吉林省孵化器可持续发展能力评价研究
发布时间：2021-07-14 10:52
在创业热潮持续高涨的环境下,我国孵化器也在逐步摆脱初级形态,朝向更加专业化的方向发展。孵化器可持续发展是可持续发展概念的外延,指孵化器能够依靠自身实现独立运营发展,这既要求孵化器能够完成服务职能,也对其运营效率提出更高要求。吉林省孵化器起步晚,发展快,近年来在数量和规模上都有很大的提升。为了进一步了解吉林省孵化器在可持续发展层面的现状及问题,本文对吉林省孵化器可持续发展能力展开定量评价与对比分析。本文在明确孵化器可持续发展能力的定义、梳理相关研究框架的基础上,建立孵化器可持续发展能力的二维评价模型。分别运用主成分分析法和DEA方法评价全国30个省（区、市）孵化器的服务能力和运营效率,以两个维度的评价结果为依据将各省（区、市）按照孵化器可持续发展能力的特征进行分类。最后,根据分类结果将吉林省与各类别的代表地区进行横向对比;选取吉林省可持续发展能力评价的重点指标5年数据进行纵向分析,得出结论并提出针对性建议。对于吉林省孵化器可持续发展能力,本文得到的结论主要有:（1）孵化器服务能力较弱,最主要原因是服务规模偏小。（2）孵化器技术效率低下,导致运营效率在全国处于落后水平。（3）整体规模偏小,...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本文技术路线图
第3章研究设计15分别对孵化器的服务能力和运营效率进行评价，最终形成了本文的孵化器可持续发展能力二维评价模型。如图3.1所示：图3.1孵化器可持续发展能力二维评价模型（1）服务能力指标孵化器的服务能力代表其为创业企业提供各项服务的能力。既包括办公场所和基础设施支持、管理培训等基础服务，也包括技术创新、创业辅导、投融资等增值服务。结合已有研究对孵化器服务能力的评价，本文将从管理团队、基础服务、增值服务和绩效指标四个方面对孵化器服务能力进行评价。其中，管理团队是孵化器服务能力的职能支撑。本文选取管理人员的相对数目这一基础性指标来衡量。基础服务包括孵化器为服务企业所提供的场地、资金以及对公共技术平台的建设水平。增值服务是在孵企业对于孵化器提出的更高要求，反映孵化器作为资源平台为在孵企业提供创业支持的水平。主要包括专业化的创业辅导和财务、融资、法律等增值服务。由于数据的可获得性限制，本文仅选劝单位在孵企业创业导师数”和“当年获得投资企业率”两项指标衡量孵化器的增值服务水平。绩效指标是结果导向的孵化器服务能力的体现，反映着孵化器提供服务的成果。孵化器的绩效包括经济绩效、创新绩效和社会效益。其中，由于“获批知识产权数”指标受可获得性限制，本文中选劝高新技术企业占比”作为替代，衡量孵化器的创新绩效。本文从以上四个方面选取11项指标对服务能力进行评价，具体指标如表3.1所示：
第3章研究设计19务能力采用主成分分析法，评价运营效率采用DEA方法的BCC模型，30省（区、市）分类采用K-均值聚类法。如图3.2所示：图3.2孵化器可持续发展能力评价方法3.2.1主成分分析法主成分分析是一项对多项指标进行“降维”的方法。其中，“主成分”就是指原有的大量指标经过降维后形成的综合指标。主成分具有互不相关的特点，且每个主成分都有其经济意义。主成分分析的方法由于对原有指标信息量的损失较小，得到的主成分清晰简洁，因此被广泛用于微观主体某一特性的评价。主成分分析法的操作步骤主要有：（1）将原始指标数据进行标准化。（2）计算相关系数矩阵。（3）计算特征值和特征向量。（4）识别主成分。（5）确定主成分系数，得出评价函数。（6）进行综合评价。3.2.2DEA方法DEA方法即数据包络分析法，是使用数学规划模型，评价具有多项输入、多项输出的决策单元间的相对有效性的方法。是计算和比较投入产出效率的常用方法。其核心思想是通过保持决策单元的输入或输出不变，借助统计数据和规划模型确定相对有效的生产前沿面，通过比较各决策单元偏离生产前沿面的程度，评价其相对有效性。DEA方法包括投入导向的BCC模型和产出导向的CCR模型。DEA方法的评价结果即决策单元的综合效率包括纯技术效率和规模效率两个方面。其中，综合效率=纯技术效率×规模效率。效率为1，则说明决策单元相对有效，小于1，则说明相对无效。纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率。
【参考文献】：
期刊论文
[1]众创空间可持续发展的熵权可拓综合评价研究——以东部10省市为例[J]. 张钰. 现代商业. 2019(31)
[2]中国各省份科技企业孵化器运行效率评价[J]. 颜振军,侯寒. 中国软科学. 2019(03)
[3]基于DEA方法的中国科技企业孵化器的效率评价——以29个省份的孵化器为例[J]. 刘肖肖,宋瑶瑶,刘慧晖,杨国梁. 科技管理研究. 2018(22)
[4]基于主成分分析和DEA方法的企业孵化器可持续发展能力评价研究[J]. 陶志梅. 科技管理研究. 2016(02)
[5]基于DEA的国家级科技企业孵化器运行效率分析[J]. 杨文燮,胡汉辉. 统计与决策. 2015(22)
[6]基于组合赋权法的孵化器运营能力评价[J]. 左莉,李云鹤,周建林. 技术经济. 2015(11)
[7]地方政府促进科技企业孵化器发展路径研究[J]. 李伟杰,刘婷,王继明. 经济问题. 2014(10)
[8]基于网络平台的科技企业孵化器投资功能评价研究[J]. 曾维陆,吴文清,张海红. 科技管理研究. 2014(01)
[9]基于DEA方法的科技企业孵化器运行效率评价——以东北地区14家国家级企业孵化器为例[J]. 代碧波,孙东生. 科技进步与对策. 2012(01)
[10]孵化器服务能力评价指标体系构建[J]. 李荣静,陈颉. 科技管理研究. 2011(06)
博士论文
[1]基于生态观的科技企业孵化器运行模式及效率研究[D]. 杜娟.吉林大学 2014
[2]新型农村金融机构可持续发展研究[D]. 郭军.山东农业大学 2013
硕士论文
[1]基于DEA模型的国家级科技企业孵化器绩效评价研究[D]. 朱建雄.兰州理工大学 2019
[2]基于生态位视角的广东省孵化器可持续发展评价研究[D]. 王书升.华南理工大学 2017
[3]区域经济及科技对区域科技企业孵化器发展的影响研究[D]. 苏翔.吉林大学 2015
本文编号：3283998
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本文技术路线图
第3章研究设计15分别对孵化器的服务能力和运营效率进行评价，最终形成了本文的孵化器可持续发展能力二维评价模型。如图3.1所示：图3.1孵化器可持续发展能力二维评价模型（1）服务能力指标孵化器的服务能力代表其为创业企业提供各项服务的能力。既包括办公场所和基础设施支持、管理培训等基础服务，也包括技术创新、创业辅导、投融资等增值服务。结合已有研究对孵化器服务能力的评价，本文将从管理团队、基础服务、增值服务和绩效指标四个方面对孵化器服务能力进行评价。其中，管理团队是孵化器服务能力的职能支撑。本文选取管理人员的相对数目这一基础性指标来衡量。基础服务包括孵化器为服务企业所提供的场地、资金以及对公共技术平台的建设水平。增值服务是在孵企业对于孵化器提出的更高要求，反映孵化器作为资源平台为在孵企业提供创业支持的水平。主要包括专业化的创业辅导和财务、融资、法律等增值服务。由于数据的可获得性限制，本文仅选劝单位在孵企业创业导师数”和“当年获得投资企业率”两项指标衡量孵化器的增值服务水平。绩效指标是结果导向的孵化器服务能力的体现，反映着孵化器提供服务的成果。孵化器的绩效包括经济绩效、创新绩效和社会效益。其中，由于“获批知识产权数”指标受可获得性限制，本文中选劝高新技术企业占比”作为替代，衡量孵化器的创新绩效。本文从以上四个方面选取11项指标对服务能力进行评价，具体指标如表3.1所示：
第3章研究设计19务能力采用主成分分析法，评价运营效率采用DEA方法的BCC模型，30省（区、市）分类采用K-均值聚类法。如图3.2所示：图3.2孵化器可持续发展能力评价方法3.2.1主成分分析法主成分分析是一项对多项指标进行“降维”的方法。其中，“主成分”就是指原有的大量指标经过降维后形成的综合指标。主成分具有互不相关的特点，且每个主成分都有其经济意义。主成分分析的方法由于对原有指标信息量的损失较小，得到的主成分清晰简洁，因此被广泛用于微观主体某一特性的评价。主成分分析法的操作步骤主要有：（1）将原始指标数据进行标准化。（2）计算相关系数矩阵。（3）计算特征值和特征向量。（4）识别主成分。（5）确定主成分系数，得出评价函数。（6）进行综合评价。3.2.2DEA方法DEA方法即数据包络分析法，是使用数学规划模型，评价具有多项输入、多项输出的决策单元间的相对有效性的方法。是计算和比较投入产出效率的常用方法。其核心思想是通过保持决策单元的输入或输出不变，借助统计数据和规划模型确定相对有效的生产前沿面，通过比较各决策单元偏离生产前沿面的程度，评价其相对有效性。DEA方法包括投入导向的BCC模型和产出导向的CCR模型。DEA方法的评价结果即决策单元的综合效率包括纯技术效率和规模效率两个方面。其中，综合效率=纯技术效率×规模效率。效率为1，则说明决策单元相对有效，小于1，则说明相对无效。纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率。
【参考文献】：
期刊论文
[1]众创空间可持续发展的熵权可拓综合评价研究——以东部10省市为例[J]. 张钰. 现代商业. 2019(31)
[2]中国各省份科技企业孵化器运行效率评价[J]. 颜振军,侯寒. 中国软科学. 2019(03)
[3]基于DEA方法的中国科技企业孵化器的效率评价——以29个省份的孵化器为例[J]. 刘肖肖,宋瑶瑶,刘慧晖,杨国梁. 科技管理研究. 2018(22)
[4]基于主成分分析和DEA方法的企业孵化器可持续发展能力评价研究[J]. 陶志梅. 科技管理研究. 2016(02)
[5]基于DEA的国家级科技企业孵化器运行效率分析[J]. 杨文燮,胡汉辉. 统计与决策. 2015(22)
[6]基于组合赋权法的孵化器运营能力评价[J]. 左莉,李云鹤,周建林. 技术经济. 2015(11)
[7]地方政府促进科技企业孵化器发展路径研究[J]. 李伟杰,刘婷,王继明. 经济问题. 2014(10)
[8]基于网络平台的科技企业孵化器投资功能评价研究[J]. 曾维陆,吴文清,张海红. 科技管理研究. 2014(01)
[9]基于DEA方法的科技企业孵化器运行效率评价——以东北地区14家国家级企业孵化器为例[J]. 代碧波,孙东生. 科技进步与对策. 2012(01)
[10]孵化器服务能力评价指标体系构建[J]. 李荣静,陈颉. 科技管理研究. 2011(06)
博士论文
[1]基于生态观的科技企业孵化器运行模式及效率研究[D]. 杜娟.吉林大学 2014
[2]新型农村金融机构可持续发展研究[D]. 郭军.山东农业大学 2013
硕士论文
[1]基于DEA模型的国家级科技企业孵化器绩效评价研究[D]. 朱建雄.兰州理工大学 2019
[2]基于生态位视角的广东省孵化器可持续发展评价研究[D]. 王书升.华南理工大学 2017
[3]区域经济及科技对区域科技企业孵化器发展的影响研究[D]. 苏翔.吉林大学 2015
本文编号：3283998
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