康旭东，张心阳，杨中楷

（1.大连理工大学 技术研究开发院，辽宁 大连 116024；2.大连理工大学 科学学与科技管理研究所，辽宁 大连 116024）

0 引言

随着新一轮科技革命的深入推进，中国经济从要素驱动转向创新驱动的态势愈发明显，全球新一轮的科技竞争愈演愈烈，国际竞争的主战场已转向科技的较量。高校是基础研究的主力军、原始创新的主战场、人才培养的主阵地，同时也是科技成果的主要供给侧。近年来，我国科研投入力度大幅增强，以专利为代表的技术成果数量飞速增长，但仍存在“大而不优，多而不强”的矛盾和问题。同时，高校科技成果整体转化率相对较低，与美国高校50%左右的专利转化率形成巨大反差。

在此背景下，我国学者针对高校科技成果转化问题展开了一系列研究。郭强等采用定性分析方法将高校科技成果转化影响因素系统梳理为内部和外部因素，针对科技成果转化工作中不同主体提出了相应的对策建议；陈东林等以我国高校科技成果转化现状为切入点，对影响高校科技成果转化的相关因素进行定性分析，并对高校在科技成果转化方面如何取得突破性进展进行了探讨。姚思宇等通过访谈与问卷调查的方式，对我国高校科技成果转化因素进行实证分析，发现科技成果中的资金投入、科技中介机构的转化服务能力等因素对高校科技成果转化有显著影响。杨登才等搜集我国28省（自治区、直辖市）科技成果转化面板数据，利用数据包络分析法和回归分析法对我国高校科技成果转化效率和影响因素进行测度与分析，发现我国科技成果转化率整体不高、各地区间差异较大，高校教师的价值追求、科技成果成熟度以及社会协作氛围是影响高校科技成果转化的重要因素。

除教育部认定的40余个科技成果转化和技术转移基地外，我国绝大多数高校仍未建立专门的技术转移办公室。相比之下，国外高校的技术成果转化工作探索较早，从1980年开始美国联邦政府便积极推进科技成果的转化与应用，陆续出台一系列以《拜杜法案》为代表的法规政策。至20世纪末，绝大部分美国高校建立起专门的技术转移部门或办公室，高校科技成果转化工作卓有成效。Sampat BN和Mowery DC等通过定性和定量方法证明了《拜杜法案》的提出对高校专利申请和技术许可产生的影响。Mathew M等基于北美大学技术经理人协会（Association of University Technology Managers，AUTM）的面板数据，在测度美国高校技术许可效率基础上探究了高校设立医学院与否对技术许可活动的影响。Saul和Mark收集了102所美国高校技术处转移办公室（Technology Transfer Office，TTO）网站上提取的技术许可收入分配信息，发现高校间的分配比例存在巨大差异，通过回归分析发现，提高对发明人的直接现金奖励会提高技术许可收入。Di Gregorio等使用AUTM、问卷调查结果数据构建了包含高校政策、商业取向、学术成就等方面的影响因素模型，测度各因素对美国116所高校五年间设立初创企业的影响。O'Shea R P等从美国高校机构资源、人力资源、金融资源和商业资源四个角度，运用计量经济学方法总结出资金和金融资源是影响高校技术转移和创业活动的重要因素。

综合上述文献可以看出，一方面国内学者囿于数据获取困难，对高校科技成果转化影响因素方面的研究多为定性分析，少数定量分析也因地区差异性难以得出普适、客观的规律。另一方面，根据美国法律规定，未经联邦允许高校禁止转让受政府资助的技术成果，故美国高校技术成果转化以技术许可方式为主。国外学者从高校特征、技术转移办公室特征、法律效力等多方面影响高校科技成果转化的研究中，与美国高校技术许可影响因素相关的研究或数据年份较早、时间跨度较小，或用数据均值来表征被解释变量存在一定局限性。基于此，本研究选取大样本、长面板数据对美国高校技术许可收入的影响因素展开分析。之所以选择许可收入而不是许可数量有两方面原因，一是技术许可活动一般涉及包括核心专利、外围专利等多项成果，许可数量不好清晰界定。许可收入作为高校与被许可企业谈判、博弈的结果，更能侧面反映技术质量高低和高校成果转化工作的成功与否。二是按照《知识产权强国建设纲要（2021—2035年）》，科技部将在未来加大高质量专利转化应用绩效评价权重，把技术交易合同额作为主要的评价指标，在这样的政策导向下，从技术成果收入角度研究其趋势及影响因素具有相当大的合理性和必要性。

尽管美国高校科技成果转化和校企合作模式等现实情况与我国不尽相同，但其成功经验仍值得借鉴。本研究选取2005—2018年96所设立了技术转移办公室的高校的技术许可情况作为原始数据，对美国高校技术许可的总体态势和影响因素进行分析，以期为我国高校技术成果转化工作提供实践启示。

1 美国高校技术许可概况

19世纪是美国创办高校和研究所的鼎盛时期，二战结束时美国已形成较为完备的高等教育系统。迫于国际竞争压力和联邦资助科技成果转化率低的困境，从1980年开始，联邦政府颁布了《史蒂文森-怀德勒技术创新法》 《拜杜法案》等一系列法律法规积极推进科技成果的转化与应用，除威斯康星大学、麻省理工学院、明尼苏达大学等少数高校早在二战时期便率先建立了技术转移办公室TTO外，绝大多数高校是在上述法规颁布后才建立专门的TTO。图1为96所样本高校创办及设立TTO的时间序列图，本节数据均来源于北美大学技术经理人协会所建立的技术转移统计数据库。

图1 美国96所样本高校创办及TTO设立时间序列

图2为96所样本高校2005—2018年技术许可平均数量统计。其中，期权代表技术被许可方有偿与高校签订的合同，合同履行期间被许可方有3至6个月时间考虑是否正式购买标的技术的使用权，相对应的高校不得在此期间与其他机构签订许可协议。2010年开始美国高校技术许可呈现出稳步增长的态势，2018年平均每所高校执行的许可及期权数为77个，在2017年期权数没有大幅增加的情况下仍比上年增加了22%，可见近几年美国高校技术许可活动正处于快速增长的趋势。

图2 2005—2018年美国96所美国高校技术许可／期权数

技术许可类型方面，如图3（a）所示，美国高校独占许可的占比正在逐步减小；从技术被许可方类型来看，如图3（b）所示，由于受到《拜杜法案》中“联邦资助机构应优先将专利授予小企业使用”等鼓励政策的影响，小企业一直以来都是美国高校技术许可的最大受让方，数量占到总许可数的半数以上；同时，高校许可给初创公司的技术数量呈现出缓慢稳步提升的态势。

图3 2005—2018年96所美国高校技术许可类型（a）及被许可方类型（b）

2 美国高校技术许可收入的影响因素测度

2.1 影响因素指标选取

基于文献研究和专家意见，从研发投入、科研能力、转化投入和商业化意向四个方面，构建图4所示美国高校技术许可收入影响因素体系进行实证分析。

图4 美国高校技术许可收入影响因素指标体系

（1）研发投入。研发投入是技术成果产出的必要条件，研发投入充足与否直接影响着成果的质量与数量，同时也是技术许可的前提条件之一。本研究将研发投入分为经费投入和人力投入两方面因素，将总研究经费和来源于联邦政府的研究经费作为研发经费投入的代理变量，将获得教师奖数量和获得博士学位及任命的博士后人数作为研发人力投入的代理变量。其中，教师奖数量主要统计了美国著名研究者成就奖，如Cottrell学者奖、Searle学者计划奖、美国国家科学奖章和国家技术奖章等24项奖项。

（2）科研能力。对科研能力的衡量，从科研成果角度可以用高质量论文和技术数量作为标准，从人才角度可以用高校聘请的受国家认可的领军型科研人才这一指标衡量。美国大部分高校拥有较成熟的技术转化流程，发明人向高校TTO披露一项技术后通常会经过一套严格的评估，通过市场调研和审查判断是否有必要申请专利。虽然最终绝大多数以专利形式呈现技术成果，但也并非所有技术都以专利许可形式进行转化，合作伙伴关系的校企也可以通过技术服务合同、技术援助、合作研发协议等方式实现技术许可，故此处选取高校技术披露数作为技术成果数量的代理变量；选取世界公认的Web of Science核心合集中各高校历年发表的SCI及SSCI论文数作为高质量论文的代理变量；最后，选取各高校教职工中的国家科学院院士、国家工程院院士和国家医学科学院院士（以下简称美国三院院士）的总人数作为科研能力人才维度的代理变量。

（3）转化投入。以往对高校技术成果转化的影响因素研究中，转化投入是学者眼中必不可少的自变量。按经验判断，转化投入越多、TTO经验越丰富，技术许可越活跃，正如部分美国学者研究结果显示TTO工作人数会促进高校技术转移。但也有美国学者通过实证分析得出TTO经验与高校创办企业数量呈负相关关系。此处选取美国高校TTO设立时长、TTO全时许可工作当量、联邦政府对许可所需法律费用报销比例作为转化投入的代理变量。

（4）商业化意向。高校与企业达成的技术许可毫无疑问是一项市场性的商业活动。高校的研究是否更倾向与企业合作研发、成果转化意愿等方方面面都会影响技术许可工作的成效。另一方面，创办企业也是除了技术许可和服务外高校参与市场经济活动的重要机制，能够在一定程度上反映高校对技术转化活动的意向。囿于数据获取困难，选取来源于产业界的研究经费和成立的初创公司数量作为高校商业化意向的代理变量。

2.2 数据来源与面板数据模型设定

北美大学技术经理人协会AUTM所建立的技术转移统计数据库（Statistics Access for Tech Transfer，STATT）是目前获取美国高校技术许可数据最全面和权威的来源。AUTM是一个非盈利性质的技术转移组织，每年会对美国和加拿大的非盈利研究机构技术转移情况进行调查，形成的数据库已成为美国联邦政府评价科技成果体系的重要数据来源之一。

本研究中美国高校技术许可信息、技术披露数、技术转移办公室信息、商业化意向指标均来源于STATT数据库。技术许可收入影响因素指标中，研究经费数据来源于美国国家科学基金会联邦科学与工程统计中心的学术研发支出调查；教师奖数据来源于美国大学绩效评估中心的美国研究型大学数据库；博士及博士后人数数据来源于联邦科学与工程统计中心的教育综合数据系统；高质量论文数来源于Web of Science核心合集；美国本土三院院士人数来源于美国科学院、工程院、医学科学院网站。考虑到数据完整性和代表性，选取STATT数据库中2005—2018年间，美国96所已设立了TTO的高等院校（2021年US News排名均为美国前200名）的技术许可信息作为原始数据。

搜集并整理2005—2018年各变量数据，运用线性插值法补齐缺失数据（缺失数据占总数据量的1%以下），为消除时滞问题，增加信息使用率、模型的自由度和估计的有效性，选取面板数据模型进行影响因素回归分析。由于数据域值差距太大且均为正数，为缩小数据绝对值、减少异方差性和非正态性，对上节中提到的非百分比数据进行对数化处理。将高校技术许可收入作为被解释变量，其余变量作为解释变量，构建如下计量模型：

其中，表示高校（∈［1，96］），表示时间（∈［2005，2018］），表示截距，表示误差项。

2.3 实证分析

对总样本数据标准化后进行模型检验，通过F模型、BP检验和Hausman检验，表1结果显示总样本数据使用固定效应FE模型最优。

表1 总样本的面板模型数据检验

使用固定效应模型对总样本进行面板数据回归，回归结果见表2。根据回归结果，按照影响程度排序，发明披露数、美国三院院士人数、总研究经费、转化中法律费用报销比例、TTO全时许可工作当量依次对许可收入产生了由大到小的显著正向影响；SCI和SSCI论文数量、TTO设立时长、成立的初创公司数量依次对许可收入产生了由大到小的显著负向影响。

表2 回归结果

（1）研发投入中财力因素正向影响技术许可收入，人力因素并非技术许可收入的显著影响因素。在研发投入的四个因素中，总研究经费对许可收入有着程度适中的正向影响，来源于联邦政府的研究经费对技术许可收入呈现出不显著的负向影响。这是由联邦政府资助基础性、前沿性研究的性质所决定的，另一方面，联邦政府资助产出的部分技术将被作为国家战略性资源，政府对其知识产权有着严格的监控，流向市场并不是这类技术的主要去向。

获得教师奖的数量在各高校间无明显分布规律，各个高校博士和博士后数量差距也不明显，导致研发投入的人力因素对技术许可收入影响并不显著。

（2）科研能力中高校拥有院士人数与技术许可收入呈正相关，高质量论文数负向影响技术许可收入。科研能力因素中发明披露数对许可收入显现出程度最大的正向影响，这主要是因其作为技术许可数量的基数而引发的，属于规模效应。相比之下，美国三院院士人数的指标表征意义更加明显。美国本土三院院士一般拥有的科研团队较大、高质量成果产出较多，能够形成一种“品牌效应”，为企业创造高附加值，因而可以获得更高的技术许可收入。SCI和SSCI论文数是对技术许可收入呈现负向影响程度最大的因素。究其原因，是因为技术许可方往往是那些工科为主的高校，此类高校并不像文科或者综合类高校那样以论文作为科技成果的产出形式。

（3）转化投入正向影响技术许可收入，报销转化法律费用利于激发技术转化活力。TTO设立时长与许可收入呈负相关影响关系，有学者认为这种现象是由TTO制度的堕化造成的。事实上，对照96个样本可知许可收入较高的高校排名中不乏TTO创办时间久远的高校，本研究认为所谓TTO制度堕化的现象可能存在于20世纪80年代创办TTO热潮前的部分高校，而那些创办时间更加久远的老牌著名高校TTO的经验对许可活动仍能发挥积极作用；TTO全时许可工作当量对技术许可收入有正向作用，体现出聘请更多的技术许可职员能够提高技术许可的能力，同时也反映出高校对技术转化工作的重视。

由于技术许可过程中要历经校企多轮谈判，涉及合同起草、登记、维护等多种费用（仅2017年一年，加州大学就支付了近5 600万美元的法律费用），部分高校的技术许可收入甚至低于当年已支付的法律费用。对此现象，AUTM曾在报告中指出，高校尤其是主要受联邦政府资助的公立高校的科技成果转化应更看重社会效益，而并非如企业间合作的经济效益。因此联邦政府对转化所需法律费用的报销作为重要的资金支持，能够极大促进高校TTO技术许可活动，成为重要的正向影响因素。

（4）商业化意向对许可收入呈负向影响，但并非代表其对技术转化不利。来源于产业界的研究经费和成立的初创公司数量两个因素，其系数都为负值，但并不能抹杀其对高校技术转化的正向作用，需辩证看待。与企业建立良好合作伙伴的高校会接受更多来自产业界的研究经费，并采取签署合作研发或技术服务协议等形式进行技术转化。同样地，若高校倾向于成立初创公司，必然会导致技术基数中许可给企业的数量减小，从而形成对许可收入的负向影响。

2.4 稳健性检验

分类样本回归法是目前较常用的稳健性检验方法之一。将96所样本高校根据办学性质分为67所公立高校和29所私立高校，再根据综合实力依据2021年USNews美国大学综合排名分为56所排名1～80的高校和40所排名81～200的高校。对以上四组分类样本重复进行数据检验和回归得到结果如表2（2） ～（5）。回归结果显示各因素对高校技术许可收入的影响方向与先前的总样本回归结果一致，有效验证了本研究的稳健性。

使用分类样本回归法在检验实证结果稳健性的同时，还能有效观测到不同分类下样本对被解释变量的敏感性差异。从办学性质角度看，私立高校TTO中的许可工作当量对其许可收入有着较敏感的正向影响，而公立高校的许可收入则更依赖于转化中法律费用的报销比例。私立高校SCI和SSCI论文数量和许可收入的负向关系比公立高校程度更大，说明私立高校学科差异对成果类型影响更加显著。从高校综合实力角度看，综合实力较强的高校（1～80名）TTO全时许可工作当量相比排名81～200的高校对许可收入有着程度更大的积极影响。对排名81～200的高校来说，美国三院院士数量增加会更显著带动许可收入的增长。

3 启示与建议

影响美国高校技术许可收入的因素众多，总的来看，一方面是美国高校技术转化机制在起作用，另一方面是美国高校在研发投入和科研能力上实力使然，这启示我们：

首先，应进一步强化科技成果质量导向，以质量促转化。前文分析结果显示，科研能力和科研投入的财力因素是影响技术转移收入的重要因素。究其实，此类因素所带来的高质量科技成果产出才是转化成功的关键原因。可以认为，技术本身的质量是其高转化价值的根基。为推动高质量成果的产出、营造良好的创新生态，科技规划部门应进一步加强科技成果质量导向的政策引导，以实现经济效益和社会效益最大化；高校应以质量作为科技成果产出的考核重点，加大科研人员绩效评价中高质量专利转化的指标权重，激发科研人员创新与技术转化的活力。

其次，应优化对高校科技成果转化阶段的补贴和奖励方案，搭建高校技术经理人培养体系。无论是从数据分析还是现实情况来看，转化投入因素都极大地促进技术许可收入的提高，高校技术许可办公室也在技术转化工作中扮演着越来越积极的角色。建议加大对高校技术转化阶段补贴和奖励，优化转化阶段收益分配比例；搭建技术经理人培养体系，提高高校技术转移专业服务能力，为专业人才赋能。

最后，在科技成果评价中加强对知识产权的保护和运用的考察。前文数据分析结果中，高质量论文数与许可收入鲜明的负向影响为我们敲响了警钟。此前国务院高度重视并发布了相关政策，要求淡化论文收录率等数量指标，着力扭转“SCI至上”的局面。建议在尊重学科特点的前提下，鼓励学者对其研究成果既通过论文的形式传播发表，也注重以专利的形式保护运用，获取高质量的自主知识产权。可以认为，在破“唯论文”的背景下，立知识产权保护和运用评价是符合“四个面向”的合理考量。