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浅谈孵化器类型对孵化效果的影响
摘要
相关文献讨论了孵化器与在孵企业的绩效以及不同类型孵化器的特点。然而，它没有考虑个别典型孵化器的绩效。我们在四个典型的孵化器中研究了在孵企业的绩效。所使用的业绩计量可分为五类，摘自文献：A）企业成长B）参与研发项目C）研发投入 D）研发产出E）创造就业成本。我们发现，孵化器类型在五个绩效类别中的三个方面存在显著差异。我们通过确定每一个目标是否实现来评估每个目标的执行情况。私人孵化器、基础研究孵化器和大学孵化器符合其目标。区域发展孵化器不符合其目标。
关键词：孵化、孵化器类型、绩效、成长
- 引言
绝大多数有关孵化器文献都涉及在孵企业与位于科学园区保护之外的企业之间的绩效差异[1]。相关文献研究是不确定的，因为我们可以找到支持这两种说法的结果：孵化器的增值和孵化器提供的附加值很少[1-3]。孵化器是以卓越的创新绩效为基础的；由于研究尚未得出结论，我们认为孵化器的绩效因孵化器类型的不同而不同。我们的目的是研究不同类型孵化器的性能，以避免比较“苹果与梨”[4]。
在我们的研究中，我们回顾了有关孵化器类型的相关文献[4-7]。并定义西班牙使用的四种最常见的类型，它们类似于在其他拉丁国家中所使用的类型[6]，以及现有文献中描述的典型孵化器[8]。四大原型分别是：基础研究孵化器、大学孵化器、经济发展孵化器和民营孵化器。根据文献和地方法律，我们确定了每种典型孵化器的目标是什么。随后，我们回顾了文献中用于评估在孵企业的绩效指标，并得出结论：有五类主要用于研究孵化器的绩效：企业成长[2]，参与研发项目[9]，投入研发[1，10]，产出研发成果[1，10]和创造就业成本[43，44]。我们不把生存作为一个指标，因为这已受到广泛的批评[10]。本研究的目的在于确定四种类型孵化器的绩效是否存在显著性差异，以及每一种类型孵化器是否符合其创建目标。我们发现，五种绩效指标中的三种，即参与研发项目、投入研发和产出研发，存在显著差异。具体而言，我们发现大学孵化器在参与研发项目方面的表现优于其他三种类型孵化器。私营孵化器在投入研发指标(合格的科学家和工程师，以下简称QSE)和基础研究方面优于基础研究和经济发展孵化器，在产出研发指标(新产品和新服务的引进)方面优于经济发展和大学孵化器。就目标而言，我们发现，经济发展孵化器并不能达到它们所要达到的目标。其他三种孵化器都达到了目标，但基础研究孵化器和私营孵化器成功地实现了目标，而大学孵化器只满足了它们。
传统上，文献以个案研究为基础来分析孵化。一些作者认为孵化器是以非理论和非经验的方式进行分析的[1，11]，而对少数专业孵化器[10]的感知数据的分析是完全独立的。孵化器主要是由公共资助的，获得数据本身是困难的。我们主张实施实证研究作为企业孵化研究的重要来源。因此，我们使用孵化文献中最大的样本之一来测试我们的结果，因为我们使用的样本包括70个孵化器。总之，我们所讨论的孵化器文献研究空白是根据不同类型的孵化器是否符合设定的目标来研究不同类型的孵化器的表现。在接下来的章节中，我们首先回顾了孵化器的异质性、孵化器的类型和绩效指标等方面的文献。在第三节中，我们通过描述西班牙的孵化器类型和创建目标来回顾上下文。第4节讨论了所取得的结果，最后，第5节和第6节最后得出了一套明确的结论，学者应该在未来关注政策对于孵化器的影响这一有趣领域。
2.理论基础
2.1.孵化器异质性
许多学者认为，为了评估孵化器绩效，我们需要考虑孵化器的具体特点。这反过来将导致各国政府改进相关孵化器政策。从一开始，文献就讨论了孵化器的异质性。Schwartz和Hornych[12]指出，孵化器的研究是在提供较差的业绩的多样化部门进行的。然而，关于部门专门孵化器的研究可以显示出更好的业绩结果。作者利用德国的一个孵化器的案例研究来证明部门专业化的好处。部门专业化有两个好处：1)高质量的咨询服务、房舍和设备，这对降低孵化器成本和提高孵化器质量都有好处。建议，量身定做的前提)2)形象效果的位置(媒体存在，正面口碑)。研究结果不支持企业间和大学企业网络活动的优势。Aerts等人[13]确认了专业化的好处。作者认为专业化的缺点是集中策略，如果专业化部门减少，这种战略会增加脆弱性。
孵化器类型是另一个领域，在这方面，专业化可以为孵化器的具体特征提供证据，以加深我们对孵化器的现实理解。Allen和McCulsKy（5）是第一批研究表明孵化器的异质性和孵化器类型的重要性的研究者之一。作者提出了孵化器类型与公共政策之间的关系。为了改进公共政策决策，应考虑到特定孵化器类别的特点。
Aernoudt[4]指出，世界上有大量的孵化器，但它们的质量参差不齐。他建议，为了评价孵化器质量，我们需要对概念进行微调，以避免将“苹果与梨”进行比较。Aernoudt[4]认为孵化器的评价需要考虑一定的差异，因为孵化器原型具有不同的使命。不同类型孵化器的定义可以帮助我们揭示一个异质的现实。
2.2.孵化器类型
孵化器的分类因地理而异。研究美国孵化器类型的文献[5]显示了欧洲孵化器类型的差异[6，15]。当孵化器在两大洲被认为是不同的时，差异就产生了[4,16]。即使在欧洲，作为商业政策工具的孵化器类型也有差异。Grimaldi和Grandi[6]和Von Zetwitz和Grimaldi[15]提供了一个基于意大利孵化器的分类。尽管有不同的类型，但取决于东道国，文献[4]已就企业孵化器的类型达成共识[4]。这是为了在评估孵化器类型绩效差异方面取得进展。表1汇总了作者的不同分类(表1)。
孵化器分类的先驱研究由Allen和McCluskey进行[5]。作者开发了一种持续的、可区分的孵化器类型，这取决于通过房地产还是通过企业开发项目来增加价值。有六种类型的孵化器：非营利的房地产开发、非营利的发展公司、学术、盈利性的种子资本、混合公司和企业。
Aernoudt[4]根据所涉主要哲学、目标和部门对五种类型的企业孵化器进行了区分。混合类型最初是作为再转换的工具诞生的，为低科技孵化器和高科技孵化器提供服务。区域发展类型孵化器侧重于促进区域经济和提高区域竞争力。技术孵化器的目标是发展面向高科技技术的企业。社会孵化器的主要目标是支持就业能力低下的人。基础研究孵化器集中于参与基础研究的企业。Carayannis和Von Zedtwitz [8]同意，孵化器类型的一般分类将产生类似于Aernoudt[4]的结果，因为他们认为孵化器的类型存在区域性，大学、独立商业、公司内部和虚拟孵化器。
Von Zedtwidtz and Grimaldi [15]在意大利发现证据表明，根据波特的竞争范围的四个要素(垂直范围、分段范围、地理焦点和行业重点)和战略目标(营利，非营利)对孵化器进行了分类。出现的五种孵化器类型分别是区域企业、大学、虚拟企业、独立商业和公司内部。区域商业和大学是非盈利性质的，而独立的商业和公司内部则是私有的。虚拟类型的特点是营利性、缺乏物理位置和对在线服务的偏好。这种独立的商业类型投资于高科技部门，位于工业化地区，由依赖私人资金的个人投资企业管理。公司内部的类型，主办企业，其核心是与母公司有关，并获得资金。
Grimaldi和Grandi[6]介绍了另一种企业孵化器的分类，包括五种主要类型。这些类型大多在文献中重复，因为它们的分类包括商业创新中心、大学、企业和独立的企业孵化器。这些商业创新中心是由欧洲委员会倡议设立的孵化器，用以提供基本的孵化服务。作者将五种孵化器的每一种类型都放在一个光谱中，每一种类型都有两种孵化模式，即模式1和模式2。模式1，主要表现为公共性。模型1的主要能力涉及以低价和实物提供实物资产的能力，获得资金和专门知识的机会。模式2显示的是私人性质的孵化器，提供短期定向，为孵化器提供无形和高价值资产，如网络。大学孵化器处于连续体的中间，因为它们得到公共资金，能够获得技术知识和学术网络。
Clarysse等人[16]根据所执行活动的水平和复杂性以及所部署资源的异质性，发现了三种孵化器模型。低选择性模式的目标是创建尽可能多的初创企业，而不注重技术，缺乏私人资本。这种支持模式限制了企业的数量，雇用了一个更大的多学科团队，并提供知识产权、专利和与业界的许可证谈判等服务。最后，孵化器模式可以依靠经验丰富的专业工作人员，有机会获得私人资本，并且对某种类型的技术有着狭隘的关注。
Becker和Gassman[7]介绍了企业孵化器类型的分类，这是在孵化过程的私人方面发现的。作者根据孵化器的技术来源和技术类型(核心/非核心)，确定了科技型企业孵化器的四种类型。这四种类型是快速盈利、杠杆、内部采购和市场孵化器。其特点是采用外部获取的母体核心技术，实现较高的存活率。
Bergek和Norrman[17]描述了一个基于三个变量的孵化器模型：选择(根据选定的战略)、商业支助(从强有力的干预扩大到放任)和调解区域或国家创新系统；技术或部门(创新系统)。
我们总结了上述关于孵化器类型分类的文献，但也有一些作者对特定孵化器类型进行了隐式研究[9，18]。从这个意义上讲，新型孵化器仍在出现。Bollingtoft and Ulhoi [11] 认为网络孵化器是一个新的孵化器模型。这种模式的特点是采用自下而上的方式，让新的企业开发和管理孵化器。孵化器中的企业由于技能互补而参与商业网络。Nowak and Grantham[19]提出了虚拟孵化器，其特点是通过互联网进行资源分配，重点关注战略联盟的形成，这是虚拟孵化器发挥的关键作用，并与实体孵化器合作。
2.3孵化绩效计量
孵化器绩效计量是一个广泛讨论的问题，已成为作者争论的焦点之一。学者普遍认为，在什么是适当的业绩衡量标准[20，21]方面没有明确的协商一致意见。这个问题往往很复杂，因为“很难获得客观和直接的业绩指标”[13]。在本节中，我们回顾了文献中使用的不同的绩效度量。其中包括一份总结这类文献的表格(表2)。
一些学者研究出了用于孵化器绩效评价的复杂模型[2，223 ]，这些模型是明智的，并考虑到所涉及的问题。Bigliardi等人[23]提出一种基于以下六项要素的评价模型：宗族结构、内部发展、领土内的反响、经济和金融方面、人力资源、科技生产力以及国际和区域间关系。每个元素平均通过6个指标进行分析。对6个意大利孵化器的评估遵循了模式讨论。Mian[2]提出了一个基于目标方法、系统资源方法、利益相关者方法和内部过程方法的复杂性能框架。我们认为复杂的模型适合于有限数量的案例的评估，但是，它们不适合评估包含较大样本的研究。如Allen和McCluskey[5]和Aerts等人所考虑的问题[13]分别由一百二十七个孵化器和一百零四个孵化器组成。此外，出于公共政策的目的，汇编、分析和决策过程可能会变得非常复杂。
其他研究使用一系列投入和产出研发指标[1，24]，Westhead对孵化器绩效的研究[1]是最受关注的观点之一。对于投入研发，他使用公司雇用的QSE比例[25]，对于投入研发，他使用了公司的QSE的比例[25]，主要的研究方向作为激进的新研究，以及一些衡量研发强度的财务指标，如研发支出或研发投资总额占销售总收入的百分比。对于产出研发，他使用专利数量[26，27]和为现有客户或新市场引进新产品或服务[24，26]。Colombo and DelMastro [9] 同意Westhead [1] 因为他们使用了一组类似的指标，即研究者、专利和版权的数量，以及其他不同的指标，例如先进的信息和通信系统；参与由欧盟推动的研发项目；建立正式的合作协议；以及最后，那些从大学购买研发服务的公司。Siegel等人[10]建议使用三个关键指标，即存活率、就业增长和研发活动。
许多孵化研究使用风险成活率作为唯一的指标[13，27]或作为一套指标的一部分[2，22，29]。Phan等人[21]认为这项措施缺乏结构有效性，造成了一个内在问题，因为孵化器是为了维持孵化器的“生存”而设计的。
其他学者则将增长作为衡量业绩的指标。就业增长和销售增长代表了增长[2，22]。有的学者[22]甚至也使用利润增长。我们不认为利润增长是一个有效的指标，因为有关研究证明，经济增长的衡量指标应该是就业和销售增长[30，31]，因为高绩效企业在初期往往缺乏利润。
每项工作的成本使用较少[43，44]，而在经济发展方案中则使用较多[45，46]。因为孵化器是经济发展的工具，创造就业的成本应该与其他经济发展工具相比较。这种测量方法在美国经常使用[46]。
其他较不常用的绩效指标包括：落后的大学孵化器专利引用[32]、采用先进的信息和通信技术、以及参与欧盟促进的研发项目[9]。
一些学者指出，科学园区的评价取决于法律形式[23，33]。一些科学园区是营利性实体，而另一些则不是营利实体，营利性可以严格通过财务指标[23]来评估。然而，在欧洲，孵化器的本质主要是非营利性的[4]。孵化器之间的任务说明往往也不同，一些作者将任务说明的这种异质性归因于对业绩评价缺乏一致性[23，34]。
Bergek and Norman [17] 认为孵化器绩效应该根据机构的目标进行评估。虽然我们同意作者的观点，但我们认为目标有很多层次。每个孵化器都是独一无二的，也是不同的。同一类型但在不同部门运作的孵化器可能有类似的情况。我们认为正确的目标分组是一种内部孵化器：属于同一类型的孵化器通常有相似的目标。
最后，很少有研究者对孵化器类型的绩效进行分析[4，5]。Aernoudt[4]比较了考虑业绩衡量的孵化器类型。作者使用的绩效评价指标是存活率和工作生成。从这个意义上讲，作者是少数几个为某些类型的孵化器提供绩效数据的学者。研究结果显示混合孵化器、经济发展孵化器和科技孵化器的成活率分别为87%、86%和90%。
总之，理想的风险绩效评估应该通过一个复杂的模型来实现，并考虑到所有的影响因素。复杂模型对于个案研究是有效的，因为对复杂模型的研究
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