基于AHP-FCEM的科技企業孵化器項目績效評價研究*

張露 彭程

（云南財經大學國際工商學院，云南 昆明 650221）

0 引言

進入21世紀，信息技術革命迅速發展，高新技術企業越來越得到重視，科學技術對經濟社會的促進作用不斷增強。隨著我國科技型中小企業的發展和成長，科技企業孵化器項目也應運而生，孵化器項目主要針對具體的科技企業或科技項目，可以有效扶持科技型中小企業或相關項目的成長，更好地促進科技成果轉化，培養大量優秀企業家并提供較多的社會就業崗位，因此，扶持和發展科技企業孵化器項目已經成為一種全球共識。當前，國家之間的競爭主要集中在以科技為重點的經濟和軍事兩方面，科技企業孵化器項目在促進經濟發展方面的優勢使其成為經濟發展的主要力量，這就必然受到各個國家的重視和支持。然而，伴隨著科技企業孵化器項目的成長和發展，在其運營過程中也出現了一些問題，為了指導和規范孵化器項目的發展，對其運營水平的績效評價就很有必要。如何合理有效地進行科技企業孵化器項目績效評價，成為國內外學者們研究的重點。因此，建立正確有效的績效評價指標，對科技企業孵化器項目進行客觀準確的績效評價，克服其對數量的盲目追求，對增強科技企業自主創新能力具有重要的現實意義。

1 相關文獻綜述

自20世紀80年代末期開始，學者們開始從管理學、經濟學和社會學等方面對科技企業孵化器項目進行研究，到20世紀90年代，科技企業孵化器項目績效評價主體漸趨廣泛，評價重點越來越多地轉移到結果指標方面。Lois等[1]以在孵企業“畢業率”（即成功孵化的企業比例）衡量孵化器項目的績效，所得評價結果直觀有效。Chan等[2]以組織論和集群論相關知識為研究方法，提出了孵化器項目評價框架，得到了客觀的績效評價結果。曾鑫[3]將科技企業孵化器、創投機構、在孵企業三者綜合起來進行績效評價，得出孵化器項目是科技企業成長的關鍵所在。梁敏[4]從基礎服務設施、綜合服務功能、經濟功能等方面構建指標，以層次分析法對科技企業孵化器項目績效進行分析。孫凱等[5]將變異系數法應用到科技企業孵化器項目績效評價中，為績效評價提供了一種新的方法。徐菱娟等[6]結合科技企業孵化器項目績效評價的影響因素，以主成分分析法為主要研究方法，構建了包括孵化器軟硬環境狀況、融資能力、管理能力的評價體系。

根據以上文獻研究可知，目前對科技企業孵化器項目的績效評價研究以層次分析法（AHP）、模糊綜合評價法（FCEM）、數據包絡分析法、變異系數等方法為主，綜合運用兩種方法的研究較少，基于此，本文綜合運用AHP和FCEM兩種方法評價科技企業孵化器項目，以AHP方法確定指標權重，再運用模糊綜合評價法進行績效評價，可以較好地得到研究結果。

2 項目績效評價指標體系的建立

本文以科技企業孵化器項目為具體研究對象，對其進行績效評價。通過構建評價指標，綜合AHP和FCEM兩種方法的特點進行孵化器項目績效評價，試圖找出孵化器項目高績效的原因所在。從影響孵化器項目績效的因素出發，通過分析國內外研究現狀，參考科技部火炬中心有關數據指標[7]，構建出科技企業孵化器項目績效評價指標體系，并經過專家評價，得到如表1所示的具體指標。

表1 科技企業孵化器項目績效評價指標體系

3 模型的構建

3.1 層次分析法確定權重

3.1.1構造判斷矩陣

在層次分析法中，判斷矩陣中的元素表示與某層因素有關的下一層因素之間的相對重要性。如果A層次中因素Ak與下一層次中元素B1，B2，…，Bn有關系，則構造如表2所示的判斷矩陣。

表2 構造的判斷矩陣

表2中，bij是相對于因素Ak而言，因素Bi相對于因素Bj的重要性，所以，評價矩陣的一般形式為

3.1.2 一致性檢驗

為了避免判斷矩陣出現a＞b，b＞c，而a＜c的情況，要對判斷矩陣進行一致性檢驗，對于不滿足一致性的要進行相應調整，直到滿足要求為止。具體公式為如果CI＜0.1，就認為一致性較好。

3.1.3 指標權重的確定

權重的確定就是計算判斷矩陣的特征根和特征向量，然后進行歸一化處理，得到每一個指標對目標函數的相對權重向量。

3.2 模糊綜合評價模型的建立

模糊綜合評價法是一種基于模糊數學的綜合評估方法，該方法可以很好地解決難以量化的問題，有效將定性描述轉化成定量分析。由于科技企業孵化器項目績效評價涉及影響因素較多，在此選用模糊綜合2級評價方法，依次得到評價對象集、因素集、評語集，并依次建立：對象集U={u1，u2，…，ul}，因素集B={B1，B2，…，Bm}，評語集V={v1，v2，…，vn}。由各單因素模糊評價可以得到模糊綜合評價矩陣為

根據加權平均算子M（°，+）對上述各因素進行模糊變換，得到1級綜合評價為

式中，W1，W2，…，Wm為因素集權重。

計算2級綜合評價。由B1，B2，…，Bm，可以計算U的單因素評價矩陣為

對U代表的事物的綜合評價為

計算模糊綜合評價的結果。一般的做法是將模糊綜合評價的結果按照一定的標準轉化，使判斷結果清晰、直觀，以便對被評價對象做出判斷，直至得到最終結果。

4 實證分析

4.1 案例背景介紹

筆者選取了昆明市高新技術產業開發區某科技企業孵化器項目，該項目是云南省首批企業化運作的孵化器公司，依靠北京理工大學和昆明高新區五華科技園共同出資籌建，是云南省省院省校教育合作的重要成果。該孵化器項目主要幫助云南省科技型中小企業的成長和發展，依托北京的優勢資源，為云南省科技型中小企業提供全面的信息和科技服務平臺，為其科技成果的轉化和產業化搭建橋梁，更好地促進昆明市高新技術產業的發展。

4.2 模型的運用

4.2.1 層次分析法的應用

根據表1的指標數據對該科技企業孵化器項目進行層次分析法計算，從而確定指標權重，經過Super Decision軟件的運行，得到如表3所示的一致性檢驗指標CI，以及層次分析法計算權重的結果（表4）。從表3中可以清楚地看出本文的四個因素判斷矩陣的一致性檢驗指標均遠小于0.1，因此本文所計算的指標權重值是比較令人滿意的。

表3 因素判斷矩陣及一致性檢驗結果

表4 應用AHP法的科技企業孵化器項目績效評價結果

從表4可以看到，準則層B1，B2，B3的權重分別為0.13，0.65，0.22，也就是說，在企業科技項目成果的績效衡量中，運行績效因素所占的權重為0.65，占據絕對重要地位，表明增加運行績效因素的投入對提升科技企業孵化器項目的績效有著顯著的作用。在運行績效的指標層中，其七個二級指標按重要程度排序依次為：管理人員數量和質量C7、貸款擔保額C4、科技創新基金投入率C10、當地大學和科研院所數量C9、高級創業服務人員投入比重C6、平均資本投入C5、管理人員服務在孵企業時間C8，其中管理人員數量和質量所占的權重最高，其值為0.384 9；貸款擔保額C4和科技創新基金投入率C10權重相同，并列第二，其值均為0.180 7，這說明對于高技術和高投入的科技企業孵化器項目而言，人才和資本因素是其績效發展最為重要的兩個方面。究其原因，主要是由于科技企業孵化器項目是以擁有高新技術的項目為服務對象，而高新技術項目的產業化往往是高投入和高風險的，要以雄厚的資本實力和高素質的管理人才作保障。因此人才和資本，即本文中的管理人員數量和質量、貸款擔保額和科技創新基金投入率應該是未來科技企業孵化器項目發展的重點方向。

4.2.2 模糊綜合評價的應用

本部分以問卷調查的形式，選取20位和科技企業孵化器項目績效評價有關的專家作為調查對象，對該項目績效評價指標中的各2級指標滿意度進行判斷打分，所發問卷全部收回。確定客戶滿意程度標度為H=[5，4，3，2，1]，其中5表示很好，4表示較好，3表示一般，2表示較差，1表示很差。

在對問卷調查結果統計分析之后，得到各子因素集的評價結果，如表5所示，因素集對應1級評價指標，子因素集對應2級評價指標。

表5 評價指標權重和各子因素集的評價結果

由表5可知，因素集的權重為WB=[0.13，0.65，0.22]；子因素集的權重分別為

W1=[0.199 8，0.600 4，0.199 8]

W2=[0.180 7，0.062 8，0.070 8，0.384 9，0.032 0，0.088 1，0.180 7]

W3=[0.359 4，0.153 4，0.359 4，0.063 9，0.063 9]

由B1，B2，B3可得到第1層次因素集的模糊綜合評價矩陣RB

用M（·，+）算子對RB進行模糊運算，求得該項目的綜合評價向量BB為

BB=WB?RB=[0.357，0.402，0.215，0.047，0.002]

綜合上述計算結果，計算模糊綜合評價的1級評價結果和2級評價結果，具體見表6和表7。

表6 模糊綜合評價1級評價結果

表7 模糊綜合評價2級評價結果

根據最大隸屬度原則，由表7可知，對該科技企業孵化器項目績效滿意度的評價結果，在5個等級的隸屬度中，0.402最大，所以該項目績效滿意度的綜合隸屬值為0.402，評語值為“較好”。說明客戶對該項目的評價整體是較為滿意的。其中，大約有35.7%的客戶是很滿意的，97.4%（35.7%+40.2%+21.5%）的客戶是持認可態度。根據表6，將評價結果轉化為具體的分值，設評語集V={很好，較好，一般，較差，很差}={100，80，60，40，0}，則各指標的分值和排序結果見表8。

表8 各指標分值和排序結果

其中，B1排第一，得分86.4（100×0.18+80×0.62+60×0.18+40×0.200+0×0），說明B1對項目的績效使人滿意程度最大，另外兩個指標的計算同理。由表8可知三項指標得分均在80分之上，說明該科技企業孵化器項目總體績效水平較高，發展形勢較好，符合該項目的實際發展情況。

5 結語

科技企業孵化器項目績效評價是一個熱點問題，結合績效評價的基本特點，本文利用層次分析法和模糊綜合評價法研究科技企業孵化器項目績效評價，使定性評價有效地轉換為定量評價，較好地避免了主觀因素的干擾。同時結合昆明市高新技術產業開發區某科技企業孵化器項目進行實證分析，較好地驗證了評價方法的準確性，所得結論準確性較高，符合實際情況。通過對科技企業孵化器項目的績效評價研究，可以較為準確地了解孵化器項目高績效的根本所在，從而更好地促進科技企業孵化器項目的發展，對其未來的健康發展具有重要的現實意義。

由于影響科技企業孵化器項目績效評價的因素較多，且孵化器項目本身的成長變化也較快，因此，科技企業孵化器項目績效評價是一個較為復雜的研究領域，相關的理論和實踐還有待繼續研究和完善。

[1] Lois Peters，Mark Rice，Malavika Sundararajan.The role of incubators in the entrepreneurial process[J].The Journal of Technology Transfer，2004，29（1）：83-91.

[2] Chan K F，Lau T.Assessing technology incubator programs in the science park：the good，the bad and the ugly[J].Technovation，2005，25（10）：1215-1228.

[3] 曾鑫.“科技企業孵化器、創投機構、在孵企業”三方聯盟績效及其網絡演化研究[D].天津：天津大學，2012.

[4] 梁敏.科技企業孵化器綜合評價指標體系及模型設計[J].科學學與科學技術管理，2004（2）：62-65.

[5] 孫凱，鞠曉峰，李煜華.基于變異系數法的企業孵化器運行績效評價[J].哈爾濱理工大學學報，2007（3）：165-167，172.

[6] 徐菱涓，劉寧暉.基于主成分分析法的科技企業孵化器績效影響因素研究[J].科技進步與對策，2008，25（11）：213-215.

[7] 科技部火炬高技術產業開發中心.中國火炬統計年鑒[M].北京：中國統計出版社，2013.