地方政府在促进科技成果转化过程中的注意力配置——基于15个省域政策文本的NVivo分析

张素敏

(安阳师范学院 马克思主义学院，河南 安阳 455000)

科技创新能力是经济社会发展的决定性力量，科技成果转化是实现科技成果经济效益和社会效益的重要手段[1].截至2020年12月，我国专利申请量达到68 720件，连续第二年称冠全球，然而值得注意的是，据可查阅数据显示，我国科技成果转化率仅为10%～30%，明显低于欧美国家的60%～70%.基于此，中国在科技成果转化领域改革加速，出台了一系列政策法规，其中级别最高、分量最重的就是2015年全国人大修改通过的《中华人民共和国促进科技成果转化法》.2016年国务院又颁布《实施〈中华人民共和国促进科技成果转化法〉若干规定》，国务院办公厅随即出台《促进科技成果转移转化行动方案》，业界称之为科技成果转化“三部曲”.在中央一系列法规文件颁布之后，地方结合自身情况，修订了各省、自治区、直辖市促进科技成果转化条例.地方政府作为中央政策法规的具体落实者，在促进科技成果转化过程中如何统筹有限的政策资源、合理利用复杂的政策工具，就显得尤为重要.本文从政策对象、政策工具两个视角，将心理学中注意力配置的理论引入到科技成果转化领域，通过测量地方政府在这一过程中的注意力结构，优化其资源分配方式，从而达到更好的政策效果.

1 研究综述与理论基础

学者们从不同视角对科技成果转化政策进行了研究.如杜宝贵等[2]借助定性比较分析方法从政策工具的视角研究地方政府科技成果转化政策；李进华等[3]运用内容分析法对深圳、宁波两市的科技成果转化政策文本进行了量化分析；高振等[4]运用系统动力学方法，通过Vensim软件仿真分析政策变动效应对科技成果转化的影响，得出利益分配机制等对高校科技成果转化影响较大；史童等[5]基于PMC指数模型，通过文本挖掘方法对科技成果转化政策进行量化评价；杜宝贵等[6]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，对相关政策进行了描述、统计与分析.综上，现有研究多集中在借助Vensim等软件，运用系统动力学、PMC指数模型、内容分析、定性比较等分析方法，对政策文本等进行相关研究.鲜有通过政策工具、对象理论与政策文本内容分析，探讨地方政府在科技成果转化过程中的着力点，以及采取的手段、方法.而政策文本作为政策的关键构成要素，是政策内容的核心体现、政策思想最主要的载体，是决策者的阶段政策目标、工作任务、行动原则等深层次信息的有效传达媒介[7].

2 研究设计

本文总体的研究思路是：从政策科学的角度理解“注意力”及其相关概念，并借鉴公共政策学中政策对象与政策工具两种理论，进而厘清地方政府科技成果转化注意力在政策对象及工具领域的配置现状，并从这两个视角探索政府注意力配置的优化路径.研究过程选取了15个省域的促进科技成果转化条例作为分析对象，借助了NVivo12.0质性软件对15份文本进行量化分析.

2.1 研究框架

2.1.1X维度：政策对象维度

科技成果转化政策发生作用的目标团体(即政策对象)主要有：高等院校、职业技术学校、研究开发机构(有的简称研发机构)、重点实验室、国有企业、中小企业、技术经理人、技术经纪人、中介服务机构等.本文根据这些政策对象在科技成果转化过程中所扮演角色、功能的不同，将其划分为三类：科技成果提供方、科技成果转化中介方、科技成果需求方.需要说明的是，政策对象存在某种交叉，在对15个省域的科技成果转化条例进行研读分析的过程中发现，每个省域的条例对性质相同的同一政策对象的表述并不一致，如，上海市科技成果转化条例中的“研发机构”“高等院校”与“科技人员”“科技成果完成单位”之间存在明显交叉、重叠，为了保证统计数据的真实、全面，本文在运用NVivo12对15份条例进行量化分析时，它们同时被编码为成果提供方.

2.1.2Y维度：政策工具维度

政策工具是政府治理的手段和途径，是政府介入产业科技发展的具体手段，政策工具的选择和运用直接影响政策体系协同效果.通过条例量化分析地方政府在科技成果转化工作中的政策工具注意力配置，考察政府政策工具使用偏好，为进一步促进未来转化工作的重心指明方向.

表1 科技成果转化政策工具释义

综合以上论述，构建“政策对象—政策工具”二维框架，如图1所示.分析各省域地方政府在科技成果转化政策上的注意力配置.

2.2 研究工具

2.2.1文本分析法

又过了几天，他完全冷静了下来，他开始确信那一切都是虚幻的梦。自己滑翔时屡遇险境，心脏和大脑都紧张惊恐到了极点，在强烈的刺激下，自己出现了幻觉。那些令人费解的事物，都是自己的大脑虚构出来的，毕竟，除了头脑中的记忆，自己没有任何一件东西，能够证明他们出现过。

文本分析法的研究对象可以是文字、视频，也可以是图像、音频等内容.它的内在逻辑是，文本的内容就是文本创作者的思想体现，而经常使用的文字处于其认知的中心区域，反映出作者最关注的部分，文本分析法就是经过由浅入深，由表入里的系统化的比较、分析、综合，从中提炼出综述性的内容.科技成果转化条例能够体现地方政府决策者的注意力配置重点和区域，因此，本文采用文本分析法.

2.2.2NVivo12.0质性软件

由QSR公司(Qualitative Solutions and Research Pty Ltd)研发的NVivo12.0是目前应用较广的质性软件，在定性研究和混合研究中非常重要.NVivo12.0的分析对象非常广泛，包括音频、视频、访谈、社交媒体等非数量信息的处理.通过拟定节点、手动或自动编码，进而完成对以上不同格式文件资料的提炼和萃取.本文借助NVivo12软件对东中西部15个省域的科技成果转化条例进行整理、分析，从而提升研究的信度和效度.

2.3 样本选择与编码

本文假设地方政府在科技成果转化过程中的注意力配置基本反映在其出台的政策文件中，通过各地方政府的门户网站和省级科技厅等官方网站收集相关资料，最后采用地方级别最高的科技成果转化条例作为研究样本，一是因为条例作为着力解决国家促进科技成果转化法实施落地“最后一公里”的问题；二是因为条例是地方政府在科技成果转化工作中最重要的地方性政策法规之一，具有权威性和可信度.在地方政府的选择上，为了增加研究的真实性和可信度，本文结合地理区位和各省的经济总量等因素选取了东中西部的15个省域的科技成果转化条例.

按照“省域—章节—条—款”的逻辑，通过质性分析软件NVivo12对15个省域的科技成果转化条例进行逐句编码和频次统计工作，具体如表2所示.其中，“[SH-1-1-1]”代表上海市科技成果转化条例第一章第一条第一款.需要加以说明的是甘肃省科技成果转化条例没有分章，编码顺序是“省域—条—款”，此外，为了避免山西和陕西在省域编码上的重复，山西的省域编码是“J”.

表2 15个省域科技成果转化条例内容分析单元编码示例

3 数据分析

3.1 X维度：政策对象的注意力配置结构分析

本文借助NVivo12软件中“参考点”这一指标来表示地方政府在政策制定过程中注意力的配置情况，它用来表示某节点下编码的次数，每编码一次代表一个参考点，编码次数越多，参考点数值就越高，代表政府对该政策对象(节点)的关注程度越高.基于这一逻辑本研究得出15个省域地方政府科技成果转化条例中对成果提供方、成果转化中介方、成果需求方的参考点数和覆盖率，如表3所示.

表3 15省域政策对象节点数据汇总

3.1.1成果提供方的政府注意力配置整体较强

在15份科技成果转化条例中，成果提供方的参考点数都远高于成果转化中介方和成果需求方，成果提供方的参考点数绝大多数集中在20点以上，而如果以覆盖率百分比进行比较(见表3)，则更为明显，表明地方政府对成果提供方的注意力配置整体较强.这种情况是符合客观现实和主观意愿两个方面的实际.从客观角度看，依照矛盾分析法，在科技成果转化过程中成果提供方明显处于决定性地位，属于主要方面，决定科技成果转化的发展进程，地方政府注意力配置于矛盾的主要方面是必然选择，也是正确选择.从主观角度出发，实施创新驱动发展战略以来，国家反复强调重大科技成果的关键性作用，科技成果的重要性决定了科研人员的重要性.因此，地方政府为了回应中央政策布局，在科技成果转化条例制定中必然对成果提供方给予更多的关注.

3.1.2成果需求方的政府注意力配置明显较弱

如表3所示，成果需求方的参考点数明显低于成果提供方的参考点数，多集中在7～15之间，最高的是广东(15)，云南是5，甘肃仅有2.政府对需求方(企业)注意力配置明显较弱.企业由于投入产出比、投资风险、部分科技成果市场价值不高等因素的影响，对于科技成果转化原动力不足，投资意愿不强烈，因而在科技成果转化中的重要作用呈现不完全，进而造成政府对其在科技成果转化过程中的主体地位认识不够充分.因此，在15个省域的条例中政府对作为成果需求方的企业注意力分配不足，是吻合于这一现实因素的.

3.1.3成果中介方的政府注意力配置整体最弱

从表3中可见，成果中介方的参考点数值最小，最高点是上海市成果中介方8，多数省份成果中介方参考点数是5或4，而甘肃和青海只有2.表明相较于成果提供方和需求方，地方政府对成果转化中介方关注最少，此种情况，一是从成果转化中介方自身看，我国转化中介服务机构起步较晚，从业人员专业化水平不高，服务内容比较单一，尚未形成有效的协作网络，因此在科技成果转化过程中作用发挥不充分，导致不被重视的境遇；二是从政府角度看，科技创新是政府的战略目标，当然也是政府的注意力配置的重点，进而对科研人员的过度关注也在情理之中，然而，由于政府注意力的有限性，发展不成熟的中介方在争夺政府注意力中处于劣势.

3.2 Y维度：政策工具的注意力配置结构分析

运用政策对象的编码逻辑，对15省域进行政策工具编码，编码过程中构建支持型、约束型、调节型3个父节点，以及法规管制等14个子节点(详情见表1)，需要说明的是，编码过程中，在同一政策条款中多次使用了不同的政策工具，则对所有使用过的政策工具编码.据此，得出15省域政策工具节点的参考点数以及覆盖率百分比，如表4所示.

表4 政策工具节点数据汇总

续 表

3.2.1支持型政策工具注意力配置占比第一

由表4可以看出，在支持型、约束型以及调节型3个父节点中，支持型政策工具政府注意力配置在东中西15个省域中占比均排在第一位，最高占比是福建省的55.29%，占比最低的山东是36.64%.奖励激励是政府对科技成果转化过程中的各方主体给予奖金等激励措施，从管理学角度最大程度调动各方积极性，促进科技成果的转化，在支持型政策工具中各地方政府使用奖励激励的频次明显高于其他政策工具，说明地方政府对科技成果转化的经济支持力度均较大.相对于奖励激励，金融、税收、资金3个经济性激励手段的政府注意力配置明显偏弱，注意力配置占比均在10%以下，尤其是税收工具从参考点来看6个省份为1，即政府使用税收工具频次为一次，还有中西部地区的山西、广西、甘肃的税收工具的参考点数为0，意味着在这3个省域的《条例》中地方政府没有使用税收工具.此外，人才引进与培养、专业队伍建设两个政策工具与金融和资金相比，地方政府注意力配置基本均衡，说明各地方政府都能清楚认识到人才在科技成果转化过程中的重要作用.从支持型政策工具分布来看，各地方政府对科技成果转化的经济支持侧重通过直接奖金发放的方式，尚未形成多效配套的激励机制，从奖金发放对象看基本集中在科技成果提供人和单位，然而，转化中间人对科技成果转化的贡献愈发重要，未来需要加大对这一中间群体的激励措施.

3.2.2约束型政策工具注意力配置基本占比第二

由表4可以看到，约束型政策工具政府注意力配置有13个省份占比第二，中部的山西，西部的甘肃两个省份约束型政策工具占比排在最后(第三位)，另外，中部的安徽省约束型政策工具覆盖率占比低于调节型政策工具，但从参考点数来看约束型是21，高于调节型的20，因此基本持平.在约束型的4个工具中，法规管制工具注意力配置相对较强，除个别省份外，基本在10%，良好的法治环境是科技成果顺利高效转化的基本保证，有利于保障各方转化主体的权益，营造良好的氛围.制度建设和责任细化政策工具的注意力配置各省份之间差别较大，但都有使用，说明各地方政府致力于扫除科技成果转化过程中的制度障碍，明确科技成果转化各方主体，尤其是成果提供方有义务为科技成果转化贡献力量.考评管理政策工具政府注意力配置整体偏弱，如表4所示，山西是1.88%，安徽则只有0.88%，说明有些地方政府对动态管理和定期考核的重要性认识不够，因此，在这些地方尚未形成完善的科技成果转化考评体系.

3.2.3调节型政策工具注意力配置占比第三

调节型政策工具政府注意力配置覆盖率和参考点均相对较弱，在三类政策工具占比基本最小.在调节型工具中，各地方政府较多使用了方向引导和组织协调政策工具，如表4所示，甘肃的方向引导工具覆盖率占比18.28%，浙江组织协调工具覆盖率占比11.61%，政府通过调节财政性资金配比方向、项目申报等环节引导企业和研发机构服务于地方发展战略的重大科技项目，并且明确具体责任主体或者建立议事协调机构，对科技成果转化工作进行宏观指导，做好科技成果转化的促进、协调和服务工作.协同合作政策工具如表4所示,东部省份高于中西部省份，东部省份地方政府相对于中西部省份较多地使用了该政策工具，注重发挥企业和科研院所、高等学校之间的合作.另外，沿海省份相较于内陆省份有更多的境外合作交流项目，因此，地方政府在政策工具选择上也更加注重国际交流与合作在科技成果转化过程中的作用.

4 结论与讨论

4.1 政策对象注意力配置优化建议

从政府政策对象的注意力配置视角分析看，首先，地方政府对企业在科技成果转化中的主体地位认识还不够充分.政府对科研研发的过多关注，必然会减弱对另外两个转化主体的重视程度，因此，应优化注意力配置结构，一方面，研发机构科研要坚持问题导向，有针对性的围绕企业需求进行，让企业有“果”可用，有“利”可图；另一方面，政府应该加大政策引导服务，提高金融支持力度，优化创新发展环境，鼓励和推动企业成为研发投入主体、科研组织的主体、成果转化的主体.

其次，政府注意力也大多聚焦于科技成果提供方的奖励激励，而较少关注中介方的奖励措施.各省域转化条例虽不同程度明确成果中介方的绩效奖励，但是比例整体较低.对此，应当考虑科技成果奖金发放的“边际递减”效应，调整科技成果转化收益分配机制，激励转化专业人员工作积极性.根据边际替代率均衡理论，地方政府在将有限的科技成果转化资金投入到三者中任一方时，都应确保其单位投入产出值为正，若为负，则表明资金投放处于无效状态，此时，则应调整资金在三者中的投放比例[14].

4.2 政策工具注意力配置优化建议

从政策工具的注意力配置看，各地方政府普遍存在科技成果转化政策工具注意力配置不均衡，导致政策工具应用过溢与缺失并存的情况，进而造成政策发挥不到位，政策效果不理想的局面.具体来讲，各地方政府支持型政策工具注意力配置占比都排在第一，但是在支持型工具组合中，部分省份税收和人才工具使用频次较低；在调节型政策工具中，行业协会政策工具的政府注意力配置几乎为零.

合理的政策工具注意力配置应当具备动态性与均衡性.政策工具的作用随环境发生改变，因此，政策工具的注意力配置也需做动态性调整，均衡政策工具使用频次，最大化释放政策驱动效应.一是优化调整支持型政策工具组合布局.专业化队伍建设、税收优惠、人才引进与培养等政策工具对科技成果转化工作予以不同程度的支持，与奖励激励相比，其作用方向更具有指向性，可以优势互补，形成合力.二是适度控制强制型政策工具的注意力配置.法规管制和制度建设政策工具对于形成井然有序的科技成果转化市场贡献较大，但注意力配置过多容易导致活力不足，因此，适度增加考评管理和明确转化责任政策工具的注意力配置，发挥其动态管理功效.此外，注意发挥调节型政策工具的润滑作用，方向引导、行业协会等调节型政策工具在引导资源流动方向，调节各方关系方面具有较明显优势，应适当增加其注意力配置.