区域科技服务业服务创新能力评价——基于改进的CRITIC-VIKOR法

张 鑫，梁佩云，陈茹茹

（合肥工业大学管理学院，安徽合肥 230009）

如今产业发展的内生动力从制造扩张向服务支撑转变，经济模式从产品经济向服务经济过渡，创新与服务逐渐取代经济活动中制造的中心地位，开始成为整个经济的核心价值所在。“服务创新”已然成为一个专业术语，它包含了各种服务环境下发生的创新，即引入新服务或对现有服务进行增量改进，是众多学者需要潜心探索的庞大研究领域［1］。一个国家的国际竞争力取决于其服务经济的质量，中国只有意识到服务创新的重要性，才能实现“中国制造”向“中国创造”“中国服务”的转变。不仅如此，随着传统服务业的转型和科学技术的迅速发展，科技服务业作为现代服务业的重要组成部分，目前正成为积极带动传统产业转型升级以及全球创新创业全链条发展最活跃的产业之一。因此，面对创新全球化和服务经济时代的双重叠加，服务创新有助于科技服务业提高服务质量、服务效率，从而形成产业核心竞争力，对科技服务业服务创新能力的评价研究也是有助于科技服务业合理快速发展的关键。

1 文献综述

国内外关于科技服务业的理论研究主要集中在以下几个方面：（1）关于科技服务业的发展路径研究，如王丽平等［2］提出了科技服务业创新生态系统概念，构建出科技服务业创新生态系统价值共创模式；Miozzo等［3］对英美两国共计153家上市知识密集型服务业（KIBS）公司进行深入调查，探讨了企业创新的适用性和协作性以及与外部组织合作的重要性。（2）关于科技服务业的发展水平研究，如孙友霞等［4］运用因子分析对中国23个地区的知识密集型服务业创新能力进行了综合分析与评价；基于熵权法和灰色综合评价法，巩芳等［5］构建了科技服务业发展水平综合评价模型，并利用2007—2014年的相关数据实证评价与分析了内蒙古的科技服务业水平。（3）关于科技服务业的时空集聚研究，如廖晓东等［6］采用空间基尼系数、行业集中度和区位熵3个指标指数对中国科技服务业集聚程度进行测度；Jacobs等［7］指出知识密集型服务业与客户之间享有集聚利益，所以更容易在大都市地区聚集，且随着时间的推移，知识密集型服务业在空间分布上会变得更加集中。（4）关于科技服务业的经济效应研究，如冯华等［8］选取1991—2013年中国时间序列数据，利用协整分析和格兰杰因果检验实证检验了科技服务业与经济增长之间的相互作用效果；J-Figueiredo等［9］通过文献计量分析知识密集型服务业不同服务行为的研究集发现，商业服务随着时间的推移可以促进全球服务供给的改善。（5）关于科技服务业与制造业关系的研究，如Macpherson［10］通过对纽约州进行实证研究，证实了知识密集型服务业本身作为创新部门，其创新产品的投入对提高制造业生产效率有显著作用；Ciriacietal等［11］指出欧洲国家的知识密集型服务业主要通过生产的知识传输以及经济技术的影响传输两大作用力促进自身发展，并显著提高制造业的创新能力。

综上所述，国内外针对科技服务业的研究大多站在制造业研究的肩膀上，沿用制造思维去探索知识经济的发展状况，如对科技服务业的发展路径、发展水平、集聚状况进行模糊评价，或将科技服务业作为制造经济的附属品去探讨其与社会经济的因果关系和与制造行业的关联性，而针对科技服务业服务创新能力的评价研究尚处于探索阶段，大部分相关文献都是从投入和产出的视角构建指标体系再进行模糊综合评价，鲜有文献真正考虑到服务创新的本质并从科技服务业本身出发去对其服务创新能力进行研究评价。因此，本研究追溯科技服务业内在规律，采用扎根理论的方法构建科技服务业服务创新能力评价指标体系，同时运用改进的CRITIC法进行客观赋权，以及改进的VIKOR法对科技服务业服务创新能力进行综合评价。

2 科技服务业服务创新能力评价模型

2.1 评价指标体系的构建

2.1.1 科技服务业面向知识服务的创新体系

为了深入研究科技服务业的内在体系，进一步提升科技服务业服务创新能力，本文总结前人研究中相关行业服务创新能力评价指标体系的构建，发现主要是从服务创新投入产出的视角、服务创新过程视角以及能力整合的视角3个方面构建评价指标体系［12］。通过对前人构建评价指标体系的视角进行总结，以及梳理与科技服务业服务创新能力相关、相近的评价指标体系发现，区域产业经济实力以及社会发展背景是衡量科技服务业服务创新能力的基本要素［13］，前人大多将其归为创新环境这一维度，从另一层面来说，服务创新能力要求科技服务业提供创新性的服务去满足顾客多样化、定制化需求，所以采用能力整合的构建视角可以将经济、社会、人等3个维度整合为科技服务业的产业发展潜力；再者，科技服务业服务创新能力的提升离不开创新投入，资金、人力、技术、合作是最主要的创新投入切入点，同样可以将这四大投入切口进行能力整合，统称为资源投入能力；但是，产业发展潜力和资源投入能力都是衡量科技服务业服务创新能力的外部指标，区域科技服务业的服务创新能力处在何种水平，关键在于科技服务业能够给该地区创造出怎样的经济价值以及科技前景，科技服务提升会带来知识产权、科技服务产品以及员工绩效等各方面利益，这些都可以统称为科技服务业成果创造能力所带来的产业增值。

本文借鉴科技创新体系的三螺旋结构框架，采用扎根理论的方法对相关指标进行系统梳理，并结合实际情况构建科技服务业面向服务的科技创新体系，以期为科技服务业的创新发展奠定研究框架，弥补科技服务业创新体系空白的缺憾，同时为测度科技服务业的服务创新能力提供理论依据。由科技服务业面向服务的科技创新体系可知（见图1），产业发展潜力、资源投入能力和成果创造能力以三螺旋结构相互渗透、协调，推动科技服务业服务创新能力提升。其中，产业发展潜力从经济发展、社会发展、顾客参与3个维度进行基础能力输入和市场调节；资源投入能力通过资金财力投入、人力资源投入、技术资产投入、合作溢出投入进一步为服务创新提供能力支撑；成果创造能力则从知识产权保护、科技服务成效、职工创新绩效3个方面突出服务创新能力。结合技术扩散应用、服务技术创新等手段进一步加强科技服务业的服务创新能力，才能使科技服务业创新化、融合化发展，提升服务价值。

图1 科技服务业面向服务的科技创新体系

2.1.2 科技服务业服务创新能力评价指标体系

服务创新能力是科技服务业通过添加新服务、扩展现有服务以及改进服务提供方式等措施来开拓新市场，从而获得成功的重要能力［14］。一套科学的评价指标体系是实现对科技服务业服务创新能力科学评价的前提条件，本文综合考虑科技服务业的现实情况及指标数据的可获得性，以上述科技服务业面向服务的科技创新体系为基础，遵循科学性、系统性、可行性、独立性、全面性的原则，选取服务创新产业发展潜力、服务创新资源投入能力、服务创新成果创造能力作为3个一级指标，下设10个二级指标、25个三级指标，构建出一套科技服务业服务创新能力评价指标体系（见表1）。该套评价指标体系综合了投入、过程、产出三大维度，并对服务创新能力进行整合细分，使得指标体系分类更加系统、细化、全面，从而获得更加客观有效的综合评价结果。

（1）服务创新产业发展潜力。从经济发展层面来看，服务经济社会要想持续稳定地快速发展必须依靠创新活动，服务创新的落实也需要依托经济发展。人均地区生产总值是衡量一个地区经济发展水平的代表性指标；第三产业增加值则反映了一个地区第三产业发展的相对速度，科技服务业作为第三产业的重要组成部分，其服务创新能力在一定程度上带动了第三产业增值；地方财政科技拨款则体现了地方政府对科技创新领域的直接投入力度，科技服务业的发展离不开政府的科技投入。从社会发展层面来看，社会进步为科技服务业提供了稳妥的外在支撑、硬件水平；社区服务机构数反映了一个地区的服务质量水平；高校和研发机构数是科技服务业科技水平发展的基础支撑与人才储备点，同时为科技服务业带来科技研发成果；科技服务业法人单位数则反映了一个地区科技服务业的数量，是衡量科技服务业服务创新能力的直接指标。从顾客参与层面来看，服务往往意味着生产与消费的同步进行，在服务创新过程中，科技服务业必须重视顾客的参与性，在搜寻潜在顾客同时对市场信息进行反馈才能进一步提升服务创新能力；互联网技术的普及给人们接触新事物、新思想提供了重要媒介，互联网上网人数越多则说明顾客参与到科技服务业服务创新中的可能性越大；每10万人口高等教育平均在校生数反映了一个地区的人员素质以及可能为科技服务业提供的人才潜力；区位商一般是用来表示一个地区产业优势的一个定量指标，本文采用科技服务业区位商（某地区科技服务业就业人员数与该地区第三产业就业人员数之比除以全国科技服务业就业人员数与全国第三产业就业人员数之比）来表示科技服务业人员的专业化水平，因为科技服务业具有高度专业的特点，一般科技服务业区位商的值越大，则说明科技服务业在该地区所占优势越大、人员专业化水平越高。

（2）服务创新资源投入能力。从资金财力投入层面来看，科技服务业的创新服务需要财力支撑。科技服务业固定资产投资占第三产业全社会固定资产投资比重体现了一个地区对科技服务业发展投入的强度；科技服务机构进行科技研究时需要一定的科研经费支撑，R&D经费投入强度体现了一个地区对科技研发的支持力度，对科技投入经费越多越有利于该地区科技服务业服务创新能力的提升。从人力资源投入层面来看，人在科技服务行业占据关键地位，顾客参与为科技服务业服务创新能力的提升提供了外在潜力支持，人力资源的投入则为科技服务业内部注入更多的科技人才。R&D人员全时当量反映了科技服务领域各类创新主体的R&D人员投入规模和强度；高校和研发机构R&D课题投入人员反映了高校和研发机构在科研方面的人力投入，产学研合作是提高服务创新的必要途径。从技术资产投入层面来看，资金、人力、技术是科技投入的三大支点，缺少其中任何一个都会导致“基座”不稳，影响服务创新水平稳定发展。技术服务引进合同数和技术服务引进合同金额体现了一个地区对于技术引进的重视程度，科技服务业在技术创新、服务创新的过程中需要特定的技术支持，专业强度高的技术水平一方面需要科技人才的引进进行自主研发，另一方面需要技术引进节约人力、物力和时间成本，获得最大化效益。从合作溢出投入层面来看，对于服务创新资源的投入不仅在于以上三大资源的投入，更在于通过合作溢出将各类资源进行紧密结合，达到资源的最大化利用。外商投资企业数和外商投资总额一方面反映了一个地区科技服务业的合作融资水平，另一方面也从侧面体现出该地区有足够的前景与吸引力，能够得到外商投资的青睐，互惠互利进一步提升服务创新能力。

（3）服务创新成果创造能力。从知识产权保护层面来看，服务创新易于模仿导致科技成果、服务产品被复制、替代，重视知识产权的保护能够激励科技服务业进行服务创新，同时拥有核心自主知识产权也是对科技服务企业成果创造的肯定。商标核准注册数、发明专利申请授权数、高校和研发机构发表科技论文数都是衡量一个国家或者地区自主创新能力以及科技成果产出的重要指标。从科技服务成效层面来看，有技术投入的同时必须有科技产出，投入越多越有利于服务创新能力的提升，从而带来更多的技术产出，达到更好的创新服务效果。技术市场成交合同数和技术市场成交额是对科技成果进行技术转移与成果转化的数据指标；科技服务业新产品开发项目数直接反映出科技服务业创新产品的产出能力。从职工创新绩效层面来看，对科技服务业服务创新能力的产出衡量不仅仅体现在产权保护、技术创造，更体现在科技服务业能否带动产业转型，提供更多的就业机会与就业保障。科技服务业就业人员数反映该行业的就业人员情况；科技服务业就业人员平均工资反映该行业的平均收入水平。科技服务业服务创新能力的提升有助于拉动产业需求、带动经济增长。

表1 科技服务业服务创新能力评价指标体系

2.2 改进的CRITIC-VIKOR法

2.2.1 改进的CRITIC法

CRITIC法是1995年由Diakoulaki等［15］提出的一种能够处理多元准则问题的评价方法，通过将相关系数和信息量结合来确定指标的客观权重，较其他赋权法而言具有显著的优越性。随之广泛运用，逐渐发现CRITIC法存在几处需要改进的地方：（1）用标准差计算指标的信息量时容易受两级数值的影响，且反映的是指标变动的绝对程度，存在准确性低、误差大的致命缺陷，可以用平均差代替标准差来反映数据真实的变动程度且避免极值对数据处理的影响；（2）相关系数在计算过程中可能出现负值，指标间的相关性与数值的正负并没有必然联系，可以对相关系数取绝对值来简化数值计算；（3）仅反映了指标的冲突性和对比强度，无法反映各指标之间的离散程度［16］，而将CRITIC法与熵权法进行结合，信息熵体现了离散随机事件的出现概率，可以很好地反映指标之间的离散性。

步骤1：采取极差标准化的方法对数据进行预处理以消除量纲不同带来的影响。设dij为标准化后第j个评价指标的第i项属性值，对于效益型指标采用标准化公式如式（1），对于成本型指标采用标准化公式如（2），得到标准化矩阵

步骤2：计算第j个指标yj的信息熵ej。计算公式如下：

步骤3：计算指标yj和yk的相关系数rjk，得到相关系数矩阵：计算公式如下：

步骤4：计算第j个指标yj的信息量Cj。计算公式如下：

式（5）中，ADj为第j个指标的平均差。

步骤5：引入信息熵，计算第j个指标yj的权重Wj。计算公式如下：

2.2.2 改进的VIKOR法

VIKOR法是Opricovic［17］于1998年提出的一种典型的多属性、多准则折衷评价与决策方法。与综合模糊评价方法相比，VIKOR法能够减少信息损失、充分利用原始数据，对各地区科技服务业的服务创新能力进行排序比较，进一步提高评价结果的合理性、客观性。传统的VIKOR法在综合评价中测度评价对象与理想方案的距离，并根据距离大小进行优劣排序，Lp-metric聚合函数为为精简计算，假设为理想解，为任意一待评价对象，由VIKOR法的折衷解及距离分析图（见图2）可知，距理想解的距离采用的是线性加权的方式，即不符合两点之间距离最短这一公理，在最终计算中会使得群体效用值结果偏大［18］。

图2 VIKOR法的折衷解及距离分析

TOPSIS法作为一种解决多属性决策问题的方法，同样是以与理想解的相对距离对评价对象进行优劣排序，其中TOPSIS法在计算任意一待评价对象与理想解的距离时采用的是欧式距离，即显然小于VIKOR法中用线性加权方式得到的距离，故本文在计算群体效用值时采用欧式距离加以代替，对VIKOR法进行改进。其次，传统的VIKOR法在有限的评价信息下需要同时满足可接受的优势阈值和可接受的决策可靠性两大条件进行排序评价，可能会导致部分信息丢失而不能进行准确评价以及对部分评价对象不能进行全排序［19］。因此，本文利用灰色关联分析充分挖掘评价对象样本数据的内在规律，将灰色关联度与群体效用值和个别遗憾值相结合来计算各选择对象的利益比率，使得最终决策值的辨识度更高，获得更加科学、准确的评价结果。

设已知评价对象m个评价指标n个，标准化矩阵权重改进的VIKOR法基本运算步骤如下：

式（7）中：I为效益型指标；O为成本型指标。

最后，科学合理地安排英语阅读时间。要根据学生的平时英语阅读习惯，来有针对性地安排课外阅读的时间，并对其课外阅读学习进行指导，鼓励学生养成收集英语阅读材料的好习惯，提高学生英语阅读的自觉性，并给予学生足够的时间进行集体阅读。相比较而言可以适当地减少英语其他方面的作业布置时间。

式（12）（13）中，ρ为分辨系数，一般取ρ=0.5。

步骤6：引入灰色关联度计算各选择对象的最终群体效用值Si和个别遗憾值Ri。计算公式如下：

步骤8：计算各选择对象的利益比率（VIKOR值）Qi。

式（20）中，μ为决策机制系数，取μ=0.5以便兼顾群体效用最大化和个体遗憾最小化。

（1）可接受的优势阈值。根据Qi值大小排序时，（Q1表示排序第一位的Qi值，Q2表示排序第二位的Qi值）。

（2）可接受的决策可靠性。根据Qi值大小排序时，排序第二位的Si值同时大于排序第一位的Si值，或排序第二位的Ri值同时大于排序第一位的Ri值，即

3 科技服务业服务创新能力实证分析

由于中国科技服务业的相关数据大多以2009年为分界线出现了统计口径的变化，故本文采用2009—2017年中国30个省、自治区、直辖市（未含西藏和港澳台地区。以下简称“样本”）的相应数据做模型检验与评价分析。对于某些指标中包含少量的缺失值，中间缺失值采用均值插补法补齐，两端缺失值以时间序列为X轴添加趋势线得到多项拟合公式，并根据公式补齐缺失值。运用改进的CRITIC法对原始数据进行标准化处理及计算，最终得到各级评价指标权重(见表1)。其中在服务市场经济背景下，中国科技服务业的前期发展受服务创新产业发展潜力影响较大，服务创新能力在很大程度上受控于产业发展潜力，对于产业发展潜力的影响因素进行分析，发现经济发展所占比例为27.96%，社会发展为31.01%，顾客参与为41.03%。经济发展和社会发展是任何产业生存的必备需求，二者对于产业发展潜力的影响程度所占据的比例相当，但科技服务业不同于制造业的直接生产制造，服务创新具有生产消费同步性，科技服务业更需要顾客作为“合作生产者”积极参与到服务创新的全过程中，因此顾客参与占据比例大于经济发展和社会发展。对于资源投入能力的关键要素进行分析，发现资金财力投入为33.99%、人力资源投入为20.75%、技术资产投入为22.37%、合作溢出投入为22.86%。科技服务业的服务创新需要大量的资金投入，使得各项运作平稳运行，因此对于资金财力的投入要略高一些，人力、技术以及合作投资也是资源投入的必要因素。对于成果创造能力的成果输出进行分析，其中知识产权保护为36.00%、科技服务成效为36.37%、职工创新绩效为27.63%。科技服务业是以技术为主导提供智力服务的知识密集型行业，因此需要进行知识产权保护，防止技术外泄以及产品被复制引起的行业萧条，相应的知识产权保护才能得到相应的科技服务成效，因此衡量某一地区科技服务业的服务创新能力必然需要考虑该地区对于科技服务业的知识产权保护以及科技成果。不仅如此，职工创新绩效也是需要考量的必要因素，科技服务业只有稳步发展才能吸引更多的高素质人才就业，同时提供相应的职工福利。由改进的CRITIC法求得的权重符合产业发展规律，从另一方面说明了本文构建的科技服务业服务创新能力评价指标体系具有一定的科学合理性。

为了更直观地了解服务创新能力指标权重随着年份改变产生的变化情况以及服务创新产业发展潜力B1、服务创新资源投入能力B2、服务创新成果创造能力B3这3个一级指标对科技服务业服务创新能力的影响程度，根据历年指标权重计算并绘制出科技服务业服务创新能力指标权重变化趋势图(见图3)。从整体上可以看出，科技服务业服务创新能力的一级指标权重随着时间衍进基本保持平稳发展的状态，根据权重大小将评价指标对服务创新能力的影响程度进行排序可知：B1＞B2＞B3，其中服务创新产业发展潜力的区域差异明显大于其余指标，说明与其他指标相比，各省份的科技服务业服务创新能力在经济发展、社会发展、顾客参与等基础能力水平方面存在明显差异，这与不同省份的经济水平、政府投入以及市场自由配置密切相关；各省份基础条件的明显差异导致对科技服务业的投入水平也存在一定程度上的不同，但是整体上随着对科技服务业的重视程度加深，科技服务业为各省份带来的成果创造都是不容忽视的。

图3 2009—2017年样本科技服务业服务创新能力指标权重变化趋势

在已知各指标权重的前提下，运用改进的VIKOR法进行样本的综合服务创新能力评价，得到最终的利益比率（VIKOR值）Qi(见表2)，经检验可知结果满足VIKOR法的两个约束条件，故可根据Qi值大小对各省份科技服务业的服务创新能力进行排序。

表2 2009—2017年样本科技服务业的利益比率（VIKOR值）

为了从区域角度对中国科技服务业进行系统研究，本文根据国家战略区域划分标准将样本30个省份划分为四大经济区域［20］，各区域和各省份的所属关系见表3。

表3 样本经济区域划分

根据表2和式（21）函数关系，可得出2009—2017年样本省份科技服务业服务创新能力强弱分类，如表4所示。

表4 2009— 2017 年样本省份科技服务业服务创新能力强弱分布

将表3和表4对比分析可以看出：（1）区域服务创新能力强的几个省市全部聚集在东部地区，因为东部地区集中了丰富的科技资源，科技研发投入高，知识成果创造丰硕，具有良好的产学研合作平台和科技人才引进政策。其中，天津市、河北省位于东部地区，湖北省位于中部地区，陕西省、四川省位于西部地区，辽宁省位于东北地区，涉及到四大经济区域。天津市、河北省相较于服务创新能力强的其他省市而言经济发展相对缓慢，虽然集聚了一定的科技、教育资源，但是研发投入和成果创造能力还有待进一步提升；而辽宁省、陕西省、湖北省、四川省在所属地区的经济发展都相对靠前，经济市场相对成熟，积累了一定的科技发展基础，所以其服务创新能力较强。（2）区域服务创新能力一般的省份中，福建省来自东部地区，黑龙江省和吉林省来自东北地区，其他均来自中部地区。根据最新中国区域创新能力评价报告显示，福建省的创新能力在全国排名不高，从而导致其服务创新能力一般，虽然位于东部经济发达地区，但创新能力是科技服务业提升服务创新能力的关键所在，福建省应加快产业优化的步伐，进一步提升服务创新能力；黑龙江省、吉林省相对于辽宁省对外开放程度不够，服务创新能力也相对弱于辽宁省，中部地区不能做到产学研有效结合，技术市场不成熟，科技成果转化服务体系不够健全，直接导致其服务创新能力一般。（3）区域服务创新能力较弱的省份除了位于中部的江西省和山西省，其他均来自西部地区。西部地区经济不发达，缺乏科技人才也没有足够诱人的人才吸纳机制，无法将研发成果及时成果化、产业化，科技创新基础薄弱，故服务创新能力较弱。（4）区域服务创新能力弱的省份除海南省以外，其他均位于西部地区，缺乏科技创新基础。而海南省因其独特的地理位置，通过旅游产业带动了经济发展，但是缺少创新资源投入，科技服务产业发展严重落后，使得其服务创新能力位列末位。海南省应借助科技手段发展智慧旅游，打破传统旅游产业的科技壁垒。

根据表2，计算出东部、中部、西部和东北地区2009—2017年的VIKOR值平均值（见表5），VIKOR值的最大差距在0.346 8～0.425 6范围内上下浮动，四大经济区域的服务创新能力由于自然条件、资源状况和市场配置的不同差异显著。国家在大力发展科技服务业的过程中，要充分意识到服务创新能力的重要性，积极落实东部新跨越、东北振兴、中部崛起和西部开发的战略决策，进一步缩小各区域之间服务创新能力的差距。

表5 2009—2017年样本四大经济区域的利益比率（VIKOR值）

四大经济区域2009—2017年利益比率变化趋势如图4所示，VIKOR值越小则说明服务创新能力越强。其中，东部地区的服务创新能力最强且大幅度领先，呈现稳步小幅上升趋势；东北和中部地区次之，开始阶段东北地区的服务创新能力强于中部地区，但在后期东北地区的服务创新能力有所下降而中部地区的服务创新能力在曲折提升中，故两大经济区域的服务创新能力逐渐趋同；西部地区的服务创新能力最差且保持在一定范围内停滞不前。为了保证各区域科技服务业服务创新能力的协调稳步提升，推进区域经济均衡发展，进一步提高国家综合实力，应加大对中西部地区的政策倾斜。

图4 2009—2017年样本四大经济区域的利益比率变化趋势

4 结论

本文借鉴科技创新体系的三螺旋结构框架构建科技服务业面向服务的科技创新体系，并选取2009—2017年中国科技服务业相关数据构造基于改进的CRITIC-VIKOR法的动态评价模型，对区域科技服务业服务创新能力进行综合评价。研究发现，评价指标对于不同省份影响程度存在差异，且整体上服务创新产业发展潜力对科技服务业服务创新能力影响较大；东部地区的科技服务业的服务创新能力遥遥领先其他地区，东北次之，中部又次之，但中部地区的服务创新能力发展迅速，后期逐渐与东北地区齐平，西部地区服务创新能力最差。

根据评价结果可知，国家应积极部署一系列创新驱动战略决策，缩小各地区科技服务业服务创新能力差距，从而实现各地区经济协调发展。首先要深化科技体制改革，实现科技与经济双融双促发展，加大科技拨款力度，消除服务创新能力与经济之间的技术壁垒；其次要加强产学研合作力度，在高校、企业、研发机构为主体的合作基础上推动政府、中介机构等社会主体共同参与，同时充分借助高校和研发机构等科研主体的优势为科技服务业输入更多科技创新型人才，并建立一系列系统全面的人才激励机制，激发科技人才创新创业的热情，提升科技服务业整体创新发展能力；同时积极推动政策战略部署，国家要加大对高等教育的投资力度、加强对研发机构的扶持力度以及对中西部地区的政策倾斜力度，并根据科技服务业的特点制定相应的引导政策，建立科技服务业集聚区，实现区域特色发展，在共享技术知识溢出的基础上加强合作竞争。