中國眾創空間運營效率評價及影響因素研究

許亞楠，黃鐘儀，王 藝，向玥穎

(重慶工商大學管理學院，重慶 400067)

創新作為推動經濟增長的主要方式，相關基礎活動的支持必不可少。在“雙創”快速發展的背景下，一批提供基礎支持活動的眾創空間不斷涌現，迅速成為中國創新戰略的重要驅動力量。但是，由于眾創空間是一種新興產業，在發展過程中沒有現成經驗可循，遭遇了很多發展問題，如部分眾創空間市場定位不準，仍然停留在基礎服務和房地產服務上，缺乏穩定的盈利模式，過度依賴財政補貼和政策支持，針對技術和產業提供特色服務的專業性眾創空間尤其匱乏，造成這些問題的根本原因是在眾創空間的發展過程種忽視了資源利用效率。因此，評價眾創空間的運營效率以明確眾創空間發展過程中的實際問題顯得尤為重要。此外，國家以及各地區為扶持眾創空間發展，為眾創空間營造良好生態環境出臺了一系列扶持政策，但是部分地區眾創空間的發展依舊不盡如人意，那么，到底是什么原因導致了眾創空間運營效率的差異，以及如何改進可以促進眾創空間的進一步發展值得深思。現有眾創空間運營效率評價研究的決策單元多聚焦于中國的局部區域，未能從國家層面對眾創空間整體運營效率有一個全局的把握。因此，本研究從國家層面研究眾創空間運營效率及其影響因素，研究結果將有利于認識中國眾創空間整體發展現狀，明確各省份眾創空間的發展困境，提高眾創空間資源利用效率。

1 文獻綜述

國內學術界對眾創空間的研究文獻在近3 年呈現井噴狀態，但因為眾創空間發展歷史較短，所以首先起步于對眾創空間概念、作用、功能和運行模式等方面的研究，產生了很多研究成果。近年來，隨著國家的大力扶持，中國眾創空間數量呈現爆炸式增長，數量眾多的眾創空間在發展過程中遇到很多問題，這些眾創空間究竟有沒有產生應有的作用，學者們對此進行了評價研究。已有的眾創空間評價研究主要從服務能力和資源利用效率兩個視角展開。

（1）服務能力視角的眾創空間評價，主要是對眾創空間的產出進行評價，包括眾創空間的發展質量和服務水平等。單鵬等［1］利用層次分析法（AHP）構建了發展能力、創新服務能力、服務管理能力和集聚創業者能力的眾創空間績效評價指標體系，并以北京市眾創空間為對象進行了實證研究。李燕萍等［2］利用扎根理論，通過對多家眾創空間的訪談，構建了眾創空間發展質量評價的結構維度與指標體系。婁淑珍等［3］通過構建涵蓋要素供給、需求集聚和平臺化匹配的眾創空間競爭力三維度評價模型(SDM)，開展了眾創空間評價。陳奇等［4］借鑒能力成熟度模型(CMM)的思想，構建了眾創空間服務能力成熟度評價模型，并對福州市4 家眾創空間進行了服務能力評價。

（2）資源利用效率視角的眾創空間評價，主要以眾創空間的投入和產出為指標進行整體運營效率的評價，如張丹寧等［5］通過構建投入-產出指標體系對沈陽市眾創空間的運營效率指數進行了測算；陳章旺等［6］對福州市眾創空間的產業效率進行了評價并提出相關建議；袁慧等［7］對四川省地方高校眾創空間的運營效率進行了評價。

綜上，現有關于眾創空間運營效率評價研究的決策單元多聚焦于局部區域，未能從國家層面對眾創空間整體運營效率有一個全局的把握。鑒于此，本研究采用2016—2017 年科技部火炬中心眾創空間經濟指標統計數據，基于數據包絡分析（DEA）方法的BCC 模型以及馬姆奎斯指數(Malmquist)模型，對中國眾創空間的運營效率進行評價；進一步，為分析眾創空間運營效率差異的影響因素，運用模糊定性比較分析探索眾創空間高效率的觸發構型，結合中國各省份眾創空間運營效率評價進行地區間效率比較以及兩年度效率變化分析，從而識別出眾創空間創新效率優勢地區；最后，結合中國眾創空間運營效率高低前因構型，提出提升眾創空間運營效率的具體措施和政策建議。

2 研究設計

2.1 研究方法選擇

效率評價的方法主要有層次分析法、參數方法以及非參數方法等。層次分析法進行效率評價需要對所構建的指標體系賦予權重，比較依賴于專家知識和評分，主觀性較強；眾創空間是一個具有多投入和多產出的復雜系統，專家較難完全了解到眾創空間的實際運營情況，因此不適合使用層次分析法對其進行運營效率評價。參數方法主要包括隨機前沿法、自由分步法和厚前沿方法，但是該類方法應用范圍較小，對生產函數難以確定的領域不能運用；而眾創空間因存在多重復雜信息流動的問題，導致其生產函數難以確定。非參數方法中最為典型的就是DEA，特別適合用于分析具有多投入和多產出的決策單元的相對效率，而且不需要事先確定指標權重，避免了層次分析法過于主觀的缺陷，比較符合眾創空間的實際運營情況。因此，本研究最終選用DEA 方法，利用科技部火炬中心《2016 年眾創空間主要經濟指標》統計數據以及《2017 年眾創空間主要經濟指標》進行眾創空間運營效率評估。此外，由于眾創空間是一個復雜的生態系統，影響眾創空間運營效率的要素很多，這些因素如何協同作用影響眾創空間的運營效率是本研究的重要內容，而定性比較分析（QCA）方法特別適用于研究前因關系復雜的情況，采用QCA 方法有利于對引致眾創空間運營效率的多個前因條件進行全面深入地探索，因此，本文利用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法對影響眾創空間運營效率的前因條件進行構型分析。

2.2 眾創空間效率評價指標體系構建

（1）決策單元的選擇。本研究從國家層面出發，選取中國31 個省、自治區、直轄市（未包括港澳臺地區）作為決策單元（以下簡稱樣本）。需要說明的是，本研究按照科技部眾創空間的統計標準，將新疆維吾爾自治區劃分為新疆以及新疆兵團兩部分。

（2）指標體系的構建。眾創空間是一個具有多投入、多產出的平臺，其系統的復雜性決定了在其運營效率評價中構建合理的投入-產出指標體系的重要性。在運行過程中，眾創空間需要為入駐企業提供必要的經濟支持、技術支持、社會支持［8］。其中，經濟支持主要體現在入駐企業可以在眾創空間中以低成本來獲取資源。眾創空間可以從政府機構、組織和學校中獲得資金和捐款，以降低用戶成本［9］。考慮到指標的通用可比性和數據的可獲得性，本文選取眾創空間享受的財政資金支持額來衡量眾創空間的經濟支持。技術支持是眾創空間為入駐企業提供空間、工具、材料、培訓計劃以及現場協助。本文以眾創空間當年服務人員數量和創業導師數量以及提供的工位數來衡量眾創空間的技術支持。社會支持是通過眾創空間內用戶之間的互動和合作體驗到的同伴學習機會，這會產生一個創造性的學習平臺［10-11］。本文以眾創空間開展創業教育培訓和舉辦創新創業的活動數量來衡量眾創空間的社會支持。

眾創空間設置的目標是要服務入駐的新創企業并促進創新，其在運行過程中會產生經濟成果、社會成果、創新成果以及服務成果等。其中，經濟成果指的是眾創空間的收入情況，本文選用眾創空間的總收入反映眾創空間的經濟產出；社會成果則主要反映其新增就業崗位的數量，可用創業團隊和企業吸納就業情況來表示；創新成果反映其培育入駐企業的技術創新能力，用常駐企業和團隊所擁有的有效知識產權數量進行衡量；服務成果表現為其服務新創企業的數量，可用當年服務創業團隊數量和當年服務初創企業數量來衡量。

基于眾創空間的投入和產出，本文構建了如表1 所示的指標體系。

表1 樣本眾創空間投入-產出指標體系

2.3 DEA-BCC 模型效率評價

DEA 方法有多種模型，但是鑒于眾創空間對投入要素的調整要比對產出的控制更為容易，本文采取DEA 中基于投入導向型的BCC 模型來評價眾創空間的運行效率，運用DEAP2.1 軟件進行數據運算，得出樣本眾創空間效率的綜合評價結果，如表2 所示。從結果來看，2017 年樣本眾創空間綜合效率均值為0.900，整體來看運行效果較好，其中達到DEA有效的有16 個省份，其余省份均未達到DEA 有效，說明中國眾創空間投入資源的配置效率有待于進一步提高；樣本眾創空間純技術效率均值達到0.951，整體上純技術效率較高，達到1 的省份有22 個，表明中國多數省份眾創空間管理水平以及技術達到了較高水平；此外，有6 個省份的眾創空間規模效益遞增、9 個省份的規模效益遞減，其余省份的規模效益不變，不同省份應該根據其眾創空間所屬階段調整資源投入規模。DEA-BCC 模型評價結果表明，中國大部分省份眾創空間的運營效率未達到最優水平，需要對眾創空間投入進行優化配置。

表2 樣本眾創空間運營效率綜合評價結果

2.4 聚類分析

樣本眾創空間運營效率差異顯著，為深入分析各省份眾創空間效率之間的具體差別，基于樣本眾創空間運營效率評價值，本研究將純技術效率（PTE）和規模效率（SE）作為聚類變量，預設4 種眾創空間類型，并使用SPSS19.0 統計軟件進行均值聚類分析，聚類結果如表3 所示：第1 類為相對高效型眾創空間，其純技術效率和規模效率接近于1，綜合效率最高；第2 類為技術低效型眾創空間，其規模效率明顯高于純技術效率；第3 類為完全低效型眾創空間，其純技術效率和規模效率都處于較低水平，綜合效率最低；第4 類為規模低效型眾創空間，其純技術效率明顯高于規模效率。

表3 樣本眾創空間聚類結果

按照表3 以及國務院對中國區域劃分標準，本研究將樣本地區的眾創空間運營效率進行分類歸納，如表4 所示。

表4 樣本地區眾創空間分類結果

2.5 投影分析

相對高效型眾創空間在管理技術水平和規模效能方面幾乎達到了最佳，根據表4，樣本眾創空間中有19 個省份眾創空間的整體水平達到相對高效；其余12 個省份眾創空間運營效率較低，需要改進管理和技術水平或優化資源利用來提升運營效率。樣本中非DEA 有效眾創空間的投入產出調整如表5 所示。

（1）完全低效型調整。有3 個省市的眾創空間屬于完全低效型眾創空間，這類眾創空間的規模效率和純技術效率都較低，在管理、技術以及規模效應方面都亟需加強，需要同時從投入和產出兩方面著手改進以提高運營效率。在資源投入方面，完全低效型眾創空間都存在人員冗余、政府支持額度、工位浪費的問題，需要通過減員增效，減少眾創空間的服務人員數量、提高眾創空間服務人員的素質與意識來增加眾創空間的運營效率；減少眾創空間資金的投入，充分利用現有資金以提高資金的周轉效率；避免盲目進行眾創空間的規模擴張，嚴控有效工位數量。在產出方面，需要增加眾創空間收入并吸引新創企業和團隊數量入駐眾創空間，迫切需要從改善管理、技術創新以及提供生意機會等多維度全面提升眾創空間總收入，并服務更多的新創企業以及團隊。

（2）技術低效型調整。技術低效型眾創空間的純技術效率低于規模效率，其運營效率無效主要是由于管理能力和技術水平偏低而導致的，調整策略是在減少資金投入的基礎上加強運營能力，從而增加眾創空間的產出。首先，應減少投入冗余，尤其是在開展創業教育培訓和舉辦創新創業活動方面調整的幅度較大，需要減少人力、財力和物力資源的投入，通過提高從業人員的素質與能力來加強運營管理能力；其次，還需要提高產出，尤其是增加眾創空間的經濟成果、社會成果和創新成果。吉林、安徽、貴州、云南、陜西等省的眾創空間需要增加產出類型不同，各地應根據實際情況進行調整。

（3）規模低效型調整。規模低效型眾創空間的規模效率低于純技術效率，其運行效率無效主要是因為現有規模的資源未得到充分利用所導致的，就調整的方向和數量來看，對投入資源的調整需要明顯超過對產出的調整。江蘇省規模低效型眾創空間存在投入冗余問題，需要減少各類資源的投入，尤其是大幅度降低開展創業教育培訓活動的數量，在減少經濟、技術、社會支持的基礎上提高現有資源的利用效率，充分發揮眾創空間的各項功能；在產出方面，規模低效型眾創空間利用大規模和高投入已取得了較為明顯的經濟成果，但是在服務效率方面存在產出不足的現象，需要通過提高服務人員的素質以及服務意識，或者提高創新創業培訓活動質量等加以改善。

表5 樣本地區非DEA 有效眾創空間的投入產出調整分析

此外，山東、山西、廣東、廣西、福建、海南等6 省份規模低效型眾創空間的純技術效率達到了1，而規模效率小于1，其各項投入資源絕大部分遠低于全樣本平均水平，并且規模報酬呈現出遞增的趨勢，調整結果顯示它們的投入和產出松弛量均為0，說明其現有投入資源已得到了有效利用，導致其規模低效的主要原因是整體規模過小而無法實現規模效應。因此，這6 個省份應該通過增加各種資源投入和擴大眾創空間規模來提高產出，最終才能實現提升眾創空間運營效率的目的。

3 DEA—Malmquist 效率評價

在BCC 模型測算基礎上，為繼續研究2016—2017 年樣本眾創空間運營效率的變化情況，本文使用DEA—Malmquist 指數模型對各眾創空間的全要素生產率變化、綜合效率變化、技術進步變化、純技術效率變化和規模效率變化進行測算分析，結果如表6 所示。2016—2017 年樣本眾創空間整體的全要素生產率變化值為1.107，平均增長率為10.7%，其中技術進步和規模效率平均增長率分別為20.5%和2.8%，綜合效率和純技術效率平均下降率分別為8.2%、10.7%。其中，山西、吉林、江蘇、福建、海南和貴州的綜合效率得到提高，北京、內蒙古、遼寧、黑龍江、江西、湖北、青海、新疆的綜合效率幾乎沒有變化，其余省份的綜合效率平均處于下降趨勢；天津、遼寧、吉林、江西、甘肅、寧夏以及新疆兵團的技術水平有明顯的下降，其余省份的技術進步水平處于上升狀態；吉林和貴州的純技術效率水平提高，北京、山西、內蒙古、遼寧、黑龍江、福建、江西、湖北、海南、青海、寧夏、新疆以及新疆兵團的純技術效率水平沒有變化，其余省份的純技術效率水平處于下降狀態；河北、吉林、江蘇、浙江、福建、山東、廣西、廣東、重慶、海南、貴州的規模效率有較小的上升趨勢，北京、內蒙古、黑龍江、遼寧、上海、江西、河南、湖北、青海以及新疆的規模效率沒有變化，其余省份的規模效率明顯下降；北京、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、河南、湖北、湖南、海南、重慶、貴州、云南、陜西、青海、新疆的全要素效率變化均大于1，其余省，的全要素效率變化處于下降狀態。

表6 2016—2017 年樣本眾創空間運營效率變化測算結果

表6 （續）

以北京市和吉林省為例進行全要素生產率變化分析。北京市全要素生產率為2.033，綜合效率值并未發生改變，技術效率值為2.033，故北京市眾創空間的全要素生產率變化的提高主要來自于技術進步的貢獻。而吉林省的全要素生產率變化為1.024，綜合效率值和年均技術效率值分別為1.143 和0.896，純技術效率和規模效率變化值分別為1.103 和1.036，可見吉林省全要素生產率的提升來自于綜合效率的貢獻，而綜合效率的提升來自于純技術效率和規模效率的雙重貢獻，故吉林省眾創空間全要素生產率的提高主要來自于純技術效率和規模效率的貢獻。

4 眾創空間效率影響因素的fsQCA 分析

上文樣本眾創空間運營效率評價得出各區域間眾創空間運營效率存在顯著差異，為了進一步探討這種差異是如何形成的，即分析眾創空間運營效率的影響因素以及這些因素如何發揮協同作用，本研究采用模糊集方法定性比較分析來討論眾創空間效率的影響因素構型。首先，本研究選擇影響眾創空間效率的前因變量并進行數據校準，以將變量歸于相應集合并滿足fsQCA 軟件處理要求；其次，進行單個變量的必要性分析和充分性分析，以確定是否需要進行構型分析；最后，求解得到導致眾創空間高效率的構型，以探索樣本眾創空間高效率是如何形成的，并對比導致低效率的構型使研究結果更具穩健性。

4.1 變量選取與校準

本文結合已有研究，選取市場化程度、產業集聚度、企業規模、政府支持、能力激勵作為前因條件探索眾創空間高效率的觸發構型。其中，市場化程度參照王小魯等［12］編寫的地區市場化指數報告，利用地區市場化總指數評分表示；產業集聚由每個地區眾創空間的總數量表示；企業規模由每個地區眾創空間提供的工位數量表示；政府支持選取政府提供給眾創空間的支持金額表示；能力激勵由眾創空間舉辦創新創業活動、開展創業教育培訓的次數表示，反映眾創空間對入駐企業的能力激勵。按照fsQCA 的分析步驟，本文首先對所涉及的變量參考Fiss［13］和Coduras等［14］的研究，按照樣本點的25%（完全不隸屬）、50%（最大模糊度）、75%（完全隸屬）為分界點進行校準，每個變量的校準錨點和樣本的描述性統計數據如表7 所示。

表7 樣本的變量校準點及描述性統計

4.2 單個條件變量的充分性和必要性分析

同主流的QCA 研究一致，在進行模糊集真值表程序分析之前，我們對單個條件變量是否為結果變量的必要性和充分性進行了檢測。一致性得分大于0.9，則該變量是結果變量的必要條件；覆蓋度得分大于0.9，則該變量是結果變量的充分條件［15］。如表8 所示，所有單個條件變量對結果變量的實現都不構成充分必要條件，因此，需要對各條件變量進行組合分析以探求導致樣本眾創空間高效率的充分條件。

表8 樣本單個條件變量的充要性檢驗結果

4.3 研究結果

在單個條件要素未構成結果變量充分性的基礎上，為探究哪些前因條件的組合是導致眾創空間高效率的充分性解釋，本研究使用模糊集定性比較分析來進行樣本眾創空間運營效率影響因素的構型研究。參考Ragin［16］的研究，本研究將案例頻數設定為1，一致率門檻設定為0.8［15］，然后對符合篩選條件的前因構型進行進一步分析，得到簡潔解(parsimonious solution) 和中間解(intermediate solution)，最后通過對比簡潔解和中間解，得到能夠引致眾創空間效率的前因條件構型（如表9）。

（1）高效率構型結果分析。

構型一：第1種前因構型為“～市場化程度產業集聚·～企業規模·～政府支持”，引致眾創空間高綜合效率的核心條件為高產業集聚度和小企業規模，輔助條件為低市場化程度和低政府支持。根據該構型，當政府支持較弱并且市場化程度較低的地區眾創空間集聚程度較高、規模較小時，眾創空間更有可能實現高效率。已往研究表明，產業集聚度對眾創空間綜合效率存在顯著影響，并且規模較小的眾創空間運營效率較高。從本研究的觸發構型來看，當區域市場化程度較低并且眾創空間規模較小時，適當的產業集聚結合較低的政府支持能夠促進眾創空間運營效率提高。

構型二：第2種前因構型為“產業集聚·～企業規模·～政府支持·～能力支持”，引致眾創空間高綜合效率的核心條件為高產業集聚度和小企業規模，輔助條件為低政府支持和低能力激勵。根據該構型，政府對眾創空間支持較弱的地區，眾創空間集聚程度較高、規模較小并且提供的能力激勵較少時，眾創空間更有可能實現高效率運營。

（2）低效率構型結果分析。

構型一：第1種前因構型為“市場化程度·～產業集聚·～企業規模·政府支持·～能力激勵”，引致眾創空間低綜合效率的核心條件為高市場化程度和高政府支持，輔助條件為低產業集聚、低能力支持、小眾創空間規模。根據該構型，當政府支持較強并且市場化程度較高的地區，眾創空間集聚程度較低、規模較小并且提供的能力支持較弱時，可能會抑制眾創空間效率。

構型二：第2種前因構型為“市場化程度· 產業集聚·企業規模·政府支持· 能力激勵”，引致眾創空間低綜合效率的核心條件為高市場化程度和高政府支持，輔助條件為高產業集聚、高能力支持、大眾創空間規模。根據該構型，當政府支持較強并且市場化程度較高的地區，眾創空間集聚程度較高、規模較大并且提供的能力支持較強時，可能會抑制眾創空間效率。

表9 樣本眾創空間運營效率構型

眾創空間高運營效率和低運營效率結果在前因條件構型上的反差，恰好在相互映襯中反映出本研究結論具有穩健性。

5 結論及建議

5.1 研究結論

本文采用DEA-BCC 模型評價了中國31 個省份眾創空間的投入產出效率，進一步為反映2016—2017 年眾創空間的運營效率變化，利用DEAMalmquist 指數模型進行了全要素生產率變化分析，以明確效率差異的產生原因，最后利用fsQCA 分析了眾創空間效率的影響因素，得出以下研究結論：

首先，從產業效率評價結果來看，樣本眾創空間綜合效率整體較好，表明中國眾創空間發展取得了一定成效，但是，仍有一些省份眾創空間的運營效率較低，這些眾創空間中規模效率低下是產業效率偏低的主要原因，這表明在眾創空間的實際運營中仍存在資源浪費或配置不合理等問題。

其次，從眾創空間效率變化評價結果來看，樣本眾創空間全要素生產率的平均增長率為10.7%，但是純技術變化率卻呈下降趨勢，表明這種增長主要是由技術進步帶來的，而造成部分省份眾創空間全要素生產率下降的原因有所不同，天津和遼寧以及江西主要是由于技術進步的下降，河北、上海、廣西、廣東、甘肅、四川則主要是由于純技術效率的下降，而寧夏和新疆兵團主要由于規模效率下降。

最后，引致眾創空間的高效率和非高效率均有兩條構型。產業集聚以及小的眾創空間規模可以有效促進眾創空間效率提升，這表明具有良好創新環境的小而精的眾創空間運營效率較高；高度的市場化和政府支持抑制了眾創空間運營效率的提高，經濟發展水平較高的地區對眾創空間投入較高并且政府的扶持力度也較大，這在一定程度上造成了眾創空間的資源冗余，導致空間運營效率較低。

5.2 對策建議

鑒于中國區域眾創空間發展不平衡，部分省份眾創空間的運營效率較低且全要素生產率呈下降趨勢，本文結合導致樣本眾創空間高低效率的前因構型，對中國目前的眾創空間發展提出如下建議：

（1）加強政策引導，完善眾創空間發展環境。中國各地區眾創空間發展存在較大差異，并且導致運營效率不高的問題也不同，因此，各地政府在制定相關政策時應充分考慮地區差異，根據各地區眾創空間的類型和發展所處階段加強政策引導，完善對眾創空間的分類扶持政策。

（2）加強內部控制，建立眾創空間品牌優勢。純技術效率低下是中國部分省份眾創空間效率較低的主要原因，而純技術效率是一個組織管理方式、管理水平、規章制度、文化建設等軟性因素的綜合體現，因此，中國眾創空間要像建設企業一樣加強規范化和制度化管理，根據眾創空間的定位制定相應規劃，培育專業化眾創空間。

（3）優化資源配置，提高眾創空間的運營效率。中國眾創空間效率偏低的主要原因在于規模效率低下，而規模效率反映的是實際規模與最優生產規模的差距，這表明中國眾創空間在實際運營過程中仍然存在著資源浪費或配置不合理的問題，因此，在眾創空間發展中要進一步優化人、財、物的利用，激發活力、提高運營效率。