基于PMC指數模型的合肥市科技創新政策文本量化評價研究

程云龍，楊 劍

(安徽大學 管理學院，安徽 合肥 230039)

0 引言

2022年政府工作報告指出，要提升科技創新能力，強化國家戰略科技力量，支持各地加大科技創新投入，推進國際科技合作，加大企業創新力度，強化企業在創新活動當中的主體地位[1]。為實現經濟高質量發展，提升自主創新能力，各地政府結合實際為各類創新主體提供人才、資金等多方面的扶持政策。近年來合肥市經濟水平快速增長，科技創新水平顯著提升。本文選取2017-2021年合肥市部分科技創新政策，運用ROSTCM6對政策文本內容進行充分挖掘，建立PMC指數模型并對政策進行科學評價，以期為合肥市科技創新政策制定提供參考。

1 文獻綜述

政策評價是采用現代社會科學研究方法，依據相應的標準，對社會和特定群體的政策需求、擬定中的政策方案，以及已頒布實施的公共政策的執行情況產生的效率和效益進行評價。同時，政策評價是有效配置公共資源，提高公共決策科學化、民主化，檢驗政策效果和效益的重要途徑。對政策進行評價，也是決定政策調整、繼續或者停止的重要根據。國內外學者針對政策評價展開了較為深入的研究，大體分為以下3個方面。

第一，從研究方法來看，學者針對相關科技政策評價主要采用專家訪問、問卷調查、文本挖掘等定性研究方式和以主成分分析、DEA模型、熵權法等定量研究方式。例如郄海拓等[2]運用文本分析法對72個國家創新型城市的科技創新政策依據各地區人均GDP和創新能力指數劃分為4個象限，進行高頻詞、語義網絡等挖掘，最終針對科技創新政策的優化提出了意見；顧玲琍等[3]使用問卷調查法、專家訪談法對上海市科技人才政策的知曉度、認可度、執行度、受益度等指標進行確定并對政策進行評估，結合實地調研情況，針對上海市科技人才政策實施效果存在的問題提出意見；王寧等[4]通過因子分析和DEA-BCC模型對河南省2011-2015年科技人才政策投入與產出效率進行評價，提出了完善科技人才政策的運行機制、政策體系及綜合環境的建議。張永安等[5]以2007-2016年北京市科技創新政策為樣本，運用熵權法確定評價科技創新政策的一級和二級指標，得出了北京市科技創新政策績效穩定增長但是對環境作用較為單一的結論。

第二，從研究視角來看，既往對科技創新政策評價的視角較多集中在政策績效評價和指標體系的構建等。汪曉夢等[6]通過收集2007-2014年中部地區6個省份的R&D經費以及政府科技撥款等指標，運用回歸分析和灰色關聯分析等方法，將安徽省與中部地區其他省份的科技創新績效進行比較分析，并提出了政策性建議；閻東彬[7]通過收集2012-2017年京津冀地區投入產出情況，使用兩階段數據包絡分析法對3個區域科技創新政策的實施效率進行系統評價，得出了三地科技創新政策的實施效果普遍較好的結論，并對各地的不足之處提出相應對策；康捷等[8]構建政策評價的準備、實施和總結的全過程體系，對廣東省出臺的科技創新政策的內容、執行情況、效果等進行評估。

第三，從研究區域來看，較多集中在以國家或者我國部分省份為單位。例如劉忠艷等[9]對我國1978-2017年國務院各部委頒布的625條科技人才政策進行系統分析，并從供給和需求兩側為完善我國科技人才政策提供相應建議；成全等[10]結合創新型國家戰略對2006-2019年出臺的各類原始性創新政策進行量化評價，并對當前政策評價研究提出了一些不足之處；秦海波等[11]通過建立PMC指數模型對新疆維吾爾自治區2000—2020年區域創新政策進行量化評價；張英杰[12]從科技創新創業政策的特性、效應等方面構建7個一級指標和25個二級指標，對浙江省科技創新創業政策進行評價。

從上述研究成果來看，學者對于科技創新政策評價的研究不斷深入，但仍存在一些不足。如研究普遍集中在以國家或省份為基礎的宏觀層面的科技創新政策評價，針對各城市的微觀層面的政策評價較少。因此，本研究采用定性和定量分析相結合，建立PMC指數模型，在保證科技創新政策內部一致性和評價視角多元化的基礎上對合肥市科技創新政策進行評價。

2 合肥市科技創新政策文本評價

2.1 PMC指數模型

PMC指數模型是2011年由Ruiz Estrada[13]基于Omnia Mobilis“世界萬物是普遍聯系的，任何一個變量都是重要的”的假說基礎上構建的政策評價模型，相較于傳統的政策評價方法，PMC指數模型更多的是使用二進制數字“0”和“1”對政策進行評價,即若所選樣本政策文本中包含相應關鍵詞則設置為1，如未出現則設置為0。其主要步驟包括：變量分類及參數識別、構建政策評價投入產出表、計算各層級指標并進行加總形成PMC值，并繪制PMC曲面圖[14]。

2.2 政策文本選擇

為了實現政策內容的全面性和研究結果的客觀性，通過在合肥市人民政府以及合肥市科技局等部門官方網站和“北大法寶”，以關鍵詞“科技”“科技創新”“科技成果”等進行搜索，剔除失效政策文本后，共收集到39個科技創新政策文本，各年份發文具體數量如圖1所示。

圖1 合肥市科技創新政策發文數量

為充分評價合肥市科技創新政策，本文選取了具有代表性的10條科技政策(表1)進行研究，政策文本包含對科技創新人才、科技園區以及企業組織等對象進行的政策支持，從而能夠從多個維度對合肥市科技創新政策進行評價。

表1 合肥市科技創新政策文本

2.3 文本提取及高頻詞匯統計

將所選取的10條合肥市科技創新政策文本內容導入ROSTCM6文本挖掘軟件，對文本內容經過分詞處理后進行高頻詞匯統計，并將部分程度副詞如“良好”“極大”以及動詞“改善”“降低”以及部分量詞等刪除。如表2所示，列出了排名前50的經刪減后的高頻詞匯。

表2 合肥市科技創新政策高頻詞匯統計結果

2.4 確定評價指標

通過借鑒Kuang等[15]、張永安等[16]學者的研究，結合政策文本挖掘情況，形成科技政策評價指標體系。如表3所示，選擇了10個一級指標以及38個二級指標作為評價標準。

表3 PMC模型變量設置

2.5 建立多投入產出表

多投入產出表是一套數據分析框架，主要采用二進制形式來對各項政策進行賦分，由于每個一級變量下設若干個二級變量，且二級變量所占權重相同，無需將各指標進行排名。如表4所示。

表4 合肥市科技創新政策多投入產出表

2.6 PMC指數計算

首先，將選擇的合肥市科技創新政策 PMC模型的一級和二級變量放進投入產出表中；其次，通過挖掘政策文本內容，對二級變量進行賦值，公式如(1)、(2)所示；第三，將所有二級變量賦值結果進行加總，并將二級變量得分總和與此二級變量的數量相除，得到一級變量的數值，公式如(3)所示。最后，將各一級變量數值進行匯總，最終得到各科技政策的PMC指數，如式(4)所示。

如表5所示，通過計算合肥市科技創新政策PMC指數后，將其劃分為A、B、C、D共4個等級，分別對應9～10分為優秀；7～8.99分為良好；5～6.99分為可接受；0-4.99分為不良。

表5 PMC指數評價等級標準

X～N[0,1]

(1)

X={XR:[0～1]}

(2)

(3)

其中p為一級變量，q為二級變量，n為各一級變量下的二級變量個數

PMC=

(4)

如表6所示，將所選擇的合肥市科技創新政策進行文本挖掘后，依據上述標準對10項科技創新政策的得分進行計算并進行等級劃分。

2.7 PMC曲面構建

在計算出各政策樣本的PMC指數后，將一級變量構建成3×3的矩陣，以圖像形式直觀呈現出政策評價的結果。本研究主要涉及10個一級變量，但X10為政策公開的指標，無二級變量且所選取的政策皆為公開政策，因此將X10剔除，公式如(5)所示。同時，因篇幅原因，只展示出部分政策文本的曲面圖。圖2、圖3、圖4、圖5分別為P3、P5、P6、P9的PMC曲面圖。

圖2 P3政策的PMC曲面

圖3 P5政策的PMC曲面

圖4 P6政策的PMC曲面

圖5 P9政策的PMC曲面

(5)

3 研究結果分析

3.1 整體分析

從整體看，達到良好的政策分別為P1、P2、P3、P6、P8、P9，占所選取政策的60%。其中，P6的得分最高為8.77分；達到可接受的政策分別為P4、P5、P7、P10，共計4項政策，占總政策的40%。另外，從一級變量來看，除政策公開程度、政策視角和政策評價外，政策領域、作用客體及其功能相較于其他指標具有優勢，而政策性質、政策時效、激勵措施的得分較低。

3.2 具體分析

政策P1的PMC得分為7.55分，位列第三位，該項政策在其功能方面低于平均值。政策內容更多是認定企業孵化器及評價備案的眾創空間的績效，涉及產品創新和交流合作等方面的內容較少。針對政策P1，在2022年政府工作報告中所提出的著力培育“專精特新”企業，在資金、人才、孵化平臺搭建等方面給予大力支持[1]的背景下，可考慮在該政策進行修訂時增加科技企業眾創空間人員交流的內容。

政策P2的PMC得分為7.15分，位列第五位，該項政策在性質和功能方面低于平均值。政策內容主要是科技項目申報的相關管理辦法，更多涉及到科技項目的監督管理和申報引導，缺少人才建設和產品創新的相關內容。因此，在后期制定相關政策時，應著重考慮上述部分內容。

政策P3的PMC得分為7.93分，位列第二位，該項政策在性質和視角方面低于平均值。政策內容主要是推動合肥市經濟高質量發展而制定的科技創新政策的具體實施細則，屬于微觀層面。另外更多的是對該項政策的闡述和引導，并未提到其監管和相應的考核制度。因此，在后續政策制定時，應當在宏觀與微觀視角結合的基礎上增加政府部門監督和考核內容。

政策P4的PMC得分為6.60分，位列第七位，該項政策在作用層面、領域、激勵措施和評價等方面低于平均值。政策內容主要是針對引進外國優秀人才，促進合肥市經濟社會發展而制定的具體管理辦法，涉及的作用層面主要涉及區域和企業。同時，相關的激勵措施更多是人才引進方面，內容較為單一，這是因為政策本身的性質所決定的。因此，在后期制定人才政策時，重點在激勵措施方面增加相關內容。

政策P5的PMC得分為6.07分，位列第九位，該項政策除政策時效、政策視角和政策公開程度外，其余一級指標均低于平均值。政策內容主要針對各類企業提升創新能力而制定的若干扶持措施，政策的作用層面和領域更多是聚焦在企業和科技等方面。另外，在政策功能方面缺乏企業的產品創新和交流合作，在激勵措施方面缺乏人才、資金等的支持。因此，未來在制定相關政策時應當在各個方面增加相應內容。

政策P6的PMC得分為8.77分，位列第一位，是所選政策文本中最優秀的政策。政策內容主要是針對合肥市國家新一代人工智能創新發展試驗區的建設而制定的相關方案。該政策與其他政策相比，在政策作用層面更加考慮到國家、產業、區域、企業4個層面。另外，在政策作用客體和功能以及激勵措施方面，相較于其他措施更為完備。

政策P7的PMC得分為5.90分，位列第十位，排名較為靠后。該項政策除政策領域的得分高于其他政策以外，其余一級指標均等于或小于平均值。政策內容主要是科技創新平臺的入庫及評價方法，更多的是一種準入細則。由于政策性質本身的原因，進而導致其作用層面、領域、作用客體功能和激勵措施較為局限，因此得分較低。

政策P8的PMC得分為7.35分，位列第四位，該項政策在其性質和視角方面低于平均值。政策的主要內容是對合肥市產業技術創新戰略聯盟的考核和評價，并針對考核結果采取相應的獎懲措施。因此，在政策性質和視角方面，更多從微觀角度來進行監管、引導和考核，未來在修訂政策時，應當考慮宏觀與微觀相結合。

政策P9的PMC得分為7.07分，位列第六位，該項政策在其性質、作用客體、激勵措施及其評價等方面低于平均值。政策內容主要是針對部分創新活力足、成長性好的科技型企業，結合合肥市產業發展政策而制定的管理辦法。由于政策本身性質原因，導致其主要面向的作用客體為企業，后續政策可在上述不足之處予以補充。

政策P10的PMC得分為6.15分，位列第八位，該項政策除時效、作用客體、激勵措施及其公開程度以外，其余一級指標均低于平均值。政策內容主要是針對合肥市重點產業領域關鍵技術項目進行申報、檢查和驗收而制定的管理方法。政策作用層面和領域覆蓋面較小，在后期制定相關政策時可重點考慮完善這兩部分的內容。

4 結論與展望

10項科技創新政策PMC指數的排名為：P6>P3>P1>P8>P8>P9>P4>P10>P5>P7,平均值為7.05，處于良好等級，表明合肥市科技創新政策的相關內容仍有提升空間。基于上述結論，提出以下幾點建議：

從政策時效角度。合肥市科技創新政策的時效處于短期，普遍在2～3年，缺乏有關合肥市科技創新發展的長期規劃。未來可根據合肥市科技創新發展實際情況，結合社會經濟發展條件，對原有政策加以修改，延長政策時效。

從激勵措施角度。通過對政策文本的評價，發現合肥市科技創新政策的激勵措施主要集中在知識產權保護、投資補貼、便利服務和資金支持等方面，在稅收優惠和創業支持方面的內容較少。因此，在激勵措施等方面可以考慮從多方面予以扶持，包括創業支持等方面。

從政策性質角度。合肥市科技創新政策在引導、監管和考核的角度涉及的內容較多，在預測和建議方面內容較少。因此，應當在后續的政策制定中增加上述內容，更多從宏觀角度對合肥市科技創新政策提供未來發展規劃。

本研究仍存在一些不足之處：第一，在政策樣本選擇方面，僅選擇了近5年合肥市頒布的科技政策，在后續的研究過程中可適當拓寬研究時限。第二，在針對科技創新政策進行評價時，可考慮多類政策組合形成的政策效應，而不僅是單一科技創新政策對公共活動的影響。