基于DEA方法对软件谷孵化基地运营效率的研究分析

石磊 王宁宁 赵伟

摘 要：科技企业孵化器是为科技企业提供创业服务的载体，在转化科技成果、培养优秀科技企业创业家和高科技企业、降低投融资风险等方面都是不可或缺的存在，对科技企业孵化器的绩效评价进行研究具有现实意义。本文通过数据包络分析法对孵化基地历年运营数据进行分析，发现存在低效率，其中孵化基地运营低效率的影响因素可能为资源配置不合理以及投入产出比例不当所致。孵化基地应合理配置资源，调整投入产出的比例，增强孵化能力与经济效益，促进基地获得长期稳定健康发展。

关键词：软件谷孵化基地;DEA;运营效率

0 引言

科技企业孵化器是为科技企业提供创业服务的载体，在转化科技成果、培养优秀科技企业创业家和高科技企业、降低投融资风险等方面都是不可或缺的存在，为培育经济增长点，拉动地方税收，吸引融资和带动区域经济增长及在孵企业的健康、成功发展提供有利的支持，是地方创新体系的重要内容。虽然我国科技企业孵化器近年来蓬勃发展，但是目前对于孵化器的绩效评价还没有统一的标准方法，孵化器的孵化能力参差不齐，很多孵化器运营效率较低。因此，研究科技企业孵化器的运营效率不仅可以帮助孵化器不断提高科技创业服务能力，实现内涵式发展，有效提高自身绩效，也可为制定孵化器绩效评价的标准提供参考，对研究孵化器评价方法及运营效率具有现实意义。

1 科技企业孵化器国内外研究现状

随着科技企业孵化器的蓬勃发展，对科技企业孵化器的研究逐渐得到国内外学者的关注，相关研究不断深入发展。

当前，国内外专家对科技企业孵化器的研究主要包含以下几方面，首先是集中于科技企业孵化器含义、分类及价值的研究，在对孵化器的含义进行定义时，国内外学者各有侧重，我国科技企业孵化器的特色在于政府出台的各项扶持优惠政策，更强调类似于避风港的孵化空间，而国外的科技企业孵化器更多是提供创新服务的企业，但国内外学者关注的共同点都是科技企业孵化器的管理团队、孵化能力和提供的配套设施、创业服务体系。

其次是关于科技企业孵化器的服务内容、成功的决定因素及績效评价方法的研究，创业服务能力是科技企业孵化器价值的重要体现，也是决定科技企业孵化器能否成功的因素之一，有研究发现，政府的扶持、企业化的运作、结合投融资也是孵化器成功的影响因素。国内外对孵化器绩效评价的研究主要集中在绩效的定义、因素、理论以及评价方法、评价指标体系等方面。然后是基于某市、某一地区、某一国家现有的国家级科技企业孵化器进行运营效率的研究，从孵化效率、服务能力、孵化效果和社会贡献等方面对科技企业孵化器展开运营效率的评价。

以上研究已形成了系统的研究体系和较多的研究成果，但对于单个科技企业孵化器进行实证研究的项目较少，且在科技企业孵化器发展现状方面多为定性研究，进行定量分析的成果不多，科技企业孵化器的评价体系难以统一确定，实际绩效难以得到准确客观的评价。

2 研究方法

2.1 数据包络分析法

本文采用数据包络分析法，建立科学有效的评价体系对江苏省高新技术创业服务中心软件谷孵化基地（简称孵化基地）历年运营数据进行分析，研究该基地成立以来的运营效率。

数据包络分析法为非参数分析法，这种方法不需要提前设置投入与产出的函数关系，能够依据决策单元的各项数据直接找到目标效率。它的特点在于不需要事先确定评价体系中各项指标的权重及前沿生产函数的具体形式，且不需要对每个指标进行统一的量纲处理，更适合有较多投入产出的有效性评价，在效率评价方面得到广泛认可。科技企业孵化器运行的投入产出中包含了多种资源的转化，是典型的多输入多输出且指标量纲不统一的对象，运用数据包络分析法可以很好地研究多个科技企业孵化器运行的相对

效率。

如果n个决策单元共有m种投入要素，

有s种产出，那么决策单元对应的效率评价指数为：

为了简化运算，令解满足条件，将（1）式的分数式通过运算转换成对应的线性规划

问题：

其中，值在0到1之间，当=1时说明决策单元是有效的，不然就是无效的。（2）式中限制乘数加和，当限制条件为时，为BBC模型，即变动规模报酬。如果没有限制条件，则为CCR模型，即固定规模报酬。根据（2）式中CCR模型所算出的效率TECRS也就是技术效率（OE），能够由规模效率（SE）与变动规模报酬经营效率TEVRS两者相乘得出，TEVRS也就是纯技术效率（PTE），关系如下所示：

（3）

当技术效率为1时，说明决策单元能够合理有效的利用资源，效率较高，小于1则说明技术无效，需要大幅调整。规模效率是规模可变与不可变之间的有效生产前沿的距离，当其等于1表示决策单元规模效率是最高的，否则就说明决策单位规模效率较低。综合效率能够直接反映孵化器在投入确定时产出能力能达到的最高水平，从而评价孵化器对资源的使用情况，能够反映各方资源要素之间的配合程度。

2.2 建立科技企业孵化器运营效率的测评模型

2.2.1 科技企业孵化器运营效率的评价指标

为科学研究科技企业孵化器的运营效率，本文结合已有孵化器研究成果和孵化服务工作中实际积累的数据和经验，采用专家评价法，通过对实际影响因素分析、梳理，筛选具有实际应用价值的影响因素，构建以下评价指标体系和评价模型，如表1所示。

2.2.2 科技企业孵化器运营效率测评模型的构建

建立以n年运营数据作为决策单元的CCR模型，以投入为主。使用Deap2.1软件进行运算，运算结果的类型以及应采取的对应措施如表2所示，孵化器可以在运算后对照符合的类型采取合适的措施。CCR模型设想的理想状态是每个DUM规模效率都为最优，通过计算得出的规模效率判断DUM是处于规模报酬递增、不变、递减的哪种状态，从而根据相应的状态来评价孵化器的运营效率。

2.3 实证分析与结果

2.3.1 模型运用

孵化基地为中国（南京）软件谷的有机组成部分，软件和信息服务业基础牢固、渊源深厚、特色鲜明，以江苏省高新技术创业服务中心输出服务、软件谷兑现政策的合作方式，以“集约化、专业化、信息化、社区化、国际化”为建设和运营标准，积极探索大众创新、万众创业新常态背景下载体的发展及运营模式。

根据孵化基地的发展状况选取2012-2018年7个年度的运营数据作为决策单元，运用科技企业孵化器综合效率测评模型进行计算评价。

孵化基金总额、公共服务平台投入总额、政府对在孵企业扶持资金总额、孵化器管理服务人员数、创业导师数、创业创新活动数、公共技术平台服务输出数、公共服务配套面积为输入指标，见表3。

当年新增在孵企业、当年新增毕业企业、在孵企业当年获得风险投资总额、孵化器企业当年营业收入总和、有效知识产权数量、当年新增高新技术企业数量、孵化器企业就业人数总和为输出指标，见表4。

2.3.2 评价结果分析

运用DEA分析软件DEAP2.1对采用的决策单元进行CCR模型的计算，得到结果如下图1：

图1中：firm代表样本次序，crste是综合效率（不考虑规模收益），vrste是纯技术效率，scale是规模效率（考虑规模收益）;irs，-，drs，则代表规模收益递增、不变与递减。根据模型的运算结果，可以得到以下分析：

（1）综合效率的分析

2013年、2015年和2016年的运营效率较低（<1），特别是在2013年效率最低，综合效率仅才达到70.6%。由此可见，虽然孵化基地的孵化成果和经济效益逐年递增，但资源的不断投入才是增加的主要原因，基地运营效率有高有低，基地资源在效率低的年份并没有得到有效的利用。2012年、2014年、2017年和2018年的综合效率为1，基地在这四年的运营效率较高，分析其优势，可以发现，2012年刚开园时，基地资源大量投入，配套设施齐全，运营效率高。2017年在新的运营方接手园区管理工作后，有效调整资源配置，采用新的管理方式，基地综合效率再次达到1。

（2）规模报酬的分析

2012年、2014年、2017年、2018年的状态为规模报酬不变，其余三年（SE<1）的状态则是规模报酬递增，说明增加更多的比例产出需要继续加大投入。2013年虽然综合效率低，但是技术效率等于1，说明规模效率低下是2013年基地综合效率较低的主要原因，即由于人力、服务、资金增加造成的规模无效的状态，基地在2012年刚开园，第一年运营效率高，在继续增加投入时，管理不到位，资源冗余，人员懈怠，导致第二年效率降低。2014年基地加大了资金和服务的投入，运营效率得到显著提高。2015年和2016年由于园区设施逐渐老旧，管理层人员变动频繁等原因，园区管理比较混乱，虽然产出在增加，但是运营效率较低。2017年园区由新的运营方接手后，得到规范管理，资源配置合理，运营效率提高。由此可知，基地在增加固定资产投入，提高创业服务质量的同时，要注意提高基地运营的经济性，提高规模效率与整体综合效率。

3 孵化基地提高运营效率的建议

从实证分析发现，基地历年运营数据的综合效率有三年没有达到最优，改善资源配置的合理性，是提高运营效率和产出经济性的关键，为此，对于基地未来运营管理優化提出以下意见：

（1）在出现经营资源浪费、技术低效甚至无效的问题时，要加强运营管理能力和专业孵化水平的提升，而非单纯依靠增加人力、资金和服务等资源的投入。设定战略目标，并在其引导下，落实治理机制和服务机制要求，保证孵化器运营管理班子及团队设置合理、人员积极向上，组织运转顺畅;保证孵化方式得当，投入与产出体系设计合理，使用正确的市场开发方法，充分发挥资源优势，使孵化服务能力有效地传递到孵化对象身上;针对创业企业成长的痛点难点，有的放矢地组织资源及开展服务，最终保证孵化“产品”顺利产出。

（2）对于技术效率有效、规模报酬递增的年份，针对孵化基地处于规模技术效益递增的现象，基地应通过增加资源投入来发挥其规模效应，即从人力、资金、服务等投入方面进行调整，全面提升孵化能力，如完善孵化器硬件设施对创业者创业企业的容纳能力（表现为场地规模、专业设施等）;提高环境支持能力（即：政策环境、营商环境、文化环境、人才环境等）;增强资金支持能力（表现为融资渠道、融资方式、融资信誉、融资金额、自有孵化基金等）;提升资源集聚能力，链接管、产、学、研与相关中介机构结盟等。

4 结束语

本文基于数据包络分析法建立孵化基地运营效率评价的指标体系与模型，并选取2012-2018年7个年度的运营数据作为决策单元，依靠对有效年份与无效年份的分析，发现基地运营存在低效率的年份，其中孵化基地运营低效率的影响因素是由资源配置不合理以及投入产出比例不当所致。孵化基地应积极探索新的运营方式，为企业提供更优质专业的创业服务，提高资源利用率，调整投入产出的比例，增强基地孵化能力，使基地获得更高更好的经济效益与社会效益，促进基地获得长期稳定健康发展。

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