基于主成分分析法的我國科技孵化器有效性評價①

摘 要：本文應用主成分分析法對科技孵化器服務能力、孵化產出能力以及發展能力進行了有效性評價。實證研究表明，我國科技孵化器正處于由追求規模績效向產出績效及可持續發展過渡的階段，未來孵化器運營必須重視內涵與持續發展能力建設。

關鍵詞：孵化器 服務能力 產出能力 發展能力 主成分分析

中圖分類號：F204 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2017）10（a）-169-03

新時期隨著人口紅利的消失、資源要素規模驅動動力的減弱以及環境等各項因素的制約，我國經濟發展進入速度變化、結構調整、動力轉換的新常態，創新驅動成為經濟發展的根本動力。科技孵化器可以有效集聚創業資本、創業人才等創新創業資源要素，為創新團隊培育、知識創新、高新技術成果轉化及高新技術產業孵化提供不可替代的集聚作用，為以企業為主體的技術創新搭建了重要的平臺。我國的孵化器建設最早可以追溯到20世紀80年代制定的火炬計劃，以武漢東湖高新技術創業中心為代表的科技孵化器，成為改革開發初期國家布局新興產業的重要戰略手段，對后期經濟發展產生了巨大的作用。但是，受時代發展科技孵化器布局產業規劃的目標，科技孵化器的行政特色較為鮮明，功能主要定位為服務區域政府主導產業布局的需要，而創新資源要素的市場配置以及孵化器自身的市場化服務還存在問題。2016年5月中共中央、國務院印發《國家創新驅動發展戰略綱要》，明確提出加強國家創新體系建設，推動實現創新要素引領發展、創新能力提升、創新資源市場配置、創新群體大眾化的轉變。對比新時期創新驅動經濟的發展要求，開展科技孵化器的服務能力、創新要素集聚產出能力以及自身可持續發展能力的有效性評價，對進一步完善科技創新機制，建設適應時代發展的科技孵化器具有重要的作用。

孵化器運行效率評價有多個維度，從產業創新企業創業維度評價，孵化器運營效率可以細分為科技成果轉化效率、創業企業孵化效率、產業整體孵化效率。孔原（2016）從產業創新企業創業維度，對孵化器運營效率從科技成果轉化效率、創業企業孵化效率、產業整體孵化效率三個方面進行了績效評價[1]；從社會效益維度評價，孵化器運營效率主要評價孵化器的公共服務和公益效率。Allen D N 與McCluskey R（1990）從就業人數、總的孵化期、孵化成活率三個方面對孵化器效率進行測定[2]；Colombo M 和Delmastro M（2002）從研發投入和研發產出兩個方面入手，對孵化器效率進行評價[3]；從孵化器自身運行維度度評價，孵化器效率評價的是孵化器的市場化運行效率，陶志梅（2016）從孵化器服務水平和運營效率兩個維度，實證研究了科技孵化器的可持續發展能力[4]。上述文獻研究給孵化器績效研究提供了很多借鑒，但受科技孵化器數據采集、評價指標體系建構等問題的限制，當前孵化器績效評價多數集中在綜合評價，對孵化器分項功能績效診斷與改進作用較低。因此，本文計劃采用主成分分析法診斷國內科技孵化器的功能因子，對孵化器有效性進行分項及綜合評價。

1 研究方法和指標選取

1.1 主成分分析法

主成分分析是把多個指標轉化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法，它可以通過降維，找到幾個綜合因子代表原來眾多的變量，使這些綜合因子能盡量反映原來變量的信息，從而形成客觀的綜合評價。主成分分析的評價步驟一般包括：（1）數據的標準化，對數據進行無量綱處理；（2）求解相關系數矩陣；（3）求得相關系數矩陣的特征值和特征向量；（4）根據因子貢獻率確定主成分；（5）根據方差貢獻率確定指標權重構造評價函數，進行綜合評價[5]。

孵化器效性評價主要利用反映現有科技孵化器運營的統計數據，從孵化器服務能力、孵化器資源集聚孵化能力以及孵化器自身可持續發展能力三個方面進行有效性評價。觀察現有孵化器統計資料，可以看到反映孵化器運營的指標數據較多，并且彼此之間存在較大的相關性，單純從一項或一組數據對孵化企業運行效率進行分析評價都是不全面的。因此，本文將收集反映孵化器服務、產出、發展的各項數據，采用因子分析技術，客觀的將指標數據進行分類歸納，獲得孵化器單項功能評價函數并最終確定其綜合有效性。

1.2 指標選取及描述性統計

本文按照反映孵化器服務、產出、發展評價的需要，收集了孵化器占地面積、孵化器管理人員、在孵企業數等14項定量數據，數據來源于《中國火炬統計年鑒（2015）》中全國各省市及大連、寧波、廈門、青島、深圳5個計劃單列市的科技企業孵化器數據，因數據缺失原因扣除西藏、海南、青海、新疆四個省市，共獲得32個地區科技企業孵化數據，見表1所示。

2 科技孵化器有效性評價及分析

科技孵化器有效性評價主要從三個方面開展。一是，科技孵化器運營服務能力，這種能力體現在硬環境和軟服務兩個方面：硬環境是孵化器的基礎設施如辦公環境、共享的研發試驗平臺等；軟服務是孵化器提供的一般性服務如物業管理、工商注冊、稅務登記、培訓、文秘、商務服務等。孵化器場地面積、管理人數、創業導師人數都是評價孵化器服務能力的重要指標[6]；二是，科技孵化器孵化產出能力，這種能力主要體現在孵化器產業特色及行業聚焦孵化能力。區域高新技術企業比例、優質企業比例、在孵企業畢業率都是評價產出能力的重要指標；三是，科技孵化器發展能力，主要指孵化器自身的盈利和創新能力，即孵化器自身的盈利和創新能力。一個具有發展能力的科技孵化器不是簡單的科技園區物業服務者，也不是簡單地為客戶申請各項優惠政策實現招商功能，而是應具有明確的發展定位，有持續健康的發展能力，有強大的持續創新能力，從而形成品牌及集聚效應，吸引更多的企業入駐，從而實現盈利，獲得可持續發展。

2.1 科技孵化器有效性評價

（1）適用性檢驗。根據前期文獻研究，選取采集14項有效性評價指標，由于指標間具有很強的關聯性，為避免實際評價出現信息重疊問題，采用因子分析法從眾多原始變量中綜合出少數具有代表性的因子，因此原始數據變量之間應該具有較強的相關性，本文采用KMO檢驗統計量于Bartlett球形檢驗結果，KMO統計量為0.762，Bartlett球形檢驗的P值為0.000，數據檢驗表明本研究適合采用因子分析法。

（2）求取特征根與方差貢獻率。本文采用SPSS16統計軟件，對指標數據進行因子分析，獲得樣本數據特征根與方差貢獻表，詳見表2。

根據累計貢獻率數據顯示，提取3個因子F1——F3，即可獲取信息量的75.55%。由表3因子載荷矩陣可以看出，第一個公共因子在X1、X2、X3、X6、X9、X12、X13上有較大載荷，說明這7個指標有較強的相關性，可以歸為一類。從這些指標類型看主要是場地面積、管理人員數量、在孵企業數量等反映孵化器規模及服務能力的指標，因此把第一個因子定義為孵化器服務績效因子；第二個公共因子在X7、X8、X11、X14上有較大載荷，可以歸為一類。這四個指標孵化高新企業比例、孵化企業畢業率、在孵企業勞動生產率，在孵化企業平均獲得風險投資額，主要反映孵化器產出績效能力指標，因此把第二個因子定義為孵化器產出能力因子；第三個公共因子在X4、X5 、X10上有較大載荷，可以歸為一類。這三個指標分別是孵化器單位面積公共技術服務平臺投資額、孵化器單位面積孵化基金額度和孵化器服務用房占總面積的比例，主要反映孵化器發展能力指標，因此把第三個因子定義為孵化器發展能力因子，見表3所示。

（3）根據因子得分系數確定各項因子及評價單元的綜合得分。根據因子分析得出的得分系數，確定因子得分線性表達式，受篇幅限制，此處略去因子得分系數矩陣表展示。根據以下線性表達式，將各個孵化器原始數據的標準化值代入獲得計算每個孵化器在各項因子的得分。

F1=0.153X1+0.148X2+0.138X3+0.003X4-0.029X5+0.15X6-0.027X7+0.146X9-0.031X10-0.001X11+0.147X12+0.146X13-0.013X14（1）

F2=-0.034X1+0.016X2+0.04X3+0.078X4-0.006X5-0.033X6+0.37X7+0.369X8-0.023X9-0.156X10+0.236X11-0.002X12+0.008X13+0.289X14（2）

F3=-0.072X1-0.016X2-0.012X3+0.278X4+0.534X5+0.014X6-0.107X7- 0.198X8+0.025X9+0.542X10+0.015X11-0.011X12+0.09X14（3）

進一步以表2方差貢獻率作為權重，按公式（4）獲得各個孵化器的綜合評分及排名情況。

V=0.47431F1+0.17265F2+0.10859F3（4），如表4所示。

2.2 孵化器有效性評價分析

基于因子提取的主成分分析，通過因子載荷的方法獲得了科技孵化器服務能力、孵化產出能力和發展能力，觀察主成分表達式及得分評價表，可以得出如下結論。

2.2.1 我國科技孵化器整體市場化運營能力不足

從表2因子方差貢獻率可以看出，反映孵化器規模及服務能力因子貢獻率達47%，反映孵化產出能力因子貢獻率為17%，反映孵化器自身可持續發展能力因子貢獻率僅為10%，上述因子分析說明，目前國內孵化器整體建設仍處于政府主導孵化器建設向市場化運營孵化器的過渡階段。國內科技孵化器在建設規模、資源配套等方面都有了較大的發展，但在整合創新資源要素，扶持企業主體創新的市場化運營能力有待進一步提高。

2.2.2 孵化器有效性區域差異顯著，部分孵化器單項績效落差較大

觀察科技孵化器有效性評價得分表，可以看出傳統政治經濟發達省份如江蘇、廣東、上海、北京、山東等地區排名靠前，而甘肅、寧夏等西部省份排名靠后，說明區域科技孵化器有效性東西部差距較大；進一步分析地區有效性，可以看到部分孵化器各單項能力因子間存在著較大的不平衡性，如江蘇孵化器綜合排名第1名，但其孵化產出因子排名為25名，可持續發展排名為15名，三個功能因子離差較大，說明其發展存在一定的不平衡性。進一步深入分析江蘇科技孵化器的建設運營資料，可以看出江蘇孵化器建設數量、配套設施、創業導師配置、累計創新資源（如創新技術專利）主要是通過政府為主體的建設方式形成推動，其規模績效較高。但對比廣東、深圳、浙江等市場化程度較高的地區而言，江蘇省孵化器在市場化孵化能力、技術創新孵化基金整合等市場導向配置創新要素領域還存在較大的差距。

參考文獻

[1] 孔原.基于全鏈條孵化視角的科技孵化器運行效率研究[J].財會月刊，2016（32）.

[2] Allen D N，McCluskey R.Structure，policy，services and performance in the business incubator industry[J]. Entrepreneurship，Theory and Practice，1990，15（2）.

[3] Colombo M，Delmastro M.How effective are technology incubators？ Evidence from Italy[J].Research Policy，2002，31（7）.

[4] 陶志梅.基于主成分分析和DEA方法的企業孵化器可持續發展能力評價研究[J].科技管理研究，2016（2）.

[5] 薛薇.spss統計分析方法及應用[M].北京：電子工業出版社， 2017（6）.

[6] 陳頡.孵化器運營與商業模式研究[M].北京：人民郵電出版社， 2015（9）.

①基金項目：江蘇省2016高校哲學社會科學研究基金項目“全鏈條孵化視角下眾創空間孵化效率對區域創新發展的影響研究——以江蘇省為例”（批準號：2016SJD630065）；2015江蘇省高等教育教學改革課題“基于產教深度融合的高校創業實踐基地運行與管理的研究與實踐”。

作者簡介：孔原（1975-），男，江蘇無錫人，副教授，主要從事技術經濟管理方面的研究。