基于生存分析的國(guó)家科技創(chuàng)新政策穩(wěn)定性研究

樊 霞，王奧希

(華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院，廣州 510640)

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，創(chuàng)新是國(guó)家持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力與民族復(fù)興的靈魂.科技創(chuàng)新是技術(shù)與經(jīng)濟(jì)結(jié)合的有效形式，是增強(qiáng)知識(shí)生產(chǎn)能力、催化新技術(shù)應(yīng)用進(jìn)程、提升經(jīng)濟(jì)效益的中流砥柱.在新時(shí)代“雙創(chuàng)”背景下，科技創(chuàng)新政策作為驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新活動(dòng)發(fā)展的重要途徑，其穩(wěn)定性受到政府與學(xué)界的密切關(guān)注.

針對(duì)政策穩(wěn)定性問題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要從定性與定量的視角對(duì)其展開了探索式研究.1) 在定性研究層面，曹霞、于娟運(yùn)用扎根理論研究了包含項(xiàng)目對(duì)接、合作研發(fā)、試驗(yàn)試制和產(chǎn)業(yè)化四個(gè)階段的產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新全過程穩(wěn)定性的影響因素[1].歐陽丹霞等發(fā)現(xiàn)公共政策“朝令夕改”的“短期流變”現(xiàn)象，分析了導(dǎo)致該現(xiàn)象的原因以及產(chǎn)生的不良影響，并對(duì)此提出對(duì)策建議[2].2) 在定量研究層面，學(xué)者們多是運(yùn)用計(jì)量模型，實(shí)證分析相關(guān)政策的不穩(wěn)定性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等的影響.1978年美國(guó)學(xué)者Gray等將內(nèi)華達(dá)州關(guān)于礦產(chǎn)權(quán)的活動(dòng)換算成法律變革指數(shù)，這是第一次對(duì)政策進(jìn)行量化處理[3].顧夏銘、陳勇民等將經(jīng)濟(jì)政策不確定性與上市公司創(chuàng)新數(shù)據(jù)結(jié)合，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定性正向影響上市公司R&D投入與專利申請(qǐng)量[4].程華、錢芬芬以2000年-2009年中央層面發(fā)布的454條技術(shù)創(chuàng)新政策為研究對(duì)象，基于柯布-道格拉斯函數(shù)對(duì)政策績(jī)效進(jìn)行測(cè)量，指出政策不穩(wěn)定性會(huì)抑制政策的技術(shù)績(jī)效[5].楊海生、陳少凌等以1999年-2013年間地級(jí)市官員變更為樣本，實(shí)證考察官員變更所引發(fā)的政策不穩(wěn)定性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響[6].

綜上所述，現(xiàn)階段學(xué)術(shù)界對(duì)于政策穩(wěn)定性的研究已取得一定進(jìn)展，但是針對(duì)科技創(chuàng)新政策以及直接對(duì)其政策自身生存時(shí)間的量化分析還不夠完善.因此，本文借鑒生物醫(yī)藥學(xué)處理方法，前瞻性地定量研究科技創(chuàng)新政策的生存時(shí)間，運(yùn)用生存函數(shù)圖標(biāo)直觀地分析科技創(chuàng)新政策穩(wěn)定性情況.這對(duì)于增強(qiáng)政府配置資源效率、提高政策科學(xué)化水平以及政策制定者素質(zhì)具有重要意義.文章選取國(guó)家2006年-2019年中央級(jí)政府機(jī)構(gòu)頒布的442條科技創(chuàng)新政策作為文本數(shù)據(jù)，基于生存分析方法并結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)構(gòu)建政策工具、政策目標(biāo)兩種維度，以動(dòng)態(tài)視角分析國(guó)家科技創(chuàng)新政策的穩(wěn)定性問題，希冀為國(guó)家科技創(chuàng)新活動(dòng)的可持續(xù)發(fā)展提供實(shí)踐參考.

1 數(shù)據(jù)來源與研究模型

1.1 政策分析框架

1982年，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(Organization for Economic Co-operation and Development，OECD)首次正式對(duì)創(chuàng)新政策定義進(jìn)行闡述.在此之前，創(chuàng)新政策大多和科學(xué)政策、技術(shù)政策等概念混淆理解，一些文獻(xiàn)將三者籠統(tǒng)地稱為科技創(chuàng)新政策，盡管它們之間具有緊密的聯(lián)系，如“科學(xué)—技術(shù)—?jiǎng)?chuàng)新”(science-technology-innovation)的經(jīng)典創(chuàng)新線性模型，但由于科學(xué)、技術(shù)與創(chuàng)新三類活動(dòng)存在本質(zhì)性差異，各自的政策內(nèi)涵與關(guān)注點(diǎn)也存在較大不同[7].因此，有必要在概念上對(duì)三者進(jìn)行對(duì)比闡述(見表1).

究竟該如何理解“科技創(chuàng)新政策”？從狹義上看，科技創(chuàng)新政策是由科技政策發(fā)展延伸而來，是科技政策與產(chǎn)業(yè)政策結(jié)合的產(chǎn)物.如提出經(jīng)典政策工具分類的英國(guó)學(xué)者Rothwell認(rèn)為“科技創(chuàng)新政策是科技政策和產(chǎn)業(yè)政策的協(xié)調(diào)結(jié)合”[11].從廣義上看，科技創(chuàng)新政策被歸結(jié)于一個(gè)全面而系統(tǒng)的“政策工程”——能對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)發(fā)生深遠(yuǎn)影響的系統(tǒng)化管制.1982年OECD科技委員會(huì)報(bào)告指出，政府實(shí)施科技創(chuàng)新政策旨在“將科技政策與其他政策，尤其是經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、產(chǎn)業(yè)和人力資源政策形成一個(gè)整體”.中國(guó)科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所連燕華認(rèn)為，科技創(chuàng)新政策是一個(gè)政策體系，是國(guó)家為促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)、規(guī)范創(chuàng)新行為而采取的各類政策的綜合[12].目前，學(xué)界對(duì)于科技創(chuàng)新政策尚無統(tǒng)一定義，通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理分析，本文得出的結(jié)論是：一是在科學(xué)、技術(shù)和創(chuàng)新政策上，三者的政策目標(biāo)是從創(chuàng)造知識(shí)到技術(shù)應(yīng)用，再到創(chuàng)造價(jià)值的范式改變；二是“科技創(chuàng)新政策”不再簡(jiǎn)單地將“科學(xué)—技術(shù)—?jiǎng)?chuàng)新”政策疊加糅合，而是為提高創(chuàng)新績(jī)效與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系統(tǒng)政策體系.

在闡述科技創(chuàng)新政策概念內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，本研究試圖構(gòu)建對(duì)該類政策的分析框架.政策主體在執(zhí)行政策時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)預(yù)期的政策目標(biāo)，有必要根據(jù)政策之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系將政策工具有機(jī)地結(jié)合起來，進(jìn)而形成政策協(xié)同作用[13].因此，本研究基于政策工具視角并結(jié)合政策目標(biāo)，提出針對(duì)科技創(chuàng)新政策的二維分析框架，具體如圖1所示.

圖1 基于政策工具的二維分析框架Fig.1 Two dimensional analysis framework based on policy tools

蘇竣等指出，很多政策本身就是政策工具，對(duì)政策工具的研究就是對(duì)政策的直接研究.在中國(guó)的科技創(chuàng)新活動(dòng)中，國(guó)家政策對(duì)以企業(yè)、高校、科研院所等為創(chuàng)新主體的驅(qū)動(dòng)引導(dǎo)作用至關(guān)重要.換言之，由于政府對(duì)參與科技創(chuàng)新活動(dòng)的主客體、資源要素以及環(huán)境等因素控制程度的不同，進(jìn)而會(huì)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出產(chǎn)生不盡相同的影響[14].因此，本研究選取基于政府對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)脅迫程度為參考依據(jù)的政策工具維度對(duì)科技創(chuàng)新政策進(jìn)行分析.基于以上論述以及梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)可知，有關(guān)強(qiáng)制性的政策工具劃分，Doern和Phidd認(rèn)為的“自律”是最不具有強(qiáng)制性的政策，而“民事義務(wù)”則是強(qiáng)制性最高的政策[15]，這一分類視角為以強(qiáng)制性程度為視角的政策工具的劃分奠定了基礎(chǔ).文章引入Howlett 和Ramesh的三級(jí)分類法，將科技創(chuàng)新政策體系中運(yùn)用的政策工具根據(jù)其為增強(qiáng)有效性而利用私有資源或公共權(quán)力的程度由低到高分為三個(gè)級(jí)別[16].1) 自愿性工具：較少或不包含政府直接行為或參與，以私人行為者能提供更為高效的解決辦法為信條，它的目標(biāo)是在自愿的基礎(chǔ)之上完成的，這類工具的主要形式有家庭和社區(qū)、私人市場(chǎng)與志愿型社會(huì)組織；2) 混合性工具：國(guó)家職能部門在一定程度上維護(hù)產(chǎn)權(quán)和強(qiáng)化合同管理，并且提供不同種類的政策優(yōu)惠去塑造市場(chǎng)行為，使市場(chǎng)按政府期許方向運(yùn)行，這類工具主要包括補(bǔ)貼、信息勸誡、產(chǎn)權(quán)拍賣、使用者付費(fèi)與稅收費(fèi)用；3) 強(qiáng)制性工具：它利用國(guó)家或政府的強(qiáng)制性行政權(quán)力，使個(gè)人或目標(biāo)群體實(shí)施或不實(shí)施某些行為.政府為實(shí)現(xiàn)其政策目標(biāo)，可以通過制定有關(guān)管制或官僚機(jī)構(gòu)直接采購(gòu)供給等方式來履行其職能.

Y維度：政策目標(biāo)(policy objective)

如果說以強(qiáng)制程度為參照依據(jù)的政策工具是政府對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)的指導(dǎo)驅(qū)動(dòng)，意在根據(jù)不同情況制定不同政策從而有的放矢地支持創(chuàng)新.“凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢”，有了明確的目標(biāo)才能夠使有限的創(chuàng)新要素進(jìn)行高效地整合，進(jìn)而產(chǎn)生預(yù)期的效應(yīng).那么以目標(biāo)為導(dǎo)向的維度就能夠囊括科技創(chuàng)新活動(dòng)在經(jīng)濟(jì)生活中發(fā)揮的所有功能.因此，本研究認(rèn)為僅僅從政策工具的強(qiáng)制性角度還并不能準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新政策的合理性，應(yīng)從科技創(chuàng)新本身特有的政策目標(biāo)入手才能完善其分析架構(gòu).彭紀(jì)生等學(xué)者把創(chuàng)新政策的目標(biāo)分為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、外資引進(jìn)、技術(shù)引進(jìn)、消化吸收、創(chuàng)新以及科技成果轉(zhuǎn)化，并對(duì)各自維度給出量化依據(jù)[17]；陳慧茹等將科技創(chuàng)新政策的目標(biāo)分為產(chǎn)業(yè)發(fā)展、企業(yè)發(fā)展、人才發(fā)展、創(chuàng)新、科技成果轉(zhuǎn)化以及優(yōu)化環(huán)境[18]；Ergas則把技術(shù)創(chuàng)新政策目標(biāo)分為“任務(wù)導(dǎo)向型”和“擴(kuò)散導(dǎo)向型”兩種維度，分別代表知識(shí)創(chuàng)造及知識(shí)傳播[19].任務(wù)導(dǎo)向型政策目標(biāo)包括技術(shù)開發(fā)和技術(shù)引進(jìn)，這兩者會(huì)增加新知識(shí)以及新技術(shù)的生產(chǎn)效力.擴(kuò)散導(dǎo)向型政策目標(biāo)則是代表新知識(shí)的傳播改造，主要包括了技術(shù)出口、科技成果轉(zhuǎn)化.技術(shù)出口是新知識(shí)向外擴(kuò)展的有效形式，而科技成果轉(zhuǎn)化則是作為加快科技進(jìn)步、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的重要環(huán)節(jié)[20].一般認(rèn)為，政策目標(biāo)的分類標(biāo)準(zhǔn)會(huì)隨著政策工具的強(qiáng)制性程度而改變.本文在綜合以上分類的基礎(chǔ)上，依據(jù)我國(guó)科技創(chuàng)新活動(dòng)特征，把政策目標(biāo)分為技術(shù)開發(fā)、技術(shù)引進(jìn)、技術(shù)出口以及科技成果轉(zhuǎn)化.

1.2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

本研究通過國(guó)務(wù)院有關(guān)部委的網(wǎng)站、北大法律信息網(wǎng)以及已出版發(fā)行的政策匯編等多種渠道對(duì)國(guó)家科技創(chuàng)新政策樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行收集.其中涉及的樣本數(shù)據(jù)包括法律、行政法規(guī)及部門規(guī)章等，但只包括中央級(jí)政府頒布的相關(guān)政策文件.設(shè)定的樣本數(shù)據(jù)收集起始時(shí)間為2006年1月1日(2006年《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要》發(fā)布)，截止時(shí)間為2019年12月31日，以“技術(shù)創(chuàng)新+科技創(chuàng)新”為關(guān)鍵詞進(jìn)行全文檢索，初步收集政策文本7 231條.然后對(duì)這些政策內(nèi)容進(jìn)行通讀篩選，剔除相關(guān)度不高的和重復(fù)的樣本，進(jìn)而選出1 762條與科技創(chuàng)新直接相關(guān)或相關(guān)度較強(qiáng)的政策，再通過對(duì)上述選出的政策文本進(jìn)行逐一甄查后，最終遴選出我國(guó)中央級(jí)政府機(jī)構(gòu)頒布的科技創(chuàng)新政策數(shù)據(jù)樣本442條.對(duì)此442條政策進(jìn)行逐條精讀，從頒布主體、執(zhí)行主體、效力級(jí)別、時(shí)效性等(失效政策找出失效依據(jù)及失效日期)進(jìn)行梳理分類，從而形成本文的研究數(shù)據(jù)庫.

生存分析(survive analysis)是將事件的結(jié)果(終點(diǎn)事件)和出現(xiàn)這一結(jié)果所經(jīng)歷的時(shí)間(生存時(shí)間)相結(jié)合的一種統(tǒng)計(jì)分析方法.第一，此方法產(chǎn)生的累計(jì)生存函數(shù)(時(shí)間為自變量、相應(yīng)時(shí)點(diǎn)生存率為因變量)可以反映樣本在每一時(shí)刻的生存率，從而揭示其生存的動(dòng)態(tài)情況.第二，生存分析中存在一種刪失數(shù)據(jù)，它們?cè)谘芯科诮Y(jié)束時(shí)尚未發(fā)生結(jié)果事件.生存分析能突破傳統(tǒng)方法對(duì)刪失數(shù)據(jù)處理的局限性，囊括所有樣本反映事件的真實(shí)情況，從而更好地解決樣本偏差問題[21].因此，對(duì)于本研究的科技創(chuàng)新政策穩(wěn)定性問題而言，生存分析不僅在概念特征上具有優(yōu)勢(shì)，而且能很好地處理政策樣本的刪失數(shù)據(jù)，進(jìn)而較為完善地定量描述科技創(chuàng)新政策生存穩(wěn)定情況，該分析的實(shí)現(xiàn)工具為Spss 22.0.具體來說，文章采用生存分析中的Kaplan-Meier法對(duì)科技創(chuàng)新政策進(jìn)行處理.1958年，英國(guó)學(xué)者Kaplan和Meier提出利用概率乘法定理計(jì)算生存率，又稱為乘極限法.Kaplan-Meier過程適用于小樣本或大樣本未分組資料生存率的Kaplan-Meier分析，其生存曲線的生存率函數(shù)如式(1)所示，n是樣本事件數(shù)，d是事件發(fā)生數(shù).設(shè)ni-1、ni，和di分別表示生存超過時(shí)間ti-1且未在ti-1截尾的對(duì)象數(shù)、期初例數(shù)、死亡數(shù)，則時(shí)間ti處的生存率估計(jì)為：

i=1，2，…，k.

(1)

設(shè)定樣本生存起始時(shí)間為2006年1月1日到2019年12月31日之間政策的頒布之日，結(jié)果事件為該條政策失效、更改或被替換，樣本生存截止時(shí)間為該條政策出現(xiàn)結(jié)果事件之日.本研究還規(guī)定，觀察政策樣本在2019年12月31日時(shí)是否發(fā)生結(jié)果事件是生存狀態(tài)變量，該變量有兩個(gè)水平，標(biāo)記為：1=發(fā)生結(jié)果事件狀態(tài)；0=現(xiàn)行有效狀態(tài)(刪失)，依此記錄每一條政策樣本的生存時(shí)間.例如，某條政策頒布于2009年11月18日，則是日即為該政策生存起始時(shí)間，倘若在2016年11月18日失效、更改或被替換，則此條樣本的生存時(shí)間即為7 a，倘若在2019年12月31日時(shí)此條政策仍然有效，則該樣本為刪失數(shù)據(jù).

2 政策樣本描述分析

2.1 樣本年度分布統(tǒng)計(jì)

以2006年—2019年期間的每一年為基準(zhǔn)，將文本數(shù)據(jù)從累積量、存續(xù)量以及失效量分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述，其結(jié)果如圖2所示.

圖2 樣本數(shù)據(jù)每年累積、新增與失效量情況Fig.2 Sample data accumulated，added and invalidated each year

根據(jù)圖2可以看出，累積量處于逐年遞增的形式，其增長(zhǎng)幅度可用新增量來表示.2006年-2012年，除2009年新增量值較小外其余年份的數(shù)值均大于20，且在2011年-2019年期間，新增量整體呈現(xiàn)上升的趨勢(shì).從失效量來看，在2006年-2010年期間其數(shù)值處于下降態(tài)勢(shì)，雖然在2009年的失效量到10，但整體趨于放緩的態(tài)勢(shì).在2011年、2012年兩年中，失效樣本數(shù)量迅速增長(zhǎng)，且在隨后幾年內(nèi)又伴隨著一波先跌后漲的態(tài)勢(shì).不同的是，自2012年后失效量占新增量的比值呈現(xiàn)逐年減少的趨勢(shì)，說明國(guó)家科技創(chuàng)新政策的使用效率在逐年提高.

2.2 樣本采納情況統(tǒng)計(jì)

在本研究構(gòu)建的二維分析框架下，對(duì)樣本政策的采納狀況描述見表2，由于存在政策交叉現(xiàn)象，故最終在“合計(jì)”中顯示出531條樣本數(shù)據(jù).在政策工具維度，自愿性、混合型以及強(qiáng)制性工具的各自采納數(shù)量為61、213和257，自愿性工具采納率相對(duì)較低且此三者數(shù)量依次遞增，這表明我國(guó)科技創(chuàng)新活動(dòng)是以政府推動(dòng)為主導(dǎo)，政策驅(qū)動(dòng)效應(yīng)明顯.從政策目標(biāo)維度看，任務(wù)導(dǎo)向型政策目標(biāo)采納數(shù)量?jī)H是172條，遠(yuǎn)低于擴(kuò)散導(dǎo)向視角下的359條，表明國(guó)家科技創(chuàng)新政策偏向于知識(shí)擴(kuò)散層面.在任務(wù)導(dǎo)向視角中，技術(shù)開發(fā)政策出臺(tái)了80條，采納率達(dá)到30%；從擴(kuò)散導(dǎo)向視角看，技術(shù)出口與科技成果轉(zhuǎn)化采納數(shù)量依次為166條和193條，表明在知識(shí)擴(kuò)散層級(jí)中政府需要加強(qiáng)技術(shù)產(chǎn)出力度，進(jìn)而提高技術(shù)出口能力.

表2 有效樣本數(shù)據(jù)采納統(tǒng)計(jì)情況Tab.2 Statistics on the adoption of valid sample data

3 政策樣本生存分析

3.1 政策工具維度分析

文章結(jié)合Kaplan-Meier法對(duì)政策工具維度和此工具維度下的二級(jí)分類視角進(jìn)行探討，得出相關(guān)的生存均值表(見表3)與累計(jì)生存函數(shù)圖像(如圖3).在累計(jì)生存函數(shù)圖中，橫坐標(biāo)表示生存時(shí)間(a)，縱坐標(biāo)表示樣本生存時(shí)間對(duì)應(yīng)的累計(jì)概率.

從反映生存均值的表3可看出，在均值估計(jì)中,強(qiáng)制性政策工具生存周期最短只有7.893 a，混合型政策工具擁有最長(zhǎng)的生存周期為9.622 a，自愿性政策工具則居中為9.048 a.從標(biāo)準(zhǔn)誤來看，強(qiáng)制性工具的標(biāo)準(zhǔn)誤最小為0.396，其樣本數(shù)據(jù)抽樣誤差較小，樣本對(duì)總體的代表性較好；混合型工具該值最高為0.470，自愿性工具的離散情況則居中其標(biāo)準(zhǔn)誤是0.428.

表3 不同政策工具生存均值Tab.3 Mean survival of different policy instruments

從圖3看出，生存時(shí)間在0～4.1 a區(qū)間內(nèi)，三種政策工具生存情況無較大差異，但在4.1 a之后其穩(wěn)定性則顯示出明顯的不同.具體來看，混合型政策工具的生存情況較好，說明政府應(yīng)當(dāng)合理地運(yùn)用“看得見的手”的力量，發(fā)揮其在科技創(chuàng)新活動(dòng)中組織協(xié)調(diào)、政策支持作用；強(qiáng)制性工具政策的穩(wěn)定性較差，表明政府在科技創(chuàng)新活動(dòng)中過度干預(yù)市場(chǎng)反而不利于其政策的持續(xù)生存.除此之外，進(jìn)一步地將政策工具維度展開，分別探討其二級(jí)分類視角下的生存穩(wěn)定情況(見表4，如圖4、圖5、圖6).

圖3 政策工具維度的累計(jì)生存函數(shù)Fig.3 Cumulative survival function in the dimension of policy tools

表4 不同政策工具二級(jí)分類下的生存均值Tab.4 Mean survival under different classification of different policy tools

從表4可以看出，在自愿性工具中，志愿型社會(huì)組織政策比私人市場(chǎng)政策具有較好的生存情況，前者的生存均值高達(dá)9.456 a，但其樣本標(biāo)準(zhǔn)誤較大，為0.459，即樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體的代表性不佳.在混合型工具中，稅收費(fèi)用政策擁有最長(zhǎng)的生存時(shí)間9.849 a，補(bǔ)貼政策生存時(shí)間最短僅為6.479 a，信息勸誡政策則居中，三者標(biāo)準(zhǔn)誤值分別為0.447、0.292和0.383.在強(qiáng)制性工具中，直接采購(gòu)供給政策的生存情況相比較管制政策來說更好，兩者標(biāo)準(zhǔn)誤的差異情況較小.

圖4 自愿性工具維度的生存函數(shù)Fig.4 Survival function of voluntary tool dimension

圖5 混合型工具維度的生存函數(shù)Fig.5 Survival function of hybrid tool dimension

圖6 強(qiáng)制性工具維度的生存函數(shù)Fig.6 Survival function of mandatory tool dimension

在圖4所示的自愿性工具里，志愿型社會(huì)組織政策在私人市場(chǎng)政策的圖像的上方，表明具有一定組織性的社會(huì)團(tuán)體更能加強(qiáng)科技創(chuàng)新政策的穩(wěn)定性.從圖5則可知在政府適度干預(yù)市場(chǎng)的情況下，稅收費(fèi)用政策能夠顯著提高科技創(chuàng)新活動(dòng)的生存周期，而且要適度控制對(duì)各類補(bǔ)貼政策的出臺(tái)數(shù)量；圖6表示管制政策的穩(wěn)定情況比直接采購(gòu)供給政策的要差，表明政府在為科技創(chuàng)新活動(dòng)提供便利的政策環(huán)境時(shí)，反而不利于其生存周期及穩(wěn)定性.

3.2 政策目標(biāo)維度分析

同樣，結(jié)合Kaplan-Meier法對(duì)政策目標(biāo)維度和本維度下的二級(jí)分類視角進(jìn)行探討，得出相關(guān)的生存均值表(見表5)與累計(jì)生存函數(shù)圖像(如圖7).

從表5的數(shù)據(jù)能夠得出，政策目標(biāo)與政策工具維度不同，一是政策目標(biāo)的整體生存時(shí)間相比政策工具而言較短；二是在政策目標(biāo)維度中，擴(kuò)散導(dǎo)向型目標(biāo)政策生存時(shí)間均值為7.415 a，相對(duì)于任務(wù)導(dǎo)向型目標(biāo)的9.157 a來說兩者相差較大.從標(biāo)準(zhǔn)誤情況來看，擴(kuò)散導(dǎo)向型數(shù)值為0.488，相比較任務(wù)導(dǎo)向的0.554而言較小，表明擴(kuò)散導(dǎo)向目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)抽樣誤差較小，且對(duì)總體數(shù)據(jù)的代表性較好.

從圖7可以看出，與政策工具維度不同的是，任務(wù)導(dǎo)向型目標(biāo)圖像一直在擴(kuò)散導(dǎo)向目標(biāo)上方，表示任務(wù)導(dǎo)向政策的生存情況一直比擴(kuò)散導(dǎo)向型政策要好，說明我國(guó)知識(shí)創(chuàng)造擴(kuò)散的能力較知識(shí)創(chuàng)造能力而言略遜一籌.同樣，進(jìn)一步地將政策目標(biāo)維度展開，分別探討其二級(jí)分類視角下的生存穩(wěn)定情況(見表6，如圖8和圖9).

表5 不同政策目標(biāo)生存均值Tab.5 Mean survival of different policy objectives

圖7 不同政策目標(biāo)的累計(jì)生存函數(shù)Fig.7 Cumulative survival function of different policy objectives

表6 不同政策目標(biāo)二級(jí)分類的生存均值Tab.6 Mean survival of secondary classification of different policy objectives

從表6可得出，在任務(wù)導(dǎo)向目標(biāo)下，技術(shù)開發(fā)政策的生存均值僅有6.699 a，低于技術(shù)引進(jìn)政策的8.215 a，且技術(shù)引進(jìn)政策樣本標(biāo)準(zhǔn)誤也較小.在擴(kuò)散導(dǎo)向目標(biāo)下，整體來看技術(shù)出口政策的生存時(shí)間最長(zhǎng)為7.459 a，代表其最為穩(wěn)定，科技成果轉(zhuǎn)化政策生存時(shí)間較短僅為6.751 a，二者標(biāo)準(zhǔn)誤分別為0.377和0.495.

從圖8可看出，技術(shù)開發(fā)政策的穩(wěn)定情況不如技術(shù)引進(jìn)政策，表示政府需要加強(qiáng)對(duì)新知識(shí)研發(fā)力度上的投入，尤其是在基礎(chǔ)性共性技術(shù)層面的投入，從而更好的提高科技創(chuàng)新活動(dòng)的效益.在圖9擴(kuò)散導(dǎo)向目標(biāo)中，在0～6.4 a期間，科技成果轉(zhuǎn)化政策比技術(shù)出口較為穩(wěn)定，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看技術(shù)出口政策則更為穩(wěn)定，有關(guān)部門在制定科技成果轉(zhuǎn)化類政策的時(shí)候需要著重考慮其長(zhǎng)遠(yuǎn)性.

圖8 任務(wù)導(dǎo)向分類維度的生存函數(shù)Fig.8 Survaial function of task-oriented classification dimension

圖9 擴(kuò)散導(dǎo)向分類維度的生存函數(shù)Fig.9 Survaial function of diffusion-oriented classification dimension

4 結(jié)論與建議

本研究聚焦我國(guó)2006年—2019年期間科技創(chuàng)新政策，基于政策工具并結(jié)合政策目標(biāo)分析框架，利用生存分析方法探究科技創(chuàng)新政策的生存穩(wěn)定情況，主要是使用Kaplan-Meier法比較政策工具和政策目標(biāo)兩種維度下科技創(chuàng)新政策的生存情況，以及對(duì)每一維度下的二級(jí)分類視角展開分析，其結(jié)果動(dòng)態(tài)地描述了在研究期的任一時(shí)點(diǎn)生存函數(shù)的差異，據(jù)此提出文章的結(jié)論并為建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家提供參考性建議.

1) 從政策工具維度來看，我國(guó)科技創(chuàng)新政策在混合型工具層面的生存情況較優(yōu)，強(qiáng)制性工具的穩(wěn)定性較差，自愿性工具居中.在科技創(chuàng)新活動(dòng)中如何處理政府與市場(chǎng)的關(guān)系是歷來較為關(guān)切的話題，上述結(jié)論一方面說明了在我國(guó)現(xiàn)階段的體制機(jī)制下，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新政策仍然由政府驅(qū)動(dòng)為主導(dǎo)；另一方面也能夠得出結(jié)論，隨著政策強(qiáng)制程度的增強(qiáng)，其自身的生存穩(wěn)定情況卻隨之降低.除此之外，從三類科技創(chuàng)新政策的數(shù)量上可以看到，我國(guó)的科技創(chuàng)新政策較為偏向于對(duì)強(qiáng)制性和混合型政策工具的應(yīng)用，自愿性政策工具的應(yīng)用存在不足與缺失.鑒于以上論點(diǎn)，研究者認(rèn)為政府應(yīng)當(dāng)重視均衡使用三種政策工具，尤其是要充分重視增加對(duì)自愿性工具的使用程度，以進(jìn)一步完善現(xiàn)有政策結(jié)構(gòu).具體而言，國(guó)家應(yīng)在適當(dāng)?shù)姆秶鷥?nèi)發(fā)揮其對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)的控制程度，合理地運(yùn)用“看得見的手”的力量，加強(qiáng)自愿性政策的使用程度，即鼓勵(lì)個(gè)人市場(chǎng)與加強(qiáng)稅收費(fèi)用政策，發(fā)揮其在科技創(chuàng)新活動(dòng)中組織協(xié)調(diào)、政策支持作用.在另一方面，更重要的是政府要適當(dāng)減弱強(qiáng)制性政策的使用程度，給與科技創(chuàng)新活動(dòng)一定的自主空間，進(jìn)而讓市場(chǎng)自身發(fā)揮其“看不見的手”的力量，通過開源節(jié)流來共同增強(qiáng)國(guó)家科技創(chuàng)新政策的穩(wěn)定性.

2) 從政策目標(biāo)維度來看，我國(guó)科技創(chuàng)新政策在任務(wù)導(dǎo)向目標(biāo)上的穩(wěn)定情況要好于擴(kuò)散導(dǎo)向目標(biāo)上的穩(wěn)定情況，由此所引發(fā)的直接表現(xiàn)是國(guó)家在科技創(chuàng)新活動(dòng)中的知識(shí)推廣能力上存在不足.說明現(xiàn)階段我國(guó)的科學(xué)技術(shù)需要及時(shí)共享，因而國(guó)家需要拓寬科技知識(shí)的擴(kuò)散領(lǐng)域，在“大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新”的背景下，如何讓更多有需要的企業(yè)部門享受最新的科研成果就成為政府首要考慮的問題.在擴(kuò)散導(dǎo)向中可以看到，科技成果轉(zhuǎn)化類的政策生存周期最短.鑒于該類政策對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)具有直接推動(dòng)作用，我國(guó)的創(chuàng)新型企業(yè)應(yīng)當(dāng)提高對(duì)自身科技成果的轉(zhuǎn)化效率，政府應(yīng)當(dāng)加快新技術(shù)的市場(chǎng)化進(jìn)程，進(jìn)而提高新產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)值，更好地推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展.與此同時(shí)，在知識(shí)生產(chǎn)層面，技術(shù)開發(fā)政策的生存周期較技術(shù)引進(jìn)政策而言明顯較短，表明我國(guó)現(xiàn)階段在科技創(chuàng)新活動(dòng)中對(duì)新知識(shí)的自行研發(fā)能力有所欠缺，還較為依賴于知識(shí)技術(shù)的引進(jìn).因此，國(guó)家相關(guān)產(chǎn)業(yè)部門應(yīng)當(dāng)一方面繼續(xù)維持對(duì)技術(shù)引進(jìn)的力度，另一方面是要加強(qiáng)對(duì)新技術(shù)的研發(fā)能力的提升，尤其是要注重對(duì)基礎(chǔ)性共性技術(shù)的開發(fā)能力的提升，通過加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)新性人才的培養(yǎng)，重視立足當(dāng)下的環(huán)境條件提升我國(guó)的科技研發(fā)水平.

本研究采用生存分析方法對(duì)我國(guó)科技創(chuàng)新政策進(jìn)行考察，對(duì)政策的生存時(shí)間做了定量分析，在一定程度上彌補(bǔ)了已有研究的不足.進(jìn)一步的研究方向，一是可以通過拓展研究對(duì)象和提升工具條件，更加深入地挖掘文本數(shù)據(jù)，得出更為精準(zhǔn)的結(jié)論；二是對(duì)影響科技創(chuàng)新政策穩(wěn)定性因素的作用機(jī)理，有必要展開系統(tǒng)分析和科學(xué)闡述，更為系統(tǒng)全面地探討科技創(chuàng)新政策穩(wěn)定性問題.