科技成果转化激励政策的实施效果评估及对策研究
——以四川省为例

王顺洪，王文怡，刘玉婷，郭 强

(西南交通大学经济管理学院，四川成都 610031)

1 研究背景

科技成果转化作为科技创新工作中的核心环节，决定着科技成果能否真正投向市场、转化为经济效益，它是实施国家创新驱动发展战略的一个关键问题，也是当前社会各界普遍关注的热点问题。为加快科技成果转化、提升转化效率，各级政府也已出台较多关于科技成果转化的政策文件。然而，成果转化工作是一项复杂的系统工程，涉及多个参与主体、多个层面的共同参与、协作运转［1］。转化政策的实施效果依赖于实际的运作和时间的检验，需要长期追踪监测。在对转化过程的认识和分析中，需要不断总结经验、分析问题、更新和调整政策机制。因而，有必要对科技成果转化激励政策的实施效果进行评估，确保政策落实与预期目标的一致性。

近年来四川省科技产业一直保持着较快发展速度，取得一系列重大科技创新成果。在国家创新驱动发展战略背景下，四川省将科技创新和科技成果转化作为发展重点，从2015 年到2018 年期间颁布了《成都新十条》《四川省促进科技成果转移转化行动方案（2016—2020 年）》和《2018 年四川省科技成果转化工作要点》等政策。2019 年10 月四川省入选“国家数字经济创新发展试验区”，在体制机制的创新道路上进一步加快前进步伐。2020 年6 月明确将中国西部（成都）科学城建设为全国创新驱动动力源、高端创新要素集聚地和创新创业生态典范区。在上述的改革推动下，四川省在科技成果转化的发展道路上加快了速度。

然而，目前关于四川省科技成果转化激励政策的具体实施效果尚不明确，相应的评估体系还未得到完善。无论是学术界还是政府层面更多关注的是实现科技成果转化前的工作，如转化机制和模式、转化路径、科研人员参与行为等方面的探索［1-7］，或转化过程中的问题和影响因素［8-10］，仅有少数研究关注了科技成果转化效率［11-13］。而关于政策实施的后期跟踪、监测与评价等相关问题仍然较为欠缺。截止目前仅有钱学程等［14］对北京市2009—2015 年科技成果转化政策的实施效果进行了评估，并从供给、需求和环境政策3 个方面提出对策建议。陈红喜等［15］围绕当前我国科技成果转化的研究热点和现状进行梳理总结。另有少数学者量化分析了我国科技成果转化的政策文本，并针对其中存在的不足提出解决方案［16］。吕建秋等［17］明确指出当前科技成果转化政策在营造成果转化环境和提升转化成效方面发挥的作用仍然不够。

因而，亟需构建四川省科技成果转化激励政策的评价体系，对已有政策的实施效果进行追踪与评估，以明确政策的实际执行和落实情况，分析其中存在的问题及相应的调整空间，确保政策能够按照预期目标实行。基于上述分析，论文在对四川省科技成果转化现状以及相关政策文本分析的基础上，构建科技成果转化激励政策的实施效果评估体系，量化分析四川省现有科技成果转化激励政策的实施效果，剖析其中存在的问题，提出相应的对策建议。

2 政策内容分析

2.1 研究方法和数据采集

考虑到公共政策的执行存在滞后性，政策对作用对象的影响效果需要运行一段时间才得以发挥，且滞后期通常为两年［18］。论文在政策内容分析中主要选取2010—2015 年的科技成果转化政策，在政策实施效果部分选取2012—2017 年的相关数据。在数据收集中，以“科技成果转化”“成果转化”“技术交易”“技术转移”为检索关键词，通过查找四川省科技厅、四川省人民政府、四川省财政厅、四川省知识产权局等与科技成果转化政策密切相关的网站数据，同时结合《四川省科技年鉴》刊载的政策文件（其中包含“通知、办法、意见、纲要、方案、决定、细则及建议”8 个文本类型），筛选出27 份有效政策文件作为研究对象。

基于Python 的文本分割可视化工具提取出具有实际意义的高频词，从中筛选出与科技成果转化相关性较高的229 个政策关键词。针对关键词存在含义近似、具有包含和相关关系的情况［19］，在筛选和合并处理后得到最高频的30 个关键词，如表1 所示。统计每个关键词在政策文件中出现的次数可知，频数最高的关键词是“知识产权”“科技成果转化”，最低的是“技术标准”。

表1 四川省科技成果转化激励政策关键词表

2.2 关键词分析

首先，编制共词矩阵。基于计算机编程的方法，统计每两个高频词在所有政策文件中出现的总次数，其中一篇文件最多计一次，编制成共词矩阵，如图1 所示。在该矩阵中，第一行与第一列的加粗数字均表示高频关键词的序号，其余未加粗的数字则表示两个高频关键词在所有政策文件中出现的总次数。如：第二排第三列的数字“12”表示第一个关键词与第二个关键词同时出现在12 篇政策文件中。

图1 四川省科技成果转化共词矩阵

然后，绘制共词网络图。依据生成的矩阵，利用UCINET 软件内的Netdraw 可视化软件制作得到四川省科技成果转化政策的共词网络图，如图2 所示。该图直观地展示了四川省科技成果转化政策中各高频关键词之间的关系与分布情况。

图2 四川省科技成果转化激励政策的共词网络图

最后，根据网络节点（即各高频关键词）的点度中心度（Degree Centrality）测量各高频关键词的重要性。点度中心度分析是衡量共词网络图中每个高频关键词的影响力与重要程度［20］，主要体现于绝对中心度、相对中心度（NrmDegree）这两个指标。中心度反映整个网络的发展情况与每个关键词在网络中的地位，中心度数值越大就表示其点度中心度越高，即其在网络中出现的次数越多，重要性越高，且对整个共词网络的影响力越强。中心势刻画了共词网络图中关键词之间的集中趋势，其值越接近1，说明各关键词的分布越集中。

通过UCINET 中心度分析获得四川省科技成果转化激励政策关键词的点度中心度表（表2）。可以看出，四川省2010—2015 年期间对“科技成果转化”“知识产权”“科技创新”“科研院所、高校”的关注程度很高，这几个关键词对整个网络的影响力也是最大的，是四川省科技成果转化关注的焦点问题，但是“技术标准”的点度中心度值最低，说明四川省科技成果转化政策中对于“技术标准”的关注度相对较低，围绕“企业”的相关政策关注度同样较低，反映出政策对于“高校”“科研院所”的倾斜性。此外，由表2 还可以看出，虽然以“国际合作”“产学研结合”“融投资”和“中介服务机构”等为关键词的政策数量不少，但大部分涵盖于其他主题的政策文件中，缺少直接相关的政策文件。围绕科技成果转化政策绩效评估的相关文件更是少见。上述分析结论反映出当前四川省科技成果转化激励政策体系有待于完善的方向。

表2 四川省科技成果转化激励政策关键词的点度中心度分析

表2 （续）

3 指标体系的构建

科技成果转化活动会受到多方利益相关者的影响，如政府、企业、高等院校、科研院所、中介服务机构、投融资机构等［1］，这些利益相关者是推动成果转化的关键主体。因而，论文基于政府、企业、高等院校、科研机构与其他参与机构5 个参与主体视角来评估四川省科技成果转化激励政策的实施效果。根据已有文献与政策内容分析，参考《中国统计年鉴》《四川省统计年鉴》以及《四川省科技统计年鉴》等文献中与科技成果转化活动高度相关的指标，结合四川省科技成果转化激励政策的内容条目，采用逻辑关联法，并借鉴已有相关研究成果［14］，基于不同参与主体提出评估指标集。将四川省科技成果转化激励政策划分为供给政策、需求政策、环境政策。其中，三类政策比例接近1:1.4:1.4。供给政策主要体现为资金和人力资源供给；需求政策主要反映促进科技成果产出和交易的政策拉动，通过增加对科技产品和服务的需求引导企业参与成果转化活动，其中包括专利知识产权和科技项目相关的政策；环境政策是科技成果转化政策实施的支撑条件，主要体现为促进经济发展和科技服务体系建设的政策机制［14,21］。将四川省科技成果转化激励政策实施效果的评价指标体系概括为表3。

表3 四川省科技成果转化激励政策实施效果评价指标体系

4 科技成果转化激励政策实施效果评估

科技成果转化政策的实施效果依赖于不同参与主体、由多种因素决定，具有一定的不确定性和复杂性。类似于已有相关研究［1,22-23］，论文运用模糊综合评价法和熵值法对政策实施效果进行评估。

4.1 评估过程

4.1.1 实际数据选取

沿用已有研究设定，论文将科技成果转化政策实施效果的滞后期设定为两年［18］，选取2012—2017 年的相关数据作为评估样本，对2010—2015 年四川省科技成果转化激励政策的实施效果进行评估。通过对《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《四川省统计年鉴》《四川省科技年鉴》以及四川省科技厅、四川省人民政府等官方网站公开信息进行搜集、整理，得到评估指标的实际数据如表4 所示。

表4 2012—2017 年四川省科技成果转化政策实施效果评估指标的实际数据

4.1.2 评估指标的隶属度

采用线性插值法［24］，首先将各四级指标在各评价年份的数据的最高值设定为“1”，最低值设定为“0”，建立隶属度区间［0,1］。然后，将各指标数据分别映射到对应的［0,1］区间上，可得到各四级指标的隶属度。求解公式如下：

其中，x为各四级评估指标在2012—2017 年中的实际数据，y为映射值，即各四级评估指标的隶属度。同时，x1与x2分别为各年各四级评估指标实际数据的最低值与最高值，y1与y2分别为各年各四级评估指标实际数据映射在［0,1］区间上的最低值与最高值，则y1=0，y2=1。故由简化后的式（2）近似计算2012—2017 年各指标的隶属度：

4.1.3 评估指标的权重

论文选择熵权法计算指标权重［1］。假设各个指标在不同年份的实际数据为xij（xij>0），yij为指标隶属度，其中i(i=1,2,3,4,5,6)表示评估年数，j(j=1,2,…,40)表示指标个数。

首先，利用式（3）计算四川省2012—2017 年各项4 级指标在不同年份所占比重Pij；其次，通过式（4）和式（5）计算各四级指标的熵值ej、差异性系数gj（亦称信息熵冗余度）和权重wj。最后分别得到各三级、二级指标的权重，具体见表5。

表5 评价指标的熵值、差异系数及权重

由上述指标权重结果可以看出，需求政策的指标权重高达0.898 4，其中与专利相关的权重可达0.631。究其原因可能在于，科技成果转化的需求政策涵盖专利申请数、专利授权数与有效专利数等内容。根据2018 年《四川日报》发布的数据，四川省专利综合实力位居全国第六、中西部第一，专利战略推进计划实施绩效评价居全国第一［25］。四川省科技成果转化专利基础好，且政府十分重视专利申请、授权等方面的工作（由表2 的分析结果可以看出，“知识产权”“专利”的中心度均较高），客观上使得需求政策的指标权重远高于其他两类政策的指标权重。

4.2 评估结果

通过计算各指标的得分，即将四级指标yij与其权重wj的乘积，并将所得结果扩大一百倍，分别得到三级指标和二级指标的具体得分和排名如表6 和表7 所示。

表6 2012—2017 年四川省科技成果转化激励政策实施效果评估的三级指标最终值及排名

表6 （续）

由表7 分析可知，从2012 到2017 年，四川省科技成果转化激励政策整体的实施效果得分逐年增加，说明科技成果转化政策发挥了实际作用，实施效果得分的增长速度在2015—2016 年间有所放缓，2016—2017 年显著增加。这与实际情况是较为吻合的，四川省颁布的科技成果转化激励政策数在2012年达到峰值，2013 与2014 年有所下降，在2015 年又重新增长。由于科技成果转化激励政策实施效果的显现需要一定时间，其具有滞后性（一般为两年），从而出现上述的变动趋势。

表7 2012—2017 年四川省科技成果转化激励政策实施效果评估的二级指标最终值及排名

此外，分析表7 的数据，四川省科技成果转化激励政策实施过程中，三类政策得分占总平均得分的比例分别为8.24%、89.57%和2.19%。其中，需求政策指标的贡献率最大，其次为供给政策指标，环境政策指标的得分最低，这与政府对需求政策的重视程度以及指标的权重具有直接关系。相比之下，供给政策与需求政策实施效果得分增速较快，尽管供给政策的指标权重较低、关注度并不高，但其实施效果保持稳定的增速，而环境政策实施效果得分增速较为缓慢，且滞后期更长，至2016 年政策的作用才显著发挥。

5 问题分析及对策建议

5.1 问题分析

结合前述的政策内容分析与实施效果评估可以看出，四川省相关科技成果转化政策体系在不断完善，且在落实科技成果转化政策中取得较好的效果，但仍然存在一些问题和不足之处，具体体现在：

首先，（1）由供给政策的实施效果可以看出，相对来说规模以上工业企业的实施效果明显优于高等院校、科研院所和政府的实施效果。其中，地方财政科学技术支出占财政支出比重自2015 年达到峰值后逐渐降低，R&D 经费内部支出、政府R&D 投入强度一直保持增长趋势，但增速较慢。说明虽然政府对科技创新活动的财政投入下降，但直接用于科技R&D 的经费支出仍然在增加。相比之下，企业R&D 投入强度和R&D 经费内部支出得分要远高于政府的得分，也反映出政府对于科技创新、成果转化活动的资金和人力资源投入仍然较为有限，还需要政府加强政策支持，发挥企业在科技成果转化中的主观能动性。

（2）分析需求政策可知，高等院校和规模以上工业企业的实施效果较优。其中，有R&D 活动的单位数、专利授权数与申请数，3 项累计得分贡献率为71.71%，对需求政策实施效果起决定性作用。政府专利申请数、授权数等指标自2015 年后开始呈现下降趋势。此外，由表7 分析易知技术市场合同成交数低于成交合同金额，说明虽然整体技术市场规模有限，但是技术成果转移成交金额却保持着较快增速，且远远大于成交数的贡献率，侧面反映出四川省科技成果转化项目具有一定实力，但仍需通过政策引导进一步刺激市场规模。

（3）分析环境政策的实施效果可知，四川省人均地区生产总值呈现稳步增长趋势，但地区工业增加值的增加幅度较小，且2017 年出现小幅降低的情况。规模以上工业高新技术产业利润总额自2015 年才恢复增长，上述也反映出当前四川省成果转化中企业的环境承载能力相对较弱，而政府引导下的科技创新发展环境在逐步改善。

其次，结合图3 的政策数量和实施效果可以看出，四川省科技成果转化政策比例不协调，对于需求与环境政策方面的投入力度较大，而对供给政策的关注相对较少。然而，相对于供给和需求政策，尽管四川省已经具备一定的科技创新环境，但环境政策带来的实施效果并不理想。尽管环境政策数量相对较多，但其实施效果却是三类政策中最差的一个。科技成果转化环境政策的执行力度不够，相应的服务支撑体系仍然有待于完善。这在表2 的政策内容分析中也有所体现，围绕“信息平台建设”“基础设施建设”“创新服务平台建设”“企业孵化建设”等环境政策关键词的关注度均处于较低水平。

科技成果转化水平在一定程度上反映着区域经济发展水平［1］，科技成果转化水平越高，意味着城市经济发展水平越高，而经济发展水平又反过来作用于科技成果转化实力。通常用地区生产总值和人均地区生产总值来衡量区域的经济发展水平［1］。根据2018 年的《中国区域创新能力评价报告》，四川省创新能力连续3 年综合排名第11 名。地区生产总值位于全国第六名，但人均地区生产总值仅排在第21 名，四川省经济发展水平与科技成果转化实力之间并不对等。

再次，政策内容与实施效果之间的匹配性不够，政策执行效果不够理想。虽然第4 节的评估结果反映出，政策文本数量越多，实施效果可能就越好。但图3 显示环境政策数量多于供给政策，实施效果却不及供给政策。这说明虽然出台了较多环境政策，但在贯彻落实中尚有欠缺。其中的原因可能有：（1）由于成果转化过程周期较长、且具有高风险。对于参与转化的企业从资金实力、技术应用和市场运营等方面均有较高要求，真正愿意尝试参与的企业仍然较少。根据表7 可以看出虽然四川省企业新产品销售收入占主营业务收入比重在逐年增加，但增加速度仍然较为缓慢，这与企业对成果转化工作的支撑能力和风险承担能力不足有很大关系。（2）科技成果转化是一项复杂的系统工程，需要不同主体积极地参与进来。由于当前仍然缺乏对成果转化人的激励机制，相应的创新服务和信息平台建设仍有待于完善，使得科研人员、企业、中介机构等参与成果转化的意识和动力不足。高校、科研院所更加重视理论研究工作，而对待成果转化工作的重视程度不够，科技成果的供需信息未能有效对接，企业对科技成果需求也未能得到满足，在实际执行中出现“推而不动”的现象。

图3 四川省科技成果转化政策数量与实施效果平均得分对比

5.2 对策建议

基于政策内容分析和实施效果分析的结论，在对其中存在问题剖析的基础上，结合当前四川省科技创新产业发展及其经济发展的方向，归纳概括出以下3 点建议：

第一，继续完善科技成果转化的政策体系和管理机制，健全成果转化激励政策的组织结构，强化供给政策的执行力度。针对政策实施效果与政策制定目标不匹配的问题，基于成果转化中存在的不同参与主体，立足于四川省科技创新经济的发展需求，从顶层设计层面制定更具针对性的政策强化落实方案，提升不同政策目标之间的协调性。在政策制定中要注意不同政策的时滞性、主次差异，利用政策之间的协调配合和互补作用，确保政策实施的预期效果。与此同时，继续健全科技成果转化环境政策体系，强化四川省成果转化的服务支撑能力。发挥第三方评估机构的作用，构建政策实施效果的评估和反馈机制，对不同环节存在的关键问题做出迅速响应。

第二，针对不同参与主体对科技成果转化意识不足的问题，应重视转化人在成果转化中的重要性。立足于科技成果转化人的利益诉求制定具有实质意义的激励方案，构建更加完善的科技成果转化政策体系。健全成果转化的技术标准、管理制度、实施流程和决策机制，提高转化工作的实际运行效率，精简成果转化环节和管理流程，减轻转化人参与转化工作的负担压力，强化成果转化的全过程管理和服务体系。基于转化人的不同利益目标，协调完善科技成果转化的收益分配机制，建立合作共赢的科技转化联合体，强化转化人在转化工作中的主动参与意识和专业应对能力。有效利用其他参与主体和机构的专业技术，探索新的科技成果转化运营模式。

第三，发挥企业在科技成果转化工作中的核心主导作用，从政策扶持、税收优惠、技术支持等方面提高企业技术转化的承载能力和风险应对能力。鼓励企业设立专业的技术转移部门，构建多元化的政策支持和咨询服务机制。引导企业主动与高校、科研院所等开展技术创新合作，探寻科技成果转移的资本化运作模式。强化企业参与科技创新的主动意识和实际应对能力，扩大四川省科技成果转化的市场规模。

6 结论

论文在对四川省科技成果转化现状以及相关政策内容分析的基础上，探究政府、企业、高校等共同参与下的科技成果转化活动，分析现有政策的关注热点以及结构关系，构建科技成果转化激励政策的实施效果评估体系。通过整理相关统计年鉴、研究报告和学术文献资料，运用模糊综合评价法和熵值法，基于政策类型、参与主体等视角对所得实施效果进行客观分析，量化科技成果转化激励政策的实施效果。结合政策内容分析结论剖析其中存在的问题，分析四川省现有科技成果转化激励政策的调整空间，给出相应政策建议和实施方案。

研究提出的四川省科技成果激励政策评价体系主要建立在已有相关体系之上，所引用的评价指标在各个省市之间具有通用性，因而构建的政策实施效果评价框架同样能够适用于其它地区。今后的研究中还可以结合四川省产业发展特点，建立更具地区差异性的指标体系和分析框架。