大众创业指数的编制与统计研究

丁新宇，叶 琳，郭 强

(同济大学 马克思主义学院，上海 200092)

大众创业指数的编制与统计研究

丁新宇，叶 琳，郭 强

(同济大学 马克思主义学院，上海 200092)

为了推进大众创业，亟须建立一套科学的测量指标体系与统计指数，度量和评价中国各地区大众创业的发展态势和状况。上海国信社会服务评估院团队编制出“大众创业指数”，并对我国2010年至2014年大陆省域的31个省级行政区的大众创业指数进行了测算、排序与分析。中国大众创业指数测量指标体系的建立，对于科学评价我国大众创业的发展水平及其地区差异，制定地区发展的宏观政策，具有重要的借鉴意义。

大众创业指数；上海国信社会服务评估院；第二部门；第三部门；综合

2014年9月的夏季达沃斯论坛上，李克强总理首次在公开场合发出“大众创业、万众创新”的号召。他提出，要在960万平方公里土地上掀起“大众创业”“草根创业”的新浪潮，形成“万众创新”“人人创新”的新态势。此后，他在首届世界互联网大会、国务院常务会议和各种场合中频频阐释这一关键词。近年来，我国经济社会发展的传统优势动力逐渐呈现后劲不足的疲软状态，创新创业是被寄予厚望的新型驱动力。推动大众创业、万众创新，“既可以扩大就业、增加居民收入，又有利于促进社会纵向流动和公平正义”。[1]在这个背景下，建立一套科学的统计指数和指标体系，度量和评价中国各个地区的大众创业发展状况和态势，成为一项紧迫而重大的时代课题。然而，目前国内尚未有衡量大众创业发展程度的指标。有鉴于此，由郭强带队的上海国信社会服务评估院借助于同济大学的支持，在整合相关优势资源的基础上，经过近一年的努力，成功编制了“大众创业指数”(Business Startups Index，简称BSI)，填补了这方面的空白。

一、大众创业指数的构建方法

我们依据“综合性强、编制简单、容易理解”的编制原则，依此推进指标体系的建立、指标的无量纲化、指标体系的权数规定和指数合成方法的应用等一系列工作。

(一)指标体系的建立

选取多少指标以及选取什么指标来反映被评价事物，是多指标综合评价必须考虑的问题。课题组在充分讨论论证和借鉴相关研究的基础上，确定的指标结构如下：地区综合创业指数由第二部门创业指数和第三部门创业指数两个分项指数构成，每个分项指数包括单位人口创业数、单位GDP创业数和单位城镇化率创业数三个测量指标。

“创业”通常被理解为第二部门(市场)行为，但笔者认为“创业”应作广义理解，其对象包括第二部门和第三部门的所有组织，即除第一部门(政府)之外的所有组织。因此，确定地区综合创业指数包括第二部门创业指数和第三部门创业指数两个分项指数。单位人口组织数(即人均拥有组织数)是统计学中常用的衡量市场主体和社会组织发展水平的测量指标，但这个指标只能反映出大众创业发展水平与人口的协调程度，用作衡量大众创业发展水平是不全面的。课题组认为大众创业指数应该统筹考虑大众创业发展水平与人口、经济、社会各项指标的协调发展程度，为此，分别选取了较有代表性的年末常住人口数、GDP总量和城镇化率三种数据用于公式之中。三个测量指标的计算方法如下：

其中，第二部门的组织数包括所有市场主体种类：企业、个体工商户、农民专业合作组织；第三部门的组织数包括所有社会组织种类：社会团体、民办非企业单位、基金会。

(二)指标的无量纲化

对于多指标综合评价体系，必须对性质和计量单位不同的指标进行无量纲化处理，这样才便于指标之间进行对比。无量纲化，也叫数据的标准化、规格化，它是通过数学变换来消除原始变量(指标)量纲影响的方法。从理论上讲，无量纲方法可以有很多种，但归结起来，无非三大类：直线型无量纲化方法、折线形无量纲方法和曲线型无量纲方法。[2](P21-22)上述方法各具特点和适用条件，经过分析比较后，认为直线型无量纲化方法更适合应用于此项研究。直线型无量纲化方法在将指标实际值转化成不受量纲影响的指标评价时，假定二者之间呈线性关系，指标数实际值的变化因其指标评价值一个相应的比例变化。直线性无量纲化方法主要有阈值法、Z-score法和比重法等，课题组认为其中的阈值法最适合该指数的研制。阈值法是将指标实际值xi与该种指标的某个阈值相对比，从而使指标实际值转化成评价值的方法。阈值往往采用极大值或极小值等，但也可以采用所谓满意值、不允许值等专门确定的阈值。阈值法又包括极小化处理、极大化处理、极差化处理、中心化处理、均值化处理等方法。经过分析比较极小化处理是更符合该指数设计要求的，极小化处理就是将指标实际值xi与实际数据的极大值maxxi相对比，从而使指标实际值转化成评价值的方法，公式为：

综上所述，采用的无量纲化方法是：无量纲化方法—直线型无量纲化方法—阈值法—极小化处理。然而，极小化处理方法存在一个重要缺陷：每年实际数据的极大值maxxi的不断变动导致历史数据之间无法进行比较，因而无法对各地发展水平的时间序列进行比较。为解决这一问题，改进了现有的极小化处理方法：受功效系数法采用专门确定阈值的启发，规定某一确定年份的实际数据的极大值为“通用极大值”——maxx通。“通用极大值”的确定融合了“实际数据”和“确定”两大元素，更加科学有效，实际值可以超过“通用极大值”，评价值yi也可以超过1。由于2012年是中国全面深化改革元年，且该年度数据最齐全，所以规定2012年实际数据的极大值为“通用极大值”。笔者认为，改进后的极小化处理法较适合于大众创业指数的编制。

(三)指标体系的权数规定

在多指标综合评价中，权数的确定直接影响着评价的结果，权数的变动会引起被评价对象优劣顺序的改变，因此，科学地确定指标权数在多指标综合评价中有重要的作用。权数是以某种数量形式对比、权衡被评价事物总体中诸因素相对重要程度的量值。就其本质而言，权数是一个结构相对数，无论它以什么数量形式出现，总是可以归结为相对数的形式。[3]为了充分体现大众创业指数的现实意义，课题组采用德尔菲法，其特征是集中多位专家的独立意见和经验，赋予各指标以特定权数，并在不断地测算、反馈和修正中得到相对理想的结果。

在大众创业指数的权数结构中，单位人口创业数、单位GDP创业数和单位城镇化率创业数三个测量指标对总指数计算的重要性应当是相等的，即上述三个指标在计算总指数时是等权的，以体现协调发展的观念。另外，构成地区综合创业指数的第二部门创业指数和第三部门创业指数两个分项指数也是等权的。

(四)指数合成方法的应用

在多指标综合评价中，合成是指通过一定的算式将多个指标对事物的不同方面的评价值综合在一起，得到一个整体性的评价。可用于合成的数学方法较多，主要包括线性加权和法(加法合成)、乘法合成法、加乘混合法、代乘法。[4](P44-50)经过对大众创业指数的特点和四种合成方法的特征的分析研究，课题组认为线性加权和法最符合要求，该方法的基本公式为：

该公式中，y为被评价事物得到的综合评价值，wi为各评价指标的权数，yi为单个指标的评价值，n为评价指标个数。如上所述，笔者认为在两次合成过程中各项指标是等权的，即wi都取值为1，即不加权，因此采用的加权线性合法公式为：

二、我国省级行政区的大众创业指数

根据大众创业指数的构建方法，使用前文所提及相关数据，对2014年我国大陆省域31个省级行政区的地区综合创业指数、两个分项指数以及三个指标指数进行了测算和排序。(见表1、表2、表3)。从表3中可以看出在31个省级行政区中，2014年地区综合创业总指数排序在前25%的8个省区依次是：江苏、浙江、四川、广东、湖北、山东、甘肃和云南；排序在后25%的8个省区依次是：上海、北京、西藏、天津、黑龙江、海南、宁夏和新疆；剩余50%的15个省区排在中间。这些排序和指数的情况反映出2014年我国各个省级行政单位大众创业发展水平与人口、经济、社会各项指标的协调发展程度。为了便于读者比较31个省区大众创业指数和指标指数的历史变化情况，按照表1至表3的内容对2010-2013年的数据也进行了统计，本文仅以上海和北京为例进行展示。(见图1、图2)

表1 2014年我国省级行政区(不含港澳台)第二部门创业指数

表2 2014年我国省级行政区(不含港澳台)第三部门创业指数

表3 2014年我国省级行政区(不含港澳台)地区综合创业指数

图1 图2

表1、表2、表3是同一年份不同地区数据指数的比较结果，反映的是大众创业水平的差异。除此之外，还对2014年31个省级行政单位的地区综合创业指数同比增长率进行了测算和排序。表4中的同比增长率及排名情况反映出2014年我国各个省级行政单位大众创业发展水平与人口、经济、社会各项指标的协调发展程度较上一年的进步落后情况。

表4 2014 年我国省级行政区(不含港澳台)地区综合创业指数同比增长率

三、对大众创业指数的分析

在表1、表2、表3中，某一省份某一指数越大、排名越靠前，表明该省份2014年这一方面大众创业程度越高，还表明该方面大众创业程度与人口、GDP、城镇化率的协调程度越高。以上海为例进行分析：其单位人口创业指数在第一部门、第二部门、地区综合方面都表现良好，排名分别是第4、8、3名，说明上海的大众创业水平与人口较协调；其在单位GDP创业指数和单位城镇化率创业指数方面的表现都较差，说明上海的大众创业水平与GDP和城镇化率不甚协调，换言之，大众创业水平落后于GDP和城镇化率的发展；其第二部门创业指数要优于第三部门创业指数，说明上海市场主体的发展水平要比社会组织的发展水平高。

表4呈现某一年各省的大众创业指数同比增长率和排名。某省份指数越大、排名越靠前，表明该省份本年大众创业指数增速越快、进步越大。如果增长率是正数，表明该省本年比上年大众创业程度与人口、GDP、城镇化率的协调程度高，绝对值越大表明协调程度进步越大；如果增长率是负数，表明该省本年比上年大众创业程度与人口、GDP、城镇化率的协调程度低，绝对值越大表明协调程度退步越严重。

图1和图2能够科学反映大众创业指数历时态的变化情况，可以看出上海的综合创业指数在2010-2014年间一直处于平稳可持续的增长态势，像这样的地区全国只有9个；而北京则不然，不仅时起时落，而且后来一直没有恢复到2010年的水平；还有些省份如过山车般大起大落，如重庆2011年的综合创业指数同比增长率竟达到46%，而第二年迅速跌落20%。

大众创业指数增长率还能反映出一些已有因素对大众创业的影响。例如，2013年及以前，每年都有一些省份出现负增长，其中2011年竟有19个省份的综合创业指数出现负增长，然而2014年大众创业指数增长率普遍很高，其中综合创业指数只有一个省份出现低程度负增长，第二部门创业指数无一例外实现了正增长。主要原因是国务院在2014年2月7日，以国发[2014]7号印发《注册资本登记制度改革方案》(以下简称《方案》)。《方案》中的取消注册资本限制、登记手续简化、年检制度改为年报等都大大促进了大众创业的发展。

综上，大众创业指数可以提供以下5种数据分析功能：第一，横向比较同一年份不同地区的数据，反映出共时态的区别；第二，纵向比较同一地区不同年份的数据，反映出历时态的变化；第三，比较分析同一地区同一年份大众创业程度与人口、GDP、城镇化率的协调程度；第四，比较同一地区同一年份的第二部门、第三部门、地区综合创业程度；第五，将上述4种数据分析进行交叉分析。通过上述一系列的数据分析，能够评估出一个地区在大众创业方面的发展状态以及各种优势和不足。其意义不仅在于能够反映出一些已有因素(如《方案》的实施)对大众创业的影响，更能对日后决策部门掌握大众创业发展规律、促进大众创业提供理论支撑，促进中国经济转型。[5]希望该指数能够为这一战略的实施添砖加瓦。

大众创业指数的编制方法简单、实用、适应性强，但同时该指数也存在指标体系不够细化、未体现边际收益递减规律、对指数的研究分析没有使用多元统计中的系统聚类分析方法进行分类等问题。该项研究永远是一种探索，希望我们的工作能够起到抛砖引玉之用，同时期待社会各界朋友对我们的研究提出批评、意见和建议。

[1]李克强.政府工作报告——2015年3月5日在第十二届全国人民代表大会第三次会议上[M].北京：人民出版社，2015.

[2]邱东.多指标综合评价方法的系统分析[M].北京：中国统计出版社，1991.

[3]袁卫，彭非.中国发展指数的编制研究[J].中国人民大学学报，2007，(2).

[4]邱东.多指标综合评价方法的系统分析[M].北京：中国统计出版社，1991.

[5]孙丽颖，谷炜江，宋阔.建设创新型国家背景下的大学生创新创业教育研究[J].哈尔滨学院学报，2015，(8).

责任编辑：张 庆

The Study of Compiling and Statistics of Public Business Index

DING Xin-yu，YE Lin，GUO Qiang

(Tongji University，Shanghai 200092，China)

To promote the public business，it is required to establish a set of scientific measurement indicators and statistic index to measure and evaluate the development trend and situation of the public business in China. Shanghai Guosen Social Service Assessment group compile “public business index” that calculate，rank and analyze the public business index in the 31 provincial level regions from 2010 to 2014. The establishment of this indicator system is of great value of reference to evaluate the developmental level and regional difference of China’s public business and make macro policy for regional development.

the public business index；Shanghai Guosen Social Service Assessment；the second department；the third department；comprehension

2016-03-08

2014年国家社科基金重大项目，项目编号：14ZDA059。

丁新宇(1989-)，男，山东青岛人，博士研究生，主要从事政治哲学、社会学理论研究； 叶 琳(1988-)，男，河南许昌人，博士研究生，主要从事现代社会思潮研究； 郭 强(1965-)，男，河南虞城人，教授，博士生导师，主要从事社会学理论研究。

1004—5856(2016)12—0041—07

F279.2；F124.3

A

10.3969/j.issn.1004-5856.2016.12.010