政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的研究述評(píng)

史 潔 瓊

(中國社會(huì)科學(xué)院 農(nóng)村發(fā)展研究所，北京 100732)

一、引言

熊彼特在《資本主義、社會(huì)主義與民主》一書中指出，創(chuàng)新通過創(chuàng)造性破壞促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。索羅的新古典增長理論將技術(shù)進(jìn)步視為人均收入可持續(xù)增長的唯一源泉。羅默的內(nèi)生增長理論認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的產(chǎn)物，同時(shí)又是經(jīng)濟(jì)增長之源，二者形成一個(gè)良性循環(huán)。受創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的影響，政策制定者紛紛把創(chuàng)新作為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)、實(shí)現(xiàn)又快又好發(fā)展的重要手段，并相應(yīng)地推出各類政策工具，主要包括政府補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠等。

稅收優(yōu)惠作為一種間接政府補(bǔ)貼政策，具有一定的普惠性特征。相形之下，政府將補(bǔ)貼資金直接發(fā)放給創(chuàng)新主體的直接補(bǔ)貼方式更具有選擇性和針對(duì)性，對(duì)激勵(lì)研發(fā)主體的技術(shù)創(chuàng)新具有重要作用，并為世界各國政府普遍使用。自20世紀(jì)70年代以來，美國政府不斷加大對(duì)技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)的投入，促進(jìn)了后工業(yè)化經(jīng)濟(jì)的繁榮。歐盟統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，歐盟國家研發(fā)活動(dòng)中的政府部門資金占比約為11.5%，美國研發(fā)活動(dòng)中的政府部門資金占比約為10.3%，日本約為8%(1)數(shù)據(jù)來源：歐盟統(tǒng)計(jì)局http://epp.eurostat.ec.europa.eu。自提出建設(shè)創(chuàng)新型國家以來，我國研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出從2007年的3710.2億元增加到2019年的22143.6億元，年均增長率達(dá)到16.05%。其中，企業(yè)的研發(fā)支出從2007年的2681.9億元增加到2019年的16921.8億元，年均增長率達(dá)到16.59%；企業(yè)研發(fā)資金中來自政府的資金規(guī)模由2007年的128.7億元增加至2019年的906.37億元，年均增長率達(dá)到17.66%(2)數(shù)據(jù)來源：《2019年全國科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，國家統(tǒng)計(jì)局、科技部和財(cái)政部聯(lián)合發(fā)布。。政府對(duì)企業(yè)研發(fā)補(bǔ)貼的規(guī)模不斷增加，但對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的效果如何卻莫衷一是。因此，本文將基于公共物品理論及公共選擇理論，對(duì)政府研發(fā)補(bǔ)貼影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的效果及其研究方法、影響補(bǔ)貼效果的因素等方面進(jìn)行梳理，總結(jié)和歸納現(xiàn)有研究思路，并指出未來進(jìn)一步研究的方向。

二、理論背景與概念界定

(一)基于不同理論基礎(chǔ)的政府補(bǔ)貼邏輯分析

公共經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，因?yàn)榧夹g(shù)和知識(shí)具有準(zhǔn)公共物品的性質(zhì)，存在一定的正向溢出效應(yīng)，從而使得私人研發(fā)無法獲取全部收益。同時(shí)，由于研發(fā)創(chuàng)新往往具有高風(fēng)險(xiǎn)、長周期和技術(shù)溢出等特點(diǎn)，容易導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投資不足。與此同時(shí)，由于借貸雙方的信息不對(duì)稱，使得技術(shù)產(chǎn)品在融資貸款過程中難以抵押，從而限制了企業(yè)外源性融資。技術(shù)準(zhǔn)公共物品性質(zhì)、研發(fā)活動(dòng)的高風(fēng)險(xiǎn)性和資本市場的不完美可能會(huì)帶來技術(shù)創(chuàng)新“市場失靈”。

公共選擇理論從政治制度視角出發(fā)，基于“經(jīng)濟(jì)人”假設(shè)，提出政府是由“經(jīng)濟(jì)人”組成。而個(gè)體和組織都有自身利益，會(huì)在決策過程中做出有利于自己的決定，從而滋生尋租現(xiàn)象。在政府實(shí)施研發(fā)補(bǔ)貼政策過程中，為降低補(bǔ)貼資金的收益風(fēng)險(xiǎn)或出于短期利益的考慮，政府可能會(huì)選擇成功概率更高的項(xiàng)目或企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼，而這類研發(fā)活動(dòng)即使在政府資金缺位的情況下往往也可以順利進(jìn)行。這種擇優(yōu)補(bǔ)貼策略可能會(huì)使得政府補(bǔ)貼政策看起來有效，實(shí)質(zhì)上卻對(duì)私人研發(fā)投入形成擠出效應(yīng)[1]。

(二)激勵(lì)效應(yīng)、擠出效應(yīng)與中性效應(yīng)的界定

企業(yè)研發(fā)資金來源主要包括兩部分，一是政府補(bǔ)貼資金；二是企業(yè)自籌資金。而企業(yè)自籌資金又包含政府補(bǔ)貼所引致的自籌資金。因此，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的效應(yīng)可能會(huì)出現(xiàn)如圖1的五種情況[2]136-144。圖1每一子圖的左、右側(cè)分別表示政策干預(yù)前、后的企業(yè)總研發(fā)投入，右側(cè)上、下部分分別表示政府補(bǔ)貼資金和企業(yè)自有研發(fā)投入。只有當(dāng)政策干預(yù)后企業(yè)的自有研發(fā)投入高于政策干預(yù)前的企業(yè)研發(fā)投入時(shí)，才能說明政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入起到了額外地激勵(lì)效應(yīng)[如圖1(e)所示]。反之，如果政策干預(yù)后企業(yè)的自有研發(fā)投入不增反降，則說明政府研發(fā)補(bǔ)貼并沒有充分發(fā)揮激勵(lì)效應(yīng)。當(dāng)政策干預(yù)后企業(yè)的自有研發(fā)投入水平?jīng)]有變化時(shí)，本文稱之為中性效應(yīng)[如圖1(d)所示]。當(dāng)政策干預(yù)后企業(yè)的自有研發(fā)投入水平反而下降時(shí)，本文稱之為擠出效應(yīng)。其中，擠出效應(yīng)又包括部分?jǐn)D出效應(yīng)、完全擠出效應(yīng)和超額擠出效應(yīng)。本文將政策干預(yù)后企業(yè)自有研發(fā)投入減少但總研發(fā)投入水平仍高于政策干預(yù)前的情況定義為部分?jǐn)D出效應(yīng)[如圖1(c)所示]；將政策干預(yù)后企業(yè)自有研發(fā)投入減少但總研發(fā)投入水平與政策干預(yù)前一致的情況定義為完全擠出效應(yīng)[如圖1(b)所示]；將政策干預(yù)后企業(yè)自有研發(fā)投入減少并且總研發(fā)投入水平下降的情況定義為超額擠出效應(yīng)[如圖1(a)所示]。

圖1 政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的效應(yīng)可能出現(xiàn)的5種情況

三、國內(nèi)外政府研發(fā)補(bǔ)貼政策評(píng)價(jià)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

Blank和Stigler較早地利用實(shí)證分析方法對(duì)政府研發(fā)補(bǔ)貼效應(yīng)進(jìn)行論證。結(jié)果表明，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)私人研發(fā)投入既具有激勵(lì)效應(yīng)又具有擠出效應(yīng)，具體方向取決于政策實(shí)施環(huán)境[3]。此類結(jié)果在該問題的實(shí)證分析中最具有代表性?？傮w來看，關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼政策效應(yīng)的研究可追溯到20世紀(jì)中期，但受制于數(shù)據(jù)的可得性，近些年在我國才涌現(xiàn)出大量的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

(一)國內(nèi)外政府研發(fā)補(bǔ)貼政策效果的紛爭

當(dāng)前研究主要從以下兩個(gè)維度分析政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的效應(yīng)：一是對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入效應(yīng)，主要集中在政府研發(fā)補(bǔ)貼是否對(duì)企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生額外的激勵(lì)效應(yīng)；二是對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)，包括企業(yè)的專利產(chǎn)出、新產(chǎn)品銷售收入、生產(chǎn)率等指標(biāo)。

1.政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響

(1)國外研究進(jìn)展

國外關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼效應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)研究始于20世紀(jì)中期，并從1980年以后開始流行起來。Globerman基于1965—1969年加拿大十五大制造行業(yè)面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)研發(fā)投入具有額外的激勵(lì)效應(yīng)[4]。自2000年以來，在有代表性的一些研究中，Hud和Hussinger采用傾向得分匹配法分析了德國聯(lián)邦教研部(BMBF)的公共研發(fā)補(bǔ)貼項(xiàng)目在2009年德國經(jīng)濟(jì)危機(jī)期間對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響。該研究以2006—2009年中小企業(yè)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)資助在整個(gè)樣本區(qū)間存在激勵(lì)效應(yīng)，而2009年金融危機(jī)期間的擠出效應(yīng)主要由中小企業(yè)自身在危機(jī)期間不愿進(jìn)行研發(fā)投資引起的，而非低效率的研發(fā)資助[5]1844-1855。Marino et al實(shí)證分析了法國1993—2009年公共研發(fā)資助對(duì)企業(yè)研發(fā)支出的影響，按照企業(yè)受資助的規(guī)模分為小、中、大三類，研究發(fā)現(xiàn)公共和私人研發(fā)支出之間沒有明顯的激勵(lì)或擠出效應(yīng)[6]1715-1730。Dimos和Pugh通過調(diào)查自2000年以來對(duì)該問題基于微觀數(shù)據(jù)發(fā)表的52篇實(shí)證類文獻(xiàn)，采用元回歸分析(MRA)，在控制樣本選擇偏差和樣本研究異質(zhì)性問題之后，發(fā)現(xiàn)公共研發(fā)資助并沒有擠出私人研發(fā)投資，但也沒有發(fā)現(xiàn)持續(xù)性的激勵(lì)效應(yīng)[7]。近年來國外部分學(xué)者的研究結(jié)論見表1。

表1 國外近年來關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響研究結(jié)論

(2)國內(nèi)研究進(jìn)展

2010年以前關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼問題的研究主要在國際貿(mào)易背景下展開，討論國際市場上的研發(fā)補(bǔ)貼策略；或者基于供應(yīng)鏈視角分析研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)上、下游企業(yè)的效應(yīng)。2010年以后，國內(nèi)文獻(xiàn)開始偏向于微觀研究，但結(jié)論仍未達(dá)成一致。白俊紅基于1998—2007年我國分行業(yè)數(shù)據(jù)，采用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板回歸分析認(rèn)為，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入存在顯著的激勵(lì)效應(yīng)[8]1375-1400。李培楠等利用面板回歸分析2007—2012年我國制造業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在技術(shù)開發(fā)階段政府支持對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新有負(fù)向作用，在成果轉(zhuǎn)化階段的影響是“正U型”[9]。余偉婷和蔣伏心基于我國2009—2013年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，從社會(huì)研發(fā)系統(tǒng)角度發(fā)現(xiàn)，政府研發(fā)資助對(duì)企業(yè)R&D投入存在激勵(lì)作用[10]。近年來國內(nèi)部分學(xué)者的研究結(jié)論見表2。

表2 國內(nèi)近年來關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響研究結(jié)論

2.政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

(1)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出形式

企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出形式多種多樣，比如降低生產(chǎn)成本的工藝創(chuàng)新、新產(chǎn)品和新方法的創(chuàng)新、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和質(zhì)量的改善等，這些指標(biāo)比創(chuàng)新投入(比如資金、人員等)指標(biāo)更難以量化，因此，評(píng)估研發(fā)補(bǔ)貼的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)難度也更大?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多采用專利數(shù)量來衡量企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的創(chuàng)新產(chǎn)出。專利數(shù)量又分為專利申請(qǐng)量和專利授權(quán)量。專利申請(qǐng)量是向?qū)＠麢C(jī)構(gòu)申請(qǐng)授權(quán)的專利數(shù)量，它一定程度上反映了創(chuàng)造的活躍程度；專利授權(quán)量是一定時(shí)期內(nèi)被專利機(jī)構(gòu)成功授予專利權(quán)的數(shù)量。以往研究經(jīng)常以專利申請(qǐng)量來衡量企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，比如Bronzini[11]442-457、Czarnitzki[12]1324-1341均采用專利申請(qǐng)量分別分析了意大利和德國的研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。國內(nèi)關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)的研究也多采用專利申請(qǐng)量，比如黎文靖等也采用了專利申請(qǐng)量作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標(biāo)[13]。

由于專利質(zhì)量有偏性，具有很強(qiáng)的異質(zhì)性特征，因此僅以專利數(shù)量來衡量企業(yè)的創(chuàng)新能力存在一定的局限[14]。國外研究通常以專利引證指標(biāo)、專利族規(guī)模、專利續(xù)約期等指標(biāo)反映專利的質(zhì)量，比如Czarnitzki[12]1324-1341基于專利引證指標(biāo)和專利族規(guī)模衡量企業(yè)的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新能力。國內(nèi)由于專利引證指標(biāo)、專利族規(guī)模等指標(biāo)缺乏系統(tǒng)性數(shù)據(jù)，因此通常采用發(fā)明專利申請(qǐng)量來反映企業(yè)的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。除了以專利數(shù)量衡量企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出外，也有文獻(xiàn)利用新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入、生產(chǎn)率、就業(yè)、市場占有率等指標(biāo)來衡量[8]1375-1400,[12]1324-1341,[15]。

(2)政府研發(fā)補(bǔ)貼的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

雖然關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響研究較少，但就國內(nèi)外現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，研究結(jié)論整體上沒有研發(fā)投入效應(yīng)的爭議大。Alecke發(fā)現(xiàn)獲得研發(fā)補(bǔ)貼企業(yè)的專利申請(qǐng)概率從20%上升到40%，專利申請(qǐng)數(shù)量明顯增加[16]。Bronzini基于意大利北部的微觀企業(yè)研究發(fā)現(xiàn)，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)的專利數(shù)量有顯著的正向作用，尤其是對(duì)中小企業(yè)的作用更加明顯[11]442-457。

當(dāng)然，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出也并非總是有效的。比如，Hall和Maffioli通過對(duì)阿根廷、巴西、智利和巴拿馬政府的技術(shù)發(fā)展基金調(diào)查評(píng)估發(fā)現(xiàn)，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)專利數(shù)量或新產(chǎn)品銷售并沒有產(chǎn)生顯著影響[17]。白俊紅基于1998—2007年我國大中型工業(yè)企業(yè)專利數(shù)據(jù)也得出類似結(jié)論[8]1375-1400。需要注意的是，盡管有研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)補(bǔ)貼政策的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)不顯著，卻鮮有文獻(xiàn)認(rèn)為研發(fā)補(bǔ)貼政策對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出存在擠出效應(yīng)。表3反映了國內(nèi)外關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)的研究結(jié)論分布。

表3 國內(nèi)外關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)的實(shí)證研究結(jié)論

(二)國內(nèi)外政府研發(fā)補(bǔ)貼研究方法進(jìn)展

以往關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼政策評(píng)價(jià)的實(shí)證方法通常采用OLS、工具變量估計(jì)(IV)等計(jì)量方法，2000年以后Heckman樣本選擇模型、配對(duì)估計(jì)模型、雙重差分模型開始在國外被廣泛應(yīng)用于該問題的研究，并于2009年以后開始在我國逐漸流行起來。David通過對(duì)1965—2000年間關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼政策效果相關(guān)文獻(xiàn)的研究，發(fā)現(xiàn)過去35年的研究積累已形成該問題的主要分析框架，數(shù)據(jù)主要是基于時(shí)間序列和不同聚類水平的面板數(shù)據(jù)，包括基于實(shí)驗(yàn)室、企業(yè)、行業(yè)以及國家層面的面板數(shù)據(jù)[18]。但是，所采用的計(jì)量方法整體上忽視了樣本選擇偏差導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。表4列示了2000年以前國外關(guān)于該問題的主要研究方法。

表4 2000年以前國外研發(fā)政策評(píng)估所采用的主要研究方法

實(shí)際上，無論是國內(nèi)研究還是國外的相關(guān)研究，都證實(shí)了政府研發(fā)補(bǔ)貼資金并非隨機(jī)分配，而是具有一定的偏向性。因此，如果直接用受助企業(yè)與非受助企業(yè)進(jìn)行比較，可能導(dǎo)致過高估計(jì)政策效應(yīng)。自2000年以后，學(xué)者們越來越意識(shí)到政策評(píng)估所面臨的樣本選擇偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，非結(jié)構(gòu)計(jì)量模型開始流行起來。本文通過對(duì)近年來國外文獻(xiàn)的梳理，發(fā)現(xiàn)以基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究為主，計(jì)量方法以配對(duì)估計(jì)方程為主。表5反映了2000年以后國外研發(fā)補(bǔ)貼政策評(píng)估的主要研究方法。

表5 2000年以后國外研發(fā)補(bǔ)貼政策評(píng)估所采用的主要實(shí)證方法

國內(nèi)關(guān)于研發(fā)補(bǔ)貼政策評(píng)估的實(shí)證研究起步較晚，并在近年來集中爆發(fā)。2010年以前，國內(nèi)對(duì)該問題的研究主要以O(shè)LS實(shí)證分析或博弈論理論分析方法為主，OLS實(shí)證研究往往忽視了樣本選擇偏差導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，對(duì)政府研發(fā)補(bǔ)貼的甄選機(jī)制關(guān)注較少。近兩年傾向得分匹配法在國內(nèi)流行起來，并越來越被運(yùn)用到政府研發(fā)補(bǔ)貼政策評(píng)估領(lǐng)域中，比如王剛剛[19]60-78、史潔瓊[2]136-144等學(xué)者對(duì)我國政府研發(fā)補(bǔ)貼政策的評(píng)估。表6反映了2010年以來我國研發(fā)補(bǔ)貼政策評(píng)估的研究方法運(yùn)用情況。

表6 2010年以來我國研發(fā)補(bǔ)貼政策評(píng)估的研究方法進(jìn)展

(三)政府研發(fā)補(bǔ)貼效果的主要影響因素

從國內(nèi)外研究成果來看，政府研發(fā)補(bǔ)貼效果因樣本來源、研究方法、理論基礎(chǔ)等多方面的差異導(dǎo)致研究結(jié)果莫衷一是，不過整體上認(rèn)為研發(fā)補(bǔ)貼政策效果以積極效應(yīng)居多。而且，以往研究多停留在是否擠入、擠出層面。近年來，學(xué)者們越來越關(guān)注研發(fā)補(bǔ)貼發(fā)揮效應(yīng)的具體情境，比如，擠入或擠出效應(yīng)在什么情況下更容易發(fā)生，以更深入地理解政府研發(fā)補(bǔ)貼與私人研發(fā)活動(dòng)之間的內(nèi)在聯(lián)系。本文通過搜集國內(nèi)外研究資料，從市場競爭程度、市場化程度、政府研發(fā)補(bǔ)貼政策設(shè)計(jì)等幾個(gè)方面分別對(duì)影響研發(fā)補(bǔ)貼效果的因素進(jìn)行梳理。

1.市場競爭程度

熊彼特假說提出，市場集中有助于企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)。這一方面是由于市場集中度高的企業(yè)規(guī)模較大，具有從事創(chuàng)新活動(dòng)的資源優(yōu)勢，這是由創(chuàng)新活動(dòng)低邊際成本、高固定成本的特征所決定；另一方面企業(yè)家具有追求壟斷利潤的原動(dòng)力，而通過創(chuàng)新獲取市場壟斷地位是主要途徑。Jaffe認(rèn)為市場競爭環(huán)境越激烈，企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)越活躍[15]。邢斐基于2008—2012年滬深A(yù)股上市公司樣本數(shù)據(jù)，通過固定效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn)市場競爭度越高，政府研發(fā)補(bǔ)貼的激勵(lì)效應(yīng)越明顯[20]。

2.市場化程度

王一卉基于2005—2007年我國高技術(shù)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，研究表明政府研發(fā)補(bǔ)貼效果在東部地區(qū)的效果不及中西部明顯，這可能是由于東部地區(qū)市場化程度更高，企業(yè)內(nèi)部研發(fā)決策受政府政策干預(yù)的影響較小，另一方面，市場化程度低的地區(qū)政府干預(yù)更頻繁，政府更傾向于使用直接研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)進(jìn)行扶持[21]。史潔瓊基于2011—2018年我國滬深A(yù)股上市公司樣本，采用傾向得分匹配分析表明，政府研發(fā)補(bǔ)貼在市場化程度較低地區(qū)的激勵(lì)效應(yīng)更顯著[2]136-144。李萬?；?008—2014年我國A股上市企業(yè)樣本，采用固定效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn)，市場化程度較高地區(qū)的企業(yè)，其政府研發(fā)補(bǔ)貼的研發(fā)投入激勵(lì)效應(yīng)更顯著[22]。

3.政府研發(fā)補(bǔ)貼的規(guī)模

關(guān)于研發(fā)補(bǔ)貼資金規(guī)模的研究，以國外文獻(xiàn)居多。Dominique和Guellec基于OECD17個(gè)成員國的研發(fā)補(bǔ)貼政策研究，發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)補(bǔ)貼的激勵(lì)效果隨著補(bǔ)貼規(guī)模的變化而有所不同，政府研發(fā)補(bǔ)貼與私人研發(fā)支出兩者存在非線性的倒U 型關(guān)系，當(dāng)補(bǔ)貼規(guī)模增加到一定程度后(約占企業(yè)研發(fā)支出的13%)，其激勵(lì)效應(yīng)開始減弱，當(dāng)超過25%時(shí)，政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入很可能會(huì)產(chǎn)生替代效應(yīng)[23]。當(dāng)然，這個(gè)真實(shí)的最優(yōu)值取決于各地的經(jīng)濟(jì)狀況和政策設(shè)計(jì)。Marino基于法國1993—2009年間的企業(yè)面板數(shù)據(jù)，將企業(yè)受助規(guī)模劃分為小、中、大三檔，利用雙重差分模型(DID)結(jié)合傾向得分匹配法(PSM)，發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)私人研發(fā)支出的擠出效應(yīng)對(duì)于接受政府中高水平補(bǔ)貼的企業(yè)更明顯[6]1715-1730。王剛剛利用PSM分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)政府研發(fā)補(bǔ)貼額度提高到1000萬以上時(shí)，研發(fā)補(bǔ)貼政策的信號(hào)認(rèn)證作用更強(qiáng)，激勵(lì)效應(yīng)明顯增加[19]60-78。

4.政府研發(fā)補(bǔ)貼的持續(xù)性

近期也有學(xué)者開始關(guān)注研發(fā)補(bǔ)貼政策的持續(xù)性問題。有研究表明，公共補(bǔ)貼政策在長期穩(wěn)定的情況下更有效，當(dāng)企業(yè)對(duì)政府資助的持續(xù)時(shí)間不確定時(shí)，不傾向于追加自有研發(fā)投資[24]。Pottelsberghe和Capron對(duì)美、加、德、法、意、日、英7個(gè)主要工業(yè)化國家的研發(fā)補(bǔ)貼有效性進(jìn)行量化評(píng)估，從行業(yè)層面證明G7國家的研發(fā)活動(dòng)更有可能在政府補(bǔ)貼更為穩(wěn)定的行業(yè)得到激勵(lì)[25]。Czarnitzki通過對(duì)比利時(shí)研發(fā)補(bǔ)貼項(xiàng)目分析發(fā)現(xiàn)，政府重復(fù)補(bǔ)貼同一企業(yè)并不會(huì)降低補(bǔ)貼效果，即便企業(yè)同時(shí)接受多個(gè)項(xiàng)目補(bǔ)貼，也不會(huì)對(duì)自有研發(fā)投資產(chǎn)生擠出效應(yīng)[12]1324-1341。從國內(nèi)研究來看，溫明月基于2007—2013年我國185家制造業(yè)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型研究表明，政府研發(fā)補(bǔ)貼政策的持續(xù)性越好，對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的額外激勵(lì)效應(yīng)越顯著，并可在一定程度上緩解補(bǔ)貼規(guī)模過大導(dǎo)致的擠出效應(yīng)[26]。

5.其他

影響政府研發(fā)補(bǔ)貼效果的因素錯(cuò)綜復(fù)雜，除了企業(yè)面臨的外部環(huán)境以及政策本身以外，也有研究從企業(yè)規(guī)模、企業(yè)治理結(jié)構(gòu)、政策實(shí)施的經(jīng)濟(jì)背景、企業(yè)成長階段、行業(yè)技術(shù)水平、補(bǔ)貼資金的來源等方面分析影響研發(fā)補(bǔ)貼政策效應(yīng)的情境。Hud和Hussinger基于2006—2010年德國的中小企業(yè)樣本，發(fā)現(xiàn)研發(fā)補(bǔ)貼在2009年全球金融危機(jī)時(shí)表現(xiàn)出擠出效應(yīng)，通過對(duì)樣本分階段進(jìn)一步對(duì)比分析，認(rèn)為2009年的擠出效應(yīng)是由企業(yè)一致縮減研發(fā)支出的投資行為引起的，而非政策無效[5]1844-1855。Koga基于日本223家高技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)研究，發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的成熟度越高，政策激勵(lì)效應(yīng)越顯著[27]。此外，在研發(fā)補(bǔ)貼資金來源方面， Blasio發(fā)現(xiàn)在意大利中央層面的兩個(gè)研發(fā)補(bǔ)貼項(xiàng)目的激勵(lì)效應(yīng)均不顯著，而Fantino、Bronzini和Piselli發(fā)現(xiàn)在意大利區(qū)域?qū)用娴难邪l(fā)補(bǔ)貼項(xiàng)目對(duì)企業(yè)研發(fā)起到積極作用，這可能是由于地方政府更了解當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境，更便于因地制宜地制定和實(shí)施相應(yīng)的補(bǔ)貼政策。

四、簡要評(píng)述

理論上講，研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)支出的凈效應(yīng)是不確定的。這主要是由于二者之間存在抵消效應(yīng)，而影響凈效應(yīng)的因素錯(cuò)綜復(fù)雜。政府研發(fā)補(bǔ)貼額外效應(yīng)的研究屬于政策評(píng)價(jià)問題，自2000年以來國外涌現(xiàn)出大量的實(shí)證研究對(duì)研發(fā)補(bǔ)貼政策效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估，但結(jié)論卻莫衷一是，這主要是由于研究對(duì)象、研究視角、變量定義和計(jì)量方法等方面的差異所致。

(一)研究對(duì)象

從已有研究來看，國內(nèi)外關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼政策的研究主要集中在宏、微觀兩方面。宏觀層面主要是政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。微觀層面主要集中在政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)后果的影響，比如企業(yè)自有研發(fā)投資、專利產(chǎn)出、生產(chǎn)率及企業(yè)市場表現(xiàn)等。宏觀研究以政府研發(fā)為主體，容易忽視企業(yè)作為研發(fā)個(gè)體的異質(zhì)性，而技術(shù)創(chuàng)新的主體是企業(yè)，因此有必要從企業(yè)層面分析政府研發(fā)補(bǔ)貼政策的效應(yīng)。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，基于微觀企業(yè)數(shù)據(jù)評(píng)估研發(fā)補(bǔ)貼政策逐漸成為國內(nèi)研究的主流，比如基于上市公司數(shù)據(jù)、民營企業(yè)數(shù)據(jù)、大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)等。

(二)研究視角

目前關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼政策效應(yīng)的研究，主要集中在研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響方面，關(guān)于研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)的研究仍然較少。從政府對(duì)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)補(bǔ)貼的政策目標(biāo)看，中央和各級(jí)地方政府的各類項(xiàng)目補(bǔ)貼及申報(bào)條件反映了政府研發(fā)補(bǔ)貼至少有以下兩方面的考慮：一是通過直接的資金注入降低企業(yè)的研發(fā)成本和研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，激勵(lì)企業(yè)的自有研發(fā)投入；二是激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，比如新產(chǎn)品、新知識(shí)和新技術(shù)的開發(fā)。政府研發(fā)補(bǔ)貼的最終目的是增加企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，進(jìn)而帶動(dòng)社會(huì)整體的科技進(jìn)步，因此，創(chuàng)新產(chǎn)出也是衡量政府研發(fā)補(bǔ)貼是否有效的有力指標(biāo)?？梢?，對(duì)政府研發(fā)補(bǔ)貼有效性的研究，若只聚焦于企業(yè)的研發(fā)投入效應(yīng)，視角略顯單一，分析不夠立體，需要進(jìn)一步拓展到對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)，雙視角、多維度地對(duì)研發(fā)補(bǔ)貼政策效應(yīng)進(jìn)行分析。

(三)變量定義

當(dāng)前研究通常以企業(yè)研發(fā)支出為因變量，大部分文獻(xiàn)以研發(fā)強(qiáng)度來衡量，即企業(yè)研發(fā)支出除以營業(yè)收入。也有部分學(xué)者采用研發(fā)支出除以總資產(chǎn)來表示研發(fā)強(qiáng)度。尤其需要注意的是，接受研發(fā)資助企業(yè)的研發(fā)支出有兩個(gè)層面的含義：一是企業(yè)總研發(fā)支出；二是企業(yè)的凈研發(fā)支出，即扣除研發(fā)補(bǔ)貼部分之后的研發(fā)支出。目前國內(nèi)關(guān)于研發(fā)補(bǔ)貼政策的研究大多基于總研發(fā)支出，而總研發(fā)支出和研發(fā)補(bǔ)貼部分可能會(huì)存在部分抵消效應(yīng)，因此，基于總研發(fā)支出得出的結(jié)論不具有說服力。只有當(dāng)研發(fā)補(bǔ)貼激勵(lì)了企業(yè)凈研發(fā)支出的增加時(shí)，才說明政策真正起到了“四兩撥千斤”的作用，具有額外的激勵(lì)效應(yīng)。

(四)研究方法

2000年以前，國外關(guān)于研發(fā)補(bǔ)貼政策的研究以O(shè)LS計(jì)量方法為主，對(duì)樣本的內(nèi)生性問題沒有給予足夠的重視。2000年以后，以Busom的發(fā)表為標(biāo)志，國外學(xué)者開始關(guān)注研發(fā)補(bǔ)貼政策評(píng)估的內(nèi)生性問題，之后Heckman樣本選擇模型、配對(duì)估計(jì)模型、雙重差分模型等克服內(nèi)生性的計(jì)量模型開始被廣泛應(yīng)用于該問題的研究。近幾年，隨著各種數(shù)據(jù)庫的建立和完善，數(shù)據(jù)獲得的可能性得到提升，使得大樣本分析方法在國內(nèi)越來越流行，尤其是傾向得分匹配估計(jì)模型逐漸成為熱點(diǎn)。