0 引言 当前，世界各国政府均积极采用税收优惠、研发资助等方式支持私人部门的研发活动。这其中，科技计划是政府组织并推动科技发展的基本渠道和主要模式[1]。自二战结束以来，世界各国政府组织的科技计划如雨后春笋般相继建立，较具代表性的有美国的先进技术计划(advanced technology program)，小企业创新研发计划(small business innovation research program)，以及欧盟框架计划(Euro research framework program)，尤里卡计划(European research coordination agency，EURECA)等。中国自改革开放以来也先后启动了863计划、支撑计划等40余个科技计划，并逐步形成了覆盖基础研究、应用研究以及产业化等不同阶段的较完整的科技计划体系，成为政府开展公共科技活动的基本形式[1]。 2014年，中国政府的财政科技投入达6454.5亿元，较改革开放初期增长121倍，已占当年政府财政总支出的4.25％，其中，对科技计划的中央财政拨款就达287.9亿元。超高性能计算机、载人航天技术、量子霍尔反常效应，种种科学技术的突破着实振奋人心。然而与此同时，科技计划的种种弊端也开始逐渐显现：过多的竞争性项目不仅耗费了科技人员的大量精力，还给个别政府官员和科学家留下了寻租空间；同时，科研经费的挪用、虚报等不端行为，乃至学术腐败的现象不绝于耳。以2006年的“汉芯”事件为代表，科技计划的作用遭到了一系列的诘问：政府是否应该大量地通过公共财政支持科学探索与技术研发?政府官员能否有效地分配、管理与使用财政科技经费? 现代经济理论指出，创新活动收益的非专有性会导致均衡状态下私人部门的研发投入低于社会最优水平[2，3]，这就为政府直接支持研发活动提供了正当性。然而随着对创新活动本质认识的不断深入，学者们逐渐对政府干预私人研发活动的有形之手提出质疑，认为由政府挑选赢家的科技计划模式往往难以达到预定目标，会造成公共财政资源的极大浪费：一方面，企业往往将政府研发资助视为一种相对“廉价”的资金来源，将其用以“替代”自身的研发投入[4]；另一方面，科技计划对资助项目的选择性也为主管部门官员的寻租行为提供了土壤。 可见，政府科技计划的有效性远非不证自明。尤其是对于政府干预的恰当方式、程度与时机等重要问题，迄今尚未有合适的理论框架和充分的经验证据加以支撑。也正是因此，考察并评估政府科技计划的实际效果，已成为近20年来创新研究，尤其是创新经济学与创新政策研究关注的焦点问题。 作为决策的重要参考，长期以来，这类研究都面临一个核心问题，即怎样准确认识政府科技计划发挥的作用，减少评估带来的认知偏误。常见的一类问题是基于科技计划支持下的成功典型而高估乃至夸大了科技计划的影响，另一类典型问题则是低估了科技计划的作用，将其简单地等同于财政补助。那么，应当基于什么样的认知框架来理解政府科技计划，以尽可能科学全面地评价其发挥的作用?本文关注当前研究中的两个前沿问题：科技计划的增量效应与信号功能。 1 政府科技计划的增量效应 长期以来，学者与政府官员一直在寻求合适的分析框架与衡量指标对科技计划的真实效果进行评估。这一过程的主要困难在于准确识别政策干预与政策目标之间的因果关系，也即OECD在报告中指出的评价政府科技计划作用时的合理归因难题[5]。从政策制定的角度而言，科技计划的目标往往偏抽象宏观，如“提升相关产业的整体竞争力”等。早期，学者们往往利用部分相关的统计指标来对此进行评价。这一做法的最大问题在于，一般的科技计划即便有效，也较难发挥如此重大的影响(以至于能影响整个产业的竞争力)。因此，上述办法很难有效地将科技计划的真实效果与彼时整个经济社会环境所构成的大背景真正区分开来，如项目执行期间可能经历的贸易衰退、经济周期，以及研发活动与成果商业化间的时滞等。 另一方面，基于微观的指标，如双方签订合同中写明的项目交付条件开展评估，包括形成新产品和原型机、申请专利数、发表论文数等，也同样会面临这一问题。考虑到政府科技计划的投入仅是企业筹划的一系列研发工作中的有机组成部分，因此很难将企业在项目执行期间形成的一切创新成果均认为是基于政府科技计划的支持所形成的。正是由于上述难题，学者们开始逐渐从微观经济学的视角出发，寻求可操作的、较易形成因果推断的政府科技计划的评价方式。 基于“增量”(additionality)概念的政策评估研究正是诞生于这一背景。“增量”概念源自欧洲，最初是为了回应对政府研发资助的正当性的质疑。Quintas与Guy在研究中首次基于“增量”的分析框架对1983-1989年间英国先进信息技术计划(Alvey programme for advanced information technology)进行评估，以衡量得到政府科技计划资助的企业在多大程度上构成了新的研发活动“增量”，而不仅是直接替代了企业的自有研发投入[6]。此后，Buisseret进一步基于对4个经验案例的研究，探讨了英国以及欧盟地区的科技计划所形成的研发活动“增量”[7]。此后，Georghiou，Luukkonen等人继续将这一框架用于评估欧盟框架计划等政府科技计划[8，9]。在这一过程中，基于“增量”的分析框架得到了进一步完善，并逐步引起了学界的重视与认可。2006年，OECD创新与技术政策委员会专门启动了一项调查，以评估12个国家的科技计划引起的行为增量效应，极大地推动了这一分析框架的进一步推广[5]。
