高技术制造业与科技服务业的复合协同系统创新研究

高舒锐，孟卫东

(燕山大学经济管理学院，河北 秦皇岛 066004)

0 引言

在全球经济以创新驱动引领、新兴工业化革命浪潮的背景下，高科技、高端知识投入产业成为各国经济发展和获取全球竞争优势的重要引擎[1]。我国经济进入新常态后，国家对科技产业支持力度空前，高技术制造业获得了飞速发展。国家统计局数据显示，2018年4月高技术制造业的增加值同比增长11.8%，增速与规模以上工业相比高出4.8个百分点。根据 《高技术产业统计年鉴》分类，高技术制造业可分为医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业五个子行业。高技术制造业具有技术革新快、附加值高、产业引领作用强等特点，被视为我国产业结构调整和国际竞争力提升的关键。目前全球科技创新与变革速率逐步加快，但我国高技术制造业仍存在自主创新能力不强、研发投入较低等关键问题，位于全球竞争体系中的下游地带，面临着从加工制造向设计研发、智能制造、卓越品牌等方面的转型与升级[2]。

作为知识、技术、人才等高端要素投入的新兴业态，科技服务业与全球创新发展水平紧密相关，虽然其整体规模及增加值比重仍较小，但科技服务业对其他产业的创新支撑作用及巨大的发展潜力，使其已成为衡量一国经济地位的重要指标[3]。科技服务业是我国的专有名词，国外并无此提法，与之较为对应的是名为 “专业、科学和技术活动”的行业门类[4]。根据 《国民经济行业分类》 (GB/T 4754—2017)，其中 “科学研究和技术服务业”行业门类与科技服务业较为贴合，内含研究和试验发展、专业技术服务业、科技推广和应用服务业3大类共48小类。各省份对科技服务业的界定不尽相同，部分省份对其范围进行了拓展，但普遍认可 “科学研究和技术服务业”这一门类。鉴于本文为全国范围内的统计研究，将科技服务业限定为 《国民经济行业分类》中的 “科学研究和技术服务业”。国务院出台 《关于加快科技服务业发展的若干意见》 (2014)后，科技服务业的相关研究在国内成为热点。但与国际发达国家相比，我国高端服务业比重较低，科技含量不足，尚有较大的发展空间[5]。

《中国制造2025》计划已明确指出制造业和服务业协同发展的重要性。高技术制造业与科技服务业皆属于知识、技术密集型产业，与创新的联系紧密，且两产业间关联度较高、互动性较强，能够构成协同系统，实现共同创新。

1 文献综述

关于高技术制造业和科技服务业协同发展的研究并不多，且主要集中于国内。王传荣[6]利用Fe-der两部门模型进行实证研究，提出高技术制造业和科技服务业之间产业关联紧密，存在协同演进关系。张琴等[7]也认为，科技服务业与高技术制造业的协同发展日益深化，科技服务业主要通过参与区域内制造型企业的价值创造环节，实现两产业之间的互动互补。由于高技术制造业属于制造业范畴，科技服务业属于生产性服务业和知识密集型服务业等服务业范畴，两产业的关联关系可参考相关研究内容。

Paolo等[8]认为制造业和生产性服务业存在互相依赖的关系，制造业 (尤其是知识密集型制造业)对服务业产生需求，而服务业依靠制造业提供的市场和科技。Muller等[9]对科技服务业和制造业的创新关系进行了分析，认为二者是通过创新活动而建立连接的，科技服务业在创新系统中发挥着知识运输的作用。部分研究从服务业对制造业的作用角度展开，利用两部门模型对制造业与生产性服务业之间的关联进行分析，认为生产性服务业可以为制造业提供人力、知识等资本，增强其创新能力，提出应加强制造业与生产性服务业的整合[10]。Daria等[11]提出知识密集型服务业对制造业的重要性已经明确，但是缺乏有效的促进机制建立，尤其是对制造业创新的促进，并建议加强二者在生产上的互动，实现纵向整合。

国内对科技服务业与制造业关联关系的研究针对经济发达省份的较多，马莉[12]利用协整分析及格兰杰检验方法，以广东省中山市为例，对科技服务业与制造业之间的关联关系进行验证，结果表明两产业互为因果关系且长期均衡。孙晓琴等[13]也利用投入产出法等，得出广东省制造业与科技服务业之间存在相互依赖关系的结论，并认为目前两产业的融合发展并不理想。针对协同创新发展，曹允春等[14]对科技服务业与传统制造业的协同创新水平进行了测度，其研究结果表明，科技服务业与制造业的复合系统协同度总体呈现缓慢上升趋势且协同程度较低。从技术融合的角度入手，沈蕾等[15]通过灰色关联分析法、专利系数法等，发现科技服务业与制造业的技术融合度目前处于中等程度。对于知识密集型服务业与高技术制造业之间的关联关系，吕乐民等利用改进后的知识生产函数，定量分析知识密集型服务业对高技术制造业的创新影响，结果表明科技服务业能够有效促进高技术制造业的创新[16]。史安娜等则通过共生模型，实证验证了长江经济带四大核心城市知识密集型服务业与高技术制造业的共生关系[17]。

由上述可见，关于科技服务业与高技术制造业之间的创新关联，国内外的研究趋向于从定性的角度展开分析。大量研究集中于科技服务业 (知识密集型服务业)与高技术制造业 (制造业)在产业发展的关联关系，或关注一产业对另一产业单方面的影响，从系统角度对两产业之间的协同创新进行的研究较少。从文献研读过程中可以发现二者协同发展及共同创新的趋势，但目前针对两产业协同创新问题的实证研究仍较为少见。

2 高技术制造业与科技服务业的复合协同系统及其创新机制分析

2.1 高技术制造业与科技服务业的复合协同系统

复合协同系统存在3种效应：①协同效应，即在各要素的共同作用下产生1+1+1>3的非线性效用；②伺服效应，即系统行为由有限数目的序参量决定，其他变量位于次要地位并由序参量支配；③自组织效应，即各子系统在一定条件下能够自发形成有序结构及状态[18]。通过对相关文献的分析，一般来说，对复合协同系统的研究着重于对系统内部子系统间相互关系和共同运行机制的分析，是从系统和整体的角度展开，而协同关系则重点关注复合协同系统内某些主体、要素或某一方面的协同，从局部和特殊的角度展开，一个复合协同系统可以存在若干种协同关系。

通过国内外的相关研究，可以发现高技术制造业和科技服务业的发展之间密切相关，能够互相补充及支持，共同促进创新的实现[19-23]。高技术制造业和科技服务业存在互补共生关系并具有显著的创新特征，因而两产业的复合协同系统是一个创新系统。学者们通常认为，创新系统由创新主体子系统和创新环境子系统共同构成[24，25]。因此，可以将高技术制造业和科技服务业的复合协同系统划分为高技术制造业创新子系统、科技服务业创新子系统、创新环境子系统，两产业的复合协同系统由图1所示。

图1 高技术制造业和科技服务业的复合协同系统

(1)高技术制造业和科技服务业复合协同系统的协同效应。高技术制造业对科技服务业的创新发展有强烈的影响带动作用，为科技服务业提供广阔的市场和生长空间。高技术制造业日益增长的复杂服务需求促使科技服务业不断提升技术，增强创新水平。高技术制造业的产品、技术革新，如生物、化学技术的发展、电子设备的迭代等，为科技服务业的创新提供手段及渠道，促进了科技服务业的产业化和规模化。科技服务业能够降低高技术制造业的创新成本、提高创新效率，并通过知识、技术的外溢促进高技术制造业向高端化发展。科技服务业可以为高技术制造业提供多样化的专业服务，如质量检测、技术咨询、科技推广等，为高技术制造企业经营的各个环节提供增值性服务。科技服务业可以承接高技术制造企业的合作及外包业务，如新产品、工艺及技术的试验和开发、规划设计等，显著提升高技术制造企业的产品附加值并促进创新的完成。科技服务业还提供了高技术制造业创新发展所需的丰富信息和资源，如信息交流服务、创业空间、孵化器等，促进高技术制造业的发展、转型与升级。除了高技术制造业和科技服务业两产业自身的协同创新关系外，创新环境对两产业的协同创新也产生巨大的作用。在协同创新的系统中通常包含核心要素和辅助要素，政府、高校等作为两产业协同创新的辅助主体，可以为两产业的创新提供相关资源，如政府的科技资金投入、高校的人才输出等。此外，国家提供的创新条件和创新资源是影响两产业协同创新的重要因素。而两产业协同创新的形成则可以向创新环境输出正向反馈，利于创新环境中创新要素的增长。因此，高技术制造业、科技服务业和创新环境之间互动的不断深化能够引导两产业创新发展的螺旋式上升。

在他们兴奋地庆祝时，桌上的台灯正巧照到了显微镜上。“我们其实记录下了我们的兴奋。”当时科恩团队中的一个研究生丹尼尔·霍克巴姆（Daniel Hochbaum）说。欢呼声渐渐平息，一年后，科恩的团队发表了研究成果——修饰哺乳动物特定神经元的荧光蛋白能够用于实时记录单个神经元的电冲动。他们是最先发表这一成果的研究团队之一。

(2)高技术制造业和科技服务业复合协同系统的伺服效应。伺服效应是指高技术制造业和科技服务业复合协同系统在协同创新发展过程中，各子系统的运行由慢变量即序参量决定，其他快变量则处于被支配地位。其中，快变量指在系统变化过程中阻尼大，因而衰减较快的变量；而慢变量在系统变化过程中阻尼较小，因而衰减较慢。快变量对系统运行的影响主要发生在短期，而慢变量也就是序参量对系统运行则产生较为长远的影响。在高技术制造业和科技服务业的复合协同系统运行时，并不是每一个系统变量都对子系统起到支配作用，而是由少数的序参量决定各子系统的行为。这些序参量是对高技术制造业和科技服务业协同创新具有关键性作用的一些变量，其中大部分涉及创新性因素。

(3)高技术制造业和科技服务业复合协同系统的自组织效应。自组织强调系统内部的自发行为，指在没有外部作用力的条件下，复合协同系统内各子系统所形成的有序状态和结构。复合协同系统演化的主要动力来自系统内部各子系统之间的互动及影响，并由序参量来发挥作用。在高技术制造业和科技服务业的复合协同系统中，高技术制造业与科技服务业互相存在着需求关系，二者与创新环境之间有着密切的互动关联，三个子系统之间的协同存在自组织效应。

2.2 两产业复合协同系统的创新机制

(1)合作研发机制。高技术制造企业的创新活动包含多个阶段，譬如基础研发、产品试制、检验测试、产品市场化、技术扩散等，其中研究与开发是高技术制造业发展的源泉，是高技术制造业创新活动的核心。传统的高技术制造业创新过程主要依靠技术引进等方式实现，随后以企业的自主研发为主，随着全球创新速度的加快，高技术制造企业逐渐开始意识到合作研发与委托研发的优势，愈发需求科技服务业的介入。发展高技术制造业，所需科研费用高，从产品研制到投放市场需要一定的研究周期，其中的不确定因素难以预见，风险性也大。近年来，企业的创新由独立创新逐渐转向开放式创新及协同创新。科技创新是一项系统工程，参与主体在创新过程中相互作用、相互影响，形成一个复杂的科技创新系统，只有创新主体与其服务体系协同推进，才能推动创新发展。科技服务业内含多类创新主体，包括企业、高等院校、科研机构、政府部门等，高技术制造企业与科技服务主体的合作研发与委托研发能够服务于高技术制造企业的研发活动，也对科技服务业形成了创新需求，利于其创新发展。

(2)创新溢出机制。高技术制造业是知识密集型产业，其技术往往是利用现代科技成果或建立在最新科学成就的基础上形成的尖端技术，能够为整个社会带来巨大的经济效益和社会效益。因此，高技术制造业通过创新成果及技术能够促进科技服务业的发展与升级。科技服务业同样是知识密集型产业，相比其他服务产业运用到更多的知识与智力劳动，不仅为高技术制造企业提供技术创新与产品研发方面的支持，高技术制造企业新产品的检验测试、知识产权及技术转移问题等都能够获得科技服务业专业化服务的支持，科技服务业存在较强的技术溢出效应。

(3)科技资源共享机制。科技服务业是将各类创新要素和创新资源整合，通过科技成果转化来满足全社会的科技创新需求。同时，科技服务业中的创业孵化、创新空间服务等能够专门针对创新型企业提供相关资源及平台。高技术制造业发展得较早较快，已经形成相当规模，有成熟的产业发展经验及资源支撑，两产业的协同发展能够形成科技资源共享机制，促进两产业的创新发展。

3 高技术制造业和科技服务业复合协同系统的创新协同度模型

3.1 指标体系的构建

通过对高技术制造业和科技服务业复合协同系统及其创新机制的分析，将该复合系统分为高技术制造业创新子系统、科技服务业创新子系统和创新环境子系统，创新机制分为合作研发机制、创新溢出机制和科技资源共享机制。其中，合作研发机制主要涉及产业R&D投入情况等，创新溢出机制主要涉及技术及创新产出等，科技资源共享机制主要涉及产业协同创新环境等。通过整理，建立了高技术制造业和科技服务业创新协同度测度指标体系，如表1所示。

表1 高技术制造业和科技服务业的创新协同度测度指标体系

3.2 复合协同系统创新协同度模型

将高技术制造业和科技服务业的复合协同系统定义为系统Y，并将其分为高技术制造业创新子系统Y1、科技服务业创新子系统Y2和创新环境子系统Y3。设复合系统中的序参量变量为ej= (eji,ej2,…,ejn)，其中βji≤eji≤αji，i∈[1,n]，n≥2。各子系统的序参量分量eji的有序度为：

(1)

其中，eji= (i=1,2,…,n)为第j个序参量变量的第i个指标值，αji、βji为第j个序参量变量在第i个指标值上的上限值和下限值。i∈[1,g]时，eji代表正向指标；i∈[g+1,n]时，eji代表逆向指标。Uj(eji)∈[0,1]，其值越大，则eji对系统有序的作用就越大。本文将αji、βji的值分别外拓0.1，使其满足式 (1)。

子系统Yj的有序程度即为序参量分量有序度的集成，Uj(eji)对子系统的 “总贡献”通常通过线性加权求和法或几何平均法来计算，本文采用的是线性加权求和法：

(2)

子系统Yj的有序度Uj(Yj)∈[0,1]，在该区间内Uj(Yj)的值越大，越能说明该子系统的有序程度，其对复合系统整体协同度的贡献也就越强；Uj(Yj)的值越小，则该子系统的有序程度就越低，相应地，对复合系统Y协同度的贡献也越弱。

高技术制造业和科技服务业复合协同系统的创新协同度可以表示为：

(3)

其中:

2,…,m

(4)

4 实证分析

4.1 数据来源及处理

本文选取2009—2016年的相关数据，全部数据均来源于 《中国高技术产业统计年鉴》 《中国第三产业统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》 《中国统计年鉴》和 《中国信息产业年鉴》。由于原始数据量纲不同，需要先对数据进行标准化处理，本文采用均值-标准差法，标准化后数据如表2所示。

表2 高技术制造业、科技服务业、创新环境标准化后数据统计

4.2 指标权重的确定

在有序度的计算中根据重要程度划分指标的权重，本文使用相关矩阵赋值法。若指标体系中存在指标n个，设指标的相关矩阵为X，如下：

(5)

Xii=1，i=1,2,…,n

(6)

本文根据SPSS软件获得评价指标相关矩阵，并通过计算确定各指标权重。

4.3 有序度及协同度评价

(1)各指标有序度评价。通过计算，得到2009—2016年高技术制造业创新子系统、科技服务业创新子系统、创新环境子系统各指标的有序度，如表3所示。可以看出，高技术制造业创新子系统指标A2即 “R&D人员折合全时当量”有序度自2013年开始上升缓慢，且在2016年出现了小幅下降；指标A5即 “技术获取支出”有序度在2009—2013年均匀波动，在2013—2016年快速上升；指标A6即 “R&D经费外部支出”有序度自2009—2014年波动缓慢上升，自2014年后呈现快速上升态势。科技服务业创新子系统指标B2即 “R&D人员折合全时当量”有序度自2014年后增长缓慢；指标B7即 “专利申请授权数”有序度在2009—2016年呈现周期性增长态势。创新环境子系统指标C1即 “科技拨款占公共财政支出的比重”有序度自2009—2016年处于波动下降的趋势。可见，除了C1外，各子系统序参量分量在2009—2016年的有序度整体呈现上升现象，大部分呈现出稳步上升态势，高技术制造业创新子系统中部分指标有序度自2014年开始大幅增长，但到2016年为止各子系统指标的有序度仍很低。

表3 子系统序参量各分量有序度统计

(2)各子系统有序度及整体协同度评价。通过计算，得到Y1、Y2、Y3的有序度及整体协同度，如图2所示。根据协同度 (有序度)的取值范围，本文将协同度 (有序度)按照分值划分为四个阶段。协同度 (有序度)取值≤0时，称为 “不协调”；取值=0～0.25时，称为 “较差协调”；取值=0.25～0.50时，称为 “初步协调”；取值=0.50～0.75时，称为 “比较协调”；取值=0.75～1.00时，称为 “非常协调”。由图2可知，高技术制造业创新子系统、科技服务业创新子系统和创新环境子系统的有序度从2009—2016年逐年上升。其中高技术制造业创新子系统的有序度最高，科技服务业创新子系统与之差距较小，二者的有序度自2009—2016年发展较为一致，上升较快，从一开始数值极低的 “较差协调”到2016年达到 “初步协调”状态；而创新环境子系统的有序度发展较慢，始终处于 “较差协调”阶段，因此整体的协同度也被拉低，呈现出 “较差协调”状态，说明高技术制造业和科技服务业复合协同系统的创新水平仍很低。

图2 各子系统有序度及整体协同度

(3)高技术制造业子行业与科技服务业创新协同度评价。根据协同度评价模型公式，计算得到高技术制造业各子行业同科技服务业的创新协同度，如图3所示。其中Z1～Z5分别指代医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业。

图3 高技术制造业各子行业同科技服务业的创新协同度

根据测度结果，2010—2016年，五个高技术制造业子行业中，除了电子计算机及办公设备制造业外，另外四个子行业与科技服务业的创新协同度虽然较低，但都呈现出逐年上升趋势，其中医药制造业的上升最显著。可以看出，电子计算机及办公设备制造业与科技服务业的创新协同度自2010—2016年并不稳定，且数值较低，在2015年甚至出现了负值。从原始数据上来看，主要由于2015年该子行业的外部经费支出水平下降幅度较大导致。从电子计算机及办公设备制造业各指标有序度统计中可以看出，大部分指标的有序度都不能呈现稳定上升态势，其中 “R&D人员折合全时当量” “R&D经费外部支出”处于最低水平， “主营业务收入占比” “R&D经费内部支出中企业支出”则处于波动下降状态。

5 结论与建议

本文得出以下结论：

(1)在三个子系统中，高技术制造业创新子系统的协同度最高且近年来发展速度较快，科技服务业创新子系统次之但与之差距较小，创新环境子系统的协同度最低。说明在高技术制造业和科技服务业的复合协同系统中，两个产业能够呈现出协同发展态势，而国家所提供的创新环境不能与之协调，影响了两产业协同创新的快速发展。因此，两产业应继续保持创新协同发展的步调，国家则应注重对科技的投入并支持科技服务业快速发展，重视供给侧改革，实现产业结构优化升级。

(2)针对各子系统评价指标而言，近年来高技术制造业创新子系统的协同程度较高，但仍应加大该子系统的研发人才投入力度。从原始数据来看，科技服务业增加值在GDP中的比重较小，说明科技服务业的发展处于初期，仍有较大的发展空间，另外还应注重对科技人才的引进；总体上科技服务业创新子系统各指标稳步增长，呈现出较好的发展状态，有利于其与高技术制造业的协同创新发展。可以看出，两产业的创新产出情况都较好。对创新环境子系统而言，人才供给、信息化程度都较高，但科技拨款在公共财政中的比例较小，反映了科技投入未受到充分重视。

(3)对高技术制造业各子行业与科技服务业的协同创新情况进行测度，发现在高技术制造业各子行业中，电子计算机及办公设备制造业与科技服务业的创新协同度非常低，且呈现不稳定趋势，电子计算机及办公设备制造业的自身创新发展水平较低，协同创新意识较差，协同创新的各项指标表现较不理想。

综上，通过对高技术制造业和科技服务业创新协同度的评价，了解到当前我国高技术制造业和科技服务业复合协同系统的创新水平较低，但处于逐步改善的状态。具体来说，在两产业的复合协同系统中，创新环境子系统是短板，并主要由国家科技投入不足所造成。此外，在国家人才资源充分的条件下，两产业都存在研发人员不足的情况，应注重对创新人才的培养及优化配置。通过对高技术制造业子行业与科技服务业创新协同度的评价，了解到电子计算机及办公设备制造业创新发展水平较低，亟需行业转型与协同创新的实现。鉴于此，提出以下建议：

(1)加强国家科技投入，发挥政府的引导作用。在发达国家的产业技术创新发展过程中，政府往往扮演着重要角色，国家对于技术创新投入大量资源，包括资金和智力支持等。根据企业技术创新发展的历史经验，企业的创新能够产生外部效应，例如基础研究便可以为国家带来较大的社会收益。我国正处于快速发展转型期，政府强调创新的引领作用，应重点发展科技产业，加强公共财政支出中的科技支出比例。另外，政府应重点扶持科技服务型企业，使其能够紧跟高技术制造企业的发展步伐，服务于高技术制造企业复杂的创新需求，并利于自身的产业创新与发展。

(2)提高科技型人才的培养和激励机制。我国的教育事业发展路径将关注点更多集中于人才量化指标及水平层次之上，而往往对应用型人才的培育重视度不足，导致教育与就业不能良好对接以及科技型人才的短缺。高校的高层次人才往往更注重学术研究，对基础性研究作用较大，而不能够深入企业，适用应用领域。应加快推进教育体制机制改革，如在大学中设立科技相关专业，鼓励到企业中实习、工作；促进高校教育理念转变；对学术型和应用型人才培养机制进行划分，针对后者推进产学合作，有针对性地培养能够适应企业 (市场)发展的科技型人才，使人力资本对产业升级的推动作用得到充分发挥。此外，对科研人员和高技能人才激励措施不到位，导致我国不能够有效引进外来科技人才和留住国内科技人才。科技型企业工资制度不适应科研需要，对科研人员创造的价值体现不足。激励人才创新的手段相对匮乏，一些高科技企业人才流失严重。有些国有企业受到工资总额限制，面对已出台的激发公立研究机构人才创新创业的股权激励政策也不能够据以实施，因此亟需针对此现象建立切实有效的激励机制。

(3)加强科技服务业对高技术制造企业升级转型的辅助作用。通过高技术制造业子行业与科技服务业创新协同度的测度，发现电子计算机及办公设备制造业的发展遭遇困境，创新驱动不足。目前中国电子计算机制造业不能够依靠核心技术获取利润，应集中探索问题的关键节点所在，实现行业的转型与升级。电子计算机制造业的转型与升级应充分利用科技服务业的辅助功能，通过其多样化的专业服务支撑，逐步由以制造为主的行业发展模式，转变为以设计、服务、营销等为主的获利模式。