第一作者：Sotaro Shibayama（柴山創太郎）东京大学科学与技术进步研究中心教授。他的研究领域包括科技政策、研发管理以及科学计量学（Scientometrics）。
第二作者：John P. Walsh 佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）公共政策学院教授，同时也是战略管理的兼职教授和《Research Policy》杂志的编辑。
第三作者：Yasunori Baba （馬場靖憲）东京大学工程研究生院的教授，专注于创新系统结构的分析和政策提案。
Shibayama, S., Walsh, J. P., & Baba, Y. (2012). Academic entrepreneurship and exchange of scientific resources: Material transfer in life and materials sciences in Japanese universities. American Sociological Review, 77(5), 804-830.
摘译：张柯娜（华南师范大学教师教育学部硕士研究生）、蒋林浩（华南师范大学教师教育学部副研究员）
1.介绍
过去几十年，大量科技政策开始强调学术界和产业界的联系，促使了学术界越来越强调学术创业。全球的大学和科学家都投入到学术创业行为中（Etzkowitz 1998, Geuna and Rossi 2011, Nagaoka et al. 2009 OECD 2003， Slaughter and Rhoades 1996）。学界开始担忧这种转变是否会影响科学规范和实践，政策研究者和科学界提出这种趋势可能会弱化科研资源的无条件共享，从而影响科学的进步。
无条件科研资源共享是开放科学规范的规范化表达。在自然科学，科学家会共享科研资源，如细胞系、模型组织、病毒、蛋白质、新材料、试剂、软件和数据等；社会科学家则共享调查问卷、实验原型、数据库等。以美国生命科学为例，80%的科学家都需要其他科研材料或数据，平均每年都要申请3-5个需求，80-95%的需求都能得到满足（Blumenthal et al. 1997, Campbell et al.2002； Walsh, Cohen and Chocolate 2007）。这种科研资源的交换让科学家能避免多余劳动，重复前期研究，标准化研究方法，平衡科研资源分布，所有这些都能够加速科学发现的积累。如果无法获得科研资源会阻碍科学的进步（Campbell et al.2002; Murray and Stern 2007; Walsh et al. 2007）。科学界的规范是所请求的资料应该免费和无条件提供（NAS 2003）。这个规范在资助机构和发表机构也是同样的要求，要求作者对公开发表的成果能提供研究材料和数据。
尽管很多政策陈述都提出无条件共享科研资源的规范，但是实际操作中是有细微差别的。过去30年，政府开始要求大学要为工业服务以促进国家政治和经济发展，大学与工业的联系程度越来越被重视，大力鼓励大学和科学家将知识产权应用于商业（Etzkowitz 1998; Glenna 2007; Slaughter and Leslie 1997; Slaughter and Rhoades 1996）。美国拜杜法案和其他国家鼓励大学专利申请和许可的类似政策引起了大学的很多变化。大量科学家开始从事创业活动，譬如初创企业，申请专利，技术转让等。学术创业的增长是一种全球现象，世界各国看到美国学术创业的成功后也开始效仿，这也意味着这个领域存折制度同构（Dimaggio and Powell 1983）。
学术创业的兴起引起了人们担忧其是否会对科学产生不利影响（Dasgupta and David 1994; Nelson 2004）。这些活跃于商业活动的科学家更有可能不愿意分享研究资料和共享当前研究信息，甚至延迟发表成果（Blumenthal 1997, Blumenthal2006, Walsh 2007）。工业界资助或与工业界合作的科学家也可能会限制研究成果的共享（Blumenthal 1997; Vogeli 2006），申请专利的科学家也会更注意成果的保密（Campbell 2000; Murray and Stern 2007）。这些研究表面，科学家对共享规范的遵守程度受到他们参与创业活动的影响。
本研究主要关注不断增长的创业体制如何影响一般科学规范。作者利用社会交换理论提出一系列关于创业对共享实践影响的建设，并对生命和材料科学领域的日本大学科学家进行调查，作者发现，高水平的学术创业会阻碍科学家进行资源共享，共享的形式也会从无条件共享（广义交换）转向回报型共享（直接交换）。社会交换理论在考察社会结构内参与者进行资源交换时，一般分为两种形式的交换：广义交换和直接交换。广义交换由三个或者更多参与者组成，彼此之间可以相互给予和接受，其中给予者不期望从接收者获得直接回报，而是期待从第三方获得回报；直接交换由两个行为者组成，两者之间直接相互贡献，给予的期待是对方的回报（Befu 1977; Blau 1964 Ekeh 1974; Sahlins 1972）。广义交换很容易受到搭便车行为的影响，即有些自私行为者只接受而不给予。如果行为者是理性的利益寻求者，搭便车问题可以通过奖励和制裁机制来解决。在学术界，无条件共享的规范被概念化为共产主义规范（Merton 1973），并在科学政策、资助和出版规则中得以阐明，这些规范构成了反对搭便车的激励结构基础。
创业体制可能会以多种方式危害广义交换。首先，共享规范会因创业科学家的增加而被削弱。由于创业科学家倾向于抑制广义共享行为并充当搭便车者，创业科学家的增加意味着原先的科学规范追随者减少。另外，当可共享资源总量下降，共享请求被拒绝的概率也会上升，同时降低无条件共享的集体利益。由于创业行为强调的经济激励与共享规范相矛盾，创业科学家可能会怀疑传统共享规范的合法性。
基于上述分析，本研究提出四个假设：
（1）学术创业水平越高的领域，广义交换共享请求被拒绝概率越高
（2） 学术创业水平越高的领域，互惠性交换的偏好对降低拒绝概率的作用更大（即直接交换和广义交换的拒绝概率差异在高创业领域会更大）
（3）学术创业水平越高的领域，基于直接交换的共享比例越高
（4）学术创业水平越高的领域，交流需求则越少
2.数据收集
研究采用了对日本大学生命和材料科学领域科学家的调查数据。调查重点关注了科学家的学术创业活动，包括与产业界的合作、创业企业参与、专利申请和许可收入获取。同时，调查也涉及了他们在研究资源共享方面的经验，如共享请求的频率、满足请求的条件以及共享被拒绝的情况。
研究覆盖包括生命科学和材料科学共16个领域，从而预测创业活跃度差异。通过分析框架利用领域差异对比各主体的共享行为。研究聚焦日本大学正副教授，选取前45所研究型大学科学家为研究对象，团队编制了8013名科学家的抽样框架，涵盖符合人口标准的所有大学中62%的研究资助获得者。调查工具源自深度调查与访谈，邮寄给1674名科学家，收到698份回复（42%回复率）。
3.相关变量
关键的因变量聚焦于共享请求被拒绝的频率。自变量则设定为学术创业活动的三个关键指标：个人层面的商业参与程度、产业合作情况，以及产业资助获取状况。具体而言，首先，通过询问受访者在2007年至2008年间是否涉足商业活动（涵盖与产业界谈判、新业务规划、初创公司设立、商业新技术的开发及许可收入的获取等），对至少参与一项商业活动的受访者，在个人层面的商业参与虚拟变量上赋予值为1。
其次，借鉴Hong和Walsh（2009）的研究方法，我们要求受访者列出其最近的最多七位合作者，并检查是否至少有一位合作者来自产业界，以此作为个人层面产业合作的依据，对符合条件的受访者，在相应虚拟变量上编码为1。
针对产业资助，我们调查了受访者从产业界获取的研究资金比例，若该比例大于零，则在个人层面的产业资助虚拟变量上编码为1。随后，将这三个个人层面的测量值在领域层面进行平均化处理，得出领域层面的学术创业活动衡量指标，即领域层面的商业参与流行度、产业合作流行度及产业资助流行度。
材料转让交易研究遵循沃尔什等人（2007）方法，收集消费者材料转移请求量、收到材料数及合著提议比例。计算合作署名申请百分比，并询问受访者是否愿提供合作署名，作为虚拟变量编码依据。另外我们探讨直接交换形式，评估未来从消费者关系中获益的可能性，结合受访者合著意愿与未来收益预期，创建了预期收益虚拟变量。
在控制变量方面，我们考虑了竞争关系、商业材料的相关性、先前合作关系、资金总额、论文发表数量标准化处理、就业稳定性及领域规模等多个因素。其中，竞争关系通过询问受访者是否认为消费者的研究会与其自身研究形成竞争来评估；商业材料的相关性则通过判断所需材料是否与受访者的商业活动相关来界定；先前合作关系则通过询问消费者与受访者之间的合作历史来考察；资金总额、论文发表数量及就业稳定性则分别反映了受访者的资源状况、研究成果及职业稳定性；领域规模则通过统计每个领域的获奖者人数来衡量。
4.结果
（1）重大转让交易和创业活动
在两年内，59%的受访者至少提出了一次材料转让的请求，而60%的受访者至少提出了一次独立材料转让的请求。收到的请求中有69%来自那些非前合作者的人。作为材料的给予者和接受者的概率都很高，而且不固定的科学家对之间具有高交易比率，这表明这种设置具有纯粹的普遍交换的特征。至于已收到的最新请求，有8%被拒绝。不同领域的材料转移请求的频率和被拒绝的比率差异很大。生物科学领域申请率最高，医学工程和纳米化学领域最低，兽医学拒绝率最高，分子生物学最低。
（2）学术创业的影响
交换形式的拒绝概率。第一个假设是，在学术创业水平较高的领域，即使是那些没有创业活动的人，对普遍交流请求的遵从度也会较低。第二种假设是，当学术创业程度较高时，共享决策受到交换形式的影响更大。为了检验这些假设，我们对最近一次物资转让请求被拒绝的预测进行了logit回归。研究表明，当预期没有回报（即广义交换）时，较高的实地层面的商业参与（FCI）会导致较高的拒绝概率。研究还发现，所有模型中，以前的合作经历都显著降低了拒绝概率。此外，研究表明材料的转移受到事先成功交易行为的鼓励，这也是广义交换的预期结果。
社会交换理论把直接交换行为分为协商交换和互惠交换，协商交换指当下能获得的即时回报，如共享著作权等行为；互惠交换指未来能获得的潜在但有风险的回报，如声誉或商业转化利益。为区分协商交换和互惠交换两种类型的直接交换，我们还测试了共同著作权（协商交换）和对未来利益的预期（互惠交换）。当在较高的FCI下提供共同著作权时，拒绝概率明显较低。当只预期未来回报时，拒绝概率没有提供共同著作权低。这表明，在高度创业的条件下，协商交换优于互惠交换。本研究通过敏感性分析探究商业活跃科学家比例的增加对直接交换交易的具体影响。结果表明，当该比例上升10%时，直接交换交易将相应增加5.6%。本研究还针对不从事商业活动的科学家子样本进行了独立分析，进一步发现创业氛围的盛行对整个研究领域所产生的广泛而深远的影响。
（3）其他解释
因为我们的分析策略检验学术创业影响时考虑了领域差异，所以结果可能受其他与创业相关的领域因素影响。本研究提出几种包括材料类型、领域规模和全球化规模、科学竞争等方面的解释。但对相关数据回归后发现，结果对这些因素并不敏感，而且各领域竞争无显著差异。因此，虽不排除未测量领域的异质性影响，但控制这些因素后的结果基本不受影响。
某些领域的共享规范可能较弱，也可能是这些领域最容易采用学术创业精神。为检验 这一点，我们将样本分成两代人进行了假设检验：在职业生涯晚期经历了体制转型的老一代，以及在职业生涯早期经历了制度转型的年轻一代。总的来说，研究结果表明，年轻一代科学家应该对体制转变更加敏感，受到的影响也更大。
5.讨论
图2共享形式的过渡和合规性
图2表明，相较于创业活跃度较低的领域，创业活跃度较高的领域展现出以下显著特征：（一）一般交换性共享面临更高的拒绝风险，而成功交换的机率则更多地依赖于直接交换提议的接受度；（二）直接交换型共享在总体共享活动中的占比有所提升；（三）总体请求数量呈现下降趋势。
本研究基于社会交换与社会困境理论框架，将上述发现归因于一般交换条件的普遍恶化以及对直接交换机制的日益依赖。尽管社会交换领域的既有文献已对交换形式的多样性进行了详尽的比较分析（如Thye与Yoon，2008；Molm，1994），但鲜有研究聚焦于这些交换形式间转换的动态过程（Cheshire等，2010）。本研究虽未直接验证这一转换机制，但所提供的实地数据为深化该领域研究提供了宝贵的实证基础。
展望未来，本研究可沿以下几个方向进一步拓展：首要任务是探究学术合作的新模式，特别是数据共享与科研讨论等形式的合作行为；其次，需深入分析领域规范如何塑造科学家的个人价值观；再者，本研究聚焦于日本大学科学家群体，鉴于日本科学体系已深度融入全球科研网络，其创业活动水平与美国相当（Walsh等人，2007），共享频率亦与美国同行相近，而拒绝概率则与十年前美国的情况类似，这一趋势与日本近年来的政策调整相契合。因此，观察新制度框架下科学家的共享行为，有助于揭示科学家对新环境的适应性反应。然而，鉴于本地环境对科学家行为模式的深远影响（Hackett，1990），未来研究应加强跨机构与跨国界的比较研究，以获取更为全面深入的见解。
