2021-11-29-北京大学国家发展研究院-基础研究投入的创新转化——基于国家自然科学基金资助的证据_20页_1mb

基础研究投入的创新转化总结

核心内容

本文以国家自然科学基金（NSFC）为研究对象，分析其在知识创新与转化过程中的作用，尤其关注其对高校和企业专利产出的促进效果。通过构建城市-学科-年份的三维面板数据，研究揭示了基础研究投入在知识传播链中的传导机制，并探讨了不同类型NSFC资助在创新转化中的异质性影响。

主要观点

1. 自科资助对知识传播链的影响

• 高校专利：自科资助对高校专利申请数和被引用数均具有显著促进作用。
• 校企专利：自科资助对校企专利也有显著正向影响，说明产学研合作在知识传播中的重要作用。
• 企业专利：自科资助对企业的专利申请数和被引用数也有一定促进作用，但效果较弱。
• 知识传播路径：自科资助对上游高校的影响最大，随着知识向下游传播，其对创新的促进作用逐步减弱。

2. 产学研合作促进知识转化

• 产学研合作是知识从高校向企业传播的重要渠道。
• 校企专利的申请数和被引用数在自科资助增加1%时分别上升0.065%和0.069%，表明企业通过合作方式能够有效利用上游知识。

3. 不同类型自科资助的异质性

• 探索项目系列：主要促进高校和校企专利，对企业的促进效果有限。
• 人才项目系列：特别是青年科学基金项目，对高校和企业专利均有显著促进作用，其传播路径最长，转化效率最高。
• 青年科学基金项目：每增加1%，企业专利申请数和被引用数分别增加0.012%和0.013%，显示其在连接上游与下游创新主体中的桥梁作用。

关键信息

数据来源与样本构造

• 自科资助数据：来自国家自然科学基金项目综合查询网站，涵盖1997—2009年168个城市7类学科的资助信息。
• 专利数据：来自国家知识产权局，根据专利持有人划分为高校专利、校企专利和企业专利。
• 控制变量：包括人口密度、产业从业人员比重、职工平均工资、限额以上工业总产值等。

模型设定

• 基准模型：采用三向固定效应模型，分别考察当期和累积自科资助对专利产出的影响。
• 异质性分析模型：引入资助类型与自科资助的交叉项，分析不同类型资助对专利产出的影响差异。

实证结果

• 专利申请数：自科资助对高校专利的促进效果最强，随后逐步递减。
• 专利被引用数：自科资助对专利质量的提升作用同样显著，但其效果随知识传播路径延长而减弱。
• 人才项目系列：在促进企业专利方面表现尤为突出，具有更高的转化效率。

结论

• 自科基金作为基础研究投入的重要代表，不仅促进了高校的知识创新，还能通过产学研合作向企业传播和转化。
• 人才项目系列，尤其是青年科学基金项目，在知识传播链中表现最佳，具有更高的转化效率。
• 产学研合作在协调创新主体需求、提高科技成果的转化效率方面发挥关键作用。
• 基础研究投入对创新的促进作用随时间推移而减弱，因此需加强创新链的衔接与转化机制建设。

研究贡献

• 知识传播链的全面评估：首次将完整的知识传播链纳入研究范围，不仅评估了自科资助对高校的影响，还探讨了其向企业转化的路径。
• 隐性知识传播的实证支持：通过校企联合专利数据，为隐性知识的传播提供了定量证据。
• 资助体系优化建议：研究结果为我国基础研究资助体系的优化提供了参考，强调不同类型资助的差异化作用，有助于提高科研资金的使用效率和成果转化率。