嵌套循环函数的时间与空间复杂度界定疑问

假设有一个整数的列表的列表数据结构，以下是Python代码（非Python开发者也可理解）：

# 接收类型为列表的列表的参数outer_list的函数
def stupid_foo(outer_list: list[list[int]]):
    new_outer_list: list = []

    # 遍历外层列表的每个元素
    for inner_list in outer_list:
        new_inner_list: list = []

        # 遍历内层列表的每个元素
        for integer_element in inner_list:
             new_inner_list.append(integer_element)

        new_outer_list.append(new_inner_list)

（注：原代码中的大括号为Python语法错误，已修正为正确的冒号格式）

时间复杂度 #

我认为其时间复杂度为O(n*m)（若假设外层列表包含n个内层列表，每个内层列表的元素数量均为n，可简化为O(n²)，即二次方），理由是外层列表的每个元素对应遍历n个内层元素，总操作数为n个n相加，即n²。但同事认为：

该函数的时间复杂度与输入大小严格线性相关，因为它仅遍历每个元素一次

我原本坚信是二次方复杂度，现在产生了疑问，哪种结论正确？

空间复杂度 #

根据标准定义，我认为空间复杂度表示算法额外占用的空间（通常忽略输入本身的空间）。假设引用、指针、循环变量等占用空间为常量可忽略，该算法的空间复杂度为线性O(k)（k为输入的总元素数量），理由是输入包含k个元素时，算法额外分配k个元素的存储空间，比如输入占250B，额外内存上限为250B。
但同事认为其空间复杂度应为O(n*m)（若假设n=m，简化为O(n²)，即二次方）。
我的理解是空间复杂度核心看额外空间随输入规模的变化关系，与数据结构嵌套层级关联不大。若空间复杂度为二次方，意味着输入250个元素时，额外占用内存峰值为(250²)个元素的空间，但我认为这并非空间复杂度的正确表示方式。
哪种结论更符合规范？理由是否成立？

补充说明 #

经交流，分歧核心在于：时间复杂度中的变量定义（嵌套层级的元素数量）与空间复杂度中的变量定义是否统一。我的二次方时间、线性空间复杂度结论基于“时间复杂度按嵌套层级的元素数量计算，空间复杂度按总元素数量计算”的假设。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ustulation