2010—2017年京津冀中小企业科技创新政策评价

杜丹丽，原 琳，高 琨

(哈尔滨工程大学经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001)

0 引言

根据中小企业统计年鉴，2010—2017年，国家机关共出台了680项科技创新政策文件，为中小企业的发展增添新动力。当前的形势显示，中小企业的创新情况并不理想，对应的科技创新政策的制定也在探索中前进，现行政策存在良莠不齐和执行效果欠佳的突出问题[1]。鉴于此，全面评价中小企业科技创新政策显得尤为重要。一方面，有助于向政策制定者反馈科技创新政策制定过程中存在的问题，进而为后续政策的优化和完善提供科学依据；另一方面，为中小企业的健康稳定发展提供制度保障，推动经济社会创新驱动战略转型。京津冀地区的发展是中国区域经济发展的重点，而 《中国区域科技创新评价报告 (2016—2017)》显示，北京和天津连续几年综合排名稳居全国前三，相对而言河北省科技创新情况较前两者落后很多。中小企业是地方区域经济和科技发展的重要组成部分和推动力量。准确把握京津冀中小企业科技创新政策的特点和实施效果，是提高京津冀中小企业科技创新能力，推动京津冀协同发展的前提[2]。本文尝试使用政策计量分析和PMC指数模型，建立中小企业科技创新政策评价体系，对上述问题进行探讨。以国家和京津冀地区的政策文件为分析样本，宏观上对2010—2017年的科技创新政策进行统计梳理，微观上考察政策的PMC指数评分和PMC三维曲面，比较北京、天津、河北三地区在政策上的异同，评价政策合理性并提出优化意见，为京津冀中小企业科技创新政策制定提供参考，以推动京津冀地区均衡、平稳、快速发展。

1 文献综述

中国学者对政策评价的研究更注重研究方法的使用。苏敬勤、李晓昂等运用内容分析方法对国家科技创新政策构成与大连市科技创新政策构成进行对比分析[3]。张镧采用文本分析法研究湖北省高新技术产业政策的演进脉络[4]。王守文、颜鹏运用模糊多层次分析方法对产学研合作区域政策进行量化分析[5]。肖美丹、张伟萍比较分析河南与广东科技创新政策的演进过程，借鉴广东省的政策经验对河南省的政策制定提出建议[6]。李政等基于质性数据对比分析中美创新政策[7]。徐军玲等运用共词聚类分析法对苏浙鄂三省的创新政策进行比较分析[8]。国外学者则关注于政策评估模型的建立，Saperstein通过将政策工具分为控制型工具、影响型工具、诱导型工具、应对型工具四类建立政策评价模型对政策进行多维评价[9]。Wollmann为了分析公共政策对社会进步的影响，构建了政策评估模型[10]。Kieron 和Elvira从政策工具之间的矛盾与互动关系重构了创新政策组合，为创新政策分析框架提供了新的研究角度[11]。Nola设计了一个政策评价逻辑模型，用于评价政策的执行效果[12]。Edurne 和James从多层级政府、政策目标和政策工具等角度对创新政策进行了政策评估研究[13]。

综上，当前主流的政策评价方法可以归为三类：第一类是定性研究，从完整度、创新度、协同度方面对政策进行全面评估；第二类是定量研究，从政策发布时间、发布主体、政策类型角度对政策进行计量；第三类是定量与定性相结合研究，计量分析与实证研究相结合。采用定性方法进行研究容易缺乏对政策某一领域的针对性；而定量研究中以实证主义为主流方向，多采用问卷调查法，成本高且信效度不强。为了有效避免上述问题，本文采用定量与定性相结合的方法，运用计量分析方法和PMC指数模型相结合的方法，对京津冀地区中小企业科技创新政策进行综合量化评价。

已有文献对科技创新政策的评价方法、中小企业创新政策的演进脉络及其对企业绩效的影响进行了研究。肖士恩等基于访谈数据，采用理论分析法、政策对比法等从研究开发的政策效果、科技成果转化的政策效果和高新技术企业政策的作用效果三个方面做出政策评价[14]。赵维双运用模糊综合评价法评价辽宁省科技创新政策的总体水平，对企业科技创新政策实施进行定量分析和综合判断[15]。时丹丹将政策分为科技计划管理政策、工艺创新的保护与扶持政策、产学研结合政策、知识产权保护政策和绿色节能政策5类，构建基于误差反向传播 (BP)人工神经网络的工艺创新科技政策评价模型评价科技创新政策[16]。汪晓梦基于相关性和灰色关联分析的视角对区域性技术创新政策绩效评价进行实证研究，以合肥市为例与有关城市进行横向比较，提出优化合肥市技术创新政策绩效的对策和建议[17]。

关于中小企业科技创新政策评价的研究还不多见,目前的研究主要集中于某一区域的创新政策、某一具体的科技创新政策或政策评价的某一方面，多采用政策文本分析、内容分析等定性分析法。赵文凤基于对中美支持中小企业科技创新政策构成的对比分析，通过完善立法环境、建立中小企业直属管理机构，优化中国中小企业科技创新政策的实施效果[18]。赵勇在总结中小企业科技创新政策存在 “政出多门” “政策空缺”、普适性政策较多、专用性政策较少等问题的基础上提出加强中小企业法律体系建立，完善中小企业扶持政策族群[19]。章文光、闫蓉从政策数量统计、发文部门府际关系、政策主题发展变迁三个维度总结中小企业科技创新政策阶段性特征[20]。蔺鹏采用随机前治模型 (SFA)以2012—2016年河北省上市的 60 家中小企业为研究对象进行融资支持政策的实证分析[21]。本文在借鉴学者们研究的基础上，将政策计量工具和PMC指数模型相结合对中小企业科技创新政策进行综合评价，为政策的量化评价提供科学有效的方法。

2 中小企业科技创新政策基本特征

2.1 国家和京津冀政策发布现状分析

本文研究的中小企业科技创新政策文本年度为2010—2017年，共231篇。经过滤掉会议纪要、回执等无关文件后，共筛选出120篇最具代表性的政策文件，包括国家发布的促进中小企业科技创新政策文件35篇，京津冀政府发布的促进中小企业科技创新政策文件85篇。对这120项政策按文本类型和区域划分进行详细梳理，见表1。

通过对国家及京津冀政府层面发布政策文件的文本分析，总结归纳京津冀科技创新政策具体实施的支持措施，见表2。分析发现，政策文本中规划类较多，占样本总数52%，但其可操作性较弱；除人才激励政策外，京津冀在其余维度均在国家层面政策基础上或出台了配套措施，或试点实施了新的支持方法，作用维度较为全面。

2.2 基于政策计量的对比分析

本文从政策具体实施的视角，将政策文件类型分为意见规划型政策和具体实施型政策两类。意见规划型政策是指仅提出实现政策举措的最终目标、最终规划路径，缺乏政策的落地实施；而具体实施型政策详细阐述了政策文件中每个措施的若干内容，规定了每项举措的具体实施方式、实施原则等。京津冀地区相关政策的数量对比，见图1，国家和京津冀发布的政策中意见规划类政策占比较大，体现了政府层面的指导思想、规划原则和政策目标等。这些文件发布的内容充分体现了中国中小企业科技创新政治决策 “自上而下”的特征，但由于地区差异，缺乏具体的配套措施，使规划在各省市落地存在一定的困难。

本节采用政策计量方法，从政策发布年度和支持维度两方面对国家与京津冀层面相关政策措施进行对比分析。

表1 2010—2017年中小企业科技创新政策文本类型统计

表2 国家和京津冀政府层面促进中小企业科技创新政策具体支持措施

图1 国家及京津冀地区层面中小企业科技创新相关政策发布数量

(1)政策发布开启了中小企业科技创新梯度递增新阶段。通过对京津冀地区相关政策年度分布对比。从政策的时间序列进行分析，以2010年颁布的 “关于鼓励和引导民间投资健康发展的若干意见”作为起点，对近十年来的政策进行时间段上的梳理。考虑到这期间中国经历两个国民经济规划期，每一个五年规划期国家经济发展重点的不同，因此本文将时间序列分析维度设定为2010—2013 (政策许可阶段)，2014—2015 (经济新常态阶段)，2016—2017 ( “十三五”规划前期)三个阶段。中小企业科技创新政策沿着 “政策许可—政策激励—政策提速”三个阶段的轨迹发展，包括了三个阶段性的转折点。各省市政府促进科技创新的政策几乎都是从2010年开始逐渐增多的，当时各地为响应国家层面政策的号召纷纷制定并发布政府扶持中小企业的科技创新政策。在时间分布序列上2014年是个关键点，2014年以后京津冀地区中北京市发布的政策总数和具体实施型政策数均为最多，进一步分析发现这与政府建设科技创新示范区试点政策有关。主要归功于北京市中关村是全国范围内最先开展试点的地区，在促进中小企业科技创新政策推广应用方面起到带头作用，最为典型的是2012年2月出台的 《关于促进中关村国家自主创新示范区创新发展的若干意见》，这是全国最早关于创新示范区的政策，这之后北京市又相继出台了技术创新、税收优惠等一系列政策。

探究各地区科技创新政策的时段性，能够揭示不同时期各地区政府对中小企业科技创新的支持情况。2015年起，国家和京津冀发布的科技创新政策显著提升，这与2015年十二届人民代表大会提出的 “大众创业、万众创新”有直接关系。从中可以看出，国家和地方在未来一段时间内有增强政策的支持力度和扩大政策的覆盖面的主流趋势，这对于中国加快建设创新型国家无疑是一个有力支撑。

(2)支持维度分析显示了政策具有局限性。通过对京津冀地区相关政策支持维度分布对比。从总体上看，政策的类型覆盖全面，政策支持维度不断多样化和创新化，目前已经建立起了 “以金融税收政策为核心、以技术创新政策为引导、多种政策类型为支撑”的中小企业科技创新政策体系[22]。中国各级政府在科技创新方面对中小企业的支持力度稳步提高，尤其是技术创新、企业引导方面的政策法规数量较以前有显著的增长，说明国家制定中小企业科技创新政策的思路从 “直接补贴扶持”转向 “营造良好环境”。

从局部来看，国家发布的财税和金融类政策比重较大；而北京市和天津市为响应国家政策也偏重于发布一系列配套的金融类政策；河北省则发布技术创新政策较多，这与河北省加快打造 “科技小巨人”工程有直接关系。进一步分析发现，过去30年间，虽然中小企业是支撑国民经济飞速增长的中流砥柱，但是与国有企业相比，中小企业无论是在融资还是抵押方面都存在 “金融歧视”问题，这就导致中小企业的科技创新发展因为缺少足够的融资而无法得到长久可靠的保障。因此，各级政府要继续加大金融、财政税收等方面的政策力度，逐步消除中小企业在信贷、财税、市场准入政策等方面的歧视，激发中小企业科技创新活力，提高科技创新政策的有效性。在项目资格审查、市场准入等方面，中小企业由于缺少足够的政策支持而难以抓住一些创新机会，大幅度降低了其科技创新积极性。

此外，国家和京津冀地区层面在人才激励政策上明显投入不够。目前政府使用的人才激励措施主要是人才引进和人才培育，政策维度较窄、覆盖面不广且缺乏具体落实措施。北京市发布人才激励政策仅在人才发展体制机制和科技创新团队建设方面发布了较多的实施型政策，而且后者全部是关于深化人才培养的，而在人才激励方面的政策较少。天津和河北的人才激励政策数量少且多数停留在意见规划层面，缺少具体的配套措施以及实施方案。科技创新体系是以人才为首要资源、以创新创业平台为基础建设的。因此，人才激励政策具有核心关键地位，各级政府应高度重视，这将是未来政策制定的重点方向。

3 基于PMC指数模型的中小企业科技创新政策实证研究

3.1 样本与变量

政策文件计量虽然样本数量可观，但在总结共性问题的同时，政策内容的个性特点容易被忽略，而以案例研究为代表的质性研究恰好可以弥补这方面的不足。本文构建的PMC指数模型是以OmniaMpbilis假说为指导思想，该理论基于万事万物都是运动联系的原则，认为在做政策分析时应尽可能将变量考虑在内，不忽视任何一个变量且变量的权重应该相同[23]。PMC模型作用有两个，一是可以用来分析某一具体政策内部一致性水平；二是可以非常直观地展现一项具体指标的优势和缺陷，以及表征优势与缺陷变量的具体含义和水平[23]。本文参考学者们对政策评价的研究，结合中小企业科技创新政策的特点确定相关指标变量，共设10个一级变量和36个二级变量，见表3。10个一级变量依次为： (X1)政策性质； (X2)政策视角； (X3)政策效力； (X4)政策评价； (X5)政策领域； (X6)作用层面； (X7)激励措施； (X8)政策受体； (X9)政策重点； (X9)政策公开。

3.2 模型设定

确定一级变量和二级变量后，运用文本挖掘方法对科技创新政策的变量进行打分，计算出PMC指数，各变量评分标准见表4。构建PMC指数模型须进行参数设定。二级指标根据政策文本内容打分，涉及到政策内容的二级变量取值为1，否则为0。所有的参数设定为二进制的0和1，以确保每一个二级变量均是同等重要并对多投入产出表发挥着同样的影响。一级指标及PMC指数的计算见公式 (1)和 (2)。

表3 科技创新政策组合变量

表4 二级变量评分标准

X～N[0，1]

(1)

X={XR：[0～1]}

(2)

(3)

其中，t为一级变量，j为二级变量。

(4)

最后根据公式 (4)PMC指数的计算结果，对相应的中小企业科技创新政策做出评价，评价标准见表5。

表5 政策评价标准

3.3 PMC指数的计算

在前文政策计量对比分析的基础上，选取4篇内容涵盖全面、代表性强的政策文本对其进行深入挖掘和量化评价 (见表6)，基于PMC指数模型进行具体政策评价研究。依据设定好的变量及参数，构建四项政策的多投入产出表，然后根据多投入产出表计算各项政策的PMC指数，汇总至表7，并根据表5进行评价。

表6 科技创新政策组合

表7 三项政策的PMC指数汇总

3.4 绘制PMC曲面

为了使PMC指数的结果更加直观地展现出来，基于PMC指数构建PMC指数曲面。由于一级变量共有10个，考虑到矩阵的对称性和平衡性，无法对其进行矩阵转换，因而去掉无二级变量的X10，建立3×3矩阵，PMC曲面的计算如下[23]：

(5)

根据上述过程计算出各项政策的PMC指数，然后构建四项政策组合的PMC曲面图，见图2～5。

图2 政策P1的PMC曲面图

图3 政策P2的PMC曲面图

图4 政策P3的PMC曲面图

图5 政策P4的PMC曲面图

依据PMC指数及PMC曲面的数据结果，四项政策均较为合理。其中，政策P1的PMC指数最高，得分8.79，政策评价等级优秀，说明制定此政策时各项指标的考虑较为科学全面，从宏观到微观的描述都比较充分，这不仅取决于这项政策是国家科技部规划政策的客观属性，也体现了政府对中小企业科技创新的重视。政策P2的PMC指数为8.54，政策评价等级为优秀，这不仅取决于这项政策是北京市 “十三五”规划政策的客观属性，也体现了北京市政府对中小企业科技创新的重视；但 (X3)政策效力、 (X9)政策重点得分相对较低，说明这些方面仍有缺失，可以在技术创新、规范引导、市场导向等政策重点上予以加强。政策P3的PMC指数为6.8，政策评价等级为良好，其中 (X7)激励措施、 (X8)政策受体、 (X9)政策重点上均低于平均值，尤其是 (X7)激励措施、 (X8)政策受体与平均值差距较大，说明政策涉及内容不够全面，应综合考虑政治、环境等因素；而股权激励、投资补贴两项政策均没有涉及，可考虑在激励措施上增大投入，通过提高政策的激励效果来促进天津中小企业科技创新的发展。政策P4的PMC指数为6.63，政策评价等级为良好，其中 (X2)政策视角、 (X5)政策领域、 (X6)作用层面、 (X8)政策受体、 (X9)政策重点均低于平均值，说明该项政策缺乏宏观层面的判断，这可能与其是意见类的政策类型有关，可在上述指标上加以改进。上述分析表明，国家政策强调了落实、反馈情况，而京津冀各地方政府出台的政策在反馈变量上均不达标，这说明各地方政府和有关部门应重视政策的执行和监督。通过两级指标数值和PMC指数可以看出各项政策的具体优劣势，明确需要进行改进的方面，为政策制定者提供参考。

4 政策评价结果分析

本文从政策计量及PMC指数模型出发对国家和京津冀中小企业科技创新政策进行研究，发现科技创新政策涵盖了金融政策、财税政策、技术创新政策、企业发展政策和人才激励政策五个方面，并且呈现政府支持力度增强、政策覆盖面扩大的趋势。研究认为国家发布的中小企业科技创新政策仍存在缺失和不足，例如规划类政策较多，缺乏落地实施；人才激励政策仍停留在宏观层面，缺乏具体的配套措施。从京津冀发布的政策来看，北京和天津发布的财税和金融政策比重很大，河北省则更偏重于技术创新政策。除此之外，基于PMC指数模型建立的中小企业科技创新政策量化评价体系，通过选取四项内容覆盖面广、代表性高的科技创新政策进行量化评价，实证结果显示四项政策评分均处于良好范围，P1、P2为优秀，P3、P4为良好且因其本身政策性质导致其逊于P1、P2。P2得分结果表明北京市发布的政策在技术创新、规范引导、市场导向指标上还存在不足，亟需加强；P3结果显示天津市缺乏激励措施，尤其在股权激励和投资补贴上略显薄弱；P4结果展现出河北省发布政策存在问题较多，在很多指标上表现为空缺或是不完善。总体上来看，京津冀发布的政策中缺少政策实施的反馈和监督环节，这就导致政策评价困难，且难以根据实际情况进行调整和更改。

5 研究结论及优化建议

本文的主要研究如下：①从宏观计量分析层面结合政策的发布年度和支持维度，分析了2010—2017年京津冀中小企业科技创新政策的总体表现，研究发现规划类政策比重较大，缺乏落地实施；②从微观层面结合10项一级变量和36项二级变量的PMC指数，分析国家和京津冀四项科技创新政策的总体情况，为四项政策提出了改进意见；③计量分析和PMC指数模型分析结果基本上无较大出入，既可以相互佐证，又可以表明结果的可信度很高，综合分析结果表明国家和京津冀在人才激励政策上都缺少配套措施。本研究的局限性主要体现在模型指标的确定上，对于指标的维度与延展度还需要进一步的研究。

基于以上研究成果和综合分析，本文对京津冀中小企业科技创新政策的优化提出以下建议：①国家近年来十分重视出台有关人才方面的政策，但多数政策还只涉及到人才培养、人才引进，缺乏具体的人才激励。因此，京津冀的中小企业科技创新政策体系要重视将科技人才与科技平台相结合，建立以人才为创新的第一资源，以股权激励、资本投入等一系列配套的人才激励措施为核心的激励政策体系，突破传统 “借力打力”的方式，根据各地区实际情况，发布有利于各地自身发展的人才激励措施，提升自身的科技创新造血能力。②国家发布的政策类型较为全面，而且政策措施多样化，但京津冀地区的政策仍存在一定局限性。因此，优化中小企业的科技创新政策需要厘清不同规模、不同性质的中小企业的实际需求，京津冀各地方政府应出台有针对性的中小企业科技创新政策，营造良好的创新发展环境，从而激发中小企业科技创新的积极性，实现京津冀政策的优势互补。③国家近年来越来越重视科技创新理念，中小企业科技创新政策也呈梯度递增、支持维度扩大的趋势。京津冀政府须加强持续性的科技创新政策供给，实现 “市—厅—局”联动机制，充分利用各地区科技厅、税务局现有的信息平台，建设京津冀中小企业科技创新政策交流与沟通的实时互动机制，最终形成高效服务、有效衔接、资源整合、服务深化的政策公共服务体制。④适当地将政策红利上升到法制红利，利用法制对中小企业科技创新的知识产权、成果转化、政策反馈等关键环节进行管理，有助于进一步推动国家和京津冀现行科技创新政策的贯彻落实，加强京津冀政策培训与跟踪反馈，及时进行监督与指导，促进科技创新政策的落地实施；优化京津冀区域内中小企业科技创新政策环境，为京津冀科技创新协同发展提供政策保障，实现科技创新、政策先行，协同发展、政策保障。