基于模糊层次分析法的科技企业孵化器评价体系研究

曾志坚　张倩倩　左楠

摘 要：基于从综合服务能力、可持续发展能力、基础服务条件和孵化效益四个方面，构建科技业孵化器评价指标体系，运用模糊层次分析法确定各指标的权重。实证结果表明：科技项目申报资助额、经营服务管理水平、高素质员工比例和科技创新基金年平均投入量是衡量科技企业孵化器运营绩效的重要指标。

关键词： 科技企业孵化器；评价体系；模糊层次分析法

中图分类号： F276 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2014）06-0119-04

一、引 言

科技企业孵化器是我国技术市场开放体系的组成部分，大力培育和发展科技企业孵化器，对推进科技经济一体化，实现科技强国战略是十分必要的。经过了二十几年的发展，我国科技企业孵化器已经进入稳定发展期。据《2013-2017中国企业孵化器产业深度调研与发展趋势分析报告》数据显示，截止2010年底，我国科技企业孵化器已由1997年的164家发展到894家，而孵化面积也达到8000万m2，成为仅次于美国的孵化器大国。2012年我国在孵企业获得专利批准57515项，其中发明专利14981项。孵化器内超过90%的企业申请了各类知识产权保护，60%的企业获得专利批准。孵化器已成为国家高新区实现内生增长的重要动力源。科技企业孵化器的大批毕业企业在不同的产业领域发挥创新引领作用，成为国家战略性新兴产业的初始力量。

作为知识创新和高新技术企业发展的助推器，科技企业孵化器的绩效也逐渐成为学者们关注的热点。Hackeet 和Dilts提出应从企业的筛选流程、在孵企业的管理和支持强度、科技孵化器资源的质量和可获取性来评价科技企业孵化器的孵化绩效[1]。Acs和Naude认为创新是一个国家经济发展的基本动力，而科技企业孵化器作为国家创新主体的一部分，国家的政策对科技企业孵化器的绩效有很大影响[2]。殷群， 谢芸和陈伟民从政策分析的视角对优惠政策和大学科技园孵化绩效之间的关系进行了研究[3]。张根明和刘思维从服务能力、孵育效率、营运效率和成长性四个方面提出科技企业孵化器绩效评价指标体系[4]。zdemir和sehitolu从孵化器的创新程度、信息服务和金融支持等方面对科技企业孵化器的绩效进行评价[5]。叶苗和鲁克雄从孵化器的服务和运营能力、经济能力、国际化能力和社会效益等方面对企业孵化器的绩效评价进行了研究[6]。张鹏和占豪剑从技术效益、规模效益和综合效益进行分析，指出广东省科技企业孵化器整体绩效偏低的主要原因是技术效率过低[7]。牛玉颖和肖建华从智力资本的角度探讨了科技企业孵化器绩效评价指标[8]。殷群提出从技术、市场和团队合作三个方面建立科技企业孵化器的筛选体系[9]。刘艳莉认为应从基础服务条件、孵化器外部环境、运营绩效和社会贡献4个方面构建科技企业孵化器绩效评价指标体系[10]。

以上研究对科技企业孵化器绩效评价的角度各不相同，有的是从国家政策方面，有的是从智力资本的视角，但都是从静态角度评价科技企业孵化器的绩效，没有考虑到科技企业孵化器自身发展能力方面的指标。而科技企业孵化器作为培养高新技术企业的科技创业服务机构，其自身持续发展的服务能力对其职能转化有着重要的影响。因此，对科技企业孵化器进行全面科学的研究还应考虑有关其自身发展能力的因素。本文试图从科技企业孵化器持续发展服务能力的角度，构建一套综合评价指标体系，对科技企业孵化器的绩效评价进行研究。一方面有利于对企业孵化器的总体绩效做出合理客观的评价，从而便于高新技术企业选择良好的孵化机构来降低创业风险和创业成本；另一方面有利于从不同的角度来反映各因素对科技企业孵化器的影响，从而便于引导和规范我国科技企业孵化器的管理工作。

财经理论与实践（双月刊）2014年第6期2014年第6期（总第192期）曾志坚，张倩倩：基于模糊层次分析法的科技企业孵化器评价体系研究

二、科技企业孵化器评价指标的构建

科技企业孵化器评价指标是整个评价体系的核心，对指标的筛选和构建是建立指标体系的基础。在强调科技企业孵化器持续发展服务能力的基础上，从以下几个方面对科技企业孵化器运营绩效进行衡量和评价。（1）综合服务能力。科技企业孵化器所提供的服务是其核心竞争能力的体现，也是科技企业孵化器能否成功培育企业的重要因素。（2）可持续发展能力。可持续发展能力是指科技企业孵化器其后续的发展动力，它关系到科技企业孵化器未来的发展。（3）基础服务条件。基础服务条件主要是指科技企业孵化器的各种设施建设，它直接关系能否吸引目标企业，能否提高运营效率。（4）孵化效益。科技企业孵化器的最终目的是对创业企业成功的进行孵化，体现在其经济效益和社会效益方面。基于以上分析构建了科技企业孵化器评价指标体系，其中包括4个一级指标，20个二级指标，具体内容如表1所示。

表1 科技企业孵化器评价指标体系

总指标

一级指标

二级指标

科

技

企

业

孵

化

器

运

营

绩

效

A1综合

服务能力

A2 可持续

发展能力

A3基础

服务条件

A4孵化

效益

A11企业培训交流次数

A12 各类信息服务频率

A13 科技项目申报资助额

A14经营服务管理水平

A21 孵化器场地面积年平均增长率

A22孵化器年收入年平均增长率

A23科技创新基金年平均投入率

A24产学研合作项目年平均增长率

A25人才稳定性

A26孵化器经济平衡度

A31孵化器孵化场地面积

A32基础设施建设投入额

A33孵化器高素质员工比例

A34中介和投融资机构数量

A41在孵企业总收入

A42在孵企业获得的专利数

A43 科技企业孵化成功率

A44高新技术成果转化率

A45 毕业企业工业总产值

A46工业增加值占所在高新区工业增加值的比例

三、科技企业孵化器评价指标权重的确定

在以往的研究中，大部分学者都采用层次分析法来确定科技企业孵化器评价指标的权重。层次分析法是一种定性和定量分析相结合的系统分析方法，通过明确问题，建立层次分析结构模型得出评价值[11]。但当判断矩阵的阶数n非常大时，利用层次分析法就很难检验判断矩阵的一致性。而模糊层次分析法将模糊理论和层次分析法结合起来，克服了层次分析法标度繁琐，判断矩阵一致性难以检验的问题。因此本文选择模糊层次分析法建立反映科技企业孵化器各指标之间层次关系的数学模型，分析各个要素对科技企业孵化器的影响程度，判断科技企业孵化器运营绩效水平。具体方法如下：

（一）层次分析结构模型的建立

按照实际分析问题将各个指标分为3个层次：目标层、准则层和指标层。目标层为科技企业孵化器运营绩效，准则层为综合服务能力、可持续发展能力、基础服务条件及孵化效益。指标层为科技企业孵化器评价指标体系的20个二级指标。

（二）指标权重的赋值

1.构造模糊互补判断矩阵。

通过问卷调查的形式进行数据的收集，问卷调查的对象是湖南省从事科技企业孵化器运营、研究的学者和专家。通过现场调研和电子邮件等方式共发放调查问卷30份，收回有效问卷25份，问卷回收率为83.3%。根据0.1～ 0.9九标度法构造准则层各因素的模糊互补判断矩阵，具体结果如表2所示。

表2 准则层模糊互补判断矩阵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.求模糊互补判断矩阵的权重向量。

设模糊互补判断矩阵为A=（aij）n×n），对矩阵A按行求和ri=∑nk=1aik，i=1，2，…，n，作数学变化rij=ri-rj2（n-1）+0.5得到模糊一致性矩阵R=（rij）n×n，对矩阵R进行行和归一化求得向量W=（W1，W2，……Wn）满足Wi=∑nj=1aij-1+n2n（n-1），i=1，2，…，n。得到模糊互补判断矩阵A的权重向量为：W=[0.292，0.267，0.233，0. 208]。

3.模糊互补判断矩阵的一致性检验。为了检验上述所得的权重值是否合理，还应进行判断矩阵的一致性检验。设矩阵A=（aij）n×n和B=（bij）n×n均为模糊判断矩阵，称I（A，B）=1n2∑ni=1∑nj=1|aij+bij-1|为矩阵A和B的一致性指标，若I（A，B）≤0.1时，则矩阵通过一致性检验。本文采用模糊判断矩阵与其特征矩阵的相容性检验其一致性原则。设W=（W1，W2，…，Wn）是模糊判断矩阵A的权重向量，令Wij=WiWi+Wj（i，j=1，2，…，n），则称矩阵W*=（wij）n×n为判断矩A的特征矩阵。判断矩阵A的特征矩阵如表3所示。

分别计算模糊互补矩阵A与其特征矩阵W*的相容性：I（A，W*）=0.067<0.1。可以看出其相容性指标均小于0.1，模糊判断矩阵A通过了一致性检验，因此权重向量W分配是合理的。由此得到一级指标权重值，如表4所示。

表3 模糊互补判断矩阵A的特征矩阵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 一级指标权重值

一级指标

A1

A2

A3

A4

权重值

0.292

0.267

0.233

0.208

同理，运用相同的方法可以得出二级指标相对于一级指标的权重，最后可以得出二级指标相对于总指标的权重，具体权重指标如表5所示。

表5 科技企业孵化器评价指标权重表

总指标

一级指标

权重

二级指标

二级指标相对于

一级指标的权重

二级指标相对于

总指标的权重

科

技

企

业

孵

化

器

运

营

绩

效

A1综合服务能力

0.292

A2 可持续发展能力

0.267

A3基础服务条件

0.233

A4孵化效益

0.208

A11企业培训交流次数

0.183

0.053

A12 各类信息服务频率

0.231

0.067

A13 科技项目申报资助额

0.311

0.090

A14经营服务管理水平

0.275

0.080

A21 孵化器场地面积年平均增长率

0.113

0.030

A22孵化器年收入年平均增长率

0.161

0.043

A23科技创新基金年平均投入率

0.279

0.074

A24产学研合作项目年平均增长率

0.121

0.032

A25人才稳定性

0.223

0.060

A26孵化器经济平衡度

0.103

0.028

A31孵化器孵化场地面积

0.296

0.070

A32基础设施建设投入额

0.172

0.040

A33孵化器高素质员工比例

0.344

0.080

A34中介和投融资机构数量

0.188

0.044

A41在孵企业总收入

0.147

0.031

A42在孵企业获得的专利数

0.173

0.040

A43 科技企业孵化成功率

0.182

0.038

A44高新技术成果转化率

0.226

0.047

A45 毕业企业工业总产值

0.133

0.028

A46工业增加值占所在高新区工业增加值的比例

0.139

0.030

从表5可以看出，一级指标中综合服务能力和可持续发展能力权重较大，分别为0.292和0.267。二级指标中科技项目申报资助额、经营服务管理水平、孵化器高素质员工比例和科技创新基金年投入量权重较大，分别为0.090、0.080、0.080和0.074。从这些指标可以看出科技企业孵化器持续发展的服务能力是衡量其运营绩效的重要指标，也是其成功孵化企业的关键。科技企业孵化器作为培育和扶植高新技术中小企业的服务机构，其基本任务是为被孵化企业提供各种资源服务和技术支持，从而减少创业风险和创业成本。而其服务能力的提升需要孵化器逐步培养自身的“造血功能”，形成可持续发展的服务能力，在未来发展的过程中才能更好的推动高新技术产业发展，完善国家创新体系。

四、结 论

对科技企业孵化器进行评价的根本目的，是为了加强对科技企业孵化器的管理，提高其运行效率和运行质量，进一步促进科技企业孵化器的发展和进步。本文从科技企业孵化器持续发展服务能力的角度构建了一个由4个一级指标，20个二级指标组成的科技企业孵化器评价指标体系，并运用模糊层次分析法，获得了各个指标的权重值。通过观察发现，在众多指标中，科技企业孵化器科技项目申报资助额权重值最大，即相对于孵化器总体目标而言，其重要性也最大。其次是科技企业孵化器的经营服务管理水平、高素质员工比例和科技创新基金年平均投入量。从这些指标可以看出科技企业孵化器持续发展的服务能力是其成功孵化企业的关键。这正体现了科技企业孵化器所提供的服务在高新技术中小企业创办初期时，对企业的成功发展有着重要的作用。因此，科技企业孵化器应该注重加强其服务能力及可持续发展能力的建设，同时，管理部门在制定相应政策时，也应考虑各个指标对科技企业孵化器的影响程度，积极提供政策性的服务及专业化的服务机构，以此促进科技企业孵化器的健康持续发展。

参考文献：

[1]Hackett S M， Dilts D M. Inside the black box of business incubation： study Bscale assessment， model refinement， and incubation outcomes[J]. The journal of technology transfer，2008，33（5）：439-471.

[2]Acs Z， Naude V. Entrepreneurship， stages of development， and industrialization[R]. In： United Nations University Working Paper， No. 2011/80， 2011.

[3]殷群， 谢芸， 陈伟民. 大学科技园孵化绩效研究——政策分析视角[J]. 中国软科学， 2010，（3）：88-94.

[4]张根明， 刘思维. 科技企业孵化器绩效评价指标体系研究[J]. 财务与金融， 2012，（6）： 49-53.

[5]zdemir ，

瘙 塁 ehitolu Y. Assessing the impacts of technology business incubators：a framework for technology development centers in turkey[J]. ProcediaSocial and Behavioral Sciences， 2013，75（3）：282-291.

[6]叶苗， 鲁克雄. 武汉科技企业孵化器绩效评价指标体系研究[J]. 科技创业月刊， 2009， （1）： 89-91.

[7]张鹏， 占豪剑. 基于DEA科技企业孵化器绩效评价——以广东为例[J]. 科技管理研究， 2010， （14）： 78-81.

[8]牛玉颖， 肖建华. 智力资本视角下的科技企业孵化器绩效评价指标研究[J]. 科技进步与对策， 2013，30（3）：117-121.

[9]殷群， 丁伟. 我国科技企业孵化器筛选体制研究[J]. 南京邮电大学学报， 2010，12（3）： 15-18.

[10]刘艳莉. 基于主成分分析的科技企业孵化器绩效评价研究[J]. 科技管理研究，2011，（14）：76-80.

[11]杨胜刚， 谭卓. 基于层次分析法的中国外汇储备货币结构管理研究[J]. 财经理论与实践， 2007，34（3）：2-7.

（责任编辑：钟 瑶）