国家备案认定政策能提升众创空间绩效吗

徐示波 仲伟俊

作者简介：徐示波（1984—），男，湖南耒阳人，东南大学经济管理学院博士研究生，工业和信息化部火炬高技术产业开发中心副研究员，研究方向为科技创新政策；仲伟俊（1962—），男，江苏南通人，博士，东南大学经济管理学院教授、博士生导师，研究方向为管理信息系统、技术创新管理。本文通讯作者：仲伟俊。

摘 要：众创空间具有正外部性，对其实施具有财政性质的备案认定政策是引领高质量创新创业发展的一项重要政策安排。基于国家众创空间备案政策的准自然实验，运用双重差分DID和交叠CS-DID稳定估计量ATT等方法，实证检验众创空间备案政策对众创空间绩效的影响。研究表明，众创空间备案政策能够显著提升众创空间投资绩效和孵化绩效，但在第3年之后呈减弱趋势。机制检验表明，备案政策主要通过财政补贴，进而通过技术创新效应和要素替代效应实现绩效提升。异质性分析发现，位于不同区域的众创空间，备案政策对投资绩效的影响没有明显差异，但在孵化绩效方面东中部显著高于西部地区。基于财政补贴的备案政策效应在第3年后呈减弱趋势，因而应围绕备案政策开发金融、人才、政府采购等更加丰富的政策工具，吸引市场和社会力量参与备案众创空间建设，让备案政策与其它政策工具联立互动，实现政策组合效应。

关键词：众创空间备案政策；众创空间绩效；企业创新；创业孵化

DOI：10.6049/kjjbydc.2023100786

中图分类号：F272.2

文献标识码：A

文章编号：1001-7348（2024）11-0099-11

0 引言

创新创业被认为是在持续变化的环境中提升竞争优势的关键^[1]。中共十八大以来，党中央、国务院将创新驱动发展战略提升到国家战略高度，创新创业肩负重要时代使命。作为创新驱动发展战略下诞生的重要创新创业平台，众创空间从2015年开始呈现爆发增长态势，截至2021年底，全国纳入火炬统计的众创空间数量是9 026家^[2]。众创空间迅猛增长，一方面是因为各地方看到众创空间在培育科技型中小企业、促进高质量创业、打造新经济增长点等方面成效显著^[3-4]，纷纷投入各类资源大力建设众创空间，寻求通过发展众创空间这一平台，带动地方经济转型发展；另一方面，众创空间本身是顺应新时代创新规律特征的产物（解学芳等，2018），由于具备低成本、便利化、开放式、全要素平台特征，众创空间在促进科技型创业、打通科技成果转化通道和营造良好创新创业氛围方面具有独特优势，从各地创新创业实践效果来看，众创空间已成为我国创新驱动发展战略的重要组成部分^[5-6]。

众创空间具有正外部性，对其实施具有财政性质的备案认定政策是引领高质量创新创业的一项重要政策安排。2016年，原科技部火炬中心首次对1 302家众创空间进行备案认定。2017年底出台《国家众创空间备案暂行规定》（国科火字〔2017〕120号），进一步明确符合国家备案众创空间的要求和指标体系，主要包括众创空间的运营时间、服务场地面积、众创空间服务人员规模、入驻创业团队数量、创业导师人数、创业活动数量、年孵化企业数量等指标，同年底对639家众创空间进行备案认定。2020年初，对498家众创空间进行备案认定。在备案政策引导下，一批优秀的备案众创空间不断发展壮大，在培育出大量优质科技企业的同时，实现自身上市挂牌、连锁化和品牌化发展，这些备案众创空间成为引领众创空间发展的一面旗帜，对其它众创空间起到示范带动效应，这也是备案政策的目标之一。

备案政策本质上属于挂牌认定的行政做法，国家层面除给予众创空间备案认定称号外，没有特别的配套政策，但是，各级地方政府对于获得国家备案称号的众创空间往往给予一定财政补助。众创空间快速发展的同时也出现盈利模式单一、同质化严重等问题，一些地方的众创空间呈现“二房东”“人去楼空”等现象^[7-8]。面对新形势新要求，需要思考以下问题：备案政策本质是挂牌认定性质政策，背后实质上是财政补贴，这种对平台实施的备案政策达到预期效果了吗？备案政策通过何种机制影响众创空间绩效？下一阶段如何调整优化备案政策以引导众创空间向更高标准和质量发展？

国内外学者围绕众创空间绩效开展了一系列有益探索，总体来看，当前关于众创空间的研究主要集中在模式、内涵和生态系统等方面。对于众创空间绩效的研究可以归纳为3类：一是从微观视角探讨如何提升众创空间绩效，韩莹（2020）对众创空间中企业创业拼凑如何影响创新绩效进行了研究；范丽繁等（2022）围绕社会各方对众创空间资源投入与绩效间整体关系开展了研究；崔世娟等（2020）从社会网络角度探讨如何提升众创空间绩效。二是从宏观社会层面探讨众创空间绩效影响因素，黄钟仪等（2020）基于31个省市众创空间分析创新产出影响因素；黄聿舟等^[9]研究金融、公共服务等宏观政策对众创空间孵化绩效的影响关系。三是从政策视角探讨政策对众创空间绩效的影响，沈嫣等^[10]基于浙江省2016—2018年众创空间数据，研究财政补贴等政策对众创空间创新绩效的影响。目前学者研究众创空间绩效主要聚焦在前两类，而第三类从政策视角探讨众创空间绩效的研究较少，特别是研究众创空间备案政策对众创空间绩效影响的文献几乎没有。本文从众创空间备案政策出发探究该政策对于众创空间绩效的影响，分析众创空间备案政策是否具有合理性、是否对众创空间绩效起到积极作用，有利于揭示该政策的实际效应，为继续深入开展备案工作提供依据，对于进一步引导和规范创新创业平台发展具有借鉴意义。

2015—2020年众创空间处于迅猛发展阶段，而2016-2020年恰好分三批次实施了众创空间备案政策，这为研究备案认定对众创空间绩效的影响提供了难得的机会。本文将实施国家众创空间备案政策看作一项准自然实验，考虑到备案政策是分批次进行的，不同批次备案的众创空间受到政策冲击的时点不一致，并且众创空间备案政策可以认为不存在政策退出或逆转。因此，运用双重差分DID和交叠CS-DID稳定估计量ATT等方法，考察众创空间备案政策对众创空间绩效的影响，厘清背后的激励机制。

1 理论分析与研究假设

1.1 备案政策与众创空间绩效

众创空间是一个复杂的生态系统^[11]，其绩效可以通过众创空间自身成长性和入驻企业孵化产出衡量。从各地实践来看，众创空间绩效提升是政府政策推动和众创空间自身赋能共同影响的结果。关于备案政策对众创空间绩效的作用，一方面，被认证的众创空间获得启动经费、场地设施改造费、孵化服务补贴等，这些补助资金通过众创空间平台传导至入驻企业，直接或间接转化为对各类入驻企业和创业团队的优惠补贴，推动入驻企业增加研发投入和降低经营成本^[12]，进而促进众创空间绩效提升；另一方面，众创空间备案政策会形成制度性进入壁垒（黄钟仪等，2020），小型化、专业化、个性化的众创空间很难进入备案序列，而备案众创空间通过增加“寻租成本”获取更多政府补贴资源，这会一定程度降低众创空间服务能力^[13-14]，最终导致入驻企业并没有因为备案政策得到实质上的创新提升，因而备案政策也可能对众创空间绩效没有显著提升作用。可见，备案政策对于众创空间绩效提升的影响作用尚待确认。因此，本文提出如下假设：

H₁：备案政策对众创空间绩效具有促进作用。

1.2 众创空间外部性与财政补贴

备案政策可在一定程度反映财政资源补贴。目前对于是否应该给予众创空间财政补贴存在争议，有学者认为给予财政补贴能够更好激励众创空间开展创业服务，也有学者认为提供财政补贴会使得众创空间形成依赖从而降低市场竞争能力。本文从制度经济学视角出发，认为对众创空间进行一定的财政补贴具有合理性^[15-16]，原因在于众创空间既是微观市场单元，也是培育企业的孵化平台，众创空间向创业者或创业企业提供孵化服务具有明显正外部性，众创空间生产的公共产品主要有：企业、创业家、社会就业和新增税收^[17]。众创空间的正外部性不仅表现为对创业者或初创企业有利，还表现为促进科技成果转化、促进新经济成长、培育良好创新创业氛围，有利于整个社会创新创业发展，这是政府对其进行必要财政补助的基本理论出发点^[18-19]。

本文采用经济学局部均衡分析法对众创空间外部性进行分析^[20]，如图1所示。假设众创空间的边际收益线为MR，私人边际成本线为MPC，由于存在正外部性，则社会边际总成本曲线MSC0为最优众创空间规模（MSC=MR），但事实上众创空间会按照MPC=MR确定向社会提供的孵化服务量Q₁，此时并没有实现帕累托最优（Q₁0）。政府对众创空间按照（P₁-P₀）进行补贴，则众创空间的边际成本下降至社会边际成本点，使得众创空间提供的孵化服务量重新回到Q₀。通过政府补贴方式，可以解决众创空间正外部性问题，使得创新创业资源回到最优配置。

备案众创空间经试点批复，一般可获得各省市的逐级财政补助，这往往会给众创空间及在孵企业带来强烈的政策性暗示。有研究发现，财政补贴会带动其它资金投入，相关配套通常也会跟进，进而改善创新主体的内部融资约束，创新主体会有更多资金投入扩大生产和研发创新，即从融资约束、创新激励、信号效应等方面加快个体创新升级（田淑英等，2022）。众创空间通过备案认定获得各级财政补贴，会大大缓解内部融资约束，从而改善众创空间基础性服务。因此，本文提出如下假设：

H₂：备案政策显著提升众创空间财政补贴收入。

1.3 备案政策对众创空间绩效的影响机制

从企业产出角度进行机制分析，假设某单个企业的生产函数是技术、劳动、资本的函数，参照经济学常用的柯布—道格拉斯生产函数将企业生产函数表示为：

y=AtfL，K（1）

其中，A（t）表示随着时间变化科学技术水平对企业生产的影响，L表示劳动要素，K表示资本要素。众创空间内企业的总收益可以表示为：

Y=∑ny_n=∑AtfL，K（2）

上式两边同时取对数，可得：

lnY=∑lnA（t）+∑lnf（L，K）（3）

用P表示备案试点政策，对式（3）两边取关于P的全导数，可得：

dYdP=∑dA（t）dP+∑df（L，K）dP=∑dA（t）dP+∑?f（L，K）?L·dLdP+?f（L，K）?K·dKdP=∑dA（t）dP+∑A（t）·?f（L，K）A（t）·?L·dLdP+A（t）·?f（L，K）A（t）·?K·dKdP=∑dA（t）dP+∑1A（t）·?y?L·dLdP+1A（t）·?y?K·dKdP（4）

企业在众创空间入驻孵化期间，假定其劳动增长率和资本增长率不变，则令：

{α=?y?L·Lyβ=?y?K·Ky（5）

将式（5）带入式（4），可得：

dYdP=∑dA（t）dP+∑f（L，K）α·dLLdP+β·dKKdP（6）

式（6）中，等式右边第一项表示备案政策提升企业技术创新效应，第二项为政策引致的企业要素替代效应（劳动力弹性和资本弹性变化）。上述推论推导表明，众创空间备案政策通过技术创新效应和要素替代效应两个机制影响企业产出绩效，进而影响众创空间绩效。基于理论推导，本文绘制众创空间备案政策影响机制如图2所示。

（1）技术创新效应——备案政策对在孵企业创新的影响机制。众创空间通过备案政策获得政府财政补贴，缓解内部融资约束，弥补成本支出，有助于增加对在孵企业的孵化和创新服务供给（许治等，2021）。借鉴相关研究^[21]，将技术、人力、科技成果转化作为初创科技企业创新需求的核心要素，进一步考察备案政策通过何种服务机制影响企业创新绩效。首先，备案众创空间面向在孵企业提供各类技术支撑服务，或者通过链接各类实验室条件设备平台、专业技术服务机构等，提升在孵企业研发水平，实现企业创新绩效基础性的突破。其次，众创空间面向在孵企业开展各类创业培训辅导活动，搭建平台让创业导师深度帮助在孵企业规范创业管理、加强内部建设等，提升企业创新管理效率，让在孵企业实现良性健康发展。最后，众创空间举办项目推介、产品推广、国际学术交流等产学研合作活动，帮助在孵企业创新产品，打开市场，实现外部产学研资源有效对接。备案政策通过技术创新效应提升企业创新绩效，当在孵企业创新绩效显著提升时，会有更多投资机构投向在孵企业，而在孵企业经历一段时期成长后，可通过上市、并购、引入新的投资机构等方式实现升级发展，此时众创空间也可以收回前期投入资金，退出前期投入份额，实现投资收入增加。因此，本文提出如下假设：

H_3a：众创空间通过技术服务提升企业创新绩效；

H_3b：众创空间通过创业培训提升企业创新绩效；

H_3c：众创空间通过产学研合作提升企业创新绩效。

（2）要素替代效应——备案政策对在孵企业资本和人力的影响机制。从创新信号传递角度看，外部投资主体与众创空间在孵企业之间存在信息不对称，由于不了解在孵企业的技术创新水平、经营状况等信息，使得外部投资机构对于投资在孵企业持谨慎态度，此时政府补贴能发挥信号传递效应（冯潇等，2020）。众创空间获得政府备案，可以向外界传递积极信号，在孵企业也更加容易得到政府财政补贴。企业得到政府补贴后，会产生政府“背书”的信号效应，一方面激励企业自身研发创新^[22]，促进企业研发投入和创新产出增加（郭玥，2018）；另一方面，容易得到投资机构的青睐，投资机构加大投资力度会极大缓解在孵企业融资约束，促使在孵企业增加研发投入和扩大生产规模，积极引进各类高层次人才。因此，备案政策通过要素替代效应改善在孵企业融资约束和人力资本，从而提升众创空间孵化绩效。综上，本文提出如下假设：

H₄：备案政策显著提升众创空间在孵企业获得政府财政补助的数量。

H₅：备案政策通过信号效应显著提高在孵企业的外部社会投资。

H₆：在孵企业融资激励效应显著提升众创空间孵化绩效。

2 研究设计与数据说明

2.1 模型设定

在评估政策实施效果的主流方法中，双重差分法（DID）是被证明有效的近年来广泛运用的计量学方法，其基本思想是将政策实施的冲击看作一次经济系统的“自然实验”或“准实验”^[23]。相较于传统方法，DID方法可以很大程度上避免内生性问题的困扰，从而得出更加准确稳健的政策效应估计结果（王雄元等，2019）。为研究备案政策对众创空间发展绩效的影响，本文将众创空间备案认定看作一项准自然实验，利用多期双重差分模型分析政策前后备案和非备案众创空间的整体绩效变化。

Performance_it=α+βPolicy_it+γControl_it+λ_i+μ_t+ε_it（7）

其中，i表示众创空间，t表示年份；Performance_it表示众创空间i在t年的绩效情况；Policy_it表示众创空间i在t年是否被列入备案，若列入则取值为1，否则为0；Control_it表示影响众创空间整体绩效的一系列控制变量；λ_i和μ_t分别表示众创空间的个体固定效应与年份固定效应；ε_it是影响众创空间整体绩效的随机扰动项。政策变量Policy_it前的系数β是本文重点关注的参数，其衡量众创空间备案政策的处理效应，若β显著为正，则说明备案政策促进众创空间绩效提升；若符号为负，则说明备案政策具有抑制作用。

2.2 变量选择

被解释变量。Hamdani^[24]提出从孵化器自身和在孵企业两个角度考察政策对孵化器的支持效果。借鉴相关研究，本文认为评价众创空间整体绩效可从众创空间自身成长性、孵化效率两个方面展开。为了反映众创空间绩效提升的高质量效应，在孵化绩效（Performance）测度指标选取方面，更加突出众创空间吸纳高水平人群创新创业的绩效，本文选取众创空间吸纳应届大学毕业生人数与创业团队及企业吸纳就业总数比作为测度指标。众创空间自身成长性方面，参考《国家科技企业孵化器“十三五”发展规划》明确提出“投资+孵化”的发展模式，总收入能一定程度反映众创空间发展能力，可作为众创空间成长性的重要衡量指标，但是，考虑到众创空间与传统孵化器的本质区别^[25]，选取最能反映众创空间价值共创的本质特色指标^[26]。投资收入数据能全面客观反映众创空间转型升级效果，区别于传统的物业式孵化器：一方面较高的投资收入反映众创空间良好的成长性质，高绩效的众创空间不再是“二房东”物业角色和“简单中介”服务角色，表现为通过投资获得长远增值收入和良好成长空间；另一方面，反映众创空间与在孵企业联系密切。因此，本文选择投资收入的对数衡量众创空间投资绩效（Investment）进而反映众创空间成长性。

解释变量：众创空间备案政策变量（Policy）。

控制变量：本文选取众创空间总面积（Area）、众创空间创业导师队伍数量（Instructor）、众创空间是否在国家高新区内（H-tech Zone）、众创空间是否由高校科研院所建立作为控制变量（Institution）。

2.3 数据来源

本文数据来源于科技部火炬中心2015-2020年全国众创空间统计数据。该统计数据是编制《中国火炬统计年鉴》的基础数据源，从2016年开始对全国众创空间运营情况进行持续跟踪监测，数据上报环节经过地方科技主管部门和行业协会核验，数据可靠性、完整性、代表性较高。2016年之后，数据中的“是否国家备案”可作为众创空间备案政策识别标识。对样本数据进行初步去重，得到35 650条有效观测值的非平衡面板数据。2020年受到公共卫生事件影响，全国多数众创空间为创业企业减免费用，帮助企业共渡难关，为此，在统计数据中将“当年为创业团队和初创企业减免房租总额”加计到众创空间收入相关项目类别中，以平滑公共卫生事件对众创空间经营的影响。

根据研究需要，借鉴聂辉华等^[27]关于微观数据处理的建议，对众创空间数据样本集进行清洗：①将处于暂停营业状态的众创空间剔除；②将众创空间总收入、运营成本、服务人员数量等关键指标为缺失值、零值或负值的样本剔除；③如果数据持续时间过短，则容易造成DID估计偏差，因此删除仅统计1年的观测样本。最终，得到35 628条有效观测数据。

3 实证结果与分析

3.1 基准回归

基于模型构建和变量选择，分析备案政策对众创空间投资绩效和孵化绩效的影响，基准回归结果见表1。其中，列（1）（3）未加入控制变量，列（2）（4）加入控制变量。列（1）（2）报告备案政策对众创空间投资绩效的影响，政策虚拟变量Policy的系数估计值分别为0.272和0.222，分别在5%和10%水平上保持显著，说明备案政策显著提升众创空间投资绩效。列（3）（4）报告备案政策对众创空间孵化绩效的影响，Policy的系数估计值分别为0.026和0.029，均在1%水平上通过显著性检验，表明备案政策显著提升众创空间孵化绩效。因此，假设H₁得到验证。

3.2 平行趋势检验

使用双重差分模型进行政策效应估计，需要满足平行趋势假设这一重要前提，即政策实施之前，处理组和控制组应保持相同变化趋势，否则可能存在不可观测变量的影响，从而影响政策本身的冲击效应推断。为了验证平行趋势假设，本文采用事件研究法进行检验，具体模型如式（8）。

Performance_it=α+∑4t=－5β_tD_it+γcontrol_it+λ_i+μ_t+ε_it（8）

其中，D_it是生成的各期虚拟变量，若众创空间i在第t年实施了税收优惠政策，则取值为1，否则为0；β_t为重点关注系数，如果政策冲击前{β_t}联合不显著，则平行趋势成立。将事件分析的基准年设定为政策实施前一年，平行趋势检验结果如图3和图4所示。结果表明，备案政策实施前各期的系数估计值均不显著，即处理组和控制组在政策实施前并无显著差异。图4中，政策冲击前的联合检验P值为0.238 5，政策冲击后的联合检验P值为0.000。因此，研究样本通过平行趋势检验。

3.3 安慰剂检验

为进一步验证众创空间孵化绩效、投资绩效是受到众创空间备案政策的影响，而不是由其它不可观测因素引起的，本文通过替换处理组众创空间样本进行安慰剂检验。为了对政策效果的偶然性进行有效识别，按照基准回归中政策分布DID的分布状况，随机抽取构成虚假处理组并重复500次，得到500个回归系数及其对应的P值分布，如图5和图6所示。回归系数落在0值附近且符合正态分布，P值绝大部分大于10%。图5和图6的基准回归系数估计值位于虚假处理组回归系数分布的远端位置，因此认为在众创空间安慰剂检验中属于小概率事件，可以排除影响效应由不可观测因素导致，进一步证明估计结果稳健。

3.4 异质性处理效应

经典的DID估计模型隐含要求处理组所有个体开始受到政策冲击的时间完全相同，而交叠型DID则假设样本受到政策冲击的时间可以不完全一致，即不同个体受到政策干预的开始时间和持续时间往往有所区别，这给处理效应的识别、估计和推断带来较大困难。最新理论文献讨论了交叠DID处理情形下，处理效应在组间和时间维度上的异质性可能给传统双向固定效应估计量带来负权重和偏误问题^[28-29]。为检验异质性处理效应，本文采用Callaway等（2021）提出的“长差分”（long difference）估计模型和对应的稳健估计量（CS-DID）。

首先，按照首次被处理的时间将处理组分为不同组别（用字母g标识），估计每个组别g在时间t的处理效应ATT（g，t）。本文采用逆概加权计算ATT（g，t）非参估计量：

ATT（g，t）=EG_gEG_g－p_gXC1－p_gXEp_gXC1－p_gXY_t－Y_g－1（9）

其次，选择分组平均处理效应选择权重w（g，t），即按照首次被处理的时间（g）分组加权求和的平均处理效应。平均处理效应ATT计算方式如下：

θ=∑g∈G∑Tt=2ωg，t·ATTg，t（10）

使用CS-DID方法，基于逆概率最小二乘法得到双重稳健DID估计量，重新估计基准回归样本政策冲击的平均处理效应（ATT），结果见表2。图7和图8为动态效应事件研究图，不难发现从备案政策实施后第3年开始政策效应呈现缓慢下降趋势。基准回归对处理效应可能存在一定的低估，但总体来说由负权重导致的偏误在合理范围内。通过CS-DID方法对样本进行ATT估计的结果总体保持稳定，表明本文主要结论是稳健的。

3.5 稳健性检验

为进一步排除其它混杂因素对研究结论的干扰，本文从样本数据集筛选、替代被解释变量、排除其它政策干扰等方面进行分析，确保估计结果稳健。

（1）样本数据筛选。考虑到极端值对回归结果的影响，根据因变量对样本进行1%和99%的缩尾处理，重新进行基础回归。结果表明，剔除极端值之后，政策变量Policy的系数估计值均通过显著性检验，且回归结果与基准回归估计接近。

（2）替代被解释变量。将众创空间的房租物业收入作为投资收入的替代变量，对表1中模型（1）基础回归进行重新估计；将大企业高管离职创业团队企业数量作为吸纳应届毕业大学生就业的替代变量，对表1中模型（3）基础回归进行重新估计。结果表明，无论是否加入控制变量，政策变量Policy均不显著，进一步验证了本文结论稳健性。

（3）排除其它政策干扰。本文详尽搜索了备案政策冲击时间段内可能存在的干扰政策，发现2015年出台《关于发展众创空间推进大众创新创业的指导意见》（国办发〔2015〕9号）、《关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》（国发〔2015〕32号）之后，没有专门针对众创空间实施过全国范围的政策工具。科技部于2017年底出台《国家众创空间备案暂行规定》（国科火字〔2017〕120号），主要针对众创空间规范管理提出若干措施，可以视为对备案众创空间的规范性文件。2019年底出台众创空间税收优惠政策是全国范围首次对众创空间实施的税收政策工具，属于普惠性的税收政策工具，不会对众创空间备案政策造成干扰。因此，有理由排除影响作用由其它政策引起。

4 机制检验与异质性分析

4.1 机制检验

本文从技术创新效应和要素替代效应两方面，分析众创空间备案政策的作用机制。

（1）技术创新效应检验。备案政策会给众创空间带来资源配置效应，各级政府对备案众创空间给予资金补贴，使得众创空间经营状况得到改善，现金流约束得到缓解，从而能将更多资源投向在孵企业技术创新服务、融资服务以及用于增加创业导师数量，提升企业创新水平。为验证这一作用机制，本文使用常驻团队和拥有知识产权数量作为衡量企业创新水平的指标，用于验证备案政策对技术创新的作用效应。

表3列（1）展示备案政策对众创空间获得财政补贴支持情况的估计结果，Policy的系数估计值为0.321，且在1%水平上通过显著性检验，说明备案政策显著增加众创空间财政补贴，因此假设H₂得证。列（2）展示众创空间财政补贴对技术创新服务影响的估计结果，财政补贴的系数估计值为0.014，且在5%水平上通过显著性检验，说明财政补贴能显著增加众创空间技术创新服务供给。由列（3）可知，技术创新服务的系数估计值为0.198，且在1%水平上通过显著性检验，说明众创空间备案政策通过技术创新服务效应促进企业创新绩效提升，因此假设H_3a得证。列（4）展示众创空间财政补贴对创业培训辅导影响的估计结果，财政补贴的系数估计值为0.016，且在5%水平上通过显著性检验，说明财政补贴能显著增加众创空间的创业培训辅导供给。由列（5）可知，创业培训辅导的系数估计值为0.117，且在1%水平上通过显著性检验，说明众创空间备案政策通过创业培训效应促进企业创新绩效提升，因此假设H_3b得证。列（6）展示众创空间财政补贴对产学研合作交流活动影响的估计结果，财政补贴的系数估计值为0.019，且在1%水平上通过显著性检验，说明财政补贴能显著增加众创空间的产学研合作交流活动供给。由列（7）可知，产学研合作交流活动的系数估计值为0.125，且在1%水平上通过显著性检验，说明众创空间备案政策通过产学研合作效应促进企业创新绩效提升，因此假设H_3c得证。

（2）企业要素替代效应检验。备案政策也会带来“光环效应”，众创空间备案后相当于得到政府“背书”，使得众创空间内企业更加容易获得政府财政资金，因此，能吸引更多外部社会投资，从而缓解企业融资约束和人力资本约束，给众创空间带来投资收入增加效应，同时，进一步提升众创空间孵化绩效。

表4列（1）展示备案政策对众创空间当年获得政府财政补贴企业数量影响的估计结果，Policy的系数估计值为0.092，且在5%水平上通过显著性检验，说明备案政策能够帮助在孵企业更好获得政府财政补贴，因此假设H₄得证。由列（2）（3）结果可知，当年获得财政补贴的企业数量系数估计值分别为0.133和0.125，均在1%水平上通过显著性检验，说明备案政策通过融资激励效应显著促进企业社会融资，同时显著提升企业高等级人力资本，因此假设H₅和H₆得证。

4.2 异质性分析

备案政策对位于东部、中部、西部不同区域众创空间绩效的影响可能存在差异。参照国家统计局关于地区的划分方式，将众创空间样本分为东部地区、中部地区、西部地区和东北地区4组，考察备案政策在不同区域的政策效应差异。考虑到东北地区众创空间样本量仅占总样本的1/20，参照国内学者研究经济问题时划分东中西区域的常用做法，将辽宁放入东部地区计算，吉林和黑龙江放入中部地区计算，最终得到东部地区、中部地区、西部地区3组众创空间样本。表5报告了分组回归估计结果，在投资绩效方面东中西部地区均不显著，在孵化绩效方面东部地区和中部地区较为显著。

5 结论与启示

5.1 研究结论

对众创空间实施备案制度是推动中国众创空间走向规范化高质量发展的重要举措。本文将国家众创空间备案政策视为一次“准自然实验”，首先，从理论上探讨众创空间的正外部性，给予一定财政补贴具有合理性，并基于微观经济学理论分析备案政策对众创空间绩效的影响机制；然后，基于2015-2020年全国众创空间统计数据，运用双重差分模型进行政策效应评估，同时运用交叠DID稳定估计量进行ATT估计，并进行一系列稳健性检验和异质性分析。得出如下结论：备案政策能够显著提升众创空间投资绩效和孵化绩效，但是在第3年之后呈现减弱趋势。机制检验表明，备案政策通过提升众创空间财政补贴，进而通过技术创新效应、创业培训辅导效应、产学研合作效应提升在孵企业技术创新效应；备案政策提升在孵企业的财政补贴数量，进而通过要素替代效应提升在孵企业融资能力和人力资源供给水平。异质性分析表明，备案政策对不同区域众创空间投资绩效的影响没有明显差异，但在孵化绩效方面，东中部地区显著优于西部地区。

5.2 理论贡献

（1）厘清备案政策影响众创空间绩效的内在传导机制，即存在众创空间的技术创新效应和要素替代效应两方面作用途径，并实证检验了备案政策对众创空间绩效的提升效果，为下一步出台“升级版”备案政策提供了证据支撑。

（2）从经济学外部性理论角度对众创空间实施财政补贴的合理性展开探讨，发现众创空间具有正外部性，合理的财政补贴有助于实现经济帕累托最优，这为出台支持众创空间发展的公共政策提供了理论新方法。

（3）研究方法上，在传统双重差分DID估计方法的基础上，应用交叠DID最新研究方法，对比分析异质性处理效应等相关方法引起的偏误问题，为得出更加稳健的研究结论提供了新方法。

5.3 政策启示

（1）完善并加大众创空间备案政策实施力度。众创空间经历了从粗放到逐步规范的发展历程，备案政策对于众创空间规范化、高质量发展具有良好引导效果，各地方通过众创空间备案工作提升创新创业平台建设水平。本文研究结果表明，备案政策能够很好地促进众创空间投资绩效和孵化绩效。新时期新阶段，继续发挥众创空间促进企业创新和社会就业的作用，应进一步强化备案政策，将其作为推动创新创业平台发展的有力政策工具。

（2）围绕备案政策出台一系列政策工具。目前总体来看，备案政策起到了良好的示范引导作用，但政策效应主要源于财政补贴以及“背书”光环效应。给予合理的财政补贴有利于创业平台发展，但下一阶段应围绕备案政策开发更多的金融、服务、政府采购等政策工具，特别是吸引市场和社会力量参与备案众创空间建设，让备案政策与其它政策工具联立互动，实现政策组合效应。

（3）实施优胜劣汰备案机制。可加大对备案众创空间的考核力度，树立众创空间标杆，在财政补贴实施中将众创空间每年实际运营绩效作为重点考核内容，以此激励众创空间做精做细，实现高水平发展。

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（责任编辑：万贤贤）

Can National Filing and Accreditation Policy Improve the Performance of Mass Innovation Spaces？ A Quasi-natural Experiment Based on the Large Sample Data of National Mass Innovation Space

Xu Shibo^1，2，Zhong Weijun¹

（1.School of economics and management， Southeast University，Nanjing 211189，China;2.Torch High-Tech Industry Development Center， Ministry of Industry and Information Technology， Beijing 100036， China）

Abstract：Innovation and entrepreneurship are key to enhancing competitive advantage in a constantly changing environment. There has been an explosive growth of mass innovation spaces since 2015， and it is partly because local governments have had significant results in cultivating technology-based small and medium-sized enterprises， promoting high-quality entrepreneurship， and creating new economic growth points. While the mass innovation spaces conform to the innovation characteristics of the new era. Because of their low cost， convenience， openness， and all-factor platform characteristics， maker spaces have unique advantages in promoting technology-based entrepreneurship， opening up channels for the transformation of scientific and technological achievements， and creating a good atmosphere for innovation and entrepreneurship.

The mass sourcing space has positive externalities， and implementing fiscal filing and recognition policies in it is an important policy tool to lead high-quality innovation and entrepreneurship. However， has this filing policy implemented on the platform been effective？ What mechanism does the filing policy use to affect the performance of mass innovation spaces？ How should the government adjust and optimize the filing policy in the next stage towards higher standards and quality？

This study regards the national innovation space filing policy as a quasi-natural experiment. Firstly， it theoretically explores the positive externalities of innovation spaces. Then， based on the statistical data of national crowd innovation spaces from 2015 to 2020， it evaluates the policy effects using a DID model. Because the filing policy has been carried out in batches， the time points at which different batches of innovation spaces are impacted by the policy are not consistent. Moreover， the filing policy of the mass innovation spaces can be considered to have no policy exit or reversal. Therefore， it collects the statistical data of national innovation spaces from the Torch Center of the Ministry of Science and Technology from 2015 to 2020， and employs DID and overlapping CS-DID stable estimator ATT to examine the impact of the filing policy on the performance of the mass innovation space， clarify the incentive mechanism behind it， and conduct relevant robustness and heterogeneity analysis tests.

The research results indicate that the filing policy for crowd innovation spaces can significantly improve the investment and incubation performance of mass innovation spaces， but there was a weakening trend after the third year. Mechanism testing shows that the filing policy mainly achieves performance improvement through fiscal subsidies， and then through "technological innovation effects" and "factor substitution effects". Heterogeneity analysis confirms that there has been no significant difference in the impact of filing policies on investment performance among the spaces located in different regions of the east， central， and western regions. However， in terms of incubation performance， the central and eastern regions are significantly higher than the western regions. Future efforts should be made to explore more diverse policy tools such as finance， talent， and government procurement around filing policies， attract market and social forces to participate in the construction of filing innovation spaces， and create a "combination effect" of policies by facilitating the interaction of filing policies with other policy tools.

The innovation of this paper mainly lies in three aspects. Firstly， the study clarifies the internal transmission mechanism of the impact of filing policies on the performance of crowd innovation spaces， namely the existence of two mechanisms of "technological innovation effect" and "factor substitution effect" in crowd innovation spaces， and empirically tests the impact of filing policies on the improvement of crowd innovation space performance. Secondly， from the perspective of economic externality theory， this study explores the rationality of implementing fiscal subsidies in mass innovation spaces and finds out their positive externalities. Implementing fiscal subsidies within a reasonable range can help achieve economic Parot-optimality， which provides a theoretical reference for future research and the introduction of more public policies to support the development of maker spaces. Thirdly， in terms of research methods， the latest theoretical research methods of overlapping DID are applied to compare and analyze the bias problems caused by heterogeneity treatment effects and other related theoretical methods， providing theoretical method reference for obtaining more robust research conclusions.

Key Words：Filing Policy of Mass Innovation Spaces; Performance of Crowd Innovation Spaces; Enterprise Innovation; Entrepreneurship Incubation