區(qū)域眾創(chuàng)空間績效評價
——基于因子分析角度

陳章旺，黃惠燕

(福州大學(xué)，福建福州 350108)

隨著“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”如火如荼地發(fā)展，眾創(chuàng)空間作為一種新興的載體，得到各地政府的高度重視，呈現(xiàn)噴井式地增長。目前，眾創(chuàng)空間已成為各地驅(qū)動創(chuàng)新、轉(zhuǎn)化科技成果、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的重要手段。根據(jù)《中國眾創(chuàng)空間白皮書2018》，我國眾創(chuàng)空間的數(shù)量已位居全球第一，共有眾創(chuàng)空間5 739家，場地超過2 532萬m2，創(chuàng)造就業(yè)人數(shù)超179萬人，獲得投融資的企業(yè)超過1.8萬家。由于眾創(chuàng)空間飛速成長，因此其迅速地成為了學(xué)術(shù)界和政府部門的關(guān)注焦點(diǎn)。

1 文獻(xiàn)綜述

為了順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時代和創(chuàng)新2.0時代的特點(diǎn)和需求，眾創(chuàng)空間孕育而生。眾創(chuàng)空間是通過市場化機(jī)制、專業(yè)化服務(wù)、資本化途徑構(gòu)建的低成本、便利化、全要素、開放式的新型創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺，已經(jīng)成為推動大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的重要載體，并在短期內(nèi)獲得了跨越式的發(fā)展［1-2］。眾創(chuàng)空間在整合創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)資源、提升創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)效率、弘揚(yáng)創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)文化這3個方面發(fā)揮了重要作用［3］。目前關(guān)于眾創(chuàng)空間的研究主要集中在以下3個方面：

一是探討國內(nèi)外眾創(chuàng)空間的發(fā)展理論、發(fā)展策略。劉志迎等［4］基于創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)理論，從背景條件、主題情感、方法路徑3個角度出發(fā)，回溯了眾創(chuàng)空間的形成與理論淵源。郝君超等［5］通過對其他國家的典型眾創(chuàng)空間進(jìn)行分析，并同時梳理了我國眾創(chuàng)空間的數(shù)量、分布現(xiàn)狀、發(fā)展模式以及政府政策，從而提出促進(jìn)我國眾創(chuàng)空間發(fā)展的政策建議。

二是基于生態(tài)系統(tǒng)的視角研究眾創(chuàng)空間的組織模式及構(gòu)建相關(guān)的研究框架。賈天明等［6］在生態(tài)系統(tǒng)的框架下闡述了眾創(chuàng)空間生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)涵，并構(gòu)建眾創(chuàng)空間生態(tài)系統(tǒng)的三維結(jié)構(gòu)模型。孫榮華等［7］建立了一個基于創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)視角的眾創(chuàng)空間研究的理論框架，強(qiáng)調(diào)應(yīng)以價值共創(chuàng)為核心并關(guān)注眾創(chuàng)空間發(fā)展階段和創(chuàng)業(yè)流程。

三是對我國眾創(chuàng)政策以及眾創(chuàng)空間的績效評估。陳章旺等［8］對我國眾創(chuàng)空間產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行測量分析，借鑒國外成熟的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，提出政策改進(jìn)策略從而促進(jìn)眾創(chuàng)空間可持續(xù)發(fā)展。李燕萍等［9］利用扎根理論方法，通過分析政策文本和訪談資料構(gòu)造眾創(chuàng)空間發(fā)展質(zhì)量評價的結(jié)構(gòu)維度和作用模型。

眾創(chuàng)空間迅猛發(fā)展，但是在這迅猛發(fā)展的背后也暴露出諸多問題，突出表現(xiàn)為：服務(wù)同質(zhì)化，專業(yè)化運(yùn)營程度低；盈利模式模糊化，仍以租房為主；管理粗放化，入駐率低。由于這些問題的存在，因此產(chǎn)生對于眾創(chuàng)空間進(jìn)行績效評價的迫切需求。而現(xiàn)有對于眾創(chuàng)空間績效評價的研究大部分集中于構(gòu)建相關(guān)的績效評價體系，鮮有基于省域?qū)用鎸Ρ妱?chuàng)空間的績效進(jìn)行評價。因此，本研究通過因子分析方法構(gòu)建眾創(chuàng)空間的績效評價指標(biāo)體系，對我國29個省、自治區(qū)、直轄市（未含寧夏、西藏和港澳臺地區(qū)）的眾創(chuàng)空間績效進(jìn)行評價，分析各地區(qū)眾創(chuàng)空間的發(fā)展現(xiàn)狀以及存在的問題，從而提出針對性的解決方案，以促進(jìn)各地區(qū)眾創(chuàng)空間可持續(xù)發(fā)展。

2 眾創(chuàng)空間績效評價指標(biāo)體系構(gòu)建

本文在總結(jié)周博文等［10］、單鵬等［11］的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和可比性選取了17個指標(biāo)并分為投入、產(chǎn)出兩個變量層。投入指標(biāo)主要從人力、物力和財力3方面來選取，而產(chǎn)出指標(biāo)主要包括眾創(chuàng)空間數(shù)量、眾創(chuàng)空間總收入、提供工位數(shù)等，如表1所示。

表1 眾創(chuàng)空間績效評價的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

3 因子分析

由于本文選取的指標(biāo)之間存在較大的關(guān)聯(lián)度，信息的重復(fù)會導(dǎo)致評價結(jié)果的準(zhǔn)確性難以把握，因此本研究在全面對比分析了各種綜合評價方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，選擇了因子分析法并利用SPSS 21.0作為分析工具對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

3．1 原始數(shù)據(jù)

在“雙創(chuàng)”政策推動下，自2015年起我國各地的眾創(chuàng)空間飛速發(fā)展，并且在2017年眾創(chuàng)空間數(shù)量就躍居全球第一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年我國的眾創(chuàng)空間數(shù)量已達(dá)5 739家，比2016年增長33%。本文的數(shù)據(jù)源自《中國火炬統(tǒng)計(jì)年鑒2017》，由于寧夏、西藏和港澳臺地區(qū)的部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，因此本文選取29個省、自治區(qū)、直轄市眾創(chuàng)空間（以下簡稱樣本）的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

3．2 主因子提取

3.2.1 KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)

在因子分析之前需要對自變量進(jìn)行適用性檢驗(yàn)，通常進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)。如表2所示，樣本數(shù)據(jù)的 KMO值為0.885，大于0.800， 根據(jù) Kaiser給出的度量標(biāo)準(zhǔn)，0.800＜KMO＜0.900則適合做因子分析；同時，Bartlett球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值為794.040，統(tǒng)計(jì)量相伴概率為0.000，通過了水平為0.050的 Bartlett球形檢驗(yàn)，適合因子分析。

表2 樣本數(shù)據(jù)的KMO 和 Bartlett 檢驗(yàn)結(jié)果

3.2.2 公因子方差

以SPSS 21.0作為統(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行分析，樣本績效評價指標(biāo)變量的公因子方差如表3所示?？梢钥闯?，主成分包含了各個原始變量至少84%的信息，各個變量的信息丟失較少，主成分因子分析的效果較好。

表3 樣本績效評價指標(biāo)的因子方差

表3（續(xù)）

3.2.3 總方差解釋和碎石圖

通過SPSS 21.0的統(tǒng)計(jì)軟件，可以得到樣本績效評價指標(biāo)的因子解釋的總方差（如表4）和因子的碎石圖（如圖1）。根據(jù)表4可以看出，有3個因子的特征值大于1，其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為88.671%,因此選取3個因子較為合適；但根據(jù)圖1，前4個因子的特征值明顯大于后面因子的特征值。進(jìn)行綜合考量，最終選取前4個因子為公共因子。

表4 樣本績效評價指標(biāo)因子分析的解釋總方差

圖1 樣本績效評價指標(biāo)的因子分析碎石分布

3.2.4 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

在上述因子分析結(jié)果中，由于存在初始因子解的各主因子典型代表變量并不突出的問題，導(dǎo)致因子的意義不夠清晰，為了更好地解釋現(xiàn)實(shí)問題，需要對因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。本文采用最大方差法，將最接近的、反映目的的、最相近的變量歸為一類；同時，在顯示系數(shù)的時候設(shè)置取消小系數(shù)，絕對值為0.300，以方便進(jìn)行觀察。最終得到樣本績效評價指標(biāo)因子的成分矩陣如表5所示，可以看出：

（1）因子1中，主要是開展創(chuàng)業(yè)教育培訓(xùn)數(shù)量、眾創(chuàng)空間服務(wù)人員數(shù)量、眾創(chuàng)空間數(shù)量、舉辦創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動數(shù)量、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師數(shù)量、當(dāng)年提供技術(shù)支撐服務(wù)的團(tuán)隊(duì)和企業(yè)數(shù)量、吸納應(yīng)屆畢業(yè)大學(xué)生數(shù)量、提供工位數(shù)、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)和企業(yè)吸納就業(yè)數(shù)量、發(fā)明專利數(shù)量、當(dāng)年服務(wù)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)數(shù)量、常駐企業(yè)和團(tuán)隊(duì)擁有的有效知識產(chǎn)權(quán)數(shù)量等指標(biāo)的載荷比較大，這些指標(biāo)主要反映出了眾創(chuàng)空間的運(yùn)營能力，因此把因子1命名為眾創(chuàng)空間運(yùn)營能力。

（2）因子2中，主要是團(tuán)隊(duì)及企業(yè)當(dāng)年獲得的投資總額、高層次人才數(shù)量、當(dāng)年服務(wù)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的數(shù)量、當(dāng)年獲得投融資的團(tuán)隊(duì)及企業(yè)數(shù)量、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)和企業(yè)吸納就業(yè)數(shù)量、發(fā)明專利數(shù)量等指標(biāo)的載荷比較大，這些指標(biāo)主要反映出眾創(chuàng)空間內(nèi)團(tuán)隊(duì)和企業(yè)的創(chuàng)收、人員的質(zhì)量、規(guī)模、專利數(shù)，因此把因子2命名為眾創(chuàng)空間企業(yè)發(fā)展能力。

（3）因子3中，主要是享受財政資金支持總額指標(biāo)的載荷比較大，反映出政府資金投入的力度，因此把因子3命名為政府支持力度。

（4）因子4中，主要是眾創(chuàng)空間總收入指標(biāo)的載荷比較大，反映出眾創(chuàng)空間的盈利能力，因此把因子4命名為眾創(chuàng)空間盈利能力。

表5 樣本績效評價指標(biāo)因子分析的旋轉(zhuǎn)成份矩陣

根據(jù)表5可以得出樣本績效評價指標(biāo)的4個主因子如表6所示。

表6 樣本績效評價指標(biāo)體系

3.2.5 因子得分系數(shù)矩陣

本文采用回歸法計(jì)算樣本績效評價指標(biāo)因子得分系數(shù)矩陣，如表7所示。

表7 樣本績效評價指標(biāo)的因子得分系數(shù)矩陣

4 各區(qū)域眾創(chuàng)空間綜合績效評價和分析

4．1 綜合績效因子得分

本文利用SPSS21.0計(jì)算因子得分，將因子得分系數(shù)矩陣中各因子的方差貢獻(xiàn)率占4個因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得出各區(qū)域眾創(chuàng)空間的綜合績效得分。4個因子的權(quán)重分別為0.504、0.302、0.115、0.079，樣本的綜合績效得分如表8所示。

表8 樣本績效評價綜合得分

4．2 綜合績效分析

（1）本文選取了4個眾創(chuàng)空間綜合績效評價指標(biāo)，分別是眾創(chuàng)空間運(yùn)營能力、眾創(chuàng)空間企業(yè)發(fā)展能力、政府支持力度、眾創(chuàng)空間盈利能力，這幾個指標(biāo)能全面、有效地對眾創(chuàng)空間的績效進(jìn)行評價。

（2）在眾創(chuàng)空間績效評價指標(biāo)中，眾創(chuàng)空間運(yùn)營能力的權(quán)重為0.504，說明眾創(chuàng)空間運(yùn)營能力對眾創(chuàng)空間的建設(shè)起到了決定性的作用；眾創(chuàng)空間企業(yè)發(fā)展能力的權(quán)重為0.302，說明企業(yè)發(fā)展能力在眾創(chuàng)空間的建設(shè)中起到了十分關(guān)鍵的作用；政府支持力度、眾創(chuàng)空間盈利能力的權(quán)重分別為0.115、0.079，說明兩者也能夠?qū)Ρ妱?chuàng)空間的建設(shè)起到一定的作用。

（3）眾創(chuàng)空間運(yùn)營能力因子得分最高的前5個區(qū)域依次是山東、廣東、河北、江蘇、陜西，其中山東的得分為3.03、廣東為2.32，表明這兩個地區(qū)眾創(chuàng)空間的運(yùn)營能力遠(yuǎn)高于其他區(qū)域。在眾創(chuàng)空間企業(yè)發(fā)展能力方面，得分最高的前5個區(qū)域分別為北京、上海、廣東、浙江、四川，其中北京的得分為4.67，上海和廣東的得分都為1.19，說明這3個區(qū)域的企業(yè)發(fā)展能力遠(yuǎn)高于其他區(qū)域。在政府支持力度方面，江蘇、湖北、浙江、河南、廣東給予了較大的政府支持力度。在眾創(chuàng)空間盈利能力方面，得分最高的前5個區(qū)域是天津、江西、廣東、浙江、江蘇，說明這5個區(qū)域眾創(chuàng)空間的盈利能力較強(qiáng)。

（4）從綜合得分來看，得分大于0說明該區(qū)域的眾創(chuàng)空間績效高于樣本總體水平；相反，得分小于0則說明該區(qū)域眾創(chuàng)空間的績效低于樣本總體水平。綜合得分最高的前5名區(qū)域依次是廣東、山東、北京、江蘇、浙江，綜合得分最低的5個區(qū)域依次是黑龍江、貴州、廣西、海南、青海。廣東和山東的綜合得分都大于1，說明其眾創(chuàng)空間的整體狀況優(yōu)異，尤其是廣東，其在眾創(chuàng)空間運(yùn)營能力、眾創(chuàng)空間企業(yè)發(fā)展能力、政府支持力度以及眾創(chuàng)空間盈利能力4個方面都表現(xiàn)得十分優(yōu)異。同時，我們可以看出眾創(chuàng)空間的發(fā)展與省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r有一定的相關(guān)性，但也存在如上海這類區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)但眾創(chuàng)空間卻發(fā)展不理想的情況，因此需要根據(jù)其各項(xiàng)因子的得分采取適宜的推動政策。

5 結(jié)論

本文首先基于投入、產(chǎn)出角度構(gòu)建了眾創(chuàng)空間的績效評價指標(biāo)體系，通過比較不同綜合評價方法的優(yōu)劣，選擇了因子分析法作為眾創(chuàng)空間績效的研究方法，對我國29個區(qū)域眾創(chuàng)空間的績效進(jìn)行綜合評價，提取了眾創(chuàng)空間運(yùn)營能力、眾創(chuàng)空間企業(yè)發(fā)展能力、政府支持力度、眾創(chuàng)空間盈利能力4個因子，其中眾創(chuàng)空間運(yùn)營能力影響最為顯著，若其水平低于平均整體績效水平，對于眾創(chuàng)空間的發(fā)展會產(chǎn)生極大的制約；同時發(fā)現(xiàn)眾創(chuàng)空間的發(fā)展與省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r有一定的相關(guān)性，制約各區(qū)域眾創(chuàng)空間發(fā)展的因素不同，因此應(yīng)根據(jù)各因子評分情況，著力針對發(fā)展短板，采取因地制宜的發(fā)展政策。

根據(jù)本研究所構(gòu)建的眾創(chuàng)空間績效評價指標(biāo)體系，針對4個關(guān)鍵影響因子，政府可以采取以下幾種政策來助推眾創(chuàng)空間發(fā)展：一是提高眾創(chuàng)空間的運(yùn)營能力，鼓勵眾創(chuàng)空間舉辦創(chuàng)業(yè)教育培訓(xùn)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等活動，完善眾創(chuàng)優(yōu)惠服務(wù)，降低眾創(chuàng)發(fā)展門檻；二是助推眾創(chuàng)空間企業(yè)發(fā)展，搭建投融資平臺，注重對創(chuàng)新結(jié)果的激勵，落實(shí)人才培育政策；三是提高政府支持的有效性，根據(jù)各地區(qū)各眾創(chuàng)空間的實(shí)際需求提供相應(yīng)的支持；四是把眾創(chuàng)空間以租金創(chuàng)收的單一盈利模式轉(zhuǎn)化為多元化盈利模式。