高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)研究

梅強 杜杰 徐占東

摘 要：高校創(chuàng)業(yè)孵化基地中存在服務(wù)績效低下，資源配置不當(dāng)?shù)葐栴}，然而目前社會和學(xué)界并沒有可以對高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效進行評價的指標(biāo)體系。為解決我國高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價的問題，應(yīng)用探索性因子分析的方法從高校創(chuàng)業(yè)孵化基地發(fā)展影響因素入手，結(jié)合高校特有資源進一步探討高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效中的投入和產(chǎn)出指標(biāo)，并且在實證研究的基礎(chǔ)上對其進行優(yōu)化，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高校創(chuàng)業(yè)孵化基地中的中介和投融資機構(gòu)、在孵技術(shù)專家以及公共實驗室并未充分發(fā)揮其原有的服務(wù)作用。而孵化基地中的創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)和組織參加競賽的活動也并未能有效促進入孵大學(xué)生創(chuàng)業(yè)企業(yè)孵化成功。此外，還發(fā)現(xiàn)入孵的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)企業(yè)的科技研發(fā)能力較弱。在信效度檢驗的結(jié)果中也證明中介和投融資機構(gòu)、在孵技術(shù)專家數(shù)、公共實驗室數(shù)量、創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)次數(shù)、在孵企業(yè)專利申請數(shù)和省市級以上創(chuàng)業(yè)競賽獲獎數(shù)6個指標(biāo)未能在劃分的評價維度中收斂，因此剔除這6個指標(biāo)，形成最終的高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)體系。

關(guān)鍵詞：高校創(chuàng)業(yè)孵化基地;探索性因子分析;服務(wù)績效評價;評價指標(biāo)體系

中圖分類號：F 272.2009-05

Abstract：There are some problems such as low service performance and improper resource allocation in university incubation base.However，there is no indicator system that can evaluate the service performance of university incubation base.To solve the problem of evaluating university incubator bases service performance，this study applied the method of exploratory factor analysis，considering the factors of university incubator bases.Combining with the characteristic resources in universities，this study further discussed and optimized the indicators of service performance.The results show that the mediation of the business incubators in universities，investment and financing institutions，technical experts and public laboratory didnt play its original service role.The entrepreneurial training and organization participation in the incubation base also failed to promote the successful incubation of incubated college students.In addition，it is found that the technology research ability of the incubated college students is weak.In the test of reliability and validity，it also proved that indicators of mediation，investment and financing institutions，a number of technical experts，the number of public laboratories，entrepreneurship training frequency，the number of incubated enterprises patent and the number of awards for entrepreneurship competition failed to astringe in divided dimensions.Thus eliminating the six indicators，this study formed the final university incubator bases service performance evaluation index system.

Key words：universities incubation base;exploratory factor analysis;the evaluation of service performance;evaluation index system

0 引 言2008年金融危機后，國家進一步扶持大學(xué)生創(chuàng)業(yè)以解決就業(yè)難問題，并且在《關(guān)于促進以創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)工作指導(dǎo)意見的通知》中正式提出了建設(shè)高校創(chuàng)業(yè)孵化基地。在政府的扶持下，十幾年來，高校創(chuàng)業(yè)孵化基地數(shù)量得到幾何級增長。如何根據(jù)高校創(chuàng)業(yè)孵化基地的特點，提高高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效，是雙創(chuàng)背景下我國高校創(chuàng)業(yè)孵化基地管理的重要課題。但是目前針對高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價的研究仍然停留在理論層面。因此，基于高校創(chuàng)業(yè)孵化基地特點，建立一套合理的服務(wù)績效評價指標(biāo)體系對高校創(chuàng)業(yè)孵化基地發(fā)展具有現(xiàn)實與指導(dǎo)意義。文中在借鑒前人對科技孵化器、大學(xué)科技園等孵化器評價的研究基礎(chǔ)上，提出我國高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價的指標(biāo)體系，并且運用探索性因子分析對指標(biāo)體系進行優(yōu)化，形成一套完整的高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)體系。

1 文獻綜述文中借鑒國內(nèi)外學(xué)者對大學(xué)科技園績效評價的研究來研究高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)體系。國內(nèi)外學(xué)者對大學(xué)科技園績效評價的研究主要集中在大學(xué)科技園績效評價體系、大學(xué)科技園孵化績效以及大學(xué)科技園綜合績效評價等方面，具體指標(biāo)見表1.

借鑒大學(xué)科技園的績效評價體系可以初步擬定高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)體系，但是仍需要考慮以下幾點：①大學(xué)科技園和高校創(chuàng)業(yè)孵化基地發(fā)展規(guī)模和內(nèi)部結(jié)構(gòu)不一樣，部分指標(biāo)不能直接應(yīng)用于高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價中;②高校創(chuàng)業(yè)孵化基地相比于大學(xué)科技園更具有高校資源優(yōu)勢，應(yīng)當(dāng)在指標(biāo)設(shè)計時充分考慮;③高校創(chuàng)業(yè)孵化基地更注重長期發(fā)展前景，不能以短期指標(biāo)來衡量其績效。

2 高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價概念2.1 績效評價內(nèi)涵績效評價是績效管理中的一個概念，從管理學(xué)角度來講績效管理就是為實現(xiàn)組織預(yù)期的目標(biāo)，而進行的包括績效計劃制定、績效考核與評價、績效溝通、績效結(jié)果討論、制定新的績效目標(biāo)這樣一個循環(huán)活動。績效評價就是運用一系列的評價方法，對組織和各部門為實現(xiàn)其預(yù)期目標(biāo)所進行的投入產(chǎn)出活動的綜合性評價。

2.2 高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價內(nèi)涵結(jié)合組織的績效評價概念，對高校創(chuàng)業(yè)孵化基地的服務(wù)績效評價就是運用一系列方法對高校孵化基地為實現(xiàn)其預(yù)期目標(biāo)而進行的投入和產(chǎn)出活動所進行的綜合性評價，而對高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效進行評價的第一步就是首先建立一套完整的高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價的指標(biāo)體系。

3 高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價維度劃分高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)體系見表2.

3.1 基礎(chǔ)服務(wù)能力國外學(xué)者Schw-artz M和 Hornych C（2008）在對德國孵化器研究中指出，高質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施、設(shè)備以及高水平的專業(yè)咨詢服務(wù)是一個孵化器的優(yōu)勢所在[10]。Sang Suk Lee（2004）指出高校孵化器就是在指定目標(biāo)下為企業(yè)提供孵化物質(zhì)條件及其他中介服務(wù)的機構(gòu)[11]。李玉（2012）則在將高校孵化基地基礎(chǔ)服務(wù)能力劃分為區(qū)位、場地面積、商務(wù)及輔助設(shè)施條件、管理團隊概況及管理機制、中介服務(wù)機構(gòu)5個具體指標(biāo)[12]。根據(jù)高校創(chuàng)業(yè)孵化基地特點，按照績效評價規(guī)則將高校創(chuàng)業(yè)孵化基地基礎(chǔ)服務(wù)能力劃分為：孵化器高素質(zhì)員工人數(shù)（本科及以上）、孵化基地面積、基礎(chǔ)設(shè)施投入金額、中介和投融資機構(gòu)數(shù)量、高校重點學(xué)科數(shù)5個測度變量。

3.2 技術(shù)服務(wù)能力朱迪·埃斯特琳（2010）認為，國家的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的持續(xù)關(guān)鍵在于研究、開放與應(yīng)用3個部分的平衡。創(chuàng)新成果的產(chǎn)業(yè)化需要大學(xué)與企業(yè)之間的通力合作[13]。國內(nèi)學(xué)者李曉鴻（2009）在對大學(xué)科技園發(fā)展評價的研究中提出大學(xué)科技園的科研技術(shù)水平主要是指科技人力資源情況以及科技研發(fā)能力。文中認為高校創(chuàng)業(yè)孵化基地的技術(shù)服務(wù)不僅體現(xiàn)在實驗室以及研究中心的開放上，還應(yīng)該突出體現(xiàn)高校服務(wù)人力資源部分。因此，高校創(chuàng)業(yè)孵化基地技術(shù)服務(wù)能力可以從以下3個方面進行測度：在孵技術(shù)專家數(shù)、技術(shù)交流會次數(shù)、公共實驗室數(shù)量、高校當(dāng)年獲得專利數(shù)量。

3.3 融資支持能力鄒筱（2015）[14]、胡文龍（2017）[15]等學(xué)者提出孵化基地存在資金匱乏的問題。國內(nèi)學(xué)者范德成，張巍（2005）在運用定性分析方法對風(fēng)險基金以及種子基金設(shè)立情況進行測度。文中將融資支持能力劃分為：政府引導(dǎo)金額、企業(yè)投資金額、高校基金金額（含校友創(chuàng)業(yè)基金）、風(fēng)投基金金額4個變量進行測度。

3.4 創(chuàng)業(yè)服務(wù)能力李春宏（2014）提出要發(fā)揮大學(xué)生創(chuàng)業(yè)孵化基地創(chuàng)業(yè)教育功能[16]。何芳等（2011）在對大學(xué)生創(chuàng)業(yè)孵化基地的實證研究中發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)與教育對大學(xué)生創(chuàng)業(yè)實踐有一定的積極作用[17]。文中將高校創(chuàng)業(yè)服務(wù)能力劃分為：創(chuàng)業(yè)課程數(shù)量、創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)老師人數(shù)、創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)次數(shù)、參與省市級以上創(chuàng)業(yè)競賽次數(shù)、創(chuàng)業(yè)活動頻數(shù)5個變量來進行測度。

3.5 科技成果孵化張建清等（2016）選用獲得專利總數(shù)這單一變量測度孵化器科技成果產(chǎn)出[18]。范德成，張巍（2005）指出用傳統(tǒng)企業(yè)孵化器評價方法對高校孵化器進行評價會忽視在孵企業(yè)長遠發(fā)展?jié)摿ΑＲ虼耍闹袑⒏咝?chuàng)業(yè)孵化基地科技成果孵化維度劃分為：在孵企業(yè)專利申請或擁有數(shù)、省市級以上創(chuàng)業(yè)競賽獲獎數(shù)、發(fā)表項目相關(guān)論文數(shù)、高校技術(shù)轉(zhuǎn)化數(shù)、與高校合作科研項目數(shù)（含學(xué)校學(xué)生自主立項項目）5個變量進行測度。

3.6 企業(yè)孵化效率高校創(chuàng)業(yè)孵化基地是政府引導(dǎo)產(chǎn)生的高校內(nèi)部孵化器，從孵化器類別上來看，屬于非營利性孵化器。國外學(xué)者Lalkaka（2010）以在孵企業(yè)成活率、在孵企業(yè)年均增長率兩個變量來測度其孵化績效[19]。國內(nèi)學(xué)者錢振華（2011）、

張建清（2017）等在對大學(xué)科技園績效評價實證研究時主要是從中國火炬統(tǒng)計年鑒中選取指標(biāo)：比如當(dāng)年新孵企業(yè)個數(shù)、從業(yè)人員數(shù)等。文中將企業(yè)孵化效率劃分為：當(dāng)年新孵企業(yè)數(shù)、在孵企業(yè)總收入、累計畢業(yè)企業(yè)數(shù)3個變量進行測度。

3.7 社會貢獻張勇（2013）用在孵企業(yè)從業(yè)人數(shù)這一個指標(biāo)來測度大學(xué)科技園社會效益。徐江璞（2009）在研究大學(xué)生創(chuàng)業(yè)孵化機制問題建設(shè)時提出高校創(chuàng)業(yè)活動中關(guān)鍵的是培養(yǎng)了一批創(chuàng)業(yè)人才[20]。而劉廣（2015）則從大學(xué)職能角度提出大學(xué)通過科研創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)等活動，促進社會經(jīng)濟發(fā)展[21]。因此，文中將高校創(chuàng)業(yè)孵化基地社會貢獻劃分為：新畢業(yè)企業(yè)累計稅收總額、當(dāng)年在孵企業(yè)就業(yè)人員數(shù)、創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)人數(shù)3個指標(biāo)來測度。

4 高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)體系探索性因子分析

4.1 數(shù)據(jù)處理與分析

4.1.1 樣本來源問卷采用李克特五級量表的形式，重要性從低到高對各指標(biāo)進行打分。問卷通過聯(lián)系各大高校創(chuàng)業(yè)孵化基地內(nèi)負責(zé)老師發(fā)放，在同濟大學(xué)、南京大學(xué)和蘇州大學(xué)等28個高校創(chuàng)業(yè)孵化基地內(nèi)發(fā)放了問卷。發(fā)放的主要對象為：孵化基地內(nèi)工作人員、技術(shù)專家和在孵大學(xué)生。問卷共計發(fā)放210份，剔除空白、缺失項問卷6份，回收有效問卷共計204份，文中采用SPSS.21軟件對樣本原始數(shù)據(jù)進行分析。

4.1.2 樣本信度檢驗從表3的問卷信度分析表中可以看出，投入指標(biāo)內(nèi)部一致性非常理想（α系數(shù)>0.90），產(chǎn)出指標(biāo)內(nèi)部一致性也非常理想（α系數(shù)>0.90）。具體各維度內(nèi)部一致性均大于0.7，表明問卷內(nèi)部一致性高，問卷內(nèi)容可靠。

4.1.3 樣本效度檢驗表4為投入指標(biāo)旋轉(zhuǎn)成份矩陣。投入指標(biāo)KMO檢驗值為0.956>0.5，產(chǎn)出指標(biāo)KMO檢驗值為0.947>0.5;投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)巴特利特球形檢驗相伴概率均為0.000<0.05，表明指標(biāo)體系之間并非單位矩陣，變量之間具有將強相關(guān)性，適合進行因子分析。

根據(jù)得到的高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)問卷的相關(guān)數(shù)據(jù)后，對投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)分別以主成分分析法提取因子，從而進一步發(fā)現(xiàn)各指標(biāo)在不同維度上的因子載荷。

根據(jù)探索性因子分析中同一維度收斂到一起，不同維度區(qū)別開來這一原則，將投入指標(biāo)里B14中介和投融資機構(gòu)數(shù)量、B21在孵技術(shù)專家數(shù)、B23公共實驗室數(shù)量這3個投入指標(biāo)剔除。將產(chǎn)出指標(biāo)里B51在孵企業(yè)專利申請或擁有數(shù)、B52省市級以上創(chuàng)業(yè)競賽獲獎數(shù)、B73創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)人數(shù)剔除。

4.1.4 累計總方差在因子分析的研究過程中，提取主成分解釋總方差達到70%及以上即可說明所提取的主成分對整個指標(biāo)體系具有代表性。剔除指標(biāo)后分別對投入和產(chǎn)出指標(biāo)進行因子分析，得到投入指標(biāo)提取主成分解釋總方差達到76.248%，產(chǎn)出指標(biāo)提取主成分解釋總方差達到76.934%，因此優(yōu)化后的高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)評價指標(biāo)體系具有良好的效度。

4.2 結(jié)果分析對高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)體系進行探索性因子分析后在投入指標(biāo)中剔除了B14中介和投融資機構(gòu)數(shù)量、B21在孵技術(shù)專家數(shù)和B23公共實驗室數(shù)量3個指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)剔除了B51在孵企業(yè)專利申請或擁有數(shù)、B52省市級以上創(chuàng)業(yè)競賽獲獎數(shù)和B73創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)人數(shù)3個指標(biāo)。這表明在高校創(chuàng)業(yè)孵化基地投入方面，中介和投融資機構(gòu)數(shù)量相對于在孵企業(yè)的需求仍舊較少，沒有發(fā)揮更好的服務(wù)作用。而在孵技術(shù)專家數(shù)量和公共實驗室都屬于高校特有的資源，而這些資源尚未在高校創(chuàng)業(yè)孵化基地中發(fā)揮效用，需要進一步進行引導(dǎo)和挖掘。產(chǎn)出方面，入駐孵化基地的大學(xué)生企業(yè)創(chuàng)新能力不足，不適合用在孵企業(yè)專利申請或擁有數(shù)對其進行評價。在省市級以上創(chuàng)業(yè)競賽獲獎數(shù)方面更是說明了參加創(chuàng)業(yè)性比賽并不能提升孵化基地的服務(wù)質(zhì)量，也側(cè)面說明了在創(chuàng)業(yè)項目與創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間存在轉(zhuǎn)化障礙。在創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)人數(shù)方面則說明，高校創(chuàng)業(yè)孵化基地提供的培訓(xùn)項目沒有切合入駐大學(xué)生創(chuàng)業(yè)團隊的需求。

5 結(jié)論與展望文中提出的高校創(chuàng)業(yè)孵化基地服務(wù)績效評價指標(biāo)體系，是為了進一步評價高校創(chuàng)業(yè)孵化基地發(fā)展情況，基于高校特點以及孵化基地發(fā)展情況制定的，應(yīng)用場景較為廣泛。一方面，可通過定量分析方法對高校創(chuàng)業(yè)孵化基地的服務(wù)情況進行評價，適用評價方法涵蓋主成分分析法、因子分析法、變異系數(shù)法、層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等;另一方面，該指標(biāo)體系可作為研究高校內(nèi)部創(chuàng)業(yè)孵化器績效評價的藍本，包括高校內(nèi)部的眾創(chuàng)空間、大學(xué)生科技園等創(chuàng)業(yè)孵化器。目前國家對高校創(chuàng)業(yè)孵化基地的發(fā)展越來越關(guān)注，與之相關(guān)的問題也會越來越多。高校創(chuàng)業(yè)孵化基地根據(jù)其區(qū)域以及高校創(chuàng)新規(guī)劃會形成不同規(guī)模、不同特色的主體，對不同的主體，可以通過不同的方法進行指標(biāo)權(quán)重的賦權(quán)來進行評價。伴隨著高校專業(yè)化、特色化方向發(fā)展，高校創(chuàng)業(yè)孵化基地也會呈現(xiàn)區(qū)域性、特色性的特點。因此，對高校創(chuàng)業(yè)孵化基地的服務(wù)績效評價要充分考慮其所在高校以及區(qū)域的發(fā)展特點，隨著其中的影響要素的改變而進行不斷調(diào)整。

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（責(zé)任編輯：嚴(yán) 焱）