張露 彭程

（云南財(cái)經(jīng)大學(xué)國際工商學(xué)院，云南 昆明 650221）

0 引言

進(jìn)入21世紀(jì)，信息技術(shù)革命迅速發(fā)展，高新技術(shù)企業(yè)越來越得到重視，科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的促進(jìn)作用不斷增強(qiáng)。隨著我國科技型中小企業(yè)的發(fā)展和成長(zhǎng)，科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目也應(yīng)運(yùn)而生，孵化器項(xiàng)目主要針對(duì)具體的科技企業(yè)或科技項(xiàng)目，可以有效扶持科技型中小企業(yè)或相關(guān)項(xiàng)目的成長(zhǎng)，更好地促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化，培養(yǎng)大量?jī)?yōu)秀企業(yè)家并提供較多的社會(huì)就業(yè)崗位，因此，扶持和發(fā)展科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目已經(jīng)成為一種全球共識(shí)。當(dāng)前，國家之間的競(jìng)爭(zhēng)主要集中在以科技為重點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)和軍事兩方面，科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的優(yōu)勢(shì)使其成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要力量，這就必然受到各個(gè)國家的重視和支持。然而，伴隨著科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目的成長(zhǎng)和發(fā)展，在其運(yùn)營過程中也出現(xiàn)了一些問題，為了指導(dǎo)和規(guī)范孵化器項(xiàng)目的發(fā)展，對(duì)其運(yùn)營水平的績(jī)效評(píng)價(jià)就很有必要。如何合理有效地進(jìn)行科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)，成為國內(nèi)外學(xué)者們研究的重點(diǎn)。因此，建立正確有效的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目進(jìn)行客觀準(zhǔn)確的績(jī)效評(píng)價(jià)，克服其對(duì)數(shù)量的盲目追求，對(duì)增強(qiáng)科技企業(yè)自主創(chuàng)新能力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

自20世紀(jì)80年代末期開始，學(xué)者們開始從管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和社會(huì)學(xué)等方面對(duì)科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目進(jìn)行研究，到20世紀(jì)90年代，科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)主體漸趨廣泛，評(píng)價(jià)重點(diǎn)越來越多地轉(zhuǎn)移到結(jié)果指標(biāo)方面。Lois等[1]以在孵企業(yè)“畢業(yè)率”（即成功孵化的企業(yè)比例）衡量孵化器項(xiàng)目的績(jī)效，所得評(píng)價(jià)結(jié)果直觀有效。Chan等[2]以組織論和集群論相關(guān)知識(shí)為研究方法，提出了孵化器項(xiàng)目評(píng)價(jià)框架，得到了客觀的績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果。曾鑫[3]將科技企業(yè)孵化器、創(chuàng)投機(jī)構(gòu)、在孵企業(yè)三者綜合起來進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)，得出孵化器項(xiàng)目是科技企業(yè)成長(zhǎng)的關(guān)鍵所在。梁敏[4]從基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施、綜合服務(wù)功能、經(jīng)濟(jì)功能等方面構(gòu)建指標(biāo)，以層次分析法對(duì)科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效進(jìn)行分析。孫凱等[5]將變異系數(shù)法應(yīng)用到科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)中，為績(jī)效評(píng)價(jià)提供了一種新的方法。徐菱娟等[6]結(jié)合科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)的影響因素，以主成分分析法為主要研究方法，構(gòu)建了包括孵化器軟硬環(huán)境狀況、融資能力、管理能力的評(píng)價(jià)體系。

根據(jù)以上文獻(xiàn)研究可知，目前對(duì)科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目的績(jī)效評(píng)價(jià)研究以層次分析法（AHP）、模糊綜合評(píng)價(jià)法（FCEM）、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、變異系數(shù)等方法為主，綜合運(yùn)用兩種方法的研究較少，基于此，本文綜合運(yùn)用AHP和FCEM兩種方法評(píng)價(jià)科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目，以AHP方法確定指標(biāo)權(quán)重，再運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)，可以較好地得到研究結(jié)果。

2 項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

本文以科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目為具體研究對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)。通過構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)，綜合AHP和FCEM兩種方法的特點(diǎn)進(jìn)行孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)，試圖找出孵化器項(xiàng)目高績(jī)效的原因所在。從影響孵化器項(xiàng)目績(jī)效的因素出發(fā)，通過分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，參考科技部火炬中心有關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)[7]，構(gòu)建出科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并經(jīng)過專家評(píng)價(jià)，得到如表1所示的具體指標(biāo)。

表1 科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 模型的構(gòu)建

3.1 層次分析法確定權(quán)重

3.1.1構(gòu)造判斷矩陣

在層次分析法中，判斷矩陣中的元素表示與某層因素有關(guān)的下一層因素之間的相對(duì)重要性。如果A層次中因素Ak與下一層次中元素B1，B2，…，Bn有關(guān)系，則構(gòu)造如表2所示的判斷矩陣。

表2 構(gòu)造的判斷矩陣

表2中，bij是相對(duì)于因素Ak而言，因素Bi相對(duì)于因素Bj的重要性，所以，評(píng)價(jià)矩陣的一般形式為

3.1.2 一致性檢驗(yàn)

為了避免判斷矩陣出現(xiàn)a＞b，b＞c，而a＜c的情況，要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，對(duì)于不滿足一致性的要進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，直到滿足要求為止。具體公式為如果CI＜0.1，就認(rèn)為一致性較好。

3.1.3 指標(biāo)權(quán)重的確定

權(quán)重的確定就是計(jì)算判斷矩陣的特征根和特征向量，然后進(jìn)行歸一化處理，得到每一個(gè)指標(biāo)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的相對(duì)權(quán)重向量。

3.2 模糊綜合評(píng)價(jià)模型的建立

模糊綜合評(píng)價(jià)法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評(píng)估方法，該方法可以很好地解決難以量化的問題，有效將定性描述轉(zhuǎn)化成定量分析。由于科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)涉及影響因素較多，在此選用模糊綜合2級(jí)評(píng)價(jià)方法，依次得到評(píng)價(jià)對(duì)象集、因素集、評(píng)語集，并依次建立：對(duì)象集U={u1，u2，…，ul}，因素集B={B1，B2，…，Bm}，評(píng)語集V={v1，v2，…，vn}。由各單因素模糊評(píng)價(jià)可以得到模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣為

根據(jù)加權(quán)平均算子M（°，+）對(duì)上述各因素進(jìn)行模糊變換，得到1級(jí)綜合評(píng)價(jià)為

式中，W1，W2，…，Wm為因素集權(quán)重。

計(jì)算2級(jí)綜合評(píng)價(jià)。由B1，B2，…，Bm，可以計(jì)算U的單因素評(píng)價(jià)矩陣為

對(duì)U代表的事物的綜合評(píng)價(jià)為

計(jì)算模糊綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果。一般的做法是將模糊綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果按照一定的標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化，使判斷結(jié)果清晰、直觀，以便對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象做出判斷，直至得到最終結(jié)果。

4 實(shí)證分析

4.1 案例背景介紹

筆者選取了昆明市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)某科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目，該項(xiàng)目是云南省首批企業(yè)化運(yùn)作的孵化器公司，依靠北京理工大學(xué)和昆明高新區(qū)五華科技園共同出資籌建，是云南省省院省校教育合作的重要成果。該孵化器項(xiàng)目主要幫助云南省科技型中小企業(yè)的成長(zhǎng)和發(fā)展，依托北京的優(yōu)勢(shì)資源，為云南省科技型中小企業(yè)提供全面的信息和科技服務(wù)平臺(tái)，為其科技成果的轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化搭建橋梁，更好地促進(jìn)昆明市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

4.2 模型的運(yùn)用

4.2.1 層次分析法的應(yīng)用

根據(jù)表1的指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)該科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目進(jìn)行層次分析法計(jì)算，從而確定指標(biāo)權(quán)重，經(jīng)過Super Decision軟件的運(yùn)行，得到如表3所示的一致性檢驗(yàn)指標(biāo)CI，以及層次分析法計(jì)算權(quán)重的結(jié)果（表4）。從表3中可以清楚地看出本文的四個(gè)因素判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)指標(biāo)均遠(yuǎn)小于0.1，因此本文所計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重值是比較令人滿意的。

表3 因素判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)結(jié)果

表4 應(yīng)用AHP法的科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果

從表4可以看到，準(zhǔn)則層B1，B2，B3的權(quán)重分別為0.13，0.65，0.22，也就是說，在企業(yè)科技項(xiàng)目成果的績(jī)效衡量中，運(yùn)行績(jī)效因素所占的權(quán)重為0.65，占據(jù)絕對(duì)重要地位，表明增加運(yùn)行績(jī)效因素的投入對(duì)提升科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目的績(jī)效有著顯著的作用。在運(yùn)行績(jī)效的指標(biāo)層中，其七個(gè)二級(jí)指標(biāo)按重要程度排序依次為：管理人員數(shù)量和質(zhì)量C7、貸款擔(dān)保額C4、科技創(chuàng)新基金投入率C10、當(dāng)?shù)卮髮W(xué)和科研院所數(shù)量C9、高級(jí)創(chuàng)業(yè)服務(wù)人員投入比重C6、平均資本投入C5、管理人員服務(wù)在孵企業(yè)時(shí)間C8，其中管理人員數(shù)量和質(zhì)量所占的權(quán)重最高，其值為0.384 9；貸款擔(dān)保額C4和科技創(chuàng)新基金投入率C10權(quán)重相同，并列第二，其值均為0.180 7，這說明對(duì)于高技術(shù)和高投入的科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目而言，人才和資本因素是其績(jī)效發(fā)展最為重要的兩個(gè)方面。究其原因，主要是由于科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目是以擁有高新技術(shù)的項(xiàng)目為服務(wù)對(duì)象，而高新技術(shù)項(xiàng)目的產(chǎn)業(yè)化往往是高投入和高風(fēng)險(xiǎn)的，要以雄厚的資本實(shí)力和高素質(zhì)的管理人才作保障。因此人才和資本，即本文中的管理人員數(shù)量和質(zhì)量、貸款擔(dān)保額和科技創(chuàng)新基金投入率應(yīng)該是未來科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目發(fā)展的重點(diǎn)方向。

4.2.2 模糊綜合評(píng)價(jià)的應(yīng)用

本部分以問卷調(diào)查的形式，選取20位和科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)有關(guān)的專家作為調(diào)查對(duì)象，對(duì)該項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)中的各2級(jí)指標(biāo)滿意度進(jìn)行判斷打分，所發(fā)問卷全部收回。確定客戶滿意程度標(biāo)度為H=[5，4，3，2，1]，其中5表示很好，4表示較好，3表示一般，2表示較差，1表示很差。

在對(duì)問卷調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析之后，得到各子因素集的評(píng)價(jià)結(jié)果，如表5所示，因素集對(duì)應(yīng)1級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，子因素集對(duì)應(yīng)2級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

表5 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重和各子因素集的評(píng)價(jià)結(jié)果

由表5可知，因素集的權(quán)重為WB=[0.13，0.65，0.22]；子因素集的權(quán)重分別為

W1=[0.199 8，0.600 4，0.199 8]

W2=[0.180 7，0.062 8，0.070 8，0.384 9，0.032 0，0.088 1，0.180 7]

W3=[0.359 4，0.153 4，0.359 4，0.063 9，0.063 9]

由B1，B2，B3可得到第1層次因素集的模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣RB

用M（·，+）算子對(duì)RB進(jìn)行模糊運(yùn)算，求得該項(xiàng)目的綜合評(píng)價(jià)向量BB為

BB=WB?RB=[0.357，0.402，0.215，0.047，0.002]

綜合上述計(jì)算結(jié)果，計(jì)算模糊綜合評(píng)價(jià)的1級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果和2級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果，具體見表6和表7。

表6 模糊綜合評(píng)價(jià)1級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果

表7 模糊綜合評(píng)價(jià)2級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果

根據(jù)最大隸屬度原則，由表7可知，對(duì)該科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效滿意度的評(píng)價(jià)結(jié)果，在5個(gè)等級(jí)的隸屬度中，0.402最大，所以該項(xiàng)目績(jī)效滿意度的綜合隸屬值為0.402，評(píng)語值為“較好”。說明客戶對(duì)該項(xiàng)目的評(píng)價(jià)整體是較為滿意的。其中，大約有35.7%的客戶是很滿意的，97.4%（35.7%+40.2%+21.5%）的客戶是持認(rèn)可態(tài)度。根據(jù)表6，將評(píng)價(jià)結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的分值，設(shè)評(píng)語集V={很好，較好，一般，較差，很差}={100，80，60，40，0}，則各指標(biāo)的分值和排序結(jié)果見表8。

表8 各指標(biāo)分值和排序結(jié)果

其中，B1排第一，得分86.4（100×0.18+80×0.62+60×0.18+40×0.200+0×0），說明B1對(duì)項(xiàng)目的績(jī)效使人滿意程度最大，另外兩個(gè)指標(biāo)的計(jì)算同理。由表8可知三項(xiàng)指標(biāo)得分均在80分之上，說明該科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目總體績(jī)效水平較高，發(fā)展形勢(shì)較好，符合該項(xiàng)目的實(shí)際發(fā)展情況。

5 結(jié)語

科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)是一個(gè)熱點(diǎn)問題，結(jié)合績(jī)效評(píng)價(jià)的基本特點(diǎn)，本文利用層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法研究科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)，使定性評(píng)價(jià)有效地轉(zhuǎn)換為定量評(píng)價(jià)，較好地避免了主觀因素的干擾。同時(shí)結(jié)合昆明市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)某科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)證分析，較好地驗(yàn)證了評(píng)價(jià)方法的準(zhǔn)確性，所得結(jié)論準(zhǔn)確性較高，符合實(shí)際情況。通過對(duì)科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目的績(jī)效評(píng)價(jià)研究，可以較為準(zhǔn)確地了解孵化器項(xiàng)目高績(jī)效的根本所在，從而更好地促進(jìn)科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目的發(fā)展，對(duì)其未來的健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

由于影響科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)的因素較多，且孵化器項(xiàng)目本身的成長(zhǎng)變化也較快，因此，科技企業(yè)孵化器項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)是一個(gè)較為復(fù)雜的研究領(lǐng)域，相關(guān)的理論和實(shí)踐還有待繼續(xù)研究和完善。

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