科技企業(yè)孵化器評價(jià)指標(biāo)體系的研究

陳　芝　朱常利　聶榮喜　程婧蘭

摘要：科技企業(yè)孵化器的建設(shè)是推動科技成果到產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為了適應(yīng)科技企業(yè)孵化器快速發(fā)展壯大的需要，建立一個科學(xué)、規(guī)范和制度化的評價(jià)指標(biāo)體系是十分必要的。運(yùn)用信息熵篩選出24個有效的指標(biāo)，采用層次分析法對調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到每個指標(biāo)的權(quán)重，結(jié)果顯示，員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)、優(yōu)惠政策落實(shí)比例、中介機(jī)構(gòu)數(shù)量等指標(biāo)對孵化器的影響程度較大。

關(guān)鍵詞：科技企業(yè)孵化器；評價(jià)指標(biāo)；綜合評價(jià)

中圖分類號：F276文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003－7217(2009)04－0104－04

一、引言

科技企業(yè)孵化器(以下簡稱孵化器)是培育和扶植高新技術(shù)中小企業(yè)的服務(wù)機(jī)構(gòu)。孵化器的發(fā)展需要擁有一個健全的硬軟件環(huán)境，亟需建立一個最優(yōu)的資源結(jié)構(gòu)，建立一個高效的運(yùn)營環(huán)境。建立一個科學(xué)、規(guī)范和制度化的評價(jià)指標(biāo)體系，引導(dǎo)、規(guī)范科技企業(yè)孵化器的健康發(fā)展是十分必要的。國內(nèi)在績效評價(jià)方面的研究不少，如張禮建等構(gòu)造了科技企業(yè)孵化器孵化績效評價(jià)指標(biāo)體系；晏敬東等人針對科技企業(yè)孵化器管理績效建立了評價(jià)指標(biāo)體系；劉寧暉、王小敏也基于灰色系統(tǒng)理論，對科技企業(yè)孵化器管理績效進(jìn)行了評價(jià)；徐菱涓、劉寧暉針對我國科技企業(yè)孵化器績效管理與評價(jià)之特殊性進(jìn)行了研究。也包括針對科技企業(yè)孵化器孵化力影響因素的研究，主要是定性的研究，如羅公利，邊偉民的我國科技企業(yè)孵化器孵化力影響因素研究。宋艷的我國科技企業(yè)孵化器運(yùn)行的影響因素及對策。

但以上的研究沒有考慮到孵化器自身的發(fā)展能力方面的指標(biāo)，全面科學(xué)的研究應(yīng)在科技企業(yè)孵化器運(yùn)營績效方面的指標(biāo)基礎(chǔ)上，增加有關(guān)自身發(fā)展的因素。通過層次分析法分析調(diào)查數(shù)據(jù)，闡述各個指標(biāo)的量化方法，建立一套有效的評價(jià)指標(biāo)體系。通過該指標(biāo)體系的建立，希望使科技企業(yè)孵化器的功能在科學(xué)的發(fā)展觀下得到完善，從而能夠?qū)萍计髽I(yè)孵化器的發(fā)展起到推動作用，為決策部門提供可靠的信息以制定促進(jìn)孵化器健康發(fā)展的政策。

二、科技企業(yè)孵化器評價(jià)指標(biāo)體系建立原則與內(nèi)容

在借鑒大量評價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則的基礎(chǔ)上，結(jié)合孵化器自身的特點(diǎn)，得出科技企業(yè)孵化器評價(jià)指標(biāo)體系的建立必須遵循導(dǎo)向性、科學(xué)性、可操作性、分類性、鼓勵發(fā)展及結(jié)果評價(jià)和過程評價(jià)相結(jié)合、重點(diǎn)突出等7個原則。

指標(biāo)是整個評價(jià)體系的核心，對指標(biāo)的篩選和把握是建立指標(biāo)體系的基礎(chǔ)。通過閱讀大量文獻(xiàn)，借鑒前人指標(biāo)體系的研究成果，在強(qiáng)調(diào)全面有效的基礎(chǔ)上，第一階段歸納出具有三個層次的指標(biāo)體系，其中包括2個一級指標(biāo)、5個二級指標(biāo)、36個三級指標(biāo)，指標(biāo)內(nèi)容如表1所示。

三、科技企業(yè)孵化器評價(jià)指標(biāo)的篩選

通過歸納出具有三個層次的指標(biāo)體系后，本文選擇湖南省作為調(diào)查范圍，針對全省的科技企業(yè)孵化器單位進(jìn)行調(diào)查，主要是為指標(biāo)的篩選提供實(shí)證數(shù)據(jù)。為了確定有效的指標(biāo)，并由此指標(biāo)內(nèi)容形成第一階段調(diào)查問卷。

通過問卷設(shè)計(jì)進(jìn)行調(diào)查，將各個指標(biāo)對于孵化器企業(yè)的重要程度分為“很重要、比較重要、重要、不太重要、不重要”五個層次，用于測量調(diào)查對象對于其重要性程度的評價(jià)，即獲取最終調(diào)查數(shù)據(jù)。

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本選取

目前，問卷調(diào)查對象是湖南省從事孵化器運(yùn)營單位、政府管理人員和孵化器研究學(xué)者、專家。通過現(xiàn)場調(diào)研、電子郵件、傳真、信件等方式共發(fā)放問卷19份，收回有效問卷11份，問卷回收率為57.9％。收回問卷的孵化器單位，均屬于目前湖南省內(nèi)影響較大、發(fā)展較具規(guī)模的孵化器單位。

(二)運(yùn)用信息熵確定指標(biāo)

在本研究階段中，主要采用的數(shù)據(jù)處理方法為信息熵。調(diào)查問卷中獲取的對于孵化器指標(biāo)的評價(jià)，即可以看成是一類信息活動，其信息源為問卷調(diào)查結(jié)果的概率分布，通過信息論理論的量化處理，得到較為客觀的評價(jià)，從而消除對評估對象認(rèn)識上的不確定性。

表2是本次評價(jià)指標(biāo)體系中任選的兩個指標(biāo)，共有10位專家對其進(jìn)行了評價(jià)，打分如表2所示：

可以得到：

HC=0.8×log0.8+0.1×log0.1+0，1×log0.1=0.921928

HD=0.2×log0.2+0.2×log0.2+0.3×log0.3+0.1×log0.1+0.2×log0.2=2.246439

對于指標(biāo)c，專家的評價(jià)分布大都集中在“重要”這一等級，消除了大部分的不確定性，故而其熵值也很小。而對于指標(biāo)D，專家評價(jià)分布很平均，對于這一指標(biāo)的區(qū)分度較差，基本沒有消除其不確定性，所以其熵值很大。對于D這樣的指標(biāo)，不確定性太大，不利于評價(jià)的公平性、客觀性，故而不會選入我們的指標(biāo)體系，而指標(biāo)C集中性很好，可以入選該體系。

運(yùn)用上面的信息論理論，對第一次調(diào)查問卷結(jié)果進(jìn)行計(jì)算可得出每個指標(biāo)的熵值。

通過對各三級指標(biāo)按計(jì)算所得的熵值從低到高進(jìn)行排序，并針對本次評價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)置構(gòu)想，第一次篩選時(shí)，將熵值定為1.8及以下的指標(biāo)，一共選取21個；第二次篩選時(shí)，考慮到在問卷結(jié)果中體現(xiàn)的指標(biāo)重要性的偏向性情況，選取3個，即考慮到指標(biāo)“孵化器基礎(chǔ)設(shè)施完備程度”，有40％的調(diào)查對象認(rèn)為其“很重要”，雖然在信息論理論分析的結(jié)果并不理想，但因?yàn)樵趯＜业脑u判中重要的程度很高，所以入選本指標(biāo)體系；對于指標(biāo)“在孵企業(yè)創(chuàng)造的年銷售收入”，有40％的調(diào)查對象認(rèn)為其“比較重要”，40％的調(diào)查對象認(rèn)為其“重要”，其重要性的偏向性較為明顯，且在專家的評判中也處于重要位置，故也選人本指標(biāo)體系；對于指標(biāo)“孵化基地面積”，鑒于湖南省孵化器目前發(fā)展尚處于初級階段的實(shí)際情況，在有關(guān)專家意見的基礎(chǔ)上，其在現(xiàn)階段以及可預(yù)見的短期未來內(nèi)，是具有很大實(shí)際意義的，酌情人選本指標(biāo)體系。最終，本指標(biāo)體系一共選取指標(biāo)24個，如表3所示：

四、科技企業(yè)孵化器評價(jià)指標(biāo)體系確定權(quán)重

在以上指標(biāo)篩選的工作基礎(chǔ)上，確定一個由2個一級指標(biāo)、5個二級指標(biāo)、24個三級指標(biāo)構(gòu)成的科技企業(yè)孵化器評價(jià)指標(biāo)體系，內(nèi)容如表3所示。根據(jù)確定的指標(biāo)內(nèi)容形成了第二份問卷，讓調(diào)查對象對各二級指標(biāo)下的三級指標(biāo)進(jìn)行兩兩之間的相對重要性水平的對比，以此確定各個指標(biāo)在指標(biāo)體系中應(yīng)有的權(quán)重。

問卷設(shè)計(jì)中，將兩指標(biāo)之間的相對重要性水平確定為“極端重要、強(qiáng)烈重要、明顯重要、稍重要、同等重要、稍不重要、明顯不重要、強(qiáng)烈不重要、極端不重要”九個水平，調(diào)查數(shù)據(jù)來源于專家調(diào)查所得，被調(diào)查專家通常為理論與實(shí)踐界權(quán)威人士，對科技企業(yè)孵化器有深入的研究，他們通過理論推導(dǎo)以及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)選取最合理的選項(xiàng)，以此獲取最終的調(diào)查數(shù)據(jù)。

(一)處理數(shù)據(jù)得到估計(jì)值

本次調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表現(xiàn)為離散型分布，使用矩法估計(jì)模型處理得到樣本均值的估計(jì)值，作為兩個指標(biāo)的相對權(quán)重均值。

(二)運(yùn)用層次分析法確定權(quán)重

指標(biāo)體系的建立過程是將上述處理過的數(shù)據(jù)運(yùn)

用層次分析法進(jìn)行處理，得出每個指標(biāo)相對于這個體系的相對重要程度。

根據(jù)指標(biāo)之間的隸屬關(guān)系與相互之間的聯(lián)系，把指標(biāo)劃分為三個層次，形成一個多層次的結(jié)構(gòu)模型，分別為目標(biāo)層(即整體指標(biāo)體系)、一級指標(biāo)層、二級指標(biāo)層、三級指標(biāo)層。建立的層次結(jié)構(gòu)如圖1：

最上層就是研究要達(dá)到的整體指標(biāo)體系，一級指標(biāo)層(A)、二級指標(biāo)層(B)、三級指標(biāo)層(C)所包含的具體指標(biāo)見表3。

建立了遞階層次結(jié)構(gòu)后，就可以逐層逐項(xiàng)進(jìn)行兩兩比較，利用評分辦法來比較它們的優(yōu)劣，并根據(jù)一定的比率標(biāo)度將判斷定量化，形成比較判斷矩陣。

全部計(jì)算結(jié)果列示如表4：

從表4中可以看出，C3、C4沒有通過一致性檢驗(yàn)，在統(tǒng)計(jì)學(xué)方法中通過對數(shù)據(jù)的合理調(diào)整可以使得結(jié)果通過簡單，但在本項(xiàng)目中，由于數(shù)據(jù)面來源廣泛、正確性要求高，因此不能對數(shù)據(jù)進(jìn)行隨意的調(diào)整。因此，本研究保持了原有的數(shù)據(jù)及結(jié)果。在本研究中，8個矩陣中僅有2個明顯沒有通過檢驗(yàn)，即75％的結(jié)果通過了檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)的處理結(jié)果還較滿意。

完成了層次的單排序之后，要進(jìn)行層次總排序。利用層次單排序的計(jì)算結(jié)果，確定遞階層次結(jié)構(gòu)中的最下層(方案層)中每一元素(方案)在總目標(biāo)(最上層元素)中的權(quán)重。

通過層次分析法的處理運(yùn)算，獲取了整個研究體系中不同指標(biāo)的相對權(quán)重。本研究共選取了24個三級指標(biāo)，按其重要性權(quán)重排列如表5：

基于表5建立了指標(biāo)體系的評價(jià)內(nèi)容，最為重要的應(yīng)該是員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)以及優(yōu)惠政策落實(shí)。

五、結(jié)束語

本研究采用了信息論中的信息熵對第一份指標(biāo)篩選問卷進(jìn)行處理，獲得了“員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)”、“中介機(jī)構(gòu)數(shù)量”等24個評價(jià)指標(biāo)；在第二份指標(biāo)權(quán)重設(shè)計(jì)問卷當(dāng)中，項(xiàng)目組采用了概率論中的點(diǎn)估計(jì)法綜合了當(dāng)前的問卷數(shù)據(jù)，得到了修正后的綜合數(shù)據(jù)以用于最終指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算。在權(quán)重計(jì)算的過程當(dāng)中，本研究使用了統(tǒng)計(jì)學(xué)中的層次分析法，獲得了指標(biāo)的相對重要性程度。

以湖南省為數(shù)據(jù)調(diào)查范圍，可以發(fā)現(xiàn)研究的結(jié)論強(qiáng)化了當(dāng)前科技企業(yè)孵化器仍然處于初級發(fā)展階段的結(jié)論。湖南科技企業(yè)孵化器在此基礎(chǔ)上應(yīng)該加強(qiáng)此體系建設(shè)，根據(jù)指標(biāo)的重要程度給予相應(yīng)的加強(qiáng)，同時(shí)孵化器管理部門也應(yīng)在此指標(biāo)體系的參考下，制定相應(yīng)的政策，予以支持和促進(jìn)。研究結(jié)果同時(shí)也反映了目前國內(nèi)科技企業(yè)孵化器最重視的指標(biāo)。按重要性程度排列的前十位指標(biāo)多數(shù)為孵化器環(huán)境評價(jià)指標(biāo)，其中尤以軟件環(huán)境為各大孵化器所重視。因此，必須要加大對科技企業(yè)孵化器環(huán)境建設(shè)的力度(尤其是軟件配置環(huán)境的建設(shè))，同時(shí)積極提供政策性的服務(wù)和引入專業(yè)化的中介服務(wù)機(jī)構(gòu)，這樣才能使科技孵化企業(yè)從根本上提供多維的企業(yè)孵化服務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]張禮建，鄭榮娟，程樂，科技企業(yè)孵化器孵化績效評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)造[J]，重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2005，(3)：148－151。

[2]晏敬東，簡利君，胡樹華科技企業(yè)孵化器管理績效的評價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)[J]，科學(xué)學(xué)與科學(xué)管理，2004，(6)：44－46。

[3]劉寧暉，王小敏，基于灰色系統(tǒng)理論的科技企業(yè)孵化器管理績效評價(jià)[J]，科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管,2007，(12)：20－22。

[4]徐菱涓，劉寧暉，我國科技企業(yè)孵化器績效管理與評價(jià)之特殊性探析[J]，中國科技論壇，2008，(2)：32－34。

[5]羅公利，邊偉民，我國科技企業(yè)孵化器孵化力影響因素研究[J]，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，2008，(6)：38－47。

[6]宋艷，我國科技企業(yè)孵化器運(yùn)行的影響因素及對策[J]，學(xué)術(shù)交流，2008，(10)：84－86。

[7]石峰，莫忠息，信息論基礎(chǔ)[M]，武漢：武漢大學(xué)出版社，2002。