陳金德，張寒旭，封春生

（廣東省生產(chǎn)力促進中心，廣東廣州 510070）

1 研究背景

生產(chǎn)力促進中心是指銜接政府、科研院所和高校、專家與企業(yè)、個人或其他社會主體，向企業(yè)提供技術(shù)服務(wù)、員工培訓(xùn)、信息集成等技術(shù)創(chuàng)新服務(wù)的非營利性中介組織，是經(jīng)濟與科技相結(jié)合的橋梁和紐帶，是先進生產(chǎn)力的傳播者［1］。生產(chǎn)力促進中心作為區(qū)域創(chuàng)新體系的重要組成部分，對增強企業(yè)科技創(chuàng)新水平、推動科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化、支撐區(qū)域產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。近年來，我國先后頒布《關(guān)于加快科技服務(wù)業(yè)發(fā)展的若干意見》《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》等文件，強調(diào)要推進科技服務(wù)平臺建設(shè)，這反映了我國產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟的發(fā)展迫切需要發(fā)揮生產(chǎn)力促進中心等科技服務(wù)機構(gòu)的創(chuàng)新支撐作用。

就廣東省而言，當(dāng)前正處在謀劃“十四五”發(fā)展的新起點，省委省政府以建設(shè)粵港澳大灣區(qū)國際科技創(chuàng)新中心作為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展工作的綱，提出“1+1+9”工作部署，舉全省之力支持深圳建設(shè)中國特色社會主義先行示范區(qū)，以同等力度支持廣州“四個出新出彩”，全面推進科技創(chuàng)新強省建設(shè)。區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展離不開科技服務(wù)體系的有力支撐，作為科技創(chuàng)新服務(wù)的主力軍，廣東省內(nèi)的生產(chǎn)力促進中心經(jīng)過20余年的發(fā)展，數(shù)量大幅增多，發(fā)展規(guī)模明顯提升，服務(wù)內(nèi)容從傳統(tǒng)的中介服務(wù)逐步向全鏈條創(chuàng)新服務(wù)轉(zhuǎn)變，科技創(chuàng)新服務(wù)水平顯著增強。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計1），2018年廣東全省107家生產(chǎn)力促進中心為47 667家企業(yè)提供技術(shù)、咨詢、培訓(xùn)等多項科技創(chuàng)新服務(wù)，服務(wù)總收入達192 465萬元，為企業(yè)增加銷售額近14.4億元，增加利稅1.1億多元，已成為廣東省發(fā)展創(chuàng)新型經(jīng)濟、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。

然而，新起點面臨新挑戰(zhàn)，廣東省內(nèi)各生產(chǎn)力促進中心要以服務(wù)創(chuàng)新大局為己任，進一步推動科技成果向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，關(guān)鍵在于不斷提升科技服務(wù)能力。但是，當(dāng)前生產(chǎn)力促進中心相關(guān)評價標(biāo)準(zhǔn)存在缺失，且傳統(tǒng)的評價方法已經(jīng)無法滿足未來生產(chǎn)力促進中心發(fā)展的需要，亟需建立一套系統(tǒng)、科學(xué)、全面的生產(chǎn)力科技服務(wù)能力評價體系，作為其動態(tài)管理及政策支持的重要依據(jù)。鑒于此，本文在已有相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，兼顧生產(chǎn)力促進中心科技創(chuàng)新服務(wù)潛力和現(xiàn)有水平，從服務(wù)資源投入能力、服務(wù)環(huán)境支撐能力、服務(wù)成果產(chǎn)出能力三方面構(gòu)建評價指標(biāo)模型并進行相關(guān)實證分析，一方面以期彌補生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評價研究方面的空白，另一方面，研究成果可以作為政府對生產(chǎn)力促進中心日常管理的依據(jù)，為其制定具有針對性的扶持政策提供決策參考。

2 文獻回顧

自1992年我國生產(chǎn)力促進中心體系建設(shè)啟動以來，國內(nèi)有關(guān)生產(chǎn)力促進中心的研究文獻不斷增多，對指導(dǎo)和推動生產(chǎn)力促進中心發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響。從已有的相關(guān)研究來看，以定性研究為主，主要集中在服務(wù)模式、運行機制、發(fā)展戰(zhàn)略、境外同類機構(gòu)發(fā)展借鑒等方面［1-8］；少數(shù)學(xué)者對生產(chǎn)力促進中心的運行績效或服務(wù)效率進行了實證分析［9-10］，但構(gòu)建的指標(biāo)體系都較為簡單，不能全面反映生產(chǎn)力促進中心的實際狀況，且對相當(dāng)部分指標(biāo)的賦權(quán)或賦值采用專家打分的方式，主觀性較強，對研究結(jié)果的科學(xué)性與合理性產(chǎn)生一定影響。

盡管目前學(xué)術(shù)界對生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力的評價研究寥寥無幾，但對其他科技服務(wù)機構(gòu)的服務(wù)能力或績效評估研究已有一定基礎(chǔ)，可以為本研究評價指標(biāo)體系的構(gòu)建提供一定借鑒，如陳麗娜等［11］從資源整合、運行管理、服務(wù)成效三方面構(gòu)建指標(biāo)體系，運用歸一化方法對國家科技基礎(chǔ)條件平臺服務(wù)績效進行了評價；李佳等［12］從資源集成、共享服務(wù)、運行管理與合作支持4個維度構(gòu)建區(qū)域科技資源共享平臺綜合績效評價指標(biāo)體系，設(shè)計基于規(guī)則的評價模型對黑龍江省科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)共享服務(wù)平臺服務(wù)績效進行了實證研究；高洋等［13］選取人力、物力、財力作為投入指標(biāo)，以孵化能力、經(jīng)濟效益、社會效益作為產(chǎn)出指標(biāo)，從宏觀與微觀雙層面分析了東北老工業(yè)基地創(chuàng)業(yè)孵化器的運行效率。

上述研究所采用的研究方法主要是基于某種理論或視角，結(jié)合研究對象實際狀況構(gòu)建評價指標(biāo)體系，對指標(biāo)的選擇會隨著具體研究內(nèi)容的不同而有所改變；不同學(xué)者選用的指標(biāo)賦權(quán)方法也是大相徑庭，包括德爾菲法、層次分析法、變異系數(shù)法、主成分分析法、熵權(quán)法等，各種賦權(quán)方法各有優(yōu)劣，應(yīng)根據(jù)實際情況和研究需要而有所選擇。其中，熵權(quán)法是客觀賦權(quán)法的一種，根據(jù)各指標(biāo)傳輸給決策者的信息量的大小來確定指標(biāo)權(quán)數(shù)，受主觀因素影響較?。?4］；而TOPSIS評價法是有限方案多目標(biāo)決策分析中常用的一種科學(xué)評價方法，通過計算各個評價對象到達最優(yōu)解與最劣解間的歐氏距離來對評價對象進行排序，進而得出各個對象的優(yōu)劣程度，但其權(quán)重通常是主觀值，具有一定的隨意性［15］。將熵權(quán)法和TOPSIS評價法結(jié)合運用于評價研究，既能避免主觀賦權(quán)的諸多缺點，也不影響TOPSIS評價法本身的科學(xué)性，因此，本文選擇運用基于熵權(quán)法的TOPSIS綜合評價模型對廣東省內(nèi)各生產(chǎn)力促進中心的科技服務(wù)能力進行實證測度。

3 評價指標(biāo)體系

生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評價不僅需要關(guān)注服務(wù)實力和現(xiàn)有服務(wù)水平，還需要考慮到外部環(huán)境對其潛在服務(wù)能力的影響，因此，本文遵循科學(xué)性、全面性、系統(tǒng)性和可操作性原則，從生產(chǎn)力促進中心的服務(wù)供給與發(fā)展運行全視角出發(fā)，以“資源投入—環(huán)境支撐—成果產(chǎn)出”的形式構(gòu)建生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評價指標(biāo)模型。

3.1 服務(wù)資源投入能力

服務(wù)資源投入能力是指為提升生產(chǎn)力促進中心科技創(chuàng)新服務(wù)水平而投入的所有資源量，包括人力資源、物力資源和財力資源。其中，人力資源投入的主體是在崗職工，機構(gòu)在崗職工數(shù)量體現(xiàn)了生產(chǎn)力促進中心服務(wù)團隊的規(guī)模，而中高級職稱職工占比、碩博學(xué)位職工占比和人員培訓(xùn)次數(shù)則能夠體現(xiàn)服務(wù)團隊的服務(wù)能力水平，因為一般而言，職稱越高、學(xué)歷越高、培訓(xùn)次數(shù)越多的職工，其科技服務(wù)能力也就越強；生產(chǎn)力中心數(shù)量則能夠體現(xiàn)區(qū)域生產(chǎn)力促進中心發(fā)展規(guī)模，以及區(qū)域?qū)ιa(chǎn)力發(fā)展的支持程度；而現(xiàn)有資產(chǎn)總額和年新增資金投入額則是財力資源投入的具體指標(biāo)。

3.2 服務(wù)環(huán)境支撐能力

生產(chǎn)力促進中心是經(jīng)濟社會發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，在促進經(jīng)濟社會發(fā)展的同時也受環(huán)境的制約，主要包括經(jīng)濟環(huán)境、政治環(huán)境、技術(shù)環(huán)境等。其中，人均地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）和地方財政科技撥款占地方政府財政支出比重可以分別代表當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平和當(dāng)?shù)卣畬萍紕?chuàng)新的重視程度；技術(shù)環(huán)境則是影響生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力的重中之重，體現(xiàn)了一個地區(qū)的科技創(chuàng)新狀況，具體指標(biāo)為R&D活動人員數(shù)、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出額和3種專利授權(quán)量；服務(wù)環(huán)境對生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力的影響主要是通過影響其服務(wù)資源供給和服務(wù)市場需求實現(xiàn)的，以R&D活動人員數(shù)為例，生產(chǎn)力促進中心作為科技服務(wù)機構(gòu)的中堅力量，往往需要聯(lián)系技術(shù)人員與有技術(shù)需求的企業(yè)進行對接，而R&D活動人員數(shù)則在一定程度上能夠衡量區(qū)域生產(chǎn)力促進中心可獲取的服務(wù)供給資源量的大小。

3.3 服務(wù)成果產(chǎn)出能力

服務(wù)成果產(chǎn)出和服務(wù)資源投入相對應(yīng)，是服務(wù)資源投入的成效體現(xiàn)，也是生產(chǎn)力促進中心現(xiàn)有服務(wù)水平的直接表現(xiàn)。生產(chǎn)力促進中心服務(wù)業(yè)績包括經(jīng)濟效益和社會效益兩大方面，具體指標(biāo)為服務(wù)收入總額、服務(wù)企業(yè)數(shù)量、為企業(yè)增加銷售額、為企業(yè)增加利稅額、聯(lián)系科研機構(gòu)數(shù)量、聯(lián)系專家數(shù)量以及培訓(xùn)對象數(shù)量等。

綜上所述，生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評價指標(biāo)體系構(gòu)建如表1所示。

表1 生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評價指標(biāo)體系

4 評價模型與結(jié)果分析

4.1 評價模型

為對廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心的科技服務(wù)能力進行科學(xué)評價，本文構(gòu)建了基于熵權(quán)法的TOPSIS綜合評價模型，具體評價步驟如下。

4.1.1 建立初始決策矩陣并將數(shù)據(jù)無量綱化處理

假設(shè)有n個評價對象和m個評價指標(biāo)，則可根據(jù)相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)建立初始決策矩陣A=（Xij）n×m。由于搜集到的原始數(shù)據(jù)的單位、量綱、數(shù)量級均不同，無法直接用于實證分析，故需先將其標(biāo)準(zhǔn)化。本研究采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化法，假設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的值為Yij，則可得到標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范矩陣B=（Yij）n×m。由于本文設(shè)置的評價指標(biāo)皆為正向指標(biāo)，故其標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

由于標(biāo)準(zhǔn)化后值存在負數(shù)不能直接參與賦權(quán)計算，令Zj=F+Yij代替Yij，其中F為平移幅度，是一個使F+min（Yij）略大于0的正數(shù)。

4.1.2 求解各指標(biāo)的信息熵

信息熵是指各指標(biāo)傳輸給決策者的信息量。一組數(shù)據(jù)的信息熵Ej值可由下式獲?。?/p>

式（2）中，pij值計算公式如下：

4.1.3 計算各指標(biāo)權(quán)重

通過已求得的信息熵值計算各指標(biāo)的權(quán)重Wj，計算公式如下：

4.1.4 構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化決策矩陣并確定正、負理想解

將通過熵權(quán)法求取的各指標(biāo)權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范矩陣B相乘，得出加權(quán)規(guī)范化決策矩陣R=WjZ=（Rij）n×m，并由式（5）（6）分別確定正理想解R+和負理想解R-：

4.1.5 計算各評價對象到正、負理想解的歐式距離

各評價對象到正理想解的歐式空間距離d+和到負理想解的歐式距離d-可由式（7）（8）分別獲?。?/p>

4.1.6 求得相對貼近度

相對貼進度（C）即各評價對象的評分，在本研究中代表了廣東省內(nèi)各生產(chǎn)力促進中心2010—2018年的科技服務(wù)能力相對水平，評分越高說明其科技服務(wù)能力越強，反之則越差。C的計算公式為：

4.2 測度結(jié)果

本文在建立生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評價模型的基礎(chǔ)上，從歷年《廣東省生產(chǎn)力促進中心統(tǒng)計年報》《廣東省統(tǒng)計年鑒》及廣東省統(tǒng)計公報等處搜集完整原始數(shù)據(jù)，再通過熵權(quán)法對各具體指標(biāo)進行賦權(quán)，結(jié)果如表1所示；而后通過TOPSIS評價法求取廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心2010—2018年的科技服務(wù)能力到正、負理想解的歐式距離以及相對貼進度（評分），結(jié)果如表2所示。

表2 廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心的科技服務(wù)能力評分結(jié)果

4.3 廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力動態(tài)演變分析

2010—2018年廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心的科技服務(wù)能力評分分布情況如圖1 所示，可以看出期間廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心的科技服務(wù)能力整體呈上升趨勢。從整體評分情況來看，評分由2010年的2.775 4增加到2018年的5.511 2，年均增長率8.95%，增長速度較快。其中，僅2017年評分相對于2016年有所下降，但仍高于2015及以前年份，而在2018年評分又繼續(xù)提升。由此可知，雖然在中間一些年份的評分值略有波動，但波動幅度不大，總體表現(xiàn)為良性發(fā)展態(tài)勢。從波動幅度來看，2010—2014年的評分值波動幅度較大，由2010年的2.775 4提升至2014年的5.001 0，年均增長率15.86%，表明期間廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力水平提升相對明顯；而2014—2018年評分值波動幅度相對較小，由2014年的5.001 0提升至2018年的5.511 2，年均增長率2.46%，反映了在經(jīng)歷了一輪高增長后，近年來廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心處于相對平穩(wěn)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

圖1 廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評分的年度分布

4.4 廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力空間差異分析

為衡量廣東省各地區(qū)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力的差異狀況，本研究基于2018年相關(guān)數(shù)據(jù)，同樣運用上述評價模型對各區(qū)域生產(chǎn)力促進中心的科技服務(wù)能力進行測度。測度結(jié)果為：珠三角地區(qū)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評分為10，遠高于粵東、西、北地區(qū)的0.39、0.38、1.46（見圖2），可知珠三角地區(qū)生產(chǎn)力促進中心的科技服務(wù)能力遠大于粵東西北地區(qū)，發(fā)展差距明顯，特別是在生產(chǎn)力促進中心數(shù)量和在崗職工規(guī)模方面顯著地體現(xiàn)出了區(qū)域之間的發(fā)展差距。如圖3所示，2018年珠三角地區(qū)生產(chǎn)力促進中心數(shù)量為53家，高于粵東（11家）、粵西（11家）、粵北（32家）地區(qū)，珠三角地區(qū)生產(chǎn)力促進中心在崗職工總數(shù)為3 137人，是粵東、西、北地區(qū)生產(chǎn)力促進中心職工總和的10倍。因此，廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心區(qū)域發(fā)展不平衡現(xiàn)象較為突出，相對于珠三角地區(qū)，粵東西北地區(qū)生產(chǎn)力促進中心的規(guī)模普遍較小、在崗職工數(shù)量少，綜合服務(wù)能力有待提升。

圖2 2018年廣東省各區(qū)域生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評分

圖3 2018年廣東省各區(qū)域生產(chǎn)力促進中心的機構(gòu)數(shù)和在崗職工數(shù)

5 各指標(biāo)與科技服務(wù)能力的關(guān)聯(lián)程度分析

本文借鑒鄧聚龍［16］提出的灰色關(guān)聯(lián)分析法，將上文所得各評價指標(biāo)對服務(wù)能力評分的貢獻程度進行量化，從而找出影響廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力的關(guān)鍵影響因素，

5.1 灰色關(guān)聯(lián)分析法

5.1.1 定義參考序列和比較序列

灰色關(guān)聯(lián)分析法中的參考序列為因變量，比較序列為自變量。在本研究中，參考序列為歷年廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力評分值，比較序列為歷年各指標(biāo)數(shù)據(jù)值。

5.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

將參考數(shù)列和比較數(shù)列的數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式分別如下：

5.1.3 計算參考數(shù)列和比較數(shù)列的絕對差值

設(shè)Δij是的絕對差值，計算公式為：

5.1.4 求取灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)計算公式如下：

式（13）中：Δmin和Δmax分別為絕對差值Δij的最小值和最大值；為分辨系數(shù)，0＜ρ＜1，一般取ρ=0.5。

5.1.5 求出灰色關(guān)聯(lián)度

采用算術(shù)平均法對灰色關(guān)聯(lián)度進行計算，公式如下：

5.2 灰色關(guān)聯(lián)結(jié)果與分析

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析法計算出服務(wù)資源投入、服務(wù)環(huán)境支撐、服務(wù)成果產(chǎn)出三方面各具體指標(biāo)與廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力的關(guān)聯(lián)度，結(jié)果如表3所示。

表3 廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力的指標(biāo)關(guān)聯(lián)度及其排名

由以上結(jié)果分析可得，所有指標(biāo)的相關(guān)性都大于0.5，說明科技服務(wù)能力與上述各個因素都具有相關(guān)性，進一步驗證了本文提出的評價模型的合理性。而且，培訓(xùn)對象數(shù)量、聯(lián)系專家數(shù)量、服務(wù)收入總額、聯(lián)系科研機構(gòu)數(shù)量、中高級職稱職工占比、地方財政科技撥款占地方政府財政支出比重、機構(gòu)在崗職工數(shù)量等指標(biāo)與廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力關(guān)聯(lián)度大于0.7，相對較高，排名相對靠前，表明其為關(guān)鍵影響因素。結(jié)合廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心發(fā)展現(xiàn)狀，可以得出如下結(jié)論。

5.2.1 企業(yè)服務(wù)能力決定著生產(chǎn)力促進中心的核心競爭優(yōu)勢

培訓(xùn)對象數(shù)量、服務(wù)收入總額與生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力的關(guān)聯(lián)度值分別為0.82和0.77，排名分別位居第一和第三，這兩個指標(biāo)都反映出生產(chǎn)力促進中心的企業(yè)服務(wù)能力。培訓(xùn)是生產(chǎn)力促進中心一種重要的企業(yè)服務(wù)手段，培訓(xùn)對象主要是以企業(yè)的技術(shù)骨干和管理骨干為主；服務(wù)收入則體現(xiàn)出生產(chǎn)力促進中心的服務(wù)價值和成效，主要來源于為中小企業(yè)提供的技術(shù)服務(wù)、咨詢服務(wù)、培訓(xùn)服務(wù)、信息服務(wù)、人才和技術(shù)中介、培育科技型企業(yè)服務(wù)等。因此從關(guān)聯(lián)度分析可知，企業(yè)服務(wù)能力是廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心提升科技服務(wù)能力的關(guān)鍵因素，生產(chǎn)力促進中心通過不斷提升企業(yè)服務(wù)能力進而帶動自身發(fā)展壯大。近5年來，廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心的服務(wù)收入平均每年以4.7%的幅度增長，2018年服務(wù)收入總額達192 465萬元，其中從近5年服務(wù)收入構(gòu)成來看（見圖4和圖5），技術(shù)服務(wù)是廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心的支柱業(yè)務(wù)，每年收入占比在85%，其次是咨詢服務(wù)，收入占比在9%以上。由此可見，雖然廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心的企業(yè)服務(wù)成效有所提升，但是企業(yè)服務(wù)手段相對單一，業(yè)務(wù)模式尚需進一步完善。

圖4 2014—2018年廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心技術(shù)服務(wù)收入構(gòu)成

圖5 2014—2018年廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心其他服務(wù)項目收入構(gòu)成

5.2.2 科技創(chuàng)新資源是生產(chǎn)力促進中心能力提升的關(guān)鍵支撐

從各指標(biāo)與生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力關(guān)聯(lián)度排序可知，聯(lián)系專家數(shù)量、聯(lián)系科研機構(gòu)數(shù)量和地方財政科技撥款占地方政府財政支出比重分別位居第二、四、六。聯(lián)系專家和科研機構(gòu)的能力在一定程度上可以反映出生產(chǎn)力促進中心科技創(chuàng)新資源的積累情況，而地方財政科技撥款占地方政府財政支出比重則體現(xiàn)出地方政府對科技創(chuàng)新的支持程度，代表著當(dāng)?shù)氐膭?chuàng)新環(huán)境，這3項指標(biāo)關(guān)聯(lián)度高表明，活躍的創(chuàng)新環(huán)境能夠為生產(chǎn)力促進中心發(fā)展提供豐富的創(chuàng)新資源供給，而有效地掌握和運用科技創(chuàng)新資源是生產(chǎn)力促進中心能力提升的關(guān)鍵支撐。作為科技中介機構(gòu)，生產(chǎn)力促進中心通過促進高校、科研機構(gòu)與企業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作，推動科技成果向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，而活躍的創(chuàng)新環(huán)境能夠激發(fā)出更多的科技服務(wù)需求，促使各中心不斷提升科技服務(wù)能力，更好地服務(wù)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展?？v觀2014—2018年廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心聯(lián)系專家和科研機構(gòu)的情況發(fā)現(xiàn)（見圖6），二者總體上呈下降趨勢，特別是2018年聯(lián)系科技機構(gòu)數(shù)量比2014年下降了28.8%，說明廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技創(chuàng)新資源整合能力有待提升，需要進一步完善服務(wù)體系、服務(wù)渠道，優(yōu)化利用創(chuàng)新資源服務(wù)企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。

圖6 2014—2018年廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心聯(lián)系科研機構(gòu)和專家情況

5.2.3 人力資源是生產(chǎn)力促進中心發(fā)展的重要驅(qū)動力

中高級職稱職工占比、機構(gòu)在崗職工數(shù)量和碩博學(xué)位職工占比等人力資源投入指標(biāo)與廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力的關(guān)聯(lián)度值皆為0.7左右，排名靠前，表明了人力資源在生產(chǎn)力促進中心提供科技創(chuàng)新服務(wù)過程中的重要性。生產(chǎn)力促進中心屬于智力密集性科技服務(wù)機構(gòu)，知識型人才是其發(fā)展最基礎(chǔ)、最重要的資源要素。近3年來，廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心人員規(guī)模相對穩(wěn)定，2018年從業(yè)人員合計3 437人，比2016年略有增長，其中：具有中高級職稱1 949人，占比56.7%，與2016年相比增長9%；碩博學(xué)位人員901人，占比26.2%，與2016年相比增長8%（見圖7）。由此可見，廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心的人力資源投入平穩(wěn)發(fā)展，人員結(jié)構(gòu)得到了優(yōu)化，專業(yè)人才比例有所提升，但是現(xiàn)有的人才構(gòu)成還無法滿足開展科技創(chuàng)新服務(wù)的需要，特別是碩博人才比例尚需要進一步提升，因此需要著重加強專業(yè)化、高端復(fù)合型人才引進，尤其是敢于創(chuàng)新、經(jīng)過跨領(lǐng)域?qū)崉?wù)歷練的人才。

圖7 廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心從業(yè)人員情況

6 結(jié)論及建議

本文以廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心為研究對象，運用數(shù)理統(tǒng)計模型對其科技服務(wù)能力進行實證評價。研究內(nèi)容主要包括：首先，從生產(chǎn)力促進中心的服務(wù)供給與發(fā)展運行全視角出發(fā)構(gòu)建了科技服務(wù)能力評價指標(biāo)體系，涵蓋資源投入、服務(wù)環(huán)境、成果產(chǎn)出三方面共計19項具體指標(biāo)；其次，構(gòu)建了基于熵權(quán)法的TOPSIS綜合評價模型，實證發(fā)現(xiàn)2010—2018年廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力總體上呈上升趨勢；最后，運用灰色關(guān)聯(lián)分析法測度各指標(biāo)對科技服務(wù)能力評分值的貢獻度，結(jié)合近年來廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)出科技創(chuàng)新資源、人力資源和企業(yè)服務(wù)能力對生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力影響較大。

基于上述研究結(jié)果，就提升廣東省內(nèi)生產(chǎn)力促進中心科技服務(wù)能力，提出如下建議：一是大力加強全省生產(chǎn)力促進中心整體建設(shè)，上下聯(lián)動、左右協(xié)同，特別要強化與港澳協(xié)同，依托粵港澳大灣區(qū)生產(chǎn)力促進服務(wù)聯(lián)盟，構(gòu)建開放共享的粵港澳生產(chǎn)力協(xié)同創(chuàng)新服務(wù)體系。深化體制機制改革，加強省、市、區(qū)等各級中心統(tǒng)籌布局和垂直管理，鼓勵骨干中心以建立分支機構(gòu)等方式完善體系布局，強化對粵東西北的幫扶和支持，提高發(fā)展的平衡性和協(xié)調(diào)性。二是強化高端人才隊伍建設(shè)，吸引國內(nèi)外優(yōu)秀專家顧問加入生產(chǎn)力促進服務(wù)隊伍，聚集一批懂技術(shù)、懂市場、懂管理的復(fù)合型科技服務(wù)高端人才，構(gòu)建年齡層級合理、知識結(jié)構(gòu)互補、服務(wù)能力突出、研究能力具有特色的專業(yè)化人才隊伍。三是聚焦企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)需求，加強與國內(nèi)外高校、科研院所、高端科技服務(wù)機構(gòu)和高層次專家人才等創(chuàng)新資源的對接合作，充分利用各種高端專業(yè)科技服務(wù)平臺，在人才引進、項目對接、技術(shù)轉(zhuǎn)移等方面加強科技資源整合，共享技術(shù)交易等科技服務(wù)渠道。圍繞企業(yè)發(fā)展需求，提供技術(shù)轉(zhuǎn)移、創(chuàng)業(yè)孵化、科技金融、科技咨詢、檢驗檢測等方面全鏈條的科技服務(wù)，不斷豐富服務(wù)手段、開拓服務(wù)領(lǐng)域、提高服務(wù)能力，實現(xiàn)質(zhì)量與效益雙提升，為科技創(chuàng)新強省建設(shè)提供更有力支撐。

注釋：

1）建模所引用的數(shù)據(jù)來源于歷年《廣東省生產(chǎn)力促進中心統(tǒng)計年報》《廣東省統(tǒng)計年鑒》及廣東省統(tǒng)計公報等。