顏振軍，侯 寒

(北京師范大學(xué) 經(jīng)濟與資源管理研究院，北京 100875)

一、引言

企業(yè)孵化器通過為初創(chuàng)企業(yè)提供土地、技術(shù)、信息咨詢、融資支持等方面的資源與服務(wù)，降低初創(chuàng)企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險和成本，從而提升創(chuàng)業(yè)成功率。近年來，在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的引領(lǐng)下，我國企業(yè)孵化器發(fā)展迅猛，規(guī)模不斷擴大，孵化能力日漸增強，在轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、促進就業(yè)等方面做出積極貢獻。2017年，我國納入火炬計劃統(tǒng)計的孵化器達4063家，其中國家級孵化器975家，孵化面積11962.37萬平方米，從業(yè)人員6.3萬人，累計畢業(yè)企業(yè)數(shù)量達11.1萬家，向全社會輸送了大量優(yōu)質(zhì)成長型企業(yè)。在取得輝煌成績的同時，我國孵化器發(fā)展仍面臨許多問題，如提供孵化增值服務(wù)能力較低、鏈接和整合國內(nèi)外創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資源的能力較弱、孵化器地區(qū)間差異較大、孵化器跨區(qū)域整合協(xié)同能力較差等。對我國各省份孵化器的運行效率進行評價，能夠進一步發(fā)現(xiàn)各省份孵化器運行中存在的具體問題，孵化器運行效率在省級層面存在的差異等，并根據(jù)分析結(jié)果給出相應(yīng)的政策建議，有助于推動我國孵化器更好發(fā)展，塑造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。

國外對企業(yè)孵化器運行效率的研究，多集中于構(gòu)建孵化器績效評級體系并結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù)進行實證分析。Grimaldi R等(2005)[1]根據(jù)機構(gòu)使命、主要孵化領(lǐng)域、位置、孵化理念、收入來源、孵化服務(wù)種類等特征變量將8個意大利孵化器分為商業(yè)和創(chuàng)新中心(BIC)、大學(xué)企業(yè)孵化器(UBI)、獨立私人孵化器(IPI)和企業(yè)私人孵化器(CPI)，并對這些孵化器的主要特點、相似與差異性進行分析，得出企業(yè)孵化器的商業(yè)模式和服務(wù)類型的演變受到創(chuàng)業(yè)公司需求演變的驅(qū)動。Schwartz M等(2009)[2]基于410家孵化畢業(yè)企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，運用多準則優(yōu)先排序組織法對德國5個企業(yè)孵化器的長期運行有效性進行了比較。Fonseca S A等(2012)[3]構(gòu)建了包含綠色建筑應(yīng)用情況、綠色項目篩選流程、環(huán)境培訓(xùn)、能源管理、水資源管理、綠色績效推廣管理、在孵企業(yè)使用綠色產(chǎn)品情況等變量的企業(yè)孵化器綠色績效評估模型，并結(jié)合巴西6家企業(yè)孵化器數(shù)據(jù)對模型的可行性進行驗證。M’Chirgui Z等(2016)[4]構(gòu)建了包含人力資本、金融資源的規(guī)模和性質(zhì)、專利儲備、與大學(xué)和研究實驗室開展合作情況等變量的孵化活動評價模型，對法國的25個運行活躍的孵化器進行評價。

國內(nèi)研究方面:孫凱等(2007)[5]、王慶金等(2007)[6]、徐菱涓等(2008)[7]分別利用變異系數(shù)法、灰色系統(tǒng)法、模糊層次分析法進行孵化器績效評價；賈蓓妮(2009)[8]基于投入產(chǎn)出理論構(gòu)建指標體系，并利用AHP法確定權(quán)重進行孵化器績效評價；王敬、汪克夷(2012)[9]在對27個地區(qū)企業(yè)孵化器技術(shù)效率進行測算的基礎(chǔ)上，利用結(jié)構(gòu)方程模型對孵化器技術(shù)效率的影響因素進行深入探討；姚爽(2012)[10]等綜合主觀、客觀兩種賦權(quán)方法構(gòu)建績效評價模型，并利用遼寧省19家國家級科技企業(yè)孵化器數(shù)據(jù)對模型進行驗證；劉琳等(2014)[11]利用DEA法、聚類分析法分析西南地區(qū)孵化器運行效率；張建清等(2017)[12]從服務(wù)功能出發(fā)設(shè)計績效評估指標體系，分析湖北省60家孵化器的DEA效率。

目前的企業(yè)孵化器運行效率的研究存在一些局限：第一，許多文獻僅計算出企業(yè)孵化器的運行效率值，沒有根據(jù)相應(yīng)的效率值對企業(yè)孵化器的類型進行劃分，分析針對性不強；第二，現(xiàn)有研究所使用的數(shù)據(jù)多為2015年之前的數(shù)據(jù)，不能很好地體現(xiàn)出國家實施創(chuàng)新驅(qū)動型發(fā)展戰(zhàn)略后各省份企業(yè)孵化器的發(fā)展情況。因此，本文構(gòu)建投入指標為人力、物力、財力，產(chǎn)出指標為孵化能力、社會效益、經(jīng)濟效益、創(chuàng)新效益的指標體系，利用各省份企業(yè)孵化器相關(guān)指標2015-2017年的數(shù)據(jù)，構(gòu)建DEA模型綜合分析全國30個省份企業(yè)孵化器的運行效率。并在計算出的2017年效率值的基礎(chǔ)上，運用聚類分析、投入與產(chǎn)出調(diào)整等方法提出各省份企業(yè)孵化器發(fā)展的改進方案。

二、科技企業(yè)孵化器運行效率評價模型與指標體系構(gòu)建

(一)模型選取

CharnesA等(1978)[13]運籌學(xué)家首先提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。根據(jù)基本假設(shè)的不同，DEA模型可以分為基本假設(shè)為規(guī)模報酬不變的CCR模型和基本假設(shè)為規(guī)模報酬可變的BCC模型?，F(xiàn)實中，受國家政策調(diào)控、技術(shù)進步、外部效應(yīng)等多種因素綜合影響，科技企業(yè)孵化器的孵化活動往往難以滿足規(guī)模報酬不變的假定，因此，選擇采用基本假設(shè)為規(guī)模報酬可變的BCC模型對各省份科技企業(yè)孵化器運行效率進行評價。

(1)

通過構(gòu)建的BCC模型，計算各省份科技企業(yè)孵化器運行的綜合效率，再將綜合效率分解為純技術(shù)效率、規(guī)模效率。

(二)指標體系構(gòu)建

選取適宜的投入產(chǎn)出指標，是測算DEA效率值的基礎(chǔ)。以現(xiàn)有研究為基礎(chǔ)，構(gòu)建科技企業(yè)孵化器運行效率評價指標體系(表1)。

投入指標方面，從人力、物力、財力三個方面考察企業(yè)孵化器正常運行所需要投入的資源。其中用企業(yè)孵化器的在職人員總數(shù)衡量人力投入；用企業(yè)孵化器的場地面積衡量物力投入；用在孵企業(yè)當(dāng)年獲得風(fēng)險投資額與孵化器對公共技術(shù)服務(wù)平臺投資額之和衡量財力投入。

產(chǎn)出指標方面，從孵化能力、社會效益、經(jīng)濟效益、創(chuàng)新效益四個方面考察企業(yè)孵化器正常運行所產(chǎn)出的資源。其中用年度畢業(yè)率衡量孵化能力，年度畢業(yè)率為孵化器當(dāng)年畢業(yè)企業(yè)數(shù)與當(dāng)年在孵企業(yè)數(shù)之比；用當(dāng)年孵化器與在孵企業(yè)從業(yè)人員之和衡量孵化活動所創(chuàng)造的社會效益；用孵化器與在孵企業(yè)總收入之和衡量孵化活動所創(chuàng)造的經(jīng)濟效益；用在孵企業(yè)當(dāng)年獲批知識產(chǎn)權(quán)數(shù)衡量孵化活動所創(chuàng)造的創(chuàng)新效益。

(三)數(shù)據(jù)來源

各省份企業(yè)孵化器2015-2017年各投入指標、產(chǎn)出指標的相關(guān)數(shù)據(jù)均來自科技部火炬中心發(fā)布的《中國火炬統(tǒng)計年鑒2016》《中國火炬統(tǒng)計年鑒2017》《中國火炬統(tǒng)計年鑒2018》。本研究不包含中國香港、澳門、臺灣，因西藏自治區(qū)有部分數(shù)據(jù)缺失，故僅對全國30個省級區(qū)域的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析。

表1 中國各省份科技企業(yè)孵化器運行效率評價指標體系

三、實證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

使用描述性統(tǒng)計法對各省份企業(yè)孵化器2015-2017年數(shù)據(jù)進行初步分析，結(jié)果顯示：30個省份企業(yè)孵化器的運行效率存在較大差異(表2)。其中綜合效率的最大值為1.000，最小值為0.367，均值為0.863，標準差為0.167。投入指標方面：企業(yè)孵化器的在職人員總數(shù)、企業(yè)孵化器的場地面積、在孵企業(yè)當(dāng)年獲得風(fēng)險投資額與孵化器對公共技術(shù)服務(wù)平臺投資額之和等投入指標的標準差較大，表明全國30個省份在企業(yè)孵化器建設(shè)與運營上的投入存在較大差異。產(chǎn)出指標方面：年度畢業(yè)率、當(dāng)年孵化器與在孵企業(yè)從業(yè)人員之和、孵化器與在孵企業(yè)總收入之和、在孵企業(yè)當(dāng)年獲批知識產(chǎn)權(quán)數(shù)等指標的標準差較大，表明全國30個省份企業(yè)孵化器的產(chǎn)出存在較大差異，且這些產(chǎn)出指標的平均值不高，表明企業(yè)孵化器的孵化產(chǎn)出還有待增加。

表2 描述性統(tǒng)計分析表

注：年度畢業(yè)率=當(dāng)年畢業(yè)企業(yè)數(shù)÷當(dāng)年在孵企業(yè)數(shù)。

(二)DEA效率分析

使用Deap 2.1軟件對我國30個省份企業(yè)孵化器2015-2017年的運行效率進行測度。其結(jié)果見表3。

表3 各省份企業(yè)孵化器2015-2017年運行效率值

注：TE、PTE、SE分別表示綜合效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率。

由表3可知：2015年全國30個省份中共有16個省份孵化器運行效率DEA有效；2016年共有10個省份孵化器運行效率DEA有效；2017年共有14個省份孵化器運行效率DEA有效。上海、江蘇、浙江、湖北、四川、陜西等省份孵化器出現(xiàn)運行效率從有效降為無效的情況，天津、河北、內(nèi)蒙古、遼寧、福建、江西、湖南、廣東、重慶等省份孵化器運行效率逐年提高。這表明我國許多省份孵化器的運行效率仍較低，孵化能力弱，所提供的孵化服務(wù)種類仍較為單一，提供孵化增值服務(wù)的能力不足，且孵化器發(fā)展存在區(qū)域不平衡問題。

四、科技企業(yè)孵化器運行效率改進方案

(一)聚類改進方案

使用各省份2017年相關(guān)指標數(shù)據(jù)，進一步分析我國各省份科技企業(yè)孵化器運行效率的差異情況。使用K-均值聚類分析法，對2017年各省份科技企業(yè)孵化器DEA效率值進行分析。

BCC模型中的效率包括綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，其中綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。由于純技術(shù)效率與規(guī)模效率不相關(guān)，故將聚類變量設(shè)定為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，將K值設(shè)定為4。使用SPSS 21.0進行K-均值聚類分析。

表4 數(shù)據(jù)聚類分析表

注:PTE、SE分別表示純技術(shù)效率與規(guī)模效率。

由表4可知：第Ⅰ類省份企業(yè)孵化器的純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值均較高，綜合效率值屬于最高的一類；第Ⅱ類省份企業(yè)孵化器的規(guī)模效率低于純技術(shù)效率；第Ⅲ類省份企業(yè)孵化器的純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值都處于較低水平；第Ⅳ類省份企業(yè)孵化器的規(guī)模效益值明顯高于純技術(shù)效率值。

由表5可知：純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值兩個聚類變量的顯著性水平都為0.000，在5%的顯著性水平下，聚類結(jié)果通過顯著性檢驗。故可以依據(jù)此聚類結(jié)果對全國30個省份企業(yè)孵化器運行效率進行分類分析。

根據(jù)聚類結(jié)果，得到我國30個省份企業(yè)孵化器運行效率分類情況(表6)

1．企業(yè)孵化器運行高效類省份。該類省份是聚類分析中的第Ⅰ類省份，其純技術(shù)效率、規(guī)模效率都等于1或十分接近1。共有20個省屬于這一類，占總數(shù)的66.67%。其中北京、天津、山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、河南、湖南、海南、云南、青海、寧夏、新疆這13個省份企業(yè)孵化器運行的純技術(shù)效率、規(guī)模效率、綜合效率均為1，即純技術(shù)效率有效、規(guī)模有效。

表5 數(shù)據(jù)K-均值聚類方差分析表

注:PTE、SE分別表示純技術(shù)效率與規(guī)模效率

表6 我國各省份科技企業(yè)孵化器運行效率分類表

純技術(shù)效率有效是指在規(guī)模收益不變的情況下，當(dāng)前的資源利用情況已經(jīng)達到最佳。即無論怎樣增加投入，產(chǎn)出也不會隨之增加，也就是當(dāng)前的產(chǎn)出水平所需要的投入量已經(jīng)是最低量，不能通過改變企業(yè)孵化器的在職人員總數(shù)、企業(yè)孵化器的場地面積、企業(yè)孵化器的孵化收入與孵化基金之和等投入指標的投入水平，達到提高年度畢業(yè)率、當(dāng)年孵化器與在孵企業(yè)從業(yè)人員之和、孵化器與在孵企業(yè)總收入之和、在孵企業(yè)當(dāng)年獲批知識產(chǎn)權(quán)數(shù)等的產(chǎn)出水平。規(guī)模有效是指企業(yè)孵化器投入水平不變的情況下，該類省份企業(yè)孵化器現(xiàn)有規(guī)模所能達到的收益最大，再擴大或縮小企業(yè)孵化器規(guī)模都會造成孵化器運行效率降低。

2．企業(yè)孵化器規(guī)模低效類省份。該類省份是聚類分析中的第Ⅱ類省份。該類省份企業(yè)孵化器的規(guī)模效率低于純技術(shù)效率。江蘇省、山東省屬于這一類，占總數(shù)的6.67%。該類省份今后應(yīng)擴大省內(nèi)企業(yè)孵化器規(guī)模，以達到規(guī)模效應(yīng)。

3．企業(yè)孵化器運行低效類省份。該類省份是聚類分析中的第Ⅲ類省份。該類省份企業(yè)孵化器的純技術(shù)效率、規(guī)模效率均處于較低水平。共有6個省份屬于這一類，占總數(shù)的20%。該類省份企業(yè)孵化器運行效率的提升空間較大，一方面應(yīng)該擴大省內(nèi)企業(yè)孵化器的規(guī)模，以達到規(guī)模效應(yīng)；另一方面應(yīng)增加人才和資本等要素的投入，優(yōu)化各類投入資源的配置，以提升配置效率。

4．企業(yè)孵化器配置低效類省份。該類省份是聚類分析中的第Ⅳ類省份。該類省份企業(yè)孵化器的純技術(shù)效率明顯低于規(guī)模效率。黑龍江省、甘肅省屬于這一類，占總數(shù)的6.67%。該類省份今后應(yīng)加大技術(shù)改進力度，優(yōu)化省內(nèi)企業(yè)孵化器資源投入的配置情況，提升純技術(shù)效率。

(二)投入調(diào)整改進方案

企業(yè)孵化器運行無效的主要原因有：各類投入的比例欠佳、投入存在冗余等。對BCC模型中的松弛變量進行計算，根據(jù)計算結(jié)果可以得出為使DEA無效省份企業(yè)孵化器達到DEA有效需要對各類投入進行調(diào)整的具體數(shù)值。

由表7可知：人力投入方面，18個省份孵化器人員投入不存在冗余，其余12個省份孵化器人員投入平均冗余人員數(shù)為536.37人，表明目前全國孵化專業(yè)人才聚集態(tài)勢初顯。創(chuàng)業(yè)孵化活動涉及到技術(shù)引進、尋求融資、市場開拓、管理咨詢等多方面，孵化器需要配備相應(yīng)的專業(yè)人才為在孵企業(yè)提供各類服務(wù)，因此各省份孵化器應(yīng)該繼續(xù)積極招攬創(chuàng)新型人才加入創(chuàng)業(yè)孵化事業(yè)。物力投入方面，12個省份孵化器場地面積平均冗余為1952302.06平方米，表明部分省份孵化器存在孵化場地空置率高、場地利用效率低下等問題。目前我國許多省份孵化器仍以提供物業(yè)服務(wù)等基礎(chǔ)服務(wù)為主，對各類創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資源的整合能力不足；部分孵化器提供孵化增值服務(wù)的能力不足，忽視品牌塑造，對新創(chuàng)企業(yè)缺乏吸引力，導(dǎo)致所屬孵化場地大量空置。為解決這些問題，各地政府應(yīng)加強對孵化器的引導(dǎo)，鼓勵其向?qū)I(yè)化、垂直化方向發(fā)展，為在孵企業(yè)提供更加精準的服務(wù)。財力投入方面，12個省份在孵企業(yè)當(dāng)年獲得風(fēng)險投資額與孵化器對公共技術(shù)服務(wù)平臺投資額之和平均冗余為214828.95萬元，表明超過半數(shù)省份的孵化器提供融資服務(wù)能力較強。大多數(shù)初創(chuàng)企業(yè)面臨融資渠道單一、難以獲取大筆融資的局面，孵化器應(yīng)加強與風(fēng)險投資機構(gòu)、天使基金等創(chuàng)投機構(gòu)的合作，搭建融資平臺，提供更加優(yōu)質(zhì)的融資服務(wù)。

表7 DEA無效省份企業(yè)孵化器投入調(diào)整表

(三)產(chǎn)出調(diào)整改進方案

通過計算BCC模型中的松弛變量，得到為使DEA無效省份的孵化器達到有效，所需要增加的產(chǎn)出類型及具體數(shù)量(見表8)。

表8 DEA無效省份企業(yè)孵化器產(chǎn)出調(diào)整表

由表8可知：孵化能力方面，僅8個省份的孵化器年度畢業(yè)率有進一步提升的空間。這表明我國大部分省份孵化器孵化能力較強，但仍需要在提升孵化服務(wù)質(zhì)量上繼續(xù)下功夫，提升提供創(chuàng)業(yè)孵化增值服務(wù)的水平，增強鏈接與整合國內(nèi)外創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資源的能力，為創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略提供支撐。社會效益方面，上海、浙江、福建、貴州四個省份的孵化器在孵企業(yè)存在吸納就業(yè)人員不足的情況。這表明孵化器作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)中的重要一環(huán)，在促進經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、提升優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面雖然已經(jīng)顯現(xiàn)出部分成效，但仍需要提高運行效率為社會經(jīng)濟發(fā)展做出更大貢獻。經(jīng)濟效益方面，吉林、黑龍江、陜西、甘肅四個省份的孵化器與在孵企業(yè)總收入需要增加，這些省份孵化器與在孵企業(yè)總收入之和平均應(yīng)增加69.63萬元。這表明目前我國許多省份孵化器的盈利能力仍較弱，許多省份的孵化器主要依靠政府補貼維持運行，整個孵化器行業(yè)需要繼續(xù)提升市場化能力，持續(xù)進行機制創(chuàng)新，增強盈利能力。創(chuàng)新效益方面，僅有8個省份需要增加當(dāng)年獲批知識產(chǎn)權(quán)數(shù)，這些省份需要增加的當(dāng)年獲批知識產(chǎn)權(quán)數(shù)平均為37.79萬件。這表明我國許多省份孵化器在促進科技創(chuàng)新中發(fā)揮了重要作用。

五、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

運用DEA分析法測算2015-2017年我國30個省份孵化器運行的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，并基于2017年的純技術(shù)效率與規(guī)模效率測算值，使用K-均值聚類法將30個省份分為四大類：孵化器運行高效類、孵化器規(guī)模低效類、孵化器運行低效類、孵化器配置低效類。最后根據(jù)聚類結(jié)果、基于松弛變量計算得出的投入與產(chǎn)出調(diào)整值，給出相應(yīng)的聚類改進方案、投入改進方案、產(chǎn)出改進方案。結(jié)果表明：

(1)整體來看：我國許多省份孵化器運行水平仍較低，孵化能力較弱，所提供的孵化服務(wù)仍較為單一，提供孵化增值服務(wù)的能力不足，且孵化器發(fā)展存在區(qū)域不平衡問題。

(2)聚類結(jié)果顯示：30個省份中，共有20個省份屬于孵化器運行高效類省份，2個省份屬于孵化器規(guī)模低效類省份，6個省份屬于孵化器運行低效類省份、2個省份屬于孵化器配置低效類省份。孵化器運行水平存在省際差異。

(3)投入產(chǎn)出調(diào)整結(jié)果顯示：超過半數(shù)的省份存在孵化器人員、場地、資金投入方面的冗余；大部分省份孵化器孵化能力、社會效益、經(jīng)濟效應(yīng)、創(chuàng)新效益良好。

(二)建議

需要說明的是，本研究依據(jù)的僅僅是統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而由于創(chuàng)業(yè)孵化活動的復(fù)雜性、多樣性，僅僅這些數(shù)據(jù)顯然不能全面描述和評價單一孵化器或省域孵化器的真實狀態(tài)；本研究采用的方法，也只是眾多研究方法之一，受研究方法的局限，發(fā)現(xiàn)的問題、提出的對策難免有失偏頗。但無疑，這樣的研究對豐富孵化器研究的方法論是有益處的，研究結(jié)論將會對孵化器運營、評價、改進提供參考。

針對全國各省份企業(yè)孵化器運行中存在的總體運行效率較低、區(qū)域發(fā)展不平衡、存在投入資源冗余、專業(yè)化管理人才缺乏等問題，為提高全國各省份企業(yè)孵化器運行效率，提出以下政策建議。

1．對孵化器進行分級分類引導(dǎo)，推動孵化器科學(xué)發(fā)展

政府有關(guān)部門應(yīng)發(fā)揮引導(dǎo)作用，根據(jù)全國各省份孵化器發(fā)展現(xiàn)狀，分級分類制定發(fā)展戰(zhàn)略、評價指標和細則。針對不同區(qū)域、不同發(fā)展水平的孵化器運營中面臨的問題，給出不同的解決方案、未來發(fā)展規(guī)劃，從而推動全國孵化器科學(xué)發(fā)展。

2．完善考核評價體系，加強動態(tài)監(jiān)督管理

進一步完善孵化器官方考核評價指標體系，鼓勵孵化器行業(yè)協(xié)會、智庫、科研院所等組織對孵化器進行社會評價，加強對孵化器孵化活動的動態(tài)監(jiān)督管理，探索使用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘分析孵化過程產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)，為孵化器、在孵企業(yè)、風(fēng)險投資機構(gòu)等主體的決策過程提供數(shù)據(jù)支持。

3．增強區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間孵化器的交流合作，促進各區(qū)域孵化器協(xié)調(diào)發(fā)展

加強全國以及省、市級孵化器網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，重點建設(shè)京津冀、長三角、長江中游城市群、粵港澳大灣區(qū)等區(qū)域的孵化器協(xié)同發(fā)展網(wǎng)絡(luò)，建立跨區(qū)域孵化器聯(lián)盟、協(xié)會，促進區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間各類孵化資源、經(jīng)驗的分享。鼓勵區(qū)域間孵化器通過結(jié)隊幫扶、異地孵化、合作共建等形式進行互補合作，共同發(fā)展。促進資本、人才、技術(shù)等各類創(chuàng)業(yè)要素在區(qū)域間的流動，達到各區(qū)域孵化器協(xié)調(diào)發(fā)展的局面。

4．積極開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)宣傳與實踐活動，促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)文化繁榮發(fā)展

經(jīng)濟新常態(tài)下，大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新成為經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型進程中的重要推動力。各地政府應(yīng)積極開展大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)大賽、留學(xué)歸國人員創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽、創(chuàng)業(yè)論壇、創(chuàng)業(yè)沙龍等活動；支持孵化器、孵化聯(lián)盟或協(xié)會等組織同國外相關(guān)機構(gòu)聯(lián)合舉辦國際性創(chuàng)業(yè)大賽；召開區(qū)域孵化器論壇和峰會，針對孵化器運營成果顯著區(qū)域的成功經(jīng)驗進行研討與推廣。同時應(yīng)加強創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)文化宣傳，弘揚創(chuàng)客精神和企業(yè)家精神，引導(dǎo)全社會形成崇尚創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的價值觀，營造出鼓勵創(chuàng)新、寬容失敗的有利文化氛圍，促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)文化繁榮發(fā)展。

5．增強孵化器資源鏈接整合能力，加速創(chuàng)業(yè)孵化生態(tài)建設(shè)

完善孵化器與人才、資本、信息、技術(shù)等各類創(chuàng)業(yè)要素的鏈接、整合機制，增強孵化器與高校、研究院的鏈接，推進科技成果轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)化；增強孵化器與大企業(yè)的聯(lián)系，促進在孵企業(yè)與大企業(yè)開展業(yè)務(wù)合作；增強孵化器與風(fēng)險投資機構(gòu)、會計師事務(wù)所、律師事務(wù)所、咨詢公司等第三方服務(wù)機構(gòu)的合作，構(gòu)建協(xié)同共享的創(chuàng)業(yè)孵化生態(tài)。