基于省域数据的众创空间运行效率及其空间关联分析

田 剑,尹祥信

(1.江苏科技大学 理学院,江苏 镇江 212003;2.江苏科技大学 经济管理学院,江苏 镇江 212003)

随着我国经济步入新常态,如何通过创新驱动发展促进经济结构优化升级，使国民经济保持中高速增长,成为未来一段时期的重要任务。众创空间作为面向大众群体的开放式创新创业平台,逐渐成为提高经济发展速度、促进经济结构优化升级的新动力。2015年1月28日,国家领导人在国务院会议上首次提出“众创空间”的概念,随之各部委和省市支持众创空间发展的一系列相关政策陆续出台,众创空间已成为“大众创业、万众创新”的主要聚集地。科技部火炬中心数据显示,截至2017年底,全国众创空间数量达5 500余家,其发展呈现集聚性和分布不均衡现象[1]。同时,由于现有众创空间缺乏稳定盈利模式,过度依赖政府财政补贴,同质化问题严重,最终导致了创新创业资源利用率较低[2-3]。因此,对众创空间运行效率进行科学评价,将有助于众创空间提高资源利用效率,提升整体发展水平,同时也为政府采取精准的财政支持政策提供决策依据。

围绕众创空间的运行绩效,学者们基于不同视角展开了研究。刘志迎等从创客创新过程的视角出发,通过研究发现，创客创新自我效能感直接影响到创客的创业行为,众创空间高水平的创新支持加强了创客之间的知识共享行为,进而提升了众创空间的创新绩效[4]。余菲菲等基于社群信息学的视角指出,众创空间应当利用移动互联、云计算等互联网技术有效聚集创新创业资源,优化众创环境,从而提升众创空间运行绩效[5]。陈夙等基于众创空间创业生态系统视角,提出了众创空间绩效的提升方法,并针对众创空间创业生态系统的构建问题给出了建议[6]。田颖等基于智力资本“H-S-R”视角,构建了众创空间智力资本协同创新影响创客创新绩效的理论模型[7]。李衍霖等基于平衡计分法构建了众创空间业绩评价体系[8]。李艳萍等运用扎根理论的方法构建了众创空间发展质量评价指标体系,并针对众创空间发展质量评价的开发与实践提出了建议[9]。尹国俊等基于产权共享的视角,提出了影响众创空间运行绩效的构成要素,利用熵权法创建了众创空间运行绩效评价模型,并进行了实证研究[10]。

总体而言,已有研究以定性分析为主,有关众创空间运行效率的定量研究较少。从宏观角度对众创空间运行效率进行量化研究有助于管理者科学评估众创空间的发展现状,合理控制运营规模,提高产出效率,也可以为政府政策支持提供指导。同时统计数据显示,众创空间在省域间发展不平衡,各地区众创空间运营状况良莠不齐。因此,研究造成众创空间效率差异显著的原因及省域众创空间效率关联模式显得尤为必要。基于此,笔者在梳理已有研究成果的基础上,拟构建众创空间运行效率评价体系,并运用数据包络分析方法对各地区众创空间运行效率及空间关联情况进行分析。

一、众创空间运行效率评价模型的构建

(一)指标选取

众创空间作为开放创新与创业孵化服务系统,其运行效率反映出系统利用创新创业资源产生效益的能力。因此,构建“投入”与“产出”指标体系是评价众创空间运行效率的基础和前提[11-13]。李艳萍和张丹宁从“服务能力”和“投融资能力”两方面构建了众创空间投入指标体系[14]。笔者所采用的众创空间投入指标具体包括服务人员数量(X1)、提供的工位数(X2)、创新活动与创业培训(X3)、财政补贴(X4)。从产出的角度看,众创空间的产出不仅体现在孵化团队的数量和质量上,还体现在解决就业、吸引人才等社会效益等方面。因此,产出指标主要体现在经济效益、社会效益和创新效益等方面[15]。笔者所采用的众创空间产出指标具体包括入驻团队的数量(Y1)、吸引就业人数(Y2)、众创空间总收入(Y3)、获得的知识产权数量(Y4)。

表1 众创空间投入与产出指标体系

(二)模型构建

由于众创空间的规模报酬是可变的,因此笔者采用基于规模报酬可变的BCC模型来评价省域国家备案众创空间的运行效率。结合前面所确定的评价众创空间运行效率的投入产出指标,建立如下BCC模型:

式中,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。

二、省域众创空间运行效率的实证分析

笔者选取的样本为2016年全国29个省市国家备案众创空间。国家备案众创空间经过科技部严格认定,统计数据具有权威性和代表性,数据均源自最新的《中国火炬统计年鉴》[18]。

笔者采用MaxDEA6.13软件,将29个省市众创空间投入产出数据分别代入BCC模型进行测算,得到各省市众创空间的综合效率、纯技术效率和规模效率,如表2所示。

表2 各省市众创空间2016年DEA效率测算结果

注:“drs”表示规模报酬递减,“irs”表示规模报酬递增,“-”表示规模报酬不变

根据各省市众创空间综合效率高低进行分类,得到表3。

表3 各省市众创空间综合效率分类情况

基于实证研究,分析结果如下:

其一，省域国家备案众创空间总体效率一般。由表2可知,综合效率为1的省市有7个,占总体比例的24%;综合效率0.8以上的省市有12个,占总体比例的41%,表现较好;超过一半的省市综合效率低于0.8。这说明全国众创空间整体效率较为一般,有较大的改进空间。

其二，针对众创空间综合效率无效的省份,笔者按照地理上划分的七大区域分别进行分析:

在华东地区,浙江省的众创空间纯技术效率为1而综合效率小于1,结合BCC模型的经济意义可知,规模无效是导致该省众创空间DEA无效的直接原因,因此应当适当缩小其运行规模,提高运行效率。江苏、安徽、山东、福建四省众创空间纯技术效率和规模效率均为无效,说明该地区众创空间不仅需要控制其规模,而且还要解决资源利用率低的问题。

在华北与东北地区,除内蒙古外,河北、山西、吉林、黑龙江四省众创空间纯技术效率和规模效率均无效,结合统计年鉴数据分析可知,该地区均存在创新创业人才不足的问题。因此,引进创新创业人才并优化其运行规模能有效改善众创空间运行状况。

在华中地区与华南地区,湖北、海南两省众创空间规模无效而纯技术有效,湖南、广东、广西三省技术效率和规模效率均为无效且规模收益为递减状态。因此,应当缩小该省众创空间运行规模并优化投入产出组合，以提高众创空间综合效率。

在西南地区与西北地区,四川与甘肃两省众创空间同样因规模无效导致综合效率偏低,且规模收益均为递减状态。因此，合理控制众创空间运行规模,撤除一些低效运营的众创空间，能有效提高该区域的整体运行效率。重庆、贵州、云南、陕西、新疆五省市众创空间规模无效和纯技术效率均小于1,笔者通过分析统计年鉴数据发现,该地区政府补贴力度较大,但创新人才数量不足。如何吸引人才、减少资金冗余、实现资源合理配置成为提高该地区众创空间运行效率的首要问题。

三、省域众创空间运行效率的空间关联性分析

(一)全局空间自相关分析

全局空间自相关是空间统计方法的一种,用于描述研究对象的某种属性在研究区域内的整体分布情况[19],通常用Global Moran’s I值来表示。Moran’s I反映了空间中相邻区域目标属性的相似程度,取值范围为[-1,1]。Moran’s I的值越接近1,则表示评价对象的目标属性在空间上正相关性越强;Moran’s I值越接近-1,则表示评价对象的目标属性在空间上负相关性越强;若其值接近0,则表示基本不存在空间相关性。Moran’s I指数的计算公式如下:

i,j=1,2,…,n。

笔者通过GeoDa 095i软件计算了2016年省域国家备案众创空间的综合效率、纯技术效率和规模效率的Moran’s I估计值及显著性检验,结果如表4 所示:

表4 各省市国家备案众创空间运行绩效Moran’s I估计值

从表4可以看出,在5%的显著性水平下,29个省市国家备案众创空间综合效率存在空间自相关,而纯技术效率和规模效率则不存在空间自相关。这表明,我国各省域国家备案众创空间综合效率在空间上呈现一定程度的集聚状态,综合效率较低的省份,其相邻省份综合效率也比较低;综合效率较高的省份,其相邻省份众创空间的综合效率也比较高。

(二)局部空间自相关分析

局部空间自相关分析(LISA)是一种用度量研究区域与周边地区之间空间差异程度的统计方法,其结果反映每个空间位置的观察值是否与其邻近位置的观察值具有相关性。计算公式如下:

通过GeoDa 095i软件计算得到29个省市中存在局部空间相关省域的关联类型及其显著性检验,结果如表5、表6所示:

表5 众创空间综合效率局部空间关联类型

表6 众创空间综合效率局部空间关联省域显著性检验

由表5、表6可知,29个省市中通过显著性检验的众创空间综合效率空间结构呈现以下三种类型:

第一种，H-H型。呈现H-H型特征的省域是上海、北京、天津、河北,其众创空间自身综合效率较高,周边其他省市众创空间综合效率也比较高,呈现显著的正相关特征。

第二种，L-L型。呈现L-L型特征的是广西壮族自治区和湖南省,其自身众创空间综合效率较低,周边省域众创空间综合效率同样较低,呈现出显著的正相关特征。

第三种，L-H型。呈现L-H型特征的是安徽省,其众创空间自身综合效率水平相对较低,而其周边相邻省域众创空间综合效率较高,呈现出显著的负相关特征。

四、提升众创空间运行绩效的政策建议

针对上述分析结果,笔者提出如下建议:

首先，构建科学、合理的众创空间运行绩效评价体系。科学、合理的众创空间运行绩效评价体系可以作为政府评估众创空间发展水平的衡量标准。政府可依据评价体系评估众创空间运行状况,确定众创空间资金和项目支持的给予数量,从而实现资源的合理配置。同时,众创空间可根据运行绩效评价体系评估自身的发展状况,调整资源配比,提高管理和运营水平,为未来的发展计划提供指导依据。

其次，总体提升众创空间技术效率。从实证分析结果来看,我国国家备案众创空间总体运行效率不高,大多数众创空间纯技术效率和规模效率均为无效。因此，应当深入分析这些无效区域众创空间效率偏低的原因,重点优化投入比例,提高产出效率。各省市众创空间应该根据自身发展情况制定战略计划,既要提高技术效率,又要提高管理服务水平,充分发挥自身产业特色,提高竞争力。

再次，科学规划局部地区众创空间运行规模。随着国家政策持续投入和各种创新创业资源不断增加,众创空间的规模和数量得以大幅扩张和增加,然而创新创业人才、资金投入以及众创空间管理服务水平发展速度相对有限,导致了部分众创空间运行效率不高。对于众创空间技术有效但规模无效的地区,改革的重点应该放在科学规划众创空间运行规模上,以更好地发挥其规模效益。对于规模效益递减的区域,扩大规模无法带来更好的投入产出效率,因此应当考虑控制其规模,提高整体运行效率。对于规模效益递增的区域,相应地应该扩大众创空间的规模,实现最优匹配模式,进而达到DEA有效状态。

最后，促进众创空间区域协调发展。从全局自相关分析结果可以看出,我国省域众创空间对周边地区的引领作用不强。因此，应当通过交流合作、示范引导的方法发挥高效率省域众创空间的集聚和扩散效应,促进创新创业产业均衡发展。由局部空间关联分析可知,我国省域众创空间运行效率的空间关联模式为H-H、L-L、L-H三种类型,大部分地区国家备案众创空间运行效率与周边区域关联性不强,未能形成优势互补、相互促进的发展局面。因此，应当推动局部地区形成战略联盟,如长三角、珠三角、京津冀等地区,众创空间发展优势地区应带动周边地区众创空间发展,以形成集聚效应,促使各地区形成H-H发展局面,进一步提高全国各省市众创空间整体发展水平。

五、结论与展望

笔者在相关理论和学者研究的基础上,以全国29个省市国家备案众创空间为研究对象,利用基于规模效益可变的数据包络分析方法,构建了我国省域国家备案众创空间运行效率评价体系并进行效率计算,由此得出29个省市国家备案众创空间的综合运行效率、纯技术效率和规模效率。在此基础上,利用全局和局部自相关分析方法对省域国家备案众创空间综合效率、纯技术效率、规模效率的空间关联模式进行探讨,得出如下结论:

其一，全国29个省市的国家备案众创空间整体效率一般,部分众创空间处于DEA无效的原因在于其规模无效。因此,改革的重点应该提高其规模效率。在DEA无效的22个省市中,81%的省市国家备案众创空间规模效益处于递减状态,19%的省市的规模效益处于递增状态。因此，应当根据众创空间规模效益所处状态适当扩大或者缩小其运营规模,从而提高运行效率。

其二，29个省市的国家备案众创空间综合效率存在空间自相关性,这表明我国各省市众创空间综合效率在空间上存在一定的聚集现象。通过LISA分析可知,我国省域众创空间运行效率的空间关联模式为H-H、L-L、L-H三种类型,大部分省市未能与周边地区形成优势互补、相互促进的发展局面。

由于数据的限制,笔者未能从时间跨度上分析中国省域众创空间运行效率及其空间关联模式的变化趋势,未来学者可沿此方向进行深入研究。