眾創(chuàng)空間服務(wù)效率的多階段測(cè)度

李 榮，王彥銘

（1.武漢城市圈制造業(yè)發(fā)展研究中心，湖北武漢 430056；2.江漢大學(xué)商學(xué)院，湖北武漢 430056；3.湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北武漢 430068）

1 研究背景

眾創(chuàng)空間是一種創(chuàng)新型孵化器，能夠滿(mǎn)足大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)需求，有效地將創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)、線上與線下、投資與孵化聯(lián)系在一起，以實(shí)現(xiàn)全要素運(yùn)營(yíng)、便利化運(yùn)營(yíng)、低成本運(yùn)營(yíng)、開(kāi)放式運(yùn)營(yíng)為目的。作為推動(dòng)社會(huì)創(chuàng)業(yè)的重要活動(dòng)，眾創(chuàng)空間順應(yīng)了“創(chuàng)新2.0”時(shí)代用戶(hù)與開(kāi)放創(chuàng)新、協(xié)同與大眾創(chuàng)新的新趨勢(shì)。作為一種重要的服務(wù)平臺(tái)，眾創(chuàng)空間不僅提供工作和網(wǎng)絡(luò)共享空間，還提供資源和社交共享空間。從傳統(tǒng)孵化器到創(chuàng)新工場(chǎng)等新型孵化器、再到眾創(chuàng)空間，創(chuàng)新孵化模式轉(zhuǎn)變是發(fā)展質(zhì)量進(jìn)一步提高的重要方式和途徑。作為最具活力的創(chuàng)新增長(zhǎng)極和科技產(chǎn)業(yè)基地，目前我國(guó)的168 家國(guó)家高新區(qū)為眾創(chuàng)空間的演化和發(fā)展提供了良好契機(jī)。為順應(yīng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)，國(guó)家《關(guān)于發(fā)展眾創(chuàng)空間推進(jìn)大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》的綱領(lǐng)性文件發(fā)布，標(biāo)志著國(guó)家層面為支持大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)開(kāi)始大力部署眾創(chuàng)空間平臺(tái)。

眾創(chuàng)空間作為實(shí)現(xiàn)理論創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、科技創(chuàng)新和文化創(chuàng)新的有效載體，與國(guó)家貫徹實(shí)施的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略相呼應(yīng)，極大優(yōu)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境，加強(qiáng)創(chuàng)新人才流動(dòng)，提高企業(yè)創(chuàng)新能力，提升創(chuàng)新資源配置效率。眾創(chuàng)空間在我國(guó)發(fā)展時(shí)間較短，但政府和民間投入力度大。2015 年是中國(guó)眾創(chuàng)空間元年，至今眾創(chuàng)空間數(shù)量已由2016 年的4 298 家上升到2018 年的6 959 家，眾創(chuàng)空間總收入2018 年達(dá)到182.9 億元。但我國(guó)眾創(chuàng)空間區(qū)域發(fā)展不協(xié)調(diào)、地域和數(shù)量集聚，速度快但規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，政策大同小異卻實(shí)施不精準(zhǔn)等問(wèn)題，導(dǎo)致眾創(chuàng)空間缺乏精耕細(xì)作的能力，同質(zhì)化發(fā)展較嚴(yán)重，嚴(yán)重降低了服務(wù)效率和創(chuàng)新活力。而通過(guò)多階段測(cè)度眾創(chuàng)空間的服務(wù)效率，對(duì)眾創(chuàng)空間高效運(yùn)轉(zhuǎn)及其促進(jìn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展將起到重要的推動(dòng)作用，為眾創(chuàng)空間經(jīng)營(yíng)者提高服務(wù)效率提供參考。

2 文獻(xiàn)綜述

目前對(duì)眾創(chuàng)空間發(fā)展模式、體系構(gòu)建、結(jié)構(gòu)維度、運(yùn)行機(jī)制等的研究主要集中在3 個(gè)方面：一是眾創(chuàng)空間對(duì)策。如，曾莉等［1］提出圍繞知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)體系，合理配置知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源；李燕萍等［2］提出眾創(chuàng)空間未來(lái)研究框架；部分學(xué)者對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、科技企業(yè)孵化器和眾創(chuàng)空間的發(fā)展模式進(jìn)行深入對(duì)比分析［3-4］。二是眾創(chuàng)空間發(fā)展環(huán)境研究。眾創(chuàng)空間是由多個(gè)創(chuàng)業(yè)主體及其所處創(chuàng)業(yè)環(huán)境構(gòu)成，彼此間交互復(fù)雜而又整體聯(lián)系［5］，孫榮華等［6］研究建立了眾創(chuàng)空間系統(tǒng)框架；眾創(chuàng)空間創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)體現(xiàn)了開(kāi)放、競(jìng)爭(zhēng)、網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)和共生五大特征以及創(chuàng)造性集群的空間特征［7-8］。三是眾創(chuàng)空間內(nèi)部影響結(jié)構(gòu)和效率研究。如，崔祥民等［9］指出眾創(chuàng)空間是服務(wù)與被服務(wù)關(guān)系；陳章旺等［10］采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法測(cè)度眾創(chuàng)空間產(chǎn)業(yè)效率；余菲菲等［11］探究眾創(chuàng)空間結(jié)構(gòu)及知識(shí)交互機(jī)制的影響因素；翁莉等［12］將孵化器分為完全低效型、規(guī)模低效型和技術(shù)低效型；李顧靜［13］提出科技企業(yè)孵化器子系統(tǒng)與在孵企業(yè)子系統(tǒng)兩者協(xié)同發(fā)展；部分學(xué)者研究指出創(chuàng)客進(jìn)駐城市眾創(chuàng)空間有正向影響，共享度、人力資本水平和企業(yè)數(shù)影響眾創(chuàng)空間運(yùn)行績(jī)效［14-15］；還有學(xué)者認(rèn)為眾創(chuàng)空間已成為區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)推動(dòng)力，并應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)業(yè)集群［16-17］。

綜上，已有文獻(xiàn)多從眾創(chuàng)空間內(nèi)涵特點(diǎn)方面展開(kāi)研究，且主要停留在理論定性分析，并多集中在城市研究，而各地眾創(chuàng)空間發(fā)展具有地域性差異和政策性差異，因此通過(guò)單一城市研究給出的建議不具有普遍性代表意義；同時(shí)較少有關(guān)于眾創(chuàng)空間服務(wù)效率評(píng)價(jià)的研究，而眾創(chuàng)空間服務(wù)效率研究有助于豐富和拓展眾創(chuàng)空間理論框架，為眾創(chuàng)空間的新進(jìn)者提供參考借鑒。因此，本研究通過(guò)運(yùn)用模型工具對(duì)變量定量分析，對(duì)我國(guó)眾創(chuàng)空間服務(wù)運(yùn)營(yíng)、團(tuán)隊(duì)企業(yè)等各方面進(jìn)行綜合分析，嘗試從中找出眾創(chuàng)空間服務(wù)效率影響因素，并對(duì)眾創(chuàng)空間服務(wù)效率建立多維度指標(biāo)，根據(jù)規(guī)模收益變化和其他相關(guān)性數(shù)據(jù)的有效分析，從多方面分析眾創(chuàng)空間投資轉(zhuǎn)化程度及效率，最大程度減少眾創(chuàng)空間的投入冗余度，提高其服務(wù)效率。

3 眾創(chuàng)空間服務(wù)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.1 兩階段共同邊界的指標(biāo)體系構(gòu)建

為反映眾創(chuàng)空間實(shí)踐運(yùn)作情況，促進(jìn)眾創(chuàng)空間高效運(yùn)轉(zhuǎn)，根據(jù)眾創(chuàng)空間服務(wù)效率的預(yù)估影響因素，本研究建立共享投入、中間服務(wù)產(chǎn)出和最終服務(wù)產(chǎn)出指標(biāo)，進(jìn)行眾創(chuàng)空間的服務(wù)效率和轉(zhuǎn)化效率兩階段測(cè)度，利用前后關(guān)聯(lián)的兩階段進(jìn)行遞推分析［18］，側(cè)重于眾創(chuàng)空間服務(wù)效率的橫向比較。

第一階段，測(cè)度眾創(chuàng)空間創(chuàng)建初期的服務(wù)效率。選取眾創(chuàng)空間的服務(wù)人員數(shù)量、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師人數(shù)、享受財(cái)政資金支持額和提供工位數(shù)共4 項(xiàng)指標(biāo)衡量初始投入，這4 個(gè)方面是眾創(chuàng)空間服務(wù)效率提升的重要影響因素；選取舉辦創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)、開(kāi)展創(chuàng)新教育培訓(xùn)場(chǎng)次、當(dāng)年服務(wù)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)數(shù)量以及團(tuán)隊(duì)和企業(yè)當(dāng)年獲得投資總額作為第一階段中間服務(wù)產(chǎn)出，也是作為第二階段的最終服務(wù)投入。由于第一階段投入適量服務(wù)人員、導(dǎo)師指導(dǎo)和財(cái)政資金支持及工位數(shù)，經(jīng)過(guò)一定時(shí)間的轉(zhuǎn)化后，眾創(chuàng)空間能夠獲得更多服務(wù)資源、提高服務(wù)效率。

第二階段，測(cè)度眾創(chuàng)空間最終服務(wù)轉(zhuǎn)化效率。選取大學(xué)生創(chuàng)業(yè)數(shù)量、新注冊(cè)企業(yè)數(shù)量、眾創(chuàng)空間總收入等3 項(xiàng)指標(biāo)，分析眾創(chuàng)空間最終服務(wù)產(chǎn)出效率。這3 項(xiàng)指標(biāo)是眾創(chuàng)空間創(chuàng)業(yè)服務(wù)效率的重要體現(xiàn)，是第一階段服務(wù)深度轉(zhuǎn)化的體現(xiàn)。

3.2 三階段DEA 指標(biāo)體系及環(huán)境變量選取

本研究根據(jù)眾創(chuàng)空間兩階段服務(wù)效率的影響因素確定初始投入和最終產(chǎn)出，通過(guò)研究對(duì)眾創(chuàng)空間服務(wù)效率具有重要意義但是不受其控制的因素，確定三階段DEA 環(huán)境變量，探尋我國(guó)省域眾創(chuàng)空間服務(wù)效率差異和眾創(chuàng)空間服務(wù)效率提升的環(huán)境因素［19-21］。

為全面評(píng)價(jià)我國(guó)眾創(chuàng)空間的服務(wù)效率，根據(jù)眾創(chuàng)空間省域分布現(xiàn)狀和服務(wù)水平，結(jié)合發(fā)展需求，選取服務(wù)人員數(shù)量、提供工位數(shù)、開(kāi)展創(chuàng)業(yè)教育培訓(xùn)場(chǎng)次3 項(xiàng)指標(biāo)作為眾創(chuàng)空間三階段服務(wù)效率的初始投入；服務(wù)對(duì)象和獲得投資總額總收入的數(shù)量是眾創(chuàng)空間服務(wù)效率高低的重要產(chǎn)出，選取當(dāng)年服務(wù)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)數(shù)量、團(tuán)隊(duì)及企業(yè)當(dāng)年獲得投資總額、眾創(chuàng)空間總收入（投資收入）3 項(xiàng)指標(biāo)作為最終產(chǎn)出。選取的環(huán)境變量因素有：反映區(qū)域?qū)ν忾_(kāi)放程度的外商投資企業(yè)數(shù)；反映區(qū)域接納創(chuàng)新人才力度的留學(xué)歸國(guó)創(chuàng)業(yè)人數(shù)；反映區(qū)域眾創(chuàng)空間發(fā)展規(guī)模的眾創(chuàng)空間數(shù)量。構(gòu)建三階段評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1 所示。數(shù)據(jù)來(lái)源于《2018 中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》中各省份眾創(chuàng)空間數(shù)據(jù)（未含西藏和港澳臺(tái)地區(qū)），以及2018年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表1 眾創(chuàng)空間服務(wù)效率三階段評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

4 眾創(chuàng)空間服務(wù)效率兩階段及三階段測(cè)度

4.1 基于兩階段共同邊界DEA 的服務(wù)效率測(cè)度

運(yùn)用DEAP2.1 軟件和BCC 模型，測(cè)度我國(guó)30個(gè)省份及新疆兵團(tuán)眾創(chuàng)空間（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“樣本眾創(chuàng)空間”）服務(wù)的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，第二階段各項(xiàng)效率均值均低于第一階段（見(jiàn)表2）。第一階段實(shí)證結(jié)果表明，我國(guó)眾創(chuàng)空間的純技術(shù)效率略高于規(guī)模效率，說(shuō)明眾創(chuàng)空間的綜合效率中純技術(shù)效率因素起主導(dǎo)作用，技術(shù)因素作用大于規(guī)模因素；而第二階段中，規(guī)模效率略高于純技術(shù)效率，規(guī)模效率起主導(dǎo)作用，服務(wù)轉(zhuǎn)化規(guī)模優(yōu)勢(shì)明顯。

表2 樣本眾創(chuàng)空間兩階段共同邊界DEA 效率值

（1）兩階段技術(shù)效率分析。第一階段中，北京、山西、遼寧、上海等11 個(gè)地區(qū)眾創(chuàng)空間服務(wù)技術(shù)效率為1，重慶的技術(shù)效率最低，效率值為0.554；第二階段中，北京、天津等6 個(gè)地區(qū)眾創(chuàng)空間服務(wù)技術(shù)效率為1，最低值為廣東的0.488。眾創(chuàng)空間服務(wù)效率在第一階段DEA 有效的地區(qū)數(shù)量到第二階段減少近一半，說(shuō)明較多地區(qū)的眾創(chuàng)空間在第一階段投入的服務(wù)資源并未充分轉(zhuǎn)化，或存在投入冗余導(dǎo)致服務(wù)資源浪費(fèi)和產(chǎn)出不足等現(xiàn)象，服務(wù)資源轉(zhuǎn)化效果并不明顯。

（2）兩階段純技術(shù)效率與規(guī)模效率分析。由表2 可知，在兩個(gè)階段眾創(chuàng)空間服務(wù)技術(shù)效率均有效的地區(qū)，其眾創(chuàng)空間服務(wù)純技術(shù)效率也均有效。其中，純技術(shù)效率在0.7 以下的地區(qū)，第一階段內(nèi)僅有重慶，占樣本總量的3.23%；第二階段有吉林、上海、福建、湖南、廣東，占樣本總量的16.13%。這表明我國(guó)眾創(chuàng)空間服務(wù)投入要素在發(fā)展轉(zhuǎn)化過(guò)程中純技術(shù)效率值差異較大，還有待提高，各地區(qū)投入結(jié)構(gòu)有優(yōu)化調(diào)整空間。其中，較多地區(qū)眾創(chuàng)空間的服務(wù)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)明顯，但服務(wù)效率無(wú)法提高，原因之一是受規(guī)模限制，很多眾創(chuàng)空間初建未成規(guī)模，難以發(fā)揮輻射帶動(dòng)作用，可通過(guò)擴(kuò)大此類(lèi)地區(qū)眾創(chuàng)空間規(guī)模提升其綜合效率。

（3）兩階段規(guī)模報(bào)酬變化。在兩階段中，眾創(chuàng)空間服務(wù)規(guī)模收益處于不變和遞增狀態(tài)的均有13 個(gè)地區(qū)，占樣本總量的41.94%，規(guī)模有效狀態(tài)有利于眾創(chuàng)空間服務(wù)效率和轉(zhuǎn)化效率提升；而規(guī)模收益遞減的地區(qū)需及時(shí)調(diào)整投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，調(diào)整規(guī)模收益趨勢(shì)，以提升眾創(chuàng)空間服務(wù)效率。其中，規(guī)模收益遞減的地區(qū)在兩個(gè)階段基本同時(shí)遞減，制約了眾創(chuàng)空間經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益進(jìn)一步發(fā)揮，需加以改善。在第一階段，有23 個(gè)地區(qū)眾創(chuàng)空間的服務(wù)投入產(chǎn)出達(dá)到相對(duì)最優(yōu)，在投入調(diào)整方面，主要從享受財(cái)政資金支持額、提供工位數(shù)和服務(wù)人員數(shù)量的比率等方面減少投入力度，產(chǎn)出方面是團(tuán)隊(duì)及企業(yè)當(dāng)年獲得投資總額、當(dāng)年服務(wù)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)數(shù)量需作調(diào)整，如以江蘇省最為明顯，享受財(cái)政資金支持額存在冗余，但團(tuán)隊(duì)和企業(yè)當(dāng)年獲得投資總額則顯示產(chǎn)出不足狀態(tài)。而在第二階段，北京、天津等15 個(gè)地區(qū)眾創(chuàng)空間的服務(wù)投入產(chǎn)出達(dá)到最優(yōu)，地區(qū)數(shù)量相對(duì)于第一階段有所減少，其中有12 個(gè)地區(qū)的眾創(chuàng)空間服務(wù)是在兩個(gè)階段同時(shí)達(dá)到投入產(chǎn)出相對(duì)最優(yōu)。眾創(chuàng)空間在第二階段中舉辦創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)投入量較大，投入冗余，但總收入不足，說(shuō)明很多投入量并未起到真正服務(wù)和轉(zhuǎn)化作用而導(dǎo)致冗余浪費(fèi)和產(chǎn)出不足。然而，由于很多外在條件因素影響，眾創(chuàng)空間在投入產(chǎn)出改善過(guò)程中需謹(jǐn)慎調(diào)整服務(wù)結(jié)構(gòu)，因而進(jìn)行剔除環(huán)境變量的三階段DEA 很有必要。

（4）兩階段服務(wù)效率模式分析。以眾創(chuàng)空間第一階段服務(wù)效率為橫坐標(biāo)、第二階段服務(wù)轉(zhuǎn)化效率為縱坐標(biāo)，以服務(wù)效率值0.75、轉(zhuǎn)化效率值0.70 為中點(diǎn)劃分，樣本眾創(chuàng)空間兩階段過(guò)程呈現(xiàn)4 種類(lèi)型的模式：

一是低服務(wù)、高轉(zhuǎn)化效率模式。包括重慶和云南，兩省市眾創(chuàng)空間發(fā)展?fàn)顟B(tài)都表現(xiàn)為服務(wù)轉(zhuǎn)化水平較高但初期投入不足。重慶在第一階段存在產(chǎn)出不足現(xiàn)象，主要是當(dāng)年服務(wù)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)數(shù)量相對(duì)較少，導(dǎo)致服務(wù)效率較低。此類(lèi)眾創(chuàng)空間應(yīng)在保持服務(wù)能力同時(shí)優(yōu)化調(diào)整服務(wù)策略。

二是高服務(wù)、高轉(zhuǎn)化效率模式。此類(lèi)型眾創(chuàng)空間發(fā)展?fàn)顟B(tài)效率最佳，能夠基本達(dá)到DEA 有效，投入冗余和產(chǎn)出不足現(xiàn)象相對(duì)較少，包括北京、貴州、浙江、遼寧、江西、天津、新疆、青海、廣西、黑龍江、新疆兵團(tuán)、陜西、河南、海南、內(nèi)蒙古、安徽16 個(gè)地區(qū)。此類(lèi)地區(qū)本身具有較強(qiáng)政策優(yōu)勢(shì)和眾創(chuàng)空間運(yùn)行能力，可在保持服務(wù)優(yōu)勢(shì)同時(shí)關(guān)注眾創(chuàng)空間動(dòng)態(tài)，實(shí)時(shí)更新服務(wù)戰(zhàn)略，以求達(dá)到更高的眾創(chuàng)空間服務(wù)效率，更好地為眾創(chuàng)空間發(fā)展服務(wù)。

三是低服務(wù)、低轉(zhuǎn)化效率模式。包括吉林和福建兩省，都處于規(guī)模收益遞減狀態(tài)。吉林的眾創(chuàng)空間在第一階段提供工位數(shù)冗余導(dǎo)致資源浪費(fèi)而產(chǎn)出不足，造成其第一階段服務(wù)效率較低；福建的眾創(chuàng)空間在第二階段轉(zhuǎn)化效率較低。此類(lèi)眾創(chuàng)空間需縮減支出，形成更適當(dāng)組合，優(yōu)化服務(wù)結(jié)構(gòu)。

四是高服務(wù)、低轉(zhuǎn)化效率模式。包括山西、寧夏、上海、四川、山東、河北、湖北、江蘇、湖南、甘肅、山東共11 個(gè)地區(qū)。此類(lèi)眾創(chuàng)空間可以通過(guò)改善服務(wù)策略，減少不必要支出，或者在第二階段合理增加投入服務(wù)項(xiàng)目比例，促進(jìn)轉(zhuǎn)化效率提升，提高眾創(chuàng)空間服務(wù)效率。

4.2 基于三階段DEA 的服務(wù)效率測(cè)度1）

（1）第一階段BCC 模型效率分析。在三階段DEA 的第一階段，基于BCC 模型方法測(cè)度樣本眾創(chuàng)空間各項(xiàng)效率如表3 所示，規(guī)模收益處于不變和遞增狀態(tài)的僅有5 個(gè)地區(qū)，更多地區(qū)的眾創(chuàng)空間的規(guī)模收益遞減，其中處于效率前沿面上的北京、天津、青海的眾創(chuàng)空間規(guī)模收益不變，上海、海南眾創(chuàng)空間的規(guī)模收益遞增。第一階段測(cè)度結(jié)果表明，樣本眾創(chuàng)空間的純技術(shù)效率略高于規(guī)模效率，純技術(shù)效率因素起主導(dǎo)作用，規(guī)模效率影響眾創(chuàng)空間服務(wù)效率提升。在眾創(chuàng)空間服務(wù)效率調(diào)整前第一階段中，北京、天津、青海的眾創(chuàng)空間服務(wù)技術(shù)效率為1，屬于DEA 有效(θ=1)；最低值在云南，僅為0.232；輕度DEA 無(wú)效(0.7 ≤θ＜1)的地區(qū)有上海和江西；中度DEA 無(wú)效(0.4 ≤θ＜0.7)有13 個(gè)地區(qū)（內(nèi)蒙古、遼寧、浙江、福建、河南、湖北、廣東、海南、重慶、四川、甘肅、寧夏、新疆）；其余12 個(gè)地區(qū)為嚴(yán)重DEA 無(wú)效(θ＜0.4)，技術(shù)效率處于0.2～0.4 之間，基本都是我國(guó)礦產(chǎn)大省，傳統(tǒng)第二產(chǎn)業(yè)比重較高，其中貴州的眾創(chuàng)空間規(guī)模效率高于鄰省，受益于貴州獲得建立大數(shù)據(jù)中心政策支持。

表3 三階段調(diào)整前后樣本眾創(chuàng)空間服務(wù)效率

（2）第二階段基于SFA 回歸分析。在第二階段構(gòu)建SFA 回歸模型，將第一階段眾創(chuàng)空間服務(wù)人員數(shù)量、提供工位數(shù)數(shù)量和開(kāi)展創(chuàng)業(yè)教育培訓(xùn)場(chǎng)次3 項(xiàng)投入變量的松弛變量作為被解釋變量，選取外商投資企業(yè)數(shù)量、留學(xué)歸國(guó)創(chuàng)業(yè)人數(shù)以及統(tǒng)計(jì)的眾創(chuàng)空間數(shù)量作為解釋變量，考察環(huán)境變量對(duì)投入項(xiàng)松弛變量的影響。當(dāng)回歸系數(shù)為正值時(shí)，表示增加該解釋變量將會(huì)增加投入松弛量，導(dǎo)致服務(wù)效率降低；當(dāng)回歸系數(shù)是負(fù)值時(shí)，增加該解釋變量有利于減少投入松弛量，提高服務(wù)效率?？傮w來(lái)看，混合誤差項(xiàng)基本是由于管理無(wú)效率導(dǎo)致。從表4 可知：外商投資企業(yè)數(shù)的數(shù)量越多，越會(huì)減少眾創(chuàng)空間服務(wù)人員數(shù)量、提供的工位數(shù)以及開(kāi)展創(chuàng)業(yè)教育培訓(xùn)的投入冗余，其中江蘇、上海、山東和河北等地區(qū)的眾創(chuàng)空間資源配置有待優(yōu)化，服務(wù)效率有較大提升空間；留學(xué)歸國(guó)創(chuàng)業(yè)的人數(shù)越多，越有利于緩解眾創(chuàng)空間工位數(shù)投入壓力，從而減少投入冗余、提高服務(wù)效率，但同時(shí)由于留學(xué)歸國(guó)創(chuàng)業(yè)者的知識(shí)能力相對(duì)較高、創(chuàng)業(yè)意識(shí)濃厚，會(huì)造成眾創(chuàng)空間的服務(wù)人員數(shù)量和開(kāi)展創(chuàng)業(yè)教育培訓(xùn)的投入冗余增多，在一定程度上不利于眾創(chuàng)空間資源有效利用，影響服務(wù)效率提升；各地區(qū)建設(shè)眾創(chuàng)空間數(shù)量需要統(tǒng)籌布局，過(guò)多的眾創(chuàng)空間數(shù)量而需要服務(wù)企業(yè)數(shù)量相對(duì)不足時(shí)會(huì)出現(xiàn)供需不對(duì)應(yīng)的局面，導(dǎo)致資源浪費(fèi)，同時(shí)眾創(chuàng)空間的地理位置也是一個(gè)很重要的影響因素，與需要服務(wù)的企業(yè)過(guò)于集中或分散會(huì)產(chǎn)生不一樣的投入效果，導(dǎo)致資源投入冗余或投入不足，從而降低眾創(chuàng)空間的服務(wù)效率。

（3）第三階段調(diào)整后服務(wù)效率分析。剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計(jì)噪聲影響后，第三階段眾創(chuàng)空間服務(wù)技術(shù)效率均值由調(diào)整前的0.500 上升到調(diào)整后的0.624，眾創(chuàng)空間技術(shù)效率上升的有18 個(gè)地區(qū)、下降的有9個(gè)地區(qū)，其中以青海的眾創(chuàng)空間技術(shù)效率降幅最大，從DEA 有效降到了無(wú)效區(qū)域，表明受環(huán)境變量和統(tǒng)計(jì)噪聲的影響，青海的眾創(chuàng)空間規(guī)模效率被高估，北京和天津的眾創(chuàng)空間仍為DEA 有效，說(shuō)明兩地眾創(chuàng)空間的服務(wù)效率高、資源充分利用；純技術(shù)效率整體呈上升趨勢(shì)，純技術(shù)效率均值由調(diào)整前的0.723上升為調(diào)整后的0.944，眾創(chuàng)空間純技術(shù)效率上升的有21 個(gè)地區(qū)，僅上海一個(gè)地區(qū)下降，但上海具有位勢(shì)優(yōu)越，人才集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、政府高度重視，其眾創(chuàng)空間純技術(shù)效率在高位上升空間有限；規(guī)模效率均值由調(diào)整前的0.688 降至調(diào)整后的0.662，降幅較小，調(diào)整之后眾創(chuàng)空間規(guī)模效率上升的有13 個(gè)地區(qū)，以山東的增幅最大，從調(diào)整前的0.373 上升到調(diào)整后的0.980，山東的眾創(chuàng)空間集聚，對(duì)眾創(chuàng)空間投入變量調(diào)整后其管理無(wú)效率制約明顯減弱，眾創(chuàng)空間規(guī)模效率下降的15 個(gè)地區(qū)大多純技術(shù)效率都在提升，且提升幅度大于降幅，故在第三階段調(diào)整后眾創(chuàng)空間服務(wù)效率仍有所上升，說(shuō)明剔除了環(huán)境因素后能夠更加合理地利用眾創(chuàng)空間資源、提高服務(wù)效率；從規(guī)模收益來(lái)看，眾創(chuàng)空間處于遞增狀態(tài)的地區(qū)數(shù)量由9 個(gè)上升為25 個(gè)，處于遞減狀態(tài)的地區(qū)數(shù)量由27 個(gè)下降為2 個(gè)，表明剔除環(huán)境變量影響后眾創(chuàng)空間的規(guī)模收益擴(kuò)大。

（4）四大區(qū)域板塊服務(wù)效率差異。為分析不同區(qū)域環(huán)境對(duì)眾創(chuàng)空間服務(wù)效率的影響，本研究將30個(gè)省份按照東部、中部、西部和東北四大板塊劃分2），對(duì)四大區(qū)域眾創(chuàng)空間調(diào)整前后各項(xiàng)服務(wù)效率值對(duì)比，結(jié)果如表3 所示。眾創(chuàng)空間服務(wù)效率均值沿東部—中部—東北—西部依次遞減。東部的眾創(chuàng)空間服務(wù)技術(shù)效率和規(guī)模效率均值高于其他地區(qū)，但純技術(shù)效率優(yōu)勢(shì)不明顯，因東部具有良好的地緣環(huán)境，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，創(chuàng)新人才和技術(shù)集中，眾創(chuàng)空間起步早，集群效應(yīng)明顯。四大板塊的眾創(chuàng)空間服務(wù)純技術(shù)效率提升明顯，但東北及西部調(diào)整后規(guī)模效率下降，西部因眾創(chuàng)空間服務(wù)規(guī)模效率降幅大于其純技術(shù)效率升幅導(dǎo)致技術(shù)效率降低。中部和東北的眾創(chuàng)空間服務(wù)技術(shù)效率和規(guī)模效率均值低于東部，原因歸結(jié)為規(guī)模效率低，因中部和東北地區(qū)受到東部輻射帶動(dòng)作用較強(qiáng)，接收和學(xué)習(xí)眾創(chuàng)空間發(fā)展理念和方法，純技術(shù)效率顯著，但規(guī)模大的眾創(chuàng)空間不多，呈現(xiàn)出分散、小規(guī)模的特征，集中度較低，如果不進(jìn)行相關(guān)調(diào)整，眾創(chuàng)空間的服務(wù)效率會(huì)難以提高，導(dǎo)致投入冗余和資源浪費(fèi)。調(diào)整后西部的眾創(chuàng)空間服務(wù)效率均值最低，這與西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)，因與其他地區(qū)相比，西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后，大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新意識(shí)還比較薄弱，因而其眾創(chuàng)空間的興起和發(fā)展也較為緩慢，研發(fā)投入不足，人才流失嚴(yán)重，抗風(fēng)險(xiǎn)能力差，但是國(guó)家大力扶持西部發(fā)展，政策傾向性明顯，這為西部的眾創(chuàng)空間長(zhǎng)期、可持續(xù)發(fā)展?fàn)I造了較為良好的環(huán)境。

5 結(jié)論及建議

本研究根據(jù)眾創(chuàng)空間基本運(yùn)作情況，運(yùn)用DEA模型構(gòu)建眾創(chuàng)空間服務(wù)效率兩階段和三階段模型，對(duì)我國(guó)眾創(chuàng)空間的整體服務(wù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，對(duì)眾創(chuàng)空間進(jìn)行分階段、分地區(qū)比較，使眾創(chuàng)空間能夠更高效、精準(zhǔn)投入，提供更高水平的“雙創(chuàng)”服務(wù)和轉(zhuǎn)化效率，更好地服務(wù)于企業(yè)。研究結(jié)果表明：我國(guó)各地區(qū)眾創(chuàng)空間服務(wù)效率差異較大，四大板塊的眾創(chuàng)空間服務(wù)效率沿東部—中部—東北—西部依次遞減。其中，技術(shù)效率調(diào)整前西部眾創(chuàng)空間高于中部和東北，而調(diào)整后西部眾創(chuàng)空間最低，說(shuō)明在調(diào)整前西部地區(qū)的眾創(chuàng)空間服務(wù)技術(shù)效率被高估，存在資源浪費(fèi)現(xiàn)象；純技術(shù)效率由調(diào)整前東北的眾創(chuàng)空間最低變?yōu)檎{(diào)整后四大板塊的眾創(chuàng)空間較為接近，說(shuō)明環(huán)境變量影響使東北的眾創(chuàng)空間服務(wù)純技術(shù)效率被低估；四大板塊的眾創(chuàng)空間服務(wù)規(guī)模效率由調(diào)整前均值相當(dāng)變?yōu)檎{(diào)整后東部的眾創(chuàng)空間明顯上升。

我國(guó)眾創(chuàng)空間服務(wù)效率存在明顯的地區(qū)差異，為促進(jìn)各地區(qū)進(jìn)一步提升眾創(chuàng)空間服務(wù)效率，本研究提出對(duì)策建議如下：（1）東部整體服務(wù)水平較高的各地區(qū)眾創(chuàng)空間，應(yīng)在保持區(qū)域優(yōu)勢(shì)基礎(chǔ)上更多地接收和學(xué)習(xí)其他國(guó)家和地區(qū)眾創(chuàng)空間發(fā)展模式，推動(dòng)眾創(chuàng)空間與企業(yè)接軌、與國(guó)際接軌，減少服務(wù)資源浪費(fèi)；中部和東北地區(qū)的眾創(chuàng)空間在提高純技術(shù)效率同時(shí)，可通過(guò)政策引導(dǎo)擴(kuò)大規(guī)模效應(yīng)，更好地發(fā)揮地緣優(yōu)勢(shì)，借鑒東部的眾創(chuàng)空間發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，發(fā)揮區(qū)域輻射帶動(dòng)作用，提升本地區(qū)眾創(chuàng)空間發(fā)展水平；西部的眾創(chuàng)空間應(yīng)充分發(fā)揮政策支持優(yōu)勢(shì)，吸納人才集聚，并加強(qiáng)與東、中部的眾創(chuàng)空間開(kāi)展學(xué)習(xí)交流，為更多企業(yè)創(chuàng)造條件。（2）擴(kuò)大眾創(chuàng)空間服務(wù)產(chǎn)業(yè)對(duì)象，優(yōu)化產(chǎn)學(xué)研合作聯(lián)盟，整合眾創(chuàng)空間可服務(wù)的各類(lèi)企業(yè)，加強(qiáng)與科研院所和高校的服務(wù)資源對(duì)接，拓寬服務(wù)對(duì)象；同時(shí)促進(jìn)眾創(chuàng)空間服務(wù)過(guò)程中投入要素合理配置，盡量減少投入冗余，提升中間服務(wù)產(chǎn)出和最終服務(wù)效率。（3）發(fā)揮政府引導(dǎo)作用，結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)有效利用眾創(chuàng)空間投資，讓真正需要資金扶持的眾創(chuàng)空間能夠獲得資金支持、提高服務(wù)效率，引導(dǎo)眾創(chuàng)空間良性健康發(fā)展，以更加精準(zhǔn)的投入產(chǎn)生更大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)，發(fā)揮眾創(chuàng)空間對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的輻射帶動(dòng)作用。

同時(shí)本文也存在不足有待改進(jìn)，如選取眾創(chuàng)空間發(fā)展數(shù)據(jù)的年限較為單一，應(yīng)選取多個(gè)年份縱向分析，避免出現(xiàn)偶然性；眾創(chuàng)空間環(huán)境變量可從更多維度解釋服務(wù)效率影響因素及環(huán)境差異，從而提升眾創(chuàng)空間的服務(wù)效率，更好地為區(qū)域“雙創(chuàng)”服務(wù)。

注釋?zhuān)?/p>

1）為更好地進(jìn)行省域?qū)用婕? 個(gè)板塊眾創(chuàng)空間同類(lèi)差異比較，三階段DEA 測(cè)度不包括新疆建設(shè)兵團(tuán)樣本數(shù)據(jù)。

2）本文中的東部、中部、西部和東北是按照《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》的劃分標(biāo)準(zhǔn)，東部包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南10 個(gè)?。ㄊ校?；中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南等6 個(gè)?。ㄊ校?；西部包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等12個(gè)省（區(qū)、市）；東北包括遼寧、吉林和黑龍江等3 個(gè)省。