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科技服务业发展水平评价分析

2019/11/05 阅读:

科技服务业是以技术和知识为特征向社会提供服务的新兴服务业,它作为第三产业的一个分支行业,其服务手段是技术和知识,服务对象是社会各行业。在当今产业不断细化分工以及产业不断融合生长的背景下,伴随着创新驱动发展战略的实施,科技服务业发展成为社会关注的热点问题。2015年和2018年,国家统计局相继发布了《国家科技服务业统计分类(2015)》和《国家科技服务业统计分类(2018)》,将科技服务业扩充为科学研究与试验发展服务、专业化技术服务、科技推广及相关服务、科技信息服务、科技金融服务、科技普及和宣传教育服务和综合科技服务七大类。当前,国内学者主要从现代科技服务业的服务能力、竞争水平、发展水平、发展潜力、生产效率、产业绩效等方面对其发展水平进行评价。刘开云(2014)[1]在已有研究的基础上,界定了科技服务业的内涵,阐述了科技服务业的特征及分类,对科技服务业创新能力、发展水平、发展模式及路径多方面展开论述。薛强和赵静(2014)[2]从产业生态理论视角对我国科技服务业生态系统发展政策支持体系展开了研究。宋谦和王静(2016)[3]基于因子分析法对我国各省市科技服务业发展水平展开了研究。徐顽强等(2016)[4]运用因子分析法对我国如何提升科技服务业竞争力水平进行了分析。周慧妮等(2017)[5]运用熵值法对湖北省科技服务业进行实证分析,指出湖北省科技服务业发展中的不足,并提出提高竞争力的对策。韩德超(2018)[6]运用1987—2016年的省级面板数据分析指出,当前我国服务业已经跨越传统服务业的快速增长阶段而迈入现代服务业高速发展时期。但是从区域发展角度看,东部地区服务业也已经实现了这种跨越,经历了两次高速增长,而中、西部地区的服务业依然处于传统服务业的发展时期,尚未经历现代服务业的高速发展。张海波等(2018)[7]运用层次分析法和熵值法,客观评价了湖北省现代服务业在全国的发展水平,分析了“十三五”期间湖北省现代服务业发展的优势及不足并提出了对策和建议。总体而言,当前国内相关研究有的是从宏观的角度分析我国科技服务业的整体发展水平,或是对部分省市科技服务业的发展水平进行评价研究;有的则是从微观的角度对科技服务型企业经营管理模式创新进行探讨。而结合中部地区科技服务业发展实际情况,对中部6省科技服务业发展水平评价分析的研究还不充分。在研究方法上,大多数学者运用因子分析法或者层次分析法进行评价研究,本文通过运用TOPSIS分析法,能有效避免各指标之间因具有一定的关联性导致信息产生重叠的问题,可以对科技服务业竞争力进行准确的衡量,评价结果更加准确。

1TOPSIS研究方法概述

TOPSIS法是TechniqueforOrderPreferencebySimilar-itytoIdealSolution的缩写,即逼近理想解排序法,是Hwang和Yoon于1981年提出的。从归一化后的原始数据矩阵中找出有限方案中的最优方案和最劣方案(分别用最优向量和最劣向量表示),通过分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案的明考斯基距离,最终获得各评价对象与最优方案及最劣方案的相对接近程度,并以此作为评价优劣依据的方法。TOPSIS法是一种常用的有限方案多目标决策分析法,其基本思路是定义决策问题的理想解和负理想解,然后在可行方案中找到一个方案,使其距理想解的距离最近,同时距负理想解的距离最远。理想解可定义为设想最好的方案,它所对应的各个属性至少达到各个方案中的最好值;负理想解是假定最坏的方案,其对应的各个属性至少不优于各个方案中的最劣值。方案排队的决策规则,是把实际可行解和理想解与负理想解做比较,若某个可行解最靠近理想解,同时又最远离负理想解,则此解是方案集的满意解。采用相对接近测度,设决策问题有m个评价目标fj(j=12m),n个可行解Zi=(Zi1Zi2Zim)(i=12n);并设该问题的规范化加权目标的理想解是Z*,其中:Z+=(Z+1Z+2Z+m)通过利用欧几里得范数作为距离的测度,则从任意可行解Zi到Z+的距离为:S+i=åj=1m(Zij-Z+j)2i=1,…,n(1)式(1)中,Zij为第j个目标对第i个方案(解)的规范化加权值。同理,设Z-=(Z-1Z-2Z-m)T为问题的规范化加权目标的负理想解,则任意可行解Zi到负理想解Z-之间的距离为:S-i=åj=1m(Zij-Z-j)2i=1,…,n(2)那么,某一可行解对于理想解的相对接近度定义为:Ci=S-iS-i+S+i,0≤Ci≤1,i=1,…,n(3)于是,若Zi是理想解,则相应的Ci=1;若Zi是负理想解,则相应的Ci=0。Zi愈靠近理想解,Ci愈接近于1;反之,Zi愈接近负理想解,Ci愈接近于0。那么,可以对Ci进行排队,以求出满意解。

2指标体系的构建

在借鉴相关学者的研究基础之上,本文从发展规模、投入水平和发展潜力三个方面作为科技服务业评价指标体系的组成部分进行衡量,其中发展规模体现的是科技服务业现有发展水平,包括技术市场交易额、科技服务业就业人数、科技服务业平均工资;投入水平反映了一定时期内的科技服务业投资总量,包括规模以上工业企业R&D项目数、R&D经费内部支出(指企事业单位用于内部开展R&D活动,包括基础研究、应用研究、试验发展的实际支出)、R&D内部支出强度(指各省R&D经费内部支出与各省GDP总值之比)、R&D人员全时当量(指R&D全时人员数加非全时人员按工作量折算为R&D全时人员数的总和,该指标比R&D人员总量更加客观准确)、科技服务固定资产投资额;发展潜力是一个地区未来的发展空间和前景,包括三种专利申请受理数、三种专利申请授权数。如表1所示。由于各项指标对于科技服务业竞争力评价的解释程度不尽相同,但是各指标之间又具有一定的关联性,使信息产生重叠,进而可能导致评价结果模糊,甚至出现彼此矛盾的现象。故本文采用TOPSIS分析法,对相关变量进行降维处理,从而选择少量具有高代表性的因子并做重点分析,以替代多类重叠的指标,这种方法能够比较客观地评价科技服务业的发展水平。由于篇幅所限,本文仅列出部分原始数据,其他数据则由原始数据通过计算公式得出。

3数据选取及相关性分析

3.1数据选取及数据来源。本文选择我国中部地区山西、河南、安徽、湖北、湖南和江西6个省份的科技服务业2010—2017年发展情况进行对比分析。利用中部6省2010—2017年科技服务业指标相关数据进行TOPSIS统计测算,其结果如表2所示。本文所使用的原始数据主要来源于国家统计局发布的《中国统计年鉴》(2010—2018),以及科技部发布的《中国科学技术发展报告》(2010—2018)。3.2熵权法指标权重分析。TOPSIS分析的主要目的就是通过综合分析指标内容,避免损失信息,最精确地反映原始数据信息。运用这种研究方法,可以清晰地揭示影响科技服务业发展的主要因素是哪些,以及他们的影响力强弱程度。本文通过TOPSIS分析法将原来彼此关联的多个变量(因素)有效分解,得到逼近理想解的结果。这种方法有效地保留了原始变量(因素)所蕴含的信息,实现整体变量由二维到一维的降维,同时又能够反映出原有变量的绝大部分信息,而新的变量之间的线性关系并不显著。通过上文的相关性分析可以看出,各指标之间存在一定的相关性。通过运用TOPSIS分析法,可以对科技服务业竞争力进行准确的衡量。在表3显示的数据中:Pearson相关系数的绝对值在0.8~1.0之间是极强相关的;在0.6~0.8之间是强相关的;在0.4~0.6之间是中等程度相关;在0.2~0.4之间是弱相关;在0~0.2之间是极弱相关的。表3中有多处标有“*”且98%的Pearson相关系数的绝对值大于0.4,由此可以看出,多数变量之间存在高度的相关关系。通过熵权法利用MATLAB计算指标权重。根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响即权重越大。第j项指标下第i个样本值占该指标的比重文为:Pij=Xijåni=1Xiji=1n;j=1m(4)计算第j项指标的熵值:ej=-kåni=1pijln(p)ijj=1m(5)其中,k=1/ln(n)>0,满足ej0。指标实际权重各年其均值趋势如图1所示。箱线图的结果显示误差范围较大,因此通过Two-ANOVA方法观测是否对指标权重解释有遗漏。本文对包含权重的指标进行方差分析,结果显示含有权重的RowFactor(解释变量)对信息提取的有效程度较高,有效反映出原变量信息的百分比。从表4的数值看出,对含有指标权重的解释变量的显著性程度进行方差分析,F统计量为67.12,P值较小,说明由熵权法确定的指标权重进行TOPSIS分析可以有效保留较多的信息,分析效果是显著的。

4实证结果分析

根据上文熵权法确定的11项指标在2010—2017年的权重,最优解由每个指标都为最大值的数据构成,利用前文所述公式求每个待排序省份与最优解的距离。即Ci=S-iS-i+S+i(0≤Ci≤1,i=1,…,n)。本文利用MATLAB通过TOPSIS测算的面板数据结果如表5所示。上述结果反映了中部6省科技服务业竞争力水平的综合结果及其变化趋势,中部各省科技服务业之间的发展存在一定差异,且竞争力最弱的省份和竞争力最强的省份之间还存在一定的差距,中部地区科技服务业竞争力整体上还有较大的提升空间。根据表5结果可知:第一,中部六省科技服务业竞争力水平分为三个层次:第一层次是湖北,第二层次是河南和湖南,第三层次是江西、安徽和山西。第一层次和第三层次之间的差距悬殊,且呈现持续扩大的趋势。山西的科技服务业竞争力位于中部省份的末位,山西是资源主导型的经济发展模式,产业结构转型任务较为艰巨。通过对原始数据的分析可以看出,山西的科技服务业固定资产投资额严重偏低,专利申请量和技术市场交易额等多项指标在中部地区排名最低。总体上反映出当前山西的宏观经济环境有待进一步优化,从而对其科技服务业的发展提供支撑作用。第二,中部地区科技服务业竞争力总体上升的省份包括湖北、河南和安徽。其中,由于近年来科技与经济的优势较为显著,湖北的科技服务业发展水平上升幅度最大,特别是2015年以后呈明显上升趋势。河南的科技服务业发展水平在2016年前后也呈现显著上升趋势。安徽的科技服务竞争力水平先升后降,且中间波动起伏较大,2016年前后安徽的科技服务业发展水平呈现下降趋势。第三,中部地区科技服务业竞争力水平有一定波动但整体情况相对稳定。其中,波动较大的省份有河南和江西。河南与江西的科技服务业竞争力水平均在2015—2016年前呈现下降趋势,在2016年以后上升趋势明显且上升速度较快。山西科技服务业竞争力水平处于中部各省间靠后的位置,近年来除了2015年有小幅增长,此后便呈下降趋势。安徽科技服务业竞争力处于中部各省份的中间水平,在2015年之前一直缓慢增长,随后便急转直下呈下降态势。此外,湖北的科技服务业竞争力水平保持了相对稳定的上升趋势,经过几年的发展目前已位居中部6省之首。

5结论与建议

从总体而言,中部6省科技服务业发展竞争力处于国内中等水平。尽管近年来中部地区科技服务业有了较大的发展,但是当前中部6省科技服务业竞争力水平与科技服务业发达的地区相比,仍存在较大差距。但是,得益于经济发展水平的不断提高和中部6省的科教优势,中部6省科技服务业有着巨大的发展潜力和提升空间,科技服务业大有可为。(1)重视科技服务业推动产业转型升级的重要作用。根据本文的分析,当前山西的科技服务业固定资产投资额严重偏低,专利申请量和技术市场交易额等多项指标在中部地区排名最低,严重影响了山西科技服务业竞争力水平的排名。长期以来,山西的经济发展一直依赖于煤炭资源,长期单一且不可持续的经济增长模式是影响山西科技服务业发展的重要因素。对于山西而言,推动产业转型升级、转变经济发展方式已经迫在眉睫。(2)吸引和培养高端科技服务人才并完善配套措施。江西、安徽、河南及湖南经过数年的发展,科技服务业发展各有特色,但也存在一些共性问题:如科技服务业发展存在从业人数不足,技术市场交易额和科技信息普及率较低,高新技术产业的集聚程度不高。当前,政府应加大科技创新投入,优化科技服务业资源配置,完善科技服务业市场环境,重点吸引和培养高端科技型服务人才,提高科技服务业就业人数,提高科技信息的普及率,进一步完善保障科技服务业发展的相应配套措施。(3)为中部地区科技服务业对外开放营造良好环境。近年来,湖北的科技服务业竞争力水平保持了稳定增长,在中部地区名列前茅。但客观而言,湖北的科技服务业总体指标并不理想,主要表现为湖北的科技服务业发展不均衡,科技成果转化水平不高,科技服务业竞争力水平与科技服务业发达地区还存在较大差距。湖北应进一步发挥科教优势,着力激发科研人才的创新活力和创新热情,提高科研人才的创新能力,建立产学研协同创新联动机制,不断提高科技成果转化效率和科技信息普及率;优化科技服务业资源配置,健全上下游产业链,凸显产业集群优势;积极引进海外优秀科技服务企业投资创业并支持本土科技服务企业海外投资创业,推进科技服务业对外开放,充分挖掘科技服务业的市场潜力。

作者:王颖 蓝云飞 汪琳 单位:武汉工程大学

科技服务业发展水平评价分析

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