美国联邦政府研发预算中科技政策工具运用与发展趋势

曲洁+周小玲

[摘 要] 本文研究美国联邦政府研发预算中的科技政策工具应用，在介绍美国联邦政府研发预算制定过程的基础上，总结现有科技政策工具的运用，并对追溯数据、专家评议、科技政策学3个常用的科技政策工具进行详尽分析。最后展望科技政策工具的未来发展，提出政策工具组合优化与政策工具箱逐步扩充这两个未来发展趋势。

[关键词] 联邦政府研发预算；科技政策工具；追溯数据；专家评议；科技政策学

[中图分类号] G304 [文献标识码] A [文章编号] 1671-0037（2017）2-12-3

Application and Developmental Trend of the Science and Technology Policy Tools in the US Federal Budget for Research and Development

Qu Jie Zhou Xiaoling

（Shanghai Institute for Science of Science，Shanghai 200235）

Abstract： The application of the science and technology policy tools in the US federal budget for research and development is studied in this paper. Based on the introduction of the formulation process for federal research and development budget， the application of current science and technology policy tools is summarized， and detailed analysis on three common science and technology policy tools of retrospective data， experts' judgment， and science of science and technology policy is carried out. Finally， the future development of science and technology policy tools is looked forward， and two future developmental trends -- the combinatorial optimization for the science and technology policy tools and the improvement for science and technology policy toolbox， are provided.

Key words： federal budget for research and development； science and technology policy tool； retrospective data； experts' judgment； science of science and technology policy

1 美國联邦政府研发预算过程分析

研发预算是科技管理的核心问题之一。美国政府对其高度重视，并针对当年的研发预算在年度预算编制报告中专门列出一个章节对其进行详尽论证。美国联邦政府研发预算主要包括两大部分：一是年度决策与项目权衡，二是对重大研究计划、重点研发领域、关键研发部门及机构的筛选与支持[1]。

美国联邦财政研发预算的编制过程中，白宫科技政策办公室（OSTP）与预算管理办公室（OMB）等部门依据政府以往的预算及“美国创新战略”等文件，联合发布研发优先级备忘录，提出研发预算的重点领域和优先方向。政府参照这一指南编制预算，也同时参考了评估研发项目运作与产出的相关绩效数据。

每年2月第一周过后，联邦预算草案会提交至国会。在接下来的几个月中，国会委员会召开一系列的预算听证会，并收集各州及公众对预算草案的反馈[2]。于当年春季，国会形成预算共同决议，并明确预算的优先级。决议得到参、众两院的认可之后，国会预算会被分为几个部分，并分别由相关的委员会论证[3]。研发预算的所有决定权基本上归属于参议院和众议院的拨款委员会。财政拨款为联邦项目提供一年一度的资助，并通过年度拨款法案为其他项目提供支持。

2 科技政策工具的运用分析

在研发预算制定的过程中，为进一步优化资源配置，权衡项目与领域配比，最大程度达成政策目标，预算制定者运用一系列的科技政策工具，以提高预算编制的科学性、严密性与预见性。

科技政策工具的运用贯穿于政府研发预算过程的始终。运用适宜的政策工具评估研发投入对不同政策目标的影响，有助于政策制定者形成更为科学的方法来评估稀缺的研发资源是否得到有效运用，并进一步识别最能实现政策目标的研发项目[4]。以下是当前美国联邦政府制定研发预算中最常运用的3个科技政策工具。

2.1 “追溯数据”工具

追溯数据是美国联邦政府在制定预算决策时运用的基础工具之一。目前，最有影响力的追溯数据是支出数据，其主要来源为国家科学基金会对已有研发项目付款与支出的年度调查与统计。此外，文献计量、专利数据、引证数据等也是追溯数据的重要组成部分。

追溯数据容易理解、较易获得，能够与特定联邦机构或是某一具体项目直接关联，因此一直是政策制定者运用最广的政策工具。其中，支出数据往往以资金数量的方式呈现，所以能够以最简便的方法比较跨部门、跨学科、跨国家、跨类型的支出。因此，支出数据一直用以在美国与别国之间、联邦政府不同机构之间、不同研发项目之间、研发项目与非研发项目之间做比较，其结果可以直接影响联邦预算决策。

追溯数据也具有局限性。一是支出难以衡量、比较研发项目的根本价值，难以判断项目的未来发展价值。二是研发项目资助与成果产出（如文章、专利等）之间往往存在较大的时间滞后现象，文献计量、专利数据等追溯数据工具难以有效地做出即时统计。三是追溯数据往往缺少对某个项目的针对性分析，不能解决多类型、离散化项目条件下的诸多问题。

2.2 “专家评议”工具

专家评议主要以同行评议小组、外部专家委员会、外部审查委员会、项目负责人评判等形式展开。在制定单个项目层面的资源配置决策时，专家评议是最佳选择。在实际操作中，往往由一个同行评议小组判断项目是否能够实施并获得资助，再由另一个同行评议小组对项目的绩效进行后续审查。

目前，美国已有部分研发预算的决策着重依托于专家评议工具。例如，由天文学家组成的专家小组每十年会预测天文学和天体物理学领域未来最重要的科技活动与研究方向，国家科学基金会和航空航天局（NASA）会根据预测结果设置预算的优先级，从而确定后续的资助领域、机构与方向。

综合而言，专家评议基于专家的学科背景、项目已有数据以及专家对项目未来发展的研判展开，有助于甄别具有实际价值的研发项目。但是，专家评议往往会受专家所在学科所限，虽然能够评估单一项目，但是却很难对不同项目进行综合评议，也不能有效比较跨部门大平台背景下的不同项目。

2.3 “科技政策学”工具

科技政策学（SOSP）于2005年由美国学者提出，现已成为支撑科学决策的重要工具，并在研发预算过程中发挥积极作用。科技政策学的发展由白宫科技政策办公室主导，国家科学技术委员会给予辅助支撑，于2008年11月完成了《科技政策学：联邦研究路线图》报告。

从效用性能角度分析，科技政策学可以理解为一个综合政策工具箱，涵盖了定量分析工具、定性分析工具、可视化工具、数据收集工具、成果评估、预算与绩效评估和投入评估；并把这些工具按照各自的潜在价值、潜在成本、阻碍其在政策制定中充分发挥功效的缺失等因素，进行有效的排序，为政策制定者在预算决策中提供更多、更好的政策工具。

在科技政策学框架下，美国联邦政府发起了STAR METRICS项目，旨在通过联邦政府和研究机构之间的合作，创建跨部门共享的数据库及数据展示工具，从而对联邦研发投入的影响进行定量展示与评价。STAR METRICS项目能够提供连续、公开、透明的方法来测算研发投入对经济的影响，其成功运行将会成为科技政策学工具的一个典型模型，会进一步促进研发预算的科学性、高效率发展。

但是，STAR METRICS项目缺乏对研发项目的风险或潜在转型的评估方法，也没有链接研发风险与潜在成果的度量方法，还有待于进一步补充和完善。

除了这三个常用的科技政策工具之外，其他政策工具也有一定现实应用。总体而言，当前美国联邦政府研发预算中最常运用的科技政策工具为定性工具，如同行评议与专家评议；最常运用的数据为调查数据，如国家科学基金会数据；最常运用的成果评估为生产力评估，如收益率评估。

3 科技政策工具的发展趋势

随着时代的发展，已经有美国学者发现现有科技政策工具的一些弊端，为进一步促进科技政策工具的效力发挥，提升研发预算的科学性与预见性，学者们谏言联邦政府改善现有的政策工具。综合分析与评估学者的意见后，美国联邦政府在研发预算中使用的科技政策工具已经开始有了一些新的趋势。

3.1 政策工具进一步优化组合

当前，多数科技政策工具是各自独立的。然而，单一的政策工具的作用往往是有限的，且优劣势并存。在复杂的研发预算过程中，选择政策工具要全盘考虑，既要明确适用于政策对象的主要政策工具类型，也应注意其他类型政策工具的配套使用。以此发挥政策工具的互补性，以弥补单一政策工具应用的不足。

基于以上的因素，美国联邦政府开始对追溯数据工具、专家评议工具、科技政策学等工具加以优化组合。在组合科技政策工具时，遵循两个前提条件：首先是政策工具之间的冲突性弱，能够协调配合；其次是组合的政策工具之间具有一定的互补性，能够在实现政策目标中形成合力。

未来，政策工具组合优化的趋势会更加明确，在以上组合优化的基础上，还将进一步加强对研发产出的数据统计，增加不同投资组合效率的预见，平衡不同的研发投入的差距。基于此，政策工具的优化组合将会增强政策的合聚力，加强政策的执行效力，提升政策的实际执行效果，进而最大程度上达成政策目标。

3.2 政策工具箱进一步扩充

當前，在联邦预算对研发活动的投入中，现实所运用的科技政策工具并不能完全适应新的时代要求。根据《政府绩效与成果法》（GPRA）与其他相关法律，美国联邦政府已经开发了绩效评估及其他评估工具，但其中只有小部分工具能够影响预算决策。此外，目前的政策工具无法对研发项目的风险或潜在转型进行有效评估，也无法有效度量项目的研发风险与潜在成果之间的链接。如果不能对风险及其潜在成果做出度量，那么在竞争稀缺资源方面，研发项目很难胜过已经制定、具有操作性的非研发项目。即使在研发投入内部，如果没有对风险及其潜在成果的度量，那么研发投入很有可能倾向于可增值、能应用的研发项目，而非具有潜在创新成果、更基础的研发项目。

基于以上原因，联邦政府已经开始着手扩充科技政策工具，未来将着重增加评估潜在经济影响与评估风险等级的科技政策工具、具有跨学科特征的科技政策学工具，也会进一步链接研发预算与政策目标，为预算决策与优先级选择提供数据与案例支撑，以期建立更好、更完善的评估工具箱，提高政府对资源的配置效率。

参考文献：

[1] 张换兆，林娴岚.美国创新战略的三个阶段及对我国的启示[J].创新科技，2011（9）：14-15.

[2] 丁明磊，陈宝明.美国联邦政府2016财年研发预算浅析[J].全球科技经济瞭望，2015（3）：17-21.

[3] 张明喜.美国联邦政府研发预算管理及对我国的启示[J].科学学研究，2015（1）：83-89.

[4] 张永安，耿喆，王燕妮.区域科技创新政策分类与政策工具挖掘——基于中关村数据的研究[J].科技进步与对策，2015（17）：116-122.