0 引言 随着技术创新政策的大量出台和政策覆盖范围的扩大，人们越来越认识到技术创新政策的重要性[1，2]，很多研究课题也随之展开。如Lundvall等[3]对OECD二战以来的技术创新政策进行了概览；许贵庆和陈为生[4]研究了澳大利亚、新西兰鼓励技术创新的主要政策与特点；刘凤朝和孙玉涛[5]对我国技术创新政策的演变路径进行了分析。但是，专门针对技术创新政策结构的探讨还很少见诸文献。通过对结构的研究，不但能阐明技术创新政策的构成，揭示技术创新政策在国家创新体系中的作用，而且能为更好地制定技术创新政策服务。基于此，本文以技术创新政策的结构关系为主题进行研究，为进一步研究政策和法律之间的关系作铺垫，也为国家自主创新理论奠定基础。 1 文献综述 技术创新不仅影响技术领域，而且影响社会、经济、政治的各个层面，技术创新政策指导、约束技术创新活动，其制定和实施广泛而深远地影响一个国家的各个方面，因此各个国家都十分重视技术创新政策研究。技术创新政策，就是一国政府为了影响或者改变技术创新的速度、方向和规模而制定的一系列公共政策的总称[6]。关于技术创新政策的具体内涵，国内外文献均进行了较多探讨，一些学者从技术创新政策组成结构的角度进行了分析，主要包括以下4种观点： (1)技术创新政策是科学技术政策与产业政策的整合。如英国学者Rothwell[7]认为，技术创新政策是指技术政策和产业政策相协调的组合。我国学者夏国藩[8]认为，技术创新政策通常是科技政策与产业政策的结合，是旨在促进技术创新而采取的各种直接或间接的政策措施。 (2)技术创新政策是各种政策的有机整合体。如西方学者高丁(Gaudin)[9]认为技术创新政策是一种社会、经济和文化的政策，并提出了技术创新政策三级模式：结构级(重大项M)、操作级(智力投资)、关系级(竞争/协同的条件)。我国学者柳卸林[10]也认为技术创新政策是一个整合的概念，是贯穿于整个创新过程的政策，包括创新环境的创造，对R&D、企业引入新技术和新产品的支持，涉及金融、政府采购、法律法规、标准、税收政策、财政政策等内容。 (3)技术创新政策是经济政策和科学技术政策相互协调的产物。如OECD的科技委员会提出，发展技术创新政策的目的是“把技术政策与政府其它政策，特别是经济、社会和产业政策，包括能源、教育和人力资源政策形成一个整体”[11]。我国学者罗伟[12]将技术创新政策看作科技政策的重要组成部分，与经济政策和产业政策紧密结合，包括能源、教育、人力资源的整合，将科技政策与工业政策中有关推动创新的部分作为技术创新政策的核心。 (4)从广义的角度把技术创新政策看成政策工具，依据各政策作用方式的不同对技术创新政策的构成进行研究。如Shyu等[13]将创新政策分为供给政策、需求政策及环境政策。我国学者李艳华[14]也认为技术创新政策体系由供给、环境、需求三方面构成，并研究了产业技术跨越政策的逻辑模型。 尽管不同学者对技术创新政策的组成结构有不同见解，但是分析上述观点不难发现，所有学者都强调技术创新政策是多种不同政策措施的组合。 纵观学术界关于我国技术创新政策的研究，可以发现主要从3个方向展开：①关于技术创新政策的一般理论研究，包括对技术创新政策的特征、演进与作用等基本问题的研究，如林迎星[15]对我国技术创新政策的历史演变及特点作了较为详尽的研究，洪勇[16]提出了我国技术创新政策对创新能力提升的作用路径模型；②关于各项具体技术创新政策的研究，如许庆瑞[17]对政府采购政策、财政政策和金融政策如何影响技术创新活动进行了量化分析；③关于技术创新政策的比较研究，如陈向东、胡萍[18]比较了我国与美、韩、法等国技术创新政策特点和效应的差异。 虽然围绕技术创新政策进行的研究越来越广泛，但是针对技术创新政策组成结构的研究仍然比较少，并且大多基于技术创新政策的概念与内涵展开，真正对技术创新政策进行内容挖掘、内部结构与关系研究的文献可谓凤毛麟角。本文基于2000—2010年间的技术创新政策，以政策中的关键词为基础，运用共词分析对技术创新政策的内部结构与关系进行研究。 2 研究框架设计 本研究选择我国技术创新政策作为研究对象，探讨其结构关系。首先，搜集中央与地方的技术创新政策，并人工提取各项政策的关键词；然后，采用共词分析法对提取的关键词进行计量分析；最后，根据数据分析结果得到我国技术创新政策的结构组成与内部关系。研究框架如图1所示。 共词分析法通过对表达某一学科领域研究主题的多个关键词共同出现在同一篇文献中的现象进行分析，判断该学科领域中主题间的关系，从而展现该学科的内容与结构[19]。本文对共词分析法的应用步骤如下： (1)生成共词矩阵。利用EXCEL的数据透视表和数据透视图功能统计各关键词之间的共现频率，统计包含任意两个关键词的政策文件数目，形成共词矩阵，用于统计分析。 (2)网络分析。关键词的共现与作者合作、文献共被引等类似，可以形成一个虚拟的关键词网络。对于各政策关键词共同构成的社会网络，可以通过社会网络图直观地展示各关键词间的关系及在网络中的分布情况。将共词矩阵导入UCINET软件进行网络分析，利用NetDraw绘图功能可视化地展示关键词网络，最后通过软件的Network-Degree功能以及n-clique功能进行中心性以及小团体分析。①中心性分析。对于整个关键词网络来说，“网络中心势”可以反映网络中各节点的集中趋势，而“点度中心度”是衡量各节点在网络中重要性的指标，可以判断各节点在网络中所处的位置[20]。这两类数据均是网络中心性的主要体现形式，利用“点度中心度”与“网络中心势”数据对政策关键词构成的网络进行分析，为进一步总结政策结构奠定基础；②小团体识别与聚类分析。由于是否共现和共现频次的不同，各节点在网络中的相互关联度和承担的角色也不同，可能会有一些节点关系特别紧密，形成次级团体，即小团体。各小团体的构成对于了解一个研究主题的成熟度、知识结构、研究规模等状况具有非常重要的意义[21]。在参照关键词网络中心性分析结果的基础上，具体解析各小团体关键词代表的含义及作用，将作用效果类似的关键词进行聚类。聚类后，进一步对各类词语进行统一定义、具体分析，最终确定政策的结构关系。
