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研发补贴刺激企业创新了吗?

推文人 | 段雨玮 
原文信息:Howell, Sabrina T. 2017. "Financing Innovation: Evidence from R&D Grants." American Economic Review, 107 (4): 1136-1164.
 
引言
 
政府是否应该为企业提供研发补贴以刺激私人部门创新是一个饱受热议的话题。一方面,由于创新活动本身具有较大的不确定性,创新成果又具有较强的外溢性,私人部门的创新投入往往不足;再加上,中小企业往往面临融资难问题,市场的创新投入就更加不足。此时,政府提供的研发补贴就起到了降低创新不确定性、弥补市场失灵的作用。另一方面,研发补贴本质上是一种政府投资,政府补贴越多,越有可能挤占私人部门投资,进而造成社会资金分配效率低下的局面。然而鲜少有文献对这一问题展开系统的研究。
 
本文作者利用美国能源部设立的小企业研发创新补贴项目(SBIR),采用断点回归(Sharp RD)方法研究了研发补贴对企业创新的影响。研究发现:研发补贴提高了企业(特别是中小企业和初创企业)获得风险投资的概率;促进了企业创新产出(表现为高质量专利的增加)和创新成果转化(表现为企业营业收入的增加)。此外,研究补贴也有助于企业良好的运营和存续。进一步地,研究指出,研发补贴对企业创新的影响是通过资助企业进行新技术可行性实验,为企业提供“试错”的机会,降低研发的不确定性实现的。
 
研究背景
 
美国小企业研发创新补贴项目(SBIR)项目始于1982年。该项目旨在刺激美国小企业及高技术企业进行研发创新。项目的补贴分为两个阶段:第一阶段,为每个通过申请的企业提供150,000美元的研发补贴;第二阶段,提供1,000,000美元,供企业进行后续的研发工作。第二阶段补贴的申请需在获得第一阶段补贴的两年后提出。申请第二阶段补贴的条件有两个:一是,申请者需要证明用于申请第一阶段补贴的项目取得了阶段性成果;二是,企业外部私人集资的股权占比不得超过50%。
 
申请评审流程:每年美国能源部各部门发布该部门的补贴项目,并组织官员进行评审。评审分为两步:第一步,由项目官员审阅申请材料并进行排序。排序的依据有三个:一是所申请的技术的科学性和创新性;二是实现申请项目的成本;三是所申请技术的商业价值。第二步,项目官员将排序上交给能源部,由能源部领导决定各部门每场申请中获补贴企业的数量。负责对企业进行排序的官员事先并不知道能够获得补贴的企业数量,因此,排序外生于获补贴企业数量的临界值。
 
研究模型与数据
 
1.数据
 
本文采用用引用率加权后的专利数作为创新产出的度量;采用企业获得的风险投资的概率作为私人部门创新投资的度量;采用营业收入作为创新成果转化的度量。本文使用的数据为1995-2014年美国企业层面数据。其中,申请排名的数据来源于美国能源部;专利及其引用率数据来源于Berkeley’s Fung Institute;企业层面的数据来源于各公司网站。
 
 
实证结果
 
1.断点回归检验
 
(1)检验驱动变量在断点处是否有操纵
 
图1画出了驱动变量——每场补贴申请中企业的排名的分布。图1表明企业的排名基本呈现正态分布,且在断点处附近,排名的频数无明显跳跃,这说明在断点附近,驱动变量(排名)没有被操纵。
 
 
(2) 检验Y随其他控制变量的变化是否有跳跃
 
图2和图3是分别以企业获得的风险投资概率和申请的专利数为例检验了其他控制变量对因变量的影响。作者首先将其他控制变量对因变量进行回归,然后将因变量predicted的值随排名变化的分布画出。以此证明在断点附近其他控制变量对因变量的影响没有明显的跳跃。
 
 
(3)检验其他控制变量在断点处是否被操纵
 
图4表明回归过程其他控制变量在排名断点附近也没有明显的跳跃,即控制变量在断点附近的分布是平滑的,没有被操纵。
 
 
本文还做了其余两项检验,感兴趣的读者请阅读原文。
 
2. 回归结果
 
作者在原文中分别检验了第一、二阶段研发补贴的影响。这里只分析第一阶段研发补贴的影响。
 
(1)研发补贴对创新产出(专利申请)的影响
 
对比图5中左右两图可以发现,接受研发补贴之后,企业的创新产出在申请排名断点附近出现了明显的跳跃,这说明研发补贴对企业的专利产出产生了显著的正向影响。
 
 
 
表1中报告了第一阶段研发补贴对企业专利产出影响的具体回归结果。考虑到专利数非负的特点,作者在Panel 1中报告了负二项式回归的结果,在Panel 2中报告了OLS 的回归结果。为了更精确地刻画排名对因变量的影响,作者在第(III)列中加入了标准化的排名及其二次项。考虑到中心化排名可能会掩盖了公司实际排名提供的信息,作者在第(IV)列中放入了公司实际排名的五分值的虚拟变量。回归结果均表明,获得研发补贴在1%的显著性水平上提高了企业的高质量专利产出。表格第(I)-(IV)列中,是首次获得研发补贴的企业样本;表格第(VI)列是首次申请研发补贴的企业样本;第(VII)列是两次以上获得研发补贴的企业样本。第(V)列是全部的样本。对比这些结果可以发现,研发补贴对首次申请者和首次获得者的专利产出影响更大,其影响约为两次以上获得者的2倍。
 
 
(2)研发补贴对私人部门投资的影响
 
风险投资是企业在市场中进行融资的重要渠道,也是企业进行研发创新的重要支撑。风投不仅为企业提供资金,也为企业提供管理经验、社会资源等支持。因此,风投是衡量私人部门研发创新投资力度的重要标准。作者利用企业后续获得风投的概率来衡量研发补贴对私人部门研发投资的影响,结果如图6。对比图6左右两图可以发现,获得研发补贴的企业吸引风投的概率明显高于未获得研发补贴的企业。这表明,研发补贴并没有挤占私人部门创新投资。具体的回归表格在这里不再呈现,感兴趣的读者请阅读原文。
 
(3)研发补贴对企业创新成果商业化的影响
 
作者将营业收入作为衡量企业创新成果商业价值的指标。研究结果如图7。图7表明,企业的营业收入在断点附近有明显跳跃,研发补贴显著提高了获得补贴企业的营业收入。这表明,研发补贴促进了企业创新成果转化。
 
 
(4)研发补贴对企业存续的影响
 
为了研究研发补贴对企业存续的影响,作者使用了两个衡量高科技企业发展的指标:一是风投成功退出风险企业的概率。使用该指标的原因在于风投的最终目的是盈利,而使风险企业首次公开上市发行(IPO)是风投成功盈利的主要标志。达成该目的后,风投就会退出风险企业。即,风投从企业的成功撤资表明企业发展状况较好。二是至2016年企业仍存活的概率。表2的回归结果表明,研发补贴显著地提高了风投成功退出的概率及企业存活的概率。
 
 
第二阶段研发补贴对企业创新的影响都小于第一阶段。详细的回归结果不再赘述,感兴趣的读者请阅读原文。
 
稳健性检验
 
影响研发补贴和企业创新之间因果关系的可能原因是:是申请排名而不是研发补贴导致了企业创新产出的变化。因为排名本身代表着企业发展状况,排名较高的企业,其自身创新能力本来就较高。有鉴于此,作者在回归中加入了原始申请排名的虚拟变量与每场申请中的补贴项目数的交乘项,研究其对企业吸引风投的影响。回归结果见表3,观察可以发现,交乘项只有当排名小于或等于补贴项目数时,才对企业吸引风投的概率有显著的影响。由此可见,是研发补贴对企业创新产生了显著影响。
作者还进行了安慰剂检验。作者将申请排名进行处理,使得断点分布在实际排名为 1和2、以及-1和-2之间。结果见表4。表4表明,获得补贴对企业创新没有显著的影响。可见,基准回归是有效的。
 
 
影响机制分析
 
1.研发补贴对企业创新影响的异质性分析
 
作者进一步分析了研发补贴对不同企业和行业创新影响的异质性。结果见表5,表5表明研发补贴对此前没有专利申请的公司、需要前期大量设备投资的企业及初创企业和新兴产业创新的影响更大。
表5
 
2. 影响机制
 
研发补贴可能通过三种途径影响企业创新,分别是:(1)认证效应。即获得研发补贴是企业的一种“荣誉”,向市场传递出企业是优秀的、值得投资的信号;(2)降低企业的融资成本。初创企业向市场融资往往需要更大的成本,如出让更多的股权等以换取融资,政府的研发补贴就可以减少企业出让的股权;(3)为企业进行技术可行性分析提供资金支持。研发补贴相当于给初创企业以低成本试错的机会。
 
检验认证效应:由于排名是企业获得补贴的主要依据,因此,排名是影响企业是否被“认证”的关键因素。如果补贴是通过认证效应影响企业创新,那么排名应对创新有直接的影响。然而,作者回归发现,排名对创新变量没有显著的影响。这表明,认证效应不是主要的渠道。
 
检验降低企业融资成本:对比一阶段研发补贴金额(150,000美元)和企业赢得的风投金额(9百万美元)可以发现,政府提供的补贴在企业巨大融资需求面前可谓杯水车薪。此外,如果补贴可以降低企业的融资成本,那么赢得一阶段研发补贴的企业应该继续申请二阶段的研发补贴。而事实是当企业获得风投后,就不会再申请第二阶段的研发补贴。这说明,降低企业融资成本也不是主要的影响渠道。
 
检验提供新技术可行性分析支持:如果是提供技术可行性分析支持为主要的影响渠道,那么研发补贴应对企业的专利申请产生更大的影响。而如果是认证效应和降低企业融资成本起作用,那么补贴应对企业营业收入的增加或吸引风投概率的提高有更大的作用,但对企业的专利申请作用较小。对比图8左右两图可以发现,补贴对专利申请的作用远大于吸引风投的概率,这表明技术可行性分析是主要的影响渠道。
 
 
此外,作者还对受补贴企业的补贴用途进行了调查研究,发现71%的企业将研发补贴用于基础研究,65%的企业使用补贴对现有技术进行测试。也就是说,企业的研发补贴的确促进了企业的研发。
 



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