政府屬科研機構科技成果轉化影響因素研究
——以廣州為例

陳 黎，玄兆輝

(1.廣州市科學技術發展研究中心，廣東 廣州 510000；2.中國科學技術發展戰略研究院，北京 100038)

0 引言

推動科技成果轉化是將科學技術轉化為現實生產力的重要途徑[1]。2022年正式實施的 《中華人民共和國科學技術進步法》在應用研究與成果轉化章節新增了7條與成果轉化直接相關的內容，顯示了國家對科技成果轉化的高度重視。科研機構作為科技創新三大主體之一，是國家科技創新體系中的重要科技力量，推進科研機構科技成果轉化，對國家經濟社會高質量發展具有舉足輕重的作用。

國家知識產權局發布的 《2020年中國專利調查報告》顯示，2020年科研院所有效發明專利產業化率僅為11.3%。可見，研究科研機構科技成果轉化的影響因素十分必要。已有文獻針對科技成果轉化的影響因素研究較多聚焦在高校方面，研究發現，高校科技成果轉化主要影響因素包括經濟發展環境和企業需求[2]，政策協同度、成果與市場對接度[3]，研究質量和成果轉化人才資源、認知及文化觀念[4]，科技成果中試的資金投入、科技成果知識產權歸屬、高校教師評價機制和科技中介機構的轉化服務能力[5]，以及科技人員激勵力度[6]。歸納而言，已有文獻認為科技成果轉化的影響因素主要有制度制定、利益相關者、轉化資源和能力、知識結構、利潤提成等獎勵以及認知觀念等方面[4]。

當前，針對科研機構科技成果轉化的研究主要以案例研究為主。俞榮建等[7]以寧波材料所為案例研究，提出良好體制機制建設、立體合作網絡、構建產學研用多方利益共同體等是國立科研院所實施科技成果轉化的重要路徑。張樹滿等[8-9]以西安光機所為案例研究，提出以協同科技創業、孵化科技企業的模式促使國立科研機構科技成果有效轉化；以西北有色院為案例研究，提出轉制科研院所內部科研、中試、產業的一體化及集群化、縱向協同及股權激勵措施是加速其科技成果轉化的關鍵要素。何麗敏等[10]以寧波材料所為案例研究，認為采用與科技成果技術成熟度相匹配的科技成果轉化模式能促進科技成果成功轉化。龔敏等[11]以陜西工業技術研究院為案例研究，構建了科技成果轉化收益分配多階段模型，以提高科技成果轉化激勵有效性。楊青等[12]對美國國立科研機構進行了研究，提出完善科技成果轉化法律規范，明確收益分配模式、下放自主收益分配權、監督剩余收益用途等促進科技成果轉化建議。黃燦等[13]從改進評價體系、提升專利質量、培育專業人才等方面提出促進科技成果轉化制度改革建議。楊斌等[14]通過分析中科院硬科技成果轉化成功經驗，提出促進國立科研機構研發轉化一體化、建立以影響力為導向的評價機制等促進科技成果轉化的措施。

在實證研究方面，楊銳等[15]從科研人員的視角，針對高校、科研機構及企業分析認為，成果轉化政策落實細化、成果轉化風險免責、成果轉化定價市場化、成果轉化崗位設立對促進科技成果轉化具有正向影響，成果轉化收益對科技成果轉化的影響不顯著。郭穎等[16-17]以中國科學院為例，實證研究得出加強與企業合作可顯著正向促進中科院的科技成果轉化績效。張俊艷等[18]通過實證研究，認為 “三權”下放改革試點政策的實施提高了科研院所專利技術轉移績效，提出建立專業化的成果轉化和技術轉移辦公室、健全職務科技成果轉化收益分配機制等建議。為了進一步豐富科研機構科技成果轉化相關實證研究，本文在已有文獻歸納梳理的基礎上，基于科技成果供給側視角，以廣州164家政府屬科研機構為樣本，采用2021年度科研機構科技活動年報統計調查數據，對政府屬科研機構的科技成果轉化影響因素進行實證研究，找出關鍵影響因素，為切實促進政府屬科研機構科技成果轉化提出對策建議。

1 文獻回顧與研究假設提出

1.1 科技成果轉化實施細則制定

政策及實施細則的制定對科技成果轉化具有重要的引導作用，科技成果能否順利轉化與政策環境的支持息息相關[19]。何禎等[20]通過實證分析，認為政策環境對科技成果轉化的整體影響最大。許可[21]認為，導致科技成果轉化緩慢的重要因素之一便是科技成果轉化中制度的滯后。楊銳等[15]研究證實，成果轉化政策的落實細化對促進科技成果轉化具有正向影響。科研機構在國家及地方制定的科技成果轉化政策基礎上，制定完善單位內部的科技成果轉化管理制度及實施細則，是科研人員實施科技成果轉化的重要支持和制度保障。由此，本文提出假設H1:政府屬科研機構內部制定科技成果轉化實施細則對科技成果轉化呈正向影響。

1.2 科技成果轉化專業機構及專職人員數

成果轉化獨立部門及專職人員在科技成果轉化過程中具有不可或缺的作用。Lee 等[22]研究發現，大學技術轉移辦公室資源實力與大學的專利轉讓有正相關關系。劉洋等[23]認為，專業化科技成果轉化機構和管理隊伍欠缺，技術轉移轉化成員由相關部門人員兼任較多，無專職人員負責相關工作是高校科技成果轉化存在的主要問題之一。金雪婷等[24]認為，專業從事成果轉化工作人員的數量多少和綜合素質高低是決定成果轉化效率高低的關鍵因素之一。楊銳等[15]通過實證研究發現，成果轉化崗位設立對促進科技成果轉化具有正向影響。張艷等[25]研究發現，專業崗位對于學校科研人員積極參與科技成果轉化工作有很大的激勵作用。考慮到科技成果轉化專設機構的順利運轉離不開專業人員，兩者可能密切相關，本文在綜合考慮變量個數后，將科技成果轉化內設機構及專職人員數合成一個變量，提出假設H2:科技成果轉化內設機構及專職人員數對政府屬科研機構科技成果轉化呈正向影響。

1.3 與企業開展科研合作

加強與企業科研合作，搭建產學研協作的成果轉化機制和組織模式，發揮各方人才、技術、市場及信息等優勢，是推進科研機構和高校科研成果轉化的關鍵因素。已有文獻研究認為，企業與高校的關系被認為是影響高校科研成果轉化的關鍵因素，產學研合作能有效促進高校克服自身組織結構性缺陷，跨越 “死亡之谷”與 “達爾文之海”兩種障礙，有利于加強高校和企業溝通，使高校科技創新活動與企業平臺相結合，為實現高校科研成果轉化建立基本條件[26]。產學研合作有利于高校科研成果轉化，對科技成果轉化績效存在顯著的正向影響[27-28]。德國弗勞恩霍夫應用研究院和日本科學技術振興機構技術轉移的最大特點是合同科研，日本科學技術振興機構通過 “委托開發”和 “開發斡旋”兩種形式，實現了技術從擁有者到使用者之間的轉移[29]。科研院所的科研項目缺乏科技成果應用方的參與，特別是在項目立項階段很少有應用方的直接參與，使得研究項目不能緊密對接市場需求，導致成果的市場適用性和競爭力與企業相比較弱[30]。因此，本文提出假設H3:與企業開展科研合作對政府屬科研機構科技成果轉化呈正向影響。

1.4 鼓勵科研人員兼職創新或離崗創業

支持科技人員到企業兼職或離崗創新創業，保留其編制和人事關系，明確其權利與義務，有利于促進科技人員合理流動，加強科技創新、加快技術轉移和科技成果轉化。2017 年人力資源社會保障部印發的 《關于支持和鼓勵事業單位專業技術人員創新創業的指導意見》(人社部規〔2017〕4號)提出，支持和鼓勵事業單位專業技術人員兼職創新或者在職創辦企業、離崗創新創業。張國會[31]認為，新時期北京科技成果轉化過程中存在的主要問題包括院所高校等單位對人員創業態度不明朗。蔣興華等[32]基于政策分析視角指出，當前科技成果轉化存在的問題包括廣大科研人員對科技入股創辦企業、到企業兼職心存顧慮。王紅等[33]以陜西省為例在分析科研院所科技成果轉化問題后提出，應鼓勵科技人員到企業兼職從事科技成果轉化活動，或完善離崗創業的人才流動機制以促進科技成果轉化。陳何[34]在分析福建省屬公益類科研院所科技成果轉化現狀后提出，應鼓勵支持科研人員在職或離崗創業，建立完善單位內部科研人員和從事技術轉移工作人員的考核評價體系和機制。陳春林等[35]研究認為，科研人員 “雙創”試點政策實施對科研機構科技成果轉移轉化促進作用不明顯。因此，本文提出假設H4:鼓勵科研人員兼職創新或離崗創業對政府屬科研機構科技成果轉化呈正向影響。

1.5 科研產出能力

科研產出質量是影響科技成果轉化的重要因素。專利是科技產出的重要成果，高質量專利通過降低模糊前端階段的市場與技術的不確定性，有助于專利轉化[36]。鄧潔等[37]通過對 “雙一流”高校發明專利數據進行分析，發現專利質量對高校專利轉化的總影響效應為正值。崔曉峰[38]通過實證分析認為，科技成果產出能力對高校科技成果轉化具有正向影響。基礎研究是科技成果轉移轉化鏈條的重要一環，德國弗勞恩霍夫研究院和日本科學技術振興機構均建立了從基礎研究、技術研發、工程化研究、產業孵化到技術推廣完成的科技成果轉移轉化鏈條[30]。基礎研究是高質量科研成果產出的重要保障，目前主要國家的基礎研究經費占研發經費比重普遍處于15%～30%之間[39]。張龍鵬等[40]基于最優研發結構視角，通過實證研究發現，基礎研究發展與技術創新之間呈倒U形關系，表現為隨著研發經費中基礎研究占比提升，累計受理專利中發明專利占比呈先上升后下降趨勢。基于此，本文對樣本中政府屬科研機構的基礎研究經費占比與其科技成果轉化情況進行簡單繪圖 (見圖1)。圖1顯示，研發經費中基礎研究占比在1%～20%之間時，有科技成果轉化的科研機構數遠大于無科技成果轉化的科研機構數；當研發經費中基礎研究占比大于20%時，整體趨勢相反。由此，本文提出假設H5:有效發明專利擁有量對政府屬科研機構科技成果轉化呈正向影響；H6:科研項目經費中基礎研究占比在1%～20%之間對科技成果轉化呈顯著正向影響，但基礎研究占比超過20%對科技成果轉化呈顯著負向影響。

圖1 廣州市科研機構基礎研究投入強度與實施科技成果轉化情況交互圖

2 研究設計

2.1 模型設定

針對上文提出的假設，為了分析政府屬科研機構的科技成果轉化影響因素，本文構建如下面板回歸模型：yit=βx′it+aw′it+ui+εit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T。其中，yit表示政府屬科研機構科技成果轉化收入；x′it表示各解釋變量，分別為科技成果轉化實施細則制定、科技成果轉化專業機構及專職人員數、與企業開展科研合作、鼓勵科研人員兼職創新或離崗創業、有效發明專利擁有量及科研項目經費中基礎研究占比六個變量；w′it表示控制變量，分別為科研機構成立年限、法人性質、從業人員、資產規模四個變量；β為回歸系數，ui為個體效應，εit為隨機誤差項，i為科研機構數量，t為數據年份。

2.2 數據來源

本研究的數據來源于科學技術部組織實施的2019—2021年度科學研究與技術服務非企業單位科技活動年報統計調查數據，該統計調查作為我國科研機構法定年度統計，自1998年開始實施調查至今，調查內容涵蓋機構概況、人員、經費、科技課題項目、科技成果轉化等多類科技活動指標，統計指標設計具有一定的科學性和系統性，統計數據具有連續性和可靠性。廣州市作為改革開放的主陣地，科技成果轉化較為活躍，政府屬科研機構數量較多，且在推動廣州科技創新及科技成果轉化過程中發揮著重要作用，數據具有一定代表性。由此，本研究選取廣州市164家政府屬科研機構作為樣本數據，3年共計492個樣本。

2.3 變量測量

科研機構的科技成果轉化收入總額為本文的被解釋變量，變量類型屬于連續變量。核心解釋變量有六個，其中是否制定有科技成果轉化實施細則、是否與企業有科研合作為定類變量；研發經費中基礎研究占比經處理后為定序變量；有效發明專利擁有量、科技成果轉化專業機構及專職人員數、鼓勵科研人員兼職創新或離崗創業為連續變量。同時，本文對資產規模等可能影響到政府屬科研機構科技成果轉移和轉化的因素進行控制。被解釋變量與解釋變量的定義見表1。

表1 被解釋變量與解釋變量定義

2.4 描述性統計

從描述性統計結果可以看出 (見表2)，科技成果轉化收入最大值為48879.9，最小值為0；57.7%的樣本制定有科技成果轉化實施細則；51.9%的樣本設立了科技成果轉化專業機構，科技成果轉化和擴散專職人員數的最小值為0、最大值為20；有51.2%的樣本與企業開展科研合作；有27.6%的樣本保留科研人員編制和人事關系，保留科研人員在本單位的編制和人事關系年限的最小值為0、最大值為6，有27%的樣本明確了兼職創新或離崗創業科研人員權利和義務；有效發明專利擁有量的最小值為0、最大值為842；51.8%的樣本當年無基礎研究項目經費，30.1%的樣本當年科研項目經費中基礎研究的占比為1%～20%、18.1%的樣本基礎研究占比超過20%。

當地冬儲還未開始，一是因為當地小麥播種季節推遲；二是因為按照慣例，當地冬儲開展比較晚；三是因為當前的市場已經飽和，基層市場低迷；四是當前賒銷嚴重，目前回款份額不大，沒有足夠的資金進行冬儲。韓海霞表示，因為當地花生用肥要等到明年3月份，而且小麥追肥的量也不大，所以經銷商現在不著急冬儲。即使價格穩定下來，甚至有所下滑，仍舊不計劃冬儲。

表2 各變量的描述性統計結果

通過對科技成果轉化收入、科研機構成立年限、年均從業人員數、機構資產、有效發明專利擁有量等連續自變量繪制分組箱圖發現，科技成果轉化收入、年均從業人員數、機構資產、有效發明專利擁有量存在較多的離群值和極端值，本文對以上變量進行自然對數變換，以減弱離群值的影響。

3 實證結果與分析

3.1 關聯性分析

從表3可見，運用Pearson相關性檢驗發現，各解釋變量與科技成果轉化收入總額之間顯著相關。在解釋變量中：X2.1和X2.2的相關系數為0.570，X4.1和X4.2、X4.3之間相關系數大于0.9。考慮變量的個數控制，本文運用主成分因子分析將以上兩大類指標進行信息濃縮，分別提供1個公因子，結果顯示以上因子分析均通過KMO和巴特利特球體檢驗值，提取公因子有效。由此，本文將以上兩個公因子分別命名為科技成果轉化專業機構及專職人員數綜合得分 (X2)和鼓勵科研人員兼職創新或離崗創業 (X4)，并作為解釋變量進行面板數據分析。

表3 變量相關性分析

3.2 假設檢驗

在回歸之前，各變量通過了單位根檢驗和協整檢驗，面板數據具有平穩性。運用 Stata 15.1軟件，采用迭代廣義最小二乘法回歸模型進行分析，模型LNY1-1為核心解釋變量基準回歸，模型LNY1-2增加了控制變量。考慮到科研機構的科技成果轉化持續時間較長，可能存在時間滯后效應，本文在模型LNY1-3中納入滯后一階的變量Y進行控制。同時，考慮到機構類型不同可能導致機構組織宗旨、科技成果轉化意愿等存在差異性，結合本研究中90%以上政府屬科研機構類型為公益一類事業單位和公益二類事業單位，模型LNY1-4以公益一類事業單位為樣本，模型LNY1-5以公益二類事業單位為樣本，得到的回歸結果見表4。

表4 回歸分析結果

在模型LNY1-1和模型LNY1-2中，在P=0.05的顯著度水平，“制定科技成果轉化實施細則”“內設科技成果轉化專業機構及專職人員數”“與企業開展科研合作”“有效發明專利擁有量”“科研項目經費中基礎研究占比為1%～20%”這五個因素對政府屬科研機構科技成果轉化收入有顯著正向促進作用。在模型LNY1-3中，滯后一階的因變量對因變量有顯著正向影響，說明科研機構科技成果轉化收入確實存在顯著時間滯后效應。在考慮因變量的滯后效應后，上述有顯著影響的五個因素中，部分因素的影響系數變小，但五個因素仍對因變量有顯著正向影響。

在模型LNY1-3中，控制因變量的滯后效應后，在制度完善方面，與未制定科技成果轉化實施細則的科研機構相比，制定實施細則的科研機構其科技成果轉化收入較前者增加0.635%，假設H1在P=0.05的顯著度水平得到驗證。在資源方面，科技成果轉化專業機構及專職人員數綜合因子得分每增加1分，政府屬科研機構科技成果轉化收入平均增加0.294%，假設H2在P=0.05的顯著度水平得到驗證。在科技成果轉化渠道方面，與企業有科研合作的科研機構其科技成果轉化收入較未開展院企科研合作的科研機構顯著增加0.637%，假設H3在P=0.05的顯著度水平得到驗證。在鼓勵科研人員流動兼職創新或離崗創業方面，保留科研人員在本單位的編制和人事關系的年限對科技成果轉化無顯著影響，假設H4被否證。在科研產出能力方面，有效發明專利擁有量每增加1%，科研機構的科技成果轉化收入增加0.186%，假設H5在P=0.05的顯著度水平得到驗證。與無基礎研究經費或基礎研究占比大于20%的科研機構相比，基礎研究經費比重為1%～20%的科研機構其科技成果轉化收入高出0.648%，假設H6在P=0.05的顯著度水平得到驗證。

在模型LNY1-4中，以公益一類事業單位為樣本，制定科技成果轉化實施細則、科技成果轉化專業機構及專職人員數、與企業開展科研合作、有效發明專利擁有量以及基礎研究經費比重為1%～20%這五個解釋變量均對其科技成果轉化有顯著正向促進作用。在模型LNY1-5中，以公益二類事業單位為樣本，制定科技成果轉化實施細則、科技成果轉化專業機構及專職人員數、有效發明專利擁有量這三個變量對其科技成果轉化有顯著正向促進作用，但與企業開展科研合作、基礎研究經費比重為1%～20%這兩個變量對科技成果轉化無顯著影響。

3.3 穩健性檢驗

表5 穩健性檢驗結果

4 研究結論與局限

4.1 結論與建議

本文從科技成果供給側視角，基于系統推進科技成果轉化理念，認為科技產出質量、制度建設、實設機構、實配人員及轉化的渠道等將影響科技成果轉化行為。在探討了科技成果轉化的影響因素后，本文結合已往實證研究成果，對上述分析結果做以下討論。

(1)科技成果轉化實施細則的制定對科技成果轉化有正向促進作用，這一結論與楊銳等[15]2018年的研究一致。當前，國家及地方正進一步深化職務科技成果所有權和長期使用權改革，創新職務科技成果資產管理方式，推進職務科技成果單列管理，加快推進職務科技成果轉化和產業化。政府屬科研機構作為職務科技成果產出的重要主體，應積極推進納入該項改革試點范圍之內，以促進其內部科技成果轉化實施細則持續創新完善，為科技成果轉化提供制度保障。2021年度，本研究中38%的樣本尚未制定科技成果轉化實施細則。在尚未制定科技成果轉化實施細則的科研機構中，有40.8%的樣本擁有有效發明專利，且23.9%的樣本擁有有效發明專利量大于10件。建議政府精準施策，加大力度鼓勵科研機構尤其是有效發明專利擁有量較多的科研機構盡快建立和完善單位內部科技成果轉化實施細則，以有效促進其科技成果轉化。

(2)科技成果轉化機構及專職人員配置對科技成果轉化有重要意義，這一結論印證了以往文獻中的定性判斷[23，25]。本研究中，2021年度，有56.15%的研究機構內設了科技成果轉化機構，且配置了科技成果轉化和擴散專職人員，專職人員配置數均值為9人，大多數科研機構在科技成果轉化中均意識到專業機構和專職人員的重要性。近年來，廣州市科技部門支持廣東省科學院等在穗科研機構開展科技成果轉化試點及科技成果轉化示范機構建設，每家給予100萬～200萬元的補助或建設經費，形成可復制、可推廣的經驗和做法，有效提升了科研機構的科技成果轉化能力。以廣東省某農業類科研機構為例，2020年該科研機構成為廣州科技成果轉移轉化試點機構后，其科技成果轉化收入持續提升。2020年該機構科技成果轉化收入較2019年同比增長10.33%，2021年較2020年同比增長24.79%。同時，人才是第一資源，科技成果轉化政策的執行和落實關鍵在于人才，加強科技成果轉化專職人才隊伍建設是科技成果順利轉化的重要保障。由此，建議進一步加強科研機構科技成果轉化機構及專職人員隊伍建設，擴大政策覆蓋面。

(3)深化院企協同創新機制，是打通科研機構科技成果轉化堵點的重要途徑。科技成果轉化的難點，最顯著的就是研發活動和市場需求不貫通，解決該問題的最有效手段便是進一步深化產研協同創新機制。本研究中，2021年度，有52.94%的科研機構與企業開展了科研合作，合作形式主要有與企業合作共建研發機構、與企業合作開展科研項目、承擔企業委托的科研項目三種形式。與企業開展科研合作顯著促進科研院所科技成果轉化的結論印證了以往以高校為對象的實證研究結果[30]。由此建議，加快貫徹落實國家關于組建創新聯合體的政策要求，鼓勵由企業牽頭，聯合科研院所、高校共同開展技術創新，提高創新的針對性、有效性以及與產業的協同性，實現 “科研課題來自現實需求”，以從供給側解決研發成果與市場需求錯位問題，進一步促進創新鏈與產業鏈的深度融合。

(4)科研院所和科研人員對兼職創新或離崗創業政策仍存有一定顧慮。當前，國家和地方大都專門出臺了關于科研院所、高校科研人員創新創業、離崗或兼職方面的政策意見，政府推動事業單位科研人員 “走出去”的力度越來越大。就目前實踐來看，促進科研人員創新創業政策效果并不理想[41]。趙莉等[42]通過對科研人員、行政人員進行問卷調查，并對高校進行訪談，發現科研人員創新創業意愿高，但實際行動數量少；國家、地方相關政策支持體系基本形成，但科研人員對政策的感知度低。計劃行為理論 (TPB)認為行為意愿是行為的最直接影響因素，行為意愿反過來又受態度、主觀規范及知覺行為控制的影響[43]。這一理論可用于解釋科研人員兼職創新或離崗創業行為，行為態度越積極、重要支持越多、知覺行為控制越強，行為意向就越大，越容易產生實際行動，反之亦然[42]。本研究中，2021年度，僅有26.74%的科研機構內部制定有保留兼職創新或離崗科研人員編制和人事關系等細則。可見，多數科研院所對該項政策的細化落實仍有待加強。同時，該項政策對科技成果轉化影響不顯著也反映了科研人員在兼職創新或離崗創業實際行動方面可能存在 “后顧之憂”。由此建議，進一步加強相關政策的權威宣貫及推廣，大力鼓勵科研院所內部細化相關政策條款，保障科研人員權利和義務，為科研人員兼職創新或離崗創業提供制度保障。通過各渠道加強典型成功案例宣傳和表彰，營造良好的社會輿論環境。針對科研人員兼職創新或離崗創業的疑慮顧慮及關鍵影響因素開展深入調研，充分調動科研人員的積極性，降低其實際行動風險，增強科研人員兼職創新或離崗創業的行為意向。

(5)較強的科研產出能力是推動科技成果順利轉化的基礎保障。本研究結果顯示，科研項目經費中基礎研究占比為1%～20%的科研機構的科技成果轉化收入明顯高于無基礎研究經費或基礎研究經費占比超過20%的科研機構。2021年度，廣州基礎研究項目為0項的科研機構占比51.6%。其中，當年開展科研項目達20項以上的科研機構中基礎研究項目為0項的占比12.23%。由此建議，圍繞提高科技成果供給能力，鼓勵基礎研究項目占比為0或較低的科研機構適當提高基礎研究項目經費占比，并強化基礎研究與應用研究有機銜接，提升其可持續科研能力，產生有原創性的科研成果。從供給側切實提升科技成果的數量和質量，為科技成果順利轉化夯實基礎。

(6)公益一類與二類政府屬科研機構的科技成果轉化影響因素存在一定差異。本研究結果顯示，制定科技成果轉化實施細則、有效發明專利擁有量兩個變量為公益一類和二類政府屬科研機構科技成果轉化的共同重要影響因素。科技成果轉化專業機構及專職人員數量僅對公益一類科研機構的科技成果轉化有顯著正向影響，這可能與公益二類科研機構在人員配置及收益分配、經費使用等方面具有更大的靈活性，從而對科技成果轉化內設專業機構及專職人員依賴度降低有關。

4.2 研究局限性與展望

本文對政府屬科研機構科技成果轉化影響因素的測量，主要從科技成果供給側視角出發。雖然科研機構自身因素是其科技成果轉化的重要因素，但科技成果需求側的企業以及促進成果轉化的中試平臺等因素也是影響科研機構科技成果成功轉化的要素。未來研究應基于全鏈條、貫通式的轉化鏈，在本文研究基礎上綜合考慮成果轉化中試等工程化環節，以及成果供給兩側的有效銜接等因素，以便更加深入全面地總結科研機構科技成果轉化的影響因素。