美國高校技術許可收入的影響因素研究
——基于96所美國高校的面板數據

康旭東，張心陽，楊中楷

（1.大連理工大學 技術研究開發院，遼寧 大連 116024；2.大連理工大學 科學學與科技管理研究所，遼寧 大連 116024）

0 引言

隨著新一輪科技革命的深入推進，中國經濟從要素驅動轉向創新驅動的態勢愈發明顯，全球新一輪的科技競爭愈演愈烈，國際競爭的主戰場已轉向科技的較量。高校是基礎研究的主力軍、原始創新的主戰場、人才培養的主陣地，同時也是科技成果的主要供給側。近年來，我國科研投入力度大幅增強，以專利為代表的技術成果數量飛速增長，但仍存在“大而不優，多而不強”的矛盾和問題。同時，高校科技成果整體轉化率相對較低，與美國高校50%左右的專利轉化率形成巨大反差。

在此背景下，我國學者針對高校科技成果轉化問題展開了一系列研究。郭強等采用定性分析方法將高校科技成果轉化影響因素系統梳理為內部和外部因素，針對科技成果轉化工作中不同主體提出了相應的對策建議；陳東林等以我國高校科技成果轉化現狀為切入點，對影響高校科技成果轉化的相關因素進行定性分析，并對高校在科技成果轉化方面如何取得突破性進展進行了探討。姚思宇等通過訪談與問卷調查的方式，對我國高校科技成果轉化因素進行實證分析，發現科技成果中的資金投入、科技中介機構的轉化服務能力等因素對高校科技成果轉化有顯著影響。楊登才等搜集我國28省（自治區、直轄市）科技成果轉化面板數據，利用數據包絡分析法和回歸分析法對我國高校科技成果轉化效率和影響因素進行測度與分析，發現我國科技成果轉化率整體不高、各地區間差異較大，高校教師的價值追求、科技成果成熟度以及社會協作氛圍是影響高校科技成果轉化的重要因素。

除教育部認定的40余個科技成果轉化和技術轉移基地外，我國絕大多數高校仍未建立專門的技術轉移辦公室。相比之下，國外高校的技術成果轉化工作探索較早，從1980年開始美國聯邦政府便積極推進科技成果的轉化與應用，陸續出臺一系列以《拜杜法案》為代表的法規政策。至20世紀末，絕大部分美國高校建立起專門的技術轉移部門或辦公室，高校科技成果轉化工作卓有成效。Sampat BN和Mowery DC等通過定性和定量方法證明了《拜杜法案》的提出對高校專利申請和技術許可產生的影響。Mathew M等基于北美大學技術經理人協會（Association of University Technology Managers，AUTM）的面板數據，在測度美國高校技術許可效率基礎上探究了高校設立醫學院與否對技術許可活動的影響。Saul和Mark收集了102所美國高校技術處轉移辦公室（Technology Transfer Office，TTO）網站上提取的技術許可收入分配信息，發現高校間的分配比例存在巨大差異，通過回歸分析發現，提高對發明人的直接現金獎勵會提高技術許可收入。Di Gregorio等使用AUTM、問卷調查結果數據構建了包含高校政策、商業取向、學術成就等方面的影響因素模型，測度各因素對美國116所高校五年間設立初創企業的影響。O'Shea R P等從美國高校機構資源、人力資源、金融資源和商業資源四個角度，運用計量經濟學方法總結出資金和金融資源是影響高校技術轉移和創業活動的重要因素。

綜合上述文獻可以看出，一方面國內學者囿于數據獲取困難，對高校科技成果轉化影響因素方面的研究多為定性分析，少數定量分析也因地區差異性難以得出普適、客觀的規律。另一方面，根據美國法律規定，未經聯邦允許高校禁止轉讓受政府資助的技術成果，故美國高校技術成果轉化以技術許可方式為主。國外學者從高校特征、技術轉移辦公室特征、法律效力等多方面影響高校科技成果轉化的研究中，與美國高校技術許可影響因素相關的研究或數據年份較早、時間跨度較小，或用數據均值來表征被解釋變量存在一定局限性。基于此，本研究選取大樣本、長面板數據對美國高校技術許可收入的影響因素展開分析。之所以選擇許可收入而不是許可數量有兩方面原因，一是技術許可活動一般涉及包括核心專利、外圍專利等多項成果，許可數量不好清晰界定。許可收入作為高校與被許可企業談判、博弈的結果，更能側面反映技術質量高低和高校成果轉化工作的成功與否。二是按照《知識產權強國建設綱要（2021—2035年）》，科技部將在未來加大高質量專利轉化應用績效評價權重，把技術交易合同額作為主要的評價指標，在這樣的政策導向下，從技術成果收入角度研究其趨勢及影響因素具有相當大的合理性和必要性。

盡管美國高校科技成果轉化和校企合作模式等現實情況與我國不盡相同，但其成功經驗仍值得借鑒。本研究選取2005—2018年96所設立了技術轉移辦公室的高校的技術許可情況作為原始數據，對美國高校技術許可的總體態勢和影響因素進行分析，以期為我國高校技術成果轉化工作提供實踐啟示。

1 美國高校技術許可概況

19世紀是美國創辦高校和研究所的鼎盛時期，二戰結束時美國已形成較為完備的高等教育系統。迫于國際競爭壓力和聯邦資助科技成果轉化率低的困境，從1980年開始，聯邦政府頒布了《史蒂文森-懷德勒技術創新法》 《拜杜法案》等一系列法律法規積極推進科技成果的轉化與應用，除威斯康星大學、麻省理工學院、明尼蘇達大學等少數高校早在二戰時期便率先建立了技術轉移辦公室TTO外，絕大多數高校是在上述法規頒布后才建立專門的TTO。圖1為96所樣本高校創辦及設立TTO的時間序列圖，本節數據均來源于北美大學技術經理人協會所建立的技術轉移統計數據庫。

圖1 美國96所樣本高校創辦及TTO設立時間序列

圖2為96所樣本高校2005—2018年技術許可平均數量統計。其中，期權代表技術被許可方有償與高校簽訂的合同，合同履行期間被許可方有3至6個月時間考慮是否正式購買標的技術的使用權，相對應的高校不得在此期間與其他機構簽訂許可協議。2010年開始美國高校技術許可呈現出穩步增長的態勢，2018年平均每所高校執行的許可及期權數為77個，在2017年期權數沒有大幅增加的情況下仍比上年增加了22%，可見近幾年美國高校技術許可活動正處于快速增長的趨勢。

圖2 2005—2018年美國96所美國高校技術許可／期權數

技術許可類型方面，如圖3（a）所示，美國高校獨占許可的占比正在逐步減小；從技術被許可方類型來看，如圖3（b）所示，由于受到《拜杜法案》中“聯邦資助機構應優先將專利授予小企業使用”等鼓勵政策的影響，小企業一直以來都是美國高校技術許可的最大受讓方，數量占到總許可數的半數以上；同時，高校許可給初創公司的技術數量呈現出緩慢穩步提升的態勢。

圖3 2005—2018年96所美國高校技術許可類型（a）及被許可方類型（b）

2 美國高校技術許可收入的影響因素測度

2.1 影響因素指標選取

基于文獻研究和專家意見，從研發投入、科研能力、轉化投入和商業化意向四個方面，構建圖4所示美國高校技術許可收入影響因素體系進行實證分析。

圖4 美國高校技術許可收入影響因素指標體系

（1）研發投入。研發投入是技術成果產出的必要條件，研發投入充足與否直接影響著成果的質量與數量，同時也是技術許可的前提條件之一。本研究將研發投入分為經費投入和人力投入兩方面因素，將總研究經費和來源于聯邦政府的研究經費作為研發經費投入的代理變量，將獲得教師獎數量和獲得博士學位及任命的博士后人數作為研發人力投入的代理變量。其中，教師獎數量主要統計了美國著名研究者成就獎，如Cottrell學者獎、Searle學者計劃獎、美國國家科學獎章和國家技術獎章等24項獎項。

（2）科研能力。對科研能力的衡量，從科研成果角度可以用高質量論文和技術數量作為標準，從人才角度可以用高校聘請的受國家認可的領軍型科研人才這一指標衡量。美國大部分高校擁有較成熟的技術轉化流程，發明人向高校TTO披露一項技術后通常會經過一套嚴格的評估，通過市場調研和審查判斷是否有必要申請專利。雖然最終絕大多數以專利形式呈現技術成果，但也并非所有技術都以專利許可形式進行轉化，合作伙伴關系的校企也可以通過技術服務合同、技術援助、合作研發協議等方式實現技術許可，故此處選取高校技術披露數作為技術成果數量的代理變量；選取世界公認的Web of Science核心合集中各高校歷年發表的SCI及SSCI論文數作為高質量論文的代理變量；最后，選取各高校教職工中的國家科學院院士、國家工程院院士和國家醫學科學院院士（以下簡稱美國三院院士）的總人數作為科研能力人才維度的代理變量。

（3）轉化投入。以往對高校技術成果轉化的影響因素研究中，轉化投入是學者眼中必不可少的自變量。按經驗判斷，轉化投入越多、TTO經驗越豐富，技術許可越活躍，正如部分美國學者研究結果顯示TTO工作人數會促進高校技術轉移。但也有美國學者通過實證分析得出TTO經驗與高校創辦企業數量呈負相關關系。此處選取美國高校TTO設立時長、TTO全時許可工作當量、聯邦政府對許可所需法律費用報銷比例作為轉化投入的代理變量。

（4）商業化意向。高校與企業達成的技術許可毫無疑問是一項市場性的商業活動。高校的研究是否更傾向與企業合作研發、成果轉化意愿等方方面面都會影響技術許可工作的成效。另一方面，創辦企業也是除了技術許可和服務外高校參與市場經濟活動的重要機制，能夠在一定程度上反映高校對技術轉化活動的意向。囿于數據獲取困難，選取來源于產業界的研究經費和成立的初創公司數量作為高校商業化意向的代理變量。

2.2 數據來源與面板數據模型設定

北美大學技術經理人協會AUTM所建立的技術轉移統計數據庫（Statistics Access for Tech Transfer，STATT）是目前獲取美國高校技術許可數據最全面和權威的來源。AUTM是一個非盈利性質的技術轉移組織，每年會對美國和加拿大的非盈利研究機構技術轉移情況進行調查，形成的數據庫已成為美國聯邦政府評價科技成果體系的重要數據來源之一。

本研究中美國高校技術許可信息、技術披露數、技術轉移辦公室信息、商業化意向指標均來源于STATT數據庫。技術許可收入影響因素指標中，研究經費數據來源于美國國家科學基金會聯邦科學與工程統計中心的學術研發支出調查；教師獎數據來源于美國大學績效評估中心的美國研究型大學數據庫；博士及博士后人數數據來源于聯邦科學與工程統計中心的教育綜合數據系統；高質量論文數來源于Web of Science核心合集；美國本土三院院士人數來源于美國科學院、工程院、醫學科學院網站。考慮到數據完整性和代表性，選取STATT數據庫中2005—2018年間，美國96所已設立了TTO的高等院校（2021年US News排名均為美國前200名）的技術許可信息作為原始數據。

搜集并整理2005—2018年各變量數據，運用線性插值法補齊缺失數據（缺失數據占總數據量的1%以下），為消除時滯問題，增加信息使用率、模型的自由度和估計的有效性，選取面板數據模型進行影響因素回歸分析。由于數據域值差距太大且均為正數，為縮小數據絕對值、減少異方差性和非正態性，對上節中提到的非百分比數據進行對數化處理。將高校技術許可收入作為被解釋變量，其余變量作為解釋變量，構建如下計量模型：

其中，表示高校（∈［1，96］），表示時間（∈［2005，2018］），表示截距，表示誤差項。

2.3 實證分析

對總樣本數據標準化后進行模型檢驗，通過F模型、BP檢驗和Hausman檢驗，表1結果顯示總樣本數據使用固定效應FE模型最優。

表1 總樣本的面板模型數據檢驗

使用固定效應模型對總樣本進行面板數據回歸，回歸結果見表2。根據回歸結果，按照影響程度排序，發明披露數、美國三院院士人數、總研究經費、轉化中法律費用報銷比例、TTO全時許可工作當量依次對許可收入產生了由大到小的顯著正向影響；SCI和SSCI論文數量、TTO設立時長、成立的初創公司數量依次對許可收入產生了由大到小的顯著負向影響。

表2 回歸結果

（1）研發投入中財力因素正向影響技術許可收入，人力因素并非技術許可收入的顯著影響因素。在研發投入的四個因素中，總研究經費對許可收入有著程度適中的正向影響，來源于聯邦政府的研究經費對技術許可收入呈現出不顯著的負向影響。這是由聯邦政府資助基礎性、前沿性研究的性質所決定的，另一方面，聯邦政府資助產出的部分技術將被作為國家戰略性資源，政府對其知識產權有著嚴格的監控，流向市場并不是這類技術的主要去向。

獲得教師獎的數量在各高校間無明顯分布規律，各個高校博士和博士后數量差距也不明顯，導致研發投入的人力因素對技術許可收入影響并不顯著。

（2）科研能力中高校擁有院士人數與技術許可收入呈正相關，高質量論文數負向影響技術許可收入。科研能力因素中發明披露數對許可收入顯現出程度最大的正向影響，這主要是因其作為技術許可數量的基數而引發的，屬于規模效應。相比之下，美國三院院士人數的指標表征意義更加明顯。美國本土三院院士一般擁有的科研團隊較大、高質量成果產出較多，能夠形成一種“品牌效應”，為企業創造高附加值，因而可以獲得更高的技術許可收入。SCI和SSCI論文數是對技術許可收入呈現負向影響程度最大的因素。究其原因，是因為技術許可方往往是那些工科為主的高校，此類高校并不像文科或者綜合類高校那樣以論文作為科技成果的產出形式。

（3）轉化投入正向影響技術許可收入，報銷轉化法律費用利于激發技術轉化活力。TTO設立時長與許可收入呈負相關影響關系，有學者認為這種現象是由TTO制度的墮化造成的。事實上，對照96個樣本可知許可收入較高的高校排名中不乏TTO創辦時間久遠的高校，本研究認為所謂TTO制度墮化的現象可能存在于20世紀80年代創辦TTO熱潮前的部分高校，而那些創辦時間更加久遠的老牌著名高校TTO的經驗對許可活動仍能發揮積極作用；TTO全時許可工作當量對技術許可收入有正向作用，體現出聘請更多的技術許可職員能夠提高技術許可的能力，同時也反映出高校對技術轉化工作的重視。

由于技術許可過程中要歷經校企多輪談判，涉及合同起草、登記、維護等多種費用（僅2017年一年，加州大學就支付了近5 600萬美元的法律費用），部分高校的技術許可收入甚至低于當年已支付的法律費用。對此現象，AUTM曾在報告中指出，高校尤其是主要受聯邦政府資助的公立高校的科技成果轉化應更看重社會效益，而并非如企業間合作的經濟效益。因此聯邦政府對轉化所需法律費用的報銷作為重要的資金支持，能夠極大促進高校TTO技術許可活動，成為重要的正向影響因素。

（4）商業化意向對許可收入呈負向影響，但并非代表其對技術轉化不利。來源于產業界的研究經費和成立的初創公司數量兩個因素，其系數都為負值，但并不能抹殺其對高校技術轉化的正向作用，需辯證看待。與企業建立良好合作伙伴的高校會接受更多來自產業界的研究經費，并采取簽署合作研發或技術服務協議等形式進行技術轉化。同樣地，若高校傾向于成立初創公司，必然會導致技術基數中許可給企業的數量減小，從而形成對許可收入的負向影響。

2.4 穩健性檢驗

分類樣本回歸法是目前較常用的穩健性檢驗方法之一。將96所樣本高校根據辦學性質分為67所公立高校和29所私立高校，再根據綜合實力依據2021年USNews美國大學綜合排名分為56所排名1～80的高校和40所排名81～200的高校。對以上四組分類樣本重復進行數據檢驗和回歸得到結果如表2（2） ～（5）。回歸結果顯示各因素對高校技術許可收入的影響方向與先前的總樣本回歸結果一致，有效驗證了本研究的穩健性。

使用分類樣本回歸法在檢驗實證結果穩健性的同時，還能有效觀測到不同分類下樣本對被解釋變量的敏感性差異。從辦學性質角度看，私立高校TTO中的許可工作當量對其許可收入有著較敏感的正向影響，而公立高校的許可收入則更依賴于轉化中法律費用的報銷比例。私立高校SCI和SSCI論文數量和許可收入的負向關系比公立高校程度更大，說明私立高校學科差異對成果類型影響更加顯著。從高校綜合實力角度看，綜合實力較強的高校（1～80名）TTO全時許可工作當量相比排名81～200的高校對許可收入有著程度更大的積極影響。對排名81～200的高校來說，美國三院院士數量增加會更顯著帶動許可收入的增長。

3 啟示與建議

影響美國高校技術許可收入的因素眾多，總的來看，一方面是美國高校技術轉化機制在起作用，另一方面是美國高校在研發投入和科研能力上實力使然，這啟示我們：

首先，應進一步強化科技成果質量導向，以質量促轉化。前文分析結果顯示，科研能力和科研投入的財力因素是影響技術轉移收入的重要因素。究其實，此類因素所帶來的高質量科技成果產出才是轉化成功的關鍵原因。可以認為，技術本身的質量是其高轉化價值的根基。為推動高質量成果的產出、營造良好的創新生態，科技規劃部門應進一步加強科技成果質量導向的政策引導，以實現經濟效益和社會效益最大化；高校應以質量作為科技成果產出的考核重點，加大科研人員績效評價中高質量專利轉化的指標權重，激發科研人員創新與技術轉化的活力。

其次，應優化對高校科技成果轉化階段的補貼和獎勵方案，搭建高校技術經理人培養體系。無論是從數據分析還是現實情況來看，轉化投入因素都極大地促進技術許可收入的提高，高校技術許可辦公室也在技術轉化工作中扮演著越來越積極的角色。建議加大對高校技術轉化階段補貼和獎勵，優化轉化階段收益分配比例；搭建技術經理人培養體系，提高高校技術轉移專業服務能力，為專業人才賦能。

最后，在科技成果評價中加強對知識產權的保護和運用的考察。前文數據分析結果中，高質量論文數與許可收入鮮明的負向影響為我們敲響了警鐘。此前國務院高度重視并發布了相關政策，要求淡化論文收錄率等數量指標，著力扭轉“SCI至上”的局面。建議在尊重學科特點的前提下，鼓勵學者對其研究成果既通過論文的形式傳播發表，也注重以專利的形式保護運用，獲取高質量的自主知識產權。可以認為，在破“唯論文”的背景下，立知識產權保護和運用評價是符合“四個面向”的合理考量。