鐘　衛(wèi)，陳寶明

(1.中國人民大學(xué)公共管理學(xué)院，北京　100872;2.中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院，北京　100038)

0　引言

高校是創(chuàng)新的源泉，每年產(chǎn)出數(shù)量龐大的科技成果。如何將高?？萍汲晒D(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力，提高科技投入的效益，是各國政府、高校共同面臨的挑戰(zhàn)[1-4]。為了激活大學(xué)和企業(yè)參與產(chǎn)學(xué)研合作的積極性，促進高?？萍汲晒霓D(zhuǎn)化，1993年中國政府頒布了《科學(xué)技術(shù)進步法》。這部法律規(guī)定政府財政資助的科技計劃項目的知識產(chǎn)權(quán)歸項目承擔(dān)單位所有，規(guī)定項目承擔(dān)單位有轉(zhuǎn)化科技成果的義務(wù)，從而確立了促進科技轉(zhuǎn)化的制度導(dǎo)向。1996年，中國政府又頒布了另外一部專門調(diào)整科技成果轉(zhuǎn)化關(guān)系的法律《促進技術(shù)成果轉(zhuǎn)化法》。該法律具體規(guī)定了科技成果轉(zhuǎn)化的形式、組織實施、保障措施、收益分配等內(nèi)容。為了適應(yīng)新的經(jīng)濟發(fā)展階段和科技工作的新任務(wù)，這兩部法律又分別在2007年和2015年進行了修訂。除了在法律層面確立促進科技成果轉(zhuǎn)化的制度導(dǎo)向，政府還制定了一系列促進科技成果轉(zhuǎn)化的規(guī)章制度，配套實施了與促進科技成果轉(zhuǎn)化相關(guān)的科技中介服務(wù)和財政稅收制度[5]。受這些法律法規(guī)的影響，中國高校R&D經(jīng)費投入也出現(xiàn)了快速增長，從2000年的76.7億元增加至2014年的898.15億元，年均增長率達到19.2%。

在付出諸多努力后，政府和高校亟需對科技成果轉(zhuǎn)化績效進行評價。文獻中對于科技成果轉(zhuǎn)化績效的評價大體可以分為三類：第一類是從絕對數(shù)量角度設(shè)計指標評價科技成果轉(zhuǎn)化過程的績效，比如趙志耘等[6]依據(jù)科技成果類型以及轉(zhuǎn)化過程的差別提出了一套動態(tài)監(jiān)測科技成果轉(zhuǎn)化效果的指標體系；第二類是計算科技成果轉(zhuǎn)化率，即科技成果總數(shù)中成功實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的比例，計算時通常以專利申請量或?qū)＠跈?quán)量作分母，專利的轉(zhuǎn)讓和許可數(shù)量作分子[7]，這是一種相對效率的評價思路，在大眾媒體中經(jīng)常使用；第三類也是一種相對效率評價思路，只是選擇多個投入和產(chǎn)出指標，并且借助SFA(Stochastic Frontier Analysis，隨機前沿分析)或DEA(Data Envelopment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)方法評價績效。比如何彬等[8]選取研發(fā)支出、國外發(fā)表學(xué)術(shù)論文數(shù)等七個指標衡量大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化過程的投入，專利授權(quán)數(shù)和專利出售數(shù)為科技成果轉(zhuǎn)化過程的產(chǎn)出，采用DEA方法對24所高校的科技成果轉(zhuǎn)化率進行評價。

從上述三類文獻看，在指標選取上主要存在以下研究缺口：一是如何界定科技成果(即投入)以及轉(zhuǎn)化成功的標準(即產(chǎn)出)存在明顯分歧。一些研究認為科技成果轉(zhuǎn)化過程的投入要素是那些具有潛在市場應(yīng)用價值的成果[7]，另一些文獻則認為應(yīng)該包括各類科技活動所產(chǎn)生的成果，如期刊論文以及R&D經(jīng)費和人員等投入要素[8]。從科技成果轉(zhuǎn)化過程的產(chǎn)出指標看，一些學(xué)者認為“沒有獲得經(jīng)濟效益”“沒有形成產(chǎn)業(yè)化”都不能認為是完成轉(zhuǎn)化[7,9]，而實際測算相對效率的文獻中很少采用這一標準。二是大多數(shù)文獻以專利作為具有潛在市場應(yīng)用價值成果的代表，很少考慮軟件登記、集成電路設(shè)計、動植物新品種登記、國家級新藥登記等不會申請專利的知識產(chǎn)權(quán)。三是大多數(shù)研究僅評價技術(shù)許可和轉(zhuǎn)讓這些傳統(tǒng)上應(yīng)用最廣泛的成果轉(zhuǎn)化機制的效果，對作價投資這一類成果轉(zhuǎn)化機制的評價很少涉及[10]。

為了回應(yīng)上述研究缺口，本文從科技成果及科技成果轉(zhuǎn)化的概念、轉(zhuǎn)化的機制，轉(zhuǎn)化成功的標準三個方面進行分析，并將科技成果轉(zhuǎn)化的概念同技術(shù)轉(zhuǎn)移的概念作比較。在此理論分析的基礎(chǔ)上提煉出高校科技成果轉(zhuǎn)化過程的投入和產(chǎn)出要素，其中，投入包括專利在內(nèi)的各類應(yīng)用型科技成果，產(chǎn)出為技術(shù)轉(zhuǎn)讓、許可和作價投資這三種轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化行為。基于這些投入和產(chǎn)出，并借助Bootstrap-DEA方法，評價和比較了高?？萍汲晒D(zhuǎn)化的績效。本文雖然聚焦于相對效率評價，但選擇指標的思路同樣適用于絕對數(shù)量評價視角。

1　大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化的理論基礎(chǔ)

1.1　什么樣的成果可用于轉(zhuǎn)化

文獻中科技成果通常有廣義和狹義之分,廣義科技成果是指科技活動所產(chǎn)生的各類成果，包括科學(xué)論文、專著、原理性模型、發(fā)明專利、產(chǎn)品原型或原始樣機等；而狹義科技成果專指其中具有商業(yè)化實用價值，在短期內(nèi)能產(chǎn)生直接的經(jīng)濟效益和市場價值的成果。與此相對應(yīng)，成果轉(zhuǎn)化的概念也可以分為兩類。廣義科技成果轉(zhuǎn)化是將各類科技成果轉(zhuǎn)化為最終生產(chǎn)力的過程。大學(xué)的人才培養(yǎng)、科研人員向企業(yè)流動、大學(xué)與企業(yè)簽訂技術(shù)合作開發(fā)合同、技術(shù)咨詢合同、技術(shù)服務(wù)合同等均屬于廣義的成果轉(zhuǎn)化[11]。顯然，廣義成果轉(zhuǎn)化過程既可以顯性方式進行，也可以隱性方式進行。狹義的科技成果轉(zhuǎn)化則專指應(yīng)用技術(shù)類成果向能實現(xiàn)經(jīng)濟效益的現(xiàn)實生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化[9]。這一過程通常要求成果履行相應(yīng)的鑒定或登記手續(xù)，且伴隨著正式渠道的交易或轉(zhuǎn)移，因而屬于顯性轉(zhuǎn)化，且以取得經(jīng)濟收益為目標[12]。

從中國有關(guān)法律、法規(guī)看，目前關(guān)于科技成果和科技成果轉(zhuǎn)化的概念多是從狹義角度界定[13]。例如，2015年新修訂的《促進科技成果轉(zhuǎn)化法》中將科技成果定義為“通過科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)所產(chǎn)生的具有實用價值的成果”，將科技成果轉(zhuǎn)化定義為“為提高生產(chǎn)力水平而對科技成果所進行的后續(xù)試驗、開發(fā)、應(yīng)用、推廣直至形成新技術(shù)、新工藝、新材料、新產(chǎn)品，發(fā)展新產(chǎn)業(yè)等活動”。這樣，狹義科技成果轉(zhuǎn)化的概念就與西方國家語境中的“技術(shù)商業(yè)化”“技術(shù)轉(zhuǎn)移”等概念具有可比性，均強調(diào)專利及其他應(yīng)用型知識產(chǎn)權(quán)的商業(yè)化應(yīng)用。

1.2　大學(xué)如何轉(zhuǎn)化科技成果

傳統(tǒng)上，大學(xué)轉(zhuǎn)化應(yīng)用技術(shù)類成果的主要方式是技術(shù)許可和轉(zhuǎn)讓[10]。轉(zhuǎn)讓是指科技成果由一方轉(zhuǎn)讓給另一方經(jīng)營，是所有權(quán)的出售；許可是指成果所有人允許他人實施其所擁有的科技成果，是使用權(quán)的出售。在這兩種機制下，大學(xué)可通過一次總算、按產(chǎn)品銷售提成支付，或兩者組合的方式收取發(fā)明使用費。許可和轉(zhuǎn)讓這兩種模式在西方語境中又被合稱為大學(xué)許可(University Licensing)，強調(diào)企業(yè)以獨占或非獨占的方式使用大學(xué)的專利或其他知識產(chǎn)權(quán)[11,14]。

近些年來，作價投資(或技術(shù)入股)作為一種成果轉(zhuǎn)化機制在國內(nèi)外越來越受到重視[10,15]。它是指大學(xué)將成果的使用權(quán)或所有權(quán)出售給企業(yè)時，企業(yè)不是以現(xiàn)金方式支付權(quán)利金，而是將技術(shù)折算成股份或者出資比例，以獲得未來的分紅收益。技術(shù)入股使企業(yè)不會因為缺少資金而限制了對所需技術(shù)的使用，這對急需技術(shù)而又缺少資金的初創(chuàng)企業(yè)尤為重要。不僅如此，技術(shù)入股能夠讓技術(shù)獲取方的企業(yè)和技術(shù)轉(zhuǎn)讓方的大學(xué)及科技人員積極參與到后期技術(shù)開發(fā)，形成牢固、有效的技術(shù)聯(lián)盟，因此也深受既有企業(yè)的青睞[16]。

1.3　轉(zhuǎn)化成功的標準是什么

在討論科技成果轉(zhuǎn)化時的一個難題是：確定怎樣才算實現(xiàn)了科技成果的轉(zhuǎn)化[7]。大學(xué)采用轉(zhuǎn)讓、許可以及作價投資的方式向企業(yè)轉(zhuǎn)移了科技成果后，科技成果轉(zhuǎn)化任務(wù)并未結(jié)束，這是因為大學(xué)的科技成果往往不成熟，需要進一步開發(fā)。科技成果后期開發(fā)是一個科技成果不斷具體化、產(chǎn)品化、商品化與產(chǎn)業(yè)化的過程，通常要經(jīng)歷小試、中試、產(chǎn)品化、商品化等階段。這一過程有時需要企業(yè)聯(lián)合大學(xué)繼續(xù)深度再開發(fā)，但更多是大學(xué)外部其他創(chuàng)新者，比如企業(yè)、政府部門、科技中介機構(gòu)、金融機構(gòu)、風(fēng)險投資的努力以及巨大資金的支持。我們難以從中分離出大學(xué)在某一項科技成果后期開發(fā)中的“凈貢獻”。如果將這一“并發(fā)過程”創(chuàng)造的經(jīng)濟價值全部記為大學(xué)在科技成果轉(zhuǎn)化過程的貢獻，顯然有失偏頗。

另一方面，從促進大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化最早的法律《拜杜法》看，其核心是通過促成大學(xué)和企業(yè)的合作，解決科技成果開發(fā)到一定階段后因資金和人才短缺(尤其是原有國家科技經(jīng)費即將用完，而新的私人天使或創(chuàng)投基金還未到位的青黃不接時期)而無法持續(xù)的困境[17]。因而，能否克服并越過所謂的“死亡之谷”，實現(xiàn)科技的早期研究與后期開發(fā)連成一脈，也即“能否轉(zhuǎn)移出去”(Out-the-Door)就成為衡量大學(xué)技術(shù)商業(yè)化效果的首要標準[18]。也正是從這個意義上，西方語境中更經(jīng)常使用的是技術(shù)轉(zhuǎn)移的概念，而非大學(xué)技術(shù)商業(yè)化；在監(jiān)測大學(xué)科研成果商業(yè)化績效時也將注意力集中在對技術(shù)轉(zhuǎn)移行為本身的測量上，而不是后期的產(chǎn)業(yè)化指標。

基于上述兩方面原因，本文將不以“創(chuàng)造了多少經(jīng)濟價值”作為衡量大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化成功的標準，而是以大學(xué)是否通過技術(shù)轉(zhuǎn)讓、許可以及作價投資的方式向企業(yè)轉(zhuǎn)移了科技成果。后文將不加區(qū)別地使用“科技成果轉(zhuǎn)化”“科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化”“技術(shù)轉(zhuǎn)移”這幾個概念，但同時又認為評價大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化績效的方法同評價大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移績效的方法不完全相同，這主要體現(xiàn)在投入要素的差別上?？萍汲晒D(zhuǎn)化過程的投入要素為各類應(yīng)用型科技成果，而技術(shù)轉(zhuǎn)移過程的投入要素除了科技成果，往往還包括大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移辦公室(TTO)的運行成本。兩者的產(chǎn)出要素均為技術(shù)轉(zhuǎn)讓、許可和作價投資三種轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化行為本身。

2　績效評價方法

學(xué)者們通常采用兩類方法測度多投入、多產(chǎn)出生產(chǎn)過程的效率[19]：以SFA為主的參數(shù)方法和以DEA為主的非參數(shù)方法。

SFA方法采用計量方法估計前沿生產(chǎn)函數(shù)，即在投入與產(chǎn)出之間假設(shè)一個明確的生產(chǎn)函數(shù)表達式，然后根據(jù)一組投入產(chǎn)出觀測數(shù)據(jù)，在滿足某些條件下估計表達式中的參數(shù)。該方法的主要優(yōu)勢在于：①誤差項不僅包括技術(shù)非效率，還包括隨機誤差項，因而能更準確地反映實際的技術(shù)效率水平；②將技術(shù)無效率項表示成影響因素的線性形式后，在原有模型中即可完成對各個影響因素的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。SFA方法有以下不足：①是參數(shù)方法，需要已知生產(chǎn)函數(shù)的表達形式；②因為采取計量方法，需要大規(guī)模樣本；③處理多產(chǎn)出生產(chǎn)過程存在困難，需要將多產(chǎn)出合并成一個綜合產(chǎn)出或者利用距離函數(shù)解決。

DEA方法以數(shù)學(xué)線性規(guī)劃技巧架構(gòu)生產(chǎn)函數(shù)來測量效率，即用逐段凸函數(shù)逼近的方法估計出生產(chǎn)前沿面，落在前沿面的決策單元其效率值最高，其他決策單元及其線性組合在投入既定的情況下不能生產(chǎn)出更多的產(chǎn)出，也不能以更少的投入生產(chǎn)出既定的產(chǎn)出，因而效率都要低。DEA方法的優(yōu)點有：①沒有限定生產(chǎn)前沿面的形狀，不要求對基本的生產(chǎn)函數(shù)做出明確的定義；②能方便處理多產(chǎn)出情況。該方法的不足主要是通常假定不存在隨機誤差，任何處于生產(chǎn)前沿面的決策單元出現(xiàn)誤差都會影響生產(chǎn)前沿面的準確性，從而改變其他決策單元的效率值。

從學(xué)者們對科技成果轉(zhuǎn)化效率、技術(shù)轉(zhuǎn)移效率的研究結(jié)果看，這兩類方法的使用具有互補性。一些學(xué)者使用了DEA方法[8,20]，另外一些學(xué)者使用了SFA方法[21-22]。考慮到本文更關(guān)心對效率本身的測度而非影響因素，且DEA方法更適合測量多產(chǎn)出的生產(chǎn)過程，因此，本文將采用DEA方法進行績效評價，且選用經(jīng)典的CCR模型計算效率，它代表了高?？萍汲晒D(zhuǎn)化管理水平和規(guī)模效應(yīng)的綜合。為了將隨機沖擊對效率評估所造成的偏誤予以修正，本文還使用了Bootstrap-DEA方法糾偏。有關(guān)這兩個模型的進一步介紹，可參考Coelli等[19]、Simar 等[23]的研究。

3　指標和數(shù)據(jù)

根據(jù)前述理論分析，我們需要從技術(shù)轉(zhuǎn)讓、許可和作價投資三種轉(zhuǎn)移模式收集相應(yīng)數(shù)據(jù)?！督逃恐睂俑咝；厩闆r統(tǒng)計資料匯編》(下文簡稱資料匯編)詳細記錄了設(shè)有理、工、農(nóng)、醫(yī)教學(xué)專業(yè)的教育部直屬高校(75所)和部分其他部委直屬高校(9所)應(yīng)用型科技成果轉(zhuǎn)讓、許可的合同數(shù)以及合同金額。涉及的成果類型不僅包括專利，也包括軟件登記、集成電路設(shè)計、動植物新品種登記、國家級新藥登記等其他形式的知識產(chǎn)權(quán)。然而，匯編資料對于作價投資這種比較新穎的成果轉(zhuǎn)移模式?jīng)]有統(tǒng)計。

Siegel等[21]、Ho 等[24]曾以大學(xué)衍生企業(yè)數(shù)代表大學(xué)創(chuàng)業(yè)能力，以及未來可獲得的作價投資收益。在衍生企業(yè)模式下，大學(xué)不僅將科研團隊和研究成果直接轉(zhuǎn)移給私人企業(yè)(因而擁有新開發(fā)產(chǎn)品的部分所有權(quán))，還會承擔(dān)技術(shù)孵化器的一些職能，包括提供技術(shù)培訓(xùn)和管理方面的幫助、提供最基本的辦公或研究空間、以低于市場價格使用大學(xué)圖書館或?qū)嶒炇以O(shè)備，以及購買初創(chuàng)企業(yè)的產(chǎn)品等。當這些初創(chuàng)企業(yè)作為一個獨立的經(jīng)濟體離開校園環(huán)境時，它們就會聯(lián)合風(fēng)險資本商業(yè)化該項技術(shù)，大學(xué)就可以從中撤出，并獲得相應(yīng)資金或者股權(quán)回報以補償大學(xué)的知識產(chǎn)權(quán)[25-26]。

與美國的大學(xué)衍生企業(yè)的創(chuàng)辦過程相似，中國的大學(xué)為科技園的發(fā)展也配置了各種資源。一是人力支持，大學(xué)不僅在科技園創(chuàng)辦初期抽調(diào)具有企業(yè)管理經(jīng)驗的高級管理人才參與建設(shè)和管理，而且在繼續(xù)教育方面也為園區(qū)培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型人才；二是物力支持，除了提供大學(xué)的科技成果外，大學(xué)的實驗室、研究中心和圖書館等資源通常也會向科技園開放，在有些情況下甚至還提供必要資金、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的支持；三是政策支持，除了國家和地方政府的有關(guān)政策外，大學(xué)往往會單獨出臺相應(yīng)政策，進一步鼓勵大學(xué)科研人員和學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的積極性。因此，本文以大學(xué)科技園內(nèi)當年新孵化企業(yè)數(shù)代表高校的作價投資回報收益，相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國火炬統(tǒng)計年鑒》(下文簡稱火炬年鑒)。

考慮到上述兩個數(shù)據(jù)庫中相關(guān)指標的可得性，以及DEA方法要求不能所有的投入或產(chǎn)出指標同時為0，本文選取了2010—2012年50所隸屬于教育部或其他部委，且擁有國家級大學(xué)科技園的高校進行評價。選用的投入指標有3個，分別為專利申請數(shù)、專利授權(quán)數(shù)、其他知識產(chǎn)權(quán)授權(quán)數(shù)。產(chǎn)出指標有5個，分別為專利出售合同數(shù)、專利出售當年實際收入、其他知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)、其他知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓當年實際收入、新孵化企業(yè)數(shù)。

投入指標中既包括專利申請數(shù)，也包括專利授權(quán)數(shù)，這是因為科技成果轉(zhuǎn)化的過程并不是線性的。典型的成果轉(zhuǎn)化路徑是先對知識產(chǎn)權(quán)要求保護，比如申請專利或成果登記，然后是批準，最后才是技術(shù)轉(zhuǎn)讓、許可或創(chuàng)辦衍生企業(yè)。然而，Siegel 等[21]、Kim[27]發(fā)現(xiàn)，許多企業(yè)會在專利獲得批準之前就已得到了相關(guān)技術(shù)成果，這意味著專利申請也是成果轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵投入要素，它與專利授權(quán)一起共同構(gòu)成了大學(xué)成果轉(zhuǎn)化的技術(shù)儲存庫。

產(chǎn)出指標中既有技術(shù)轉(zhuǎn)讓和許可合同數(shù)量，也有合同金額，是因為技術(shù)轉(zhuǎn)讓和許可的合同數(shù)是計數(shù)型變量，通常變化很大，容易產(chǎn)生誤導(dǎo)。以合同金額作為補充指標，在一定程度上能反映出某項技術(shù)轉(zhuǎn)讓和許可的相對重要性。

不同的科技成果完成轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化過程需要的周期不同，如何確定投入與產(chǎn)出之間存在的時間滯后是一個難題。相關(guān)研究[21]要么忽略了滯后問題，要么采用多年數(shù)據(jù)求平均[24]。為了降低數(shù)據(jù)波動造成的影響，本文采用多年數(shù)據(jù)求平均的方法，即以2010—2012年的平均數(shù)進行計算。

表1顯示了50所高校投入產(chǎn)出指標的描述統(tǒng)計。結(jié)果表明，50所高校所有的投入與產(chǎn)出指標占總體的比重均接近甚至超過50%，因而能較好地代表中國高校，特別是那些科技成果轉(zhuǎn)化實力最強高校的情況。

表1　2010—2012年50所高?？萍汲晒D(zhuǎn)化投入與產(chǎn)出指標的描述統(tǒng)計

資料來源：相應(yīng)年份《教育部直屬高校基本情況統(tǒng)計資料匯編》和《中國火炬統(tǒng)計年鑒》。

注：2013年度后的《中國火炬統(tǒng)計年鑒》沒有高校孵化企業(yè)的詳細信息，只有匯總結(jié)果，本文選取此前年份的數(shù)據(jù)。

*當年新孵企業(yè)變量的總體是指國家級大學(xué)科技園當年新孵企業(yè)總數(shù)，其他變量的總體是指當年參與調(diào)查的全部高校，數(shù)據(jù)來自對應(yīng)年份的《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》。

4　評價結(jié)果分析

基于產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型和Bootstrap-DEA模型，分別測算2010—2012年50所擁有國家級大學(xué)科技園部委高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率，見表2。

表2　傳統(tǒng)DEA和Bootstrap-DEA方法 糾偏后的效率值描述

注：對于產(chǎn)出導(dǎo)向的CCR模型，其效率值φ≥1，這里采用1/φ表示效率值;本文將Bootstrap迭代次數(shù)設(shè)定為2000，置信度設(shè)為95%。

從傳統(tǒng)DEA方法計算的結(jié)果看，50所高校在2010—2012年科技成果轉(zhuǎn)化效率的均值為0.515，這意味著在科技成果數(shù)量保持不變的情況下，如果提高管理水平，各項產(chǎn)出可以等比例增加近一倍(1/0.515=1.94)，表明高校具有較低的科技成果轉(zhuǎn)化效率。采用Bootstrap-DEA方法糾偏后，各項效率指標又出現(xiàn)了明顯的下降，其中，均值下降為0.387，有效決策單元的個數(shù)從10降為0，新模型的最高效率值僅為0.8。所有這些情況表明高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率的確不高，還有很大的提升空間。接下來我們考慮哪些類型的高校其科技成果轉(zhuǎn)化效率可能較低，即分析大學(xué)組織變量(相關(guān)數(shù)據(jù)來自前述兩個數(shù)據(jù)庫或高校網(wǎng)站)與科技成果轉(zhuǎn)化效率(Bootstrap-DEA方法計算)之間的關(guān)聯(lián)性。根據(jù)過去的研究[28]，這里主要關(guān)注四類變量：大學(xué)學(xué)科類型、生物醫(yī)藥學(xué)科、大學(xué)科研實力以及成果轉(zhuǎn)化部門(或TTO)的經(jīng)驗。

Curi等[29]認為不同學(xué)科技術(shù)存量差別較大，那些以技術(shù)應(yīng)用、專利申請為導(dǎo)向的學(xué)科，比如工科、理工科具有較高的成果轉(zhuǎn)化效率，反之，像人文社科類專業(yè)的轉(zhuǎn)化效率會較低。根據(jù)匯編資料，我們將上述50所大學(xué)分成兩類：理工(含醫(yī)藥)、其他(包括綜合、農(nóng)林、師范)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)33所理工類高校的效率均值(為0.378)反而小于17所其他類型高校的效率均值(為0.406)，雖然這種差距在統(tǒng)計學(xué)意義上還不顯著(t檢驗的p值為0.716)。我們將綜合類與理工類高校的效率均值進行進一步比較，發(fā)現(xiàn)前者(均值為0.468)高于后者，但這種差距也不顯著(t檢驗的p值為0.291)。這些結(jié)果說明,大學(xué)學(xué)科類型不是比較科技成果轉(zhuǎn)化效率的一個好指標。接下來我們關(guān)注生物醫(yī)藥學(xué)科對于科技成果轉(zhuǎn)化效率水平的影響，通常認為醫(yī)學(xué)院或生命科學(xué)學(xué)院的存在對于效率有正向影響，因為有這些學(xué)院就更容易進行臨床試驗，而且相當大比例的大學(xué)技術(shù)許可來自生物醫(yī)藥領(lǐng)域的發(fā)明[20,27]。在收集了這50所大學(xué)是否存在醫(yī)學(xué)院或生命科學(xué)學(xué)院的相關(guān)信息，并進行方差分析(見表3)后，我們發(fā)現(xiàn)，是否包括醫(yī)學(xué)院的確是影響高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的一個關(guān)鍵變量，但是否含有生命科學(xué)學(xué)院則不一定會提高科技成果轉(zhuǎn)化效率，這是因為僅有生命科學(xué)學(xué)院的高校與既沒有醫(yī)學(xué)院也沒有生命科學(xué)學(xué)院的高校效率水平的差距不顯著，而有醫(yī)學(xué)院的高校與既沒有醫(yī)學(xué)院也沒有生命科學(xué)學(xué)院的高校之間的差距顯著。

表3　醫(yī)學(xué)院或生命科學(xué)學(xué)院與效率得分之間的One-Way ANOVA分析

注：a既含有醫(yī)學(xué)院又有生命科學(xué)學(xué)院，或只含有醫(yī)學(xué)院；b事后比較檢驗欄中顯示的是在0.05水平(雙側(cè))上顯著的結(jié)果。

文獻中關(guān)注的第三個變量是大學(xué)科研實力。通常認為，大學(xué)的科研實力越強，生產(chǎn)出的研究成果就越多，申請專利的可能性就越大。比如，Caldera 等[30]以大學(xué)教授的數(shù)量來代表大學(xué)的科研實力，發(fā)現(xiàn)教授的數(shù)量會顯著影響技術(shù)轉(zhuǎn)移效率。這里我們分別以高?？萍冀?jīng)費以及其中來自政府的科技經(jīng)費測量高校的科研實力，發(fā)現(xiàn)它們與效率得分之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.340和0.266，對應(yīng)的p值分別為0.016和0.062，這就表明大學(xué)科研實力的確與科技成果轉(zhuǎn)化的效率之間存在關(guān)聯(lián)性。

最后，我們關(guān)注成果轉(zhuǎn)化部門(或TTO)的經(jīng)驗與效率水平之間的關(guān)聯(lián)性。TTO通過“干中學(xué)”增強了TTO工作人員的專業(yè)性，從而知道如何進行技術(shù)許可、如何創(chuàng)辦衍生企業(yè)[21,29]。文獻中通常以TTO成立的年限測量經(jīng)驗。由于難以獲得各大學(xué)TTO成立的準確時間，本文以大學(xué)加入國家級大學(xué)科技園的批次來測量TTO的經(jīng)驗。加入國家級大學(xué)科技園的批次越早，其科技成果轉(zhuǎn)化的經(jīng)驗越豐富。我們重點考察第一批次加入的高校與第二批次以及以后其他批次之間的效率水平是否存在差別。表4的結(jié)果驗證了TTO的經(jīng)驗與效率水平之間存在正相關(guān)的判斷，只是這種關(guān)聯(lián)性對于首批加入國家大學(xué)科技園的高校而言更明顯。

表4　加入科技園批次與效率得分之間的One-Way ANOVA分析

注：有些高校，比如華中科技大學(xué)曾隸屬于東湖高新區(qū)國家大學(xué)科技園，出現(xiàn)在第一批名單中，在第七批中又作為一個獨立的國家大學(xué)科技園出現(xiàn)，批次的統(tǒng)計則以首次進入國家大學(xué)科技園名單為準。事后比較檢驗欄中顯示的是在0.05水平(雙側(cè))上顯著的結(jié)果。

5　結(jié)論

高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績效評價有助于高校了解科技成果轉(zhuǎn)化工作取得的總體成效、面臨的問題，有助于高校主管部門加強對科技成果轉(zhuǎn)化工作的宏觀調(diào)控和管理，這包括將“評價結(jié)果作為對高校給予支持的重要依據(jù)之一”，以及將“高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績效納入世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)考核評價體系”，激發(fā)高校以更大的熱情轉(zhuǎn)化科技成果。

過去的研究在監(jiān)測和評價中國高?？萍汲晒D(zhuǎn)化的績效時不僅對于一些基本概念的界定存在分歧，而且對于科技成果轉(zhuǎn)化機制的認識也不全面?？疾炝恕笆裁礃拥某晒捎糜谵D(zhuǎn)化”“大學(xué)如何轉(zhuǎn)化科技成果”“轉(zhuǎn)化成功的標準是什么”等基本問題，并將科技成果轉(zhuǎn)化的概念同技術(shù)轉(zhuǎn)移的概念作比較后，本文認為：①中國法律法規(guī)中提到的科技成果和科技成果轉(zhuǎn)化的概念多是從狹義角度界定，強調(diào)的是對專利及其他應(yīng)用型知識產(chǎn)權(quán)的轉(zhuǎn)化；②大學(xué)轉(zhuǎn)化應(yīng)用型知識產(chǎn)權(quán)的方式除了傳統(tǒng)的技術(shù)許可和轉(zhuǎn)讓外，作價投資(或技術(shù)入股)也越來越受到初創(chuàng)企業(yè)和既有企業(yè)的重視；③轉(zhuǎn)化成功的標準不是大學(xué)“創(chuàng)造了多少經(jīng)濟價值”，而是是否通過技術(shù)轉(zhuǎn)讓、許可以及作價投資的方式向企業(yè)轉(zhuǎn)移了科技成果。

基于上述分析，本文提煉出高?？萍汲晒D(zhuǎn)化過程的投入和產(chǎn)出要素，其中，投入要素為各類應(yīng)用型科技成果，產(chǎn)出要素為技術(shù)轉(zhuǎn)讓、許可和作價投資三種轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化行為本身。借助糾正偏差的Bootstrap-DEA方法，本文測算了2010—2012年50所隸屬于教育部或其他部委，且擁有國家級大學(xué)科技園的高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率。研究發(fā)現(xiàn)：①這些代表中國科技成果轉(zhuǎn)化實力最強的高校，其科技成果轉(zhuǎn)化效率不高，糾偏后的效率均值甚至小于0.4，表明高校的科技成果轉(zhuǎn)化績效還有很大的提升空間；②具有某些特征的高校，比如科研實力強、擁有醫(yī)學(xué)院、首批加入國家大學(xué)科技園等，其科技成果轉(zhuǎn)化績效要明顯高于不具備這些特征的高校。

前述分析中，我們考察了技術(shù)轉(zhuǎn)讓、許可、作價投資這三種狹義科技成果轉(zhuǎn)化模式的績效，這一分析框架與新修訂的《促進科技成果轉(zhuǎn)化法》中鼓勵高校采取的科技成果轉(zhuǎn)化方式相一致。但是，仍需要看到，其他類型廣義科技成果轉(zhuǎn)化方式，特別是大學(xué)與企業(yè)簽訂的技術(shù)合作開發(fā)合同、技術(shù)咨詢合同、技術(shù)服務(wù)合同，有時要比狹義科技成果轉(zhuǎn)化方式對企業(yè)來說更有價值[31-32]。李修全等[33]在簡單比較了中美兩國專利許可收入、高校研發(fā)經(jīng)費及來自企業(yè)的資金等主要指標后，認為中國高校向企業(yè)和社會轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的成果并不低，在總體規(guī)模上甚至要高于美國。

本文的研究發(fā)現(xiàn)對于監(jiān)測和評價中國高校科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的績效具有現(xiàn)實意義，除此之外，本文的理論貢獻在于：

(1)厘清科技成果轉(zhuǎn)化成功的標準?？萍汲晒D(zhuǎn)化的過程既包括科技成果所有權(quán)和使用權(quán)的轉(zhuǎn)移(“轉(zhuǎn)”的部分)，又包括科技成果不斷具體化、產(chǎn)品化、商品化與產(chǎn)業(yè)化(“化”的部分)。一些學(xué)者認為，應(yīng)該將創(chuàng)造了多少經(jīng)濟價值當作轉(zhuǎn)化成功的標準。本文基于能否越過“死亡之谷”對于科技成果轉(zhuǎn)化過程的重要意義，以及大學(xué)在科技成果后期開發(fā)過程中的貢獻難以分割這兩方面理由，認為應(yīng)該以大學(xué)是否轉(zhuǎn)移了科技成果作為科技成果轉(zhuǎn)化成功的標準。

(2)首次將作價投資模式納入科技成果轉(zhuǎn)化機制。過去一些研究也認為這是一種重要的科技成果轉(zhuǎn)化模式，但他們沒有從投入產(chǎn)出的角度進行效率評價，更沒有采用數(shù)據(jù)量化作價投資這一模式的效果。

(3)將高?？萍汲晒D(zhuǎn)化過程描述為一個多投入、多產(chǎn)出的“生產(chǎn)過程”。過去也有一些學(xué)者做了類似的工作，但他們采用的投入指標往往還包括R&D經(jīng)費、論文發(fā)表等廣義科技成果，產(chǎn)出指標也僅僅限定為技術(shù)轉(zhuǎn)讓和許可。

本研究存在一些不足：首先，由于中國沒有高校研究成果產(chǎn)業(yè)化的公開調(diào)查數(shù)據(jù)，本文采用新孵化企業(yè)數(shù)來測量高校的作價投資回報收益，顯然它不能反映高校全部的作價投資結(jié)果，特別是當大學(xué)科技園內(nèi)的在孵企業(yè)使用的科技成果不完全來自依托高校時，這種偏差會進一步增大。另外，受研究主題所限，本文僅僅計算了效率值，比較了一些大學(xué)組織變量與效率值之間的關(guān)聯(lián)性，并沒有建立統(tǒng)計模型識別影響中國高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的各類因素，這是我們未來的努力方向。

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