吉林省科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率分析

劉桐　丁永波　經(jīng)瀅

[提要] 本文以吉林省18家科技企業(yè)孵化器作為研究對象，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，對吉林省科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率進(jìn)行分析。結(jié)果表明：吉林省孵化器運(yùn)行效率總體上是中等偏上的水平;對于半數(shù)無效的孵化器，應(yīng)結(jié)合自身不足，針對投入產(chǎn)出進(jìn)行不同側(cè)重的調(diào)整。并在此基礎(chǔ)上，提出加強(qiáng)政府支持、注重人才引進(jìn)和建立孵化器評價(jià)指標(biāo)體系的政策建議。

關(guān)鍵詞：吉林;科技企業(yè)孵化器;DEA;效率

本文為吉林省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目：“吉林省創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建與培育研究”

中圖分類號：F127 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

收錄日期：2018年12月1日

近幾年，隨著我國創(chuàng)業(yè)熱潮的不斷攀升，孵化器作為我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的主要載體，逐漸從初級發(fā)展階段向著更加專業(yè)化、社會(huì)化進(jìn)行轉(zhuǎn)型。吉林省孵化器建設(shè)起步較晚，但近幾年來發(fā)展迅速，在數(shù)量和規(guī)模上都有很大的提升，初步形成了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的濃厚氛圍。為了進(jìn)一步了解吉林省孵化器的發(fā)展現(xiàn)狀和存在的不足，對孵化器的運(yùn)行效率進(jìn)行分析是必要的。

一、文獻(xiàn)綜述

Sung等（2003）在收集位于韓國的7家企業(yè)孵化器數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，將“線性模型”和“非線性模型”應(yīng)用于孵化器的研究之中。李恒光等（2008）將環(huán)境因素、要素因素、過程因素作為孵化器績效評價(jià)的三個(gè)影響因素，并以此提出了“3C”系統(tǒng)分析框架。殷群等（2010）運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的BCC模型和超效率模型找到長三角地區(qū)效率低下的孵化器的問題所在，并相應(yīng)地進(jìn)行調(diào)整和分析。張嬌等（2010）為研究我國孵化器的運(yùn)行差異，首次運(yùn)用聚類分析的方法，把孵化器劃分為全能高效型孵化器、持續(xù)改進(jìn)型孵化器、規(guī)模低效型孵化器和配置低效型孵化器，并根據(jù)不同的孵化器類別采取不同的調(diào)整方式。宋清等（2014）通過回歸分析的方法，分析了投入要素對孵化器績效的影響，并得到了各項(xiàng)投入要素對經(jīng)濟(jì)績效的影響最大，對孵化績效的影響最小的結(jié)論。

總的來說，目前針對孵化器運(yùn)行效率的研究逐步深入，運(yùn)用的方法多種多樣，孵化器運(yùn)行效率已經(jīng)成為衡量某一區(qū)域孵化器發(fā)展水平的重要標(biāo)準(zhǔn)?；诖?，本文主要運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法（DEA）針對吉林省的孵化器效率進(jìn)行評價(jià)和分析，找到存在的不足并進(jìn)行及時(shí)糾正。

二、吉林省科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率評價(jià)方法及指標(biāo)的選擇

（一）評價(jià)方法選擇。本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的方法對孵化器進(jìn)行效率分析，在DEA方法中，有兩個(gè)最常用的模型分別是CCR和BCC模型。本文主要采用投入導(dǎo)向的BCC模型。BCC模型如下：

（二）評價(jià)指標(biāo)的選擇

1、投入指標(biāo)的選取。和其他企業(yè)一樣，要想維持孵化器的正常運(yùn)行，必須依賴人、財(cái)、物三個(gè)方面資源的投入，并且考慮到數(shù)據(jù)的易得性和可操作性，本文以孵化器基金總額作為孵化器提供的財(cái)力投入（X1）;將孵化器使用面積（X2）作為物力投入;以孵化器在職人員（X3）來作為人力投入。

2、產(chǎn)出指標(biāo)的選取。孵化器產(chǎn)出是通過其帶來的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、孵化效益和創(chuàng)新效益這四個(gè)方面衡量。其中，創(chuàng)新效益主要指孵化器擁有的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)量（Y1）;社會(huì)效益主要由孵化器所帶動(dòng)就業(yè)崗位數(shù)（Y2）作為產(chǎn)出指標(biāo);經(jīng)濟(jì)效益方面主要通過孵化器年均產(chǎn)值（Y3）來衡量;孵化效益則通過累計(jì)畢業(yè)企業(yè)數(shù)（Y4）和在孵企業(yè)數(shù)（Y5）作為產(chǎn)出指標(biāo)。

三、吉林省科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率評價(jià)實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來源。根據(jù)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒和相關(guān)科技企業(yè)孵化器的官網(wǎng)，可以完整查閱數(shù)據(jù)的科技企業(yè)孵化器和大學(xué)科技園孵化器共18家，將這18家孵化器作為研究樣本。

（二）基于DEA方法的吉林省科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率評價(jià)。運(yùn)用DEA軟件，將已經(jīng)確認(rèn)的投入和產(chǎn)出指標(biāo)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)帶入到BCC模型中，得到各個(gè)孵化器的運(yùn)行效率評價(jià)結(jié)果和規(guī)模收益，見表1。（表2）

為了便于分析，用W1、W2、W3、W4、W5、W6、W7、W8、W9、W10、W11、W12、W13、W14、W15、W16、W17、W18代表綠園雙創(chuàng)基地孵化器、吉林省啟明軟件園企業(yè)孵化器、吉林省光電子產(chǎn)業(yè)孵化器、吉林省東北亞文化創(chuàng)意科技園、長春凈月高新區(qū)高新技術(shù)創(chuàng)業(yè)服務(wù)中心、吉林省萬易大學(xué)生創(chuàng)業(yè)園、長春北湖科技園、長春中俄科技園、吉林省汽車電子高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)孵化基地、長春科技創(chuàng)業(yè)服務(wù)中心、吉林省宇隆中小企業(yè)企業(yè)孵化器、吉林高新區(qū)創(chuàng)業(yè)中心、東北襪業(yè)大學(xué)生科技企業(yè)孵化器、東北襪業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+電子商務(wù)科技企業(yè)孵化器、延吉高新技術(shù)創(chuàng)業(yè)中心、四平紅嘴大學(xué)科技園、東北電力大學(xué)科技園、長春理工大學(xué)科技園。

（三）評價(jià)結(jié)果分析。吉林省18家孵化器的技術(shù)效率均值為0.785，說明吉林省孵化器總體運(yùn)行效率在中等偏上的水平。其中，有9家孵化器的技術(shù)效率值是1，且規(guī)模報(bào)酬不變。這說明，這9家孵化器在人力、財(cái)力、物力三個(gè)方面的投入與最終經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、孵化效益和創(chuàng)新效益的產(chǎn)出兩者之間是相互匹配的，同時(shí)也為其他孵化器提供了參考的價(jià)值。

除上述9家孵化器相對有效之外，另外還有4家企業(yè)孵化器的純技術(shù)效率為1。說明這4家孵化器在當(dāng)前技術(shù)水平下，資源的利用效率是合理的。之所以沒有達(dá)到相對有效的狀態(tài)，主要是由于企業(yè)規(guī)模效率影響其綜合效率，其實(shí)際規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模存在一定的差距，需要對投入的規(guī)模進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，才會(huì)使得收益和投入達(dá)到匹配。

從規(guī)模收益來看，6家孵化器的規(guī)模收益遞減，這說明隨著孵化器的規(guī)模逐漸擴(kuò)大，各部分之間難以得到協(xié)調(diào)，從而降低了生產(chǎn)效率，所以針對規(guī)模收益遞減的孵化器應(yīng)該通過減少投入調(diào)整規(guī)模;另外有3家孵化器出現(xiàn)規(guī)模收益遞增的情況，這說明該孵化器的凈收益增長速度，超過其生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大速度，應(yīng)該通過增加投入來提高效率。

（四）無效孵化器的調(diào)整。從理論上看，對于9家無效的孵化器可以進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，使之達(dá)到有效狀態(tài)，從而為孵化器在投入、產(chǎn)出或者規(guī)模上的調(diào)整提供了方向。通過表2可以觀察到，9家相對無效的孵化器中，有4家孵化器的純技術(shù)效率有效（為1），規(guī)模效率無效（小于1），這說明針對于樣本本身而言，沒有投入需要減少或者產(chǎn)出需要增加，樣本單元的綜合效率沒有達(dá)到有效（為1），是因?yàn)槠湟?guī)模和投入、產(chǎn)出不相匹配，所以對于這樣的孵化器應(yīng)該把改革的重心放在如何更好地發(fā)揮其規(guī)模效益。（表2）

對于其余的5家純技術(shù)效率和規(guī)模效率都無效（不為1）的孵化器，可以對相應(yīng)投入產(chǎn)出的調(diào)整，使其變成有效的狀態(tài)。

產(chǎn)出不足是造成孵化器效率低下的一個(gè)重要因素。其中，W3和W14都需要對知識產(chǎn)權(quán)數(shù)和在孵企業(yè)數(shù)的產(chǎn)出調(diào)增才能達(dá)到有效狀態(tài);W7除了對上述兩個(gè)產(chǎn)出進(jìn)行調(diào)增之外還需要年均產(chǎn)值進(jìn)行調(diào)增;對于W9而言，除年均產(chǎn)值之外的其他產(chǎn)出指標(biāo)都需要進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)增，使之達(dá)到最優(yōu)狀態(tài);最后對于W15的產(chǎn)出指標(biāo)中就業(yè)崗位和累計(jì)畢業(yè)企業(yè)數(shù)需要進(jìn)行調(diào)增從而達(dá)到有效狀態(tài)。

對于投入要素的調(diào)整結(jié)果可以得到，在5家純技術(shù)效率不為1的孵化器中，有1家孵化器即W15不需要對投入要素進(jìn)行調(diào)整。在需要進(jìn)行調(diào)整投入要素的4家孵化器中，對所有的投入要素都需要將進(jìn)行調(diào)整，其中，對于孵化器的使用面積這一投入要素需要調(diào)減的幅度最大，各個(gè)孵化器都應(yīng)該適當(dāng)?shù)目刂剖褂妹娣e，避免造成多余的浪費(fèi)。

四、結(jié)論及建議

在所研究的吉林省18家孵化器中，9家孵化器處于相對無效的狀態(tài)，對于無效的孵化器，應(yīng)該結(jié)合自身不足，針對投入產(chǎn)出進(jìn)行不同側(cè)重的調(diào)整。針對吉林省孵化器運(yùn)行效率存在的問題，本文提出如下相關(guān)建議：

（一）目前，吉林省孵化器分布和發(fā)展不均衡，政府應(yīng)該鼓勵(lì)支持不同地區(qū)的孵化器相互交流，相互合作，使得各地區(qū)孵化器均衡發(fā)展。

（二）注重人才引進(jìn)和人才培養(yǎng)。通過與高校和科研院所的合作，將高素質(zhì)的創(chuàng)業(yè)人才引進(jìn)到孵化器中作為創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師為在孵企業(yè)進(jìn)行一定的培訓(xùn)。

（三）各個(gè)孵化器要結(jié)合自身發(fā)展的特征，充分地利用現(xiàn)有資源，避免盲目的投入，政府需要建立科學(xué)合理的孵化器評價(jià)指標(biāo)體系，找出孵化器發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)并進(jìn)行及時(shí)調(diào)整。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]SUNG T K，GIBSON D V，KANG B S.Characteristics of technology transfer in business ventures：The case of DPTEjeon，Korea[J].Technological Forecasting and Social Change，2003.70（5）.

[2]李恒光.我國科技產(chǎn)業(yè)、孵化器（TBI）的經(jīng)營定位、發(fā)展戰(zhàn)略及模糊評價(jià)[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2008（1）.

[3]殷群，張嬌.長三角地區(qū)科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率研究——基于DEA的有效性分析[J].科學(xué)學(xué)研究，2010.28（1）.

[4]張嬌，殷群.我國企業(yè)孵化器運(yùn)行效率差異研究——基于DEA及聚類分析方法[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2010.31（5）.

[5]宋清，金桂榮，趙辰.科技企業(yè)孵化器績效的影響因素實(shí)證研究[J].中國科技論壇，2014（10）.