京津冀高等教育协同创新政策工具量化评价＊

■ 高扬 李杨洋

北京工业大学经济与管理学院 北京 100124

0 引言

随着2014 年京津冀城市群协同发展座谈会在京召开，京津冀协同发展正式成为国家重大发展战略。其中，京津冀协同创新是京津冀协同发展的核心命题与关键任务[1]。如何行之有效地通过合理规划与政策实施推动京津冀科技创新一体化建设，加快区域协同创新发展的速度和质量成为了当今京津冀地区面临的首要问题。

作为区域协同创新体系的重要一环，高等教育科技创新与地区经济发展之间的相互作用愈来愈强烈，区域高等教育创新成为了京津冀地区科技及经济发展的关键动力。这其中，区域协同政策不仅可以从顶层设计角度为区域发展指明方向，也可以从物质基础方面为区域协同提供保障，是促进京津冀高等教育协同创新的重要“推手”。然而，京津冀地区长期存在教育资源不均，发展差距悬殊的现实问题，严重阻碍了京津冀高等教育协同创新进程，亟需政府层面统筹规划解决相应问题[2]。此外，为贯彻落实习近平总书记关于教育的重要论述，贯彻落实全国和北京市教育大会精神，促进首都教育科研事业的繁荣发展，本文针对现有的京津冀高等教育协同创新政策进行量化评价，探寻如何在保证前瞻性和连续性的前提下，使京津冀高等教育协同创新政策的预期目标能够如期完成。具体来说，本文从政策工具和定量模型两个方面，使用文本挖掘及PMC指数模型分析评价了2015 年至2019 年的多项重要政策。试图从政策本身挖掘其存在的优点与不足之处，以期为京津冀高等教育协同创新政策的完善与实施提供科学参考，使之更有效地推动京津冀协同创新能力的快速发展。

区域协同创新政策评价作为一项衡量、评价政策方案的复杂系统工程，在过去的几十年中，国内外学者展开了大量的研究。其中，国内学者陈劲和阳银娟[3]将协同创新理论划分为框架、内涵以及组织运行3 个角度深入探究。魏喜武等[4]则从动能、势能、推力、拉力和张力角度入手，设计“两力三能”作用模型，构建多维度的创新政策评价体系。国外学者Rothwell 和Zegveld[5]根据政策的作用类型从供给型、需求型、环境型3个角度分析了政策职能，而Freitas 和Tunzelmann[6]则更加细化地从使命型、扩散型、一般型、特定型、地方主导型、中央主导型共计六种类型研究了政策的职能与作用机理。此外，还有部分学者从科技创新政策的作用维度分析了政策实施的全面性，如Green 等[7]和Ravetz 等[8]分别从创新模式、创新功能和政策效应以及创新战略、创新政策和创新活动角度分析了科技创新政策的规划与实施效果。在针对京津冀地区的协同创新政策研究中，谢思全和张熇铭[9]从科技资源配置特点入手，从静态动态两个角度系统探究了京津冀地区科技资源的演化路径。李国平[10]则从国际、国家和区域3个层面层层细化，剖析京津冀协同创新一体化政策的不足之处。杜伟锦等[11]将京津冀地区的科技成果政策与长三角地区进行对比，通过对比区域间政策演化差异分析区域政策的优化思路。以数据为抓手，罗启轩和钟秉林[2]结合京津冀发展现状详细分析了京津冀区域高等教育协同创新政策的实施效果，并为协同政策的未来建设提出规划思路。总结来说，区域创新政策评价体系逐步向多维度、动态化发展，但国内外尚未形成一套普遍适用的创新政策评价框架。同时，虽然有部分学者针对京津冀协同发展做出了详实的研究，但尚未有学者从政策评价的角度入手，对京津冀高等教育协同创新进行研究，相关领域存在进一步探究的空间。因此，针对京津冀地区高等教育协同创新政策的评价研究需要在已有文献基础上，结合地区发展现状设定对应评价标准以获得科学的分析结果。

在针对政策评价的量化分析中，现有研究主要从政策实施的效果角度评价政策的有效性，通常采用的模型方法包括数据包络分析法[12]、灰色关联分析法[13]以及层次分析法[14]等。但是这些量化模型在评价政策实施的效果时会存在3 点不足：一是变量考虑不全会导致模型结果产生偏差；二是模型所需数据收集难度较大且可信度不高；三是政策效果分析仅适用于事后评价，针对政策自身的研究不足[15]。为了克服以上问题，很多学者开始运用PMC 指数模型[16]对政策进行定量评价。相比效果类模型，PMC 指数从政策本身入手，通过建立合理的评价框架对政策合理性和完善性进行量化评价。其优势在于可操作性较强且不会受到外在因素的干扰，还具有较强的可追溯性，便于政策之间的横向对比。因此，使用PMC 指数模型结合文本分析等模型方法对政策进行量化评价可以进一步解决传统方法的各种不足，加强研究结果的科学性。

基于以上分析，为了探究在京津冀教育资源存在极大不均的现状下，如何通过政策设计优化京津冀协同水平。本文将政策工具分析与定量模型相结合，使用文本挖掘分析74 项京津冀高等教育协同创新政策中的政策工具分布，并以PMC 指数法量化分析4 项具有代表性的政策，探究现有政策中存在的不足并提出针对性的改进方法。相比于已有文献，本文的主要贡献之处在于融合使用了包括文本挖掘、语义网络在内的多种机器语言，结合PMC指数模型在尽量减少人为干扰的前提下，对京津冀高等教育协同创新政策工具进行量化分析，能够有效地提升分析结果的全面性与客观性。

1 京津冀高等教育协同创新政策工具分析

1.1 文本获取与语义文本挖掘

本文从国家政府网、中华人民共和国科学技术部官网、中华人民共和国教育部政府门户网站等政府官方网站，获取2015～2019 年京津冀高等教育协同创新直接与间接相关的政策文本共计74篇。方便起见，本文将国务院办公厅及其直属的中国教育部、中国科技部所下达的国家级政策简称为国政，相应地，北京市政府、天津市政府和河北省政府及其直属机构所颁发的地方级政策分别简称为京政、津政和冀政。总样本共包含国政17 篇，京政25篇，以及津政与冀政各16篇。

使用python 对合并后的74 篇政策文本进行分词处理后，剔除高频词中“重大”、“努力”等无实意词汇，获得表1 所示的词频统计表。进一步地，本文构建了图1 所示的京津冀高等教育协同创新政策语义网络图。

表1 政策工具总体词频分布表

由图1可见，创新、科技、发展、建设和技术占据中心位置，与绝大多数高频词汇相连，是74 项政策中的重要核心。此外，人才一词直接指向发展、科技、创新、建设、技术五个主旨词，并由研究一词二次指向技术，说明人才培养是各政策文本推动科技创新的重要工具。其次，成果一词除了直接指向科技、发展、技术、建设四个主旨词外，还通过转化转移和企业两条路径再次指向技术，与需求型政策工具的相互呼应，说明成果转化和企业吸收是现有政策提升科技转化效率的两条主要路径。最后，相比企业、机构等创新主体，高校一词仅与创新相关，暴露出现有政策对高校科技创新的重视程度不足且政策覆盖面较窄，需进一步强化高校在协同创新中的主体效用。

图1 京津冀高等教育协同创新政策语义网络图

1.2 政策工具分析

基于供给型、需求型和环境型三个大类[5]，本文构建了图2所示的政策工具类型与京津冀高等教育协同创新作用机制图。其中，供给型政策工具主要在科技创新的起点发挥作用，从技术、资金、设备以及人才四个角度推动京津冀高等教育协同创新成果的产出。需求型政策工具则要在科技创新的终点发挥作用，将科研成果有效转换为实际可以应用的技术，获得更高的经济效益与社会效益。环境型政策工具则通过创建良好的科研环境，设立合理的目标规划并创建合理的制度规范，保障区域协同创新的正常运行。

图2 政策工具对京津冀高等教育协同创新作用机制

使用语义文本挖掘的方法，本文逐条分析了各项政策文本所包含的政策工具，并将统计结果总结于表2。从统计结果来看，包含供给型、需求型和环境型政策工具的政策文本分别占总政策数量的74.32%、60.81%和77.03%，各政策文本对需求型政策工具的应用略有不足。具体来看，包含人才激励和平台建设的政策分别达到了总体数量的47.3%和52.7%，而包含设备支持和创新科普的政策则仅为总体数量的14.84%和9.46%。几种政策工具在应用数量上的巨大差距，显示出现有政策虽然关注创新平台的宏观搭建，但缺少具体实验设备的供给支与创新平台的规划细则。另一方面，现有政策虽然重视科研人才的激励与保障，但缺少针对社会整体的科研投入，对“全民创新，万众创业”支持力度不强。

表2 政策工具分类统计表

基于政策工具量化分析结果，可以总结发现现有政策存在3点不足：（1）缺少创新平台的具体建设规划。现有政策对于平台建设政策工具的应用比率高达52.7%，然而建设过程中的所需的技术、资金、设备支持以及产出成果的专利保护的应用比率则分别仅为24.32%、25.68%、14.86%和18.92%。表明现有政策过度追求创新平台的快速扩张与宏观规划，但缺少实施与建设层面的深入考察。（2）缺少针对高校科技创新以及科研人才培养的政策支持。高校是京津冀地区的协同创新水平发展的重要推动力量，然而现实中京津冀地区教育资源严重失衡[17]，科研人才集中在北京地区，作为北京两翼的津冀地区教育资源则严重不足。（3）对协同发展的工具应用不足。京津冀三地之间巨大的教育、科研、产业资源差异是阻碍区域科研创新能力进一步提升的主要障碍，如何克服三地之间的政治、经济、区位差异从而实现协同发展依旧是相关政策的重要着力点[1]。然而，现有政策对于协同发展与开放合作的政策工具应用仅有35.14%和27.03%，远低于平台建设的52.7%，进一步暴露京、津、冀地区各自为战，缺少合作意识的现实问题。

2 基于PMC 指数模型的京津冀高等教育协同创新政策评价

2.1 PMC指数模型构建方法

PMC 指数模型的建立与分析有以下4 个步骤[18][19]：①确定评级指标体系，即根据文献以及政策本身的类型制定合理的评价框架；②建立多投入产出表，根据评价体系对各政策进行赋值，并将赋值结果以表格的形式直观展示；③计算各政策的PMC 指数，根据式（1）至式（3）的计算步骤，计算各项政策的PMC 值。其中，公式中Xij、PMC(Xi)、PMC分别为各二级变量得分、一级变量得分以及最终的PMC总得分；④建立PMC曲面图，也即将PMC指数以三维曲面图的形式展现出来，便于更直观分析各政策内外在统一性。

2.2 实证结果分析

如表3所示，本文从国政、京政、津政、冀政中各选取一项政策覆盖面广且具有代表性的京津冀高等教育协同创新政策进行实证分析。

表3 京津冀高等教育协同创新政策组合

参考相关文献以及京津冀地区高等教育协同创新发展现状，本文建立了表4所示的政策效果评价框架表。其中，共包含政策性质、政策时效、政策领域等10项一级变量，预测、监督、建议等41项二级变量。当政策文本涉及或包含了某一变量所显示的政策工具时，对该变量项目打分为1，否则为0。此外，由于X1、X2、X3 均为政策属性指标，对政策优劣影响较低，本文将变量X4 至X9定义为政策强度变量，并根据式（4）额外计算了各政策的政策强度（Intensity）指标。各政策得分与评级结果如表5 所示，得分处于[10,9)为完美级政策，处于[9,7)为优秀级政策，处于[7,5)为可接受级政策，处于[5,0)则为不良级政策。

表4 PMC政策评价变量

本文对4项政策分别建立了图3所示的PMC曲面图与图4 所示的政策强度雷达图，以根据PMC 得分为京津冀高等教育协同创新政策找寻合理的优化路径。

图4 京津冀高等教育协同创新政策强度雷达图

从表5 所示的PMC 指数结果结合图3 中PMC 曲面图可以看出，4项政策中除P1的PMC得分达到7.58分为优秀级别，其余3 项政策均仅处于6～7 分区间内的可接受级别。4 项政策平均分也仅有6.73，为可接受级，存在较大改进空间。一般来说，国务院办公厅及其直属单位下达的政策多为全国范围的总领性文本，政策覆盖范围较广但针对性有所欠缺。相比之下，地方政策会针对京、津、冀发展现状及总体发展目标做出针对性调整，导致政策覆盖面不足。具体来看，P1 政策的PMC 得分达到7.58，在4 项政策中排名第一，除X5 政策领域与X6 激励措施有所不足仅得到0.6分，其余工具得分均达到了1分满分。表明国务院充分发挥了总领作用，完善了京津冀高等教育协同创新的顶层设计，对各项指标考虑全面。其次，P2 政策的PMC 得分仅为6.35，排名第3 且低于平均值。P2 政策的优势在于政策领域覆盖较广，在X5 政策领域变量得到最高分0.8，表明北京市政府重视经济、科技、社会服务、创新环境等对科技创新的协同推动作用。但北京市较为完备的物质基础导致其对于激励措施等基础政策的考虑有所欠缺，其余变量得分均在平均值以下。再次，P3 政策的PMC 得分仅为6.20，在4项政策中排名第4。具体来看，除X8 政策受体项表现较好，P3政策其余变量得分全面落后于平均值。P3政策的优势在于天津市政府重视高校等主体单位在协同创新中的重要作用，但较低的PMC分数暴露出其对于协同发展细则缺少具体建设层面的详细规划。最后，P4政策的PMC 得分为6.77，在四项政策中排名第2。相比于其他政策，P4政策的优势在于激励措施较为全面且政策内容覆盖面较广。P3 政策的PMC 值为地方政策中最高，这一方面体现出河北省政府对区域高等教育协同创新具有最高的重视程度，另一方面也进一步显示出河北省科研资源相对匮乏的现实问题[25]。河北地区长期以支持者的身份保障京津冀地区的整体发展，然而自身教育资源长期缺少整合援助，这也是京津冀地区协同创新水平长期难以提升的症结所在。规划中，京津作为为发展水平较高的双核心，应对四周的河北地区产生辐射效应，带动周边地区教育发展。然而，由于河北地区教高等教育水平相对较低，难以留存高质量人才。教育资源进一步向京津集中，反而表现出显著的虹吸效应，进入恶性循环。

图3 京津冀高等教育协同创新四项政策PMC曲面图

表5 4项政策PMC指数汇总

从4 项政策的政策强度得分来看P1 国政的政策覆盖面最广且强度最高，P2 京政在X5、X7、X9 强度突出但政策面过于专一，P3、P4表现相近，均有政策强度不足的显著特征。并且整体来看，位于图4右侧的X5政策领域与X6 激励措施的不足是四项政策存在的普遍问题。具体来说，P1 政策除X5、X6 外，其余政策强度变量全部达到满分，Intensity值达到了最高的5.20。P2政策的Intensity 值仅为4.17，北京市政府应按照X6-X8-X7-X4,X5 的顺序改善现有政策，尤其注重设备保障与人才激励上的政策支持。P3 政策的Intensity 值为4.22，天津市政府应该按照X6-X5-X7-X8-X4 的顺序改善现有政策，着重提升创新项目的资金支持以及成果产出后的知识产权保护。P4 政策的Intensity 指数为4.58，河北省政府应按照X5,X6-X8-X4-X7 的顺序改善现有政策，在增加激励政策的同时和P1 政策一样着重强化经济和社会服务对创新的支持效用。通过政府层面加深区域交流合作，切实分配好教育资源，使京津冀三者呈现水平相近、竞争与合作共存的协同发展模式，才有可能实现真正意义上的京津冀高等教育协同创新。

3 结论及建议

本文使用文本挖掘和PMC 指数模型的量化方法对2015～2019 年多项京津冀高等教育协同创新政策进行了客观、系统的评价分析，得到结论如下：（1）京津冀高等教育协同创新政策对供给型、需求型、环境型政策工具的应用不均，各政策重视人才与创新平台建设的宏观规划，但是严重缺乏需求型政策工具中对于设备支持、专利保护等科研创新行为的具体行动细则。（2）除国务院直属政策外，京津冀各地方政府对高校作为协同主体的重视程度较低，缺少对于人才挖掘、人才培养等方面的政策支持。（3）4 项代表政策中，除国政PMC 得分与Intensity 得分达到优秀级别，其余地方政策均仅达到可接受级别，各地方政府对于政策性质、激励措施等方面的考虑不足。进一步显露出京津冀各自为战，缺少教育资源合作发展的现实状况，政府规划层面缺少教育资源的统筹分配是三地协同创新难以发展的主要原因。由此，基于上述研究结论，本文提出如下建议：

（1）注重高校在协同创新中的主体效用，强化人才培养机制。

2014 年以来，虽然国家对科研创新人才的重视程度不断加强，但是由于人才培养周期较长，政策成效慢，因而相关政策多为对现有人才的激励措施，而鲜有政策关注科研后备人才的培养。这一政策现状造成了各地政府的“抢人竞赛”并由此形成结果导向的恶性循环。因此，京津冀地区应发挥首都城市群在科研教育资源上的绝对优势，在政策中加强高校的主体效用并为人才培养提供更多资源，形成高校-人才-创新的可循环发展模式，加快以人才为核心的区域协同创新。为京津冀各地方人才提供相似的福利保障体系，强化人才在高校间的交流学习，进一步强化人才素质，由高校人才牵头实现京津冀协同创新的螺旋式上升发展。

（2）完善科技创新平台的建设细则。

现有政策中，虽然高达52.7%的政策文本包含了平台建设政策工具，但相关政策大多停留于概念阶段，缺乏实际的建设规划以及资源分配。因此，京津冀各地政府应将建设流程逐步细化，加强资金、设备等保障性资源的投入，并适当地将政策红利上升到法制红利，维护创新成果的知识产权，对创新平台的建设进行全方位的保障。各地区应进一步积极争取和推进国家级创新平台建设，加强区域性科技平台建设。推动共建区域科技金融合作平台，完善科技信贷、创业投资等多功能、多层次的科技协同体系。

（3）强化京津冀三地资源协同依然是促进区域协同发展的最重要环节。

长期以来，京津冀三地在教育资源与科研创新能力上的巨大差距是阻碍高等教育协同创新发展的严峻挑战，然而现有政策文本中对三地协同发展的政策工具应用依然较少。为此，京津冀地方政府应打破原有服务自身、各自为战的发展方略，推进区域协同创新体系建设，推动创新资源共享并针对各地比较优势制定差异化的区域创新发展战略。在此阶段，国务院等国家级部门应牵头为京津冀区域性立法创新提供指导，对制约协同发展的行业监管、科技成果转化等方面的相关法律和政策进行调整，实现相关法律和政策在京津冀的一体化实施，以更科学详实的政策文本推动京津冀高等教育协同创新。