基于这种考虑，资源按照研究领域进行配置的结构也必须进行调整，在与发达国家总量比例趋同的背景下，资源配置结构的改变将带来状态与绩效的根本性改变，这符合“状态—结构—绩效”三元模型的基本要求。我们再来看看《2012年全国科技经费统计公报》中按照领域的资源分配结构，不难发现其中存在的深层问题：基础研究、应用研究和试验发展占R＆D经费总支出的比重分别为4.8％、11.3％和83.9％。这个比例与主要发达国家的资源配置结构存在极大的差异，归纳起来主要有如下三点：其一，基础研究投入比例严重偏低，世界主要国家的平均投入水平为15％左右，而我们仅为发达国家的三分之一，这个局面必须改变；其二，应用研究的比例也严重偏低，世界主要发达国家的平均投入水平为20％左右，我们仅为他们的一半；其三，试验发展经费所占比例过高，世界主要国家这个数据大多在65％左右。众所周知，中国的企业创新能力比较弱，真正的科技型企业更少，这部分所谓的经费存在太多的水分。究其原因，我们认为与企业寻求避税有关。中国企业税赋较重，很多企业也是不得已而为之。参照上述分析，笔者认为，我们的资源配置结构必须逐渐回到主流配置模式上来。其实，我们之所以不喜欢投资基础研究，与我们文化中的实用主义价值取向直接相关，我们不想免费为人类知识宝库无端投入，问题是这种搭便车的行为会被全世界谴责，并很容易被知识封锁与制裁，其后果就是直接影响本国科技发展的后劲。基于这种考虑，笔者认为，我们三大研究领域的资源配置结构必须分两个阶段来实现结构转型：第一个五年实现“10％∶15％∶75％”这个配置结构，第二个五年实现“15％∶20％∶65％”的配置结构。这样中国才能从科技大国华丽转身为科技强国。
最后，再来分析一下公众对当下经费使用的质疑以及我们对此保持谨慎乐观的原因所在。笔者这些年在多个场合一直在说：中国科研投入正处于边际产出递增阶段，增加投入是划算的。不客气地说，中国科技界是中国所有建制中最有效率的部门，试问还有哪个领域能用占GDP不到2％的投入，取得论文产出世界第二的成绩（R＆D中的很小一部分用来生产论文），再看看近十年我们身边的变化，还不能证明科技给我们生活带来的变化吗？为了消除误解，结合我们小组这几年一直在做的工作，利用对科技数据进行分析得出部分结论。下面我们采用敏感性分析，对投入与产出进行一点简单分析。
根据同比计算，1999年到2010年这12年间，R＆D投入增长率带来了论文与专利的大幅增长，之所以选取这个指标，是因为我们用论文粗略代表基础研究的绩效，用专利粗略代表技术研究的绩效，通过这两个指标可以大致看到我国科技发展的整体轮廓。2000年和2004年的数据比较特殊，但论文与专利增长率仍然是大于零的，这很关键，它意味着科技发展仍处于边际产出递增阶段。2000年，我国科技投入占GDP的比例第一次超过1％，当时的科技体制刚开始实质性转型（以1998年“科教兴国“成为国家战略为标志），这些变革发挥效力都有一个滞后期，以此可以初步解释2000年投入增长率高于论文与专利增长率的现象。2004年的数据反常，可以看作是2003年“非典”现象带来的滞后影响。论文产出增长率比较恒定的原因有二：其一，基础研究投入的同比增长率几乎没有变化，故有此结果；其二，期刊容量的限制，导致论文的增长率有硬性约束。而专利申请没有容量限制，故增长率一直维持在较高状态。下面我们再看看投入对于产出的敏感性。
我们的敏感性系数指标取自产出增长率与R＆D投入增长率的比值，这个指标很振奋人心，从中我们可以看到，相对于投入增长率，产出是高度敏感的，尤其是专利产出处于高敏感状态，而论文产出处于相对低敏感状态。如果按照基础研究投入来计算论文产出的敏感性，结果与专利的敏感性一样，也处于高敏感状态。我们可以乐观地指出：在目前人均科研投入比较低的情况下，科技界整体处于爬坡阶段，远未到拐点，科技界仍处于边际产出递增区间。通俗点说，增加科技投入，将有更多回报，整个社会将获得知识的溢出效应，如果再把资源配置结构理顺，效率就会得到保证，那么我们有理由预测，未来一段时间内的科技产出仍将处于高产出状态。
在整个社会的发展日益依赖科技的今天，投资于科技已经是必由之路，别无选择，如果我们还想拥有未来的话！
9.经费的依赖教条：从牵引向推动模式的转变
当下科技界争论最多的话题，排在第一位的一定是经费问题。这是由大科学时代的特点所决定的，科学作为建制化的产物，它的维系需要国家财政的支持，任何个人或者企业都无力支持科学研究，从这个意义上说，科学产品是一种公共物品，它的产权是无法界定的。相反，技术的生存可以通过市场与企业的共生关系来维持，但科学不能。美国经济学家萨缪尔森曾说，推动经济与社会发展的四个轮子分别是：土地、资本、人力与技术。其中，土地、资本属于传统要素，它们在经济发展中的贡献率在逐渐降低；相反，人力资源与技术在新经济时代对经济与社会发展的贡献率却在逐渐增加，而这些要素的形成都与对科技的投入有关，这种知识的宏观效应已经被经济学等相关学科的研究所证实。因此，不论对当下科技发展现状满意与否，支持科技并加大对于科技的投入已经是全世界的共识。结合我国的情况，中国经费分配模式与配置结构中存在的问题，就是当下我们必须面对的问题。本文力图探讨两个问题：其一，微观层面的经费配置效率与激励机制的错位；其二，宏观层面的经费配置结构的改革路径与激励模型的转变问题。
9.1 经费的舞台： 从赢者通吃到赢者诅咒
当下中国公众对科研经费的诟病主要在于如下两点：其一，分配的不公平与使用效率的低下；其二，投入与产出不匹配，真正重大科技成果的产出乏善可陈。这也就是笔者常说的经费的异化现象，在微观层面，这些异化现象就蜕变为两种矛盾的存在形式：赢者通吃与赢者诅咒现象。所谓赢者通吃现象很好理解，它反映了科技资源的高度集中与垄断，这是经费使用效率低下的主要原因，这种情况被我们称作马太效应的负效应。根据经济学的边际效用递减规律，可以很好地解释这种现象。这里存在的疑问是：由于个体禀赋的差异，科技共同体是同质的吗？根据人才学的统计分析，人才的整体结构是橄榄形的，即天才与傻子只占很小比例，大多数人的智力禀赋是趋同的（正态分布），对于科技界而言，通过多轮的选拔，虽然天才还无法准确区分出来，但至少是把傻子已经筛选出去了，这点已成定论。再有，科技共同体都遵守相同的学术规范，因此，结合这两点，科技界可以被看作是同质的。另外，马太效应的副效应针对的是资源的垄断、集中与效率问题，而不是片面地强调资源的朴素平均主义。毕竟一个人的精力是有限的，他不可能有无限的精力和时间去研究如此多的科研问题，这必然造成实际研究过程中的精力与时间的任意稀释，从而也就无法做出真正好的科研成果。还有一种资源集中的现象就是由所研究问题的刚性决定的，这类问题学界公认比较难并呈现出知识供给缺乏弹性的特点，如果社会需求比较旺盛，而能够从事这方面研究的人又比较稀少，那么具备这种知识优势的研究者便可以利用该项研究缺乏弹性的特点，狮子大开口尽量提升经费预算的上限，在信息不对称的情况下，国家作为委托方，便会承担太多不确定性的风险，因而会尽量压制项目预算的上限，以此分散未来的潜在风险，此时，通过博弈，具有知识优势的个人或者团队与国家便达成一种折中的预算方案。然而团队会把自己期望的最高预算通过变换名目的其他项目补上。这就是我们常见的一个想法：从地方、部委到国家的申请大满贯现象，从而最终实现该项目预算的最大化目的。大满贯现象有诸多弊端，但也反映了申报者对未来经费支持不确定性的担忧，一个好的想法是稀缺的，实现起来难度也是不小的，而目前的经费支持额度无力实现目标，故而会采取“易容”的方式实现预算最大化。当然，这与各部门之间协调不够有关，问题是如果这类新颖想法得不到地方支持，那地方项目又能获得什么呢？地方项目不仅仅是孵化器，它也有潜在的政绩收益动机。总体而言，这种资源垄断模式很巧妙，很难被发现，研究者及其团队利用信息不对称实现了利益最大化，但国家却为此付出超过成果真实成本很多的代价，从而造成了资源的隐性浪费。
由于前几年科技管理部门对这个问题的认识存在滞后现象，导致科技界在短短几年内形成了一批经费大户，根据资源的边际效用递减规律可以推知，这批科技经费大户的科研积极性与科研产出应该是呈现下滑趋势的（实际情况是赢者通过组建大团队，以此冲抵边际效用递减的事实），从这个意义上说，经费作为政策工具的激励机制的敏感性在快速降低，更为严重的是，科研领域的学术不端与贪腐问题也多发生在科技经费大户那里。我们还可以做出一个推论：当一个团队的科研活动的实际边际成本大于边际收益的时候，过度投资于这样的团队是没有效率的；然而，恰恰是这些拥有大量经费的团队最能够在当下的科技评价体制下获得各种称号与荣誉，而这些称号与荣誉反过来又增加了这些个人与团队获得更多未来资助的可能性，从而导致科技资源陷入一个如“黑洞”般的马太效应陷阱，它吞噬了科技界原有的自生的纠偏能力。如果能统计出中国科技界各学科研究人员的经费拥有量排行榜，再看看这些经费大户们是否真的做出了与其资源拥有量相匹配的工作，相信一定是很有意思的事情。
根据哈耶克的自生自发秩序原则，科技界在运行中会逐渐形成一套纠偏机制，与社会中的各种非正式制度的形成一样。当下，科学界也开始出现强烈的权利与责任对等的呼声，即拥有各种称号与占有大量资源的人，应该对科技界的现状负有更大的责任。不能在分配资源的时候以精英的面目自居，冲在最前面；而一轮到责任分摊的时候，就把那些普通科技工作者推到前面充当替罪羊，称他们拖了后腿，这种权责错位的双重标准模式，就是中国传统民谣中所谓的“皇帝病了太监吃药”的变体。但这种自发秩序产生的问责力量是松散的，约束力并不强。针对这种情况，如今科技界开始形成一种新的约束力量：赢者诅咒。“赢者诅咒”本是由经济学家创造的一个概念，是由卡彭、克拉普和坎贝尔（Capen，Clapp＆Campbell）在1971年提出的，最初是用来分析石油公司对特定的某块土地感兴趣，想要购买它的开采权，由此衍生出“赢者诅咒”的现象，即：“①赢者的出价高于这块土地的价值，所以该公司会亏钱；②这块土地的价值低于专家的估价，赢了拍卖的公司也会大失所望。这两种情况分别叫做‘赢者诅咒1’和‘赢者诅咒2’。” [1]不论哪种情况，赢者都对结果不满意。我们可以把这个赢者诅咒的概念转移到科技界，情况同样如此，并且会衍生出更大的压力。对于科技界而言，赢者诅咒1是指在申报项目时，尽量高报产出，以此击败竞争对手，从而获得项目的中标，这是典型的纵向课题申报的情况，即前喜后忧模式，为了中标所夸大的产出，一旦申报成功，未来的兑现就是很难完成的任务，形同赢者诅咒；赢者诅咒2通常是横向课题申报时经常遇到的情况，由于横向课题的特点，它的中标者大多是比较熟悉的定向研究人员与团队，申报者原本想通过这个项目实现一个小的研究目标即可，然而实际运行远远不是这样，要么出现“钱少活多”现象，要么出现与研究无关的违规现象，这类项目的中标，即便有些盈利也往往让中标者很难受，这就是赢者诅咒2的常见模式。赢者诅咒现象在中国还催生出第三类诅咒模式，即赢者诅咒3，赢者往往成为高风险的代名词。这里的高风险是指两种情况，其一，研究水平被公众质疑的风险；其二，由于经费的制度性使用结构存在的先天缺陷，导致大量经费在使用中存在极大的违规风险，从而导致大项目的中标者所获得的收益（物质收益与荣誉收益）与快速增长的风险成本相比日渐减少，大项目的吸引力开始出现降低现象。大项目吸引研究者注意力的探照灯性质，使中标者时刻处于共同体关注的焦点，这种高透明感造成的压力是巨大的。当下中国正在开展的日益严格的科研经费财务管理制度，导致赢者诅咒3现象已经开始被学界逐渐意识到，不考虑实际情况，盲目申报大项目可能并不是什么好事，一旦交不了差，反而成为最大的赢者诅咒的牺牲品。
