针对欧盟东部落后地区的基于地区的投资激励措施和技术升级：来自意大利梅佐佐尼奥鲁（Mezzogiorno）地区的省一级创新活动数据

《Economic Modelling》：Place-based investment incentives and technological upgrading in lagging EU regions: Province-level evidence on inventive activity from Italy’s Mezzogiorno

　　•基于地方的税收抵免政策使影响加权的专利申请数量增加了52.5%。•专利数量和本地发明者基础并未可靠地扩大。•在较落后的省份和某些特定技术领域，收益最为显著。•资本升级和跨地区合作发明伴随着这些收益。•需要技能和研发政策来促进区域创新。

引言：针对机械和设备的基于地方的激励措施能否提高落后地区的创新活动的技术影响力？这一问题不仅仅与本文研究的特定政策相关。政府越来越多地使用地理定位的税收抵免、投资补贴、企业园区及相关工具来刺激私人资本形成并减少持续存在的空间差异。这些政策的成功通常通过投资、就业、企业选址或生产率来评估。然而，关于这些政策是否也能改变本地创新活动的技术内容和影响力，我们了解得相对较少。这种区别很重要，因为创新活动可以在两个方面产生响应：一方面，政策可以增加参与创新活动的项目或个人数量；另一方面，它可以使得已经活跃的企业和个人产生更具技术影响力的成果，而无需大幅增加参与度。第一种情况需要建立或扩展研究团队、技能和知识生产能力；第二种情况则可能更快实现，因为新的机械和设备能够补充现有的能力、项目和合作关系。因此，确定哪种机制起作用对于理解基于地方的政策能够实际实现的目标至关重要。

现有文献并未提供明确的答案。大多数关于基于地方的商业激励措施的研究都集中在就业（Neumark和Kolko，2010年；Criscuolo等人，2019年）、生产率（Kline和Moretti，2014年）、企业选址（Devereux等人，2007年）或投资（Chirinko和Wilson，2008年；Corinth和Feldman，2024年）等方面。另一类研究则关注更直接干预知识生产政策，包括研发补贴、研发税收抵免、大学以及公共或私人研究机构（Eini?，2014年；Rao，2016年；Valero和Van Reenen，2019年；Robbiano，2022年）。这些干预措施通常能降低研究成本或扩大本地知识基础设施。

关于创新产出的证据则更加多样化。研发税收激励措施与研究支出、产品和工艺创新、专利申请数量以及其他创新绩效指标的增加有关，但其效果取决于项目设计及所考虑的结果（Czarnitzki等人，2011年；Cappelen等人，2012年；Dechezleprêtre等人，2023年；Melnik和Smyth，2024年）。对于更广泛的投资激励措施，证据则不够确凿，因为这些措施并不直接补贴知识创造。它们可能促进对特定技术和互补投入的采用，但也可能资助替代性投资、产生意外收益，或者重新分配活动而不增强创新能力（Ke等人，2025年）。因此，是否有广泛的投资激励措施能够提高区域创新能力仍是一个开放的实证问题。政策的效果也可能取决于其实施的地域。创新活动，尤其是具有技术影响力的创新，具有地理集中度，因为不同地区在获取技能、研究机构、专业供应商和合作网络方面存在显著差异（Esposito，2023年）。这些空间差异对基于地方的投资激励措施会产生不同的预测结果：初期创新体系较强的省份可能更能将新资本与现有知识和吸收能力结合；相反，结构较为薄弱的地区由于过时的资本、市场准入受限或融资约束较少，可能获得更大的边际回报。此外，不同技术和行业领域的响应也可能不同。Pavitt（1984年）提出的分类法旨在解释不同行业之间技术变革的来源、方向和组织形式，而非评估发明的质量。后续修订强调了内部研发、供应商、生产规模、信息和嵌入技术的不同作用（Bogliacino和Pianta，2010年；Bogliacino和Pianta，2016年）。因此，针对机械、设备和工厂的激励措施在基于科学的、供应商主导的、专业供应商依赖的以及规模和信息密集型活动中的创新效果可能会有所不同。研究这些政策和技术的双重维度对于判断其有效性以及效果的具体表现方式至关重要。

本文通过意大利针对梅佐焦尔诺地区的投资税收抵免政策来探讨这些问题。该政策从2016年至2019年实施，给予企业在援助区域的初始新机械、设备和工厂投资税收抵免，即意大利的梅佐焦尔诺地区。该措施由2015年12月28日第208号法律（第1条，第98-108款）引入，具体操作规则要求向意大利税务局报告相关信息，并在税后用于补偿。与研发税收抵免不同，符合条件的支出不必包含研究活动；不同于许多自主审批的补助金，该措施基于预定义的地理、资产、企业规模和援助强度标准。因此，这一政策提供了一个理想的情境，用于检验基于规则的资本使用成本降低是否能够影响那些存在结构性劣势地区的创新活动。

经济逻辑很简单，但其影响并不明确：一方面，通过降低资本成本，税收抵免可能缓解投资限制，促进新设备和互补投入的采用；如果实物资本能够补充现有知识，这些变化可能使企业能够开展技术要求更高的项目，改进生产流程，并利用投资所在地内外的专业知识。在这种情况下，政策可能首先影响现有创新主体的创新影响力。如果税收抵免主要补贴本会发生的投资，替换现有资产而不增强知识创造能力，或者缺乏足够的吸收能力，其对创新的影响可能有限。此外，尽管落后地区可能有更大的追赶空间，但它们也可能缺乏将新资本转化为有价值创新成果所需的技能和创新基础设施。因此，平均效果的方向及其地域分布必须通过实证研究来确定。

分析结合了欧洲专利局的专利数据与ARDECO数据集中的区域经济信息，涵盖了1980年至2019年间91个意大利NUTS-3级别的省份。专利在发明者之间按比例分配，因此涉及多个省份的发明申请会分摊到相应区域，而不会在每个省份单独计算。主要结果是按向前引用次数加权的每人专利数量，这些引用次数反映了创新成果后的技术影响力。文章还直接考察了按人计的向前引用次数、未加权的专利数量以及发明者数量。通过比较这些结果，可以区分引用相关影响的变化与专利申请量和发明者基础变化之间的关系。

识别因果关系主要依赖于符合条件的南方省份与不符合条件的意大利省份之间的差异对比（DiD）。由于资格是由行政决定的，因此逆向因果关系不是主要问题。关键问题是：如果没有这项税收抵免，梅佐焦尔诺地区和中部-北部地区是否会有类似的创新活动变化。鉴于这两个地区在创新、收入、就业、劳动力成本和生产结构上的长期差异，这一点无法自动假设。因此，基线模型结合了省和年份的固定效应以及时间和预设区域特征之间的相互作用。文章还使用了Rambachan和Roth（2023年）开发的事件研究和敏感性分析方法。合成DiD方法通过赋予控制省份和处理前组更重的权重来构建替代性反事实情景；倾向得分匹配的DiD方法则将比较对象放在初始创新活动和经济特征更相似的省份上。在这些方法中，当处理组和控制组在初始水平上有显著差异时，它们的结果特别具有参考价值。

首选的完全控制DiD估计显示，该政策使按向前引用次数加权的专利申请数量增加了0.422对数单位，相当于约52.5%。SDiD和PSM-DiD的估计值也非常接近，分别为0.402和0.448对数单位。事件研究显示，在处理前主要结果没有统计学上的显著差异，但从实施年份开始效果呈正向变化；敏感性分析表明，结果在中等程度的偏离平行趋势情况下仍然成立。这一比例效应在经济上是有意义的，但必须结合梅佐焦尔诺地区初始创新活动水平较低的情况来解读。在政策实施前，符合条件的省份每百万人产生的按向前引用次数加权的专利数量约为93项，而对照组为约663项。根据首选估计，处理组后的数量约为每百万人142项。因此，该政策相对于初始水平有显著提升，但仅缩窄了原始差距的约9%。结果表明符合条件的地区发生了技术升级，而非与中部-北部地区的快速趋同。创新结果的对比提供了文章的主要解释：按每人计算的前向引用次数增加了约55.4%，而未加权专利数量和发明者数量的变化不大且不稳定。税收抵免似乎增强了创新活动的技术显著性，但并未显著增加专利申请量或参与创新的人数。它支持了现有创新主体的升级，但并未迅速扩大区域创新基础。

企业层面的证据显示，同一政策在不同领域（如有形投资、税收抵免和就业）带来的效果更为明显（Andini和D’Ignazio，2025年）。在省级层面，税收抵免与每员工更高的资本存量、每员工多工作的2.6%小时数、更低的单位劳动力成本以及跨地区合作发明的增加有关。这些简化结果并未明确因果关系，但表明引用相关的效应伴随着资本深化、生产方面的调整和更广泛的合作网络。异质性结果进一步表明，响应具有选择性而非普遍性。引用加权效应集中在仪器、化学和其他技术领域，以及基于科学、供应商主导和规模及信息密集型行业中。初始创新水平较低、可访问性较差和生产能力较弱的省份，引用加权效应更为显著。联合按技术和行业进行的分析表明，不同南方地区的引用相关收益因技术和行业专业化不同而有所差异。这些比较具有探索性，但它们表明，仅有地域或技术构成无法完全解释整体效果。

一系列稳健性检验进一步验证了结果的可信度：即使在技术领域和申请年份对引用进行标准化处理、极端引用值被剔除、最新一轮专利数据被排除、使用申请者而非发明者的地理位置进行专利区域划分、去除最大申请者、以及仅考虑地理上一致的申请者-发明者记录或公司申请者时，结果仍保持一致。这些检验表明，结果并非由引用测量、专利分配、随意的处理分配或一般性国家冲击单独驱动。本文在四个方面丰富了现有文献：首先，它将基于地方的投资激励研究扩展到就业、投资、企业选址和生产率之外，提供了结构落后地区的区域创新成果的省级证据；其次，它表明针对有形投资的政策可以影响创新活动的技术影响力，而不必增加专利数量或发明者数量。本文对“升级”与“扩张”之间的区别进行了深入探讨，这一区分是本文的核心贡献。第三，本文通过表明技术意义上的进步也可能出现在结构较为薄弱的地区，而不仅仅局限于成熟的创新中心，从而为创新地理学的研究做出了贡献。第四，通过结合技术、行业和区域的异质性以及生产侧和协作方面的成果，分析展示了不同地方生产结构和技术体制下的响应机制。研究得出的证据不仅仅适用于意大利的情况，也适用于那些在资本存量、可及性、吸收能力和创新系统深度方面面临类似限制的欧盟落后地区。这一结论实际上超出了意大利南部地区的范畴，适用于其他落后地区。西班牙南部、希腊、葡萄牙以及几个东欧收敛地区的资本存量薄弱、可及性有限和创新体系不发达的问题与意大利南部的情况相似，它们都面临着提升创新绩效的政策挑战。证据表明，基于规则的投资激励措施可以在一定程度上支持技术升级，尤其是在已有一定创新能力的基础上；然而，这些措施本身难以构建一个全面创新生态系统。专利数量和发明家数量的提升效果并不显著，这表明还需要采取其他补充措施来支持技能发展、研发能力、研究基础设施、校企合作、管理能力以及无形资本的投资，以更广泛地传播创新活动。

本文的其余部分安排如下：第二节描述了制度背景、数据来源和实证研究方法；第三节介绍了主要研究结果、动态分析、异质性分析、生产侧和协作方面的成果以及模型的稳健性检验；第四节对本文的结论进行了总结，并讨论了其对地方政策和欧盟凝聚力政策的影响。

**政策背景和制度细节**
意大利2016年的《稳定法》（2015年12月28日第208号法律，第1条第98-108款）引入了针对意大利南部地区的投资税收抵免政策，旨在刺激这些地区的私人资本形成。该政策适用于2016年1月1日至2019年12月31日期间进行的投资，并针对位于意大利南部地区（坎帕尼亚、普利亚、巴西利卡塔、卡拉布里亚、西西里以及莫利塞和撒丁岛）的受援助区域内的生产单位。

**主要结果**
表2利用四种互补性的成果指标和一系列逐步严谨的实证方法，总结了意大利南部地区投资税收抵免对区域创新活动的估计影响。A面板和C面板关注与引用相关的创新活动维度，而B面板和D面板分别关注专利申请数量和当地发明家群体的规模。第(1)至(4)列反映了方程(1)和(2)中的差异-in-differences（DiD）设定，第(5)列和第(6)列则展示了其他相关结果。

**结论**
本文探讨了针对特定地区的有针对性的投资激励措施是否能够提升结构上的落后地区的创新绩效。研究采用了1980至2019年间91个NUTS-3级别的省份的数据，并采用了差异-in-differences（Difference-in-Differences）设计，同时结合了动态分析和替代性反事实分析方法。研究结果表明，这种政策的作用更多体现在技术升级上，而非仅仅是创新范围的扩大。

**关于论文编写过程中的AI技术使用**
在撰写本文期间，作者使用ChatGPT工具识别并修正了语言错误和拼写错误。使用该工具后，作者对内容进行了必要的审查和修改，并对最终发表的文章内容负全部责任。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

**致谢**
作者在本文的研究、撰写和发表过程中未收到任何财务支持。作者感谢编辑、副编辑以及两位匿名审稿人的建议和评论，这些意见大大改善了论文的质量。

**西蒙·罗比亚诺（Simone Robbiano）**