基于三阶段DEA模型的众创空间运行效率评价——以广州市众创空间为例

范丽繁，张益铭，莫李丹，2

(1.广州大学 管理学院，广东 广州 510006；
2.广州市交通技师学院，广东 广州 510540)

“大众创业、万众创新”背景下，众创空间作为有效满足大众创新创业需求、具有较强专业化服务能力的新型创业服务平台应运而生。《2021中国火炬统计年鉴》显示，2020年我国众创空间的数量呈爆发式增长，由2014年不足50家到2020年8 507家。

然而，数量增长并非发展的全部，内涵式发展才是长久之计。当前我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，这对作为“双创”支撑平台的众创空间也提出了更高要求。2018年，国务院印发《关于推动创新创业高质量发展打造“双创”升级版的意见》明确要求提升孵化机构和众创空间服务水平，大幅降低创新创业成本，进一步增强创业带动就业能力和科技创新能力，加快培育发展新动能。随之，各省市区为扶持众创空间的高质量发展，也相应出台一系列指导方案。当前众创空间的运行效率如何？众创空间如何进一步提质增效？本文对众创空间运行效率进行研究。

本文基于众创空间投入-产出的视角，运用三阶段数据包络分析(DEA)模型对广州市众创空间的运行效率进行测算与分析，并从投入-产出的视角针对性地提出众创空间提质增效的对策。

众创空间是新兴创业服务平台，关于众创空间的研究不多，众创空间运行效率研究主要集中在以下3个方面：

(1)众创空间的发展评价指标体系开发研究。如李燕萍等[1]从创新创业服务能力、社会影响力等范畴构建了包含6个一级指标、19个二级指标和54个三级指标的众创空间发展质量评价指标体系；
陈奇等[2]则借鉴能力成熟度模型(CMM) ，从发展服务能力、创业服务能力以及服务管理等3个角度系统性地建立众创空间服务能力成熟度评价体系；
单鹏和裴佳音[3]利用层次分析法(AHP)构建由发展能力、创新服务能力、服务管理能力和集聚创业者能力构成的众创空间绩效评价指标体系。

(2)众创空间的运行效率评价研究。张静进等[4]通过构建投入-产出指标体系分析了我国众创空间的创新创业效率及其在各省份之间的差异，研究发现众创空间的整体规模效率相对较低，有待进一步提升；
徐莉等[5]采用DEA模型和DEA-Malmquist 指数对我国30个省份众创空间运行效率进行评价，认为部分省份众创空间运行效率仍未达到有效状态，建议众创空间应充分利用地方区域投入的各类资源；
陈武[6]研究发现我国众创空间数量规模已接近饱和，但发展效率逐渐下降，其中管理能力和技术水平不足则成为降低众创空间发展效率的最核心要素。

(3)众创空间的运行绩效影响因素研究。关于外部影响因素，许亚楠等[7]认为高度的市场化和政府支持抑制众创空间运营效率的提高；
黄聿舟等[8]认为金融支持政策、公共服务政策和创业孵化绩效之间呈倒U型关系。而在内部影响因素研究中，Han等[9]认为环境支持对众创空间的持续发展产生积极影响；
周必彧等[10]认为众创空间平台赋能对众创空间的运行绩效产生显著正向影响。

综上所述，发现现有研究存在以下几点不足：①现有研究通常以省份为整体来进行研究，而较少从个体众创空间的微观角度出发，从而缺乏更加具体的可操作性建议；
②从研究方法来看，现有研究在测算运行效率时采用传统的DEA方法，忽略外部环境因素和随机误差造成的影响，导致效率测算结果与实际的效率水平存在一定偏差。因此，本文以广州市众创空间为样本，运用三阶段DEA方法，剔除外部环境因素和随机误差造成的影响，对众创空间运行效率进行测算，并从投入-产出的角度出发，提出众创空间提质增效的对策建议。

2.1 研究方法

众创空间属于多投入多产出复杂系统，如果采用提前设置权重方法，研究结果容易受到主观因素的影响。Fried 等[11]提出三阶段DEA 模型是根据决策单元的实际数据客观计算确定最优权重，能有效避免主观因素对研究结果的影响。相比于传统DEA方法，该模型采用随机前沿分析法，有效剥离外生环境变量和随机干扰项，能客观反映各决策单元实际效率值，真实呈现众创空间的实际运行。因此，本文采用Fried等[11]提出的三阶段DEA 模型对众创空间运行效率进行评价。

第一阶段：DEA模型。利用原始投入和产出数据，采用Banker等[12]提出的投入导向型BCC模型测算广州市170家众创空间的运行效率。

第二阶段：相似SFA模型。利用外部环境因素和组合误差对第一阶段得到的投入超量S-进行回归，有效剥离两类因素对运行效率的干扰作用。SFA回归模型为：

S-ni=f(Zi;βn)+νni+μni;i=1,2,…,I;n=1,2,…,N

(1)

其中，S-ni是第i个决策单元第n项投入的松弛值，Zi是环境变量，βn是环境变量的系数；
(νni+μni)是混合误差项，νni表示随机干扰，μni表示管理无效率。其中ν～N(0,σv2)是随机误差项，表示随机干扰因素对投入松弛变量的影响；
μ是管理无效率，表示管理因素对投入松弛变量的影响，假设其服从在零点截断的正态分布，即μ～N+(0,σμ2)。

SFA回归目的是剔除环境因素和随机因素对效率测度的影响，以便将所有决策单元调整于相同的外部环境中。调整公式如下：

(2)

根据Jondrow等[13]的分离方法，可求出vni估算值

E[vni|vni+μni]=S-ni-f(Zi;βn)-E[μni|vni+μni];i=1,2,…,I;n=1,2,…,N

(3)

以此排除不同经营环境和统计噪音对投入的影响，使各众创空间处于相同经营环境，进而得出仅由管理无效率造成的投入冗余。

2.2 样本选取

选取2019年广州市众创空间为样本，数据来源于科技部火炬统计调查数据库。剔除数据填写不全的问题样本，最终选取广州市170家众创空间作为研究对象。为保证DEA模型结果准确性，本文对所有指标进行无量纲处理。

2.3 指标设计

基于学者研究，在指标选取时尽量选取定量指标以避免主观性干扰，同时兼顾指标数据的可获得性。具体投入指标、产出指标以及环境变量选取包括以下几方面。

2.3.1 投入指标

借鉴陈章旺等[14]研究，将投入指标分为人力、财力、物力和其它投入4大类。其中人力投入指在众创空间中提供各类服务的人员和经验丰富的创业导师，可以用服务人员数量(X1)和创业导师数量(X2)来衡量；
众创空间财力投入除自有资金外，还有政府及社会资金支持。由于采用三阶段DEA模型进行测度，需考虑环境变量，而政府补贴和外部融资作为重要环境变量，为有效避免内生性问题，借鉴张进静等的[4]研究，财力投入指标仅选取自有资金，用运营成本和投资内部团队及企业金额之和(X3)来度量，将政府和社会资金支持考虑为环境变量；
物力指众创空间进行生产经营活动中所需的土地、建筑物等各类物质资源，主要借鉴杨文燮等的[15]研究，采用众创空间总面积(X4)来体现其物力投入；
关于其它投入资源，由于众创空间主要为创新创业服务，其组织的创业服务活动也是不可忽视投入资源，借鉴李燕萍等[1]研究，选取众创空间组织创业培训活动数量(X5)来表示其它投入资源。

2.3.2 产出指标

在产出方面，本文将指标分为社会效益、创新效益和经济效益三大类。借鉴李燕萍等[1]的研究，社会效益用当年服务的团队和企业数量(Y1)来衡量。创新效益用创业团队和企业拥有的有效知识产权数量(Y2)来衡量。经济效益用众创空间当年总收入(Y3)，即服务收入、投资收入、房租及物业收入和其它收入的总和来衡量。

2.3.3环境变量

环境变量选取，一方面需要充分考虑变量是否会对众创空间运行绩效存在明显影响，另一方面需要考虑变量是否会受到众创空间所控制因素变量的影响。众创空间运行离不开资金支持，且根据研究及众创空间运行可以发现，当前众创空间运行存在依赖政府补贴的问题，说明政府补贴明显影响众创空间的运行。此外，资金是开展创业服务的重要支持，而外部融资作为创业团队和企业资金来源之一，一定程度影响着创业团队、企业收益和可持续发展。创业团队和企业是否创造成效也是众创空间运行绩效的重要体现。因此，本文选取政府补贴和外部融资作为环境变量，政府补贴采用政府补贴金额与当年众创空间内企业获得财政资金支持的金额之和(Z1)来衡量[14]；
外部融资采用团队和企业当年获得社会投资总额(Z2)来衡量[4]。

3.1 第一阶段：传统DEA结果

本文使用DEAP2.1软件测算2019年广州市170家众创空间的综合效率、纯技术效率和规模效率，参考张建清等[16]关于综合效率值区间划分方法，DEA效率低于0.4表示运行状况处于弱水平，处于[0.4，0.6)表示较弱水平，处于[0.6，0.8)表示一般水平，处于[0.8，1)表示较强水平，等于1表示最优水平。众创空间效率值的分布如表1所示。

表1 众创空间传统DEA效率分布

在170家众创空间中，综合效率值处于最优水平只有21家，占比12.4%，处于较强水平的占总数的7.6%，处于一般水平及以下占总数的80.0%，说明众创空间运行效率偏低，存在较大提升空间。纯技术效率和规模效率处于较强水平及以上的众创空间占比分别为37.0%和47.7%。从总体来看，170家众创空间综合效率平均值为0.538，纯技术效率和规模效率平均值分别为0.708和0.753，说明广州市众创空间运行效率相对较低。但该阶段的效率值并未剔除外部环境因素和随机误差造成的影响，因此无法真实反映众创空间运行效率，需进一步对效率值进行调整。

3.2 第二阶段：SFA回归结果

该阶段将第一阶段得到的投入变量的松弛变量作为因变量，将政府补贴和外部融资2个环境变量作为解释变量，利用Frontier 4.1进行SFA回归分析，回归结果如表2所示。

表2 第二阶段SFA回归结果

由表2可知，所有σ2和γ值都通过显著性检验，且γ值都接近1，说明剥离环境变量和统计误差的影响是必要的。环境变量增加导致投入冗余的减少意味着投入浪费减少或者产出的效率改善。即使回归系数的t 值检验不显著，但存在方向性的影响[17]。

(1)政府补贴对服务人员和创业培训活动投入的松弛变量产生负向影响，即增加政府补贴有利于减少服务人员和创业培训活动的投入浪费；
政府补贴对创业导师、资金和总面积投入的松弛变量产生正向影响，即增加政府补贴会增加这些变量的投入浪费。原因可能与广州市设置的众创空间租金补贴、聘用创业导师成本补贴和创客贷款担保费补贴等专项补贴有关，各众创空间在政府支持下不断扩大规模、聘用创业导师，导致资源投入浪费，而规模扩大在一定程度也使得服务人员和创业培训活动的投入发挥规模经济效应。

(2)外部融资对服务人员、总面积和创业培训活动投入的松弛变量产生负向影响，对创业导师、资金投入产生正向影响。由于当前广州市众创空间大部分处于初创期，自筹资金难以满足孵化企业和团队快速发展，而外部融资资金支持一定程度推动了孵化企业和团队的规模扩张，使得众创空间服务人员和场地面积得到充分利用。而对于创业导师和资金这两个因素利用成效更多体现在孵化企业和团队的最终成果，导致此类因素投入具有一定的滞后性，当前并未显示出效率的正向效应，而是投入浪费。

由于环境变量对投入变量的冗余产生不同的影响，这会导致效率估计结果与实际效率水平存在偏差，因此调整原投入量，使其处于同一环境条件下，进一步考察众创空间的效率水平。

表3 调整后的DEA效率分布

3.3 第三阶段：调整后的DEA结果

利用第二阶段调整后的投入指标与原始产出指标，重新计算众创空间的运行效率，结果如表3所示。比较表1和表3发现，DEA有效的众创空间由原来的21家减少到19家，占11.2%；
纯技术效率处于较强水平及以上的众创空间由原来的37%上升至96.4%；
而规模效率处于较强水平及以上的众创空间由原来的47.7%下降至16.5%。广州市众创空间调整后的综合效率平均值为0.488，纯技术效率和规模效率的平均值分别由原来的0.708和0.753调整为0.95和0.51，纯技术效率显著提升，而规模效率显著降低。分析表明，广州市88.8%的众创空间DEA无效，整体运行效率偏低，其中内部运行和管理技术水平较高，但是规模效率偏低。规模小是广州市众创空间整体运行效率低的关键原因，即广州市众创空间实际规模与最优规模之间存在较大差距，难以实现规模经济效应。因此，广州市众创空间未来应继续扩大规模，以发挥规模经济效应。通过对DEA有效的19家众创空间运用超效率SBM模型分析后，发现19家众创空间中超效率值大于1的有15家，说明众创空间按照一定的比例扩大规模保持有效。

进一步对广州市众创空间投入资源进行分析，结果如表4所示，可以发现众创空间对资源的利用效率不高，各类资源存在不同程度的冗余现象。其中，人力资源投入冗余严重，其次为其它资源投入。各类投入资源利用效率较低，原因在于众创空间资源配置不合理，资源投入存在浪费。因此众创空间发展不应盲目增加资源投入，而是要强调合理分配资源，提高资源利用效率；
并且着重调整资源投入规模与比例，促使资源投入与效益产出相匹配，从而有效提升众创空间运行效率。

3.4 众创空间效率差异分析

3.4.1 不同性质众创空间效率差异分析

从运营主体性质的角度划分，将170家众创空间划分为社会团体、民营企业和其他性质3种类型。其中，其他性质主要包括事业单位、国有企业和民办非企业单位等类型。从表5可以发现，3种不同性质的众创空间的纯技术效率均处于较高水平，且并未存在显著差异。但是规模效率均偏低，且存在显著差异，其中民营企业性质的众创空间的规模效率较低，其次是社会团队性质的，最高是其他性质的。原因是相比于其他性质的众创空间(包括社会团体、事业单位、国有企业等)，民营企业性质的众创空间在获取政府支持、优惠政策和资金资源、场地设施等方面无优势，因此规模较小，规模效率偏低，最终导致其综合效率较低。因此，政府应密切关注民营企业性质众创空间发展，出台相应政策大力扶持这类众创空间，扩大其规模，发挥规模经济效应。

表4 众创空间资源冗余分布

表5 不同性质众创空间效率差异分析结果

3.4.2 不同类型众创空间的效率差异分析

将众创空间划分为国家级和非国家级，对这两类众创空间的运行效率进行独立样本T检验，结果如表6所示，发现国家级和非国家级众创空间在运行效率方面并未呈现显著性差异。进一步测算国家级和非国家级众创空间的有效决策单元比例，发现无论是综合效率还是纯技术效率和规模效率，国家级众创空间的效率均要高于非国家级众创空间。

表6 国家级和非国家级众创空间效率差异分析结果

4.1 研究结论

本文利用三阶段DEA模型对广州市众创空间运行效率进行评价，得到以下结论：首先，众创空间整体运行效率偏低，主要原因在于众创空间普遍规模较小，规模效率较低，难以充分发挥规模优势。其次，纯技术效率较高，但仍存在资源浪费现象，主要是因为众创空间资源配置不够合理，资源利用效率较低，最终导致资源投入没有很好地转化为效益产出；
第三，在各类性质众创空间中，民营企业性质的众创空间运行效率相对较低。这与民营企业性质的众创空间规模较小、规模效率较低有关。原因可能是民营企业性质的众创空间在获取政府支持、优惠政策和资金资源、场地设施等方面无优势，难以扩大规模；
第四，虽然国家级和非国家级众创空间在运行效率上总体差异不显著，但在有效比例方面，国家级众创空间的优势比较明显。需进一步加强对非国家级众创空间的扶持和培育，提升非国家级众创空间的运行效率。

4.2 启示

(1)扩大规模，提升众创空间规模效率。对于规模较小、处于规模报酬递增阶段的众创空间，一方面，应增加各种资源的投入，尤其是创新资源投入，扩大发展规模，加大对创新创业的宣传，举办各种形式的创新创业大赛，营造良好的创新创业氛围[5]。另一方面，众创空间需要不断完善基础设施，构建完整的服务孵化体系，提升服务水平，吸引更多的团队和企业入驻，扩大自身的孵化规模；
此外，还应结合自身资源优势培育具有本地特色的众创空间，借鉴和学习优秀众创空间发展模式，扩大众创空间规模[18]。

(2)合理配置资源，提高资源利用率。在扩大规模的同时，更要注重资源合理配置。人力方面，应充分利用具有经验的优秀导师资源，加强导师引导机制，为创业者、孵化企业提供实质性的指导服务，提高其运行效率[19]；
财力方面，应建立资金使用效率考核机制，对获得财政补助的众创空间进行专项资金管理；
物力方面，则需着重考虑实际利用率，而不是一味地追求扩大场地面积；
创新创业教育培训与交流活动方面，不应追求举办次数，而应注重质量，适时调整创新创业服务内容，满足孵化企业和团队的创新创业需求。

(3)提高创新产出，提升创新效益。一方面，入驻众创空间的初创企业或创业团队等创新主体自身携带一定的“创新基因”，众创空间可通过市场需求引导、奖励等手段鼓励其进行创新活动，转化创新成果；
另一方面，众创空间应积极引导创业团队或初创企业与大学、科研机构等建立合作共赢关系，通过创新联盟、产学研合作、成果转化等实现价值共创，增加创新产出。

(4)大幅提升民营企业性质的众创空间的运行效率。各级政府要深入了解民营企业众创空间在发展过程中面临的困难，积极调整优惠政策，在投融资体系、场地供给、创业导师等资源投入方面给予扶持，大力扶植民营企业众创空间发展。此外，民营企业性质的众创空间应结合行业和地方发展实际，走专业化、特色化发展道路，从而有效提升孵化效率。

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