NBER美国国民经济研究局-NBER-The-Intellectual-Spoils-of-War-Defense-R_D-Productivity-and-International-Spillovers_76页_2mb

总结：国防研发、私人研发与国际溢出效应

核心内容

本文探讨了政府资助的研发（R&D）对私人研发的影响及其对生产力增长的最终作用，特别关注国防研发的作用。研究使用了OECD国家的行业-国家-年份数据和法国的公司-年份数据，分析了国防研发是否促进了私人研发，以及这种促进是否具有国际溢出效应。

主要观点

1. 政府资助研发对私人研发的促进作用：

   • 研究发现，政府资助的研发（尤其是国防研发）对私人研发有“挤入”效应，而非“挤出”效应。
   • 每增加10%的政府资助研发，私人研发支出增加约4.3%。
   • 这些效应不仅体现在研发支出上，还反映在研发人员的就业增长上，而工资增长有限。

2. 国际溢出效应：

   • 国防研发的增加在某一国家和行业会促进其他国家同一行业的私人研发。
   • 这种溢出效应支持了行业层面的技术或人力资本外部性存在。

3. 国防研发对生产力的影响：

   • 私人研发对全要素生产率（TFP）有显著的正向影响。
   • 每增加1个百分点的国防研发与增加值比率，会导致TFP年增长率提高约5%。
   • 9/11事件后的美国国防研发增长带来了约1.8%的TFP增长，但实际效果可能因税收和政府支出调整而有所减弱。

4. 研究方法与数据：

   • 使用OECD数据和法国公司数据进行分析。
   • 通过预测国防研发作为工具变量，以隔离政府资助研发的外生变化。
   • 工具变量结合了国家层面的国防研发变化与行业层面的固定分配。

关键信息

• 数据来源：

  • OECD国家的行业-国家-年份数据。
  • 法国的公司-年份数据，包含研发补贴信息。

• 工具变量：

  • 使用预测国防研发（DR$^{IV}$）作为工具变量，以处理内生性问题。
  • 预测国防研发通过将国家层面的国防研发变化按行业比例分配，减少对国家特定冲击的反应。

• 模型设定：

  • 在OECD数据中，模型为：$\ln R_{ikt} = \alpha^{OECD} \ln S_{ik(t-1)} + \beta^{OECD} \ln Y_{ikt} + \lambda X_{kt} + d_{ik} + d_{it} + v_{ikt}$
  • 在法国数据中，模型为：$\ln R_{fit} = \alpha^{FRA} \ln S_{fik(t-1)} + \beta^{FRA} \ln Y_{fit} + d_f + d_t + v_{fit}$

• 识别策略：

  • 通过工具变量（预测国防研发）来识别政府资助研发对私人研发的因果效应。
  • 工具变量基于政治、军事优先事项的变化，这些变化与行业生产力冲击独立。

• 研究结论：

  • 国防研发在许多国家是政府资助研发的主要组成部分，对私人研发和生产力有显著影响。
  • 国防研发的国际溢出效应表明，研发活动具有跨国的技术和人力资本外部性。
  • 研究强调，尽管国防研发对经济增长有贡献，但并不意味着所有国家都应该增加国防研发投资，因为其效率可能不如其他类型的公共研发政策。

研究局限与建议

• 局限性：

  • 工具变量可能仍存在一定的内生性问题。
  • 研究未比较国防研发与其他类型公共研发政策的效率。

• 建议：

  • 政府应考虑研发政策的多样化，以更有效地刺激私人创新。
  • 国防研发的溢出效应可能为其他国家带来技术红利，但需注意其对本国研发资源的潜在挤占。

结构概述

1. 引言：介绍研究背景、问题和数据来源。
2. 概念框架与模型设定：提出理论模型并设定计量模型。
3. 数据描述：详细说明OECD和法国数据的结构和使用方式。
4. 实证结果：展示政府资助研发对私人研发和生产力的正向影响。
5. 识别与有效性威胁：讨论工具变量的使用及潜在的内生性问题。
6. 结论：总结研究发现并提出政策建议。