多主體參與的區域科技成果轉化影響因素

劉永千

（同濟大學 經濟與管理學院，上海200092）

在當前的背景下，加快國內科技成果轉化進度，通過內生創新驅動經濟發展已迫在眉睫。2015年以來，我國頒布了“科技成果轉化三部曲”，中央部委和各級地方政府也出臺了系列配套政策，加大對職務科技成果權利配置、交易定價、收益分配、國資監管等方面的改革力度，科技成果轉化政策通道已基本打通。然而，科技成果轉化是一個涉及到社會、經濟、技術多個層面，牽涉到高校、企業、政府、中介組織多個主體的復雜系統。除了轉化政策通道外，還需要解決成果供給端和需求端的問題，優化科技成果轉化運行機制，才能真正實現科技成果轉化承載的國家使命。

基于此，本文聚焦科技成果轉化中的主導影響因素，擬從系統角度出發，圍繞科技成果轉化的技術供給和政策供給方、技術需求方、轉化通道，以上海地區的高校院所、政府、企業、中介機構為研究對象，進行問卷調研和實地訪談，構建相應的結構方程模型，分析各方在科技成果轉化中的作用發揮及關聯關系，力圖為當前科技成果轉化政策改進和完善提供依據。

1 文獻綜述和概念模型

1.1 文獻綜述

在我國，以高校院所為源頭開展的科技成果轉化活動受到政策、技術、經濟發展水平等諸多因素的影響。長期以來，學界圍繞這些內容開展了詳細研究。

（1）政策因素

受限于財政資助發明權屬配置中管理權限下放不足［1-2］，我國科技成果轉化活動呈現出典型的非市場化特征。政策驅動因素是科技成果轉化活動的最大變量。我國于2002年開始實施“拜杜規則”，但政策效果遠不如同期改革的德國和日本，究其原因是我國當時尚不具備實施“拜杜規則”的環境土壤［3-4］。2015年以來，我國啟動了以“科技成果轉化三部曲”為代表的新一輪政策改革，加強事前產權激勵和財稅普惠激勵，然而，關于如何賦予科研人員所有權或長期使用權的制度表達和實施路徑仍存在不確定性［2］，科技成果作價入股/投資過程中遞延納稅優惠操作難、應稅規則不明確、財稅制度與轉化規律脫節［5-7］。

（2）技術因素

科技成果轉化與區域投資機制、要素稟賦、關鍵技術的掌握和競爭機制有關［8］；郭強等也梳理了影響科技成果轉化的六大技術類因素，即科技成果的特性、轉化意愿、傳授能力、關系信任、吸收能力、轉化能力［9］；此外，新興科技領域不再循序傳統的線性創新模式，如生命科學技術打破基礎研究與應用研究邊界，其轉化實施率更高［10］。

（3）經濟發展水平因素

科技成果轉化活動是一個社會過程［11］，轉化效果與技術接受者的經濟文化因素有關。楊迎平認為，影響科技成果轉化績效的因素包括科技成果自身的特點、人的觀念、人力結構、資金、社會需求、社會生產條件等多個方面［12］；劉姝威等、李正衛等從技術生產源頭出發，認為科技成果轉化受到科研項目立項合理性、市場推廣、轉化后跟蹤服務三方面的影響，基礎研究類科技成果不宜過于強調轉化［13-14］。此外，研究方法層面，定量分析方法占有重要地位。多數研究采用了博弈分析［15-16］、邏輯回歸分析［17-18］、層次分析法［19］、動態模型［20］、主成分分析［21］等。

然而，科技成果轉化活動仍有諸多問題值得探討：①科技成果轉化具有多主體參與、多目標共存的特征，以往聚焦單一主體、單一環節的研究難以從系統層面理解科技成果轉化，需要綜合考慮成果供給側、轉化通道、成果需求側三方因素，確定主導的影響因素；②日本、歐洲各國及我國均在2000年左右開始效仿美國設置“類拜杜規則”，取得效果卻不盡相同，這表明排除政策差異外，區域異質性因素不可忽略，即便在我國背景下，科技成果轉化區域差異也非常顯著，需要針對性研究。

1.2 概念模型—科技成果轉化四主體模型

科技成果轉化活動是一個在政府鼓勵和中介機構協助下，科技成果從高校院所流向企業的單向信息輸出和經濟收益反饋的過程。這一過程需要四類相對獨立的自主實體（政府、高等院所、中介機構、企業，以下簡稱“四主體”）密切配合才能成功完成。盡管主體內部有形式不同的組織結構，但以科技成果為核心，基于自身利益訴求與其他主體相互協作。四類主體共同構成了一個輸入—接收系統，概念模型如圖1所示。

圖1 科技成果轉化四主體模型Figure 1 Model of university technology transfer including four stakeholders

基于這一概念模型，科技成果轉化過程中包含了多組相關關系和因果關系；然而，現實中科技成果轉化變量數據通常不易獲得，難以有效驗證這些關系，因此，傳統的統計分析方法很難全面解釋科技成果轉化的影響因素，尤其是主體間的相關關系。為克服這一研究困境，本文以問卷調查為主，釆用因子模型和結構方程模型，以上海地區為例，力圖更細致地分析影響區域科技成果轉化績效的主要因素。

2 問卷調查的設計及分析模型的構建

針對上海地區的高校院所、政府、企業、中介機構四種主體，進行問卷調研。選擇上海的理由如下：

（1）上海既有部屬/市屬高校，也有中科院系統/市屬科研院所，產生了大量高價值科研成果，同時中央在滬/本地企業資源豐富，科技成果轉化整體績效居全國前列，這為問卷調查提供了充足的樣本選擇空間；

（2）上海是我國科技成果轉化的發源地之一，也是制度改革的先行者（如最早實施“星期日工程師”制度），很多問題會先于其他省份曝露，相關分析結論更具前瞻性。基于此，本文選擇上海作為區域科技成果轉化的研究對象具有典型性。

2.1 問卷設計

科技成果轉化是一個包含成果產生→轉移→使用→產業化的過程。基于“四主體”概念模型，各方在科技成果轉化活動中的組織特征、參與動機、行為決策等均存在差異，統一內容的問卷不適合開展問卷調查。基于此，本文參考國家知識產權局專利調查問卷結果，針對高校院所、政府、企業、中介機構針對性設計了問卷內容。

（1）成果供給側：高校院所部分

高校院所作為科技成果轉化的供給方，其參與意愿、參與能力與成果轉化績效正相關，因此，高校部分的問卷除掌握高校院所基礎信息外，重點了解其參與意愿、成果轉化隊伍、產業化能力、技術聲譽及政策落實情況。參與調查單位包括上海交通大學、同濟大學、上海海事大學、上海海洋大學、上海應用技術學院、上海化工研究院、上海電纜所、上海天文臺、中科院上海光機所、中科院上海生科院、中國船舶工業集團第708研究所等。調研對象包括科研崗位和管理崗位，其中科研崗位占59%、管理崗位占41%，分布合理，其中24%的受訪者有產業化開發經驗。具體情況如表1所示。

（2）政策供給側：政府主管部門

改革開放以來，我國歷經了兩次較大規模的科技成果轉化制度改革［2］。早期，我國科技成果轉化政策以建章立制為主，偏“硬法”層面，如出臺《促進科技成果轉化法》《科技進步法》等，解決根本性的產權歸屬、財稅優惠、收益分配、平臺建設等基礎性問題。近年來，政策重點更加綜合化，強調市場導向和保障支持，偏“軟法”，基于此，問卷調查內容包括知識產權保護、成果轉化補貼、轉化平臺建設、投融資支持、財稅優惠、國資監管等方面。受訪政府主管部門包括：上海市科學技術委員會、上海市經濟信息化委員會、上海市發展和改革委員會、上海市知識產權局、上海市教育委員會等。這些部門分管教育、科技、企業、知識產權等事務，其制定的各類政策涵蓋了財政資助科研成果從產生→專利申請與維護→產業化→利益分配的全過程。

表1 上海高校和科研院所受訪機構的科技成果轉化成績Tab.1 Performance of technology transfer of Shanghai’s university and research institution

（3）成果需求側：企業

企業是高校院所科技成果的接收者，轉化成功率受到校企距離及其技術溢出效應、企業轉化動機、技術吸收能力、企業產業化經驗等方面的影響。基于此，調查問卷除考察企業基本信息外，重點掌握高新企業認定需求、校企距離、企業轉化意愿、企業成果需求、易轉化性、市場潛力、高校對接能力、技術先進性、企業投資、企業合作經歷、企業風險承擔、企業產業化、企業消化吸收能力方面的情況。具體而言，受訪企業從所有制性質看，國有企業17家，民營企業27家，外資企業4家，其他所有制企業10家，覆蓋面比較廣；從是否為高新技術企業看，高新技術企業共49家，非高新技術企業9家，主要從業領域均屬于上海市戰略性新興產業。具體如表2所示。

（4）成果轉化通道：中介機構

科技成果轉化是市場化的交易行為，而高校院所限于其公益事業單位二類的身份屬性，在自身職能定位和決策能力上均不適合直接介入市場活動，因此，高校院所通常作為非技術實施主體，依賴中介機構實施成果轉化。問卷調查考察了中介機構的組織屬性、規模及轉化能力，調查對象包括上海高校院所的科技園（如上海交通大學科技園、復旦大學科技園等）、專業成果轉化機構（如盛知華知識產權服務有限公司、上海得民頌信息科技發展有限公司）、創業投資機構（如上海創業投資有限公司、上海德豐杰基金）。從中介機構組織屬性看，分為單位內設機構和獨立法人機構兩大類［22］，其中，官方承辦2家，半官方承辦7家，高校承辦10家，民間商業化機構31家。51家機構平均擁有全職員工35名，平均轉化成果數量為15項。受訪中介機構情況如表3所示。

表2 受訪企業基本情況Tab.2 Situation of the interviewed enterprises

歸納起來，問卷共涉及25個方面的問題，包括：高校參與意愿、高校轉化隊伍、高校產業化意愿、高校出售意愿、高校聲譽、高新企業認定、校企距離、企業轉化意愿、企業成果需求、易轉化性、市場潛力、高校對接能力、技術先進性、企業投資、企業合作經歷、企業風險承擔、企業產業化、企業消化吸收能力、知識產權保護、成果轉化補貼、成果轉化平臺、政府干預、投融資、國資管理、政策優惠。問卷共發放290份，回收有效問卷204份，回收率70.34%。每一主體部分的回收率如表4所示。此外，為確認問卷的有效性和可靠性，課題組對上海交通大學、同濟大學、復旦大學、華東理工大學等機構的相關領域專家及部分企業家進行了實地訪談。

表3 受訪中介機構情況介紹Tab.3 Situation of interviewed intermediary organizations

表4 上海地區科技成果轉化系統的問卷發放統計Tab.4 Questionnaire statistics aboutuniversity technology transfer in Shanghai

2.2 問卷信度與效度分析

為保證調查問卷質量和結果客觀性，需要對問卷調查結果進行信度和效度分析。

（1）信度分析

采用Cronbach’s Alpha系數值檢驗信度。為保證回收調研問卷的有效性和可靠性，將調研數據整理為量表的分值形式，通過SPSS軟件分析得出Cronbach’s Alpha系數為0.902，表明問卷結果具有較高的信度。

（2）效度分析

采用KMO與Bartlett值檢驗效度。SPSS分析結果顯示，KMO度量值為0.744，Bartlett的球形度檢驗近似卡方值為941.103，表明問卷適合做因子分析。

2.3 因子分析模型的構建

根據方差貢獻率分析，具備信度和效度的25個問題可提取6個主成分因子，這6個主因子解釋的方差累計占比達73.190%，具體如表5所示。提取的6個公因子在充分提取和解釋原變量信息方面較理想。

綜合旋轉后的因子載荷表，可以得出6個主成分因子，具體如下：

（1）政策環境因子：包含知識產權保護、成果轉化補貼、成果轉化平臺、政府干預、投融資、國資管理及政策優惠7個題項，方差貢獻率為18.92%；

（2）企業因子：包含企業投資、企業合作經歷、企業風險承擔、企業產業化、企業消化吸收能力、企業轉化意愿及企業成果需求7個題項，方差貢獻率為17.057%；

（3）技術因子：包含成果的易轉化性、市場潛力、高校對接能力、技術先進性4個題項，方差貢獻率為11.933%；

表5 旋轉后的因子載荷表Tab.5 Rotating factor load

（4）高校院所因子：包含高校參與意愿、高校轉化隊伍、高校產業化意愿、高校出售意愿4個題項。方差貢獻率為11.588%；

（5）聲譽因子：包含高校聲譽和高新技術企業認定，反映的是高校和企業維度中的聲譽方面的諸因素，方差貢獻率為8.038%；

（6）產學合作因子：即校企距離，反映的是高校和企業維度中二者之間的聯系緊密程度，方差貢獻率為5.653%。

基于此，結合問題項及其因子載荷，構建科技成果轉化結構方程模型。因子1是政策環境變量，包含7個題項；因子2是企業變量，包含7個題項；因子3是技術變量，包含4個題項；因子4是高校院所變量，包含4個題項；因子5和6分別是聲譽變量和產學變量，包含3個題項。

2.4 結構方程模型運行結果

構建科技成果轉化的結構方程模型，進一步分析各個因素對科技成果轉化系統績效的作用。運行AMOS 22.0，相關擬合指數評估結果顯示，模型卡方統計值為558.493，自由度為295，卡方/自由度=1.893＜3，近似誤差均方根RMSEA為0.025＜0.08，相對擬合指數CFI為0.678，說明結構方程模型擬合較好。模型參數估計值如表6所示，模型中系數的p值均小于0.05，表明模型系數顯著。

3 模型討論

3.1 科技成果轉化系統中各因素作用分析

根據結構方程模型結果，圖2和表6顯示了以下分析結論：

（1）政策維度變量有利于科技成果轉化系統績效提升。自2015年以來，中央和地方政府從軟性的收益分配、財政補貼、稅收優惠、國資監管到硬性的成果轉化平臺建設，以及知識產權法制保障三個方面出發，構建了有利于科技成果轉化的外部大環境。

（2）企業維度變量不利于科技成果轉化績效提升。圖2表明，企業的產學合作經歷、風險承擔能力、引進技術后的消化吸收能力等均不足以完全支撐校企間科技成果轉化事業的發展。

（3）技術維度的變量有利于科技成果轉化。圖2表明，上海地區科技成果轉化系統的技術易轉化，具備較好的市場潛力和技術先進性，利于科技成果轉化。

圖2 科技成果轉化參與方的結構方程模型Fig.2 Structural equation mode of university technology transfer

表6 模型參數估計值Tab.6 Model parameter estimates

（4）高校維度的變量同樣不利于科技成果轉化。這主要體現在上海地區高校院所參與科技成果轉化主觀能動性不強，內部缺乏專業化團隊，高校院所不愿過多介入產業化發展，以及高校管理層對出售科研成果仍持謹慎態度有關。

（5）校企維度的變量支持科技成果轉化的發展。尤其企業申請高新技術企業認定時更是如此，此外，校企間地理距離鄰近、高校院所擁有較高行業聲譽均會促進科技成果轉化發展。

3.2 最需要改進的主體

對問卷結果進行歸類分析，并就“誰是最需要改進的一方”這一問題進行了專家訪談，訪談結果如表7所示。首先，四方共識高校院所與政府是最需要改進的兩方，尤其高校也認為自身最需要改進。這表明，當前我國將“通過放權讓利調動發明人的積極性”設定為政策優化的前提條件存在偏差。一方面政策過度調節單位和個人產權和收益分配比例，打破了組織在科技成果轉化的權威性，降低了高校院所參與成果轉化的意愿；另一方面科技、教育、財稅、國資監管部門尚未形成完備的政策體系，政策不協調導致制度協調成本過高。四類主體對企業和中介機構是否需要改進尚未形成共識，盡管如此，除成果供給側改革外，提升企業技術吸收能力和轉化意愿同等重要。此外，兩兩對比分析，企業和政府互相認為對方是除高校外最需要改進的主體。問卷結果統計驗證了表6的結論。

表7 最需要改進的情況分析Tab.7 Analysis of the stakeholders’improvement

4 結論與啟示

本文聚焦由高校和科研院所、企業、中介機構、政府部門四方共同構成的科技轉化系統，在對204個機構進行問卷調查和實地訪談后發現：

（1）上海地區科技成果轉化系統中最重要的是政策因素，包括軟的制度建設和硬的平臺建設，其次是企業因素、技術因素及高校因素；盡管當前政策改革力度和效果非常顯著，但仍有改進的空間，尤其在治理對象上需要再聚焦；

（2）高校和科研院所是各方公認最需要改進的一方，未來應當更加著重提升高校院所對科研成果轉化的重視程度，加強專業化團隊建設；

（3）政策執行需要進一步完善，目前政策導向已普遍獲得社會各界的良好反映，但除政府外的其他主體對政策條款理解、具體落實上還存在認知落差，政府應當進一步主動釋法，加強宣傳和普及，尤其需要化解政府與企業之間的對立看法；

（4）上海正處在創新驅動與產業轉型的關鍵時期，企業研發風險承受能力、技術消化能力等方面還沒有跟上，政府需要關注如何幫助提升企業科技成果轉化能力，為企業提供更好的服務。

研究的不足之處在于：

（1）上海是國內經濟相對發達、技術交易活躍的區域，基于上海問卷調查得出的結論對廣大中部、西部地區未必具有普適性意義；

（2）截止2018年底上海共有163家成果轉化相關服務機構，形成了全鏈條的服務體系，本文對此闡述內容相對偏少。未來可在樣本拓展基礎上開展更深入的科技成果轉化服務體系研究。