基于PMC指數(shù)模型的地方科技金融政策評(píng)價(jià)研究

摘 要：科技金融是實(shí)現(xiàn)技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化的核心要素。在促進(jìn)科技金融發(fā)展過(guò)程中，地方政府出臺(tái)了諸多政策?；诘胤娇萍冀鹑谡呶谋靖哳l詞，構(gòu)建了包含9個(gè)一級(jí)指標(biāo)、33個(gè)二級(jí)指標(biāo)和49個(gè)三級(jí)指標(biāo)的科技金融政策評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用PMC指數(shù)模型對(duì)遴選出的16項(xiàng)典型政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。研究結(jié)果表明，地方科技金融政策總體水平可接受，但仍存在政策目標(biāo)模糊不清、人才支持力度不足、部門(mén)間縱向協(xié)調(diào)不暢、區(qū)域和產(chǎn)業(yè)規(guī)劃缺乏等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了明確政策目標(biāo)，區(qū)分政策目標(biāo)與政策目的；完善人才支持政策，充分發(fā)揮人才效能；加強(qiáng)部門(mén)協(xié)調(diào)，完善區(qū)域和產(chǎn)業(yè)布局等優(yōu)化建議。

關(guān)鍵詞：科技金融政策；政策評(píng)價(jià)；PMC指數(shù)模型

中圖分類(lèi)號(hào)：G301" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " 文章編號(hào)：1671-0037（2023）4-33-11

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2023.4.003

0 引言

科技創(chuàng)新是一項(xiàng)投資成本高、風(fēng)險(xiǎn)大、轉(zhuǎn)化周期長(zhǎng)的活動(dòng)。科技金融作為科技資源配置的樞紐，不僅可以為科技創(chuàng)新活動(dòng)提供強(qiáng)有力的資金支持，還可以為化解創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)提供不可或缺的金融工具和相關(guān)制度安排［1］。然而，科技金融雖然可以支持創(chuàng)新，但其需要政府出臺(tái)相應(yīng)政策予以引導(dǎo)［2］。為實(shí)現(xiàn)科技與金融的互乘放大效應(yīng)，助力區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，2010年至今，科技部相繼頒布了《促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點(diǎn)實(shí)施方案》《關(guān)于促進(jìn)科技和金融結(jié)合加快實(shí)施自主創(chuàng)新戰(zhàn)略的若干意見(jiàn)》等重要文件，各省（區(qū)、市）也陸續(xù)出臺(tái)了科技金融系列政策文件。研究發(fā)現(xiàn)，央地政策在價(jià)值取向與執(zhí)行方面存在游離性差別［3］；且相較于中央政策，地方政策對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的影響更為顯著［4］。因此，地方科技金融政策的優(yōu)劣在一定程度上影響科技支撐作用的發(fā)揮?？茖W(xué)評(píng)價(jià)地方科技金融政策，對(duì)優(yōu)化科技金融資源配置和促進(jìn)地區(qū)科技創(chuàng)新具有一定的借鑒意義。

1 文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者除關(guān)注科技金融政策執(zhí)行［5］、政策變遷［6］外，還重點(diǎn)研究了科技金融政策擴(kuò)散［7］、政策協(xié)調(diào)［8］等。近年來(lái)，以科技金融政策評(píng)估為主題的研究也成為學(xué)者競(jìng)相追逐的熱點(diǎn)問(wèn)題。截至目前，已有研究大多聚焦于以下兩方面：一是事前評(píng)估，即對(duì)政策方案的科學(xué)性和合理性進(jìn)行評(píng)估；二是事后評(píng)價(jià)，即對(duì)政策實(shí)施效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。與前者相比，有關(guān)科技金融政策實(shí)施效果的評(píng)價(jià)研究更為豐富。在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新方面，胡歡歡等［9］和馮永琦等［10］發(fā)現(xiàn)，科技金融政策對(duì)試點(diǎn)城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有顯著的促進(jìn)作用，且政策效果呈現(xiàn)明顯的時(shí)間遞增趨勢(shì)。在區(qū)域創(chuàng)新方面，馬凌遠(yuǎn)等［11］、鄭石明等［12］和顧江寒等［13］指出，科技和金融結(jié)合試點(diǎn)政策可有效提升地方金融發(fā)展效率、提高政府科技支出占比，進(jìn)而促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)創(chuàng)新水平的提升；馮銳等［14］認(rèn)為，中國(guó)科技金融政策可有效提升城市創(chuàng)新水平和融資能力，對(duì)試點(diǎn)地區(qū)全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用。在企業(yè)創(chuàng)新方面，程翔等［15］通過(guò)實(shí)證分析科技金融試點(diǎn)政策與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)系，指出科技金融政策對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有顯著促進(jìn)作用，且該作用有滯后效應(yīng)；申明浩等［16］運(yùn)用雙重差分法實(shí)證分析科技金融政策對(duì)實(shí)體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)理，結(jié)果顯示試點(diǎn)政策可以通過(guò)提升企業(yè)商業(yè)信用和發(fā)揮人才集聚效應(yīng)等方式有效促進(jìn)實(shí)體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

有關(guān)科技金融政策科學(xué)性和合理性方面的研究，學(xué)者們主要從外部特征和內(nèi)部屬性?xún)煞矫鎸?duì)政策文本進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。在外部特征方面，唐五湘等［17］從總體演進(jìn)、年度數(shù)量、主體分析、作用面分析、主題分析、主體和主題交互關(guān)系分析等6個(gè)維度對(duì)北京市科技金融政策進(jìn)行量化分析；程翔等［18］在系統(tǒng)梳理2005—2017年間京津冀地區(qū)頒布的科技金融政策并對(duì)政策文本總體演進(jìn)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，從政策力度、政策目標(biāo)和政策措施等3個(gè)維度開(kāi)展綜合比較與評(píng)價(jià)。在內(nèi)部屬性方面，黃新平等［19］采用內(nèi)容分析方法，從政策工具和作用場(chǎng)域兩個(gè)維度量化評(píng)價(jià)了國(guó)家和地方的科技金融政策；張永安等［20］基于理論文獻(xiàn)，設(shè)定了通用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并建立PMC指數(shù)模型，分析了金融政策組合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)理，發(fā)現(xiàn)金融政策組合在政策性質(zhì)、政策實(shí)效和激勵(lì)措施等方面得分較低。

已有研究雖然涵蓋了科技金融政策的重要議題，但仍有不足。第一，政策方案評(píng)估視角相對(duì)缺乏。已有研究重點(diǎn)關(guān)注科技金融政策的實(shí)施效果，較少對(duì)科技金融政策方案進(jìn)行全方位評(píng)價(jià)。第二，指標(biāo)設(shè)置缺乏客觀性。多數(shù)研究的評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建和設(shè)定源于理論文獻(xiàn)，具有一定的主觀性，采用科學(xué)方法對(duì)政策文本進(jìn)行深入挖掘和提煉的研究較少。第三，評(píng)價(jià)模型有待優(yōu)化。現(xiàn)有政策方案評(píng)價(jià)多基于政策工具視角，例如，通過(guò)統(tǒng)計(jì)自愿性、強(qiáng)制性等政策工具的分布比例來(lái)評(píng)價(jià)政策。這種評(píng)價(jià)方式盡管可以在較大程度上直觀呈現(xiàn)政策現(xiàn)狀，但僅從政策工具角度進(jìn)行分析，不能全面、真實(shí)地反映政策的整體情況。鑒于此，本研究首先基于地方科技金融政策文本，采用共詞分析法提取高頻詞，構(gòu)建包含9個(gè)一級(jí)指標(biāo)、33個(gè)二級(jí)指標(biāo)和49個(gè)三級(jí)指標(biāo)的科技金融政策評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；其次，運(yùn)用指標(biāo)維度更為全面的PMC模型對(duì)遴選出的16項(xiàng)典型科技金融政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。這在一定程度上豐富了科技金融政策關(guān)于事前評(píng)估、指標(biāo)設(shè)定信效度等方面的研究。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

政策一致性指數(shù)模型（Policy Modeling Consistency Index，PMC），簡(jiǎn)稱(chēng)PMC指數(shù)模型。該模型遵循普遍聯(lián)系的哲學(xué)理念，強(qiáng)調(diào)萬(wàn)物是相互聯(lián)系的。因此，在進(jìn)行政策建模時(shí)，該模型主張盡可能地將所有相關(guān)變量包含在內(nèi)，以克服現(xiàn)有政策評(píng)價(jià)方法過(guò)分關(guān)注某些變量而忽視其他變量這一情況。該方法認(rèn)為，所有變量同等重要，并視變量為二分變量，在政策評(píng)價(jià)賦分時(shí)，若政策涉及某項(xiàng)指標(biāo)則被賦值為1，否則被賦值為0［21］。在操作層面，該模型主張通過(guò)變量設(shè)置、參數(shù)識(shí)別、指數(shù)計(jì)算和曲面繪制等步驟來(lái)評(píng)價(jià)政策質(zhì)量的優(yōu)劣。

2.2 研究樣本

為了系統(tǒng)、全面地獲取中國(guó)科技金融政策文本，本文采用了以下3種檢索策略：首先，訪問(wèn)科技部、發(fā)改委等政府部門(mén)官網(wǎng)，逐一瀏覽并匯總所需政策條目；其次，以“科技金融”“科技與金融結(jié)合”“科技與金融融合”等為關(guān)鍵詞［19］，在“北大法寶數(shù)據(jù)庫(kù)”“法律之星數(shù)據(jù)庫(kù)”中進(jìn)行標(biāo)題檢索；最后，為避免在政策搜集過(guò)程中出現(xiàn)遺漏，利用政策間的引用和被引用關(guān)系，對(duì)與科技金融相關(guān)的政策文本進(jìn)行回溯檢索。由于所搜集的政策文本多且雜，本文按照以下原則進(jìn)行政策樣本篩選：一是政策時(shí)間上，鑒于國(guó)家首部促進(jìn)科技金融發(fā)展的政策出臺(tái)于2010年，因此，本文選取2010年《促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點(diǎn)實(shí)施方案》出臺(tái)至今有關(guān)科技金融發(fā)展的政策文本；二是發(fā)文機(jī)構(gòu)上，以省級(jí)黨政機(jī)關(guān)出臺(tái)的政策為主；三是文件類(lèi)型上，以規(guī)劃、意見(jiàn)、方案等政策內(nèi)容豐富的文件為主。最終整理得到有效政策樣本60份。

2.3 變量與參數(shù)識(shí)別

將中國(guó)科技金融政策樣本合并后，運(yùn)用ROSTCM6.0軟件對(duì)匯總的政策文本進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，并將詞頻大于10的詞語(yǔ)設(shè)定為高頻詞匯［22］，剔除無(wú)意義詞匯和自定義專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)后，最終形成有效高頻詞匯。通過(guò)Gephi軟件生成科技金融政策關(guān)鍵詞社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖，詳見(jiàn)圖1。其中，圓圈越大意味著關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高，線條越粗意味著關(guān)鍵詞間的聯(lián)系越緊密。由圖1可知，位于中間位置的“科技”和“金融”出現(xiàn)頻率最高，聯(lián)系也最為緊密；“企業(yè)”“融資”“服務(wù)”和“發(fā)展”等在政策文本中出現(xiàn)的頻次也很高。

變量提煉是指數(shù)模型構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，既需扎根政策本身又需理論指導(dǎo)。參考已有政策評(píng)價(jià)文獻(xiàn)中對(duì)指標(biāo)的設(shè)定［23］，設(shè)置政策結(jié)構(gòu)一級(jí)變量和相應(yīng)的二級(jí)變量。根據(jù)政策高頻詞統(tǒng)計(jì)及其社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖譜，設(shè)置政策目標(biāo)、政策客體、市場(chǎng)科技金融和公共科技金融等8個(gè)一級(jí)變量及其相應(yīng)的二級(jí)變量。例如，根據(jù)圖1顯示的“貸款”“擔(dān)?！焙汀巴顿Y”等詞，設(shè)置市場(chǎng)科技金融的二級(jí)變量。

在已有的關(guān)于政策建模一致性評(píng)價(jià)文獻(xiàn)中，指標(biāo)體系多為兩個(gè)層級(jí)，易出現(xiàn)政策信息傳達(dá)不全面等問(wèn)題，這與PMC模型的全面性原則相悖［21］。以風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償評(píng)價(jià)為例，若某項(xiàng)政策內(nèi)容涉及風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，評(píng)價(jià)者就會(huì)將該指標(biāo)賦值為1。然而這種賦值方式忽略了風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償可能由多項(xiàng)內(nèi)容構(gòu)成這一情況。如通過(guò)對(duì)地方科技金融政策風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償進(jìn)行編碼，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償包括貸款利息補(bǔ)助、擔(dān)保費(fèi)用補(bǔ)助、知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資費(fèi)用補(bǔ)助、科技保險(xiǎn)補(bǔ)助等多個(gè)方面。若一項(xiàng)科技金融政策只因涉及風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償就被賦值為1，顯然無(wú)法全面呈現(xiàn)政策所蘊(yùn)含的全部信息。因此，本研究在兩級(jí)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，增設(shè)三級(jí)指標(biāo)，并細(xì)化判別依據(jù)。最終，構(gòu)建包含9個(gè)一級(jí)指標(biāo)，33個(gè)二級(jí)指標(biāo)和49個(gè)三級(jí)指標(biāo)的科技金融政策量化評(píng)價(jià)體系（見(jiàn)表1）。

3 實(shí)證分析

3.1 樣本選取

本文遵循如下標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步遴選政策評(píng)估樣本。首先，在政策形式方面，以?xún)?nèi)容更為系統(tǒng)且全面的意見(jiàn)、計(jì)劃或方案為主。其次，在政策時(shí)效方面，由于各?。▍^(qū)、市）科技金融政策制修時(shí)間和頻率不盡相同，為保證可比性，評(píng)估對(duì)象優(yōu)先選擇現(xiàn)行有效的、沒(méi)有明確廢止時(shí)間的政策，如《四川省科技金融發(fā)展規(guī)劃（2018—2020年）》不被列入評(píng)估范圍內(nèi)。最后，從60份政策文件中遴選出16項(xiàng)政策作為評(píng)估樣本（見(jiàn)表2）。

3.2 多投入產(chǎn)出表

依據(jù)公式（1）對(duì)表1中的二、三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行賦值，依據(jù)公式（2）計(jì)算各二級(jí)指標(biāo)的值，進(jìn)而計(jì)算得到16項(xiàng)地方科技金融政策的多投入產(chǎn)出表（見(jiàn)表3）。

x

式（2）中：i代表一級(jí)指標(biāo)；j代表二級(jí)指標(biāo)；ij=1，2，3，…，s；c代表一級(jí)指標(biāo)下設(shè)的二級(jí)指標(biāo)數(shù)量；Xij為二級(jí)指標(biāo)的值，Xijk為三級(jí)指標(biāo)的值［21］。

3.3 PMC指數(shù)計(jì)算

二級(jí)變量賦分完成后，可依據(jù)式（3）和式（4）分別計(jì)算出各項(xiàng)政策的一級(jí)變量值和PMC指數(shù)值。由于本文一級(jí)指標(biāo)有9個(gè)，參照已有研究［23］，PMC指數(shù)取值應(yīng)在0～9之間，并將PMC指數(shù)等級(jí)劃分4類(lèi)，如表4和表5所示。

3.4 PMC曲面繪制

為直觀形象地展現(xiàn)PMC指數(shù)計(jì)算結(jié)果，可將各項(xiàng)政策的一級(jí)指標(biāo)得分轉(zhuǎn)化成如式（5）所示的3階矩陣，進(jìn)而通過(guò)觀察曲面的凹凸情況，來(lái)分析各項(xiàng)政策的內(nèi)部一致性水平［23］。

在PMC曲面圖中，指標(biāo)得分不同，所呈現(xiàn)的色塊顏色亦有差別。曲面凸出表明某政策的這一指標(biāo)得分較高，曲面凹陷表明某政策的這一指標(biāo)得分較低。因篇幅有限且為進(jìn)一步形象地展示地方科技金融政策體系各自的整體評(píng)分情況，本文選取16個(gè)省（區(qū)、市）中的PMC均值、廣東（得分最高）、天津（得分最低）、福建（可接受等級(jí)中間水平）進(jìn)行曲面圖展示（見(jiàn)圖2）。

3.5 政策評(píng)價(jià)結(jié)果分析

①由表5可知，當(dāng)前中國(guó)地方科技金融政策分屬3個(gè)層級(jí)，總體水平為可接受級(jí)。其中，廣東、重慶、內(nèi)蒙古、遼寧、安徽、江蘇等6個(gè)?。▍^(qū)、市）為優(yōu)秀級(jí)，陜西、河北、湖南、福建、河南、吉林、北京等7個(gè)省市為可接受級(jí)，湖北、山西、天津等3個(gè)省市為不佳級(jí)。總體來(lái)看，地方科技金融政策的PMC平均值為5.401，表明地方科技金融政策總體水平可接受。

②地方科技金融政策整體結(jié)構(gòu)較為均衡。曲面越平滑，說(shuō)明政策的一致性水平越高；曲面凹凸幅度越大，說(shuō)明政策的一致性水平越低［21］。由圖2中的平均PMC曲面圖可知，當(dāng)前我國(guó)地方科技金融政策的一致性水平相對(duì)較高，各項(xiàng)指標(biāo)發(fā)力均衡，結(jié)構(gòu)比較合理。

③地方科技金融政策效力還有一定的提升空間。由表5可知，當(dāng)前中國(guó)地方科技金融政策的一致性指數(shù)均值為5.401，較完美等級(jí)的最低值小2.599，說(shuō)明我國(guó)地方科技金融政策還存在不足，尚有提升完善的空間。仔細(xì)分析可知，中國(guó)地方科技金融政策對(duì)政策結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)科技金融、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、創(chuàng)新環(huán)境營(yíng)造和公共科技金融等5個(gè)方面較為關(guān)注，5個(gè)方面的PMC指數(shù)平均得分為0.691。而人才支持的PMC指數(shù)為0.458，說(shuō)明地方科技金融政策在人才引進(jìn)、培養(yǎng)和激勵(lì)等方面仍有待完善。與此同時(shí)，政策目標(biāo)的PMC指數(shù)僅為0.302，說(shuō)明地方科技金融政策在目標(biāo)制定方面仍有待強(qiáng)化提升。

結(jié)合多投入產(chǎn)出表和政策一致性評(píng)級(jí)結(jié)果可知，16個(gè)?。▍^(qū)、市）科技金融政策呈現(xiàn)如下特征。

第一，優(yōu)秀級(jí)政策。在16項(xiàng)科技金融政策中，有6個(gè)?。▍^(qū)、市）的科技金融政策被評(píng)為優(yōu)秀級(jí)，其平均PMC得分為6.625。詳細(xì)分析可知，優(yōu)秀級(jí)政策在政策結(jié)構(gòu)、政策客體、市場(chǎng)科技金融、公共科技金融等方面的平均得分較高，而在政策目標(biāo)和人才支持等方面的平均得分相對(duì)較低，后者還有一定的提升空間，具體情況如下。

政策目標(biāo)方面：除廣東外，其余地區(qū)在目標(biāo)設(shè)定方面均欠周全。多地科技金融政策在目標(biāo)設(shè)定方面的表述相對(duì)模糊，缺少可量化的具體目標(biāo)，極有可能會(huì)削弱政策的約束力。例如，重慶市在政策目標(biāo)表述中僅涉及科技投融資體系建設(shè)，即通過(guò)建立匯聚政府、企業(yè)和金融市場(chǎng)的多元科技創(chuàng)新投入體系，推動(dòng)人財(cái)物等要素一體化配置，以促進(jìn)重慶市高質(zhì)量發(fā)展。

人才支持方面：內(nèi)蒙古對(duì)科技金融人才引育明顯關(guān)注不足；江蘇和遼寧在人才激勵(lì)方面關(guān)注較少；安徽也未重視科技金融人才對(duì)區(qū)域創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要作用。

第二，可接受級(jí)政策。在16項(xiàng)科技金融政策中，有7個(gè)省市的科技金融政策被評(píng)為可接受級(jí)，其平均PMC得分為5.214。詳細(xì)分析可知，可接受級(jí)政策在政策結(jié)構(gòu)、部門(mén)協(xié)調(diào)、創(chuàng)新環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、市場(chǎng)科技金融和公共科技金融等方面均有較高得分，而在政策目標(biāo)、政策客體、人才支持等方面的得分均值相對(duì)較低，詳細(xì)情況如下。

政策目標(biāo)方面：與優(yōu)秀級(jí)政策相比，可接受級(jí)政策在目標(biāo)設(shè)定方面更為籠統(tǒng)和模糊，還有個(gè)別政策甚至缺少目標(biāo)設(shè)定，并以政策目的代之。例如，陜西省在其發(fā)布的政策中提到：“為進(jìn)一步發(fā)揮……作用，加快……進(jìn)程，推動(dòng)……健康快速發(fā)展，加快……步伐，現(xiàn)就促進(jìn)……提出如下意見(jiàn)。”

政策客體方面：與優(yōu)秀級(jí)政策相比，可接受級(jí)政策的政策客體各有側(cè)重。例如，北京、河南、湖南等3個(gè)省市更關(guān)注科技金融對(duì)科技型企業(yè)的支持，缺少對(duì)區(qū)域、園區(qū)和產(chǎn)業(yè)方面的規(guī)劃；與福建關(guān)注區(qū)域和企業(yè)發(fā)展相反，河北更關(guān)注園區(qū)建設(shè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展；吉林兼顧了企業(yè)、園區(qū)和產(chǎn)業(yè)，而陜西兼顧了企業(yè)、園區(qū)和區(qū)域。

人才支持方面：河南和陜西缺乏科技金融人才的引進(jìn)計(jì)劃；福建和河南在科技金融人才激勵(lì)方面稍顯不足；而北京和吉林缺少人才支持方面的內(nèi)容。北京作為中國(guó)北方最大的金融中心，科技金融人才資源豐富，無(wú)須通過(guò)政策予以引導(dǎo)。而吉林地處東北，科技金融人才在數(shù)量、質(zhì)量方面都略有不足。因此，吉林省應(yīng)進(jìn)一步出臺(tái)相關(guān)政策，完善科技金融人才發(fā)現(xiàn)、培養(yǎng)、激勵(lì)機(jī)制，加快培育一批既懂技術(shù)又懂金融的復(fù)合型人才。

第三，不佳級(jí)政策。在16項(xiàng)科技金融政策中，有3個(gè)省市的科技金融政策被評(píng)為不佳級(jí)，其平均PMC得分為3.389，明顯低于地方科技金融政策的PMC均值（5.401），表明不佳級(jí)政策的總體水平較低。進(jìn)一步分析可知，不佳級(jí)政策較重視政策結(jié)構(gòu)（0.583）和創(chuàng)新環(huán)境（0.583），其次為市場(chǎng)科技金融（0.500）和政策客體（0.500），剩余各項(xiàng)指標(biāo)的均值都低于0.500，詳細(xì)情況如下。

政策結(jié)構(gòu)和政策目標(biāo)方面：從政策結(jié)構(gòu)看，山西科技金融政策結(jié)構(gòu)整體規(guī)范化程度較高，其依據(jù)已發(fā)布的宏觀規(guī)劃或某次重要會(huì)議指示，具有明確的目標(biāo)和任務(wù)，實(shí)施方案科學(xué)合理，對(duì)策措施具體翔實(shí)。湖北僅指出了科技金融的政策依據(jù)，而天津在指出政策依據(jù)的同時(shí)，還明確了科技金融的政策目標(biāo)。從政策目標(biāo)看，多個(gè)省市在科技金融體系完善和機(jī)制優(yōu)化方面提出了預(yù)期目標(biāo)，而對(duì)金融環(huán)境改善、資源規(guī)模擴(kuò)大、融資困難解決和人才隊(duì)伍建設(shè)等4個(gè)方面未做出安排，與優(yōu)秀級(jí)和可接受級(jí)政策的目標(biāo)規(guī)劃差距較大。

創(chuàng)新環(huán)境和部門(mén)協(xié)調(diào)方面：各省市更重視對(duì)科技金融服務(wù)環(huán)境、信用環(huán)境、制度環(huán)境的優(yōu)化，易忽略科技金融共享環(huán)境的營(yíng)造，特別是在設(shè)備共享、成果共享和場(chǎng)地共享方面。中國(guó)現(xiàn)行的“條塊分割”式行政管理體制易產(chǎn)生效率低下、“中間梗阻”等諸多問(wèn)題，這需要加強(qiáng)部門(mén)間的橫向和縱向協(xié)調(diào)。然而，除山西關(guān)注橫向協(xié)調(diào)外，湖北和天津均未重視部門(mén)協(xié)調(diào)。部門(mén)不協(xié)調(diào)會(huì)增加治理成本，分散治理資源，誘發(fā)治理內(nèi)耗，進(jìn)而影響科技金融政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

基礎(chǔ)設(shè)施和人才支持方面：湖北和山西應(yīng)加強(qiáng)科技銀行、科技保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)等科技金融專(zhuān)營(yíng)機(jī)構(gòu)建設(shè)，推動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新，探索出契合科技企業(yè)成長(zhǎng)規(guī)律的服務(wù)機(jī)制。山西和天津應(yīng)搭建提供企業(yè)孵化、知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)、技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)、信用體系服務(wù)及中介服務(wù)等的公共服務(wù)平臺(tái)，并為轄區(qū)內(nèi)的科技企業(yè)開(kāi)展專(zhuān)業(yè)化投融資培訓(xùn)。湖北、山西和天津應(yīng)加快構(gòu)建功能完善、水平較高的科技金融服務(wù)生態(tài)體系。

市場(chǎng)和公共科技金融方面：多數(shù)省市都重視貸款利息補(bǔ)助、擔(dān)保費(fèi)用補(bǔ)助、知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資費(fèi)用補(bǔ)助、科技保險(xiǎn)補(bǔ)助等風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償方面的制度建設(shè)，但在稅收優(yōu)惠、資金投入或政府采購(gòu)等制度建設(shè)方面還有所欠缺。例如，在資金投入方面，僅天津科技金融政策對(duì)其進(jìn)行了明確規(guī)定。此外，湖北、山西和天津應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化稅收制度，釋放政策紅利。例如，2021年，國(guó)家稅務(wù)總局將科技型中小企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例由75%提高至100%，持續(xù)釋放政策紅利，為各地區(qū)優(yōu)化稅收優(yōu)惠政策工具使用提供了強(qiáng)有力支持。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論與貢獻(xiàn)

本文以2010—2022年5月我國(guó)地方層面出臺(tái)的60項(xiàng)科技金融政策為研究對(duì)象，基于地方科技金融政策文本的高頻詞，構(gòu)建了包含9個(gè)一級(jí)指標(biāo)、33個(gè)二級(jí)指標(biāo)和49個(gè)三級(jí)指標(biāo)的科技金融政策評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用PMC指數(shù)模型對(duì)遴選出的16項(xiàng)典型政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。研究發(fā)現(xiàn)：①16項(xiàng)地方科技金融政策的PMC均值為5.401，總體政策設(shè)計(jì)水平可接受。②由PMC指數(shù)各項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)的均值可知，“市場(chǎng)科技金融gt;政策結(jié)構(gòu)gt;基礎(chǔ)設(shè)施gt;創(chuàng)新環(huán)境gt;公共科技金融gt;政策客體=部門(mén)協(xié)調(diào)gt;人才支持gt;政策目標(biāo)”?？梢?jiàn)，中國(guó)地方科技金融政策在科技信貸、科技保險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)投資等市場(chǎng)科技金融方面的支持力度最大。另外，由表5可知，當(dāng)前地方科技金融政策還面臨著一些共性問(wèn)題：其一，政策目標(biāo)方面。地方科技金融政策不僅在政策目標(biāo)表述方面過(guò)于模糊，缺少可量化的具體目標(biāo)，還存在以政策目的代替政策目標(biāo)的情況。其二，人才支持方面。多數(shù)省（區(qū)、市）在科技金融人才引進(jìn)、培養(yǎng)和激勵(lì)等方面的力度明顯不足。其三，部門(mén)協(xié)調(diào)方面。部分?。▍^(qū)、市）僅關(guān)注部門(mén)間的橫向協(xié)調(diào)，忽視了上下級(jí)間的縱向溝通。其四，政策客體方面。部分?。▍^(qū)、市）將注意力集中在科技企業(yè)、科技項(xiàng)目上，對(duì)區(qū)域協(xié)調(diào)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展重視不足。

4.2 對(duì)策建議

4.2.1 明確政策目標(biāo)，區(qū)分政策目標(biāo)與政策目的。政策目標(biāo)是政策主體為解決特定政策問(wèn)題而期望達(dá)到的結(jié)果、指標(biāo)或效果，其是否清晰、明確和可操作直接影響政策執(zhí)行效果；而政策目的反映的是決策者的宏觀愿景和價(jià)值取向［24］，如貫徹執(zhí)行上級(jí)文件、實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略等?，F(xiàn)有科技金融政策存在政策目標(biāo)表述過(guò)于模糊和以政策目的替代政策目標(biāo)的現(xiàn)象。各地區(qū)應(yīng)立足地方科技金融發(fā)展實(shí)情，準(zhǔn)確區(qū)分政策目標(biāo)和政策目的，切實(shí)提出可量化的政策目標(biāo)，以提高政策目標(biāo)的針對(duì)性和可操作性。

4.2.2 完善人才支持政策，充分發(fā)揮人才效能。人材者，求之則愈出，置之則愈匱?，F(xiàn)有科技金融政策多以引才和育才為抓手，增加人才的數(shù)量，提高人才的質(zhì)量，較少通過(guò)改革評(píng)價(jià)機(jī)制和優(yōu)化激勵(lì)機(jī)制來(lái)激發(fā)人才的活力。為此，各地區(qū)應(yīng)積極落實(shí)中央人才工作會(huì)議精神，完善和深化科技人才激勵(lì)機(jī)制，凸顯用人單位在“引用育留”中的積極作用，同時(shí)要建立有效的監(jiān)督機(jī)制。

4.2.3 加強(qiáng)部門(mén)協(xié)調(diào)，完善區(qū)域和產(chǎn)業(yè)布局。部門(mén)協(xié)調(diào)是克服“條塊分割”式行政管理體制下目標(biāo)和職責(zé)不清的有效手段。加強(qiáng)部門(mén)間的橫向協(xié)調(diào)和上下級(jí)間的縱向協(xié)同，既能防止部門(mén)過(guò)度逐利，又能有效降低政策制定成本，避免政策重復(fù)和政策沖突等現(xiàn)象出現(xiàn)。此外，現(xiàn)有科技金融政策更多聚焦于科技企業(yè)、科技項(xiàng)目或科技園區(qū)，較少關(guān)注產(chǎn)業(yè)布局和區(qū)域規(guī)劃。各地區(qū)應(yīng)結(jié)合自身自然稟賦、區(qū)域和產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)，優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

4.3 不足與展望

本文基于政策文本角度，分析了中國(guó)地方科技金融政策所呈現(xiàn)的共性和個(gè)性特征，有效識(shí)別了當(dāng)前中國(guó)地方科技金融政策方案可能存在的問(wèn)題，為日后地方政府制修政策提供了一定參考。但本研究還存在一定的局限性：樣本選取方面，僅對(duì)省級(jí)黨政機(jī)關(guān)及其職能部門(mén)出臺(tái)的、現(xiàn)行有效的16項(xiàng)科技金融政策進(jìn)行分析，未將科技信貸、資本市場(chǎng)、科技保險(xiǎn)等專(zhuān)項(xiàng)科技金融政策納入分析范圍，未來(lái)可適當(dāng)擴(kuò)大樣本選取范圍；評(píng)估范式方面，重點(diǎn)對(duì)中國(guó)地方科技金融政策方案進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，未來(lái)可進(jìn)一步對(duì)科技金融政策制修全過(guò)程進(jìn)行全方位評(píng)估。

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Abstract： Science and technology finance is the core element of technology research and development and achievement transformation. As the hub of science and technology resource allocation， science and technology finance can not only provide strong financial support for science and technology innovation activities， but also provide indispensable financial instruments and relevant institutional arrangements for resolving innovation risks. In the process of promoting the development of science and technology finance， in order to give full play to the leverage role of science and technology finance in regional science and technology innovation and help the region achieve high-quality development and industrial structure transformation and upgradation， local governments have introduced a number of science and technology finance policies， and the quality of these policies will affect the" role of science and technology support to a certain extent. Therefore， based on the text of local sci-tech finance policy and existing theoretical literature， an evaluation index system of sci-tech finance policy was constructed， including 9 first-level indicators， 33 second-level indicators and 49 third-level indicators， and the PMC index model was used to conduct quantitative evaluation of 16 typical sci-tech finance policies. The results show that although the overall design of local science and technology finance policies is at an acceptable level， there are still the following problems： first，" some provinces' expressions of policy objectives are too vague， lack of quantifiable specific objectives， and even exist the issue of replacing policy objectives with policy purposes， which greatly reduces the binding force of policies; Second，" most provinces have significantly insufficient efforts in introducing， cultivating， and motivating technological and financial talents， unable to effectively" mobilizethe enthusiasm of the talent work; Third， some provinces pay too much attention to the horizontal coordination between departments， butignore the vertical communication between the upper and lower levels of departments. Fourth，" some regions have focused policy attention on science and technology enterprises and projects， with insufficient emphasis on regional coordination and industrial development. To this end， this paper puts forward the following suggestions： First， based on the actual development of science and technology finance in the region， formulate quantitative and implementable science and technology finance policy objectives to avoid confusing policy objectives with policy purposes. The second is the talent， the more out， the more it is. All regions should actively implement the spirit of the Central Working Conference on Human Resources， improve and deepen the incentive mechanism for scientific and technological talents， perfect the support for talents， and give full play to the effectiveness of talents. Third， strengthen horizontal coordination and vertical communication between departments to prevent policy duplication and policy conflicts. At the same time， all regions should base on the actual regional and industrial development， optimize the regional planning and the layout of related industries.

Key words：" science and technology finance policy; policy evaluation; PMC index model

基金項(xiàng)目：2022年度遼寧省科學(xué)事業(yè)公益研究基金“遼寧省科技創(chuàng)新資源優(yōu)化配置路徑研究”（2022JH4/10100012）；遼寧省科協(xié)科技創(chuàng)新智庫(kù)項(xiàng)目“遼寧省‘三評(píng)’指標(biāo)體系構(gòu)建及績(jī)效評(píng)價(jià)研究”（LNKX2022B09）。

作者簡(jiǎn)介：杜寶貴（1975—），男，遼寧遼中人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：科技政策與科技管理、比較公共管理理論；廉玉金（1990—），男，內(nèi)蒙古通遼人，博士研究生，研究方向：科技政策與科技管理。