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摘 要：基于科技政策评价指标体系构建和熵权法分析方法，以2013年以来安徽合肥创建和实施推进综合性国家科学中心的政策绩效为研究对象，实证测算2013—2017年科技政策的评价绩效得分。从创新载体建设、人才计划、科技项目、财税金融、科技成果产出、技术转移与产业化等方面对政策实施效果及其薄弱环节进行分析，并就综合性国家科学中心建设的科技政策的优化与完善提出政策建议。
关键词：综合性国家科学中心;科技政策供给;绩效评价;安徽合肥
文章编号：2095-5960（2019）05-0019-06;中图分类号：G311;文献标识码：A
一、科技政策绩效评价研究综述
新制度经济学、政府干预理论以及创新理论从不同角度证实了制度因素尤其是政府公共政策对经济发展的重要作用，一国或某区域的制度环境不仅影响技术创新本身，也影响着技术创新促进经济发展的作用程度。因此科技政策作为一个国家或地区为强化其科技潜力，达成其综合开发目标和提高其地位而建立的组织、制度及执行方向的总和，其绩效评价必然成为国内外学者研究的重点领域之一。
Rothwell对科技创新政策实施效果进行了开创性研究，将政策分为科技创新供给政策、科技创新需求政策和科技创新环境政策。[1]以经典理论为基础、实证分析为手段的研究框架是科技政策评价的重要方法和常用工具。邹林全、袭著燕等通过构建指标不同的三级科技创新政策评估指标体系，并运用到相关省市的科技创新政策实施效果评估中。[2-3]彭纪生将政策变量纳入柯布道格拉斯生产函数，建立系列计量模型，对1978—2006年与科技创新最为相关的423条政策进行量化分析，定量描述了1978年以来中国技术创新政策的演变轨迹及效果。[4]冯峰运用DEA-Malmquist指数方法对泛长三角区域科技政策绩效进行实证评价，并对研究结果进行收敛检验分析，探讨区域科技政策绩效趋同性问题。[5]张永安等运用改进的两阶段动态网络DEA模型，进行两阶段效率得分测算，并基于政策效率瓶颈提出建议。[7]宋晨晨等创新性地构建了“政策激励-企业需求”匹配模式，基于SWARM平台并采用动态仿真方法，揭示了区域科技创新政策内在响应机理。研究表明，企业对不同类型政策工具的响应程度排序为：研发补贴>人才激励>税收优惠>政府采购。[8]章刚勇则通过构建科技政策数据库研究了我国科技政策主要议题分布情况。研究结果显示科技投入、人才队伍、创造与保护知识产权、科技创新基地与平台、金融支持、加强统筹协调等政策议题的重要性依次排列。[9]
二、综合性国家科学中心建设政策绩效的作用原理与科技政策体系建设
综合性国家科学中心建设的绩效反映为原始创新创造产出及其扩散应用形成产业化的结果。由于大科学时代科学研究投资强度大、多学科交叉，所需要实验设备昂贵复杂、研究周期长、风险大，阶段性创新价值难以确认，成果转化应用过程中收益的不确定性、对资金需求的高度密集等诸多特征，难以通过市场配置机制形成对基础研究与原始创新、成果扩散和应用过程有效和充分的支撑，须通过政府采取措施，通过综合运用法律法规、政策推动引导和行政干预等公共政策体系支持、保障和激励创新活动过程。
在综合性国家科学中心基础研究、原始创新创造阶段，政府通过重大科技设施群与国家实验室等重大研发平台和载体建设、财税金融政策支持、人才计划及重大项目计划等创新资源高密度投入和创新设施环境的建设推动科技产出。在创新产出与科技成果转移转化阶段，通过加强知识产权保护，以知识产权运营为中心建立专业化的技术转移体系，以重大专项、重大工程和重大基地建设为重要抓手和支撑对新兴产业给予有效扶持等促进创新成果的扩散转化应用。
综上，由于市场配置机制在该领域的功能缺失，政府依托科技政策体系主导和推动综合性国家科学中心建设，通过重大载体建设、科技项目、人才、财税金融、技术转移、新兴产业孵化培育等系列政策、制度和措施引导各类创新主体和稀缺或独占性创新资源集聚配置，促进反映国家意志、体现国家战略需求的基础研究及重大原始创新突破，促进科技成果扩散应用和新兴产业成长，从而打造国家创新系统的重要支点，大型综合性基础研究基地和产业创新核心区。
三、科技政策绩效评价指标体系构建和基于熵权法的評价模型测算
（一）评价指标体系构建及数据来源
基于科技政策绩效的作用原理，在评价指标选取上，以客观性、代表性、数据可得性和层次性为原则，从科技基础设施与投入和科技产出与转移转化两个层次构建科技政策实施效果评价指标体系。
1.在科技基础设施与投入指标体系上，参考了邹林全等学者构建的科技政策绩效评价指标体系。通过省部级以上实验室、省级以上研究中心、省级以上企业技术中心、普通高等学校专任教师、规模以上企业科技活动人数、R&D人员折合全时当量等指标反映合肥科技创新基地及平台建设、人才队伍发展、人才引进等方面的政策效果;使用地方财政科技支出、企业R&D经费内部支出、科技信贷、高科技企业减免税等指标表征科技财政投入、金融支持和税收优惠等方面的政策效果。使用规模以上企业研发项目数、参加项目人员等测度科技项目计划的政策效果。
2.在科技产出与转移转化指标上，可以分为两个阶段：第一阶段的科技论文、国家科技奖、形成国家行业标准、发明专利申请授权量和市场成交合同额是科技资源投入的直接产出，这些产出指标可以反映出合肥基础研究、创造和保护知识产权等方面的政策效果;第二阶段的产出指标用认定国家高新技术企业数、新产品销售收入、新产品出口、单位GDP能耗、工业增加值、人均GDP来衡量，能够反映出创新成果的经济价值和创新转化水平与产业化能力。
本文所构建的绩效评价指标体系：一级指标包括科技基础与科技投入（X1、X2、X3、X4）、科技产出与转移转化（X5、X6）两大类。二级指标包括创新载体建设（X1）、人才投入（X2）、财税金融投入（X3）、科技项目投入（X4）、科技产出（X5）、创新转化（X6）六项。三级指标共计35项。指标原始数据均来源于2013—2017年度的合肥市政府统计年鉴和政府统计公报等资料。 （二）基于熵权法的绩效评价模型构建与实证测算
熵权法是一种客观赋权方法，它以指标熵值所提供的信息量的大小来决定指标权重，较好地克服评价方法中存在的指标赋权过程受人为因素影响较大的问题。表4所列的结果显示，所有评价指标的信息熵值均大于91.1，这说明評价结果含有所选指标绝大部分的原始信息。评价模型通过对指标原始数据进行标准化处理，熵权法计算权重值，建立基于熵权法的评价模型，计算合肥市2013—2017年科技创新政策实施绩效评价得分。模型构建与测算步骤如下：
1.建立原始数据矩阵
本文以合肥市2013-2017年5年度、35项评价指标，构建原始数据矩阵Y=（Xij）m×n，（m = 35，n = 5），Xij表示第i年的第j项指标的值。
2.原始数据同度量化
对指标进行同度量化处理，消除各指标的量纲和数量差异对指标影响。
同度量化计算公式如下：
Yij= Xij-min（Xij）/max（Xij）- min（Xij）（正向指标）
Yij= max（Xij）—Xij/max（Xij）- min（Xij）（负向指标）
3.测算第i个年份第j 个指标的比重， 由此建立数据的比重矩阵P= （Pij）m×n，第i年指标计算公式为，pij=Yij/Σni=1Yij，（i=1，2，3，4，5;j=1，2，3，...，35）
4.计算分年度评价指标的信息熵值Ej、差异系数Gj、权重值Wj，计算公式为：
5.计算评估结果
Z=W×Y，其中W为权重集，Y为同度量化数据矩阵，Z为科技创新政策实施效果评估结果。为便于分析，本文将指标得分乘以100作为政策的最终效果得分。计算结果见表1—3。
四、科技政策绩效评价实证结果分析与主要结论
1.2013—2017年科技政策实施绩效显著。测算得分曲线显示，2013—2017年政策绩效得分从3.051分上升至92.263分，增长29.24倍，分年增长率分别是312%、233%、74%、27%（如图1所示）。大类科技基础设施与投入得分，2013—2017年从0.339分上升到44.748分，分年增长率为1552%、242%、108%、12%（如图2所示）。科技产出与转移转化得分，2013—2017年从2.712分上升到47.516分，分年增长率为157%、226%、45%、44%（如图3所示）。在2017年92.263得分中，投入因素得分占比为48.5%、产出因素得分占比为51.5%，说明科技政策在创新资源要素投入和创新设施环境的建设、创新产出转移转化阶段的绩效贡献均显著有效并协调一致。《自然》杂志发布“2018自然指数——科研城市”，合肥入选全球科研城市五十强第27位，侧面证实了合肥综合性国家科学中心建设的绩效和竞争力。
2.创新平台建设、财税金融、科技产出与成果转化政策绩效突出，人才政策和科技项目效果相对薄弱。分类看，创新载体建设得分，从2013年的0分到2017年的19.29分，对投入政策实施效果贡献率达43.07%，占2017年度得分的20.88%;人才投入从0.144分到2.556分，对投入政策实施效果贡献率仅为5.71%，占年度得分2.77%;财税金融投入从2013年的0.0219分到2017年的18.044分，对投入政策实施效果贡献率达40.32%，占年度得分的19.56%;科技项目投入从2013年的0.173分到2017年的4.878分，对投入政策实施效果贡献率达10.9%，占年度得分的5.29%。所以创新载体建设实施效果贡献率最高，其次是财税金融政策，两者对投入绩效的贡献均在40%以上，人才投入和项目投入绩效贡献率较低，分别为5.71%和10.9%。
从产出政策绩效分析，科技产出得分从2013年的2.253分上升到2017年的28.423分，对产出政策效果贡献率为59.82%，占年度得分的30.81%;转移转化得分从2013年的0.459分上升到2017年的19.093分，对产出政策效果贡献率为40.18%，占年度得分的20.69%;说明产出政策效果均显著有效（见图4、图5）。仅以安徽省政府《支持科技创新若干政策》及《支持科技创新若干政策实施细则》为例，围绕科技研发、成果转化、企业孵化产业化、创新服务体系建设、知识产权保护等5个方面，截至2017年10月底，政策兑现项目共计1838 项，兑现资金约5.4亿元。
3.国家级创新载体建设成效明显。2017年创新载体得分19.29，其中国家级工程（技术）研究中心建设得分最高，达8.581分;其次为国家重点（工程）实验室，为4.453分，两者对创新载体的绩效贡献率分别是44.53%、23.11%。截止2018年底合肥拥有国家重点（工程）实验室17个、国家级工程（技术）研究中心22个、国家级企业技术中心46个、国家级众创空间18个。由于合肥创新平台建设的有效性，其典型经验被国务院通报表彰。
4.在人才资本投入方面，政策绩效明显的指标是博士生和规模以上企业科技活动人员，呈较大幅度上升趋势。博士生人数从2013年的5089人，增加到2017年的7433人，增长46.06%;规模以上企业科技活动人员从2013年的35593人，增加到2017年的50681人，增长42.39%。合肥人才政策产生的绩效与综合性国家科学中心的人才需求呈现一致性。
5. 地方财政科技支出大幅增加，科技信贷、高科技企业减免税稳步增长。这三项指标得分较高，为6.954、6.218、3.002;从具体数据分析，2013年到2017年，这三项指标从26亿、27.3亿、8.2亿上升到69.6亿、82.64亿、18.6亿。但规模以上企业来自政府科技活动资金这一指标2013年以来基本持平，应采取更有效的形式比如天使投资、政府引导基金、投贷联动等，加大对科技企业的融资支持。 6.科技项目投入与其他类别政策实施效果相比，政策绩效贡献度相对较低，2017年仅为5.29%。全部项目内部经费支出、参加项目人员两项指标得分较高，增幅较大，分别从2013年的64.6亿元、33012人增加到2017年的136.9亿元、52735人。折合全时当量、规模以上企业研发项目数得分相对较低。科技项目是科技创新的重要抓手，科技项目计划与管理工作需采取更有针对性的措施。
7.从科技产出方面分析，2017年全市发明专利申请、全市发明专利授权、技术市场合同数、技术市场成交额等指标绩效显著，得分分别为9.662、8.106、7.218、3.116。从原始数据来看，全市发明专利申请从2013年的7671项增加到2017年的328828项，全市发明专利授权从2013年的1547项增加到2017年的4917项，技术市场合同数从2013年的5120项增加到2017年的15301项，技术市场成交额从2013年的61亿元增加到2017年的142.7亿元。国际最大数量比特光量子纠缠、最长时间稳态高约束等离子体运行、“魂芯”高性能芯片等一大批国际瞩目的研究成果相继涌现，2017年度6项成果荣获国家科技奖，2018年度9项成果荣获国家科学技术奖。
8.技术成果产业化能力持续提升，人工智能、量子信息等新兴产业集群催生孕育、由弱渐强。从科技成果产业化指标分析，规模以上企业新产品出口、认定国家高新技术企业数、规模以上工业企业新产品产值三个指标政策绩效显著，规模以上企业新产品出口指标尤为突出，仅此一项得分就达9.836;规模以上企业新产品出口从2013年的129.7亿增加到2017年的440.2亿，增加2.39倍;认定国家高新技术企业数从2013年的708家增加到2017年的1666家，增加1.35倍;规模以上工业企业新产品产值从2013年的1600亿元增加到2017年的2870.5亿元，增加79.4%。以《支持“三重一创”建设若干政策》为代表的政策体系实施效果开始显现，量子通讯、精准医疗等重大工程及专项，智能语音及人工智能、新能源汽车、集成电路、工业机器人等重大基地在科技政策体系的支撑保障下构筑起合肥新兴产业集群，并推动集群实力持续增强、国内领先。
五、基于科技政策绩效分析的对策建议
1.完善原有制度机制，进一步加强国家重大创新载体建设。把握国家重大科技基础设施供给不足的战略机遇期，进一步谋劃设施群布局。依托超大硬件设施群，集聚以国家实验室为核心的科研机构群，加快优势科研院所、交叉前沿研究平台汇集，建成在相关领域抢占科技战略制高点的世界级研究基地。进一步加大对国家实验室项目、重大科技基础设施预研新建和重大性能提升项目、新建交叉前沿研究平台项目、新建产业创新转化平台项目等谋划力度。
2.加大人才政策实施力度和提高政策精准度，进一步提升政策绩效。大科学时代领域的突破和发展高度依赖顶尖精英科学家，以及他所领导的高效团队和最先进的技术设备。发挥国家实验室及大科学装置建设的核心带动效应，建设若干以首席科学家为核心的具有国际竞争力的大科研团队。进一步突出和强调处于25—40岁“创新活跃期”的青年精英人才“培、引、留”机制。大幅提高青年科研人才的住房保障覆盖率，普遍建立科研人才子女定点入托入学安排，不断地吸引大量勤奋且具有创新精神的青年人才。
3.加大匹配综合性国家科学中心需求的科技项目规划、实施和支持力度，促进科技项目政策绩效贡献度提高。建立和完善国际大科学研究信息库。对在肥高校、科研院所、企业和新型研发机构承担国家科技计划任务给予高比例支持。加快实施与国家战略性科研计划相衔接、促进合肥优势产业发展和打造未来产业集群的重大专项。加快建立大型科技行动计划的项目遴选制度、参与制度和评估制度。建立大型科学行动计划的经费支持机制。与上海张江、北京怀柔建立常态交流机制，积极承担国际前沿科学合作项目。
4.进一步加强财税金融工具服务创新的能力构建，引导资金更大规模、有效率地进入科技创新及产业化孵化。以改革财政资金投入方式为切入点，致力于以专业性的科技信贷机构和创业投资机构为主体的科技金融供给侧改革。出台银行业科技金融创新工作推进方案，在投贷联动、创新金融产品等方面持续探索。制定促进股权投资业发展实施办法，依托政府引导基金和创新平台或科技园区，引入国内外知名创投机构和促进创投业集聚发展。综合运用设立基金、无偿支持、奖补贴息、风险补偿、税费优惠等多种财税手段，建立覆盖创新活动各环节的风险共担和补偿机制。
5.聚焦优势重点产业和一批未来先导产业，实施重大产业关键技术突破创新和基地创建工程，加大转移转化政策激励力度，进一步推动科技成果工程化、产业化应用。依托科大先研院、中科院合肥技术创新工程院等产业创新转化平台，对标国际一流技术转移机构运营模式，简化和建立科学规范的技术转移流程，打造专业化、品牌化、实体化的技术转移机构。参照硅谷等地做法，研究出台综合性国家科学中心转移转化收益分配制度及激励措施落地细则。将技术经纪人纳入急需紧缺高端人才目录。推进重大产业关键技术突破创新和基地创建工程实施，以基地创建打造具有世界影响力的新兴产业集群。
六、结语
本文以安徽合肥创建和推进综合性国家科学中心建设为典型案例，实证测算和证实了安徽合肥建设大型综合性科研基地、促进原始创新突破和新兴产业集群式发展过程公共科技政策体系的有效性，从而为我国城市建设重要科创中心提供具有一定普适意义的政策和制度借鉴。在论证过程中，以载体建设和科技项目、人才集聚、财政金融、科技产出与产业化等六类评价指标测算合肥综合性国家科学中心建设绩效，突出了综合性国家科学中心建设中省级以上实验室、研发中心等高端创新载体的重要性，突出了科技项目作为综合性国家科学中心实施基础研究和重大技术创新的抓手作用，强调了评价综合性国家科学中心的特色关键指标。
参考文献： [1]RothwellR，ZegveldW.ReindusdalizationandTechnology[M].LogmanGroupLimited，1985.
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[3]袭著燕，赵慧，张弛.基于统计数据的山东科技创新政策实施效果评估分[J].科技和产业，2014（11）：99-103.
[4]彭纪生，孙文祥，仲为国.中国技术创新政策演变与绩效实证研究（ 1978-2006） [J]. 科研管理，2008（7） ： 134-150.
[5]冯 锋，汪良兵.协同创新视角下的区域科技创新政策绩效提升研究—基于泛长三角区域的实证分析[J].科学学与科学技术管理，2011（12）：109-115.
[6]白宝光，胡丽娜，薛阳.内蒙古科技创新政策实施效果评估实证分析[J].科学管理研，2017（5）：67-71.
[7]张永安， 郄海拓， 颜斌斌.基于两阶段DEA 模型的区域创新投入產出评价及科技创新政策绩效提升路径研究情报杂志，2018，1（37）：199-207.
[8]宋晨晨，张永安，王燕妮等.区域科技创新政策响应机理分析与仿真研究 [J]. 科技进步与对策2018，21（35）：126-133.
[9]章刚勇.基于大数据的中国科技政策体系研究： 理论与实践[J].中国软科学，2018（6）：172-180.
Empirical Analysis on the Performance of Public Policy in the Construction of Comprehensive National Science Center
-Take Hefei， Anhui Province as an example
WU Yan-yan
（Hefei Municipal Party School， Anhui Hefei 230031，China）
Abstract：
Based on the construction of evaluation index system of science and technology policy and the application of entropy weight method， this paper takes the policy performance of establishing and implementing the comprehensive national science center in Hefei， Anhui Province， since 2013 as the research object， and calculates the evaluation performance score of science and technology policy from 2013 to 2017. The paper also analyses the effect of policy implementation and its weak links from the aspects of innovation carrier construction， talent planning， finance， taxation， science and technology projects， output of scientific and technological achievements， technology transfer and industrialization， and puts forward policy suggestions on the optimization and perfection of science and technology policy for the construction of comprehensive national science center.
Key words：
comprehensive national science center;science and technology policy supply; performance evaluation; hefei， anhui province
关键词：综合性国家科学中心;科技政策供给;绩效评价;安徽合肥
文章编号：2095-5960（2019）05-0019-06;中图分类号：G311;文献标识码：A
一、科技政策绩效评价研究综述
新制度经济学、政府干预理论以及创新理论从不同角度证实了制度因素尤其是政府公共政策对经济发展的重要作用，一国或某区域的制度环境不仅影响技术创新本身，也影响着技术创新促进经济发展的作用程度。因此科技政策作为一个国家或地区为强化其科技潜力，达成其综合开发目标和提高其地位而建立的组织、制度及执行方向的总和，其绩效评价必然成为国内外学者研究的重点领域之一。
Rothwell对科技创新政策实施效果进行了开创性研究，将政策分为科技创新供给政策、科技创新需求政策和科技创新环境政策。[1]以经典理论为基础、实证分析为手段的研究框架是科技政策评价的重要方法和常用工具。邹林全、袭著燕等通过构建指标不同的三级科技创新政策评估指标体系，并运用到相关省市的科技创新政策实施效果评估中。[2-3]彭纪生将政策变量纳入柯布道格拉斯生产函数，建立系列计量模型，对1978—2006年与科技创新最为相关的423条政策进行量化分析，定量描述了1978年以来中国技术创新政策的演变轨迹及效果。[4]冯峰运用DEA-Malmquist指数方法对泛长三角区域科技政策绩效进行实证评价，并对研究结果进行收敛检验分析，探讨区域科技政策绩效趋同性问题。[5]张永安等运用改进的两阶段动态网络DEA模型，进行两阶段效率得分测算，并基于政策效率瓶颈提出建议。[7]宋晨晨等创新性地构建了“政策激励-企业需求”匹配模式，基于SWARM平台并采用动态仿真方法，揭示了区域科技创新政策内在响应机理。研究表明，企业对不同类型政策工具的响应程度排序为：研发补贴>人才激励>税收优惠>政府采购。[8]章刚勇则通过构建科技政策数据库研究了我国科技政策主要议题分布情况。研究结果显示科技投入、人才队伍、创造与保护知识产权、科技创新基地与平台、金融支持、加强统筹协调等政策议题的重要性依次排列。[9]
二、综合性国家科学中心建设政策绩效的作用原理与科技政策体系建设
综合性国家科学中心建设的绩效反映为原始创新创造产出及其扩散应用形成产业化的结果。由于大科学时代科学研究投资强度大、多学科交叉，所需要实验设备昂贵复杂、研究周期长、风险大，阶段性创新价值难以确认，成果转化应用过程中收益的不确定性、对资金需求的高度密集等诸多特征，难以通过市场配置机制形成对基础研究与原始创新、成果扩散和应用过程有效和充分的支撑，须通过政府采取措施，通过综合运用法律法规、政策推动引导和行政干预等公共政策体系支持、保障和激励创新活动过程。
在综合性国家科学中心基础研究、原始创新创造阶段，政府通过重大科技设施群与国家实验室等重大研发平台和载体建设、财税金融政策支持、人才计划及重大项目计划等创新资源高密度投入和创新设施环境的建设推动科技产出。在创新产出与科技成果转移转化阶段，通过加强知识产权保护，以知识产权运营为中心建立专业化的技术转移体系，以重大专项、重大工程和重大基地建设为重要抓手和支撑对新兴产业给予有效扶持等促进创新成果的扩散转化应用。
综上，由于市场配置机制在该领域的功能缺失，政府依托科技政策体系主导和推动综合性国家科学中心建设，通过重大载体建设、科技项目、人才、财税金融、技术转移、新兴产业孵化培育等系列政策、制度和措施引导各类创新主体和稀缺或独占性创新资源集聚配置，促进反映国家意志、体现国家战略需求的基础研究及重大原始创新突破，促进科技成果扩散应用和新兴产业成长，从而打造国家创新系统的重要支点，大型综合性基础研究基地和产业创新核心区。
三、科技政策绩效评价指标体系构建和基于熵权法的評价模型测算
（一）评价指标体系构建及数据来源
基于科技政策绩效的作用原理，在评价指标选取上，以客观性、代表性、数据可得性和层次性为原则，从科技基础设施与投入和科技产出与转移转化两个层次构建科技政策实施效果评价指标体系。
1.在科技基础设施与投入指标体系上，参考了邹林全等学者构建的科技政策绩效评价指标体系。通过省部级以上实验室、省级以上研究中心、省级以上企业技术中心、普通高等学校专任教师、规模以上企业科技活动人数、R&D人员折合全时当量等指标反映合肥科技创新基地及平台建设、人才队伍发展、人才引进等方面的政策效果;使用地方财政科技支出、企业R&D经费内部支出、科技信贷、高科技企业减免税等指标表征科技财政投入、金融支持和税收优惠等方面的政策效果。使用规模以上企业研发项目数、参加项目人员等测度科技项目计划的政策效果。
2.在科技产出与转移转化指标上，可以分为两个阶段：第一阶段的科技论文、国家科技奖、形成国家行业标准、发明专利申请授权量和市场成交合同额是科技资源投入的直接产出，这些产出指标可以反映出合肥基础研究、创造和保护知识产权等方面的政策效果;第二阶段的产出指标用认定国家高新技术企业数、新产品销售收入、新产品出口、单位GDP能耗、工业增加值、人均GDP来衡量，能够反映出创新成果的经济价值和创新转化水平与产业化能力。
本文所构建的绩效评价指标体系：一级指标包括科技基础与科技投入（X1、X2、X3、X4）、科技产出与转移转化（X5、X6）两大类。二级指标包括创新载体建设（X1）、人才投入（X2）、财税金融投入（X3）、科技项目投入（X4）、科技产出（X5）、创新转化（X6）六项。三级指标共计35项。指标原始数据均来源于2013—2017年度的合肥市政府统计年鉴和政府统计公报等资料。 （二）基于熵权法的绩效评价模型构建与实证测算
熵权法是一种客观赋权方法，它以指标熵值所提供的信息量的大小来决定指标权重，较好地克服评价方法中存在的指标赋权过程受人为因素影响较大的问题。表4所列的结果显示，所有评价指标的信息熵值均大于91.1，这说明評价结果含有所选指标绝大部分的原始信息。评价模型通过对指标原始数据进行标准化处理，熵权法计算权重值，建立基于熵权法的评价模型，计算合肥市2013—2017年科技创新政策实施绩效评价得分。模型构建与测算步骤如下：
1.建立原始数据矩阵
本文以合肥市2013-2017年5年度、35项评价指标，构建原始数据矩阵Y=（Xij）m×n，（m = 35，n = 5），Xij表示第i年的第j项指标的值。
2.原始数据同度量化
对指标进行同度量化处理，消除各指标的量纲和数量差异对指标影响。
同度量化计算公式如下：
Yij= Xij-min（Xij）/max（Xij）- min（Xij）（正向指标）
Yij= max（Xij）—Xij/max（Xij）- min（Xij）（负向指标）
3.测算第i个年份第j 个指标的比重， 由此建立数据的比重矩阵P= （Pij）m×n，第i年指标计算公式为，pij=Yij/Σni=1Yij，（i=1，2，3，4，5;j=1，2，3，...，35）
4.计算分年度评价指标的信息熵值Ej、差异系数Gj、权重值Wj，计算公式为：
5.计算评估结果
Z=W×Y，其中W为权重集，Y为同度量化数据矩阵，Z为科技创新政策实施效果评估结果。为便于分析，本文将指标得分乘以100作为政策的最终效果得分。计算结果见表1—3。
四、科技政策绩效评价实证结果分析与主要结论
1.2013—2017年科技政策实施绩效显著。测算得分曲线显示，2013—2017年政策绩效得分从3.051分上升至92.263分，增长29.24倍，分年增长率分别是312%、233%、74%、27%（如图1所示）。大类科技基础设施与投入得分，2013—2017年从0.339分上升到44.748分，分年增长率为1552%、242%、108%、12%（如图2所示）。科技产出与转移转化得分，2013—2017年从2.712分上升到47.516分，分年增长率为157%、226%、45%、44%（如图3所示）。在2017年92.263得分中，投入因素得分占比为48.5%、产出因素得分占比为51.5%，说明科技政策在创新资源要素投入和创新设施环境的建设、创新产出转移转化阶段的绩效贡献均显著有效并协调一致。《自然》杂志发布“2018自然指数——科研城市”，合肥入选全球科研城市五十强第27位，侧面证实了合肥综合性国家科学中心建设的绩效和竞争力。
2.创新平台建设、财税金融、科技产出与成果转化政策绩效突出，人才政策和科技项目效果相对薄弱。分类看，创新载体建设得分，从2013年的0分到2017年的19.29分，对投入政策实施效果贡献率达43.07%，占2017年度得分的20.88%;人才投入从0.144分到2.556分，对投入政策实施效果贡献率仅为5.71%，占年度得分2.77%;财税金融投入从2013年的0.0219分到2017年的18.044分，对投入政策实施效果贡献率达40.32%，占年度得分的19.56%;科技项目投入从2013年的0.173分到2017年的4.878分，对投入政策实施效果贡献率达10.9%，占年度得分的5.29%。所以创新载体建设实施效果贡献率最高，其次是财税金融政策，两者对投入绩效的贡献均在40%以上，人才投入和项目投入绩效贡献率较低，分别为5.71%和10.9%。
从产出政策绩效分析，科技产出得分从2013年的2.253分上升到2017年的28.423分，对产出政策效果贡献率为59.82%，占年度得分的30.81%;转移转化得分从2013年的0.459分上升到2017年的19.093分，对产出政策效果贡献率为40.18%，占年度得分的20.69%;说明产出政策效果均显著有效（见图4、图5）。仅以安徽省政府《支持科技创新若干政策》及《支持科技创新若干政策实施细则》为例，围绕科技研发、成果转化、企业孵化产业化、创新服务体系建设、知识产权保护等5个方面，截至2017年10月底，政策兑现项目共计1838 项，兑现资金约5.4亿元。
3.国家级创新载体建设成效明显。2017年创新载体得分19.29，其中国家级工程（技术）研究中心建设得分最高，达8.581分;其次为国家重点（工程）实验室，为4.453分，两者对创新载体的绩效贡献率分别是44.53%、23.11%。截止2018年底合肥拥有国家重点（工程）实验室17个、国家级工程（技术）研究中心22个、国家级企业技术中心46个、国家级众创空间18个。由于合肥创新平台建设的有效性，其典型经验被国务院通报表彰。
4.在人才资本投入方面，政策绩效明显的指标是博士生和规模以上企业科技活动人员，呈较大幅度上升趋势。博士生人数从2013年的5089人，增加到2017年的7433人，增长46.06%;规模以上企业科技活动人员从2013年的35593人，增加到2017年的50681人，增长42.39%。合肥人才政策产生的绩效与综合性国家科学中心的人才需求呈现一致性。
5. 地方财政科技支出大幅增加，科技信贷、高科技企业减免税稳步增长。这三项指标得分较高，为6.954、6.218、3.002;从具体数据分析，2013年到2017年，这三项指标从26亿、27.3亿、8.2亿上升到69.6亿、82.64亿、18.6亿。但规模以上企业来自政府科技活动资金这一指标2013年以来基本持平，应采取更有效的形式比如天使投资、政府引导基金、投贷联动等，加大对科技企业的融资支持。 6.科技项目投入与其他类别政策实施效果相比，政策绩效贡献度相对较低，2017年仅为5.29%。全部项目内部经费支出、参加项目人员两项指标得分较高，增幅较大，分别从2013年的64.6亿元、33012人增加到2017年的136.9亿元、52735人。折合全时当量、规模以上企业研发项目数得分相对较低。科技项目是科技创新的重要抓手，科技项目计划与管理工作需采取更有针对性的措施。
7.从科技产出方面分析，2017年全市发明专利申请、全市发明专利授权、技术市场合同数、技术市场成交额等指标绩效显著，得分分别为9.662、8.106、7.218、3.116。从原始数据来看，全市发明专利申请从2013年的7671项增加到2017年的328828项，全市发明专利授权从2013年的1547项增加到2017年的4917项，技术市场合同数从2013年的5120项增加到2017年的15301项，技术市场成交额从2013年的61亿元增加到2017年的142.7亿元。国际最大数量比特光量子纠缠、最长时间稳态高约束等离子体运行、“魂芯”高性能芯片等一大批国际瞩目的研究成果相继涌现，2017年度6项成果荣获国家科技奖，2018年度9项成果荣获国家科学技术奖。
8.技术成果产业化能力持续提升，人工智能、量子信息等新兴产业集群催生孕育、由弱渐强。从科技成果产业化指标分析，规模以上企业新产品出口、认定国家高新技术企业数、规模以上工业企业新产品产值三个指标政策绩效显著，规模以上企业新产品出口指标尤为突出，仅此一项得分就达9.836;规模以上企业新产品出口从2013年的129.7亿增加到2017年的440.2亿，增加2.39倍;认定国家高新技术企业数从2013年的708家增加到2017年的1666家，增加1.35倍;规模以上工业企业新产品产值从2013年的1600亿元增加到2017年的2870.5亿元，增加79.4%。以《支持“三重一创”建设若干政策》为代表的政策体系实施效果开始显现，量子通讯、精准医疗等重大工程及专项，智能语音及人工智能、新能源汽车、集成电路、工业机器人等重大基地在科技政策体系的支撑保障下构筑起合肥新兴产业集群，并推动集群实力持续增强、国内领先。
五、基于科技政策绩效分析的对策建议
1.完善原有制度机制，进一步加强国家重大创新载体建设。把握国家重大科技基础设施供给不足的战略机遇期，进一步谋劃设施群布局。依托超大硬件设施群，集聚以国家实验室为核心的科研机构群，加快优势科研院所、交叉前沿研究平台汇集，建成在相关领域抢占科技战略制高点的世界级研究基地。进一步加大对国家实验室项目、重大科技基础设施预研新建和重大性能提升项目、新建交叉前沿研究平台项目、新建产业创新转化平台项目等谋划力度。
2.加大人才政策实施力度和提高政策精准度，进一步提升政策绩效。大科学时代领域的突破和发展高度依赖顶尖精英科学家，以及他所领导的高效团队和最先进的技术设备。发挥国家实验室及大科学装置建设的核心带动效应，建设若干以首席科学家为核心的具有国际竞争力的大科研团队。进一步突出和强调处于25—40岁“创新活跃期”的青年精英人才“培、引、留”机制。大幅提高青年科研人才的住房保障覆盖率，普遍建立科研人才子女定点入托入学安排，不断地吸引大量勤奋且具有创新精神的青年人才。
3.加大匹配综合性国家科学中心需求的科技项目规划、实施和支持力度，促进科技项目政策绩效贡献度提高。建立和完善国际大科学研究信息库。对在肥高校、科研院所、企业和新型研发机构承担国家科技计划任务给予高比例支持。加快实施与国家战略性科研计划相衔接、促进合肥优势产业发展和打造未来产业集群的重大专项。加快建立大型科技行动计划的项目遴选制度、参与制度和评估制度。建立大型科学行动计划的经费支持机制。与上海张江、北京怀柔建立常态交流机制，积极承担国际前沿科学合作项目。
4.进一步加强财税金融工具服务创新的能力构建，引导资金更大规模、有效率地进入科技创新及产业化孵化。以改革财政资金投入方式为切入点，致力于以专业性的科技信贷机构和创业投资机构为主体的科技金融供给侧改革。出台银行业科技金融创新工作推进方案，在投贷联动、创新金融产品等方面持续探索。制定促进股权投资业发展实施办法，依托政府引导基金和创新平台或科技园区，引入国内外知名创投机构和促进创投业集聚发展。综合运用设立基金、无偿支持、奖补贴息、风险补偿、税费优惠等多种财税手段，建立覆盖创新活动各环节的风险共担和补偿机制。
5.聚焦优势重点产业和一批未来先导产业，实施重大产业关键技术突破创新和基地创建工程，加大转移转化政策激励力度，进一步推动科技成果工程化、产业化应用。依托科大先研院、中科院合肥技术创新工程院等产业创新转化平台，对标国际一流技术转移机构运营模式，简化和建立科学规范的技术转移流程，打造专业化、品牌化、实体化的技术转移机构。参照硅谷等地做法，研究出台综合性国家科学中心转移转化收益分配制度及激励措施落地细则。将技术经纪人纳入急需紧缺高端人才目录。推进重大产业关键技术突破创新和基地创建工程实施，以基地创建打造具有世界影响力的新兴产业集群。
六、结语
本文以安徽合肥创建和推进综合性国家科学中心建设为典型案例，实证测算和证实了安徽合肥建设大型综合性科研基地、促进原始创新突破和新兴产业集群式发展过程公共科技政策体系的有效性，从而为我国城市建设重要科创中心提供具有一定普适意义的政策和制度借鉴。在论证过程中，以载体建设和科技项目、人才集聚、财政金融、科技产出与产业化等六类评价指标测算合肥综合性国家科学中心建设绩效，突出了综合性国家科学中心建设中省级以上实验室、研发中心等高端创新载体的重要性，突出了科技项目作为综合性国家科学中心实施基础研究和重大技术创新的抓手作用，强调了评价综合性国家科学中心的特色关键指标。
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Empirical Analysis on the Performance of Public Policy in the Construction of Comprehensive National Science Center
-Take Hefei， Anhui Province as an example
WU Yan-yan
（Hefei Municipal Party School， Anhui Hefei 230031，China）
Abstract：
Based on the construction of evaluation index system of science and technology policy and the application of entropy weight method， this paper takes the policy performance of establishing and implementing the comprehensive national science center in Hefei， Anhui Province， since 2013 as the research object， and calculates the evaluation performance score of science and technology policy from 2013 to 2017. The paper also analyses the effect of policy implementation and its weak links from the aspects of innovation carrier construction， talent planning， finance， taxation， science and technology projects， output of scientific and technological achievements， technology transfer and industrialization， and puts forward policy suggestions on the optimization and perfection of science and technology policy for the construction of comprehensive national science center.
Key words：
comprehensive national science center;science and technology policy supply; performance evaluation; hefei， anhui province