中國科技企業孵化器規模效益分析及預測

楊 毅 ，賀浩浩

（1.西南大學國家治理學院，重慶 400715；2.重慶文化產業（西南大學）研究院，重慶 400715）

在全球新一輪產業革命孕育興起的背景下，科技愈加成為國家綜合競爭力與經濟社會發展的戰略支點。Schwab K.認為，社會接受技術創新的程度是影響產業革命的決定性因素，為此，政府以及各類機構和部門應盡己所能，協同破除新技術實際應用中的阻滯因子［1］。在現代市場經濟體制下，層出不窮的新科技需要依托一定的媒介和載體，才可真正轉化為推動現實發展的實質性力量。因此，具有發展承續性與戰略耦合性的科技企業孵化器（以下簡稱“孵化器”）便應運而生。它作為一種通過創造性地提供具有靶向性的資源和服務以期促進企業發展的政策工具與經濟組織［2］，其性質與傳統意義上的企業高度相似，均是以經濟效益為訴求，通過規劃各種生產要素的投入最終生產有形或無形的產品（孵化器的產品是成熟的科技型創業項目）。但是囿于孵化器本身所具有的高風險性，其難以通過市場機制獲取充分的有效資源。雖然自由主義派學者認為，通過市場機制淘汰缺乏競爭力的企業有利于維護市場總體的持續健康發展，并且實證研究所發現的“瑞典悖論（Swedish Paradox）”“歐洲悖論（European Paradox）”等現象也表明，巨額的知識投資并不總是能促進地區經濟增長［3］，但是各國既有實踐已經證實，具有經濟、科技、社會等多重指向的孵化器在支持及保護“暫時弱勢但前景良好”的新創企業方面具有積極效用，因而各國政府依然在不斷加大對孵化器的投資力度。

就我國而言，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的大眾化趨向，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。從我國孵化器發展情況來看，由于政府的積極推進，孵化器的數量已經在較短時間內獲得大幅度增長，規模躍居世界首位。在我國孵化器從無到有的發展過程中，規模擴大所引起的內部專業分工、固定成本分擔和資源集聚效應，事實上促成了“規模—績效”這一傳導路徑，因而各級政府主導投入大量資源以期提升創新創業績效水準。但理論上，規模經濟狀態會隨著規模的不斷擴大而逐漸趨于不經濟狀態。同時一系列實證研究表明，由于經濟相對落后、關系網絡復雜、市場機制孱弱等因素，發展中國家的創新創業活動與發達國家相比具有更強的異質性，因而有必要把握我國孵化器的規模增長規律，并從投入與產出視角厘清孵化器的規模與各種產出效益的關系，構建具有中國元素的科技企業孵化理論。如此，既有助于考量孵化器關于“以促進帶動就業”和推動經濟增長等目標的實現程度，也可為相關主體的管理決策活動提供有益參考。

1 文獻綜述與研究假設

Husted認為在經濟全球化不斷深化的進程中，創新資源的創造力可以整合企業內外部資源、深化企業間協作創新、完善企業網絡結構資本形態以及建構企業信任關系網絡，進而提升企業綜合競爭力［4］，但現實中受制于客觀環境與主觀能力的局限，并非總是可以達到此種理想化狀態。因而孵化器一經問世，學界對其效率問題的研究便相伴而生［5］。通過梳理既有文獻可知，現階段學術界形成以生態系統規劃為基礎，以多元效益訴求為核心，以區域協調統籌為導向，以加快技術協同應用、滿足企業成長需求、促進經濟社會發展為靶向的績效評測及增進策略體系。

具體而言，對孵化器規模效率的研究呈現三個層面的學理傾向：一是針對不同主體探索其績效評估方法。例如，Sherman H.D.以企業孵化項目為研究對象，綜合運用宏觀分析和微觀調研方法，認為企業孵化項目可以有效協助初創企業生存發展，即存在企業孵化服務—企業孵化績效—企業運作績效的兩級傳遞關系［6］；袁劍鋒以在孵企業為研究對象，較為深入地探究并厘清網絡嵌入和創新行為與企業績效的多種復雜關系［7］；Brunee J.等則將孵化器與在孵企業相結合，研究認為囿于遴選標準寬松和缺乏淘汰機制，早期孵化器的在孵企業對綜合性服務利用率很低［8］。二是從關系網絡及地域空間角度研究其績效影響機理。例如，楊毅等運用數據包絡分析與聚類分析方法，研究認為孵化器績效水準具有明顯的空間集群效應與擴散效應［9］；李鑫偉等通過構建省際面板數據模型，研究認為孵化器的區域規模對區域創新績效存在顯著的積極影響，特別是中小型企業資產在這一影響關系中承擔著正向調節作用［10-11］。三是從生態系統場域研究其績效改進方向。例如，李永周以武漢地區科技創新創業人才為研究對象，通過構建人才孵化網絡嵌入模型，研究發現人才的孵化網絡關系嵌入和結構嵌入對創新創業績效具有顯著的正向促進作用［12］；曹昱亮運用主成分因子分析法，研究認為在各類影響因子中創業者能力與孵化器服務能力對其影響權重較大［13］。由此可見，人才這一要素在創業孵化事業中有著舉足輕重的作用。特別是近年來，孵化器作為國家創新系統的重要組成部分，其創新要素系統集成、知識流動共享以及新創企業培育等制度性功能，正推動其商業模式從傳統的科技型企業孵化向科技型創業人才培育［14］。這些現有研究發現及結論為我國創業孵化事業提供了豐富的理論參考與實踐指導，但是也存在一定的不足：以測量孵化器具體運行效能為靶向的相關眾多數理建模方法，如數據包絡分析（Data Envelopment Analysis）［9］、層次分析（Ana?lytic Hierarchy Process）［15］、結構方程模型（Struc?tural Equation Model）［16］等，普遍將投入要素與產出要素割裂為兩個整體，缺乏對于投入要素與產出要素間的協整關系研究，對孵化器未來發展趨向的預測研究則更為匱乏；同時多數研究在處理數據時常常忽視經濟活動中的慣性與遲滯現象，典型的偏誤便是以當期的投入與產出作為衡量孵化器運作績效的變量，這樣會導致模型參數估計量偏離真實值乃至無效。而且多數既有研究所分析的數據并非為宏觀長期數據，結論的推廣性有所欠缺。

本研究依據熊彼特（Schumpeter）假說：對企業而言，存在規模擴大—技術創新—市場支配這一路徑，可推測孵化器的市場支配能力、技術創新績效與其規模之間存在正相關關系，進而衍生出“孵化器的績效與其規模存在正相關關系”，至今學界已對這一假設開展了諸多的驗證性研究，并逐漸從線性關系驗證轉為以拋物線型關系為代表的復雜驗證，同時對其影響機理進行了大量探索。例如，Bollingloft A.等通過對某孵化器的個案研究，認為孵化器規模擴大可鞏固與發展創業者的社會資本，進而提升創業成功率［17］；吳文清等立足于微觀層面，通過對國家級孵化器的實證研究，發現孵化器創新創業績效與其資金、面積、管理人員規模呈現拋物線型關系［18］；李鑫偉等立足于中觀層面，研究認為區域孵化器規模對創新績效具有顯著正向影響［10］；但楊洋研究認為區域孵化器密度的持續增加會逐漸削弱單個孵化器的資源獲取能力，進而抑制單個孵化器的發展［19］；Elenurm T.立足于宏觀層面，研究發現豐富的外部資源是企業成長的有力保障，不僅有利于企業獲得社會資本與企業商機，還能整合若干盟友協作開發全新市場，以獲取跳躍式成長績效并集體弱化不利威脅［20］。但有學者認為應將“規模”這一概念進行具體解構，例如，屠文娟等基于波特鉆石理論模型，對孵化器競爭力與各經濟規模指標之間的關系進行了定量分析，結果表明不同經濟規模指標對孵化器競爭力的影響存在差異甚至方向相反［21］。而上述驗證性研究均未較好地探究孵化器規模與其各種產出效益的長期關系，為彌補這一研究缺陷，本研究立足于長期視角，做出如下假設。

H1：孵化器規模與社會效益存在正向協整關系。

H2：孵化器規模與經濟效益存在正向協整關系。

H3：孵化器規模與創業效益存在正向協整關系。

在研究方法方面，本研究選取中國孵化器的長期經濟指標數據，在檢驗變量間協整關系（Cointegration）的基礎上構建誤差修正模型（Er?ror Correction Model）考量變量間的關系，并運用單整自回歸移動平均模型（Autoregressive Inte?grated Moving Average Model）對孵化器未來發展規模進行分析與預測，以此進一步揭示和把握我國創業孵化活動的規律。另外，在我國孵化器連續數年經濟規模持續快速增長的情況下，未來的增長態勢也是政策制定者、創新創業者、孵化器管理者等相關主體關心的議題。因為若孵化器規模超過某個“規模經濟”的閾值，邊際效益將逐漸下降乃至跌破零，變成“規模不經濟”狀態，造成投資收益減損，因而本研究將孵化器未來規模作為預測對象，并探討其發展過程中可能存在的問題及優化對策。

2 實證測度與分析

2.1 樣本數據選取及來源

本研究從三個層面考量樣本數據的選取標準：一是在現實層面上，政府及孵化器管理者往往通過追蹤式調節投入資源規模，并以各類產品數量作為直接反饋，以期達到理想的孵化績效水準。二是在統計層面上，我國最權威的孵化器相關數據統計部門——科學技術部火炬高技術開發中心在進行統計時多采用較為準確的可量化的指標，同時兼顧宏觀、中觀、微觀三個層面的數據收集，如全國及各地區的孵化器的總數、場地面積、總收入等。三是在學理層面上，學界主要從投入產出視角分析其運作績效及影響機理。從投入來看，孵化場地和基礎設施是孵化服務的必需要素［22］，有研究表明它們對孵化器各類效益均有顯著影響［23］；而從產出來看，又充分考慮到經濟、社會、創新創業等多元績效評價方面，但既有研究缺乏長期跟蹤數據的分析，不易把握我國孵化器規模發展歷程中的長期影響機理。另外，由于我國孵化器發展發軔于1987年，發展歷史相對較短，若將最初幾年的摸索試錯階段也納入樣本范圍，對考量我國孵化器的長期發展機制存在一定干擾。故本研究基于投入與產出視角，選取1995—2018年中國孵化器樣本數據，以投入指標（孵化器總數、場地面積和在孵企業數）、產出指標（在孵企業從業人員總數、在孵企業總收入和當年畢業企業數）共6項主要經濟指標反映孵化器運營狀況，其中產出指標分別指向孵化器的社會效益、經濟效益和創業效益，具體見表1。數據來源于《中國火炬統計年鑒（2018）》和《中國創業孵化發展報告（2019）》。

表1 變量的單位及含義

2.2 協整檢驗

協整檢驗的目的在于驗證各變量間是否存在長期穩定的均衡關系。由于在構建模型時，非平穩時間序列數據之間出現虛假回歸現象可能性較大，因而本研究首先采用ADF檢驗法對時間序列數據進行單位根檢驗。同時由于現實經濟數據中可能存在的異方差現象會導致線性回歸模型違背基本假定而失效，為規避這一問題，將所有變量取自然對數，分別記作lnNum，lnSpa，lnTen，lnEmp，lnInc，lnGra。數據單位根檢驗計算結果見表2。

表2 各變量（取對數）單位根檢驗結果

可知，在5%顯著水平下，lnEmp和lnGra為零階單整序列，lnSpa和lnInc為一階單整序列，lnNum和lnTen為二階單整序列，即Emp和Gra、Spa和Inc、Num和Ten分別可能存在協整關系。雖然在孵企業從業人員總數、累計畢業企業數、孵化器總數和在孵企業數并不屬于所要驗證假設的范疇，但是若能驗證其協整關系的存在與否，也可發現一定規律。因為所要驗證的協整關系分別是3對同階單整序列，所以本研究采取適用于兩變量協整檢驗的Engle-Granger法，對上述3對可能存在協整關系的變量分別建立含有常數項與殘差項的線性回歸模型：

其中，α，β，γ，ct1，ct2，ct3為待估計參數，εt1，εt2，εt3為隨機誤差項。利用普通最小二乘法（OLS）估計參數，結果如下：

殘差項平穩性檢驗結果如表3所示，可知在5%顯著水平下，殘差序列ε?t1拒絕原假設，是平穩序列；殘差序列ε?t2，ε?t2不拒絕原假設，是非平穩序列。結果說明Emp和Gra存在協整關系，Spa和Inc、Num和Ten不存在協整關系。這表明，1995—2018年，在孵企業從業人員總數對新增畢業企業數具有長期穩定的均衡影響，具體表現為：在孵企業從業人員總數每增加1個百分點，新增畢業企業數量就會相應地增加0.965 7個百分點。

表3 回歸模型殘差單位根檢驗結果

2.3 ECM模型

協整關系是在短期波動的不斷調整下得以實現的，可通過建立ECM模型進一步分析Emp和Gra的短期關系以及長期與短期間的調節機制。本研究運用從一般到特殊的模型構建方法，對回歸系數進行T檢驗以刪除不顯著變量，由此得到基于lnGra與lnEmp的ECM模型：

將誤差修正項

Ecmt-1=0.195 2lnGrat-1-0.379 0lnEmpt-1代入式（7）可得

式（7）和式（8）中的各回歸系數在95%的置信水平下顯著，說明就短期而言，Gra的變動受當期的Emp與滯后1期的誤差修正項的顯著影響，Emp短期參數為1.085 8，誤差修正系數為-0.946 8，表明誤差修正為反向且速度為94.68%，誤差修正能力強。

2.4 ARIMA模型

孵化器經濟指標數值不僅受到其過去值的影響，還受到當期以及以往沖擊的影響，因而適用于具有較高的預測精確性的長期追蹤數據模型——ARMA模型。設隨機過程為xt，p和q分別表示自回歸和移動平均部分的最大階數，則ARMA（p，q）模型一般表達式為：

其中，Фi為自回歸參數，θq為回歸參數，ut為白噪聲過程。若xt含有d個單位根，則經過d次差分后轉化為平穩序列，即可以建立單整自回歸移動模型為ARIMA（p，d，q）。在構建ARI?MA模型前，對原始數據進行ADF單位根檢驗，計算結果見表4，可知未差分的Spat，一階差分后的Inct，二階差分后的Numt、Tent、Empt、Grat在5%的顯著水平下拒絕原假設，為平穩時間序列。

表4 各變量單位根檢驗結果

因此，對Spat、ΔInct、ΔGrat、Δ2Numt、Δ2Tent、Δ2Empt進行計算，可知，Δ2Inct自相關系數在滯后階數1處、偏自相關系數在滯后階數1至4處與0差異較大，因而考慮p取0、1、2、3或4，q取0或1；Δ2Empt自相關系數在滯后階數1至2處、偏自相關系數在滯后階數1至3處與0差異較大，因而考慮p取0、1、2、3，q取 0、1、2；而Spat、ΔGrat、Δ2Numt、Δ2Tent因自相關函數和偏自相關函數均不呈現拖尾或截尾特征，不宜構建ARI?MA模型。對每種可能的排列組合情況進行比較，估算結果表明，ARIMAInc（0，2，1）和ARIMAEmp（2，2，0）模型擬合優度高，AIC和SIC值低，為最優模型，具體估計值見表5。

表5 ARIMA模型估計值

另外，由于ARIMA模型是基于干擾項為白噪聲即純隨機過程這一假設，因而需要檢驗殘差序列的自相關性以判斷所估計模型是否正確，結果如表6和表7所示。檢驗結果可知，ARIMAInc（0，2，1）和ARIMAEmp（2，2，0）模型殘差序列從滯后1期到12期的P值均大于0.05，即在95%的置信區間下可以認為其為白噪聲序列，因而采用該模型進行預測。經計算，未來五年的Inc動態預測值見表8，可知未來五年內，我國孵化器在孵企業總收入預計將持續保持高增長率，以年均增長約620億元的速度預計在2022年突破1萬億元的關口，而在孵企業從業人員總數將累計增長約150萬人，即年均增長約30萬人，但二者增長率均呈下降趨勢。也就是說，在孵化器規模按照現行速度增長的情況下，社會效益與經濟效益產出增量將保持穩定。當然，現實中的具體經濟活動受到多種因素的影響且常常具有波動性，預測值僅可作為參考。

表6 ARIMAInc模型殘差自相關及偏自相關檢驗結果

表7 ARIMAEmp模型殘差自相關及偏自相關檢驗結果

表8 中國2019—2023年孵化器變量預測值及增長率

3 研究結論

實證分析表明，我國孵化器在孵企業從業人員總數對新增畢業企業數具有長期穩定的均衡影響，彈性系數為0.965 7，意味著人力資源投入對科技型企業孵化事業發展具有長效促進作用。在ECM模型中，時序數據的修正系數為-0.946 8，具有強修正能力，這還表明新增畢業企業數不僅取決于當期在孵企業從業人員總數，還取決于上一期新增畢業企業數對均衡水平的偏離。從預測值可知，孵化器將長期直接地創造大量經濟收益與就業機會，這符合我國“大眾創業、萬眾創新”“以創業帶動就業”的總體目標。特別是孵化器作為培育高新技術中小企業的服務機構，為有志從事新興產業與高科技產業、富有活力的青年人提供了良好的創業就業平臺。研究表明，人力資源投入對于創業孵化事業發展具有長效促進作用，因而應更加注重人才體系的建設，鼓勵青年人才投身創新創業事業。但是就目前我國整體情況而言，僅每年大學畢業生就有約800萬人，未來五年內年均增長約30萬個就業機會的孵化器在促進就業方面還是難以獨當一面，因而需要探索創造更多的就業機會來源渠道。同時，未來我國孵化器的經濟規模增長率將逐步趨于平緩，其發展將由爆發式增長轉入成熟穩定階段，這意味著在發掘創業孵化發展潛力過程的偏后階段，應以提質增效為主要目標。

4 優化對策

結合我國孵化器發展現實狀況以及既有研究和本研究結論，本文提出如下對策以助推我國孵化器進一步發展。

首先，合理規劃實體孵化器建設規模，構建虛擬孵化器橫向服務體系。不同代際孵化器的服務對象與層次不同，追求孵化器質量提升不能一味地助推孵化器從低代際向高代際演化，而應依據每一代際孵化器的具體目標進行改進。孵化器應結合自身、行業以及所在地域的實際情況改良孵化模式，利用財務管理、商務咨詢、法律顧問等增值服務夯實自身資源基礎，促使其實現特定的孵化功能。預測數據表明，我國傳統實體孵化器的整體規模增速趨緩，但事實上，囿于我國區域經濟發展不平衡與不充分，仍有不少經濟社會較落后地區的孵化潛力亟待開發，而依靠市場機制難以在這些資源短缺地區取得理想的孵化成效，反觀京津冀、粵港澳和長三角等區域集聚并持續吸引大量的優質資源，二者形成了明顯的馬太效應。對于不少創業者來說，他們對于資金、管理、培訓等軟性服務的需求遠甚于辦公空間等硬件設施［24］，加之目前許多國家呈現出傾向于使用虛擬孵化器而非實體孵化器的趨向［25］，有效擴大了創業孵化資源的輻射范圍，因而可將互聯網作為資源整合工具，推廣線上虛擬孵化服務平臺，以市場力量驅動各種商業單元有機結合，建立先進地區孵化資源的跨地域協同共享機制，形成開放包容、信任支持的交互關系，提高在孵企業內外部資源的流動性，提升優質軟性服務的普惠性，以此助推發展較為遲緩的地區實現提速增效的目標。而在孵化器發展步入成熟期后，應以國際化發展為導向，通過掌握國外市場的實時信息，同時利用國內外兩種資源，擴大孵化企業的戰略選擇空間。

其次，彌補重資產型粗放式發展短板，聚焦精細化差異化專業服務領域。近年來，越來越多的傳統企業與新興企業試圖依托孵化器實現自身的跨越式發展，孵化器已成為我國經濟結構調整與產業轉型升級的切入口。特別是作為創業孵化事業倡導者的政府部門，應因時因地制宜，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。但客觀上我國孵化器發展中還存在運行效率水平較低、服務內容簡單、盈利能力較弱等問題［26］。孵化器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。但長期以來，孵化器的收入主要來源于財政補貼與在位租金，缺乏強有力的盈利支撐，許多孵化器事實上處于虧損狀態，究其原因在于孵化器的服務內容并未實現對在孵企業的深度靶向性支持。孵化器除現有的物理空間與基礎輔助外，缺乏創業者更迫切需求的資金籌集、市場營銷、法律服務等內容。在這種情況下，在孵企業的軟性需求得不到充分滿足，傳統創業存在的痛點難點未得到全面有效解決，造成新創企業發展受限乃至流產，最終導致孵化器的盈利也只能是無源之水，因而亟須采取雙向對接服務模式，定期梳理并解決制約在孵企業成長的痛點難點。此外，我國孵化器還存在同質化日趨嚴重的問題，即許多孵化器處在“大水漫灌式”的服務層次，而不同科技企業所需的服務內容往往各有側重，因而在孵化器規模擴大過程中，還應尋求自身的特色化經營方向。

最后，建立孵化網絡動態監測控制系統，增強企業和資源的流動機制。自從“創客元年（2015）”以來，在政策與市場的交互作用下，我國創業活動呈現爆發式增長態勢，但如今風口創業時期已遠去，接踵而來的則是“資本寒冬”，經濟下行背景下的許多初創企業受到資金鏈斷裂的生存威脅，特別是具有較高風險的新興科技企業融資難度增大，不少科技成果的轉化進程受阻。此外，由于孵化器所供資源常常比一般市場資源性價比更高，同時經濟效益良好的在孵企業可有效對孵化器進行反哺，所以可能形成二者的利益紐帶關系，導致已達到畢業要求的企業不能及時退出，占據了潛在孵化對象的資源。與之相反，囿于部分孵化器的市場化程度較低，對于經濟利益的訴求微弱，缺乏對于一些長期在孵而無法畢業且發展前景渺茫的企業的清退機制，這也會加劇孵化資源緊缺程度。實際上，孵化器規模不需要也不可能無限制地擴大以接納更多的孵化項目，孵化器本質上作為資源共享型平臺，應采取跟蹤式監管模式，貫徹“優者畢業，劣者淘汰”的基本原則，提高資源的流動性才是長遠之道。為此，需要建立健全動態淘汰機制，如完善相關績效監測統計指標體系，充分運用大數據等現代信息技術手段，構建兼具科學性與時效性的在孵企業動態管理系統，加強對在孵企業的業績監督力度，亦可嘗試探索相關負責人問責制度，對長期占有孵化器服務資源但運營狀況較差的在孵企業實施重點支持或限期清退，促使孵化器形成自我凈化的機能。