河北科技成果转化政策实施效果分析——聚类分析视角1

李巧莎 刘兢轶

（河北金融学院河北省科技金融协同创新中心，河北保定 071051）

概 要：在梳理科技成果转化政策相关研究现状基础上，通过SPSS软件利用因子分析和聚类分析方法，对河北省现有科技成果转化政策效果与其他省份进行比较分析，以更明确地衡量河北省科技成果转化政策实施效果。最后，提出优化科技成果转化政策的对策建议。

0 引言

当前我国发展面临复杂的国内国外环境，我国十四五时期及更长时期的发展对科技创新提出了更迫切的要求。然而，我国的科技创新体系还存在一些薄弱环节， 特别是科技成果转化问题还需要打破相关束缚。科技成果转化政策是科技成果转化的指引，对涉及供给方、需求方、政府、科技服务中介、金融机构等不同主体的活动给与指导，对科技成果转化政策实施效果的分析能够更好地发现问题，进而提出优化建议。

1 研究综述

1.1 科技成果转化内涵

国外通常不用科技成果转化，用“技术转移”“技术转化”等来表示同样的含义。Frank Press认为技术转化是技术在社会范围内的广泛应用[1]。Bert Metz认为，技术转移由六个阶段构成，即技术的生成、确认、用户定位、交易、应用和评价[2]。国内学者从不同角度对科技成果转化进行了界定。赵志耘等认为科技成果转化是经济与科技两者间投入要素的有效配置与相互作用[3]。胡振亚认为科技成果转化是指相关研宄成果商品化的过程[4]。吴寿仁认为科技成果转化是通过试验、开发、应用、推广等活动将投入要素转化为产出的过程[5]。

1.2 科技成果转化政策

对科技成果转化政策的研究，学者们涉及了政策文本、政策实施、政策体系等多个方面。李玲娟等基于成果转化链对政策进行系统性的评述，并对成果转化中急需解决的问题做了展望[6]。张剑等以中国科技成果转化政策为例，从强度、广度、速度与方向四个维度研究科技成果转化政策扩散的过程和特点[7]。杜宝贵等基于政策过程、政策内容和政策组织3个维度,运用内容分析、定量统计等方法对我国科技成果转化政策体系进行分析，并提出完善与落实我国科技成果转化政策体系的要义[8]。李进华等以深圳、宁波为研究对象，运用内容分析法对两市的科技成果转化政策文本进行了量化分析[9]。史童等以2019年出台的6项科技成果转化政策为研究对象，基于PMC指数模型对科技成果转化政策进行了量化评价[10]。

综上所述，学者们在对科技成果转化含义进行界定基础上，对科技成果转化政策从不同角度进行了较为全面的研究。既运用内容分析法、定量分析法等对科技成果转化政策文本进行了量化分析，又对政策体系、政策实施等进行了探讨。本文将在前人研究基础上，对河北及另外26个省（直辖市）的科技成果转化政策实施效果进行横向对比分析，并提出政策优化建议。

2 实证分析

受实施主体、政策对各利益相关者支持力度等因素影响，科技成果转化政策实施效果也呈现出多样性，需要构建一套综合评价指标体系来客观、科学地反映科技成果转化政策实施效果，进而反映河北省政策实施效果的水平。为了更深入地反映河北省科技成果转化政策实施效果，本文选取另外26个省（直辖市）作为比较对象，来横向对比河北省科技成果转化政策实施效果。

2.1 评价指标的确立与数据选择

科技成果转化政策能通过影响各利益相关者推动经济发展。而反过来，经济的发展也能提供更多的资金和人力资源，刺激需求主体对科技成果、科技服务等要素的需求，促使政府提供更多的科技成果转化政策。因此，对科技成果转化政策实施效果进行评估，可以采用科技成果转化活动相关指标，也可以选用一些反映经济发展水平的指标。本文借鉴前人的研究，结合科技成果转化活动指标和经济发展水平指标，根据指标选择的针对性、可操作和全面性原则，选取反映与科技成果转化政策相关的共计18个指标，分别是R&D经费内部支出（万元）、R&D经费投入强度（%）、R&D人员（人）、R&D人员全时当量（人年）、R&D项目（课题）数（项）、国内专利申请数（件）、国内专利授权数（件）、有效专利数（件）、国外技术引进合同（合同数）（项）、新产品开发销售收入（万元）、高技术企业获取改造技术经费支出（万元）、地方高技术产业新增固定资产（亿元）、地区高技术产业投资额（亿元）、新产品开发项目数、R&D研发机构数、R&D活动的企业数（个）、地方财政科学技术支出（亿元）、人均地区生产总值（元），分别记为原始指标变量X1、X2、X3……X18，样本数据来自于中国科技统计年鉴（2018）和国家统计局网站。利用SPSS26.0软件，首先对数据进行标准化处理，通过因子分析降维处理，进行综合得分计算，并在此基础上进行聚类分析对27个省（直辖市）的科技成果转化政策实施效果进行比较。

2.2 运用SPSS软件进行数据分析

本文选取数据资料比较全的27个省（直辖市）作为研究样本。利用SPSS26.0软件，首先对数据进行标准化处理，并对标准化的数据通过因子分析降维处理，最终保留了2个主成分，分别记为F1和F2，也就是用两个公因子（主成分）替代原有的18个指标(变量)来反映科技成果转化政策的实施效果。进而通过因子分析后因子的得分系数矩阵，建立因子得分函数。利用回归方法计算出因子得分函数的系数，根据因子得分系数矩阵，通过SPSS计算因子得分。

在计算因子得分的基础上，计算出27省的综合得分，记为F3，综合得分前两名的是广东、江苏。其中，广东综合得分为2.11，江苏综合得分为1.74。

表1 聚类分析成员表

表2 科技成果转化政策实施效果的聚类分析结果

为使评价结果更加清晰明确，在因子分析的基础上，对27个省（直辖市）的科技成果转化政策实施效果进行聚类分析，将因子分析中得到的F1和F2因子得分和综合得分F3作为变量，再通过这3个变量对27个样本完成聚类分析。因为样本总量为27个，故将科技成果转化政策实施效果的情况评价分为非常好、较好、一般、不好四类，通过SPSS26.0得到的结果如表1所示。

利用SPSS26.0软件，通过K-均值聚类分析得到表1。通过此表可以了解27个省（直辖市）各属于哪一类别，还可以获取每个地区到最终聚类中心的距离，最终形成一个较为直观的对27个省（直辖市）的科技成果转化政策实施效果的情况的评价和了解。为了更直观地查看和比较，表2更好地反映了27个省（直辖市）的科技成果政策转化实施效果的差异。

3 结论与建议

3.1 结论

本文通过对河北省及其他26个省（直辖市）科技成果转化政策效果进行因子分析和聚类分析，发现广东、江苏的科技成果转化政策实施效果处于领先地位，北京、上海的科技成果转化政策实施效果较好，浙江、山东也要好于河北、安徽等省份。总的来看，河北省的科技成果转化政策实施效果相对处于比较落后的地位。如，从地方财政科技支出来看，2017年河北省为69.1亿元，广东省为823.9亿元，江苏省为428亿元，北京市为361.8亿元，远低于广东等省（直辖市）；从供给来看，2017年河北省的R&D经费内部支出为452.03亿元，广东省为2343.63亿元，江苏为2260亿元，从事R&D人员河北省为185683人，广东省为879854人，江苏省为754228人，北京为397281人，河北省在科技成果转化经费投入、人员投入相对不足；从需求来看，河北省R&D的项目数、专利申请数数、有效专利数、新产品开发销售收入都较低，与广东等省（直辖市）差距甚远。

3.2 建议

针对本文结论，结合科技成果转化政策实施情况，提出以下建议：

第一，河北省要积极借鉴先进省市经验，推动科技成果转化。广东、江苏等省市的科技成果转化政策实施效果都处于领先地位，河北省可以组织相关人员到广东、江苏等省市进行实地考察，学习他们的先进经验，结合河北省的实际情况，因地制宜地完善促进河北省科技成果转化的相关政策，以更好地推动河北省科技成果转化。

第二，通过政策引导加大科技成果转化的经费投入。加大地方财政科技支出力度，将更多地资金用于科技成果转化；通过资金奖励、减免税收等引导企业加大R&D经费投入，培育企业创新主体地位；引导金融机构加大对科技成果转化的支持力度；鼓励风险投资参与科技成果转化；更好地发挥科技成果转化引导基金的作用。

第三，建立人才引进和激励机制，既要引进人才，又要留住人才。积极引进建立有效的激励机制，落实人才补贴、税收优惠等政策，解决科技成果转化相关人员的职称评聘、子女教育等方面的实际问题，解决其后顾之忧，提高其工作的积极性和主动性。