吉林省科技企业孵化器运行效率分析

刘桐　丁永波　经滢

[提要] 本文以吉林省18家科技企业孵化器作为研究对象，运用数据包络分析方法，对吉林省科技企业孵化器运行效率进行分析。结果表明：吉林省孵化器运行效率总体上是中等偏上的水平;对于半数无效的孵化器，应结合自身不足，针对投入产出进行不同侧重的调整。并在此基础上，提出加强政府支持、注重人才引进和建立孵化器评价指标体系的政策建议。

关键词：吉林;科技企业孵化器;DEA;效率

本文为吉林省社会科学基金项目：“吉林省创业生态系统的构建与培育研究”

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2018年12月1日

近几年，随着我国创业热潮的不断攀升，孵化器作为我国创新创业的主要载体，逐渐从初级发展阶段向着更加专业化、社会化进行转型。吉林省孵化器建设起步较晚，但近几年来发展迅速，在数量和规模上都有很大的提升，初步形成了创新创业的浓厚氛围。为了进一步了解吉林省孵化器的发展现状和存在的不足，对孵化器的运行效率进行分析是必要的。

一、文献综述

Sung等（2003）在收集位于韩国的7家企业孵化器数据的基础上，将“线性模型”和“非线性模型”应用于孵化器的研究之中。李恒光等（2008）将环境因素、要素因素、过程因素作为孵化器绩效评价的三个影响因素，并以此提出了“3C”系统分析框架。殷群等（2010）运用数据包络分析（DEA）的BCC模型和超效率模型找到长三角地区效率低下的孵化器的问题所在，并相应地进行调整和分析。张娇等（2010）为研究我国孵化器的运行差异，首次运用聚类分析的方法，把孵化器划分为全能高效型孵化器、持续改进型孵化器、规模低效型孵化器和配置低效型孵化器，并根据不同的孵化器类别采取不同的调整方式。宋清等（2014）通过回归分析的方法，分析了投入要素对孵化器绩效的影响，并得到了各项投入要素对经济绩效的影响最大，对孵化绩效的影响最小的结论。

总的来说，目前针对孵化器运行效率的研究逐步深入，运用的方法多种多样，孵化器运行效率已经成为衡量某一区域孵化器发展水平的重要标准。基于此，本文主要運用数据包络分析的方法（DEA）针对吉林省的孵化器效率进行评价和分析，找到存在的不足并进行及时纠正。

二、吉林省科技企业孵化器运行效率评价方法及指标的选择

（一）评价方法选择。本文采用数据包络分析（DEA）的方法对孵化器进行效率分析，在DEA方法中，有两个最常用的模型分别是CCR和BCC模型。本文主要采用投入导向的BCC模型。BCC模型如下：

（二）评价指标的选择

1、投入指标的选取。和其他企业一样，要想维持孵化器的正常运行，必须依赖人、财、物三个方面资源的投入，并且考虑到数据的易得性和可操作性，本文以孵化器基金总额作为孵化器提供的财力投入（X1）;将孵化器使用面积（X2）作为物力投入;以孵化器在职人员（X3）来作为人力投入。

2、产出指标的选取。孵化器产出是通过其带来的经济效益、社会效益、孵化效益和创新效益这四个方面衡量。其中，创新效益主要指孵化器拥有的知识产权数量（Y1）;社会效益主要由孵化器所带动就业岗位数（Y2）作为产出指标;经济效益方面主要通过孵化器年均产值（Y3）来衡量;孵化效益则通过累计毕业企业数（Y4）和在孵企业数（Y5）作为产出指标。

三、吉林省科技企业孵化器运行效率评价实证分析

（一）数据来源。根据火炬统计年鉴和相关科技企业孵化器的官网，可以完整查阅数据的科技企业孵化器和大学科技园孵化器共18家，将这18家孵化器作为研究样本。

（二）基于DEA方法的吉林省科技企业孵化器运行效率评价。运用DEA软件，将已经确认的投入和产出指标所对应的数据带入到BCC模型中，得到各个孵化器的运行效率评价结果和规模收益，见表1。（表2）

为了便于分析，用W1、W2、W3、W4、W5、W6、W7、W8、W9、W10、W11、W12、W13、W14、W15、W16、W17、W18代表绿园双创基地孵化器、吉林省启明软件园企业孵化器、吉林省光电子产业孵化器、吉林省东北亚文化创意科技园、长春净月高新区高新技术创业服务中心、吉林省万易大学生创业园、长春北湖科技园、长春中俄科技园、吉林省汽车电子高新技术产业孵化基地、长春科技创业服务中心、吉林省宇隆中小企业企业孵化器、吉林高新区创业中心、东北袜业大学生科技企业孵化器、东北袜业互联网+电子商务科技企业孵化器、延吉高新技术创业中心、四平红嘴大学科技园、东北电力大学科技园、长春理工大学科技园。

（三）评价结果分析。吉林省18家孵化器的技术效率均值为0.785，说明吉林省孵化器总体运行效率在中等偏上的水平。其中，有9家孵化器的技术效率值是1，且规模报酬不变。这说明，这9家孵化器在人力、财力、物力三个方面的投入与最终经济效益、社会效益、孵化效益和创新效益的产出两者之间是相互匹配的，同时也为其他孵化器提供了参考的价值。

除上述9家孵化器相对有效之外，另外还有4家企业孵化器的纯技术效率为1。说明这4家孵化器在当前技术水平下，资源的利用效率是合理的。之所以没有达到相对有效的状态，主要是由于企业规模效率影响其综合效率，其实际规模与最优生产规模存在一定的差距，需要对投入的规模进行适当的调整，才会使得收益和投入达到匹配。

从规模收益来看，6家孵化器的规模收益递减，这说明随着孵化器的规模逐渐扩大，各部分之间难以得到协调，从而降低了生产效率，所以针对规模收益递减的孵化器应该通过减少投入调整规模;另外有3家孵化器出现规模收益递增的情况，这说明该孵化器的净收益增长速度，超过其生产规模的扩大速度，应该通过增加投入来提高效率。

（四）无效孵化器的调整。从理论上看，对于9家无效的孵化器可以进行适当的调整，使之达到有效状态，从而为孵化器在投入、产出或者规模上的调整提供了方向。通过表2可以观察到，9家相对无效的孵化器中，有4家孵化器的纯技术效率有效（为1），规模效率无效（小于1），这说明针对于样本本身而言，没有投入需要减少或者产出需要增加，样本单元的综合效率没有达到有效（为1），是因为其规模和投入、产出不相匹配，所以对于这样的孵化器应该把改革的重心放在如何更好地发挥其规模效益。（表2）

对于其余的5家纯技术效率和规模效率都无效（不为1）的孵化器，可以对相应投入产出的调整，使其变成有效的状态。

产出不足是造成孵化器效率低下的一个重要因素。其中，W3和W14都需要對知识产权数和在孵企业数的产出调增才能达到有效状态;W7除了对上述两个产出进行调增之外还需要年均产值进行调增;对于W9而言，除年均产值之外的其他产出指标都需要进行相应的调增，使之达到最优状态;最后对于W15的产出指标中就业岗位和累计毕业企业数需要进行调增从而达到有效状态。

对于投入要素的调整结果可以得到，在5家纯技术效率不为1的孵化器中，有1家孵化器即W15不需要对投入要素进行调整。在需要进行调整投入要素的4家孵化器中，对所有的投入要素都需要将进行调整，其中，对于孵化器的使用面积这一投入要素需要调减的幅度最大，各个孵化器都应该适当的控制使用面积，避免造成多余的浪费。

四、结论及建议

在所研究的吉林省18家孵化器中，9家孵化器处于相对无效的状态，对于无效的孵化器，应该结合自身不足，针对投入产出进行不同侧重的调整。针对吉林省孵化器运行效率存在的问题，本文提出如下相关建议：

（一）目前，吉林省孵化器分布和发展不均衡，政府应该鼓励支持不同地区的孵化器相互交流，相互合作，使得各地区孵化器均衡发展。

（二）注重人才引进和人才培养。通过与高校和科研院所的合作，将高素质的创业人才引进到孵化器中作为创业导师为在孵企业进行一定的培训。

（三）各个孵化器要结合自身发展的特征，充分地利用现有资源，避免盲目的投入，政府需要建立科学合理的孵化器评价指标体系，找出孵化器发展的薄弱环节并进行及时调整。

主要参考文献：

[1]SUNG T K，GIBSON D V，KANG B S.Characteristics of technology transfer in business ventures：The case of DPTEjeon，Korea[J].Technological Forecasting and Social Change，2003.70（5）.

[2]李恒光.我国科技产业、孵化器（TBI）的经营定位、发展战略及模糊评价[J].华东经济管理，2008（1）.

[3]殷群，张娇.长三角地区科技企业孵化器运行效率研究——基于DEA的有效性分析[J].科学学研究，2010.28（1）.

[4]张娇，殷群.我国企业孵化器运行效率差异研究——基于DEA及聚类分析方法[J].科学学与科学技术管理，2010.31（5）.

[5]宋清，金桂荣，赵辰.科技企业孵化器绩效的影响因素实证研究[J].中国科技论坛，2014（10）.