国内四大城市“双创”政策分析

周王安，蒋雯静，崔雯绚，彭祥佑

(1.澳门国际科技产业发展协会；2.澳门大学社会科学学院，澳门 999078；3.澳洲维多利亚大学商学院，墨尔本 3000)

当前中国经济发展面临“中等收入陷阱”和单边主义盛行等多方挑战，因此，探索中国经济增长的新动能和创造力成为了时代议题。习近平总书记多次阐释了经济发展“新常态”的内涵，要求经济更高质量的发展——经济中高速增长，经济结构优化升级，以创新驱动为经济动力［1］。从2014 年李克强总理提出“大众创业，万众创新”，全国逐渐掀起一股创新创业浪潮，到十九大报告明确“鼓励更多社会主体投身创新创业”，再到2018 年国务院发布《关于推动创新创业高质量发展打造“双创”升级版的意见》［2］，创新创业(以下简称“双创”)在全国各省市的响应下，呈现出技术要素与产业升级深度融合、成果转化与行业革命不断升级的态势。

城市群是中国经济高质量发展的主战场，京津冀、长三角和珠三角是国内综合发展水平最高的三大城市群，对其他城市群发挥着示范作用。京津冀以北京为核心，强调北京的“四个中心”战略定位和辐射带动能力［3］。上海是长三角的龙头，引领长三角一体化发展［4］。按照主体功能区定位，广州、深圳都为珠三角的“双创”中心，但广州具有省会城市的优势，在促进区域功能互补、协调发展方面更具优势［5］。

政策文件是政府进行资源配置与精力投入的指挥棒，它是政府注意力分配或者变化的重要载体。因此，本文收集了北京、上海、广州及深圳自2015年到2019 年共245 份“双创”政策文本，通过共词分析和主题模型分析，试图发现地方政府“双创”政策的注意力焦点和政策区域特点，尝试为中央政府及地方政府的“双创”建设与发展提供参考性建议。

1 文献回顾

文献回顾主要围绕“双创”政策、城市群和政策文本分析等3 个方面展开，一是大致梳理了学者们对“双创”政策的研究方向和创业的影响因素，二是归纳了城市群与价值链的关系，三是从不同视角总结了近年来政策文本分析的研究热点。

1.1 双创政策

关于“双创”政策，国际学术界的研究进行较早，主要是从经济学、社会学，管理学和心理学4 个学科独立或融合地展开对“双创”行为的理论研究及实证研究［6］。Stevenson 等［7］的研究将创业政策覆盖在激励（Motivation），机会（Opportunity）和技能（Skill）3 个要素。Gnyawali 等［8］提出了创业环境的五维度框架:政府的政策和程序、社会经济条件、创业和商业技能、对企业的金融支持和对企业的非金融支持。近年来，“双创”政策在国内的路径有由中央统一号召制定，各地方政府因地制宜、具体落实的趋势［9］，换言之，地方政策是中央政策原则下的具体和丰富，中央政策是地方政策因城施策的指导与前提。“双创”政策涵映地方“双创”的施策特点与关注焦点，反映地方“双创”的资源配置与精力投入，但经研究发现，鲜有研究对比多个城市群的“双创”政策。从研究手段来看，目前“双创”方面的政策文本分析有质性内容分析和量化分析［10-11］。单纯的定性分析易受主观因素影响，而定量分析在样本总量不够多的情况下有其局限性。相对而言，自动化文本分析能够全局把握文本特征并掌握文本中各个维度彼此关联的情况［12］，较能检视政策方向的交融演化。然而，目前基于自动化文本分析来处理“双创”政策文本的研究仍较少，藉此机会，本文尝试去探索这些方面的政策研究，以期为我国中央政府及核心城市群实行科学有效的“双创”政策提供参考。

1.2 城市群

随着经济全球化程度的深化，参与国际竞争的将是整个城市群。价值创造的主体为城市群，群内城市则为价值链上的节点［13］。换句话说，单个城市是价值链上各个环节的具体区位，城市群就是基于价值链的空间布局的体系。在协同驱动整条价值链的情况下，单个城市承担价值链上不同的分工环节，而该分工环节附加值的高低也决定了其在城市群中的地位高低及更替［14］。早在2011 年，就有中国学者认为，北京、上海、广州、深圳和杭州等具有国际化都市特点的中国城市已经具备初步条件，从传统中国制造转型为“中国智造”，这是中国整体上介入全球城市价值链的重要战略措施［15］。2019 的《中国城市群一体化报告》也进一步显示，京津冀、长三角、珠三角这三大城市群的经济增长无论是在吸纳人口方面还是创造就业方面都有着显著优势［16］。所以，作为城市发展的最高空间组织形式、经济活动的空间载体，城市群对社会的运行、经济的运转至关重要。

1.3 政策文本分析

国内近年来关于政策文本的研究主要集中在4个视角。一是数据安全共享视角：以政府关于数据安全的相关政策文本反映国家政策的实施现状和特点［17］；二是科研教育政策视角：主要分析教育政策及其应用［18］，研究一段时期内科研经费管理政策的变迁［19］；三是制度创新视角：对政府关于绿色治理、三权分置以及易地扶贫搬迁等热点政策文本的研究［20-22］，或探寻制度变迁，或辨析政策分歧；四是应急管理视角：不少学者紧追当下新冠肺炎的学术热点，以复工复产政策探索我国中小企业扶持政策供给和政策需求情况［23］。而“双创”视角下的政策文本分析也不少。从目标人群看，以海外高层次人才、大学生为对象的“双创”政策较多［24-25］。从产业类别看，新能源汽车产业、光伏产业等新兴产业是产业创新政策的重点产业［26-27］。值得注意的是，众创空间政策独树一帜，引起学者关注：有学者对国、省两级众创空间政策文件进行评析［28］；也有学者单独对某一省市的众创空间扶持政策进行研究［29］，还有学者对比分析多个省市众创空间政策异同［30］。总体而言，我国学者对政策文本分析的研究较多，数据安全共享、科研教育、制度创新和应急管理是最受学者关注的议题，而“双创”政策视角下，较多学者以众创空间政策作为切入点。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

《国务院关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》是极具代表性的关键节点，该意见发布之后便迎来创新热潮，相关政策呈现飞跃式增长，为了精准政策搜索范围，本文将“双创”政策发布时间范围定于2015 年1 月至2019 年12 月。以长三角城市群中的上海，京津冀城市群中的北京以及粤港澳大湾区城市群中的广州及深圳作为研究对象。

因为地方政府对上级政府的响应性政策一定程度上反映出对政策事项的重视，所以数据来源中除了四地市级、区级政府及相关职能部门发布的政策文本，也将地方政府转发上级政府的政策文档纳入数据范围。政策文档只选择官方发布渠道，即四地人民政府官方网站。同时，根据发改办高技〔2018〕652 号文件精神，也将“国家创新创业政策信息服务网”纳入渠道。依据对现有“双创”政策和文献的概览，本文选取“创新创业”“就业创新”“创新”“孵化”“众创空间”“创客空间”“创业投资”“产业升级”“科技创新”“小微企业”作为关键词去收集政策文本。

2.2 数据处理方法

本文首先利用Python 软件对上述政策文本内容进行了停用词过滤和自动化分词处理的初步整理，其中自动化分词处理采用的是北大中文分词工具包［31］。然后运用齐普夫第二定律确定了每个城市政策文本中的高频词阈值［32］，以聚焦分析能体现政策实质内容的高频词。由于政策文件的高频词经常包含“鼓励”“提高”等常见动词，而这类词对政策注意力的分析作用不大。因此，高频词再由熟识本研究方向的5 名学者和专家（由信息学和公共管理领域学者、政协代表、“双创”中心的高管等组成）进行票选，最终每个地区保留票数最多的若干个专业程度较高、具有代表性和可研究性的关键词进行分析。

2.3 数据分析方法

本文利用两种基于自然语言处理的文本分析方法——共词分析法(Co-word Analysis)和主题模型(Topic Modeling)，并结合两种方法的优势及应用场景对数据进行全面分析。共词分析法是一种定量与定性相结合的研究方法［33］，词汇的定性与基于词频分析的定量分析结合，描绘出研究对象在认知联想结构中对某一对象或抽象概念的感知、态度的差异与逻辑。本文选用了bigram 手段去统计字词两两出现的频率并建构语义网络图，这个方法既可以保持关键词在文本中的句法特征［34］，又可通过自定义节点和关系类型便捷地表达和存储自然语言［35］，描述并理解文本的概念、状态及联系。在操作上，本文使用Python 开源网络分析和可视化软件库 Network X 及GraphViz 绘制出语义网络图。

此外，本文运用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)做主题模型分析［36］。作为在机器学习中的一种无监督学习算法，并不需要在使用前给出主题的定义，便可以将政策文档中隐含的主题按照概率分布的形式给出，并对每一个主题给出一些词语来描述它的含义。在主题分析的过程中，我们参考Pang 等［37］人的方法，使用连贯系数(Coherence Score)去找出能表示全部文档的最优主题数，把每个城市的政策文档分成5 个主题，而研究员根据算法给出的关键词指出该主题的中心思想。由此，本文可根据主题模型分析结果去了解每个城市“双创”政策方向的异同，而每个主题包含的文档数目亦反映出各地政府对“双创”不同方面的重视程度。主题模型分析的优势在于文本在无监督情况下由计算器进行建模，既能平衡由于研究人员主观选取关键词时所产生的偏见，也能借助算法协助找出人工分析时可能忽略的信息［38］。在实作上本文使用了Python 上的gensim 库去进行LDA 分析。

2.4 结果解读方法

基于共词分析的语义网络及主题分析结果，本文结合政策及公共管理理论进行解读，得出四地政策的异同并进行分析讨论。

在共词分析中，语义网络是一种基于图的数据结构，各个节点代表关键词，而节点间的连接（也称作“边”）表示词汇间的共现。节点的大小表示该关键词的词频，节点越大表示其在所有政策文本中出现的次数越多，在政策讨论较常被提及。边的数量代表关键词的联机数量，而联机数量则反映关键词间关系强弱，联机越多表示关键词之间关系越紧密且节点越大表示其与其他关键词之间共现次数越多。另外，本文亦计算关键词的特征向量中心度(Eigenvector Centrality)，此数值能更好的比较不同城市间相似政策的重视程度。特征向量中心度反映一个词的整体中心性和相关影响力，如果一个词经常与其他重要的词共现，则反映出该词也很重要。当特征向量中心度越高，说明词语在政策中是较为核心及重要的概念，在政策档中的影响力较大。

把上述网络图的各种关系和属性可视化后更能容易地进行解说。具体来说，该词汇在网络图中就越处于较中心的位置并与其他词汇有较多联机。除此之外，网络图中较外围的节点也值得关注。虽然这些较外围的词的中心性相对较低，但也属于高频词，并对其他重点关键词具有依赖性，也起了连通文档中其他较次要词汇的作用。在实际操作上这类关键词多反映政策中的具体措施和地方政府的区域性的施政方向，对本文的分析具有一定启发性。

对于主题分析结果，本文结合算法结果和研究人员的领域知识进行处理。针对每份政策文本可能会有多个主题，LDA 算法会给出该文本归属于各个主题的概率，而我们则选择概率最高的主题用作分析。而由于算法给出的主题含义是由若干词语组成，难以表述及分析，因此本文参考Kolini 等［39］的做法，由本领域的专家检视并解释相关词组的共同含义，并给每个主题定出一个概括的描述，用于后续分析及引用。在本文的结果部分将同时列出每个城市中政策文本的主题，以及相关较高权重的词汇和人工解读的主题描述以供参考。

3 研究发现

3.1 描述统计分析

4 个中心城市的政策数量共计245 份，其中北京77 份，上海73 份，广州57 份，深圳最少，共38 份。4 个中心城市2015 年至2019 年的政策数量历年变化情况如图1 所示。

图1 2015—2019 年中心城市政策数量对比

3.2 共词分析

在北京的“双创”政策中（如表1、图2 所示），企业（2 094）、服务（1 979）、支持（1 768）和创新（1 600）不仅在频次比较接近的情况下分别位列高频关键词的前4 名，而且也是在权重非常接近的情况下占据关键词向量中心度前四的位置：企业（0.307）、服务（0.280）、支持（0.262）和创新（0.226）。相对其他3 个城市，数据、科技成果、医疗等是北京政策网络图中较外围但具有前瞻性的方向。

表1 北京前十位特征向量中心度

图2 北京语义网络图

在上海“双创”政策文件中（如表2、图3 所示），关键词高频前4 席分别为服务（1 902）、创新（1 219）、发展（1 198）和管理（832），服务的频次明显高于其他关键词，同时在向量中心度方面也与前4 席关键词拉开差异：服务（0.364）、创新（0.293）、发展（0.261）和支持（0.217），说明服务是上海“双创”政策中的政策热点，而其较高的向量中心度则反映出这类服务相关的词语把其他“双创”政策方向给串连起来。

表2 上海前十位特征向量中心度

图3 上海语义网络图

在广州“双创”政策文件中（如表3、图4 所示），高频关键词的前4 位是创新（1 908）、创业（1 116）、科技（870）和技术（839），占据向量中心度前4 席的是创新（0.413）、产业（0.224）、科技（0.214）、技术（0.211），无论是频次还是向量中心度，创新都明显高于其他关键词。值得留意的是，与另外3 个城市不同，广州除了前5 位的词频量和向量中心度的关键词较为一致外，其他关键词的词频和向量中心度差异十分明显，说明和其他城市一样，广州也非常重视创新、产业、科技、技术和创业，但个别政策如人才、平台、体系及人工智能等发展方向很可能是广州“双创”政策热点的侧重之处。

表3 广州前十位特征向量中心度

图4 广州语义网络图

在深圳的“双创”政策中（如表4、图5 所示），创新（975）、企业（952）、创业（712）、服务（659）占据了高频关键词和高向量中心度的前四位：企业（0.380）、创新（0.342）、服务（0.307）、创业（0.254），该四个关键词的频次和向量中心度都无较大差异，说明了企业、创新、服务和创业对深圳市“双创”政策的重要性和决定性。相对于其他3 个城市，处于网络图较外围位置的关键词，即深圳目前政策着墨较少但未来发展潜力不可忽视的关键词都与初创企业有关，例如孵化器、众创空间、创客资金和融资等。

表4 深圳前十位特征向量中心度

图5 深圳语义网络图

3.3 主题分析

如表5所示，北京“双创”政策可以分作5个维度：区域平台支撑、科技成果转化、知识产权保护、人才培养流动和创业投资引导。与区域平台支撑主题相关的政策文件最多，有29 份。人才培养流动和投资引导机制主题的政策文件数量次之，分别为15、14 份。知识产权保护主题的政策文件最少，共6 份。

表5 北京政策文件主题分析

上海“双创”政策如表6 所示，可以从技术转移转化、新兴产业发展、创业投资引导、产学研用协同及财政优化协同等5 个维度来看。与技术转移转化主题相关的政策文件最多，有29 份。产学研用与财政优化扶持主题的政策文件数量次之，分别为15、14 份。新兴产业主题的政策文件最少，共6 份。

表6 上海政策文件主题分析

如表7 所示，广州“双创”政策可以从技术平台开放、科技成果转化、投资引导机制、新兴产业发展及财政优化扶持等5 个维度来看。与技术平台开放主题相关的政策文件最多，有15 份。投资引导机制主题的政策文件数量次之，为14 份。科技成果转化主题的政策文件最少，共7 份。

表7 广州政策文件主题分析

深圳“双创”政策的主题如表8 所示，可以从财政优化扶持、财政优化扶持、企业人才激励、公共平台搭建及投资引导机制等5 个维度来看。与财政优化扶持主题相关的政策文件最多，有17 份。公共平台搭建主题的政策文件数量次之，为11 份。企业人才激励主题的政策文件最少，共2 份。

表8 深圳政策文件主题分析

4 研究结果

北上广深作为国家的四个特大城市，是“双创”政策的积极践行者，描述统计分析能初步剖释4 个城市在“双创”政策中的异同和偏向性。从数量上来看，北京作为国家首都，不仅是京津冀城市群中心城市，更是全国政治中心，对政策的敏感程度和重视程度都较高，因此在政策总量上最多。北京与上海都是省级行政区，而广东省省会广州与省内经济特区深圳是低于省级行政区的副省级市，所以行政级别也可能是北京与上海的政策数量远远多于广州与深圳、广州多于深圳的影响因素。

从时间维度来看，2015 年，北京的政策数量在三地中位列第一，可能是因为2015 年《关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》发布之后，北京作为国家首都和政治中心，必须积极融入创新热潮，起全国表率作用；北京后续4 年大体上并无飞跃式增长，反而呈现波动下降趋势，也可能与北京居高不下的创业成本、激烈的竞争以及“雾霾”等其他因素分不开。2017年，四地政策总量达到顶峰，尤其是上海，政策数量增长极为明显，在四地中排行第一，很大原因在于“鼓励更多社会主体投身创新创业”的十九大报告精神起到了助推作用。而在之后的两年间，四地经过了一定程度上的政策摸索和城市群定位后，再加上十九大报告精神的加持，政策靶向更加明确和成熟，政策发布自然更加频繁，政策总量大体稳定在50 个以上。

总体而言，描述统计仅能从政策数量上反映出政府对政策议题的重视程度。若要进一步识别“双创”政策的相关特点，还需要从政策内容上作更深入的解释，这也是接下来即将讨论分析的部分。

4.1 政策注意力焦点：财政资金、成果转化和平台搭建

从主题分析结果来看，重视“双创”政策中的创业资金投资引导机制，是四个中心城市的共同之处，但深圳对该主题的政策略逊色于其他三地，相关政策数量仅为4；除去北京，其余三地尤其深圳，非常注重政府财政的优化扶持，这是因为“双创”工作初期极需地方政府加大财政资金支持和统筹力度，但是长效运行仍需要“双创”企业步向市场化；除去深圳，余下三地尤其上海，高度关注“双创”中的技术成果转化与转移，实现市场对接，这可能是因为三地都有丰富的院校资源，且相关顶层设计也受到支持和重视，例如北京甚至具体推进到知识产权的保护，上海深化到产学研用的协同，所以可以发现，在高校、科研院所与企业共同面向基础研究成果转化的浪潮下，三地“双创”政策的大方向保持一致，但贯彻深化程度仍是有所不同；除去上海，广州、深圳，尤其北京，格外强调“双创”平台的支撑作用，但平台的规模和覆盖面有所差异，北京侧重构建区域平台，尤其是各类试验区、示范区、集聚区等，广州则偏重技术平台的开放，科研仪器和科研平台向社会开放，深圳则着重搭建“双创”的公共平台，“双创”信息整合后建立集中发布平台。

相反，人才与新兴产业相关的“双创”政策主题在四地中略显单薄。仅北京和深圳的“双创”政策较为关注人才，其中，北京政策偏向于人才的培养与流动，从国民教育体系着手，打破禁锢创业人才成长的思想藩篱；深圳政策偏好于创新人才、企业人才的激励，支持大学生、科研人员、境外人才来华创业，重视人才绩效评价机制的完善与改进。上海和广州的政策虽然缺乏对人才的关注，但两地表现出了对新兴产业创业的兴趣，这可能是因为广州和上海都是城市群的龙头城市，高度重视区域内整条产业价值链的协同驱动，从而深化城市群内各城市的错位发展空间，避免城市之间的产业同质化与恶性竞争。

4.2 政策区域特点：城市功能定位下的路径选择

根据城市总体规划，北京作为国家首都，其城市战略定位是全国政治、文化、国际交往及科技创新中心［40］，所以在“双创”中扮演的角色较为多重。服务主要体现在北京政治中心和文化中心的功能上，即为中央提供政务服务，以世界一流大学和学科的建设完善公共文化服务网络和体系。不少重点大学例如清华大学与北京大学坐落于此，北京可以提供较多国家级大数据和科技成果来供此类学府与其城市参考使用。支持则体现在北京作为国际交往中心的功能上——支持和承担重大外交外事活动，培育国际合作竞争新优势。而企业与创新主要体现在其科技创新中心的功能上，注重基础研究和技术领域的发展应用，注重自主创新尤其是企业创新能力的不断提高。

上海的政策态势以服务为中心，与我们对上海城市服务特征显著的一般认知也是完全吻合的：作为长三角城市群的核心城市，上海依托长三角城市群的区域合力，服务范围覆盖全国、亚太及世界［41］，在金融、贸易、航运等方面的辐射带动作用显著，所以上海市向量中心度较高的关键词诸如管理、项目和技术等，甚至向量中心度较低的关键词都与行业、产业有关的。相对于其他三个城市，上海政策文件中目前关注较少的关键词如天使投资、残疾人等，既体现了上海作为全国最大的经济中心，理所当然地强调金融管理，还体现了上海关注到了不同人群公共服务供给的非均衡性，基本公共服务向弱势群体倾斜的特点。

广州的政策特点与其“中国改革开放前沿地”“千年商都”的美誉是符合的。相对于其他三个城市，广州政策中向量中心度较低，即政策注意力分配较少的关键词包括“青年”“产业链”“粤港澳”“科技成果”等，这与广州粤港澳大湾区中心城市以及“一带一路”重要枢纽城市的身份分不开。广州经历“腾笼换鸟”策略后，汽车、电子、石化三大产业成为城市产业支柱［42］，在先进制造业领域发挥着产业集聚效应，又因与港澳隔海相望，进出口贸易频繁，据相关数据显示，2019 年广州市对香港的出口总值高达727 亿元，香港、澳门和台湾同胞入境旅游达553.15 万人次［43］，所以地理因素和产业优势便解释了政策注意力较少的“产业链”“粤港澳”“科技成果”等关键词。

作为经济特区，深圳一直为中国改革发展创新探路，中央政府先后支持深圳关于前海深港现代服务业合作区、国家可持续发展议程创新示范区、中国特色社会主义先行示范区的建设［44-46］，为“双创”提供了肥沃土壤，并促进了应用型科技成果的落地。目前，深圳已经培育了华为、腾讯等知名企业，世界500 强有7 家入驻，2019 年全球《专利合作条约》专利申请量前10 位的公司就有两家（华为、中兴）来自深圳［47］。

5 结论与展望

从“十一五”规划开始，中央政府就指出区域协调发展格局必须要主体功能定位清晰［48］，所以与本文研究分析的讨论结果一样，不同城市其“双创”政策在保持大方向一致的前提下的因城施策、各有侧重，也是应有之义。面对即将来临的“十四五”时期，产业集群、产业链与创新链协同升级成为区域协同创新的重点任务之一［49］。为此，中央政府及核心城市群实行“双创”政策时应力保科学有效。

首先，中央政府在顶层设计上要构建科学完善的政策体系，引领地方政府“双创”政策的执行与落地。一方面，重视财政支持、科技转化和平台建设的重要作用，以减税降费减轻创业主体的创业负担，释放市场活力和投资潜力，以科研院所与产业的创新融合与应用，强化科技创新企业的引领作用，以科技、区域和公共平台的建设共享，加快区域内企业的专业化分工与协作。另一方面，对战略性新兴产业的支持与关注不能缺席，5G 建设、人工智能、区块链以及工业互联网等新兴方向成长潜力巨大，重点产业的提质增效既是扩大有效投资的治理要求，也是补短板强弱项的政策效果。据2020 年政府工作报告显示，国家倡导在新冠肺炎疫情防控常态化期间要大力发展新型基础设施建设［50］，该项建设既促进消费惠及民生又调整结构增强后劲，在宏观层面为全国经济建设提供了引领指导的风向标。第3个方面，充分支持“双创”人才的培养和流动，尤其是在经济全球化和知识经济这一重要的时代背景下，人才的建设作用以前所未有的姿态出现在综合国力竞争的舞台上，人才的培养要与市场需求结合，人才的流动也应该趋向多极与自由。

其次，地方政府要因城施策，结合实际情况贯彻落实双创政策精神。基于我国城市功能往往依附于行政功能这一显著特征，地方政府要在市场和政府考核的双重要求下寻求平衡，“双创”建设既要立足城市的资源禀赋和产业特色，协调资源生态格局与产业空间分布，又要遵循国家主体功能定位的指引，力求产业区域分工匹配城市功能，发展空间合理错位。但纵然城市功能定位差异明显，其最终的发展路径都是从劳动密集型产业转型至资本密集型产业，以人流、物流、资本流和信息流等要素的自由流动提升对城市群范围内资源的吸聚和配置能力［51］，其有力的战略布局都是摒弃传统的“红海战略”转而追求以价值创新为核心，致力于拓展市场需求和市场空间的“蓝海战略”［52］。大数据最新理论成果显示，北京、上海和广东省的大数据发展现状和潜力在全国省域都居于领先水平［53］，这充分证明，推动国家经济转型的“蓝海战略”已经具备了基本的信息技术基础，地方日益成熟的大数据应用将助力市场的开发与开拓。

政策注意力的分布意味着资源的配置与精力的投入，尤其是在新冠肺炎给中国乃至全球都带来严重冲击，疫情防控已然常态化的时代背景下，“双创”发展更为任重道远，要走好这条路，中央的调配引领与地方的因地制宜必须相互配合、相得益彰，争取“双创”建设在“十四五”规划期间步入新台阶。