陳雪迎，張志娟，郄海拓，杜麗雅

（中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所，北京 100038）

當(dāng)前，新一輪科技創(chuàng)新浪潮方興未艾，一些發(fā)達(dá)國(guó)家將強(qiáng)化創(chuàng)新能力作為國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分。2016年5月，《國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》提出我國(guó)到2020年進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家行列，到2035年躋身創(chuàng)新型國(guó)家前列，到2050 年建成世界科技創(chuàng)新強(qiáng)國(guó)的科技創(chuàng)新“三步走”的戰(zhàn)略目標(biāo)。2021 年3 月，國(guó)家十四五規(guī)劃中提到堅(jiān)持創(chuàng)新在我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位。政府在探索創(chuàng)新治理方面將創(chuàng)新型城市作為其中一種實(shí)踐模式[1]。創(chuàng)新型城市為我國(guó)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)施提供了強(qiáng)有力的支撐。自2008 年以來(lái)，科技部、國(guó)家發(fā)展改革委先后共支持了78 個(gè)城市（區(qū)）開展創(chuàng)新型城市建設(shè)工作，其研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和地方財(cái)政科技投入占到全國(guó)總額的70%以上，高新技術(shù)企業(yè)和有效發(fā)明專利占到全國(guó)總量的80%以上[2]。從區(qū)域發(fā)展形勢(shì)來(lái)看，創(chuàng)新型城市是引領(lǐng)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的活躍增長(zhǎng)極。國(guó)家發(fā)展的第一動(dòng)力是科技創(chuàng)新，地方政府發(fā)布科技創(chuàng)新政策，通過(guò)科技創(chuàng)新政策引導(dǎo)、支持和激勵(lì)創(chuàng)新主體的創(chuàng)新行為，形成的創(chuàng)新成果再經(jīng)由轉(zhuǎn)化，最終促進(jìn)地方生產(chǎn)力的發(fā)展。科技創(chuàng)新政策是創(chuàng)新活動(dòng)參與主體的行動(dòng)依據(jù)，它直接影響到創(chuàng)新活動(dòng)的有序推進(jìn)，最終作用于創(chuàng)新發(fā)展。2020 年9 月，世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織發(fā)布的《2020 年全球創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告》（GII 2020）顯示中國(guó)的創(chuàng)新指數(shù)排名正在持續(xù)上升，2020 年以53.28 的得分排名第14 位，但政策環(huán)境僅得分64.9，位列第47 名[3]。目前，我國(guó)創(chuàng)新型城市在科技創(chuàng)新政策制定和實(shí)施過(guò)程中存在著有效性不高的問(wèn)題，迫切需要將視線聚焦到創(chuàng)新型城市科技創(chuàng)新政策的研究上，從政策實(shí)施角度推動(dòng)城市創(chuàng)新高地發(fā)展。

本文以2017—2019 年72 個(gè)創(chuàng)新型城市的科技創(chuàng)新政策為例，利用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法探究不同科技創(chuàng)新政策類型下創(chuàng)新型城市創(chuàng)新發(fā)展的路徑，以增強(qiáng)政策制定與城市建設(shè)之間的互動(dòng)關(guān)系，開辟了政策量化研究的新視角，從而為政府部門出臺(tái)政策決策以及布局科技創(chuàng)新政策投放次序提供依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 科技創(chuàng)新政策

在國(guó)外學(xué)者的研究中，20 世紀(jì)80 年代初，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）將科技創(chuàng)新政策定義為科技政策與人力資源政策、教育政策、經(jīng)濟(jì)政策、能源政策、產(chǎn)業(yè)政策融合所形成的整體；Lundall等[4]認(rèn)為科技創(chuàng)新政策關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)的整體創(chuàng)新績(jī)效；David 等[5]認(rèn)為科技創(chuàng)新政策是對(duì)科技創(chuàng)新進(jìn)行激勵(lì)、促進(jìn)、運(yùn)用和擴(kuò)散，分配公共資源的工具；Joseph[6]認(rèn)為科技創(chuàng)新政策是科學(xué)、技術(shù)和創(chuàng)新三類政策的統(tǒng)稱，是一個(gè)綜合概念。在國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究中，肖士恩等[7]認(rèn)為科技創(chuàng)新政策是指決策者為實(shí)現(xiàn)所轄區(qū)域的科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而對(duì)社會(huì)公共資源進(jìn)行權(quán)威性傾斜分配的工具，目的是實(shí)現(xiàn)科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；趙修衛(wèi)[8]認(rèn)為科技創(chuàng)新政策包含“群組”的概念，包括稅收優(yōu)惠、人才激勵(lì)、金融支持和政府采購(gòu)等各類政策，往往以政策工具方式體現(xiàn)；柳卸林[9]將科技創(chuàng)新政策定義為政府為促進(jìn)科技知識(shí)創(chuàng)造的產(chǎn)生及科學(xué)技術(shù)成果的產(chǎn)業(yè)化而制定的一系列政策融合而成的政策體系。

國(guó)外學(xué)者傾向于建立分類框架比較科技創(chuàng)新政策[10]。Rothwell[11]提出科技創(chuàng)新政策可以分成供給、需求和環(huán)境這三種類型，此分類方法成為了后續(xù)學(xué)者公認(rèn)最經(jīng)典的分類依據(jù)；Whitacre 等[12]提出將科技創(chuàng)新政策分為非商業(yè)化、預(yù)見型、任務(wù)導(dǎo)向和擴(kuò)散導(dǎo)向四種類型；Lobianco 等[13]認(rèn)為科技創(chuàng)新政策應(yīng)該分為漸進(jìn)、突破、自發(fā)等不同類型；Edquist[14]將科技創(chuàng)新政策分成研發(fā)政策、技術(shù)政策、基礎(chǔ)設(shè)施政策、區(qū)域政策和教育政策。國(guó)內(nèi)學(xué)者同樣對(duì)科技創(chuàng)新政策分類的研究做出了很大貢獻(xiàn)。張永安等[15]采用文本挖掘、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法得出區(qū)域科技創(chuàng)新政策可以分成強(qiáng)制型政策與引導(dǎo)

型政策兩類；還可以依據(jù)其主要受眾的不同，分為人才政策[16]、企業(yè)政策[17]、平臺(tái)載體政策[18]、成果轉(zhuǎn)化政策[19]、知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策[20]、科技金融政策[21]、產(chǎn)業(yè)政策[22]、創(chuàng)新生態(tài)政策[23]等。

1.2 政策作用路徑分析

近年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)政策路徑分析進(jìn)行了研究。高偉[24]依據(jù)84 個(gè)城市的創(chuàng)業(yè)工作報(bào)告，將創(chuàng)業(yè)政策劃分為九個(gè)維度，將城市創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出分成三個(gè)部分，從創(chuàng)業(yè)環(huán)境的視角分析各個(gè)維度創(chuàng)業(yè)政策對(duì)城市產(chǎn)出的影響，從政策路徑的視角探索提升城市創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出的創(chuàng)業(yè)政策路徑；郭元源等[25]對(duì)31 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）不同政策類型下具體政策手段的組合效用進(jìn)行分析；杜寶貴等[26]將人才培養(yǎng)與引進(jìn)、專利政策、政府資助、權(quán)益歸屬、公共采購(gòu)、稅收優(yōu)惠、收益與獎(jiǎng)勵(lì)、金融支持、服務(wù)機(jī)構(gòu)等政策的各種要素組合進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)能夠提高科技成果轉(zhuǎn)化率的政策要素組合；李兆友等[27]對(duì)國(guó)家級(jí)高新區(qū)不同科技政策類型的綜合影響路徑進(jìn)行分析；司曉悅等[28]以我國(guó)27 個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）2012—2016 年的科技創(chuàng)新能力與相關(guān)政策數(shù)據(jù)為例，研究區(qū)域科技創(chuàng)新能力變化與科技創(chuàng)新政策中財(cái)政支持工具組合的邏輯關(guān)系；李佳琪[29]構(gòu)建了影響科技成果轉(zhuǎn)化政策的創(chuàng)新模型，并以19 個(gè)案例為例，探究出能夠得到科技成果轉(zhuǎn)化政策創(chuàng)新的可能路徑，并提出優(yōu)化建議。

綜上所述，現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)鮮少?gòu)亩嘣呗窂降木C合分析角度進(jìn)行研究，本文以創(chuàng)新型城市為例做實(shí)證研究，對(duì)其科技創(chuàng)新政策文本進(jìn)行深度挖掘，引入fsQCA 的研究方法進(jìn)行多元路徑分析，并結(jié)合客觀數(shù)據(jù)和實(shí)際舉措，剖析創(chuàng)新型城市建設(shè)的發(fā)展動(dòng)向。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

定性比較分析（Qualitative Comparative Analysis，QCA）是由美國(guó)社會(huì)學(xué)家Ragin 于20 世紀(jì)80 年代提出的基于“案例導(dǎo)向”的研究方法[30]。該方法主要應(yīng)用于中小樣本案例，更適宜分析戰(zhàn)略管理等方面的問(wèn)題，有助于幫助本文探索出創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力背后的復(fù)雜因果。QCA 方法主要分為清晰集定性比較分析（csQCA）、多值集定性比較分析（mvQCA）、fsQCA。在QCA 方法中，fsQCA方法具有四點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：第一，采用fsQCA 可以解決csQCA 二分化條件的重要局限；第二，相較于mvQCA，fsQCA 不會(huì)加劇有限多樣性問(wèn)題；第三，使用fsQCA，可以比使用csQCA 和mvQCA 實(shí)施更加精確嚴(yán)格的集合理論的一致性評(píng)估；第四，使用fsQCA，一致性的模糊集評(píng)價(jià)不僅更加嚴(yán)格，其評(píng)價(jià)范圍也更加廣泛。

結(jié)合本文的數(shù)據(jù)樣本，本文采用fsQCA 方法，具體步驟如圖1 所示。第一步，識(shí)別相關(guān)案例和條件，本文共72 個(gè)創(chuàng)新型城市案例，創(chuàng)新人才、平臺(tái)載體、企業(yè)培育、成果轉(zhuǎn)化、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、科技金融、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新生態(tài)8 個(gè)條件變量與創(chuàng)新能力1 個(gè)結(jié)果變量；第二步，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行校準(zhǔn)；第三步，必要條件檢驗(yàn)，檢驗(yàn)條件變量和結(jié)果變量之間是否存在充分性和必要性的關(guān)系；第四步，構(gòu)造真值表，顯示出數(shù)據(jù)集中所有的條件組合；第五步，解決矛盾組態(tài)，矛盾組態(tài)是指含有矛盾的條件組合，其結(jié)果值在某些案例下為1，而在其他案例下為0，盡管條件值一樣，但結(jié)果值卻不同；第六步，分析真值表，繪制多元路徑表；第七步，進(jìn)行結(jié)果評(píng)估。通過(guò)fsQCA 方法，發(fā)現(xiàn)提升創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力的多元路徑。

圖1 fsQCA 分析步驟

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

2.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

英譯文：After going through a system of analysis,the Dou Qi rankings in the Dou Qi Continent got split into four different classes-Tian,Di,Xuan,Huang and every class was split further into Beginner,Medium and High ranks!

2008 年至2021 年，科技部、發(fā)改委先后共支持78 個(gè)城市（區(qū)）開展創(chuàng)新型城市建設(shè)。由于城市、城區(qū)之間的可比性問(wèn)題，4 個(gè)直轄市城區(qū)北京市海淀區(qū)、上海市楊浦區(qū)、天津市濱海新區(qū)、重慶市沙坪壩區(qū)以及2 個(gè)縣級(jí)市昌吉市、石河子市暫不考慮在內(nèi)，72 個(gè)創(chuàng)新型城市名單如表1 所示。

以72 個(gè)創(chuàng)新型城市及其發(fā)布的2017—2019 年科技創(chuàng)新政策為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源以市委市政府官方網(wǎng)站為主，對(duì)市科學(xué)技術(shù)局、市發(fā)展和改革委員會(huì)、市人力資源和社會(huì)保障局、市知識(shí)產(chǎn)權(quán)局、市工業(yè)和信息化局/市經(jīng)濟(jì)和信息化局、市財(cái)政局等主要政府部門逐一進(jìn)行檢索，再借助北大法寶數(shù)據(jù)庫(kù)作為補(bǔ)充。數(shù)據(jù)類別主要選取通知、意見、辦法、細(xì)則、決定、公告、函等。將政策文件統(tǒng)一命名成“發(fā)布時(shí)間—城市—標(biāo)題”，在篩選與整理政策文件時(shí)，將不同來(lái)源的政策文件進(jìn)行整合去重，二次過(guò)濾掉僅針對(duì)一般事件進(jìn)行簡(jiǎn)單通知或回復(fù)的政策文件，保留擁有具體實(shí)施細(xì)則的政策文件。最終，遴選出2017 年政策953 件，2018 年政策1 236 件，2019 年政策963 件，共3 152 件政策。

2.1.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理共分為三步：

（1）統(tǒng)一政策文件格式。由于數(shù)據(jù)來(lái)源不同，為規(guī)范政策文件格式，政策內(nèi)容的順序統(tǒng)一為：標(biāo)題—發(fā)布時(shí)間—發(fā)文字號(hào)—正文—附件。

（2）數(shù)據(jù)清洗。將篩選后的3 152 件政策保存成TXT 格式。由于政策文件多以PDF 格式為主，在將PDF 格式轉(zhuǎn)為TXT 格式后，存在文件內(nèi)容缺失、不明字符插入等錯(cuò)誤，需進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗的過(guò)程主要分為刪除無(wú)關(guān)信息和保證格式一致兩個(gè)部分。無(wú)關(guān)信息有兩種，一是科技創(chuàng)新政策附件中無(wú)關(guān)的表格、圖片，二是轉(zhuǎn)為TXT 格式過(guò)程中出現(xiàn)的非法字符。轉(zhuǎn)為TXT 格式過(guò)程中需保證內(nèi)容與PDF 原文一致。

（3）提取高頻詞。在搜集科技創(chuàng)新政策時(shí)，提取出政策標(biāo)題的核心關(guān)鍵詞，構(gòu)建科技創(chuàng)新政策分詞庫(kù)，將自行設(shè)定的詞庫(kù)運(yùn)用ROSTCM 軟件進(jìn)行分詞處理和詞頻統(tǒng)計(jì)，對(duì)初始關(guān)鍵詞進(jìn)行人工過(guò)濾，刪除程度副詞、非研究重點(diǎn)的詞、無(wú)效詞，完成后形成最終的高頻詞匯總表。

表1 創(chuàng)新型城市名單

2.3 變量設(shè)計(jì)與測(cè)量

（1）結(jié)果變量。

（2）條件變量。

創(chuàng)新人才政策通過(guò)人才引進(jìn)、人才發(fā)展計(jì)劃等吸引、集聚人才，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新發(fā)展。葉卓雅[31]利用固定效應(yīng)模型，探究人才引進(jìn)政策對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響效果，發(fā)現(xiàn)自實(shí)施人才引進(jìn)政策后，其自主創(chuàng)新能力有所提升。平臺(tái)載體可以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新資源的充分聚集，大力促進(jìn)科技創(chuàng)新。衡孝慶等[32]通過(guò)構(gòu)建高?？萍紕?chuàng)新平臺(tái)政策環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，發(fā)現(xiàn)良好的政策環(huán)境能夠提升高?？萍紕?chuàng)新平臺(tái)的效率。企業(yè)培育政策通過(guò)促進(jìn)各類創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展。劉明[33]測(cè)算了中國(guó)創(chuàng)新政策對(duì)城市與企業(yè)創(chuàng)新水平的影響效果，結(jié)果表明企業(yè)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除稅收優(yōu)惠政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用效果最為突出。實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的重要任務(wù)之一是促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。王幫俊等[34]利用計(jì)量模型研究了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新政策實(shí)施效果，發(fā)現(xiàn)供給型政策有助于產(chǎn)學(xué)研合作的直接產(chǎn)出，需求型、環(huán)境型政策有助于產(chǎn)學(xué)研合作的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造、運(yùn)用、保護(hù)和管理水平，有利于增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力、規(guī)范市場(chǎng)秩序、提升自主創(chuàng)新能力。張凌志[35]運(yùn)用回歸模型發(fā)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策與要素協(xié)同可以提高區(qū)域創(chuàng)新能力?？萍冀鹑谡咄ㄟ^(guò)化解科技企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，更好地改善科技創(chuàng)新環(huán)境。李湛等[36]通過(guò)三階段通徑模型測(cè)算了科技創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)不同創(chuàng)新階段能力及創(chuàng)新的影響，結(jié)果表明金融政策與創(chuàng)新基礎(chǔ)投入能力、創(chuàng)新中間轉(zhuǎn)化能力成正相關(guān)。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策通過(guò)激發(fā)市場(chǎng)活力來(lái)提升產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。王巧[37]利用數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)、異方差檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)科技人才政策、產(chǎn)業(yè)政策對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生直接正向影響。良好的創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境是激發(fā)創(chuàng)新活力的關(guān)鍵所在。鄭云堅(jiān)等[38]發(fā)現(xiàn)雙創(chuàng)政策對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長(zhǎng)起到直接推動(dòng)作用。因此，本文認(rèn)為創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新能力由這8 類科技創(chuàng)新政策組合所決定，單個(gè)類型的科技創(chuàng)新政策需配合其他類型的科技創(chuàng)新政策才能在特定路徑中發(fā)揮影響，不同類型的科技創(chuàng)新政策組合會(huì)產(chǎn)生不同結(jié)果，從而產(chǎn)生不同路徑。

根據(jù)科技創(chuàng)新政策的分類，將2017—2019 年72 個(gè)創(chuàng)新型城市的前30 個(gè)高頻詞分別歸入不同類型的科技創(chuàng)新政策中，使用各個(gè)類型下的科技創(chuàng)新政策的高頻詞詞頻測(cè)量各條件變量。不同類型的科技創(chuàng)新政策涉及的高頻詞詳見表2。

表2 各類科技創(chuàng)新政策涉及的高頻詞

3 多元路徑實(shí)證研究

3.1 變量校準(zhǔn)

通過(guò)調(diào)整測(cè)量設(shè)備和讀數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)，得到匹配或符合的已知標(biāo)準(zhǔn)，使得測(cè)量能夠直接被解釋。變量校準(zhǔn)就是將常規(guī)變量的絕對(duì)數(shù)值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的模糊集隸屬度，將創(chuàng)新人才、平臺(tái)載體、企業(yè)培育、成果轉(zhuǎn)化、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、科技金融、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新生態(tài)8 個(gè)條件變量與創(chuàng)新能力1 個(gè)結(jié)果變量的3 個(gè)校準(zhǔn)點(diǎn)（完全不隸屬、交叉點(diǎn)和完全隸屬）分別設(shè)定為案例模糊集的下四分位數(shù)（25%）、中位數(shù)和上四分位數(shù)（75%）。各變量的校準(zhǔn)錨點(diǎn)見表3。

3.2 必要性檢驗(yàn)

在完成變量測(cè)度與賦值之后，運(yùn)行fsQCA3.0 軟件進(jìn)行必要性檢驗(yàn)，得到解釋變量和結(jié)果變量的組合，生成真值表，解決矛盾組態(tài)后，采用QCA 方法檢驗(yàn)必要條件，通過(guò)一致性（Consistency）和覆蓋度（Coverage）指標(biāo)來(lái)驗(yàn)證條件變量和結(jié)果變量之間是否存在充分性和必要性的關(guān)系。一致性指標(biāo)是經(jīng)驗(yàn)性實(shí)例支持存在一個(gè)集合理論關(guān)系的主張程度，即條件變量在多大程度上是結(jié)果變量的一致性必要條件，其計(jì)算公式為：

表3 各變量校準(zhǔn)錨點(diǎn)

覆蓋度指標(biāo)是表示最小化公式能夠覆蓋被觀察案例的程度，包括原始覆蓋度、唯一覆蓋度和解的覆蓋度，其計(jì)算公式為：

必要性檢驗(yàn)的結(jié)果如表4 所示。一般情況下，一致性大于0.9 表示條件變量是結(jié)果變量的必要條件。從表中看出單個(gè)條件必要性均小于0.9，即不存在產(chǎn)生高創(chuàng)新能力的必要前因條件，說(shuō)明城市的高創(chuàng)新能力不是受某一類特定科技創(chuàng)新政策的影響，而是在不同類型科技創(chuàng)新政策組合的共同促進(jìn)下產(chǎn)生的。

表4 各條件必要性檢驗(yàn)

3.3 多元路徑分析

進(jìn)一步進(jìn)行多個(gè)條件變量組合分析，將原始一致性閾值設(shè)定為0.85，案例頻數(shù)閾值設(shè)定為1。經(jīng)過(guò)fsQCA3.0 軟件的標(biāo)準(zhǔn)分析后，將得到三種解，包括簡(jiǎn)約解、復(fù)雜解和中間解。一般說(shuō)來(lái)，中間解是首選，通常是最易解釋的。

因此，本文選擇研究分析其中間解。若變量同時(shí)出現(xiàn)在簡(jiǎn)約解和中間解中，則表示為核心條件；若變量?jī)H出現(xiàn)在中間解中，并沒(méi)有出現(xiàn)在簡(jiǎn)約解中，則表示為邊緣條件。最終，得出科技創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新能力影響機(jī)制的多元路徑，詳見表5 所示。

從表5 可以看出，存在5 條科技創(chuàng)新政策多元路徑可以正向促進(jìn)創(chuàng)新能力，詳細(xì)分析如下。

第一類路徑代表以高平臺(tái)載體政策、高企業(yè)培育政策、高成果轉(zhuǎn)化政策和高創(chuàng)新生態(tài)政策為核心條件的多元政策組合，表明城市將更多的資源放在搭建平臺(tái)載體、培育企業(yè)發(fā)展壯大、促進(jìn)成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化以及營(yíng)造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境上。第二類路徑代表以高成果轉(zhuǎn)化政策、高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策和高創(chuàng)新生態(tài)政策為核心條件的多元政策組合，表明城市將更多的資源放在搭建平臺(tái)載體、培育企業(yè)發(fā)展壯大以及營(yíng)造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境上。第三類路徑代表以高知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策、高科技金融政策、高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策和高創(chuàng)新生態(tài)政策為核心條件的多元政策組合，表明城市將更多的資源放在加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作、推動(dòng)企業(yè)融資發(fā)展、推進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展以及營(yíng)造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境上。第四類路徑代表以高創(chuàng)新人才政策、高企業(yè)培育政策和非高知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策為核心條件的多元政策組合，表明城市將更多資源放在吸引人才、培育企業(yè)發(fā)展壯大上。第五類路徑代表以非高平臺(tái)載體政策、非高知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策、高科技金融政策和高創(chuàng)新生態(tài)政策為核心條件的多元政策組合，表明城市將更多的資源放在推動(dòng)企業(yè)融資發(fā)展以及營(yíng)造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境上。

從一致性的角度來(lái)看，第一類路徑為最佳路徑，一致性達(dá)到0.93。該類路徑是以平臺(tái)載體政策、企業(yè)培育政策、成果轉(zhuǎn)化政策和創(chuàng)新生態(tài)政策為主導(dǎo)的政策組合，并以創(chuàng)新人才政策和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策作為輔助，可以高效地提升城市的創(chuàng)新能力，符合該條路徑的典型城市是青島市、南京市、大連市、沈陽(yáng)市、深圳市、嘉興市、西安市、東莞市、揚(yáng)州市、常州市、寧波市。以南京市為例，其改革新型研發(fā)機(jī)構(gòu)建設(shè)路徑，2018—2019 年依托在寧高校院所，利用市場(chǎng)化手段共簽約新型研發(fā)機(jī)構(gòu)300 多家；實(shí)施企業(yè)梯次并進(jìn)創(chuàng)新矩陣培育模式，2019 年新增高新技術(shù)企業(yè)1 562 家、入庫(kù)市科技型中小企業(yè)6 685 家；設(shè)立技術(shù)轉(zhuǎn)移獎(jiǎng)補(bǔ)資金，2019 年共簽訂技術(shù)合同28 562 項(xiàng)，技術(shù)合同成交額591.25 億元；激勵(lì)舉辦重大創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，2019 年榮獲國(guó)家科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)的項(xiàng)目共29 個(gè)，成功舉辦南京創(chuàng)新周；推進(jìn)“345”海外高層次人才等人才引進(jìn)政策，2019 年培育引進(jìn)科技頂尖專家66 名、高層次創(chuàng)業(yè)人才833 名；2018—2019 年，相繼出臺(tái)新能源汽車、集成電路、人工智能以及軟件和信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)地標(biāo)四大行動(dòng)計(jì)劃，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

表5 產(chǎn)生高創(chuàng)新能力的多元路徑

4 結(jié)論

本文運(yùn)用fsQCA 方法，通過(guò)對(duì)72 個(gè)創(chuàng)新型城市的科技創(chuàng)新政策進(jìn)行多元路徑分析，探討了哪些類型的科技創(chuàng)新政策組合能夠有效地提升城市創(chuàng)新能力，以及各具特色的城市到底適合什么樣的科技創(chuàng)新政策路徑。針對(duì)研究結(jié)果可以得出以下結(jié)論：

根據(jù)必要性檢驗(yàn)的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)不存在產(chǎn)生高創(chuàng)新能力的必要前因條件，表明不同類型的科技創(chuàng)新政策之間存在互補(bǔ)性，地方政府在出臺(tái)政策時(shí)需利用科技創(chuàng)新政策的多元組合。2017—2019 年，以平臺(tái)載體政策、企業(yè)培育政策、成果轉(zhuǎn)化政策和創(chuàng)新生態(tài)政策為主導(dǎo)的政策組合能夠有效提升創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新能力，表明城市可以將更多的資源和精力放在搭建平臺(tái)載體、培育企業(yè)發(fā)展壯大、促進(jìn)成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化以及營(yíng)造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境上。所有的多元政策路徑中都包含創(chuàng)新生態(tài)政策，表明地方政府在提升城市的創(chuàng)新能力時(shí)，把營(yíng)造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境放在了至關(guān)重要的位置。

政策之間存在互補(bǔ)性，地方政府可以有效利用科技創(chuàng)新政策的多元組合，提升創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新能力，形成創(chuàng)新可持續(xù)發(fā)展體系。創(chuàng)新型城市可以通過(guò)以平臺(tái)載體政策、企業(yè)培育政策、成果轉(zhuǎn)化政策和創(chuàng)新生態(tài)政策為主導(dǎo)的多元政策路徑，強(qiáng)化創(chuàng)新能力建設(shè)。