眾創(chuàng)空間運行效率研究綜述

張心懿 王君華

[提要] 在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”理念指導(dǎo)下，眾創(chuàng)空間作為新興的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺，其數(shù)量呈現(xiàn)暴發(fā)式增長。在眾創(chuàng)空間飛速發(fā)展的當(dāng)下，本文首先總結(jié)學(xué)者對眾創(chuàng)空間相關(guān)概念的描述，其次重點對眾創(chuàng)空間運行效率相關(guān)文獻進行綜述，最后從改善研究方法和細分創(chuàng)新性質(zhì)角度提出未來研究展望，以期為我國眾創(chuàng)空間健康發(fā)展提供有益參考。

關(guān)鍵詞：眾創(chuàng)空間;運行效率;DEA

中圖分類號：C93 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年1月5日

自2015年以來，我國政府不斷出臺新的政策支持、引導(dǎo)和規(guī)范眾創(chuàng)空間的發(fā)展，眾創(chuàng)空間的數(shù)量不斷增長。眾創(chuàng)空間作為新興的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺，給予創(chuàng)業(yè)者較低的創(chuàng)業(yè)門檻以及較短的創(chuàng)業(yè)過程，“眾創(chuàng)”應(yīng)運而生。基于此，本文重點分析國內(nèi)外學(xué)者對孵化器或眾創(chuàng)空間運行效率的相關(guān)實證文獻，從研究方法和指標體系的構(gòu)建兩個方面進行梳理，并提出未來學(xué)者可以進一步研究的方向。

一、眾創(chuàng)空間的內(nèi)涵

國外學(xué)者們多將眾創(chuàng)空間歸于創(chuàng)客空間的范疇內(nèi)，并未重新定義眾創(chuàng)空間。創(chuàng)客空間文化是一種黑客文化，創(chuàng)客空間的核心價值是“共享、開放、分散、免費和創(chuàng)造”，創(chuàng)客們共享創(chuàng)新思維，并完成一場又一場頭腦風(fēng)暴。創(chuàng)客空間通常向公眾開放，類似于健身中心，用戶通常需要付費才能利用共享資源。創(chuàng)客空間將人們的思想轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品，通過提供培訓(xùn)和共享工具使用戶受益。創(chuàng)客空間以“共享”理念進行合理資源配置，給創(chuàng)客提供租金低的場地、性價比高的創(chuàng)業(yè)服務(wù)。創(chuàng)客空間聚集了很多具有相同創(chuàng)作靈感的不同職業(yè)人，是一個創(chuàng)新性空間。創(chuàng)客空間促進人們學(xué)習(xí)，使人們從知識的使用者過渡到知識的創(chuàng)造者。創(chuàng)客空間是倡導(dǎo)技術(shù)創(chuàng)新和企業(yè)家精神的場所。

在國外的文獻中，雖然眾創(chuàng)空間是早期創(chuàng)客空間發(fā)展的升級版，但學(xué)者們并未重新定義眾創(chuàng)空間，而是繼續(xù)使用創(chuàng)客空間這一名詞來代表新出現(xiàn)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)孵化型眾創(chuàng)空間。國內(nèi)的學(xué)者們則明確提出了“眾創(chuàng)空間”這一概念，并對其內(nèi)涵進行了解釋。眾創(chuàng)空間是“線上線下的自組織孵化器”，為創(chuàng)業(yè)企業(yè)（尤其是初創(chuàng)企業(yè)）提供專業(yè)的、低廉的創(chuàng)業(yè)服務(wù)。眾創(chuàng)空間在具有現(xiàn)有創(chuàng)業(yè)服務(wù)體系特征的同時，還具有知識創(chuàng)新驅(qū)動的特質(zhì)，因此是綜合型創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺。眾創(chuàng)空間是具有雙邊網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和創(chuàng)新涌現(xiàn)型特質(zhì)的雙邊創(chuàng)新型平臺，眾創(chuàng)空間本質(zhì)上是利用平臺基礎(chǔ)架構(gòu)共享為企業(yè)提供創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新服務(wù)。眾創(chuàng)空間為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者提供便利化和信息化服務(wù)。眾創(chuàng)空間在孵化器模式的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，為初創(chuàng)企業(yè)提供開放式綜合一體化的服務(wù)。眾創(chuàng)空間為創(chuàng)業(yè)者提供一系列服務(wù)，包括創(chuàng)意衍生到產(chǎn)品形成乃至產(chǎn)品推廣。順應(yīng)創(chuàng)新2.0時代，眾創(chuàng)空間主要提供的是開放式創(chuàng)新服務(wù)。

二、眾創(chuàng)空間運行效率實證研究綜述

通過閱讀眾創(chuàng)空間相關(guān)文獻，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外學(xué)者對眾創(chuàng)空間的本質(zhì)、特征、運行機制、發(fā)展模式、發(fā)展路徑等問題進行了廣泛的研究，但對眾創(chuàng)空間的實證研究還不多，且實證研究方向大多集中在眾創(chuàng)空間的運行效率。眾創(chuàng)空間是近年來出現(xiàn)的新概念，與傳統(tǒng)孵化器有著一定的區(qū)別，但眾創(chuàng)空間是在傳統(tǒng)孵化器的基礎(chǔ)上興起的，兩者在運行效率分析上有一定的共通之處，且學(xué)者們對于孵化器運行效率的實證研究相對充分。因此，為了更加全面的整理出學(xué)者們的相關(guān)研究，本文將結(jié)合學(xué)者們對孵化器運行效率的研究來整理眾創(chuàng)空間運行效率的分析方法。

（一）國外企業(yè)孵化器運行績效實證研究。國外學(xué)者與本文相關(guān)的研究，主要是對企業(yè)孵化器運行績效進行研究，其研究方法主要是先采用桌面訪談或參考文獻建立績效評估指標體系，再結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù)用優(yōu)化的評估方法進行實證分析。

最初有學(xué)者僅用孵化企業(yè)存活率來評價孵化器的績效，但大多數(shù)學(xué)者還是贊同使用多因素績效評價體系。Mian研究高?？萍挤趸?，通過構(gòu)建評價模型考察了三類指標：績效、管理政策及效果、服務(wù)及其增加值，具體包括項目前景（持續(xù)性與增長潛力）、在孵企業(yè)的成活與發(fā)展情況、對高校形象產(chǎn)生的影響及孵化器提供的服務(wù)與設(shè)施等因素為基礎(chǔ)的評價體系。Chan等更為系統(tǒng)地構(gòu)建了科技園孵化器績效評價體系，基于組織論和集群論提出成本補貼、資金支持、資源聚集優(yōu)勢、資源共享、咨詢服務(wù)、公眾形象、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢、集群效應(yīng)和地理位置優(yōu)勢9項標準，并以某初創(chuàng)企業(yè)的孵化過程為例進行實證研究。Bigliardi等認為科技園區(qū)的地理環(huán)境、運營環(huán)境、生命周期、利益相關(guān)者的承諾、法律形式、合作者科技知識的可獲得性這6個標準是績效評價體系的重要標準。Schwartz等綜合以往的文獻，認為績效指標應(yīng)包括兩大類：一方面需要能夠衡量企業(yè)孵化器是否成功的指標（例如，提供增值支持的有效性，對區(qū)域發(fā)展目標的貢獻）;另一方面必須考慮可以衡量從孵化器畢業(yè)后企業(yè)是否成功以及來自孵化器的支持對其發(fā)展的影響的指標。Vanderstraeten等通過文獻回顧、深度訪談和小組討論，認為應(yīng)從吸引力、內(nèi)部支持情況、孵化器的經(jīng)濟狀況、金融結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、外界宏觀環(huán)境和被孵企業(yè)的滿意度和被孵企業(yè)畢業(yè)后情況8個方面來制定孵化器的績效評估體系。可以看出，學(xué)者們對于績效評價指標各有所見，并沒有一個統(tǒng)一的標準。

在實證研究方法上，Sung等運用案例分析法對韓國7家企業(yè)孵化器進行了數(shù)據(jù)采集，使用線性模型與非線性模型對孵化器進行深入實證研究。Schwartz等根據(jù)從孵化器畢業(yè)的410家企業(yè)數(shù)據(jù)，運用多準則偏好排名組織方法（PROMETHEE）評估了德國5個企業(yè)孵化器的長期有效性，并對這種評估方法的適用性進行了分析。Chirgui等構(gòu)建了包括人力資本、財力的規(guī)模和預(yù)算、專利儲備、地理位置等指標的績效評價體系，用計量模型（GLM、GEE等）對法國25個科技企業(yè)孵化器運行績效進行了評價。

（二）國內(nèi)孵化器運行效率評價方法。國內(nèi)學(xué)者們大多使用DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）方法測算孵化器的運行效率。孫大海等是國內(nèi)首次使用DEA方法對孵化器的運行效率進行了評價的學(xué)者，對孵化器運行績效的測度進行了新嘗試。殷群和張嬌運用DEA方法測算了長三角地區(qū)企業(yè)孵化器的綜合效率、技術(shù)效率以及規(guī)模效率，依據(jù)模型測算結(jié)果分析各地區(qū)孵化器低效或無效的原因并提出建議，最后引入DEA超效率模型，對多個有效的決策單元之間的效率進行比較。孫凱等提出引入虛擬決策單元的改進DEA模型，改進的模型克服了傳統(tǒng)DEA模型的一些不足，比如指標權(quán)重分配不合理、對DMU決策單元的排序無法充分有效。劉琳等基于2010～2012年我國西南地區(qū)28家國家級企業(yè)孵化器的數(shù)據(jù)，先進行了DEA效率測算，再將2012年的DEA效率測度結(jié)果進行K-均值聚類分析，進一步剖析企業(yè)孵化器運行效率差異。楊文燮和胡漢輝以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法為研究工具分析企業(yè)孵化器運行效率現(xiàn)狀，并利用單因素方差分析法對企業(yè)孵化器的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率進行了差異比較。徐宏毅和石茜以DEA為研究工具，除了測算綜合效率、技術(shù)效率以及規(guī)模效率，還增加測算了Malmquist指數(shù)，從而綜合測算連孵化器運行效率變化趨勢和差異。何慧芳等為進一步分析綜合效率有效的孵化器的效率差異，采用超效率DEA模型求取超效率值。仲深等構(gòu)建兩階段鏈式網(wǎng)絡(luò)DEA，將整個孵化過程分為投入階段和孵化階段，以孵化器總收入作為中間量鏈接前后兩個階段，對企業(yè)孵化器的整體運行過程及各階段的效率進行測算。顏振軍和侯寒認為僅測算孵化器效率值針對性不強，于是用DEA測算了效率以后采用K-均值聚類法對孵化器進一步劃分類型。

還有部分學(xué)者使用層次分析法、灰色系統(tǒng)理論、主成分分析法、模糊綜合評價法、變異系數(shù)法和隨機前沿分析法等評估孵化器的運行績效。曹細玉從管理能力、軟環(huán)境條件、人才聚集能力和市場開拓能力等方面構(gòu)建孵化能力評價指標體系，采用層次分析法（AHP）確定各指標層的權(quán)重，再采用模糊綜合評價法對孵化器孵化能力進行評價。劉寧暉和王小敏運用灰色系統(tǒng)理論評價南京5家科技企業(yè)孵化器的運行績效。孫凱等先應(yīng)用變異系數(shù)法確定評價指標的權(quán)重，在此基礎(chǔ)上對不同企業(yè)孵化器的運行績效進行了評價。徐菱涓和劉寧暉通過問卷調(diào)查采集數(shù)據(jù)，運用主成分分析法對影響我國科技企業(yè)孵化器績效的因素進行分析。黃虹和許躍輝采用隨機前沿分析法，分別就運行效率和區(qū)域性差異對我國科技企業(yè)孵化器進行研究。

（三）國內(nèi)眾創(chuàng)空間運行效率評價方法。學(xué)者們對眾創(chuàng)空間運行效率的實證研究十分有限，且均是以DEA模型為基礎(chǔ)進行研究。李洪波和史歡綜合了基本DEA模型及超效率DEA模型來分析眾創(chuàng)空間的運行效率，在計算出各省份效率值的基礎(chǔ)上，運用投入與產(chǎn)出調(diào)整等方法給出眾創(chuàng)空間運行的改進建議。徐莉等基于2016～2017年我國省級面板統(tǒng)計數(shù)據(jù)，采用DEA模型和DEA-Malmquist指數(shù)，從靜態(tài)和動態(tài)兩個維度對我國眾創(chuàng)空間的運行效率進行評價分析。張靜進和陳光華采用三階段DEA模型方法，剔除外部融資、政府補貼、服務(wù)人員等外部環(huán)境變量，分析了我國眾創(chuàng)空間的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率及各省份之間的差異。田劍和尹祥信在DEA方法測算運行效率的基礎(chǔ)上，利用全局和局部自相關(guān)分析方法對空間關(guān)聯(lián)模式進行探討。

眾創(chuàng)空間是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，系統(tǒng)中包含各種利益相關(guān)者且各種資源投入資源和績效產(chǎn)出資源是相互轉(zhuǎn)換的，很難對各種指標做出絕對的量綱處理。DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）是一種非參數(shù)方法，用于研究同類DMU（決策單位）的多投入和多產(chǎn)出生產(chǎn)系統(tǒng)的效率，其特點是無需預(yù)先確定指標的權(quán)重，不需要對指標進行統(tǒng)一的量綱處理，并且各種投入和產(chǎn)出指標之間的相關(guān)性不會影響DEA方法的評估結(jié)果。因此，運用DEA方法能夠較好地分析多個眾創(chuàng)空間運行的相對效率。

（四）國內(nèi)眾創(chuàng)空間運行效率評價指標體系。以往文獻中學(xué)者們研究分析傳統(tǒng)孵化器運行效率也大多采用DEA方法，這給目前的眾創(chuàng)空間運行效率研究提供了大量參考。但是眾創(chuàng)空間作為一種新型孵化器，與傳統(tǒng)孵化器運作模式具有較大差異，在測量和分析眾創(chuàng)空間運行效率時，應(yīng)在以往的研究基礎(chǔ)上，對DEA模型使用過程進行優(yōu)化，重新構(gòu)建符合其特征的指標體系來對其進行分析。紀浩梳理文獻，總結(jié)得出眾創(chuàng)空間運行效率指標體系中投入層面包含眾創(chuàng)空間的基礎(chǔ)性資源投入和創(chuàng)業(yè)氛圍的營造兩個維度;產(chǎn)出層面包含眾創(chuàng)空間的融資能力和可持續(xù)發(fā)展能力兩個維度，經(jīng)過甄選最終得出投入產(chǎn)出指標共11個。尹祥信綜合以往文獻所使用過的指標，并結(jié)合中國科技部火炬中心在調(diào)研國內(nèi)眾創(chuàng)空間運營情況時選用的統(tǒng)計指標，構(gòu)建了眾創(chuàng)空間運行效率的投入產(chǎn)出指標體系：投入指標從人力、物力、財力三個維度進行細化，包括服務(wù)人員數(shù)量、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師數(shù)量、提供的工位數(shù)、創(chuàng)新活動與創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)次數(shù)、財政補貼;產(chǎn)出指標從社會效益、經(jīng)濟效益、創(chuàng)新效益三個維度進行選取，包括吸引就業(yè)人數(shù)、眾創(chuàng)空間凈收入、入駐團隊的數(shù)量、獲得的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)量。徐莉等創(chuàng)新性地將區(qū)域創(chuàng)新引入眾創(chuàng)空間評價體系，即將眾創(chuàng)空間運行效率投入指標分為眾創(chuàng)空間內(nèi)部的資源投入和眾創(chuàng)空間外部的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展資源投入。李洪波和史歡將投入指標分為資金技術(shù)服務(wù)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)，將產(chǎn)出指標分為創(chuàng)業(yè)集聚能力和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成效。張靜進和陳光華采用了人員和經(jīng)費兩個投入指標，總收入和吸納就業(yè)兩項產(chǎn)出指標。

三、未來研究展望

（一）研究方法需要進一步完善?；仡檱鴥?nèi)外與本文主題相關(guān)的文獻，學(xué)者們將研究重心放在孵化器或眾創(chuàng)空間的運行績效評價上，很少有學(xué)者從投入產(chǎn)出角度深入的探究眾創(chuàng)空間運行效率產(chǎn)生差異的原因。而少數(shù)運用DEA方法探究產(chǎn)生眾創(chuàng)空間運行效率產(chǎn)生差異的原因并基于實證結(jié)果提出政策建議的學(xué)者，忽視內(nèi)部創(chuàng)新運行機制和實現(xiàn)過程，只關(guān)注決策單元的最初投入與最終產(chǎn)出，沒有評估創(chuàng)新效率隨著時間變化而產(chǎn)生的變動趨勢，也沒有關(guān)注相鄰區(qū)域創(chuàng)新效率的空間關(guān)聯(lián)性。由此可見，目前學(xué)者們對眾創(chuàng)空間運行效率的評價方式是不完善的，從而難以準確評價眾創(chuàng)空間的創(chuàng)新效率。未來可以從以下幾個方面進行嘗試，進一步完善評價方法：第一，考慮到創(chuàng)新實現(xiàn)過程，建立網(wǎng)絡(luò)EBM模型，對開發(fā)階段、創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段以及整體的創(chuàng)新效率進行評價，準確評價眾創(chuàng)空間運行各階段及全過程的創(chuàng)新效率。第二，采用全局前沿Malmquist指數(shù)模型，測量眾創(chuàng)空間的全要素生產(chǎn)率和分解效率，揭示眾創(chuàng)空間創(chuàng)新效率的動態(tài)變化規(guī)律，為眾創(chuàng)空間未來的運行決策提供理論依據(jù)。第三，測算出運行效率值后，運用空間數(shù)據(jù)分析方法分析眾創(chuàng)空間運行效率的空間關(guān)聯(lián)模式，并探究眾創(chuàng)空間運行效率的空間關(guān)系。

（二）眾創(chuàng)空間中在孵企業(yè)的創(chuàng)新性質(zhì)可以進一步細化?！吨袊鴦?chuàng)業(yè)孵化發(fā)展報告》（2019）顯示，我國眾創(chuàng)空間越來越重視研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新，研發(fā)投入和知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出數(shù)量顯著提升，科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和雙創(chuàng)的科技含量占比逐漸提高。2018年，全國在孵企業(yè)R&D投入強度達到8.7%，R&D總支出為726.6億元，同比增長23.4%;全國眾創(chuàng)空間常駐企業(yè)和團隊的有效知識產(chǎn)權(quán)數(shù)量達到21.6萬件，同比增長41.8%;在全國20.5萬家孵化企業(yè)中，有13，000家被認定為國家高新技術(shù)企業(yè)，中小型科技企業(yè)有6萬家。

眾創(chuàng)空間的運行效率并未對孵化企業(yè)的性質(zhì)和產(chǎn)出成果形式進行明確界定，而在國家鼓勵企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新的環(huán)境下，擁有核心創(chuàng)新技術(shù)的在孵企業(yè)值得學(xué)者們進行重點關(guān)注。學(xué)者們可以嘗試對眾創(chuàng)空間在孵中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進行深入探究。

主要參考文獻：

[1]Baichtal J.Hack This：24 Incredible Hackerspace Projects from the DIY Movement[M].Que Publishing Company，2011.

[2]Anderson C.Makers：The New Industrial Revolution[M].New York：Crown Business，2012.

[3]Dempsey L.OCLC Research：2014 Highlights[J].2015.14（14）.

[4]Aldrich H E.The Democratization of Entrepreneurship Hackers，Makerspaces，and Crowdfunding[C].Academy of Management Meeting，2014.

[5]Hatch M.The Maker Movement Manifesto：Rules for Innovation in the New World of Crafters，Hackersand Tinkerers[M].New York：McGraw-Hill，2013.

[6]劉志迎，陳青祥，徐毅.眾創(chuàng)的概念模型及其理論解析[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2015.36（2）.

[7]邵永新，倪芝青.關(guān)于眾創(chuàng)空間的理論研究及思考[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊，2017.30（1）.

[8]王節(jié)祥，田豐，盛亞.眾創(chuàng)空間平臺定位及其發(fā)展策略演進邏輯研究——以阿里百川為例[J].科技進步與對策，2016.33（11）.

[9]陳勁.創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與企業(yè)競爭力[J].科學(xué)與管理，2015.35（3）.

[10]呂力，方竹青，喬輝.“眾創(chuàng)”與企業(yè)管理實踐及理論創(chuàng)新[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊，2015.28（7）.

[11]桑子文.基于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的“極地創(chuàng)新中心”孵化模式研究[J].中華文化論壇，2015（7）.

[12]王佑鎂，葉愛敏.從創(chuàng)客空間到眾創(chuàng)空間：基于創(chuàng)新2.0的功能模型與服務(wù)路徑[J].電化教育研究，2015.36（11）.

[13]Mian S A.Assessing and managing the university technology business incubator：An integrative framework[J].Journal of Business Venturing，1997.12（5）.

[14]Chan K F，Lau T.Assessing technology incubator programs in the science park：the good，the bad and the ugly[J].Technovation，2005.25（10）.

[15]Bigliardi B，Dormio A I，Nosella A，et al.Assessing science parks' performances：Directions from selected Italian case studies[J].Technovation，2006.26（4）.

[16]Schwartz M，Gthner M.A multidimensional evaluation of the effectiveness of business incubators：an application of the PROMETHEE outranking method[J].Environment and Planning C：Government and Policy，2009.27（6）.

[17]孫大海，鐘衛(wèi)東，林莉，等.科技企業(yè)孵化器面面觀[M].廈門大學(xué)出版社，2005.

[18]殷群，張嬌.長三角地區(qū)科技企業(yè)孵化器運行效率研究——基于DEA的有效性分析[J].科學(xué)學(xué)研究，2010.28（1）.

[19]孫凱，曹麗艷，畢克新.基于改進DEA模型的企業(yè)孵化器孵化效率評價[J].管理現(xiàn)代化，2013（2）.

[20]劉琳，李冬梅，趙智.我國西南地區(qū)科技企業(yè)孵化器運行效率差異研究——基于28家孵化器的DEA分析[J].科技管理研究，2014.34（20）.

[21]楊文燮，胡漢輝.基于DEA的國家級科技企業(yè)孵化器運行效率分析[J].統(tǒng)計與決策，2015（22）.

[22]徐宏毅，石茜.國家級科技企業(yè)孵化器運行效率及地區(qū)差異性研究[J].財會月刊，2018（04）.

[23]何慧芳，黃灝然，方凱.基于DEA方法的企業(yè)孵化器運行效率評價研究——以廣東省為例[J].科技管理研究，2018.38（13）.

[24]仲深，劉雨奇，杜磊.基于網(wǎng)絡(luò)DEA模型的企業(yè)孵化器運行效率評價[J].科技管理研究，2018.38（20）.

[25]顏振軍，侯寒.中國各省份科技企業(yè)孵化器運行效率評價[J].中國軟科學(xué)，2019（3）.

[26]曹細玉.企業(yè)孵化器孵化能力評價研究[J].科技進步與對策，2001（6）.

[27]劉寧暉，王小敏.基于灰色系統(tǒng)理論的科技企業(yè)孵化器管理績效評價[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2007（S1）.

[28]孫凱，鞠曉峰，李煜華.基于變異系數(shù)法的企業(yè)孵化器運行績效評價[J].哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報，2007（3）.

[29]徐菱涓，劉寧暉.基于主成分分析法的科技企業(yè)孵化器績效影響因素研究[J].科技進步與對策，2008（11）.

[30]黃虹，許躍輝.我國科技企業(yè)孵化器運行績效與區(qū)域差異研究——基于對260家國家級科技企業(yè)孵化器的實證分析[J].經(jīng)濟問題探索，2013（7）.

[31]李洪波，史歡.基于DEA方法的國內(nèi)眾創(chuàng)空間運行效率評價[J].華東經(jīng)濟管理，2019.33（12）.

[32]徐莉，胡文彪，張正午.基于區(qū)域創(chuàng)新能力的眾創(chuàng)空間運行效率評價——以我國30省份的眾創(chuàng)空間為例[J].科技管理研究，2019.39（17）.

[33]張靜進，陳光華.基于DEA模型的眾創(chuàng)空間創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率及投入冗余比較研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2019.38（9）.

[34]田劍，尹祥信.基于省域數(shù)據(jù)的眾創(chuàng)空間運行效率及其空間關(guān)聯(lián)分析[J].江蘇科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2019.19（2）.

[35]魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[M].科學(xué)出版社，2004.

[36]紀浩.眾創(chuàng)空間運行效率評價與資源優(yōu)化配置研究[D].浙江工商大學(xué)，2018.

[37]尹祥信.基于DEA方法的省域眾創(chuàng)空間運行效率評價研究[D].江蘇科技大學(xué)，2019.