国家重点实验室科研资源投入与产出的关系研究

李 阳， 黄朝峰

（国防科技大学1.军政基础教育学院，长沙 410073；2.上海交通大学国家战略研究院，上海 200030）

0 引 言

当前，科研机构改革与科研资源管理已成为我国科技体制改革创新的重要任务。在推动科技体制改革进程中，国家重点实验室作为衔接国民经济社会发展的基础研究平台，在推动技术创新、促进科技进步、培养人才梯队等方面为我国建设科技创新型强国提供了强有力的支撑［1-2］。基于此研究背景，探讨国家重点实验室的科研资源投入与科研产出成效，理清国家重点实验室科研管理的体制运行规律与未来建设重点，了解国家重点实验室进行科技体制改革的新需求，这既是国家重点实验室管理工作的需要，也是推动我国科研机构改革、创新科技管理体制的必然途径。

国家重点实验室在运行与发展过程中，始终扮演着基础科学研究和前沿科学探索的攻坚角色，同时也是进行原始性创新、累进式创新和颠覆性创新的重要平台载体，长期居于国家科技创新领域的核心战略地位［3］。此外，在满足国民经济社会发展的同时，国家重点实验室也广泛参与国际科技竞争合作，贡献了卓越的科研成果，为国家科创竞争力提供了保障。据统计，截止到2018年底，国家重点实验室共承担各类在研课题超过5万余项，其中国家级课题占比超过一半以上。国家重点实验室作为第一单位发表科技论文9万余篇，其中SCI检索收录论文5.85万余篇［4］。实验室在产出大量科技论文的同时也注重人才梯队的培养，培养了大批优秀青年科学家和科研工作者，使他们投入到基础科学领域的研究工作之中，为实验室的长期高效运转提供了基础。国家重点实验室也是我国对标世界科技前沿的窗口，通过不断深化加强与国际科研机构的学术交流，吸引一批国际顶尖的科学家来华参加项目合作，开放一批自主设立的科研项目，力争成为科学技术国际交流合作的中心。启动和建设国家重点实验室是满足我国建设世界科技强国的需要［5］，也是护航《中国制造2025》伟大战略，抢占未来全球科技制高点的重要抓手和关键保障。

本文拟从国家重点实验室的五个投入要素（人力资源投入、学术对外交流、研究经费投入、基础设施投入及实验室开放程度）及两个产出要素（科技论文产出、科技项目产出）衡量国家重点实验室科研资源投入与科研产出的关系，旨在丰富现有国家重点实验室相关研究的基础上，为我国科研管理创新及科技体制改革研究提供更多可参考视角［6］，从而为发挥我国国家重点实验室前沿科学探索与创新引领作用提供相应的政策建议。

1 相关研究进展

1.1 国家重点实验室科研资源投入

科学技术正在引领并改变着未来社会，一定程度上决定着国民经济与社会进步。科学技术作为第一生产力，历来都被政府领导者重视和提倡。近年来，国家陆续颁布了一系列引导科学发展的政策文件，逐步加大对科学研究的投入力度。随着国家对科研资源的重视程度提高，科研机构的管理运行模式也在经历着创新与变革［7-8］，不断探索高效的科研资源投入方式对于国家基础科学研究已愈发重要。

注重科研资源的投入早已成为世界各科技强国的通行做法。二战以后德国通过开展“大科学”项目，着眼于未来社会应用的基础研究，直接以国家前瞻性任务为导向，资助以亥姆霍兹、马普所为代表的科研平台建设［9］，“大科学”项目以国家之力聚集科研资源，反映了当时全球范围内科技竞争的现状和科研机构的深刻变革。高效的科研资源投入不仅带动了科研机构改革创新发展，更是激发了科研人员的工作热情、优化了基础研究的创新环境。如日本政府通过重点资金支持、科研基地的集中兴建，在不断促进科研体系改革的同时创造了良好的科研氛围［10］，最终为二战后日本的科技崛起提供了高素质人才梯队保障；美国政府通过开放互动的学术交流合作，灵活协同的科研活动安排形成了基础研究的引领高地［11-12］，不断吸引全世界的青年才俊前往联邦实验室从事前沿基础科学研究，帮助美国实现新技术产业的应用创新与知识转移。

1.2 国家重点实验室科研产出

从事基础科学与应用科学研究、承担国家战略需求的重大科研计划是国家重点实验室的主要工作任务，而科研产出便是反映实验室工作成果的重要考量指标［13-14］。众多学者已经对国家重点实验室的科研产出做出较为深入的研究，其中科技论文发表数、科研获奖情况、科研项目申请数量、人才培养建设等均在不同科技评价体系中作为实验室产出的指标。目前，探索科技论文发表渠道的工具众多，例如被广泛采用的自然指数、基于Web of Science及Scopus等数据库应用的文献计量分析工具等均以科技论文为产出基础，进而综合评价实验室的学术贡献、科研排名及国际影响力［15］。当然，也有许多学者依据学科分类的特征，运用多种科学计量指标，探索分析不同学科领域的研究特点，针对不同学科的特性探索某一产出指标在不同学科评价体系中的权重。本文所选用的国家重点实验室样本属于自然科学领域，注重基础理论与前沿技术开发的探索，该领域目前在国际上通行的科研产出评价指标主要以科技论文发表量为统计基础。此外，基础研究需要充足的科研经费用以采购先进的实验仪器及耗材，科研项目的支持也同样重要。基于此，本研究对国家重点实验室的科研产出指标主要选取科技论文发表数量以及科研项目申请立项数量，试图采用客观的统计数据和指标选取，从两方面体现国家重点实验室的科研产出情况。

1.3 国家重点实验室投入产出关系

国家重点实验室的投入产出关系直接关乎实验室的整体运行效率，也是实验室参与国际竞争的重要体现。国家重点实验室在国家宏观战略的支持下，不断投入创新要素资源，推动实验室在基础研究领域不断突破创新，为国民经济社会发展注入创新与技术变革的强劲动力，探索前沿科技领域的理论与应用，为国家创新发展建设培养大量具有专业知识和实践技术的高层次人才。科研资源投入与科研产出关系成为国家重点实验室运行管理的“晴雨表”［16］，也使这种科研机构管理中“产出关系”成为了研究热点与范式，对于推动国家重点实验室科研管理改革，创新我国科技体制管理提供了多维度的思考视角。投入产出的指标与要素我们已在上文中提及，一方面是政府有关部门如科技部、教育部等向国家重点实验室投入的科研资源，本文结合学者相关研究分别从实验室人力资源投入、科研经费支出、学术交流合作、基础仪器设施等方面予以衡量；另一方面是国家重点实验室从科研资源投入中产出的科研成果，可以由国家重点实验室从合作伙伴处获得的科研项目、发表的科技论文等指标来衡量。然而，受限于国家重点实验室统计数据及调研工作，未来的研究将更注重投入产出的市场化结果，例如可以增加创新成果市场转化率、技术产品转移等指标来考察实验室投入产出情况。

2 理论基础

2.1 多元线性回归模型

多元线性回归分析是适用于研究因变量Y与多个自变量（X1～Xn）之间关系，探讨其间影响程度的科学方程模型，并利用统计分析方法和函数对这种关系进行深度分析描述的方法。该模型具有适用范围广、对变量之间关系解释能力强的优点，已是当今人文社会科学领域学者常用的成熟科学计量模型之一。

式中：β0是常数项，意为当全部自变量等于0时因变量Y的总体平均值的估计值；β1～βn表示回归系数，并且n＞1。通过对自变量x1，x2，…，xn的n次观察，可以得出n组观察的值为xi1，xi2，…，xin，yi，其中i取值为1，2，…，n，可以表示为：

计算未知参数b0，b1，b2，…，bm，可以通过最小二乘法求得，并将计算结果代入式（1）中：

2.2 模型假设

对线性回归模型进行设定，满足以下几个条件，可以将其称为传统线性模型：

（1）正态性的假设，εi为随机误差项，且其服从平均值为零，满足方差是σ2的正态分布；

（2）等方差的假设，σ2为全部xi和εi的条件方差，同时σ的取值范围是常数，公式表达为：var（εi/xi）＝σ2；

（3）独立性假设也可称之为零均值假设，对xi进行规定的前提下，εi的条件期望值是0，那么E（εi）＝0；

（4）没有自相关关系，εi为随机误差项，其逐观测值之间互补，也就是cov（εi，xi）＝0（i≠j）；

（5）ε和自变量x间不存在相关性，εi和xi均对因变量y产生影响，这就证明了这两个变量对因变量y的影响是可以区分的，cov（εi，xi）＝0。

综合上述五种假设，传统线性模型的使用条件比较严格。首先，其所选取的样本数据需满足对应分布特征，分布特征有正态分布和对数正态分布两种；其次是解释变量与那些无相关、独立的变量间能够构建良好的函数关系。

2.3 检验基础

在多元线性回归分析模型建立后，需要对模型启动三种检验程序，在模型满足一系列检验标准后才能符合意义，即模型需要进行R检验、T检验及F检验。

（1）决定系数检验，又可称为R检验。多元线性回归模型的决定系数检验类似于一元线性回归方程。用R来表示决定系数，其公式R＝R，当R值接近1时，代表Y和X1，X2，…，Xn间的线性关系紧密；当R值接近0时，就说明Y和X1，X2，…，Xn间的线性关系不紧密。

（2）回归系数显著性检验，又可称为t检验。在多元回归分析当中，对模型当中各自变量和因变量间有无明显的线性关系进行检验，这种检验称为回归系数显著性检验。其显著性可以由各个回归系数的t检验值计算得出，公式t＝bj/sb1（j＝1，2，…，n），sb1为回归系数bj的标准差。在多元线性回归模型中，当一个变量的回归系数未通过t检验，这就说明自变量与因变量之间的线性关系不够显著，因此在对其进行回归分析时，可将此自变量剔除，也可以根据实际情况作出适当的调整。

（3）回归方程显著性检验，通常也称为F检验。其检验方法是将全部自变量看作一个整体，观察其与因变量间有无明显的线性关系。若多元回归方程的F检验未通过，则表明可能是选择自变量时忽视了重要的影响因素，或是自变量与因变量之间存在严重的共线问题，此时应考虑重新建立模型。

3 研究设计

3.1 变量选取与数据来源

国家重点实验室作为推进国家科技战略的重要力量，其科研产出受到诸如人力资源投入、科研经费支出、学术交流合作、基础仪器设施等诸多因素的影响，要想将各种影响因素全部涵盖几乎是不可能的。因此，本文在借鉴国内外学者研究成果的基础上，寻找对国家重点实验室科研产出产生影响的主要因素，结合15家自然科学类国家重点实验室2009年—2018年的时间序列数据，并对这些影响因素逐一进行回归分析，本研究将考虑如下部分因素作为变量指标进行分析，见表1。

表1 变量及其说明

3.2 模型构建

在本文的实证分析当中，国家重点实验室的科研产出受到各种科研资源投入的影响，根据此相关关系建立多元线性回归模型，并对其进行分析，建立的多元回归模型如下所示：

式中，Y表示国家重点实验室的科研产出，包括y1科技论文产出和y2科技项目产出；x1、x2、x3、x4和x5分别表示国家重点实验室的人力资源投入、学术交流资源投入、科研经费资源投入、基础设施资源投入及基础设施开放程度；α表示常数项；随机误差项μ满足零均值、同方差的相互独立分布。

3.3 实证分析

数据统计运用SPSS统计软件对国家重点实验室科研产出与科研资源投入数据进行回归分析，本节将对各变量之间相关关系进行分析。

3.3.1 回归分析

（1）自变量筛选。模型1的相关系数结果显示（见表2），固定人员数（x1）、流动人员数（x2）、研究经费支出（x3）以及各类设备总机时（x5）满足显著性要求，与发表SCI论文数（y1）之间具有显著的线行相关关系，购置仪器设备（x4）显著性水平＞0.05，说明其与发表SCI论文数（y1）不存在明显的线行相关关系，固剔除此自变量；模型2的相关系数结果显示（见表3），y2、x1、x2、x3、x4以及x5均满足显著性要求，与科研项目数之间具有显著的线行相关关系。且由表4、5得知，VIF均＜5，满足多元线行回归分析中自变量之间的互斥性原则，且各自变量之间不存在严重共线性问题。因此，x1、x2、x3、x5与y1之间存在着显著线行相关性；x1、x2、x3、x4、x5与y2之间均存在着显著线行相关性。

表2 Pearson相关系数（模型1）

表3 Pearson相关系数（模型2）

表4 回归系数（模型1）

根据表5数据将各变量的偏回归系数值代入（4）式得多元回归模型：

表5 回归系数（模型2）

3.3.2 模型检验

（1）拟合优度检验。由表6数据可知，模型1的R2＝0.930，调整后的R2＝0.927；模型2的R2＝0.919，调整后的R2＝0.916；说明多元回归方程有较高的拟合度，模型构建的拟合度很好，即通过R检验。

表6 决定系数

（2）回归系数显著性检验。模型1：设检验的原假设为H0与对立假设H1，分别为：H0：β2＝β5＝0；H1：βi≠0（i＝2，5）当H0：β2＝β5＝0为真时，统计量t服从自由度为（n-k-1）的t分布，由表4结果可知，t值分别为：t0＝-2.223，t2＝3.596，t5＝25.856。在显著性水平α＝0.05下，通过t分布临界值表得：t0.05/2（141）＝1.96，比较可知，＞t0.05/2（141）成立，则拒绝H0：β2＝β5＝0，变量x2，x5分别是因变量y1的主要影响因素，回归系数是显著的。

模型2：设检验的原假设为H0与对立假设H1，分别为：H0：β1＝…β5＝0；H1：βi≠0（i＝1，2，3，4，5）当H0：β1＝…β5＝0为真时，统计量t服从自由度为（nk-1）的t分布，由表5结果可知，t值分别为t0＝-5.981，t1＝15.185，t2＝4.929，t3＝4.006，t4＝6.572，t5＝-2.281。在显著性水平α＝0.05下，通过t分布临界值表得：t0.05/2（141）＝1.96，比较可知，＞t0.05/2（141）成立，则拒绝H0：β1＝…β5＝0，变量x1，x2，x3，x4，x5分别是因变量y2的主要影响因素，回归系数是显著的。

（3）回归方程显著性检验。模型1：设检验的原假设为H0与对立假设H1，分别为：H0：β2＝β5＝0；H1：至少有一个βi≠0且i＝2，5。由表7的数据可知检验统计量F＝374.222，F统计量服从以（k，n-k-1）为自由度的F分布，在显著性水平α＝0.05，自由度（5，141）下查询F分布百分位数表临界值为：F0.05＝2.27。显然，F＝374.222＞F0.05＝2.27，则拒绝H0：β2＝β5＝0，即方程自变量x2，x5与因变量直接存在线行关系，且整体回归效果显著。

所以，上述模型1回归方程通过F检验：

模型2：设检验的原假设为H0与对立假设H1，分别为：H0：β1＝…β5＝0；H1：至少有一个βi≠0且i＝1，2，3，4，5。由表7的数据可知检验统计量F＝318.646，F统计量服从以（k，n-k-1）为自由度的F分布，在显著性水平α＝0.05，自由度（5，141）下查询F分布百分位数表临界值为：F0.05＝2.27。显然，F＝318.646＞F0.05＝2.27，则拒绝H0：β1＝…β5＝0，即方程自变量x1，x2，x3，x4，x5与因变量直接存在线行关系，且整体回归效果显著。

表7 方差分析

所以，上述模型2回归方程通过F检验：

3.3.3 结果分析

从多元线性回归模型1可以看出，各自变量对科技论文（SCI）产出数量的影响，结果分析表明，实验室的对外交流、各类仪器设备的使用时长与科技论文（SCI）产出数量之间呈正相关关系。具体来看，每增加1%的流动人员人次，将会增加发表0.486篇SCI论文，这是因为国家重点实验室增加交流和开放的机会，派出研究人员参加会议或接待国外专家学者来访，在增加交流的基础上会帮助实验室人员扩展视野、开拓创新思路，有助于完成更多的论文；每增加1%的科研基础设备的使用，就会增加发表0.034篇SCI论文，是因为本次研究的对象放在了自然科学类国家重点实验室，此类研究需要长时间的科研基础设施的使用，长时间的实验状态是保证SCI论文产出的前提保障。

从多元线性回归模型2可以看出，各自变量对科技项目数量的影响，结果分析表明，实验室人才资源投入、对外开放交流、科研经费资源投入、基础设施资源投入均与科研项目数量呈正相关。具体来看，每增加1%的固定人员人数，将会增加1.064个科研项目，这说明人才的投入可以帮助实验室申请更多的科研项目；每增加1%的流动人员人次，将会增加0.485个科研项目，是因为科研人员的交流互访增加了其研究的视野和广度，为他们日后的科研合作奠定良好的基础和氛围，也有利于其扩大圈内的知名度，帮助其科研项目立项；每增加1%的科研经费支出，将增加0.005个科研项目，科研经费是实验室良性运转的保障，科研立项离不开经费的支持；每增加1%科研基础设施投入，将会增加0.007个项目，虽然影响不大，但是科研立项的过程离不开基础设施的有力支撑。

4 结论与建议

我国积极推动国家重点实验室的建设，从1984年第一批国家重点实验室建设至今走过了30余年的发展历程。作为国家创新系统的重要组成部分，国家重点实验室肩负着基础研究建设、抢占全球科技制高点的重大历史使命。因此，如何提升国家重点实验室的投入产出能力，建设一批引领国际科技领域前列的实验室具有重要战略意义［24］。本文通过对国家重点实验室科研资源投入与科研产出关系的实证检验，得出如下结论：国家重点实验室作为承担国家基础研究的科研机构，科研资源的投入能否被高效利用、能否促进科研成果的提升，在很大程度上依赖于国家重点实验室的软硬件组织条件；各种资源要素在投入过程中对国家重点实验室的产出起到不同程度的作用；实验室的对外交流合作与基础仪器设备的使用直接关系国家重点实验室的科技论文发表与科研项目的申请立项；此外，实验室人才资源投入、科研经费资源投入与基础设施资源投入均与科研立项数量呈正相关关系。

上述研究结论对于优化我国国家重点实验室科研管理创新、完善科技管理机制具有重要启示：科研资源投入要素是国家重点实验室打造科研创新环境、保持基础研究活力的重要方面，科研资源投入程度与方向直接关乎国家重点实验室的未来走向与科研质量。因此，要提升国家重点实验室的投入产出能力，科技部等上级行政部门在对国家重点实验室管理机制的改革过程中，应该紧紧围绕科研机构改革的需求和方向，建议从以下方面加强引导和管理：

第一，坚持开放互动、合作交流的发展机制，应高度注重前沿技术领域的对外交流合作。合作、开放、互通的科研氛围关乎国家重点实验室的研究方向与科研投入产出效率。国家重点实验室为从事基础科学研究的学者搭建了开放性平台。实验室应坚持营造开放、互动、交流的创新学术氛围，积极开展各种正式、非正式的交流与合作，吸引国外顶尖学者来华参与项目合作，推动国内优秀专家出国参加学术会议与项目研发，为全球顶尖人才搭建学术碰撞和融合的平台，加速知识的快速流动和迭代，促进创新思想和创新成果的涌现。

第二，扩大国家重点实验室首席科学家的自主权，营造富有活力、创新、自由的研究环境。国家重点实验室在进行首席科学家的选拔工作时，要对其进行综合全面的考量和评审，既不能只唯论文为上，忽视了其组织管理能力，又不能以行政管理为准，忽视了对其学术等业务能力的把握，要统筹其社会活动能力和科研业务等综合素质。此外，上级主管部门应主动放权，尊重科学家的学术自由与管理方向，遵循学术发展的规律和需求进行内部的良性管理和运行，减少不必要的行政干扰，让首席科学家真正起到学术领军人的角色，围绕首席科学家主持的重大科研项目展开科研活动。

第三，科技部等上级主管部门应建立共享、科学的实验室科研产出奖罚机制，引导国家重点实验室科研人员树立全身心投入科研工作的思想观念。实验室绩效标准的指标不仅要顾及实验室年度工作计划进度，参照机构本身的既定科研目标与完成情况，还应该参照学科自身的发展特点与国际标准。通过科学、先进的考评规则，引领实验室内部管理机制体制的创新与完善，为上级指导规划部门出台整体发展规划创造依据，出台更为科学、更加精准的科技管理政策。设立科学合理的科研产出奖罚机制以更好的激发科研人员工作的热情和积极性，从而引导实验室注重科研机制的改革和创新管理，争取激发国家重点实验室更大的研发潜能。