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研发补贴对企业创新的影响
摘要：本文评估了21初意大利北部一个地区实施的一项研发补贴计划对受益企业创新的影响。我们使用了回归不连续设计策略来评估补助金对专利申请数量的影响和受资助公司提交的可能性。我们发现，该项目对专利申请数量有显著影响，对小公司的影响更为显著。我们的结果还表明，该项目成功地增加了申请专利的可能性，但只适用于较小的公司。我们估计，一项额外的专利申请需要向这些公司提供20.6万至31万美元的资助。
关键词：创新激励 研发 专利 回归不连续设计
一、引言
资助私人创新活动的需要是基于坚实的理论论据，可以追溯到阿罗(1962)。根据经济学理论，在研究与开发（Ramp;D）的情况下，由于创新活动的产出受到不可分配性、不可分割性和不确定性等问题的强烈影响，使得企业无法完全内化Ramp;D投资的收益，因此完全竞争无法使社会福利最大化。因此，如果没有公共支持，分配给研发的私人资源的平衡水平最终会低于社会最优水平(Spence， 1984)。为了确保创新资源的最佳配置，大多数工业国家都有公共政策，通过补贴或财政激励来支持私人研发活动。这些政策旨在降低创新支出的成本，以刺激创新投资。尽管关于这类项目影响的实证文献已经大量出现，而且增长迅速，但迄今为止公布的结果仍没有确切答案。
大多数论文评估了研发激励是否对企业的创新投入有额外的影响，例如对研发的投资，有形资产或就业。相比之下，关于补贴对企业创新产出影响的微观计量经济学研究相对较少(参见，例如，Branstetter和Sakakibara，2002;Berube和Mohnen，2009；虽然评估公共激励对创新产出的影响至关重要，至少有两个原因。首先，创新可能是大多数支持研发活动的项目的最终目标。如果该政策能够提高企业的创新能力，最终也将能够提高企业的竞争力。其次，即使在保持研发支出或其他创新投入不变的情况下，公共项目也可能影响创新产出。例如，它可以鼓励企业进行更激进的项目，开始研发合作或改善研发管理(OECD，2006)。因此，仅评估创新投入的影响就可以部分评估激励措施的影响。
这篇论文对这方面的研究有贡献。我们评估了以地方为基础的创新政策通过资助私营企业对受资助企业的专利活动的影响。更具体地说，我们研究了本世纪初在意大利北部地区(艾米利亚-罗马涅)实施的一个商业研发项目对申请专利可能性的影响以及612家参与该项目的制造和服务企业的专利申请数量。艾米利亚-罗马涅地区是我们研究的一个重要案例:该地区拥有意大利(Nuts 2)地区中最高的专利密集度，占意大利专利的10%以上。我们在几个方面对现有文献做出了贡献。
首先，我们更清楚地了解了研发资助对企业创新产出的影响。这一问题在很大程度上被评估文献所忽视，而这些文献主要衡量的是创新投入的影响。第二，我们提供的证据程序的影响中小型企业的大样本——那些原则上需要补贴，因为它们更大的相对接触金融约束(大厅和勒纳，2009)，并可能进行更多的创新研发活动(Akcigit克尔，2010)。我们的第三个贡献是方法论。由于接收方和非接收方的公司本质上是不同的，项目评估文献中的一个中心问题是采用一种允许研究人员正确识别政策效果的策略。在我们的案例中，我们使用了一个尖锐的回归不连续设计(Lee and Lemieux， 2010)。该计划规定，只有在技术委员会的评估中得分超过一定水平的项目才会得到补贴。为了评估该政策的影响，我们将补贴和非补贴企业的专利活动进行了接近临界值的比较。区域维度允许我们通过比较位于同一区域的企业，从而进一步减少企业间未观察到的异质性，从而比参与该政策的企业更相似全国性项目。此外，我们的评估使我们能够进一步了解由一个区域政府管理的地方政策的影响，迄今为止，这方面的研究很少（Zuacute;niga Vicente等人，2014）。
总的来说，我们发现该计划增加了接受公司提交的专利申请的数量，特别是较小的公司。该计划似乎也成功地增加了申请专利的可能性，但仅限于小企业。根据我们的结果，根据该计划提出的另外一项专利申请需要地区政府向公司支付206000至310000加元的赠款（不包括该政策的管理费用）。
二、研发补贴与创新产出：理论与实证框架
从理论上讲，对私营企业的研发激励有两个市场失灵的理由。传统观点认为，当企业计划其研发投资时，不考虑研发活动中技术溢出的存在（Arrow，1962）。由于正溢出效应，私人投资低于社会最优水平，公共支持旨在提高研发投资水平，使其更接近社会最优均衡。另一种观点是基于资本市场的不完善，这些不完善阻碍了企业获得市场融资的能力。这种市场失灵是由于信息不对称，这种不对称在研发融资中被放大，因为创新活动风险很大，难以评估。基于这些原因，有人认为，在研发方面，内部资金在很大程度上优先于外部融资，特别是小型或较年轻的公司在研发活动中可能面临融资限制（Hall和Lerner，2009）。因此，公共激励的目的是为企业提供足够的资金来实施创新投资。公共支持私营企业创新的最常见形式是补贴或财政激励。两者的目的都是通过降低相应的成本来增加企业对研发的投资，但虽然只有在项目评估后才分配赠款，但税收激励措施在没有任何评估制度的情况下自动降低了企业的税收负担（通常是根据实现的研发支出数额）。在这方面，税收激励比补贴更为中性，因为它们使企业能够利用财政补贴，而不管所实施的项目是什么类型的。公众对创新的广泛支持催生了大量的实证论文，这些论文评估了各类激励措施对企业创新投入（如研发支出、投资和就业）的影响，但结果却喜忧参半。例如，在最近的一项调查中，Zuacute;niga Vicente等人。（2014）得出结论，各个项目和研究的影响是非常不同的；贝克（2014）在另一篇评论中指出，最近关于税收抵免的论文大多显示出积极的结果，尤其是对于可能更容易受到财务约束的小公司而言。
尽管有大量证据表明公司激励对创新投入的影响，但很少有论文评估过公司激励对创新产出的影响（Koacute;hler等人，2012年）。这种缺乏关注起初可能会显得令人费解，因为创新产出可能代表了公共支持旨在提高企业竞争力的私人研发活动的最终目标。然而，评价者青睐的方法可以证明这一点，这种方法主要基于知识生产功能框架，其中创新被视为一系列创新投入的功能，如研发投资、研究人员数量或人力资本（Griliches，1990）。按照这种方法，如果激励措施影响研发支出或其他定量创新投入（如研究人员的数量），则激励措施应能提高创新产出。因此，要研究这些政策是否增加了这些投入，就应该足以评估政策对创新产出的影响。然而，公共激励有几种方式可以提高创新产出水平，而不必从数量上提高创新投入。如果政策影响到要启动的创新项目的选择，使研发支出保持不变，就可能出现这种情况。
公共资金可能会导致受援企业做出风险更高的选择，但也会承担更具挑战性和创新性的项目，以增加获得激励的可能性，或使企业能够实施那些原本难以从市场上私人融资的项目。另一个理由是，公共政策可能会将公司的创新活动转移到研发投资的不同组成部分。例如，如果政策鼓励企业增加研究活动的支出，减少研究活动的支出（即将研究成果转化为实现新产品或新工艺的计划或项目所需的活动），即使总体支出水平确实如此，激励措施也可能影响创新产出不会改变，因为创新更多地依赖于研究支出而不是开发支出（Griliches，1986；Czarnitzki等人，2009）。
这些论点与企业研发公共支持的所谓行为额外性有关（例如，见经合组织，2006年），即企业如何开展研发活动的政策驱动变化。如果政策影响企业对研发活动的管理，则会出现这种额外性。例如，由于它鼓励企业从事更具挑战性的研究，例如与公共研究中心或大学展开新的研发合作，最终它可能会增加企业的合作倾向，或改变研发活动的组织结构，从而提高效率。这些考虑有理由将评价分析扩展到创新产出。
然而，关于创新产出的评价文献很少。一些论文研究了税收抵免等财政激励措施的效果。Czarnitzki等人（2011）发现1997-1999年期间加拿大研发税收抵免对制造业接受公司的新产品数量和新产品销售份额产生了积极影响。他们通过使用一组没有从税收抵免中受益的公司来解决潜在的选择偏差问题，即由于接受方和非接受方公司之间的内在差异而产生的偏差，这些公司与通过匹配方法选择的接受方公司类似。在后面的一篇文章中，使用两步Heckman模型，Cappelen等人（2012）发现挪威2002年实行的税收优惠政策对专利活动或受益企业向市场推出新产品没有影响。
据我们所知，很少有论文研究补助对创新产出的影响，其中一些论文评估了补助和税收激励措施的影响。Branstetter和Sakakibara（2002）采用了一种匹配的方法，指出受益于一些政府补贴的公共资助的研究联合会增加了参与联合会的日本公司的专利活动。最近，Beacute;rube和Mohnen（2009）采用了类似的方法，研究了从研发税收抵免和研发赠款中受益的加拿大公司，发现这些公司在新产品方面比只利用研发税收抵免的公司更具创新性。Moretti和Wilson（2014）评估了美国政府对生物技术公司的激励，即研发税收抵免和对生物技术企业的特定补贴，对包括专利在内的国家层面上的几个结果变量的影响。他们利用州内和一段时间内公共资金数额的变化来确定其对当地经济的影响，发现公共项目对刺激州内专利的作用有限。
在创新政策文献中，激励的性质如何影响其效果是一个悬而未决的问题。与通常在选择性程序后发放的补贴相比，税收抵免或其他形式的财政激励等自动激励措施为企业和公共当局提供了一些优势，如实施简单和管理成本低。另一方面，税收负担的减少（通常与企业研发活动的数量成正比）取决于并可能受到企业实际税负数额的制约。在这方面，该工具不太适合为初创企业、年轻或不盈利的公司提供融资，这些公司可能没有足够的税收负债来利用信贷。对于那些更难进入资本市场的公司来说，赠款也可能更为可取，因为与税收激励不同，公司不必提前为其项目融资。最后，财政激励往往导致比补贴更低的分配扭曲，因为它们在所支持的项目方面更为中立，但另一方面，它们在影响目标公司实现的研发活动方面不太合适。
比较选择性补贴和财政激励效果的文献仍然有限。科伦坡等人（2011）显示，选择性研发补贴对意大利高科技受援样本公司的生产率有积极影响，而自动激励则没有。但是，补贴何时或是否必须优先于税收激励是一个值得进一步关注的问题，需要更多的经验证据。本文对研究与发展补助金对企业创新能力的影响作了进一步的阐述。我们的研究从三个方面补充和扩展了Bronzini和Iachini（2014）的分析。首先，我们考察了政策对创新产出的某些代理的影响，而不是对创新投入的衡量；其次，我们考虑了参与该计划的更广泛的公司样本，其中包括非常小的公司和初创企业；最后，我们使用不同的计量经济模型，通过遵循相似的识别策略来估计激励措施的影响。我们公司的样本有两个特别重要的特征，这使得我们的分析特别有帮助。首先，我们的样本主要由中小型企业组成，这些企业的员工中位数为39人（平均168人）。这使我们能够描述赠款对原则上需要更多帮助来资助研发支出的企业类型的影响（Hall和Lerner，2009年），并显示出更高的创新倾向。最后，该分析包括服务业企业，通常被以往主要关注制造业的项目评估研究所忽视（如Koacute;hler等人，2012年所述）。
三、支持研发的计划
受审查的公共项目的目标是通过减少项目成本的赠款来支持私营区域公司的创新活动。在Emilia Romagna有业务基础并愿意在该地区实施创新项目的所有公司都有资格；参与者不得就同一项目获得其他类型的公共补贴。
该方案由区域政府资助和管理，通过赠款资助符合条件的公司的创新活动，这些赠款最多占研究项目费用的50%，占竞争前发展项目费用的25%（中小型公司的最高限额高出10个百分点）。这些补助金用于补贴诸如机器的成本设备和软件、专利和许可证的购买和注册、研究人员的雇用、实验室的使用、与研究中心的合同、咨询和可行性研究，以及最终创建原型的外部成本。赠款是在委员会对提案进行评估后分配的由区域政府任命的独立专家和专门的独立评估员组成。更具体地说，委员会和独立评价人分别对项目进行审查，并对以下每一项分别打分：（1）技术和科学（最高45分）；（2）财务和经济（最高20分）；（3）管理（最高20分）；（4）区域影响（最高15分）。每个项目的概况（1）-（3）由相应领域的不同专业评估人员独立评估，并指定具体得分。这些专家独立于地区政府，是在埃米利亚-罗马尼亚地区以外的意大利教育、大学和研究部（MIUR）认可的专业人员中挑选出来的。该委员会由地区政府任命，但独立于地区政府，评估了第四个概况并分配了相关分数。然后，委员会把以前分配的分数加起来计算总分。只有对每个概要文件都有足够的分数，并且100个概要文件中的总分至少为75个的项目才能获得资助。为了获得补贴，必须同时满足这两个标准。12我们侧重于两个投标。第一次申请截止日期是2004年2月，第二次是2004年9月，评估过程分别于2004年6月和2005年6月结束。总的来说，约9300万德国第纳尔（相当于地区GDP的0.1%）流向了415家公司。计划总投资达2.355亿美元。
四、结果变量和数据
4.1 专利代表创新
我们使用两个创新产出的代理来评估政策对企业创新绩效的影响。首先，我们使用公司提交给欧洲专利局（EPO）的专利申请数量。其次，为了评估政策对申请专利概率的影响，我们使用一个虚拟变量，如果公司在政策实施后提交了至少一份专利申请，则等于1，否则为零。需要注意的是，在第一个变量中，我们评估了该计划对公司专利申请的密集和广泛边际的影响，即对公司专利申请数量和申请专利的可能性的影响，而对于虚拟变量，我们只关注第二个效应（广泛的边际）。
专利申请的数量和申请专利的概率是在项目后期间衡量的：2005年至2011年，参与第一次招标的公司；2006年至2011年，参与第二次招标的公司。最后，作为稳健性检验，我们还进行了回归，将起始年份向前移动一年。
根据企业的专利申请来衡量创新产出，有利有弊，值得简要讨论。一方面，众所周知，
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