让补贴有效：规则与自由裁量的权衡

政府对企业投资补贴的分配应采取客观规则还是政治自由裁量？这一问题在工业政策制定中至关重要，但缺乏基于因果效应的严格实证评估。本文利用意大利最大企业投资补贴计划 L488/92（1996-2007 年间资助 77,000 个项目、总预算约 260 亿欧元）的独特制度特征——项目评分由客观指标（"规则"）和地方政客优先级评分（"自由裁量"）两部分加总构成，且资金按评分排名从高到低分配直至预算耗尽——构建了理想的断点回归（Regression Discontinuity, RD）设计。研究方法有三大创新：首先，利用机器学习方法分解两项子评分的相对权重，发现自由裁量评分倾向于偏袒规模较小、补贴需求更大、位于经济弱势地区的企业；其次，在 RD 框架内应用 Angrist and Rokkanen (2015) 的方法，将处理效应从临界值附近的"服从者"外推至全部分数分布的"次边际企业"，系统刻画了处理效应异质性；第三，构建反事实分配方案，量化两种极端政策（纯规则 vs 纯自由裁量）的成本效益。主要发现包括：获得补贴的企业在补贴期三年内投资增长 43%，就业增长 11%，并在补贴结束后的三年继续扩大至 17%；经当地劳动力市场溢出效应检验后，就业增长为净增长而非挤出；但平均每个新增就业成本高达 17.8 万欧元，且存在显著的地域差异（北部 6.8 万 vs 南部 24.1 万）。核心结论是：高客观评分和高自由裁量评分的企业都实现了更大的就业增长，但高自由裁量企业因规模更小、补贴需求更大而导致单位就业成本更高。反事实模拟表明：如仅依赖客观规则分配，每个新增就业成本降低 11%；如仅依赖政治自由裁量，成本将增加 42%。在南部的经济弱势地区，政治自由裁量的效率损失尤为严重。如能直接按个体处理效应分配补贴（最优分配），单位成本更可降低一半以上。