鄭小珊

基于DEA方法的我國(guó)科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率評(píng)價(jià)

鄭小珊

以2013年我國(guó)30個(gè)省份的國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器為研究對(duì)象，運(yùn)用DEA效率評(píng)價(jià)方法構(gòu)建投入、產(chǎn)出指標(biāo)體系并進(jìn)行綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分析，研究結(jié)果表明我國(guó)科技企業(yè)孵化器整體效率水平較高，且純技術(shù)效率均值高于規(guī)模效率的結(jié)論。對(duì)此提出一方面要嚴(yán)格控制資源投入，防止浪費(fèi)現(xiàn)象的產(chǎn)生；另一方面合理規(guī)劃規(guī)模，以實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，增加產(chǎn)出。

企業(yè)孵化器；DEA方法；運(yùn)行效率

一、引言

十八大以來，我國(guó)積極推進(jìn)科技體制改革，實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，旨在通過科技創(chuàng)新推動(dòng)體制改革促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展,使創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)邁向了新的征程。為了支持科技企業(yè)的發(fā)展，我國(guó)從20世紀(jì)80年代起著手建立科技企業(yè)孵化器，到2013年年末，全國(guó)已有1468家科技企業(yè)孵化器，其中包括504家國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器，在孵企業(yè)則達(dá)到了77677家。科技企業(yè)孵化器，是為中小科技企業(yè)提供場(chǎng)地、資金等物質(zhì)條件以及技術(shù)、培訓(xùn)等服務(wù)支持的機(jī)構(gòu)，它能降低參孵企業(yè)的創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和成本，提高創(chuàng)業(yè)成功率，從而培育成功的高新技術(shù)企業(yè)和企業(yè)家。它對(duì)促進(jìn)科技進(jìn)步和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，完善國(guó)家科技創(chuàng)新體系有著重要意義。對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的當(dāng)代中國(guó)來說，如何有效評(píng)價(jià)科技企業(yè)孵化器，尤其是國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的孵化效率，對(duì)其進(jìn)行合理的引導(dǎo)和規(guī)范的控制顯得尤為重要。

對(duì)科技企業(yè)孵化器的研究不單單集中于效率評(píng)價(jià)這一塊，潘冬、石常峰等基于生態(tài)位的視角，而林德昌等、趙黎明等則通過調(diào)查問卷及對(duì)虛擬科技孵化器和眾包模式的對(duì)比分析探討了影響科技企業(yè)孵化器創(chuàng)新的因素并提出了創(chuàng)新服務(wù)改進(jìn)策略。在其投資收益和盈利模式方面，肖強(qiáng)以孵化器創(chuàng)辦及運(yùn)營(yíng)所需資金的來源渠道為依據(jù)，將主要收益模式劃分為房地產(chǎn)、中介服務(wù)、自辦實(shí)業(yè)和風(fēng)險(xiǎn)投資四種。郭俊峰、霍國(guó)慶等在分析孵化器價(jià)值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈以及利益相關(guān)者的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了孵化企業(yè)的盈利模型，從而對(duì)其盈利模式進(jìn)行了解析。有學(xué)者（如吳文清、張海紅和張涵、趙黎明等）通過構(gòu)建科技企業(yè)孵化器與其主要行為主體——如企業(yè)、創(chuàng)投等的博弈模型，探討了影響博弈實(shí)現(xiàn)均衡的主要因素，如信息不對(duì)稱、知識(shí)共享水平低等。此外還有研究科技企業(yè)孵化器商業(yè)模式和企業(yè)行為模式的，如杜娟、張少杰和陳頡、李娜等。

而在科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率評(píng)價(jià)這一塊，國(guó)內(nèi)學(xué)者也取得了不錯(cuò)的成績(jī)，其中，絕大多數(shù)學(xué)者通過構(gòu)建不同評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用不同模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。在DEA方法運(yùn)用方面，劉琳、李冬梅等基于2010-2012年我國(guó)西南地區(qū)28家國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的數(shù)據(jù)，結(jié)合聚類分析法深入研究了西南地區(qū)企業(yè)孵化器運(yùn)行效率的差異。代碧波、孫東生在對(duì)科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率的內(nèi)涵進(jìn)行界定的基礎(chǔ)上，對(duì)東北地區(qū)2008年14家國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的運(yùn)行效率進(jìn)行了實(shí)證分析，指出提高孵化器的孵化能力和經(jīng)濟(jì)效益是改進(jìn)效率的重要途徑。張鵬、占豪劍以廣東省2006年科技企業(yè)孵化器為決策單元進(jìn)行DEA計(jì)算，指出了其效率低下的主要原因是技術(shù)無效并提出了改進(jìn)策略。還有部分學(xué)者選擇使用其他模型對(duì)企業(yè)孵化器運(yùn)行效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，如宋清、金桂榮等將科技企業(yè)孵化器績(jī)效分為經(jīng)濟(jì)績(jī)效、孵化績(jī)效和科技創(chuàng)新績(jī)效，運(yùn)用回歸分析方法分析了人、財(cái)、物三類資源投入要素對(duì)科技企業(yè)孵化器績(jī)效的影響。而范金、趙彤則基于新型多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法——PLS路徑模型，運(yùn)用南京110家企業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)，進(jìn)而做出針對(duì)性決策。除此之外，運(yùn)用較為普遍的還有隨機(jī)前沿分析法、主成分分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等。

總體而言，由于缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，我國(guó)學(xué)者在科技企業(yè)孵化器效率問題的研究上顯得主觀性比較強(qiáng)，效率差異分析和結(jié)論的實(shí)用性不明顯，且針對(duì)區(qū)域性的企業(yè)孵化器運(yùn)行效率評(píng)價(jià)較多，而忽視了國(guó)家層面的效率分析。基于此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率的投入和產(chǎn)出指標(biāo)體系，并以2013年中國(guó)省際區(qū)域相關(guān)數(shù)據(jù)為依據(jù)，運(yùn)用DEA這一效率分析的前沿方法，對(duì)中國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器最新的效率現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期為孵化器主要行為主體，即孵化器自身、參孵企業(yè)及其他利益相關(guān)者等提供決策參考依據(jù)。

二、方法與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

（一）DEA效率評(píng)價(jià)方法

科技企業(yè)孵化器、參孵企業(yè)及其他利益相關(guān)者構(gòu)成的是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，各種投入和產(chǎn)出資源互相轉(zhuǎn)化，很難對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行絕對(duì)的量綱處理，因此，本文選用DEA方法來對(duì)其相對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。DEA模型是運(yùn)用線性規(guī)劃的方法建造一個(gè)非參數(shù)分段的前沿面，再相對(duì)這個(gè)面來計(jì)算效率。它有三個(gè)主要的選擇：標(biāo)準(zhǔn)CRS和VRS的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型，包括技術(shù)效率和規(guī)模效率的計(jì)算；上述兩個(gè)模型的延伸，成本和配置效率計(jì)算；針對(duì)面板數(shù)據(jù)的Malmquist全要素生產(chǎn)率的計(jì)算。由于本文是評(píng)價(jià)孵化器的運(yùn)行效率，主要針對(duì)其技術(shù)效率和規(guī)模效率而言，因而著重介紹標(biāo)準(zhǔn)的CRS和VRS模型。

1.CRS模型是由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出，因此也被稱為CCR模型，該模型為投入主導(dǎo)型并假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變。假設(shè)有N個(gè)決策單元DMU，對(duì)于第i個(gè)DMU，其投入和產(chǎn)出指標(biāo)分別為xi和yi，X、Y則分別為投入和產(chǎn)出矩陣。則有：

其中λ是一個(gè)N×1的常數(shù)矢量，θ是一個(gè)標(biāo)量，就是第i個(gè)DMU的效率分?jǐn)?shù)。θ=1代表該決策單元的效率是前沿效率上的點(diǎn)，也就是技術(shù)有效的DMU。要注意的是，線性規(guī)劃問題必須要解決N次，即所有樣本都要計(jì)算，由此得出每個(gè)DMU的θ值。

2.VRS模型由Banker、Charnes和Cooper于1984年提出，也被稱為BCC模型，這是對(duì)規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型的拓展，即BCC模型假設(shè)規(guī)模報(bào)酬是可變的。當(dāng)DMU沒有在最優(yōu)的規(guī)模上運(yùn)作的時(shí)候，CCR模型可能會(huì)導(dǎo)致技術(shù)效率的測(cè)度被規(guī)模效率所混淆，BCC模型則可以很好地解決這一問題，它允許剔除規(guī)模效率的影響來進(jìn)行技術(shù)效率的計(jì)算。在公式（1）的基礎(chǔ)上定義BCC模型公式：

N1是所有的N×1的矩陣，這是在CCR線性規(guī)劃模型的基礎(chǔ)上通過增加一個(gè)凸性約束而來，即N1’λ=1。這種方法形成了一個(gè)凸面，能夠比CCR圓錐形的面更緊密地包絡(luò)所有的數(shù)據(jù)，因此獲得的技術(shù)效率比使用CCR模型獲得的技術(shù)效率高或者相等，稱之為純技術(shù)效率。在此基礎(chǔ)上，將綜合效率與純技術(shù)效率之比定義為規(guī)模效率，用以表示決策單元的生產(chǎn)規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模之間的差距。

（二）指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

構(gòu)建合理的投入和產(chǎn)出指標(biāo)體系是用DEA方法評(píng)價(jià)科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率的前提。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要從資源投入和由其轉(zhuǎn)化而來的成果產(chǎn)出角度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如殷群、張嬌從人、財(cái)、物三個(gè)方面建立投入指標(biāo)，分別為孵化器在職人員總數(shù)、孵化基金總額和孵化器的場(chǎng)地面積。產(chǎn)出指標(biāo)則主要定位在取得的社會(huì)效益方面，分別用累計(jì)企業(yè)畢業(yè)數(shù)表示孵化器的成功孵化率、用在孵企業(yè)人員數(shù)與孵化器人員數(shù)之和表示增加的就業(yè)機(jī)會(huì)、用在孵企業(yè)上繳稅金表現(xiàn)其對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)的貢獻(xiàn)。王敬、汪克夷則從孵化器的社會(huì)效益和自身效益兩個(gè)角度構(gòu)建產(chǎn)出指標(biāo)，其中社會(huì)效益主要包括新增企業(yè)數(shù)、新增就業(yè)崗位數(shù)和獲批準(zhǔn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)，自身效益包括孵化器總收入和服務(wù)性收入。在總結(jié)前人結(jié)論的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建指標(biāo)如表1所示。

表1 科技企業(yè)孵化器的投入和產(chǎn)出指標(biāo)體系

必要的人力、財(cái)力及物力資源的投入是維持一個(gè)科技企業(yè)孵化器正常運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)條件，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選用孵化器在職人員總數(shù)（人）、孵化基金總額（千元）、孵化器場(chǎng)地總面積（平方米）分別作為人、財(cái)、物資源投入指標(biāo)。在產(chǎn)出指標(biāo)方面，由于孵化器不僅僅為自身及參孵企業(yè)帶來了收益，在創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等方面也存在著不可忽視的重要作用，因此本文除了考慮孵化器自身孵化效果之外，還綜合了其取得的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益，最終選定累計(jì)畢業(yè)企業(yè)數(shù)（個(gè)）、孵化器總收入（千元）和在孵企業(yè)人員數(shù)（人）構(gòu)成產(chǎn)出指標(biāo)。

本文以中國(guó)大陸31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)）為決策單元，以其擁有的國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器為研究樣本，由于西藏自治區(qū)數(shù)據(jù)披露不全將其剔除，最終選定除西藏以外的30個(gè)省為研究對(duì)象，相關(guān)數(shù)據(jù)均來自《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒2014》。運(yùn)用DEAP 2.1軟件對(duì)上文建立的投入及產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并加以分析。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）整體效率分析

用DEA軟件對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到效率指數(shù)如表2所示。

表2 2013年我國(guó)各省國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率

從表中可以看出，2013年我國(guó)30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)）的國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器綜合效率均值為0.905，總體水平較高，其中達(dá)到綜合效率有效的有14個(gè)省，占總體的46.67%，這14個(gè)省的科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率在整體上實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)，其投入資源的使用達(dá)到了最理想的狀態(tài)，且產(chǎn)生了規(guī)模收益。在綜合效率小于1的省份中，海南省只有0.457，處于30個(gè)省份的最低水平。然而在所有的效率值中，其純技術(shù)效率達(dá)到了1，說明海南省的科技企業(yè)孵化器投入資源轉(zhuǎn)化的產(chǎn)出水平是有效的，總體效率低是受規(guī)模效率的影響。另外，山西省的綜合效率為0.61，其純技術(shù)效率阻礙了整體運(yùn)行效率的提升，存在投入冗余或者產(chǎn)出不足的情況。

（二）純技術(shù)效率及規(guī)模效率分析

純技術(shù)效率是指決策單元投入資源的使用程度，即其投入的某種資源是否在最大程度上轉(zhuǎn)化為了產(chǎn)出。規(guī)模效率考慮的則是規(guī)模效應(yīng)對(duì)整體效率的影響。表3是對(duì)本文純技術(shù)效率及規(guī)模效率的進(jìn)一步總結(jié)。從表3能看到，純技術(shù)效率的均值大于規(guī)模效率的均值，且在所有的決策單元中，純技術(shù)效率達(dá)到1的省份為23個(gè)，占總體的76.67%，規(guī)模效率達(dá)到1的省份只有15個(gè)，占總體的50%。這說明2013年我國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器投入資源的節(jié)約和使用程度較高，相比之下規(guī)模效應(yīng)的帶動(dòng)作用卻不是很明顯。在孵化器的建設(shè)和管理方面要注意規(guī)模效應(yīng)的影響，這可以作為今后努力的一個(gè)方向。

表3 純技術(shù)效率和規(guī)模效率統(tǒng)計(jì)特征值

（三）非DEA有效分析

理論上來講，對(duì)非DEA有效的決策單元，可以通過調(diào)整投入和產(chǎn)出的數(shù)值使其達(dá)到DEA有效。本文選取的30個(gè)DMU（決策單元）有16個(gè)未達(dá)到DEA有效，選取其中綜合效率不滿0.8的7個(gè)省份，其投入和產(chǎn)出冗余變量如表4所示。

表4 非DEA有效孵化器的投入和產(chǎn)出調(diào)整值

由表4得到，上述7個(gè)非DEA有效的省份都需要提高孵化器在經(jīng)濟(jì)效益方面的產(chǎn)出轉(zhuǎn)化能力，孵化器總收入這一指標(biāo)存在很大的改進(jìn)空間，如吉林省在當(dāng)前投入不變的情況下，總收入可提升兩千萬元以上。吉林省、貴州省和甘肅省則可以通過增加在孵企業(yè)人員數(shù)實(shí)現(xiàn)社會(huì)效益來提高孵化器整體的運(yùn)行效率。在投入資源的利用方面，這7個(gè)省份表現(xiàn)得比較好。山西省和甘肅省需要適當(dāng)減少孵化基金總額，河北省則要控制孵化器場(chǎng)地總面積的進(jìn)一步擴(kuò)大，以降低投入資源冗余度，避免資源浪費(fèi)現(xiàn)象的產(chǎn)生，提高孵化器運(yùn)行效率。

四、結(jié)束語

本文以2013年我國(guó)30個(gè)省份擁有的國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器為研究對(duì)象，構(gòu)建了運(yùn)行效率評(píng)價(jià)的投入和產(chǎn)出指標(biāo)體系，運(yùn)用DEAP2.1軟件計(jì)算分析了其綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，并給出了7個(gè)非DEA有效省份的投入和產(chǎn)出松弛變量值。結(jié)果表明：2013年我國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率整體水平較高，但是也存在海南省、山西省等綜合效率不足的省份。純技術(shù)效率均值高于規(guī)模效率，說明整體上投入資源的節(jié)約和配置程度較高，但未能充分發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)的帶動(dòng)作用?；诖?，提出如下建議：各省應(yīng)結(jié)合自身實(shí)際制定戰(zhàn)略規(guī)劃，純技術(shù)效率和規(guī)模效率一起抓，既要保證投入無冗余，資源無浪費(fèi)，又要注意控制孵化器規(guī)模的變化，使產(chǎn)出達(dá)到最大，以實(shí)現(xiàn)整體效率的提升。

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鄭小珊，女，安徽安慶人，安徽大學(xué)商學(xué)院碩士研究生，研究方向：技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理。

F273/F062.4

A

1008-4428（2015）07-106-04