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我国科技成果转化政策状况探究
——基于2015—2023年的40份文本量化评价分析

2024-01-05王佳杰袁艳东张铁强

潍坊工程职业学院学报 2023年6期
关键词:科技成果工具政策

王佳杰,袁艳东,马 坤,王 飞,张铁强

(包头北方创业有限责任公司,内蒙古 包头 014030))

随着中美经济、科技、教育、政治等领域相继出现脱钩[1],世界正进入新一轮科学技术与产业革命的激烈竞争。科技成果转化能力已逐步成为创新驱动经济高质量发展的关键动力,只有原创科技成果不断涌现、提升科技成果转化规模与效率,才能在瞬息万变的国际竞争中掌握主动,实现真正的创新引领。为此,我国不断出台并完善一系列科技成果转化政策,将促进科研成果转化视为实施创新驱动发展战略的重要任务和创新引领区域经济发展的内生动力。自2015年我国颁布《中华人民共和国促进科技成果转化法》,到2022年《中华人民共和国科学技术进步法》的正式施行,推动科技创新,支持与引领经济社会发展,促进科技成果向现实生产力转化,已成为当前的主旋律。

促进科技成果转化作为一项系统性的巨大工程,虽然当前我国科技成果转化政策在一定程度上促进了科研成果的转移转化,但也存在着政策体系尚未完善,科技转移转化机构数量不足、专业度有限,以及科技成果与市场需求联系不够紧密等问题。那么如何系统全面地把握科技成果转化政策现状?如何科学合理地衡量科技成果转化政策优劣?如何保证通过政策引导达成预期目标,便成了学术界关注的焦点。因此,准确把握政策重点、识别各类型政策工具、量化评价政策优劣,对于完善科技成果转化政策体系、优化科研成果转化效果具有重要的现实与理论意义。

1 文献综述

1.1 政策工具

政策工具是指为达成政策目标,政策制定者所采取的有效手段与措施[2]。科学合理的政策工具配置是治理理念与政策价值的具体体现。随着研究视角的不同,政策工具划分维度与定义也有所差别,而基于不同维度标准的政策工具对政策目标实现的直接影响亦有所不同。Rothwell等将政策工具按照供给型、需求型、环境型划分为三类,分别对政策目标的实现起到推动、拉动与支撑作用[3]。马江娜等参考Rothwell等的划分标准,从政策工具与价值链双重维度,对我国64项科技成果转化政策进行文本分析,找出在政策工具设计、构建与搭配中存在的问题[4]。Howlett等为了明晰政府当局在政策执行过程中的职能与边界,将政策工具划分为强制型、自愿型以及混合型[5]。李进华等在Howlett的研究成果基础上,从政策工具、政策目标、政策实施三重维度,对宁波市与深圳市的科研成果转化政策进行文本内容比较分析,并为完善地方政府的科技成果转化政策提供相应建议[6]。综合考虑政策执行的实际状况、政策工具与科技成果转化政策的作用关系,本文选取较为成熟的Rothwell等的划分标准,通过文本内容挖掘法,系统性地回答我国科技成果转化政策采取了哪些政策工具、这些政策工具如何促进政策目标的实现,从而进一步把握我国科技成果转化政策现状,找出现有政策障碍,发现政策工具配置中的不足,为未来科学合理地修订政策提供镜鉴。

1.2 政策评价

政策评价作为系统化衡量与判断政策制定水平优劣、政策执行是否有效的研究方法,其主要基于经济学理论或数理统计方法,能够科学准确地评估政策实施所带来的社会效益与经济效益。随着政策评价逐步成为独立研究领域,相应的政策评价方法也因此受到学者们的广泛关注,进而向着更加合理化、科学化迈进。常旭华等选取上海市颁布的55项科研成果转化政策为研究对象,对重点政策采用政策评价逻辑模型进行评估分析,最后给出优化建议[7]。王顺洪等运用熵值法与模糊综合评估法,对我国四川省颁布的科技成果转化激励政策实施效果进行量化分析,找出存在问题,进而完善科技成果转化政策体系[8]。钱学程等将熵值法与模糊数学理论相结合,构建出我国科技成果转化政策实施效果评价模型,发现政策制定中存在的不足[9]。虽然上述方法都能较好地评估我国科技成果转化政策,发现政策弊端,给出改进方向,但也都存在着主观性较强、使用条件严格、评价结果不够直观等局限性。而PMC指数模型作为一种系统性的政策量化评价手段,能够很好地解决上述评价方法的不足,具有政策评价结果客观公正,适用范围广,可以三维可视化地展示政策评估效果等特点。因此,综合政策评价方法的科学性、客观性、适用范围等因素,选取PMC指数模型对我国科技成果转化政策进行量化评价,直观比较现有政策制定优劣,为后续优化相关政策提供科学依据。

2 我国科技成果转化政策文本内容挖掘

2.1 科技成果转化政策选取与来源

2015年我国新修订了《中华人民共和国促进科技成果转化法》,自此我国科技成果转化进入了深化发展阶段,相关政策的研究热度也呈现出上升态势。本文以2015年为时间节点,通过北大法宝数据库以“科技成果转化”为标题进行相关政策文本检索,剔除部分关联性不强的政策文本,最终选定法律、通知、意见和条例等40份公开有效的科技成果转化政策文本,其中中央法规25份,地方法规15份。

2.2 高频主题词分析

将40份公开有效的科技成果转化政策文本导入ROSTCM6文本分析软件进行分词处理;接着利用软件内置程序提取政策文本中的高频主题词,具体的科技成果转化政策词频分布见表1所示。

表1 我国科技成果转化政策词频分布

高频主题词一定程度上代表着政策文本的核心内容。对高频主题词进行梳理,能够把握我国科技成果转化政策当前的关注重点。由表1可知,我国科技成果转化政策主要围绕科技、成果、转化、设立、机构、研究、单位等,反映出当前我国科技成果转化政策,强调各机构单位应强化职能、加强责任落实,推进科技成果转化落地。具体而言:(1)从参与主体出发,依次出现了“机构、企业、人民政府、高等院校、社会”等主题词。说明通过政策引导,实现政产学研高度融合,形成政府引导下,高校、企业、科研院所、相关机构等多主体共同参与的科技成果转化生态系统,充分发挥了政府的引导力与行政力。(2)从政策内容出发,依次出现了“技术、人员、资金、财政、创新、知识产权、人才、市场、平台”等高频主题词。体现出当前我国科技成果转化应加强技术研发、培训科技成果转化服务人员、给予资金支持与财政扶持、重视创新、保障知识产权、引进产业人才、强调市场需求、搭建科技成果转化服务平台,全方面多角度确保科技成果转化顺利转化落地。(3)从政策实施方式出发,高频主题词包括“奖励、管理、服务、规定、发展、促进、投资、股权”等。体现了我国科技成果转化政策的具体落地细则,高等院校、科研院所、企业以现金、职称评定、团队股权激励等手段,推进科技成果转化,而政府部门以加强科技成果转化公共服务、设立创业投资引导基金等方式,疏通科技成果转化“最后一公里”。

3 我国科技成果转化政策工具分析

3.1 政策工具划分

政策工具作为实现政策目标的手段之一,政府通过搭配、组织、设计不同的政策工具,将政策目标融入具体政策工具中,以实现预期结果。本文借鉴Rothwell等[3]的经典观点,将政策工具划分为需求型、供给型、环境型三大类,并结合我国科技成果转化政策的制定特点与具体条款内容,参考马江娜等[4]、郝涛[2]的政策分析框架,提出适用于我国科技成果转化政策的政策工具内容划分,见图1所示。

图1 政策工具维度划分

3.2 政策工具频数统计与结果分析

以政策条款为单位,对40份政策文本进行编码,统计得到我国科技成果转化政策的不同类型政策工具应用频数,见表2所示。其中,环境型政策工具与供给型政策工具所占比例相差较小,分别占47.85%、40.74%,而需求型政策工具所占比例最少,仅有11.41%。所有的政策工具中,使用环境型政策工具“策略性措施”(197次)频数最多,其次是环境型政策工具“法规规制”(129次),以及供给型政策工具“人才培养”(118次)“财政投入”(107次)。

表2 我国科技成果转化政策工具分类及统计

目前,我国科技成果转化政策工具应用存在明显的失衡现象,政策工具的使用主要集中在环境型与供给型政策工具,而针对政府采购、示范工程、服务外包、海外机构等需求型政策工具的应用存在严重不足。其中,环境型政策工具中的“策略性措施”“法规规制”使用过溢的现象突出,虽然这两项政策工具能够优化我国科技成果转化的政策环境,支持科技成果转化,为政策的制定提供大体发展方向,但缺乏具体的落地实施细则与之配合,政策执行力度不强。同时,“税收优惠”“知识产权保护”等直接手段需要加大实施力度,来优化成果转化市场环境,因此,环境型政策工具亟待进行配置优化。供给型政策工具中“人才培养”占比较大,充分说明人才队伍建设不仅是市场需求所决定的,政府在其中也起到越来越重要的作用,凸显了我国对于科技成果转化专业型人才培养的高度重视。其次“财政投入”作为推动科技成果转化的重要政策工具,通过设立创业投资引导基金、鼓励地方政府加大投入力度、拓宽资金投入渠道等多元化方式,减少科技成果转化过程中的资金风险,有效提高科技成果转化效率。作为在科技成果转化过程中起到拉动作用的需求型政策工具,“政府采购”“服务外包”“示范工程”均能够为我国科技成果转化培育出良好的技术市场环境,降低科技成果转化风险,而“海外机构”能够促进国际科技成果转化平台的对接,拓宽科技成果转化范围,拉动我国科技成果转化水平与国际接轨,但以上四项政策工具使用不足现象严重,我国应重视需求型政策工具的拉动作用,优化调整三种类型政策工具结构比例。

4 我国科技成果转化政策量化评价

4.1 PMC指数模型

本文以我国科技成果转化政策为研究对象,基于Estrada经典的政策评价范式[10],参考国内史童[11]、徐庆利[12]等相关学者对政策评价的指标设定,并结合我国科技成果转化的实际特点与文本挖掘的核心内容,构建PMC指数模型视阈下我国科技成果转化政策评价指标体系,其中符合评价标准的指标赋值为1,否则为0,具体见表3所示,从而对我国科技成果转化政策进行量化评价。

表3 变量设计及来源依据

4.2 实证分析

从40份科技成果转化的政策文本中选取代表性较强、内容全面的七项政策文本进行PMC指数计算并绘制PMC曲面。其中中央法规两项,地方性法规五项,中央法规选取《中华人民共和国促进科技成果转化法(2015修正)》和《国家食品药品监督管理总局关于促进科技成果转化的意见》。前者政策在我国科技成果转化政策体系的演进过程中起着重要作用,占据着政策引文网络中的核心地位,而生物医药行业作为高技术产业每年产生大量的科研成果,科学合理的政策制定有助于提高科研成果的转移、扩散和资本化的效率,对其进行量化评价也具有一定的借鉴价值。地方性法规按照地理位置,从东、西、南、北、中部地区分别选取上海市、四川省、云南省、辽宁省、河南省的科技成果转化条例进行量化评价,具体见表4。

表4 样本政策汇总表

然后根据政策文本内容挖掘的结果,依次对10个一级变量,38个二级变量进行赋值计算,得到七项政策的PMC指数。总体上看,七项政策的PMC指数得分均值为8.51,在政策评价等级中属于“B级优秀”政策,基本能够达到政策预期且政策效力较强,其中P3和P5达到了“A级完美”级别,说明该政策充分适配我国科技成果转化现状,政策效果明显。七项政策评价指数的具体排名依次为 P5-P3-P2-P1-P7-P6-P4,如表5所示。

表5 七项科技成果转化政策PMC指数

4.3 我国科技成果转化政策对比分析

根据表5中的PMC指数,绘制对应政策的PMC曲面,从而通过直观可视化的形式对比各项政策优劣。

(1)与一级变量均值比较分析

由于各项政策均是从公开的数据网站获得,且各政策制定过程中视角考虑全面,能够综合运用多个政策工具进行政策调整,因此在X3政策组合、X8政策视角、X10政策公开等方面的得分与均值相同。在X1政策性质、X2政策时效、X4政策内容、X5政策评价、X6政策作用客体、X7政策功能、X9政策涵盖范围方面,分别有5项、2项、3项、3项、2项、1项、2项政策得分未达到平均标准,即除X1政策性质外,大部分政策得分超过平均水准,这表明大多数政策制定时,注重政策时效的连续性、政策内容的全面性、政策评价的客观性、政策作用客体的多元性、政策功能的多样性、政策涵盖范围的广泛性,而X1政策性质方面,各项政策均具有监管、建议、引导性质,但在预测性、描述性表现不佳,仅有两项政策体现了描述性,未有政策满足预测性要求。

(2)各项政策具体得分分析

上述政策中P3、P5政策达到“A级完美”水平,PMC指数得分均在9分以上。此两项在各方面均表现优异,政策相对完善,与上级政策具有良好的衔接,能够推动科技成果本地转化,助力区域经济高质量发展。未来在需求型政策工具方面需要继续发力,打造科技成果转化示范区,形成具有一定影响力的示范工程。其余五项政策为B级“优秀级别”水平,其中,P1作为我国科技成果转化体系的核心政策,为我国众多相关政策的制定提供方向指引,其在 PMC指数方面表现优异,分数为8.57,排名第四,仅在政策性质、政策时效、政策内容方面稍有欠缺,其中在性质上预测性和描述性不佳,在时效上过于重视长期机制与短期举措,连贯性不足,缺乏中期过渡性政策,内容方面人才引进力度匮乏,缺少海外机构布局。P2政策相较其他政策而言,在政策评价方面表现不佳,这是因为P2政策缺乏相应可落地的实施细则,政策仅仅停留在纲领性引导,内容不够详实。P4政策是由国家食品药品监督管理总局发布的专项政策,具有一定的行业局限性,其PMC指数得分仅为7.03,在七项政策中排名末位,该政策在政策性质、政策内容、政策评价、政策作用客体、政策功能、政策涵盖范围方面均有优化空间。P6和P7政策得分相近,两者在政策性质方面都尚待完善,在政策内容方面P6政策重视科技成果的本地转化,缺乏海外机构布局,P7政策对于科技人才重视力度不够,缺乏相关激励机制,另外P6政策范围仅仅涵盖了科技成果转化链中的技术研发阶段与商业化阶段,对于中试阶段并未言及,而P7政策忽视了科技园区在科技成果转化体系中的重要作用,无法发挥科技园区的平台效应,阻碍了科技成果转化进程。总之,整体上我国科技成果转化政策的制定较为合理,能够基本实现政策目标,但在部分方面尚需优化与完善。

5 结论与建议

5.1 研究结论

(1)从政策工具视角分析,我国科技成果转化政策覆盖范围广,环境型、供给型以及需求型政策工具均涵盖其中。但三类政策工具比例结构有待优化,存在着应用失衡的现象,其中,环境型与供给型政策占比较大,对我国科技成果转化能够起到良好的推动力与政策环境支撑,而需求型政策工具比例仅占十分之一,对我国科技成果转化的拉动力明显不足。整体上来说,通过政策文本内容挖掘法,能够有助于充分了解现有科技成果转化政策文本内容现状。

(2)从政策量化评价视角分析,运用PMC指数模型,选取我国七项典型的科技成果转化政策进行量化评价,结果显示七项政策的PMC指数得分均值为8.51,整体属于“优秀”政策,基本能够达到政策预期且政策效力较强。七项政策具体排名依次为 P5-P3-P2-P1-P7-P6-P4,同时,结合直观可视化的PMC曲面与多维度政策量化结果,能够为后续科学合理地制定适配我国国情的科技成果转化政策提供决策依据。

5.2 政策建议

(1)调整政策工具类型的结构比例,加强需求型政策工具应用。在我国科技成果转化政策中,策略性措施、法规规制等环境型政策工具使用过溢,而需求型政策工具明显不足,政府采购、服务外包、示范工程等政策工具未能起到良好的拉动效果。环境型政策工具在我国科技成果转化政策中占比最大,为促进高等院校、研究院的科研成果顺利转化为生产力,提供了良好的政策支撑,但缺乏具体的实施细则与之匹配,导致政策执行力较差,无法深入工作细节,需要各部门积极出台相关配套政策。因此,适当优化政策工具的结构比例,合理使用政府采购、服务外包等手段,拉动科技成果转化需求;积极设立海外机构,搭建科技成果转化的国际化桥梁,扩大转化范围。

(2)完善政策内容,优化政策性质,重视科技成果转化各个环节。科技成果转化是一项复杂的系统性工程,具有转化链条长、涵盖内容多等特点。政策制定应充分考虑科技成果转化过程的特殊性,在内容制定上,既要保证全面性,又要具有可操作性,需要重视科技成果转化人才培养与引进,加强知识产权保护,明晰权益归属等,尤其是针对某一行业的科技成果转化政策(P4)更不能因行业局限性,而忽视内容的全面性。在政策性质方面,现有政策整体表现较差,需要增加预测性与描述性内容,确保执行者在政策实施过程中清晰政策意图、提高政策执行力。另外,科技成果转化链条中的不同阶段特点不同,应结合实际情况,推行匹配各阶段的支持政策,完善政策保障措施,优化现有政策。

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