前沿
通向新科学经济学[1]
科学政策问题近来与技术问题一样，被公认为对国家竞争力和经济安全具有战略意义。专门探讨科学及其与技术进步相互依存关系的经济学文献很有局限性，而且缺乏一个总体的概念框架来指导这一领域的实证研究和公共政策讨论。本文所述的“新科学经济学”为弥补这些不足提供了一种方法。它在不完全信息博弈理论的启示下，将以下两者合而为一：一是阿罗和纳尔逊用于研究信息特征如何影响研究活动配置效率的经典方法，二是对“开放科学”领域的制度结构、奖励制度和行为规范的功能主义分析，后者与秉承默顿传统的科学社会学息息相关。
本文分析了使开放科学有别于其他科研组织模式的制度和规范的宏观特征。该分析表明，基于学院声誉（collegiate reputation）的奖励制度在提高可靠知识存量方面较好地满足了社会效率要求。然而，本文也发现，如果从更加细微的角度审视，以追求优先权为基础的科研体系在具体运作上对基础科学和应用科学的资源配置造成了种种效率不足，这种情况既包括特定的研究领域和研究计划，也跨越了不同的时间段。本文考察了为促进高校开放科学和商业研发之间的知识转移而提出的政策措施和制度改革，得出了另一个重要结论：在这两个（组织）领域的相互作用中，没有任何自行运作的经济力量来维持动态效率。如果以足够大的规模推行考虑不周的制度试验，不仅会破坏制度特征，最终还可能重创长期经济表现。
1.引言与动机：科学、经济学与政治学
现代经济增长建立在对科学知识的利用上，这是一个不争的事实。还有一种常见的论断是，“科学共和国”这一人类活动领域内发生的一切已经重要到社会其他领域不能置之不理的地步。[3]如今，大多数工业化国家和很多发展中国家都承认这一点，而且几乎所有应用现代科学的社会都至少在口头上认定，实行某种形式的科学政策至关重要。
事实上，在西方国家，尤其是美国和英国，国家科学政策已经倾向于更加有力的干预，更加明确的“规划和管理”。二战之后，西方科学界在制定自己的基础研究议程方面有着显著的自主性，而在美英两国，这种自主性自20世纪60年代末以来已经大为削弱。公众担心科学发现可能为有害技术的创造开辟道路，人们持续呼吁相关科研人员承担更大的社会责任，除此之外，近来又有两种呼声要求政府更严格地指导和控制公共支持型科学研究。其中的一种呼声通常要求对一大类支出施加财政限制；此种要求更多地起因于对控制政府预算赤字的痴迷，而不是因为用于民用研发的公共资金在数量上出现了实际的重大增长。[4]第二种呼声则反映了政客和政府行政人员更具体的担忧，即受到公共支持的科学机构并没有致力于解决国家需求；这一呼声还反映了一种日渐增强的信念，即当下应该遏制基础研究的科研人员“为求知而求知”的冲动，以便让研究人员转而从事能够带来更直接可辨的经济回报的应用项目。[5]
现在出现的情形不乏讽刺意味。表面上反对经济领域中央集权和政府规划的政治体制有其支持者，而这些支持者在为市场资本主义的相对成功以及社会主义与共产主义制度的明显缺陷感到欢欣鼓舞的同时，在国家对科学的管理问题上似乎急于认同另一种立场；对科学共和国内部已经制度化并蓬勃发展的基本自主且高度分散的资源配置制度，他们越来越持怀疑态度。[6]某些群体在其他情况下本能地怀疑公共部门有效配置稀缺资源的能力，因此，如果这些群体要求更严格地管理控制政府资助的科学和工程研究，以提高其社会回报率，就会显得非常违和；也许正是因为这一点，让学术研究人员的工作更加贴近市场导向型产业研发项目的想法最近得到了显著支持。
因此，西方国家似乎绕了一大圈，正从一个新的方向重新审视那些在科学这一重要社会活动领域构成资源配置机制的制度、组织结构和政策。美国的大众媒体已经脱离了其早期模式，即满怀认同地报道人们沿着范内瓦·布什（Vannevar Bush）所说的科学的“无尽前沿”征服新领地（Nelkin,1987），同时猜测这些发现对我们的宇宙概念和人类在其中的位置、对产业技术和医疗保健的进步、对战争的复杂性和破坏性带来的革命性影响。相反，这些报纸越来越多地披露有组织的科学研究在政治经济上更有问题的一面，包括以什么标准选择科学项目的激烈争论。
比如，被成功游说的美国国会是否会在超导超级对撞机这类“大科学”领域的企业身上花费过多的资金，而牺牲了“小科学”领域的无数企业？是不是只要相应的技术和仪器一出现，我们就应该大张旗鼓地启动由政府资助的项目，如人类基因组测序工作？或者，是否应该为了支持一些研究方向而推迟另一些研究方向？当国家科学委员会在相互竞争的学术研究团队中选择由谁获得分配给某一特定科学子领域的大部分资金时，是否应该将州和地方政府的补充津贴视为决定性考量因素？公共和私人资金是否被过度投入某些基础研究领域，而其他有望取得成果的领域却几乎处于干旱状态？拨给高校实验室的公共资金在数量和分配上是否不足以让它们跟上产业科研人员使用的尖端设备的成本上涨？
我们从另一些新闻报道中可以看出，科学政策影响着全球经济竞争环境下基础研究的开展，人们日益认识到，这些政策的制定者面临着微妙而复杂的问题。如果新发现很快就会通过国际科学界的全球网络同时由盟友和对手获得，那么一国为何要继续将可观的公共支出用于发展科学知识？人们如何判断，让一国科研人员与其国外同行进行不受限制的信息交流总的来说对该国是否有利？美国是否未能为其国民提供自然科学、数学和工程方面的研究生（研究）培训，而同时又为太多的外国国民提供了这类培训补贴？是什么使研究型高校阻碍了新的科学知识便捷而快速地转移至商业应用领域（就连美国也是这样，要知道，学术与商业相分离的文化传统在美国远没有在西欧那么强烈）？修改现代高校制度和运作规则，允许并鼓励学术与企业研究活动更紧密结合的做法有多大的可取性？如果外国公司在某一大学附近设立基础研究机构，并积极招募该大学的科研人员（比如说，一家日本公司管理下的计算机科学研究机构正位于伯克利加州大学的校门口），国家是不是理应对此感到担忧？如果这些商业公司为美国人所有，是不是就没有同样的理由担忧了？[7]
我们完全可以理解经济学家为何一直专注于从理论和实证角度研究技术创新的源头，以及技术创新与生产率增长、经济福利以及国家经济实力改善的关系。同时，对技术的经济学分析和详尽阐述在一段时间内远远领先于科学经济学，这是一个令人惊讶又相当遗憾的事实。在下文中，我们将报告科学经济学的新近进展，这些进展也许会使科学经济学迎头赶上，并有望让这两个天然就相互关联的研究领域同步加速前进。我们对科学和技术领域内研究活动的组织安排进行了经济分析，该分析强调，我们处理的是一个相互关联的系统，此系统由不同的活动组成，这些活动可能会相互强化并彼此促进，但我们的分析也进一步指出，这个系统是一台错综复杂、相当微妙的社会和制度机器，其组成要素也可能变得严重失衡。事实上，在当今的西方国家，尽管人们通常也承认科学和技术体系对现代经济和政治的重要性，但人们似乎既没有充分认识到科学和技术体系的脆弱性，也没有充分认识到不同的制度和文化结构共有的基本特征，这些特征使所有制度和文化结构都容易开展某些不稳定且有潜在破坏性的社会实验，这些实验很快就能被启动，因为人们热切希望以“竞争力”为名，更充分地动员全国科研界服务于继军事安全后的另一个目标，即国家经济安全。当然，就如何防止盲目且代价高昂的社会实验而言，我们能建议的最上策就是进行先期投资，以便对相关主题形成更加深刻的科学认识并予以传播。这也正是我们撰写本文的目的所在。
2.关于基础研究的传统经济学分析与新的科学经济学
我们首先必须承认，如果指责经济学家直接忽视了与科学相关的资源配置问题，那是有失公允的。在出现新科学经济学之前，必然先有“旧”科学经济学，而事实也的确如此。在苏联发射第一颗人造卫星之后，科学和工程人员的市场“短缺”引起了经济学家的注意（Blank and Stigler,1957;Arrow and Capron,1959），后续有一些文献详细阐述了新近培养的科研人员和工程师流动的经济决定因素，而人力资本理论的概念和实证方法的运用极大地充实了这些文献。此外，同一时期的文献还对基础科学知识的生产与分配的现代分析做出了开创性贡献，尤其是纳尔逊（Nelson,1959）和阿罗（Arrow,1962）的作品分析了私人难以占有基础研究成果的经济价值带来的影响。与这些文献发展密切相关的是格里利切斯（Griliches,1960）后续的开创性实证研究，这些研究量化分析了基于科学的创新向整个社会的经济“溢出”或“非独占的社会收益”。
萌生于这几颗“种子”的经济学文献阐述了三个核心命题；不管当代分析人士对基础科学研究的资源配置有何看法，他们大多都绕不开这三个命题。[8]首先，基础研究的经济价值很难预测，甚至很难事后估算。科学发现可能很快就会带来经济回报，但更常见的情况是长期没有回报。由于基础研究发生在知识的最前沿，因此其结果是高度不确定的。其次，基础研究取得进展后带来的经济租金难以实现，这不仅是因为科学发现的产权本质上难以确立并受到保护，还因为基础研究大多（由学术科研人员）在组织规范内进行，这类规范使个人无法有效地提出产权主张，并将产权随时转让给另一方，如商业公司。由此可见，投资于基础研究的私人回报极不确定，尤其是与整个社会的收益相比。与投资额度相比，基础研究对社会的经济回报可能相当大，因为知识领域的根本进步可被投入应用研究和商业化尝试，从而带来很多新产品和新工艺。
基础研究支出的私人回报和社会回报之间的这种差异导致了第三个也是最有影响力的命题，即存在一种系统性的市场失灵，如果不采取补救措施，这一失灵就会导致社会对科学的投资不足。[9]基础研究在美国公司研发预算中的占比不是太大（举例来说，1985年约为5%），即使这一事实不能说明公司对基础科学的资助是否低于社会最优水平，也让人们对上述结论颇具信心。这样的限制条件已被搁置一边，而上述市场失灵的说法在过去30年里一直是为科学提供公共资金的核心经济理由（Mowery,1983）。
从实际影响看，这可能是一个令人印象深刻的成就，但我们语带敬意地提到的“旧科学经济学”并没有往前走出太远。它（旧科学经济学）对科学知识的生产、传播和使用的研究本质上是片面的，因此就影响基础科学的公共政策而言，它基本上不能全面地处理政策制定和实施过程中的大多数具体问题。有关文献首先将知识视为一种商品，更确切地说，视为一种耐用公共品。然而，尽管从一开始就认识到了信息作为商品的特殊性，但为了分析基础科学带来的核心公共财政问题，经济学家开始将知识与其他形式的耐用公共品相提并论。几乎没有人努力探索知识与法律、宪法或灯塔等其他耐用公共品的不同之处对资源配置的影响。
由此造成的一个结果就是，对学术科学、政府科学和产业科学名下各个研究团体成员的知识生产和使用进行管理的规则、条例以及更一般意义上的“规范”和“习俗”，如果确实碰巧被人们明确注意到，就会被早先的传统视为既定事实。这些规范和特有的组织形式在不同的科研群体之间实际上是截然不同的，而且与其他耐用公共品的相关背景制度（back ground institutions）也大不相同，然而人们并不认为这一点具有特殊的经济意义，因而应该得到解释。在早先的传统中，这些一般化“制度”的历史渊源和可能的存在理由都不是经济学家或经济史学家积极探究的议题。
在过去几年里，我们撰写了两篇论文（Dasgupta and David,1987,1988），通过整合经济学和社会学的见解，尝试让科学经济学超越以往文献的传统。我们的第一个目标是解释与高校科学和产业研发相关的特有规范、习俗和制度的普遍存在。[10]激起我们兴趣的现象自然包括那些占据科学社会学家和哲学家注意力的主要社会安排：优先权规则、有效的优先权主张在（学术型）科研人员报酬结构中的作用、专利和披露政策、与科学交流相关的制度，以及从“隐形学院”到有组织的各学科专业学院这类学院声誉奖励制度的运作。然而，我们的解释方法并不同于社会学家和哲学家的解释方法。
新科学经济学的分析风格有很大一部分源于它对知识生产、传播和使用过程的三个特点的认识。其一，对于外部人来说，某些关键投入，如研究工作、关心、科研天赋以及发现过程中的偶然因素，监控起来耗时耗力，而且在大多数情况下，资助研究的“委托人”（如私人或公共资助人或雇主）和委托人的“代理人”（研究人员）甚至无法共同观察到这些投入。其二，据观察，不可分割性以及随之产生的固定成本和规模经济是知识生产的基本过程固有的。其三，研究活动中产生的知识并非自动可由他人获取；相反，研究人员可以选择不向公众开放；奖励制度的特点以及由此产生的成本决定了哪些信息被完全披露，哪些被部分披露，哪些被保密。鉴于这些结构性条件，以及知识生产充满不确定性这一长期存在的现象[11]，我们很有必要参考近来对不对称信息条件下资源配置所做的分析，从这个角度重新审视有组织的研究活动的特点。
本文稍后将会阐明，新科学经济学有两个目标：（1）揭示科学领域重要制度的基本逻辑，（2）研究这些不同制度特征对经济资源配置效率的影响。为了实施这一计划，我们将基于科学社会学的经典著作[12]，给“旧”科学经济学的见解加入一些新的见解，这些见解主要借鉴了飞速增多的分析性文献，这些文献探讨了不完全和不对称信息下的行为问题（包括代理和最优合同等经济理论，或“机制设计”理论）以及赛车博弈和等待博弈的动态问题。
本文余下部分的结构如下。第3节定义了一些与知识和信息概念相关的术语，并引入了一个一般性问题，也就是说，分析知识生产和分配的市场与非市场体制之间的关系。第4节简要探讨了学术科学奖励制度的逻辑、它与默顿的共有规范（完全且免费披露）的关系，以及科学发现的优先权发挥的核心作用。第4节还将编码知识和默会知识的边界位置视作内生的，在此基础上概述了一个偏离完全披露规范的经济理论。接下来，我们探讨在以学院声誉为基础的奖励制度约束下的资源使用效率问题，很多西方国家都实行这种奖励制度。第5节和第6节分别关注在某一给定时点和研究项目得到支持的时间段里，各科学领域内和领域之间的资源错配因何产生。我们的分析显示，造成配置效率低下的某些根源与上述奖励制度的核心要素紧密相关，因此，消除低效率绝非易事。
虽然我们的分析方法可以解释现代科学的大多数易于观察且为社会学家熟知的、在宏观制度和微观行为层面运作的定性特征，但是新科学经济学仍处于相对不成熟的状态，表现为它的许多含义还有待探索，它还没有经过系统性定量数据的检验。此外，每当我们找到一个新的理论视角，虽然由此解决了旧的问题，但通常会带来新的疑问和难题。因此，新科学经济学的未来研究议程仍然是广泛而多样的。然而，即使在目前的初级状态下，新科学经济学也可以为科学政策提供某种程度的指导，就以下问题提出建议：在哪些地方对资源配置过程的公共干预可能对社会有益，在哪些地方则最好避免干预，将决定权交给科研人员和科研团体。第3—6节的正文和注释都提到了与引言部分所提问题相关的具体含义。第7节扩展分析了由当前做法引起的几个相互关联的政策问题，包括：（1）重新平衡对博士科研人员和工程师培养产生影响的激励机制，并改变训练有素的研究人员在开放科学、任务导向型政府研究和专有研发之间分配其时间和精力的方式；（2）修改高校在知识产权方面的规章制度和合同安排，推动学术研究成果向产业界“转移”。因此，第8节的简要结论只是提出了一套总结性建议，强调了根据分析得出的一般性警示信息：旨在将资源转向科学知识之商业应用的短期政策（通过拆除科学领域的一些独特的制度性基础设施，或削弱科学领域在面对商业竞争时留住优秀研究人员的能力）可能会严重危害一国从科学和技术知识进步促成的持续创新中受益的能力。
3.知识：编码知识还是默会知识？公共还是私人？
正如探究其他专业领域一样，在探究知识领域时，我们也将采用一些特定的术语惯例。一开始就做出定义和区分，就能避免后来的混淆，尤其是我们使用的很多术语在普通语言用法和有关科学的智力组织和社会组织的学术文献中有着不同的含义。
3.1 知识、信息以及默会的内生性
我们所说的术语“信息”（遵循经济学中的常见用法）指的是知识被简化并转换为可以在决策代理人之间轻松交流的讯息；当讯息的接收导致接收者改变其状态或采取行动时，讯息就具有“信息含量”。[13]因此，将知识转化为信息是将知识当成商品进行交换的一个必要条件。知识的“编码”是简化和转换过程中的一个步骤，降低了信息传输、验证、储存和复制的成本。[14]然而，有些矛盾的是，这种转换使知识立即变成了（公共财政文献中的）“非竞争性”物品，也就是说，这种物品可以无限扩散而无损其内在性质，因此，它可以被尽可能多的人共同拥有和使用。[15]因此，编码科学知识具有耐用公共品的特征，也就是说，（1）它不会因为使用或时间的流逝而失去效力，（2）它可以被共同享用，（3）要想限制那些没有“权利”使用它的人，就得采取成本高昂的措施。[16]
相比之下，默会知识，根据波兰尼（Polanyi,1966）提出的概念，指的是一个共同感知的事实：即使我们并不关注某些对象，通常也能普遍意识到它们。[17]这并不意味着它们不重要，相反，它们构成了使聚焦性感知具有可能性、可理解性且富有成效的背景。与人类的其他追求一样，科学很大程度上依赖于一系列技能和技术，即“科学专业知识”（scientific expertise）的要素；这些技能和技术是通过经验获得的，并通过示范、个人指导和专家服务（建议、咨询等）来传递，而不是被简化为明确的、编码的方法和程序。通常，传递过程本身对默会知识的提供者和接受者来说都是一件成本相对高昂的事情（与编码知识相比），但是，像信息一样，默会知识可以在类似于“礼物交换”的交易中被交换，或者出售后盈利，而不是免费分享。[18]
只要编码知识和默会知识在进一步的知识生产或在实际实施中是可替代投入（在边际上），那么它们被使用的相对比例就反映了用户的相对获取成本和传输成本。同样，各领域研究人员产生的知识在多大程度上被编码为信息，而不是保持默会形式，将反映在职研究人员的奖励结构以及编码的成本上。因此，编码知识和默会知识在不同研究群体的研究工作中有不同的相对重要性，而这与他们各自学科的“硬度”或“软度”没有必然联系。新科学经济学提出的这一观点与一些哲学家和科学史学家的倾向形成了鲜明对比，他们将相对较高的编码程度与相关学科在某些认识论或方法论层级中的较高地位相联系。[19]近来一些关于研发和技术转让的经济学研究（Pavitt,1987;Nelson,1990;Rosenberg,1990）仍赋予默会的技术知识以特殊意义，并呼吁注意以下事实：专利、蓝图和其他编码形式的知识包含的信息往往不足以成功实现它们要描述的技术创新，可能还需要很多补充性的“专门知识”，而要想获取这些专门知识，往往成本高昂。虽然我们认为这一事实命题（factual proposition）是无可争议的，但根据我们的思维方式，它并不意味着“技术”与“科学”知识存在着根本的内在差异。[20]当然，我们肯定会质疑如下论断：由于这一原因，从认识论的角度看，技术知识处于从属地位。此外，我们没有找到任何令人信服的理由将技术专家或科研人员的默会知识等同于应用这些知识的专有技能而非通用技能。[21]回到波兰尼从感知角度定义的默会知识，什么成为焦点（并被编码），什么（以默会知识的形式）留作背景，我们会参照相关行为人面临的金钱和非金钱奖励及成本结构，从内生的角度给出解释。尽管在特定的科学研究领域中，编码知识和默会知识之间的边界可能会因经济考量而内生地变化，但这两种知识形式之间的互补性对研究成果的传播方式有重要影响。我们将在下文（尤其是第7.3节）阐述这些问题。近来，人们就促进高校研究成果向产业界转移以推动开发和商业利用的措施展开了讨论，我们在阐述中会结合这些讨论。
3.2 科学与技术：公共知识与私人知识
尽管前面的讨论在谈及科研人员和技术专家时，暗示他们是不同类型的知识工作者，但我们真正想要做的关键区分是“科学”的社会组织和“技术”的社会组织。我们将科学和技术这两个单词的首字母写成大写字母，这是为了表明，这两个标签在此处被用来指代两套社会政治安排以及它们各自影响科研资源配置的奖励制度。就我们的研究目的而言，这两个研究群体的根本区别不在于他们的研究方法，也不在于所获知识的性质，更不在于他们的财政支持来源。诚然，可以沿着这些方向对两者加以区分，但以我们的思维方式看，很多经济学文献像科学哲学一样，在研究科学与技术之间的差异时放错了重点，它们重点关注的差异其实只是更深层次差异的副产品。这两个研究群体眼中的正当目标的性质、两者遵循的行为规范（尤其是知识披露方面的行为规范）、其奖励制度的特点，构成了两者之间根本的结构性差异，前者在“技术”领域追求知识，后者在“科学共和国”中追求知识。
不那么严格地说，我们将后者与学术科学的世界相联系，而技术则是指产业与军事研发活动的世界。在这一用法中，使一名知识工作者成为“技术专家”而非“科研人员”的并不是他所涉专业领域的特定认知技能或内容。我们认为，同一个人在一天之内既可以是两者之一，也可以两者皆是。重要的是，研究人员在什么样的社会经济规则下从事研究，最重要的是，研究人员如何处理他们的研究结果：如果意在出售成果、使之不被公开，那这样的研究明确属于技术领域。然而，当知识不是被编入可被盗用和出版的专利文件（如蓝图、化学合成方案），而是保持默会形式时，保密性就更容易实现。传递默会信息的培训服务以及与受训者签订合同的机会是商品，那些在技术领域运作的商业机构和学术研究机构可以而且正在以此来换取价值，只不过合同的可执行性在这两种情况下往往有所不同，相应的默会信息可出售的条件也有所不同。[22]这并不意味着追求利润的商业公司意识不到，在基础研究中投入一些资源或模仿大学校园的开放合作环境设立研究设施是有利可图的。这也不意味着学术科研人员永远不会为其发明申请专利以获取物质利益，或者永远不会因为竞争原因而吝于对同一领域的高校研究人员透露自己的研究成果和方法。[23]
同样，我们也可以通过另一种途径对科学研究领域得出上述高度程式化的看法，那就是着手思考可用于生产和传播科学知识的其他资源配置机制，并分析它们执行这些任务的效率。在所有可能的资源配置机制中，经济学研究的最多的是“市场机制”。众所周知，市场机制如果没有进一步的社会设计，如知识产权的支持，将无力维持知识的有效生产。由于生产者无法完全占有其工作成果的价值，因此市场机制趋向于抑制公共品的生产。[24]为了克服市场在这方面的缺陷，人们设计了三种通用补救方案：其中的两种方案尝试从源头上纠正问题，而第三种方案则是以补充市场结果的形式进行补救。我们依次简要谈谈这几种方案。
（1）第一种方案是政府直接参与知识的生产，允许知识被自由使用，通过全民税收来支付生产成本。这正是萨缪尔森（Samuelson,1954）在分析公共品的有效生产时提出的核心观点。公开披露其研究成果的政府研发实验室，如农业研究机构，就是这样的例子。同样需要注意的是，在这一方案下，用于知识生产的公共支出额度以及分配给不同种类知识生产的支出都属于公共决策：它们是由政府决策的。
（2）第二种可能的解决方案是，社会对私人生产者的发现授予知识产权，并允许其对他人的使用收取费用（费用可能会有差异），这就创建了私人知识市场。专利权和版权是界定和保护知识产权的手段，经济学家这些年来已经详细讨论过它们的优点和缺点，我们在此不再赘述。[25]尽管如此，我们应该注意到，根据这一方案，最理想的情况是信息生产者（或所有者）为不同的买家制定不同的价格，因为不同的买家对信息的价值判断通常也不一样。[26]这类市场的一个问题是，它们会不可避免地出现“交易清淡”（每个市场基本上都是双边垄断，即由卖方和单一买方组成），因此，正如阿罗（1971）指出的，在这样的环境下，恐怕不大容易出现能够维持资源有效配置的价格。这类市场的另一个问题是知识交易中会不断地出现泄密。问题是，为了有效进行交易，双方都需要知道所交易商品的特性。在我们所举的例子中，潜在买方需要在交易达成之前知道信息是什么内容，但是一旦潜在买方知道了信息内容，如果预期交易没有达成，卖方（如发明者和开发者）就很难阻止潜在买方从其了解到的内容中获益。[27]下文将着重讨论知识的这一特点（其价值往往很难量化）。这意味着知识的经济收益往往很难被私人占有，因此也很难有效地销售。即使知识的专利保护赋予所有者可转让的法律权利，禁止他人在诸多特定情况下使用该知识，情况仍是如此。[28]
上述内容告诉我们，尽管专利和版权制度（以及对个人和组织保密做法的法律保护）有其局限性，但这些类财产的设计为私人占有科学发现和发明带来的利润提供了手段。简而言之，虽然信息原则上可被共同使用，但可以通过法律禁令或保密措施来阻止共同使用。这可能是符合社会利益的，因为即使知识使用方面的垄断是无效率的（它会导致知识的利用不足），但垄断利润诱使研究人员从事研发活动的事实可以抵消这种无效率。这就是制定专利法和允许发现者秘而不宣的价值所在。
（3）第三种可能的方案是鼓励私人生产知识，为其生产提供公共补贴，并依靠全民税收来资助这些补贴。这种安排的一个重要特点是，生产者被剥夺了对其研发活动成果的专有权：一旦生产出来，这些知识就会免费提供给所有愿意使用它的人。[29]纵然形式并不完美，但这一方案正是高校等公共和私人非营利实体从事研究活动的特点所在；在这些实体中生产出来的很多知识都禁止参与知识创造的私人个体申请专利，而工资、升职和设备则由公共资金支付（补贴！）。我们将在第4节中进一步研究这种资源配置机制，在那里我们将探讨一种特殊形式的知识资产所起的作用，即得到认可的对发现或发明的优先权要求，虽然它不是一种法律上承认的产权，但它发挥了关键作用，使这一方案比没有它的时候更为有效。
虽然公共财政文献在资助科学知识生产的问题上提供了一些指导，但这些文献并没有给我们太大帮助。在很多地方，补贴的标准仍然含糊不清、不尽如人意。补贴是应该基于科研人员的研究时间，还是应该根据其工作的性质进行调整？或者补贴的发放应该根据以某种便捷方式衡量的“产出绩效”，如发表在科学杂志上的文章，或他们的（编码）研究成果在其他科学出版物和专利中被引用的频率？事实上，这种含糊不清反映了一个更深层次的缺陷。这类文献既没有研究与科学实践相关的复杂制度结构，也没有考虑如下事实：研究活动不仅高度不确定，而且需要做出各种选择，而这些选择的后果是公众无法观察到的。如果不了解科学活动的这些特点，就不可能制订出有效的补贴计划。科学经济学近来所做的探索将关注点集中在了这些问题上。我们现在来谈谈这些问题。
即便前文只是概述，读者也会注意到，我们所列的第一种和第三种资源配置机制有一个重要的相似之处：研究的产出是公开共享的。相比之下，第二种机制将产出视为一种私人物品。诚然，第二种机制在资金来源方面也不同于另两种机制：一为私人资金，一为公共资金。但我们还是认为，强调资金来源的差异并不是区分“科学”与“技术”的一种富有启发的方法。从事军事研究的政府实验室是由政府资助的，但其研究成果的保密性使之被归入了“技术”这个类别。[30]
因此，就当前的讨论而言，我们可以将第一种和第三种方案合二为一，理由是它们在控制研究产出的问题上态度相似。在将各具特色的组织模式从三种减少到两种之后，人们仍然会问：这不是仍比真正需要的种类多了一种吗？对于这个问题，回答是否定的，因为从功能主义的角度来说，它们服务于不同的目标：科学界关注的是补充公共知识库，而技术界关注的是如何让私人知识（的使用权）带来更多的租金流。[31]由此可见，两者的安排具有内部的一致性和逻辑性，虽然不是百分之百有效，但能很好地服务于各自的（推算）目标。[32]因此，在某一社会同时以两种截然不同的模式组织科学研究，并保留我们上文描述的研究群体特有的两套体制机制和行为规范时，没有理由认为这是自相矛盾的做法，因为它们的功能属性并不一样。它们依据的规范是相互对立的，因而很显然，这两种经济和社会组织模式之间关系紧张，因此它们不容易“混为一体”，但说到在同一个社会里成功组织对科学知识的追求，这两种模式并不是相互排斥的。事实上，我们将会论证，为了确保知识生产过程中合理有效的资源配置，现代社会需要锁定这两个群体，并注意维持他们之间的协同均衡。
4.科学奖励制度中的优先权和对披露规范的遵守
科学社会学早就认识到，发现或开发的优先权是构建合法声誉主张的基础，此外，在某位科研人员的高校参照群体（collegiate reference groups）中得到公认的“贡献”给这位科研人员带来的声誉是学术科研人员奖励结构中的基本“货币”。[33]科研人员对“优先权”之争有着浓厚的兴趣，并共同努力来决定这个“硬币”为何而分配以及应该分配给谁，对于像默顿（1973）这样的功能主义者来说，这表明优先权之争在科学界的组织中发挥着核心作用。[34]在科学领域的奖励制度中，优先权规则同时服务于两个目的：加速发现并加速其披露。我们很容易就能看出它是如何做到这一点的。[35]
4.1 优先权与科学奖励制度
首先，将奖励与优先权挂钩的做法为科学发现设置了一场竞争或一场比赛。由于科研人员的努力一般无法被外部监督者观察到，因此无法据此给予奖励。如果“努力”能够分得资金的话，科研人员就会像其他人一样，趋向于嘴上宣称自己勤勤恳恳，实际却懒散懈怠。“意图”也不能成为给予奖励的依据，因为意图也无法公开观察到。相比之下，如果向外披露业绩，就可以对之公开观察和审查。因此，奖励可以业绩为依据；成就越大，奖励就越大，即使并非立即生效，奖励最终也可能会以加薪、后续研究资助、科学奖项、命名权以及同行尊敬（这是最普遍的）等形式得到兑现。
除了基于优先权的奖励方式外，另一种替代方式是对进入科学领域工作的人支付固定费用，但这种做法会削弱个人努力工作的动力，因为不管科研人员是否取得任何有意义的结果，他们都可以领取费用。因此，奖励必须以某种方式基于成就。然而，当科学竞赛中的获胜者宣布其发现时，往往很难确定失败者落后于获胜者多远。（那些被甩在后面的人完全可以抄袭获胜者的成果，并声称他们离成功只有一步之遥。）由于这个原因，一般来说不可能做到按名次给予奖励。因此，与网球锦标赛不同，科学不会向亚军支付巨额奖励。这是一种与个人激励相容的奖励制度。大致上说，在这种制度下，获胜者将获得科学界分配给该发现的全部资源。优先权规则效仿了这种做法。
就那些根据可公开验证信息参与平行研究的科研人员而言，我们已经为他们之间的优先权规则提出了一个理论依据。对社会来说，幸运的是，这一要求与平行研究团队的科研产出的相对社会价值是一致的。原因是，在参与平行研究的竞争对手取得的发现（或发明）中，只有第一个发现对社会是有价值的；其他人第二次、第三次或第四次取得同样的发现并不会增加社会价值。[36]
然而，关于优先权规则，有一个显而易见的难题。如果科学竞赛的失败者完全得不到任何好处，那么这一规则就会把知识生产中的所有风险都牢牢地压在科研人员的肩上。如果科研人员像其他凡夫俗子一样，不愿让自己的生存和舒适遭受风险，那么这就不可能是一个有效的制度。（在我们看来，没有工资以外收入的人会极力规避吸收所有风险。[37]）因而，我们的结论是，对于那些常年从事基础科学研究的人来说，不管他们在自己选择参加的科学竞赛中取得了多大成绩，都需要得到一些报酬。否则，现下的很多甚至是大多数科研人员就会另谋高就。
由此可见以下薪酬计划的可取性：进入科学领域可以拿到一份固定工资，配套措施是对科学竞赛的获胜者予以奖励，条件是表现越好，奖励越高。公共薪酬计划中的固定工资部分会对从事研究的激励形成拖累（由于这个原因，固定工资不能太高），但我们也看到，如果想让“科学”存在，这样的拖累就有其社会必要性。[38]幸运的是，在“学术科学”的发展过程中，人们发现可以根据教学这一补充性生产活动来调整固定工资，从而减少拖累造成的浪费。粗略地说，现代科研人员的薪酬形式是固定工资（如果他在学术界的话，就是教学工资）加上发现和发明的优先权带来的额外奖励（如晋升、科学奖项和普遍认可）。[39]
优先权规则的第二个目的是促使新的发现成果对外公开披露。优先权让科研人员放弃了新知识的独家占有权，从而创建了一种私人拥有的资产。说得夸张一点，科学界的优先权就是奖品。现在，新发现的公开披露可以带来两种额外的社会利益。首先，它在追求新知识的过程中扩大了知识的应用范围。它提高了知识的社会价值，因为它降低了那些缺乏资源和能力利用知识的个人和团体掌控知识的概率。其次，披露使同行团体能够检查和评估新发现，从而减少新发现的误差幅度。通过向科研界披露新发现而确立的“可靠性”具有社会价值，也就是说，新发现的使用者可以容忍由其他不完整知识和信息带来的更高风险。
第三点有益的结果是，为了使优先权具有重要性，比赛必须瞄准人们一开始或后来普遍认为值得实现的目标。自主管理制度是西方学术（事实上，也包括很多非学术）科学的一大特色，这一制度意味着由科学界的同行界定哪些知识贡献值得科研人员努力赶在其他贡献之前实现。这会产生什么影响呢？它为知识的进步创造了一种累积的、连锁的推动力，因为一般来说，普遍受到赞赏的知识披露是那种帮助（或预计会帮助）该领域同事得出新发现的披露，而对于这些新发现，他们可以宣称自己拥有优先权。[40]
4.2 科学领域的优先权和保密性：公共美德和私人恶德
当然，奖励制度使合作性地遵守全面披露规范（帮助自己和同事共同追求知识）与赢取优先权的个人主义竞争欲望之间形成了张力。这可能会使研究人员产生神经性焦虑，并导致偏离常轨的秘密行为模式。[41]从概念上讲，我们可能要区分两种偏离规范的披露：一种是在取得并可以公开宣布结果之前保持沉默；另一种是不完整披露，也就是说，对了解到的知识不做全部披露。如果科研结果被编码，例如可发表的论文草稿，但在一段时间内没有被传阅，那么上述区分就会有非常清晰的依据。这种推迟披露对寻求优先权的人来说是有风险的，所以通常情况下，即使为了允许提交专利申请等有利目的而容忍风险，延迟期也会相当短暂。[42]
部分披露式的保密行为更难识别，但这在研究人员中是一种更普遍、更持久的行为模式，因此看起来造成了更严重的社会资源浪费。发表阶段的不完全披露表现为两种形式，其中一种更容易被发现的不完全披露就是略去复制实验结果所需的信息。由于不可复制性会被报道出来，所以这种做法就沦为一种争取时间的策略，在试图确立优先权的同时提高对手的成本。[43]不言自明的不完全披露，例如在期刊发表时，对于其结构已经通过X射线晶体学和同步辐射得到确定的蛋白质大分子，不透露其坐标，近年来似乎越来越常见，并成为该领域研究人员的矛盾焦点。[44]无论如何评价这种做法，都应当注意，这些做法代表了一种社会浪费较少的“发表后推迟”模式，因为在察觉遗漏的过程中不会损耗资源。
更有问题的做法是，与被公布结果一起研发出来的特殊技术设备被秘而不宣。举例来说，假设研究人员为快速计算或者将数据库搜索电脑化（比如在质谱分析的时候）而开发出一种更有效的计算机算法，如果不能获得这种算法，就无法复制他人报告的研究结果，那么科学领域的规范是否要求他们在获得这种算法后立即与同事分享呢？不管在集中管理型组织中的研究人员是否会这样做，对分散化的高校研究人员来说，由于他们每个人都控制着自己实验室的访问权限，所以并不能轻易察觉这种抑制“中间研究产品”的做法，在他们那里执行如此严格的披露标准是行不通的。因此，当“一项成果”被编码并被公开时，科研人员之间或相互竞争的研究团队之间往往会发生冲突。
默会知识（在一个项目和下一个项目之间）跨时溢出的价值以及转让（共享）默会知识给原始拥有者造成的损失，是这些冲突的核心所在。有些技术是研究过程中的副产品并促成了第一批成果，这些技术往往是技术创造者在追求下一批成果的竞赛中有望获胜的基础，他们也可以据此要求继续获得研究支持。将这些技术保留为“技艺奥秘”（craft mysteries）有其价值所在，如果花费时间和资源去校准仪器，或充分记录计算机代码和数据集以供其他研究人员使用，就会削弱个人对新成果的追求。然而，这些私人动机可能会导致更强大的新技术，这些技术至少在一段时间内完全掌握在其开发者手中，而不是交由其他人支配，但后者可能拥有补充性人才、技术和资源，从而能更有成效地利用这些技术。只有当每一阶段的奖励制度不能充分补偿研究人员并促使他们开发出可（被任何人）用于后续探索的研究工具时，才需要这种不得已而为之的“浪费”。
同是这些经济力量决定了每个领域中编码知识和默会知识之间通常的边界。更一般地说，我们可以看到，默会知识和编码知识之间的边界不仅仅是一个认识论问题，也是一个经济学问题，因为它是由保密的成本和收益与编码的成本和收益内生决定的。我们可以看到，仪器和研究技术的加速进步一定程度上要归功于科学和技术进步之间的协同和反馈，这些进步可以（更大程度地）提高默会知识给科研人员带来的私人边际收益。如果向他人传递默会知识的边际成本（主要表现为研究人员及其助手的时间）保持不变或有所上升，那么私人默会知识和共享默会知识之间的边界就会合乎情理地向前者趋近，这反过来又会削弱为公开披露而承担编码边际成本的激励。与此同时，主要由计算机和通信技术进步导致的信息传输成本下降，助推了一种普遍的社会构想，即加强及时信息传播并降低默会程度。这些冲突因素合力产生的结果之一就是，研究人员的准私人联盟会更加积极地通过计算机网络分享中间成果。汇集知识和交换互补技术的好处不亚于从前，而选择性合作所需的沟通成本已经下降，因此我们可以借用自利原理来解释这种现象。换言之，在有限的范围内，即使不要求研究人员无私地遵守共有主义规范，合作行为也有可能出现并持续。
在此我们可以举一个相当直观的例子，在这个例子里，重复博弈理论的见解可被用来解释存在潜在竞争的研究人员之间的合作行为。为了准确表达基本观点，我们可以先从下面这个简化案例着手：两位研究人员（或者小型研究团队）向着同一科学目标努力，他们需要解决两个子问题。假设每个“团队”各自解决了其中一个问题。一旦一个人想出了另一个解决方案，剩下的事情就是把结果写成论文并送去发表；第一个这样做的人将获得优先权。我们可以进一步假设，论文写作的时间是由随机过程决定的；同时我们也假定，如果两人在同一时刻解决了问题的一半，那他们各自都将有同样（一半）的概率成为两人中第一个提交发表的人。然而，获胜者是否会获得优先权将取决于是否有两人之外的其他研究人员也研究出了完整的解决方案并成功地抢先发表成果。问题是：第一个研究出部分解决方案的研究团队是应该采取与另一个团队分享信息的策略（S），还是应该采取保留的策略（W）？在没有事先沟通的情况下，如果他们采取的策略为（S,S），就可以立即进入论文写作阶段；如果他们采取（S,W），则两人中的第二位成员可以进入写作阶段，如果他们采取（W,S），则情况正好相反。如果他们都采取保留策略（W,W），那么两人都必须花更多时间解决另一个问题。显然，如果这样的情形他们只会遭遇一次，那么单单是优先权规则就会促使他们双双采取保留策略；相对于其他急于发表论文的研究人员而言，他们最终将处于不利地位（即使从个人角度来说不是这样，从集体角度来说也是如此）。如果没有其他人研究出完整的解决方案，那么社会也会不得不无谓地等待，因为这对组合中的两位成员都采取了保留发现结果的占优（私人）策略。
读者将会发现，刚刚描述的这一博弈具备了经典的两人“囚徒困境”的结构，从中可以预见不良后果。[45]然而，众所周知，在某些情况下，最坏结果（W,W）是有可能避免的，其前提是，这一博弈是开放式情境序列（即无限重复博弈）的一部分，未来不被过度贴现，参与者期望其他团队成员记住教训，并且会在日后惩罚他们当下拒绝合作的做法。[46]然而，确立并维持良好的分享声誉必须在日后带来极高的价值，才能约束自利的研究人员，使他在当前坚持分享信息的行为模式。如果重复博弈告一段落，或者说，如果未来只被赋予轻微价值，那么合作就会破裂，从博弈的遥远终点直接回到起点。
4.3 文化：在科学界实行合作性竞争和集体监管
然而，这并不是故事的全部。故事里还有其他研究人员，因此我们实际上应该研究的是n个参与者的博弈（同样，参与者可以是个人，也可以是小型团队），他们需要解决的问题有m个部分，给定n>m。现在，信息分享变成了不仅要分享你自己学到的东西，还要分享别人告知你的东西。如果信息被某个联盟汇集到一起，那么加入这样一个联盟显然是有利的，因为这会使联盟成员有更好的机会迅速获得拼图的全部m个部分，并成为第一个将成果送去发表的人。另一方面，如果有一些人采取机会主义策略，用他们从一个团体那里获取的信息与该团体以外的人交换信息，但不在他们的团体内分享自己知道的一切，那他们在当下的优先发表权竞争中预计还会有更好的表现。然而，其他人会意识到这种“两面派手法”是一个诱人的策略，于是，除非“两面派”（将你告知他们的信息透露给第三方，却不与你分享他们的全部信息）能被察觉并受到惩罚，否则合作就不太可能出现。惩罚会是什么形式呢？最直接的惩罚是日后将“两面派”排除在合作者的圈子之外；更严重的是，不仅将他们排除在遭到“背叛”的圈子之外，还要排除在其他一切类似的圈子之外。要想做到这一点，可以对外公开这种“违反”该团体分享规范的行为，从而破坏违规者的声誉，破坏他们被其他团体接纳的可能。[47]
那么，这种形式的有效威慑被人感知并因此在自利的个人中诱发合作行为的可能性有多大？如果一个联盟，比如由g个博弈参与者组成的“研究网络”（g≤n），规模很大，那么识别信息“泄露”源头和探查联盟内部不分享信息的情况就会更难。值得注意的是，潜在违规者可能会发现，他想要交往并从中获利的所有人都在同一联盟，这种概率越高，就越能加强一个大型团体以排斥方式惩罚典型违规者的力度。[48]换言之，如果一个人只能与少数外人交往，成为“弃儿”带来的预期损失就会更大。但是，团体越大，探查违规者的难度就越大，这会抵消违规者的预期损失。较小的团体在探查违规者方面有优势，这一优势也使他们能够弥补惩罚违规者方面存在的劣势。指称某个人“背信弃义”的证据越有说服力，被指控者的声誉损失就越大。因此，毫不含糊地探查和追究违规行为（违反信息披露与不披露的公认规范），能够增强排斥的威慑力，任何团体都可以动用这种威慑，即使相对于被排斥成员能够形成的新联盟的总人数而言，该团体的规模很小。
上文表明，小规模的信息共享合作网络会得到研究人员的支持，因为合作行为可以在优先权竞争中促进他们自身的利益，而如果不能进入共享信息库，他们与竞争对手相比就会处于严重劣势。[49]这是否意味着默顿的共有主义披露规范的规范性内容其实是多余的，在促进科学共和国公民的合作方面没有发挥任何重要作用？完全不是这样！因为事实可以证明，如果潜在参与者一开始就预期他人会合作，而不是预期信任会错付，那么合作型信息共享网络就更有可能自发形成；如果参与者有理由预期拒绝合作只是为了惩罚他们的违规行为，那么合作型行为模式就会更持久。此外，如果相关行为规范（即相关网络中的“习俗”）是众所周知的，并且是该网络所有潜在成员之间共同社会化（shared socialization）的一部分，那么，发现需要惩罚的违规行为并实施将之排斥在特定网络之外的报复，将会对声誉造成更广泛的破坏性后果。由此可见，即使学术科研人员的共同社会化过程是薄弱的、不完善的，但共同的“科学文化”使优先权规则更有可能调动研究人员的自我利益，强化对披露规范的遵守，至少在小范围的同行圈子里是这样的。[50]
本节的分析表明，优先权规则的运作及其与披露规范的相互作用，不仅仅是以自我为中心的科研人员关心的狭隘问题；即使公众通常并不知道优先权在学术科学奖励制度中的重要地位，优先权对整个社会来说也是极为重要的。科学界的学院作用延伸到了其他形式的社会服务之中。到目前为止，我们集中讨论了科学研究固有的不确定性，但这些不确定性是由研究人员自身的素质决定的。因为广大民众既没有能力根据科研人员的天赋对他们进行筛选，也没有能力评估科学发现的相对重要性；不仅科研人员看起来长得差不多，就连出版刊物看起来也长得差不多！因此，对公众来说，科研人员本身就是质量充满变数的“商品”，他们之前发表的文章也是如此。科研人员共同体在此也发挥着关键作用，这个集体以“代理人”的身份为整个社会履行职能。这个共同体培养新的科研人员，检查他们的质量，将一些人评定为不及格，又给另一些人盖上“优秀”的印章。它不断审查科研人员的研究成果，对其质量进行排名。当然，潜在的危险是专业机构滥用公众的信任，允许专业机构在这些专业领域履行代理人职能的自主权是依赖于这种信任的。专业机构经常会忍不住想要利用它们对筛选和评估机制的控制权，将入门要求定得过于严格，也使认证费用高得超出必要；一些人会屈服于这种诱惑，尤其是在社会下放监管权限，允许相关行业为其成员获得执业“许可”设置条件的时候。如果专业机构只是一个松散的机构，子团体和子学科之间存在一些竞争，危险就会少一些。在科学领域，情况似乎也是如此。[51]
事实上，科学界的凝聚力起着另一个作用。在公众或公认的政治代表或资助机构的官僚体系试图施加更严格的指导和控制时，这种凝聚力加强了科研人员对“自主权”的政治主张。[52]现在，不但科研人员个人可以在更大程度上免受严格监督之苦，尤其是免受外行机构的严格控制，而且，以科学界自我治理和控制研究议程的形式实行自治，这对一个重视知识发展的社会也是明显有益的。自我治理能够让懂行的人决定研究的优先次序（将社会对各种研究问题之重要性的评估与专家对这些问题在相关时间范围内之解决前景的评估相结合）。它还能更好地匹配科学人才与这些人才跃跃欲试想要解决的问题。此外，自我治理还能推动科学人才与他们为解决问题而追求的方法进行更好的匹配。
因此，我们看到，研究结果的不确定性和诸多相关信息不可避免的私密性，共同构成一个基础，为我们在现代科学的社会组织和重要制度中观察到的很多现象提供了理论依据或功能主义的解释。在这个非常粗略的观察层面上，我们的讨论表明，科学的独特制度特点和奖励制度在满足资源配置的社会效率要求方面表现相当出色，但是，如果我们更仔细地观察这个奖励制度的具体运作，就会发现其内在的诸多效率低下。把这些“细枝末节”的效率低下加在一起，由此造成的宝贵资源错配恐怕远远不能忽略不计。因此，以下两节将专门研究它们的一些主要表现形式和根本原因。
5.科学领域和工程内部的资源分配
由于研究项目的结果充满变数，因此，在某一特定领域内，或目前被确定为值得追求的特定科学工程的支持下，开展一揽子“平行”的活跃项目通常符合社会的利益。因此，就其本身而言，旨在实现相同结果的平行项目或多重项目，如分离病毒、开发疫苗或开发超导陶瓷丝，并不意味着浪费。[53]因此，社会应该准备好容忍默顿（1973）意义上的多重发现。[54]然而，一个合理的质疑是，学术科学的优先权规则和奖励制度是否会促使研究工作的重复程度超过预期，从而既导致那些认为在优先权竞争中败下阵来的人中止太多项目，也导致研究人员在不知不觉中“重复”他人发现的可能性过大。围绕“科学”优先权规则建立的激励结构容易造成资源浪费，即在同一领域启动过多项目，这些项目之间的研究策略也过度关联；事实上，造成这一点的原因有很多。如果能够一一指出这些原因，至少可以给我们指明大方向，使补救性制度调整和公共政策干预能够有效进行。
在此，我们可以先着手讲一讲科学领域的奖励制度造成效率低下的一个一般性原因，这个原因类似于传统市场机制在很多情况下配置失灵（allocative failures）的缘由：整个社会从科研人员的研究活动中获益的方式与优先权规则这种制度环境下对研究人员来说可谓是诱因的利益并不一致。最根本的一点是，社会并不关心谁能成功解决某个特定的科学问题，它关心的是问题是否得到了解决；而且，除了极为特殊的情况，社会并不关心问题是早一小时、早一天、早一个月还是晚一小时、晚一天、晚一个月得到解决。然而，对于科研人员（或科研团队）来说，解决问题者的身份和他的解决方案被公布的确切时间是至关重要的；基于优先权的奖励制度使时间差异极具重要性，而从社会的角度看，这些差异是无关紧要的。最终成果的私人排名和社会排名之间的不一致，让人们有理由怀疑自我治理的科学界为社会选择的研究组合是效率低下的组合。目前，研究资源的错配至少可以通过三种方式表现出来。首先，研究人员之间的竞争可能会促使相互竞争的团队在某个特定研究计划中开展一组总体来说风险过大的研究项目（策略）。其次，竞争可能会促使他们在研究计划中选择过于相似（即正相关）的项目。第三种效率低下的形式则是奖励制度吸引了太多研究团队参与某项竞赛，可能导致其他领域被忽略，而在这些领域，即使只是少数竞争者加入，也会对社会有益。[55]
事实证明，只要研究成功带来的私人收益与研究人员或团队的成功给全体研究人员带来的收益不相上下，优先权规则就趋向于导致上述三种形式中的前两种资源错配。[56]要了解优先权规则为什么会导致前两种扭曲结果，只需揭示一个领域或研究计划内部各项目之间出现过度正相关的趋势即可。以一个特定领域或研究计划内部的研究项目组合为例，每个项目都追求一种特定的策略或实验设计，所有这些都会给出相同的预期社会回报。[57]某些策略配对带来的风险是高度关联的，而其他一些策略配对的风险则没有那么强的关联。假设其中一个研究团队已经选择了其中一个研究设计（项目）。另一个研究团队还有待选择其项目设计。在任意两个备择项目之间，如果第二个团队选择的项目与第一个团队的项目相关性较低，这将给其竞争对手带来正面效益。具体来说，当第二个团队不成功时，第一个团队成功的可能性会更大。我们已经看到，这种组合的多样化或“保险”是社会需要的，但第二个团队在私下斟酌自己应该遵循什么研究路线时，未必会考虑这一点。如果这个团队是无私的，更为他人考虑，他们就会认识到，如果他们所选的项目与另一个团队的项目雷同，就会降低他们的（其他）同行获得优先权的机率，于是他们就会选择在研究设计中减少重复内容。然而，基于优先权的奖励结构有着“全有或全无”的一面，这会促使科研人员共同体选择以自我为中心的利己主义，而不是利他主义，因此强化了研究人员被卷入重复性“竞赛”的趋势。这一点不利于社会研究组合的多样化。[58]
每个研究实体面对的奖励结构是与优先权规则挂钩的，这一事实将它们拉入了一些界限分明的“竞赛”，在这些竞赛中，参赛者基本排在同一赛道上。每个人可能都觉得，其研究设计的某些特征，如某些特殊的仪器或数据分析技术，尚未被他人掌握，这会使他们具有竞争优势；而且所有人都认为，如果能在参赛者众多的大型比赛中获胜，会更加有利于自己在学院的地位。当然，项目之间不会出现完完全全的正相关。即使整个设计已被公之于众（例如，对提案的同行评议），但对那些发现自己在与少量可确认对手进行正面竞争并且厌恶风险的研究人员来说，让自己的研究设计在某些方面不同于竞争对手所用的设计，仍是一种颇具吸引力的策略；如果在结果中制造一些可能无关紧要的非可比性，也许就会让人难以宣布这场竞赛只有唯一的获胜者，这样的话，晚些获得成功结果的人就能分享奖励。[59]
因此，在一些重要方面，学术科研人员虽然希望自己的工作与众不同，却因为奖励体系的强大诱因而不想在选择研究问题和方法上成为远离共同体其他成员的“独行侠”。诚然，在任何共同体里，都有一些人试图避免被强加目标（寻求优先权）却又不得使用能够有效实现目标的手段（保持非合作的保密）而导致的冲突。[60]如果科研人员可以通过退到优先权竞争不太激烈的领域来避开冲突，这种对私人奖励制度的不完美集体反应就会导致一定程度上相互抗衡的多样化社会研究组合，但这只能作为一种随机而又分散的机制发挥作用。在我们看来，现在既有因个人性格和个人价值观而倾向于避开竞争的科研人才，也有几乎没有竞争者的领域，但是，没有任何系统性的机制对上述人才与上述领域的研究需求进行匹配。此外，这属于“异类”行为；研究人员共同体中的典型成员在争夺优先权的竞赛中更普遍地倾向于正相关的策略选择（就像科学理论和技术的公开交流一样），在某些时刻，正是这种倾向导致特定的发现和发明被迫不及待地推出，甚至可以说是“触手可及”，从而导致出现太多默顿所说的多重发现。
6.研究计划的时间安排
近年来，关于社会成本收益分析的文献对当前投资项目组合的选择展开了大量讨论；关于投资时机的讨论则比较少。[61]几乎在所有的经济活动领域，提交以供评估的项目大多被驳回。这是不可避免的，但是即便一个项目现在不值得开展，也不意味着它永远都不值得开展。通常情况下，如果一组项目在依次开展时要比同步开展有更好的表现，那么正确的做法就是将这组项目视为一个整体而予以接受。比如，第一个项目成功后，第二个项目的运行成本就有可能降低，依此类推。
这里想说的是，重要的跨项目正溢出效应是可能存在的，其表现形式为“学习效应”。某个领域的研究计划的编码成果可能会加速另一个领域的研究进展；除了这些理论贡献，还有对科学设备和技能的溢出效应，这些设备和技能通常属于默会知识的范畴，但仍然可以转让。在执行特定的实验任务时，通过开发卓越的仪器技术（Moulton et al.,1990），如开发用于执行数据处理、存储、检索和网络传输的通用计算机软件来开展的研究，有可能会带来一个副产品，那就是生产率的提高。专业技术人员和博士后研究人员所受的培训是溢出效应的另一个重要来源，他们的技能最终可用于其他项目。
这里的基本理念是最优“等待”。如果社会不关心科学进步发生的顺序，但关心整个研究计划的成本，那么它显然希望对研究项目进行排序，以便考虑一个项目对下一个项目的生产率溢出效应预计有多大。然而，与科学相关的配置决策通常并不是如此集中的，而且科学界的个人和团体，以及整个社会，肯定会对取得成果的时机深感兴趣。为了推进对这一问题的分析，我们可以适当地简化：设想生产率溢出表现为达到特定研究目标所需的时间（和资源投入）有所减少，因此，推迟项目启动（直至在其他领域开发出更好的技术）并不会推迟成果公布的预期日期。这样一来，我们就可以不考虑所有项目负责人都不得不尽快开始争夺优先权的一般动机。然后，我们探讨如下情形的含义：如果纳入相互竞争的资助机构，由此产生的竞争可能会采取等待博弈的形式，而不是赛车博弈的形式（Dasgupta,1988）。
因此，如果研究人员B现在启动他的项目，那么对于研究人员A来说，推迟启动项目可能是个人（私人）最优选择。举例来说，如果超导领域正在努力攻坚，其结果有望降低强力电磁体的制造成本，那么（在假定条件下）对高能粒子研究人员来说，一直等到这些进展可被用于他们的超导超级对撞机设计方案再启动项目，会让他们受益匪浅。此外，如果A选择推迟，那么B的个人最优选择可能是现在启动项目。在这种情况下，“A跟随B”的顺序与个人激励机制是一致的，但是也可能存在这样的情况：如果B选择推迟，那么A的个人最优选择是现在启动他的项目，如果A选择现在启动他的项目，那么B的个人最优选择是推迟。在这种情况下，“B跟随A”的顺序也与激励机制一致。然而，从科学界的角度看，“A跟随B”的顺序可能是不二选择。只有资助机构的协调计划才能确保实现这一点。
这里有一个关键的基本假设，即一家（或多家）资助机构能够对未来资金做出可信承诺。只有A在当下得到保证，作为研究工作最优排序的一个环节，他会在正确的时机获得资金，他才会愿意（甚至可能渴望）等到B的项目完工。但是，如果资助机构在日后支持相关项目的承诺存在极大变数，他就不太愿意推迟。在这种情况下，原本对有序投资活动所做的得当计划就会变成对早期支持的争抢。如果研究人员资质相同，那么他们每个人预计都会得到一些资助，从社会的角度看，这可能是最坏的结果，因为两个项目现在各自都得缓慢向前推进。
完工时间在估算时存在不确定性，这加大了尝试对基础科学研究项目进行排序的难度。虽然这个难题在一定程度上是科学研究活动固有的性质，但这一点不应该被夸大；象征着“科学”的这一“活动性质”反映了奖励制度的影响，这一体系激励着研究人员并将他们组织起来。赢家通吃（或“几乎通吃”）的报酬结构使科研人员和科员团队更倾向于选择带有以下特点的研究计划：子项目的完成时间在分布上存在极大差异。人们常常提起在基础研究中预测完成日期的困难，正如上文所说的那样，这一难题有时被视为这类性质的研究固有的特征。然而，研究人员显然对先期成功深感兴趣，这使他们关心的不是完成时间在分布上的均值和方差，而是由它衍生的极值分布；他们关心的是预期最短完工时间，以及这一数据周边的离差。众所周知，在一个从连续单模态概率分布中抽取出来的给定样本中，预期最小值（最大值）在基础分布方差较大的地方将会变小（变大）。[62]在其他条件不变的情况下，如果搜索领域的特点是结果（这里是指项目完成时间）的离差较大，那么搜索领域就更具吸引力。因此，即使基础科学不是极难预测的活动，即使某些研究路线中的特有步骤更容易按顺序计划，现行的奖励制度（虽然它能推动科研人员迅速完成任何有望产生可发表结果的步骤）也会导致他们大多在现有的问题类别中选择从事不太能准确预测的工作，这些工作也因此不太具有动态“可排序性”。
7.政策挑战：保持“科学”与“技术”的动态平衡
从前面两节的分析要点可以看到，现代西方国家开放科学的奖励制度和特有的制度结构具有很多特点，这些特点导致了基础研究和应用研究中的资源错配和静态无效率。相应地，这对专门研究合同理论和机制设计的经济学家来说，可能是一个广阔的领域，随着他们近来已开始研究公共规制制度和采购制度的现实情况，他们对科学界的内部运作也会了然于胸。当然，这两个公共经济学领域的问题是不一样的，我们指出的配置低效率的根源与开放科学体系中基于学院声誉的奖励制度紧密相关，因而在某种意义上，这些根源可以说是该体系固有的。然而，如果现在就宣称经济学家没有能力为现有制度程序设计出修改方案，以改善这里指出的一些问题，尚且为时过早。[63]
然而，科学不是一个自成一体的系统，事实上，它不可能以这种方式持续存在。现在，我们不应该冒险建议新科学经济学的议程只关注或者主要从比较静态的角度关注公共资助类研究活动内部的资源配置问题，而是应该认识到，科学政策制定者面临的很多重要挑战涉及科学与技术之间的动态相互作用，即开放科学与专有科学之间的资源配置和信息流动，以及上述这些给经济福利改善带来的影响。[64]
科学领域的公开研究通过免费提供补充信息，通常是基础科学知识，使那些在技术领域运营的公司持续受益；这一点显然是众所周知的，我们也由此着手分析。当然，基础研究可能会带来出人意料的发现，这些发现具有直接的实际用途，其中的一些将会极具价值（如激光和用于重组DNA研究的酶限制技术）。然而，这只是极少数例外。更典型的情况是，基础研究往往以下面这种形式给社会带来重要的经济回报：在私人企业研发部门和公共资助的任务导向型或应用型研发中，配置给应用研究的支出会产生更高的回报。[65]虽然经济学家习惯于强调有关物质世界的信息具有溢出效应，但另一个信息渠道似乎也同样重要，开放性科学机构的存在可以通过与学术研究紧密结合的教育和评估活动，为带有直接商业目标的研发活动带来好处。
7.1 获取开放科学带来的培训和筛选外部性
开放科学披露了研究方法和研究发现方面的信息，并在这个过程中披露了有关研究人员自身能力的信息，那些把科研人员从学术界拉到其所在领域的私人生产者可以获取这些信息。公司研发实验室的管理人员可能希望招聘一些科研人员，而披露和同行评议机制以极低的成本向他们提供了大量关于这些科研人员素质的信息。[66]因此，如果与（我们定义的）科学界的制度结构相对应的其他制度结构不存在，技术界对其科研人员的能力和经验的了解将远远不如现在这样全面。这将导致公司资助的那些研究项目的预期成本和不确定性大大增加，即使科研能力和培训在潜在人才库中的分布没有任何变化。平均而言，他们对未来雇主的价值会降低，因为他们的个人素质和他们在培训和研究过程中所获知识的性质具有更大的不确定性。因此，现代研究型高校培训和评估的研究人员要远远多于它们整体上能够长期吸收的人数，它们在这方面的低效率并不因此就意味着人们可以指责它们缺乏社会责任感和人力规划能力（它们有时受到了这样的指责），或指责它们辜负很多毕业生的职业抱负。恰恰相反，就实现知识转移而言，将科研人员和工程师从学术界输出到产业研究领域可能是最重要和最有益的机制，它可以为商业研发部门带来具有经济价值的溢出效应，并建立信息网络，帮助向学术研究人员和教师传授与产业相关的研究方向。
然而，政府部门、教育机构和商业公司必须采取适当的政策措施，确保这些潜力得到利用。这一切并不会自然而然地发生，而以往问题的应对方法经过历史性演变后形成的制度安排就当下而言可能远远达不到最优状态。只要看一看美国研究生科研人员和工程师的现行培训制度，就可见一斑。从历史上看，美国的研究型高校都很乐意利用联邦政府和州政府政策创造的资助机会（或者我们应该说，一系列临时立法决定和行政决定结合在一起创造的机会，这些决定在这个领域通常被称为“政策”）；以这种情况为例，它们将科学和工程博士的补贴教育视为公共资助类研究项目的副产品来组织安排。从某种角度看，对这些机构来说，这么做似乎是再自然不过的事情；人们也欣然认为，这与赞助制度下必须向合格研究人员提供的合同的双重结构是一致的。毕竟，研究生教学，尤其是研究方法的培训，不正是与导师持续从事的研究最直接相容的正规的领薪就业吗？这两种活动是相辅相成的，这一点几乎没有争议：参与研究可以提高研究生教学的效率，而让研究生和博士后“受训者”担任研究助理的做法又是一种重要的对学术科学进行补贴的形式。[67]当然，这种安排也可以间接地向科研人员和工程师最终的非学术雇主提供重要的补贴，因为如果博士生是在公共资助类研究项目的支持下接受培训的，那么雇用博士生的费用必然会因此下降。博士生不必为获取信息和经验支付全部费用，因为这些信息和经验预计将由他们的雇主支配，否则雇主必定会对这些投资索要回报。
一切都很完美，但是，对开放科学和面向商业部门的知识转移（体现在训练有素的科研人员身上）提供补贴的这个巧妙机制在运作中出现了不幸的“小故障”。高校实验室对见习研究助理的需求不断增长，这是推动高校实验体系并导致学术科研人员轮番涌现的主要因素之一，也许是唯一的主要因素。据估算，在目前的设置下，美国的大多数博士科研人员在自己的学术研究生涯中，平均每人培养了大约15名新的博士生作为研究人员。[68]显然，如果国家经济的某一领域想要受益于高校培训的外部效应，这种情况就是无法持续的，一段时间以来，正在培养的科研人员和工程师的数量已经超出了学术和非学术研究部门吸收他们从事生产性工作的能力。众所周知，科学和工程领域新博士生的市场动态具有反应滞后的特点，因此会出现周期性的暂时供应过剩或需求过剩，但我们所说的失衡是一种结构性的持续失衡，具体表现为：在科学和工程领域的博士学位获得者中，持有临时居住证的外国人比例很高，而且还在不断上升。截至1990年，在物理学、数学、计算机科学和生命科学的新博士中，持有临时居住证的比例已经升至28.4%，而在工程学博士中，这一比例已经高达48.7%。[69]美国的教育和科学政策制定者可能会得出这样的结论：通过资助推动国际科研人才库的发展壮大，美国可以廉价地为自己提供厚积薄发、积极进取的见习研究助理，并且能够选择最有才华的年轻研究人员，从而以最低成本保持其基础科学事业的活力。就改善国家创新体系中的高校与产业之间的知识转移而言，另一种行动方案值得认真考虑，那就是重新审议其移民政策，同时鼓励各高校让毕业生准备好在美国公司的研发实验室工作。
系统内部的“重新调整”看来要远远好于另外两个可以考虑的方案：要么削减对高校科研人员培训的间接支持，直到吸纳的外国学生人数降下来；要么推动学术部门使用合格而廉价的外国受训者，为美国的商业公司开展更多的应用研究。为了佐证这一论点，我们将在下面的小节中依次考察后两种潜在的科学和技术政策的要点。
7.2 管理互补性研究活动对科研人员的争夺
从社会角度看，学术科学和产业科学是互补性活动，但从职业角度看，两者截然不同，其货币报酬、同行认可和工作条件也形成了鲜明对比，而这些也正是两个领域赖以争夺创新人才的基础。人们普遍认为，产业领域的物质回报可能要远远大于由公共和私人赞助支持的高校研究给出的物质回报。因此，对于看重物质的研究人员来说，下面这种做法是合乎情理的：他们希望在开放科学的环境中工作，因为在这种环境中，其他人可以通过与他们分享知识来帮助他们，但是他们并不打算久留，等到他们的发现或发明可以（作为专利设备，或作为商业秘密）对外出售，以用于商业性开发或在一些专有研究机构中进一步开发，他们就会走人。然而，这种富有吸引力的选项可遇而不可求。更常见的情况是，无论是学术界还是政府实验室组织的科学研究项目，都要求参与者预先做出承诺。如果研究成果是专利性的，不会对外公开披露（除非获得授权），那么这就是一个预先定好的技术项目，而预先承诺公开披露是科学项目的标志。那么，对研究人员来说，如何在这些备择承诺之间做出选择，取决于他对每种制度下的金钱和非金钱回报有何预期。既然如此，以物质成功为目标的科研人员为什么不立即以更高的报酬签约从事专利研究？这个问题的答案并不那么一目了然。
除了学术生活对某些人来说可能具有强烈吸引力这个显而易见的因素之外，还有没有其他因素使学术研究部门在面对来自产业界的竞争时继续为自己提供年轻人才呢？有一个因素就藏迹于刚才提到的一点中：如果能够招聘曾在开放科学部门工作过的研究人员，就会给潜在雇主带来信息价值。即使那些为了最终在产业研发部门一展身手而接受科研培训的人，也会有动机先进入学术科学领域，并至少在一段时间内积极从事该领域的研究工作。这么做会使他们有更多的机会发表研究成果，从而向另一个部门的潜在雇主彰显他们的天赋及获得的专业知识。如果他们成功地在科学界赢得了称心的职位，那么以这种方式彰显实力也不妨碍他们选择继续留在科学界。在极端情况下，我们可以想象，走上学术科研之路是一种投资形式，目的纯粹是为了彰显实力。这两个领域的人员配置必须保持合理的平衡，我们来看看，对这一要求而言，以简化方式解释开放性研究领域和专有性研究领域的并存，意味着什么。
假如接受博士后研究职位、放弃专利研发工作的成本不是太高，那些认为自己具有非凡科研才能的年轻科研人员就希望加入科学共和国，因为如果他们能够更好地向技术领域的雇主展现其能力，获益最大的将会是他们自己。然而，一旦他们进入科学界，剩下（平均研究能力低于他们的）的人就会呈现截断分布（truncated distribution）。如果剩下的人意识到雇主会发现这一点，那他们中最优秀的人也会选择进入科学界，这样的话，次优人群也必须效仿行事，依此类推。事实上，在我们设置的思维实验中，这个过程会一直持续下去，直到所有人都在起步的时候走上旅居于科学领域之路，即使要为此付出一些物质代价。这在一定程度上解释了学术界为什么起初能够保留住很大一部分新近培养出来的研究生科研人员和工程师；但我们不能由此推测后者已经被“社会化”，或者在其教授的感染下对高校的教学和研究生活充满了向往。这也解释了博士后科研人员和工程师放弃高校研究进入产业界的人数为何如此众多；这种现象并不意味着那些转行的人之所以这么做，是因为他们的学术科研职业抱负遭遇了挫折。需要注意的第三点是，这种彰显实力的极端模式与以下观察结果大致呼应：在最后会离开初始学术岗位的博士科研人员和工程师中，进入学术界几年后就离开的人数占比最高；那些主要为了彰显实力而进入科学界的人不希望耽搁太久，如果他们接受的培训因其专业领域的研究前沿快速发展而变得过时（从产业界潜在雇主的角度看），情况就更是如此。
上述分析的关键条件是，获取科学领域的资历和彰显机会的成本对研究人员来说不能太过高昂。否则，他们会直接进入技术领域的研究活动并试着碰碰运气，或者决定完全放弃研究这一职业。除了其他因素，这种成本表现为他们放弃的技术领域的工资，以及为了接触到资深研究带头人和专业研究设施而花在“排队”上的时间，要想得到值得发表的成果，可能需要这些接触。如果在一段时间内，信息生产带来的可分配给私人的商业利润急剧上涨，那么被放弃的收入也会相应上涨。[70]如果公众对高校研究的资助不够有力，导致研究人员推迟进入产业科研领域的成本进一步上涨，而研究人员又目光短浅的话，那么流入科学界的人数预计会缩减，科学界的研究人员预计会出现人口老龄化。随之而来的是，公共知识库的新增内容以及从已经在开放科学规则下有了业绩记录的研究人员中进行选拔的机会，给技术领域带来的收益也会相应减少。假以时日，这些溢出形式受到的限制将在极大程度上抑制技术进步的步伐，因为比起早前阶段，技术企业现在不得不进行更多的重复研究。
上述分析表明，一旦物质激励恶化到了极具天赋的研究人员不再留在高校科研领域以获得宝贵的后续彰显机会，那么从学术界起步的彰显价值就会大打折扣，尤其是对那些关心物质回报前景的人来说。彰显动机可能足以弥补留在高校带来的部分经济劣势，但是，当公众对学术研究的支持不力导致很大一部分新近培养的科研人才从科学界流失时，彰显动机就没有立足之地了。事实上，这一动机可能会在某个节点完全消失，因为之前没能离开象牙塔进入企业实验室的经历对潜在雇主来说是一个负面信号，成为年轻研究人员履历上的一个污点。为了在这个关键节点的正确一侧保持平衡，科学界一直需要通过公共赞助来站稳脚跟，于是，在面对技术界的竞争时，它可以先期获得极大一部分最具天赋的研究人员。
事实上，就正在开展的实际研究工作而言，这两个群体越是相似，科学界就越是脆弱。除非年轻科研人员在文化上就习惯于重视科学探索本身，或者渴望名声和公众认可，或者能从教学和学术生活中获得满足感，所有这些都有可能在他们转而受雇于产业界时，带来相当大的调整问题；而且，两种形式的科研事业最终都不太可能保证经济回报，因此，除非支持公开科学研究的条件得到改善，否则流入科学界的知识性人才最终会因为上述前景而人数大减。我们必须认识到，一旦流入开放科学的科研人才减少，企业研发投资的后期利润就有可能受到负面影响，这会降低对拥有成熟研究能力的科研人员的未来需求，并削弱个人先在科学领域开始职业生涯以彰显实力的动机。这样一来，开放科学和专有研发部门（proprietary R&D sectors）之间的互补性就会导致科研人员流动的动态系统陷入螺旋式收缩，在这种情况下，无论是对新知识生产的公共投资还是私人投资都会越来越少。
人们观察到该动态系统会对小幅资金削减做出反应，而上述动态分析说明，如果大幅削减对研究生、博士后科研人员和工程师培训的支持，其破坏性可能要远远大于这一反应的线性外推结果。有一点很重要，那就是我们要认识到，以知识为基础的产业发展依赖于科学与技术的动态联系，这使得高水平经济增长的稳定性受制于相当脆弱的文化和制度环境的特征，这些特征需要政治和商业领袖的保护，而不是攻击。正是对科研生活的喜爱、研究与教学的兼容以及公共机构坚持对科学给予高额补贴，才使立足于高水平开放科学活动之上的经济结构免于崩溃，但似乎没有一个选民愿意认同这样的补贴。如今有一种令人担忧的倾向，即认为所有已经取得的成就都是理所当然的。大西洋两岸的“保守派”政策圈子一直大言不惭地宣称对市场运作充满信心：实际上，政府被告知，如果要做一些能直接带来社会收益的研究，那么私人部门就是做这些研究的自然场所，由此得出的一个推论就是，对科学的公共研究支持越俎代庖，取代了原本有激励以更低成本完成任务的企业研发资金。[71]这些言论频频揭示出来的，说得好听一点，是对科学经济学的极度无知。在这些空想家呼吁的“科学普遍私有化”状态逐渐变成现实的情况下，失衡的研究制度也许仍可以通过利用科学和技术知识库推动经济增长，但基本可以肯定的是，经济进步早晚会失去在很多学者看来使我们这个时代不同于以往历史时代的长期特征。
7.3 促进高校研究成果的“产业可转移性”
只要由公共和私人赞助支持的高校研究在制度上仍然有别于以盈利为目的的企业研发，学习实体之间信息交流涉及的一般问题就会在这两个领域的交界处表现得最为明显。近来，在将基础研究成果从高校实验室转移至企业研发组织的过程中，出现了一些导致延迟和失败的难题，这些难题已经成为美国和西欧科技政策圈关注的焦点。其中一些障碍的根源在于学术科研文化和企业研发文化之间的差异。对于信息传播的这种所谓文化障碍，人们很可能会接受相关安排的这一弊端，而这些安排在其他方面都相当有益，因为我们已经看到，建立一种独特而又开放的科学文化并设置一套普遍的合作性行为规范，能够发挥重要作用，维护高校研究人员之间行之有效的非正式交流网络。[72]如果政策打算根除开放的科学文化，以在学术界和企业界的研究人员之间建立“更加完美的联盟”，从而提高基础科学研究成果的可转移性，那确实可以通过更加密集地利用现有基础科学知识存量来获得一些直接的经济租金，但这么做可能会使知识库的默会要素所处的网络变得支离破碎，因此不仅有可能危及基础知识的未来增长，也有可能危及现有知识存量能够带来的经济利益流。
重新调整制度规范以扩大研究共同体的社会边界这种促进新发现从学术科学转移到产业实验室的方式，只是摆在桌面上或者已经被搬上测试平台的诸多拟议解决方案之一。[73]近来，人们极为重视推动高校专利和技术许可计划，由此生成的知识产权成为追求利润的公司投资于补充研发的诱因，换言之，要想在学术研究人员揭示的知识基础上创造出能够商业化的新产品和新工艺，就得进行这些补充研发。为了给（大学当局或公司赞助人）准备和提交专利申请留出时间，研究成果的发表通常会遇到一些延迟和限制，但这种做法被视为一种妥协方案，与通过保密来保护创新收益的替代方案相比，它更符合学术科学界的披露规范。[74]然而，高校以“技术信息经纪人”和“创新企业家”的身份，设法将教师的科研发现和发明转化为可以授权给商业公司的知识产权，这也并非易事。还有一点不但使问题进一步复杂化，还使高校作为科研信息转让代理人的有效性受到了限制，那就是相关各方的信息不对称，尤其是如果要实现编码知识的全部商业价值，必须伴随着默会知识的转让，但指定和监督默会知识转让的内容存在困难。一般来说，为购买默会知识签署一份精确的合同不但棘手而且耗资不菲，甚至是不可能做到的。然而，当默会知识和编码知识绝对互补的时候，也就是说，如果默会知识对专利被许可人在商业上使用专利披露的信息来说是必不可少的，可能就没有必要签署购买默会知识的合同。阿罗拉（Arora,1991）指出，如果可以拥有编码知识，其使用获得了许可，那么许可人将有足够的动机（有偿）提供从社会角度来说最优数量的默会信息。[75]
从这个角度看，阻碍高校应用研究有效转移的一个关键结构问题是：即使高校打算对一项由教研人员让与高校的专利发放独家许可，负责技术许可的高校官员也不掌握能使专利对被许可人具有真正价值的默会补充信息（“专门知识”）。教研人员要么掌握这些信息，要么有能力开发将其工作成果应用于具体情境而非他们早已熟悉的环境时所需了解的知识。但是，由于他们的利益与所在高校技术管理工程的利益很少完全一致，他们很可能会拒绝提供这些知识，理由是他们大可将时间花在更具学术吸引力、更有益于社会乃至更能带来丰厚经济回报的研究上。要想直面这一棘手难题，同时又不让他们把高校从相关发明中得到的经济“租金”全部拿走[76]，那就有必要从本质上改变学术研究人员与其所在机构的关系。非科研人员出身的行政人员必须有能力告知教研人员应该从事什么研究，也就是说，指导他们尽最大努力利用他们的科研促进其雇主的法定权益，而不论高校会如何定义这些权益！这种合同“改革”既使科研人员丧失了自主权（并用另一种奖励制度替代开放科学的奖励制度，新的奖励制度放松了学术界教学和研究之间的联系），又阻碍了研究结果的快速公开披露以及新型研究技术和中间成果的合作共享，这就等同于把高校研究完全从科学共和国的领域剥离了出来。于是，高校科研将与政府管理的研究实验室一起，成为与技术领域相关的组织和制度结构的一部分。朝着这个方向改变开放性科学和限制性科学之间的平衡，就会破坏现代科学和技术知识生成系统中两个在组织和功能上泾渭分明的领域之间富有成效的共生关系。很难说这种旨在推动表面上看似很有价值的国家目标（刺激创新和长期经济增长）的制度调整和改革是明智的；至于它的另一个狭义目标，即减少公共财政中用于支持高校科研和工程的（小）部分费用，更是无须赘言。
8.结论
本文回顾了对科学的经济学分析取得的最新进展及其深远的含义，并将这些概述为以下四个命题。
（1）虽然管理开放科学行为的制度和社会规范不可能对研究努力做出最优配置，但从功能的角度来说，这些制度和规范能够很好地帮助实现科学知识存量长期增长最大化的目标，但受制于整个社会愿意为这一目标提供的资源。
（2）然而，要想商业化地开发利用现有科学知识存量的技术潜力，以确保最大的经济租金流，现行的制度和社会规范完全不适用。不幸的是，为后一种（技术）目的设计一套截然不同的制度安排以及研究人员的不同行为模式，并没有解决如下问题：确保开放科学研究拥有合理数量的资源。在此，充分的公共支持是至关重要的，也是合情合理的。
（3）在不同的规则和奖励制度（一种管理高校的科研人员，一种管理产业界的科研人员和工程师）下组织研究，不仅使致力于科学进步的研究者和致力于技术进步的研究者相互之间发展出共生关系，而且使当今的每个求知者共同体和整个社会都受益匪浅。
（4）为我们的社会发挥这些重要功能的制度机制是错综复杂的，有些部分甚至是粗制滥造的；如果提供给开放科学的资助水平出现下降，这一机制的脆弱和敏感程度可能会超出人们通常的想象。虽说科学共和国内部负责资源配置的社会机制对现代经济和政治来说非常重要，但人们对这些机制还是知之甚少，而且，如果为追求国家经济更快增长或军事更加安全而过于随意地开展不稳定且有潜在破坏性的科学实验，也容易对这些机制产生影响。
上述命题提供了一些基本原则，在探讨科学和技术政策决策者权限范围内的具体问题和提议时，可以提供指导。显然，这些命题过于笼统，并不是积极的政策药方，而是主要起到提醒作用。真要说它们有什么效用的话，也不在于指导我们对各种政策问题得出什么结论，而是告诉我们，具有科学可靠性的知识是一种非常特殊的资产，只有掌握了组织该资产生产和分配的专门制度结构的逻辑和表现，科学经济学才能帮助制定更好的科学和技术政策。
（陆殷莉 译）
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[1]Partha Dasgupta，剑桥大学Frank Ramsey经济学讲席教授，剑桥大学圣约翰学院院士；Paul A.David，美国知名经济学家，以研究科技进步和技术变革经济学著称，他在美国经济史和人口经济学领域也颇有建树。原文“Toward a New Economics of Science”发表于Research Policy 23（1994），第487—521页。
[2] 笔者在此想感谢以下人士对初始文稿所提的意见和建议：Richard Nelson、Laurence Rosenberg、Peter Temin、Harriet Zuckerman、Ashish Arora、Ed Steinmueller及斯坦福大学举办的技术、组织和生产率研讨会的其他成员（1990年秋季），Chris Freeman、Keith Pavitt及苏塞克斯大学SPRU研讨会的其他与会者（1991年春季），Alfonso Gambardella和1992年4月在米兰博科尼大学举行的IEFFE研讨会的其他成员。Weston Headley和Phillip Lim在本项目早期阶段提供了有力的研究支持。目前这个版本也曾受益于两位匿名审稿人的意见。在此笔者也要一并感谢梅隆基金会“科学与社会”项目和美国艺术与科学院（面向P.A.D.）以及美国国家科学基金会信息与组织项目（信息、机器人与智能系统部，IRI-8814179-02号拨款）为本项研究和相关研究提供的资助。斯坦福大学经济政策研究中心（CEPR）为受到上述资助的研究提供了行政支持和其他支持。
[3] 关于引号中术语的起源及其在本文中的意义，见Polanyi（1962）和下文注[3]。
[4] 在美国，按1982年不变价美元计算，美国1990年用于民用研发的联邦资金仅比1980年多出3.7%，虽然以现值美元计算，这一支出项目在同一时期增长了56.3%，达到231亿美元。不过，美国用于学术研发的总支出在1990年占联邦政府资助的民用研发的2/3，在20世纪80年代的增长速度（按不变价美元计算）要快于后者，在1980年到1990年之间实际增长了69.3%（参见National Science Board,1991，附表4.17和附录表5.1）。
[5] 1992年11月23日的《时代》杂志援引时任美国国家科学基金会主任沃尔特·梅西（Walter Massey）的话说：“公众听说我们在科学领域位列第一，他们想知道这一事实为什么没有让我们的生活更美好。在我们国家行之有效的科学似乎并没有带来什么回报。”报道接着指出，美国政府对待科学的立场正在经历转变，而这种转变并不是新政府的产物。“早在（总统）选举之前，决策者就得出结论认为，他们应该明确告知诸多科研人员研究什么，从而加强对研究的控制。卡内基委员会近来研究了美国科学的未来，该研究的联合主席盖福德·塞弗（Guyford Sever）表示：‘我们必须做一些调整。’”参见Thompson（1993，第34页）。
[6]要想充分感受其中的讽刺意味，我们只需阅读下面这段摘自一篇著名评论的文字，该评论批评了由国家和大型商业公司支持的科学事业获得巨大发展带来的结果：
由于这些发展是以不协调和随意的方式进行的，现如今的结果就是，无论是在内部组织还是在解决生产或福利问题的手段方面，都出现了令人震惊的低效结构。科学要想有益于社会，必须先整理好自己的屋子。
这段话的作者既不是以里根-布什“团队”成员的身份粉墨登场的商人，也不是明察暗访想要揭露学术研究机构滥用职权情况的民粹主义议员，更不是撒切尔政府的科学顾问或部长。相反，这段话引自贝尔纳（J.D.Bernal）的《科学的社会功能》（The Social Function of Science10，第xiii页），而贝尔纳是一位科研人员，也是一位研究科学和技术的马克思主义历史学家，他在20世纪30年代英国的“科学的社会关系”运动中发挥了领导作用！
[7]有关其中一些问题的近期报道请参见：Japanese Labs in U.S.Luring America's Computer Experts,New York Times,1990年11月11日；Graduate Schools Fill With Foreigners,New York Times,1990年11月29日；Foreign Graduate Students Know Hardship,New York Times，书信，1990年12月13日；William J.Broad,Big Science-Is it Worth the Price?,New York Times，系列专题报道，1990年5月27日、5月29日（超导超级对撞机）、6月5日（人类基因组项目）、6月10日（美国国家航空航天局空间站项目）、6月19日（美国国家航空航天局地球观测系统项目）、9月4日（小规模基础科学资助的影响）、10月4日（热聚变项目）、12月25日（大型科学项目的资金削减）。
[8] 此处给出的总结陈述借鉴了David et al.（1992）的论述。
[9] 那些详述说明Griliches（1960）方法论的样本计算已经反复从实证角度证明了基础研究支出的社会回报率与产业资本支出的私人回报率之间存在正差距，新近的例子请参见Mansfield（1991）；但所研究样本案例的代表性仍然是一个棘手的难题。
[10] 我们将高校科学与“知识”世界和科学共和国相联系，将工业研发与技术领域相联系。
[11] 早期为量化产业研究项目的时间跨度、成本和成功与否的不确定性而做的研究，请参见Moc king（1962）和Norris（1971）。据我们所知，基于高校科研人员之经验的可比研究不存在，但有这样一种假设：就某些问题而言，解决方案的可行性并不那么明确，由于后者在选择这类问题时不太受限，所以往往更难准确预测成功结果所需的研究时长和成本。
[12] 如Merton（1973）、Polanyi（1951,1962,1966）、Hagstrom（1965）、Ziman（1968）、Gaston（1970）、Zuckerman and Merton（1971,1972）、Ravetz（1971）、Cole and Cole（1973）、Salomon（1973）、Blume（1974）、Mulkay（1979）、Luhmann（1979）、Nelkin（1987）、Whit ley（1984）。
[13] 著名的香农信息度量方法（Shannon and Weaver,1949）是为了满足传播理论的特定需求而构建的，并不适用于经济学。关于这一点，可参见Arrow（1964）和Marschak（1971）。
[14] Zuckerman and Merton（1972）提出了科学领域的“编码”概念：“将经验知识整合为简洁且相互依存的理论公式。”文中所说的这种用法与上述概念有一定关系，但并没有承载其更广泛的含义。根据上述概念，科学领域在这方面有所不同，对于那些仍处于Kuhn（1962）所说的“前范式状态”的学科来说，其“编码”程度必然较低。
[15] 如果A向B提供一条关于Q的信息，A持有的关于Q的信息量并不会减少（诚然，每个人的利益将取决于B是否以及如何利用这些信息）。Romer（1990,1993）近来普及了“非竞争性”物品这一术语的应用，但请参见David（1993b）提出的“无限可扩散性”，这是一个不那么令人困惑的替代术语，因为它承认了人们在拥有新信息方面可能存在的竞争。
[16] 即使就编码知识而言，被视为纯公共品标志之一的严格的非排他性条件（即，一旦产生，就不可能阻止他人从中受益）也不成立；专利、版权和商业机密是阻止他人获取信息并从中受益的制度安排。
[17] 科学哲学家（Nagel,1961;Hempel,1966;Popper,1968）强调了区分人类认识的科学模式和其他模式的认识论基础，看重“科学程序”的正式方法论规则，而Polanyi（1966）认为默会知识无处不在，这一见解导致一些现代科学社会学家（Latour and Woolgar,1979;Latour,1987）将实验室的科学实践视为一种“工艺”来研究。
[18] 关于科研人员之间的礼物交换，请参见Hagstrom（1965）；关于商业公司出售默会信息的合同安排，请参见Arora（1991）。
[19] 可参见Kuhn（1962）以及Nagel（1961）、Hempel（1961）和Popper（1968）。他们认为，正是“科学程序”的正式方法论规则发挥的作用，为区分（硬）科学和其他人类认识（软）模式提供了认识论上的依据。
[20] 这种说法挑战了Vincenti（1990a，第19页）对其著作的定位，他认为其著作表明，“应当承认，工程知识本身是一个独立的认识论种类”。但实际上，Vincenti（1990a,b）主要是以社会学和行为学而不是认识论为立足点，说明工程和科学属于不同的事业。他说，知识在这两个领域都是一种工具，但它们优先考虑不同的目的：科研人员意在搞懂“事物是怎样的”，而工程师意在搞懂“事物应该是怎样的”，即解决实际问题。即便如此假设，也并不会顺理成章地意味着所用手段（知识）的性质或可靠性有所不同。此外，Vincenti基于直接目标（proximate goals）的区分法相当接近我们的观点，即科学是一个活动领域，其组织架构有利于知识存量的快速增长，而技术则涉及如何使新知识带来的物质利益快速增长。
[21] Nelson（1990）提出了同样的观点，但他将他所说的技术信息的“通用”部分与可以随时转让因而趋于公开的编码知识相联系，将默会知识与私人持有的“特定”技术信息相提并论。
[22] 当然，我们在上文也说了，这两个研究群体之间存在认识论和方法论上的差异。例如，人们普遍认为，比起高校研究人员，应用产业的科研人员、工程师和类似技术专家更倾向于默会知识（“实用专门知识”）。然而，正如我们已经提到的那样，这种差异很可能是不同的信息披露规则和主流奖励制度的结果。
[23] 在鉴定韦伯式“理想类型”时，偏离常轨的实例引起了人们的兴趣，并具有了潜在的重要性，如下文第4.2节所示。
[24] 这就是公共品供给中众所周知的“搭便车”问题。最早就此撰文的是Knut Wicksell和Eric Lindahl。参见Musgrave and Peacock（1958）文章中的删节版威克塞尔-林达尔（WicksellLindahl）分析。关于公共品分配问题的现代探讨，请参见Samuelson（1954）和Arrow（1971）。关于公共品的基本经济学，可参见任何一本谈及公共财政的教科书（Musgrave,1968;Stiglitz,1988）。
[25] 可参见David（1993a,b）对论及知识产权的经济学文献的引用和讨论。
[26] 在经济学中，这些复杂多变的价格被称为林达尔价格，以纪念最早阐述此类方案的埃里克·林达尔（Eric Lindahl，参见Musgrave and Peacock,1958）。
[27] Arrow（1962）认为，只要交易涉及基础研究的成果，这就是一个极大的难题，因为此类研究的结果也许可被应用于多个领域，其中一些领域并不为潜在卖家所知。
[28] 如果是涉及新工艺流程和实用设备的狭义知识，就比较容易。这在一定程度上解释了为什么下面这样的情况在如今是司空见惯的做法：A向B支付授权费，以使用B的专利制造新产品，或者使用新的工艺流程制造旧产品。
[29] 参见Pigou（1932）、Baumol and Oates（1975）以及Dasgupta and Heal（1979）。
[30] 从信息商品与货币或其他商品进行交换的角度看，“技术”领域与知识生产、传播和使用相关的制度类似于市场机制尤其是商品拍卖市场的机制。Dasgupta（1986）探讨了（私人）技术信息生产者之间的竞争和拍卖会上竞标者之间的竞争在分析上的相似性。
[31] 这依然强调了信息披露监管规范的差异，以及我们在早期论文（David,1984;Dasgupta and David,1987,1988）中为它们提出的功能性合理化。说到功能主义解释对历史上演变而来的经济制度具有什么解释价值，David（1991）表达了一些保留意见，并对16世纪末以来西方国家这两个群体之间的分化提出了历史层面的解释。
[32] 我们将在下面的小节（第5节、第6节、第7节）中更详尽地研究“科学”内部的安排，以支持这一论断。现代经济学文献在很多地方讨论了在基于知识产权的制度中研发资源配置的效率问题，如David（1993a,b，第225—229页）。
[33] 可参见Merton（1973）。也可参见Blume（1974）和Whitley（1984）。Gaston（1970）、Cole and Cole（1973）以及Cole（1978）提供的定量证据支持了如下观点：科学是一个非同寻常的领域，因为它的奖励制度接近于实现默顿意义上的“普遍主义”而非特殊主义，即成就导向，而非归属导向。在对高校物理学家展开的一项研究中，Cole and Cole（1967）发现，已发表研究成果的质量是获得认可的最重要的决定因素，而认可的形式包括荣誉奖项、知名院系的教授职位以及研究成果被广泛引用。虽然不同的科学领域之间还没有对“贡献”的质量和数量设定相对权重，但有这样一种假设：在一个主导范式或研究项目占据绝对优势的地方，人们对“质量”有更大的共识。随着研究领域的范式转变，数量和质量的权重可能会被打乱，我们不应认为相对权重会在各个领域保持稳定。
[34] 参见Lamb and Easton（1984，第10章）对优先权之争和优先权竞赛的历史研究。科研人员之所以积极提出“优先权”主张，可能是因为他们想将自己的名字与某项发现或假说联系在一起，从而扬名立万；也可能是因为作为富有创造力的个体，他们需要从专家受众那里证实自己的创造不仅仅对自己来说是新事物，而且对世界来说也是新事物（Storer,1966）；又或者是因为工资和研究设施使用权等物质奖励与他们在科研同行中的声誉地位是相关的。就我们当下的论证而言，基本动机的确切性质其实并不重要。
[35] 本节的内容借鉴了我们早期的论文（Dasgupta and David,1987,1988）。
[36] 当然，我们指的不是对科学发现的独立确认，这完全是另一回事。
[37] 因而这里的分析最适用于面向职业科研人员的私人或公共资源赞助（或就业）安排，而不涉及“业余爱好者”对科学知识的追求。
[38] 此外，大多数学术机构都限制了支付与研究生产率无关的固定报酬这一潜在低效率的做法，只在经过一段较长的试用期后才会授予终身职位，在此期间可以评估研究能力和动力（尽管有一些误差）。因此，获得终身职位，以及因能够获得未来固定报酬带来的安全感，是年轻研究人员的就业“合同”中包含的一部分绩效奖金。
[39] 产业界和政府研究机构的雇用合同也展现了学术研究机构特有的双报酬结构，只不过在前一种情况下，固定酬劳对应于未来发明和发现所涉知识之专有权的期权价值，作为受雇条件，个人需要让出这些权利。值得注意的是，这样的安排并非现代社会所独有；正如David（1991）指出的，文艺复兴后贵族对数学家兼科研人员的赞助制度也产生了一种双报酬结构。
[40] 通过达成学院共识，即哪些优先权竞赛值得参加，来引导个人的研究方向，这无疑会给特定的研究项目带来动力，但是，正如下文第5节所述，它也会对科学学科内部的资源配置产生一些不良影响。
[41] 社会学家W.O.Hagstrom在1967年的一项研究中发现，在某些领域，30%~40%的美国（高校）科研人员担心在目前从事的研究中被人“抢先”，其担心程度甚至有可能压抑他们与同事自由探讨的意愿。参见Blume（1974，第38页）引用的未发表论文。
[42] 即便如此，担心被对手“抢先”的研究人员与希望推迟30~90天再披露的（公司）研究资助者之间的利益冲突，会给大学与产业界制订合作研究计划带来困难，参见Peters and Fus feld（1983，第39—40页）。在能够查询到出版前审查政策信息的23所大学中（来自纽约大学20世纪80年代初的实地调查），只有6所大学坚持完全不推迟或推迟不超过30天。与产业界对专利控制的兴趣相比，出版前审查的要求对大学官员来说远不是那么重要的症结。第7.3节将指出，在大学与产业界签署合作协议，以促进学术研究“转让”用于商业开发的过程中，还有其他冲突。
[43] 当这种做法被规范化后，这些出版物的读者最终会意识到不必费心复制实验，而该出版物除了传递“研究人员取得了新成果”这一信息外，不再传达其他任何信息。我们认为，这种做法将研究机构置于技术阵营之中，即便它可能会声称自己属于科学共和国。虽然至今都没有书面证据，但据称很多人都知道，德国的一些研究机构出版于20世纪20年代的化学文摘系统性地误报了正被公开的新合成方法的一些重要规格（如适用的温度）。
[44]参见《科学》（Science,1990）对数据共享道德感下降的讨论。
[45]坏事并不是只发生在博弈论者的幻想中。看看英国报纸《星期日独立报》（The Independent on Sunday,1993年10月31日）的报道：
几个距离发现乳腺癌致病基因只有一步之遥的科研团队在想要赢得比赛的激烈竞争中放弃了合作。秘而不宣和错误信息取代了曾经让英国、美国、加拿大和法国遗传学家受益的合作；这就是“争当第一”的回报……三年前，当伯克利加州大学的玛丽-克莱尔·林（Mary-Claire Ring）确定乳腺癌基因位于17号染色体的某处时，世界各地的科研团队组成了一个联盟，集思广益想要将之分离出来。他们定期交换信息，以确定染色体上可被排除可能性的区域。但是，剑桥大学一个由“癌症研究运动”资助的研究团队的负责人西蒙·史密斯（Simon Smith）说，随着这些团队距离确定该基因越来越近，他们开始分裂。他说：“现在一切归于平静，因为我们谁都不想把信息提供给其他人。理想情况下，我们会互相交流，不会隐瞒信息。但是，我们的工作是根据发表的论文得到评判的。如果我们总是排在第二，那就不好了。”
值得注意的是，最初的共同体或联盟协议并没有预先承诺联合作者的身份，这大概是因为参与者数量太多，以至于难以对工作情况进行内部监督，也因为这样的话就不存在对优先权的争夺。我们上文提到的两人囚徒困境博弈概括了形成次级联盟以对抗该领域其他成员的可能性，下文将对这种可能性展开讨论。
[46] 事实上，所谓的“无名氏定理”概括了这一结果。关于重复性囚徒困境的文献及其更广泛含义的非技术性介绍，请参见Axelrod（1984）。博弈论的“无名氏定理”认为，（如果每个博弈参与者对未来报酬的贴现率都很低）在无限次重复有限的两人博弈而得到的“超级博弈”中，只要在现有的多重纳什均衡中做出恰当选择，就可以实现个人角度的理性结果。见Rubinstein（1979,1980）和Fudenberg and Maskin（1984）。
[47] 关于具有这种结构的不完全信息重复博弈，参见Greif（1989）和Milgrom et al.（1990）的分析。
[48] 然而，如果非同质性交流使联盟分裂成更小型的“子联盟”，那么大型联盟就很容易遭遇某些成员的叛离。乳腺癌基因研究联盟的情况似乎就是这样，该联盟由现有的一些国家研究团队组成（如脚注[5]所述）。
[49] 这些“圈子”或“网络”非正式地促进了不同研究实体之间在有限基础上的知识汇集，可以作为象征着科学的“公共知识”主导模式或象征着技术的“私人知识”主导模式的例外情况存在。因此，von Hippel（1990）和其他人介绍了公司实际上是如何默许其工程师雇员之间秘密交流信息的（这些信息在其他情况下被视为专利信息并受商业秘密法保护）。这些“信息网络”的参与者如果接受金钱或实物以外的报酬，很可能会被解雇，并以盗窃商业秘密罪被起诉。
[50] Greif（1992）在另一背景下阐述了“文化”在定义和传递博弈双方在协调博弈中对“非对角线博弈”后果的期望方面所起的作用，这里的正式论证结构与格雷夫的类似。
[51] 执业行医有别于医学研究，明确属于我们定义的“技术”领域。
[52] 关于科学领域个人和团体自主权之间的区别，以及自主权与权力之间的关系，参见Cozzens（1990）和Turner（1990，第198—204页）。
[53] 当然，这条规则的例外情况是，实验设施不可分割，而且其所需的固定成本大到排除了多样化带来的好处。超导超级对撞机项目或多或少符合这样的情况（Office of Technology Assessment,1989）；在这种情况下，如果想要启动工程，那么只追求工程中的一个项目是理想做法。然而，在这种大型复杂项目中，通常会有很多子项目，这些子项目提供了平行追求数个解决方案的机会。
[54] “多重”这个术语是模棱两可的，但是，按照Merton（1973，第364页及其后内容）的说法，科学社会学家对它的使用并不含糊。多重指的是出现一个以上的研究实体表达基本相同的理论，或者得出基本相同的发现或发明（包括仪器的发明），而不是指某一研究单位得出一个以上的发现。参见Lamb and Easton（1984）近来对这个问题的处理，他们认为，科学知识的增长要经历集体性的演化过程，而多重发现的现象是这个过程中固有的。然而，就目前的讨论而言，我们并不那么关心如何解释可被认为是“正常”水平或“本底”水平（background level）的多重，而是更关心由科学领域资源配置机制的某些特点造成的“过度多重”。
[55] 无须赘言，如果在我们刚才列举的三个类别下出现了与我们所述情形相反的情况，就会出现资源错配。
[56] 要想让第三种现象发生，我们还必须假设研究计划涉及的是“小科学”，或者换句话说，不涉及大额固定成本的项目。在下一节中，我们将把情况假设成这样。
[57] 如何将基础研究的社会“回报”概念化并加以衡量，是一个极其复杂的问题。此处甚至无法探讨是什么决定了纯经济回报的分配量级以及如何评估这些回报这个狭义问题。对于试图追踪基本科学发现和发明的后续商业化，从而应用成本收益分析的方法论，David等人（1992）提出了批评，并建议了另一种分析框架。
[58] 当然，文中的论证并不构成任何证据，只是对证据是怎么一回事的一点浅见。在此我们希望避免技术性细节，所以我们不会讨论如下问题：为什么在很多情况下，优先权规则会促使相互竞争的团队采取从社会角度看过度冒险的行动（关于这个问题，请参见Dasgupta and Maskin,1987）?
[59] Nicholas Wade（1978，尤其是第279页）记述了安德鲁·沙利（Andrew Schally）和罗歇·吉耶曼（Roger Guillemin）之间长达21年的竞争，他们最终因大脑内分泌学方面的发现而分享了1977年的诺贝尔奖；这个不必要的分道扬镳的例子主要出于策略原因，而非科学原因。沙利在1962年结束了与吉耶曼历时5年的合作，这番工作旨在发现绵羊大脑中的下丘脑激素；此后，他成立了一个与吉耶曼竞争的研究团队，改变了研究材料，转为研究牛的下丘脑。沙利认为这种转变是合情合理的，理由是如果吉耶曼率先发现了下丘脑激素，而他研究的也是绵羊下丘脑，那他自己的工作在别人眼里就有可能一文不值。Lamb and Easton（1984年，第152—155页）也讨论了这一复杂案例的其他方面。
[60] Merton（1957）指出，这种规范的不一致可能会刺激一系列“离经叛道”的反应，其中不仅包括“创新”，比如我们在第4节中谈到的科研人员之间新颖巧妙的披露形式（秘而不宣），还包括“退却”。Gaston（1971）发现，他的样本中包含了研究成果出乎其他科研人员意料的高能物理学家，在这些物理学家中，有44%的人说，这是因为他们更喜欢在“不那么流行”的领域工作，因为那里的竞争可能没有那么激烈。
[61] 关于社会组合选择和成本收益分析，可参见Dasgupta et al.（1972）、Little and Mirrlees（1974）、Squire and Van der Taak（1975）以及Lind（1982）。说到在基础科学研究项目中应用成本收益法来评估公共项目的做法，David et al.（1992）对其有效性深表怀疑。
[62] 参见David et al.（1992）引用的极值分布统计文献以及对其他方面的讨论：在这些方面，可假定研究人员会关注报酬和成本的极值分布形状及其影响。
[63] 关于规制和采购之间的区别（简单地说，后者是一种委托代理关系，其中委托人也是所供应商品的买方，而规制是指公司作为政府的代理人向第三方购买者供应商品），可参见Laffont and Tirole（1993）。在关注制度环境的现实情况，以及公共规制机构（委托人）面临的信息、合同、政治和行政程序制约方面，“新规制经济学”与本文探讨的分析本质上有很多相通之处。新科学经济学必须研究的其他主要特点是，相关代理人（研究人员）提供的是信息产品，而不是传统的有形商品和服务，他们对其科研活动的很多方面负有共同监管责任。
[64] 关于科学与技术的相互作用和相互依存，可参见以下文献：Grupp（1992）的实证研究；Freeman（1992）对现代正式制度的研究，以科学为基础的创新活动受到了这些机制的支持；David（1993b）的处理方法，即将技术变化视为一个动态系统，这个系统涉及基础研究活动和应用研究活动之间的反馈。
[65] 说到基础研究资金被用于基础科学研究，后者被David（1993b，第230页）比作“为任务导向的研究人员提供的地图，将奋战在应用科学前沿的探索者引向更有成果的领域，使他们不必浪费时间和资源探索不毛之地或试图跨越不可逾越的鸿沟”。David（1993b，第222—225页）还讨论了基础研究仪器的进步在推动技术向应用研发溢出方面所起的作用。
[66] 当然，学术科研人员组成了一个潜在人才库，产业研究组织经常会从中挖掘人才。就受雇于商业和产业界的美国博士科研人员和工程师与受雇于高校的博士科研人员和工程师而言，两者近来的部门保有率非常接近。在选自1973—1987年的两年里，产业界和学术部门出现了2%~3%的流动（National Science Board,1987，第94页；1989，第118—119页，第325页）。根据美国国家科学基金会（NSF）未公布的调查数据，1975年在产业界工作的博士科研人员和工程师中，有5%在1985年之前转到了高校任职；1975年在高校工作的博士科研人员和工程师中，有8%在1985年之前转到了产业界。然而，由于学术界的研究人员数量要大得多（是产业界的两倍以上），因此，虽然流动率相似，但这意味着从学术界流向产业界的研究人员数量要远远多于反向流动的人数。根据美国国家科学基金会未公布的调查数据，在1985年受雇于产业界的博士科研人员和工程师中，有16%的人在1975年的时候就职于高校；而在就职于学术界的博士科研人员和工程师中，只有2%的人在10年前受雇于产业界（NSF,1988，第14—15页）。
[67] 目前我们还不太清楚补贴学术研究是不是最有效的方式。一方面，支持性服务的成本可能很高，因为研究助理人员的流动很快，有才能的助理不能长期留用，必须培训一批又一批的学生来完成常规的实验室任务。另一方面，受训者的激励机制决定了不需要向他们提供高薪来促使他们努力提供高质量的服务，以获得导师兼雇主的青睐。
[68]参见加州理工学院的大卫·古德斯坦（David Goodstein）所做的估算，载于The Scientist（1993年9月20日，第5页）。
[69] 在1986—1990年的新增博士中，科研人员和工程师的临时居民累计比例分别为25.7%和46.8%。在文中提到的四个科学领域的博士学位获得者中，1990年有63%是美国公民，而1986—1990年的平均比例为69.2%；在工程领域的博士生中，1990年的相应数据为42.9%，1986—1990年的相应数据为45.5%。这些百分比是根据国家科学委员会报告的美国公民、美国临时居民和美国永久居民（不包括国籍不明的学位获得者）的数据计算出来的（1991，附录表2-24）。
[70] 博士后受雇人员的较少津贴、大学实验室的较差设备以及资深学术科研人员的现状——他们的时间越来越多地被议题撰写、行政管理和其他事务占用，从而抽不出身与新进科研人员一起开展工作——也会提高个人为彰显其研究能力所做投资的预期“成本”。
[71]面向高校科研的公共资助在美国受到的攻击看来有所减弱，与此同时，这种攻击在英国显然赢得了支持[Adrian（1992，第528页）描述了特伦斯·基利（Terence Kealy）在常被称为“右翼智库”的伦敦政策研究中心发布的手册中提出的观点]。1991年4月29日的（伦敦）《泰晤士报》（Times）援引道格拉斯·黑格（Douglas Hague）爵士为经济事务研究所撰写的一份报告说：“现如今，要想成为一名学者，最好的准备工作未必是在高校谋得一个职位，而是在高科技公司求得一席之地；除非高校设法适应这一挑战，否则它们就有可能面临失败……高校以外的人将越来越多地以类似的方式从事类似主题的研究，其才能也与高校内部的人不相上下；而且他们往往会更具创新力、更有活力，因为他们在工作中不受学术传统、成见和制度的约束。”黑格爵士对高校面临的这种新“竞争环境”似乎持欢迎态度；据报道，他在报告中建议打破英国高校对高等教育的垄断，“应该允许”更多的组织（包括来自商业和产业界的组织）“颁发学位并争取可用资金”。
[72]然而，从外部来看，人们可能会认为开放科学文化（不太良性地）专注于提高外部声誉地位，这主要是为了参与者的利益，甚至不惜损害那些雇用他们担任研究人员的组织的直接利益。David（1991）详细分析了涉及科研网络的委托代理关系的历史问题。美国国家航空航天局（NASA）官员最近在加州山景城的艾姆斯研究中心进行了一次内部安全审查，对此的相关报道生动地反映了更近期的“文化冲突”问题。据《纽约时报》（1992年11月22日，第1节，第19页）报道：
该中心没有正确处理“敏感技术”，因而“遭受敌对情报行动的风险程度极高”……NASA说，它认为其他中心不存在类似问题，并指出，人们发现艾姆斯的“文化和环境”“是NASA易受攻击的根本原因”。艾姆斯的工作人员说，那里的氛围更像是大学校园，而不是政府实验室；人们更关心的是自由活动和交谈，而不是遵守所有安全程序。该机构说：“其文化强烈地偏向于维持学术声誉，而不是满足美国的产业和国家需要。”
[73] 论及这个问题的学术文献数量庞大，而且还在迅速增长，如Battaglini and Monaco（1991）、Blume（1987）、Blumenthal（1986）、Fusfeld and Haklisch（1984）、Kuhlmann（1991）、Stankiewicz（1986）。David and Steinmueller（1993）概述了近来大学和产业开展更紧密的合作研究试点引起的问题。Hoke（1993）则从新闻角度论述了大学行政人员和科研人员对机遇和挑战的看法。
[74] 参见Eisenberg（1987）对法律问题的详细论述，他认为，专利制度下的知识产权保护要求与学术研究人员的规范和奖励制度之间的匹配远远不够完美。David（1993a）从经济资源配置的角度研究了这两种研究组织模式之间的异同。
[75] Arora的分析和实证研究详细说明了具有不同技术能力的商业公司之间转移默会信息的方式，同时谈到了它们之间的专利许可协议。
[76] 想必高校需要从许可收入中收取一笔固定费用，以支付其实付成本；它还有可能尝试从身为专利权所有人的教师那里收取一些租金，用来交换未来的研究支持或其他受雇条件。显而易见，这些设想并不构成对理想行动方案的建议；有的同事会认为他们的工作也为相关专利的成功做出了贡献，而上述设想没有解决这些同事之间的公平问题，也没有考虑到这种制度安排对利益冲突管理的影响，以及对高校内部资源管理程序和学术进步的扭曲。