摘要：企業(yè)和政府是研發(fā)投入的主要資金來源，企業(yè)既是研發(fā)活動(dòng)的執(zhí)行主體，也是研發(fā)資金的投入主體。而政府的R&D;資助對(duì)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)具有重要的引導(dǎo)作用，成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題之一。目前關(guān)于政府R&D;資助有效性問題的研究，主要集中于以下兩方面：一是政府R&D;資助對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響；二是政府R&D;資助對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的效果。

關(guān)鍵詞：市場(chǎng)失靈；政府資助；R&D;投入；創(chuàng)新產(chǎn)出

一、 引言

近年來，我國(guó)的R&D;投資快速增加，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度2016年已增至2.11%，穩(wěn)中有升，已接近甚至超過部分發(fā)達(dá)國(guó)家水平。當(dāng)前我國(guó)的研發(fā)支出占全球研發(fā)支出總量的20%，預(yù)計(jì)如果呈線性增長(zhǎng)，將在2020年之前替代美國(guó)成為研發(fā)支出最大的國(guó)家。但是需要強(qiáng)調(diào)的是，這些R&D;經(jīng)費(fèi)的主要來源是企業(yè)（2015年度企業(yè)研發(fā)資金投入105 885 842.6萬元，占總體研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出74.7%，而政府投入僅僅占21.3%，這一比例普遍低于西方發(fā)達(dá)國(guó)家水平）。由此可見，我國(guó)政府在研發(fā)補(bǔ)助方面還有較大努力空間。當(dāng)然，數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)科技財(cái)政撥款近年來持續(xù)攀升，國(guó)家財(cái)政科技撥款從2007年的2 135.7億元增加到2015年的7 005.8億元，其中中央財(cái)政科技撥款占43%，地方政府財(cái)政科技撥款占57%。這說明政府的投入力度也在不斷加大，尤其是各省地方政府，在實(shí)施創(chuàng)新政策過程中的作用舉足輕重。

政府研發(fā)資助政策干預(yù)是建立在市場(chǎng)失靈的理論基礎(chǔ)之上的。一方面由于研發(fā)投入具有一定的風(fēng)險(xiǎn)性和不確定性；另一方面，由于R&D;活動(dòng)具有知識(shí)溢出效應(yīng)，使得研發(fā)活動(dòng)的個(gè)人收益低于社會(huì)收益。兩者共同導(dǎo)致了研發(fā)活動(dòng)的市場(chǎng)失靈，如果沒有相應(yīng)的公共政策支持，私人研發(fā)投資均衡水平最終將低于社會(huì)最優(yōu)水平。而政府資助的主要作用就是在一定程度上彌補(bǔ)研發(fā)活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)性和外部性，從而推動(dòng)私人研發(fā)投資達(dá)到最優(yōu)社會(huì)平均水平。

就我國(guó)而言，相比于那些市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)比較成熟的國(guó)家，我國(guó)的市場(chǎng)體制和產(chǎn)權(quán)制度還不完善，“市場(chǎng)失靈”現(xiàn)象更為嚴(yán)重。在這種情況下，為了刺激企業(yè)的研發(fā)投資，從而順利實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，保障我國(guó)未來經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期高質(zhì)發(fā)展，政府更需要采取相關(guān)政策如研發(fā)補(bǔ)助政策等，來抑制“市場(chǎng)失靈”帶來的消極影響。

然而，公共政策干預(yù)也可能會(huì)產(chǎn)生不利影響。比如企業(yè)接受政府資助以后反而降低了自有研發(fā)投入水平（Zúniga-Vicente，2014），那么相對(duì)于市場(chǎng)，政府對(duì)研發(fā)資源的配置效率更低。盡管市場(chǎng)失靈理論已被學(xué)者和政策制定者廣泛接受，但有幾個(gè)問題依然有待明確：①對(duì)于一個(gè)給定經(jīng)濟(jì)體、產(chǎn)業(yè)或企業(yè)，其最優(yōu)的研發(fā)增長(zhǎng)率是未知的，可能會(huì)隨時(shí)間變化而變化（David，2012）。②很難識(shí)別出哪些行業(yè)的社會(huì)平均收益高于私人平均收益，以及社會(huì)回報(bào)與私人回報(bào)負(fù)相關(guān)的特殊研發(fā)項(xiàng)目（Trajtenberg，2012）。③在選擇研發(fā)資助項(xiàng)目的過程中，政府失敗的程度甚至有可能超過市場(chǎng)失靈的程度，這種情況下，中立而不是有針對(duì)性地分配研發(fā)資助可能是可取的，但在實(shí)踐中幾乎不存在（Foray，2012）。

二、 政府R&D;補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)R&D;投入的影響

現(xiàn)有文獻(xiàn)有關(guān)政府R&D;資助對(duì)企業(yè)自有R&D;投入的研究，不同學(xué)者由于在考察對(duì)象、研究方法及樣本數(shù)據(jù)等方面的差異，所得結(jié)論并不一致。這類研究以實(shí)證經(jīng)驗(yàn)研究為主，且大部分只考慮某一特定資助項(xiàng)目。David等（2000）研究發(fā)現(xiàn)，三分之一2000年以前的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)政府資助對(duì)私人研發(fā)投入存在擠出效應(yīng)。Zúniga-Vicente等（2014）認(rèn)為，在近期基于企業(yè)層面的研究中，五分之一的研究證明存在擠出效應(yīng)，17%的研究結(jié)果認(rèn)為是中性的，其余63%的研究發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)對(duì)私人研發(fā)存在補(bǔ)充效應(yīng)。總而言之，這些研究結(jié)果表明，研發(fā)資助的具體效果取決于特定背景，如國(guó)家特點(diǎn)、發(fā)展階段以及所采用的實(shí)證方法。

在有代表性的一些研究中，Hud和Hussinger（2015）實(shí)證分析了德國(guó)聯(lián)邦教研部（BMBF）的公共研發(fā)補(bǔ)貼項(xiàng)目在2009年德國(guó)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年～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)間存在補(bǔ)充效應(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。Marino等（2016）實(shí)證分析了法國(guó)1993年～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補(bǔ)充或替代效應(yīng)。在研發(fā)稅收優(yōu)惠體制下，直接研發(fā)資助的擠出效應(yīng)對(duì)于接受中高水平受助規(guī)模的企業(yè)更明顯。Dimos和Pugh（2016）通過調(diào)查自2000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），在控制出版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，但沒有發(fā)現(xiàn)持續(xù)性的補(bǔ)充效應(yīng)。

近年來，隨著我國(guó)R&D;經(jīng)費(fèi)的快速增加，政府科技財(cái)政撥款的力度也不斷加大，研發(fā)資助的效果評(píng)估逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的熱點(diǎn)。馬文聰?shù)龋?017）利用大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)資助對(duì)企業(yè)R&D;投入具有顯著的激勵(lì)效應(yīng)，尤其是對(duì)小規(guī)模企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)的激勵(lì)效果更明顯。盧方元等（2016）基于我國(guó)高科技行業(yè)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建隨機(jī)前沿模型發(fā)現(xiàn)，政府研發(fā)資助對(duì)高科技行業(yè)的研發(fā)效率具有顯著的正向作用。郭園園等（2016）基于中國(guó)2007年～2013年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，從融資約束視角實(shí)證分析，認(rèn)為私營(yíng)企業(yè)和創(chuàng)新型企業(yè)這類受融資約束較高的企業(yè)，其受政府研發(fā)資助的激勵(lì)效應(yīng)更大。肖丁丁等（2013）也認(rèn)為政府的R&D;資助存在替代現(xiàn)象，盡管不同區(qū)域會(huì)有差異。李培楠等（2014）利用2007年～2012的數(shù)據(jù)研究創(chuàng)新要素作用時(shí)，發(fā)現(xiàn)在技術(shù)開發(fā)階段政府R&D;資助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新是負(fù)影響，而在成果轉(zhuǎn)化階段的影響則是正“U”型。蔣伏心（2017）基于我國(guó)2009年～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;投入存在杠桿作用，并且這種杠桿作用存在區(qū)域差異。王?。?010）基于我國(guó)28個(gè)行業(yè)大中型工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析認(rèn)為政府研發(fā)資助對(duì)企業(yè)研發(fā)投入存在顯著的激勵(lì)效應(yīng)。郭迎鋒、顧煒宇等（2016）利用2004年～2015年我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)省際面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，中國(guó)政府對(duì)企業(yè)直接資助率較低，未能有效發(fā)揮政府資助效果。

總之，關(guān)于政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)支出的影響研究已經(jīng)很多，但大體存在以下幾個(gè)問題：（1）在實(shí)證分析過程中存在選擇性偏差；（2）政策評(píng)估過程中沒有考慮研發(fā)活動(dòng)的溢出效應(yīng)；（3）從社會(huì)福利最大化視角進(jìn)行研究的較少；（4）政府應(yīng)根據(jù)哪些因素進(jìn)行受助對(duì)像的篩選、政府研發(fā)補(bǔ)貼的效率是否改善了市場(chǎng)失靈狀況莫衷一是。

三、 政府R&D;補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的效果

在政府R&D;補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的效果方面，學(xué)者們的研究結(jié)論亦不一致。事實(shí)上，相對(duì)于企業(yè)研發(fā)投入，從創(chuàng)新產(chǎn)出視角評(píng)估政府研發(fā)補(bǔ)貼效果難度更大。因?yàn)閯?chuàng)新產(chǎn)出的形式各種各樣，無法直接用資金、人員投入等量化指標(biāo)來衡量。在實(shí)證分析中，專利通常被視為技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的主要形式。由于各地的專利授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)具有相對(duì)穩(wěn)定性，并且歷年的專利數(shù)據(jù)保存較為完整，更易獲取，因此被學(xué)者普遍認(rèn)為能夠較全面地反映創(chuàng)新產(chǎn)出。根據(jù)Griliches提出的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，通常以專利申請(qǐng)量或授權(quán)量為被解釋變量，解釋變量包括政府R&D;補(bǔ)貼、企業(yè)自有R&D;投入等。

Dirk和Katrin（2004）以德國(guó)制造業(yè)部門為研究對(duì)象，將研發(fā)投入分為兩部分：一部分是在沒有補(bǔ)貼的情況下企業(yè)將花費(fèi)的研發(fā)支出，另一部分是由研發(fā)補(bǔ)貼引起的企業(yè)研發(fā)支出額外增加部分。研究發(fā)現(xiàn)無論是純私人研發(fā)支出部分還是企業(yè)額外研發(fā)支出部分都對(duì)企業(yè)的專利產(chǎn)出產(chǎn)生積極影響，進(jìn)而肯定了研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)技術(shù)表現(xiàn)的積極作用。Alecke等（2012）利用“傾向得分匹配模型”研究發(fā)現(xiàn)：政府的R&D;資助不僅可以提升企業(yè)的R&D;投入數(shù)量，企業(yè)獲得專利數(shù)量也有所增加，一般來說，受政府R&D;資助的企業(yè)提升R&D;水平從1.5%到3.9%，企業(yè)的專利申請(qǐng)概率也從20%增加到40%，享受財(cái)政補(bǔ)貼的公司比未享受財(cái)政補(bǔ)貼的公司擁有更高的專利申請(qǐng)數(shù)量。

王?。?010）運(yùn)用我國(guó)1996年～2007年28個(gè)行業(yè)大中型企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，將企業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)作為被解釋變量，把企業(yè)滯后一期的專利申請(qǐng)量、企業(yè)接受的政府研發(fā)補(bǔ)助和企業(yè)自有的研發(fā)投入作為解釋變量，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼研發(fā)資金部分的專利產(chǎn)出激勵(lì)效果不明顯。郭曉丹、何文韜、肖興志（2011）以2001年～2010年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司為樣本，以得到授權(quán)的專利數(shù)量為因變量，以政府補(bǔ)貼和企業(yè)總資產(chǎn)為自變量，通過建立動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，認(rèn)為政府R&D;資助雖然不能刺激企業(yè)追加自有研發(fā)資金投入，但受助企業(yè)取得了更多專利，由此可見，政府研發(fā)資助可引導(dǎo)企業(yè)研發(fā)方向，激勵(lì)企業(yè)參與研發(fā)活動(dòng)。徐偉民（2009）采用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)分析模型，利用1996年～2004年上海市125個(gè)高新技術(shù)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證結(jié)果表明政府研發(fā)資助政策有利于提高高技術(shù)企業(yè)的專利產(chǎn)出能力。呂曉軍（2016）以2009年～2013年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司為樣本，采用專利申請(qǐng)量為因變量，上市公司當(dāng)期獲得的政府補(bǔ)貼額、市場(chǎng)化進(jìn)程、產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、股權(quán)集中度等為自變量，研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加。林洲鈺、林漢川（2015）通過實(shí)證分析902 959家企業(yè)專利數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)資助與企業(yè)專利產(chǎn)出兩者關(guān)系呈倒U型，政府研發(fā)資助金額并非越高越好。

值得注意的是，在衡量創(chuàng)新產(chǎn)出過程中，并未考慮專利質(zhì)量這一影響因素，專利的價(jià)值分布是高度有偏的，專利價(jià)值波動(dòng)比較大，具有很強(qiáng)的異質(zhì)性。而且，專利申請(qǐng)的數(shù)量和質(zhì)量受多種因素的影響，比如市場(chǎng)機(jī)會(huì)、專利申請(qǐng)難度、戰(zhàn)略決策等。此外，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出不僅反映在專利上，部分企業(yè)并未把將其創(chuàng)新成果以專利形式呈現(xiàn)，而是通過商業(yè)機(jī)密等手段來保護(hù)其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此，用專利數(shù)量指標(biāo)來衡量創(chuàng)新產(chǎn)出也一直備受質(zhì)疑。

四、 展望

近期研究開始關(guān)注研發(fā)資助對(duì)象和資助效果的持續(xù)性問題，Bloch和Graversen（2008）證明了研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)受助對(duì)象的資助具有一定的持續(xù)性。Aschhoff（2009）發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)頻繁受助者具有補(bǔ)充效應(yīng)，而對(duì)首次受助者效果不明顯。之所以存在持續(xù)性，可能有以下幾個(gè)原因：（1）之前的受助對(duì)象在后續(xù)申請(qǐng)中具有信息優(yōu)勢(shì)，他們不僅更傾向于遞交申請(qǐng)，而且申報(bào)成功的概率也更高；（2）政府可能會(huì)傾向于選擇之前的受助者，以最大限度地提高政策的成功率；（3）時(shí)間跨度比較長(zhǎng)的研發(fā)項(xiàng)目，其持續(xù)受助的可能性更高。

此外，關(guān)于研發(fā)資助滯后效應(yīng)的相關(guān)研究仍然是不確定的。Klette和Moen（2012）通過挪威高科技行業(yè)實(shí)證發(fā)現(xiàn)，滯后的補(bǔ)充效應(yīng)和滯后的中性效應(yīng)并不顯著。程華（2008）基于對(duì)浙江省科技民營(yíng)企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)政府R&D;補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)自有研發(fā)資金存在即時(shí)的擠出效應(yīng)和滯后一期的激勵(lì)效應(yīng)。為什么政府R&D;資助對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響存在滯后效應(yīng)而不能立即顯現(xiàn)？首先，公司研發(fā)投資組合的調(diào)整可能會(huì)耗費(fèi)時(shí)間，所以效果會(huì)延遲。第二，受助項(xiàng)目可能會(huì)降低未來研發(fā)項(xiàng)目的固定成本，進(jìn)而將其轉(zhuǎn)到有利可圖的投資。第三，通過受助項(xiàng)目的學(xué)習(xí)也能提高接下來研發(fā)項(xiàng)目的成功率。

同時(shí)，在衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出方面，盡管目前研究仍以專利指標(biāo)為主，一些學(xué)者也開始新嘗試，比如新產(chǎn)品銷售收入（白俊紅，2011）。新產(chǎn)品銷售收入貫穿企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的整個(gè)環(huán)節(jié)，不僅可以反映市場(chǎng)需求、企業(yè)創(chuàng)新能力，而且也在一定程度上反映了企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，但該指標(biāo)在統(tǒng)計(jì)年鑒當(dāng)中的統(tǒng)計(jì)并不全面。而專利數(shù)據(jù)更為詳盡全面，且時(shí)間跨度較長(zhǎng)，所以盡管使用專利數(shù)量衡量創(chuàng)新產(chǎn)出有一定的缺陷，在當(dāng)前研究中仍然被普遍使用。為了提高專利數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，可考慮引入專利質(zhì)量指標(biāo)予以修正。

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基金項(xiàng)目：2016年國(guó)家建設(shè)高水平大學(xué)公派研究生（聯(lián)合培養(yǎng)博士研究生）資助項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)：留金發(fā)[2016]3100號(hào)）。

作者簡(jiǎn)介：史潔瓊（1989-），女，漢族，河南省駐馬店市人， 中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院博士生，國(guó)家公派比利時(shí)布魯塞爾自由大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士生， 研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與政策。

收稿日期：2018-02-16。