京津冀科技創(chuàng)新政策協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響

周 楠，楊 珍，趙曉旭

（天津科技大學經濟與管理學院，天津 300457）

0 引言

黨的二十大報告指出，要堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設全局中的核心地位，加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，增強自主創(chuàng)新能力，完善科技創(chuàng)新體系；同時，要深入實施區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略，促進區(qū)域協(xié)調發(fā)展，構建優(yōu)勢互補、高質量發(fā)展的區(qū)域經濟布局和國土空間體系。科技創(chuàng)新具有解決區(qū)域發(fā)展不平衡不充分問題的獨特優(yōu)勢，其促進作用取決于空間溢出效應及滯后效應的大小，而政府能夠對兩種效應進行一定的干預［1］?？萍紕?chuàng)新政策是推動科技創(chuàng)新發(fā)展的強大助力，對提升科技創(chuàng)新水平起到引導、支撐、促進和協(xié)調作用［2］。但制定科技創(chuàng)新政策不僅需要同時兼顧多元化的政策目標，還要綜合運用多種政策工具［3］。不同科技創(chuàng)新政策的政策目標之間和政策工具之間實現(xiàn)有效協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響日益凸顯，政策間的相互配合與支持對政策效果的發(fā)揮、區(qū)域科技創(chuàng)新活動效率的提升等均有不容低估的影響［4］。京津冀區(qū)域作為我國科技創(chuàng)新發(fā)展的重要引擎，擁有豐富的科技創(chuàng)新資源和創(chuàng)新成果。2014 年，以習近平同志為核心的黨中央把推動京津冀協(xié)同發(fā)展作為新時代全面深化改革、擴大開放的重大戰(zhàn)略部署。圍繞中央戰(zhàn)略部署與要求，京津冀三地制定了一系列科技創(chuàng)新政策，以促進區(qū)域科技創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展。然而，由于地方利益和協(xié)調成本等復雜因素的長期存在，京津冀區(qū)域科技創(chuàng)新政策能否真正發(fā)揮協(xié)同優(yōu)勢，尤其是政策協(xié)同是否會對該區(qū)域創(chuàng)新績效產生影響以及產生怎樣的影響有待進一步研究。基于此，本文梳理與遴選出京津冀三地在2011—2020 年間頒布的科技創(chuàng)新政策，并對政策文本進行量化處理，通過構建實證模型探究京津冀科技創(chuàng)新政策協(xié)同對該區(qū)域創(chuàng)新績效的影響。研究結果對提升京津冀區(qū)域創(chuàng)新績效，進一步促進京津冀區(qū)域科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展，以及深入貫徹落實國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述

協(xié)同學是一門用來揭示復雜系統(tǒng)內部及系統(tǒng)間從無序到有序轉變規(guī)律的科學［5］。任何一個公共政策都不是獨立存在的，而是相互作用、相互關聯(lián)的。協(xié)同是公共政策的本質要求。將協(xié)同理論應用于公共政策的研究中，是解決跨領域公共問題的政策運行新模式［6］。

政策分類是探究政策領域問題的基礎和切入點。基于政策工具視角，McDonnell和Elmore［7］根據政府干預程度的大小，將政策工具分為強制型、混合型和自愿型等3類；Borrás和Edquist［8］基于分類法，將政策工具分為規(guī)制工具、經濟工具和金融工具等3 類；Rothwell 等［9］依據政策落實對于實際的作用，將政策工具分為供給型、需求型和環(huán)境型等3類；陳振明和張敏［10］依據現(xiàn)代化管理技術的發(fā)展要求，將政策工具劃分為市場化工具、工商管理技術和社會化手段等3類；張軍濤和張世政［11］依據政府權力資源強弱對受眾產生的影響，將政策工具分為行政型、經濟型和信息型等3類?；谡吣繕艘暯?，Cantner 和Pyka［12］根據政策支持的集中程度，將科技創(chuàng)新政策劃分為任務導向型和擴散導向型兩類；Flanagan 等［13］依據政策的目標和特點，將科技創(chuàng)新政策劃分為緊迫型、強制型和一般型等3 類；張永安等［14］采用文本挖掘的方法，從功能類型、作用強度、資源供給、金額力度和持續(xù)效力等5個方面，將區(qū)域科技創(chuàng)新政策分為權威型、指導型、階段型和緊迫型等4類。

強化政策內部協(xié)同，能夠消解政策阻滯，減少政策資源的浪費。有效的政策協(xié)同對經濟增長有較為顯著的促進作用。關于科技創(chuàng)新政策協(xié)同與創(chuàng)新績效之間的影響關系，趙晶等［15］發(fā)現(xiàn)，科技創(chuàng)新政策協(xié)同對企業(yè)自主創(chuàng)新有顯著的正向影響；李冬琴［16］運用柯布—道格拉斯函數構建實證模型，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新政策協(xié)同性的提高有助于中國專利授權量的增長；Tamtik［17］揭示了影響科技創(chuàng)新政策協(xié)同的因素，探討了加拿大安大略省政策協(xié)同與創(chuàng)新之間的影響關系；陳晨等［18］利用準自然實驗構建虛擬變量，發(fā)現(xiàn)國家創(chuàng)新型政策協(xié)同強化了創(chuàng)新效應；Klette 和M?en［19］探討了技術創(chuàng)新政策協(xié)同對挪威經濟增長的影響；汪濤等［20］基于2013—2018 年京津冀區(qū)域的創(chuàng)新政策文本，利用復合系統(tǒng)協(xié)調度模型測算政策部門及措施子系統(tǒng)的協(xié)同度，實證考察了政策協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響；Wang 等［21］發(fā)現(xiàn)，不同類型產業(yè)創(chuàng)新政策的協(xié)同對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響存在顯著的方向性差異，且其作用效果受到區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的影響。

綜上所述，學界對科技創(chuàng)新政策分類和協(xié)同及其與創(chuàng)新績效之間的影響關系進行了較為豐富的研究，但缺乏對某一典型區(qū)域創(chuàng)新績效影響方面的研究。因此，本文采用Rothwell 和Zegveld［22］的政策工具分類方法，并結合政策工具特點及科技創(chuàng)新政策文本內容進一步確定其次級工具；同時，基于政策目標視角，將科技創(chuàng)新政策劃分為創(chuàng)新、科技成果轉化、人才及技術引進、知識產權保護和消化吸收等5 類；以2011—2020 年京津冀三地科技創(chuàng)新政策為研究樣本，探究政策工具協(xié)同、政策目標協(xié)同分別對該區(qū)域創(chuàng)新績效的影響。研究結論為加強京津冀三地政府間協(xié)同合作，提高區(qū)域科技創(chuàng)新政策體系協(xié)同水平，提升區(qū)域創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效提供了實證指導。

2 理論分析與研究假設

2．1 政策工具協(xié)同與區(qū)域創(chuàng)新績效

作為政策的基本要素，政策工具協(xié)同是政策協(xié)同的重要維度，貫穿于政策的整個過程。由于不同政策工具的特點、作用機制各異，政策工具之間存在著相互影響和相互作用的關系。利用政策工具之間的協(xié)同、互補，可以有效實現(xiàn)政策目標，提升政策效能。根據Rothwell 和Zegveld［22］的政策工具分類思路可知，供給型工具能夠為科技創(chuàng)新活動提供資金、人才和技術支持，降低科技創(chuàng)新活動的成本；需求型工具可以為科技創(chuàng)新成果提供穩(wěn)定的市場需求，降低科技創(chuàng)新風險，拓寬成果轉化的渠道；環(huán)境型工具主要通過稅收、金融、法規(guī)等方面的措施為科技創(chuàng)新營造良好的氛圍，間接助力科技創(chuàng)新發(fā)展。以供給型工具為抓手、以需求型工具為驅動、以環(huán)境型工具為保障的科技創(chuàng)新政策工具組合體系，有助于解決政策失靈、政策沖突等問題，助力區(qū)域創(chuàng)新持續(xù)高效發(fā)展［22］。

政策工具是創(chuàng)新政策的研究核心。財政激勵與金融支持兩類政策工具的協(xié)同為企業(yè)創(chuàng)新提供了充足的資金支持。其中，多元化風險投融資機制是企業(yè)創(chuàng)新融資的捷徑，各政策工具之間的協(xié)同作用有助于達到事半功倍的政策效果［23］。反之，若供給型、需求型、環(huán)境型政策工具之間協(xié)同度過低，會對中小企業(yè)等主體的創(chuàng)新產生一定程度的抑制作用［24］。金融支持、稅收優(yōu)惠等環(huán)境型工具所提供的間接資源與技術支持、人才支持所帶來的原始創(chuàng)新之間的良好互動能夠有效促進產業(yè)發(fā)展；但供給型工具的過度使用可能會對企業(yè)自身投資產生擠出效應，進而助長創(chuàng)新主體的投機行為［25］。受制度、文化等因素的影響，政策工具之間的良好協(xié)同并不總能助力政策效果的達成。政府要結合實際完善不同政策工具間的協(xié)同方式［26］。

京津冀區(qū)域的政策頒布數量在持續(xù)增加，政策工具日益豐富，但各類工具的使用情況存在明顯差異。2011—2020 年間，京津冀政策文本中供給型工具共出現(xiàn)428 次，政策總得分為2 755；需求型工具共出現(xiàn)157 次，政策總得分為1 347；環(huán)境型工具共出現(xiàn)232 次，政策總得分為1 737。同時，受經濟、社會等外部環(huán)境因素的影響，京津冀區(qū)域政策工具協(xié)同水平在不同階段會有所波動，從而對區(qū)域創(chuàng)新績效產生的影響也會存在差異。政策工具的協(xié)同使用能夠對京津冀區(qū)域創(chuàng)新績效起到促進作用，但由于各類政策工具的協(xié)同使用程度存在差異，故對創(chuàng)新績效的促進作用有限甚至抑制其增長。

基于此，提出如下假設：

H1：京津冀政策工具協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著影響。

H1a：京津冀供給—需求工具的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著影響。

H1b：京津冀需求—環(huán)境工具的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著影響。

H1c：京津冀供給—環(huán)境工具的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著影響。

H2：京津冀不同類型政策工具協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響存在顯著差異。

2．2 政策目標協(xié)同與區(qū)域創(chuàng)新績效

政策目標協(xié)同是政策協(xié)同的重要組成部分，高效的政策目標協(xié)同能夠顯著提高政策績效。若政策績效能夠優(yōu)化資源、發(fā)展技術，則此類目標協(xié)同會顯著正向影響區(qū)域創(chuàng)新績效。創(chuàng)新與知識產權保護目標協(xié)同度的增加，導致企業(yè)獲取技術的成本升高，從而會在一定程度上遏制技術溢出效應。只追求引進而忽視消化吸收不利于自主創(chuàng)新，有意識加強核心目標的協(xié)同有利于中國經濟的高質量發(fā)展［27］。如果政策制定者能夠協(xié)調科技創(chuàng)新過程中多個參與者的不同目標，那么將對科技創(chuàng)新發(fā)揮重大促進作用［28］。創(chuàng)新目標突出新技術、新成果的發(fā)明；科技成果轉化目標是指科技成果的市場化、商品化，直接將科技與經濟聯(lián)系起來；人才及技術引進目標強調通過資金支持、簡化程序等方式，引進國內外優(yōu)秀創(chuàng)新人才以及先進技術和產品；知識產權保護目標旨在通過對創(chuàng)新主體智力勞動成果的保護，激發(fā)其創(chuàng)新積極性；消化吸收目標強調對引進技術進行分析研究，從而實現(xiàn)本土化發(fā)展［26］。

不同政策目標之間的協(xié)同有助于消解政策阻滯，減少政策資源浪費；但由于各政策目標被重視程度不同，不同類別政策目標之間的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響可能存在一定的差異。2011—2020 年間，京津冀各政策文本中創(chuàng)新目標共出現(xiàn)206 次，政策總得分為1 585；科技成果轉化目標共出現(xiàn)159 次，政策總得分為1 051；知識產權保護目標共出現(xiàn)127 次，政策總得分為424；人才及技術引進目標共出現(xiàn)101 次，政策總得分為506；消化吸收目標共出現(xiàn)15次，政策總得分為102。政策目標協(xié)同狀態(tài)越好，越有利于區(qū)域創(chuàng)新績效的提升；但受社會、環(huán)境及政策實際執(zhí)行情況的影響，需要依據具體情景進行分析。

在科技創(chuàng)新政策目標中，創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是適應國家經濟發(fā)展新常態(tài)的現(xiàn)實需要；科技成果轉化是科技與經濟結合的核心內容，是提升國家和區(qū)域創(chuàng)新體系效能的關鍵；知識產權保護是在知識經濟迅猛發(fā)展的今天，推動國家和區(qū)域高質量發(fā)展的有力保障。而且，經過前期的政策文本梳理發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新目標、科技成果轉化目標、知識產權保護目標在政策文本中出現(xiàn)的次數位列前三，分別為206 次、159 次和127 次。因此，在分析科技創(chuàng)新政策目標協(xié)同與區(qū)域創(chuàng)新績效的影響關系時，主要研究創(chuàng)新目標、科技成果轉化目標、知識產權保護目標分別與其他政策目標的協(xié)同對創(chuàng)新績效的影響。

基于此，提出如下假設：

H3：京津冀政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著影響。

H3a：京津冀區(qū)域創(chuàng)新目標與其他政策目標之間的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著影響。

H3b：京津冀區(qū)域科技成果轉化目標與其他政策目標之間的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著影響。

H3c：京津冀區(qū)域知識產權保護目標與其他政策目標之間的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著影響。

H4：京津冀不同政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響存在顯著差異。

3 研究設計

3．1 科技創(chuàng)新政策來源與遴選

本文以2011—2020 年京津冀科技創(chuàng)新政策為研究樣本，為確保政策文本選取的全面性、針對性和準確性，采取以下處理方法：第一，以“科技”“科技創(chuàng)新”為關鍵詞，分別在京津冀三地省級政府及其相關職能部門的官方網站上進行檢索，得到相應的政策文本；第二，利用北大法寶網、國家法律法規(guī)數據庫對搜集到的政策做進一步補充，共計得到政策文本537 份；第三，對采集到的政策文本進行對比分析，剔除重復文件；第四，剔除僅提及“科技創(chuàng)新”卻無實質內容的文本，保留與科技創(chuàng)新活動密切相關的政策文本；第五，剔除領導講話、會議紀要等文本。最終遴選出京津冀三地科技創(chuàng)新政策有效樣本410 份，其中北京市183 份、天津市128 份、河北省99 份。對于同時作用于北京、天津、河北三地的政策文件，依據政策頒布部門確定其地區(qū)歸屬。

3．2 科技創(chuàng)新政策量化

政策文本是政策思想的物化載體。從政策文本內容出發(fā)對政策協(xié)同進行量化分析，有利于研究政策制定的原理，揭示政策背后的利益博弈關系［29］。政策目標是頒布政策的初衷，政策工具是實現(xiàn)政策目標的重要手段，政策力度對政策的實施效果有一定的影響，三者是評價政策協(xié)同的重要指標［27，30-31］。因此，為探究京津冀區(qū)域科技創(chuàng)新政策協(xié)同與創(chuàng)新績效之間的關系，本文將從政策目標、政策工具和政策力度等3 個維度對政策文本進行量化處理。

3．2．1 量化標準

3．2．1．1 政策目標

政策目標是指某項科技創(chuàng)新政策制定實施的初衷和所要達到的目的。借鑒郭淑芬等［32］的分類思路，將科技創(chuàng)新政策目標分為創(chuàng)新、科技成果轉化、知識產權保護、人才及技術引進和消化吸收等5類。依據政策文本對政策目標描述的翔實程度和明確程度進行賦值，以科技成果轉化目標為例，量化標準見表1。

表1 政策目標量化標準——以科技成果轉化為例

3．2．1．2 政策工具

政策工具是保障科技創(chuàng)新目標實現(xiàn)的方法和措施。借鑒Rothwell 和Zegveld［22］的研究成果，本文將政策工具分為需求型、供給型和環(huán)境型等3 類；同時，結合科技創(chuàng)新政策特點以及不同類型工具的含義，對其做進一步細分。其中：需求型工具包括政府采購、外包和貿易管制等3 種次級工具；供給型工具包括人才支持、技術支持、資金支持和公共服務等4 種次級工具；環(huán)境型工具包括稅收優(yōu)惠、金融支持和法規(guī)管制等3 種次級工具。依據政策文本對政策工具描述的詳細程度及其被執(zhí)行力度進行賦值，以供給型工具中的技術支持為例，量化標準見表2。

表2 供給型政策工具量化標準——以技術支持為例

3．2．1．3 政策力度

政策力度用來描述一項政策的法律效力及影響力，主要根據政策發(fā)文機構等級和公文類別對其進行賦值［27］，量化標準見表3。

表3 政策力度量化標準

3．2．2 量化操作

為避免量化過程中打分主觀性造成的數據失真，邀請研究方向為區(qū)域創(chuàng)新管理或科技政策的高校教師和研究生共6人，對其進行分組，采用多輪打分的方法對政策文本進行量化操作。具體步驟如下：第一，政策編碼。將每份政策文本中的最小段落定義為一個分析單元，按照“政策編號—單元編號—政策工具（政策目標）編號”的方式進行編碼。若某一政策條款同時符合兩種及以上政策工具（政策目標）的量化要求，則分別對其進行編碼。第二，政策預打分。依據上述量化標準，對各項政策的工具、目標和力度分別進行打分。各組均完成打分后，基于打分情況對分值差距較大的指標進行討論并取得共識，進一步修改政策量化標準；重復此步驟，直至方向一致率超過90%，同時確定最終的政策量化標準。第三，正式打分。依據每位參與者的打分情況，分別計算每項政策在目標、工具和力度上的算術平均分，將其作為最終得分。

3．3 模型構建

3．3．1 變量選擇

①被解釋變量：區(qū)域創(chuàng)新績效（TP）。區(qū)域是從系統(tǒng)角度探究創(chuàng)新活動的合適尺度；創(chuàng)新績效是衡量區(qū)域創(chuàng)新能力的重要標尺，現(xiàn)有研究多以創(chuàng)新產出衡量創(chuàng)新績效。參考以往學者的研究［20，33］，將發(fā)明專利授權量和新產品銷售收入作為創(chuàng)新績效的衡量指標。一方面，科技創(chuàng)新與專利之間的耦合性和關聯(lián)程度較強。專利授權量是衡量地區(qū)科技研發(fā)水平的重要指標，能夠直接反映科技創(chuàng)新政策帶來的成果產出。另一方面，新產品銷售收入代表著區(qū)域的創(chuàng)新成果商業(yè)化水平，能夠反映科技創(chuàng)新政策帶來的經濟產出。同時，采用極值法消除量綱影響。

②解釋變量：科技資金投入（K）、科技人員投入（L）、政策工具兩兩之間協(xié)同度、政策目標兩兩之間協(xié)同度。其中，科技人員是科技創(chuàng)新的核心資源，資金投入是科技創(chuàng)新的重要保障，二者對開展科技創(chuàng)新活動、發(fā)展科技事業(yè)均發(fā)揮著重要作用。

政策工具兩兩之間和政策目標兩兩之間協(xié)同度所包含的主要內容如表4所示。

表4 變量名稱及含義

3．3．2 狀態(tài)協(xié)同度模型

借鑒何源等［33］的研究模型，基于政策量化得分，通過構建狀態(tài)協(xié)同度模型來測算政策工具之間、政策目標之間的協(xié)同度。由于二者的計算公式一致，為避免內容重復，這里以政策工具之間協(xié)同度的測算為例。首先，利用式（1）計算出政策工具的年度數值。

其中：pej、pgj分別代表第j項政策的政策力度、政策工具得分；YSt代表政策工具的年度數值；n代表第t年的政策數量。

然后，利用式（2）—（3）計算出政策工具之間的協(xié)同度。

其中：u(e/f)為政策工具e相對于政策工具f的狀態(tài)協(xié)同度；YS't為政策工具f要求的政策工具e在第t年的擬合值；S2為政策工具e的實際值的方差；u(f/e)反之。對于擬合值YS't的計算，采取以下方法：第一步，分別以X、Y代表政策工具e和政策工具f的年度數值；第二步，利用回歸方程Y=α+βX進行回歸擬合，計算出擬合系數β；第三步，將政策工具e的實際值代入回歸方程得到其擬合值YS't。3．3．3 計量回歸模型

柯布—道格拉斯函數是關于投入與產出關系的函數，能使均方估計誤差降到最低［34］。該函數的基本形式為Y=αKαLβ。其中，Y代表產量，K代表資本投入，L代表勞動力投入?；诖?，將政策變量納入經濟模型，即分別將科技創(chuàng)新政策工具之間的協(xié)同度、科技創(chuàng)新政策目標之間的協(xié)同度作為政府投入，將區(qū)域創(chuàng)新績效作為產出，并對其進行對數化處理?？紤]到政策影響具有滯后性，在具體分析時根據AIC（Akaikeinfocriterion）和SC（Schwarzcriterion）準則對滯后期進行選擇。

首先，構建模型（4）對科技創(chuàng)新政策工具協(xié)同與區(qū)域創(chuàng)新績效的影響關系進行實證分析。

其中：εt表示其他隨機因素對被解釋變量的影響；i為滯后年數。

其次，構建模型（5）—（7）對科技創(chuàng)新政策目標協(xié)同與區(qū)域創(chuàng)新績效的影響關系進行實證分析。

4 實證結果與分析

本研究中被解釋變量TP和解釋變量K、L的數據均來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》；解釋變量中政策工具之間協(xié)同度、政策目標之間協(xié)同度的數據主要是在政策量化結果的基礎上進行滯后處理后取得的。運用Eviews11 軟件對所構建的模型進行實證檢驗，探討2011—2020 年京津冀三地科技創(chuàng)新政策工具之間、政策目標之間的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響。

4．1 政策工具協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響

不同類型的政策工具，其含義和作用也不盡相同。先利用模型（1）—（3）計算出2011—2020年京津冀科技創(chuàng)新政策中政策工具兩兩之間的協(xié)同度，結果如圖1所示。

圖1 2011—2020年京津冀區(qū)域科技創(chuàng)新政策工具之間的協(xié)同度演變

再利用模型（4）計算得到科技創(chuàng)新政策工具協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響，統(tǒng)計結果見表5。由R2值和DW值可知，模型的總體擬合效果較好。京津冀科技創(chuàng)新政策工具協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響分析如下。

表5 政策工具協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效影響的統(tǒng)計結果

4．1．1 供給與需求政策工具協(xié)同

京津冀供給—需求政策工具之間的協(xié)同度在個別年份較低，但在其他多數年份協(xié)同態(tài)勢良好，整體協(xié)同情況對區(qū)域創(chuàng)新績效具有正向影響，并在5%的水平上顯著，H1a 得到驗證。為進一步推進以科技創(chuàng)新引領高質量發(fā)展，京津冀三地政府圍繞重點實驗室建設、科技創(chuàng)新券管理、財政科技計劃等方面出臺了一系列政策，旨在增強科技創(chuàng)新供給側與需求側的對接力度。二者的有效協(xié)同能夠較好地從產業(yè)鏈的上、下游解決影響科技創(chuàng)新活動的供需對接問題，降低產業(yè)在轉移升級過程中的交易成本，形成有利于提升區(qū)域創(chuàng)新能力，激發(fā)京津冀三地政府、學研機構和企業(yè)等主體創(chuàng)新活力的制度體系，從而對該區(qū)域創(chuàng)新績效產生較強的促進作用。

4．1．2 需求與環(huán)境政策工具協(xié)同

盡管京津冀需求—環(huán)境政策工具之間的協(xié)同狀態(tài)良好，但其并未對區(qū)域創(chuàng)新績效產生積極作用，整體協(xié)同情況對區(qū)域創(chuàng)新績效具有負向影響，并在10%的水平上顯著，H1b得到驗證。一般來說，需求型和環(huán)境型政策工具的協(xié)同使用，有助于解決企業(yè)在創(chuàng)立初期面臨的融資難、發(fā)展難等問題，提升企業(yè)科技創(chuàng)新成果的經濟效益與社會效益，并為區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展營造良好的氛圍［35］。但相較于供給型工具，這兩類政策工具在京津冀三地科技創(chuàng)新政策文本中被提及的頻次相對較少，政策力度也相對較低，從而導致兩者之間的協(xié)同對創(chuàng)新績效的影響有限。此外，過度依賴政府會降低創(chuàng)新主體通過依托中介機構、聯(lián)合其他企業(yè)等市場手段將科技成果轉化為創(chuàng)新績效的動力，從長遠來看不利于區(qū)域創(chuàng)新績效的持續(xù)提升。

4．1．3 供給與環(huán)境政策工具協(xié)同

京津冀供給—環(huán)境政策工具之間的協(xié)同演變較為穩(wěn)定，協(xié)同狀態(tài)總體較好，但整體協(xié)同情況對區(qū)域創(chuàng)新績效不具有顯著影響，未能驗證H1c。這是因為三地政府對于具體應用這兩類政策工具時如何實現(xiàn)有效協(xié)同還缺乏進一步的明確和細化，在實際執(zhí)行中有可能因監(jiān)管過度、履行程序繁雜而影響執(zhí)行效率，也就難以對區(qū)域創(chuàng)新績效發(fā)揮實質作用。

綜上所述，政策工具兩兩之間協(xié)調未能全部顯著影響區(qū)域創(chuàng)新績效，且影響方向存在顯著差異，故H1部分得到驗證，H2完全得到驗證。

4．2 政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響

根據狀態(tài)協(xié)同度模型，計算2011—2020 年京津冀科技創(chuàng)新政策中的創(chuàng)新目標、科技成果轉化目標、知識產權保護目標分別與其他政策目標之間的協(xié)同度，結果如圖2所示。

圖2 2011—2020年京津冀區(qū)域科技創(chuàng)新政策目標之間的協(xié)同度演變

4．2．1 創(chuàng)新目標與其他政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響

利用模型（5）分析創(chuàng)新目標與其他政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響，統(tǒng)計結果如表6所示。由R2值和DW值可知，模型的總體擬合效果較好。京津冀區(qū)域創(chuàng)新目標與其他政策目標之間的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響分析如下。

表6 創(chuàng)新目標與其他政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效影響的統(tǒng)計結果

4．2．1．1 創(chuàng)新與科技成果轉化政策目標協(xié)同

京津冀創(chuàng)新目標與科技成果轉化目標之間的協(xié)同狀況基本較好，二者協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效具有正向影響，并在1%的水平上顯著，H3a得到驗證。創(chuàng)新是科技成果轉化的源泉和基礎，科技成果轉化是創(chuàng)新的目的和落腳點，二者均是創(chuàng)新發(fā)展的重要支撐與核心動力。京津冀三地政府在政策制定中高度重視創(chuàng)新和科技成果轉化之間的良好協(xié)同。這樣不僅可以將科技創(chuàng)新成果及時、高效地轉化為現(xiàn)實生產力，還能為創(chuàng)新主體指明科學技術改進與創(chuàng)新的方向，有利于鞏固與擴大科技成果供需雙方的合作關系，進而顯著促進區(qū)域創(chuàng)新績效的提升。

4．2．1．2 創(chuàng)新與知識產權保護政策目標協(xié)同

京津冀創(chuàng)新目標與知識產權保護目標之間的整體協(xié)同狀況很好，但對區(qū)域創(chuàng)新績效并未產生顯著影響，未能驗證H3a。創(chuàng)新是知識產權的重要來源，二者的協(xié)同是創(chuàng)新主體適應外部環(huán)境變化和謀求自身發(fā)展的必然需要。知識產權致力于保護創(chuàng)新者的科研成果，以調動其從事科學研究的積極性與主動性，但并不直接作用于創(chuàng)新績效，故而未對區(qū)域創(chuàng)新績效產生影響。

4．2．1．3 創(chuàng)新與人才及技術引進政策目標協(xié)同

京津冀創(chuàng)新目標與人才及技術引進目標之間的整體協(xié)同趨勢相對平穩(wěn)，協(xié)同狀況也較好，但對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響同樣不顯著，未能驗證H3a。引進—消化吸收—再創(chuàng)新是實現(xiàn)外延式創(chuàng)新發(fā)展的基本路徑。人才及技術引進作為該路徑的首要環(huán)節(jié)，在京津冀政策文本中出現(xiàn)的頻次僅處于中等水平，且由于發(fā)揮承上啟下作用的消化吸收目標在三地政策中被提及的次數相對較少，因此直接導致二者之間的協(xié)同未能對區(qū)域創(chuàng)新績效產生顯著影響。

4．2．1．4 創(chuàng)新與消化吸收政策目標協(xié)同

京津冀創(chuàng)新目標與消化吸收目標之間的協(xié)同度變化趨勢呈“中凸邊凹”形，整體協(xié)同態(tài)勢波動較大，并在10%的顯著性水平上對區(qū)域創(chuàng)新績效具有正向影響，H3a 得到驗證。創(chuàng)新與消化吸收并舉有助于創(chuàng)新主體不斷汲取最新科技成果，實現(xiàn)科技的本土化發(fā)展，節(jié)約研發(fā)成本，降低研發(fā)風險，加快研發(fā)進程。盡管消化吸收在京津冀科技創(chuàng)新政策文本中出現(xiàn)的頻次較低，但這一目標在具體執(zhí)行中需要較長時間才能真正發(fā)揮功效，因此當與創(chuàng)新形成良好的協(xié)同關系時，便可推動區(qū)域創(chuàng)新績效的提升。

綜上所述，創(chuàng)新目標與其他政策目標兩兩之間協(xié)同未能全部顯著影響區(qū)域創(chuàng)新績效，故H3a部分得到驗證。

4．2．2 科技成果轉化目標與其他政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響

利用模型（6）得出科技成果轉化目標與其他政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響，統(tǒng)計結果如表7 所示。R2值為0．993，DW值也在可接受范圍內，說明模型的總體擬合效果較好。京津冀區(qū)域科技成果轉化目標與其他政策目標之間的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響分析如下。

表7 科技成果轉化目標與其他政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效影響的統(tǒng)計結果

4．2．2．1 科技成果轉化與知識產權保護政策目標協(xié)同

京津冀科技成果轉化目標與知識產權保護目標之間基本處于高度協(xié)同狀態(tài)，整體協(xié)同度走勢相對平穩(wěn)，但對區(qū)域創(chuàng)新績效沒有顯著影響，未能驗證H3b。知識產權保護是實現(xiàn)科技成果轉化的核心要素，科技成果轉化需要知識產權“保駕護航”。然而，二者協(xié)同未能引起京津冀區(qū)域創(chuàng)新績效的顯著變化。究其原因，津冀兩地還未形成成熟的知識產權保護體系，在政策執(zhí)行過程中多數創(chuàng)新主體的知識產權保護意識不強，利用知識產權大幅提高科技成果轉化成效的能力還有待增強，由此造成二者協(xié)同的效果無法彰顯。

4．2．2．2 科技成果轉化與人才及技術引進政策目標協(xié)同

京津冀科技成果轉化目標與人才及技術引進目標之間的整體協(xié)同狀況良好，但對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響并不顯著，未能驗證H3b。京津冀三地政府雖然在多項政策中都提出要加大新產品、新技術、新工藝和科技人才的引進力度，但在實施過程中更多的是促進所引進資源在地區(qū)之間流動，沒有很好地將引進與轉化有機結合起來；而且較之于北京，天津與河北對優(yōu)質資源的吸引力相對較弱，導致所引進資源在三地之間的配置不均，兩者協(xié)同也就難以對區(qū)域創(chuàng)新績效產生顯著影響。

4．2．2．3 科技成果轉化與消化吸收政策目標協(xié)同

京津冀科技成果轉化目標與消化吸收目標之間的協(xié)同度變化趨勢呈“中間高、兩邊低”形，二者協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效具有正向影響，并在10%的水平上顯著，H3b 得到驗證。從外延式創(chuàng)新發(fā)展角度看，企業(yè)高效率、高質量地消化吸收所引進的先進技術和工藝，對于提高自身科技成果轉化水平起著重要的促進作用。京津冀三地企業(yè)能夠較好地消化吸收所引進的新技術與新工藝，并將吸收的成果與轉移轉化協(xié)同起來。這樣不僅有助于“產學研用”之間的良性互動，還能催生新技術，發(fā)現(xiàn)新市場，不斷促進京津冀區(qū)域創(chuàng)新績效的提升。

綜上所述，科技成果轉化目標與其他政策目標兩兩之間協(xié)同未能全部顯著影響區(qū)域創(chuàng)新績效，故H3b部分得到驗證。

4．2．3 知識產權保護目標與其他政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響

利用模型（7）計算出知識產權保護目標與其他政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響效果，統(tǒng)計結果如表8 所示。R2值為0．988，DW值也在可接受范圍內，說明模型的總體擬合效果較好；科技資金投入對創(chuàng)新績效產生正向影響，并在1%的水平上顯著；科技人員投入對創(chuàng)新績效有負向影響，同樣在1%的水平上顯著。

表8 知識產權保護目標與其他政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效影響的統(tǒng)計結果

京津冀知識產權保護目標與人才及技術引進目標之間的協(xié)同狀況良好，與消化吸收目標之間的協(xié)同度走勢呈“中凸邊凹”形，總體協(xié)同態(tài)勢良好，但均未通過顯著性檢驗，H3c 未能得到驗證。這是由于知識產權致力于保護創(chuàng)新者的科研成果，以調動其從事科學研究的積極性與主動性，但并不直接作用于創(chuàng)新績效。此外，京津冀三地對于知識產權保護的重視程度也存在較大差異。其中，北京在2011—2020 年間連續(xù)出臺有關知識產權保護的政策，已經形成相對成熟的政策體系；天津自2016年開始在政策制定上加強了對知識產權保護的關注；河北在2018年及以后才逐步加大知識產權保護力度。由此看來，雖然京津冀知識產權保護目標與其他政策目標的協(xié)同狀況總體較好，但卻難以對區(qū)域創(chuàng)新績效產生正向影響。

綜上所述，政策目標兩兩之間協(xié)同未全部對區(qū)域創(chuàng)新績效產生顯著影響，且影響存在顯著的方向性差異，故H3 部分得到驗證，H4 全部得到驗證。

5 結論與建議

本文從政策力度、政策工具、政策目標等3個維度對2011—2020 年間京津冀省級政府頒布的科技創(chuàng)新政策文本進行量化處理，并基于柯布—道格拉斯生產函數構建實證模型，分析京津冀科技創(chuàng)新政策協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響，得出如下研究結論。

①通過分析京津冀政策工具協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響可知，部分政策工具兩兩之間協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效具有顯著影響，且影響方向存在差異。具體來看，供給—需求工具協(xié)同促進區(qū)域創(chuàng)新績效的提升；需求—環(huán)境工具協(xié)同則抑制區(qū)域創(chuàng)新績效的增長；供給—環(huán)境工具協(xié)同未對區(qū)域創(chuàng)新績效產生顯著影響。

②通過京津冀政策目標協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效影響的研究可知，不是所有政策目標兩兩之間協(xié)同都會對區(qū)域創(chuàng)新績效產生顯著影響，其受到協(xié)同情況及落實程度的影響，且不同政策目標之間協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響存在方向性差異。具體來看，創(chuàng)新目標與科技成果轉化目標、消化吸收目標之間的協(xié)同顯著正向影響區(qū)域創(chuàng)新績效，但與知識產權保護目標、人才及技術引進目標之間的協(xié)同未對區(qū)域創(chuàng)新績效產生顯著影響；科技成果轉化目標與消化吸收目標的協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效具有顯著正向影響，但與知識產權保護目標、人才及技術引進目標之間的協(xié)同未對區(qū)域創(chuàng)新績效產生顯著影響；知識產權保護目標與人才及技術引進目標、消化吸收目標之間的協(xié)同同樣未能顯著影響區(qū)域創(chuàng)新績效。

③科技資金投入和科技人員投入均對區(qū)域創(chuàng)新績效具有顯著影響。其中，科技資金促進區(qū)域創(chuàng)新績效提升，科技人員對區(qū)域創(chuàng)新績效產生了負向影響。

基于以上結論，為進一步增強京津冀區(qū)域科技創(chuàng)新協(xié)同能力，提升京津冀區(qū)域創(chuàng)新績效水平，提出以下對策建議。

第一，加強三類政策工具兩兩之間的協(xié)調配合。京津冀三地政府應在繼續(xù)保持供給型政策工具發(fā)揮推動作用的基礎上，加大需求型政策工具的使用力度，以激發(fā)產學研主體的創(chuàng)新活力，鞏固科技創(chuàng)新供需之間的協(xié)同關系，進而增強供給—需求工具協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效的正向促進作用。三地政府還應在政策制定中適度增加對需求型與環(huán)境型政策工具的重視程度，在政策執(zhí)行中不斷提高這兩類政策工具的使用效率，促使二者協(xié)同對區(qū)域創(chuàng)新績效產生正向影響。針對供給—環(huán)境工具協(xié)同使用效果不明顯的問題，三地政府可在具體的政策實施中，通過調整兩類工具的組合使用比例，優(yōu)化組合使用方式，助力二者協(xié)同作用的發(fā)揮，進而提升區(qū)域創(chuàng)新績效。

第二，有的放矢推進政策目標協(xié)同在政策執(zhí)行過程中的作用發(fā)揮。京津冀區(qū)域應以創(chuàng)新目標為指引，通過保持創(chuàng)新、科技成果轉化、消化吸收兩兩目標之間的協(xié)同優(yōu)勢，助力區(qū)域創(chuàng)新績效的提升；還應從政策執(zhí)行上入手，推動創(chuàng)新、科技成果轉化目標分別與人才及技術引進目標，以及知識產權保護目標與其他政策目標之間的協(xié)同，進而對區(qū)域創(chuàng)新績效產生正向影響。具體而言，一方面，要注重政策目標的具體化與可操作化；另一方面，要確認細分目標歸屬部門，并對其職責履行進行明確界定和劃分，確保政策目標在執(zhí)行層面能夠得到有效落實。此外，應通過建立科技資金投入激勵機制，保證穩(wěn)定的科技資金投入；同時還要打破區(qū)域要素流動障礙，促進科技人才自由流動，優(yōu)化現(xiàn)有科技人才資源配置，切實發(fā)揮創(chuàng)新要素對區(qū)域創(chuàng)新績效的提升作用。

由于受到所選用的協(xié)同度測算模型的限制，本文并未涉及3個及以上政策要素之間協(xié)同度的測算與分析，而且政策工具與政策目標是否實現(xiàn)有效配合也是影響政策效果的關鍵。因此，未來可進一步對多要素之間以及工具—目標之間的協(xié)同情況進行探究，分析其協(xié)同度是否會對區(qū)域創(chuàng)新績效產生影響以及產生什么樣的影響，從而為區(qū)域協(xié)同發(fā)展提供政策啟示。