顏振軍,侯 寒
(北京師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院,北京 100875)
企業(yè)孵化器通過(guò)為初創(chuàng)企業(yè)提供土地、技術(shù)、信息咨詢、融資支持等方面的資源與服務(wù),降低初創(chuàng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和成本,從而提升創(chuàng)業(yè)成功率。近年來(lái),在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的引領(lǐng)下,我國(guó)企業(yè)孵化器發(fā)展迅猛,規(guī)模不斷擴(kuò)大,孵化能力日漸增強(qiáng),在轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)就業(yè)等方面做出積極貢獻(xiàn)。2017年,我國(guó)納入火炬計(jì)劃統(tǒng)計(jì)的孵化器達(dá)4063家,其中國(guó)家級(jí)孵化器975家,孵化面積11962.37萬(wàn)平方米,從業(yè)人員6.3萬(wàn)人,累計(jì)畢業(yè)企業(yè)數(shù)量達(dá)11.1萬(wàn)家,向全社會(huì)輸送了大量?jī)?yōu)質(zhì)成長(zhǎng)型企業(yè)。在取得輝煌成績(jī)的同時(shí),我國(guó)孵化器發(fā)展仍面臨許多問(wèn)題,如提供孵化增值服務(wù)能力較低、鏈接和整合國(guó)內(nèi)外創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資源的能力較弱、孵化器地區(qū)間差異較大、孵化器跨區(qū)域整合協(xié)同能力較差等。對(duì)我國(guó)各省份孵化器的運(yùn)行效率進(jìn)行評(píng)價(jià),能夠進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)各省份孵化器運(yùn)行中存在的具體問(wèn)題,孵化器運(yùn)行效率在省級(jí)層面存在的差異等,并根據(jù)分析結(jié)果給出相應(yīng)的政策建議,有助于推動(dòng)我國(guó)孵化器更好發(fā)展,塑造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。
國(guó)外對(duì)企業(yè)孵化器運(yùn)行效率的研究,多集中于構(gòu)建孵化器績(jī)效評(píng)級(jí)體系并結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。Grimaldi R等(2005)[1]根據(jù)機(jī)構(gòu)使命、主要孵化領(lǐng)域、位置、孵化理念、收入來(lái)源、孵化服務(wù)種類等特征變量將8個(gè)意大利孵化器分為商業(yè)和創(chuàng)新中心(BIC)、大學(xué)企業(yè)孵化器(UBI)、獨(dú)立私人孵化器(IPI)和企業(yè)私人孵化器(CPI),并對(duì)這些孵化器的主要特點(diǎn)、相似與差異性進(jìn)行分析,得出企業(yè)孵化器的商業(yè)模式和服務(wù)類型的演變受到創(chuàng)業(yè)公司需求演變的驅(qū)動(dòng)。Schwartz M等(2009)[2]基于410家孵化畢業(yè)企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù),運(yùn)用多準(zhǔn)則優(yōu)先排序組織法對(duì)德國(guó)5個(gè)企業(yè)孵化器的長(zhǎng)期運(yùn)行有效性進(jìn)行了比較。Fonseca S A等(2012)[3]構(gòu)建了包含綠色建筑應(yīng)用情況、綠色項(xiàng)目篩選流程、環(huán)境培訓(xùn)、能源管理、水資源管理、綠色績(jī)效推廣管理、在孵企業(yè)使用綠色產(chǎn)品情況等變量的企業(yè)孵化器綠色績(jī)效評(píng)估模型,并結(jié)合巴西6家企業(yè)孵化器數(shù)據(jù)對(duì)模型的可行性進(jìn)行驗(yàn)證。M’Chirgui Z等(2016)[4]構(gòu)建了包含人力資本、金融資源的規(guī)模和性質(zhì)、專利儲(chǔ)備、與大學(xué)和研究實(shí)驗(yàn)室開展合作情況等變量的孵化活動(dòng)評(píng)價(jià)模型,對(duì)法國(guó)的25個(gè)運(yùn)行活躍的孵化器進(jìn)行評(píng)價(jià)。
國(guó)內(nèi)研究方面:孫凱等(2007)[5]、王慶金等(2007)[6]、徐菱涓等(2008)[7]分別利用變異系數(shù)法、灰色系統(tǒng)法、模糊層次分析法進(jìn)行孵化器績(jī)效評(píng)價(jià);賈蓓妮(2009)[8]基于投入產(chǎn)出理論構(gòu)建指標(biāo)體系,并利用AHP法確定權(quán)重進(jìn)行孵化器績(jī)效評(píng)價(jià);王敬、汪克夷(2012)[9]在對(duì)27個(gè)地區(qū)企業(yè)孵化器技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算的基礎(chǔ)上,利用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)孵化器技術(shù)效率的影響因素進(jìn)行深入探討;姚爽(2012)[10]等綜合主觀、客觀兩種賦權(quán)方法構(gòu)建績(jī)效評(píng)價(jià)模型,并利用遼寧省19家國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證;劉琳等(2014)[11]利用DEA法、聚類分析法分析西南地區(qū)孵化器運(yùn)行效率;張建清等(2017)[12]從服務(wù)功能出發(fā)設(shè)計(jì)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系,分析湖北省60家孵化器的DEA效率。
目前的企業(yè)孵化器運(yùn)行效率的研究存在一些局限:第一,許多文獻(xiàn)僅計(jì)算出企業(yè)孵化器的運(yùn)行效率值,沒有根據(jù)相應(yīng)的效率值對(duì)企業(yè)孵化器的類型進(jìn)行劃分,分析針對(duì)性不強(qiáng);第二,現(xiàn)有研究所使用的數(shù)據(jù)多為2015年之前的數(shù)據(jù),不能很好地體現(xiàn)出國(guó)家實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型發(fā)展戰(zhàn)略后各省份企業(yè)孵化器的發(fā)展情況。因此,本文構(gòu)建投入指標(biāo)為人力、物力、財(cái)力,產(chǎn)出指標(biāo)為孵化能力、社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益、創(chuàng)新效益的指標(biāo)體系,利用各省份企業(yè)孵化器相關(guān)指標(biāo)2015-2017年的數(shù)據(jù),構(gòu)建DEA模型綜合分析全國(guó)30個(gè)省份企業(yè)孵化器的運(yùn)行效率。并在計(jì)算出的2017年效率值的基礎(chǔ)上,運(yùn)用聚類分析、投入與產(chǎn)出調(diào)整等方法提出各省份企業(yè)孵化器發(fā)展的改進(jìn)方案。
CharnesA等(1978)[13]運(yùn)籌學(xué)家首先提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。根據(jù)基本假設(shè)的不同,DEA模型可以分為基本假設(shè)為規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型和基本假設(shè)為規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型。現(xiàn)實(shí)中,受國(guó)家政策調(diào)控、技術(shù)進(jìn)步、外部效應(yīng)等多種因素綜合影響,科技企業(yè)孵化器的孵化活動(dòng)往往難以滿足規(guī)模報(bào)酬不變的假定,因此,選擇采用基本假設(shè)為規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型對(duì)各省份科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

(1)

通過(guò)構(gòu)建的BCC模型,計(jì)算各省份科技企業(yè)孵化器運(yùn)行的綜合效率,再將綜合效率分解為純技術(shù)效率、規(guī)模效率。
選取適宜的投入產(chǎn)出指標(biāo),是測(cè)算DEA效率值的基礎(chǔ)。以現(xiàn)有研究為基礎(chǔ),構(gòu)建科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1)。
投入指標(biāo)方面,從人力、物力、財(cái)力三個(gè)方面考察企業(yè)孵化器正常運(yùn)行所需要投入的資源。其中用企業(yè)孵化器的在職人員總數(shù)衡量人力投入;用企業(yè)孵化器的場(chǎng)地面積衡量物力投入;用在孵企業(yè)當(dāng)年獲得風(fēng)險(xiǎn)投資額與孵化器對(duì)公共技術(shù)服務(wù)平臺(tái)投資額之和衡量財(cái)力投入。
產(chǎn)出指標(biāo)方面,從孵化能力、社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益、創(chuàng)新效益四個(gè)方面考察企業(yè)孵化器正常運(yùn)行所產(chǎn)出的資源。其中用年度畢業(yè)率衡量孵化能力,年度畢業(yè)率為孵化器當(dāng)年畢業(yè)企業(yè)數(shù)與當(dāng)年在孵企業(yè)數(shù)之比;用當(dāng)年孵化器與在孵企業(yè)從業(yè)人員之和衡量孵化活動(dòng)所創(chuàng)造的社會(huì)效益;用孵化器與在孵企業(yè)總收入之和衡量孵化活動(dòng)所創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)效益;用在孵企業(yè)當(dāng)年獲批知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)衡量孵化活動(dòng)所創(chuàng)造的創(chuàng)新效益。
各省份企業(yè)孵化器2015-2017年各投入指標(biāo)、產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)自科技部火炬中心發(fā)布的《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒2016》《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒2017》《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒2018》。本研究不包含中國(guó)香港、澳門、臺(tái)灣,因西藏自治區(qū)有部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,故僅對(duì)全國(guó)30個(gè)省級(jí)區(qū)域的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

表1 中國(guó)各省份科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
使用描述性統(tǒng)計(jì)法對(duì)各省份企業(yè)孵化器2015-2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析,結(jié)果顯示:30個(gè)省份企業(yè)孵化器的運(yùn)行效率存在較大差異(表2)。其中綜合效率的最大值為1.000,最小值為0.367,均值為0.863,標(biāo)準(zhǔn)差為0.167。投入指標(biāo)方面:企業(yè)孵化器的在職人員總數(shù)、企業(yè)孵化器的場(chǎng)地面積、在孵企業(yè)當(dāng)年獲得風(fēng)險(xiǎn)投資額與孵化器對(duì)公共技術(shù)服務(wù)平臺(tái)投資額之和等投入指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差較大,表明全國(guó)30個(gè)省份在企業(yè)孵化器建設(shè)與運(yùn)營(yíng)上的投入存在較大差異。產(chǎn)出指標(biāo)方面:年度畢業(yè)率、當(dāng)年孵化器與在孵企業(yè)從業(yè)人員之和、孵化器與在孵企業(yè)總收入之和、在孵企業(yè)當(dāng)年獲批知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)等指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差較大,表明全國(guó)30個(gè)省份企業(yè)孵化器的產(chǎn)出存在較大差異,且這些產(chǎn)出指標(biāo)的平均值不高,表明企業(yè)孵化器的孵化產(chǎn)出還有待增加。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)分析表
注:年度畢業(yè)率=當(dāng)年畢業(yè)企業(yè)數(shù)÷當(dāng)年在孵企業(yè)數(shù)。
使用Deap 2.1軟件對(duì)我國(guó)30個(gè)省份企業(yè)孵化器2015-2017年的運(yùn)行效率進(jìn)行測(cè)度。其結(jié)果見表3。

表3 各省份企業(yè)孵化器2015-2017年運(yùn)行效率值
注:TE、PTE、SE分別表示綜合效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率。
由表3可知:2015年全國(guó)30個(gè)省份中共有16個(gè)省份孵化器運(yùn)行效率DEA有效;2016年共有10個(gè)省份孵化器運(yùn)行效率DEA有效;2017年共有14個(gè)省份孵化器運(yùn)行效率DEA有效。上海、江蘇、浙江、湖北、四川、陜西等省份孵化器出現(xiàn)運(yùn)行效率從有效降為無(wú)效的情況,天津、河北、內(nèi)蒙古、遼寧、福建、江西、湖南、廣東、重慶等省份孵化器運(yùn)行效率逐年提高。這表明我國(guó)許多省份孵化器的運(yùn)行效率仍較低,孵化能力弱,所提供的孵化服務(wù)種類仍較為單一,提供孵化增值服務(wù)的能力不足,且孵化器發(fā)展存在區(qū)域不平衡問(wèn)題。
使用各省份2017年相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù),進(jìn)一步分析我國(guó)各省份科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率的差異情況。使用K-均值聚類分析法,對(duì)2017年各省份科技企業(yè)孵化器DEA效率值進(jìn)行分析。
BCC模型中的效率包括綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率,其中綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。由于純技術(shù)效率與規(guī)模效率不相關(guān),故將聚類變量設(shè)定為純技術(shù)效率和規(guī)模效率,將K值設(shè)定為4。使用SPSS 21.0進(jìn)行K-均值聚類分析。

表4 數(shù)據(jù)聚類分析表
注:PTE、SE分別表示純技術(shù)效率與規(guī)模效率。
由表4可知:第Ⅰ類省份企業(yè)孵化器的純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值均較高,綜合效率值屬于最高的一類;第Ⅱ類省份企業(yè)孵化器的規(guī)模效率低于純技術(shù)效率;第Ⅲ類省份企業(yè)孵化器的純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值都處于較低水平;第Ⅳ類省份企業(yè)孵化器的規(guī)模效益值明顯高于純技術(shù)效率值。
由表5可知:純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值兩個(gè)聚類變量的顯著性水平都為0.000,在5%的顯著性水平下,聚類結(jié)果通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。故可以依據(jù)此聚類結(jié)果對(duì)全國(guó)30個(gè)省份企業(yè)孵化器運(yùn)行效率進(jìn)行分類分析。
根據(jù)聚類結(jié)果,得到我國(guó)30個(gè)省份企業(yè)孵化器運(yùn)行效率分類情況(表6)
1.企業(yè)孵化器運(yùn)行高效類省份。該類省份是聚類分析中的第Ⅰ類省份,其純技術(shù)效率、規(guī)模效率都等于1或十分接近1。共有20個(gè)省屬于這一類,占總數(shù)的66.67%。其中北京、天津、山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、河南、湖南、海南、云南、青海、寧夏、新疆這13個(gè)省份企業(yè)孵化器運(yùn)行的純技術(shù)效率、規(guī)模效率、綜合效率均為1,即純技術(shù)效率有效、規(guī)模有效。

表5 數(shù)據(jù)K-均值聚類方差分析表
注:PTE、SE分別表示純技術(shù)效率與規(guī)模效率

表6 我國(guó)各省份科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率分類表
純技術(shù)效率有效是指在規(guī)模收益不變的情況下,當(dāng)前的資源利用情況已經(jīng)達(dá)到最佳。即無(wú)論怎樣增加投入,產(chǎn)出也不會(huì)隨之增加,也就是當(dāng)前的產(chǎn)出水平所需要的投入量已經(jīng)是最低量,不能通過(guò)改變企業(yè)孵化器的在職人員總數(shù)、企業(yè)孵化器的場(chǎng)地面積、企業(yè)孵化器的孵化收入與孵化基金之和等投入指標(biāo)的投入水平,達(dá)到提高年度畢業(yè)率、當(dāng)年孵化器與在孵企業(yè)從業(yè)人員之和、孵化器與在孵企業(yè)總收入之和、在孵企業(yè)當(dāng)年獲批知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)等的產(chǎn)出水平。規(guī)模有效是指企業(yè)孵化器投入水平不變的情況下,該類省份企業(yè)孵化器現(xiàn)有規(guī)模所能達(dá)到的收益最大,再擴(kuò)大或縮小企業(yè)孵化器規(guī)模都會(huì)造成孵化器運(yùn)行效率降低。
2.企業(yè)孵化器規(guī)模低效類省份。該類省份是聚類分析中的第Ⅱ類省份。該類省份企業(yè)孵化器的規(guī)模效率低于純技術(shù)效率。江蘇省、山東省屬于這一類,占總數(shù)的6.67%。該類省份今后應(yīng)擴(kuò)大省內(nèi)企業(yè)孵化器規(guī)模,以達(dá)到規(guī)模效應(yīng)。
3.企業(yè)孵化器運(yùn)行低效類省份。該類省份是聚類分析中的第Ⅲ類省份。該類省份企業(yè)孵化器的純技術(shù)效率、規(guī)模效率均處于較低水平。共有6個(gè)省份屬于這一類,占總數(shù)的20%。該類省份企業(yè)孵化器運(yùn)行效率的提升空間較大,一方面應(yīng)該擴(kuò)大省內(nèi)企業(yè)孵化器的規(guī)模,以達(dá)到規(guī)模效應(yīng);另一方面應(yīng)增加人才和資本等要素的投入,優(yōu)化各類投入資源的配置,以提升配置效率。
4.企業(yè)孵化器配置低效類省份。該類省份是聚類分析中的第Ⅳ類省份。該類省份企業(yè)孵化器的純技術(shù)效率明顯低于規(guī)模效率。黑龍江省、甘肅省屬于這一類,占總數(shù)的6.67%。該類省份今后應(yīng)加大技術(shù)改進(jìn)力度,優(yōu)化省內(nèi)企業(yè)孵化器資源投入的配置情況,提升純技術(shù)效率。
企業(yè)孵化器運(yùn)行無(wú)效的主要原因有:各類投入的比例欠佳、投入存在冗余等。對(duì)BCC模型中的松弛變量進(jìn)行計(jì)算,根據(jù)計(jì)算結(jié)果可以得出為使DEA無(wú)效省份企業(yè)孵化器達(dá)到DEA有效需要對(duì)各類投入進(jìn)行調(diào)整的具體數(shù)值。
由表7可知:人力投入方面,18個(gè)省份孵化器人員投入不存在冗余,其余12個(gè)省份孵化器人員投入平均冗余人員數(shù)為536.37人,表明目前全國(guó)孵化專業(yè)人才聚集態(tài)勢(shì)初顯。創(chuàng)業(yè)孵化活動(dòng)涉及到技術(shù)引進(jìn)、尋求融資、市場(chǎng)開拓、管理咨詢等多方面,孵化器需要配備相應(yīng)的專業(yè)人才為在孵企業(yè)提供各類服務(wù),因此各省份孵化器應(yīng)該繼續(xù)積極招攬創(chuàng)新型人才加入創(chuàng)業(yè)孵化事業(yè)。物力投入方面,12個(gè)省份孵化器場(chǎng)地面積平均冗余為1952302.06平方米,表明部分省份孵化器存在孵化場(chǎng)地空置率高、場(chǎng)地利用效率低下等問(wèn)題。目前我國(guó)許多省份孵化器仍以提供物業(yè)服務(wù)等基礎(chǔ)服務(wù)為主,對(duì)各類創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資源的整合能力不足;部分孵化器提供孵化增值服務(wù)的能力不足,忽視品牌塑造,對(duì)新創(chuàng)企業(yè)缺乏吸引力,導(dǎo)致所屬孵化場(chǎng)地大量空置。為解決這些問(wèn)題,各地政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)孵化器的引導(dǎo),鼓勵(lì)其向?qū)I(yè)化、垂直化方向發(fā)展,為在孵企業(yè)提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)。財(cái)力投入方面,12個(gè)省份在孵企業(yè)當(dāng)年獲得風(fēng)險(xiǎn)投資額與孵化器對(duì)公共技術(shù)服務(wù)平臺(tái)投資額之和平均冗余為214828.95萬(wàn)元,表明超過(guò)半數(shù)省份的孵化器提供融資服務(wù)能力較強(qiáng)。大多數(shù)初創(chuàng)企業(yè)面臨融資渠道單一、難以獲取大筆融資的局面,孵化器應(yīng)加強(qiáng)與風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)、天使基金等創(chuàng)投機(jī)構(gòu)的合作,搭建融資平臺(tái),提供更加優(yōu)質(zhì)的融資服務(wù)。

表7 DEA無(wú)效省份企業(yè)孵化器投入調(diào)整表
通過(guò)計(jì)算BCC模型中的松弛變量,得到為使DEA無(wú)效省份的孵化器達(dá)到有效,所需要增加的產(chǎn)出類型及具體數(shù)量(見表8)。

表8 DEA無(wú)效省份企業(yè)孵化器產(chǎn)出調(diào)整表
由表8可知:孵化能力方面,僅8個(gè)省份的孵化器年度畢業(yè)率有進(jìn)一步提升的空間。這表明我國(guó)大部分省份孵化器孵化能力較強(qiáng),但仍需要在提升孵化服務(wù)質(zhì)量上繼續(xù)下功夫,提升提供創(chuàng)業(yè)孵化增值服務(wù)的水平,增強(qiáng)鏈接與整合國(guó)內(nèi)外創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資源的能力,為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略提供支撐。社會(huì)效益方面,上海、浙江、福建、貴州四個(gè)省份的孵化器在孵企業(yè)存在吸納就業(yè)人員不足的情況。這表明孵化器作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)中的重要一環(huán),在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、提升優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面雖然已經(jīng)顯現(xiàn)出部分成效,但仍需要提高運(yùn)行效率為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)。經(jīng)濟(jì)效益方面,吉林、黑龍江、陜西、甘肅四個(gè)省份的孵化器與在孵企業(yè)總收入需要增加,這些省份孵化器與在孵企業(yè)總收入之和平均應(yīng)增加69.63萬(wàn)元。這表明目前我國(guó)許多省份孵化器的盈利能力仍較弱,許多省份的孵化器主要依靠政府補(bǔ)貼維持運(yùn)行,整個(gè)孵化器行業(yè)需要繼續(xù)提升市場(chǎng)化能力,持續(xù)進(jìn)行機(jī)制創(chuàng)新,增強(qiáng)盈利能力。創(chuàng)新效益方面,僅有8個(gè)省份需要增加當(dāng)年獲批知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù),這些省份需要增加的當(dāng)年獲批知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)平均為37.79萬(wàn)件。這表明我國(guó)許多省份孵化器在促進(jìn)科技創(chuàng)新中發(fā)揮了重要作用。
運(yùn)用DEA分析法測(cè)算2015-2017年我國(guó)30個(gè)省份孵化器運(yùn)行的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率,并基于2017年的純技術(shù)效率與規(guī)模效率測(cè)算值,使用K-均值聚類法將30個(gè)省份分為四大類:孵化器運(yùn)行高效類、孵化器規(guī)模低效類、孵化器運(yùn)行低效類、孵化器配置低效類。最后根據(jù)聚類結(jié)果、基于松弛變量計(jì)算得出的投入與產(chǎn)出調(diào)整值,給出相應(yīng)的聚類改進(jìn)方案、投入改進(jìn)方案、產(chǎn)出改進(jìn)方案。結(jié)果表明:
(1)整體來(lái)看:我國(guó)許多省份孵化器運(yùn)行水平仍較低,孵化能力較弱,所提供的孵化服務(wù)仍較為單一,提供孵化增值服務(wù)的能力不足,且孵化器發(fā)展存在區(qū)域不平衡問(wèn)題。
(2)聚類結(jié)果顯示:30個(gè)省份中,共有20個(gè)省份屬于孵化器運(yùn)行高效類省份,2個(gè)省份屬于孵化器規(guī)模低效類省份,6個(gè)省份屬于孵化器運(yùn)行低效類省份、2個(gè)省份屬于孵化器配置低效類省份。孵化器運(yùn)行水平存在省際差異。
(3)投入產(chǎn)出調(diào)整結(jié)果顯示:超過(guò)半數(shù)的省份存在孵化器人員、場(chǎng)地、資金投入方面的冗余;大部分省份孵化器孵化能力、社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、創(chuàng)新效益良好。
需要說(shuō)明的是,本研究依據(jù)的僅僅是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),而由于創(chuàng)業(yè)孵化活動(dòng)的復(fù)雜性、多樣性,僅僅這些數(shù)據(jù)顯然不能全面描述和評(píng)價(jià)單一孵化器或省域孵化器的真實(shí)狀態(tài);本研究采用的方法,也只是眾多研究方法之一,受研究方法的局限,發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題、提出的對(duì)策難免有失偏頗。但無(wú)疑,這樣的研究對(duì)豐富孵化器研究的方法論是有益處的,研究結(jié)論將會(huì)對(duì)孵化器運(yùn)營(yíng)、評(píng)價(jià)、改進(jìn)提供參考。
針對(duì)全國(guó)各省份企業(yè)孵化器運(yùn)行中存在的總體運(yùn)行效率較低、區(qū)域發(fā)展不平衡、存在投入資源冗余、專業(yè)化管理人才缺乏等問(wèn)題,為提高全國(guó)各省份企業(yè)孵化器運(yùn)行效率,提出以下政策建議。
1.對(duì)孵化器進(jìn)行分級(jí)分類引導(dǎo),推動(dòng)孵化器科學(xué)發(fā)展
政府有關(guān)部門應(yīng)發(fā)揮引導(dǎo)作用,根據(jù)全國(guó)各省份孵化器發(fā)展現(xiàn)狀,分級(jí)分類制定發(fā)展戰(zhàn)略、評(píng)價(jià)指標(biāo)和細(xì)則。針對(duì)不同區(qū)域、不同發(fā)展水平的孵化器運(yùn)營(yíng)中面臨的問(wèn)題,給出不同的解決方案、未來(lái)發(fā)展規(guī)劃,從而推動(dòng)全國(guó)孵化器科學(xué)發(fā)展。
2.完善考核評(píng)價(jià)體系,加強(qiáng)動(dòng)態(tài)監(jiān)督管理
進(jìn)一步完善孵化器官方考核評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,鼓勵(lì)孵化器行業(yè)協(xié)會(huì)、智庫(kù)、科研院所等組織對(duì)孵化器進(jìn)行社會(huì)評(píng)價(jià),加強(qiáng)對(duì)孵化器孵化活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)督管理,探索使用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘分析孵化過(guò)程產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù),為孵化器、在孵企業(yè)、風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)等主體的決策過(guò)程提供數(shù)據(jù)支持。
3.增強(qiáng)區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間孵化器的交流合作,促進(jìn)各區(qū)域孵化器協(xié)調(diào)發(fā)展
加強(qiáng)全國(guó)以及省、市級(jí)孵化器網(wǎng)絡(luò)建設(shè),重點(diǎn)建設(shè)京津冀、長(zhǎng)三角、長(zhǎng)江中游城市群、粵港澳大灣區(qū)等區(qū)域的孵化器協(xié)同發(fā)展網(wǎng)絡(luò),建立跨區(qū)域孵化器聯(lián)盟、協(xié)會(huì),促進(jìn)區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間各類孵化資源、經(jīng)驗(yàn)的分享。鼓勵(lì)區(qū)域間孵化器通過(guò)結(jié)隊(duì)幫扶、異地孵化、合作共建等形式進(jìn)行互補(bǔ)合作,共同發(fā)展。促進(jìn)資本、人才、技術(shù)等各類創(chuàng)業(yè)要素在區(qū)域間的流動(dòng),達(dá)到各區(qū)域孵化器協(xié)調(diào)發(fā)展的局面。
4.積極開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)宣傳與實(shí)踐活動(dòng),促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)文化繁榮發(fā)展
經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下,大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新成為經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型進(jìn)程中的重要推動(dòng)力。各地政府應(yīng)積極開展大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)大賽、留學(xué)歸國(guó)人員創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽、創(chuàng)業(yè)論壇、創(chuàng)業(yè)沙龍等活動(dòng);支持孵化器、孵化聯(lián)盟或協(xié)會(huì)等組織同國(guó)外相關(guān)機(jī)構(gòu)聯(lián)合舉辦國(guó)際性創(chuàng)業(yè)大賽;召開區(qū)域孵化器論壇和峰會(huì),針對(duì)孵化器運(yùn)營(yíng)成果顯著區(qū)域的成功經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行研討與推廣。同時(shí)應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)文化宣傳,弘揚(yáng)創(chuàng)客精神和企業(yè)家精神,引導(dǎo)全社會(huì)形成崇尚創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的價(jià)值觀,營(yíng)造出鼓勵(lì)創(chuàng)新、寬容失敗的有利文化氛圍,促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)文化繁榮發(fā)展。
5.增強(qiáng)孵化器資源鏈接整合能力,加速創(chuàng)業(yè)孵化生態(tài)建設(shè)
完善孵化器與人才、資本、信息、技術(shù)等各類創(chuàng)業(yè)要素的鏈接、整合機(jī)制,增強(qiáng)孵化器與高校、研究院的鏈接,推進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)化;增強(qiáng)孵化器與大企業(yè)的聯(lián)系,促進(jìn)在孵企業(yè)與大企業(yè)開展業(yè)務(wù)合作;增強(qiáng)孵化器與風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)、會(huì)計(jì)師事務(wù)所、律師事務(wù)所、咨詢公司等第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)的合作,構(gòu)建協(xié)同共享的創(chuàng)業(yè)孵化生態(tài)。