双循环格局下“丝路”沿线省份科技政策环境比较——以陕、川、渝为例

谷 慎，薛明玥，郭晓瑞

西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061

2020年8月24日，习近平总书记在经济社会领域专家座谈会上再次强调“要推动形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”，“要以科技创新催生新发展动能”，“要大力提升自主创新能力，尽快突破关键核心技术”。由于科技的溢出效应使科技具有公共性，所以科技创新与发展不仅需要政府投入，更需要政策激励与引导。由此，科技政策环境——由政府和政府各部门制定的，从科技资源投入(供给)、科技产品与科技服务需求、科技生态三个方面促进科技创新和科技成果转化的政策体系对“大力提升自主创新能力，尽快突破关键核心技术”与“以科技创新催生新发展动能”具有重要作用。双循环新发展格局，不仅要“形成国内大循环”，还要“促成国内国际双循环”，而共建“一带一路”则是要促进区域合作，建立一个开放包容的中外合作机制[1]。与此同时，中国一些在技术禀赋上拥有比较优势的产业也“亟需抓住‘一带一路’”的历史机遇,‘走出去’，向‘一带一路’不同层次的国家进行梯级转移”[2]。因此，“一带一路”合作机制是“促成国内国际双循环”的重要机制和平台。但是，以陕、川、渝为代表地处西部内陆的“丝绸之路经济带”(下文简称“丝路”)沿线各地能否借助这个机制和平台“以高水平对外开放打造国际合作和竞争新优势”，关键是看其在科技上是否拥有持续创新的能力。科技政策环境对科技创新与科技发展具有重要作用，利用科学方法对同处“丝路”且拥有较强科技实力的陕、川、渝科技政策环境进行对比研究，发现其存在的问题并提出改进意见，对于以陕、川、渝为代表的“丝路”沿线各地按照总书记所要求的“依靠创新驱动的内涵型增长”，“加强国际交流合作”，以“丝路”为依托构建国内国际双循环的新发展格局具有重要意义。

一、文献综述

出现于20世纪初的科技政策到第二次世界大战前后受到了广泛的重视、应用和发展，20世纪中期开始，对科技政策的研究也受到了普遍重视[3]。进入21世纪以来，伴随着科技创新的空前活跃和对经济影响的日益加深，对科技政策的研究更受到各国政府和理论界的高度重视。研究主要从两个方面展开。一是对科技政策进行规范主义研究，包括界定科技政策的范畴和概念、划分科技政策类型等。范畴和概念界定方面，国外研究更倾向于从一个更广泛和综合的视角去理解和界定科技政策，他们认为科技政策应包括科学、技术和创新三种政策。其中，科学政策关注基础研究，旨在促进科学知识或基础理论发展；技术政策关注应用研究，旨在促进技术进步与技术应用；创新政策关注现实问题，旨在运用科学和技术解决发展中的问题以促进社会经济发展。例如，Lundvall等[4]对科技政策的定义是，为实现国家目标，政府实施的关于推进科学、技术知识的生产、扩散和应用的公共政策，同时认为科学政策、技术政策和创新政策之间存在一定的交叉和重叠。类型划分方面，国外尚无统一标准，Ergas[5]191-245根据政策性质将政策划分为使命导向型政策和扩散导向型政策，认为使命导向型政策立足国家使命，关注国家战略与长远发展；扩散导向型政策，以促进科技基础设施建设、技术转移与扩散和促进不同主体间的合作为目标，关注科技公共品的供给。后来在扩散型和使命型政策之外，Cantner等[6]又分出了基础研究型政策，即将科技政策划分为基础研究型、使命导向型和扩散导向型三种类型。逻辑上，与基础研究型政策相对应的应该是应用型政策，而非扩散型和使命型政策。显然，这样的三类政策划分在逻辑上不够统一。Rothwell等[7]19-30根据政策工具的作用方式，将科技政策划分为供给面政策、需求面政策和环境面政策三种类型，这一分类目前受到学界普遍认可而被广泛采用，本文也借鉴了这一分类。二是对科技政策进行实证主义研究。早期研究大多属于对政策作用的经验研究，但是随着研究的不断推进，西方国家不再拘泥于仅对政策作用进行事后考察，研究朝着更具前瞻性和更为细致、深入、规范的方向发展，其目的在于通过对科技政策的前段(事前)、中段(事中)、后段(事后)进行评估，以指导政府对有限资源进行更为合理和有效的配置。例如，美国通过建立“科技政策方法学”(SoSP)，采用新的研究范式对以投入决策为主的科技政策的前段和中段进行评估，从而为建立精准的科技决策系统提供了有力支撑[8]；经济与合作发展组织通过编撰并不断修订关于创新的《奥斯陆手册》，关于人力资源的《堪培拉手册》《专利手册》《技术收支手册》等，为科技统计指标、科技政策研究及结果分析提供了基本规则，并定期对成员国以及包括中国在内的观察员国(及地区)的科技政策进行比较和分析[9-10]。

国内虽然在较早时期已不乏对科技政策的研究，但大量的且具有代表性的研究出现于21世纪，尤其是“双创”号召提出以后。通过梳理发现，已有文献主要聚焦于两个方面。一是介绍国外科技政策，旨在从中得到对我国的启示。例如，樊勇等[11]对第二次世界大战后日本科技政策的演进过程进行介绍后提出，中国应在政策上持续支持基础研究、加大科研投入和人才培养等。总体而言，这类研究主要聚焦于政策工具的支持领域和支持形式，旨在借鉴国外经验，通过合理的政策安排促进科技履行国家使命、服务社会经济发展。二是对国家或地区的科技政策进行评价。其中，彭纪生等[12]通过构建政策打分手册对政策进行量化后，对我国科技政策的协同性进行评价并指出影响政策协同性的部门并非科技工作主管部门，而是掌管着关键经济和行政资源的部门，政策协同性在政策目标实现中的重要性在逐步增强；张炜等[13]分别对江、浙、沪的供给型、需求型、环境型三类政策强度、完善度和协同度进行评价后发现，三地政策差异主要体现在政策实施力度和政策执行有效性方面，三地政策的内部协同效果均不理想；孟维站等[14]从综合性、一致性和均衡性三方面度量科技政策的组合特征，通过建立动态面板数据模型验证我国科技政策在结构和功能上存在的问题，发现绝大部分情况下，科技政策的综合性和一致性效果较好，但各类政策之间在强度上存在不均衡问题。不难看出，上述研究基本属于对政策内容、政策组合、政策制定等政策体系本身所做的评价，应属中段评价，这说明国内对科技政策的评价也在从注重后段评价向注重中段评价转变，且这些研究对决策的指导更具意义。

虽然已有文献为科技政策的进一步研究提供了借鉴，但因其研究方法、模型构建和指标设置均基于各自的研究目标和研究对象设定，所以并不具普适性，且这些成果大部分是针对一国的科技政策或社会经济相对发达地区的科技政策展开的研究与评价，其结论与建议对科技实力虽具优势但地处内陆、社会经济发展相对滞后的陕、川、渝地区的参考指导作用有限。本文的创新之处在于，理论方面对已有研究中的科技政策评价指标进行了修正和调整，丰富了指标内涵；实践方面，将科技政策作为一个系统和影响科技创新与发展的子环境，从多个维度对同处“丝路”沿线、拥有相同发展机遇和相似发展环境的陕、川、渝科技政策环境进行对比研究，探寻三地存在的问题，提出改进意见。

二、科技政策环境评价指标体系的构建

社会经济发展对科技的需求是科技创新与科技发展的动力，科技创新与发展首先要有需求拉动，其次要有科技创新与发展所需的人、财、物等科技资源投入推动，此外还要有有利于科技创新与发展的科技生态支撑。由此，科技创新与发展即由科技需求水平、科技资源供给水平和科技生态水平决定，进而科技创新与发展的政策环境即由旨在促进科技需求增加、提高科技资源供给和优化科技生态的需求型科技政策、供给型科技政策和生态型科技政策共同构成。需求型科技政策，指促进政府采购、科技服务外包和科技贸易，以增加科技产品与科技服务需求的政策；供给型科技政策，指促进人、财、物等科技资源投入增加的政策；生态型科技政策，指旨在促进科技创新与成果转化，提升科技型企业生存、发展状态的税费优惠、金融扶持和科技市场综合治理政策。故此，科技政策环境的评价指标体系应按照需求、供给、生态三类准则构建。本着指标既要能诠释准则，又要便于专家赋权的原则，借鉴张炜等[13]的指标体系，经过修正，本文构建的科技政策环境评价指标体系见表1。

三、科技政策环境评价维度与评价方法选择

根据评价视角和评级目标的不同，已有研究对科技政策的评价主要有以下三种评价维度：二维度评价，包括强度、协同度[15]或力度、协同度[16]；三维度评价，包括强度、完善度、协同度[13]或完善度、创新度、强度[17]；四维度评价，包括科学性、一致性、准确性、合理性[18]或力度、措施、目标、作用对象[19]等。其中，二维度的评价宽度明显不够；三维度依据评价目标不同，维度设定标准各有差异；四维度的评价视角和目标与本文明显不符。根据本文对科技政策环境的定义，将主要关注政策是否具有足够的威慑力(威慑力的强弱)，以及政策内容所包含的政策措施是否有效、健全、协调，可见，政策强度、完善度、协同度三个评价维度能够满足本文对科技政策环境的全方位评价。借鉴张炜等[13]的研究，本文主要从强度、完善度、协同度三个维度对科技政策环境展开评价：(1)政策强度，即政策是否有充足的威慑力以及政策内容是否有效，表示为政策威慑力(力度)与政策内容有效性(效度)的乘积；(2)政策完善度，即政策的有效信息(1)政策的有效信息，指政策内容中涵盖的由评价指标所反映的内容。例如，某项政策的具体内容中包含人力资源的引进、奖励内容(措施)，即代表该项政策中包含了“人力资源政策”这个有效信息(有效信息也可简单理解为，为了实现某项政策目标而采取的政策措施)。含量是否充足，表示为该类政策实际所包含的有效信息数量占该类政策最多应(可)包含有效信息数量(2)政策最多应(可)包含的信息数量为xn，x为评价指标体系赋予该类政策所包含的信息量，n为评价样本中包含的该类政策数量。例如，供给型政策最多应(可)包含的信息数量为4n，x取值4是因为供给型政策有四个评价指标，n为样本中包含的供给型政策的数量。的比重；(3)政策协同度，即各类科技政策的具体内容是否同步和一致，借助模糊数学方法计算(具体计算方法见后文)。

方法上，首先采用文本分析法对2013—2018年陕、川、渝科技政策文本进行采集、阅读和分析，其次根据评价指标及其赋值标准对相关政策内容进行赋值，然后在层次分析法基础上聘请7位分属科研管理与科学研究领域的专家，对不同层次的科技政策进行赋权(由于两位专家的打分表未能通过一致性检验，最终选取5位专家的打分表)，再利用MATLAB软件进行计算，求得各层次指标权重(见表2)。

表2 科技政策环境评价指标体系的权重

四、科技政策环境评价过程与评价结果对比分析

(一)科技政策环境评价过程

1.样本采集

科技政策环境所涉及的政策复杂多样，政策选择需要主观判断，因此本文主要通过对三地政府及政府部门官网公布的政策进行人工检索和筛选的方法获取研究样本。由于时间跨度越大，样本漏损程度越高(3)本文将在研究区间内出台但已经无法采集到(即不再公布)的政策视为样本漏损。，为尽量避免因样本漏损影响评价结果的可信度和公正性，加之2013年为“丝路”提出元年，所以本文将研究时间选定为2013—2018年。对三地人民政府与相关厅局(科技厅、教育厅、财政厅、工信厅、人社厅和发改委)官网颁布的涉及促进科学研究和技术创新、成果转化的地方性政策(即地方科技政策)进行检索和阅读后，最终共采集地方性科技政策214条，经反复阅读后共析出505个符合评价指标要求的有效信息(即政策措施)，如表3所示。

表3 陕、川、渝科技政策分布与政策有效信息量

2.评价指标量化

(1)政策强度量化。由于政策强度由政策力度与效度构成，故需先对政策力度和效度赋值。政策力度，决定于政策规格，政策规格由制定者的行政地位和政策属性(包括条例、规定、决定、意见、办法、通知等)决定，结合法律位阶排序规则和国务院颁布的《规章制定程序条例》确定赋值标准(见表4)；政策效度，决定于政策内容是否有利于促进科技发展以及促进作用的大小，赋值原则与赋值标准(4)赋值标准的确定方法为综合参考张炜[13]等赋值标准的基础上，充分阅读陕、川、渝科技政策，再进行修正，最终得出本文的赋值标准和赋值原则。见表5(限于篇幅，仅以“要素支持政策”赋值标准为例)。本着客观与效率相结合的原则，本文选择了3位打分人员对政策效度赋值。赋值过程为，先由3人分别独立打分，再进行比对，对于政策归类一致而分值不同的，经过多轮讨论和修正后，分值仍不一致的取算术平均值；对于政策归类不一致的，由打分人员进行反复讨论，经过多轮讨论修正后归类最终基本达成一致。

表4 科技政策力度赋值标准

表5 科技政策效度赋值原则与赋值标准(以要素支持政策为例)

赋值结束后，先以式(1)计算10个评价指标强度，再以式(2)计算三类政策(即供给型、需求型和生态型政策)强度，最后以式(3)计算科技政策强度。

(1)

(2)

(3)

其中，i∈[2013,2018]；w∈[1,10],表示10项评价指标中第w项指标；v∈[1,3]，为三种类型政策中的第v类政策；nv为第i年第v类政策所包含的政策数量；j为第i年颁布的第j项政策；INTiw为第i年第w项指标的强度分值；EFFijw为第i年第j项政策第w项指标的效度得分；Fij表示第i年第j项政策的力度得分；Uw为10项评价指标中第w项指标强度的权重；INTiv为第i年第v类政策的强度分值；INTi为第i年的科技政策强度分值。

(2)政策完善度量化。根据政策完善度的定义确定量化方法，具体见式(4)～(7)。

(4)

(5)

(6)

(7)

其中，PERi1、PERi2、PERi3分别为第i年三类政策的完善度分值；PERi为第i年的政策完善度分值；Qijw(w∈[1,10])为第i年第j项政策的第w项指标数量；nv为第i年第v类政策最多应包含的指标数量；Vv为三类政策中第v类政策完善度的权重。

(3)政策协同度量化。借鉴已有研究方法，利用模糊数学中的隶属度概念，依据政策强度分值计算三类政策两两间的协同度。计算方法如下：

首先，计算不同类型政策的协同趋势(或协同形态)。以供给型政策和需求型政策的协同趋势为例，构建两类政策的趋势协同度函数：

u(e/f)=exp[-(INTi1-INT′i1)2/S2]

(8)

其中，u(e/f)为供给型政策e相对于需求型政策f的趋势协同；INTi1为第i年e强度的实际值；INT′i1为第i年f要求e的拟合值；S2为e实际值的方差。计算INT′i1时，先以X、Y代表f、e的实际值，将Y作为因变量，X作为自变量，构建回归方程Y=α+βX，再将INTi1、INTi2(第i年f强度的实际值)代入方程进行拟合即可求得INT′i1。由式(8)可知，INTi1越接近INT′i1，趋势协同度越高，当INTi1等于INT′i1时，两类政策在趋势亦即形态上完全协同。

其次，计算不同类型政策之间的协同度。仍以供、需两种类型的政策为例：

U(e/f)=[min{u(e/f)，u(f/e)}/max{u(e/f)，

u(f/e)}]

(9)

其中，U(e/f)为供给型政策e与需求型政策f的协同度；u(e/f)为e对f的趋势协同度；u(f/e)为f对e的趋势协同度。式(9)表明，u(e/f)与u(f/e)的值越接近，两类政策之间的协同程度越高，当u(e/f)等于u(f/e)时，两类政策完全协同。根据式(9)最终得出第i年供、需两种类型政策的协同度数值SYNi1。同理，可得出需、生型政策以及供、环型政策之间的协同度数值SYNi2和SYNi3。

最后，利用以下公式计算第i年科技政策协同度(SYN)：

(10)

其中，SYNi为第i年政策协同度分值；Zv为第v种协同(例如供、需型协同)的协同度权重，SYNiv为第i年的第v种协同度数值。

(4)政策环境量化。根据科技政策环境的定义，对第i年科技政策环境进行量化：

SPEi=INTi+PERi+SYNi

(11)

(二)三个评价维度的测算结果与分析

经过测算，陕、川、渝科技政策在三个评价维度上的测算结果见表6。

表6 陕、川、渝科技政策强度、完善度、协同度分值

1.政策强度测算结果分析

通过表6与图1和2可以看出：第一，2013—2018年四川科技政策强度平均得分为20.89，明显高于陕西(14.65)、重庆(13.74)。四川政策强度较高的原因，主要是四川的政策力度高。2013—2018年，四川政策的平均力度为2.6，而陕西、重庆的平均力度分别为2.3和2.1。四川政策力度高的主要原因是政府对科技创新与发展的重视程度高，所以四川的政策规格相对较高，四川由人大和省人民政府制定的政策比例高达63.32%，而陕西、重庆分别为38.23%和28.57%(见表3)。第二，趋势上，陕西、四川政策强度均表现为先抑后扬的V型趋势，但四川较陕西更早转强，重庆则呈现为先强后弱再逐步走强的N型趋势。进一步分析发现，导致陕西2014和2015两年政策强度下降的原因主要是这两年陕西科技政策措施不力，即政策效度得分降低，例如2013年政策效度得分为12.59，而2014和2015年分别仅9.9与11.18；导致四川和重庆分别在2014和2017年政策强度下降的原因主要是因为两地分别在2014和2017年出台的科技政策数量下降，相应析出的有效信息(即政策措施)数量减少、政策效度得分降低。第三，从政策类型上看，四川在三种类型的政策强度上均处领先地位，尤其是供给型政策强度，四川平均为10.93，重庆6.74，陕西仅6.19；而需求型政策强度四川平均为4.96、重庆4.44，陕西只有3.67；生态型政策强度四川平均为5.01，陕西4.79，重庆只有2.65。以上结果说明，无论是在科技资源投入方面，还是在科技需求和科技生态方面，四川在三地中均有更强的支持能力，并进行了较强的支持。

图1 陕、川、渝科技政策强度比较

图2 陕、川、渝三类型科技政策强度均值比较

2.政策完善度测算结果分析

通过表6与图3和4可以看出：第一，2013—2018年科技政策完善度四川平均得分9.82，高于陕西(7.59)、重庆(6.28)。四川政策完善度较高的原因主要是政策包含的有效信息量大，其69项政策共析出229个有效信息，陕西68项政策析出140个，重庆77项政策只析出136个，这说明四川省政府及政府部门的行政能力更强。第二，趋势上陕西分别在2014—2015以及2017年，四川分别在2014以及2016—2017年政策完善度下降，陕西、四川政策完善度均呈W型波动，而重庆政策完善度波动频率较高，呈波浪型持续波动状态。由于政策完善度决定于政策内容涵盖的有效信息数量，经过分析发现，导致陕西分别在2014—2015和2017年，四川分别在2014和2016—2017年政策完善度下降的主要原因在于，陕西经济分别在2013、2014、2016年，四川分别在2013、2015、2016年增速放缓，受经济增速放缓滞后效应的影响，两地政府分别在下一年的科技支持能力(即科技行政能力)下降，政策措施也相应减少。重庆政策完善度呈波浪型持续波动的原因同样与重庆经济增速连续波动相关。第三，从政策类型上看，需求型政策完善度方面，陕西平均得分为47.22，四川、重庆同为38.99，与陕西有较大差距，这说明陕西较四川、重庆更重视从需求方拉动科技发展；供给型政策完善度方面，四川平均得分为47.30，重庆34.26，陕西只有31.28，而生态型政策完善度四川平均得分为69.26，陕西50.77，重庆只有33.14。以上结果说明受经济发展水平的影响，陕西、重庆在科技资源投入和科技生态优化方面存在能力不足和重视不够等问题。

图3 陕、川、渝科技政策完善度比较

图4 陕、川、渝三类型科技政策完善度均值比较

3.政策协同度测算结果分析

通过表6与图5和6可以看出：第一，2013—2018年科技政策协同度四川平均得分25.79，高于陕西(24.80)、重庆(9.49)。四川政策协同度高的原因除政策更为完善外，另一个主要原因是其政策多由省政府制定(见表3)，这不仅提高了政策力度，更大大减少了由政出多门导致的政策不协调问题。第二，趋势上四川科技政策协同度在2016和2017两年有所下降，但2018年再次提升，呈N型趋势；陕西在2016年前稍有波动，2016年后持续下降，且在2018年降到研究区间的最低水平，呈M型趋势。第三，分类上四川供、需型政策协同度与供、生型政策协同度均高于陕西，陕西仅在需、生型政策协同度上略胜一筹。另外，图6反映出重庆供、需型与需、生型科技政策在2013—2018年间协同度为0，这是因为重庆科技政策的出台数量在2013和2016年出现较大波动(5)经过对重庆市人民政府及政府各部门官网进行反复检索，本文仅采集到2项2013年出台的科技政策，从中析出3个有效信息，而且2013年的生态型政策得分为0，需求型政策也仅在科研外包上有得分，但2016年则检索出29项科技政策、析出60个有效信息。为避免因检索疏漏造成样本遗漏而影响统计(回归)结果，本文对重庆市政府及其各部门官网进行反复检索后发现，2013年重庆市政府及其各部门公布的包括科技政策在内的各种政策的数量均大幅减少，而2016年公布的各种政策数量又都在大幅增加。导致了数据不平稳，使得数据拟合时供、需型政策与需、生型政策的回归结果不能通过t检验，因此重庆供、需型与需、生型科技政策协同度为0是一个统计结果，当然2013年的政策滞后出台，以及政策内容不完善、措施不健全，在现实中毫无疑问会影响政策的协同性。

图5 陕、川、渝科技政策协同度比较

图6 陕、川、渝科技政策协同度均值比较

(三)科技政策环境评价结果与分析

2013—2018年陕西、四川、重庆科技政策环境分值见表7。首先，2013—2018年四川科技政策环境平均得分为56.50，明显高于陕西(47.04)、重庆(29.52)。这说明陕西、重庆在优化科技政策环境方面还有很多工作要做。其次，在科技政策环境的变化趋势上，陕西、四川趋势基本一致，均表现为逐年向好，但在研究时段内，四川政策环境较陕西更早提升、改善。重庆科技政策环境虽在三地中处于最低水平，但从整体趋势上看，除2016—2017年有较大波动外(2016年急剧上升，2017年大幅回落)，其他年份持续向好，且在2018年再次回到了2015年的水平。

表7 陕、川、渝科技政策环境分值

五、结论与建议

优化科技政策环境对于“依靠创新驱动的内涵型增长”，“加强国际科技交流合作”，以“丝路”为依托构建国内国际双循环的新发展格局具有重要意义。本文以同处“丝路”沿线且具有地缘亲密性和科技基础、经济发展相近性的陕西、四川、重庆科技政策环境为例，对“丝路”沿线科技政策环境进行研究后得出如下结论和建议：

第一，2013—2018年四川科技政策环境明显优于陕西、重庆。政策类型上，其供给型政策和生态型政策，强度和完善度均优于其他两地，而需求型政策强度高于陕西、重庆，但完善度不如陕西，协同度整体水平高于陕西、重庆，且呈N型波动，表现为趋势向好。四川科技政策环境整体优于陕西、重庆的原因，一是政府对科技创新与发展的重视程度更高，所以其政策规格(决定了政策力度和协同度)高于陕西、重庆；二是政府的行政能力更强，政策析出的有效信息即政策措施(决定了完善度和协同度)多于陕西、重庆。但是相较而言，四川更重视以增加科技资源供给促进科技创新与发展，对以需求拉动认识不足，所以建议四川要充分认识需求对科技创新与发展的拉动作用，积极搭建科技中介平台，变各类市场参与主体(尤其是民营以及中小企业)的潜在科技需求为现实需求，以多元化的有效科技需求拉动科技发展。

第二，2013—2018年陕西科技政策环境劣于四川、高于重庆。政策类型上，其供给型政策强度、完善度均落后于四川、重庆，需求型政策完善度虽高于四川、重庆但强度低于两地；生态型政策强度和完善度均低于四川、高于重庆。另外，陕西科技政策协同度不如四川，且呈M型波动，截至2018年仍未向好。以上说明，陕西政府对科技发展重视的高度不够，所以其政策规格低、政策强度不足；陕西省政府及政府部门的科技资源供给、配置能力以及科技扶持与科技市场综合治理能力不足，因此其供给型与生态型科技政策的效度与完善度不够；陕西已认识到需求型政策对促进科技发展的作用，并致力于运用多元化需求拉动科技发展，但由于政策力度和效度不足，影响了需求型政策对科技发展的拉动强度。基于此本文建议：其一，陕西政府要提高认识，适度增加人大和省政府出台科技政策的比例以增强政策的力度和强度；其二，要提高科技资源的供给与配置能力，以扩大资源供给驱动科技发展；其三，要增强科技企业的扶持能力和科技市场综合治理能力，优化科技生态；其四，政府各部门要建立协调沟通机制、加强磋商，以提高科技政策的协同水平。

第三，2013—2018年重庆科技政策环境落后于四川、陕西。政策类型上，其供给型政策强度、完善度和需求型政策强度均低于四川，高于陕西；需求型政策完善度虽与四川相同，但低于陕西；生态型政策强度和完善度均低于四川、陕西。另外，重庆科技政策协同度水平显著低于四川、陕西。导致重庆科技政策环境水平较低的原因有：一是政府行政能力影响了科技资源投入和科技需求，尤其影响了科技市场综合治理，使三类政策完善度均处较低水平，尤以生态型政策最为显著；二是受政策波动影响，政策协同度水平低。除此，重庆也存在政策规格低、力度不足的问题。基于此本文建议：首先，重庆市各政府部门要勇于作为，要重视提高各类政策的完善度，尤其要重视对科技型企业的政策扶持，提高科技市场的综合治理水平；其次，政府亦要提高科技政策的力度与效度以增强科技政策对科技的支持强度，并要重视政策出台的时效性，适时制定并出台相关政策，以提高政策的协调性和完善性。

第四，“丝路”沿线各省(区、市)要进一步优化科技政策环境。无论是“一带一路”合作机制，还是双循环新发展格局，均要求“以科技创新催生新发展动能”并“以高水平对外开放打造国际合作和竞争新优势”。基于此，“丝路”沿线各省(区、市)要借助地缘优势，以科技为抓手，促进国内外在合作与竞争的基础上实现国际、国内两个市场的互联互通，借鉴陕西、四川、重庆三地科技政策环境存在的问题，进一步优化科技政策环境。一要充分认识科技政策环境在推进科技持续创新与发展中的重要作用，提高政策规格和政策内容的有效性，以增强科技政策的力度和强度；二要充分认识科技需求对科技创新与发展的拉动作用，积极搭建科技中介平台，以多元化的有效科技需求拉动科技发展；三要提高科技资源的供给与配置能力，以扩大资源供给驱动科技发展；四要建立协调沟通机制、加强磋商，以提高科技政策的协同水平要，还要增强对科技企业的扶持能力和科技市场综合治理能力，优化科技生态；五要重视科技政策出台的时效性，适时制定并出台相关政策，以提高政策的协调性和完善性。