高天躍

（銅仁學(xué)院，貴州·銅仁 554300）

我國(guó)正處于粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式向集約型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的過渡期，科學(xué)技術(shù)則成為重要驅(qū)動(dòng)力。近期我國(guó)頒布《關(guān)于加快發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級(jí)的指導(dǎo)意見》中指出“加速推進(jìn)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展，為科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)提供有力的保障?！蓖苿?dòng)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展，是我國(guó)實(shí)施產(chǎn)業(yè)調(diào)整、提效增速，深化市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)與科學(xué)技術(shù)相結(jié)合的重要措施，通過加強(qiáng)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，有效推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展邁向中高端發(fā)展水平，科技服務(wù)業(yè)的重要舉措包括“技術(shù)轉(zhuǎn)移”、“產(chǎn)業(yè)孵化”以及“知識(shí)產(chǎn)權(quán)”等領(lǐng)域。

隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，由產(chǎn)業(yè)細(xì)分與融合而衍生的科技服務(wù)業(yè)，成為第三產(chǎn)業(yè)的重要分支?！翱萍挤?wù)業(yè)是在科技革命和知識(shí)經(jīng)濟(jì)背景下興起和發(fā)展起來的，是科技與經(jīng)濟(jì)之間的粘合劑，是高度依賴人力資本、技術(shù)資本和知識(shí)資本，主要服務(wù)于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。”經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的全面推進(jìn)，也進(jìn)一步促進(jìn)科技服務(wù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的相關(guān)學(xué)術(shù)研究，現(xiàn)階段針對(duì)科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的研究主要集中在外部環(huán)境因素的研究，且多數(shù)為定性分析，如程梅青、趙飛在研究中分別以天津和南京為例對(duì)該地的科技服務(wù)外部競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境進(jìn)行定性分析[1]；賴志軍運(yùn)用SWOT分析法對(duì)江蘇省科技服務(wù)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)行探討[2]。而針對(duì)科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合指標(biāo)定量研究相對(duì)較少，主要文獻(xiàn)包括：陳德權(quán)等(2003)在評(píng)價(jià)國(guó)外科技中介服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展?fàn)顩r時(shí)，從經(jīng)濟(jì)背景、科技水平、文化特征、運(yùn)行機(jī)制、發(fā)揮功能等幾方面進(jìn)行了研究；梁曉紅、肖怡文從科技服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出與投入、科技服務(wù)業(yè)的基礎(chǔ)環(huán)境、科技服務(wù)業(yè)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所產(chǎn)生的社會(huì)效益4個(gè)維度進(jìn)行研究[3]。貴州省近年來在全面推進(jìn)產(chǎn)業(yè)改革，強(qiáng)化區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)調(diào)整過程中，將科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展作為重中之重。本文研究中以貴州省為例深度研究貴州省科技服務(wù)業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力水平。

一、科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)體系建立

本文針對(duì)貴州科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)主要?dú)w納為[4]：科技服務(wù)業(yè)增加值、R＆D經(jīng)費(fèi)支出、科技活動(dòng)產(chǎn)出新產(chǎn)品產(chǎn)值、科技活動(dòng)項(xiàng)目參與項(xiàng)目人員、規(guī)模以上科技活動(dòng)項(xiàng)目數(shù)、規(guī)模以上科技服務(wù)機(jī)構(gòu)人員博士、科技與研究行業(yè)社會(huì)團(tuán)體、科技與研究行業(yè)社會(huì)組織民辦非企業(yè)、規(guī)模以上專利項(xiàng)目、GDP以及GDP增速共計(jì)12項(xiàng)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)評(píng)價(jià)，見表1。

表1 貴州科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建

二、貴州科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)實(shí)證分析

（一）樣本指標(biāo)

貴州科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力研究樣本指標(biāo)來源于《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒2012-2013》，樣本指標(biāo)截面為2013年，主要包括貴州省域內(nèi)：貴陽(yáng)市、六盤水市、遵義市、安順市、黔南布依族苗族自治州、黔東南苗族侗族自治州、畢節(jié)市等7個(gè)市州的科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力12項(xiàng)指標(biāo)，見表2。

表2 2013年貴州省7市競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)樣板數(shù)據(jù)

通過針對(duì)貴州省7個(gè)城市的12項(xiàng)科技服務(wù)指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，繼而得出貴州省科技服務(wù)增加值均值為68.99±60.97；R＆D經(jīng)費(fèi)支出均值為109561.43±198863.59;科技活動(dòng)產(chǎn)出新產(chǎn)品產(chǎn)值均值為3207755.86±3534331.51；科技活動(dòng)項(xiàng)目參與項(xiàng)目人員均值為6127.00±5503.66；規(guī)模以上科技活動(dòng)項(xiàng)目數(shù)460.00±530.99;規(guī)模以上科技服務(wù)機(jī)構(gòu)人員(博士)79.57±71.81；地區(qū)GDP均值為17.71±23.35；GDP增速為39.00±53.29；科技與研究行業(yè)社會(huì)團(tuán)體2507.44±2151.52；規(guī)模以上專利項(xiàng)目49.14±46.42。通過描述性分析，繼而發(fā)現(xiàn)貴州省內(nèi)科技服務(wù)業(yè)整體發(fā)展處于非均衡狀態(tài)，其中貴陽(yáng)科技服務(wù)業(yè)水平相對(duì)高于省內(nèi)其他城市，而黔東南州、黔南州處于緩慢增長(zhǎng)階段，整體水平低于其他城市。

表3 2013年貴州省7個(gè)城市競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)樣板數(shù)據(jù)描述性分析

（二）模型建立

現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界針對(duì)科技服務(wù)業(yè)的綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)方法主要是采取主成分分析法與層次分析法，主成分分析法是采用降維的思想，通過指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)特征，將原有指標(biāo)數(shù)量進(jìn)行縮減，使較多的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少量的綜合性指標(biāo)，通過該方法的使用可以使評(píng)價(jià)結(jié)果較為客觀。然而在研究中依舊存在兩個(gè)重要問題[5]：一方面是指標(biāo)體系不完善，無法綜合反映科技服務(wù)業(yè)發(fā)展水平；另一方面問題是指標(biāo)選擇范圍廣而導(dǎo)致指標(biāo)自身聚攏效果較差。

1.研究方法

在本次研究中采用PCA（Principal components analysis）主成分分析法[5-6]。

2.分析步驟

主成分分析法分析步驟主要包括：（1）原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化→（2）相關(guān)系數(shù)矩陣→（3）特征根與特征向量→（4）計(jì)算主成分載荷→（5）主成分得分

第一.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將原始數(shù)據(jù)帶入公式一

第二.建立相關(guān)系數(shù)矩陣

原變量，的相關(guān)系數(shù)為(=1，2，3……p)，相關(guān)系數(shù)公式為：

第三.計(jì)算特征根與特征向量

計(jì)算出指標(biāo)貢獻(xiàn)率帶入公式三：

其中（i=1，2，3……p）

累積貢獻(xiàn)率計(jì)算公式為：

第四.計(jì)算主成分載荷

將數(shù)據(jù)帶入主成分載荷公式：

第五.主成分得分：

（三）數(shù)據(jù)分析

1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

將貴州科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)樣板數(shù)據(jù)帶入公式一，繼而得出公因子方差值，見表4：、

表4 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化——公因子方差分析

提取方法：主成份分析。

2.計(jì)算特征根與特征向量

通過將數(shù)據(jù)帶入公式3與公式4繼而得出表5，通過統(tǒng)計(jì)分析有兩項(xiàng)綜合指標(biāo)提取特征值大于1，其提取成分貢獻(xiàn)率分別為65.358%與24.261%，為了使指標(biāo)載荷系數(shù)在0-l之間兩級(jí)分化更為明顯，繼而采取對(duì)變量因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)平方和載入為62.957%、26.662%，兩項(xiàng)指標(biāo)累積貢獻(xiàn)率為89.619%，高于80%，繼而說明兩項(xiàng)綜合指標(biāo)可以作為此次科技服務(wù)業(yè)評(píng)價(jià)主成分。

表5 特征根與方差貢獻(xiàn)率

提取方法：主成份分析。

表6 旋轉(zhuǎn)成份矩陣

提取方法：主成份。

旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

同時(shí)針對(duì)該表得出2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)主成分方程表達(dá)式：

通過表6可以得出：主成分Z1的主要影響因子包括：科技服務(wù)增加值、R＆D經(jīng)費(fèi)支出、科技服務(wù)業(yè)產(chǎn)出新產(chǎn)品產(chǎn)值、科技項(xiàng)目參與項(xiàng)目人員、規(guī)模以上科技活動(dòng)項(xiàng)目數(shù)、規(guī)模以上科技機(jī)構(gòu)、規(guī)模以上科技服務(wù)機(jī)構(gòu)人員博士，繼而可以將主成分Z1作為科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的內(nèi)部硬性因子，信息貢獻(xiàn)率為65.98%。主成分Z2主要影響因子包括：GDP、GDP增速、科技與研究行業(yè)社會(huì)團(tuán)體、科技與研究行業(yè)社會(huì)組織民辦非企業(yè)、重大專利項(xiàng)目，主成分Z2可以作為科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)外部的相關(guān)支持因子，信息貢獻(xiàn)率為26.662%。

3.科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合指標(biāo)排名

通過數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后的貢獻(xiàn)值，運(yùn)用Excel工具對(duì)數(shù)據(jù)樣本值進(jìn)行計(jì)算，得出7個(gè)城市相應(yīng)的主成分指標(biāo)值和綜合排名，科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的內(nèi)部硬性因子貴陽(yáng)市分值為1.6顯著高于其他城市，而黔南布依族苗族自治州分值顯著低于其他城市，科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)外部的相關(guān)支持因子中貴陽(yáng)市3.2分，明顯高于貴州省其他城市，同樣黔南布依族苗族自治州的分值顯著低于其他城市。

表7 科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合指標(biāo)排名

通過樣本指標(biāo)聚類分析繼而得出[6]：第一類為貴陽(yáng)；第二類為遵義市、安順市；第三類為畢節(jié)市、六盤水市、第四類——黔東南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州，這與主成分分析排名相一致。繼而本次研究中所獲得的貴州省科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合指標(biāo)具有較高的有效性，辨別率較高。

三、討論與分析

通過運(yùn)用PCA主成分分析法對(duì)貴州省科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，繼而得出貴州省“貴陽(yáng)市、六盤水市、遵義市、安順市、黔南布依族苗族自治州、黔東南苗族侗族自治州、畢節(jié)市”7個(gè)市州的科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力排名，在本次研究中主成分Z1貢獻(xiàn)率高達(dá)65%，繼而選取主成分Z1，排名作為貴州省科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力排名，其排名依次為：貴陽(yáng)、遵義市、安順市、畢節(jié)市、六盤水市、黔東南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州，同時(shí)通過進(jìn)行聚類分析繼而將其分為四類，其中第一類——貴陽(yáng)，貴陽(yáng)是貴州省省會(huì)城市，也成為貴州省經(jīng)濟(jì)、政治、文化交流的中心，經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚且匯聚大量的科技型人才，繼而全面推動(dòng)該地區(qū)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展；第二類——遵義市、安順市，大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，從低附加值產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高附加值調(diào)整，降低耗能污染，有效推進(jìn)集約型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式，在第一產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定增長(zhǎng)的同時(shí)，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)電子商務(wù)、信息技術(shù)、科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展，有效的增強(qiáng)地區(qū)科技服務(wù)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)水平；第三類——畢節(jié)市、六盤水市，該地區(qū)科技服務(wù)業(yè)處于中下等水平，雖然六盤水市人口基數(shù)比較大，市場(chǎng)需求增高，然而由于地區(qū)科技基礎(chǔ)薄弱，繼而導(dǎo)致科技成果低轉(zhuǎn)化率的現(xiàn)狀；第四類——黔東南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州，處于科技服務(wù)業(yè)發(fā)展的薄弱地帶，整體處于下游水平，與其他城市相比科技服務(wù)業(yè)發(fā)展較為緩慢，且整體外部支持條件不足，因而對(duì)于該地區(qū)需要加強(qiáng)“技術(shù)”引入、“技術(shù)”嫁接，全面推動(dòng)地區(qū)科技服務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?？傮w來說，貴州省科技服務(wù)業(yè)發(fā)展依舊處于不均衡狀態(tài)，科技服務(wù)業(yè)發(fā)展程度差異較大，這一方面是由于經(jīng)濟(jì)水平及歷史因素的限制，而另一方面在于政府對(duì)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展緩慢地區(qū)扶持力度不夠，繼而導(dǎo)致地區(qū)間產(chǎn)業(yè)發(fā)展失衡。

四、結(jié)論

本文采用主成分分析與聚類分析法對(duì)針對(duì)貴州省7個(gè)市州的科技服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行系統(tǒng)研究，通過實(shí)證分析繼而得出貴州各地區(qū)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展處于非均衡狀態(tài)，競(jìng)爭(zhēng)力綜合指標(biāo)差異顯著。并將其分為四個(gè)等級(jí)，第一類科技服務(wù)業(yè)發(fā)展成熟區(qū)——貴陽(yáng)；第二類科技服務(wù)業(yè)快速發(fā)展區(qū)——遵義市、安順市；第三類科技服務(wù)業(yè)發(fā)展緩慢滯后區(qū)——畢節(jié)市、六盤水市；第四類科技服務(wù)業(yè)薄弱地區(qū)——黔東南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州，通過本文研究進(jìn)一步說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與科技服務(wù)業(yè)具有密切關(guān)聯(lián)，因而在政府發(fā)展規(guī)劃中要注重地區(qū)水平差異，繼而實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與科技服務(wù)業(yè)的均衡發(fā)展。黔東南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州都是貴州的兩個(gè)省主要民族聚居區(qū)，他們的科技服務(wù)發(fā)展水平和競(jìng)爭(zhēng)力明顯低于其他地區(qū)，說明我們要繼續(xù)加大對(duì)民族地區(qū)的科技投入力度，進(jìn)一步加大政策傾斜，以此來改變落后的現(xiàn)狀。

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