时丹丹，嵇国平

（1.哈尔滨工程大学，哈尔滨 150001；2.哈尔滨商业大学，哈尔滨 150028；3.南昌工程学院，南昌 330029）

0 引言

科技政策（Science and Technology Policy，STP）源于1963年联合国在日内瓦召开的科学技术会议，此后开始成为一个专业术语，并被发达国家普遍采用。就其本质而言，就是建立有着科学技术的战略、规划、计划、法律、条例、办法等组成的体系。以达到营造创新环境，支撑和引领经济和社会发展的总体目标。工艺创新作为一种重要的创新形式，在各个方面都会受到科技政策的支持和影响。国内外学者把多种方法应用于科技政策的评价，主要有模糊综合评价法、灰色系统评价法、层次分析法、主成分分析法、因子分析法、数据包络法等，但是这些方法确定政策评价的权重时多是采用人工赋值的方法，因而具有评价结果主观性较强的缺点。人工神经网络具有自学习和自适应能力，神经网络在训练时，能从输入、输出的数据中提取出规律性的知识，记忆于网络的权值中，并具有泛化能力，即将这组权值应用于一般情形的能力。从而避免了人工赋值的主观性，使计算结果更加客观。

1 变量设计与数据说明

我们从科技计划管理政策、工艺创新的保护与扶持政策、工艺创新信息化的科技扶持政策、产学研结合政策、知识产权保护政策和绿色节能政策5个方面考察科技政策。科技政策变量及工艺创新状况变量及其他相关变量的设计与说明如表1所示。

选取北京、沈阳、哈尔滨的135家制造业企……