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知识溢出的事前评估：政府研发政策、经济激励与私人企业行为

摘要：本文研究了政府的研发补贴项目在促进知识溢出中的作用。研发补贴是一种有效的公共政策工具，当知识溢出存在时，事前很难确定真正有潜力的、并能最大限度地增加创新和经济增长的项目。本文通过对一系列的项目和企业的推导分析，进一步发现产生知识溢出的影响因素，并利用本文项目建议书中的数据来估计政府研发计划的符合程度。我们发现，获得研发补贴的项目具有类似以下的特性：参与企业的新型研究、与大学有知识技术往来以及拥有与其他公司的联系等。在通过对公司的事后奖励活动研究之后，我们发现，与没有获得政府研发补贴的公司相比，收到政府研发补贴的公司能够获得更多其他来源的资金。

一、引言

政府研发项目试图通过支持有可能产生较高回报率的项目来鼓励创新和经济增长。政府资助大学研究的作用被普遍接受，其对技术进步和经济增长的后续影响是公认的（罗森伯格和纳尔逊，1994）。然而，在对于私人公司运用政府的研发资金方面是富有争议的（戴维等人，2000）。虽然工业约占美国所有研发资金的第三，但大部分支持用于发展活动。市场力量在企业的基础研究方面提供的动力很少，这是由于知识的非竞争性使得企业很难有一个合适的最终回报结果（尼尔森，1959，阿罗，1962）。如果认为创造的知识价值与自身很难匹配，企业就不会去承担相关项目。

当知识溢出发生的可能性很高时，政府对产业研究的补贴便是一种有效的公共政策工具（斯彭斯，1984；Trajtenberg，2001）。回报率在项目完成时可能能够进行有效的计算；然而，资金总是在信息产生结果前作出决定，这会导致一定的不确定性。这样的关注成为于是识别哪些行业研究项目具有产生知识溢出的最大潜力成为了人们的关注点之一。但是这些企业没有补贴就不会去承担这样的项目。虽然所有的研发活动都可能产生溢出效应，但管理战略文献提供了对于企业在何种程度上拥有或从事加速知识流动的行为的见解。如果拥有这些属性的公司获得研发资金，那么不仅社会回报率将更大，所有其他事情都能够平等发展。

本文对我们对政府研发补贴的认识做出了三点贡献。首先，提出了一套关于企业产生知识溢出特性的文献。第二，这些措施被用来实证检验一个政府项目是否成功地为那些更有可能产生知识溢出的公司确定和授予研究资金。被授予的公司与那些正在申请但仍未获得任何资金补贴的公司的进行比较，通过对所有申请者的问题研究，选择偏倚指出以前的研究研发补贴减少（克莱特等，2000）。我们的研究结果表明，政府更多地会选择那些更产生可观的公共利益能力的项目，甚至会进行一定程度上的技术质量控制。第三，在研究了获得补贴1年的公司后，我们估计政府的资金对随后的额外研究经费筹措能力的影响。一个比较小组的调查表明，企业在没有政府资助的情况下，不会自行进行项目，或者其会显著缩减其工作。这表明，获得政府补贴可以证明一个项目有价值，并增加随后的私人投资，授予一个公司收到政府资金的光环。

下一节回顾了与增加知识溢出相关的企业和项目属性的相关文献。我们的关注重点是美国国家标准与技术研究所（NIST）的先进技术计划（ATP）。我们介绍了这个程序并讨论了我们的数据收集过程，然后我们提出了两套经验模型。第一种考虑选择标准。第二部分考虑了获奖对公司吸引额外资金的能力的后续影响。最后一节讨论了我们的调查结果及其对评估公共和私人研发伙伴关系的影响。

二、研发项目知识溢出潜力的测度

虽然任何关于研发活动的社会回报存在显著的事前不确定性，但产业研究项目的某些特征与知识溢出产生的可能性还是有一定的联系的。合作研发项目是双方自愿的，相互的信息共享机制能够提高企业的学习能力和随后的表现（Doz，1996；Hamel，1991；Harrigan，1988；Khanna等，1998）。公司们在一起合作时拥有一定的好处，便是难以限制在一个特定的项目和知识溢出影响公司的其他活动。合作研发项目能够进一步加强对经济福利的影响，避免重复努力或低效的专利竞赛（Reinganum，1989），并允许企业利用差分技术和更有效地利用资产专用性（Winter，1987）。管理者使用学习其他组织的产品、技术和业务的研究，强调企业之间的非正式网络关系和工程师之间的正式联系的重要性以及雇佣于不同组织间的科学家和管理人员的影响力（Inkpen，1995；Powell等，1996）。

一般来说，这些文献表明，了解知识溢出的潜力需要检查公司与其他组织的联系。除了正式的研究联盟之外，公司还与共享知识的其他组织有其他形式的非正式关系，并可能为溢出提供途径。组织理论家认为，这种联系的数量可能会增加一个公司从其他组织学到一些新东西的机会（Powell等，1996）。大量的与其他组织的联系表明，公司可能是一个重要节点，知识在中央的循环形成了一个更广泛的网络（Granovetter，1994）。虽然吸收能力描述了知识存量，但知识溢出意味着一个更动态的过程，包括通过正式的研发伙伴关系以及通过供应商-客户关系、专业协会和流动人力资本所能获取的知识流动。实现知识溢出的潜力需要组织间的联系，与形成知识溢出途径有关的组织类型是其他公司和大学。

Von Hippel（1988）论证了下游用户的技术知识源于有关的可持续研发和产品开发。同样，Kelley（1993），Sako和Teece（1994）（1992年）发现供应商更可能采取的新技术时，他们的客户将会提供工程支持。LIM（2004）提供了一份详细的关于电子和半导体的经验量表，并总结了公司在吸收知识方面的能力是与其他公司产生联系的基础。有限公司和其他组织的联系可能会抑制企业的学习和创新（glasmeier，1991）。当企业参与研发项目的支持连接到多个其他盈利的企业，知识溢出的潜在可能性便会增大。

大学承担着知识创造和传播的使命，是知识溢出的重要来源。Gittelman 和 Kogut（2003）表明，大学和工业界的科学家之间的交流，通过两者之间的合作，对企业的创新产出积极影响。Cockburn和Henderson（1998）发现，制药企业与高校合作对于鼓励学者实现知识溢出具有重要影响。与大学的关系会让公司和企业形成正式的类似技术转让许可证，或赞助涉及友谊网络或偶然的交流等相关模式，并雇佣学生。这些机制中的每一个都是知识溢出的潜在渠道。一般来说，公司与大学之间的联系越多，知识溢出的可能性就越大，项目的社会净效益也就越高。

此外，基础研究项目预计将提供更大的知识溢出。我们当代的创新过程的理解，基于链式知识流动模型，表明实际应用和使用的技术可能会产生新的应用和想法，决定理论研究的需要（Kline和Rosenberg，1986）。这些新的研究领域，不一定是公司当前的核心竞争力的一部分，可能让公司扩展其专业知识，从而创造新的能力（Bercovitz and Feldman，2006）。由于基础调查的无形结果更难以保护，这种研究具有更高的溢出潜力，而不是更典型的应用研究和开发项目。

总之，文献表明，学习公司内部研发工作之外的技术进步的成功策略可能取决于与其他企业的合作关系的广度、与大学的联系以及大学出版研究规范的采用。最重要的是，知识流沿着这些途径双向的。研发对策，为企业了解研发活动在其边界开放的机会，提供一个全方位的知识流动路径。矛盾的是，为了在其他组织中获得直接和早期的知识和技术，企业必须愿意与他人分享自己积累的知识和技术。

企业可能试图在公司内保留知识；然而，知识保护是昂贵的，在早期阶段，很难确定哪些是有价值的和值得保护的（Liebeskind，1996）。此外，知识的价值可能取决于知识与外界交流的程度，只有通过分享知识才能确定其价值。这些不确定性抑制了合作关系的形成。建立和维护合作关系已被证明的限制范围和企业间的合作，持续困难（Harrigan，1988）。共同利益，互补技能和商誉是建立和维持与其他组织合作安排的重要成分（Granovetter，1994）。此外，Sako（1992）和Kelley和Cook（1998）表明，其他股东的利益的是受到制度环境中企业之间合作影响的。新的协作安排涉及最大程度的风险，并且鼓励这些协作需要降低协作成本。因此，政府计划支持具有高度溢出潜力的研发活动，鼓励企业从事促进经济增长的行为。

三.数据来源和方法

我们的实证测试依赖于申请人参加美国先进技术计划在NIST 1998竞争的数据。这一计划基金，商业应用和广泛的经济影响的潜在早期工业研究项目（Jaffe，1996）。该计划取决于行业的主动性来确定研究项目。ATP的主要目标是为风险大的（但有希望的）研发项目提供资金，而这家公司不太可能独自承担自己的资源。然而，程序不明确支持的研发项目，想要从参与的公司返回合适的研究回报有一定的难度。相反，该方案的选择标准强调了可信的商业化计划的重要性和盈利回报的潜力。此外，即使程序计算每个方案与企业实施相关计划的能力，该计划表示不偏爱某些具有固定研发策略或融资方式的公司。独立技术专家和工业专家审查小组评估每一项建议的科学价值和经济潜力，这些分数可供我们查阅。该方案是高度选择性的，每年少于20%的拟议项目被授予资金。

为了收集数据，我们设计了一个电话调查（Feldman andKelley，2001）。在访谈之前，我们遵循标准调查程序的程序，并发送了一封信来解释调查的目的。这封信包含了一个问题列表，回答者可能会发现在电话面试之前有帮助。电话采访的项目主要调查员需要20至30分钟才能完成。调查结果相匹配的独立渠道核实就业、融资和公司成立日期。首先，我们用独立的消息来源，如corptech数据库和胡佛在线公司和工业验证调查的有关就业、网络融资、公司的成立日期。其次，由ATP提供行政记录的建议的技术领域，ATP的提案审查过程的结果，技术和业务成绩，与现有应用程序和现有的奖项，公司收到的数量。这些被用作控制变量。

我们调查了100%的接受补贴的公司，随机抽样了50%家应用于1998年ATP竞争但未获得研发奖的公司。240次完成面谈的有效回应率为60%。我们完成了118个获奖者的应答率为81%（118 / 147完成访谈访谈公司获得补贴）。对于非赢家，我们发现在1年内有49例，我们可以不接受采访：因为公司不再存在（23例）或因为负责准备建议的人不再受雇于公司而不是追求研究补贴项目的任何方面的公司（26例）。我们调整了我们的响应速度，因此，我们完成了对122家获奖者的采访，为48%的反应率（122完成访谈/（297补贴的企业倒闭minus;49例））。

尽管政府计划不对基于企业与其他企业的连接性的公司的研发策略进行计算分析，倾向于开放性（或保密）地交流自己的研究结果，决定于是否有具体的研发项目涉及到与另一个组织或一个新的与该企业相关的技术领域、方法。这些将极大程度影响新公司的一个新的伙伴关系，且对最终实现该计划的目标和克服可能抑制某些领域的重要技术进展困难具有重要关联。

表1提供描述性统计。程序状态是一个二进制变量：如果公司收到研发补贴，那么该值为1，否则为0；调查询问公司是否参与了一个新的研发伙伴关系，如果答案是肯定的，那么可变的新研发伙伴关系等于1。我们还询问技术领域是否代表了一个研究课题，在过去两年的时间里，它是否成为公司研发计划的一部分。如果答案表明，课题对于公司是全新的，那么这个不确定的新研发决定的值等于一。一个肯定的答案表明，与一个新的研发合作伙伴之间关系或是到一个新的项目领域的追求（以前没有被包括在公司的研发项目组合），将有助于改善建立伙伴关系或开发新的技术领域的风险。

这份调查询问了会形成溢出途径的与其他组织的联系。在数据采集仪的设计前，我们进行了详细的案例研究，发现公司使用和模仿我们在这些问题上的反映（Feldman and Kelley，2002）。调查询问的主要研究者对他们的研发，通过一系列问题的其他组织的连接（表A.1和A.2）。大学联系的变量包括技术援助的资源和研究补贴和设备的提供者。我们还询问了有关大学的知识产权许可证，以及一所大学是否是该项目主要调查员优先聘用的地方。可变的企业联系，包括连接到其他公司的客户、供应商、研究的资金来源，以及技术援助来源、设备和信息，我们使用一个简单的这些连接的存在数去构造一个可加测度的知识溢出的可能途径。我们用简单的猜想去阐述更多数量的潜在途径和更强的知识溢出可能。

对愿意与其他公司分享研究结果，我们问了三个问题，反映了走向开放的趋势，反映了学术规范（表3）。变量是二进制的，其中一个值表示愿意共享通过研发项目产生的知识。为了展示分享研究成果的意愿，三个反映开放性的声明中的两个必须适用。我们认为，在其他条件不变的情况下，政府计划将补贴的企业，展示了开放与其他公司共享成果项目。这样的研究项目将更有利于知识溢出，从而提高项目的社会回报率。

四、Ramp;D项目奖励与知识溢出：实证结果

为了估计项目特性在促进知识溢出对获得研发补贴的可能性方面的影响，我们采用极大似然估计的多元logit回归。因变量是程序奖励状态，它是一个二元变量，如果公司收到资金，等于1，如果公司没有得到资金，等于零。

回归结果列于表2中。模型1提供了具有项目属性和溢出机制的基线模型。模型2和3为其他属性提供了控制，这些属性可能与获得政府Ramp;D奖的基本规范有关。这些发现在三个规范中是稳健的。看来，政府计划选择具有最高知识溢出潜力的项目。这些是最有可能产生高社会回报率的项目。

新研发的伙伴关系和新的研发方向的正系数的建议项目，建立一个新的研究伙伴关系或开拓新的技术领域更容易获得政府的资金奖励，在其他条件不变的情况下。在这两种情况下，系数是预期的正的，在0.05的概率水平上具有统计学意义。我们预期，涉及新伙伴关系的形成和探索扩展企业竞争力的新主题的项目会产生更大的知识溢出。这些结果证实，政府计划正在选择那些有可能实现这样的溢出效应，开辟新的途径，为企业之间的知识流动做出贡献的项目。

业务联系系数也是预期的阳性征兆，具有统计学意义。这表明，与其他公司的联系更加多样化的公司更有可能获得Ramp;D奖，这些公司具有更广泛的传播Ramp;

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