眾創空間孵化效率評價及影響因素分析
——基于高質量發展視角

李國才，曾 剛

（1.中國民航大學發展規劃與學科建設處，天津 300300；2.中國民航大學經濟與管理學院，天津 300300）

一、引言

高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務。創新創業不僅是推動我國經濟社會高質量發展的重要力量，也是展現我國經濟活力和發展韌性的“亮麗名片”[1]。在“大眾創業、萬眾創新”的時代背景下，為給創新創業活動提供全面、專業、便捷的服務保障，全國各地從2015 年起先后成立了一大批眾創空間，截至目前已發展至近萬家。眾創空間的規模性發展，加速了全國創新創業熱潮的到來，也成為了支撐供給側結構性改革、培育發展新動能的重要載體[2]。不同區域因經濟社會發展水平的差距和科技創新力量分布的不均衡，眾創空間孵化效率出現了明顯差異性，隨著世界經濟的周期性調整和各地區人才競爭導致的創業分流[3]，很多眾創空間成為了只能提供房屋出租的“二房東”，與眾創空間的功能定位已經差之千里。為此，國家科學技術部通過眾創空間國家備案工作引領全國眾創空間健康發展，其數量現已達2551 家。在此背景下，研究國家備案眾創空間的孵化效率、空間分布特征和影響因素，可以為國家統籌規劃眾創空間布局、各省區市調配創新創業資源、各眾創空間制定差異化發展策略提供數據參考和建議，助力全國創新創業高質量發展。

二、文獻綜述

通過在中國知網檢索以“眾創空間”并含“效率”為主題的CSSCI 和北大核心期刊論文發現，從2015 年至今僅有19 篇論文，說明目前國內對眾創空間效率方面的研究還比較少。在評價指標方面，王君華、張心懿(2023)以服務人員數量和開展創新創業活動場次等作為投入指標，以吸納就業人數和知識產權數等作為產出指標，研究了長江中下游省市眾創空間的運行效率[4]。M'Chirgui 等(2018)以人力、財力、物力和政府支持作為評價指標，研究了法國25 個科技企業孵化器孵化效率[5]。在評價方法方面，劉筱寒等(2020)運用三階段數據包絡分析BCC 模型對2017 年中國30 個省區市眾創空間創新效率進行了測算[6]。王濤等(2022)采用熵值法和空間杜賓模型對中國30 個省區市眾創空間孵化能力進行了研究[7]。在空間分布特征方面，王亞煦等(2021)通過研究長三角、珠三角和京津冀地區國家備案高校眾創空間創新孵化能力發現，各區域間眾創空間發展水平差異較大[8]。李鑫、陳銀娥(2023)通過研究中國30 個省區市眾創空間科技創新效率發現，東部、中部、西部地區眾創空間科技創新效率區域間差異較大[9]。在影響因素方面，Han 等(2023)通過對121 名韓國眾創空間用戶的研究發現，眾創空間的條件保障與眾創空間用戶的基本心理需求呈現顯著相關性[10]。方梓旭、徐莉(2022)通過研究影響眾創空間創新創業效率的因素發現，第三產業占GDP 比重、技術市場發展水平等顯著促進創新創業效率提高[11]。

綜上所述，對眾創空間孵化效率的評價指標和方法各有不同，且數據以2019 年以前為主，所以研究結論對當前新時期下眾創空間高質量發展策略的指導性不強。文章以2018—2021年數據為基礎，構建能反映創業孵化中直接投入和產出的指標體系，綜合運用DEA 模型、Malmquist 指數、基尼系數、莫蘭指數和Tobit 模型對眾創空間孵化效率進行全面系統分析，以此為眾創空間高質量發展提供支撐。

三、研究設計

1. 研究方法

（1） BCC 模型

數據包絡分析法(DEA)是一種廣泛應用于效率評價的非參數評價方法。傳統的DEA 分析包括CCR 模型和BCR 模型，前者是由Charnes 等(1978)[12]提出，適用于用于規模報酬不變單元的效率評價，后者是由Banker 等(1984)[13]在CCR 模型基礎上改進的，適用于規模報酬可變單元的效率評價。考慮到國家備案眾創空間孵化規模效益可變，文章選用BCC 模型。BCC 模型如下所示：

式(1)中，θ為DMU 的綜合效率值，θ∈[0，1]，若θ=1，則說明該DMU 是DEA 有效，孵化效率已經達到有效狀態；否則，說明該DMU 是非DEA 有效，孵化效率尚未達到有效狀態。

（2） Malmquist 指數

文章選用Malmquist 指數對不同年份國家備案眾創空間孵化效率進行動態分析。Malmquist 指數由Malmquist 于1953 年提出，隨后Caves 等(1982)[14]又引入距離函數，通過測量決策單元與有效前沿面的距離來研究全要素生產率(TFP)的變化，Fare 等(1994)[15]又進行了深入研究，將TFP可以分解為技術效率變化指數(EC)和技術進步指數(TC)[16]。Malmquist 指數如下所示：

式(2)中，當TFP>1 時，說明t到t+1 時期效率提升，TFP<1時，說明t到t+1 時期效率降低；當EC>1 時，說明技術效率提升，EC<1 時，說明技術效率降低；當TC>1 時，說明技術進步，TC<1 時，說明技術衰退。

（3） 基尼系數

文章采用基尼系數分析不同城市群國家備案眾創空間孵化效率的差異性。基尼系數最大為1，最小為0，基尼系數越小代表區域差異性越小。基尼系數計算參考以往學者的研究[17]，具體公式如下：

基尼系數可以進一步分解為組內差異Gb、組間差異Gw和超變密度Gt三部分，且Gb+Gw+Gt=1。

（4） 莫蘭指數

莫蘭指數是研究空間關系的一種相關系數值，通常分為全局莫蘭指數和局部莫蘭指數。全局莫蘭指數用于分析整體上的空間相關關系，如果全局莫蘭指數呈現顯著性，可進一步分析局部莫蘭指數以探究其局部空間自相關關系。文章選用莫蘭指數分析國家備案眾創空間孵化效率的空間集聚狀態。依據以往研究[18]，全局莫蘭指數的計算公式為：

局部莫蘭指數的計算公式如下：

（5） Tobit 模型

由于孵化效率值在區間[0，1]范圍內，屬于截斷數據，因此采用被廣泛應用的Tobit 模型分析國家備案眾創空間孵化效率影響因素。參照以往文獻研究[19]，Tobit 模型如下：

式(6)中，Yit表示區域i在t時期的國家備案眾創空間孵化效率值，Xjit是區域i在t時期第j個影響因素，βj是待估系數，αi是常數項，εit是隨機誤差項。

2. 指標體系設計與數據來源

文章按照國家備案眾創空間項目孵化過程的規律，結合以往專家學者的研究成果和作者在國家備案眾創空間的工作經驗，根據指標典型性、可比較性和可操作性，選取推動項目孵化的人力、資金、物力和服務作為投入指標，選取經濟效益、社會效益和創新效益作為產出指標，具體評價指標體系內涵如表1 所示。

表1 國家備案眾創空間孵化效率評價指標體系

文章數據主要來自于2019—2022 年《中國火炬統計年鑒》《中國科技統計年鑒》以及相關省區市網站，因為香港、澳門和臺灣地區缺失相應的數據，所以不在文章研究范圍。

四、國家備案眾創空間孵化效率分析

1. 孵化效率綜合分析

從整體上看，如表2 所示，2018—2021 年全國31 個省區市國家備案眾創空間孵化效率均相對平穩，基本維持在0.806~0.843 之間，2019 年孵化效率最高，為0.843。通過各省區市國家備案眾創空間孵化效率值來看，孵化效率達到有效水平的比較少，2018 年有11 個省區市，2019 年有10 個省區市，2020 年和2021 年有9 個省區市，四年均達到有效水平的只有北京、安徽和江西。

表2 31 個省區市國家備案眾創空間孵化效率

具體分析來看，吉林、河南、湖北等7 個省區市2018—2021 年國家備案眾創空間孵化效率均值雖然沒有達到有效狀態，但是θ>0.9，說明這些省區市國家備案眾創空間孵化效率也處于較高水平；而θ<0.7 的有貴州、陜西、遼寧等6 個省區市，說明這些省國家備案眾創空間孵化效率較低，國家備案眾創空間孵化能力需要進一步加強。全國國家備案眾創空間四年孵化效率θ均值為0.822，說明全國國家備案眾創空間孵化效率還有很大提升空間。

2. 孵化規模效益分析

從國家備案眾創空間孵化規模報酬系數（圖1） 可以發現，除2019 年有較大差異性外，2018 年、2020 年和2021 年的分布特征基本相同。北京、安徽、江西3 個省市國家備案眾創空間孵化規模報酬系數值為1，說明這3 個省市國家備案眾創空間孵化規模報酬固定；浙江、山東、廣東等16 個省市國家備案眾創空間孵化規模報酬系數值大于1，說明其規模報酬處于遞減狀態，應優化結構布局；黑龍江、云南、福建等12 個省市國家備案眾創空間孵化規模報酬系數值小于1，說明其規模報酬處于遞增狀態，應增加國家備案眾創空間數量。

3. 孵化效率動態分析

從表3 可以看出，2018—2021 年31 個省區市國家備案眾創空間孵化全要素生產率呈現明顯下降趨勢。從具體各指標值來看，2018—2019 年孵化全要素生產率增幅較大，增長率達到21.7%，到2020—2021 年出現了大幅衰減，衰減率達到12.8%，說明國家備案眾創空間孵化能力在降低；技術進步指數2020—2021 年也出現了大幅衰減，衰減率達到了13.7%，與全要素生產率衰減幅度相近，2020—2021 年與2019—2020 年的全要素生產率衰減率幅度與技術進步指數衰減率幅度變化也完全一致，其他指數并無較大波動，所以技術衰退是國家備案眾創空間孵化全要素生產率降低的主要影響因素。

表3 31 個省區市國家備案眾創空間孵化Malmquist 指數

根據表4，從不同省區市國家備案眾創空間孵化全要素生產率看，孵化全要素生產率小于1 的省區市只有6 個，并且全要素生產率衰減最多的省區市也只有1.3%，而增長率最高達到了46.7%，平均增長率為6.8%，說明31 個省區市國家備案眾創空間孵化效率保持相對穩定的增長狀態。各省區市技術效率變化指數、純技術效率變化指數和規模效率變化指數均大于1，6 個省區市技術進步變化指數小于1，但是技術進步變化指數平均值卻高于技術效率變化指數、純技術效率變化指數和規模效率變化指數，說明各省區市技術進步變化指數差異性較大，解決技術先進性問題是提升孵化效率的重要路徑。

表4 2018—2021 年不同省區市國家備案眾創空間孵化Malmquist 指數

五、國家備案眾創空間孵化效率分布特征及影響因素

1. 城市群差異分析

京津冀城市群、長三角城市群、珠三角城市群和成渝雙城經濟圈是上升為國家戰略的四大城市群，探究其國家備案眾創空間孵化效率能反映出城市群一體化發展對眾創空間孵化效率的影響。根據表2 的計算結果可知，四大城市群國家備案眾創空間孵化效率均未達到有效水平，其中珠三角城市群眾創空間孵化效率最高，京津冀城市群眾創空間孵化效率最低。如表5所示，從總體差異來看，2018—2020 年四大城市群國家備案眾創空間孵化效率的總體基尼系數小幅波動，2018—2019 年總體基尼系數大幅上升，2019—2021 年總體基尼系數穩步降低。從區域內差異來看，京津冀城市群國家備案眾創空間孵化效率的基尼系數最大，均值為0.597，遠大于其他城市群。從區域間差異來看，京津冀城市群與成渝雙城經濟圈間基尼系數最大，均值為0.723，而珠三角城市群與長三角城市群間基尼系數最小，均值僅為0.286。從區域差異的貢獻率來看，超變密度的貢獻率最高，均值為43.23%，區域內差異的貢獻率最小，均值為24.05%，說明城市群國家備案眾創空間孵化效率總體差異的主要來源是超變密度。

表5 城市群國家備案眾創空間孵化效率基尼系數分解表

2. 空間自相關分析

國家備案眾創空間的空間自相關分析可以反映出眾創空間分布的集聚狀態。通過全國31 個省區市國家備案眾創空間的全局空間自相關性分析，根據表6 所示結果可知，2018—2021年國家備案眾創空間孵化效率的Moran's I 指數的p 值呈明顯減小趨勢，并且到2021 年變為0.024，達到了5%的顯著性水平，其他年份均未達到顯著性水平，說明2018—2020 年國家備案眾創空間孵化效率在空間分布上屬于隨機分布，到2021 年才出現顯著的集聚狀態。Moran's I 指數值從2018—2021 年也在逐漸減小，到2021 年達到-0.263，說明國家備案眾創空間孵化效率在慢慢趨向于負相關集聚發展，并且在2021 年已經達到顯著狀態。

表6 國家備案眾創空間孵化效率的Moran's I 指數

3. 影響因素分析

文章以孵化效率作為因變量，以影響因素作為自變量，建立回歸分析模型，選用Tobit 模型作為分析模型，同時以OLS模型作為驗證模型。基于方梓旭和徐莉(2022)[11]、衛武和黃苗苗(2020)[18]的研究，結合國家備案眾創空間運行的實際情況，選擇眾創空間盈利能力、研究與發展人員比例、第三產業結構占比和高速公路密度四個指標作為主要影響因素，數據分析采用2021 年的數據。

國家備案眾創空間孵化效率影響因素回歸分析結果如表7所示。結果顯示，Tobit 回歸結果與OLS 回歸結果方向一致，顯著性基本相同，說明計算結果非常穩健。國家備案眾創空間盈利能力對其孵化能力有顯著負向影響。眾創空間的收入來源主要依靠房租和專業服務收益，如果眾創空間為了提升盈利能力而增加了創業者的創業成本，創業者創業成功的概率就會大大降低。研究與發展人員比例不顯著影響國家備案眾創空間孵化效率，說明研究與發展人員未能在創新創業中發揮應有的作用。創新創業的主體是科技創新人員，國家備案眾創空間應該通過有效的宣傳方式和有吸引力的創業政策吸引科技創新人員集聚。第三產業結構占比對國家備案眾創空間孵化效率有顯著正向影響。第三產業以服務為主，投資小、見效快、經濟社會效益好，第三產業占比增大說明社會對服務需求增多，創業者在龐大的市場需求下創業成功概率同步提升。高速公路密度對國家備案眾創空間孵化效率有顯著負向影響。高速公路密集度高說明該區域與周邊區域的交通便捷，這在一定程度上促進了科技創新人員在區域間流動，加速了優秀眾創空間對科技創新人員的吸附。

表7 國家備案眾創空間孵化效率影響因素回歸分析結果

六、結論與建議

1. 研究結論

文章以2018—2021 年中國31 個省區市國家備案眾創空間數據為基礎，利用多種計量模型對其孵化效率、空間分布特征和影響因素進行了分析。主要結論為：

第一，2018—2021 年全國31 個省區市國家備案眾創空間孵化效率整體偏低，只有北京、安徽和江西3 個省市四年孵化效率均達到有效狀態；31 個省區市國家備案眾創空間孵化全要素生產率呈現明顯逐年下降趨勢，其中技術衰退是全要素生產率下降的主要影響因素。

第二，京津冀城市群、長三角城市群、珠三角城市群和成渝雙城經濟圈四大城市群中，珠三角城市群國家備案眾創空間孵化效率最高，京津冀城市群孵化效率最低。從區域內差異看，京津冀城市群基尼系數最大；從區域間差異看，京津冀城市群與成渝雙城經濟圈間基尼系數最大。從區域差異的貢獻率看，超變密度的貢獻率最高。從空間自相關看，國家備案眾創空間孵化效率已經趨向于空間負相關集聚發展，區域間孵化能力差距越來越大。

第三，第三產業結構占比對國家備案眾創空間孵化效率有顯著正向影響，自身盈利能力和當地高速公路密度則有顯著負向影響。

2. 政策建議

基于以上結論分析，為發揮好眾創空間在創新創業活動中的孵化載體作用，文章提出以下幾點政策建議：

第一，優化政府資源支持機制。政府要逐步減少對眾創空間的財政補貼，通過減少“輸血”激發眾創空間發展活力，讓眾創空間在自由的市場化競爭中提升專業化創業服務能力，建立自身“造血”功能。對不能適應市場化發展的眾創空間強制進行關停，倒逼眾創空間從業人員觀念轉變，積極探索多元化盈利結構，提升創業指導、金融服務、投資入股等收益占比，形成輕資產、重賦能的良性發展模式。

第二，調整眾創空間網絡布局。國家備案眾創空間孵化效率已經呈現空間負相關集聚發展，科技部在審批國家備案眾創空間時應充分考慮區域特性，結合高校、科研機構等科技創新資源和交通資源以及經濟發展水平的空間分布差異性，根據各省區市國家備案眾創空間孵化效率，重構全國眾創空間網絡布局，建立以發達省區市為創業中心、以其他地區為創業節點的中心輻射式新發展格局，創業中心配備國家備案眾創空間，創業節點以各省區市眾創空間為主，做強創業中心，帶動周邊創業節點，減小區域間創新資源的無序競爭，提高創新創業資源使用效率。

第三，探索差異化發展路徑。國家科學技術部應該建立適用于不同類型眾創空間的評價機制，通過評價賽道的差異性引導眾創空間差異化發展。眾創空間自身要根據運營主體特點，找準自己功能定位。以院校為主體成立的眾創空間應該走綜合發展道路，主要功能是補齊高校科技創新活動鏈條，努力推動科技創新成果從實驗室走向試驗場。以企業為主體成立的眾創空間應該走專業化發展道路，主要功能是匯聚滿足企業自身發展需要或推動某一行業高質量發展的創業者，搭建起創業者與企業的對接平臺，助力行業高質量發展。