薛 强 赵 静

（1.科学技术部高新技术发展及产业化司，北京 100862；2.科学技术部火炬高技术产业开发中心，北京 100045）

基于变异系数法的不同地区国家级示范生产力促进中心发展实力的综合评价

薛 强1赵 静2

（1.科学技术部高新技术发展及产业化司，北京 100862；2.科学技术部火炬高技术产业开发中心，北京 100045）

综合评价对总结工作成效、改进发展思路具有重要的推动作用，特别是在区域资源和要素禀赋存在差异的前提下，建立更加客观合理的评价体系对全面反应不同地区的生产力促进中心实际发展状况十分必要。从区域划分的视角出发，按照同一类指标赋予不同权重的方式，采取变异系数法的基本原理，可以描述评价指标在不同地区呈现的异化敏感程度，以此构建体现区域差异性的评价方法，在此基础上，通过对国家级示范生产力促进中心进行实证分析，探索其内在规律性特点，以形成改进绩效评价的思路。

变异系数法；生产力促进中心；发展实力；评价；跨区域

经过20多年的发展，生产力促进中心已经成为我国数量最多、规模最大的科技中介服务机构，遍布全部省级行政区域，国家级示范生产力促进中心已达250多家，如何通过评价的方式来总结中心建设经验、发展成效并最终实现业务指导的科学化，已经成为推动生产力促进中心进一步发展的重要命题。本文以变异系数法为主要工具，重点针对不同区域的示范中心发展成效，采取同一指标体系、同一赋权方式，初步探索区域差异化的评价方法，研究分析权重差别的内在主导因素，结合已有示范中心的评价工作实践，提出改进和完善的具体建议。

一、概述

1992年，我国第一家生产力促进中心诞生在山东威海[1]。截至2011年，全国的生产力促进中心总数已达2274家，从业人员 2.87万人，联系和服务企业30.69万家，数量和规模连续多年位列世界同类机构第一位[2]（P4-12）。通过不断的积累和实践，在继承以往咨询、培训、信息化等服务业务的基础上，创新和衍生出工业分包[3]、“三农”服务[4]等新的业态。其中，经过科技部认定的国家级示范生产力促进中心达到238家，分布于全国大部分的省、自治区和直辖市。

早在2003年，科技部已经着手对国家级示范生产力促进中心的运行情况进行评价，经过试点和不断完善，现行的评价办法是由科技部在2011年公布并组织实施的[5]，主要按照示范中心所属的性质（企业类、事业类）分别建立相应的评价指标，采取同一评分原则，分年度进行绩效评价。从境外的科技中介机构情况看，虽然欧洲、美国、日本，包括我国的台湾、香港等地都有类似的科技中介机构[6]，但由于数量相对较少，主要使用的是单一机构运行评价方式，未能形成大样本量的运行效果评价体系。

在国内其他科技中介机构评价中，由于科技企业孵化器数量相对较多，因之关注孵化器绩效评价的学者和文章也比较多。姚爽等[7]基于主客观集成赋权思想，从社会效益、孵化效率、服务能力、发展规范等方面构建了评价指标，并对辽宁省的19家孵化器进行了实证研究；张鹏等[8]运用DEA方法进行孵化器的评价，依据2006年的数据对广东省的部分孵化器做了实证分析；徐菱涓等[9]基于主成分分析法梳理了22个影响孵化器绩效的因素，并基于沪宁杭的典型孵化器开展对比分析。在变异系数法的运用方面，孙凯等[10]通过对黑龙江的10家省级孵化器运用变异系数法判断，确定了4项指标的权重，并进行评价分析；高早亮[11]基于变异系数法从五大类30项指标入手，建立了省级高新区的评价模型，并应用在11家高新区的评价。

本文研究的角度，选择目前尚处空白的区域差异化科技中介机构评价方向，针对不同地区的国家级示范生产力促进中心，依托已有的绩效评价指标体系，选择相同的指标（包括指标的内涵解释），通过变异系数法，重新确定同一指标在不同区域示范中心评价时的赋权，以此反应各区域示范中心发展过程中的差异特征。同时，选取部分示范中心进行实证评价和分析，并与科技部公布的年度结果进行对比研究，形成新的判断和建议。

二、评价区域和指标选择

此项评价的关注重点是不同区域国家级示范中心发展实力的评价，首要前提是确定区域划分和共用的评价指标。

1.区域划分

综合考虑现有生产力促进中心建设发展情况和国家级示范中心的区域分布，鉴于科技部2009年至2012年组织实施了体系建设重点省行动的实证研究，区域划分的基本单元确定为拥有国家级示范中心的省级行政区域，依据经济和科技发展水平、生产力促进中心建设成效、示范中心数量大体相当的原则，将30个省、自治区、直辖市划分为4个区域，具体情况见表2.1

表2.1 区域划分表

2.评价指标

考虑到本文的重点是指标权重的赋值和比较，因此在指标选择上以现行国家级示范生产力促进中心绩效评价中的指标为基础。由于目前国家级示范中心评价指标分为企业类、事业类两套体系，本文在确定评价指标时主要是从两套体系共有的指标（8个）中进行筛选。根据综合考量示范中心发展实力这一基本思路，选择了6项主要反应中心实力的指标，包括资产总额、收入总计、主营业务收入净额、服务企业总数、职工总数、学士学位以上人员比例。

3.数据来源

上述6项指标的原始数据均可以通过国家级示范中心的年度绩效考核获取，本文选择了2011年的数据进行计算和分析。其中，资产总额、收入总计、主营业务收入净额来自示范中心上报的财务数据，根据现行绩效评价规定，此类数据必须经过注册会计师事务所审计，且审计结果为无保留意见，因此其准确性和真实性相对较高；服务企业总数、职工总数、学士学位以上人员比例由示范中心上报省级科技部门审核后汇总提交，并有相关的证明材料（学位证书复印件等），具有较高的可靠性。

三、评价方法和结果

1.评价方法——变异系数法

为了避免指标权重确定的主观性,本文采用相对客观的赋权方法——变异系数法，分别确定4个样本区域各6项评价指标的权重，再对示范中心发展实力进行评价。

变异系数法主要是在多指标的评价过程中，观察某项指标在所有被评价对象上的变异程度大小，由此判断评价对象达到该指标平均水平的难易程度，进而区分评价对象在该指标所反应要素相应的能力。如果某项指标变异程度大，其在整个指标体系所对应的权重就大；如果变异程度小，则对应的权重就小；如果变异程度为0，即所有评价对象在该指标的原始数据相同，则该指标权重为0，亦即不纳入指标体系。根据统计学中表示变异程度的常用方法，考虑到指标数据的处理难度和中心数量的样本量，本文使用标准差系数衡量变异程度。

2.评价过程

根据获得的2011年国家级示范中心绩效数据情况，对上述6项指标中存在数据缺失的中心进行了剔除，共选择229家中心作为样本，具体分布如表3.1。

表3.1 样本分布表

针对每一样本区域，按照如下公式进行测算，由于篇幅有限，以样本1区为例。

样本区域内共有53家生产力促进中心，用来进行评价的指标共6个。Gij表示第i个评价对象在第j项指标上的观测值，其中，i=1,2,…,53；j=1,2,…,6。

分别得出样本1区中6个评价指标对应的权重，以此获得53个中心的评价得分 Ri。

其中，mj=min Pij, Mj=max Pij,i=1,2,…,53

3.评价结果

运用EXCEL工具，对229家示范中心按照设定的4个区域分别进行计算，得到每个样本区域在单项上的平均值（如表3.2）和各区域内不同指标的权重值（表3.3）。同时，根据评价方法，对每家示范中心进行了分区域评价，其中，综合得分40分以上的共有13家，以其在评价过程中的随机序号代替中心名称，具体评价情况如表3.4。

表3.2 平均值汇总表 单位：人、万元、家

表3.3 权重分布表

表3.4 部分中心评价得分表 单位：人、万元、家

四、分析判断

综合以上的评价结果，通过分析原始观测值、评价权重、不同区域的得分情况以及与官方公布的评价结果进行对比，有以下几个问题值得关注。

1.初步减弱了区域差异的影响

如前述3个表所示，6个评价指标在四个样本区域内的平均值差别较大，一定程度上表明了同区域内示范中心达到平均值的难易程度，并且映射到权重的差别上。同一指标在四个样本区域表现为不同的权重，因此也对示范中心获得的评价分数产生直接影响，换言之，如果同一家示范中心被划入不同的区域进行评价，其获得的最终得分也会不同。由于权重的分布差异，一定程度上消除了区域间的差异。以序号为2-62和1-19的两家中心为例，在6项指标的观测值上，1-19中心均高于2-62中心，其中部分指标甚至相差1-2个数量级，但是，对比区域1和区域2，其指标的平均值相差也比较大，而且指标的权重分配也不相同。基于区域内发展实际确定的权重，所以，虽然2-62的观测值相比都较低，但其最终评分高于1-19中心，基本反映了其发展的位次。

2.基本体现了地区发展的现状

在此次区域的选择过程中，总的原则还是按照地理位置进行划分的，样本区域依次大体对应东部发达地区、东北和东部其他地区、中部地区、西部地区。从同一指标在四个样本区域被赋予不同的权重看，基本表达了该区域内国家级示范中心整体的发展实力和水平。以学士学位以上人员所占比例这一指标为例，其权重是所有6项指标中最低的，而且无论是在四个区域中的任何一个，其权重值低于其他指标，客观验证了国家级示范中心从业人员的学位情况（因为2006年以来认定的150多家示范中心，基本条件是此项指标不低于70%，所以总体上各家中心达到区域平均值的难度更小）。同时，各区域中，资产和收入类指标的权重都被赋予较高的数值，反应了示范中心当前首要任务还是拓展服务范畴、提高市场化水平。

3.权重异化现象的内在因素

按照事先设定计算方法，权重赋值的过程完全依赖于样本区域各示范中心的观测值情况。从结果看，某些指标的权重相比较大（如，样本3区的资产总额所占权重为30%），与该区域其他5项指标的权重相比，其所在比重是最低权重（学士以上比例为2.8%）的10.7倍；而与该项指标在其他三个样本区域的权重比，平均高出7.2个百分点。从数据本身分析，应该是反映了样本3区的示范中心资产总额增长的难度，但从观测值本身看，主要是其中1家中心的观测值（19.7亿元）极高，是平均值（0.6亿元）的33倍，导致其他示范中心与平均值的差距过大；而且，由于该这种差距值较大，引起标准差的数值骤升，进而提高了该项指标的权重，其影响投射到评价结论上就是样本3区的资产总额因素直接影响评价位次，是否能全面反应该区域内示范中心运行的整体情况值得深入研究和修正。

4.定量评价尚存在一定的局限性

从现行的国家级示范中心年度绩效评价相比，现行办法采取的是定性与定量相结合、固定权重、分类（企业与事业）评价的方式，本文的侧重点是分区域、差异化权重、完全定量的方式。从总评价得分超过40分的13家中心情况看，与同时间段的官方评价结果比较，分获7个A、3个B、3个C。其中，样本3区结果一致（3家中心均为A），样本1区和4区大体一致，而样本2区差异较大。从数据量上看，本文选择指标数量较少（6个），而官方评价的指标均在10个以上，所以可比性不强；从评价分类看，只依靠定量指标进行分析，能够保证数据来源的可信性、评价结果在数学解释上的可靠性，而且可以消除主观评价的人为因素，但是畸变数据（如，某一中心当年获得极大数额的增资，但与其自身工作努力无关）等因素可能产生权重分配的简单逻辑化，从而减弱评价结果对实践的指导作用。

五、思考

通过研究分析，分区域评价的难点主要是评价指标的选择、评价对象的分类和指标权重的赋值。本文出发点就是探索分区域评价的实施方式，考虑到评价动机，关注点集中在不同区域指标权重的赋值过程和途径，评价对象采取属地化归类方式，而指标选择方法相对简单。从结果看，初步构建了一套能够进行分区域评价的方法，区域划分和指标权重方面进行了探索，与实践工作中的情况具有较好的吻合性。

从研究的角度出发，分区域评价可进一步深化区域划分的研究，尝试破除行政区划的束缚，以科技中介机构发展所必须的要素禀赋作为基础依据，科学确定示范中心的分区域机制，甚至区域内的二次区域之间可以不相邻；在指标选择上，应该研究提出符合生产力促进中心建设和发展实际情况的评价指标体系，充分考虑中心自身性质、所处发展阶段的特征、服务业态的特点等因素；要兼顾定性与定量指标，特别是定性指标的设定和评价方式方面的构建，发挥主客观相结合的优势。

从指导实践看，评价的作用和意义并不是评价本身，也不是仅凭评价结果进行的排序，核心作用是查找问题、分析原因、推动工作。仅从本文获得的评价结果看，要针对不同地区指标权重的差异，深入研究产生差异的内在原因，特别是地区经济和科技发展不平衡、中介资源要素配置不合理等方面的因素，要给予关注并重点考量，找到解决问题的办法。同时，针对不同区域，客观研判其指标权重的分配情况，有针对性地提出分类指导的建议，引导区域内的示范中心集中精力解决关键问题，提升建设实力和水平，实现快速健康发展。

[1] 薛强.我国生产力促进中心发展的阶段及特征分析[J].科技成果纵横.2012(3): 33-44.

[2] 中华人民共和国科学技术部高新技术发展及产业化司.中国生产力促进中心发展报告(2002-2012)[M].北京: 机械工业出版社.

[3] 薛强,赵静.从工业分包看生产力促进中心的业务创新路径[J].科技管理研究.2012(13): 223-226.

[4] 薛强,赵静.生产力促进中心服务“三农”的发展模式研究与问题分析[J].科学管理研究.2012(2): 80-82.

[5] 薛强,赵静,李楠林等.中国科技服务的探索与实践: 生产力促进中心服务典型50例[M].沈阳: 东北大学出版社,2011.

[6] 赵静,薛强.典型生产力促进机构发展研究及其对我国的启示[J].科技进步与对策.2012(13): 15-18.

[7] 姚爽,岳玉珠,黄玮强,冮毅.基于主客观集成赋权思想的科技企业孵化器绩效评价研究[J].科技进步与对策.2012(11): 113-117.

[8] 张鹏,占豪剑.基于DEA科技企业孵化器绩效评价——以广东为例[J].科技管理研究.2010(14): 78-81.

[9] 徐菱涓,刘宁晖.基于主成分分析法的科技企业孵化器绩效影响因素研究[J].科技进步与对策.2008(11): 213-215.

[10] 孙凯,鞠晓峰,李煜华.基于变异系数法的企业孵化器运行绩效评价[J].哈尔滨理工大学学报.2007(3): 165-167,172.

[11] 高早亮.基于变异系数法的黑龙江省高新区竞争力综合评价[J].经济师.2012(2): 219-220.

[12] 科学技术部办公厅.科技部办公厅关于公布国家级示范生产力促进中心2011年度绩效评价结果的通知[Z].2012.6.

责任编辑：侯德彤

Comprehensive Assessment of State-level Demonstration Center for Promoting Productivity in Different Regions Based on Coefficients of Variation

XUE Qiang ZHAO Jing

( Ministry of Science and Technology of the P.R.C, Beijing 100862, China )

Comprehensive assessment is a great driving force for improving work efficiency and improving modes of development,especially in the case of differences in regional resources and elements.From the perspective of regional divisions and based on different weights for the same type of quota,the method of adopting coefficients of variation can be used to establish an assessing method to show regional differences so as to disclose the inner laws and improve assessment with reference to analysis of State-level demonstration centers for promoting productivity.

coefficient of variation; center for promoting productivity; assessment; trans-regional

C93-0

A

1005-7110（2013）02-0056-06

2013-04-18

薛强（1979-），男，辽宁沈阳人，科学技术部高新技术发展及产业化司综合与计划处处长，主要研究方向为科技管理、科技中介、现代服务业；赵静（1981-），女，陕西宝鸡人，硕士研究生，助理研究员，主要研究方向为产业集群、区域经济和科技管理。