政策工具视角下财政支持对科技成果转化的影响——基于省级面板数据的效率分析

陈 光，何凯霖

（西南交通大学公共管理学院，四川成都 610031）

我国2022 年研究与实验发展经费支出突破3 万亿元大关，其中为探索基础研究成果应用与新产品、新材料开发的应用研究与实验发展经费支出占比高达93%［1］。创新自身具有的公共产品属性，以及创新转化活动存在的高风险性，为政府支持提供了现实与理论依据。财政政策作为政府介入创新的主要方式，具有弥补科研资金缺口、引导资源要素配置等作用。赵路等［2］曾回顾10 年来科技创新领域财政支持政策的基本情况，将财政科技投入总结为财政拨款、财政贴息、成果奖励、基金杠杆、政府采购等，本质上可理解为是政府从直接或间接的不同角度对企业、科研机构、技术人才等创新主体实施的鼓励性政策。然而，政府如何布局财政政策工具促进科技成果转化，不同维度政策工具支撑下科技成果转化存在怎样的效率差异等问题仍有待明晰。对此开展研究，有利于促进财政政策工具与科技成果转化的有效衔接，优化财政政策工具结构，提高科技成果转化效率，在“十四五”全面建设中国式现代化之际具有重要的理论与现实意义。

1 文献述评

在科技创新研究领域中，杨骞等［3］、樊华等［4］、Ren［5］等学者将科技创新过程视为一个整体环节展开效率评估及影响因素研究，但实际上，创新是一项科研成果从创新思想开始到产品商业化并最终产生经济价值的链状结构，即如刘满凤［6］、Hasnen 等［7］国内外学者广泛认同的创新价值链概念。科技成果转化作为创新价值链的中间环节，既是研发前端的成果，也是产业成熟化的关键起点，具有承上启下的连接作用。关于科技成果转化内涵，国外更多使用“技术转移”“技术扩散”等学术术语，认为技术转移包含外部技术获取和外部技术商业化两个维度［8］。《中华人民共和国促进科技成果转化法》在总则中将科技成果转化界定为：为提高生产力水平而对科技成果所进行的后续试验、开发、应用、推广，直至形成新技术、新工艺、新材料、新产品，发展新产业等活动［9］，侧重于市场价值的实现。综上，本研究将科技成果转化界定为：科研成果通过一系列设计研发程序成功投入市场，并最终创造经济价值、实现商业化发展的过程。这个过程随时随地都在与市场交汇，各个环节都可能存在市场失灵。政府作为市场经济的参与者、协调者、监督者，对调节科技成果转化进程、引导新兴产业发展具有重要意义。而财政政策作为政府调节的关键措施［10］，其影响效应一直备受学界关注。

就财政政策是否促进科技成果转化，主要形成以下3 种观点：一是认为财税政策能够创造市场需求，激励科技成果转化主体［11］，对科技成果转化具有积极作用。如马江娜等［12］从创新价值链与政策工具二维视角对陕西省政府颁布的科技成果转化政策进行文本内容分析发现，实施税收优惠等政策工具有益于促进科技成果转化；Bronzini 等［13］采用回归不连续性设计（RDD）评估政府研发补贴政策对企业成果产出的影响作用，结果表明政府资助对企业成果产出具有正向激励。二是认为政府行为会干扰企业决策，降低科技成果转化效率。如Wan 等［14］利用空间自回归模型实证发现税收优惠政策对企业成果转化效率具有明显的挤出效应；肖仁桥等［15］基于两阶段价值链理论分析我国不同产权性质工业企业的创新效率，其中政府支持与科技成果转化效率呈显著负相关。三是部分研究显示政府支持对于科技成果转化没有显著影响，或因行业异质性、激励强度等因素呈非线性影响关系，分别可见于Hall等［16］、周宇等［17］、朱永明等［18］的研究。

学者围绕科技成果转化与财政政策展开深入研究，取得了丰富的研究成果，但仍存在以下不足：第一，伴随我国经济发展水平提升，企业自主创新能动性增强，在新的时代背景下应进一步关注多维度的财政支持工具，而过往研究通常将财政支持手段局限于资金补贴与税收优惠；第二，更多关注影响效应分析，即使研究结论表示财政投入能够正向影响科技成果转化，但投产不对等依然会造成资源浪费，降低科技成果转化效率。鉴于此，本研究构建供给-需求-环境三维财政政策分析框架，运用数据包络分析（DEA）模型分析各类财政政策工具投入的价值转化，以期为政府布局财政政策工具促进科技成果转化提供理论支持。

2 政策文本内容分析

2.1 政策样本选择

自党的十八大明确提出实施创新驱动发展战略以来，我国科技事业发生了历史性、整体性、格局性重大变化，在全球创新指数排名中从第34 位上升到第11 位［19］，成功进入创新型国家行列。因此，以2012 年作为政策文本搜索的起始时间节点，选取中央层面由人大、国务院及其直属机构发布的与科技成果转化相关的政策条款，以北大法宝网站、国务院政策文件库为主要检索源。基于广泛性、权威性等筛选原则，以“科技成果转化”为关键词进行首轮查找，再以“技术转移”“成果商业化”“新兴产业”等科技成果转化领域的相关词汇进行两轮补充检索，最终选定133 份政策文本（以下简称“样本”）。

2.2 政策描述性分析

依据政策发文数量年度分布（如图1 所示），党中央为促进科技成果转化制定的政策数量呈现先上升后平稳的整体态势。在2015 年9 月重新修正《中华人民共和国促进科技成果转化法》后，2016、2017 年发布的相关政策数量到达研究期内的峰值，科技成果转化规模也随之持续攀升，《中国科技成果转化年度报告（2022）》显示2017、2018 年以转让、许可、作价投资方式转化科技成果的合同金额分别同比增长66.0%、52.2%［20］；而自2018 年起，政策发文数量渐趋平稳，反映了宏观层面上的科技成果转化制度建设已相对成熟。

图1 样本政策数量年度分布

从政策核心主题来看，为清晰呈现政策样本的主要内容，采用NVivo 的词频统计功能汇总高频词汇并绘制词语云图，其中词语云图中词语字号越大说明该词在样本中出现越频繁。由图2 可见，“创新”“发展”“科技”“服务”“产业”“成果”“人才”“基础能力”等词汇是样本中反复出现的高频词汇，说明政府颁布的有关科技成果转化的政策文本主要围绕上述主题展开，充分体现我国在推动科技成果转化的进程中，中央政府对技术创新、科技服务、产业发展、企业创新能力建设、优化创新创业环境等方面的重点关注；同时，也侧面体现了本研究归纳的政策样本集确实与研究主题高度相关，为后续的政策工具编码分析、工具指标选择奠定了良好基础。

图2 样本政策中的高频词

为阐明样本政策发文主体的关系网络，利用NetDraw 软件绘制政策主体网络关系图（见图3）。经计算，整体网络密度为0.498，说明各发文主体间合作来往较密切，其中工信部、财务部、教育部、国资委、科技部位于网络中心，对整个关系网络的影响力相对较强。中心性体现了个体在社会网络中具有怎样的权力，或居于怎样的中心地位，主要通过度数中心度、中间中心度、接近中心度3 种指标衡量。通过UCINET 计算政策发文主体的中心度，结果如表1 所示，工信部、教育部、财政部等部门的度数中心度较大，说明这些部门在政策执行过程中广泛合作，在关系网络中拥有重要地位；财政部、国资委的中间中心度最高，说明这两个部门是重要的资源控制者，切实影响其他部门间的合作协同。

表1 中心度居前6 位的样本政策发文部门主体

图3 样本政策主体社会网络

2.3 政策工具细分及编码

在政策工具的分类标准上，主要借鉴Rothwell等［21］提出的政策工具三分法，从供给、需求、环境3 个层面清晰界定政府对创新活动的作用路径，该方法也是目前学界在科技创新政策研究领域中运用最广泛的分类方法。其中，供给型政策工具主要对创新活动起直接推动作用，为创新创业提供资金、人力、服务、信息等要素；需求型政策工具主要从市场对创新产品的需求入手，开拓产品市场、拉动创新需求；环境型政策工具主要是为创新活动提供支撑，通过为科技创新营造优良环境间接影响创新发展。基于研究主旨，综合参照李响等［22］、许楠等［23］、赵路等［2］、孙龙等［24］学者的研究，将供给型财政政策工具分为资金支持、人才投入、基础设施建设，需求型财政政策工具分为推广与消费端补贴、政府购买，环境型财政政策工具分为金融支持与税收优惠，具体框架结构及含义如表2 所示。

表2 政策分析框架

根据政策工具细分框架，利用NVivo11 软件对样本政策文本按照“政策序号-编码序号”的规则进行编码分析。由于本研究的重点关注财政政策对科技成果转化的影响，因此在编码过程中主要对所使用到的财政支持手段进行记录编码，并将其放入适合的分类中，若一项政策条款中涉及多项工具手段，则对其进行重复编码，最终整理得到547 条政策分析单元。

2.4 政策工具使用情况分析

政策工具使用频数的统计汇总结果分别如图4、图5 所示，中央在利用财政政策支持科技成果转化的过程中，供给型财政政策工具使用频次最高，其次是环境型财政政策工具，而需求型财政政策工具使用频次较低。目前我国在促进科技成果转化乃至科技创新整体进程中，直接性的人才、资金、设备等创新要素供给是政府采取的主要策略，这种供给型措施能够发挥立竿见影的效果，为科技成果转化提供强有力的支撑，但过量盲目的要素供给反而可能落入资源陷阱，尤其对企业来说，一味靠政府投入很有可能弄巧成拙，形成创新惰性，降低自身的经营发展能力。税收优惠、金融支持等环境型财政政策工具也是政府热衷并频繁利用的干预手段，虽然起效相对较缓，但作用持久，能为科技成果转化主体提供持续性激励，从畅通融资渠道、降低科研风险、减少创新成本等方面间接影响政产学研等科技成果转化主体的创新进程，激发创新活力。科技成果是否能够转化落地的关键检验方式就是考察创新产品的市场接受度。一般情况下供给侧与环境端政策工具主要作用于科技成果转化的前试研发和中试测验阶段，而需求型政策工具则主要发力于最终的经济价值转化阶段，但就统计结果而言，我国对刺激创新市场需求、拉动创新产品消费的政策规划还相对欠缺，原因可能在于市场经济主导下创新产品的需求创造终归靠产品自身与市场的契合程度，以政府购买、消费补贴为主的需求刺激型策略往往只作用于前期市场开拓，并且受地方政府财政实力、地域居民消费习惯以及内外市场融通开放程度等多种因素影响，需求侧财政政策规划与操作难度相对更高。为实现科技成果的技术价值与经济价值的有效转化，还需综合多类工具措施，进一步探索政策试点，促进政策创新。

图4 不同类型样本政策工具使用频次

图5 样本政策工具使用频次分布占比

3 政策工具投入-成果转化产出的效率评价

我国科技成果转化脚步大幅迈进，然而区域转化效率差异显著，转化质量良莠不齐的现象依然存在，因此，从供给型、需求型、环境型3 种政策工具层面选择对应的投入指标与科技成果转化阶段最终产出指标构成投入-产出指标体系。

3.1 效率测量方法

效率是对投入-产出的综合分析，是反映资源配置和运营能力的重要指标［25］。DEA 方法由Charnes 等［26］于1978 年提出，具有无需预先设定参数形式，也不需要考虑量纲和指标权重问题等操作优势，因而被广泛应用于多投入多产出的效率测度研究中［27］。DEA 经典模型在运用过程中又分为CCR 模型和BCC 模型两种形式，其中假定规模报酬可变的BCC 模型更贴合生产实际。其具体线性规划模型如下：

3.2 指标选取

（1）供给型政策工具投入指标。为突出体现科技成果转化过程中政府的财政支持作用，选择地方财政科学技术支出作为资金支持指标。参考郭淑芬等［28］研究，用规模以上工业企业研究机构数测度科技基础设施建设情况，在此基础上纳入众创空间、孵化器载体的建设数量突出科技成果转化主题。此外，利用R&D 人员全时当量作为人才投入的衡量指标，R&D 人员全时当量为国际通用比较科技人力投入的指标，具有较强的代表性与权威性。

（2）环境型政策工具投入指标。采用社会融资规模指标，即实体经济在一定时期内从金融体系获得的全部资金总额体现国内金融发展的整体规模。借鉴孙志红等［29］对科技创新信贷支撑的指标选择，以《中国科技统计年鉴》中各地区按资金筹资来源划分R&D 经费内部支出中的其他资金占比来反映金融机构对科技创新的融资支持。由于科技经费筹资来源在2009 年以前分为政府资金、企业资金和金融机构贷款，2009 年以后变为政府资金、企业资金、国外资金和其他资金，通过对比有关年鉴数据，其他资金占比与金融机构贷款占比大致相同，同时由于金融机构贷款是科技创新主要筹资来源，因此选取其他资金占比作为衡量金融机构对科技创新的支持指标具有一定代表性。孔淑红［30］以企业所得税与地区生产总值（GDP）的比值来衡量宏观税负水平，在此基础上，本研究以高新技术企业上缴税费与GDP 的比值来衡量创新税负水平，并做正向化处理。

（3）需求型政策工具投入指标。政府优先采购创新产品与为推广创新产品所进行的消费补贴，归根结底是扩大创新需求，降低研发结果的不确定性，实现新兴产业的可持续发展，而企业在争夺政府订单、寻求政策支持的过程中也会面临更加激烈的竞争，实现优胜劣汰，因此，站在创新主体企业规模的角度，以各省份大中型高新技术企业在高新技术企业中的占比来体现市场开拓度与高技术产业成熟度，侧面评价政府在拉动创新需求方面的政策投入。无论是政府直接采购或是消费端补贴数额，都是财政支出的具体体现，因此根据中央和地方政府采购的目录清单、财政部制定的政府采购品目分类目录以及首台（套）重大技术装备推广应用指导目录，借鉴顾婧［31］的研究，选择地方财政支出中的一般公共服务、科学技术、文化体育与传媒、环境保护、交通运输、资源勘探电力信息等6 个方面指标来大致衡量政府采购规模与消费端补贴的资金投入。

（4）科技成果转化产出指标。过往研究多以专利授权量、新产品销售收入、技术市场合同成交额等代表科技创新绩效。其中，新产品销售收入是指企业主营业务收入中通过新产品销售而得到的收入，是反映企业创新成果市场收益的重要指标，契合科技成果转化中技术价值向经济价值转化的内涵，因此将新产品销售收入指标纳入产出指标体系；技术市场合同成交额是指技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务类合同交易的总额，借鉴邓子基等［32］在研究中所构建的技术成果商业化率指标，即将全国（未含港澳台地区。下同）技术合同成交额与全国R&D 投入总量的比值纳入产出指标体系，体现有价值的技术成果才能实现市场交易并最终进入生产活动实现转化；同时为体现新产品的市场接受度和高技术产业的生存发展能力，将高技术产业主营业务收入指标纳入考量范围。

本文构建的投入-产出指标体系如表3 所示。为呈现科技成果转化近况，选择可获得的就近3 年数据，并同时考虑创新效益实现的滞后效应，将投入指标的时间选择提前1 年，最终产出数据时间跨度为2019—2021 年，投入数据为2018—2020 年。数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国火炬统计年鉴》、中国人民银行年报以及EPS 数据库。

表3 财政政策工具投入-科技成果转化产出评价指标体系

3.3 测量结果分析

利用DEAP2.1 软件进行2019—2021 年我国30个省份（因数据缺失未含港澳台和西藏地区）财政投入下的科技成果转化效率测算，最终得到3 类政策工具投入下科技成果转化的综合效率（TE）、纯技术效率（PTE）以及规模效率（SE），三者之间的关系为：

3.3.1 供给型财政政策测量结果

从表4 可见，供给型财政政策下科技成果转化的综合效率均值逐年提高，综合效率有效（TE=1）的地区数从7 个上升到11 个，说明我国财政科技资源的配置能力逐渐提升，部分省份在财政资金运用、人才培养配置、基础能力建设方面的投入实现了有效转化；纯技术效率均值小幅下降，但依然保持在0.9以上，体现我国大部分省份的技术管理水平较高；规模效率均值呈现波动式上涨的趋势，各省份近几年生产规模优化是促进综合效率提升的主要原因，但仍有部分省份处于规模报酬递减或递增的阶段，应根据实际情况扩大投入规模或提升投入产出转化效率，改善投入冗余的现状。

表4 供给型财政政策下各省份科技成果转化效率的年度变化

为进一步分析各省份科技成果转化现状水平，摸清效率短板，参考杜金岷等［37］以纯技术效率值和规模效率值对省份进行分类，以平均值为界限划分为以下4 种类型（见表5）：一是纯技术效率和规模效率均高于平均值的“双高型”，这类省份或是创新资源聚集、经济实力雄厚、产学研得到充分结合，或是有着合理的投入-产出结构，资源综合配置效率高，促使科技成果转化能力得到有效释放；二是纯技术效率高于平均值而规模效率低于平均值的“高低型”，这类省份技术发展水平高、科技创新能力强，但由于科研资源要素尚未得到最佳配置或陷入资源陷阱，未能达到最优的生产规模；三是纯技术效率低于平均值而规模效率高于平均值的“低高型”，这类省份虽有合理的生产投入规模，但由于技术水平发展相对落后，导致投入效能未得到充分发挥；四是纯技术效率和规模效率均低于平均值的“双低型”，这类省份在资源投入与配置、创新能力发展上都还存在较大问题，政府需提高对科技成果转化的重视，促进区域效率平衡。

表5 供给型财政政策下各省份科技成果转化效率值分布

3.3.2 环境型财政政策测量结果

环境型财政政策支撑下科技成果转化综合效率均值虽呈递增趋势，但依然维持在较低水平（见表6）。其中，综合效率有效的地区数从4 个上升到12 个，说明越来越多的省份在营造良好的市场环境、创新税收优惠政策等方面的资源投入切实促进科技成果的转化落地，但与综合效率均值偏低相矛盾的研究结果表明各省份环境型财政政策工具的使用效率存在显著差异。2020 年纯技术效率有效的地区数在2019 年基础上翻一番，效率有效省份数量整体呈上升趋势。规模效率均值逐年提升但整体数据不理想，超过一半的省份处于规模报酬递增状态，可根据当地创新产业发展的实际情况出台相契合的支持政策，扩大融资规模，加大税收优惠力度。

表6 环境型财政政策支撑下各省份科技成果转化效率年度变化

根据环境型财政政策支撑下各省份科技成果转化效率，将各省份划分为以下4种类型（如表7所示）：一是“双高型”，这类省份通常科技金融水平高度发达，拥有健全的科技投融资体系，同时政府高度重视科技成果转化，提供了一系列有针对性的优惠政策有效提升科技成果转化效率；二是“高低型”，这类省份虽然具有良好的科技资源管理水平和明确的科技产业发展方向，但实际生产规模未达到最优，政府对创新环境建设缺乏关注，政策投入不足；三是“低高型”，这类省份通常金融实力水平较高，政府也相当重视从环境侧发力，但由于资源配置无效率导致资源浪费；四是“双低型”，这类省份在政策投入规模、资本运作、科研水平上都还存在较大问题，政府需扩大社会融资规模，纾解高新技术企业从初创到成熟各阶段的融资困境，并充分发挥税收优惠等激励性政策的作用，促进科技成果加速转化服务科技与经济共同发展。

表7 环境型财政政策支撑下各省份科技成果转化效率值分布

3.3.3 需求型财政政策测量结果

如表8 所示，在需求型财政政策支持下，科技成果转化综合效率均值虽有小幅度上涨，但均小于0.6，综合效率有效的地区数在2021 年也仅达到了5 个，说明各地政府对创新产品的优先采购以及对市场端的消费刺激未能达到预期；纯技术效率均值呈现逐渐递增的积极态势，但纯技术效率有效的省份数量并不太理想；规模效率均值整体维持在0.60～0.65 的低效率状态，测量结果与政策工具使用频率分析相契合。较供给型与环境型政策工具而言，需求型政策工具使用频率相对较低，地方政府在创新产品需求端的政策投入不足，实际生产规模非优也是导致综合效率偏低的主要原因。

表8 需求型财政政策下各省份科技成果转化效率变化

类似地，需求型政策工具投入下的各省份效率分布结果如表9 所示。一是“双高型”，这类省份往往经济水平发达并位于科技创新链条顶端，创新市场成熟且广阔，政府政策通常起到锦上添花的作用，从宏观视野引导高新技术产业化方向；二是“高低型”，这类省份存在的主要问题在于政策投入不足，政府对公私市场需求的刺激力度不够，市场潜能未被充分挖掘；三是“低高型”，这类省份虽为拉动市场需求投入了充足的政策资源，但政策覆盖泛化导致资源配置的结构不合理，应综合考量实际情况，优化对不同类型高技术产业的扶持方式，提升投入效率；四是“双低型”，这类省份在利用需求型政策工具时未能发挥出应有的支持效能，无论是在投入规模还是资源配置管理水平上都落后于其他省份，同时受地缘位置和历史因素影响导致内外市场需求难以开发，需要进一步创新政策支持方式。

表9 需求型财政政策下各省份科技成果转化效率值分布

3.3.4 综合讨论

2019—2021 年各省份在不同政策类型下的科技成果转化综合效率趋势如图6 至图8 所示。各省份3 类财政政策工具投入效率变动趋势大致相同，大多数省份供给型财政政策投入下的科技成果转化综合效率值远远高于需求型与环境型工具，并且测量数据结果通常在0.8 以上，说明政府对科技创新产业展开的直接性资金补贴、人才引育与创新基础能力建设策略效果显著，通过提供相关资源促进科技成果转化落地。供给型政策工具在运用中的高效率结论也从侧面说明了在政策制定实施中，供给型政策工具使用频率高于另外两种政策工具的原因。环境型政策工具投入下的科技成果转化综合效率较需求型政策工具略胜一筹，但效率差异过大，部分省份能够达到效率有效的状态，即构建了合理的投入-产出结构，但也有一些效率值极端的省份如云南、内蒙古、新疆等的综合效率仅处于0.1～0.3，原因可能在于落后的经济发展水平与闭塞的市场环境导致社会资本难以自外向内流动，再加上这类省份的科技研发水平相对滞后，产业创新能力薄弱，即使政府出台大量的激励政策，或是积极承接沿海城市产业转移，也只能发展价值链底端的产业，难以辐射带动科技与经济整体发展，导致环境型财政政策工具使用收效甚微。需求型财政政策工具的效率收益最低，可能原因在于对科技成果转化的政策投入力度不足、策略不契合，导致创新产品链难以实现递进更迭，也难以促进创新产业持续发展；同时，以第一、第二产业为主的低层次产业结构无法为创新产品提供充足市场，对外贸易中的关键竞争力较弱，整体消费需求低迷，资源投入无法实现价值转化。

图6 2019 年各省份各类政策工具下科技成果转化综合效率分布

图7 2020 年各省份各类政策工具下科技成果转化综合效率分布

图8 2021 年各省份各类政策工具下科技成果转化综合效率分布

此外，个别省份也出现需求型、环境型财政政策工具综合效率高于供给型的情况，如天津、浙江、江苏、广东。这类省份在技术研发能力、经济发展程度、内外市场开拓、企业实力规模等多方面都居于全国领先地位，“高精尖”产业集聚下促进人才、信息、资本、知识等资源高效流转，企业在科技成果转化中真正占据主导地位，自下而上的科技成果转化模式逐渐取代自上而下的政策支持，以市场需求信号倒逼政策投入，政府真正“退居二线”。比较直接性资源供给的初级需求满足，间接性的优惠政策激励、完善的市场制度建设、潜在的消费需求挖掘更加适应先进的社会经济发展阶段，如李晓华等［38］也曾基于国家层面视角指出政府直接给予企业资助多发生在新兴经济体国家。

4 结论与建议

通过构建政策工具投入-成果转化产出指标体系，利用DEA 模型测算出我国30 个省份财政政策的科技成果转化效率，并得出以下结论：

财政政策工具布局存在结构性失衡，其中供给型财政政策工具占比偏重，环境型财政政策工具占比适中，需求型财政政策工具明显欠缺。供给型政策工具通过向高科技新兴产业进行政策资源倾斜，以提供资金、技术设备等产业要素提高其市场生存与发展能力，推动科技价值向经济价值转换，适用于现阶段我国科技成果转化与新兴产业发展需求。深化科技与金融的有机结合是我国经济高质量发展的应有之义，建设金融友好环境，围绕创新链部署资金链，能够对科技成果转化主体产生持续性激励。相对而言，需求型工具应用不足，因受市场开放程度、地域消费习惯等多种复杂因素影响，需求型政策顶层规划与实际操作难度更大，需因地制宜探索政策试点。

供给型政策财政工具对科技成果转化促进效果最明显，环境型与需求型财政政策工具稍显薄弱。国家知识产权局调查数据显示，我国2022 年发明专利产业化率是36.7%、实施率是48%，相当一部分技术成果仍停留在研发层面未实现有效转化［39］。对于我国科技创新水平仍处于第三梯队的部分省份［40］，围绕其人才知识资源不足、科研基础能力薄弱等问题，“缺什么补什么”的供给型策略能够显著促进科技成果转化，但也不可忽视部分省份存在的规模效率递减、资源冗余现象；而环境型与需求型财政政策投入效率实现受限制性因素较多，对政策实施环境、资源投入精准性要求更高，且需求型财政政策实施还面临政策投入力度不足、策略措施单一等问题，导致科技成果转化效率偏低。

环境型财政政策工具与需求型财政政策工具使用效率呈现更显著的省域差异，经济发达、科技领先省份的环境型或需求型财政政策工具投入效率高于供给型。各省份间经济发展水平不均，科技成果转化能力差异显著，市场环境与发展实际脱钩导致环境型与需求型财政政策工具投入效率在0.1～1.0之间大幅波动，经济实力雄厚、创新水平领先的省份会更适应于自下而上的科技成果转化模式，间接性、引导式的政策策略较直接性资源介入更契合先进的经济发展阶段。

基于上述结论，提出以下对策建议：

（1）完善政策工具布局，优化政策措施使用。控制资金漫灌，逐步从事前资助转向成果奖励类事后补贴，增强对科研成果主要发明人的股权、现金激励。进一步探索能够有效支持科技成果转化的金融措施，加速形成以政府投入为引导、企业投入为主体、金融中介为支撑、间接融资与直接融资有机结合的科技投融资体系，扩大税收优惠政策的覆盖范围，降低初创期中小型企业的受益门槛。综合实际考量提高需求型财政政策工具结构比例，调整政府采购策略，创新消费端补贴措施，鼓励企业适当让利带动消费，打开前期市场，促进公众创新产品消费习惯养成。

（2）探索政策工具组合，提高政策使用效益。单一财政政策工具对科技成果转化的影响是有限的，科技成果转化能力的提高取决于政策工具的搭配组合，例如将财政资金补助与基金引导、融资担保等措施相结合，发挥政府资本投入的示范作用，带动社会资本流动，纾解企业科技成果转化的资金困境，分散科技成果转化风险；同时，将税收优惠与政府采购相结合，重点支持初创型高新技术企业，提高企业获益比例，稳定前期市场份额，推动初创型企业的可持续经营。

（3）基于省情因地制宜，合理选择财政政策工具。对于经济领先、科技资源丰富的省份，应注意资源冗余、规模效益递减现象，避免陷入资源陷阱，加强环境型与需求型政策工具规划，发挥企业主体作用，激发企业的空间成果转化积极性，打造开放融通的市场环境。对于经济实力落后、科研基础能力薄弱的省份，应扩大供给型政策工具投入，重视对基础设施建设的资源倾斜，加大创新人才引育力度，加大对新兴产业的支持力度，优化产业结构。

（4）遵循供给侧向需求端的政策工具演进方向，探索需求型财政政策工具创新。伴随我国经济发展阶段跨越与关键创新能力提升，政策工具布局也将呈现从供给侧向需求端演进，实现需求与供给的双向匹配，然而，目前我国需求型财政政策工具运用面临政策投入不到位、区域效率差异显著、难以构筑长期产业链条、极易造成财政紧张等问题。在此发展转型之际，政府应充分重视市场在科技成果转化中的主导作用，给予企业更大的产业决策空间，促进企业自主创新转化，基于企业信息反馈瞄准公众需求，进一步改善需求端财政政策工具的投入领域、补贴对象、运用策略等，实现科技价值与经济效益的衔接。