推文作者： 华中科技大学管理学院 何凡
原文信息： Azoulay et al. (2017). PUBLIC R&D INVESTMENTS AND PRIVATE-SECTOR PATENTING:EVIDENCE FROM NIH FUNDING RULES. The Review of Economic Studies, vol 86(1), 117-152.
1.引言
人们普遍认为，创新投资是经济增长的基础。目前大多数有关创新的研究关注的都是企业自身的研发投资或者企业间的知识溢出效应，对公共部门的研发投资关注较少。现实中许多的私营部门的创新往往根植于公共部门的研发投资。例如，制药公司诺华公司利用几十年来政府资助的基因突变和细胞信号传导研究来开发新药格列卫，引发了治疗慢性粒细胞白血病的革命。在美国，尽管经济学家和政策制定者已经承认对这些投资的回报知之甚少，但至少在过去的七十年中，联邦政府仍然在研发支出耗费巨资。本文旨在研究公共部门投资的投资回报。
相比于量化私人研发投资的回报，评估公共部门研发投资的影响存在三个难题。首先，私人研发投资通常针对特定应用，其目标是直接获得商业回报，但公共研发投资——尤其是基础科学投资——往往是追求完全相反的目标：产生非竞争性的创意，以最大化潜在的溢出效应。因此，传统的评估方法——依赖于投资和回报之间可预见的联系——不适合追踪公共支出与最终商业产品之间不可预测且错综复杂的路径。其次，公共研发投资回报研究需要处理内生性问题：公共研发投资可能会投向具有创新潜力的研究领域。最后，对公共研发投资的研究需要考虑公共投资“挤出”私人投资的可能性。
本文对这些难题进行了处理，为生物医学研究的公共投资回报提供了因果证据。本文的研究背景是生物制药行业，该行业的创新对健康，生产力和福利极为重要。美国国立卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）是世界上最大的生物制药行业研究资助者。本文分析了从1980年到2012年NIH研究资助对私营企业专利的影响。
本文的第一个贡献是构建与公共研发投资相关的商业产出的新度量方法。本文构建了一个数据集，该数据集使用文献计量方法明确地将NIH研究资助与他们支持的出版物以及引用这些出版物的专利联系起来——即便这些专利和出版物处于不同的研究领域。通过让数据揭示相关联系，本文能够识别以NIH资助的研究为基础的专利，而无需对研究领域和滞后期进行各种先验假设。本文的第二个贡献涉及识别。公共研发投资可能针对具有最大潜在后续创新的研究领域，这使得对公共研发投资的评估存在内生性。为了解决内生性，本文把分析建立在一个更细的单位上：NIH为特定疾病（D）提供资金，这些资金有着特定的科学方法（S）和特定的时间（T）。使用DST作为分析单位使我们能够包括详细的疾病/科学，疾病/时间和科学/时间固定效应。在控制一系列的固定效应后，我们还使用了工具变量法进一步解决内生性问题。本文的第三个贡献是考虑到挤出的影响。我们使用了一种新的度量方法识别与NIH公共研发投资对私营部门总产出的影响。
2.背景
NIH包括27个研究所，通常根据特定的疾病设立。每个研究所都可以从国会获得拨款，并负责资助与其疾病相关的研究申请。NIH中由大约180个常设审查委员会对各项申请进行评估，这些委员会根据特定的科学方法进行组织。
每年各项研究申请会根据其使用的科学方法投向对应的委员会，各个委员会为每项申请打分，打分范围从5分（最差）到1分（最佳），然后委员会根据分数给出对应的排序，称为“科学等级”。然后各个研究所会汇总对应疾病的申请，并根据其被赋予的“科学等级”的高低重新排序，这个重新排出来的顺序被称为“排名等级”，它决定了研究所资助的优先次序。值得注意的是，一旦各个委员会给出了“科学等级”，NIH就只能机械地发放资助：各研究中心只能根据“科学等级”的顺序为申请提供资助，直到预算用尽为止。最后一个被资助申请的“排名等级”被称为研究所的“最低支付线”。NIH这一资助规则为本文处理内生性问题提供了便利。
在介绍完NIH的资助规则后，我们将阐述如何衡量公共研发投资对私人专利的影响。以往的研究主要是度量私人专利引用公共部门研究产生的专利的比例（“专利-专利”）。然而，私人申请专利时往往倾向于引用专利审查员个人的专利。此外，之前的研究表明，专利申请是学术界的一项次要活动。本文考虑使用私人专利对基于公共部门研究发表的论文的引用情况（“专利-论文”）。这种度量方法可以追溯到上世纪70年代，Francis Narin及其同事开创性地使用了这一方法。该研究还发现，生命科学专利相比于比其他领域的专利更多地引用学术论文。在经济学文献中，这种方法也得到了运用。私人专利对基于公共部门研究发表的论文的引用往往不太可能更多地去引用审查员个人发表的论文。最近的研究表明这种“专利-论文”的衡量方式相比于“专利-专利”的衡量方式包含的信息量更大。本文将生命科学专利与它所引用的论文联系起来，并将论文和其受到的NIH资助联系起来。为衡量挤出效应，本文对这一方法进行了进一步拓展。
3.实证策略
本文的因变量是私营生物制药公司的专利申请，这些生物医学专利可以通过其引用的论文和特定的公共部门资助相关联。使用这种方法，本文构建了两项专利结果的衡量标准：（1）直接引用NIH资助研究成果的专利；（2）与NIH资助研究成果相关的专利。构建过程可以参见图1。 将专利与其直接引用的文献匹配起来，再根据这些文献找到他们是否受到NIH的研究资助比较容易。但是这种度量方法限制了知识溢出的可能性，比如说专利会通过更复杂的引用方式参考受到NIH资助的文献，或者专利申请人与受NIH资助项目工作人员交换了想法，或者私营企业雇佣了受NIH资助项目培养的科学家。省略这些渠道可能会导致我们低估NIH资金的影响。
我们的第二种度量方式衡量了与NIH资助研究成果相关的所有专利，无论这些专利是否实际引用了NIH资助的研究。这使我们能够考虑更丰富的影响渠道。这种度量方式可以使得我们识别公共研发投资挤出私人投资的可能性。如果NIH的公共研发投资只能挤出私人研发投资，那么它不会增加特定领域的专利总数，只会改变这些专利的资金来源。我们首先把样本中的每笔NIH拨款和其资助的出版物相匹配，然后使用基于关键词相似性度量的算法将这些出版物链接到相关的出版物上，再把这些出版物和引用他们的专利匹配起来。
本文首先构建了如下的回归模型：
为了消除不可观测因素的影响，本文控制了疾病/科学，疾病/时间和科学/时间固定效应，固定效应模型如下：
在控制一系列固定效应后，内生性问题仍然有可能存在。我们的识别假设是NIH与特定DST申请的资助与特定疾病/科学组合的创新潜力或商业潜力无关。如果NIH研究所根据特定DST申请的潜力分配资金，则会违反此假设。尽管存在一些特例，但大部分情况下，研究所还是机械地按照顺序拨款。更重要的内生性来源是委员会可能根据特定申请的潜力打分。本文利用工具变量法解决这一问题。
由于NIH拨款存在一个“最低支付线”，参照Jacob和Lefgren（2011），我们认为NIH的资助在“最低支付线”附近是随机的：“刚刚资助的”申请可能与“近乎资助”的申请的创新潜力相似。据此，我们测算了特定DST申请的“意外资助收入（损失）”，将其作为获得资助的工具变量。我们假设一个研究所“最低支付线”的±5范围内共有6个特定DST申请，可以预期其中将有3个申请获得资助。如果现实情况下超过3个申请获得资助，那么这个DST就会有一笔“意外资助收入”（实际资助金额减去预期资助金额）；如果现实情况下少于3个申请获得资助，那么这个DST就会有一笔“意外资助损失”（预期资助金额减去实际资助金额）。
据此，本文构建了IV估计的基准模型如下，
其中，“意外资助收入（损失）”的测算方法如下：
4.数据与主要结果
本文的分析结合了以下几套数据：（1）来自IMPAC II数据库的NIH拨款申请的数据;（2）PubMed的出版物数据，包括有关拨款资助的信息;（3）美国专利商标局的专利数据;（4）来自FDA“橙皮书”和IMS-Health的与FDA批准的药物相关的专利信息。本文的样本涵盖了1980-2005年NIH资助以及1980-2012年期间授予的生物医学专利。
表6和表7展示了NIH资助对本文的两种专利衡量方式影响的固定效应估计。表6的展示了NIH资助对直接引用NIH资助研究成果的专利的影响，可以看到在控制一系列固定效应后，NIH资助仍然显著增加了与之直接联系的专利数。表7估计的与NIH资助研究成果相关的专利数的变化情况，NIH资助也有显著的正向效应，这说明NIH资助没有挤出私人投资。
接下来，本文使用工具变量法进行估计。表8展示了工具变量法的估计结果。第一列报告了工具变量法的第一阶段回归，“意外资助收入（损失）”与NIH资助高度相关。工具变量法估计结果仍然很稳健。
本文还在在附录里报告了一系列稳健性检验的结果，包括将样本限制到一个平衡面板里、对滞后期进行预先假定、讨论偶尔出现的NIH不根据排序实施资助是否会影响结果、不进行加权回归、使用非线性估计等，这些操作都没有影响本文的基准结果。本文接下来进行了异质性分析，并根据专利的股票价值及药物销售价值测算了NIH资助带来的收益。
5.结论
现代经济增长理论强调了知识溢出对于长期经济增长的重要性。这种溢出效应意味着科研投资存在着“市场失灵”。政府往往运用专利政策和公共研发投资来解决这种“市场失灵”。已经有大量的实证研究分析专利制度的影响，但公共研发投资的影响受到的关注较少。
公共研发投资的影响受到的关注较少的一个重要原因是难以对公共研发投资的后果进行衡量。本文研究了公共研发投资对生命科学领域私营部门创新的影响。研究结果表明NIH在研究领域的投资增加了该领域的私人部门专利：每增加1000万美元，可以获得2.7项额外专利。此外，公共研发投资的这一积极影响似乎不存在挤出效应。通过对专利药相关的销售收入的粗略的计算表明， NIH资助1美元可以创造约为2.34美元的销售额。
推荐理由：
基础研究是“技术进步的起搏器”，然而对基础研究的收益进行有效评估困难重重。本文利用NIH资助剥离出了公共研发投资影响私人创新的链条，并利用NIH的资助规则有效地处理了内生性问题，在数据匹配和实证方法上做出了卓越的贡献。本文有望成为学界进一步探索基础研究社会效益及知识溢出效应的重要研究基础。