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引言

政府是否应该资助研发（R&D）以及资助的效果如何，一直都是经济学家和政策制定者关注的问题和争论的焦点。自20世纪60年代末以来，美国总体生产率增长放缓，这与国内公共研发投资额的下降几乎同步发生，但两者间的因果关系暂未明确。一方面，政府研发投入可能通过促进创新和知识溢出推动生产率提升；另一方面，生产率变化将影响政府的研发拨款决策，即存在反向因果关系。此外，私人研发投入增加和公共基础设施完善也可能是驱动生产率变化的潜在因素。因此，基于上述现象和问题，德州农工大学梅斯商学院助理教授Andrew J. Fieldhouse和欧洲政策研究中心（CEPR）研究员Karel Mertens构建了全新的研发拨款数据集，同时区分国防与非国防研发拨款，利用“叙事分析法（Narrative Approach）”识别外生冲击，结合战后季度数据，估算政府研发拨款冲击对全要素生产率（TFP）及其他创新活动指标的动态因果效应。

研究发现，战后时期非国防研发拨款的隐含回报率高达140%-210%，增加非国防研发拨款将在长期内促进生产率增长，提升专利授予量、STEM博士数量等各类创新指标。此外，国防与非国防研发拨款的知识溢出效应存在显著差异，后者能够通过公共研发与私人研发投入的互补性、完善区域内公共基础设施建设等途径，产生间接促进效应。值得注意的是，非国防研发拨款对商业部门TFP增长的贡献占比达到20%，超过公共基础设施的同期贡献。然而，当前非国防研发的资金投入严重不足，公共资本配置失衡问题亟需解决。这不仅回答了美国生产率放缓的原因，也为优化公共资本配置、提高创新效率提供了重要的政策启示。

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研发相关分类与定义

2.1 公共资本分类（基于美国经济分析局BEA）

作者将公共资本划分为：（1）国防非研发资本；（2）公共基础设施；（3）政府研发资本：国防研发资本+非国防研发资本。

2.2 研发活动分类（基于国家科学与工程统计中心NCSES）

（1）基础研究（政府部门占比更高）：为获取关于现象基本原理而开展的实验或理论工作；（2）应用研究（私人部门占比更高）：针对特定实际目标并获取新知识而开展的原创性调查；（3）实验开发：利用研究成果改进或生产新产品和工艺。

2.3 联邦研发支出组成（按机构细分）

（1）国防部（DOD）、NASA：因早期战时需要登月计划和核开发领域占研发资金比重较大，1960年后资金缩减；（2）能源部（DOE）：覆盖国防与非国防领域；（3）国立卫生研究院（NIH）：覆盖基础与应用健康研究；（4）国家科学基金会（NSF）：主要资助大学基础研究。后续将基于这5个机构的研发拨款数据展开分析。

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数据来源与外生冲击界定

作者通过已颁布的未来联邦研发拨款时间序列确定政策落地的实际时间，并基于历史资料仅保留非短期宏观经济驱动的拨款变动，同时在实证模型中纳入季度滞后变量，剔除未来生产率的可预测部分，缓解因果识别中存在的挑战。

3.1 研发拨款数据

基于1947-2019年《美国政府预算》及其附录中包含的“预算授权”及账户调整、补充拨款等板块，收集了联邦层面上覆盖国防部（DOD）、能源部（DOE）、NASA、国立卫生研究院（NIH）、国家科学基金会（NSF）5大机构的研发拨款数据。若同一财年多法案分季度生效，则取首次显著改变实际研发资金的季度。

3.2 叙事分类法：界定政策“内生”或“外生”

首先，为排除其他微小变动带来的干扰，作者仅分析实际金额年增≥5% 或年减≥2.5%的257项拨款政策变动（约2/3为拨款增加）。

其次，根据历史资料，从行政端（总统预算优先事项、国情咨文、签署声明）、立法端（参众两院拨款委员会报告、听证会记录）、第三方（CQ年鉴、《华盛顿邮报》等媒体报道）出发，判断拨款的政策目标（为了应对经济衰退或长期产业战略发展？）。

最后，根据目标给政策变化归类，发现外生变动占主导：（1）与经济周期紧密相连的46项政策，划分为“内生”；（2）剩下大部分是为了某些战略目标而颁布的政策，划分为“外生”（如登月计划、建立国际空间站等）。

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研发拨款变动的动态效应

为量化国防（D）和非国防（ND）研发拨款的“外生冲击”对生产率和政府研发资本的动态影响，作者按国防与非国防分类（i=D,ND），构建关键冲击指标。其中，为当期外生拨款的实际变动额（研发资本增量 ），为滞后1年的研发资本存量。将资本存量标准化后，衡量的是相对于现有资本基础的冲击强度，使国防与非国防冲击横向可比。参照Jordà（2005）的局部投影法（Local Projections），利用1948Q1-2021Q4共74年的季度拨款数据，构建如下模型：

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政府研发对TFP增长的历史贡献与回报率

6.1 历史贡献

作者从增长核算的角度，评估公共资本积累对战后企业部门TFP增长的贡献。

（1）高速增长：1947-1969年间，美国政府研发与基础设施共同推动TFP年均增长0.77-0.94个百分点，增速达到1.98%。当=0.065时，非国防研发贡献（0.50%）约为基础设施（0.27%）的2倍；当=0.12时，两者贡献接近（0.44%与0.50%）。
 

（2）增速放缓：1979-1989年间，TFP年均增速下降1个百分点，其中0.22-0.25个百分点能被政府研发增速放缓所解释，与基础设施投资放缓的影响相当。
 

（3）长期：二战后政府研发对TFP增长的贡献率达到20%，与公共基础设施相当甚至更高。

6.2 回报率

（1）非国防研发回报率极高。毛回报率估计范围为140%-210%，净回报率为124%-194%，能以16%的年折旧成本（BEA计算）换取140%-210%的回报率，远超私人研发和基础设施投资。这可能是因为政府研发侧重基础研究，且产出的新专利更易开拓新领域、被小企业引用，知识溢出效应更强。

（2）国防研发回报率不确定。国防研发回报率估计值介于-0.07至0.20之间，统计上不显著，对TFP无显著直接溢出效应。

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总结

本论文通过研究美国5大联邦机构研发拨款冲击对生产率和创新指标的影响，发现了非国防研发对生产率的直接溢出效应和对创新的促进作用，为公共部门是否应该资助、长期资助的效果及回报率如何、资助在公共基础设施和知识资本之间的最优配置是什么，提供了全新的回答和经验证据。在笔者看来，该论文既在理论层面上明确了政府研发资本的异质性溢出机制，又在实践层面上为政府“如何投资更有效”提供了量化标准——非国防研发是兼具高回报率与财政可持续性的长期增长引擎，而国防研发的经济价值需结合安全战略目标重新评估。

最后，作者提出了4点未来可以继续深入的方向：（1）细化非国防研发的类型与投入机构的差异，量化不同领域研发投入对生产率溢出效应的相对大小，可以帮助政府优化预算分配，聚焦高回报领域。（2）利用企业或行业层面的细分数据，研究研发拨款冲击的微观异质性效应，深化政策指向性。（3）根据Bloom et al.（2020）提出的“研发生产率递减”现象，分析政府研发能否缓解私人研发效率下滑，探索提升整体创新效率的路径。（4）当前研究未考虑政府研发的跨国知识溢出效应，以及各国公共研发投资的协同效应，未来可拓展至开放经济模型。

Based on a narrative classification of all significant postwar changes in R&D appropriations for five major federal agencies, we find that an increase in nondefense R&D appropriations leads to increases in various measures of innovative activity and higher business-sector productivity in the long run. We structurally estimate the production function elasticity of nondefense government R&D capital using the SP-IV methodology of Lewis and Mertens (2023) and obtain implied returns of 140 to 210 percent over the postwar period. The estimates indicate that government-funded R&D accounts for one-fifth of business-sector TFP growth since WWII, and imply substantial underfunding of nondefense R&D.