科技服务业与支柱工业的灰色关联分析范文

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《开发研究杂志》2015年第五期

一、引言

科技服务业是指运用现代科技知识、现代技术和分析研究方法，以及经验、信息等要素向社会提供智力服务的新兴产业，主要包括科学研究、专业技术服务、技术推广、科技信息交流、科技培训、技术咨询、技术孵化、技术市场、知识产权服务、科技评估和科技鉴证等活动。科技服务业是现代服务业的重要组成部分，在产业结构升级和经济高级化发展中起着关键的作用［3］。科技服务业是推动创新驱动、经济发展方式转变、产业价值链升级和产业融合发展的强大动力，也是助力和推动战略性新兴产业发展的重要关联产业［4］。2014年10月28日了《国务院关于加快科技服务业发展的若干意见》(国发〔2014〕49号)，旨在多措并举地加快推进科技服务业的发展［6］。而随着互联网、大数据的发展，将推动科技服务业态、赢利模式、经营方式、创新能力等发生更大的变化［7－8］。石化、有色、电力、冶金、机械、食品、煤炭七大行业构成了甘肃省的支柱工业，这些行业的发展直接关系着甘肃省整个经济与社会的发展。据统计，2010—2013年上述七大支柱工业不论是工业总产值，还是工业增加值和利税总额，占全省的比重平均都在90%以上［9］。随着科学发展观和创新驱动发展战略的深入实施，现代科技服务业与各行各业的关系日益紧密，但在不同地区、不同行业，这种联系的紧密程度又是不一样的。本文就是想利用数量经济方法测算甘肃省科技服务业与七大支柱工业之间的联动情况，在翔实统计数据基础上采用灰色关联分析法评估甘肃省科技服务业与七大支柱工业的关联关系，以便为相关决策者提供参考。

二、研究方法与数据资料

(一)灰色关联分析法灰色关联分析法［10］是基于时间或空间序列数据的曲线几何形状的相似程度来判断研究对象间的关联程度的一种研究方法，其取值范围为0～1，若值越接近1，研究对象间灰色关联度越大，研究对象间相互影响就越大;反之，若值越接近0，灰色关联度越小，研究对象之间的相互影响力就越小。通过对研究因素的灰色关联度大小排序，可以得到影响科技服务业与支柱工业之间互动发展的主次因素。灰色关联分析的具体计算步骤如下:第一步:确定分析数列确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称为比较数列。第二步，变量的无量纲化由于系统中各因素数列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论，因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。第四步，计算关联度因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示。在算出xi(k)序列与y(k)序列的关闻系数后，计算各类关联系数的平均值，平均值ri就称为y(k)与xi(k)的关联率度。第五步，关联度排序关联度按大小排序，如果r1＜r2，则参考数列y与比列数列x2的关联度大，其现实意义为，比较数列x2代表的因素对参考数列的影响比比较数列x1代表的因素要大。

(二)数据来源在这里，我们重点取政府财政科研拨款、R＆D经费投入情况、R＆D项目(课题)数、R＆D人员总数、专利申请量、专利授权量、获得授权的发明专利数、技术合同成交额等8个科技服务业数据对七大支柱工业的增加值进行灰色关联分析，时间段为2009—2013年，数据全部来源于2010—2014年的《甘肃发展年鉴》和2013年的《中国统计年鉴》，具体数据参见表1。

三、甘肃省科技服务业与七大支柱工业互动关系的实证研究

(一)初值像处理本研究主要利用2009—2013年甘肃省科技服务业和七大支柱工业增加值的相关数据，以七大支柱工业增加值(Y)作为参考数列，其中，Y石、Y色、Y电、Y冶、Y机、Y食、Y煤分别代表石化、有色、电力、冶金、机械、食品、煤炭七大支柱工业;以政府财政科研拨款(X1)、R＆D经费投入情况(X2)、R＆D项目(课题)数(X3)、R＆D人员总数(X4)、专利申请量(X5)、专利授权量(X6)、获得授权的发明专利数(X7)、技术合同成交额(X8)作为比较数列。为了减小计算量和消除数量级大小不同的影响，文章采用初值法，对表1的原始数列进行初值像处理，处理后的数据见表2。

(二)灰色关联系数的计算根据灰色关联系数计算公式，分别计算出甘肃省科技服务业与七大支柱工业整体的关联系数如表3。

(三)计算灰色关联度根据关联度计算公式，可分别计算出甘肃省科技服务业与七大支柱工业整体以及科技服务业与各类支柱工业的综合灰色关联度，具体详见表4。

四、结论与讨论

(一)结论根据上述对甘肃省科技服务业与支柱工业的灰色关联分析，我们可得到如下结论:(1)从总体情况看，近年来与甘肃省支柱工业发展最相关的2个因素是R＆D经费投入情况(r2=0．9291)和政府财政科研拨款(r1==0．9175)，其次是R＆D项目(课题)数(r3=0．8780)、技术合同成交额(r8=0．8423)和R＆D人员总数(r4=0．8063)，而专利申请量(r5=0．6966)、专利授权量(r6=0．7067)和获得授权的发明专利数(r7=0．6537)等与甘肃省支柱工业整体发展的关联度相对较低。(2)R＆D经费投入情况与七大支柱工业总体的关联度最高，说明支柱工业发展对科技创新和科技进步的依赖性在增强;政府财政科研拨款具有次高的关联度，说明支柱工业近年来的科技研发活动对政府财政拨款还有比较高的依赖性。(3)R＆D项目(课题)数对支柱工业的影响排在第三位，揭示了研究与实验性开发与支柱工业之间存在较强的关联，说明重视和加强R＆D项目(课题)活动对支柱工业的发展具有非常积极的促进作用。(4)技术合同成交额对支柱工业的影响排在第四位，而专利申请量、专利授权量和获得授权的发明专利数的关联度普遍偏低，说明目前甘肃省科技服务业与支柱工业主要是通过基于买卖关系的技术转让和合同化的订制研发实现两业之间的互动，而企业自主的技术研发，尤其是原始的技术创新研发还比较弱。(5)科技服务业的各个具体行业与七大支柱工业的关联度都大于0．6，说明科技服务业与七大支柱工业的互动关系比较强。但是，科技服务业与各类支柱工业的关联度情况并不完全一致。对于石化工业来说，技术合同成交额的关联度最高，说明甘肃省石化工业的技术改造和产业升级所需要技术成果主要还是通过技术交易获得的。但紧随其后的3个高关联度因素是“获得授权的发明专利数”、“R＆D经费投入情况”和“专利授权量”，这在一定程度上说明石化工业领域的技术研发活动，尤其是原始技术创新研发已经成为该产业发展的重要促进因素，而且这些研发活动对于政府财政科研拨款仍然具有较大的依赖性，同时也仍然需要加强科技创新活动的组织(如增加R＆D项目(课题)和人员)，建立和完善面向重大科技成果产出的考评机制和知识产权保护机制(如鼓励科技人员重视申请专利)。对于有色工业来说，“R＆D经费投入情况”、“政府财政科研拨款”和“R＆D项目(课题)数”是关联度排前三位的因素，说明对于R＆D活动的投入和重视程度对于甘肃有色工业发展具有非常重要的促进作用，只不过目前研发活动投入对于政府财政科研拨款的依赖性还比较强，需要继续拓展和扩大资金来源渠道，尤其是要加强对市场资金投入的引导;“R＆D人员总量”对于甘肃有色工业的创新发展也具有较大的影响;“技术合同成交额”与该产业的关联度相对较低，说明该产业领域的科技成果交易活动还需要加强，要进一步推动该产业建立开放式技术创新机制，提升产业技术创新的效率;“专利申请量”、“专利授权量”和“获得授权的发明专利数”与该支柱工业发展的关联度都相对较低，说明围绕甘肃有色工业发展的技术研发，尤其是原始性技术创新研发仍然需要大力加强。电力、冶金、机械工业的情景与有色工业类似，“技术合同成交额”、“专利申请量”、“专利授权量”、“获得授权的发明专利数”的关联度都相对较低，说明在这些工业领域既需要大力加强技术研发，尤其是原始性技术创新研发，同时也需要加强基于交易的科技成果转化活动，建立和完善产业技术开放创新机制，以提高产业技术创新的效率和加快产业升级转型、跨越发展的步伐。而食品工业和煤炭工业具有较相似的情景，R＆D活动投入(包括经费、课题项目、人数)和技术交易情况都与产业发展具有较好的相关性，但“专利申请量”、“专利授权量”和“获得授权的发明专利数”的相关度都相对比较低，说明与这两个支柱工业发展相关的技术研发，尤其是原始性技术创新研发仍需要加强。

(二)讨论从产业层面采用灰色关联模型对甘肃省科技服务业与七大支柱工业之间的互动关系进行定量分析，能较清晰地理清科技服务业与这些支柱工业相互促进、协同发展的现实状况。但由于篇幅和数据获取所限，只选取了2009—2013年五年的数据进行了测算，没有对两者间的时空关系等更复杂的交互情景进行分析。另外，对科技服务业与支柱工业之间不同的关联表现的原因也未能深入探索。实际上，这些问题都是非常有必要深入研究的，只能留待以后或者后来者继续关注和研究了。

作者：吴新年 单位：中国科学院兰州文献情报中心