大学科技园综合评价指标体系与评价方法

湛 泳，聂 欣

(湘潭大学 社会主义经济理论研究中心，湖南 湘潭 411105)

大学科技园作为高校学生自主创业的主要基地,在国外已经相当成熟,但是我国的大学科技园起步较晚。从1983年开始,东南大学、华中理工大学、东北大学等一批大学先后以不同形式创办了大学科技园。到1989年,东北大学正式创办了全国第一家大学科技园——东北大学科技园,随后哈工大、上海工大、东南大学、清华大学等也正式创办了大学科技园,并取得了较大的成功,大学科技园区的作用与意义也逐渐得到了社会各界的共识与支持。

现在国内关于大学科技园的研究大多采用定性研究,研究内容、研究样本有较强的地域性,大部分局限于沿海、经济发达省份,而关于湖南省大学科技园发展的研究却相对较少。湖南省虽然作为教育强省,但是在大学科技园的发展方面却落后于沿海发达地区和国内一线高校,很多学者将其原因简单归咎于经济方面,但我们认为有必要由具体评价指标体系来分析湖南省大学生科技园发展的真正瓶颈。以此为突破开口,大力发展和建设我省大学科技园,不但能加速我省新型工业化的进程,而且对当前我省“两型社会”的构建具有重要的现实意义。

国内外不少学者对大学科技园发展做过研究。1993年6月,国际科技园区协会第九届世界大学提出了兴办、管理和发展科技园的“三元参与理论”:大学、企业和政府三方以大学科技园为结合点的联合。它被认为是首次从理论上对大学科技园区进行的深入探讨,具有“里程碑”意义。最早涉及科技园区评价这一研究领域的是美国学者埃雷特·M·罗杰斯和朱思·K·拉森。他们运用定性分析的方法对美国“硅谷”的起步和成长过程进行了系统的考察,揭示了“硅谷”形成“凝聚经济效应”的条件。[1]国内对创业科技园的研究起步较晚,池任勇教授通过比较美日两国中小企业的开业率和闭业率,提出了创业的社会经济技术大系统模型,包括以下六个方面:创业者培育系统、企业孵化系统、企业培育系统、风险管理系统、成功报酬系统、创业网络系统。[2]张玉利在匹兹堡大学DeviR.Gnyawall和Daniel S.Fogel基础上,从创业的核心要素出发,整合创业研究成果,进一步阐明创业者、创业机会与创业环境间的逻辑关系,推进创业环境如何满足创业者需求、如何激发创业等问题。蔡莉以资源依附理论和经济学供需理论为理论基础构建了创业环境研究理论框架。

总体而言,大学科技园发展评价体系是一个崭新的研究方向,我国正式对大学科技园发展评估于2003年8月才开始进行。目前湖南省还没有就大学科技园的发展状况进行综合的指标性研究。针对湖南省大学科技园的研究大多停留在理论层面,缺乏结合实际、从理论和操作层面进行分析，本文力求深入调研,在理论研究的同时结合实际情况进行分析,把定性问题进行定量研究。本文通过对湖南省大学科技园的实证调研,利用问卷调查手段,采用层次分析法来构建评价指标权重体系，利用模糊层次分析法分析我省大学科技园发展现状,并提出了相关的政策建议。

一、湖南省大学科技园评价指标体系的构建

(一)国内大学科技园评价指标体系现状分析

有关大学科技园发展评价的理论方法比较多,如:模糊评价法、专家定权法、经济分析法、层次分析法、数理统计法等。并且,我国已经建立起大学科技园标准评价体系:科技部于03年发布的《关于开展2003年度国家大学科技园评估(验收)的通知》,该标准基于93、99年公布的《国家高新技术产业开发区考核标准》的基础结合大学生科技园实际情况所设计的。

由于上述的大学科技园评估(验收)指标体系是我国第一次针对大学科技园设计的,其内容基本上涵盖了大学科技园发展的主要要素,但我们通过调研发现该评估体系存在一些不足:

1.技术创新方面的权重过低,没有体现当前大学科技园的主要发展优势,而环境建设的权重高达35%,而环境建设与本地区经济发展状况息息相关,过高的环境建设权重可能会使各大学科技园在建设中关注“表面”而忽略“本质”,特别是基于湖南省实际情况,大学科技园的发展更加取决于其创新力、孵化项目市场竞争力等“软实力”。

2.孵化能力部分和创新能力部分中,提供孵化服务与经济效益指标权重过大,而提供孵化服务与经济效益指标相对往往是大学科技园发展到一定阶段才会对科技园区产生明显影响,而湖南省大学科技园区大多数处于发展的初级阶段,评价指标权重的设计可能会误导管理者过分追求短期高增长的企业,而忽视了具有长期发展潜力的企业。

3.将中介服务情况放入环境建设方面考察值得商榷,因为中介服务的提供与大学科技园的孵化功能直接相关,这样就会造成与孵化能力指标中的提供孵化服务能力部分重复,而前文分析过孵化服务指标的设立不适合纳入对当前湖南省大学科技园发展的评价指标体系。

(二)湖南省大学科技园评价指标体系的设计

基于以上分析,我们决定根据问卷调查资料、专家咨询意见,总结湖南省大学科技园现阶段发展实际情况,采用层次分析法对该省大学科技园评价体系进行设计，具体步骤如下。

1.评价体系指标设计以及构建层次递阶结构模型

根据对湖南湘潭大学科技园、岳麓山国家大学科技园的实证调研、通过对湖南省5所高校创业人员的问卷调查、再具体结合专家意见来设置符合我省大学科技园发展现状的指标体系。

具体而言,弱化了创业环境指标,强化了大学科技园内企业创新能力指标,并且新增加了高校培养指标,评价体系如图1所示。所以该评价指标体系结构分为目标层、主准则层和方案层三个层次。主准则层包括:入园企业技术水平、园区孵化水平、入园企业创新水平、高校培养教育水平、园区发展建设成果。方案层是主准则层内容的进一步细分化和具体化。

图1 湖南省大学科技园发展评价体系指标

2.用层次分析法确定权重

层次分析法是一种多准则思维的方法，它将定性分析和定量分析相结合，把人们的思维过程层次化和数量化，在目标结构复杂且缺乏必要的数据情况下尤为实用。层次分析法具体步骤如下：

(1)构造判断矩阵A

根据上文得出的层级递阶结构模型，用单一主准则层下两两对比的方法，构造判断比较矩阵，即对同一主准则层次的各个指标关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较, 得到若干比较判断矩阵。

表1 元素比较结果定性

假定各因素重要性之间的相对关系为：B2比B1的影响强，B3比B1的影响稍强，B2比B3的影响稍强，则两两相对比较的定量结果如下：

B1∶B1=1∶1；B1∶B2=1∶5；B1∶B3=1∶3

B2∶B1=5∶1；B2∶B2=1∶1；B2∶B3=3∶1

B3∶B1=3∶1；B3∶B2=1∶3；B3∶B3=1∶1

为了便于数学处理，我们把上面的结果写成如下矩阵形式，即判断矩阵B：

B1B2B3

(2)利用判断矩阵A计算相对权重

由判断矩阵计算指标对于该准则的相对权重 (以Bi-C判断矩阵为例)：

第三步:计算判断矩阵的最大特征值

(3)进行一致性检验

计算单一准则下的相对权重时，一定要进行一致性检验。将

定义为一致性指标。当CI= 0时，成对比较矩阵A矩阵完全一致，否则就存在不一致；CI越大，不一致程度越大。为了确定不一致程度的允许范围，又定义一致性比率CR，当CR=CI/RI<0.1时，认为其不一致性可以被接受，不会影响排序的定性结果，否则需要调整判断矩阵，重新计算。RI值如表2所示。

表2 平均一致性指标RI值表

(4)计算总排序权重值并进行总体一致性检验

上述过程中求出的是同一层次中相应元素对于上一层次中的某个因素相对重要性的排序权值，而下面计算同一层次所有因素对于总目标相对重要性的排序，最后一致性检验同上。

这一过程是由最高层到最低层逐层进行的。设上一层次A包含m个因素A1,A2, …,Am，其总排序的权重值分别为a1,a2, …,am；下一层次B包含k个因素B1,B2, …,Bk，，它们对于Aj的层次单排序的权重值分别为b1,j,b2,j, …,bk,j(当Bi与Aj无联系时，bi,j= 0 )；此时B层i元素在总排序中的权重值可以由上一层次总排序的权重值与本层次的层次单排序的权重值复合而成，结果为：

通过以上层次分析法我们得到湖南省大学生科技园评价指标体系权重表(表3)。

3.问卷调查数据分析

(1)问卷调查数据的收集

为了得到湖南省大学科技园评价指标体系的权重,本文采用了专家定权与创业人员问卷调查相结合的方法。其中发放问卷共101份,回收81份,问卷有效率80.2%,下表是关于样本的表述性介绍。

(2)信度分析

信度分析是为了保证问卷的可靠性和稳定性，以免影响问卷内容分析结果的准确性，问卷调查常用的信度检验方法是L.J.Cronbach所创的α系数，不同研究者对信度系数的界限要求不一样，一般认为，0.60-0.65认为不可信；0.65-0.70认为是最小可接受值；0.70-0.80认为相当可信；0.80-0.90认为非常可信。结果显示问卷可信度较高，具体信度检验结果如表4所示。

表3 湖南省大学科技园评价指标体系权重表

表4 信度检验结果

二、利用模糊层次分析法进行评价

本文针对指标体系中既包含定量指标又包含定性指标的特征(入园企业技术水平为定性指标、其他四个主准则层均为定量指标)，对于定性指标使用评语集“优、良、中、差”；对于其余四个主准则层定量指标，则定量计算得出评语集。

(一)定量指标的处理

从大学科技园原始数据Xij开始，通过以下公式进行数据处理。得到的大学科技园数据Aij。

通过数据处理后得到下面的3×J矩阵M：

用高校培养水平的权重矩阵(0.26 0.24 0.50)乘以矩阵M就得到一个1×J维的矩阵N，矩阵N反应了评价集合中的大学科技园的高校培养水平得分，该J项得分是介于0到1之间的。类似地也能够得到其余三个主准则层的得分。

N=|大学科技园1的高校培养得分 … … 大学科技园J的高校培养得分|

(二)定性指标的处理

指标体系中，对于入园企业技术采取定性分析，使用评语集“优、良、中、差”，设立单因素评价模糊判断矩阵为：

其中v1i是方案层因子c1i对评语集的隶属度；根据Bi中各个因素的权重，可以建立模糊综合评价模型：

其中，p=4,3,2,1分别代表优、良、中、差。apij代表评价第J个大学科技园的第I项定性指标时P出现的次数。同理此时得到的各个大学科技园中入园企业技术的各指标的得分介于0到1之间。

总而言之，将模糊层次评价法应用于大学科技园的评价，不仅原理科学，而且操作简便，结论可靠，因此，该方法具有普适性。

三、结论与建议

(一)结论

1.从主准则层看,企业的创新水平与技术水平占所有权重的一半以上。据此得出,湖南省现阶段大学科技园的发展核心就是技术创新。其中R&D经费、园区内各类研发机构数目又占有重要比重。所以湖南省政府必须加大对大学生创业团队R&D经费的投入，高校必须加快启动大学科技园研发机构的建立。

2.大学科技园的孵化水平对于现阶段湖南省大学科技园发展影响相对较少,而新加入的高校培养水平却对大学科技园发展影响不少。这说明，在目前湖南省大学生创业团队还相对较少且质量较差生存能力较弱的情况下,应该更加注重高校这个产学研核心部分,从源头把关,加强对每一个潜在大学生创业者的系统培训。

3.从分准则层指标来看,在孵企业的销售收入水平占有其主准则层权重的一半以上。这可以说明,目前大学生创业团队项目的市场前景是影响科技园发展的关键因素,这也提醒我们科技园的管理机构,我们对孵化项目的选择应该重点注重其市场性。

4.就评价体系指标的选择,依据可行性原则,将各类指标系统量化,在做到全面性、系统性的同时,让指标体系尽可能明确易懂。因此整个体系的评价方法和各项指标的计算要简便科学,易于操作。

(二)建议

1.建立湖南省大学生科技园技术创新专项基金。技术创新是目前我省大学科技园发展的主要增长点,所以保障技术创新型企业的启动资金非常重要,因此我省可以建立技术创新专项种子基金,让拥有创新技术的在孵企业节约成本，快速发展,进而提高整体大学科技园的发展水平。

2.建立湖南省高校创业教育培训体系。开展创业教育是大学生理性创业的前提，据统计，我国大学生自主创业成功的比例仅为%～8%，研究发现,高校的创业教育对大学生创业团队起着非常重要的作用。创业教育的实施，可有效改变创业的“幼稚创业现象”，消除大学生创业中所表现出的浮躁、盲目、脆弱等现象。湖南省虽然部分高校设有创业选修课程,但高校和学生普遍对此类课程重视不够,建立湖南省高校创业教育培训体系,对高校潜在大学生创业者进行系统培训,可以从源头上加强大学生创业团队水平。

3.加强对入园孵化企业进行审核。指标体系中,在孵企业的销售收入占有很大比重,这说明目前湖南省大学科技园入园项目需要具备一定的市场潜力,发现并淘汰没有市场潜力的孵化项目,避免出现对入园孵化企业“来者不拒”的现象,加强对入园孵化企业的审核力度,能够有效地加强大学科技园企业项目的整体竞争力。

4.拓展大学生科技园创业基地。省政府要加大投资力度,建设一批省级大学科技园。研究表明大学科技园孵化面积对科技园整体发展相当重要,所以各地政府应鼓励多种渠道引入社会资本,有效利用现有存量土地和闲置场地、厂房等,建设各类创业基地,开辟专门创业场所。高校方面，高校是大学生知识能力结构形成的重要教育基地，高校不仅应该高度重视大学生创业精神和创业能力的培养，同时还要为大学生营造一种良好的创业基地。为此，在学生管理方面要推行弹性学分制，允许确实有能力有项目适合创业的学生团队学分减免，允许延期毕业或者提前毕业，以便抓住时机进行创业。

5.优化我省大学生创业辅导服务。要以服务初始创业和初创企业为重点,广泛深入开展创业辅导,搭建好创业信息服务平台,为创业大学生免费提供资讯服务。要整合创业服务资源,强化创业跟踪辅导,提高大学生初始创业的成功率。

6.引进储备优秀大学生创业人才。谁拥有人才,谁就能拥有希望，谁赢得人才,谁就能赢得未来，省政府应该把引进、储备、培养和使用大学生创业人才这件大事抓好,为八方英才搭建平台,使湖南省大学科技园真正成为大学生创业的聚集中心、成长摇篮。

7.建立大学生创业企业政府采购制度。市场是影响创业活动的关键因素，但若出现垄断或是行业风险过高企业拒绝进入等市场失灵状况，就需要政府采购来为创业企业创造一块新的市场，引导帮组创业活动。对大学生创业者来说，政府采购实际上市变相给企业注入了一笔发展基金，同时也可以有效的节约政府财政资金。

[参考文献]

[1]贺仲雄，模糊数学及其应用 [M].天津：天津科技技术出版社，1985.

[2]池任勇,美日创业环境比较研究,[J],外国经济与管理,2002(9):13-19.

[3]UKSPA,UKSPA 96:The United Kingdon Science Park Association Annual Report,[R],1996.The United Kingdom Science Park Association,Birmingham.

[4]Felsenstein,University-related science parks“seedbeds”or“enclaves”of innovation,[D],Technovation,1994(14):93-110.

[5]Mian Sarfraz,U.S.university-sponsored technology incubators:An overview of management,polices and performance,[J],Technovation,1994,(14):515-528.

[6]Chan,K.F.,and Lau,Assessing technology incubator programs in the science park:the good,the bad and the ugly,[J],Technovation,2005,(25):1215-1228.