基于DEA的高校创业孵化器的绩效分析
魏林晶 朱晓琪 张春梅
【摘? 要】论文以高校创业孵化器运行效率为研究对象，选取了2015-2019年全国20个地区高校创业孵化器的4个投入指标和3个产出指标，采用DEA方法得出2015-2019年全国20个地区高校创业孵化器的各效率值，并利用Malmquist指数从投入和产出两个角度进行动态效率分析，以此得到不同省份的高校创业孵化器的技术和效率变化趋势并进行综合分析，最后为提高全国高校创业孵化器运行效率提出对策及建议。
【Abstract】Taking the operation efficiency of university business incubator as the research object， this paper selects four input indexes and three output indexes of university business incubator in twenty regions of China from 2015 to 2019， uses DEA method to get the efficiency values of university business incubators in twenty regions of China from 2015 to 2019， and uses Malmquist index to analyze the dynamic efficiency from input and output. In this way， the changing trend of technology and efficiency of university business incubators in different provinces is obtained and comprehensively analyzed. Finally， the paper puts forward countermeasures and suggestions to improve the operation efficiency of business incubators in colleges and universities in China.
【关键词】创业孵化器;绩效评价;大学生创业
【Keywords】business incubators; performance evaluation; university students' innovative undertaking
【中图分类号】G472? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文献标志码】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章编号】1673-1069（2021）03-0084-02
1 引言
随着“互联网+”、大数据等技术的快速发展，创新创业成为这个时代的主流。就业压力日益增加，利用一种新的创新手段促进大学生就业，开始设立起了大学生创业孵化器。高校创业孵化器在投入产出方面存在一定的问题，制约着孵化器运行的效率，需深入分析高校创业孵化器的运行效率。
2 研究方法
2.1 指标及数据选取
研究全国来自不同省份的高校创业孵化器的绩效，在搜集数据时部分省份的数据未找到，为了保证分析结果的准确性，论文综合考虑选取了《中国火炬统计年鉴》北京、上海、江苏、浙江等20个地区高校创业孵化器数据进行研究分析。
论文分别从投入和产出两个方面共选取7个指标组成了高校创业孵化器运行效率的有关指标。所选取的指标如图1和图2所示。
2.2 模型方法
采用数据包络分析法，通过客观方法对来自不同省份的高等院校中的创业孵化器的相关运行效率进行分析并作出评价，以此进一步丰富和发展创业孵化器的定量研究理论和实践。利用Malmquist指数从投入和产出两个角度进行动态效率分析，以此得到不同省份的高校创业孵化器的技术和效率变化趋势。
3 评价结果
3.1 静态效率分析
通过DEAP 2.1软件，对以上20个省份中2015-2019年的投入产出数据进行测算，求得各效率值（篇幅所限表略）。进行分区域分析，将所研究的20个省份划分为东部地区北京、河北等11个省市，西部地区广西、四川、陕西3个省市，中部地区为河南、湖北等6个省市。
从2015-2019年的数据显示来看，综合、纯技术和规模的效率是整体上升的。但每年平均效率值都小于1，说明各省的高校创业孵化器在多方面存在一定的问题。在纯技术效率值为1的情况下，当纯技术效率值为1时，东部和中部地区的技术效率值是低于西部地区的，总的综合效率值并不高，说明造成这种差异主要受规模效率的影响，因此，高校创业孵化器的生产规模需要控制。此外，2019年东部地区有7个省份（河北、辽宁、吉林、廣东、福建、山东、北京）综合效率值有效，表明东部地区大多数省份的高校创业孵化器技术水平处于较高水平，具有较强的规模效应;中部地区综合有效的地区分别是山西、河南，占中部地区样本量的33.3%;在西部地区，综合有效的地区共有2个，约占西部地区样本量的66.7%，说明西部地区有一半以上省份的孵化器运行状况良好。2019年间，综上所述，西部地区综合效率低于东部和中部地区，东部地区高校创业孵化器在技术效率的前沿面上，相对于其他的孵化基地发展得更好，达到了较高的产出效益。
3.2 动态效率分析
采用Malmquist全要素生产率的方法对2015-2019年不同地区的高校创业孵化器投入产出效率进行动态效率分析，分析投入产出效率的动态趋势，具体部分结果如表1所示。
从表1可以看出，2015-2019年各地区的指标数据平均值全部大于1。这说明整体上各地区高校创业孵化器绩效水平呈现上升趋势。在创业孵化器全要素生产率的各个省份数据分析中，17个省份的全要素生产率大于1，其中有3个比较例外的省份，它们的生产率是小于1，但是总的来说呈良好发展趋势。对要素生产率增长的贡献度来看，北京、辽宁、河北的技术效率均大于技术进步的贡献度。由此说明，在最近几年中，东部地区的高校创新创业发展受到了国家给予的高度重视和发展，在各个层面均作出了大量的投入，加之紧密的科研机构布局，更加速了东部地区高等院校创业孵化效率的提升。
由表2可以看出，2017-2018年各指数都呈现大幅下降的趋势。这5年间，高校创业孵化器效率波动较大，纯技术效率变化不太明显，其他几个都呈现不规则变化。在技术效率方面，2017年、2019年的技术效率变动指数均大于2018年，且2015-2017年以及2018-2019年的总体技术效率均是大于1的，由此可见，当技术有效利用程度提高时，纯技术效率均大于1。从总体宏观角度出发，技术效率变动方面所呈现出来的数据，呈良好发展趋势。
4 对策与建议
①我们应以改善技术为核心不断增加创业孵化器的科研投入，用先进的生产方式实现效益的持续增长，进而避免在大多数省份中纯技术效率值低于规模效率值的缺陷。
②优化资源配置，提高创业孵化器中科技投入产出效率，对资源进行合理优化，从而实现更多的产出。
③鼓励大学生创新，对优秀的项目进行扶持，促进学生之间的竞争，营造良好的创新环境。
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