这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告：

作者及机构
本研究由石磊（中国科协创新战略研究院）、熊嘉慧（同单位）、李金雨（同单位）及刘春秀（北京工业大学）共同完成，发表于《科技管理研究》（Science and Technology Management Research）2024年第5期。

学术背景
研究领域为科技政策分析，聚焦中国科技人才政策的量化评估。研究背景基于党的二十大报告中强调的“科技是第一生产力、人才是第一资源”战略导向，以及我国从《国家中长期人才发展规划纲要（2010—2020年）》到地方性政策的系统化发展需求。研究旨在通过政策工具理论框架，揭示现有政策的内部结构特征与优化路径，填补既有研究在政策关联性分析上的空白。

研究流程与方法
1. 政策样本选择与编码
- 以党的十八大以来40份国家级科技人才政策为样本，涵盖《意见》《方案》《规划》等7类文件。
- 采用“政策编号-章节编号-条款编号”三级编码规则，对346条文本分析单元进行分类。特殊情况下，如条款涉及多工具或多场域，则重复编码。

1. 分析框架构建

   • X维度（基本政策工具）：基于Rothwell和Zegveld分类法，分为供给型（资金投入、公共服务等）、环境型（法规约束、税收优惠等）、需求型（政府采购、海外机构设立等）。
     
   • Y维度（政策作用场域）：划分为人才培养、引进、激励、管理等7个阶段。
     
   • 通过二维交叉矩阵（图1）量化工具与场域的适配性。
     

2. 量化与关联分析

   • 统计各工具及场域的频次分布（图2、图3），计算占比差异。
     
   • 社会网络分析法（Social Network Analysis）提取125个关键词构建共现矩阵（表5），利用Gephi软件生成共现网络（图5），识别核心政策节点（如“经费投入”“人才激励”）。
     

主要结果
1. 政策工具失衡
- 供给型（47.98%）与环境型（46.24%）工具主导，需求型仅占5.78%。其中，资金投入（31.93%）和策略性措施（35%）使用过度，而税收优惠（2.5%）和服务外包（0.3%）显著不足。

1. 场域适配性差异

   • 人才激励（26.88%）和培养（23.99%）占比最高，但需求型工具在人才引进（13.89%）和流动（4.65%）中作用微弱。海外引才依赖环境型工具（目标规划），地方引才则侧重供给型（信息支持）。
     

2. 政策关联性薄弱

   • 网络分析显示，科学研究、人才培养等5类关键词处于核心位置（加权度前10），而政策环境、创新驱动等边缘化（表6）。例如，“经费投入”与“成果转化”强关联，但“税收优惠”节点孤立。
     

结论与价值
1. 科学价值
- 首次将二维框架与社会网络分析结合，揭示政策工具的动态分布与结构矛盾，为政策文本量化方法提供新范式。

1. 应用建议
   
   • 均衡工具使用：扩大需求型工具（如服务外包）比例，优化税收优惠设计。
     
   • 精准适配场域：在人才评价阶段（81.13%环境型工具）引入需求型工具，如第三方评估采购。
     
   • 增强政策联动：通过跨部门协作强化边缘领域（如就业创业）与核心政策的衔接。
     

研究亮点
1. 方法论创新：融合政策工具理论与社会网络分析，突破传统文本统计的局限性。
2. 发现矛盾点：指出“强供给-弱需求”的结构性失衡及政策碎片化问题，为系统性改革提供依据。

其他价值
研究数据公开了40份政策原文及编码表（表1、表2），可作为后续研究的基准数据集。