大學科技園創新集群網絡與創新績效評價

陸曉莉

1 引言

大學科技園是以具有較強科研實力的大學為依托，將大學的綜合智力資源優勢與其他社會優勢資源相結合，為高等學?？萍汲晒D化、高新技術企業孵化、創新創業人才培養、產學研結合提供支撐的平臺和服務的機構[1]。世界知名科技園區硅谷的前身“斯坦福大學工業園”是世界上最早的大學科技園。上世紀90年代，我國在沈陽建立了第一個大學科技園——東北大學科技工業園，隨后，各地依托高校和企業優勢紛紛建立大學科技園，至今已有99家“國家級”大學科技園，初步形成了產學研創新體系，為我國走上創新型國家道路奠定了堅實基礎。

1999 年，經濟合作與發展組織 (OECD)在《集群:促進創新之動力》中正式提出了“創新集群”概念，這是繼“國家創新系統”后OECD推出的又一個重要的創新概念，是對國家創新系統概念的繼承、發展和具體化[2]。隨后，學者們對這一概念進行了深入研究，并逐漸形成了創新集群理論。集群決定了這一概念具有網絡特征，而且學者們的研究重點也一直是創新集群網絡，要想準確理解創新集群網絡首先必須定義創新網絡。費里曼最早提出了創新網絡，他認為創新網絡是為了系統創新的一種基本制度安排，具有非正式和隱含特征的關系，網絡之間的主要連接機制是企業間的創新合作關系[3]。根據創新集群的定義和費里曼的創新網絡概念，我們認為創新集群網絡是指參與創新行為的主體之間在協同創新的過程中所形成的一種戰略聯盟關系。

大學科技園與其他園區的最大不同就在于它的創新本質，而且它將各個創新主體聚集到一起，因此從某種意義上說，大學科技園就是一個創新集群，它的快速發展離不開集群的創新網絡和創新績效水平。創新網絡中，大學、政府、企業、金融及中介機構共同組成了一個相互聯系的組織網絡，各主體相互作用，實現知識、信息、技術的交流與共享，形成一個信息網絡，這兩個網絡共同促進大學科技園的發展。創新績效是大學科技園發展的靈魂所在，是衡量大學科技園創新水平高低的重要指標。我國大學科技園起步較晚，發展過程中存在諸多問題，其中，創新績效水平不高是制約我國大學科技園發展的最大障礙。因此加強對大學科技園創新績效的評價就顯得尤為重要，通過改善創新投入產出比進而促進我國大學科技園的健康可持續發展。

2 大學科技園創新集群網絡分析

2.1 大學科技園創新集群網絡主體---創新績效提供者

大學科技園作為孵化器的一種組織形式，由各創新企業在知識經濟的大背景下發生空間聚集，形成區域性創新網絡化組織，并逐漸成為各創新主體密切合作的互動平臺。Allen和McClus-key研究指出，大學科技園具有整體性，不僅是提供辦公區域和研發設施的服務平臺,更是一張組織網絡系統，包括大學科技園管理者和職員、咨詢機構、在孵企業及其員工、大學、行業協會以及專業服務提供者。張波和張根明（2010）[4]認為創新孵化網絡是由多元節點要素復雜聯結而成，按結網動機可將網絡節點組織分為三類:孵化器、入孵企業和其他參與孵化組織。葛寶山和王藝博（2013）[5]指出完整的孵化網絡包含兩個層次：一是孵化器與孵化器之間的網絡聯系，二是孵化器與其他社會機構之間的網絡聯系。本文將大學與科研機構、政府、企業、中介機構、金融機構作為5個主體來解析大學科技園的創新網絡。其中，創新輻射源是大學與科研機構；企業，特別是高科技企業是整個網絡的核心；政府是調控者；大學科技園是體系的載體以及實踐者；而金融和中介機構則在各主體之間的合作中起到粘合劑的功效。整個大學科技園創新網絡的實體部分就是由這些主體構成（如圖1所示），他們之間相互聯系、相互影響，共同推進了大學科技園創新能力的發揮。

圖1 大學科技園創新集群網絡結構模型

2.2 創新集群網絡主體在大學科技園創新績效中的作用

2.2.1 政府對大學科技園創新績效的作用

我國大學科技園在建設和成長階段離不開政府與高校的扶持，而政府更是起著第一推動力的作用。當前，我國市場經濟體制建設還不夠完善，風險投資體系和中介機構還存在較多問題，大學科技園園區規劃、基礎設施建設等都離不開政府的宏觀調控，政府在大學科技園發展過程中作用越來越明顯[6]。如西安市政府當年以政府補貼方式低價將1000多畝土地賣給西安交通大學科技園，使其節省了大量成本，短短幾年其園區建設已初具規模，截止到目前，園區入駐企業、研發機構、教育機構達數百家，成為了西安市新的經濟增長點和城市發展的新亮點。

2.2.2 大學與科研機構對大學科技園創新績效的作用

國外大學科技園區發展至今，已經擁有眾多較為成功的典范，從他們的發展軌跡可以看出，大學科技園應當發揮出其擁有高校作為依托，在人才、技術、創新等方面的優勢才有可能獲得成功。據統計，2011年我國各類高等院校申請專利數54099項；專利授權數24708項；專利出售數1571項，項目金額達7.62182億元。21世紀最重要的競爭是人才的競爭，對待人才的態度已經成為決定企業未來快速發展的重要因素。大學與科研機構充分發揮其創新源的作用，憑借自身擁有的人才和技術優勢組建大學科技園，有利于大學科技園創新績效水平的顯著提高[7]。

2.2.3 創新企業在大學科技園創新績效中的作用

大學科技園創新集群網絡的最核心部分就是創新企業，整個大學科技園的組建、運作、管理等都是圍繞創新企業來進行的，創新企業的發展決定著大學科技園創新績效水平的高低。大學科技園中的創新企業大部分都是高新技術企業，相比較其他類型企業而言，高新技術企業在推進企業內部的體制機制創新、實現市場化運作方面具有明顯的優勢，這類創新企業的發展有助于提升整個大學科技園創新績效的水平；同時，創新企業作為高等院校、科研機構創新成果的轉化基地，將新技術、新材料、新工藝轉變為實際的經濟增長點，是連接高校、科研機構與社會需求的橋梁。

2.2.4 金融機構在大學科技園創新績效中的作用

我國中小企業數量眾多，分布廣泛，是科技創新的重要力量，但是由于信息不對稱、市場不正當競爭等種種原因，中小企業很難獲得更多的金融支持。大學科技園作為培育科技創新企業的重要搖籃，是中小企業的集聚地，很難在短期內實現盈利，因此，金融機構的資金支持對于大學科技園的發展起著至關重要的作用，有利于創新企業投入更多的研發資金，促成科技成果的轉化，實現市場化運作。同時，風險投資資金等融資手段的引入也會為中小科技企業帶來新的發展。例如，上海交通大學科技園目前委托中國民生銀行上海分行為其即將開工的二期工程融資，上海交通大學科技園一期工程已吸引200多家高新企業入駐孵化，現金和服務年收入已達4500萬元，年利潤3510萬元。此次二期工程預計總投資4億元，預計帶來的效益比一期工程還要可觀。

2.2.5 中介機構在大學科技園創新績效中的作用

中介機構在科研成果的技術擴散過程中起著橋梁的作用。它溝通企業與科研機構，將企業的需要傳達到科研機構，并將得到的高科技成果轉化為現實的生產力，是國家創新體系的重要組成部分。中介機構在集群網絡中往往是以平臺的形式起著橋梁的作用，如北京清華工業開發研究院(以下簡稱工研院)在促進清華大學科技園與在京企業和政府技術合作，每年提供給清華大學科技園的合作金額均超過億元的同時，還通過各種途徑為園內企業與金融機構搭建合作平臺，為企業解決資金不足的難題。

3 大學科技園集群創新績效評價

為進一步強化大學科技園的孵化能力，就必須對大學科技園的創新績效進行正確的評價，通過對創新績效的了解與評估，對癥下藥，逐步優化大學科技園的發展模式，提高產出效能。我們知道，大學科技園具有明顯的多投入、多產出的特點。而 DEA方法[8]恰好能夠評價決策單元的效率，實質是求出在一定條件下的投入產出比，并能夠對多個同類單元進行“相對優劣性”的評價。因此，在評價大學科技園創新績效時，運用DEA方法是合適的。同時，DEA分析方法不僅揭示了DMU的效率值，還能夠指出非DEA有效的決策單元在哪些方面投入過多或者產出不足，以此來實現投入產出績效的優化。運用DEA方法的最基本條件是被評價的 DMU[9]的投入和產出是可以量化的。而國家大學科技園的投入和產出是明確的、可測量的。同時，在對國家大學科技園發展績效進行評價的過程可以遵循DEA技術的一般步驟和過程。因此，本文運用DEA模型來衡量大學科技園的創新績效優劣。

3.1 指標選取與變量定義

借鑒以往文獻研究（如，錢振華[10]和鄭會[11]的指標體系），通過與大學科技園管理者廣泛調研討論后，綜合構建出大學科技園創新績效的投入、產出指標（見表1所示）。在投入指標選取上，由于我國大部分大學科技園主要提供的都是辦公場所及科研設備等基本設施，而園區資金投入與占地面積等指標具有較強的可量化性和可比性，更具有相對的穩定性，因此，符合 DEA數據分析的特點。同樣，產出指標中累計畢業企業數量與實現總收入等指標均是表示孵化器產出的重要代表變量，具有可比性。指標的選取具有代表性，并能夠全面多樣的反映大學科技園的創新績效，揭示園區發展效率。

表1 創新績效衡量指標

3.2 樣本選取與數據來源

隨機選取7家長三角大學科技園作為研究樣本，評估并比較樣本的創新績效。由于均是長三角區域內的國家級大學科技園，具有相似的地理環境與經濟環境，因此具有可比性。樣本數據均來自各大學科技園發布的權威報告。選取的樣本見表2所示。

表27家長三角地區大學科技園名稱

3.3 模型選取

DEA模型有多種形式，由于本文是對我國大學科技園創新績效進行評價，因此可以選擇的模型有 CCR模型和BCC模型。CCR模型是在規模效益不變的假設下進行的。實質是在效率評價指數不大于1的情況下，求出能使 DMU的效率評價指數最大的權向量。它具有可比性，但也存在著基于假定的不適當性，如有些決策無效并非由于投入產出配置比例存在問題，而是其本身并不適合規模生產。而BCC模型在此基礎上進行了改進，假定規模效益可變，將產出因素按照強度劃分等級，避免了將條件不同的DMU進行比較，使結果更為合理。本文分別運用CRR和BCC模型對樣本創新績效進行衡量。

3.4 分析結果

運用MAXDEA軟件，將樣本數據進行處理，得到大學科技園的綜合效率值，如表3所示。

表3 大學科技園創新績效綜合效率值

由表3可知，CCR模型與BCC模型的計算結果基本一致，長三角地區DEA有效的國家級大學科技園有4家，分別是：復旦大學科技園、南京工大科技產業園、上海交通大學國家大學科技園以及中國計量學院科技園。相對效率均為1.00，達到了DEA有效。而其他3家大學科技園相對效率均小于1，處于0-1之間，都是DEA無效，說明他們的創新績效并沒有達到最優的狀態。

結合大學科技園的創新績效數據，發現中國計量學院的創新指標均低于其他幾家大學科技園，但也達到了DEA有效，說明并非指標值越大，越能達到DEA有效。只要輸入、輸出合理，也可以實現較好的創新績效。另外，對結果進行分析時發現，出現DMU無效的原因主要是投入產出比例不合理，3家未達到DEA有效的大學科技園均呈現規模效益遞減的情況，說明投入過多，產出不足，并沒有實現預期的效果，應該積極改善管理，提高孵化能力，進一步實現科研成果成功轉化，提升大學科技園的創新產出。

4 提高我國大學科技園創新績效的建議

通過運用DEA方法分析我國長三角地區大學科技園的創新績效水平，我們發現，部分大學科技園的投入產出比例仍不合理，創新績效水平沒有達到最優狀態。針對上述問題，我們提出以下幾點建議，以提升各大學科技園的創新績效水平，充分發揮大學科技園在我國創新體系中的作用。

4.1 完善大學科技園創新集群網絡建設，積極發揮創新主體的作用

大學科技園作為一個創新集群，創新績效是由各種主體要素相互作用而產生的。為了充分發揮大學科技園創新產業集群化發展的重任，應該積極構建大學科技園的創新集群網絡。通過對DEA中創新投入指標數據的分析可以得出，各創新主體之間缺乏相互合作，整個創新過程沒有達到協同。如政府和學校在園區的資金投入、占地面積上出現資源浪費或重復投入現象，導致了創新績效沒有達到最優。因此，要構建大學科技園創新集群網絡，實現各創新主體的協同創新，從而提升大學科技園的創新績效水平。

4.2 改善大學科技園管理水平，加強科技成果轉化

在大學科技園集群創新績效的研究中發現，出現DEA無效的原因大多是因為投入過多，而沒有產生相應的績效。因此，不僅在創新投入指標加大外，更應該關注大學科技園的整體管理水平，有效運作園區內各項資源，創新科技園區體制機制，有力實現創新成果的產出。在重視硬性投入（如辦公設施、科研設施）的同時，還要加強軟性投入，如吸引優秀人才入園的政策等。加強創業孵化功能，積極培育更多中小型新創企業。

4.3 平衡創新投入與創新產出，實現大學科技園可持續發展

上述研究發現，3家未達到DEA有效的大學科技園均呈現規模效益遞減的情況，投入與產出之間沒有實現平衡。在研發投入方面，已有專利的應用情況較好，并沒有產生過剩浪費的現象，政府的資金支出也較為充分，很好的支持了科技園的發展，但是園內注冊企業過多，中小企業成功畢業的較少，對新創企業的孵化能力不強。因此，應進一步加強對中小企業的孵化支持，實現科研成果成功轉化與市場化運作，提高大學科技園的創新產出，達到創新投入與產出之間的平衡，實現大學科技園的可持續發展。

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