王晓红，赵美琳，张少鹏，陈鸣岐

(哈尔滨工业大学经济与管理学院，黑龙江哈尔滨 150001)

高校是国家创新体系重要组成部分，受制于创新成果的公共物品属性和正外部性影响，政府是高校科研活动顺利开展的物质前提李克强总理在国务院常务会议上多次强调要创新财政科研经费支持方式，科技经费作为科技体制改革中优化资源配置的关键一环变得尤为重要。当前，如何有效发挥政府资源配置以提升高校科研创新能力已成为亟待解决的问题，也是学术界始终关注的重要议题。

近年来，受新公共管理运动影响，各国都普遍更关注对于资源的竞争性配置和以结果为基础的筛选机制[1]。因此，在对高校的政府资助方面，对由非竞争性资助模式转变为竞争性资助模式的讨论应运而生。然而，学术界关于何种资助方式更能促进高校科研创新尚未形成统一定论[2]。一种观点认为政府非竞争性经费向竞争性经费的转变有助于提高高校科研创新，如Butler[3]以澳大利亚教育改革为例，认为竞争性基金会极大鼓励研究生产力；Wang等[4]以日本为研究对象，发现向竞争性资助转变会提升科研成果的新颖性。另一种观点认为政府非竞争性经费向竞争性经费的转变抑制了高校科研创新，如Stephan等[5]以美国为例，发现竞争性经费倾向于采用量化的短期措施而拒绝具有前沿潜力的研究；Bolli等[6]指出竞争性经费所引起的行政负担会降低大学生产前沿和效率。

从资助效果看，竞争性经费提倡精英管理模式，具有较强的激励作用；而非竞争性经费提供种子基金，鼓励研究多样性[7]。Krimsky[8]提出的“资金效应”表明研究经费的性质决定研究结果的特征两者虽同属于政府资助，对高校科研创新的作用可能会呈现出明显差异性。同时，依据高校科研创新与产业联系程度可以将成果类型划分为基础研究创新和应用研究创新，二者基于其研究目的差异而显著不同。已有研究主要聚焦于高校科研创新整体视角，将高校科研成果作为一个整体变量或仅从基础研究和应用研究的单一视角讨论高校科研创新的影响因素，缺乏从创新成果类型视角出发，探讨相关因素对高校不同类型成果创新的异质性影响。

2017年中国确立首批“双一流”高校建设名单，划分为42所世界一流大学建设高校和95所世界一流学科建设高校。王晓红等[9-10]的研究发现无论是在政府支持还是校企合作领域，不同类型的高校基于其制度安排、机构设置、管理方式的不同在对其科研成果创新方面都会存在一定差异。可见，学术界对高校类型的探索尤为关注。2022年2月公布的第二轮“双一流”建设高校及建设学科名单中不再区分一流大学建设高校和一流学科建设高校，试图建立分类发展、分类支持、分类评价体系。而已有研究尚未探索从对高校整合支持到分类布局中政策动态调整的合理性。在政府经费资助层面，是否应对不同类型高校科研资助存在差异？竞争与非竞争性经费对不同高校的科研成果创新是否具有异质性？这些问题的答案有待进一步探索和挖掘。

综上，虽然现有文献对政府资助和高校创新的关系进行了初步探索，但仍有所不足和待填补的空白：首先，在研究对象方面，多以国外高校作为研究样本且结论难以统一；其次，在研究内容方面，缺乏基于定量方法对政府科技经费的细化研究；最后，在研究视角方面，缺少从创新成果类型出发，探讨政府经费资助对不同层次高校的不同类型创新成果的异质性影响。因此，本文针对政府经费资助结构与高校科研创新关系的现实需求与理论研究不足，以“双一流”建设高校2008—2017年面板数据为依托，采用动态面板数据模型，从创新成果视角出发，聚焦于因政府科技经费资助结构差异而产生的非对称性影响。

1 政府经费资助结构：发展趋势及特征

1.1 政府经费资助结构

基于国际视野看，政府资助一直是高校科技经费的主要来源，只是学术资助体系、方法因国而异[11]。德国一贯强调广泛稳定的研究资助并给予研究人员极大的自主权和较弱的评估标准，而美国则更倾向于以项目提案为单位的竞争性拨款[4]。与其他国家的非竞争性经费占比为主、竞争性经费占比为辅不同，中国的政府竞争性经费历来是高校科研人员经费的主要来源。从数据上看，近年来我国对高校科技经费投入总量不断增大，政府竞争性与非竞争性科技经费比例约为6∶4。具体地，2018年高校科技经费拨入总额是2008年的3.25倍，其中政府非竞争性经费占比由2008年的36.32%上升为2018年的40.98%。具体如图1所示。

图1 2007—2018年中国高校科技经费拨入规模及结构变动

1.2 政府竞争性科技经费资助

政府竞争性科技经费是由政府部门拨款授予拥有科学研究价值的科学家的公共资助。从获取过程看，政府机构通过文件公示研究方向或需求，科研人员依据项目申请书、会上答辩等方式进行提案申请。最终，基于同行评议原则，通过衡量申请人的科学概况和研究内容确定提案的科学价值，选择资助其中最杰出的一个或几个项目。值得说明的是，政府竞争性经费并非完全依照国家需求，而是允许科研人员自下而上提出研究方向。科研人员可以在资金资助范围内自主选题，开展创新性研究，最典型的如国家自然科学基金面上项目资助经费占国家自然科学基金的60%以上。与非竞争性经费相比，引入市场或准市场机制的竞争性经费为研究人员提供了更为直接的货币激励[6]，更有利于推动科研生产力，因此备受中国政府青睐。

在 Geuna 等[7]、Kok 等[12]、张耀方等[13]、王春元等[14]研究的基础上，本文结合中国国情，对政府竞争性科技经费资助的优缺点进行定性讨论，讨论结果如表1所示。

表1 政府竞争性科技经费资助优缺点

1.3 政府非竞争性科技经费资助

中国虽然竞争性经费占主导地位，但对政府非竞争性科技经费的重视与日俱增。政府非竞争性科技经费是由国家拨款以定向方式、稳定地提供给高校和科研人员，旨在给予科研人员更多自主权以减轻竞争压力，间接激发科研创造力的政府资助。其中最为典型的是教育部基本科研业务费，自政策出台以来经费稳定且持续增加。非竞争性经费对高校科技工作实行稳定的经费支持，鼓励具有科研潜力的高素质人才开展自主选题，提高自主创新能力，给予中央高校更多“自由空间”[15]。因此，中国政府越来越重视到“自主权”对高校创新能力的影响，逐年加大了对中央高校的非竞争性经费分配。

在 Geuna 等[7]、Kok 等[12]、张耀方等[13]、王春元等[14]、刘小鹏等[16]研究的基础上，本文结合中国国情，对政府非竞争性科技经费资助的优缺点进行定性讨论，讨论结果如表2所示。

表2 政府非竞争性科技经费资助优缺点

2 理论基础及研究假设

科技经费对于促进高校开展学术活动、传播研究成果至关重要[17]。王春元等[14]、Trew 等[18]的研究普遍表明，政府资助无论是在协同创新还是社会影响方面对科研创新都具有明显的有推动作用。陶元磊等[19]指出政府资助与高校科研创新并非单纯的线性关系。究其原因，目前中国高校科研经费拨款属于政府部门分散主导下的经费投入模式，“资金效应”表明资金来源差异将导致研究活动存在偏差，因此政府竞争性与非竞争性经费本质上是两种相对立的研究资助计划，其对高校科研创新将产生非对称性影响。

2.1 政府竞争性科技经费与高校科研创新的关系

Butler[3]、Stephan 等[20]、Wang等[21]的研究表明，政府竞争性科技经费基于直接的货币激励，为高校带来可观的科研经费，促使高校发挥其发展科学知识的职能。但与之相对应，虽然财政激励在大学研究中形成了宏观层面的必要性，但遵循竞争性的分配机制压缩了非竞争性份额[11]。同时由于政府资源的共有性诱发寻租行为的普遍化，造成科技经费使用中的部分流失，从而降低了对高校的科研创新[22]。

因此借鉴王淑敏[23]的研究思路，本文试图从成本、收益的角度看待政府竞争性科技经费对高校科研创新的影响。将高校获得的经费支持以及所产生的激励作用等看作是竞争性经费收益[21]，将诱发的竞争环境恶化、资金错配、寻租行为以及引发的行政效应等看作是获取竞争性经费成本[6，11，22]。在高校获取竞争性经费初期阶段，首先，政府资助带来了充足的科技经费。高校得以利用经费改进实验设备并且丰富人员储备，保证科研创新可以顺利开展；其次，竞争性经费将科研与绩效挂钩。资助中所采取的激励措施在适度范围内有望增加高校间在研究资金方面的机构竞争，从而提高从事科学研究的动力，进而激励高校科研创新；最后，竞争性经费所资助的项目多体现为国家需求。竞争性经费将高校研究与国家政策相联系，为研究带来新知识、新思路，促进研究产出。与此同时，在初期阶段竞争性经费所产生的过度激励、资金错配等负面效果较小，边际收益大于边际成本，因此可以认为此时竞争性经费对高校科研创新产生积极的正向作用。

但当高校获得的竞争性经费逐渐增多，首先，政府的大规模支持易造成资金错配。政府对高校的竞争性科技经费投入过高，使高校对经费使用效率重视不足造成资源浪费。同时导致高校现有的创新能力不能充分利用政府拨付的全部经费，科研创新逐渐趋于饱和，边际效用递减；其次，过度使用资金激励和竞争导致功能失调、竞争环境不断恶化。多层次的交流、资金的连续性以及工作环境的平静与安宁等都是支持创造力和生产力的因素。而过度的竞争在提高劳动强度的同时又造成研究同质化，对高校科研创新的负面影响增强。最后，科研人员对竞争性经费的追求力度越大则行政效应越强。科研人员为获取竞争性经费需要投入大量时间和精力撰写研究报告和汇报资金使用情况，这以牺牲科研活动为代价[6]。执着于有竞争力的资金其实消耗了大量的体力和脑力，将科研的优先级降低，进一步导致了科研获得的低效行为。因此，随着高校获取竞争经费的增多，竞争所带来的负面效应逐渐增强，直到某一顶点时，边际成本大于边际收益，竞争性经费对高校科研创新产生负向影响。

基于此，本文突破现有研究中的线性关系，尝试构建竞争性经费对高校科研创新的非线性关系假设。具体地，本文认为无论是在基础研究领域还是应用研究领域，适度的竞争性经费为高校带来充足资源，同时能够激发科研创新的动力。但过度竞争导致功能失调、资金错配、竞争资助环境恶化、消耗大量的体力和脑力，对高校科研创新成果产生负向影响。因此，提出以下假定：

假定1：政府竞争性经费对高校科研创新具有倒“U”型关系。

假定1a：政府竞争性经费对高校基础研究创新具有倒“U”型关系。

假定1b：政府竞争性经费对高校应用研究创新具有倒“U”型关系。

2.2 政府非竞争性科技经费与高校科研创新的关系

政府非竞争性科技经费是基于国家对高校稳定拨款。相比于竞争性经费，非竞争性经费保护机构和个人的自主权[7]，使学术研究者不仅局限于少数精英；为科学研究提供保障，极大程度缓解高校预算压力；鼓励研究多样性[7]，使得研究初期对未来成果不明的基础研究和应用研究获得种子基金；保证研究可持续性、稳定性，给予学者更多自主选择空间；能够使科研人员可以在不触碰科研红线的前提下统筹规划、自主选题、自行立项、自由支配，真正实现了对项目全过程的管理。因此，非竞争性经费在普适性的基础上实现对研究环节的针对性扶持[14]。

非竞争性经费弥补了竞争性经费的不足，缓解了过于强调竞争的资助环境，创造宽松的科研文化环境[13]。从短期上看，非竞争性经费提供科研人员一定的安心感，免去增加产出指标的烦恼[24]；从长期上看，非竞争性经费对资金使用没有时间限制，对支出类型没有具体要求，包容了研究人员的多样化研究，使其研究成果新颖性相对较高[4，16]。同时，非竞争性经费补偿了高校的基础设施损耗和科研人才智力成本，使高校走出了科研设施过度使用和科研人才潜能无法释放的双重困境，化高校管理方式由被动管理转变为主动激励。高校可以依据自身发展规划和战略部署设置基金分类明细，突出高校自身办学特色和培养方向，形成自主科研体系，增强高校自主创新能力[13]。因此，在某种程度上非竞争性经费使高校科研人员更加自主和放松，激发了其创造力和生产力[25]，进一步释放科研潜能。

基于此，本文认为非竞争性经费改变了科研人员长久以来依赖有限的竞争途径获取充足的科研资源，构建了良好的科研文化，以“满足好奇心”为出发点，对科研人员创新精神进行鼓舞。在基础研究领域，高校科研人员的基础研究活动能够获得更为稳定的保障，使其有机会站在自身发展的角度上思考资源投入问题，更为自由的扩展其研究空间。在应用研究领域，非竞争性经费帮助其获得大量科研经费和科研设备，实现更多前沿的科研思路和科研想法。因此，本文提出以下假定：

假定2：政府非竞争性经费对高校科研创新具有正向关系。

假定2a：政府非竞争性经费对高校基础研究创新具有正向关系。

假定2b：政府非竞争性经费对高校应用研究创新具有正向关系。

2.3 高校类型的调节作用

高校的某些特定属性会影响政府科技经费对高校科研创新之间的关系[9]。本文依照2017年“双一流”高校建设方案，将高校区分为世界一流大学建设高校（以下简称“一流大学”）和世界一流学科建设高校（以下简称“一流学科高校”），分别探讨其对政府资助结构与高校科研创新之间关系的调节作用。

从高校类型对竞争性经费与高校科研创新的关系看。一方面，一流大学基于其优良的科技资源、较强的研发能力和明确的研发目标，科技成果市场化程度及回报率都会相应提高[10]，极大鼓励了科研人员从事科学研究的积极性。同时，一流大学基于其强劲的科研实力，对过度竞争带来的负面作用减弱，得以最大限度地发挥竞争性经费的积极作用。但另一方面，竞争性资助方向往往体现国家关键需求。一流大学承担着卡脖子技术的攻坚克难，其研究周期长、难度大，研究成果并非短期能够体现。而一流学科高校依赖于政府的规模化资助以提供科学信息和知识指导，虽整体实力不如一流大学，但仍为地方主要创新资源输出地。因而一流学科高校承担着对接区域发展的重任，拥有巨大发展潜力，竞争性经费对其推动作用可能更强。

从高校类型对非竞争性经费与高校科研创新的关系看。一方面，一流大学有着更为雄厚的科研实力和人才贮备，而非竞争性经费鼓励青年学者和在校研究生不断试错，给予更多自由空间[7]。同时对一流大学尚处于起步阶段的新兴领域而言，非竞争性经费突破功利化思维，鼓励研究多样化[13]。因而非竞争性经费对一流大学科研创新的推动作用强于一流学科高校。但另一方面，与一流学科高校相比，一流大学拥有更多的经费资助。而政府的大规模支持可能造成高校对经费的重视不足，导致经费使用不合理，从而降低高校的科研创新。因此非竞争性经费对一流大学科研创新的推动作用可能弱于一流学科高校。

基于上述分析，本文提出了一组看似相互矛盾的观点，即一流大学对竞争性与非竞争性经费和高校科研创新的关系既存在正向作用又存在负向影响，因此具有差异性。然而考虑到高校科研创新按科研产出与产业联系程度，将成果类型划分为基础研究创新和应用研究创新，且二者又分别聚焦于理论性研究和应用性研究[26]。基础研究具有投资回报率长、投资风险大的特点，而应用研究具有投资回报期短、投资风险小的特点[26]。同时在创新阶段，不确定性和创造性控制的相关性降低，基础研究带来的错配效应比应用研究更强[27]。因此高校类型的调节作用可能受到高校创新活动的不同而不同，据此提出以下假定：

假定3：高校类型调节了政府经费资助结构对高校科研创新的影响，且对基础研究创新和应用研究创新的调节具有异质性。

3 研究设计

3.1 变量选取

（1）高校科研创新：借鉴寇明婷等[28]、于志军等[29]的研究，本文基于创新成果类型视角，将高校科研创新与产业联系的程度划分成果类型为基础研究创新（Y1）和应用研究创新（Y2）。参考寇明婷等[28]、王忠等学者[30]构建的对高校科研创新评价体系，研究分别聚焦于创新成果的科研效益属性和社会效益属性两个维度确定指标体系，并且利用熵值法确定各指标权重。具体指标体系如表3所示。

表3 高校科研创新评价指标体系

（2）政府经费资助结构：本研究将高校获得的政府以科技课题形式拨入的经费作为政府竞争性科技经费的替代变量，具体以高校科研人员人均占有该经费衡量（CGOV）。以政府科技经费直接拨款及其他中转所得收入中扣除竞争性部分的拨款额作为政府非竞争性科技经费的替代变量，具体以高校科研人员人均占有该经费衡量（NGOV）。

（3）高校类型：依据国家2017颁布的“双一流”高校建设方案，本研究将高校类型分为世界一流大学建设高校和世界一流学科建设高校，并设置虚拟变量衡量高校类型（TYPE）。

（4）控制变量：高校科研创新离不开科研人才的贡献与创新[30]，也需要内部资本投入作为原始保障，区域经济发展水平是提升高校科研创新的关键，塑造的创新环境亦推动高校科研创新的重要手段。因此，本文选择高校人力资本投入（RES）和高校经费内部支出（CAP）作为控制高校特征变量，并且考虑到已有研究发现人力资本与高校科研创新间可能存在非线性关系[31]，故而引入人力资本平方（RES2）；区域经济发展水平（PGDP）和区域创新环境（RDR）作为控制区域特征变量。同时为控制时间效应影响，引入时间虚拟变量（YEAR）。各变量定义如表4所示。

表4 变量定义表

表4（续）

3.2 模型构建

高校科研创新是一个动态变化过程，具有正向积累效应。高校科研创新受科技经费投入影响的同时，高水平的高校科研创新可能催生更多的科技经费，二者之间可能存在内生关系。当前的科研创新可能受到过去科研创新成果的影响。因此，本文将被解释变量的滞后项纳入模型。

直接效应模型：

调节效应模型：

3.3 数据来源

本文以“双一流”建设高校为研究样本，剔除数据缺失且科研创新能力较弱、不具有较强研究价值的院校后选取世界一流大学建设高校42所、世界一流学科建设高校73所。同时，鉴于教育部科学技术司自2008年开始针对单一高校的具体科研情况进行统计，而截至2018年尚未公布高校具体统计资料。因此，本文研究区间为2008—2017年。最终，本文选取115所“双一流”建设高校2008—2017年间的面板数据为研究样本。样本中所有高校科技活动数据均来自于《高等教育科技统计资料汇编》，所有专利数据均来源于国家知识产权局官方网站，省域特征变量来自于《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。

4 实证结果分析

4.1 描述性统计与相关性分析

如表5所示，基础研究创新和应用研究创新的标准差为0.110和0.087，可以看出各高校间科研创新存在明显差异。基础研究创新均值为0.132，而最小值为0.003，最大值为0.695；应用研究创新均值为0.101，而最小值为0.000 4，最大值为0.749说明各高校科研创新程度普遍偏低，只有个别高校科研创新实力较强。政府竞争性科技经费均值为5.165，政府非竞争性科技经费均值为4.102说明竞争性资助强度高于非竞争性资助。

表5 变量描述性统计结果

如表6所示，被解释变量与解释变量间相关系数较高，控制变量均与被解释变量在1%的水平下相关。本文变量选择较为可靠，引入高校特征变量和省域特征变量较为合适。此外，本文进行了方差膨胀因子（VIF）检验。结果显示VIF最大值为5.00，小于10的参考标准值。因此，数据不存在严重的多重共线性问题，模型可以进行下一步回归。

表6 相关性分析和VIF检验结果

4.2 假设检验

由于在模型中加入被解释变量的滞后项，从而与随机扰动项相关，内生性问题的存在使普通面板估计方法无法得到有效估计量。因此，本文采用广义矩估计法（GMM）进行回归分析。差分GMM易受弱工具变量和小样本偏误影响，故本文选择系统GMM进行回归分析。

回归和检验结果如表7所示。回归模型1至模型8均在1%的水平上拒绝AR（1）检验，且AR（2）和Hansen检验的P值均大于0.1，证明模型通过了扰动序列相关检验和工具变量有效性检验，使用系统GMM合适。同时，通过观察表内被解释变量滞后项均在1%的水平上显著为正，说明高校当年的科研创新会显著受过去的科研创新影响，存在明显的动态效应。

表7 基准回归结果

模型1和模型5是仅包含控制变量的基础模型。可见，高校人力资本投入对科研创新呈“U”型关系，即在投入初期由于资源过度集中和信息的不确定性导致无法实现最大价值，而持续投入下逐步形成多元化团队创新能力提升。高校经费内部支出和区域经济水平都能极大地促进高校整体科研实力，因为对科研创新具有正向作用。基础研究创新可能与外界联系不紧密，使得科技资源投入冗余度高，导致区域创新环境呈负向影响。

模型2和模型6加入政府竞争性和非竞争性科技经费一次项。结果显示竞争性经费一次项和非竞争性经费对高校基础研究创新（β3=0.008，P＜0.01）（β5=0.020，P＜0.01）和应用研究创新（β3=0.004，P＜0.01）（β5=0.011，P＜0.01）均呈正向关系。因此假定2a和假定2b假设得到验证。非竞争性经费在短期上免去增加指标的烦恼，在长期上鼓励研究多样性，既会正向作用于基础研究创新也会促进应用研究创新。

模型3和模型7加入了解释变量政府竞争性科技经费的平方项（β4=-0.005，P＜0.01）（β4=-0.004，P＜0.01），可见竞争性经费与高校科研创新呈倒“U”型关系。在政府竞争性投入初期，高校由于经费支持和激励作用等对科研创新呈积极作用。但当促进作用达到顶点后，竞争性经费引发的竞争环境恶化、资金错配、寻租行为、行政效应等负面影响增强，因此对高校科研创新呈现出显著的负向作用。假定1a和假定1b得到验证。

模型4和模型8加入交乘项。可以看出高校类型对政府竞争性与非竞争性科技经费和高校科研创新的关系均有调节作用，且对基础研究创新和应用研究创新的调节作用不同。因此假定3得到验证。具体而言，高校类型使竞争性经费与高校科研创新的倒“U”型关系加强（β8=-0.006，P＜0.01）（β8=-0.002，P＜0.01）。因此对一流大学来说，因其科研实力雄厚，竞争性经费在极值内与高校科研创新的正向关系越明显，但规模化资助引发的过度竞争导致超过极值后的竞争性经费与高校科研创新的负向关系也越明显。而对于非竞争性经费，高校类型正向调节其与基础研究创新的关系（β9=0.019，P＜0.01），负向调节其与应用研究创新的关系（β9=-0.003，P＜0.01）。因此高校类型对政府非竞争性经费与高校科研创新的关系的调节具有异质性。相比较而言，非竞争性经费在基础研究创新领域对一流大学起到更显著的促进作用，而在应用研究创新领域对一流学科高校具有更积极的推动作用。

4.3 异质性分析

为对结论进行进一步分析，本文将115所“双一流”建设高校依据地理分布，划分为中西部和东部地区高校分组回归。表8中的结果可再次印证竞争性经费对高校科研创新具有倒“U”型影响，非竞争性经费对高校科研创新具有正向作用。

表8 异质性分析结果

表8（续）

同时观察模型1到模型4的回归系数发现，竞争性经费初期对东部地区科研创新的促进作用更大，过度竞争导致的负面影响也更深，而非竞争性经费对中西部地区科研创新的推动作用更强。并且通过组间系数检验即由自抽样法（Bootstrap）抽检500次得到的竞争性与非竞争性经费经验P值均在1%的水平上显著，再次证明了政府经费资助结构对中西部和东部地区科研创新的作用强度具有异质性。这可能由于东部地区经济发达，所处高校科研实力强、基础设施完备，吸引了更多优秀人才集聚，可以最大限度地发挥竞争性经费的激励作用。但在竞争同时资源内耗程度加深，因此过度竞争所带来的抑制作用对东部地区高校同样强烈。而中西部地区高校在竞争性经费领域往往不占优势，获得竞争性经费的机会较少，因此更为依赖于非竞争性经费发挥稳定性、保障性作用。

观察高校类型的调节作用发现，中西部地区中，高校类型普遍正向调节了政府经费资助结构对高校科研创新的影响，而东部地区的调节作用则具有异质性。可能由于中西部地区一流大学与一流学科高校科研实力差异大，导致政府资助对一流大学科研创新的推动作用整体高于一流学科高校。同时相较于东部地区高校而言，中西部地区高校在政府经费划拨过程中缺口较大，因此更为依赖于研究的市场化、应用化以获得经费补给，导致高校类型得以正向调节非竞争性经费与应用研究创新的关系。

5 结论及政策建议

5.1 研究结论

本文基于2008—2017年115所“双一流”建设高校的面板数据，分析政府资助结构对高校科研创新的非对称性影响。从理论上，细化对政府经费资助结构研究，改变当前研究样本不平衡现状，对具有不同特征高校所产生的差异化影响进行逻辑建构，拓展对高校科研创新研究视野；从实践上，有助于政府对不同层次高校基于创新成果产出目标，更加精准地调整科技经费投入，响应了国家科研管理改革要求，为我国政府科技经费有效配置提供新的思路和方向。主要研究结论如下：

（1）政府经费资助结构对高校科研创新产生非对称性影响。细分来看，政府竞争性科技经费所采取的激励措施在适度范围内有望加强大学提高科研创新的动力。但过度的竞争导致资金错配，重视程度不足且竞争资助环境恶化，形成资源低效配置，进而对高校科研创新产生倒“U”型影响。而政府非竞争性科技经费很大程度缓解了高校预算压力，既鼓励研究的多样性、可持续性和稳定性又给予学者更多自主选择空间，创造宽松的科研文化环境，因而对高校科研创新产生正向影响。

（2）高校类型调节了政府经费资助结构对高校科研创新的影响，且对基础研究创新和应用研究创新的调节作用具有异质性。首先，一流大学在竞争性经费达到拐点前对促进科研创新的幅度高于一流学科高校，但当获取竞争性经费过度集中时过度竞争的缺点被放大，因此强化了其倒“U”型关系。其次，对一流大学的新兴领域而言，受制于其开拓性、原创性、高风险性往往难以开展。非竞争性经费突破功利化思维，鼓励研究多样化，因此对一流大学而言非竞争性经费更为支持相对耗资大、见效慢的基础研究发展。最后，一流学科高校受制于资源依赖性往往面临着研发资金不足的困境，因此从规避风险角度看一流学科高校倾向非竞争性经费用于收益高、获利快的应用研究，以减少创新失败或亏损的风险。

（3）不同地理区位下，政府经费资助结构对高校科研创新的影响强度以及高校类型的调节作用均存在差异。具体而言，在影响强度方面，竞争性经费在拐点前对东部地区高校科研创新的促进作用更大，拐点后过度竞争导致的负面影响也更深，而非竞争性经费对中西部地区高校科研创新的推动作用更强。在高校类型调节作用方面，中西部地区高校类型均起正向调节作用，而在东部地区高校类型的调节作用则具有异质性。

5.2 政策建议

（1）优化科技资助结构，营造良好创新氛围。政府竞争性科技经费资助对高校科研创新呈倒“U”型关系，政府非竞争性科技经费资助与高校科研创新间呈线性正向关系，说明政府财政支持有利于提升高校的科研创新，但对于竞争性经费而言，一旦资助力度超过一定程度，对高校科研创新反而会产生负面影响。因此，政府一方面应合理把握对高校竞争性经费的资助力度，将高校获取的竞争性经费控制在合理范围内；另一方面政府应积极营造轻松包容的科研文化环境，缓解过度竞争造成的负面效果，构建良好的科研创新氛围。

（2）专注高校自身优势，实行分类发展布局。高校类型对政府竞争与非竞争性经费和高校科研创新关系的调节作用存在异质性。若依照一流大学和一流学科高校两类进行整体布局划分经费支持方式，将导致二者间科研创新差距进一步增大，且难以引导高校聚焦于自身重点领域实现实质性突破。据此可见在新一轮“双一流”高校建设中不再区分一流大学与一流学科高校，转而实行高校分类发展、分类支持、分类评价政策的合理性。因此，政府一方面应依据高校科研创新产出的异质性有针对性配合以合适的科技经费资助方式；另一方面也应给予优势学科领域更多倾斜，鼓励更多有潜力的研究方向在科技经费的支持和激励下取得高质量研究成果。

本研究也存在一定局限性：首先，本文虽然关注“双一流”建设高校在政府资助下科研创新的异质性，但不同政府级别或高校隶属在对科技经费调控时具有差异化的政策目标，因此未来研究应考虑到中央财政和地方财政支持的差异性，以及中央直属、地方直属和省部共建院校的异质性。其次，本文虽然探究了政府经费资助结构对高校科研创新的非对称影响，但演化作用中更为深层次的逻辑机制仍待深入研究。最后，研究内容可以进一步细化和扩展，既可以具体到对高校不同学科领域的深层次探索，又可以扩展为对科研院所和企业的进一步研究，为我国制定更加精准的经费资助体系提供参考和支撑。