基于fsQCA 的创新型城市科技创新政策多元路径分析

陈雪迎，张志娟，郄海拓，杜丽雅

（中国科学技术信息研究所，北京 100038）

当前，新一轮科技创新浪潮方兴未艾，一些发达国家将强化创新能力作为国家发展战略的重要组成部分。2016年5月，《国家创新驱动发展战略纲要》提出我国到2020年进入创新型国家行列，到2035年跻身创新型国家前列，到2050 年建成世界科技创新强国的科技创新“三步走”的战略目标。2021 年3 月，国家十四五规划中提到坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位。政府在探索创新治理方面将创新型城市作为其中一种实践模式[1]。创新型城市为我国科技创新驱动发展战略目标的实施提供了强有力的支撑。自2008 年以来，科技部、国家发展改革委先后共支持了78 个城市（区）开展创新型城市建设工作，其研发经费投入和地方财政科技投入占到全国总额的70%以上，高新技术企业和有效发明专利占到全国总量的80%以上[2]。从区域发展形势来看，创新型城市是引领区域创新发展的活跃增长极。国家发展的第一动力是科技创新，地方政府发布科技创新政策，通过科技创新政策引导、支持和激励创新主体的创新行为，形成的创新成果再经由转化，最终促进地方生产力的发展。科技创新政策是创新活动参与主体的行动依据，它直接影响到创新活动的有序推进，最终作用于创新发展。2020 年9 月，世界知识产权组织发布的《2020 年全球创新指数报告》（GII 2020）显示中国的创新指数排名正在持续上升，2020 年以53.28 的得分排名第14 位，但政策环境仅得分64.9，位列第47 名[3]。目前，我国创新型城市在科技创新政策制定和实施过程中存在着有效性不高的问题，迫切需要将视线聚焦到创新型城市科技创新政策的研究上，从政策实施角度推动城市创新高地发展。

本文以2017—2019 年72 个创新型城市的科技创新政策为例，利用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法探究不同科技创新政策类型下创新型城市创新发展的路径，以增强政策制定与城市建设之间的互动关系，开辟了政策量化研究的新视角，从而为政府部门出台政策决策以及布局科技创新政策投放次序提供依据。

1 文献综述

1.1 科技创新政策

在国外学者的研究中，20 世纪80 年代初，经济合作与发展组织（OECD）将科技创新政策定义为科技政策与人力资源政策、教育政策、经济政策、能源政策、产业政策融合所形成的整体；Lundall等[4]认为科技创新政策关注的是经济的整体创新绩效；David 等[5]认为科技创新政策是对科技创新进行激励、促进、运用和扩散，分配公共资源的工具；Joseph[6]认为科技创新政策是科学、技术和创新三类政策的统称，是一个综合概念。在国内学者的研究中，肖士恩等[7]认为科技创新政策是指决策者为实现所辖区域的科技进步和经济增长而对社会公共资源进行权威性倾斜分配的工具，目的是实现科技进步和经济增长；赵修卫[8]认为科技创新政策包含“群组”的概念，包括税收优惠、人才激励、金融支持和政府采购等各类政策，往往以政策工具方式体现；柳卸林[9]将科技创新政策定义为政府为促进科技知识创造的产生及科学技术成果的产业化而制定的一系列政策融合而成的政策体系。

国外学者倾向于建立分类框架比较科技创新政策[10]。Rothwell[11]提出科技创新政策可以分成供给、需求和环境这三种类型，此分类方法成为了后续学者公认最经典的分类依据；Whitacre 等[12]提出将科技创新政策分为非商业化、预见型、任务导向和扩散导向四种类型；Lobianco 等[13]认为科技创新政策应该分为渐进、突破、自发等不同类型；Edquist[14]将科技创新政策分成研发政策、技术政策、基础设施政策、区域政策和教育政策。国内学者同样对科技创新政策分类的研究做出了很大贡献。张永安等[15]采用文本挖掘、社会网络分析法得出区域科技创新政策可以分成强制型政策与引导

型政策两类；还可以依据其主要受众的不同，分为人才政策[16]、企业政策[17]、平台载体政策[18]、成果转化政策[19]、知识产权政策[20]、科技金融政策[21]、产业政策[22]、创新生态政策[23]等。

1.2 政策作用路径分析

近年来国内学者针对政策路径分析进行了研究。高伟[24]依据84 个城市的创业工作报告，将创业政策划分为九个维度，将城市创业产出分成三个部分，从创业环境的视角分析各个维度创业政策对城市产出的影响，从政策路径的视角探索提升城市创业产出的创业政策路径；郭元源等[25]对31 个省（自治区、直辖市）不同政策类型下具体政策手段的组合效用进行分析；杜宝贵等[26]将人才培养与引进、专利政策、政府资助、权益归属、公共采购、税收优惠、收益与奖励、金融支持、服务机构等政策的各种要素组合进行比较分析，发现能够提高科技成果转化率的政策要素组合；李兆友等[27]对国家级高新区不同科技政策类型的综合影响路径进行分析；司晓悦等[28]以我国27 个省（自治区、直辖市）2012—2016 年的科技创新能力与相关政策数据为例，研究区域科技创新能力变化与科技创新政策中财政支持工具组合的逻辑关系；李佳琪[29]构建了影响科技成果转化政策的创新模型，并以19 个案例为例，探究出能够得到科技成果转化政策创新的可能路径，并提出优化建议。

综上所述，现有相关文献鲜少从多元政策路径的综合分析角度进行研究，本文以创新型城市为例做实证研究，对其科技创新政策文本进行深度挖掘，引入fsQCA 的研究方法进行多元路径分析，并结合客观数据和实际举措，剖析创新型城市建设的发展动向。

2 研究设计

2.1 研究方法

定性比较分析（Qualitative Comparative Analysis，QCA）是由美国社会学家Ragin 于20 世纪80 年代提出的基于“案例导向”的研究方法[30]。该方法主要应用于中小样本案例，更适宜分析战略管理等方面的问题，有助于帮助本文探索出创新型城市创新能力背后的复杂因果。QCA 方法主要分为清晰集定性比较分析（csQCA）、多值集定性比较分析（mvQCA）、fsQCA。在QCA 方法中，fsQCA方法具有四点优势：第一，采用fsQCA 可以解决csQCA 二分化条件的重要局限；第二，相较于mvQCA，fsQCA 不会加剧有限多样性问题；第三，使用fsQCA，可以比使用csQCA 和mvQCA 实施更加精确严格的集合理论的一致性评估；第四，使用fsQCA，一致性的模糊集评价不仅更加严格，其评价范围也更加广泛。

结合本文的数据样本，本文采用fsQCA 方法，具体步骤如图1 所示。第一步，识别相关案例和条件，本文共72 个创新型城市案例，创新人才、平台载体、企业培育、成果转化、知识产权、科技金融、产业创新、创新生态8 个条件变量与创新能力1 个结果变量；第二步，构建数据集，并对数据集进行校准；第三步，必要条件检验，检验条件变量和结果变量之间是否存在充分性和必要性的关系；第四步，构造真值表，显示出数据集中所有的条件组合；第五步，解决矛盾组态，矛盾组态是指含有矛盾的条件组合，其结果值在某些案例下为1，而在其他案例下为0，尽管条件值一样，但结果值却不同；第六步，分析真值表，绘制多元路径表；第七步，进行结果评估。通过fsQCA 方法，发现提升创新型城市创新能力的多元路径。

图1 fsQCA 分析步骤

2.2 数据来源与处理

2.1.1 数据来源

英译文：After going through a system of analysis,the Dou Qi rankings in the Dou Qi Continent got split into four different classes-Tian,Di,Xuan,Huang and every class was split further into Beginner,Medium and High ranks!

2008 年至2021 年，科技部、发改委先后共支持78 个城市（区）开展创新型城市建设。由于城市、城区之间的可比性问题，4 个直辖市城区北京市海淀区、上海市杨浦区、天津市滨海新区、重庆市沙坪坝区以及2 个县级市昌吉市、石河子市暂不考虑在内，72 个创新型城市名单如表1 所示。

以72 个创新型城市及其发布的2017—2019 年科技创新政策为研究对象，数据来源以市委市政府官方网站为主，对市科学技术局、市发展和改革委员会、市人力资源和社会保障局、市知识产权局、市工业和信息化局/市经济和信息化局、市财政局等主要政府部门逐一进行检索，再借助北大法宝数据库作为补充。数据类别主要选取通知、意见、办法、细则、决定、公告、函等。将政策文件统一命名成“发布时间—城市—标题”，在筛选与整理政策文件时，将不同来源的政策文件进行整合去重，二次过滤掉仅针对一般事件进行简单通知或回复的政策文件，保留拥有具体实施细则的政策文件。最终，遴选出2017 年政策953 件，2018 年政策1 236 件，2019 年政策963 件，共3 152 件政策。

2.1.2 数据处理

数据处理共分为三步：

（1）统一政策文件格式。由于数据来源不同，为规范政策文件格式，政策内容的顺序统一为：标题—发布时间—发文字号—正文—附件。

（2）数据清洗。将筛选后的3 152 件政策保存成TXT 格式。由于政策文件多以PDF 格式为主，在将PDF 格式转为TXT 格式后，存在文件内容缺失、不明字符插入等错误，需进行数据清洗。数据清洗的过程主要分为删除无关信息和保证格式一致两个部分。无关信息有两种，一是科技创新政策附件中无关的表格、图片，二是转为TXT 格式过程中出现的非法字符。转为TXT 格式过程中需保证内容与PDF 原文一致。

（3）提取高频词。在搜集科技创新政策时，提取出政策标题的核心关键词，构建科技创新政策分词库，将自行设定的词库运用ROSTCM 软件进行分词处理和词频统计，对初始关键词进行人工过滤，删除程度副词、非研究重点的词、无效词，完成后形成最终的高频词汇总表。

表1 创新型城市名单

2.3 变量设计与测量

（1）结果变量。

（2）条件变量。

创新人才政策通过人才引进、人才发展计划等吸引、集聚人才，实现创新型城市的创新发展。叶卓雅[31]利用固定效应模型，探究人才引进政策对区域创新能力的影响效果，发现自实施人才引进政策后，其自主创新能力有所提升。平台载体可以实现创新资源的充分聚集，大力促进科技创新。衡孝庆等[32]通过构建高校科技创新平台政策环境评价指标体系，发现良好的政策环境能够提升高校科技创新平台的效率。企业培育政策通过促进各类创新要素向企业集聚，实现创新驱动发展。刘明[33]测算了中国创新政策对城市与企业创新水平的影响效果，结果表明企业研发费用加计扣除税收优惠政策对企业创新的作用效果最为突出。实施创新驱动发展战略的重要任务之一是促进科技成果转移转化。王帮俊等[34]利用计量模型研究了产学研协同创新政策实施效果，发现供给型政策有助于产学研合作的直接产出，需求型、环境型政策有助于产学研合作的经济产出。加强知识产权创造、运用、保护和管理水平，有利于增强核心竞争力、规范市场秩序、提升自主创新能力。张凌志[35]运用回归模型发现知识产权保护政策与要素协同可以提高区域创新能力。科技金融政策通过化解科技企业创新创业的风险，更好地改善科技创新环境。李湛等[36]通过三阶段通径模型测算了科技创新政策对企业不同创新阶段能力及创新的影响，结果表明金融政策与创新基础投入能力、创新中间转化能力成正相关。产业创新政策通过激发市场活力来提升产业竞争力，实现产业转型升级。王巧[37]利用数据平稳性检验、异方差检验，发现科技人才政策、产业政策对区域创新能力产生直接正向影响。良好的创新生态环境是激发创新活力的关键所在。郑云坚等[38]发现双创政策对创业企业成长起到直接推动作用。因此，本文认为创新型城市的创新能力由这8 类科技创新政策组合所决定，单个类型的科技创新政策需配合其他类型的科技创新政策才能在特定路径中发挥影响，不同类型的科技创新政策组合会产生不同结果，从而产生不同路径。

根据科技创新政策的分类，将2017—2019 年72 个创新型城市的前30 个高频词分别归入不同类型的科技创新政策中，使用各个类型下的科技创新政策的高频词词频测量各条件变量。不同类型的科技创新政策涉及的高频词详见表2。

表2 各类科技创新政策涉及的高频词

3 多元路径实证研究

3.1 变量校准

通过调整测量设备和读数进行校准，得到匹配或符合的已知标准，使得测量能够直接被解释。变量校准就是将常规变量的绝对数值转化为相应的模糊集隶属度，将创新人才、平台载体、企业培育、成果转化、知识产权、科技金融、产业创新、创新生态8 个条件变量与创新能力1 个结果变量的3 个校准点（完全不隶属、交叉点和完全隶属）分别设定为案例模糊集的下四分位数（25%）、中位数和上四分位数（75%）。各变量的校准锚点见表3。

3.2 必要性检验

在完成变量测度与赋值之后，运行fsQCA3.0 软件进行必要性检验，得到解释变量和结果变量的组合，生成真值表，解决矛盾组态后，采用QCA 方法检验必要条件，通过一致性（Consistency）和覆盖度（Coverage）指标来验证条件变量和结果变量之间是否存在充分性和必要性的关系。一致性指标是经验性实例支持存在一个集合理论关系的主张程度，即条件变量在多大程度上是结果变量的一致性必要条件，其计算公式为：

表3 各变量校准锚点

覆盖度指标是表示最小化公式能够覆盖被观察案例的程度，包括原始覆盖度、唯一覆盖度和解的覆盖度，其计算公式为：

必要性检验的结果如表4 所示。一般情况下，一致性大于0.9 表示条件变量是结果变量的必要条件。从表中看出单个条件必要性均小于0.9，即不存在产生高创新能力的必要前因条件，说明城市的高创新能力不是受某一类特定科技创新政策的影响，而是在不同类型科技创新政策组合的共同促进下产生的。

表4 各条件必要性检验

3.3 多元路径分析

进一步进行多个条件变量组合分析，将原始一致性阈值设定为0.85，案例频数阈值设定为1。经过fsQCA3.0 软件的标准分析后，将得到三种解，包括简约解、复杂解和中间解。一般说来，中间解是首选，通常是最易解释的。

因此，本文选择研究分析其中间解。若变量同时出现在简约解和中间解中，则表示为核心条件；若变量仅出现在中间解中，并没有出现在简约解中，则表示为边缘条件。最终，得出科技创新政策对创新能力影响机制的多元路径，详见表5 所示。

从表5 可以看出，存在5 条科技创新政策多元路径可以正向促进创新能力，详细分析如下。

第一类路径代表以高平台载体政策、高企业培育政策、高成果转化政策和高创新生态政策为核心条件的多元政策组合，表明城市将更多的资源放在搭建平台载体、培育企业发展壮大、促进成果转移转化以及营造良好的创新创业环境上。第二类路径代表以高成果转化政策、高产业创新政策和高创新生态政策为核心条件的多元政策组合，表明城市将更多的资源放在搭建平台载体、培育企业发展壮大以及营造良好的创新创业环境上。第三类路径代表以高知识产权政策、高科技金融政策、高产业创新政策和高创新生态政策为核心条件的多元政策组合，表明城市将更多的资源放在加强知识产权工作、推动企业融资发展、推进产业创新发展以及营造良好的创新创业环境上。第四类路径代表以高创新人才政策、高企业培育政策和非高知识产权政策为核心条件的多元政策组合，表明城市将更多资源放在吸引人才、培育企业发展壮大上。第五类路径代表以非高平台载体政策、非高知识产权政策、高科技金融政策和高创新生态政策为核心条件的多元政策组合，表明城市将更多的资源放在推动企业融资发展以及营造良好的创新创业环境上。

从一致性的角度来看，第一类路径为最佳路径，一致性达到0.93。该类路径是以平台载体政策、企业培育政策、成果转化政策和创新生态政策为主导的政策组合，并以创新人才政策和产业创新政策作为辅助，可以高效地提升城市的创新能力，符合该条路径的典型城市是青岛市、南京市、大连市、沈阳市、深圳市、嘉兴市、西安市、东莞市、扬州市、常州市、宁波市。以南京市为例，其改革新型研发机构建设路径，2018—2019 年依托在宁高校院所，利用市场化手段共签约新型研发机构300 多家；实施企业梯次并进创新矩阵培育模式，2019 年新增高新技术企业1 562 家、入库市科技型中小企业6 685 家；设立技术转移奖补资金，2019 年共签订技术合同28 562 项，技术合同成交额591.25 亿元；激励举办重大创新创业活动，2019 年荣获国家科学技术奖的项目共29 个，成功举办南京创新周；推进“345”海外高层次人才等人才引进政策，2019 年培育引进科技顶尖专家66 名、高层次创业人才833 名；2018—2019 年，相继出台新能源汽车、集成电路、人工智能以及软件和信息服务产业地标四大行动计划，推动产业高质量发展。

表5 产生高创新能力的多元路径

4 结论

本文运用fsQCA 方法，通过对72 个创新型城市的科技创新政策进行多元路径分析，探讨了哪些类型的科技创新政策组合能够有效地提升城市创新能力，以及各具特色的城市到底适合什么样的科技创新政策路径。针对研究结果可以得出以下结论：

根据必要性检验的结果，发现不存在产生高创新能力的必要前因条件，表明不同类型的科技创新政策之间存在互补性，地方政府在出台政策时需利用科技创新政策的多元组合。2017—2019 年，以平台载体政策、企业培育政策、成果转化政策和创新生态政策为主导的政策组合能够有效提升创新型城市的创新能力，表明城市可以将更多的资源和精力放在搭建平台载体、培育企业发展壮大、促进成果转移转化以及营造良好的创新创业环境上。所有的多元政策路径中都包含创新生态政策，表明地方政府在提升城市的创新能力时，把营造良好的创新创业环境放在了至关重要的位置。

政策之间存在互补性，地方政府可以有效利用科技创新政策的多元组合，提升创新型城市的创新能力，形成创新可持续发展体系。创新型城市可以通过以平台载体政策、企业培育政策、成果转化政策和创新生态政策为主导的多元政策路径，强化创新能力建设。