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〔摘要〕本文以大连市科技孵化器微观样本为基础，借助于DEA效率分析工具，实证测度和分析了大连市科技孵化器的效率水平及差异化的原因。结论表明，当前我国不同类型科技孵化器中，高校主导与专有型科技孵化器的效率表现最佳，远远高于政府与企业主导模式，而政府与民营主导型孵化器，其隐形与经济性价值偏好明显，但却普遍表现出较差的技术促进效应。
〔关键词〕科技孵化器；绩效差异；效率决定；DEA
中图分类号：F27644文献标识码：A文章编号：1008-4096（2013）03-0044-05
一、引言
随着世界经济增长驱动力从物质性要素投入向技术与创新转变，高新技术的衍生及其产业化开始成为当前不同经济体决定核心竞争力的关键因素。而科技企业孵化器作为伴随知识经济深入过程的一种新型组织形式，由于给科技型中小企业提供了一个资金、服务与技术支持的共享平台，其借助于规模优势、成本优势和技术扩散优势大大提升了高新技术从研发到形成产业效应的速度，成为创新成果产业化的重要载体，进而演化成为当前世界产业发展格局内科技企业成长的主流形态。
在我国技术创新与产业化发展过程中，孵化器这一组成形式作为连接知识创新源头和高新技术产业的桥梁，作为培育自主创新企业和企业家的平台，同样对加速我国高新技术产业的成长与形成提供了巨大帮助[1]。自1987年武汉诞生我国第一家科技企业孵化器以来，刘艳莉[2]的研究表明，至2010年，我国已拥有各类孵化器740余家，各类孵化器孵化场地总面积达2 000余万平方米，在孵企业近4万家，总产值1 800亿元，创造直接就业机会71万多个。应该说，我国目前已经成功涌现出一批适应各类创业主体需要、富有特色和形式多样的孵化器，并初步构成现代科技服务平台的雏形。各种高新技术创业园、大学科技园、海外学子创业园和港澳台科技创新园等不同形式、不同组织架构的孵化器为我国培育具有自主知识产权的科技型中小企业和企业家，发展高新技术产业，优化产业结构，创造新的就业机会等方面做出了积极贡献。
但与此同时，由于相关制度改革的滞后和内外部发展环境的不完善，我国的孵化器事业在高速发展的同时仍存在一些有待解决的问题。从微观层面看，当前我国的孵化器发展，其支持体系还较为僵硬、简单和缺乏效率，对高新技术成长的服务能力较弱。张冬弟[3]针对企业孵化器服务满意度的微观调查结果显示，孵化企业对孵化器总体服务能力的满意水平仅达 55%；特别是孵化器在破解中小企业融资瓶颈、实现企业技术创新与产业化平台对接方面无法满足入孵企业的内在需求。从宏观层面看，目前对孵化器的政策扶持与引导体系尚未健全和完善，对如何实现技术创新加速、如何有效实现资金与技术支持，乃至以何种方式来构建孵化平台方面，尚未形成高效、透明的政策模式和孵化体系。我国各地的科技企业孵化器也往往无法对区域经济提供最直接和有效的支持，发展过程中凸现出同质化严重、发展后继乏力、孵化器的集群效应差、企业仅仅形成了区域上的集中而无法有效整合资源导致竞争力不足的矛盾。
此外，作为具有典型政府主导特点的我国孵化器发展模式，政府究竟该在以园区形式存在的科技孵化器发展过程中扮演何种角色，其服务功能与当前我国政府职能间如何有效对接？如何处理宏观层面政策引导与微观层面企业成长间的关系，目前还是一个尚不明晰和系统的研究议题。
正是基于这样的考虑，本文尝试在大连市科技孵化器微观调查数据基础上，从孵化效率测度的视角，结合当前我国主流的孵化模式与组织形成，实证测度我国不同类型的孵化器效率，并在分析其效率差异的基础上，探寻决定我国科技孵化器效率的关键因素和最优模式，以期为我国未来创新加速和增长驱动力向科技转化提供参考。
二、文献综述
学术界的争论首先集中于如何定义孵化器的绩效，Campbell[4]以孵化器为企业提供资金、技术支持等的服务能力为指标来构建孵化器绩效评价体系；Mian[5]则以孵化器能否在市场中实现自我维持，进而形成一个资金自足的经济系统为目标来衡量孵化器的成功；Autiohe和Klofsten[6]则提出孵化器提供的服务能够满足当地市场需求也是衡量孵化器成功的标准之一。总体看来，至少在如何定义孵化器的成功上，学术界尚未形成一致性标准，Bearse[7]认为，由于技术演化过程较为复杂，而企业成功的定义尚不明确，同时企业与孵化器主体间的价值偏好具有典型差异，因而孵化器难以寻找到一个完整的评估框架和标准，进而能够实现孵化器绩效测度。
不过，这一问题在我国样本的研究中却形成了较为统一的标准，具备突出的政府主导特征。里贾纳[8]认为，中国没有一家国有孵化器完全从组织机构上与政府分离，大多数孵化器都是政府机构或政府派出机构的附属品，带有明显的官方背景和政府色彩，其主要经营管理者也多由政府委派。我国政府大举兴办科技企业孵化器完全出于“非营利性”和“公益性”考量。因而围绕我国科技孵化器绩效的研究，其成功标准都集中在了孵化器对地区经济的帮助、孵化器的科技产出效果和孵化器企业的经济成功性上。
具体到孵化器的绩效测度上，目前的研究大多使用了多指标评价的主成份分析和因子分析方法。Chan 和Laut[9]构建了一个包括资源禀赋条件、网络优势、资金补贴能力、市场容量特征和公众形象考虑的孵化器指标体系对我国经济发达地区的国家级孵化器样本进行了绩效分析；梁敏[10]以国家孵化器的基础服务条件、综合服务功能和孵化经济功能为方向构建了孵化器绩效指标体系，并运用层次分析法分析了不同地区的孵化器绩效差异，在其研究中，资金在孵化器内部的企业植入模式成为决定孵化绩效的关键因素，徐菱涓[11]则注意到了由于我国孵化器具有政府主导背景，因而其绩效考虑中包含大量的政治和社会因素，基于此构建了以政治绩效、服务绩效、过程绩效和经济绩效为结构的评价体系，并运用主成份分析方法分析了不同类型和地区孵化器绩效差异的内在原因。 不过，以多指标体系为核心的孵化器绩效评价，实际上混同了孵化器投入端和孵化器产出端，而无法从产出效率和实际效应的视角对参评孵化器样本给出效率测度，其带来的直接后果是，一些政府主导的科技孵化器，尽管其管理机制僵硬，孵化效果较差，效率低下，但由于政府主导具有天然的信用和政策优势，管理架构也较为健全，且对入孵企业筛选具有制度优势，导致其孵化的总体规模、投入水平和产出均较大，这实际造成在绩效评价中，中小型和成长性孵化器输在了起跑线上。此外，由于评价指标中存在大量的定性化指标，对定性化指标的赋值和权重选择均显著地影响着最终的绩效结果，因而该方法的主观性影响难以克服。正因如此一些研究开始将基于投入—产出效率的数据包络分析工具（DEA）引入孵化器绩效评价中，贾蓓妮[12]以DEA的投入产出效率分析工具研究了我国不同地区的科技企业孵化器效率问题，但是由于DEA分析工具对投入—产出端指标的数量化要求较高，因而上述研究均舍弃了孵化器评价中的主观和定性因素，特别是孵化器的服务能力和孵化器主体的政治偏好，这会造成其效率实际仅仅体现了孵化器样本的经济性产出，而遗漏了孵化器的社会性与政治性功能。
正因如此，本文尝试在DEA的分析框架下，综合考量孵化器效率的经济性与社会性标准，并结合孵化器主体模式的差异，从效率视角分析我国孵化器绩效的决定因素和类型化影响，进而克服上述研究的不足。
三、大连市科技企业孵化器的DEA效率测度
1DEA-Malmquist指数方法介绍
本文的DEA-Malmquist指数法是DEA模型的一个延伸，其考虑到CCR或BBR模型由于效率的相对性，因而数值实际不可比，进而将效率得分进行了指数化合成，进而构建一个连续性的效率演化指标，从而可以在时间纬度上实现对参评单元效率变化过程的考察，其具体过程如下：
考虑一个N种投入x=（x1，……，xN）′与M种产出的经济系统，其投入产出的生产技术集可表示为GRx，y=x，y：x∈RN+，y∈R1+，对应的可行产出集为Px=y：x，y∈GRx，y。在每一个特定时期t=1，2，……，T，生产技术集GtR由所有可能的投入产出向量组成，即GtRxt，yt=xt，yt：xt可以生产yt。此时生产技术前沿就是每一个给定投入水平下的最大产出集MaxPxt=y：xt，y∈GRxt，y。
对生产可能集 T，所有有效的生产活动点（X，Y）构成的 Rm+s 超曲面 Y=f（X），称为生产函数。生产函数是在一定的生产技术条件下，任何一组投入量与最大产出量之间的函数关系，生产函数中 Y 是 X 的增函数。
由Fare要素强处置条件下，第i个比较单元的投入产出效率指数可以表示为：
Mti=Dti（xt+1，yt+1）Dti（xt，yt）（1）
其中，（xt，yt）、（xt+1，yt+1）分别表示t时期与t+1时期的实际投入与产出组合。Dto为以时期t的技术水平为参照的距离函数，其度量了当前产出水平与最优前沿的距离。
同理，以t+1时期的技术水平为参照，效率指数还可以表示为：
Mt+1i=Dt+1i（xt+1，yt+1）Dt+1i（xt，yt）（2）
为避免时期选择对计算的影响，Fare几何加权用以衡量t期到t+1的效率变化：
Mixt，yt，xt+1，yt+1=Dt+1ixt+1，yt+1Dt+1ixt，yt·Dtixt+1，yt+1Dtixt，yt12（3）
依照式（3）就可依次计算出所有参评效率单元的相对效率值。其效率值超过1，则表明在时间纬度上，效率存在改善过程；否则就表明效率在不断恶化。
2指标选择与样本说明
根据大连市经信委《2010年大连市科技企业孵化器运行情况报告》的数据，截至2010年8月，大连市各类科技企业孵化器已发展到40家，孵化总面积超过160万平方米，在孵企业1 500家，累计孵化企业2 600家，孵化器从业人员75万人。在此基础上，本文借助于 “十二五大连市高新技术企业发展报告”项目，利用大连市科技局网站相关数据资料，在数据可得性基础上确定了科技企业孵化器效率测度模型的相关投入产出指标。投入指标包括孵化面积、孵化团队人数和孵化资金；产出指标包括孵化器收入、在孵企业数量、在孵企业总产值、在孵企业员工总数和孵化成型企业数量。其中指标数据为2006—2010年相关样本的实际数据。孵化器样本选择则考虑了孵化器主体差异、孵化器等级、孵化器建立时间、孵化器类型和运营模式等各方面情况（具体样本见表1所示），兼顾了隶属科委系统的科技创业中心、隶属高新开发区系统的科技创业中心、隶属大学的高校孵化园和民营的营利性孵化平台。
为消除量化指标间的量纲差异，对所有相关数据进行了去量纲的标准化处理。
表1 总体DEA投入产出分析指标集指标具体度量投入指标孵化面积孵化团队人数孵化资金产出指标孵化器收入在孵企业数量在孵企业总产值在孵企业员工总数孵化成型企业数量
在评价科技企业孵化器效率时，仅仅从孵化器的经济效率测度是不全面的，这只适用于营利性孵化器为主流的发达国家，而在类似于我国孵化器特征的情况下，产出指标必须考虑到科技企业孵化器的隐形产出，即政治声誉、科技产出与物质资本产出的差异。借鉴上述研究，为了细化科技企业孵化器的效率测度，本文将产出指标进行了方向性划分，并按照不同类型的产出特征构建了对应的产出测度指标集，从而实现全方位、多层面的效率测度。具体而言，本文将科技企业孵化器的产出按照物质资本产出、隐形产出和科技产出进行了划分。其中，物质资本产出指标主要衡量孵化器的物质与经济性产出，具体包括在孵企业总产值、孵化成型企业数量和孵化器收入；隐形产出指标主要衡量孵化器在政府政治激励和社会性方面的成果，具体包括孵化器中国家级资金扶持项目数量、在孵企业数量和孵化器整体的省级荣誉数量；科技产出指标则是考虑到我国科技孵化器具有典型的技术导向性偏好，而我国由于技术产业化转变存在诸多障碍，技术产出与经济产出无法有效对接，具体包括专利数量、专利转让收入和孵化器中国家认定的高新技术企业数量。 表3分方向DEA产出端测度指标集指标具体度量物质资本产出在孵企业总产值孵化成型企业数量孵化器收入隐形产出孵化器中国家级资金扶持项目数量在孵企业数量孵化器整体的省级荣誉数量科技产出专利数量专利转让收入孵化器中国家认定的高新技术企业数量
3大连市科技企业孵化器的效率决定与差异性分析
使用DEAP30软件，利用样本相关指标数据，可测算出不同年份各参评科技孵化器的相对效率与不同产出方向的得分见表2所示。
根据表2可以发现，在不同类型的效率平均得分比较中，政府主导型和企业主导型的综合效率指数均小于1，或者说，从历史数据考察，上述两种类型的科技企业孵化器其效率得分不但显著低于高校主导和以专有技术及海外学子创业园等模式存在的专业型孵化器，而且其效率水平存在一个衰减过程。考虑到我们选择的样本最短的持续期也达到了5年，我国科技企业孵化器目前资金支持主要来自政策和区域政府，其资金效率和孵化能力在政府层面缺乏有效的激励和约束体系，因而我国孵化器普遍缺乏内生的持续能力和自我发展能力，其存在需要持续的外来资金供给，而无法形成自我补充，一旦外部环境变化或者政策目标调整，孵化器绩效将出现明显下降。
更进一步的，根据结果可知，在不同类型产出的效率测度结果上，无论是政府、企业和高校还是专有型孵化器，其物质产出的相对效率均存在一个提升过程，虽然在具体的效率水平上，依然表现为政府主导—企业主导—高校主导—专有技术类型的效率递进规律，这说明当前我国评价和考核科技企业孵化器的体系依然集中在物质产出上，更多地关心科技企业孵化器是不是能提供税收贡献、增加就业及拉动地区经济。更具体地说，政府主导型科技孵化器，其隐形产出效率是所有类型中最高的，但其技术效率却远低于其他类型。由于本文测度隐形收入更多地基于上级扶持视角，这从侧面说明，当前我国政策资源实际过多地集中在政府主导的孵化器类型中，而对科技创新的促进作用却明显偏弱。这实际上背离了我国设立政府主导科技孵化器的初衷，无法对技术创新提供有力支持。
与之对应，企业主导型科技孵化器，虽然其产出效率存在增长，但隐形产出效率与科技产出效率偏低，这说明至少在大连市孵化器样本中，当前驱动企业进行孵化器建设的最主要因素依然是经济考虑而非科技考虑，也间接地制约了科技企业孵化器的全面性发展。这就使得民营经济主体的孵化器和政府色彩较淡的孵化器类型，由于自我繁衍能力不足，又无法有效获取政府支持，在实际运行中普遍表现出效率低下的结果。或者说，当前我国的孵化器发展模式，由于政府支持力度成为孵化器效率的关键因素，实际阻碍了社会资本进入的冲动，使得孵化器发展完全脱离了社会资源支持，进而衍生成为企业谋利的工具，无法实现科技孵化器对技术创新的孵化和帮扶功能。
相对而言，在不同类型孵化器中，高校主导型和专业型孵化器的效率较为理想，特别是专业型科技企业孵化器，其不同方向产出的效率水平全部为上升状态，专业型技术孵化器确实承担着我国科技创新孵化的主要任务，并且表现出良好的技术回馈和社会效应。其原因可能在于，相对另两种效率较低的孵化器主导模式，专业型和高校主导型孵化器模式，兼具了政府支持优势和市场化优势，因而表现出更好的效率与绩效。类似于大连海外学子创业园的孵化器组织模式，未来将在我国孵化器产业发展中扮演核心角色。
四、结论
本文基于大连市科技企业孵化器的微观样本，借助DEA效率分析工具，结合我国孵化器绩效的不同价值取向和孵化器主体类型，分析了大连市孵化器的效率差异及其原因，结果表明当前我国不同类型科技孵化器中，高校主导型与专业型科技孵化器的效率表现最佳，远远高于政府与企业主导型，特别是在对区域产业发展和竞争力有直接作用的社会效应与科技促进方面，作用更为显著。在当前的体制环境下，专业型科技企业孵化器，一方面，大量由政府主导或政府资金参与，能够享有政府主导型孵化器的制度优势；另一方面，专业型孵化器由于管理更为灵活，孵化模式更为符合科技企业内在需要，孵化周期较短，技术集约性更强，又具有政府主导型孵化器不具备的特征，因而成为绩效表现最佳的类型。
或者说，从孵化器的效率表现差异来看，作为加速科技创新和实现高技术产业化的最重要平台，在我国特殊的制度背景下，孵化器效率依然取决于如何处理市场与政府的关系，如何实现政府从管理向服务职能的转变。更具体地说，孵化器平台作为整合政府、社会资源和技术的综合性平台，其成功依然取决于政府偏好，社会资本进入的收益性上。一个能够实现政府、企业和社会一致性激励的管理体系和孵化器模式，将是未来我国科技孵化器发展的最终目标。当前我国孵化器发展的现实离此还很远，也许，高校主导型与专业型孵化模式会是一个较好的选择。
参考文献：
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（责任编辑：王秀中）
〔关键词〕科技孵化器；绩效差异；效率决定；DEA
中图分类号：F27644文献标识码：A文章编号：1008-4096（2013）03-0044-05
一、引言
随着世界经济增长驱动力从物质性要素投入向技术与创新转变，高新技术的衍生及其产业化开始成为当前不同经济体决定核心竞争力的关键因素。而科技企业孵化器作为伴随知识经济深入过程的一种新型组织形式，由于给科技型中小企业提供了一个资金、服务与技术支持的共享平台，其借助于规模优势、成本优势和技术扩散优势大大提升了高新技术从研发到形成产业效应的速度，成为创新成果产业化的重要载体，进而演化成为当前世界产业发展格局内科技企业成长的主流形态。
在我国技术创新与产业化发展过程中，孵化器这一组成形式作为连接知识创新源头和高新技术产业的桥梁，作为培育自主创新企业和企业家的平台，同样对加速我国高新技术产业的成长与形成提供了巨大帮助[1]。自1987年武汉诞生我国第一家科技企业孵化器以来，刘艳莉[2]的研究表明，至2010年，我国已拥有各类孵化器740余家，各类孵化器孵化场地总面积达2 000余万平方米，在孵企业近4万家，总产值1 800亿元，创造直接就业机会71万多个。应该说，我国目前已经成功涌现出一批适应各类创业主体需要、富有特色和形式多样的孵化器，并初步构成现代科技服务平台的雏形。各种高新技术创业园、大学科技园、海外学子创业园和港澳台科技创新园等不同形式、不同组织架构的孵化器为我国培育具有自主知识产权的科技型中小企业和企业家，发展高新技术产业，优化产业结构，创造新的就业机会等方面做出了积极贡献。
但与此同时，由于相关制度改革的滞后和内外部发展环境的不完善，我国的孵化器事业在高速发展的同时仍存在一些有待解决的问题。从微观层面看，当前我国的孵化器发展，其支持体系还较为僵硬、简单和缺乏效率，对高新技术成长的服务能力较弱。张冬弟[3]针对企业孵化器服务满意度的微观调查结果显示，孵化企业对孵化器总体服务能力的满意水平仅达 55%；特别是孵化器在破解中小企业融资瓶颈、实现企业技术创新与产业化平台对接方面无法满足入孵企业的内在需求。从宏观层面看，目前对孵化器的政策扶持与引导体系尚未健全和完善，对如何实现技术创新加速、如何有效实现资金与技术支持，乃至以何种方式来构建孵化平台方面，尚未形成高效、透明的政策模式和孵化体系。我国各地的科技企业孵化器也往往无法对区域经济提供最直接和有效的支持，发展过程中凸现出同质化严重、发展后继乏力、孵化器的集群效应差、企业仅仅形成了区域上的集中而无法有效整合资源导致竞争力不足的矛盾。
此外，作为具有典型政府主导特点的我国孵化器发展模式，政府究竟该在以园区形式存在的科技孵化器发展过程中扮演何种角色，其服务功能与当前我国政府职能间如何有效对接？如何处理宏观层面政策引导与微观层面企业成长间的关系，目前还是一个尚不明晰和系统的研究议题。
正是基于这样的考虑，本文尝试在大连市科技孵化器微观调查数据基础上，从孵化效率测度的视角，结合当前我国主流的孵化模式与组织形成，实证测度我国不同类型的孵化器效率，并在分析其效率差异的基础上，探寻决定我国科技孵化器效率的关键因素和最优模式，以期为我国未来创新加速和增长驱动力向科技转化提供参考。
二、文献综述
学术界的争论首先集中于如何定义孵化器的绩效，Campbell[4]以孵化器为企业提供资金、技术支持等的服务能力为指标来构建孵化器绩效评价体系；Mian[5]则以孵化器能否在市场中实现自我维持，进而形成一个资金自足的经济系统为目标来衡量孵化器的成功；Autiohe和Klofsten[6]则提出孵化器提供的服务能够满足当地市场需求也是衡量孵化器成功的标准之一。总体看来，至少在如何定义孵化器的成功上，学术界尚未形成一致性标准，Bearse[7]认为，由于技术演化过程较为复杂，而企业成功的定义尚不明确，同时企业与孵化器主体间的价值偏好具有典型差异，因而孵化器难以寻找到一个完整的评估框架和标准，进而能够实现孵化器绩效测度。
不过，这一问题在我国样本的研究中却形成了较为统一的标准，具备突出的政府主导特征。里贾纳[8]认为，中国没有一家国有孵化器完全从组织机构上与政府分离，大多数孵化器都是政府机构或政府派出机构的附属品，带有明显的官方背景和政府色彩，其主要经营管理者也多由政府委派。我国政府大举兴办科技企业孵化器完全出于“非营利性”和“公益性”考量。因而围绕我国科技孵化器绩效的研究，其成功标准都集中在了孵化器对地区经济的帮助、孵化器的科技产出效果和孵化器企业的经济成功性上。
具体到孵化器的绩效测度上，目前的研究大多使用了多指标评价的主成份分析和因子分析方法。Chan 和Laut[9]构建了一个包括资源禀赋条件、网络优势、资金补贴能力、市场容量特征和公众形象考虑的孵化器指标体系对我国经济发达地区的国家级孵化器样本进行了绩效分析；梁敏[10]以国家孵化器的基础服务条件、综合服务功能和孵化经济功能为方向构建了孵化器绩效指标体系，并运用层次分析法分析了不同地区的孵化器绩效差异，在其研究中，资金在孵化器内部的企业植入模式成为决定孵化绩效的关键因素，徐菱涓[11]则注意到了由于我国孵化器具有政府主导背景，因而其绩效考虑中包含大量的政治和社会因素，基于此构建了以政治绩效、服务绩效、过程绩效和经济绩效为结构的评价体系，并运用主成份分析方法分析了不同类型和地区孵化器绩效差异的内在原因。 不过，以多指标体系为核心的孵化器绩效评价，实际上混同了孵化器投入端和孵化器产出端，而无法从产出效率和实际效应的视角对参评孵化器样本给出效率测度，其带来的直接后果是，一些政府主导的科技孵化器，尽管其管理机制僵硬，孵化效果较差，效率低下，但由于政府主导具有天然的信用和政策优势，管理架构也较为健全，且对入孵企业筛选具有制度优势，导致其孵化的总体规模、投入水平和产出均较大，这实际造成在绩效评价中，中小型和成长性孵化器输在了起跑线上。此外，由于评价指标中存在大量的定性化指标，对定性化指标的赋值和权重选择均显著地影响着最终的绩效结果，因而该方法的主观性影响难以克服。正因如此一些研究开始将基于投入—产出效率的数据包络分析工具（DEA）引入孵化器绩效评价中，贾蓓妮[12]以DEA的投入产出效率分析工具研究了我国不同地区的科技企业孵化器效率问题，但是由于DEA分析工具对投入—产出端指标的数量化要求较高，因而上述研究均舍弃了孵化器评价中的主观和定性因素，特别是孵化器的服务能力和孵化器主体的政治偏好，这会造成其效率实际仅仅体现了孵化器样本的经济性产出，而遗漏了孵化器的社会性与政治性功能。
正因如此，本文尝试在DEA的分析框架下，综合考量孵化器效率的经济性与社会性标准，并结合孵化器主体模式的差异，从效率视角分析我国孵化器绩效的决定因素和类型化影响，进而克服上述研究的不足。
三、大连市科技企业孵化器的DEA效率测度
1DEA-Malmquist指数方法介绍
本文的DEA-Malmquist指数法是DEA模型的一个延伸，其考虑到CCR或BBR模型由于效率的相对性，因而数值实际不可比，进而将效率得分进行了指数化合成，进而构建一个连续性的效率演化指标，从而可以在时间纬度上实现对参评单元效率变化过程的考察，其具体过程如下：
考虑一个N种投入x=（x1，……，xN）′与M种产出的经济系统，其投入产出的生产技术集可表示为GRx，y=x，y：x∈RN+，y∈R1+，对应的可行产出集为Px=y：x，y∈GRx，y。在每一个特定时期t=1，2，……，T，生产技术集GtR由所有可能的投入产出向量组成，即GtRxt，yt=xt，yt：xt可以生产yt。此时生产技术前沿就是每一个给定投入水平下的最大产出集MaxPxt=y：xt，y∈GRxt，y。
对生产可能集 T，所有有效的生产活动点（X，Y）构成的 Rm+s 超曲面 Y=f（X），称为生产函数。生产函数是在一定的生产技术条件下，任何一组投入量与最大产出量之间的函数关系，生产函数中 Y 是 X 的增函数。
由Fare要素强处置条件下，第i个比较单元的投入产出效率指数可以表示为：
Mti=Dti（xt+1，yt+1）Dti（xt，yt）（1）
其中，（xt，yt）、（xt+1，yt+1）分别表示t时期与t+1时期的实际投入与产出组合。Dto为以时期t的技术水平为参照的距离函数，其度量了当前产出水平与最优前沿的距离。
同理，以t+1时期的技术水平为参照，效率指数还可以表示为：
Mt+1i=Dt+1i（xt+1，yt+1）Dt+1i（xt，yt）（2）
为避免时期选择对计算的影响，Fare几何加权用以衡量t期到t+1的效率变化：
Mixt，yt，xt+1，yt+1=Dt+1ixt+1，yt+1Dt+1ixt，yt·Dtixt+1，yt+1Dtixt，yt12（3）
依照式（3）就可依次计算出所有参评效率单元的相对效率值。其效率值超过1，则表明在时间纬度上，效率存在改善过程；否则就表明效率在不断恶化。
2指标选择与样本说明
根据大连市经信委《2010年大连市科技企业孵化器运行情况报告》的数据，截至2010年8月，大连市各类科技企业孵化器已发展到40家，孵化总面积超过160万平方米，在孵企业1 500家，累计孵化企业2 600家，孵化器从业人员75万人。在此基础上，本文借助于 “十二五大连市高新技术企业发展报告”项目，利用大连市科技局网站相关数据资料，在数据可得性基础上确定了科技企业孵化器效率测度模型的相关投入产出指标。投入指标包括孵化面积、孵化团队人数和孵化资金；产出指标包括孵化器收入、在孵企业数量、在孵企业总产值、在孵企业员工总数和孵化成型企业数量。其中指标数据为2006—2010年相关样本的实际数据。孵化器样本选择则考虑了孵化器主体差异、孵化器等级、孵化器建立时间、孵化器类型和运营模式等各方面情况（具体样本见表1所示），兼顾了隶属科委系统的科技创业中心、隶属高新开发区系统的科技创业中心、隶属大学的高校孵化园和民营的营利性孵化平台。
为消除量化指标间的量纲差异，对所有相关数据进行了去量纲的标准化处理。
表1 总体DEA投入产出分析指标集指标具体度量投入指标孵化面积孵化团队人数孵化资金产出指标孵化器收入在孵企业数量在孵企业总产值在孵企业员工总数孵化成型企业数量
在评价科技企业孵化器效率时，仅仅从孵化器的经济效率测度是不全面的，这只适用于营利性孵化器为主流的发达国家，而在类似于我国孵化器特征的情况下，产出指标必须考虑到科技企业孵化器的隐形产出，即政治声誉、科技产出与物质资本产出的差异。借鉴上述研究，为了细化科技企业孵化器的效率测度，本文将产出指标进行了方向性划分，并按照不同类型的产出特征构建了对应的产出测度指标集，从而实现全方位、多层面的效率测度。具体而言，本文将科技企业孵化器的产出按照物质资本产出、隐形产出和科技产出进行了划分。其中，物质资本产出指标主要衡量孵化器的物质与经济性产出，具体包括在孵企业总产值、孵化成型企业数量和孵化器收入；隐形产出指标主要衡量孵化器在政府政治激励和社会性方面的成果，具体包括孵化器中国家级资金扶持项目数量、在孵企业数量和孵化器整体的省级荣誉数量；科技产出指标则是考虑到我国科技孵化器具有典型的技术导向性偏好，而我国由于技术产业化转变存在诸多障碍，技术产出与经济产出无法有效对接，具体包括专利数量、专利转让收入和孵化器中国家认定的高新技术企业数量。 表3分方向DEA产出端测度指标集指标具体度量物质资本产出在孵企业总产值孵化成型企业数量孵化器收入隐形产出孵化器中国家级资金扶持项目数量在孵企业数量孵化器整体的省级荣誉数量科技产出专利数量专利转让收入孵化器中国家认定的高新技术企业数量
3大连市科技企业孵化器的效率决定与差异性分析
使用DEAP30软件，利用样本相关指标数据，可测算出不同年份各参评科技孵化器的相对效率与不同产出方向的得分见表2所示。
根据表2可以发现，在不同类型的效率平均得分比较中，政府主导型和企业主导型的综合效率指数均小于1，或者说，从历史数据考察，上述两种类型的科技企业孵化器其效率得分不但显著低于高校主导和以专有技术及海外学子创业园等模式存在的专业型孵化器，而且其效率水平存在一个衰减过程。考虑到我们选择的样本最短的持续期也达到了5年，我国科技企业孵化器目前资金支持主要来自政策和区域政府，其资金效率和孵化能力在政府层面缺乏有效的激励和约束体系，因而我国孵化器普遍缺乏内生的持续能力和自我发展能力，其存在需要持续的外来资金供给，而无法形成自我补充，一旦外部环境变化或者政策目标调整，孵化器绩效将出现明显下降。
更进一步的，根据结果可知，在不同类型产出的效率测度结果上，无论是政府、企业和高校还是专有型孵化器，其物质产出的相对效率均存在一个提升过程，虽然在具体的效率水平上，依然表现为政府主导—企业主导—高校主导—专有技术类型的效率递进规律，这说明当前我国评价和考核科技企业孵化器的体系依然集中在物质产出上，更多地关心科技企业孵化器是不是能提供税收贡献、增加就业及拉动地区经济。更具体地说，政府主导型科技孵化器，其隐形产出效率是所有类型中最高的，但其技术效率却远低于其他类型。由于本文测度隐形收入更多地基于上级扶持视角，这从侧面说明，当前我国政策资源实际过多地集中在政府主导的孵化器类型中，而对科技创新的促进作用却明显偏弱。这实际上背离了我国设立政府主导科技孵化器的初衷，无法对技术创新提供有力支持。
与之对应，企业主导型科技孵化器，虽然其产出效率存在增长，但隐形产出效率与科技产出效率偏低，这说明至少在大连市孵化器样本中，当前驱动企业进行孵化器建设的最主要因素依然是经济考虑而非科技考虑，也间接地制约了科技企业孵化器的全面性发展。这就使得民营经济主体的孵化器和政府色彩较淡的孵化器类型，由于自我繁衍能力不足，又无法有效获取政府支持，在实际运行中普遍表现出效率低下的结果。或者说，当前我国的孵化器发展模式，由于政府支持力度成为孵化器效率的关键因素，实际阻碍了社会资本进入的冲动，使得孵化器发展完全脱离了社会资源支持，进而衍生成为企业谋利的工具，无法实现科技孵化器对技术创新的孵化和帮扶功能。
相对而言，在不同类型孵化器中，高校主导型和专业型孵化器的效率较为理想，特别是专业型科技企业孵化器，其不同方向产出的效率水平全部为上升状态，专业型技术孵化器确实承担着我国科技创新孵化的主要任务，并且表现出良好的技术回馈和社会效应。其原因可能在于，相对另两种效率较低的孵化器主导模式，专业型和高校主导型孵化器模式，兼具了政府支持优势和市场化优势，因而表现出更好的效率与绩效。类似于大连海外学子创业园的孵化器组织模式，未来将在我国孵化器产业发展中扮演核心角色。
四、结论
本文基于大连市科技企业孵化器的微观样本，借助DEA效率分析工具，结合我国孵化器绩效的不同价值取向和孵化器主体类型，分析了大连市孵化器的效率差异及其原因，结果表明当前我国不同类型科技孵化器中，高校主导型与专业型科技孵化器的效率表现最佳，远远高于政府与企业主导型，特别是在对区域产业发展和竞争力有直接作用的社会效应与科技促进方面，作用更为显著。在当前的体制环境下，专业型科技企业孵化器，一方面，大量由政府主导或政府资金参与，能够享有政府主导型孵化器的制度优势；另一方面，专业型孵化器由于管理更为灵活，孵化模式更为符合科技企业内在需要，孵化周期较短，技术集约性更强，又具有政府主导型孵化器不具备的特征，因而成为绩效表现最佳的类型。
或者说，从孵化器的效率表现差异来看，作为加速科技创新和实现高技术产业化的最重要平台，在我国特殊的制度背景下，孵化器效率依然取决于如何处理市场与政府的关系，如何实现政府从管理向服务职能的转变。更具体地说，孵化器平台作为整合政府、社会资源和技术的综合性平台，其成功依然取决于政府偏好，社会资本进入的收益性上。一个能够实现政府、企业和社会一致性激励的管理体系和孵化器模式，将是未来我国科技孵化器发展的最终目标。当前我国孵化器发展的现实离此还很远，也许，高校主导型与专业型孵化模式会是一个较好的选择。
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（责任编辑：王秀中）