科技政策對國家高新區創新驅動發展的影響路徑
——一個定性比較分析

李兆友，劉冠男

(東北大學 文法學院，遼寧 沈陽 010069)

0 引言

國家級高新技術產業開發區(簡稱國家高新區)是高新技術發展的起源地，是新興產業建設的重要載體?？萍疾堪褎撔买寗影l展定位為高新區未來的首要任務，要求高新區在國家創新驅動發展戰略中承擔重要使命。自1988年中關村高新區率先設立之后，高新區如雨后春筍般在全國各地出現，截至2018年10月，經國務院批準(復)建設的國家高新區數量共有169家[1]。為了強化高新技術開發區的策源地作用，高效科學的科技政策體系受到關注，進一步加強政策供給、依靠政策引導企業強化創新行為成為政府的重要職能?？萍颊邇热菀仓鸩窖葸M為創新全過程鏈的資源配置和方向引導，綜合性政策條目與數量較之前均更為豐富，不同區域領域、不同職能部門間影響顯著提升。

“政策組合(Policy Mix)”的概念在21世紀初期從經濟政策辯論導入到創新研究范疇，這一概念表明應該關注不同政策之間的互動作用與相互依賴性，這些互動作用可以影響預期政策結果的落實程度。2002年，歐洲技術評估網絡在評估國別研發政策時指出，把出自不同部門的政策進行組合對國家創新系統有著重要作用[2]。Kieron Flanagan[3]等探討了創新政策行動者、工具、機構之間的互動模式，使創新政策組合概念化，提出“談判”和“妥協”等軟政策通常能夠更好地促進政策實施。國內也有學者針對政策組合模式展開初步探討,如彭紀生[4]編寫了“科技政策量化標準操作手冊”，并計算了創新政策協同對經濟績效的差異化作用；劉宇佳等[5]利用系列面板數據模型比較了2000-2017年單一政策和政策組合特征對高技術產業成長能力的影響，結果表明科技政策組合的一致性和均衡性仍然存在階段性問題。然而，相關研究更加關注單一科技政策對創新驅動的影響,忽略了科技政策體系內部關系結構和協同作用問題，導致研究結果重績效評估而輕因素分析。

因此，本文擬利用定性比較分析(Qualitative Comparative Analysis，QCA)方法的集合論與布爾運算特性，發揮其對于樣本數量要求較低、擅長處理多種條件并發原因非線性關系的優勢，通過引入設有國家高新區的30個省份不同類別科技政策，揭示出更具效用的4種科技政策組合驅動路徑，以期完善高新區科技政策體系建設，強化區域科技創新發展能力，為有關部門制定出臺相關政策提供參考。

1 文獻回顧與分析框架

1.1 政策內容維度下影響國家高新區創新驅動發展的科技政策因素

科技政策作為政府引導、激勵、支持、調整創新活動以及成果應用的工具，其政策實施效果如何，是否達到政策預期并滿足實踐活動要求，引起了眾多學者的關注和重視。由于創新過程的復雜性，科技政策在政策執行階段、政策受益者類型、政策級別、政策工具等方面可以分為多種類型，不同視角會產生不同的政策影響因素劃分標準。有的學者基于創新驅動力視角，將科技政策分為漸進式、突破式、自發性和適應性政策[6]，有的學者從政策演進階段視角，將其分為研發刺激、技術傳遞轉移、創新瓶頸突破和系統創新[7]。

然而，政策內容視角仍然是劃分科技政策的主要依據。得到最多認可的劃分方式是Rothwell & Zegveld[8]把政策工具劃分為需求、環境和供給政策，多數學者的研究思路或多或少受到這種分類模式的影響。有的學者按照“需求——環境——供給”分析框架研究創新政策對績效的影響，結果表明供給政策和環境政策有促進作用，但需求政策作用不顯著[9]；有的研究將人力資源因素和物質資本因素結合起來考量，選取創新型人才培養機制、新市場機制、科技創新轉化機制作為影響因素，基于制度經濟學視角討論了法國航空城的創新驅動力發展[10]；有的借助文獻計量學方法，把量化經濟指標與政策文本相結合，將高新區創新驅動發展主要影響因素劃分為科技創新、產業創新、產品創新、市場創新、人才創新等5個維度3個等級，其中人才創新維度位于第一等級[11]。聚焦于人才和財政投入因素評價國家高新區創新驅動能力，還可以選取科技活動人員和經費、從業人員和R&D內部經費等指標[12]；有的將政策內容進一步細分，分成稅收、金融、人才、資助、知識產權5種類型，運用csQCA方法比較不同政策類型政策手段的組合效用，發現多種政策組合供給效果優于某類單獨政策，直接稅收減免對于提升創新產出效果最顯著[2]；還有的學者基于swarm平臺對政策響應演變過程進行動態仿真研究，得到較為一致的影響程度排序，不同政策工具的影響程度排序為：研發補貼>人才激勵>稅收優惠>政府采購>服務外包[13]。

1.2 多維度下影響國家高新區創新驅動發展的科技政策因素

為了使研究體系更加完整，盡可能地窮盡政策變量種類，許多學者在研究科技政策內容的基礎上，增加了其它維度。如Freitas & Tunzelmann[14]在政策工具維度上增加了政策目標、政策執行兩個維度，這種維度劃分得到了較多學者認可；有學者在政策需求和政策供給的基礎上，添加國家創新戰略和政策評價兩個變量以構建“鉆石模型”，對我國創新政策進行了系統化評價[15]；有學者將政策效力、政策目標和政策工具作為3個評估層面，并以高技術產業作為研究范圍實證檢驗各類政策實施成果[16]。

在擴展政策維度的基礎上，有的研究更加關注政策實施中的運營和管理方式，構建了以組織運行能力為核心維度的“高新區創新能力四維理論模型”，認為高新區創新能力反映“環境支撐——組織運行——創新投入——創新產出”這一創新能力形成過程的價值邏輯[17]。有的將管理體制和政策力度兩個要素與高新區創新績效作回歸分析，發現只有市級經濟管理權限才能對創新績效產生直接影響，管理體制要素對“政策力度-創新績效”的關系能夠產生一定程度的影響[18]；有的研究則更加關注宏觀科技產業政策和區域科技綜合發展政策，認為社會經濟條件變化、黨的代表大會和五年規劃等其它政策子系統的“國情”環境影響，對國家高新區科技創新政策變遷具有一定導向作用[19]。歸納概括國家高新區30年發展歷史，認為各類創新平臺的搭建體現國家高新區與不同階段國情的互動和契合[20]，是對國家“創新創業”戰略的主動響應[21]。另一方面，有學者采用SFA方法研究發現規模效應能夠提高高新區全要素生產率，東部高新區效率總體上高于中西部[22]；有的研究分析發現，華東地區國家級高新區創新驅動與創新要素集聚狀況、組織學習狀況以及區域的經濟環境狀況等區域條件呈正向相關關系[23]，并基于105個國家級高新園區統計數據，指出產業集聚可以對創新驅動發展產生重要調節作用[24]。這些研究既包括個案分析，如針對武漢東湖高新區分析了科技企業孵化效應、創新與創業互動效應、科技創新與制度創新協同效應、集群效應和生態效應[25]，也包括文獻綜述類研究，肯定了產學研合作對地區科技與經濟發展的積極作用[26]。

1.3 文獻研究簡要評價與研究變量選擇

目前，學界對國家高新區科技創新驅動發展的政策影響因素研究已初具成效，許多學者從政策工具、政策目標、政策執行、政策評估等多個維度，對影響國家高新區創新驅動發展的科技政策因素進行辨析。但是，相關研究存在一些局限與不足。通過對相關文獻的梳理與簡要評價，可以歸納總結出當前亟需關注的科技政策重點內容，挖掘提煉出本文開展定性比較分析的研究變量。

(1)現有研究更多強調單個變量對高新區創新驅動發展的影響，或者多個變量同時影響的效果，而對不同政策因素的組合式綜合影響路徑分析仍然不足。當前學者根據政策內容視角，對人才、稅收、補貼、制度、平臺等多種類型的科技政策進行分析討論，辨析各類政策對國家高新區創新驅動發展的影響效用，許多學者發現人力資源政策和物質資本政策的影響作用最大，這兩類政策也成為學者研究科技政策工具時的重點。但多數研究聚焦于影響效用排序，把不同政策的作用效果看作獨立個體，對不同政策因素的組合式綜合影響路徑分析不足。而與本文研究思路最為相似的文獻中，郭元源等[2]選取了31個省級行政區2016年及之前發布的科技創新政策934條，運用fs QCA方法測量不同政策類型下具體政策手段的組合效用。充足的樣本量與嚴謹的研究思路值得借鑒，但以“國內發明專利授權數量”作為衡量科技政策效用的唯一指標，條件過于單一，影響研究結果的代表性。同時，資助、知識產權兩種政策在政策組合當中體現不明晰，文本并未完全涵蓋5種條件變量。上述研究局限為本文充分體現條件變量組合形態、選擇更有代表性的結果變量提供了思路與啟示。

從科技政策內容角度的研究中可以發現，許多學者認為科技供給政策中的財稅政策、人才政策具有最顯著的影響效果，因此，本文選取“人力資源政策”、“財政優惠政策”作為兩個條件變量。人才政策對于國家高新區科技人才的流向、布局和結構具有重要作用，而資金資源作為科技進步的首位推動力，歷來是學者界定高新區創新發展影響因素的重要變量。

(2)現有研究分析國家高新區科技政策時考慮了園區特殊性與現實政策出臺情況，但相關文獻數量較少且著力不足。國家高新區兼顧了行政屬性與經濟屬性，其科技政策與園區性質相適應，表現出有別于宏觀科技政策的特性。因此，部分學者通過構建多維理論模型，將觸及園區建設的組織管理制度、法規體系規劃、基礎設施建設、創新平臺搭建等政策納入分析框架。但相關文獻數量仍然較少，且對“運行機制”“管理制度”“設施建設”等微觀措施分析較少。

結合國家高新區科技政策文本的實際內容也可以發現，設施建設、制度建設是政策文本的重要內容。因此，本文選取“組織制度政策”、“創新平臺政策”作為兩個條件變量。組織管理制度與日常工作機制對高新區的有序發展、各類經濟要素的健康增長均有重要意義，而創新平臺集產業鏈、投資鏈、創新鏈、人才鏈、服務鏈于一體的促進措施，其資源集聚性能夠為創新驅動發展帶來積極影響。

(3)現有研究分析區域科技政策的影響作用時往往具有同質性，未充分體現不同區域間政策特殊性，且更多地關注東南沿海地區，對其它地區的聚焦度不足。國家高新區具有重要的資源集聚、產業集聚作用，在緩解區域經濟發展不平衡問題、優化區域產業布局配置、提高區域創新能力等方面具有重要使命，因此許多學者對區域協同政策、產業集群政策給予了極大關注。然而，由于高新區發展水平差異較大，當前研究重點多集中在東部沿海等高新區建設較為成熟的地區，對區域間政策特殊性的關注仍顯不足。

基于此，本文選取“產業規劃政策”、“區域協同政策”作為兩個條件變量，梳理文本中涉及“戰略”、“目標”、“協同”、“集聚”等宏觀規劃政策。通過對上述兩個條件變量的分析，使得高新區科技政策研究重視發展具有鮮明區域特色的產業布局和發展規劃，園區科技產出與區域經濟要素增長的結合度更加緊密。

因此，本文綜合提煉文獻中的高頻變量與體現高新區特質的變量，將科技政策歸納為人力資源、財政優惠、組織制度、創新平臺、產業規劃、區域協同6個政策因素，構建科技政策影響因素分析框架，對國家高新區科技政策創新驅動發展的影響路徑進行研究，以期更好地梳理國家高新區科技政策體系內部的關系結構和協同作用邏輯。

2 研究設計

2.1 研究方法

本文擬采用定性比較分析(Qualitative Comparative Analysis，QCA)方法開展研究。該方法是由美國社會學家查爾斯·拉金于1987年提出的一種以案例分析為導向的研究方法。QCA方法能夠綜合“案例導向的定性”和“變量導向的定量”兩類研究方法的優勢[27]，主要包括以下幾個特點：①運用組態比較分析技術，通過“組態”方式處理數量有限的復雜案例，每一個案例都是多重屬性構成的復雜案例，因此，形成一種整體性分析視角。同時，這限定了QCA多為小樣本分析，如本文樣本為30個省份，若采用實證分析，則樣本量太小，不足以確保結果準確，而QCA可以保證樣本數足以清晰反映條件變量作用方式，從而保證結果具有內部效度；②運用一套形式語言“布爾代數運算與集合理論體系”，能夠將復雜案例轉化為理論語言，從而找出多個自變量與因變量之間的復雜因果關系，旨在驗證案例中存在的組態效應，即探究多變量間因果關系，以及變量組合如何促成結果變量的產生[28]；③關注跨案例的“并發因果關系”，拓展了因果關系分析框架。要素的不同組合可能產生同樣結果，如不僅人力政策和財政優惠政策可以促進創新驅動，產業規劃政策和區域協同政策也能促進創新驅動。QCA方法可以通過對一致性和覆蓋度兩個參數的控制，對多種等效路徑進行篩選，得出最具解釋力的前因條件構型。由此，主流統計方法中的許多假設被打破，不存在恒定不變的因果關系，“單個原因對結果有各自的獨立影響”的思路不成立，多個原因因素可以同時出現從而構成某個結果的“原因組合”。

從20世紀80年代末到90年代初開始，QCA逐步在比較政治學、歷史社會學、新聞傳播學、經濟學和情報學等多個學科中得到廣泛應用，其應用模式包括清晰集(cs QCA)、模糊集(fs QCA)與多值集(mv QCA)定性比較分析3種。其中，cs QCA適用于處理二分賦值的變量。本文選擇的因果變量間具有較為直接清晰的對應關系，在編碼時能夠進行0或1的二分賦值，因此，采用cs QCA作為研究方法。

2.2 樣本數據收集

本文依據政策文本進行政策內容分析，選取全國設有國家高新區的30個省級行政區(不包含港澳臺及西藏自治區)作為研究案例主體，從各省級政府門戶網站、職能部門網站以及北大法寶數據庫進行搜索，兼顧以下選擇標準：①發文機關只選擇省級政府，在文件數量充足的情況下不考慮兩部門及以上聯合發文；②發文時間定于2015年1月1日-2016年12月31日，為結果變量數據獲取時間(2017年1月1日-2017年12月31日)的前兩年。在此標準下共獲取已發布的涉及國家高新區的科技政策文本522篇，其中，陜西省文本數最多，共41篇，新疆自治區文本數最少，共2篇?？紤]到不同省份國家高新區建設水平差異性較大，為體現發文主體的一致性和可比較性，最終每個省級行政區選取文本10篇(將文本不足省份的發文機關界定為省級政府、省級職能機構)，共計科技政策文本300篇，以保證分析結果的代表性和可信度。

2.3 變量界定

2.3.1 條件變量界定

按照上文關于國家高新區科技政策體系的分類和描述，本文選取“人力資本政策”(RL)、“財政優惠政策”(CZ)、“組織制度政策”(ZZ)、“創新平臺政策”(CX)、“產業規劃政策”(CY)、“區域協同政策”(QY)共6項條件變量。根據cs QCA方法的研究思路，本文依據“二分歸屬原則”將30個省級行政區域的科技政策按照上述分類指標給予0-1賦值，測度標準為科技政策文本內容，按照政策條目的數量多寡進行賦值，一篇文本中的任一類型政策出現一次即記錄一次得分，累計疊加記錄次數，詳見表1。當次數高于該指標次數均值則賦值為1，否則賦值為0，表2列出了各條件變量的測度標準與賦值結果。表3截取了部分政策文本的原始編碼，與每一個賦值為1的測度標準相對應，以此作為賦值標準的補充說明。

2.3.2 結果變量界定

本文的結果變量是國家高新區科技政策驅動發展能力(NL)。結果變量數據來自《國家高新區創新能力評價報告2018——暨高新區三十年回顧與展望》，該報告共選取5個一級指標對2017年全國30個省級行政區157家國家高新區創新能力進行評估。5個一級指標包括3個支出類指標和2個收入類指標，為更準確考量科技政策驅動發展能力，本文選取省指標得分中的收入類指標得分(“創新活動績效”指標和“創新驅動發展”指標)，借助SPSS18.0軟件的主成分分析功能將二者合并為“科技政策驅動發展能力”指標，根據主成分得分進行二分法賦值：主成分得分大于0賦值為1(共14個省級行政區)，主成分得分小于0賦值為0(共16個省級行政區)，計算結果不存在主成分得分等于0的情況，得分及賦值結果見表1。

3 結果分析

在完成變量測度和賦值之后，運行fsQCA3.0軟件，生成真值表，即可得到條件變量和結果變量的所有組合情況，如表4所示。

3.1 單變量必要性分析

使用fs QCA3.0軟件，通過計算單變量的一致性和覆蓋率進行單變量必要性分析，從而判斷單變量對結果變量是否存在充分關系或必要關系，詳見表5。在6個條件變量中，變量QY的一致性大于0.8，其它5個變量的一致性均不足0.7，但CZ、QY兩個變量的覆蓋率超過0.9，RL、CX、CY三個變量的覆蓋率超過0.8。這表明任一變量均不足以導致結果變量的產生，不存在充分條件或必要條件，但各變量參與度較高，具有較強的解釋力。因此，認為國家高新區驅動發展能力的提升是在多項科技政策協同作用下實現的。

3.2 多變量組合分析

完成單變量分析后，進行多個條件變量組合分析。使用fs QCA3.0軟件以0.8為一致性門檻值對科技政策組合進行識別，可得到3種條件變量組合分析結果,即復雜解、中間解和簡約解，詳見表6。

其中，簡約解是更加簡潔直觀的表達結果，同時還包含了部分作為反事實案例的邏輯余項，復雜解是完全遵循變量設置而得到的結果。因此，本文選取復雜解進行分析，結果顯示解集的總一致性和總覆蓋率均為1，表明復雜解的整體結果對于所選取的30個行政區域具有極強的解釋力。

表1 國家高新區科技政策文本條目數統計結果

表2 變量測度標準與賦值結果

綜合考察以上解集，可以將6個條件變量劃分為兩個類型：“人力資源政策”、“財政優惠政策”與“創新平臺政策”屬于“外部投入型政策”；“組織制度政策”、“產業規劃政策”與“區域協同政策”屬于“內部規制型政策”。據此可以得到4種組合影響路徑，同時，將組合影響路徑分為兩類：綜合資源投入型政策驅動的資源投入型路徑C1a、資源協作型路徑C1b，兩種組合路徑均全面運用RL、CZ、CX三類外部資源投入型政策；傾斜資源規制型政策驅動的內斂規制型路徑C2a、外向規制型路徑C2b，兩種組合路徑對于政策資源的選擇具有傾向性，路徑C2a具有人力驅動傾向，路徑C2b則具有財力驅動傾向。路徑組合情況見圖1。

(1)組合影響路徑一C1a：資源投入型路徑，對應復雜解為“人力資源*財政優惠*組織制度*創新平臺*產業規劃”。該組合的內涵是被選為案例的省份出臺的政策文本中同時涉及人才吸引、財稅優惠補貼、組織制度建設、創新平臺建立、產業布局規劃等5項政策。本文中符合路徑C1a的省級行政區為廣東、重慶、四川、福建、湖北、江蘇、云南、浙江，其主成分得分最高的省份為廣東省(排名3/30)，得分最低的為浙江省(排名13/30)，其結果變量賦值均為1。在此路徑下，創新發展驅動力主要來源于“外部人才引進+外部財政支持”的配套政策，資源型投入占主導地位，同時兼有園區內部制度完善和宏觀規劃，除不涉及國家高新區與外部環境協同合作的政策外，C1a組合包含政策較為全面。由符合路徑C1a的省份可以窺見，既包括資源集聚力較強、具有人才資金區位優勢的東南沿海區域,也包括國家高新區建成年份較早、制度與產業規劃較為成熟的中西部區域。因此，案例分布基本符合路徑模式表達。

表3 條件變量編碼截取

表4 真值計算結果

表5 單變量必要性分析結果

(2)組合影響路徑二C1b：資源協作型路徑，對應復雜解為“人力資源*財政優惠*～組織制度*創新平臺*～產業規劃*區域協同”。該組合的內涵是被選為案例的省份出臺的政策文本中同時涉及人才吸引、財政優惠補貼、創新平臺建立、區域協同發展等4項政策，而不涉及組織制度建設和產業規劃政策。本文中符合路徑C1b的省級行政區為北京市和上海市(主成分得分排名為1/30、2/30)，其結果變量賦值均為1。路徑C1b的組合影響路徑效果具有一定特殊性，北京市、上海市作為國家高新區建設先驅城市，對腹地資源具有巨大的集聚優勢，對周邊經濟發展能夠產生強大輻射力。因此，在此路徑下，創新發展驅動力主要來源于“區域協同輻射+外部資源支持”的配套政策，與C1a相比，突出了不同地理區域之間、不同高新區之間的資源協同互動，同時，省級政府制度性限制較少，更多科技政策由園區管委會自行發布，高新區具有較高發展自由度?？疾熘貞c、天津等行政區域政策組合情況，也表現出結果變量賦值為1而組織制度政策條目數較少的特點。因此，案例分布基本符合路徑模式表達。

(3)組合影響路徑三C2a：內斂規制型路徑，對應復雜解為“財政優惠*組織制度*產業規劃*區域協同”。該組合的內涵是被選為案例的省份出臺的政策文本中同時涉及財政優惠補貼、組織制度建設、產業布局規劃、區域協同發展等4項政策，即“財政傾向政策”。本文中符合路徑C2a的省級行政區包括廣東、重慶、四川、陜西、福建、湖北、安徽、江蘇、浙江、吉林，其主成分得分最高的省份為廣東省(排名3/30)，得分最低的為吉林省(排名14/30)，其結果變量賦值均為1。與路徑C2b相比，路徑C2a的創新發展驅動力主要來源于“區域協同輻射+內部制度建設”的配套政策，制度建立、產業設計、宏觀規劃等內生性規制政策占主導地位。由符合路徑C2a的省份可以窺見，此路徑在4種路徑組合中包含省份數量最多，基本包括經濟實力較強的直轄市、東部沿海省份，以及省內擁有建成水平較高的國家高新區的中西部省份，更易獲得省級政府財政優惠政策的首位支持。同時，轄區內國家高新區大多建成年份較長，隨著地區經濟發展水平提高與國家高新區運營趨于成熟，外部人力與財政資源投入都已趨于穩定，因此，外部投入的邊際驅動效應逐步減弱。區域經濟發展資源不再單一地集聚于國家高新區內，由此帶來資源型政策轉型，高新區建設階段由資源投入為主逐步轉變為注重制度化、規范化建設。

表6 多變量組合分析

注：上部實線代表C1a，虛線代表C1b；下部實線代表C2a，虛線代表C2b

圖1 科技政策對國家高新區創新驅動發展的影響路徑

(4)組合影響路徑四C2b：外向規制型路徑，對應復雜解為“人力資源*～財政優惠*～組織制度*創新平臺*產業規劃*區域協同”。該組合的內涵是被選為案例的省份出臺的政策文本中同時涉及人才吸引與培養、創新平臺與基礎設施建設、產業布局規劃、區域協同發展等4項政策，而不涉及財政優惠補貼和組織制度建設政策，即“人才傾向政策”。本文中符合路徑C2b的省級行政區為天津市(排名12/30)，其結果變量賦值為1。在此路徑下，高新區創新發展驅動力主要來源于“外部人才引進+創新平臺建立”的配套政策，與C2a相比，更加重視人才挖掘(人力資源)與人才培養(平臺建設)工作，人力資源占主導地位，高新區流動性大，較注重資源投入和制度完善，政策更具有靈活度。由符合路徑C2b的地區可以窺見，天津市作為環渤海地區的經濟中心，基礎底蘊雄厚而經濟活力不足，政府采取了加大人力資源投入的政策措施，提高人才吸引力，主要是為發揮國家高新區對區域經濟的拉動作用，以扭轉天津市經濟發展下行趨勢。考察北京、重慶、四川等地政策組合情況，也表現出結果變量賦值為1而人力資源政策條目數較多的特點。因此，案例分布基本符合路徑模式表達。

4 結論與展望

本文收集中國內地30個省級行政區國家高新區科技政策文本，基于多維度視角對科技政策進行歸類細分，并運用cs QCA方法探討了科技政策對于國家高新區創新驅動發展的影響路徑。研究結果表明：①人力資源和財政資源作為純外部性資源，是驅動高新區區域發展的首位因素，二者對于政策組合“外部性/內部性”的傾向往往起到主導作用；②創新平臺建設和組織制度設計是影響高新區創新驅動力的內部保障性因素，同時，“人力資源政策+創新平臺政策”、“財政優惠政策+產業規劃政策”具有政策互補性，往往作為配套政策實施，可以產生協同效應；③政策組合可能會隨著國家高新區不同發展階段和區域綜合發展水平而變遷，使政策制定和實施更多地向某一類政策傾斜，傾向于制度建設比傾向于資源投入能夠取得更好的效果，能夠應用于更加多樣化發展階段的國家高新區。

結合本文提出的條件變量組合，對國家高新區科技政策的制定和選擇提出相應管理對策，以更好地觀照實踐活動：①科技政策應同時具有互補性、整體性和系統性，善于利用各種政策組合，強化其“1+1>2”的整體效應。具體到國家高新區科技政策類型，應綜合采取財政、金融、人才、土地、制度等調控手段，發揮不同類別政策的綜合效應；②科技政策驅動發展的兩個最基本力量是消費者購買意愿的拉力與新技術發展的推力，資金、人才是其首位條件。因此，要從提升自身能力的角度出發，制定相關稅收財政政策引導成本減負、融資傾斜、鼓勵創新,制定相關人才政策,促進科技活動人員成長、培訓、引進、激勵以提升區域核心競爭力；③國家高新區科技政策具有特殊性。作為科技創新的引領區和集聚區，高新區也是實施全面創新、加快制度規劃思想創新的先行區，制度建設與外部環境優化能夠帶來更加顯著的驅動效應。因此，要從優化政策執行環境的角度出發，不斷完善適應科技創新、產業進步需要的管理體制、工作機制以及領導模式，通過強化配套建設、優化產業布局、提升服務質量、加強區域協同等手段,完善政策支持體系，提高科技政策驅動發展能力。

同時，本文還存在如下局限：首先，構成創新驅動效果的條件變量除政策內容外，還包括政策執行階段、政策需求方情況、政策效力(級別)、政策執行環境等，QCA受限于小樣本研究方法，無法將所有因素列入考慮；其次，不同省份國家高新區建設階段與水平差異較大，政策文本數量各不相同，為保證研究一致性與可比較性，限定了作為分析對象的政策文本數量，文本選擇具有一定主觀性；最后，科技政策實施具有滯后性，fs QCA3.0軟件無法體現政策實施效果與時間的關聯性，后續研究可豐富應用軟件與條件變量。