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农垦师专学报 1997年第1期中国高等教育向前发展的可借鉴因素西慧玲 周兴华 宋佳东21世纪将是信息化的时代。
什么样的高等教育才能培育出肩负跨世纪重任的一代人才,已成为每一个国家不得不直面的世界性问题。
纵览各国的教育发展状况,尽管由于地域不同、社会制度相异、经济发展不均衡等诸多因素的影响,使得前进的幅度参差不齐,但教育的主要潮流还是向着未来涌动的。
在激烈的国际竞争和新技术革命的挑战面前,每一个国家都应该把教育摆在优先发展的战略地位。
因为,教育是社会发展和社会公正的强有力的杠杆,在本世纪、下世纪,乃至永远,摆在我们面前的一切,都和教育的质量有关。
在全球200多个国家和地区中,发达国家的教育现状无疑是我们发展中国家关注的焦点。
尤其是中国,在政治经济的变革中如何把握教育的走向,及时借鉴先进国家的经验教训,将是我们的教改少走弯路、稳步前进的关键。
首先,应该借鉴世界上发达国家高等教育的结构特点。
例如:美国高等教育的规模与结构的形成、发展变化过程,是一个与其市场经济相互作用的动态过程。
通过对美国的劳动市场的分析发现,其对人才的需求结构呈一个金字塔型:从大量的普通劳动力到从事高、精、尖科学研究的高级人才,分为许多从低级到高级的层次,所以美国高等教育的宏观结构也基本上呈现为一个与人才需求结构相适应的五层金字塔结构: 面层学校类型最高学位数量(所)特 点第一层社区学院和高等专门学校(大专)准学士2000两年制,分学术型和职业型针对需要设置课程第二层学院学士500四年制,以文理科为主,兼有工科,职业教育第三层综合型大学硕士600科系齐全,分文、理、农、工商、工程并设研究生部第四层高等大学博士400规模较大,每校每年可授40个以上的博士学位第五层研究型大学博士后6设研究生院,有数千万美元科研经费每年培养数百博士3101 这种从普及型人才到高精尖人才的自然过渡,使得社会上从事所有职业的人都能恰如其分地认定自己的位置,并在所从事行业中努力地实现自己的价值。
2020年广西专业技术人员公需科目《当代科学技术前沿知识》96分答案题库(一)2020年广西专业技术人员公需科目《当代科学技术前沿知识》96分答案题库（一）一.单项选择题(共20题，共40分)1.目前我国哪项第四代裂变反应堆技术达到世界领先水平：（）。
A.高温气冷堆B.超临界轻水堆C.钠冷快中子堆D.熔盐堆答案：D解析：熔盐堆是第四代裂变反应堆技术中的一种，目前我国的熔盐堆技术已经达到世界领先水平。
2.（）的膜技术在城市污水领域应用的专利申请量已经赶超美国，跃居至全球首位。
A.德国B.日本C.中国D.俄罗斯答案：C解析：中国的膜技术在城市污水领域应用的专利申请量已经赶超美国，跃居至全球首位。
3.核能是满足能源供应、保证国家安全的重要支柱之一。
以下哪点不是核能发电技术的优势：（）。
A.技术成熟性B.投资成本低C.可持续性D.运行经济性答案：B解析：核能发电技术的优势包括技术成熟性、可持续性和运行经济性，但不包括投资成本低。
4.我国首次应用于北极科考的水下滑翔机是（）。
A.“蛟龙”号B.“深海勇士”号C.“海翼”号D.“鹦鹉螺”号答案：C解析：我国首次应用于北极科考的水下滑翔机是“海翼”号。
5.对地观测卫星的用途不包括以下哪种：（）。
A.资源B.气象C.海洋D.通信答案：D解析：对地观测卫星的用途包括资源、气象和海洋等方面，但不包括通信。
6.（）通常是指具有新型作用机制的药物、可以提高对可能受益患者识别的药物、或对现有疗法进行改善的药物。
A.新一代疫苗B.重大创新药物C.干细胞D.基因编辑答案：B解析：重大创新药物通常是指具有新型作用机制的药物、可以提高对可能受益患者识别的药物、或对现有疗法进行改善的药物。
7.（）世纪中叶，人类对煤炭资源的规模化利用，推动了欧洲的工业革命。
A.18B.19C.20D.21答案：A解析：18世纪中叶，人类对煤炭资源的规模化利用，推动了欧洲的工业革命。
8.农业供给侧结构性改革不包括优化以下方面的结构：（）。
分析高校科技成果转移转化途径及措施近年来，我国高校科技成果转移转化取得了长足进步，但也存在一定的不足。
高校科技成果转移转化的途径主要包括产学研合作、技术中介服务机构、孵化器、科技创新基金、技术市场等多种方式。
下面从这几个方面对高校科技成果转移转化的具体措施进行分析。
一、建立产学研合作模式产学研合作是高校科技成果转移转化的重要途径。
高校可以通过与企业进行产学研合作，将科技成果向企业转移，实现科技成果的转化。
企业可以利用高校的技术人才和研发设备来加速产品研发和技术创新，提高产品质量和竞争力。
高校还可以结合地方政府产业发展规划，对产学研合作进行有针对性的策划和支持，从而形成高效的创新合作机制，在推进科技成果转移转化方面起到关键作用。
二、设立技术中介服务机构技术中介服务机构是高校科技成果转移转化的重要渠道之一。
技术中介服务机构可以为高校科技成果转移转化提供专业的咨询服务，帮助高校解决各类技术问题，为高校提供技术推广和转移的渠道，加快高校科技成果的转化。
同时，技术中介服务机构还可以帮助企业选择适合的技术合作项目，提供法律及财务咨询等服务，加强科技成果与市场的连接。
三、建立孵化器机制孵化器是高校科技成果转移转化的另一个主要渠道。
高校可以通过建立创新创业孵化器来提供创业场所、配套设施、人才和资金支持等帮助，引导高校科技成果向市场流转，帮助企业成长和发展。
孵化器还可以为高校科技成果转移转化提供更好的支持和保障，帮助高校科技成果转化为实际生产力。
四、设立科技创新基金科技创新基金是高校科技成果转移转化的重要支持，建立科技创新基金可以为高校科技成果提供资金支持和风险投资机制。
科技创新基金可以帮助高校科技成果转移转化过程中的资金难题，推动科技成果向市场转化，提高科技成果的经济效益和社会价值。
五、开拓技术市场开拓技术市场是高校科技成果转移转化的重要手段，高校可以通过市场调研、技术推广、营销策划等方式，积极开拓技术市场，将科技成果向市场推广。
我国高校技术转移绩效体系的构建及实证分析作者：邢红萍卫平来源：《当代经济管理》2013年第08期[摘要]基于企业的资源基础观和资源依赖理论，构建了我国高校技术转移绩效体系，运用我国2001年～2009年的省际面板数据进行了实证分析，结果表明：所在地区的经济越发达、从事技术转移的人员越多以及素质越高，高校的技术转移绩效越好；技术转移平台的缺失，技术需求方——企业转化人才的缺乏、转化资金投入不足，再加上大学的科技成果太超前，与市场需求相脱节，则是目前我国高校技术转移绩效差的重要原因。
[关键词]高校技术转移；资源依赖理论；企业的资源基础观；专利[中图分类号]F203 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2013）08-0031-06一、引言Etzkowitz， Webster， and Healey 把高校技术转移称为第二次学术革命[1]。
20世纪80年代，美国已经开始把高校技术转移作为促进技术进步、产业结构升级和国家经济增长一个主要的驱动力，并取得了显著的绩效。
在我国的官方文件和多数学术著作中，经常使用“科技成果转化”来指代技术转移[2]。
虽然我国也实施一系列法律和措施来促进科技成果转化，但是截至目前我国高校虽然技术成果多，可是转化少[3]，对经济增长的促进作用有待进一步提高。
那么科学构建我国高校技术转移绩效的测度体系、深入分析其影响因素就成为一个亟待解决的问题。
至今为止，关于高校技术转移并无统一的理论。
国内学者在进行高校技术转移方面的研究时，常采用3种方法进行分析。
第一，最常见的研究方法是学者们从不同的角度进行定性描述。
如周克刚[3]探讨了加快高校科技成果转化的对策；李玉清、许朗[4]分析了高校科技成果转化的问题并提出了相应对策；王铁军[5]研究了新疆高校科技成果转化模式。
第二，基于企业的资源基础观进行定量分析。
如周凤华、朱雪忠[2]研究了资源因素与大学技术转移绩效的关系；吴凡、董正英[6]基于资源因素验证了学校类型和学校声誉对学校技术转移能力的影响。
“放管服”环境下高校科研绩效核算研究随着中国改革开放的不断深入和高等教育的快速发展，“放管服”政策在科研领域得到了广泛应用。
高校作为科研主力军，其科研绩效核算也随之发生了变化。
本文将从“放管服”政策背景出发，介绍高校科研绩效核算的意义与难点，并探讨“放管服”环境下高校科研绩效核算的路径。
一、“放管服”政策背景随着市场经济的发展，政府逐渐放弃对市场的直接干预，而采取“放管服”政策。
放就是要放开所有能放的，使市场实现自由竞争，最大限度地发挥市场机制调节经济的作用。
管就是要加强对市场的监管，使市场行为合法、规范，确保市场秩序的正常运转。
服就是要改善政府服务，提高服务效率，为市场主体创造一个良好的经营环境。
相对于其他政策，放管服政策在科研领域的应用显得尤为重要。
以高校为例，放就是要放开高校科研的手脚，给予高校更大的自主权，使高校有更多的创新空间和创新动力。
管就是要加强对高校科研的管理，规范高校的科研行为，确保科研项目的合法性和合理性。
服就是要为高校提供更优质、更高效的科研服务，帮助高校更好地开展科研活动。
二、高校科研绩效核算的意义与难点科研绩效核算是评价高校科研水平和科研贡献的重要指标之一。
作为高校的重要职能之一，开展科学研究是高校不断提高自身水平的必要手段。
因此，科研绩效核算的意义不言而喻。
但是，高校科研绩效核算存在着一定的难点。
首先，科研绩效核算的指标选择问题比较复杂。
大学科研活动的特点是良莠不齐、多样性与复杂性，对于科研成果、项目、专利、论文等指标选择具有一定的难度。
同时，由于各高校和各学科之间的差异性，同一指标对于不同的高校和学科结果差异也会比较大。
其次，高校之间的科研水平和实力存在着不同程度的差异。
有的高校因为历史原因、优秀的师资队伍、丰富的学科资源等因素，其科研实力比较强大；有的高校因为建校时间短、学科相对较为单一等因素，其科研实力相对较弱。
这就要求科研绩效核算在考虑高校之间差异性的同时，也要考虑到不同类型学校自身的特点。
第19卷 第5期2007年10月研究与发展管理R &D MANAGE M ENTV o l.19N o.5O c t.2007文章编号:1004-8308(2007)05-0087-08资源因素与大学技术转移绩效研究周凤华,朱雪忠(华中科技大学管理学院知识产权系,武汉 430074)摘 要:以2000至2004年间国内58所高校的统计数据为基础,探讨可量化的研发及技术转移资源对大学技术转移产出的影响.建立了不同类型与来源的人力、财力投入与专利申请、授权专利、专利合同和合同金额等四项技术转移产出的关系模型.分析显示,模型具有较高的解释力,总体上,资源因素对我国大学技术转移绩效具有重要的影响.关键词:大学;技术转移;专利;资源中图分类号:F 270收稿日期:2006-12-11;修改日期:2007-03-16. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(70633003).作者简介:周凤华(1974)),女,讲师,博士研究生,研究方向为知识产权管理;朱雪忠(1962)),男,博士,教授,博士生导师,研究方向为知识产权管理.提高技术转移的绩效对企业甚至国家的竞争力具有重要的战略意义.而大学作为知识和技术的重要源头,其技术转移问题在近20年已经吸引了广泛的关注.很多研究致力于探讨大学技术转移绩效的影响因素.国外现有研究已经讨论了包括资源因素在内的多种因素与大学技术转移产出之间的关系,很多研究已经发现大学的人力和财力资本对其技术转移绩效有着重要影响.Rogers 等人[1]发现较高的技术转移绩效总得分与一个机构更多的教员数量相联系.而更高质量的教师则往往带来更多的发明披露、更多与产业相关的研究、更多被实施的许可和更多的专利[2,3].大学获得的资金可能来自政府、产业或其他渠道.尽管不同来源的经费在不同国家对大学技术转移绩效的影响各不相同,但总的来说,更多的研究经费是和与产业更相关的研究以及总体上更有效的技术转移联系在一起的.此外,Lockett 和W ri g ht [4]对英国大学的调查,Coupe [5]以及S iegel [6]等人对美国大学的研究都显示,直接投入到技术转移活动中的人力和财力资源对大学技术转移的产出有着重要的影响.国内的官方文件和多数学术著作中,经常使用/科技成果转化0来指代技术转移.而关于高校科技成果转化的研究也已经成为技术创新研究领域的一个重要分支[7].现有研究已经揭示出我国大学科技成果转化率低的一般性成因,提出了一般性对策,甚至原则性地提到了资源因素对我国大学技术转移产出有某种影响[8].然而,究竟在何种程度上、对哪些产出指标有影响,尚有待深入的探讨.本研究认为,与所有其他组织一样,大学并非存在于真空之中,而是严重依赖于其拥有的内外部资源生存、并从事研究开发和技术转移等一系列活动.因此,可以设想大学拥有的研发资源和直接投入到技术转移活动中的资源可能会对我国大学技术转移的绩效产生某种影响.研究将探讨可量化的研发及技术转移资源对我国大学技术转移产出的影响,并试图讨论这些影响的现88研究与发展管理第19卷实与政策意义.1资源因素对我国大学技术转移的影响:四个产出模型研究的数据来源为教育部科技司历年公布的5高等学校科技统计资料汇编6,研究样本为2000年来连续5年都有相关统计数据的58所高校.截取这五年的数据,一方面可以避免2000年前高校之间频繁的合并重组对数据可比性及技术转移活动本身带来的影响;另一方面,考虑到大学的科技投入)产出)商业化之间存在一定的时间差,选择一个较长的时段可以近似地将产出表示为投入的函数.取这5年内的平均值,以避免特定年份内某些异常数值对分析结果带来的影响.58所大学来自全国18个省市,学校类型涉及综合、理工、农林、医药、师范、语言等不同类别,都属于教育部直属高校,并先后成为/211工程0的学校.2000到2004年,这58所高校占到了全国高等教育机构发明和实用新型专利申请总额的65%(N=37,726),授权专利的53%(N =14,561),专利合同数的64%(N=2,583)¹.研究样本并不符合随机抽样的原则,但基本上代表了中国整体实力最强、研发和技术转移活动相对密集的一批大学的大致情况.基于前人研究及前期的观察和访谈,本研究考察的资源因素包括研发经费、研发人力资源、技术转移经费以及技术转移人力资源.研发经费按其来源分解成3个不同的来源:政府研发投入、企事业单位投入和其他来源投入.其中,/其他来源的投入0主要是指学校自身从技术转让、咨询、服务、新产品出售等收入中提取的用作科技活动的经费,以及其他临时性的研发投入.大学拥有的研发人力资源从两个维度来考察,即研发人数和研发人员质量.前者用研发全时人员数测度,而后者用大学拥有的国际期刊论文发表数作为测度指标.技术转移经费,是指各大学用于R&D成果应用和科技服务的经费投入;技术转移人力投入则是指大学从事R&D成果应用和科技服务的全时工作人员数.这7项指标构成本研究的自变量.大学技术转移产出由四项指标构成,包括专利申请量、专利授权量、专利合同数以及专利合同金额,它们构成本研究的依变量.尽管大学创办的新创公司数在国外研究中经常被作为测度大学技术转移绩效的指标,但由于目前国内的相关统计数据尚不完备,本研究只能采用这四项产出指标.为了考察上述代表资源投入的7个自变量与代表技术转移产出的4个依变量之间的关系,我们采用SPSS1110统计软件对58所大学的数据进行分析处理.从表1可以看出,政府研发投入与企事业单位研发投入金额的最大值和均值都相当接近,尤其是均值.而其他来源的研发经费在投入构成中的比重则相对较低.这突出了一个事实,即企事业单位已经成为政府之外大学研究经费的一个重要来源.表1也显示,尽管同为教育部直属的/211工程0大学,各高校在研发、转化投入和产出方面仍然存在较大的异质性.例如在技术转移财力投入上,投入最少的大学(中国传媒大学)5年平均投入为0千元,而投入最多的浙江大学则高达225626千元.在专利申请方面,最少的高校(北京中医药大学)不足1件(012),而最多的(清华大学)则将近600件(59612),相差非常悬殊.在其他指标上也存在类似的现象.数据还显¹本研究中引用的专利申请和授权数据均只包括发明和实用新型专利.外观设计专利因为技术含量不高,同时也为了与国外研究具有可比性,不包括在本研究的数据之中.专利合同包括专利许可合同和专利转让合同.示,58所高校中,有将近一半的大学5年平均专利合同不足1件,有15所大学的合同金额为0,这使得许可合同和合同金额的平均数都相对偏低,分别为517项和415千元.表1 值域、均值和标准差(2000)2004年5年平均)T ab .1 M eans ,R anges and Standard D ev i a tion (av erages for 2000)2004)描述性统计数据统计项目 N M i n i m um M axi m um M ean Std .Dev i ati on 政府研发投入/千元58269015460417149467810990017193企事业单位研发投入/千元581210175492621149398411499726132其它来源研发投入/千元581781751074681588619521079199研发全时人员数/人585017520961877319784517156研发人员质量指标/篇5851825721238719379472133技术转移全时人员数/人58117577218518922170116技术转移财力投入/千元580225626359861955968156专利申请数/项5801259612831687071101376专利授权数/项580298142917422446141专利许可转让合同数/项5801091251703448161081专利许可转让合同金额/千元58052759144151000074191846有效样本数/家58为了确定各个变量之间的相关程度,研究计算了每两个变量之间的相关性,结果见表2.所有的依变量都与每一个自变量正向相关.两组变量之间的相关系数揭示了它们之间的线性相关,也证明采用回归分析方法是合适的.表2 相关矩阵(Pearson 相关系数)T ab .2 Correlation m atr i x (Pea rson coeffic i ents)变量名称123456789101111政府研发投入1100021企事业单位研发投入1632**1100031其它来源研发投入1736**1504**1100041研发全时人员数1724**1623**1463**1100051研发人员质量指标1868**1648**1630**1723**1100061技术转移全时人员数1566**1644**1335**1657**1535**1100071技术转移财力投入1601**1898**1465**1491**1581**1733**1100081专利申请1858**1738**1682**1626**1873**1639**1707**1100091专利授权1819**1682**1662**1593**1862**1598**1651**1951**11000101专利合同数1632**1495**1568**1414**1703**1427**1469**1705**1804**11000111专利合同金额1741**1461**1650**1446**1765**1335*1426**1726**1823**1917**11000N =58所大学,2000)2004年平均数据;**相关系数在1%的水平上显著(双侧);*相关系数在5%的水平上显著(双侧)表2显示,自变量之间的相关度相对较高.如政府研发投入与研发人员质量之间的相关系数为01868;而产业研发资助与大学用于技术转移的财力投入之间的相关系数高达01898.很有可能从政府渠道获得研发资助的高校有更多的资源吸引住高质量的研究人员,也可能是高质量的研究队伍为大学赢得了更多的政府资助.自变量之间的高度相关提示数据可能存在多重共线性89第5期周凤华等:资源因素与大学技术转移绩效研究的风险.进一步的共线性分析显示,最大方差膨胀因子值(V I F)在510左右.鉴于V I F值在0至10之间可以接受,本研究中数据的多重共线性仍然在容许的范围之内.表2还显示,在依变量之间也存在较高的相关性.因为更多的专利申请通常带来更多的授权专利(r=01951),更多的授权专利将会带来更多的专利转让许可合同(r=01804),因而也带来更多的合同收入(r=01917).对于四个依变量,与其相关度最高的两个自变量都是研发人员质量指标和政府研发资助额度.研究采用多重线性回归来检验各个自变量对专利申请、专利授权、专利合同、合同金额的影响.表3中各模型的每一自变量后的第1个数值为非标准化系数B,括号中的数值为标准化回归系数Beta;第2行括号中的数值为标准误差;最后一项Ad j u sted R2为调整后的决定系数,代表模型的拟合优度.四个模型均已通过显著性检验.模型1考察专利申请量变化,其调整后的决定系数为01836,表明模型能解释专利申请方差的8316%,说明资源因素对预测大学的专利申请具有很重要的作用.对预测专利申请量统计上显著的变量有三个,分别是政府研发投入、研发人员质量和大学对技术转移的财力投入.考虑到表2中这三个自变量与专利申请之间较强的Pearson相关系数,这一结果并不奇怪.括号中标准化的Beta系数代表各个介释性度量对专利申请的相对重要程度.在这三个解释性变量中,对专利申请最重要的解释性变量为研发人员质量指标(B eta=01458),政府研发投入和技术转移财力投入的Beta系数相等,都为01306.表3回归结果汇总T ab.3Summ ary o f regression resu lts解释性变量M odel1专利申请M od el2专利授权M odel3专利转让许可合同M od el4合同金额常数项-151585-81677-31634-24731343(81731)(31922)(11967)(8031163)政府研发投入010003756(.306))))))))))(.000))))))))))企事业单位研发投入))))))))))))))))))))))))其它来源研发投入)))010003611(.164))))0109816(.279))))(.000))))(.037)研发全时人员数))))))))))))))))))))))))研发人员质量.107(.458)0106313(.642)0102391(.703)91254(.589)(.026)(.009)(.037)(11655)技术转移全时人员数))))))))))))))))))))))))技术转移财力投入010006167(.306)010002039(.202)))))))(.000)(.000))))))) Ad j u sted R2.836.782.485.618模型2使用专利授权数作为依变量,模型能解释专利授权方差的7812%(A djusted R2= 01782).模型显示,对预测专利授权数统计上显著的变量为研发人员质量、技术转移财力投入,和其他来源的研发投入.与模型1相比,对专利申请比较重要的技术转移财力投入在这一模型中被剔出,而研发人员质量和技术转移财力投入对解释专利授权的贡献率也有所变化,前者的贡90研究与发展管理第19卷献率增加(Be ta =01642),而后者的贡献率下降(B eta =01202).新增加的变量、其他来源研发投入的Beta 值相对较低,为01164.模型3预测专利合同数,模型能解释合同方差的4815%(A d j u sted R 2=01485).回归结果显示,统计上显著的唯一解释性变量是研发人员质量,其Beta 值为01703.逐步回归的结果排除了政府研发投入和技术转移财力投入作为专利合同数预测因子的可能性,而根据模型1和2,这两个变量对专利申请和授权具有较高的解释力.同时,本模型较低的拟合优度也提醒我们,在资源因素之外,可能还有其他一些因素对大学技术转移的产出,尤其是签订的专利合同数有着重要的影响.至于具体是哪些因素,则还需要进一步的探究.模型4预测大学从专利许可与转让活动中获得的收入,模型能解释合同金额方差的6118%(A djusted R 2=01618).模型显示,研发人员质量指标和其他来源的研发投入对合同金额的产出具有统计上的重要性,其Beta 值分别为01589和01279.与模型3相比,增加了一个新的解释性变量,即其他来源的研发投入,相应地,研发人员质量的Beta 值比模型3有所下降.2 讨论与分析(1)关于政府研发投入对促进大学技术转移的作用.国外研究显示,政府资助额度对大学的发明披露[9]、许可收入、许可合同数[10]具有重要的正向影响.而本研究的结果显示,政府研发投入除了对专利申请量有一定影响外,在专利授权量及商业化活动上并未发现有显著的影响.这充分说明,尽管在政策导向和制度强化的影响下,近年来政府资助研发项目的知识产权产出越来越受到重视,但是这种重视在大学系统里主要表现为专利申请的纷纷提出,而并非以获得专利授权和商业上的利益为主要目的.本文作者对大学专利管理部门及大学发明人的另一项调查显示,申请专利的动机更多地是为了课题申请、结题、获得荣誉或晋升职称的需要,或者是为了满足主管部门的指标要求和学校之间的专利数量评比,而并非是为了将这些成果商业化并从中获得经济收益.因此政府研发投入在我们考察的四项产出中仅仅对专利申请具有解释力就并不奇怪了.(2)关于企事业单位研发投入对大学技术转移产出的影响.这一来源的研发投入在所有的四个模型中都被排除在解释变量之外.有可能企事业单位与大学通过研发合同约定由企事业单位资助研发产生的科技成果的专利申请权和专利权归于企业,而由于本研究采用的数据仅仅涉及大学拥有的专利技术,因此这一部分大学技术转移的产出在本研究中并未得到体现.但是,统计数据显示,大约99%的中国企业从未申请过或仅仅申请过极少的专利[11],因此另一个可能的解释或许是企事业单位对获得其资助产生成果的专利权并不太感兴趣,因此专利申请和后续的许可活动较少.当然,这并不排除由此产生的非专利技术,比如技术诀窍、计算机软件等,在大学与企事业单位之间的转移.究竟哪一种解释更具合理性,尚有待于今后进一步的研究来证实.(3)关于其他来源的研发经费.在三种不同的经费来源中,政府与企事业单位之外的研发投入被发现是专利授权量和专利转让许可合同金额统计上显著的解释变量.这一结果多少有些令人意外.考虑到/其他研发经费投入0主要是指学校从技术转让、咨询、服务、新产品出售等收入中提取的用作科技活动的经费,可以推测,以前在技术转移方面成功的经历会提升大学进一步转化的动机,增进其转化能力,从而提高大学技术转移的绩效.无论如何,比较明确的一点是,对研发活动的重视会给大学带来更多实际的利益,比如专利权和通过专利技术的商业化带来的经91第5期周凤华等:资源因素与大学技术转移绩效研究92研究与发展管理第19卷济收益.(4)关于研发与技术转移人员数量.尽管国外此前的研究显示,大学研发人员的数量和技术转移办公室(TTO)工作人员的数量对技术转移的产出有着正向的影响,但本研究发现,在我们的样本中,无论是研发人员的数量还是技术转移人员的数量都未被发现构成任何一项产出统计上显著的解释性变量.与实际工作者的访谈显示有几个原因共同造成了这一现象.首先,对许多教授来说,科技成果产生后,向上级行政机关报告登记,然后申报各种奖项,已经成为惯常的做法.而就其智力活动成果获得专利保护并将其商业化,在很多大学还是一项需要学习的新课程.此外,在项目负责制下,科研成果是否申请专利,决定权往往在项目负责人,所以研发人数的多少与专利申请和授权的关系并不紧密.另一方面,尽管样本中的相当一部分大学都已经将科技成果的推广转化作为科研处或其他类似机构的职责之一,有些大学甚至设有专门的下属机构负责科技成果的登记、知识产权保护和转化工作,但总的来说,这些机构实际开展工作还并不活跃,与国外专业化的TTO相比尚有一定的距离.从他们的职责描述来看,多数机构还只是满足于本校内专利技术的汇编和公布,消极地等待企业找上门,还很少有主动走出校园、与企业联系推进转化的.工作人员多数为大学行政管理的背景,而不是技术或商业背景,这使得他们在识别大学研发成果的可专利性与市场前景方面存在一定的困难,因而限制了他们在技术转移中的作用.(5)关于研发人员质量.本研究发现,研究人员的质量正向地影响着所有四项产出.国外的研究发现,高质量的研发团队不仅能产生更多可专利的成果,光环效应还可以吸引更多的企业前来谈判许可合同,并使大学在谈判中处在更有利的位置.因此,在这一点上,本研究的结论并无特别之处.但值得注意的是研发人员的质量在预测所有四项产出中的权重.如前所述,在四个产出模型中,研发人员质量的Beta值是所有的影响因素中最高的(分别为01458,01642,01703和01589),提示这一变量对解释各模型的贡献最大.此外,在各模型中该变量的B值也都是所有的影响因素中最高的.例如在考察专利申请的模型1中,研发人员质量的B值为01107,而技术转移财力投入和政府研发投入的B值分别为010006167和010003756.这意味着在其他条件不变的情况下,大学每增加1篇国际论文发表,会增加01107项专利申请,而大学对技术转移的财力投入每增加1千元,则只能增加010006167项专利申请;而政府每千元研发资助对专利申请的边际产出更低,只有010003756项.这充分说明,研发人员的质量是目前我国大学技术转移产出的主要决定性因素.(6)大学对技术转移的财力投入,被发现对专利申请和授权量具有正向的影响,而对专利合同数和合同金额则不是统计上显著的解释性变量.这主要是因为,目前相当一部分技术转移的经费被用于专利活动.为了提高大学研究的专利产出,一些学校甚至在政策的鼓励下设立了专门的专利基金,为大学的专利申请和维持以及可能的专利纠纷提供支持.而大学技术的商业化则需要更多条件才能实现,包括大学从事技术转移经验的积累和成熟的市场条件等等.3结语本研究以2000至2004年间国内58所高校的统计数据为基础,探讨可量化的研发及技术转移资源对大学技术转移产出的影响.研究发现,资源因素对我国大学的专利与许可活动具有重要的影响.但各种不同性质与来源的资源对技术转移各种产出的影响并不相同.无论是政府研发投入还是企事业单位的研发投入,对大学的专利和许可转让活动的影响都比较小.一直以来,我国大学和科研机构研发经费不足被认为是阻碍科技创新的一个重要因素.因此,近年来出台了一系列的政策措施增加对大学研发投入的力度.本研究的结果显示,如果没有其他方面的重大改变,试图通过加大政府对大学研发投入的力度,或是鼓励企业增加产学研合作的经费来增加大学的专利申请和授权,或是大学专利的许可转让,其效果将值得怀疑.在各种资源因素中,研发人员质量对技术转移产出的重大影响提示,大学专利与许可活动的增长,是建立在其研发质量提升的基础之上的.因此,相比其他方面的资源因素,当前最紧迫的是通过各种制度安排和激励措施提高大学研发的质量,当然,这种质量不仅仅体现为高质量的论文发表,也体现为更多符合市场需求的产品或设计.现阶段研发应用和科技服务方面的人力、财力投入对技术转移的绩效影响较小,并不证明这方面的努力不重要.正好相反,这一结果提示,要切实提高我国大学技术转移的成效,增加在研发应用和科技服务方面的投入,成立专门的、专业化的大学技术转移办公室,加强对工作人员技能培训具有相当的紧迫性和重要性.参 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ve rsity techno l ogy transfer i n Ch i na.s con tex t.Based on statistics o f58key universiti es i n Ch i na,it exa m i nes the i m pact o f human and fi nanc i a l aspec ts o fR&D and techno l ogy transfer resources on the un i ve rs i ty techno l ogy transfer perfor m ance.Four m ode ls o f P atent A pp licati on,Pa tent G ranted,Patent T ransfer Contract,and Contract Amoun t are establi shed and d i scussed.M u lti-reg ressi on analysis revea ls that resource factors have great i nfl uence on the patenti ng and li cens i ng acti v iti es i n Chinese universiti es.K eywords:un i versity;techno logy transfer;patent;resource(上接第37页)From Im itation to Innovation:TheM atchi ng Bet ween Types ofKnow ledge and Organizational LearningStyles and the Transformation of the RelationshipZHANG X i a o,YANG Zhong(S chool of M anag e m ent,N anjing Un i vers it y,N anjing210093,China)Abstrac t:G enerall y,ente rprises lagg i ng in techno l ogy beg in t he ir endeavor to na rrow the gap bet w een their techno logy and t hat of techno l og ica lly advanced en terpr i ses w it h i m ita ti on.A s the gap is constantly narrow ed,those enterprises w ith backwa rd techno logy but ex trao rd i nary learn i ng capacity w ill exper i ence the ca tch i ng-up process fro m pure i m itati on to crea tive i m itation,and then fro m pa rti a l i nnovation to i ndependent innova ti on.A s techno l ogy g ap bet ween enterpr ises i s m ainly caused by the i r know ledge gap,acqu i r i ng know ledge,co re techno l og ica l know ledge in pa rti cular,i s t he key to br i dg ing techno l ogy g ap.A nd o rganiza tiona l l earn i ng is an i m po rtant m eans of know ledge acqu i s ition,app licati on and disse m i nati on.Due to the characte ristics o f know ledge,d ifferent stages fro m m i itati on to i nnovati on w ill have different l earning focuses,wh i ch requires t hat different organizati onal l earn i ng styles shou l d adapt t o the target know ledge as s o to ensure e ffective acquisi ti on,assm i ilati on and appli cati on of kno w l edge.A s the enterprise advances from one stage to ano t her and i ts target kno w ledge changes,organ i zational l earni ng sty l es s hou l d be adj usted corresponding l y.K eywords:i m itati on;i nnova tion;i m p lic it know l edge;exp lic it know ledge;organ i zati onal l ea rning。
