Yuyu Chen, Ming Fang, Xuan Wang: (Mis)use of Power in the Ivory Tower: Evidence from Deans in Chinese Universities”, 2026.02, Volume 242, Journal of Economic Behavior & Organization
背景概要
中国高校院系的院长既是行政管理者，也是国家官僚体系中的公职人员，由校方任命并在校内晋升。院长通过以下渠道对科研人员和资源拥有较大控制权：选拔和晋升院内研究人员；分配政府提供的补贴、资助和奖项资格，这些是支持科研的主要资源。院长对人事问题拥有最终决定权，包括科研人员的选拔、评价和晋升。这些人事决策会直接影响教师的薪资和福利待遇。部分院长可能基于个人关系而非专业能力进行任命。除直接人事管理外，院长还能影响科研人员可获得的其他资源。例如，国家级资助和中央及地方政府的补贴均需院长推荐。因此，院长在决定研究人员是否符合重要资源资格方面发挥着关键作用。
高校是中国创新快速发展的主要动力。2017年，中国高校专利申请量占专利总量的11%，在高价值发明专利中占比达16%。这些创新成果均来自1243所高校。此研究聚焦于中国“211工程”高校中，专注于科学、技术、工程和数学（STEM）领域的院系院长。中国高校创新活动（尤其是发明专利）的三分之一以上来自“211工程”高校。选择这些高校还因需要收集院长履历信息，而“211工程”以外的高校多数院长缺乏相关资料。
2013年，中国共产党发起了一场大规模反腐行动。该行动以向基层政府派遣检查组为开端，对各级政府官员（“老虎”与“苍蝇”）展开调查。尽管关于此次反腐行动最终目标的猜测不绝于耳，但人们普遍认为这是中国历史上规模最大、力度最猛的一次反腐行动。从政府部门到其他机构，众多个人和单位都受到了波及。该行动显著减少了地方官员和政治关联企业的寻租行为，国有企业和私营企业也以不同方式受到反腐行动的影响。作为官僚体系的一部分，高校官员同样要为腐败行为负责。许多反腐调查实际上针对的是高校中的官员和教授。反腐行动可能会影响院长的行为，尤其是当他们存在不当行为时。
数据来源
此研究整合了多源数据进行分析。通过人工检索，从211工程高校STEM学院现任及前任院长的在线简历和履历中，收集了截至2019年7月的个人履历信息。院长的关键信息包括就职日期、教育经历、是否退休及退休日期。
此研究从国家知识产权局（NIPA）获取的专利申请数据库中收集了相关数据。专利记录包含专利名称、专利号、专利类型、申请日期、发明人姓名、专利权人机构名称、国际专利分类（IPC）代码，以及其他专利特征如引用文献和权利要求数量。专利主要分为三类：发明专利、实用新型专利和外观设计专利。发明专利通常更能体现重大创新活动。在分析中，此研究重点关注发明专利和实用新型专利的申请数量。由于NIPA可能需要长达18个月才能公布专利申请记录，为避免数据缺失问题，此研究剔除了2017年之后的专利记录。
专利申请数量通过每年的总专利申请量及每年的发明专利申请量这两个指标来衡量，后者占所有专利申请的绝大部分。由于这些结果变量中存在大量零值，此研究为总专利和创新专利设置了两组因变量：申请数量的双曲正弦反函数变换
；用于捕捉超额边际效应的虚拟变量，表示某一年度是否提交过非零申请。此外，专利质量通过正向引用（1-3年）和申请权利要求数量进行评估。为确保院长任期对数量效应与质量效应分析的一致性，此研究在年度层面计算了这些质量指标的平均值。
其他数据包括国家自然科学基金（NSFC）资助项目详细信息，Retraction Watch数据库中各领域已发表科学论文撤稿记录，以及中央纪律检查委员会（CCDI）发布的反腐调查数据。
实证研究
（1）基准回归
此研究采用事件研究设定来估计院长职位对专利申请的影响，同时控制个体和时间固定效应，具体回归模型设定如下：
其中，k表示相对于就职年份的第k年，Dean_k是虚拟变量，表示个体i担任院长职务已达k年；此研究采用的因变量包括各年度个体专利申请量的双曲正弦倒数变换值，以及非零专利申请量的虚拟变量；exp代表潜在工作经验年限，即当前年份与毕业年份的差值；标准误聚类在个体层面。 图1展示了事件研究估计结果。研究发现，无论是在集约边际还是广义边际上，院长上任后其总专利申请量和发明专利申请量都立即出现显著跃升。
表2评估了院长职务的平均处理效应，其中处理变量被定义为虚拟变量，用于标识个体是否被任命为院长。数据显示，担任院长职务平均可使总专利申请量增加14%，发明专利申请量增加12%。在广义边际上，院长职务与总专利申请概率提升8%、发明专利申请概率提升7%呈显著正相关。这些数据表明，院长职务的效应不仅具有统计学显著性，更具有重要的经济意义。
（2）专利质量
若院长申请更多专利，是否意味着其获得的专利质量更高？此研究通过比较教授担任院长前后专利质量的变化来验证这一假设。专利质量评估指标包括专利申请后第一、第二及第三年的引用次数，以及申请中权利要求的总数。图2展示了专利质量指标与院长职位之间的关联性事件研究分析结果。研究未发现院长职位与专利质量指标之间存在显著关联。尽管无法完全排除能力或资源渠道的影响（因专利质量未下降），但研究结果并不支持以下假设：高产出的科研人员或获取资源更丰富的科研人员应产出更高质量的专利。
（3）机制分析
关于院长职位与专利申请之间的正相关关系，存在三种可能的解释：教授能力提升与晋升院长职位同时发生；院长职位的任命能为科研创新带来更多资源；通过政治权力与控制，院长可通过利益交换或政治影响力获得更多专利。
专业领域转换：如果院长因工作效率提升或科研资源获取更便利而获得更多专利申请，应当预期他们在专业领域拥有更多专利。因此，此研究通过观察院长晋升后（从原有专业领域转移）其原有专业领域的专利数量变化来分析。专利领域根据国际专利分类（IPC）代码的前两位数字界定。若院长在就任前五年内曾申请过该领域的专利，则该领域被定义为其“原有”专业领域。此研究仅统计这些原有专业领域的专利，并重新评估院长任期对专利数量的影响。出乎意料的是，图3显示，院长上任后，其原有专业领域的专利申请数量并未增加，反而出现下降趋势。这表明院长获得专利的增长主要集中在他们原本不熟悉的领域。如果院长确实因能力提升或资源增加而获得更多专利，那么他们在原有专业领域本应享有至少与之前不熟悉的其他领域同等甚至更大的优势。因此，研究结果排除了个人能力与院长职位之间存在交互效应的可能性。
院长异质性效应：在表3的A组中，此研究按照院长所在领域的平均专利申请量是否高于中位数划分样本，高于中位数的领域为专利重要性较高的领域。结果显示，院长职务与专利申请之间的正向关联，主要源于专利重要性较高的领域。若院长效应源于权力滥用，那么这种现象很可能与其他形式的潜在不当行为存在关联。在表3的B组中，此研究通过论文撤回数据来考察院长效应与学术不端的关系。研究表明，曾经历论文撤稿的研究人员在晋升院长后提交的专利申请数量显著增加，这说明院长职位对专利的积极影响不太可能源于能力，而更可能与某种不当行为相关。此研究还分析了院长制效应如何随研究人员在劳动力市场中的外部选择而变化，预期当本地研究人员拥有更强的议价能力时，院长滥用职权的行为将受到限制。表3的C组数据表明，随着同城市内邻近高校数量的增加，院长效应会持续减弱。表3的D组显示，与非985高校相比，985高校的院长效应显著减弱，甚至几乎可以忽略不计。随着外部研究人员的选择渠道增多，院长制的影响逐渐减弱，这表明不当行为才是导致这种效应的真正原因。究其根源，可能是院长与本地研究人员之间存在自愿或非自愿的“勾结”，这种关系都可能削弱本地研究人员的激励机制。
科研资源：若晋升前后院长获得的各类科研资源（资金、设备等）均未增加，则可排除资源渠道的影响。此研究收集了所有申请国自科基金项目的行政记录，并将其与院长数据集进行匹配，随后采用相同的双向固定效应事件研究设计，评估院长职位对国自科资助经费获取的影响。由于国家自然科学基金提供多种资助类型，其金额和声望各不相同，故将样本中院长获得的资助划分为两类：面上项目资助和更高层级的项目资助。图4结果未发现晋升院长后个人获得的面上项目资助增加，但有迹象表明晋升院长后获得的重大项目资金有所增加，尽管这些估计值在统计学上并不一致显著。这些发现表明资源渠道不能完全排除。然而，对重大项目的积极影响仅具有边际显著性，且呈现渐进式增长。因此，与国家自然科学基金资助相关的科研资源似乎并非院长制影响专利申请的主要或唯一渠道。
（4）反腐败与院长效应
上文已证实权力滥用是导致院长效应的主要根源。若院长效应确实源于权力滥用，则旨在规范官员行为的政治改革应当能有效抑制此类效应。以中国近期的反腐运动为例，研究结果表明地方反腐举措已显著削弱了院长对专利的影响力。值得注意的是，政治运动本身具有显著影响，这表明院长对专利产生的积极效应，更可能源于其官僚职位所附带的政治权力。
利用反腐败工作中的地区差异，此研究采用三重差分法设计，具体回归模型如下：
其中，CuInvestigation表示t年c省政府官员案件累计调查次数（反双曲正弦值），用以评估地方反腐败工作成效。
在表4的A组中，此研究考察了各类政府官员的被调查情况。研究发现，随着反腐力度的加大，院长效应呈现显著减弱趋势。在B组中，此研究仅关注高等教育系统相关官员的反腐调查，这类案件显然与院长职责更直接相关。研究发现，这些高校反腐举措对院长效应的影响更为显著。这些结果进一步支持了研究假设：反腐运动削弱了院长对专利申请的影响力，这种现象只有在权力滥用行为受到约束的情况下才具有合理解释。
上述利用中纪委发布的反腐调查数据进行评估存在局限性，可能反映的是地方政治环境或腐败程度的差异，而非反腐工作的实际成效。为解决这一问题，此研究控制了城市层面的反腐运动前腐败代理变量，包括2012年CFPS数据中民众对腐败的平均感知程度、CFPS受访者中报告曾被索要贿赂或不正当费用的比例，以及企业用于贿赂政府官员的娱乐及差旅费用（ETC）。此外，通过加入城市-年份交互固定效应，此研究能控制可能影响大学创新的时变城市因素（包括当地政治环境变化）。图5汇总了院长职位与反腐调查交互作用的估计系数。综合来看，这些结果表明此研究的发现并非由地方政治环境异质性所驱动。
如上所述，院长在晋升后并未在其原有专业领域获得更多专利。若院长职务对专利的影响源于政治权力，应当观察到反腐败运动并未影响院长在其原有专业领域的创新活动。此研究仅考察院长在其原有研究领域的专利申请情况，并检验反腐败运动的影响。表5展示了实证结果，再次采用地方调查和大学相关地方调查作为反腐败努力的衡量指标，发现院长与反腐调查交互项的系数均不显著。这一发现表明，反腐败运动冲击虽限制了权力滥用，但并未影响院长在其核心领域的真实生产力。
（5）院长合作网络
合作网络扩展：若能获得更多资源和权限，院长或许能拓展合作网络，接触更优质的科研人才资源，从而提升创新产出。此研究首先分析院长合作网络结构的潜在变化。图6展示了院长任命前后这些网络在多个维度上的变化情况，所有数据均以院长任职年度为单位取平均值。研究发现，尽管每项专利的共同发明人平均数量保持稳定，但院长上任后其合作网络中的独特合作者数量显著增加。进一步将共同发明人按院长原有研究领域与新研究领域进行分类，发现合作者数量的增长主要源于与新领域研究人员的深度合作。这一发现与先前的研究结论相吻合：院长们往往倾向于转向最初不熟悉的领域开展合作。
院长是否也会与更高产的科研人员建立合作关系？在图7中，此研究分析了院长职位与合作者产出之间的动态关联，通过专利申请数量和质量来评估合作者的产出水平，数据均按院长任职年份进行平均处理。此研究综合考量合作者所有专利申请的产出情况，同时排除与院长共同署名的专利，以此准确反映合作者的独立研究成果。图7结果表明，院长晋升后，合作者的专利申请数量有所增加，但专利质量并未提升。值得注意的是，在分析未与院长共同撰写的专利质量时，研究发现其质量呈现下降趋势。这种现象可能暗示存在微弱的负面溢出效应，当合作者需要重新调配精力与院长开展合作时，这种效应可能显现。
对合作者的溢出效应：如果院长们因权力或资源的增强而获得额外专利，这是否会影响其所在机构关键科研资源的分配？政治权力的滥用可能通过多种方式降低生产力，例如通过降低预期回报来抑制年轻科研人员的产出，或将科研资源错误分配给那些愿意与院长进行利益交换的低效科研人员。为深入探讨这一问题，此研究分析了院长职位是否会对与院长存在关联的本地科研人员产生溢出效应，具体DID模型设定如下：
其中，因变量为表示t年本地研究者j是否获得过国自科基金资助的虚拟变量或获得国自科基金资助经费总额的反双曲正弦值；i代表就任前与j存在共同发明经历的院长；解释变量为i是否晋升院长职务的虚拟变量；此研究还加入了个体固定效应及年份固定效应。表6结果显示，院长上任后，与其曾合作过的研究者获得国自科基金资助的概率提升1.2%，平均资助金额增长约7.6%。相较于全体科研人员的平均资助水平，这些效应显著。结合先前关于院长权力滥用的证据，这些院长职务溢出效应的新证据表明，院长所掌握的权力可能扭曲科研资源配置。
结论启示
此研究表明，院长所掌握的权力对中国高校的创新活动具有显著影响。此研究首先证实了专利申请与院长职位间存在显著的正向关联。多项证据表明，这种院长效应主要源于政治资源分配或权力配置，而非院长个人能力或对科研资源的直接掌控。近期针对高校的反腐专项行动，似乎有效遏制了此类现象，可能优化了创新活动中的资源配置与人才分配。
剖析政治权力在创新活动中的作用，有助于我们更好地理解与创新过程相关的制度因素。研究结果表明，针对学术界制定能够限制权力滥用并减少资源错配的政策至关重要。