人工智能產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)
—— 來(lái)自企業(yè)專(zhuān)利數(shù)據(jù)的證據(jù)

陳艷霞 張鵬

內(nèi)容提要:利用2017年至2021年地市層面人工智能產(chǎn)業(yè)政策作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),將企業(yè)基本信息與專(zhuān)利數(shù)據(jù)匹配構(gòu)建月度面板數(shù)據(jù),運(yùn)用交錯(cuò)雙重差分法進(jìn)行創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)估計(jì)后發(fā)現(xiàn):人工智能產(chǎn)業(yè)政策對(duì)于地區(qū)、企業(yè)層面的創(chuàng)新水平均具有顯著促進(jìn)作用,具體的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)因政策類(lèi)型、企業(yè)特征而存在異質(zhì)性;機(jī)制檢驗(yàn)表明,人工智能產(chǎn)業(yè)政策可以通過(guò)政府補(bǔ)貼、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同和引致創(chuàng)業(yè)等路徑激勵(lì)企業(yè)積極從事創(chuàng)新活動(dòng)。因此,地方政府應(yīng)加快構(gòu)建有利于人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的政策支持體系,出臺(tái)有針對(duì)性的產(chǎn)業(yè)政策配套實(shí)施細(xì)則,統(tǒng)籌利用供給型、需求型、環(huán)境型產(chǎn)業(yè)政策工具,加快建立與人工智能創(chuàng)新趨勢(shì)相適應(yīng)的配套監(jiān)管機(jī)制和規(guī)范框架,促進(jìn)人工智能企業(yè)的創(chuàng)新水平。

一、 引 言

人工智能作為驅(qū)動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要?jiǎng)恿?已經(jīng)成為社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)的關(guān)鍵布局。隨著政府、行業(yè)的積極投入和技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步,2020年我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已超過(guò)4000億元,企業(yè)數(shù)量超過(guò)3000家。(1)《工信部:我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超四千億元 企業(yè)數(shù)量超三千家》,人民網(wǎng)http://finance.people.com.cn/n1/2022/0726/c1004-32485842.html,2022年7月26日。當(dāng)然,在產(chǎn)業(yè)規(guī)模日趨龐大的同時(shí),創(chuàng)新深度不足的問(wèn)題同樣顯著,特別是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層核心領(lǐng)域創(chuàng)新能力不足,技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用存在脫節(jié)。近年來(lái),由ChatGPT引發(fā)的有關(guān)人工智能革命的討論,也促使人們深刻思考如何構(gòu)建有利于人工智能產(chǎn)業(yè)取得突破性創(chuàng)新應(yīng)用的政策環(huán)境這一問(wèn)題。

產(chǎn)業(yè)政策是政府向重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)要素和配置資源的重要宏觀調(diào)控手段,是中國(guó)前沿產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)趕超進(jìn)程中進(jìn)行政府干預(yù)的有效路徑(賀俊,2022)。然而,對(duì)于產(chǎn)業(yè)政策有效性這一重大問(wèn)題,學(xué)界長(zhǎng)期存在爭(zhēng)議(林毅夫,2017)。一種傾向“產(chǎn)業(yè)政策有效”觀點(diǎn)認(rèn)為,政府通過(guò)財(cái)政補(bǔ)貼、稅收減免、信貸優(yōu)惠等形式實(shí)施的產(chǎn)業(yè)政策能夠有序引導(dǎo)資本要素進(jìn)入新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域,并通過(guò)一定的管制手段規(guī)避不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為。另一種傾向“產(chǎn)業(yè)政策無(wú)效”觀點(diǎn)則認(rèn)為,由于信息不對(duì)稱(chēng)存在,產(chǎn)業(yè)政策可能會(huì)引起資源配置扭曲并催生尋租行為,或?qū)е缕髽I(yè)對(duì)扶持政策產(chǎn)生依賴(lài),反而不利于產(chǎn)業(yè)有效運(yùn)行,同時(shí)政府能力不完備和制度安排不完善也可能導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)政策效果適得其反。

在產(chǎn)業(yè)政策有效性的爭(zhēng)議中,一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是產(chǎn)業(yè)政策如何影響企業(yè)創(chuàng)新水平。當(dāng)前的研究同樣提供了產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)和創(chuàng)新抑制效應(yīng)兩方面的觀點(diǎn)。產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)可以從“能夠”與“愿意”兩個(gè)角度進(jìn)行討論:一方面,產(chǎn)業(yè)政策能夠通過(guò)財(cái)政、稅收、金融與行政管理等手段緩解企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新時(shí)面臨的融資約束,以及向外傳遞有利于企業(yè)融資的研發(fā)能力信號(hào),使企業(yè)“能夠”進(jìn)行創(chuàng)新;另一方面,產(chǎn)業(yè)政策又能夠通過(guò)引導(dǎo)市場(chǎng)需求、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、促進(jìn)人才集聚等途徑改善創(chuàng)新發(fā)生的環(huán)境,使企業(yè)“愿意”創(chuàng)新。至于對(duì)創(chuàng)新的抑制效應(yīng),則與“產(chǎn)業(yè)政策無(wú)效”觀點(diǎn)相呼應(yīng),具體體現(xiàn)在政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)投入的擠出、信息不對(duì)稱(chēng)帶來(lái)的“迎合式”或“策略式”創(chuàng)新等方面。

創(chuàng)新發(fā)展是人工智能產(chǎn)業(yè)的基本趨勢(shì),在促進(jìn)產(chǎn)品重塑、流程重組、行業(yè)重構(gòu)、效率提升等方面展現(xiàn)出“創(chuàng)造性破壞”的關(guān)鍵動(dòng)力(吳非和徐斯旸,2022)。同時(shí),人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新本身需要產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界和行業(yè)部門(mén)的協(xié)同推進(jìn)。因此,在挖掘和釋放人工智能“紅利”的歷史機(jī)遇期,瞄準(zhǔn)核心創(chuàng)新能力、區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新、創(chuàng)新場(chǎng)景開(kāi)發(fā)、規(guī)范創(chuàng)新應(yīng)用的一系列人工智能產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)運(yùn)而生。從國(guó)際經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,人工智能產(chǎn)業(yè)政策可以為新興領(lǐng)域的商業(yè)模式提供方向性引導(dǎo),對(duì)特定行業(yè)提供資金和人力資本支持,并擴(kuò)展知識(shí)傳播節(jié)點(diǎn)及技術(shù)交流網(wǎng)絡(luò)。然而,目前針對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)政策效果的討論仍集中在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、產(chǎn)品出口質(zhì)量等方面(胡俊和杜傳忠,2020;周科選和余林徽,2023),可見(jiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)政策能否發(fā)揮以及如何發(fā)揮創(chuàng)新效應(yīng),仍然有待檢驗(yàn)。

因此,本文旨在充分厘清產(chǎn)業(yè)政策創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)發(fā)揮的實(shí)在性與局限性,通過(guò)區(qū)分政策類(lèi)型和企業(yè)特征討論創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的異質(zhì)性,并試圖挖掘創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制的內(nèi)在路徑,為充分挖掘和釋放人工智能“紅利”、完善構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系所需的政策體系提供有益探討。相較以往研究,本文作出的可能貢獻(xiàn)如下:第一,本文聚焦人工智能產(chǎn)業(yè)這一特定重點(diǎn)產(chǎn)業(yè),彌補(bǔ)了當(dāng)前相對(duì)匱乏的人工智能產(chǎn)業(yè)政策有效性評(píng)估研究,研究視角較為獨(dú)特;第二,本文基于微觀專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)和地區(qū)兩個(gè)層面進(jìn)行創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn),能夠更為系統(tǒng)和全面地刻畫(huà)政府干預(yù)與市場(chǎng)主體創(chuàng)新行為間的關(guān)系;第三,本文嘗試闡釋人工智能產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)因政策類(lèi)型不同、被支持主體特征不同而產(chǎn)生的異質(zhì)性影響,并深入討論創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的作用路徑,提出更具有針對(duì)性的政策建議。

二、 文獻(xiàn)綜述、政策背景與研究假設(shè)

1. 產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新效應(yīng)

產(chǎn)業(yè)政策能夠緩解企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新投入的融資約束。第一,對(duì)于新興企業(yè)來(lái)說(shuō),面臨創(chuàng)新投入回報(bào)的不確定性和自身資金規(guī)模有限的問(wèn)題,往往存在較高的研發(fā)投入融資約束,而針對(duì)某些特定行業(yè)產(chǎn)業(yè)政策能夠向金融機(jī)構(gòu)傳遞信號(hào),促使其向特定企業(yè)提供貸款和審批方面的融資便利,使企業(yè)在股權(quán)融資、股權(quán)再融資和銀行貸款方面的獲得高于其他企業(yè),有利于為企業(yè)投入研發(fā)活動(dòng)形成寬松的外部融資環(huán)境(Brander等,2015)。第二,政策補(bǔ)貼作為產(chǎn)業(yè)政策的主要手段之一,能夠直接降低企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的成本,尤其是對(duì)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō),大力度的幫扶和補(bǔ)貼能夠有效改善初創(chuàng)企業(yè)的資金不足問(wèn)題(陸國(guó)慶等,2014),降低企業(yè)研發(fā)失敗的邊際成本。第三,稅收優(yōu)惠或減免等政策工具不僅能夠降低企業(yè)創(chuàng)新的邊際成本,也有助于企業(yè)自有資金的積累,并增加其持續(xù)投入創(chuàng)新活動(dòng)的可用資金規(guī)模。

產(chǎn)業(yè)政策能夠改善企業(yè)從事創(chuàng)新活動(dòng)的市場(chǎng)環(huán)境。一方面,產(chǎn)業(yè)政策的支持會(huì)引導(dǎo)更多企業(yè)進(jìn)入特定行業(yè),客觀上構(gòu)建了更為激烈的競(jìng)爭(zhēng)格局,從而激勵(lì)企業(yè)憑借技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)占據(jù)壟斷地位以獲取超額利潤(rùn)。另一方面,產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施還可以通過(guò)改善創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、完善產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的方式強(qiáng)化企業(yè)的創(chuàng)新意愿,創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展依托于技術(shù)共享和企業(yè)的積極性,而基礎(chǔ)設(shè)施的改善能夠有效提升企業(yè)組織創(chuàng)新活動(dòng)和形成創(chuàng)新組合的能力,知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的健全則在于維護(hù)企業(yè)進(jìn)行原始創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新的內(nèi)在動(dòng)力(張杰等,2015)。同時(shí),政策補(bǔ)貼的效應(yīng)也會(huì)因創(chuàng)新環(huán)境的改善得到強(qiáng)化,如對(duì)于高科技、內(nèi)部控制水平較高或所處營(yíng)商法制環(huán)境較好的企業(yè)而言,創(chuàng)新補(bǔ)助的激勵(lì)效應(yīng)更為明顯(李萬(wàn)福等,2017)。

當(dāng)然,也需要認(rèn)識(shí)到,產(chǎn)業(yè)政策也可能引發(fā)尋租行為、偏向性補(bǔ)貼、研發(fā)投入的擠出等問(wèn)題。首先,政府對(duì)企業(yè)提供的補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠等主要表現(xiàn)為事后支持,此時(shí)尋租行為可能讓企業(yè)將原本用于研發(fā)活動(dòng)的資金和資源轉(zhuǎn)移到其他非正規(guī)用途,從而擠出創(chuàng)新投入的規(guī)模(袁建國(guó)等,2015)。其次,產(chǎn)業(yè)政策的選擇性補(bǔ)貼往往傾向于一定規(guī)模的、具有政治資源的企業(yè),抑制了其他創(chuàng)新主體的積極性(吳偉偉和張?zhí)煲?2021)。另外,企業(yè)也有可能為了達(dá)成政策目標(biāo)從事大量的“策略式”和“迎合式”創(chuàng)新,在追求政策補(bǔ)貼的同時(shí)減少自主投資,不僅會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)新規(guī)模大而創(chuàng)新質(zhì)量低的情形,也會(huì)讓原本應(yīng)投入實(shí)質(zhì)創(chuàng)新的資源被浪費(fèi)(黎文靖和鄭曼妮,2016)。因此,產(chǎn)業(yè)政策有可能誘導(dǎo)企業(yè)減少創(chuàng)新投入,或因讓部分企業(yè)更容易獲得支持而削弱其創(chuàng)新動(dòng)力,此時(shí)政府和市場(chǎng)作用實(shí)際上形成相互抵消而非互補(bǔ),這就需要觀察不同類(lèi)型企業(yè)在獲得支持時(shí)的差異化創(chuàng)新響應(yīng)行為。

2. 人工智能產(chǎn)業(yè)政策背景

中國(guó)自2015年就開(kāi)始重視人工智能技術(shù)在新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的布局。2015年國(guó)務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》提出通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作提升制造業(yè)的智能化水平。同年,《中國(guó)制造2025》發(fā)布,旨在以智能技術(shù)引領(lǐng)制造業(yè)變革。2016年發(fā)布的“十三五”規(guī)劃綱要首次提到人工智能是新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的新增長(zhǎng)點(diǎn),能夠支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。此時(shí)的政策視野中,人工智能本身僅僅作為一種技術(shù)而非產(chǎn)業(yè)化實(shí)體存在。直到2017年國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,將人工智能明確為“新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力”,這是詳細(xì)論述人工智能發(fā)展重點(diǎn)任務(wù)和戰(zhàn)略目標(biāo)的綱領(lǐng)性文件。此后,根據(jù)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的總體設(shè)計(jì),《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》《國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》《國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作指引》《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》等陸續(xù)出臺(tái),形成了引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新方向、支撐產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新落地的一系列政策組合。

與此同時(shí),各地區(qū)也紛紛響應(yīng)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》要求,因地制宜出臺(tái)了發(fā)展規(guī)劃或行動(dòng)計(jì)劃,形成了中央指導(dǎo)、地方協(xié)同、多元共治的人工智能產(chǎn)業(yè)政策體系。從對(duì)地方性政策實(shí)踐的梳理中,可以發(fā)現(xiàn)與以往產(chǎn)業(yè)政策相比,人工智能產(chǎn)業(yè)政策體系具有創(chuàng)新導(dǎo)向性、地方性、漸進(jìn)協(xié)同性、監(jiān)管規(guī)范并重的典型特征。第一,尤其注重創(chuàng)新導(dǎo)向。關(guān)注創(chuàng)新結(jié)果是各國(guó)實(shí)施人工智能產(chǎn)業(yè)政策的基本共識(shí),也是中國(guó)中央和地方人工智能產(chǎn)業(yè)政策的共同主題,無(wú)論是針對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上游的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),或是針對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈中游的技術(shù)轉(zhuǎn)化,還是針對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈下游的市場(chǎng)需求引導(dǎo),都以研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品、開(kāi)發(fā)創(chuàng)新場(chǎng)景和保護(hù)創(chuàng)新成果為最終導(dǎo)向。第二,具有明顯地方特色。各地在發(fā)展過(guò)程中根據(jù)自身產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和比較優(yōu)勢(shì)出臺(tái)了因地制宜的產(chǎn)業(yè)政策措施,如北京重視產(chǎn)業(yè)集群的整體提升,上海注重培育特定領(lǐng)域的核心競(jìng)爭(zhēng)力,貴州側(cè)重依托數(shù)據(jù)資源提升算力基礎(chǔ),深圳突出人工智能創(chuàng)新對(duì)其他行業(yè)的增益與賦能。第三,進(jìn)行漸進(jìn)式協(xié)同配套。如上海先通過(guò)實(shí)施意見(jiàn)規(guī)劃人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的具體方向,在此基礎(chǔ)上又出臺(tái)實(shí)施細(xì)則對(duì)深度融合人工智能核心技術(shù)的項(xiàng)目進(jìn)行無(wú)償資助,而后又通過(guò)引導(dǎo)民間投資支持民營(yíng)企業(yè)廣泛參與人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),形成了系統(tǒng)性創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制。第四,監(jiān)管與規(guī)范并重。為應(yīng)對(duì)人工智能應(yīng)用潛在的隱私侵犯等風(fēng)險(xiǎn)和科技倫理問(wèn)題,通過(guò)法規(guī)或條例實(shí)現(xiàn)對(duì)創(chuàng)新主體的監(jiān)管和創(chuàng)新模式的監(jiān)督,以及通過(guò)行業(yè)的自發(fā)規(guī)范探索人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的原則和邊界,形成人工智能領(lǐng)域監(jiān)管與創(chuàng)新互動(dòng)的新型治理模式。

3. 研究假設(shè)

首先,人工智能產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)是較為明確的。第一,指導(dǎo)性、規(guī)劃性產(chǎn)業(yè)政策能夠向市場(chǎng)主體傳遞積極的資源配置信號(hào),這不僅有利于消解企業(yè)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出不確定性的擔(dān)憂,也能夠引導(dǎo)行業(yè)內(nèi)外人力資本和研發(fā)資金的重新配置。第二,補(bǔ)貼性產(chǎn)業(yè)政策能夠直接緩解具有創(chuàng)新意愿的市場(chǎng)主體的融資約束,使研發(fā)投入中的企業(yè)投資更接近于社會(huì)最優(yōu)水平。第三,平臺(tái)性、定點(diǎn)性專(zhuān)項(xiàng)產(chǎn)業(yè)政策能夠通過(guò)要素的集聚和共享加快市場(chǎng)主體間的知識(shí)流動(dòng),并通過(guò)加劇競(jìng)爭(zhēng)以促進(jìn)創(chuàng)新。由此,本文提出假設(shè):

假設(shè)1:人工智能產(chǎn)業(yè)政策能夠顯著提高地區(qū)、企業(yè)層面的人工智能創(chuàng)新能力和創(chuàng)新產(chǎn)出。

其次,按照Rothwell和Zegveld(1985)的政策工具分類(lèi),可以將產(chǎn)業(yè)政策劃分為供給型、需求型和環(huán)境型政策。盡管三者對(duì)于創(chuàng)新活動(dòng)的預(yù)期影響方向是一致的,但考慮到上述各類(lèi)政策工具的實(shí)施強(qiáng)度,對(duì)研發(fā)和創(chuàng)新過(guò)程的影響力度,以及與創(chuàng)新主體政策需要的匹配程度均不明確,本文提出有關(guān)創(chuàng)新效應(yīng)在政策層面存在異質(zhì)性的假設(shè):

假設(shè)2:供給型、需求型和環(huán)境型人工智能產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)存在差異。

再次,地方實(shí)施的產(chǎn)業(yè)政策往往因企業(yè)身份、稟賦而存在特定偏好或指向性,這可能會(huì)影響到不同企業(yè)獲取要素支持的可及性(熊勇清和王溪,2020),而且不同性質(zhì)、規(guī)模的企業(yè)也可能因其預(yù)算約束和要素利用能力,對(duì)政府同等的資源投入形成不同的創(chuàng)新響應(yīng)(Liang等,2012),由此,本文提出有關(guān)創(chuàng)新效應(yīng)在企業(yè)層面存在異質(zhì)性的假設(shè):

假設(shè)3:人工智能產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)層面人工智能創(chuàng)新的影響會(huì)因企業(yè)所有制類(lèi)型和規(guī)模的不同而發(fā)生變化。

最后,針對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效應(yīng)的具體影響路徑,研發(fā)補(bǔ)貼固然是產(chǎn)業(yè)政策中最為普遍和具有針對(duì)性的扶持措施,但政府的研發(fā)投入是否能夠通過(guò)緩解企業(yè)融資約束促進(jìn)創(chuàng)新,抑或?qū)е伦灾鲃?chuàng)新的擠出或?qū)ぷ庑袨?尚未得到一致結(jié)論,因此政府補(bǔ)貼效應(yīng)成為本文嘗試識(shí)別的主要機(jī)制。同時(shí),推動(dòng)企業(yè)與高校、科研院所的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新已經(jīng)成為環(huán)境型產(chǎn)業(yè)政策的一個(gè)重要方面,為企業(yè)接觸和轉(zhuǎn)化前沿技術(shù)提供了路徑和機(jī)會(huì),因此高等教育或科研機(jī)構(gòu)將潛在提高產(chǎn)學(xué)研合作、創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)等具體措施的可落實(shí)程度,從而形成產(chǎn)學(xué)研協(xié)同效應(yīng)。另外,以往研究也指出,一些產(chǎn)業(yè)政策能夠降低企業(yè)進(jìn)入某一行業(yè)或某一市場(chǎng)的成本,進(jìn)而促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模的增長(zhǎng),其中隱含的機(jī)制是,地區(qū)創(chuàng)新水平提升可能會(huì)體現(xiàn)在增加創(chuàng)新主體的廣延邊際上,因此本文同樣對(duì)產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)業(yè)引致效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。由此提出假設(shè):

假設(shè)4:人工智能產(chǎn)業(yè)政策可能通過(guò)政府補(bǔ)貼效應(yīng)、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同效應(yīng)和創(chuàng)業(yè)引致效應(yīng)對(duì)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生影響。

三、 數(shù)據(jù)說(shuō)明與模型設(shè)定

1. 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用的主要數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局自2017年1月1日至2021年12月31日公示的專(zhuān)利數(shù)據(jù)(2)本文以2017年為數(shù)據(jù)收集的初始年份,是因?yàn)椤缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》(國(guó)發(fā)〔2017〕35號(hào))于2017年7月正式發(fā)布。,包括專(zhuān)利申請(qǐng)人、發(fā)明人、專(zhuān)利權(quán)人、申請(qǐng)及授權(quán)公告日、專(zhuān)利分類(lèi)代碼、簡(jiǎn)要說(shuō)明等信息。根據(jù)對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品、方法的不同改進(jìn)和應(yīng)用程度,可以分為發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利及外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利三大類(lèi),由于本文關(guān)注的人工智能創(chuàng)新是對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的顯著進(jìn)步或突破,所以剔除了實(shí)用新型專(zhuān)利和外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利樣本,并將發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量和授權(quán)數(shù)量按申請(qǐng)人和專(zhuān)利權(quán)人分別加總到企業(yè)層面。同時(shí),本文在參考?xì)v年專(zhuān)精特新中小企業(yè)公示名單、國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)公示名錄、WIND新一代戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上形成人工智能企業(yè)名錄,依據(jù)全國(guó)工商企業(yè)信用信息公示數(shù)據(jù),通過(guò)關(guān)鍵詞、行業(yè)上下游識(shí)別出人工智能企業(yè)共6242家,包含企業(yè)存續(xù)年限、企業(yè)所在地區(qū)、企業(yè)所有制性質(zhì)等基本信息。最后,通過(guò)企業(yè)注冊(cè)信息數(shù)據(jù)庫(kù)中企業(yè)名稱(chēng)與專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配,共得到人工智能企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)信息16.27萬(wàn)條、專(zhuān)利授權(quán)信息5.98萬(wàn)條。為了與月度政策庫(kù)進(jìn)行匹配,本文將專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量和授權(quán)數(shù)量分別按企業(yè)加總到月度層面。

本文手工整理了2017-2021年地市(含直轄市)層面人工智能產(chǎn)業(yè)政策,并將其發(fā)布或?qū)嵤r(shí)間(3)若為規(guī)劃性、指導(dǎo)性文件,以其發(fā)布日期所在月為準(zhǔn);若為實(shí)際的支持政策細(xì)則,以其實(shí)施日期所在月為準(zhǔn);若未列明生效或?qū)嵤┤掌?以其發(fā)布日期所在月為準(zhǔn)。定位到月度層面。在收集過(guò)程中,本文將政策文件名稱(chēng)的關(guān)鍵詞設(shè)置為“人工智能”“智能制造”“機(jī)器人”“新一代信息技術(shù)”等,最終在樣本期內(nèi)得到有關(guān)71個(gè)城市182份產(chǎn)業(yè)政策文件。另外,本文使用的控制變量主要來(lái)源于全國(guó)工商企業(yè)信用信息公示數(shù)據(jù)及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》,對(duì)于部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)全。

2. 變量說(shuō)明

(1) 被解釋變量創(chuàng)新能力和創(chuàng)新產(chǎn)出。本文將發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量作為衡量人工智能企業(yè)創(chuàng)新能力(Innovation_Ability)的核心指標(biāo),這是因?yàn)閷?zhuān)利的研發(fā)過(guò)程和結(jié)果均需要企業(yè)的研發(fā)投入和人員配置,是對(duì)創(chuàng)新能力的綜合體現(xiàn)。相應(yīng)地,本文將發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量視為衡量實(shí)際創(chuàng)新產(chǎn)出(Innovation_Outcome)的核心指標(biāo),這是因?yàn)橹挥袑?zhuān)利獲得授權(quán)才意味著企業(yè)創(chuàng)新能力獲得審查當(dāng)局的認(rèn)同,但授權(quán)本身需要經(jīng)過(guò)一個(gè)較為漫長(zhǎng)的審查期,也因?qū)彶?、年費(fèi)等而存在更多不確定性,因此專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量是一個(gè)更為準(zhǔn)確和穩(wěn)定的指標(biāo)。當(dāng)然,無(wú)論是創(chuàng)新能力還是實(shí)際產(chǎn)出,都需要政府和企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入,因此本文將兩個(gè)指標(biāo)同時(shí)納入創(chuàng)新效應(yīng)的估計(jì)模型。為了避免異方差帶來(lái)的估計(jì)偏誤,本文對(duì)上述兩個(gè)變量均取對(duì)數(shù)處理。此外,考慮到人工智能產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施的指向性和針對(duì)性,在對(duì)地區(qū)層面的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)時(shí),將被解釋變量設(shè)置為人工智能企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)量或授權(quán)量在企業(yè)所在城市層面的加總,同樣取對(duì)數(shù)處理。

(2) 核心解釋變量地市層面人工智能產(chǎn)業(yè)政策發(fā)布情況。根據(jù)雙重差分的基本思路,本文先設(shè)置識(shí)別在樣本期內(nèi)是否有產(chǎn)業(yè)政策發(fā)布的虛擬變量Treat,以及識(shí)別政策發(fā)布或?qū)嵤r(shí)間的虛擬變量Post,核心解釋變量AIpoicy是地區(qū)和時(shí)間的交互項(xiàng)(Treat×Post),實(shí)施組取1,對(duì)照組取0。對(duì)于在樣本期內(nèi)發(fā)布了多份人工智能產(chǎn)業(yè)政策的地市,以最早發(fā)布的政策時(shí)間為準(zhǔn)。

(3) 控制變量。創(chuàng)新水平差異首先可能體現(xiàn)在不同特征的企業(yè)之間,因此本文將企業(yè)成立年限、所有制、注冊(cè)資本金數(shù)額納入控制變量,從而區(qū)分企業(yè)規(guī)模、資本性質(zhì)的影響。企業(yè)創(chuàng)新水平還不可避免地會(huì)受到所在城市各類(lèi)創(chuàng)新環(huán)境或基礎(chǔ)設(shè)施的影響,因此本文控制了描述經(jīng)濟(jì)、就業(yè)、通信等城市特征的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、人均工資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、寬帶用戶接入數(shù)。

根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)人工智能企業(yè)在樣本期內(nèi)平均申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利26.06個(gè),授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利9.58個(gè),申請(qǐng)授權(quán)比為2.72∶1。具體地,這些人工智能企業(yè)樣本的平均存續(xù)年限為8.25年,注冊(cè)資本金數(shù)額在10萬(wàn)元至55億元間不等,其中國(guó)有企業(yè)占比約為38.6%,民營(yíng)企業(yè)占比約為57.6%,外資企業(yè)占比約為3.7%。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

3. 模型設(shè)定

由于產(chǎn)業(yè)政策和創(chuàng)新行為本質(zhì)上是宏觀和微觀兩個(gè)層面的行為,本文將人工智能產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施視為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的外生沖擊,且政策發(fā)布存在地區(qū)、時(shí)間層面的橫向及先后差異,這為將產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施視為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)并構(gòu)建實(shí)施組和對(duì)照組提供了可能。因此,本文采用交錯(cuò)雙重差分(Staggered DID)對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新凈效應(yīng)進(jìn)行估計(jì),企業(yè)微觀層面的基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定如下:

Innovationict=β0+β1AIPolicyct+β2Controli,c,t-1+Fc+Ft+εict

(1)

其中,i表示企業(yè)個(gè)體,c表示地市,t表示年份;被解釋變量Innovationit即i企業(yè)在t年申請(qǐng)或授權(quán)的專(zhuān)利數(shù)量;核心解釋變量AIPolicyct即表明地市層面人工智能政策實(shí)施情況的交互項(xiàng)(實(shí)施組為1,對(duì)照組為0),β1是關(guān)鍵參數(shù),衡量了企業(yè)創(chuàng)新能力和實(shí)際產(chǎn)出在人工智能產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施前后的平均差異。考慮到專(zhuān)利審查期的影響,本文在將被解釋變量轉(zhuǎn)換為表示創(chuàng)新產(chǎn)出的專(zhuān)利授權(quán)量時(shí),觀察的是政策發(fā)生2年后的情況。Controli,c,t-1表示有關(guān)企業(yè)規(guī)模、所有制性質(zhì)、行業(yè)性質(zhì)等特征的控制變量集合,為了減少潛在的內(nèi)生性影響,將地區(qū)層面的控制變量滯后1年處理。此外,本文采用地區(qū)固定效應(yīng)Fc和年份固定效應(yīng)Ft來(lái)捕捉地區(qū)間和年份間難以觀測(cè)的遺漏變量,擾動(dòng)項(xiàng)為εict。同時(shí),為了避免序列相關(guān)和異方差問(wèn)題,本文將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類(lèi)到地市-年份層面。

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)業(yè)政策創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的具體影響機(jī)制的識(shí)別,本文通過(guò)加入與政策實(shí)施虛擬變量的交互項(xiàng),對(duì)政府補(bǔ)貼效應(yīng)、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同效應(yīng)和引致創(chuàng)業(yè)效應(yīng)進(jìn)行估計(jì),模型設(shè)定如下:

Innovationict=γ0+γ1AIPolicyct×Featurect+γ2Controli,c,t-1+Fc+Ft+εict

(2)

其中,Featurect表示地區(qū)層面的是否出臺(tái)專(zhuān)項(xiàng)資金補(bǔ)助、高等教育機(jī)構(gòu)數(shù)量、當(dāng)年新增人工智能企業(yè)數(shù)量;γ1表示在上述變量的作用下,產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新效應(yīng)能夠在何種程度上得到加強(qiáng)或抑制;其他控制變量與固定效應(yīng)的設(shè)定與模型(1)一致。

進(jìn)一步地,本文還利用事件分析法進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn),利用傾向得分匹配、調(diào)整樣本等方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

四、 實(shí)證結(jié)果與討論

1. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2Panel 1列(1)列(2)報(bào)告了地市層面產(chǎn)業(yè)政策對(duì)微觀層面企業(yè)創(chuàng)新的影響,可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新產(chǎn)出的影響系數(shù)均顯著為正,說(shuō)明在其他條件不變的情況下,相較于企業(yè)所在城市未實(shí)施人工智能產(chǎn)業(yè)政策的樣本,能夠享受產(chǎn)業(yè)政策紅利的企業(yè)在月度層面的專(zhuān)利申請(qǐng)量要高出2.4%,本文的研究假設(shè)1即產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)得到檢驗(yàn)。考慮到專(zhuān)利審查期可能導(dǎo)致對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出影響的低估,產(chǎn)業(yè)政策發(fā)布2年后,能夠顯著提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出1.9%。在Panel 1列(3)列(4)中,加入了個(gè)體固定效應(yīng)以消除企業(yè)層面其他不可觀測(cè)因素的影響,結(jié)果顯示創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)仍然均顯著為正。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(續(xù)表)

考慮到產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施在地區(qū)層面的整體性,本文將人工智能企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)和授權(quán)數(shù)分別加總到城市層面后進(jìn)行回歸,表2Panel 2列(3)列(4)匯報(bào)了相應(yīng)的結(jié)果,產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施組城市相較控制組城市的人工智能創(chuàng)新水平更高,地區(qū)層面的創(chuàng)新能力和實(shí)際產(chǎn)出分別要高出2.8%和2.1%,證明城市層面產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)仍然存在。Panel 2列(1)列(2)也匯報(bào)了控制城市層面控制變量而非采用固定效應(yīng)的結(jié)果,回歸系數(shù)仍然呈現(xiàn)正向顯著,可見(jiàn)對(duì)于人工智能產(chǎn)業(yè)政策創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的估計(jì)是穩(wěn)健的。

2. 異質(zhì)性分析

(1) 政策類(lèi)型的異質(zhì)性分析。本文將政府通過(guò)資金、信息、技術(shù)、人力資本等要素支持直接擴(kuò)大供給的產(chǎn)業(yè)政策識(shí)別為供給型政策,政策文本關(guān)鍵詞為“研發(fā)經(jīng)費(fèi)補(bǔ)助”“扶持資金”“數(shù)據(jù)共享”“人才團(tuán)隊(duì)”等;將政府通過(guò)采購(gòu)、貿(mào)易等措施減少市場(chǎng)不確定性或直接引致需求的產(chǎn)業(yè)政策識(shí)別為需求型政策,關(guān)鍵詞為“關(guān)稅優(yōu)惠”“政府專(zhuān)項(xiàng)采購(gòu)”“轉(zhuǎn)化應(yīng)用”“政務(wù)模塊”等;將政府通過(guò)財(cái)政、規(guī)制、平臺(tái)等政策影響人工智能企業(yè)培育與市場(chǎng)環(huán)境的產(chǎn)業(yè)政策識(shí)別為環(huán)境型政策,關(guān)鍵詞為“產(chǎn)業(yè)集聚園區(qū)”“稅收抵免”“研發(fā)費(fèi)用扣除”“創(chuàng)新平臺(tái)”等。

表3匯報(bào)了不同類(lèi)型產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力、產(chǎn)出的異質(zhì)性影響。供給型政策實(shí)施會(huì)導(dǎo)致城市內(nèi)人工智能企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)量和授權(quán)量分別提高3.3%和2.7%,明顯高于基準(zhǔn)回歸結(jié)果,說(shuō)明供給型政策帶來(lái)的資金、人才、信息等要素支持能夠更直接地作用于企業(yè)創(chuàng)新水平提升,如幫助企業(yè)降低信貸約束和研發(fā)投入成本、匹配更高技能的人力資本等。環(huán)境型政策對(duì)于專(zhuān)利授權(quán)量的促進(jìn)更為明顯,考慮到環(huán)境型政策本身更注重基礎(chǔ)設(shè)施、營(yíng)商環(huán)境的改善,對(duì)于企業(yè)的影響是系統(tǒng)而長(zhǎng)期的,因此可以理解其為何更顯著地體現(xiàn)在創(chuàng)新產(chǎn)出的長(zhǎng)期促進(jìn)效應(yīng)中。需求型政策能夠顯著提高企業(yè)創(chuàng)新能力,但在創(chuàng)新產(chǎn)出層面沒(méi)有得到具有統(tǒng)計(jì)意義的結(jié)果,這也許是由于需求型政策對(duì)產(chǎn)業(yè)整體的預(yù)期和短期產(chǎn)品需求產(chǎn)生作用,但政府采購(gòu)的落實(shí)仍需要進(jìn)行嚴(yán)格的市場(chǎng)篩選和招標(biāo)程序,并不能作用于大部分企業(yè),因此需求型政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)有限。

表3 政策異質(zhì)性分析結(jié)果

(2) 企業(yè)特征異質(zhì)性分析。本文按照企業(yè)股權(quán)占比最大股東的法人性質(zhì)將企業(yè)所有制類(lèi)型劃分為國(guó)有企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)和外資企業(yè)(含港澳臺(tái)資),按照注冊(cè)資本金200萬(wàn)元以下、200萬(wàn)～1000萬(wàn)元、1000萬(wàn)元以上將企業(yè)規(guī)模劃分為小型、中型、大型三類(lèi),分別進(jìn)行產(chǎn)業(yè)政策創(chuàng)新效應(yīng)的異質(zhì)性檢驗(yàn)。

表4列(1)至列(6)顯示,國(guó)有企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)和外資/港澳臺(tái)企業(yè)的創(chuàng)新能力均會(huì)因產(chǎn)業(yè)政策而得到顯著提升,且民營(yíng)企業(yè)表現(xiàn)更為明顯,受到人工智能產(chǎn)業(yè)政策扶持的民營(yíng)企業(yè)的專(zhuān)利申請(qǐng)量和授權(quán)量相較于未實(shí)施政策地區(qū)的企業(yè)分別要高出6.2%和4.3%。然而,產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)并未顯著體現(xiàn)在國(guó)有企業(yè)的專(zhuān)利授權(quán)量上,這也和以往研究結(jié)果類(lèi)似,即國(guó)有企業(yè)往往具有更雄厚的資金基礎(chǔ),對(duì)產(chǎn)業(yè)政策的依賴(lài)并不高,而民營(yíng)企業(yè)由于時(shí)常面臨自身獲取外部資源的能力不足或融資難,受益于產(chǎn)業(yè)政策帶來(lái)的資源補(bǔ)償和預(yù)期激勵(lì),容易形成更為積極的創(chuàng)新行為反饋。

表4 企業(yè)特征異質(zhì)性分析結(jié)果

表4列(7)至列(12)展示了人工智能產(chǎn)業(yè)政策對(duì)不同規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)。在創(chuàng)新能力方面,可以發(fā)現(xiàn)估計(jì)系數(shù)隨著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大先增加后減少,這與以往研究中企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新間存在倒U型關(guān)系的結(jié)論是一致的(聶輝華等,2008),也側(cè)面印證了相對(duì)較大規(guī)模的企業(yè)本身具有足夠的研發(fā)投入能夠支持創(chuàng)新活動(dòng),具有從事創(chuàng)新的豐富經(jīng)驗(yàn)和規(guī)模效應(yīng),但當(dāng)企業(yè)進(jìn)入成熟期以后,出于壟斷等因素的影響,其創(chuàng)新水平未必會(huì)持續(xù)提升。值得注意的是,盡管小型企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)較小,但在實(shí)際創(chuàng)新產(chǎn)出水平方面的顯著提升可能說(shuō)明了小型企業(yè)或初創(chuàng)期企業(yè)在獲得資源扶持以后從事了更多高質(zhì)量的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新活動(dòng),這也意味著產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)適當(dāng)向小規(guī)模企業(yè)傾斜,以更好發(fā)揮其激勵(lì)作用。

3. 機(jī)制分析

本文將人工智能產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施與是否針對(duì)企業(yè)設(shè)置專(zhuān)項(xiàng)資金(包括直接補(bǔ)助、研發(fā)補(bǔ)助、產(chǎn)業(yè)基金等)的交互項(xiàng)AIPolicy×Specific_Fund設(shè)定為識(shí)別政府補(bǔ)貼效應(yīng)的變量,將人工智能產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施與城市擁有的高校數(shù)量的交互項(xiàng)AIPolicy×City_Uninum設(shè)定為識(shí)別產(chǎn)學(xué)研協(xié)同效應(yīng)的變量,將人工智能產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施與當(dāng)年新增人工智能企業(yè)數(shù)量的交互項(xiàng)AIPolicy×Entre_newly設(shè)定為識(shí)別創(chuàng)業(yè)引致效應(yīng)的變量,分別檢驗(yàn)人工智能產(chǎn)業(yè)政策發(fā)揮創(chuàng)新促進(jìn)作用的可能機(jī)制。

表5列(1)顯示交互效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)高于主效應(yīng),說(shuō)明具有專(zhuān)項(xiàng)資金扶持的產(chǎn)業(yè)政策能夠顯著提升創(chuàng)新促進(jìn)效果,相較那些實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策但沒(méi)有專(zhuān)項(xiàng)資金扶持的地區(qū),對(duì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)行直接或間接資金支持的地區(qū)創(chuàng)新能力要高出約3.9%。列(3)列(4)的結(jié)果顯示產(chǎn)學(xué)研協(xié)同效應(yīng)相較資金支持表現(xiàn)出了更為明顯的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新產(chǎn)出提升效果,這充分佐證了人工智能產(chǎn)業(yè)的復(fù)合性特征,即涵蓋多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域,需要專(zhuān)業(yè)人才的分工協(xié)作,同時(shí)也需要眾多要素的銜接配合,而構(gòu)建有利于人工智能企業(yè)創(chuàng)新的協(xié)同平臺(tái)、溝通機(jī)制和創(chuàng)新環(huán)境,將有利于形成驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)生動(dòng)力。列(5)顯示出創(chuàng)業(yè)引致效應(yīng)能夠顯著強(qiáng)化原有的創(chuàng)新促進(jìn)效果,但仍要小于專(zhuān)項(xiàng)資金扶持的改良幅度。另外未發(fā)現(xiàn)實(shí)際的創(chuàng)新產(chǎn)出因當(dāng)?shù)卮嬖趯?zhuān)項(xiàng)資金支持和新增人工智能企業(yè)而出現(xiàn)顯著的增長(zhǎng),這可能說(shuō)明對(duì)發(fā)明專(zhuān)利的審查過(guò)程及標(biāo)準(zhǔn)還是相對(duì)嚴(yán)格和外生的,也可能說(shuō)明要素支持和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)體現(xiàn)在數(shù)量而非質(zhì)量上。

表5 人工智能產(chǎn)業(yè)政策影響企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制分析結(jié)果

4. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1) 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。為了確保政策實(shí)施滿足隨機(jī)性假設(shè),也為了避免政策實(shí)施組和對(duì)照組的事前差異影響對(duì)政策效應(yīng)的觀測(cè),本文進(jìn)行平行趨勢(shì)的檢驗(yàn)。同時(shí),本文觀察的政策在地市層面相繼出臺(tái),屬于交錯(cuò)雙重差分的設(shè)定,因此參考Sun和Abraham(2021)的做法,對(duì)以下模型進(jìn)行事件分析法估計(jì):

(3)

在窗寬的構(gòu)建和選擇中,本文采用1個(gè)自然季度=3個(gè)自然月=90個(gè)自然日,構(gòu)建了相對(duì)政策干預(yù)發(fā)生時(shí)點(diǎn)前后8個(gè)自然季度的平衡樣本。其中,?t表示出臺(tái)人工智能產(chǎn)業(yè)政策的地區(qū)在政策實(shí)施前8個(gè)自然季度和后8個(gè)自然季度的變化情況;t0是各地市發(fā)布或?qū)嵤┤斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)政策的基準(zhǔn)月份,發(fā)布多份政策文件的以最早發(fā)布的時(shí)間為準(zhǔn);Treatj×t是實(shí)施組特有的時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng);控制變量和雙向固定效應(yīng)的設(shè)置與模型(1)保持一致。

圖1展示了對(duì)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新產(chǎn)出影響系數(shù)的估計(jì)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)在人工智能產(chǎn)業(yè)政策發(fā)布以前,系數(shù)均不顯著異于0,說(shuō)明處理組和控制組在政策實(shí)施前的創(chuàng)新水平并不存在顯著差異,符合平行趨勢(shì)假設(shè)。在政策實(shí)施后,受到產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)創(chuàng)新能力在10%的顯著性水平上高于控制組企業(yè),且這種創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的提升在此后2年內(nèi)仍然存在。在右圖創(chuàng)新產(chǎn)出的結(jié)果中,可以發(fā)現(xiàn)在接近政策實(shí)施2年以后,人工智能企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出開(kāi)始受到政策的影響且影響效應(yīng)顯著為正,結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

圖1 事件研究法估計(jì)結(jié)果注:橫軸為距離政策發(fā)布的自然季度數(shù),縱軸為估計(jì)系數(shù)和90%置信區(qū)間。

(2) 傾向得分匹配。本文采用傾向得分匹配法(PSM)構(gòu)建對(duì)照組以克服樣本自選擇問(wèn)題。首先利用企業(yè)特征變量估計(jì)并得到人工智能企業(yè)可能受到地區(qū)性產(chǎn)業(yè)政策扶持的概率和傾向得分,采用最鄰測(cè)度匹配一比一配對(duì)得到未受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的對(duì)照組企業(yè)。表6列(1)列(2)的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果的估計(jì)系數(shù)方向相同且數(shù)值相近。

表6 人工智能產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(3) 以年度為統(tǒng)計(jì)單元。盡管以月度為統(tǒng)計(jì)單元能夠更為及時(shí)地識(shí)別政策效應(yīng),且較高頻度數(shù)據(jù)帶來(lái)的漸進(jìn)一致性能夠減小估計(jì)偏誤,但同樣更容易受到時(shí)間趨勢(shì)的影響,如企業(yè)可能在某一段時(shí)期內(nèi)對(duì)發(fā)明專(zhuān)利進(jìn)行集中申報(bào),因此,本文將各類(lèi)變量加總至年份層面進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表6列(3)列(4)所示。產(chǎn)業(yè)政策在年度層面帶來(lái)的創(chuàng)新能力提升幅度約20.4%,對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出提升幅度約17.5%,與以往研究中對(duì)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)(19%～23%)、開(kāi)發(fā)區(qū)政策的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)(15%～21%)的估計(jì)結(jié)果相近(余明桂等,2016;吳敏等,2021)。

(4) 調(diào)整樣本?？紤]到專(zhuān)精特新企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)本身相對(duì)其他企業(yè)會(huì)受到更為廣泛和直接的政策扶持,例如上海市浦東新區(qū)對(duì)新認(rèn)定的專(zhuān)精特新企業(yè)給予一次性資助,并對(duì)上一年度研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除額的10%給予資助,浙江省對(duì)省內(nèi)國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)減按15%稅率征收所得稅。為了排除是這些高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)政策而非人工智能產(chǎn)業(yè)專(zhuān)項(xiàng)政策帶來(lái)了企業(yè)創(chuàng)新水平提升的外溢效應(yīng),本文依據(jù)國(guó)家和地方專(zhuān)精特新中小企業(yè)名錄和國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)名錄剔除了3644個(gè)樣本并重新進(jìn)行雙重差分估計(jì),結(jié)果如表6列(5)列(6)所示,可見(jiàn)創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)仍然顯著,但相較基準(zhǔn)回歸結(jié)果偏小,說(shuō)明不同產(chǎn)業(yè)政策的影響可能確實(shí)存在疊加,當(dāng)然人工智能產(chǎn)業(yè)政策的影響依然是穩(wěn)健的。

五、 結(jié)論與政策建議

本文利用各地市相繼出臺(tái)的人工智能產(chǎn)業(yè)政策作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了特定戰(zhàn)略新興領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng),發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施在地區(qū)、企業(yè)層面均能夠顯著提升創(chuàng)新能力和創(chuàng)新產(chǎn)出,在調(diào)整樣本等穩(wěn)健性檢驗(yàn)中均未發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新抑制效應(yīng)。動(dòng)態(tài)分析結(jié)果表明,產(chǎn)業(yè)政策對(duì)于創(chuàng)新能力的提升是持續(xù)而長(zhǎng)期的。本文也發(fā)現(xiàn)了不同類(lèi)型產(chǎn)業(yè)政策帶來(lái)的異質(zhì)性影響,直接提供要素支持的供給型產(chǎn)業(yè)政策能夠同時(shí)顯著提升企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新產(chǎn)出,環(huán)境型產(chǎn)業(yè)政策的作用更顯著地體現(xiàn)在對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期的實(shí)際創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新質(zhì)量上,需求型產(chǎn)業(yè)政策對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出的影響不明顯。在不同企業(yè)特征的比較中,民營(yíng)企業(yè)受到產(chǎn)業(yè)政策激勵(lì)而開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)、提升創(chuàng)新水平的效應(yīng)更為明顯,產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)隨著企業(yè)規(guī)模的增加呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì),其中小型企業(yè)的實(shí)際創(chuàng)新產(chǎn)出的正向提升值得關(guān)注。在具體作用機(jī)制的識(shí)別中,政府補(bǔ)貼效應(yīng)、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同效應(yīng)和引致創(chuàng)業(yè)效應(yīng)均能夠顯著提升企業(yè)的創(chuàng)新能力,且產(chǎn)學(xué)研協(xié)同效應(yīng)能夠有效提高企業(yè)的實(shí)際創(chuàng)新水平。

基于上述結(jié)論,本文提出以下政策建議:第一,應(yīng)進(jìn)一步推動(dòng)地方政府出臺(tái)針對(duì)性的產(chǎn)業(yè)政策配套實(shí)施細(xì)則。本文得出的人工智能產(chǎn)業(yè)政策顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的結(jié)論,有力佐證了戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域政府干預(yù)的必要性,需要因勢(shì)利導(dǎo)把握產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng),并在厘清企業(yè)需求和創(chuàng)新促進(jìn)異質(zhì)性的基礎(chǔ)上,出臺(tái)針對(duì)小微企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新激勵(lì)的有效措施,培育一批具有突出創(chuàng)新能力、引領(lǐng)能力和競(jìng)爭(zhēng)力的前沿人工智能企業(yè)。第二,應(yīng)統(tǒng)籌利用供給型、需求型、環(huán)境型政策工具,重視環(huán)境型產(chǎn)業(yè)政策工具的應(yīng)用。鑒于本文的政策異質(zhì)性分析和機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)除了對(duì)于企業(yè)主體和創(chuàng)新成果的直接資金支持以外,建立和改善有利于創(chuàng)新的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同環(huán)境能夠更為有效地提升企業(yè)實(shí)際創(chuàng)新產(chǎn)出,因此需要重視創(chuàng)新環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施的作用,以應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。第三,應(yīng)加快建立與人工智能創(chuàng)新趨勢(shì)相適應(yīng)的配套監(jiān)管機(jī)制和規(guī)范框架。創(chuàng)新往往與風(fēng)險(xiǎn)相伴共生,特定領(lǐng)域出于商業(yè)動(dòng)機(jī)進(jìn)行的激進(jìn)式創(chuàng)新活動(dòng)也很有可能引發(fā)倫理和創(chuàng)新失范問(wèn)題。因此,應(yīng)當(dāng)在兼顧市場(chǎng)創(chuàng)新與公共利益的治理框架內(nèi),形成對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)主體進(jìn)行扶持、激勵(lì)、調(diào)節(jié)及監(jiān)管的相互促進(jìn)、相互規(guī)范的政策體系。

遺憾的是,受限于數(shù)據(jù)可得性等原因,本文在識(shí)別策略、機(jī)制檢驗(yàn)方面仍存在不足。第一,其他諸如科技型中小企業(yè)政策等帶來(lái)溢出效應(yīng)仍然可能同時(shí)影響創(chuàng)新水平,導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏;第二,可以進(jìn)一步構(gòu)建地區(qū)層面的人工智能產(chǎn)業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù),以厘清市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)政策創(chuàng)新效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用;第三,在對(duì)國(guó)有企業(yè)、大型企業(yè)的回歸中均未發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)實(shí)際創(chuàng)新產(chǎn)出形成促進(jìn),是否說(shuō)明產(chǎn)業(yè)政策只能帶來(lái)創(chuàng)新數(shù)量而非質(zhì)量的提升,或者說(shuō)部分企業(yè)為獲取資源而做出了“迎合”或“策略”創(chuàng)新行為,這需要運(yùn)用更多描述專(zhuān)利質(zhì)量如引用量等指標(biāo)和利用更長(zhǎng)期追蹤樣本的分析。