2015—2020年中国众创空间政策量化评价

卜令通，许亚楠，张嘉伟，朱依婕

(1.南京大学商学院，江苏 南京 210093；2.重庆工商大学管理科学与工程学院，重庆 400067)

0 引言

近年来众创空间呈快速发展趋势,大多数众创空间承载着培育中小创新企业的责任，担负着在众多初创企业中发掘有潜力引领行业发展的骨干企业的使命，为形成新的产业动态和经济增长点助力。然而，目前我国众创空间在发展过程中仍存在诸多短板，大量众创空间仍停留在基础服务和房地产服务上，仅有2%左右的众创空间从事科技服务领域，与科技部赋予的满足网络时代大众创新创业需求的使命不符[1-3]；此外，创客空间用户的日均活跃数远低预期，存在普遍的 “有店无客”现象[4-5]；与此同时众创空间在 “胡焕庸线”两侧分布严重不均，呈现东强西弱格局，仅有不足22%的众创空间坐落于西北半壁。鉴于此，国务院及各部委诉诸一系列政策法规促进众创空间良性协调发展。然而各种政策的出台也让众创空间制度系统更为复杂，政策集成环境下出现了诸多政策落实不力、协同不佳的现象。

具体而言，政策制定者在制定政策时会依据政策属性展开，需要通过构建有机互补的政策系统充分发挥政策效应[6]。2015年我国明确将 “大众创业、万众创新”作为创新发展的新动力，而众创空间正是 “双创”战略的重要着力点。众创空间政策评价是其废、改、立的主要依据[7]。因此随着我国逐渐推动创新创业迈向高质量发展，结合政策文本内容对众创空间政策进行分析和评价具有重要实践意义。李志军[8]号召加强重大政策评估理论和方法体系建设，尤其是参照定量分析和定性分析相结合的方法，不断提高重大政策评估的针对性和有效性。

鉴于上述原因，本文结合政策样本分析、文本挖掘与PMC指数(Policy Modeling Consistency Index)模型，构建众创空间量化评价指标体系，对国家及地方层面六项典型众创空间政策文本予以量化评价和分析，从而辨析现行众创空间政策的优劣势，为相关政策改进和新政策制定提供建议和决策依据。

1 文献综述

众创空间最早起源于20世纪50年代美国硅谷的创新文化，我国关于创客的尝试始于1987年东湖创业服务中心的成立。虽然国外先于我国开展有关创客空间的实践，但是国外学界对此类现象的关注和探索严重不足；我国虽较晚迈入创客时代，但有关研究丰富。

聚焦于众创空间领域，从研究切入点与研究方法来划分，国内相关研究大体可分为四类。众创空间是创新创业领域提出的新构念，最早一批探索者在试图归纳此类现象时呈现出碎片化、理论薄弱等问题。第一类研究从众创空间本身出发，运用逻辑演绎的方法对众创空间的定义和内涵做出理论性界定[9]。第二类研究主要通过文献回顾分析众创空间的演化过程，其中较为典型的是李燕萍[5]运用该方法探讨了中国众创空间创新生态系统实践的演化历程。第三类研究使用案例法对众创空间特征进行深度挖掘，探索众创空间的行动框架。其中，陈夙[10]以杭州梦想小镇众创空间为例，阐释了众创空间创业生态系统的特征、功能与核心机制；王杰详[11]以阿里百川为例，为现今双边创新型创客平台实践提供了可参考的行动路径。第四类研究从众创空间政策入手，通过质性、量化及逻辑演绎的方法识别政策特点与薄弱环节，进而为新政策制定和原有政策完善提供决策依据。其中，吴爱萍[12]基于扎根理论和共词分析法，识别出我国众创空间发展政策与平台建设政策脱节等问题，提出大力支持产学研融合创新、协同创新的政策建议；范海霞[13]在比较分析北京、上海、天津等九地众创空间政策内容的基础上，提出提升杭州众创空间发展的政策建议；赫俊超等[14]通过梳理我国众创空间数量与分布情况，结合各地扶持政策为众创空间建设建言献策。张永安先后以中关村国家自主示范区政策和2014—2016年国务院创新政策为研究对象，率先以PMC指数模型方法开展对于政策量化评价的研究[7，15]，这种方法相较于以往政策评价所使用的政策指数[16]和内容分析[17]等方法更具客观性与精确性。

由上述分析可见，当前国内学界有关众创空间政策评价的研究多使用实证主义的复合型方法。其中PMC指数模型方法以其能够客观多维反映政策优劣势的特点愈加获得学者们认可，该方法以Omnia Mobilis假说为指导思想，认为世界万物皆重要且相互关联[1]，因此变量选取的范围应尽可能广泛，避免忽略任何相关变量。具体而言，PMC指数模型的运用主要包括以下方面：建立指数模型、构建多投入产出表、计算PMC指数、绘制PMC曲面图。作为一种政策评价的定量研究方法，PMC指数模型法能够通过构建科学的评价体系来对政策做出客观公正的评价。相较于其他量化政策分析方法，PMC指数模型法的优势在于：①可以通过PMC指数反映政策的总体和各单项评价情况，有助于系统评析一项政策的优劣势；②可以通过PMC曲面从多维视角直观反映政策的优劣势；③能够分析政策的内部一致性[1]。

继张永安[7,15]之后，臧维等[18]基于政策工具理论视角，选用PMC指数模型针对北京众创空间政策予以分析。然而，PMC指数模型的优势在于量化政策并进行一致性评价，针对北京市个体情况颁布政策所面向的政策受体范围较窄且情境单一。政策本身就存在一定连续性和相似性，政策一致性变化幅度较小，因此PMC工具难以充分发挥其效用。鉴于此，本文对2015—2020年的14项国家层面与62项地方层面的众创空间政策进行文本挖掘、关键词分析，在现有研究基础上进一步改进政策指标，构建PMC指数模型，对国家层面和地方层面共六项典型众创空间政策进行量化评价研究，一方面充分发挥PMC指数模型的优势，另一方面使得本文研究结论更具普遍意义，在各区域 “双创”进程存在明显差异的情境下，对不同省市众创空间的专业化建设与高质量发展具有重要的实践指导意义。

2 实证模型构建——PMC指数模型

PMC指数主要借助政策模型一致性水平来对政策优劣势予以直观了解，同时明确各变量所代表的含义和具体水平[19]；该方法的优势在于二级变量没有数量限制并且变量权重相同，避免人为主观设置权重[20]，所有变量使用二进制进行平衡，在一定程度上简化运算。

2.1 政策样本分析与文本挖掘

(1)政策样本分析。本文研究对象为国务院、各部委及省市颁发的众创空间相关政策。样本选取的具体步骤为：以众创空间和创新创业为关键词在国务院、各部委以及 “北大法宝”官方网站上检索；参阅 《国内众创空间政策汇编》确保收录政策文本的准确性，至此共收集到政策文本109项；剔除信息不完整和相关度较低的政策文本，最终得到76项众创空间有效政策作为研究样本，其中国家层面颁布的政策文本共14项(见表1)、地方层面62项。

表1 14项国家层面众创空间政策组合汇总

基于对国家层面14项众创空间政策汇总分析可知：2015年政策数量较多，共六部。该年是中国众创空间磅礴发展的元年，作为新兴事物众创空间在前期野蛮生长，连续发布多部政策的目的在于引导众创空间有序发展；2016年众创空间政策共三部，经过发展众创空间同质化、“有店无客”问题开始暴露，该年度政策重在解决此类突出问题并提出建设专业化众创空间示范基地的意见；2017年和2018年众创空间政策较少，侧重于持续深化已有政策措施，营造良好创新创业氛围。综上，虽然众创空间政策在不同时期存在差异[21]，但在从重 “量”向重 “质”和深入衍化的全过程中，政策本身的一致性程度较高，这对需要长期资源和政策支持的创新创业活动具有重要意义。

政策推动和科技引领为众创空间发展带来前所未有的机遇，截至2019年末我国运营中的众创空间已超7000家。然而在 “双创”事业取得瞩目成就的背后仍存在诸多问题和挑战，其中东西部发展不均的现象尤为突出[2]。由于缺少创新资源，西部地区目前仍处于中国经济格局和创新格局的边缘区[22]。突破 “胡焕庸线”，充分挖掘西部地区创新潜力，实现整体空间 “双创”事业协调发展成为当前紧要的政策议题。在搜集地方层面众创空间政策文本时，作者以 “众创空间”为关键词在 “北大法宝”共检索到648项地方法规，其中地方规范性文件143项、地方工作文件506项。将各省市地方规范性文件频数数据导入Tableau软件进行众创空间政策地理分布的可视化分析，如图1所示。

图1 地方层面众创空间政策地理分布

结果表明：以 “胡焕庸线”为分界基准，2015—2020年各省市颁布的143项众创空间相关地方规范性文件绝大多数分布于胡焕庸线东南侧，仅极少数位于西北侧，可能反映出西部地区对中央发展众创空间的决策和部署落实不严格、执行不到位的问题，也可能是囿于自然环境、经济发展水平及社会历史条件，西部相较于东部在引入高端创新创业人才、高校及科研资源、投融资渠道上均处于劣势，扶持政策 “难为无米之炊”。总而言之，自身条件不足加上政策落实不严，二者交互下拖慢了西部地区 “双创”事业的进程。为了加快这一进程，通过创新创业实现西部经济崛起，仅靠市场驱动是不够的，更需要发挥政策的引领作用[22]。

(2)文本挖掘。本文采用Nvivo11软件针对政策本身进行文本挖掘，统计出高频词汇后展开文本分析，在此基础上深化理解政策内核，提升PMC指数模型指标构建的合理性。具体步骤为：将76项众创空间政策文本导入 “内部材料”进行词频查询、设置 “具有最小长度”为2、分组方式为 “完全匹配”、停用词为默认词库、输出结果按词频降序列示。由于本研究重在分析政策特性，因此剔除了政策、企业、空间、人员、工作、领域等与政策特性无明显关联的高频词语，最后整理得到有效高频词汇，表2列出了前15个。

表2 14项众创空间政策高频词汇前15个

2.2 变量分类及参数识别

本文基于Estrada[23]的政策评价研究，参照李晨光等[24]以及张永安等[25]对政策量化评价相关变量的确立，在文本挖掘的基础上参照原有的众创空间政策指标进行改进，最终设置了9个一级变量和37个二级变量。一级变量分别为政策性质(X1)；政策时效(X2)；效力级别(X3)；政策受体(X4)；政策视角(X5)；政策领域(X6)；政策措施(X7)；政策功能(X8)；政策评价(X9)。众创空间政策样本来源为北大法宝、国务院及部委官方网站等。一级变量包含的二级变量如下：

(1)政策性质(X1)包含五个二级变量：(X1:1)预测；(X1:2)支持；(X1:3)监管；(X1:4)引导；(X1:5)建议。上述二级变量主要明确政策内容导向和管辖强度。

(2)政策时效(X2)包含三个二级变量：(X2:1)长期；(X2:2)中期；(X2:3)短期。上述二级变量用于判断众创空间政策的时效性，时效性对于众创空间稳定发展和长效推动创新活动有重要影响。

(3)效力级别(X3)包含四个二级变量：(X3:1)行政法规；(X3:2)部门规章；(X3:3)地方规范性文件；(X3:4)地方工作文件。上述二级变量用以衡量众创空间政策的效力级别且效力水平依次递减。

(4)政策受体(X4)包含五个二级变量：(X4:1)产业；(X4:2)支持平台；(X4:3)企业；(X4:4)高校及科研院所；(X4:5)创客群体。用于刻画众创空间政策的作用对象。

(5)政策视角(X5)包含三个二级变量：(X5:1)宏观；(X5:2)中观；(X5:3)微观。上述二级指标分别表明众创空间政策更为聚焦于微观企业层面、中观产业层面以及国家宏观层面。

(6)政策领域(X6)包含三个二级变量：(X6:1)经济；(X6:2)科技；(X6:3)环境。

(7)激励措施(X7)包含六个二级变量：(X7:1)人才引进；(X7:2)财税支持；(X7:3)金融支持；(X7:4)提供便利服务；(X7:5)知识产权；(X7:6)文化氛围。众创空间政策采用何种措施支持人、财、物等资源高效聚集以推动众创空间发展，属于政策的核心内容。

(8)政策功能(X8)包含四个二级变量：(X8:1)技术创新；(X8:2)政府购买；(X8:3)规范引导；(X8:4)制度约束。

(9)政策评价(X9)包含四个二级变量：(X9:1)目标明确；(X9:2)依据充分；(X9:3)规划详实；(X9:4)鼓励创新。

二级变量的参数设定采用二进制，若众创空间政策文本中包含二级变量所涉及内容，则该变量的参数值设为1，否则为0。需要注意的是，效力级别具有递进和排他性，因此当某项政策的效力级别被判定时，该政策较低效力级别的二级变量的参数值均为1，较高效力级别的二级变量参数值为0。众创空间政策PMC指数模型一级变量及对应二级变量设置如表3所示。

表3 PMC指数一级变量及对应二级变量设置

2.3 构建多投入产出表

多投入产出表的核心就是构建一套数据分析结构，可从多维度对单变量予以量化。各一级变量与二级变量设置的权重相同，本文设定的投入产出表见表4。

表4 多投入产出表

2.4 PMC指数计算与测量

针对PMC展开计算分为以下三个步骤：首先明确各二级变量的赋值，然后计算一级变量具体数值，最后计算PMC指数。计算公式如下：

式中，i表示第i项政策，该政策下的二级变量用j来表示。

本文选取的一级指标共9个，PMC 指数取值在 0～9 之间，参照Estrada[23]的评分标准，将PMC指数进行等级划分，见表5。

表5 众创空间政策等级划分

2.5 绘制PMC曲面图

PMC曲面是一个三维立体曲面，能够将PMC指数结果更为直观地展示出来，曲面的起伏情况可以形象地反映出政策各维度指标的优劣。PMC矩阵式是构建PMC曲面的基础，本研究共设计9个一级指标，构建3×3的矩阵。PMC曲面计算公式如下：

3 PMC指数模型实证分析

3.1 数据来源

PMC指数模型以Omnia Mobilis假说为指导思想，主张避免忽略任何相关变量，因此在选取样本纳入分析时不必遵循特定规律[26]。然而除了对我国现有众创空间政策体系予以客观的量化评价，本文更期望通过分析现有政策的不足并提出政策建议以解决众创空间发展历程中存在的实际问题。因此样本选取时在尽可能避免主观偏差的前提下，以研究问题为导向，选取代表性较强的六项政策文本，其中国家层面选择PMC指数得分为极值的两项政策，地方层面选择位于 “胡焕庸线”两壁四个省/直辖市颁布的四项政策，政策汇总情况如表6所示。

表6 2015—2020年六项众创空间政策汇总

3.2 PMC指数计算

依据政策内容对六项众创空间政策多投入产出表中的二级变量赋值，结果见表7。根据PMC指数计算公式分别计算出以上六项政策的PMC指数，并参考政策等级划分标准予以等级判定，结果见表8。

表7 六项众创空间政策的多投入产出表

表8 六项众创空间政策PMC指数

3.3 PMC曲面绘制

根据各项政策PMC指数得分构建PMC曲面，然后依据PMC曲面结果绘制PMC曲面图，如图2～图7所示。

图2 P1的PMC曲面图

图3 P2的PMC曲面图

图4 P3的PMC曲面图

图5 P4的PMC曲面图

图6 P5的PMC曲面图

图7 P6的PMC曲面图

通过对以上六项众创空间政策PMC 指数的计算及绘制的PMC 曲面图，参照Estrada的评价标准，P1为完美水平、P2与P6为可接受水平、其余政策均为优秀。各政策样本的一级指标情况可通过PMC曲面图直观反映。不管是在纳入实证分析的六项政策样本，还是在国家层面政策样本组合中，P2的PMC指数均为最低(4.25)。观察曲面图可见，P2的起伏程度及向底面凹陷程度最大。结合政策内容分析，P2属于税收优惠专项政策，激励措施单一，仅涉及财税支持与提供便利服务。同时该项政策作用的时间范围窄，政策时效为2019年1月1日至2021年12月31日。任何财税政策都有其客观存在的时效性，不可能一贯到底[27]，然而自2015年创客首次写入政府报告以来，“双创”在推动我国经济发展中的战略重要性愈加突出，在中期内坚持积极财税支持政策是充分发挥科技创新引领经济转型发展的保证。而P1是面向全国范围 “双创”事业的综合性政策，PMC指数最高(8.67)，其中8项一级指标得分均为1。该项政策为国务院颁布的规范性文件，效力级别最高，囊括了全面的政策视角和政策领域，为我国众创空间发展提出了明确目标。并且P1对不同激励措施及对应的作用客体均有详尽界定，落实措施的各机构间职责分工明晰。

“胡焕庸线”是中国人口地理的重要基线，揭示了人口分布的空间差异和中国资源环境基础的区域差异特征[28]。资源短缺和历史因素导致 “胡焕庸线”西北半壁地区缺少创新资源，其众创空间发展水平相去东部地区甚远。再加上西部地区众创空间扶持政策自身不足及落实不到位等问题，更加拖慢了通过创新创业实现西部崛起的进程。鉴于此，本文将位于 “胡焕庸线”两壁四地的众创空间支持政策纳入PMC指数模型实证分析，以期分析西部地区政策可能存在的不足并提出政策建议予以 “破局”。实证结果表明：P3为北京市通州区颁布的积极落实 《意见》的一项综合性政策，评价级别为优秀(6.59)。该项政策内容涵盖全面，激励措施覆盖了除知识产权外所有维度。在政策受体方面立足当地产业优势和发展需要，重点在文创、文旅核心功能性产业和农业基础功能性产业培育细分专业化众创空间。P3立足于北京市良好的营商环境，是针对通州区众创空间发展有效的精准政策，但该政策过度聚焦于产业领域，缺乏对创客群体的激励手段，限制了该政策的作用范围。P4是在粤港澳大湾区国际科技创新中心建设的背景下广东省科技厅和金融工作办公室联合发布的长期专项政策，旨在利用广东省科技与人才资源优势培育科技众筹平台，推动众创空间建设。该政策在出台时具有超前性与创新性，同时在实施期间取得良好成效，如广东省众创空间获经费与技术支撑服务的企业数量和空间服务人员数量连续3年居全国首位，突显出广东省雄厚的经济实力和科技资源对众创空间的推动作用及优越创新创业条件对人才的吸引力度。P5为甘肃省发布的地方工作文件，该项政策的效力级别较低，但PMC指数得分较高(6.39)，评价级别为优秀水平，这主要体现在X4、X7两项一级指标有着较高的得分。分析其原因，一方面甘肃省基于其石油化工、有色冶金等特色传统产业领域，号召骨干企业和高校科研院所针对产业需求和行业共性技术难点在细分领域建设众创空间，充分调动社会各界的创新活力；另一方面既立足于本省已有高校技术资源从内部增加源头技术有效供给，同时鼓励高校和科研院所抓住 “丝绸之路”经济带建设机遇，不遗余力地引进国内外人才。P6为青海省科技厅于近期颁布的关于众创空间的认定管理办法，具有较高的效力级别，但X2、X7两项一级指标得分较低，导致其评价级别为可接受水平(5.23)。固然囿于政策性质使P5无法展现激励措施的全面性，然而相比较为苛刻的认定条件和繁冗的申请材料，一方面意味着繁琐商事制度使其缺少对省外企业和人才的吸引力，另一方面或许也蕴含着对失败的低容忍。

综上，东部地区政策PMC指数得分普遍高于西部地区，这离不开东部城市业已具备的科技、资金、人才资源优势赋予决策者在政策制定时为X4-X8下属各二级指标赋值的可能性。然而，不得不承认目前西部地区众创空间政策本身仍存在不足与改进之处。对此本文提出以下政策建议：

(1)充分结合具有本地特色、比较优势资源制定相关扶持政策。例如，甘肃省政策应坚持围绕本地特色石油化工产业基础，以蓝白试验区为依托，充分利用本省高校科研资源打造具有本地特色的众创空间。新疆伊犁地区政策可聚焦于其在薰衣草等生物产业领域的技术积累，利用区位优势与全球高科技城市建立合作，组建产业集群创新网络。

(2)甘、宁、青、新四省/自治区应积极融入 “一带一路”建设大战略中，加强与丝绸之路沿线国家科技交流，探索国际众创联盟合作模式。

(3)创新活动回报周期较长，因此各地众创空间扶持政策也应具备一定长效性，从而减少政府换届对政策实施的负面影响。

(4)高风险是创新活动的本质特征，失败是推进 “双创”发展的必然前提。各地政策应进一步强调营造宽容失败的创新氛围，尽可能提供前补贴和梯度奖励，同时着力打造融资风险补偿机制。例如，重庆市鼓励对在孵企业首贷中的坏账项目按一定比例予以本金补偿。

值得注意的是，六项样本政策的政策评价得分均为1，表明近期发布的众创空间政策具备明确目标且规划详实，很大程度上降低了政策模糊性。在中国压力型行政体制及易产生纵向冲突的 “双创”活动两种特殊情境的交互下，这有助于提升政策执行效果[29]。

4 研究结论

在国家层面，P2为可接受水平，存在较大提升空间；P1为完美水平。税收优惠专项政策激励措施单一且作用的时间范围窄，虽然政策有其客观存在的时效性，但在中期内坚持积极财税支持政策是推动众创空间良性发展的保证。国务院颁布的综合性政策提出了众创空间发展的明确目标，并对激励措施及作用客体界定详尽，落实机构间职责分工明晰。

在地方层面，P3评价级别为优秀，立足于当地产业发展需要，重点在本地核心功能性产业和基础功能性产业培育专业化众创空间，但该政策过度聚焦产业领域，缺乏对创客群体的激励手段，作用范围有限。P4为广东省科技厅和金融工作办公室联合发布的长期专项政策，旨在通过科技与人才资源优势培育科技众筹平台，推动众创空间建设。该政策在实施期间取得良好效果，突显广东省雄厚的经济实力和科技资源对人才的吸引。P5为甘肃省颁布的地方工作文件，PMC指数得分较高(6.39)，分析其原因在于X4、X7两项一级指标得分较高。这是因为一方面甘肃省基于本地特色产业领域，鼓励骨干企业和高校科研院所针对性地在细分领域建设众创空间，调动各方创新活力，另一方面在利用本省高校资源增加技术供给的同时不遗余力地引进国内外人才。P6效力级别较高，但X2、X7得分较低，导致其评价级别为可接受水平。这是因为该项政策中严苛繁杂的商事制度难以激发省内外企业及创客群体的 “双创”热情。