【作　　者】
孔 原（副教授）

【作者单位】
江苏信息职业技术学院，江苏无锡214153

【摘　　要】

   【摘要】本文结合新时期创新孵化器建设运营要求，从科技成果转化、企业孵化、产业孵化三个维度评价我国科技孵化器创新服务效率。实证研究结果表明，受传统孵化器政府主导经济产业布局责任延伸的惯性影响，国内孵化器运行目标绩效仍较多单一定位于区域短期规模产值的创造，尚未形成适应全面创新创业的全链条孵化服务链。为适应创新驱动经济发展战略需要，国内科技孵化器应加快自身转型升级步伐，根据孵化器现有绩效类型采取有效的改进方法，促进良好科技创新生态服务体系的形成。
【关键词】创新驱动；孵化器效率；孵化器转型；数据包络
【中图分类号】F273.1；F276.4           【文献标识码】A           【文章编号】1004-0994（2016）32-0034-5一、引言
当前，全球科技革命和产业变革正在孕育新突破，我国经济发展进入速度变化、结构调整、动力转换的新常态，要素的规模驱动力减弱，突破发展瓶颈比任何时候都更需要技术创新的支撑。以科技企业孵化器为代表的创新创业平台建设是科技创新体系中的重要一环，它不仅为创新团队培育、知识创新和高技术产业之间的连接提供了不可替代的中介作用，也为培育企业自主创新主体搭建了重要的平台。为了发展高技术产业、促进技术转移，我国在20世纪80年代中期制定并实施了著名的火炬计划，以武汉东湖新技术创业中心为代表的科技孵化器快速发展，《中国火炬统计年鉴（2015）》统计资料显示，1995 ~ 2014年的20年中，我国各类科技企业孵化器数量从73个快速增加到1748个，场地面积由40.2万平方米增加到6877.8万平方米，在孵企业数量由1854个增加到78965个，累计毕业企业由364个增加到61944个，科技企业孵化器总收入由24.2亿元激增到3696.4亿元，我国科技孵化器呈现快速增长的发展态势。不同时代赋予孵化器平台的目标不同，传统孵化器更多的是政府主导区域产业经济发展责任的延伸，距离当前时代赋予孵化器承载创新驱动发展的要求有较大差距。
2016年5月，中共中央、国务院印发《国家创新驱动发展战略纲要》，明确提出加强国家创新体系建设，服务以质量效益为主导的可持续发展方式，推动实现创新要素引领发展、创新能力提升、创新资源市场配置、创新群体大众化的转变。对比国家创新驱动战略纲要实施要求，当前我国创新孵化器在创新要素集聚、创新资源市场化配置、创新服务等方面还存在很多问题，如孵化器作为创新创业的载体如何有效引导创新要素在各创新主体间顺畅流动、传统科技孵化器如何与众创空间等新型孵化器有效融合、孵化器服务对象如何由服务科技工作者的小众群体向面向大众创新创业服务等。深入分析孵化器新时期建设运营问题，可以看出，其核心是孵化器作为创新创业载体，如何在新时期顺应用户创新、大众创新、开放创新趋势，通过市场化机制、专业化服务和资本化途径构建低成本、便利化、全要素、开放式的新型创业服务平台，实现从传统孵化注重“单点突围”向注重“全面聚焦”的全链条孵化转变，最终形成良好的科技创新生态服务体系。从这个意义上来说，以创新孵化器的全链条孵化服务为着眼点，对我国科技孵化器的创新成果转化、创业企业孵化、区域产业整体孵化各项运行效率进行研究，并由此促进创新创业载体的建设与完善就显得尤为必要。
二、文献综述
对孵化器运行效率进行科学评价是优化创新资源配置，提高孵化器服务水平的基础。近年来，国内外对孵化器运行效率的研究不断发展和深入。Allen D. N. 与McCluskey R.（1990）从就业人数、总的孵化期、孵化成活率三个方面对孵化器效率进行测定；Colombo M. 和Delmastro M.（2002）从研发投入和研发产出两个方面入手，对孵化器效率进行评价；Mehrabad M. S.利用 Mamdani 模糊规则的模糊模型对孵化器的租户绩效进行了评价。国内学者借鉴国外研究成果，更多的是采用实证模型对孵化器效率进行量化研究。孙凯等（2007）构造了一套基于变异系数法的科技孵化器运行效率评价体系，并实证验证了模型的可操作性和实用性；张娇等（2010）使用数据包络（DEA）方法，以人财物为投入指标、企业孵化效率和社会效益为产出指标，对2008年我国科技企业孵化器运营效率进行了评价；代碧波等（2012）运用DEA方法，实证分析了东北地区14 家国家级科技企业孵化器的运行效率；黄虹等（2013）采用随机前沿方法，对我国科技企业孵化器绩效与区域差异进行了研究；孔原（2016）以异质随机前沿模型为基础，以2010 ~ 2012年长三角地区国家级孵化器数据为样本，测算了科技孵化器市场化服务能力不足情况下孵化器的运行效率；陶志梅（2016）从孵化器服务水平和运营效率两个维度，实证研究了科技孵化器的可持续发展能力。
从以上国内外研究文献可以看出，孵化器运行效率一直是相关领域的研究热点，国内学者主要采用数据包络、主成分分析、随机前沿等方法对国内科技孵化器运行效率进行深入研究，为后续研究提供了很多借鉴与参考。随着我国创新驱动发展战略的实施，企业创新主体地位不断强化，大众创业、万众创新的科技创新活动日益频繁。“十三五”期间，为适应中国制造2025、“互联网+”等产业转型升级对科技创新的需求，传统孵化器必须由原来标准化的孵化载体向融合创新与创业、线下与线上、孵化与投资的科技创新生态体系转变，形成低成本、一站式、全要素、开放式的新型创新创业服务平台。在传统孵化器自身转型升级的背景下，需要进一步细化研究孵化器“科技成果转化+企业孵化+产业孵化”的全链条孵化效率，以此促进创新创业生态体系的形成。根据这个思路，本文采用DEA技术，分三个维度以全链条孵化的视角对我国34个地区的科技孵化器运行效率进行评价。
三、研究模型及评价指标体系
1. DEA模型。数据包络（DEA）技术用于评价系统中相同类型部门之间的相对有效性，它是求解不同量纲多变量输入和输出系统的生产前沿面的有效方法，这种分析方法可以较为客观地反映被评价单元的投入产出效率，并且能进一步将效率分解为规模效率和技术效率，并给出评估决策单元改进方向。根据规模报酬是否可变，DEA模型分为规模报酬不变模型（CCR）和规模报酬可变模型（BCC）两种。CCR模型假设每一决策单元的生产技术为固定规模报酬，由线性规划方法获得效率前沿边界并计算每一决策单元的相对效率；BCC模型是CCR的改进模型，该方法在原模型基础上增加了[j=1nλ=1]，从而将技术效率分解为纯技术效率和规模效率两部分。这里，技术效率=纯技术效率×规模效率，若纯技术效率值大于规模效率值，表明规模因素是孵化器效率不足的主导因素，存在规模无效；若规模效率值大于纯技术效率值，表明该孵化器效率不足的主要原因在于资源配置的低效，存在严重的投入冗余或产出不足。
本文以投入导向的BCC模型对创新孵化器运行效率进行评价，其模型如下：
       minθ

2. 评价指标体系。孵化器运行效率评价有多个维度，从产业创新企业创业维度评价，孵化器运行效率可以细分为科技成果转化效率、创业企业孵化效率、产业整体孵化效率；从孵化器自身运行维度评价，孵化器效率评价的是孵化器的市场化运行效率；从社会效益维度评价，孵化器运行效率主要评价孵化器的公共服务和公益效率。在当前创新驱动经济发展战略的时代背景下，新型孵化器应能根据不同发展阶段企业对创新创业孵化服务的差异化需求，提供阶段性孵化服务。赵黎明等（2008）提出创新孵化器的孵化服务应综合拓展，为上游科技创新活动提供创新孵化服务，为中游科技创业企业提供创业孵化服务，为下游科技产业集群的形成与发展提供产业孵化服务。本文从产业创新和企业创业服务维度出发，指标设计着力反映科技孵化器综合孵化服务能力，根据孵化器的运行特点和评价指标的建立原则，把孵化器场地面积、孵化器管理人员、孵化器创业导师人数、孵化基金总额等成本性指标作为系统输入，把孵化器获得知识产权数、发明专利、年度企业毕业率、孵化高新企业个数等作为系统产出指标，分别构建创新成果转化、企业孵化、产业孵化三个系统，对科技企业孵化器各个维度的运行效率进行专项评价。为保证实证数据的可获得性和权威性，本文从《中国火炬统计年鉴（2015）》抽取34个省市及单列市的科技企业孵化器数据作为实证样本。
（1）创新成果转化效率。促进科技成果转移转化是加强科技与经济紧密结合、发挥科技创新在经济转方式调结构方面重要作用的关键环节。科技部党组书记王志刚指出，提高创新成果转化效率，一要搭建平台，构建服务体系；二要加强信息共享，提供公平、及时、准确、有针对性的服务。创新成果转化重点是考察孵化器平台公共服务效率，根据指标针对性和可得性，本文将孵化器场地面积作为物的投入指标、将管理人员数作为人力资源的投入指标，将公共技术服务平台投资额作为资本的投入指标。考虑到创新成果的主要表现形态，本文将知识产权数、发明专利个数作为系统产出指标。（2）企业孵化效率。孵化器能够为初创企业提供资金、场地、管理以及技术指导等多种便利服务，帮助企业成活并推动企业快速做大。孵化器孵化效率主要考察平台培育扶持初创企业到成熟的投入产出情况，考虑孵化器为创业企业提供的创业扶持服务，本文将孵化器场地面积、孵化基金总额作为企业孵化的物力、财力投入指标；考虑初创企业对资金、技术、平台资源的渴求，本文将创业导师人数作为衡量孵化器人力资源投入的指标。对于孵化器的企业孵化成果，可以从孵化数量和孵化质量两个方面去衡量，因此本文将当年孵化企业毕业率（当年毕业企业数/当年在孵企业数）、在孵企业总收入作为孵化器企业孵化的产出指标。
（3）产业孵化效率。孵化器可以为高成长性企业提供后续发展空间及资源与服务支持（国际合作、上市培育等），加快培育和推动创新创业集群的形成和发展，促进高新技术产业的发展。产业孵化效率主要考察平台对地区产业集群由无到有、由零星分散到集聚特色发展的投入产出情况。因此，本文将孵化器场地面积、管理人数、孵化基金总额以及公共技术服务平台投资额作为产业整体孵化系统的物力、人力及资本投入指标。考虑到孵化器驱动高新技术产业群形成而获得的国家政策扶持，本文将孵化器当年免税总额作为政策性投入补助指标。产业整体孵化表现为高新技术产业在孵化器所在地区形成的集聚发展，因此，本文将孵化器区域高新企业个数、收入5千万元以上企业个数作为衡量产业集聚的产出指标。
四、实证研究
1. 描述性统计。本文数据来源于《中国火炬统计年鉴（2015）》中全国各省市及大连、宁波、厦门、青岛、深圳5个计划单列市的科技企业孵化器投入产出数据，因数据缺失等因素扣除西藏、海南两个省市，共获得34个地区科技企业孵化器的投入产出数据。由表1的描述性统计结果可以看出，投入类指标中公共平台投资、当年免税总额、孵化基金数据离散程度非常高；产出类指标中，各地区孵化器知识产权、发明专利数据离散程度非常高。
2. 孵化器效率分析。根据导入导向的BCC模型，从创新成果转化、企业孵化、产业整体孵化三个层次考察孵化器全链条运行效率，模型运算采用DEAP2.1软件完成，计算结果详见表2。
（1）各地区全链条孵化效率分析。表2反映了我国各地区科技孵化器的科技成果转化效率、企业孵化效率及产业整体孵化效率的分布状况。从表2可以看出：①从孵化器各环节孵化综合效率均值来看，各地区孵化器的产业整体孵化效率显著大于企业孵化效率和科技成果转化效率，其中科技成果转化效率值最低。②深圳、宁夏、厦门综合效率较高，江苏、上海等发达地区科技孵化器综合效率不高，部分科技孵化器各孵化环节效率极差较大，如青海科技成果转化效率仅为0.032，与企业孵化及产业孵化效率极差达到0.968。
为分析我国科技孵化器全链条孵化绩效情况，本文基于全链条孵化的三个主要环节进行聚类分析。选取科技成果转化效率、企业孵化效率、产业孵化效率三个变量作为聚类分析依据，令K=3，采用SPSS进行K均值聚类分析，将34个地区科技孵化器分成三类：第1类是全链条孵化型孵化器（0.81，1，0.99），即三个效率值都较高；第2类是转型孵化器（0.34，0.42，0.5），即三个效率值基本均衡但有效性不高；第3类是传统型孵化器（0.33，0.6，0.92），即产业孵化效率显著高于企业孵化效率，企业孵化效率显著高于成果转化效率。受篇幅限制，本文仅给出分类结果。宁夏、深圳、厦门3个地区孵化器为第1类全链条孵化型孵化器；上海、江苏、浙江、安徽等18个地区为第2类转型中孵化器；北京、山西、河南等13个地区为第3类传统型孵化器。上述聚类结果说明，受早期设立科技孵化器承接政府主导区域产业布局职能的影响，目前我国多数科技孵化器尚未形成提供全链条孵化服务的能力，有近40%的孵化器功能仍为政府主导地区产业布局责任的延伸，孵化器运营服务距离新时期创新创业生态平台要求还存在较大差距。
（2）创新成果转化效率。根据DEA模型评价测算，我国各地区科技孵化器创新成果转化效率较低，平均值为0.375，最小的青海仅为0.03。为分析成果孵化运营状况，以纯技术效率和规模效率为聚类变量，采用K均值聚类方法，令K=4，将孵化器分为四种类型：第1类为相对高效孵化器（1，0.77），其纯技术效率和规模效率都接近1，综合效率最高；第2类为规模低效孵化器（0.69，0.56），其纯技术效率显著高于规模效率；第3类为技术低效孵化器（0.26，0.65），其规模效率显著高于纯技术效率；第4类为完全低效孵化器（0.41，0.08），其纯技术效率和规模效率都明显低于各地区孵化器平均水平。聚类结果如下：宁夏、宁波、厦门、深圳4个地区为第1类；北京、天津、上海等22个地区为第2类；河北、黑龙江等7个地区为第3类；青海为第4类。各地区成果转化效率分布情况见图1。

（3）企业孵化效率。根据DEA模型评价结果，我国各地区科技企业孵化器技术效率平均值为0.54，最大值为1，最小值为0.18。继续以纯技术效率和规模效率为聚类值，采用K均值聚类方法，令K=4，将孵化器分为四种类型。聚类结果如下：宁夏、深圳、厦门等10个地区为第1类相对高效孵化器（0.96，0.88）；天津、江苏等7个地区为第2类规模低效孵化器（0.93，0.48）；湖北、湖南等10个地区为第3类技术低效孵化器（0.52，0.9）；辽宁、大连等7个地区为第4类相对低效孵化器（（0.37，0.84）。各地区科技孵化器企业孵化效率分布情况见图2。

（4）产业整体孵化效率。相对于创新成果转化及企业孵化效率，各地区孵化器产业整体孵化效率较高，平均值为0.7，有9个地区产业孵化效率值为1。我国科技孵化器总体运营效率较高，继续以纯技术效率和规模效率为聚类值，采用K均值聚类方法，令K=3，将孵化器分为三种类型。聚类结果如下：宁夏、厦门等25个地区为第1类相对高效孵化器（0.92，0.89）；江苏、山东等5个地区为第2类规模低效孵化器（0.93，0.48）；上海、浙江等4个地区为第3类技术低效孵化器（0.31，0.88）。各地区科技孵化器产业整体孵化效率分布详见图3。

（5）各孵化器投入产出松弛变量分析。统计结果详见表3。首先，由表3可以看出，在孵化链的各环节S1- ~ S6-的6项输入指标中，S1-、S3-、S4-非零值比例较高，这说明孵化器场地面积、创业导师、公共技术服务平台投资额投入的产出水平还相对较低，规模效率及技术配置的有效性都较为缺乏。同时数值的标准差表明松弛变量数值高度离散，说明各地区孵化器投入结构、投入水平存在显著差异。
其次，由孵化链条的各环节绩效可以看出，科技成果转化效率环节人员、物力、资本各投入要素的非零值比例和离程度都很高，表明该环节整体投入产出绩效较低且地区差异显著；由企业孵化环节可以看出，创业导师非零值比例较高，表明该环节创业智力及导师资源要素投入产出绩效较低且各地区投入水平存在显著差异；由产业整体孵化环节可以看出，场地面积、管理人员、孵化基金投入产出绩效较低且各地区投入水平存在显著差异。
最后，由S1+ ~ S6+的产出数据标准差可以看出，企业孵化环节各地区绩效值较为集中，产业孵化环节各地区相对离散，成果转化环节各地区产出水平则存在显著差异。由S1+ ~ S6+的产出数据非零值比例统计可以看出，当前孵化器在地区高产值企业规模及数量创造方面效率相对较高，而在打造拥有自有知识产权发明专利的高新技术企业方面效率相对较低。上述产出数据统计情况进一步说明，当前我国孵化器还停留于前期地区政府主导经济布局责任延伸功能，距离适应创新驱动全链条孵化转型还有较大差距，亟待调整孵化器目标管理激励导向，真正建立起满足众创时代所需的创新型孵化载体。
四、研究结论
本文以我国科技孵化器为研究对象，从科技成果转化、创业企业孵化、产业整体孵化三个维度构建孵化器运行效率指标体系，对全国34个地区孵化器的全链条孵化效率进行比较分析，得出以下结论：
我国科技孵化器产业整体孵化效率显著高于企业孵化效率和科技成果转化效率，受早期设立科技孵化器承载政府主导地方经济布局责任延伸的影响，国内多数孵化器尚未形成适应创新驱动经济发展所需的全链条孵化体系，孵化器运行目标绩效设定更多定位于区域短期产值创造，未能从地区创新引领的全局出发，全面推动创新创业活动。
我国各地区科技孵化器运行效率差异显著，导致低效的原因各不相同。科技成果转化、企业孵化、产业孵化各环节孵化效率低下既有由规模低效导致的，也有由技术低效导致的。其中江苏、广东等发达地区科技孵化器运行效率并不高，且多数为规模无效；黑龙江、内蒙古等地区孵化器运行效率的低下则多数由技术无效导致。
各地区科技孵化器效率在创新创业链的各个环节呈现不同的类型，在科技成果转化环节，有22个地区孵化器为规模低效，有7个地区孵化器为技术低效，1个地区孵化器为完全低效；在企业孵化环节，有7个地区孵化器为规模低效，10个地区孵化器为技术低效，4个地区孵化器为相对低效；在产业孵化环节，有5个地区为规模低效，4个地区为技术低效。对各个绩效状态不同的孵化器应采用不同的调整方式。对于规模低效型孵化器，应通过判定规模效益递增或递减，采取有效手段提高规模效率；对于技术低效型孵化器，应进一步优化投入产出组合，针对现有产出水平最大限度地减少投入资源的冗余和浪费；对于完全低效型孵化器，必须全面协调并大幅度调整纯技术效率和规模效率，促进孵化器的持续改进。

主要参考文献：
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