R&D補貼對企業技術創新的資源配置效應
——國外實證研究進展綜述

劉玉洪

一、引言

經濟是其技術的表達形式（布萊恩·阿瑟，2018）[1]，技術創新通過“創造性破壞”決定增長（Schumpeter，1942）[2]，技術進步是人均收入可持續增長的唯一源泉（Solow，1956）[3]，而技術創新在于R&D活動。企業R&D活動回報率很高（Griliches，1986）[4]，可以實質性促進以創新為基礎的經濟持續增長（Griliches， 1979； Grossman and Helpman,1994；Aghion and Howitt,2009;Doraszelski and Jaumandreu,2013；Wu,2005）[5][6][7][8][9]。但技術作為公共品具有溢出性、成果的非排他性（Samuelson, 1954）[10]、收益的非獨占性（Nelson, 1959;Arrow，1962）[11][12]等特征，同時由于創新的不確定性，資本市場信息不對稱造成的融資約束等（Fagerberg，2017）[13]，都會導致企業從事R&D活動的私人收益率低于社會收益率（Spence，1984；Kleer,2010）[14][15]，R&D 活動不可避免地會遇到市場失靈和投資不足的問題（Klette et al., 2000；Tassey,2004；Clarysse et al.,2009）[16][17][18]，導致市場配置創新資源是次優水平的（Arrow，1962；

Stiglitz，1988；Blanes and Busom，2004；Bloom et al.，2010）[11][19][20][21]。這成為政府出臺公共政策激勵企業R&D 投入的理由。因而，R&D 補貼作為政策工具，無論是理論上，還是實踐中，都是非常重要的（Toivanen，2006）[22]。

作為創新政策的重要工具之一，普遍而增加的 R&D 補 貼 （Meuleman and Maeseneire,2012）[23]，引起了廣泛和不斷增加的實證研究。經濟理論認為市場失靈是政府補貼企業R&D 的依據，同時也說明了R&D 補貼回報不盡人意的原因。與此類似，基于微觀水平R&D 投入或產出的實證研究，其結論亦不盡相同（Dimos and Pugh，2016）①[24]，部分結論有效，部分結論無效（Toivanen， 2006）[22]， 因 而 結 論 是 混 合 的（mixed）（Blanes and Busom，2004）[20]，是沖突的（conflicting）（David et al.，2000）[25]，一定條件下有效的政策未必在另外的條件下也同樣有效（Zú?iga-Vicente et al.，2014）[26]。

本文擬對國外2000 年以來R&D 補貼對企業技術創新影響的實證文獻進行回顧和梳理，在“健全使市場在資源配置中起決定性作用和更好發揮政府作用”的經濟體制改革情況下，為R&D補貼政策從“縱向”“選擇性產業政策”轉向“橫向”“功能性產業政策”的過程中，更好的設計和管理有利于促進競爭的產業政策（菲利普·阿基翁等，2016）[27]，實現產業政策和競爭政策的協調（金碚，2017；威廉·科瓦西奇等，2017）[28][29]，提供有益的借鑒。

二、R&D 補貼的資源配置效應

（一）理論背景

1.內生增長理論。內生增長理論表明R&D 投入的溢出效應是經濟長期增長的本質（Grossman and Helpman， 1994；Romer，1986）[6][30]，R&D

投入可以通過產品創新和過程創新，促進增長和增強競爭優勢。但R&D 具有公共品屬性，即非競爭性和非排他性，因此，私人研發產出的獨占性是不完美的，必然的結果是私人回報低于社會回報和R&D 的社會次優水平（Nelson，1959； Arrow， 1962； Usher， 1964； Bloom et al.，2010）[11][12][31][21]。而且，由于R&D 投資內在的高風險、R&D 活動不能抵押貸款、債權人/投資人和R&D 企業之間的信息不對稱，導致企業從事R&D 活動融資的外部資本不足或成本過高（Hall， 2002a，b）[32][33]。R&D 的公共品屬性和資本市場的不完美導致市場失靈，為政府干預提供了理論依據。政府補貼通過降低單位成本和增加被補貼R&D 項目的預期獲利性減輕市場失靈，由此激勵更多的私人R&D 支出。如果沒有R&D 補貼，企業R&D 投入水平將低于社會最優水平（Spence，1984）[14]。

對政府而言，最大的挑戰在于把資金分配給那些社會效益大但由于缺乏補貼而不會進行的R&D 活動，由此替代或擠出企業R&D 投入而不會誘發企業額外的R&D 投入（Aerts and Schmidt，2008）[34]。從公共選擇理論視角看，公共機構可能采取機會主義行為，補貼那些能夠產出廣泛溢出效應的企業和R&D 活動（Almus &Czarnitzki，2003）[35]，或者補貼那些即便沒有政府補貼而企業卻最可能投入的項目，同樣可能產生擠出效應。由于政府補貼可能顯著增加已經有R&D 活動的企業的獲利能力（Czarnitzki,2006）[36]，“摘櫻桃”策略同樣可能有助于加強已經有能力的企業，而沒有引入新的企業開展R&D活動。

相比其他融資渠道，申請成本低和申請成功概率高的時候，企業會把政府補貼作為低成本的R&D 項目融資方式（Aschhoff，2009）[37]。另外，和其他公共政策的結果一樣 （Butler，2015）[38]，由于R&D 項目私人回報和社會回報難以測度，造成公共機構和私人企業之間的信息不對稱。非對稱性信息使得私人企業有動機對公共機構隱藏企業的信息。因此，可以推測，動機和手段共同導致補貼的次優配置。隱藏的信息潛在地誤導政府補貼那些即使沒有補貼依然開展的項目；同時，接受補貼的企業，隱藏的行為還包括把配置的資源用于其他未經同意的項目，因而存在擠出效應。

2.組織學習理論。組織學習理論解釋了通過學習，企業行為是如何變化的。有三種學習形式：第一種是“經驗學習”（Cyert and March，1963）[39]，也就是“干中學”；第二種是“先天性學 習”（congenital learning）（Huber，1991）[40]，是指知識在于積累并決定企業未來的行為，與“吸收能力”（Cohen and Levinthal，1990）[41]密切相關；第三種是“跨組織學習”，企業通過與其他組織分享知識而改變行為（Levitt and March，1988）[42]。

經驗學習是企業直接獲得來自生產的經驗，導致直接勞動力成本隨產出積累而降低（Olivera and Argote, 1999）[43]。先天性學習，是企業獲得項目前的知識積累，當前知識積累如何有助于將來學習的關鍵因素是企業實施新知識或新實踐的理解能力。Cohen and Levinthal （1989）[44]認為從周圍環境中識別、消化吸收和利用新知識的能力在企業學習和創新過程中至關重要。Zahra and George（2002）[45]將吸收能力一般化定義為“企業獲取、消化吸收、轉化和利用知識創造一個動態的組織能力的日常行為的集合”，這一能力體現為組織調整其行為的能力。吸收能力高的組織在采納新的洞見和實施時，比吸收能力低的組織更容易。Kale et al.（2000）[46]發現組織間相互學習“隱性”知識，跨組織學習把難以編纂能力（difficult-to-codify skills）內部化，由此反過來改變某個組織的行為。跨組織學習也涉及知識溢出的吸納（Jaffe and Tratjenberg, 1993）[47]，Autio et al. （2008）[48]認為知識溢出有利于企業學習,因為這使得企業不僅能夠學習技術知識，而且還學習同一群體的商業實踐和市場戰略。跨組織學習意味著不同類型群體的不同形式的知識集于一家企業，因而一個項目參與的企業越多，就會發生更多的跨組織學習，由此產生更多的額外行為（Clarysse et al.，2009）[18]。

（二）實證研究

Dimos and Pugh（2016）[24]把R&D 投入的效應歸納為5 種：第一種，額外性-R&D 補貼激勵了企業R&D 的額外支出；第二種，無效應-政府補貼加到企業R&D 支出中，企業自有R&D 支出不變；第三種，部分擠出效應-政府補貼替代部分企業R&D 支出，企業自有R&D 支出少于沒有補貼時的水平；第四種，完全擠出效應-企業自有R&D 的減少等于政府補貼的額度；第五種，過度完全擠出效應-企業自有R&D 的減少大于政府補貼的額度。R&D 補貼的產出效應歸納為3 種：第一種，額外性/無效應/部分擠出效應-總體R&D產出高于沒有補貼時的R&D 產出，但不能確定是額外性，無效應還是部分擠出效應；第二種，完全擠出效應-總體R&D 產出與沒有補貼時持平；第三種，過度完全擠出效應-被補貼企業的總體R&D 產出低于沒有補貼時的水平。

本文對國外2000 年以來主要的實證研究文獻，分為R&D 補貼對企業R&D 投入、R&D 產出和企業績效的促進論（額外性）、抑制論（部分擠出、完全擠出和過度完全擠出）、中性論（無效應）以及組織學習理論視角下的行為額外性（“干中學”“先天性學習”和“跨組織學習”），總結實證研究的進展。

1.R&D 投入。從文獻看，R&D 補貼對企業R&D 投入影響的研究較多。Gonz′alez et al.（2005）[49]對西班牙的研究結果，證明R&D 補貼激勵了企業R&D 活動，一些企業在沒有補貼的情況下，將停止R&D 活動，但更多的補貼流向那些開展R&D 活動的企業，沒有發現擠出效應。Almus and Czarnitzki（2003）[35]使用PSM 方法實證，發現德國東部1995—1997 年R&D 補貼激勵企業增加了4%的R&D 額外投入。Bloch and Graversen（2012）[50]利用丹 麥1995—2005 的 動 態 面板數據，研究發現了R&D 補貼的顯著補充作用，每增加1%的R&D 補貼，可激勵增加企業0.12%的R&D 投入，如果綜合補貼企業和未被補貼企業來看，企業R&D 投入增加為0.09%。Holemans and Sleuwaegen（1998）[51]研究比利時R&D 補貼外資和當地企業的R&D 行為表明，補貼沒有替代企業自 有R&D 的 投 入。Zhu et al. （2006）[52]基 于1993—2002 年期間上海32 個產業的面板數據，一般性的發現是政府直接資助和產業部門自有科技活動資金均對產業R&D 投入有正向效應。Hud and Hussinger （2015）[53]使 用DiD 方 法 證 實2006—2010 年期間德國政府R&D 補貼對中小企業R&D 投入活動總體是正向效應，2009 年危機期間是企業不愿意開展創新投資而產生了擠出效應，不是補貼政策所致。Carboni（2011）[54]使用非參數方法研究意大利制造業的R&D 補貼效應，發現R&D 補貼對企業R&D 投入有正效應，可以排除擠出效應。Duguet（2004）[55]利用1985—1997 年法國R&D 調查數據評估R&D 補貼對企業R&D 的影響，研究發現，R&D 補貼沒有顯著的擠出效應。Cerulli and Pot`i(2012)[56]評估了意大利R&D 補貼效應，發現R&D 補貼對企業R&D 投入沒有擠出效應，無論是總體樣本還是子樣本結果均一致。Brautzsch et al.（2015）[57]研究證明德國政府R&D 補貼產生了相當的杠桿效應，企業自身承擔了大約R&D 項目2/3 的成本，與補貼個人消費相比，補貼R&D 投入更為有效。Aerts and Schmidt（2008）[58]使用非參數匹配估計和條件DiD 估計方法（CDiDRCS），利用佛蘭德和德國CIS III 和IV部分數據實證政府R&D 補貼對企業R&D 投入影響的結果表明，可以拒絕擠出效應，被補貼企業的 R&D 活動更活躍。 Ozcelik and Taymaz（2008）[59]在研究土耳其制造業企業R&D 補貼項目的結果表明R&D 補貼顯著正向影響企業R&D投入，對企業自有R&D 支出起到“加速效應”，小企業更受益于R&D 補貼，開展更多R&D 活動。

也有學者研究了R&D 補貼對企業R&D 就業的影響。Rosenbloom and Ginther（2017）[60]檢驗了聯邦1990—2009 年資助美國大學化學R&D 研究的分布，研究發現，各學科的R&D 支出比學校總體資金支出更具有流動性，同時，機構研究能力和未來的資助正相關，尤其，博士后研究人員的雇傭和未來更高的研究資助之間呈正相關。Czarnitzki and Lopes-Bento （2013）[61]實 證 檢 驗R&D 補貼對企業R&D 投入和R&D 就業是否有正效應，分析被觀測到的R&D 強度和就業效應隨時間如何變化，是否隨企業得到其他資源而變化，是否隨一個企業同時得到多少個補貼項目而變化，或者隨一個企業連續得到補貼而變化，利用就業估計這些補貼的宏觀影響。結果表明，沒有完全擠出效應并且效應穩定，額外得到其他資源的補貼沒有降低效應，重復得到補貼也沒有降低效應。每一補貼項目創造（保留）5 個R&D 工作。Wolff and Reinthaler（2008）[62]研究OECD 國家R&D 補貼對企業R&D 就業和支出效應的結果表明，補貼有效地引導企業R&D 額外支出，支出的增加比就業大約高出20%。

稅收優惠作為R&D 補貼的間接形式，也有實證文獻對此進行了評估。Hall and Van Reenen（2000）[63]回顧了OECD 國家R&D 稅收優惠政策效應的評估方法，認為每一美金的R&D 稅收優惠激勵企業額外增加一美金的R&D 投入。Bloom, et al. （2002）[64]研究OECD 國家1979—1997 年期間R&D 稅收激勵企業R&D 投入的結果發現，稅收激勵有效增加企業R&D 強度。Cappelen et al.（2008）[65]評估挪威2002 年稅收激勵對創新和專利影響的研究發現，得到稅收優惠的企業開展新的生產過程，在某種程度上研制新產品。Yang et al.（2012）[66]用PSM 估計結果表明，臺灣R&D 稅收減免可提高企業53.8%的R&D 投入，但R&D 支出增長率沒有顯著提高。進一步使用IV 和GMM方法控制內生性后，臺灣R&D 稅收減免顯著正向影響R&D 支出和增長，尤其對電子產業，R&D彈性，邊際效用是中等的，范圍為0.094-0.120。Lokshin and Mohnen （2012）[67]利 用 荷 蘭1996—2004 年的非平衡企業面板數據研究R&D 稅收優惠激勵對企業R&D 投入的效應，結果表明，只有對小企業的激勵可以拒絕擠出效應。

還有學者以價格彈性評估稅收減免對企業技術創新的影響。Lach（2002）[68]研究以色列90 年代制造業R&D 補貼的效應，結果表明，R&D 補貼激勵企業R&D 投入長期彈性為0.22，每一美金的R&D 補貼激勵企業額外增加0.41 美金的長期投入，盡管這一效應很大，但仍低于一美金R&D 補貼產生一美金額外投入的預期，原因在于企業在沒有補貼時依然開展R&D 活動，另外，企業得到補貼后調整其R&D 項目或延緩非補貼項目。Baghana and Mohnen（2009）[69]使用加拿大1997—2003 年制造業R&D 調查數據，研究發現R&D 價格彈性短期為-0.10，長期為-0.14，小企業的價格彈性略高于大企業。Harris et al.（2009）[70]研究愛爾蘭北部R&D 資金使用成本，結果表明，R&D 稅收優惠對制造業企業R&D 產出有長期正向影響，長期價格彈性為-1.4。Mulkay and Mairesse（2013）[71]分析2008 年法國R&D 稅收減免的政策效應，發現R&D 資本的使用成本的長期彈性為-0.4%。Parisi and Sembenelli（2003）[72]意大利1992—1997 年726 家企業面板數據，R&D 補貼降低了R&D 資本的使用成本，約為1.50～1.77，而且發現，蕭條時期的彈性為2.01，而擴張期為0.87%。Bernstein and Mamuneas（2005）[73]對比美國和加拿大的R&D 折舊率發現，美國R&D 資本折舊率為25%，加拿大為24%，兩國R&D 資本折舊率基本相同，兩國R&D 的邊際回報一樣。從要素價格彈性看，美國制造業每增加1%的R&D 使用成本導致R&D 資本需求減少0.8%，加拿大為0.14%。R&D 對TFP 增長的貢獻，美國為10%，加拿大為6%。

然而，也有實證研究表明R&D 補貼沒有促進企業創新活動的開展。Larch（2002）[65]使用DiD方法實證以色列1990—1995 年制造業R&D 政策補貼，結果表明小企業R&D 投入增加顯著，而大企業R&D 投入增加不顯著，由于大部分補貼流向大企業，因而總體上R&D 投入增加不顯著。Choi and Lee（2017）[74]利用韓國醫藥制造業數據研究發現，政府R&D 補貼激勵而不是擠出了小生物技術風險公司的R&D 活動，但R&D 補貼激勵生物技術風險公司擴張新產品R&D 活動的證據是相當弱的。Acemoglu et al. （2013）[75]研究發現，對在位企業的R&D 補貼因為鼓勵低類型企業的生存和擴張而不能產生激勵效應。Busom(2000)[76]使用選擇模型實證西班牙1988 年的R&D 補貼對企業R&D 投入的影響，結果表明小企業更可能得到補貼，這也是補貼的初衷；同時，有30%的擠出效應，企業規模與R&D 投入強度相關。Lichtenberg（1984）[77]研究發現聯邦政府R&D 活動的增加減少了企業自身R&D 活動。Goolsbee（1998）[78]的研究表明，R&D 補貼的大部分是提高了工程師、科技人員的工資，但工作時間并未延長，直接擠出企業的R&D 投入。

而Gonz′alez and Paz′o（2008）[79]的研究結論是中性的。作者采用PSM 方法分析西班牙制造業R&D 補貼的效應，旨在驗證補貼效應是否因企業規模和產業技術水平而不同。既評估了沒有補貼也會進行R&D 活動，也評估了那些因補貼而額外進行R&D 活動的效應。主要結論是，沒有擠出效應，無論是完全擠出還是部分擠出，但沒有顯著激勵那些已經進行R&D 活動的企業增加R&D 投入。補貼低技術含量領域的小企業的效應更大，但針對此類企業的補貼項目需要評估社會效益。

不同R&D 補貼類型對企業R&D 投入產出的影響如何？Huergo and Moreno（2017）[80]分析結果表明，任何類型的政府政策均直接和明顯地提高了企業開展R&D 活動的可能性。按照政府政策的工具，效應最大的是歐盟補貼，其效應是低息貸款的三倍以上。關于R&D 強度，各種類型的政策工具，均拒絕了完全擠出效應的假設。另外，當中小企業同時獲得補貼和低息貸款支持時，其政策效應相互增強。然而，對于大企業，不能排除補貼和低息貸款之間替代效應的存在。Hyytinen and Toivanen（2005）[81]研究芬蘭R&D 補貼中小企業，證明資本市場不完美阻礙了創新和增長，公共政策可彌補資本市場。政府資助以不同比例幫助了那些依賴外部融資的企業。Kleer（2010）[82]主張R&D 補貼旨在激勵社會回報高但企業回報低的項目，這是因為溢出效應或者低占有率。除了直接補貼外，稅收減免可作為外部投資的信號，政府偏好社會回報高的基礎研究項目，而銀行偏好私人回報高的應用研究項目，當政府補貼只能區分為基礎研究和應用研究時，政府補貼企業R&D 的信號對銀行而言作用不大，但如果這一補貼伴隨質量信號，則更能夠增加企業R&D 投入或選擇更好的外部投資。

R&D 補貼效應因補貼幅度大小而不同嗎？G?rg and Strobl （2007）[83]使 用Did& 匹 配 和DiD&OLS 方法實證愛爾蘭制造業1999—2002 年R&D 補貼對企業R&D 投入的效應，結果表明小幅度的補貼增加了企業R&D 投入，而大幅度補貼可能導致擠出效應。相比之下，無論補貼幅度大小，外資企業既無擠入效應，也沒有擠出效應。但對外資的補貼可對本土企業產生潛在的知識轉移和溢出效應。Marinoa et al.（2016）[84]區分R&D稅收減免企業和無減免企業，分析法國政府1993-2009 年期間補貼部分企業R&D 投入的政策效應。研究發現，一般在R&D 稅收減免中等補貼水平時，更可能發生擠出效應。

R&D 補貼和競爭可以交互作用嗎？Kilponen and Santavirta(2007)[85]對芬蘭1990—2001 年期間企業專利活動、產品市場競爭和R&D 補貼的研究發現，競爭和創新之間存在倒U 型關系的強有力的證據，R&D 直接補貼激勵了創新活動但競爭激烈，這可以解釋為R&D 補貼和競爭的交互負效應導致R&D 補貼加強了熊彼特效應。當競爭激烈時，增加R&D 補貼后，倒U 型變得更陡峭。

R&D 補貼效應存在空間效應嗎？Montmartina and Herrera（2015）[86]采用1990—2009 期間25 個OECD 國家的數據，研究發現R&D 補貼水平和財政支持力度（意味著存在杠桿效應和擠出效應的可能）對企業R&D 的效應呈非線性關系，一個國家內實施R&D 補貼和財政激勵之間的替代效應。至于空間構成，作者發現企業R&D 投入之間存在正的空間溢出效應。然而，國家間的R&D 政策存在競爭/替代效應。

R&D 補貼效應存在時間滯后性嗎？Klette and M?en （2011）[87]對挪威高技術產業的補貼2000 年前、后對比的研究表明，補貼沒有擠出也沒有增加企業自有R&D 投入， 但Henningsen et al.（2012）[88]卻發現2000 年之后有促進效應，表明政策效應隨時間而改進了。Boeing（2016）[89]以2001—2006 中國上市公司為樣本，研究發現，被補貼企業的選取主要取決于前期補貼情況、高質量的發明和少數國有性質的企業。R&D 補貼瞬時擠出企業R&D 投入，但后期是中性的。重復獲得補貼的高科技企業和少數國有企業的擠出效應不普遍。Bernini et al.（2017）[90]檢驗了意大利R&D補貼對被補貼企業長期增長的TFP 各組成部分的影響，資本補貼短期負向影響TFP 增長，3～4 年后顯示正效應。中長期的正效應影響源于技術變遷而不是規模影響的變化。

2.R&D 產出。R&D 補貼對企業R&D 產出的影響，主要體現在專利和新產品等方面。Hottenrott and Lopes Bento（2014）[91]研究企業R&D 投入和R&D 補貼對創新績效的不同影響表明，R&D 補貼有效地轉化為市場化的產品創新。Guo et al.（2016）[92]采用中國制造業1998—2007 年的面板數據，發現R&D 創新基金支持的企業生產出高質量的產品，尤其2005 年創新基金分權管理后對技術創新產出的效應更加顯著。Czarnitzki and Hussinger （2017）[93]使用PSM 方法證實德國1992—2000 年期間，企業自身R&D 投入和政策激勵產生的額外R&D 投入均對專利結果有正向效應。Bronzini and Piselli （2014）[94]用RDD 證明2005—2011 年意大利北部實施的R&D 項目，對企業專利申請數量和申請意愿有顯著影響，尤其是較小的企業。Doh and Kim（2014）[95]研究表明，韓國政府的技術發展輔助項目和區域中小企業的專利獲得、新設計注冊登記之間存在正向關系。

Czarnitzki et al （2011）[96]研究加拿大制造業1997—1999 年R&D 稅收減免對企業創新的影響，結果表明，稅收減免對企業創新的大部分指標（新產品數量、新產品銷售和創新的原創性）有正效應。

3.企業績效。R&D 補貼激勵企業創新，能否轉化為企業的績效？Griliches（1986）[4]研究發現，R&D 促進生產率增長，并且回報率高。Beck et al.（2016）[97]研究發現，企業自身R&D 投入對突破性創新和漸進性創新的效應均顯著，而補貼只對突破性創新的效應顯著。 Chen et al.（2018）[98]調查R&D 補貼和非R&D 補貼如何影響新興市場國家（如中國）企業的IPO。作者發現R&D 補貼對IT 企業IPO 績效存在倒U 型影響，而非R&D 補貼正向影響IPO 績效。進一步，國有性質和專利強度調解了R&D 補貼和IPO 績效的倒U型關系。相比之下，沒有調解非R&D 補貼和IPO績效的正向關系。Wang（2018）[99]比較以政策驅動為主并由大企業為主導的新加坡和創新較不活躍但有當地小企業貢獻的香港的產業動態創新，發現了政府干預增強技術進步和創新范圍的有效性證據。Szczygielski et al.（2017）[100]研究發現，技術追隨國家土耳其和波蘭兩國政府分別資助的R&D 活動有助于兩國企業的創新績效。

4.行為額外性。與普遍關注R&D 補貼對企業R&D 投入產出的效應相比，越來越多的實證從組織學習理論視角研究R&D 補貼對組織行為的影響，包括“干中學”“先天性學習”和“跨組織學習”。Klette and M?en （2012）[88]對挪威高技術產業的補貼研究表明，補貼沒有擠出也沒有增加企業自有R&D 投入。從時間效應看，在補貼結束后，企業增加了R&D 投入，我們認為R&D 活動中的“干中學”可以做出解釋，同時表明需要改變傳統模型的評估方法。Clarysse et al.（2009）[18]將行為額外性作為R&D 投入和產出的第三種額外性，利用組織學習理論對佛蘭德2001—2004 年得到IWT 資助的192 家企業進行電話調查，發現學習效應隨企業得到的補貼項目的增加而降低。

Chai and Shi（2016）[101]利用丹麥國家先進技術基金（一個資助校企合作的機構）的數據，研究發現，SME 和參與方多的項目，同行評議的論文顯著增加。新企業和參與方多的項目，資助4年后的專利授權量顯著增加；SME、新企業、參與方在資助3 年后的跨機構論文的比例顯著增加。Chapman et al. （2018）[102]使用跨行業和西班牙技術創新調查面板數據（PITEC），為R&D 補貼對企業外部合作寬度的間接影響提供了經濟性顯著的正向影響的證據。其次，揭示了R&D 補貼在企業層面產生不同影響的異質性，一半的企業產生正向影響，另一半無影響或負影響。最后，應用組織學習理論解釋R&D 補貼影響企業外部合作寬度的特征，說明企業對外合作經驗的重要性。Doh and Kim（2014）[96]研究表明，區域中小企業與大學合作對專利獲得、新設計注冊登記存在正向關系。

Szücs（2018）[103]評估了歐盟第7 個大規模研究補貼框架項目對補貼企業創新活動的影響，尤其對產學研合作的創新影響。研究發現，一般情況下，項目參與方的數量，特別是大學參與方的數量正向影響創新績效，證實了項目成員間的知識外溢性。另一方面，研究中心沒有對創新產生正外部性。同時，還發現大學參與方的學術質量增強了創新合作的效果。Hottenrott and Lopes Bento （2014）[104]研究結果 表明，R&D 補貼激勵了R&D 投入，尤其R&D 資助國際合作產生的新產品銷售最高，中小企業的也一樣。

三、未來展望

綜合國外的實證研究看，理論依據既有內生增長理論，也有組織學習理論。實證研究既有直接補貼的，也有稅收優惠的。其結論既有促進論，也有抑制論，還有部分中性論。正如Dimos and Pugh （2016）[24]、David et al.，2000）[25]和ZúNIGA- VICENTE et al.（2012）[26]等所述，這些研究存在異質性，沒有定論。這既說明了現有實證研究的不足，也指出了未來實證研究的方向，主要在于以下幾個方面：

（一）配置成本

考慮R&D 補貼的配置成本。盡管部分文獻實證了R&D 補貼對企業R&D 投入、產出的有效性，但沒有考慮R&D 直接補貼的成本（Acemoglu et al.，2017）[75]和稅收優惠的實施成本（Wu，2005）[9]，因此系統性的研究R&D 補貼的配置成本或成本-收益分析，甚至采用超越非參數方法把R&D 補貼及其效應結合起來的政府如何配置R&D 補貼的結構模型（Klette et al.，2000）[16]將是未來的一個研究方向，以更全面的評估R&D 補貼政策的有效性。例如，把R&D 補貼配置給創新能力高的企業（Acemoglu et al.，2017）[75]，以激勵企業更多的 R&D 投入 Marinoa et al.（2016）[84]，可以取得更好的成本收益效果。

（二）綜合框架

建立綜合框架對R&D 補貼效應進行研究。由于即便是相同的政策，其效應也因企業而不同，因R&D 補貼項目而不同（Toivanen，2006）[22]，一定條件下有效的政策不能想當然的認為在另外的條件下也同樣有效（Fangerberg，2017）[13]。尤其是基于一定時期的R&D 補貼政策，其結論在其他國家（地區） 是否依然成立（Czarnitzki and Hussinger，2017）[93]，其政策是否可以推廣到其他國家（Choi and Lee，2017）[74]，需要綜合考慮企業內部因素、外部因素和情景因素（Kolluru and Mukhopadhaya，2017）[105]，產業及國家層面的因素（Klette et al.，2000）[16]，同時把制度文化（Acemoglu et al.，2017）[75]、價值形態因素納入到統一框架中，引入“域觀范式”（金碚，2019）[106]，從微觀、宏觀和域觀三重視角全面探索R&D 補貼對企業創新的傳導機制和尋求R&D補貼政策有效性的邊界條件，將是未來的一個研究方向。另一方面，可以將R&D 補貼納入因果鏈中：R&D 補貼-企業R&D 投入-創新產出-生產率-企業績效-（社會福利）（如Baumann and Kritikos，2016； Acosta et al.， 2015）[107][108]，由此實證創新產出是否同時轉化為企業生產率和贏利能力的提高（Guo et al，2016）[92]和探討R&D 補貼對企業可持續發展的影響 （Papadakis，1995）[109]，也是未來研究的一個方向。

（三）政策組合

研究R&D 補貼政策組合的實證效應。R&D 補貼政策是一種經濟自我發現和試錯過程，是市場和政府的互動的一個動態調整（丹尼·羅德里克，2016）[110]。如果不考慮不同政策之間的相互影響，只是對單一的創新政策進行評估是沒有多少價值的（Fagerberg，2017）[13]。由此，可以從兩個方面拓展R&D 補貼的研究方向。一方面，R&D 直接補貼和稅收優惠的比較及組合研究。直接補貼的效應是長期的，而稅收優惠的效應是短期的，但凈收益高于直接補貼（Bloom et al.，2019）[111]，需要針對企業面臨的融資約束（ZúNIGA- VICENTE et al.，2012）[26]和 政 策 目標，比較研究R&D 直接補貼和稅收優惠政策效應的不同及其組合使用，以此形成有效促進企業創新的R&D 補貼政策組合。另一方面，R&D 補貼政策與其他政策的組合。充分考慮區域發展之間的不平衡、創新過程的多樣性和以競爭性政策為基礎的政策組合（policy mix）（Montmartin and Massard，2015）[112]效應的研究，探討R&D補貼政策與其他促進企業技術創新相關的政策（如專利制度，融資制度等）組合以激勵企業技術創新，具有現實的研究意義。

注釋

①Dimos, C., Pugh, G. Do R&D subsidies affect SMEs’ access to external financing?[J].Research Policy 2016,45:797-815.共有52篇自2000年以來發表的微觀實證R&D投入和產出的效應。