高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的專利數(shù)量和質(zhì)量效應(yīng)

摘要：高校是中國產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)的主力軍，政府對高校的財政補(bǔ)貼是突破關(guān)鍵共性技術(shù)瓶頸的重要手段。本研究運(yùn)用專利文獻(xiàn)挖掘法識別關(guān)鍵共性技術(shù)專利，基于教育部直屬高校面板數(shù)據(jù)，從專利數(shù)量和質(zhì)量兩方面來分析關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的有效性。研究發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼顯著提升高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)量，但對專利質(zhì)量沒有顯著影響甚至產(chǎn)生抑制效應(yīng)。這一結(jié)論通過了多重穩(wěn)健性檢驗。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，一流大學(xué)建設(shè)高校財政補(bǔ)貼產(chǎn)生的專利申請更少，但專利授權(quán)更多；具有行業(yè)背景的高校財政補(bǔ)貼形成的專利質(zhì)量更高。為改善研發(fā)補(bǔ)貼的專利質(zhì)量效應(yīng)，要優(yōu)化以市場應(yīng)用為導(dǎo)向的補(bǔ)貼分配機(jī)制、構(gòu)建以質(zhì)量為核心的補(bǔ)貼考核機(jī)制。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)；高校；財政補(bǔ)貼；專利數(shù)量；專利質(zhì)量

一、引言

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨需求收縮、供給沖擊、預(yù)期轉(zhuǎn)弱三重壓力下，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)培育和發(fā)展壯大，都迫切要求中國以關(guān)鍵共性技術(shù)創(chuàng)新為突破口，努力實現(xiàn)關(guān)鍵核心技術(shù)自主可控。關(guān)鍵共性技術(shù)是處于“競爭前”階段并具有“通用性”的技術(shù)，為準(zhǔn)公共品且具有外溢性，容易出現(xiàn)市場機(jī)制下的供給失靈即研發(fā)投入不足（Tassey，1996），需要政府出臺研發(fā)資助政策。政府研發(fā)資助工具主要包括財政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠、政府采購等，其中，財政補(bǔ)貼是主要資助方式。

高校是關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)的主力軍，高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)資金主要來自于財政補(bǔ)貼。關(guān)鍵共性技術(shù)屬于應(yīng)用研究范疇。根據(jù)《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》，2001-2021年間，中國高校的應(yīng)用研究支出從43.00億元增加到610.43億元，年均增長14.98%。教育部直屬高校是中國關(guān)鍵共性技術(shù)研究的“國家隊”，同期應(yīng)用研究支出從26.46億元增加到277.62億元，占高校支出的比重穩(wěn)定在50%～60%（見圖1）。由此，值得探討的問題是：教育部直屬高校集中了大量財政資金開展關(guān)鍵共性技術(shù)研究，是否產(chǎn)生了預(yù)期的專利效應(yīng)？尤為重要的是，在高質(zhì)量發(fā)展背景下，專利質(zhì)量效應(yīng)如何，能否實現(xiàn)專利“量質(zhì)齊升”？對不同類型高校而言，財政補(bǔ)貼的專利效應(yīng)具有怎樣的異質(zhì)性、有什么政策啟示？目前鮮有文獻(xiàn)對這些問題進(jìn)行探討?？茖W(xué)評估高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，不僅有助于揭示公共財政資金的使用效率，而且對于完善高校研發(fā)補(bǔ)貼政策也具有重要的啟示意義。

為此，本文以2001-2016年教育部直屬高校（75所）作為研究樣本，以應(yīng)用研究支出來度量產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼，從專利數(shù)量和專利質(zhì)量兩個方面，來檢驗財政補(bǔ)貼的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。首先進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，分析財政補(bǔ)貼的關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)量和質(zhì)量效應(yīng)，檢驗假說1和假說2。其次進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，以證實基準(zhǔn)回歸結(jié)論的可靠性。最后根據(jù)一流大學(xué)和高校行業(yè)背景分析其調(diào)節(jié)效應(yīng)，檢驗假說3。研究發(fā)現(xiàn)，財政補(bǔ)貼顯著提升了高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利申請量和專利授權(quán)量，但對專利質(zhì)量沒有顯著影響甚至有抑制效應(yīng)。這一結(jié)論通過了一系列穩(wěn)健性檢驗。調(diào)節(jié)效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，一流大學(xué)、高校行業(yè)背景對財政補(bǔ)貼的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)具有異質(zhì)性影響：一流大學(xué)財政補(bǔ)貼產(chǎn)生的專利申請數(shù)量更少，但專利授權(quán)量更多；有行業(yè)背景的高校雖然不能提升財政補(bǔ)貼的專利數(shù)量，但有助于促進(jìn)專利質(zhì)量的提高。

與既有研究相比，本文的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下兩個方面。一是對財政補(bǔ)貼的創(chuàng)新效應(yīng)研究從專有技術(shù)拓展到共性技術(shù)，深化了對財政補(bǔ)貼創(chuàng)新效應(yīng)的認(rèn)知。迄今為止，理論界對財政補(bǔ)貼的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)研究還集中在專有技術(shù)領(lǐng)域，如陸國慶等（2014）、黎文靖和鄭曼妮（2016）、郭玥（2018）、張杰和鄭文平（2018）、陳強(qiáng)遠(yuǎn)等（2020），對共性技術(shù)領(lǐng)域的研究不多。盡管本文發(fā)現(xiàn)財政補(bǔ)貼對共性技術(shù)創(chuàng)新的影響與其對專有技術(shù)創(chuàng)新的影響一致，即有利于專利數(shù)量、不利于專利質(zhì)量，但與專有技術(shù)相比，政府對具有外溢性的共性技術(shù)研發(fā)加以補(bǔ)貼更具經(jīng)濟(jì)合理性。更具合理性的研發(fā)補(bǔ)貼沒有轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量創(chuàng)新成果，更凸顯了本文的研究價值。本文發(fā)現(xiàn)，重數(shù)量輕質(zhì)量式的研發(fā)補(bǔ)貼分配和考核機(jī)制是關(guān)鍵原因。本文將財政補(bǔ)貼的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)研究從專有技術(shù)拓展到共性技術(shù)，既深化了對財政補(bǔ)貼的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)認(rèn)知，又從體制機(jī)制層面提出了改善共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼有效性的政策建議。二是將產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的研究從理論分析延伸到實證分析，豐富了產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。當(dāng)前學(xué)術(shù)界對產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的研究集中在理論分析層面，如補(bǔ)貼原因（李紀(jì)珍和鄧衢文，2011）、補(bǔ)貼對象（馬名杰，2006）、補(bǔ)貼機(jī)制（馬曉楠和耿殿賀，2014；鄭月龍等，2017；江鴻和石云鳴，2019）等，尚缺乏運(yùn)用微觀數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析來檢驗補(bǔ)貼的有效性，主要原因在于缺乏關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)據(jù)。本文采用專利文獻(xiàn)挖掘思路計算得到專利關(guān)鍵性得分、共性得分，然后通過文本相似度分析來識別關(guān)鍵共性技術(shù)專利，較好地解決了這一問題，進(jìn)而實證檢驗了政府補(bǔ)貼對高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利產(chǎn)出的影響。此外，本文對關(guān)鍵共性技術(shù)專利的考察不僅關(guān)注數(shù)量，而且更關(guān)注質(zhì)量，這與高質(zhì)量發(fā)展的時代特色一脈相承。

二、文獻(xiàn)回顧與理論分析

（一）文獻(xiàn)回顧

理論界對關(guān)鍵共性技術(shù)的研究可以追溯到20世紀(jì)80年代。1981年美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Granberg率先提出共性技術(shù)（generic technology）這一新概念，隨后，Tassey（2004）從經(jīng)濟(jì)學(xué)范疇對其進(jìn)行界定：共性技術(shù)始于基礎(chǔ)研究成果、止于實驗室原型，是具有非競爭性和部分排他性的準(zhǔn)公共品。共性技術(shù)是競爭前技術(shù)，從屬于以知識創(chuàng)造為目的的科學(xué)研究而具有正外部性（Aghion 等，2017）。按照重要性不同，共性技術(shù)可分為關(guān)鍵共性技術(shù)、基礎(chǔ)共性技術(shù)和一般共性技術(shù)。根據(jù)工信部發(fā)布的《產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)發(fā)展指南》，關(guān)鍵共性技術(shù)是在多個行業(yè)或領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，并對整個產(chǎn)業(yè)或多個產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響和瓶頸制約的技術(shù)。核心基礎(chǔ)零部件（元器件）、先進(jìn)基礎(chǔ)工藝、關(guān)鍵基礎(chǔ)材料和產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)等工業(yè)“四基”，是當(dāng)前我國亟待突破的產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)（柳百成，2016）。

關(guān)鍵共性技術(shù)的外部性和準(zhǔn)公共品特征顯著，技術(shù)供給面臨嚴(yán)峻的市場失靈挑戰(zhàn)。關(guān)鍵共性技術(shù)具有較強(qiáng)的外部性，導(dǎo)致企業(yè)的邊際私人收益遠(yuǎn)低于邊際社會效益，企業(yè)投資于關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)的“外溢成本”得不到完全補(bǔ)償（朱桂龍和黃妍，2017）。關(guān)鍵共性技術(shù)還具有準(zhǔn)公共品特性，其知識產(chǎn)權(quán)難以完全界定，企業(yè)無法獨(dú)享其成果帶來的全部收益，因而研發(fā)動力不足，關(guān)鍵共性技術(shù)市場面臨供給不足的風(fēng)險。即使有企業(yè)出于占領(lǐng)市場的目的進(jìn)行研發(fā)，但單個企業(yè)往往受限于組織規(guī)模、人力資源、科研設(shè)備等因素，難以滿足研發(fā)所需要的資源、管理等條件，從而出現(xiàn)研發(fā)組織失靈（薛捷和張振剛，2006）。此外，在關(guān)鍵共性技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用過程中，技術(shù)接受方通常面臨信息阻礙與技術(shù)壁壘，導(dǎo)致技術(shù)轉(zhuǎn)移方的成果轉(zhuǎn)化與知識擴(kuò)散受到限制，從而出現(xiàn)關(guān)鍵共性技術(shù)擴(kuò)散失靈（李紀(jì)珍和鄧衢文，2011）。

關(guān)鍵共性技術(shù)供給與擴(kuò)散面臨的多重市場失靈，為政府干預(yù)提供了必要條件。共性技術(shù)的公共品屬性越強(qiáng)、距離市場應(yīng)用越遠(yuǎn)以及基礎(chǔ)性越強(qiáng)，就越需要政府加大支持力度（馬名杰，2006）。政府支持主要表現(xiàn)在以下兩方面：一是對關(guān)鍵共性技術(shù)的研發(fā)組織實施有效管理，通過聯(lián)合企業(yè)、高校以及科研機(jī)構(gòu)等各方力量，搭建一個“官產(chǎn)學(xué)研”多元化技術(shù)合作創(chuàng)新平臺，既保證了技術(shù)研發(fā)的有效供給，又分散了技術(shù)研發(fā)風(fēng)險、降低了研發(fā)成本（朱建民和金祖晨，2016）。二是通過財政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠等政策，促進(jìn)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)以及后續(xù)市場化應(yīng)用，減少參與經(jīng)濟(jì)體的資金約束、降低合作的交易費(fèi)用（周國華和譚晶菁，2018）。

盡管財政補(bǔ)貼在關(guān)鍵技術(shù)供給中扮演著重要角色（Sawhney和Prandelli，2000），但這一領(lǐng)域的經(jīng)驗研究非常有限，僅有一些理論分析（馬曉楠和耿殿賀，2014；鄭月龍等，2017；江鴻和石云鳴，2019；鄭月龍和秦國靜，2021），而針對高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的有效性研究更是罕見。高校的研發(fā)創(chuàng)新不同于企業(yè)，具有自身特征。一是高校擁有豐富的知識儲備、大量的科研人員以及先進(jìn)的研發(fā)設(shè)備，是關(guān)鍵共性技術(shù)的重要策源地。高校不僅能通過校企合作為企業(yè)帶來直接收益，還能通過出版物、專利、學(xué)術(shù)會議和專業(yè)培訓(xùn)將知識擴(kuò)散到校園或?qū)嶒炇抑?，為企業(yè)帶來間接收益，產(chǎn)生知識溢出效應(yīng)（梁俊偉和黃德成，2020）。二是高校的研發(fā)活動依賴于政府支持。高校的科研經(jīng)費(fèi)以政府撥款為主。政府撥款是公共資金，從預(yù)算績效管理來看，科學(xué)評估高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，有助于改善預(yù)算績效管理，提高財政資金的使用效率。因此，分析高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，既能夠彌補(bǔ)經(jīng)驗研究的不足，又抓住了高校這一重要的關(guān)鍵共性技術(shù)供給主體，對其研發(fā)補(bǔ)貼效率的分析回應(yīng)了現(xiàn)實關(guān)切。

（二）理論分析

高校研發(fā)補(bǔ)貼的創(chuàng)新效應(yīng)，主要表現(xiàn)在對關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)量和質(zhì)量的影響，接下來分別進(jìn)行闡述。

1.研發(fā)補(bǔ)貼的專利數(shù)量效應(yīng)

財政補(bǔ)貼作為政府應(yīng)對“市場失靈”的工具，在高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)過程中發(fā)揮著激勵和導(dǎo)向功能。其具體表現(xiàn)為：

（1）財政補(bǔ)貼有利于增強(qiáng)高校研發(fā)動力。政府對高校的關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)提供財政補(bǔ)貼，實為對高校研發(fā)活動提供必要的科研經(jīng)費(fèi)，緩解了高校研發(fā)經(jīng)費(fèi)短缺，降低了高校研發(fā)活動風(fēng)險，使高校開展關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)的動力增強(qiáng)。

（2）獲得財政補(bǔ)貼的高校更易于被外部投資者認(rèn)可。高校的科研經(jīng)費(fèi)除了來自政府財政撥款外，還包括市場中相關(guān)企業(yè)的委托研究撥款，或產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟中企業(yè)的出資。獲得關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的高校，向市場傳遞出一個積極信號：其科研方向與國家核心技術(shù)需求相契合、研究成果具有商業(yè)化前景，從而能夠產(chǎn)生外部融資的“光環(huán)效應(yīng)”，為其他投資者提供信號和風(fēng)向標(biāo)，有助于提升創(chuàng)新產(chǎn)出（Wu，2017）。

（3）財政補(bǔ)貼為高校吸納更多高端人才創(chuàng)造條件。關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)非常倚重高層次人才，財政補(bǔ)貼對高層次人才提供的顯性、大力度扶持，有助于激發(fā)人才科研熱情，引導(dǎo)更多創(chuàng)新人才投入到關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)活動中。

關(guān)鍵共性技術(shù)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)性支撐技術(shù)，近年來引起政府高度重視。根據(jù)專利生產(chǎn)函數(shù)（Griliches，1990），隨著研發(fā)資金投入、研發(fā)人員投入增加，專利數(shù)量也會相應(yīng)增長。據(jù)此提出：

假說1：政府補(bǔ)貼能提升高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)量。

2.研發(fā)補(bǔ)貼的專利質(zhì)量效應(yīng)

盡管財政補(bǔ)貼能夠促進(jìn)專利數(shù)量增長，但是專利競賽催生的“策略性創(chuàng)新”和“專利泡沫”問題不容忽視（黎文靖和鄭曼妮，2016）。也就是說，技術(shù)創(chuàng)新激勵政策盡管帶來了產(chǎn)出數(shù)量的激增，卻沒有帶來質(zhì)量上的跟進(jìn)（陳強(qiáng)遠(yuǎn)等，2020）。高校創(chuàng)新活動質(zhì)量更多的是個人自我追求的副產(chǎn)品（陶鋒等，2021）。如果缺乏有效的激勵和約束機(jī)制，重數(shù)量輕質(zhì)量式創(chuàng)新將難以避免。從財政補(bǔ)貼運(yùn)行來看，影響高校關(guān)鍵共性技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的制度性因素有兩個：

（1）財政補(bǔ)貼考核機(jī)制。與財政補(bǔ)貼分配機(jī)制相比，財政補(bǔ)貼考核機(jī)制對專利質(zhì)量影響更大，即從激勵因素上使關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)具有“重數(shù)量輕質(zhì)量”的內(nèi)在特征。這一機(jī)制存在兩方面問題。一是質(zhì)量考核機(jī)制缺失下的迎合式策略性創(chuàng)新。盡管中國科技創(chuàng)新政策頂層設(shè)計重視創(chuàng)新質(zhì)量、表現(xiàn)為質(zhì)量優(yōu)先，但由于創(chuàng)新質(zhì)量測度難，政策在執(zhí)行落地時更偏向于創(chuàng)新數(shù)量（陳強(qiáng)遠(yuǎn)等，2022）。實踐中，無論是財政補(bǔ)貼的預(yù)算績效考核還是高?？蒲腥藛T的職稱評定、考核等，主要采用研發(fā)投入強(qiáng)度、專利申請授權(quán)數(shù)量和平均專利密度三類指標(biāo)來量化。為迎合考核目標(biāo)，科研人員在顯著增加專利申請和授權(quán)數(shù)量的同時，也將一些低質(zhì)量創(chuàng)新充斥其中，從而降低了整體專利的質(zhì)量（江飛濤等，2021）。事實上，財政補(bǔ)貼項目申請和考核的主要指標(biāo)均是數(shù)量型指標(biāo)，質(zhì)量性指標(biāo)很少，大多只要求發(fā)明專利數(shù)達(dá)到多少項，至于發(fā)明專利的質(zhì)量，如IPC分類號數(shù)量、專利被引數(shù)、專利同族數(shù)等，尚未引起重視（邱楚芝和趙錦瑜，2022）。二是短期行為偏好與風(fēng)險規(guī)避阻礙了對長周期、高質(zhì)量關(guān)鍵共性技術(shù)的研發(fā)投資。財政補(bǔ)貼的考核機(jī)制過于注重短期成果，可能導(dǎo)致高校偏向于研發(fā)風(fēng)險低、結(jié)果易預(yù)測、短期能見效的常規(guī)性共性技術(shù)項目，而不是需要長期投入、不確定性高、結(jié)果難預(yù)測的突破性共性技術(shù)項目。關(guān)鍵共性技術(shù)因其創(chuàng)新質(zhì)量高，而具有社會收益率遠(yuǎn)高于私人收益率的特征。當(dāng)績效考核機(jī)制過于強(qiáng)調(diào)易量化的數(shù)量指標(biāo)時，研發(fā)項目承擔(dān)者的理性選擇是優(yōu)先關(guān)注短期顯性成果，而不是具有“耐心資本”特征的高質(zhì)量創(chuàng)新成果。

（2）財政補(bǔ)貼分配機(jī)制。對企業(yè)創(chuàng)新補(bǔ)貼的研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新資源錯配顯著降低創(chuàng)新質(zhì)量（葉初升和孫薇，2023）。這一影響也可能存在于高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域。高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼分配存在兩方面問題。一是競爭性分配機(jī)制不利于高質(zhì)量創(chuàng)新。高?？蒲薪?jīng)費(fèi)的資助模式有兩種：穩(wěn)定性支持和競爭性支持。穩(wěn)定支持模式即設(shè)立基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)。但基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)僅面向110所中央高校，存在科研經(jīng)費(fèi)支持比例不足和資源分配不均衡等問題（賈雯晴和俞建飛，2023）。也就是說，中國高校科研經(jīng)費(fèi)資助模式主要是競爭性資助。這一模式雖然能夠提高某些科技領(lǐng)域的資源配置效率，但也使研究人員過度競爭、過于追求“短、平、快”研究成果，難以專注重大共性技術(shù)課題，對基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性共性技術(shù)研究投入缺乏可持續(xù)性。而具有重大外溢性的關(guān)鍵共性技術(shù)成果往往需要長期持續(xù)投入。二是逆向選擇導(dǎo)致資金錯配。由于技術(shù)評價體系和信息披露制度不健全，政府與高校之間存在信息不對稱，使得財政補(bǔ)貼分配面臨逆向選擇的挑戰(zhàn)（陳強(qiáng)遠(yuǎn)等，2020）。逆向選擇表現(xiàn)為補(bǔ)貼資金的錯配。比如通過包裝研發(fā)項目、組合科研成果等手段獲取財政支持，通過生產(chǎn)低質(zhì)量甚至是沒有價值的專利來獲取利益。此外，“重數(shù)量輕質(zhì)量”的財政補(bǔ)貼考核機(jī)制也有利于專利存量多但質(zhì)量不高的項目申請人獲得更多研發(fā)補(bǔ)貼，并形成“專利數(shù)量多——獲得更多研發(fā)補(bǔ)貼——形成更多專利”的數(shù)量型創(chuàng)新循環(huán)。

上述原因?qū)?dǎo)致高校選擇以增加專利數(shù)量為導(dǎo)向的策略性創(chuàng)新，而非推動關(guān)鍵共性技術(shù)進(jìn)步和獲取競爭優(yōu)勢的實質(zhì)性創(chuàng)新。據(jù)此，本文提出：

假說2：政府補(bǔ)貼難以提升高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利質(zhì)量。

3.高校特質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

前述分析表明，政府補(bǔ)貼有助于提升高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)量，但難以提升專利質(zhì)量。如何改善財政補(bǔ)貼帶來的“數(shù)量長足，質(zhì)量跛腳”問題，是本文擬進(jìn)一步探討的問題。高校研發(fā)行為與高校特質(zhì)密切相關(guān)。在“基礎(chǔ)研究-應(yīng)用研究（共性技術(shù)研究）-試驗發(fā)展”的創(chuàng)新鏈中，應(yīng)用研究起到承上啟下的關(guān)鍵作用（周國華和譚晶菁，2018）。加強(qiáng)應(yīng)用研究前端的基礎(chǔ)研究、縮短應(yīng)用研究與其后端試驗發(fā)展之間的技術(shù)距離是否有助于改善共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的創(chuàng)新效應(yīng)尤其是質(zhì)量效應(yīng)？一流大學(xué)的基礎(chǔ)研究實力更強(qiáng)（潘軍，2021）、具有行業(yè)背景的高校其應(yīng)用研究成果更易轉(zhuǎn)化（胡凱和王煒哲，2023），預(yù)期這兩個因素會對高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的創(chuàng)新效應(yīng)產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用。這兩個因素分別與高校特質(zhì)，即是否入選一流大學(xué)建設(shè)名單、是否具有行業(yè)背景相對應(yīng)。

一流大學(xué)建設(shè)的調(diào)節(jié)效應(yīng)?！督y(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)實施辦法（暫行）》指出，一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校的應(yīng)用研究，應(yīng)著力解決國民經(jīng)濟(jì)中的重大關(guān)鍵性技術(shù)和工程問題，或?qū)崿F(xiàn)重大顛覆性技術(shù)創(chuàng)新。資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為，不同主體間擁有的資源稟賦存在異質(zhì)性，包括但不限于資本、技術(shù)和人才等稀缺資源，而這種異質(zhì)性通常會帶來主體間技術(shù)創(chuàng)新能力的差異（Barney，1991）。相較于一流學(xué)科建設(shè)高校，一流大學(xué)建設(shè)高校幾乎脫胎于原“985”高?；蚓C合型大學(xué)，在基礎(chǔ)科學(xué)研究方面的人員投入、經(jīng)費(fèi)投入力度更大，基礎(chǔ)研究實力占優(yōu)（“強(qiáng)基計劃”設(shè)置在綜合型大學(xué)）（潘軍，2021）。但基礎(chǔ)研究的主要產(chǎn)出是學(xué)術(shù)論文而非專利。與理工科高校為主的一流學(xué)科建設(shè)高校相比，一流大學(xué)建設(shè)高校在關(guān)鍵共性技術(shù)（應(yīng)用研究）專利申請數(shù)量方面可能并不具有優(yōu)勢。但基礎(chǔ)研究是應(yīng)用研究的源頭，更強(qiáng)的基礎(chǔ)研究有助于改進(jìn)應(yīng)用研究質(zhì)量，使之在體現(xiàn)專利技術(shù)含量的授權(quán)專利中占據(jù)優(yōu)勢（一些研究如劉維剛等（2020）、劉詩源等（2020）、謝紅軍等（2021），以發(fā)明授權(quán)專利量來衡量創(chuàng)新質(zhì)量）。也就是說，科研比較優(yōu)勢的不同，將對兩類高校的專利申請量和授權(quán)量產(chǎn)生不同的影響。在專利質(zhì)量方面，國家財政資金管理辦法統(tǒng)一適用于所有高校，不因高校層次或聲譽(yù)不同而在實施力度上有差異，即關(guān)鍵共性技術(shù)財政補(bǔ)貼考核機(jī)制、分配機(jī)制等對不同類型高校的專利質(zhì)量激勵是相同的，一流大學(xué)也具有“重數(shù)量輕質(zhì)量”策略性創(chuàng)新動機(jī)。因此可以預(yù)期，財政補(bǔ)貼對兩類高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利質(zhì)量的影響不會有顯著差異。據(jù)此，本文提出：

假說3.1：一流大學(xué)建設(shè)有助于增加高校研發(fā)補(bǔ)貼的專利授權(quán)量，但無助于提升專利質(zhì)量。

行業(yè)背景的調(diào)節(jié)效應(yīng)。中國高校脫胎于計劃經(jīng)濟(jì)體制，高校與計劃經(jīng)濟(jì)體制下的行業(yè)管理部門及其下屬行業(yè)具有先天的“血緣關(guān)系”。市場經(jīng)濟(jì)體制下，這一“血緣關(guān)系”盡管在形式上不復(fù)存在，但歷史原因形成的行業(yè)背景影響依然不可小覷。產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)是面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、滿足市場需求的中間型技術(shù)。根據(jù)關(guān)鍵共性技術(shù)擴(kuò)散理論（李紀(jì)珍和鄧衢文，2011），關(guān)鍵共性技術(shù)（應(yīng)用研究）與試驗發(fā)展的技術(shù)距離越近，則共性技術(shù)轉(zhuǎn)化為專有技術(shù)的成本和風(fēng)險越低，從而關(guān)鍵共性技術(shù)的價值和質(zhì)量也就越高。具有行業(yè)背景的高校以特色學(xué)科鏈深度對接產(chǎn)業(yè)鏈，深入生產(chǎn)一線，聯(lián)合上下游企業(yè)，用優(yōu)勢科創(chuàng)資源精準(zhǔn)聚焦特色產(chǎn)業(yè)和行業(yè)技術(shù)需求開展關(guān)鍵共性技術(shù)攻關(guān)，產(chǎn)研同頻，優(yōu)勢互補(bǔ)，有效解決高校科研成果和市場需求脫節(jié)的難題，形成了以市場為導(dǎo)向、企業(yè)為主體、產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合的創(chuàng)新體系，提升了高質(zhì)量專利的有效供給。

但從專利數(shù)量來看，研發(fā)補(bǔ)貼對不同行業(yè)背景高校的影響可能不存在顯著差異。前述分析指出，政府補(bǔ)貼能提升高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)量（假說1），這主要?dú)w因于研發(fā)補(bǔ)貼資金數(shù)量。政府在分配關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼資金時，行業(yè)背景并不是一個關(guān)鍵因素，項目新穎性、重要性、前期研究基礎(chǔ)等才是決定性因素。因此，具有行業(yè)背景的高校在公共資金分配中沒有優(yōu)勢，獲得的研發(fā)補(bǔ)貼并不會更多，從而將制約專利數(shù)量。此外，具有行業(yè)背景的高校與特定行業(yè)深度合作，可能形成更依賴行業(yè)資金而非公共資金的研發(fā)融資路徑依賴，這也降低了研發(fā)補(bǔ)貼資金對專利數(shù)量的影響?；谝陨戏治?，本文提出：

假說3.2：行業(yè)背景無助于提升高校研發(fā)補(bǔ)貼的專利數(shù)量，但有助于提升專利質(zhì)量。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定

基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

generalit=α+βsubsidyit+γcontrolit+ηi+νt+εit（1）

本文基準(zhǔn)回歸采用固定效應(yīng)模型。式（1）中，因變量generalit表示高校i在第t年的關(guān)鍵共性技術(shù)專利產(chǎn)出。核心自變量subsidy表示政府補(bǔ)貼強(qiáng)度。control為控制變量集合，包括高校特征變量和地區(qū)特征變量。為有效估計模型參數(shù)，需要控制更為宏觀層面的因素，借鑒白俊紅和聶亮（2018）、白俊紅和劉宇英（2021）的研究，本文控制了地區(qū)固定效應(yīng)ηi，即地區(qū)層面不隨時間改變的不可觀察因素，如地方政府對關(guān)鍵共性技術(shù)專利的偏好；時間固定效應(yīng)νt，即時間層面不隨高校個體變化的影響因素，如國家層面對關(guān)鍵共性技術(shù)創(chuàng)新氛圍塑造。εit為隨機(jī)擾動項。

（二）關(guān)鍵共性技術(shù)專利識別

如何從海量專利中科學(xué)準(zhǔn)確識別出關(guān)鍵共性技術(shù)專利，是經(jīng)驗研究的基礎(chǔ)。對此，本文遵循專利文獻(xiàn)挖掘思路計算得到專利關(guān)鍵性、共性得分（陳偉等，2020；馬永紅等，2020；胡凱等，2023），然后通過設(shè)置閾值來識別關(guān)鍵共性技術(shù)專利。

具體識別流程如下：第一步，采用主題模型對文本數(shù)據(jù)建模，以獲取技術(shù)主題。第二步，以技術(shù)主題為節(jié)點，分別計算專利關(guān)鍵性得分、共性得分。第三步，根據(jù)專利關(guān)鍵性得分與共性得分選取閾值，以超過閾值的專利主題與《產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)發(fā)展指南（2017年）》進(jìn)行文本相似度分析，達(dá)到高相關(guān)性標(biāo)準(zhǔn)的主題被視為關(guān)鍵共性技術(shù)主題。

閾值選擇的關(guān)鍵是計算文本相似度。與基于主觀判斷的標(biāo)準(zhǔn)不同（如分值越高、越可能是關(guān)鍵共性技術(shù)）（陳偉等，2020；馬永紅等，2020；胡凱等，2023），本文以《產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)發(fā)展指南（2017年）》《產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)發(fā)展指南（2017年）》由工信部于2017年10月發(fā)布，公布了我國需要優(yōu)先發(fā)展的174項產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)，如高品質(zhì)特殊鋼生產(chǎn)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)、全數(shù)字高檔數(shù)控系統(tǒng)技術(shù)、集成電路專用設(shè)備及材料技術(shù)等，對本文關(guān)鍵共性技術(shù)專利識別具有重要參考意義。為關(guān)鍵共性技術(shù)主題標(biāo)準(zhǔn)，將根據(jù)不同閾值（關(guān)鍵性閾值、共性度閾值）識別出來的技術(shù)主題分詞組成“關(guān)鍵共性技術(shù)主題文本”，運(yùn)用余弦相似度方法，與工信部《產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)發(fā)展指南（2017年）》進(jìn)行文本相似度分析，得到兩篇文本之間的相關(guān)系數(shù)（采用2015年度、2013年度、2011年度《指南》估計的結(jié)果相近）。根據(jù)廣泛應(yīng)用的高相關(guān)性門檻值標(biāo)準(zhǔn)即0.7（陳希孺，2009），只要測度出的相關(guān)系數(shù)大于等于0.7，就可以將識別出的主題認(rèn)定為關(guān)鍵共性技術(shù)主題。相關(guān)系數(shù)小于0.7，則進(jìn)行閾值調(diào)整。該方法兼顧主觀標(biāo)準(zhǔn)與客觀標(biāo)準(zhǔn)，與只考慮主觀標(biāo)準(zhǔn)的識別方法相比較，所得出的結(jié)果與現(xiàn)實更吻合，也更可靠。

（三）變量說明

（1）被解釋變量。本文被解釋變量為關(guān)鍵共性技術(shù)專利產(chǎn)出，分別從專利數(shù)量和專利質(zhì)量來測度。專利數(shù)量包括關(guān)鍵共性技術(shù)申請專利數(shù)（quantity1）和授權(quán)專利數(shù)（quantity2），二者分別為高校申請、授權(quán)的發(fā)明專利中，屬于關(guān)鍵共性技術(shù)的專利按年度加總得到。

與專利數(shù)量相比，專利質(zhì)量（quality）更能體現(xiàn)企業(yè)真實創(chuàng)新產(chǎn)出水平，更具有技術(shù)價值和經(jīng)濟(jì)價值。與申請專利相比，授權(quán)專利經(jīng)過國家專利局審查，更具有解釋力。因此，本文以關(guān)鍵共性技術(shù)授權(quán)發(fā)明專利的知識寬度來衡量專利質(zhì)量。

專利知識寬度。專利質(zhì)量可以從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、法律等維度來衡量。基于IPC分類號的專利知識寬度涵蓋了技術(shù)和經(jīng)濟(jì)兩個維度：一方面，專利所涉及的知識領(lǐng)域越廣，其知識復(fù)雜程度越高，技術(shù)價值可能越大。另一方面，專利知識復(fù)雜程度越高，越難以被模仿和取代，涵蓋該專利的產(chǎn)品可能具有更大的市場份額、更高的市場價值。參考張杰和鄭文平（2018）的知識寬度法，利用授權(quán)專利的IPC分類號區(qū)分不同專利在技術(shù)領(lǐng)域上的分布差異來進(jìn)行測算。具體思路如下：中國專利的IPC分類號采取“部——大類——小類——大組——小組”格式來排列，專利知識所蘊(yùn)含的知識復(fù)雜度主要體現(xiàn)在“大組”，“大組”層面的專利分類號數(shù)量越多，則專利的知識寬度越大，從而專利質(zhì)量可能越高。參考產(chǎn)業(yè)集中度的測算思路，專利知識寬度計算公式為：1－∑α2，其中α為專利IPC分類號中的大組分類所占比重。例如，專利1的IPC分類號為“A01B02/00、A01B02/10、A01B02/20”，專利2的IPC分類號為“A01B02/00、A02B13/00、B35D13/20”。專利1大組為A01B02，所占比重為3/3，專利2的大組為A01B02、A02B13、B35D13，所占比重分別為1/3，即專利1的知識寬度為0，專利2的知識寬度為0.67。由此可知，專利2的大組更分散、知識寬度更大，其質(zhì)量可能更高。得到每一項專利的知識寬度后，通過取算術(shù)平均值，就得到每一所高校的專利知識寬度。

（2）解釋變量。本文核心解釋變量為政府補(bǔ)貼（subsidy）。關(guān)鍵共性技術(shù)屬于應(yīng)用研究，相應(yīng)地，自變量為應(yīng)用研究方面的支出。高校研發(fā)支出主要來自于財政撥款，應(yīng)用研究方面的支出也不例外。借鑒肖文和林高榜（2014）、胡善成和靳來群（2021）將R&D支出中政府支出所占比重來度量政府對研發(fā)的補(bǔ)貼強(qiáng)度，這里以高校應(yīng)用研究中的財政撥款來衡量政府補(bǔ)貼。

（3）控制變量。政府掌握高校的資源配置權(quán)和行政人事權(quán)（黃達(dá)人，2015），高校在發(fā)展定位、人才培養(yǎng)目標(biāo)、專業(yè)設(shè)置等方面趨于雷同，高校辦學(xué)自主權(quán)有待進(jìn)一步擴(kuò)大（別敦榮，2019），這客觀上能夠減少式（1）中需要控制的、影響因變量的個體因素所帶來的影響。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)（胡凱，2018），影響高校技術(shù)創(chuàng)新的控制變量有兩類。一類是高校特征變量，包括基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)支出（basic）、基礎(chǔ)研究當(dāng)年投入人數(shù)（staff1）、應(yīng)用研究當(dāng)年投入人數(shù)（staff2）。另一類是地區(qū)特征變量，包括高校所在地級市人均GDP（pergdp）、高校所在省市區(qū)研發(fā)支出占GDP比重表示的研發(fā)強(qiáng)度（rd）、高校所在省市區(qū)技術(shù)交易市場成交額占GDP比重表示的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平（ipp）。

在回歸中，對于價值型變量如政府補(bǔ)貼、基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)支出、人均GDP等，先以2001年為基期平減，然后取對數(shù)。對于其他絕對值型變量如專利數(shù)、基礎(chǔ)研究投入人數(shù)、應(yīng)用研究投入人數(shù)等也取對數(shù)。

（四）數(shù)據(jù)來源

高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利運(yùn)用主題詞分析方法從專利中識別。用于主題詞分析的專利數(shù)據(jù)源自于大為innojoy數(shù)據(jù)庫。鑒于2001年之前高校經(jīng)歷了大規(guī)模合并，本文以2001年作為研究起點。

自變量財政補(bǔ)貼（subsidy）、控制變量中的高校特征變量如基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)支出（basic）、基礎(chǔ)研究當(dāng)年投入人數(shù)（staff1）、應(yīng)用研究當(dāng)年投入人數(shù)（staff2）等，均來自于《高等學(xué)校科技統(tǒng)計資料匯編》（以下簡稱《匯編》）。自2002年以來，教育部科學(xué)技術(shù)司連續(xù)多年發(fā)布《匯編》（實為前一年統(tǒng)計數(shù)據(jù)），報告教育部直屬高校的科技投入、產(chǎn)出、成果轉(zhuǎn)化等方面的情況。但遺憾的是，自2017年開始，《匯編》不再報告高?；A(chǔ)研究和應(yīng)用研究方面的研發(fā)投入信息，同時2004-2008年《匯編》中教育部直屬高校基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究信息缺失。因此，本文實際采用的是2001-2002年、2008-2016年教育部直屬高校（75所）作為研究樣本。

控制變量中的人均GDP（pergdp）、地區(qū)研發(fā)支出占GDP比重（rd）、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平（ipp）等來自于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》、EPS等。

（五）變量的描述性統(tǒng)計

表1報告了變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從因變量來看，申請專利數(shù)（quantity1）、授權(quán)專利數(shù)（quantity2）的標(biāo)準(zhǔn)差高于均值，表明高校之間申請專利、授權(quán)專利差異較大，尤其是授權(quán)專利的差異更大。同時可以發(fā)現(xiàn)，授權(quán)專利均值遠(yuǎn)低于申請專利均值，前者僅為后者的37%，說明高校關(guān)鍵共性技術(shù)申請專利的質(zhì)量不高。印證這一猜想的是，專利質(zhì)量（quality）均值僅為0.1256（分值介于0到1之間，分值越高表明質(zhì)量越好），且標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)低于均值，說明高校整體的關(guān)鍵共性技術(shù)授權(quán)專利的質(zhì)量都不高。

從自變量來看，財政補(bǔ)貼（subsidy）的標(biāo)準(zhǔn)差高于均值，表明高校之間的應(yīng)用研究支出也存在較大的差異。同時，財政補(bǔ)貼即應(yīng)用研究支出高于基礎(chǔ)研究支出（basic），以及應(yīng)用研究人員（staff2）高于基礎(chǔ)研究人員（staff1），均表明高校的研究重心在于應(yīng)用研究而非基礎(chǔ)研究。

四、回歸結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表2報告了政府補(bǔ)貼對高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)量和質(zhì)量的回歸結(jié)果。實證結(jié)果顯示：在第（1）～（2）列中，財政補(bǔ)貼（subsidy）對關(guān)鍵共性技術(shù)專利申請量（quantity1）和授權(quán)量（quantity2）的影響在1%水平上顯著為正。具體來看，財政補(bǔ)貼每增加1個百分點，高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利申請數(shù)量將提升0.3899個百分點，專利授權(quán)數(shù)量將提升0.3937個百分點。在第（3）列中，財政補(bǔ)貼（subsidy）對關(guān)鍵共性技術(shù)專利質(zhì)量（quality）的影響在1%水平上顯著為負(fù)，這表明財政補(bǔ)貼對關(guān)鍵共性技術(shù)專利質(zhì)量缺乏積極的影響。

基準(zhǔn)回歸表明，財政補(bǔ)貼有助于提升關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)量，但無助于關(guān)鍵共性技術(shù)專利質(zhì)量提升，即財政補(bǔ)貼形成的關(guān)鍵共性技術(shù)專利僅具有數(shù)量效應(yīng)，而缺乏質(zhì)量效應(yīng)。這一發(fā)現(xiàn)與江飛濤等（2020）對上市公司財政補(bǔ)貼的專利效應(yīng)研究結(jié)論一致。如前所述，專利競賽下的高校關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)面臨策略性風(fēng)險，比如高校研發(fā)補(bǔ)貼考核重數(shù)量輕質(zhì)量、競爭性撥款機(jī)制誘發(fā)短平快研究等，都激勵高校研發(fā)人員重視專利數(shù)量而不是專利質(zhì)量，并進(jìn)一步形成“財政補(bǔ)貼——策略性研發(fā)”低水平循環(huán)：高校（課題組或負(fù)責(zé)人）獲得財政補(bǔ)貼越多，越有動機(jī)在易量化的專利數(shù)量上下功夫以顯示研究能力，并為再次獲得財政補(bǔ)貼提供成果支撐。這樣，就形成了財政補(bǔ)貼越多但高質(zhì)量專利越少的局面，即財政補(bǔ)貼降低專利質(zhì)量，形成研發(fā)資源低效率配置均衡。因此，只有從根本上扭轉(zhuǎn)重數(shù)量輕質(zhì)量的研發(fā)補(bǔ)貼分配和考核機(jī)制，才能打破這一低水平均衡陷阱。假說1、假說2初步得到驗證。

（二）穩(wěn)健性檢驗

一是滯后解釋變量。政府補(bǔ)貼和高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利產(chǎn)出之間可能存在反向因果的內(nèi)生性問題，即關(guān)鍵共性技術(shù)專利產(chǎn)出的增加可能促使高校獲得更多的政府補(bǔ)貼。為緩解可能存在的內(nèi)生性問題，本文將解釋變量進(jìn)行滯后一期處理，回歸結(jié)果見表3。

可以發(fā)現(xiàn)，滯后一期的財政補(bǔ)40cbf63de33c9c41c62c64a823c7fbca貼對高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利申請量（quantity1）和授權(quán)量（quantity2）的影響均在1%水平上顯著為正，對專利質(zhì)量（quality）的影響在5%水平上顯著為負(fù)。這與表2的回歸結(jié)果保持一致，假設(shè)1和假設(shè)2再次得到驗證。

二是運(yùn)用其他估計方法。具體而言，針對專利申請和授權(quán)量為非負(fù)整數(shù)，采用面板計數(shù)模型來進(jìn)行估計，結(jié)果見表4的第（1）～（2）列（其他回歸中的專利量均為取對數(shù)后的值）；對于專利質(zhì)量運(yùn)用GMM（廣義矩）方法估計（選取因變量滯后三期的模型），結(jié)果見表4第（3）列。

可以發(fā)現(xiàn)，采用面板計數(shù)模型得到的估計結(jié)果與表2非常一致，即財政補(bǔ)貼能夠顯著提升高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利申請量和授權(quán)量（均在1%水平上顯著）。同時，運(yùn)用GMM方法的估計結(jié)果也與表2保持高度一致，即財政補(bǔ)貼降低了專利質(zhì)量。假說1、假說2得到進(jìn)一步驗證。根據(jù)前述理論分析，缺乏有效激勵和約束功效的研發(fā)補(bǔ)貼分配和考核機(jī)制，助長了重數(shù)量輕質(zhì)量的策略式關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)行為。

三是進(jìn)行變量替換。專利數(shù)量是客觀的，難以尋找替代變量。而專利質(zhì)量則具有很強(qiáng)的主觀性，可以采用不同的方法來度量。根據(jù)數(shù)據(jù)可得性，本文先后選取專利被引用數(shù)（cited）、專利引用數(shù)（cite）和專利同族數(shù)（homog）來刻畫專利質(zhì)量（對高校這三類專利指標(biāo)分別加總，然后取均值得到）。專利被引用也稱為前向引用。專利被引用次數(shù)越多，表明其技術(shù)影響力越大，專利被引用是衡量專利質(zhì)量的最直觀指標(biāo)（李冬梅等，2020）。專利引用也稱為后向引用，即一項專利對其他專利的引用。后向引用越多，表明專利人對相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域了解得越充分、該專利與相關(guān)技術(shù)前沿的聯(lián)系越密切，其技術(shù)價值越大（張曉月和黃俊偉，2020；蔡中華等，2020）。專利同族數(shù)就是專利同族的個數(shù)。專利族（Patent Family）是指具有共同優(yōu)先權(quán)、由不同國家公布的內(nèi)容相同或基本相同的一組專利申請或?qū)＠?，其目的是擴(kuò)大專利技術(shù)的保護(hù)范圍。專利族中的每件專利文獻(xiàn)被稱為同族專利。同族數(shù)越多，表明專利保護(hù)范圍越大。在這種意義上，同族數(shù)的大小與專利質(zhì)量正相關(guān)（許鑫等，2019）。

表5報告了專利質(zhì)量替換指標(biāo)的估計結(jié)果。結(jié)果顯示，政府補(bǔ)貼對關(guān)鍵共性技術(shù)專利被引用數(shù)（cited）、專利引用數(shù)（cite）和專利同族數(shù)（homog）的影響均不顯著。其原因在于，補(bǔ)貼資金分配時，資金分配部門并沒有將專利被引數(shù)、專利引用數(shù)和專利同族數(shù)等質(zhì)量型考核指標(biāo)納入項目績效評價體系，尤其是專利被引數(shù)在專利授權(quán)一段時間后才能體現(xiàn)，具有滯后性，這與時間性要求很強(qiáng)的項目績效即時評估不相符。缺乏質(zhì)量導(dǎo)向的補(bǔ)貼績效考核機(jī)制，很難激勵研發(fā)人員開展高質(zhì)量創(chuàng)新活動，假設(shè)2再次得到驗證。因此，要實現(xiàn)以高質(zhì)量創(chuàng)新驅(qū)動高質(zhì)量發(fā)展，必須強(qiáng)調(diào)以“創(chuàng)新質(zhì)量至關(guān)重要”指導(dǎo)創(chuàng)新政策體系建構(gòu)。

四是控制高維固定效應(yīng)。即控制地區(qū)范圍內(nèi)隨時間變化因素的影響，也就是構(gòu)造地區(qū)效應(yīng)和時間效應(yīng)的交乘項，以緩解地區(qū)范圍內(nèi)隨時間改變、不可觀測因素的影響。估計結(jié)果見表6。該回歸結(jié)果也與表2高度一致：財政補(bǔ)貼對關(guān)鍵共性技術(shù)專利的申請量、授權(quán)量具有顯著的提升效應(yīng)，但是對專利質(zhì)量缺乏積極影響。究其原因，在于現(xiàn)行財政補(bǔ)貼政策缺乏剛性、可操作性的專利質(zhì)量考核機(jī)制，專利數(shù)量優(yōu)先是占優(yōu)策略。因此，建立專利質(zhì)量導(dǎo)向的財政補(bǔ)貼分配和考核機(jī)制刻不容緩。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

1.一流大學(xué)建設(shè)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

與一流學(xué)科建設(shè)高校相比，一流大學(xué)建設(shè)高校具有更強(qiáng)的綜合科研實力，尤其是在基礎(chǔ)研究上（潘軍，2021）。本文研究樣本中，部分為一流大學(xué)建設(shè)高校、部分為一流學(xué)科建設(shè)高校，二者分別有33所和42所（一流大學(xué)建設(shè)高校也是一流學(xué)科建設(shè)高校，為方便表述，將既是一流大學(xué)又是一流學(xué)科建設(shè)高校簡稱為一流大學(xué)建設(shè)高校）。對一流大學(xué)建設(shè)高校的調(diào)節(jié)效應(yīng)，以財政補(bǔ)貼與一流大學(xué)建設(shè)高校虛擬變量（top，是取值為1，否取值為0）的交乘項（subsidy）來構(gòu)造核心解釋變量，該變量的影響系數(shù)表示在財政補(bǔ)貼一定時，一流大學(xué)建設(shè)高校是否比一流學(xué)科建設(shè)高校具有更多、更高質(zhì)量的專利。估計結(jié)果見表7。

第（1）列表明，交乘項對專利申請的影響顯著為負(fù)，即在財政補(bǔ)貼一定時，與一流學(xué)科建設(shè)高校相比，一流大學(xué)建設(shè)高校的關(guān)鍵共性技術(shù)專利申請量更低。其原因在于，兩類高校的科研比較優(yōu)勢不同：一流大學(xué)建設(shè)高校大多是綜合性大學(xué)，一流學(xué)科建設(shè)高校大多為理工科大學(xué)，綜合性大學(xué)的科學(xué)研究優(yōu)勢是基礎(chǔ)研究，而基礎(chǔ)研究的成果多為學(xué)術(shù)論文而非專利。理工科大學(xué)的科研優(yōu)勢是應(yīng)用研究，而應(yīng)用研究的主要成果形式是專利。盡管一流大學(xué)建設(shè)高校在專利申請方面處于劣勢，但第（2）列表明，一流大學(xué)建設(shè)高校的財政補(bǔ)貼能形成更多的授權(quán)專利。這主要?dú)w因于基礎(chǔ)研究的知識溢出效應(yīng)?！盎A(chǔ)研究是整個科學(xué)體系的源頭，是所有技術(shù)問題的總機(jī)關(guān)”。綜合性大學(xué)的基礎(chǔ)研究優(yōu)勢有助于提升應(yīng)用研究質(zhì)量，使其專利申請質(zhì)量較高。而高質(zhì)量申請專利將帶來高專利授權(quán)率（陳春霞，2021），即同樣的申請專利下獲得更多的授權(quán)專利。

第（3）列表明，交乘項對專利質(zhì)量的影響不顯著。也就是說，在財政補(bǔ)貼一定時，盡管一流大學(xué)比一流學(xué)科建設(shè)高校有更多的授權(quán)專利，但在專利質(zhì)量上平均而言沒有顯著區(qū)別?？赡艿脑蚴牵瑑深惔髮W(xué)面臨相同的財政資金績效考核體系，即便一流大學(xué)建設(shè)高校的應(yīng)用研究具有較強(qiáng)的基礎(chǔ)研究支撐，但由于專利質(zhì)量沒有納入績效考核體系，此類高校也沒有提高專利質(zhì)量的內(nèi)生激勵，仍存在重數(shù)量輕質(zhì)量的研發(fā)導(dǎo)向。綜上分析可以發(fā)現(xiàn)，一流大學(xué)建設(shè)盡管能夠改善研發(fā)補(bǔ)貼的專利授權(quán)效應(yīng)，但并不會產(chǎn)生積極的專利質(zhì)量效應(yīng)。這意味著，只有建立起專利質(zhì)量激勵機(jī)制，才能實現(xiàn)專利高質(zhì)量發(fā)展。這一結(jié)果再次凸顯了基準(zhǔn)回歸中強(qiáng)調(diào)的、完善專利質(zhì)量激勵機(jī)制的重要性。

2.行業(yè)背景（industry）的調(diào)節(jié)效應(yīng)

具有行業(yè)背景的高校與行業(yè)（企業(yè)）聯(lián)系更緊密，在開展關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)方面占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢，從而更便于形成高質(zhì)量關(guān)鍵共性技術(shù)。中國高校的行業(yè)背景源于計劃經(jīng)濟(jì)體制——不同部委設(shè)立具有行業(yè)特色的高等院校，并一直沿襲至2000年大規(guī)模高校合并。盡管高校合并、主管部門變更使很多高校不再具有行業(yè)主管部門，但行業(yè)背景的影響根深蒂固，突出表現(xiàn)在很多高校的優(yōu)勢學(xué)科依托行業(yè)背景、高?？蒲匈Y源向這些優(yōu)勢學(xué)科傾斜，并且這一影響一直延續(xù)至今。行業(yè)背景以（合并前）高校是否曾經(jīng)有行業(yè)主管部門比如原機(jī)械工業(yè)部、原鐵道部、原紡織部等來劃分（不包括教育部這樣的教育主管部門）。經(jīng)過識別后發(fā)現(xiàn)，樣本中有、無行業(yè)背景的高校分別為60所、15所。

構(gòu)造財政補(bǔ)貼與行業(yè)背景虛擬變量（industry，有行業(yè)背景的高校賦值為1，否則為0）的交乘項，估計結(jié)果見表8。研究發(fā)現(xiàn)，財政補(bǔ)貼一定時，行業(yè)背景對專利申請量、授權(quán)量沒有顯著影響，這與理論預(yù)期一致。但是，有行業(yè)背景的高校其專利質(zhì)量更高。這是因為：關(guān)鍵共性技術(shù)屬于競爭前中間型技術(shù)，往往需要經(jīng)過二次開發(fā)才能夠轉(zhuǎn)化為專有技術(shù)。而有行業(yè)背景的高校，形成了依托行業(yè)、發(fā)揮行業(yè)性學(xué)科優(yōu)勢的科研活動路徑依賴，其應(yīng)用研究面向行業(yè)需求，其研發(fā)活動更傾向于行業(yè)實際應(yīng)用。換言之，具有行業(yè)背景的高校，其關(guān)鍵共性技術(shù)與專有技術(shù)之間的技術(shù)距離更短。正因為此類關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)具有很強(qiáng)的應(yīng)用前景和需求導(dǎo)向特征，從而使該類研發(fā)活動更有價值，即專利質(zhì)量更高。與依托產(chǎn)學(xué)研合作（樊霞和任暢翔，2014；王蕭蕭和朱桂龍，2019）、科技成果轉(zhuǎn)化體制和激勵政策（胡凱和王煒哲，2023；易巍和龍小寧，2021）來提高高校專利質(zhì)量相比，本文發(fā)現(xiàn)了提高高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利質(zhì)量的新途徑：市場應(yīng)用導(dǎo)向的研發(fā)創(chuàng)新。因此，其政策意蘊(yùn)是，關(guān)鍵共性技術(shù)財政補(bǔ)貼分配要面向市場需求和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，要充分發(fā)揮市場導(dǎo)向的作用，否則難以產(chǎn)生高質(zhì)量關(guān)鍵共性技術(shù)。假說3得到了驗證。

五、結(jié)論與建議

本文以高校為樣本，分析產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼的創(chuàng)新效應(yīng)?；趯＠墨I(xiàn)挖掘法從高校專利中識別出關(guān)鍵共性技術(shù)專利后，運(yùn)用《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》提供的教育部直屬75所高校2001-2002年、2008-2016年面板數(shù)據(jù)，實證檢驗財政補(bǔ)貼的專利效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）基準(zhǔn)回歸表明，財政補(bǔ)貼能夠顯著增加高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利申請量和授權(quán)量，但對關(guān)鍵共性技術(shù)專利質(zhì)量產(chǎn)生抑制效應(yīng)。運(yùn)用自變量滯后、面板計數(shù)模型和GMM估計分別對專利數(shù)量和質(zhì)量進(jìn)行檢驗、增加地區(qū)和時間效應(yīng)的交乘項檢驗，均證實了估計結(jié)果的穩(wěn)健性。進(jìn)一步以專利被引數(shù)、專利引用數(shù)和專利同族數(shù)來衡量專利質(zhì)量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)財政補(bǔ)貼對專利質(zhì)量的影響不顯著。因此，財政補(bǔ)貼對關(guān)鍵共性技術(shù)專利的影響具有數(shù)量效應(yīng)而缺乏質(zhì)量效應(yīng)。（2）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，與一流學(xué)科建設(shè)高校相比，一流大學(xué)財政補(bǔ)貼產(chǎn)生的專利申請數(shù)量更少，但專利授權(quán)更多，而專利質(zhì)量沒有顯著區(qū)別；行業(yè)背景對高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利的申請、授權(quán)沒有顯著影響，但是有助于提高專利質(zhì)量。根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

第一，構(gòu)建以質(zhì)量為核心的關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼考核機(jī)制。盡管政府補(bǔ)貼能夠促進(jìn)高校關(guān)鍵共性技術(shù)專利數(shù)量的提升，但在提升關(guān)鍵共性技術(shù)專利質(zhì)量方面還存在較大空間。為提升關(guān)鍵共性技術(shù)專利質(zhì)量，要完善以專利質(zhì)量為核心、可量化的財政補(bǔ)貼考核機(jī)制。一方面要從原創(chuàng)性、影響力、前瞻性等方面構(gòu)建一套包容性、有側(cè)重的專利質(zhì)量評價體系。專利質(zhì)量指標(biāo)體系應(yīng)包括專利的技術(shù)價值、法律價值、經(jīng)濟(jì)價值等綜合性指標(biāo)體系。同時，考慮到一些專利質(zhì)量指標(biāo)的量化具有滯后性，比如專利被引數(shù)，可以將即期與中長期評價相結(jié)合，建立財政補(bǔ)貼項目評價數(shù)據(jù)庫，并將中長期評價結(jié)果作為未來財政補(bǔ)貼申報和分配的重要參考指標(biāo)。另一方面，要拓展專利質(zhì)量評價體系的應(yīng)用場景。專利質(zhì)量評價體系不僅可應(yīng)用于關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼資金的績效考核，還應(yīng)拓展應(yīng)用場景，將質(zhì)量為導(dǎo)向的考評體系在各級各類科技創(chuàng)新評比中予以推廣應(yīng)用，以利于在全社會營造重數(shù)量更重質(zhì)量的創(chuàng)新文化。比如，在重大科研項目立項、重大科研平臺建設(shè)立項、高校學(xué)科評估、雙一流建設(shè)高校等重大項目評選時，要提高技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量如專利質(zhì)量、專利轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)的權(quán)重，積極治理專利泡沫、策略性創(chuàng)新等亂象。

第二，以市場應(yīng)用為導(dǎo)向，完善關(guān)鍵共性技術(shù)政府補(bǔ)貼分配機(jī)制。產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)的有效性在本質(zhì)上表現(xiàn)為其有用性，而后者需要接受市場檢驗，只有為市場所需要的關(guān)鍵共性技術(shù)才具有社會價值。首先，補(bǔ)貼資金分配應(yīng)以市場的技術(shù)需求為首選標(biāo)準(zhǔn)。如大力開展面向行業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)。有行業(yè)背景的高校其專利質(zhì)量更高，說明面向行業(yè)應(yīng)用開展關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)具有必要性。不具有行業(yè)背景的高校要通過產(chǎn)學(xué)研合作、參與創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、參與“揭榜掛帥”、與新型研發(fā)機(jī)構(gòu)合作等途徑，積極關(guān)注行業(yè)需求，根據(jù)行業(yè)需求來開展關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)，提高研發(fā)針對性，便于共性技術(shù)的市場化轉(zhuǎn)化。其次，將政府提供的財政補(bǔ)貼資金與企業(yè)從市場中獲取的合同科研資金相匹配，構(gòu)建高激勵強(qiáng)度的財政補(bǔ)貼資金分配機(jī)制。高校若想獲得關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼資金，必須能夠證實其具備從事市場所需的關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)能力，而后者正是合同科研模式所能夠顯示的。不同于以政府補(bǔ)貼撬動市場資金的傳統(tǒng)籌資模式，市場導(dǎo)向型財政補(bǔ)貼分配機(jī)制反其道而行之，以合同科研資金來顯示研發(fā)能力、為政府補(bǔ)貼資金的分配提供合理性。

此外，還要加大基礎(chǔ)研究投入力度。應(yīng)用研究的成效與基礎(chǔ)研究投入密不可分。要從創(chuàng)新型強(qiáng)國建設(shè)高度，從提高基礎(chǔ)研究投入強(qiáng)度和比重、優(yōu)化基礎(chǔ)研究成果考核機(jī)制、建立中長期基礎(chǔ)研究激勵機(jī)制等方面，構(gòu)建一套系統(tǒng)性的基礎(chǔ)研究財政支持制度。

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[47] 朱桂龍、黃妍，2017：《產(chǎn)學(xué)研合作對共性技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新影響的實證檢驗——以生物技術(shù)領(lǐng)域為例》，《科技進(jìn)步與對策》第11期。

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Patent Effects of R&D Subsidies for Industrial Key Generic

Technologies in Universities

Hu Kai1， Xie Fen1 and Lv Bijun2

（1.School of Economics， South-Central Minzu University;

2.School of Accountancy， Hubei Business College）

Abstract：Universities are the main force for the research and development of industrial key generic technology in China， government subsidies to universities are an important means to break through the bottleneck of industrial key generic technology. This paper used panel data of 75 universities directly under the Ministry of Education. Firstly， patent literature mining was used to identify patents with key generic technology， and then did empirical test on the patent output of government subsidies both from patent quantity and patent quality. The empirical results show that government subsidies significantly increase the quantity of patents， but have no significant effect or even a suppressive effect on the quality of patents. This conclusion has been verified through multiple robustness tests. Further analysis shows that government subsidies at top universities generate fewer patent applications but more patents granted. Government subsidies at universities with industrial backgrounds generate higher quality patents. In order to improve the quality effect of R&D subsidies， it is necessary to optimize the subsidy allocation mechanism oriented towards market application and establish a subsidy evaluation mechanism with quality as the core.

Key Words：industrial key generic technologies; universities; government subsidies; quantity of patent; quality of patent

責(zé)任編輯鄧悅

胡凱，中南民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，電子郵箱：hukaieco@126.com；謝芬，中南民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，電子郵箱：13117000105@163.com；呂碧君（通訊作者），湖北商貿(mào)學(xué)院會計學(xué)院，電子郵箱：lvbj@hbc.edu.cn。本文受國家社科基金一般項目（19BJL079）的資助。