政策工具視角下財政支持對科技成果轉化的影響
——基于省級面板數據的效率分析

陳 光，何凱霖

（西南交通大學公共管理學院，四川成都 610031）

我國2022 年研究與實驗發展經費支出突破3 萬億元大關，其中為探索基礎研究成果應用與新產品、新材料開發的應用研究與實驗發展經費支出占比高達93%［1］。創新自身具有的公共產品屬性，以及創新轉化活動存在的高風險性，為政府支持提供了現實與理論依據。財政政策作為政府介入創新的主要方式，具有彌補科研資金缺口、引導資源要素配置等作用。趙路等［2］曾回顧10 年來科技創新領域財政支持政策的基本情況，將財政科技投入總結為財政撥款、財政貼息、成果獎勵、基金杠桿、政府采購等，本質上可理解為是政府從直接或間接的不同角度對企業、科研機構、技術人才等創新主體實施的鼓勵性政策。然而，政府如何布局財政政策工具促進科技成果轉化，不同維度政策工具支撐下科技成果轉化存在怎樣的效率差異等問題仍有待明晰。對此開展研究，有利于促進財政政策工具與科技成果轉化的有效銜接，優化財政政策工具結構，提高科技成果轉化效率，在“十四五”全面建設中國式現代化之際具有重要的理論與現實意義。

1 文獻述評

在科技創新研究領域中，楊騫等［3］、樊華等［4］、Ren［5］等學者將科技創新過程視為一個整體環節展開效率評估及影響因素研究，但實際上，創新是一項科研成果從創新思想開始到產品商業化并最終產生經濟價值的鏈狀結構，即如劉滿鳳［6］、Hasnen 等［7］國內外學者廣泛認同的創新價值鏈概念。科技成果轉化作為創新價值鏈的中間環節，既是研發前端的成果，也是產業成熟化的關鍵起點，具有承上啟下的連接作用。關于科技成果轉化內涵，國外更多使用“技術轉移”“技術擴散”等學術術語，認為技術轉移包含外部技術獲取和外部技術商業化兩個維度［8］。《中華人民共和國促進科技成果轉化法》在總則中將科技成果轉化界定為：為提高生產力水平而對科技成果所進行的后續試驗、開發、應用、推廣，直至形成新技術、新工藝、新材料、新產品，發展新產業等活動［9］，側重于市場價值的實現。綜上，本研究將科技成果轉化界定為：科研成果通過一系列設計研發程序成功投入市場，并最終創造經濟價值、實現商業化發展的過程。這個過程隨時隨地都在與市場交匯，各個環節都可能存在市場失靈。政府作為市場經濟的參與者、協調者、監督者，對調節科技成果轉化進程、引導新興產業發展具有重要意義。而財政政策作為政府調節的關鍵措施［10］，其影響效應一直備受學界關注。

就財政政策是否促進科技成果轉化，主要形成以下3 種觀點：一是認為財稅政策能夠創造市場需求，激勵科技成果轉化主體［11］，對科技成果轉化具有積極作用。如馬江娜等［12］從創新價值鏈與政策工具二維視角對陜西省政府頒布的科技成果轉化政策進行文本內容分析發現，實施稅收優惠等政策工具有益于促進科技成果轉化；Bronzini 等［13］采用回歸不連續性設計（RDD）評估政府研發補貼政策對企業成果產出的影響作用，結果表明政府資助對企業成果產出具有正向激勵。二是認為政府行為會干擾企業決策，降低科技成果轉化效率。如Wan 等［14］利用空間自回歸模型實證發現稅收優惠政策對企業成果轉化效率具有明顯的擠出效應；肖仁橋等［15］基于兩階段價值鏈理論分析我國不同產權性質工業企業的創新效率，其中政府支持與科技成果轉化效率呈顯著負相關。三是部分研究顯示政府支持對于科技成果轉化沒有顯著影響，或因行業異質性、激勵強度等因素呈非線性影響關系，分別可見于Hall等［16］、周宇等［17］、朱永明等［18］的研究。

學者圍繞科技成果轉化與財政政策展開深入研究，取得了豐富的研究成果，但仍存在以下不足：第一，伴隨我國經濟發展水平提升，企業自主創新能動性增強，在新的時代背景下應進一步關注多維度的財政支持工具，而過往研究通常將財政支持手段局限于資金補貼與稅收優惠；第二，更多關注影響效應分析，即使研究結論表示財政投入能夠正向影響科技成果轉化，但投產不對等依然會造成資源浪費，降低科技成果轉化效率。鑒于此，本研究構建供給-需求-環境三維財政政策分析框架，運用數據包絡分析（DEA）模型分析各類財政政策工具投入的價值轉化，以期為政府布局財政政策工具促進科技成果轉化提供理論支持。

2 政策文本內容分析

2.1 政策樣本選擇

自黨的十八大明確提出實施創新驅動發展戰略以來，我國科技事業發生了歷史性、整體性、格局性重大變化，在全球創新指數排名中從第34 位上升到第11 位［19］，成功進入創新型國家行列。因此，以2012 年作為政策文本搜索的起始時間節點，選取中央層面由人大、國務院及其直屬機構發布的與科技成果轉化相關的政策條款，以北大法寶網站、國務院政策文件庫為主要檢索源。基于廣泛性、權威性等篩選原則，以“科技成果轉化”為關鍵詞進行首輪查找，再以“技術轉移”“成果商業化”“新興產業”等科技成果轉化領域的相關詞匯進行兩輪補充檢索，最終選定133 份政策文本（以下簡稱“樣本”）。

2.2 政策描述性分析

依據政策發文數量年度分布（如圖1 所示），黨中央為促進科技成果轉化制定的政策數量呈現先上升后平穩的整體態勢。在2015 年9 月重新修正《中華人民共和國促進科技成果轉化法》后，2016、2017 年發布的相關政策數量到達研究期內的峰值，科技成果轉化規模也隨之持續攀升，《中國科技成果轉化年度報告（2022）》顯示2017、2018 年以轉讓、許可、作價投資方式轉化科技成果的合同金額分別同比增長66.0%、52.2%［20］；而自2018 年起，政策發文數量漸趨平穩，反映了宏觀層面上的科技成果轉化制度建設已相對成熟。

圖1 樣本政策數量年度分布

從政策核心主題來看，為清晰呈現政策樣本的主要內容，采用NVivo 的詞頻統計功能匯總高頻詞匯并繪制詞語云圖，其中詞語云圖中詞語字號越大說明該詞在樣本中出現越頻繁。由圖2 可見，“創新”“發展”“科技”“服務”“產業”“成果”“人才”“基礎能力”等詞匯是樣本中反復出現的高頻詞匯，說明政府頒布的有關科技成果轉化的政策文本主要圍繞上述主題展開，充分體現我國在推動科技成果轉化的進程中，中央政府對技術創新、科技服務、產業發展、企業創新能力建設、優化創新創業環境等方面的重點關注；同時，也側面體現了本研究歸納的政策樣本集確實與研究主題高度相關，為后續的政策工具編碼分析、工具指標選擇奠定了良好基礎。

圖2 樣本政策中的高頻詞

為闡明樣本政策發文主體的關系網絡，利用NetDraw 軟件繪制政策主體網絡關系圖（見圖3）。經計算，整體網絡密度為0.498，說明各發文主體間合作來往較密切，其中工信部、財務部、教育部、國資委、科技部位于網絡中心，對整個關系網絡的影響力相對較強。中心性體現了個體在社會網絡中具有怎樣的權力，或居于怎樣的中心地位，主要通過度數中心度、中間中心度、接近中心度3 種指標衡量。通過UCINET 計算政策發文主體的中心度，結果如表1 所示，工信部、教育部、財政部等部門的度數中心度較大，說明這些部門在政策執行過程中廣泛合作，在關系網絡中擁有重要地位；財政部、國資委的中間中心度最高，說明這兩個部門是重要的資源控制者，切實影響其他部門間的合作協同。

表1 中心度居前6 位的樣本政策發文部門主體

圖3 樣本政策主體社會網絡

2.3 政策工具細分及編碼

在政策工具的分類標準上，主要借鑒Rothwell等［21］提出的政策工具三分法，從供給、需求、環境3 個層面清晰界定政府對創新活動的作用路徑，該方法也是目前學界在科技創新政策研究領域中運用最廣泛的分類方法。其中，供給型政策工具主要對創新活動起直接推動作用，為創新創業提供資金、人力、服務、信息等要素；需求型政策工具主要從市場對創新產品的需求入手，開拓產品市場、拉動創新需求；環境型政策工具主要是為創新活動提供支撐，通過為科技創新營造優良環境間接影響創新發展。基于研究主旨，綜合參照李響等［22］、許楠等［23］、趙路等［2］、孫龍等［24］學者的研究，將供給型財政政策工具分為資金支持、人才投入、基礎設施建設，需求型財政政策工具分為推廣與消費端補貼、政府購買，環境型財政政策工具分為金融支持與稅收優惠，具體框架結構及含義如表2 所示。

表2 政策分析框架

根據政策工具細分框架，利用NVivo11 軟件對樣本政策文本按照“政策序號-編碼序號”的規則進行編碼分析。由于本研究的重點關注財政政策對科技成果轉化的影響，因此在編碼過程中主要對所使用到的財政支持手段進行記錄編碼，并將其放入適合的分類中，若一項政策條款中涉及多項工具手段，則對其進行重復編碼，最終整理得到547 條政策分析單元。

2.4 政策工具使用情況分析

政策工具使用頻數的統計匯總結果分別如圖4、圖5 所示，中央在利用財政政策支持科技成果轉化的過程中，供給型財政政策工具使用頻次最高，其次是環境型財政政策工具，而需求型財政政策工具使用頻次較低。目前我國在促進科技成果轉化乃至科技創新整體進程中，直接性的人才、資金、設備等創新要素供給是政府采取的主要策略，這種供給型措施能夠發揮立竿見影的效果，為科技成果轉化提供強有力的支撐，但過量盲目的要素供給反而可能落入資源陷阱，尤其對企業來說，一味靠政府投入很有可能弄巧成拙，形成創新惰性，降低自身的經營發展能力。稅收優惠、金融支持等環境型財政政策工具也是政府熱衷并頻繁利用的干預手段，雖然起效相對較緩，但作用持久，能為科技成果轉化主體提供持續性激勵，從暢通融資渠道、降低科研風險、減少創新成本等方面間接影響政產學研等科技成果轉化主體的創新進程，激發創新活力。科技成果是否能夠轉化落地的關鍵檢驗方式就是考察創新產品的市場接受度。一般情況下供給側與環境端政策工具主要作用于科技成果轉化的前試研發和中試測驗階段，而需求型政策工具則主要發力于最終的經濟價值轉化階段，但就統計結果而言，我國對刺激創新市場需求、拉動創新產品消費的政策規劃還相對欠缺，原因可能在于市場經濟主導下創新產品的需求創造終歸靠產品自身與市場的契合程度，以政府購買、消費補貼為主的需求刺激型策略往往只作用于前期市場開拓，并且受地方政府財政實力、地域居民消費習慣以及內外市場融通開放程度等多種因素影響，需求側財政政策規劃與操作難度相對更高。為實現科技成果的技術價值與經濟價值的有效轉化，還需綜合多類工具措施，進一步探索政策試點，促進政策創新。

圖4 不同類型樣本政策工具使用頻次

圖5 樣本政策工具使用頻次分布占比

3 政策工具投入-成果轉化產出的效率評價

我國科技成果轉化腳步大幅邁進，然而區域轉化效率差異顯著，轉化質量良莠不齊的現象依然存在，因此，從供給型、需求型、環境型3 種政策工具層面選擇對應的投入指標與科技成果轉化階段最終產出指標構成投入-產出指標體系。

3.1 效率測量方法

效率是對投入-產出的綜合分析，是反映資源配置和運營能力的重要指標［25］。DEA 方法由Charnes 等［26］于1978 年提出，具有無需預先設定參數形式，也不需要考慮量綱和指標權重問題等操作優勢，因而被廣泛應用于多投入多產出的效率測度研究中［27］。DEA 經典模型在運用過程中又分為CCR 模型和BCC 模型兩種形式，其中假定規模報酬可變的BCC 模型更貼合生產實際。其具體線性規劃模型如下：

3.2 指標選取

（1）供給型政策工具投入指標。為突出體現科技成果轉化過程中政府的財政支持作用，選擇地方財政科學技術支出作為資金支持指標。參考郭淑芬等［28］研究，用規模以上工業企業研究機構數測度科技基礎設施建設情況，在此基礎上納入眾創空間、孵化器載體的建設數量突出科技成果轉化主題。此外，利用R&D 人員全時當量作為人才投入的衡量指標，R&D 人員全時當量為國際通用比較科技人力投入的指標，具有較強的代表性與權威性。

（2）環境型政策工具投入指標。采用社會融資規模指標，即實體經濟在一定時期內從金融體系獲得的全部資金總額體現國內金融發展的整體規模。借鑒孫志紅等［29］對科技創新信貸支撐的指標選擇，以《中國科技統計年鑒》中各地區按資金籌資來源劃分R&D 經費內部支出中的其他資金占比來反映金融機構對科技創新的融資支持。由于科技經費籌資來源在2009 年以前分為政府資金、企業資金和金融機構貸款，2009 年以后變為政府資金、企業資金、國外資金和其他資金，通過對比有關年鑒數據，其他資金占比與金融機構貸款占比大致相同，同時由于金融機構貸款是科技創新主要籌資來源，因此選取其他資金占比作為衡量金融機構對科技創新的支持指標具有一定代表性。孔淑紅［30］以企業所得稅與地區生產總值（GDP）的比值來衡量宏觀稅負水平，在此基礎上，本研究以高新技術企業上繳稅費與GDP 的比值來衡量創新稅負水平，并做正向化處理。

（3）需求型政策工具投入指標。政府優先采購創新產品與為推廣創新產品所進行的消費補貼，歸根結底是擴大創新需求，降低研發結果的不確定性，實現新興產業的可持續發展，而企業在爭奪政府訂單、尋求政策支持的過程中也會面臨更加激烈的競爭，實現優勝劣汰，因此，站在創新主體企業規模的角度，以各省份大中型高新技術企業在高新技術企業中的占比來體現市場開拓度與高技術產業成熟度，側面評價政府在拉動創新需求方面的政策投入。無論是政府直接采購或是消費端補貼數額，都是財政支出的具體體現，因此根據中央和地方政府采購的目錄清單、財政部制定的政府采購品目分類目錄以及首臺（套）重大技術裝備推廣應用指導目錄，借鑒顧婧［31］的研究，選擇地方財政支出中的一般公共服務、科學技術、文化體育與傳媒、環境保護、交通運輸、資源勘探電力信息等6 個方面指標來大致衡量政府采購規模與消費端補貼的資金投入。

（4）科技成果轉化產出指標。過往研究多以專利授權量、新產品銷售收入、技術市場合同成交額等代表科技創新績效。其中，新產品銷售收入是指企業主營業務收入中通過新產品銷售而得到的收入，是反映企業創新成果市場收益的重要指標，契合科技成果轉化中技術價值向經濟價值轉化的內涵，因此將新產品銷售收入指標納入產出指標體系；技術市場合同成交額是指技術開發、技術轉讓、技術咨詢、技術服務類合同交易的總額，借鑒鄧子基等［32］在研究中所構建的技術成果商業化率指標，即將全國（未含港澳臺地區。下同）技術合同成交額與全國R&D 投入總量的比值納入產出指標體系，體現有價值的技術成果才能實現市場交易并最終進入生產活動實現轉化；同時為體現新產品的市場接受度和高技術產業的生存發展能力，將高技術產業主營業務收入指標納入考量范圍。

本文構建的投入-產出指標體系如表3 所示。為呈現科技成果轉化近況，選擇可獲得的就近3 年數據，并同時考慮創新效益實現的滯后效應，將投入指標的時間選擇提前1 年，最終產出數據時間跨度為2019—2021 年，投入數據為2018—2020 年。數據主要來源于《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國火炬統計年鑒》、中國人民銀行年報以及EPS 數據庫。

表3 財政政策工具投入-科技成果轉化產出評價指標體系

3.3 測量結果分析

利用DEAP2.1 軟件進行2019—2021 年我國30個省份（因數據缺失未含港澳臺和西藏地區）財政投入下的科技成果轉化效率測算，最終得到3 類政策工具投入下科技成果轉化的綜合效率（TE）、純技術效率（PTE）以及規模效率（SE），三者之間的關系為：

3.3.1 供給型財政政策測量結果

從表4 可見，供給型財政政策下科技成果轉化的綜合效率均值逐年提高，綜合效率有效（TE=1）的地區數從7 個上升到11 個，說明我國財政科技資源的配置能力逐漸提升，部分省份在財政資金運用、人才培養配置、基礎能力建設方面的投入實現了有效轉化；純技術效率均值小幅下降，但依然保持在0.9以上，體現我國大部分省份的技術管理水平較高；規模效率均值呈現波動式上漲的趨勢，各省份近幾年生產規模優化是促進綜合效率提升的主要原因，但仍有部分省份處于規模報酬遞減或遞增的階段，應根據實際情況擴大投入規模或提升投入產出轉化效率，改善投入冗余的現狀。

表4 供給型財政政策下各省份科技成果轉化效率的年度變化

為進一步分析各省份科技成果轉化現狀水平，摸清效率短板，參考杜金岷等［37］以純技術效率值和規模效率值對省份進行分類，以平均值為界限劃分為以下4 種類型（見表5）：一是純技術效率和規模效率均高于平均值的“雙高型”，這類省份或是創新資源聚集、經濟實力雄厚、產學研得到充分結合，或是有著合理的投入-產出結構，資源綜合配置效率高，促使科技成果轉化能力得到有效釋放；二是純技術效率高于平均值而規模效率低于平均值的“高低型”，這類省份技術發展水平高、科技創新能力強，但由于科研資源要素尚未得到最佳配置或陷入資源陷阱，未能達到最優的生產規模；三是純技術效率低于平均值而規模效率高于平均值的“低高型”，這類省份雖有合理的生產投入規模，但由于技術水平發展相對落后，導致投入效能未得到充分發揮；四是純技術效率和規模效率均低于平均值的“雙低型”，這類省份在資源投入與配置、創新能力發展上都還存在較大問題，政府需提高對科技成果轉化的重視，促進區域效率平衡。

表5 供給型財政政策下各省份科技成果轉化效率值分布

3.3.2 環境型財政政策測量結果

環境型財政政策支撐下科技成果轉化綜合效率均值雖呈遞增趨勢，但依然維持在較低水平（見表6）。其中，綜合效率有效的地區數從4 個上升到12 個，說明越來越多的省份在營造良好的市場環境、創新稅收優惠政策等方面的資源投入切實促進科技成果的轉化落地，但與綜合效率均值偏低相矛盾的研究結果表明各省份環境型財政政策工具的使用效率存在顯著差異。2020 年純技術效率有效的地區數在2019 年基礎上翻一番，效率有效省份數量整體呈上升趨勢。規模效率均值逐年提升但整體數據不理想，超過一半的省份處于規模報酬遞增狀態，可根據當地創新產業發展的實際情況出臺相契合的支持政策，擴大融資規模，加大稅收優惠力度。

表6 環境型財政政策支撐下各省份科技成果轉化效率年度變化

根據環境型財政政策支撐下各省份科技成果轉化效率，將各省份劃分為以下4種類型（如表7所示）：一是“雙高型”，這類省份通常科技金融水平高度發達，擁有健全的科技投融資體系，同時政府高度重視科技成果轉化，提供了一系列有針對性的優惠政策有效提升科技成果轉化效率；二是“高低型”，這類省份雖然具有良好的科技資源管理水平和明確的科技產業發展方向，但實際生產規模未達到最優，政府對創新環境建設缺乏關注，政策投入不足；三是“低高型”，這類省份通常金融實力水平較高，政府也相當重視從環境側發力，但由于資源配置無效率導致資源浪費；四是“雙低型”，這類省份在政策投入規模、資本運作、科研水平上都還存在較大問題，政府需擴大社會融資規模，紓解高新技術企業從初創到成熟各階段的融資困境，并充分發揮稅收優惠等激勵性政策的作用，促進科技成果加速轉化服務科技與經濟共同發展。

表7 環境型財政政策支撐下各省份科技成果轉化效率值分布

3.3.3 需求型財政政策測量結果

如表8 所示，在需求型財政政策支持下，科技成果轉化綜合效率均值雖有小幅度上漲，但均小于0.6，綜合效率有效的地區數在2021 年也僅達到了5 個，說明各地政府對創新產品的優先采購以及對市場端的消費刺激未能達到預期；純技術效率均值呈現逐漸遞增的積極態勢，但純技術效率有效的省份數量并不太理想；規模效率均值整體維持在0.60～0.65 的低效率狀態，測量結果與政策工具使用頻率分析相契合。較供給型與環境型政策工具而言，需求型政策工具使用頻率相對較低，地方政府在創新產品需求端的政策投入不足，實際生產規模非優也是導致綜合效率偏低的主要原因。

表8 需求型財政政策下各省份科技成果轉化效率變化

類似地，需求型政策工具投入下的各省份效率分布結果如表9 所示。一是“雙高型”，這類省份往往經濟水平發達并位于科技創新鏈條頂端，創新市場成熟且廣闊，政府政策通常起到錦上添花的作用，從宏觀視野引導高新技術產業化方向；二是“高低型”，這類省份存在的主要問題在于政策投入不足，政府對公私市場需求的刺激力度不夠，市場潛能未被充分挖掘；三是“低高型”，這類省份雖為拉動市場需求投入了充足的政策資源，但政策覆蓋泛化導致資源配置的結構不合理，應綜合考量實際情況，優化對不同類型高技術產業的扶持方式，提升投入效率；四是“雙低型”，這類省份在利用需求型政策工具時未能發揮出應有的支持效能，無論是在投入規模還是資源配置管理水平上都落后于其他省份，同時受地緣位置和歷史因素影響導致內外市場需求難以開發，需要進一步創新政策支持方式。

表9 需求型財政政策下各省份科技成果轉化效率值分布

3.3.4 綜合討論

2019—2021 年各省份在不同政策類型下的科技成果轉化綜合效率趨勢如圖6 至圖8 所示。各省份3 類財政政策工具投入效率變動趨勢大致相同，大多數省份供給型財政政策投入下的科技成果轉化綜合效率值遠遠高于需求型與環境型工具，并且測量數據結果通常在0.8 以上，說明政府對科技創新產業展開的直接性資金補貼、人才引育與創新基礎能力建設策略效果顯著，通過提供相關資源促進科技成果轉化落地。供給型政策工具在運用中的高效率結論也從側面說明了在政策制定實施中，供給型政策工具使用頻率高于另外兩種政策工具的原因。環境型政策工具投入下的科技成果轉化綜合效率較需求型政策工具略勝一籌，但效率差異過大，部分省份能夠達到效率有效的狀態，即構建了合理的投入-產出結構，但也有一些效率值極端的省份如云南、內蒙古、新疆等的綜合效率僅處于0.1～0.3，原因可能在于落后的經濟發展水平與閉塞的市場環境導致社會資本難以自外向內流動，再加上這類省份的科技研發水平相對滯后，產業創新能力薄弱，即使政府出臺大量的激勵政策，或是積極承接沿海城市產業轉移，也只能發展價值鏈底端的產業，難以輻射帶動科技與經濟整體發展，導致環境型財政政策工具使用收效甚微。需求型財政政策工具的效率收益最低，可能原因在于對科技成果轉化的政策投入力度不足、策略不契合，導致創新產品鏈難以實現遞進更迭，也難以促進創新產業持續發展；同時，以第一、第二產業為主的低層次產業結構無法為創新產品提供充足市場，對外貿易中的關鍵競爭力較弱，整體消費需求低迷，資源投入無法實現價值轉化。

圖6 2019 年各省份各類政策工具下科技成果轉化綜合效率分布

圖7 2020 年各省份各類政策工具下科技成果轉化綜合效率分布

圖8 2021 年各省份各類政策工具下科技成果轉化綜合效率分布

此外，個別省份也出現需求型、環境型財政政策工具綜合效率高于供給型的情況，如天津、浙江、江蘇、廣東。這類省份在技術研發能力、經濟發展程度、內外市場開拓、企業實力規模等多方面都居于全國領先地位，“高精尖”產業集聚下促進人才、信息、資本、知識等資源高效流轉，企業在科技成果轉化中真正占據主導地位，自下而上的科技成果轉化模式逐漸取代自上而下的政策支持，以市場需求信號倒逼政策投入，政府真正“退居二線”。比較直接性資源供給的初級需求滿足，間接性的優惠政策激勵、完善的市場制度建設、潛在的消費需求挖掘更加適應先進的社會經濟發展階段，如李曉華等［38］也曾基于國家層面視角指出政府直接給予企業資助多發生在新興經濟體國家。

4 結論與建議

通過構建政策工具投入-成果轉化產出指標體系，利用DEA 模型測算出我國30 個省份財政政策的科技成果轉化效率，并得出以下結論：

財政政策工具布局存在結構性失衡，其中供給型財政政策工具占比偏重，環境型財政政策工具占比適中，需求型財政政策工具明顯欠缺。供給型政策工具通過向高科技新興產業進行政策資源傾斜，以提供資金、技術設備等產業要素提高其市場生存與發展能力，推動科技價值向經濟價值轉換，適用于現階段我國科技成果轉化與新興產業發展需求。深化科技與金融的有機結合是我國經濟高質量發展的應有之義，建設金融友好環境，圍繞創新鏈部署資金鏈，能夠對科技成果轉化主體產生持續性激勵。相對而言，需求型工具應用不足，因受市場開放程度、地域消費習慣等多種復雜因素影響，需求型政策頂層規劃與實際操作難度更大，需因地制宜探索政策試點。

供給型政策財政工具對科技成果轉化促進效果最明顯，環境型與需求型財政政策工具稍顯薄弱。國家知識產權局調查數據顯示，我國2022 年發明專利產業化率是36.7%、實施率是48%，相當一部分技術成果仍停留在研發層面未實現有效轉化［39］。對于我國科技創新水平仍處于第三梯隊的部分省份［40］，圍繞其人才知識資源不足、科研基礎能力薄弱等問題，“缺什么補什么”的供給型策略能夠顯著促進科技成果轉化，但也不可忽視部分省份存在的規模效率遞減、資源冗余現象；而環境型與需求型財政政策投入效率實現受限制性因素較多，對政策實施環境、資源投入精準性要求更高，且需求型財政政策實施還面臨政策投入力度不足、策略措施單一等問題，導致科技成果轉化效率偏低。

環境型財政政策工具與需求型財政政策工具使用效率呈現更顯著的省域差異，經濟發達、科技領先省份的環境型或需求型財政政策工具投入效率高于供給型。各省份間經濟發展水平不均，科技成果轉化能力差異顯著，市場環境與發展實際脫鉤導致環境型與需求型財政政策工具投入效率在0.1～1.0之間大幅波動，經濟實力雄厚、創新水平領先的省份會更適應于自下而上的科技成果轉化模式，間接性、引導式的政策策略較直接性資源介入更契合先進的經濟發展階段。

基于上述結論，提出以下對策建議：

（1）完善政策工具布局，優化政策措施使用。控制資金漫灌，逐步從事前資助轉向成果獎勵類事后補貼，增強對科研成果主要發明人的股權、現金激勵。進一步探索能夠有效支持科技成果轉化的金融措施，加速形成以政府投入為引導、企業投入為主體、金融中介為支撐、間接融資與直接融資有機結合的科技投融資體系，擴大稅收優惠政策的覆蓋范圍，降低初創期中小型企業的受益門檻。綜合實際考量提高需求型財政政策工具結構比例，調整政府采購策略，創新消費端補貼措施，鼓勵企業適當讓利帶動消費，打開前期市場，促進公眾創新產品消費習慣養成。

（2）探索政策工具組合，提高政策使用效益。單一財政政策工具對科技成果轉化的影響是有限的，科技成果轉化能力的提高取決于政策工具的搭配組合，例如將財政資金補助與基金引導、融資擔保等措施相結合，發揮政府資本投入的示范作用，帶動社會資本流動，紓解企業科技成果轉化的資金困境，分散科技成果轉化風險；同時，將稅收優惠與政府采購相結合，重點支持初創型高新技術企業，提高企業獲益比例，穩定前期市場份額，推動初創型企業的可持續經營。

（3）基于省情因地制宜，合理選擇財政政策工具。對于經濟領先、科技資源豐富的省份，應注意資源冗余、規模效益遞減現象，避免陷入資源陷阱，加強環境型與需求型政策工具規劃，發揮企業主體作用，激發企業的空間成果轉化積極性，打造開放融通的市場環境。對于經濟實力落后、科研基礎能力薄弱的省份，應擴大供給型政策工具投入，重視對基礎設施建設的資源傾斜，加大創新人才引育力度，加大對新興產業的支持力度，優化產業結構。

（4）遵循供給側向需求端的政策工具演進方向，探索需求型財政政策工具創新。伴隨我國經濟發展階段跨越與關鍵創新能力提升，政策工具布局也將呈現從供給側向需求端演進，實現需求與供給的雙向匹配，然而，目前我國需求型財政政策工具運用面臨政策投入不到位、區域效率差異顯著、難以構筑長期產業鏈條、極易造成財政緊張等問題。在此發展轉型之際，政府應充分重視市場在科技成果轉化中的主導作用，給予企業更大的產業決策空間，促進企業自主創新轉化，基于企業信息反饋瞄準公眾需求，進一步改善需求端財政政策工具的投入領域、補貼對象、運用策略等，實現科技價值與經濟效益的銜接。