基于组织协同系统的创客组织发展稳定性实证分析

张 成1,唐方成1,2

(1.北京交通大学 经济管理学院,北京100044;2.北京化工大学 经济管理学院,北京 100029)

摘 要:创客组织是实现组织协同创新的重要载体。创客位于组织协同系统的核心层,创客入驻创客组织的创新状态决定了协同创新发展状态;创客组织位于组织协同系统的中间层,起组织协调作用,其发展稳定性影响着整个系统;协同组织位于外部层,其参与程度决定了整个系统的组织协同和协同创新吸引能力。基于波动系数计量模型,对240家创客组织的12项评价指标进行分析,结果显示,以高校主导的创客组织衡量指标波动系数为标准,创客组织在整体上处于发展不稳定状态;分类别分析结果表明,高校和科研院所主导的创客组织发展稳定性明显优于企业和个人主导的创客组织。研究结果可以为完善创新政策、促进创客组织稳健发展提供参考。

关键词:创客组织;组织协同系统;协同创新;创新平台

An Empirical Analysis of the Development Stability of Maker Organization Based on Organization Collaboration System

Zhang Cheng1 ,Tang Fangcheng1,2

(1.School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;2.School of Economics and Management, Beijing Chemical Engineering University, Beijing 100029, China)

AbstractMaker organization is an important carrier to realize collaborative innovation.Maker is located at the core layer of the organizational collaborative system, and the maker's innovation situation in system determines the development trend of collaborative innovation; Maker organization is located at the middle layer of the organizational collaboration system, which plays an organizational coordination role, and its own development stability affects the entire system ; Collaborative organizations are located at the external level, and their participation determines the ability of the entire system to organize collaborative innovation.According to the analysis of the measurement model of fluctuation coefficient, it is found that the results of 12 evaluation indicators of 240 maker organizations show that the organization coordination system of the maker organization is in an unstable state by the standard of the coefficient of fluctuation from universities; the analysis results by category show that the development stability of the maker organization leading by universities or research institutes is significantly better than the development stability of the maker organization leading by enterprise or individual.The research results have filled the gap in the stability analysis of the maker organization, and can provide a certain reference value for improving the innovation policy and the steady development of the maker organization.

Key Words:Maker Organization; Organizational Collaboration System;Collaborative Innovation;Innvoation Platform

DOI10.6049/kjjbydc.2020040812

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F272.2

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2020)16-0010-09

收稿日期:2020-07-13

基金项目:国家自然科学基金重点项目(71532003);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019YSJ069,BUCTRC201804);北京化工大学一流学科建设专项资金项目(XK1802-5)

作者简介:张成(1977—),男,湖北松滋人,北京交通大学经济管理学院博士研究生,研究方向为组织管理与创新管理;唐方成(1972—),男,四川乐山人,博士,北京化工大学经济管理学院教授、博士生导师,北京交通大学经济管理学院博士生导师,研究方向为创新管理与战略管理。

0 引言

创客组织是实现组织协同创新的重要创新服务平台,具有系统性特征以及促进创新的重要作用。从学术用语规范角度分析,创客空间、众创空间、创客中心、创新中心、创新平台等都可以被理解为创客组织。周新旺等[1-2]将创客组织界定为服务创客和孵化创客企业的非营利性或营利性组织。结合实践看,创客组织作为组织协同系统平台,位于系统的中间层;创客是将自己的创意变成现实技术或产品的创造者,起源于美国硅谷的“车库精神”和麻省理工学院的“个人制造实验室”[3],创客处于系统核心层并具有提升创新竞争力的决定作用;外围层包括参与协同创新的高校、科研院所、企业、中介组织、金融机构、政府等协同组织。创客组织可以更好地体现多主体共商、共建、共享、共创的组织特征,因此创客组织作为学术用语更具有规范性,更能反映组织协同和协同创新的平台性特征。创客组织已经成为我国创新驱动发展战略的重要创新载体,也被界定为一种新兴的创新创业微型集群,具有通过聚合资源产生聚变效应的系统演变特征[4]。创客、创客组织和协同组织共同组成了创新生态系统[5]。不同组织通过组织协同系统实现技术、资本、信息、政策等多要素的资源整合和协同创新。陈夙等[6]将众创空间视为创新活动中空间地理和资源要素集聚形成的复杂创新创业生态系统。创新民主化、开放协同、社群平台、双创生态圈是众创空间产生的时代背景和条件[7]。因此,创客组织通过组织协同系统运行实现组织协同创新,具有提升整体创新能力的重要作用,契合创新驱动发展战略。

创客组织是组织协同系统运行的纽带,链接着创客与协同组织,其发展稳定性影响整个系统的运行状态。组织协同系统的运行状态反映了创客、创客组织、协同组织的组织协同和协同创新发展状态。创客入驻创客组织寻求创新资源对接,创客组织为创客提供创新服务或创新资源,协同组织借助创客组织提供创新服务或创新资源,每一个组织的进入或退出以及暂停合作都会影响协同创新进程。虽然不同组织的角色和作用不同,且创客组织位于系统的中间层,但创客组织的平台性功能决定了协同创新的发展。创客组织的发展状态直接影响组织协同系统的运行状态,分析其发展稳定性必须基于组织协同系统运行状态。组织协同离不开政府、企业、科研院所等多主体资源协作的多元互动、开放、联合创新[8],组织环境对组织创新和创新工作表现都有一定影响[9],组织协同的资源协作系统存在差序化格局和要素协同有序结构,组织协同系统运行是动态的、互动的,协同创新具有动态机制特征(叶伟巍等,2014)。基于创新生态系统理论,组织资源、网络资源、系统资源的形成与演化,是维系创新生态系统运转的决定性因素[6],任何一种创新生态系统的繁衍生息都呈现优胜劣汰的演化规律,组织协同为创新生态系统演化提供了一种突破路径(Walrave,2017)。综上可知,组织协同系统是组织协同创新的核心,且随着资源协作关系和组织协同关系的变化呈现波动状态,其系统运行状态反映了创客组织的发展状态。

在实践中,创客组织或快速实现规模扩张,或呈现持续发展的稳定状态,或濒临倒闭。创客组织的稳健发展必然受某些因素的影响,创客组织的发展状态必然离不开创客与协同组织的资源协作,其发展状态体现在创客入驻状态、创新成果体系、创新服务内容等具体衡量指标方面,其发展稳定性可以通过衡量指标的波动系数测度。统计学相关理论表明,标准差和波动系数可以衡量一组数据的波动性,数值越小,说明对应指标波动性越小,即指标变化量的稳定性越好,反之亦然。衡量指标选取可以借鉴创客组织运行效率方面的研究,主要从投入与产出方面提取相应量化指标。虽然创客组织的运行效率不是本研究关注的重点,但反映运行效率的指标体系体现了创客组织的发展状态,如创客入驻数量、项目融资额、营业收入、专利数量、举办活动次数等指标都紧扣创客组织的发展实践。

1 理论分析与研究命题

1.1 组织协同系统稳定机理分析

创客、创客组织和协同组织基于不同资源协作关系与组织协同关系构成了组织协同系统。如图1所示,创客组织是链接整个创新生态系统的中心枢纽,也是组织协同创新的组织者,起到组织协调作用,其自身发展稳定性至关重要,创客组织的发展既受自身内部因素的影响,又受外部因素的影响。创客位于整个系统的核心层,创客入驻创客组织的态势决定了创客组织的协同创新吸引能力。协同组织位于外部层,其参与程度决定了整个系统的组织协同创新吸引能力。层级之间通过组织协同关系进行资源协作和协同创新活动,每一层级的发展变化都将通过创客组织传导至核心层和外围层。因此,每一层级的发展稳定性将产生交互影响,形成组织协同系统的发展波动规律,这也诠释了组织协同系统发展稳定性的传导机制。组织创新与技术创新具有一定的相互促进关系[10],组织协同和资源协作是实现协同创新的基本方式,必然导致资源整合和创新生态演化。创客入驻创客组织,协同组织通过创客组织为创客提供资源支持,每一条资源协作路径都是双向发展的,即正反馈关系和逆反馈关系[11]。发展较好的创客组织,吸引创客与协同组织的能力较强,进而获得优质创新项目与优质资源的能力也较强,这样,组织间资源协作的正向作用形成了协同创新的正反馈协同创新机制;而发展情况不好的创客组织,创客和协同组织会选择不入驻或离开创客组织,其组织协同系统因受到资源协作的反向作用而形成逆反馈协同创新机制。这些动态发展变化必然引起其发展的波动性。因此,以创客组织为平台的组织间资源协作关系,其反馈行动机制决定了组织协同系统运行的发展状态,必然引起创客组织的发展变化和组织协同系统的发展演变。

图1 组织协同系统稳定机理

1.2 组织协同系统层级稳定性分析

(1)系统核心层稳定性。创新是创客的天然属性,实现创新目标是多主体开展组织协同和协同创新的根本诉求。创客基于共同的兴趣爱好组建创新团队,入驻创客组织,形成创新生态圈,其目标是实现创意技术化或产品化并推向市场[12],而实现目标需要协同、坚持和不怕失败的创新文化,还需要以创客组织为平台,形成高度开放性、动态性和集成性的生态网络[13]。创客是创客组织发展的基础条件,也是吸引协同组织参与创新的关键资源,更是创新生态系统的核心资源。创客入驻或离开创客组织具有动态性,创客的存量和流量变化必然导致发展规模变化。实际上,创客数量的存量变化是反映创客发展规模稳定性的重要指标。创新成果产出受资源投入、人才创新能力和市场需求的动态影响并呈现波动状态,因此专利数量、新产品等创新成果数量是衡量创客发展质量的关键指标。综上表明,创客发展状态既影响创客组织的发展状态,又影响协同组织的参与程度,还影响整个系统的发展状态。基于此,提出命题1:

命题1:正常情况下,创客发展状态反映创客组织发展和组织协同系统的发展状态。

(2)系统中间层稳定性。创客组织作为链接创新和市场资源的平台,其自身发展状态关系到整个组织协同系统的发展状态。创客组织为创客提供创新服务或创新资源并获得收益,为协同组织提供资源对接服务也可以获得一定收益,同时,政府为了鼓励创新,也会提供财政补贴。创客组织是具有开放性、共享性、协同性和服务性的平台,是一种商业模式创新[14],收支状态必然影响其发展稳定性。创客组织的发展状态取决于自身业务收入与支出以及创新服务发展状况,总收入、总支出、净利润、举办创新活动的次数、创客入驻率、资金支持规模等指标的波动性决定了创客组织的发展状态。如果创客组织长期亏损,即使净利润波动性很小,也会面临倒闭;如果创客组织的创新服务无法满足创客和协同组织需求,也会影响整个组织协同系统的发展状态。因此,创客组织的发展状态决定了组织协同系统的发展状态,其对应研究命题2:

命题2:正常情况下,创客组织发展状态决定了组织协同系统的发展状态。

(3)系统外围层稳定性。协同组织主要包括技术支持组织、法律服务组织、财务服务组织、金融机构、投资人或投资机构等资源支持组织或服务组织。创客导向型平台组织依靠服务嵌入,每月都举办一些创新主题活动,也与代理记账和法律咨询等中介服务机构合作[18]。创客组织经常性地举办创新创业大赛、讲座、项目路演、资源对接等活动,邀请知名投资机构参与项目评审,与高校或科研院所的实验室签订技术合作协议[15]。一般情况下,协同组织规模或参加活动程度的变动性反映了组织协同的发展状态,创客组织获得资源支持的协同组织数量和参与活动的次数能反映组织协同系统的发展状态。因此,本研究提出研究命题3:

命题3:正常情况下,协同组织参与协同创新状态能反映组织协同系统的发展状态。

资源协作以组织协同为基础,而组织协同是组织协同系统稳定发展的基础,创客、创客组织和协同组织的资源协作关系形成了协同创新反馈机制,进而决定整个组织协同系统的发展状态。从创新发展实践看,创新本就是成功概率比较低的创造活动,创新产出很难预料且波动性大。创客组织虽然提高了协同创新成功的可能性,但自身发展必须实现收支平衡才能得以维系,也存在发展的波动性难题,而协同组织因创客和创客组织的发展波动性而随之波动。从整体上看,某一层级的发展状态必定影响组织协同系统的运行状态,而创客、创客组织与协同组织之间同样存在交互影响作用。组织协同系统是一个多主体进行资源协作和协同创新的创新生态演化系统,系统运行状态需要根据实际发展状态进行综合考量,需要建立合适的指标体系进行评判和测度。

2 研究设计与样本选择

2.1 指标体系构建

为了尽可能准确地描述创客组织系统的稳定状态,选择合适的统计变量非常重要。从创客组织的创新绩效和运行效率相关研究可知,研究者多采取投入—产出法进行实证分析[16],如表1所示。创客、创客组织和协同组织的发展状态决定组织协同系统的运行状态,投入—产出评价指标既是分析创新绩效和运行效率的指标,也是体现创客组织发展状态的指标,其波动性同样可反映发展稳定性。因此,投入—产出指标数据是分析发展状态、创新绩效和运行效率的基础数据,但分析内容和结果属于不同研究范畴。

表1 创客组织投入—产出评价指标体系

文献信息指标类别一级指标二级指标纪浩[17]投入类指标创新基础、创新氛围空间总规模、工位数量、配套设施总额、财政补贴、运营成本、专职导师数量、服务人员数量;合作机构数量、海归创业团队数量、举办的创新创业活动次数、入驻团队聘用的员工总数产出类指标融资能力、可持续发展能力获得融资的企业数量、融资总额、融资总轮次;空间收入水平、空间入驻团队增量、成功毕业的企业数量、培养的创业者人数、入驻团队运营总收入投入人力、物力、财力、服务服务人员数量、创业导师数量;运营成本、投资总额、空间面积、工位数量;创新创业活动次数、创新创业培训次数李庆博等[18]产出经济效益、吸纳就业、新创企业总收入;吸纳就业情况;新注册企业数量张静进和陈光华[19]投入人员投入、经费投入无产出总收入、吸纳就业人员无环境变量政府补贴、外部融资、服务人员、创业导师无李洪波和史欢[20]投入创新创业培训、资金技术服务举办创新创业活动场次、创业教育培训场次、创业导师人数;提供技术支撑服务的团队和企业数量、团队及企业当年获得投资总额产出创业集聚能力、创新创业成效创业团队数量、初创企业数量;创业团队和企业吸纳就业情况、有效知识产权数量众创空间投入人力、物力、财力从业人数、创业导师数量;工位数量;财政补贴区域创新投入创新要素、创新主体、创新集群、社会效益研究与开发支出;高校在校学生人数;高新技术企业数量;吸纳就业人数、吸纳应届大学生人数徐莉等(2019)众创空间产出经济效益、创新效益、服务能力众创空间总收入、创业团队及企业当年获得投资总额;入驻团队和企业拥有的有效知识产权数量;服务的创业团队和初创企业数量众创空间投入经济支持、技术支持、社会支持享受财政资金支持额;当年服务人员数量、创业导师数量、提供的工位数;开展创业教育培训次数、举办创新创业活动次数许亚楠等(2020)众创空间产出经济成果、社会成果、创新成果、服务成果众创空间总收入;创业团队和企业吸纳就业人数;常驻企业和团队拥有的有效知识产权数量;服务创业团队数量、服务初创企业数量

创客处于组织协同系统的核心层,创客选择创客组织主要是因为有利于其实现协同创新;协同组织选择创客组织主要是因为创客组织具有较强的组织协同能力、创新服务能力,以及创客的创新项目能满足其可能的利益诉求。因此,组织协同系统的稳定性取决于创客项目发展的稳定性、协同组织参与协同创新的稳定性和创客组织经营状况的稳定性。从投入—产出指标选取看,已有评价指标体系主要存在用语不规范、涵义不清和二级指标不能合理反映一级指标(如海归创业团队数量并不能合理反映创新氛围)等问题。评价创客组织的发展稳定性必须根据发展实践优化指标体系,选取更能诠释创客组织发展特征的指标。结合上述投入—产出指标体系中的共性与差异,同时考虑到一些指标不具有变化性或变化很小,无法反映波动性,如工位数量、财政补贴额等;有些指标不能单独体现发展的稳定性,如总收入、总支出与净利润相结合才能反映创客组织的财务稳健性水平,创客数量与创客入驻率相结合才能更准确地评价创客组织对创客的吸引能力,依据创客组织发展实践,本文认为表2所示的具体指标更能体现创客组织在财务管理、组织协同、协同创新和创新服务方面的发展特征。

表2 创客组织发展稳定性评价指标体系

一级指标二级指标一级指标二级指标总收入(万元)创客数量(个)财务管理总支出(万元)组织协同创客入驻率(%)净利润(万元)协同组织数量(个)专利数量(个)创业导师数量(个)协同创新项目研发人员比率(%)创新服务举办创新创业活动次数(次)创新项目融资估值总额(百万元)创新项目获得融资总额(百万元)

资料来源:根据创客组织发展情况整理

2.2 计量模型建构

标准差是衡量样本波动性的工具,波动性能反映一段连续时间内样本的变动性。建立标准差和波动系数测量模型[21],以评价创客组织的发展稳定状态。式(1)是标准差模型,主要用来反映变量的波动幅度,标准差越小,其波动性越小,标准差越大,其波动性越大。式(2)是标准差系数,也被称为波动系数,其以标准差为标准,用来计算每个变量的波动幅度。上述模型主要用于统计一个连续变量在相同时间段内的波动状态。在利用该模型时,也可以先计算出每个主体的标准差和波动性,再利用平均值原理计算出整个行业内的平均波动水平。

(1)

(2)

2.3 样本选择与数据来源

从地理空间资源集聚情况可知,众创空间主要分布于北京、上海、广州、深圳、杭州、天津等一、二线城市[22],这与我国优质高校和科研院所的空间资源布局具有相似性,也与资本、人才和市场资源的分布具有相似性。因此,本文选取中国内地范围内一、二线城市的创客组织为研究样本。为了尽可能准确统计和计量数据,样本创客组织成立时间都在3年以上,选取2017年1月—2019年7月连续10个季度的具体指标进行统计,统计数据全部来源于创客组织和相关员工。通过创客大赛活动、创客协会会议、创新创业协会等渠道接触到创客、创客组织的高管和员工并广泛索取联系方式,进行了两次调查统计。第一次调查共收到35份调查结果,其统计指标包含工位数量、空间面积等22个指标,初次分析结果发现,工位数量、空间面积等10个指标要么数据不全,要么不具有波动性特征;根据初步分析结果和6位创新创业领域专家建议,本文构建了表2所示的评价指标体系,然后进行第二次调查,共获得362份有效指标截面数据。结合创客组织创建主体类别,本文分别使用“G、K、Q、P+数字序号”方式标注高校、科研院所、企业和个人主导的创客组织,同时按照抽样比例原则,每个类别选取60家作为类别分析样本。

3 实证检验与结果分析

3.1 数据统计与计量结果

3.1.1 总体样本衡量指标计量结果

基于波动系数的计量模型,分别计算240家创客组织指标的平均值、标准差以及每季度波动系数,结果如表3所示。总体上,创客组织指标波动季度系数平均值的极差可以反映每个指标的波动幅度。季度波动系数平均值按表3显示的指标顺序分别为:16.64%~34.25%、8.71%~11.72%、-12.25%~-20.71%、11.82%~19.13%、11.03%~16.44%、19.32%~42.20%、22.42%~57.90%、3.53%~4.01%、24.05%~123.37%、14.67%~28.99%、12.19%~21.05%、25.31%~191.73%。

表3 指标波动系数季度平均值统计结果

一级指标二级指标季度波动系数平均值201701201702201703201704201801201802201803201804201901201902财务管理总收入0.34250.32000.28690.30670.29330.18120.22670.23750.16640.2142总支出0.09740.11020.11720.11360.09410.09740.10210.11780.08710.0917净利润-0.1351-0.1554-0.1495-0.1225-0.1904-0.1658-0.1723-0.1385-0.1835-0.2071组织协同创客数量0.19130.18150.16870.16480.16140.14600.13560.13310.13040.1182创客入驻率0.16440.15200.14130.13650.13210.12020.11670.11350.11190.1103协同组织数量0.42200.39250.36250.33390.28930.26980.23100.21890.19380.1932协同创新专利数量0.57900.52650.47040.40270.29260.27730.26550.23430.23250.2242项目研发人员比率0.04010.03750.03630.03600.03590.03550.03550.03540.03530.0354创新项目融资估值总额1.23370.45940.80710.43050.75770.46170.31221.15370.50420.2405创新服务创业导师数量0.28990.27380.20320.18760.16040.18880.18350.18590.16580.1467举办创新创业活动次数0.20240.16690.14470.16770.21050.14160.12190.15420.17810.1433创新项目获得融资总额1.28980.59790.80960.43920.97930.41010.35421.91730.45930.2531

注:指标单位与表2相同

表3显示,在财务管理方面,总支出的波动系数全部小于对应季度的总收入波动系数,且大于对应季度净利润波动系数的绝对值,综合说明创客组织总体处于总收入和净利润不稳定发展状态;在组织协同方面,创客数量和协同组织数量的波动系数大于创客入驻率的波动系数,虽然创客入驻率波动系数较小,但要结合入住率平均值分析整个组织协同的稳定性;在协同创新方面,专利数量和创新项目融资估值总额的波动系数都大于22%,项目研发人员比率的波动系数在3.53%~4.01%之间,是所有指标波动系数中最小的,说明总体上协同创新的发展处于不稳定态势;在创新服务方面,创新项目获得融资总额的波动系数特别大且远大于创业导师数量的波动系数,举办创新创业活动次数的波动系数仅在2018年第一季度以后小于创业导师数量的波动系数。

3.1.2 不同类别创客组织衡量指标计量结果

从创客组织发展实践可知,创客组织的主导主体大多是高校、科研院所、企业和个人,由于不同类别的创客组织具有独特的发展特征,因此需要分门别类地计量季度波动系数,结果如表4、表5所示。表4计量结果表明,不同类别的创客组织,其衡量指标的波动系数极值可以用来进行类比分析。通过对比不同类别创客组织衡量指标的季度波动系数差距(见表5),可以发现不同类别创客组织发展稳定性状态的差异程度。

表4 各类创客组织指标季度波动系数极值统计结果

一级指标二级指标主体类别最小值(%)最大值(%)一级指标二级指标主体类别最小值(%)最大值(%)总收入高校7.8110.39创客数量高校3.674.13科研院所8.7111.78科研院所2.843.09企业16.6434.25企业11.8219.13个人20.1976.12个人16.6736.50财务管理总支出高校4.715.59组织协同创客入驻率高校1.021.05科研院所6.648.37科研院所2.172.33企业5.677.04企业11.0316.44个人8.7111.78个人13.5624.21净利润高校3.023.35协同组织数量高校4.665.34科研院所3.443.88科研院所3.203.57企业-90.64-23.73企业19.3242.20个人-3859.60-48.19个人12.6521.31专利数量高校25.2989.49创业导师数量高校11.4016.94科研院所28.54181.90科研院所9.4113.80企业24.8391.02企业14.6728.99个人24.51270.29个人5.506.77协同创新项目研发人员比率高校4.615.39创新服务举办创新创业活动次数高校4.265.02科研院所4.945.87科研院所10.9516.91企业9.8915.00企业12.1921.05个人11.4319.12个人9.8715.69创新项目融资估值总额高校25.4895.81创新项目获得融资总额高校22.2977.69科研院所27.60858.15科研院所25.15127.26企业24.05123.37企业25.31191.73个人31.02222.64个人26.55217.31

表5 各类创客组织的二级指标季度波动系数对比统计表

二级指标主体类别201701201702201703201704201801201802201803201804201901201902总收入高校0.07960.09660.08750.10390.07820.08510.08370.08100.07810.0818科研院所0.09740.11020.11720.11360.09410.09740.10210.11780.08710.0917企业0.34250.32000.28690.30670.29330.18120.22670.23750.16640.2142个人0.58610.36910.76120.34570.25980.28580.20190.45000.34670.3125总支出高校0.05590.05500.05430.05450.05370.05440.05240.05170.04930.0471科研院所0.08110.08180.08370.08170.07770.07480.07290.07170.06960.0664企业0.07040.06640.06520.06840.06100.06360.06820.06880.06190.0567个人0.09740.11020.11720.11360.09410.09740.10210.11780.08710.0917净利润高校0.03350.03260.03200.03190.03110.03060.03240.03110.03050.0302科研院所0.03790.03880.03760.03570.03510.03610.03540.03590.03510.0344企业-0.2373-0.3252-0.4469-0.3697-0.2564-0.9064-0.4819-0.7504-0.7034-0.3842个人-2.2601-4.1060-12.8653-2.0102-38.5960-2.2704-0.9064-0.7504-0.7034-0.4819创客数量高校0.04130.04010.03900.03880.03810.03710.03700.03690.03700.0367科研院所0.03090.03060.03020.02990.02960.02930.02860.02840.02860.0286企业0.19130.18150.16870.16480.16140.14600.13560.13310.13040.1182个人0.36500.30480.21580.16670.21080.19260.26720.30050.26880.3302创客入住率高校0.01050.01040.01040.01040.01040.01040.01030.01020.01020.0102科研院所0.02330.02280.02210.02190.02190.02190.02170.02170.02190.0219企业0.16440.15200.14130.13650.13210.12020.11670.11350.11190.1103个人0.22100.18150.15170.13560.15640.14730.17530.18480.20750.2421协同组织数量高校0.05340.05280.05240.05210.04960.04840.04780.04770.04710.0466科研院所0.03570.03530.03490.03460.03440.03380.03360.03300.03270.0320企业0.42200.39250.36250.33390.28930.26980.23100.21890.19380.1932个人0.19210.17910.12650.17070.21310.17910.17330.15300.13810.1341专利数量高校0.25300.30700.47570.88850.68200.44310.25290.89490.43990.3533科研院所1.05020.30201.23330.46970.59890.28540.84461.81900.35300.4761企业0.61830.56220.50230.91020.31250.29610.28350.25020.24830.4126个人2.70290.44860.24511.03710.73800.65080.53101.37291.09350.4991项目研发人员比率高校0.05390.05050.05130.05070.04670.04800.05050.04610.04870.0461科研院所0.05870.05770.05050.05460.05320.05160.05500.04940.05080.0532企业0.15000.10620.10230.10110.10080.09940.09940.09920.09890.0991个人0.13360.15970.19120.12730.12400.12860.11430.11890.12840.1445创新项目融资估值总额高校0.87920.95810.88600.75430.25480.30620.40510.35780.32600.3497科研院所8.58153.77863.67093.12893.59033.29872.92530.27602.67792.3429企业1.23370.45940.80710.43050.75770.46170.31221.15370.50420.2405个人2.22641.17991.08990.80240.49840.36800.35910.34230.33060.3102创业导师数量高校0.16940.15900.13790.13160.12420.11470.12000.11490.11470.1140科研院所0.13800.11300.10250.09960.09800.09700.09630.09510.09460.0941企业0.28990.27380.20320.18760.16040.18880.18350.18590.16580.1467个人0.06770.06060.05710.05940.06470.05760.05990.05870.05590.0550举办创新创业活动次数高校0.05020.04660.04580.04710.04360.04560.04810.04580.04390.0426科研院所0.16910.15990.16050.14580.13150.14450.12020.12890.12210.1095企业0.20240.16690.14470.16770.21050.14160.12190.15420.17810.1433个人0.15690.11950.10380.09870.10940.10750.10330.10550.10780.1059创新项目获得融资总额高校0.73890.40240.47240.33290.77690.40610.24190.50280.39900.2229科研院所0.65430.53861.27260.30080.25150.65380.33680.29460.44960.2943企业1.28980.59790.80960.43920.97930.41010.35421.91730.45930.2531个人1.62350.52632.17310.90421.12240.47980.26550.44871.35450.3974

3.1.3 计量结果特征分析

根据波动系数的统计学原理,其数值越大,波动性越大,说明处于越不稳定状态;其数值越小,波动性越小,说明处于相对稳定状态。结合统计结果,进行比较分析发现:

(1)从分类别统计结果可知,高校主导的创客组织发展稳定性状态略好于科研院所主导的创客组织,而且两者的波动系数比较接近;高校和科研院所主导的创客组织发展处于比较稳定状态,但企业和个人主导的创客组织处于发展不稳定状态,高校和科研院所主导的创客组织发展多项稳定性指标季度波动系数明显低于企业和个人主导的创客组织。从衡量指标看,高校和科研院所主导的创客组织基本处于盈亏平衡状态,总收入、总支出和净利润的季度波动系数基本都小于企业和个人主导的创客组织,即使亏损,额度也不大;创客数量呈现长期稳定状态,创客入驻率处于93%~100%的接近满额状态;协同组织数量稳定增长,说明高校和科研院所主导的创客组织发展稳定性较好。相比较而言,总支出较大、创客入驻率低和创新人才吸引力不足等都是造成企业和个人主导的创客组织处于发展不稳定状态的重要原因。高校和科研院所主导的创客组织往往“近水楼台先得月”,具有吸引创客的优势以及优质的创新创业基础设施,深刻影响了该类创客组织的发展稳定性。

(2)创客组织整体上处于发展不稳定状态。首先,以高校和科研院所主导的创客组织衡量指标为标准,与创客组织的指标波动系数季度平均值相比,创客组织发展整体上处于不稳定状态。其次,假如指标的波动系数小于15%才具有稳定性发展特征且数值越小越稳定,就要求创客组织的总支出和项目研发人员比率的波动系数符合假设条件,这说明创客组织维系运营的成本总支出是必要的,具有稳定性,也说明协同创新需要的技术员工是必不可少的,而且保持稳定性发展态势;其它10个指标的波动系数基本上大于15%,说明在2017年1月1日—2019年6月30日期间,创客组织整体上发展波动性较大。最后,指标的季度波动系数较小,说明其数值变化不大,但必须结合其平均值才能说明整体发展状态。如总支出的整体波动系数都比较小,说明每季度支出总额变动小,趋于稳定状态,但季度支出的额度差异可能很大,这与每个季度创客组织支出数额大小有关。

3.2 创客组织发展稳定性原因分析

虽然创客组织的发展速度较快,但组织协同系统处于整体不稳定状态。根据240家创客组织的12项指标评价结果可知,以高校主导的创客组织指标波动系数为标准,创客组织整体上处于发展不稳定状态;分类别分析结果表明,高校和科研院所主导的创客组织发展稳定性明显优于企业和个人主导的创客组织。从发展实践看,导致其稳定性状态的原因分析如下:

(1)财务管理方面。总体上,大多数创客组织处于亏损状态,财政补贴仅是“杯水车薪”,难以实现收入目标,但必要支出基本上稳定不变。同样条件下,高校和科研院所基本不用支付办公场所租金,这使得高校和科研院所主导的创客组织总支出明显低于企业和个人主导的创客组织,而且前者的创客入驻率平均值接近100%,而后者仅为60%。

(2)组织协同方面。总体上,创客的流动性以及协同组织与创客组织的弱合作关系决定了组织协同关系的不稳定性,这导致组织协同系统处于不稳定状态。高校和科研院所拥有大量大学生和科研人员,为创客组织提供了足够的创客。协同组织更倾向于参与此类创客组织的协同创新,更愿意相信创客和创客组织能实现协同创新。然而,企业和个人的创新资源只能依靠自身的吸引能力,而不同创客组织的资源禀赋不同,其吸引创客和协同组织的能力也参差不齐。

(3)协同创新方面。创新成功的概率非常低[23],创业成功率同样也非常低,即使在美国,创业成功率也仅为10%左右[24]。提高创新创业成功率是协同创新的应有之义,但也只具有一定程度的促进作用。专利数量、创新项目融资估值总额都具有很高的不确定性,而且有效专利数量少,融资估值本身也不一定准确,这些因素导致协同创新具有不稳定性。此外,高校和科研院所在协同创新方面比企业和个人更具优势,高校和科研院所的科技专家和管理专家可以为创客提供创新服务。

(4)创新服务方面。创客组织的创新服务也具有很大的不确定性,创业导师数量、创新项目融资总额都可能随时间变化发生不可控的变动,举办创新创业活动的次数虽然波动性较小,但却起不到创新服务的关键作用。由于创客组织大多只是资源对接的协助者,根本无法提供创新创业的关键技术资源支持。因此,创新服务的波动性会影响创客组织发展稳定性和组织协同系统运行稳定性。高校和科研院所主导的创客组织举办创新创业活动,具有场地、人才和资金等方面的优势,更具有为创客提供专家资源的优势,更易于获得投资机构的投资,这是大多数企业和个人主导的创客组织无法比拟的。

4 结论与启示

4.1 研究结论

基于组织协同系统的稳定机理分析,结合投入—产出指标体系文献分析可知,创客组织的发展稳定性通过财务管理、组织协同、协同创新和创新服务方面的12项具体指标衡量。根据波动系数基本原理,本文通过对比波动系数模型计量结果发现,以高校主导的创客组织指标波动系数为标准,创客组织处于总体发展不稳定状态;高校和科研院所主导的创客组织,其发展稳定性明显优于企业和个人主导的创客组织。总而言之,创客和协同组织通过创客组织形成组织协同系统的层级正、逆反馈机制,影响组织协同系统发展状态的因素随着组织协同和资源协作关系的变动性形成动态变化机制,决定了组织协同系统的稳定性状态。实际上,创新创业本身具有成功率低的特征,再加上组织协同和资源协作关系的变动性,共同导致了创客组织整体不稳定性发展状态;高校和科研院所具有优质创新创业人才资源、基础设施和资金保障,这是导致其创客组织发展处于稳定性状态的基本原因。

4.2 理论贡献

创客组织的稳健发展关系到创新驱动发展战略实施成效。已有研究大多偏重于创客组织的商业模式、创新绩效和运行效率分析[16,25],忽略了创客组织发展稳定性分析。因此,探究创客组织发展稳定状态,可以填补以往研究的空白和不足,其理论贡献主要体现在两个方面。一方面,研究视角创新。自“双创”政策实施以来,创客组织呈井喷式发展态势,但其发展问题也频频出现,从发展的波动性角度探析创客组织的发展稳定性是全新研究视角的新探索。另一方面,研究内容的贡献。通过多样本的多指标波动性分析,本文得出创客组织的发展状态和不同类别创客组织的发展特征,结果表明,高校或科研院所主导的创客组织处于稳健发展状态,而企业和个人主导的创客组织发展呈现参差不齐的波动性。研究结论具有一定理论指导意义,可以为创客组织改进发展路径提供借鉴,也可以为政府完善“双创”政策,实施创新驱动发展战略提供参考。

4.3 研究启示

创客组织的发展稳定性受到政策因素、收支平衡和创新能力等诸多因素的深刻影响,其整体不稳定性发展状态理应引起政府、高校院所、企业等组织的高度关注并力争改变此态势。本文主要分析了创客组织的发展稳定性规律和成因,但未能深入探析具体因素对发展稳定机理的作用机制,也未立足于政府立场分析其具体可行的政策建议,更未能从系统科学理论角度,探究组织协同系统的运行机理。因此,未来研究需要进一步剖析和探究相应的难题。

参考文献:

[1] 周新旺,霍国庆,张璋.双创背景下我国创客组织的盈利模型研究[J].中国软科学,2017(4):182-192.

[2] 周新旺.创客组织的盈利模式和竞争优势研究[D].北京:中国科学院大学,2016:13-30.

[3] 郑文范,崔明浩.创客模式与战略变革契合及实现路径研究[J].科技进步与对策,2015,32(17):27-30.

[4] 何铮,魏莞月.创新创业微型集群——“众创空间”研究综述及其趋势[J].电子科技大学学报(社科版),2018,20(1):50-55.

[5] 冉奥博,刘云.创新生态系统结构、特征与模式研究[J].科技管理研究,2014,34(23):53-58.

[6] 陈夙,项丽瑶,俞荣建.众创空间创业生态系统:特征、结构、机制与策略——以杭州梦想小镇为例[J].商业经济与管理,2015(11):35-43.

[7] 刘志迎,武琳.众创空间:理论溯源与研究视角[J].科学学研究,2018,36(3):569-576.

[8] 周佩,章道云,姚世斌.协同创新与企业多元互动研究[J].管理世界,2013,29(8):181-182.

[9] SHANKER R, BHANUGOPAN R, BEATRICE I, et al.Organizational climate for innovation and organizational performance: the mediating effect of innovative work behavior[J].Journal of Vocational Behavior, 2017,100(2):67-77.

[10] AZAR, GOUDARZ, CIABUSCHI F.Organizational innovation,technological innovation, and export performance:the effects of innovation radicalness and extensiveness[J].International Business Review,2017,26(2):324-336.

[11] 裴蕾,王金杰.众创空间嵌入的多层次创新生态系统:概念模型与创新机制[J].科技进步与对策,2018,35(6):1-6.

[12] 雒亮,祝智庭.创客空间2.0:基于O2O架构的设计研究[J].开放教育研究,2015,21(4):35-43.

[13] 李燕萍,陈武,陈建安.创客导向型平台组织的生态网络要素及能力生成研究[J].经济管理,2017,39(6):101-115.

[14] 王俊秋.众创空间的商业模型研究[J].河北企业,2019(6):100-101.

[15] 张耀一.创客空间运作:理论逻辑、模式选择及案例研究[J].江淮论坛,2017(3):78-82.

[16] 张心懿,王君华.众创空间运行效率研究综述[J].合作经济与科技, 2020(5):162-165.

[17] 纪浩.众创空间运行效率评价与资源优化配置研究[D].杭州:浙江工商大学,2018:38.

[18] 李庆博,吕菲菲,徐宗勋.众创空间创新绩效评估与服务优化研究[J].天津经济,2018(8):7-12.

[19] 张静进,陈光华.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].工业技术经济,2019,38(9):26-34.

[20] 李洪波,史欢.基于DEA方法的国内众创空间运行效率评价[J].华东经济管理,2019,33(12):77-83.

[21] 郑珍远.统计学[M].北京:机械工业出版社,2013:96-101.

[22] 王晶,甄峰.城市众创空间的特征、机制及其空间规划应对[J].规划师,2016,32(9):5-10.

[23] 高波,余素霞.CAS视角下创新成功率与创新周期对两类创新模式的影响[J].科技进步与对策,2019,36(6):1-10.

[24] 张敏,王仰东,宋加山,等.基于创新基金数据的创业失败实证研究[J].科学学与科学技术管理,2015,36(7):127-134.

[25] 伍蓓,金侠影,张文艺.众创空间:研究综述与展望[J].技术经济, 2018,37(12):76-81.

(责任编辑:陈 井)