2.2　研究综述

随着孵化器对于创新创业重要性的日益凸显，学者们对孵化器的关注越来越频繁，概括起来国内外关于孵化器的研究主要集中在孵化器的概念与分类、运行机制、绩效评估以及发展现状与存在的不足等方面。本节将从上述几个方面对现有文献进行梳理。

2.2.1　孵化器的概念与分类

虽然企业孵化器的发展越来越成熟，然而至今尚没有一个统一且权威的定义（Bruneel et al., 2012）。回顾文献，很多机构和学者从不同角度给出了企业孵化器的定义。美国企业孵化器协会（NBIA）、欧洲委员会（EC）、英国企业孵化中心（UKBI）、联合国开发计划署（UNDP）等机构都曾给出过企业孵化器的定义。其中，美国企业孵化器协会和欧洲委员会关于企业孵化器的定义较为相似：孵化器是一个通过为初创企业提供物理空间、咨询服务等多方面管理和服务来帮助初创企业成长和创新的组织。英国企业孵化中心则认为企业孵化器是商业过程、基础设施和人的集合体，旨在孵化和培育初创企业。同时，学术界给出的定义也不尽相同：Lalkaka（1999）、Aemoudt（2002）从孵化器的原始定义出发，认为企业孵化器最主要的功能就是营造一个受保护的环境，初创企业可以在其中得到很好的成长；Hackett和Dilts（2004）、Bollingtoft和Ulhoi（2005）、ShndLee（2012）等认为孵化器最关键的功能是为在孵企业提供网络化服务。诸多国内学者也尝试给出了企业孵化器的定义，但也不尽相同（钱平凡，2000；林强和姜彦福，2002）。

综上所述，虽然不同的学者和机构给出的定义不完全一致，但从实质来看，科技企业孵化器是一类集中介性、服务性和平台性为一体的组织，其能够为新创企业提供获取资金、技术、市场等丰富创新资源组合的机会，从而可以降低企业风险和成本，最终促进企业成长和企业创新的实现。

孵化器从诞生之日起就呈现出多样化发展趋势，Smilor（1987）、Allen（1990）、Aemoudt（2004）、Grimaldi和Grandi（2005）等学者分别从不同角度、按照不同的标准划分了孵化器的类型。马凤岭（2008）则概括地指出，孵化器按照不同的分类标准可以划分为不同的类型，而分类标准可以包括在孵企业所在的技术领域、所有制性质、投资主体、运营模式、孵化对象、是否有经营场地以及单位体制等。

在诸多类型的孵化器当中，专业孵化器是一类重要的孵化器，并且在当前专业分工不断细化的背景下得到迅猛发展。因此，专业孵化器得到了学者们越来越多的关注。Schwartza和Homych（2010）、Vanderstraeten和Matthyssens（2012）等学者均对专业孵化器的特征和优势进行了研究。国内关于专业孵化器的研究尚比较少见，王勇（2011）系统总结了国外专业孵化器运作的经验，并结合我国的实际情况提出了一系列对策建议；梁云志（2010）研究了专业孵化器的商业模式创新问题；李云鹤和李湛（2010）分析了专业孵化器的孵化机制，总结了我国专业孵化器发展过程中存在的主要问题，并提出应对思路；殷亚文（2015）实证研究了专业孵化器的孵化绩效及内在机制。

近年来，随着我国新技术、新业态、新产业、新商业模式的发展，孵化器领域也涌现出以创新工场、车库咖啡为代表的诸多新型孵化器，营造出新的创新创业氛围。当前，我国出现的新型孵化器主要类型及典型代表如表2-1所示。胡兰（2015）对大连高新区的三家新型孵化器（创业工坊、创客空间和东软SOVO）的运行机制、盈利模式、经验与启示等方面进行了梳理；阮晓东（2015）分析了新型孵化器的产生过程、运行机制以及对我国创新创业的引领作用；唐明凤等（2015）以创新工场为例，详细分析了天使投资型孵化器的商业模式；李常官和聂丽霞（2014）以中关村创新型孵化器为例，分析了关于创新型孵化器运行绩效评价的相关问题。

同时，随着互联网、大数据、云技术的发展和普及，越来越多的孵化器开始运用互联网思维打造云服务平台，虚拟孵化器不断出现且快速发展。钱平凡和李志能（2000）在国内首次提出发挥互联网在孵化器和创新创业中的重要作用；吕波（2014）梳理了我国虚拟孵化器的理论与实践发展的新动向，并分析了对我国的影响和启示；吕波（2015）提出互联网背景下虚拟孵化将催生线上创业圈、国际化资源圈、社交网络圈、云创业圈等四种网络圈，并且虚拟孵化具有叠圈效应。虚拟孵化器突破了地域的限制，使孵化网络真正地实现了“网络化”，强化了孵化网络的集成平台作用，使得在孵企业可以更加方便快捷地获取外部资源，因而具有十分重要的意义。

2.2.2　孵化器的运行机制

关于孵化器运行机制的研究主要是基于资源基础论来研究两个问题：企业成长和创新需要哪些资源要素？孵化器如何帮助企业获取这些资源要素？林强（2003）发现在孵企业能够获取物理空间、资金、服务等资源，从而促进企业成长和企业创新；Akomak（2009）通过系统总结国内外有关孵化器运行机制的文献，发现孵化器硬件设施、融资服务、人力资本、孵化器形象及其与产业集群互动是孵化器运行的重要影响因素；彭学兵等（2016）认为孵化绩效主要来源于孵化器对创新创业资源的整合作用；Chandra和Chao（2011）、Tavoletti（2012）、Somsuk等（2012）等研究认为孵化器的资金、设施、人才等资源是孵化器促进企业创新的重要源泉；唐明凤等（2016）以创新工场为例，基于价值链理论来分析孵化器的商业模式和运行机制，得出结论：孵化器与在孵企业形成经济与文化的双重反哺机制是双方可持续发展的重要动力。总结上述研究可以发现，孵化器的作用发挥主要取决于筛选有潜力的企业，为其匹配外部资源，促使其与地区产业、文化融合互动等三个因素（林强, 2003；Maital et al., 2008；Bruneel, 2012）。也就是说，孵化器所拥有的资源及连接资源的能力是孵化器成功运行的关键。

随着孵化器产业的发展，其所提供的资源（服务）类型越来越丰富。Von Zedtwitz和Grimaldi（2006）分析了意大利五种不同孵化器的主要服务项目；Bruneel等（2012）将美国的孵化器划分为三代：第一代主要提供基础设施，第二代主要提供人才、融资、咨询等各种服务，第三代则主要聚焦于网络服务。艾媒咨询公司在《2016年中国孵化器发展现状专题研究报告》中指出，我国孵化器主要提供14种服务，并对其进行了统计分析。

然而，整合外部创新资源，进行网络孵化，已成为新时期孵化模式创新的重要手段（Bruneel and Ratinho, 2012）。可见，孵化网络在孵化器运行中的作用越来越重要。鉴于此，学者们逐渐开始将研究重心从孵化器提供的有形资源转移到孵化网络等无形资源上来，即研究孵化网络背景下孵化器的整合和连接社会资源能力。关于孵化网络比较早的论述有，Hansen等（2000）系统阐述了网络化孵化器的概念和特点；Hackett和Dilts（2004）、Aernoudt（2004）等学者详细论述了孵化网络的内涵和本质。

在此基础上，很多学者系统构建了孵化网络理论框架，并基于实际调查数据对孵化网络与在孵企业绩效间的关系进行实证研究。具体地，胡海青等（2013）对孵化网络的成因进行了较为系统的梳理；刘平（2012）在对深圳市南山区孵化器网络进行调研分析的基础上，对网络结构、网络要素和孵化绩效之间的关系进行了实证分析；Soetanto和Jack（2013）构建了一个孵化网络分析框架，并基于英国某孵化网络的调查发现，在孵企业能够通过孵化网络获取更多的无形资源，从而促进企业成长和创新；刘成梅和蔡建峰（2016）详细论述了孵化网络、孵化器资源支持、在孵企业资源获取、企业绩效之间的关系机制，并基于江苏省50家国家级孵化器的378家在孵企业调查数据，采用结构方程模型实证分析了孵化网络嵌入在孵化器资源支持、在孵企业资源获取以及创业绩效中的作用。总结上述研究可以发现，资源基础论和社会网络理论解释了孵化网络促进企业绩效的理论机制，同时，几乎所有相关的实证研究均表明，孵化网络的资源集成平台作用有利于在孵企业快速便捷地获取外部匹配性资源，从而有效促进企业成长和创新，并且其在创新创业中的作用越来越重要。

随着孵化网络研究的逐渐深入，近年来开始有学者就孵化网络促进孵化绩效的内在机制进行更为深入的研究。比较典型的是关于孵化网络中关系社会资本的研究。代表性的有：李振华等（2017a）基于天津市181家在孵企业的调查数据，采用结构方程模型，实证检验孵化网络中在孵企业关系社会资本（包括信任和承诺两个维度）对创新绩效的影响，以及资源获取的中介效应；李振华等（2017b）构建了资源获取、关系社会资本与创新绩效关系的理论模型，然后以天津市206家在孵企业为样本，考察孵化网络中在孵企业资源获取对创新绩效的影响，以及关系社会资本的中介效应；李振华等（2016）基于对天津市79家孵化器的调查数据，从关系社会资本的信任、规范和网络三个维度，分析多中心治理模式下关系社会资本对区域科技孵化网络创新产出的影响及影响机制；毕可佳等（2016）以陕西省24家孵化器274家在孵企业为样本，实证研究关系社会资本（包括内部关系社会资本和外部关系社会资本）在在孵企业创业导向对孵化网络协调绩效影响中的作用。

此外，已有关于孵化网络较为深入的研究还有天津大学李振华教授团队关于孵化网络多中心治理问题的研究（李振华和赵黎明，2014；李振华等，2014；李振华等，2015；李振华等，2016a；李振华等，2016b；闫娜娜，2015；封新宇，2015），大连理工大学王国红教授团队关于孵化网络发展路径、知识扩散等方面的研究（王国红等，2015a；王国红等，2015b；王国红等，2016a；王国红等，2016b），孵化器编配能力对孵化网络创新绩效的影响（毕可佳等，2017），孵化网络治理机制对治理绩效的影响（胡海青和李浩，2016；王武习和胡海青，2017），等等。上述一系列研究在很大程度上丰富了关于孵化网络及其对孵化绩效作用的相关研究，为我们更好地理解孵化网络背景下孵化器的运行机制提供了重要指引。

2.2.3　孵化器的绩效评估

随着孵化器产业的蓬勃发展，设计一套关于孵化器运行绩效的评价标准，并对我国孵化器绩效进行监测评估显得越来越重要。学者们在对孵化器服务类型、运行机制等方面进行理论分析的同时，逐渐开始着眼于利用实际数据，并借助一定的计量技术对孵化器的运行绩效进行评估和分析。关于孵化器绩效的现有研究以绩效测算为主，辅之以孵化器绩效的影响因素、孵化器绩效的空间布局与空间关联等方面的研究。下面将对该研究领域的主要文献进行梳理。

囿于数据的限制，早期关于孵化器绩效评估的研究多以定性研究为主（Voss et al., 2002；Eisenhardt et al., 2007），即通过设计评价体系，并采用深度案例与基于问卷调查的因子分析相结合的方法来分析典型孵化器案例的绩效情况。比较典型的有，Chen和Lau（2005）从资源共享、集群效应、资金支持等九个方面设计了一套孵化器绩效评价标准，并采用香港科技园六个孵化企业的调查数据进行绩效评估；林强（2003）基于资源基础论设计了关于孵化器绩效的理论模型，在此基础上采用100余家企业的调查数据进行实证分析。该类研究对孵化器绩效问题进行了有益的探索，尤其是其能够设计比较细微的子指标来全面且深入地探讨孵化器的运营机制，成为后续一系列研究的重要基础。但同时也存在较多的不足，主要表现在其利用调查问卷等定性的研究方式往往带有孵化器经营者和调查研究者的主观判断，因而较难真实反映孵化器绩效的实际情况，并且“小样本”问题使其难以得到推广。

针对定性研究的不足，学者们开始尝试采用定量研究的方式来评估和分析孵化器的运营绩效。研究视角方面，包括宏观视角（省域）和微观视角（企业）的研究；研究方法方面，现有的定量研究以参数方法居多。比较典型的有：黄虹和许跃辉（2013）采用2009—2011年我国260家国家级科技企业孵化器数据，运用随机前沿方法（SFA）分析了我国孵化器绩效及其地区差异；Haiyang Zhang（2011）采用面板模型研究我国孵化器的运行绩效及其影响因素；Rothaermela和Thursby（2005）采用最小二乘回归、Logistic回归以及分类回归方法对美国孵化器绩效进行评估；宋清等（2014）基于我国192家国家级科技企业孵化器连续四年的数据，采用回归分析的方法评估和分析不同所有制性质下孵化器绩效；曾志坚等（2014）构建孵化器评价指标体系，并采用模糊层次分析法对孵化器的经营绩效进行评价。相较于基于调查问卷的定性研究，此类定量研究有着很多优势：能够较为客观地反映孵化器的经营绩效；采用国家级孵化器的中微观数据，有助于研究成果的比较与借鉴；基于大样本的分析能够使研究结果更加可靠。

同时，考虑到参数方法的局限性，很多学者开始用非参数的数据包络方法（DEA）来考察孵化器绩效。例如，章涛（2016）对我国2010—2014年24个省份的孵化器效率进行测度，并从时间和空间两个层面进行分析；殷群和张娇（2010）运用DEA方法研究了我国长三角区域孵化器效应，并提出了提高孵化器运行效率的调整和改进思路；王希良（2011）构建了孵化器绩效评价指标体系，并运用DEA方法对我国172家孵化器的绩效进行具体评估和对比。运用DEA方法测算和评估我国孵化器绩效的还有王敬与汪克夷（2012）、柴玮等（2015）、李志祥和宋清（2012）、代碧波和孙东生（2012）等。采用非参数DEA方法具有诸多的优势：一方面，与参数方法仅能够测度孵化器的单一效率不同，非参数的DEA方法可以同时测度孵化器的综合效率、纯技术效率和规模效率，因而其具有更强的解释力；另一方面，可以测算各地区各年份的孵化器效率，便于做动态比较与地区差异分析（王敬和汪克夷，2012；李志祥和宋清，2012；章涛，2016），而这对于我国孵化器产业发展而言具有重要的现实意义。然而，该类研究仍然存在一定的不足：首先，指标体系设计较为简单且不够统一；其次，难以找到绩效评估的对照组（Dee et al., 2011）。

学者们在测算孵化器绩效的同时，也关注孵化器绩效的影响因素。比较典型的有：Peters等（2004）重点研究了基础设施、培训以及孵化网络对孵化器绩效的影响；贾蓓妮（2009）采用AHP法研究了孵化器绩效的影响因素。此外，关于孵化器绩效影响因素的研究还有王红卫（2008）、徐菱涓和刘宁晖（2008）、宋清等（2014）等。已有研究基本都是基于孵化器调查数据，采用不同方法来研究孵化器绩效。该类研究完善了关于孵化器绩效的相关研究。

此外，考虑到孵化器在区域协调发展中的重要作用以及科学布局孵化器的重要性，近年来逐渐开始有学者将孵化器放到区域范围内进行研究，即研究孵化器的集聚特征和空间关联。其中，朱云浩（2014）基于外部性理论，通过测算孵化器对区域创新经济收敛的影响来研究孵化器在区域协调发展中的重要作用。而真正采用空间计量技术分析孵化器的空间关联效应的研究目前只见于天津大学吴文清（2017）及其学生刘晓英（2014）的研究。他们的研究较为相似，均基于省级数据，采用DEA方法及空间相关性分析方法研究了我国孵化器效率的空间关联性和模式，并分析了我国省域孵化器集聚度对技术创新效率的影响。研究发现，省域孵化器综合效率存在空间关联性，但孵化器集聚度不利于技术创新效率的提高。虽然研究尚处于起步阶段，仍存在很多局限性，但该研究首次运用空间计量技术来分析孵化器的空间关联效应，为本书关于孵化器空间效应的进一步深入研究提供了重要启示和参考。

以上研究是以孵化器为主体来探讨孵化器绩效。此类研究可以为我国孵化器产业的发展提供理论指导，其意义固然是十分重要的，然而，孵化器的主要目的在于促进企业创新与企业成长，所以，衡量孵化器的业绩，最终应该归结到入孵企业的成功与否上。也就是说，从孵化器产生与发展的初衷来讲，更需要以孵化企业为研究对象来实证检验孵化器的成效，以便更好地促进孵化器事业的健康发展。因此，近年来开始有学者尝试以孵化企业为研究对象，通过比较在孵企业和非孵化企业在创新等方面的差异来评价孵化器对孵化企业的作用。

该类研究目前主要集中在国外，如Westhead（1997）通过对比在孵企业与非孵化企业发现，两者在创新投入和产出方面并没有显著差异；Pena（2004）基于114家在孵企业的调查分析发现，人力资源是企业成长的重要因素，但孵化器的孵化效果不显著；Schwartz和Maximilian（2009）基于德国410家企业数据，运用PROMETHEE方法实证分析孵化器的有效性及其对企业生存和企业创新的促进效果；Massimo（2012）基于意大利的45家在孵企业与其他非孵化企业发现，在孵企业的创新投入和产出略优于非孵化企业；Yang等（2012）通过对比台湾新竹科技园内孵化企业与园外非孵化企业发现，园区内在孵企业有着更好的创新效率和投资效率，其原因主要是孵化器使得各类创新资源产生集聚效应，从而有利于在孵企业获取外部资源。国内仅有陈贝力（2014）和吴建銮等（2017）以孵化企业为研究对象来实证检验孵化器的成效。其中，陈贝力（2014）采用面板数据模型，以149家创业板上市公司为样本，对比在孵企业与非孵化企业的研发效率，发现孵化器对在孵企业研发产出的提升效果十分显著；考虑到上述研究样本量过少，并且忽略了孵化企业往往存在选择性偏差（Hackett and Dilts, 2004），吴建銮等（2017）基于我国新三板2014年2301家科技企业数据，在国内外文献中首次使用倾向得分匹配法和扩展的柯布—道格拉斯生产函数进行实证分析，研究发现，国家级科技企业孵化器能够显著提高在孵企业研发效率。

2.2.4　我国孵化器发展现状与存在的不足

随着我国孵化器产业的蓬勃发展及其地位的逐步提高，近年来国内很多学者致力于分析我国孵化器产业发展现状，总结孵化器建设和发展的经验及所存在的主要问题，旨在提出针对性的对策建议，以更好地促进我国孵化器产业的健康发展，并推进创新驱动发展战略的深入落实。比较典型的有刘艳莉（2011）、王利军等（2013）、冯金余（2014）、陈子丰（2016）等。已有研究在深入分析我国孵化器产业发展现状的基础上，一方面充分肯定了发展成绩：孵化器投资多元化发展，孵化服务不断升级，孵化体系日臻完善，孵化网络不断扩大，孵化绩效不断提升；另一方面也指出我国孵化器发展过程中存在的不足：地区不均衡，定位盲目和过度投资，运营模式和盈利机制比较落后，对初创企业的孵化力度不够等。在此基础上，学者们均提出了建设性指导意见。

同时，我国孵化器产业发展也需要“他山之石”，钱平凡（2000）、李志能等（2000）、李新安（2002）、王勇（2011），项国鹏等（2016）等学者系统分析了国外孵化器的发展经验，并结合我国的实际情况，提出了我国孵化器建设和发展的对策建议。

此外，孵化器本身即为各个国家支持创新创业的政策工具，各国都采取一系列措施促进孵化器发展，从而间接地支持创新创业。目前，绝大多数国家采取以任务目标为导向的财政支持政策，而我国对孵化器的政策支持是以税收为主。Czarnitzki（2011）、Peters等（2004）等学者从不同角度分析了政府对孵化器支持政策的有效性，其结论均肯定了政府支持政策。然而，我国近年来实施的孵化器税收优惠政策的效果如何？当前国内孵化器税收优惠政策效果评估的研究还比较少见。崔静静和程郁（2016）基于问卷调查数据的研究发现，税收优惠政策能够对孵化器孵化服务具有显著的激励作用；程郁和崔静静（2016）则从多层传导的角度实证考察了孵化器税收优惠政策的传导效应，研究发现，孵化器的税收优惠政策的激励效应具有异质性，并就此提出对策建议。