高校重大科技基礎設施開放共享機制與運行績效研究

解志韜

（上海交通大學，上海 200030）

一、研究基礎

高校重大科技基礎設施是指為提升探索未知世界、發現自然規律、實現科技變革的能力，引領和支撐“雙一流”建設和人才培養，高校牽頭建設，經費投入大、工程建設難度高并提供開放共享服務的大型復雜科學研究裝置或系統，[1]是推動國家科學和技術發展的“國之重器”，是支撐重大科學問題研究和解決、促進高新技術發展、培養世界一流科研團隊和工程技術管理團隊的物質基礎。[2]高校是科技資源匯聚、人才匯聚、創新動力匯聚的結合點，[3]高校牽頭或參與建設、管理的重大科技基礎設施對產出重大科學成果、培養高水平科研人才有天然優勢。歐美國家經驗表明，面向高校、科研機構和企業多元科研主體的開放共享是重大科技基礎設施運行績效最大化的關鍵。[4]在科學研究向縱深發展和國際科技競爭日趨激烈的背景下，探索高校重大科技基礎設施如何以開放共享機制吸引一流高校、科研機構和企業的優秀人才開展前沿科學研究，提高其重大科學新發現、技術新發明和產業新方向的高效率高質量產出，對搶抓新一輪科技革命和產業變革機遇、服務國家高質量發展戰略具有重大意義。

開放共享機制包括“開放機制”與“共享機制”?！伴_放”是重大科技基礎設施向全國開放，設施作為重要科技資源，是國家科技創新體系重要組成部分，不應局限為單一部門、主體或地區所有，應向全國開放；[5]“共享”指通過建設共享網絡、制定共享政策，推動人才和數據等資源向有需要的研究者共享。[6]從產業研究視角，開放和共享在單一企業層面[7]、創新生態系統層面[8]、產業聯盟層面[9]均是影響企業創新績效的重要因素。近年來，學界對影響重大科技基礎設施運行績效的因素進行了廣泛探討。從宏觀管理層面來看，改革科研治理體制、構建以重大科技基礎設施為核心的基礎研究生態、建立重大科技基礎設施聯盟等是提升設施運行績效的有效路徑；[10]從設施管理層面來看，獨立的管理體制、開放的運行機制、規范的數據開放管理是提升設施運行績效的關鍵因素。[11]也有學者對重大科技基礎設施開放共享機制展開探索，段小華和劉峰認為國家層面科技資源共享機制應從建設模式、管理體制等四個層面構建；[12]龔游等人則認為設施層面的開放共享機制包括合作模式、用戶服務、人才培養和對外交流；[13]馮偉波等人識別了美國國家實驗室的4 種主要開放共享機制；[14]史文軍和焦文彬發現科研設施和大型儀器共享平臺建設對設施共享有重要意義。[15]以往研究雖然指出了開放共享機制對重大科技基礎設施的重要性，對開放共享機制的研究重點集中在機制組成和建設路徑上，但較少研究開放共享機制與設施運行績效的關系，尤其較少以高校重大科技基礎設施為研究對象，更進一步，現有研究較少區分開放共享機制對重大科技基礎設施運行績效的影響。

基于現有研究，本研究采用多案例研究方法，探索高校重大科技基礎設施的開放共享機制與運行績效關系。高校重大科技基礎設施開放機制和共享機制中各包含哪些關鍵要素？開放機制和共享機制分別如何影響高校重大科技基礎設施運行績效？研究對我國高校重大科技基礎設施產出重大原創科學成果、提高設施利用率、培養科研人才提供啟示。

二、研究設計

1.研究方法

采用多案例研究法，主要原因有三個方面。第一，目前對高校重大科技基礎設施開放共享機制影響設施運行績效的研究較少，缺乏成熟理論框架。案例研究方法有助于從現象中歸納抽象概念，構建新理論。[16]第二，對典型案例深入研究，有助于尋找現象背后的理論邏輯，[17]探索“如何”問題。第三，多案例研究可通過對比多文化背景下不同性質案例尋找共性特征，有助于挖掘具有普遍意義的理論。因此本研究基于扎根理論，運用多案例方法發掘開放共享機制對高校重大科技基礎設施運行績效的影響。

2.案例選取

我國高校重大科技基礎設施建設起步于“十一五”期間，[18]最早投入運行的設施僅9 年運行歷史。為了更好研究高校重大科技基礎設施開放共享機制，本研究以歐美地區運行時間較長、開放共享程度較高、取得科學成果較豐富的高校重大科技基礎設施和我國部分高校重大科技基礎設施作為主要研究對象，剖析高校重大科技基礎設施開放共享機制與運行績效的關系。前期文獻研究發現，歐美重大科技基礎設施管理體制有所不同：美國設施以高校為主要管理單位的案例較多；歐洲設施更多成立有限責任公司作為管理單位，高校以參與設施管理為主。本研究遵循理論抽樣原則，[19]選取了6家設施作為主要研究對象開展研究（見表1）：以美國2 所大學和1 所國家實驗室為管理單位的國家強磁場實驗室（National High Magnetic Field Laboratory，以下簡稱NHMFL）；[20]以歐洲核子研究中心（Conseil Européenn pour la Recherche Nucléaire，以下簡稱CERN）為管理單位，全球多個高校參與的歐洲大型強子對撞機（the Large Hadron Collider，以下簡稱LHC）；[21]以德國亥姆霍茲聯合會主管、多個德國高校參與的德國電子同步加速器（Deutsches Elektronen Synchrotron，以下簡稱DESY）；[22]上海交通大學管理的轉化醫學國家重大科技基礎設施（上海）〔以下簡稱轉化醫學設施（滬）〕；同濟大學管理的國家汽車整車風洞中心（上海）（以下簡稱風洞中心）和多功能振動臺實驗裝置（以下簡稱振動臺）。

表1 研究對象比較分析

6 個研究對象的性質、管理單位、類型和研究領域有所差異（見表1）。其中，NHMFL 是由美國國家科學基金和佛羅里達州政府出資建設、兩所大學參與共管的公共實驗平臺；LHC是多國政府共同出資、CERN 管理、世界多家大學參與管理的基礎科學專用研究設施；DESY是政府出資、亥姆霍茲聯合會主管、多家大學參與的公共實驗平臺；轉化醫學設施（滬）是政府出資、上海交通大學管理的公共實驗平臺；風洞中心是政府出資、大學出資、企業融資結合，由同濟大學管理的公共實驗平臺；振動臺是政府出資、同濟大學管理的實驗平臺。以上6 個研究對象的開放共享程度均較高。其中，美歐3 個設施均向多個國家開放，NHMFL 每年吸引250 家以上機構數千研究人員前來研究；LHC 已吸引1.1 萬余名研究人員在此進行實驗；DESY 每年吸引超過30 個國家的近3000 名研究人員。而國內的3 個設施開放共享程度也較高，其中轉化醫學設施（滬）已吸引3 萬余名科研人員前來研究，超過1/3 科研項目是外部機構項目；風洞中心向60 多家企業開放，每年機時對外服務率超過99%。6 個研究對象的廣泛開放共享，使得研究對象在科研成果、設施利用率、人才培養等方面的設施運行績效較高，對所在國家和地區創新體系發揮了重要支撐作用。

3.數據來源

本研究通過多渠道獲取一手和二手數據，以保證數據來源能形成三角驗證，避免共同方法和近似資料來源對研究結果造成偏差。本研究二手數據的來源是：從網絡收集的新聞報道106 篇，從中國學術期刊網絡出版總庫中搜索的學術論文72 篇，從圖書館、研究對象官網收集的研究對象報告9 篇。研究通過整理形成約13萬字的文檔資料。一手數據主要來源于半結構化訪談和非正式訪談的文本記錄（見表2）。為了盡可能還原信息，研究小組首先基于前期文獻研究建構半結構訪談框架，之后針對被訪談人進行訪談。訪談對象包括：目前在國外研究對象中開展科研工作的科研人員1 人，曾以訪問學者身份在國外研究對象工作過的某高校教師1人，曾進入國外研究對象博士后項目某高校研究人員1 人；國內研究對象現任負責人1 人，執行負責人1 人，參與國內研究對象建設的工作人員1 人，參觀過國外研究對象的高校教師1 人。同時為補充研究所需資料，本研究對參觀訪問過國外多個研究對象的某高校工作人員進行間斷性的非正式訪談共3 個小時。訪談過程中，研究小組由1 位資深專家為主提問人，訪談對象在其引導下展開講述，其他成員作文字記錄并隨時補充詢問，每場訪談時間在1.5 個小時—3 個小時之間，共計17 個小時。為保證訪談資料準確性，研究小組在訪談后即將訪談內容錄入電腦，并交由訪談對象確認。若存在訪談記錄缺失和不確定的情況，則由1 位研究小組成員通過電話溝通與訪談對象進一步厘清。

表2 一手數據來源統計

4.研究策略

本研究針對一手和二手資料進行多級編碼，[23]對收集的一手數據和二手數據作螺旋式歸納，提取其中的概念和范疇。在理論飽和狀態下，從6 個研究對象設施的開放共享現象中提煉高校重大科技基礎設施的開放共享機制。為了在編碼工作中提高編碼效率，并確保研究準確性，本研究采用以下策略進行研究：第一，設立工作記錄，為每個案例設立一份Excel 格式的工作記錄文檔，記錄編碼、概念提煉、范疇歸納過程，并記錄修改事件，提升研究效度；第二，建立獨立編碼機制，由于該方法較為依賴研究者本身的理論功底和抽象歸納能力，易受研究者主觀意見影響，研究小組2 位成員以獨立編碼的形式同時對一個案例開展初步資料剪切、標簽化、概念化和范疇化工作，該案例編碼完成后，將兩者的編碼結果進行比對，如果出現分歧則共同討論直到達成一致，再對下一個案例進行編碼；第三，不斷比較分析，如果發現新概念和范疇，將其與已有概念和范疇對比，如果是互斥概念和范疇則保留，如果相容則重新審視已有概念和范疇是否能容納，必要情況下更改概念或范疇的命名和內涵，或將已有框架重新界定層次和歸屬，不斷使概念與概念間、概念與范疇間、范疇與范疇間關系趨向準確。

三、研究過程

1.一級編碼

本研究首先基于開放性研究思維，將收集到的原始資料進行切割打散，提取有意義的語句并將其標簽化，所貼標簽盡可能從原語句中提取。之后，對照研究主題，從標簽中提取初始概念。最后，不斷將具有相似性的初始概念歸并為同一初始范疇，為范疇命名，并確定初始范疇的類屬和維度。通過不斷對初始范疇進行比較和歸并，獲得較為穩定的概念和范疇。第一個研究對象的概念和范疇提煉較為寬泛，然后逐步通過概念歸并收窄范疇類屬，直到該案例概念和范疇達到飽和；然后對第二個研究對象重復標簽化、概念化到范疇化過程，如果在第二個研究對象中發現新的概念類屬，那么重新對第一個研究對象進行整理。通過對6 個研究對象原始資料的標簽化、概念化和范疇化歸并，剔除出現次數小于3 的初始概念，本研究提取、歸并了高校重大科技基礎設施開放共享機制的25 個初始概念，并從中歸納了12 個初始范疇，部分編碼過程見表3。

表3 編碼過程示例

2.二級編碼

一級編碼階段對原始資料概念化和范疇化的提煉較分散，此階段主要任務是發現和建立初始范疇間的邏輯關聯，將具有關聯性的范疇進一步歸并成主范疇，并建立主范疇間的關系，從而建立理論雛形。本研究基于“條件—行動/策略—結果”范式[24]梳理初始范疇間的邏輯關聯，條件指某一情境發生的背景和前提，行動/策略指設施為應對該背景和前提所實施的行為，結果指應對行為產生的結果。研究發現，“開放準入機制”、“開放收費機制”和“開放保障機制”基于上述范式可以被歸并為一個“關聯軸線”：重大科技基礎設施的戰略性、稀缺性和公共性決定了其只有充分開放才能最大限度發揮對科研體系的支撐作用，為此一方面研究對象通過“開放準入機制”盡可能擴大開放范圍吸引多元主體申請，并優先向科學潛力大、可行性高的科研項目開放；另一方面以差異化的“開放收費機制”降低具備公共性的成果公開項目使用成本，并收回成果保密項目的綜合運行成本，同時以“開放保障機制”給使用單位提供技術、工作條件、經費等支持，以提升科研項目產出成果的效率。根據以上“關聯軸線”分析，將這3 個初始范疇歸并入“開放機制”。通過與原始資料的對比，本研究將“關聯軸線”進行歸并，將12 個初始范疇歸并為5 個主范疇。二級編碼結果見表4。

表4 編碼結果

3.三級編碼

本階段首先進一步分析主范疇及其“關聯軸線”間的邏輯關系，從中提煉核心范疇。其次，通過對核心范疇之間關系整理，呈現出研究問題的“故事線”，并通過對核心范疇與主范疇之間的關系進行分析，呈現邏輯脈絡和作用機理，建立理論框架。通過對5 個主范疇內涵進行分析并比對原始資料發現，“開放機制”和“共享機制”反映了高校重大科技基礎設施設計的開放共享機制，具備理論一致性。本研究將這2 個主范疇歸并入“開放共享機制”核心范疇，其內涵為：“開放機制”促進高校重大科技基礎設施向多元化科研主體的高潛力高可行性科研項目開放，并提升項目研究效率以促進科研成果產出和設施利用率提升；“共享機制”推動設施研究人才與外部研究團隊的交流合作以促進成果產出、提升設施利用率和推動人才培養，推動科研數據共享以促進其二次價值實現?！翱蒲谐晒薄霸O施利用率”“人才培養”3 個主范疇反映了高校重大科技基礎設施運行績效，可以歸入“設施運行績效”核心范疇，其內涵是：開放機制和共享機制促進了設施運行績效提升。提煉核心范疇后，本研究整理了范疇間的“故事線”：高校重大科技基礎設施的“開放共享機制”影響“設施運行績效”?；谝陨涎芯拷Y果，本研究構建了高校重大科技基礎設施開放共享機制與運行績效模型（見圖1）。

圖1 高校重大科技基礎設施開放共享機制與運行績效模型

四、研究結論

本研究選取了國內外6 個由高校管理或參與的重大科技基礎設施作為研究對象，通過三級編碼研究發現，“高校重大科技基礎設施開放共享機制與運行績效模型”可以有效解釋開放機制和共享機制對重大科技基礎設施運行績效的影響作用。具體而言，高校重大科技基礎設施設計開放機制，面向高校、科研機構、企業等科研主體廣泛開放設施；設計共享機制，共享設施人才和數據資源，讓設施極限實驗條件得以充分利用，將促進重大科學新發現、關鍵核心技術突破、支撐產業技術進步等具有前沿性的科研成果產出，提升有效機時及機時對外服務率等設施利用率，強化高水平科研人才和高技能技術人才培養。

1.開放機制促進高校重大科技基礎設施科研成果產出和設施利用率提高

開放機制是指高校重大科技基礎設施擴大開放面，面向高校、科研機構、企業等多元科研主體開放。這些多元科研主體的科研項目利用高校重大科技基礎設施極限實驗條件開展研究，有助于多元科研主體的科研成果產出，提高設施有效工作機時。開放機制包括開放準入機制、開放收費機制和開放保障機制。

開放準入機制包括項目申請機制、項目審批機制和機時安排機制。項目申請機制通過不設申請限制、開放申請入口等舉措便利高校、科研機構、企業等多元科研主體提交使用申請，擴大開放范圍，提升機時對外服務率。NHMFL設立了線上申請平臺，接收全球主體的使用申請，僅2020 年就接收了272 個研究機構進站研究；DESY 設立了用戶協會作為入口，接收大學、研究機構、企業提交申請，申請不設限，每年有近40 個國家的3000 多位科學家來此研究；轉化醫學設施（滬）、風洞中心、振動臺則加入了長三角科技資源共享服務平臺，可直接線上申請，如轉化醫學設施（滬）已向3 萬余名科研人員開放，覆蓋32 個學科。項目審批機制基于科學性、可行性等標準，通過專家審批方式篩選科研項目，使最有可能產出科學新發現、技術新發明的項目獲得優先使用權，提升重大科研成果產出。NHMFL 由內外部專家組成用戶提案審查委員會確定優先級，其科研項目2020年在 《科學》 《自然》 等頂級期刊發表論文485篇，其中就包含首次發現分數量子霍爾態等重大科學發現；LHC 在實驗合作委員會框架內進行審核；DESY 以內部專家評議的方式審核，雖然受新冠肺炎疫情影響，2020 年仍產出65 篇頂級學術論文、10 篇論文預印本和內部報告；轉化醫學設施（滬）建立形式審查和科學審查兩級機制。機時安排機制讓設施管理者根據設施運行狀況合理調配機時資源，提升有效機時。比如，NHMFL 由設備主管建議，實驗室主任確定具體機時分配，設備主管能為緊急重大項目研究開辟快速通道，2020 年該設施克服疫情影響，7 個子設施分別保持了50%—75%的運行機時；DESY 由理事會以6 個月為周期分配機時，同時允許高優先級科研項目優先使用；轉化醫學設施（滬）會根據在站科研項目需求靈活調配機時。

開放收費機制包括成果公開項目收費機制和成果保密項目收費機制。成果公開項目收費機制將成果以論文等形式公開的項目，設施對其免費或僅收取耗材等費用，以推動重大科學發現和關鍵核心技術進步。NHMFL 收費規定聯邦研究機構項目免費，外部成果公開項目承擔設施運行和消耗品成本；LHC 則對會員國項目免費，至今已經產出近3000 篇論文。成果保密項目收費機制是指對高校、科研機構、企業等的研究成果需要保密的項目，設施會將管理費用等折入綜合成本計費，支撐產業進步。NHMFL 對企業保密項目要求企業全額負擔成本，其成果每年為美國經濟創造7 億美元產值。

開放保障機制包括操作技術支持機制、工作條件保障機制、經費支持機制和知識產權保護機制。操作技術支持機制通過提供操作培訓、技術人員現場支持等手段縮短科研團隊熟悉設施的周期，規避因操作失誤帶來的研究停滯，保障有效機時。NHMFL 根據不同實驗給科研團隊分配相應培訓模塊，以在線方式培訓，并由技術人員提供支持，2020 年疫情期間技術人員保障了其子設施——電子磁共振（Electron Magnetic Resonance，簡稱EMR）73%科研機時使用；DESY 為科研團隊上機前提供安全培訓，并為科研團隊提供了可靈活調配的實驗空間，實驗室技術團隊幫助科研團隊操作設施，2020年其機時有效利用率創紀錄地超98%。工作條件保障機制通過為研究團隊提供實驗前準備空間、數據處理設備等，保障科研團隊全時投入研究，保障有效機時。轉化醫學中心（滬）事先調研科研團隊對辦公空間、儀器設備等研究需求，提供定制化實驗條件、實驗場地安排。經費支持機制通過為科研團隊提供生活津貼、旅行費用，適當降低其研究成本，保障重大科學發現。NHMFL 基于國家撥款為科研人員提供多項生活經費，2020 年該設施20 位新科研項目負責人在此支持下開展研究。知識產權保護機制通過訂立協議約定科研項目團隊的成果所有權邊界，保障重大科學發現、關鍵核心技術進步和產業進步。NHMFL 規定成果公開性項目，知識產權由設施、外部主體和政府按照協議分享，若是私有項目則歸于私人企業；LHC 知識產權歸歐洲核子中心和外部單位共有；DESY與外部主體事先簽訂協議，規定具體知識產權分配比例。

2.共享機制推動高校重大科技基礎設施科研成果產出、設施利用率提升和人才培養

共享機制是指打破現有高校的邊界，將高校重大科技基礎設施資源如科研人才和數據與多元科研主體共享，推動外部科研主體與設施核心資源產生知識交叉整合，以提升科研成果產出、提升設施有效機時以及機時對外服務率，并強化人才培養。共享機制主要包括人才共享機制和數據共享機制。

人才共享機制是指設施跨越管理大學組織邊界，基于高校學術合作網絡，與外部多元科研主體構建多層次共享關系，推動設施集聚的高水平人才與外部科研主體的人才充分交流，激發新思想，促進新工具、新方法使用，提升設施在科研成果產出和人才培養方面的績效，并提高設施利用率。人才共享機制包括共享準入標準、共享實施機制、共享保障機制和共享激勵機制。共享準入標準確保共享對象在研究目標上與設施一致，推進設施利用率、科研成果產業和人才培養。NHMFL 要求共享對象研究項目和其本身發展規劃一致，在研究能力上與設施人才匹配。共享實施機制指設施與外部主體結成多層次關系實施共享行動聯合推進重大科學新發展和領軍人才培養。平臺共建上，漢堡大學在DESY 園區建立多個聯合研究中心；轉化醫學設施（滬）已經與外部主體建立了5 個聯合研究中心。課題聯合攻關上，LHC 的每個實驗設施都與全球多個國家的研究主體開展聯合攻關；DESY 每年與大量企業簽署聯合研究協議；轉化醫學設施（滬）的在站課題中，超過1/5 是上海交通大學與外部機構的合作項目，如與上海公衛中心等機構成立聯合課題組，一個月內完成新冠病毒基因組測序組裝和解析，并向全球公開數據，成果在 《自然》 雜志發表。委托開發上，NHMFL 可依美國相關法律，由外部主體提供經費，設施內部科學家開展研究；風洞中心專家根據企業需求定制實驗內容。人才聯合培養上，NHMFL 為兩所管理大學本科生提供跨學科課程教學，并支持研究生參與課題設施，2020 年吸收了博士后36 人、研究生和本科生240 人進入設施作為工作人員，并支持85位博士、20 位碩士畢業；DESY 建立與外部高校研究人員“雙聘”制度，并接納博士生開展研究，2020 年6 位博士在此完成畢業論文；風洞中心是國內汽車和軌道車輛產業的高端人才培訓基地。共享保障機制下通過資金支持和機時協調保障共享行動實施，推進關鍵核心技術進步。NHMFL 設立了“用戶合作資助項目”為課題聯合攻關提供種子基金支持，并盡可能確保高潛力聯合攻關項目的機時分配；轉化醫學設施（滬）設立了開放課題基金、“交大之星”計劃等，為重大課題提供資金支持，2020 年度支持了52 項重要課題。共享激勵機制以成果共享機制保證共享雙方利益，以成果轉化機制激發雙方人才積極性，推動產業進步和高級人才培養；LHC 與歐美產業界關系密切，積極推動其成果進入產業界應用，將其開發的電源技術、高頻技術等順利推廣到了歐洲企業，推動相關產業技術進步和高級人才培養；DESY 與德國產業界關系密切，其產出成果能快速轉化為工業產品創造經濟效益，如其MicroTCA 構架轉化為行業標準等。

數據共享機制是指將設施上產生的海量數據資源通過適當分級處理后，與更多科研工作者共享，便于其運用和挖掘，從而放大數據的二次價值。數據共享機制主要包括數據分級機制、數據流通機制、數據分析工具共享機制和數據所有權保護機制。數據分級機制將數據脫密，并通過分級共享機制滿足各類科研主體的研究需求，推進設施利用率、科研成果產出和人才培養。LHC 數據分級機制根據數據應用場景將數據分為四級：一級數據以文檔和公開出版物為主完全公開；二級簡化數據用于培訓；三級重建數據、模擬數據和分析軟件向學界公開以便于二次挖掘；四級原始數據僅限設施科研人員使用。數據流通機制主要開放下載入口，方便研究機構獲取數據推進科研成果產出。LHC 公開數據獲取網址，研究人員可以免費獲得數據和分析軟件，2020 年共有1500 萬人次訪問并下載數據。數據分析工具共享機制通過開源分析軟件共享，便利各類科研主體分析數據，推進科研成果產出和人才培養。如NHMFL 建立數據分級和免費獲取機制，并提供分析軟件包。數據所有權保護機制確保了數據共享過程中不侵犯研究者權利，保障科研成果產出。NHMFL 數據所有權不僅屬于用戶，而且數據共享范圍也由用戶決定。

五、管理啟示與展望

1.管理啟示

我國高校重大科技基礎設施建設雖處于起步階段，但發展迅速。如何設計有效的開放機制和共享機制，釋放服務潛能，促進高校重大科技基礎設施的科研成果產出，提高設施利用率，并強化人才培養，充分發揮對國家科學創新體系的支持作用，是各重大科技基礎設施管理高校面臨的重要課題。本研究通過對6 個國內外研究對象的編碼分析所得出的結論，對高校重大科技基礎設施開放共享機制設計具有如下實踐指導意義。

第一，面向多元主體，擴大設施開放范圍，設計差異化收費體系，構建有序開放保障機制。高校重大科技基礎設施的戰略性、公共性特征決定了其必須面向整體國家科技創新體系實施開放，高校、科研機構和企業等科研主體都應被納入開放對象范圍，提升機時對外服務率；其稀缺性特征決定利用設施的科研項目應有較高的科學意義和可行性，并盡可能優先向公開成果的科研項目開放，促進高質量科研成果產出。因此，在開放準入機制方面，高校重大科技基礎設施應從提升設施利用率出發，降低申請門檻，開放申請入口，面向多元科研主體接納使用申請，在擴大開放面的同時設置結合項目戰略性、科學前沿性和項目可行性的標準，篩選高潛力科研項目進入設施開展研究。在開放收費機制方面，區分項目成果開放與否，設計差異化收費機制：向成果開放項目免費或僅收取耗材、設施運行產生的費用；向成果保密項目則應以包括管理費用等在內的綜合費用作為成本標準收費。在開放保障機制方面，對已上機研究的團隊，從資金、實驗條件等方面保障科研團隊全時工作，同時建立切實保護使用方的知識產權保護機制。

第二，跨出高校邊界，立足核心資源，構建高層次人才共享機制，健全數據共享協調機制。高校重大科技基礎設施跨出高校邊界，[25]讓人才、數據與高校、科研機構、企業等科研主體共享，將有助于知識交叉整合，積極促進設施產出創新的高價值科學成果，充分利用有效機時，并培養高水平人才。一是在人才共享機制方面，立足核心資源依托設施集聚的高水平科研人才所具備的使用設施開展科研的豐富經驗和科研能力，應基于研究目標和研究能力建立共享準入標準，提高人才共享效能；根據各類科研主體的潛在共享需求，探索包括科研平臺共建、前沿課題合作、委托開發、人才聯合培養等靈活的共享實施機制；[26]建立資金支持、機時協調等在內的共享保障機制，保障共享成果產出和人才培養；同時涵蓋成果共享和成果轉化的共享激勵機制，激發共享方積極性。二是在數據共享機制方面，應從推動數據二次利用出發，建立數據分級機制和數據流通機制方便廣大科研人員獲取數據，建立數據分析工具共享機制便利內外部科研人員二次挖掘，建立數據所有權保護機制平衡科研人員權益與數據開放公共利益之間關系。

2.研究不足與未來展望

首先，本研究的重點是重大科技基礎設施開放共享機制與運行績效關系。現實中其實還存在著與設施運行績效相關的戰略協調、治理機制、保障機制等，本研究對此涉及并不多。因此，我國要在基礎科學領域取得重大科研成果，高校重大科技基礎設施應從服務國家重大戰略出發，從整合式創新的視角設計運行機制，提高運行績效。

其次，已有研究指出了開放共享機制對重大科技基礎設施的重要性，本文則進一步討論了開放共享機制與設施運行績效關系。重大科技基礎設施不僅投入大，運行費以及升級改造費等都同樣巨大。本研究可以被看作在特定高校情境下研究提升重大科技基礎設施運行績效的重要機制。這對已有研究形成了補充，但這也是本研究的一項不足。后續研究特別需要保持對高校重大科技基礎設施的持續跟蹤，在高度關注時空演進下新的運行結果中，不斷涌現與之匹配的新理論。

最后，本研究僅以3 個歐美和3 個國內高校重大科技基礎設施作為研究對象，這必然帶有很強的國家國情、體制機制和發展階段的烙印。實際上，當前及未來必然會有諸多相類似的重大科技基礎設施運行實踐。未來研究如能結合中國大學重大科技基礎設施運行的實踐案例與數據，專門研究我國高校重大科技基礎設施的機制設計，將更具有研究意義和價值。未來研究有必要對更多中國大學重大科技基礎設施實踐過程進行深度分析，借助對更多實踐案例的剖析和數據挖掘，厘清中國高校重大科技基礎設施的共性、個性特征及其適用條件。