高涓 喬桂明

摘 要：本文采用改進的EBM—DEA三階段模型，基于2016年省級地方眾創(chuàng)空間運行數(shù)據(jù)，結(jié)合地方政府對于眾創(chuàng)空間的財政補貼及其享受的稅收收益，研究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)財政引導(dǎo)政策績效。結(jié)果顯示，EBM—DEA三階段模型對于評價地方政府創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)財政引導(dǎo)政策績效優(yōu)勢明顯，結(jié)合了稅收收益要素的政策績效評價更全面、更客觀。地方分權(quán)、政府競爭、地方經(jīng)濟發(fā)展水平和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)市場環(huán)境等因素影響了政策投入冗余，特別是自然環(huán)境通過影響人力資本顯著影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策績效。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新創(chuàng)業(yè);財政引導(dǎo)政策;眾創(chuàng)空間;稅收收益;績效評價;EBM—DEA三階段模型

中圖分類號：F810.2文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2019）03-0075-08

2014年9月的夏季達沃斯論壇上，李克強總理提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的號召。2015年該理念被正式寫入政府工作報告，同年3月11日，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于發(fā)展眾創(chuàng)空間推進大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的指導(dǎo)意見》，其中明確指出“推進大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)要堅持市場導(dǎo)向、加強政策繼承、強化開放共享、創(chuàng)新服務(wù)模式”。之后李克強總理也明確了政府在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”中的引導(dǎo)作用，包括提供租金低廉的眾創(chuàng)空間，進一步減稅免費等。眾創(chuàng)空間作為政府引導(dǎo)和推進“雙創(chuàng)”的重要平臺得到了政府財政資金的支持和稅收優(yōu)惠，獲得了發(fā)展的制度保障，在短短4年間獲得井噴式發(fā)展。截至2018年10月29日，國家科學(xué)技術(shù)部火炬高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)中心公布的國家備案眾創(chuàng)空間達到1 952家。

一、問題的提出

區(qū)別于傳統(tǒng)扶持初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟園區(qū)、大學(xué)科技園和企業(yè)孵化器等，眾創(chuàng)空間更強調(diào)項目的創(chuàng)新型，并且對象從精英轉(zhuǎn)向普通大眾，改變了資源的積聚方式，變革了傳統(tǒng)的創(chuàng)業(yè)模式。誕生于互聯(lián)網(wǎng)+、共享經(jīng)濟和創(chuàng)新民主化等興起的背景下，眾創(chuàng)空間有著區(qū)別于傳統(tǒng)平臺的獨特性。因而研究眾創(chuàng)空間的財政引導(dǎo)政策效果對于研究中國的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)（以下簡稱“雙創(chuàng)”）政策意義重大。

從詞義上看，眾創(chuàng)空間（Mass Maker Spaces）即“創(chuàng)客”（Maker）活動的空間（Spaces），并融入了中國“大眾”（Mass）的內(nèi)涵。國外學(xué)者對于創(chuàng)客和創(chuàng)客空間的研究已有一些成熟的觀點。一些學(xué)者注意到了創(chuàng)客空間的非正式組織形式和學(xué)習(xí)方式，如Martinez和 Stager[1]對Hacker and Maker Spaces （HMSs）的觀察。Forest等[2]研究了大學(xué)中的創(chuàng)客空間及其文化。Barrett等[3]構(gòu)建了大學(xué)創(chuàng)客空間的操作模型（如學(xué)生運行、實驗室技術(shù)員運行和教師運行）、教學(xué)整合和管理細節(jié)。Unterfrauner和Voigt [4]分析了創(chuàng)客的行為動機，指出創(chuàng)客運動中的社會創(chuàng)新機遇與風(fēng)險并存。Hatch[5]通過對TechShop的觀察，判斷新一輪創(chuàng)新革命正在到來。

國內(nèi)學(xué)者和實務(wù)界關(guān)注創(chuàng)客和眾創(chuàng)空間的本土化發(fā)展，研究成果紛紛涌現(xiàn)。騰訊研究院和騰迅開放平臺[6]同時發(fā)布中國雙創(chuàng)先鋒指數(shù)，基于驅(qū)動各地雙創(chuàng)經(jīng)濟的四要素勞動力、科技、政策和資本，用于衡量城市雙創(chuàng)發(fā)展水平，并將眾創(chuàng)空間數(shù)量和政府雙創(chuàng)政策作為創(chuàng)業(yè)環(huán)境得分。一些學(xué)者也梳理了眾創(chuàng)空間的概念、相關(guān)理論、特征、機制、產(chǎn)生的背景等，如劉志迎和武琳[7]、付志勇[8]與陳夙等[9]。此外，數(shù)據(jù)顯示國內(nèi)眾創(chuàng)空間的創(chuàng)業(yè)者構(gòu)成有近50%為大學(xué)生，一些學(xué)者結(jié)合高等學(xué)校的創(chuàng)業(yè)教育來解讀創(chuàng)客教育及眾創(chuàng)空間發(fā)展的路徑。如黃兆信等[10]對眾創(chuàng)背景下高校創(chuàng)業(yè)教育轉(zhuǎn)型的研究。李雙壽等[11]對清華大學(xué)i.Center運行機理的分析。宋述強等[12]對國內(nèi)創(chuàng)客教育的發(fā)展進行回顧和梳理并提出iSMART模型。邵學(xué)軍等[13]對沈陽師范大學(xué)借鑒眾創(chuàng)空間生態(tài)特征進行發(fā)展的闡述。

在實證研究方面，張國成和葛育祥[14]構(gòu)建眾創(chuàng)空間服務(wù)能力評價指標體系， 運用層次分析法確定指標權(quán)重， 并利用DEMATEL法和交叉增援矩陣對權(quán)重進行了修正。陳章旺等[15]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 （DEA） 方法， 從效率、有效性、規(guī)模收益及投影分析等四個方面， 對福州市眾創(chuàng)空間產(chǎn)業(yè)效率進行評價分析。臧維等[16]采用文本挖掘法進行政策工具的提煉，運用PMC指數(shù)模型對北京市眾創(chuàng)空間扶持政策進行量化評價。李子彪等[17]以天津市69家眾創(chuàng)空間及其在孵的196家中小企業(yè)為樣本， 運用結(jié)構(gòu)方程模型研究眾創(chuàng)空間提升在孵中小企業(yè)價值增值體系。

眾創(chuàng)空間的飛速發(fā)展是伴隨著2015年政府大眾雙創(chuàng)宏觀政策的出臺以及針對眾創(chuàng)平臺的財政政策發(fā)布，帶有鮮明的政府引導(dǎo)色彩。現(xiàn)有的研究成果存在以下局限：首先，眾創(chuàng)平臺發(fā)展時間短，數(shù)據(jù)披露有限，實證研究成果非常少。其次，現(xiàn)有成果注重研究眾創(chuàng)平臺本身的運行績效，不太重視對于政府宏觀引導(dǎo)政策效果的評價，缺乏政策指導(dǎo)意義。再次，由于稅收數(shù)據(jù)的取得問題，稅收政策作為財政政策的重要組成部分，在現(xiàn)有的雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效評價中未得到應(yīng)有的重視。最后，傳統(tǒng)的科技財政政策基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究并重，以知識總量的增加以及運用這些知識創(chuàng)造新的用途為目標;而雙創(chuàng)政策的背景則是新技術(shù)不斷被發(fā)明創(chuàng)造，知識、技術(shù)和服務(wù)以更低廉的成本被共享使用，政策對象身份發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變;現(xiàn)有的豐富的科技財政政策以及R&D政策研究成果不能類推。為彌補以上不足，本文以財政（含稅收）政策作為重要的投入變量，構(gòu)建三階段EBM-DEA模型，研究其政策變量下的眾創(chuàng)空間運行績效，并試圖從宏觀經(jīng)濟環(huán)境、宏觀政策環(huán)境、自然環(huán)境、雙新環(huán)境等角度解釋其區(qū)域差異。本研究發(fā)現(xiàn)的有趣結(jié)論可為中國政府進一步制定雙創(chuàng)引導(dǎo)政策提供借鑒;此外，本文將EBM-DEA三階段模型運用到雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效評價中來，拓展了該實證方法的應(yīng)用，使得雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效評價更科學(xué)，同時也豐富了現(xiàn)有科技財政政策實證研究的成果。

二、理論分析與假設(shè)提出

傳統(tǒng)的科技財政政策以促進基礎(chǔ)研究為主，應(yīng)用型研究為輔，財政投入的對象以高等學(xué)校和科研機構(gòu)為主體，受益的對象為研究項目而非研究個人，同時科技財政政策產(chǎn)生經(jīng)濟和社會收益的周期普遍較長，而雙創(chuàng)財政政策以雙創(chuàng)政府投入為起點。一方面，通過平臺和項目的傳導(dǎo)，最終的作用對象為創(chuàng)業(yè)主體，政策效果更直接，激勵作用更顯著;另一方面，以人為主體和政策對象的雙創(chuàng)活動，更加注重個體的創(chuàng)造性和更高層次的需求，因而需要考慮人力資本的外部影響因素，考慮人的社會化屬性和非正式組織活動的方式，這些認識是研究雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效的起點。同時，傳統(tǒng)的科技財政政策研究成果可以為雙創(chuàng)政策的研究提供一些參考，但仍然需要開創(chuàng)新的研究角度。基于此，筆者的研究基于以下理論基礎(chǔ)：

理論基礎(chǔ)之一：雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策既包括對于眾創(chuàng)空間的直接財政補貼，又包括其由于國家的稅收優(yōu)惠政策而享有的稅收收益。

地方政府的雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效為何存在差異是本文希望通過實證研究解決的問題，從而為地方政府制定政策提供參考。地方政府存在管理效能的差異，如行政機構(gòu)的運行效率、政策實施能力和管理水平等都存在差異，導(dǎo)致雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策的效果顯著不同。此外，各地的要素資源稟賦天然不同，地方經(jīng)濟發(fā)展水平、競爭力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新活動的活躍程度等的差異必然導(dǎo)致政策效果不同?；诖?，筆者的研究基于以下理論基礎(chǔ)：

理論基礎(chǔ)之二：雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策可以看做是向眾創(chuàng)空間投入公共資源，產(chǎn)出眾創(chuàng)平臺社會服務(wù)能力、眾創(chuàng)團隊和經(jīng)濟收益的投入產(chǎn)出過程。

雙創(chuàng)活動在初創(chuàng)期及之前具有典型的正外部性，該類活動的低成功率導(dǎo)致市場調(diào)節(jié)效果不理想，除了雙創(chuàng)的社會文化和標桿企業(yè)的示范等，更需要政府通過專項財政政策來引導(dǎo)，提高資源配置效率。政府的雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策事實上有兩種表現(xiàn)：一是對于政策傳導(dǎo)中間變量眾創(chuàng)空間的直接財政補貼;二是眾創(chuàng)空間享有的稅收收益。稅收收益對于納稅主體來說本質(zhì)上是一種機會成本，即如果沒有正確、充分地享受稅收優(yōu)惠政策，那么就意味著稅收收益損失。國家出臺了針對眾創(chuàng)空間孵化收入的免稅規(guī)定，這部分稅收的減免就是其稅收收益?；诖耍P者的研究基于以下理論基礎(chǔ)：

理論基礎(chǔ)之三：雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策區(qū)別于傳統(tǒng)的科技財政政策。

雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策通過眾創(chuàng)空間最終作用于雙創(chuàng)主體，眾創(chuàng)平臺是雙創(chuàng)財政政策傳導(dǎo)的中間變量。雙創(chuàng)財政資金作用于眾創(chuàng)空間，該平臺能夠為雙創(chuàng)主體提供租金低廉的空間、共享的設(shè)施、方便的外包服務(wù)和豐富的訊息等，在平臺內(nèi)孵化的團隊和企業(yè)通過運行最終獲取創(chuàng)業(yè)投資，成功創(chuàng)辦企業(yè)。因而本文的研究中產(chǎn)出變量包含兩個方面：一方面，是眾創(chuàng)平臺為雙創(chuàng)主體提供的服務(wù)基礎(chǔ)，即社會服務(wù)能力;另一方面，是該平臺產(chǎn)生的社會經(jīng)濟效益，如其服務(wù)企業(yè)數(shù)量及空間內(nèi)團隊和企業(yè)獲得的投資。基于此，筆者提出如下假設(shè)：

H1：地區(qū)間雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效除了存在政策實施管理效能的差異，還受到外部環(huán)境因素的影響，即外部宏觀政策環(huán)境因素、外部宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素、自然環(huán)境因素和雙創(chuàng)環(huán)境因素。

H2：剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響的雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效評價優(yōu)于傳統(tǒng)的方法。

H3：自然環(huán)境通過影響人力資本的再生產(chǎn)顯著影響地區(qū)間雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效。

H4：經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效優(yōu)于其他地區(qū)。

基于以上分析，我們可以用經(jīng)濟學(xué)效率的評價方法來評價雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策的績效，并可以對績效評價的結(jié)果進行回歸，尋找影響投入冗余的環(huán)境因素。

三、研究設(shè)計

（一）研究方法說明

本文運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）來進行績效評價。DEA能夠進行決策單元間相對效率的評估，廣泛用于績效評價領(lǐng)域。傳統(tǒng)DEA模型假設(shè)決策單元同質(zhì)，這與每個決策單元所處外部環(huán)境不同的事實不符。具體到政策評價領(lǐng)域，每個地區(qū)在資源稟賦、經(jīng)濟環(huán)境和人文社會環(huán)境等方面存在巨大差異，在這樣的前提下直接運用傳統(tǒng)DEA方法進行政府績效評價往往會來帶誤判。為此，F(xiàn)ried等[18]提出了三階段DEA模型：第一階段，運用BCC模型得出效率值;第二階段，運用相似SFA分析模型調(diào)整投入指標變量;第三階段，使用調(diào)整后的DEA模型再次測算效率值，解決了外部環(huán)境不同的問題。但是Fried等[18]三階段模型中的一階段為徑向模型，徑向模型要求所有投入或產(chǎn)出均以相等比例進行縮減或擴張，忽略了非徑向的松弛變量，而這顯然與各投入或產(chǎn)出之間存在不同特性的現(xiàn)實不符。除此之外，Tone和Tsutsui[19]將SBM模型用于三階段DEA評價的第一階段。SBM模型為非徑向模型，無效率用各投入（產(chǎn)出）可以縮減（增加）的平均比例來衡量，但是投入（產(chǎn)出）實際值與目標值之間的比例信息被忽略。

為彌補以上缺陷，Tone[20]之后又提出了兼顧徑向與非徑向信息的EBM模型，該模型的距離函數(shù)包括兩部分：第一部分為目標值與實際值之間的比例信息;第二部分為各投入（產(chǎn)出）變量非徑向部分的差異。本文采用三階段EBM-DEA模型來分析雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效：即以EBM作為一階段效率評價方法;第二階段運用相似SFA分析模型調(diào)整投入指標變量;第三階段使用調(diào)整后的EBM-DEA模型再次測算效率值，解決了外部環(huán)境不同的問題。

（一）模型設(shè)定

（二）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文選取2016年中國省級地區(qū)及其眾創(chuàng)空間截面數(shù)據(jù)，共30個評價單元（DMU）。剔除部分數(shù)據(jù)缺失的西藏及港澳臺地區(qū)。數(shù)據(jù)來自2017年《中國火炬統(tǒng)計年鑒》及2017年《中國統(tǒng)計年鑒》。

（三）變量選取

變量選取是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法的重要環(huán)節(jié)，決定了效率評價的經(jīng)濟意義和評價效果。變量選取需要滿足相關(guān)性、全面性和可行性三方面要求。本文的研究對象為地方雙創(chuàng)財政投入下的眾創(chuàng)空間運行績效，因而選取地方政府雙創(chuàng)財政支出和稅收優(yōu)惠為投入變量，以及能體現(xiàn)地方眾創(chuàng)空間運行效果的變量作為產(chǎn)出變量。具體來看：

投入變量為兩個：一個是地方政府眾創(chuàng)空間的直接補貼，用享受財政資金支持額表示（千元）;另一個是眾創(chuàng)空間服務(wù)收入享受的國家稅收優(yōu)惠（千元）。目前，基于雙創(chuàng)平臺的稅收優(yōu)惠政策最主要的為《財政部國家稅務(wù)總局關(guān)于科技企業(yè)孵化器稅收政策的通知》（財稅（2016）89號）所規(guī)定的針對眾創(chuàng)空間的增值稅優(yōu)惠（自2016年5月1日起，對科技企業(yè)孵化器（含眾創(chuàng)空間）向孵化企業(yè)出租場地、房屋以及提供孵化服務(wù)的收入，免征增值稅）。2018年11月1日出臺的《關(guān)于科技企業(yè)孵化器大學(xué)科技園和眾創(chuàng)空間稅收政策的通知》（（2018）120號）延續(xù)了這一稅收優(yōu)惠政策。本文將2016年眾創(chuàng)空間5—12月的服務(wù)收入乘以增值稅服務(wù)業(yè)稅率6%，并進行全年的平減，作為眾創(chuàng)空間因享受國家稅收優(yōu)惠政策的稅收收益。產(chǎn)出變量也為兩個：一個是眾創(chuàng)空間在財政政策扶持下形成的社會雙創(chuàng)服務(wù)能力，包括形成的資產(chǎn)（用提供工位數(shù)（個）表示）和人力資本（用創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師人數(shù)（人）表示）;另一個是該空間所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益，包括其服務(wù)的初創(chuàng)企業(yè)個數(shù)及初創(chuàng)企業(yè)獲得的外部引致投資（千元）。

環(huán)境變量的選取應(yīng)考慮對雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策產(chǎn)生影響的外生變量。本文選取了七項環(huán)境變量：

財政分權(quán)（Z1）。反映中央與地方在財政財權(quán)和事權(quán)上的縱向劃分，也反映了各地方政府間的橫向結(jié)構(gòu)。一般有支出指標、收入指標和財政自主度三個維度的常見評價指標[18]。結(jié)合本文的研究目的，特別是第一階段投入指標為財政支出和投入導(dǎo)向，這里選取本級政府預(yù)算內(nèi)財政支出/全國財政預(yù)算支出×100%。

政府競爭（Z2）。在官員政治晉升激勵的背景下，地方政府傾向于通過招商引資等方式吸引投資，拉動地方產(chǎn)業(yè)升級，增加稅收收入。很多文獻也將地方獲得的FDI占全國的FDI的比率作為衡量地方政府競爭的重要指標[19-20]。本文以地方外商投資企業(yè)投資總額（千萬元）作為衡量政府競爭的指標。

地方經(jīng)濟發(fā)展水平（Z3）。在現(xiàn)有文獻中，人均GDP（元/人）通常作為衡量地方經(jīng)濟發(fā)展水平的重要指標。不同于居民人均可支配收入，人均GDP主要影響的是政府獲取財政資金的能力。一般而言，高的人均GDP使地方有更多的財政資金積累，從而影響地方可動用財源完成財政政策的能力。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Z4）。第三產(chǎn)業(yè)所占比重為地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的常見衡量指標。雙創(chuàng)活動，特別是創(chuàng)業(yè)活動，往往需要生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的配套，對于初創(chuàng)期的企業(yè)，更需要服務(wù)外包和服務(wù)共享。因而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是雙創(chuàng)活動的重要環(huán)境變量。

知識產(chǎn)權(quán)保護水平（Z5）。該指標用國內(nèi)三種專利申請授權(quán)數(shù)（件）衡量。在競爭的市場環(huán)境以及完善的知識產(chǎn)權(quán)保障體系下，同時考慮到三種專利在申請過程中核心技術(shù)被泄露的可能，國內(nèi)三種專利申請授權(quán)數(shù)越高表明該地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)保護水平越高。

創(chuàng)新型活動市場績效（Z6）。該指標用全國技術(shù)市場成交額（百萬元）表示，用于衡量創(chuàng)新技術(shù)產(chǎn)品的成果轉(zhuǎn)化績效。一般說來，活躍的雙創(chuàng)活動會導(dǎo)致較高的創(chuàng)新科技成果產(chǎn)出。

環(huán)境宜居程度（Z7）。自然環(huán)境水平對于地方雙創(chuàng)政策的影響效果是本文感興趣的重要指標。自然環(huán)境通過對人的健康水平的影響最終影響人力資本的產(chǎn)出和經(jīng)濟產(chǎn)出，特別是雙創(chuàng)是以人為首要資本的產(chǎn)業(yè)行為，自然環(huán)境水平可能會顯著影響雙創(chuàng)政策的效果。本文以地方空氣質(zhì)量達到及好于二級天數(shù)（天）來衡量環(huán)境宜居程度。

四、實證檢驗結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計分析

本文首先使用SPSS22.0軟件對投入、產(chǎn)出和環(huán)境變量進行描述統(tǒng)計分析（限于版面未列示，留存?zhèn)渌鳎＝Y(jié)果顯示，30個地區(qū)在眾創(chuàng)空間享受的財政資金支持力度、產(chǎn)生的經(jīng)濟效益方面等以及外部發(fā)展環(huán)境如地方的政府財政分權(quán)、政府競爭、雙創(chuàng)環(huán)境等存在顯著地區(qū)差異。同時，值得注意的是，眾創(chuàng)空間服務(wù)收入減免的增值稅最低的地區(qū)僅為三萬余元，最高的地區(qū)為27 068萬元，說明一些地區(qū)的眾創(chuàng)空間剛剛起步。由于本文研究的目的是財政政策對于眾創(chuàng)空間的引導(dǎo)效果，結(jié)合前文的假設(shè)條件，需要進一步實證研究來分析較少的資源投入和較貧瘠的要素資源稟賦是否一定導(dǎo)致較差的眾創(chuàng)空間財政引導(dǎo)政策績效。

（二）第一階段EBM—DEA效率評價

選取兩個投入變量和四個產(chǎn)出變量，運用MAXDEA-Pro軟件進行第一階段EBM效率評價，為不影響效率評價的結(jié)果，本文未對投入產(chǎn)出指標做額外處理。從表2（左）的實證結(jié)果來看，全國技術(shù)效率均值為0.615。共有山西、遼寧、吉林、上海、廣西、青海和寧夏等7個省份的EBM技術(shù)效率為1，達到了DEA有效。重慶、黑龍江、江蘇和貴州等4個省份的技術(shù)效率值最低，投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)存在極大的不合理情況。

從規(guī)模報酬來看，30個地區(qū)除了效率值為1的7個地區(qū)處于規(guī)模報酬不變的政策合意區(qū)間，23個政策無效率地區(qū)只有海南的規(guī)模報酬為遞增，剩余22個地區(qū)均處于規(guī)模報酬遞減階段，投入相對于產(chǎn)出出現(xiàn)過度冗余，繼續(xù)單純增加投入可能會導(dǎo)致財政資源被進一步浪費。但是，結(jié)合目前國內(nèi)眾創(chuàng)空間運行所處的階段來看，這一結(jié)論值得商榷。此外，各地區(qū)財政政策投入合計排名結(jié)果也有悖于經(jīng)濟常識和直觀印象。實證結(jié)果顯示實現(xiàn)技術(shù)效率有效的7個地區(qū)，除上海財政政策投入較高（排名17）外，其余6個地區(qū)均在23名以外，構(gòu)成了30個地區(qū)的后1/5。天津、江蘇和江西等地區(qū)效率值普遍低于0.400，而財政投入?yún)s名列前茅。這些結(jié)論既表明了目前各地的眾創(chuàng)空間運行的一些特點，也說明傳統(tǒng)的一階段DEA評價存在明顯不足。

（三）第二階段SFA回歸

1.相關(guān)性分析和共線性診斷

選取環(huán)境變量，對兩個投入變量的松弛量分別進行SFA回歸分析。首先使用SPSS22.0軟件對指標進行Pearson相關(guān)性分析和共線性診斷（限于篇幅沒有展示，結(jié)果備查）。

Pearson相關(guān)性分析可以反映指標之間的線性相關(guān)程度，相關(guān)系數(shù)越接近于1或者-1，說明相關(guān)系數(shù)越高，越接近于0，相關(guān)性越低。通過相關(guān)分析可知，所有指標的相關(guān)系數(shù)絕對值都在0.820以下，說明環(huán)境變量之間的相關(guān)程度不算高。為了進一步檢驗指標之間是否存在多重共線性，使用SPSS22.0對指標進行共線性診斷。結(jié)果顯示所有環(huán)境變量的VIF值都小于10，說明環(huán)境變量之間不存在嚴重的多重共線性，可以進行回歸分析。為了使得SFA回歸結(jié)果通過經(jīng)典檢驗，本文對環(huán)境變量指標進行了標準化處理。

2.SFA回歸

使用Frontier4.1軟件，分別以投入1松弛變量、投入2松弛變量為因變量，以環(huán)境變量為自變量，進行SFA回歸，回歸結(jié)果如表1所示。

先從模型參數(shù)來看，LR檢驗值分別為15.142和20.081，達到了5%和1%的顯著性水平，說明兩個回歸模型均通過了單邊檢驗。γ值為0.999接近于1，說明存在管理無效率項和隨機誤差項的影響，適合進行SFA回歸。從兩個模型的回歸系數(shù)來看，所有環(huán)境變量的回歸系數(shù)均達到顯著性，通過了1%和5%的顯著性檢驗，說明各個指標對兩個松弛變量的解釋力度良好，H1得到驗證。進一步觀察各個環(huán)境變量對于兩項投入冗余的線性回歸結(jié)果，可以得到以下有用的信息：

Z4和Z7對于投入1和投入2松弛變量的回歸系數(shù)都顯著為負，說明空氣質(zhì)量達到及好于二級的天數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)比重對投入1和投入2松弛變量都存在顯著的負向影響，即增加這兩個環(huán)境變量有利于減少投入1和投入2松弛變量，有利于促進效率提高。特別是自然環(huán)境變量Z7的影響是本文得到的一個有趣的結(jié)論，說明自然環(huán)境確實影響了人力資本的再生產(chǎn)，環(huán)境優(yōu)良地區(qū)通過吸引高層次人才，顯著促進民間的雙創(chuàng)活動，從而對于雙創(chuàng)財政政策的績效產(chǎn)生深遠影響，H2得到驗證。

Z1、Z3和Z5對投入1和投入2松弛變量的回歸系數(shù)都顯著為正。如果將投入1和投入2松弛變量統(tǒng)一視作財政投入冗余，則財政分權(quán)程度、地方經(jīng)濟發(fā)展水平和地方知識產(chǎn)權(quán)保護水平這三個環(huán)境變量導(dǎo)致財政投入浪費，不利于效率提升，削弱了財政投入的政策效果。這也說明，區(qū)別于傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)政策，雙創(chuàng)活動的開展并不對地方政府的財力和當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平有必然要求，經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)可能取得后發(fā)優(yōu)勢。此外，高水平知識產(chǎn)權(quán)保護不利于雙創(chuàng)活動的發(fā)展，因其更需要開放、共享、低成本的知識平臺。

Z2和Z6對投入1松弛變量產(chǎn)生顯著的正向影響，對投入2松弛變量產(chǎn)生顯著負向影響，說明地方政府競爭加劇和創(chuàng)新型活動市場績效改善會加重投入1即眾創(chuàng)空間財政補貼的浪費，而減少稅收優(yōu)惠政策的松弛?？梢岳斫鉃殡S著技術(shù)市場成交額的增加，政府收到市場創(chuàng)新活動活躍的信號，并且受到創(chuàng)新型市場收益的激勵，從而繼續(xù)增加雙創(chuàng)財政補貼，加重冗余。同時地方政府也會在中央層面雙創(chuàng)政策導(dǎo)向下加大眾創(chuàng)空間財政補貼，從而加劇地方競爭。相反，以上兩項環(huán)境變量增加的情況下，地方政府的稅收政策投入松弛減少。從產(chǎn)出的角度來看，也可以理解為創(chuàng)業(yè)主體因稅收優(yōu)惠激勵而導(dǎo)致的產(chǎn)出不足減少。而其最終對于政策引導(dǎo)績效的影響，要看二者的綜合效應(yīng)。

（四）第三階段調(diào)整后效率值

通過SFA回歸對原始的投入松弛進行調(diào)整，將調(diào)整后的投入和原始產(chǎn)出再次進行規(guī)模報酬可變的EBM模型分析，得到調(diào)整后的EBM*效率值，如表2（右）所示。

由表2（右）可知，大部分地區(qū)的效率值與其雙創(chuàng)財政投入狀況匹配，說明在剔除環(huán)境因素和隨機因素后，其效率值體現(xiàn)了該地區(qū)的財政投入情況和管理效能，H3得到驗證。具體來看，調(diào)整后的技術(shù)效率均值為0.493，小于調(diào)整前的0.615;調(diào)整后的純技術(shù)效率為0.852，大于調(diào)整前的0.757;調(diào)整后的規(guī)模效率為0.548，小于調(diào)整前的0.804，說明調(diào)整前高估了技術(shù)效率和規(guī)模效率，低估了純技術(shù)效率（限于版面未顯示具體數(shù)據(jù)，留存?zhèn)洳椋?。北京、浙江、山東和廣東等4地區(qū)調(diào)整后技術(shù)效率為1，達到了DEA有效，H4得到驗證。而在調(diào)整前排名第一的青海、廣西和寧夏三省，調(diào)整后EBM技術(shù)效率值僅為0.043（第29名）、0.088（第27名）和0.060（第28名）。從規(guī)模報酬來看，除了技術(shù)效率為1的4個省份之外，以及規(guī)模報酬遞減的江蘇省外，其余省份均為規(guī)模報酬遞增，說明在剔除環(huán)境因素和隨機誤差項的影響之后，大部分省份增加財政投入都能得到更大比例的雙創(chuàng)產(chǎn)出，可以適當擴大眾創(chuàng)空間規(guī)模以及財政投入。

此外，還有一些典型省份的實踐經(jīng)驗很值得關(guān)注。如山東的財政政策投入排名僅為全國第7名，但是卻達到了效率值1，實現(xiàn)眾創(chuàng)空間財政政策有效，進一步分析發(fā)現(xiàn)其財政補貼和眾創(chuàng)空間服務(wù)收入所享有的稅收收益配比合理，排名分別為第6名和第7名，說明了財政政策結(jié)構(gòu)合理，眾創(chuàng)空間充分享受了國家稅收優(yōu)惠政策，實現(xiàn)了稅收收益。吉林財政政策投入居于全國30個省份的中游水平（第18名），但是效率值排名第6名，實現(xiàn)了較小的財政投入和較高的產(chǎn)出。實證結(jié)果顯示此兩地區(qū)的政府雙創(chuàng)財政支出通過眾創(chuàng)空間的管理和運行實現(xiàn)了較好的雙創(chuàng)產(chǎn)出，眾創(chuàng)空間的政策引導(dǎo)效果良好。類似的地區(qū)還有廣東、河北、山西、遼寧、福建和陜西等地。另一些地區(qū)，以天津、江西和湖北三地為代表，財政政策投入較高（第1名、第2名和第9名），但是調(diào)整后EBM效率值排名僅為第16名、第19名和第22名，說明三地雙創(chuàng)財政投入浪費嚴重，管理效能低下。進一步分析此三地雙創(chuàng)引導(dǎo)財政政策的結(jié)構(gòu)，天津眾創(chuàng)空間取得的財政補貼第12名，而服務(wù)收入的稅收收益第1名;江西財政補貼第19名，稅收收益第2名;湖北財政補貼第2名，而稅收收益第21名。此三地財政補貼政策和稅收收益不匹配，導(dǎo)致財政投入的效果不理想。類似的地區(qū)還有河南和貴州等地。這些地區(qū)的政策實踐說明，在保證財政投入充足的前提下，要提高稅收收益，保證財政稅收政策的結(jié)構(gòu)合理與科學(xué)配比，才能實現(xiàn)較好的財政雙創(chuàng)政策績效。

五、結(jié) 論

首先，修正的EBM—DEA效率值顯示，經(jīng)過環(huán)境變量修正后的地方政府雙創(chuàng)財政政策績效評價科學(xué)有效，符合經(jīng)濟學(xué)規(guī)律和眾創(chuàng)空間運行特點。三階段EBM-DEA模型能夠改善雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策的評價效果，剔除環(huán)境因素和隨機因素便于地區(qū)間比較和觀察政策管理績效，該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的DEA方法。

其次，中國30個省份分地區(qū)看，東部地區(qū)的眾創(chuàng)空間財政引導(dǎo)績效明顯優(yōu)于其他地區(qū)，西部地區(qū)績效最差。這與我們的常識基本一致，符合原假設(shè)。說明東部地區(qū)在吸引資源積聚、政府的管理能力、眾創(chuàng)平臺的運行效率和本地的雙創(chuàng)文化等方面優(yōu)于其他地區(qū)，值得地方政府借鑒經(jīng)驗。但是，我們也發(fā)現(xiàn)，雖然東部地區(qū)有著較高的雙創(chuàng)財政引導(dǎo)政策績效，但是該績效與其經(jīng)濟發(fā)達水平和地方政府財力水平?jīng)]有直接和必然的聯(lián)系，相反，可能會帶來財政投入冗余。

最后，眾創(chuàng)空間享受的財政補貼和稅收優(yōu)惠保持均衡，有利于財政政策效果的實現(xiàn)，這為今后的雙創(chuàng)財政政策績效評價提供一種解決思路。如果沒有正確、充分地享受稅收優(yōu)惠政策，那么就意味著稅收收益損失，投資主體要主動調(diào)整行為，重新分享受稅收收益。此外，稅收收益是除財政直接支出和轉(zhuǎn)移支付外重要的政策工具，由于數(shù)據(jù)來源的限制，學(xué)者在進行科技、產(chǎn)業(yè)等政策績效評價時傾向于重視財政支出而忽略主體享受稅收優(yōu)惠政策而取得的稅收收益。今后的財政政策績效研究需要重視稅收政策的因素。

最后，從二階段環(huán)境因素對于投入冗余的回歸過程可以得出一些有用的建議：

首先，過去產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱和欠發(fā)達地區(qū)，可能由于資源積聚和作用的模式創(chuàng)新而產(chǎn)生后發(fā)優(yōu)勢。這些地區(qū)應(yīng)努力優(yōu)化創(chuàng)業(yè)環(huán)境，大力扶持眾創(chuàng)空間，促進新一輪雙創(chuàng)革命的到來，努力擺脫經(jīng)濟對于資源、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、傳統(tǒng)科技和人才的依賴，獲得跨越式發(fā)展。

其次，政策當局應(yīng)鼓勵知識共享和開放，搭建低成本的知識平臺。除了對于一些特定行業(yè)和知識產(chǎn)品的專利保護，政府更應(yīng)當提供創(chuàng)業(yè)所需資源和知識共享的平臺，鼓勵開源，限制壟斷和封鎖，從而改變傳統(tǒng)知識形成、獲取和傳播的方式，使得創(chuàng)新獲得爆炸式增長。當然，這也需要進一步研究對于創(chuàng)新活動形成知識的保護和利益補償機制。

再次，地方政府應(yīng)繼續(xù)深化產(chǎn)業(yè)升級策略，增加現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的比重，這樣才能通過共享經(jīng)濟降低雙創(chuàng)的成本，從而促進科技轉(zhuǎn)換，進一步促進產(chǎn)業(yè)升級，進入產(chǎn)業(yè)升級—雙創(chuàng)活躍—產(chǎn)業(yè)升級的良性軌道。此外，地方可以借助互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的數(shù)字平臺，進行智慧連接，進一步打破硬件的約束和壁壘，這樣才能進一步克服地區(qū)間的要素資源稟賦不足。

最后，地方以污染換經(jīng)濟發(fā)展的思路已經(jīng)不能適應(yīng)“中國創(chuàng)造”的改革思路，特別是需要高端智力資本的產(chǎn)業(yè)，更需要有良好的自然人文環(huán)境做支撐，這為地方制定發(fā)展戰(zhàn)略提供了依據(jù)。對于一些工業(yè)基礎(chǔ)差的地區(qū)，可以發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢，在人文環(huán)境方面做文章，吸引優(yōu)秀的智力資本流入，提高雙創(chuàng)產(chǎn)出，優(yōu)化經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu)。

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（責(zé)任編輯：劉 艷）