職務科技成果權屬改革會影響城市創新質量嗎？

陳 濤，胡麗萍

（1.武漢科技大學 恒大管理學院，湖北 武漢 430065；2.湖北產業政策與管理研究中心，湖北 武漢 430065）

一、引言

隨著中國經濟結構的調整，社會經濟的發展越來越依賴創新。我國正在向知識型經濟轉型，高質量的發展需要提高城市創新力[1]。為激發城市的創新活力，在新一輪的體制改革中，力求打破體制的鉗制，激發基層經濟主體的創新潛力。在激勵各主體創新的眾多制度安排中，職務科技成果權屬改革是其中的重要組成部分。近年來，在提高職務科技成果產出水平的過程中，人們逐漸意識到，職務科技成果的產權配置改革是激勵基層科研發明人的創新活力及釋放經濟增長動能和提高區域創新能力的重要途徑[2-4]。

美國的《拜杜法案》即（《Bayh-Dole-Act》）是率先關注科技成果權屬配置問題的，該法案允許科學家，大學，企業申請專利并從聯邦政府獲得資助。目前，已有相當多的文獻對西方“拜杜法案”進行研究，包括“拜杜”對社會創新的速度，科技成果轉化的效率，企業的市場競爭環境，社會的公共價值觀以及研究的獨立性等影響[5-7]。Tseng 和Raudensky（2014）[8]實證分析得到拜杜法案的頒布使得大學的專利份額有了實質性的增長。當然也有學者認為該法案的實施對大學的專利轉讓等情況并沒有正向的影響[9]。在1949 年雅典引入了一個新的原則“教授特權”，即由學術研究產生的專利屬于科學家而不是大學所有，科研發明人擁有科技成果的所有權和全部收益權。在過去的幾十年里，就該原則不少學者一直圍繞著學術科學的性質和價值觀來展開學術爭辯[10]。Ejermo 和Kallstrom（2016）[11]研究表明教授制度確實能夠有效地激發研發人員的積極性。Ejermo 和Toivanen（2018）[12]則與之有相反的結論，認為改革對專利申請有負面的影響，會抑制研發人員的積極性。

2015 年我國出臺《科技成果轉化法》，提到國家與單位之間關于科技成果的三權配置問題，即使用權、收益權及處置權。2016 年西南交通大學在《西南交通大學專利管理規定》中明確知識產權激勵模式，學校和職務科技成果發明人共享科技成果的所有權。隨后，這種職務科技成果的混合所有制改革產生了較大的影響。在2018 年，《國務院辦公廳關于推廣第二批支持創新相關改革舉措的通知》（國辦發〔2018〕126 號）將這種以事前產權激勵為核心的職務科技成果權屬改革在京津冀、廣東、上海等八個地區進行試點。有研究得出中國版的拜杜法案并沒有對專利的申請等產生積極的影響[13]。蔣舸（2016）[14]提出要權衡在分享產權時，要考慮產出價值和投入成本是否合理。劉群彥（2020）[15]還強調了科研人員對產權激勵政策感知和認可對改革的重要性。人們對政策的感知和認可受到對政策法律性和效果性的預測的影響，通過對試點政策效果的研究可以提升科研人員對于改革的認可。

職務科技成果權屬改革的核心思想是事前產權激勵，將所有權下放給發明人員，同時讓發明者與單位共享收益權[16]。職務科技成果權屬改革試點政策是否有效是本文力求探索的核心問題。本文運用雙重差分模型對該改革進行實證研究，為后續的改革方向提供依據。

二、數據來源與研究設計

城市的創新質量往往是通過科研成果來衡量，如專利的申請授權量，發明專利的相關情況，科技成果轉讓情況等[17-19]。專利是科技成果中的主要內容，專利的水平關乎科技成果的質量[20]。技術合同成交額能夠有效地反映科技成果的轉化情況，同時技術合同成交額與城市的創新能力成正比[21]。職務科技成果混合所有制改革對與科技成果的產權結構有所改變，本文通過雙重差分模型（Difference in Difference）來檢驗職務科技成果權屬改革對城市創新質量的效應。

（一）數據選取

本文以各省會城市和直轄市為研究對象，基于各省會城市和直轄市的面板數據來展開研究。將2018 年頒布的《國務院辦公廳關于推廣第二批支持創新相關改革舉措的通知》中實施職務科技成果權屬改革試點區涉及的省會城市和直轄市作為實驗組，其余省會城市及直轄市為對照組。收集2016—2019年的相關實驗數據，其中剔除數據嚴重缺失的拉薩，剩余30 個省會城市及直轄市的相關數據納入實證分析。本文數據通過各市統計局的城市統計年鑒、科學技術局和知識產權局的專利報告、以及知網數據庫中相關年鑒和科學技術部火炬高技術產業開發中心中關于技術合同交易額的文件整理所得。

（二）模型設計

基于雙重差分模型（Difference in Difference），將試點涉及到的城市北京、天津、沈陽、石家莊、西安、西寧、廣州、武漢、合肥、成都作為實驗組，其余的省會城市及直轄市作為對照組。考慮到各市的市情的不同，以及隨著時間變化而變化的一些因素，通過個體固定效應和時間固定效應，來分析試點政策實施前后對城市的創新效應。具體的模型設定如下所示。

其中Innovateit表示是職務科技成果所有制改革對城市創新質量的凈效應，即第i 各城市第t 年的創新質量；treat 是核心解釋變量實驗的交互項，是試點城市實施職務科技成果所有制改革的虛擬變量。control 是為了緩解遺漏變量帶來的誤差而引入的控制變量。ui表示的是個體固定效應，vt表示的是時間固定效應。

（三）變量的選取

Cooke 較早提出區域創新這一概念，認為區域之間可以通過互動學習，引起非常強烈的制度反應，最后形成了區域創新系統[22]。創新質量表現在創新與產業、企業或者區域發展之間的協調度[23]。在選取創新質量的評價指標時，學者們用專利來刻畫區域的創新質量，一般從專利的數量和質量兩個維度來解釋區域的創新質量。被解釋變量Innovateit城市的創新質量使用專利數據來表示的做法是較為普遍的。本文借鑒鄭彩玲和張繼彤（2021）[18]的做法，利用城市發明專利的授權量作為城市創新質量的替代變量。由于發明專利技術含量高，所以大多數文獻都會選擇發明專利來反映創新水平。同時，本文還選擇了發明專利申請量來反映城市創新質量[17]，選擇發明專利授權量和發明專利申請量是為了分別從質和量上來反映城市的創新狀態。同時，為了進一步來反映區域的創新水平，本文還選取技術合同成交額來刻畫城市的創新水平[24]，由于創新質量的內涵在于創新與區域發展的匹配度，合同成交額是技術開發，技術轉讓，技術服務和技術咨詢類合同的成交額。所以技術合同成交額能在一定的水平上反映創新成果在促進區域經濟發展上所做的貢獻，這與創新質量的內涵相呼應。基于此，本文選取技術合同成交額來刻畫城市創新質量。

核心解釋變量（treat）是根據職務科技成果試點政策來確定的虛擬變量，政策試點（poli）實行改革的試點城市賦值為1，其余的城市賦值為0，政策實施（time）之前賦值為0，政策實施當年及之后賦值為1，核心解變量為二者相乘之后的積。

控制變量使用的是以下變量來刻畫：城市的經濟發展狀況（GDP）用城市的地區人均生產總值取對數來表示；人口規模（Peo）用城市的常住人口來表示；高等教育能力（College）用城市擁有的普通高等院校來說明；科技重視程度（Invest）使用一般公共財政支出中科學技術占比來表示；產業結構（Ind_str）用第二產業和第三產業產值占城市生產總值的比例來表示。主要的相關變量如表1 所示。

表1 相關變量及解釋

三、實證研究

本文所有的數據分析都是使用Stata 來實現的，周黎安和陳燁（2005）[25]是較早運用雙重差分模型來分析政策的效果，隨后較多學者運用Stata 做雙重差分來研究政策的凈效益。雙重差分模型也是用來衡量政策有效性較為科學的評估模型，本文運用Stata在個體時間雙向固定效應下做雙重差分，試圖分析職務科技成果權屬改革對城市創新質量的影響。

（一）變量描述性統計

首先是對已有的數據做簡單的處理，各變量的描述性統計如表2 所示。

表2 變量描述性統計

從表2 可以看出發明專利的授權量和申請量在各城市之間存在著較大的差異，在觀察期間，GranInven_p 的均值為5.005，表明平均每萬人擁有發明專利授權約5 件；InvApp_p 的均值為17.57，表明平均每萬人擁有發明專利申請量約17.5 件；技術合同成交額最大值與最小值之間差距很大，說明各城市在科技成果轉化上存在較大差距，城市間在將創新產品市場化的過程中存在很大差異。控制變量中高校、人口、人均GDP 之間均有較大的差異，本文在做雙重差分時對個體及時間做固定效應。

（二）雙重差分檢驗結果

對原始數據進行標準化之后，運用雙重差分模型，通過逐步將控制變量加入進來，并考慮個體各城市的固定效應，以此來分析職務科技成果權屬改革試點對城市創新質量的影響。首先，來考察改革對發明專利申請量的影響。在表3 第（1）列，核心解釋變量treat 回歸系數未通過顯著水平檢驗，說明職務科技成果權屬改革可能對發明專利申請量并沒有影響。為進一步驗證，在第（2）列～（6）列中，依次加入了地區人均GDP、高等教育能力等控制變量，核心解釋變量均為通過顯著水平檢驗。說明職務科技成果權屬改革確實對發明專利的申請數量沒有影響。在表4 第（1）列中交互項treat 在1%的顯著水平上為正，表明職務科技成果權屬改革試點對帶動了城市的創新質量的提高。在第（2）列～（4）列中加入控制變量，結果顯示核心解釋變量的系數一直保持著在1%的顯著水平為正，說明職務科技成果權屬改革試點政策確實對城市的創新質量有積極的影響。在表5 中，第（1）列中核心解釋變量在1%的顯著水平下為正，并在（2）列～（4）列逐步加入控制變量的過程中一直保持1%的顯著水平上為正，表明職務科技成果權屬改革對城市的技術合同成交額有顯著的正向影響作用，改革對促進城市創新水平有積極的作用。

表3 改革對發明專利申請量的雙重差分結果

表4 改革對發明專利授權量的雙重差分結果

表5 改革對技術合同成交額的雙重差分結果

綜上，改革的推行對發明專利的申請并沒有顯著的影響效果，但是對發明專利的授權以及技術合同成交額有顯著的正向影響，說明改革正在促進發明專利由量取勝到以質取勝的轉變，并且改革使城市的創新水平正在發生本質上的飛躍。從科技成果的產生到科技成果的授權，再到科技成果的轉化，改革的作用已經深入到科技成果轉化為現實的生產力這一環節。

（三）異質性分析

為進一步研究改革對城市創新質量的影響是否存在區位上的差異，我們將各直轄市及省會城市按照區位進行劃分，分為東部地區城市和中西部地區城市。城市區位的不同可能導致職務科技成果權屬改革對東部城市和中西部城市產生的效果有所不同。基于此，本文分別對東部地區城市和中西部地區城市進行回歸分析，來考察改革創新效應的區位異質性。

根據表6 中第（1）列和第（2）列顯示，職務科技成果權屬改革對東部城市的發明專利授權不存在顯著的正向影響作用，但是改革對中西部地區城市的發明專利授權存在顯著的正向作用。第（3）列和第（4）列中，改革對東部和中西部城市的技術合同成交額均有顯著的正向作用。說明改革確實對東部和中西部城市的創新質量的積極作用存在一定的區位異質性。可能是因為東部城市經濟發達，科技創新水平高，本身有較為健全的職務科技成果產出激勵機制，所以對于專利的授權并沒有起到很明顯的作用。但是職務科技成果權屬改革使得發明人能夠與單位共享發明收益，一定程度上會激勵發明人尋求更多的途徑實現科技成果的轉化，所以職務科技成果權屬改革能夠有效的促進東部地區技術市場成交額的增加。中西部城市本身的創新質量較東部城市低一些，隨著中西部的崛起，以及國家在財政上對中西部地區的大力支持，中西部城市經濟結構的改善，各城市的發展越來越多地依賴創新，所以改革對中西部地區城市的發明專利授權量以及技術合同成交額有積極影響。

表6 異質性檢驗

四、研究結論及啟示

收集30 個省會城市及直轄市的面板數據后，運用雙重差分模型對職務科技成果權屬改革試點政策的城市創新質量凈效應做實證分析。結果表明：

第一，職務科技成果權屬改革對城市的發明專利申請量沒有顯著影響，但是對城市的發明專利授權量以及技術合同成交額有顯著的正向作用。可以看出，職務科技成果改革雖然沒能使發明專利申請量的增加，但是能夠有效地促進發明專利授權量的增加，同時職務科技成果權屬改革可以有效地促進職務科技成果的轉化。基于此，職務科技成果權屬改革對城市創新質量的提升有積極的作用。

第二，異質性檢驗發現，該改革的正向提升效益有一定城市區位的異質性，改革對中西部地區城市的發明專利授權和技術合同成交額有顯著的正向作用，但是改革對東部城市的發明專利授權沒有顯著的正向影響，對技術合同成交額有顯著的正向作用。職務科技成果權屬改革在經濟發展水平有一定差異的東部和中西部城市的職務科技成果產出有一定的區位差異。

基于上述結論，本文得出以下政策啟示：

第一，職務科技成果權屬改革已經顯露出成效，可以繼續推進。夯實職務科技成果改革的基礎工作，確立職務科技成果產權改革的戰略地位，完善從中央到基層的科技成果權屬改革體系。

第二，因地制宜，完善與職務科技成果權屬改革配套的機制體制。職務科技成果權屬改革存在一定的城市區位異質性，各地政府可以結合當地的創新水平的實際情況，瞄準本地區的區域創新特征，有針對性地制定與職務科技成果權屬改革相協同的機制體制。

第三，建議加強示范區建設。可以通過示范區的成功經驗來引導各城市各單位建設能夠促進城市創新質量提升的職務科技成果權屬改革體系。盡快實現連點成線，以線成面的良好改革局面。形成以政府宏觀指導，市場引導，各微觀經濟主體企業、科研院所、高校參與的知識產權改革系統。