曾志堅 張倩倩 左楠
摘 要:基于從綜合服務(wù)能力、可持續(xù)發(fā)展能力、基礎(chǔ)服務(wù)條件和孵化效益四個方面,構(gòu)建科技業(yè)孵化器評價指標(biāo)體系,運(yùn)用模糊層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重。實證結(jié)果表明:科技項目申報資助額、經(jīng)營服務(wù)管理水平、高素質(zhì)員工比例和科技創(chuàng)新基金年平均投入量是衡量科技企業(yè)孵化器運(yùn)營績效的重要指標(biāo)。
關(guān)鍵詞: 科技企業(yè)孵化器;評價體系;模糊層次分析法
中圖分類號: F276 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號:1003-7217(2014)06-0119-04
一、引 言
科技企業(yè)孵化器是我國技術(shù)市場開放體系的組成部分,大力培育和發(fā)展科技企業(yè)孵化器,對推進(jìn)科技經(jīng)濟(jì)一體化,實現(xiàn)科技強(qiáng)國戰(zhàn)略是十分必要的。經(jīng)過了二十幾年的發(fā)展,我國科技企業(yè)孵化器已經(jīng)進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展期。據(jù)《2013-2017中國企業(yè)孵化器產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研與發(fā)展趨勢分析報告》數(shù)據(jù)顯示,截止2010年底,我國科技企業(yè)孵化器已由1997年的164家發(fā)展到894家,而孵化面積也達(dá)到8000萬m2,成為僅次于美國的孵化器大國。2012年我國在孵企業(yè)獲得專利批準(zhǔn)57515項,其中發(fā)明專利14981項。孵化器內(nèi)超過90%的企業(yè)申請了各類知識產(chǎn)權(quán)保護(hù),60%的企業(yè)獲得專利批準(zhǔn)。孵化器已成為國家高新區(qū)實現(xiàn)內(nèi)生增長的重要動力源??萍计髽I(yè)孵化器的大批畢業(yè)企業(yè)在不同的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮創(chuàng)新引領(lǐng)作用,成為國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的初始力量。
作為知識創(chuàng)新和高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展的助推器,科技企業(yè)孵化器的績效也逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的熱點。Hackeet 和Dilts提出應(yīng)從企業(yè)的篩選流程、在孵企業(yè)的管理和支持強(qiáng)度、科技孵化器資源的質(zhì)量和可獲取性來評價科技企業(yè)孵化器的孵化績效[1]。Acs和Naude認(rèn)為創(chuàng)新是一個國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本動力,而科技企業(yè)孵化器作為國家創(chuàng)新主體的一部分,國家的政策對科技企業(yè)孵化器的績效有很大影響[2]。殷群, 謝蕓和陳偉民從政策分析的視角對優(yōu)惠政策和大學(xué)科技園孵化績效之間的關(guān)系進(jìn)行了研究[3]。張根明和劉思維從服務(wù)能力、孵育效率、營運(yùn)效率和成長性四個方面提出科技企業(yè)孵化器績效評價指標(biāo)體系[4]。zdemir和sehitolu從孵化器的創(chuàng)新程度、信息服務(wù)和金融支持等方面對科技企業(yè)孵化器的績效進(jìn)行評價[5]。葉苗和魯克雄從孵化器的服務(wù)和運(yùn)營能力、經(jīng)濟(jì)能力、國際化能力和社會效益等方面對企業(yè)孵化器的績效評價進(jìn)行了研究[6]。張鵬和占豪劍從技術(shù)效益、規(guī)模效益和綜合效益進(jìn)行分析,指出廣東省科技企業(yè)孵化器整體績效偏低的主要原因是技術(shù)效率過低[7]。牛玉穎和肖建華從智力資本的角度探討了科技企業(yè)孵化器績效評價指標(biāo)[8]。殷群提出從技術(shù)、市場和團(tuán)隊合作三個方面建立科技企業(yè)孵化器的篩選體系[9]。劉艷莉認(rèn)為應(yīng)從基礎(chǔ)服務(wù)條件、孵化器外部環(huán)境、運(yùn)營績效和社會貢獻(xiàn)4個方面構(gòu)建科技企業(yè)孵化器績效評價指標(biāo)體系[10]。
以上研究對科技企業(yè)孵化器績效評價的角度各不相同,有的是從國家政策方面,有的是從智力資本的視角,但都是從靜態(tài)角度評價科技企業(yè)孵化器的績效,沒有考慮到科技企業(yè)孵化器自身發(fā)展能力方面的指標(biāo)。而科技企業(yè)孵化器作為培養(yǎng)高新技術(shù)企業(yè)的科技創(chuàng)業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu),其自身持續(xù)發(fā)展的服務(wù)能力對其職能轉(zhuǎn)化有著重要的影響。因此,對科技企業(yè)孵化器進(jìn)行全面科學(xué)的研究還應(yīng)考慮有關(guān)其自身發(fā)展能力的因素。本文試圖從科技企業(yè)孵化器持續(xù)發(fā)展服務(wù)能力的角度,構(gòu)建一套綜合評價指標(biāo)體系,對科技企業(yè)孵化器的績效評價進(jìn)行研究。一方面有利于對企業(yè)孵化器的總體績效做出合理客觀的評價,從而便于高新技術(shù)企業(yè)選擇良好的孵化機(jī)構(gòu)來降低創(chuàng)業(yè)風(fēng)險和創(chuàng)業(yè)成本;另一方面有利于從不同的角度來反映各因素對科技企業(yè)孵化器的影響,從而便于引導(dǎo)和規(guī)范我國科技企業(yè)孵化器的管理工作。
財經(jīng)理論與實踐(雙月刊)2014年第6期2014年第6期(總第192期)曾志堅,張倩倩:基于模糊層次分析法的科技企業(yè)孵化器評價體系研究
二、科技企業(yè)孵化器評價指標(biāo)的構(gòu)建
科技企業(yè)孵化器評價指標(biāo)是整個評價體系的核心,對指標(biāo)的篩選和構(gòu)建是建立指標(biāo)體系的基礎(chǔ)。在強(qiáng)調(diào)科技企業(yè)孵化器持續(xù)發(fā)展服務(wù)能力的基礎(chǔ)上,從以下幾個方面對科技企業(yè)孵化器運(yùn)營績效進(jìn)行衡量和評價。(1)綜合服務(wù)能力。科技企業(yè)孵化器所提供的服務(wù)是其核心競爭能力的體現(xiàn),也是科技企業(yè)孵化器能否成功培育企業(yè)的重要因素。(2)可持續(xù)發(fā)展能力??沙掷m(xù)發(fā)展能力是指科技企業(yè)孵化器其后續(xù)的發(fā)展動力,它關(guān)系到科技企業(yè)孵化器未來的發(fā)展。(3)基礎(chǔ)服務(wù)條件?;A(chǔ)服務(wù)條件主要是指科技企業(yè)孵化器的各種設(shè)施建設(shè),它直接關(guān)系能否吸引目標(biāo)企業(yè),能否提高運(yùn)營效率。(4)孵化效益。科技企業(yè)孵化器的最終目的是對創(chuàng)業(yè)企業(yè)成功的進(jìn)行孵化,體現(xiàn)在其經(jīng)濟(jì)效益和社會效益方面?;谝陨戏治鰳?gòu)建了科技企業(yè)孵化器評價指標(biāo)體系,其中包括4個一級指標(biāo),20個二級指標(biāo),具體內(nèi)容如表1所示。
表1 科技企業(yè)孵化器評價指標(biāo)體系
總指標(biāo)
一級指標(biāo)
二級指標(biāo)
科
技
企
業(yè)
孵
化
器
運(yùn)
營
績
效
A1綜合
服務(wù)能力
A2 可持續(xù)
發(fā)展能力
A3基礎(chǔ)
服務(wù)條件
A4孵化
效益
A11企業(yè)培訓(xùn)交流次數(shù)
A12 各類信息服務(wù)頻率
A13 科技項目申報資助額
A14經(jīng)營服務(wù)管理水平
A21 孵化器場地面積年平均增長率
A22孵化器年收入年平均增長率
A23科技創(chuàng)新基金年平均投入率
A24產(chǎn)學(xué)研合作項目年平均增長率
A25人才穩(wěn)定性
A26孵化器經(jīng)濟(jì)平衡度
A31孵化器孵化場地面積
A32基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入額
A33孵化器高素質(zhì)員工比例
A34中介和投融資機(jī)構(gòu)數(shù)量
A41在孵企業(yè)總收入
A42在孵企業(yè)獲得的專利數(shù)
A43 科技企業(yè)孵化成功率
A44高新技術(shù)成果轉(zhuǎn)化率
A45 畢業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值
A46工業(yè)增加值占所在高新區(qū)工業(yè)增加值的比例
三、科技企業(yè)孵化器評價指標(biāo)權(quán)重的確定
在以往的研究中,大部分學(xué)者都采用層次分析法來確定科技企業(yè)孵化器評價指標(biāo)的權(quán)重。層次分析法是一種定性和定量分析相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法,通過明確問題,建立層次分析結(jié)構(gòu)模型得出評價值[11]。但當(dāng)判斷矩陣的階數(shù)n非常大時,利用層次分析法就很難檢驗判斷矩陣的一致性。而模糊層次分析法將模糊理論和層次分析法結(jié)合起來,克服了層次分析法標(biāo)度繁瑣,判斷矩陣一致性難以檢驗的問題。因此本文選擇模糊層次分析法建立反映科技企業(yè)孵化器各指標(biāo)之間層次關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,分析各個要素對科技企業(yè)孵化器的影響程度,判斷科技企業(yè)孵化器運(yùn)營績效水平。具體方法如下:
(一)層次分析結(jié)構(gòu)模型的建立
按照實際分析問題將各個指標(biāo)分為3個層次:目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。目標(biāo)層為科技企業(yè)孵化器運(yùn)營績效,準(zhǔn)則層為綜合服務(wù)能力、可持續(xù)發(fā)展能力、基礎(chǔ)服務(wù)條件及孵化效益。指標(biāo)層為科技企業(yè)孵化器評價指標(biāo)體系的20個二級指標(biāo)。
(二)指標(biāo)權(quán)重的賦值
1.構(gòu)造模糊互補(bǔ)判斷矩陣。
通過問卷調(diào)查的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集,問卷調(diào)查的對象是湖南省從事科技企業(yè)孵化器運(yùn)營、研究的學(xué)者和專家。通過現(xiàn)場調(diào)研和電子郵件等方式共發(fā)放調(diào)查問卷30份,收回有效問卷25份,問卷回收率為83.3%。根據(jù)0.1~ 0.9九標(biāo)度法構(gòu)造準(zhǔn)則層各因素的模糊互補(bǔ)判斷矩陣,具體結(jié)果如表2所示。
表2 準(zhǔn)則層模糊互補(bǔ)判斷矩陣A
A1
A2
A3
A4
A1
0.5
0.6
0.7
0.7
A2
0.4
0.5
0.6
0.7
A3
0.3
0.4
0.5
0.6
A4
0.3
0.3
0.4
0.5
2.求模糊互補(bǔ)判斷矩陣的權(quán)重向量。
設(shè)模糊互補(bǔ)判斷矩陣為A=(aij)n×n),對矩陣A按行求和ri=∑nk=1aik,i=1,2,…,n,作數(shù)學(xué)變化rij=ri-rj2(n-1)+0.5得到模糊一致性矩陣R=(rij)n×n,對矩陣R進(jìn)行行和歸一化求得向量W=(W1,W2,……Wn)滿足Wi=∑nj=1aij-1+n2n(n-1),i=1,2,…,n。得到模糊互補(bǔ)判斷矩陣A的權(quán)重向量為:W=[0.292,0.267,0.233,0. 208]。
3.模糊互補(bǔ)判斷矩陣的一致性檢驗。為了檢驗上述所得的權(quán)重值是否合理,還應(yīng)進(jìn)行判斷矩陣的一致性檢驗。設(shè)矩陣A=(aij)n×n和B=(bij)n×n均為模糊判斷矩陣,稱I(A,B)=1n2∑ni=1∑nj=1|aij+bij-1|為矩陣A和B的一致性指標(biāo),若I(A,B)≤0.1時,則矩陣通過一致性檢驗。本文采用模糊判斷矩陣與其特征矩陣的相容性檢驗其一致性原則。設(shè)W=(W1,W2,…,Wn)是模糊判斷矩陣A的權(quán)重向量,令Wij=WiWi+Wj(i,j=1,2,…,n),則稱矩陣W*=(wij)n×n為判斷矩A的特征矩陣。判斷矩陣A的特征矩陣如表3所示。
分別計算模糊互補(bǔ)矩陣A與其特征矩陣W*的相容性:I(A,W*)=0.067<0.1??梢钥闯銎湎嗳菪灾笜?biāo)均小于0.1,模糊判斷矩陣A通過了一致性檢驗,因此權(quán)重向量W分配是合理的。由此得到一級指標(biāo)權(quán)重值,如表4所示。
表3 模糊互補(bǔ)判斷矩陣A的特征矩陣W*
W1
W2
W3
W4
W1
0.5
0.522
0.556
0.584
W2
0.478
0.5
0.534
0.562
W3
0.444
0.466
0.5
0.528
W4
0.416
0.438
0.472
0.5
表4 一級指標(biāo)權(quán)重值
一級指標(biāo)
A1
A2
A3
A4
權(quán)重值
0.292
0.267
0.233
0.208
同理,運(yùn)用相同的方法可以得出二級指標(biāo)相對于一級指標(biāo)的權(quán)重,最后可以得出二級指標(biāo)相對于總指標(biāo)的權(quán)重,具體權(quán)重指標(biāo)如表5所示。
表5 科技企業(yè)孵化器評價指標(biāo)權(quán)重表
總指標(biāo)
一級指標(biāo)
權(quán)重
二級指標(biāo)
二級指標(biāo)相對于
一級指標(biāo)的權(quán)重
二級指標(biāo)相對于
總指標(biāo)的權(quán)重
科
技
企
業(yè)
孵
化
器
運(yùn)
營
績
效
A1綜合服務(wù)能力
0.292
A2 可持續(xù)發(fā)展能力
0.267
A3基礎(chǔ)服務(wù)條件
0.233
A4孵化效益
0.208
A11企業(yè)培訓(xùn)交流次數(shù)
0.183
0.053
A12 各類信息服務(wù)頻率
0.231
0.067
A13 科技項目申報資助額
0.311
0.090
A14經(jīng)營服務(wù)管理水平
0.275
0.080
A21 孵化器場地面積年平均增長率
0.113
0.030
A22孵化器年收入年平均增長率
0.161
0.043
A23科技創(chuàng)新基金年平均投入率
0.279
0.074
A24產(chǎn)學(xué)研合作項目年平均增長率
0.121
0.032
A25人才穩(wěn)定性
0.223
0.060
A26孵化器經(jīng)濟(jì)平衡度
0.103
0.028
A31孵化器孵化場地面積
0.296
0.070
A32基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入額
0.172
0.040
A33孵化器高素質(zhì)員工比例
0.344
0.080
A34中介和投融資機(jī)構(gòu)數(shù)量
0.188
0.044
A41在孵企業(yè)總收入
0.147
0.031
A42在孵企業(yè)獲得的專利數(shù)
0.173
0.040
A43 科技企業(yè)孵化成功率
0.182
0.038
A44高新技術(shù)成果轉(zhuǎn)化率
0.226
0.047
A45 畢業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值
0.133
0.028
A46工業(yè)增加值占所在高新區(qū)工業(yè)增加值的比例
0.139
0.030
從表5可以看出,一級指標(biāo)中綜合服務(wù)能力和可持續(xù)發(fā)展能力權(quán)重較大,分別為0.292和0.267。二級指標(biāo)中科技項目申報資助額、經(jīng)營服務(wù)管理水平、孵化器高素質(zhì)員工比例和科技創(chuàng)新基金年投入量權(quán)重較大,分別為0.090、0.080、0.080和0.074。從這些指標(biāo)可以看出科技企業(yè)孵化器持續(xù)發(fā)展的服務(wù)能力是衡量其運(yùn)營績效的重要指標(biāo),也是其成功孵化企業(yè)的關(guān)鍵??萍计髽I(yè)孵化器作為培育和扶植高新技術(shù)中小企業(yè)的服務(wù)機(jī)構(gòu),其基本任務(wù)是為被孵化企業(yè)提供各種資源服務(wù)和技術(shù)支持,從而減少創(chuàng)業(yè)風(fēng)險和創(chuàng)業(yè)成本。而其服務(wù)能力的提升需要孵化器逐步培養(yǎng)自身的“造血功能”,形成可持續(xù)發(fā)展的服務(wù)能力,在未來發(fā)展的過程中才能更好的推動高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,完善國家創(chuàng)新體系。
四、結(jié) 論
對科技企業(yè)孵化器進(jìn)行評價的根本目的,是為了加強(qiáng)對科技企業(yè)孵化器的管理,提高其運(yùn)行效率和運(yùn)行質(zhì)量,進(jìn)一步促進(jìn)科技企業(yè)孵化器的發(fā)展和進(jìn)步。本文從科技企業(yè)孵化器持續(xù)發(fā)展服務(wù)能力的角度構(gòu)建了一個由4個一級指標(biāo),20個二級指標(biāo)組成的科技企業(yè)孵化器評價指標(biāo)體系,并運(yùn)用模糊層次分析法,獲得了各個指標(biāo)的權(quán)重值。通過觀察發(fā)現(xiàn),在眾多指標(biāo)中,科技企業(yè)孵化器科技項目申報資助額權(quán)重值最大,即相對于孵化器總體目標(biāo)而言,其重要性也最大。其次是科技企業(yè)孵化器的經(jīng)營服務(wù)管理水平、高素質(zhì)員工比例和科技創(chuàng)新基金年平均投入量。從這些指標(biāo)可以看出科技企業(yè)孵化器持續(xù)發(fā)展的服務(wù)能力是其成功孵化企業(yè)的關(guān)鍵。這正體現(xiàn)了科技企業(yè)孵化器所提供的服務(wù)在高新技術(shù)中小企業(yè)創(chuàng)辦初期時,對企業(yè)的成功發(fā)展有著重要的作用。因此,科技企業(yè)孵化器應(yīng)該注重加強(qiáng)其服務(wù)能力及可持續(xù)發(fā)展能力的建設(shè),同時,管理部門在制定相應(yīng)政策時,也應(yīng)考慮各個指標(biāo)對科技企業(yè)孵化器的影響程度,積極提供政策性的服務(wù)及專業(yè)化的服務(wù)機(jī)構(gòu),以此促進(jìn)科技企業(yè)孵化器的健康持續(xù)發(fā)展。
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(責(zé)任編輯:鐘 瑤)