中國創業孵化機構運作績效評估及優化對策

楊毅 賀浩浩 羅雨溪

摘 要：隨著企業孵化器、眾創空間等創業孵化機構的日益發展，其在聯結科技與經濟發展方面的正向作用愈加凸顯。研究選取31個省（區市）創業孵化機構2018年截面數據，通過構建投入產出績效評估指標體系，綜合運用DEA模型與聚類分析方法，對比分析各省創業孵化機構運作的相對效率差異，結果表明創業孵化具有明顯的集群效應與擴散效應，最后從運作模式、微觀管理和宏觀調控3個方面闡述提升我國創業孵化績效水準的優化對策。

關鍵詞：創新創業;企業孵化;績效評估;DEA模型;聚類分析

中圖分類號：F223? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1671-0037（2019）8-1-8

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.08.001

1 研究背景

在全球新一輪產業革命孕育興起的背景下，2015年國務院《關于大力推進大眾創業萬眾創新若干政策措施的意見》等系列文件提出為適應創新創業主體大眾化趨向，到2020年要形成一批具有較強專業化服務能力、可有效滿足大眾需求的新型創業服務平臺的總目標。在政策導向與市場激勵的交互作用下，截至2018年末，我國科技企業孵化器、眾創空間等各類創業孵化機構（以下簡稱“孵化機構”）總數已突破10萬家，服務于數十萬初創企業與團隊，總體呈現出各類主體廣泛參與、科技含量不斷提升、服務漸趨結果導向、孵化產出質量優化、國際合作不斷深入、管理體制逐步完善、各類新業態蓬勃發展的態勢。孵化機構已成為傳統企業轉型升級和新興企業快速成長的重要選擇和手段、聯結科技和經濟的重要樞紐、“雙創”戰略的核心載體和國民經濟社會建設的強力引擎，在加快推進經濟結構調整與新舊動能轉換中發揮著關鍵作用。

一系列實證研究表明，由于經濟相對落后、市場機制孱弱、關系網絡復雜等因素，欠發達國家的創業活動一般比發達國家具有更強的異質性，關注質量而非數量能更好地理解創業與經濟發展間的交互邏輯。目前就我國整體而言，創業孵化事業尚處于初級階段，創新創業潛能與各類資源需要長久地協調整合，而發展不充分不平衡的國情意味著各地的基礎和進程不盡相同，難以制定統一的微觀發展規劃與具體策略。此外，增強各地區協同進步須明確創業孵化的影響因素與發展路徑，更須洞察各地區發展的差距與經驗，以求建立與實現增進全社會創新創業效益的協同目標。因此，基于我國經濟提質增效的階段性目標，對各省份孵化機構運營狀況進行系統評估，揭示和把握我國創業活動的規律，以此構建和發展具有中國元素的創業理論，對于分析整體績效、加強融合協作、推動創新創業事業繁榮具有積極效用。

2 文獻綜述

對孵化機構績效評估及優化思路既有的研究內容進行梳理，可發現其呈現3個層次的學理特征。

首先，創業孵化是一個包含多要素的綜合性系統，所以學界從不同本位探索績效評估方法。一是以孵化機構為本位，如Hugh D. Sherman綜合采用宏觀分析和微觀調查方法，認為創業孵化項目可以有效協助初創企業生存發展[1]，即驗證了孵化服務——孵化績效——企業績效的兩級傳遞關系;K. F. Chan等運用組織理論與集群理論構建孵化機構績效評估體系，并認為存在資源集聚、咨詢服務、網絡優勢等9個影響績效的關鍵點[2]，突破了以孵化產品為績效唯一評價標準的局限;袁劍鋒等以Web of Science收錄文獻作為樣本，以具有全局性、動態性的視角，運用文獻計量和內容分析方法，從類型、過程、模式、機理以及績效等方面對企業孵化器進行研究[3]。特別是一些學者采取縱向視角，考量不同代際孵化機構的績效水準，如Johan Brunee研究認為早期孵化機構囿于遴選標準寬松和缺乏淘汰機制，其在孵企業對綜合性服務利用率很低[4]，這實際上說明早期孵化機構的陳舊體制亟須變革;許治等也認為不同代際孵化器投入產出關系與孵化績效存在明顯差異，但孰優孰劣不應一概而論[5]。而另一些學者則采取橫向視角，對比分析孵化機構的表征或內涵，如黃攀等以廣東省2016年政府類、民營類和高校類共537家孵化器進行對比分析，認為投資主體不同導致孵化機構的建設目標、利益訴求和孵化能力存在較強異質性[6];何慧芳等通過對比廣州市眾創空間孵化模式及績效優劣，發現投入孵化要素的側重點、孵化模式的執行力度以及與在孵企業的相互適應程度是3個主要影響因素[7];張玲等研究認為目前中國孵化機構同質化嚴重問題會阻礙其健康發展[8]。二是以孵化產品為本位，即以企業的發展成效為機構績效考核的主要標準，如張魯彬等基于企業生命周期理論，分析了創業孵化的周期性特征及基礎功能孵化模式[9];Ond[r]ej Dvoulet ?等則強調以銷售額增長值、利潤率、資產周轉率、總資產規模與人員成本規模等來評估孵化績效[10]。三是綜合孵化機構及其產品的主客體視角，如Mian等認為在孵企業的生存發展狀況、孵化項目的持續增長潛力、孵化服務與設施、孵化機構對高校和社會產生的影響為最關鍵的四項績效指標[11]，這種視角較為全面，可以充分體現孵化機構的多元效益。

其次，從網絡及空間研究其績效影響機理。英國經濟學家弗里曼（Christopher Freeman）認為，各種公私部門構成的網絡促進新技術的開發與擴散[12]，后來許多學者沿襲了這一網絡分析思想，如李宇等通過剖析網絡資源對孵化績效的中介作用，發現了兩種績效差異模型[13];王藝博則揭示了孵化網絡各結點的微觀特征對多元績效的作用機理[14];裴旭東等基于從個體出發的資源依賴理論和組織學習理論，研究發現技術資源整合和市場資源整合除了受創業氛圍顯著影響外，還分別受金融支持和政策支持顯著影響，而技術資源整合和市場資源整合對科技型小微企業孵化具有顯著影響[15]，而Jin Hong等偏向于從整體出發的相互依賴理論，研究發現孵化機構之間的相互依賴程度與孵化績效呈倒“U”形關系，非國有企業和多元化企業的孵化機構之間的相互依存關系與孵化績效之間的關聯性更強[16]。而以空間為研究立足點，則是探討孵化機構對區域地理的作用機理，如呂海燕等以孵化機構有無實用型創業技能培訓、能否推動區域經濟繁榮、是否有效整合優質資源作為績效評估三類指標[17];何長勝以網絡資源整合為導向，通過對天津市眾創空間的觀察研究，發現礙于體制，在位企業、高等學校、科研院所的優勢資源難以充分轉化為推動孵化機構發展的實質性力量[18]。

最后，從生態系統視角研究其績效改進方向。Klaus Schwab認為，社會接受技術創新的程度是產業革命進程的決定性因素，因而需要政府以及各類公私機構和部門盡自己所能，協同破除創新性技術實際應用中的阻滯因子[19]，Rabeh Morrar等人也提出應對嵌入式技術擴散的影響需要建構耦合技術創新和社會創新的可持續發展框架[20]。基于此，對于孵化機構的改進路徑，一是從主體即孵化機構切入，如針對部分孵化機構盈利能力弱的現狀，賈天明等認為孵化機構的經濟屬性決定了持續長久的、源于專業化服務的盈利能力是其存在發展的基礎，并提出孵化機構應以投資創業項目回報作為主要收入來源[21];吳文清等基于分類核算績效的視角，通過對中國國家級孵化器的實證研究，認為孵化器創業績效和創新績效分別與孵化器資金投入規模、孵化器面積規模之間呈倒“U”形關系，孵化器的類型及性質對孵化績效有顯著不同的影響[22]。二是從客體即在孵企業切入，如陳勝男等通過多案例研究，構建了以創業項目潛力和創業者自我效能為基礎、以組織管理和文化融合為保證、以生態占位和網絡反哺孵化企業成長為路徑[23];吳玉偉等通過分析科技型小微企業的創業動力要素及作用機制，提出“政府主導”與“依托院所”兩種創業孵化模式[24]。三是從外部環境切入，如張寶建結合中國實踐認為，“舉國體制”式扶持效果并不理想，在市場體制中需要融入更多異質性力量[25];宋思遠等運用系統基模解構創業孵化生態的運行機制，以此作為實踐指導[26]。

總之，現階段學術界形成以區域協調統籌為導向，以多元效益訴求為核心，以生態系統規劃為基礎，以滿足孵化企業需求、加快技術協同應用、促進經濟社會發展為靶向的創業孵化績效評估及增進策略體系。

3 模型闡釋與指標體系構建

3.1 DEA-CA模型

基于“相對效率評價”概念的數據包絡分析（DEA，Data Envelopment Analysis）包含了眾多數理模型，而C2R-DEA和BC2-DEA是其中常用的基本模型。DEA模型的基本思路是：若現有N個決策單元（DMU，Decision Making Unit），輸入、輸出向量分別為[Xj=（x1j]，[x2j]，…，[xmj）T]，[Yj=（y1j]，[y2j]，…，[ysj）T]，利用Charnes-Cooper變換賦權方法計算輸入、輸出的權向量分別為[v=（v1，v2，]…，[vm）T]，[u=（u1，u2，]…，[us）T]，另設[s-]和[s+]分別為松弛變量和剩余變量，[ε]為非Archimedes無窮小量，依據帕累托最優（Pareto Optimality）理念計算（綜合）技術效率（TE，Technical Efficiency）且規模報酬不變的C2R-DEA模型構建如下。

若λ，[s-]，[s+]，[θ]是[DεC2R]的最優解，令[x0=θx0-s-]，[y0=y0+s+]，稱（[x0]，[y0]）是[DMUj0]所對應（[x0]，[y0]）在DEA有效投影面上的“投影”。若[j=1nλj]=1，則可將C2R-DEA模型轉化為規模報酬可變的BC2-DEA模型。

本研究采用DEA方法對31個省（區市）孵化機構的運作效率進行評估和探究，主要基于：孵化機構是個體差異性與系統復雜性較大的綜合性生態，依據現有信息難以給定一個具有普適性與確定性的生產函數表達式;DEA方法無須預先人為賦權的特性使其具有較強的客觀性;不受指標量綱影響，適宜描述多輸入、多輸出生產效率狀況;最后從指導生產決策而言，DEA方法可以分析無效DMU的資源利用狀況，利用投影規劃改善方案，為決策者提供提高生產效率的有效途徑。

最后，為了深入尋求造成各省孵化機構運行效率差異的因子，本研究在DEA模型的計算基礎上，引入聚類分析（CA，Cluster Analysis），即利用K-means算法將績效特征相似的DMU進行歸類。

3.2 評估指標體系構建及數據來源

孵化機構作為現代社會經濟組織，評價其績效發展水準應綜合考慮經濟效益與社會效益，以往研究經驗表明，孵化機構績效評估存在多個可選指標，但DEA方法一般要求DMU總數N與評估指標總數E應滿足關系[N≥2E]，否則會降低評估結果的可信度。首先從投入來看，每個孵化機構的在孵企業數、資金流轉和人員配置均具有載荷臨界值，資源體量影響著孵化機構的運作效率;其次從產出來看，孵化機構建設的最直接目標即是培育優質企業，因此孵化機構須具有持續的維持其生存發展的經濟收入來源，對初創企業而言，有效知識產權數量決定了其未來差異化競爭的戰略選擇空間，同時在我國產業轉型升級導致結構性失業日趨凸顯的背景下，孵化機構與新創企業均承載了促進就業的重任。基于此，本研究結合政策導向和數據的可獲取性與多元性，選取在孵企業數、機構運營成本、企業投融資額、管理服務人員數以及創業導師數5項作為投入指標，畢業上市（掛牌）企業數、機構收入、有效知識產權數和企業吸納就業量4項作為產出指標，具體含義見表1，具體數據來源于《中國創業孵化發展報告（2019）》。

應用DEA方法評估DMU績效的前提要求是投入指標與產出指標符合單調性原則，因此，本研究利用SPSS Statistics 22軟件對評估指標進行了Spearman相關性雙尾檢驗，據表2統計結果可知，每對投入指標和產出指標均具有顯著的正相關性，表明指標選取有效。

4 孵化機構績效實測結果與分析

4.1 效率分析

通過整理歸納，得到31個省（區市）的投入、產出指標數據，采用DEA-Solver Pro5軟件進行計算，表3顯示了各個DMU的各項效率值及規模報酬變動狀態。

對計算結果分析可知：從（綜合）技術效率來看，16個省（區市）為DEA有效，孵化機構發展綜合績效良好;而其余15個省（區市）為非DEA有效，其孵化機構的投入要素結構與產出規模總量還須調整優化。從純技術效率來看，19個省（區市）要素資源利用有效;而其余12個省（區市）則需要調整要素投入與使用狀況，克服資源使用冗余的弊病，提高資源使用效率。從規模效率來看，17個省（區市）為規模有效，說明其規模適當;而其余省（區市）則需要優化其投入要素規模與結構。進一步從規模報酬變動狀態來看，內蒙古、福建、甘肅和寧夏4個省（區市）處于規模報酬遞增狀態，說明其孵化機構發展處于基礎鞏固階段，因投入資源相對欠缺，應適當擴大整體投入與規模;吉林、江西和山東3個省（區市）處于規模報酬遞減狀態，說明其孵化機構發展已步入較為成熟的階段，應將下一步工作重點轉移到提質增效方向，而非盲目投入資源與純粹擴張規模。

4.2 聚類分析

為了進一步探究我國各省（區市）孵化機構績效水準的空間分布規律，本研究利用SPSS Statistics 22軟件，采用K-means聚類算法，以純技術效率與規模效率作為聚類變量，設置[k=4]，聚類分析結果如表4所示。據此可將31個省（區市）劃分為“綜合高效型”“技術高效型”“規模高效型”和“綜合低效型”四種類型。

據表4可知，23個省（區市）效率良好，表明我國孵化機構總體發展趨勢良好。雖然計算結果表明西藏屬于綜合高效型，但結合具體數據可知2018年西藏的投入與產出很低：省內雖有1家國家級孵化機構，但企業投融資額直至2018年才有所突破，所擁有知識產權數呈減少趨勢，是我國創業孵化中較為薄弱的一環，這與其客觀上地理位置偏遠、經濟發展落后、孵化機構的容納能力低相關，因而要推動該地區創新創業發展，需要從改善宏觀環境入手。山東與寧夏屬于技術高效型和規模低效型，結合具體數據可知，2018年末山東孵化機構數已增至958家，維持了前一年20%以上的高位增長率，但是規模報酬卻呈現遞減狀態，說明其在規模快速擴張進程中忽視了效率的提升;寧夏作為西北內陸少數民族聚居區，雖截至2018年末僅有50家孵化機構，但結合其規模報酬呈遞增狀態，且2018年產出指標均有較大幅度增長，說明其發展潛力有待進一步發掘，可以加大孵化機構投入力度，更好地推動地區經濟發展。內蒙古等5個省（區市）屬于規模高效型，但規模報酬呈遞減或不變狀態，說明其孵化機構對于各種資源要素的利用程度有待提升。而江西則屬于綜合低效型，且其綜合效率居于末尾，其創業孵化事業發展遇到了多重阻礙，績效提升任重道遠。

為進一步探究孵化機構績效的地域分布規律，本研究采用ArcGIS10.2軟件將DEA有/無效省（區市）及聚類分析結果進行可視化處理。

據分析結果可知，孵化機構績效發展水準呈現集中連片趨向，事實上，我國經濟較發達的京津冀、粵港澳、長三角等區域呈現明顯的協同發展態勢，以其中孵化載體最集中的長三角為例，2018年其孵化機構約占全國總數的22%，并呈現出階梯聯動式發展格局：不僅聚集了上海、蘇州、杭州等創業孵化發展領先的城市，也囊括了寧波、無錫、合肥等創業孵化基礎較為薄弱的城市，這說明創業孵化績效水準存在集群效應與擴散效應。

4.3 投影分析

基于投入指標的投影分析，目的在于縮減投入松弛變量而使DMU達到最優效率。

據表5可知，非DEA有效省（區市）每項投入均存在不同程度的冗余現象。以天津市為例，其2018年在孵企業數為8 301家，而投影顯示為達到最佳效率，該指標應調整為6 307（取整）家，差額調整百分比為-24.02%，其他省（區市）及投入指標調整與此相同。

特別地，孵化機構運營成本很大程度上決定其為企業提供服務的能力上限，具體投入應與企業所需相匹配，投入過多實質上反映了孵化機構對于資源的動態管理體制尚不健全。具體數據顯示，90%以上機構在孵企業數在100家以內，孵化機構的載荷有限性決定了其必須依據綜合考評指標對入孵企業進行嚴格遴選，目前，多數孵化機構僅以申請入孵企業的商業計劃書作為評判標準，缺乏對于創業者綜合素質深入而全面的考察，同時由于缺乏動態淘汰機制，造成部分入孵企業長期占據孵化資源而無法實現其預估價值。

5 優化對策

基于以上分析，結合各地孵化器探索發展進程中積累的有益經驗，可從運作模式、微觀管理和宏觀調控3個方面提升我國創業孵化績效水準的優化對策。

在運作模式方面，以管理體制改革為基礎，協同推進產學研與市場融合發展。①孵化器應結合自身、行業、地域情況改良孵化模式，利用財務管理、商務咨詢等增值服務夯實自身經濟基礎。②加強對在孵企業的業績定期監督，建立健全動態淘汰機制，可嘗試探索相關負責人問責制度，對長期占有孵化資源但運營狀況較差的在孵企業實施重點支持或清退。③完善信息共享機制，構建高等學校、科研院所、科技企業以及社會組織等資源集聚載體，促進支持政策與企業的有效銜接。④建立健全科研人員產學研的長期多聘機制，構建知識產權快速應用協同網絡，推動孵化質量精準化提升。

在微觀管理方面，兼顧孵化資源的普惠性與瞄準性。①建立質量管理、動態出入的健康發展機制，采取雙向對接服務模式，化數量為質量，引導孵化器向專業化、精細化方向升級。②以市場力量驅動各種商業單元有機結合、共生共榮，與孵化器及其他外界主體形成開放包容、信任支持的交互關系，吸收異質性資源并將其內化，提高企業內外資源的流動性。③尤其是在西藏等經濟欠發達地區，借助以政府為主導的援助力量支持，建立資源開放共享的橫向協同關系網絡。④在孵化器發展步入成熟期后，以國際化發展為導向，掌握國外市場第一手信息，同時利用國內外兩種資源，擴大孵化企業的戰略選擇空間。

在宏觀調控方面，政府應切實履行倡導者、促進者、資助者和監管者的職責。①作為倡導者，在各地區發展不充分不平衡的背景下，不斷追蹤孵化器發展進程，因時因地制宜，制定長期發展戰略規劃，對改革重點領域做出全面科學的部署。②作為促進者，應集聚多方智慧，共同商討孵化器現存的微觀問題，并提出合理的指導意見與解決辦法，通過政策統籌加強各主體的協同聯動;鼓勵探索創業孵化新路徑并建立相應的容錯免責制度，激發孵化器及創新創業者的內生動力;建立信息即時發布平臺，破除企業、政府、市場等主體間的信息傳遞障礙;遴選優秀孵化器先行打造一批具有資源集聚優勢的創新創業平臺，加強先進經驗與辦法的推廣應用。③作為資助者，在增加生產要素投入的同時，還須為此建立科學合理的綜合質量評估體系，據評估結果審慎分配資源，從而化解因資源冗余或不足而制約孵化器績效提升的瓶頸。④作為監管者，完善相關監測統計指標體系，充分利用大數據等現代信息技術手段，形成具備科學性與時效性的可視化動態管理系統，定期梳理并解決制約創新創業的痛點難點;針對部分孵化器績效水準低且難以改良的現實，探索和推行淘汰機制，促使孵化器形成自我凈化的機能。

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Operation Performance Evaluation and Optimization Measures of Chinese Business Incubation Institutions

—Empirical Analysis Based on DEA-CA Model

Yang Yi1，2，He Haohao1，2，Luo Yuxi1

（1. Southwest University， Chongqing 400715;

2. Chongqing Institute of Cultural Industry （Southwest University）， Chongqing 400715）

Abstract： With the development of business incubator， crowded innovation space and other entrepreneurship incubator， their positive role in connecting science and technology with economic development is more and more prominent. In this research， the cross section data of 31 provincial （district） business incubators in 2018 were chosen， by constructing input-output performance evaluation index system， comprehensively using DEA model and the clustering analysis method， and the provinces the relative operation efficiency differences of business incubator in various provinces were comparatively analyzed. The results showed that the? start-up incubator had obvious cluster effect and diffusion effect， and finally the optimization countermeasures to promote entrepreneurship incubation performance level were described from three aspects? of operation mode， micro management and macro-control.

Key words： innovation and entrepreneurship; enterprise incubation; performance evaluation; DEA model; clustering analysis