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　　这篇文章是美国NBER 2022年出版的《创新与公共政策》一书的第四章✿ღ★ღ，旨在说明科学资助在一系列科技政策

　　文章提出了两个科技政策的维度✿ღ★ღ：1✿ღ★ღ，研究结果是否可私有化✿ღ★ღ；2✿ღ★ღ，研究过程（即研究“搜索空间”）是否开放✿ღ★ღ。科学资助属于以产生公共知识为目标✿ღ★ღ、同时进行开放性搜索的象限✿ღ★ღ，非其他科技政策可以取代✿ღ★ღ。

　　科学资助是蓬勃发展✿ღ★ღ、但研究严重不足的领域✿ღ★ღ，这篇文章是迄今为止最好的综述✿ღ★ღ，文章提供的100多篇引用文章都很值得一读✿ღ★ღ。

　　但个人认为✿ღ★ღ，文章尽管强调了资助的高风险本质✿ღ★ღ，却也不得不承认现实中还几乎不存在经过充分验证✿ღ★ღ、可完全规模化的高风险支持手法✿ღ★ღ，只有很少数机构案例可作参考✿ღ★ღ；尤其遗憾的是没有阐述科学资助与荣誉性奖项的本质区别✿ღ★ღ。而个人认为本质保守的荣誉奖项带来的操作陈规✿ღ★ღ，正是高风险资助迫切需要摆脱的思想禁锢✿ღ★ღ。

　　制药公司诺华在开发格列卫时✿ღ★ღ，利用了几十年的研究✿ღ★ღ，格列卫是治疗慢性髓细胞性白血病（CML）的一种非常有效的药物✿ღ★ღ。在 20 世纪 60 年代到 80 年代期间✿ღ★ღ，美国国家卫生研究院（NIH）资助的众多研究调查CM的病因✿ღ★ღ，记录了导致酪氨酸激酶（一种常见的细胞信号分子）过度活化的特定基因突变的作用✿ღ★ღ。这种认识指出了治疗 CML 的方法——开发抑制酪氨酸激酶的化合物✿ღ★ღ，这是诺华的科学家随后所追求的✿ღ★ღ。除了治疗 CML 外✿ღ★ღ，格列卫还证明了靶向癌症治疗的新时代（Wapner 2012）✿ღ★ღ。

　　同样✿ღ★ღ，美国国家科学基金会（NSF）在授予麻省理工学院年轻的助理教授Ronald Rivest一个名为“具体计算复杂性”的通用名称的MCS76-74294号拨款时✿ღ★ღ，并没有预料到会为安全的互联网商务奠定基础✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，Rivest与Adi Shamir和Leonard Adleman利用这笔资金开发出了第一个公钥密码系统（命名为RSA✿ღ★ღ，缩写为其开发人员的姓名）✿ღ★ღ，从而彻底改变了密码学领域✿ღ★ღ，并使数字签名的传输成为可能（Rivest✿ღ★ღ，Shamir和Adleman 1978）✿ღ★ღ。

　　虽然它们对经济的不同部门产生了影响✿ღ★ღ，但格列卫和RSA算法都具有三个基本特征的创新✿ღ★ღ。首先✿ღ★ღ，虽然它们最终被私营公司商业化✿ღ★ღ，但每个算法都明显得益于公共部门实体的研究资助✿ღ★ღ：美国国家卫生研究院（NIH）✿ღ★ღ、美国国防部（DoD）和美国国家科学基金会（NSF）✿ღ★ღ。第二✿ღ★ღ，资助资金并没有考虑到这些特定结果✿ღ★ღ，而是用于对遗传学和理论计算机科学领域的一般调查✿ღ★ღ，没有任何关于接收者工作“有用性”的条件✿ღ★ღ。最后✿ღ★ღ，虽然这些项目最终带来了巨大的社会效益✿ღ★ღ，但由同一机构支持的许多其他项目要么彻底失败✿ღ★ღ，要么只产生了增量效益✿ღ★ღ。

　　这些特点反映了对基础科学投资的希望和陷阱✿ღ★ღ：虽然新想法具有广泛而深远的影响潜力✿ღ★ღ，但很难预测它们是否✿ღ★ღ、何时以及如何做到这一点✿ღ★ღ。此外✿ღ★ღ，即使投资价值明确✿ღ★ღ，如上所述✿ღ★ღ，也往往难以量化✿ღ★ღ。缺乏可预测性和可追溯性使科学资助在政治上非常脆弱✿ღ★ღ。

　　然而✿ღ★ღ，新近的研究已经开始提供具体证据✿ღ★ღ，证明科学资助在支持和维持创新方面发挥着关键作用✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，Azoulay等人（2019b）和Li✿ღ★ღ、Azoulay和Sampat（2017）在对生物医学研究资助的研究中表明✿ღ★ღ，NIH资助的研究为私营部门科学奠定了基础✿ღ★ღ。超过40%的NIH资助的拨款产生了被私营部门专利引用的研究✿ღ★ღ，其每一美元都产生了两倍于该数额的私营部门溢出效应✿ღ★ღ，这还不包括学术研究或培训的任何直接价值✿ღ★ღ。Howell（2017）研究了美国能源部小企业创新研究（SBIR）拨款计划申请者✿ღ★ღ，发现早期奖项大约使公司获得后续风险投资（VC）的可能性增加了一倍✿ღ★ღ，并对专利和收入产生了巨大而积极的影响✿ღ★ღ。她的研究结果与以下观点一致✿ღ★ღ：这种非稀释性的资金使小型企业能够资助技术原型✿ღ★ღ，从而加速了学术成果向有用的产品的转化✿ღ★ღ。

　　经济学家和历史学家早已承认✿ღ★ღ，制度在将科学知识转化为增进福利的创新方面发挥了关键作用（Dasgupta和David 1994✿ღ★ღ；Mokyr 2002✿ღ★ღ；Rosenberg 1979）✿ღ★ღ。也许是因为拨款系统在研究界无处不在✿ღ★ღ，它们一直被视为一个不可改变✿ღ★ღ、理所当然的基础研究资助背景性制度✿ღ★ღ。与奖项或专利相比✿ღ★ღ，它们受到的学术关注较少✿ღ★ღ，关于采购的大量理论文献（Laffont和Tirole 1993）似乎没有将拨款视为一个独特的合同机制✿ღ★ღ，最多只是对它们的最优使用和设计进行了非常程式化的处理（Gallini和Scotchmer 2002✿ღ★ღ；Wright 1983）✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，随着人们日益认识到其重要性✿ღ★ღ，过去十年中的实证研究开始考察特定科学资助模式与科学调查的速度和方向之间的关系✿ღ★ღ。本章回顾了科学拨款方面的文献✿ღ★ღ，以期为改革这一重要但研究不足的资助机制提供有希望的途径✿ღ★ღ。

　　贯穿始终✿ღ★ღ，我们强调三个主题✿ღ★ღ。首先✿ღ★ღ，资助✿ღ★ღ、专利✿ღ★ღ、科学竞赛和研究合同在研究资助生态系统中发挥着重叠的✿ღ★ღ、互相支持的作用✿ღ★ღ，当研究是探索性的✿ღ★ღ，并且可能产生大量溢出效应时维多利亚老品牌官网✿ღ★ღ。✿ღ★ღ，拨款是最有效的✿ღ★ღ，无论是跨领域还是跨时间✿ღ★ღ。这两个特点是早期科学研究的特征✿ღ★ღ。

　　其次✿ღ★ღ，拨款计划必须从设计之初✿ღ★ღ，就承认其有失败的可能性✿ღ★ღ。这意味着鼓励接受者承担科学和技术风险✿ღ★ღ，探索新的研究途径✿ღ★ღ，而不是坚持更安全和更传统的轨迹✿ღ★ღ。

　　第三✿ღ★ღ，资助机构可以考虑比较获得资助的科学家✿ღ★ღ、机构或领域的成果与“对照”的结果✿ღ★ღ，以实现拨款项目的系统性评估✿ღ★ღ。

　　本文内容如下✿ღ★ღ。在下一节中✿ღ★ღ，我们确定了在哪些情况下✿ღ★ღ，拨款可能是比专利✿ღ★ღ、科学竞赛或传统采购合同等其他选择更优的选择✿ღ★ღ。在简要介绍了科学拨款的历史后✿ღ★ღ，我们强调了科学政策制定者在建立资助制度时面临的关键设计选择✿ღ★ღ：（1）界定资助项目的竞争范围和潜在申请者✿ღ★ღ；（2）选择一种“择优录取”的评审方法✿ღ★ღ；（3）为获胜申请者提供激励✿ღ★ღ；（4）评估结果✿ღ★ღ。我们讨论了在这些问题中已知的替代性设计✿ღ★ღ，及所隐含的权衡取舍✿ღ★ღ，并强调了根据现有证据仍有许多问题尚未解决✿ღ★ღ。最后✿ღ★ღ，我们讨论了科学资助在更广泛的研发资金生态系统中的作用✿ღ★ღ，并建议资助者考虑使用随机对照实验来确定值得系统采用或放弃的具体资助做法✿ღ★ღ。

　　自从范内瓦尔·布什的报告《科学✿ღ★ღ：无尽的前沿》发表以来✿ღ★ღ，美国政策制定者普遍认为✿ღ★ღ，基础科学研究“创造了新知识的基础✿ღ★ღ，必须从这些知识中提取实际应用”（布什✿ღ★ღ，1945年）✿ღ★ღ。由于科学知识往往表现出公共物品的特征✿ღ★ღ，经济学家认为✿ღ★ღ，私营部门缺乏足够动力（阿罗✿ღ★ღ，1962年✿ღ★ღ；尼尔森维多利亚老品牌vic-值得信赖✿ღ★ღ，1959年）✿ღ★ღ，从而为致力于资助科学研究的公共支出提供了理由✿ღ★ღ。

　　然而✿ღ★ღ，主张公共部门应该支持科学投资是一回事✿ღ★ღ，确定科学支持应该采取何种形式是另一回事✿ღ★ღ。在本章中✿ღ★ღ，我们考察了在发达经济体中经常用于资助研究投资的特定类型的财政支持✿ღ★ღ：科学拨款✿ღ★ღ。

　　拨款是为无法完全说明✿ღ★ღ、也无法合同化的研发的预付款✿ღ★ღ。与科学竞赛不同✿ღ★ღ，资助者必须在有任何成功结果的保证之前付款✿ღ★ღ。与贷款不同✿ღ★ღ，如果项目失败✿ღ★ღ，人们不能要求退还资助✿ღ★ღ。与股权投资不同✿ღ★ღ，项目的成功并不一定赋予资助者任何进一步的权利✿ღ★ღ。与研究合同不同✿ღ★ღ，资助者不会告诉研究人员✿ღ★ღ，她希望他在研究期结束时交付什么✿ღ★ღ。与专利不同✿ღ★ღ，成功的拨款申请不会授予任何市场专有权✿ღ★ღ。

　　资助制度也面临实施挑战✿ღ★ღ。学者们注意到✿ღ★ღ，资助系统具有固有的低效性✿ღ★ღ，申请者不得不将大量精力投入撰写提案✿ღ★ღ，无法得到资金的那部分只能被浪费（Gross and Bergstrom 2019）✿ღ★ღ；他们评论了该系统的不公平性✿ღ★ღ，该系统不成比例地奖励擅长申请拨款的个人和机构（Lawrence 2009）✿ღ★ღ，其中女性和少数族裔申请者的平均表现似乎不如白人✿ღ★ღ、男性或亚裔申请者（Ginther et al. 2011）✿ღ★ღ；他们证明✿ღ★ღ，同行评审有时会过滤掉最新颖或最具创意的提案（Boudreau et al. 2016）✿ღ★ღ，或者更糟的是维多利亚老品牌✿ღ★ღ，✿ღ★ღ，诱使科学家将议程偏向更有可能在短期内产生结果的项目(Azoulay✿ღ★ღ，Graff Zivin和Manso 2011)✿ღ★ღ。

　　我们认为✿ღ★ღ，当两个基本条件同时成立时✿ღ★ღ，资助可能是基础研究的最有效——也是最可行——的方式✿ღ★ღ。首先✿ღ★ღ，当一项科学发现的社会价值可能超过其可私有化的价值时✿ღ★ღ。其次✿ღ★ღ，当提前确定所需研究解决方案的参数是不可能的✿ღ★ღ。这两个条件似乎适用于大多数探索性和早期研究✿ღ★ღ，这些研究通常被贴上“基础研究”或“纯科学”的标签✿ღ★ღ。我们还讨论了支持资助而非替代机制的两个次要论点✿ღ★ღ：当潜在的研究人员面临资金限制✿ღ★ღ，以及对通用研究基础设施（而不是特定项目）的投资✿ღ★ღ。

　　有限或不可取的可私有化程度✿ღ★ღ。在许多情况下✿ღ★ღ，创新为社会带来的价值远远超过其发明者所能获得的报酬✿ღ★ღ。再以格列卫为例✿ღ★ღ。除了是科学的突破✿ღ★ღ，这种药物还是诺华公司的摇钱树✿ღ★ღ，在2015年仿制药出现之前✿ღ★ღ，诺华公司的收入达到了46.5亿美元的巅峰✿ღ★ღ。在专利制度下✿ღ★ღ，这种回报的前景是否为诺华提供了足够的动力来开发格列卫？虽然诺华在候选药物分子被确定后✿ღ★ღ，确实在研发上投入了相当大的资源✿ღ★ღ，但使格列卫成为可能的大部分研究投资✿ღ★ღ，早在诺华开始研发活动之前✿ღ★ღ、甚至早在CML治疗方法的概念出现之前就存在了（Hunter 2007）✿ღ★ღ。

　　这些基础研发投资包括20世纪60年代用于探索癌症的遗传基础的科研资助✿ღ★ღ，以及 20 世纪 80 年代为研究血管疾病而提供的资金✿ღ★ღ。对这类知识的投资不太可能获得私人利润✿ღ★ღ：当公司需要为一个研究项目分配资源时✿ღ★ღ，尚不清楚它将如何导致一种商业化药物✿ღ★ღ，这意味着投资将伴随着相当大的风险✿ღ★ღ，而成功的可能性很小✿ღ★ღ。此外✿ღ★ღ，即使这项研究确实在药物开发的背景下导致了一个可测试的假设✿ღ★ღ，进行这项投资的公司将使其他公司能够在此基础上（免费）开发自己的（竞争性）药物✿ღ★ღ。

　　专利✿ღ★ღ，作为一种可以授予企业一段市场排他期的制度✿ღ★ღ，自然成为恢复创新激励的工具✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，它们具有两个重要缺点✿ღ★ღ。首先✿ღ★ღ，它们不允许引导研究超越市场可能希望的方向✿ღ★ღ。其次✿ღ★ღ，它们通过垄断定价在事后制造市场扭曲✿ღ★ღ：当公司对其发明拥有知识产权保护时✿ღ★ღ，它们将向潜在用户收取更高的价格✿ღ★ღ，相对于竞争性市场而言✿ღ★ღ。近年来✿ღ★ღ，越来越多的极其昂贵的药物凸显了这种取舍的矛盾✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，在 2019 年维多利亚老品牌vic✿ღ★ღ，FDA 批准了Zolgensma✿ღ★ღ，这是一种治疗罕见儿童疾病的基因疗法✿ღ★ღ，每个患者的费用为 210 万美元✿ღ★ღ。虽然批评人士认为这样的价格相当于敲诈✿ღ★ღ，但制药商反驳说✿ღ★ღ，这些价格是必要的✿ღ★ღ，以补偿研发过程中的巨大风险✿ღ★ღ。同样✿ღ★ღ，虽然定价较低的药物不常在聚光灯下✿ღ★ღ，但常用药物的小幅加价也可能限制较贫穷家庭以及联邦医疗保险等最终付款人的财务健康✿ღ★ღ。

　　开放式搜索和可契约度✿ღ★ღ。当专利不合适时✿ღ★ღ，为什么不用竞赛代替呢? 科学竞赛——授予首先实现某个结果的人——相对于科研资助有几个优势✿ღ★ღ，最明显的一点是奖金只有在研究成功时才需要支付✿ღ★ღ。此外✿ღ★ღ，使用奖励意味着资助者不需要在评估他们的工作之前选择获奖者✿ღ★ღ，从而有可能激励来自更大群体参与者的研究努力（Murray et al. 2）✿ღ★ღ。

　　例如✿ღ★ღ，2006 年✿ღ★ღ，Netflix 公司宣布了一项公开竞赛✿ღ★ღ，为任何能够改进其推荐算法的团队提供 100 万美元奖金✿ღ★ღ，该功能可以引导用户观看他们可能喜欢的电影✿ღ★ღ，从而提高为服务付费的意愿✿ღ★ღ。这项竞赛吸引了2000多支团队✿ღ★ღ，如果采用拨款模式✿ღ★ღ，即在研究开始之前就选择获胜者✿ღ★ღ，那么这种参与程度是不可能的✿ღ★ღ。

　　然而✿ღ★ღ，Netflix奖的结构使其在许多其他研究环境下无法复制维多利亚老品牌vic-值得信赖✿ღ★ღ。Netflix为参赛者提供了大型的训练数据集✿ღ★ღ，和精确的✿ღ★ღ、单维度评估最后和中间进展的指标（相对于当前算法提高根均方误差）✿ღ★ღ。这套参数完全在一开始就明确列出✿ღ★ღ，为参赛者提供了清晰性和透明度（Lakhani等✿ღ★ღ，2014）✿ღ★ღ。

　　然而✿ღ★ღ，在许多其他情况下✿ღ★ღ，要求资助者在看到任何提交内容之前✿ღ★ღ，就说明获胜条件是不可能的✿ღ★ღ，也无法承诺使用单一✿ღ★ღ、或狭隘的指标来评估成功✿ღ★ღ。在探索性研究的背景下✿ღ★ღ，以一种更容易明确的方式缩小问题✿ღ★ღ，或者强迫潜在参与者接受解决方案✿ღ★ღ，最终可能会阻碍创新并导致次优解决方案✿ღ★ღ。

　　引导式搜索的一个相关问题是✿ღ★ღ，特定研究结果的价值可能一开始并不明显✿ღ★ღ，比如NSF资助的黄石国家公园发现的嗜热古生菌✿ღ★ღ，这种细菌在极端变化的温度条件下仍能保持其特性（Brock and Freeze 1969）✿ღ★ღ。事实上✿ღ★ღ，这种类型的项目很容易被挑出来作为浪费科学经费的典型例子——直到20世纪80年代末期✿ღ★ღ，Kary Mullis和Cetus公司利用这种生物体不同寻常的特性发明了聚合酶链式反应✿ღ★ღ，从而开创了生物技术的新时代✿ღ★ღ，在法医学和亲子鉴定等遥远领域得到了应用（Stern 2004）✿ღ★ღ。

　　对事前问题表述的限制表明✿ღ★ღ，创新竞赛相对其他机制（包括科研资助）拥有优势的范围✿ღ★ღ，可能比其倡导者愿意承认的要窄✿ღ★ღ。

　　正如图 4.1 所示✿ღ★ღ，资助（grant）最适用于右上象限✿ღ★ღ，即与知识生产相关的市场回报既不可行也不可取✿ღ★ღ，而且无法预先确定值得解决的问题✿ღ★ღ。专利与资助一样✿ღ★ღ，能够以分散的方式利用科学或技术创造力✿ღ★ღ，但与资助不同的是✿ღ★ღ，它依靠市场激励来刺激和指导投资✿ღ★ღ。与资助一样✿ღ★ღ，科学竞赛承诺将创新努力引导到市场可能忽视的目标上✿ღ★ღ。与资助不同的是✿ღ★ღ，这一机制需要对值得解决的问题进行先进的具体说明✿ღ★ღ，才能有效✿ღ★ღ。最后✿ღ★ღ，合同在“可交付成果”可以明确指定✿ღ★ღ，且“可得性”问题不突出的环境中（例如在国防领域✿ღ★ღ，有一个大型付费客户能够指定目标✿ღ★ღ，并规定不履行义务的相关惩罚）✿ღ★ღ，可能运作得最好✿ღ★ღ。

　　财务约束✿ღ★ღ。当研究人员存在财务约束时✿ღ★ღ，补助可能特别有效✿ღ★ღ。专利和奖项在研发成功后奖励创新者✿ღ★ღ。因此✿ღ★ღ，这要求创新者提前投入资本并承担重大风险✿ღ★ღ。这可能会限制能够负担得起研发的人和组织的数量✿ღ★ღ，以及他们所从事的研发的性质✿ღ★ღ。虽然债务和股票市场存在✿ღ★ღ，但大量金融文献表明✿ღ★ღ，财务压力仍然导致大大小小的公司普遍对创新投资不足✿ღ★ღ，尤其是高风险项目（Froot✿ღ★ღ、Scharfstein和Stein 1993✿ღ★ღ；Howell 2017✿ღ★ღ；Krieger✿ღ★ღ、Li和Papanikolaou 2019✿ღ★ღ；Nanda和Rhodes-Kropf 2016）✿ღ★ღ。风险投资者经常提到“融资风险”✿ღ★ღ，以描述原本良好的项目可能无法获得额外资金以继续探索✿ღ★ღ。设计和运行能有效减少不确定性的实验的成本很高✿ღ★ღ，这很可能解释了为什么风险投资活动被限制在狭窄的行业范围内（Kerr和Nanda 2015）✿ღ★ღ。

　　财务压力对公司来说是限制性的✿ღ★ღ，对个人科学家而言则是禁止性的✿ღ★ღ，特别是在需要专业资本设备（如凝聚态物理学）或昂贵的材料（如具有特定遗传背景的小鼠）的领域✿ღ★ღ。如果没有拨款伟哥中国官网✿ღ★ღ，初级科学家就不可能建立自己的实验室和独立的研究身份✿ღ★ღ。虽然一些大学可以提供慷慨的“启动包”给他们的新员工✿ღ★ღ，但大多数机构在缺乏外部拨款的情况下支持研究人员的能力有限（Stephan 2012）✿ღ★ღ。依靠本地化的资助可能会扩大科学差距✿ღ★ღ，阻碍身处较不富裕的机构的人获得的机会✿ღ★ღ。

　　支持人力资本和其他研究“基础设施”✿ღ★ღ。由于给定研究轨迹的潜力很难预测✿ღ★ღ，并且可能会随着时间的推移而发生变化✿ღ★ღ，对特定研究项目的投资可能不如对研究“基础设施”的投资✿ღ★ღ，无论是以实物还是人力资本的形式✿ღ★ღ。

　　专利✿ღ★ღ、合同和科学竞赛在这方面不是有用的工具✿ღ★ღ，因为它们必然是针对特定目的的✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，拨款则更为灵活✿ღ★ღ。虽然它们经常被用来资助项目（如NIH授予的传统项目拨款R01）✿ღ★ღ，但它们也可以被用来资助机构（如能源部资助布鲁克黑文国家实验室同步加速器新建光源）或公共物品（如斯隆基金会资助数字天空调查✿ღ★ღ，该调查创建了宇宙的详细✿ღ★ღ、开放存取的三维地图）✿ღ★ღ。

　　科学培训和学徒培训的投资也通常通过资助获得✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，斯坦福大学研究生Sergey Brin在NSF的论文奖学金的支持下✿ღ★ღ，与研究生同学Larry Page合作设计了BackRub✿ღ★ღ，一个利用页面之间的超链接来为2400万个网页建立“重要性”排名的原型万维网搜索引擎（Page et al. 1998）✿ღ★ღ。到1998年✿ღ★ღ，Page和Brin获得了使他们能够将不断发展的业务从校园转移到公司的资金✿ღ★ღ，并成立了谷歌公司（Hart 2004）✿ღ★ღ。至少在美国✿ღ★ღ，几乎所有科学学徒职位都是通过拨款资助的✿ღ★ღ，无论是以上形式的个人奖学金✿ღ★ღ，还是授予特定机构的培训拨款✿ღ★ღ，还是传统项目拨款中的预算项目✿ღ★ღ。

　　总之✿ღ★ღ，我们认为科学资助——例如政府资助的研究——是一种特别有效的支持研究的方法✿ღ★ღ，当结果没有限制✿ღ★ღ，当确保最广泛的溢出效应被视为基本功能✿ღ★ღ、而非系统错误时✿ღ★ღ。这些特点描述了大量“基础”或探索性研究——创新生态系统的基础✿ღ★ღ。

　　鉴于其重要性✿ღ★ღ，科学资助者应如何组织资助过程？在这一部分中✿ღ★ღ，我们考虑了科学事业是如何在历史上得到支持的✿ღ★ღ，重点关注了主导现代资助制度的基于同行评审的资助制度的起源✿ღ★ღ。

　　现代科学基金的最早前身是早期近代在欧洲✿ღ★ღ、亚洲和中东广泛流行的赞助系统✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，对于伽利略这样的科学家来说✿ღ★ღ，在“实验哲学”中追求知识意味着获得一位富有的赞助人的支持✿ღ★ღ，这位赞助人的慷慨是基于功利主义和寻求地位的动机✿ღ★ღ。维持赞助人的兴趣往往要以歪曲研究主题✿ღ★ღ、选择赞助人认为有品味或声望的方向为代价（Westfall 1985）✿ღ★ღ。

　　随着时间推移✿ღ★ღ，资本需求不断增加✿ღ★ღ，科学家开始寻求公共支持✿ღ★ღ。在欧洲✿ღ★ღ，财务支持采取了不同的形式✿ღ★ღ，从在老牌大学内成立科学系✿ღ★ღ，到成立独立的“院内”研究所——例如德国的物理技术国家研究所（Cahan 1982）或法国的巴斯德研究所（Hage and Mote 2010）——在那里没有教学活动✿ღ★ღ。

　　最早记录在案的资助体系是由巴黎的法国科学院管理的✿ღ★ღ，起源于蒙蒂翁男爵的遗赠✿ღ★ღ。法国科学院发现✿ღ★ღ，它无法有效资助有前途✿ღ★ღ、但尚未成名的学者✿ღ★ღ，于是开始利用蒙蒂翁赠予带来的灵活性✿ღ★ღ，将传统的大奖变成了“鼓励奖”✿ღ★ღ：金额较小的奖励✿ღ★ღ，可以扩大活跃研究者的范围✿ღ★ღ。尽管这一过程非常不正规（早期获奖者的名字并未在法兰西科学院的《学报》上发表）✿ღ★ღ，但它显然避免了涉嫌或实际存在的腐败问题（Crosland and Gálvez, 1989）✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，在整个19世纪✿ღ★ღ，法国科学院一直难以说服富有的捐赠者放弃对不可分割的大笔金钱奖励的偏好✿ღ★ღ，转而支持这些可分割的奖励✿ღ★ღ。

　　由英国皇家学会管理“政府拨款”是另一个现代拨款系统的早期先驱✿ღ★ღ。在64年的计划存在期间✿ღ★ღ，2316项拨款资助了938名科学家的调查✿ღ★ღ。1851年✿ღ★ღ，它占英国议会拨给科学的所有资金的约50％✿ღ★ღ，在第一次世界大战前夕降至9％（MacLeod 1971）✿ღ★ღ。虽然它的拨款主要授予位于伦敦及其周边的学会成员✿ღ★ღ，但选择过程最终变得像早期同行评议一样维多利亚老品牌vic-值得信赖✿ღ★ღ。在面临最初的偏见指控后✿ღ★ღ，学会改革了流程✿ღ★ღ，导致创建了学科特定委员会✿ღ★ღ，其成员当选四年任期✿ღ★ღ。

　　最终✿ღ★ღ，维多利亚时代的政府拨款枯萎了✿ღ★ღ，这既是因为皇家学会理事会对扩大其资助范围持矛盾态度（担心更充足的预算会引来政府插手皇家学会的事务）✿ღ★ღ，也是因为大学的影响力与日俱增✿ღ★ღ。要创造一个重塑科学资助的机遇之窗✿ღ★ღ，需要40年的时间和另一场世界大战✿ღ★ღ。这次是在大西洋的另一边✿ღ★ღ。

　　第二次世界大战前✿ღ★ღ，美国科学资助由卡内基✿ღ★ღ、古根海姆和洛克菲勒等慈善基金会主导✿ღ★ღ。联邦政府和杜邦✿ღ★ღ、通用电气和AT&T等大型工业公司的科研支出规模可能更大✿ღ★ღ，但这些实体不是科学的赞助者✿ღ★ღ，而是设计和执行他们付费的研究（Kohler✿ღ★ღ，1976）✿ღ★ღ。

　　科学基金会由专业的“科学管理者”担任职务✿ღ★ღ，他们建立个人网络✿ღ★ღ，以便了解值得支持的科学家和领域的情况✿ღ★ღ，但他们的财务支持主要针对机构（特别是大学内的科学系）✿ღ★ღ，而不是个人科学家（Kohler✿ღ★ღ，1976）✿ღ★ღ。在1930年代早期✿ღ★ღ，大萧条及其相关的财务压力迫使洛克菲勒基金会暂停其机构拨款计划✿ღ★ღ，转而依靠“项目拨款”✿ღ★ღ，每年拨款约6700美元（相当于通货膨胀调整后的125✿ღ★ღ，000美元）✿ღ★ღ，典型资助期为三年（Schneider✿ღ★ღ，2015）✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，这种计划与现代政府拨款之间的相似之处是表面的✿ღ★ღ。拨款人员并不依赖于同行评审✿ღ★ღ，也没有公开申请✿ღ★ღ。相反✿ღ★ღ，他们似乎在选择项目时行使了相当大的自由裁量权✿ღ★ღ。不出所料✿ღ★ღ，这些非正式的做法往往会强化科学精英的权力（Barany✿ღ★ღ，2018年✿ღ★ღ，2019年）✿ღ★ღ。

　　在第二次世界大战后不久✿ღ★ღ，由调查员提出✿ღ★ღ、可更新的✿ღ★ღ、同行评审的科学拨款以其现代形式出现✿ღ★ღ，因为美国公共卫生服务（PHS）的官员们试图将一项采购特定研究产品的战时策略转变为更广泛的拨款计划✿ღ★ღ。

　　机会窗口是由于生物医学研究合同即将到期✿ღ★ღ，这些合同是由科学研究和开发办公室（OSRD）授予的✿ღ★ღ，这是一个联邦机构✿ღ★ღ，旨在协调第二次世界大战期间的科学研究✿ღ★ღ。在经过多次官僚内斗后（Fox✿ღ★ღ，1987）✿ღ★ღ，PHS工作人员成功地将这些合同转移给了NIH✿ღ★ღ，并将它们转化为“合同拨款”✿ღ★ღ，这个术语可能选择是为了制造模糊✿ღ★ღ。1944年《癌症法案》赋予NIH的权力✿ღ★ღ，使得PHS工作人员得以在1946年年中之前奠定科学资助的基础✿ღ★ღ。这包括创建16个“学习小组”✿ღ★ღ，以审查提案的科学价值✿ღ★ღ，由一个学术委员会监督✿ღ★ღ，该委员会名义上负责✿ღ★ღ：决定最终受助者名单(Van Slyke 1946）✿ღ★ღ；确定受资助者的工资和养老金✿ღ★ღ，以及购买设备的规则✿ღ★ღ；明确承诺在研究人员进行研究时保护他们的自由✿ღ★ღ；在直接费率上确定了8%的间接费用率✿ღ★ღ，以尽量减少“对较不富裕的机构的不公平✿ღ★ღ，因为在这些机构建立研究项目将给行政工作带来实际负担”(Fox 1987）✿ღ★ღ。随着时间的推移✿ღ★ღ，增加了对特定领域的研究政策✿ღ★ღ，以补充广泛的非限定性提案(Myers 2020）✿ღ★ღ。

　　20世纪40年代末✿ღ★ღ，由于其校外拨款计划✿ღ★ღ，NIH已成为医学研究中的主导力量✿ღ★ღ，占联邦医学研究经费的一半✿ღ★ღ。它在国会拥有强大且不断增长的支持✿ღ★ღ，并在研究界拥有强大的选民基础✿ღ★ღ，因为大多数受资助者似乎都来自未被“学习小组”代表的底层机构(Munger 1960; Strickland 1989）✿ღ★ღ。NIH的成功✿ღ★ღ，在很大程度上解释了当NSF在1950年出现时✿ღ★ღ，也选择将研究员发起的资助作为其主要合同机制✿ღ★ღ，尽管与NIH相比✿ღ★ღ，同行评议在其实践中最初似乎扮演了不太重要的角色(Baldwin 2018）✿ღ★ღ。

　　自20世纪50年代以来✿ღ★ღ，科学拨款已扩展到美国联邦政府的许多其他部门（能源✿ღ★ღ、国防和农业部）✿ღ★ღ，一些州政府（如加利福尼亚再生医学研究所）以及非营利部门（例如March of Dimes✿ღ★ღ、美国癌症协会✿ღ★ღ、盖茨基金会✿ღ★ღ、霍华德·休斯医学研究所✿ღ★ღ、Chan-Zuckerberg计划等）✿ღ★ღ。在美国以外的传播速度较慢✿ღ★ღ。2007年✿ღ★ღ，欧盟成立了欧洲研究理事会（ERC）✿ღ★ღ，这个组织与NIH和NSF在美国开创的许多做法相似✿ღ★ღ，最初的年度预算为75亿欧元（König✿ღ★ღ，2017年）✿ღ★ღ。有趣的是✿ღ★ღ，在欧洲大陆国家✿ღ★ღ，拨款在科学资助中并没有占据重要地位✿ღ★ღ，直到ERC的成立✿ღ★ღ。这表明需要只有当规模足够大时✿ღ★ღ，才能负担同行评审系统的成本✿ღ★ღ，这种系统能够每年处理数以万计的申请✿ღ★ღ。

　　在发达经济体✿ღ★ღ，“校外”拨款制度（如由NSF或ERC 运营的实验室）与“院内”研究所（如美国国家实验室✿ღ★ღ、法国国家科学研究中心✿ღ★ღ、德国马克斯·普朗克研究所或日本理化学研究所）共存✿ღ★ღ，资金分配是多层次行政程序的结果✿ღ★ღ。首先✿ღ★ღ，每个研究所或实验室的总体预算是政治程序的结果✿ღ★ღ，反映了国家优先事项✿ღ★ღ、历史惯例以及实验室领导人对高级官员的影响力✿ღ★ღ。其次✿ღ★ღ，官僚程序将资金分配给每个研究所内的特定实验室伟哥中国官网✿ღ★ღ，通常由一位主任领导✿ღ★ღ，负责监督中等规模的科学家✿ღ★ღ、技术人员和博士后研究员团队✿ღ★ღ。最后✿ღ★ღ，每个主任都有权力在具体项目上分配自己的预算✿ღ★ღ。

　　据我们所知✿ღ★ღ，目前还没有实证证据可以说明校外拨款通过去中心化的调查员发起流程相对于校内拨款通过决策层级过滤的优劣✿ღ★ღ。有可能的是✿ღ★ღ，与无法获得“软信息”的保持距离的同行评审人相比✿ღ★ღ，决策层次结构的高层可能更了解其机构内部科学家提交的项目和倡议的相对质量✿ღ★ღ。当然✿ღ★ღ，硬币的另一面是✿ღ★ღ，决策层次结构高层的糟糕问责制使得这些领导者容易受到影响活动的影响✿ღ★ღ，因为每个机构内部的资源争夺必然是零和的✿ღ★ღ。在本章的其余部分中✿ღ★ღ，我们将我们的注意力限制在院外资助系统的设计上✿ღ★ღ。

　　科学资助系统对支持许多重要创新的发展起到了推动作用✿ღ★ღ。在这一部分中✿ღ★ღ，我们将探讨政策制定者在建立新的科学资助体系或改革现有的科学资助体系时✿ღ★ღ，可能面临的问题✿ღ★ღ。具体来说✿ღ★ღ，我们将描述目前的知识现状✿ღ★ღ，并突出与以下科学资助体系要素相关的开放性问题✿ღ★ღ：制定目标和期望✿ღ★ღ、选择资助范围✿ღ★ღ、在申请中进行选择✿ღ★ღ、监督受助者的活动✿ღ★ღ、支持转化和商业化努力以及评估资助计划的总体影响✿ღ★ღ。这些选择可能会产生重大影响✿ღ★ღ，因为正如斯蒂芬（2012）令人信服地记录的那样✿ღ★ღ，资助的可获得性和性质在塑造科学家的职业生涯和研究激励方面发挥着重要作用✿ღ★ღ。

　　对科学研究的投资需要付出耐心和容忍失败✿ღ★ღ。想象一个价值100万美元的治愈癌症的项目✿ღ★ღ，只有 0.000001% 的成功几率✿ღ★ღ。实际上✿ღ★ღ，很少有单个组织有这种风险承受能力✿ღ★ღ，愿意在99.9999% 都会失败的投资上花费 100 万美元✿ღ★ღ。

　　然而想象有20万个这样的潜在项目✿ღ★ღ，所有项目成功的概率都是0.00001%✿ღ★ღ。如果他们的成功概率是独立的✿ღ★ღ，那么这些项目总共代表2000亿美元的投资✿ღ★ღ，有87%的成功几率✿ღ★ღ。由于发现治疗癌症的方法具有巨大的社会价值✿ღ★ღ，几乎每个人都认为这将是值得的投资组合✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，厌恶风险的人不太可能投资于任何单独的 100 万美元的投资✿ღ★ღ。

　　正如这个简单的例子所说明的✿ღ★ღ，资助者需要把自己看作更广泛的社会项目的一部分✿ღ★ღ，这些项目可能是政府机构✿ღ★ღ、私营企业✿ღ★ღ、或非营利实体支持的（Goodin✿ღ★ღ，Hatfull和Malik 2016）✿ღ★ღ。即使个别项目的失败率很高✿ღ★ღ，整个投资组合仍然可以具有巨大的社会价值✿ღ★ღ。

　　同样的组合逻辑可以延伸到资助机构和流程的设计: 重要的是要创建资助机制✿ღ★ღ，这些机制在支持科学研究领域✿ღ★ღ、时间范围和风险偏好以及决定资金最终分配的专业知识和经验方面是多样的✿ღ★ღ。

　　资助方必须先选择支持什么类型的研究✿ღ★ღ。这一决定具有“横向”和“纵向”两个维度✿ღ★ღ。横向上✿ღ★ღ，资助者必须选择一个或一组研究领域（例如一组疾病）✿ღ★ღ。纵向上✿ღ★ღ，资助者必须决定在研究“价值链”中的哪个环节进行重点投资（例如早期研究✿ღ★ღ，而不是“规模化”努力）✿ღ★ღ。从投资组合的角度来看✿ღ★ღ，重要的是✿ღ★ღ，不同资助方案所形成的整体生态系统✿ღ★ღ，应该尽可能完整的覆盖所有环节（例如✿ღ★ღ，一些资助者专注于较成熟的研究领域✿ღ★ღ，而另一些资助者则推出新的研究领域）✿ღ★ღ。

　　加强组合思维的一个明显方法✿ღ★ღ，是资助方努力开拓知识“空白区”——到目前为止还没有受到太多公共或私人关注的科学领域✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，“空白区”面临的关键问题是✿ღ★ღ，很难确定该领域缺乏研究✿ღ★ღ，是因为科学机会稀缺✿ღ★ღ，还是因为资源稀缺✿ღ★ღ。事实上✿ღ★ღ，这往往是自我强化的✿ღ★ღ：一个领域可能因为没有取得什么进展而得不到资助✿ღ★ღ，但这种缺乏进展本身可能就是缺乏支持的结果✿ღ★ღ。

　　由于这些因素✿ღ★ღ，建立新研究领域可能需要专注和持续的努力✿ღ★ღ。1958年✿ღ★ღ，NIH成立了专门的遗传学小组✿ღ★ღ。除了聘请杰出科学家担任成员外✿ღ★ღ，新的遗传学小组还通过组织研讨会编撰论文集的方式✿ღ★ღ，着手定义这个新兴领域的研究标准✿ღ★ღ，这些论文集规范了遗传学研究的关键方法论方面✿ღ★ღ。在20年的时间里✿ღ★ღ，与这个领域相关的申请数量增加了一个数量级（Crow and Owen 2000）✿ღ★ღ。

　　今天✿ღ★ღ，探索阿尔茨海默病的替代疗法✿ღ★ღ，可能也需要进行类似的空白努力✿ღ★ღ。阿尔茨海默病领域的一个长期假设认为✿ღ★ღ，一种叫做β-淀粉样蛋白的蛋白质片段在大脑中积累✿ღ★ღ，形成神经元杀细胞的团块✿ღ★ღ，导致疾病✿ღ★ღ。多年来✿ღ★ღ，NIH对阿尔茨海默病的资助主要集中在淀粉样蛋白假说上✿ღ★ღ，损害了其他以氧化应激✿ღ★ღ、神经炎症和另一种称为tau的蛋白质为中心的研究流派（Begley 2019）✿ღ★ღ。随着基于β-淀粉样蛋白的候选药物一再失败✿ღ★ღ，阿尔茨海默病研究界越来越认识到多样化的治疗假设的重要性✿ღ★ღ。

　　如果资助者不愿意或没有资源来支持填补研究空白的持续努力✿ღ★ღ，他们可以通过资助已经建立的研究领域的研究来产生更大的影响✿ღ★ღ。这样做使他们能够利用知识溢出效应✿ღ★ღ。事实上✿ღ★ღ，知识生产的标志之一是✿ღ★ღ，想法一旦产生✿ღ★ღ，就可以被自由使用维多利亚老品牌vic-值得信赖✿ღ★ღ，成为其他人的研究输入✿ღ★ღ。当资助者支持已经活跃的研究领域的研究时✿ღ★ღ，他们资助的科学家可以通过学习和补充同行工作来产生更大的影响✿ღ★ღ。

　　然而✿ღ★ღ，这种方法也可能导致过度重复努力——例如✿ღ★ღ，“优先权竞赛”✿ღ★ღ，即当不同的科学家团队竞相成为第一个发表发现的人时✿ღ★ღ，往往对自己的工作保密（Hill和Stein 2020）✿ღ★ღ。为了平衡溢出效应的愿望和避免重复的需要✿ღ★ღ，一种方法是不仅从研究课题的角度✿ღ★ღ，而且从垂直研究类型的角度来构思空白✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，NIH显然是生物医学研究的主要资助者✿ღ★ღ，特别是“成熟的基础研究”（即已经产生足够的初步证据来证明其概念的合理性✿ღ★ღ，但不一定针对直接应用的项目）✿ღ★ღ。有鉴于此✿ღ★ღ，新的资助者可能希望将他们的活动定位在NIH的“上游”✿ღ★ღ，通过提供种子资金来降低非常早期的想法的风险✿ღ★ღ，使科学家能够产生必要的初步发现✿ღ★ღ，以获得后续的NIH资金✿ღ★ღ。或者✿ღ★ღ，他们可以考虑定位在“下游”✿ღ★ღ，以支持转化基础设施✿ღ★ღ，帮助科学走出实验室✿ღ★ღ。

　　确定资助计划的大致范围后✿ღ★ღ，资助者必须选择如何设定资助重点✿ღ★ღ。总的来说✿ღ★ღ，资助者可以选择“自上而下”或“以任务为导向”（即✿ღ★ღ，在内部产生优先事项✿ღ★ღ，然后寻求与这些优先事项相关的申请）或“自下而上”或“由研究人员发起”（即✿ღ★ღ，允许申请人提出他们自己的项目✿ღ★ღ，以便在事实发生后确定研究重点）✿ღ★ღ。

　　这两种模式在实践中都存在✿ღ★ღ。一系列联邦机构以国防高级研究计划局（DARPA）为模板✿ღ★ღ，通常自上而下运作✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，高级研究计划局-能源（ARPA-E）确定了在半导体材料能源研究方面的差距✿ღ★ღ，并设计了一个名为SWITCHES的资助计划✿ღ★ღ，该计划专注于开发高压（约200-2000V）✿ღ★ღ、大电流半导体器件和电路✿ღ★ღ，一旦最终达到规模✿ღ★ღ，就可以在功率电子方面提供负担得起的突破性性能✿ღ★ღ，包括更高的效率✿ღ★ღ、更高的开关频率（因此更小的封装）和更高的温度操作（ARPA-E 2013）✿ღ★ღ。在这种计划中✿ღ★ღ，资助者确定优先领域✿ღ★ღ，然后就该主题征求申请✿ღ★ღ。

　　相比之下✿ღ★ღ，美国国家卫生研究院（NIH）等机构主要自下而上地运作✿ღ★ღ，依靠研究人员发起资助项目✿ღ★ღ。申请人可以提交任何广泛主题和方法的提案✿ღ★ღ，然后由该机构的178个特许研究部门之一进行同行评审（例如“突触✿ღ★ღ、细胞骨架和交通”✿ღ★ღ、“行为遗传学和流行病学”或“儿童精神病理学和发展障碍”）✿ღ★ღ。在这种模式下✿ღ★ღ，该机构的研究重点通过申请和评估过程有机地出现✿ღ★ღ，而不是事先确定✿ღ★ღ。

　　任务导向与研究人员自主申请这两种方法的相对优点✿ღ★ღ，在科学政策界（Mazzucato 2018）是长期争论的话题✿ღ★ღ，而且并不总是有令人信服的实证证据✿ღ★ღ。我们认为✿ღ★ღ，适当的资助方式取决于资助者想要支持的研究的性质✿ღ★ღ。回到第一节中的二维分类系统✿ღ★ღ，当资助者确信自己知道✿ღ★ღ、并可以阐述想要的结果时✿ღ★ღ，自上而下的项目可以更好地证明其合理性✿ღ★ღ。与此同时✿ღ★ღ，当资助者想要支持最有前途的研究领域✿ღ★ღ，但缺乏自行确定这些领域的信息时✿ღ★ღ，自下而上的方法是有意义的✿ღ★ღ。

　　举例来说✿ღ★ღ，DARPA普遍采用自上而下的模式并不令人惊讶✿ღ★ღ。因为DARPA是国防部的一个部门——国防部是许多此类研究产品的最终买家——其官员很可能对国防部的需求有很好的了解✿ღ★ღ，这使他们更容易提前确定研究重点✿ღ★ღ。

　　相比之下✿ღ★ღ，美国国家卫生研究院（NIH）负责资助可能最终改善健康状况的研究✿ღ★ღ。从最初的研发到最终应用的时间可能很长✿ღ★ღ，长达几十年（Li✿ღ★ღ、Azoulay和Sampat✿ღ★ღ，2017年）✿ღ★ღ。在这种情况下✿ღ★ღ，NIH管理人员不太可能充分了解最有前途的研究领域✿ღ★ღ，并准确识别和征求申请✿ღ★ღ。因此✿ღ★ღ，要求他们选择优先领域可能会导致资金分配效率低下（Aghion✿ღ★ღ、Dewatripont和Stein✿ღ★ღ，2008年）✿ღ★ღ。自下而上的✿ღ★ღ、研究员发起的资助过程可能会更好地汇集相关社区科学家的集体智慧✿ღ★ღ。

　　总之✿ღ★ღ，这呼应了我们之前关于研究组合的观点✿ღ★ღ，资助者形成有机的生态系统✿ღ★ღ，可能对社会整体最有利✿ღ★ღ：其中一些资助者在研究优先事项明确的情况下制定具体议程✿ღ★ღ，而另一些资助者在研究目标更具探索性时则涵盖其相关科学界的广泛利益✿ღ★ღ。

　　申请收集完后✿ღ★ღ，资助机构就需要选出赢家和输家✿ღ★ღ。在现代✿ღ★ღ，这一过程已成为同行评议的同义词✿ღ★ღ，尽管该术语涵盖了广泛的实践✿ღ★ღ，同时没有同行评审的资助系统✿ღ★ღ，也并不是不可想象——历史上许多系统都没有（Baldwin✿ღ★ღ，2018年）✿ღ★ღ。在传统的同行评议模式下✿ღ★ღ，申请书由多个评估者阅读和评分✿ღ★ღ，然后通过讨论和投票决定资助哪些✿ღ★ღ。这提出了三个重要的设计问题✿ღ★ღ：谁应该评估提案✿ღ★ღ，资助者应该从评估者那里寻求什么样的评估输入✿ღ★ღ，以及这些潜在存在分歧的信息应该如何聚合？我们依次讨论每个问题✿ღ★ღ。

　　选择评估员✿ღ★ღ。首先✿ღ★ღ，当评估申请时✿ღ★ღ，资助机构应该向哪些人寻求建议？虽然学科专家可能对申请质量有更好的信息✿ღ★ღ，但他们可能也有偏好——支持自己的领域✿ღ★ღ，打压竞争对手——这会妨碍他们的客观性✿ღ★ღ。同样✿ღ★ღ，具有技术专长的评审员可能对项目的可行性有更好的理解✿ღ★ღ，而具有行业或政策专长的评审员可能对项目的潜力有更好的理解✿ღ★ღ。在对NIH同行评议的研究中✿ღ★ღ，Li（2017）表明✿ღ★ღ，尽管科学家在支持自己领域的申请者方面存在偏见✿ღ★ღ，但他们也具有更好的信息✿ღ★ღ。资助者不应该把精力用于完全消除利益冲突上✿ღ★ღ，而是应该在专家信息的价值和偏见间尽量保持平衡✿ღ★ღ。

　　确定和使用“科学质量评分”✿ღ★ღ。除了寻求学科专家的建议之外✿ღ★ღ，资助机构应该在多大程度上依赖出版物和引用等定量指标？最近的实证研究表明✿ღ★ღ，遵循算法建议或其他定量“规则”可能会产生更好的结果✿ღ★ღ。Kleinberg等人（2018年）证明✿ღ★ღ，算法可能更擅长预测被捕者的再犯罪率✿ღ★ღ；Hoffman✿ღ★ღ、Kahn和Li（2018年）表明✿ღ★ღ，遵循算法建议✿ღ★ღ，比依赖人类招聘者的意见✿ღ★ღ，能产生更好的结果✿ღ★ღ。这一证据与心理学中比较“临床”和“精算”决策方法的老派研究相一致✿ღ★ღ，通常发现后者与更好的结果有关（Dawes✿ღ★ღ、Faust和Meehl✿ღ★ღ，1989年）✿ღ★ღ。

　　然而✿ღ★ღ，这些研究侧重于预测缺少创造力和可变性的特征——例如✿ღ★ღ，工作人员的工作任期——而非科学潜力✿ღ★ღ。Li和Agha（2015）表明✿ღ★ღ，用人类评审得分预测科研产出✿ღ★ღ，其最终表现超过量化指标✿ღ★ღ。在这种情况下✿ღ★ღ，资助者应该专注于了解人类和量化指标评估的比较优势✿ღ★ღ。Li和Agha（2015）表明✿ღ★ღ，在NIH的案例中✿ღ★ღ，在得分最高的申请中✿ღ★ღ，人类相对于量化指标的相对贡献更高伟哥中国官网维多利亚老品牌✿ღ★ღ，✿ღ★ღ。这暗示了一种可能的政策✿ღ★ღ：用量化指标进行初步筛选✿ღ★ღ，让同行评审人用他们的专业知识集中区分顶级表现者✿ღ★ღ。

　　最后✿ღ★ღ，资助者还必须决定在多大程度上严格遵守外部审查人员的资助建议✿ღ★ღ。大多数同行评审制度允许项目“破格”获得资助——也就是说✿ღ★ღ，它们允许项目管理员通过提升或降级特定项目✿ღ★ღ，帮助机构追求特定优先事项时✿ღ★ღ。Ginther和Heggeness（2020）发现✿ღ★ღ，NIH管理人员对30%的资金建议行使自由裁量权✿ღ★ღ。允许破格资助的一个论点是✿ღ★ღ，管理者可能有同行评审不能捕捉到的见解✿ღ★ღ。不利的一面是✿ღ★ღ，当自由裁量权不与官方资助者的目标挂钩时✿ღ★ღ，项目经理可能会利用它来追求自己喜欢的项目✿ღ★ღ，或者将资金偏向于著名机构的申请人✿ღ★ღ。有证据表明✿ღ★ღ，偏离科学功绩评分✿ღ★ღ，与政治联系之间存在正相关关系✿ღ★ღ，这加剧了后一种担忧✿ღ★ღ。

　　聚合意见✿ღ★ღ。在选定一组评分（人类评分或其他评分）后✿ღ★ღ，组织应该如何汇总可能有分歧的意见呢？最常见的方法是简单地取平均值✿ღ★ღ；这可以捕捉评审人的整体评估✿ღ★ღ，但这样的平均值可能会导致选择更传统✿ღ★ღ、风险更低的项目✿ღ★ღ。NIH申请者经常抱怨说✿ღ★ღ，一个差评就足以否决一项提案✿ღ★ღ，而最原创性的项目✿ღ★ღ，可能更容易获得负面评价✿ღ★ღ，因为它们不符合现有的科学范式✿ღ★ღ。相反✿ღ★ღ，意见的多样性本身可能就是潜力的标志✿ღ★ღ，在这种情况下✿ღ★ღ，资助者应该密切关注得分方差较大的项目✿ღ★ღ。

　　一种方法是类似于盖茨基金会使用的✿ღ★ღ，向评审员发放有限数量的“金星”✿ღ★ღ。 这迫使评审人仔细考虑如何在项目之间分配星星（Kolev et al. 2019）✿ღ★ღ。还可以向评审人发放有限数量的“烂番茄”✿ღ★ღ，这些“烂番茄”可以毁掉一个提案✿ღ★ღ。这两种方法都是商业领域中的已有实践✿ღ★ღ，在风险投资考虑投资哪些初创公司时会采用✿ღ★ღ。Malenko✿ღ★ღ、Nanda和Rhodes-Kropf（2019）研究了风险投资公司如何聚合意见✿ღ★ღ，研究表明✿ღ★ღ，对于早期投资✿ღ★ღ，风险投资家通常采用倡导模式✿ღ★ღ，即只要一位合作伙伴愿意担任初创公司的代言人✿ღ★ღ，初创公司就可以获得资金✿ღ★ღ。这种方法优先考虑项目的上限✿ღ★ღ，这对于早期公司的投资是合理的✿ღ★ღ，因为资本承诺相对较低✿ღ★ღ，公司潜力的不确定性仍然很大✿ღ★ღ。对于对更成熟公司的投资✿ღ★ღ，多数投票和共识模式则更为常见✿ღ★ღ。这种做法使单个合伙人更容易阻止一项投资✿ღ★ღ，从而专注于将下行风险降至最低✿ღ★ღ。这种方法可能适用于“大科学”项目这种涉及大量专门实物资本的科学资助✿ღ★ღ。

　　从投资组合的角度来看✿ღ★ღ，资助机构既选择部分“更安全”的赌注✿ღ★ღ，也保留一些“高风险✿ღ★ღ、高潜力”的赌注✿ღ★ღ，非常重要✿ღ★ღ。在这样做时✿ღ★ღ，资助机构应该努力将其选择过程与计划目标相匹配✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，NIH可能希望在其变革性研究计划中考虑采用倡导模型（基于最高分数的排名）✿ღ★ღ，但在评估现有资助续期中使用平均分数✿ღ★ღ。

　　资助机构的任务在选择完受资助方后并没有结束✿ღ★ღ。相反✿ღ★ღ，资助者必须决定他们希望与受资助的研究人员进行多大程度的持续接触✿ღ★ღ。纯粹的科学奖励✿ღ★ღ，即资助者奖励科学家过去成就✿ღ★ღ，几乎不需要颁奖后管理✿ღ★ღ。在光谱的另一端✿ღ★ღ，资助官员可以参与更深✿ღ★ღ，比如选择合作方✿ღ★ღ、确定中间里程碑✿ღ★ღ、进行持续的监测✿ღ★ღ，甚至提前终止项目✿ღ★ღ。Goldstein和Kearney（2020）使用ARPA-E内部数据✿ღ★ღ，证明项目经理经常修改项目✿ღ★ღ，尤其是时间表✿ღ★ღ，表现不佳的项目变更更为频繁✿ღ★ღ。他们推测✿ღ★ღ，这种“主动项目管理”✿ღ★ღ，与较高的早期风险容忍度相结合✿ღ★ღ，可以提高以任务为导向的公共研究资金生产率✿ღ★ღ。

　　除了明确指令之外✿ღ★ღ，资助方可以通过选择是否以及如何进行续期评审✿ღ★ღ，隐性塑造科学家的研究轨迹✿ღ★ღ。虽然有些项目是一次性的✿ღ★ღ，但续期可能性为资助者提供了抓手✿ღ★ღ，以推动科学家的持续努力✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，美国大多数生命科学实验室依靠NIH的资助续期（每个周期为三到五年）运作✿ღ★ღ。这种分期资助使资助者能够在想法更有希望之后维多利亚老品牌vic-值得信赖✿ღ★ღ，再深化他们的财务承诺✿ღ★ღ。实际上✿ღ★ღ，分期资助也是风险投资的标准做法✿ღ★ღ：通过较小的初期投资✿ღ★ღ，公司可以承担早期项目的风险✿ღ★ღ，同时可以放弃已经失去希望的项目（参见Kerr✿ღ★ღ，Nanda✿ღ★ღ，and Rhodes-Kropf [2014]对风险资本的概述）✿ღ★ღ。

　　在这种模式下✿ღ★ღ，科学家有强烈的动机去证明自己的高产和成功✿ღ★ღ，以便获得续期✿ღ★ღ。这种激励最有效的条件✿ღ★ღ，是资助者非常清楚对科学家的期待✿ღ★ღ、有办法衡量结果✿ღ★ღ、并能意识到潜在的不良后果✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，如果续期政策强调发表数量✿ღ★ღ，可能会导致科学家将时间浪费在弱项目（或从事数据挖掘）上✿ღ★ღ，以寻求发表✿ღ★ღ，而不是接受最初的失败并继续前进✿ღ★ღ。由于害怕失败✿ღ★ღ，科学家也可能选择不承担风险✿ღ★ღ，把工作转向更安全✿ღ★ღ、但缺乏影响的项目中✿ღ★ღ。

　　为了应对这些担忧✿ღ★ღ，鼓励科学冒险的组织必须言行一致✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，霍华德休斯医学研究所（HHMI）研究员首次资助期为五年✿ღ★ღ，但第一次续期决定似乎相当宽松✿ღ★ღ，主要关注的是获得资助的科学家是否利用了HHMI研究员身份所允许的自由✿ღ★ღ，开发新的方向✿ღ★ღ。Azoulay✿ღ★ღ、Graff和Zivin（2011）表明✿ღ★ღ，这些宽容失败的政策影响着科学家如何领导他们的实验室✿ღ★ღ，雇佣哪些人员类型✿ღ★ღ，以及选择哪些研究方法和问题✿ღ★ღ。与NIH资助的相似人员相比（他们面临着更传统的基于成果的续期过程）✿ღ★ღ，HHMI研究员以更高的比例发表了被高度引用的出版物✿ღ★ღ，同时也发表了更多很少或根本没有引用的“垃圾”出版物✿ღ★ღ，而这正是人们所期望的✿ღ★ღ：如果他们选择了“探索”模式✿ღ★ღ，那必然会牺牲“开发型”科学方法的所带来的稳妥结果✿ღ★ღ。

　　资助是为了基础研究的进展✿ღ★ღ，但发展基础科研的基本依据之一是✿ღ★ღ，通过商业化和其他转化工作✿ღ★ღ，基础科学的进步可以推动技术进步（Bush 1945）✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，由NSF和NIH等机构支持的大多数学术研究并不能以直接的方式产生后续经济活动✿ღ★ღ，无论是以专利✿ღ★ღ、授权或创业的形式✿ღ★ღ。即使完成商业化的研究✿ღ★ღ，也很少能通过所谓的死亡谷✿ღ★ღ，到达更广泛的受众（Beard等人✿ღ★ღ，2009年✿ღ★ღ；Contopoulos- Ioannid✿ღ★ღ，Ntzani和Ioannidis✿ღ★ღ，2003年）✿ღ★ღ。

　　一个潜在的转化障碍是事实上✿ღ★ღ，科学家如果置身事外✿ღ★ღ，不一定会认为与产业界接触是他们工作描述的组成部分（Barham✿ღ★ღ、Foltz和Melo 2020; Cohen✿ღ★ღ、Sauermann和Stephan 2019）✿ღ★ღ。因此✿ღ★ღ，政策制定者需要考虑在资助体系的设计中加入“转化激励”的可取性和可行性✿ღ★ღ。大概的说✿ღ★ღ，区分被动方法和主动方法是有用的✿ღ★ღ，其中✿ღ★ღ，被动方法是消除商业化障碍（例如✿ღ★ღ，不明确的或有限的知识产权）✿ღ★ღ，而主动方法则是资助方直接帮助受资助方实现商业化✿ღ★ღ。

　　被动转化✿ღ★ღ：知识产权和资助政策✿ღ★ღ。在美国✿ღ★ღ，1980年通过的拜杜法案（Bayh-Dole Act）允许研究人员和大学保留联邦资助支持的发明的知识产权✿ღ★ღ，而此前这些权利大多数情况下都归政府所有✿ღ★ღ。如Mowery等人（2001）所记录的✿ღ★ღ，这一变化促进了大学专利和许可证的不断增长✿ღ★ღ。这种增长部分反映在大学纷纷投资建立技术转移办公室方面✿ღ★ღ，帮助管理从学术实验室中涌现的发明的授权✿ღ★ღ。这种逻辑中隐含的是✿ღ★ღ，学术科学家可能缺乏管理其发明商业化的知识✿ღ★ღ、时间或兴趣✿ღ★ღ；他们可能不知道应该接触哪些公司或如何谈判许可协议✿ღ★ღ。因此✿ღ★ღ，技术转移办公室提供了一系列服务✿ღ★ღ，以补充科学家的技术专业知识✿ღ★ღ。反映这一现实✿ღ★ღ，大学和科学家通常分享与发明相关的收益✿ღ★ღ，尽管学者对谈判的版税率程度的反应程度存在争议（Hvide和Jones✿ღ★ღ，2018; Ouelette和Tutt✿ღ★ღ，2020）✿ღ★ღ。

　　Hausman（2019）研究了拜杜法案对实际措施的影响经济活动✿ღ★ღ，以更好地了解大学科学在塑造当地经济中的发明和创业方面的作用✿ღ★ღ。她发现✿ღ★ღ，由于拜杜法案✿ღ★ღ，就业✿ღ★ღ、工资和企业创新似乎有所增加✿ღ★ღ：拜杜法案实施后✿ღ★ღ，大学附近的县和与当地大学创新专业更密切相关的行业中✿ღ★ღ，其经济产出指标上升得更快✿ღ★ღ。

　　然而✿ღ★ღ，对《拜杜法案》（Bayh-Dole Act）（和其他以知识产权为重点的政策）的一个关键批评是✿ღ★ღ，对专利的日益重视可能会削弱大学对“开放科学”的承诺✿ღ★ღ。Williams（2013）和Murray等人（2016）都考虑了开放在科学研究中的价值✿ღ★ღ。Williams关注与人类基因相关的知识产权✿ღ★ღ，并发现由私人公司Celera测序的基因（因此受其知识产权保护）不太可能成为后续研究和产品开发的主题✿ღ★ღ，相比于更开放的✿ღ★ღ、人类基因组计划测序的基因✿ღ★ღ。Murray等人（2015）进一步研究了知识产权如何塑造研究人员的后续研究风格✿ღ★ღ。作者们表明✿ღ★ღ，对科学投入的开放获取——在这种情况下✿ღ★ღ，是对转基因小鼠的开放获取——鼓励了新研究者的进入✿ღ★ღ，并导致研究路径的更大多样性✿ღ★ღ。这些和其他研究一起✿ღ★ღ，记录了政策制定者在决定是否允许科学家（和他们的雇主）对公共甚至非盈利资助产生的发现进行专利申请时的知识产权政策权衡✿ღ★ღ。强有力的知识产权权利会为技术开发和商业化提供激励✿ღ★ღ，让技术走出萌芽状态✿ღ★ღ，但它们也会限制可能以其为基础的其他创新✿ღ★ღ，从而缩窄技术溢出的范围（Scotchmer 19 91✿ღ★ღ；Walsh, Cho and Cohen 200 5）✿ღ★ღ。

　　一种混合方法是允许大学向商业公司转让或授权专利✿ღ★ღ，但为学术界或其他非营利用户保留免费使用权✿ღ★ღ。这种“研究豁免”是知识产权法中一个备受争议（并引起诉讼）的领域✿ღ★ღ，它有可能保留知识产权的激励效益✿ღ★ღ，同时对开放科学做出某些承诺（Dent et al✿ღ★ღ，2006年）✿ღ★ღ。

　　主动翻译和“ARPA模型”✿ღ★ღ。除了删除IP障碍✿ღ★ღ，资助机构可以采取更积极的方式✿ღ★ღ，将科学成果转化为原型或技术✿ღ★ღ，这正是上文提到的资助后管理的工作之一✿ღ★ღ。这种面向商业影响的定位是DARPA模式资助的标志✿ღ★ღ，但这种转化实现可能比其他人更容易✿ღ★ღ，因为国防部既是资助机构✿ღ★ღ，也是其资助所产生的发明的最终买家✿ღ★ღ。因此✿ღ★ღ，衡量转化努力是否有效✿ღ★ღ，更公平方式是考察涉及公开市场买卖的技术领域（Azoulay et al.2019a）✿ღ★ღ。

　　ARPA-E的“技术到市场”（以下简称T2M）为积极资助者的参与提供概念验证✿ღ★ღ，尽管这仍然必须被视为一项正在进行中的实验✿ღ★ღ，而不是公认的最佳实践✿ღ★ღ。在获得资助资金之前✿ღ★ღ，ARPA-E的参与者需要与ARPA-E的T2M顾问密切协调✿ღ★ღ，制定T2M计划✿ღ★ღ。为满足这一要求而制定的商业化战略包括培训和开发必要的商业信息✿ღ★ღ，以了解市场需求✿ღ★ღ，并量身定制技术开发以满足这些需求✿ღ★ღ。ARPA-E还帮助获奖者与相关政府机构✿ღ★ღ、技术转让机构✿ღ★ღ、公司✿ღ★ღ、投资者和其他组织建立关系✿ღ★ღ，以促进向商业阶段的过渡（国家科学院✿ღ★ღ、工程和医学院2017年）✿ღ★ღ。

　　无论资助方提倡何种方法✿ღ★ღ，学术研究的一个无争议的主题是✿ღ★ღ：资助者应尝试降低受资助方的成本✿ღ★ღ，让研究者更容易与他人分享研究✿ღ★ღ，这种分享既包括其他可能进行后续研究的研究人员✿ღ★ღ，也包括与可能具备专业知识和财力以开发早期创意并将其推向市场的工业研究人员✿ღ★ღ。资助机构可以协助建立相关机构✿ღ★ღ，以方便研究人员获取资料和知识✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，在生命科学领域✿ღ★ღ，进行后续研究的能力通常取决于能否获取生物标本——细胞系✿ღ★ღ、组织培养物等伟哥中国官网伟哥中国官网✿ღ★ღ。Furman and Stern（2011）证明✿ღ★ღ，生物资源中心可以对生物材料的纯度进行认证并促进其分配✿ღ★ღ，从而显著扩大已发表的研究成果的影响✿ღ★ღ，有时会将研究成果的被引次数增加一倍✿ღ★ღ。从资助机构的角度来看✿ღ★ღ，这类投资可以极大地提高其研发投资的总体回报✿ღ★ღ。

　　最后✿ღ★ღ，与任何其他投资一样✿ღ★ღ，科研资助方应该关注其项目影响✿ღ★ღ。这种关注可以为资助方提供一个机会✿ღ★ღ，使其在现有资助模式的基础上继续发扬优势✿ღ★ღ，并改进弱点✿ღ★ღ。

　　然而✿ღ★ღ，如果没有初步规划✿ღ★ღ，评估就很困难✿ღ★ღ。想象一下✿ღ★ღ，一家基金会向一位科学家提供了一笔资助维多利亚老品牌vic-值得信赖✿ღ★ღ，两年后✿ღ★ღ，她培养了三名研究生✿ღ★ღ，发表了10篇文章✿ღ★ღ，其中几篇发表在著名期刊上✿ღ★ღ。为了评估这笔资助的影响✿ღ★ღ，仅仅列出这些产出是不够的✿ღ★ღ，无论它们看起来多么令人印象深刻✿ღ★ღ。相反✿ღ★ღ，人们需要了解✿ღ★ღ，如果没有得到任何支持✿ღ★ღ，她的研究成果会是什么样子的✿ღ★ღ。这类似于科学家在评估一种医疗方法的影响时面临的挑战✿ღ★ღ：如何知道病人是因为治疗而好转✿ღ★ღ，还是因为其他原因好转？

　　在医学中✿ღ★ღ，科学家通过将接受治疗的患者的结果与未接受治疗的相似患者的对照组结果进行比较来应对这一挑战✿ღ★ღ。科学研究的资助者可以通过收集未获得资助的类似科学家的数据来采取同样的做法✿ღ★ღ。为了开始评估资助的价值✿ღ★ღ，应该比较资助组和未资助组之间的研究成果✿ღ★ღ。如果资助和未资助的申请者相似✿ღ★ღ，则此比较是有效的✿ღ★ღ。如果申请者被拒绝是因为他们的资质明显较差✿ღ★ღ，那么即使比较方没有资助✿ღ★ღ，他们的研究成果也会更差✿ღ★ღ。这种比较可能会夸大资助的作用✿ღ★ღ。

　　解决这个问题最有效的方法是对资助进行随机化✿ღ★ღ。这类似于医学试验中的随机化✿ღ★ღ，或者商业中的A/B测试✿ღ★ღ。当应用于科学资助时✿ღ★ღ，随机化评估试图通过比较一组接受资助或受制于特定资助政策（治疗组）的结果与一组没有接受资助（对照组）的结果来确定拨款资助或拨款计划的影响✿ღ★ღ。由于两个小组是随机分配的✿ღ★ღ，他们的成员在评估开始时不会系统性地不同✿ღ★ღ，这使研究人员可以将结果中出现的任何差异归因于资助本身或资助政策✿ღ★ღ。

　　随机对照试验（RCT）已成为政策评估和循证决策的黄金标准✿ღ★ღ。许多政府和基金会使用随机对照实验来评估其计划的有效性✿ღ★ღ，并受到贫困行动实验室等组织的启发✿ღ★ღ，涌现出各种组织✿ღ★ღ，以促进这些实验✿ღ★ღ。设计有效和公平的随机对照实验评估重要的原则是明确制度背景和目标✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，HHMI的资助旨在鼓励科学家追求高风险的研究✿ღ★ღ，即使这样做意味着在许多情况下实验会失败✿ღ★ღ，科学家可能没有什么可以发表的✿ღ★ღ。在这种情况下✿ღ★ღ，一个专注于计算发表量的随机对照实验是不合适的✿ღ★ღ，因为发表量并不能反映该组织的根本目标✿ღ★ღ。出于这些原因✿ღ★ღ，我们认为最有效的评估来自机构工作人员和外部计划评估人员之间的合作✿ღ★ღ。

　　在许多情况下✿ღ★ღ，人们不愿意实施随机对照试验✿ღ★ღ，因为他们认为这样做成本太高或效率太低✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，资助者可能不愿意将他们稀缺的资金随机分配给不合格的科学家✿ღ★ღ，这是可以理解的✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，即使大规模的随机对照试验不可行✿ღ★ღ，也仍然有可能进行某种形式的随机化✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，资助者可以设计一种两步方法✿ღ★ღ，即首先筛选申请人✿ღ★ღ，以消除那些低于可接受质量基准水平的人✿ღ★ღ；然后在剩余的申请人中随机分配资金✿ღ★ღ。这将确保一定程度的质量控制✿ღ★ღ，同时使资助者能够更好地了解其计划的影响✿ღ★ღ。

　　此外✿ღ★ღ，通常还有其他自然存在的“实验”可以让研究人员评估资助的影响✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，资助截止——所谓的支付线——创造了使用回归断点设计的机会✿ღ★ღ，其中比较了刚刚超过和刚刚低于截止线的申请者的结果✿ღ★ღ。其想法是✿ღ★ღ，由于他们的分数实际上非常接近✿ღ★ღ，这些申请人彼此之间的相似性可能比资助的平均申请人与未资助的平均申请人之间的相似性更大✿ღ★ღ。因此✿ღ★ღ，他们的结果差异可以更容易地归因于资助✿ღ★ღ。Azoulay等人（2019b）✿ღ★ღ、Howell（2017）和Jacob和Lefgren（2011）都是将这种分析应用于资助的例子✿ღ★ღ。

　　当不可能进行完全随机或“自然”实验时✿ღ★ღ，替代的方法是收集申请人特征的基本数据——例如✿ღ★ღ，最高学历✿ღ★ღ、毕业年份✿ღ★ღ、本科和研究生院校✿ღ★ღ、先前的资助历史以及描述主要研究领域的关键词——并使用这些变量来确保比较受资助和未受资助的科学家✿ღ★ღ，他们在教育✿ღ★ღ、过去的研究生产力和其他可观察的特征方面看起来相似✿ღ★ღ。

　　考虑分析单位也很重要✿ღ★ღ。个体层面的分析通常会产生被资助“治疗”的平均效应的估计✿ღ★ღ，即对典型科学家的资助影响✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，资助者可能感兴趣的是了解他们对整个研究领域的影响✿ღ★ღ。在这种观点下✿ღ★ღ，仅比较单个科学家的“治疗”和“对照”结果是不够的✿ღ★ღ，因为两个申请者可能有类似的想法✿ღ★ღ。如果资助只是使一名科学家比其他人更早发表了结果✿ღ★ღ，那么这虽然对她个人影响很大✿ღ★ღ，对她的领域则不然✿ღ★ღ，因为不管是否有资助存在✿ღ★ღ，这个结果都会出现✿ღ★ღ。为了评估资助对整个领域的影响✿ღ★ღ，人们仍然可以应用上面描述的相同技术✿ღ★ღ，但重点放在领域而不是个人作为“治疗”单位✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，如果机构决定将资金集中在糖尿病的转化研究上✿ღ★ღ，可以考虑进行比较的是糖尿病和其他类似疾病领域的新临床试验数量✿ღ★ღ。

　　最后✿ღ★ღ，有价值的计划评估要求资助者收集有关研究成果的信息✿ღ★ღ。虽然整个计划的预期影响可能是改善某种特定健康状况患者的预期寿命✿ღ★ღ，但由于涉及较长的滞后期以及引言中提到的可追溯性挑战✿ღ★ღ，部署直接与福利相关的指标可能是不可行的✿ღ★ღ。相比之下✿ღ★ღ，在创新过程中衡量更窄或中间的产出可能更容易✿ღ★ღ。在讨论这种“替代指标”对影响的好处之前✿ღ★ღ，值得记住的是✿ღ★ღ，资助者追踪的结果总是会变成科学家面临的激励措施✿ღ★ღ。只追踪出版物（也许是在“高影响力”期刊上）的项目将为接受者提供发表论文的动力✿ღ★ღ，但未必会激发他们转发或商业化的兴趣✿ღ★ღ。相反✿ღ★ღ，仔细统计获奖者专利的资助者可能会在不经意间引导他们为不重要的工作申请专利✿ღ★ღ，这似乎是中国专利推广政策（Long and Wang 2019）的情况✿ღ★ღ。

　　- 文献计量指标✿ღ★ღ。这包括论文发表✿ღ★ღ、顶级期刊论文发表或“重磅论文”—— 即那些引用次数超过某个绝对阈值的出版物（例如✿ღ★ღ，根据其年代✿ღ★ღ，在前 1%）✿ღ★ღ。这些指标虽然不是万灵药✿ღ★ღ，但通常与随后的突破性发现有关（Lawani 和 Bayer 1983）✿ღ★ღ。它们应该被视为任何影响评估的基本组成部分✿ღ★ღ，即使它们可能与资助者的最终目标相去甚远✿ღ★ღ。

　　- 商业或应用影响✿ღ★ღ。仅基于发表指标的弱点是✿ღ★ღ，它们可能无法捕捉科学家或研究计划在学术界之外的影响✿ღ★ღ。对于任务导向的组织尤其如此✿ღ★ღ，可能需要考虑其他指标✿ღ★ღ，比如产生的专利（Goldstein和Kearney 2017）✿ღ★ღ、启动的临床试验（Kolev等✿ღ★ღ，2019）或成立有增长雄心的初创公司（Kearney 2020）✿ღ★ღ。

　　- 职业成果✿ღ★ღ。资助方可能对支持科学培训而不是具体项目更感兴趣✿ღ★ღ，在这种情况下✿ღ★ღ，影响评估应包括职业发展或影响力的测度——例如工作任命和晋升✿ღ★ღ，以及研究人员所培训学生的数量和就业（Azoulay✿ღ★ღ、Greenblatt和Heggeness 2020）✿ღ★ღ。

　　Jaffe（1998)为科技政策制定者评估资助计划影响时提供了七点“愿望清单”✿ღ★ღ。首先✿ღ★ღ，指标应该有较高的信噪比✿ღ★ღ；其次✿ღ★ღ，测量误差应该与其他因子不相关✿ღ★ღ；第三✿ღ★ღ，变量与底层逻辑之间随时间推移应保持稳定✿ღ★ღ；第五✿ღ★ღ，变量与底层逻辑之间在不同设定（机构✿ღ★ღ，地理）中应保持稳定✿ღ★ღ；第六✿ღ★ღ，指标不应该容易操纵✿ღ★ღ，也不会过度通货膨胀✿ღ★ღ；第七✿ღ★ღ，应该可能以不同颗粒度（地理或机构）聚合指标✿ღ★ღ。

　　这个清单使人深思✿ღ★ღ，因为可以认为迄今为止✿ღ★ღ，大多数评估指标✿ღ★ღ，如果不是全部✿ღ★ღ，都在某种程度上存在缺陷✿ღ★ღ。这表明✿ღ★ღ，资助者应考虑收集一系列结果的信息✿ღ★ღ，而不是单个指标✿ღ★ღ。我们还注意到✿ღ★ღ，科学事业往往会产生数字踪迹✿ღ★ღ，当系统地收集和分析这些踪迹时✿ღ★ღ，可以帮助缓解可追溯性挑战✿ღ★ღ，并缩小计量数据与福利相关结果之间的差距✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，作为出版物附带的元数据✿ღ★ღ，遗传序列信息的广泛可用性使研究人员能够追踪基础遗传学研究的影响✿ღ★ღ，从实验室到临床试验✿ღ★ღ，以及市场上的诊断测试（Kao 2020✿ღ★ღ；Williams 2013）✿ღ★ღ。

　　除了评估影响✿ღ★ღ，系统研究资助体系的设计元素✿ღ★ღ，也可能带来显著的回报✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，是让科学家负责执行他们提出的内容（如NIH和NSF）✿ღ★ღ，还是让科学家在资助周期的中间灵活地改变他们研究的内容（如HHMI研究员）✿ღ★ღ，哪种科学资助更有效？评估者的打分应该取平均✿ღ★ღ，还是可以考虑二次投票方法✿ღ★ღ，以考虑评估者的态度强度和差异？年轻和资深科学家的提案应该在同一个池中进行评估✿ღ★ღ，还是在单独的轨道上进行评估？这些都是实证问题✿ღ★ღ，其答案只能通过精心设计的定制实验来提供✿ღ★ღ。

　　考虑到评估和试验的高潜在回报✿ღ★ღ，我们选择在这一部分结束时✿ღ★ღ，再次思考为什么科学界✿ღ★ღ、资助机构和非营利基金会如此不愿“对自身运用科学方法”（Azoulay 2012）实验仪器✿ღ★ღ。那些从现状中受益的人的保守主义无疑起到了一定作用✿ღ★ღ，但是✿ღ★ღ，对实验的抵制不仅仅反映了自私自利的动机✿ღ★ღ。首先✿ღ★ღ，这种实验存在客观障碍✿ღ★ღ，相关结果需要很长时间才能显现✿ღ★ღ，以及必须有相当规模才可能存在有效的实验✿ღ★ღ，以便在一个“尾部”结果比“平均”结果更具信息量的世界中检测有意义的差异✿ღ★ღ。

　　第二✿ღ★ღ，科学政策制定者可能会担心✿ღ★ღ，仔细分析的微妙影响可能会打开预算限制的大门✿ღ★ღ，而强调精心挑选的轶事并不意味着类似的政治风险✿ღ★ღ。自相矛盾的是✿ღ★ღ，科学资助实验的常规化可能需要政治机构的授权✿ღ★ღ。

　　研究员发起的科学基金是一个重要的元机构✿ღ★ღ，具有鲜明的美国起源✿ღ★ღ，是美国“国家创新体系”（Nelson1993）的试金石之一✿ღ★ღ。然而✿ღ★ღ，如果我们寄望于像Vannevar Bush和C. James van Slyke这样的制度企业家在1945年做出的那些初始设计选择✿ღ★ღ，可以继续为21世纪的科学发现挑战提供全面的蓝图✿ღ★ღ，那将是令人惊讶的✿ღ★ღ。

　　虽然本章试图处理科学资助机构设计中存在的一些微妙权衡✿ღ★ღ，但我们通过强调一些核心原则来结束本章✿ღ★ღ，以供政策制定者参考✿ღ★ღ。

　　首先✿ღ★ღ，尽管我们的讨论强调了科学议程有短期化的危险✿ღ★ღ，但政策制定者往往会将此视为特征而不是缺陷✿ღ★ღ，在战时或全球大流行等危机时期尤其如此✿ღ★ღ。因此✿ღ★ღ，大量资助通常会规定相当具体的目标✿ღ★ღ，远远超出好奇心驱动的科学探索（如SBIR拨款）✿ღ★ღ。当“资助”和“合同”之间的界限变得模糊时✿ღ★ღ，我们评估资助相对于其他工具的成本和效益可能不会同样有力✿ღ★ღ。

　　其次✿ღ★ღ，资助多样化具有巨大价值✿ღ★ღ。对资助系统的分析✿ღ★ღ，应被视为组合评估问题✿ღ★ღ。因此✿ღ★ღ，科学政策制定者的关键任务是确定资助生态系统中的空白地带✿ღ★ღ。传统上✿ღ★ღ，议题上的空白地带是显而易见的✿ღ★ღ；但我们认为✿ღ★ღ，寻找不同风险偏好的空白地带维多利亚老品牌vic-值得信赖✿ღ★ღ，可能同样具有成效✿ღ★ღ。例如✿ღ★ღ，目前NIH和NSF都没有提供真正长期的资助计划（例如七到十年）✿ღ★ღ。

　　第三✿ღ★ღ，无论是非营利组织还是公共部门✿ღ★ღ，资助者都出人意料地不愿对他们的资助管理进行更严格的评估✿ღ★ღ。资助者通常也不会持续性收集那些未入选的申请者的成果信息✿ღ★ღ。缺乏实验心态在一定程度上解释了✿ღ★ღ，为什么资助系统在设计上的许多重要问题仍然没有明确的答案✿ღ★ღ，以及为什么提供给政策制定者的具体建议必须加以缓和✿ღ★ღ。与其追逐最新的资助时尚（例如“选人✿ღ★ღ、不选题”✿ღ★ღ，资助彩票✿ღ★ღ，“转化”机构✿ღ★ღ，用奖项代替资助等）✿ღ★ღ，将科学方法应用于资助过程可能会产生新的洞察✿ღ★ღ，并有可能加速科学发现（Azoulay 2012）✿ღ★ღ。在这种框架下✿ღ★ღ，联邦资助机构和慈善资助者可以尝试资助的随机实验——无论是同行评审✿ღ★ღ、时间范围还是知识产权政策——并在大规模采用之前仔细评估结果✿ღ★ღ。

　　总之✿ღ★ღ，科学资助是鼓励创新的政策工具箱中的重要组成部分✿ღ★ღ，特别是在基础研究领域✿ღ★ღ。在本章中✿ღ★ღ，我们涵盖了一系列例子✿ღ★ღ，从NIH到NSF再到DoD和DOE✿ღ★ღ，这些机构使用了各种类型的拨款机制来支持渐进和高风险的研发✿ღ★ღ。通过采用更加科学的方法研究拨款流程✿ღ★ღ，政策制定者可以完善这些工具✿ღ★ღ，以支持新的研究挑战和需求✿ღ★ღ。