摘 要 结合科技企业孵化器的特点，建立了一个由3个层次、5个子系统、26个指标构成的科技企业孵化器的管理绩效评价指标体系,引入层次分析法的基本原理，并运用层次分析法定量评价科技企业孵化器的管理绩效，以便于引导和规范我国科技企业孵化器的管理工作。
关键词 孵化器 管理绩效 层次分析法（AHP） 评价
中图分类号 F270 文献标识码 A
建立科学的科技企业孵化器管理绩效评价指标体系，并用层次分析法进行定量评价,不仅有利于对科技企业孵化器管理效率作出全面的客观的评价，从不同角度反映各种因素对管理绩效的影响，而且也便于引导和规范我国科技企业孵化器的管理工作。
1 科技企业孵化器评价指标体系的构建
科技企业孵化器是一个人造系统，它的发展受多种因素的影响。因此，要研究科技企业孵化器的管理绩效，必须研究这些因素对科技企业孵化器绩效的影响，并确立这些因素的结构。
笔者认为，影响科技企业孵化器管理绩效的因素大致包括五类因素，即科技企业孵化器的运营与发展（能力）、技术创新（能力）、社会贡献、创业环境建设、国际开放程度等，每个指标下面又设立若干个二级指标。
因此，将科技企业孵化器管理绩效评价指标分为三个层次，即目标层、准则层和指标层。将影响科技企业孵化器管理绩效的五类因素作为一级指标，每个一级指标下设若干二级指标（见表1）。
2 层次分析法(AHP)模型体系
2.1 层次分析法基本原理与步骤
层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层（供决策的方案措施等）相对于最高层（总目标）的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。
运用层次分析法解决决策问题一般分为五步：建立层次结构模型；构造判断矩阵；层次单排序及一致性检验；层次总排序；层次总排序一致性检验。
2.2 层次分析法判定指标权重及评价
按照层次分析法的步骤，已确定指标体系和划分层次结构这两个步骤，这套评价指标由两级指标组成，所以必须先求出第一级指标的权重，再求第二级指标的权重。
（1）构造判断矩阵A。判断矩阵是层次分析法的基本信息，也是进行相对重要度计算的重要依据。任何系统分析都以一定的信息为基础，层次分析法的信息基础主要是人们对于每一层次中各因素相对重要性的判断。这些判断通过引入合适的标度，用数值表示出来，写成判断矩阵。判断矩阵表示针对上一层次某因素，本层次与其有关因素的相对重要性的比较。例如，某上一级因素HS有n个下级独立要素A1、A2、…An，其判断矩阵形式见图1。
判断矩阵A中的元素aij表示从判断准则ES的角度考虑要素ai对要素aj的相对重要性，即：aij=wi/wj。
（2）判断尺度。表示要素ai对aj要素的相对重要性的数量尺度。表3是一种常用的1～9判断尺度表。
（3）层次单排序和归一化。应用1~9级判断尺度计算要素Ai关于HS的权重时，可以先求出判断矩阵的特征向量W，然后经过归一化处理（正则化处理），即可求出Ai关于HS的相对重要度（权重）。求特殊性征向量的权重可用方根法或和积法。
方根法的具体步骤如下：
Wi=（■aij）1/n i=1,2,…n（1）
式中n为判断矩阵的阶数。
然后，对W=（W1，W2，…Wn）T进行归一化处理，即
WA=■Wi（2）
归一化的结果就是Ai关于HS的相对重要度W■■，即
W■■=■（3）
（4）相容性和误差分析。在对系统各要素的重要性程度进行两两比较和判断时，一般不可能完全精确地判断出■的比值，只能对它进行大致的估计，如果在估计时有误差，必然会导致判断矩阵特征值也有偏差。如判断矩阵A被判断为A′，则A′被称做不相容判断矩阵，这时就有：
A′W′=λmaxW′（4）
式中，A′表示带有偏差的相对重要度向量。我们希望能够度量由于与A不相容所造成的最大特征值λmax和W的误差。
若与矩阵A完全相容时，则在λmax=n；当稍有不相容时，则λmax大于n。这样就提示人们可以用λmax-n的关系来度量偏离相容性的程度。设度量相容性的指标C.I.，则：
C.I.=■（5）
一般情况下，若C.I.≤0.10，就可以认为判断矩阵A′有相容性，据此而计算的W′的值是可以接受的。
（5）综合重要度的计算。在计算了各层次判断矩阵有关要素对上一级HS的相对重要度以后，即可从最上层开始，自上而下地求出各层次要素关于最下一层要素的综合重要度（综合权重），也就是系统的总体权重。
设A级有n个要素A1、A2…An，它们关于系统总体的重要度分别为A1、A2…An。A级的下级B有m个要素B1、B2…Bm，它们关于Ai的相对重要度向量bi=（b■■，b■■，…b■■）T，则B级的要素Bj的综合重要度为：
Bj=■aib■■，j=1,2,…m（6）
即某一级的综合重要度是以上一级要素的综合重要度为权重的相对重要度的加权和。
3 科技企业孵化器管理绩效的定量评价
根据以上原则和定义，通过对上海、北京、宁波、武汉等地区科技企业孵化器的实地考察，建立科技企业孵化器管理绩效影响因素判断矩阵。并计算各要素的相对重要度，检验相容性指标C.I是否在允许误差内（见图2~7）。
从上述各个判断矩阵的最大特征根的值来看，这五个判断矩阵均可通过一致性检验。但是，为了准确起见，还有必要邀请有关专家和具有一定代表性的在孵企业，对确定的测评指标体系和评价标准进行进一步论证，在认真听取意见的基础上，对确定的测评指标体系进行修改，以保证科技企业孵化器管理绩效评价结果的公平和有效性。AHP法的最终结果是取值在0~100之间的代数值,表示对管理绩效影响因素的最终评分分值越高，表明对管理绩效的影响越显著。反之则越弱。科技企业孵化器管理绩效评价指标体系各级指标评价值表3。
4 结论
随着科技企业孵化器的不断建立和完善,管理绩效评价体系的建立是要把科技企业孵化器的管理过程中所涉及的所有领域的复杂关系简单化，获取量化的指标信息，为政府部门准确把握科技企业孵化器的发展趋势提供科学的判断依据。同时完整的科技企业孵化器管理绩效评价指标体系还应对发展过程中各个因素的变化趋势和变化程度作出反映，由此发现发展和管理中存在的不利因素和缺陷，分析原因，采取相应措施。此外，根据评价指标体系的定量计算，得出合理的指标数值，预测科技企业孵化器的未来发展趋势，并由此实现科技企业孵化器的动态管理。
参考文献
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