前回エントリで紹介したエルメンドルフらの論文では、研究開発の効果を測る論文としてGulloらの表題のNBER論文（ungated版へのリンクがある著者の一人のページ）を参照していた。論文の原題は「Estimating the Economic and Budgetary Effects of Research Investments」で、著者はTheresa Gullo（Arbroath Associates*1）、Benjamin Page（Urban-Brookings Tax Policy Center*2）、David Weiner（同）、Heidi L. Williams（ダートマス大）。
以下はその要旨。
Many US federal agencies model the economic and budgetary effects of research and development (R&D) investments -- both public R&D and private R&D -- as if R&D were the same as any other form of investment, such as physical capital investment. However, in recent decades a broad base of evidence has developed suggesting that such modeling may result in projections that are not well-aligned with the actual economic and budgetary effects of R&D investments. In this paper, we attempt to synthesize the economic evidence relevant to estimating the economic and budgetary effects of R&D, and examine how and where this research literature could potentially be incorporated into the standard projections produced by various federal agencies.
（拙訳）
多くの米国の連邦機関が、官民両方の研究開発投資の経済ならびに予算への効果を、研究開発が物理資本投資など他のあらゆる投資形態と同じであるかのようにモデル化している。しかしここ数十年、エビデンスの幅広い基盤が構築され、そうしたモデル化が、研究開発投資の実際の経済と予算への効果とあまり上手く整合しない見通しを出すことが示唆されている。本稿で我々は、研究開発の経済と予算への効果の推計に関連する経済的エビデンスを合成し、そうした研究がどこでどのように様々な連邦機関が生み出す標準的な見通しに織り込むことができるかを調べる。
この論文では、連邦政府が資金拠出する研究開発と生産性との関係を推計した研究として、政府の研究開発の収益率：米国の予算割り当てショックの実証結果 - himaginary’s diaryで紹介したFieldhouse＝Mertensと並んで、LSEのArnaud Dyevreによる「Public R&D Spillovers and Productivity Growth」という論文を参照しており、両者は実証手法はかなり違うが定量的に似たような結果を出している、と評価している。以下はDyevre論文の要旨。
Does the source of Research and Development funding, public or private, matter for aggregate productivity growth? Using a novel firm-level dataset with patent and balance-sheet information covering 70 years (1950-2020), I estimate the impact of the decline in public R&D in the US on long-run productivity growth. I use two instrumental variable strategies–a historical shift-share IV and a patent examiner leniency instrument–to estimate the impact of the decline in public R&D on the productivity of firms through technology spillovers. I find that a 1% decline in public R&D spillovers causes a 0.03 to 0.08% decline in firm TFP growth. Public R&D spillovers appear to be two to three times as impactful as private R&D spillovers for firm productivity. Moreover, smaller firms experience larger productivity gains from public R&D spillovers. I calibrate a model of growth with heterogeneous firms which suggests that the decline in public R&D can explain around a third of the decline in TFP growth in the US from 1950 to 2017, and a third of the rise in size inequality between firms over the same period.
（拙訳）
研究開発資金源が官民のどちらであるかはマクロの生産性成長にとって重要だろうか？ 70年（1950-2020）に亘る特許と貸借対照表の情報の新たな企業レベルのデータセットを用いて私は、米国の公的研究開発の減少が長期の生産性成長に与えた影響を推計した。私は、時系列のシェアの変化の操作変数*3と、特許審査官の寛大さの操作変数*4という2つの操作変数手法を用いて、公的研究開発の減少が技術波及を通じて企業の生産性に与えた影響を推計した。公的研究開発の波及の1%の減少が企業のTFP成長の0.03から0.08%の低下を引き起こすことを私は見い出した。企業の生産性にとって、公的研究開発の波及は、民間研究開発の波及の2から3倍の影響があるように見える。また、中小企業の方が公的研究開発の波及から大きな生産性利得を得る。企業が不均一な成長モデルをカリブレートしたところ、公的研究開発の減少は1950年から2017年の米国のTFP成長の低下の約1/3、ならびに同期間の企業規模格差の拡大の約1/3を説明した。
*1:cf. linkedinサイト。
*2:cf. Urban-Brookings Tax Policy Center | Brookings。
*3:本文では「Identification comes from a historical shift share instrumental variable setting (SSIV), where I combine firm-level shares of exposure to R&D funded by US federal agencies with R&D funding shocks induced by geopolitical factors (such as wars, the Space race, the 1973 oil shock, etc.). Exposure shares are defined by the overlap in technologies in which a public agency and a company are active. The identifying assumption is that firm-level outcomes are orthogonal to the federal funding shocks conditional on time, industry, geography and lagged firm controls.」と説明している。
*4:本文では「I exploit the random allocation of patent applications to patent examiners of varying leniency to create measures of exposure to technology spillovers driven uniquely by this ‘patent lottery’. This instrument is inspired by earlier work on judge leniency (Kling, 2006) and has been extensively used in the innovation literature (Gaule, 2018; Sampat and Williams, 2019; Feng and Jaravel, 2020). In contrast to previous studies, I use the patent lottery to instrument a firm’s exposure to spillovers rather than its own patent grant decision. The identification assumption is that the variation in leniency at the examiner level is not correlated with the outcomes of firms that benefit from the spillovers of the reviewed patents.」と説明している。
