軍民深度協(xié)同對企業(yè)關鍵核心技術突破的影響

孫磊華，何海燕，常曉涵，袁 偉

(北京理工大學 管理與經濟學院，北京 100081)

0 引言

軍民深度協(xié)同是我國統(tǒng)籌經濟建設與國防建設協(xié)調發(fā)展的重要手段。在當前大國戰(zhàn)略博弈加劇、以美國為首的西方發(fā)達國家加緊對我國關鍵核心技術“卡脖子”以及軍民技術邊界愈加模糊的復雜背景下，軍民深度協(xié)同可實現(xiàn)關鍵核心技術突破的邏輯在于，其可通過軍民創(chuàng)新體系深度融合、資源高效整合、成果共用共享、主體互動協(xié)同[1]，盤活軍地科技創(chuàng)新資源并提升軍民協(xié)同攻關能力，以新型舉國體制優(yōu)勢破解制約大國博弈戰(zhàn)略能力的軍民共性關鍵核心技術。同時，企業(yè)是技術創(chuàng)新的重要主體，因而系統(tǒng)分析軍民深度協(xié)同對軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破的影響及作用機制與作用情境等，具有重要理論價值和現(xiàn)實意義。

從已有研究看，軍民協(xié)同相關問題歷來備受關注。早期文獻主要總結了美、英、日等發(fā)達國家軍民科技協(xié)同的經驗[2]，大多從實踐和理論層面探討國家軍民深度協(xié)同政策制度設計[3]與理論機理[4-5]。近期文獻開始從宏觀和微觀層面探討軍民深度協(xié)同的影響因素、經濟后果及作用機理。例如，在國家層面，相關文獻評估我國軍民協(xié)同發(fā)展水平[6]、軍民協(xié)同政策[7]、軍民科技創(chuàng)新合作網絡結構與演化[8]，以及不同模式技術融合壁壘對軍民技術協(xié)同策略的差異化影響[9]；在產業(yè)層面，已有文獻研究軍民產業(yè)技術協(xié)同創(chuàng)新能力的影響因素[10]，發(fā)現(xiàn)軍民協(xié)同嵌入產業(yè)網絡能夠提升其創(chuàng)新績效[11]；基于高校視角，已有文獻研究軍民協(xié)同背景下高校國防科技人才培養(yǎng)與高校軍民協(xié)同科研創(chuàng)新的影響因素[12-13]；基于微觀企業(yè)視角，相關研究實證分析民參軍知識轉移與技術轉移的影響因素[14]。現(xiàn)有關于關鍵核心技術突破的研究大多關注概念特征(胡旭博，原長弘，2022)、遴選識別[15]、發(fā)展態(tài)勢(鄭思佳等，2021)、體制路徑[16]及相關案例分析[17]。囿于數(shù)據(jù)可得性、保密性等，實證研究軍民深度協(xié)同對企業(yè)關鍵核心技術突破的影響及內在機理的文獻相對匱乏。

2016年，中共中央、國務院、中央軍委印發(fā)《關于經濟建設和國防建設融合發(fā)展的意見》(以下簡稱《意見》)這一統(tǒng)籌推進經濟建設和國防建設的綱領性文件，明確新形勢下軍民協(xié)同發(fā)展的總體思路、重點任務和政策措施，提出要“加強科技領域統(tǒng)籌，著力提高軍民協(xié)同創(chuàng)新能力，開展聯(lián)合攻關，加強基礎技術、前沿技術、關鍵技術研究”。這一政策提供了一個外生沖擊，為通過構建雙重差分模型識別軍民深度協(xié)同對企業(yè)關鍵核心技術突破的影響提供了絕佳的研究機會。

基于此，本文以《意見》實施的準自然實驗為切入點，利用雙重差分法考察軍民深度協(xié)同對軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破的影響，從軍地聯(lián)合技術研發(fā)、軍民兩大市場資源配置與軍民協(xié)同企業(yè)創(chuàng)新資源壓力3個維度，系統(tǒng)分析其作用機制，并將樣本企業(yè)劃分為軍轉民企業(yè)與民參軍企業(yè)，以探討上述關系的作用情境。

本文可能的貢獻在于：第一，構建軍民深度協(xié)同突破關鍵核心技術的分析框架?；谙到y(tǒng)科學理論，分析軍民深度協(xié)同如何系統(tǒng)影響企業(yè)關鍵核心技術突破這一問題，并提出技術研發(fā)—市場配置—政策支持的“三輪驅動”機制，以豐富上述細分研究領域的理論框架，加深對發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，整合軍地力量突破“卡脖子”問題的理解。第二，從微觀企業(yè)視角，檢驗相關戰(zhàn)略政策實施效果，以期豐富宏觀戰(zhàn)略與微觀企業(yè)行為關系研究。從軍民深度協(xié)同視角考察關鍵核心技術突破，以期豐富關鍵核心技術突破影響因素研究，拓展軍民協(xié)同相關經濟后果研究。第三，通過實證研究提供軍民深度協(xié)同戰(zhàn)略影響關鍵核心技術突破的微觀證據(jù)，揭示其內在作用路徑，有助于決策者制定政策，對軍民協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略后續(xù)部署具有重要參考價值。

1 理論分析與研究假設

1.1 軍民深度協(xié)同與企業(yè)關鍵核心技術突破

新中國成立以來，受不同歷史時期經濟發(fā)展水平與國防建設重點的影響，我國逐步形成經濟建設與國防建設相對隔離、各自運行的軍地“二元結構”。隨著科技迅猛發(fā)展，國家戰(zhàn)略競爭力、經濟實力、國防實力耦合度越來越高，軍用技術和民用技術邊界愈發(fā)模糊，傳統(tǒng)二元結構弊端凸顯，既阻礙了通用性強且先進的軍事技術與民用技術向對方領域拓展，又限制了軍民協(xié)同突破關鍵技術的潛力，不僅不利于經濟與國防實力同步提升，而且易造成重復建設、效能低下等問題。

以《意見》發(fā)布實施為標志，我國進一步把國防和軍隊建設融入經濟社會發(fā)展體系，把經濟布局調整同國防布局完善有機結合，尤其在科技領域，積極開展關鍵核心技術聯(lián)合攻關，促進軍民協(xié)同創(chuàng)新能力同步提升。

基于系統(tǒng)科學理論視角，國防創(chuàng)新體系與民用創(chuàng)新體系可看作國家創(chuàng)新體系的兩大子系統(tǒng)。初期，國防科技創(chuàng)新在相對獨立或者封閉的體系內運行，與民用科技創(chuàng)新的聯(lián)系并不緊密[3]。根據(jù)熱力學第二定律，若國家創(chuàng)新體系中，經濟與國防兩大子系統(tǒng)相互封閉，其將各自朝著熵增(無序)方向變化。隨著相關戰(zhàn)略調整，國防創(chuàng)新體系與民用創(chuàng)新體系間的緊密程度不斷提升。根據(jù)協(xié)同學理論，若兩大子系統(tǒng)間實現(xiàn)協(xié)同，包括相互協(xié)調和合作或同步聯(lián)合作用及集體行為，則能夠創(chuàng)造出1+1>2的效果[18]。軍民深度協(xié)同能夠有效推動軍民創(chuàng)新體系深度融合、資源高效整合、成果共用共享、主體互動協(xié)同[1]，盤活軍地科技創(chuàng)新資源，實現(xiàn)科技創(chuàng)新投入產出效能最大化，進而提升軍地聯(lián)合技術研發(fā)能力、軍民兩大市場資源配置效率，緩解軍民協(xié)同企業(yè)創(chuàng)新資源壓力，幫助協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破“卡脖子”難題。基于此，本文提出以下假設：

H1：軍民深度協(xié)同有助于關鍵核心技術突破。

1.2 軍地聯(lián)合技術研發(fā)能力提升路徑

軍民深度協(xié)同從技術資源共用共享、軍民聯(lián)合研發(fā)攻關兩個方面提高協(xié)同企業(yè)技術研發(fā)水平，進而助力其突破關鍵核心技術。一方面，通過軍民深度協(xié)同，軍地雙方可以接觸到新的技術領域，獲取、改造與應用共通性技術資源[10]。在軍民深度協(xié)同穩(wěn)步推進過程中，可預見軍民兩大系統(tǒng)間將迎來技術轉移高峰。軍民協(xié)同企業(yè)有機會接觸并獲取更多系統(tǒng)外的先進技術，并將其改造應用于自身。在此過程中，可能通過集成創(chuàng)新大幅提升協(xié)同企業(yè)技術研發(fā)水平[14]，進而有助于關鍵核心技術突破。另一方面，軍地雙方以突破關鍵核心技術為目標，聯(lián)合開展技術研發(fā)攻關。軍民深度協(xié)同創(chuàng)新遠不只是軍民技術轉移，而是針對同一目標在同一創(chuàng)新平臺上進行聯(lián)合創(chuàng)新[1]，促使軍民協(xié)同企業(yè)研發(fā)能力進一步提升，極有可能在協(xié)同攻關過程中突破“卡脖子”關鍵核心技術。基于此，本文提出以下假設：

H2：軍民深度協(xié)同通過提升軍地聯(lián)合技術研發(fā)能力助力關鍵核心技術突破。

1.3 軍民兩大市場資源配置效率提升路徑

市場機制也被稱為“看不見的手”，其依據(jù)理性人假設運行，在當前我國經濟制度中發(fā)揮主導作用。軍民相關政策需要發(fā)揮市場作用，激發(fā)軍民兩大市場活力，優(yōu)化軍地資源配置。軍民深度協(xié)同意味著軍民協(xié)同企業(yè)將同時擁有軍民兩大市場，能夠在軍民兩大市場中按照獲利情況配置資源[5,19]。從動機上看，更高的獲利能夠激勵軍民協(xié)同企業(yè)擴大經營范圍與規(guī)模、開發(fā)產品[5]，更有動力進行協(xié)同創(chuàng)新，突破一系列關鍵核心技術；從能力上看，更高的獲利能夠為軍民協(xié)同企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新提供可持續(xù)的資金支持[19]，助推其突破制約，進一步解決“卡脖子”關鍵核心技術難題?；诖?，本文提出以下假設：

H3：軍民深度協(xié)同將通過提高軍民兩大市場資源配置效率助力關鍵核心技術突破。

1.4 軍民協(xié)同企業(yè)創(chuàng)新資源壓力緩解路徑

軍民深度協(xié)同通過增加協(xié)同企業(yè)可獲取的政策支持等方式緩解創(chuàng)新資源壓力，助推其突破關鍵核心技術。統(tǒng)籌經濟和國防建設融合發(fā)展是我國立足總體國家安全觀，著眼國家安全和發(fā)展戰(zhàn)略全局的重大戰(zhàn)略選擇。除借此推動經濟高質量發(fā)展外，其戰(zhàn)略目的更多聚焦于提升國防實力、維護國家安全方面。因此，軍民協(xié)同企業(yè)更有可能獲得如研發(fā)補助等政策性支持[20]。相關研究表明，政府干預能夠解決市場自身力量無法解決的系統(tǒng)問題[21]。例如，研發(fā)補助等政策性支持能夠緩解企業(yè)創(chuàng)新面臨的資源約束，降低企業(yè)創(chuàng)新活動的邊際成本，分散企業(yè)創(chuàng)新活動風險[22]。軍民協(xié)同戰(zhàn)略實施后，一方面，軍民協(xié)同企業(yè)能夠獲得財稅金融、創(chuàng)新補助等政策支持，緩解軍民協(xié)同創(chuàng)新突破關鍵核心技術的資金壓力[20]；另一方面，政府致力于推動建立一批軍民結合、產學研一體化科技協(xié)同創(chuàng)新平臺[23]，這將極大地降低協(xié)同企業(yè)創(chuàng)新活動成本，有利于企業(yè)開展關鍵核心技術攻關。基于此，本文提出以下假設：

H4：軍民深度協(xié)同通過緩解企業(yè)創(chuàng)新資源壓力助力關鍵核心技術突破。

綜上，本文構建理論模型，如圖1所示。

圖1 理論概念模型Fig.1 Theoretical research model

2 研究設計

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文以政策批準與實施為實驗時間，其批準時間為2016年3月，印發(fā)實施時間為2016年7月，因而選取2016—2019年軍民協(xié)同類上市公司為實驗組。為確保實驗事件發(fā)生前后的時間區(qū)一致，以2012—2019年為樣本區(qū)間，研究對象為滬深A股上市公司。參考既有研究的固定做法，剔除金融類、ST、*ST類上市企業(yè)及核心變量缺失樣本，最終獲得基于發(fā)明專利的2 712個樣本，基于專利引用數(shù)據(jù)的11 654個樣本。為消除異常值的影響，本文對所有連續(xù)變量進行上下1%縮尾處理。本文核心變量數(shù)據(jù)均來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫，其中，技術研發(fā)(R&D)數(shù)據(jù)是在國泰安創(chuàng)新數(shù)據(jù)的基礎上，由董事會報告中披露的研發(fā)數(shù)據(jù)補充獲得，使用Stata15.1對數(shù)據(jù)進行處理與回歸分析。

2.2 模型設定與變量說明

利用基于準自然實驗的雙重差分模型(DID)可以有效估計政策實施效果，并能夠利用兩次差分緩解政策外其它因素對估計結果的干擾。為識別軍民深度協(xié)同對關鍵核心技術突破的“凈影響”，本文設定如下雙重差分模型,如式(1)所示。

KCT1it+1/KCT2it+1=α0+α1Treatit+α2Postit+α3Treatit×Postit+αcControlit+λYear+λInd+εit

(1)

在基準模型(1)的基礎上，進一步探究軍民深度協(xié)同助力關鍵核心技術突破的技術研發(fā)、市場配置與政策支持等“三輪驅動”路徑，根據(jù)溫忠麟等[24]的研究成果，設定如下模型：

R&Dit/MLit/Subit=α0+α1Treatit+α2Postit+α3Treatit×Postit+αcControlit+λYear+λInd+εit

(2)

KCT1it+1/KCT2it+1=α0+α1Treatit+α2Postit+α3Treatit×Postit+α4R&Dit/MLit/Subit+αcControlit+λYear+λInd+εit

(3)

(1)關鍵核心技術變量組(KCT1/KCT2)為被解釋變量。借鑒現(xiàn)有研究成果[25]，本文從專利屬性和專利影響范圍兩個維度，對關鍵核心技術加以度量。從專利屬性維度看，現(xiàn)有研究普遍認為，相較于外觀設計與實用新型專利，發(fā)明專利的科技含量與質量較高，故大多使用其度量突破性創(chuàng)新(高太山，柳卸林，2016)。本文使用發(fā)明專利數(shù)加1的自然對數(shù)度量關鍵核心技術(KCT1)。從專利影響范圍維度看，專利被引證數(shù)代表專利在初創(chuàng)性與通用性方面的關鍵度，當專利屬于關鍵核心專利時，其在技術研發(fā)領域中的開創(chuàng)性或通用性較強[26]，因而專利被引頻次提升。因此，借鑒已有研究成果[27]，本文使用專利引用數(shù)加1的自然對數(shù)衡量關鍵核心技術(KCT2)。此外，從現(xiàn)實影響看，關鍵核心技術突破是全要素生產率提升的樞紐[28]。因此，在穩(wěn)健性檢驗中，本文使用全要素生產率衡量關鍵核心技術。組內指標均為正指標，指標越大，表明企業(yè)關鍵核心技術越可能實現(xiàn)突破。

(2)軍民協(xié)同虛擬變量(Treat)與《意見》實施虛擬變量(Post)的乘積(Treat *Post)為解釋變量。其中，軍民協(xié)同虛擬變量(Treat)是指當企業(yè)屬于軍民協(xié)同類企業(yè)時取值1，否則取值0；《意見》實施虛擬變量(Post)是指當樣本所處年份為2016年及以后年份時取1，否則取0。交互項Treat*Post的系數(shù)α3能夠刻畫協(xié)同企業(yè)與非協(xié)同企業(yè)在《意見》實施前后突破關鍵核心技術的能力差異，若α3顯著為正，則說明軍民深度協(xié)同能夠促進軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破。

(3)企業(yè)技術研發(fā)(R&D)、市場資源配置(ML)與政府研發(fā)支持(Sub)為中介變量組。首先是技術研發(fā)路徑，借鑒David等[29]的研究成果，以協(xié)同企業(yè)技術研發(fā)衡量企業(yè)技術合作，R&D為企業(yè)研發(fā)投入與營業(yè)收入之比。其次是市場配置路徑，市場的重要作用在于配置資源且以盈利為目的，當產品毛利率提升時，說明企業(yè)資源配置效率提升。因此，借鑒Rumyantsev等[30]的研究方法，選擇以產品毛利率衡量企業(yè)資源配置效率。再次是政策支持路徑，借鑒楊洋等[22]的研究成果，以政府研發(fā)支持(Sub)作為政府對企業(yè)政策支持的代理變量，即當期收到政府研發(fā)補助金額加1的自然對數(shù)。組內指標均為正指標，指標越大，表明軍民深度協(xié)同越有助于促進技術研發(fā)、市場配置與政策支持。

(4)Control為一組控制變量。為了盡可能克服遺漏變量的影響，借鑒相關研究的做法[31]，本文控制上市年限(Age)、資產規(guī)模(Size)、債務規(guī)模(Lev)、成長性(TBQ)、第一大股東持股(Top1)、總資產報酬率(Roa)與現(xiàn)金流水平(Cashflow)等多個變量。同時，控制行業(yè)(Ind)與年度(Year)效應的影響。此外，考慮到軍民深度協(xié)同對關鍵核心技術突破的影響可能存在滯后性，本文將關鍵核心技術變量組提前一期，即探究t期軍民深度協(xié)同對突破t+1期關鍵核心技術的影響，變量定義與測度方法如表1所示。

表1 變量定義與說明Tab.1 Variable definitions and descriptions

3 實證結果分析

3.1 基準回歸結果

表2為基于模型(1)的基準回歸結果。由表2列(1)與列(2)可見，Treat *Post對基于發(fā)明專利與專利引用衡量的關鍵核心技術突破的影響系數(shù)均在1%水平下顯著為正，說明軍民深度協(xié)同能夠顯著促進企業(yè)關鍵核心技術突破，由此驗證本文假設H1。

表2 基準回歸結果Tab.2 Basic regression results

3.2 平行趨勢檢驗

雙重差分模型的潛在前提條件是軍民協(xié)同企業(yè)與非協(xié)同企業(yè)在《意見》實施之前具有相同趨勢。因此，本文檢驗軍民協(xié)同企業(yè)與非協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破(KCT1、KCT2)年度趨勢分布，并以繪圖形式直觀呈現(xiàn)二者變化趨勢。圖2為軍民協(xié)同企業(yè)與非協(xié)同企業(yè)平行趨勢圖，前者基于發(fā)明專利量，后者基于專利引用量，實線為軍民協(xié)同企業(yè)年均關鍵核心技術突破水平，虛線為非協(xié)同企業(yè)年均關鍵核心技術突破水平。由圖2可以看出，2012—2015年軍民協(xié)同企業(yè)與非協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破水平基本一致，2016-2019年軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破水平顯著超過非協(xié)同企業(yè)。由此，說明本文雙重差分模型的平行趨勢假定得到支持。

圖2 軍民協(xié)同企業(yè)與非軍民協(xié)同企業(yè)平行趨勢Fig.2 Parallel trend of military civilian collaborative enterprises and non-military civilian collaborative enterprises

3.3 安慰劑檢驗

(1)構建虛擬處理組。為了確保研究結論的穩(wěn)健性，本文通過構造虛擬處理組的方法進行安慰劑檢驗。第一，參考徐思等(2019)的研究成果，通過構建虛擬處理組檢驗作用對象的正確性。在基準回歸中，軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破情況能夠充分反映政策實施的微觀效果，因而將其作為處理組，以此分析軍民深度協(xié)同對企業(yè)關鍵核心技術突破的影響。本文改變上述劃分方法，只選取非軍民協(xié)同企業(yè)并按照企業(yè)所在地是否屬于融合重點省份作為分組標準，將所在地位于重點省份的企業(yè)作為虛擬處理組，其余企業(yè)作為控制組。考慮到數(shù)據(jù)可得性與保密等原因，此處融合重點省份的確定方法是根據(jù)各省份軍工上市公司規(guī)模確定各省軍工資源稟賦，若其高于年度全國中值水平則取1，否則取0。本文采取上述劃分方法的原因在于，在非軍民協(xié)同企業(yè)中，位于融合重點省份的企業(yè)更有可能受政策的影響。表3列(1)(2)結果顯示，虛擬處理組與Post的交互項系數(shù)并未顯著為負，這與基準回歸結果不一致，側面證明了基準回歸結果的可靠性。第二，參考曹春方等(2020)的做法，隨機打亂處理組和對照組，使政策對軍民協(xié)同企業(yè)的沖擊變得隨機(由計算機隨機生成)，即在全樣本中隨機抽取等量協(xié)同企業(yè)，Treat取1，其它企業(yè)取0，帶入模型(1)進行重新檢驗。將上述隨機過程重復1 000次，隨機處理后，軍民深度協(xié)同突破關鍵核心技術的回歸系數(shù)不再顯著。圖3為隨機處理1 000次后的Treat *Post 回歸系數(shù)分布情況。由此可以發(fā)現(xiàn)，其系數(shù)集中分布在0的附近，有別于真實值(KCT1：1.125；KCT2：0.529)，說明協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破確系軍民深度協(xié)同所致。

表3 安慰劑檢驗結果：虛擬處理組Tab.3 Placebo test: virtual treatment groups

圖3 隨機處理后Treat *Post交互項系數(shù)分布Fig.3 Coefficient distribution of Treat *Post interactive term after random processing

(2)構建虛擬處理年份。為了進一步確保研究結論的穩(wěn)健性，本文借鑒曹春方等(2020)的做法，通過構造虛擬處理年份的方法進行安慰劑檢驗。假定企業(yè)關鍵核心技術突破并不是因為《意見》實施，而是隨著時間推移，企業(yè)技術環(huán)境改善所致。此時，這種改善與政策實施沒有任何關聯(lián)，因而將政策出臺時間向前平推兩年(2014年)，使用虛擬政策出臺時間(當年份為2014年和2015年時，Post取值為1，當年份為2012年、2013年時，Post取值為0)進行測試發(fā)現(xiàn)，效應依然存在(Post與Treat的交互項系數(shù)仍顯著)，結果如表4列(1)(2)所示。由此可以看出，Post與Treat的交互項系數(shù)均不顯著，說明2016年政策時點選取具有合理性。

表4 安慰劑檢驗結果：虛擬處理年份Tab.4 Placebo test: virtual treatment years

3.4 穩(wěn)健性檢驗

本文進一步通過傾向得分匹配檢驗、Tobit回歸、更換代理變量、控制其它政策的影響以及剔除政策實施當年數(shù)據(jù)等方法對基準回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗。

(1)傾向得分匹配檢驗(PSM)。為避免政策可能存在的非隨機選擇導致的內生性問題，本文借鑒王桂軍等[32]的做法，進一步采取傾向得分匹配與雙重差分相結合(PSM+DID)的方法對模型進行回歸。首先，利用估計Logit模型計算每個樣本對應的傾向得分，其中被解釋變量為企業(yè)是否為軍民協(xié)同企業(yè)的虛擬變量，解釋變量包括基準回歸模型中的控制變量。其次，采取0.001比例進行半徑匹配，匹配前后的平衡性檢驗情況如圖4所示。由圖4可見，匹配后軍民協(xié)同企業(yè)與非協(xié)同企業(yè)間的偏差顯著降低，匹配效果較優(yōu)?；谛聵颖镜臋z驗結果如表5列(1)(2)所示，結果發(fā)現(xiàn)，在使用傾向得分匹配方法進行回歸后，本文主要結論仍舊成立。

圖4 傾向得分匹配前后平衡性檢驗Fig.4 Balance test before and after propensity score matching

表5 傾向得分匹配檢驗結果(PSM)Tab.5 Propensity score matching test (PSM)

(2)Tobit回歸。由于本文被解釋變量均大于等于零，為避免OLS回歸方法可能產生的偏誤，此處采取Tobit模型重新進行回歸，結果如表6列(1)(2)所示。由表6可知，Treat *Post的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為正，所得結論與基準回歸結果一致。

表6 Tobit回歸結果Tab.6 Tobit regression results

(3)控制其它政策的影響。2016年3月25日，與《意見》同時經中共中央政治局審議通過的文件有《長江經濟帶發(fā)展規(guī)劃綱要》，它是推動長江經濟帶發(fā)展的國家重大戰(zhàn)略綱領性文件，對“創(chuàng)新驅動產業(yè)轉型升級”“努力構建全方位開放新格局、創(chuàng)新區(qū)域協(xié)調發(fā)展體制機制”等方面進行了闡述，能夠顯著提高所在地企業(yè)技術協(xié)同攻關能力。為了控制該政策的影響，本文剔除上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州等11省(市)重新進行回歸，結果如表7列(1)(2)所示。由結果可知，Treat *Post的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為正，表明在排除其它政策干擾后，軍民深度協(xié)同依然可以顯著促進軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破，本文結論具有穩(wěn)健性。

(4)更換代理變量。前文以較高質量的發(fā)明專利與專利被引量度量關鍵核心技術突破，雖然基于專利對相關變量進行衡量是現(xiàn)有研究通用的做法，但實際上關鍵核心技術突破會引發(fā)企業(yè)全要素生產率躍遷，而這也是關鍵核心技術突破的重要意義之一。因此，此處使用全要素生產率作為關鍵核心技術突破的代理變量，回歸結果如表8列(1)(2)所示。由此可知，Treat *Post的回歸系數(shù)均在5%水平下顯著為正，表明在更換代理變量后，軍民深度協(xié)同能夠促進軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破，本文研究結論依然不變。

表7 排除其它政策的影響Tab.7 Excluding other policy impacts

表8 更換代理變量檢驗結果Tab.8 Replacement of proxy variables

(5)剔除政策實施當年數(shù)據(jù)。因為《意見》于2016年審議通過并實施，前文將2012—2015年定義為政策實施之前，將2016—2019年定義為政策實施之后(Post)。此處，為了避免可能的測量誤差問題，剔除2016年所有樣本企業(yè)觀測值，重新對模型(1)進行檢驗，相關結果如表9列(1)(2)所示。結果顯示，Treat *Post的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為正，表明本文核心結論依然成立。

表9 剔除政策實施年度樣本檢驗結果Tab.9 Elimination of annual samples of policy implementation

3.5 影響機制檢驗

基于前文理論分析，本文認為，軍地深度協(xié)同通過技術研發(fā)、市場配置與政策支持3條路徑助力企業(yè)關鍵核心技術突破。

(1)軍地聯(lián)合技術研發(fā)能力提升路徑。為檢驗技術研發(fā)路徑的存在性，借鑒溫忠麟等[24]檢驗中介作用的步驟，在基準回歸結果的基礎上，本文依次檢驗軍地深度協(xié)同對企業(yè)技術研發(fā)的影響，以及將技術研發(fā)變量加入基準回歸后的結果，如表10列(1)-(4)所示。其中，由表10列(1)(3)可知，不論基于何種度量方式，軍民深度協(xié)同(Treat *Post)均與企業(yè)技術研發(fā)(RDSR)顯著正相關；由表10列(2)(4)可知，加入中介變量后，軍民深度協(xié)同對關鍵核心技術突破影響的系數(shù)均在1%水平下顯著為正，且該系數(shù)相較于基準回歸系數(shù)有所降低。由此可知，企業(yè)技術研發(fā)在軍民深度協(xié)同與企業(yè)關鍵核心技術突破間發(fā)揮部分中介作用，驗證了本文假設H2。

表10 機制檢驗結果(軍地聯(lián)合技術研發(fā)能力提升路徑)Tab.10 Mechanism test 1(technical path to improve the military civilian joint technology R & D capability)

(2)軍民兩大市場資源配置效率提高路徑。為檢驗市場配置路徑的存在性，借鑒溫忠麟等[24]檢驗中介作用的步驟，在基準回歸結果的基礎上，本文依次檢驗軍地深度協(xié)同對企業(yè)資源配置效率的影響，以及將資源配置效率加入基準回歸后的結果，如表11列(1)～(4)所示。其中，由表11列(1)(3)可知，不論基于何種度量方式，軍民深度協(xié)同(Treat *Post)均與資源配置效率(ML)顯著正相關；由表11列(2)(4)可知，加入中介變量后，軍民深度協(xié)同對關鍵核心技術突破影響的系數(shù)均在1%水平下顯著為正，且該系數(shù)相較于基準回歸系數(shù)有所降低。由此可知，資源配置效率在軍民深度協(xié)同與企業(yè)關鍵核心技術突破間發(fā)揮部分中介作用，驗證了本文假設H3。

表11 機制檢驗結果(軍民兩大市場資源配置效率提高路徑)Tab.11 Mechanism test 2(market path to improve the efficiency of resource allocation in military and civilian markets)

(3)軍民協(xié)同企業(yè)創(chuàng)新資源壓力緩解路徑。為檢驗政策支持路徑的存在性，借鑒溫忠麟等[24]檢驗中介作用的步驟，在基準回歸結果的基礎上，本文依次檢驗軍地深度協(xié)同對政策支持的影響，以及將政策支持加入基準回歸后的結果，如表12列(1)～(4)所示。其中，由表12列(1)(3)可知，不論基于何種度量方式，軍民深度協(xié)同(Treat *Post)均與政策支持(YFBZ)顯著正相關；由表12列(2)(4)可知，加入中介變量后，軍民深度協(xié)同對關鍵核心技術突破影響的系數(shù)均在1%水平下顯著為正，且該系數(shù)相較于基準回歸系數(shù)有所降低。由此可知，政策支持在軍民深度協(xié)同與企業(yè)關鍵核心技術突破間發(fā)揮部分中介作用，驗證了本文假設H4。

表12 機制檢驗結果(軍民協(xié)同企業(yè)創(chuàng)新資源壓力緩解路徑)Tab.12 Mechanism test 3(policy path to relieve the pressure on innovation resources of military civilian collaborative enterprises)

3.6 進一步研究

現(xiàn)實中，軍民協(xié)同企業(yè)可以進一步細分為軍轉民企業(yè)與民參軍企業(yè)。上述兩類企業(yè)分別代表軍民深度協(xié)同創(chuàng)新中兩種技術擴散模式，前者是指技術首先產生于軍事需求，繼而通過技術溢出效應擴散至民用領域并繼續(xù)產生效益，而現(xiàn)實中大量高新技術研發(fā)來源于國防研發(fā)，如計算機、互聯(lián)網、航天產業(yè)與原子能技術等；后者是指新興領域技術不斷經受市場檢驗，逐步發(fā)展壯大，而后因軍事需求被國防建設引進吸收再創(chuàng)新，實現(xiàn)技術的國防功能屬性[32]。在軍民深度協(xié)同穩(wěn)步推進過程中，兩類企業(yè)關鍵核心技術突破水平是否受此影響而有所提升？檢驗上述問題可以在微觀企業(yè)層面進一步回答軍民協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施能否實現(xiàn)國防實力與經濟實力同步提升的目標。

在具體做法上，本文根據(jù)軍民協(xié)同企業(yè)是否屬于軍工概念股加以區(qū)分，若軍民協(xié)同企業(yè)為軍工概念股，則為軍轉民企業(yè)，否則為民參軍企業(yè)。在此基礎上，基于基準模型(1)進行估計，回歸結果如表13列(1)～(4)所示。根據(jù)表13列(1)(2)可知，不論采取何種方式度量關鍵核心技術，軍民深度協(xié)同(Treat *Post)對關鍵核心技術變量組(KCT1/KCT2)影響的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為正，說明軍民深度協(xié)同能夠促進軍轉民企業(yè)關鍵核心技術突破；根據(jù)表13列(3)(4)可知，軍民深度協(xié)同能夠促進民參軍企業(yè)關鍵核心技術突破。由此可知，軍民協(xié)同戰(zhàn)略實施能夠促進經濟與國防實力同步提升。

4 結語

4.1 研究結論

以《意見》印發(fā)實施的準自然實驗為切入點，利用雙重差分模型實證檢驗軍民深度協(xié)同對軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破的影響。

(1)總體上，軍民深度協(xié)同有助于軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破。該結論通過了系列穩(wěn)健性檢驗，說明隨著軍民技術邊界愈發(fā)模糊與軍民技術通用性增強，持續(xù)推進軍民深度協(xié)同能夠通過盤活軍地科技創(chuàng)新資源提升軍民協(xié)同攻關能力，從而突破關鍵核心技術。

(2)在作用機制上，軍民深度協(xié)同通過提升軍地聯(lián)合技術研發(fā)能力、軍民兩大市場資源配置效率與緩解軍民協(xié)同企業(yè)創(chuàng)新資源壓力等“三輪驅動”機制，助力軍民協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破。由此可見，軍民深度協(xié)同是一項系統(tǒng)性工程，需要從技術研發(fā)、市場配置與政策支持等維度加以推進。

(3)在作用情境上，軍民深度協(xié)同可以助推軍轉民企業(yè)與民參軍企業(yè)關鍵核心技術突破。由此可見，軍民深度協(xié)同對于兩類企業(yè)關鍵核心技術突破具有正向作用，兩種技術擴散模式在軍民深度協(xié)同過程中均能發(fā)揮一定作用。

表13 異質性檢驗結果(軍轉民企業(yè)與民參軍企業(yè))Tab.13 Heterogeneity test 1: military-into-civilian enterprises and civilian-invested military enterprises

4.2 對策建議

(1)堅持軍民深度協(xié)同發(fā)展。研究結論表明，軍民深度協(xié)同有助于企業(yè)關鍵核心技術突破，且對于軍轉民企業(yè)與民參軍企業(yè)均存在正向作用，結合當前國際戰(zhàn)略博弈加劇的緊迫形勢，未來應以戰(zhàn)略協(xié)同為引領，以法規(guī)、標準協(xié)同為支撐，以信息協(xié)同為突破口，堅定推進軍民深度協(xié)同發(fā)展。

(2)打造多主體參與的軍民協(xié)同創(chuàng)新平臺，提升軍地聯(lián)合技術研發(fā)能力。研究表明，軍民深度協(xié)同可以通過提升軍地聯(lián)合技術研發(fā)能力助力協(xié)同企業(yè)關鍵核心技術突破。因此，為確保軍地聯(lián)合技術研發(fā)攻關順利開展，應聯(lián)合多部門、多主體，積極建設一批形式多樣、多主體參與的軍民協(xié)同創(chuàng)新平臺，為軍地雙方提供信息互聯(lián)、科技人才交流和兩用技術關鍵技術保護等一系列公共服務。

(3)以市場手段激發(fā)軍民兩大市場活力，優(yōu)化軍民兩大市場資源配置。研究表明，市場配置機制在軍民深度協(xié)同促進企業(yè)關鍵核心技術突破過程中發(fā)揮了中介作用。因此，在充分考慮跨軍地科研合作、產品研發(fā)的指令性、保密性、特殊性的基礎上，以資產重組、相互參股等途徑廣泛吸納市場優(yōu)質資源，并探索通過創(chuàng)新產權保護、完善協(xié)同企業(yè)法人治理結構等方式激發(fā)市場主體活力，優(yōu)化軍民兩大市場資源配置。

(4)健全配套政策措施，加大對軍民協(xié)同企業(yè)的支持力度。研究表明，通過增加政府研發(fā)補助等方式能夠緩解企業(yè)創(chuàng)新資源壓力，是促進企業(yè)通過軍民深度協(xié)同關鍵核心技術突破的路徑之一。為此，應進一步落實并細化財政、稅收、補貼等創(chuàng)新激勵政策，營造有利于各類企業(yè)參與軍民深度協(xié)同的良好政策生態(tài)。

(5)對于軍轉民與民參軍兩類企業(yè)的現(xiàn)實需求，應予以適當支持。研究表明，雖然技術擴散模式存在差異，但兩類企業(yè)在推進軍民深度協(xié)同過程中均能突破關鍵核心技術。因此，應針對軍轉民與民參軍兩類企業(yè)的現(xiàn)實需求，給予特定的支持。

4.3 不足與展望

本文存在以下不足：第一，變量測量方法存在局限性。雖然專利可以較好地反映企業(yè)技術成果，但出于商業(yè)機密或技術保護的考慮，企業(yè)可能不會將所有核心技術進行公開披露，軍民協(xié)同企業(yè)更是如此。由此，未來研究可以對測量方式加以完善，如考慮通過聚焦關鍵研究團隊的方式識別關鍵核心技術等。第二，樣本數(shù)據(jù)存在局限性，受保密與其它客觀條件的限制，研究樣本主要來自上市公司數(shù)據(jù)，雖選取具有代表性的融合概念成分股，但研究結果的普適性受到一定影響。由此，未來可考慮使用其它可獲取的樣本數(shù)據(jù)進行研究。第三，研究內容存在局限性。本文使用基于準自然實驗的雙重差分模型研究軍民深度協(xié)同對關鍵核心技術突破的影響，難免存在作用路徑與情境研究不全等問題。由此，未來可進一步探索其它作用路徑與現(xiàn)實情境。