（2024.04.16）【经济研究】中国高校科技转化改革的异质性政策效应

文献和生活都在这里打卡吧 · 公众号 · · 2024-04-16 12:28

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高校的科技成果转化在技术进步和创新型国家建设中起到重要的作用。与国外主流制度不同的是，中国高校科技人员的收益权分配在法律规定的最低分配门槛以上是可谈判的。该制度导致了科技转化改革政策效应的异质性：科技转化改革对科技人员收益权最低份额提高的政策效应取决于科技人员在改革前的实际收益权份额。文章构建了一个高校和科技人员围绕收益权分配的两阶段博弈模型，并将2015年的科技转化改革作为一次准自然实验，基于标准双重差分模型（DID）进行实证检验。

1. 政策背景和理论框架

（1）政策背景

《科技成果转化法》自 1996 年颁布以来一直是中国公立研究开发机构和高等院校科技转化活动的核心制度安排。《科技成果转化法》在完善科技转化体制上发挥了重要作用，但是在科技成果产权的界定上仍存在许多问题。 2015 年 10 月 1 日，新修订的《科技成果转化法》开始实施，这次修订最重要的改变就是对科技成果产权的改革。修订中高校的科技成果产权改革可以总结为两点：（ 1 ）高校完全掌握了配置自身科技成果产权的权利；（ 2 ）高校研发人员的最低收益份额门槛得到提高。

（2）理论框架

①模型设定

②科技成果收益权博弈

2. 数据说明和计量模型

（1）数据说明

高校科技活动和科研经费等数据来自中国研究数据服务平台（ CNRDS ）对中国教育部科学技术与信息化司编撰的《高等学校科技统计资料汇编》数据的整理。将 1985—2021 年 6 月的国家知识产权局的发明专利申请数据和高校统计资料数据进行匹配。此外，还将国家知识产权局的专利权转让数据和高校进行匹配并只保留高校对企业的专利权转让。

（2）计量模型

文章以 DID 框架作为基准，根据改革后的科技人员百分之五十的最低收入份额划分处理组和对照组，以实际收入份额低于 0.5 的高校作为处理组，高于 0.5 的高校作为对照组。基准的 DID 模型如下：

3. 科技转化改革的异质性政策效应

（1）高校科技人员产出弹性的随机斜率估计

文章通过使用高校的发明人数量作为科技人员的代理变量以消除科技人员结构造成的内生性问题。使用LP法，以前一期的发明申请量作为科技转化收入的中间品，建立关于科研资本的控制函数以处理科研资本内生性问题。由表1中第（1）列可见，由于高校科技人员的结构差异与科技转化效率的高度相关。第（2）、（3）列的估计结果显示使用高校发明人数量作为科技人员的代理变量极大地缓解了科技人员结构导致的内生性问题。对比第（3）、（6）两列，随机斜率模型和LP法对科技转化函数估计的差异主要体现于随机斜率估计的规模弹性更高，而两种科研投入的相对产出弹性和LP法基本近似。

随机斜率估计的第（5）、（6）两列分别报告了单随机斜率模型相对于随机截距以及双随机斜率相对于单随机斜率的LR检验。LR检验显示考虑高校层面的随机斜率显著地增强了模型的拟合能力，包含发明人斜率异质性的第（5）列相比于第（4）列的LR检验统计量为148，表明其估计显著更优；而进一步加入了高校研发资本斜率异质性的第（6）列相比于第（5）列的LR检验统计量为54，表明考虑了科技人员和研发资本两种弹性异质性的估计进一步显著优于只考虑一种弹性异质性。因而不同高校科技转化函数的异质性是显著存在的。从随机斜率方差估计结果来看，高校间科技人员产出弹性的方差（0.072）远大于研发资本产出弹性的方差（0.0187）。这也表明高校间科技转化的主要差异体现在科技人员的产出弹性上。

基于表 1 中第（ 6 ）列的估计，文章估计了 906 所高校在科技转化改革前的科技人员产出弹性残差 ρ ^e _i 和科技人员相对产出弹性 ρ ^r _i 。进一步剔除 8 所在科技转化改革后退出《高等学校科技统计资料汇编》统计的高校，最终我们得到了对 894 所高校的 ρ ^e _i 和 ρ ^r _i 估计值，并将其作为划分处理组和对照组的依据。

（2）科技转化改革异质性的机制分析

首先，将线性事前趋势项Treati×t纳入，表2报告的结果可以看到，处理组所受的政策影响显著高于对照组。在不控制事前趋势的条件下，相比于产出弹性高于平均水平的高校，科技转化改革使得低于平均水平高校的科技转化收入提高了74%（e0.553-1），发明申请提高了约29%。相比于相对产出弹性高于0.5的高校，科技转化改革使得相对产出弹性低于0.5的高校的科技转化收入提高了49%，发明申请提高了约17%。从Treat×t的回归系数可以看到，处理组相比于对照组在科技转化收入上的差异存在显著的结构性负向事前趋势。这使得处理组和对照组的科技转化收入差距每年将扩大11%—15%。在发明申请层面，处理组和对照组则没有显著的结构性趋势差异。在控制事前趋势的条件下，相比于对照组，科技转化改革使得产出弹性低于平均水平的高校的科技转化收入提高了195%，相对产出弹性低于0.5的高校的科技转化收入提高了211% 。

（3）渐进政策效应、平行趋势检验和内生性问题的讨论

包括：渐进政策效应和平行趋势检验（建立渐进 DID 模型和控制高校时间趋势的渐进 DID 模型）；利用混淆控制法处理内生性问题（引入 Freyaldenhoven et al （ .2019 ）的混淆控制法来对科技转化收入的渐进政策效应进行估计，从而处理由不可观测的混淆变量导致的内生性问题）。

4. 科技转化改革的政策加码和传递机制分析

（1）关于科技转化改革政策加码的讨论

文章对全国32个省级行政单位在2015年后不同年份出台的省级科技转化政策进行了人工收集，其中27个省的政策在全国性的50%最低份额保障的基础上作了进一步提高。除了省级政府出台的地方性政策会对科技转化改革中的科技人员收益分配份额进行加码外，部分高校后续出台的科技转化管理办法还会进一步对科技人员份额进行提高。文章结合本文估计的科技人员相对产出弹性ρ ^r _i ，对97所存在ρ ^r _i 估计的“985”及“211”工程高校校级政策加码的影响进行了研究。估计结果显示，省级和校级的加码政策进一步提高了处理组高校的创新激励和科技转化收入。

（2）关于广延边际和集约边际的讨论

表4报告了科技转化改革对高校发明人结构的影响。回归结果显示，在改革后处理组相比于对照组的新进发明人数量提高了15%—25%，已有发明人的申请频率提高了21%—36% 。因此，文章认为科技转化改革从广延边际和集约边际两个方面均促进了处理组高校发明人激励。从发明人的构成来看，已有发明人的占比在改革后提高了约4% 。因此，文章认为科技转化改革还促进了科技人员产出弹性较低的处理组向科技人员长期创新的结构转型。

进一步考察科技转化改革效应对发明人激励的影响，文章根据匹配的高校名称和发明人名称建立了一个高校发明人面板。表5报告了高校发明人专利权转移量、专利申请量和发明申请的专利权转移比例受科技转化改革的影响。由回归结果可见，在高校层面测度的科技转化改革异质性同样显著体现于高校发明人的行为上。 OLS回归的结果显示相较于对照组，政策使处理组的专利转化次数提高了2.6%—4.1%，申请量提高了2.3%—3.5%，专利转化率提高了约0.1% 。

（2024.04.16）【经济研究】中国高校科技转化改革的异质性政策效应

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