戚 湧,張 鋒
(1.南京理工大學 知識產權學院;2.南京理工大學 經濟管理學院,江蘇 南京 210094)
戰(zhàn)略性新興產業(yè)是以重大技術突破和重大發(fā)展需求為基礎,知識技術密集、物質資源消耗少、成長潛力大、綜合效益好的產業(yè),對經濟社會全局和長遠發(fā)展具有重大引領帶動作用。在發(fā)達國家經濟發(fā)展進程中,市場對產業(yè)發(fā)展起主要推動作用,但隨著競爭形勢的日趨激烈,一些發(fā)達國家開始積極制訂相關產業(yè)政策促進新興產業(yè)發(fā)展。2010年,自國務院出臺《關于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)的決定》(國發(fā)[2010]32號)以來,我國中央和地方政府都積極制定相關政策措施,著力推動戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展,增強經濟增長、經濟轉型新動能。戰(zhàn)略性新興產業(yè)是先進技術與產業(yè)的深度融合,代表著未來經濟發(fā)展方向,是世界各國和學術界關注的熱點。在國民經濟發(fā)展過程中,相對于傳統(tǒng)產業(yè)來說,新興產業(yè)具有戰(zhàn)略性地位,具有發(fā)展成為支柱產業(yè)的潛力。
目前,我國經濟社會發(fā)展步入新常態(tài),在經濟增長速度換擋、增長模式轉型、增長動力改變背景下,戰(zhàn)略性新興產業(yè)對我國經濟發(fā)展具有重要支撐作用。我國當前經濟發(fā)展下行壓力持續(xù)加大,戰(zhàn)略性新興產業(yè)培育和發(fā)展成為我國產業(yè)結構調整的主題,促進戰(zhàn)略性新興產業(yè)高質量發(fā)展能夠穩(wěn)定經濟增長,構建新產業(yè)體系,進而提高國際競爭力。為提高經濟競爭力,促進國民經濟健康持續(xù)發(fā)展,政府先后出臺了相應產業(yè)政策,對指導產業(yè)發(fā)展和產業(yè)結構協調發(fā)揮了重要作用,但政策制定在提升市場功能、強化競爭、推動產業(yè)結構升級方面仍存在一些不足。加之我國確定戰(zhàn)略性新興產業(yè)時間較晚,其發(fā)展過程中還存在諸多問題,如何制定并利用政策引導新興產業(yè)發(fā)展是當前各級政府亟需解決的一個重要問題。開展戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策評價研究,識別當前政策制定特點和存在的問題,可為政策制定、改進和優(yōu)化提供重要參考,并能夠促進戰(zhàn)略性新興產業(yè)高質量發(fā)展。本文從政策文本關鍵詞共現分析和構建政策量化評價體系兩個方面對戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策共性和個性進行研究,并根據現實情況提出政策完善建議,對于加快我國產業(yè)結構優(yōu)化和升級,增強我國經濟實力具有重要意義。
政策法規(guī)文本是一種特殊類型的文本資源,相對于專利文獻、期刊論文而言,其具備更高的權威性、嚴肅性和約束力,戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策文本可作為目前產業(yè)政策的代表性樣本。當前,學界對戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展的關注較多,但對新興產業(yè)政策的研究較少,且主要集中在新興產業(yè)政策制定主體、價值理念、演進路徑等方面,以及對國內、國外產業(yè)政策的定性評價,研究方法也僅停留在政策規(guī)范層面,實證研究深度和廣度不足。政策評價是運用科學準則和方法,建立評價標準,對政策體系和過程進行全方位考察,并對其進行衡量和總結的復雜系統(tǒng)工程,其結果能為政策制定和優(yōu)化提供參考[1]。最早的政策評價研究是由Suchman[2]提出的五類評估法。之后,Poland[3]提出“三E”評估分類架構、Wollmann[4]提出經典政策評價方法,通過揭示因果關系對政策進行分析。目前,常用的政策評價方法主要有層次分析法、BP評價法、模糊綜合評價法等方法,其關于政策評價的定量研究或多或少存在一定缺陷,如客觀性和精確度不足等。
內容分析方法是指從原文或者有意義的素材中抽離某些內容,使用情景再現等方法進行有效推斷的研究技術,其對數據內容的分析在于將文字語言等內容轉化為可用數字量化分析的結果,主要是對數據進行編碼和分類[5]。Glenn[6]通過考察文檔在定性研究中作為數據源的作用,描述了文件的性質和形式,分析了文件分析的優(yōu)點和局限性,并討論了實際研究中文檔的分析過程;李江等[7]系統(tǒng)闡述了政策文獻計量的起源。內容分析法為分析戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展趨勢提供了有效途徑,但國內學者對國家和地方層面戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策文本的研究較少。盧超等[8]通過構建新興產業(yè)政策研究“產業(yè)創(chuàng)新鏈-政策工具”二維框架,對典型發(fā)達國家和“金磚國家”的新能源汽車產業(yè)相關政策進行對比研究;謝青、田志龍[9]以中國新能源汽車產業(yè)相關創(chuàng)新政策為研究對象,從政策工具和創(chuàng)新價值鏈兩個角度對政策文本進行研究;王薇、劉云[10]選取我國新能源汽車產業(yè)2008年以來出臺的47項國家政策,運用內容分析法進行計量和分析;周城雄等(2017)基于政策工具,通過構建政策工具、政策功能兩個維度分析框架,對F市戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策進行了檢驗分析;孫蕊、吳金希[11]利用內容分析法對2010-2013年我國新興產業(yè)政策樣本進行文本量化研究,構建“產業(yè)發(fā)展—政策支持”二維分析框架,對政策主題頻數進行統(tǒng)計分析;白恩來等(2018)通過構建相應政策支持機制,對新興產業(yè)政策進行了研究;胡賽全等[12]以我國內地31個省市戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展相關政策文本為研究對象,基于政策工具體系視角,對政策文本關鍵詞進行了量化分析;劉澄等[13]通過對戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策基本特征進行系統(tǒng)闡述,探討產業(yè)政策如何在新興產業(yè)發(fā)展過程中發(fā)揮作用;汪濤等[14]構建產業(yè)創(chuàng)新政策分析理論框架,對新能源汽車產業(yè)創(chuàng)新政策進行了實證研究;Daniel等[15]對新興產業(yè)相關理論和方法等進行探索性分析,認為新興產業(yè)發(fā)展要求學者更廣泛、更大程度地使用定性和歷史數據,打破傳統(tǒng)界限,進行跨領域和方法融合研究;Ruiz Estrada[16]提出一種包含經濟變量和非經濟變量的政策評價方法PMC指數模型,以分析評估任何過去(原因)和未來(效果)社會政策。作為評估政策優(yōu)劣勢的工具,有學者運用此方法對創(chuàng)新政策[17-18]、金融政策[19]及住房政策[20]等進行研究,但對戰(zhàn)略性新興產業(yè)相關政策的評價研究較少。
基于上述分析,本文基于文本內容分析視角,運用關鍵詞共現分析和PMC指數模型,選取戰(zhàn)略性新興產業(yè)近10年相關政策文本進行研究。在前人研究的基礎上,對國家層面戰(zhàn)略性新興產業(yè)代表性政策文本進行關鍵詞提取,生成可視化圖形,對政策制定主題和特點進行分析,并構建PMC指數模型,對具體政策文本進行評價研究,進而提出相應政策建議。本文考慮到戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策制定的共性,識別具體政策優(yōu)勢和缺陷,對政策進行全面認識和評價,可為未來新興產業(yè)政策制訂和完善提供一定參考。
在2010年國務院出臺《關于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)的決定》之后,國家和地方政府才逐漸制定戰(zhàn)略性新興產業(yè)相關政策,故本文以2010年為起點。政策表現形式有法律、決定、規(guī)劃、條例、辦法和通知等多種。本文對政策文本的收集方式主要有兩種:①在國家發(fā)改委、科技部、教育部、財政部等官方網站及國務院公報中收集相關政策文件;②在北大法寶法律法規(guī)數據庫以“戰(zhàn)略性新興產業(yè)”為關鍵詞進行檢索。由于七大戰(zhàn)略性新興產業(yè)中每個產業(yè)都有大量專項政策,本研究僅選擇該領域的國家級發(fā)展規(guī)劃和政策規(guī)定作為代表性政策。
本文對2010-2018年政策文本進行梳理,剔除與戰(zhàn)略性新興產業(yè)無關及重復的文件,最終篩選出相關性較強的國家層面政策文件35篇,并根據政策文件出臺時間先后順序進行編號。
政策文獻計量是以量化方式研究政策文獻結構特征的方法,由文獻計量發(fā)展而來,但不只是將文獻計量方法運用于政策文獻分析中,而是將文獻計量學、社會學、數學等不同方法結合引入[5]。關鍵詞可作為法規(guī)政策研究的核心切入點,其能夠幫助人們整體把握法規(guī)政策內容結構進行整體把握。本文關鍵詞提取采取計算機和人工結合方式進行。首先,對搜集到的每篇戰(zhàn)略性新興產業(yè)相關政策文件認真研讀,并利用軟件自有詞庫從每篇政策文件中提取有意義的詞匯;其次,參考國務院《公文主題詞表》,從這些詞匯中人工提取出與戰(zhàn)略性新興產業(yè)相關的政策關鍵詞(合并含義相同、剔除與研究內容無關的詞匯);最后,對提取的高頻關鍵詞及共現詞進行分析,發(fā)現政策制定主題和特點,并生成可視化網絡圖。
政策文獻計量基于大樣本,在探索政策文獻共性時,政策文獻的個性特點容易被忽略,而以案例研究為特征的質性研究則能彌補這方面不足[5]。本文構建PMC指數模型,選取4篇政策文本對其進行深入挖掘和量化評估。PMC指數由Ruiz Estrada等[21]提出,是對某一具體政策進行評價分析的模型方法,全稱為Policy Modeling Consistency Index。模型應用Omnia Mobilis假設,視世界上所有事物均處在運動之中并存在聯系。因此,在作政策分析時應將變量廣泛考慮在內,不應忽視任何一個相關變量且變量權重應該相同。PMC指數模型可以全方位分析一項政策的一致性及優(yōu)劣勢,計算模型中兩級指標值、PMC指數值可進行政策文本多維度評估并對單項指標進行具體分析。此外,PMC曲面構造可通過圖像反映政策的不同維度,在評估具體政策方面具有獨特優(yōu)勢。
本文以國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)代表政策為研究樣本,參照Ruiz Estrada[21]、張永安等[22]對政策評價的研究,結合新興產業(yè)政策自身特點進行相關指標變量確定,共設置10個一級變量和36個二級變量,具體變量設計如表1所示。
(1)對一級指標和二級指標,根據政策文本內容打分,政策內容涉及到的指標取值為1,否則為0。例如,第一項政策性質中第一個二級指標“預測”, 用來判斷有待評價的政策是否具有預測性,若有預測性取值為1,否則取值為0。
X~N[0,1]
(1)
X={XR:[0~1]}
(2)
(3)
其中,t為一級變量,j為二級變量。
PMC=
(4)
(2)根據公式(4)計算每項待評價的戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策得分,并根據評價標準(見表2)對各項政策進行等級劃分。
表2 政策評分等級
(3)根據相關指標計算結果構建PMC曲面,將各項政策指標情況通過曲面圖形式直觀呈現。由于共有10個一級變量,無法對其進行矩陣轉換,而變量X10表示政策公開性,加之本文研究的政策均可獲取,并無差別,所以把這一指標去掉,構建3*3矩陣,見公式(5)。根據矩陣繪制PMC曲面。
(5)
本文運用Excel、ROST CM等軟件,對國家層面35項戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策文本數據進行統(tǒng)計分析,通過構建PMC指數模型,選取4篇政策文本進行具體評價。
首先,將政策文本導入ROST CM6軟件中的文本挖掘數據庫,根據軟件自有詞庫和國務院《公文主題詞表》進行文檔分詞處理,對分詞結果進行詞頻統(tǒng)計,按照詞頻頻率高低順序輸出;其次,對結果作兩項處理:一是剔除無明顯作用的詞匯,如程度副詞“非?!?、“特別”等。另外,因為樣本選取為戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策,所以“戰(zhàn)略性”、“新興產業(yè)”等詞匯出現頻率較高,但這類詞匯對政策特性分析無明顯作用,因此予以剔除;二是進行詞項合并,將具有相同或相近含義及具有包含關系的詞項合并處理,如引才育才、人才培養(yǎng)均屬于人才隊伍建設,所以都歸入人才隊伍建設詞項。經過上述處理后,匯總整理得到高頻詞表,提取前30個高頻詞作為政策關鍵詞,結果如表3所示。
另外,對分詞后的文檔作進一步處理,形成共現矩陣詞表,最終生成共現網絡,如圖1所示。網絡圖中每個節(jié)點代表一個關鍵詞,節(jié)點間若有連線表示關鍵詞間存在共生關系。此外,節(jié)點根據關鍵詞中心度大小顯示。點度中心度指標在社會網絡分析中比較常見,用來表示節(jié)點中心度,它可以代表節(jié)點位置,反映其在網絡中的地位和作用。在網絡圖中,如果關鍵詞具有更高的點度中心度,則意味著該關鍵詞在網絡中與其它關鍵詞一起頻繁出現[16]。節(jié)點大小和節(jié)點間是否存在連線反映關鍵詞熱度及不同關鍵詞間的聯系,從而可以分析政策制定主題及特點。
通過上述國家政策文本關鍵詞頻數分布數據和關鍵詞共現網絡圖對政策文本制定特點進行分析,發(fā)現戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策存在主題集中穩(wěn)定、聚焦創(chuàng)新、重視人才隊伍建設等特征,但也存在發(fā)展方向規(guī)劃偏多、政策部門協同制定較少等問題。主要體現在以下幾個方面:
(1)政策主題相對集中且穩(wěn)定。在國家政策30個主題詞中,按照總頻數排序位于前10位的分別是:技術、生物、服務、企業(yè)、創(chuàng)新、建設、材料、裝備、知識產權、節(jié)能,這10個關鍵詞出現頻數占樣本主題詞總頻數的58.22%。這表明,戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策制定基本圍繞比較穩(wěn)定的主題展開,且主題相對集中。
(2)政策聚焦創(chuàng)新。從關鍵詞頻數表中可以看出,創(chuàng)新在高頻詞中排序靠前,表明其為政策關注焦點。創(chuàng)新體現在戰(zhàn)略性新興產業(yè)各個方面,如科技創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、文化創(chuàng)新、應用創(chuàng)新、創(chuàng)新體系、創(chuàng)新能力和創(chuàng)新發(fā)展等。目前,戰(zhàn)略性新興產業(yè)各領域創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)活動十分活躍,各種新技術、新產品、新業(yè)態(tài)、新模式應運而生,有效促進了傳統(tǒng)產業(yè)和區(qū)域經濟轉型升級。因此,當前創(chuàng)新對驅動戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展至關重要。
表3 國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策關鍵詞頻數統(tǒng)計結果
圖1 國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策核心關鍵詞共現網絡
(3)政策重視科學技術。技術是關鍵詞頻數表中頻數最高的詞項,從共現網絡圖中節(jié)點大小可知其點度中心度值最高,且節(jié)點處于整個關鍵詞網絡中比較中心的位置,說明技術是當前國家制定相關戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策的熱點。政府高度重視科學技術發(fā)展,與技術相關聯且出現次數較多的詞有發(fā)展、生物、開發(fā)、服務、企業(yè)、應用、系統(tǒng)、創(chuàng)新、關鍵、研發(fā)、推進等。
(4)發(fā)展規(guī)劃類政策偏多。我國戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策表現形式多樣,具體包括規(guī)劃、辦法、通知、政府報告和指導意見等。從政策類型看,國家政策中發(fā)展規(guī)劃類較多,接近樣本總數的50%。中央政府層面的指導思想、發(fā)展原則和發(fā)展目標充分體現在各類規(guī)劃中。這些目標計劃內容設計充分體現了中國政治決策過程中“自上而下”的鮮明特征,但由于存在地區(qū)差異,且缺乏具體配套措施,使規(guī)劃在全國范圍內實現存在困難。此外,所有政府部門都根據各自職能制定計劃,極易導致規(guī)劃內容重疊、分工不明確。本文選取的政策樣本中多部門聯合制定政策約占總樣本數的30%。因此,應注重各部門間協調,完善部門間協同機制,形成全覆蓋且不重復的政策網絡,促使戰(zhàn)略性新興產業(yè)在產業(yè)結構調整和發(fā)展方式轉變中充分發(fā)揮引領作用。
本研究選取戰(zhàn)略性新興產業(yè)領域發(fā)展計劃作為代表性政策。國家層面政策文本高頻關鍵詞中出現了新能源汽車、新材料等,說明現階段國家對新能源汽車、新材料等產業(yè)發(fā)展尤為重視。目前,新能源汽車政策支持體系建設相對比較完善,且建立了財政補貼機制,出臺相應法律法規(guī)激勵技術進步和扶優(yōu)扶強,優(yōu)化新能源汽車產業(yè)外部環(huán)境。另外,近年來政府對人才工作尤其關注,提出實施人才戰(zhàn)略、開發(fā)人才資源,出臺了包括引才、育才和就業(yè)等相應政策意見,以加快人才隊伍建設,并為各類人才施展才能提供廣闊平臺。
以上政策關鍵詞主要是分析政策文本共性,而政策文獻個性特點則容易被忽略,因此本文構建PMC指數模型,選取具體政策文本進行評價研究。考慮到不同機構出臺政策的側重點不同,本文根據政策發(fā)文時間和發(fā)文機構,從發(fā)展規(guī)劃、資金、平臺、國際化發(fā)展4種不同類別政策中各選取一篇進行分析。政策編號P1、P2、P3、P4分別表示總體發(fā)展規(guī)劃、資金管理辦法、平臺建設方案和國際化發(fā)展指導意見,4項政策具體信息如表4所示。
PMC指數模型能夠較好地體現政策的各個方面,有利于識別政策本身優(yōu)劣勢,具體分析過程如圖2所示。對4項戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策文本進行詳細分析,基于PMC模型,計算模型中的兩級變量值,建立4項政策投入產出表,如表5所示。
圖2 PMC指數模型分析過程
表4 戰(zhàn)略性新興產業(yè)代表性政策
根據表5中各項政策二級指標值計算其對應的一級指標值,并得出PMC指數值(結果保留到小數點后兩位),對政策進行等級劃分,結果見表6。根據表7中的矩陣結果,構建各政策PMC曲面,具體各維度情況如圖3~圖6所示。
上文通過計算兩級變量值、PMC指數,以及構建曲面圖,對4項政策進行具體分析,發(fā)現本文所選4項戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策設計均比較合理。其中,政策P1的PMC指數值最高,得分為9.83,政策評價等級顯示為優(yōu)秀,說明在制定此政策時各指標考慮較為科學周到,從宏觀到微觀相應條款描述比較充分,這不僅取決于該政策是“十三五”規(guī)劃這一客觀屬性,也說明政府對戰(zhàn)略性新興產業(yè)十分重視。政策P2的PMC指數得分為8.05,政策評價級別顯示為良好,其中(X1)政策性質、(X2)政策效力、(X3)政策領域、(X5)政策評價、(X8)激勵措施均低于平均值,因此可在這些方面進行改進;(X2)政策效力、(X8)激勵措施與平均值差距較大,是應著重改進的方面,具體應結合政策情況進行。政策P3的PMC指數得分為9.00,政策評價級別顯示為良好。其中,只有(X4)政策受體一項低于平均值,這與政策本身性質有關,可參考此方面進行相應改進。另外,可制定多種激勵措施促進產業(yè)發(fā)展,其PMC指數值也會相應提升。政策P4的PMC指數得分為8.17,政策評價等級顯示為良好。其中,(X2)政策效力、(X3)政策領域、(X5)政策評價、(X8)激勵措施均低于平均值,可在(X2)政策效力、(X8)激勵措施方面著重加強。限于篇幅原因,本文只對以上4項政策進行分析。運用本文評價方法,通過兩級指標數值和PMC指數可以明確顯示政策具體優(yōu)劣勢,從而為政策制定者提供參考。
表5 4項政策投入產出
表6 4項政策PMC指數匯總情況
表7 4項政策的PMC曲面
圖3 政策P1的PMC曲面 圖4 政策P2的PMC曲面
圖5 政策P3的PMC曲面 圖6 政策P4的PMC曲面
產業(yè)政策對戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展有重要作用,對政策進行事后評估雖然能夠準確把握政策優(yōu)劣,但容易造成較大損失,而進行政策早期診斷則能夠有效避免事后政策評估的滯后性。本文從政策文本關鍵詞共現分析、政策量化評價體系構建兩個方面對戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策共性和個性進行研究,得出如下結論:①戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策主題集中穩(wěn)定??傤l數排序前10位的主題詞分別為:技術、生物、服務、企業(yè)、創(chuàng)新、建設、材料、裝備、知識產權、節(jié)能,這10個關鍵詞出現頻數占樣本主題詞總頻數的58.22%;②技術是當前國家制定戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策考慮的重點?!凹夹g”一詞是關鍵詞頻數表中頻數最高的詞項,同時其點度中心度值也最高;③創(chuàng)新在驅動戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展方面發(fā)揮著至關重要的作用,體現在科技創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、文化創(chuàng)新、應用創(chuàng)新、創(chuàng)新體系、創(chuàng)新能力和創(chuàng)新發(fā)展等方面;④目前,整體政策中存在發(fā)展規(guī)劃類政策較多、部門協同制定類政策偏少等問題。本文所選4項戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策設計均較為合理,相關部門對各指標的考慮也較為科學全面,但也存在一些需要改進的地方。本文一方面可為政府全面認識戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策提供參考,另一方面也可為未來進行戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策制定、改進和優(yōu)化提供依據。
根據本文政策文本分析,針對目前戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策存在的不足提出如下建議:
(2)加強區(qū)域層面產業(yè)發(fā)展規(guī)劃設計。在目前發(fā)展規(guī)劃類政策指導下,結合各區(qū)域發(fā)展狀況、資源優(yōu)勢和產業(yè)特征等實際情況,充分挖掘各區(qū)域比較優(yōu)勢,統(tǒng)籌規(guī)劃產業(yè)發(fā)展方向,對戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展政策進一步細化落實,從宏觀到微觀全面完善法規(guī)類政策,形成良好的產業(yè)政策生態(tài)環(huán)境,確保資源良性循環(huán),使政策在全國范圍內充分發(fā)揮引領作用。
(2)建立部門間協同聯動推進機制。加強各部門間政策協調聯動,跨部門協同立法不僅能夠防止部門追求自身局部利益,還可以降低立法成本,避免空白立法、重復立法及立法沖突現象的出現,形成強大合力,優(yōu)化資源配置,構建全覆蓋且不重復的政策網絡。同時,相關部門在政策執(zhí)行過程中需要持續(xù)進行動態(tài)協調,充分發(fā)揮激勵和誘導功能,保證政策實施效果。
(3)完善有效鼓勵創(chuàng)新的激勵機制。將科技創(chuàng)新置于核心位置,通過人才引進、股權激勵、投資補貼等方式營造自由發(fā)展環(huán)境,提高技術創(chuàng)新能力,保證戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展生機與活力,發(fā)揮產業(yè)政策提升市場功能、強化競爭、推動產業(yè)結構升級的作用。另外,由于創(chuàng)新具有動態(tài)性,需要不斷對政策效果進行評估,保證政策執(zhí)行具有調整空間,促進戰(zhàn)略性新興產業(yè)高質量發(fā)展。
本文從文本內容角度對戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策的共性和個性特點進行研究,識別當前政策制定存在的問題,為政策制定、改進和優(yōu)化提供了一定依據。但受時間和水平限制,仍存在以下不足:①本文只選取國家層面政策,因地方層面和國家層面政策側重點不同,無法為地方層面政策完善提供良好的參考;②戰(zhàn)略性新興產業(yè)中每個產業(yè)都有大量專項政策,本文選擇該領域的國家級發(fā)展規(guī)劃和政策規(guī)定作為代表性政策,樣本數量不夠大,無法覆蓋戰(zhàn)略性新興產業(yè)全部政策。未來研究可進行如下嘗試:一是增加地方層面政策樣本,將國家層面與地方層面政策結合起來進行對比研究,分析政策共同點及區(qū)別,為政策完善提供更具針對性的建議;二是細分不同產業(yè)專項政策并進行針對性研究,探索不同產業(yè)間政策共性和個性特征,為政府部門完善政策提供參考。