企业特征如何影响公共研发补贴的行为额外性？
——基于奥运交通部门的实证研究

摘要

学者们对科技创新政策影响企业创新行为的兴趣大大增加。这引起了行为附加性的概念，扩大了传统的投入和产出附加性评估概念。虽然有经验性的工作测量行为的额外性，我们几乎不了解独特的企业特征在其中发生的作用。目的是估计不同企业特征如何影响行为追加的实现。我们使用155家企业的调查数据，考虑到该行业激励的行为增加2006年奥地利智能交通系统研发资金计划。我们专注于三个不同形式的行为额外性 - 项目额外性，规模附加和合作额外性 - 并采用二元回归模型来解决这个问题。结果表明研发相关企业特征显著影响行为额外性的实现。研发密集型企业不太可能证实行为的额外性，而小型企业和技术专业化企业更有可能实现行为追加。从政策透视可以得出结论，R＆D强度较高的企业直接研发推广可能被错位。公众支持的注意力应该转移到更小的技术专业具有较低研发经验的公司。这些发现为公共研发支持与在奥地利运输部门经营的公司研发行为的相互作用提供了重要见解，对今后的政策设计具有重要意义。

1引言

科学与技术创新政策对刺激企业创新绩效起着重要的作用，因此，不仅从科学的角度出发，而且从更实际的角度来看商业和创新技术，因为他们越来越多地反映公司研发支持的可能性以及优势和效果。 最近的科技创新政策干预措施将注意力转移到促进研发活动和支持方面，通过直接解决企业的创新行为来创造创新。 与向单一行为者提供财务支持的传统提供额外创新投入相反，重点是支持合作研发。在这个意义上，今天的公共研发支持越来越多地基于对如何创造创新的先进理论洞察。他们不但打算在研发上加大财务投入（Peneder，2008），同时也为企业知识创造行为的调整提供了刺激因素。在创新过程这方面，最近的科技创新政策设计越来越重视开展研发过程，例如积极推动合作研发安排的形成（Woolthuis et al。，2005; Czarnitzkiet al。，2007; Autio et al。，2008）。 一个主要目标是对长期创新行为产生持续的影响（OECD，2006）。

由于这些原因，更深入地了解公共资金的影响与企业对这些基金的特殊响应之间的相互关系，特别是关于不同企业特定的特征（Lee，2011）。 在这种情况下，也可以观察到对性别健康政策计划的评估的概念转变，承认在公共研发产生的创新行为变化的具体评估中更为突出的作用（经合组织，2006年），往往采取额外的观点旨在将企业层面的政策诱导效应与传统的公司努力隔离（Hsu等，2009; Lee，2011）。

然而，影响评估仍然具有挑战性，因为很难将具体政策方案的影响与企业的总体经济背景以及影响本国创新的外部条件分开（David etal。，2000; Georghiou and Clarysse，2006） 额外性概念明确地旨在衡量公共政策支持在多大程度上刺激新的研究与开发活动，而不是补贴将会发生的事情（Buisseret etal。，1995）。

虽然已经出现了一些研究，重点是输入额外性和输出额外性（Klette等，2000; Luukkonen，2000; Lach，2002; Lee，2011），最近特别注意了行为额外性（Bississ et et al。，1995; Autio etal。，2008; Busom andFernandez-Ribas，2008）。与主要遵循线性创新过程（Georghiou，2002; Falk，2007）的输入或输出相关概念相反，通过将金融研发投资与创新成果之间的联系减少到线性度，行为额外性强调创新过程的性质侧重于不同的研发模式。它揭示了政策方案如何影响创新行为的决定，指的是公司的研发活动和直接归因于该公司参与特定STI的战略的变化政策方案与现代科技创新政策相关，主要是基于系统故障而不是市场失灵的观点，将重点转向获取学习能力和解决问题的技能，包括知道互补专业知识的能力。

根据这些概念和理论考虑，各种实证研究使用附加性行为为了评估具体的科技创新政策计划。经合组织（2006）提供了一系列方法 - 衡量行为效应的手段）。然而，从以前的实证研究中，我们只知道如何不同的企业特征影响到这样的实现额外的，虽然可以假设行为的影响资金来源之间可能有很大差异这些不同的影响是高度可追溯到坚定的，具体异质性内在研究能力，紧张关系和技术紧张。公司相关影响力的分析，内在因素可能（i）为未来的设计提供有价值的投入根据公众的系统性理由，制定科技创新政策计划干预，（ii）为创新提供重要见解经理，特别是公共研发的关系支持和由此产生的创新行为正在管理。几个最近的经验作品例外这至少在某种程度上集中在这些问题上Clarysse等（2009），Hsu等（2009）和Falk（2007）的研究。（2009）分析了不同形式的学习能力是否影响了2001年至2004年在比利时通过一些赫克曼选择建模程序提供的研发资助的行为额外性。通过汇总不同形式的学习效应来衡量学习能力并将管理变更纳入一个单因变量。然而，这些影响随着许先生（2009）研究了台湾政府研发补贴的投入，产出和行为额外增加的非常多元化，将这些额外收入与不同的行业相关联和不同的创新类别，使用一些Scheffe的多变量比较程序。结果表明，不同行业和创新类别的企业强调不同类型和强度的行业附加性。Falk（2007）涉及观察到的额外性在奥地利的1200家企业中，不同的企业特征和他们的创新障碍，强调了一般企业特征的作用。这项研究提供了证据表明，创业公司比成熟企业更容易实现行为效应，同时额外资产随着企业的增加略有增加 尺寸。

翻译时出错根据不同的企业特征，着眼于不同企业的行为追加驱动因素特点，特别注重研发相关的特色。 在这样做的过程中，我们分析了可能来自不同企业特征的公共研发资金的影响（Lee，2011），依赖于广泛认可的异构创新过程的认可，这些创新过程在不同类型的行为者之间可能会有很大差异 （Fischer，2001; Pavitt，2005）。目标是估计不同企业特征如何影响行为追加的实现。我们使用155家企业的调查数据，并考虑了2006年在奥地利智能交通系统领域授予R＆D补贴政策计划智能交通系统和服务-IV2S的具体形式的行为效应。重点是调查 - 项目额外性，规模附加性和合作额外性所捕获的三种不同形式的行为附加性。项目额外性指的是，如果公众支持被拒绝，对象将被取消或未启动的情况。缩放额外性描述了资助项目的规模大于先前预期的情况，而合作额外性则表示公共研发支持对企业协作和联网行为的影响. 通过这一研究产生了关于公共研发补贴的行为效应在特定企业特征方面不同的新颖和重要的实证观点，因此显著增加了对本研究领域稀缺的实证文献的价值。

该研究偏离了现有的实证文献，即（1）包含影响行为额外性的进一步分化的各种各样的外生变量，（2）不同类型的行为附加的直接建模，（3）用于解决公共研发支持与不同企业特征之间相互关系的方法学方法。 关于第一点，研究特别强调预期会影响其创新绩效的企业的研发相关特征和策略（Galende和de la Fuente，2003; Hsu和Hsueh，2009）。

本文的其余部分组织如下：第2节详细讨论了行为附加性的概念，着重于这种具体评估方法的不同维度和特点。第3节详细阐述了概念用于实证分析的框架，并在第4节描述之前得出待测试的主要假设指定模型的方法学方法，使用的数据以及依赖和独立变量的构建。第5节介绍了估算结果，而第6节则以主要结果摘要为结尾，并为未来研究议程提供了一些总结性的意见和想法。

2.行为额外性的概念

政府研发补贴的传统理论动机主要是由于知名市场失灵争论（Nelson，1959; Arrow，1962）。这种方法是指泄漏和溢出，减少了企业创新的倾向，因为它们不能完全捕捉到其研发投资的缺陷。 因此，需要公共干预来补偿私营部门研发投入不足（David等，2000）。在研发政策计划评估的背景下，以传统市场失灵的观点为依据，决策者正在寻找有意利用其估计乘数效应的策略的杠杆效应的实证证实其研发补贴占公司研发投入总额的比例。 这引起了输入额外性的概念在研发政策计划的传统评估方法中（David等，2000; Hall和Van Reenen，2000; Lach，2002; Garcia-Quevedo，2004; Gonzales和Pazo，2008）。其重点是估计特定政策计划在多大程度上有助于接收公司对研发的额外投资。 如果不是这种情况，这些公共资金只会引入低效率或作为未经资金筹集的研发替代品（Clarysse等（2009））。除了利用对私人研发投入的影响外，政策制定者对研发部门对企业创新产出的影响越来越感兴趣，从而产生产出额外性的评估概念（Luukkonen，1998; Klette et al。，2000 ）。 它指的是公共研发补贴的公司创新努力的额外产出的程度，通常以销售或专利的方式衡量。

近来有人批评，这些传统评估概念太狭隘，因为对支持创新过程的政策作用的新见解越来越多，组织和协作越来越多（Georghiou，2002; Busom和Fernandez-Ribas，2008; Kang and Park，2012）。 传统的观点主要是基于过时的创新过程模型，将创新作为一个线性过程（Edquist，2005）。在考虑当今广泛接受的创新过程的系统观点时，创新在创新体系的不同行为者之间的复杂互动网络中创建（Fischer，2001），传统的评价理念似乎不能令人满意。 由于公共干预，现代科技革新政策将重点转移到合作研发，知识交流和获得额外的学习能力和解决问题的技能上。在这个意义上，公共研发支持的几种不同方式可能会影响公司的研发行为，例如从研发活动的成本降低到技术能力建设或其他创造效应（李，2011）。关于输入和输出附加性概念中的各种影响渠道的缺点导致了实施额外的评估维度，侧重于企业创新行为的变化。

行为追求的概念试图捕捉公共干预对自身创新过程的影响。它不仅关注直接影响，而且还关注对企业创新战略和管理的间接影响（Clarysse等，2009）。 这种行为的变化可能在短期内发生，即企业是否会在公开资助的研发中改变其创新行为或与之直接相关项目，或从长远来看，公司的协作策略，创新管理或研发开发策略的持续变化，行为额外性的概念试图解决公共支持如何与能力和战略相结合的问题， 包括能力建设，管理研发流程的技能以及参与研发过程的其他参与者的战略联盟。行为的附加性因此位于输入额外性和输出额外性之间，试图打开黑匣子并识别与在novation过程中与企业特定相关的潜在力量（Larosse，2004）。

鉴于这些考虑，企业创新行为的变化显然是无形的，难以识别和量化。直到最近，文献中已经出现了许多不同的行为变化分类（Georghiou和Clarysse（2006）和Falk（2007）），全面的概述）。在本研究中，我们重点关注项目层面的三种行为额外性，即与公共资助研发项目的规划和执行直接相关的短期行为变化;由于参与奥地利运输部门的公共研发计划的资助接受者的调查可以直接观察到这些行为变化（有关调查的详情见第4节）：

1. 项目额外性是指如果公共支持被拒绝，则项目将被取消或未启动的情况（Davenport等，2006和Hyvarinen，2006）。
2. 规模额外性是指在提供公共研发资金以后，公司进行的具体研究与开发项目的规模比以前提出的更多（Falk，2007）。
   同样，如果公共资金被拒绝，那么项目的规模就会下降，因此，额外的规模往往被视为项目额外性的一种特殊形式。
3. 合作额外性是指公共支持影响企业接受研发补贴的合作行为的情况。这可能是公共研发支持有助于与公共和私营部门的新的或多样化的合作伙伴建立合作，或者即使项目已经过期，合作和联合研发活动仍然持续（Fier等， 2006; Shipp等人，2006）。考虑到网络和协作知识生产对创新过程的重要性，这种额外性成为一个至关重要的政策目标（鲍威尔和Grodal，2005）。

在下文中，我们提供了关于我们概念框架的细节，以分析这三种类型的行为效应企业特定的观点。这使我们首先能够对引发不同行为效应的潜在力量进行更广泛和系统的理解，其次，就公共研发支持和企业特征的相互作用和关系作出比较结论。

3.行为额外性和企业特征

在本节中，我们介绍了我们的实证分析的概念框架，旨在识别行为额外性的不同企业特定的驱动因素。 该框架依赖于以往在此方面的实证工作（参见Falk，2007; Clarysse等，2009; Hsu等，2009），但通过明确重点关注研发相关的企业特征，扩大了这些研究的分析范围 为了企业的创新绩效。由于行为的额外性直接指向企业层面的创新过程的变化，决定公司创新行为的企业内部特征被认为是实现和规模这种行为追加的特别关键因素。

理论和实证文献强调了企业内部异质性及其与企业创新行为的关系的不同方面（参见，例如，Nelson，1991; Teece等，1997; Galende和de la Fuente，2003; Teece，2010）。在我们的概念框架中，我们区分一般企业特征，如企业规模和企业年龄，以及可能影响行为追加的实现的研发相关特征。由于一般企业特征已经在以前的实证研究中进行了研究（见第1节），因此我们专注于研发相关特征，因此也在概念框架的描述中。关于一般特征，我们遵循以前的研究（例如，参见Falk，2007; Hsu等人，2009），并考虑了三个因素，表明公司的结构和组织方面：公司规模用作结构特征的代理，例如，增加产生规模经济的可能性，分配风险或利用市场机会（见Falk，2007），而企业年龄代表组织方面相关

特定的管理实践，知识和经验，组织惯例或随着时间的推移积累的外部联系的集合（Galende和de la Fuente，2003）。 出口活动被用来作为企业国际化战略的代表，表明存在扩大的市场机会以及与外国合作伙伴密切相互作用的可能（研发技术）学习效应（凯勒，201

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