科技创新券政策评价模型构建及实证研究——基于Z市的调查数据分析

（广东海洋大学 管理学院，广东 湛江 524088）

摘要：科技创新券政策评价是科技创新券政策有效实施的重要依据。通过对现有文献的梳理分析，构建了科技创新券的三级指标体系及评价模型，运用因子分析法对Z市科技创新券实施情况的调研数据进行实证分析。研究结果显示Z市科技创新券实施的总体情况为良；同时，表明该评价体系及模型具有较强的可操作性，为未来科技创新券政策评价提供了理论与实践依据。

关键词：科技创新券政策；指标体系；评价模型；因子分析；实证分析

中图分类号：F273

文献标识码：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.2017.18．002

*基金项目：2016年广东省科技计划项目“广东省科技创新券政策的评估及完善研究”（2016A070705064）;2017年广东省大学生科技创新培训项目“科技创新券政策评估体系构建的理论与实证研究——基于湛江的调研”（pdjh2017b0245）

作者简介：胡思琪（1992-），女，广东海洋大学管理学院硕士研究生，研究方向：公共政策、科技服务;张玉强（1978-），男，广东海洋大学管理学院副教授，管理学博士；研究方向：公共政策、科技服务。

收稿日期：2017-07-17

0引言

科技创新券作为一项普惠型的需求侧投入政策，是针对企业等创新创业主体创新资源缺乏、创新动力不足，高校、科研机构等科技创新服务机构为创新创业主体服务动力机制缺乏而由政府部门设计发行的一种权益凭证，专门用于企业等创新创业主体向高校、科研机构等科技创新服务机构购买科技创新服务，促进科技资源整合及产学研合作，进而推动企业等创新创业主体的科技创新。荷兰于2004年最早实行科技创新券，目前，许多国家和地区已推行科技创新券政策。

科技创新券的实践探索引起学术界的关注，从已有文献看，尽管有部分学者对科技创新券评价进行了有益探索，但是科技创新券的评价研究处于起步阶段。当前有关科技创新券评价的研究主要集中在3个方面:①科技创新券评价的方向性研究。如张贵红等在分析发达国家及地区科技创新券制度的基础上，提出中国推行科技创新券应加强对其次生效应的成功评估，认为科技创新券最主要的评估指标为科技创新能力。②科技创新券评价的理论构建研究。如徐侠等基于生命周期理论，分析科技创新券生命周期及不同阶段的特点，构建科技创新券动态评估的综合模型。③科技创新券实践的定性评价研究。如徐侠等利用逻辑框架法对荷兰、奥地利、比利时等9个国家的科技创新券进行了评价及比较，得出科技创新券对产学研合作具有推动作用的结论。由此可见，有关科技创新券评价的研究，在评价标准上多以价值判断为主，事实分析为辅；评价方法上更多采取定性分析进行质化研究，鲜有文献对科技创新券进行定量评价，仅有个别国外学者进行了探索，代表性的是Hasan Bakhshi等应用随机选择控制组方法（RCT+），通过对使用及未使用曼彻斯特城区科技创新券的企业进行访谈，从而对该地区科技创新券进行评价，实验结果表明科技创新券对科技创新行为的短期影响显著，而对其长期影响不显著。因此，采取价值判断与事实分析相结合，定性分析与定量分析相结合的方法，基于因子分析法构建科技创新券评价指标及模型，选取Z市科技创新券为对象进行实证研究，一方面，验证科技创新券评价指标及模型的合理性及可行性;另一方面，为Z市科技创新券的实施提供改进的政策建议。对科技创新券的有效评价及实施具有理论及实践的意义。

1研究设计

1.1科技创新券评价指标体系构建

依据政策评估理论、科技创新政策评估理论框架与实践、科技创新券的构成要素，基于客观性、可操作性、有效性、科学性等指标体系构建的原则，构建科技创新券评价指标体系。该指标体系共分为3级，有3个一级指标、11个二级指标、39个三级指标，如表1所示。3个一级指标是科技创新券评价指标体系的系统层，反映科技创新券政策从方案、实施到效果等完整的评估过程。11个二级指标为科技创新券评价指标体系的准则层，是对一级指标的展开，体现科技创新券评价指标体系构建的思路。39个三级指标为科技创新券评价指标体系的基础指标层，是对二级指标的深层度细化，是使科技创新券评价具有可操作性的基础性指标（见表1）。

1.2科技创新券评价模型构建

由于上述构建的科技创新券评价指标体系涉及的指标较多，且指标之间可能存在相关性。为降低指标间的相关性，采用因子分析法，利用降维的思想浓缩评价指标信息，将多个指标通过数学变换的方法转化为少数综合指标。即运用因子分析法对科技创新券指标体系进行分析，提取几个因子代替原有的指标体系，实现评价指标结构的简化，进而确定科技创新券综合评价模型，使科技创新券的评价更加便捷有效。具体步骤如下：

（1）将评价指标数据（X1,X2,X3,…，X39）进行标准化处理。

（2）计算指标数据间的相关系数矩阵，求其对应的特征根λi(i=1,2,…，39)，λ1≥λ2≥…≥λ39≥0以及特征向量μi。

（3）计算各特征根的贡献率qi。

（4）根据特征根λi＞1的原则，确定因子的个数k(k＜39)。

（5）计算因子综合得分权重系数，即各因子权重Wi，k个因子方差贡献率占累计方差贡献率的比值。

（6）用式（1）计算各因子得分FACi，其中，eip表示第i个因子和第p个评价指标数据间的因子得分系数。

FACi=ei1X1+ei2X2+…+ eipXp

i=1，2，…，k，p=1.2.…，39（1）

（7）以Wi为权数，对科技创新券的因子进行加权求和，即可算出科技创新券评价的综合得分F，式（2）为科技创新券的综合评价模型。

2实证分析

2.1数据收集

评价数据主要来源于问卷调查及深度访谈。依据评价指标来设计调查问卷及访谈表，为便于评价数据的整理、统计及分析，采用李克特五分量表法来测定，依据评价指标的形式设置5个等级的评分标准，如5分为非常合理/非常满意，4分为大部分合理/大部分满意，3分为一般，2分为大部分不合理/大部分不满意，1分为完全不合理/非常不满意。而后，通过邮件和访谈相结合的方式，邀请在实证研究方面比较有影响力的专家，基于专家意见咨询来检查问卷的合理性，根据专家得意见确定最终问卷。向Z市相关企业、科技创新服务机构及政府部门等调查对象发放Z市科技创新券实施情况调查问卷220份，调查对象根据Z市科技创新券试行的实际情况及自身感受进行评分。删除无效及不符合逻辑的调查问卷，实际回收的有效问卷为195份，有效回收率为88.6%。

2.2数据处理及结果分析

在进行因子分析前，对原始变量的样本数据进行了因子分析的可行性检验。通过KMO和Bartlett球形度检验的输出结果观测指标数据因子分析的可行性，如表2所示，KMO统计量值为0.810，依据Kaiser的KMO度量标准，认为KMO统计量值在0.8水平上，表示原有变量相关性较强，适合作因子分析；Bartlett球形度检验的P值为0.000，小于显著性水平0.05，表明科技创新券评价指标数据的相关矩阵显著相关，由此可见，此数据具备因子分析的可行性，适合进行因子分析。

采用spss对科技创新券的评价指标数据进行因子分析，根据因子分析输出的结果，基于特征根大于1的原则，从39个原始变量中提取出特征根大于1的11个公因子，分别为政策执行力度及科技创新动力、科技创新效果、政策知晓度与满意度、申报单位考核及兑现要求、政策申请要求合理性及方案创新性、财政投入对科技创新的支持力度、政策执行的管理及成本、政策资金的监督力度、发放程序合理性、管理模式创新性、政策对科技创新支持范围及其成果转化，累计方差贡献率为75.176%，可解释39个原始变量总方差的75.176%，如表3所示。

为进一步对科技创新券政策进行分类评价及综合评价，需要计算各因子的权重及其得分。采用回归法对标准化的数据进行分析并估算因子得分系数，得出因子得分系数矩阵，由因子得分系数矩阵可以得到11个公因子的得分函数，分别命名为FAC1、FAC2、FAC3、FAC4、FAC5、FAC6、FAC7、FAC8、FAC9、FAC10、FAC11。11个因子的权重分别为0.193、0.129、0.111、0.096、0.090、0.079、0.069、0.065、0.061、0.058、0.048。

根据各因子权重及得分，可构建科技创新券政策的综合评价模型,可算出Z市实施科技创新券政策的综合得分，模型公式如下：

F=0.193FAC1+0.129FAC2+0.111FAC3+0.096FAC4+0.09FAC5+0.079FAC6+0.069FAC7+0.065 FAC8+0.061FAC9+0.058FAC10+0.048FAC11

通过因子综合得分模型公式可得出因子的综合得分。为使Z市科技创新券评价结果更易于解释，将各因子得分及综合得分标准化为百分制，转化为1到100之间的数值,各因子得分及综合得分的百分制转化公式为式（5），通过计算得到Z市实施科技创新券的综合评分为63.814分，如表4所示。依据百分制划分优劣级别，设0到20分之间为很差，20分到40分之间为较差，40分到60分之间为一般，60分到80分之间为良好，80分到100分之间为优秀。因此，Z市科技创新券政策实施的总体情况为良。科技创新券申报单位考核及兑现要求评价结果最高，得分为70.813，说明Z市科技创新券在申报单位的考核方式、兑现的时间及材料等要求较为合理，且其参与人员能按要求实行。财政投入对科技创新的支持力度评价结果最低，得分为46.469，说明Z市科技创新券的财政投入对科技创新的支持力度不够理想。

3结论与建议

科技创新券政策的有效实施是科技创新迸发活力的重要推力，在科技创新券遍地开花的形势下，对其实施情况进行有效评价是关键。因此，立足于研究科技创新券政策的评价模型，对现有文献进行梳理及分析，构建了科技创新券评价指标体系及模型。选取Z市科技创新券为实证对象，运用因子分析法对其实施的情况进行了评价，评价结果表明Z市科技创新券政策实施的总体情况为良。此外，研究结果验证了构建的科技创新券评价指标体系及模型具有较强的可操作性。结合上述实证分析及调研资料，为提升科技创新券政策实施的有效性，Z市在未来实行过程中可以从以下几方面进行改善：①加大科技创新券财政投入对科技创新的支持力度，实行宽进严出的机制。通过省市县区多级政府对科技创新券资金投入的联动配套，逐步提高科技创新券对创新创业主体科技创新的扶持力度。②加快建设仪器设施共享平台，调整科技创新券支持范围及创新其实践模式，提升科技创新的动力、效果及其成果转化率。③加强科技创新券的监督管理及动态检测，重视对科技创新券实施情况的考察和评价。

努力探究科技创新券评价的有关理论课题，旨在为科技创新券评价的理论与实践发展提供有益的探索。但是，由于仅选取Z市作为实证的对象，存在样本的有限性及个案研究的局限性，因此，需要评估者在调研评估地区的基础上，通过此模型利用新数据对科技创新券评估地的实施情况做出评价，从而确定其有效实施的方向。

参考文献

1张贵红,朱悦,朱金鑫.发达国家或地区创新券制度分析［J］.科技进步与对策,2014(12).

2徐侠,姬敏.创新券项目实施效果的动态评估框架构建［J］.中国科技论坛,2015(9).

3徐侠,姬敏.创新赠券项目的国际比较与综合评价［J］.科学学研究,2013(9).

4Hasan Bakhshi, John S. Edwards, Stephen Roper, et al. Assessing an experimental approach to industrial policy evaluation: applying RCT+ to the case of Creative Credits ［J］. Research Policy,2015(8).

5薛薇.基于SPSS的数据分析（第三版）［M］.北京:中国人民大学出版社,2014 .

6林峰.基于因子分析的老字号餐饮企业顾客满意度实证研究——一个个案研究的启示［J］.旅游学刊,2009(7).

7边燕杰,李煜.中国城市家庭的社会网络资本［J］.清华社会学评论,2000(2).

8张再生,徐爱好.医疗保险制度评价指标体系构建及其应用研究——以天津市城乡居民医疗保险制度为例［J］.中国行政管理,2015(1).