眾創(chuàng)空間的區(qū)域創(chuàng)新績效評價研究

張鈺

摘要：從投入和產(chǎn)出的角度構(gòu)建區(qū)域眾創(chuàng)空間創(chuàng)新績效的評價體系，運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，對各地區(qū)眾創(chuàng)空間的純技術(shù)效率與規(guī)模效率進行解讀。結(jié)果表明：我國西部地區(qū)眾創(chuàng)空間創(chuàng)新績效綜合效率值最高，其次是中部地區(qū)，東北部地區(qū)的效率值最低。在此基礎(chǔ)上，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行眾創(chuàng)空間創(chuàng)新績效的效率評價結(jié)果驗證，取得了較高的精度，從而為眾創(chuàng)空間區(qū)域創(chuàng)新績效評價實踐提供了一種可行手段。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 眾創(chuàng)空間 創(chuàng)新績效

中圖分類號：F279.27

文獻標識碼：A

文章編號：2096-0298（2019）02（b）-223-04

據(jù)《中國火炬統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示，2014年我國共有創(chuàng)客組織50家，2015年眾創(chuàng)空間數(shù)量2300余家，僅一年間發(fā)展增速達到46倍，截至2016年底，我國有眾創(chuàng)空間4298家，當年服務(wù)企業(yè)數(shù)57668個，該年眾創(chuàng)空間孵化企業(yè)總收入達83 18903億元，吸納就業(yè)人數(shù)436232人，批準知識產(chǎn)權(quán)40275項，其中發(fā)明專利8467項。而2017年眾創(chuàng)空間數(shù)量發(fā)展至5739家較2016年增幅達到33%以上，眾創(chuàng)空間對于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶來的經(jīng)濟效益和社會效益日益凸顯，給經(jīng)濟社會的發(fā)展帶來巨大的正面效應(yīng)。

眾創(chuàng)空間在我國得到了良好的發(fā)展成長環(huán)境，其孵化場地面積和數(shù)量都得到迅猛發(fā)展，但是眾創(chuàng)空間在我國仍處于發(fā)展的初級階段，仍有很多問題值得我們思考，深圳眾創(chuàng)空間“倒閉潮”事件以及眾創(chuàng)空間孵化的高失敗率，不僅造成了產(chǎn)業(yè)資源的浪費，還削弱其對于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的促進作用，不利于社會創(chuàng)新與眾創(chuàng)空間的可持續(xù)發(fā)展。基于此，為實現(xiàn)眾創(chuàng)空間健康可持續(xù)發(fā)展的路徑，如何科學(xué)合理地對眾創(chuàng)空間進行創(chuàng)新績效的評估考核便成為整個社會的關(guān)注焦點。

本文擬以創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展為目標提供一種更加符合實際情況的眾創(chuàng)空間創(chuàng)新績效的評價方法，不僅可以豐富眾創(chuàng)空間的理論研究與探討，還有助于政府部門科學(xué)評價與科學(xué)的制定相關(guān)政策工作，提供相關(guān)發(fā)展資源等具有實踐指導(dǎo)意義，對眾創(chuàng)空間的發(fā)展實施有效的動態(tài)管理與服務(wù)等的現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述

眾創(chuàng)空間在我國的發(fā)展經(jīng)歷了從傳統(tǒng)孵化器到創(chuàng)新工場等新型孵化器再到眾創(chuàng)空間的演變過程，其實踐的發(fā)展比理論界起步要早一些。現(xiàn)有研究成果可以三個方面加以歸納和評述。

一是有關(guān)于眾創(chuàng)空間基本概念方面的解讀。眾創(chuàng)空間是傳統(tǒng)孵化器的2 0版本，涵蓋傳統(tǒng)孵化器的基本功能[1]。相比傳統(tǒng)孵化器對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)主體的選擇具有更大的寬容，更低的門檻準入條件，而且更加關(guān)注創(chuàng)意的市場化[2]。

二是對于眾創(chuàng)空間運行模式的探索與思考。陳夙等[3]以杭州“夢想小鎮(zhèn)”的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析為例，積極探索提升運營績效的包括“眾創(chuàng)精神”等在內(nèi)的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的四空間維度概念。汪群[4]在對創(chuàng)業(yè)生態(tài)的構(gòu)建中提出眾創(chuàng)空間的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)可以由創(chuàng)客生態(tài)圈、服務(wù)支持生態(tài)圈、上下游企業(yè)、孵化器、消費者群以及創(chuàng)業(yè)環(huán)境組成。在實踐中越來越多的創(chuàng)新相關(guān)主體被納入眾創(chuàng)空間生態(tài)系統(tǒng)中。

三是關(guān)于眾創(chuàng)空間效率評價等的相關(guān)研究，張丹寧等[5]對沈陽市眾創(chuàng)空間的運營效率指數(shù)進行測算，并給出了沈陽市應(yīng)該重點發(fā)展三個各具特色的眾創(chuàng)空間產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展路徑的建議。谷立霞等[4]通過七分制的李克特量表的問卷調(diào)查，提供了包括創(chuàng)客文化、社會貢獻、創(chuàng)業(yè)服務(wù)、創(chuàng)業(yè)環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施在內(nèi)的眾創(chuàng)空間運行效率的綜合評價指標體系。李衍霖等[7]利用平衡計分卡的研究方法，將發(fā)展戰(zhàn)略與績效評價聯(lián)系起來，構(gòu)建了一系列財務(wù)指標和非采取指標的績效評價指標體系。

通過文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有學(xué)者對眾創(chuàng)空間進行了許多研究探討，但是已有研究仍存在以下不足：第一，現(xiàn)有研究大多集中在對于“眾創(chuàng)空間”理論定義、演變起源的探討研究，尚缺乏眾創(chuàng)空間產(chǎn)業(yè)效率、運作效率、創(chuàng)新績效類的評價等的定量研究分析。第二，目前尚缺乏對于眾創(chuàng)空間創(chuàng)新效應(yīng)評價的定量探討，從眾創(chuàng)空間對于創(chuàng)新的支持作用角度進行創(chuàng)新績效的評價的理論研究尚需完善。第三，鮮有學(xué)者從整體創(chuàng)新的視角出發(fā)，研究區(qū)域創(chuàng)新績效評價的問題。

因此，本文在綜合現(xiàn)有學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法對區(qū)域眾創(chuàng)空間的創(chuàng)新績效進行分析論證，進一步拓展和深化眾創(chuàng)空間的效率評價研究。

2 DEA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新績效評價分析的研究思路

本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的BCC模型對眾創(chuàng)空間的區(qū)域創(chuàng)新績效差異進行分析，凡是處在前沿面上的決策單元，則認定其投入產(chǎn)出組合最有效率，將其效率指標定為1，不在前沿面上的決策單元則被認定為低效率或者無效率，同時以效率前沿面之有效點為基準，給予一個相對的效率指標（大于0，小于1），并針對非DEA有效的眾創(chuàng)空間進行投影分析，找出低效的原因，以便針對性地給出合適的發(fā)展建議。

如果把眾創(chuàng)空間創(chuàng)新支持效應(yīng)看成一個黑箱，它的輸入是眾創(chuàng)空間服務(wù)人員數(shù)量、團隊及企業(yè)當年獲得投資總額、當年提供技術(shù)支撐服務(wù)的團隊和企業(yè)數(shù)量三個指標變量，輸出為發(fā)明專利數(shù)、常駐企業(yè)或團隊擁有的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)兩個指標，利用DEA方法進行有效性的測度。同樣對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，在對結(jié)果驗證的過程中它也是一個黑箱，DEA效率分析為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的結(jié)果又可以用來進行效率分析和驗證，它們之間的關(guān)系如圖1所示。

3 變量的選取與說明

本文數(shù)據(jù)來源為《中國火炬統(tǒng)計年鑒2017》，選取國家備案眾創(chuàng)空間2016年橫截面數(shù)據(jù)為決策單元進行分析。根據(jù)地域的不同，采取系統(tǒng)抽樣，將國家備案的眾創(chuàng)空間按注冊位置分為東、中、西、東北部四類，分別從中抽取35個省市相關(guān)數(shù)據(jù)。利用DEAP2.1軟件，將所收集到的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)分別代入BCC模型，篩選指標以及構(gòu)建指標評價體系是對眾創(chuàng)空間創(chuàng)新績效評價分析的關(guān)鍵。

綜合現(xiàn)有學(xué)者研究，以及結(jié)合《中國火炬統(tǒng)計年鑒2017》相關(guān)數(shù)據(jù)及指標歸類的基礎(chǔ)上，根據(jù)指標的針對性和可得性，選取眾創(chuàng)空間服務(wù)人員數(shù)量作為人力資源方面的投入[8];團隊及企業(yè)當年獲得的投資總額作為資本方面的投入[9];當年提供技術(shù)支撐服務(wù)的團隊和企業(yè)數(shù)量作為技術(shù)服務(wù)指標[9]。產(chǎn)出指標的設(shè)計：眾創(chuàng)空間的產(chǎn)出是多樣的，即包括眾創(chuàng)空間的收入、提供的就業(yè)機會，專利數(shù)量等。為了減少產(chǎn)出指標的相關(guān)性和數(shù)據(jù)的可獲得性，在對于眾創(chuàng)空間的創(chuàng)新績效的衡量主要考慮，其發(fā)明專利的數(shù)量、常駐企業(yè)和團隊擁有的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)作為系統(tǒng)產(chǎn)出指標[10]。具體指標體系如表1所示。

針對上述指標，東部地區(qū)相較其他區(qū)域具有明顯優(yōu)勢，并且享受很多政府政策支持，因此，東部地區(qū)眾創(chuàng)空間的創(chuàng)新績效應(yīng)該是最高的。

4 區(qū)域眾創(chuàng)空間創(chuàng)新績效效率值分析

4.1 DEA效率分析

眾創(chuàng)空間DEA效率描述性統(tǒng)計。

表2為35家眾創(chuàng)空間的DEA效率的描述性統(tǒng)計結(jié)果，綜合效率的平均值為0.16，整體效率仍有較大的提升空間，純技術(shù)效率的均值為0.61大干其規(guī)模效率的均值，可見大部分的眾創(chuàng)空間處于規(guī)模效率相對無效率階段。

進一步計算各城市DEA效率值，發(fā)現(xiàn)純技術(shù)效率和規(guī)模效率方面僅30%的城市在平均水平以上，說明我國眾創(chuàng)空間的發(fā)展存在嚴重的發(fā)展不平衡問題。同時除了海南、新疆兵團為規(guī)模報酬不變，青海地區(qū)呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞增之外，91%的地區(qū)均呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的趨勢，說明現(xiàn)階段的眾創(chuàng)空間的整體發(fā)展水平已經(jīng)到了規(guī)模的報酬遞減的階段，應(yīng)該尋求技術(shù)改進或者管理水平等的進步。

表3對眾創(chuàng)空間DEA效率值進行區(qū)域比較分析可得，西部地區(qū)的綜合效率值最大2 329，其次是中部地區(qū)2.159，東北部地區(qū)最低。純技術(shù)效率值的比較東部地區(qū)最大為9.346，其次為西部地區(qū)，東北部地區(qū)最低1.364;規(guī)模效率值的比較西部最高為3.948，中部地區(qū)為2.933，東北部地區(qū)最低為0.664?？傮w來看，西部地區(qū)在不具有各種優(yōu)勢條件的情況下綜合效率值在各區(qū)域中最高，相反占據(jù)各方優(yōu)勢的東部地區(qū)各項效率值卻沒有達到我們的預(yù)期。

為分析其中的原因，進一步計算各地區(qū)眾創(chuàng)空間的投入和輸出的松弛變量分別在無效率總樣本中的占比進行分析。

就產(chǎn)出表4結(jié)果來看，大部分地區(qū)的眾創(chuàng)空間產(chǎn)出指標是合理而有效率的，發(fā)明專利方面，除山西和青海之外，剩下各地區(qū)的眾創(chuàng)空間的發(fā)明專利數(shù)均為有效的產(chǎn)出;而常駐企業(yè)和團隊擁有的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)方面中部地區(qū)效率最高。

進一步分析，投入松弛變量樣本數(shù)據(jù)中，眾創(chuàng)空間服務(wù)人員數(shù)量的投入方面，西部地區(qū)和中部地區(qū)人力投入情況尚好，東北部地區(qū)人力投入效率最低，50%為低效投入;各區(qū)域均較重視對于資金的支持力度;技術(shù)投入方面，除東部地區(qū)，其余地區(qū)無效眾創(chuàng)空間均達到50%以上，中部地區(qū)的眾創(chuàng)空間大部分的技術(shù)投入情況不太理想，無效占比達71%，西部與東北部技術(shù)投入差異不大;總體來看，各指標投入差異顯著，整體技術(shù)投入效率較低，如表5所示。

綜合分析，各地區(qū)眾創(chuàng)空間呈現(xiàn)出的相對無效率的情況均是由于投入的無效率導(dǎo)致的，在人力、資本、技術(shù)方面的投入存在嚴重不均衡，對資本投入的關(guān)注度較高，過度追求資本的投入與眾創(chuàng)空間規(guī)模發(fā)展的速度，但是其對于技術(shù)的重視程度整體水平較差。西部地區(qū)綜合效率最高主要是因為相比其他地區(qū)雖然不具有資源與資金等的發(fā)展優(yōu)勢，但是其各種資源的投入相對均衡合理。我國的眾創(chuàng)空間要想科學(xué)可持續(xù)的發(fā)展下去，并真正的發(fā)揮眾創(chuàng)空間的創(chuàng)新帶動作用，必須解決投入的不合理問題，規(guī)模的快速擴張不足以支撐其長遠的可持續(xù)發(fā)展，必須專注于技術(shù)投入和管理水平的提高，合理化投入產(chǎn)出匹配，提升創(chuàng)新服務(wù)的效率和水平實現(xiàn)眾創(chuàng)空間高質(zhì)量、高水平發(fā)展。

4.2 對區(qū)域眾創(chuàng)空間創(chuàng)新效率結(jié)果的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗證分析

采用MATLAB 2014b進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點有5個，全部數(shù)據(jù)來源于2017年中國火炬統(tǒng)計年鑒35個省市的實際數(shù)據(jù)，輸出節(jié)點1個，就是綜合效率。一般而言，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析中當隱含層為1-2層時，網(wǎng)絡(luò)的收斂性是最佳的。本研究經(jīng)初步測試決定采用1層隱含層，即采用的是一個3層的網(wǎng)絡(luò)建立經(jīng)濟系統(tǒng)與效率之間的非線性映射關(guān)系。通過訓(xùn)練次數(shù)和總體誤差確定最佳的隱含層的神經(jīng)元個數(shù)，最終確定隱含層節(jié)點數(shù)為10個。具體輸入層、輸出層的指標設(shè)計如表6所示。

在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，訓(xùn)練目標為平均誤差0.1，將學(xué)習(xí)速率設(shè)置為0.6，動量設(shè)置為0.4，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為1000次，先將原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理，選取其中25個樣本作為學(xué)習(xí)樣本，剩下10個作為訓(xùn)練樣本，將綜合效率作為輸出指標進行分析，經(jīng)過785次得到訓(xùn)練最佳結(jié)果，誤差為0，總體評價誤差效果較好，表明該方法可以得到理想效果，如圖2所示。

采用梯度下降法進行誤差預(yù)測檢驗，權(quán)值差調(diào)范圍Mu-le-06進行誤差判斷，迭代式誤差增加時相應(yīng)的Mu值會增加，直達迭代785次之后誤差值不再增加，停止學(xué)習(xí)，785次經(jīng)過訓(xùn)練結(jié)束判據(jù)值valfail隨每次迭代后的變化為0，這表明此次BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與DEA方法得到的效率值結(jié)果是一致的具有科學(xué)性，如圖3所示。

5 結(jié)語

綜上所述，本文通過DEA結(jié)合BP的研究方法對我國區(qū)域的眾創(chuàng)空間創(chuàng)新績效進行實證分析，研究表明我國眾創(chuàng)空間的規(guī)模效率呈現(xiàn)下降趨勢，現(xiàn)階段的眾創(chuàng)空間發(fā)展應(yīng)由大規(guī)模擴張階段向高質(zhì)量、高水平方向發(fā)展。該研究方法具有一定的參考價值，但其仍存在一定的局限性，使用的樣本數(shù)據(jù)總量不夠廣泛，區(qū)域選取的樣本量不平衡，下一步的研究中可以增加樣本量的實證研究，并在創(chuàng)新評價體系的設(shè)計中更多的考慮政府因素對于創(chuàng)新支持效應(yīng)，便于政府等有關(guān)部門可以更好的衡量眾創(chuàng)空間的創(chuàng)新績效，有利于政府政策的針對性投入。

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