需求侧创新支持对中小企业创新的影响研究

徐倪妮 郭俊华

1（合肥工业大学管理学院，合肥 230009）2（上海交通大学国际与公共事务学院，上海 200030）

引言

基于供给推动理论和需求拉动理论，政府创新支持可分为供给侧创新支持和需求侧创新支持两大类。其中，供给侧创新支持是作用于知识供给方，通过直接扩大创新相关要素的供给，如财政补贴、税收优惠、知识产权保护等来鼓励知识产出；需求侧创新支持是指通过增加对创新的需求、定义新的功能需求或更好地阐明需求，来诱导创新或加速创新扩散的公共措施［1，2］，如创新型政府采购、创新券、消费者政策、标准化建设等。早期的创新政策体系主要以供给侧创新支持为主，然而随着创新模式从线性模式向创新链模式转变，创新的速度和复杂性都在增加，供给侧创新支持已经难以满足企业创新活动的需要。因此，需求侧创新支持作为刺激需求、促进产业创新的重要政策工具开始受到政府和学术界的高度关注。

其中，创新型政府采购作为需求侧创新支持中最直接、最具针对性的形式之一，其运用受到了中央政府高度重视。如2021年印发的《政府采购需求管理办法》 明确要破除创新产品采购中的不合理限制；2020年印发的《政府采购促进中小企业发展管理办法》 旨在发挥政府采购对中小企业发展的支持作用。目前授予中小企业的政府采购金额在总采购额中的占比已超过了70%。虽然一些研究表明创新型政府采购有助于激励企业加大创新活动支出［3，4］，并促进企业的新产品销售［5］，但也有学者发现政府订单并不能有效激励创新［6］。此外，地方政府近年来积极开展了创新券的试点工作，其具备刺激需求和鼓励互动的特点，属于需求侧创新支持的范畴［7］。据统计，截至2022年底，全国已有27 个省（区、市）出台了省级层面的创新券专项政策，呈现快速发展态势。已有研究表明创新券可以推动中小企业的创新过程［8］，并促进新产品开发和专利申请［9-11］。但同样有文献显示受助企业并未产生持续的创新行为或实现更多的创新［12］。综上，目前学界在创新型政府采购、创新券等需求侧创新支持的有效性问题上尚未达成一致，这些支持措施是否获得了预期的效果仍有待考察。此外，既有研究还存在三方面的不足：（1）多数文献基于产出视角开展评估［5，10］，较少探讨政府创新支持的行为增量效应，产生了所谓的“黑箱式评估”；（2）研究大多使用了上市公司的数据［6，9］，难以完整体现政府创新支持的实际效果；（3）对供给侧和需求侧创新支持的协同作用的评估研究不足［4，11］。

因此，本文将基于问卷调查数据，运用双重差分法验证创新型政府采购和创新券两种需求侧创新支持是否引发了企业创新行为和产出上的增量效应，为创新政策评估研究提供新的视角，并进一步识别了异质性效应和政策组合效应，以期为后续支持中小企业创新指明方向，这对中国创新政策体系的完善至关重要。与既有文献相比，本文在理论层面，不仅关注需求侧创新支持的产出增量效应，还从多个维度考察相应的行为增量效应，打开其影响企业创新产出的过程黑箱；在实证层面，（1）采用准实验研究设计消除变量之间的内生性问题，提供因果机制解释的证据支持；（2）使用跟踪问卷数据，弥补现有研究多侧重于上市公司样本的代表性不足的问题；（3）进一步检验不同类型创新支持的组合使用效果，为政策的设计和实践的推进提供若干启示。

1 理论假设

1.1 需求侧创新支持的产出增量效应

政府支持创新的经济理由包括纠正因创新活动的外部性和创新融资困难而导致的“传统市场失灵”以及信息不对称和代理成本造成的“新市场失灵”。此外，根据创新系统理论，政府不仅要应对“市场失灵”，更要应对“系统失灵”，如根源于系统中的主体与驱动他们的机构的互动行为中的问题。中小企业在创新活动中面临的各种挑战如自身资金不足、规模小导致的成本劣势、技术能力相对薄弱又加剧了这些失灵。因此，需要政府通过多种方式来支持中小企业创新。需求侧创新支持旨在通过刺激需求和鼓励互动来支持企业创新。

创新型政府采购通过要求创新产品和扩大现有产品的需求市场，实现了成本补偿以及研发活动风险的降低，并提高了需求的可预测性，这可能会刺激创新［13］。因此，创新型政府采购可以解决与创新产出不确定性相关的“市场失灵”问题。此外，创新型政府采购可以帮助克服与创新产品相关的信息不对称故障，并通过改善用户和生产者之间的互动来解决“系统失灵”［14］。综上，创新型政府采购为企业创新提供了强有力的激励，鼓励他们提出创新解决方案，从而实现产品和服务的升级。基于此，提出以下假设：

H1：创新型政府采购对中小企业创新产出有正向影响。

创新券作为一项面向中小企业创新需求的制度安排，通过直接降低企业创新的支出成本，能够增强企业的创新主动性，体现了创新券对“市场失灵”的纠正作用。此外，创新券通过降低利用外部资源创新的交易成本和搜寻成本，提高了中小企业利用外部资源的能力和意愿［15］，推动创新资源向中小企业聚集［16］，体现了创新券对“系统失灵”的修复作用。换言之，中小企业获得创新券后将增加从外部来源获得有用新知识的可能性［17］，能够快速填补某些技术领域的空白，有助于缩短创新和市场周期。基于此，提出以下假设：

H2：创新券对中小企业创新产出有正向影响。

1.2 需求侧创新支持的行为增量效应

既有研究表明政府创新支持会对企业创新行为产生影响［18］。本文将围绕企业创新过程中“投多少”、“做什么”和“如何做”等问题考察需求侧创新支持带来的影响。创新型政府采购方式下，公共机构可以充当主要用户，承担学习或改进创新产品的成本，有助于缓解企业的财务约束；同时政府订单可以向外部投资者传递积极的信号，中小企业可以更好地获得外部资金，尤其是银行贷款的支持，从而激励企业在创新上投入更多资金。此外，创新型政府采购有助于降低与需求未知、预期市场规模非常低或发展不确定的创新投资相关的风险；政府订单还有助于提高中小企业的知名度，进而加强客户关系，通过客户忠诚度获得需求的企业更倾向于接受研发的固有风险［5］，这些可能会促使中小企业开展更具挑战性和创新性的项目。基于此，提出以下假设：

H3a：创新型政府采购对企业的创新投资行为有正向影响。

H3b：创新型政府采购对企业的风险承担行为有正向影响。

创新券方式下，其作为一种“创新货币”，可以填补创新活动所需的部分投资，放宽了中小企业的资金约束，有助于激励企业加大创新投资力度；同时，创新券使用要求企业提供一定比例的配套资金，这种制度设计会对企业的技术创新形成一种制度上的压力，有利于促进中小企业的规范化创新投入［19］。此外，创新券在中小企业与外部机构的合作中发挥了桥梁和纽带作用。创新券与科技公共服务平台的融合，为中小企业提供了一个发布需求、寻求服务的平台，在很大程度上降低了资源的搜索难度和成本，加速推进了中小企业与外部知识机构对接创新要素展开合作交流，从而增强企业对外部资源的利用程度。基于此，提出以下假设：

H4a：创新券对企业的创新投资行为有正向影响。

H4b：创新券对企业的外部资源利用有正向影响。

1.3 企业创新行为的中介作用

如前所述，创新型政府采购通过缓解企业财务约束、吸引外部资金，创新券通过降低研发成本、形成创新压力等方面，促进了企业的创新投资行为，而企业的创新投资是开发新产品、新工艺、新服务、新技术的基础，与创新产出之间存在显著的正相关关系［20］。企业获得政府采购订单或创新券后，可以将更多的资源注入创新活动中，如扩大研发团队规模、购买或使用先进研发仪器设备等，这些均将为企业的持续创新提供更加充分的人才支撑和技术保障，带来新的研发能力和技术知识的发展［21］，从而刺激新知识创造和新产品开发的过程。基于此，提出如下假设：

H5a：企业创新投资行为在创新型政府采购与企业创新产出之间起中介作用。

H6a：企业创新投资行为在创新券与企业创新产出之间起中介作用。

继企业创新投资行为之后，一个重要的问题是，企业需要承担什么样的项目。如前所述，创新型政府采购有助于中小企业克服与新型业务签订合同的不确定性所带来的初始风险和损失规避，促进企业做出风险较高的项目选择。而风险承担的增加有助于提高创新的成功率［22］。具体而言，企业的风险承担有利于形成一种鼓励创新、容忍失败的组织氛围，并减少创新过程中的路径依赖，从而及时探索和进入新的技术领域［23］。基于此，提出如下假设：

H5b：企业风险承担行为在创新型政府采购与企业创新产出之间起中介作用。

在开放式创新范式兴起的背景下，中小企业应思考如何与外部资源建立起连接纽带，以应对相关的内部挑战和外部挑战［24］。如前所述，创新券的获得使得中小企业利用外部资源进行创新变得更加容易，企业可以加快知识、技术、资源的内向流动，并获得外部机构各种方式的支持，如短期的技术开发、产品规划、技术商业化和管理咨询等［25］，这些均有助于中小企业具体创新项目的执行，减少其开发时间和项目成本，缩短创新和市场周期［10］。基于此，提出如下假设：

H6b：企业外部资源利用在创新券与企业创新产出之间起中介作用。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文采用目前广泛应用于国内外同类研究的便利抽样方法，在咨询机构的配合下对上海市科技型中小企业进行问卷发放，要求由对企业创新活动情况和绩效表现比较了解的中高层管理者或研发部门负责人填写问卷。为了评估企业获得需求侧创新支持的前后变化，共开展了两轮问卷调查。其中第一轮问卷调查在2020年1～2月为期2个月时间里，总共回收了问卷590 份。通过整理分析，共获得有效问卷467 份，有效样本回收率为79.15%。第二轮问卷调查在2021年1～3月期间针对上一轮收集的有效样本企业再次发放了问卷，共回收问卷645 份，获得有效问卷546 份，有效率为84.65%。其中，397 份是两轮调查的有效跟踪答卷。

2.2 变量测量

2.2.1 被解释变量

企业创新产出（fip）。参照Chen 和Chen［26］、Zhang 和Li［27］的研究，从新产品数量、新产品销售额占比、专利申请数、新产品开发速度、新产品成功率5 个方面衡量。

2.2.2 解释变量

需求侧创新支持。本文重点考察创新型政府采购（igp）和创新券（ivh）两种需求侧创新支持方式，以企业当年度是否获得政府采购订单或创新券分别设定哑变量，是赋值为1，否赋值为0。

2.2.3 中介变量

企业创新行为（fib）。基于Zahra［28］、Zahra 和Bogner［29］开发的量表，从人员、资金和设备等方面对企业的创新投资行为（rdb）进行测度，从合作研发、专利购买、研发外包等方面对企业的外部资源利用（eru）进行测度；从盈利波动、高新技术项目投资、研发投资和融资风险等方面对企业的风险承担行为（rtb）进行测度。

2.2.4 控制变量

为了消除企业异质性对估计结果的干扰，有必要对其进行控制，具体包括：企业规模（lnsize），使用员工人数的自然对数值；企业年龄（lnage），使用成立年限的自然对数值；所有制类型（guoyou），设置虚拟变量，国有企业设为1，否则为0；所属行业（industry），根据2015年国家重点支持的高新技术领域目录进行划分。

2.3 模型设定

为了检验H1 和H2，本文以中小企业2020年获得的需求侧创新支持作为外生冲击并构造准自然实验，其中获得了支持的企业作为处理组，其余企业作为对照组。据此，构造创新型政府采购虚拟变量（igp）、创新券虚拟变量（ivh）和时间虚拟变量（time）；运用双重差分法（DID）进行估计，计量模型如下：

式（1）和式（2）中，fipit表示i企业t年的创新产出，controlit表示控制变量，αk表示行业固定效应，εit为误差项，β3和β′3是用DID 估计两种需求侧创新支持的产出增量效应的回归系数。

为了检验需求侧创新支持对企业创新产出的内在影响机制，本文借鉴温忠麟和叶宝娟［30］提出的中介效应检验程序，设定了如下模型：

检验步骤如下：（1）将被解释变量fipit分别对解释变量创新型政府采购的DID 项（igp×time）和创新券的DID 项（ivh×time）进行回归，对应式（1）和式（2）；（2）将中介变量fibit的不同维度分别对解释变量进行回归，对应式（3）和式（4），fibit分别表示创新投资行为、风险承担行为和外部资源利用的代理变量；（3）将被解释变量fipit同时对中介变量fibit和解释变量进行回归，对应式（5）和式（6）。

3 实证结果分析

3.1 基准回归结果

本文采用双重差分法对研究假设进行验证，执行软件是Stata16.0，估计结果见表1。首先，检验需求侧创新支持的产出增量效应。由列（1）可知，交互项（igp×time）的系数为0.368，在5%水平上显著，表明在获得创新型政府采购订单1年后，企业的创新产出平均增加了0.368 个单位，H1 被证实。列（2）中交互项（ivh×time）的系数为0.431，同样在5%水平上显著，表明企业获得创新券后，其创新产出将平均增加约0.431 个单位，H2 被证实。为了排除由行业带来的估计偏差，列（3）和列（4）中进一步控制了行业固定效应，上述结论依然成立。从控制变量的估计结果来看，企业年龄（lnage）与企业创新产出存在不显著的负相关关系；企业规模（lnsize）在1%水平上呈现促进作用，说明一个企业的规模越大，越有利于企业的创新产出提升。规模较大的企业通常具有更多的资源和更大的知识库，能够用于研发的资本更多。而所有制类型（guoyou）估计系数为负，说明非国有企业比国有企业更能促进创新产出提升。国有企业由于体制僵化、经营效率较低，不利于企业的创新投入和产出，而非国有企业可能会更积极地投入资源和精力进行创新，以提高竞争力。

3.2 稳健性检验

为了佐证基准回归结果的可靠性，本文开展了以下稳健性测试：

3.2.1 PSM-DID 检验

由于政府支持中小企业的过程并非随机，获得创新型政府采购订单或创新券的企业与未获得这些支持的企业之间系统性差异的存在，使得估计结果可能存在选择性偏误。而本文的研究数据是两期面板数据，无法进行平行趋势检验。因此，进一步使用了Heckman 等［31］提出的倾向得分匹配-双重差分法（PSM-DID），在对获得与未获得创新支持的企业进行配对的基础上重新进行DID估计。表2 中列（1）和列（2）结果显示，交互项（igp×time）和交互项（ivh×time）的系数方向和显著性均未发生明显变化，表明本文结论具有一定的稳健性。

表2 稳健性检验结果

3.2.2 政策唯一性检验

在本文的跟踪样本中，有较多企业同时享受了创新基金的政策优惠，这可能会影响估计结果的准确性。因此，在模型中引入了创新基金的双重差分项（du_fund×dt_fund）作为控制变量，以排除其对实证结果的干扰。表2 中列（3）和列（4）结果显示，创新型政府采购和创新券在提升企业创新产出方面的作用仍然显著，进一步说明本文结论的可靠性。

3.3 异质性检验

本文基于企业规模和所有制类型两个关键变量对样本企业进行分组，利用双重差分方法估计各组的平均干预效应，通过估计值和显著性的组间比较来考察需求侧创新支持的异质性效果，具体如表3所示。

表3 异质性分析结果

3.3.1 规模异质性

列（1）～（4）分别为对小微企业和中型企业的影响估计结果。可以发现不同规模企业对应的影响系数均为正，但仅有小微企业对应的t 统计量通过显著性水平检验，表明创新型政府采购和创新券可以显著促进小微企业的创新产出。这可能是因为小微企业相对中型企业面临更高的资源和资金约束，资源禀赋效应使得小微企业能够更积极地利用获得的创新支持，并将其高效地用于企业创新。

3.3.2 所有制异质性

列（5）～（8）结果显示，非国有企业对应的影响系数通过了5%显著性检验，而国有企业对应的影响系数不显著，表明创新型政府采购和创新券可以显著提升非国有企业的创新产出，而对国有企业的创新激励效应并不明显。究其原因可能是，非国有企业在研发议程、投资类型和水平等方面表现出较大的灵活性，能更好地实现创新资源的产出效益，因而相对而言对政府创新支持的利用效率就更高；相比之下，国有企业有着明显的资源禀赋优势，其本身所具备的丰富资源可能使其在获取创新支持后进一步加剧了原有的资源冗余，这实际上弱化了企业承担创新风险的动力，导致创新支持的正向激励作用并不显著。

3.4 影响机制分析

为了进一步检验不同类型企业创新行为是否在需求侧创新支持影响企业创新绩效过程中承担中介作用，根据式（3）～（6）中介模型进行检验，结果如表4所示。列（1）和列（2）结果显示，创新型政府采购对创新投资行为（β＝0.311，p＜0.1）和风险承担行为（β＝0.382，p＜0.1）具有显著正向影响，H3a 和H3b 得证。列（3）和列（4）结果显示，创新券对创新投资行为（β＝0.379，p＜0.05）和外部资源利用（β＝0.424，p＜0.1）具有显著正向影响，H4a 和H4b 得证。列（5）和列（6）分别检验了创新投资行为和风险承担行为在创新型政府采购与企业创新产出之间的中介作用，结果显示rdb（β＝0.811，p＜0.01）和rtb（β＝0.199，p＜0.01）的系数均显著为正，而交互项（igp×time）的系数值相较基准结果而言有所减小且不再显著，表明创新投资行为和风险承担行为的中介效应存在，H5a、H5b 得到支持。同样地，将中介变量创新投资行为和外部资源利用分别引入列（7）和列（8）中，结果显示rdb（β＝0.766，p＜0.01）和eru（β＝0.226，p＜0.01）均与企业创新产出显著正相关，而交互项（ivh×time）的系数值和显著性与基准结果相比均有所降低，表明在创新券影响企业创新产出的过程中，存在创新投资行为和外部资源利用的中介路径，H6a、H6b 得到支持。因此，从理论逻辑出发，并通过多种检验结果综合可知，两种需求侧创新支持确实存在行为增量效应，创新型政府采购可以通过促进企业的创新投资及风险承担行为，创新券可以通过促进企业的创新投资及外部资源利用，最终形成产出增量效应。这为理解企业是如何将获得的需求侧创新支持转化为企业创新产出提升提供了路径遵循。

表4 影响机制分析结果

3.5 组合效应检验

本文考察了创新型政府采购和创新券与目前常用的两种供给侧创新支持的组合效果，分别是科技型中小企业研发费用加计扣除（简称“加计扣除”）和科技型中小企业技术创新基金（简称“创新基金”）。通过设定加计扣除的双重差分项ETD（du_tax×dt_tax）和创新基金的双重差分项SSF（du_fund×dt_fund），并在模型中分别加入其与两种需求侧创新支持的交乘项进行检验，结果见表5。由列（1）和列（2）可知，交乘项系数分别在10%、5%水平上显著为正，表明创新型政府采购与加计扣除、创新券与加计扣除的组合使用对企业创新产出的提升能够发挥重要作用，即组合效果为正协同。而列（3）和列（4）结果显示，交乘项系数均未通过显著性检验，表明创新型政府采购和创新券与创新基金的组合效果并不明显，即未形成协同作用。

表5 组合效应检验结果

4 结论与启示

本文基于增量效应视角，实证检验创新型政府采购和创新券两种需求侧创新支持对中小企业创新的影响。结果表明：（1）创新型政府采购和创新券均有效激励了中小企业创新产出增量；（2）两种需求侧创新支持对小微企业和非国有企业的创新产出的激励效应更显著；（3）创新型政府采购通过促进企业的创新投资及风险承担行为，创新券通过促进企业的创新投资及外部资源利用，实现了企业创新产出的显著提升；（4）两种需求侧创新支持与加计扣除的联合实施能发挥促进创新的协同作用，而与创新基金的组合使用效果为无协同。

基于以上结论，提出如下政策建议：（1）应对创新型政府采购和创新券等需求侧创新支持的运行体系进行更多宣传，加强咨询服务，并适当扩大支持范围及力度，如大力贯彻创新型政府采购理念，继续加大对中小企业技术创新产品的采购力度；通过省市县联动、跨区域流通和共享平台建设等强化创新券的普惠性，以进一步惠及广大中小企业；（2）根据企业异质性实施差别化的资助策略，实现因“企”制宜，以使需求侧创新支持的资源配置实现效用最大化。如针对不同规模的企业进行差异化的创新券额度设计；适当降低对自身资源丰富、经济实力雄厚的国有企业的创新型政府采购订单规模和创新券额度，给予非国有企业更多的优惠和扶持；（3）应高度关注不同类型创新支持之间的协同互补作用。政策组合的设计很重要，并不是所有的政策叠加都能产生强化效应，不恰当的组合运用甚至可能导致政策有效性衰减。未来应对需求侧与供给侧的创新支持进行合理的组合实施，以实现各类工具之间的叠加效应，更大程度地激活需求侧创新支持的积极影响；（4）中小企业应积极争取需求侧创新支持，如积极参与创新型政府采购招标，利用其分担研发成本和风险的突出优点，获取开展风险性项目的不同阶段所必需的各种重要资源，提高研发效率；积极申领创新券，借助其购买与业务问题相关的知识和技术服务，克服自身信息和科学知识以及资源和竞争力方面的不足，由封闭式创新逐渐转向开放式创新。

本文囿于研究条件仅开展了两轮问卷调查，未能检验需求侧创新支持对企业创新的时变影响，未来希望收集更多期数的研究数据，进一步开展动态分析。同时，由于企业创新行为具有复杂性，以及一些可用性概念的可操作性较差，本文仅从创新投资、风险承担和外部资源利用3 个方面刻画企业创新行为，未来应进行更深入细致的研究。