[提要]当前经济服务化和科技服务业的迅猛发展，科技服务业引领制造业升级趋势彰显。本文探寻科技服务业与制造业协同发展机理，构建测度二者发展状况的指标体系。基于河南省经验数据，选用灰色关联分析模型，实证研究科技服务业和制造业融合互动状况。研究发现：科技服务业与制造业总体灰色关联度极强，两业存在着较强的关联度。在科技服务业构成中，各评价指标与制造业的关联程度均在中等以上，但各评价指标与制造业的关联度是有差异的。故基于产业协同视角，通过促进制造业与科技服务业融合互动发展，改善两业融合发展机制和环境，调整科技服务业结构，强化科技服务业平台建设，提高科技服务业服务能力，实现科技创新引领制造业转型升级。
关键词：科技服务业；制造业；产业协同；灰色关联分析模型
基金项目：河南省科技厅2017年度软科学项目：“产业协同视阈下河南省科技服务业发展问题与对策研究”（项目编号：172400410377）阶段性研究成果；河南省教育厅2016年度河南省高等学校重点科研资助项目：“河南省服务业结构演进与协同发展研究”（项目编号：16A790021）阶段性研究成果；郑州大学西亚斯国际学院中青年骨干教师培养计划资助项目
中图分类号：F062.9文献标识码：A
收录日期：2017年2月23日
当前，我国制造业处于发展转型的攻坚阶段，其长久以来依赖的低成本优势渐趋弱化。如何充分发挥科技服务业在制造业转型发展中的引领作用，引起学界和实务界的广泛讨论。因此，探讨科技服务业与制造业互动发展机制，分析和评价科技服务业和制造业之间的融合发展状况，提出二者协同发展的对策建议具有很强的实践意义。
一、科技服务业与制造业融合发展机制分析
从产业成长与发展的一般规律分析，产业发展的动力来源于两个方面：一方面是社会对该产业所能提供的产品或服务的市场需求；另一方面则是为满足市场需求而产生的该产业的市场供给。其中基于需求侧的产业关联和产业协同起到了关键作用，许多新型产业或业态均是因社会需求而产生的，即基于传统产业或其他主导产业的需要而产生的。按照发展经济学的看法，在产业结构变迁中，产业协同的作用不容小觑。一些产业的发展通常会导致其他产业结构的变迁，带动其他产业发展。在此基础上，一些经济学家进一步提出了“非平衡发展理论”，如阿尔伯特・赫希曼的不平衡增长论、佩鲁的增长极理论，这些理论均强调有较高产业关联性的主导产业对其他产业的带动作用。综上所述，产业协同包含两个方面：一方面是其他产业利用某个产业的产品或服务，为该产业发展提供市场空间；另一方面是某个产业运用其他产业所提供的中间产品来生产自己的产品或服务。
陈宪、黄建锋（2004）研究证实科技服务业与制造业的产业协同是科技服务业发展的主要推动力。产业发展的规律表明，制造业是一个地区最早发展起来的产业，制造业发展的现实需求创造了越来越多的科技服务需求，在需求刺激下科技服务业机构向制造型企业提供知识、技术等，并通过技术转移或者技术扩散提高区域制造业的生产效率。科技服务业可在对制造业的产前、产中、产后提供服务的过程中，增加制造业产品价值，不断催生新的产业，延长了制造业的价值链，提升制造业核心竞争力。总之，科技服务业在科技与经济有效结合中起着重要的桥梁和纽带作用。科技服务业是为制造业提供知识、技术及创新思路服务的产业，制造业尤其是高技术制造业为科技服务业提供了发展空间，是科技服务业的潜在市场。只有科技服务业与制造业两者融合互动、协同发展，才能既提升制造业核心竞争力，又能拓展科技服务业的发展空间、提高其发展水平。
二、科技服务业与制造业融合发展关系实证研究
（一）灰色关联分析模型。因素分析常选用回归分析，其优势在于因素较少的、线性的系统分析。而对于因素较多、非线性的系统分析则很难进行处理。由于科技服务业与制造业系统复杂，且随经济、政策等因素变化，不确定性大，精确的回归数理模型很难建立，而灰色关联度分析模型通过对各因素的数据进行处理分析，寻求各因素序列之间的关联度，依据关联度的大小判断因素间的影响程度，在分析不确定性、多因素的系统中优势明显，很适合拿来分析科技服务业与制造业互动协同发展关系。基于此本文选用灰色关联模型分析研究科技服务业与制造业发展的协同关系。灰色关联分析模型中，根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，即“灰色关联度”，来衡量因素间关联程度。
关联度的次序及大小表示因素间的关联强度，把关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联序矩阵，记作{？滋}。如果？酌1>？酌2，则表示子序列X1代表的因素对母序列的影响比X2代表的因素要大些。
（二）科技服�找涤胫圃煲灯兰厶逑抵副暄≡瘛？萍挤�务业是在当今产业分工不断细化的趋势下形成并独立发展的新型产业部门，其服务手段是技术和知识。根据《科技服务业统计分类（2015）》，科技服务业包括R&D、专业技术服务、科技推广和应用服务。河南省地处中原，是我国中部地区较为重要的省份，具有丰富的科教资源以及强劲的知识创新和技术创新能力。河南省依托其科技资源优势，积极探索服务型制造业转型运作方式和发展路径。
根据陈劲（2008）提出的知识密集型服务业评价指标体系，本文从投入指标和效果指标两个方面以期对科技服务业做出全面和系统的评价。科技服务业与制造业融合发展的机制，遵循指标选取的系统性、可行性和可比性原则，投入指标主要选取政府财政科研拨款、R&D经费使用情况、R&D人员总数。产出效果主要选取R&D项目（课题）数、专利申请量、专利授权量、技术合同成交额等。关于制造业，在这里我们选用规模以上制造业增加值表示制造业发展的总量水平。如表1所示，近年来河南省科技服务业发展效果显著，同时该地区制造业的创新能力有了较大提升，取得了显著效果。（表1）
（三）基于河南省实证研究。为深入探寻科技服务业各因素与制造业之间的深层次关系，本文利用2008～2014年河南省科技服务业和制造业的相关数据，以制造业行业增加值（Y0）作为母序列，以上文界定的评价科技服务业发展的指标作为子序列，即科技服务业增加值（X1）、政府财政科研拨款（X2）、R&D经费使用情况（X3）、R&D人员总数（X4）、R&D项目（课题）数（X5）、专利申请量（X6）、专利授权量（X6）、技术合同成交额交通运输（X7）。注意：如无特别说明，文中所涉及指标数据均来自于国家统计年鉴（2009-2015）。1、分析过程
（1）变量做无量纲化处理。由于经济数列多数呈现稳定增长趋势，常选用初值化方法去量纲处理。初值化就是所有数据均用第1个数据除，去掉数据量纲的影响，之后选择再乘以100，即扩大100倍，这样既去掉了数据的量纲影响，又有效避免个别数据过小的问题。原始数据初值化处理后的数据见表2。（表2）
（2）计算离差序列。利用公式（1），求出科技服务业相对于制造业的离差矩阵。
（3）计算灰色关联系数和灰色关联度
第一步，根据公式2求关联系数。？籽一般在0与1之间，我们选取？籽=0.5。比较序列X'与参考序列Y0'之间的关联系数，如表3所示。（表3）
第二步，根据公式3求得各变量的关联度，按照灰色关联度从大到小的排序为？酌1>？酌8>？酌2>？酌3>？酌6>？酌7>？酌4>？酌5。基于灰色关联分析模型，关联度越接近1，关联程度越大。一般的，0≤？酌？鄣≤0.4关联程度低；0.4（五）鼓励条件成熟的制造业企业剥离其内部的科技服务部门。鼓励实力雄厚、条件成熟的制造业企业剥离其内部的科技服务部门，可以通过设立具有独立法人地位的第三方科技服务中介机构，也可以将企业自身的科技服务需求外包给第三方科技服务机构。在业务领域选择上，可考虑在科技研发、技术推广、工业设计和节能环保等业务领域，对规模大、科技研发业务多、拥有独立研发机构、实力相对强的行业龙头企业推行政策倾斜，如税收优惠、示范企业支持等，鼓励企业将技术中心等从企业内部独立出来，设立专业的科技服务机构。
（六）整合社会金融资源，建设适合我国科技服务体系的科技金融服务平台。整合科技资源，提高科技创新产出能力。有效的资本供给是科技创新活动开展的有力保障。建设一批具备一定营业场所、设施及专业服务人员等基础条件和服务能力，开展科技与金融结合为主营业务的科技金融服务平台。在科技金融服务平台的类型上，可考虑综合平台和专业平台两类。综合平台应聚集各类科技金融资源，重在为本区域科技型中小企业提供股权融资、债权融资等综合、融资路演、信息资讯性、融资顾问、专业培训等一站式金融服务。专业平台一般具有专业化的服务团队，在科技金融服务的某个行业或领域积极探索科技与金融结合的新机制和新模式，解决科技金融结合的专业难题，提供个性化定制服务。优先扶持、积极培育为科技型中小企业服务而专门设立科技支行、科技担保公司、科技保险事业部、科技小额贷款公司、科技金融租赁公司、科技创业投资机构和对接服务机构等新型金融服务业态。作者：马一珂，王明英，本文来自《世界科技研究与发展》杂志
