高质量发展视域下众创空间运行效率评价研究

柴晨星，崔祥民

(江苏科技大学 人文社科学院，江苏 镇江 212100)

众创空间是我国实施创新驱动战略的重要组成部分，是实现创新与创业有机结合的重要平台和载体。众创空间通过集合各种资源，为创客提供全面的服务与指导，因此众创空间的有效运行能够大幅度提升我国创新、创业效率。自2015年起，国家大力倡导“大众创业、万众创新”，致使众创空间在全国遍地开花，数量规模快速增长。在2015年之前，全国众创空间数量不超过1600家，截至2018年底，全国众创空间数量共6959家(1)数据来源于2019年《中国火炬统计年鉴》。。

虽然众创空间规模增速快，但大部分新兴众创空间仍处于初步探索阶段。首先，尽管我国制定了针对众创空间的创新、创业帮扶政策，但创新企业对众创空间的满意度不高，仅有22%的创业企业对众创空间的服务与孵化能力非常满意，众创空间优质创业服务项目的满意度均值仅为29%。不难发现，众创空间服务类项目存在的问题是众创空间发展过程中的一项短板[1]。其次，虽然众创空间在数量上达到了科技管理部门的预期要求，但质量参差不齐。毛大庆曾在《中国众创空间发展蓝皮书》中表示，这次“大众创业、万众创新”给中国沉淀下来的并不是独角兽，也不是上市公司，而是在重塑中国的创业思想和创业精神。随着市场需求的不断变化，一些地区将建设众创空间数量当作硬指标，通过政策优惠强行推出一些成长性较差、功能性较低的众创空间，这只能造成表面繁荣的假象，难以从实质上促进创新及创业，因此要更加注意众创空间的专业性与差异化发展(2)参见毛大庆《中国众创空间发展蓝皮书》，浙江人民出版社，2016年。。针对上述情况，国家出台了相关文件，引导和督促众创空间的高质量发展。2018 年 9 月 18日，国务院印发《国务院关于推动创新创业高质量发展打造“双创”升级版的意见》(国发〔2018〕32 号)，文件对创新、创业的高质量发展提出了新的要求，不再以众创空间的数量与面积增长为衡量标准。自此，众创空间的发展也正式由增量进入提质增效的发展阶段。

近年来，众创空间受到国内外学者的广泛关注，学者主要围绕评价指标、评价方法、评价结果等方面展开研究。首先，在构建评价指标方面，Chirgui等从人力、财力、物力以及政府扶持等角度构建了评价指标体系，并对科技企业孵化效率进行评价[2]；李燕萍等基于扎根理论，从社会影响力，创新、创业服务内容，创新、创业服务能力，创新、创业服务成效，创新、创业服务环境以及特色服务与品牌建设六个方面建立众创空间质量指标体系[3]；李洪波等基于投入、产出两个大指标，以及创新、创业培训，资金技术服务，创业集聚能力与创新、创业成效这四个小指标对众创空间效率进行评价[4]。其次，在评价方法上，Sung等运用韩国七家企业孵化器的有关资料，运用统计方法建立“线性模型”及“非线性模型”对孵化器进行评价[5]；张静进等采用三阶段DEA模型方法，选取政府补贴、外部融资、服务人员、创业导师等作为环境变量，对我国众创空间的创新、创业效率进行实证分析[6]；赵铮等认为，传统DEA模型职能虽然能够判断DEA有效、DEA弱以及DEA无效三种效率状态，但在判断多个DEA有效单位时无法得出哪个有效单位相对效率较高，故采用规模可变的DEA超效率模型进行分析[7]；田剑等基于省域数据，运用DEA分析方法对众创空间运行效率进行实证分析，同时运用探索性空间数据分析方法得出众创空间综合效率的空间关联类型，为区域资源差异的战略调整提供指导依据[8]。最后，从效率评价结果看，魏建良等将众创空间分为政府主导型、国企主导型、民企主导型以及民办非企业主导型四类，并进行分区评价，研究发现杭州等城市处于高效率区，且民营主导型众创空间是决定城市总体效率的主要因素[9]。综上，尽管众创空间研究在不断深入和完善，但大部分学者都是基于现象对其进行描述研究，鲜有基于高质量发展视角对众创空间进行研究。

因此，在已有研究基础上，本文探讨了高质量众创空间的内涵，将就业机会和创业凝聚力作为反映高质量内涵的两项产出指标，采用数据包络分析方法分析江苏省288个众创空间的运行效率现状，探究影响江苏省众创空间运行效率的因素，并通过评价江苏省三大区域的效率差异，提出众创空间高质量发展的优化路径。

一、 研究方法

(一) BCC模型

DEA方法是一种非参数效率评价方法[10]。该方法通过评价每个研究主体的综合效率、纯技术效率以及规模效率，将评价主体分为DEA有效和DEA无效，对于DEA无效的评级主体，可通过对投入要素的相应增减来达到DEA有效。数据包络分析方法可以评价江苏省288个众创空间DEA有效的数量，并且能够分析影响江苏省众创空间运行效率高低的主要因素。

C2R模型中的假设是规模报酬不变，但实际上众创空间规模报酬一般是可变的，因此文章通过将C2R模型的规模报酬不变假设扩展为规模报酬可变，即BCC模型，对第j0个区域进行效率评价(1≤j0≤n)：

(1)

式(1)中，xij表示第j家众创空间的第i种投入量，yrj表示第j家众创空间的第r种产出量，该规划的最优解为λ*、S-*、S+*、θ*，当θ*=1，且S-*=0、S+*=0，则第j0个DMU为DEA有效。

(二) 超效率分析

为弥补BCC模型不能将众创空间效率评价指数为1 的决策单元进行排序，Andersen和Petersen提出超效率DEA模型[11]。超效率DEA模型将有效决策单元构成有效前沿面，并对有限决策单元进一步排序，其基于投入引入阿基米德无穷小量的超效率DEA模型为：

该模型的优势是能够比较有效决策单元的效率高低。该模型将前沿面上的有效决策单元排除在外，将非有效决策单元进行投入、产出重建，从而构成新的有效前沿面，称为“投影”，进一步计算每个决策单元的超效率得分，有效率的决策单元会得出大于1的不同效率数值。

二、 评价指标体系的建立

(一) 高质量众创空间的内涵

习近平总书记在十九大报告中提出我国经济已由高速发展阶段转为高质量发展阶段，因此，准确把握区域众创空间发展现状，对于推动区域众创空间高质量发展意义重大。学界对高质量发展的内涵进行了充分探讨，金碚指出，高质量发展是能够更好满足人民不断增长的真实需要的经济发展方式、结构和动力状态[12]；安淑新认为，高质量发展意味着高质量的供给、需求、配置与投入和产出，高供给需要提高产品服务的质量和水平，高需求要求消费升级从而带动供给体系升级，高配置要求提高资源配置效率，高质量投入、产出要求投入少、产出多、效益好[13]；任保平等指出，高质量发展是经济发展质量的高级状态和最优状态，是以新发展理念为指导的经济发展质量状态[14]。张军扩等认为，高质量发展的本质内涵是以满足人民日益增长的美好生活需要为目标的高效率、公平和绿色可持续的发展[15]。纵观以上研究，学界对高质量发展的内涵尚未形成统一标准，但都认为高质量发展的最终目标是为了提高效率，增加产品使用价值，满足人民的美好生活需要，甚至有学者采用反映经济效率的某一种指标衡量高质量发展状况，并认为高质量近似等同于高效率[16-17]。在界定高质量众创空间方面，有学者指出衡量高质量众创空间主要有三大标准：第一，能否为入驻企业提供高质量服务；第二，能否尽快帮助企业孵化成功；第三，这种能力能否可持续[18]。因此，高质量众创空间可定义为服务能力强、孵化效率高且可持续的众创空间。本文借鉴相关学者的观点[19]，将高效率作为高质量的代名词，以众创空间运行效率的高低来体现高质量。众创空间运行高效率是指企业投入一定的生产并能够得到最大有效产出，主要从有限的投入要素得到充分利用和要素投入得到最大有效产出这两方面体现[20]。研究采用数据包络分析方法和超效率分析方法对导入的投入与产出数据进行分析，继而根据得出的综合效率、纯技术效率与规模效率三大效率结果，探究每个众创空间效率运行高低，评定其是否有效，是否符合高质量发展的战略要求。高质量众创空间建立的最终目的是为了服务于更多实体科技型企业的创新发展，进一步带动就业，因此，研究众创空间的高质量发展具有重要的实践价值。

(二) 指标选取

效率是指在特定时间内，各种投入与产出之间的比率关系，效率与投入成反比，与产出成正比，因此，要确定系统的投入与产出指标以评价运行效率。本文根据众创空间的投入要素与有效产出，结合现有研究成果中学者选取的指标，建立了众创空间运行效率评价指标体系，如表1所示。

表1 众创空间运行效率评价指标体系

1. 投入指标

众创空间是一个经济系统，其正常运转的投入要素包括人力、物力、财力以及创业培训等四个方面[2]。人力、物力、财力三种投入是众创空间的基本要素投入，而创新、创业培训是创业者获取知识和经验的来源，也是衡量众创空间服务水平的有效指标。专业性较高的导师团队是衡量众创空间质量的重要指标，以创业导师队伍(X1)来衡量；具备创新精神的高素质人才是众创空间有效运行的基础，以众创空间累计创业团队数量(X2)来衡量；众创空间场地需要容纳创业人员、创业设备等，在一定程度上反映了该众创空间的需求与劳动力、设备等要素投入的数量，以众创空间总面积(X3)来衡量；众创空间财力投入的来源，主要包括内部资金注入、政府财政补贴以及企业的天使投资等，以团队及企业当年获投资总额(X4)来衡量；此外，众创空间的培训作为一种特殊的资源投入，是众创空间效率提升的关键，用创新、创业活动数量(X5)和开展创业教育培训数量(X6)来衡量。

2. 产出指标

选用众创空间吸纳的就业人数和创业凝聚力来体现众创空间产出的高质量。根据对高质量众创空间的内涵定义可知，孵化效率高并且能够可持续存在是高质量众创空间的体现，而高孵化率意味着需要大量人才、资源为之服务，才能孵化出高质量的科技企业；可持续能力则意味着众创空间至少需要具备一定的规模与全面的岗位设置。企业的就职岗位数量是衡量其能够长期运行的直观标准，同时也是该企业运营质量的间接体现，故众创空间吸纳的就业人数是衡量众创空间高质量的重要产出指标，以众创空间服务人员数量(Y1)来衡量。创业集聚是创业者或创业企业在某一区域内不断汇聚，体现了区域众创空间影响力、综合实力以及提高孵化率的潜力，以当年服务的创业团队数量(Y2)来衡量创业集聚力。

三、 众创空间运行效率实证分析

(一) 数据来源

选取江苏省288个众创空间(有效数据)的截面数据作为研究对象，研究数据主要来源于江苏省科技企业孵化器协会。江苏省科技企业孵化器协会是由江苏省科技厅批准的非营利性行业自律组织，受科技厅委托，负责众创空间备案以及数据统计等工作，故本研究所用数据真实、可信。利用Maxdea软件，将搜集的投入、产出数据代入模型，分析众创空间的运行效率及规模效率。由于DEA是一种非参数评估方法，其结果与指标的量纲无关，故本研究数据并未进行量纲处理[21]。

(二) 描述性统计分析

在进行实证研究前，必须对各项数据进行统计分析，大致了解各项指标的属性特征，为进一步分析夯实基础，表2是对所有统计指标的描述性结果。

第一，在众创空间投入要素方面，所有指标的最大值与最小值之间相差很大，且均值整体处于相对较小的水平，初步说明江苏省众创空间发展差异较大，大部分众创空间投入要素数量较少，从侧面可以看出中小规模的众创空间居多。这一结论可以在众创空间总面积这一要素的数据中得到验证。规模较大的众创空间占地总面积为80 000平方米，约是规模最小的372倍，规模差距悬殊。

此外，由当年投资总额这一指标可知，获投资额最多的众创空间是获投资额最小的22 000倍，同时所有众创空间之间的标准差为23 159.30，说明各众创空间的投资额偏离均值非常大，发展差异明显。

表2 众创空间投入与产出指标描述性统计

第二，在众创空间产出指标方面，不同质量水平众创空间创造的就业机会相差较大，甚至存在服务人员数量仅1人的众创空间，均值为26，标准差为177.78。此外，由当年创业团队数量数据可知大部分众创空间的创业聚集力较低。

由上述描述性分析可知，各个众创空间的投入要素与产出要素存在显著差异，可初步得出结论：各个众创空间的运行效率也可能存在较大差异。

(三) 实证结果分析

基于Maxdea软件，从三个方面分析实证结果：第一，运用BCC模型对实验对象的运行效率进行拟合，基于投入径向法对模型进行估计，由评价结果得出其综合效率、纯技术效率以及规模效率；第二，为弥补传统BCC模型无法比较有效众创空间的效率高低，因此，运用超效率对每个众创空间进行排名并分区域评价；第三，为研究江苏省区域差异，将江苏省划分为苏南、苏中、苏北三大区域进行效率差异评价。

1. BCC模型实证结果

根据BCC模型的分析结果可得每个众创空间的综合效率、纯技术效率以及规模效率。表3列出了众创空间DEA效率的描述性统计结果。

表3 众创空间DEA效率的描述性统计

(1) 综合效率评价

综合效率是对决策单元的投入要素使用效率的综合评价与衡量，这一评价可反映每个决策单元在现行生产力水平下所能实际达到的最大产出比率(表4)。根据江苏省288个的众创空间综合效率结果可得出以下结论。

表4 综合效率分析

江苏省众创空间整体运行效率较高。江苏省综合效率评价为1的众创空间共90个，占总数的31.25%，约1/3的众创空间运行有效。综合效率最大值为1，最小值为0.010 4，均值为0.716 8，中位数为0.733 3，标准差为0.252 8，其中中位数大于均值，表明众创空间整体运行效率高于平均发展水平，发展态势较好。从市域角度看，发展规模最大的是南京和苏州，二者综合有效比例超过50%，其中，南京约占27%，苏州约占24%，是江苏省众创空间发展的领头城市。南京和苏州众创空间规模扩大的一部分因素在于政策体系的完善。南京市颁布了《南京市关于科技创新创业载体和双创示范基地进行绩效评价的实施办法》，通过省级奖励和绩效评价来激励众创空间的发展；苏州市于2015年启动了“科技创业天使”计划，搭建科技创业天使平台，激发创业主题的活力，2016年实施“创客天堂”计划，支持众创空间建设，为众创空间发展提供了良好的政策环境。从区域角度看，苏中与苏南也存在综合效率有效的众创空间，但其大体分布仍呈现“南强中北弱”的态势。苏南地区坐拥省会城市，拥有先进的管理经验和人力资源，对众创空间吸引力强，因此发展规模较大；而苏北地区人口密度小、高等院校较少以及交通条件偏差等因素，创新能力不及苏南，对众创空间的吸引能力较低。

(2) 纯技术效率分析

纯技术效率(PTE)是指将众创空间的管理水平和技术水平等作为影响因素的效率评价值，是排除了规模因素的技术效率。由纯技术效率数据分析(图1)可得出软性服务能力有待提高的结论。由表4可知，纯技术效率有效的众创空间共112个，占总数的38.9%；而规模效率有效的众创空间共157个，占比54.5%。这表明创新氛围、管理水平、运营能力不足等软性服务水平不高是影响众创空间效率的主要原因。此外，由图1所示的纯技术效率、规模效率(SE)与综合效率(TE)三者之间的关系可以看出，图1(a)中的散点分布更接近45度线。综上所述，纯技术效率是综合效率无效的主要原因。

图1 纯技术效率、规模效率与综合效率之间的关系(3)图中纵轴表示综合效率，横轴分别表示纯技术效率和规模效率，由综合效率分解可知，散点图越集中于45度线，则表示纯技术效率(规模效率)对综合效率的影响越大。

(3) 规模效率分析

规模效率是指受样本规模大小影响排除DMU纯技术因素影响的效率评价值，可对投入、产出是否达到最优状态作出评价。由规模效率数据分析可知，第一，苏南扩张速度过快，在288个众创空间中，共有8个规模报酬递减的众创空间，其中苏南共有5家，这是由苏南地区众创空间的发展速度过快、规模过大导致的；第二，苏中、苏北地区众创空间规模偏小，苏中与苏北区域的众创空间数量总和仅占比27.08%，远低于苏南区域众创空间数量，表明苏中、苏北区域与苏南区域的众创空间发展差异明显，且苏中与苏北区域众创空间运行效率受规模因素影响较大。

2. 超效率DEA实证结果

传统BCC模型分析无法判断有效众创空间效率的高低，故进一步利用超效率模型计算每个众创空间的超效率得分和排名(如表5 所示)。根据288 个众创空间的有效数据，按每个区域的众创空间排名数划分效率高低：第1～50名为高效率；第51～100名为中高效率；第101～150名为中等效率；第151～200名为中低效率；第201～288名为低效率。

首先，从区域特征角度分析，江苏省高效率的众创空间主要集中在苏南区域，但苏南区域众创空间发展不均衡。通过超效率DEA模型分析，在江苏省众创空间运行效率排行前50中，南京与苏州的众创空间约占总数一半，为众创空间发展的重点城市。这是因为南京是江苏省省会，经济较发达，是江苏省的人才、资源集聚中心，聚集了大量创业服务机构、高等院校，有利于众创空间发展。而苏州市既有高等院校进行产教对接，又有工业园区作为创新实践载体。由表5和图2可知，南京和苏州低效率众创空间数量高于高效率众创空间数量，表明苏南地区的众创空间发展不均衡，运行效率亟待提高。苏南地区应当借助相关配套服务扩大高质量众创空间规模[22]。

表5 江苏省各市众创空间超效率排名分布

续表

图2 众创空间运行效率分布

其次，江苏省高效率众创空间分布的空间特征为“南高北低”。在前50名中，苏南地区的众创空间为34个，占比68%；苏中地区与苏南地区分别占比14%和18%。苏南地区的高效率众创空间较多，而苏中与苏北地区数量偏少，这与地方政府落实众创空间的政策制度相关。苏南区域除了具有得天独厚的资源优势之外，也离不开政府的大力支持。政府对辖区内众创空间进行宏观管理和业务指导，以培育优秀企业数量和入驻项目所获融资为绩效考核指标对众创空间进行奖励，提高了众创空间入驻率及其运行效率。

再次，各个城市也通过各种途径为众创空间发展作出了努力。南京和苏州等地区通过开展众创空间绩效评价，引导众创空间提质增效；无锡近年提出“创响无锡”的口号，通过资源整合、建立机制打造完整的行政链条；常州市启动“龙城匠魂”项目，吸引新兴产业创新人才，为常州挂上“工匠精神”的名牌。而苏中与苏北地区的众创空间发展规模相当，苏北地区主导产业种类少，部分地区第一产业较发达，第二产业大多是以低端制造业为主的劳动密集型产业，第三产业占比不足50%；苏中地区则第二产业占比较高。苏中与苏北对高端人才吸引力较弱，众创空间的数量较少，但由于政府政策的支持，苏北与苏中区域众创空间的运行效率较高。

3. 区域效率差异评价

在江苏省288个有效众创空间中，苏南有210家，苏中有40家，苏北有38家，其中约73%分布在苏南。为实现众创空间高质量发展，首先要评价各区域众创空间运行效率的高低，通过对比效率差异找出影响江苏省三大区域众创空间效率差异因素。表6将江苏省13个市划分为苏南、苏中、苏北三大区域，并分别列出综合效率、纯技术效率、规模效率以及超效率的平均值与标准差的数值与排名。

表6 区域效率差异评价

从表6可以看出，苏南地区综合效率均值和有效众创空间数量排名第一；苏中与苏北地区的有效众创空间数量相当，但苏中地区的有效众创空间比率高于苏北地区；三大区域有效比率由苏南、苏中、苏北依次递减。苏南地理位置优越，经济发展水平相对较高，处于高校集聚区，众创空间总体基数大，因此发展质量高的众创空间数量居多。苏中和苏北地区众创空间总体数量差别不大，但苏北地区的总体效率值高于苏中地区，苏北地区的综合效率标准差为0.239 973，苏中地区的综合效率标准差为0.295 019。对比可知，苏北地区众创空间的运行效率内部差异小于苏中地区。比较三大区域数据可知，苏南地区众创空间综合效率较高，苏中地区众创空间综合效率的内部差异最大。

从三大区域的纯技术效率值可以看出，苏中地区的纯技术效率均值最大，苏北地区均值最小，表明苏中地区的整体技术水平和管理能力相对较高，但苏中地区的纯技术效率的内部差异最大。比较三大区域的规模效率值可知，苏北、苏南、苏中规模效率值依次递减，同时苏北地区的规模效率内部差异也最小，表明相对苏中、苏南地区而言，苏北地区技术水平相对落后，但众创空间的发展规模相对合理，因此应当保持现有规模，努力应用新技术，加强组织管理水平，提升职工的职业素养以及资源利用率，加大成果产出。

从三大区域超效率值来看，苏南地区的超效率值位于首位，其次是苏北地区，苏中地区位于最后。苏南地区靠近上海，地理位置得天独厚，且在经济、交通等方面优于苏中、苏北地区。但苏南地区规模较大，可能会产生模仿效应，加上政府对众创空间的财政补贴投入较大，因此苏南地区也存在很多处于起步阶段的众创空间，发展机制尚未完善，因此其超效率值标准差较大，表明内部发展差异较大。

四、 政策建议

基于上述研究成果，可对提高江苏省众创空间运行效率提出以下政策建议。

第一，增强技术创新能力，推动政策落地落实，使得众创空间由规模化增长向高质量提升转变。众创空间的发展标准应当实现站位高、标准高、质量高三大要求，充分挖掘自身的优势资源。通过与高校和企业的协同发展，节约不必要的投入要素，寻找区域创新资源，培养企业专属核心技术，提高市场竞争力。同时，众创空间的健康可持续发展与政策支持息息相关，因此，地方政府要积极推进国家众创空间等科技创业载体税收优惠政策、商事制度改革等政策的落地，让创客能够享受政策红利。除此之外，政府还应当出台相关创新政策，加强与创投机构的合作，降低投资风险和寻租风险，增加两大区域的众创空间入驻率，建立完备、长效的众创空间服务机制，加强对众创空间政策的宣传力度，为苏中与苏北地区众创空间高质量和可持续发展提供政策保障。

第二，全面提高江苏省众创空间的技术水平和管理能力，促进众创空间高质量发展。政府应该扮演好“领路人”的角色，加强引导与监管，建立合理的创新、创业引入机制，解决投入冗余和无法达到有效产出等难题。同时，城市应该充分挖掘自身的优势资源，通过与高校和企业的协同发展来寻找区域创新资源。因此，可从以下几个方面着手：首先，在高校中寻找具有专业创新能力的人才，将高质量创客群体引进众创空间进行孵化，提高众创空间的项目质量与成功率，节约培训投入；其次，加强与科技企业之间的协同合作，实现科研成果的对接转化，节约资源交易成本；再次，建立严格的企业入驻、毕业与退出机制，增加入驻团队和企业的流动性，及时撤出孵化效果较差的团队，重点培育孵化效果较好的项目，强化众创空间的服务职能；最后，建立合理的激励机制，提升员工积极性，提升众创空间运营效率。

第三，提高苏南地区众创空间的准入门槛和监管要求，鼓励苏中、苏北地区众创空间入驻。基于江苏省三大区域效率差异评价可知，江苏省众创空间起步较早，服务团队多为早期团队，但由于缺乏专业的运营团队，导致整体的运行效率较低，众创空间质量参差不齐。因此，众创空间管理者应该加强对众创空间的顶层设计与规划，促进众创空间的高质量发展。苏南区域应该合力设计和规划众创空间的规模，提高众创空间内部资源要素的配置效率，依托高校和本地龙头企业，培养专业化的众创空间。苏中和苏北地区可以借鉴苏南地区政府实施的优惠政策，进一步扩大众创空间发展规模，加大资源投入，增加众创空间服务工位；举办创新、创业活动大赛来激发广大创客的创业兴趣，吸引创客入驻；加强与苏南区域的交流与合作，进行要素与禀赋的互补，不断缩小三大区域众创空间的发展差距，促进江苏省众创空间整体效率的均衡、协调发展。