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    基于因子分析的創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

    2020-06-23 09:43:26胡順義
    科技創(chuàng)業(yè)月刊 2020年5期
    關(guān)鍵詞:社會(huì)效益貢獻(xiàn)方差

    胡順義 付 林

    (中山職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東 中山 528404)

    0 引言

    創(chuàng)業(yè)孵化基地作為政府職能的延伸,其數(shù)量與規(guī)模不斷擴(kuò)大,必然意味著投資規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大,利益相關(guān)主體對(duì)創(chuàng)業(yè)孵化基地所釋放的社會(huì)效益愈來(lái)愈關(guān)注。對(duì)創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益進(jìn)行評(píng)價(jià),就是在明確創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益具體體現(xiàn)在何處的基礎(chǔ)上,采用科學(xué)的方法、設(shè)計(jì)合理的指標(biāo)進(jìn)行定量與定性考慮,為政府和主管部門(mén)從公共利益角度把握創(chuàng)業(yè)孵化基地的績(jī)效提供科學(xué)的判斷依據(jù),從而提高公共資源配置效率。因此,有必要構(gòu)建創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)模型。

    通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)對(duì)創(chuàng)業(yè)孵化器進(jìn)行評(píng)價(jià)的研究多集中在績(jī)效評(píng)價(jià)領(lǐng)域且偏向于經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià),鮮有對(duì)創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)進(jìn)行系統(tǒng)研究的文獻(xiàn)。雖然績(jī)效評(píng)價(jià)研究中都會(huì)提及社會(huì)效益,但大多是將其作為一個(gè)指標(biāo),籠統(tǒng)進(jìn)行定性評(píng)價(jià),缺乏定量化的實(shí)證研究和理論依據(jù)。本研究依據(jù)利益相關(guān)者理論,通過(guò)對(duì)創(chuàng)業(yè)孵化基地的主管部門(mén)、管理者、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、在孵企業(yè)等相關(guān)人員的訪(fǎng)談和調(diào)研,獲取有價(jià)值的資料與數(shù)據(jù),科學(xué)運(yùn)用因子分析法找出評(píng)價(jià)創(chuàng)業(yè)孵化器績(jī)效的關(guān)鍵因子,從而構(gòu)建創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)要素模型。

    1 創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)要素的確定與統(tǒng)計(jì)分析

    本研究采用更具有針對(duì)性和實(shí)效性的取樣方法,抽取中山市11家政府主導(dǎo)的公共創(chuàng)業(yè)孵化基地,采用問(wèn)卷調(diào)查和現(xiàn)場(chǎng)訪(fǎng)談兩種調(diào)研方法進(jìn)行研究?,F(xiàn)場(chǎng)訪(fǎng)談以政府部門(mén)、孵化基地主管部門(mén)、孵化基地管理專(zhuān)家、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、專(zhuān)家學(xué)者、在孵企業(yè)與出孵企業(yè)管理者及其員工等相關(guān)利益者為具體訪(fǎng)談對(duì)象,目的是了解政府對(duì)創(chuàng)業(yè)孵化基地的預(yù)期、基本情況與運(yùn)行狀態(tài)、孵化器對(duì)相關(guān)利益群體的效益輸出情況。在梳理國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有調(diào)研方法的基礎(chǔ)上,基于利益相關(guān)者理論,結(jié)合專(zhuān)家小組的綜合意見(jiàn),設(shè)計(jì)包含21個(gè)要素(因子)的“創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)”調(diào)查問(wèn)卷,問(wèn)卷采用等級(jí)評(píng)定法,受訪(fǎng)者按照各因子對(duì)評(píng)價(jià)創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益的重要性進(jìn)行5級(jí)評(píng)價(jià)。

    問(wèn)卷調(diào)研中請(qǐng)政府主管部門(mén)工作人員、孵化器管理專(zhuān)家和孵化企業(yè)管理人員根據(jù)自己的實(shí)際感受,判斷各因子對(duì)評(píng)價(jià)創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益的反映程度,對(duì)中山市內(nèi)11家綜合型創(chuàng)業(yè)孵化基地管理人員、15家在孵企業(yè)、9家出孵企業(yè)、5位政府主管部門(mén)工作人員以及20位孵化器管理專(zhuān)家通過(guò)面對(duì)面、電子郵件等形式發(fā)放問(wèn)卷60份,收回問(wèn)卷54份。其中,有效問(wèn)卷43份,占調(diào)查問(wèn)卷總數(shù)的71.67%。

    表1 創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)因子

    2 社會(huì)效益評(píng)價(jià)因素因子分析

    因子分析因其降維的思想與多指標(biāo)評(píng)價(jià)指標(biāo)序化要求非常接近,近年來(lái)更多地被應(yīng)用于社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)的評(píng)價(jià)中[1]。但由于因子分析方法本質(zhì)上仍強(qiáng)調(diào)客觀(guān)性數(shù)學(xué)手段,而評(píng)價(jià)理論對(duì)客觀(guān)事物的看法則建立在評(píng)價(jià)者價(jià)值判斷的基礎(chǔ)上,故因子分析運(yùn)用到評(píng)價(jià)時(shí),評(píng)價(jià)因子的采集應(yīng)盡可能多元化和第三方化,如有必要可以使用德?tīng)栰撤ㄟM(jìn)行因子指標(biāo)確定。所以,本研究在設(shè)計(jì)因子組成之前,對(duì)相關(guān)利益群體以及相關(guān)領(lǐng)域?qū)<?、學(xué)者進(jìn)行了訪(fǎng)談和意見(jiàn)征詢(xún),盡可能保證因子指標(biāo)設(shè)計(jì)的科學(xué)性和客觀(guān)性。

    從表1選定的21個(gè)評(píng)價(jià)因子中,可以看到某些變量之間相互關(guān)聯(lián),所反映的信息某種程度上是相關(guān)的,即存在多重共線(xiàn)性現(xiàn)象。如果直接用這些變量建立回歸模型會(huì)造成各解釋變量回歸系數(shù)值不穩(wěn)定。因此,本研究將首先采用因子分析方法進(jìn)行分析。為了使調(diào)查統(tǒng)計(jì)結(jié)果具有科學(xué)性,本文采用SPSS22.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。

    首先,驗(yàn)證因子分析的可行性,對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行巴特利特球體檢驗(yàn)和測(cè)度。檢驗(yàn)?zāi)康氖欠治鲇^(guān)測(cè)變量之間簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù),看數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析,取值變化從0~1之間,若過(guò)小,則表明變量偶對(duì)之間的相關(guān)不能被其它變量解釋?zhuān)缓线m進(jìn)行因子分析。將21個(gè)評(píng)價(jià)因子調(diào)研數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS,選擇因子分析,進(jìn)行KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn),得到表2。

    表2 KMO 與 Bartlett 檢驗(yàn)結(jié)果

    通過(guò)KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,抽樣適度測(cè)定值為0.752(大于0.5)樣本數(shù)據(jù)可用于因子分析。用于檢驗(yàn)樣本變量間相關(guān)性的球形檢驗(yàn)值為735.572,且檢驗(yàn)的顯著性水平P(sig=0.000)<0.05,即檢驗(yàn)結(jié)果有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。

    其次,對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,得到Total Variance Explained(全部解釋方差表)(見(jiàn)表3、表4),反映的是主成分統(tǒng)計(jì)信息,包括特征根由大到小的次序排列及各主成分方差貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率。

    最后,確定公因子個(gè)數(shù)。從表3、表4可以看出:特征值大于1的因子共有5個(gè),這5個(gè)主因子的累積方差貢獻(xiàn)率占到總方差的76.284%,說(shuō)明5個(gè)因子代表了原來(lái)21個(gè)變量所表達(dá)信息量的76%,代表了絕大多數(shù)信息。變量數(shù)由21個(gè)減少到5個(gè),極大地簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)。旋轉(zhuǎn)因子負(fù)荷矩陣通過(guò)方差最大旋轉(zhuǎn)法可得到。

    從表4觀(guān)察可知,在未旋轉(zhuǎn)的因子載荷矩陣中,第一個(gè)因子與所有變量的相關(guān)性程度高,與第二個(gè)不高,含義模糊,不利于命名,所以因子要旋轉(zhuǎn)。

    對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大化旋轉(zhuǎn),得到旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣,觀(guān)察可知,旋轉(zhuǎn)后的每個(gè)公因子上的載荷分配更清晰,比未旋轉(zhuǎn)時(shí)更容易解釋各因子的意義。在適當(dāng)調(diào)整負(fù)荷矩陣后,將同一因子下有較高負(fù)荷的影響因子排在一起,得到主成分負(fù)荷矩陣。通過(guò)因子分析,原來(lái)的21個(gè)影響因子就轉(zhuǎn)化為5個(gè)公因子(見(jiàn)表5),起到了降維作用。

    根據(jù)表6可以看出,21個(gè)評(píng)價(jià)因子在某一主成份因子下均有較高負(fù)荷,其結(jié)構(gòu)較為清晰。

    在因子Z1下,“對(duì)區(qū)域稅收的貢獻(xiàn)”、“提供公共服務(wù)平臺(tái)的貢獻(xiàn)”、“對(duì)區(qū)域內(nèi)安全與穩(wěn)定的貢獻(xiàn)”、“對(duì)城市形象和影響力的影響”、“對(duì)所在區(qū)域居民生活水質(zhì)量的影響”、“對(duì)區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的貢獻(xiàn)”等評(píng)價(jià)因子有較高的負(fù)荷,這些因素反映了創(chuàng)業(yè)孵化基地的公益性效益溢出對(duì)區(qū)域公共服務(wù)的貢獻(xiàn),可以將公因子命名為“公共服務(wù)效益評(píng)價(jià)因子”。從方差貢獻(xiàn)率看,公共服務(wù)效益評(píng)價(jià)因子Z1最能體現(xiàn)創(chuàng)業(yè)孵化基地的社會(huì)效益,其旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為19.238%,與本研究認(rèn)為的創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益需要強(qiáng)調(diào)的公益性與非營(yíng)利性主流特征相一致。創(chuàng)業(yè)孵化基地作為政府投資主導(dǎo)項(xiàng)目,其資金來(lái)源于財(cái)政,按照財(cái)政支出的公平效率原則,其產(chǎn)出應(yīng)具備全民受益效果,公共服務(wù)效益評(píng)價(jià)因子Z1所包含的6個(gè)因子均具備這個(gè)特征。其實(shí),不僅在中國(guó),在企業(yè)孵化器發(fā)展相當(dāng)成熟的美國(guó),其評(píng)價(jià)孵化器的產(chǎn)出效果也以其產(chǎn)生的社會(huì)效果為主要考察對(duì)象。因此,在對(duì)創(chuàng)業(yè)孵化基地進(jìn)行社會(huì)效益評(píng)價(jià)時(shí),尤其要關(guān)注其公共服務(wù)因素的貢獻(xiàn),否則將導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的信度低下,客觀(guān)性不強(qiáng)[2]。況且,中國(guó)政府之所以直接進(jìn)行資源配置、大舉興辦企業(yè)孵化器完全出于非營(yíng)利性和公益性[3]。很顯然,作為孵化器事業(yè)的直接推動(dòng)者——政府,對(duì)其成績(jī)的認(rèn)可很大程度上取決于其社會(huì)效益。因此,作為創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益的重要評(píng)價(jià)因子,社會(huì)公益性服務(wù)評(píng)價(jià)因素應(yīng)突出強(qiáng)調(diào)。

    在因子Z2下,“對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的貢獻(xiàn)”“對(duì)區(qū)域社會(huì)創(chuàng)新發(fā)展的貢獻(xiàn)”“對(duì)技術(shù)革新的貢獻(xiàn)”“對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的貢獻(xiàn)”“對(duì)吸引高層次人才的貢獻(xiàn)”“對(duì)新技術(shù)應(yīng)用推廣的貢獻(xiàn)”等評(píng)價(jià)因子有較高的負(fù)荷,這些因素反映了創(chuàng)業(yè)孵化基地對(duì)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的影響,可以將公因子命名為“創(chuàng)新發(fā)展效益評(píng)價(jià)因子”。創(chuàng)新發(fā)展效益評(píng)價(jià)因子的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為17.852%。在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”背景下,創(chuàng)業(yè)孵化基地?zé)o一例外地將社會(huì)創(chuàng)新發(fā)展作為自身職能,尤其是新技術(shù)的變革與應(yīng)用,以及基于此在區(qū)域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)和企業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面發(fā)揮的作用,該評(píng)價(jià)因子不僅為創(chuàng)業(yè)孵化基地管理者所重視,更為政府主管部門(mén)所關(guān)注。

    表3 起始特征值 單位:%

    注:提取方法主成分分析

    表4 解釋方差

    表5 因子載荷矩陣

    注:提取方法主成分分析;a. 提取 5 主成分

    表6 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

    注:提取方法主成分分析;轉(zhuǎn)軸方法,具有 Kaiser 正規(guī)化的最大變異法;a. 在 7 迭代中收斂循環(huán)

    在因子Z3下,“對(duì)創(chuàng)業(yè)人員的素質(zhì)和知識(shí)水平的提升”、“對(duì)培養(yǎng)管理、技術(shù)等領(lǐng)域人才的貢獻(xiàn)”、“所在區(qū)域創(chuàng)業(yè)教育的影響”、“提供社會(huì)培訓(xùn)的貢獻(xiàn)”等評(píng)價(jià)因子有較高的負(fù)荷,這些因素反映了創(chuàng)業(yè)孵化基地對(duì)區(qū)域教育事業(yè)的貢獻(xiàn),可以將公因子命名為“社會(huì)教育效益評(píng)價(jià)因子”。社會(huì)教育效益評(píng)價(jià)因子的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為15.424%。這個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果反映了社會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)孵化基地的教育功能有較大期許,前文已述,創(chuàng)業(yè)孵化基地的核心功能是培育中小企業(yè)和企業(yè)家,包括培育創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)。創(chuàng)業(yè)孵化基地通過(guò)配置創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、管理咨詢(xún)機(jī)構(gòu)等資源,以講座、輔導(dǎo)、沙龍、交流會(huì)等形式幫助中小企業(yè)成長(zhǎng),這個(gè)過(guò)程是典型的教育過(guò)程。一方面幫助初創(chuàng)企業(yè)優(yōu)化商業(yè)模式,另一方面就是創(chuàng)業(yè)者或者是創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的思維升級(jí)且具有溢出效益,其教育功能可以對(duì)外輻射,資源有效利用度較高、共享性較好,所以社會(huì)教育評(píng)價(jià)因子不可或缺。

    在因子Z4下,“創(chuàng)造新增就業(yè)崗位數(shù)量”、“對(duì)區(qū)域居民可支配收入的影響”、“對(duì)區(qū)域內(nèi)高校畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的影響”等評(píng)價(jià)因子有較高的負(fù)荷,這些因素反映了創(chuàng)業(yè)孵化基地對(duì)促進(jìn)區(qū)域就業(yè)水平及就業(yè)質(zhì)量提升所作出的貢獻(xiàn),可以將公因子命名為“勞動(dòng)就業(yè)效益評(píng)價(jià)因子”。勞動(dòng)就業(yè)效益評(píng)價(jià)因子的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為13.557%。創(chuàng)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)一直是政府建設(shè)創(chuàng)業(yè)孵化基地的初衷,尤其是對(duì)區(qū)域大學(xué)生群體的針對(duì)性更強(qiáng)。

    在因子Z5下,“孵化企業(yè)總數(shù)量”、“成功出孵企業(yè)數(shù)量”等評(píng)價(jià)因子有較高的負(fù)荷,這些因素反映了創(chuàng)業(yè)孵化基地對(duì)中小企業(yè)培育的效果,可以將公因子命名為“企業(yè)培育效益評(píng)價(jià)因子”。企業(yè)培育效益評(píng)價(jià)因子的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為10.214%。創(chuàng)業(yè)孵化基地的大部分績(jī)效是通過(guò)培育企業(yè)功能得以體現(xiàn)的,如此理解,邏輯上該公因子與上述4個(gè)公因子是存在相關(guān)性的。但本研究認(rèn)為,創(chuàng)業(yè)孵化基地培育企業(yè)數(shù)量本身就是一種效益的直接體現(xiàn),不能將其排除。僅從量的角度考慮,同樣的資源在不同的創(chuàng)業(yè)孵化基地存在孵化企業(yè)數(shù)量不同的情況,即效益不同。因此,有必要將其作為一個(gè)要素進(jìn)行評(píng)價(jià)。企業(yè)培育社會(huì)效益不包含隨著企業(yè)數(shù)量增加而帶來(lái)就業(yè)崗位增加、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、稅收效益提升等內(nèi)涵,具有影響區(qū)域企業(yè)生存環(huán)境、城市競(jìng)爭(zhēng)力等因素的涵義(見(jiàn)表7)。

    表7 主成分因子命名

    3 調(diào)查問(wèn)卷有效性分析

    調(diào)查問(wèn)卷的有效性分析分為信度分析和效度分析。信度反映的是測(cè)量結(jié)果的一致性與穩(wěn)定性,本研究采用折半信度進(jìn)行衡量。首先將項(xiàng)目按照奇數(shù)偶數(shù)分成兩個(gè)部分,即項(xiàng)目a包括對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的貢獻(xiàn)創(chuàng)造的新增就業(yè)崗位數(shù)量、對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的貢獻(xiàn)、成功出孵企業(yè)數(shù)量、對(duì)區(qū)域內(nèi)高校畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的影響、對(duì)區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的貢獻(xiàn)、對(duì)城市形象和影響力的影響、對(duì)區(qū)域居民可支配收入的影響對(duì)技術(shù)革新的貢獻(xiàn)、對(duì)區(qū)域內(nèi)安全與穩(wěn)定的貢獻(xiàn)、提供公共服務(wù)平臺(tái)的貢獻(xiàn)11個(gè)因子;項(xiàng)目b包含對(duì)培養(yǎng)管理、技術(shù)等領(lǐng)域人才的貢獻(xiàn)、對(duì)區(qū)域社會(huì)創(chuàng)新發(fā)展的貢獻(xiàn)、孵化企業(yè)總數(shù)量、對(duì)創(chuàng)業(yè)人員的素質(zhì)和知識(shí)水平的提升、對(duì)區(qū)域稅收的貢獻(xiàn)、對(duì)所在區(qū)域創(chuàng)業(yè)教育的影響、對(duì)新技術(shù)應(yīng)用推廣的貢獻(xiàn)、對(duì)吸引高層次人才的貢獻(xiàn)、對(duì)所在區(qū)域居民生活水質(zhì)量的影響、提供社會(huì)培訓(xùn)的貢獻(xiàn)10個(gè)因子。運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)工具的可靠性分析功能進(jìn)行分析,然后將數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng),選擇“分半”信度分析,得出分析結(jié)果如表8所示。問(wèn)卷信度系數(shù)為0.97,表明問(wèn)卷信度極高,研究結(jié)果可靠。

    效度是指問(wèn)卷所測(cè)量到的結(jié)果反映所想要考察內(nèi)容的程度,效度越高表示測(cè)量結(jié)果與所要考察的內(nèi)容越吻合。本研究采用內(nèi)容效度(CV)評(píng)定問(wèn)卷效度,計(jì)算公式為:

    式中,Xe代表認(rèn)為問(wèn)卷很好放映調(diào)查內(nèi)容的人數(shù);X代表調(diào)查總?cè)藬?shù)。

    表8 創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)研究調(diào)查問(wèn)卷可靠性統(tǒng)計(jì)資料

    為確定問(wèn)卷的有效性,本文對(duì)43份有效問(wèn)卷進(jìn)行了效度檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),43人中有41人認(rèn)為問(wèn)卷設(shè)計(jì)的21個(gè)因子與所調(diào)查的內(nèi)容密切程度較高,能夠反映現(xiàn)實(shí)中創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益,計(jì)算結(jié)果為CV=0.907,說(shuō)明研究結(jié)果有效。

    4 創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)要素模型構(gòu)建

    根據(jù)創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)因子的因子分析結(jié)果,構(gòu)建創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)的關(guān)鍵要素模型(見(jiàn)圖1)。

    圖1 創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益評(píng)價(jià)關(guān)鍵要素模型

    評(píng)價(jià)創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益的5個(gè)公因子,分別映射不同的社會(huì)效益評(píng)價(jià)要素(內(nèi)容),對(duì)應(yīng)創(chuàng)業(yè)孵化基地的社會(huì)效益由公共服務(wù)、創(chuàng)新發(fā)展、社會(huì)教育、勞動(dòng)就業(yè)和企業(yè)培育5個(gè)部分構(gòu)成。這5個(gè)關(guān)鍵要素中,公共服務(wù)效益是眾多相關(guān)利益群體,尤其是政府特別關(guān)注的效益之一,由創(chuàng)業(yè)孵化基地的制度稟性所決定。公共服務(wù)效益輻射和貢獻(xiàn)直接影響政府對(duì)孵化基地建設(shè)、發(fā)展的支持力度,是衡量和評(píng)判其孵化服務(wù)能力的依據(jù),在一定程度上影響政府投資決策;創(chuàng)新發(fā)展效益是孵化基地主管部門(mén)及初創(chuàng)企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的效益之一,在一定程度上是評(píng)價(jià)孵化器成敗的重要指標(biāo);社會(huì)教育效益是在孵企業(yè)及創(chuàng)業(yè)者、高校乃至社會(huì)企業(yè)等群體所關(guān)注的效益產(chǎn)出,對(duì)區(qū)域創(chuàng)業(yè)環(huán)境和創(chuàng)業(yè)文化營(yíng)造具有不可替代的作用,同時(shí)也是探尋新商業(yè)模式的有效途徑;勞動(dòng)就業(yè)效益是是創(chuàng)業(yè)孵化基地基本功能的體現(xiàn),創(chuàng)業(yè)孵化基地既是政府大力實(shí)施就業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的有力抓手,也是投資有效性的直接體現(xiàn);企業(yè)培育效益是對(duì)創(chuàng)業(yè)孵化基地核心功能的衡量,為眾多利益相關(guān)群體,如政府和主管部門(mén)、同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者、在孵企業(yè)及創(chuàng)業(yè)者所關(guān)注。一般而言,各評(píng)價(jià)要素與創(chuàng)業(yè)孵化基地社會(huì)效益之間呈現(xiàn)正相關(guān)性關(guān)系。

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