科技企業孵化器評價指標體系的研究

陳　芝　朱常利　聶榮喜　程婧蘭

摘要：科技企業孵化器的建設是推動科技成果到產業化的關鍵環節，為了適應科技企業孵化器快速發展壯大的需要，建立一個科學、規范和制度化的評價指標體系是十分必要的。運用信息熵篩選出24個有效的指標，采用層次分析法對調查數據進行處理，得到每個指標的權重，結果顯示，員工素質結構、優惠政策落實比例、中介機構數量等指標對孵化器的影響程度較大。

關鍵詞：科技企業孵化器；評價指標；綜合評價

中圖分類號：F276文獻標識碼：A文章編號：1003－7217(2009)04－0104－04

一、引言

科技企業孵化器(以下簡稱孵化器)是培育和扶植高新技術中小企業的服務機構。孵化器的發展需要擁有一個健全的硬軟件環境，亟需建立一個最優的資源結構，建立一個高效的運營環境。建立一個科學、規范和制度化的評價指標體系，引導、規范科技企業孵化器的健康發展是十分必要的。國內在績效評價方面的研究不少，如張禮建等構造了科技企業孵化器孵化績效評價指標體系；晏敬東等人針對科技企業孵化器管理績效建立了評價指標體系；劉寧暉、王小敏也基于灰色系統理論，對科技企業孵化器管理績效進行了評價；徐菱涓、劉寧暉針對我國科技企業孵化器績效管理與評價之特殊性進行了研究。也包括針對科技企業孵化器孵化力影響因素的研究，主要是定性的研究，如羅公利，邊偉民的我國科技企業孵化器孵化力影響因素研究。宋艷的我國科技企業孵化器運行的影響因素及對策。

但以上的研究沒有考慮到孵化器自身的發展能力方面的指標，全面科學的研究應在科技企業孵化器運營績效方面的指標基礎上，增加有關自身發展的因素。通過層次分析法分析調查數據，闡述各個指標的量化方法，建立一套有效的評價指標體系。通過該指標體系的建立，希望使科技企業孵化器的功能在科學的發展觀下得到完善，從而能夠對科技企業孵化器的發展起到推動作用，為決策部門提供可靠的信息以制定促進孵化器健康發展的政策。

二、科技企業孵化器評價指標體系建立原則與內容

在借鑒大量評價指標體系設計原則的基礎上，結合孵化器自身的特點，得出科技企業孵化器評價指標體系的建立必須遵循導向性、科學性、可操作性、分類性、鼓勵發展及結果評價和過程評價相結合、重點突出等7個原則。

指標是整個評價體系的核心，對指標的篩選和把握是建立指標體系的基礎。通過閱讀大量文獻，借鑒前人指標體系的研究成果，在強調全面有效的基礎上，第一階段歸納出具有三個層次的指標體系，其中包括2個一級指標、5個二級指標、36個三級指標，指標內容如表1所示。

三、科技企業孵化器評價指標的篩選

通過歸納出具有三個層次的指標體系后，本文選擇湖南省作為調查范圍，針對全省的科技企業孵化器單位進行調查，主要是為指標的篩選提供實證數據。為了確定有效的指標，并由此指標內容形成第一階段調查問卷。

通過問卷設計進行調查，將各個指標對于孵化器企業的重要程度分為“很重要、比較重要、重要、不太重要、不重要”五個層次，用于測量調查對象對于其重要性程度的評價，即獲取最終調查數據。

(一)數據來源與樣本選取

目前，問卷調查對象是湖南省從事孵化器運營單位、政府管理人員和孵化器研究學者、專家。通過現場調研、電子郵件、傳真、信件等方式共發放問卷19份，收回有效問卷11份，問卷回收率為57.9％。收回問卷的孵化器單位，均屬于目前湖南省內影響較大、發展較具規模的孵化器單位。

(二)運用信息熵確定指標

在本研究階段中，主要采用的數據處理方法為信息熵。調查問卷中獲取的對于孵化器指標的評價，即可以看成是一類信息活動，其信息源為問卷調查結果的概率分布，通過信息論理論的量化處理，得到較為客觀的評價，從而消除對評估對象認識上的不確定性。

表2是本次評價指標體系中任選的兩個指標，共有10位專家對其進行了評價，打分如表2所示：

可以得到：

HC=0.8×log0.8+0.1×log0.1+0，1×log0.1=0.921928

HD=0.2×log0.2+0.2×log0.2+0.3×log0.3+0.1×log0.1+0.2×log0.2=2.246439

對于指標c，專家的評價分布大都集中在“重要”這一等級，消除了大部分的不確定性，故而其熵值也很小。而對于指標D，專家評價分布很平均，對于這一指標的區分度較差，基本沒有消除其不確定性，所以其熵值很大。對于D這樣的指標，不確定性太大，不利于評價的公平性、客觀性，故而不會選入我們的指標體系，而指標C集中性很好，可以入選該體系。

運用上面的信息論理論，對第一次調查問卷結果進行計算可得出每個指標的熵值。

通過對各三級指標按計算所得的熵值從低到高進行排序，并針對本次評價指標體系的設置構想，第一次篩選時，將熵值定為1.8及以下的指標，一共選取21個；第二次篩選時，考慮到在問卷結果中體現的指標重要性的偏向性情況，選取3個，即考慮到指標“孵化器基礎設施完備程度”，有40％的調查對象認為其“很重要”，雖然在信息論理論分析的結果并不理想，但因為在專家的評判中重要的程度很高，所以入選本指標體系；對于指標“在孵企業創造的年銷售收入”，有40％的調查對象認為其“比較重要”，40％的調查對象認為其“重要”，其重要性的偏向性較為明顯，且在專家的評判中也處于重要位置，故也選人本指標體系；對于指標“孵化基地面積”，鑒于湖南省孵化器目前發展尚處于初級階段的實際情況，在有關專家意見的基礎上，其在現階段以及可預見的短期未來內，是具有很大實際意義的，酌情人選本指標體系。最終，本指標體系一共選取指標24個，如表3所示：

四、科技企業孵化器評價指標體系確定權重

在以上指標篩選的工作基礎上，確定一個由2個一級指標、5個二級指標、24個三級指標構成的科技企業孵化器評價指標體系，內容如表3所示。根據確定的指標內容形成了第二份問卷，讓調查對象對各二級指標下的三級指標進行兩兩之間的相對重要性水平的對比，以此確定各個指標在指標體系中應有的權重。

問卷設計中，將兩指標之間的相對重要性水平確定為“極端重要、強烈重要、明顯重要、稍重要、同等重要、稍不重要、明顯不重要、強烈不重要、極端不重要”九個水平，調查數據來源于專家調查所得，被調查專家通常為理論與實踐界權威人士，對科技企業孵化器有深入的研究，他們通過理論推導以及實踐經驗選取最合理的選項，以此獲取最終的調查數據。

(一)處理數據得到估計值

本次調查統計數據表現為離散型分布，使用矩法估計模型處理得到樣本均值的估計值，作為兩個指標的相對權重均值。

(二)運用層次分析法確定權重

指標體系的建立過程是將上述處理過的數據運

用層次分析法進行處理，得出每個指標相對于這個體系的相對重要程度。

根據指標之間的隸屬關系與相互之間的聯系，把指標劃分為三個層次，形成一個多層次的結構模型，分別為目標層(即整體指標體系)、一級指標層、二級指標層、三級指標層。建立的層次結構如圖1：

最上層就是研究要達到的整體指標體系，一級指標層(A)、二級指標層(B)、三級指標層(C)所包含的具體指標見表3。

建立了遞階層次結構后，就可以逐層逐項進行兩兩比較，利用評分辦法來比較它們的優劣，并根據一定的比率標度將判斷定量化，形成比較判斷矩陣。

全部計算結果列示如表4：

從表4中可以看出，C3、C4沒有通過一致性檢驗，在統計學方法中通過對數據的合理調整可以使得結果通過簡單，但在本項目中，由于數據面來源廣泛、正確性要求高，因此不能對數據進行隨意的調整。因此，本研究保持了原有的數據及結果。在本研究中，8個矩陣中僅有2個明顯沒有通過檢驗，即75％的結果通過了檢驗，數據的處理結果還較滿意。

完成了層次的單排序之后，要進行層次總排序。利用層次單排序的計算結果，確定遞階層次結構中的最下層(方案層)中每一元素(方案)在總目標(最上層元素)中的權重。

通過層次分析法的處理運算，獲取了整個研究體系中不同指標的相對權重。本研究共選取了24個三級指標，按其重要性權重排列如表5：

基于表5建立了指標體系的評價內容，最為重要的應該是員工素質結構以及優惠政策落實。

五、結束語

本研究采用了信息論中的信息熵對第一份指標篩選問卷進行處理，獲得了“員工素質結構”、“中介機構數量”等24個評價指標；在第二份指標權重設計問卷當中，項目組采用了概率論中的點估計法綜合了當前的問卷數據，得到了修正后的綜合數據以用于最終指標權重的計算。在權重計算的過程當中，本研究使用了統計學中的層次分析法，獲得了指標的相對重要性程度。

以湖南省為數據調查范圍，可以發現研究的結論強化了當前科技企業孵化器仍然處于初級發展階段的結論。湖南科技企業孵化器在此基礎上應該加強此體系建設，根據指標的重要程度給予相應的加強，同時孵化器管理部門也應在此指標體系的參考下，制定相應的政策，予以支持和促進。研究結果同時也反映了目前國內科技企業孵化器最重視的指標。按重要性程度排列的前十位指標多數為孵化器環境評價指標，其中尤以軟件環境為各大孵化器所重視。因此，必須要加大對科技企業孵化器環境建設的力度(尤其是軟件配置環境的建設)，同時積極提供政策性的服務和引入專業化的中介服務機構，這樣才能使科技孵化企業從根本上提供多維的企業孵化服務。

參考文獻：

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