基于DEA的陜西省創業投資與孵化器融合效率比較分析

邢娜+王西婭+唐彬

【摘 要】為了解陜西省創業投資與孵化器融合效率的水平，本文基于數據包絡分析法（DEA），分析了陜西省在全國31個被統計的省、市及自治區中創業投資與孵化器融合效率的水平。研究發現，陜西省創業投資與孵化器融合效率是相對非有效，原因在于規模效率無效。

【關鍵詞】創業投資 孵化器 融合效率 數據包絡分析法

基金資助：陜西省教育廳人文社科研究計劃項目“陜西新興產業中小企業創業孵化器創新模式研究”（項目編號：16JK2125）；陜西省教育廳高等教育教學改革研究項目“陜西應用技術型大學基于新興產業發展的電子商務技能創新創業人才培養模式研究”（項目編號：15BZ63）。

引言

2015年，李克強總理在政府工作報告中提出“大眾創業，萬眾創新”的政策號召，全國各地掀起創業的熱潮，各種形式的創業投資和各類孵化器也隨之增加。創業投資與孵化器對促進創新創業，推動創新創業向大眾化發展能起到一定的積極作用，因此，分析創業投資與孵化器融合發展的效率，能促進二者優勢互補，提高資源利用率，使之更好地為創業者服務。

創業投資與孵化器融合的研究現狀

創業投資（venture capital）是指為高成長型創業企業提供股權資本，并為其提供經營管理咨詢服務，以期在被投資企業發展成熟后，通過股權轉讓獲取中長期資本增值收益的投資行為。[1]創業投資與孵化器融合，一方面通過創業資金的投入，能有效彌補“在孵企業”資金缺口，解決其初始階段資金不足帶來的發展瓶頸問題；另一方面，孵化器能為創業投資提供豐富的項目源，并以專業化的投資分析和建議，緩解由于信息不對稱帶來的投資決策壓力，降低創業投資的風險。

針對創業投資與孵化器的融合發展，焦軍利（2009）通過創投公司實例，論述了創業投資與孵化器協同發展的有利趨勢。[2]趙黎明、盧珊（2011）將孵化器與創業投資的合作模式劃分為內部合作模式和外部合作模式兩類，并通過建立數理模型分析兩種合作模式的合作效果，最終發現孵化器與創業投資的內部合作模式為優質。[3]王志鶴（2015）運用主成分分析法和數據包絡分析法，選取32家孵化器為研究對象，分別對創業投資基金與科技企業孵化器融合的競爭力和運行效率進行分析。[4]劉瑾（2016）通過分析創業投資和孵化器的相同點和不同點，指出二者優勢的互補，使其融合發展成為必然趨勢。[5]可見，學者普遍認為創業資本與孵化器融合具有必然性，但針對二者融合發展效率的定量分析比較少，結合地區的實證分析和比較分析更是少見。

創業投資與孵化器融合效率分析的模型構建

1.研究方法選擇

創業投資與孵化器融合發展效率旨在以孵化器的投入產出能力為核心，衡量創業投資的利用效率和孵化器的運行效率。因此，本項目選用著名運籌學家A.Charnes和W.W.Copper提出的數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA），結合全國各地區創業投資與中小企業孵化器運行實際，分析二者的融合效率，著重探討陜西創業投資與中小企業孵化器在全國范圍的融合效率。該方法以“相對效率”概念為基礎，是一種主要用于評價具有相同類型的多投入、多產出的決策單元是否技術有效的非參數統計方法。[6]DEA常見的分析模型有BCC模型和CCR模型，本文選取以投入為導向的BCC模型。

2.模型構建

上式中xj0表示第j0個DMU的輸入向量，Yj0表示第j0個DMU的輸出向量，θ表示投入縮小比率，λ表示DMU線性組合的系數。根據此目標函數求得的便是純技術效率（PTE），而根據綜合效率（TE）=純技術效率（PTE）*規模效率（SE），可算出綜合效率和規模效率。綜合效率為1，則判定該決策單元融合效率相對有效；若綜合效率<1，則判定融合效率相對無效，其數值表示該決策單元離有效的優化量。

3.指標構建

根據《2015年中國火炬統計年鑒》的統計指標體系，結合中小企業孵化器的特點，本著數據的科學性、可比較性原則，選取的投入產出指標分別如下：

投入指標：擬從人、財、物三個維度衡量中小企業孵化器正常運行的投入值，對應的指標為創業導師和在孵企業從業人員總數、孵化基金總額和對公共技術服務平臺投資額總和、場地總面積。

產出指標：擬從經濟效益、孵化效率、創新能力三個維度評價其產出值，同時考慮到創業投資的延續性，對應指標為孵化器總收入、累計畢業企業、當年知識產權授權數。

陜西省創業投資與孵化器融合效率比較分析

據統計，截至2014年底，全國共有科技企業孵化器1748個，同比增長19.1%，陜西省共有孵化器27個，占全國總數的1.5%。本文以統計在冊的31個省、直轄市、自治區為研究對象，共確立31個決策單元。通過數據的整理、匯總，利用DEAP2.1軟件進行分析，得出各地區創業投資與孵化器融合的綜合效率、純技術效率和規模效率。

1.總體分析

由下表可看出，31個決策單元的創業投資與孵化器融合效率中，2014年，北京、河北、黑龍江、浙江、安徽、湖北、海南、重慶、云南、西藏、青海、寧夏、新疆共13個省、市及自治區達到DEA有效，占比41.9%，表明上述地區創業投資與孵化器融合效率較高，孵化器運行效率相對有效。遼寧、上海、江蘇、廣東、陜西5個省、市及地區純技術效率為1，但綜合效率<1，說明這些地區資源配置效率已達到最優水平，DEA相對無效的根本原因在于其規模效率無效。還有13個省、市及自治區無論綜合效率、純技術效率還是規模效率均<1，屬于DEA無效。此外，在18個融合效率相對非有效的地區中，12個統計地區規模報酬呈遞減趨勢，6個統計地區規模效率呈遞增趨勢。

2.陜西省比較分析

（1）從創業投資和孵化器絕對量水平來看。截至2014年，陜西省創業投資總額為8，877，000元，在全國排在第8位；陜西省創業導師數量為365人，在孵企業從業人數50，773人，二者總數作為人力資源投入，在全國排在第7位；孵化企業總面積1，031，000㎡，在全國排名第18；孵化器數量為27個，排在第18位，距離第一位江蘇省436個差距較大。在產出方面，陜西省孵化器總收入為41，772萬元，排名第16；累計孵化企業1093個，排名第11；2014年共取得知識產權1，417個，排名第12?？煽闯鲫兾鲃摌I投資投入較多，而孵化器產出水平較低，相對比江蘇省、廣東省、北京市、天津市、上海市等沿?；蚪洕l達省、市及自治區差距較大。endprint

（2）從陜西省創業投資與孵化器融合效率水平來看。陜西省創業投資與孵化器融合效率為相對無效，其中綜合效率為0.754，純技術效率為1.000，規模效率為0.754，且規模報酬呈遞減狀態。該水平在31個省、市及自治區中排在第20位，處于中低水平；指標值表明，在陜西省孵化器產出值一定的情況下，規模比重壓縮至現有水平的75.4%才能達到融合效率的相對有效。也就是說，在現有投入產出模式下，有24.6%的規模資源投入并沒有發揮明顯作用；規模報酬呈遞減狀態則說明若通過擴大規模的方式增加產出或提高融合效率是行不通的，應控制規模并確保投入產出比例協調。

（3）陜西省融合效率非有效的原因分析。為探究陜西省創業投資與孵化器融合效率相對非有效的根本原因，作者進一步分析了陜西省投入指標的冗余量和產出指標的不足量。但根據分析結果，陜西省各投入指標的冗余量和各產出指標的不足量均為0，再次驗證了陜西省創業投資與孵化器融合效率相對非有效的原因在于規模效率無效。鑒于其規模報酬遞減，建議適當縮減孵化器規模，保持現有投入產出比例，以達到DEA有效。

結論

綜上所述，陜西省創業投資與孵化器融合效率在全國處于中低水平，要提升其融合效率水平，需要從以下幾方面著手：首先，從目前來看，其資源配置的效率是有效的，因此，應盡量維持現有的管理和技術水平，使創業投資發揮最大效益。其次，孵化器規模因素影響了二者融合的效率，現有規模水平距離最優規模水平還有一定差距，若維持現有技術效率水平不變，就不能單純以擴大規模求發展，以避免規模過大造成資源浪費，而應提高規模效益，使產出增加的比重超過投入增加的比重，達到規模效率有效。

參考文獻：

[1]郭建鸞：《對各樣投資基金組織形式的效率分析》，《管理科學》2004年第5期，第69-74頁。

[2]焦軍利：《論科技企業孵化器與創業投資的協同發展》，《現代商業》2009年第30期，第198頁。

[3]趙黎明、盧珊：《科技企業孵化器與創業投資合作模式比較研究》，《科學與科學技術管理》2011年第5期，第131-135頁。

[4]王志鶴：《創業投資基金與孵化器融合的競爭力及效率研究》，東華大學，2015。

[5]劉瑾：《創業投資與孵化器的融合發展》，《商業》2016年第11期，第179頁。

[6]李美娟、陳國宏：《數據包絡分析法（DEA）的研究與應用》，《中國工程科學》2003年第6期，第88-94頁。

作者單位：邢 娜 西安培華學院商學院 陜西西安

王西婭 西安培華學院商學院 陜西西安

唐 彬 陜西師范大學教育實驗經濟研究所 陜西西安endprint