眾創空間發展對區域科技創新的空間影響及耦合協調性分析

作者簡介： 李鑫（1987—），男，湖南澧縣人，博士，中南財經政法大學應用經濟學在站博士后，湖南財政經濟學院財政金融學院講師，研究方向：數字金融與商業模式創新；通信作者：朱琳琳（1992—），女，廣西桂林人，長沙理工大學經濟與管理學院博士研究生，研究方向：金融科技與創新管理。

摘 要：基于熵權法測算2016—2020年我國30個省（區、市）眾創空間發展水平和科技創新水平，構建耦合系統測度眾創空間發展與區域科技創新的耦合協同效應，并進一步使用空間自回歸模型探究眾創空間發展對區域科技創新的空間影響。結果發現：區域科技創新水平評價值總體高于眾創空間發展水平評價值；眾創空間發展能夠直接促進區域科技創新，并對科技創新產生空間溢出效應。鑒于此，應完善眾創空間發展與科技創新的基礎環境、樹立戰略目標、提升區域協同意識、優化資源空間布局，達到實現區域發展均衡的目的。

關鍵詞： 眾創空間；科技創新；空間效應；耦合協調

中圖分類號：F124.3 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2024）06-0111-11

一、引 言

眾創空間是我國實施“雙創”計劃的踐行者，也是《十四五規劃》“堅持創新驅動發展，全面塑造發展新優勢”的先行者。眾創空間作為新時代中國創新創業的空間經濟景觀^［1］，對促進我國經濟高質量發展和提升區域科技創新水平具有重要的作用。但是我國不同區域的眾創空間發展質量參差不齊，出現區域間科技創新水平失衡和部分區域科技創新效率低等問題^［2］，導致我國整體科技創新效率長期處于較低水平，更是阻礙了區域協同發展和建設創新型國家目標的實現。因此，從眾創空間發展視角深入研究我國省域科技創新水平，探究眾創空間發展對區域科技創新水平的空間影響效應，衡量眾創空間發展程度與區域科技創新的耦合協調狀態，對全面提升我國科技創新水平，實施創新驅動發展戰略具有重要的現實意義。

目前國內外學者從以下幾個方面進行了相關研究：一是對眾創空間發展水平的研究。國內外學者對眾創空間發展水平的研究從不同的視角進行，有學者從高校主導型、園區依托型、企業服務型等維度對眾創空間發展水平進行評價^［3-5］；也有學者對安徽省、廣東省、長江中下游省市以及雄安新區和粵港澳大灣區等不同的區域進行分析^［6-10］；還有學者基于能力成熟度模型，將眾創空間發展水平分為初期創意階段、體系初建階段、戰略發展階段、升級發展階段、最佳成熟階段等五個階段^［11］，并結合智能化創新系統分析了提升眾創空間發展水平的對策^［12］。二是對眾創空間科技創新的空間溢出效應的研究。眾創空間作為創新創業平臺^［13］，聚集大量的科技創新人才和先進技術，加快科技創新要素的自由流動，逐漸形成了高科技企業集群^［14］。尤其是在科研經費的投入和政策支持^［15］加大方面，眾創空間進一步擴大了科技創新產出的空間溢出，促進了相鄰區域的創新活動。此外，眾創空間發展需要與不同城市的資源稟賦和產業分工相結合，形成創新主體之間創新要素的高效流動機制，進而激發其科技創新的空間溢出^［16］。三是對眾創空間發展與區域科技創新的耦合關系分析。在全球疫情和未來創新全球化的背景下，Kamaruzaman等^［17］提出以共享、協作、制造作為眾創空間運營核心，形成線上創新創業平臺，可以營造良好的共享氛圍^［18］，進一步延伸眾創空間的可持續發展潛力，使不同的用戶接觸數字智能技術^［19］，提升其科技創新能力及成果轉化能力，進而與區域科技創新發展之間形成正相關關系^［20-22］。此外，眾創空間能夠為區域科技創新提供吸引科技人才的環境和技術，提出了解決科技創新過程中出現問題的創造性方案^［23］，為區域科技創新提供了直接的現實依據^［24］。

由上可見，學者探究了眾創空間與區域科技創新能力的互動機制與內在矛盾，提供解決兩者內在矛盾的具體方案。然而，目前關于眾創空間發展與科技創新的研究多從單向視角研究兩者的影響關系，較少關注眾創空間發展與區域科技創新之間的互動作用。現有研究樣本較多集中在特定城市和特定區域，著重聚焦于眾創空間的微觀主體，未能較好突顯總體區域差異；且對眾創空間發展與科技創新的客觀測度較少，一定程度上難以契合雙循環新發展格局下所強調的發揮海量創新資源優勢的目標，忽視了由區域差異所導致的我國在實現眾創空間發展與科技創新邁向更高層次目標上受阻的因素。因此，依據2016—2020年省級面板數據，擬通過構建指標體系以評價我國眾創空間發展與科技創新的程度，利用空間計量模型探究眾創空間對區域科技創新的影響效應，結合耦合協調度模型、泰爾指數和變異系數，明析兩個系統層的內在邏輯和互動關系，為我國眾創空間發展與區域科技創新水平的提升、耦合協調度的提高、路徑的優化，提出可實施的相關建議。

二、理論分析與研究假設

彼德·德魯克（Peter Fuddruckers）在知識管理概念中強調，知識管理的任務是對企業的顯性知識和隱性知識進行處理，從而實現知識共享與創新的目標^［25］。眾創空間作為知識型企業，其在知識管理的過程中，不僅僅是幫助創新創業平臺吸納科研人員、技術、資金等科研要素，更多是使得這些科研要素能夠通過創新創業平臺實現共享并進一步革新，形成一個良性發展的知識鏈，并在區域創新企業間形成交流互鑒的發展模式，進而反過來幫助眾創空間成為一個具有競爭力的知識型組織。眾創空間作為區域創新系統的微生態環境，為知識和信息在創新創業者之間擴散提供載體，極大有利于創業者的集成創新和協同創新，從而促進區域科技創新^［26］。由此提出：

假設1 眾創空間發展能夠直接促進區域科技創新。

企業得以永續發展的重要因素是形成區域范圍內的規模效應。眾創空間發展水平的提升，一定程度上能夠在區域內達到規模經濟，為科技創新創造必不可少的發展條件，以達到眾創空間發展對鄰近區域科技創新的溢出效果。眾創空間發展帶來的區域科技創新項目增多、專業運營管理人才匯集、創新創業服務人員素質整體提升、戰略規劃有效實施等是科研發展所需要的優勢；反過來，完備的科技創新平臺要素構建，對眾創空間發展進一步作用于鄰近區域科技創新具有空間溢出效應。主要表現為，一方面，區域眾創空間發展水平較高，其人才和技術可以在區域間形成交流互動，處于眾創空間發展占優的區域能夠通過示范效應，激勵鄰近區域眾創空間發展水平向先發地區靠攏，為發展科技創新積蓄力量；另一方面，眾創空間所倡導的信息共享、創新產品與產業融合等理念，能夠在區域間形成產業整合發展的態勢，營造區域間創新創業氛圍，進一步產生對鄰近區域的空間溢出效應。由此提出：

假設2 眾創空間發展對科技創新具有空間溢出效應。

三、數據來源與研究設計

（一）數據來源

根據眾創空間發展的時間點，將時間跨度限定為2016—2020年。由于西藏自治區與港澳臺地區部分指標統計數據缺失，因此，選取我國其余30個省（區、市）（以下以省份代稱）作為研究樣本。所使用的指標數據來源于2017—2021年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國火炬統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》《中國社會統計年鑒》等年鑒。為保證不同年份數據的可比性，對涉及價格度量的指標數據進行平減處理，以消除物價因素的影響。

（二）眾創空間發展與科技創新的評價指標體系構建

在構建被解釋變量科技創新水平（lsti）指標體系時，參照我國科學技術部發布的《中國區域創新能力檢測報告2019》中對全國各子系統創新能力檢測指標的選取標準，以科技創新的投入^［27］、產出^［28］、人力及儲備4個維度構建評價科技創新水平綜合指標體系。

在構建解釋變量眾創空間發展水平（ldm）指標體系時，根據科學技術部印發的《發展眾創空間工作指引》，提煉出“從要素融合、建設條件、服務功能、保障措施等方面指導和推動眾創空間科學構建、健康發展”的宗旨，從發展能力、服務能力、集聚能力和孵化績效4個維度^{［3，11，29］}構建評價眾創空間發展運行要素的wUcTgBiOnGC8qBeuoHI2UK/ui0u7OPqRvGvBhmhBvwQ=指標體系。解釋變量與被解釋變量評價指標的選取如表1所示。

在控制變量的選取中，為更好地解釋眾創空間發展對科技創新的影響，選取對外開放水平（open）、基礎設施水平（infra）、金融發展水平（finan）作為控制變量。其中，對外開放水平由外商投資總額來表示；基礎設施水平則在由供水總量（萬立方米）、用電總量（億千瓦/時）、人均綠地面積（平方米）、每千人醫院床位數（張）、人均道路面積（平方米）和每萬人擁有公共交通車輛數（標臺）6個變量組成指標體系的基礎上，利用熵權法進行衡量；金融發展水平由年末金融機構存貸款余額與地區生產總值的比值來表示。

為綜合評估眾創空間發展與科技創新水平以及兩者的耦合協調度，首先，采用標準化對兩系統層原始數據進行歸一化處理；其次，為避免主觀因素的干擾，客觀反映各項指標的重要性，采用熵權法^［30-32］對各指標進行確權（如表1所示），并計算系統層的綜合得分。

R=rijm×j×s （1）

式中，R為加權標準化矩陣；rijs=wjbijs，即為標準化矩陣bijs與權重wj的乘積；bijs為第i個省份在第j個指標第s年的標準化數據。

（三）空間自相關分析

利用全局空間自相關和局部空間自相關的方法揭示區域科技創新的空間分布特征。計算公式如下：

I=∑ni=1∑nj=1wijxi－xj－S²∑ni=1∑nj=1wij （2）

ZI=I－EIVARI （3）

Ii=xi－∑nj=1wijxj－

/S² （4）

ZIi=I－EIiVARIi （5）

式中，wij為空間權重矩陣；n為區域數量；I和Ii分別為全局和局部Moran’s I，取值區間為-1至1；若Moran’s I顯著為正，則表示科技創新水平較高（或較低）的區域在空間上具有集聚特征，若Moran’s I顯著為負，則表示科技創新發展水平較高（或較低）的區域在空間上較為分散；空間自相關的顯著性水平通過標準化統計量Z值進行檢驗，當Z＞1.96或P＜0.05時，表明通過顯著性水平檢驗，研究對象存在空間自相關；xi和xj分別表示區域i和區域j的觀測值；表示樣本均值；S²表示樣本方差。

（四）空間計量模型

在進行空間自相關檢驗后，若Moran’s I顯著異于0，則表示區域科技創新具有明顯的空間效應，可進一步進行空間計量模型估計。因此，將區域科技創新作為被解釋變量，構建空間誤差模型和空間自回歸模型。

空間誤差模型（SEM）包含誤差項之間的交互效應，在模型中加入誤差滯后項，主要描述空間擾動相關。具體模型為：

lnlstiit=β0+Wuit+βXit+εit （6）

空間自回歸模型（SAR）包含內生交互項，在模型中加入被解釋變量的滯后項，主要描述空間實質相關。具體模型為：

lnlstiit=β0+ρWlnlstiit+βXit+εit （7）

以上模型中，lnlstiit表示第i個省份在第t年的科技創新水平評價值，Wuit為空間誤差項，Xit為解釋變量，W為空間權重矩陣（若兩區域相鄰，則W=1，反之W=0），ρ為空間自回歸系數，Wlnlstiit為被解釋變量的空間滯后項，εit為隨機擾動項，模型中的被解釋變量、核心解釋變量和控制變量的數值取對數。

（五）眾創空間發展與區域科技創新耦合協同效應

“耦合”一詞來源于物理學，表示兩個及以上系統相互影響或作用的關系，耦合度反映多個系統間的相互依賴程度，而協調度反映多個系統間良性耦合的程度。耦合度模型多被學者用于研究多系統之間的協同發展狀況^{［33，34］}。物理學中對耦合度的計算方法存在一定不足，如當子系統水平均為低值時，得出的耦合度可能出現高值。為避免這種情形，研究人員對耦合度計算方法進行改進，構建耦合協調度模型，得出各子系統間的協調度。協調度的取值為[0，1]，協調度越接近1，說明各子系統間的協調發展水平越高；協調度越接近0，說明各子系統間的協調程度越低。將科技創新和眾創空間發展分為兩個子系統，建立耦合度模型如下：

C=2×lsti×ldm¹²lsti+ldm（8）

其中，C為耦合度，lsti、ldm分別表示由熵權法計算出的科技創新、眾創空間發展的綜合評價指數。由此，進一步構建耦合協調度模型：

D=C×T （9）

T=αlsti+βldm （10）

其中，D表示耦合協調度，T表示兩個子系統綜合評價指數；α、β均為待定系數，本研究所測度的科技創新和眾創空間發展的兩個子系統發展水平評價值處于同等重要的地位，因此，令α=β=0.5。耦合協調度是耦合相互關系中良性耦合程度的大小。耦合度越大，則表明眾創空間發展與區域科技創新之間的耦合協調性越好；耦合度越小，則表明各評價維度之間的耦合協調性越差。

（六）不同區域眾創空間發展與科技創新的子系統耦合協調度差異測度

泰爾系數常用于衡量個體或者地區間的不平等度，其優點在于可以進行空間分解，進而比較區域組間差異和區域組內差異，實現組間和組內差異對總體差異貢獻程度的測量^［35］，幫助進一步測度眾創空間發展與不同區域科技創新子系統協調性差異。變異系數是衡量各觀測值變異程度的統計指標，可以考察眾創空間發展與不同區域科技創新子系統耦合協調度偏離整體協調性的情況。因此，分別計算泰爾系數、變異系數，以衡量不同區域的眾創空間發展與科技創新子系統協調度差異情況，評價兩者在環境建設方面的異同。其中，泰爾系數計算方法如下（本文采取協同度比重加權方式）：

Ts=∑ni=1yislogyispis （11）

其中，Ts表示s時刻的泰爾系數，yis表示i省份在s時刻的眾創空間發展與區域科技創新協同度，n表示總省份數，pis表示i省份在s時刻的人口數量與整體總數量之比。此外，根據東、中、西區域的劃分，對泰爾系數進行分解，分別計算組內差距（區域內部協同度差距）與組間差距（區域間協同度差距）。

變異系數計算方法如下：

CVs=∑ni=1yis－s²ns （12）

其中，CVs表示s時刻的變異系數，yis表示i省份在s時刻的眾創空間發展與區域科技創新協同度，s表示s時刻樣本協同度均值。

四、實證分析

（一）整體評價

根據科技創新和眾創空間發展運行指標要素體系，采用熵權法得到各級指標的權重（如表1所示），并進一步測算出我國眾創空間發展水平評價值和區域科技創新水平評價值（如表2所示）。

由表2可知，在觀測期內的科技創新水平評價值與眾創空間發展水平評價值均呈現出波動增長的趨勢，科技創新水平評價值總體高于眾創空間發展水平評價值，但眾創空間發展水平評價值的增長速度快于科技創新水平評價值。就區域眾創空間發展水平評價值而言，北京、廣東、江蘇等地具有較好的眾創空間發展平臺，具有較強的眾創空間發展、服務、集聚和孵化能力。天津眾創空間發展水平評價值在2016年位居第5，但2017年之后排名出現明顯的下降趨勢，至2020年排名降至第16名，說明天津在初期具有較好的眾創空間發展基礎并且眾創空間建設也處于全國領先地位，但之后其眾創空間發展水平評價值呈明顯的下降態勢。湖南2016年眾創空間發展水平評價值為0.0557，在30個省份中排第22名，但至2020年，其眾創空間發展水平評價值實現66.10%的增長。在觀測期內，眾創空間發展的集聚能力和孵化績效的發揮可能存在一定的時滯性，使得眾創空間發展水平評價值呈現波動增長的趨勢。就區域科技創新水平評價值而言，廣東、江蘇、山東等地具有較好的科技創新基礎，其在科技創新投入、產出、人力輸入、創新儲備等方面的要素投入存在絕對優勢。青海的科技創新水平評價值處于30個省份的末位，但其2016—2020年的增長速度為95.45%，是被觀測省份中增速最快的省份。天津和黑龍江在2016—2020年的科技創新水平評價值增速為負，且兩者2020年的評價值在30個省份中的排名較2016年有所下降。

（二）眾創空間發展對區域科技創新空間影響因素的效應評估

構建全局空間自相關檢驗是建立空間計量模型估計的前提。由表3可知，區域科技創新發展的全局Moran’s I均為正，且所有年份的Moran’s I在5%顯著性水平下通過檢驗，說明區域科技創新發展具有空間正相關性。

為進一步測度科技創新在空間上的集聚情況并呈現出區域間的異質性，研究利用局部Moran’s I進行自相關檢驗。其中2016年、2018年和2020年區域科技創新發展的局部空間集聚模式如圖1所示。

通過圖1可直觀觀測區域科技創新發展的空間集聚特征。總體來看，在觀測期內區域科技創新發展的聚集性沒有發生明顯的變化，總體呈現穩定發展局勢；省份主要分布于第一、三象限，表明變量相似值集聚呈現空間極化態勢，具有正的空間自相關性。進一步地，湖南、安徽、上海、河南、浙江、山東、江蘇和湖北位于第一象限，表明科技創新程度高的省份被其他具有科技創新發展優勢的地區所包圍，呈現出“高—高”集聚的空間特征。這些地區影響了周邊區域在科技創新領域的投入、產出、人力分配、創新儲備等方面的提升；重慶、陜西、貴州、云南、吉林、內蒙古、甘肅、青海、寧夏、新疆、黑龍江、遼寧和陜西位于第三象限，表明這些地區的科技創新發展水平較低，呈現出“低—低”集聚的空間特征，難以帶動周邊區域科技創新的發展。其中，“高—高”集聚區域數量相較于“低—低”集聚區域數量較少，且具有“高—高”集聚特征的省份主要集中于東部和中部地區。我國東部和中部地區具有較好的科技創新基礎、較為合理的產業結構體系，在科技創新投入、人才培養等方面具有先發優勢。而科技創新水平相對較低的西部地區，由于受到地理條件制約、科技創新資源錯配、人文發展差異等因素的影響，其科技創新提升受限。

為進一步確定被解釋變量的模型，需要對一般性空間計量模型進行LM檢驗、R-LM檢驗、Hausman檢驗和LR檢驗，根據檢驗結果選取合適的模型。首先，對模型進行LM檢驗和R-LM檢驗（如表4所示）。結果表明，SEM模型未通過兩種檢驗；SLM模型則在10%顯著性水平下通過LM檢驗，在5%顯著性水平下通過R-LM檢驗。因此，選擇SLM模型。其次，對SLM模型進行Hausman檢驗（如表5所示），以判定選擇固定效應模型還是隨機效應模型。Hausman檢驗值與P值為17.27（0.004），表明通過顯著性檢驗，因此，選擇固定效應模型。最后，對模型進行LR檢驗，以判定固定效應模型的類別。表5結果顯示，空間固定效應模型和雙固定效應模型均未通過顯著性檢驗，時間固定效應模型則表現為在5%顯著性水平下通過檢驗。因此，選擇時間固定效應的空間自回歸模型來評估區域科技創新發展的影響因素及其大小。

空間計量模型自變量的效應評估是空間計量分析的重要內容，包括直接效應、間接效應和總效應三個方面的評估結果。其中，直接效應表示本地區的解釋變量對本地區被解釋變量的影響大小，間接效應表示臨近地區的解釋變量對本地區被解釋變量的影響情況，總效應表示直接效應與間接效應的影響之和。表6結果顯示，眾創空間發展水平對科技創新的直接效應在1%的顯著性水平上為正，說明隨著眾創空間服務能力、集聚能力、孵化水平的提升，一定程度上為科技創新營造了良好的發展氛圍。眾創空間的間接效應在5%的顯著性水平上為正，一方面說明眾創空間發展水平較高的區域，能夠通過眾創空間的人才、技術等要素向周邊地區溢出，形成對周邊地區的示范效應；另一方面說明，在周邊地區眾創空間發展水平提升的情況下，本地區會進一步優化眾創空間發展環境，通過比較優勢的發揮推動本地區科技創新水平的提升，形成競爭效應。因此，從核心解釋變量的直接效應和間接效應的顯著性可以證實假設1和假設2成立。

從控制變量來看，對外開放水平的直接效應和間接效應均顯著。對外開放水平的提高，一定程度上能夠利用外部資源，提供科技創新所必要的人力、物力資源，增加區域科技創新產出；相應地，周邊地區對外開放水平的提升能夠吸收更多先進的技術和管理理念，形成示范作用并能夠被周邊地區學習和借鑒。基礎設施水平的直接效應顯著，但間接效應不顯著。基礎設施水平的提升為科技創新的發展提供優質的硬環境，一定程度上能夠滿足科技創新所需要的基礎設施完備性要求；但基礎設施往往服務于本地區，具有不可遷移的特征，因此間接效應難以發揮。金融發展水平的直接效應顯著為負，間接效應系數為負但不顯著。一方面，金融投資項目通常以投資收益最大化作為投資的目標，而科技創新具有成本高、風險大、周期長等投資弊端，并不利于吸納投資型資金要素在科技創新領域的投入；另一方面，市場上金融資源配置不均會導致現有金融結構未能有效配置科技創新產業，因此，受制于投資偏好和金融資源的配置效率，金融投資水平對區域科技創新發展產生顯著的負向影響^［36］。而周邊地區金融投資資金，更傾向于流向當地發展前景較優的項目，使得間接效應不顯著。

（三）眾創空間發展與區域科技創新耦合協調度的時空分析

根據余永琦等^［37］、劉苗苗等^［38］、高志遠等^［39］學者對耦合協調度的類型劃分，將耦合協調度劃分為10個等級（如表7所示）。

為觀測眾創空間發展與區域科技創新耦合協同水平的時空演變趨勢，采用ArcGIS 10.2分別繪制2016年、2018年和2020年眾創空間發展與區域科技創新的耦合協調情況示意圖①，以進一步呈現出二者在觀測期初期、中期和末期耦合協調度的變化趨勢①。

基于時間維度，眾創空間發展與區域科技創新的耦合協調度呈總體上升的趨勢。在觀測期內，全國范圍內的耦合協調等級為4，程度為輕度失調，處于勉強接受區間。東部地區的耦合協調度處于等級5向等級6的躍升，中部地區和西部地區的耦合協調度分別處于等級4和等級3。東部地區的耦合協調程度較好，西部地區除重慶、四川和陜西外，其他省份的耦合協調程度均處于不可接受的區間。這說明東部地區擁有較好的科技創新資源和較完善的眾創空間平臺，科技創新系統層與眾創空間發展系統層通過不斷的內部調整，協調程度逐漸得到優化。從區域角度而言，廣東眾創空間發展與科技創新的耦合協調度處于全國領先水平，耦合協調等級從2016年的等級7逐漸躍升至2020年的等級9。北京、江蘇和浙江的耦合協調程度均從2016年的勉強接受區間提高至可接受區間。其中，浙江在觀測期內的耦合協調度增幅達到24.81%，高于全國總體水平。天津、內蒙古、吉林、黑龍江和甘肅的耦合協調度在觀測期內存在負增長的趨勢，主要原因是這些省份的社會經濟發展側重點有所不同，科技創新系統層與眾創空間發展系統層的相互影響條件尚未成熟。

基于空間維度，我國眾創空間發展與科技創新的耦合協調度存在顯著的空間差異，整體上呈現為從東至西、從沿海至內陸逐漸降低的演變趨勢。從整體上看，東部地區除廣西和海南外，其余省份的眾創空間發展與科技創新耦合協調度較早進入勉強接受區間，而中部和西部地區的吉林、黑龍江、貴州、甘肅、青海、寧夏和新疆的耦合協調度則在觀測期內一直處于不可接受區間。沿海地區的江蘇、浙江和廣東的耦合協調度在2020年處于可接受區間。遼寧、河北、天津、山東、上海和福建的耦合協調度處于勉強接受區間。相較于長期處于極度失調的青海和嚴重失調的寧夏而言，沿海區域的科技創新系統層與眾創空間發展系統層能夠不斷產生相互作用，并形成正向反饋，促進兩個系統層的良性互動。

為進一步分析2016—2020年我國眾創空間發展與科技創新的耦合協調效應，采用上述30個省份的耦合協調度均值進行分析。由圖2可知，30個省份眾創空間發展與科技創新的耦合協調度整體穩步提升，但提升幅度較小，僅從0.3445上升至0.3990，與耦合協調度較高的北京、廣東、江蘇、浙江等地形成較大差距。這說明我國各省份眾創空間發展與科技創新的耦合協調效應呈現出較明顯的地區失衡特征。

（四）耦合協調度的差異性分析

為保證結果的準確性，采用泰爾系數反映眾創空間發展與區域科技創新耦合協調效應的差異性，并利用變異系數進行收斂性分析。圖3顯示出2016—2020年我國眾創空間發展與區域科技創新耦合協調度的泰爾指數及分解結果，圖4顯示出變異系數與總泰爾指數的變化趨勢。

由圖3可知，2016—2020年總泰爾指數在0.0421至0.0472之間波動，并呈現出波動下降的趨勢，說明眾創空間發展與區域科技創新之間的區域差距存在波動幅度縮小的發展態勢。進一步地，根據我國三大經濟帶的經濟區域劃分方法，分別測度我國東部、中部和西部三大經濟帶之間的泰爾指數組內差距和組間差距。其中，組內差距反映三大經濟帶內各省份之間耦合協調度差異，組間差距反映三大經濟帶之間的耦合協調度差異。圖3顯示，組內差距明顯大于組間差距，說明總泰爾指數主要受組內差距影響。相較于三大經濟帶間的眾創空間發展與科技創新耦合協調度的差異，區域內各省份之間耦合協調度存在的差異更為明顯。結合上文耦合協調的數據可以發現，即使同為東部經濟帶，2020年北京耦合協調等級為8，而海南和廣西的等級分別為2級和3級，即耦合協調度在區域內存在較大差異，一定程度上反映出眾創空間發展與區域科技創新的協調程度存在空間失衡的情況。

由圖4變異系數和總泰爾指數的對比情況可知，兩者呈反向發展的趨勢。對變異系數進一步分析可以發現，整體的變異系數從2016年的0.4342增長到2020年的0.4567，保持向上增長的趨勢。其中2017—2019年的增長速度較快，說明眾創空間發展與區域科技創新耦合協調度存在區域差異，且差異在觀測期內逐漸增大。對總泰爾指數進一步分析發現，總泰爾指數具有明顯的波動下降特征，且2016—2017年的下降速度高于2019—2020年，在整個觀測期間呈現出先降后升再降的趨勢，說明耦合協調度在區域間的差異波動在減小。

五、結論與建議

依據我國30個省份2016—2020年數據，基于熵權法，測量區域科技創新水平評價值和眾創空間發展水平評價值，運用控制時間效應的空間自回歸模型，考量眾創空間發展對區域科技創新的空間影響，結合眾創空間發展與區域科技創新的耦合協調度，分析耦合協調的差異性和時空分布特征。結果顯示：（1）區域科技創新水平評價值總體高于眾創空間發展水平評價值，而眾創空間發展水平評價值提升速度更快。（2）眾創空間發展能夠直接作用于區域科技創新，并對科技創新產生空間溢出效應。（3）眾創空間發展與區域科技創新的耦合協調度呈總體上升的趨勢，耦合協調度總體屬于輕度失調，并存在較明顯的由東至西、從沿海至內陸逐漸降低的地區失衡特征。（4）科技創新耦合協調度演變趨勢主要受到組間差異影響，且差異波動在減小。

建議：（1）完善眾創空間發展與科技創新的基礎環境，強化經濟激勵手段與政策導向措施。一方面，提升科技創新水平，營造眾創空間基礎環境，需要輸入穩定的投資資金，采取必要的經濟激勵手段，鼓勵多渠道資金的流入，滿足科技創新發展過程中對專項資金的需求。另一方面，通過完善政府政策導向措施，調整產業結構、鼓勵高校重視創新創業教育，營造萬眾創新的市場氛圍。 （2） 確立眾創空間對科技創新戰略目標，發揮科技創新對現代化發展的推動作用。一方面，推動眾創空間內部企業的業務對接，構建區域間相互聯動的創業生態圈，在眾創空間可持續發展過程中，催生出科技創新的新增長發展模式。另一方面，發揮眾創空間的科創文化精神，擴大優勢地區眾創空間的輻射作用，進一步激發出眾創空間的空間溢出效應，促進周邊區域創新資源流通與擴散。（3）提升眾創空間發展與區域科技創新的協同意識，注重系統協同發展。一方面，貫徹落實創新發展理念，把提高區域創新創業能力放在首位，以建設高質量眾創空間為目標，總體上提升眾創空間發展與科技創新的耦合協調效應。另一方面，引導科技創新技術與眾創空間平臺對接，為眾創空間平臺建設提供技術支撐，從而優化眾創空間的服務能力，延伸眾創空間的影響范圍，助力西部地區和內陸地區共享眾創空間資源，最終實現區域內兩者系統協同發展。（4）優化科技創新與眾創空間平臺建設的空間布局，實現區域均衡發展。一方面，我國中西部及內陸地區通過優化人才引進政策，吸引科技人才落戶、提升區域科技人才儲備的數量和質量；加快造就大批德才兼備的高素質人才，完善本土人才戰略布局。另一方面，合理分配科技創新與眾創空間建設資源，避免耦合協調度高的地區出現眾創空間發展與科技創新的無序化競爭；借助區域內優勢產業，形成特色產業與創新創業的良性互動，催生區域經濟新增長模式。

注釋：

① 限于篇幅，相關示意圖未顯示，備索。

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（責任編輯：鐘瑤，鄒彬）

Spatial Impact of the Development of Makerspace

on Regional Science and Technology Innovation and Its

Coupling and Coordination Analysis

LI Xin^1，2，ZHU Linlin3

（1. Wenlan School of Business， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan，Hubei 430073， China；

2. School of Finance & Economics， Hunan University of Finance and Economics， Changsha， Hunan 410205， China;

3. School of Economic & Management， Changsha University of Science & Technology， Changsha， Hunan 410076， China）

Abstract：Based on the entropy weight method， the development level of mass maker space and the level of scientific and technological innovation in 30 provinces （autonomous regions and municipalities） in China from 2016 to 2020 are measured. A coupled system is constructed to measure the coupling synergistic effect between mass maker space development and regional scientific and technological innovation， and the spatial auto regressive model is further used to explore the spatial impact of mass maker space development on regional scientific and technological innovation. The results show that the evaluation value of regional scientific and technological innovation level is generally higher than that of the development level of mass maker space. The development of mass maker space can directly promote regional scientific and technological innovation， and produce spatial spillover effects on scientific and technological innovation. In view of this， it is necessary to improve the basic environment for the development of mass maker space and scientific and technological innovation， establish strategic goals， enhance regional synergy awareness， optimize the spatial distribution of resources， and achieve the purpose of achieving balanced regional development.

Key words：mass maker space; scientific and technological innovation; spatial effect; coupling coordination