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   自約瑟夫•熊彼特提出現代創新理論以來，創新的概念、理論以及實踐應用逐漸通過學者、企業家等微觀主體得以豐富，并影響到國家的政策與行為。21世紀以來，世界主要國家紛紛將科技創新提升為國家戰略的核心。我國于2006年提出了建設創新型國家的戰略目標，并相繼出臺了一批有利于創新的政策措施。但從國內外科技政策研究和制定的過程看，大多依靠主觀判斷，缺乏事實型數據和定量分析方法的支持，難以對科技政策研究和制定的過程進行重現，并最終影響到科技政策的實施效果。
 
    隨著對創新的理解以及對科技政策研究的不斷深入，從科技投入、產出、政策為典型代表的創新活動當中，所產生的事實型數據作為連接創新與科技政策研究的重要載體日益得到政策研究者的重視，而基于事實型數據的科技政策研究也逐漸成為一國制定科技政策的重要基礎。
 
    創新活動新特征要求更新科技政策研究方法
 
    相當一段時間內，科技政策的研究與制定主要針對研發環節，即“基礎研究→應用研究→開發研究”這一線性創新過程。在科技資源稀缺的背景下，以此為基礎的科技政策難以平衡純粹的基礎研究與以實際應用為目的、特別是服務于國家戰略目標的應用研究之間的關系。這種對創新的一維線性的知識流動范式的理解已被證明難以支撐現代科技政策的制定。
 
    根據克萊因1985年提出的關于創新的鏈環—回路模型，創新過程不再是一個從工業研究開發、工程建設和制造到市場的循序漸進過程，而是一個戰略集成的并行過程。鏈環—回路模型一共有5條創新路徑：第一條路徑是創新的中心鏈，該路徑起于發明、設計，通過開發、生產等階段，最后結束于市場銷售；第二條路徑由一系列的主反饋和反饋環等為標志的反饋回路組成，反饋表示從對市場需求返回下一輪設計，以便對產品和服務的性能做進一步的改善；第三條路徑是指研究和發明設計過程的相互作用，以及“發明設計—知識—研究—設計”或者“設計—知識—設計”等多種回路的多次反饋過程。從科學到創新的回路貫穿于整個創新過程；第四條路徑中，科學是創新各階段的基礎。在創新的鏈環—回路模型中，科學不再是創新的初始點，而是創新主鏈各節點上都需要的要素；反之，創新又能推動科學，這是創新的最后一條路徑。
 
    創新活動的復雜性對當前的科技政策研究提出了更高的要求，需要科技政策研究從面向研發線性過程轉變為面向創新鏈的各個環節。但目前科技政策研究多依靠主觀判斷，缺乏基于客觀數據的定量研究的支撐，因此不僅難以對政策制定過程進行重現，而且影響政策的實施效果。
 
    事實上，創新鏈的各個環節間的知識和技術流動以及圍繞創新鏈的宏觀管理都產生了大量的事實型數據：如基礎研究環節會產生以論文、專著為載體的新知識，以及研究過程產生的科研數據等；技術研發環節會產生專利、技術標準、新技術、新工藝等事實型數據；在技術轉移和市場化的環節，產生技術合同交易額、專利實施率、孵化的新企業、創造的經濟效益以及市場規模等事實型數據。此外，在整個創新過程中還存在著人才、項目、基地、投入等事實型數據。利用好這些創新活動中產生的事實型數據，科技政策研究和制定過程才能有據可依，更加的定量化和科學化。因此面向創新的科技政策研究需要事實型數據的支撐，需要事實型數據從創新目標的確立到創新活動的開展，再到創新結果的評估進行全面的支撐。
 
    英美國家重視基于事實型數據的科技政策研究
 
    事實型數據作為連接創新和科技政策研究的重要載體，在科技政策研究中的重要作用日益受到決策者的重視，其中以英國的循證決策和美國的科學政策學為代表，形成兩條發展脈絡，發展出各有特色的研究特點。
 
    循證決策是指在科技政策制訂的過程中，將科研產出、科學證據與專家的經驗、判斷、觀點相結合，用事實型數據來支持科技決策，體現了從主觀決策到“專家的觀點和判斷與高質量的、可信賴的證據相結合”的轉移過程。自20世紀90年代以來，循證決策這一理念在英國政界逐漸受到重視。英國政府在1999年制訂的《政府現代化白皮書》中明確采用循證決策作為其行為準則，提出“本屆政府對政策制定者有更多的期望，期望有更多的新思維，更主動地質疑傳統的行為方式，更好地利用事實型數據和研究的方法來制定政策，更多地專注于能產生長期影響的政策”。
 
    英國政府將專家意見、公開發表的研究結果、現有的統計結果、相關人員的磋商結果、事前的政策評估結果、互聯網上的信息、可供選擇的政策選項、經濟和統計模型的運算結果等均作為制訂政策的證據，并專門設立“戰略決策組”。該戰略小組強調以證據為基礎的政策分析，強調創意與創新，強調實施全方位的戰略審計，并通過建模、預測和情景模擬等方式，保證英國政府更好地應對長期發展和短期變化所帶來的影響。在其發布的《21世紀的專業化政策制定》文件中，戰略決策組提出“現代化政策制定的描述模型”，揭示了現代化有效決策過程的三大主題：愿景，即現代化政策的制定應具有前瞻性、外向性和創造性；有效性，即政策制定要以證據為基礎，具備包容性和協同性；持續改進，即政策制定需要在實踐中不斷地進行反思、評估與改進。
 
    長期以來，無論是在政府內部還是其他與政策制定相關的部門，美國均以擅長政策分析和評價在全球占據領先地位。2005年，美國總統科技顧問約翰•馬伯格首次提出了“科學政策學”的概念，即通過科學、嚴謹的研究方法幫助政策制訂者和研究人員更好地評價國家科技事業的發展，更好地分析推動科技事業發展的因素以及對可能產生的結果做出判斷。
 
    2008年，美國科學與技術政策辦公室、國家科學與技術理事會科學委員會下屬的社會科學、行為科學與經濟學分委會出臺了一份名為“科學政策學：聯邦研究路線圖”的報告。報告指出，雖然許多聯邦部門有自己的研究團隊，但相關數據的采集和分析雜亂，缺乏系統性；各部門利用不同的方法、數據和工具來了解他們對科學與技術的投資；用于決策判定的數據基礎很缺乏。所以，有必要強調科技政策研究與制定應基于更加嚴謹的數據基礎，且應進一步改善相關數據采集、分析工具和研究方法。美國科學基金會將科學政策學進一步提升為“科學與創新政策學”，并執行“科學與創新政策科學計劃”。在此項計劃的指導下，科學基金會正在努力建立一個以事實型數據資源為基礎的科技戰略研究工作平臺。
 
    事實型數據在科技政策研究中的作用分析
 
    創新鏈揭示了知識、技術在創新過程中的流動、轉化和增值效應。如果能對知識和技術的這種流動、轉化和增值進行基于事實的定量分析，就可以服務政府決策和創新主體在創新過程中的銜接、合作和價值傳遞。我們以政府科技管理為例，在科技預測以及戰略制定、項目立項、機構與人員選擇、技術轉移、科技計劃和項目評估的過程中，分析事實型數據如何支撐面向創新的科技政策研究。
 
    在科技預測以及發展戰略制定方面，可以通過對某一領域內論文發表情況、專利申請與批準情況等數據進行深度分析，結合國外事實數據，綜合判斷未來一段時間內國家的科技發展重點與技術路線。
 
    在科研項目立項方面，可以對項目研究進展的知識產權態勢進行客觀評價，通過對文獻、專利等事實型數據的分析來幫助創新主體甄別項目領域內的關鍵科學問題、技術發展形態、亟須發展的關鍵技術點、研發陷阱，確定技術研發路線以及把握項目知識產權化預期可達成性和階段性目標的可行性等。
 
    在機構和人員選擇方面，可以利用發表論文、獲取專利等信息來評價機構和科研人員的研究實力，發現優秀的合作伙伴以及需要防范的競爭對手，并為政府科技計劃實施中的課題承擔單位選擇以及為企業尋找合適的科技人才提供支撐。
 
    在技術轉移方面，可以通過建立科技成果數據庫，搭建技術轉移信息服務平臺，綜合集成技術簡介、轉移方式、技術擁有方和承接方等信息資源，為科技成果向現實生產力轉化提供有效的支撐。還可以利用專利、專利許可及其相關市場化信息來評價技術轉移的績效。
 
    在科技計劃和項目評估方面，可以圍繞科技計劃、項目實施和立項時確定的目標，通過對其形成的論文、專著、專利、標準、產品等科研成果以及過程管理、經濟社會效益指標等事實數據進行分析，綜合評估科技計劃和科研項目的實施績效。
 
    專利、論文、人才、機構等事實型數據在為面向創新的科技政策研究提供支撐的同時，也會通過其組合、再加工產生一批新的事實型數據，如科技報告。這些科技報告將為面向創新的科技政策研究提供重要支撐，如面向重大科技問題的戰略研究報告可直接服務于科技決策、項目驗收報告作為以后項目立項的重要依據。
 
    創新的過程是大量事實型數據產生的過程，面向創新的科技政策研究需要事實型數據的全面支撐。2006年，中共中央、國務院發布了《中共中央國務院關于實施科技規劃綱要增強自主創新能力的決定》，標志著我國科技發展進入了提高自主創新能力，建設創新型國家的新階段。在以科技創新為核心的全球競爭日趨激烈的背景下，以事實型數據為基礎的科技政策研究方式日漸成為世界各國的共同選擇。因此在新形勢下，如何把握好自主創新的規律，加強有利于自主創新能力提高的科技政策研究成為我國科技發展面臨的重要問題。