丁永波，張博，劉桐

（吉林財經(jīng)大學 亞泰工商管理學院，吉林 長春 130117）

0 引言

作為“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”的重要載體和平臺，創(chuàng)業(yè)孵化器能夠為新創(chuàng)企業(yè)提供辦公場地、設備、資金、技術(shù)以及各項專業(yè)服務，通過借助孵化器與外部環(huán)境的有效互動，挖掘現(xiàn)有的內(nèi)外資源與機會，推動孵化器與新創(chuàng)企業(yè)的聯(lián)合價值創(chuàng)造，為新創(chuàng)企業(yè)造就更多的機會，促進新創(chuàng)企業(yè)的成長。因此區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化器的發(fā)展狀況，直接關(guān)系到區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動的開展。知識經(jīng)濟時代的企業(yè)孵化器更多表現(xiàn)為科技企業(yè)孵化器，目前我國各地的科技企業(yè)孵化器處于發(fā)展不均衡的狀態(tài)。東北地區(qū)是我國重要的老工業(yè)基地，長期以來傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)占據(jù)主導位置，資源消耗量大，舊經(jīng)濟疲態(tài)顯露。據(jù)2016至2020年《中國火炬統(tǒng)計年鑒》顯示，東北地區(qū)整體創(chuàng)業(yè)活躍度低，創(chuàng)業(yè)孵化的規(guī)模和發(fā)展速度遠遠落后于長三角和珠三角等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)。以科技企業(yè)孵化器為例，2016年東三省企業(yè)孵化器數(shù)量為289個，僅占全國總量的8.9%，遠遠小于滬蘇浙地區(qū)的26.5%以及廣東省的17.7%。到2020年，東三省企業(yè)孵化器數(shù)量雖然上升至385個，較2016年增長率為33.2%，但總體占比下降至6.6%，基于全國狀況，東北地區(qū)的孵化器發(fā)展狀況呈現(xiàn)不斷落后的態(tài)勢。與之相比，滬蘇浙地區(qū)的企業(yè)孵化器數(shù)量增長77.1%，廣東省增長87.3%，總體占比分別為26.2%，18.5%，無論是增長速度還是數(shù)量比例都處于較高水平，并呈現(xiàn)不斷發(fā)展的勢頭，這表現(xiàn)出了以長三角、珠三角為代表的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)活躍的創(chuàng)業(yè)孵化熱潮與發(fā)展動能。東北地區(qū)則相形見絀，數(shù)據(jù)所顯示出的巨大差距深刻表明東北地區(qū)的創(chuàng)業(yè)活動深受傳統(tǒng)工業(yè)體制和環(huán)境帶來的思想上、活動上的桎梏，亟須進行深度的改革和體制性創(chuàng)新改變其以往的高投入、高消耗、粗放式發(fā)展的老路。因此大力推進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，必然成為東北新一輪經(jīng)濟發(fā)展的動力和突破口，提升自身的創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康水平，正是東北地區(qū)開展創(chuàng)業(yè)活動、提高地區(qū)創(chuàng)業(yè)能力的關(guān)鍵。

創(chuàng)業(yè)孵化活動會受到周圍各種環(huán)境因素的影響，區(qū)域環(huán)境的優(yōu)劣將直接影響該地區(qū)創(chuàng)業(yè)孵化的效果。本文通過構(gòu)建創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況評價指標體系，運用模型處理相關(guān)數(shù)據(jù)，重點揭示了周圍環(huán)境對孵化組織的影響狀況，比較整個孵化系統(tǒng)內(nèi)各要素之間的重要程度，并通過聚類方法分析東北地區(qū)十個城市的創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況并加以評價，從而為該區(qū)域制定相關(guān)的孵化政策和制度提供更加明確的信息，幫助新創(chuàng)企業(yè)降低創(chuàng)業(yè)風險和獲取資源的成本，在激烈的市場競爭中持續(xù)生存下去，有力促進區(qū)域整體的創(chuàng)業(yè)發(fā)展。

1 理論綜述

國外學者Sherman較早提出創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境包含五個方面的內(nèi)容：政策支持、基礎設施狀況、投融資環(huán)境、創(chuàng)業(yè)孵化網(wǎng)絡和創(chuàng)業(yè)文化環(huán)境，每一方面各有側(cè)重點，但都是影響創(chuàng)業(yè)孵化活動的必然因素。Hannon運用定性方法歸納出管理、目標、政策三個要義，強調(diào)良好的孵化環(huán)境要求具備有效、高質(zhì)量的管理，并能結(jié)合孵化職能制定實際的業(yè)績目標，將孵化活動深刻嵌入?yún)^(qū)域戰(zhàn)略，最大限度獲取政策支持。孵化器的發(fā)展需要優(yōu)秀的管理者，具備經(jīng)驗豐富的管理能力，在面對不同文化對自身認知與行為的影響時，能夠結(jié)合實際將孵化過程與地方文化有效結(jié)合。也有學者運用特定的研究方法與模型探究影響孵化環(huán)境的主要因素，Struwig等采用混合方法分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)的內(nèi)部環(huán)境對企業(yè)孵化器的影響比較顯著，具體包括孵化器的愿景、職能、管理風格、培訓力度和技術(shù)水平。Kiran等使用偏最小二乘結(jié)構(gòu)方程模型，驗證了孵化器網(wǎng)絡化環(huán)境對孵化績效具有顯著正向影響，孵化網(wǎng)絡中高校憑借人才、知識優(yōu)勢有力影響企業(yè)孵化效果。

我國學者較多地對創(chuàng)業(yè)孵化器環(huán)境的分類進行了研究，李剛等從制度建設、人力資源、技術(shù)、文化、交通、資本市場、中介服務等方面探討了孵化器建設的支撐環(huán)境。陳喜樂則著重分析了影響新創(chuàng)企業(yè)孵化發(fā)展的四個“軟環(huán)境”：人才環(huán)境、法律環(huán)境、政策環(huán)境和人文環(huán)境，相比于“硬環(huán)境”，“軟環(huán)境”的發(fā)展更重要。瞿群臻將我國孵化環(huán)境分為兩類，分別為包括經(jīng)濟、政治、文化、技術(shù)的外部環(huán)境與包括優(yōu)勢、劣勢、威脅、機會的內(nèi)部環(huán)境。黃昱方等基于創(chuàng)業(yè)者認知研究總結(jié)出影響孵化環(huán)境的主要因素，包括創(chuàng)業(yè)孵化網(wǎng)絡建設情況、公共服務設施完備度、創(chuàng)業(yè)輔導培訓力度以及政策的支持度。邢蕊等將孵化環(huán)境的內(nèi)涵維度劃分為業(yè)務服務環(huán)境、設施環(huán)境、創(chuàng)新環(huán)境、平臺交流環(huán)境四個方面。楊武等借助生態(tài)學的理論，從人力、物力、財力、創(chuàng)新四個維度評價中國創(chuàng)業(yè)孵化生態(tài)環(huán)境的健康狀況，其中影響最大的是創(chuàng)新能力。郭莉通過強調(diào)“知識”，將孵化環(huán)境概括為與知識相關(guān)的高校數(shù)量、研發(fā)經(jīng)費支出、人均公園綠地面積三個方面，其中人均公園綠地面積是吸引人才的現(xiàn)實生態(tài)環(huán)境的衡量要素，最終目標仍是匯集人才、集聚知識。田雪姣等將創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境分為孵化規(guī)模環(huán)境、孵化效益環(huán)境和孵化創(chuàng)新環(huán)境，提出應重點提高孵化環(huán)境效益，解決當下重規(guī)模輕效益的問題。陳晴總結(jié)出孵化環(huán)境中存在的重要因素，認為促進創(chuàng)業(yè)孵化的環(huán)境要素中不應只局限于政策的資助，而應吸引大量社會資金的投入，促進孵化環(huán)境健康的可持續(xù)性。區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化系統(tǒng)由創(chuàng)業(yè)孵化支撐環(huán)境和創(chuàng)業(yè)孵化相關(guān)主體構(gòu)成，在評價地區(qū)某個環(huán)境要素的健康狀況時，可以借助生態(tài)學中環(huán)境與主體的關(guān)系來分析。武鑫等構(gòu)建了關(guān)于科技企業(yè)孵化器內(nèi)外部作用的生態(tài)系統(tǒng)模型，指出以下影響孵化活動的環(huán)境要素與機制：政府建設政策環(huán)境，高校與科研院所建設技術(shù)環(huán)境，大企業(yè)建設創(chuàng)新環(huán)境，中介機構(gòu)提供專業(yè)服務環(huán)境，金融機構(gòu)提供資金環(huán)境，行業(yè)協(xié)會規(guī)范孵化產(chǎn)業(yè)環(huán)境。孔令夷以GEM模型為理論基礎，借助生態(tài)學理論，將創(chuàng)業(yè)孵化生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境分為經(jīng)濟、政治、科技、市場、資源、文化等類別。

綜上，盡管關(guān)于創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境的研究成果較多，但過往的一些研究大多針對單個創(chuàng)業(yè)孵化器本身，對孵化環(huán)境的描述多集中于環(huán)境要素的分類，缺乏關(guān)于各個環(huán)境要素對創(chuàng)業(yè)孵化影響力大小的比較分析，同時對于區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況的評價研究也比較少見?；诖耍疚臉?gòu)建了一套區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況評價指標體系，并選取東北地區(qū)部分城市的數(shù)據(jù)進行分析，比較各個環(huán)境要素的重要程度，評價該區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化的健康狀況，以便為政策的制定和提高孵化成功率提供更加明確的參考。

2 指標體系與模型構(gòu)建

2.1 指標選取

根據(jù)系統(tǒng)性、可操作性、科學性、發(fā)展性的原則，基于《中國火炬統(tǒng)計年鑒》《全球創(chuàng)業(yè)觀察中國報告》等權(quán)威報告，以及上文對相關(guān)文獻的回顧，本文總結(jié)了關(guān)于影響創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況環(huán)境要素的共性分類，將區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化的環(huán)境指標分為兩類：一是外部環(huán)境，包括人才環(huán)境、技術(shù)環(huán)境、資金環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、市場環(huán)境、政策環(huán)境；二是內(nèi)部環(huán)境，具體指孵化器內(nèi)部環(huán)境。這7個環(huán)境指標是評價區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化健康狀況的直接指標，將作為二級指標進行考察。再將這些環(huán)境指標細分為26個具體問題作為三級指標，以便獲取具體的評價數(shù)據(jù)?；诖?，本文構(gòu)建了區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況評價指標體系，如表1所示。

表1 區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況評價指標體系

2.2 模型選擇與數(shù)據(jù)說明

為了探究各個評價指標與創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況之間的相關(guān)關(guān)系，本文主要運用PLS路徑模型，該模型具有如下優(yōu)勢：①PLS路徑模型不僅可以研究潛變量與顯變量之間的關(guān)系，也可以研究潛變量之間的關(guān)系；②PLS路徑模型可以較好地克服多重共線性的問題；③PLS路徑模型沒有提出指標數(shù)據(jù)必須服從正態(tài)分布的要求，且需要的樣本容量較少，適合一般調(diào)查數(shù)據(jù)的分析；④PLS路徑模型中集合了主成分分析法、多元線性回歸、相關(guān)分析等方法，具有較強的科學性?；诖四Ｐ?，本文得出了評價指標與創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況之間的路徑系數(shù)及相關(guān)關(guān)系，并對東北地區(qū)創(chuàng)業(yè)孵化的健康狀況進行評價。

本文設計了包含26個三級指標作為題項的調(diào)查問卷，問卷的發(fā)放主要針對于新創(chuàng)企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)或孵化器，共發(fā)放112份，回收到有效問卷100份。問卷調(diào)查對象中，關(guān)于年齡分布，30歲及以下人數(shù)占40.18%，31歲至40歲占比36.61%，41歲至50歲占比18.75%，50歲以上占比4.46%；關(guān)于個人受教育程度，68.75%的調(diào)查對象為本科學歷。通過問卷調(diào)查，旨在運用PLS軟件分析獲得兩項數(shù)據(jù)：一是相關(guān)系數(shù)，驗證三級指標（觀測變量）對二級指標（潛變量）的代表性、二級指標對一級指標的代表性，以最終證明整個評價指標體系的合理性；二是外部權(quán)重，包括三級指標在二級指標層面的權(quán)重、二級指標在一級指標層面的權(quán)重，幫助比較指標之間的重要程度，并為計算城市綜合得分提供數(shù)據(jù)支持。

然而，為逃避二十來萬稅，送上三十多萬鉆戒，這是賠本交易，許沁不會這么做，誰也不會這么做。問題是，那三萬五的鉆戒竟值了三十多萬，這是許沁始料不及的。她是在不知情的情況下，將鉆戒送了出去。許沁猜測，葛局長看到標價時，肯定很吃驚，但他一定不會想到是弄錯了，肯定以為許沁是放長線釣大魚，謀求他能成為她永久的靠山。對一個稅務局長來說，別說三十萬，就是三百萬都不嫌燙手，不然哪來那么些重量級貪官呢。

2.3 模型構(gòu)建

PLS路徑模型中每個潛變量都是其相關(guān)觀測變量的線性組合，在樣本較少的條件下，能夠得到每一個潛變量的權(quán)重值，并反映出潛變量與觀測變量之間、潛變量之間的關(guān)系。本文將7個二級指標作為潛變量和26個三級指標作為觀測變量進行研究，構(gòu)建出創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況評價模型。

圖1為區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化健康狀況評價模型的路徑圖。在模型左側(cè)，反映了7個潛變量對各自觀測變量的影響機制。每一個潛變量都有不同的觀測變量反映，并且它們之間都具有正相關(guān)關(guān)系。模型中間部分，主要反映了由人才、技術(shù)、資金、經(jīng)濟、市場、政策和孵化器內(nèi)部環(huán)境等共同構(gòu)成的區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化健康狀況評價模型，結(jié)合路徑系數(shù)可以確定為正相關(guān)關(guān)系。模型的右側(cè)包括了該評價指標體系的所有觀測變量，它們共同反映的潛變量就是整個區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化健康狀況的評價指標模型。

表2描述了變量之間的相關(guān)系數(shù)以及各個變量的外部權(quán)重。其中外部權(quán)重均大于0，符合理論預期。各變量之間的相關(guān)性很高，相關(guān)系數(shù)均超過0.6，說明模型綜合地概括出了各個觀測變量的基本信息。同時關(guān)于這7個潛變量，對區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化的健康評價影響程度由高到低依次為：孵化器內(nèi)部環(huán)境（0.240）＞技術(shù)環(huán)境（0.171）＞資金環(huán)境（0.164）＞人才環(huán)境（0.155）＞政策環(huán)境（0.148）＞市場環(huán)境（0.131）＞經(jīng)濟環(huán)境（0.110）。同時表中二級、三級指標的外部權(quán)重值為計算城市綜合得分提供了數(shù)據(jù)支持。

圖1 區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化健康狀況PLS模型路徑

表2 PLS路徑系數(shù)與外部權(quán)重

具體來說，孵化器的內(nèi)部環(huán)境（0.240）對創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況的影響最大，根據(jù)路徑圖，在孵企業(yè)數(shù)量（0.770）與孵化器孵化面積（0.766）是衡量孵化器內(nèi)部環(huán)境狀況的兩個最顯著指標，在孵企業(yè)數(shù)量的提高能夠為孵化器帶來更多活力，積累更多經(jīng)驗，而孵化器孵化面積的大小則代表了現(xiàn)有的孵化部門的規(guī)模和容量。技術(shù)環(huán)境（0.171）是影響創(chuàng)業(yè)孵化健康狀況的第二大因素，其中區(qū)域發(fā)明專利數(shù)（0.831）占據(jù)重要的位置，積極推進區(qū)域創(chuàng)新進程，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力，掌握核心技術(shù)獨特優(yōu)勢并提高創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，有利于大大優(yōu)化創(chuàng)業(yè)孵化的科技環(huán)境。影響區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況的第三大因素是資金環(huán)境（0.164），對公共技術(shù)服務平臺投資額（0.866）成為最顯著的一點，這表明創(chuàng)業(yè)孵化資金來源更加傾向于社會資本的投入。第四個影響因素是人才環(huán)境（0.155），其主要在于區(qū)域各類高等教育機構(gòu)及科研院所的數(shù)量（0.833），擁有一定數(shù)量的高校與科研院所無疑會為本區(qū)域的創(chuàng)業(yè)孵化提供更優(yōu)質(zhì)的人才、專業(yè)指導及技術(shù)。影響因素排在后三位的依次是政策環(huán)境（0.148）、市場環(huán)境（0.131）、經(jīng)濟環(huán)境（0.110），雖占據(jù)較小比例，但仍然需要關(guān)注它們對提高區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康水平的作用。

2.4 模型檢驗

從表3的數(shù)據(jù)中，可以對PLS路徑模型的信度和效度進行檢驗。其中各環(huán)境指標的值均大于0.7，表明這些指標存在良好的內(nèi)部一致性，具備可信度；值（合成信度）均大于0.8，超過了0.6的標準要求；值（平均變異萃取量）均超過0.5，說明該模型的信度效度良好；（模型解釋力）的值為1，處于較高水平，說明7個潛變量最大程度上反映并概括出了總體變量的全部信息。

表3 PLS路徑模型的檢驗

3 東北地區(qū)創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況評價

3.1 城市健康水平得分及結(jié)果分析

選取東北地區(qū)孵化器發(fā)展較為迅速的十個城市作為研究樣本，搜集2019年東北三省的統(tǒng)計年鑒，以及十個城市的市統(tǒng)計年鑒、市政府工作報告、市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報等資料，得到各個城市三級指標的初始數(shù)據(jù)。為使不同量級的數(shù)據(jù)統(tǒng)一為同一量級，本文采用Z－Score數(shù)據(jù)標準化法對搜集的數(shù)據(jù)進行處理，得出各個城市在具體每項三級指標下的標準化得分，公式如下：

式中，代表三級指標的初始數(shù)據(jù)，代表標準化后的三級指標數(shù)據(jù)得分，代表指標數(shù)據(jù)的均值，代表指標數(shù)據(jù)的標準差。

接下來，根據(jù)前述模型中三級指標的權(quán)重值，以及公式（1）的三級指標得分，分別計算出各個城市在各個二級環(huán)境指標下的得分，公式如下：

接著根據(jù)模型中二級指標的權(quán)重值，和剛求得的二級指標得分，計算出各個城市在考慮所有二級環(huán)境指標后的綜合得分，公式如下：

基于此，最終計算出了各個城市在不同二級環(huán)境指標下的得分以及各個城市的綜合得分，并進行了排序，相應結(jié)果如表4所示。

基于各個城市的得分，進行如下的評價分析：

①在人才環(huán)境這一維度中，長春、大連、沈陽的健康水平得分位于前三，相對于其他城市，這三個城市高校和科研院所的數(shù)量較多，具備人才規(guī)模；②在技術(shù)環(huán)境方面，健康水平得分位于前三的是沈陽、哈爾濱和大慶，這幾個城市的科技創(chuàng)新能力更強，R＆D經(jīng)費投入也更多；③在資金環(huán)境方面，長春、吉林和大連的得分相對更高，說明這些地區(qū)得到了更多創(chuàng)投機構(gòu)的支持，資金鏈更暢通；④在經(jīng)濟環(huán)境方面，大連、沈陽和長春的得分相對更高，表明這些地區(qū)人均GDP和人均收入水平高于其他地區(qū)，吸引了更多的創(chuàng)業(yè)人才；⑤市場環(huán)境方面，哈爾濱、鞍山和長春的得分相對更高，顯示了三地的中介服務機構(gòu)對孵化器的突出作用，有利于孵化器之間開展合作、競爭，不斷吸引更多潛在企業(yè)參與孵化；⑥在政策環(huán)境方面，哈爾濱、大慶和沈陽這三個地區(qū)政府各方面給予孵化器的支持力度更大；⑦最后從孵化器的內(nèi)部環(huán)境來看，大連、哈爾濱和大慶的得分相對更高，這幾個城市的孵化器面積更廣、規(guī)模更大，帶動的就業(yè)人數(shù)也更多。

表4 2019年東北地區(qū)十城創(chuàng)業(yè)孵化健康水平綜合得分及排序

3.2 城市健康水平分類及結(jié)果分析

為了分析不同城市健康水平的相似性，找出不同類別城市的特征，本文基于東北十個城市在各個環(huán)境要素方面的得分數(shù)據(jù)，運用聚類分析法，根據(jù)健康水平將城市分為三類，具體情況如圖2所示。

圖2 聚類后東北十城的創(chuàng)業(yè)孵化健康水平得分對比

關(guān)于城市健康水平的分類結(jié)果可以進行如下分析：

第一類的5個城市創(chuàng)業(yè)孵化的健康狀況綜合得分位于最高水平梯隊，并在大多數(shù)的維度得分中處于領(lǐng)先位置。長春、沈陽和哈爾濱作為省會城市，省會首位度在全國處于較高水平，具備強有力的資源配置能力，對區(qū)域的孵化引領(lǐng)作用舉足輕重。以長春為例，2021年省會首位度達53.67%，位居全國第一，全省人才、高水平院校和科研院所、資金、技術(shù)等資源高度集聚于此。充足的知識服務對于促進初創(chuàng)企業(yè)成長大有裨益，三個省會城市作為全省知識的聚集地，為在孵初創(chuàng)企業(yè)提供了相當優(yōu)良的發(fā)展環(huán)境。大連作為東北沿海充滿活力的港口城市，同時也是東北唯一的保稅區(qū)和高新技術(shù)園區(qū)，創(chuàng)新性產(chǎn)業(yè)集中度高，產(chǎn)業(yè)輻射效應與集聚效應明顯，其所特有的開放性和包容性可以吸納豐富的創(chuàng)新資源服務創(chuàng)業(yè)孵化。大慶市作為中國第一大石油基地，工業(yè)產(chǎn)值達到東北第二名，綜合實力和城市財力一直走在東北前列，著名的“大慶精神”“鐵人精神”彰顯出大慶人民忘我拼搏的優(yōu)良品質(zhì)，這種長期以來積累的物質(zhì)資源和深厚的文化底蘊激發(fā)著對創(chuàng)業(yè)孵化活動的熱情，創(chuàng)業(yè)精神的激發(fā)很大程度上促進了創(chuàng)業(yè)的成功。

第二類城市是健康狀況處于中等水平的齊齊哈爾和鞍山。作為黑龍江省第三大城市，齊齊哈爾主要發(fā)展以裝備制造為主的工業(yè)產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟覆蓋面較窄，且地理位置位于省內(nèi)東北部，較為偏遠，自然資源條件方面不及大慶等城市，因此難以吸引投資機構(gòu)與新創(chuàng)企業(yè)的目光，難以形成廣泛的創(chuàng)業(yè)活動，其在創(chuàng)業(yè)文化發(fā)展、信息交流、人才引進和資源獲取等方面都存在著較大的上升空間。鞍山是中國著名的鋼鐵生產(chǎn)基地，2020年僅鞍鋼產(chǎn)值在鞍山全市生產(chǎn)總值中占比就高達58%，二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展比例不甚合理，隨著供給側(cè)改革的不斷深入，鋼鐵產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟帶動效果越來越小，難以吸引創(chuàng)業(yè)人才；同時，傳統(tǒng)經(jīng)濟體制產(chǎn)業(yè)導致的長期封閉性思維，使得孵化器出現(xiàn)各種問題：同質(zhì)化嚴重、經(jīng)營管理不善、過度依賴政府等。

第三類是健康狀況最差的三個城市，包括吉林、延邊和通化，它們在多數(shù)維度的分數(shù)排名中均處末位。一方面，三座城市同位于吉林省，與省會長春在各方面都具有較大的差距，技術(shù)、人才、基礎設施等資源明顯集中于省會，以高校與科研院所為例，截至2021年底，吉林共有高校64所，其中長春有41所，占比高達64.06%，吉林、延邊與通化三地合計13所，僅占20.31%；全省省級科技創(chuàng)新中心223個，其中長春占比72.2%，吉林、延邊、通化三地合計僅占16.14%。這種區(qū)域發(fā)展不平衡的狀態(tài)越來越突出，非重點地區(qū)由于資源有限，易出現(xiàn)政策失效的情況，“一強多弱”的格局使非重點地區(qū)的孵化活動受到越來越大的限制。另一方面，中心城市對周邊城市的帶動作用不明顯，未形成城市群聯(lián)動的協(xié)同發(fā)展模式。近些年來，吉林省實施“一主六雙”戰(zhàn)略，加強長春與各市、州的戰(zhàn)略、資源對接，但政策處于實施初期，且長春與延邊、通化等城市地理距離較遠，尚未受到省會有效的產(chǎn)業(yè)集聚效應與輻射效應，城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍深受傳統(tǒng)模式之困。其中，吉林市的發(fā)展集中于化工行業(yè)，通化集中于醫(yī)藥行業(yè)，延邊產(chǎn)業(yè)則較為分散，這些城市產(chǎn)業(yè)體系或傳統(tǒng)或弱小，缺乏充滿活力的經(jīng)濟增長點，加之思想觀念保守、財力資源投入有限、園區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚度較低等問題，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍不高，這些因素都制約著地區(qū)孵化環(huán)境健康水平的提高。

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

本文在借鑒現(xiàn)有研究成果的基礎上，構(gòu)建了包括7個二級指標和26個三級指標的區(qū)域創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況評價模型，基于該模型對東北地區(qū)十個城市創(chuàng)業(yè)孵化的健康狀況進行測度評價，得到以下結(jié)論：①東北地區(qū)十個城市的創(chuàng)業(yè)孵化的健康水平綜合得分由高到低依次為大連、長春、哈爾濱、沈陽、大慶、鞍山、齊齊哈爾、吉林、延邊和通化。②東北地區(qū)十個城市的創(chuàng)業(yè)孵化的健康水平可以分為三類，第一類是創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康狀況水平相對較高的五個城市：長春、大連、沈陽、哈爾濱、大慶；第二類是處于中等水平的兩座城市：齊齊哈爾和鞍山；第三類的城市創(chuàng)業(yè)孵化發(fā)展的健康水平最低，包括吉林、延邊和通化。

4.2 發(fā)展啟示

通過模型的構(gòu)建和對各個城市指標健康狀況的評分、分類，可以幫助這些城市找到自身的優(yōu)勢和劣勢，發(fā)現(xiàn)與其他城市的差距，并結(jié)合當?shù)氐姆A賦資源和產(chǎn)業(yè)基礎，得到進一步政策發(fā)展的啟示：

對于第一類城市，大連和哈爾濱的創(chuàng)業(yè)孵化環(huán)境健康水平發(fā)展較為均衡，在繼續(xù)優(yōu)化孵化環(huán)境的同時，注重促進孵化器的內(nèi)涵式發(fā)展，提升孵化器的服務效率和服務質(zhì)量，能夠針對不同的在孵企業(yè)提供相應的個性化服務。除此之外，應加強創(chuàng)業(yè)孵化器的復雜網(wǎng)絡協(xié)同建設與知識的交流鏈接，將發(fā)展視野擴展至國際，發(fā)揮大連、哈爾濱在東北亞地區(qū)靠海、近俄的區(qū)位優(yōu)勢，吸引國際孵化項目入駐，招募全球化管理人才，進一步推動地區(qū)孵化的國際影響力，建設中國孵化高質(zhì)量發(fā)展的典范。對于長春市，通過內(nèi)部指標比較，發(fā)現(xiàn)孵化器內(nèi)部環(huán)境指標、科技指標水平低于其他三個指標，與其在人才與資金方面的優(yōu)勢不相匹配，這需要政府制定相應的政策整合資源：在科技方面發(fā)揮人才資源優(yōu)勢并快速轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新能力，完善科技創(chuàng)新鏈條，提高科技成果轉(zhuǎn)化成功率與科技帶動力；在孵化器內(nèi)部環(huán)境方面，以同時提升孵化器質(zhì)量與數(shù)量為抓手，以“精益”思想為指導，精準投放資金，在擴展孵化面積、完善孵化設備時避免冗余投入，追求高效益、少浪費、規(guī)模與效益相配，同時學習珠三角等先進地區(qū)的成熟孵化器運營經(jīng)驗，完善孵化器的市場化能力和長遠發(fā)展能力。對于沈陽市，應當認識到在資金指標方面的弱勢地位，大力發(fā)揮其作為省會城市在人才、科技、政策方面的優(yōu)勢，努力盤活和吸引資金投入。孵化器的資金環(huán)境問題不能僅靠政府的直接“哺育”，應“授之以漁”，以政府資助為“引子”，降低社會資本投入的預期風險，引導商業(yè)性資本投入。關(guān)于大慶市，其孵化器內(nèi)部環(huán)境指標優(yōu)勢位居十城第一，而該指標也是影響創(chuàng)業(yè)孵化健康狀況的最顯著因素，因此有力彌補了大慶作為非省會城市的資源弱勢，應繼續(xù)通過促進孵化器的軟硬件建設，著眼于高效益，算好投入的每一分賬，通過與省內(nèi)外先進地區(qū)進行經(jīng)驗交流、孵化項目合作，建立專業(yè)化孵化機制體系，推動“石油之城”將拼搏創(chuàng)業(yè)的優(yōu)良傳統(tǒng)切實發(fā)揮落地，保持自身優(yōu)勢。

對于第二類城市，齊齊哈爾和鞍山要明確自身在經(jīng)濟、區(qū)位、人才等方面的不足，同作為工業(yè)城市，應抓住產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的機遇，著重在不足方面補短板，培養(yǎng)壯大創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，為優(yōu)化孵化環(huán)境賦能。與此同時，雙方也需根據(jù)自身實際側(cè)重發(fā)展：齊齊哈爾擁有良好的自然生態(tài)環(huán)境，應壯大和強化環(huán)境優(yōu)勢對人才的吸引力，集聚知識；推進傳統(tǒng)裝備制造主導產(chǎn)業(yè)朝精密超精密制造方向升級，形成全市冶金、航空航天、石油鉆采等精密產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，深耕創(chuàng)業(yè)孵化器在精密超精密工業(yè)制造方面的專業(yè)化發(fā)展，打通上下游產(chǎn)業(yè)鏈條，帶動一系列配套環(huán)境提升。鞍山基于“鋼都”積累的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)基礎，應積極融入全省“數(shù)字遼寧、智造強省”建設，強化創(chuàng)新主體培育、建設高水平科研機構(gòu)、促進科技成果轉(zhuǎn)化，落實融資擔保、項目合作、人才引進、市場化培育等政策，通過政府的引導作用促進孵化器的個性化、專業(yè)化發(fā)展，通過積累市場化發(fā)展動能以避免對政府的過度依賴。

對于第三類城市，吉林、通化和延邊要抓住吉林省實施的“一主六雙”戰(zhàn)略機遇，積極加強與省會長春的戰(zhàn)略、資源對接，通過省會的帶動作用，促進地區(qū)間各方資源的流動，激發(fā)圍繞多城市更廣范圍的孵化器、企業(yè)、人才進行良性的競爭和學習，建立穩(wěn)定的協(xié)同發(fā)展模式。吉林市正處于長春市國家區(qū)域創(chuàng)新中心、國際影都和中韓國際合作示范區(qū)三大板塊的規(guī)劃方向，且兩城地理位置接近，應抓住時機加快與長春市在產(chǎn)業(yè)融合、基礎設施建設等方面的共同發(fā)展，推進傳統(tǒng)化工產(chǎn)業(yè)向高效能方向轉(zhuǎn)型，全方位優(yōu)化資金、技術(shù)、人才等資源環(huán)境要素，帶動創(chuàng)業(yè)孵化熱潮。通化市以醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)為特色，生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)集群是全省唯一的經(jīng)國家發(fā)改委認定的全國首批戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群，應基于這一機遇發(fā)揮特色，建立醫(yī)藥專業(yè)孵化管理團隊，搭建醫(yī)藥研發(fā)和交流平臺，形成上下游孵化產(chǎn)業(yè)完整鏈條，提升醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)孵化的專業(yè)性，培養(yǎng)起健全成熟的醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)特色孵化機制環(huán)境。對于延邊，面對“小而分散”的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，在融入全省協(xié)同發(fā)展的進程中，積極改變現(xiàn)狀，努力發(fā)展具備活力的新的增長極，發(fā)掘和發(fā)展出代表性優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，例如憑借靠近朝韓俄的區(qū)位優(yōu)勢，發(fā)揮自然生態(tài)和人文民俗優(yōu)勢，推動發(fā)展本地朝鮮族飲食特產(chǎn)產(chǎn)業(yè)、綠色食品產(chǎn)業(yè)，積極引導開展旅游產(chǎn)業(yè)孵化活動；推進琿春東北亞跨境互市電商產(chǎn)業(yè)孵化項目，促進電商產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展，發(fā)揮創(chuàng)業(yè)孵化特色產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應，降低來自資金、科技環(huán)境等方面的限制，走出一條“小卻美”的特色產(chǎn)業(yè)孵化之路。總之，每個城市應當基于創(chuàng)業(yè)孵化發(fā)展過程中存在的問題，結(jié)合本地發(fā)展特點與機遇，針對性地采取相應措施，提高孵化環(huán)境健康水平。本文的研究結(jié)果能夠為東北地區(qū)新一輪振興的有關(guān)決策提供支持。