文章来源：
Jia, Ruixue, et al. The Impact of US-China Tensions on US Science. No. w29941. National Bureau of Economic Research, 2022.
01
引言
如今科技的发展越来越需要科学家之间的协作，而这种协作也变得更加国际化。与此同时，作为国家经济增长和军事能力进步的重要推动力，科技的发展也不可避免地受到政治的影响。
随着近年来中美关系的紧张，美国政策决策者更加关注中美学术机构之间的合作。2018年8月20日，美国国立卫生研究院（NIH）院长Francis Collins向美国大学发出公开信，呼吁对研究中的受到外国的影响和未公开的外国资助进行调查（NIH调查）。尽管这一调查并非针对中国，但调查的高校和科学家中有90%涉及到从中国接受资源。已有研究较少地关注NIH调查对美国科技产出的影响，故本文使用NIH调查作为冲击，选择美国科学家在生命科学领域的产出作为样本，建立DID模型研究这一调查对美国科技产出的影响。
研究发现，与中国科学家有合作历史的美国科学家论文产出和引用在开始调查之后出现了下降，其中来自亚洲的科学家和NIH资助较重要、中美合作较密切的领域受到了更大的影响。进一步研究表明这一政策会同时对美国和中国科技的发展产生影响。
本文的研究为描述科学产出如何受到政治的影响迈出了一步。但本文的描述侧重于短期结果，而从长远来看可能会产生其他影响。
NIH调查
02
2018年Francis Collins发出的公开信中表示，美国生命医学领域的研究受到了外国实体一定程度的“威胁”，具体的表现有：
（1）将拨款申请的知识产权或由 NIH支持的生物医学研究产生的知识产权转移到其他国家/地区；
（2）与其他人（包括外国实体）共享 NIH评审员关于拨款申请的机密信息，或者以其他方式试图影响资助决定；
（3）在NIH资助的机构工作的研究人员未披露从其他组织（包括外国政府）的获得的资源。美国当局希望通过这一NIH调查，了解所有研究的支持来源和经济利益关系，降低知识产权安全风险。
03
数据
本文关注2010-2020年期间生物医学领域和生命科学领域的发表情况，使用的数据来源是PubMed和Dimensions。PubMed是来自国家医学图书馆的在线资源，存档了生物医学和生命科学方面的文献；Dimensions提供了发表作品的元数据，例如作者隶属关系、引用数量和研究领域等，每一个作者在Dimensions中由唯一的作者标识索引。
为了评估 NIH 调查对美国科学家产出的影响，作者构建了一个医学和生命科学领域美国科学家的数据集。首先，作者查询Dimensions获取 2010-2014 年至少有一位作者位于美国的PubMed发表作品的列表。然后，作者从中筛选出作为首席研究员在2010-2014年至少有两篇PubMed发表且至少一篇发表从属于美国的科学家。最后，为确保研究的科学家在调查发生前仍在美国，进一步筛选出了NIH调查前最后一次发表属于美国的科学家。最终作者得到了161429名科学家的名单。作者选择的处理组为2010-2014期间与中国学者至少合作发表了一篇论文的科学家，对照组为2010-2014期间至少有一篇论文与中国外的外国学者合作且在2010-2018年没有与中国学者合作的科学家。考虑到政策作用的时滞性，作者将2019年作为开始接受处理的年份。
表1展示了描述性统计的结果。处理组平均比对照组发表的作品更多且引用率更高，反映出了美国科学家与中国合作的重要性；样本科学家中，PubMed发表占总发表的大部分，NIH支持的发表约占PubMed发表的一半。
图2展示了去均值和取对数处理后，处理组和对照组的PubMed发表作品数量和 PubMed作品引用数量的变化趋势。从图中可以看出，处理组在2018年之前的产出高于对照组，但这种差异在2018年之后发生了逆转。
研究设计
04
本文建立了如(1)所示的DID模型来检验NIH调查带来的影响。
其中Yit是感兴趣的结果，如PubMed发表作品的数量和引用数量；1{TiesToChinai}为是否在处理组的虚拟变量，1{Postt}为政策实施前后的虚拟变量；αi和ζt分别为个体固定效应和时间固定效应；Xi为NIH调查前的变量，具体包括科学家在2010-2014期间发表的作品数量、引用数和NIH支持的发表作品数量，以及是否为亚裔研究者的指示变量。
05
实证结果
表2展示了DID的估计结果，其中面板A-C分别为PubMed发表作品、非PubMed发表作品、总发表的估计结果，第(1)-(3)列关注了发表的数量，(4)-(6)列关注了引用的数量，第(3)列和第(6)列为对事前控制变量进行熵平衡后报告的估计值。结果表明，在NIH调查后，处理组科学家的PubMed发表作品数量下降了约1.8-1.9%，作品引用数量下降了6.6-7.1%；处理组科学家的非PubMed发表作品数量虽然略有上升，但作品引用数量下降了5.4%-5.9%；处理组科学家总的引用数量下降了7.1%-7.2%。
作者通过事件研究法来验证在调查实施前处理组和对照组是否为同一趋势，结果展示在图3中。其中，面板A为控制个体固定效应和年份固定效应的结果；面板B为使用熵平衡的估计结果。结果表明处理组科学家产出的下降是发生在调查之后。
作者将科学家们发表的作品按资金来源进行分组，发现不管研究是否有NIH或中国资助，处理组科学家作品的引用量在NIH调查后都有显著的下降，但NIH资助和中国资助的研究引用量下降幅度更大。将发表按照合作类型分组后的结果表明，和中国合作的发表作品数量的下降部分被美国本国研究者独立发表作品数量的上升抵消。但不管是本国独立发表还是与他国合作发表，处理组科学家作品的引用量都发生了显著下降。
作者进一步考虑了科学家种族的影响和不同研究机构的区别。表3结果显示，总的来看是否为亚裔并未显著影响到处理组科学家作品引用量的下降，但处理组亚裔科学家受NIH资助和中国资助的研究的引用量在NIH调查之后出现了更大程度的下降。图4展示了在处理组和对照组中均有超过100名科学家的机构的处理效果，大部分机构表现出负向的政策效应，这表明调查的负面影响是普遍的而非机构特定的。
接下来作者考虑了按照研究领域划分的政策影响。作者使用2010-2020年的出版物数据计算出了每个研究领域得到NIH资助发表的作品的比例，并计算出了中美合作在每个领域的发表作品总数中占的份额。图5表明，NIH资助更重要的领域和中美合作较多的领域处理组科学家发表作品的引用受到了更大程度的下降，NIH 资助增加一个标准差(0.15)，处理效应约下降 3.2%；中美合作增加一个标准差(0.04)，处理效应约下降6.2%。
为了解与其他国家相比，受NIH调查影响较大的领域在美国和中国的发展是否减缓，作者使用自然科学研究排名前50的国家2019-2020年的数据，建立了如(2)(3)所示的DID模型进行研究。图6展示了估计结果，x轴为对引用量的处理效应的估计，y轴为中国和美国相较于其他48个国家调查后的研究进展。二者整体表现出正相关关系，表明与世界其他地区相比，受中美政治紧张局势影响较大的领域2019年和2020年新发表的作品较少。
研究设计
06
作者采访了12位科学家来了解NIH调查后与中国合作的科学家发表作品质量和数量下降的潜在机制。大多数科学家认为受到了NIH调查和中美关系紧张的影响，不愿意与中国机构开始新的合作或继续现有合作。其中的原因包括科学家获得的NIH资助可能会被暂停，可能会受到更严厉的审查、支付更昂贵的行政管理费用等。许多方面也会带来额外的影响产出的成本，如研究所需的人力资本和设备受到影响、一些研究人员需要改变他们的研究方向等。
Abstract
This paper studies how recent investigations of foreign influence in research have affected the productivity of U.S. scientists in the field of life sciences. Using data from PubMed and Dimensions during 2010–2020, we compare scientists who collaborated with scientists in China during 2010–2014 with those who collaborated with scientists in other countries outside the U.S. By studying the publication records for over 102,000 scientists during 2015–2020, we find that the investigations coincide with a decline in the productivity of scientists with previous collaborations with scientists in China, especially when the quality of publications is considered. The decline is particularly salient for the fields with more pre-investigation NIH funding and U.S.-China collaborations. We also provide suggestive evidence that our findings matter for the aggregate productivity by fields for both the U.S. and China.
转自：“香樟经济学术圈”微信公众号
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