基于政策工具视角的我国科技人才政策文本量化分析

张毅，吴云云

（华中科技大学公共管理学院，湖北 武汉 430074）

0 引言

党的二十大报告提出，“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑”［1］。可见，科技人才的重要性日益凸显。因此，为推动科教兴国、人才强国战略，近年来我国制定和出台了一系列科技人才政策，为科技人才发展提供了制度保障。

与此同时，围绕科技人才政策的学术研究也逐渐深入，对科技人才政策的体系构建和整体性分析成为研究的热点话题。科技人才政策是一类综合复杂的人才政策，既涉及科技人才管理的不同阶段，也涉及政策内部各种政策工具的设计与搭配［2］。作为贯穿政策目标和实施效果的桥梁和纽带，科技人才政策工具的选择与应用对实现既定的政策目标具有关键性作用［3］。因此，从政策工具视角出发对科技人才政策进行分析具有一定的理论和现实意义。本文基于政策工具的视角，选取了68份我国国家层面发布的科技人才政策为样本，运用内容分析法，探究政策工具配置与组合的特点及不足，并提出可行性策略，以期为后续我国科技人才政策的制定提供借鉴。

1 文献综述

随着科技人才重要性的日益凸显、科技人才政策的日臻完善以及政策文本量化分析方法的日渐成熟，相关学术研究成果不断涌现。经过梳理发现，当前学者主要聚焦于科技人才政策研究、政策文献量化分析这两方面。

1.1 关于科技人才政策的研究

科技人才政策一直是国内外学者共同关注的研究议题，现有研究主要聚焦于对科技人才政策过程某一阶段的研究以及对科技人才政策的整体性分析。

关于科技人才政策过程某一阶段的研究成果最为丰富。例如：在政策设计上，Dufour［4］指出，只有考虑设计新的制度，才能真正拥抱创新,进而建成支持人才的新生态；金振鑫等［5］基于区域科技人才培养，提出了政策设计的GERT网络模型。在政策评估上，顾玲琍等［6］构建了我国科技人才政策实施效果评估指标体系；王宁等［7］、张群［8］分别运用不同的研究方法评估了上海市、河南省科技人才政策。在政策优化上，Thiruchelvam 和Ahmad［9］就马来西亚科技人才政策提出了建议；而我国学者陈凯华等［10］、陈敏等［11］亦提出了面向未来我国科技人才政策的优化思路。

关于科技人才政策的整体性分析，Gokhberg和Sokolov［12］借助政策工具视角，探讨了20 世纪20 年代以来俄罗斯科技人才政策发展的各阶段，梳理了其演变逻辑。我国学者进行科技人才政策的整体性分析时，集中于讨论科技人才政策的阶段划分、主题变迁特征、发文主体协同演变趋势、未来展望等。例如：韩联郡和李侠［13］认为，我国科技人才政策经历了3 次嬗变；钟云华和黄小宾［14］认为，在不同的发展阶段，科技人才政策呈现出不同的主题特征，如在创新赋能期，科技人才政策以自主创新驱动为大计。当然也有学者另辟蹊径，如徐倪妮和郭俊华［15］，裴瑞敏等［16］从政策发文主体的角度，分析科技人才政策主体间的协同演变。

1.2 关于政策文献的量化分析

政策文献量化分析最早发端于西方的计算机科学与情报学，近年来逐渐在公共管理研究领域流行。Crouch 等［17］认为，文献计量学可以辅助公共政策的制定。在此基础上，Smith 和Marinova［18］进一步验证了文献计量方法在公共政策领域的适用性。黄萃等［19］指出，政策文本从本质上来说，就是一种文献；政策文献量化分析是将文献计量等方法引入公共政策分析，从而揭示公共政策问题的一种分析方法。

当前有不少学者应用此方法来研究相关公共政策，这些研究成果主要探讨了政策的分布特征和演变特征。关于政策的分布特征，黄萃等［2］、曾婧婧［20］、宁甜甜和张再生［21］等重点从我国风能政策、区域合作政策以及人才政策的文本类型、数量、发文主体机构及其合作领域等方面进行总体性分析。关于政策的演变特征，刘云等［22］基于我国各阶段的创新国际化政策进行文本量化分析，系统梳理了不同阶段的政策演进特征；王宏新等［23］运用政策文本量化分析方法，对我国易地扶贫搬迁政策实施15 年来的90 余份国家政策文本进行编码分类，总结出我国不同时期易地搬迁政策发展与演变的主要特征。可见，政策文本量化分析可结合质性分析方法，成为解释公共政策逻辑的新的研究方法。

而利用政策文献量化方法进行研究的成果，多采用政策变迁、政策工具的研究视角；文本的选取一般有特定的时间阶段；文本抽样的标准一般分为国家层面或者地方层面。针对不同类型的政策文本，学者们往往构建和选取不同的分析框架。

1.3 文献述评

回顾现有研究，当前学者在相关内容的研究上取得了丰富的学术成果，但也存在几个问题：一是关于我国科技人才政策是以何种手段和方式实现政策目标的关注较少，即对科技人才政策的政策工具选择与配置关注不足。二是针对我国科技人才政策的政策文献定量分析相对缺乏。而要考虑政策以何种手段和方式实现政策目标的问题，就是考虑如何将政策意图转变为具体政策行动的问题［24］，也即需要考虑政策工具。

作为政策目标和政策结果的桥梁和纽带，政策工具具有重要的分析价值。已有诸多学者将政策工具应用到科技创新政策文献量化研究中。例如，徐硼和罗帆［25］、俞立平等［26］、田进和谢长青［27］、宋娇娇和孟溦［28］等基于政策工具的视角，分别对中国科技创新政策、中国科技创新质量相关政策、中国农业科技创新政策、上海市科技创新政策等进行分析。可见，基于政策工具的视角对政策文本进行量化分析已经成为公共政策分析的热点。由此，本文基于政策工具的视角，对我国科技人才政策展开量化分析，系统而全面地分析科技人才政策工具选择和组合的特点与不足，并提出政策建议。

2 研究设计

2.1 研究方法

本文的研究方法为内容分析法。内容分析法最早是从情报学发展而来的，目前在公共管理的政策文本研究领域得到了广泛运用。内容分析法的原理是对文献内容所含信息量及其变化进行分析，从而实现对文献内容可再现的、有效的推断。本文运用该方法，并结合政策工具理论，构建了政策工具—科技人才开发体系要素二维分析框架，对筛选的68份国家层面的科技人才政策文本进行初级编码处理，根据编码结果总结我国科技人才政策的政策工具使用特征。

2.2 数据来源

基于连续性、权威性、准确性、代表性、完整性的原则，本文选取科技人才政策样本的标准主要有以下几点：①时间范围。政策文本必须是2011年7月26日《国家中长期科技人才发展规划（2010—2020 年）》出台以来至2023 年8 月31 日期间发布的，2011 年7 月26 日之前的政策文件不列入本文研究范围，以保证样本的连续性。②发文主体。政策制定和发文主体必须是我国国家层面，如国务院、国务院各机构等，地方层面的政策文件不做考虑，以保证样本的权威性。③政策内容。选取的政策文本必须是与科技人才直接相关的，以保证样本的准确性。④文件类型。本文选取的政策文本包含法律、规划纲要、规定办法、意见、通知等，未将党和国家领导人讲话、新闻报道、信函等纳入样本范围，以保证样本的代表性。⑤检索方式。本文通过在中国政府网以及北大法宝这两个政策覆盖较全的平台上，输入“科技人才”“技术人才”“科技领军人才”“科技创新人才”等关键词进行政策文件检索，以保证样本的完整性。经过对检索结果的逐条筛选和剔除，共得到68份与本文研究内容直接相关的科技人才政策文件。

2.3 分析框架

科技人才政策是一项系统性的政策，既涉及科技人才的培育引进、评价、流动配置、选拔任用、激励保障等各个环节，也涉及政策内部政策工具的设计、选择与组合。因此，本文选取X维度（政策工具）和Y维度（科技人才开发体系要素）两个维度构建了二维分析框架。其中，政策工具维度代表着不同类型的科技人才政策手段；科技人才开发体系要素维度代表着科技人才开发的各个阶段。

2.3.1 X维度：政策工具

Salamon［29］指出，政策工具是政府治理的工具，也就是组织集体行动以解决公共问题的公共行动工具，它是为实现政策目标而采用的具体手段和方式。政策工具具有动态性和多样性，其根据不同的工具特性具有不同的分类，也根据不同的分类方式形成了不同的“政策工具箱”。政策工具的选择影响着政策目标和政策效果的实现。

基于科技人才政策这一研究样本的文本特点，本文结合学者们对政策工具类型的划分经验，选定较为经典和较有影响力的政策工具划分方式，即采用1981 年Rothwell 和Zegveld 提出的“三类型”划分方式［30］，将政策工具划分为供给型、环境型和需求型三大类。供给型和需求型政策工具对科技人才的发展具有直接的推动与拉动作用，环境型政策工具则具有间接的影响作用。

供给型政策工具是指政府通过各种方式的支持，扩大科技人才的供给，改善科技人才的供需状况，进而推动科技产业发展及科技创新人才队伍壮大的一种政策工具，如教育培训、信息支持、基础设施建设、资金投入以及公共服务等。需求型政策工具是指政府通过一系列举措，改善科技人才市场不稳定状况，减少市场的不确定性，促进科技成果推广应用以及鼓励科技人才引进和流动的一种政策工具，如政府采购、服务外包、贸易管制、海外机构管理等。环境型政策工具是指通过各种措施营造有利于科技人才队伍发展壮大的政策与社会环境的一种政策工具，如目标规划、金融支持、税收优惠、法规管制、策略性措施等［21］。各政策工具的具体分类和解释如表1所示。

表1 2011—2022年我国国家层面科技人才政策的政策工具分类和解释

2.3.2 Y维度：科技人才开发体系要素

科技人才政策究竟关注科技人才开发的哪一环节也是本文研究的重点。2011 年7 月，我国印发了《国家中长期人才发展规划纲要（2010—2020）》（以下简称“纲要”），明确了我国科技人才事业发展的目标与方向，在我国人才政策体系中具有提纲挈领的作用。《纲要》指出了我国人才工作的5个环节，即人才培养与开发、人才评价与发现、人才选拔与任用、人才流动与配置、人才激励与保障［31］。因此，依据该分类标准以及宁甜甜和张再生［21］对科技人才开发体系要素的划分，本文将我国科技人才开发体系要素分为科技人才选拔、科技人才培养、科技人才引进、科技人才流动、科技人才激励、科技人才保障、科技人才评价等共7类，形成Y维度的分析内容。

本文的分析框架如图1所示。

图1 政策工具—科技人才开发体系要素二维分析框架

2.4 编码

本文对选取的68份政策文本进行编码，并将政策文本中的具体政策条款作为基本分析单元。利用MAXQDA 分析软件，根据上述的二维分析框架，按照“政策序号—文本章节—政策条款序号”的方式进行逐条编码，对科技人才政策的政策工具及科技人才开发体系要素进行识别与归类，形成科技人才政策样本编码表。举例来说，编码“1－1－2”表示序号为1的政策文本，即《国家中长期科技人才发展规划（2010―2020年）》，第1章中的第2个政策条款：“以学校教育实践为基础，人才引进与培养使用相结合……”编码“1－1－2”在X维度即政策工具维度为供给型政策工具的“教育培训”，在Y维度即科技人才开发体系要素维度为“人才培养”。

由于政策条目众多，受篇幅限制，本文仅列举部分编码结果（见表2）。

表2 我国国家层面科技人才政策样本编码举例

3 我国科技人才政策文本量化分析

3.1 总体描述统计

3.1.1 文本分类

经过初步分析，发现本文筛选的68份政策文本共有8 种类型。基于此，对68 份政策文本进行了分类，结合发文主体、日期等整理为表格，囿于篇幅限制，仅做部分举例（见表3）。

表3 68份国家层面科技人才政策分类样表

3.1.2 文本类型分析

就政策文本类型而言，收集的68份政策文本中，涵盖了措施、决定、规划、通知、意见、方案、办法、公告等共8 种类型（见图2）。其中，公告类文件最多，约占样本总数的22.06%，规划、意见、办法等引导性文件约占样本总数的54.54%，通知、公告、措施等操作性文件约占样本总数的45.59%。根据该统计结果进一步分析可知，自《国家中长期科技人才发展规划（2010―2020年）》发布以来，引导性文件较操作性文件稍多，但相差不大，可见我国国家层面相对统筹兼顾了引导性和操作性科技人才政策的制定与发布。

图2 2011年7月26日以来我国国家层面的科技人才政策文本分类及数量统计

3.1.3 发文时间—发文数量分析

本文收集到2011 年7 月26 日至2023 年8 月31日我国国家层面的科技人才政策文本共68份，按照时间顺序，统计了近年来的发文数量（见图3）。由于2011 年和2023 年统计样本的时间不足一年，故作图时将这两个年份省略。由图3 可以发现，2012—2017 年，国家层面较为重视对科技人才发展的政策引导，发文数量几乎逐年增加；2018—2021 年，国家层面对科技人才发展的政策引导相对减少，但仍然保持一定的关注度；而2022 年，国家层面关于科技人才的政策发文量猛增，且党的二十大报告首次把教育、科技、人才进行统筹安排、一体部署，这表明我国对科技人才的重视度显著提升。可以预见，在未来几年，我国关于科技人才的政策发文量还会不断增加。

图3 2012—2022年我国国家层面科技人才政策发文数量统计

3.1.4 发文主体单位—发文量形式分析

本文对收集的68 份样本的发文单位进行了统计，发现共涉及33 个政府主体，包括国家发改委、科学技术部、教育部、财政部、人力资源和社会保障部、自然资源部、水利部、交通运输部、农业农村部、民政部、工业和信息化部、中国地质调查局、中国气象局、中国民用航空局、国家铁路局、国家粮食和物资储备局、国家国防科技工业局、国家林业和草原局等。其中，发文占比最高的单位是科学技术部，发文25 份，其次是人力资源和社会保障部，发文13 份，财政部发文9 份、教育部发文7 份、交通运输部发文5 份、自然资源部发文5份。

接下来，本文对68份政策文本的发文形式进行了统计分析（见图4），发现共有联合发文24份、单独发文44份。其中，联合发文中最常见的是科学技术部与人力资源和社会保障部联合发文，两主体联合发布科技人才政策8 次，占联合发文的33.3%，可见两政策主体的协同合作意愿较强；其次是科学技术部、人力资源和社会保障部与教育部三者联合发文，三主体联合发布科技人才政策6 次，占联合发文的25%，这也体现了教育、科技、人才一体并重的趋势。而单独发文较多的主体除了有科学技术部、财政部外，还有交通运输部、自然资源部等，可见这些政府部门对科技人才发展的重视度相对较高。

图4 我国国家层面科技人才政策发文形式统计

3.2 社会网络分析

社会网络分析是对“联结行动者”所组成的社会关系形成的网络形态进行分析的一种方法，该方法能够用来分析某一主题的关键词网络［32］。为了更好地了解我国科技人才政策的主题分布，本文利用ROSTCM.6 软件对选取的68 份政策文本进行社会网络分析，建立高频词共现矩阵，并绘制出如图5 所示的高频主题词共现网络图谱，同时呈现中心数值结果。由图5 可知，科技、人才、科研、技术、队伍、项目、发展、计划、培养等主题词的出现频率较高，中心地位较为突出。这表明我国科技人才政策热点大体与人才创新、人才培养、科研项目、技术团队等有关。与此同时，可以发现人才、创新、科研、技术等中心度较高的主题词，亦是我国科技人才政策贯穿始终的桥梁，是关键的政策目标。

图5 我国国家层面科技人才政策高频主题词共现网络图谱

3.3 政策工具维度分析

本文利用MAXQDA 软件，对政策工具的内容分析单元进行编码，并对选取的68份政策文本的编码结果进行频数统计，发现选取的政策样本中对政策工具的使用共计475 次，统计分析结果如表4所示。

表4 我国国家层面科技人才政策的政策工具维度内容分析结果

我国国家层面科技人才政策运用3种政策工具来综合引导科技人才发展，但这3 种政策工具的使用存在着一定差异。由表4 可以直观地看出，我国国家层面发布的科技人才政策中环境型政策工具居多。目标规划、金融支持、税收优惠、法规管制、策略性措施这5 类环境型政策工具使用频率共计290 次，约占总数的61.10%；供给型政策工具次之，教育培训、信息支持、基础设施建设、资金投入、公共服务这5类供给型政策工具使用频率共计151 次，约占总数的31.80%；需求型政策工具最少，政府采购、服务外包、贸易管制、海外机构管理这4类需求型政策工具使用频率共计34 次，约占总数的7.10%。具体而言，从科技人才政策工具的使用特点上还可以总结出以下几点。

3.3.1 供给型政策工具使用频率居中，尚待加强

根据表4 的统计结果，从总体上看，在3 类政策工具中，供给型政策工具的占比相对不大（占比为31.80%），远远少于占比最高的环境型政策工具（占比61.10%），说明供给型政策工具的应用还是不足的。在供给型政策工具中，教育培训的使用占比最高，约为11.37%；其次是资金投入，占比约为10.32%；信息支持和基础设施建设均占4.00%；公共服务最少，仅占2.10%。这体现出我国政府更加倾向于通过教育培训、资金投入来直接推动科技人才的发展，同时也通过提供信息、基础设施、服务间接引导科技人才发展。教育培训是科技人才培养最直接的方式，资金投入是科技人才发展的物质保障，然而相对于整个政策工具的使用率来说，这两种手段的占比并不高，而信息支持、基础设施建设，尤其是公共服务的使用率就更低了。可见，我国政府对于供给型政策工具的投入和应用还不够，尤其是在科技人才的信息、基础设施和公共服务的支持上明显不足。

3.3.2 需求型政策工具使用频率最低，亟待补充

相较于其他两种类型的政策工具，需求型政策工具更加直接有效［3］。它不仅能够在一定程度上拓宽科技人才的开发渠道，而且能够在一定程度上保障科技人才的质量。然而，从内容分析结果来看，我国科技人才政策中对于需求型政策工具的使用较少，仅占7.10%。另外，除了服务外包和海外机构管理有少量涉及外，政府采购和贸易管制几乎未有使用。这表明，我国政府目前对于利用需求型政策工具拉动科技人才发展的重视不足。

3.3.3 环境型政策工具使用频率最高，有待控制

从内容分析的结果来看，环境型政策工具的使用占总体的61.10%，表明我国政府在科技人才发展上较多地应用了环境型政策工具，较为重视为科技人才提供一个良好的发展环境。进一步分析发现，策略性措施有110 条，占比23.16%，是所有政策工具种类中使用最为频繁的，这可能与当前我国策略体系及行动策略等方面尚处于探索阶段有关［21］。对法规管制和目标规划的使用也比较频繁，分别占比19.16%和15.16%，仅次于策略性措施。这说明我国政府善于使用法律法规、目标规划等手段，营造科技人才发展环境。然而，虽然政策文本中体现了政府对环境型政策工具的使用偏多，但在现实中这些环境型政策工具常常因模糊、真空等问题缺乏可操作性，因此环境型政策工具的实际效用并没有得到最大限度的发挥。由此可见，不应过多地使用环境型政策工具，而是要在适量使用的基础上，将其效用最大化。

3.4 科技人才开发体系要素维度分析

基于政策工具维度的分析，再从科技人才开发体系要素视角进行进一步的内容分析。统计结果显示（见表5），科技人才开发体系要素维度的编码片段共有390 条。其中：科技人才培养共计116 条，占比最多，约为29.74%；科技人才激励次之，共计92 条，占比23.59%；而科技人才流动共计16 条，占比最少，约为4.10%。这表明多数政策工具应用在科技人才培养上，其次是科技人才激励，而对于科技人才选拔、科技人才引进以及科技人才流动关注较少。但值得注意的是，科技人才的选拔、引进和流动是科技人才开发的关键性环节。没有对科技人才的公平选拔、科学引进、合理分配，就无法为科技人才队伍注入新鲜血液。因此，有必要加强政策工具在科技人才选拔、引进与流动环节的应用。

表5 我国国家层面科技人才政策的科技人才开发体系要素维度内容分析结果

3.5 政策工具—科技人才开发体系要素的二维交叉分析

3.5.1 各要素政策工具使用均以环境型为主，供给型为辅

本文将政策工具和科技人才开发体系要素进行了交叉分析，得到了二维分析结果（见图6）。从图6 中可以看出，我国政府综合运用了3 种类型的政策工具来推动科技人才开发，这体现出我国对科技人才发展的重视。但不同的科技人才开发要素所使用的具体政策工具还存在一定差异。在科技人才开发的各个体系要素中，主要以环境型政策工具应用为主，以供给型政策工具应用为辅，而需求型政策工具的应用相对缺失。因此，在科技人才开发的各要素中，应当根据实际情况，增加对需求型政策工具的应用。

图6 政策工具—科技人才开发体系要素的二维交叉分析频数分布示意图

3.5.2 各要素在3类政策工具细分维度工具的使用上参差不齐

在科技人才培养要素中，教育培训应用最多，这表明我国政府重视以教育培训的方式直接进行人才培养。在科技人才选拔要素中，策略性措施和目标规划等环境型政策工具应用较多，供给型政策工具次之，但供给型政策工具中公共服务的应用为零，说明在该要素中不仅要加强需求型政策工具的应用，还需要加强公共服务的应用。在科技人才流动、科技人才引进要素中，除了需求型政策工具，供给型政策工具的使用也相对较少；而在该要素中，公共服务、资金投入等供给型政策工具理应发挥更大的作用，以保证科技人才在流动过程中的权益。在科技人才激励、科技人才保障要素中，供给型政策工具中的基础设施建设、信息支持等，以及需求型政策工具的使用还需要加强。在科技人才评价要素中，除了环境型政策工具，其他政策工具也都需要引起重视。

4 研究结论

4.1 科技人才政策的效力级别较弱

从样本的总体描述统计来看，当前发布的科技人才政策涉及通知、规划、意见、办法等多种类型，但总体来说，这些政策文件绝大多数都属于部门规章，缺少实际意义上的法律法规。因此，当前我国科技人才政策所使用的政策工具尚缺少具有权威性的法律法规类政策工具，这在日后的立法中应当及时补充完善。

4.2 科技人才政策发文主体较为广泛，但合作力度不够

从发文主体的分析来看，发文主体虽以科学技术部为主，但也涉及其他30 余个部门，且单部门发文、多部门联合发文均有一定占比。这说明我国发布科技人才政策的权力主体相对比较广泛，各部门都在一定程度上关注科技人才的管理和培养。另外，也可以发现，科学技术部、人力资源和社会保障部两者的合作意识较强，而其他有关部门与科学技术部的合作却显得不够紧密。这表明，在科技人才政策的制定和发布上，还需要加强各部门间的合作。

4.3 科技人才政策的政策工具分布广泛但结构不均衡

根据对政策工具维度和科技人才开发体系要素维度的内容分析可知，我国科技人才政策综合运用了3 种类型的政策工具，且这3 类政策工具在科技人才开发的各要素中均有体现。但从政策工具维度的统计结果来看，我国科技人才政策的政策工具使用具有明显的不均衡特征，即环境型政策工具使用过度、供给型政策工具使用不足、需求型政策工具使用严重不足；另外，这3 种类型政策工具的内部结构也不够均衡，如在科技人才激励环节的供给型政策工具使用中，资金投入占有较大比重，而公共服务、基础设施建设、信息支持等政策工具的使用极少。

5 政策启示

5.1 加强教育、科技、人才相关部门的协同合作

从科技人才政策的联合发文情况来看，科学技术部与人力资源和社会保障部之间的合作最为密切，这是一个必然定律，表明我国科技部门与人才部门对科技人才的关注度较高。虽然教育部与以上两部门之间也有一定的联合发文，但联系不如科学技术部与人力资源和社会保障部密切。在当前我国教育、科技、人才一体并重的新要求下，教育部的政策引导对于科技人才的引领具有非同小可的影响。应当充分发挥教育部的政策引领作用，增强教育部与科学技术部、人力资源和社会保障部之间的协同度，形成新形势下科技人才协同网络的核心主体。

5.2 统筹协调科技人才3种类型政策工具的使用

首先，由于当前科技人才政策的效力级别较低，因此有必要出台专门的法律法规以促进科技人才发展，提高科技人才政策工具的法律性、权威性。其次，在统筹供给型、环境型、需求型政策工具的基础上，有侧重地调节各类型政策工具的结构比例。例如：对于科技人才环境型政策工具的使用需要适当减少，对于供给型政策工具，尤其是需求型政策工具的补充与完善是当前我国科技人才开发工作的重点，需要加强相应的供给型和需求型政策工具的制定。最后，3 类政策工具内部结构，也需要根据实际情况进行调节。例如，在科技人才激励的环境型政策工具使用中，策略性措施达到53.10%，而税收优惠仅占6.00%，因此需要针对3类政策工具内部各政策工具的使用情况酌情调节，以优化科技人才政策工具结构和体系。

5.3 协调匹配政策工具与科技人才开发体系要素

政策工具只有与其作用领域相适应时，才能发挥最佳作用。因此，对于科技人才政策而言，政策工具应当与科技人才开发体系要素相匹配。但根据本文的内容分析结果可知，政策工具作用于科技人才培养的占比远远高于作用于科技人才流动的占比，长此以往，必将导致科技人才流动的政策目标难以有效实现。因此，在未来科技人才政策的政策工具选择过程中，应当综合考虑科技人才开发在各要素上的政策目标，关注科技人才开发在各环节的着力点，及时调整政策工具的选择与应用，以适应科技人才开发要求，力争使政策工具与科技人才开发的各要素、各环节动态匹配，提高政策工具使用的有效性。