R&D補貼與商前采購：互補還是互替
——創新政策過程視角的比較研究

劉 京，胡麗萍，康曉玲，張 霞

(西安電子科技大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710071)

0 引言

“大眾創業、萬眾創新”背景下，隨著創新驅動發展戰略深入推進，增加和改善科技創新(STI)政策供給已經成為重要而緊迫的任務。近年來，盡管我國科技創新能力明顯提高，但也面臨著不容忽視的困境：與科技創新投入大規模增長相比，全要素生產率和經濟增長質量的改善效果相對不彰[1]。進一步完善科技創新政策體系，充分發揮其在營造創新環境、優化創新激勵方面的功能和價值，是我國走出科技創新困境的關鍵。

對我國科技創新政策40年(1978—2018)發展進行回顧和反思，發現相關學者在總結和肯定既有成就的基礎上，從不同視角對我國科技創新政策體系進行了探討。如薛瀾[2]主張對科技與經濟關系、國家創新體系與創新主體定位、自主創新與開放創新以及舉國體制與市場模式等重大理論問題進行新一輪反思及探討；梁正和李代天[3]指出，科技創新政策要根據產業技術體制、市場體制、生態體系進行靈活組合與動態調整；還有部分學者指出，我國科技創新政策體系優化的關鍵在于加強和改善府際合作(inter-governmental relationship)[4, 5]。以上觀點為我國完善科技創新體系提供了有益的思路，而本文強調一個更直接(更本質)的視角：現代意義上的科技創新政策體系通常是指一個系統化的包含多種創新政策的組合(policy mix)[6]，其效果一方面取決于單項創新政策效果，另一方面取決于各政策間的組合效應[7]?；谶@一見解，本文按如下思路對我國科技創新體系進行探索：第一，推進創新政策創新(引入國外新興創新政策工具)，擴大政策工具選擇空間；第二，深化各創新政策工具理論和實踐研究，優化單項政策效果；第三，深化研究各政策工具的交互影響，優化各項政策的組合效應。遵循這一思路，本文研究一種新興創新政策工具——商前采購(pre-commercial procurement, PCP)，并分析其與傳統創新政策工具——R&D補貼的組合效應。

就形式而言，PCP是一種公共組織按照特定程序采購研發服務的行為。作為一種創新政策工具，它由歐盟于2004年正式提出，隨后在歐盟國家開始試點和推廣。自2012年以來，歐盟委員會加大對FP7和Horizon2020中PCP主題的資源投入，PCP在歐盟創新政策組合中的重要性日益顯著。PCP與R&D補貼在形式上具有一定的相似性，在創新政策設計中易混淆[8]。在創新政策組合中，PCP有何獨特功能和價值？PCP與R&D補貼之間存在怎樣的互補或互替關系？如何發揮二者政策組合效應？由于PCP與R&D可以作用于創新鏈的同一環節，在政策投入有限的情況下，二者可能相互擠出。因此，對二者進行比較不僅具有現實意義，而且具備一定的邏輯基礎。本文在文獻回顧的基礎上，運用歸納式案例研究法對以上問題進行探討，以期為我國科技創新體系優化提供理論支持。

1 文獻回顧

本文聚焦分析PCP與R&D補貼之間的互補性和互替性，由于政策互補性主要通過政策組合效應體現，而政策互替性的主要理論依據是擠出效應。因此，分別從創新政策組合和創新政策擠出兩個方面梳理相關文獻，進而闡述本文理論視角。

1.1 創新政策組合

在研究財政政策和貨幣政策的關系時，諾貝爾經濟學獎得主Mundell[9]首次將政策組合(policy mix)這一概念引入到經濟政策研究中。根據IBSS數據庫搜索結果，20世紀80年代末90年代初，政策組合這一術語從經濟政策研究領域擴散到其它公共政策領域。21世紀初，相關學者開始使用創新政策組合表述創新政策目標或工具組合[6, 10]。2002年，歐盟委員會授權的STRATA-ETAN專家組指出，有效的政策需要在國家創新系統中將單一工具合并為有效的“政策組合”[11]。為了響應歐洲理事會2002年在巴薩羅那會議提出的“將研發投資在GDP中的占比提高到3%”的目標，歐盟科學技術研究委員會(CREST)的一個專家組發布了《公共研究支出與政策組合》報告。此后，政策組合在創新政策分析中得到廣泛使用[6]。

創新政策組合這一概念的引入與使用，可能源于創新政策研究領域所達成的共識：要真正實現創新驅動發展，公共政策必須突破基于新古典經濟研究的傳統科技政策[12]?；谶@一洞見，創新系統理論[13, 14]、創新政策分類理論[15, 16]相繼出現，均強調創新政策的系統性和互補性。其中，引人注目的動向是對需求方政策在創新政策組合中的重新關注，Edler & Georghiou[17]稱之為“復興需求方”。

復興需求方的相關學者認為，盡管新的創新過程理論整合了技術推動和需求拉動兩個理論視角[18]，但很長一段時間，各國政府創新政策實踐主要聚焦于私人研發投資補貼、稅收抵免、技術交易支持、教育和培訓支持等供給方政策，而對需求方政策的重視相對不足。因此，關注從需求方探索創新政策(創新導向型公共采購、創新規制、技術標準、開放式用戶創新、領先市場等),整合需求方和供給方的創新政策，發揮二者互補性，是改善各國創新政策績效的關鍵[16, 17, 19]。與這一理論研究相對應，英國、日本、芬蘭等創新型國家(地區)率先開始需求方創新政策工具實踐，并取得不錯的成效[20, 21]。

盡管創新政策組合已為研究者和政策制定者廣泛接受，但相關研究成果還停留在概念和框架設計層面[6]。相對于日新月異的創新政策實踐，創新政策組合理論研究稍顯滯后。尤其對于如何確保創新政策組合的一致性和協調性、各種主要創新政策工具的獨特價值和優勢是什么，以及構建政策組合時，如何利用政策工具的互補性實現組合效應等問題有待深入研究?；谶@一認識，本文在對比分析R&D補貼與PCP政策過程、微觀機制的基礎上，探討二者在創新政策組合中的角色與互動關系。

1.2 政策擠出效應

擠出效應作為一個經濟學概念最初出現在凱恩斯學派的需求管理理論中。1929年，約翰·凱恩斯在與財政部官員拉爾夫·霍特里的辯論中就認識到，基于債務融資的政府支出可能會減少其它方向的投資。自此，擠出效應成為宏觀經濟理論中受到廣泛關注的概念[22]。?？怂筟23]和漢森[24]在IS-LM模型中探討財政支出對私人支出(特別是私人投資)擠出效應的傳導機制和影響因素。以弗里德曼[25]為代表的貨幣主義學派對擠出效應有不同的解釋：在貨幣供應量不變的情況下，政府增加開支將導致利率上升，后者會引起私人投資和消費縮減，從而產生擠出效應。宏觀經濟領域相關學者還具體研究了國債融資、財政支出對私人投資和消費的擠出[26-28]。而且，擠出效應這一概念還擴展到其它社會科學研究領域：Maarten[29]通過獻血這一行為探討社會規范的擠出效應；Brooks[30]研究政府對非營利組織的公共補貼對私人捐贈的擠出效應；Jain[31]分析正式信貸部門對非正式信貸部門的擠出效應。

綜上，擠出效應的概念可一般化為經濟活動中一個變量的增加導致另一變量減少的現象。從這個意義上看，本文關注創新組合中創新政策的互替性可以從不同政策工具間的擠出加以解釋。事實上，部分研究創新政策的學者也關注到了這一現象，例如，Aschhoff&Sofka[32]在創新規制、R&D補貼、大學基礎研究補貼和創新導向型公共采購的比較研究中指出，在公共資源有限的條件下，不同創新政策工具會對資源進行爭奪；Flanagan等[6]對創新組合中的政策互動和權衡進行研究，以歐盟9種創新券為例，分析不同創新政策工具潛在的沖突和擠出。

上述研究為本文探究R&D補貼和PCP之間的互替性提供了有益的理論視角。但是，對于創新政策組合中主要工具間的互替機制和原理，互替性對創新政策組合效果的潛在影響及其對創新政策組合設計的啟示有待深入研究。因此，本文探討PCP這一新興政策工具對R&D補貼的互補價值，同時關注PCP與R&D可能存在的擠出和互替效應。

2 研究設計

2.1 方法選擇

本研究采用對比式多案例研究法，理由如下：首先，本文從政策過程視角對比分析R&D補貼與PCP的創新塑造過程和機制，重點關注R&D補貼與PCP如何影響創新方向和強度，以及在創新組合中，PCP作為一種新興創新政策工具如何實現其互補價值等問題。此類問題屬于“怎么樣”的問題，適合采用案例研究法加以分析[33]；其次，對于R&D補貼與PCP兩類工具的異同，適合采用對比式案例進行分析。因此，本文采用“2×2”多案例研究設計，分別選擇兩個案例對R&D補貼和PCP進行比較，有利于實現組內逐項復制和組間差別復制(theoretical replication)，從而提高本研究外部效度[34]。

2.2 案例選擇

根據案例研究中的理論抽樣原則，本文選取4個創新政策項目作為研究對象：①北京市科學技術委員會設立的北京市科技型中小企業促進專項(以下簡稱“中小企業專項”)；②天津濱海新區科學技術委員會設立的濱海新區科技小巨人成長計劃(以下簡稱“小巨人計劃”)；③英國和荷蘭交通管理部門發起的CHARM項目；④德國、瑞典、西班牙、芬蘭、匈牙利和葡萄牙6國合作推動的教育創新項目——IMAILE項目。

選擇以上4個項目的理由如下：①本文研究對象是R&D補貼和PCP，R&D補貼在中國應用廣泛，作為一種傳統工具已基本定型，基于數據收集的便捷性，選擇在中國抽樣有利于提高研究信度，且不會損害研究效度。PCP作為新興政策工具，最早由歐盟提出，相關實踐活動在歐盟也最為活躍，故選擇從歐盟取樣；②基于網絡資料對10個由我國地方政府設立的R&D補貼項目進行篩選，根據項目典型性和數據豐裕度，最終選定中小企業專項和小巨人計劃作為研究項目。本文運用案例研究方法中的理論抽樣原理，兩個案例均來自技術市場發達區域，R&D補貼政策作用過程比較完整，有利于就本文關注的問題進行全面比較；③根據2018年10月歐盟委員會官網發布的信息，已完成的PCP項目為8個，采用電子郵件訪談方式分別對8個項目進行遞進式調研，其中5個項目沒有得到有效回復，根據資料完整性原則，最終選定CHARM項目和IMAILE項目作為本文研究樣本；④最終選定的4個案例(分為R&D補貼組和PCP組)具有組內相似性和組間差異性，為進一步歸納和對比分析提供了素材。4個案例的基本情況和代表性特征如表1所示。

表1 樣本代表性特征描述

2.3 數據收集

本文采用三角化數據收集法，使不同渠道的數據資料相互印證，形成證據三角。案例數據主要來自于訪談、文件和檔案等。多樣化數據來源可以保證數據相互補充和交叉驗證，從而提高案例效度[35]。

對于歐盟委員會官網公布已完成的8個PCP項目，通過電子郵件向8個項目主管方進行三層遞進式訪談，其中CHARM項目和IMAILE項目主管方的回復最為完整有效。對于中小企業專項和小巨人計劃的訪談，項目團隊先后通過面對面、電話、微信和電子郵件4種方式按照數據飽和原則進行多輪訪談。文件和檔案資料主要來自網頁、網絡數據庫，通過搜索項目提案、管理辦法、招標文件、申報書、簡報、新聞報道等信息，剔除重復性資料，共收集文字資料30余萬字。

2.4 數據編碼與分析

綜合Miles & Huberman[36]、Charmaz[37]、Corbin & Strauss[38]的編碼與分析建議，遵循CAQDAS軟件Nvivo12的操作流程，本研究編碼與分析分為以下3個階段：

第一階段：資料整理與初始編碼階段。在這一階段，首先根據來源、形式和所屬案例，將原始數據導入軟件Nvivo 12，然后主要從科技政策過程視角對相關數據進行地毯式逐行編碼(initial coding)，在Nvivo 12具體體現為節點(node)的定義，初始編碼是開放且“扎根數據”的，可以為核心概念性類屬(conceptual categories)的定義提供引導。

第二階段，資料提煉與聚焦編碼(focused coding)階段。在初始編碼的基礎上，根據出現頻率和主題重要性對初始編碼進行篩選，結合數據，通過比較、綜合等方法，進一步完善篩選出來的代碼，將其發展成概念性類屬，在Nvivo 12中體現為節點的精簡、樹狀節點的確定。

第三階段，資料整合與理論編碼(theory coding)階段。這個階段的主要工作是逐步明確概念性類屬之間的關系，對從數據中提取出來的類型重新進行整合，形成具有解釋力的理論性命題，并通過迭代比較數據與理論，以及新框架與既有理論，精煉和驗證本研究提出的理論命題，在Nvivo 12中體現為節點間關系建立和探索菜單相關功能應用。

需要強調的是，以上編碼和分析過程在具體實施過程中不是完全線性的，而是一個反復、交叉、迭代和精煉的過程。

表2 通過聚焦編碼形成的主要類屬

3 案例分析與發現

政策過程是政策設計理念的具體化和程序化，對最終政策效果具有決定性影響[39]，甚至有學者提出應將政策過程視為創新過程的一部分[6]。本文從政策過程視角對R&D補貼和PCP的功能及實現機制進行比較。從圖1可以看出，二者在具體步驟上存在差異，但根據編碼結果均可納入項目篩選機制和項目管理機制兩個過程。項目篩選機制是指從潛在對象中識別、選定研發任務承擔者的過程與方式；項目管理機制是指對研發任務承擔者的創新行為及績效加以管理的過程與方式。

圖1 R&D補貼與PCP的主要政策過程

3.1 項目篩選機制

根據聚焦編碼結果，從篩選主體、范圍、流程和標準4個方面對R&D補貼與PCP進行比較。

3.1.1 篩選主體

中小企業專項由北京市科委主辦，市科委委托北京高技術創業服務中心組織項目受理工作，從市科委專家庫中選聘專家對申報項目進行評審。小巨人計劃由濱海新區科委主管，各功能區管委會科技主管部門對所屬區申報材料進行審核匯總，科委組織專家委員會按照標準進行評審。

CHARM項目篩選主體涉及HA、RWS、評估組、監督組和審批組。HA、RWS分別是英國和荷蘭負責管理道路網絡的政府機構，它們聯合成為訂約當局；項目招標評估分階段進行，每個階段招標由評估組進行審查；監督組監督并確保所有投標評估的公正性；審批組批準相關合同。

IMAILE項目篩選主體包括指導委員會、科學咨詢委員會、項目辦公室、評估組、合同經理和項目經理。指導委員會指導和控制內部進展與合作，對項目進行評估和監督并作出采購決策；科學咨詢委員會由3名成員組成，協助項目評估組審查與項目實施有關的項目成果；項目辦公室是項目總體規劃、監測和溝通的中心；評估組由來自公共采購者的采購員和咨詢委員會的ICT專家組成，負責招標；合同經理和項目經理定期與供應商舉行會議，并進行監控和風險預測。

不難發現，R&D補貼(中小企業專項和小巨人計劃)與PCP(CHARM項目和IMAILE項目)的篩選主體存在明顯區別，主導R&D補貼項目篩選的部門是綜合性創新管理部門，而主導PCP項目篩選的部門則是具體產業管理部門。上述兩類主體在使命、資源和能力方面存在差異且各具優勢，從而為R&D補貼與PCP在創新政策組合中發揮互補作用提供了空間。換言之，篩選主體的異質性為政策工具間的互補性創造了條件和基礎。

3.1.2 篩選范圍

中小企業專項目標是鼓勵和支持北京地區科技型中小企業開展技術創新活動，篩選范圍包括電子信息、生物醫藥、新材料、裝備制造、資源環境與可持續發展、新能源汽車、現代農業、文化科技融合、城市精細化管理與應急保障等領域。小巨人計劃的篩選范圍也列舉了9個高新技術領域。

CHARM項目旨在優化交通管理服務，提升交通管理服務質量，其潛在供應商主要涉及交通運輸領域。IMAILE項目旨在使用PCP識別新技術和服務，滿足歐洲教室對個性化學習的需求，其潛在供應商主要涉及教育領域。

從篩選范圍看，R&D補貼和PCP存在重疊，但二者各具特點：R&D資助項目篩選范圍很廣，幾乎涉及所有重要的高新技術領域，而PCP項目篩選范圍明確、具體。因此，就篩選范圍而言，二者在創新政策組合中的互補性和互替性可能同時存在，考慮到PCP特點鮮明且相對聚焦于產業領域，互補性應該居于主導地位。

3.1.3 篩選流程

中小企業專項篩選流程包括以下4個步驟：①網上初審；②專家評審；③項目立項；④項目備案。獲得立項的企業將獲得一筆用于研發的公共資金。小巨人計劃篩選流程主要包括兩步：第一，進入備選庫；第二，認定。被認定為科技小巨人的企業，同樣將獲得一筆用于研發的資助。

CHARM項目篩選流程分階段進行：①解決方案設計階段，證明解決方案概念的可行性。在該階段，每個項目可獲得時間不超過4個月，最高金額達4萬歐元的支持，采購者從供應商提供的方案中評選出不少于12個優勝者進入第二階段；②原型(prototype)開發階段，選取更有前景的概念開發原型。在該階段，每個項目可獲得最長時間9個月，最高金額達20萬歐元的資助，但只有9個供應商獲得進入第三階段的資格；③產品測試階段，檢驗原型。在該階段，每個項目可獲得最長時間6個月，最高金額達10萬歐元的資助，最終會有兩個方案得到采購者支持。除供應商數量和金額不同外，IMAILE項目的篩選流程與CHARM基本相同。

R&D補貼與PCP在篩選流程上存在明顯區別：R&D補貼項目通常采用“躍龍門”式篩選，即通過綜合性評審之后，企業即可獲得相應資金支持，這種方式被認為存在較大的道德風險[40]；而PCP項目采用“錦標賽”式篩選，即通過分階段多輪篩選，入圍企業獲得相應階段的資金支持，獲得資助的項目逐輪減少，呈現出收斂趨勢?？梢?，PCP一定程度上克服了R&D補貼篩選流程存在的缺陷。因此，就篩選流程而言，R&D補貼與PCP存在明顯互補性。

3.1.4 篩選標準

小巨人計劃根據企業創立期、成長期和壯大期等不同發展階段，設立科技創業、成長助推和創新領軍企業發展3類項目。因此，小巨人計劃篩選標準采用“基本條件+類別條件”的方式?；緱l件包括針對企業科技人力資源、知識存量、主要業務活動和業務領域提出的一般性要求，而類別條件根據不同項目類型分別提出針對營業收入、成立時間和財務規范程度、資格認證等方面明確的要求。中小企業專項分別設置科技創新項目和科技創業項目，采用“基本條件+類別條件”的篩選方式。

IMAILE項目篩選標準分階段進行。在解決方案設計階段，主要針對潛在解決方案的3個維度——技術、經濟和質量進行可行性分析；在原型開發階段，主要考察原型在多大程度上能夠滿足需求方對功能和性能的要求；在產品測試階段，評估不同解決方案在現實測試場景中的表現并分析所測試產品的成本效益比?？梢?，CHARM項目篩選標準與IMAILE項目基本一致。

在篩選資助對象時，R&D補貼和PCP采用的標準比較接近，均關注企業屬性和技術方案屬性，但也存在程度上的差異：R&D補貼更加偏重企業屬性類標準，而PCP更加偏重技術方案屬性類標準。因此，就篩選標準而言，二者在創新組合中既存互補性也存在互替性?？紤]到標準執行過程中存在較大的自由裁量空間，較難對相對強弱程度作出整體判斷。

表3 R&D補貼與PCP篩選機制特征

3.2 項目管理機制

在篩選完成后，R&D任務正式啟動。為確保公共科技資金使用效率和效益，相關方需要對研發過程進行管理。根據聚焦編碼結果，從參與度、監督評價和后續管理3個方面對R&D補貼與PCP進行比較。

3.2.1 參與度

參與度是指提供資金的公共機構(或其代表)作為需求方參與創新的程度。綜合分析多渠道資料發現，在中小企業專項和小巨人計劃中，作為中小企業專項和小巨人計劃的主導者，北京市科委和濱海新區科委幾乎不參與企業具體研發工作。究其原因：首先，由于R&D補貼項目通常沒有十分明確的需求目標，資助方在創新過程中沒有可以發揮“需求拉力”的著力點；其次，科委作為一個綜合性創新機構，其資助的科技項目涉及產業門類十分廣泛，而其自身既沒有能力也沒有動力參與具體創新活動。

在CHARM項目和IMAILE項目中，提供資金的機構幾乎全程參與創新，具體體現為3個方面：在需求分析方面，采購方提出相對明確的功能需求和研發目標；在技術設計方面，采購方與創新方頻繁互動，為技術方案完善發揮自身在需求信息和應用環境信息方面的優勢；在成果優化方面，采購方提供有關研發成果應用效果的反饋信息，為創新方對研發成果的迭代升級、推廣擴散提供支持。資助方積極參與研發過程，一方面為項目目標順利實現提供幫助，另一方面可以為研發成果商業性開發奠定基礎。

相對R&D補貼項目，PCP相關主體參與創新的深入和廣度明顯更高，這種參與對提高創新成功率具有獨特價值，也是PCP這一新興工具的重要潛在優勢，一定程度彌補了R&D在這方面的不足。因此，就參與度而言，在創新政策組合設計中PCP對傳統R&D補貼具有重要互補價值。

3.2.2 監督與評價

在中小企業專項和小巨人計劃中，主管機構主要采用中期檢查和結題驗收方式對項目進展進行監督。主管方要求項目承擔單位填寫制式中期檢查表和結題報告以獲取信息。在中期檢查表中，通常包括項目已經取得的進展和需要進一步解決的問題等內容。在結題報告中，通常包括研究成果和后續開發、推廣計劃等內容。信息真實性與方案可行性審查一般采用專家會議評審方式，同時以專家意見的形式對項目承擔者進行信息反饋。根據相關訪談反饋結果，這種監督方式提供了一個正式信息溝通通道，但對于過程中道德風險防控的作用有限。

CHARM項目和IMAILE項目分階段設置評價目標。在項目推進過程中，主管機構實時收集信息、評估進展、反饋意見，確保各階段目標得以實現。以非常明確的目標為導向，為項目監督提供可靠的標準和依據。分階段設置目標，可以使項目主管機構有效控制項目推進節奏和方向。另外，由于監管的主管機構是專業機構(而非綜合性創新機構)，專業主管機構信息不對稱程度相對較低，從而有能力更好地控制由于創新主體機會主義行為帶來的道德風險。

總體來說，R&D補貼與PCP的監督和評價機制有不少共同點，但PCP設計更加精準細致，能夠更有效地防控項目承擔者的道德風險。因此，就監督和評價而言，R&D補貼和PCP兼具互替性和互補性，但二者相對強弱程度難以判斷。

3.2.3 成果后續管理

在中小企業專項和小巨人計劃中，盡管有不少資助成果成功商業化的案例，但總體而言，不注重對成果的后續管理與開發。出現上述情況，可能的原因如下：第一，項目通常沒有設定明確的應用目標，成果針對性和應用性不強；第二，部分項目以提升科技型中小企業創新能力為主要目標，對某一研發項目的資助只是實現上述目標的載體和手段，例如小巨人計劃以培養科技型“小巨人”企業為目標，從而提升區域創新能力；第三，由于項目成果高度專業化且涉及領域眾多，北京市科委和濱海新區科委作為綜合性創新管理部門，通常不具有對成果進行后續開發、推廣的資源和能力。

在CHARM項目和IMAILE項目中，十分注重對研發成果的后續管理，具體體現在：首先，項目研發目標明確具體，分別為改善交通管理服務和滿足21世紀歐洲對個性化學習的需求，研發成果為產品原型(prototype)，而原型與最終商業化應用仍有相當長的距離，因而研發成果后續管理成為項目目標的自然延伸；其次，項目采用逐輪篩選的“錦標賽制”，研發成果逐漸向應用方向收斂，這種機制設計為研發成果后續開發和推廣奠定了良好的基礎；最后，項目采購方是專業公共機構，具備助力項目成果后續開發、推廣的相關資源和專業能力。

不難發現，PCP與R&D補貼在成果后續管理方面存在較為明顯的差異：相對R&D補貼不注重成果后續管理，PCP則設計了完整的后續成果管理流程和機制。因此，就成果后續管理而言，在創新組合設計中，PCP對R&D補貼具有較大的補充價值。

表4 R&D補貼與PCP管理機制特征

4 結語

4.1 研究結論

本文通過兩組案例歸納分析，對R&D補貼與PCP的項目篩選機制和項目管理機制進行比較，綜合各維度分析結果，得出如下結論：

(1)PCP是一種典型需求方創新政策工具。作為創新政策工具，R&D補貼和PCP在形式上十分相似——均采用研發資助方式助力創新，但PCP在政策設計理念上有一個重要創新，即引入需求拉力，這種拉力具體體現為：①主管機構專業化，由具備需求信息和應用環境信息優勢的專業化機構選擇研發主體與管理項目，為需求方參與創新創造條件；②研究目標具體化，PCP項目以明確的市場需求缺口為基礎，在項目發起階段就對研發成果提出明確的功能需求；③參與創新常態化，PCP的主管機構具有參與創新的強烈動機(對需求滿足的期待)和能力(具有需求方的信息優勢)，在研發過程中與研發主體頻繁互動，對明確創新方向、提高創新效率具有至關重要的影響；④成果管理全周期化，研發成果(例如“原型”)只是創新鏈條中的一個中間環節，與商業化應用仍有相當長的距離，由于PCP項目以滿足市場需求缺口為目標，因而項目資助方十分關注項目成果開發與推廣，會通過繼續資助、PPI等其它政策工具接續助力創新。

(2)PCP在政策實施機制設計上更加精準。若假定R&D補貼和PCP所干預的知識生產具有應用導向性，二者則確有共性：通過修正研發投資的外部性，增加對某一尚未被充分滿足的市場需求的創新供給。但是，兩者也各有側重：R&D補貼以提升資助企業某一領域研發能力為直接目標，而PCP以開發針對某一市場需求缺口的產品或服務為直接目標?；谶@一認識，本文認為，PCP的政策實施機制設計更加精準，其精準性體現在以下兩個方面：①PCP項目采用“錦標賽制”——針對同一市場需求，通過逐輪淘汰獲得資助的研發主體，推動研發成果不斷向市場應用方向收斂。在市場目標明確的情況下，這種制度設計無疑可以提高公共科技資源使用效率；②與R&D補貼相比，針對PCP主管機構的激勵設計更加有效。PCP項目成果與采購方所在產業領域需求直接相關，因而PCP采購方具有更強的動機監督和參與項目實施，同時其自身能力——擁有與專業領域相關的信息、知識和資源，可以為其監督和參與行為提供有利條件。

(3)R&D補貼與PCP同時存在互替和互補關系。綜合項目篩選和項目管理機制7個維度的比較結果看，R&D補貼與PCP政策對創新鏈施加的影響，以及在篩選范圍、篩選標準和監督與評價維度方面存在一定的相似性。因此，二者具有一定的互補性。就政策設計而言，具體來說，R&D補貼和PCP均有利于緩解中小型科技企業創新融資約束，如果政策設計者的著眼點是糾正因外部性導致的經濟系統中創新投資不足，則可二者任選其一，即二者可以在一定程度上互替。值得關注的是二者的互補性，即R&D補貼和PCP存在明顯差異(尤其在篩選主體、篩選流程、參與度和成果后續管理維度上)且各具特點。具體來說，PCP的優勢在于“點的突破”，在需求明確和主管機構具備相應的專業能力時，政策設計者應選擇PCP，以發揮其方向性和精準性方面的特長，從而加快推動研發成果商業化；R&D補貼的優勢在于“面的超越”，在需求不明確或缺乏專業化主管機構時，政策設計者應選擇R&D補貼政策，以發揮其綜合性、包容性方面的特長，從而助力企業乃至區域創新能力提升。需要特別說明的是，相對于R&D補貼而言，PCP發揮其需求拉力和精準優勢需要付出額外成本。例如，某些已經習慣運用R&D補貼的公共機構，改用PCP這一政策工具可能存在能力方面的缺口，因而需要投入資源以提升組織能力。即使具備使用PCP的能力，與R&D補貼項目相比，PCP項目也需要投入更多的時間和資源，才能達到預期目標。

4.2 理論貢獻與政策含義

現有研究對R&D補貼的政策價值、作用機理和政策過程的認識已相當深入，而PCP研究仍處于起步階段。在相關研究的基礎上，本文理論貢獻如下：

(1)深化了對PCP政策過程和作用機理的理論研究。作為一種新興創新政策工具，對于PCP的性質和作用機理，學者們仍存在較大爭議。例如，Edler & Georghiou[17]、Georghiou等[41]認為，PCP屬于需求方政策，在前期文獻中甚至將PCP視為PPI的一個子類；Edquist & Zabala[42]則認為，將PCP視為供給方政策更貼切，并提出應將PCP項目視為競爭前(pre-competitive)研發項目，因而不宜將其貼上創新采購工具的標簽。本文認為，判定一種創新政策工具是否屬于需求方政策，關鍵看技術篩選、項目管理中需求方是否發揮了主導作用。根據本文分析，不難發現，需求方的確發揮了主導作用。因此，本文認為，PCP為需求方創新政策工具。進一步說，突出PCP作為需求方政策的價值，為PCP躋身重要創新政策工具之列提供了合理的解釋。

(2)豐富了創新政策組合概念內涵和設計策略。盡管政策組合這一概念在創新政策設計中得到越來越多的重視，部分學者甚至對設計政策組合需要遵循的一般原則進行了探討[43,44]，但政策工具選擇和配置方法研究仍相當欠缺[45]。Flanagan等[6]提出，對創新政策組合的研究要重點關注創新政策組合內各工具間的替代和沖突(tradeoffs and tensions)關系。本文通過對比分析R&D補貼和PCP，揭示二者在內在機制和政策過程中的異同，并明確指出二者在項目篩選機制和項目管理機制中存在的互補與互替關系。

4.3 啟示

本研究結論對我國進一步完善科技創新體系和優化創新政策組合具有如下啟示：

(1)積極引入和學習國外新興創新政策工具，有利于擴大創新政策“工具箱”。新政策工具(尤其具有獨特政策價值的工具，例如PCP)的引入，增加在創新政策組合設計中的選擇空間，為改善創新政策績效提供了可能。

(2)在政策組合設計中，要充分識別每種政策工具的本質屬性和顯著特征。本文對于R&D補貼與PCP在篩選主體和篩選范圍的比較分析，為確定PCP的適用范圍提供了依據。關于篩選標準、篩選流程、參與度、監督與評價及成果后續管理的分析，為PCP發揮其獨特的政策價值提供了指導。

需要強調的是，盡管本文采用三角化數據收集方法，但由于項目預算、調查方式(CHARM項目與IMAILE項目資料主要通過電子郵件訪談和二手資料獲得)、文化差異等方面的原因，可能會對本項目內容效度有一定影響。此外，本文針對R&D補貼和PCP分別選擇了兩個案例，但與大樣本研究相比，研究結論的外部效度仍存在一定的局限。例如，本文案例均來自技術市場成熟的發達地區，盡管結論對欠發達地區創新政策也具有重要啟示，但在政策設計中要充分考慮自身市場需求和技術基礎。隨著各國PCP政策實踐增加，未來可以調查更多的PCP項目，并采用定性比較分析(QCA)等方法對本文結論進行進一步檢驗和修正。