国家级科技企业孵化器运行效率及地区差异性研究

（博士生导师），

一、引言

企业孵化器这一概念最早于1959年由美国Josehp L.Mancuso提出，并在美国纽约建立了“巴特维尔”企业孵化器。国际企业孵化器协会将孵化器定义为一种企业支持计划，其对象是新创立的公司。实践证明企业孵化器极大地提高了科技成果转化和新创企业的存活率，加快了新技术的商业化进程，营造了大众创业、万众创新的良好环境。自1987年我国第一家科技企业孵化器诞生于武汉东湖高新区以来，科技企业孵化器通过为新创办的科技型中小企业提供物理空间、基础设施支持，提供技术转移、人才引进、金融投资、市场开拓、国际合作等一系列服务，降低了科技型中小企业创业成本，提高了其创业成功率。科技企业孵化器助推科技创新，促进就业，创造税收，取得了一系列令人瞩目的成就。1995～2015年，全国各级孵化器数量由73个增加到2536个，场地面积由40万平方米增加到8680万平方米，在孵企业总收入由24.2亿元增加到4810亿元，累计毕业企业由364个增加到74853个，分别增长34、217、198和205倍。与此同时，国家级科技企业孵化器也取得了长足发展，截止到2015年，全国国家级科技企业孵化器有736家，从业人员近4.3万人，孵化面积超过8600万平方米，已成为当前大众创业、万众创新的重要平台。

《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006～2020年）》强调，要努力实现科技企业孵化器规模与质量的同步提升。据本文测算，国家级科技企业孵化器总收入与科技服务业产值、服务业产值具有显著正相关关系，相关系数分别为0.984和0.986，表明国家级科技企业孵化器总收入的提升能够有效推动科技服务业产值、服务业产值的提升，国家级科技企业孵化器能够有效带动科技服务业甚至整个服务业的发展。因此，考察我国国家级科技企业孵化器的运行效率，了解各地区国家级科技企业孵化器运行效率水平的差异，将有助于推动国家级科技企业孵化器的健康发展，实现《国家科技企业孵化器“十三五”发展规划》的各项目标。

本研究的主要贡献包括：①归纳了各方面的研究成果，结合指标的科学性和可得性原则，提出了更适合我国国情的国家级科技企业孵化器运行效率指标体系。②样本时间跨度较长，研究结论相对可靠。过去关于国家级科技企业孵化器的研究大多针对的是某省某市或某区域，尚未有针对全国国家级科技企业孵化器运行效率的整体测算，并且大多数文献研究的是某一年或两、三年，样本容量大的面板研究较少，时间跨度过短导致结论的准确性不高。③考察了国家级科技企业孵化器存在的地区差异，分析了差异存在的内在机制，提出了相应的政策建议。

二、文献综述

指标体系是孵化器运行效率研究的基础，关于这方面有众多的研究成果。梁敏（2004）从服务条件、服务作用、孵化效益三个方面构建了国家级科技企业孵化器绩效评价体系，同时采用层次分析法创建了国家级科技企业孵化器绩效考核模型。张炜等（2007）从在孵企业和创业者的角度出发，采用多元回归法探析国家级科技企业孵化器业务项目和服务绩效间的相互影响，结果显示六大业务项目与国家级科技企业孵化器服务绩效之间存在显著的相关关系。张鹏等（2010）运用数据分析方法测度了2006年我国国家级科技企业孵化器整体运行效率，研究表明我国国家级科技企业孵化器总体运行效率较低，技术无效导致运行效率总体较低。

殷群和张娇（2010）采用DEA方法计算长三角区域国家级科技企业孵化器的整体运行效率，并得到其技术运行效率和规模运行效率，最终提出了改善国家级科技企业孵化器整体运行效率的思路与建议。代碧波与孙东生（2012）采用数据包络分析法计算出了2008年东北区域内十四家国家级科技企业孵化器整体运行效率，并将其分解得到纯技术运行效率与规模运行效率。王宪明（2013）系统研究了被选入国家火炬计划的大多数国家级科技企业孵化器的运行效率，结果表明国家级科技企业孵化器总体运行效率较高，仅有少数几个国家级科技企业孵化器表现出技术无效，原因是政府投资与孵化基金不足。翁莉等（2016）认为我国长三角区域国家级科技企业孵化器运行效率整体较高，但地区之间的差别也较大，上海市国家级科技企业孵化器数量位居首位但其运行效率反而最低。

国家级科技企业孵化器研究热点逐渐从对内涵、特性、发展成就以及面临难题的总结转向对指标选取、运行效率测算的实证分析。本文通过2009～2014年全国国家级科技企业孵化器投入产出数据测算国家级科技企业孵化器运行效率及地区差异，丰富了相关理论研究。

三、研究方法与数据选取

（一）Malmquist指数及其分解

Malmquist指数于1953年被瑞典学者Sten Malmqiust在分析相关消费时第一次提出，是判定消费成本变动的特殊指标。根据Fareetal（1994）的分析，在实证分析中Malmquist指数可分解为不变规模报酬假设下的技术效率变化指数（EC）以及技术变化指数（TP），EC测度的是每个观察对象从时期t到t+l最佳边界的追赶程度；TP测度的是从时期t到t+1的生产前沿面移动程度。其中，EC可进一步分解为纯技术效率指数（PC）和规模效率指数（SC），过程如下：

这样可以得到：

根据上述分析可知，技术水平以及资源配置效率的增长是全要素生产率提升的原因，而资源配置效率水平由技术效率水平和规模效率水平共同决定。当Malmquist生产率指数大于1时，全要素生产率的水平提高。同理，构成 Malmquist生产率指数的三个变化率大于1的指标是导致全要素生产率增长的因素，小于1的则是导致全要素生产率降低的因素。

（二）指标选取与数据获取

1.指标选取。国家级科技企业孵化器运行效率主要体现的是投入和产出之间的关系，国家级科技企业孵化器运行效率指标体系主要分为投入指标和产出指标两大类。本文综合考虑投入指标间的相对独立性、产出指标间的相关性、产出要素的重要程度、指标的现实意义，以及数据的可获得性和准确性等因素选取指标。在构建国家级科技企业孵化器运行效率指标体系时，本文主要遵循整体性原则、科学性原则、客观性原则和可操作性原则，同时参考了杨文燮和胡汉辉（2015）、陶志梅（2014）等文献的相关描述，最终确定整个国家级科技企业孵化器投入产出指标体系，如表1所示。

表1 国家级科技企业孵化器运行效率指标体系

（1）投入指标。必要的人力、财力及物力资源的投入是维持一个科技企业孵化器正常运转的基础条件，结合数据的可获得性，本文选用孵化器创业导师人数（X1）、累计公共服务平台投资总额（X2）、场地总面积（X3）三个指标作为投入指标。

（2）产出指标。在产出指标方面，由于孵化器不仅为自身及参孵企业带来了收益，在创造就业机会、推动经济增长等方面也起到了不可忽视的作用，因此本文除了考虑孵化器自身孵化效果，还综合其取得的社会效益和经济效益，最终选定累计毕业企业数量（Y1）、年度企业毕业率（当年毕业企业/当年在孵企业）（Y2）、孵化器总收入（Y3）、批准知识产权数（Y4）和在孵企业人员数（Y5）构成产出指标。

2.数据获取。本文数据均来源于《中国火炬统计年鉴》，确保了数据的权威性和一致性。首先对数据进行选择与处理。考虑到数据的完整性，剔除了数据缺失较多的年份，选择全国国家级科技企业孵化器2009～2014年的数据（2016年的《中国火炬统计年鉴》还没有出版）。其次分区和分省市进行数据收集与整理。四大经济区域指的是：东部地区（包含北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东共9个地区）、中部地区（包含山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南共6个地区）、西部地区（包含重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃共6个地区）以及东北地区（包含辽宁、吉林、黑龙江共3个地区）。16省市分别是北京、天津、辽宁、吉林、上海、江苏、浙江、福建、山东、湖北、湖南、广东、重庆、四川、云南、陕西。

表2对全国2008～2014年国家级科技企业孵化器投入产出数据进行描述性统计分析（考虑到篇幅不再列出四大经济区和16省市的相关统计分析）。

将表2中各指标的平均值与标准差进行比较，发现并未出现标准差远大于平均值的异常情况，即2008～2014年国家级科技企业孵化器投入产出数据中没有异常值，可以进行下一步研究。

四、实证结果与分析

（一）全国国家级科技企业孵化器运行效率结果分析

使用Win42DEAP软件，对2008～2014年全国国家级科技企业孵化器运行效率的变动趋势进行测算，结果如表3所示。

由表3可以得到以下两点结论：①2009～2014年，全国国家级科技企业孵化器运行效率指数一直处于波动状态，2009～2010年运行效率指数下降，2010～2012年运行效率指数上升，2012～2014年运行效率指数下降，六年间仅2012年运行效率指数大于1，相对于上一年运行效率上升，其余各年运行效率均处于下降状态。②2009～2014年，全国国家级科技企业孵化器运行效率呈“N”型变化，运行效率指数于2012年达到峰值，近年来一直处于下降状态，技术进步的变化导致运行效率指数的下降，此结论与张鹏（2010）和黄虹（2013）结论“科技企业孵化器整体绩效偏低且技术无效是绩效低下的主要原因”具有一致性。

表3 2009～2014年全国国家级科技企业孵化器运行效率指数变化

从投入指标来分析，2009～2014年的国家级科技企业孵化器人力投入、资金投入和场地投入均呈上升态势，表现最突出的是创业导师指标，导师数从2008年的2000多人增长到2014年的12936人。产出指标呈现波动态势，七年间只有两个指标——毕业企业数量和孵化器总收入呈增长态势，其他三个指标——年度企业毕业率、批准知识产权数和在孵企业人员数均呈下降态势。近年来，各地区都高度重视国家级科技企业孵化器的建设，在财政、用地、人力资源等各方面都给予了大力支持，七年间国家级科技企业孵化器数量由2008年的486家上升到2014年的608家，增长了25%，而近几年增长有加速的态势，如2015年和2016年全国国家级科技企业孵化器数量仍以高于20%的速度增长，至2016年达到了865家，但投入指标的增长相对较慢，如场地总面积投入增长率仅为15%。产出指标情况则更差，5个指标中，仅孵化器总收入和批准知识产权数增长率高于20%，其他3个产出指标增长率均不足10%，其中年度企业毕业率为负增长（-0.8%）。

（二）四大经济区域国家级科技企业孵化器运行效率结果分析

针对四大经济区域2009～2014年的投入产出数据，运用数据包络分析法测算其运行效率，进而得到2010～2014年四大经济区域国家级科技企业孵化器Malmquist指数的变化情况，并得到技术变动、技术运行效率、纯技术运行效率以及规模运行效率指数（2009年为基年，以2009年数据为基础进行DEA效率估计）。

表4 2010～2014年四大经济区域国家级科技企业孵化器运行效率指数变化

1.从经验事实看差异性。表4表明了四大地区国家级科技企业孵化器效率存在较大的差异性。从表4可以看出：①四个经济区域的国家级科技企业孵化器五年平均Malmquist指数均小于1（分别为0.734、0.564、0.734、0.643），说明四大经济区域五年来国家级科技企业孵化器运行效率水平不高，有较大的提升空间。②2010～2014年东部地区、西部地区国家级科技企业孵化器运行效率一直在下降，东北地区除2012年国家级科技企业孵化器运行效率上升外其余四年均在下降，2012年中部地区国家级科技企业孵化器运行效率略微上升，上升幅度仅0.9%，2012年东北地区国家级科技企业孵化器运行效率显著上升，上升幅度达10.8%，这与国家实施中部崛起和振兴东北老工业基地政策存在一定的相关性。③东部地区和西部地区国家级科技企业孵化器运行效率发展水平相当，平均Malmquist指数均为0.734，且相对发展较好，其次是东北地区，发展最差的是中部地区，平均Malmquist指数仅为0.564，平均每年国家级科技企业孵化器运行效率下降超过40%。

2.从指标体系看差异性。四大经济区域中，国家级科技企业孵化器数量分布十分不均衡，以2014年为例，东部地区为312家，占比达60.8%，中部地区和西部地区分别为76家和68家，东北地区最低为48家。从指标分析来看，创业导师数东部地区高达3399人，是其他地区的4～10倍；孵化器总收入东部地区达52亿元，其他地区只有3亿～7亿元；在投入方面，东部地区国家级科技企业孵化器的管理机构从业人员数比其他三个地区仅高3～4倍。

3.从政策方面看差异性。东部地区的财政扶持力度要远高于其他三个地区，在孵化器管理的理念、人才、机制、体制方面均具有一定的优势，东部地区孵化器效率最高（如江苏和上海），其他三个地区相对较低，但西部地区在土地和人力成本方面具有一定的优势。通过抢抓“一带一路”国家战略和“中部崛起”战略机会，加强四大地区跨区域合作，可以缩小地区之间孵化器的运行效率差异，促进全国国家级科技企业孵化器的均衡发展，推动当地经济的可持续发展。

（三）16省市国家级科技企业孵化器运行效率结果分析

根据DEA运行结果，表5列出了2010～2014年全国16省市国家级科技企业孵化器运行效率平均指数和分解数据。

表5 16省市平均全要素运行效率指数和分解数据

由表5可以得出，2010～2014年间16省市国家级科技企业孵化器整体运行效率下降，年均下降14.7%，其中仅上海、江苏、重庆三个区域国家级科技孵化器运行效率指数大于1，增长率最高的是江苏省，为9.5%，上海市国家级科技企业孵化器运行效率年均增长5.6%，重庆市国家级科技企业孵化器运行效率年均增长1.5%，其他区域国家级科技企业孵化器运行效率均下降，山东、湖北、广东下降幅度较小，辽宁、吉林、浙江、福建等区域下降幅度较大，2011～2013年间江苏省国家级科技企业孵化器运行效率持续上升，2012～2013年上海市国家级科技企业孵化器持续上升，五年间2012年各地区国家级科技企业孵化器平均运行效率最高。

江苏、上海为东部省市，是国家级科技企业孵化器运行较好的省市。2014年江苏省有113家国家级科技企业孵化器参加了2015年度国家级科技企业孵化器考核评价，110家获评为合格及以上，合格率达97.3%，其中14家获评优秀，表明江苏省高度重视国家级科技企业孵化器的建设，开展科技企业孵化器业务人员培训达14次。上海市在2015年度603家国家级科技企业孵化器的考核评价中有28家进入榜单，在16个省市的研究样本中，投入指标和产出指标值均位列前茅，原因是其出台了若干支持科技企业孵化器的政策，涉及专项资金扶持及税收优惠。作为西部重镇的重庆市，其国家级科技企业孵化器数量并不占优，仅为15家，但孵化器的运行效率表现抢眼，仅次于东部的江苏和上海，表明欠发达地区的国家级科技企业孵化器运行效率并不与经济发展水平呈现高度一致性（黄虹，2013）。

16省市国家级科技企业孵化器平均运行效率雷达图

从16省市科技企业孵化器运行效率雷达图（见上图）可知，各省市的国家级科技企业孵化器存在较严重的发展不均衡现象。湖南、辽宁、吉林、浙江、福建、四川、云南七个地区国家级科技企业孵化器运行效率最低，且五年来下降明显；北京、天津、陕西三个地区国家级科技企业孵化器运行效率较低，下滑速度也较快；山东、广东、湖北三个地区国家级科技企业孵化器运行效率较高，但仍在下降，下降幅度较小；江苏、上海、重庆三个地区国家级科技企业孵化器发展最好，保持着较好的发展态势，年均增幅较大。

五、结束语

我国孵化器行业进入全面深化发展阶段，创业企业对各种创业要素和孵化服务的需求正在发生深刻变化，孵化器发展面临新变革。回顾过去几年国家级科技企业孵化器运行效率，无疑有利于厘清当前孵化器发展中存在的问题。本文主要从三个层面研究了2009～2014年国家级科技企业孵化器运行效率变化情况，较全面地考察了我国国家级科技企业孵化器运行效率发展的现状，并得出了一些有益的结论。

1.我国国家级科技企业孵化器运行效率较低，且在样本期内呈逐年下降的态势。六年间国家级科技企业孵化器运行效率呈“N”型变化，2012年达到较高水平，国家级科技企业孵化器的技术运行效率、纯技术运行效率、规模运行效率指数六年来均未出现变化，这说明国家级科技企业孵化器运行效率变化完全依赖于技术的进步与变化。样本期内，国家级科技企业孵化器数量以20%以上的速度增长，但投入和产出指标的增长大多慢于孵化器数量增长的速度，即我国国家级科技企业孵化器的规模高速扩张，而投入与产出跟不上是导致国家级科技企业孵化器运行效率逐年下降的主要原因。另外，国家级科技企业孵化器主要由政府相关部门和高校创办，孵化器管理团队管理水平不高，导致孵化器发展的企业化、专业化和市场化程度低下，也是国家级科技企业孵化器运行效率较低的重要原因。《国家科技企业孵化器“十三五”发展规划》提出了四大目标和九大重点任务，其核心是进一步提升科技孵化器的绩效。因此，应加强国家级科技企业孵化器的顶层设计，完善政策机制及支撑体系，借鉴美国、法国等的经验采用立法来加大对孵化产业的管理力度，改变政府在孵化器发展中的主导地位，从而有效地提升国家级科技企业孵化器运行效率，提升国际竞争力。

2.国家级孵化器发展呈现不平衡态势，运行效率呈现地区的差异性，不利于地区经济发展。本文通过对比四大经济区域和16省市的国家级科技企业孵化器运行效率，发现在样本期内与国家级科技企业孵化器运行效率变化趋势一致，同时表现出区域的差异性。主要原因是国家级科技企业孵化器分布很不均匀，2014年东部的国家级科技企业孵化器数量为370家，占全国的60.8%，东北最少，仅为52家。16省市中也是呈现东高中低的态势，如2009～2014年，国家级科技企业孵化器运行效率上升最快的是江苏省，其次是上海市，其他省市国家级科技企业孵化器运行效率均下降，研究表明技术运行效率变化是导致国家级科技企业孵化器运行效率变化的原因。但重庆地区国家级科技企业孵化器运行效率表现抢眼，表明通过孵化器机制和体制的改进，西部地区国家级科技企业孵化器运行效率也可以取得很好的成绩。建议以“一带一路”和“自由贸易区”国家战略来推动四大经济区域的均衡发展，而各省级政府要抓住国家经济结构调整的战略时机，进一步加快科技企业孵化器建设，建立有利于科技企业孵化器发展的机制和体制，培育更多科技型企业，不断提高孵化器运行效率，推动新兴产业的快速发展，改善地区经济结构，促进当地经济提效增质。

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