科技服务业助推中国经济高质量发展的影响因素和优化路径研究——基于GRA 模型与CRITIC 权重法的综合分析

杜宝贵，陈 磊

（东北大学文法学院，辽宁沈阳 110169）

党的十八大以来，我国经济完成了由高速增长阶段向高质量发展阶段的历史性转变，经济发展进入了新常态，这是新发展阶段我国经济发展的重要趋势和基本特征。2021 年3 月，十三届全国人大四次会议公布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》（以下简称《纲要》）明确提出，“十四五”期间我国经济社会发展要牢牢把握住高质量发展的主题，从而进一步确立了高质量发展的战略方针。因此，推动和实现经济高质量发展是党和国家在“十四五”期间乃至全面建设社会主义现代化国家进程中必须要坚持的战略导向和重要目标。科技服务业凭借着强大的知识生产能力和科技资源整合功能，围绕研究与试验发展、技术创新与转移、科技成果产业化、创业孵化、科学技术普及等环节为全社会提供专业化、网络化、市场化的服务，大大加速科技经济的深度融合，促进了产业升级及产业结构优化，成为连接科技与经济的重要桥梁。科技服务业是助推我国经济高质量发展的重要推动力，是我国经济高质量发展体系的重要组成部分。

然而，虽然人们认识到了科技服务业在助推经济高质量发展的重要作用，但是还不清楚科技服务业是通过哪些因素助推我国经济高质量发展？以及这些影响因素之间又有着什么样的结构与权重？如何更好地促进科技服务业助推我国经济高质量发展？尤其是当政府部门制订科技服务业激励政策时，由于缺乏对科技服务业助推经济高质量发展的影响因素和影响机制的了解，导致出台的政策措施无法做到对症下药，反而适得其反。因此，对科技服务业助推我国经济高质量发展的影响因素及其结构与权重的研究非常具有学术价值和现实意义，有利于探索科技服务业与经济高质量发展的联动效应和影响机制，同时也能够为政府部门优化相关经济发展政策提供帮助。

1 文献综述

目前，围绕着科技服务业如何推动经济高质量发展的机理研究尚不多见，较少有学者关注到科技服务业对经济高质量发展的助推效应和影响因素。现有相关文献主要探讨了科技服务业对经济发展的影响效果与作用机制，具体而言，可以分为科技服务业对科技创新、产业发展、经济增长与转型等方面的影响。在科技服务业对科技创新的影响研究方面，Muller 等人［1］认为科技服务业通过知识的创新和扩散与经济发展紧密结合，是社会创新活动中不可或缺的组成部分；张振刚等人［2］运用空间面板计量模型分析了科技服务业对区域创新能力提升的影响，结果表明科技服务业对增强本地区创新能力具有显著效果，而且还能带动邻近地区创新能力的提升；朱文涛等人［3］通过运用空间杜宾模型还证实了科技服务业集聚能够显著提高本地区的创新水平。在科技服务业对产业发展的影响研究方面，作为一种具有强正外部性的产业，科技服务业对其他产业存在着显著的拉动效应［4］；杨慧力等人［5］提出科技服务业能够通过技术创新、专业化分工、提高资本有机构成等形式提升制造业效率；朱月友等人［6］采用多元回归的方法证明了科技服务业对高技术产业存在比较显著的促进作用。在科技服务业对经济增长与转型的影响研究方面，赵冬梅等［7］认为科技服务业能够通过强大的辐射作用促进经济转型升级；Desmarchelier［8］通过构建多元化的指标系统发现科技服务业是经济增长的引擎；冯华等［9］通过研究证明了科技服务业对经济增长具有显著的直接和间接的拉动作用，而且科技服务业对经济增长的贡献率还在不断增加；王智毓等［10］通过进一步研究发现科技服务业在技术创新和产业升级转型两个方面的效应显著促进了经济增长。

综上所述，现有文献从不同的视角探讨了科技服务业对经济发展的正向影响作用，但是尚未从我国新的发展阶段分析科技服务业对经济高质量发展的助推效应和影响机制。经济高质量发展是党和国家在新时代历史方位下提出的重大经济发展理论和方针，是当前及未来我国经济发展的基本准则和战略目标。事实上，经济高质量发展作为一个高度抽象化的愿景式概念，已经被赋予了丰富内涵和重要意义。与以往高速增长阶段的发展模式相比，高质量发展是一种更高层次的经济发展状态，它不再只重视经济增长的数量化指标，而是更多地关注经济发展的过程和结果，将经济的适度增长、人民的美好生活、生态环境的友好和谐有机地结合在一起。因此，尽管前人在科技服务业对经济发展的助推作用方面进行了深入的研究，但是我们仍需要重新认识科技服务业对经济高质量发展的助推效应和影响机制。同时，现有文献侧重于科技服务业对经济发展的影响效果和作用机制的探究，较少涉及科技服务业助推经济发展的影响因素。基于此，本文通过构建经济高质量发展指标体系和科技服务业指标体系，采用2012—2019 年的相关数据，综合运用GRA模型和CRITIC 权重法探讨了科技服务业助推我国经济高质量发展的影响因素及影响效应，并根据研究结论提出了相应的优化路径。

2 变量分解与指标体系构建

探讨科技服务业助推经济高质量发展的影响因素实质上可以转化为因变量科技服务业对自变量经济高质量发展的影响机制，因此本文将经济高质量发展作为参考序列，科技服务业作为比较序列，初步构建出GAR 模型的变量框架。由于以上两种变量属于概念化变量，无法直接输入模型，需要对两种变量分别进行变量分解和量化指标的确定。

2.1 经济高质量发展指标体系

一些学者已经在经济高质量发展指标体系的探讨和构建上进行了有益的尝试。通过梳理现有研究文献可以发现，党的十九大以来学术界提出的经济高质量发展指标体系存在着一个明显的共识和倾向，那就是将“五大发展理念”作为测量和评价经济高质量发展的五个基本维度，即“创新”“协调”“绿色”“开放”和“共享”，并在五个基本维度的基础上进一步确定经济高质量发展的指标体系［11］。“五大发展理念”，又称新发展理念，是党的十八大以来党和国家提出的重大科学理论，是引领我国经济高质量发展的指导思想与基本纲领。习近平总书记指出，“新发展理念是一个系统的理论体系，回答了关于发展的目的、动力、方式、路径等一系列理论和实践问题”［12］。丁文珺［13］认为将经济高质量发展作为一个综合性变量进行分解需要找到一种相对全面的维度和指标系统，不仅要考虑经济发展与经济增长质量、经济发展与生态环境质量、经济发展与对外开放质量（内循环和外循环）、经济发展与人民生活质量等方面，还要兼顾科学性、客观性以及与高质量发展导向的契合性。“五大发展理念”既是经济高质量发展的新要求和评价准则［14］，也是经济高质量发展的基本特征和参照标准［15］，因此能够较为全面地表征经济高质量发展的内在逻辑和系统要素。其中，“创新”是提高经济发展质量的第一驱动力，反映的是经济高质量发展的动力；“协调”是保持经济持续稳定健康的内在要求，反映的是经济高质量发展的方式；“绿色”是处理经济增长与生态环境保护关系的重要准则，反映的是经济高质量发展的路径；“开放”是增强经济发展能力的重要保障，反映的是经济高质量发展的布局；“共享”是满足人民享受经济发展成果的本质要求，反映的是经济高质量发展的目的。因此，本文采用“五大发展理念”作为测量经济高质量发展的5 个基本维度。

在构建经济高质量发展指标体系的过程中，本文遵循了如下3 个方面的原则和要求：（1）代表性原则。即选取的二级指标能够有效反映和表征一级指标的一些关键或主要性能；（2）精简性原则。为了适应GAR 模型参考序列构建的需要，二级指标的数量应尽可能少，即设定少而精的二级指标；（3）兼顾科技服务业特征的原则。由于经济高质量发展涉及的领域过于宽泛，为了保证研究的指向性和有效性，应结合科技服务业的作用和功能，尽量选取与科技服务业发展存在一定关联性的二级指标；（4）数据的可度量性和可得性原则。应保证设定的二级指标可以用数值表示，同时保证二级指标的数据能够从比较权威的机构或者资料中完整获取。通过梳理现有文献以及结合经济高质量发展的内涵和外延，本文进一步构建出经济高质量发展变量的指标体系，包括“创新”“绿色”“协调”“开放”和“共享”5个一级指标和10 个二级指标Y1～Y10，如表1 所示。

表1 经济高质量发展变量的指标体系

2.2 科技服务业指标体系

目前学者们大体上都采用了“投入+产出+环境”的结构框架来构建科技服务业指标体系［16］。事实上，这种指标框架是从科技服务业内部条件和外部环境两大方面构建指标体系，既包括科技服务业的量与质，又兼顾了社会系统对科技服务业的影响，因此能够有效地表征科技服务业的关键特征和主要性能。鉴于此，本文也采用“投入+环境+产出”的三维框架来构建科技服务业指标体系。其中，“投入”反映的是科技服务业助推经济高质量发展的基础条件、规模和水平、发展潜力；“产出”是指科技服务业助推经济高质量发展的创新绩效、服务成效、对其他产业的带动作用；“环境”反映的是科技服务业助推经济高质量发展的外部环境情况。

构建科技服务业变量指标体系应保证：（1）二级指标应尽量能够有效表征科技服务业的主要性能，并刻画出科技服务业的关键特征；（2）应保证二级指标数据来源的可得性、权威性和完整性。因此，在梳理已有文献的基础上，通过结合政府部门相关标准、政策以及统计资料，本文构建了科技服务业变量指标体系，包括“投入”“环境”“产出”3个一级指标、19 个二级指标X1～X19，如表2 所示。

表2 科技服务业变量指标体系

3 模型或研究方法的构建

3.1 GRA 模型的原理与应用

GRA（Grey Relational Analysis,GRA），即灰色关联模型，来源于邓聚龙教授创立的灰色系统理论，是灰色系统研究的一个重要内容和方法。灰色关联法能够基于现有的数据测算出指标或变量之间的灰色关联度和关联序，根据灰色关联系数大小及关联序的先后顺序来比较和分析各项指标的优劣程度［17］，它的基本原理是通过比较参考序列和比较序列几何形状的相似程度来判断不同序列是否存在紧密的关联性，通常可以运用这一方法分析若干影响因素（自变量）对某种结果（因变量）的影响程度或关联程度。

3.2 CRITIC 权重法的原理与应用

CRITIC 权重法是一种比较常用的客观赋权法，一般认为CRITIC 权重法的赋权效果要好于熵权法或标准离差法。CRITIC 权重法的基本原理是通过综合考虑指标的变异性和指标的冲突性来确定指标的客观权重，因此能够较好地避免忽略数据自身属性进行指标评价的缺陷。

4 实证分析

4.1 数据来源

本文中所有的指标数据均出自权威性的统计资料或机构，具体包括：《中华人民共和国国民经济和社会发展统计公报》《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国火炬年鉴》、生态环境部、教育部等。

4.2 指标体系的信度检验

信度（reliability），也被称为可靠性，是统计学和心理学研究中的一项重要概念，能够从整体上反映出一组或多组测量数据的内在一致性、稳定性和可靠性。信度检验就是对测量数据的可靠性进行评估和分析。对承载着测量数据的众多指标或变量进行信度检验，可以反映出指标或变量之间的内在一致性，即指标或变量表征测量对象的效果和程度。信度检验结果也就是信度系数（reliability coefficient），一般采用克朗巴哈系数（Cronbach'sα或Cronbach's alpha）来表示，Cronbach's alpha 系数的值介于0～1 之间，信度系数越趋近1 说明指标或变量之间的一致性或稳定性越高，指标或变量也就越能有效反映测量对象。通过对本文中参考序列和比较序列的两个指标体系进行信度检验发现，经济高质量发展变量的Cronbach's alpha 系数是0.915，科技服务业变量的Cronbach's alpha 系数是0.986，说明本文构建的两项变量指标体系的信度很高，都具有非常强的可靠性。

4.3 科技服务业助推经济高质量发展的影响因素分析

采用均值化方法对两组变量数据进行无量纲化处理。通过将参考序列和比较序列的指标数据输入GRA 模型，可以分别计算出科技服务业变量各指标与经济高质量发展变量每个指标的关联度，如表3所示。假定参考序列与比较序列中任意两个指标的关联度大于或等于0.6，说明这两个指标之间存在着较好的关联性，即科技服务业对经济高质量发展的助推作用明显，因此科技服务业的这个指标是有效的；若低于0.6，则说明以上两个指标之间的关联性较低，科技服务业助推经济高质量发展的作用不明显，科技服务业的这个指标是无效的。

表3 科技服务业变量各指标与经济高质量发展变量各指标的关联度矩阵

从表3 可以看出，两组变量之间关联度大于0.6的任意两个指标组合的数量比重为58.95%，且任意两个指标的关联度达到0.9 及以上的有6 对，它们分别是X12 与Y1、X5 与Y3、X12 与Y3、X5 与Y4、X14 与Y9、X7 与Y10。总的来看，科技服务业各指标对经济高质量发展相关指标的关联性和影响力较强，这也再次验证了科技服务业对经济高质量发展具有较好助推作用的事实。然而，还应注意到的是科技服务业变量中的一些因素与经济高质量发展变量相关指标的关联度低于0.6，说明科技服务业变量中存在着某些无效指标。为了排除无效指标对研究结论的干扰，应过滤表3 中所有关联度小于0.6 的指标组合，从而筛选和剔除科技服务业变量中的无效指标，保留对经济高质量发展存在助推作用的有效指标。最后，将保留下来的有效指标作为科技服务业助推经济高质量发展的影响因素，如表4 所示。

表4 科技服务业助推经济高质量发展的有效指标

表4（续）

4.4 科技服务业助推经济高质量发展的助推效应指数分析

经过对科技服务业各影响因子原始数值的无量纲化处理（见表5），通过计算指标变异性、指标冲突性、信息量，最终得出科技服务业各影响因子的客观权重（见表6）。

表5 科技服务业各影响因子无量纲化数值

表5（续）

表6 科技服务业各相关因子的客观权重

根据表5、表6 的数据，可以分别求出科技服务业助推经济高质量发展的综合助推效应指数、投入助推效应指数、环境助推效应指数、产出助推效应指数，以上三个指数结果在2012—2019 年时间序列上的变化趋势如图1 所示。

图1 2012—2019 年科技服务业助推经济高质量发展的助推效应指数变化趋势

总的来看，2012—2019 年科技服务业助推经济高质量发展的综合助推效应指数、投入助推效应指数、环境助推效应指数、产出助推效应指数均呈现出不断增长的趋势，这与2012 年以来我国科技服务业发展的规模和水平相符。党的十八大以来，随着创新驱动发展战略的确立，我国科技创新能力逐步增强，产业结构转型升级加速推进，科技与经济的深度融合、科技成果转化为现实生产力的迫切需求以及国家产业政策的激励作用催生了更多的科技服务新业态，使得科技服务业规模和体量不断扩大，科技服务业发展水平、竞争力、创新能力逐步提高，科技服务业的强正外部性正在加速地释放和显现，科技服务业对我国经济高质量发展的助推效应持续增强。

从综合助推效应指数来看，其增长效率和上升速度极快，个别年份呈现出陡崖式攀升的趋势，反映出科技服务业助推经济高质量发展的深厚潜力和强劲动力，这符合科技服务业的高附加值和强正外部性的特点。然而，综合助推效应指数在2013 年出现了低谷，并在2019 年开始回落，通过回溯和观察相关指标数据可以发现，科技服务业从业人员数量的急剧减少是导致上述两个年份综合助推效应指数下降的共同原因。由表10 可以看出，科技服务业从业人员数量的客观权重为0.326 253 384，是科技服务业各相关因素中客观权重最高的指标，因而对综合助推效应指数的趋势和走向影响较大。

从科技服务业指标体系的投入、环境、产出三个基本维度来看，投入助推效应指数明显高于环境助推效应指数以及产出助推效应指数，其变化趋势表现出波动性大且极为活跃的特点。人员投入、R&D 经费投入、机构载体投入都是科技服务业赖以生存和发展的基本要素，也是科技服务业发挥其强大正外部性的前提，因此加强科技服务业的人财物的持续、稳定的投入非常重要。2012 年以来，环境助推效应指数和产出助推效应指数呈现出平缓增长的趋势，且在2016 年以后环境助推效应指数逐步超过了产出助推效应指数。近年来，随着我国科技创新投入力度的不断加大以及各地政府普惠性产业政策的大力支持，科技服务业的发展环境得到持续的优化，极大地促进了科技服务业的进一步发展。产出助推效应指数的变化趋势与科技服务业发展的规模和水平密不可分，只有当科技服务业发展到一定程度的量与质，才能发挥其自身对经济社会发展的引擎作用。同时，由于当前我国科技服务业发展的规模和水平仍十分有限，科技服务业总是以间接性、服务性的方式镶嵌于科技创新全链条或者经济高质量发展的过程中，因此其产出效应指数增长较为缓慢。此外，投入助推效应指数的变化趋势与综合助推效应指数存在高度吻合的现象，且当投入助推效应指数增加时，综合助推效应指数极速增长，当投入助推效应指数增长放缓或者开始回落时，综合助推效应指数也随着放慢增速或逐步下降。这说明投入助推效应指数是促进综合助推效应指数正向增长的核心指标，直接影响着科技服务业助推经济高质量发展的能力和效率，因此提高投入助推效应指数是增强科技服务业对经济高质量发展助推作用的关键路径之一。而环境助推效应指数和产出助推效应指数是综合助推效应指数稳定变化的基础性指标，反映了科技服务业助推经济高质量发展的潜力和实力，是科技服务业发挥助推作用的基本条件和重要保障，这也就是为什么当产出效应指数急剧跌落而综合助推效应指数只是缓慢下降的原因。

5 结论与优化路径

5.1 结论

本文构建了经济高质量发展指标体系和科技服务业指标体系，通过运用GRA 模型探究了科技服务业助推经济高质量发展的影响因素，并基于CRITIC权重法构建出科技服务业助推经济高质量发展的助推效应指数，进一步分析了科技服务业三个维度影响因素助推经济高质量发展的助推效应及其在2012—2019 年时间序列上的变化趋势。研究发现：科技服务业各指标与经济高质量发展相关指标的关联性较强，科技服务业对经济高质量发展具有较好的助推作用；与此同时，2012—2019 年科技服务业对我国经济高质量发展的助推效应不断增强，同时综合助推效应指数的变化轨迹与投入助推效应指数高度吻合，且投入助推效应指数是促进综合助推效应指数正向增长的核心指标，环境助推效应指数和产出助推效应指数是综合助推效应指数保持稳定变化的基础性指标。

5.2 优化路径

基于本文的研究结论，为了进一步增强科技服务业助推我国经济高质量发展的能力和效应，充分发挥和释放科技服务业的强正外部性，通过结合我国科技服务业发展现状提出以下三个方面的政策建议：

第一，从战略层面确立科技服务业的优先发展地位，充分认识和重视科技服务业在助推经济社会高质量发展中的强大正外部性。科技服务业是现代创新型社会必不可少的重要行业，是促进科技与经济深度融合的桥梁和纽带，科技服务业的发展水平反映了一个社会或国家的知识创造能力和科技成果转化能力。应充分认识到科技服务业在促进科技创新、加快产业转型升级、助推经济高质量发展以及发展民生科技等方面的重要性，将科技服务业纳入优先发展的战略性新兴产业的行列；做好政策顶层设计，加强产业的布局与规划，建设科技服务业集聚区，引导科技服务业面向现代农业、先进制造业、现代服务业深度赋能；建立健全科技服务业发展的体制机制，完善科技服务业发展的政策体系，制定科技服务业法律或地方性法规，强化科技服务业的战略地位；加强科技服务业发展数据的统计和管理，规范统计标准，提高产业数据的挖掘和分析能力；进一步深化“放管服”改革，优化市场经营环境，强化科技服务企业市场主体地位，不断激发科技服务业的创新活力和发展潜力。

第二，将加强要素投入作为发展科技服务业的核心战略之一，全面提升科技服务业发展的规模和水平。加强科技服务业的要素投入既包括“量”的投入，即扩大科技服务业自身规模，如增加科技服务机构数量与从业人员数量，还包括质的投入，即增强科技服务业的综合竞争力，如吸引高端人才和增加R&D 经费。在量的投入方面，应出台科技服务业发展激励政策，鼓励个人和组织创办科技服务企业，加强税收、财政、金融等方面的政策支持；加强对科技服务机构科技成果转化贡献的奖励；放宽市场准入，鼓励发展多种形态、多种模式、多种层级的科技服务业；支持有能力的事业单位通过改制转为科技服务企业，鼓励事业单位专业技术人员和高等院校毕业生从事科技服务相关工作。在“质”的投入方面，应坚持高质量投入的原则，优化科技服务业从业人员的能力结构和知识结构，不断吸引高素质、尖端化的技术性人才，同时大力培养通晓法律、经济、政策、金融等知识的复合型人才；重点投入原则；加强科技服务人员专业技术资格和能力的评估和认定，优化科技服务人员队伍；支持和鼓励科技服务机构增加R&D 经费投入，加强核心技术研发和攻关，保护科技服务机构的知识产权。支持和鼓励科技服务机构参与国家科技项目以及“揭榜挂帅”等重大科技专项。

第三.完善全社会科技活动的基础和条件，优化科技服务业发展的外部环境。由于科技服务业与科技创新的整个链条相伴相生，因此成熟的科技创新基础和条件是孕育科技服务业的必要因素，也是科技服务业生态系统赖以存在和发展的重要前提。应加强国家财政对全社会科技活动的支持力度，鼓励企业提高R&D 经费投入，增加全社会R&D 经费的投入强度和R&D 活动的人力投入总量；增加教育经费投入，不断完善高等教育、职业教育、成人教育的教育制度，鼓励高等院校人才培养模式的探索和创新，突出能力导向，加强产学研合作，培养和造就大批具有过硬专业技术和多元知识结构的高素质人才；加强科技信贷的投入，支持建立包括创业投资、融资租赁、债券融资等多元化融资渠道的融资体系，打通金融资本要素流动通道，鼓励有能力的科技型企业上市，加强金融市场监管。

第四，提高科技服务业产出效率，增强科技服务业对其他产业发展的拉动作用。科技服务业产出可以分为直接产出和间接产出两个部分，直接产出是指科技服务机构生产经营过程中获取的直接收益和绩效，间接产出是指科技服务机构提供的技术或知识服务为服务需求机构带来的经济收益。事实上，由于具有强正外部性、高附加值的特征，科技服务业的间接产出要大大超过其自身的直接产出。因此，要通过增强自主创新能力、优化经营管理、建立健全技术人员激励机制等方式提高科技服务业的产出效率和综合竞争力。要加强科技服务业与其他产业的合作和交流，加速推进科技服务业与经济社会发展的深度融合，鼓励工业企业，尤其是先进制造业企业、高新技术企业与科技服务机构进行横向合作，发挥科技服务机构在产业升级和技术改造、知识转移方面的显著优势；加快发展农业科技服务业，推动农业机械化、智能化、现代化改造，提高农业生产效率。