生态关系视角下区域科技服务业构成及持续发展研究

王宏起，王 冕，李 玥

(哈尔滨理工大学经济与管理学院，黑龙江 哈尔滨 150080)

0 引言

随着我国知识经济的发展和创新驱动战略的深入实施，科技服务业在制造业转型升级[1]、产业效率提升[2]和创新过程影响[3]等方面发挥了重要的服务支撑作用，是推动区域科技创新和提升产业竞争力的关键。而科技资源整合和专业化服务是突破战略性新兴产业创新发展过程中创新活力不足、资源匹配不到位、创新过程衔接不畅等困境的必然选择[4]。科技服务业对于加快创新链与服务链融合发展发挥着加速器和粘合剂的重要作用。我国科技服务业建设较其他发达国家起步较晚，虽然近年来在有关政策支持下取得一定进展，但仍具有较大的提升空间，具体表现在内部结构松散、功能特点不清晰、服务匹配不协调[5]等方面，针对现存的协同匹配度不高的问题，以生态关系视角为切入点，探究内部结构有助于把握和总结科技服务业持续发展规律。本文以科技服务业创新发展问题为导向，同时面向我国战略性新兴产业持续发展需要，从生态关系视角围绕创新链并结合服务功能特点划分科技服务业的模块构成，深入研究区域科技服务业如何根据各模块发展特点来调整生态关系以实现模块间相互协同，发挥整体最大服务价值、实现持续发展。

1 文献综述

1.1 科技服务业内涵及持续发展

科技服务业起源于知识型服务业，后期逐渐发展成知识密集型服务业与其相对应，随着业态的不断发展和国内外学者研究的进一步深入，科技服务业的内涵也在不断扩展充实。Miles等提出的科技服务业是以中介平台的身份为用户提供以知识为基础的中间服务或产品，将知识汇集到系统中，起到桥梁、纽带作用的服务组织[6]；Muller等提出的科技服务业作为知识的供应商与生产商的身份，为产业发展提供基础知识的支持和广泛适用的应用技术，是依托于专业科学技术知识的新兴服务行业[7]；至今学者广泛认同的，科技服务业是立足科技需求，以创新链为基础，围绕创新全过程，提供全链条式、生态化、系统性服务的产业[8]。从内涵变化可以看出科技服务业发展从企业逐渐到产业，发展方向也逐渐向着循环式、生态化演进。综合考虑现实需要，以创新需求引导来定义科技服务业更为合理，有助于后续内容展开，因此本文采纳上述最后一种内涵描述。

对于科技服务业的分类问题，大部分学者从行业角度将科技服务业大致分为研发类、设计类、工程咨询类、科技中介类[9]，也有学者从系统功能角度将科技服务业分为信息、金融、技术3个重要组成部分[10]。国务院 《关于加快科技服务业发展的若干意见》 (2014)对科技服务业进行整体部署，指出重点发展研究开发、技术转移、检验检测认证、创业孵化等专业科技服务和综合科技服务。国家统计局 《国家科技服务业统计分类》 (2015)将科技服务业范围重新确定且更为精细，增设科技金融、科技推广、科技信息、科技普及等。随着科技服务业的分类和服务范围得到逐步的完善，2016年国家在 《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》中将有关科技服务业的相关服务以 “相关服务业”的身份纳入战略性新兴产业中，进一步说明科技服务业的支撑重点是战略性新兴产业。现如今科技服务业的分类问题还存在不足，需要系统、科学的从双链匹配的角度加以划分。

在创新驱动的背景下，对于科技服务业持续发展问题，学者分别从科技服务业发展重点、发展模式和发展趋势的角度来探究。张振刚等指出科技服务业的发展重点应转向提升服务企业的服务能力、信息化水平、集群发展和区域合作深度方面[11]；姜红等为保障科技服务业稳定快速发展构建了 “需求分析—资源匹配—服务对接—评估反馈”良性循环的生态化科技服务模式[12]。对于科技服务业发展趋势的问题，互动融合是学者普遍认为的科技服务业发展的必然趋势。孟庆敏等认为科技服务业与制造业应融合发展，并探索二者互动创新过程[13]；贺正楚等推测出我国尚处于萌芽期或发展期的战略性新兴产业，无论在生产成本或研发力量上都需要外界力量的创新服务扶持，且与科技服务业发展呈现一种互动融合的关系[14]；于斌斌等同样认为服务业与制造业存在互动效应，并借助Logistic模型探究互动关系[15]；HU认为科技服务业在工业创新活动中逐渐成为具有影响力的共生伙伴的发展趋势，并提出科技服务业内部活动对于快速、准确识别市场趋势具有重要价值[16]。可见，科技服务业的持续发展离不开与创新需求的融合互动，共生伙伴关系以及 Logistic模型应用也是未来研究重点内容之一。

1.2 Lotka-Volterra模型与生态关系

Lotka-Volterra模型最初是由美国学者Lotka提出，其本质是Logistic模型的延伸，用来探讨种群间的竞争关系[17]，之后学者将其引入到经济管理领域中研究数据资源流动[18]、知识传播[19]等演化问题。当前学者在研究多主体间的生态关系演化时也多是以Lotka-Volterra模型为基础进行改进和拓展，龙跃等利用Lotka-Volterra模型建立产业技术创新联盟成员知识交互的生态关系并进行演化分析[20]；危怀安等研究国家重点实验室协同创新系统中国家重点实验室与另一创新主体的生态关系，并对系统稳定性影响进行分析[21]。何向武等构建高技术产业国内技术购买与国外技术引进生态模型，并从自然增长系数、限制性系数和竞争关系系数3个方面分析生态关系[22]；龙跃等基于Lotka-Volterra模型构建知识转移生态关系模型，揭示了存量知识、增量知识、联盟知识之间生态关系演化机理[23]。

基于前文对科技服务业内涵及持续发展和Lotka-Volterra模型及生态关系的分析，可以发现：①科技服务业发展呈现出以战略性新兴产业为重点服务对象的趋势，且创新需求对于科技服务业的持续发展起到决定性作用，二者间的互动融合是趋势所向，而现有成果尚未明确结合此特点展开科技服务业的模块解构，未能充分发挥创新链与服务链互动融合的价值优势。②现有针对科技服务业持续发展的研究主要为发展模式设计及发展趋势探索，少见以生态关系为视角定量剖析科技服务业各模块间创新服务效果，进而观测其整体持续发展状况的研究。

鉴于Lotka-Volterra模型能够较好描述主体交互现象，本文涉及到的区域科技服务业持续发展问题是指在生态关系的变动影响下各模块的发展趋势变化，其模块间生态关系及其演化过程与自然界的生物种群间的关系及其演化过程相类似，适合采用Lotka-Volterra模型描述生态关系下区域科技服务业各模块发展趋势问题，具有科学性和可行性。基于此，本文结合生态学、创新服务等理论探索生态关系下区域科技服务业的模块构成和持续发展问题，尝试为区域科技服务业持续发展的管理理论和方法研究提供决策参考和新思路，为创新服务研究提供理论借鉴。

2 科技服务业生态关系模型

2.1 科技服务业分类及其模块构成

科技服务业是面向产业创新链的创新需求而提供服务的产业。创新链是以提高企业技术创新能力为基础的多主体阶段性参与创新增值的过程[24]，科技服务业不仅促进创新链上的创新活动有效衔接，提高战略性新兴产业创新效率，而且它本身就是一个系统的科技服务体系，业内丰富的服务资源加速创新链运行，促进产业升级[8]，即使面对复杂多变的环境也能依靠核心能力得以持续发展。鉴于对该服务体系的分类尚未达成共识，本文以战略性新兴产业的创新需求为重点服务方向，面向创新链规划科技服务业服务体系的发展并进行科学分类。魏江等为提高创新绩效提出基于知识编码化的专业服务业服务模块化[25]；Timmers根据创新全过程将创新链分为基础研究、技术研发、实际运用和市场化、产业化等模块，彼此间相互分离又相互影响[26]。本文基于双链协同匹配的视角，将科技服务业分为知识周边型服务模块、市场周边型服务模块以及中间支持型服务模块，各服务模块与创新链各环节的匹配关系如图1所示。

图1 科技服务业分类

知识周边型服务模块服务方向为创新链前端的基础研究与技术研发环节。在此服务过程中，知识周边型服务模块主要提供研究与试验发展服务、专业技术服务和工程设计服务等，与高校、科研院所的知识端紧密对接，加速原创知识向产业需求方向转化。该服务模块依托的企业多数是由科研人员创办，如科技研发中心、技术研究中心、创新服务平台和协同创新中心等。这类组织或企业发展的同时也有利于促进相关学科的进步。

市场周边型服务模块服务方向为创新链后端的实际运用与市场化。在此服务过程中，市场周边型服务模块更多的面向市场，与战略性新兴产业的关系更为密切，主要提供技术咨询、技术推广、新产品市场策划、企业管理等科技服务。该服务模块主要依托技术转移平台、生产力促进中心、科技成果转化机构、知识产权咨询公司等服务机构或组织。

中间支持型服务模块主要是为创新链上的活动主体提供配套的支持型服务，服务范围既面向知识端也面向产业端，是集金融、电信传输、网络技术支持等全方位支持型服务。随着新兴技术的突破发展，支持型服务也逐渐由独立的单一式服务向一站式解决方案演变。该服务模块主要依托大学科技园、提供科技金融服务的银行、互联网平台等服务企业。

2.2 科技服务业生态关系模型构建

知识周边型服务模块、市场周边型服务模块和中间支持型服务模块面向创新链创新需求提供服务支持。从创新需求角度看，战略性新兴产业通过科技创新服务加速产业创新发展，但产业内可支配的资金有限，当一个区域内处于创新链中的企业将更多的用于购买科技服务的外包资金用于购买知识型服务，那么知识周边型服务模块获得的资金变多，另两个模块得到的资金就会相应减少，因此各模块间发展存在抑制作用。从创新供给角度看，科技服务业中各模块间从不同服务视角整合创新需求，推动科技创新活动，因此在创新服务过程中形成促进作用，以服务多样性带动创新连续性和高效性，进而推动战略性新兴产业创新发展。战略性新兴产业的快速发展使得可支配资金充裕，进而扩大对科技服务业各模块的投入，形成循环、持续发展的效果。因此上述3类模块在为战略性新兴产业服务时，三者既存在抑制作用也有促进作用。

基于以上分析，设定x1、x2、x3分别表示知识周边型服务模块、中间支持型服务模块、市场周边型服务模块的初始规模；μij(i≠j，i=1、2、3，j=1、2、3)表示j对i的规模影响系数；Ni在 (i=2、3)表示模块xi(i=2、3)在环境制约下形成的最大发展规模；ri>0 (i=1、2、3)表示主体xi的规模发展速度。

根据Lotka-Volterra模型共生作用系数的生物学含义，μij值含义如下：

当μij>0时，j对i发展规模影响关系为促进作用；

当μij<0时，j对i发展规模影响关系为抑制作用；

当μij=0时，j对i发展规模无影响；

且|μ|值越大，发展规模影响系数越大。

上述3类模块中既有竞争的抑制作用，也有相互协同的促进作用。其中，知识周边型服务模块略显不同，在服务过程中主要占据为知识创造进行服务的环节，服务收入多以知识或技术性收入为主。运用模型探讨知识周边型服务模块时假定在知识水平方面不存在资源密度的制约，其他主体间相互融合与制约关系不会影响到其知识创新发展，即自身服务收入。因此得出科技服务业各服务模块结构中三者的Lotka-Volterra模型为：

(1)

3 实证检验

3.1 样本选取

广东省是我国开放程度高、创新活力强的经济发达省份，拥有全球影响力较大的先进制造业基地和现代服务业基地，科技服务业发展较成熟，相关指标更易获得且可获得的跨度年份更广。由于广东省相关统计年鉴对科技服务业的分类，比较符合 《国家经济行业分类》的标准，因此选择广东省作为样本选取对象。

以 《广东省统计年鉴》及相关省内年鉴为基础，参考 《中国统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》 《中国火炬统计年鉴》 《中国第三产业统计年鉴》中统计说明对数据整理核实，并结合文中对科技服务业的分类，最终得到的广东省科技服务业各服务模块所依托的行业和与国民经济行业分类的代码及名称见表1。

表1 广东省科技服务业各模块数据归属及依托行业

科技服务业从属于第三产业，服务绩效主要表现在主营业务收入上，因此选择规模以上服务业企业分行业中有关科技服务的相关企业主营业务收入作为其创新服务效果的对应指标，一方面能体现出科技服务业发展情况，另一方面还能体现科技服务对产业创新的影响。鉴于2012年以前 《广东省统计年鉴》中规模以上服务业企业分行业分类中有关科技服务业的指标与近年来的分类不一致，2012年以后增设的有关科技服务业的数据指标更加完善、具体，且与之后六年的服务行业划分无较大变化，因此使用 《广东省统计年鉴》中2012年到2018年间有关科技服务业的统计数据更为合理。本文统计的2012—2018年的广东省科技服务业各模块的主营业务收入走势图如图2所示。

图2 科技服务业中各服务模块的主营业务收入走势

3.2 系数测算

为了计算科技服务业内部知识周边型服务模块、中间支持型服务模块以及市场周边型服务模块间的规模影响系数，对Lotka-Volterra模型采用灰色估计法进行求解，将式 (1)写成以下形式方便求解：

(2)

以x(t+1)-x(t)作为dx(t)/dt的白化值，对x做紧邻均值生成，因此式 (2)可以表示为：

(3)

利用最小二乘法，将原始数据带入，求得各参数为：

将矩阵u中的元素带入原公式 (1)中，计算得r1=-0.237755，r2=-0.364260，r3= -0.921213，N2=24729.43，N3=3185.12，以及μ值的作用关系如图3所示。

图3 科技服务业内部各模块间作用关系

由r1=-0.237755、r2=-0.364260、r3= -0.921213可知三类模块的增长能力潜在水平，知识周边型服务模块的增长潜力最大，中间支持型服务模块其次，市场周边型服务模块最低。从二者相互作用关系角度分析，由μ12=6.83361>0、μ21=0.00020>0可知，知识周边型服务模块与中间支持型服务模块间相互促进、互为有利，属于 “互惠共生”关系；由μ31=-0.00149<0、μ13= -3.92872<0可知，知识周边型服务模块与市场周边型服务模块间为互相抑制的 “竞争关系”，未能达到对战略性新兴产业服务的有效协同、联动作用，处于相互抑制的状态；由μ23=-2.70089<0、μ32=15.88495>0可知，中间支持型服务模块对市场周边型服务模块能够起到很好的促进发展作用，但是后者对前者却起到抑制作用，虽能使得一方更好的发展，但不利于二者间长期持续发展。

3.3 拟合检验

通过灰色估计法计算出三者增长能力的潜在水平和发展规模影响系数，将各参数进行数值分析，拟合出的效果如图4所示。

图4 科技服务业中各服务模块主营业务收入拟合情况对比

从数据拟合效果来看，科技服务业中各服务模块主营业务收入拟合情况与原始数据对比基本一致，呈现出知识周边型服务模块逐年上升但增幅较小；中间支持型服务模块增长趋势持续上升，且增幅较大；市场周边型服务模块先缓慢下降后持续上升，2018年略有下降的趋势。可见运用Lotka-Volterra模型可以很好地拟合数值确定变化趋势，验证了Lotka-Volterra模型对于研究科技服务业各模块的创新服务效果具有可行性。

4 服务模块间生态关系仿真分析

为了便于讨论广东省科技服务业中知识周边型服务模块 (以下称知识型)、中间支持型服务模块 (以下称中间型)与市场周边型服务模块 (以下称市场型)在创新服务过程中模块间生态关系变化对模块创新服务效果的影响情况，本文运用仿真分析进行数值模拟，改变现有模块关系中负向影响关系，来观察变化趋势。根据上述分析可知，知识型与中间型二者间已达成互相促进影响关系 (即μ12=6.83361>0、μ21=0.00020>0)，因此在仿真分析中不再改变二者生态关系，依旧沿用二者μ值进行下一步讨论。根据3.2中的分析可知，知识型与市场型的生态关系为相互抑制状态，所以首先分析二者在单一促进和相互促进时主营业务收入的改变情况；其次市场型与中间型处于单方向促进状态，因此在仿真实验时改变生态关系为相互促进从而观察模块变化情况；最后合理优化三者间生态关系，达到互惠共生、持续发展的状态，观察模块间的趋势变化情况。

4.1 知识型与市场型生态关系变化

(1)知识型对市场型生态关系为促进时。科技服务业中其他系数不变，改变μ31>0、μ13=0令知识型对市场型起到促进作用 (即知识型对市场型的 “偏利共生”)时3类服务模块的主营业务收入变化情况如图5所示。当知识型对市场型产生正向影响作用时，市场型在前4年与图4相比差异不大，但随后3年增长趋势平稳向上，与图4后期发展不稳定呈强烈对比。根据模块特点可分析出在创新链的联动作用效果下，知识型对市场型的影响效果存在滞后性，市场型不能快速对知识型的促进效果做出及时反应，但该模块一旦反应再加上原本中间型的促进作用，后期将呈现明显的增长趋势，是发展潜力最大的服务模块。

图5 知识型对市场型的生态关系为促进时各服务模块主营业务收入情况

(2)市场型对知识型生态关系为促进时。科技服务业中其他参数不变，改变μ31=0、μ13>0令市场型对知识型起到促进作用 (即市场型对知识型的 “偏利共生”)时3类服务模块的主营业务收入变化情况如图6所示。当市场型对知识型生态关系为促进时，知识型变化情况虽有增长，但增长效果与另外两模块对比依然不明显，但与最初的图4相比依然可见是有增长的。根据知识型的服务特点可分析出：与知识型关系影响更为密切的是创新链上的基础研究活动和技术研发活动，这类活动与作为知识或技术源的高校和科研院所的关联程度更高[27]，换句话说，知识型更多的依托于此类创新主体进行服务，因此受基础知识资源密度的约束更明显。但不可否认的是，当改变μ31从原本的负值降改为0时，也就是降低了知识型对市场型本来的抑制作用，市场型会从最初的平稳曲线变化为增长趋势，这也能从侧面看出，知识型对市场型的作用效果明显。

图6 市场型对知识型生态关系为促进时各服务模块主营业务收入情况

(3)市场型与知识型间生态关系为相互促进时。科技服务业中其他系数不变，改变μ31>0、μ13>0令知识型与市场型间生态关系为相互促进作用 (即二者 “互惠共生”)时的主营业务收入变化情况如图7所示。其中知识型的增长情况与前两个条件下相比幅度更大，分析原因认为知识型与市场型的相互联动效果显著，且中间型对其本就具有促进作用，使得服务链与创新链的服务联动效果更好；市场型作为图中增长趋势最明显的服务模块，随着与知识型的生态关系为相互促进，增长幅度最大且超过本来最具有发展优势的中间型，成为最具增长潜力的模块；中间型变化不大，分析认为市场型对中间型本具有抑制作用，且随着市场型增长迅速，存在对中间型发展有抑制作用的可能。

图7 市场型与知识型间生态关系为相互促进时各服务模块主营业务收入情况

通过上述3种情况下的市场型与知识型的生态关系改变，即从 “竞争关系”向 “偏利共生”到 “互惠共生”，3类服务模块的变化明显具有差异。综合来看，市场型受知识型的促进作用变动明显，且具有很大的发展潜力；知识型由于与创新链上的基础知识类创新主体联系更为紧密，因此有着自身独特的发展趋势，但其对其他模块的促进作用不容小觑；中间型作为科技服务业中规模最大的模块，对创新链整体创新活动起着服务支撑的作用，所以它与其他模块的生态关系变化又会带来怎样的发展变化。

4.2 中间型与市场型生态关系变化

科技服务业中其他系数不变，只改变μ23>0令市场型对中间型起到促进作用 (即二者 “互惠共生”)时3类服务模块的主营业务收入变化情况如图8所示。由图8可知，当市场型对中间型的作用效果为促进时，中间型相比最初有所改善但不明显，市场型与知识型和最初相比也无太大变化。可见当改变中间型与市场型的生态关系为相互促进作用时，中间型服务支撑能力有小幅度提高，但仍会因另外两者相互抑制的生态关系而受到制约。根据模块间作用特点可以分析出知识型与市场型间相互抑制的生态关系使得二者对创新链上的创新主体难以发挥出更好的服务效果，进而导致创新链上的资金匮乏，令支撑创新链上的中间型服务也会受到影响。如果排除知识型与市场型的相互抑制作用，均变为相互促进的生态关系是否会达到持续发展？

图8 中间型与市场型间生态关系为相互促进时各服务模块主营业务收入情况

4.3 知识型、中间型与市场型生态关系变化

科技服务业中各模块间生态关系均为促进作用 (即三者 “互惠共生”)时3类服务模块的主营业务收入变化情况如图9所示。由图9可见，各模块间变化趋势都向着正向有益的状态发展，其中中间型仍为发展规模最大的模块且增长迅速；市场型的变化趋势与中间型相类似却又略低于中间型，但都朝着高影响效果的变化方向发展；知识型的变化趋势与另外两者相比变动幅度不大，但与前几种情况下的自身发展状态相比也有大幅度提高。可见当各模块间均处于相互促进的生态关系时，该仿真结果首先验证了前文在市场型与知识型相互促进时市场型具有较大的发展潜力，其次也证实了中间型作为最大的服务模块始终占据着最有利的发展地位，最后知识型虽会受到知识源型创新主体的发展限制但也会在良性、可持续的生态关系带动下得以快速发展。模块间相互促进的生态关系有利于模块间在服务创新链的基础上协同有序的发展，对科技服务业形成和提升综合优势具有重要意义。

图9 三者间生态关系均为相互促进时各服务模块主营业务收入情况

5 研究结论与启示

本文依据创新链创新服务需求将科技服务业的构成分为知识周边型服务模块、市场周边型服务模块以及中间支持型服务模块3类，利用Lotka-Volterra模型根据模块特点建立科技服务业生态关系模型，选用广东省科技服务业作为实证对象，通过拟合检验证实了Lotka-Volterra模型的适用性，并研究了科技服务业生态关系的变化对科技服务业中各模块创新服务效果的影响，得出以下结论。

(1)基于创新链和服务链协同发展的视角，将区域科技服务业按照创新链的创新活动及其服务需求，划分为知识周边型服务模块、市场周边型服务模块和中间支持型服务模块，构建的区域科技服务业生态关系模型拓宽了Lotka-Volterra模型的建模与仿真方法。

(2)通过仿真实验，良好的生态关系对各模块创新服务效果均有促进作用，但反映出的模块特点却不尽相同：知识型的创新服务效果更易受知识源的高校、科研院所等主体知识产出水平的制约；市场型对生态关系的促进作用存在滞后效应，但一旦发挥作用，创新服务效果显著；中间型为创新链上创新活动的全过程提供支持，在生态关系的转化过程中一直占据产业创新影响的首要地位。

(3)科技服务业中各模块受服务匹配方向的不同而相对独立，表现出的创新服务效果存在差异，但良好的生态关系有利于模块间的服务关联，有利于创新链与服务链融合发展，进而激发出科技服务业整体的最佳服务效果，达到科技服务业持续发展的目标，为科技服务业创新发展研究提供理论支持。

在创新驱动发展战略实施背景下，为进一步发挥科技服务业对战略性新兴产业创新的支撑作用，提出以下政策建议。

(1)加强规划引导，促进科技服务业持续创新发展。随着战略性新兴产业持续创新发展，创新需求复杂多变，科技服务业各服务模块必将面向产业创新需求变化逐步向着专业化、精细化、网络化、智能化和数字化等服务方向发展，以满足其产业创新服务需求。因此，各区域应结合地方创新驱动战略深入实施需要，科学地制定区域科技服务业发展规划，优化科技服务业整体布局，促进创新链与服务链融合发展，以不断提升科技服务业综合优势，促进其持续发展。

(2)制定积极的科技服务激励政策，引导服务模块间协同发展。各区域政府应制定积极的科技服务业激励政策，促进科技服务业中各服务模块之间协同发展，通过政策激励薄弱环节参与协同服务的积极性，引导各服务模块间开展专业化和特色化的协同服务，以促进科技服务链整体服务水平的提升。

(3)加强培育和发展重点科技服务企业。重点科技服务企业既是其服务链上的核心节点，也能对整个服务链发挥良好的带头和示范作用。因此，区域政府应从科技服务业持续发展战略高度制定重点科技服务企业认定标准和方法，认定一批重点科技服务企业，给予必要政策支持，以促进其快速发展，并能在科技研发、技术转移、成果转化和产业化等方面发挥应有的积极作用。

本文基于Lotka-Volterra模型构建了科技服务业生态关系模型并探索其持续发展方向，在样本选择过程中以2012—2018年的广东省科技服务业数据作为数据选择来源，受限于选取年份的广度和选取省份的单一性，未来随着科技服务业持续发展和年鉴数据的扩大与完善，将更系统地研究区域科技服务业持续发展情况，为产业相关政策制定与战略规划布局提供有力支持。