張玉華，李茂洲，楊旭淼 (上海師范大學(xué)商學(xué)院，上海 200234)

0 引言

為了貫徹黨中央、國務(wù)院重大決策部署，深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，落實 《促進科技成果轉(zhuǎn)化法》，各地圍繞優(yōu)化科技成果轉(zhuǎn)化機制與體制，制定和出臺了一系列促進政策和措施，取得一定成效。例如，2013年湖北省發(fā)布的 《促進高校院所科技成果轉(zhuǎn)化暫行辦法》、2015年上海市發(fā)布的 《關(guān)于進一步促進科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的實施意見》、2018年江蘇省發(fā)布的 《省政府辦公廳印發(fā)關(guān)于促進科技與產(chǎn)業(yè)融合加快科技成果轉(zhuǎn)化實施方案的通知》等。但不少地方政府的政策工具以模仿國家或其他地區(qū)為主，導(dǎo)致一些地方科技成果轉(zhuǎn)化政策工具類型繁雜、相互協(xié)同性弱、地區(qū)適應(yīng)性差、組態(tài)效應(yīng)迥異，科技成果轉(zhuǎn)化過程中仍然存在轉(zhuǎn)化效率低、轉(zhuǎn)化意愿不足、產(chǎn)權(quán)不清晰、轉(zhuǎn)化模式不明確、市場混亂等現(xiàn)象。

本文采用定量主題模型和定性比較分析方法，對不同地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化的政策因素和政策工具組合使用情況進行探討，分析各地政策工具之間的組態(tài)效應(yīng)以及政策工具組合的應(yīng)用場景、組合模式、有效路徑，以期為各地科學(xué)合理使用科技成果轉(zhuǎn)化政策組合工具提供參考。

1 文獻綜述

學(xué)術(shù)界認(rèn)為，影響科技成果轉(zhuǎn)化的政策因素大致有以下幾類。

一是財稅金融支持政策類因素。Rothwell等[1]、Crespi等[2]認(rèn)為政府的稅收優(yōu)惠政策可以促進科技成果轉(zhuǎn)化。史麗萍等[3]和趙喜倉等[4]認(rèn)為政府的直接采購政策在科技成果轉(zhuǎn)化過程中扮演著重要的角色。John等[5]、林耕等[6]、封凱棟等[7]研究美國科技成果轉(zhuǎn)化政策法規(guī)，發(fā)現(xiàn)國外政府的稅收抵免、風(fēng)險控制等政策在科技成果轉(zhuǎn)化機制體制建設(shè)中發(fā)揮重要作用。趙睿等[8]認(rèn)為針對地方發(fā)展特色，對科技成果轉(zhuǎn)化實施金融支持可以有效促進科技成果轉(zhuǎn)化。

二是成果認(rèn)定、確權(quán)和產(chǎn)權(quán)保護類政策因素。Santoro等[9]認(rèn)為出臺專利成果認(rèn)定、收益分配等相關(guān)專利政策對科技成果轉(zhuǎn)化有重要影響。蔣興華等[10]通過對科技成果轉(zhuǎn)化相關(guān)政策的研究，認(rèn)為中國科技成果轉(zhuǎn)化過程中成果評價、技術(shù)認(rèn)定、市場對接等方面需要相關(guān)政策加以調(diào)節(jié)。Czarnitzki等[11]認(rèn)為通過法律形式保護高校研發(fā)人員使用國家資助開發(fā)出的專利所有權(quán)有助于促進高?？萍汲晒D(zhuǎn)化。

三是扶持專業(yè)機構(gòu)建設(shè)類政策因素。Rasmus-sen等[12]、Clarysse等[13]認(rèn)為高校技術(shù)轉(zhuǎn)移辦公室的建立對科技成果轉(zhuǎn)化有一定影響。龔敏等[14]發(fā)現(xiàn)在科技成果轉(zhuǎn)化過程中需要有第三方評估機構(gòu)和技術(shù)轉(zhuǎn)移辦公室對科研成果進行客觀的價值評估與成果評價。Muscio[15]認(rèn)為技術(shù)服務(wù)組織在科技成果轉(zhuǎn)化過程中發(fā)揮信息橋梁、人才支持、價值評估等重要作用。Ankrah等[16]認(rèn)為技術(shù)服務(wù)組織可以為科技成果轉(zhuǎn)化提供轉(zhuǎn)化過程中所需的管理資源，并提高科技成果轉(zhuǎn)化成功率。

四是鼓勵科研人員創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)類政策因素。Roper等[17]認(rèn)為技術(shù)成果作為知識的重要組成部分，需要一個復(fù)雜過程才能轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值。周程等[18]認(rèn)為技術(shù)成果轉(zhuǎn)化是一個不斷創(chuàng)新的過程，對科研人員和技術(shù)轉(zhuǎn)化參與人員的技術(shù)水平要求較高。李美桂等[19]認(rèn)為目前試行的大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新示范基地能夠有效促進校企合作、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，并破除目前科技成果轉(zhuǎn)化過程中的產(chǎn)需平衡、機構(gòu)協(xié)調(diào)、政策配套等問題。喬為國[20]認(rèn)為建立創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺、促進校企合作、鼓勵技術(shù)人員參與創(chuàng)業(yè)可以有效促進科技成果轉(zhuǎn)化。袁傳思等[21]以華南理工大學(xué)專利作價出資轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化科技成果的實踐經(jīng)歷為例，認(rèn)為制定鼓勵高校專利作價出資創(chuàng)辦企業(yè)的促進政策具有一定的可行性。

以上觀點大多強調(diào)單一政策對科技成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)生的影響，而有一部分學(xué)者認(rèn)為科技成果轉(zhuǎn)化政策往往是共同對科技成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響，不是單獨發(fā)揮作用。杜寶貴等[22]基于QCA模型特有的綜合效果分析[23]，研究22個省 (市)的科技成果轉(zhuǎn)化政策，認(rèn)為政府采購、收益分配以及服務(wù)機構(gòu)建設(shè)政策工具的組合使用對科技成果轉(zhuǎn)化有一定促進效果。付震宇等[24]結(jié)合美國科技成果轉(zhuǎn)化中的相關(guān)法條，用量化文本數(shù)據(jù)的方式對科技成果轉(zhuǎn)化法條進行對比分析，發(fā)現(xiàn)美國科技成果轉(zhuǎn)化過程中，科技機構(gòu)建設(shè)與相關(guān)強制性法律的結(jié)合可以促進科技成果轉(zhuǎn)化。隆云滔等[25]通過研究斯坦福大學(xué)的技術(shù)轉(zhuǎn)移模式，總結(jié)提出國內(nèi)高校在專利營銷、績效考核、人才隊伍、關(guān)注技術(shù)需求以及資源共享平臺等方面需要加強建設(shè)。

雖然已有學(xué)者認(rèn)識到政策組合的重要性并進行相關(guān)研究，但是目前對科技成果轉(zhuǎn)化政策因素的量化和定性比較分析存在因虛擬變量賦值而產(chǎn)生主觀性和片面性問題，如杜寶貴等[22]在分析科技成果轉(zhuǎn)化政策因素的組態(tài)效應(yīng)時，采用清晰集定性比較分析，條件變量只能使用二元虛擬變量來測量，并且測量標(biāo)準(zhǔn)是通過人為閱讀政策文本來主觀確定的，使得條件變量的量化存在一定的片面性。杜寶貴等直接使用王春法[26]總結(jié)的西方技術(shù)創(chuàng)新政策工具來確定科技成果轉(zhuǎn)化政策因素，使得條件變量的主題確認(rèn)存在模糊性。

針對現(xiàn)有科技成果轉(zhuǎn)化政策組合研究中使用清晰集定性比較分析時，因為虛擬變量賦值而產(chǎn)生的主觀性和片面性問題、政策的復(fù)雜性和多樣性問題，本文采用主題模型分析和模糊集定性比較分析來分別完成政策因素量化工作和政策工具組態(tài)效應(yīng)研究。一方面對科技成果轉(zhuǎn)化政策進行較為全面客觀的文本量化，提取歸納政策因素作為QCA分析的條件變量；另一方面對主題因素做組態(tài)效應(yīng)研究，構(gòu)建科技成果轉(zhuǎn)化政策的路徑模型，并進一步結(jié)合實際案例進行分析。

2 研究方法與設(shè)計

2.1 研究方法

在政策因素量化分析中，現(xiàn)有研究只是采用單一的主題模型分析或社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，雖然能夠通過主題模型分析提取政策因素主題，揭示各主題之間的關(guān)系，但無法深入探討政策因素相互之間的組態(tài)效應(yīng)以及政策因素組合對科技成果轉(zhuǎn)化的影響。因此，將主題模型分析與定性比較分析兩種方法結(jié)合，汲取兩種研究方法的優(yōu)勢，既能在一定程度上解決主題變量選擇與衡量的主觀性與片面性問題，也能對科技成果轉(zhuǎn)化政策做深層次的組態(tài)效應(yīng)分析。

本文參考羅愷等[27]和喬晗等[28]的主題模型分析方法構(gòu)建LDA模型。LDA是基于三層貝葉斯概率生成的模型，模型包含文本詞語、主題詞、文檔樣本三層架構(gòu)。LDA模型主要用于分析文本數(shù)據(jù)中的主題分布，通過構(gòu)建分詞工具獲取文檔中的詞語，在此基礎(chǔ)上依照某一概率計算生成主題詞，并對文本數(shù)據(jù)中的主題詞進行聚類，最后計算主題詞的強度，以此表現(xiàn)文檔所包含的多個主題[29]。LDA主題模型分析可采用多種方式實現(xiàn)，包括但不限于R、Python、Java等編程軟件，通過使用開源工具包就可以實現(xiàn)[30]。本文選擇使用Python來實現(xiàn)對文本數(shù)據(jù)的整理、處理和主題模型分析工作。

定性比較分析是一種對造成結(jié)果的因素進行組態(tài)分析的研究方法，該方法建立在認(rèn)為前因條件是具有組合效應(yīng)的基礎(chǔ)上，可以幫助分析因果之間的復(fù)雜關(guān)系以及前因條件之間的組合關(guān)系[31]，在實際研究中有較好的分析效果。比較常用的分析方法有清晰集定性比較分析 (csQCA)和模糊集定性比較分析 (fsQCA)，其中csQCA一般適用于非連續(xù)變量，需要將原始數(shù)據(jù)的變量進行二分變量轉(zhuǎn)化。fsQCA一般適用于連續(xù)變量，當(dāng)原始數(shù)據(jù)為連續(xù)變量時，選擇fsQCA會有較好的分析效果。本文的目標(biāo)是分析政策因素的組合效應(yīng)，并且條件變量和結(jié)果變量均為連續(xù)變量，所以選擇fsQCA作為分析方法。

2.2 研究設(shè)計

為了深入分析科技成果轉(zhuǎn)化政策組合對科技成果轉(zhuǎn)化的影響，本文采用主題模型分析與模糊集定性比較分析結(jié)合的方法。首先，利用Python處理各省份文本數(shù)據(jù)，通過主題模型的聚類分析得到各主題詞，在此基礎(chǔ)上計算每個樣本中各個主題的強度，以此作為該主題因素在樣本中的量化結(jié)果。其次，將主題詞以及每個主題詞在樣本中的量化結(jié)果，即主題詞在樣本中的主題強度作為模糊集定性比較分析的條件變量，以各省份科技成果轉(zhuǎn)化合同金額作為定性比較分析的輸出變量進行實證分析。最后，對fsQCA的結(jié)果進一步分析，歸納出科技成果轉(zhuǎn)化的政策組合模型，并結(jié)合實際給出相關(guān)意見和建議。本文的技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 本文技術(shù)路線

2.3 數(shù)據(jù)來源及處理

(1)結(jié)果變量。參考杜寶貴等[32]的研究，選擇2018年技術(shù)輸出地合同成交額與技術(shù)流向地合同成交額的總額 (Y)作為結(jié)果變量，以衡量各省份科技成果轉(zhuǎn)化政策的綜合實施效果，具體數(shù)據(jù)來源于 《2019中國科技統(tǒng)計年鑒》。

(2)條件變量。選取主題模型分析政策文本時得到的主題及其強度作為fsQCA分析的條件變量，其中主題指的是政策文本中重點關(guān)注的內(nèi)容。選取31個省 (區(qū)、市)關(guān)于科技成果轉(zhuǎn)化的政策文本進行分析，具體數(shù)據(jù)來源于北大法寶網(wǎng)，使用 “八爪魚采集器”軟件獲取文本數(shù)據(jù)。政策文本類型主要包括意見、細(xì)則、通知、方案、辦法、規(guī)劃、規(guī)定、條令等。考慮到政策影響具有2～4年的滯后性，所以政策文本選擇2014—2017年的各省份數(shù)據(jù)。此外，增加 “省級單位發(fā)布的政策文件”為限制條件，主要包括政府辦公廳、技術(shù)廳、財政廳等省級行政單位。基于以上步驟，共獲取3190份政策文本，各省份政策文本量見表1。

3 主題模型分析

3.1 主題-特征詞分布

在進行主題模型分析前，利用Python中的 “jieba”分詞工具對所有樣本數(shù)據(jù)進行分詞工作，隨后剔除無用的停止詞，獲得清洗后的樣本文本關(guān)鍵詞匯總。基于詞袋模型和LDA模型使用Python對每個樣本文本中的特征詞進行提煉，并進行主題聚類，保留每個主題的前10個特征詞。

由于在LDA模型中主題聚類分析必須提前確定好主題數(shù)量的參數(shù)，參考已有關(guān)于科技成果轉(zhuǎn)化政策的相關(guān)研究，QCA分析研究中選擇6～9個條件變量進行分析[33]，在后續(xù)QCA分析中需要將主題作為條件變量，本文將LDA主題模型中主題數(shù)量確定為10個，以契合現(xiàn)有研究中對政策工具類型歸納的數(shù)量，主題的生成由LDA模型特征詞分布計算得出，主題及特征詞分布計算結(jié)果見表2。

表1 各省份政策文本量

3.2 主題歸納

結(jié)合現(xiàn)有研究關(guān)于對科技成果轉(zhuǎn)化政策因素的總結(jié)，并根據(jù)每個主題及主題特征詞的分布和權(quán)重情況，對10個主題進行歸納：主題1可歸納為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)支持， “創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)” “科技成果” “轉(zhuǎn)化”主要與高?？蒲腥藛T通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的方式實現(xiàn)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化有關(guān)；主題2可歸納為校企合作， “合作” “開發(fā)區(qū)” “計劃”主要與高校和技術(shù)開發(fā)區(qū)開展合作，鼓勵高新技術(shù)企業(yè)與高校建立技術(shù)合作或轉(zhuǎn)讓關(guān)系；主題3可歸納為科研成果評價方案， “質(zhì)量” “人才” “高?！敝饕c科技成果轉(zhuǎn)化過程中高?？蒲谐晒u價方案設(shè)計有關(guān)，如高?？萍汲晒脑u定、轉(zhuǎn)化成果認(rèn)定、人才激勵等；主題4可歸納為市場導(dǎo)向政策， “知識產(chǎn)權(quán)” “創(chuàng)業(yè)” “市場”主要與建立市場導(dǎo)向的科技研發(fā)目標(biāo)相關(guān)；主題5可歸納為中介服務(wù)機構(gòu)， “科技成果” “轉(zhuǎn)化” “機構(gòu)”主要與科技成果轉(zhuǎn)化中第三方服務(wù)機構(gòu)的建設(shè)有關(guān)，包括中介機構(gòu)、轉(zhuǎn)化平臺、轉(zhuǎn)化試點基地建設(shè)等；主題6可歸納為人才培育， “專業(yè)” “人才” “培育”與科技成果轉(zhuǎn)化的專業(yè)人才培育相關(guān)；主題7可歸納為政策實施保障， “政策” “機構(gòu)” “保障”與政策的協(xié)同實施、體制機制建立、資源管理策略等相關(guān)；主題8可歸納為科技金融支持， “投資” “機構(gòu)” “資金”主要與科技成果轉(zhuǎn)化中金融支持相關(guān)，包括產(chǎn)權(quán)質(zhì)押投資、科技保險等相關(guān)金融服務(wù)；主題9可歸納為政府采購， “采購” “事業(yè)單位” “國有資產(chǎn)”與科技成果轉(zhuǎn)化中政府采購政策相關(guān)，通過政府采購的方式給予部分科技成果轉(zhuǎn)化項目支持；主題10可歸納為科技研發(fā)， “研發(fā)” “實驗室” “基礎(chǔ)”與高校、科研機構(gòu)的基礎(chǔ)研發(fā)和應(yīng)用相關(guān)。不難看出，在主題歸納中沒有出現(xiàn)稅收優(yōu)惠等相關(guān)政策主題，說明目前我國稅收優(yōu)惠政策仍然存在體系不完善的問題[34]，稅收優(yōu)惠政策工具的使用在整個政策工具體系中僅占6%左右[35]，這是主題模型沒有突出稅收優(yōu)惠的重要原因。歸納結(jié)果見表3，部分主題為簡寫。

表2 主題及特征詞分布

表3 主題歸納

3.3 主題強度

利用Python中關(guān)于LDA模型的開源工具包計算每個主題在各個樣本中的主題強度，主題強度是反映主題在每個文本樣本中的表現(xiàn)情況，用來表現(xiàn)某一個主題在該樣本中的相對分量。在獲得全部樣本中每個樣本文檔的主題強度之后，將同一省份樣本的主題強度相加，并取均值，獲得各省份樣本中主題強度的均值，部分計算結(jié)果見表4。從主題強度的結(jié)果看，各省份政策的熱門主題集中在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、市場導(dǎo)向、政策保障、評價方案和科技研發(fā)，這幾類主題在各省份科技成果轉(zhuǎn)化政策中表現(xiàn)較為突出。其中，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和市場導(dǎo)向最為突出，一定程度上表明近幾年的科技成果轉(zhuǎn)化政策逐漸重視提升科研人員參與科技成果轉(zhuǎn)化的自主性，同時開始重視市場調(diào)節(jié)在科技成果轉(zhuǎn)化中的作用。

表4 主題強度 (T1～T5)

4 模糊集定性比較分析

4.1 變量的校準(zhǔn)

主題模型分析中得到的10個主題 (T1～T10)即為模糊集定性比較分析的條件變量，在fsQCA分析過程中需要對原始數(shù)據(jù)進行校準(zhǔn)處理，本文參考Schneider等[36]的研究方法，對所有樣本中的條件變量和結(jié)果變量進行校準(zhǔn)，并參考Fiss[37]的三分位方法，選擇樣本數(shù)據(jù)的25%分位數(shù)、50%分位數(shù)、75%分位數(shù)作為三分位點，對條件變量和結(jié)果變量進行校準(zhǔn)，結(jié)果見表5。

表5 變量校準(zhǔn)

4.2 必要性分析

必要性分析 (Necessary Conditions)是對某一個結(jié)果發(fā)生時，總是出現(xiàn)某一個因素的情況進行檢驗，如果某一結(jié)果發(fā)生時，某一因素總是出現(xiàn)，則該因素為必要條件[38]。通過使用QCA軟件對自變量進行單變量必要性分析，來確定單個自變量是否對輸出變量有必要性或者充分性。參考Schneider等的研究，將判斷必要性的閾值定為0.9。結(jié)果顯示，沒有出現(xiàn)一致性 (Consistency)大于0.9的變量，說明不存在能夠?qū)萍汲晒D(zhuǎn)化結(jié)果產(chǎn)生絕對影響的單一政策工具，科技成果轉(zhuǎn)化的結(jié)果受多重政策工具的共同影響，需對政策工具的組合效應(yīng)進行深入分析，結(jié)果見表6。

4.3 條件組合分析

本研究選擇一致性閾值為0.8，頻數(shù)閾值為1。參考Fiss的研究，選取中間解和簡單解進行分析。當(dāng)某個變量同時出現(xiàn)在簡單解和中間解 (優(yōu)化解)的結(jié)果中，則標(biāo)記該變量為核心條件，如果某個變量只出現(xiàn)在中間解 (優(yōu)化解)，則記為邊緣條件。根據(jù)以上匯總邏輯以及fsQCA分析結(jié)果，可得到前因條件組合構(gòu)型，在構(gòu)型中剔除唯一覆蓋度為0的條件組合，結(jié)果見表7。

表6 單個變量必要性分析

表7 前因條件組合構(gòu)型

前因條件組合構(gòu)型中組合方式的一致性大于0.8的只有4種，表明這4種組合構(gòu)型能夠?qū)萍汲晒D(zhuǎn)化有促進作用，從覆蓋度 (原始覆蓋度，唯一覆蓋度)看，條件組合1a是覆蓋范圍最多的。從表7中可以看到，T1 (創(chuàng)新創(chuàng)業(yè))、T2 (校企合作)、T3 (評價方案)、T4 (市場導(dǎo)向)、T5 (服務(wù)機構(gòu))、T8 (金融支持)、T9 (政府采購)這7個條件變量在條件組合1a、1b、5a、5b中均以核心條件出現(xiàn)，在這4個條件組合中發(fā)揮著重要作用。

條件變量中T2 (校企合作)和T3 (評價方案)在大多數(shù)的條件組合中總是同時出現(xiàn)，這表明政府在政策工具的組合使用中應(yīng)該結(jié)合校企合作的引導(dǎo)政策和科研評價方案的激勵政策，以提高高?？蒲挟a(chǎn)出質(zhì)量。T8 (金融支持)、T9 (政府采購)這兩個條件變量也總是同時出現(xiàn)，這兩個變量都為資金支持方面的政策工具，一個是以市場為主體的社會資本投資，另一個是政府通過采購等方式的間接補助。除此之外，T1 (創(chuàng)新創(chuàng)業(yè))、T4 (市場導(dǎo)向)這兩種政策工具在自主轉(zhuǎn)化和提升科研質(zhì)量方面也發(fā)揮著重要作用。

現(xiàn)有研究認(rèn)為當(dāng)條件組合的一致性大于0.8時，其組合被認(rèn)為是與實驗樣本具有較好關(guān)聯(lián)性和邏輯性，所以本文在表7前因條件組合構(gòu)型給出的7種組合中，選擇一致性大于0.8的4個條件組合作進一步分析 (條件組合1a、1b、5a、5b)，并將條件組合總結(jié)歸納為2個路徑、4種條件組合模式。

第一，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型路徑，包括條件組合1a 高校核心 (T1*T2*T3*～T6*T9)和1b 非高校核心 (T1*T2*～T6*T8*T9)這兩種組合模式，這說明除了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、校企合作、評價方案、服務(wù)機構(gòu)、金融支持、政府采購類政策工具，其他政策工具的加入不會對科技成果轉(zhuǎn)化結(jié)果產(chǎn)生較明顯的影響。 其中1a高校核心表現(xiàn)為高校科研人員以科研技術(shù)成果創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)或者參與校企合作研究、技術(shù)轉(zhuǎn)化，該組合以高?？萍籍a(chǎn)出評價和科技成果轉(zhuǎn)化認(rèn)定等政策為核心，構(gòu)建一個以質(zhì)量和市場為導(dǎo)向的科技成果科研評價方案，建立科學(xué)的科研評價與激勵機制，能夠有效促進高?？萍汲晒D(zhuǎn)化[39]。相比1a高校核心，1b非高校核心則是以專利質(zhì)押、信用擔(dān)保、科技保險等科技金融支持方式引導(dǎo)和鼓勵高?？蒲腥藛T進行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，實現(xiàn)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化。科技金融支持服務(wù)主要由高校以外的機構(gòu)提供，既解決高?？萍汲晒D(zhuǎn)化過程中資金短缺的問題，也為金融投資市場的發(fā)展提供新活力。兩個組合模式中，政府方通過采購產(chǎn)品或服務(wù)的方式間接給予技術(shù)成果轉(zhuǎn)化扶持，優(yōu)先采購或選取相關(guān)科技企業(yè)的產(chǎn)品服務(wù)，對科技成果轉(zhuǎn)化有一定的促進作用[40]。

第二，合作轉(zhuǎn)化路徑，包括條件組合5a高校核心 (T2*T3*T4*～T6*T7*T8*T9*T10)和5b非高校核心 (T2*T3*T4*T5*T6*T7*T8*T9)這兩種組合模式，這些說明校企合作、評價方案、市場導(dǎo)向、服務(wù)機構(gòu)、人才培育、政策保障、金融支持、政府采購、科技研發(fā)類政策工具的使用能夠比較有效地促進科技成果轉(zhuǎn)化。其中5b非高校核心表現(xiàn)為要求完善的科研成果評定體制，支持以市場為導(dǎo)向的科技研發(fā)，并通過高校外的第三方服務(wù)機構(gòu)促進高?？萍汲晒孕Ｆ蠛献鞯姆绞酵瓿赊D(zhuǎn)化。服務(wù)機構(gòu)的建立能夠改進高?？蒲腥藛T對市場需求的了解程度，快速發(fā)現(xiàn) “產(chǎn)-研”結(jié)合點，改善科技成果轉(zhuǎn)化過程中需求與產(chǎn)出不匹配的問題[41]。而5a高校核心則更加重視高校內(nèi)的科技研發(fā)，結(jié)合科學(xué)的科研評價與激勵體制，以技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動提升高校科技成果質(zhì)量，通過協(xié)調(diào)專利質(zhì)量與數(shù)量之間的關(guān)系，能夠有效促進高校科技成果轉(zhuǎn)化[42]。

5 結(jié)論與建議

分析結(jié)果顯示，中國科技成果轉(zhuǎn)化政策工具的使用主要有以下幾類：科研評價方案改革類，如成果確權(quán)、科研成果評價、獎勵機制、轉(zhuǎn)化成果認(rèn)定等；創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)激勵類，如放寬科研人員參與科技成果轉(zhuǎn)化的約束，鼓勵有技術(shù)基礎(chǔ)的科研人員自主創(chuàng)業(yè)等；科技金融類，如加強科技成果轉(zhuǎn)化金融市場和知識產(chǎn)權(quán)交易監(jiān)管、規(guī)范專利質(zhì)押融資、建立科技保險體系等；政府采購類，政府通過對科技成果轉(zhuǎn)化的產(chǎn)品或服務(wù)進行直接采購，實現(xiàn)對科技成果轉(zhuǎn)化工作間接的支持等。

本文研究顯示，不同省份已涌現(xiàn)出典型案例，有一些成功的經(jīng)驗做法。根據(jù)研究結(jié)論，結(jié)合這些省份的成功經(jīng)驗，構(gòu)建4條科技成果轉(zhuǎn)化政策工具組合路徑。

路徑一 (1a)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)—高校核心，該路徑以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、校企合作、評價方案、政府采購為核心條件變量，相對重視高校的科研評價方案改革，通過改善高校的科研評價方案，提升科研創(chuàng)新與應(yīng)用意識，來實現(xiàn)優(yōu)化高?？蒲挟a(chǎn)出質(zhì)量的目的[43]。典型案例為湖北省，2013年湖北省政府就率先頒布 《促進高校院所科技成果轉(zhuǎn)化暫行辦法》，對科研人員管理、科研評價體制等進行改革，隨后湖北省部分高校開始出臺相應(yīng)的政策，如湖北科技大學(xué)提出將科技成果轉(zhuǎn)化作為重要指標(biāo)納入到職稱晉升和科研考評中，使高校科研人員不僅以科研產(chǎn)出數(shù)量作為科研評價指標(biāo)，而且更加重視科研質(zhì)量。從以上分析可以看出，湖北省在相對東部沿海省份市場需求不足，自身教育資源豐富的背景下，提出在高校層面進行科研評價方案改革的策略，以提高科研產(chǎn)出質(zhì)量帶動市場需求，適應(yīng)了湖北科技成果轉(zhuǎn)化的現(xiàn)狀，并取得了一定的成效。

路徑二 (1b)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)—非高校核心，其核心條件是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、校企合作、金融支持、政府采購。相對于路徑創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)—高校核心，路徑創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)—非高校核心增加了金融支持，考慮金融支持以市場資本運作為主，市場資本的進入，可緩解科技研發(fā)、市場導(dǎo)入和推廣等環(huán)節(jié)的資金壓力，提升科技成果轉(zhuǎn)化的成功率[44]。典型案例為上海市，上海市的資本市場較為活躍，同時擁有大量的社會創(chuàng)新型企業(yè)，對技術(shù)創(chuàng)新的需求也更多。所以，引導(dǎo)上海的金融資本科學(xué)有序的進入科技成果轉(zhuǎn)化領(lǐng)域，鼓勵高校和科研單位的科研人員創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是上?？萍汲晒D(zhuǎn)化的重要路徑。上海市先后出臺相關(guān)政策，如2015年上海市出臺 《關(guān)于進一步促進科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的實施意見》，在科技金融、保險、信貸、市場化研發(fā)機構(gòu)、離崗創(chuàng)業(yè)等方面做出相應(yīng)的改革；2017年頒布 《上海市促進科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化行動方案 (2017—2020)》，指出要完善科技成果轉(zhuǎn)化市場體系，建設(shè)具有一定影響力的技術(shù)交易中心。從科技金融支持到市場秩序規(guī)范都體現(xiàn)了對市場現(xiàn)狀的深刻把握。因此，1b路徑整體上是從規(guī)范和引導(dǎo)市場、金融資本的角度出發(fā)，以市場需求和成果轉(zhuǎn)化資金保障帶動高校和科研單位的科技成果轉(zhuǎn)化。

路徑三 (5a)合作轉(zhuǎn)化—高校核心，其核心條件是校企合作、評價方案、市場導(dǎo)向、科技金融支持、政府采購。相對于路徑四，路徑三缺少服務(wù)機構(gòu)的核心變量，增加了科技研發(fā)的邊緣條件。典型案例為江蘇省，江蘇省作為全國高校數(shù)量第一的省份，其高校科研資源豐富，科研成果產(chǎn)出量較高，如果能夠合理推動 “高量”到 “高質(zhì)”的轉(zhuǎn)變，將會有效促進科技成果轉(zhuǎn)化。2018年江蘇省就出臺了 《省政府辦公廳印發(fā)關(guān)于促進科技與產(chǎn)業(yè)融合加快科技成果轉(zhuǎn)化實施方案的通知》，在校企對接、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同、需求側(cè)與供給側(cè)對接、人才隊伍建設(shè)等方面提出了改革要求，目的是充分利用現(xiàn)有高校資源，構(gòu)建科技成果轉(zhuǎn)化的良性循環(huán)。所以從江蘇省的實際政策來看，該路徑需要在政策制定實施方面重視科技研發(fā)基礎(chǔ)，引導(dǎo)促進校企合作，適當(dāng)?shù)囊允袌鰹榭蒲袑?dǎo)向，使高校資源能夠轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新資源，以提升科研能力和科研成果質(zhì)量。

路徑四 (5b)合作轉(zhuǎn)化—非高校核心，其核心條件與路徑三基本相同，但增加了人才培育與政策保障條件。該路徑的條件變量是最多的，這說明該路徑對政策制定實施的環(huán)境要求較高，需要建立橫向部門之間的政策協(xié)同機制，協(xié)調(diào)不同部門科技成果轉(zhuǎn)化政策的目標(biāo)和方式，營造良好的科技成果轉(zhuǎn)化政策環(huán)境[45]。典型案例為四川省，四川省在科技成果轉(zhuǎn)化方面的政策機制體制改革是走在前列的。其典型案例是西南交通大學(xué)率先探索職務(wù)科技成果權(quán)屬混合所有制改革，改革突破原有的 “純國有制”和科技成果轉(zhuǎn)化簡單獎勵機制，重視 “混合所有制”和 “可轉(zhuǎn)化權(quán)力”激勵機制建設(shè)，極大地提高了科技成果轉(zhuǎn)化積極性，并取得了一定的成果。路徑四需要在政策制定和實施上有一定的創(chuàng)新性和突破性，打破原有以高校為中心的科研創(chuàng)新機制體制，并且要求在具體的實施中各個政策之間的契合度較高，才能使該路徑模式發(fā)揮真正的作用。

本文研究還顯示，科研評價改革、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)激勵、科技金融政策、政府采購這4類政策工具的組合實施對科技成果轉(zhuǎn)化有促進效應(yīng)，在未來的政策工具制定和實施中需要進一步加強對它們的組合使用。由于科技成果轉(zhuǎn)化受地區(qū)差異性影響較大、實際情況比較復(fù)雜[46]，故而政策工具設(shè)計和搭配的不同，會使得科技成果轉(zhuǎn)化結(jié)果產(chǎn)生較大的差別[47]，所以各省份應(yīng)該根據(jù)自身的實際情況，不斷發(fā)掘新的政策工具，設(shè)計與本地區(qū)發(fā)展實際相適應(yīng)的政策工具組合。

綜上所述，首先，不存在能夠?qū)萍汲晒D(zhuǎn)化結(jié)果產(chǎn)生絕對影響的單一政策工具，主題模型分析中得到的10個主題條件變量 (創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、校企合作、評價方案、市場導(dǎo)向、服務(wù)機構(gòu)、人才培育、政策保障、金融支持、政府采購、科技研發(fā))都無法單獨對結(jié)果產(chǎn)生較強的影響。其次，基于研究本文認(rèn)為科技成果轉(zhuǎn)化政策工具組態(tài)存在4條路徑，分別是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)—高校核心、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)—非高校核心、合作轉(zhuǎn)化—高校核心、合作轉(zhuǎn)化—非高校核心，4條路徑的區(qū)分核心點有兩個，分別是科技成果轉(zhuǎn)化是否以高校的科研創(chuàng)新、產(chǎn)出為核心落腳點；科技成果轉(zhuǎn)化是否通過校企多方合作完成。校企合作、政府采購在所有的路徑中均以核心條件出現(xiàn)，說明在實際的科技成果轉(zhuǎn)化政策制定中應(yīng)該重視引導(dǎo)高校與企業(yè)的合作，同時政府在實際轉(zhuǎn)化過程中應(yīng)通過政府采購等方式充分發(fā)揮風(fēng)險擔(dān)保、資金補助等作用。目前中國各個省份的實際情況均不相同，具體案例分析結(jié)果顯示，各省份的科技成果轉(zhuǎn)化政策建設(shè)都應(yīng)該根據(jù)當(dāng)?shù)貙嶋H情況有所側(cè)重，具體是以市場引導(dǎo)為核心，還是以高校科技研發(fā)為核心需要根據(jù)省份市場環(huán)境、高校與科研機構(gòu)發(fā)展?fàn)顩r來判斷。