情境的针对性分析仍显不足。
数据来源
政府创新采购数据（匹配上市公司）：
来源：政府采购数据（政府采购合同数据），由政府采购网公布。
原文重点指出
此前关于中国政府采购信息相关的研究主要是基于调查数据与政府客户数据，但是由于缺乏详细的采购信息内容，可能导致政策效应的评估偏误；此外，还有可能面临测量误差的挑战。根据该情况，采用中国政府采购网公布的信息而收集整理而成的政府采购合同数据，可恰好地提供详细的合同信息，进而弥补前二者数据的可能缺点。
筛选方式
采用文本分析方法，对《重大技术装备自主创新指导目录（2012）》和《战略性新兴产业分类（2018）》中的“重点产品和服务目录”以及手工收集的各地区创新产品目录进行分词，并对分词结果进行精细化的人工筛选，最终得到包含“智能电网”“液相色谱仪”“智能医疗系统”“物联网网关”“旋翼无人机”“管道机器人”等3000余个词汇的政府创新采购关键词库，并将其补充进Jieba分词自带词库。
接着，对政府采购合同的“合同名称”“主要标的名称”和“规格型号或服务要求”进行分词。如果某个政府采购合同的以上三项信息中包含关键词库内任意一个关键词，那么该合同就被认定为政府创新采购合同。
最后，采用Python的levenshtein distance算法基于上市公司名称与采购数据中的各企业供应商名称进行匹配。
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