周 密，胡清元
(南开大学 a.经济与社会发展研究院；
b.经济学院，天津 300071)
党中央始终把创新摆在国家发展的重要位置。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确指出，“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展战略支撑”。党和国家对创新活动的强力支持是创新开展的动力源泉，各地方政府结合本地区具体实际对创新予以政策支持是创新活动顺利开展的重要保障[1]。科技创新政策是以促进创新产生、利用和扩散为目标的一系列公共政策的总和[2]，涉及企业、高校、科研院所等多个创新主体，技术、资金、人才等多种要素，金融、建筑、环境、交通、医学等多个领域。科技创新政策协同对发挥最优政策效果具有决定性作用[3]。由于实施环境的复杂性和创新活动的动态性，科技创新政策在各地区的制定和实施存在差异[4]。因此，对区域创新政策协同进行分析研究，从政策制定和执行角度分析地区科技创新发展中存在差异的原因，有助于缓解政策执行中存在的协调程度不高、相互冲突的问题，使科技创新政策更好地助力地区创新驱动发展。
对于区域发展而言，创新协同是重中之重。科技创新政策是激励创新、实现创新协同发展的有力工具和手段。政策文本是政策的核心构成要素[5]，对科技创新政策文本内容进行深度挖掘分析，有助于量化政策，客观剖析政策协同中存在的问题。近年来，国家通过重大区域战略推动区域发展。京津冀与长三角地区科技创新政策的量化分析能够反映两区域在不同时期政策主体和政策内容等方面的协同情况，分别梳理两区域科技创新政策的协同情况，分析两区域在科技创新政策构建中的差异，对增强两区域科技创新协同和一体化的能力、加快两区域创新驱动发展具有重要的意义，同时也为中国其他区域科技创新政策的制定与实施提供一定的依据。
本文选取1998—2019年京津冀地区以及长三角地区的科技创新政策文本作为研究对象，运用文本分析方法，采用“政策主体-政策目标-政策工具-政策内容”四元分析框架对两区域的政策协同进行量化比较分析，以期在理论上完善中国区域科技创新政策体系。
(一)科技创新政策量化的研究综述
近年来，学者们从不同角度出发，运用多种方法对科技创新政策量化进行了研究：
一是在科技创新政策量化评估框架方面。彭纪生等(2008)提出包含政策力度、政策措施、政策目标的三维政策评价手册，并基于此框架，对中国创新政策进行量化分析[6]。赵莉晓(2014)将创新政策评估特点结合公共政策评估逻辑，构建了涵盖政策制定、政策执行和政策效果的创新政策评估框架[7]。李梓涵昕等(2015)针对中韩两国技术创新政策，构建了政策目标、政策工具和政策协同与执行的三维分析框架[8]。白彬和张再生(2016)构建了基于政策工具维度、创业周期维度、政策客体维度的三维政策分析框架[9]。
二是在科技创新政策量化评估内容方面。部分学者重点关注创新政策的协调性、协同性，如刘晓燕等(2020)从关系协同和内容协同两个维度，对京津冀地区央地创新政策协同度进行量化[10]；
苏屹和闫玥涵(2020)探究了国家层面创新政策与区域层面创新绩效的关系[11]。部分学者则着重关注政策实施的效果，如杨雪等(2015)基于部门研发投入产出对自主创新政策实施效果进行评估[12]；
张永安等(2018)对国务院12项创新政策的实施情况进行了具体的评估[5]；
陈升等(2020)基于空间计量视角，研究了科技创新政策力度对省域创新绩效的空间影响机制[13]。
三是在科技创新政策量化评估方法方面。对政策内容的分析多运用文本挖掘方法，包括词频统计、包含文本挖掘的政策建模一致性(PMC)指数、高频词分析、网络性及中心性分析等具体研究方法。而对科技创新政策效果的评估，主要采用对比分析法针对政策实施结果进行估计，具体包括了反事实分析法、多期双重差分(DID)回归、聚类分析及因子分析、灰色关联评价法及熵权法等[14-15]。
(二)区域政策协同的研究综述
政策协同强调各政策要素间相互支持配合、形成合力，以最大限度地避免政策间不兼容、不协调、相互对冲的现象出现，提升整体政策体系的绩效[16]。政策协同不仅包含区域内的协同，还包含区域间协同。实现区域政策协同，就是在协同治理下，通过政策协调与整合，使得政策发展能够充分耦合各区域中不同主体的利益诉求[17]。周志忍和蒋敏娟(2010)认为，从中观层面看，政策协同主要着眼于跨部门、跨区域政策决议机制的协同一致[18]。从研究对象上看，国内学者对区域政策协同的研究主要集中于环境政策和创新政策。柳卸林等(2007)认为创新政策体系中，需要实现全方位的要素协同[19]。龚勤林和刘慈音(2015)构建了包含“创新活动主体-创新活动阶段-创新政策工具”的三维区域创新政策体系分析框架，从创新政策的整体性、创新活动的连续协调性出发，对成都市的创新政策进行了评估[20]。
从研究框架上看，对政策协同的定性研究主要从政策系统维度的协同、政策要素维度的协同两个方面展开。从政策系统的维度看，政策协同强调各个政策子系统(1)政策由政策子系统来制定，政策子系统由处理公共问题的行动主体构成。行动主体包括国家和社会行动主体，其中一些人与政策过程紧密相关，另外一些人相对边缘化。政策子系统的概念在政策分析中是一个权力范畴。间协同运行以解决由于政策外部环境变化所导致的超出部门职能范围的跨界问题，并实现协同效应的过程[21-22]。从政策要素的维度看，政策协同旨在实现政策主体、政策目标、政策工具三要素内和要素间的相互配合和统一。政策主体协同强调府际关系和跨界联动性，认为政策协同体现在上一级政府为推动超越单个部门职责的、跨部门政策目标的实现，整合各个部门之间政策的行为，通过多元主体间协作解决[23-24]；
政策目标协同强调为实现共同目标最大程度地降低政策碎片化所带来的政策交叉重复、前后不一致等问题[25-26]；
政策工具协同强调工具之间相互协调，形成多元政策工具组合实现政策目标[27]。
从研究方法上看，在政策协同的定量测度中，国内学者大多将公共政策分为政策主体、政策目标、政策措施三个维度，并细分三个维度下的具体要素，形成标准的政策量化手册，再将政策进行编码处理，根据量化手册进行专家打分。打分后的结果采用模糊数学中隶属度等方法形成量化指标，对部门协同、措施协同等予以测度，进而对政策协同进行评价[2，6，26]。
与已有的研究成果相比，本文的边际贡献主要体现在三个方面：(1)构建了政策部门、目标、工具和政策内容协同的分析框架，将政策内容中的政策主题纳入分析之中，归纳出了科技创新政策治理领域的热点与重点，更为全面地对区域科技创新政策协同进行了评估；
(2)将机器学习方法、文本分析等引入科技创新政策评估，根据词频统计对政策文本进行量化并对政策主题进行提取，一定程度上避免了定性分析和以专家打分为主的量化分析方法中存在的主观性和不确定性较强的问题，更为客观地量化了区域科技创新政策；
(3)基于中国实践背景，以京津冀和长三角地区的政策文本为经验证据，重点关注了两区域内科技创新政策协同的异质性，对二者的相同和差异进行总结，为区域科技创新政策制定与实施的优化提供参考依据。
(一)区域科技创新政策协同的基本分析框架
科技创新政策以政策文本为载体，包括政策主体、政策目标、政策工具和政策具体内容。其中，政策主体负责颁布和具体实施科技创新政策，具有层级性特征。不同政策主体间的协同反映了政策意图的传承与发展[25]。政策目标是政策主体期望达到的政策预期；
政策工具是政策主体为达到政策预期所使用的一系列工具和办法。政策具体内容包含了不同的政策主题，能够体现政策主体配合政策工具达到政策目标的实际效果，很大程度上能影响科技创新政策体系的协同质量。
基于此，本文在对科技创新政策进行跨地区政策比较研究的过程中，从丁伯根(1988)[27]体系中的政策目标、政策工具和政策主体出发，构建“政策主体-政策目标-政策工具-政策具体内容”四元分析框架，对京津冀地区和长三角地区的科技创新政策协同进行对比，以期对区域科技创新政策协同进行系统的分析。
图1 区域科技创新政策协同的四元分析框架
(二)区域科技创新政策协同的具体分析维度
1.政策主体维度
科技创新政策由政策主体颁布与实施，也具有和政策主体相关的层级性特征，具体体现为纵向的央地协同和横向同层级间的协同两种关系[24]。央地间的主体协同，强调地方政策主体结合自身社会发展情况，响应并学习中央政策，既能保证中央的政策思想在地方科技创新治理中得到落实，又能形成政策合力提升地方政策执行效果。同层级间的主体协同，强调相同层级间主体在相同类事项的规划中所制定的行动措施是否相互对应和一致，能否有效地共同服务于科技创新的发展目标[28]。纵向政策主体间关系通过地方对中央政策文本的引用关系进行刻画。横向政策主体间关系通过地方政府部门的联合发文数量进行量化，具体指政策发布部门为两个及两个以上的科技创新政策数量。政策文本间的引用关系可通过政策文本语义体现，并具有特定提示词[24]。
2.政策目标维度
政策目标是政策要素的核心，具有决定性作用。政策目标的制定直接决定了政策的实施效果。随着经济发展多目标化的发展，政策目标逐渐呈现体系化特征。本文参考已有研究[21]，对科技创新政策进行三级目标体系的划分。根据政策颁布主体级别以及政策目标的具体特点，将科技创新政策目标分为一般目标、正式目标、具体目标三类。其中，一般目标为高度抽象的目标，具体指按照怎样的想法支配政策；
正式目标是对一般目标的细化，例如项目操作等，强调政策的目的是什么；
具体目标是落实目标，指具体实施策略，强调政策实施的要求是什么。
3.政策工具维度
政策工具作为以特定具体方式而存在的最低层次的经济政策手段，是政策主体为实现既定政策目标而采取的相应措施。政策工具的协同组合是影响并实现政策目标的核心。按照政策工具的执行手段，将政策工具分为供给型、环境型、需求型三种类型。供给型政策工具通过政府直接供应资源，以政府部署的驱动性实现；
需求型政策工具指政府通过自身行为增加需求、降低风险；
环境型政策工具则指避免政府直接干预，间接影响政策目标的有效实现。科技创新政策以目标为导向，以技术创新发展为视角，配套人才及资金支持布局，突破原有对创新技术孤立的发展，形成以产业应用为整体的政策布局策略。各维度的布局通过不同形式的政策工具组合，形成有效联动协同，达成政策目标实现。
4.政策具体内容维度
政策主题的丰富度测度。政策主题能够有效地反映政策文本所蕴含的主要内容，某一具体治理领域的政策文本主体能够反映出该领域的治理热点和现实情况。本文在对政策主题进行提取时，使用主题模型(topic model)中的LDA模型进行。LDA模型是一种文档主题生成模型，其基本思想是，文本由潜在主题的随机组合构成，每个主题又是词语的随机组合。LDA模型可分析并抽取文档的主题分布，在构建分词工具获取文档词语的基础上按照一定的概率计算生成主题词，并将文档中的主题词进行主题聚类，最终得到文档所包含的多个主题。作为一种应用广泛、适应性强的主题模型，LDA模型具有主题分类较明确的特点，是当前政策文本挖掘研究中的主流方法之一[29]。
基于LDA模型的具体处理过程如下：从政策文本出发，首先利用第三方中文分词库(Jieba)库对政策文本进行分词处理，结合哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心编制的停用词词典，剔除文本中无效或无具体意义的停用词形成主题建模所需的规范语料库；
再基于规范的语料库利用另一个工具库(Gensim)库训练LDA模型得到关键词数为20个的主题-词语分布矩阵，利用主题一致性方法，计算主题一致性得分并确定最佳主题数量；
最后根据最佳主题数，分别对每个主题进行编号和命名，形成中央及京津冀与长三角地区政策文本的政策主题集。
政策内容的相似性分析。结合政策目标对京津冀、长三角与中央政策内容相似性进行分析，一定程度上能够反映地方对中央政策内容的学习机制。该部分主要通过政策主题间的语义相似度进行测度，其实现原理如下所述。
余弦相似度的表达式如下：
(1)
其中，cs(u，v)是u和v之间余弦相似度得分，是两个向量的各类特征，总和为n。使用字符袋向量化构建此类词向量，n表示待分析的所有词项的特殊字符数量。由于使用基于字符频率的字符袋或词袋(基于词频)，余弦相似度的得分在0～1之间，进一步用式(2)表示余弦距离：
(2)
基于上述分析，本文具体的处理过程如下：首先，利用Python软件Word2vec中的跳字模型(skip-gram)算法对规范语料库进行训练，得到空间词向量模型；
其次，以该模型为基础，利用余弦距离测度词汇间相似度；
最后，基于词汇相似度对政策主题间相似度予以测度，得到0～1之间的相似数，越接近1表明越相似。
(一)数据来源及处理
京津冀协同发展作为国家重大战略，为北京、天津、河北对接合作提供了重要契机。长江三角洲地区是中国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，在国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。2018年，长江三角洲区域一体化发展上升为国家战略，同京津冀协同发展相互配合，完善中国改革开放空间布局。与此同时，科技创新已成为促进区域协同发展中的强大动力，以科技创新促进京津冀协同和长三角一体化发展离不开政策的引导与支持。
本文以中央及京津冀地区长三角地区发布的科技创新政策为对象，通过对比分析两区域及其与中央的政策协同现状，分析两区域在对中央科技创新政策落实中的差异和不足，促进优势互补，实现创新协同发展。本文的实证数据来自“北大法宝”( http：//www.pkulaw.cn)1998—2019年中央、北京、天津、河北、上海、浙江、江苏、安徽的科技创新政策文本。以“科技”“创新”为关键词进行第一轮政策查找，再通过对政策标题以及文本内容的具体阅读，剔除行政批复等仅进行简单通知或回复的政策文本，最终得到2 726篇政策文本(其中，中央188篇、北京374篇、河北286篇、天津241篇、上海478篇、浙江416篇、江苏422篇、安徽321篇) 。然后，根据政府官方网站中的政策文本对获取的政策文本中缺失的附件等内容予以补充，形成研究实证政策文本数据集。该政策文本数据集中的政策效力级别以地方规范性文件与地方工作文件为主，配套以地方性法规、地方司法文件等，具体的类型分布如表1所示。
表1 京津冀与长三角地区科技创新政策类型分布 单位：篇
(二)京津冀科技创新政策协同分析
1.政策主体协同
京津冀三地的政策主体参与科技创新治理积极性较高，但缺乏全面性。政策主体负责科技创新政策的颁布和实施，包括政府组织和社会组织。由于科技创新政策涉及多个领域，具有一定的复杂性和跨界性，而不同的政府部门主体权责往往有限，单独的政策主体无法完全进行科技创新治理，必须由多个政策主体参与。政策主体的积极参与是政策协同的前提。通过对政策文本的政策主体提取，得到北京、河北、天津科技创新政策主体的数量分别为27个、21个、24个，主要政策主体的发文数量如表2所示。其中，对科技创新政策更为重视的是北京，具有数量最多的政策主体参与，能够在发挥主体资源优势的基础上更为全面地实现创新治理。但同时值得注意的是，三地的科技创新政策主体均为政府部门，缺乏诸如科技学会、科学院等学术机构或工商组织等人民团体这类非政府部门的积极参与，需要更加注重提高政策主体参与的全面性，更好地服务于科技创新治理。
表2 京津冀主要政策发文主体及数量 单位：个
北京政策主体协同程度较高，以掌握行政和经济资源的财政局、税务局、教委等部门协同为主；
河北和天津政策主体协同深度不足，主要以单部门省市政府发文为主。具体从政策主体的横向协同和纵向协同两方面看。一方面，京津冀三地多部门联合发布政策数量分别为46篇、38篇和41篇。其中，北京政策主体间联合发文数量最多，协同程度最好，中关村管委会是协同度较高的政策主体之一。天津和河北主要由科委和科技厅联合其他部门发文。另一方面，从政策主体的纵向协同情况看，北京明确转发、落实中央某一具体政策数量最高，且政策主体主要为财政部门，体现了在财政支持科技创新政策方面协同情况较好。天津和河北则低于北京的数量，且天津纵向协同政策主体主要为市人民政府办公厅；
河北省则主要为省科技厅和省发展改革委，部门扩散度不高。
2.政策目标协同
京津冀三地的科技创新政策均具有目标协同度、指导性及可操作性较强的特点。京津冀三地均已基本形成了以深入实施创新驱动发展为一般目标；
以推动大众创业万众创新、推动科技金融创新、深化服务贸易创新、加快医学教育创新、推进新兴产业创新等为正式目标；
以自主创新、知识产权保护、科技成果转化、技术引进等为具体目标的三级政策目标体系。以三级政策目标为导向，三地科技创新政策均基本呈现出以根政策、干政策和枝政策协同分布的政策层级。其中，根政策指战略层面的科技创新政策，表现为科技计划、科技规划等，在整个政策群中层级最高全局性最强，对整个政策群具有指导性以及规范性作用。干政策是对根政策的具体目标部署，表现为创新促进条例、实施办法、实施意见、实施方案等，是各地区对当地实现创新政策的统一部署与规划，规范约束性与指标性相对较强。枝政策是对干政策的延续与进一步具体化，在根政策和干政策的指导及带领下，统一发挥整体作用，表现为地区各部门的行动计划、实施细则等，具有较强的可操作性。京津冀科技创新政策层级部分具体类型举例如表3所示。
表3 京津冀科技创新政策层级
3.政策工具协同
京津冀科技创新政策以目标为导向，基本形成了供给型政策工具推动、需求型政策工具拉动、环境型政策工具影响的多元政策工具组合，政策工具具体使用情况如表4所示。根据执行手段不同，供给型政策工具具体表现为政府部门科技信息支持、人才引进、资金投入支持等方式，提供科技创新相关要素支持。需求型政策工具具体可分为政府采购、外包、海外机构管理等，对市场需求进行拉动。环境型政策工具具体包括金融支持、法规管制和策略性措施等政策工具，以金融、税收等杠杆手段调节市场关系、维护市场环境，间接对科技创新产生影响，激励企业自主创新，进而激发京津冀三地的创新活力。
分地区看，京津两地科技创新政策工具整体呈现出：环境型政策工具(北京63.4%；
天津42.8%)>供给型政策工具(北京33.3%；
天津41.6%)>需求型政策工具(北京3.2%；
天津15.8%)的特点(2)政策工具量化按照不同类型政策工具中关键词出现的词频数进行统计。，前两者所涉及的详细政策工具种类多、使用频率高。环境型政策工具中，金融支持、税收优惠等政策工具运用得较为频繁。河北则呈现出供给型政策工具(53.4%)>环境型政策工具(41.3%)>需求型政策工具(5.1%)的特点，且河北政策文本中缺乏相应的法规管制工具的配套使用。在供给型政策工具中，使用频率最高的是人力资源培养、科技信息支持与专项资金，对相关领域的支持力度较大，但在基础设施建设和公共服务政策支持力度上津冀两地相对薄弱。同时，三地的需求型政策工具均尚未有效实施体现，需求导向政策较弱，且与其他措施匹配程度不高，可能会部分抑制相关政策对创新创业的牵引力。
表4 京津冀科技创新政策工具使用情况
4.政策具体内容协同
科技创新政策文本集的主题分析，关乎科技创新治理的全面性，是政策协同的基础。根据京津冀政策文本的关键词，本文绘制了共现语义网络图，以政策文本中词频最高的前100关键词语为网络的节点，以词语的共现次数表示词语间的语义关系，最终得到图2。
图2 京津冀科技创新政策共现语义网络
从图2中可以看出，京津冀科技创新政策包括了三类主题：第一类关键词在图的上方呈现，主题为政府部门对科学技术研发的管理和监督；
第二类关键词在图的左下方呈现，主题涉及科技研发的微观基础，包括平台建设、人才引进、支持企业创新等；
第三类关键词在图的右下方呈现，主题涉及研发资金支持和权益保护，包括知识产权保护、专利申请等内容。进一步使用LDA模型进行具体的主题分析。根据前文所述方法，进行主题一致性检验，检验结果如图3所示。从图3中可见，北京科技创新政策文本中政策主题一致性得分最高的主题数量为18个、天津为12个、河北为14个。进一步参考《国务院公文主题词表》，识别政策内的关键主题词表与主题类别[30]，得到具体的最佳政策主题。
图3 京津冀政策主题一致性检验
整体来看，京津冀科技创新政策主题整体较为丰富，且具有显著的地区特色。表5为京津冀各自的最佳政策主题。从表5中可见，最佳政策主题数量和政策颁布整体数量无关，科技创新协同的过程中政策颁布数量的多少并不能实现对科技创新领域的全面覆盖。京津冀的政策主题中均具有产权保护、成果转化、经费支持等相关内容。北京科技创新政策突出了中关村科技园的核心地位，即通过“一区多园”进行协同创新，以支持产业联盟建设、科研项目研发和科技金融等为主要方法，助推科技型企业的发展。除此之外，与其他两地相比，北京更加注重科技创新软环境的建设，注重人才培养、文化产业和服务业的创新配套服务，积极组织科普宣传，构建完善的创新体系。天津的科技创新政策更加关注新兴领域，注重产业园区和高新技术开发区的建设，强调人工智能、信息网络建设等信创产业的发展；
特别关注健康与医疗领域的科技创新，以科技创新实现生物医药和康养领域的重大突破。河北的科技创新政策则更聚焦于创新能力提升，特别强调政策落实和服务型政府建设，旨在为科技型小巨人企业发展营造良好的政策环境，最终实现创新驱动高质量发展。
表5 京津冀政策主题结构
(三)长三角科技创新政策协同分析
1.政策主体协同
长三角的政策主体参与科技创新治理协同度高、全面性强。通过对长三角地区政策文本的政策主体提取，得到上海、江苏、浙江、安徽科技创新政策主体数量分别为37个、36个、23个、28个，具体构成如表6所示，各政策主体均积极参与科技创新治理。其中，上海对科技创新政策更为重视，参与的政策主体数量最多。长三角四地中科技创新政策最主要的政策颁布主体均为各省市科委或科技厅，且四地的政策主体中还存在诸如江苏省科技协会等非政府机构，政策主体参与覆盖面广、积极性高。
表6 长三角主要政策发文主体及数量 单位：个
长三角区域内三省一市间政策发布主体协同度的发展并不平衡，且上海科技创新政策主体间的协同程度远高于其他三地。上海科技创新政策联合发文数量为91篇、江苏为53篇、浙江为49篇、安徽为56篇。具体来看，上海政策主体联合发文数量最高，且协同程度较高的政策主体包括了掌握科技资源的科技部门与其他掌握行政和经济资源的部门。而其他三地只有省级科技厅为联合发文数最多、协同程度最高的政策主体。从纵向协同来看，上海、江苏和安徽明确转发、落实中央具体政策的过程中，政策主体主要以科技部门和财政部门为主，而浙江的政策主体则更为丰富，包括原国土资源厅、省交通厅、省建设厅、原省经信委等部门，一定程度上反映出浙江科技创新政策的纵向协同程度更深。
2.政策目标协同
长三角的科技创新政策建立三级政策目标体系，具有较强的指导性和可操作性。长三角在深入实施创新驱动发展战略的一般目标下，形成了以推动大众创业万众创新、推动科技金融创新、深化服务贸易创新、加快医学教育创新、推进新兴产业创新等为正式目标，以自主创新、知识产权保护、科技成果转化等为具体目标的三级政策目标体系。同时，以三级政策目标为导向，长三角科技创新政策分别基本呈现出以根政策、干政策和枝政策协同分布的政策层级，具体层级如表7所示。
表7 长三角科技创新政策层级
3.政策工具协同
依据科技创新政策不同的执行手段，通过对长三角政策文本的分析可得，长三角科技创新政策中，科学技术政策侧重于企业参与科技创新活动的推动力，创新政策更加强调对市场的需求进行拉动，环境政策则更强调营造有活力的市场大环境，间接影响科学技术创新。具体而言，长三角四地科技创新政策工具整体呈现出：环境型政策工具(上海50%；
江苏50%；
浙江51.2%；
安徽49.3%)>供给型政策工具(上海44.6%；
江苏44.5%；
浙江46.3%；
安徽40%)>需求型政策工具(上海5.3%；
江苏5.4%；
浙江2.4%；
安徽10.6%)的特点(3)政策工具的量化按照不同类型政策工具中关键词出现的词频数进行统计。，一定程度上说明长三角区域科技创新政策更加强调为科技创新活动创造良好宽松的环境条件，但相对缺乏系统的法律体系，指导科技创新行为规范；
供给型政策工具中使用占比较大的是资金支持和人才引进，基本全面覆盖了“科技研发—成果转化—产业化推广—示范区建设”的科技创新活动；
需求型政策工具整体占比较少，且使用最多的是政府采购，尚未形成有效的需求型政策工具，未能充分发挥政府、科研机构和企业等主体之间的能动作用，这为后续政策的完善提供了一定的参考。
4.政策具体内容协同
根据长三角政策文本的关键词，本文绘制了基于长三角科技创新政策的共现语义网络图，具体见图4。长三角科技创新政策大致包含两类主题：第一类关键词主要集中在图的左半部分，主题是发展高新技术、支持科技成果转化，包括产学研相结合，建设合作平台等；
第二类关键词集中在图的右半部分，主题是政府对科技研发的管理和监督支持，包括标准制定、财政支持等内容。
图4 长三角科技创新政策共现语义网络
进一步通过对长三角地区的科技创新政策文本进行LDA主题模型分析后，同样通过主题一致性检验，得到四地科技创新政策最佳主题数分别为上海16个、江苏12个、浙江12个、安徽8个，政策主题一致性检验图见图3。进一步识别四地的政策主题结构，并得到长三角四地政策主题结构表如表8所示。
图5 长三角政策主题一致性检验
长三角科技创新政策主题丰富度分布不均，上海的最佳政策主题数量最多，其次是江苏与浙江。最佳政策主题数量最少的是安徽，仅为上海的一半左右。长三角四地的政策主题对企业的关注程度较高，均涵盖了中小企业发展、知识产权保护、科研项目专项资金支持等重点内容。分地区看，上海的科技创新政策重点聚焦关键技术研发和科技型小巨人企业发展，以期实现重点领域的突破，同步以开展国际合作、智能产业链建设、科技人才培育等为主要方式，助推区域科技创新能力的提升。江苏和浙江具有相同数量的科技创新政策主题，与其他两地相比更加突出政府能力建设，以充分发挥政府服务科技创新的作用。其中，江苏更加强调通过示范区建设和产学研体制建设助推科技创新发展，浙江则关注协同创新机制的建设，完善创新体系建设。安徽科技创新政策高度关注的领域相对较少，重点关注了对创新链各个环节的政策支持，需要进一步关注政策对科技创新领域的全面覆盖。
表8 长三角政策主题结构
(一)区域科技创新政策主体协同的比较
京津冀和长三角政策主体构成结构一致。对比分析京津冀和长三角两区域科技创新政策主体，得到区域科技创新政策主体基本构成如图6所示。省级人民政府、省级人大在协调科技创新重大决策中发挥了主导作用。科技厅主管科技创新的决策和实施。科研院所等学术机构通过研究活动的开展，影响了政策的制定。省级财政厅、发展改革委、教育委员会(教育厅)等其他部门提供激励创新活动、确保创新活动顺利开展的相应支持。
长三角政策主体参与广度优于京津冀。京津冀三地参与制定科技创新政策的主体个数均少于长三角地区的政策主体，特别是在非政府部门的参与积极性方面，京津冀整体表现不如长三角。一方面，运行良好的政策需要制度体系和协商网络的协同互动。协商网络的成员通常是具有突出专长的非政府活动者，能够中和科技创新政策制度过程中各种不协调的观点以达成共识，有助于帮助科学共同体内部实现资源分配的合法性。另一方面，多元化的政策主体的协同参与，能够提高政策在科技创新治理中的全面性和科学性，有助于完善区域创新网络，推动协同发展。
图6 区域科技创新政策主体构成资料来源：根据《中国创新政策研究报告》调整绘制。
长三角政策主体横向协同程度高于京津冀，纵向协同程度基本一致。长三角地区间的联合发文数明显高于京津冀。其中，相比于北京，上海的联合发文数量更多，一定程度上体现出上海在科技创新政策方面的辐射作用更强。同时，这也在一定程度上体现出京津冀协同发展战略在科技创新领域的落实不足，未来京津冀三地需进一步提升部门间的协作实施程度。京津冀和长三角均都能有效地贯彻落实中央精神，形成和中央政策体系的纵向协同。
(二)区域科技创新政策目标、政策工具协同的比较
京津冀和长三角基本形成了“一般目标-正式目标-具体目标”的三级政策目标体系，并对应形成“根政策-干政策-枝政策”的政策层级指引。总体来看，两区域的政策目标协同程度均较高、指导性和可操作性较强。进一步地，对两区域的政策目标进行深入的对比归纳，基本得到科技创新政策涵盖十大领域内容的政策目标体系如图7所示。根据图7，各区域以国家层面顶层设计文件所制定的促进科技创新规划中的总目标为引领，根据科技创新中创新制度框架、创新体系建设、公共研发系统建设、创新管理各个环节，设置了具体可实施的目标。其中，创新制度框架改善目标中，包含了实现知识产权保护、加强专业人力资源供给、促进科技成果转化、支持科技型中小企业发展等具体目标；
创新体系建设中，包括推动产业技术联盟建设和发展、扩大创新产品需求等具体目标；
公共研发系统建设中，包括加强基础研究、开发关键和共性技术、加强高等教育等具体目标；
创新管理中，主要涵盖了技术创新平台建设、技术创新服务体系建设、人才队伍建设、改进政府职能和加强部门间协作等具体目标。
图7 区域科技创新政策目标体系
实施政策目标所用的政策工具中，京津冀和长三角两区域在科技创新政策工具使用方面呈现出相似的特点，即除河北外，均呈现环境型政策工具多于供给型政策工具多于需求型政策工具的特点。在环境型政策工具中，两区域法规均集中于知识产权保护，缺乏指导科技创新活动的法律体系建设。与环境型政策工具使用频繁相对应的，是两个区域需求型政策工具的应用存在不足。当前需求型政策工具使用量少，且主要集中在政府采购方面，须进一步完善负面清单管理制度，加强服务外包的政策工具，扩大企业为科技创新服务的范围与能力。此外，虽然两区域对于供给型政策工具的使用相对成熟，但也可以看出，仍然集中在人才引进和专项资金支持方面，除北京、上海以外，其他地区尚未形成具有针对性的投融资渠道，可能导致难以完全激发企业从事基础研发活动的积极性。未来，两区域在政策工具协同方面，还需优化环境型政策工具、激发需求型政策工具的拉动作用、创新供给型政策工具。
(三)区域科技创新政策具体内容协同的比较
在对京津冀和长三角不同省市的科技创新政策的最优主题进行提取分析后，为更好地比较科技创新政策的区域差异，本文进一步将京津冀政策和长三角政策分别合成整体语料库，并选取中央关于科技创新政策的文本，经过处理后形成中央政策整体语料库，对三者进行对比分析。长三角、京津冀和中央科技创新政策最佳政策主题数量均为10个。其中，中央政策10个主题一致性得分最高(0.512)。具体的政策主题结构如表9所示。
中央政策主题全面性强，每个主题涉及的领域更为丰富，例如涉及气候、环境、公共安全、应急管理、农业农村等多个领域，作用于中小企业、装备制造产业、智能科技产业等诸多对象，旨在通过科研项目研发支持、科技战略、人才培养等支撑科技创新体系，提高国家整体科技创新核心竞争力。整体来看，长三角政策主题和京津冀政策主题内容相似度较高；
京津冀整体更关注产业园区建设和科技项目的开展，长三角则更加突出创新平台建设，旨在通过提高科技服务体系建设等推动科技创新发展。
进一步考察京津冀和长三角与中央政策内容的相似度。本文运用Word2vec中的skip-gram算法对规范语料库进行训练，得到相应的空间词向量，分别对京津冀、长三角与中央政策的最佳政策主题间相似度进行计算，最终得到政策主题间的语义相似度。京津冀、长三角与中央政策的整体平均语义相似度分别为0.81、0.68，说明京津冀与中央科技创新政策的相似度更高。在政策实践中，主要存在两种类型的政策组合：政策打包(packaging)和政策打补丁(patching)[31]。其中，政策打包指对原有政策组合包的整体应用或替换；
政策打补丁则是在政策目标一致性的条件下，以“补丁”的方式纠正修改政策以适应不断变化的环境。相比于政策打包形式，打补丁形式的政策组合更具适应性效率，能够改善政策目标偏离和政策实施不连贯带来的负向影响。根据语义相似度分析，京津冀与中央科技创新政策文本内容更高的相似度在一定程度上体现了京津冀科技创新政策组合倾向于政策打包形式；
相较于长三角政策制度创新性发挥较少。在基本相似的三级目标体系下，长三角与中央政策内容协同更倾向于政策打补丁形式，即在政策目标一致性的条件下，以较为灵活的补丁方式纠正修改政策以适应不断变化的环境，这种形式更能兼顾地区差异性特征，提高政策实施的精准性和针对性。
表9 中央、京津冀和长三角政策主题结构
本文基于政策文本的定量挖掘分析，构建“政策主体-政策目标-政策工具-政策具体内容”的四元分析框架对京津冀与长三角1998—2019的科技创新政策协同进行了对比分析，研究结果表明：
第一，从政策主体的协同维度看，相比于长三角，京津冀科技创新政策主体协同全面性不足、协同性表现不够理想。京津冀参与科技创新治理的政策主体类型集中在政府机构，缺乏学术机构、人民团体等非政府机构的多元参与。而长三角政策主体协同程度相对较高，政策主体参与积极性高，且注重非政府机构的积极参与，能够充分发挥其资源优势，促进政策制定的科学性和下沉性。
第二，从政策目标的协同维度看，两个区域的政策目标协同程度高、且差异性不大。二者均已形成由创新驱动发展战略为一般目标引领，以金融、服务贸易、医学教育、产业发展领域为正式目标，以自主创新、知识产权保护、科技成果转化等为具体目标的三级目标体系，且在此基础上形成了便于政策落实的“根-干-枝”三级政策层级。
第三，从政策工具的协同维度看，两个区域的政策工具使用具有多样化特点，均呈现出环境型政策工具运用最多，供给型政策工具运用次之，需求型政策工具运用缺乏的现象。京津冀区域内部政策工具使用差异性大，河北供给型政策工具使用频繁，缺少对创新创业活动展开的牵引力。
第四，从具体政策内容的协同维度看，京津冀和长三角科技创新政策主题特色鲜明。相较而言，长三角更加注重创新平台的建设，聚焦协同创新机制，完善创新体系建设；
京津冀则倾向于人才吸引和科技创新软环境的建设。两地和中央政策的全面性相比仍存在不足，涉及的领域仍存在一定的局限性，这也提示两区域在科技创新治理中需注重政策的全覆盖，避免政策空白点的出现。此外，地方对中央科技创新政策落实中的创新性也格外重要，在保证与国家科技创新政策顶层设计不冲突的情况下以政策打补丁的形式进行政策组合的制定，能够更加有效地发挥政策在科技创新治理中的作用，更好地实现政策目标，推动区域高质量发展。
基于上述结论，本文得到如下政策启示：
第一，强化政策主体协同广度、深度和力度。基于区域协同发展的全局性视角，在科技创新政策制定和实施过程中，融入创新驱动的共有价值；
破除行政壁垒藩篱、破除体制性障碍，通过组织跨部门合作的行政培训等方法，促成政策主体的跨区域协同，提高各地区政策主体的整体性视角。各地方政府在完善区域创新体系的过程中，要同步构建政策主体的协调框架，例如明确责任划分、构建牵头部门与参与部门权责明晰的清单等，避免各部门主体政策实施过程中由重复沟通、利益分配冲突造成的负面影响。同时，在实践过程中，还应积极纳入联席会议制度，发挥多元化政策主体的支持作用。
第二，优化政策工具组合。在科技创新的过程中，进一步降低管制类政策工具在环境型政策工具中的使用；
重视需求型政策工具的需求带动作用，引入市场、社会等多元主体力量提升政策工具的协同程度；
充分发挥供给型政策工具的杠杆作用，结合税收补贴、金融支持等方式，激发市场主体在支持创新活动的过程中攻坚克难的动力。
第三，地方政府落实科技创新政策的过程中要注重区域性特征，根据本地区的实际发展情况、目标定位特征等，在积极落实中央政策精神的基础上进行创新。既要确保在创新驱动发展的引领下开展区域合作创新，又要在创新政策的制定过程中与区域协同纲领性政策文件激励相容。京津冀三地应在以高新技术产业园、重大项目建设为主抓手的基础上，注重完善创新体系建设，联合提升创新服务支撑能力，建立一体化的科技成果转化体系。长三角应进一步深化区域科技交流与合作，推动科技、产业、金融、人才“四位一体”的创新体系建设，增强对长江中下游地区的辐射带动作用。
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