國家級科技企業(yè)孵化器效率及其影響因素研究

武翠

摘 要：三螺旋創(chuàng)新理論旨在精準把握知識經濟時代下產業(yè)、政府與大學之間的新型互動關系。孵化器作為三方合作體，是加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的重要載體。利用隨機前沿模型測算我國國家級科技企業(yè)孵化器的孵化效率，基于三螺旋創(chuàng)新理論分析產業(yè)、政府和大學對其孵化效率的影響。研究表明：國家級科技企業(yè)孵化器總體孵化效率不高，區(qū)域發(fā)展不平衡。高技術產業(yè)發(fā)展可顯著提升國家級科技企業(yè)孵化器效率;政府支持與高?？萍紕?chuàng)新對提升孵化效率作用不顯著。建議政府轉變角色，創(chuàng)新資助與扶持方式;強化制度創(chuàng)新，激勵高?？萍紕?chuàng)新走出“象牙塔”，積極參與產學研用。

關鍵詞：三螺旋創(chuàng)新理論;國家級科技企業(yè)孵化器;效率;SFA

中圖分類號：F2 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.02.008

0 引言

2016年5月，中共中央和國務院在《國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》中提出了“三步走”偉大戰(zhàn)略，致力于構建世界科技創(chuàng)新強國。三螺旋創(chuàng)新理論范式對于合理處理政府、產業(yè)與大學關系，有效發(fā)揮大學和政府在區(qū)域經濟發(fā)展方面的作用，具有重要的指導意義。它旨在精準把握知識經濟時代政府、產業(yè)與大學之間的新型互動關系。三螺旋是一種創(chuàng)新模式，是指大學—產業(yè)—政府三方在創(chuàng)新過程中密切合作、相互作用，每一個都表現出另外兩個的一些能力，但同時仍保留著自己的原有作用和獨特身份，三者相互作用，實現動態(tài)平衡。三者關系如圖1所示。

孵化器作為三邊相互作用的混成組織，正把大學、產業(yè)、政府集成為一個三方合作體，是新型的創(chuàng)新驅動力。其中，科技孵化器為新創(chuàng)辦的科技型中小企業(yè)提供物理空間及相關創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務，是培育科技型中小企業(yè)、促進科技成果轉化的重要載體，有助于促進創(chuàng)新驅動型經濟社會發(fā)展。

近年來，國家及各級政府都高度重視科技企業(yè)孵化器產業(yè)的發(fā)展，現已初步完成全國布局。“十三五”以來，各省市科技孵化器的孵化效率以及發(fā)展平衡態(tài)勢如何？三螺旋創(chuàng)新理論范式對我國科技企業(yè)孵化器發(fā)展是否具有指導意義？這是本文擬解決的問題。

1 文獻綜述

有關孵化器產業(yè)發(fā)展的學術研究已擴展至較多方面，如科技企業(yè)孵化器運營模式和發(fā)展路徑、科技企業(yè)孵化器創(chuàng)新驅動、孵化器產業(yè)的競爭力等。結合本文擬解決的問題，僅選取有關孵化器效率及其影響因素的研究文獻進行述評。

在測算科技企業(yè)孵化器效率時，較多學者采用DEA或SFA模型。李燕萍、李洋（2018）研究發(fā)現中國科技企業(yè)孵化器的地域集聚呈現空間相關性，但空間分布不均勻。創(chuàng)新資源、人力資本和地區(qū)經濟發(fā)展水平對科技企業(yè)孵化器的集聚發(fā)展有正向促進作用;政府投入以及技術市場的發(fā)展對其影響不顯著，甚至起到負向作用。李慶博、劉西明（2018）運用SFA對天津地區(qū)的科技企業(yè)孵化器進行效率評估，研究發(fā)現天津地區(qū)整體創(chuàng)新效率偏低，創(chuàng)業(yè)導師以及公共平臺的投資強度對孵化器的經濟效益產出有顯著影響。仲深、劉雨奇、杜磊（2018）運用網絡DEA模型對29省市的企業(yè)孵化器進行研究，發(fā)現存在整體效率低下、區(qū)域發(fā)展不協調等問題，究其原因，投入資源配置不合理導致純技術效率低下，進而導致整體效率不高。馮金余（2017）運用2009-2012年國家級孵化器的動態(tài)面板數據研究發(fā)現科技企業(yè)孵化器存在場地資源和人力資源方面存在投入冗余現象導致DEA非有效，研究還表明科技孵化器與風險投資未有效融合。翁莉、殷媛（2016）運用DEA方法以人力、物力和財力為投入指標，以孵化效率、經濟成果、社會成果和創(chuàng)新成果為產出指標，對上海、杭州和南京地區(qū)的45家國家級科技企業(yè)孵化器運行效率進行分析，研究表明上三角地區(qū)科技企業(yè)孵化器整體運用效率較高，但區(qū)域差別顯著;上海由于規(guī)模低效導致其運行效率最低;杭州和南京的運行效率低下主要由于技術無效導致。楊文燮、胡漢輝（2015）重點研究了寧滬杭41個國家級科技企業(yè)孵化器的運行效率，實證表明非有效的孵化器存在投入冗余、產出不足和規(guī)模不匹配等問題。吳文清、付明霞、趙黎明（2015）研究孵化器資金規(guī)模、面積規(guī)模和管理團隊規(guī)模對孵化器績效（創(chuàng)業(yè)績效、創(chuàng)新績效和籌資績效）的影響，研究表明孵化器創(chuàng)業(yè)績效和創(chuàng)新績效分別與孵化器資金投入規(guī)模和孵化器面積呈倒U型關系，孵化器籌資績效和孵化器資金規(guī)模之間存在規(guī)模經濟效應。黃虹、徐躍輝（2013）運用SFA法對260家國家級科技企業(yè)孵化器的運行績效進行實證分析，研究表明我國科技企業(yè)孵化器整體效率呈現逐漸下降的趨勢，區(qū)域不平衡發(fā)展顯著。研究還認為孵化器場地面積、累計畢業(yè)企業(yè)數和人員總數對科技企業(yè)孵化器的運行有正向影響。

本文擬從模型和理論上對現有研究進行補充。第一，模型設定上，由于DEA模型忽略了隨機因素對產出的影響，且缺乏統計檢驗的參考，故選用隨機前沿模型。第二，理論指導上，本文基于三螺旋創(chuàng)新理論，從大學、政府和產業(yè)角度探究孵化效率的影響因素，為我國科技孵化器產業(yè)良性發(fā)展建言獻策。

2 研究方法

基于李雙杰、范超（2009）的研究，本文首先構建超越對數形式的隨機前沿模型，具體公式如下：

3 指標選取與模型設定

3.1 指標選取

第一，投入和產出指標選取。

科技孵化器是催生“技術創(chuàng)新”的重要平臺。大批科技型企業(yè)在科技孵化器中接受“孵化”和成長，成為新經濟增長點，充實了國民經濟的產業(yè)隊伍。“收入達5000萬元企業(yè)”指標既能反映孵化器的孵化能力，也能反映其經濟能力，能較好體現孵化產出的高質量發(fā)展水平。故將“收入達5000萬元企業(yè)”作為科技孵化器孵化效率的產出指標。

科技孵化器作為促進科技成果轉化和產業(yè)化、培育高新技術企業(yè)的重要平臺深受國家和各級地方政府重視，已出臺相關扶持政策，如設立孵化基金扶持科技企業(yè)孵化器搭建公共技術服務平臺、資源共享平臺等，以進一步優(yōu)化科技企業(yè)孵化平臺硬件配套，增強科技企業(yè)培育能力。因此將孵化基金總額與對公共技術服務平臺投資額總額作為資產資本投入。科技孵化器是產業(yè)升級換代的關鍵，這離不開人力資本的投入，科技企業(yè)孵化器每年都有創(chuàng)業(yè)導師幫助科技企業(yè)厘清發(fā)展思路，解答發(fā)展困惑，同時還有大量的管理機構從業(yè)人員為科技企業(yè)提供財務、營銷等咨詢。因此將管理機構從業(yè)人員數和創(chuàng)業(yè)導師人數總額作為人力資本投入。

第二，三螺旋指標選取。

三螺旋創(chuàng)新理論范式強調在以知識為基礎的社會中，大學—產業(yè)—政府三者之間的相互作用是改善創(chuàng)新條件的關鍵。產業(yè)、政府和大學都是三螺旋的重要成員：產業(yè)是進行生產的場所;政府是契約關系的來源，并確保穩(wěn)定的相互作用與交換;大學則是新知識新技術的來源，是知識經濟的生產力要素。孵化器則是大學—產業(yè)—政府三者混合組織。因此，基于大學、政府和產業(yè)三個視角探究影響孵化器發(fā)展的因素較為合適。

關于大學創(chuàng)新，選取各地區(qū)高等學?？萍籍a出：有效發(fā)明專利件數表征大學的創(chuàng)新力。吳玉鳴（2006）認為由于專利比較接近創(chuàng)新的商業(yè)應用，也能較全面地反映各地區(qū)發(fā)明和創(chuàng)新信息，因此專利是常用來衡量創(chuàng)新能力的指標。產業(yè)方面，孵化器主要培育的是科技型的“種子”企業(yè)。因此選取高技術產業(yè)新產品銷售收入，該指標一定程度上反映高技術產業(yè)的研發(fā)能力和創(chuàng)收能力。政府方面，選取地方公共財政中科技和教育支出表征政府對創(chuàng)新的支持力度。此外，還加入了宏觀經濟指標，第一個宏觀經濟指標是人均GDP，用以表征各省市的經濟發(fā)展總體狀況;第二個是技術市場發(fā)展水平，技術市場發(fā)展水平越繁榮，一定程度可表明該省市的科技創(chuàng)新活力越強。運用各省市輸出技術及吸納技術成交金額總額表征技術市場發(fā)展水平。指標體系如表1所示。

本文設定樣本期為2014-2017年，可較好地比較“十三五”規(guī)劃前后國家級科技企業(yè)孵化器孵化效率的變化。數據來源于2015-2018年的《中國火炬統計年鑒》，部分數據來源于《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》。由于部分數據缺失，樣本未納入海南和西藏，也不包含港澳臺。

3.2 模型設定

首先需對公式（1）所構建的超越對數生產函數形式的隨機前沿模型進行檢驗，檢驗結果如表2所示。

檢驗結果表明：采用隨機前沿模型具有一定的合理性，超越對數生產函數可較好地擬合樣本數據。此外，為避免無效率項存在多重共線性問題，從而對孵化效率測算產生影響，故對無效率項進行多重共線性檢驗，檢驗結果如表3所示。

多重共線性檢驗結果顯示三螺旋影響因素以及宏觀控制變量的VIF值均小于10，上述無效率項均可納入模型測算。

4 實證結果分析

4.1 科技企業(yè)孵化器孵化效率分析

本文采用柯布道格拉斯生產函數計算出2014-2017年科技孵化器的孵化效率，具體見表4。

從時間維度上看，“十三五”前后，各省市國家級科技企業(yè)孵化器的孵化效率均得到了明顯提升，但其平均效率較低，僅為0.36。29個省市中僅14個省市的科技孵化器效率高于平均值，占比達48.28%。這說明科技孵化器的技術效率較為低下，亟待提升。此外科技孵化器的效率還呈現區(qū)域性的不平衡發(fā)展趨勢，具體可見圖2。

東部地區(qū)，江蘇、廣東、山東和福建平均技術效率普遍高于0.68，表明這四個省科技孵化器投入與產出效率較高，資源得到了較為充分的利用。中部地區(qū)的河南孵化效率高達0.75;湖北、安徽和湖南孵化效率均值達到0.47。西部地區(qū)的四川、陜西，東北地區(qū)的遼寧孵化效率也均高于平均水平。低于平均水平的省市多處于中西部和東北地區(qū)。

值得注意的是上海市的平均效率僅為0.27。比較2017年上海與福建的投入和產出發(fā)現，2017年上海的資金投入為福建的8倍之多，勞動力投入是福建的3倍有余，收入達5千萬元的企業(yè)數卻僅為福建3/4?？梢?，上海進入了高投入低產出的“怪圈”，導致了其產出效率低下。此觀點與翁莉、殷媛（2016）實證結果相符。

4.2 三螺旋指標影響分析

基于三螺旋創(chuàng)新理論，本文將高校創(chuàng)新能力、高技術產業(yè)創(chuàng)新能力以及政府科技創(chuàng)新納入模型中。為避免遺漏變量對模型結果的影響，加入人均GDP和技術交易市場指標，共同探討其對科技孵化器的孵化效率影響，估計結果如表5所示。

資金投入對科技企業(yè)孵化器的孵化效率呈現出顯著的負向影響，資本彈性系數值為-0.849。楊文燮、胡漢輝（2015）年的研究表明國家級科技企業(yè)孵化器存在資本投入冗余問題。推測由于資金冗余造成使用效率欠佳，進而對孵化效率產生負影響。勞動產出彈性系數值為0.209，通過1%顯著性檢驗，表明人力資源的投入在科技企業(yè)孵化器的發(fā)展中有著至關重要的作用。

從三螺旋影響因素的估計結果和顯著性來看：高校科技創(chuàng)新、高技術產業(yè)創(chuàng)新能力以及政府科技支持對國家級科技企業(yè)孵化效率影響均呈現促進作用，這與三螺旋創(chuàng)新理論所倡導的理念一致。高技術產業(yè)水平指標的系數值為-0.583，通過1%顯著性檢驗，表明高技術產業(yè)發(fā)展對科技企業(yè)孵化器有著積極的正向促進作用。政府對科技和教育的投入指標系數值為-0.107，未通過顯著性檢驗，表明政府對科技教育的支持并未顯著提升科技企業(yè)孵化器的孵化效率。高?？萍紕?chuàng)新指標系數值僅為-0.069，且未通過顯著性檢驗，表明高校科技創(chuàng)新對提升孵化效率作用不顯著，二者傳導機制有待進一步強化。技術交易市場指標系數值0.012，也未通過顯著性檢驗，表明以技術市場成交總額表征的技術交易市場發(fā)展水平與科技企業(yè)孵化器的效率成負向影響。李燕萍、李洋（2018）的研究也表明技術市場的發(fā)展對科技孵化器的集聚發(fā)展影響不顯著。

5 結論與政策建議

本文利用隨機前沿模型測算我國國家級科技企業(yè)孵化器的效率，并基于三螺旋創(chuàng)新理論視角分析產業(yè)、政府和大學對科技孵化器孵化效率的影響。結論及政策建議如下：

第一，國家級科技企業(yè)孵化器的區(qū)域性發(fā)展不平衡態(tài)勢明顯，總體效率不高，東中部的效率明顯優(yōu)于西部及東北地區(qū)。建議首先，各省市科技孵化器要助力打造“在孵企業(yè)”的特色增長極。各省市尤其是西部及東北省市的科技孵化器要著力幫助“在孵企業(yè)”挖掘并打造自身優(yōu)勢創(chuàng)新點和增長極，使其順利“畢業(yè)”，為高新產業(yè)的發(fā)展注入新動能，促使科技企業(yè)孵化器更好地貫穿“創(chuàng)新鏈”和“產業(yè)鏈”，形成良性循環(huán)。其次，完善區(qū)域孵化器協作網絡。加強區(qū)域之間、省級之間甚至市級之間科技企業(yè)孵化器網絡建設，運用空間溢出效應，“以點帶線、以線帶面”地促進區(qū)域內部孵化器之間的經驗交流和資源共享，縮小區(qū)域差距，實現互補合作、聯動發(fā)展。