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    長(zhǎng)三角科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果評(píng)估實(shí)證研究

    2018-11-15 03:28:58汪曉夢(mèng)
    關(guān)鍵詞:授權(quán)量關(guān)聯(lián)系數(shù)長(zhǎng)三角

    汪曉夢(mèng)

    十八大報(bào)告指出:“科技創(chuàng)新是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國(guó)力的戰(zhàn)略支撐,必須擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置?!保?]科技創(chuàng)新是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力和加速器,需要制定一系列創(chuàng)新政策,激活創(chuàng)新資源,激發(fā)創(chuàng)新活力。長(zhǎng)三角是我國(guó)一個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)區(qū),在國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)和全方位開(kāi)放格局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位,范圍包括江、浙、滬、皖三省一市。近年來(lái),長(zhǎng)三角陸續(xù)出臺(tái)了很多科技創(chuàng)新政策,實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,創(chuàng)新工作取得了巨大的成就。然而,從目前來(lái)看,長(zhǎng)三角科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果的評(píng)估工作都由政府倡導(dǎo),相關(guān)職能部門(mén)參與,基本內(nèi)容局限于項(xiàng)目和資金的審計(jì)審核,是體制內(nèi)自我評(píng)估,觀點(diǎn)先入為主。評(píng)估方法傾向于定性分析,評(píng)估結(jié)論缺乏說(shuō)服力,對(duì)創(chuàng)新政策效果檢驗(yàn)所起的反饋?zhàn)饔貌淮蟆?/p>

    目前,科技創(chuàng)新政策效果評(píng)估逐漸引起國(guó)內(nèi)不少專家學(xué)者的重視,研究工作處于起步探索階段。譚鑫認(rèn)為科技創(chuàng)新扶持政策是推進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的“加速器”,并針對(duì)石家莊市現(xiàn)行科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果評(píng)估提出了對(duì)策建議[2]。襲著燕等人利用2006—2012年山東省科技創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),評(píng)估了科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果,得出山東省科技創(chuàng)新政策在執(zhí)行過(guò)程中存在偏差,未能發(fā)揮出應(yīng)有效果的結(jié)論[3]。楊阜城等人運(yùn)用了總體分析、個(gè)案調(diào)查、問(wèn)卷調(diào)查、統(tǒng)計(jì)分析和深度走訪等多種方法,對(duì)山東省科技創(chuàng)新政策效益進(jìn)行了診斷評(píng)估[4]。楊思思等人應(yīng)用結(jié)構(gòu)化方程模型對(duì)吉林省科技政策實(shí)施效果進(jìn)行了評(píng)估[5]。周惠來(lái)從科技創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)投入、人員投入、科技活動(dòng)產(chǎn)出以及相關(guān)的協(xié)調(diào)性和適應(yīng)性三大維度入手,采用熵值法計(jì)算各政策的權(quán)重,評(píng)估了河南省“十一五”“十二五”發(fā)布的科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果[6]。

    以上研究文獻(xiàn),為科技創(chuàng)新政策評(píng)估提供了理論支撐,研究方法頗具借鑒價(jià)值。關(guān)于科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果評(píng)估多數(shù)以定性分析為主,研究對(duì)象局限于單個(gè)省、市級(jí)層面,對(duì)經(jīng)濟(jì)區(qū)域尤其是以長(zhǎng)三角為研究對(duì)象,運(yùn)用定量分析方法進(jìn)行研究的文獻(xiàn)尚不多見(jiàn)。

    一、長(zhǎng)三角科技創(chuàng)新政策效果評(píng)估指標(biāo)與方法

    (一)科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果評(píng)估的指標(biāo)

    科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果評(píng)估是評(píng)估主體依據(jù)一定的方法判斷科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)程度的活動(dòng)。科技創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)學(xué)上的投入產(chǎn)出活動(dòng),是創(chuàng)新人力資源和資金所能得到的科技產(chǎn)出。選擇的政策效果評(píng)估的科技投入指標(biāo)為R&D研究人員(萬(wàn)人年)和R&D經(jīng)費(fèi)(億元);科技產(chǎn)出指標(biāo)為高新技術(shù)產(chǎn)品出口額(億美元)、專利授權(quán)量(件)、技術(shù)市場(chǎng)成交額(億元)。

    (二)數(shù)據(jù)來(lái)源

    原始數(shù)據(jù)來(lái)源于2009—2014年中國(guó)主要科技指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)、2015年和2016年長(zhǎng)三角國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、科技統(tǒng)計(jì)報(bào)告、統(tǒng)計(jì)年鑒和城市年鑒。

    (三)數(shù)據(jù)分析方法的選擇

    從現(xiàn)有的科技創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)資料可以看出,關(guān)于科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的樣本量較少,信息量不大,不適合使用數(shù)據(jù)包絡(luò)法和主成分分析法,也不適合用于顯著的特征函數(shù)和概率論分析方法?;疑P(guān)聯(lián)分析方法則不要求樣本數(shù)據(jù)多少和具有規(guī)律性,特別適合“寡樣本,貧信息”的數(shù)據(jù)處理,因此選擇該方法對(duì)科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果評(píng)估的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

    (四)灰色關(guān)聯(lián)度

    1.灰色關(guān)聯(lián)度涵義

    所謂關(guān)聯(lián)度是對(duì)事物之間、因素之間關(guān)聯(lián)性的度量,是灰色關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)和工具[7]。通常,我們運(yùn)用此方法來(lái)分析和判定系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)因素對(duì)于結(jié)果的影響程度,也可以解決時(shí)間序列的綜合評(píng)估。其核心思想是按照一定規(guī)則確定隨時(shí)間變化的母序列,把各個(gè)隨時(shí)間變化的評(píng)估對(duì)象確定為子序列,求出每個(gè)子序列與母序列之間的相關(guān)程度,依照相關(guān)性大小得出結(jié)論,即灰色關(guān)聯(lián)度數(shù)值的大小反映出母子序列相互影響關(guān)系的強(qiáng)弱程度。

    2.計(jì)算步驟

    (1)選定子序列和母序列。設(shè)定子序列記為x0(k),母序列記為 xi(k),k=1,2,3,…,n;i=1,2,3,…,n。

    (2)對(duì)母子序列的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。用時(shí)間序列報(bào)告期數(shù)據(jù)除以基期數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,便于比較?;谑亲畛跄攴輸?shù)據(jù),報(bào)告期是當(dāng)前年份數(shù)據(jù),基期數(shù)據(jù)全部記為1。

    (3)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。定義關(guān)聯(lián)系數(shù)如下:

    式中:ξ一般在0與1之間取值。本次數(shù)據(jù)處理時(shí),令ξ=0.1。和分別稱為母子序列對(duì)應(yīng)分量的最小差和最大差。

    (4)計(jì)算關(guān)聯(lián)度。對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)求均值,即可得出灰色關(guān)聯(lián)度數(shù)值:

    二、實(shí)證結(jié)果分析

    通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式,得出長(zhǎng)三角科技投入與產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果。R&D研究人員與科技創(chuàng)新產(chǎn)出灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)見(jiàn)表1、經(jīng)費(fèi)與科技創(chuàng)新產(chǎn)出灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)見(jiàn)表2。

    表1 R&D研究人員與科技創(chuàng)新產(chǎn)出灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

    表2 R&D經(jīng)費(fèi)與科技創(chuàng)新產(chǎn)出灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

    (一)R&D研究人員與科技產(chǎn)出關(guān)聯(lián)分析

    1.高新技術(shù)產(chǎn)品出口額

    安徽省R&D研究人員與高新技術(shù)產(chǎn)品灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)r與相關(guān)系數(shù)等級(jí)界定相似,一般認(rèn)為0.80<r<1.00 為高度相關(guān),0.50<r<0.80 為中度相關(guān),0.30<r<0.50為低度相關(guān),r<0.30為弱相關(guān),正數(shù)表示正向相關(guān)。安徽省R&D研究人員與高新技術(shù)產(chǎn)品灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)僅為0.16,屬于弱相關(guān),說(shuō)明安徽省的研發(fā)人員對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)品出口效果最差。江蘇省R&D研究人員與高新技術(shù)產(chǎn)品出口額灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.50,屬于中度相關(guān),表明江蘇省研發(fā)人員對(duì)此項(xiàng)指標(biāo)的作用相比較而言為最好。浙江省和上海市R&D研究人員與高新技術(shù)產(chǎn)品出口額的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為0.33、0.28,位居第3位和第4位,浙江省為低度相關(guān),上海市為弱相關(guān)。

    2.專利授權(quán)量

    浙江省和上海市R&D研究人員與專利授權(quán)量的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為0.39、0.35,同屬低度相關(guān),兩地R&D研究人員對(duì)專利授權(quán)量的指向性作用比較接近,效果較好。江蘇省R&D的灰色系數(shù)最小,只有0.20,關(guān)系極弱,作用不明顯。安徽省的灰色關(guān)聯(lián)度為0.28,也屬于弱相關(guān),作用強(qiáng)度排第3位。

    3.技術(shù)市場(chǎng)成交額

    浙江省R&D研究人員與技術(shù)市場(chǎng)成交額的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.51,屬于中度相關(guān),說(shuō)明其研發(fā)人員對(duì)技術(shù)市場(chǎng)成交額發(fā)揮了很好的作用。上海市和江蘇省R&D研究人員與技術(shù)市場(chǎng)成交額的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為0.29、0.28,幾乎趨同,都是弱相關(guān),二者的作用性也相差無(wú)幾。安徽省R&D研究人員與技術(shù)市場(chǎng)成交額的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.24,是弱相關(guān),反映出其R&D人員對(duì)技術(shù)市場(chǎng)成交額的作用不夠理想。

    (二)R&D經(jīng)費(fèi)與科技產(chǎn)出

    1.高新技術(shù)產(chǎn)品出口額

    長(zhǎng)三角各省市R&D經(jīng)費(fèi)與高新技術(shù)產(chǎn)品出口額灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)均小于0.30,都是弱性相關(guān),作用都較差。上海市和江蘇省R&D經(jīng)費(fèi)發(fā)揮的作用接近,浙江省和安徽省R&D經(jīng)費(fèi)發(fā)揮的效應(yīng)也接近。相對(duì)而言,R&D經(jīng)費(fèi)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)品出口所起的作用,上海市最強(qiáng),安徽省最弱。

    2.專利授權(quán)量

    上海市R&D經(jīng)費(fèi)與專利授權(quán)量灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.50,屬于中度相關(guān),效用最好。浙江省R&D經(jīng)費(fèi)與專利授權(quán)量的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.43,屬于低度相關(guān),效用次之。安徽省R&D經(jīng)費(fèi)與專利授權(quán)量的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.34,也是低度相關(guān),效用排序?yàn)榈?位。江蘇省R&D經(jīng)費(fèi)與專利授權(quán)量的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.25,是弱相關(guān),效用最差。

    3.技術(shù)市場(chǎng)成交額

    江蘇省R&D經(jīng)費(fèi)與技術(shù)市場(chǎng)成交額的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.52,居于首位,屬中度相關(guān),R&D經(jīng)費(fèi)對(duì)技術(shù)市場(chǎng)成交額發(fā)揮了很好的作用。浙江省R&D經(jīng)費(fèi)與技術(shù)市場(chǎng)成交額的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.44,排序?yàn)榈?位,屬低度相關(guān),作用較好。上海市和安徽省R&D經(jīng)費(fèi)與技術(shù)市場(chǎng)成交額的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)均為0.33,低度相關(guān),效用尚可,位居第3位。

    三、結(jié)論與對(duì)策

    (一)結(jié)論

    1.長(zhǎng)三角科技投入與產(chǎn)出的灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)均為正數(shù)且小于0.80,少數(shù)屬于中度正相關(guān),大部分屬于低度或弱正相關(guān),整體性效果均屬于中等偏下水平。

    2.長(zhǎng)三角科技投入與產(chǎn)出的效果具有明顯的強(qiáng)弱差異性和非均衡性,R&D經(jīng)費(fèi)發(fā)揮的作用相對(duì)高于R&D研究人員。長(zhǎng)三角的R&D經(jīng)費(fèi)對(duì)高新技術(shù)出口額的關(guān)聯(lián)系數(shù)均小于0.30,同屬弱相關(guān),作用不明顯,效果比較差。

    3.經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)科技投入與產(chǎn)出效果比欠發(fā)達(dá)地區(qū)要好得多。上海市、江蘇省、浙江省的科技投入與產(chǎn)出的效應(yīng)基本上高于安徽省。

    (二)對(duì)策

    1.加大科技創(chuàng)新投入力度

    科技創(chuàng)新投入一方面來(lái)自政府,另一方面來(lái)自企業(yè)。做好政府資金預(yù)算,給予科技創(chuàng)新更多支持[8],確保投資增速不低于地方財(cái)政收入的增速。做好政府資金投入的覆蓋面管理,適當(dāng)減少大中型創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)經(jīng)費(fèi),加大中、小、微企業(yè)投入集中度,擴(kuò)大覆蓋面。拓寬企業(yè)科技創(chuàng)新融資渠道,鼓勵(lì)民間資本注入。轉(zhuǎn)變政府職能,做好企業(yè)創(chuàng)新服務(wù),做好政府、企業(yè)、銀行、信貸之間的溝通協(xié)調(diào)工作,加大政府擔(dān)保力度,允許企業(yè)可以用土地、固定資產(chǎn)、專利技術(shù)等辦理抵押貸款,以獲得更多的創(chuàng)新資金。

    2.激發(fā)科技創(chuàng)新人才活力

    科技創(chuàng)新的決定性要素是人才,需做好人才引進(jìn)與培養(yǎng)工作??萍紕?chuàng)新人才是創(chuàng)新活動(dòng)的載體和承擔(dān)者,要制定優(yōu)惠政策,吸引高端研發(fā)人才投身于創(chuàng)新活動(dòng)。營(yíng)造良好的創(chuàng)新環(huán)境和氛圍,培植創(chuàng)新文化,加大“雙創(chuàng)”力度。不同的區(qū)域要制定差異化人才政策,允許企業(yè)自主引進(jìn)優(yōu)秀人才,政府給予政策支持,協(xié)助企業(yè)做好人才服務(wù)工作。經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的人才政策要更加實(shí)在,更具有優(yōu)越性和保障性。推動(dòng)人才科技活動(dòng)柔性發(fā)展,提升人才分享技術(shù)專利的利益強(qiáng)度,鼓勵(lì)科技人才跨區(qū)域聯(lián)合攻關(guān)。

    3.加強(qiáng)科技創(chuàng)新協(xié)同

    做好信息、人才、項(xiàng)目、經(jīng)驗(yàn)、成果與平臺(tái)共享。長(zhǎng)三角科技創(chuàng)新要抱團(tuán)取暖,集中科技創(chuàng)新優(yōu)勢(shì),建立研發(fā)項(xiàng)目組,共同攻關(guān),促進(jìn)科技成果優(yōu)先在長(zhǎng)三角內(nèi)轉(zhuǎn)化。充分發(fā)揮上海市、合肥市的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心、張江和合蕪蚌國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)的引領(lǐng)作用。江、浙、滬科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果較好,要加強(qiáng)科技創(chuàng)新輻射力和帶動(dòng)力。安徽科技創(chuàng)新政策實(shí)施效果相對(duì)較差,要借鑒先發(fā)地區(qū)經(jīng)驗(yàn),重新審定現(xiàn)行科技政策,激活政策效應(yīng)。

    4.做好創(chuàng)新科技政策評(píng)估

    科技創(chuàng)新政策為科技創(chuàng)新活動(dòng)服務(wù),對(duì)科技創(chuàng)新具有導(dǎo)向性作用,對(duì)創(chuàng)新效率也有重要影響??萍紕?chuàng)新政策執(zhí)行一段時(shí)期后,要做好效果評(píng)估工作。在實(shí)際評(píng)估中,要在政府指導(dǎo)下推動(dòng)第三方獨(dú)立機(jī)構(gòu)或科技中介組織對(duì)科技創(chuàng)新政策的實(shí)施效果作出客觀公正的評(píng)估。具體的評(píng)估方法要做到理論與實(shí)踐、歷史與現(xiàn)實(shí)、定性與定量、靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的有機(jī)結(jié)合,同時(shí)要做好評(píng)估信息的反饋工作。

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