科研经费分配体系与科研产出的关联

实践中：竞争性分配机制与科研产出的关系受外部环境影响且有待进一步探究各国政府资助科研的经费大都分为竞争性和非竞争性两类。欧美学者对研究经费的分配机制进行了较为深入地研究。UnitedStatesGeneralAccount-ingOffice(1997)对美国的研究发现，基于绩效的竞争性资源分配机制对大学和科研机构具有正向激励[9]。OttoAuranena和MikaNieminen（2010）利用美国、德国等8个国家的研发支出和科研产出的数据，对比分析后得出结论：一定程度上，科学论著的产出与竞争性的激励存在正相关关系[10]。但是考虑到一些国家的语言、文化及体系等的干扰因素，不能证明竞争性的资助体系是直接促进科研生产率提高的因素。在一些国家如美国、澳大利亚、芬兰等，更具竞争性的资源配置体系更有效，科研产出更多；而在瑞典、德国等国家，其偏向稳定性的资源配置体系效率更高。国内对于科研经费分配机制，特别是竞争性项目经费对科研产出影响的研究很少，学者们大都从总体的投入产出绩效出发，分析我国科研经费的使用效率。石忆邵、汪伟（2006）将研发经费分为科技经费、R&D经费和地方财政科技拨款三类，与专利和论文等科研产出做相关性分析，发现三类经费投入指标与专利授权量和科技论文产出量都具有显著的正相关关系[11]。葛仁良、魏雪君（2005）利用2000年广东省各个地区的专利数据，创建了专利产出效率(随机边界)模型，利用极大似然估计，对专利的投入产出效率进行估计，并分析影响专利投入产出的若干因素，发现研发经费投入对促进专利的增长起到了主要的作用[12]。施定国、徐海洪、刘凤朝（2009）利用1997—2006年我国30个省份的面板数据建立随机效应模型，分析了政府科技投入对高校专利产出的影响，发现政府的科技投入对高校专利产出具有正向作用[13]。近两年，也有学者开始在项目层面上对竞争性经费分配机制进行研究。较具代表性的是赵斐（2010）利用1996—2005年结题的国家自然科学基金（面上与重点）项目的数据，对竞争性项目经费的投入产出效率展开研究，分析发现，国家自然科学基金投入与产出之间有明显的正相关性[14]，然而在我国自然科学基金投入不断增长的情况下，科研产出并没有同比例增长，论文和专利产出增长水平远低于经费投入的增长水平，并且专利的增长不稳定。总体来看，关于我国科研经费分配机制与科研产出关系的研究尚不深入。迫切需要对我国科研资源配置机制进行深入研究：在优先权激励的原则下，竞争性项目是否比稳定性支持更能激励知识的创造？或者，竞争性项目是否会如AldoGeuna（2001）所说，长期来看将加剧研究经费在科研机构间分配的不平衡，迫使未能获得足够项目的科研机构与产业合作，降低了科研质量[15]？本文尝试以科研活动主体为研究对象对上述问题做初步探索。之所以认为科研活动主体更适用于对分配机制的比较研讨，是因为以项目本身作为研究对象，忽略了同一科研成果应对不同项目考核所造成的数据重叠，利用简单的逻辑推导，其分析结果必定是项目投入与产出存在显著的正相关关系。而且，从项目出发，难以分析稳定支持部分的经费绩效。所以，本研究选择以科研活动主体为研究对象对其不同来源的研究经费绩效进行比较分析。

数据

数据来源及处理一般来讲，活动主体包括组织和个人两个层面。鉴于个人层面的经费投入信息很难获取，而科研组织大都有每年的经费来源统计信息，因此，本文最终选择在组织机构层面上展开研究，选取部分国立研究机构作为研究样本。从研究的相关性和数据可获得性出发，最终确定了73个国立研究机构作为本文的研究样本。围绕73个研究机构，通过年鉴、网络检索等方式搜集了所需的公开统计数据。科研投入的数据主要包含了2005—2008年各研究机构投入到科研活动的经费和人员数据。其中，科研活动经费包括竞争性项目经费和非竞争性项目经费两部分，前者又分为来自于政府的竞争性科研项目①和来自于产业界的技术性收入②两类[1-2]，后者则主要是指来自于政府的预算拨款[3]③；人员数量主要指具有专业技术人员职称的科研人员数据。科研产出，通过论文和发明专利两个变量来反映。在ISIWebofKnowledge数据库中，以研究机构名称和年份为检索词，获取了自2007—2010年期间各机构每年发表的SCI论文数（包括期刊和会议论文，不区分作者署名排序）[4]④。同样，以研究机构为申请人，2007—2010年期间每一年为申请年作为检索词，在中外专利信息服务平台⑤中[5]，搜集了各机构每年在国内申请的发明专利数。为控制研究机构的地区差异，依据《中国统计年鉴（2008—2011）》收集了相同年份各研究机构所在省份的人均地区生产总值数据。本文中设置了一个虚拟变量来表示研究机构的战略定位，变量取值基于本文以单位科研人员预算经费对研究机构进行的聚类分析。73个研究样本被分成两类：一类是偏向基础研究的研究机构，赋值为0；另一类则是偏向应用研究的研究机构，赋值为1。最终，构建了一个73×4的面板数据。面板数据综合时间序列和截面数据两方面的信息，从统计角度来看，不仅大大增加了观测样本量，提高了样本自由度，而且可以减弱解释变量多重共线性的影响，降低估计误差。样本描述本文选择的各研究机构几乎涵盖了从基础科学和高新技术研究的各个方向和学科，大致上，将其归纳为7个学科大类。表1是研究机构的学科分布状况，可以看出，研究样本的学科分布较为均衡，其中属于生物学领域的研究机构占比最多，为24.7%。款、竞争性项目经费和技术性收入三个变量）和科研产出（包括论文和专利）的统计描述。样本中，各研究机构平均每年的发明专利申请量为50件，最大申请量则达到了342件；平均每年为235篇，最大值则达到了860篇。三类科研经费投入的数据相差也很大，技术性收入平均每年为1736万元，竞争性项目经费为5209万，而政府预算拨款则达到8503万，大约是技术性收入的4.9倍，是竞争性项目经费的1.6倍，可见政府预算拨款仍是国立科研机构科研活动的主要经费来源。

模型与分析

模型设定在实证研究中，对R&D投入产出关系通常采用线性回归模型[12,16-17]。本文同样在研究机构的科研投入与产出之间建立起简单的回归模型，分析结果本文分析所使用的73×4数据库显然是短面板数据库，可以假定其扰动项之间独立且同分布。根据一般程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性，以防止因非平稳的经济时间序列表现出共同的变化趋势而产生的伪回归问题。但同样由于样本数据库是短面板数据，针对73个样本的4年数据，无需做单位根检验和协整分析来判断序列的平稳性。所以，本文直接利用最小二乘法对面板数据进行回归分析。关于回归模型的选择，首先做了Hausman检验，发现结果显著，检测结果支持固定效应模型。但是，由于模型中有些是不随时间变化的关键变量，如学科、科研取向和地区分布等变量，可能是影响科研产出的重要变量，如果使用固定效应模型，则不能检测到这些因素对科研产出的影响。并且，由于当前的样本数据为短面板数据，从统计学的角度来看，采用固定效应模型会损失很大的自由度。而采用随机效应模型，则可以避免自由度的损失。因此，本文最后选择了随机效应模型。利用Stata软件采用广义最小二乘法，将数据代入上述模型进行回归分析。回归分析结果如表3和表4所示，分别揭示了科研经费投入与专利和论文的关系。（1）发明专利申请。表3中的模型是通过逐步加入变量，分析科研投入对专利产出的影响。模型1主要是对经费投入结构与专利产出进行回归，分析结果显示，技术性收入与专利产出在0.01水平上显著相关，政府预算拨款与专利产出在0.05水平上显著相关。模型3是控制了研究机构的规模、区位、研究取向和学科分类等之后，进一步揭示出影响研究机构专利产出的投入要素，政府预算拨款和技术性收入仍旧与专利产出显著正相关。而在其他因素相同的情况下，人员规模和研究机构的科研取向（偏向基础研究的研究机构VO赋值为0）对专利产出具有显著的正向作用，且偏向于应用研究的研究机构要比偏向于基础研究的研究机构平均每年多出87%左右的专利申请数量。同时，各研究机构的学科分布与发明专利申请也显著相关。比较发现，模型1至模型3中的政府竞争性项目经费（lnGRit-2）对专利产出的影响作用都不显著。为验证这一结果，将解释变量lnGRit-2删除后进行回归分析，结果如模型4中显示：R2系数不变且模拟拟合显著，而其他解释变量的显著性和系数没有太大变化，进一步说明了竞争性项目经费对专利产出没有显著影响。（2）论文。表4是论文的投入产出关系分析。从模型显示的分析结果来看，在未加入控制变量时，如模型1所示，研究机构从政府获取的预算拨款与论文产出显著正相关；但在控制了研究机构的规模、区位和研究取向之后，研究机构从政府获取的预算拨款与论文产出相关性为负且不显著，这与预算拨款和专利产出相关性变化显著不同。研究机构人员规模与论文产出显著正相关，这与机构规模同专利产出正相关一样，表明在其他因素不变的情况下，研究机构规模越大，产出的论文和专利就越多。此外，研究机构的价值取向对论文产出的影响比较显著，相关系数为-0.3351034（偏向基础研究的研究机构VO赋值为0），说明偏向于基础研究的机构要比偏向于应用的研究机构，平均每年的论文数量多出33%。同样，在模型1至模型3中，政府竞争性项目经费投入对论文产出的影响也不显著。为进一步验证其作用，将变量lnGRit-2删除，结果显示R2系数和其他解释变量的显著性与模型4相比没有太大变化，说明lnGRit-2对因变量lnPaper的影响作用不大，即竞争性项目经费对论文产出没有明显的影响作用。此外，需要说明的是，在做回归分析时，对各自变量间进行了VIF（方差膨胀因子）检验，结果如表5所示，其VIF值均小于10，表明可以不考虑自变量之间的多重共线性问题。

讨论

政府的竞争性科研项目经费对科研产出的激励作用不显著，来自产业的技术性收入显著激励应用研究基于国内科技项目立项和评审过程中对科研成果的要求，逻辑上讲，政府竞争性科研项目的经费投入与科研产出之间应该存在显著的正相关关系。况且，国内学者在项目层面对科研投入产出的研究成果[14]，也验证了这种正向关系。然而，本文从组织层面对科研投入产出的分析却显示，竞争性科研项目对科研产出，无论是专利还是论文的影响都不显著。从数据本身来看，可能因为国立研究机构以预算拨款形式获得的政府稳定支持的部分显著增长且占比较高，弱化了竞争性科研项目经费投入的作用。但本文的分析结果，也可能恰恰印证了如施、饶二位学者（2010）所说的当前科技项目运行管理中存在的问题[2]。并且，科学界“赢者通吃”的规制在中国文化中更容易被放大：某一领域的知名科学家往往成为众多领域的专家，各类相关项目会蜂拥而至。造成的结果就是研究经费分配不均衡，过度集中在部分科学家手中。而这些科学家及其团队同时应对不同的项目，使用同一论文或专利来应对不同项目的考核是其理性选择。因而，竞争性科研项目经费投入并没有与科研产出表现出显著的正相关关系。来自企业的技术性收入是市场对科研活动内容和质量的认可。尽管因为技术性收入占整个科研活动经费投入的比重仅为5%，对科研产出的影响系数较小，但控制了研究机构属性和其他投入变量后，技术性收入对专利产出的影响显著，可以说明，产业主导的产研合作的资源利用效率较高且侧重于应用研究。非竞争性科研经费对科研产出的影响受到政策环境和科研机构组织行为的影响比较发现，在不控制研究机构属性的情况下，来自政府的预算拨款对论文和专利都具有显著的正向激励作用；然而，在控制了研究机构规模、区位、价值取向和学科之后，非竞争性的政府预算拨款对专利产出的贡献显著，而与论文产出之间呈现出不显著的微弱负相关关系。对于公益性科研机构来说，预算拨款形式的科研事业费投入的目的就是稳定一支科研队伍，同时部分以项目形式支持具有国家战略需求导向的基础研究，其产出应该更多地以论文的形式公开发表。但是结果却表明，科研机构申请专利的动力可能更甚于。造成这一现象的原因在于：一方面政府为促进自主创新、加强产学研合作而出台的各项政策措施有效地激励了科研人员申请专利，忽视了科研机构作为国家创新系统中的一个利益主体，有可能在政策激励下被逐步强化其逐利行为；另一方面，面向国家战略需求是我国绝大部分国立科研机构的定位和使命，政府长期稳定支持研究的很多科研成果可能并不适宜以论文的形式发表，所以，政府预算拨款并未表现出对的显著正向激励。人员规模与论文和专利的显著相关很大程度上折射出我国科研评价的量化导向通过对比分析可以发现，研究所规模是影响论文和专利产出的最主要变量，一半左右的论文变化和三分之一以上的专利变化是来自于人员规模变化的影响。这在很大程度上反映出我国科研评价的量化导向。当前国内科研评价中，论文和专利的多少往往被用来评价科研人员学术贡献的大小，并成为决定其专业技术职称评定的核心要素。所以，当每个科研人员都重视和专利申请时，人员数量多的科研机构，就意味着有更多的论文和专利产出，反之，则较少。科技评价起着指挥棒的作用，过分注重数量的科研评价体系会引导科研人员关注论文和专利的数量、获奖和排名等科研的“副产物”，而不是科研的真正影响。不少科研人员做科研的动机变为获得更多更好的评价“参数”，以便于今后可以申请更多的科研经费[19]。所以，量化的科研评价导向与竞争性科研项目体制相互作用，既不利于科研人员自身能力的提升，也容易造成科研资源的不合理配置，影响国家科学事业的发展。

结论

纵观中国科技体制改革的历程，科研经费分配机制的完善一直是最核心的内容之一。每一次经费分配机制的调整，都是从当时背景出发做出的改进。随着时间的推进，情境的变化，原有的改革内容需要与时俱进。本文以部分国立研究机构为例，通过实证分析发现：近年来竞争性政府科技项目经费并未对论文和专利的产出产生显著的正向激励，而非竞争性的政府预算拨款投入和来自企业的技术性收入对专利产出具有显著正向激励。这一结果带给我们的政策启示是：一方面，政府资助国立科研机构的科研经费应该减少竞争性项目的比例，更多向非竞争性科研经费倾斜。当然，国立科研机构来自于政府的预算拨款投入与专利产出之间的显著正相关性，要求政府在加大非竞争性稳定支持的同时，必须加强对科研机构逐利行为的约束，使其发挥公益性科研机构的职能。另一方面，政府资助的竞争性应用型研究项目应鼓励更多企业的参与，让产业需求引导资源配置的方向并提高资源利用效率。上述两点启示，也为我国科技管理领域提出了两个重要的研究需求：一是加强对科研机构战略管理和组织行为的研究；二是对公私伙伴关系治理机制的研究。受数据收集和模型应用的限制，本研究过程中仍存在着一些不足，比如：样本属性单一且数量较少，不能反映我国科研活动的总体状况，国内大学的科研活动经费来源比重以及科研活动特征与国立科研机构相比均稍有差异，综合不同属性主体的研究将能进一步全面反映当前国内科研经费配置的状况；时间序列数据较少，仅有4期的数据难以使用动态面板数据模型对科研投入和产出之间的关系进行更贴切的分析。未来，可以通过搜集地方科研机构、大学等更多样本数据，尽可能补充搜集更多期的数据，以及加入政策事件等其他变量等来推进研究。

作者：温珂 张敬 宋琦 单位：中国科学院