中国城市众创空间绩效影响因素研究——基于空间杜宾模型的分析

发布时间：2021-03-24 15:18

　　分析影响众创空间绩效的因素,其中既包括本地区要素投入对众创空间绩效的影响,也包括其他地区众创空间要素的投入对本地区众创空间绩效表现的影响。研究结果表明,我国众创空间发展的空间关系十分显著,但这种空间关系更多表现在低值聚类上,即总体发展尚处于初级阶段,收益普遍较低、彼此之间也缺乏显著正面影响。另外,在影响众创空间的绩效因素方面,众创空间的人力投入、资本投入对众创空间绩效的直接影响、总影响均显著且方向为正,但技术水平的直接影响、间接影响和总影响均显著且方向为负。众创空间入驻企业的资本、人力、技术都对绩效有显著影响,但其中人力资本投入的间接影响和总影响为负。最后对我国城市众创空间绩效提升提出了若干建议。 

【文章来源】：城市发展研究. 2020,27(09)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

2018年全国各地级市众创空间收入分布图(等分位划分)

图2中颜色由浅到深分别为:众创空间数据缺失地区(空白无颜色)、局部Moran′s I不显著地区、HL型聚类地区、LH型聚类地区、LL型聚类地区和HH型聚类地区。Moran′s I不显著代表在局部范围内众创空间绩效表现呈随机分布,而这些城市中包含了北上广深等一线城市。在众创空间发展确实存在空间关系的情况下(全局Moran′s I),一线城市并未如预期一样发挥区域带动作用,促进周边城市众创空间绩效的发展。高值被低值包围(HL)代表该类城市自身的众创空间发展出色,但却是“一枝独秀”,被低值城市包围,区域带动作用有待加强。高值包围的聚类(LH)则与HL相反,代表周围城市众创空间发展要远远好于自身。低值聚类(LL)表明众创空间绩效较差的城市,其相邻城市的表现也往往不佳,彼此之间正向影响关系微弱,而这一类城市占比超过50%。最后是高值聚类(HH),和LL类正相反,表示众创空间绩效好的城市,其相邻城市的表现也较好。总之,我国众创空间绩效的局部空间关系存在分异。一类以低值聚类为主,涵盖大多数城市地区,表明我国大多数城市的众创空间收益普遍较低,且彼此之间缺乏正面影响,仍处于发展的初级阶段,还有很大的提升空间。此外,发展较好地区的众创空间则是被低值包围或是被随机值包围的类型,这两种关系都说明即使众创空间绩效表现较好的城市,其区域带动作用的发挥也不明显,有待加强。3 空间计量实证分析

【参考文献】：
期刊论文
[1]众创空间创新发展多重并发因果关系与多元路径[J]. 杜宝贵,王欣.  科技进步与对策. 2020(19)
[2]区域众创空间绩效评价——基于因子分析角度[J]. 陈章旺,黄惠燕.  科技管理研究. 2020(02)
[3]基于DEA模型的众创空间创新创业效率及投入冗余比较研究[J]. 张静进,陈光华.  工业技术经济. 2019(09)
[4]科技企业孵化器与众创空间的空间特征及影响因素比较[J]. 李燕萍,李洋.  中国科技论坛. 2018(08)
[5]基于产教融合的高校“众创空间”创新探析[J]. 陆秋萍.  中国青年社会科学. 2018(03)
[6]众创空间产业效率评价研究[J]. 陈章旺,孙湘湘,柯玉珍.  福州大学学报(哲学社会科学版). 2018(01)
[7]基于扎根理论的众创空间发展质量评价结构维度与指标体系开发研究[J]. 李燕萍,陈武.  科技进步与对策. 2017(24)
[8]基于产权共享的众创空间运行绩效研究[J]. 尹国俊,倪瑛.  生产力研究. 2017(12)
[9]中国特色众创空间分布及其影响因素分析——来自全国1337家众创空间的数据分析[J]. 鲍宏雷,唐根年,邬惠婷.  科技与经济. 2017(04)
[10]众创空间生态系统:内涵、特点、结构及运行机制[J]. 贾天明,雷良海,王茂南.  科技管理研究. 2017(11)

硕士论文
[1]基于DEA方法的省域众创空间运行效率评价研究[D]. 尹祥信.江苏科技大学 2019



本文编号：3097950