开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
This study draws upon policy texts and statistical data covering 30 provincial-level regions in China over the period 2012-2021.It employs a mixed-method approach combining staggered Difference-in-Differences (DID) and fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA). The DID method is used to test whether the "Jie Bang Gua Shuai" system can significantly enhance regional new quality productive forces and to examine its dynamic effects. Following the theory of incentive and constraint mechanisms,the study identifies six key operational factors from the implementation process of the system: demand collection method,competition mechanism,entry barriers,subsidy ratio,subsidy disbursement method,and subsidy supervision system. Using policy texts issued by provinces from 2017 to 2022,these antecedent variables are calibrated. Subsequently,fsQCA is employed to explore the complex interaction mechanisms among these six conditions and identify multiple configuration paths that drive the improvement of regional new quality productive forces. Regional new quality productive forces,the outcome variable,are measured using a comprehensive indicator system covering substantive elements and penetrating elements,calculated using the entropy method.
The DID results indicate that the "Jie Bang Gua Shuai" system has significantly enhanced regional new quality productive forces. The policy effect is not only statistically significant but also demonstrates progressive and sustained characteristics. Event study analysis shows that the policy effect gradually releases over time,with coefficients increasing from 0.028 (p<0.05) in the first year of implementation to 0.118 (p<0.001) in the third year,confirming the system's long-term promoting effect. Necessity analysis reveals that no single operational factor constitutes a necessary condition for high-level new quality productive forces,underscoring the importance of configurational pathways. The fsQCA results identify four distinct driving pathways: (1)The competitive incentive path,which centers on open and competitive mechanisms,supplemented by high entry barriers,strict supervision,high subsidy ratios,and phased disbursement. This path stimulates market vitality and innovation agency through full competition. (2) The stable guidance path,characterized by government-determined needs,low entry barriers,low subsidy ratios,one-time disbursement,and budget-based supervision. This low-risk approach steadily promotes foundational improvements in new quality productive forces. (3) The targeted breakthrough path,focusing on government-led tackling of "bottleneck" technologies,combining low entry barriers with high subsidy ratios and multi-stage disbursement. This path provides stable resource support for long-term,high-risk research to overcome key technological constraints. (4) The transformation promotion path,centered on government-directed needs,combining high entry barriers with low subsidy ratios and the flexible "lump-sum" supervision system,aimed at accelerating the transformation and application of scientific and technological achievements into practical productive forces.
This study advances quantitative research on new quality productive forces by empirically testing the "Jie Bang Gua Shuai" system's effects and mechanisms. It introduces an incentive-constraint framework explaining how six key mechanisms synergistically generate institutional effectiveness,overcoming prior reliance on descriptive methods. The mixed-method design employing staggered DID and fsQCA addresses single-method limitations in causal analysis,offering replicable tools for innovation policy research. Four identified implementation paths provide practical guidance for local adaptation.
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2024年1月,习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时强调,“发展新质生产力,必须进一步全面深化改革,形成与之相适应的新型生产关系。要深化经济体制、科技体制等改革,着力打通束缚新质生产力发展的堵点卡点”。在加快实现科技自立自强、加速培育新质生产力的关键时期,作为一项旨在破除体制机制障碍、优化科技创新资源配置的具体制度创新,“揭榜挂帅”如何更好地服务于新质生产力培育发展目标,亟需从制度运行层面探究其影响区域新质生产力的作用机理与实现路径。学术界也对“揭榜挂帅”制度开展了积极的探索和研究,剖析其运行流程及机制[1],指出其实践运行中的症结[2],探讨“揭榜挂帅”制度对科技自立自强[3]、关键核心技术攻关[4]等的影响。然而,现有研究存在以下不足:剖析“揭榜挂帅”制度运行流程及机制普遍基于制度化流程,缺少相关理论支撑;较少探讨“揭榜挂帅”制度与其他主题互动关系以及对相关方面的影响路径。从理论上看,新质生产力的本质是科技创新发挥主导作用的生产力形态,其形成与发展必然要求与之相适应的生产关系与科技体制进行系统性变革,而“揭榜挂帅”制度通过“需求导向、竞争择优”等机制,调整政府、市场与创新主体之间的关系,恰恰是科技体制改革在生产关系层面的重要探索。因此,揭示“揭榜挂帅”与新质生产力之间的作用机制与路径,不仅能够弥补现有研究在制度创新与新质生产力理论对话上的不足,而且为探索如何通过制度设计催生新质生产力提供了思路。基于此,本文收集我国30个省份的政策文本与统计数据,运用渐进双重差分法(DID)与模糊集定性比较分析法(fsQCA)相结合的方法,从激励与约束机制理论出发,探索“揭榜挂帅”运行流程中关键环节对区域新质生产力的影响,识别出“揭榜挂帅”制度助推区域新质生产力发展的驱动路径。具体地,本研究将探究两个问题:一是通过渐进双重差分法(DID)探讨“揭榜挂帅”制度能否提升区域新质生产力?二是在此基础上,通过模糊集定性比较分析法(fsQCA)探讨 “揭榜挂帅”制度与区域新质生产力发展之间复杂的影响机理和提升路径,进而为因地制宜地实施“揭榜挂帅”制度、促进区域新质生产力形成与发展提供理论依据与实践参考。
“揭榜挂帅”制度起源于科技悬赏制,由政府部门设立和组织实施,针对专门技术难题向全社会征集创新性解决方案的一种非周期性科研资助制度[5]。国外学者普遍从个案角度切入对科技悬赏制设置因素进行分析,涉及多融资渠道[6]、灵活的门槛设置[7]、任务来源及类型[8]。国内学者通过政策文本分析、比较分析等方法总结“揭榜挂帅”制度运行流程的前—中—后三大关键阶段以及需求征集与发榜、揭榜申请与论证、项目监管与验收等关键环节,如表1所示。通过系统梳理学者对全流程的阶段性划分和关键环节,本文初步识别出相比传统科研资助项目,“揭榜挂帅”具有突破性且出现频次较高的“需求设置”“揭榜设置”“补助设置”三类维度设置。激励与约束机制理论指出,有效的制度设计通过正向诱导与反向规制的协同作用来系统引导和规范相关主体行为。基于该理论视角,本文从初步总结出的三类维度设置中进一步梳理出需求征集方式、揭榜形式、揭榜门槛、补助拨付方式、补助比例设置、补助监管制度这六大前因变量,六大机制协同作用,释放“揭榜挂帅”制度效能,如图1所示。
图1 “揭榜挂帅”制度的激励与约束机制
Fig.1 Incentive and restraint mechanism of the“Jie Bang Gua Shuai”
表1 “揭榜挂帅”制度运行机制
Table 1 Operation mechanism of "Jie Bang Gua Shuai" system
关键阶段关键环节/要素文献来源前期项目征集与发榜项目征集、项目论证、发榜曾婧婧等[2]中期揭榜申请与论证申请揭榜、论证揭榜、揭榜后期监管与验收应用过程监管、成果验收推广应用、资金拨付制定发布项目榜单榜题征集、榜题遴选、榜单发布沙德春等[1]遴选确定项目揭榜方申请揭榜、择优定帅、立项公示评估验收项目成果阶段评估、成果验收、成果推广前期-张榜项目收集、项目张榜陈劲等[9]中期-赛马多主体并行攻关、竞争性淘汰、遴选“千里马”后期-验收成果验收、一次性奖金给付、推广应用“选帅”机制门槛条件、诚信条件、研发能力曾婧婧等[10]“定帅”机制独立或联合揭榜、“多对一”或“一对一”揭榜“挂帅”机制明确揭榜方权利、明确揭榜攻关资金来源前期张榜项目征集来源、项目类别王洋等[5]中期攻关揭榜形式后期兑奖项目资金投入、项目资助政策
1.1.1 激励机制
需求征集方式作为项目发端环节,本质上是一种信号传递机制,向市场和社会创新主体传递关于国家战略优先级与资源投向的明确信息,并决定创新任务来源与导向。由政府直接发布技术榜单,传递战略牵引型强信号,旨在快速动员和引导社会创新资源投向关系国家战略与长远发展的关键核心技术、“卡脖子”难题,例如工业和信息化部发布2025年未来产业揭榜任务,传递国家在未来产业领域的重点突破方向。通过公开征集方式建立需求征集库,经评审筛选后形成榜单,传递市场发现型分散信号,广泛吸纳来自企业、行业乃至社会公众的技术难题,贴近市场实际需求与瓶颈[11],例如浙江省金华市通过设立“揭榜挂帅”云平台,有效汇集本地企业关键技术需求。
揭榜形式作为项目执行环节,决定了攻关过程中竞争与合作模式,其核心在于通过竞争性资源配置机制来实现资源高效配置、激发竞争活力。其中,“一对一”揭榜形式作为一种风险集中式资源配置,将资源集中于单一(或联合)攻关团队,有利于激发个体创新潜力与联合团队协同创新能力[12],但由于缺乏内部竞争也可能使项目面临较高失败风险。“多对一”形式(“赛马制”)则是一种风险分散式和效率竞速式资源配置,该形式允许多个团队围绕同一难题,基于不同技术路线开展平行攻关,通过引入内部竞争不仅能激励各揭榜方在成果质量和攻关速度上展开角逐,而且能有效降低单一技术路线的失败风险[10]。
作为项目的支撑环节,资金投入来源以需求方及揭榜方提供配套资金或吸引社会资本投入为主、政府财政资金支持为辅。其中,政府财政补助占项目总投入的比例即补助比例设置直接体现政府对“揭榜挂帅”项目的激励强度。政府通过提供高比例补助,降低揭榜方参与揭榜项目的资金门槛和财务风险,激励社会资本不愿或无力投入的高风险、长周期项目[4]。政府通过提供中低比例补助,侧重于发挥财政资金的杠杆效应和信号作用,有助于形成政府引导与市场主导并行的资源配置机制。
1.1.2 约束机制
揭榜门槛作为项目准入的约束机制,既要体现“谁有本事谁揭榜”的核心理念,又要通过必要的资格要求为项目顺利实施提供保障。无门槛或低门槛的准入机制,旨在最大范围地吸引潜在创新主体,破除传统科研资助中“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”的壁垒[13]。例如,上海市在2020年新冠疫情应急防治项目中,不设限制面向全球招募揭榜者。高门槛的准入机制通过对揭榜方研发水平、研发能力、诚信水平等设置一定资质要求,旨在确保揭榜方具备承担重大科研任务的基本能力和资源,以降低因主体能力不足而导致揭榜失败。
补助拨付方式作为项目的过程约束,目的是通过控制资金流来管理项目进度与研究成果考核。“揭榜挂帅”补助拨付一般分事前、事中和事后三种方式[14],按一定比例进行一次性或分阶段资助。事前资助和事后资助都属于一次性资助。其中,事前拨付有利于快速启动项目,但资金风险高,缺乏对攻关过程的有效约束;事后拨付虽能保障资金安全,但揭榜方需预先垫付大量资金,可能影响其参与积极性。前后两期拨付和“里程碑式”拨付都属于分阶段资助。其中,“里程碑式”拨付以政府与项目承担单位约定的“里程碑”式绩效评估结果为依据进行资金拨付[1],有利于形成持续、嵌入式的过程控制机制;通过设置事前审查与事后核查双关键管控节点,两阶段拨付模式可在管理执行复杂度与风险控制力度之间实现适度平衡。
补助监管制度作为项目的规则约束,通过规定经费使用的灵活性与规范性,形成贯穿项目资金使用全周期的约束与反馈机制。目前大部分省份的“揭榜挂帅”制度仍然沿用传统科研项目经费的预算制管理模式,要求详细的预算编制和严格的支出限定,难以适应科研活动固有的不确定性和探索性[15]。少部分省份“揭榜挂帅”中探索实施经费“包干制”,通过简化预算编制、下放预算调剂权、创新财政科研经费配置方式[4],对科研人员及其科研项目活动形成正向行为反馈,有助于释放创新活力。
学术界对新质生产力的研究多以理论分析为主,主要包括以下三个方面:一是聚焦论述新质生产力的内涵特征[16-17]、产生逻辑[18-19]、实现路径[20]等;二是聚焦讨论新质生产力的外延,尤其关注与中国式现代化[21-22]、高质量发展[23]、战略性新兴产业[24]等热点主题的互动关系;三是聚焦探索加快形成和发展新质生产力的路径与模式[25-26]。其中,深化科技体制改革[27]、破除科技创新的体制机制障碍[23]、建立有利于颠覆性技术突破和创新成果转化的制度机制[16],是加快形成和发展新质生产力的重要突破口之一。我国“揭榜挂帅”制度提出之初,便强调关注面向战略性需求的关键核心技术难题和科技成果转化等重大科技需求,旨在深入推进科技体制改革,完善科技项目组织管理方式,解决关键“卡脖子”难题,促进科技自立自强。
从新质生产力与生产关系的角度来看,作为以科技创新为核心驱动力的生产力形态,新质生产力形成不仅是一个技术过程和经济过程,而且是一个系统的社会过程[28],其发展要求生产关系作出相应调整以适应并促进生产力质态跃升。一方面,“揭榜挂帅”制度通过运用“谁有本事谁揭榜”的灵活项目准入机制,突破单位、资历等限制,激发全社会创新主体活力,建立更加开放、灵活、高效的生产关系;另一方面,“揭榜挂帅”强调需求导向和结果导向,通过充分发挥竞争性资源配置机制,优化创新要素配置,推动科技资源向真实需求和有效成果集中,促进知识、技术、人才、数据等新型生产要素的高效整合。从调整政府与市场的角度来看,“揭榜挂帅”制度通过发布榜单、设定门槛、提供补助等方式引导创新方向,发挥政府在战略引导、制度保障方面的作用,体现“有为政府”的引导作用;“揭榜挂帅”制度在项目选取上采用竞争型“赛马制”,在资金来源上以企业和社会资本为主、政府补助为辅,强化市场在项目技术路线选择、创新风险分担和成果转化中的主导作用,实现资源高效配置,激发市场主体活力,形成“政府引导—市场主导”的协同创新机制。从健全完善成果转化应用的科技创新制度角度来看,“揭榜挂帅”制度通过公开征集需求的方式广泛吸纳来自企业、行业乃至社会公众的技术难题,确保科研任务源于实践、服务于产业,推动科技成果快速转化为现实生产力;“揭榜挂帅”制度采用“里程碑式”资金拨付、经费“包干制”等灵活管理方式,增强科研过程的自主性和适应性,提升项目执行及成果转化效率;“揭榜挂帅”制度鼓励企业、高校、科研院所等形成联合创新体(联合攻关团队),通过构建跨主体协同网络,形成开放、融合、动态的区域创新生态,增强区域整体科技竞争力、拓宽成果转化应用渠道。可见,“揭榜挂帅”制度作为一种整合科技资源要素的新型科研组织方式[4],通过优化创新要素配置、发挥“政府引导—市场主导”的协同创新机制、完善科技成果转化应用等方式促进新质生产力发展。
综上所述,一方面,“揭榜挂帅”制度通过六大关键环节机制协同发挥激励约束效应,优化创新要素配置、发挥“政府引导—市场主导”的协同作用、推动科技成果转化应用,为新质生产力发展提供科技制度保障;另一方面,新质生产力发展亟需有利于科技创新的制度保障。然而,目前针对“揭榜挂帅”制度促进新质生产力发展的作用机理与路径研究尚存在不足。为此,本研究基于省域数据,通过引入双重差分法(DID)和模糊集定性比较分析法(fsQCA)探索“揭榜挂帅”制度对区域新质生产力的影响机理与路径。
2.1.1 双重差分法(DID)
本文将“揭榜挂帅”制度是否实施作为政策干预变量,以我国30个省份(西藏因数据不全,未纳入)为研究对象,采用交错双重差分法(staggered Difference-in-Differences,DID)进行检验。该方法适用于在不同地区错时实施政策情形,有助于捕捉处理效应的异质性与动态演变[29]。
(1)计量模型设定。本文构建了基于固定效应的双重差分模型,构建如下:
Yi,t=α0+β0Post_treati,t+Xi,t+μi+φt+εi,t
(1)
其中,Yi,t为i省在t年的新质生产力水平;Post_treati,t为政策处理项,反映i省在t年是否实施了“揭榜挂帅”制度的虚拟变量,若当年已实施则取值为1,否则为0。变量向量Xi,t用于控制可能影响新质生产力的其他因素,本文选择产业结构、外商投资规模、政府支出规模、社会消费水平、教育水平及市场化进程作为控制变量[30];μi和 φt分别表示省份固定效应与年份固定效应。
30个省份于2017—2022年间陆续实施“揭榜挂帅”制度,其中,大多数省份实施时间集中于2019—2021年间。多期双重差分法的识别依赖于处理组与对照组之间的共同趋势假设,为避免2022年后各省份因已全面实施政策而缺乏未受处理的纯粹参照组对估计结果可能产生的干扰,本文将样本区间限定在2012—2021年。在此期间,各省份政策实施进度存在明显差异,为构造合理的处理组与对照组提供了条件。样本期内的省份在各期均属于对照组,同时,每个年份中尚未实施该制度的其他省份也共同构成当期对照组;已经实施的省份在实施当年及之后均构成处理组。
(2)共同趋势检验与事件研究法。本文引入事件研究法(Event Study),用于在模型框架内显式检验共同趋势假设并考察政策实施效果的动态变化。事件研究法通过构建以政策实施年份为基准的事件时间虚拟变量,根据政策前后时间点将处理组进行细分,并与处理状态进行交互,从而捕捉不同年份政策效应。其估计模型如下:
(2)
其中,
表示第k年虚拟变量,反映i省在t年相对于政策实施时点的时间位置(如k=-5,-4,…,0,+1,+2,+3)。本研究设定k=-1为基准期并从回归中省略,其余变量含义同上式。通过对政策实施前各期(即k<0)系数βk进行显著性检验,可以验证处理组与对照组在政策实施前是否具有相似趋势,进而判断是否满足共同趋势假设。若所有前期系数在统计上均不显著,则可认为平行趋势成立。此外,对各期政策效应进行分析,可以揭示“揭榜挂帅”制度是否存在实施当年的即时效应、是否具有累积性和持续性等动态特征。
2.1.2 模糊集定性比较分析(fsQCA)
为回答“揭榜挂帅制度如何提升区域新质生产力”的核心问题,本文采用定性比较分析法(QCA)进行研究。与传统的单一案例定性分析相比,QCA以逻辑条件组合为基础,通过分析多重因果关系组合进行相同模式内不同个案之间以及不同模式之间的比较;与传统的线性回归定量分析相比,QCA 关注于产生某一结果的充分和必要条件,强调导致结果发生的多个因素组合,并深入分析原因组合对结果的组态作用路径[31]。因此,采用定性比较分析法(QCA)有利于揭示“揭榜挂帅”制度运行中六大关键环节的互动组合关系以及对区域新质生产力的多元促进路径。基于变量属性以及合理赋值的考虑,本文主要采用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法。
本研究中自变量赋值的依据为2017—2022年我国30个省份省级层面陆续颁布的“揭榜挂帅”相关政策文本,通过系统检索各省份政府官方网站及北大法宝数据库,获取政策初始样本,并依据相关性、代表性和互补性原则对文本进行筛选与预处理,最终确定59份有效政策文本作为各省份变量赋值的基础依据;结果变量数据来自企业年报、统计年鉴,以及国家统计局、工业和信息化部等官方平台数据。
2.3.1 前因变量
根据上述对“揭榜挂帅”制度运行流程的梳理与归纳,本研究选择需求征集方式、揭榜形式、补助比例设置、揭榜门槛、补助拨付方式、补助监管制度6个因素,探讨它们间的交互影响对区域新质生产力的复杂作用机制。基于筛选出的省级“揭榜挂帅”政策文本,对6个前因变量进行赋值。校准方法采取“连续”模糊集确定隶属程度, 设定三个定性锚点:完全隶属 (1) 、完全不隶属 (0) 、交叉点 (0.5),并参考已有文献[32]做法,将属于0.5隶属度而可能被剔除的案例加常数0.001,具体如表2所示。
表2 前因变量赋值与测量
Table 2 Assignment and measurement of antecedent variables
前因变量 赋值/测量标准赋值A需求征集方式政府定制0公开征集1B揭榜形式无“赛马制”0有条件的部分“赛马制”0.5“赛马制”1C揭榜门槛无门槛0低门槛0.5高门槛1D补助比例设置根据三值模糊集划分,≤25%为0,25%～75%为0.5,≥75%为1E补助拨付方式一次性拨付0前后期两次拨付0.5“里程碑式”拨付1F补助监管制度预算制0介于预算制与包干制之间0.5包干制1
需求征集方式一般包括两种:政府定制和公开征集。其中,由政府部门根据国家部署的重点工作和当地重点发展行业领域,通过开展实地调研或直接根据现有技术难题,明确企业技术需求,直接公开发布榜单难题的形式视为政府定制,赋值为0;由政府部门设立需求征集库,向全社会公开征集需求并组织统一评审筛选,再公开发布榜单难题的形式视为公开征集,赋值为1。
揭榜形式主要包括三种。其中,“一对一”是指一个揭榜或多个揭榜方组成创新联合体,针对一个揭榜项目开展研究,此方式即为无“赛马制”,赋值为0;“多对一”是指多个揭榜方针对同一个揭榜项目独立开展平行研究,通过竞争性淘汰遴选“千里马”,此种方式为“赛马制”,赋值为1;有些省份提出在某些特定领域或特定情况下采用“赛马制”,比如内蒙古自治区在关于“揭榜挂帅”实施方案汇总中提出“对于面向不同技术路线的可采取‘赛马制’方式,支持多支研发团队平行攻关”,此种情况则认为其介于“赛马制”与非“赛马制”之间,赋值为0.5。
揭榜门槛可以进行三级程度划分。其中,明确提出对揭榜单位、项目负责人无门槛要求的视为无门槛,赋值为0;为保证揭榜任务顺利完成而对揭榜单位研发能力、诚信水平提出一些共性要求的视为低门槛,或者申明对揭榜单位注册时间以及项目负责人情况没有门槛要求但对揭榜单位研发能力、诚信水平提出一些共性要求的也视为低门槛,赋值为0.5;对揭榜单位有具体的财务、注册时间、研发能力、研发水平要求,对项目负责人也有具体的能力、职称要求的视为高门槛,或者为保证揭榜任务顺利完成而对揭榜单位研发能力、诚信水平提出一些共性要求外还结合榜单对揭榜单位的研发能力、研发方向有个性化要求的也视为高门槛,赋值为1。
补助比例设置。本文选择各省份政策文本中提到的政府最高补助比例作为设置依据,将各省份政府补助比例数值按照从小到大顺序排列,根据三值模糊集划分,将25%～75%之间的补助比例赋值为0.5,25%及以下的补助比例赋值为0,75%及以上的补助比例赋值为1。
补助拨付方式,常采用以下三种:项目开始前或项目开始后一次性拨付补助款项的,视为一次性拨付,赋值为0;项目开始前先拨付一定比例款项,待项目中期审查或结项审查时再拨付剩余款项的,视为前后期两次拨付,赋值为0.5;按照项目周期和进度定时开展周期性检查,并依据检查分期拨付的,视为“里程碑式”拨付,赋值为1。
补助监管制度。大部分省份要求揭榜方在申请项目时需先明确资金使用情况并编制项目预算,但也有省份开始创新性地采取“包干制”,即确定经费总额后无需编制明细费用预算,可根据项目实际需求灵活使用经费以提高资金利用率。具体可进行三级程度划分:明确提出需要进行预算编制或者明确提出按照省级科技计划项目和资金管理办法进行管理的,视为采用预算制进行补助监管,赋值为0;明确提出项目采用“包干制”进行经费管理的,视为“包干制”,赋值为1;对于既没有明确提出采用预算制,也没有提出采用“包干制”,但提出要严格经费管理、详细记录资金使用情况的,或者明确提出简化预算编制的,则视为介于“预算制”与“包干制”之间,赋值为0.5。
2.3.2 结果变量与控制变量
本研究结果变量为区域新质生产力,其测算方法参照已有研究进行数据收集和测算[30],测算指标如表3所示。本文选择产业结构、外商投资规模、政府支出规模、社会消费水平、教育水平及市场化进程作为控制变量,结果变量、控制变量的测量与校准如表4所示。
表3 区域新质生产力测算指标体系
Table 3 Measurement indicator system for regional new quality productive forces
维度构成要素分项指标基础指标方向实体性要素新劳动者新劳动者数量新产业员工数+新劳动者结构新产业员工教育结构+新产业员工技能结构+新劳动资料新生产工具工业机器人渗透度+集成电路产量+新基础设施5G移动用户数+国家重大科技基础设施建设数+新劳动对象新能源新能源发电比重+特高压输电线路数+新能源利用效率+新材料新材料产业产值+新材料上市企业数+渗透性要素新技术技术研发高技术研发人员数+高技术研发经费投入+高技术研发机构数+创新产出高技术发明专利申请数+高技术新产品销售收入+生产组织智能化电子商务企业数+人工智能企业数+绿色化工业污染治理完成投资+融合化两化融合水平+数据要素大数据生成移动互联网接入数据流量+大数据处理数据处理和运营服务收入+大数据交易数据交易所数量+
表4 结果变量与控制变量测量及校准
Table 4 Measurement and calibration of outcome variables and control variables
类别名称赋值/测量标准校准结果变量新质生产力参照新质生产力测算指标,采用熵值法衡量根据三值模糊集划分,采用Calibrate函数校准完全隶属0.164,交叉点0.079,完全不隶属0.036控制变量产业结构第三产业产值/第二产业产值外商投资规模外商投资企业总额/GDP政府支出规模地方财政一般预算支出/GDP社会消费水平社会消费品零售总额/GDP地区教育水平以各省份学历数据推算得到平均受教育年限进行衡量市场化进程参考文献[33][34]进行测算
根据表5 的双重差分(DID)回归结果,可以得出“揭榜挂帅”制度对新质生产力水平具有显著正向影响。列(1)为未加入控制变量的情况,其政策效应系数为 0.024且在1%水平上显著(p<0.01),表明“揭榜挂帅”制度的推出在整体上显著提升区域新质生产力。列(2)控制了产业结构、外商投资规模、政府支出规模、社会消费水平、教育水平及市场化进程等可能影响新质生产力的地区异质性因素,政策效应系数为正,估计值为0.028且在1%水平上显著。这一结果说明,在排除宏观经济与社会因素干扰后,“揭榜挂帅”制度对提升新质生产力具有正向作用。模型拟合优度(R2)在两组设定下分别为0.492 4和0.528 3,表明模型解释力较强。
表5 “揭榜挂帅”制度对新质生产力的影响
Table 5 Impact of the "Jie Bang Gua Shuai" system on new quality productive forces
变量(1)(2)政策效应0.024***0.028***(0.009)(0.009)控制变量否是城市、年份固定效应是是观测值300300R20.492 40.528 3
注:*、**、***分别表示显著性水平为10%、5%和1%。括号中的数值为标准误
为识别“揭榜挂帅”制度实施前后的动态影响,本文在前述设定基础上运用事件研究法,构建事件时间虚拟变量并进行固定效应回归。图2展示各事件年份的政策系数估计结果,基准期为政策实施前一年(k=-1)。可以看出,在政策实施前的年份(k=-5至k=-2),各期系数均未达到统计显著性,分别为0.004、-0.005、-0.008和-0.007,验证了处理组与对照组在政策实施前具有相似趋势,支持共同趋势假设,说明即使各地在政策出台前存在一定程度的酝酿或“提前谋划”,其新质生产力水平也未形成系统性趋势偏离。
图2 事件研究法动态效应
Fig.2 Dynamic effect of event study
此外,从政策实施第1年(k=1)开始,政策效应开始显现:第1年系数为 0.028,在5%水平上显著(p=0.027);第2年系数进一步上升至0.050,显著性增强(p=0.004);第3年达到最高值0.118,并在1%水平上高度显著(p<0.001)。政策当年(k=0)的系数虽为正值但不显著(0.010,p=0.327),说明该政策存在一定滞后效应。上述结果表明,“揭榜挂帅”制度在实施初期效应尚不明显,但在后续年份中逐步释放,具备递进性和持续性,显著促进新质生产力发展。
进行条件组态分析前,应当对各前因变量进行必要性检验。本文结合主流的QCA研究,首先检验单一条件是否构成区域新质生产力水平提高的必要条件。将校准后的样本数据导入fsQCA3.0软件进行必要性检验,得到单个前因变量(包括前因变量缺失状态)对于高值和非高值结果变量的一致性与覆盖度,结果如表6所示。一般认为,当一致性≥0.9且覆盖度≥0.5时,对应的前因变量即为必要条件[35]。从表6可以看出,所有单一条件的一致性都小于0.9,说明不存在影响区域新质生产力水平的必要条件。
表6 单一前因变量必要性分析结果
Table 6 Necessity analysis of single antecedent variables
前因变量高水平区域新质生产力一致性覆盖度非高水平区域新质生产力一致性覆盖度需求征集方式0.6020.4600.7090.540～需求征集方式0.3980.5780.2910.422揭榜形式0.2500.5580.2240.499～揭榜形式0.7750.5010.8020.516揭榜门槛0.5210.4730.7560.683～揭榜门槛0.6510.7280.4170.465补助比例设置0.5290.5480.6110.631～补助比例设置0.6440.6240.5630.544补助拨付方式0.6630.5660.6350.540～补助拨付方式0.4610.5590.4900.592补助监管制度0.2460.5950.2560.618～补助监管制度0.8420.5320.8320.524
注:“～”表示变量缺失状态
在单个前因变量必要性分析基础上,进一步探讨不同条件形成的组态与结果变量间的充分因果关系。本研究将原始一致性阈值和PRI一致性阈值均设置为0.75,案例频数设为1,得到简约解、中间解和复杂解3种形式。其中,将同时出现在中间解和简约解的条件确定为每条组态路径中的核心条件,仅在中间解中出现的视为辅助条件。整体上看,有效提升区域新质生产力水平的组态共有5个(见表7),解的总体一致性为0.852,且上述组态的一致性均大于0.75,表示5个组态都是提升区域新质生产力水平的充分性条件组态;解的覆盖度为0.352,表明组态能解释35.2%的高水平案例。其中,S1a和S1b两个组态的核心条件基本相同,构成了二阶等价组态,本研究将其视为一类路径进行讨论。
表7 组态效应分析结果
Table 7 Configuration effect analysis
前因变量 高水平区域新质生产力组态S1a组态S1b组态S2组态S3组态S4需求征集方式●●揭榜形式●●揭榜门槛●●补助比例设置●●●补助拨付方式●●●●补助监管制度●一致性0.7950.8810.761原始覆盖度0.110.1210.1030.1050.034唯一覆盖度0.0230.0340.0690.070.034解的一致性0.852解的覆盖度0.352
注:●代表核心条件存在,●代表辅助条件存在,⊗代表核心条件缺失,⊗代表辅助条件缺失,空格代表该条件的存在与否对结果没有影响
组态S1为竞争激励型路径:以竞争性公开机制为核心,严准入、强监管,并辅以高比例、分阶段补助的实施路径。组态S1a和S1b均以公开征集需求和采取“赛马制”揭榜形式为核心条件,以高补助比例和分阶段补助拨付为项目补助辅助条件。此外,S1a以严监管的预算制为辅助条件、S1b以严准入的高揭榜门槛为辅助条件。本路径的核心在于构建一个以充分竞争和过程公开透明为基石的“揭榜挂帅”执行机制,且为确保该竞争公开机制有效落实与项目质量,辅以设计双严、双激励机制。该路径通过竞争公开激发市场活力和创新主体能动性,通过严准入筛选出高能力、高潜力的揭榜单位,通过严监管保障项目规范高效执行,再辅以高比例、分阶段补助的有效激励,共同构成了一个闭环、协同的“揭榜挂帅”制度执行保障体系。这一路径设计适用于突破关键核心技术、形成重大创新成果或解决行业共性难题。首先,该路径在一定程度上显著提升“揭榜挂帅”制度运行效能和成功率;其次,这些成果的直接转化与应用能够快速、高效地注入区域产业体系,优化区域创新要素配置,显著提升区域技术创新能力和产业核心竞争力,最终体现为对区域新质生产力水平的实质性、强劲促进与提升作用。以福建省为典型案例,自2020年实施“揭榜挂帅”制度以来,福建省科技厅每年均发布关于征集“揭榜挂帅”重大技术需求(难题)的通知,面向福建省内龙头、骨干企业等征集重大技术需求(难题);2021年8月,福建省财政厅与科技厅专门下达科技重大专项“揭榜挂帅”项目计划和经费,针对省科技重大专项分两次拨付高额补贴,补助比例高达50%;随后,在省科技项目基础上,福建省科技厅印发《进一步建立健全省级科技计划项目“揭榜挂帅”“赛马”攻关机制的若干措施(试行)》,对“揭榜挂帅”重大技术攻关项目,针对同一个项目任务有多家优势单位、存在多种技术路线可能的,启动“赛马制”竞争,根据阶段性考核情况,再重点聚焦、优中选优或联合推进。
组态S2为稳健引导型路径:以政府定向需求为核心,低门槛准入与低强度支持相结合的稳健型实施路径。组态S2以政府定制需求、低揭榜门槛、低补助比例和一次性补助拨付方式、预算制补助监管为核心条件,以采取非“赛马制”揭榜形式为辅助条件。本路径的核心特征在于政府主导的需求定制和相对宽松的准入门槛,旨在通过一种稳健、低风险方式推动“揭榜挂帅”制度的落地实施,并促进区域新质生产力的基础性提升。通过政府精准的需求定制,引导创新资源投向区域发展亟需的关键领域,避免资源分散;同时,低准入门槛有效增大了创新主体参与基数,有助于在更广范围内发现和培育创新力量,特别是在创新生态尚不成熟或特定技术领域需要“扶上马送一程”。虽然低比例、一次性补助、预算制补助的支持强度有限,且非竞争性机制可能在一定程度上弱化优胜劣汰的激励效应,但整体设计降低了制度实施的复杂度和风险,保障了“揭榜挂帅”制度在需求明确、技术路线相对成熟或旨在培育本地创新主体的特定需求情境下的可操作性和稳健执行。而成功实施的定向揭榜项目能够直接解决政府设定的特定技术或应用难题,其成果更容易被定向吸收和应用到区域产业体系中,这有助于填补特定技术空白、优化局部生产流程、提升特定产业环节效能,从而对区域生产力水平产生渐进式、基础性提升作用。虽然单个项目的突破性或带动效应可能不如高强度竞争型路径显著,但其风险可控、实施便捷、聚焦本地实际需求的特点,使其成为夯实区域创新基础、促进技术扩散和广泛提升、最终稳步累积并提升区域新质生产力的一种重要且务实的实施路径。以重庆市为典型案例,政府围绕“416”科技创新战略布局和“33618”现代制造业集群体系,经调研征集、专家把关,最终形成榜单发布,且发布榜单时明确提出对揭榜单位无注册时间要求,对揭榜的项目负责人和团队无年龄、学历和职称要求,在政府补助比例支持和补助监管上则相对严格。
组态S3为定向攻关型路径:以政府主导攻坚“卡脖子”技术为核心,低门槛准入辅以高比例、长周期补助的实施路径。组态S3以低揭榜门槛和高补助比例为核心条件,以政府定制需求、无“赛马制”揭榜形式、多阶段补助、预算制强监管方式为辅助条件。本路径适用于解决需长时间、长周期、高风险投入的“卡脖子”技术问题,通过政府强主导和高强度资源保障,吸引并稳定支持具备潜力的研究力量进行前沿探索和源头创新,旨在突破制约区域长远发展的关键技术因素,加快突破新质生产力发展的关键环节。该实施路径通过政府精准锚定战略发展需求,推动创新资源向具有重大战略意义的“卡脖子”问题集聚。同时,低准入门槛打破了传统重大科技项目对承担单位规模和既往业绩的严苛限定,为具有原始创新能力的高潜力股团队提供了发展机遇,有助于激发源头创新活力,挖掘潜在颠覆性力量。再者,高比例、长周期、分阶段的财政补助为高风险、长周期研究提供了稳定可靠的资源保障,更是吸引顶尖人才、维持长期专注攻关的关键。这些成功突破的共性难题,能够直接解决新质生产力提升过程中的“堵点”问题,对区域新质生产力提升起到显著的推动作用。以北京为典型案例,政府发布聚焦高精尖产业筑基工程、智能制造与机器人技术创新、人工智能、边缘计算、芯片等关键领域的揭榜通知,大部分揭榜通知并未对揭榜单位提出明确的能力、资质等门槛要求,且大部分补助比例高达50%以上。
组态S4为推动转化型路径:以政府定向牵引为核心,严准入与弱监管激励相结合的快速转化型实施路径。组态S4以政府定制需求、高揭榜门槛、低补助比例、包干制的弱补助监管为核心条件,以无“赛马制”揭榜形式和多阶段补助拨付方式为辅助条件。本路径适用于特定领域或区域亟需快速实现技术成果转化与落地,其核心在于通过政府精准制定转化目标、严格筛选具备成熟转化能力的揭榜主体,并辅以高度自主权的激励性包干制,旨在打通科技成果转化的“最后一公里”,快速形成现实生产力。该路径通过政府精准定制成果转化需求,锁定亟须突破的特定技术应用瓶颈,确保资源靶向投入,同时,高揭榜门槛从源头上筛选出具备成熟转化能力和丰富产业经验的揭榜主体,为项目成功转化提供了核心保障。包干制弱补助监管方式是关键赋能机制,通过赋予揭榜主体高度的经费使用和运营决策自主权,显著降低制度性交易成本,激发主体能动性,提高响应速度和执行效率。这是实现“快速转化”目标的关键制度设计,而低比例补助也充分体现了对市场机制在转化环节主导作用的认可和依赖,也是试图链接其他企业来拓宽成果转化及落地的一种方式。成功实施的转化类揭榜项目,通过产出可快速投入应用的新技术、新产品、新工艺或新服务,对区域新质生产力的提升起到精准、快速和显效的作用。以宁夏回族自治区为例,由科技厅直接发布“揭榜挂帅”成果转化类项目榜单,对揭榜单位提出科研能力、转化资源保障、诚信等高揭榜门槛要求,补助比例设置不超过30%,对经费监管和预算管理较为宽松。
综上,研究表明,“揭榜挂帅”制度的运行流程可通过关键环节之间的复杂互动,形成4条差异化驱动路径,从而为地方政府因地制宜地运用该制度、有效推动区域新质生产力提升提供实践指引,如图3所示。具体而言,4条路径包括:第一,竞争激励型路径,以竞争性公开机制为核心,强调构建一个以充分竞争和过程公开透明为基石的“揭榜挂帅”执行机制,以激发市场活力和创新主体能动性;第二,稳健引导型路径,以政府定向需求为核心,旨在通过稳健、低风险方式推动“揭榜挂帅”制度的落地实施,并促进区域新质生产力的基础性提升;第三,定向攻关型路径,聚焦政府主导的“卡脖子”技术攻坚,通过政府强主导和高强度资源保障,加快新质生产力关键环节的突破;第四,推动转化型路径,依托政府定向牵引,在严格准入的同时实施弱化过程监管的激励措施,以促进成果快速转化与应用。4条路径分别对应不同的政策情境与目标,构成差异化、系统化的制度实施框架与路径。
图3 “揭榜挂帅”制度对区域新质生产力的影响路径
Fig.3 Impact path of "Jie Bang Gua Shuai" system on the new quality productive forces
通过调整原始一致性、PRI一致性的阈值[36],进行稳健性检验。将原始一致性、PRI一致性的阈值提高至0.8,得到的组态与现有组态保持一致,表明研究结果稳健。
本文基于激励与约束机制理论,围绕“揭榜挂帅”制度运行流程,运用双重差分法(DID)与模糊集定性比较分析法(fsQCA)相结合的方法,分析了我国30个省份的“揭榜挂帅”制度促进区域新质生产力提升的六大核心要素与4种驱动路径,揭示了“揭榜挂帅”制度促进区域新质生产力水平提升的核心条件及复杂组态。首先,通过双重差分法(DID),证明“揭榜挂帅”制度对新质生产力水平具有显著正向影响且存在一定滞后效应,在实施初期效应尚不明显,但在后续年份中逐步释放,具备一定递进性和持续性。其次,“揭榜挂帅”制度运行流程中的需求征集方式、揭榜形式、揭榜门槛、补助比例设置、补助拨付方式与补助监管制度都不能单独成为影响区域新质生产力水平的必要条件。最后,“揭榜挂帅”制度运行流程中的关键环节通过复杂的互动关系,形成4条差异化驱动路径,为政府因地制宜地通过“揭榜挂帅”制度有效推动区域新质生产力提升提供了实践路径:第一,竞争激励型路径,即以竞争性公开机制为核心,严准入、强监管并辅以高比例、分阶段补助的实施路径;第二,稳健引导型路径,即以政府定向需求为核心,低门槛准入与低强度支持相结合的稳健型实施路径;第三,定向攻关型路径,即以政府主导攻坚“卡脖子”技术为核心,低门槛准入辅以高比例、长周期补助的实施路径;第四,推动转化型路径,即以政府定向牵引为核心,严准入与弱监管激励相结合的快速转化型实施路径。
(1)拓展了新质生产力的前因研究。已有的新质生产力研究侧重于概念、内涵等定性分析,缺乏对提升机理的定量探究。本文基于省域层面数据验证了“揭榜挂帅”制度对区域新质生产力的促进作用,并揭示了“揭榜挂帅”制度对区域新质生产力的作用路径。
(2)为深入剖析“揭榜挂帅”制度提供了可行的分析框架。现有研究主要通过文本分析、案例比较分析[37]方式,从制度化流程角度开展“揭榜挂帅”制度的过程研究,本文则从激励与约束机制视角出发,通过总结六大机制协同发挥“揭榜挂帅”制度效能,采用双重差分法(DID)与模糊集定性比较分析法(fsQCA)相结合的混合分析方法,克服了案例比较或单一计量在揭示复杂因果上的局限性[38],为促进新质生产力发展的创新政策研究提供了理论基础和分析工具[39]。
为更好地实施“揭榜挂帅”制度以促进区域新质生产力发展,加速关键核心技术攻关,提出以下建议:
(1)因地制宜选择差异化实施路径,突出区域适配性与阶段针对性。本文组态路径分析表明,“揭榜挂帅”制度存在多条效应路径,各省份应基于自身创新基础、产业结构和政策目标等因素选择差异化实施路径。如竞争活跃、技术领先省份可优先采用竞争激励型路径,通过公开征集、赛马制等激发多元主体参与;技术后发省份可采用稳健引导型或定向攻关型路径,依托政府定制需求与低门槛机制,稳步培育创新能力。
(2)重点环节重点突破,聚焦关键核心条件精细化制度设计。本文组态路径分析表明,在不同组态路径中需求征集方式、揭榜形式、揭榜门槛作为核心条件,显著影响路径实施效果,需作为优化重点。一是增强需求征集的系统性与开放性,尝试构建“政府定制+社会公开”的双轨机制,兼顾使命导向战略需求与市场导向民间创新诉求;二是优化揭榜机制设计,如对技术路线尚不明确的领域引入“赛马制”,鼓励并行攻关,对技术成熟、目标明确的领域可采用“一对一”揭榜,提升攻关效率;三是强化揭榜门槛的弹性设置,不仅防范过高门槛阻碍潜在创新主体参与,而且通过能力与诚信要求保障项目质量。
(3)构建动态监测与反馈调整机制,推动制度持续优化迭代。本文DID分析结果显示,“揭榜挂帅”制度的政策效应具有递进性与持续性,需通过动态机制保障其长期效能。一是建立制度实施效果跟踪体系,定期评估各环节执行情况与新质生产力关键指标变化,识别制度堵点与优化空间;二是引入多时段监测分析方法,捕捉不同发展阶段关键驱动因素的演变规律,为制度调适提供证据支持;三是构建“制度—市场—产业”三方协同反馈通道,及时响应技术变迁与产业需求变化,灵活调整补助比例、拨付方式、监管机制等关键配套措施,实现制度与区域创新生态的良性互动。
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