中国产学研三大部门技术创新经费投入产出效率评估研究

乔为国，詹文杰

(1.中国科学院科技战略咨询研究院，北京 100190；2.加州大学戴维斯分校 农业与资源经济系，美国加利福尼亚 戴维斯 95618)

0 引言

中共十八大强调，“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置”，并提出实施创新驱动发展战略。技术创新是相对基础研究而言的，基础研究不以任何专门或特定应用与使用为目的，而技术创新则不同，依据目标明确指向性程度，技术创新涉及创新链多个环节，包括应用研究、试验发展、新产品开发等。在当前我国技术创新体系下，除企业外，高校、科研单位也是技术创新的重要主体，特别是在应用研究环节。应用研究是指为获得新知识而进行的创造性研究，主要针对某一特定目的或目标，是为确定基础研究成果可能的用途，或为达到预定目标探索所采取的新方法(原理性)或新途径。2019年，我国高校、科研单位和企业部门应用研究经费支出分别为879.3亿元、933.6亿元和685.6亿元，高校和科研单位经费高于企业部门。试验发展是指利用从基础研究、应用研究和实际经验中获得的现有知识，为产生新产品、新材料和新装置，建立新工艺、新系统和新服务，以及对其作出实质性改进而进行的系统性工作。在试验发展环节，2019年，企业经费支出为16 477.5亿元，远高于高校和科研单位的195.1亿元、1 636.9亿元。由于企业、高校、科研单位三大部门技术创新共同活动环节主要在应用研究和试验发展环节，因而本文综合讨论这两个环节。实施创新驱动发展战略，要强化科技同经济对接、创新成果同产业对接、创新项目同现实生产力对接，提高科技进步对经济发展的贡献度。但正如《国家创新驱动发展战略纲要》指出，我国创新体系整体效能不高，经济发展尚未真正转入依靠创新的轨道。近年来，我国研究与试验发展(R&D)经费大幅提高，到2019年已高达22 143.6亿元，其中来自政府的投入为4 537.3亿元，R&D经费中基础研究、应用研究和试验发展经费分别为1 335.6亿元、2 498.5亿元和18 309.5亿元。如此高额的投入，转化为多少生产力？对经济发展的贡献究竟如何？是亟需回答的重大问题。

对于我国技术创新效率的评估，目前已有不少相关研究。20世纪90年代中后期，我国相继提出科教兴国战略、国家创新体系建设战略，研发经费支出增长迅猛。在此背景下，技术创新效率开始引起我国学者关注并加以研究，效率评价是重要方向。较早的研究中，池仁勇[1]根据对浙江省230家企业的问卷调查, 用DEA方法测算大中小企业技术创新效率,并对其影响因素进行回归检验。此后，对技术创新效率评估的研究对象更加多元化与细化，如高校科研评价指标体系优化[2]、基于专利情报的对比分析[3]、大中型工业企业或高新技术企业等不同性质企业的技术创新效率研究[4-5]、地方科研院所创新发展绩效评价[6]。在研究方法上，多维指标的运用与改进以及二阶段、三阶段等模型的构建,使企业技术创新效率评价得到进一步发展和完善[7]。已有相关研究对于了解我国技术创新效率现状、分析其影响因素并提出相应对策有积极意义。但总体而言，有两个方面不足：一是评价对象多偏微观或中观，如针对单个或某地区高校和科研单位，对我国高校、科研单位和企业作为部门整体技术创新经费投入产出效率的评估较少涉及；二是考虑经费投入最终形成实际经济收益的研究还比较少。因此，有必要进一步深入研究，这也是本文需要重点分析讨论的。

1 方法与数据

1.1 投入产出模型构建

投入产出分析是一种常用的经典方法，本文采用投入产出分析作为基本研究方法。投入是指进行一项活动的消耗，产出是指开展一项活动的结果[8]。常见的技术创新效率评估方法包括数据包络分析(DEA)、随机前沿生产函数法(SFA)、因子赋权法等，这些方法在性质上都是投入产出分析。但由于缺乏一个普遍认可的测算指标[7]，导致运用这些方法进行评价时存在一定缺陷。因此,建立科学合理的评价指标体系是实现科研评价的主要途径和方法[2]。

R&D经费和人员投入是技术创新效率评估研究中最常被采用的投入指标，有的研究还采用资产等指标。由于经费投入中相当部分用于支付人员成本或购置资产，且经济属性是本文关注重点，因此本文采用经费支出(C)作为投入指标。对于本文讨论的应用研究和试验发展两个环节，由于专利是来自应用研究还是试验发展难以区分，因而将应用研究经费支出(C1)和试验发展经费支出(C2)合计考虑，即：

C=C1+C2

(1)

科技创新活动产出呈现出多种形式，如应用研究成果以科学论文、专著、原理性模型或发明专利为主；试验发展成果主要包括专利、专有技术、具有新产品基本特征的产品原型或具有新装置基本特征的原始样机等。非专利产出成果或数据难以获得且产业化难度大，而专利是可量化和商业化的成果形态，也是最常被使用的科技活动产出指标。因此，本文将专利作为应用研究和试验发展活动的直接产出进行分析。令各部门应用研究和试验发展经费支出产生的发明专利、实用新型专利和外观设计专利数分别为T1、T2、T3，每亿元经费支出的发明专利、实用新型、外观设计产出分别为P1、P2、P3，则：

Pi=Ti/C(i=1，2，3 )

(2)

从创新的价值实现内在要求看，专利并非终极目标，更多的是中间产出。创新活动可分为技术研发过程和技术转化过程，专利是技术研发过程的产出成果[9]，因而还需考虑技术转化过程。新产品销售等常被作为经济产出指标，但缺乏三大部门经费投入实现收益的直接统计数据。因此，基于数据可得性，本文将专利预期收益作为一个中间分析测算环节。由于缺乏分类型专利预期分布数据，需对发明专利、实用新型专利和外观设计专利进行综合考虑。令不同专利权人每百件专利产出预期收益(可根据收益分布加权计算得到)为e，每亿元经费支出专利产出预期收益为E，则：

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

(3)

不同于已有研究，本文还将讨论专利的最终可实现价值，即专利预期收益的可实现部分。令发明专利、实用新型专利和外观设计专利综合实施率为y，每亿元经费支出专利产出可实现价值为Y，则：

Y=Ey

(4)

如图1所示，本文将采用三步骤测算方法对高校、科研单位、企业的应用研究和试验发展活动进行投入产出分析。

1.2 数据来源选择

步骤1所需数据包括各部门应用研究经费支出、试验发展经费支出、发明专利、实用新型专利和外观设计专利，数据主要来自国家统计局。步骤2、3所需数据包括每百件专利产出预期收益和专利综合实施率，数据主要来自国家知识产权局专利调查报告。目前，通过公开渠道检索可获得2015、2018、2019、2020等年度专利调查报告。随着专利调查工作的持续开展，报告内容也不断深化扩展，《2015年中国专利调查报告》调查内容覆盖专利技术研发、申请、运用等方面，《2018年中国专利调查报告》中专利运用部分开始披露专利价值和实现等方面数据。这些数据的可及，为下一步测算提供了基础和条件。

最新可获得专利调查报告为2020年度,但需要考虑专利研发和申请周期。《2015年中国专利调查报告》显示，中国专利权人开展专利研发活动的平均周期在3年以下比例高达83.1%。根据《2019年中国专利调查报告》，近几年专利总体研发周期略有缩短，超过一半的外观设计和实用新型专利研发周期不足1年；发明专利研发周期相对较长，研发周期不足1年的约占1/3，1～2年的占比达到四成。从专利申请授权周期看，我国专利平均授权时间约为2.9年[10]，发明专利实审周期为22个月，实用新型和外观设计专利结案周期稳定在3个月。综上可知，发明专利研发+申请授权周期约为5年，外观设计和实用新型专利上述周期约为2年。因此，2019年授权的发明专利可以认为是2014年经费投入的产出，2014年经费投入相应产出的实用新型和外观设计专利应主要是2016年数据，本文选择该阶段作为研究周期。可能是因为新冠疫情影响及调查重点变化，一些重要信息如不同专利人专利预期收益等在《2020年中国专利调查报告》中并未体现，此时将采用2019年数据。

图1 各部门创新活动投入产出分析过程Fig. 1 Three-step input-output analysis process of technological innovation activities

2 效率测算过程与结果

2.1 初步测算

2.1.1 步骤1：专利产出

2014年经费投入得到相应的专利产出，包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利，具体如表1所示。

表1显示，高校和科研单位研究与试验发展经费支出中，部分来自企业部门。本文认为，来自企业的经费用于应用研究和试验发展，而非基础研究。与之相关的一个关键问题是，如果有专利产出，那么知识产权如何归属？由于高校部门中来自企业的经费份额较大，因此需要予以明确。根据2008年修订的专利法，两个以上单位或个人合作完成的发明创造、一个单位或个人接受其它单位或个人委托完成的发明创造，除另有协议的外，申请专利的权利属于完成或共同完成单位或个人。因此，根据委托协议约定，成果可能属于企业，也可能属于高校或科研单位。本文构想几种可能的情景，包括两种极端情景：一是来自企业部门经费形成的专利产出全部归属受托方，即表1中高校和科研单位所获授权专利的资金投入包括来自企业的全部资金；另一种情景是全归属企业，即表1中高校或科研单位所获授权专利的资金投入不包含来自企业的资金。在此基础上，还构想两种可能的情景，即1/3、2/3归属高校或科研单位的情景。根据式(1)、(2)，不同情景下计算出(四舍五入后)的结果如表2所示。结果显示，各种情景下，高校每亿元经费的专利产出数量大于企业，同时远大于科研单位。

表1 2014年经费支出与相应专利产出Tab.1 Expenditure and corresponding patent output in 2014

表2 不同归属情景下经费专利产出率(单位：件/亿元经费支出)Tab.2 Patent output rate of funds from enterprises with different ownership (unit: piece/100 million yuan)

2.1.2 步骤2：预期收益

表3报告了不同专利权人的预期专利收益分布情况。结果显示，科研单位预期的高价值专利比例最高，500万元以上占比为7.5%，100万元～500万元占比为10.3%；企业部门预期的高价值专利比例次之，500万元以上、100万元～500万元占比分别为6.3%、9.1%；高校部门预期的高价值专利比例最低，500万元以上、100万元～500万元占比分别为0.2%、0.3%。相应地，高校部门低预期收益(5万元以下)专利占比高达53.4%，而科研单位和企业部门占比分别为11.8%、19.4%。

企业委托高校或科研单位的研究中，大部分会要求有专利产出成果。因此，表2中情景3可能最接近实际情况，本文以此为基础进行进一步测算。由于表3中预期收益是区间值，也按低估、高估、偏中低估和偏中高估的1/3区间位4种情形进行估算，如100万元～500万元区间，低估情形按下限100万元计算，高估按500万元计算，偏中低估按233.3万元计算，偏中高估按366.7万元计算。由于表3中对于500万元以上区间并无上限，本文以2 000万元为上限计算，这种设定有人为主观因素，虽然有转让价值过亿的专利，但超过千万的专利占比较少，这样设定可能是合适的。对表2中的情景3，根据式(3)可得到每亿元经费产出专利预期收益的4种可能情形(见表4)，其中偏中低估或偏中高估情形更接近现实。

2.1.3步骤3：实现收益

对于表4中偏中低估和偏中高估两种情形下实际可能实现的价值，需考虑产出专利中，有多少会被实施，以实现其价值。目前，可参考的是有效专利实施率数据，如表5所示。

表3 不同专利权人专利预期收益情况(单位：%)Tab.3 Expected patent income of different patentees (unit:%)

表4 不同可能情形下专利预期收益(单位：亿/亿元经费支出)Tab.4 Expected patent income under different possible circumstances (unit: 100 million / 100 million RMB expenditure)

表5 不同专利权人有效专利实施率(单位：%)Tab.5 Effective patent implementation rate of different patentees (unit:%)

如果表5中有效专利合计的实施率实现预期收益，根据式(4)计算表4中偏中低估和偏中高估两种情形下的可实现收益，结果如表6所示。

表6 不同专利权人可实现专利预期收益(单位：亿/亿元经费支出)Tab.6 Expected patent income realized by different patentees(unit: 100 million /100 million RMB expenditure)

综上，本文得出产学研三大部门经费投入产出的相对效率和绝对效率特征。对于相对效率，尽管从亿元经费专利产出环节看，高校部门高于企业和科研院所，但其预期价值低于企业，能实现的价值则低于科研单位和企业；对于绝对效率，由表6可知，三大部门效率值均不高，即便是偏中高估情形下，企业部门每亿元经费实现的收益约9 733万元，科研单位仅为1 331万元，高校部门更低，约为1 166万元。

2.2 初步测算结果可靠性讨论与进一步明确

2.2.1 测算结果可靠性

由前文测算过程可知，高校、科研单位和企业三大部门技术创新经费投入最终实际产出取决于单位经费的专利产出率、专利预期价值及实现率等。在此过程中，需考虑多个因素的影响，包括专利研发与授权周期、企业委托高校或科研单位研究的专利产出归属、专利价值在区间中偏高还是偏低等。对于各因素影响程度的衡量，可选择不同计算参数。如表2中，企业委托高校或科研院所的应用研究与试验发展，专利产出归属企业的比例对高校经费专利产出影响较大，而对企业和科研院所影响不大。在测算过程中，也常采用整体平均的处理方法，如各部门专利实施率，但这可能使估算结果产生偏差。有些因素可能被忽略，如基础研究产生的专利、PCT专利等，由于其数量相对较少、不可知或影响相互抵消，本文认为这些因素不会对上述测算结果产生实质性影响。

一方面，表6的结果是基于表5中有效专利实施率计算的，但每年申请授权专利中总会有部分专利在未来数年失效，因而这种处理方法会使得实际收益计算结果偏高。专利法规定，发明专利权期限为20年，实用新型和外观设计专利权期限为10年，均自申请日起计算；专利权人应当自被授予专利权当年开始缴纳年费，以维持专利权，否则专利权会在期限届满前失效。根据《中国有效专利年度报告2014》，国内有效发明专利平均维持年限为6.0年，实用新型和外观设计专利分别为3.2年、2.9年。因此，国内专利平均维持年限约为最长可维持年限的1/3。另一方面，表4和表6结果都是根据预期收益计算的，但从已实施专利实际收益看(见表7)，仅可明确有收益的部分也是不同专利权人每百件专利预期收益(见表3)的1.8倍左右。本文认为，这两方面因素的影响大体可以相互抵消，因而表6采用的方法比较可靠。

表7 不同专利类型已实施专利收益情况(单位：%)Tab.7 Income of implemented patents of different patent types (unit:%)

2.2.2 对初步测算结果的进一步明确

由于有些参数数据(如预期专利价值在区间偏高还是偏低)的不可获得性，使得难以判断表6中偏中低估或偏中高估的情况究竟哪种更符合实际，需要从其它角度进行考察。有效专利实施有多种具体方式，包括产业化、许可、转让和作价入股，各种方式下的实施率如表8所示。

表8 不同专利权人有效专利各种方式下的实施率(单位：%)Tab.8 Implementation rate of valid patents of different patentees under various modes (unit:%)

根据表8，结合表1中的经费数据，可以计算出表4中偏中低估和偏中高估两种情形下，高校和科研单位专利许可、转让、作价入股可实现的价值，结果如表9所示。

表9中2019年我国高等院校与科研院所科技成果合同金额数据来自《中国科技成果转化年度报告2020》(高等院校与科研院所篇)。通过对比可以发现，实际合同金额与偏中高估情形估算的结果更为接近；大部分情况下，高校和科研单位实际合同金额比估算值高，其中高校的实际合同金额更高。考虑到合同金额不仅包括专利成果，还可能包括计算机软件著作权、集成电路布图设计专有权、植物新品种权等，部分科技成果转化合同按执行进展分阶段拨付，但有的实际无法到位，体制机制环境改善使近几年高校出现科技成果转化热，加之部分是此前多年积累的成果，因而实际情况比表9中数据更为吻合。这一方面佐证了前文测算结果是可靠的，另一方面也提示表6中偏中高估的情形更接近现实。

表9 估算情形与科技成果转化合同数据对比(单位：亿元)Tab.9 Comparison between estimation and contract data of transformation of scientific and technological achievements (unit:100 million yuan)

2.2.3 产出差异比较

前文测算出高校、科研单位和企业部门研发经费投入产出率较低，与本文采用以专利形态产出为测算对象的方法有关，而有些产出并非通过专利产出创造价值并实现收益。如中科院科技服务网络(STS)计划，其许多技术转移转化并非通过专利许可或转让等方式实现，也不是以技术团队创业或技术参股方式，而是带有技术援助性质，其转化价格要低于潜在经济价值。同时，部分高校和科研单位存在科研人员私自产业化，学生创业、导师背后参与，以及受托进行军工技术研发等情况，企业有些技术研发产出并未申请专利，这些可能也是产出率低的原因。此外，相对于新产品开发而言，本文主要讨论的应用研究和试验发展处于创新链更前端，紧邻或接近基础研究环节，更有公共产品属性特色，其产出成果不仅仅是专利，还有人才培养、科学论文、原理性模型以及具有新产品基本特征的产品原型或具有新装置基本特征的原始样机等。这些实际创造的价值都无法用专利形态的产出价值充分衡量。因此，高校、科研单位和企业技术创新经费投入的真实产出比本文测算的数值要高，本文测算值应是真实产出价值的下限。

另一个需要回答的问题是，真实产出比测算值高出多少?即非专利化产出与专利化产出孰高孰低。虽然高校和科研单位技术创新经费投入的真实经济产出比本文测算的数值高，但应不至于比测算值高出数倍，甚至高于企业部门。2015年3月，中共中央、国务院《关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》提出，完善成果转化激励政策，加快下放科技成果使用、处置和收益权，提高科研人员成果转化收益比例，加大科研人员股权激励力度；2016年5月，《国家创新驱动发展战略纲要》提出，科研单位和高校要建立专业化技术转移机构和职业化技术转移人才队伍；2018年机构改革中，科技部成立成果转化与区域创新司，承担国家技术转移体系工作。在这样的背景下，许多高校和科研单位内设技术转移办公室或与地方政府共建产业技术研究院等平台，以促进本单位科技成果转移转化。因此，有理由相信高校和科研单位大部分技术创新产出以专利形态为主，并通过团队创业、许可或转让、参股等方式实现其潜在价值。随着知识产权保护制度日趋完善，企业也更加重视技术专利申请，以保护其潜在商业利益。因此，虽然高校、科研单位和企业部门真实产出比本文测算的要高，但不应高出太多，亿元经费投入的实际经济产出偏低，高校和科研单位的产出尤其低，这一结论毋庸置疑。

3 低效率原因与政策含义分析

3.1 低产出效率原因

3.1.1 企业部门

为何我国高校、科研单位和企业部门的应用研究和试验发展经费投入产出效率偏低？就企业部门而言，其研发经费主要来自自身。从研发活动类型看，根据《2019年中国专利调查报告》，88.5%的企业通过自主研发获取技术，其中，绝大多数企业的自主研发模式为：根据市场需求提出创意，自行研发立项、融资投资并进行产品开发与销售，占比达到85.5%。由表5可知，企业专利实施率高达62.7%。因此，企业部门的问题不在其目标或动力，主要在于其经费投入的高价值专利产出率尚需提高，受其能力制约。

一方面，我国大部分企业技术研发历史短、积淀不够，需要投入和积累到一定程度后才能突破临界点产生收益，即产品或服务要有足够竞争优势。改革开放的40余年，也是全球化总体加深的过程。开放竞争背景下，与我国企业同台竞争的西方跨国公司有的已有百年历史积淀。早在19世纪50年代，在某些大规模生产行业(机械、枪、收割机、缝纫机等)，一些美国制造公司已是世界领先[11]。跨国公司之所以能够在其它国家(地区)存在，是因其具有某些垄断优势，如某种专有技术、控制某些原材料、规模经济优势等[12]。研发与技术创新能力无疑是现代跨国公司最重要的特点之一，许多企业甚至已经进化到具有基础研究能力的阶段。美国物理学13个大类各自前500个专利申请人中，公司占绝对主导地位[13]。在这种条件下，处于后发劣势地位的我国企业要想通过技术研发积累到具备竞争优势的阶段，将会面临更大挑战，也可能需要更长时间。另一方面，我国大量人才集中在高校和科研单位，企业高素质科研人才集聚不足。虽然我国企业研发经费增长较快，但是企业相应高层次人才缺失，使得许多企业将重要研发活动大量简单外包，企业自身未能从研发活动中有效提升科技创新能力。

3.1.2 高校与科研单位

高校与科研单位的研发模式明显不同于企业，受到其经费获取途径的强烈影响[14]。高校与科研单位的应用研究和试验发展经费主要来源之一是政府科技计划。《2019年中国专利调查报告》显示，64.5%的高校和60.3%的科研单位从地方级科技计划项目资助途径获得研发经费，30.8%的高校和33.6%的科研单位从国家级科技计划项目资助途径获得研发经费。除根据企业委托从事专题研究外，在高校与科研单位常规科研项目中，通过技术方案获得专利并设立企业进行产业化，高校占25.5%，科研单位占38.8%；在应用研究中，通过获得大量专利，对外许可并获得收益，高校仅占11%，科研院所占14.1%。可见，尽管高校的单位经费专利产出率远高于企业，但高校和科研单位的专利产出预期价值和专利实施率却比企业低。深层次的原因在于，高校和科研单位的经费来自政府科技计划，其产业应用目标指向不如企业清晰和具有针对性。正如赵兰香[15]指出，在多个领域反映出技术研发聚焦产业发展瓶颈和需求不够，结果自然会限制专利产出的实际价值和转化性。如表10所示，对于未实施专利的专利权人，将专利作为技术储备的比例都比较高，其它利益还包括对抗竞争对手提起的侵权指控、对竞争对手形成抑制或封锁等。其中，高校用于完成专利评审或考核指标、获得奖励的比例分别为56.3%、41.6%，科研单位中这两项的比例也分别占到48.6%、42.1%，远高于企业。因此，高校和科研单位经费投入实现的价值低，不仅是因为其专利实施动力和能力弱于企业，产业应用目的性不强、以获奖为导向的评价体系造成专利水平和价值低也是重要原因。对于高校经费投入的专利产出率更高，可能是因为其无商业价值的专利比例更高。

表10 不同专利权人未实施专利带来的利益分布情况(单位：%)Tab.10 Distribution of benefits brought by different patentees' failure to implement patents (unit:%)

注：因为是多选，百分比之和超过100%

高校和科研单位的科研产出形成生产力主要涉及成果转移转化问题，目前已有不少相关研究。创新价值链研究表明，将知识转化为商业价值的过程具有复杂性，犹如一场接力赛，包括产品概念形成、小试、中试、定型生产、大规模推广等多个阶段，只有跑完整个赛程才可能赢得胜利，期间存在很多不确定性因素[16-17]。在国家大力倡导鼓励科技成果转化的背景下，高校和科研单位“重成果、轻转化”的意识已有很大改善。如果采用专利技术许可、转让或入股的方式转移转化科技成果，首先面临的是技术定价难题。技术在性质上属于信任品，其购买涉及相当大的风险，而认知有用性与实际使用直接相关[18]。事实上，技术购买存在“阿罗悖论”，即只有技术接受方了解技术内容后才能比较准确地评估技术价值，但一旦知道技术内容后也就没有了购买积极性。技术具有很强的资产专用性，容易受到机会主义或者“敲竹杠”行为影响，因此仅有单纯的技术市场是不够的[19]。科技成果转化面临的第二个约束是企业吸收能力弱。如李振国等[20]针对中科院在东北地区的科技成果转化现状，从主体和环境角度对其影响因素进行分析，发现企业知识吸收能力弱是影响科技成果转化的重要因素。此外，缺乏专业经纪人“保驾护航”是造成我国科技成果转化效率低的另一个原因。在我国一些大学技术转移机构中，负责科技成果转化工作的人员此前往往从事行政事务或者科研管理工作，缺乏专业知识和敏锐的市场意识。《2019年中国专利调查报告》显示，高校在专利转移转化过程中遇到的主要障碍包括专利技术水平较低和缺乏技术转移专业队伍，占比分别为59.6%、55.5%，科研单位这两项占比分别为34.4%、50.3%。如果高校和科研单位技术团队通过自行创业转化科技成果，就必然需要具备适应新环境的能力，包括在创新过程中应对不确定性，依靠直觉采取正确行动的能力[21]。社会由一个个小的环境构成，科技成果转化主要涉及两个场域之间的关系，即科学研究场域与经济场域[22-23]。高校和科研单位研发人员往往不具备良好的商务运营能力，导致自行转化途径受限。诸如此类原因，造成我国科技成果转化存在“死亡之谷”、总体效率低的现实。

3.2 测算结果的政策含义

技术推动的创新模式深刻影响着政府对科技资源的配置和政策工具选择，导致政府将大部分科研经费投入到大学、科研机构[14]。2019年，中国R&D经费中来自政府的资金为4 537.3亿元，政府R&D资金中流向研究机构的资金占56.9%，流向高等学校的资金占23.11%，流向企业的资金占14.3%，流向其它部门的资金占5.7%，其中大部分被用于应用研究和试验发展。本文测算结果表明，在绝对量上，高校和科研单位技术创新亿元经费产出远低于投入；在相对量上，高校和科研单位经费投入的经济产出低于企业部门。由此引发一个政策命题，即政府是否还应大力资助高校和科研单位的技术创新活动？

对标分析是一种常用的视角和方法，由于数据可得性限制，难以对美国等国家的高校和科研单位部门技术创新经费投入产出效率进行测算，因而不能作比较分析，但其它国家高校的一些个案可以提供有益参考。从美国麻省理工学院、加州理工学院和佐治亚理工学院三大理工高校的收入来源结构看，政府资助合同收入在其总收入中占比分别为44%、10.4%、36.3%，其它如普林斯顿大学、哈佛大学、斯坦福大学等高校的政府资助合同收入占比也普遍达到20%[24]。由此可以推断，美国顶尖高校也是技术研发的重要主体。高校和科研单位成为重要技术研发主体，更多的是因为在国防等刚需条件下，高校和科研单位的技术能力稀缺且具有不可替代性。如二战期间，为满足新型大炮研制中炮弹弹道计算等高速和精确计算需求，美国军方支撑宾夕法尼亚大学进行第一台通用电子计算机ENIAC的研制。这种情况下，与面向大规模民用市场不同，技术的商业价值和溢出效应短期内往往不能得到充分展现。

政府支持高校和科研单位技术创新活动的另一重要目的是共性技术研发。这种情形下，必然存在科技成果转化问题。如果高校和科研单位技术团队通过创业转化其成果，能否成功受自身能力约束。同时，利用国家公共财政资金产生的成果收益归属个人也会带来不公平示范效应，且传统科学规范并未要求科学家们直接参与将其研究成果转化为有经济价值实物的过程[25]。如果采用技术专利授权、转让或参股等方式，还会面临技术定价、企业吸收能力弱等问题。虽然我国为促进科技成果广泛应用于生产，已采取诸多措施，但效果不尽如人意，原因就在于高校和科研单位技术研发内在固有的成果转化难题，天然不如企业技术研发应用指向目标明确及转化为生产力的效率高。因此，破解科技经济“两张皮”，需改变政府推动的创新模式思维惯性，要更重视发挥企业技术创新主体作用。在高校、科研单位和企业(或企业牵头成立的创新联合体)都具备共性技术研发能力的条件下，更有效的资源配置安排应是鼓励支持企业技术创新,而非高校或科研单位实现技术突破后再跨越科技成果转化的“死亡之谷”。然而，当前阶段我国的国情现实是，对于更偏创新链前端的共性技术研发环节，企业部门常常技术能力或意愿不足，高校和科研单位更能胜任或积极。而且，高校和科研单位的产出不能完全用经济收益衡量，其还能实现人才培养的目标，或者实现巴斯德象限下由应用研发引致基础研究的重大突破与知识的生产[26]。这都是政府继续支持高校和科研单位技术创新活动的理由。

综上，政府支持高校和科研单位技术创新在某些情形下是因为其能力的稀缺且具有不可替代性。需要讨论的已经不是政府是否还应大力资助高校和科研单位的技术创新活动，而是如何优先支持和鼓励企业持续提升技术创新能力从而实现“龙门之跃”，以及高校和科研单位的共性技术研发如何提高产业应用目标指向性和转化效率。

4 结论与建议

本文对我国高校、科研单位、企业在应用研究和试验发展环节的技术创新经费投入产出效率评估表明，三大部门投入产出效率均偏低，每亿元经费投入实现的收益分别为1 166万元、1 331万元和9 733万元，高校和科研单位的产出尤其偏低，亟需提高。为释放人才、资源等创新要素活力，加快成果转化，近年来国家加快下放科技成果使用、处置和收益权，引导和鼓励科研院所与高校建立专业化技术转移机构和职业化技术转移人才队伍。这些措施有助于高校和科研院所的成果转化，但并不充分。首先，需要明确高校和科研单位技术研发的产业应用目标指向性。发挥企业出题者和潜在用户作用，以及风险投资前瞻判断和潜在后续投资人作用，引导企业积极和深度参与国家或地方政府科技计划、成果评价体系制定，以提高政府资助高校与科研单位应用研究和试验发展的产业针对性，从而提高专利产出成果的潜在价值和转化率。其次，进一步优化高校与科研单位科研评价体系，促进成果转移转化。贯彻落实教育部、国家知识产权局、科技部《关于提升高等学校专利质量促进转化运用的若干意见》，有条件的高校要加快建立专利申请前评估制度，减少资源在无商业价值专利中的无谓损耗，切实提升专利申请质量。要“破四唯”“立新标”，完善高校和科研单位的分类评价制度，将成果转化贡献纳入评价体系，以进一步激励转化活动。最后，支持企业持续提升技术研发能力。进一步加大对企业应用研究和试验发展的税收加计扣除、高端研发人员的税收减免力度等，鼓励和引导企业进行长期投入和技术积累。

改革开放以来,尽管我国社会经济发生了巨大变化,科研实力也获得大幅提升, 但科技和高等教育体制只是在原有模式上修修补补,并没有得到根本改变。其中，科研经费管理部门职责不清和监管机制不健全是造成经费浪费、低水平重复、科技腐败、论文造假等一系列问题的根源[27]。本研究讨论的问题及政策建议，也是在不根本改变既有科技和教育体制框架前提下进行的。一些更深层次的体制机制改革问题还需进一步研究与探索，如在大量人才向高校和科研单位集聚的情况下，如何提高企业自主研发能力和产出效率以及如何在产学研中建立合理的分工关系与协作机制？高校与科研单位应用研究和试验发展的合意组织模式，企业参与关系，科技成果如何能更好地转化为生产力？政府合适的角色定位，包括科技计划如何更好地支持应用研究和试验发展等。此外，就三大部门效率评估方法本身，包括如何衡量社会价值等，也需进一步讨论，以更好地监测实际发展状况，为决策提供更有力支撑。