江苏省科技服务业创新生态系统适宜度评价——基于Vague集理论

袁汝华，马城楠

（河海大学商学院，江苏南京 211100）

1 研究背景

作为落实创新驱动发展战略的基点，科技服务业承载着促进科技经济深度融合、推动产业结构优化升级、实现社会经济提质增效的重要任务。在《国务院关于加快科技服务业发展的若干意见》《“十三五”现代服务业科技创新专项规划》等政策的引导、助推下，科技服务业的发展高度不断提升［1-2］，江苏省更是将其作为推动经济高质量发展的主导产业。而创新生态系统作为当下的新创新范式，对于提升当前科技创新能力、推动产业高质量发展意义匪浅。因此，借由该创新范式对旧有服务模式进行改善优化，加快构建能够适应市场动态需求、促进产学研有效结合的科技服务业创新生态系统，是助推该产业深层次发展的必然选择。

学术界现有与科技服务业创新生态系统相关的研究成果较少，而且，绝大部分研究以理论分析为落脚点。杨勇［3］围绕创新成本、企业竞争和成果转化，探讨了科技服务业创新生态系统的形成动因与机理；陈劲等［4］基于知识集聚和质变模式，分析了科技服务业创新生态系统的运作方式及流程；周红［5］以系统内部的联结关系为着眼点，论述了科技服务业创新生态系统内部各个创新主体之间的合作互动机制；李菊香［6］在梳理科技服务业创新生态系统内涵、特征的基础上，提出了针对性的理论模型，并总结了相应的运行、协作机制。

总的来说，绝大多数学者对该课题的研究主要基于定性层面展开，缺乏相应的定量计算评价。而对科技服务业创新生态系统的适宜情况进行深入研究，既可以弥补现有研究的不足，也可以明确科技服务业创新生态位的现实情况以及提升空间，是完善、优化创新生态系统的关键路径。且迄今为止，学术界对于科技服务业创新生态系统的概念界定、要素构成等多基于不同视角，理论模型也亟待进一步完善。

2 科技服务业创新生态系统理论模型构建

2.1 科技服务业创新生态系统内涵界定

关于科技服务业创新生态系统的内涵，本文主要基于科技服务业与创新生态系统各自的内涵、特征以及二者之间的联系进行界定、明确。

学术界对于科技服务业的探讨最早起源于Bell［7］、Miles等［8］学者对知识密集型服务业的研究，迄今为止，国外学者仍是普遍将科技服务业看作知识密集型服务业的一个分支，并未给出明确定义。而国内学者则基于不同视角对科技服务业进行了界定，主要包括功能论、方式论、综合论。其中，功能论主要着眼于产业本身的服务功能，如陶幸光等［9］、李建标等［10］认为，科技服务业是通过提供专业化服务来加快科学技术创新、提高科技管理水平、促进成果转移转化的服务型产业；方式论则是基于服务方式的视角赋予内涵，如杜振华［11］、郑霞［12］指出，科技服务业是一种借助现代化的科学技术和专业知识向社会提供专业化、市场化智力服务的新型服务业态；梅强等［13］综合考虑产业功能和服务方式，认为科技服务业是以落实创新驱动战略、促进科技经济融合、加快成果转移转化为主要目标,将现代科技、高等知识作为关键手段，致力于为科学技术的研发、传播、推广和应用工作提供特定服务的战略性新兴产业。

创新生态系统的概念最初是由美国总统科技顾问委员会（PCAST）提出的，之后便被学术界广泛研究、探讨，尤其是在内涵界定方面，角度较多，如 Adner［14］、Zahra等［15］学者就分别基于运行模式、价值共创等视角进行了阐述，但国外学者尚未对创新生态系统进行较为权威、统一的界定。国内学者在该课题的研究上起步略晚，内涵界定主要围绕两个方面展开。一方面是从构成要素进行分析，明确系统组成，如杨荣［16］、张颖等［17］学者认为，创新生态系统是由创新主体和资源环境等要素构成的复杂整体，动态特性明显、开放特征显著，目的是为了整合资源、协同发展；另一方面，在明确构成要素的基础上，结合生态学理论，阐明系统的运行机理，如李万等［18］、刘芹良等［19］指出，创新生态系统是凭借创新主体与创新环境之间物质流、技术流、信息流的传导、流通来实现各类资源要素高效集结、快速流动的动态开放系统。

从本质上来看，科技服务业与创新生态系统之间有着密切的关联，二者相辅相成。科技服务业的发展促进了创新生态系统的完善，而创新生态系统的完善又能为科技服务业的发展提供助力。基于此，本文认为，科技服务业创新生态系统是以科技服务业企业为核心，将推动科技创新、加速技术转移、促进成果转化、加快产业升级等作为目标，借助专业的科技知识和先进的技术手段，依托创新主体与创新环境之间的物质流循环、技术流交换以及信息流传递，实现创新要素的有效整合与高效匹配，进而促进科技服务业深层次发展、可持续创新的有机整体。

2.2 科技服务业创新生态系统要素分析

基于上述分析，本文认为科技服务业创新生态系统主要由三大要素构成，分别是创新主体、创新网络和创新环境。

2.2.1 创新主体

创新主体是指实际从事或参与创新活动并且具备相应创新能力的个体或组织。基于生态学视角，并根据各类主体的功能发挥情况，可以将创新主体划分成两类，即核心主体和辅助主体。

（1）核心主体。一是科技服务业企业——价值创新主体。作为价值创新主体，科技服务业企业主要通过提供多元化、专业化的智力服务来促进科技进步、加速技术转移、推进成果转化，最终实现价值创造。二是高等院校——原始创新主体。作为原始创新主体，高等院校的主要任务是传授高等知识、培育高端人才，最终完成创新资源的补充供给，为科技创新提供原始动力。三是科研机构——科技创新主体。作为科技创新主体，科研机构主要基于国家和地方战略进行科学技术探索、重点基础研究，实现战略导向下的集成创新。

（2）辅助主体。一是政府部门——制度创新主体。作为制度创新主体，政府部门主要通过政策制定、财政划拨等措施，保障内部其他创新主体的有效运行，实现创新生态系统的可持续发展。二是中介机构——服务创新主体。作为服务创新主体，中介机构主要通过提供专业化的技能和服务来加快创新资源的集聚、科技成果的转化和创新效率的提升，帮助创新主体更快适应创新环境。三是金融机构——创新投入主体。作为创新投入主体，金融机构主要借由贷款等方式向各类创新主体提供研发、创业资金，保证创新主体的健康运作。四是载体平台——创新孵化主体。作为创新孵化主体，载体平台主要通过给予共享资源来扶植创新企业发展，并通过产业或企业集聚，完善创新网络，增加企业成功率。

2.2.2 创新网络

创新网络是指系统内各类创新主体之间的关系集合，且这种关系是建立在共同创新的基础上。在科技服务业创新生态系统中，科技服务业企业能够与其他核心主体和辅助主体建立链接，共同开展科技创新活动，最终形成一个高等院校协同、科研机构支持、政府部门保障、中介机构服务、金融机构支撑、载体平台扶植的，有助于科技服务业企业成长的良性循环。

2.2.3 创新环境

创新环境是指与创新活动密切相关的环境氛围，且该种氛围能够对创新能力和创新效率产生直接或间接影响。一般来说，创新环境可以划分为内部环境和外部环境。其中，内部环境是依托创新网络作用所营造出的一种内部创新氛围；而外部环境则是存在于系统外部的、能够对创新活动产生影响的各类环境的总称，主要包括经济环境、技术环境、文化环境等。

2.3 科技服务业创新生态系统理论模型

科技服务业创新生态系统理论模型如图1所示，科技服务业企业、高等院校、科研机构三类创新主体借助资源、技术的协同、互补作用实现核心层面的合作互动，并与政府部门、中介机构、金融机构以及载体平台等辅助主体建立关系网络，实现系统内部的物质流循环、技术流交换和信息流传递，保障创新要素的顺畅流通与快速集结；同时，依靠与外部环境之间的互动和反馈，形成平衡制约、相互依存、共生演化的创新生态系统，以推动科技创新、促进技术转移、加快成果转化、实现产业升级。

图1 科技服务业创新生态系统理论模型

3 科技服务业创新生态系统适宜度评价模型选择

3.1 Vague集评价方法引入

与传统模糊集相比，由于Vague集在处理不确定性问题和模糊性问题时，综合考虑了隶属信息和非隶属信息，因此具备更加形象的表征能力和更为精准的信息反映［20］。在适宜度评价中引入Vague集评价方法主要基于以下考虑：首先，是否适宜受多方因素影响，无法精确计算、具有明显的不确定性，适合采用不确定模型进行探讨；其次，适宜度探讨的是“程度”问题，本身就是一个较为模糊的概念，需要借助模糊的表征方法进行描述。

3.2 Vague集的定义

Vague集是一种分别用真、假隶属度函数作为边界来明确支持证据与反对证据程度，并采用集合形式进行表征的闭合区间。其典型描述为：

式（1）中：tA(ui)是基于支持证据计算出的肯定隶属度函数的下界；fA(ui)则是基于反对证据计算出的否定隶属度函数的下界，且元素ui的隶属度μA(ui)即就是Vague值，该函数由

在计算Vague值时，本文参照崔春生［22］的做法，对各评价指标观测值进行转化，计算如下：

若ui为效益型指标，有：

若ui为成本型指标，有：

3.3 基于Vague集的创新生态系统适宜度评价方法

本文借鉴姚远等［23］提出的适宜度评价方法，基于Vague集思想进行适宜度评价，具体操作如下：

由创新生态系统集与生态因子指标集共同构成的生态因子空间可以表述为：

（2）界定生态因子权重。

1）生态因子赋权信息集结。生态因子信息赋权集结的结果VA(ui')借由Vague集的加运算来实现，计算如下：

2）基于π-OWA算子界定权重。π-OWA算子定义如下：

界定权重时，综合考虑踌躇度偏好与样本信息反映，依据数学规划法进行确定［24］，计算如下：

表1 踌躇度偏好标度

（3）确定生态位最适值。生态位最适值的确定借由Vague集的交、并运算来实现，计算如下：

生态因子为效益型指标时，tA(uij)越大越好，fA(uij)越小越好，即：

生态因子为成本型指标时，tA(uij)越小越好，fA(uij)越大越好，即：

（4）计算Vague集距离。创新生态系统Aj(uij)与生态位最适值A0(u0)的Vague集距离为：

式（12）中：L(vij,v0)反映的是现实生态位与最适生态位的Vague值距离；SA(uij)为Vague值的核［25］，二者计算如下：

显然，当Aj越贴近A0时，创新生态位越接近最佳状态，此时，T(Aj, A0)的值也越小。

3.4 进化动量的修正

为了反映各创新生态系统的生态位改善空间，本文引入进化动量模型［26］。在已有的研究中，绝大多数学者默认各个生态因子的权重相等，显然不能反映各生态因子对进化动量的实际影响；就本文而言，也不能与适宜度评价计算进行配比。对此，本文结合数学规划计算出的权重，对进化动量模型进行修正，计算如下：

显然，当Qj越大时，创新生态系统的生态位改善空间也越大。

4 实证分析

2017年，江苏省科技服务业继续呈现良好发展态势，截至12月31日，全省已有5.5万家科技服务业机构和120万名从业人员，且累计实现总收入7 481亿元，累计签订技术合同成交额872.92亿元，二者同比增长均超过14%，发展明显；同时，众创空间、科技企业孵化器等载体平台的数量和质量也保持国内领先状态，创新创业孵化服务不断优化；此外，研发设计、科技咨询等服务业态也在稳步发展。

4.1 评价指标体系构建

基于上述分析，结合江苏省发展实际，并考虑指标数据的可获性，本文主要围绕创新主体和创新环境构建评价指标体系（如表2）；此外，融入创新绩效指标，以便更为全面地评价科技服务业创新生态系统的适宜程度。

表2 江苏省科技服务业创新生态系统适宜度评价指标体系

表2 （续）

4.2 数据来源

本文以江苏省为例，选取其2017年度的市级数据进行实证分析。所选取的指标均为效益型指标，因此在进行Vague值计算及最适值选择时，按照效益型指标的处理原则进行处理。此外，本文在进行踌躇度偏好选择时，令λ=0.4，主要考虑如下：首先，适宜度本身是一个不确定性问题，在偏好的选择上较为重视不确定性数据；其次，经过试算发现，以0.4作为踌躇度偏好标度更能反映实际情况。

考虑到科技服务业的统计分类及指标数据的可获性，本文选用统计年鉴中的信息传输、软件和信息技术服务业及科学研究和技术服务业来代表科技服务业。评价的原始数据来源于江苏省2017年的省、市级统计年鉴、国民经济统计公报和政府工作报告。

4.3 数据分析

如表3所示，苏州和南京的Vague集距离分别为0.207 1和0.207 6，与其他城市相比，数值较小，说明这两个城市的现实生态位最为贴近最适生态位，适宜程度良好；无锡、南通、常州的Vague集距离分别为0.572 7、0.694 1和0.699 7，数值稍大，表明这3个城市的现实生态位与最适生态位之间仍然存在差距，亟待改进提升；扬州、镇江、徐州、盐城等城市的Vague集距离均高于0.7，其中，淮安、连云港、宿迁的Vague集距离更是超过0.9 ，说明该部分城市的创新生态位较差，在发展科技服务业方面的资源供需匹配情况并不乐观。此外，江苏省整体的Vague集距离均值为0.724 2，数值较大，足见全省创新生态位的空间差异显著，发展并不均衡。

表3 江苏省科技服务业创新生态系统适宜度及进化动量排名

结合表4的生态因子指标权重可以发现，科技服务业企业数量、工程技术研究中心数量、科技企业孵化器数量、技术合同成交额等指标权重较大，说明这部分指标是反映创新生态系统生态位情况的关键因素。就苏州、南京两个城市而言，其表征创新主体、创新环境以及创新绩效的生态因子指标观测值在省内均占有绝对优势，因此，其科技服务业创新生态系统的适宜程度在省内处于比较领先的位置；而淮安、连云港和宿迁3个城市由于自身发展原因，相应的生态因子指标观测值与省内其他城市相比明显处于劣势地位，因此，其科技服务业创新生态系统的适宜度并不乐观。

表4 江苏省科技服务业π-OWA算子及指标权重

同时，由表5可以发现，江苏省各市科技服务业创新生态系统的适宜程度空间差异明显，苏南、苏中、苏北分化显著，发展很不均衡。具体来说，苏南地区绝大部分城市的创新生态系统适宜度均处于中等及以上水平，而苏中以及苏北地区则基本上处于相对劣势的地位。主要原因包括以下几个方面：第一，苏南地区经济基础良好，第三产业发达，科技服务业作为新兴的现代服务型产业，在该种环境下更容易成长壮大，再加上苏南地区产学研氛围浓厚、创新人才丰富、科研配置良好等，使得其生态位的适宜程度更显优势。第二，苏南地区基本上处在长江三角洲的核心地带，普遍受益于上海等核心城市的辐射带动作用，各个方面的发展态势相对可观。第三，科技服务业作为推动江苏省经济高质量发展的主导产业之一，战略导向明显，苏南地区更被寄予厚望，收获的创新资源相对更多。与此同时，苏南地区也深刻贯彻落实省委、省政府的指导思想和发展理念，深入落实科技服务业的集聚区建设和市场主体培育，使得科技服务业的整体水平得以提升、集聚效应得以凸显、载体建设得以完善，也促进了科技与经济的进一步融合，营造出了更为活力的创新氛围。

表5 江苏省科技服务业创新生态系统适宜度空间分布

另外，从表3也可以观测到各个城市的进化动量情况。其中，排名前五的城市包括宿迁、连云港、淮安、盐城和泰州。进一步分析可以发现，宿迁和连云港的进化动量值均达到0.9以上，说明该部分城市的创新生态位均存在非常大的改善空间；而南京、苏州、无锡、南通、常州虽然排在最后几位，但进化动量值均在0.4以上，表明这些城市的创新生态位仍需进一步优化、完善。

5 研究结论与建议

5.1 研究结论

本文在构建科技服务业创新生态系统理论模型的基础上建立适宜度评价指标体系，并以江苏省为例，基于Vague集理论实证检验了其科技服务业创新生态系统的适宜度水平，得到结论如下：

（1）江苏省科技服务业创新生态系统整体适宜度水平较低，空间差异明显，相较于苏中和苏北地区，苏南地区的生态位适宜度更为可观。

（2）江苏省绝大多数城市的进化动量值偏大，部分苏北地区城市的进化动量值甚至超过0.9，存在相当大的提升空间。

5.2 研究建议

以科技服务业为战略焦点实践高质量发展是促进科技经济深度融合、优化产业结构布局、实现经济提质增效的关键所在，因此，借由新的创新范式来推动科技服务业深层次发展已是必然之势。但是，要推动科技服务业创新生态系统有效运行，保证系统内部各类资源要素匹配到位、组合最优是重中之重。因此，结合本文的分析结果以及江苏省的发展现状和态势，提出以下几点建议：

（1）对于适宜度较差的城市，不断加强政策引导，继续强化政策支持，以扩大科技创新投入力度、加快创新载体平台建设、落实人才培养引进战略、提升区域对外开放水平等为着力点，逐渐健全创新网络，不断优化创新环境，有效改善其创新生态系统适宜度水平。

（2）对于适宜度中等的城市，分别针对科技服务业企业、高等院校、科研机构、中介机构、金融机构等创新主体制定相应的政策，以完善整个系统内部的联动机制，强化创新主体之间的协同趋势，优化创新生态系统的发展能力，形成各类主体相互扶植配合的，有利于科技与经济深度融合的良性循环，进而优化系统的现实生态位。

（3）对于适宜度较好的城市，进一步健全、优化科技服务业创新生态系统的综合治理机制，强化各类创新主体之间的网络联结，做好理论与实践的充分结合以及研发与产出的顺利对接；此外，不断强化、提升该类城市的辐射功能和带动作用，以便引导、辅助其他适宜度水平较低的城市，最终实现全省科技服务业的共同发展。