新疆区域创新政策量化评价研究

秦海波，肖鸿波，乌 静，李莉莉

(1.新疆大学政治与公共管理学院，新疆 乌鲁木齐 830047；2.新疆大学国家安全研究省部共建协同创新中心，新疆 乌鲁木齐 830047；3.新疆大学经济与管理学院，新疆 乌鲁木齐 830046；4.新疆财经大学信息管理学院，新疆 乌鲁木齐 830011)

0 引言

区域创新发展是我国摆脱中等收入陷阱，实现联动增长与协调发展的关键力量[1]。我国正处在创新驱动转型的关键时期，在当前创新驱动发展战略背景下，加快从要素驱动发展向创新驱动发展的转变是 “十四五”时期所面临的一个紧迫任务[2-4]。区域创新能力是构建区域创新体系的核心支撑[5]，囿于区域发展程度的差距，使得创新活动在区域层面呈现多样态势[6]。各地区的创新发展水平参差不齐、区域差异明显，部分地区发展水平明显滞后[7]。

2017年11月，科技部联合发改委批准新疆启动建设丝绸之路经济带创新驱动发展试验区，提出要将新疆打造成丝绸之路经济带创新引领示范区、科技成果转化示范区和面向中亚与西亚的协同创新平台[8]。近年来，新疆区域创新呈现出加快发展的良好局面，以科技创新为引领，不断推动经济实现高质量发展[9]，但与其他省区相比，新疆的区域创新能力仍然处于较为落后的地位[10]。推动新疆加速转型，对于加快建设创新型国家，实现全局创新发展具有重要意义。

本文以2000—2020年新疆出台的248项区域创新政策为基础，借助ROSTCM6文本挖掘软件建立PMC指数模型，深入挖掘政策文本，进行量化评价，以期为新疆区域创新政策的制定与区域创新政策体系的完善发展提供有益建议。

1 相关文献回顾

政策评估为调整、优化政策措施，提高政策执行质量，判断未来政策走势等提供决策参考和依据。最早的政策评价起始于Suchman[11]提出的五类评估，其后，Poland[12]提出 “三E”评估分类架构；Wollmann[13]提出经典政策评价，以揭示因果机制对政策进行分析评价。国外学者注重定量与定性相结合的方法进行政策评估[14]。在创新政策的界定方面，国内外学者进行相关研究时，并没有将科技政策与创新政策进行严格区分，随着创新驱动受到学界的重视，越来越多的学者直接使用创新政策的概念进行研究[15-16]。

国内学者对于创新政策的评价研究经历了以下三个阶段：

在第一个阶段，主要是学习借鉴国外的定性政策评价方法，处于创新政策评价方法的摸索时期。这一阶段我国学者对创新政策评价方法进行了有益探索，初创性地将国外先进经验引入国内。张雅娴等[17]在Rothwell等[18]对科技创新政策工具研究的基础上，通过供给面政策工具、环境面政策工具与需求面政策工具对我国软件产业政策进行了实证性分析。肖士恩等[19]研究发现我国科技创新政策评价处于探索阶段，在对国内外学者的政策评估方法进行探讨的基础上，为我国科技创新政策评估提供了有益借鉴。黄灿[20]通过欧盟与我国创新政策的比较，对我国创新政策进行了多角度评价，为我国创新政策的制定与执行提供了有益的借鉴方向。董娟等[21]通过科技政策目标、重要举措、投资与政策环境以及研究方向四个角度进行中美新科技创新政策的比较分析，为完善我国科技创新战略提供参考。刘会武等[22]提出以评价目的、创新活动、时间尺度三要素为维度的创新政策三维分析框架，为政策评价提供了新的思路与方法。

在第二个阶段，强调科学研究方法与理论模型的结合运用。该阶段我国学者对政策计量模型进行了有益探索，相较于上一阶段更加注重评价方法的科学性，也更加侧重于模型方法的使用，但仍未完全形成体系研究。彭纪生等[23-24]从政策力度、政策目标、政策措施三个维度入手建立政策计量模型，在量化分析的基础上对我国科技政策进行客观评价,以创新政策为例，给出政策量化标准的具体操作手册。刘会武等[25]从系统化视角出发，提出创新政策 “钻石模型”分析框架。郭强[26]建立了科技创新政策评估指标体系，通过模糊数学理论和熵值法对科技创新政策效果进行定量评估。袭著燕等[27]运用文献计量法对山东省科技创新政策文件进行量化分析，构建了区域科技创新政策设计框架。赵莉晓[28]基于公共政策评估视角，建立了创新政策评估理论框架。

在第三个阶段，主要是国外先进评价方法的本土深化运用以及科学研究方法的跨学科运用，形成了主要包括统计分析方法、前沿面分析方法、系统分析方法三类比较典型分析方法的体系化研究[29]。张永安等[30]基于文本挖掘建立PMC指数模型，对国务院出台的创新政策进行评价分析。俞立平[31]以高技术产业为例，基于DEA方法与Malmquist指数的实证分析方法，对区域创新政策评价框架进行测度与检验。游玎怡等[32]基于创新生态系统理论与政策工具理论，对深圳、香港两地的科技创新政策进行量化评价。成全等[33]通过构建主题模型与PMC指数模型，对我国原始性创新政策进行政策量化评价。

从上述研究成果来看，国内学者对科技创新政策的评价开展了丰富的研究工作，既包括政策文本的内容分析、测度评估等问题，也包括对科技创新政策评价模型的研究。一方面，实现了由模仿式学习不断向探究中国问题、讲中国故事的本土深化运用方向发展；另一方面，构建了相对完善的科技创新政策评价研究体系。然而，如何进一步挖掘政策文本内容，提高政策评价的科学性及降低研究的主观性成分，仍是科技创新政策评价研究的难题。此外，目前关于科技创新政策的评价研究，主要集中于国家层面的政策与较发达地区相关政策的分析，鲜有研究探讨分析后发地区的科技创新政策，也鲜有研究聚焦于新疆的区域创新政策。目前关于新疆区域创新政策的研究主要集中在一些宏观性的分析，对政策内容进行系统评估和量化分析还属于研究空白。新疆作为丝绸之路经济带核心区，是面向中亚五国合作的陆桥型国际通道，有必要对新疆区域创新政策进行科学评价分析。一方面，有利于我国西进战略的开展，培育新的创新经济增长；另一方面，能够助力区域协调发展，实现全局创新发展。本文根据已有研究成果，将定性研究方法与定量研究方法相结合，建立PMC指数模型，对新疆区域创新政策进行综合量化评价。

2 新疆区域创新政策量化评价

2.1 模型建立

目前评价科技创新政策的研究较多使用定性与定量相结合的研究方法，主要聚焦于文献计量方法与政策模型评价法，其中PMC指数模型是文本政策的重要评价方法之一。PMC指数模型由Ruiz Estrada等基于Omnia Mobilis假说思想提出，该模型认为世上的万物都是运动、发展且互相联系的，不论其大小都非常重要，最初作为一种经济政策的评估方法[34]。通常建立PMC指数模型有如下步骤：选择设置政策变量及参数；建立多投入产出表；计算变量值及PMC指数；绘制PMC曲面图。

从国内来看，学者对PMC指数模型的应用领域不断拓展，通过与文本挖掘相结合的方法对科技创新政策、经济政策、产业政策与民生政策等领域进行评价分析。PMC指数模型主要具有以下优势：第一，建立模型时需充分、全面考虑各种变量及参数，评价具有较强的综合性；第二，与深入挖掘政策文本内容相结合，能较大程度降低研究的主观性，提高评价的科学性与准确性；第三，该模型方法可以从不同维度展现政策的优势与弱势，推动政策量化研究不断深入。鉴于此，本文在挖掘新疆区域创新政策文本内容的基础上，构建PMC指数模型进行政策量化评价分析。

2.2 样本选择与词频统计

本文通过 “北大法宝”数据库和新疆维吾尔自治区党委、人大、政府及相关厅局的官方网站收集和筛选相关政策，获得有效政策文件248份，时间区间为2000年至2020年。

ROSTCM6.0软件能够实现文本词频检索、分词处理与语义分析，对于政策文本内容的挖掘能够起到有益的借鉴作用。本文借助ROSTCM6.0软件对248项新疆区域创新政策文件进行分词处理，统计分词后政策文档的词语频次。鉴于研究样本为自治区层面的区域创新政策， “新疆” “维吾尔” “自治区”等代名词对于待评价政策样本的政策功能、政策特性无实际意义，在统计高频词时首先将此类词语剔除；其次剔除 “发展” “建设” “实施”等指向性不明确的动词。剔除上述词语后整理获得出现频次最高的50个词汇，如表1所示。

表1 前50个高频词汇及词频汇总

为了避免选取典型政策时的主观理解偏差，提高研究的科学性与可靠性，本文依据Rothwell等[18]的政策工具理论基石，对所收集的248份政策文献进行编码与归类，将新疆区域创新政策中的相关政策工具分为三大类，即供给面政策工具、需求面政策工具和环境面政策工具。本文在进行编码分类前，要求两位编码人员熟悉掌握政策工具维度释义，能够准确进行政策文本的归类与记录工作。考虑到编码过程中编码人员的主观理解偏差以及不确定性，本文首先综合考虑科技领域相关专家的意见；其次根据Viney[35]的分析信度检验方法，通过一致性系数α的大小检验编码人员对编码分类结果的一致性。当α位于0.8～0.9之间时，信度结果属于可以接受，当α>0.9时，表示研究结果信度较高。通过计算，本研究对新疆区域创新政策编码分类结果的信度值为0.92，编码结果信度较高，归类与编码的可靠性较好。基于对248份政策样本的编码归类，结合三类政策工具的功能类别、科技领域专家意见以及文本挖掘所得结果，最终遴选出12项具有代表性的新疆区域创新政策，见表2。

表2 新疆区域创新典型政策

2.3 变量分类与参数设置

基于对248项新疆区域创新政策样本的编码、文本挖掘和已有文献学者对变量的设置，结合新疆当前区域创新发展的战略背景，本研究共设置了10个一级变量和40个二级变量，具体变量设置及来源见表3。在选定一级变量和二级变量后，选用二进制作为标准来规定参数识别。若选取的政策样本符合某项二级变量描述的要求与条件，则所对应二级变量的参数得分为1，若不满足则得分为0。

表3 新疆区域创新政策变量体系

2.4 建立多投入产出表

多投入产出表是基于各变量及其参数值的分析框架，能够详细观测各项政策在每一个变量上的具体情况，是后续计算PMC指数和绘制PMC曲面的关键依据。在设置新疆区域创新政策测量标准后，本文基于分析框架构建多投入产出表，部分数据见表4。

表4 多投入产出表 (节选)

3 新疆区域创新政策实证分析

3.1 PMC指数计算

在确定新疆区域创新政策测量体系标准后，采用文本挖掘方法进行实证分析，如公式 (1)与公式 (2)所示，二级变量服从[0,1]分布。首先通过公式 (3)计算一级指标值；其次根据所得一级指标值，由公式 (4)计算出PMC指数：

X～N[0,1]

(1)

X={XR:[0～1]}

(2)

(3)

PMC指数=

(4)

根据上述公式，计算得出各项典型政策的PMC指数，并依据政策得分对政策进行等级评价，评价结果见表5。

表5 12项新疆区域创新政策PMC指数汇总

3.2 PMC曲面构建

通过12项新疆区域创新典型政策的PMC指数构建PMC曲面，能够更加直观地展示政策各维度的评价结果。本研究共有10个一级变量，考虑到PMC曲面的平衡性与对称性，在构建PMC曲面时剔除X0。PMC曲面由3×3矩阵构成，构建方法如下：

(5)

将12项典型政策的一级变量得分带入式(5)，得到各项政策的PMC矩阵，依据PMC矩阵得出各项政策的PMC曲面图，如图1至图12所示。

图1 P1政策的PMC曲面

图2 P2政策的PMC曲面

图3 P3政策的PMC曲面

图4 P4政策的PMC曲面

图5 P5政策的PMC曲面

图6 P6政策的PMC曲面

图7 P7政策的PMC曲面

图8 P8政策的PMC曲面

图9 P9政策的PMC曲面

图10 P10政策的PMC曲面

图11 P11政策的PMC曲面

图12 P12政策的PMC曲面

3.3 新疆区域创新政策存在的问题与建议

基于各项政策的PMC指数与PMC曲面，总体分析发现：12项政策共有7项政策评估结果为优秀等级；5项政策为良好等级；没有完美与较差等级的政策文本。尽管各项政策的PMC指数均值为7.17，评估结果位于优秀等级，但仍然存在以下一些共性问题。

首先，政策时效较为局限。各项政策均未涉及长期内容 (10年以上)，只有P1、P3、P4、P5、P8五项政策涉及中期内容 (6～10年)。聚焦于短期内容具有较强的政策可操作性与灵活性，却缺少配套的长期目标与政策措施。本研究建议要顺应中央创新战略的布局态势，把握地区创新发展定位；积极吸收采纳相关科研机构、智库与战略研究机构的政策意见，充分考虑区域创新政策的政策滞后期，将长中期与短期政策目标相结合。此外，政策缺乏第三部门等主体参与。除了P8政策广泛包括政府机构、高校院所、市场力量及其他政策主体，各政策均未包括第三部门等其他政策主体。第三部门等政策主体介入科技创新事务管理，能推动构建多元主体参与的治理模式，打造完善的科技服务平台。为此，可建立健全相关法律法规，支撑第三部门作为科技创新管理微观操作主体的同时，规范学术组织及科技服务组织等的职业素养与操守；有效融合政策机制与智力资源，促进区域科技发展与创新能力提升。

其次，政策领域侧重点缺乏均衡性，各项政策在X4领域的得分均值仅为0.58。各项政策内容均包括经济内容，较为全面地覆盖社会服务及技术等内容，却较少涉及环境内容。涉及新技术 (产品)、自主创新示范区建设、相关产业发展及科技企业创新等政策对环境领域的关注较少，不利于区域创新与生态文明建设的良性互动。环境是生态文明建设中的关键一环，制定区域创新政策以推动区域创新能力增长的同时应加大对环境领域的关注，设定对应的控制标准与行业准则。此外，不应一味追求政策领域的 “全面覆盖”，要根据不同政策领域内容的异质性实现 “有效覆盖”。

最后，政策激励措施的使用较为单调。由于各项政策所关注的实际问题不同，所使用的激励措施都较多聚焦于某一具体类型，虽有利于具体问题的解决，但缺乏配套的相关激励措施不利于整体区域创新系统的构建与完善。应通过组织协调政府机构、科研院所、市场力量和第三部门等其他主体，构建完善的政-产-学-研-用-资-社链条[37]；各司其职，丰富政策激励措施，增强区域创新政策的协同性。

除了上述共性问题外，根据各项政策的PMC指数及PMC曲面，本研究就12项新疆区域创新典型政策分别进行总结归纳，并提出相关完善建议。

P1政策的PMC指数为6.62，在政策性质、激励措施、政策评价、作用层面及政策视角上的得分低于均值。为此，可通过使用税收优惠及其他供给类激励措施完善政策工具体系；强化与企事业单位、科研院所和实验室等的合作关系，优化少数民族科技骨干人才的培养与使用管理流程；充分发挥其自身的独特优势，更好地将其作用于推动地区特色及优势产业、企业的发展。

P2政策的PMC指数为8.32，除了共性问题政策时效外，在其余各项上的得分均高于均值。为此，应重视做好专利工作对于技术创新的促进作用，基于专利工作进展的实际情况，审时度势增强政策的前瞻性；赋予政策长远的战略定位，使专利管理更好地适应区域创新体系建设的需要。

P3政策的PMC指数为6.35，除了政策时效及政策评价外，在其余各项上的得分均低于均值。为此，可通过与企事业单位和科技服务组织等合作，明确自治区科研机构创新发展的方向；推动供需精准对接，使科研机构在促进新疆实现跨越式发展中发挥骨干和支撑作用。

P4政策的PMC指数为7.67，在激励措施、政策目标及作用层面上的得分低于均值。为此，除了重视对于高层次科技人才和急需紧缺专门人才的发展规划，还应加大对于基础研究人才发展规划的关注与投入。基于本区经济和科技发展水平的实际情况，在与国内各城市引进人才的竞争中充分发挥新疆的地缘优势；营造良好的科技创新政策环境、满足配套科技服务需求的同时，着眼于供需对接与科技成果转化；细化关于科技成果、科研项目基金及科技人才兼职兼薪的管理，提高科技人才的获得感[39]，从而为本区的科技创新发展提供有力的智力支持。

P5政策的PMC指数为7.17，在激励措施、政策目标及政策视角上的得分低于均值。为此，可从三个方面介入，即政策引导、简政放权及政府监管[40]。实现政策组合的差异化，提升激励措施的针对性；防止出现政府监管的极端化、监管不足与监管过度，激发企业技术创新的活力。此外，应完善产业政策执行环节，避免政策驱动型企业为了套取政策红利而导致政策效果的大幅削弱[41]。

P6政策的PMC指数为6.15，除了政策视角外，在其余各项上的得分均低于均值。为此，应增强宏观政策的引导性，营造良性的社会投资环境；管控创新重点领域投融资的风险，促使社会资本存量持续自我强化与发展[42]，从而完善投融资机制，充分发挥社会资本的积极作用。

P7政策的PMC指数最高，得分为8.48，在政策时效及激励措施上的得分低于均值。 “十三五”科技创新发展规划较为完善，实现科技创新发展规划的时效性与纵深部署有机结合，仍是亟需改进的政策薄弱点。为此，可依据地区科技发展的实际情况，积极吸收先进地区的经验；确定优先发展的重点领域，满足经济与社会发展的需求。

P8政策的PMC指数最低，得分为5.68，政策全文并未公开。除了政策时效、政策主体及激励措施外，在其余各项上均低于均值。联合智库及相关媒介机构发布政策解读，提升公众满意度，促进其对于政策文件的理解，助力政策具体执行的同时也应及时向社会公开规范的政策全文，持续深化政务公开。此外，应细化激励措施，便于政策条款落实到位。

P9政策的PMC指数为7.30，在政策性质、政策时效、政策领域及激励措施上低于均值。为此，应以构建高效的 “政产学研”协同创新体系为依托[43]，促进科技成果转移转化；基于长远的视角，动态调节对企业、产业及科研机构等的资金补贴结构，促使科技成果转化达成最优目标。

P10政策的PMC指数为7.92，在政策时效及政策评价上的得分低于均值。为此，可拓展创新创业的覆盖广度，加大对本区特色优势产业的扶持力度，形成创新和创业相互带动的良性循环。

P11政策的PMC指数为6.43，除了作用层面及政策视角外，在其余各项上的得分均低于均值。为此，应以乌昌石国家自主创新示范区的长远发展为立足点，加强对国家自主创新示范区高新技术企业高质量研发创新活动的精准化支持力度，深化相应特色创新体制机制改革，完善政策设计；以现代科技手段为依托，打破生产要素的流动壁垒，强化创新要素的跨区域流动，充分发挥示范区的先行先试及带动辐射作用。

P12政策的PMC指数为7.92，在政策性质、政策时效及激励措施上的得分低于均值。为此，可细化科技体制改革举措，促进科技惠民；增强政策的引导性，推动创新型新疆建设，为实现社会稳定和长治久安的总目标提供动力支持。

4 研究结论与展望

本研究通过对2000—2020年新疆区域创新相关政策的归纳梳理，借助ROSTCM6文本挖掘软件，构建新疆区域创新政策评价表，遴选出12项典型政策，计算PMC指数和构建PMC曲面，得出以下结论：①12项新疆区域创新政策的PMC指数均值为7.17，评估结果位于优秀等级，不存在较差等级的政策，整体状况良好；②7项政策的PMC指数介于7～8.99之间，评估结果位于优秀等级，其中P2、P7、P10和P12得分较高，优于P4、P5和P7；③P1、P3、P6、P8、和P11这五项政策的PMC指数较低，介于5～6.99之间，评估结果位于良好等级，较大程度上受政策领域、政策目标、政策评价与作用层面的制约；④12项政策在政策性质、政策评价、作用层面和政策视角等方面的表现较好，内容详细、具体；⑤各项政策存在四项共性问题：政策时效较为局限、政策缺乏第三部门等主体参与、政策领域侧重点缺乏均衡性、政策激励措施的使用较为单调。为此，应从上述角度介入政策的制定与优化完善。

本研究的分析结论存在一定的局限性，后续可基于扎根理论编码、大数据、爬虫技术等方法与手段进一步挖掘政策文本内容，丰富评价指标的选取维度，降低研究的主观性成分，制定更具有科学性、高信度与高效度的评价体系。