R&D补贴对企业技术创新的资源配置效应——国外实证研究进展综述

刘玉洪

一、引言

经济是其技术的表达形式（布莱恩·阿瑟，2018）[1]，技术创新通过“创造性破坏”决定增长（Schumpeter，1942）[2]，技术进步是人均收入可持续增长的唯一源泉（Solow，1956）[3]，而技术创新在于R&D活动。企业R&D活动回报率很高（Griliches，1986）[4]，可以实质性促进以创新为基础的经济持续增长（Griliches， 1979； Grossman and Helpman,1994；Aghion and Howitt,2009;Doraszelski and Jaumandreu,2013；Wu,2005）[5][6][7][8][9]。但技术作为公共品具有溢出性、成果的非排他性（Samuelson, 1954）[10]、收益的非独占性（Nelson, 1959;Arrow，1962）[11][12]等特征，同时由于创新的不确定性，资本市场信息不对称造成的融资约束等（Fagerberg，2017）[13]，都会导致企业从事R&D活动的私人收益率低于社会收益率（Spence，1984；Kleer,2010）[14][15]，R&D 活动不可避免地会遇到市场失灵和投资不足的问题（Klette et al., 2000；Tassey,2004；Clarysse et al.,2009）[16][17][18]，导致市场配置创新资源是次优水平的（Arrow，1962；

Stiglitz，1988；Blanes and Busom，2004；Bloom et al.，2010）[11][19][20][21]。这成为政府出台公共政策激励企业R&D 投入的理由。因而，R&D 补贴作为政策工具，无论是理论上，还是实践中，都是非常重要的（Toivanen，2006）[22]。

作为创新政策的重要工具之一，普遍而增加的 R&D 补 贴 （Meuleman and Maeseneire,2012）[23]，引起了广泛和不断增加的实证研究。经济理论认为市场失灵是政府补贴企业R&D 的依据，同时也说明了R&D 补贴回报不尽人意的原因。与此类似，基于微观水平R&D 投入或产出的实证研究，其结论亦不尽相同（Dimos and Pugh，2016）①[24]，部分结论有效，部分结论无效（Toivanen， 2006）[22]， 因 而 结 论 是 混 合 的（mixed）（Blanes and Busom，2004）[20]，是冲突的（conflicting）（David et al.，2000）[25]，一定条件下有效的政策未必在另外的条件下也同样有效（Zúñiga-Vicente et al.，2014）[26]。

本文拟对国外2000 年以来R&D 补贴对企业技术创新影响的实证文献进行回顾和梳理，在“健全使市场在资源配置中起决定性作用和更好发挥政府作用”的经济体制改革情况下，为R&D补贴政策从“纵向”“选择性产业政策”转向“横向”“功能性产业政策”的过程中，更好的设计和管理有利于促进竞争的产业政策（菲利普·阿基翁等，2016）[27]，实现产业政策和竞争政策的协调（金碚，2017；威廉·科瓦西奇等，2017）[28][29]，提供有益的借鉴。

二、R&D 补贴的资源配置效应

（一）理论背景

1.内生增长理论。内生增长理论表明R&D 投入的溢出效应是经济长期增长的本质（Grossman and Helpman， 1994；Romer，1986）[6][30]，R&D

投入可以通过产品创新和过程创新，促进增长和增强竞争优势。但R&D 具有公共品属性，即非竞争性和非排他性，因此，私人研发产出的独占性是不完美的，必然的结果是私人回报低于社会回报和R&D 的社会次优水平（Nelson，1959； Arrow， 1962； Usher， 1964； Bloom et al.，2010）[11][12][31][21]。而且，由于R&D 投资内在的高风险、R&D 活动不能抵押贷款、债权人/投资人和R&D 企业之间的信息不对称，导致企业从事R&D 活动融资的外部资本不足或成本过高（Hall， 2002a，b）[32][33]。R&D 的公共品属性和资本市场的不完美导致市场失灵，为政府干预提供了理论依据。政府补贴通过降低单位成本和增加被补贴R&D 项目的预期获利性减轻市场失灵，由此激励更多的私人R&D 支出。如果没有R&D 补贴，企业R&D 投入水平将低于社会最优水平（Spence，1984）[14]。

对政府而言，最大的挑战在于把资金分配给那些社会效益大但由于缺乏补贴而不会进行的R&D 活动，由此替代或挤出企业R&D 投入而不会诱发企业额外的R&D 投入（Aerts and Schmidt，2008）[34]。从公共选择理论视角看，公共机构可能采取机会主义行为，补贴那些能够产出广泛溢出效应的企业和R&D 活动（Almus &Czarnitzki，2003）[35]，或者补贴那些即便没有政府补贴而企业却最可能投入的项目，同样可能产生挤出效应。由于政府补贴可能显著增加已经有R&D 活动的企业的获利能力（Czarnitzki,2006）[36]，“摘樱桃”策略同样可能有助于加强已经有能力的企业，而没有引入新的企业开展R&D活动。

相比其他融资渠道，申请成本低和申请成功概率高的时候，企业会把政府补贴作为低成本的R&D 项目融资方式（Aschhoff，2009）[37]。另外，和其他公共政策的结果一样 （Butler，2015）[38]，由于R&D 项目私人回报和社会回报难以测度，造成公共机构和私人企业之间的信息不对称。非对称性信息使得私人企业有动机对公共机构隐藏企业的信息。因此，可以推测，动机和手段共同导致补贴的次优配置。隐藏的信息潜在地误导政府补贴那些即使没有补贴依然开展的项目；同时，接受补贴的企业，隐藏的行为还包括把配置的资源用于其他未经同意的项目，因而存在挤出效应。

2.组织学习理论。组织学习理论解释了通过学习，企业行为是如何变化的。有三种学习形式：第一种是“经验学习”（Cyert and March，1963）[39]，也就是“干中学”；第二种是“先天性学 习”（congenital learning）（Huber，1991）[40]，是指知识在于积累并决定企业未来的行为，与“吸收能力”（Cohen and Levinthal，1990）[41]密切相关；第三种是“跨组织学习”，企业通过与其他组织分享知识而改变行为（Levitt and March，1988）[42]。

经验学习是企业直接获得来自生产的经验，导致直接劳动力成本随产出积累而降低（Olivera and Argote, 1999）[43]。先天性学习，是企业获得项目前的知识积累，当前知识积累如何有助于将来学习的关键因素是企业实施新知识或新实践的理解能力。Cohen and Levinthal （1989）[44]认为从周围环境中识别、消化吸收和利用新知识的能力在企业学习和创新过程中至关重要。Zahra and George（2002）[45]将吸收能力一般化定义为“企业获取、消化吸收、转化和利用知识创造一个动态的组织能力的日常行为的集合”，这一能力体现为组织调整其行为的能力。吸收能力高的组织在采纳新的洞见和实施时，比吸收能力低的组织更容易。Kale et al.（2000）[46]发现组织间相互学习“隐性”知识，跨组织学习把难以编纂能力（difficult-to-codify skills）内部化，由此反过来改变某个组织的行为。跨组织学习也涉及知识溢出的吸纳（Jaffe and Tratjenberg, 1993）[47]，Autio et al. （2008）[48]认为知识溢出有利于企业学习,因为这使得企业不仅能够学习技术知识，而且还学习同一群体的商业实践和市场战略。跨组织学习意味着不同类型群体的不同形式的知识集于一家企业，因而一个项目参与的企业越多，就会发生更多的跨组织学习，由此产生更多的额外行为（Clarysse et al.，2009）[18]。

（二）实证研究

Dimos and Pugh（2016）[24]把R&D 投入的效应归纳为5 种：第一种，额外性-R&D 补贴激励了企业R&D 的额外支出；第二种，无效应-政府补贴加到企业R&D 支出中，企业自有R&D 支出不变；第三种，部分挤出效应-政府补贴替代部分企业R&D 支出，企业自有R&D 支出少于没有补贴时的水平；第四种，完全挤出效应-企业自有R&D 的减少等于政府补贴的额度；第五种，过度完全挤出效应-企业自有R&D 的减少大于政府补贴的额度。R&D 补贴的产出效应归纳为3 种：第一种，额外性/无效应/部分挤出效应-总体R&D产出高于没有补贴时的R&D 产出，但不能确定是额外性，无效应还是部分挤出效应；第二种，完全挤出效应-总体R&D 产出与没有补贴时持平；第三种，过度完全挤出效应-被补贴企业的总体R&D 产出低于没有补贴时的水平。

本文对国外2000 年以来主要的实证研究文献，分为R&D 补贴对企业R&D 投入、R&D 产出和企业绩效的促进论（额外性）、抑制论（部分挤出、完全挤出和过度完全挤出）、中性论（无效应）以及组织学习理论视角下的行为额外性（“干中学”“先天性学习”和“跨组织学习”），总结实证研究的进展。

1.R&D 投入。从文献看，R&D 补贴对企业R&D 投入影响的研究较多。Gonz´alez et al.（2005）[49]对西班牙的研究结果，证明R&D 补贴激励了企业R&D 活动，一些企业在没有补贴的情况下，将停止R&D 活动，但更多的补贴流向那些开展R&D 活动的企业，没有发现挤出效应。Almus and Czarnitzki（2003）[35]使用PSM 方法实证，发现德国东部1995—1997 年R&D 补贴激励企业增加了4%的R&D 额外投入。Bloch and Graversen（2012）[50]利用丹 麦1995—2005 的 动 态 面板数据，研究发现了R&D 补贴的显著补充作用，每增加1%的R&D 补贴，可激励增加企业0.12%的R&D 投入，如果综合补贴企业和未被补贴企业来看，企业R&D 投入增加为0.09%。Holemans and Sleuwaegen（1998）[51]研究比利时R&D 补贴外资和当地企业的R&D 行为表明，补贴没有替代企业自 有R&D 的 投 入。Zhu et al. （2006）[52]基 于1993—2002 年期间上海32 个产业的面板数据，一般性的发现是政府直接资助和产业部门自有科技活动资金均对产业R&D 投入有正向效应。Hud and Hussinger （2015）[53]使 用DiD 方 法 证 实2006—2010 年期间德国政府R&D 补贴对中小企业R&D 投入活动总体是正向效应，2009 年危机期间是企业不愿意开展创新投资而产生了挤出效应，不是补贴政策所致。Carboni（2011）[54]使用非参数方法研究意大利制造业的R&D 补贴效应，发现R&D 补贴对企业R&D 投入有正效应，可以排除挤出效应。Duguet（2004）[55]利用1985—1997 年法国R&D 调查数据评估R&D 补贴对企业R&D 的影响，研究发现，R&D 补贴没有显著的挤出效应。Cerulli and Pot`i(2012)[56]评估了意大利R&D 补贴效应，发现R&D 补贴对企业R&D 投入没有挤出效应，无论是总体样本还是子样本结果均一致。Brautzsch et al.（2015）[57]研究证明德国政府R&D 补贴产生了相当的杠杆效应，企业自身承担了大约R&D 项目2/3 的成本，与补贴个人消费相比，补贴R&D 投入更为有效。Aerts and Schmidt（2008）[58]使用非参数匹配估计和条件DiD 估计方法（CDiDRCS），利用佛兰德和德国CIS III 和IV部分数据实证政府R&D 补贴对企业R&D 投入影响的结果表明，可以拒绝挤出效应，被补贴企业的 R&D 活动更活跃。 Ozcelik and Taymaz（2008）[59]在研究土耳其制造业企业R&D 补贴项目的结果表明R&D 补贴显著正向影响企业R&D投入，对企业自有R&D 支出起到“加速效应”，小企业更受益于R&D 补贴，开展更多R&D 活动。

也有学者研究了R&D 补贴对企业R&D 就业的影响。Rosenbloom and Ginther（2017）[60]检验了联邦1990—2009 年资助美国大学化学R&D 研究的分布，研究发现，各学科的R&D 支出比学校总体资金支出更具有流动性，同时，机构研究能力和未来的资助正相关，尤其，博士后研究人员的雇佣和未来更高的研究资助之间呈正相关。Czarnitzki and Lopes-Bento （2013）[61]实 证 检 验R&D 补贴对企业R&D 投入和R&D 就业是否有正效应，分析被观测到的R&D 强度和就业效应随时间如何变化，是否随企业得到其他资源而变化，是否随一个企业同时得到多少个补贴项目而变化，或者随一个企业连续得到补贴而变化，利用就业估计这些补贴的宏观影响。结果表明，没有完全挤出效应并且效应稳定，额外得到其他资源的补贴没有降低效应，重复得到补贴也没有降低效应。每一补贴项目创造（保留）5 个R&D 工作。Wolff and Reinthaler（2008）[62]研究OECD 国家R&D 补贴对企业R&D 就业和支出效应的结果表明，补贴有效地引导企业R&D 额外支出，支出的增加比就业大约高出20%。

税收优惠作为R&D 补贴的间接形式，也有实证文献对此进行了评估。Hall and Van Reenen（2000）[63]回顾了OECD 国家R&D 税收优惠政策效应的评估方法，认为每一美金的R&D 税收优惠激励企业额外增加一美金的R&D 投入。Bloom, et al. （2002）[64]研究OECD 国家1979—1997 年期间R&D 税收激励企业R&D 投入的结果发现，税收激励有效增加企业R&D 强度。Cappelen et al.（2008）[65]评估挪威2002 年税收激励对创新和专利影响的研究发现，得到税收优惠的企业开展新的生产过程，在某种程度上研制新产品。Yang et al.（2012）[66]用PSM 估计结果表明，台湾R&D 税收减免可提高企业53.8%的R&D 投入，但R&D 支出增长率没有显著提高。进一步使用IV 和GMM方法控制内生性后，台湾R&D 税收减免显著正向影响R&D 支出和增长，尤其对电子产业，R&D弹性，边际效用是中等的，范围为0.094-0.120。Lokshin and Mohnen （2012）[67]利 用 荷 兰1996—2004 年的非平衡企业面板数据研究R&D 税收优惠激励对企业R&D 投入的效应，结果表明，只有对小企业的激励可以拒绝挤出效应。

还有学者以价格弹性评估税收减免对企业技术创新的影响。Lach（2002）[68]研究以色列90 年代制造业R&D 补贴的效应，结果表明，R&D 补贴激励企业R&D 投入长期弹性为0.22，每一美金的R&D 补贴激励企业额外增加0.41 美金的长期投入，尽管这一效应很大，但仍低于一美金R&D 补贴产生一美金额外投入的预期，原因在于企业在没有补贴时依然开展R&D 活动，另外，企业得到补贴后调整其R&D 项目或延缓非补贴项目。Baghana and Mohnen（2009）[69]使用加拿大1997—2003 年制造业R&D 调查数据，研究发现R&D 价格弹性短期为-0.10，长期为-0.14，小企业的价格弹性略高于大企业。Harris et al.（2009）[70]研究爱尔兰北部R&D 资金使用成本，结果表明，R&D 税收优惠对制造业企业R&D 产出有长期正向影响，长期价格弹性为-1.4。Mulkay and Mairesse（2013）[71]分析2008 年法国R&D 税收减免的政策效应，发现R&D 资本的使用成本的长期弹性为-0.4%。Parisi and Sembenelli（2003）[72]意大利1992—1997 年726 家企业面板数据，R&D 补贴降低了R&D 资本的使用成本，约为1.50～1.77，而且发现，萧条时期的弹性为2.01，而扩张期为0.87%。Bernstein and Mamuneas（2005）[73]对比美国和加拿大的R&D 折旧率发现，美国R&D 资本折旧率为25%，加拿大为24%，两国R&D 资本折旧率基本相同，两国R&D 的边际回报一样。从要素价格弹性看，美国制造业每增加1%的R&D 使用成本导致R&D 资本需求减少0.8%，加拿大为0.14%。R&D 对TFP 增长的贡献，美国为10%，加拿大为6%。

然而，也有实证研究表明R&D 补贴没有促进企业创新活动的开展。Larch（2002）[65]使用DiD方法实证以色列1990—1995 年制造业R&D 政策补贴，结果表明小企业R&D 投入增加显著，而大企业R&D 投入增加不显著，由于大部分补贴流向大企业，因而总体上R&D 投入增加不显著。Choi and Lee（2017）[74]利用韩国医药制造业数据研究发现，政府R&D 补贴激励而不是挤出了小生物技术风险公司的R&D 活动，但R&D 补贴激励生物技术风险公司扩张新产品R&D 活动的证据是相当弱的。Acemoglu et al. （2013）[75]研究发现，对在位企业的R&D 补贴因为鼓励低类型企业的生存和扩张而不能产生激励效应。Busom(2000)[76]使用选择模型实证西班牙1988 年的R&D 补贴对企业R&D 投入的影响，结果表明小企业更可能得到补贴，这也是补贴的初衷；同时，有30%的挤出效应，企业规模与R&D 投入强度相关。Lichtenberg（1984）[77]研究发现联邦政府R&D 活动的增加减少了企业自身R&D 活动。Goolsbee（1998）[78]的研究表明，R&D 补贴的大部分是提高了工程师、科技人员的工资，但工作时间并未延长，直接挤出企业的R&D 投入。

而Gonz´alez and Paz´o（2008）[79]的研究结论是中性的。作者采用PSM 方法分析西班牙制造业R&D 补贴的效应，旨在验证补贴效应是否因企业规模和产业技术水平而不同。既评估了没有补贴也会进行R&D 活动，也评估了那些因补贴而额外进行R&D 活动的效应。主要结论是，没有挤出效应，无论是完全挤出还是部分挤出，但没有显著激励那些已经进行R&D 活动的企业增加R&D 投入。补贴低技术含量领域的小企业的效应更大，但针对此类企业的补贴项目需要评估社会效益。

不同R&D 补贴类型对企业R&D 投入产出的影响如何？Huergo and Moreno（2017）[80]分析结果表明，任何类型的政府政策均直接和明显地提高了企业开展R&D 活动的可能性。按照政府政策的工具，效应最大的是欧盟补贴，其效应是低息贷款的三倍以上。关于R&D 强度，各种类型的政策工具，均拒绝了完全挤出效应的假设。另外，当中小企业同时获得补贴和低息贷款支持时，其政策效应相互增强。然而，对于大企业，不能排除补贴和低息贷款之间替代效应的存在。Hyytinen and Toivanen（2005）[81]研究芬兰R&D 补贴中小企业，证明资本市场不完美阻碍了创新和增长，公共政策可弥补资本市场。政府资助以不同比例帮助了那些依赖外部融资的企业。Kleer（2010）[82]主张R&D 补贴旨在激励社会回报高但企业回报低的项目，这是因为溢出效应或者低占有率。除了直接补贴外，税收减免可作为外部投资的信号，政府偏好社会回报高的基础研究项目，而银行偏好私人回报高的应用研究项目，当政府补贴只能区分为基础研究和应用研究时，政府补贴企业R&D 的信号对银行而言作用不大，但如果这一补贴伴随质量信号，则更能够增加企业R&D 投入或选择更好的外部投资。

R&D 补贴效应因补贴幅度大小而不同吗？Görg and Strobl （2007）[83]使 用Did& 匹 配 和DiD&OLS 方法实证爱尔兰制造业1999—2002 年R&D 补贴对企业R&D 投入的效应，结果表明小幅度的补贴增加了企业R&D 投入，而大幅度补贴可能导致挤出效应。相比之下，无论补贴幅度大小，外资企业既无挤入效应，也没有挤出效应。但对外资的补贴可对本土企业产生潜在的知识转移和溢出效应。Marinoa et al.（2016）[84]区分R&D税收减免企业和无减免企业，分析法国政府1993-2009 年期间补贴部分企业R&D 投入的政策效应。研究发现，一般在R&D 税收减免中等补贴水平时，更可能发生挤出效应。

R&D 补贴和竞争可以交互作用吗？Kilponen and Santavirta(2007)[85]对芬兰1990—2001 年期间企业专利活动、产品市场竞争和R&D 补贴的研究发现，竞争和创新之间存在倒U 型关系的强有力的证据，R&D 直接补贴激励了创新活动但竞争激烈，这可以解释为R&D 补贴和竞争的交互负效应导致R&D 补贴加强了熊彼特效应。当竞争激烈时，增加R&D 补贴后，倒U 型变得更陡峭。

R&D 补贴效应存在空间效应吗？Montmartina and Herrera（2015）[86]采用1990—2009 期间25 个OECD 国家的数据，研究发现R&D 补贴水平和财政支持力度（意味着存在杠杆效应和挤出效应的可能）对企业R&D 的效应呈非线性关系，一个国家内实施R&D 补贴和财政激励之间的替代效应。至于空间构成，作者发现企业R&D 投入之间存在正的空间溢出效应。然而，国家间的R&D 政策存在竞争/替代效应。

R&D 补贴效应存在时间滞后性吗？Klette and Møen （2011）[87]对挪威高技术产业的补贴2000 年前、后对比的研究表明，补贴没有挤出也没有增加企业自有R&D 投入， 但Henningsen et al.（2012）[88]却发现2000 年之后有促进效应，表明政策效应随时间而改进了。Boeing（2016）[89]以2001—2006 中国上市公司为样本，研究发现，被补贴企业的选取主要取决于前期补贴情况、高质量的发明和少数国有性质的企业。R&D 补贴瞬时挤出企业R&D 投入，但后期是中性的。重复获得补贴的高科技企业和少数国有企业的挤出效应不普遍。Bernini et al.（2017）[90]检验了意大利R&D补贴对被补贴企业长期增长的TFP 各组成部分的影响，资本补贴短期负向影响TFP 增长，3～4 年后显示正效应。中长期的正效应影响源于技术变迁而不是规模影响的变化。

2.R&D 产出。R&D 补贴对企业R&D 产出的影响，主要体现在专利和新产品等方面。Hottenrott and Lopes Bento（2014）[91]研究企业R&D 投入和R&D 补贴对创新绩效的不同影响表明，R&D 补贴有效地转化为市场化的产品创新。Guo et al.（2016）[92]采用中国制造业1998—2007 年的面板数据，发现R&D 创新基金支持的企业生产出高质量的产品，尤其2005 年创新基金分权管理后对技术创新产出的效应更加显著。Czarnitzki and Hussinger （2017）[93]使用PSM 方法证实德国1992—2000 年期间，企业自身R&D 投入和政策激励产生的额外R&D 投入均对专利结果有正向效应。Bronzini and Piselli （2014）[94]用RDD 证明2005—2011 年意大利北部实施的R&D 项目，对企业专利申请数量和申请意愿有显著影响，尤其是较小的企业。Doh and Kim（2014）[95]研究表明，韩国政府的技术发展辅助项目和区域中小企业的专利获得、新设计注册登记之间存在正向关系。

Czarnitzki et al （2011）[96]研究加拿大制造业1997—1999 年R&D 税收减免对企业创新的影响，结果表明，税收减免对企业创新的大部分指标（新产品数量、新产品销售和创新的原创性）有正效应。

3.企业绩效。R&D 补贴激励企业创新，能否转化为企业的绩效？Griliches（1986）[4]研究发现，R&D 促进生产率增长，并且回报率高。Beck et al.（2016）[97]研究发现，企业自身R&D 投入对突破性创新和渐进性创新的效应均显著，而补贴只对突破性创新的效应显著。 Chen et al.（2018）[98]调查R&D 补贴和非R&D 补贴如何影响新兴市场国家（如中国）企业的IPO。作者发现R&D 补贴对IT 企业IPO 绩效存在倒U 型影响，而非R&D 补贴正向影响IPO 绩效。进一步，国有性质和专利强度调解了R&D 补贴和IPO 绩效的倒U型关系。相比之下，没有调解非R&D 补贴和IPO绩效的正向关系。Wang（2018）[99]比较以政策驱动为主并由大企业为主导的新加坡和创新较不活跃但有当地小企业贡献的香港的产业动态创新，发现了政府干预增强技术进步和创新范围的有效性证据。Szczygielski et al.（2017）[100]研究发现，技术追随国家土耳其和波兰两国政府分别资助的R&D 活动有助于两国企业的创新绩效。

4.行为额外性。与普遍关注R&D 补贴对企业R&D 投入产出的效应相比，越来越多的实证从组织学习理论视角研究R&D 补贴对组织行为的影响，包括“干中学”“先天性学习”和“跨组织学习”。Klette and Møen （2012）[88]对挪威高技术产业的补贴研究表明，补贴没有挤出也没有增加企业自有R&D 投入。从时间效应看，在补贴结束后，企业增加了R&D 投入，我们认为R&D 活动中的“干中学”可以做出解释，同时表明需要改变传统模型的评估方法。Clarysse et al.（2009）[18]将行为额外性作为R&D 投入和产出的第三种额外性，利用组织学习理论对佛兰德2001—2004 年得到IWT 资助的192 家企业进行电话调查，发现学习效应随企业得到的补贴项目的增加而降低。

Chai and Shi（2016）[101]利用丹麦国家先进技术基金（一个资助校企合作的机构）的数据，研究发现，SME 和参与方多的项目，同行评议的论文显著增加。新企业和参与方多的项目，资助4年后的专利授权量显著增加；SME、新企业、参与方在资助3 年后的跨机构论文的比例显著增加。Chapman et al. （2018）[102]使用跨行业和西班牙技术创新调查面板数据（PITEC），为R&D 补贴对企业外部合作宽度的间接影响提供了经济性显著的正向影响的证据。其次，揭示了R&D 补贴在企业层面产生不同影响的异质性，一半的企业产生正向影响，另一半无影响或负影响。最后，应用组织学习理论解释R&D 补贴影响企业外部合作宽度的特征，说明企业对外合作经验的重要性。Doh and Kim（2014）[96]研究表明，区域中小企业与大学合作对专利获得、新设计注册登记存在正向关系。

Szücs（2018）[103]评估了欧盟第7 个大规模研究补贴框架项目对补贴企业创新活动的影响，尤其对产学研合作的创新影响。研究发现，一般情况下，项目参与方的数量，特别是大学参与方的数量正向影响创新绩效，证实了项目成员间的知识外溢性。另一方面，研究中心没有对创新产生正外部性。同时，还发现大学参与方的学术质量增强了创新合作的效果。Hottenrott and Lopes Bento （2014）[104]研究结果 表明，R&D 补贴激励了R&D 投入，尤其R&D 资助国际合作产生的新产品销售最高，中小企业的也一样。

三、未来展望

综合国外的实证研究看，理论依据既有内生增长理论，也有组织学习理论。实证研究既有直接补贴的，也有税收优惠的。其结论既有促进论，也有抑制论，还有部分中性论。正如Dimos and Pugh （2016）[24]、David et al.，2000）[25]和ZÚNIGA- VICENTE et al.（2012）[26]等所述，这些研究存在异质性，没有定论。这既说明了现有实证研究的不足，也指出了未来实证研究的方向，主要在于以下几个方面：

（一）配置成本

考虑R&D 补贴的配置成本。尽管部分文献实证了R&D 补贴对企业R&D 投入、产出的有效性，但没有考虑R&D 直接补贴的成本（Acemoglu et al.，2017）[75]和税收优惠的实施成本（Wu，2005）[9]，因此系统性的研究R&D 补贴的配置成本或成本-收益分析，甚至采用超越非参数方法把R&D 补贴及其效应结合起来的政府如何配置R&D 补贴的结构模型（Klette et al.，2000）[16]将是未来的一个研究方向，以更全面的评估R&D 补贴政策的有效性。例如，把R&D 补贴配置给创新能力高的企业（Acemoglu et al.，2017）[75]，以激励企业更多的 R&D 投入 Marinoa et al.（2016）[84]，可以取得更好的成本收益效果。

（二）综合框架

建立综合框架对R&D 补贴效应进行研究。由于即便是相同的政策，其效应也因企业而不同，因R&D 补贴项目而不同（Toivanen，2006）[22]，一定条件下有效的政策不能想当然的认为在另外的条件下也同样有效（Fangerberg，2017）[13]。尤其是基于一定时期的R&D 补贴政策，其结论在其他国家（地区） 是否依然成立（Czarnitzki and Hussinger，2017）[93]，其政策是否可以推广到其他国家（Choi and Lee，2017）[74]，需要综合考虑企业内部因素、外部因素和情景因素（Kolluru and Mukhopadhaya，2017）[105]，产业及国家层面的因素（Klette et al.，2000）[16]，同时把制度文化（Acemoglu et al.，2017）[75]、价值形态因素纳入到统一框架中，引入“域观范式”（金碚，2019）[106]，从微观、宏观和域观三重视角全面探索R&D 补贴对企业创新的传导机制和寻求R&D补贴政策有效性的边界条件，将是未来的一个研究方向。另一方面，可以将R&D 补贴纳入因果链中：R&D 补贴-企业R&D 投入-创新产出-生产率-企业绩效-（社会福利）（如Baumann and Kritikos，2016； Acosta et al.， 2015）[107][108]，由此实证创新产出是否同时转化为企业生产率和赢利能力的提高（Guo et al，2016）[92]和探讨R&D 补贴对企业可持续发展的影响 （Papadakis，1995）[109]，也是未来研究的一个方向。

（三）政策组合

研究R&D 补贴政策组合的实证效应。R&D 补贴政策是一种经济自我发现和试错过程，是市场和政府的互动的一个动态调整（丹尼·罗德里克，2016）[110]。如果不考虑不同政策之间的相互影响，只是对单一的创新政策进行评估是没有多少价值的（Fagerberg，2017）[13]。由此，可以从两个方面拓展R&D 补贴的研究方向。一方面，R&D 直接补贴和税收优惠的比较及组合研究。直接补贴的效应是长期的，而税收优惠的效应是短期的，但净收益高于直接补贴（Bloom et al.，2019）[111]，需要针对企业面临的融资约束（ZÚNIGA- VICENTE et al.，2012）[26]和 政 策 目标，比较研究R&D 直接补贴和税收优惠政策效应的不同及其组合使用，以此形成有效促进企业创新的R&D 补贴政策组合。另一方面，R&D 补贴政策与其他政策的组合。充分考虑区域发展之间的不平衡、创新过程的多样性和以竞争性政策为基础的政策组合（policy mix）（Montmartin and Massard，2015）[112]效应的研究，探讨R&D补贴政策与其他促进企业技术创新相关的政策（如专利制度，融资制度等）组合以激励企业技术创新，具有现实的研究意义。

注释

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年以来发表的微观实证R&D投入和产出的效应。