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user: 3. 方法与结果分析 3.1. 指标体系构建 区域科技创新服务体系将毕业企业孵化成为一批具有一定市场竞争力的产业和企业，在培育和发展重点企业方面具有至关重要的作用。其通过创新体制机制，优化创新发展环境，从而实现科技创新企业对经济发展的带动作用，作用机制如图1所示。 图1. 科技创新服务体系带动经济发展的作用机制 当前有关科技创新服务评价的指标体系倾向于测评高新技术，过度追求科研成果数量而忽视质量，未能突出市场导向带来创新绩效，然而，一切有价值的技术创新成果都应该有其评价地位。为改善以往评价体系的不足，全面评价科技创新服务体系的发展现状，本文在借鉴前人的研究基础上，构建科技创新服务体系评价指标体系(如图2)。评价体系从科技服务机构和企业创新创业能力两方面考虑，侧重于评价市场导向的科技创新服务体系的经济效益与社会效益；指标涵盖从创新孵化条件到企业孵化成功后获得经济收益全过程，同时包含孵化器扶植企业逐步走向市场、投入民生运用的全过程相关服务，以及进行创新创业活动的各类资源。 3.2. 评价方法与步骤 3.2.1. 模糊层次分析法原理 关于科技创新服务体系的评价方法多种多样，模糊综合评价法能够得到较为客观性、科学性的评价结果。模糊综合评价方法运用模糊数学的方法将评价对象和评价指标转变为隶属度和隶属函数，采用模糊复合运算得到模糊集，最后得到综合评价结果。此外，模糊综合评价方法有着传统评价方法无法比拟的优势，如：可以通过数学方法将调查资料、实验结果分析转化为客观资料，形成多因素评价矩阵；利用数理统计的方法对评价结果的可信度进行检验。 3.2.2. 主要步骤及有关概念 1) 确定因素集F和评定(语)集 因素集F：评价指标的集合。本文中F = {f1， f2， f3， f4， f5， f6， f7}，f1 = 基础孵化条件，f2 = 综合服务能力，f3 = 技术创新能力，f4 = 孵化管理绩效，f5 = 商业培育能力，f6 = 可持续发展能力，f7 = 社会贡献。 本文中评价集合有下一级评价指标，以f1基础孵化条件为例，f1 = {f11， f12， f13， f14}，其中f11 = 孵化场地面积，f12 = 基础设施建设投入额，f13 = 高素质员工比例，f14 = 中介和投融资机构数量。 评定集或评语集E即评价等级的集合，本文中E = {e1， e2， e3， e4， e5}，其中e1 = 优秀，e2 = 良好，e3 = 中等，e4 = 及格，e5 = 较差。 2) 确定单因素评价隶属度向量，构建隶属度矩阵R 隶属度是模糊综合评价基本的核心概念。隶属度rij指多个评价主体对某个评价对象在fi方面给出ej评定的可能性大小。本文的隶属度矩阵由德尔菲法判断得出，具体步骤不再赘述。 图2. 科技创新服务体系评价指标结构图 R代表一级指标隶属度，Ri代表相应的二级指标隶属度。 3) 确定权重向量WF等 WF为评价指标权重。本文的权重通过层次分析法确定，各指标层权重如下表1。 另外，还可有评语集的数值化结果W’E或权重WE(W’E归一化的结果)。在本文中，W’E = (90， 80， 70， 60， 50)，WE = (0.257， 0.229， 0.2， 0.171， 0.143)； Table 1 The evaluation indicator weight of science and technology innovation service syste 总目标 一级指标 权重 二级指标 二级指标相对于 一级指标的权重 二级指标相对于 总目标的权重 科 技 创 新 服 务 体 系 建 设 基础孵化条件 0.049 孵化场地面积 0.4573 0.022408 基础设施建设投入额 0.2408 0.011799 高素质员工比例 0.0489 0.002396 中介和投融资机构数量 0.253 0.012397 综合服务能力 0.1595 企业培训交流次数 0.1494 0.023829 各类信息服务频率 0.3764 0.060036 科技创新基金投入率 0.4742 0.075635 技术创新能力 0.3267 企业平均R&D项目数 0.1014 0.033127 企业获得的专利数 0.2401 0.078441 技术开发成果数 0.1797 0.058708 产学研合作项目数 0.1772 0.057891 高新技术成果转化率 0.3016 0.098533 孵化管理绩效 0.0627 科技企业孵化成功率 0.302 0.018935 经费自给率 0.229 0.014358 高新技术企业比率 0.106 0.006646 企业存活率 0.363 0.02276 商业培育能力 0.1178 新产品的竞争性 0.3746 0.044128 在孵企业和毕业企业总收入 0.0744 0.008764 工业增加值占所在高新区工业增加值的比例 0.1394 0.016421 新产品的销售收入占总产品销售收入比重 0.1234 0.014537 市场研究人数 0.1113 0.013111 技术市场成交合同金额与地区生产总值的比例 0.1768 0.020827 可持续 发展能力 0.1864 孵化器场地面积年平均增长率 0.1556 0.029004 孵化器年收入平均增长率 0.2327 0.043375 产学研合作项目年平均增长率 0.1262 0.023524 人才稳定性 0.4855 0.090497 社会贡献 0.0979 上缴税费总额 0.0926 0.009066 年末从业人员数 0.1545 0.015126 技工贸总收入 0.508 0.049733 拥有省部级以上名牌产品或知名商标 0.2449 0.023976 表1. 科技创新服务体系评价指标权重 4) 多层次综合评判 按照某种运算法则，计算综合评定向量S及综合评定值(综合得分μ)。通常S = WF*R，μ = W’E*ST。 3.3. 综合评价与结果分析 3.3.1. 隶属度矩阵 本文的隶属度矩阵由德尔菲法判断得出，评价专家共计50人，其中徐州市科技局从事科技创新服务相关工作人员15人，孵化器内部管理人员15人，孵化器工作人员20人。以一级指标为例，给出专家打分情况(见表2)，根据专家打分情况，求出隶属度矩阵R。 Table 2 Criterion hierarchy indicator expert score tabl 一级指标 权重 优秀 良好 中等 及格 较差 基础孵化条件 0.049 11 21 12 5 1 综合服务能力 0.1595 12 22 12 2 2 技术创新能力 0.3267 11 20 14 4 1 孵化管理绩效 0.0627 11 17 15 4 3 商业培育能力 0.1178 6 22 17 3 2 可持续发展能力 0.1864 7 20 17 5 1 社会贡献 0.0979 12 24 10 4 0 表2. 一级指标专家打分表 R = [ 0.22 0.42 0.24 0.1 0.02 0.24 0.44 0.24 0.04 0.04 0.22 0.4 0.28 0.08 0.02 0.22 0.34 0.3 0.08 0.06 0.12 0.44 0.34 0.06 0.04 0.14 0.4 0.34 0.1 0.02 0.24 0.48 0.2 0.08 0 ] ; 同理可得： R 1 = [ 0.6 0.24 0.08 0.06 0.02 0.5 0.32 0.1 0.06 0.02 0.46 0.3 0.14 0.1 0 0.28 0.42 0.18 0.08 0.04 ] ; R 2 = [ 0.48 0.32 0.2 0 0 0.5 0.4 0.1 0 0 0.42 0.54 0.04 0 0 ] ; R 3 = [ 0.26 0.56 0.18 0 0 0.46 0.32 0.18 0.04 0 0.32 0.5 0.12 0.06 0 0.32 0.44 0.16 0.06 0.02 0.04 0.18 0.5 0.2 0.08 ] ; R 4 = [ 0.3 0.52 0.14 0.04 0 0.08 0.32 0.48 0.08 0.04 0.12 0.58 0.22 0.06 0.02 0.3 0.54 0.12 0.04 0 ] ; R 5 = [ 0.08 0.26 0.44 0.14 0.08 0 0.48 0.32 0.2 0 0.04 0.58 0.24 0.06 0.08 0.08 0.44 0.28 0.16 0.04 0.16 0.52 0.18 0.12 0.02 0.12 0.48 0.2 0.2 0 ] ; R 6 = [ 0.08 0.2 0.48 0.18 0.06 0.12 0.42 0.22 0.24 0 0.08 0.2 0.5 0.18 0.04 0.12 0.4 0.2 0.2 0.08 ] ; R 7 = [ 0.04 0.24 0.46 0.22 0.04 0.04 0.12 0.56 0.26 0.02 0.08 0.2 0.34 0.26 0.12 0.04 0.2 0.36 0.3 0.1 ] 3.3.2. 综合评定向量 由综合评定向量S = WF*R可以得出一级指标以及各二级指标的综合评定向量，见表3。 Table 3 Comprehensive assessment vecto 指标 综合评定向量 S (0.198456，0.416142，0.283334，0.075972，0.026096) S 1 (0.488114，0.307738，0.11305，0.067016，0.024082) S 2 (0.459076，0.454436，0.086488，0，0) S 3 (0.263082，0.355722，0.262186，0.091338，0.027672) S 4 (0.23054，0.48782，0.21908，0.05128，0.01128) S 5 (0.08444，0.410996，0.312034，0.144148，0.048282) S 6 (0.108728，0.348294，0.286082，0.203672，0.053224) S 7 (0.06032，0.191344，0.39，0.266092，0.092244) 表3. 综合评定向量 3.3.3. 综合评价得分及问题分析 由μ = W’E*ST可得各指标的综合得分。 Table 4 Science and technology innovation service system construction comprehensive score of Xuzho 总目标 分数 级别 一级指标 分数 级别 徐州科技创新 服务体系建设 76.8489 中等 基础孵化条件 81.68786 良好 综合服务能力 83.72588 良好 技术创新能力 77.35204 中等 孵化管理绩效 78.7506 中等 商业培育能力 73.38464 中等 可持续发展能力 72.5563 中等 社会贡献 68.61404 及格 表4. 徐州市科技创新服务体系建设综合得分 由表4可知，徐州市科技创新服务体系建设评价的综合得分为76.85，属于中等级别。从一级分项指标来看，徐州市科技创新服务体系的各指标得分差距不算太大，说明各方面得到了均衡发展，其中，良好级别的有2项，中等级别的4项，刚达及格的指标1项。各指标之间得分有些许差距，其中综合服务能力得分最高，而社会贡献能力得分最低，对于得分低的指标还有待进一步改进。目前徐州市科技创新服务体系已经初具规模，但是在战略规划、服务功能设计、服务利用率以及促进科技成果转化的配套政策措施等方面还存在着诸多问题，主要表现在： 1) 缺乏战略规划体系，资源配置不合理。发达国家的科技创新服务体系建设历来重视战略规划，采取逐步发展战略。由于界面管理不当，徐州各服务机构各管一块，造成科技创新服务体系缺乏统一的战略规划，导致科技创新服务体系不均衡发展，科技资源重复建设以及科技资源浪费，致使科技创新服务体系建设的成本大大增加。 2) 服务功能单一，体系不完整，未形成合力。科技创新服务体系对区域经济发展有强大的带动作用，服务平台建设是加快区域创新发展的先决条件，这一点已成为社会共识。但是，与苏南以及国内先进地区相比较，当前徐州的科技创新服务的基础设施建设、资源共享建设、科技创新素养还是普遍偏低，现有科技创新服务机构的服务功能较为单一，难以满足整个社会发展功能的综合性、整体性要求。 3) 组织结构不完善，人才队伍素质建设偏低。科技创新服务体系可以视为时代进步的标志，象征一种对跨学科专业技术管理型人才有着特殊需求的新兴科技产业的诞生。而在徐州的科技创新服务体系中，组织结构和人才队伍的建设存在较多的问题。如工作人员的专业层次存在偏颇，经验不足，年龄结构未优化，专业知识素质的欠缺。一系列问题使得许多工作人员对科技创新服务体系缺乏整体认识，甚至仅对技术咨询在行而无法实际操作。 4) 配套政策不健全，行业规范不完善。首先，已出台的科技创新服务体系规章条例的内容粗放，界限较为模糊，甚至某些具体方面的政策法规处于空白状态；其次，许多科技创新服务的执行过程不规范，如对法律意图的曲解、法律管控范围的肆意更换、钻政策漏洞等；最后，法律当中对科技中介组织的认可度有待商榷，造成其地位不明，权威和公信力缺失，难以做到与科技创新体系的“零距离”配合工作。 5) 市场供需不平衡，服务利用率低下。区域科技的发展带动了经济的变化升级，同时对科技创新服务体系的需求更加多元，但现实服务与服务需求之间存在显著差距。主要表现为目前服务体系的服务项目内容较为单一，多集中于技术咨询，无法满足企业的大部分需求；又因为企业对服务创新体系的认知度较低，意识薄弱，导致其所提需求受限，进一步阻碍科技服务体系的改进与完善。 6) 科技成果转化率低，市场化、社会化程度偏低。科技成果产业化是创新服务体系的最终目标，其重要支撑是一定的科技成果转化率，但当前徐州市的科技成果转化率显然不能满足产业化的需求。由于企业自身的技术水平有限，许多科研机构和高校产生的科技成果无法及时转化，一个原因是，在进行项目难题接洽时，科技服务中介机构发现科研院所提供的科技成果与企业的技术难题不匹配；另外，由于研发资金短缺，许多科技创新主体在技术的萌芽期揠苗助长，急功近利进行市场交易，使企业面临较高的技术风险。