中国高技术产业扶持政策差异性研究——需求、供给、环境层面量化分析

摘要：从需求面、供给面、环境面3个层面，选取中国最具高技术产业竞争力的北京、天津、深圳、西安、成都5个城市产业扶持政策进行研究。通过对五城市高技术产业政策条款进行编码、结构化和内容分析，指出五城市高技术产业政策在需求面、供给面、环境面具有明显的偏好差异，深刻剖析不同城市在高技术产业政策工具运用方面的差异和共性，可为政府相关部门制定和完善高技术产业扶持政策提供借鉴。

关键词：高技术产业；产业扶持政策；需求面政策；供给面政策；环境面政策

0 引言

全球新一轮科技创新和产业革命正在孕育发展，将带动高技术产业进入历史性突破时期。《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020)》明确提出要加强高新技术产业化和先进适用技术推广，其中提及高技术和高新技术等关键词33次，其重要地位可见一斑。然而，高技术产业具有研发周期长、更新速度快、风险高等特点，使得该产业发展离不开国家政策支持。自《高技术研究发展计划(1986)》(863计划)伊始，国家对高技术产业予以高度重视，陆续发布了很多高技术产业扶持政策并给予长期投入支持。特别是2006年我国“十一五”规划将高技术产业正式纳入战略范畴后，国家和各省市政府及相关部门相继发布政策扶持产业发展，这对我国高技术产业竞争力提升起到了关键性推动和引导作用。1995年，我国高技术产业总产值仅为4 098亿元。截至2015年，我国高技术产业实现工业总产值96 546.2亿元，其中全国高新技术企业达到51 476家，从业人数1 274.8万人。事实证明，国家高度重视并出台扶持政策促进了高技术产业发展。然而，我国不同区域在经济发展、地理区位、基础设施等方面存在较大差异，各省市高技术产业发展水平参差不齐，各地区高技术产业政策工具运用也有所不同。各地区应如何因地制宜地制定与现实状况相适应的高技术产业扶持政策，已经成为政府和学界关注的焦点。

政策文本分析被看作是政策研究的基点,许多学者都曾通过政策文本分析研究高技术产业政策问题[1]。现有文献中，政策文本分析方法可大致分为两种：第一种方法是基于政策文本具体内容，对不同地区政策进行比较。例如，吴琨和刘凯[2]通过对北京、上海、江苏和浙江高新技术产业科技政策进行比较，提出制定高新技术产业科技政策应加大基础研究阶段和供给层面科技投入政策力度、促进政府财政资金规范化和完善科技政策体系融合度等建议。然而，对竞争力较强城市政策进行文本分析虽然对其它城市具有普遍借鉴意义，但政策内容相对主观，缺乏统一标准。第二种方法则是考虑使用量化指标系统分析政策，即通过政策文本赋值量化方法剖析政策。其中，国外学者Rothwell等[3]从政策工具角度出发，运用需求面、供给面、环境面三维度分析方法剖析政策。由于该方法具有可操作性和实用性，得到王宏新等[4]、李良成[5]、盛亚[6]等学者广泛认同。白彬等采用内容分析法和定量分析法，结合创业周期维度和政策客体维度构建了三维政策分析框架，研究样本政策的合理性和有效性。李承宏等[8]从政策效力、政策目标和政策工具3个维度对我国高新技术产业政策进行量化分析，揭示了我国高新技术产业政策演进特征及存在的问题。

尽管目前国内许多学者已经针对高技术产业扶持政策进行了文本量化分析，但上述研究多聚焦于全国或东部竞争力较强省市，对中西部地区省市政策关注不多，以政策工具为视角形成的宏观研究较少。事实上，中西部地区在经济基础、地理位置、科研基础等方面建设水平差异性较大，东部省市政策扶持方向、力度经验对中西部地区省市具有重要借鉴意义。为弥补这一缺陷，本文在借鉴已有研究成果的基础上，采用内容分析法，以定量研究方式对东、中、西部最具产业竞争力城市的高技术产业扶持政策整体状况进行系统化梳理，以北京、天津、深圳、西安、成都5个城市扶持政策为分析样本，根据政策工具理论制定政策分析框架，在对政策进行精读的基础上，分析归纳政策条款内容和主要目标，并进行标准化编码量化分析及频数、频率统计。然后，采用Spss19.0软件对数据进行单因素方差分析和描述性统计检验，并对检验结果进行比较，进而提出针对性建议，可在新时期为其它地区从内容和形式上完善高技术产业政策提供参考。

1 地区与扶持政策样本选取

本文主要基于以下两个因素选取地区。首先，研究对象应分别选取东部和中西部地区综合产业竞争力排名靠前的城市。通过知网文献搜索发现，东部地区高技术产业竞争力综合排名靠前的省市包括江苏、广东、北京、上海、天津等地，中西部地区最为突出的是成都和西安[8,9]。其次，本文选取地方政策考虑到公开政策的全面性和完整性，而江苏、上海等地从公开途径检索到的高技术产业政策在这两个方面未达到研究要求。因此，本文选取北京、天津、深圳3个城市作为东部研究对象，西安、成都两市作为中西部研究对象。最终，本文以北京、天津、深圳、西安、成都五市高技术产业扶持政策为研究样本。

1.2 扶持政策样本选取

本文选取的高技术产业扶持政策文本均来源于公开数据资料，主要是从各地方政府及相关部委网站搜集而来。由于高技术产业地区扶持政策文本数量众多，为确保政策选取的准确性、典型性及发布单位的权威性，需对政策文本进行遴选和整理。首先，选取发文单位为市政府、市政府高技术部门及高新技术区管委会的政策文本；其次，政策类型选取地方性规划、意见、办法、通知公告等以书面形式正式颁布的指导性和规范性文件，并确保标题、文号、文件全文、印发部门、印发时间等信息基本明确、完整。此外，虽然某些政策文件未注明“高技术”字样，但其实质内容与高技术研究或产业发展密切相关，这些政策文件也在本文研究范围之内。由于部分政策条款实施背景和内容重复冗余，本文采用文献研究、小组讨论法对政策条款进行查重与规范化处理，避免样本重复影响整体结果，最终得到政策条款2 052条。其中，各地区扶持政策具体发布年限、政策总数和政策条款总数如表1所示。

自1990年始，尽管北京、天津、深圳、西安、成都5市于不同年份颁布的扶持政策数量有所波动，但由于政策具有连贯性，因此整体上呈持续上升趋势。据统计，五市高技术产业扶持政策发布情况可分为以下4个阶段：①2000年以前，各地发布的扶持政策大多归属于公共政策，单独发布的高技术产业扶持政策数量较少。在此期间，选取北京1个政策、深圳4个政策、成都2个政策；②2001年中国加入WTO，高技术产业扶持政策需要同国际接轨，且2004年兴起大学科技园和科技企业孵化器。因此，2001-2005年，各地政府及相关部门陆续发布区域政策以扶持高技术产业发展。在此期间，分别选取天津与深圳2个政策、西安1个政策、成都5个政策；③2006-2010年为扶持政策发布数量突破期。在此期间，选取北京5个政策、天津18个政策、深圳1个政策、西安15个政策、成都16个政策。究其原因在于，随着2006年“十一五规划”的实施，高技术产业发展正式纳入国家战略版图，各地对于高技术产业发展和扶持政策制定的热情高涨，因此扶持政策数量有所增加；④2011-2015年，扶持政策发布数量又实现突破性增长，呈现出阶梯递进式局面，导向更加清晰、文本更加丰富，已基本形成覆盖高技术产业协调推进且较为完整的扶持政策体系。这可能是由于2012年党的“十八大”提出创新驱动型经济发展战略，2013年十八届三中全会进一步阐述加快创新型国家建设，这为我国高技术产业发展提供了内生动力并指明了方向。在这一阶段，本文选取北京26个政策、天津10个政策、深圳15个政策、西安17个政策、成都20个政策。

2 政策文本量化分析方法

2.1 政策工具分析框架构建

政策工具分析是公共政策研究的重要组成部分，是政策分析过程在工具理性层面的发展和深化。本文在借鉴Rothwell 和 Zegveld、黄萃、盛亚等学者相关研究成果的基础上，根据政策条款分类，构建需求面、供给面和环境面3类政策分析框架。以此为基础，6名小组成员在整理政策文本条款后，依据需求面、供给面和环境面3类政策特征，通过定性分析对其进行解构、比较和归类，独立提取并确定核心关键词，继而反复对照、讨论，对于同义但不同名的关键词进行合并，以确定高频关键词，得出最终政策条款关键词，并依照关键词对政策条款关联性进行校准，基本不存在模糊、边缘意义。因此，本研究关键词选取比较准确。

需求面和供给面政策可直接作用于高技术产业，而环境面政策则通过改善高技术产业发展环境等条件间接影响高技术产业发展。其中,需求面政策工具是指政府通过政府釆购、外包政策、海外机构设立和贸易管制4种手段扶持高技术产业发展，主要表现为引导力或拉动力；供给面政策工具更多表现为扶持政策对高技术产业发展的推动力，包括资金投入、人才引进与培养、技术支持、公共服务和基础设施建设，基本满足市场供给所需资源，同时也确保政策条款目标的独立性；环境面政策工具更多表现为扶持政策对高技术产业发展的保障力或支撑力，可细分为税收政策、金融政策、目标规划、商标产权保护及产业促进5个关键词(由于本文重点研究产业扶持政策，因此未将法规管制列入)，可将其整合为有利于高技术产业发展的社会环境。由此，本文构建如表2所示的高技术产业扶持政策条款文本结构化分类体系，包含3个一级区分要素和14个二级区分关键词。

注：每条政策条款原则上只存在一个关键词，在多个关键词共存情况下则以主要关键词为判定依据

2.2 文本分析单元标准化编码与信度评估分析

2.2.1 标准化编码

国内研究者在对政策文本进行编码时指出，政策文本所包含的非量化信息导致具有操作性的政策工具缺乏归纳标准，对政策演进和发展趋势的研判说服力较差，对政策实践的预见性和指导性不足[10]。因此，构建政策文本分析单元编码量化政策文本分析体系，可对较长时段政策进行研究，以更好地指导实践。本文将文本分析单元设定为高技术产业扶持政策的具体条款。首先，对选取的160份政策文本按照地区进行归纳整理，进而根据“政策-政策条款(文本分析单元)-编码-关键词”思路对文本分析单元进行结构化编码，最终形成基于政策工具视角的高技术产业扶持政策条款文本分析单元编码，具体如表3所示。

2.2.2 信度评估分析

信度检验用于测评量表数据的可靠性和稳定性，其是采用同样方法对被测对象特征重复测量一致性程度的指标。一致性程度越高，信度越好。本文基于政策工具视角对文本分析单元进行编码分类，其信度要求主要表现在以下两个方面：一是类目信度；二是判断者间信度。为确保分析内容整体信度较高，一方面必须确保类目信度,另一方面还要确保判断者间信度。因此，6名小组成员依据3类一级区分要素独立确定相关关键词，继而进行小组讨论，最终得出14个政策条款关键词，用以确定分类依据。之后，将6名小组成员分为A、B两组并同时进行文本分析单元关键词类目判断。分别在组内达成一致意见并进行分类后，将A、B两组分类结果进行组间交换判断(每项类目抽取2条，共计28条)，以确保判断者间的信度水平(见表3)。

将信度指标作为判断标准，即一致性水平值AR=n/N。其中，n为被抽取检验编码中一致的政策条款频数，N为被抽取检验的政策条款总频数(即28)。通过讨论，两组对存在的分歧进行说明，在达成共识的基础上，以标准细则条款或权变条款修正文本分析单元编码表。本研究共实施了3轮×28条一致性水平检验与标准细化工作，各轮赋值一致性水平值AR分别为0.71、0.86、0.93，一致性水平值逐次提高，最终赋值结果已达到较高的AR，即编码表具有较高信度水平。

3 数据分析

3.1 政策条款频数、频率统计分析

依照赋值原则，对文本分析单元进行编码量化。根据已经建立的文本分析单元分类维度对编码政策进行归类，归类为某项关键词。在分类项下赋值1，非分类项下赋值0，然后对各类关键词得分加总，得到每个城市在各类政策条款关键词上的得分。由于各市出台政策条款数量不同，因此将该得分除以该市总条款数，得出其百分比，用以在各城市间进行比较。

3.1.1 需求面政策条款统计分析

需求面政策主要表现为政府通过采购、贸易支持拉动高技术产业产品或服务销量，进而减少市场不确定性，保护高技术产业市场有序发展。对于需求面政策发布，各城市表现不同，仅北京对于政府采购、成都对于贸易管制有较多支持，其它城市需求面扶持政策条款相对较少(见表4)。

3.1.2 供给面政策条款统计分析

供给面政策是指政府通过扩大资金、人才、技术、信息等生产要素供给及高技术产业相关要素供给，释放要素潜能，促进产业发展。供给面政策发布数量多少直接关系到政策对市场的扶持与干预程度。数据比对结果显示，5个产业竞争力较强城市在供给面政策条款种类方面都有所体现，差异不大，且整体所处水平呈基本趋同状态。其中，北京、天津、深圳、西安、成都5市在供给面发布的政策条款分别占各市政策条款总数的51.44%、61.96%、62.74%、48.40%、50.81%。而人才引进与培养政策是每个城市都涉及较多的条款，分别占北京、天津、深圳、西安、成都5市政策条款发布总量的15.11%、17.77%、20.38%、13.78%、22.74%，而资金投入、技术支持、公共服务、基础设施建设4类政策条款发布情况在各城市间差距相对较大。北京、深圳和成都3市整体情况相对均衡，每项都有所涉及，西安关于技术支持的政策条款较少，天津在资金投入方面(包括奖励)出台的政策条款较多，达到该市政策条款总数的23.92%，明显高于其它城市，具体数据如表5所示。

3.1.3 环境面政策条款统计分析

环境面政策主要表现为政府通过营造良好的财税环境、金融环境、法制环境，间接影响并促进高技术产业发展。5市环境面发布条款频率分别为43.71%(北京)、36.90%(天津)、35.35%(深圳)、46.79%(西安)、45.24%(成都)。在环境促进层面政策条款中，各城市在政策条款发布频率上的差异较为明显。相对而言，北京政策条款发布较为均衡，并且对于行业标准制订、产业联盟形成等产业促进政策发布力度较大，占该市发布条款总数的14.21%，而其它城市在这方面的政策条款相对匮乏。另外，虽然其它城市均出台了相关特定条例，但由于成都积极发展软件、动画等产业，因此其更加重视商标产权保护和奖励。

3.2 政策条款差异性分析

为进一步分析不同城市在发布同类政策条款时的差异，本文运用统计分析方法对数据进行整理和分析。运用Spss19.0统计软件，将政策条款发布频率作为观察变量，将城市和政策条款分类作为控制变量，运用单因素方差分析和描述性统计检验方法，剖析不同城市间政策条款发布的内在联系。

3.2.1 方差齐性检验

方差分析的前提是多样本方差是齐性的，通常运用Levene检验判断方差是否齐性。本文分别对需求面、供给面和环境面3维数据进行齐性检验，结果如表7所示。

检验结果显示，需求面方差齐性显著性为0.302，供给面方差齐性显著性为0.256，环境面方差齐性显著性为0.191，均大于显著性水平0.05。因此，本文认为,各组总体Levene统计量无显著性差异。

3.2.2 单因素方差分析

(1)组间差异性分析。如表8所示，需求面显著性指标大于0.05，即表示不同城市间需求面各类政策条款发布频率差异性较小。而供给面、环境面显著性指标均小于0.05，即组间存在显著性差异，需要进行两两分析。因此，对供给面和环境面政策条款频率分别进行SNK-q检验。

(2)SNK-q检验。在供给面政策条款频率单因素方差分析中，运用SNK方法进行q检验结果显示，资金投入、技术支持、公共服务、基础设施建设4类政策条款在5个城市之间发布频率的显著性差异值为0.242，大于显著性标准0.05，即表示4类政策条款发布频率差异不显著。

在环境面政策条款频率单因素方差分析中，运用SNK方法进行q检验。分析结果显示，组1包含的税收政策、目标规划、商标产权保护3类政策条款在不同城市间发布频率的显著性差异值为0.053，说明三者间差异不明显。同理，组2中税收政策、商标产权保护和产业促进3类政策条款频率的差异性也不明显，组1差异性比组2差异性明显。

(3)描述性统计检验。为保证数据分析的精确性，本文对数据描述性统计检验结果进行检验。其中，均值为各类政策条款在5个城市中发布的频率均值，标准差可以体现各城市关于同一类型政策条款发布频率的差异大小，统计检验结果如表10所示。

从中可见，在需求面中，各项政策条款发布频率总均值不足1%，说明各城市发布的需求面政策条款较少。其中，政府采购、外包政策、贸易管制标准差大于总标准差，说明三者在各城市中的发布频率差异显著。例如，北京发布了2条外包政策条款、西安发布了9条外包政策条款，而其它城市均未发布。北京、天津和成都均发布了相关海外机构设立政策条款，但深圳和西安相关条款较少。并且，北京发布了3条相关政策条款，而天津和成都均只发布了2条。

据统计，供给面政策条款发布频率总均值为11.014 4%。其中，人才引进与培养、公共服务两项频率均值均高于供给面整体平均水平。然后，通过标准差可观察不同城市对于同类政策条款发布频率的差异。例如，资金投入标准差高于平均标准差5.701 08，则认为5个城市在资金投入政策条款发布频率上具有较大的差异性。与此同时，技术支持、基础设施建设两项政策条款均值和标准差为供给面政策条款中的最低值。因此，在技术支持与基础设施建设方面，各城市支持力度都不高。

最后，通过环境面描述性统计检验各城市之间的差异，结果如表10所示。从中可见，金融政策、产业促进两项政策条款频率均值均高于总体均值8.319 2%，而目标规划均值最小，其发布频率较低。在标准差方面，税收政策频率标准差最小且均值较低，表明该项政策在各城市重视程度一般。而金融政策标准差为3.482 82，在环境面政策条款频率中标准差最大，各城市对金融政策支持力度不一，发布频率差异较大。

4 结果分析与讨论

高技术产业扶持政策作为我国高技术产业发展的推动力量，其重要性日益凸显。现有文献对于高技术产业扶持政策的研究多参考东部发达城市政策结构，而对于中西部地区具有产业竞争力城市的研究明显不足。因此，本文选取东部和中西部最具产业竞争力城市的高技术产业扶持政策为研究对象，从供给面、环境面和需求面3个层面对政策条款进行分析，结论如下：

(1)高技术产业扶持需求面政策条款稀缺。需求面政策工具占政策条款样本总数的3.41%。进一步分析表明，政府采购、外包政策、海外机构设立、贸易管制4类政策条款平均频率不到1%，表明各市政府及相关部门对待需求面政策条款颁布十分谨慎。需求面政策工具一方面可以减少市场不确定性，使企业获取更好发展；但另一方面也很容易滋生腐败现象，并打乱原有市场秩序。因此，各地方政府对于该类政策发布比较保守。在需求面政策条款中，北京与成都相对较多，如在政府采购与贸易管制等方面。例如，2009年《关于促进中关村高技术企业发展的若干意见》提出：“市级政府采购向产学研联合创新产品和服务倾斜。”2015年《成都高新区管委会2015年关于稳定外贸增长的若干政策》指出：“提升外贸综合服务水平。”总之，高技术产业扶持政策需求面政策条款严重不足，各城市使用需求面政策过于保守，应将需求面政策列为未来我国高技术产业扶持政策制定与优化的重点。

(2) 高技术产业扶持供给面政策工具使用频率较高且重点突出。资金投入、人才引进与培养和公共服务政策条款发布频率较高，其中以人才引进与培养、公共服务政策尤为明显。而且，这两类政策条款在5个城市之间的标准差低于供给面总体标准差，表明5个城市对于人才引进与培养、公共服务均高度重视。政策条款发布频率高的还有资金投入政策，其标准差较高的主要原因在于天津市资金投入政策条款发布频率高达23.92%，远远超出其它城市。天津发布的资金投入政策条款内容多为设立基金，鼓励企业立项；或奖励有所作为的企业，刺激企业乃至产业发展。例如，设立“专项资金”、“科技创新专项资金”、“中小企业专项资金”、“火炬发展金”等多项资金鼓励企业立项和创新。各城市在供给面政策工具上的高频使用，一方面反映出人才引进与培养、公共服务已成为各地最关注的政策焦点；另一方面，也反映出各地在以投资促进产业创新、推动经济增长的政策导向上保持高度一致。

(3) 高技术产业扶持环境面政策工具使用频率高且差异较小。环境面政策条款发布频率总体均值占政策条款发布频率总体均值的41.25%，几乎达到政策条款发布频率总均值的一半，且金融政策、商标产权保护、产业促进3项政策条款使用频率都较高。与此同时，税收政策使用频率和标准差较小也反映出各市政府推出税收减免政策意愿不高。2007年后，天津、西安、成都等市政府都出台了商标产权保护相关政策条款保障企业相关权益。在环境面政策条款中，发布频率差异较大的是金融政策，其中北京、西安发布频率分别为15.29%、18.91%，天津、深圳和成都相关政策条款发布频率则为10.25%、12.10%、11.60%。这表明，各城市对环境面政策工具均给予了高度重视，但不同地区更倾向于因地制宜地运用金融政策工具。因此，在金融政策使用方面呈现出较大差异。

(4) 不同区域代表性城市在政策条款发布偏好上存在明显差异。对5个城市不同政策条款种类数据的统计结果显示，各城市对于政策条款发布存在明显差异性偏好。由于不同地区高技术产业发展水平、技术水平、产品与服务特点、外部资源吸收等能力方面不尽相同，城市经济、社会和科技发展水平也不尽相同，因此各市高技术产业对政策扶持需求也不同。例如，北京、西安发布频率最高的政策条款类型为环境面金融政策，天津发布频率最高的为供给面资金投入政策，深圳和成都发布频率最高的则是供给面人才引进与培养政策。从中可以发现，这些竞争力较强的城市已经从环境面和供给面找到发展该市高技术产业切入点，但如何有效发挥需求面政策对于高技术产业的积极影响，值得共同关注。

5 启示与建议

(1)完善政策管理行政机制，减少政策文本内容冗余。从长远发展看，要彻底解决高技术产业扶持政策制定与管理过程中机构重叠、权力交叉、相关政策定位不清等一系列问题，进一步严格优化政府机构的设置、部门职能配置及工作流程标准，建立健全高技术产业扶持政策管理中决策权、执行权和监督权既相互制约又相互协调的行政运行机制。一是通过构建并完善政府内部网络，加快行政管理体制改革，加大不同部门之间相近或相似职能整合力度，加强政府各部门之间的内在联系；二是强化发文部门的中心地位，明确这些部门在政策制定过程中统筹其它部门的权力，并严格规定在制定相关政策时进行全方位了解，从而杜绝政策文本中出现冗余问题。

(2)加强需求面政策工具运用，扩大需求、促进产业发展。文本分析单元数据检验结果显示，当前高技术产业扶持政策需求面政策工具需要不断加强和完善，表明高技术产业市场需求相对有限。因此，政府在增加供给的同时，应培育和扩大高技术产业产品和服务市场需求。在需求面政策建设中，贸易管制政策工具运用较多，而海外机构设立政策工具使用比例却较低，这在一定程度上增加了企业在海外建立科研机构、分支部门等机构的风险。此外，外包政策有利于企业集中精力、专注于技术创新和品牌建设。因此，应在相对薄弱的需求面政策方面加强外包政策和海外机构设立等政策工具的运用。

(3)避免供给面和环境面政策过溢，激发市场配置潜力。在不同地区高技术产业政策工具使用中，北京、天津、深圳、西安、成都等具有产业竞争力城市的供给面和环境面政策条款使用频率占比超过九成。各城市在供给面和环境面政策工具选择时一致注重资金投入、人才引进与培养、公共服务政策和金融政策等。但是，供给面和环境面政策工具在使用过程中存在过多、过溢现象，在一定程度上挤压了需求面政策对产业的扶持力度。适当的供给面和环境面政策对于高技术产业发展具有积极影响，但政策过溢则可能形成“政府养企业”的畸形市场。供给面和环境面政策过溢不仅遏制了企业技术创新活力，也不利于以市场配置为基础的创新环境营造。政府应从经济活动干预者转变为秩序发展维护者，发挥市场对资源配置的决定性作用，进而激励企业活动。

(4)厘清地域差异和产业定位，制定特色发展政策。我国地域辽阔，不同区域在地理区位、经济基础、资源环境等方面都存在较大差距。制定特色化高技术产业扶持政策，需要结合当地省情、市情和高新区实际情况，同时还要考虑到当地经济、社会、科技条件及政策连贯性。以成都为例，成都过去是国家重点建设的电子工业基地之一，具有良好的科研基础。而且，作为内陆城市，其短板为物流，而电子信息产业对物流要求不高。因此，自2000年伊始，成都大力发展电子信息产业，出台了许多关于商标产权保护的政策条款。同时，由于中西部城市对于人才吸引优势不明显，因此，成都为吸引人才而发布了大量人才引进与培养政策。这些政策的实施，使成都成为西部地区吸引大型电子商务企业落户最多的城市，并被《福布斯》列为全球发展最快的城市之一。

(5)深化区域间互补性创新合作，促进跨区域协同发展。当前，影响我国高技术产业发展的许多关键要素正在发生变化，高层次人才、资金、技术等要素稀缺问题越来越凸显。除北京、天津、深圳、西安、成都5个城市高技术产业竞争力相对较强外，我国还存在很多高技术产业发展较弱的后发城市与地区。各地政府一方面需从供给面、需求面和环境面3个维度健全本地区高技术产业扶持政策，为高技术产业快速发展奠定政策基础；另一方面，应根据不同区域存在的技术梯度差距，出台高技术产业跨区域合作扶持政策，鼓励各地区高技术产业园区、企业建立技术创新合作交流机制、援助机制及利益补偿机制。通过促进不同区域高技术产业实现优势互补和有效协作，逐步缩小区域间发展差异，进而推动我国后发地区高技术产业快速、健康和可持续发展。

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A Study on the Difference of Chinese High-Tech Industry Supportive Policies——based on the Quantitative Analysis from the Aspects of Demand, Supply and Environment

Abstract：The high-tech industry supportive policies from the five most competitive cities of Beijing, Tianjin, Shenzhen, Xi'an, Chengdu were selected to undergone investigation from the aspects of demand, supply and environment. Through encoding, structure and content analysis, obvious differences in preferences among these five cities has been pinpointed. Differences and similarities with the utilization of tools were also discovered. Finally, references were provided to formulate and improve the high-tech industry supportive policies for the relevant government departments.

Key Words:High-Tech Industry; Industrial Policy; Demand Policy; Supply Policy; Environmental Policy

基金项目：国家软科学研究计划项目(2014GXS4D142)；海南省自然科学基金项目(714264)

作者简介：黎春燕(1978-)，女，海南海口人，海南大学经济与管理学院副教授，研究方向为技术创新与人力资源管理；余英(1990-)，女，湖北黄冈人，海南大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为战略管理；李伟铭(1978-)，男，广东台山人，博士，海南大学经济与管理学院教授，研究方向为战略管理与技术创新；贺琦(1991-)，女，天津人，海南大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为创新管理。