C023
省部共建国家重点实验室DID（2006-2020）
文章介绍
本文由来自西交大经院的亢老师团队发表在《管理世界》。研究以2006-2020年间高校设立省部共建国家重点实验室为准自然实验，从全国315所高校“是否设立省部共建国家重点实验室”这一视角，考察高校层面的考核激励对其创新行为和成果转化的影响。本文最大的创新点在于亢老师团队构建了一个高校创新的多任务委托代理模型，将"数量-质量"双重考核激励纳入分析框架。论证了数量型考核压力下，高校易出现“重量轻质”问题，并指出单位投入可实现的创新数量越多，该问题越突出。在实证方法上，以省部共建实验室为准自然实验，采用渐进DID，系统评估了省部共建实验室对校企合作专利数量、质量及转化的差异化影响。利用学科评估临界值、专利署名顺序等微观数据，揭示了考核压力下高校选择低议价能力企业合作的策略性行为。DataSeed团队根据亢老师相关设定整理了本文所使用的渐进DID数据供大家研究学习，同学找到其他被解释变量就可以直接用。
展开剩余86%省部共建国家重点实验室：省部共建国家重点实验室为研究激励机制对高校科技成果转化的影响提供了理想的研究场域。其独特性主要体现在以下方面：相较于传统高校科研机构以基础研究为主的定位，省部共建实验室在功能定位上具有显著差异：其建设目标明确要求整合区域资源禀赋，对接地方经济社会发展需求，旨在通过战略性、基础性和前瞻性的科学研究，解决区域发展中的关键性问题。这种特殊的制度设计使其成为探究科研激励与成果转化关系的典型案例。
数据信息
数据来源：科技部网站 数据范围：全国64所设立高校 数据跨度：2006-2020年数据字段
高校设有省部共建国家重点实验室时treated取1，否则取0，post为时间虚拟变量，设立之年及以后取1，设立前取0，未设高校全部取0
数据样本
声明：本数据由DataSeed团队整理，仅用于学术研究
[1]亢延锟,郭家宝,胡志安,等.创新驱动、激励机制与高校科技成果转化——以省部共建国家重点实验室为例[J].管理世界,2025,41(03):50-76.选题推荐
选题一：省部共建实验室设立对区域创新生态的影响
研究问题：
省部共建实验室的设立是否以及如何影响了所在区域的创新生态？具体而言，是否促进了区域内企业创新、吸引了更多研发投入、提升了区域创新网络密度？
研究意义：
评估省部共建实验室对区域创新生态的溢出效应，有助于理解其在区域创新体系中的作用，为优化区域创新政策提供依据。
研究方法：
双重差分法 (Difference-in-Differences, DID)：将设立省部共建实验室的地区作为处理组，未设立的地区作为控制组，比较设立前后两组地区创新指标的变化。
倾向得分匹配双重差分法 (Propensity Score Matching DID, PSM-DID)：为了解决选择性偏差问题，先使用倾向得分匹配方法找到与处理组地区特征相似的控制组地区，再进行双重差分分析。
空间计量模型：考虑区域间的空间相关性，使用空间滞后模型 (Spatial Lag Model, SLM) 或空间误差模型 (Spatial Error Model, SEM) 分析省部共建实验室对周边地区创新活动的影响。
所需数据：
省部共建实验室设立信息：包括设立时间、依托高校、研究领域等。
区域创新指标：包括专利申请量、授权量、高技术企业数量、研发投入强度、技术市场交易额等。
区域经济社会发展指标：包括GDP、人口、产业结构、教育水平等。
企业层面数据：包括企业研发投入、专利申请、新产品销售收入等（可选）。
数据来源：国家统计局、各省统计年鉴、中国科技统计年鉴、国家知识产权局专利数据库、企业数据库（如企查查、天眼查）等。
选题二：省部共建实验室设立对高校科研人员行为的影响
研究问题：
省部共建实验室的设立是否以及如何影响了依托高校科研人员的科研行为？例如，是否改变了科研人员的科研方向选择、合作模式、成果转化意愿？
研究意义：
了解省部共建实验室对高校科研人员行为的激励效应，有助于优化科研管理政策，提升科研效率和成果转化率。
研究方法：
双重差分法 (DID)：将依托高校的科研人员作为处理组，未依托高校的科研人员作为控制组，比较设立前后两组科研人员科研行为的变化。
工具变量法 (Instrumental Variables, IV)：如果省部共建实验室的设立与高校自身特征存在内生性，可以使用工具变量法，例如，可以使用该地区其他高校的科研经费投入作为工具变量。
面板数据模型：如果能够获取科研人员的长期面板数据，可以使用固定效应模型或随机效应模型分析省部共建实验室对科研人员行为的影响。
所需数据：
省部共建实验室设立信息：包括设立时间、依托高校、研究领域等。
科研人员科研行为数据：包括论文发表数量、引用次数、专利申请数量、科研项目经费、合作者信息等。
科研人员个人特征数据：包括职称、年龄、学历、研究领域等。
高校层面数据：包括科研经费投入、师资力量、学科建设情况等。
数据来源：高校研究成果数据、国家自然科学基金委员会、高校科研管理部门等。
选题三：省部共建实验室设立对企业技术创新的影响
研究问题：
省部共建实验室的设立是否以及如何影响了区域内企业的技术创新？例如，是否促进了企业研发投入、专利申请、新产品开发？
研究意义：
评估省部共建实验室对企业技术创新的促进作用，有助于理解其在企业创新体系中的作用，为促进产学研合作提供依据。
研究方法：
双重差分法 (DID)：将位于省部共建实验室所在区域的企业作为处理组，位于未设立区域的企业作为控制组，比较设立前后两组企业创新指标的变化。
倾向得分匹配双重差分法 (PSM-DID)：为了解决选择性偏差问题，先使用倾向得分匹配方法找到与处理组企业特征相似的控制组企业，再进行双重差分分析。
中介效应分析：考察省部共建实验室是否通过促进高校与企业合作、提供技术支持等渠道影响企业创新。
所需数据：
省部共建实验室设立信息：包括设立时间、依托高校、研究领域等。
企业创新指标：包括研发投入、专利申请量、新产品销售收入、技术引进费用等。
企业基本信息：包括企业规模、成立时间、行业、所有制性质等。
企业与高校合作信息：包括合作项目数量、合作金额、合作领域等。
数据来源：国家统计局、各省统计年鉴、国家知识产权局专利数据库、企业数据库（如企查查、天眼查）、企业年报等。
「数据起源-DataSeed」致力于前沿顶刊研究数据追踪，开发高质量宏微观社科研究数据，涉及经济、社会、地理等多维度数据，拥有数以万计个数据库，上百万字段信息以及超过百亿的数据体量！发布于：广东省长富资本-配资网站排名-股票加杠杆具体步骤-正规炒股配资知识网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
