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Disclosure of Government Procurement Intentions and Fair Competition with Small and Medium-sized Enterprises: From the Perspective of Unified National Market
政府采购意向公开是优化政府采购市场营商环境的核心举措,对于维护中小企业的市场公平竞争地位具有重要意义。本文以政府采购意向公开试点政策实施为准自然实验,运用多时点双重差分模型,就政府采购意向公开对中小企业在政府采购市场中公平竞争能力的政策影响进行检验。研究发现,政府采购意向公开可以显著提升中小企业的公平竞争能力。机制分析表明,政府采购意向公开提升中小企业公平竞争能力主要通过缓解政企信息不对称与降低制度性交易成本来实现。针对政府治理因素的影响分析发现,地方政府财政压力越低、营商环境越好、政府采购监督力度越强,则政府采购意向公开提升中小企业公平竞争能力的政策效果越突出。更进一步对市场竞争结构特征的影响分析发现,政府采购意向公开有效提升了中小企业参与竞争的开放性,且给异地及民营中小企业公平竞争均带来显著支持效果。应以维护中小企业公平竞争地位为核心,持续优化政府采购市场营商环境,深入推进政府采购统一大市场建设。
Abstract
政府采购意向公开是优化政府采购市场营商环境的核心举措,对于维护中小企业的市场公平竞争地位具有重要意义。本文以政府采购意向公开试点政策实施为准自然实验,运用多时点双重差分模型,就政府采购意向公开对中小企业在政府采购市场中公平竞争能力的政策影响进行检验。研究发现,政府采购意向公开可以显著提升中小企业的公平竞争能力。机制分析表明,政府采购意向公开提升中小企业公平竞争能力主要通过缓解政企信息不对称与降低制度性交易成本来实现。针对政府治理因素的影响分析发现,地方政府财政压力越低、营商环境越好、政府采购监督力度越强,则政府采购意向公开提升中小企业公平竞争能力的政策效果越突出。更进一步对市场竞争结构特征的影响分析发现,政府采购意向公开有效提升了中小企业参与竞争的开放性,且给异地及民营中小企业公平竞争均带来显著支持效果。应以维护中小企业公平竞争地位为核心,持续优化政府采购市场营商环境,深入推进政府采购统一大市场建设。
政府采购意向公开显著提升中小企业公平竞争能力
以2017-2021年市级政府部门为样本,采用多时点双重差分模型,核心解释变量为政府采购意向公开(GPI),被解释变量为中小企业获取政府采购订单金额占部门总订单金额比重(SEM)。基准回归结果显示,GPI的回归系数在1%水平上显著为正,试点地区市级政府部门采购活动中中小企业公平竞争能力平均提升2.4个百分点。
缓解政企信息不对称是重要机制
政府采购意向公开显著提升了政府采购实施过程及结果的信息披露水平。以公开披露的采购竞争实施过程公告数量占订单数比重(Pre_disclosure)和订单信息披露质量比例(Post_disclosure)为机制变量,GPI回归系数均在1%水平显著为正,说明通过采购规划预告功能有效缓解了中小企业面临的信息获取障碍。
降低制度性交易成本是另一重要机制
政府采购意向公开显著降低了中小企业面临的程序变更成本、程序失败成本及门槛限制程度。以采购变更公告占比(Proc_change)、采购失败率(Proc_failure)为机制变量,GPI系数显著为负;以联合中标订单占比(Standard_quali1)和行业偏离度(Standard_quali2)为机制变量,GPI系数显著为正,说明政策降低了中小企业参与竞争的门槛条件与程序成本。
政府治理因素发挥重要调节作用
地方政府财政压力越低、营商环境越好、政府采购监督力度越强,政府采购意向公开对中小企业公平竞争能力的提升效果越突出。交互项GPI×Press显著为负,GPI×MI和GPI×Law显著为正,表明良好的政府治理环境是政策有效发挥作用的保障条件。
政策提升竞争开放性并惠及异地和民营中小企业
政府采购意向公开显著降低了中小企业供应商更替率指标(SEM_fluid),加快了供应商中标更新频率,同时显著提升了异地中小企业(Eproc)和民营中小企业(Penterp)获取政府采购订单的份额,说明政策提高了市场竞争开放性,支持了统一大市场建设。
核心解释变量
政府采购意向公开(GPI):政府部门在第t年进行了政府采购意向公开则取值为1,否则为0
被解释变量
中小企业公平竞争能力(SEM):中小企业获取政府采购订单金额占政府部门总采购订单金额的比重
样本与数据
2017-2021年中国市级政府部门,手工爬取中国政府采购网1138818条政府采购订单协议数据,匹配市级政府部门名录及企查查数据库,最终获得248631个观测值
识别方法 / 模型设定
多时点双重差分模型(DID),以政府采购意向公开试点政策作为准自然实验,利用各地区分步实施的政策时间差异进行识别
内生性及稳健性检验
事前平行趋势检验及敏感性检验、安慰剂检验、更换样本分析范围(省级、县级、乡镇级)、剔除2021年新处理组、增加控制变量、更换被解释变量度量方法、剔除其他政策因素影响(营商环境创新试点政策、专精特新政策、突发公共卫生事件等)、控制信息披露完整性、异质性处理效应检验(Borusyak et al.插补法及Cengiz et al.方法)