生产力促进中心科技服务能力综合评价研究

李晓军 徐 梅 孟 雪 赵玉洁 孙 健

(1.山东火炬生产力促进中心，山东 济南250101；2.齐鲁工业大学(山东省科学院)，山东 济南 250014；3.许昌市科学技术情报研究所，河南 许昌 461000；4.山西省科技成果转移转化促进与数据监测中心，山西 太原 030000)

0 引言

生产力促进中心是衔接政府、科研院所和高校、专家与企业、个人或其他社会主体，向企业提供科技创新、研发设计、员工培训、科技金融、知识产权、咨询诊断、技术交易等全方位科技服务的非营利性中介组织，具有公益性和市场性的双重属性[1]。作为经济与科技相结合的桥梁与纽带，生产力促进中心主要作用在于提高服务企业技术创新水平和市场竞争力，是国家创新体系的重要组成部分[2]。生产力促进中心有力促进了科技资源服务密集网络形成、科技服务模式创新，促进了实体经济产业和科技服务业的融合发展。

我国生产力促进中心发展得到国家科技创新政策的有力支撑。1997年国家科委发布《生产力促进中心管理办法》，确定了生产力促进中心的主要功能与业务范围；2004年科技部制定《关于进一步加快生产力促进中心发展的意见》提出加强国家级示范生产力促进中心的建设；2006年生产力促进中心工作被纳入国家技术创新工程。近年来，各省区市生产力促进中心不断提升规范化管理水平和科技服务能力，产生了良好的经济效益和社会效益。根据科技部火炬高技术产业开发中心统计，2020年，入统的全国1 340家生产力促进中心，总资产222.5亿元，服务企业总数17.6万个，服务总收入22.4亿元，为企业增加销售额775.2亿元，增加税收99.9亿元，增加就业5.2万人。目前，我国生产力促进中心对于促进科技型中小微企业或高新技术企业发展壮大，提高社会生产力水平，仍然发挥着重要的、不可替代的作用。当前，科技与经济正深度融合，科技服务业新模式与新业态涌现，生产力促进中心也面临着二次创业和提质升级的重要机遇。对生产力促进中心能力与绩效综合评价是进一步强化其优势职能，突破发展瓶颈和短板，以实现发展水平跃升的一项基础性工作。

1 评价模型与方法

当前生产力促进中心的多指标综合评价研究主要是采用变异系数、灰色关联模型、沃尔评分法等对生产力促进中心发展水平的综合评价，如薛强等[3]基于灰色定权及聚类分析方法对事业类生产力促进中心进行绩效评价，贺文佳等[4]采用数据包络分析方法对山西省国家级示范生产力促进中心的服务效率的评价等。由于各省区市生产力促进中心所处环境和体制机制特点存在较大差异，且已有研究大多限于特定省份，缺乏全国层面上的整体把握以及对各省差异的比较分析。对此，本文从科技服务质量的宏观、中观、微观三个维度构建多层性科技服务能力评价指标，基于熵权法的TOPSIS综合评价模型对全国各省区市生产力促进中心科技服务能力及主要因素进行综合分析。

1.1 三维评价指标模型构建

陈振明等[5]认为科技服务质量评价的三个立足点分别是目标评价、过程评价、利益相关者参与评价，对应公共服务质量持续改进框架中的宏观质量、中观质量和微观质量。从而将科技服务质量分为三个层次，即服务质量、服务供给流程绩效和服务使用者满意度。其中，宏观层次以科技服务的目标为参照评价服务总体的客观质量，即生产力促进中心的科技服务目标是否达到；中观层次根据科技服务过程进行评价，用于评价科技服务品质；微观维度(顾客满意度)是科技服务使用者对服务感知质量的主观评价。本文借鉴科技公共服务评价指标体系的开发思路，构建生产力促进中心科技服务能力评价逻辑模型(见表1)。

(1)宏观维度-目标评价，宏观维度体现生产力促进中心的服务提供以及服务成就信息，分解为资源投入以及服务产出。资源投入反映各省市区生产力促进中心的发展规模以及投入的各类资源情况。总体上看，资源投入与服务产出越多，基本性服务能力越强。

(2)中观维度-服务过程评价，从咨询、培训、中介等具体代表性科技服务的频次、对象、范围等角度评价生产力促进中心服务能力。一般来说，提供各类型服务次数和项数越多，专业性服务能力越强。

(3)微观维度-顾客满意度，从客体视角考察服务效益，相关指标数值越大，服务对象满意度高，服务质量保障能力越强。

表1 学生卷核心指标统计结果(N=417)

1.2 评价方法

TOPSIS评价法基本原理是计算评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，将该评价对象与最优方案的相对接近程度作为评价优劣的依据[6]。采用熵权法赋权，结合TOPSIS进行综合评价。计算步骤包括：

2 评价分析

评价指标数据来源于《2020中国火炬年鉴》，主要过程如下：

(1)原始指标与数据标准化。标准化数值都处于0～1之间，具体(见表2)。安徽省生产力促进中心数量(X1)占比最高，其次是江西、黑龙江、四川，4个省份指标水平均超过8%，辽宁、北京、西藏等地指标水平较低，均低于2%；国家级示范生产力促进中心占比(X2)水平较高的是辽宁、云南、新疆等地，指标水平均超过10%；安徽、广东办公面积(X3)占比较高，指标水平均超过10%，远超其他省份，而浙江、云南、山西等地则规模较小；人力资源上，安徽人员总数(X4)最高，但硕博学位人员占比(X5)低于平均水平，说明安徽省生产力促进中心的人才密集度较低，北京硕博学位人员占比(X5)占比远超其他省份，充分发挥首都优势，吸引大量优质人才参与服务；资产水平上，北京总资产(X6)和人均资产(X7)两个指标都远超其他省份，说明北京生产力促进中心基础设施较为完备，现代化水平高，而山西、辽宁、宁夏等则相对薄弱；江苏、广东政府投入额(X8)占比较高，公共资源的支撑作用较强，山西、河南的政府科技投入则明显不足；从服务产出来看，安徽、广东、四川服务收入总额(X9)占较高，均超过10%，四川、云南人均服务收入(X10)占比最高，表明相关省份生产力促进中心的机构运营效率较高；四川、安徽咨询服务项次(X11)远超其他省份，河南、重庆、广东提供信息数量(X12)远超其他省份，安徽、广东技术服务项次(X13)占比最高，陕西、安徽培训服务人次(X14)占比最高，安徽、河北中介服务项次(X15)占比最高，相关省份的生产力促进中心都在特定的科技服务细分领域具有优势；重庆孵化企业服务数量(X16)远超其他省份，江苏服务企业数量(X17)占比最高，江苏、安徽、湖北为企业增加销售额(X18)、为企业增加利税额(X19)占比均超过10%，四川、安徽、河南为社会增加就业人口数量(X20)占比远超其他城市，上述地区生产力中心的服务质量水准较高与税贡献较大。

表2 标准化指标数据

续表2 标准化指标数据

(2)计算权重。各指标变量熵值和权重如表3所示，硕博学位人员占比(X5)在评价体系中占比最大，表明人力资源因素对服务能力的重要影响作用。其余指标权重均低于0.1。

表3 熵值及权重

(3)排名比较与分析。综合对比结果如表4所示，各省区市生产力促进中心科技服务能力发展差距较大。其中，科技服务能力最强的是安徽省生产力促进中心。宏观上，安徽省入统中心个数、人员总数和办公面积达到各省区市最大值，具有较大发展规模，总资产和人均资产等资源投入也超过各省平均值，年总服务收入也达到各省区市最大值，远超平均值，综合服务能力领先；中观上，安徽省生产力促进中心提供的咨询服务、技术服务、培训服务、中介服务和孵化企业服务数量明显超过各省区市平均水平，特别是中介服务项次达到各省区市最大值，其专业服务能力也具有较大优势；微观上，安徽省生产力促进中心服务企业数量、为企业增加销售额、增加利税等相关指标上也较为突出，服务效益方面也较为突出。广东、江苏、四川、北京也处于第一梯队，各项指标不仅超过各省区市平均值，部分指标也是达到各省区市最大值，表明自身具有独特优势，如江苏省生产力促进中心的政府投入额位于第一位，表明江苏更倾向通过支持公共科技服务机构，为企业创新助力，北京生产力促进中心硕博学位人员占比、总资产和人均资产指标位于第一，表明北京的科技人才优势和较为雄厚的科技设备资源为生产力促进中心服务能力提升提供强大支撑。同时，安徽、江苏、北京、广东等都处于我国长江中游城市群、长三角城市群、京津冀城市群和粤港澳大湾区的核心地带，技术市场发达，科技服务需求旺盛，科技服务业态丰富，为生产力促进中心专业化、规模化发展提供广阔空间。第二梯队主要包括重庆、陕西、上海、湖北、山东等地生产力促进中心，其大部分指标超过各省区市平均水平，个别指标也较为突出，各省人力、财力、物力等资源投入力度相差不大，位于全国前列，但生产力促进中心数量和优势业务相差较大，同本省科技创新体制、体系与资源特征密切相关，重庆生产力促进中心咨询服务项次、提供信息条数和孵化企业服务位于第二梯队前列，其中孵化企业服务项次达到各省区市最大值，同重庆良好的创业环境相关，陕西生产力促进中心技术服务和培训服务具有较大优势，特别是培训服务项次达到各省最大值，倾向借助生产力促进中心开展大范围的科技人员交互服务，解决科技人才资源分布不均衡问题。第三梯队包括甘肃、宁夏、河北、辽宁、湖南等，其大部分指标数值接近或低于平均值，其中，河北省咨询服务、技术服务、培训服务、中介服务和孵化企业服务能力相对突出，同其注重发展以农业为中心的特色科技服务相关。第四梯队的新疆、广西、贵州、青海等地生产力促进中心各指标都较低，科技服务能力极为薄弱。

表4 各省生产力促进中心科技服务能力评分结果

3 结论与建议

本文从宏观、中观、微观三个维度构建了指标，并基于熵权法的TOPSIS综合评价法对各省区市生产力促进中心科技服务能力进行了综合分析。研究发现，发展定位、人力资源聚集和政府扶持等是生产力促进中心服务能力提升的核心支撑因素；我国各地区生产力促进中心的科技服务能力不平衡特征明显，安徽、广东、江苏等地生产力促进中心科技服务能力综合实力突出，部分中、西部地区生产力促进中心具有一定的专业特色性服务的优势。

围绕生产力促进中心科技服务能力提升，一是要大力引进培养综合型的科技服务人才，针对科研机构、科技服务中介等类型机构，实施团队和领军人才引进计划，一方面引进具有先进水平的研发技术型人才突破关键技术、增强产业核心竞争力，另一方面可组织专兼职结合的管理团队，突出优秀企业家和职业经理人的团队作用，培养具有全局战略眼光、管理创新能力的应用型创新领军人才；二是地方政府应加大投入，提高生产力促进中心公共服务仪器设备与设施建设水平，鼓励生产力促进中心参与企业承担的政府科技成果转化类项目，不断强化生产力促进中心的公益性服务职能；三是促进生产力促进中心的科技服务模式创新，提高面向市场发展能力，鼓励探索确立差异化、定制化服务模式，形成各产业标准化或定制化科技服务流程，提高对重点产业和企业的科技服务水平，同时推动生产力促进中心将新一代信息技术与服务模式创新相融合，发展“互联网+”服务模式，提供线上、线下相结合的专业化服务；三是以大数据、云计算等现代技术为支撑，依托综合科技服务平台推动资源共享，整合各地区生产力促进中心的特色科技服务资源，打造生产力战略联盟，建立跨省的业务合作和资源共享机制。