开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
The experimental group in this study is made up of 9 universities from Sichuan Province's pilot policy document on mixed ownership of scientific and technical achievements, while the control group is made up of 10 institutions from Sichuan and the neighboring areas. The influence mechanism of the pilot project and university innovation efficiency are then investigated further using the patent database, standard patent data of universities and individuals, and joint patent data of universities and various fields.
The findings show a strong positive association between the pilot mixed-ownership system of scientific and technological achievements and university innovation efficiency in Sichuan Province, implying that the pilot has a beneficial impact on university innovation efficiency in general. However, this impact was attributed to the unbundling of property rights structure, which increased shared property rights of universities and other innovation subjects, indicating that the pilot's impact on university innovation efficiency was influenced favorably by shared property rights of universities and other innovation subjects.This study assesses the real benefits of the pilot mixed-ownership system of science and technology achievements on the innovation efficiency of universities in Sichuan Province based on the theory of knowledge innovation incentive and the theory of property rights economics. Simultaneously, it identifies the flaws in current science and technology achievement empowerment, clarifies the property rights relationship between universities and researchers, and constructs a power allocation system for science and technology achievements from the perspective of property rights structure. Finally, it is essential to strengthen cooperation between universities and diverse subjects such as enterprises and scientific research units, broaden research ideas and R&D directions of scientific and technological innovation in universities, increase the transformation of scientific and technological innovation results, and improve resource flow efficiency while promoting ownership reform of scientific and technological achievements.
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科技是第一生产力，优化科技资源配置、推进协同创新是稳步促进我国科技产业发展的重要保障。加强科技创新，倡导创新文化，促进科技成果转化为现实生产力，已经成为建设创新型国家的基本要求。高校作为我国科技创新中坚力量，必须顺应创新驱动发展战略要求，提高科技成果创新效率，促进基础科学向应用技术转化和产业结构优化升级。
我国高校科技成果运用过程中存在科技成果国有资产束缚[1]和科研主体间利益失衡[2]等问题，在创新效率上与发达国家相比还有较大差距。为了扭转这一局面，我国聚焦于科技成果权利配置，通过修订法律政策和开展试点，大力推进科技成果权属变革，通过逐步放权探索高校科技成果权利最优配置。《中华人民共和国科学技术进步法》被誉为“中国版拜杜法案”，但是，将财政性资金资助所获得的部分知识产权授予承担者单位，本质上没有脱离科技成果国家所有的现状[3]。科技成果“三权改革”亦未从法律层面解决单位与发明人之间的权利配置问题，且缺乏相应配套政策支持[4]。
科技成果混合所有制改革是指变更高校专利申请权或专利权属，将知识产权从纯粹的单位所有转向单位与个人共有[5],将事后收益激励变更为事前产权激励，部分确认科研人员对科技创新成果的所有权主体地位，以此提高科研人员开展科学技术研发与转化工作的积极性[6]，进而提高高校科技创新效率。2016年四川省职务科技成果权属混合所有制改革，将科技成果实质性权利分配给科研人员，标志着我国高校科技成果权利配置取得新突破。2020年科技部等9个部门联合发布《赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权试点实施方案》，从国家层面探索科技成果混合所有制试点。随着相关政策的实施，一个核心问题需要予以关注，即科技成果混合所有制改革是否达至预期，能否为高校科研创新工作带来正向效益？这是本文研究的基本论题。
我国科技成果权属改革已进入深水区，从《中华人民共和国科学技术进步法》将部分知识产权授权给项目承担单位，到“三权”、“两权”赋权改革，混合所有制权利改革在实际应用中既产生了一定成效，又暴露出一些问题，引起学者们广泛讨论。
不少学者从商业化、创新激励、人本理念等角度展开研究，认为发明人享有科技成果相关产权对提高科研效率是有益的。Aghion等[7]认为，高校将科技成果产权赋予发明人能够激励其创新并推动商业化进程；Grimaldi等[8]认为，在缺乏经济因素激励的情况下，尽管科研人员意识到科技成果具有商业化潜力，也可能不愿意实施科技成果转化。若缺乏足够的经济激励，则科研人员在学术追求与商业化抱负的权衡下，可能更多地选择学术追求，消极对待科技成果转化。在实证研究层面，Galushko[9]通过对加拿大8所高校官员和教职员工的采访发现，科技成果所有权是促使教职员工开展科技创新与市场化运作的最佳激励因素；Kenney等[10]通过对6所北美高校的对比发现，发明人享有科技成果所有权对产生知识附带利益具有积极影响。国内也有学者认为应重视发明人利益，何敏[2]从人本理念角度强调发明人在职务科技成果框架中的地位；张明(2020)基于专利法修订案关于发明人权利取得方式的规定，认为有限约定难以保障发明人权益，不利于成果转化。
与此同时，也有学者持相反观点。Michael等[11]认为，将财产权授予不同主体会产生不利影响，权利重新组合会导致交易成本大大增加；Crespi等[12]对欧洲6个国家近500项专利(包含混合所有专利)进行定量分析，认为尽管高校是否拥有科技成果所有权对商业化进程影响不大，但发明人私有科技成果产权不利于提高专利许可率。
科技成果权属混合所有制是基于高校科研单位科技成果权利性质和科技成果商业化现状而提出的权利试点改革，国内学者对此展开了诸多研究。有些学者对科技成果混合所有制改革给予正面评价，如张文斐[13]认为科技成果混合所有制兼采“雇主主义”和“发明人主义”之观点，有助于实现雇主与雇员之间的利益平衡；谢地[14]基于科技成果属于国有资产管理范畴的考量，认为混合所有制下科研人员作为民事主体参与成果转化能降低国有资产管理在时间、程序上的成本，提高科技研发和成果转化效率；徐兴祥[15]从法理角度进行研究，认为职务科技成果发明人享有部分所有权具有法理依据。
同时，也有学者认为科技成果权属混合所有制改革存在一些问题。如王影航[16]提出此改革存在合法与合理性困境；陈柏强(2017)强调股权激励程序和发明人收益都已通过法律政策得以明确，没有实施混合所有制的必要；曹爱红[17]认为混合所有制没有完全避开国有资产管理制度的规制。
国内也有学者通过定性或定量研究，基于相关数据梳理科技成果混合所有制试点状况。刘鑫[5]以四川省试点高校为样本，发现混合所有制改革对高校合作专利存在影响；钟卫[18]使用多时点双重差分法研究加大科研人员收益试点对成果转化的影响，认为试点效益存在滞后性；李强[19]通过构建职务科技成果产权分配模型，研究发现科技成果混合所有制改革对科技成果转化具有促进作用，而且产权分配最优比例与科研单位和科研人员各自在成果转化中发挥的作用有关。
综上所述，关于职务科技成果赋权的正当性，国内外学者积累了一定研究成果，为突破职务科技成果的制度性障碍奠定了基础，是对试点工作评价研究的有益探索。但是，通过文献梳理可以看出，采用定量方法评价科技成果混合所有制改革效益的研究较少，定量评价不同类型共有产权关系对创新效率影响的研究尤为少见。因此，本文收集四川省混合所有制试点高校相关数据，结合产权关系的不同结构，运用双重差分模型测度科技成果混合所有制与高校创新效率之间的关系，并提出对策建议。
科研创新工作成效受到知识产权权属改革的影响[20]，该影响基于两个基本理论：一是知识产权激励创新理论。基于此理论，将权利赋予发明人可以为其创新提供制度激励[21]。科技成果混合所有制改革通过调整权利主体间产权结构，将部分科技成果专利申请权和所有权赋予科研人员，采取“先分田、后分粮”的策略，让科研人员有“用其智、得其利、创其富”的空间[6]，通过高校与科研人员共有产权，实现“雇主主义”与“雇员主义”之间的平衡。产权改革会对整个产权结构产生影响，共有产权管理的松绑有利于资源共享，激发高校与企业、科研单位等多元主体的创新热情[5]。相较于单一驱动力，产学研“三螺旋”合作可以提供更强的创新动力[22]，高校与多元主体间科技成果多样性和潜在协同性也有利于提高科研合作效率[23]，而且两者共同申请或共有科技成果往往更容易促成商业化利用[24]，进而提高高校创新效率。二是产权经济学理论。科技成果混合所有制产权配置，通过赋予科研人员科技创新价值主体地位，提高其创新积极性并降低商业化进程中的交易成本，同时，通过有效配置资源激发科技合作创新活力，营造良好科技创新环境，提高高校科技创新效率。基于此，本文提出如下假设：
H1：科技成果权属混合所有制试点可以提高高校创新效率。
H2：高校与科研人员共同申请或共有专利数正向影响科技成果混合所有制试点高校创新效率，即高校与科研人员共同申请或共有专利数越多，试点对高校创新效率的促进作用越大。
H3：高校与多元主体共同申请或共有专利数正向影响科技成果混合所有制试点高校创新效率，即高校与多元主体共同申请或共有专利数越多，试点对高校创新效率的促进作用越大。
为了分析混合所有制试点对高校创新效率的影响，需比较试点高校和非试点高校在政策实施前后的创新效率变化。若只比较试点高校政策实施前后的创新效率或者试点高校与非试点高校在政策实施后的效率，则容易将其它因素引起的创新效率变化误认为是政策影响的结果，产生内生性问题，最终导致计量结果不稳定。双重差分法是目前较为流行的用于评估政策效益的研究方法，本文利用这一方法构造试点高校组成的实验组和非试点高校组成的对照组，在控制其它因素的情况下比较政策实施前后的差异，以此评价试点对样本高校的影响。本文将2016年以来四川省实行混合所有制的部分试点高校作为实验组，其周边非试点高校作为控制组，对两组高校进行双重差分检验，测算科技成果混合所有制整体试点效益。国内外有大量运用双重差分法评估政策效益的研究，本文借鉴相关成果[25]，设定基本模型如下：
scoreit=β0+β1treatedi+β2timet+β3did+β4cit+μi+γt+εit
(1)
其中，因变量scoreit代表高校创新效率；treatedi代表处理组虚拟变量，若高校i是混合所有制试点单位(实验组)，则treatedi=1，若高校i不是混合所有制试点单位(对照组)，则treatedi=0；timet为时间虚拟变量，政策前timet=0，政策后timet=1；did是treatedi与timet的交叉项；β3是反映整体试点效益的系数；cit代表控制变量；μi和γt分别代表个体虚拟变量与时间虚拟变量；εit为随机扰动项。
为了深入研究共有产权试点改革对高校创新效率的影响作用，根据混合所有制改革中研发主体间产权关系可能产生的组合，在基本模型中加入4个混合共有产权变量：高校与科研人员共同申请专利、高校与科研人员共有专利、高校与多元主体共同申请专利、高校与多元主体共有专利。为分析产权关系变化是否对混合所有制试点高校创新效率产生影响，设置模型如下：
scoreit=β0+β1treatedi+β2timet+β3did×sh1-4+β4cit+μi+γt+εit
(2)
其中，sh为混合共有产权变量的总称，sh1-sh4分别代表高校与科研人员共同申请专利数、高校与多元主体共同申请专利数、高校与科研人员共有专利数、高校与多元主体共有专利数；交叉项系数β3反映混合所有制试点对高校创新效率产生的作用是否受到混合共有产权变量的影响。
高校总体数据来源于《高等学校科技统计年鉴》、高校信息公开网站，由于2019年四川省新增了一批试点高校，因此，样本期控制在2018年以内。专利层面数据如专利申请数、专利授权数、高校与科研人员共同申请专利数、高校与多元主体共同申请专利数等来源于我国知名专利数据库patentics，以样本高校作为申请人进行检索，并经过数据清洗得出。在样本选择上，将2016年四川省开展混合所有制试点的部分高校作为实验组(9所)，将周边地区的部分高校作为控制组(10所)，样本对象如表1所示。
表1 样本名单
Tab.1 Sample list
实验组控制组四川大学、西南交通大学、四川农业大学、成都理工学院、西南科技大学、成都中医药大学、攀枝花学院、成都大学、成都信息工程大学西南医科大学、西南石油大学、西华大学、西南民族大学、宜宾学院、西南大学、成都医学院、中国民用航空飞行学院、西华师范大学、四川师范大学
(1)被解释变量：高校创新效率(score)。高校在国家创新系统中扮演重要角色，高校创新效率评价是科技管理工作的重要内容[26]，涉及基础研究和应用研究的综合评估。采用数据包络分析方法(DEA)，测算高校创新效率。首先，选取投入和产出指标。基于陈林[27]、王晓红[28]关于创新效率投入产出指标的研究，科研创新效率受到高校科研人数和经费支出的影响。由于样本高校部分数据无法获取，本文采用包含基础研究和应用研究的高校创新效率测算方法。投入指标选择高校科研人员中科学家与工程师数量、科学技术经费支出，产出指标选择专利申请数、专利授权数、论文出版数、技术转让合同收入。其次，确定测算方法。采用Anderson等[29]提出的超效率DEA模型，利用非参数方法测算2012-2018年试点高校与非试点高校创新效率。最后，得出高校创新效率，结果如表2和表3所示。
(2)核心解释变量：混合所有制政策(did)。did(treati×timet)代表处理组与对照组之间的双重差分变量，其中，treati代表处理组虚拟变量，timet代表处理组时间虚拟变量。
(3)控制变量：政府支持力度(TG)、高校科研规模(TK)、校企联结度(TS)。首先，政府对于高校的资助力度必然影响高校科研创新效率，政府财政资金拨入越多代表政府支持力度越大，因此，选择政府资金拨入费用占总科技经费拨入费用的比例反映政府支持力度。其次，高校科研规模也会对科技创新产生影响，高校科研课题数往往可以体现高校科研规模，因此，选择高校课题数作为科研规模变量。最后，企业在高校科技创新中扮演重要角色，校企合作对高校技术研发和成果转化具有较大影响，有助于提高科技成果流通性，因此，选择企事业委托拨入经费作为校企联结变量。
表2 2012-2018年试点高校与非试点高校创新效率
Tab.2 Innovation efficiency of pilot universities and non-pilot universities from 2012-2018
类别高校2012201320142015201620172018试点高校 四川大学0.84 0.79 0.83 0.87 0.99 1.04 1.31 西南交通大学0.95 0.91 0.95 0.99 1.08 0.99 1.18 四川农业大学0.46 0.69 0.69 0.85 0.96 1.28 1.25 成都理工学院0.44 0.42 0.42 0.46 0.59 0.69 0.67 成都信息工程大学0.45 0.42 0.59 0.42 0.59 0.61 0.62 西南科技大学0.89 1.01 0.64 0.69 0.72 0.65 0.71 成都中医药大学1.12 1.03 0.91 0.97 0.93 1.01 0.99 攀枝花学院1.07 1.10 1.00 0.71 1.14 1.16 1.13 成都大学0.52 0.53 0.24 0.71 1.14 0.87 0.60 非试点高校西南医科大学0.81 1.33 0.88 0.74 0.89 0.87 0.87 西南石油大学0.37 0.34 0.32 0.39 0.53 0.93 1.39 西华大学1.21 0.57 0.56 0.81 0.76 0.81 0.96 西南民族大学1.72 0.57 0.63 0.67 0.65 0.59 0.68 宜宾学院1.00 1.03 0.73 0.76 0.57 1.15 0.72 西南大学0.51 0.50 0.42 0.48 0.75 0.41 0.39 成都医学院0.91 0.71 0.55 0.47 0.99 0.63 0.58 中国民航学院0.77 0.37 0.26 0.45 0.56 0.53 0.43 西华师范大学0.84 0.97 0.84 0.66 0.56 0.46 0.37 四川师范大学0.41 0.53 0.44 0.39 0.93 1.10 0.46
表3 描述性统计结果
Tab.3 Descriptive statistics
变量 含义 样本量平均值标准差最小值最大值score高校创新效率1330.7470.2750.2461.720lnTK高校科研规模1336.5051.1243.6119.054lnTS校企联结程度1339.3752.788113.850TG政府支持力度1330.4990.1800.1180.939zs2专利授权数133235333.621 951zs1专利申请数133412534.452 705sh1高校与科研人员共同申请专利1333.0835.062028sh2高校与多元主体共同申请专利13334.82042.6500270sh3高校与科研人员专利共有1332.0984.071024sh4高校与多元主体专利共有13314.74019.790097treated处理组虚拟变量1350.4670.50101time时间虚拟变量1350.4370.49801
回归分析之前需对数据进行处理，部分数据数值差异较大，还有部分数值为0，将此类数据加1并取对数以提高数据稳定性。本文对所有解释变量进行方差膨胀因子(VIF)检测，结果显示所有解释变量VIF值均小于5，说明不存在严重的多重共线性问题。
使用双重差分法的前提是通过平行趋势检验，即要求实验组和对照组在政策实施之前有相对一致的发展趋势，基于此，通过比较政策实施后两者产生的变化衡量政策效益。如果两组高校没有通过平行趋势检验，那么，即使差分系数显示试点后两者存在较大差异，结论也是缺乏说服力的。以2012年为基期，构建6个年份虚拟变量：year-3、year-2、year-1、current、year1、year2，其中，current代表混合所有制试点当年，其它虚拟变量分别代表试点发生的前3年和后2年。它们与处理组虚拟变量(treated)形成交叉项，系数β1反映是否满足平行趋势。具体模型如下：
(3)
平行趋势检验回归结果如表4所示，在控制个体和时间效应的前提下，无论是否加入控制变量，2013-2015年即混合所有制试点开始前系数均不显著，表明样本在试点开始前有着相似发展趋势。试点当年不显著，可能是因为无论是创新研发还是成果转化都需要时间，结果反映存在一定时滞性；试点后两年系数均显著。平行趋势如图1所示，试点开始后两组间差距明显增大，并有加速扩大趋势。因此，可以认定基于科技成果权属混合所有制试点的双重差分检验符合平行趋势基本要求。
表4 平行趋势检验回归结果
Tab.4 Regression results of the parallel trend test
变量模型(1)模型(2)treated#c.year-30.1570.201(0.97)(1.25)treated#c.year-20.2180.227(1.54)(1.62)treated#c.year-10.1980.229(1.41)(1.65)treated#current0.2170.231(1.45)(1.55)treated#year10.288*0.273*(1.73)(1.67)treated#year20.367**0.356**(2.21)(2.05)控制变量控制未控制常数项2.424***0.898***(4.08)(14.09)样本量133133R-squared0.5930.564地区效应控制控制时间效应控制控制
注：括号内为t统计量，*、**、***分别代表在10%、5%、1%水平下显著，下同
图1 高校创新效率平行趋势检验结果
Fig.1 Parallel trend test of innovation efficiency in colleges and universities
模型1控制时间效应和个体效应，其双重差分回归分析结果如表5所示。逐步加入控制变量政府支持(TG)、校企联结(lnTS)、科研规模(lnTK)，核心解释变量(did)系数始终显著，且在5%水平上显著为正，表明混合所有制试点整体上促进样本高校科研创新效率提升，试点在一定程度上取得成效。因此，假设H1得到支持。
从上述分析可知，科技成果混合所有制试点整体上对高校创新效率具有正向促进作用。在此基础上，从产权共享视角分析混合所有制试点与高校创新效率关系的影响因素。模型2回归分析结果如表6所示，在控制相关变量的情况下，高校与科研人员共同申请专利数(sh1)、高校与科研人员共有专利数(sh3)这两个指标与双重差分变量(did)的交叉项系数不显著，表明高校与科研人员共同申请专利数(sh1)、高校与科研人员共有专利数(sh3)这两种产权关系未对混合所有制试点与高校创新效率间关系产生影响，假设H2不成立。这一结果与预期不符可能是因为当前高校与科研人员之间的赋权改革中，无论是科技成果专利共同申请还是专利共有，权利结构都比较模糊，缺少法律支撑和政策指导。主体之间产权关系不明晰会阻碍科技创新发展，因而未对高校创新效率带来显著积极作用。在控制相关变量的情况下，高校与多元主体共同申请专利数(sh2)、高校与多元主体共有专利数(sh4)这两个指标与双重差分变量(did)的交叉项都显著为正，表明高校与多元主体共同申请专利数和专利共有数的增加正向影响混合所有制试点对高校创新效率的促进作用，假设H3得到验证。
表5 双重差分基本模型回归结果
Tab.5 Regression results of the difference-in-differences basic model
变量 (1) (2)(3)did 0.142** 0.136** 0.145**(2.04)(1.99)(2.14)TG 0.136 0.050 -0.114(0.52)(0.19)(-0.44)lnTS-0.021-0.020(-1.70)(-1.61)lnTK -0.138**(-2.19)常数项 0.918*** 1.243*** 2.493***(5.93)(5.03)(4.02)样本量133133133R-squared0.5470.5580.574时间效应控制控制控制个体效应控制控制控制
表6 双重差分混合产权影响模型回归结果
Tab.6 Regression results of impact model of the difference-in-differences mixed property rights
变量(1)(2)(3)(4)did×sh10.009(1.52)did×sh20.029*(1.70)did×sh30.011(1.40)did×sh40.042**(2.02)TG-0.164-0.141-0.188-0.078(-0.52)(-0.53)(-0.72)(-0.24)lnTS-0.021*-0.022*-0.021-0.03**(-1.68)(-1.73)(-1.65)(-2.53)lnTK-0.138*-0.109-0.118*-0.114(-1.93)(-1.64)(-1.80)(-1.56)样本量133133133133R-squared0.5620.5690.5620.605时间效应控制控制控制控制个体效应控制控制控制控制
为检验整体试点对高校创新效率作用结果和产权关系变化对两者间促进作用结果的可靠性，本文从两个方面开展稳健性检验。
(1)替换控制变量检验。调整现有控制变量，观察基本模型回归结果是否存在大体一致性，以进一步提高研究说服力。将校企联结程度(TS)和学校科研规模(TK)替换为技术转让合同数(HT)、成果获奖数(HJ)和建校历史(HS)，也能一定程度上反映高校科研技术能力与产学研的关联程度。双重差分回归结果如表7所示，控制技术转让合同数(HT)、成果获奖数(HJ)和建校历史(HS)等变量，交叉项系数(did)在5%水平上显著为正，核心变量与基本模型(1)回归结果一致。同时，动态异质性检验结果显示，政策发生前3年不显著，政策开始实施当年和后两年均显著为正，满足平行趋势检验，与主回归结果相对一致。由此可以判定，在替换控制变量的情况下，混合所有制试点对高校创新效率的双重差分检验结果是可靠的。
表7 替换控制变量回归结果
Tab.7 Regression results of alternative control variables
变量(1)(2)did0.183**(2.85)HT0.002**0.003**(5.70)(5.29)HJ0.0030.003(0.88)(0.97)HS-0.0003-0.003(-0.09)(-0.70)treated#c.year-30.200(1.32)treated#c.year-20.229(1.73)treated#c.year-10.216(1.64)treated#current0.243*(1.72)treated#year10.356**(2.26)treated#year20.443***(3.23)常数项0.744**1.021**(2.00)(2.29)样本量133133R-squared0.6440.67时间效应控制控制个体效应控制控制
(2)试点高校与多元主体产权关系检验。上文分析结果表明，高校与多元主体共同申请专利数(sh2)、高校与多元主体共有专利数(sh4)对科技成果混合所有制试点与高校创新效率间关系具有正向影响，在此基础上，进一步分析高校与多元主体共同申请专利数(sh2)、高校与多元主体共有专利数(sh4)是否在混合所有制试点的影响下产生变化，以加强结论的逻辑稳固性。回归结果如表8所示，控制时间效应和个体效应并加入控制变量后，高校与多元主体共同申请专利数(sh2)、高校与多元主体共有专利数(sh4)均在1%水平上显著为正，表明科技成果混合所有制试点可以提升高校与多元主体间产权粘合度，提高两者共同申请专利数和共有专利数。通过动态异质性检验可以看出，在政策实施前3年sh2和sh4系数均不显著，在政策实施之后两年系数均正向显著，满足平行趋势要求。因此，高校与多元主体共同申请专利数(sh2)、高校与多元主体共有专利数(sh4)正向影响试点改革对高校创新效率的作用这一结论具有可靠性。
表8 试点下高校与多元主体产权关系检验回归结果
Tab.8 Regression results of property right relationship test between universities and multiple subjects in the pilot program
变量 (1) (2) (3)(4)sh228.672*** (3.13)Sh412.470***(3.79)treated#c.year-3-1.441 1.381(-0.12)(0.31)treated#c.year-23.0223.948(0.26)(0.97)treated#c.year-11.5216.601(0.12)(1.08)treated#current8.31811.727**(0.69)(2.04)treated#year131.367***13.693***(2.64)(3.08)treated#year251.352**21.430***(2.26)(3.11)控制变量控制控制控制控制常数项219.817**218.910**146.404***146.451***(2.53)(2.55)(4.90)(5.01)样本量133133133133R-squared0.7850.8030.8460.851时间效应控制控制控制控制个体效应控制控制控制控制
本文收集2012-2018年四川省混合所有制试点高校与周边地区非试点高校相关数据，运用DEA模型测算样本高校创新效率，使用双重差分法评估混合所有制试点对高校创新效率的影响。主要结论如下：第一，科技成果混合所有制试点整体上对样本高校科研创新效率具有促进作用。动态效应模型显示，试点第二年和第三年高校科研创新效率显著提高。试点当年没有对高校创新效率产生影响，可能是因为无论是基础科学还是应用科学技术创新都存在时间滞后性；第二，科技成果权利结构调整往往对整个权利框架产生影响，高校与多元主体共同申请专利数、高校与多元主体共有专利数的增加，显著增强试点对高校创新效率的促进作用；第三，在变换控制变量的情况下，无论是总体上还是动态上，试点整体效益都与基础模型检验结果保持一致，说明模型回归结果具有可靠性。进一步检验混合所有制政策对高校与多元主体共同申请专利数(sh2)、高校与多元主体共有专利数(sh4)的影响，结果显示，混合所有制改革促进sh2和sh4的提升。
本文将试点高校科研创新效率作为研究对象，采用双重差分法计量试点高校整体创新效率，基于产权改革对整体权利结构的调整，进一步研究具体产权关系变化对混合所有制试点高校创新效率的影响机理，深化了知识产权激励创新理论和交易成本理论。研究发现，高校与科研人员共有产权结构未对混合所有制改革与高校创新效率间关系产生影响，但是，高校与多元主体共有产权结构正向影响混合所有制改革对高校创新效率的促进作用。这对于审视科技成果赋权改革具有一定指导价值。
(1)明晰混合所有制产权关系，合理配置权利。科技成果混合所有制试点的核心是高校将科技成果部分产权赋予科研人员，单位与个人混合所有。本文研究发现，高校和科研人员共有科技成果产权未对试点高校创新效率产生显著正向影响，可能是因为单位与科研人员之间的产权关系比较模糊，需进一步完善科技成果权利配置。首先，权利人之间产权权属分配不宜过于僵化。无论是“西南交大十条”，还是“成都新十条”，对高校与科研人员之间的产权分配都附加了不低于3∶7比例的硬性规定，这显然与科技成果混合所有制改革中追求的意思自治精神不符，也违背了通过市场选择提高科技成果创新效率的初衷。混合所有制权属分配比例应由高校与科研人员根据意思自治原则协商确定，以提高科技成果产权转化运用的灵活性，最大程度发挥权属改革对科研创新的促进作用。其次，构建符合科技成果产权性质的共有权责分配制度。基于科斯交易成本理论，产权不明晰主要是制度因素所致。《赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权试点实施方案》侧重从行政管理角度创造政策空间，从宏观层面强调财产处置范围、交易对象、操作流程和风险防范等方面，对于试点单位与科研人员间知识产权权利关系缺少法律层面界定[30]。有学者认为高校科技成果多为专利，因而将科技成果共有定义为专利共有[31]，这显然是不合理的。科技成果与专利在权利性质上有较大区别，不能简单地将科技成果混合所有制权利制度与专利共有制度视为一体。目前我国缺乏对科技成果共有权利制度的规定，应制定专门的科技成果共有权责分配制度，为相关试点提供法律规制。最后，妥善处理现有相关法律制度之间的矛盾。2020年修订后的《中华人民共和国专利法》第6条规定，单位可以依法处置职务发明创造申请专利的权利和专利权，为赋予科研人员科技成果所有权和长期使用权试点提供了法律依据。但是，这与《中华人民共和国促进科技成果转化法》第19条和《中华人民共和国科学技术进步法》第20条关于权利人权属变更的限制规定相冲突。法律制度之间逻辑内容不自洽势必影响试点运行成效，因此，应加快修改相关法律规定，允许单位享有处置权，建立专有权、共有权和使用权并存的产权规则。
(2)持续推进高校与多元主体科研合作，提高资源流动效率。高校与多元主体间合作有利于提高科研效率，同时，可以激活高校的闲置科技资源。高校应进一步加强与企业、科研单位之间的联动，有效利用各方科技资源，为高校科研工作提供技术研发和商业化平台，拓宽高校技术创新研究思路和研发方向，进一步提高科技成果创新效率。高校与其它主体之间的交流合作可能存在信息不对称、资源结构僵化等问题，应构建合作协同机制，投入人力、物力、财力共同组建合作研究中心、科技创新实验室等研究基地，搭建科研互动平台，提升科技创新集聚效应。高校与其它主体间协同交流强度直接影响合作方案选择，当合作联结较弱时，高校可将合作重心放在知识获取和消化上，拓宽合作渠道，加强交流对接，做好知识挖掘和储备，建立合作信任纽带，推动科研合作逐步向深层次多元化方向发展；当合作联结较强时，高校可将合作重心转移到知识质量和价值识别上，在合作前期根据质量标准对项目进行严格筛选，尽可能开展高质量科技成果项目合作，基于强大的知识库，在技术研发上取得深层次突破，加强科技成果产权共有布局。借助高强度科研合作，将高校科研融入到国家创新体系中，面向前沿技术领域，通过科研合作和科技攻关，取得核心技术和自有知识产权的突破性进展。
(3)根据区域差异，探索动态化的科技成果转移模式，逐步实现试点区域协同管理。2020年10月，科技部等9个部门公布了赋予科研人员科技成果所有权和长期使用权试点高校名单，试点对象是江苏、北京、浙江等省市具备一定科技成果和科研实力的40所高校，其中包含部分部属高校。科技成果创新模式具有地区差异性，且不同地区科技成果转化流程和效率差距较大，地方政府在落实中央政策的同时，应根据本地知识产权发展现状，制定符合地区知识产权工作特色的科技成果转化政策，从政府层面协助试点高校开展科技成果赋权和成果转化。在遵循区域协同管理总原则的前提下，试点高校可根据自身科研基础设施、科研方向、技术知识储备现状，在已有经验的基础上进一步凝练自身科研特色，拓宽科技成果转化渠道，出台通过科技成果赋权促进高校创新的具体方案，规范共有产权关系，探索产权配置最优模式，营造激励创新的制度环境。
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