喬為國，詹文杰

(1.中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院，北京 100190；2.加州大學戴維斯分校 農業(yè)與資源經濟系，美國加利福尼亞 戴維斯 95618)

0 引言

中共十八大強調，“科技創(chuàng)新是提高社會生產力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置”，并提出實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略。技術創(chuàng)新是相對基礎研究而言的，基礎研究不以任何專門或特定應用與使用為目的，而技術創(chuàng)新則不同，依據目標明確指向性程度，技術創(chuàng)新涉及創(chuàng)新鏈多個環(huán)節(jié)，包括應用研究、試驗發(fā)展、新產品開發(fā)等。在當前我國技術創(chuàng)新體系下，除企業(yè)外，高校、科研單位也是技術創(chuàng)新的重要主體，特別是在應用研究環(huán)節(jié)。應用研究是指為獲得新知識而進行的創(chuàng)造性研究，主要針對某一特定目的或目標，是為確定基礎研究成果可能的用途，或為達到預定目標探索所采取的新方法(原理性)或新途徑。2019年，我國高校、科研單位和企業(yè)部門應用研究經費支出分別為879.3億元、933.6億元和685.6億元，高校和科研單位經費高于企業(yè)部門。試驗發(fā)展是指利用從基礎研究、應用研究和實際經驗中獲得的現有知識，為產生新產品、新材料和新裝置，建立新工藝、新系統(tǒng)和新服務，以及對其作出實質性改進而進行的系統(tǒng)性工作。在試驗發(fā)展環(huán)節(jié)，2019年，企業(yè)經費支出為16 477.5億元，遠高于高校和科研單位的195.1億元、1 636.9億元。由于企業(yè)、高校、科研單位三大部門技術創(chuàng)新共同活動環(huán)節(jié)主要在應用研究和試驗發(fā)展環(huán)節(jié)，因而本文綜合討論這兩個環(huán)節(jié)。實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，要強化科技同經濟對接、創(chuàng)新成果同產業(yè)對接、創(chuàng)新項目同現實生產力對接，提高科技進步對經濟發(fā)展的貢獻度。但正如《國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》指出，我國創(chuàng)新體系整體效能不高，經濟發(fā)展尚未真正轉入依靠創(chuàng)新的軌道。近年來，我國研究與試驗發(fā)展(R&D)經費大幅提高，到2019年已高達22 143.6億元，其中來自政府的投入為4 537.3億元，R&D經費中基礎研究、應用研究和試驗發(fā)展經費分別為1 335.6億元、2 498.5億元和18 309.5億元。如此高額的投入，轉化為多少生產力？對經濟發(fā)展的貢獻究竟如何？是亟需回答的重大問題。

對于我國技術創(chuàng)新效率的評估，目前已有不少相關研究。20世紀90年代中后期，我國相繼提出科教興國戰(zhàn)略、國家創(chuàng)新體系建設戰(zhàn)略，研發(fā)經費支出增長迅猛。在此背景下，技術創(chuàng)新效率開始引起我國學者關注并加以研究，效率評價是重要方向。較早的研究中，池仁勇[1]根據對浙江省230家企業(yè)的問卷調查, 用DEA方法測算大中小企業(yè)技術創(chuàng)新效率,并對其影響因素進行回歸檢驗。此后，對技術創(chuàng)新效率評估的研究對象更加多元化與細化，如高校科研評價指標體系優(yōu)化[2]、基于專利情報的對比分析[3]、大中型工業(yè)企業(yè)或高新技術企業(yè)等不同性質企業(yè)的技術創(chuàng)新效率研究[4-5]、地方科研院所創(chuàng)新發(fā)展績效評價[6]。在研究方法上，多維指標的運用與改進以及二階段、三階段等模型的構建,使企業(yè)技術創(chuàng)新效率評價得到進一步發(fā)展和完善[7]。已有相關研究對于了解我國技術創(chuàng)新效率現狀、分析其影響因素并提出相應對策有積極意義。但總體而言，有兩個方面不足：一是評價對象多偏微觀或中觀，如針對單個或某地區(qū)高校和科研單位，對我國高校、科研單位和企業(yè)作為部門整體技術創(chuàng)新經費投入產出效率的評估較少涉及；二是考慮經費投入最終形成實際經濟收益的研究還比較少。因此，有必要進一步深入研究，這也是本文需要重點分析討論的。

1 方法與數據

1.1 投入產出模型構建

投入產出分析是一種常用的經典方法，本文采用投入產出分析作為基本研究方法。投入是指進行一項活動的消耗，產出是指開展一項活動的結果[8]。常見的技術創(chuàng)新效率評估方法包括數據包絡分析(DEA)、隨機前沿生產函數法(SFA)、因子賦權法等，這些方法在性質上都是投入產出分析。但由于缺乏一個普遍認可的測算指標[7]，導致運用這些方法進行評價時存在一定缺陷。因此,建立科學合理的評價指標體系是實現科研評價的主要途徑和方法[2]。

R&D經費和人員投入是技術創(chuàng)新效率評估研究中最常被采用的投入指標，有的研究還采用資產等指標。由于經費投入中相當部分用于支付人員成本或購置資產，且經濟屬性是本文關注重點，因此本文采用經費支出(C)作為投入指標。對于本文討論的應用研究和試驗發(fā)展兩個環(huán)節(jié)，由于專利是來自應用研究還是試驗發(fā)展難以區(qū)分，因而將應用研究經費支出(C1)和試驗發(fā)展經費支出(C2)合計考慮，即：

C=C1+C2

(1)

科技創(chuàng)新活動產出呈現出多種形式，如應用研究成果以科學論文、專著、原理性模型或發(fā)明專利為主；試驗發(fā)展成果主要包括專利、專有技術、具有新產品基本特征的產品原型或具有新裝置基本特征的原始樣機等。非專利產出成果或數據難以獲得且產業(yè)化難度大，而專利是可量化和商業(yè)化的成果形態(tài)，也是最常被使用的科技活動產出指標。因此，本文將專利作為應用研究和試驗發(fā)展活動的直接產出進行分析。令各部門應用研究和試驗發(fā)展經費支出產生的發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利數分別為T1、T2、T3，每億元經費支出的發(fā)明專利、實用新型、外觀設計產出分別為P1、P2、P3，則：

Pi=Ti/C(i=1，2，3 )

(2)

從創(chuàng)新的價值實現內在要求看，專利并非終極目標，更多的是中間產出。創(chuàng)新活動可分為技術研發(fā)過程和技術轉化過程，專利是技術研發(fā)過程的產出成果[9]，因而還需考慮技術轉化過程。新產品銷售等常被作為經濟產出指標，但缺乏三大部門經費投入實現收益的直接統(tǒng)計數據。因此，基于數據可得性，本文將專利預期收益作為一個中間分析測算環(huán)節(jié)。由于缺乏分類型專利預期分布數據，需對發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利進行綜合考慮。令不同專利權人每百件專利產出預期收益(可根據收益分布加權計算得到)為e，每億元經費支出專利產出預期收益為E，則：

E=(P1+P2+P3)e/100

(3)

不同于已有研究，本文還將討論專利的最終可實現價值，即專利預期收益的可實現部分。令發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利綜合實施率為y，每億元經費支出專利產出可實現價值為Y，則：

Y=Ey

(4)

如圖1所示，本文將采用三步驟測算方法對高校、科研單位、企業(yè)的應用研究和試驗發(fā)展活動進行投入產出分析。

1.2 數據來源選擇

步驟1所需數據包括各部門應用研究經費支出、試驗發(fā)展經費支出、發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利，數據主要來自國家統(tǒng)計局。步驟2、3所需數據包括每百件專利產出預期收益和專利綜合實施率，數據主要來自國家知識產權局專利調查報告。目前，通過公開渠道檢索可獲得2015、2018、2019、2020等年度專利調查報告。隨著專利調查工作的持續(xù)開展，報告內容也不斷深化擴展，《2015年中國專利調查報告》調查內容覆蓋專利技術研發(fā)、申請、運用等方面，《2018年中國專利調查報告》中專利運用部分開始披露專利價值和實現等方面數據。這些數據的可及，為下一步測算提供了基礎和條件。

最新可獲得專利調查報告為2020年度,但需要考慮專利研發(fā)和申請周期。《2015年中國專利調查報告》顯示，中國專利權人開展專利研發(fā)活動的平均周期在3年以下比例高達83.1%。根據《2019年中國專利調查報告》，近幾年專利總體研發(fā)周期略有縮短，超過一半的外觀設計和實用新型專利研發(fā)周期不足1年；發(fā)明專利研發(fā)周期相對較長，研發(fā)周期不足1年的約占1/3，1～2年的占比達到四成。從專利申請授權周期看，我國專利平均授權時間約為2.9年[10]，發(fā)明專利實審周期為22個月，實用新型和外觀設計專利結案周期穩(wěn)定在3個月。綜上可知，發(fā)明專利研發(fā)+申請授權周期約為5年，外觀設計和實用新型專利上述周期約為2年。因此，2019年授權的發(fā)明專利可以認為是2014年經費投入的產出，2014年經費投入相應產出的實用新型和外觀設計專利應主要是2016年數據，本文選擇該階段作為研究周期?？赡苁且驗樾鹿谝咔橛绊懠罢{查重點變化，一些重要信息如不同專利人專利預期收益等在《2020年中國專利調查報告》中并未體現，此時將采用2019年數據。

圖1 各部門創(chuàng)新活動投入產出分析過程Fig. 1 Three-step input-output analysis process of technological innovation activities

2 效率測算過程與結果

2.1 初步測算

2.1.1 步驟1：專利產出

2014年經費投入得到相應的專利產出，包括發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利，具體如表1所示。

表1顯示，高校和科研單位研究與試驗發(fā)展經費支出中，部分來自企業(yè)部門。本文認為，來自企業(yè)的經費用于應用研究和試驗發(fā)展，而非基礎研究。與之相關的一個關鍵問題是，如果有專利產出，那么知識產權如何歸屬？由于高校部門中來自企業(yè)的經費份額較大，因此需要予以明確。根據2008年修訂的專利法，兩個以上單位或個人合作完成的發(fā)明創(chuàng)造、一個單位或個人接受其它單位或個人委托完成的發(fā)明創(chuàng)造，除另有協(xié)議的外，申請專利的權利屬于完成或共同完成單位或個人。因此，根據委托協(xié)議約定，成果可能屬于企業(yè)，也可能屬于高?；蚩蒲袉挝?。本文構想幾種可能的情景，包括兩種極端情景：一是來自企業(yè)部門經費形成的專利產出全部歸屬受托方，即表1中高校和科研單位所獲授權專利的資金投入包括來自企業(yè)的全部資金；另一種情景是全歸屬企業(yè)，即表1中高?；蚩蒲袉挝凰@授權專利的資金投入不包含來自企業(yè)的資金。在此基礎上，還構想兩種可能的情景，即1/3、2/3歸屬高校或科研單位的情景。根據式(1)、(2)，不同情景下計算出(四舍五入后)的結果如表2所示。結果顯示，各種情景下，高校每億元經費的專利產出數量大于企業(yè)，同時遠大于科研單位。

表1 2014年經費支出與相應專利產出Tab.1 Expenditure and corresponding patent output in 2014

表2 不同歸屬情景下經費專利產出率(單位：件/億元經費支出)Tab.2 Patent output rate of funds from enterprises with different ownership (unit: piece/100 million yuan)

2.1.2 步驟2：預期收益

表3報告了不同專利權人的預期專利收益分布情況。結果顯示，科研單位預期的高價值專利比例最高，500萬元以上占比為7.5%，100萬元～500萬元占比為10.3%；企業(yè)部門預期的高價值專利比例次之，500萬元以上、100萬元～500萬元占比分別為6.3%、9.1%；高校部門預期的高價值專利比例最低，500萬元以上、100萬元～500萬元占比分別為0.2%、0.3%。相應地，高校部門低預期收益(5萬元以下)專利占比高達53.4%，而科研單位和企業(yè)部門占比分別為11.8%、19.4%。

企業(yè)委托高?；蚩蒲袉挝坏难芯恐?，大部分會要求有專利產出成果。因此，表2中情景3可能最接近實際情況，本文以此為基礎進行進一步測算。由于表3中預期收益是區(qū)間值，也按低估、高估、偏中低估和偏中高估的1/3區(qū)間位4種情形進行估算，如100萬元～500萬元區(qū)間，低估情形按下限100萬元計算，高估按500萬元計算，偏中低估按233.3萬元計算，偏中高估按366.7萬元計算。由于表3中對于500萬元以上區(qū)間并無上限，本文以2 000萬元為上限計算，這種設定有人為主觀因素，雖然有轉讓價值過億的專利，但超過千萬的專利占比較少，這樣設定可能是合適的。對表2中的情景3，根據式(3)可得到每億元經費產出專利預期收益的4種可能情形(見表4)，其中偏中低估或偏中高估情形更接近現實。

2.1.3步驟3：實現收益

對于表4中偏中低估和偏中高估兩種情形下實際可能實現的價值，需考慮產出專利中，有多少會被實施，以實現其價值。目前，可參考的是有效專利實施率數據，如表5所示。

表3 不同專利權人專利預期收益情況(單位：%)Tab.3 Expected patent income of different patentees (unit:%)

表4 不同可能情形下專利預期收益(單位：億/億元經費支出)Tab.4 Expected patent income under different possible circumstances (unit: 100 million / 100 million RMB expenditure)

表5 不同專利權人有效專利實施率(單位：%)Tab.5 Effective patent implementation rate of different patentees (unit:%)

如果表5中有效專利合計的實施率實現預期收益，根據式(4)計算表4中偏中低估和偏中高估兩種情形下的可實現收益，結果如表6所示。

表6 不同專利權人可實現專利預期收益(單位：億/億元經費支出)Tab.6 Expected patent income realized by different patentees(unit: 100 million /100 million RMB expenditure)

綜上，本文得出產學研三大部門經費投入產出的相對效率和絕對效率特征。對于相對效率，盡管從億元經費專利產出環(huán)節(jié)看，高校部門高于企業(yè)和科研院所，但其預期價值低于企業(yè)，能實現的價值則低于科研單位和企業(yè)；對于絕對效率，由表6可知，三大部門效率值均不高，即便是偏中高估情形下，企業(yè)部門每億元經費實現的收益約9 733萬元，科研單位僅為1 331萬元，高校部門更低，約為1 166萬元。

2.2 初步測算結果可靠性討論與進一步明確

2.2.1 測算結果可靠性

由前文測算過程可知，高校、科研單位和企業(yè)三大部門技術創(chuàng)新經費投入最終實際產出取決于單位經費的專利產出率、專利預期價值及實現率等。在此過程中，需考慮多個因素的影響，包括專利研發(fā)與授權周期、企業(yè)委托高?；蚩蒲袉挝谎芯康膶＠a出歸屬、專利價值在區(qū)間中偏高還是偏低等。對于各因素影響程度的衡量，可選擇不同計算參數。如表2中，企業(yè)委托高校或科研院所的應用研究與試驗發(fā)展，專利產出歸屬企業(yè)的比例對高校經費專利產出影響較大，而對企業(yè)和科研院所影響不大。在測算過程中，也常采用整體平均的處理方法，如各部門專利實施率，但這可能使估算結果產生偏差。有些因素可能被忽略，如基礎研究產生的專利、PCT專利等，由于其數量相對較少、不可知或影響相互抵消，本文認為這些因素不會對上述測算結果產生實質性影響。

一方面，表6的結果是基于表5中有效專利實施率計算的，但每年申請授權專利中總會有部分專利在未來數年失效，因而這種處理方法會使得實際收益計算結果偏高。專利法規(guī)定，發(fā)明專利權期限為20年，實用新型和外觀設計專利權期限為10年，均自申請日起計算；專利權人應當自被授予專利權當年開始繳納年費，以維持專利權，否則專利權會在期限屆滿前失效。根據《中國有效專利年度報告2014》，國內有效發(fā)明專利平均維持年限為6.0年，實用新型和外觀設計專利分別為3.2年、2.9年。因此，國內專利平均維持年限約為最長可維持年限的1/3。另一方面，表4和表6結果都是根據預期收益計算的，但從已實施專利實際收益看(見表7)，僅可明確有收益的部分也是不同專利權人每百件專利預期收益(見表3)的1.8倍左右。本文認為，這兩方面因素的影響大體可以相互抵消，因而表6采用的方法比較可靠。

表7 不同專利類型已實施專利收益情況(單位：%)Tab.7 Income of implemented patents of different patent types (unit:%)

2.2.2 對初步測算結果的進一步明確

由于有些參數數據(如預期專利價值在區(qū)間偏高還是偏低)的不可獲得性，使得難以判斷表6中偏中低估或偏中高估的情況究竟哪種更符合實際，需要從其它角度進行考察。有效專利實施有多種具體方式，包括產業(yè)化、許可、轉讓和作價入股，各種方式下的實施率如表8所示。

表8 不同專利權人有效專利各種方式下的實施率(單位：%)Tab.8 Implementation rate of valid patents of different patentees under various modes (unit:%)

根據表8，結合表1中的經費數據，可以計算出表4中偏中低估和偏中高估兩種情形下，高校和科研單位專利許可、轉讓、作價入股可實現的價值，結果如表9所示。

表9中2019年我國高等院校與科研院所科技成果合同金額數據來自《中國科技成果轉化年度報告2020》(高等院校與科研院所篇)。通過對比可以發(fā)現，實際合同金額與偏中高估情形估算的結果更為接近；大部分情況下，高校和科研單位實際合同金額比估算值高，其中高校的實際合同金額更高?？紤]到合同金額不僅包括專利成果，還可能包括計算機軟件著作權、集成電路布圖設計專有權、植物新品種權等，部分科技成果轉化合同按執(zhí)行進展分階段撥付，但有的實際無法到位，體制機制環(huán)境改善使近幾年高校出現科技成果轉化熱，加之部分是此前多年積累的成果，因而實際情況比表9中數據更為吻合。這一方面佐證了前文測算結果是可靠的，另一方面也提示表6中偏中高估的情形更接近現實。

表9 估算情形與科技成果轉化合同數據對比(單位：億元)Tab.9 Comparison between estimation and contract data of transformation of scientific and technological achievements (unit:100 million yuan)

2.2.3 產出差異比較

前文測算出高校、科研單位和企業(yè)部門研發(fā)經費投入產出率較低，與本文采用以專利形態(tài)產出為測算對象的方法有關，而有些產出并非通過專利產出創(chuàng)造價值并實現收益。如中科院科技服務網絡(STS)計劃，其許多技術轉移轉化并非通過專利許可或轉讓等方式實現，也不是以技術團隊創(chuàng)業(yè)或技術參股方式，而是帶有技術援助性質，其轉化價格要低于潛在經濟價值。同時，部分高校和科研單位存在科研人員私自產業(yè)化，學生創(chuàng)業(yè)、導師背后參與，以及受托進行軍工技術研發(fā)等情況，企業(yè)有些技術研發(fā)產出并未申請專利，這些可能也是產出率低的原因。此外，相對于新產品開發(fā)而言，本文主要討論的應用研究和試驗發(fā)展處于創(chuàng)新鏈更前端，緊鄰或接近基礎研究環(huán)節(jié)，更有公共產品屬性特色，其產出成果不僅僅是專利，還有人才培養(yǎng)、科學論文、原理性模型以及具有新產品基本特征的產品原型或具有新裝置基本特征的原始樣機等。這些實際創(chuàng)造的價值都無法用專利形態(tài)的產出價值充分衡量。因此，高校、科研單位和企業(yè)技術創(chuàng)新經費投入的真實產出比本文測算的數值要高，本文測算值應是真實產出價值的下限。

另一個需要回答的問題是，真實產出比測算值高出多少?即非專利化產出與專利化產出孰高孰低。雖然高校和科研單位技術創(chuàng)新經費投入的真實經濟產出比本文測算的數值高，但應不至于比測算值高出數倍，甚至高于企業(yè)部門。2015年3月，中共中央、國務院《關于深化體制機制改革加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的若干意見》提出，完善成果轉化激勵政策，加快下放科技成果使用、處置和收益權，提高科研人員成果轉化收益比例，加大科研人員股權激勵力度；2016年5月，《國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》提出，科研單位和高校要建立專業(yè)化技術轉移機構和職業(yè)化技術轉移人才隊伍；2018年機構改革中，科技部成立成果轉化與區(qū)域創(chuàng)新司，承擔國家技術轉移體系工作。在這樣的背景下，許多高校和科研單位內設技術轉移辦公室或與地方政府共建產業(yè)技術研究院等平臺，以促進本單位科技成果轉移轉化。因此，有理由相信高校和科研單位大部分技術創(chuàng)新產出以專利形態(tài)為主，并通過團隊創(chuàng)業(yè)、許可或轉讓、參股等方式實現其潛在價值。隨著知識產權保護制度日趨完善，企業(yè)也更加重視技術專利申請，以保護其潛在商業(yè)利益。因此，雖然高校、科研單位和企業(yè)部門真實產出比本文測算的要高，但不應高出太多，億元經費投入的實際經濟產出偏低，高校和科研單位的產出尤其低，這一結論毋庸置疑。

3 低效率原因與政策含義分析

3.1 低產出效率原因

3.1.1 企業(yè)部門

為何我國高校、科研單位和企業(yè)部門的應用研究和試驗發(fā)展經費投入產出效率偏低？就企業(yè)部門而言，其研發(fā)經費主要來自自身。從研發(fā)活動類型看，根據《2019年中國專利調查報告》，88.5%的企業(yè)通過自主研發(fā)獲取技術，其中，絕大多數企業(yè)的自主研發(fā)模式為：根據市場需求提出創(chuàng)意，自行研發(fā)立項、融資投資并進行產品開發(fā)與銷售，占比達到85.5%。由表5可知，企業(yè)專利實施率高達62.7%。因此，企業(yè)部門的問題不在其目標或動力，主要在于其經費投入的高價值專利產出率尚需提高，受其能力制約。

一方面，我國大部分企業(yè)技術研發(fā)歷史短、積淀不夠，需要投入和積累到一定程度后才能突破臨界點產生收益，即產品或服務要有足夠競爭優(yōu)勢。改革開放的40余年，也是全球化總體加深的過程。開放競爭背景下，與我國企業(yè)同臺競爭的西方跨國公司有的已有百年歷史積淀。早在19世紀50年代，在某些大規(guī)模生產行業(yè)(機械、槍、收割機、縫紉機等)，一些美國制造公司已是世界領先[11]?？鐕局阅軌蛟谄渌鼑?地區(qū))存在，是因其具有某些壟斷優(yōu)勢，如某種專有技術、控制某些原材料、規(guī)模經濟優(yōu)勢等[12]。研發(fā)與技術創(chuàng)新能力無疑是現代跨國公司最重要的特點之一，許多企業(yè)甚至已經進化到具有基礎研究能力的階段。美國物理學13個大類各自前500個專利申請人中，公司占絕對主導地位[13]。在這種條件下，處于后發(fā)劣勢地位的我國企業(yè)要想通過技術研發(fā)積累到具備競爭優(yōu)勢的階段，將會面臨更大挑戰(zhàn)，也可能需要更長時間。另一方面，我國大量人才集中在高校和科研單位，企業(yè)高素質科研人才集聚不足。雖然我國企業(yè)研發(fā)經費增長較快，但是企業(yè)相應高層次人才缺失，使得許多企業(yè)將重要研發(fā)活動大量簡單外包，企業(yè)自身未能從研發(fā)活動中有效提升科技創(chuàng)新能力。

3.1.2 高校與科研單位

高校與科研單位的研發(fā)模式明顯不同于企業(yè)，受到其經費獲取途徑的強烈影響[14]。高校與科研單位的應用研究和試驗發(fā)展經費主要來源之一是政府科技計劃?！?019年中國專利調查報告》顯示，64.5%的高校和60.3%的科研單位從地方級科技計劃項目資助途徑獲得研發(fā)經費，30.8%的高校和33.6%的科研單位從國家級科技計劃項目資助途徑獲得研發(fā)經費。除根據企業(yè)委托從事專題研究外，在高校與科研單位常規(guī)科研項目中，通過技術方案獲得專利并設立企業(yè)進行產業(yè)化，高校占25.5%，科研單位占38.8%；在應用研究中，通過獲得大量專利，對外許可并獲得收益，高校僅占11%，科研院所占14.1%?？梢姡M管高校的單位經費專利產出率遠高于企業(yè)，但高校和科研單位的專利產出預期價值和專利實施率卻比企業(yè)低。深層次的原因在于，高校和科研單位的經費來自政府科技計劃，其產業(yè)應用目標指向不如企業(yè)清晰和具有針對性。正如趙蘭香[15]指出，在多個領域反映出技術研發(fā)聚焦產業(yè)發(fā)展瓶頸和需求不夠，結果自然會限制專利產出的實際價值和轉化性。如表10所示，對于未實施專利的專利權人，將專利作為技術儲備的比例都比較高，其它利益還包括對抗競爭對手提起的侵權指控、對競爭對手形成抑制或封鎖等。其中，高校用于完成專利評審或考核指標、獲得獎勵的比例分別為56.3%、41.6%，科研單位中這兩項的比例也分別占到48.6%、42.1%，遠高于企業(yè)。因此，高校和科研單位經費投入實現的價值低，不僅是因為其專利實施動力和能力弱于企業(yè)，產業(yè)應用目的性不強、以獲獎為導向的評價體系造成專利水平和價值低也是重要原因。對于高校經費投入的專利產出率更高，可能是因為其無商業(yè)價值的專利比例更高。

表10 不同專利權人未實施專利帶來的利益分布情況(單位：%)Tab.10 Distribution of benefits brought by different patentees' failure to implement patents (unit:%)

注：因為是多選，百分比之和超過100%

高校和科研單位的科研產出形成生產力主要涉及成果轉移轉化問題，目前已有不少相關研究。創(chuàng)新價值鏈研究表明，將知識轉化為商業(yè)價值的過程具有復雜性，猶如一場接力賽，包括產品概念形成、小試、中試、定型生產、大規(guī)模推廣等多個階段，只有跑完整個賽程才可能贏得勝利，期間存在很多不確定性因素[16-17]。在國家大力倡導鼓勵科技成果轉化的背景下，高校和科研單位“重成果、輕轉化”的意識已有很大改善。如果采用專利技術許可、轉讓或入股的方式轉移轉化科技成果，首先面臨的是技術定價難題。技術在性質上屬于信任品，其購買涉及相當大的風險，而認知有用性與實際使用直接相關[18]。事實上，技術購買存在“阿羅悖論”，即只有技術接受方了解技術內容后才能比較準確地評估技術價值，但一旦知道技術內容后也就沒有了購買積極性。技術具有很強的資產專用性，容易受到機會主義或者“敲竹杠”行為影響，因此僅有單純的技術市場是不夠的[19]。科技成果轉化面臨的第二個約束是企業(yè)吸收能力弱。如李振國等[20]針對中科院在東北地區(qū)的科技成果轉化現狀，從主體和環(huán)境角度對其影響因素進行分析，發(fā)現企業(yè)知識吸收能力弱是影響科技成果轉化的重要因素。此外，缺乏專業(yè)經紀人“保駕護航”是造成我國科技成果轉化效率低的另一個原因。在我國一些大學技術轉移機構中，負責科技成果轉化工作的人員此前往往從事行政事務或者科研管理工作，缺乏專業(yè)知識和敏銳的市場意識?！?019年中國專利調查報告》顯示，高校在專利轉移轉化過程中遇到的主要障礙包括專利技術水平較低和缺乏技術轉移專業(yè)隊伍，占比分別為59.6%、55.5%，科研單位這兩項占比分別為34.4%、50.3%。如果高校和科研單位技術團隊通過自行創(chuàng)業(yè)轉化科技成果，就必然需要具備適應新環(huán)境的能力，包括在創(chuàng)新過程中應對不確定性，依靠直覺采取正確行動的能力[21]。社會由一個個小的環(huán)境構成，科技成果轉化主要涉及兩個場域之間的關系，即科學研究場域與經濟場域[22-23]。高校和科研單位研發(fā)人員往往不具備良好的商務運營能力，導致自行轉化途徑受限。諸如此類原因，造成我國科技成果轉化存在“死亡之谷”、總體效率低的現實。

3.2 測算結果的政策含義

技術推動的創(chuàng)新模式深刻影響著政府對科技資源的配置和政策工具選擇，導致政府將大部分科研經費投入到大學、科研機構[14]。2019年，中國R&D經費中來自政府的資金為4 537.3億元，政府R&D資金中流向研究機構的資金占56.9%，流向高等學校的資金占23.11%，流向企業(yè)的資金占14.3%，流向其它部門的資金占5.7%，其中大部分被用于應用研究和試驗發(fā)展。本文測算結果表明，在絕對量上，高校和科研單位技術創(chuàng)新億元經費產出遠低于投入；在相對量上，高校和科研單位經費投入的經濟產出低于企業(yè)部門。由此引發(fā)一個政策命題，即政府是否還應大力資助高校和科研單位的技術創(chuàng)新活動？

對標分析是一種常用的視角和方法，由于數據可得性限制，難以對美國等國家的高校和科研單位部門技術創(chuàng)新經費投入產出效率進行測算，因而不能作比較分析，但其它國家高校的一些個案可以提供有益參考。從美國麻省理工學院、加州理工學院和佐治亞理工學院三大理工高校的收入來源結構看，政府資助合同收入在其總收入中占比分別為44%、10.4%、36.3%，其它如普林斯頓大學、哈佛大學、斯坦福大學等高校的政府資助合同收入占比也普遍達到20%[24]。由此可以推斷，美國頂尖高校也是技術研發(fā)的重要主體。高校和科研單位成為重要技術研發(fā)主體，更多的是因為在國防等剛需條件下，高校和科研單位的技術能力稀缺且具有不可替代性。如二戰(zhàn)期間，為滿足新型大炮研制中炮彈彈道計算等高速和精確計算需求，美國軍方支撐賓夕法尼亞大學進行第一臺通用電子計算機ENIAC的研制。這種情況下，與面向大規(guī)模民用市場不同，技術的商業(yè)價值和溢出效應短期內往往不能得到充分展現。

政府支持高校和科研單位技術創(chuàng)新活動的另一重要目的是共性技術研發(fā)。這種情形下，必然存在科技成果轉化問題。如果高校和科研單位技術團隊通過創(chuàng)業(yè)轉化其成果，能否成功受自身能力約束。同時，利用國家公共財政資金產生的成果收益歸屬個人也會帶來不公平示范效應，且傳統(tǒng)科學規(guī)范并未要求科學家們直接參與將其研究成果轉化為有經濟價值實物的過程[25]。如果采用技術專利授權、轉讓或參股等方式，還會面臨技術定價、企業(yè)吸收能力弱等問題。雖然我國為促進科技成果廣泛應用于生產，已采取諸多措施，但效果不盡如人意，原因就在于高校和科研單位技術研發(fā)內在固有的成果轉化難題，天然不如企業(yè)技術研發(fā)應用指向目標明確及轉化為生產力的效率高。因此，破解科技經濟“兩張皮”，需改變政府推動的創(chuàng)新模式思維慣性，要更重視發(fā)揮企業(yè)技術創(chuàng)新主體作用。在高校、科研單位和企業(yè)(或企業(yè)牽頭成立的創(chuàng)新聯合體)都具備共性技術研發(fā)能力的條件下，更有效的資源配置安排應是鼓勵支持企業(yè)技術創(chuàng)新,而非高?；蚩蒲袉挝粚崿F技術突破后再跨越科技成果轉化的“死亡之谷”。然而，當前階段我國的國情現實是，對于更偏創(chuàng)新鏈前端的共性技術研發(fā)環(huán)節(jié)，企業(yè)部門常常技術能力或意愿不足，高校和科研單位更能勝任或積極。而且，高校和科研單位的產出不能完全用經濟收益衡量，其還能實現人才培養(yǎng)的目標，或者實現巴斯德象限下由應用研發(fā)引致基礎研究的重大突破與知識的生產[26]。這都是政府繼續(xù)支持高校和科研單位技術創(chuàng)新活動的理由。

綜上，政府支持高校和科研單位技術創(chuàng)新在某些情形下是因為其能力的稀缺且具有不可替代性。需要討論的已經不是政府是否還應大力資助高校和科研單位的技術創(chuàng)新活動，而是如何優(yōu)先支持和鼓勵企業(yè)持續(xù)提升技術創(chuàng)新能力從而實現“龍門之躍”，以及高校和科研單位的共性技術研發(fā)如何提高產業(yè)應用目標指向性和轉化效率。

4 結論與建議

本文對我國高校、科研單位、企業(yè)在應用研究和試驗發(fā)展環(huán)節(jié)的技術創(chuàng)新經費投入產出效率評估表明，三大部門投入產出效率均偏低，每億元經費投入實現的收益分別為1 166萬元、1 331萬元和9 733萬元，高校和科研單位的產出尤其偏低，亟需提高。為釋放人才、資源等創(chuàng)新要素活力，加快成果轉化，近年來國家加快下放科技成果使用、處置和收益權，引導和鼓勵科研院所與高校建立專業(yè)化技術轉移機構和職業(yè)化技術轉移人才隊伍。這些措施有助于高校和科研院所的成果轉化，但并不充分。首先，需要明確高校和科研單位技術研發(fā)的產業(yè)應用目標指向性。發(fā)揮企業(yè)出題者和潛在用戶作用，以及風險投資前瞻判斷和潛在后續(xù)投資人作用，引導企業(yè)積極和深度參與國家或地方政府科技計劃、成果評價體系制定，以提高政府資助高校與科研單位應用研究和試驗發(fā)展的產業(yè)針對性，從而提高專利產出成果的潛在價值和轉化率。其次，進一步優(yōu)化高校與科研單位科研評價體系，促進成果轉移轉化。貫徹落實教育部、國家知識產權局、科技部《關于提升高等學校專利質量促進轉化運用的若干意見》，有條件的高校要加快建立專利申請前評估制度，減少資源在無商業(yè)價值專利中的無謂損耗，切實提升專利申請質量。要“破四唯”“立新標”，完善高校和科研單位的分類評價制度，將成果轉化貢獻納入評價體系，以進一步激勵轉化活動。最后，支持企業(yè)持續(xù)提升技術研發(fā)能力。進一步加大對企業(yè)應用研究和試驗發(fā)展的稅收加計扣除、高端研發(fā)人員的稅收減免力度等，鼓勵和引導企業(yè)進行長期投入和技術積累。

改革開放以來,盡管我國社會經濟發(fā)生了巨大變化,科研實力也獲得大幅提升, 但科技和高等教育體制只是在原有模式上修修補補,并沒有得到根本改變。其中，科研經費管理部門職責不清和監(jiān)管機制不健全是造成經費浪費、低水平重復、科技腐敗、論文造假等一系列問題的根源[27]。本研究討論的問題及政策建議，也是在不根本改變既有科技和教育體制框架前提下進行的。一些更深層次的體制機制改革問題還需進一步研究與探索，如在大量人才向高校和科研單位集聚的情況下，如何提高企業(yè)自主研發(fā)能力和產出效率以及如何在產學研中建立合理的分工關系與協(xié)作機制？高校與科研單位應用研究和試驗發(fā)展的合意組織模式，企業(yè)參與關系，科技成果如何能更好地轉化為生產力？政府合適的角色定位，包括科技計劃如何更好地支持應用研究和試驗發(fā)展等。此外，就三大部門效率評估方法本身，包括如何衡量社會價值等，也需進一步討論，以更好地監(jiān)測實際發(fā)展狀況，為決策提供更有力支撐。