促進科研人員成果轉化的政策工具有效性驗證
——基于四川省的數據

楊 銳，廖覓燕，李良強,辜 萍

(1.四川省科技促進發展研究中心，四川 成都 610041；2.四川農業大學商學院，四川 成都 611830)

0 引言及文獻綜述

科技成果轉化是對研究開發出的具有實用價值的成果進行產業化與市場化。促進科技成果轉化不僅是國家經濟提質增效升級的主驅動力，也是實施創新驅動發展戰略的重要任務，更是加強科技與經濟緊密結合的關鍵環節[1]。2015年國家修訂了 《中華人民共和國促進科技成果轉化法》，提出研究開發機構、高等院校持有的科技成果，可以自主決定轉讓、許可或者作價投資，除涉及國家秘密、國家安全外，不需審批或者備案[2]。2017年9月， 《四川省促進科技成果轉化條例 (修訂草案)》進一步明確利用本省財政資金設立的研究開發機構、高等院校對其科技成果享有自主處置權[3]。無論是中央還是地方，各級政府都紛紛圍繞科研成果的轉化出臺了一系列的引導政策。科研人員是具備專業技術并進行科學研究的知識分子，是國家創新的主力軍，在成果轉化過程中起中流砥柱作用[4]。科研人員參與科技成果轉化的積極性，直接影響到科技成果由量變到質變的 “產出”[4-7]。因此，研究科研政策工具在促進科研人員積極研發科研成果到成果轉化扮演的角色，以及識別出在促進科研人員成果轉化中起主要作用的政策工具具有較大的理論意義和現實意義。

國內外學者對科技成果轉化從不同角度進行了研究。Adam探索了政策環境與技術轉移和擴散之間的相互作用，通過理論分析和實證研究證明環境政策與科技創新有密不可分的關系[8]。劉家樹和菅利榮采用回歸分析方法得出政府資金支持、新產品開發經費、技術服務以及區域因素對科技轉化效率影響顯著，科技經費投入、科技人員投入對成果轉化效率影響不顯著[9]。郭強等通過文獻梳理分析指出影響高校科技成果轉化的因素包括科技成果的特性、轉化意愿、傳授能力、關系信任、吸收能力、轉化能力六大內部因素以及科技中介服務能力、政策與制度促進和社會文化塑造三大外部影響因素，并提出在進行科技成果轉化時，要兼顧研究興趣與市場需求的平衡，更需要調整科技成果利益分配機制[10]。Battistella等對成果轉化過程中參與者之間的關系以及轉移客體、渠道、機制等進行了研究，特別是影響科技成果轉化的因素和其相關性[11]。王成軍和郭明從科研學術能力、成果商品化能力、自我管理能力、市場把握能力這4個維度來構建創新型科技人才科技成果轉化能力物元模型,從而對創新型科技人才科技成果轉化能力進行動態評價[4]。Wu等針對四川省國有企業的調查研究，指出要提高科技成果轉化，應當建立一個高端產業鏈,擴大融資渠道,實現混合所有制改革,優化公司治理結構,提供政府優惠政策的支持[12]。申強等認為科研人員收益水平低、成果針對性差、協作水平低以及約束管理機制不完善是影響農業科技成果轉化的主要因素[7]。王永杰和張善從對最近10年科技成果轉化政策文本的定量定性分析得出資金投入、人才、科技成果信息匯交與科技中介服務、激勵、稅收是常用的政策工具[13]。

綜上所述，現有關于科技成果轉化的相關研究方法多采取文獻追溯法，研究角度多側重于對政策工具及其影響效果的主觀分析，較少從科研人員的視角去驗證成果轉化政策的有效性。盡管有學者針對政策工具有效性進行了實證研究，但多采用小范圍的抽樣調查數據或案例證據，在實證調查的路徑上仍有探索的空間。在數據處理方法上，針對大范圍調查數據進行回歸分析的實證研究較少，因此本文采用回歸分析方法來處理數據。因變量為科技成果轉化，變量類型屬于二元變量，選取logit回歸對假設進行驗證分析，適用性強、簡單且易解釋。

本文以前人研究作為基礎，從科研人員的視角出發提出5個研究假設，利用四川省科技計劃管理平臺向全省范圍內申報過項目的科研人員發放調查問卷，采用實證分析方法探索政策工具對科研人員成果轉化的影響，得出政策在促進科研人員科技成果轉化過程中真正起激勵作用的因素，以期為今后政策的修訂及實施提出建議。

1 理論基礎與假設提出

為了驗證科研政策工具在促進科研人員成果轉化中的作用，本文從科研人員的角度分別以成果轉化政策細化、科技成果轉化風險、成果轉化崗位、成果轉化定價市場化、成果轉化收益分配比例5個方面提出研究假設。

1.1 成果轉化政策細化

科技成果轉移轉化離不開政策的支持。四川省出臺了促進成果轉化的激勵措施，積極響應了國家針對提高科技成果轉化的政策要求。然而，不同的單位有其自身的特點，科研人員在信息獲取上存在時差性，因此政策的落實需要各級單位結合自身對政策條例的細化，達到在內部進行宣傳激勵的效果。Kirchberger和Pohl把高校、科研機構以及企業作為三類不同的研究對象，研究總結了決定科技成果轉化成功的因素，其中就包括了政策的落實[14]。明確的政策條款能夠極大推動科技成果轉化，因此要審時度勢，不斷完善科技成果轉化政策[15]。政策的細化可以有效地撬動科技成果轉化，并為科研人員創造與轉化提供支持與保障。因此，本文提出假設H1：成果轉化政策落實細化對促進科研人員成果轉化具有正向影響。

1.2 科技成果轉化風險

科技成果轉化風險是指成果在產業化、商品化和資本化等轉移過程中,由于受內、外部不確定因素影響,導致成果轉化達不到預期目標的可能性,以及出現預期和現實變動差距的程度[16]。潘安娥和楊青將科技成果轉化過程分為三個階段——實驗室、產品化、產業化階段，采用風險量化模型，指出不同階段有著不同的風險[17]。杜蓉和姜樹凱指出科技成果轉化風險是制約科技成果轉化率的重要原因，成果轉化過程中主要存在技術、市場、投入、管理和環境等風險[18]。葉建木和熊壯為了驗證湖北省 “科技十條”政策的實施效果，構建出解釋結構模型，得出政策執行審批程序復雜、效率低是影響科技成果轉化政策最直接的因素，而根本因素是地方政策與中央政策不協調、政策法律地位不強，應該不斷修訂和完善科技成果轉化政策[19]。科研人員在把自己的科研成果轉化為產業化產品的過程中面臨的風險比在研發階段大得多，如果政策工具能有效地對一些風險因素實行責任免除，一定能在很大程度上激勵科研人員的成果轉化積極性。因此，本文提出假設H2：科技成果轉化風險免責對促進科研人員成果轉化具有正向影響。

1.3 成果轉化崗位

設立科技成果轉化崗位，讓專人專門從事成果轉化工作，明確權責和分工，能有效地提升崗位設置的效果。在科技成果轉化過程中要人盡其才，把成果轉化的后期轉化工作也與實驗室中的科研一視同仁，把成果轉化崗位作為提高科研人員成果轉化意愿的助推力。張艷等通過刪除地點對象的研究發現，專業崗位對于學校科研人員積極參與科技成果轉化工作有很大的激勵作用,解決了科研人員在從事產業化工作時的業績考核、職稱評定之憂[20]。王學睿通過對日本科研機構科技成果轉化激勵機制及相關做法的研究發現，涉及成果轉化的崗位必須明確崗位職責，限制科研項目負責人多頭兼職[21]。張武軍等認為建立以成果轉移轉化工作為考核目標的崗位設置體系可以有效解決新常態下科技成果轉化中存在的沒有專人從事成果轉化工作的問題[22]。顧志恒從高校的角度出發，指出應該加強政策協調、明確崗位分類，進一步完善人才激勵機制[23]。由此可見，設立成果轉化崗位對科技成果轉化能夠起到促進作用。因此，本文提出假設H3：成果轉化崗位設立對促進科研人員成果轉化具有正向影響。

1.4 成果轉化定價市場化

科技成果定價是科技成果轉化很重要的一環,科技成果持有方出價過高或需求方出價過低,都會影響供需雙方的成交。無論哪種情況出現,都會影響科技成果的順利轉化[24]。科研人員在進行成果轉化時，會綜合考慮科技成果價格、市場機制、轉化成本等因素，并結合不確定性來進行科技成果的價值轉化。西南交通大學是最早開展職務科技成果混合所有制改革的院校，該校國家科技園負責人康凱寧表示，市場定價方式有效、公平、放心,避免了寧愿轉化不成也不承擔國有資產流失風險的情況，混合所有制會使科研方向、科研選題向市場化方向轉變[25]。劉永千研究得出市場化評估和定價機制一方面有助于厘清成果轉化當事人權利與責任,防止利益輸送等道德風險行為，另一方面也有助于對創新活動的經濟激勵[26]。張素素通過對定價方式的影響因素進行比較，提出了技術轉移中定價是決定成果轉移的重要一環[27]。因此，本文提出假設H4：成果轉化定價市場化對促進科研人員成果轉化具有正向影響。

1.5 成果轉化收益分配比例

成果轉化定價方式為科研人員的勞動成果進行了量化，也是收益分配金額的基數。我國從1996年到2006年均有關于收益分配比例的政策，科研人員的獎勵比例呈逐漸增加趨勢，這對于調動科研單位和科研人員的積極性給予了極大激勵[28]。現行政策體系均允許各單位采用不同方式來確定收益分配比例，一方面，提高了科研單位及人員通過轉讓獲得凈收入的比例，另一方面，突破性的規定了由經營成果帶來的后續盈利資金的分配問題。2015年1月， 《關于科技成果使用、處置和收益管理改革》規定對科技成果轉化所涉及的科技人員、科研單位、院系 (所)以及為科技成果轉移轉化做出重要貢獻的人員、技術轉移機構等進行科技成果轉化收益分配[29]。郭英遠和張勝認為將科技成果轉化過程中涉及的主要利益群體都納入到收益分配中,將有助于建立利益共享的激勵兼容機制,有助于建立長期可持續的科技成果轉化機制[30]。韓奉璋和雷星暉提出，目前我國科技成果轉化收益預算體系極為薄弱,對于科研人員的分享比例規定基本沒有,這導致科研人員積極性不高,而且不能夠保障科研人員的利益[31]。王軍勝發現地方本科高校內部存在科技成果轉化利益分配機制不合理的問題,并針對此提出應當建立具有鼓勵性的利益分配制度以提高科研人員進行成果轉化活動的積極性[5]。王春嬉和楊水利認為科研團隊成員作為企業科技創新活動的主體,讓其參與成果轉化收益的分配,有利于調動其科技創新與成果轉化的積極性,并通過理論分析,采用主成分分析法和關鍵績效指標法,研究科研團隊成員在成果轉化階段的貢獻的關鍵指標、權重及量表,構建收益分配模型[32]。因此，本文提出假設H5：成果轉化高收益比例對促進科研人員成果轉化具有正向影響。

基于上述5個假設，本文建立起促進科研人員成果轉化影響因素假設模型，如圖1所示。

圖1 促進科技成果轉化影響因素假設模型

2 實證分析

2.1 數據來源及樣本總體情況

2016年底，四川省出臺了 《四川省激勵科技人員創新創業十六條政策》，從提高科技人員成果轉化收益比例、允許擔任領導職務科技人員獲得成果轉化獎勵、允許單位與職務發明人約定職務科技成果權屬、實行科技成果轉化風險免責政策等方面進一步激勵科技人員積極參與成果轉化[4]。為了解政策的具體落實情況及成效，四川省科技廳于2018年5月，通過四川省科技計劃項目管理平臺向全省各高校、科研院所、醫療衛生機構以及企業申報過科技計劃項目的科研人員發放調查問卷。問卷針對科技成果轉化的問項，除了簡單的選擇是與否，還增加了填空補充，例如對政策制定和落實情況，如果表明有相關政策，除了在單選框中打鉤，還應指出具體文件，對獎勵方式的調查，除了激勵方式的選擇，還增加了具體的收益比例，增加了問卷的真實性。問卷不涉及個人姓名、年齡等隱私問題，這樣防止了某些受訪者隨意的勾畫，提高了問卷結果的可靠性。本次調查共回收4280份問卷，剔除重復問卷以及答案矛盾的問卷，最終獲取有效問卷1779份，問卷有效回收率為42%。

有效問卷統計結果顯示，有85%樣本提及所在單位存在科技成果轉化，僅有15%沒有科技成果轉化。成果轉化政策落實細化方面，有773個樣本所在單位制定了成果轉化細則，即43%的樣本所在單位根據省委省政府制定的政策并結合單位自身情況制定落實細則。成果轉化風險免責方面，1193家單位實行了成果轉化風險免責，占有效樣本的67%，多數科研人員認可成果轉化風險免責制度。成果轉化崗位設置方面，42%的樣本所在單位設立了科技成果轉化崗位。成果轉化定價方式上，高達91%的單位采取了市場化的定價方式。成果轉化收益比例上，轉化收益比例在50%及以下的比例為80%，高于50%的比例為20%。

2.2 相關性分析

Spearman相關系數反映分類變量間的相關關系，相關系數為正說明了在假設中兩者的關系為正相關，系數值大于0.05即為相關性顯著。表1表明，科技成果轉移轉化與成果轉化政策細則、成果轉化風險免責、成果轉化崗位設立、成果轉化定價市場化以及成果轉化收益比例的值均遠大于0.05，5個假設因素均與科技成果轉化正相關，研究假設得到了初步驗證。

表1 變量spearman相關性檢驗

注：*表示0.05顯著，**表示0.01顯著。

2.3 多重共線性診斷

由于logit回歸模型中自變量之間可能存在精確相關關系或高度相關關系,如果不加以剔除,會導致模型結果難以估測準確。因此,在模型運算之前,首先要進行自變量的多重共線性診斷,剔除有顯著共線性的變量。常用的共線性診斷指標主要有方差膨脹因子 (Variance Inflation Factor,VIF)和容忍度 (Tolerance,TOL),這兩個指標互為倒數,一般說來,VIF大于10 (即TOL小于0.1)時,表明所選擇的變量多重共線性較嚴重。利用SPSS軟件對促進科研人員成果轉化的因子數據進行共線性檢驗,結果見表2。表2顯示,模型5個變量的容差都大于0.1，VIF均小于10，不存在嚴重的多重共線性，均可進入模型的擬合階段。

表2 多重共線性診斷結果

2.4 logit回歸分析

根據5個假設因素設置如表3所示的自變量，各自變量均為分類變量。本文所討論的因變量，即 “是否有成果轉化”也為二分變量；因變量和自變量的分類全面且分類間相互獨立，結果互斥，樣本量為自變量數的300倍，表明本研究滿足使用logistic模型的前置條件，可進行分析驗證。

表3 自變量設置

為了驗證構建的logit模型的有效性，首先采用Hosmer和Lemeshow (1989)提出的Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗方法對結果做擬合優度檢驗，再運用logit回歸模型結果進一步驗證因子的顯著性。logit回歸模型為：

(1)

式中，p表示存在科技成果轉化的概率，pi表示5個影響因素的概率；Xi(i=1,2,3,4,5)表示5個影響因素的取值，其中，X1代表成果轉化政策細化、X2代表成果轉化風險免責、X3代表成果轉化崗位設置、X4代表成果轉化定價市場化、X5代表成果收益高比例;βi=(i=1,2,3,4,5)表示5個影響因素的回歸系數;α表示截距項;θi表示誤差項。由于5個變量均為定性變量，因此采取虛擬變量處理。

Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示，卡方檢驗的顯著性結果大于0.1，說明模型的擬合優度較高。接著采用SPSS.25軟件進行了二元logit回歸分析，結果見表4。表中系數β表示回歸系數，即回歸方程中β的值，S.E.表示估計值的平均誤差，Wald值用于檢驗自變量與因變量的關系，Wald值與顯著性的值成反比關系，df表示顯著度，Exp(B)值由系數B決定，為自然底數的b次冪，可以通過ExP(B)來判斷自變量對因變量影響的大小。

表4 回歸分析結果

注：*表示0.1顯著，**表示0.05顯著，***表示0.01顯著。

B值為回歸方程中β的系數，表示自變量變動一個單位對因變量的影響，B值可以看出5個自變量與成果轉化之間的關系，其中，成果轉化政策細則、成果轉化風險免責、成果轉化崗位設立、成果轉化定價市場化與成果轉化成正相關的關系，而成果轉化收益比例與成果轉化成反相關的關系。Exp(B)表示在其他條件不變的情況下，每個自變量發生與不發生的比率。因此，通過Exp(B)值的大小來判斷影響的大小與通過B值的大小是一致的，B值越大，Exp(B)就越大。

表4可以看出成果轉化政策細則對成果轉化的影響最大，其次是成果轉化崗位設立，然后是成果轉化風險免責，成果轉化定價市場化再次之，影響最小的是成果轉化收益比例。標準誤差即為樣本均數的標準差，描述樣本分布的離散程度及樣本均數誤差大小的尺度，反映多個樣本平均數的標準差，標準誤差越小，則說明樣本統計量與總體參數量的值越接近，可以用來衡量可靠性，從數據結果來看，五個自變量的標準誤差差異不大，數值較小，模型結果可靠性良好。Wald是一個卡方值，等于B值除以S.E.的平方值，Wald系數值與p值相關，Wald越大，p值越小，p值表示自變量的作用的顯著性。

從結果來看，五個自變量中，成果轉化政策細則、成果轉化風險免責、成果轉化定價市場化、成果轉化崗位設立的p值均小于0.01，說明了在1%的水平上顯著，顯著度高，可信度好，研究假設H1至H4得到了充分的驗證。而成果轉化收益比例的p值較大，顯著度不夠，說明成果轉化收益比例對成果轉化的影響不明顯，假設H5未達到驗證。

為讓實驗結果更可靠，本研究重新調整了高成果轉化收益比例的取值，重做了兩次實驗 (成果轉化收益比例大于25%即認為高比例、成果轉化收益比例大于75%即認為高比例)，結果仍然不顯著。本文對此的解釋為：本次實驗樣本過半來源于企業，企業的科研人員創造的科技成果均歸企業所有,對于科研人員在成果轉化收益中的分配比例在與企業簽訂勞務合同時已經明確。企業天生具有追逐利益的特點，但凡具有市場化價值的成果，他們都會不遺余力地進行轉化。所以科技成果轉化收益比例的高低對于科研人員是否參與成果轉化影響不大。比較特殊的國有企業，由于還存在諸多不利于成果轉化收益分配的政策限制，無論現有激勵政策建議將科技人員成果轉化比例設置的多高都不能促進他們進行成果轉化。高等院校和科研院所方面,現有的成果都偏基礎應用，可能產品化、市場化、產業化的成果還較為稀缺，而一項新的具有市場潛力的科研成果的誕生需要的可能是幾年、十幾年甚至幾十年的潛心鉆研。成果轉化收益比例眼下的提高也不能促成成果的快速形成，更談不上轉化。這也進一步表明提高科技人員成果轉化收益比例對其成果轉化短時間內起不到激勵作用。

2.5 單位性質的調節作用

有效問卷樣本中，來自高等院校問卷507份，占比28%；來自科研單位問卷204份，占比12%；來自醫療衛生機構的問卷49份，占比3%；來自企業及其他組織的問卷1019份，占比58%。本研究試圖對問卷樣本按單位性質進行分類檢驗，探索單位性質不同的科研人員，在成果轉化上的影響因素是否也不同。拆分后樣本總體情況見表5。

表5 不同單位性質的科研人員成果轉化影響因子占比

注：1～5分別代表成果轉化政策細則、成果轉化風險免責、成果轉化定價市場化、成果轉化崗位設立和成果轉化收益比例。

由于來源于醫療衛生機構的樣本數低于50份 (即小于自變量的10倍)，故僅對來源于高等院校、科研院所、企業的3類樣本進行單獨檢驗。各實驗樣本數據均不存在多重共線性，均通過Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗，比較結果如表6所示。

表6 影響因子顯著性比較

本文結合探索結果和問卷的綜合分析、相關建議的梳理，發現在四川省出臺成果轉移轉化政策的幾年時間里，各單位對成果轉化細則進行了一定的落實。

就主體而言，高校落實的比重遠高于科研院所及企業。高校作為成果轉化的中堅力量，研究人才集中于此，科技發明的氛圍濃厚，使得高校重視對政策落實的把控，也集中力量解決好近年來困擾高校成果轉化困難的問題。成果轉化風險在各大單位落實情況都很顯著，說明各單位意識到了風險的雙重性，對科研人員的保護能夠極大地促進科研人員認真專注地致力于成果轉化。在這個政策因素的改革中，各大單位存在風險免責的比例均大于50%，在落實情況上最有效果。

對于成果轉化崗位設立的情況，高校與科研院所存在此種情況較多，較為重視改革，培養綜合性人才，不只是在實驗室專注于論文與專利的單一性科研人員。設立崗位能夠極大推動成果轉化，促進職稱評審的改革。成果轉化定價方式市場化在各大單位均有90%的比例，這與我國的政策導向有分不開的關系，在國家市場發揮作用的機制下，政府簡政放權，將市場的作用發揮出來，成果轉移轉化亦是如此，科研人員更能感受到成果歸屬感以及對發明成果價值的認同感。而成果轉化收益比例的作用很小，從問卷上來看，各大單位對成果轉化的獎勵比例是偏低的，大多都集中在0%到25%之間。一方面，對單位來說，過高的收益獎勵將會造成壓力，且在對收益問題上的改革任重道遠，涉及的問題較為復雜，具有長期性；另一方面，對科研人員來說，在物質獎勵沒有得到進一步滿足時，對未來職業發展的規劃性同樣看重。科研人員目前在體制下工資水平較為穩定，大多數科研人員把收益比例作為對勞動成果的額外獎勵。因此，在獎勵比例不高的情況下，成果轉移轉化的效果仍然較好。然而想要實現進一步的突破，在物質獎勵上的落實同樣需要單位進行變革。根據問卷的調查采訪情況，高校和科研單位由于受體制的影響，在成果轉化收益落實問題上存在一定的偏差，因此這個利好政策在國有單位大多不能兌現，進而導致了這項看起來利好的政策沒有很好的起到積極作用。這也是值得政府需要思考的問題。成果轉化意愿受物質獎勵的影響較小，不能說明單位就不應重視物質獎勵，單位應該根據自身的情況制定合理的分配制度。

3 結論建議和不足

3.1 結論建議

本文通過對高等院校、科研院所、醫療衛生單位的科研人員進行問卷調查，分析四川省出臺的成果轉移轉化政策的實施情況，找出促進科研人員成果轉化的因素。研究結果表明，成果轉化政策細化、成果轉化風險免責、成果轉化崗位設立、成果轉化定價市場化對促進成果轉化具有十分顯著的正向作用，假設均通過了驗證；而成果轉化收益比例則作用不明顯，假設未通過驗證。

根據前面的研究成果，本文為相關單位提供有效的建議來制定成果轉化政策，從而促進科研人員成果轉化的政策工具，更好地找出激勵因素。

(1)保持科技政策的連續性和可靠性，拓寬科研人員的信息接收渠道。促進科研人員成果轉化的政策工具，不僅要豐富、詳盡、實時的出臺，保持政策的連續性和可靠性，還要拓寬科研人員的信息接收渠道。雖然四川省已出臺了成果轉化政策，但是各級單位在政策落實上與預期存在差距。從政府的層面來說，要大力推進科技服務平臺建設，讓平臺不只是形式任務，從實質上建立資源共享，從科技成果研發、試驗到轉化三個主要創新環節提供平臺建設支持，定期開展促進科技成果轉化發布會或科技成果交流會。從單位的層面來說，各單位應該建立單位的科研信息網站，信息在網絡上能夠跨時跨區，讓科研人員更好的了解到最新的政策信息。除此之外，單位內部可以定期舉辦科技成果轉化信息交流宣傳會，鼓勵科研人員參與科技成果轉移轉化。

(2)職稱評審制度向科技成果轉化傾斜。傳統的評價指標重科研輕轉化，只針對學術的論文以及專利的數量，在成果轉化上的要求性少，導致一些專家、科研人員安于現狀，加之成果轉化時面臨不確定風險，科技成果轉化率很低。將科技成果轉化績效作為考核體系能夠有效調動科研人員的積極性，并且有效遏制一些科研人員的惰性，在單位內部形成良性競爭。設置成果轉化崗位與職稱評審制度改革密不可分，應該深刻改革人才激勵體制。

(3)設立科技成果專業轉化團隊。盡管科研人員知識和科研能力水平很高，我國專利和論文等數量也處于領先地位，但是要想推動科技成果轉化，最重要的還是在于轉化，因此轉化能力至關重要。科技成果是科研人員的發明創造，只有讓科研人員在成果轉化過程中全程參與，才能提高科技成果轉化率。但由于科研人員在研發階段所耗費的精力和付出的勞動巨大，市場化的知識面不足，配以專業的成果轉化團隊，不僅能指導科研人員對政策的正確解讀，也能為科技成果轉化營造良好的氛圍，真正實現理論與實踐相結合，努力使科研人員成為復合型人才。

3.2 研究不足

第一，文章的結論基于四川省的科技成果轉化數據所提出，但由于全國各省、直轄市的政策條例存在差異，因此，僅通過四川省的數據分析不能得出具有普適的結論，未來可以針對全國各省市的科技成果轉化數據做對比分析，得出更普遍的結論。第二，文章在進行影響機制研究時，考慮直接因素較多，文章實證分析部分雖進行了單位性質作為調節因素的驗證，但是對于存在的其他中介，調節因素未做更深層次的探究，未來可以從接受者的接收政策到實際行動的中介因素 (例如心理感知狀態等心理因素)做研究，以期得出更完善的理論模型。