高校科技成果轉化效率研究

林青寧，毛世平

(中國農業科學院農業經濟與發展研究所，北京 100081)

0 引言

科技成果轉化需要多主體參與、全要素設計、全鏈條部署，要推動高校和科研院所建立一批專業化的技術轉移機構。高校作為中國科技創新的知識主體，其研發活動貫穿整條創新鏈，學科建設基本覆蓋各國民經濟行業，在研發人才、重點實驗室、研究中心等方面的優勢是企業等創新主體所不具備的。發達國家高校在科技成果轉化方面發揮了重要作用，也形成了較為完善的高校科技成果轉化模式。

近年來，中國高校的科技成果轉化工作取得了長足的進步，科技創新制度逐漸趨于完善，也均設立了較為科學的科技成果轉化部門，每年全國高校科技成果轉化數目保持在8000項左右，承擔國家25%左右的科技成果轉化工作。單從數量來看，中國高校科技成果轉化工作開展順利，且效果顯著。然而中國高校的科技成果轉化率僅有20%、專利轉化率僅為5%，最終能實際投入生產應用的科技成果轉化率更低，與發達國家差距明顯，基于此，國內學者針對高校的科技成果轉化工作開展了一系列研究。谷德斌等[1]基于對高校科技成果轉化制約因素的研究，認為高校科技成果轉化工作應在自身建設的基礎上，加強與政府以及企業的協同。康曉梅[2]提出了強化激勵、加強協同合作、優化管理機制以及引入中介機構等提高高校科技成果轉化率的舉措。胡罡[3]研究發現政府支持高校建院顯著促進了高校科技成果轉化率。馬曉軍等[4]認為中國高校科技成果轉化存在轉化率低、外部環境不完善以及產業化應用率低等問題，并提出了加強協同創新以促進轉化率提高的建議。除此之外，現有研究認為中國高校科技成果轉化存在的問題還包括轉化過程缺乏連貫[5]、目標導向不明確[6]、科技成果難以對接企業[7]以及高校科技成果轉化缺乏動力[8]等，并相應提出了建立多樣化中介機構、建立健全市場導向評價機制、強化企業科技成果接受能力以及轉變高校科研評價機制等政策建議。現有關于高校科技成果轉化的實證研究相對缺乏，主要集中在使用非參數方法測算分析高校科技成果轉化效率[9,10]。國外有關高校科技成果轉化(技術轉移)的實證檢驗較多，主要分為兩類，一類是對高校技術轉移效率進行測度，主要使用方法包括非參數方法DEA[11-13]以及參數方法SFA[14]，并在效率測度的基礎上對效率進行分析，主要結論諸如美國高校技術轉移效率高于英、法等國技術轉移效率等。二類主要是研究影響高校技術轉移效率的影響因素，高校是否有醫學院[14]、行業發展情況[15]、激勵許可機制[16]、高校規模[17]以及產業化進程[18]顯著影響高校科技成果轉化效率。

綜上，現有研究為本文提供了重要參考，研究也較為完善，但仍存在需要改進的地方：第一，國內研究多以理論分析為主，實證研究較為缺乏。第二，國外實證研究較為充分，但標準非參數方法(DEA)以及參數方法(SFA)僅僅考慮研發活動初始投入與最終產出，未對科技成果轉化內部過程進行闡述、剖析，因此其結果的準確性值得商榷。第三，在高校科技成果轉化影響因素分析中，缺乏動態考慮。基于此，本文通過構建網絡DEA模型，以解決標準DEA及SFA未考慮 “中間科技成果再投入”以及 “原始投入分配”的問題，進而測度中國高校科技成果轉化效率，并檢驗其空間收斂性，最后基于創新生態系統視角，構建空間誤差模型實證檢驗其影響因素。

1 高校科技成果轉化效率測度及空間收斂性分析

1.1 網絡DEA模型

考慮高校科技成果轉化活動的結構，高校首先通過創新鏈前端的基礎研究產生專利、專著以及科技論文等成果；其次，高校會自行轉化或協同企業等主體對相應的科技成果進行試驗開發，使其向現實生產力轉化，這是高校科技成果轉化的全過程，這一過程由圖1進行簡單描述。

圖1 高校科技成果轉化活動流程

從圖1可以看出，高校科技成果轉化活動包括創新鏈前端的研發、產業化以及銷售等，這些不同環節構成了高校科技成果轉化的 “黑箱”。假設不考慮中間產出這一環節，僅使用創新鏈前端的 “研發人員全時當量”與 “研發經費投入”兩個投入變量，創新鏈后端的 “簽訂合同數”與 “技術轉讓收入”兩個產出變量，使用標準的DEA模型便可以測度高校科技成果轉化效率，然而實際過程中，還有 “中間科技成果再投入”以及 “原始投入分配”兩個關鍵問題的存在，這樣標準DEA模型測算的效率準確性便值得商榷，標準DEA模型亦無法動態性的反映高校科技成果轉化活動。因此，有必要使用網絡DEA模型，將兩個階段關聯起來。

假設高校科技成果轉化第一階段投入為Xi=(x1i,x2i,…，xni)T,產出為Zi=(z1i,z2i,…，zmi)T,第二階段的投入為第一階段的產出Zi=(z1i,z2i,…，zmi)T,產出為Yi=(y1i,y2i,…，ywi)。基于此，本文借鑒葉銳等[19,20]的方法，構建網絡DEA模型，具體形式如下：

(1)

測算兩階段科技成果轉化效率的網絡DEA模型構建如下：

(2)

其中，測算高校科技成果轉化效率的投入產出指標如圖1所示。

1.2 高校科技成果效率空間收斂性分析

在網絡DEA方法介紹的基礎上，本文使用MAXDEA7.6對高校科技成果轉化效率進行測度，結果表明：高校科技成果轉化效率相對較低；樣本高校平均科技成果轉化效率僅為0.127，最大值為0.786，最小值為0.0003，標準差為0.159，高校科技成果轉化效率的集中分布區間為(0，0.200)。以上分析說明，高校科技成果轉化效率處于較低水平，且大部分高校的科技成果轉化效率極低，因此研究其科技成果轉化的路徑優化問題具有重要意義。

在對高校科技成果轉化效率進行總體分析的基礎上，本文著重分析其空間收斂性。基于此，文章首先使用stata15.0測度不同年份高校科技成果轉化效率的莫蘭指數I，I可以判斷相關數據是否適用于空間計量方法并考察其空間集聚效應。I的計算方法如下：

(3)

I的取值區間為(-1，1)，0以上表示存在空間正相關，0以下表示負相關，結果見表1。

表1 高校科技成果轉化效率莫蘭指數

由表1可知，高校科技成果轉化效率莫蘭指數均為正數，且p值均小于0.1，說明高校科技成果轉化效率存在顯著的空間正相關關系，這為高校科技成果轉化效率影響因素研究使用空間誤差模型進行實證檢驗奠定了基礎。從表1可以看出，2008—2016年，高校科技成果轉化效率莫蘭指數總體上呈現出遞減趨勢，表明2008—2016年高校科技成果轉化空間聚集程度逐漸減弱。出現這一現象的原因主要可能是由于2008—2016年，高校協同創新力度較低，導致不同高校人才、技術的交流結合不夠緊密。高校科技成果轉化效率空間集聚效應減弱，容易導致落后地區的轉化效率難以趕超發達地區。為了驗證高校科技成果轉化效率空間集聚效應減弱是否導致這一結果，本文對高校科技成果轉化效率進行絕對β收斂性分析，按照地理區劃將樣本的30個省份劃分為東中西三個區域。文章首先對高校科技成果轉化效率進行S-N-K方差分析，對三大區域高校科技成果轉化效率進行總體判斷，結果見表2與表3。

表2 不同區域高校科技成果轉化效率描述性分析

表3 方差分析結果

從表2可以看出，2008—2016年，東部地區高校科技成果轉化效率高于中部，中部地區高于西部；從表3的方差分析結果看，F=3.479，通過了5%顯著性水平檢驗，因此認定東中西三大區域高校科技成果轉化效率存在顯著差異，綜合表3的結果，得到結論：東部地區高校科技成果轉化效率顯著高于中部，中部地區顯著高于西部。從實際情況來看，東部地區經濟發展水平高于中西部，這或對當地高校科技成果轉化效率起到顯著的促進作用。為驗證高校科技成果轉化效率空間集聚效應減弱是否導致了落后地區高校科技成果轉化效率難以趕超發達地區高校科技成果轉化效率，本文對東部、中部和西部3個區域高校進行絕對β收斂性分析。

通過絕對β收斂分析用于研究不同地區高校科技成果轉化效率是否存在均增長，即落后地區高校科技成果轉化效率能否收斂于發達地區高校。高校科技成果轉化效率絕對收斂回歸方程如下：

(4)

式中，TEi,0為基期效率值；β值為負則表明存在絕對收斂，絕對β收斂的檢驗結果如表4所示。

表4 三大地區高校科技成果轉化效率的絕對β收斂檢驗結果

通過以上分析可得到：東部地區高校科技成果轉化效率要顯著高于中、西部地區高校的科技成果轉化效率，且中、西部地區高校科技成果轉化效率絕對β檢驗不成立，驗證了高校科技成果轉化效率空間集聚效應減弱導致落后地區高校科技成果轉化效率難以趕超發達地區高校科技成果轉化效率，因此高校應加強與其他高校的協同力度以實現人才、技術的交流合作。

2 高校科技成果轉化效率影響因素

高校科技成果轉化效率處于較低水平，且中西部地區高校科技成果轉化效率更低，因此亟需研究其路徑優化問題。基于此，本文旨在探討高校科技成果轉化效率的影響因素，并提出路徑優化建議。本文基于創新生態系統的視角，選取高校科技成果轉化效率的影響因素。創新生態系統屬于生態協同機制，其特點在于一個創新主體通過協同創新模式與其他創新主體優勢互補、資源共享，進而形成穩定的生態系統，各主體間實現互補雙贏[21]，創新生態系統需要依賴外部環境的變化與生態系統的成員參與[22]。一個完善的創新生態系統包括創新生態環境、創新生態保障、創新生態能力以及創新生態動力四個部分，基于此，本文首先進行理論分析，并在此基礎上，構建空間誤差模型實證檢驗高校科技成果轉化效率的影響因素。

2.1 理論分析與研究假設

(1)創新生態動力與高校科技成果轉化效率。本文將政府資金、企業資金以及其他資金作為高校科技成果轉化的創新生態動力。①就政府資金而言，第一，現階段中國高校的產業程度還相對較低，大部分科技成果的正外部性較強，單純依靠市場調節，難以提高配置效率，并造成高校研發創新活力低等問題，因此政府資金支持是激發高校研發活力的重要因素[7]。第二，政府資金是高校獲取研發資金的重要來源，在科技成果轉化過程中屬于重要的投入要素之一。第三，研發活動屬于風險性較高、回報相對較長的活動，對于資金來源相對單一的高校來講，在開展研發時會相對謹慎，倘若出現失敗，則高校更難繼續開展研發活動，因此更需要政府資金的支持以保證高校研發的積極性以及研發的持續性[23]。②就企業資金來講，高校獲取企業資金的途徑主要是與企業協同，對面向市場的科技成果進行研發。在這一過程中，高校的目標導向明確，市場化程度高，在很大程度上解決了其科技成果的正外部性問題；同時與企業協同可在一定程度上緩解所面臨的研發風險大、研發回報周期長等問題[24]。其次，高校科技成果的市場導向性強決定了其回報率也更高，高額的回報可以用以完善自身科技成果轉化平臺建設、提高研發人員的積極性，進而促進高校科技成果轉化效率的提高。③就其他資金來講，現階段高校獲取的其他資金主要來自于第三方中介機構以及金融機構等社會資本，這些資金具有很強的尋租性[25]，短視化現象較為嚴重；近年來，盡管國家在引進金融中介機構進行協同創新等方面加大了重視，但仍未形成條文規章，金融中介機構的尋租性質未受到管制，長期內容易影響高校的基礎研發能力，不利于其科技成果轉化效率的提高。根據以上分析，本文提出研究假設1：政府與企業資金對高校科技成果轉化效率有顯著促進作用；其他資金與高校科技成果轉化效率之間存在負相關關系。

(2)創新生態能力與高校科技成果轉化效率。本文將高校研發人員中高級職稱人員數量以及獲獎科技成果數量作為創新生態能力。①人力資本質量是提高研發產出的重要因素[26]，高職稱人員能更好地應對新知識、新技術所帶來的門檻效應并能更好地發揮其在配置資源方面的優勢。高校作為國家創新體系中的知識主體，主要通過技術開發、學習及模仿戰略開展研發活動，高職稱的人員更易達到技術學習和技術模仿的門檻。②從獲獎情況來看，對科技成果授獎有利于激發研發人員的動力，但現階段中國的獎勵制度中，國家獎勵比重較大，容易導致科技成果獎勵的市場導向性不足，而過分強調行政導向[27]，不利于高校科技成果轉化效率的提高。基于以上分析，本文提出研究假設2：高級職稱人員顯著促進高校科技成果轉化效率的提高，獲獎情況難以實現高校科技成果轉化效率的提高。

(3)創新生態環境、創新生態保障與高校科技成果轉化效率。①本文將量化的科技創新外部制度環境作為創新生態環境，以往研究多是通過設置年度離散型虛擬變量分析外部制度環境對創新活動的影響，難以衡量對創新主體的影響程度。在借鑒彭紀生[28]有關技術政策力度測量的基礎上，本文對 2008—2016 年不同科技創新政策類型(科技政策、產業技術政策、金融稅收政策、農村與社會發展政策)的政策力度進行測度，計算各類型創新政策力度年度數值，構建連續型的科技體制改革進程指數，為外部制度環境對高校科技成果轉化效率的具體影響奠定基礎。這在一定程度上填補了運用連續性變量分析外部制度環境對高校科技成果轉化效率影響的空白。②本文將專利保護作為創新生態保障，由于高校科技成果的正外部性較強，因此專利保護可以促進高校研發活動的積極性[29]，并保證在一定時期內高校的科技成果可以帶來穩定的收入。本文將創新生態環境以及創新保障因素作為控制變量，此處不提出研究假設。

2.2 變量說明與模型構建

(1)創新生態動力因素。政府資金(gov)，以高校R&D投入中政府資金來源部分表示；企業資金(enterprise)，以高校R&D投入中企業資金來源部分表示；其他資金(else)，以高校R&D投入中其他資金來源部分表示；以上數據來自教育部 《高等學校科技統計資料匯編》。

(2)創新生態能力因素。高級職稱人員(senior)，以高校研發人員中高級職稱人數表示；獲獎情況(awards)以高校科技成果獲獎數表示；數據來源于教育部 《高等學校科技統計資料匯編》。

(3)創新生態環境因素。科技創新外部制度環境(system)，在借鑒彭紀生[28]有關技術政策力度的測量的基礎上，本文對 2008—2016 年不同科技創新政策類型(科技政策、產業技術政策、金融稅收政策、農村與社會發展政策)的政策力度進行測度，計算各類型創新政策力度年度數值，構建連續型的科技體制改革進程指數，為外部制度環境對高校科技成果轉化效率的具體影響奠定基礎。相關政策條文來自1977—2016 年國家立法機關、中央政府及所屬部委制定并頒布的數以千計的干預科學技術事物的科技法律、行政法規、部門規章和規范性文件，并結合北京大學法寶法律法規檢索系統整理出 5270條科技創新政策，剔除已經廢止的 275條科技創新政策，本文以現行有效的 4995條科技創新政策為樣本進行賦值。

(4)創新生態保障因素。專利保護程度(patent)，以2008—2016年中國專利執法情況表示，數據來源于國家知識產權局 《專利統計年報2009—2017》。

(5)區域因素。區域(region)，虛擬變量，將高校所處區域劃分為東中西三大區域，作為虛擬變量，以消除區域因素對高校科技成果轉化帶來的影響。

以上變量的描述性結果見表5(虛擬變量結果未展示)。

表5 變量描述性統計結果

文章涉及所有變量時間跨度為2008—2016年，文章對無技術轉讓收入的高校樣本進行了剔除，最后得到有效樣本2070個，數據類型為面板數據。文章構建空間誤差模型實證高校科技成果轉化效率的影響因素。

空間的相關性會產于其誤差項中。本文空間誤差模型構建如下：

TEit=βitxit+εit

(5)

式中，TEit表示高校科技成果轉化效率，xit為上文所述各自變量，其中隨機擾動項εit的產生過程如下：

εit=ρMεit+μ

(6)

空間誤差模型最有效的估計方法為MLE，因此文章使用stata15.0的xsmle命令進行空間誤差回歸。根據對科技創新政策的量化梳理，本文發現2012年后有關科技成果轉化的法律條規有明顯增加的趨勢，因此，文章以2012年為分割點，分兩個階段分別進行回歸，進行比較分析，在回歸之前首先進行豪森曼檢驗以判斷應采用固定效應或是隨機效應進行估計，檢驗結果的p值為0.000<0.01,因此選用固定效應模型。表6為stata15.0軟件估計得到的SEM回歸結果，可以看出，空間自回歸系數rho在1%水平上顯著為正，說明存在空間誤差效應，驗證了文章選用空間誤差模型SEM進行實證回歸的合理性，回歸結果見表6。

表6 實證檢驗結果

從表6的回歸結果可以看出：

(1)從創新生態動力因素來看，政府資金(gov)系數為0.037，通過了5%的顯著性檢驗；企業資金(enterprise)系數為0.003，通過了5%的顯著性檢驗；其他資金(else)系數為(-0.015)，未通過顯著性檢驗。實證結果驗證了研究假設1：政府與企業資金對高校科技成果轉化效率有顯著促進作用；其他資金與高校科技成果轉化效率之間存在負相關關系。從階段特征看，相比2013—2016年，政府資金支持(gov)在2008—2012年系數更大，也更為顯著；企業資金(enterprise)對高校科技成果轉化效率的影響從2008—2012年不顯著的正相關關系轉變為2013—2016年顯著的正相關關系。綜合考慮，出現這一結果的主要原因在于2012年后，中國加大了對科技成果轉化的重視，高校科技成果轉化的市場導向也更為明確，因此2012年后，企業資金對高校科技成果轉化效率有顯著的提升作用；同理，在2012年之前，高校科技成果轉化的市場導向與產業化程度較差，更多的需要政府資金支持，因此政府資金在2008—2012年的作用更為顯著。

(2)從創新生態能力因素來看，高級職稱人員(senior)系數為0.368，通過了1%顯著性水平檢驗；科技成果獲獎情況(awards)系數為0.000 3，未通過顯著性水平檢驗，實證結果驗證了研究假設2：高級職稱人員顯著促進高校科技成果轉化效率的提高，獲獎情況難以實現高校科技成果轉化效率的提高。從階段特征看，高級職稱人員對高校科技成果轉化效率的影響一直顯著為正，獲獎情況由2008—2012年不顯著的負相關關系轉變為2013—2016年不顯著的正相關關系，一定程度上說明中國的獎勵評價制度有所改善。

(3)創新生態環境因素(system)對高校科技成果轉化效率提高有顯著促進作用。創新生態保障因素(patent)對高校科技成果轉化效率的影響在2008—2012年不顯著，在2013—2016年顯著為正，說明近年來中國加大了對科技成果的保護力度。從區域來看，處于東部地區能顯著提高高校的科技成果轉化效率。

3 研究結論與政策建議

3.1 研究結論

(1)高校科技成果轉化效率處于較低水平，其空間相關性顯著；東部地區高校科技成果轉化效率顯著高于中西部地區高校科技成果轉化效率，空間集聚效應有減弱趨勢，導致中西部高校科技成果轉化效率無追趕東部地區的趨勢。

(2)政府資金對高校科技成果轉化效率的提高有顯著的促進作用，且2012年前更為顯著；企業資金對高校科技成果轉化效率的影響在2008—2012年不顯著，在2013—2016年有顯著的正向影響；其他資金對高校科技成果轉化效率有不顯著的負向影響。

(3)高級職稱人員顯著促進高校科技成果轉化效率，科技成果獲獎情況難以實現高校科技成果轉化效率的提高，2012年以來獎勵評價機制有了一定的改善。

3.2 政策建議

(1) “西部開發” “振興東北老工業基地” “中部崛起”等一系列措施的實施，使得東中西區域發展的相對差距總體縮小，但仍未趨于收斂，發展并不均衡。基于此，要充分發揮市場配置資源的主觀能動性作用，同時加強政府對跨區域協同發展的引導作用，優化空間布局，統籌規劃區域均衡發展，促進經濟要素、物質資源、人力資本在不同區域、不同層級內的有效流動與合理配置，構建以城市集群、帶狀經濟區、經濟開發區等為支撐的職能明確、協作創新、特色鮮明、網絡聯動的網絡中心、強網絡化的區域發展格局。

(2)政府資金對高校科技成果轉化效率作用十分積極，尤其是在高校科技成果轉化效率較低的情況下，更應加大政府資金的支持力度，同時發揮政府的引導力與行政能力，努力優化外部市場環境，為高校科技成果轉化奠定產業化基礎。同時高校應加大與企業的協同創新，緊緊把握市場導向，培育一批緊密聯系市場的科技成果，并形成完善的面向市場的科技成果轉化機制。

(3)高校應加大對高職稱人才的引進力度。在人力資本構成中，應注重人力資本結構的協調性和合理性，尤其是在對初、中級職稱人才加強素質教育和制定培訓計劃的基礎上，逐步改進和完善環境，加快高校與企業之間人才的雙向流動。同時，對高校科技成果進行獎勵評價時，應更貼近市場評價，關注其經濟效益以及可能帶來的社會效益，弱化其行政性質。