论文部分内容阅读
【摘 要】为了解陕西省创业投资与孵化器融合效率的水平，本文基于数据包络分析法（DEA），分析了陕西省在全国31个被统计的省、市及自治区中创业投资与孵化器融合效率的水平。研究发现，陕西省创业投资与孵化器融合效率是相对非有效，原因在于规模效率无效。
【关键词】创业投资 孵化器 融合效率 数据包络分析法
基金资助：陕西省教育廳人文社科研究计划项目“陕西新兴产业中小企业创业孵化器创新模式研究”（项目编号：16JK2125）；陕西省教育厅高等教育教学改革研究项目“陕西应用技术型大学基于新兴产业发展的电子商务技能创新创业人才培养模式研究”（项目编号：15BZ63）。
引言
2015年，李克强总理在政府工作报告中提出“大众创业，万众创新”的政策号召，全国各地掀起创业的热潮，各种形式的创业投资和各类孵化器也随之增加。创业投资与孵化器对促进创新创业，推动创新创业向大众化发展能起到一定的积极作用，因此，分析创业投资与孵化器融合发展的效率，能促进二者优势互补，提高资源利用率，使之更好地为创业者服务。
创业投资与孵化器融合的研究现状
创业投资（venture capital）是指为高成长型创业企业提供股权资本，并为其提供经营管理咨询服务，以期在被投资企业发展成熟后，通过股权转让获取中长期资本增值收益的投资行为。[1]创业投资与孵化器融合，一方面通过创业资金的投入，能有效弥补“在孵企业”资金缺口，解决其初始阶段资金不足带来的发展瓶颈问题；另一方面，孵化器能为创业投资提供丰富的项目源，并以专业化的投资分析和建议，缓解由于信息不对称带来的投资决策压力，降低创业投资的风险。
针对创业投资与孵化器的融合发展，焦军利（2009）通过创投公司实例，论述了创业投资与孵化器协同发展的有利趋势。[2]赵黎明、卢珊（2011）将孵化器与创业投资的合作模式划分为内部合作模式和外部合作模式两类，并通过建立数理模型分析两种合作模式的合作效果，最终发现孵化器与创业投资的内部合作模式为优质。[3]王志鹤（2015）运用主成分分析法和数据包络分析法，选取32家孵化器为研究对象，分别对创业投资基金与科技企業孵化器融合的竞争力和运行效率进行分析。[4]刘瑾（2016）通过分析创业投资和孵化器的相同点和不同点，指出二者优势的互补，使其融合发展成为必然趋势。[5]可见，学者普遍认为创业资本与孵化器融合具有必然性，但针对二者融合发展效率的定量分析比较少，结合地区的实证分析和比较分析更是少见。
创业投资与孵化器融合效率分析的模型构建
1.研究方法选择
创业投资与孵化器融合发展效率旨在以孵化器的投入产出能力为核心，衡量创业投资的利用效率和孵化器的运行效率。因此，本项目选用著名运筹学家A.Charnes和W.W.Copper提出的数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA），结合全国各地区创业投资与中小企业孵化器运行实际，分析二者的融合效率，着重探讨陕西创业投资与中小企业孵化器在全国范围的融合效率。该方法以“相对效率”概念为基础，是一种主要用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否技术有效的非参数统计方法。[6]DEA常见的分析模型有BCC模型和CCR模型，本文选取以投入为导向的BCC模型。
2.模型构建
上式中xj0表示第j0个DMU的输入向量，Yj0表示第j0个DMU的输出向量，θ表示投入缩小比率，λ表示DMU线性组合的系数。根据此目标函数求得的便是纯技术效率（PTE），而根据综合效率（TE）=纯技术效率（PTE）*规模效率（SE），可算出综合效率和规模效率。综合效率为1，则判定该决策单元融合效率相对有效；若综合效率<1，则判定融合效率相对无效，其数值表示该决策单元离有效的优化量。
3.指标构建
根据《2015年中国火炬统计年鉴》的统计指标体系，结合中小企业孵化器的特点，本着数据的科学性、可比较性原则，选取的投入产出指标分别如下：
投入指标：拟从人、财、物三个维度衡量中小企业孵化器正常运行的投入值，对应的指标为创业导师和在孵企业从业人员总数、孵化基金总额和对公共技术服务平台投资额总和、场地总面积。
产出指标：拟从经济效益、孵化效率、创新能力三个维度评价其产出值，同时考虑到创业投资的延续性，对应指标为孵化器总收入、累计毕业企业、当年知识产权授权数。
陕西省创业投资与孵化器融合效率比较分析
据统计，截至2014年底，全国共有科技企业孵化器1748个，同比增长19.1%，陕西省共有孵化器27个，占全国总数的1.5%。本文以统计在册的31个省、直辖市、自治区为研究对象，共确立31个决策单元。通过数据的整理、汇总，利用DEAP2.1软件进行分析，得出各地区创业投资与孵化器融合的综合效率、纯技术效率和规模效率。
1.总体分析
由下表可看出，31个决策单元的创业投资与孵化器融合效率中，2014年，北京、河北、黑龙江、浙江、安徽、湖北、海南、重庆、云南、西藏、青海、宁夏、新疆共13个省、市及自治区达到DEA有效，占比41.9%，表明上述地区创业投资与孵化器融合效率较高，孵化器运行效率相对有效。辽宁、上海、江苏、广东、陕西5个省、市及地区纯技术效率为1，但综合效率<1，说明这些地区资源配置效率已达到最优水平，DEA相对无效的根本原因在于其规模效率无效。还有13个省、市及自治区无论综合效率、纯技术效率还是规模效率均<1，属于DEA无效。此外，在18个融合效率相对非有效的地区中，12个统计地区规模报酬呈递减趋势，6个统计地区规模效率呈递增趋势。
2.陕西省比较分析
（1）从创业投资和孵化器绝对量水平来看。截至2014年，陕西省创业投资总额为8，877，000元，在全国排在第8位；陕西省创业导师数量为365人，在孵企业从业人数50，773人，二者总数作为人力资源投入，在全国排在第7位；孵化企业总面积1，031，000㎡，在全国排名第18；孵化器数量为27个，排在第18位，距离第一位江苏省436个差距较大。在产出方面，陕西省孵化器总收入为41，772万元，排名第16；累计孵化企业1093个，排名第11；2014年共取得知识产权1，417个，排名第12。可看出陕西创业投资投入较多，而孵化器产出水平较低，相对比江苏省、广东省、北京市、天津市、上海市等沿海或经济发达省、市及自治区差距较大。 （2）从陕西省创业投资与孵化器融合效率水平来看。陕西省创业投资与孵化器融合效率为相对无效，其中综合效率为0.754，纯技术效率为1.000，规模效率为0.754，且规模报酬呈递减状态。该水平在31个省、市及自治区中排在第20位，处于中低水平；指标值表明，在陕西省孵化器产出值一定的情况下，规模比重压缩至现有水平的75.4%才能达到融合效率的相对有效。也就是说，在现有投入产出模式下，有24.6%的规模资源投入并没有发挥明显作用；规模报酬呈递减状态则说明若通过扩大规模的方式增加产出或提高融合效率是行不通的，应控制规模并确保投入产出比例协调。
（3）陕西省融合效率非有效的原因分析。为探究陕西省创业投资与孵化器融合效率相对非有效的根本原因，作者进一步分析了陕西省投入指标的冗余量和产出指标的不足量。但根据分析结果，陕西省各投入指标的冗余量和各产出指标的不足量均为0，再次验证了陕西省创业投资与孵化器融合效率相对非有效的原因在于规模效率无效。鉴于其规模报酬递减，建议适当缩减孵化器规模，保持现有投入产出比例，以达到DEA有效。
结论
综上所述，陕西省创业投资与孵化器融合效率在全国处于中低水平，要提升其融合效率水平，需要从以下几方面着手：首先，从目前来看，其资源配置的效率是有效的，因此，应尽量维持现有的管理和技术水平，使创业投资发挥最大效益。其次，孵化器规模因素影响了二者融合的效率，现有规模水平距离最优规模水平还有一定差距，若维持现有技术效率水平不变，就不能单纯以扩大规模求发展，以避免规模过大造成资源浪费，而应提高规模效益，使产出增加的比重超过投入增加的比重，达到规模效率有效。
参考文献：
[1]郭建鸾：《对各样投资基金组织形式的效率分析》，《管理科学》2004年第5期，第69-74页。
[2]焦军利：《论科技企业孵化器与创业投资的协同发展》，《现代商业》2009年第30期，第198頁。
[3]赵黎明、卢珊：《科技企业孵化器与创业投资合作模式比较研究》，《科学与科学技术管理》2011年第5期，第131-135页。
[4]王志鹤：《创业投资基金与孵化器融合的竞争力及效率研究》，东华大学，2015。
[5]刘瑾：《创业投资与孵化器的融合发展》，《商业》2016年第11期，第179页。
[6]李美娟、陈国宏：《数据包络分析法（DEA）的研究与应用》，《中国工程科学》2003年第6期，第88-94页。
作者单位：邢 娜 西安培华学院商学院 陕西西安
王西娅 西安培华学院商学院 陕西西安
唐 彬 陜西师范大学教育实验经济研究所 陕西西安
【关键词】创业投资 孵化器 融合效率 数据包络分析法
基金资助：陕西省教育廳人文社科研究计划项目“陕西新兴产业中小企业创业孵化器创新模式研究”（项目编号：16JK2125）；陕西省教育厅高等教育教学改革研究项目“陕西应用技术型大学基于新兴产业发展的电子商务技能创新创业人才培养模式研究”（项目编号：15BZ63）。
引言
2015年，李克强总理在政府工作报告中提出“大众创业，万众创新”的政策号召，全国各地掀起创业的热潮，各种形式的创业投资和各类孵化器也随之增加。创业投资与孵化器对促进创新创业，推动创新创业向大众化发展能起到一定的积极作用，因此，分析创业投资与孵化器融合发展的效率，能促进二者优势互补，提高资源利用率，使之更好地为创业者服务。
创业投资与孵化器融合的研究现状
创业投资（venture capital）是指为高成长型创业企业提供股权资本，并为其提供经营管理咨询服务，以期在被投资企业发展成熟后，通过股权转让获取中长期资本增值收益的投资行为。[1]创业投资与孵化器融合，一方面通过创业资金的投入，能有效弥补“在孵企业”资金缺口，解决其初始阶段资金不足带来的发展瓶颈问题；另一方面，孵化器能为创业投资提供丰富的项目源，并以专业化的投资分析和建议，缓解由于信息不对称带来的投资决策压力，降低创业投资的风险。
针对创业投资与孵化器的融合发展，焦军利（2009）通过创投公司实例，论述了创业投资与孵化器协同发展的有利趋势。[2]赵黎明、卢珊（2011）将孵化器与创业投资的合作模式划分为内部合作模式和外部合作模式两类，并通过建立数理模型分析两种合作模式的合作效果，最终发现孵化器与创业投资的内部合作模式为优质。[3]王志鹤（2015）运用主成分分析法和数据包络分析法，选取32家孵化器为研究对象，分别对创业投资基金与科技企業孵化器融合的竞争力和运行效率进行分析。[4]刘瑾（2016）通过分析创业投资和孵化器的相同点和不同点，指出二者优势的互补，使其融合发展成为必然趋势。[5]可见，学者普遍认为创业资本与孵化器融合具有必然性，但针对二者融合发展效率的定量分析比较少，结合地区的实证分析和比较分析更是少见。
创业投资与孵化器融合效率分析的模型构建
1.研究方法选择
创业投资与孵化器融合发展效率旨在以孵化器的投入产出能力为核心，衡量创业投资的利用效率和孵化器的运行效率。因此，本项目选用著名运筹学家A.Charnes和W.W.Copper提出的数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA），结合全国各地区创业投资与中小企业孵化器运行实际，分析二者的融合效率，着重探讨陕西创业投资与中小企业孵化器在全国范围的融合效率。该方法以“相对效率”概念为基础，是一种主要用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否技术有效的非参数统计方法。[6]DEA常见的分析模型有BCC模型和CCR模型，本文选取以投入为导向的BCC模型。
2.模型构建
上式中xj0表示第j0个DMU的输入向量，Yj0表示第j0个DMU的输出向量，θ表示投入缩小比率，λ表示DMU线性组合的系数。根据此目标函数求得的便是纯技术效率（PTE），而根据综合效率（TE）=纯技术效率（PTE）*规模效率（SE），可算出综合效率和规模效率。综合效率为1，则判定该决策单元融合效率相对有效；若综合效率<1，则判定融合效率相对无效，其数值表示该决策单元离有效的优化量。
3.指标构建
根据《2015年中国火炬统计年鉴》的统计指标体系，结合中小企业孵化器的特点，本着数据的科学性、可比较性原则，选取的投入产出指标分别如下：
投入指标：拟从人、财、物三个维度衡量中小企业孵化器正常运行的投入值，对应的指标为创业导师和在孵企业从业人员总数、孵化基金总额和对公共技术服务平台投资额总和、场地总面积。
产出指标：拟从经济效益、孵化效率、创新能力三个维度评价其产出值，同时考虑到创业投资的延续性，对应指标为孵化器总收入、累计毕业企业、当年知识产权授权数。
陕西省创业投资与孵化器融合效率比较分析
据统计，截至2014年底，全国共有科技企业孵化器1748个，同比增长19.1%，陕西省共有孵化器27个，占全国总数的1.5%。本文以统计在册的31个省、直辖市、自治区为研究对象，共确立31个决策单元。通过数据的整理、汇总，利用DEAP2.1软件进行分析，得出各地区创业投资与孵化器融合的综合效率、纯技术效率和规模效率。
1.总体分析
由下表可看出，31个决策单元的创业投资与孵化器融合效率中，2014年，北京、河北、黑龙江、浙江、安徽、湖北、海南、重庆、云南、西藏、青海、宁夏、新疆共13个省、市及自治区达到DEA有效，占比41.9%，表明上述地区创业投资与孵化器融合效率较高，孵化器运行效率相对有效。辽宁、上海、江苏、广东、陕西5个省、市及地区纯技术效率为1，但综合效率<1，说明这些地区资源配置效率已达到最优水平，DEA相对无效的根本原因在于其规模效率无效。还有13个省、市及自治区无论综合效率、纯技术效率还是规模效率均<1，属于DEA无效。此外，在18个融合效率相对非有效的地区中，12个统计地区规模报酬呈递减趋势，6个统计地区规模效率呈递增趋势。
2.陕西省比较分析
（1）从创业投资和孵化器绝对量水平来看。截至2014年，陕西省创业投资总额为8，877，000元，在全国排在第8位；陕西省创业导师数量为365人，在孵企业从业人数50，773人，二者总数作为人力资源投入，在全国排在第7位；孵化企业总面积1，031，000㎡，在全国排名第18；孵化器数量为27个，排在第18位，距离第一位江苏省436个差距较大。在产出方面，陕西省孵化器总收入为41，772万元，排名第16；累计孵化企业1093个，排名第11；2014年共取得知识产权1，417个，排名第12。可看出陕西创业投资投入较多，而孵化器产出水平较低，相对比江苏省、广东省、北京市、天津市、上海市等沿海或经济发达省、市及自治区差距较大。 （2）从陕西省创业投资与孵化器融合效率水平来看。陕西省创业投资与孵化器融合效率为相对无效，其中综合效率为0.754，纯技术效率为1.000，规模效率为0.754，且规模报酬呈递减状态。该水平在31个省、市及自治区中排在第20位，处于中低水平；指标值表明，在陕西省孵化器产出值一定的情况下，规模比重压缩至现有水平的75.4%才能达到融合效率的相对有效。也就是说，在现有投入产出模式下，有24.6%的规模资源投入并没有发挥明显作用；规模报酬呈递减状态则说明若通过扩大规模的方式增加产出或提高融合效率是行不通的，应控制规模并确保投入产出比例协调。
（3）陕西省融合效率非有效的原因分析。为探究陕西省创业投资与孵化器融合效率相对非有效的根本原因，作者进一步分析了陕西省投入指标的冗余量和产出指标的不足量。但根据分析结果，陕西省各投入指标的冗余量和各产出指标的不足量均为0，再次验证了陕西省创业投资与孵化器融合效率相对非有效的原因在于规模效率无效。鉴于其规模报酬递减，建议适当缩减孵化器规模，保持现有投入产出比例，以达到DEA有效。
结论
综上所述，陕西省创业投资与孵化器融合效率在全国处于中低水平，要提升其融合效率水平，需要从以下几方面着手：首先，从目前来看，其资源配置的效率是有效的，因此，应尽量维持现有的管理和技术水平，使创业投资发挥最大效益。其次，孵化器规模因素影响了二者融合的效率，现有规模水平距离最优规模水平还有一定差距，若维持现有技术效率水平不变，就不能单纯以扩大规模求发展，以避免规模过大造成资源浪费，而应提高规模效益，使产出增加的比重超过投入增加的比重，达到规模效率有效。
参考文献：
[1]郭建鸾：《对各样投资基金组织形式的效率分析》，《管理科学》2004年第5期，第69-74页。
[2]焦军利：《论科技企业孵化器与创业投资的协同发展》，《现代商业》2009年第30期，第198頁。
[3]赵黎明、卢珊：《科技企业孵化器与创业投资合作模式比较研究》，《科学与科学技术管理》2011年第5期，第131-135页。
[4]王志鹤：《创业投资基金与孵化器融合的竞争力及效率研究》，东华大学，2015。
[5]刘瑾：《创业投资与孵化器的融合发展》，《商业》2016年第11期，第179页。
[6]李美娟、陈国宏：《数据包络分析法（DEA）的研究与应用》，《中国工程科学》2003年第6期，第88-94页。
作者单位：邢 娜 西安培华学院商学院 陕西西安
王西娅 西安培华学院商学院 陕西西安
唐 彬 陜西师范大学教育实验经济研究所 陕西西安