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生產力促進中心科技服務能力綜合評價研究

2022-04-28 04:53李曉軍趙玉潔
科技創(chuàng)業(yè)月刊 2022年3期
關鍵詞:省區(qū)市生產力中心

李曉軍 徐 梅 孟 雪 趙玉潔 孫 健

(1.山東火炬生產力促進中心,山東 濟南250101;2.齊魯工業(yè)大學(山東省科學院),山東 濟南 250014;3.許昌市科學技術情報研究所,河南 許昌 461000;4.山西省科技成果轉移轉化促進與數據監(jiān)測中心,山西 太原 030000)

0 引言

生產力促進中心是銜接政府、科研院所和高校、專家與企業(yè)、個人或其他社會主體,向企業(yè)提供科技創(chuàng)新、研發(fā)設計、員工培訓、科技金融、知識產權、咨詢診斷、技術交易等全方位科技服務的非營利性中介組織,具有公益性和市場性的雙重屬性[1]。作為經濟與科技相結合的橋梁與紐帶,生產力促進中心主要作用在于提高服務企業(yè)技術創(chuàng)新水平和市場競爭力,是國家創(chuàng)新體系的重要組成部分[2]。生產力促進中心有力促進了科技資源服務密集網絡形成、科技服務模式創(chuàng)新,促進了實體經濟產業(yè)和科技服務業(yè)的融合發(fā)展。

我國生產力促進中心發(fā)展得到國家科技創(chuàng)新政策的有力支撐。1997年國家科委發(fā)布《生產力促進中心管理辦法》,確定了生產力促進中心的主要功能與業(yè)務范圍;2004年科技部制定《關于進一步加快生產力促進中心發(fā)展的意見》提出加強國家級示范生產力促進中心的建設;2006年生產力促進中心工作被納入國家技術創(chuàng)新工程。近年來,各省區(qū)市生產力促進中心不斷提升規(guī)范化管理水平和科技服務能力,產生了良好的經濟效益和社會效益。根據科技部火炬高技術產業(yè)開發(fā)中心統(tǒng)計,2020年,入統(tǒng)的全國1 340家生產力促進中心,總資產222.5億元,服務企業(yè)總數17.6萬個,服務總收入22.4億元,為企業(yè)增加銷售額775.2億元,增加稅收99.9億元,增加就業(yè)5.2萬人。目前,我國生產力促進中心對于促進科技型中小微企業(yè)或高新技術企業(yè)發(fā)展壯大,提高社會生產力水平,仍然發(fā)揮著重要的、不可替代的作用。當前,科技與經濟正深度融合,科技服務業(yè)新模式與新業(yè)態(tài)涌現(xiàn),生產力促進中心也面臨著二次創(chuàng)業(yè)和提質升級的重要機遇。對生產力促進中心能力與績效綜合評價是進一步強化其優(yōu)勢職能,突破發(fā)展瓶頸和短板,以實現(xiàn)發(fā)展水平躍升的一項基礎性工作。

1 評價模型與方法

當前生產力促進中心的多指標綜合評價研究主要是采用變異系數、灰色關聯(lián)模型、沃爾評分法等對生產力促進中心發(fā)展水平的綜合評價,如薛強等[3]基于灰色定權及聚類分析方法對事業(yè)類生產力促進中心進行績效評價,賀文佳等[4]采用數據包絡分析方法對山西省國家級示范生產力促進中心的服務效率的評價等。由于各省區(qū)市生產力促進中心所處環(huán)境和體制機制特點存在較大差異,且已有研究大多限于特定省份,缺乏全國層面上的整體把握以及對各省差異的比較分析。對此,本文從科技服務質量的宏觀、中觀、微觀三個維度構建多層性科技服務能力評價指標,基于熵權法的TOPSIS綜合評價模型對全國各省區(qū)市生產力促進中心科技服務能力及主要因素進行綜合分析。

1.1 三維評價指標模型構建

陳振明等[5]認為科技服務質量評價的三個立足點分別是目標評價、過程評價、利益相關者參與評價,對應公共服務質量持續(xù)改進框架中的宏觀質量、中觀質量和微觀質量。從而將科技服務質量分為三個層次,即服務質量、服務供給流程績效和服務使用者滿意度。其中,宏觀層次以科技服務的目標為參照評價服務總體的客觀質量,即生產力促進中心的科技服務目標是否達到;中觀層次根據科技服務過程進行評價,用于評價科技服務品質;微觀維度(顧客滿意度)是科技服務使用者對服務感知質量的主觀評價。本文借鑒科技公共服務評價指標體系的開發(fā)思路,構建生產力促進中心科技服務能力評價邏輯模型(見表1)。

(1)宏觀維度-目標評價,宏觀維度體現(xiàn)生產力促進中心的服務提供以及服務成就信息,分解為資源投入以及服務產出。資源投入反映各省市區(qū)生產力促進中心的發(fā)展規(guī)模以及投入的各類資源情況。總體上看,資源投入與服務產出越多,基本性服務能力越強。

(2)中觀維度-服務過程評價,從咨詢、培訓、中介等具體代表性科技服務的頻次、對象、范圍等角度評價生產力促進中心服務能力。一般來說,提供各類型服務次數和項數越多,專業(yè)性服務能力越強。

(3)微觀維度-顧客滿意度,從客體視角考察服務效益,相關指標數值越大,服務對象滿意度高,服務質量保障能力越強。

表1 學生卷核心指標統(tǒng)計結果(N=417)

1.2 評價方法

TOPSIS評價法基本原理是計算評價對象與最優(yōu)方案和最劣方案間的距離,將該評價對象與最優(yōu)方案的相對接近程度作為評價優(yōu)劣的依據[6]。采用熵權法賦權,結合TOPSIS進行綜合評價。計算步驟包括:

2 評價分析

評價指標數據來源于《2020中國火炬年鑒》,主要過程如下:

(1)原始指標與數據標準化。標準化數值都處于0~1之間,具體(見表2)。安徽省生產力促進中心數量(X1)占比最高,其次是江西、黑龍江、四川,4個省份指標水平均超過8%,遼寧、北京、西藏等地指標水平較低,均低于2%;國家級示范生產力促進中心占比(X2)水平較高的是遼寧、云南、新疆等地,指標水平均超過10%;安徽、廣東辦公面積(X3)占比較高,指標水平均超過10%,遠超其他省份,而浙江、云南、山西等地則規(guī)模較??;人力資源上,安徽人員總數(X4)最高,但碩博學位人員占比(X5)低于平均水平,說明安徽省生產力促進中心的人才密集度較低,北京碩博學位人員占比(X5)占比遠超其他省份,充分發(fā)揮首都優(yōu)勢,吸引大量優(yōu)質人才參與服務;資產水平上,北京總資產(X6)和人均資產(X7)兩個指標都遠超其他省份,說明北京生產力促進中心基礎設施較為完備,現(xiàn)代化水平高,而山西、遼寧、寧夏等則相對薄弱;江蘇、廣東政府投入額(X8)占比較高,公共資源的支撐作用較強,山西、河南的政府科技投入則明顯不足;從服務產出來看,安徽、廣東、四川服務收入總額(X9)占較高,均超過10%,四川、云南人均服務收入(X10)占比最高,表明相關省份生產力促進中心的機構運營效率較高;四川、安徽咨詢服務項次(X11)遠超其他省份,河南、重慶、廣東提供信息數量(X12)遠超其他省份,安徽、廣東技術服務項次(X13)占比最高,陜西、安徽培訓服務人次(X14)占比最高,安徽、河北中介服務項次(X15)占比最高,相關省份的生產力促進中心都在特定的科技服務細分領域具有優(yōu)勢;重慶孵化企業(yè)服務數量(X16)遠超其他省份,江蘇服務企業(yè)數量(X17)占比最高,江蘇、安徽、湖北為企業(yè)增加銷售額(X18)、為企業(yè)增加利稅額(X19)占比均超過10%,四川、安徽、河南為社會增加就業(yè)人口數量(X20)占比遠超其他城市,上述地區(qū)生產力中心的服務質量水準較高與稅貢獻較大。

表2 標準化指標數據

續(xù)表2 標準化指標數據

(2)計算權重。各指標變量熵值和權重如表3所示,碩博學位人員占比(X5)在評價體系中占比最大,表明人力資源因素對服務能力的重要影響作用。其余指標權重均低于0.1。

表3 熵值及權重

(3)排名比較與分析。綜合對比結果如表4所示,各省區(qū)市生產力促進中心科技服務能力發(fā)展差距較大。其中,科技服務能力最強的是安徽省生產力促進中心。宏觀上,安徽省入統(tǒng)中心個數、人員總數和辦公面積達到各省區(qū)市最大值,具有較大發(fā)展規(guī)模,總資產和人均資產等資源投入也超過各省平均值,年總服務收入也達到各省區(qū)市最大值,遠超平均值,綜合服務能力領先;中觀上,安徽省生產力促進中心提供的咨詢服務、技術服務、培訓服務、中介服務和孵化企業(yè)服務數量明顯超過各省區(qū)市平均水平,特別是中介服務項次達到各省區(qū)市最大值,其專業(yè)服務能力也具有較大優(yōu)勢;微觀上,安徽省生產力促進中心服務企業(yè)數量、為企業(yè)增加銷售額、增加利稅等相關指標上也較為突出,服務效益方面也較為突出。廣東、江蘇、四川、北京也處于第一梯隊,各項指標不僅超過各省區(qū)市平均值,部分指標也是達到各省區(qū)市最大值,表明自身具有獨特優(yōu)勢,如江蘇省生產力促進中心的政府投入額位于第一位,表明江蘇更傾向通過支持公共科技服務機構,為企業(yè)創(chuàng)新助力,北京生產力促進中心碩博學位人員占比、總資產和人均資產指標位于第一,表明北京的科技人才優(yōu)勢和較為雄厚的科技設備資源為生產力促進中心服務能力提升提供強大支撐。同時,安徽、江蘇、北京、廣東等都處于我國長江中游城市群、長三角城市群、京津冀城市群和粵港澳大灣區(qū)的核心地帶,技術市場發(fā)達,科技服務需求旺盛,科技服務業(yè)態(tài)豐富,為生產力促進中心專業(yè)化、規(guī)?;l(fā)展提供廣闊空間。第二梯隊主要包括重慶、陜西、上海、湖北、山東等地生產力促進中心,其大部分指標超過各省區(qū)市平均水平,個別指標也較為突出,各省人力、財力、物力等資源投入力度相差不大,位于全國前列,但生產力促進中心數量和優(yōu)勢業(yè)務相差較大,同本省科技創(chuàng)新體制、體系與資源特征密切相關,重慶生產力促進中心咨詢服務項次、提供信息條數和孵化企業(yè)服務位于第二梯隊前列,其中孵化企業(yè)服務項次達到各省區(qū)市最大值,同重慶良好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境相關,陜西生產力促進中心技術服務和培訓服務具有較大優(yōu)勢,特別是培訓服務項次達到各省最大值,傾向借助生產力促進中心開展大范圍的科技人員交互服務,解決科技人才資源分布不均衡問題。第三梯隊包括甘肅、寧夏、河北、遼寧、湖南等,其大部分指標數值接近或低于平均值,其中,河北省咨詢服務、技術服務、培訓服務、中介服務和孵化企業(yè)服務能力相對突出,同其注重發(fā)展以農業(yè)為中心的特色科技服務相關。第四梯隊的新疆、廣西、貴州、青海等地生產力促進中心各指標都較低,科技服務能力極為薄弱。

表4 各省生產力促進中心科技服務能力評分結果

3 結論與建議

本文從宏觀、中觀、微觀三個維度構建了指標,并基于熵權法的TOPSIS綜合評價法對各省區(qū)市生產力促進中心科技服務能力進行了綜合分析。研究發(fā)現(xiàn),發(fā)展定位、人力資源聚集和政府扶持等是生產力促進中心服務能力提升的核心支撐因素;我國各地區(qū)生產力促進中心的科技服務能力不平衡特征明顯,安徽、廣東、江蘇等地生產力促進中心科技服務能力綜合實力突出,部分中、西部地區(qū)生產力促進中心具有一定的專業(yè)特色性服務的優(yōu)勢。

圍繞生產力促進中心科技服務能力提升,一是要大力引進培養(yǎng)綜合型的科技服務人才,針對科研機構、科技服務中介等類型機構,實施團隊和領軍人才引進計劃,一方面引進具有先進水平的研發(fā)技術型人才突破關鍵技術、增強產業(yè)核心競爭力,另一方面可組織專兼職結合的管理團隊,突出優(yōu)秀企業(yè)家和職業(yè)經理人的團隊作用,培養(yǎng)具有全局戰(zhàn)略眼光、管理創(chuàng)新能力的應用型創(chuàng)新領軍人才;二是地方政府應加大投入,提高生產力促進中心公共服務儀器設備與設施建設水平,鼓勵生產力促進中心參與企業(yè)承擔的政府科技成果轉化類項目,不斷強化生產力促進中心的公益性服務職能;三是促進生產力促進中心的科技服務模式創(chuàng)新,提高面向市場發(fā)展能力,鼓勵探索確立差異化、定制化服務模式,形成各產業(yè)標準化或定制化科技服務流程,提高對重點產業(yè)和企業(yè)的科技服務水平,同時推動生產力促進中心將新一代信息技術與服務模式創(chuàng)新相融合,發(fā)展“互聯(lián)網+”服務模式,提供線上、線下相結合的專業(yè)化服務;三是以大數據、云計算等現(xiàn)代技術為支撐,依托綜合科技服務平臺推動資源共享,整合各地區(qū)生產力促進中心的特色科技服務資源,打造生產力戰(zhàn)略聯(lián)盟,建立跨省的業(yè)務合作和資源共享機制。

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