河北科技成果轉化政策實施效果分析
——聚類分析視角1

李巧莎 劉兢軼

（河北金融學院河北省科技金融協同創新中心，河北保定 071051）

概 要：在梳理科技成果轉化政策相關研究現狀基礎上，通過SPSS軟件利用因子分析和聚類分析方法，對河北省現有科技成果轉化政策效果與其他省份進行比較分析，以更明確地衡量河北省科技成果轉化政策實施效果。最后，提出優化科技成果轉化政策的對策建議。

0 引言

當前我國發展面臨復雜的國內國外環境，我國十四五時期及更長時期的發展對科技創新提出了更迫切的要求。然而，我國的科技創新體系還存在一些薄弱環節， 特別是科技成果轉化問題還需要打破相關束縛。科技成果轉化政策是科技成果轉化的指引，對涉及供給方、需求方、政府、科技服務中介、金融機構等不同主體的活動給與指導，對科技成果轉化政策實施效果的分析能夠更好地發現問題，進而提出優化建議。

1 研究綜述

1.1 科技成果轉化內涵

國外通常不用科技成果轉化，用“技術轉移”“技術轉化”等來表示同樣的含義。Frank Press認為技術轉化是技術在社會范圍內的廣泛應用[1]。Bert Metz認為，技術轉移由六個階段構成，即技術的生成、確認、用戶定位、交易、應用和評價[2]。國內學者從不同角度對科技成果轉化進行了界定。趙志耘等認為科技成果轉化是經濟與科技兩者間投入要素的有效配置與相互作用[3]。胡振亞認為科技成果轉化是指相關研宄成果商品化的過程[4]。吳壽仁認為科技成果轉化是通過試驗、開發、應用、推廣等活動將投入要素轉化為產出的過程[5]。

1.2 科技成果轉化政策

對科技成果轉化政策的研究，學者們涉及了政策文本、政策實施、政策體系等多個方面。李玲娟等基于成果轉化鏈對政策進行系統性的評述，并對成果轉化中急需解決的問題做了展望[6]。張劍等以中國科技成果轉化政策為例，從強度、廣度、速度與方向四個維度研究科技成果轉化政策擴散的過程和特點[7]。杜寶貴等基于政策過程、政策內容和政策組織3個維度,運用內容分析、定量統計等方法對我國科技成果轉化政策體系進行分析，并提出完善與落實我國科技成果轉化政策體系的要義[8]。李進華等以深圳、寧波為研究對象，運用內容分析法對兩市的科技成果轉化政策文本進行了量化分析[9]。史童等以2019年出臺的6項科技成果轉化政策為研究對象，基于PMC指數模型對科技成果轉化政策進行了量化評價[10]。

綜上所述，學者們在對科技成果轉化含義進行界定基礎上，對科技成果轉化政策從不同角度進行了較為全面的研究。既運用內容分析法、定量分析法等對科技成果轉化政策文本進行了量化分析，又對政策體系、政策實施等進行了探討。本文將在前人研究基礎上，對河北及另外26個省（直轄市）的科技成果轉化政策實施效果進行橫向對比分析，并提出政策優化建議。

2 實證分析

受實施主體、政策對各利益相關者支持力度等因素影響，科技成果轉化政策實施效果也呈現出多樣性，需要構建一套綜合評價指標體系來客觀、科學地反映科技成果轉化政策實施效果，進而反映河北省政策實施效果的水平。為了更深入地反映河北省科技成果轉化政策實施效果，本文選取另外26個省（直轄市）作為比較對象，來橫向對比河北省科技成果轉化政策實施效果。

2.1 評價指標的確立與數據選擇

科技成果轉化政策能通過影響各利益相關者推動經濟發展。而反過來，經濟的發展也能提供更多的資金和人力資源，刺激需求主體對科技成果、科技服務等要素的需求，促使政府提供更多的科技成果轉化政策。因此，對科技成果轉化政策實施效果進行評估，可以采用科技成果轉化活動相關指標，也可以選用一些反映經濟發展水平的指標。本文借鑒前人的研究，結合科技成果轉化活動指標和經濟發展水平指標，根據指標選擇的針對性、可操作和全面性原則，選取反映與科技成果轉化政策相關的共計18個指標，分別是R&D經費內部支出（萬元）、R&D經費投入強度（%）、R&D人員（人）、R&D人員全時當量（人年）、R&D項目（課題）數（項）、國內專利申請數（件）、國內專利授權數（件）、有效專利數（件）、國外技術引進合同（合同數）（項）、新產品開發銷售收入（萬元）、高技術企業獲取改造技術經費支出（萬元）、地方高技術產業新增固定資產（億元）、地區高技術產業投資額（億元）、新產品開發項目數、R&D研發機構數、R&D活動的企業數（個）、地方財政科學技術支出（億元）、人均地區生產總值（元），分別記為原始指標變量X1、X2、X3……X18，樣本數據來自于中國科技統計年鑒（2018）和國家統計局網站。利用SPSS26.0軟件，首先對數據進行標準化處理，通過因子分析降維處理，進行綜合得分計算，并在此基礎上進行聚類分析對27個省（直轄市）的科技成果轉化政策實施效果進行比較。

2.2 運用SPSS軟件進行數據分析

本文選取數據資料比較全的27個省（直轄市）作為研究樣本。利用SPSS26.0軟件，首先對數據進行標準化處理，并對標準化的數據通過因子分析降維處理，最終保留了2個主成分，分別記為F1和F2，也就是用兩個公因子（主成分）替代原有的18個指標(變量)來反映科技成果轉化政策的實施效果。進而通過因子分析后因子的得分系數矩陣，建立因子得分函數。利用回歸方法計算出因子得分函數的系數，根據因子得分系數矩陣，通過SPSS計算因子得分。

在計算因子得分的基礎上，計算出27省的綜合得分，記為F3，綜合得分前兩名的是廣東、江蘇。其中，廣東綜合得分為2.11，江蘇綜合得分為1.74。

表1 聚類分析成員表

表2 科技成果轉化政策實施效果的聚類分析結果

為使評價結果更加清晰明確，在因子分析的基礎上，對27個省（直轄市）的科技成果轉化政策實施效果進行聚類分析，將因子分析中得到的F1和F2因子得分和綜合得分F3作為變量，再通過這3個變量對27個樣本完成聚類分析。因為樣本總量為27個，故將科技成果轉化政策實施效果的情況評價分為非常好、較好、一般、不好四類，通過SPSS26.0得到的結果如表1所示。

利用SPSS26.0軟件，通過K-均值聚類分析得到表1。通過此表可以了解27個省（直轄市）各屬于哪一類別，還可以獲取每個地區到最終聚類中心的距離，最終形成一個較為直觀的對27個省（直轄市）的科技成果轉化政策實施效果的情況的評價和了解。為了更直觀地查看和比較，表2更好地反映了27個省（直轄市）的科技成果政策轉化實施效果的差異。

3 結論與建議

3.1 結論

本文通過對河北省及其他26個省（直轄市）科技成果轉化政策效果進行因子分析和聚類分析，發現廣東、江蘇的科技成果轉化政策實施效果處于領先地位，北京、上海的科技成果轉化政策實施效果較好，浙江、山東也要好于河北、安徽等省份。總的來看，河北省的科技成果轉化政策實施效果相對處于比較落后的地位。如，從地方財政科技支出來看，2017年河北省為69.1億元，廣東省為823.9億元，江蘇省為428億元，北京市為361.8億元，遠低于廣東等省（直轄市）；從供給來看，2017年河北省的R&D經費內部支出為452.03億元，廣東省為2343.63億元，江蘇為2260億元，從事R&D人員河北省為185683人，廣東省為879854人，江蘇省為754228人，北京為397281人，河北省在科技成果轉化經費投入、人員投入相對不足；從需求來看，河北省R&D的項目數、專利申請數數、有效專利數、新產品開發銷售收入都較低，與廣東等省（直轄市）差距甚遠。

3.2 建議

針對本文結論，結合科技成果轉化政策實施情況，提出以下建議：

第一，河北省要積極借鑒先進省市經驗，推動科技成果轉化。廣東、江蘇等省市的科技成果轉化政策實施效果都處于領先地位，河北省可以組織相關人員到廣東、江蘇等省市進行實地考察，學習他們的先進經驗，結合河北省的實際情況，因地制宜地完善促進河北省科技成果轉化的相關政策，以更好地推動河北省科技成果轉化。

第二，通過政策引導加大科技成果轉化的經費投入。加大地方財政科技支出力度，將更多地資金用于科技成果轉化；通過資金獎勵、減免稅收等引導企業加大R&D經費投入，培育企業創新主體地位；引導金融機構加大對科技成果轉化的支持力度；鼓勵風險投資參與科技成果轉化；更好地發揮科技成果轉化引導基金的作用。

第三，建立人才引進和激勵機制，既要引進人才，又要留住人才。積極引進建立有效的激勵機制，落實人才補貼、稅收優惠等政策，解決科技成果轉化相關人員的職稱評聘、子女教育等方面的實際問題，解決其后顧之憂，提高其工作的積極性和主動性。