羅 靜， 陳 潔， 蔣 亮， 田 野， 董 瑩， 田玲玲

(1.華中師范大學城市與環(huán)境科學學院， 武漢 430079； 2.華中師范大學湖北省高質(zhì)量發(fā)展研究院， 武漢 430079；3.河南財經(jīng)政法大學資源與環(huán)境學院， 鄭州 450046； 4.湖北經(jīng)濟學院財經(jīng)高等研究院， 武漢 430205)

進入創(chuàng)新全球化時代，國家繁榮的前提在于活力經(jīng)濟，在于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè).作為全球第二大經(jīng)濟體，中國已步入了由要素和投資驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變的歷史性階段，創(chuàng)新成為“引領發(fā)展的第一動力”，眾創(chuàng)空間作為國家創(chuàng)新體系的空間承載，已經(jīng)成為中國經(jīng)濟新常態(tài)的熱詞[1-2].眾創(chuàng)空間(makerspace)即創(chuàng)客空間+創(chuàng)新型孵化器，國務院將眾創(chuàng)空間定義為順應大眾創(chuàng)新、開放創(chuàng)新趨勢，把握互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)特點和需求，通過市場化機制、專業(yè)化服務和資本化途徑構(gòu)建的低成本、便利化、全要素、開放式的新型創(chuàng)業(yè)服務平臺的統(tǒng)稱.自2015年國務院發(fā)布《關(guān)于發(fā)展眾創(chuàng)空間推動大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的指導意見》以來[3]，眾創(chuàng)空間從無到有、從小到大，經(jīng)歷了在探索中不斷發(fā)展壯大的歷程，已經(jīng)成為支撐供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、培育發(fā)展新動能、孕育企業(yè)家精神的重要載體和關(guān)鍵抓手.截止到2020年，我國已有國家級眾創(chuàng)空間2 469家.眾創(chuàng)空間蘊含著“知識創(chuàng)造”的創(chuàng)新思想，在人地關(guān)系的構(gòu)成中，創(chuàng)新活動是人類最重要的實踐活動.從人地關(guān)系演化角度來看，現(xiàn)階段的人地關(guān)系更需要人類的創(chuàng)新活動進行協(xié)調(diào)，研究眾創(chuàng)空間對于優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局具有重要的作用.

眾創(chuàng)空間起源于歐美等發(fā)達國家所說的創(chuàng)客及“創(chuàng)客空間”的概念[4].國外的創(chuàng)客空間集加工車間、工作室、實驗室功能于一體，研究主要以管理營銷、技術(shù)推廣和研發(fā)設計的角度為主.主要包括創(chuàng)客空間的內(nèi)涵[5-6]、類型和功能的區(qū)分[7]、眾創(chuàng)空間的應用，包括與高校、科研機構(gòu)以及圖書館相結(jié)合的運營模式設計[8-11]、技術(shù)政策與管理[12-13]，運營績效[14]等，強調(diào)眾創(chuàng)空間發(fā)展所需的創(chuàng)客運動、自制(DIY)文化等特殊文化背景.國內(nèi)眾創(chuàng)空間更重視新型創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務平臺的功能屬性，探究偏向總結(jié)性質(zhì)，且大多以案例研究為主.包括以下幾個方面：1) 眾創(chuàng)空間形態(tài)演進、類型和模式[15-17]；2) 眾創(chuàng)空間的政策解析和發(fā)展路徑[18-19]；3) 基于生態(tài)系統(tǒng)的眾創(chuàng)空間的要素交互、運行機制和績效評價[20-22]；4) 眾創(chuàng)空間在高校教育、企業(yè)戰(zhàn)略管理、經(jīng)濟發(fā)展等方面的機制和功能[23-25]；5) 眾創(chuàng)空間集群效應研究[26-27]等方面.少數(shù)經(jīng)濟地理學者開始關(guān)注眾創(chuàng)空間的區(qū)位選址、空間布局及驅(qū)動因素[28-29].綜上所述，學者們從經(jīng)濟學、管理學和地理學等學科對眾創(chuàng)空間進行了廣泛研究，但實際上基于空間關(guān)系對眾創(chuàng)空間演化和影響因素的研究仍然較少.由于國家級眾創(chuàng)空間的發(fā)展較為成熟，是國家和地方重點關(guān)注和監(jiān)管的創(chuàng)業(yè)平臺，具有代表性和規(guī)范性，由此得出的實踐結(jié)果更具指導意義.基于此，本文以全國2 469個國家級眾創(chuàng)空間為研究對象，利用最鄰近指數(shù)、核密度分析、網(wǎng)格維數(shù)和地理探測器對國家級眾創(chuàng)空間的空間演變及影響機理進行探究，旨在為中國各地區(qū)針對性促進眾創(chuàng)空間集聚發(fā)展，提高經(jīng)濟效益提供良好的借鑒與參考，豐富創(chuàng)新地理學的研究內(nèi)容.

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

國家級眾創(chuàng)空間數(shù)據(jù)取自中華人民共和國科學技術(shù)部火炬中心網(wǎng)站(http://www.most.gov.cn/).2015年11月19日，國家科技部火炬中心為推動眾創(chuàng)空間的健康發(fā)展，營造有利于大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的良好環(huán)境，從地方科技管理部門推薦的眾創(chuàng)空間中審核并公布了首批共136家國家級眾創(chuàng)空間，并于2016年、2017年、2020年分別公示4批國家級眾創(chuàng)空間(2016年為兩批)，因此依據(jù)時間序列，本文以2015年、2016年、2017年、2020年為時間節(jié)點，探討國家級眾創(chuàng)空間的空間格局演變過程及規(guī)律；眾創(chuàng)空間的位置數(shù)據(jù)來源于百度地圖；社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》和各省區(qū)統(tǒng)計年鑒；空間行政邊界矢量GIS數(shù)據(jù)來源于國家基礎地理信息數(shù)據(jù)庫.首先借助網(wǎng)絡爬蟲工具和百度坐標點拾取工具獲取國家級眾創(chuàng)空間的地理位置信息，經(jīng)過坐標投影轉(zhuǎn)換后導入ArcGIS 10.2軟件，建立空間屬性數(shù)據(jù)庫，繪制國家級眾創(chuàng)空間分類型分布圖(圖1).

注：該圖基于國家測繪地理信息服務局標準地圖服務網(wǎng)站審圖號GS(2019)1826標準地圖繪制，底圖無修改，下圖同.圖1 中國眾創(chuàng)空間分布圖Fig.1 Spatial distribution of national maker spaces

1.2 研究方法

1.2.1 最鄰近指數(shù) 最鄰近指數(shù)是指點狀事物在地理空間中相互鄰近程度的地理指標，能很好的反應點狀要素的空間分布特征，主要思路在于計算平均觀測距離與預期平均距離的比值，分析國家級眾創(chuàng)空間的分布態(tài)勢，判斷分布類型，公式如下[30]：

(1)

式中，R為最鄰近指數(shù)；min(dij)為研究區(qū)任意一個眾創(chuàng)空間點與其臨近點的最短距離；A是研究區(qū)的面積，N是眾創(chuàng)空間點數(shù)量，當R=1時為完全隨機分布，R<1為集聚分布，R>1為均勻分布.

1.2.2 核密度估算 核密度估算法常被用來反映點要素空間分布的相對集中程度，是研究點集在不同地理空間位置上發(fā)生概率的方法.通常來說，點要素密集程度越高，事件發(fā)生的概率也就越高.公式如下：

(2)

1.2.3 網(wǎng)格維數(shù) 網(wǎng)格維數(shù)是研究空間分異特征的測算方法，可以反映研究對象分布的均衡性[31].運用網(wǎng)格維數(shù)對中國眾創(chuàng)空間進行網(wǎng)絡化分析時，一定空間范圍內(nèi)的網(wǎng)格維數(shù)N(r)會隨著網(wǎng)絡尺度X的變化而變化，如眾創(chuàng)空間的分布格局存在無標度性，則：

N(r)∝ε-a，

(3)

式中，a=D0為容量維.假設在網(wǎng)格中眾創(chuàng)空間的分布數(shù)量為Nij，眾創(chuàng)空間總數(shù)為N，那么可近似定義劃分網(wǎng)格中眾創(chuàng)空間分布的概率為Pij=Nij/N，則信息量公式為：

(4)

式中，k為研究區(qū)域各邊等分的分段數(shù)(本文k值取1～10)，如眾創(chuàng)空間的空間分布是分形的，則有：

I(r)=I0-D1lnr，

(5)

式中，I0常數(shù)，D1為信息維.一般來說，網(wǎng)格維數(shù)D值在0到2之間，D值越大，眾創(chuàng)空間的空間分布就越均衡，反之則越集中；當D值趨近于1時，眾創(chuàng)空間分布特征則表現(xiàn)出集中在某一地理線上的態(tài)勢；當D1=D0時，表明眾創(chuàng)空間的分布屬于簡單分形[32].

1.2.4 地理探測器 地理探測器是王勁峰等提出的探測空間分異性并揭示背后驅(qū)動力的計量學方法，是探測地理要素空間格局形成機制的重要工具，已被運用于從自然到社會非常廣泛的領域，其研究區(qū)域大到國家尺度，小到鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度[33].地理探測器包括風險探測、因子探測、生態(tài)探測和交互探測4個部分.本文主要從因子探測來揭示眾創(chuàng)空間分布的影響機理，主要是探測影響眾創(chuàng)空間分布的因子X多大程度上解釋了屬性Y，具體做法是因子X在不同類別分區(qū)上的總方差與其在整個研究區(qū)上的總方差.用q值度量，表達式為：

(6)

(7)

交互作用探測可以識別不同因子X之間的交互作用，即探測因子X1和X2共同作用是否會減弱或者增強對因變量Y的解釋力，或者這些因子對Y的影響是相互獨立的.評估方法為首先分別計算探測因子X1和X2的q值：q(X1)和q(X2)并計算他們交互時的q值：q(X1∩X2)，然后根據(jù)表1判斷q(X1)、q(X2)和q(X1∩X2)之間的關(guān)系.

表1 交互作用類型Tab.1 Types of interaction

2 眾創(chuàng)空間演化特征

2.1 總體演變特征

眾創(chuàng)空間作為創(chuàng)新型孵化器，是響應“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的新型創(chuàng)業(yè)公共服務平臺，國家級眾創(chuàng)空間的數(shù)量從2015年公布的第一批136家增加到2020年的2 469家，且65.74%的國家級眾創(chuàng)空間均位于東部地區(qū)(表2).其中2020年東部眾創(chuàng)空間數(shù)量較多的為廣東、山東和江蘇，中部地區(qū)為湖北、湖南和河南，西部地區(qū)為陜西、四川和內(nèi)蒙古.從全國眾創(chuàng)空間分布比重來看，2015年—2020年東部地區(qū)眾創(chuàng)空間占比雖有所下降，但仍然是眾創(chuàng)空間比重最大的地區(qū)，除中部地區(qū)在2016年數(shù)量占比下降幅度較大以外(10.1%)，2017年和2020年變化不大，約為15%，西部地區(qū)眾創(chuàng)空間的占比較穩(wěn)定，不足20%.

表2 中國各省區(qū)眾創(chuàng)空間分布統(tǒng)計Tab.2 Distribution statistics of national makerspaces in each province in China

以年增長率度量眾創(chuàng)空間年均變化情況，2015年—2020年眾創(chuàng)空間年增長率為78.56%，東、中、西的年增長率分別為77.16%、67.31%和98.41%，西部地區(qū)為眾創(chuàng)空間增速最快的地區(qū).對比2015年—2016年、2016年—2017年和2017年—2020年三個階段，東、中、西三個地區(qū)均于第一階段增速最快，西部地區(qū)的增速更是達到了1568%，呈現(xiàn)了井噴式的增長速度；第二階段三大地區(qū)的增速均有所放緩，中部地區(qū)增速最快，為103%，東部地區(qū)和西部地區(qū)增速均在50%以下；第三階段三大地區(qū)的增長速度較為穩(wěn)定，均在35%以內(nèi).總體而言，全國眾創(chuàng)空間的地理分異較為明顯，廣東的眾創(chuàng)空間數(shù)量遠高于其他省份，東、中、西地區(qū)亦存在較為顯著的差異.

2.2 空間分布的演化特征

根據(jù)最臨近點指數(shù)法將點狀要素的空間分布特征進行描述，其可劃分為集聚型、均勻型和隨機型[34].通過ArcGIS 10.2空間統(tǒng)計模塊下的平均最鄰近工具分別計算四個時間節(jié)點國家級眾創(chuàng)空間的最鄰近指數(shù)R，結(jié)果見表3.

由表3可知，四個時間節(jié)點的國家級眾創(chuàng)空間預期最鄰近距離均大于實際最鄰近距離，R值也均小于1，Z檢驗值顯著，說明總體分布上呈現(xiàn)出集聚的特征.從R值的變化來看，2015年的R值最低，空間集聚程度最高，這是由于2015年國家級眾創(chuàng)空間集中分布于京津冀和東南沿海等經(jīng)濟較為發(fā)達的省份；從時間變化來看，R值不斷增加，空間聚集態(tài)勢逐漸減弱，雖數(shù)量實現(xiàn)了翻倍增長，但是呈現(xiàn)出全國蔓延的非均衡發(fā)展態(tài)勢.

表3 中國眾創(chuàng)空間最鄰近點指數(shù)Tab.3 Nearest neighbor index of national makerspaces in China

2.3 空間分布密度演化特征

運用ArcGIS 10.2空間分析模塊下的Kernel Density工具對四個時間節(jié)點的國家級眾創(chuàng)空間進行核密度分析，結(jié)果如圖2.

如圖2所示，2015年中國眾創(chuàng)空間核密度中高值區(qū)主要分布在京津冀、長三角、珠三角和武漢，尤其是京津冀地區(qū)，中心核密度為3.66～5.65個·萬km-2；2016年，長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)、重慶和西安核密度增強，形成了北京-天津、深圳-廣州、上海-杭州三大高密度片區(qū)，中密度區(qū)快速增加，重慶、青島核密度增強，空間上呈現(xiàn)出三個高密度區(qū)和多個集聚區(qū)，中心核密度為17.87～30.18個·萬km-2；2017年，以上海為中心的高密度區(qū)范圍快速增加，形成了上海-南京-杭州高密度集聚區(qū)，中密度區(qū)新增中三角武漢-長沙集中連片發(fā)展區(qū)；2020年，上海和鄭州的核密度值進一步增強，眾創(chuàng)空間核密度總體由東向西形成了四周高密度區(qū)和次集聚區(qū)，中間低洼區(qū)的斜“回”字形空間格局，即以北京、上海和深圳為中心的高密度區(qū)、四川盆地、關(guān)中平原、中三角等次集聚區(qū)以及周邊低洼區(qū).

圖2 中國眾創(chuàng)空間分布核密度圖Fig.2 Kernel density of national makerspaces in China

四個時間節(jié)點的總體核密度格局較一致，呈現(xiàn)出東高西低、東部沿海地區(qū)高于內(nèi)陸的弓箭型格局，且密度差異顯著.從時間變化來看，國家級眾創(chuàng)空間核密度分布表現(xiàn)出集聚與擴散并存的演變態(tài)勢，5年間中心核密度值不斷增加，集聚區(qū)不斷增多，以北京、上海、深圳為中心的核密度高值區(qū)面積明顯擴大，其中北京、天津始終是國家級眾創(chuàng)空間核密度最高的地區(qū)，斜“回”字形空間格局在2016年已顯雛形，2017年趨勢明顯.長沙、重慶、西安等地區(qū)的核密度變化最大，從最初的低密度區(qū)逐步增強為次級集聚區(qū).

2.4 空間分布復雜性演化特征

取一大小合適的矩形覆蓋整個國家級眾創(chuàng)空間分布圖并利用ArcGIS 10.2漁網(wǎng)工具對其進行網(wǎng)絡分割，分別將各邊分為k等分(k=2，3，…，10)，則該矩形被分為k2個部分.統(tǒng)計包含眾創(chuàng)空間點的網(wǎng)格數(shù)N(r)，每個網(wǎng)格中眾創(chuàng)空間數(shù)量Nij，可計算出概率Pij，根據(jù)公式(5)計算出相應的信息量I(r)(表4)，以此為基礎，把計算得到的k，N(r)和I(r)繪制成雙對數(shù)散點圖(圖3)，在Excel中進行擬合回歸后，即可獲得容量維D0和信息維D1.

表4 中國眾創(chuàng)空間網(wǎng)格維數(shù)測算數(shù)據(jù)Tab.4 Calculation of grid dimension of national makerspaces in China

根據(jù)圖3，四個節(jié)點的國家級眾創(chuàng)空間在一定的測算尺度內(nèi)均符合分形的數(shù)理意義，表現(xiàn)出了明顯的分形結(jié)構(gòu)特征.四個時間節(jié)點的容量維D0(1.074 6、1.438 1、1.483 2、1.512 3)與信息維D1(0.718 9、0.774、0.783 8、0.786 8)，信息維均遠小于對應的容量維，且差異較大，說明眾創(chuàng)空間在空間上呈現(xiàn)不均衡分布的狀態(tài)，存在集聚的現(xiàn)象，結(jié)合眾創(chuàng)空間核密度分布圖，可知集聚主要圍繞以北京為中心的京津冀地區(qū)、以上海為中心的長三角地區(qū)和以深圳為中心的珠三角地區(qū)等沿海地區(qū)以及主要的交通線展開.從四個時間節(jié)點來看，容量維D0數(shù)值介于1～2之間，且不斷增加，說明國家級眾創(chuàng)空間在演化過程中，不均衡的發(fā)展態(tài)勢逐漸凸顯，這與國家不斷加強對眾創(chuàng)空間的扶持，實施各項優(yōu)惠政策，營造良好創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境，從而促使眾創(chuàng)空間的蓬勃發(fā)展等因素有關(guān).

圖3 中國眾創(chuàng)空間網(wǎng)格維雙對數(shù)散點圖Fig.3 Scatter plot for grid dimension of national makerspaces in China

3 眾創(chuàng)空間的空間分布影響因素解析

創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新受經(jīng)濟、社會、教育、技術(shù)、基礎設施與政策等多方面因素的影響，不同的影響因素作用和強度也有所差別.由于目前對眾創(chuàng)空間分布影響因素的研究較少，綜合學者對知識技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)、文化產(chǎn)業(yè)等實體空間的分布影響因素研究[35-38]，本文認為眾創(chuàng)空間的地理分布格局受地區(qū)本底條件、科技支撐、市場環(huán)境、政策支持四個方面的綜合影響(圖4).本底條件主要選取經(jīng)濟實力(人均GDP水平X1)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重X2)、城市化水平(城鎮(zhèn)人口占年末總?cè)丝诒戎豖3)和交通可達性(公路路網(wǎng)密度X4)來表征；科技支撐選擇人力資本(每萬人大學生數(shù)量X5)、技術(shù)成果轉(zhuǎn)化水平(技術(shù)市場成交額X6)、技術(shù)創(chuàng)新水平(專利授權(quán)數(shù)X7)和信息化發(fā)展水平(郵電業(yè)務總量X8)四個指標來表示；市場環(huán)境用資本市場(金融機構(gòu)貸款額X9)和對外開放水平(實際利用外資額X10)來表征；政策支持主要選取科教文娛投入(教育、科學技術(shù)、文化體育與傳媒投入X11)和創(chuàng)新投入(R&D經(jīng)費投入X12)進行表征.

圖4 眾創(chuàng)空間的空間分布演變影響因素Fig.4 Spatiotemporal evolution factorsofnational makerspaces in China

相較統(tǒng)計學中經(jīng)典的線性回歸模型，地理探測器對低樣本量(小于30)的數(shù)據(jù)具有更優(yōu)的統(tǒng)計精度，并對多變量共線性問題免疫.因此本文利用地理探測器方法探測國家級眾創(chuàng)空間的演變機理.首先將各影響因素按照自然斷點法、相等間距法、標準差法、K-means法進行離散化處理后，對比以上處理結(jié)果，本研究選用自然斷點法將各影響因素分為5類，1～5依次增強，運用GeoDetector工具對各因子貢獻率及因子間的交互作用進行定量分析，探討不同時期眾創(chuàng)空間的空間分異的主導因子及各因子之間的交互作用類型.

3.1 單因子探測結(jié)果

因子探測主要測度各因子對眾創(chuàng)空間分異的解釋能力，運用地理探測器“因子探測”模塊，得到各影響因子的作用強度(表5)，從表中可以看出，在構(gòu)成本底條件、科技支撐、市場環(huán)境和政策支持4個維度的12個指標在不同的年份呈現(xiàn)出了不同的影響水平.

表5 2015年、2016年、2017年、2020年國家級眾創(chuàng)空間影響因子探測結(jié)果Tab.5 Factor detector results of national makerspace in 2015， 2016， 2017 and 2020

從影響因子重要性的時間序列變化來看，2015年—2020年，q值的極差分別為0.438、0.587、0.688、0.750，呈現(xiàn)逐步升高的趨勢.具體來看，2015年，眾創(chuàng)空間分布機理指標體系中，根據(jù)q值大小排序，前五位為技術(shù)成果轉(zhuǎn)化水平(0.505)>創(chuàng)新投入(0.387)>城市化水平(0.300)>經(jīng)濟實力(0.295)>交通可達性(0.278)；至2020年，q值居于前五位的影響因素分別為創(chuàng)新投入(0.807)>技術(shù)創(chuàng)新水平(0.686)>對外開放水平(0.648)>資本市場(0.647)>科教文娛投入(0.599).隨時間演化，各因素的影響力在2016年、2017年和2020年具有相對穩(wěn)定性的特征，影響力數(shù)值呈現(xiàn)較小波動變化態(tài)勢， 2015年由于眾創(chuàng)空間數(shù)量較少，影響力排序與2016年、2017年和2020年的差異較大.因此，通過計算2016年、2017年和2020年因子影響力均值，可按照因子解釋力大小將其分為主導影響因子、次級影響因子和一般影響因子3個等級.主導影響因子包括創(chuàng)新投入、技術(shù)創(chuàng)新水平、對外開放水平、資本市場以及科教文娛投入，其因子解釋力達0.6以上；次級影響因子包括經(jīng)濟實力、信息化發(fā)展水平、技術(shù)成果轉(zhuǎn)化水平、城市化水平和交通可達性，因子解釋力處于0.2～0.6；一般影響因子包括人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，因子解釋力低于0.2.

3.1.1 主導影響因子 主導影響因子包括創(chuàng)新投入、技術(shù)創(chuàng)新水平、對外開放水平、資本市場以及科教文娛投入.眾創(chuàng)空間是科技創(chuàng)新、知識創(chuàng)新的重要陣地和主力軍之一，反映創(chuàng)新投入的R&D經(jīng)費支出(X12)的因子解釋力為0.387、0.711、0.808、0.807，高居各因子之首，說明加大研究與實驗經(jīng)費投入力度和強度，不僅可以增強眾創(chuàng)空間創(chuàng)新資源的可獲得性和便捷性，為眾創(chuàng)空間的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動提供物質(zhì)基礎和制度保障，而且可以降低眾創(chuàng)空間技術(shù)研發(fā)成本和技術(shù)投入風險，提高眾創(chuàng)空間創(chuàng)新效率的提升.專利授權(quán)數(shù)(X7)包括專利行政部門授予的發(fā)明、實用新穎、外觀設計三種專利數(shù)量的總和，可以反映地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平，該因子解釋力為0.178、0.550、0.707、0.686，說明新經(jīng)濟時代，創(chuàng)新動力的培育是創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵，技術(shù)創(chuàng)新水平越高越有利于眾創(chuàng)空間集聚.用實際利用外資投資額(X10)表示對外開放水平，因子解釋力為0.233、0.556、0.692、0.648，說明FDI對眾創(chuàng)空間的發(fā)展有明顯的促進作用，一方面引進國外先進技術(shù)或人員的交流和培訓，通過學習和改造提升創(chuàng)新水平，另一方面通過競爭效應促進創(chuàng)新能力的提升[39].

反映城市金融資本能級的金融機構(gòu)貸款總和(X9)，因子解釋力為0.172、0.540、0.648、0.647，銀行貸款等資本市場條件可以滿足眾創(chuàng)空間在起步和發(fā)展過程中對流動資金的需求，對眾創(chuàng)空間的長期持續(xù)發(fā)展起到強有力的推動作用.教育、科學技術(shù)、文化體育與傳媒投入(X11)的因子解釋力為0.233、0.556、0.692、0.648，說明政府在教育、科學技術(shù)等領域的投入不僅可以為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供資金支持，而且可以促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的機會公平，從而促進眾創(chuàng)空間的蓬勃發(fā)展.

3.1.2 次級影響因子 次級影響因子包括經(jīng)濟實力、信息化發(fā)展水平、技術(shù)成果轉(zhuǎn)化水平、城市化水平和交通可達性.邁克爾·波特認為經(jīng)濟發(fā)展到創(chuàng)新階段時，驅(qū)動要素將從投資向創(chuàng)新轉(zhuǎn)化，只有經(jīng)濟發(fā)展到一定階段，才能產(chǎn)生“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的現(xiàn)象[40]，而人均GDP(X1)是衡量國家或地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的核心指標，選取該指標來反映各省區(qū)經(jīng)濟實力，解釋能力為0.295、0.497、0.624、0.432，為進一步解釋眾創(chuàng)空間分布與經(jīng)濟發(fā)展水平之間的關(guān)系，將各省區(qū)四個時間節(jié)點的人均GDP與眾創(chuàng)空間分布圖進行疊加后得到圖5，從圖中可知，眾創(chuàng)空間的發(fā)展多集中于京津冀、江浙滬和東南沿海等人均GDP較高的地區(qū)，兩者存在緊密的耦合關(guān)系.用郵電業(yè)務總量來表征信息化發(fā)展水平(X8)，因子解釋力為0.212、0.493、0.607、0.533，目前，80%左右的國家級眾創(chuàng)空間為商務服務業(yè)和科學研究和技術(shù)服務業(yè)，這些眾創(chuàng)空間的出現(xiàn)和壯大都是建立在通訊技術(shù)、人工智能、軟件技術(shù)的不斷發(fā)展基礎上，這些都為眾創(chuàng)空間的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品升級提供了有力的基礎服務支持.用技術(shù)市場成交額(X6)來表征技術(shù)成果轉(zhuǎn)化水平，因子解釋力為0.505、0.495、0.575、0.537，解釋能力較穩(wěn)定，說明技術(shù)市場成交額是影響眾創(chuàng)空間分布的關(guān)鍵因素，能夠促進科技成果轉(zhuǎn)化市場上可交易的技術(shù)產(chǎn)品，產(chǎn)生經(jīng)濟價值，推動眾創(chuàng)空間的建設和發(fā)展.

圖5 眾創(chuàng)空間分布與人均GDP耦合圖Fig.5 Coupling relations between national makerspace distribution and per capita GDP

反映地區(qū)城市化水平的城鎮(zhèn)人口占年末總?cè)丝诒戎?X3)，因子解釋力為0.300、0.378、0.461、0.295，為進一步解釋眾創(chuàng)空間分布與城市化水平之間的關(guān)系，將各省區(qū)四個時間節(jié)點的城市化水平與眾創(chuàng)空間分布進行疊加后得到圖6，從圖中可知，兩者之間存在著緊密的耦合關(guān)系，說明城市化發(fā)展促進了城市功能和基礎設施的完善，加強了勞動力、資本、技術(shù)、信息等生產(chǎn)要素的集聚，從而吸引了眾創(chuàng)空間的落戶.

圖6 眾創(chuàng)空間分布與城市化水平耦合圖Fig.6 Coupling relations between national makerspace distribution and urbanization level

交通的發(fā)展是經(jīng)濟活動區(qū)位優(yōu)勢的重要因素之一[40]，用公路路網(wǎng)密度(X4)衡量交通可達性，因子解釋力為0.278、0.220、0.309、0.249，公路交通是實現(xiàn)人流、物流等各生產(chǎn)要素流通和對接的重要媒介，為進一步揭示交通條件與眾創(chuàng)空間分布的空間關(guān)系，運用ArcGIS 10.2鄰域分析工具繪制中國主要公路10 km緩沖區(qū)(圖7)，并運用空間關(guān)聯(lián)工具統(tǒng)計主要公路10 km緩沖區(qū)內(nèi)眾創(chuàng)空間的數(shù)量.研究發(fā)現(xiàn)，四個時間節(jié)點有128、1 133、1 681、2 074家眾創(chuàng)空間位于主要公路10 km緩沖區(qū)內(nèi)，分別占總數(shù)的94.12%，84.74%，85.29%，84.01%.便利的交通條件降低了就業(yè)者的通勤成本和時間成本，有助于加強眾創(chuàng)空間之間的經(jīng)濟聯(lián)系，擴大空間規(guī)模.

圖7 眾創(chuàng)空間分布與主要公路干線耦合圖Fig.7 Coupling relations between national makerspace distribution and major transportation lines

3.1.3 一般影響因子 一般影響因子包括人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).“萬眾創(chuàng)新”依賴于人才的培養(yǎng)，尤其是在校大學生知識水平高、創(chuàng)新能力強，是眾創(chuàng)空間發(fā)展的主要力量，人力資本水平越高越有利于知識傳播以及創(chuàng)新思想交流和獲得.用每萬人大學生數(shù)量(X5)反映地區(qū)的人力資本水平，解釋力為0.249、0.128、0.128、0.068，解釋水平較低主要由于大學生創(chuàng)業(yè)質(zhì)量不佳，創(chuàng)新能力較為單一，整體抗風險能力較弱，近年來各高校雖大力推動雙創(chuàng)教育，但相關(guān)課程體系建設尚不完善，實踐方式也多為創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新競賽，從而導致人力資本并沒有充分發(fā)揮對眾創(chuàng)空間發(fā)展的促進作用.

根據(jù)《國民經(jīng)濟行業(yè)分類標準》(GB/T4754-2017)，國家級眾創(chuàng)空間主要涉及商務服務業(yè)、科學研究和技術(shù)服務類、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)三大類，另外包括少數(shù)制造業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、金融業(yè)等.根據(jù)行業(yè)類型結(jié)構(gòu)分析可知，第三產(chǎn)業(yè)比重最大，因此用第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重(X2)來表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，該因子解釋力為0.191、0.125、0.120、0.057，因子解釋力水平較低，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的誘導和推動作用較小.

3.2 交互因子探測分析

進一步運用“交互探測器”模塊識別各影響因子間的共同作用對眾創(chuàng)空間分布的解釋力，得到表6(因篇幅有限，只列出各年份交互值前五名和后五名).探測結(jié)果顯示：1) 四個時間節(jié)點的兩兩交互因子探測結(jié)果均為非線性增強或雙因子增強，部分兩因素交互作用甚至產(chǎn)生了“1+1>2”的互補增強效應，說明兩兩交互作用均大于單個因子對眾創(chuàng)空間分布的影響.2) 不同時間節(jié)點各因素產(chǎn)生的交互作用強度不同，2015年—2020年交互因子影響力最大的分別為技術(shù)創(chuàng)新水平和對外開放水平、經(jīng)濟實力和科教文娛投入、技術(shù)創(chuàng)新水平和創(chuàng)新投入、經(jīng)濟實力和創(chuàng)新投入，說明在對外開放和政府投入水平高的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)更利于眾創(chuàng)空間的形成和發(fā)展，進一步確定了這些因子為影響眾創(chuàng)空間分布的主導因子.3)q值較小的因子在交互后解釋力均大幅提升，例如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)∩技術(shù)創(chuàng)新水平(0.819、0.701、0.827、0.741)、人力資本∩科技成果轉(zhuǎn)化水平(0.753、0.764、0.702、0.615)，表明這些因子是具有木桶效應的短板因子.在各時間節(jié)點眾創(chuàng)空間影響因子交互探測結(jié)果不存在非線性減弱、單因子非線性增強、獨立的情況，說明中國國家級眾創(chuàng)空間的分布特征并不是單一因素造成的，而是不同影響因子共同作用的結(jié)果.

表6 影響因子交互探測結(jié)果Tab.6 Interaction detector results of spatial distribution impact factor

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本研究以全國2 469家國家級眾創(chuàng)空間為研究對象，綜合運用ArcGIS空間分析方法，探究中國眾創(chuàng)空間的空間演化和影響機理，得出如下結(jié)論.

1) 眾創(chuàng)空間總體呈現(xiàn)出集聚的特征，但從時間變化來看，空間聚集態(tài)勢逐漸減弱，呈現(xiàn)出全國蔓延的非均衡發(fā)展態(tài)勢；四個節(jié)點內(nèi)眾創(chuàng)空間分布呈現(xiàn)出東部沿海地區(qū)高于內(nèi)陸的弓箭型格局，且密度差異顯著；5年間眾創(chuàng)空間核密度分布表現(xiàn)出集聚與擴散并存的演變態(tài)勢，中心核密度值不斷增加，集聚區(qū)不斷增多.

2) 四個節(jié)點的國家級眾創(chuàng)空間分形特征明顯，呈現(xiàn)出不均衡的分布狀態(tài)，集聚現(xiàn)象顯著，主要圍繞京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)等沿海地區(qū)以及主要的交通線展開，形成主次分明的多中心空間集聚形態(tài)的分布格局.國家級眾創(chuàng)空間在演化過程中，不均衡的發(fā)展態(tài)勢逐漸凸顯，這與國家不斷加強對眾創(chuàng)空間的扶持，實施各項優(yōu)惠政策，營造良好創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境，從而促使眾創(chuàng)空間的蓬勃發(fā)展等因素有關(guān).

3) 眾創(chuàng)空間的空間演變受多種因素影響，不同時期內(nèi)眾創(chuàng)空間各因素的影響程度不同，影響因素的組合有較大差異.其中政府創(chuàng)新投入、技術(shù)創(chuàng)新水平、對外開放水平、資本市場以及科教文娛投入對眾創(chuàng)空間的形成和發(fā)展起著主導作用；經(jīng)濟實力、信息化發(fā)展水平、技術(shù)成果轉(zhuǎn)化水平、城市化水平和交通可達性是次級影響因素，而人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響力最弱.

4.2 討論

我國眾創(chuàng)空間行業(yè)發(fā)展迅速，但從各地區(qū)國家級眾創(chuàng)空間分布可以發(fā)現(xiàn)，不同地區(qū)的眾創(chuàng)空間發(fā)展并不平衡，中西部地區(qū)眾創(chuàng)空間發(fā)展明顯落后于東部地區(qū)，眾創(chuàng)空間的集聚分布將是其在中宏觀尺度上空間格局的一般狀態(tài).與此同時，不同省市眾創(chuàng)空間發(fā)展受社會經(jīng)濟因素影響的主要影響因子不同，根源在于創(chuàng)新資源與活動的區(qū)位敏感性與選擇性，大城市本身發(fā)展條件好，不僅眾創(chuàng)空間數(shù)量豐富，而且對創(chuàng)新資源具有強大的“虹吸效應”，處于創(chuàng)新網(wǎng)絡的核心地位.因此，在未來國家眾創(chuàng)空間的發(fā)展建設中，提出以下政策建議：首先要發(fā)揮國家級眾創(chuàng)空間“強中心”分布區(qū)的輻射作用，帶動周邊“較弱中心”“弱中心”分布區(qū)的發(fā)展，加大知識共享平臺建設，促進創(chuàng)新資源的合理流通與擴散；然后各個城市適當干預與扶持眾創(chuàng)空間的發(fā)展，結(jié)合自身主導產(chǎn)業(yè)和優(yōu)勢條件選擇性地適度發(fā)展，制定精細化治理政策.同時加大財政支持力度，提高科研與教育事業(yè)等財政投入比重；最后通過相互交織作用加大各因子的綜合作用，發(fā)揮各因子“1+1>2”的效果，以此推動國家級眾創(chuàng)空間在省域?qū)用娴募叟c規(guī)模效應.此外，當前在新冠肺炎疫情沖擊、外部需求萎縮疊加國際經(jīng)貿(mào)摩擦的形勢下，創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略勢在必行，推進眾創(chuàng)空間差異化、專業(yè)化發(fā)展，促進資本、技術(shù)、人才、數(shù)據(jù)等要素跨省域流通的自由化、便利化，是實現(xiàn)國家級眾創(chuàng)空間高質(zhì)量發(fā)展的重要手段.