高校创业型人才培养宏观环境研究——基于三螺旋理论

(福州大学，福建 福州50116)

当前，创业特别是创业教育议题备受社会各界关注。经济合作与发展组织(OECD)的研究认为，国家的经济成长与创业活动相关性高达89%。创业教育的目标不仅仅是培养创业者，更是给学生的成长欲望提供一种新的选择，并且显著影响创业者及潜在创业者的质与量。相较于未参加创业教育的大学生而言，受过创业教育的学生参与风险投资的概率高25%；毕业后自己开办企业的高11%；参与技术产品开发的高9%；被高技术公司雇佣的高13%；获得的报酬更是高27%[1]。长期的创业教育实践表明，将大学生培养为具有创业精神和创业能力的小型企业家，既可以促进社会经济发展，又可以优化人力资源配置，高校创业型人才培养的价值和地位不言自明。为高校创业型人才培养创造良好环境，使大学生不但拥有胜任岗位的能力，而且具备创造岗位的潜质，其必要性日益凸显[2]。

一、高校创业型人才培养宏观环境的指标建构

目前学者对高校创业型人才培养的研究，多从学生个体人格特质、课程改革等微观角度开展[3][4][5]，从宏观环境角度探讨具有新颖性和必要性。1997年亨利·埃兹科维茨(Henry Etzkowitz)提出了三螺旋模型(triple helix model, TH模型)[6]，为这一研究提供了新的视角和理论支撑。该模型存在横向和纵向两个方向的循环。横向循环涵盖宏微观两个构面：在宏观构面上，政府—产业—高校的三螺旋间相互进行人员、信息、输出等方面的循环，由此产生合作政策、项目、网络平台等混成机制；在微观构面上，三螺旋各主体的内部也发生这些循环，并向外输出各自的成果。在纵向循环中政府、产业和高校三种力量交叉影响，政府形成行政链、产业形成生产链、高校形成科技链，每种力量都可能与其它两种联系，从而在螺旋内部产生联系、网络和组织的重叠，进而形成紧密相连又盘旋上升的三螺旋关系，这启发我们：高校创业型人才培养要站在宏观视角，促进政府、产业、高校的广泛参与和协同。

借鉴三螺旋理论，本研究从如下四个维度搭建理论架构。一是政府参与度，指政府在法律、政策、宣传、环境等方面的保障。政府政策被视为影响创业精神的重要因素，能降低新创企业面临的不确定性，具体体现为信贷担保计划、税收优惠及奖励、创业训练和支援服务、基础设施、创业注册登记、创业参与度等[7]。二是产业参与度，即产业在资金、实践、信息、技术、服务等方面的支持。成功的创业活动要在机会、团队和资源间做出最适当的搭配，而且伴随着事业的发展动态平衡，这尤其需要产业参与[8]。高校与产业合作的动机主要有：筹措科研经费，获取市场信息，增加实践和就业机会。产业与高校合作的形式大体包括：聘请高校教师为产业顾问；共享知识产权；产业为高校投资设备，自由使用对方设备。三是高校参与度，体现为高校在课程、师资、研究、培训、资金和场地等方面的投入。创业教育会影响学生创业意愿，可降低创业失败风险，提高把握机会、决断决策与社会交往的技能[7]。当前高校创业教育还存在一些不足，例如教授缺乏创业的实践背景，教材与创业实践的脱节较为严重，对创业的理论研究尚不够系统等，这些都亟待改进。四是所在区域政产学协同度，包括区域技术转移、资金、场地、社会氛围等资源支持，这可从某个意义上认同为社会资本。商业环境越有利，新创事业就越容易出现，因此外部因素在创业中扮演着重要角色[9]。社会资本是重要的外部因素，有利于辨识创业机会，帮助社区或网络成员达成期望的创业目标。

在上述文献的基础上，笔者于2016年12月至2017年4月对我国东南区域的10家单位各3-4名专家(共36名)深度访谈，访谈对象具体分布于政府机关、上市公司、国家重点建设高校。根据以往相关文献研究[7][8][9][10]及访谈结果，本文将高校创业型人才培养宏观环境指标归纳为表1：

表1 高校创业型人才培养宏观环境指标

二、高校创业型人才培养宏观环境的灰色模糊综合评价应用

1.确定指标权重

第一步，组成评价专家小组(由前述36名专家组成)。确定高校创业型人才培养宏观环境各指标的权重，评价各指标并汇总。专家组成已考虑经验性、代表性和独立性。接着，构建指标递阶层次结构，具体设立的因素集：X={X1,X2,X3,X4}；以及因素分子集：X1={X11,X12,X13,X14,X15,X16,X17}，X2={X21,X22,X23,X24,X25,X26}，X3={X31,X32,X33,X34,X35,X36,X37}，X4={X41,X42,X43,X44,X45,X46}。

第二步，建立指标成对比较判断矩阵并开展一致性检验。可设计评价卡，收集各专家对各个指标相对重要性的比较结果，表2至表6为某专家填写的评价卡。

表2 高校创业型人才培养宏观环境第一层次指标两两比较

表3 政府参与度第二层次指标两两比较

表4 产业参与度第二层次指标两两比较

表5 高校参与度第二层次指标两两比较

表6 所在区域政产学协同度第二层次指标两两比较

建立该专家对创业型人才培养宏观环境各指标权重评价矩阵，利用Stata13软件算出各矩阵最大特征根λmax及其对应的归一化特征向量，结果如下：根据表2建立矩阵A，最大特征根，对应的归一化特征向量a=(0.5293 0.1342 0.2681 0.0684)T。n=4，CR=CI/RI=(λmax-n)/(n-1)/RIn=0.0669<0.10，通过一致性检验。根据表3建立矩阵B1，最大特征根λb1=7.3132，对应归一化特征向量。b1=(0.3543 0.0448 0.1586 0.2399 0.03120.1036 0.1036 0.0676)T。n=7，CR= 0.0247<0.10，通过一致性检验。根据表4建立矩阵B2，最大特征根，λb2=6.3408,对应归一化特征向量b2=(0.4389 0.2353 0.1042 0.1239 0.0626 0.0351)T。

n=6，CR= 0.0550<0.10，通过一致性检验。根据表5建立矩阵B3，最大特征根λb3=7.3297，对应归一化特征向量b3=(0.0624 0.0938 0.12520.1418 0.0936 0.2874 0.1958)T。n=7，CR= 0.0618<0.10，通过一致性检验。根据表6建立矩阵B4，最大特征根λb4=6.3897，对应归一化特征向量b4=

(0.1166 0.0791 0.3798 0.2102 0.1785 0.0328)T。

n=6，CR= 0.0629<0.10，通过一致性检验。按以上方式收集每位专家的评价卡，并进行一致性检验。若检验结果不满足一致性，则请该专家重新比较。为得到权重较为一致的意见，需集中专家意见、返回，再检验，直至最后得出较为一致意见。

第三步，确定单层指标权重。将归一化的特征向量W中各元素定义为该判断矩阵中各指标对上一层次支配指标的权重。假定专家对创业型人才培养宏观环境充分了解(灰度为0)，可据计算结果确定基准各因素对目标层X的权重：

W=[(0.5263,0) (0.1342,0) (0.2681,0) (0.0684,0)]。指标层各因素对应基准层相关因素的权重为：

X1对应的指标层因素权重W1=[(0.3543,0) (0.0448,0) (0.1586,0) (0.2399,0) (0.0312,0) (0.1036,0) (0.0676,0)]

X2对应的指标层因素权重W2=[(0.4389,0) (0.2353,0) (0.1042,0) (0.1239,0) (0.0626,0) (0.351,0)]

X3对应的指标层因素权重W3=[(0.0624,0) (0.0938,0) (0.1252,0) (0.1418,0) (0.936,0) (0.2874,0) (0.1958,0)]

X4对应的指标层因素权重W4=[(0.1166,0) (0.0791,0) (0.3798,0) (0.2102,0) (0.1785,0) (0.0328,0)]。

2.灰色模糊综合评价的应用

下面就以某专家填写的评价卡(见表7)为例论述灰色模糊综合评价的应用。

表7 高校创业型人才培养宏观环境专家评价卡

在这基础上，能够获取基准层相关因素的灰色模糊评价矩阵：

依次对指标层、基准层的相应因素开展灰色模糊综合评价，获得最后的评价结果。

一级评价：采用算子(∨，∧)有：

1.政府参与度(X1)：

R1=W1*X1=[(0,1) (0.3543,0.1) (0.1036,0.1) (0.2399,0.1) (0,1)]

2.产业参与度(X2)：

R2=W2*X2=[(0,1) (0.1042,0.2) (0.1239,0.1) (0.4389,0.1) (0,1)]

3.高校参与度(X3)：

R3=W3*X3=[(0,1) (0.1418,0.1) (0.2874,0) (0.1958,0.1) (0,1)]

4.所在区域政产学协同度(X4)：

R4=W4*X4=[(0,1) (0,1)

(0.1785,0.5) (0.3798,0.2) (0,1)]

在对上述相关评价结果中的隶属度之和归一化之后，开展二级评价。

确定二级评价的GF关系矩阵为：

因此，可以最大隶属50.77%对R1做出政府参与度良好的评价，以最大隶属65.8%对R2做出产业参与度不好的评价，以最大隶属45.98%对R3做出高校参与度一般的评价，以最大隶属68.03%对R4做出所在区域政产学协同度不好的评价。可见，在高校创业型人才培养宏观环境中，产业参与度和所在区域政产学协同度方面较为薄弱，需重点加强。

已知Xi=(i=1，2，3，4)在X中的权重分配为：

所以二级评价为：

通常来说，灰色模糊综合评价法是采取最大隶属以及最小灰度的原则进行考量，因而本文得出了如下评价结论：以0.1的灰度给予当前创业型人才培养宏观环境良好的评价。虽然当前的创业型人才培养环境中有一些环节较为薄弱，但是整体的宏观环境相对良好。

整个评价的灰度

=0.44。

三、改进高校创业型人才培养环境的对策

1.强化政府推动。结合我国的特殊国情，政府在我国的三螺旋体系中居于主导地位，它对高校、产业以及政产学三者间互动的影响不可替代。创业型人才培养亟需的政产学合作制度安排更易于被政府主导，创业型人才培养需要政府赋予更多的政策倾斜、资金扶助和平台创设[12][13]。改进创业型人才培养环境，最关键的还是依靠政府推动，当前应凸显如下三点，着手形成制度完善、政策到位、舆论宽松的良好格局。一是充分调研、论证和完善制度，推进正式制度和非正式制度的体系化、规范化和合理化，细化实施机制，提高可操作性。二是优化政策，用好政策指挥棒，发挥激励效能，避免政策“悬空”“打通最后一公里”，让优惠措施落地生根。三是加强媒体管控，巩固传统媒体的成效，激发新媒体的优势，营造崇尚创新、扶持创业、宽容失败的舆论环境。

2.优化产业支持。按照三螺旋理论，创业型人才培养中，产业的职能主要体现于提供实训平台、项目支持、联合培养、资金供给等环节，因此应促进产业与高校的无缝互嵌。要清醒地认识到，在政府主导的创业型人才培养中，产业的参与无论是积极性还是主动性都非常不足。因此，首先需要完善产业参与的方式，不但是在项目、资金和平台等方面改进；还要推陈出新，结合新形势、新情况和新特点，提出新举措。其次需要加大产业参与的力度，取得新的突破，不能仅停留于蜻蜓点水式的支持，而是要给予更多实实在在的优惠。再次需要强化产业扶持的焦点，在人力资源输出、教师学生的吸纳、资金及实践平台的供给等方面有实质性进展。

3.推进高校落实。高校是创业型人才培养的实际执行者和受益者，高校的落实是关键的一环。在三螺旋模式下，高校在创业型人才培养中具有多元化的作用，这突出表现于以下四个方面。其一，加强意识引导和生涯教育。不断通过课程、讲座、论坛、比赛等载体培育学生的创新创业意识，修正学生的职业生涯教育规划。其二，提供学分、学制上的倾斜和系统支持，解决学生的燃眉之急和后顾之忧。其三，加大平台搭建力度，“栽好梧桐树”，以利于教师创新创业阅历的丰富和学生创业实践素养的提高。其四，加强成果总结宣传，增进榜样的辐射作用，营造创新创业型校园文化。

4.增进政产学协同。高校创业型人才培养宏观环境不够理想，需要全面协同，重点提高产业参与度和所在区域政产学协同度，这也是当前的“短板”。因此，应建立多元化协同机制，促进政府、产业、高校三个主体深度融合，从而在政产学三者间形成螺旋上升动力。要增进区域政产学的互补性要素流动，以组织协同、战略协同、资金协同、信息协同、技术协同、人才协同为抓手，构建“资金流动、知识共享、项目对接、信息循环、协同创新”的创业型人才培养生态系统[11]，这对高校特别是理工类高校更为重要。实践中，只有牵住“牛鼻子”，才可能产生“一盘棋”效应，为此应充分发挥政府的推动和拉动作用。

参考文献:

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[7]Graevenitz G V, Harhoff D, Weber R. The effects of entrepreneurship education[J]. Journal of Economic Behavior & Organization, 2009(10966): 90-112.

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[10]刘有升, 陈笃彬. 政产学三螺旋对创业型人才培养绩效的影响[J]. 科学学研究, 2017(08): 1198-1211.

[11]柳岸. 我国科技成果转化的三螺旋模式研究——以中国科学院为例[J]. 科学学研究, 2011(8): 1129-1134.

[12]饶凯, 孟宪飞, Piccaluga A. 政府研发投入对中国大学技术转移合同的影响——基于三螺旋理论的视角[J]. 科学学与科学技术管理, 2012(8): 74-81.