高校科技成果轉化模式的路徑檢驗

中圖分類號：G644 文獻標識碼：A doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202502051

Path Testing of The Transformation Mode of Scientific and Technological Achievements in Universities：AnalysisBASED ONBAYESIAN-SEM

KangHaiyuan，Liu Chi （School of Economics，South-Central University for Nationalities，Wuhan 43o074，China）

Abstract：In order to improve the conversion rate of scientific and technological achievements in universities，it is necessary to comprehensively understand the internal mechanisms and organizational models of scientific and technological achievement conversion.We select data on the transformation of scientific and technological achievements from universities in 28 provinces，and construct structural equation models for both endogenous and exogenous transformation models.Using Bayesian estimation method，the following conclusions are drawn：through the endogenous transformation model，the scientific and technological achievements of universities willhave a significant impact on economic output， while through the exogenous transformation model，the impact of scientific and technological achievements of universities on economic output is not significant.Furthermore，it is proposed that universities should choose the most suitable transformation mode based on their own research characteristics and policy support conditions，and explore a mixed mode of“endogenous + exogenous\".

Key Words：Scientific and Technological Achievements of Universities；Conversion Mode；Path Verification；Structural Equation Model

0 引言

黨的二十大報告強調，要“加強企業主導的產學研深度融合，強化目標導向，提高科技成果轉化和產業化水平”，這為我國科技創新與產業升級指明了方向。近年來，在政策推動下，我國科技成果轉化工作取得顯著成效。數據顯示，2023年全國高校院所科技成果轉化總合同金額攀升至2054.4億元，相較于2019年的1085.9億元，短短4年間實現了接近翻倍的增長，年均復合增長率約 18.4% ，充分體現了國家戰略引導的積極成效和

投入力度的不斷加大。

然而，與合同金額的快速增長形成鮮明對比的是，我國高校科技成果的實際轉化率長期徘徊在 20% 以下，遠低于發達國家水平。其中突出的矛盾是：一方面轉化金額持續攀升，另一方面大量具有明確市場應用前景和潛在價值的專利技術，卻因種種原因未能走出實驗室、走向生產線，長期處于“閑置狀態”1]。這種\"高金額、低轉化”的困境，揭示了科技成果從“實驗室”成功跨越到“生產線”仍存在深層次的體制機制障礙。

高校作為科技創新的重要策源地，其成果轉化效率的低下，不僅造成了科研資源的巨大浪費，更直接制約著我國產業核心競爭力的提升和新質生產力的培育。要真正破解這一關鍵難題，亟須深人剖析科技成果轉化鏈條中存在的堵點、斷點和難點，全面剖析其內在的運行機制和復雜的組織邏輯。

1文獻綜述

近年來，國外學者關于高校技術轉移的研究成果較為豐富，焦點主要集中于技術轉讓模式及組織形式的探討和技術轉讓影響因素分析兩個方面。在針對技術轉讓模式與組織形式的研究中，學者們發現在高校與工業界之間有不同種類的技術轉移方法，如培訓、合作研究、知識產權許可、學術衍生品等方式[2]。高校如果擁有經驗豐富的技術轉移辦公室（TTO）；將會帶來更多的技術轉讓合同[3。高校的技術轉移辦公室（TTO）作為最傳統且重要的技術轉移組織形式，能夠通過豐富其組織結構來實現外部增長，因此網絡結構、強樞紐結構、輕樞紐結構應運而生4。合作研究中心（CRC）為政府、工業界和學術界提供了合作的平臺，其在所進行的科學類型、組織結構和預期結果方面存在很大差異。如愛爾蘭通過組建合作研究中心探索機電一體化的解決方案，德國建立合作研究中心研究“人形機器人”[5]。通過比較TTO和CRC兩種技術轉移組織形式，發現TTO更注重提高認知和組織維度，而CRC試圖減少社會和地理距離。學術衍生產品越來越被認為是一種成功的知識轉移渠道，以需求為導向的學術衍生產品成功率更高[。在高校技術轉移影響因素方面，與技術轉讓相關法規的質量對專利申請許可行為產生積極影響8，如1980年美國的《拜赫一多爾法案》通過鼓勵高校投資技術轉讓研究基礎設施，對高校技術轉讓產生了顯著影響9。高校采用的技術轉移組織形式會影響其技術轉移績效，如有科技園的高校比沒有科技園的高校技術轉移表現更好3。從技術轉移不同參與主體的角度來看，高校的“轉讓方激勵與能力\"和產業的“建立技術資源激勵\"對技術轉移過程均有重要影響[10]。

關于我國高校科技成果轉化，國內學者主要圍繞3個方面展開研究： ① 轉化現狀及存在問題。高校科技成果轉化是推動創新驅動發展戰略的重要環節，但我國高校科技成果轉化效率整體偏低，尤其是在產業轉化階段表現更為薄弱[11]。在體制機制與政策方面，職務科技成果歸屬國有無形資產的法律政策問題仍是體制性障礙[12]，《中華人民共和國促進科技成果轉化法》（修訂版）顯著促進了高校科技成果轉化，但科研人員積極性仍需進一步激發[13]。在轉化機構方面，中國高校轉化機構存在定位不清晰、人員配備不足等問題[14]。大學科技園管理機構人員及學歷背景對高校科技成果轉化績效的影響呈倒U型關系，且存在顯著的異質性[15]。 ② 轉化模式。按照研究角度的不同，學者們劃分出不同類型的轉化模式。首先，基于高校在科技成果轉化后期的參與程度，將轉化模式分為外生型轉化模式與內生型轉化模式[16。外生型轉化模式指大學將自己的技術直接轉移給企業，其技術轉移組織結構包括技術轉移辦公室、創業風險投資等。技術轉移辦公室（TTO）通過需求匹配效應和專利質量效應促進了成果轉化[17]。創業風險投資在促進成果轉化方面發揮著越來越重要作用，應積極培養創投人才，培育創投市場[18]。內生型轉化模式指大學獨自完成或與政府企業合作完成科技成果轉化，其技術轉移組織結構包括大學科技園、地方研究院、企業研究所。大學科技園是高校實現社會服務功能和產學研合作的重要平臺，其中劍橋科技園是典型代表之一[19]地方研究院指大學與地方政府共建研究院，我國較典型的有清華大學與深圳共建的深圳清華研究院，東莞與華中科技大學共建的東莞華中科技大學制造工程研究院等[20]。企業研究所指大學與企業共建研究所，如北京大學的高技術企業模式，企業與高校相結合，大大提高了技術轉移效率[21]。其次，基于創新生態系統理論，提出了緊密型創新生態系統下的市場拉動模式和松散型創新生態系統下的高校推動模式等4種高效轉化模式[11]。③ 影響因素。在影響因素的實證檢驗中，資金投入、成果知識產權歸屬、高校教師評價機制和科技中介機構的轉化服務能力對科技成果轉化有顯著影響[22]，其中產權激勵對科研人員的成果轉化行為有顯著正向促進作用[23]，科研人員的高比例收益分配通過信號傳遞效應間接促進了轉化[24]。而不同來源的科研經費投入對技術成果轉化產出有差異化影響[25]，產研合作經費規模與轉化之間存在線性正向關聯[26]。除了經濟因素的影響，城市群內部的地理鄰近度對高校科技成果轉化效率有顯著正向效應，線上聯通無法完全替代地理鄰近[27]。

綜上所述，國內外文獻深人分析了高校科技成果轉化現狀、模式與影響因素，取得了豐碩成果。高校科技成果轉化在政策引導、激勵措施和全流程保障方面仍存在不足，需進一步完善多主體多元化的激勵組合機制，優化激勵實施路徑。考慮到總體上缺少對抽象轉化路徑的系統定量分析，且目前所采用的轉移模式、路徑與我國高校科技成果轉化的具體問題相結合，仍有很大的應用討論空間。因此，本文旨在結合國內外的研究優勢，從轉化模式與組織結構視角切入，構建理論模型，引入定量分析，探索提升轉化效率的有效路徑及相應的組織形式。

2研究方法與理論模型

2.1 研究方法

基于科技成果轉化模式存在多種組織形式，為了表達多變量之間的復雜關系，本文采用結構方程模型驗證轉化模式的顯著性。結構方程模型（SEM）是一種用于分析變量間復雜關系的統計方法，特別適合處理涉及潛變量的研究，潛變量指實際研究中無法直接測量的變量。本文選取我國28個省份（西藏、青海、寧夏、港澳臺地區除外）高校科技成果轉化數據，屬于小樣本情況。為了克服小樣本估計的局限性，采用貝葉斯方法估計模型。貝葉斯方法通過結合先驗信息和觀測數據來估計模型參數，利用馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法生成參數的隨機樣本，從后驗分布中提取參數估計值。

2.2 理論模型

在高校科技成果轉化的實踐與研究領域，根據高校在轉化過程，特別是轉化后期的參與深度和主導程度，學界和實務界普遍將其劃分為兩種具有顯著差異的基本模式：外生型轉化模式與內生型轉化模式[16]。這兩種模式不僅僅代表了技術從實驗室向市場流動的不同渠道，更深刻地反映了技術轉移過程中核心驅動力來源、資源整合方式、風險承擔主體以及利益分配機制的根本性區別。近年來，隨著創新生態的不斷演變和國家政策的持續引導，這兩種模式的實踐形式、組織架構以及運行效率得到了進一步的探索、深化和優化。

外生型轉化模式的核心在于高校作為技術供給方，將相對成熟的科技成果（如專利權、技術秘密、軟件著作權等）通過市場化交易的方式，直接轉移或授權給外部獨立的企業實體進行后續的開發、生產和商業化。高校在此模式中，通常在技術完成實驗室階段的驗證后，其直接參與程度顯著降低或基本退出后續的產業化進程。實現這一轉移過程的關鍵橋梁是各類專業化的技術轉移中介機構。最典型的是高校內部設立的技術轉移辦公室，負責專利管理、價值評估、市場推廣、許可談判和合同簽訂。此外，創業風險投資機構也扮演著重要角色，其不僅提供資金支持，還通過識別具有市場潛力的高校技術，投資孵化初創企業或推動成熟企業進行技術并購，從而加速技術外移。

內生型轉化模式強調高校深度且持續地參與科技成果從概念驗證到最終產業化的全過程，甚至在產業化階段扮演主導或核心共建者的角色。技術轉化的驅動力更多來源于高校內部或其緊密合作網絡，目標是依托高校自身的資源優勢或構建強有力的合作聯盟來克服轉化障礙。其組織形式更為多樣化和實體化，主要包括大學科技園、地方研究院與企業研究所。大學科技園指依托高校資源建立，為校內師生或校友的科技創業項目提供物理空間、孵化服務、資金對接等全方位支持，是培育“教授企業家”和高校衍生企業的重要土壤。地方研究院通常由高校與地方政府、龍頭企業聯合共建，聚焦區域產業發展需求，整合多方資源進行應用技術研發、中試熟化和產業化推廣，是典型的“政產學研用\"深度融合平臺。企業研究所是高校與特定企業深度合作設立的研究實體，圍繞企業戰略需求開展定向研發，研究成果直接在合作企業體系內轉化應用。

基于上述對外生型轉化模式和內生型轉化模式在組織結構、參與程度和實施路徑上的系統性區分，本研究將分別構建代表這兩種模式的獨立結構方程模型（StructuralEquationModel，SEM）。這兩個模型的核心目的是實證檢驗高校產生的科技成果，能否有效地通過這兩條截然不同的轉化路徑（即外生模式和內生模式），最終對區域或產業的經濟產出產生顯著影響。本文將分別估計和檢驗兩條路徑中各個路徑系數的統計顯著性，以量化比較兩種模式在促進經濟效益上的相對效能和貢獻度。兩種模式的具體結構關系詳見圖1。

3實證結果與分析

3.1變量設置與數據來源

在上述理論模型分析的基礎上，考慮到小樣本量的約束，每個潛在變量選擇兩個觀測變量來解釋，觀測變量信息如表1所示。在表1的觀測變量中，大學科技園累計畢業企業數與畢業企業總收入兩個變量數據來自于《中國火炬統計年鑒》，其余變量數據均來自于《高等學校科技統計資料匯編》。由于科技成果轉化存在時滯，故科技成果的觀測變量選擇2021年數據，轉化模式與經濟產出的觀測變量選擇2022年數據。各觀測變量的描述統計值見表2。

3.2Bayesian-SEM估計結果

利用Amos26.0軟件將數據帶人結構方程模型進行貝葉斯估計，結果見表3。兩種轉化模型的檢驗結果呈現出顯著差異。在內生轉化模型中，科技成果對內生轉化模式、內生轉化模式對經濟產出兩條間接路徑均呈現顯著正向影響，把兩條路徑的路徑系數與標準誤差代入到檢測間接影響的Aroian檢驗中，所得檢驗統計量的z 值大于1.96，說明內生轉化模型中的間接影響具有顯著性。在外生轉化模型中，科技成果對外生轉化模式產生顯著正向影響，而外生轉化模式對經濟產出則影響不顯著，說明外生轉化模型中的間接影響不具有顯著性。

經過數次迭代后，內生轉化模型與外生轉化模型的聚斂指數均為1.0001，表明參數已收斂。由圖2、圖3可知，兩個模型的參數經過迭代估計趨于穩定，自變相關在滯后100期后趨于0，可見貝葉斯估計參數已收斂。

3.3 結果分析

3.3.1內生型轉化模式具有明顯優勢實證研究表明，內生轉化模型中的間接影響具有顯著性，這說明內生型轉化模式在推動科技成果轉化為經濟產出方面具有明顯優勢。優勢體現在：

第一，全鏈條資源整合優勢。高校能夠通過大學科技園進行內部資源整合，形成從科研到產業化的完整鏈條，減少中間環節，提高轉化效率。大學科技園作為內生模式的典型載體，構建了“研發一中試一孵化一產業化”的一體化平臺。例如清華大學科技園設立“概念驗證基金”，資助校內項目完成原型開發；上海交通大學科技園則配套了共享中試基地，解決生物醫藥領域的小試放大瓶頸。這種集成式服務將轉化周期縮短 40% 以上[15]。為量化驗證資源整合效能，本文利用2022年我國28個省份大學科技園累計畢業企業數與技術轉讓實際收入做相關性分析，得到相關系數為0.773，呈現顯著正相關關系。為進一步探究兩者關系，現把大學科技園累計畢業企業數排名前十的省份及其技術轉讓實際收入數據整理，如表4所示。進一步聚焦前十省份發現，頭部效應比較突出，北京、江蘇、上海三地畢業企業數占TOP10總量的 54.3% ，技術轉讓收入占比達 61.8% 。

第二，政企校協同的長期共生優勢。與政府、企業的長期合作有助于建立穩定的合作關系，促進科技成果的持續轉化。深圳清華大學研究院的實踐表明，通過地方政府投入基礎設施、龍頭企業定向研發資助、高校輸出技術的“鐵三角\"模式，其孵化的企業中，核心技術轉化周期遠低于行業平均年限。這種深度綁定規避了外生模式中的短期博弈，使轉化連續性提升。

第三，產教融合的人才循環優勢。內生型轉化模式有助于培養具有實踐經驗的科研人才，提升高校的科研水平和創新能力。東南大學一華為聯合研究院實施“雙導師制”，5年內培養的278名工程博士中， 63% 進入華為參與5G技術產業化，同時反哺高校更新教學內容。這種“科研一教學一產業\"閉環使相關領域專利轉化率從 19% 躍升至 58%^[28] 0

3.3.2外生型轉化模式存在局限

外生轉化模型中的間接影響不具有顯著性，這說明外生型轉化模式在推動科技成果轉化為經濟產出方面存在一定局限，具體體現在：

第一，信息不對稱導致的“雙向盲區”。高校與企業之間可能存在信息不對稱，導致技術轉移效率低下。在高校側，部分教師無法準確評估技術市場價值；在企業側，大量的科技型企業認為專利說明書“難以理解產業化路徑”。這種認知鴻溝使部分許可協議因后續開發分歧終止。

第二，利益分配的制度性摩擦。技術轉移過程中可能涉及復雜的利益分配問題，影響合作的順利進行。康旭東等24發現，給予科研人員高比例的收益分配短時間內并沒有產生顯著的促進作用，需要平衡好各轉化主體利益，使高校、二級單位、科研人員、投資人等獲得的收益與責任相匹配。其博弈模型顯示，當科研人員收益占比 gt;70% 時，院系和高校管理層支持度下降 47% 。如某高校抗癌藥專利以3000萬轉讓，但因收益分配糾紛導致團隊分裂，后續迭代研發停滯。

第三，技術轉移機構的能力斷層。徐明波和荀淵[14]發現，中國高校科技轉化機構存在定位不清晰、人員配備不足與專業化水平不高、參與市場程度不高的問題（表5）。胡凱和王煒哲[進一步證實高校技術轉移辦公室的科技成果轉化效應受到行政層級、行業背景和社會聲望等因素的影響，如TTO行政級別每提升一級，轉化金額增加 35% ，有企業高管任職的TTO，專利許可量高出2.4倍，這揭示科層制管理與市場化運營的根本沖突。

3.3.3科研范式變革下的轉化模式適配戰略

當前高校的科研現狀呈現出多元化、跨學科與國際化的趨勢，這對科技成果轉化模式提出了更高要求。內生型轉化模式和外生型轉化模式各有其適用場景和局限性，高校需要根據自身的科研特點、資源稟賦以及外部環境，靈活選擇和適配轉化模式。例如，跨學科研究通常需要高校內部多個學科團隊的合作，內生型轉化模式能夠更好地整合校內資源，形成從基礎研究到應用開發的完整鏈條。基礎研究的成果通常距離市場化較遠，內生型轉化模式更為適合，而應用研究的成果更接近市場需求，外生型轉化模式能夠快速將成果轉移給企業，實現產業化。

面對科研范式的跨學科化、國際化與場景化，需構建動態適配模型（表6）。

內生模式通過資源整合、關系嵌入和人才循環構建了可持續轉化生態，其結構性優勢在實證中得到驗證；外生模式則受制于信息壁壘、利益沖突和能力斷層，需通過專業TTO重構和收益分配改革破局。未來應摒棄“模式優劣論”，轉而建立基于技術成熟度、學科特性和區域產業稟賦的動態適配機制，使兩類模式在創新鏈不同區段協同發力，最終實現科技成果轉化率從 20% 向50% 的躍遷。

4結論與啟示

4.1 研究結論

本文選取我國28個省份的高校科技成果轉化數據，建立貝葉斯結構方程模型，檢驗兩種轉化模式的顯著性，發現通過內生轉化模式，科技成果將對經濟產出產生顯著影響，而通過外生轉化模式，科技成果對經濟產出影響不顯著。

4.2 管理啟示

內生型轉化模式和外生型轉化模式并非相互排斥，而是可以相互補充、協同發展。近年來，隨著創新生態系統不斷完善，外生型和內生型轉化模式的界限逐漸模糊，更多研究強調兩者的協同作用。例如，開放式創新理論指出，高校應通過多元化的合作網絡，整合內外部資源，以實現更高效的科技成果轉化。因此，高校應根據自身的科研特點及政策支持條件，選擇最適合的轉化模式，可以探索“內生 + 外生”的混合模式，并結合最新的創新理論和實踐經驗，構建更加高效和可持續的科技成果轉化體系。

在科研范式深刻變革的背景下，提升高校科技成果轉化效能的關鍵在于實施前瞻性、系統性的適配策略創新。這需要超越對單一模式的簡單依賴，構建多層次、動態化的戰略框架。

首先，應著力構建分層次的“創新聯合體”梯度體系。在基礎研究單元層面（微觀層），可依托優勢學科群設立專項產業化基金，例如北京航空航天大學設立的“空天技術轉化基金”，旨在精準支持學科前沿技術的早期孵化。在區域協同層面（中觀層），應深化與地方政府的戰略合作，共同建設聚焦特定產業的加速平臺，蘇州與西交利物浦大學共建的智能制造中心即為范例，其有效鏈接了高校研發能力與地方產業集群需求。在國家戰略層面（宏觀層），則需強化國家實驗室的引領作用，主導構建覆蓋全產業鏈的創新生態，合肥依托國家實驗室打造的量子信息未來產業科技園，正是通過頂層設計整合基礎研究、技術攻關和產業培育的典范。這種自下而上、覆蓋不同層級的聯合體架構，能夠根據技術特性和發展階段，靈活配置資源并實現精準賦能。

其次，探索開發“動態知識產權池”運營機制是突破轉化瓶頸的重要路徑。對于高校而言，尤其在人工智能、新能源等專利密集且技術迭代迅速的領域，亟須打破傳統“一專利一交易”的碎片化模式。通過將關聯性強的專利集群進行主題化封裝，形成易于識別和交易的技術模塊包，能夠顯著降低企業的技術獲取門檻與交易成本，提升專利組合的整體市場價值和轉化效率。

最后，構建并推廣“科技成果轉化能力成熟度模型”，是引導高校系統性提升轉化能力的制度保障。該模型應設定清晰遞進的五級評價標準：初始級（Levell）表現為零散、偶發的轉化活動（年轉化量通常低于5項）；已管理級（Level2）實現了技術轉移辦公室（TTO）的基礎職能流程化；已定義級（Level3）標志著建立起與市場的有效鏈接，通常體現為概念驗證中心的設立與運作；定量管理級（Level4）代表著對校內創新生態的深度整合，大學科技園成為核心載體；優化級（Level5）則達到創新策源的高度，以主導或深度融入產業創新聯合體為標志。教育部可將此模型正式納入“雙一流”建設高校的動態監測與成效評價體系，通過設立明確的階段目標和激勵機制，持續驅動高校科技成果轉化治理體系的優化升級和能力進化，最終實現從隨機轉化向創新策源的根本性躍遷。

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（責任編輯：周媛）