职务科技成果权属改革会影响城市创新质量吗？

陈 涛，胡丽萍

（1.武汉科技大学 恒大管理学院，湖北 武汉 430065；2.湖北产业政策与管理研究中心，湖北 武汉 430065）

一、引言

随着中国经济结构的调整，社会经济的发展越来越依赖创新。我国正在向知识型经济转型，高质量的发展需要提高城市创新力[1]。为激发城市的创新活力，在新一轮的体制改革中，力求打破体制的钳制，激发基层经济主体的创新潜力。在激励各主体创新的众多制度安排中，职务科技成果权属改革是其中的重要组成部分。近年来，在提高职务科技成果产出水平的过程中，人们逐渐意识到，职务科技成果的产权配置改革是激励基层科研发明人的创新活力及释放经济增长动能和提高区域创新能力的重要途径[2-4]。

美国的《拜杜法案》即（《Bayh-Dole-Act》）是率先关注科技成果权属配置问题的，该法案允许科学家，大学，企业申请专利并从联邦政府获得资助。目前，已有相当多的文献对西方“拜杜法案”进行研究，包括“拜杜”对社会创新的速度，科技成果转化的效率，企业的市场竞争环境，社会的公共价值观以及研究的独立性等影响[5-7]。Tseng 和Raudensky（2014）[8]实证分析得到拜杜法案的颁布使得大学的专利份额有了实质性的增长。当然也有学者认为该法案的实施对大学的专利转让等情况并没有正向的影响[9]。在1949 年雅典引入了一个新的原则“教授特权”，即由学术研究产生的专利属于科学家而不是大学所有，科研发明人拥有科技成果的所有权和全部收益权。在过去的几十年里，就该原则不少学者一直围绕着学术科学的性质和价值观来展开学术争辩[10]。Ejermo 和Kallstrom（2016）[11]研究表明教授制度确实能够有效地激发研发人员的积极性。Ejermo 和Toivanen（2018）[12]则与之有相反的结论，认为改革对专利申请有负面的影响，会抑制研发人员的积极性。

2015 年我国出台《科技成果转化法》，提到国家与单位之间关于科技成果的三权配置问题，即使用权、收益权及处置权。2016 年西南交通大学在《西南交通大学专利管理规定》中明确知识产权激励模式，学校和职务科技成果发明人共享科技成果的所有权。随后，这种职务科技成果的混合所有制改革产生了较大的影响。在2018 年，《国务院办公厅关于推广第二批支持创新相关改革举措的通知》（国办发〔2018〕126 号）将这种以事前产权激励为核心的职务科技成果权属改革在京津冀、广东、上海等八个地区进行试点。有研究得出中国版的拜杜法案并没有对专利的申请等产生积极的影响[13]。蒋舸（2016）[14]提出要权衡在分享产权时，要考虑产出价值和投入成本是否合理。刘群彦（2020）[15]还强调了科研人员对产权激励政策感知和认可对改革的重要性。人们对政策的感知和认可受到对政策法律性和效果性的预测的影响，通过对试点政策效果的研究可以提升科研人员对于改革的认可。

职务科技成果权属改革的核心思想是事前产权激励，将所有权下放给发明人员，同时让发明者与单位共享收益权[16]。职务科技成果权属改革试点政策是否有效是本文力求探索的核心问题。本文运用双重差分模型对该改革进行实证研究，为后续的改革方向提供依据。

二、数据来源与研究设计

城市的创新质量往往是通过科研成果来衡量，如专利的申请授权量，发明专利的相关情况，科技成果转让情况等[17-19]。专利是科技成果中的主要内容，专利的水平关乎科技成果的质量[20]。技术合同成交额能够有效地反映科技成果的转化情况，同时技术合同成交额与城市的创新能力成正比[21]。职务科技成果混合所有制改革对与科技成果的产权结构有所改变，本文通过双重差分模型（Difference in Difference）来检验职务科技成果权属改革对城市创新质量的效应。

（一）数据选取

本文以各省会城市和直辖市为研究对象，基于各省会城市和直辖市的面板数据来展开研究。将2018 年颁布的《国务院办公厅关于推广第二批支持创新相关改革举措的通知》中实施职务科技成果权属改革试点区涉及的省会城市和直辖市作为实验组，其余省会城市及直辖市为对照组。收集2016—2019年的相关实验数据，其中剔除数据严重缺失的拉萨，剩余30 个省会城市及直辖市的相关数据纳入实证分析。本文数据通过各市统计局的城市统计年鉴、科学技术局和知识产权局的专利报告、以及知网数据库中相关年鉴和科学技术部火炬高技术产业开发中心中关于技术合同交易额的文件整理所得。

（二）模型设计

基于双重差分模型（Difference in Difference），将试点涉及到的城市北京、天津、沈阳、石家庄、西安、西宁、广州、武汉、合肥、成都作为实验组，其余的省会城市及直辖市作为对照组。考虑到各市的市情的不同，以及随着时间变化而变化的一些因素，通过个体固定效应和时间固定效应，来分析试点政策实施前后对城市的创新效应。具体的模型设定如下所示。

其中Innovateit表示是职务科技成果所有制改革对城市创新质量的净效应，即第i 各城市第t 年的创新质量；treat 是核心解释变量实验的交互项，是试点城市实施职务科技成果所有制改革的虚拟变量。control 是为了缓解遗漏变量带来的误差而引入的控制变量。ui表示的是个体固定效应，vt表示的是时间固定效应。

（三）变量的选取

Cooke 较早提出区域创新这一概念，认为区域之间可以通过互动学习，引起非常强烈的制度反应，最后形成了区域创新系统[22]。创新质量表现在创新与产业、企业或者区域发展之间的协调度[23]。在选取创新质量的评价指标时，学者们用专利来刻画区域的创新质量，一般从专利的数量和质量两个维度来解释区域的创新质量。被解释变量Innovateit城市的创新质量使用专利数据来表示的做法是较为普遍的。本文借鉴郑彩玲和张继彤（2021）[18]的做法，利用城市发明专利的授权量作为城市创新质量的替代变量。由于发明专利技术含量高，所以大多数文献都会选择发明专利来反映创新水平。同时，本文还选择了发明专利申请量来反映城市创新质量[17]，选择发明专利授权量和发明专利申请量是为了分别从质和量上来反映城市的创新状态。同时，为了进一步来反映区域的创新水平，本文还选取技术合同成交额来刻画城市的创新水平[24]，由于创新质量的内涵在于创新与区域发展的匹配度，合同成交额是技术开发，技术转让，技术服务和技术咨询类合同的成交额。所以技术合同成交额能在一定的水平上反映创新成果在促进区域经济发展上所做的贡献，这与创新质量的内涵相呼应。基于此，本文选取技术合同成交额来刻画城市创新质量。

核心解释变量（treat）是根据职务科技成果试点政策来确定的虚拟变量，政策试点（poli）实行改革的试点城市赋值为1，其余的城市赋值为0，政策实施（time）之前赋值为0，政策实施当年及之后赋值为1，核心解变量为二者相乘之后的积。

控制变量使用的是以下变量来刻画：城市的经济发展状况（GDP）用城市的地区人均生产总值取对数来表示；人口规模（Peo）用城市的常住人口来表示；高等教育能力（College）用城市拥有的普通高等院校来说明；科技重视程度（Invest）使用一般公共财政支出中科学技术占比来表示；产业结构（Ind_str）用第二产业和第三产业产值占城市生产总值的比例来表示。主要的相关变量如表1 所示。

表1 相关变量及解释

三、实证研究

本文所有的数据分析都是使用Stata 来实现的，周黎安和陈烨（2005）[25]是较早运用双重差分模型来分析政策的效果，随后较多学者运用Stata 做双重差分来研究政策的净效益。双重差分模型也是用来衡量政策有效性较为科学的评估模型，本文运用Stata在个体时间双向固定效应下做双重差分，试图分析职务科技成果权属改革对城市创新质量的影响。

（一）变量描述性统计

首先是对已有的数据做简单的处理，各变量的描述性统计如表2 所示。

表2 变量描述性统计

从表2 可以看出发明专利的授权量和申请量在各城市之间存在着较大的差异，在观察期间，GranInven_p 的均值为5.005，表明平均每万人拥有发明专利授权约5 件；InvApp_p 的均值为17.57，表明平均每万人拥有发明专利申请量约17.5 件；技术合同成交额最大值与最小值之间差距很大，说明各城市在科技成果转化上存在较大差距，城市间在将创新产品市场化的过程中存在很大差异。控制变量中高校、人口、人均GDP 之间均有较大的差异，本文在做双重差分时对个体及时间做固定效应。

（二）双重差分检验结果

对原始数据进行标准化之后，运用双重差分模型，通过逐步将控制变量加入进来，并考虑个体各城市的固定效应，以此来分析职务科技成果权属改革试点对城市创新质量的影响。首先，来考察改革对发明专利申请量的影响。在表3 第（1）列，核心解释变量treat 回归系数未通过显著水平检验，说明职务科技成果权属改革可能对发明专利申请量并没有影响。为进一步验证，在第（2）列～（6）列中，依次加入了地区人均GDP、高等教育能力等控制变量，核心解释变量均为通过显著水平检验。说明职务科技成果权属改革确实对发明专利的申请数量没有影响。在表4 第（1）列中交互项treat 在1%的显著水平上为正，表明职务科技成果权属改革试点对带动了城市的创新质量的提高。在第（2）列～（4）列中加入控制变量，结果显示核心解释变量的系数一直保持着在1%的显著水平为正，说明职务科技成果权属改革试点政策确实对城市的创新质量有积极的影响。在表5 中，第（1）列中核心解释变量在1%的显著水平下为正，并在（2）列～（4）列逐步加入控制变量的过程中一直保持1%的显著水平上为正，表明职务科技成果权属改革对城市的技术合同成交额有显著的正向影响作用，改革对促进城市创新水平有积极的作用。

表3 改革对发明专利申请量的双重差分结果

表4 改革对发明专利授权量的双重差分结果

表5 改革对技术合同成交额的双重差分结果

综上，改革的推行对发明专利的申请并没有显著的影响效果，但是对发明专利的授权以及技术合同成交额有显著的正向影响，说明改革正在促进发明专利由量取胜到以质取胜的转变，并且改革使城市的创新水平正在发生本质上的飞跃。从科技成果的产生到科技成果的授权，再到科技成果的转化，改革的作用已经深入到科技成果转化为现实的生产力这一环节。

（三）异质性分析

为进一步研究改革对城市创新质量的影响是否存在区位上的差异，我们将各直辖市及省会城市按照区位进行划分，分为东部地区城市和中西部地区城市。城市区位的不同可能导致职务科技成果权属改革对东部城市和中西部城市产生的效果有所不同。基于此，本文分别对东部地区城市和中西部地区城市进行回归分析，来考察改革创新效应的区位异质性。

根据表6 中第（1）列和第（2）列显示，职务科技成果权属改革对东部城市的发明专利授权不存在显著的正向影响作用，但是改革对中西部地区城市的发明专利授权存在显著的正向作用。第（3）列和第（4）列中，改革对东部和中西部城市的技术合同成交额均有显著的正向作用。说明改革确实对东部和中西部城市的创新质量的积极作用存在一定的区位异质性。可能是因为东部城市经济发达，科技创新水平高，本身有较为健全的职务科技成果产出激励机制，所以对于专利的授权并没有起到很明显的作用。但是职务科技成果权属改革使得发明人能够与单位共享发明收益，一定程度上会激励发明人寻求更多的途径实现科技成果的转化，所以职务科技成果权属改革能够有效的促进东部地区技术市场成交额的增加。中西部城市本身的创新质量较东部城市低一些，随着中西部的崛起，以及国家在财政上对中西部地区的大力支持，中西部城市经济结构的改善，各城市的发展越来越多地依赖创新，所以改革对中西部地区城市的发明专利授权量以及技术合同成交额有积极影响。

表6 异质性检验

四、研究结论及启示

收集30 个省会城市及直辖市的面板数据后，运用双重差分模型对职务科技成果权属改革试点政策的城市创新质量净效应做实证分析。结果表明：

第一，职务科技成果权属改革对城市的发明专利申请量没有显著影响，但是对城市的发明专利授权量以及技术合同成交额有显著的正向作用。可以看出，职务科技成果改革虽然没能使发明专利申请量的增加，但是能够有效地促进发明专利授权量的增加，同时职务科技成果权属改革可以有效地促进职务科技成果的转化。基于此，职务科技成果权属改革对城市创新质量的提升有积极的作用。

第二，异质性检验发现，该改革的正向提升效益有一定城市区位的异质性，改革对中西部地区城市的发明专利授权和技术合同成交额有显著的正向作用，但是改革对东部城市的发明专利授权没有显著的正向影响，对技术合同成交额有显著的正向作用。职务科技成果权属改革在经济发展水平有一定差异的东部和中西部城市的职务科技成果产出有一定的区位差异。

基于上述结论，本文得出以下政策启示：

第一，职务科技成果权属改革已经显露出成效，可以继续推进。夯实职务科技成果改革的基础工作，确立职务科技成果产权改革的战略地位，完善从中央到基层的科技成果权属改革体系。

第二，因地制宜，完善与职务科技成果权属改革配套的机制体制。职务科技成果权属改革存在一定的城市区位异质性，各地政府可以结合当地的创新水平的实际情况，瞄准本地区的区域创新特征，有针对性地制定与职务科技成果权属改革相协同的机制体制。

第三，建议加强示范区建设。可以通过示范区的成功经验来引导各城市各单位建设能够促进城市创新质量提升的职务科技成果权属改革体系。尽快实现连点成线，以线成面的良好改革局面。形成以政府宏观指导，市场引导，各微观经济主体企业、科研院所、高校参与的知识产权改革系统。