地区创业水平邻居效应的实证研究——基于安徽省面板数据

王慧龙,王星惠

安徽大学经济学院，安徽合肥,230601

1 相关研究与问题提出

创业通过创造发明、创造就业等方式对我国经济发展起到了极其重要的作用。近年来，创业被我国各方广为关注[1]。2014年，我国各部门相继推出一系列政策文件和纲领，同时明确提出“把大众创业万众创新融入发展各领域环节中，鼓励各类主体开发新技术、新产品、新业态、新模式，打造发展新引擎”战略。据《全球创业观察(GEM)2016/2017报告》，中国目前毫无疑问是全球创业活动最高的国家之一；从创业者的背景和创业活动的创新性、成长性来看，中国创业活动的质量也有了显著的提升。同时报告还指出，中国创业活动的主体是青年，同时高收入群体更愿意创业。中国创业者的国际化程度、创业成长性都在稳步提高。目前在对创业的影响因素探究中，大多数研究关注地区差距的变动趋势，而较少关注地区之间的相互影响，即一个地区的创业水平会受到另一个相邻地区创业水平的影响。

在国外，Wennekers等人研究认为，由于各国经济发展水平之间存在差异，在经济发展水平和创业水平之间存在着U型关系,即创业随着经济的增加先是高水平，紧接着保持低水平状态，后期创业水平又保持高水平状态[2]。Cheng等运用地理加权法研究发现，不同的空间地理环境对创业水平存在着影响[3]。同时，Levratto指出邻近效应是影响创业水平的一个关键因素[4]。在国内，汤勇等指出，创业对推动经济增长、扩大就业、增加居民收入有重大的影响[5]。在对创业水平的研究上，张刚等从个体和组织两个维度提出地区创业评价的指标体系，并对我国31个地区进行地区创业水平的评价研究，得到不同地区的创业特征[6]。朱华晟等提出，我国区域创业水平与经济发展水平从全国尺度上看仍然服从U型分布，但是极个别省区并非如此[7]。高兴民等通过将空间纳入计量模型，实证研究表明，地区创业水平间的空间作用主要通过随机误差的随机产生，高创业水平对低创业水平有带动作用[8]。但是，在国内大多数研究者使用截面数据对创业水平进行分析，缺乏使用面板数据对其进行动态分析，而且对城市之间创业水平的邻居效应方面的研究甚少。

基于此，本文将以安徽省2012—2016年各地级市的面板数据为例来检验邻居效应以及其他影响因素对创业水平的作用，以此对创业现象进行较为深入的了解，以期为政策实施者提供参考。

2 数据来源、变量设计与模型建立

2.1 数据来源

本文主要关注的是创业水平是否存在邻居效应，为保证实证结果的可靠性，本文借鉴陈丁等的方法[9]，搜集安徽省各地级市区2012—2016年的相关数据，以检验各地级市区创业水平之间是否存在邻居效应，数据来源于《安徽省统计年鉴》(2013—2017)、《中国城市统计年鉴》(2013—2017)和安徽省知识产权官网(http://www.ahipo.gov.cn/)等。

2.2 变量设计2.2.1 被解释变量为地区创业水平

鉴于国内对创业水平的衡量方法比较多，同时考虑数据的可得性，本文借鉴董志强等人的研究[10]，用各地级市区自我雇佣人数占总就业人数的比重来衡量地区创业水平。自我雇佣人数这里用私营和个人从业人数来近似替代。创业指标选择：

地区创业水平=各地级市区自我雇佣人数/总就业人数

2.2.2 解释变量

(1)私营企业项目投资。一个地区的私营企业越多，所占市场规模比例越大，越能激发人们创业热情，进而带动创业，因此显著影响当地的创业水平。鉴于数据的可获得性，这里用私营企业项目投资来表示私营企业在市场上的规模大小。

(2)第三产业增量占比。近年来随着第三产业的蓬勃发展，产业结构也悄然发生着变化，同时也提供了更多的创业机会和挑战。这里用第三产业增量占比来衡量第三产业的发展。第三产业增量占比采取环比增加值，即以上一期为基期，本期第三产业值减去上期第三产业值与上期第三产业值之比。

(3)人口密度。20世纪60年代，我国人口规模增长速度达到顶峰。70年代开始，我国广大城乡普遍开展计划生育的政策。人口的增加会带来经济活力和较多的市场需求，但是人口的过多增长确实增加了资源和环境的负担，故人口的变化对创业水平的影响是复杂的。这里用人口密度来反映各地级市区的人口变化。

(4)失业率。董志强等人通过验证自雇创业率变化对随后的失业率变化有着显著的影响，表明创业与失业之间有着显著的联系[10]。在失业的情况下，劳动者迫于无奈，选择创业，即生存驱动创业。但是在高的失业保障金的条件下，有些人缺乏创业的积极性。但是，任慧玲提出，人口出生率的提升不一定会导致失业率的提高，相反可能因为需求的增加带来就业的增加[11]。这表明人口密度和失业率有较强的关联，为了避免多重共线性，本文选用了人口密度，所以不再将失业率纳入计量模型中。

(5)专利申请数。地区的创新能力显著影响创业水平的提高，Dean等人研究表明，较高的知识储备意味着会产生大量的新思想[12]。创新能力的提高表明大量新思想的产生，新想法和新思想的碰撞更能推动创业；同时企业家的创新能力在边缘企业创业成长中起到了极其重要的作用[13]。在创新能力指标的选取上，这里用专利申请数量来衡量，专利申请数量可以直接反映创新的结果。

(6)城镇人口占总人口的比重。2006年，政府提出以大城市为依托、以中小城市为重点，逐步促进城镇化建设，大力推进城镇化即促使人口向城镇集中的过程，城镇人口的增多，则人力资本容易获得，意味着大量企业在地理位置的集中。这里用城镇人口占总人口的比重来反映城镇人口的集中效应。

(7)邻居效应变量。这里研究的是一个城市的创业水平应该会受到邻近城市的影响，所以在本城市创业水平模型中加入相邻区域创业水平的影响因素。为了描述相邻城市创业水平对本城市创业水平的影响，这里加入空间邻居效应变量,并且定义i城市邻居效应空间权重变量SCi,t。

SCi,t=∑wi,jCj/∑wi,j

其中，wi,j为空间权重，且当i城市与j城市有共同边界时，wi,j=1，否则wi,j=0，所以SCi,t可以表示相邻市区平均创业水平。通过查询安徽省地图，得到安徽省各地级市相邻市区，如表1所示。

表1 邻居效应变量 SCi,t的定义

本文变量的选择：被解释变量创业水平指标选用各地级市区自我雇佣人数占总就业人数的比重Ci,t来衡量。解释变量分为两大类：一类为地区经济环境指标，用第三产业增量占比ISi,t和私营企业项目投资PBi,t表示；另一类为地区技术与人力资本指标，用专利申请数量PAi,t、人口密度DPi,t和城镇人口占总人口的比例ZCi,t来表示。邻居效应采用空间权重变量SCi,t表示。

2.3 模型建立

通过以上分析，本文地区创业水平模型可表示如下：

lnCi,t=αi+β1lnISi,t+β2lnPBi,t+β3lnDPi,t+

β4lnPAi,t+β5lnZCi,t+β6lnSCi,t+ε

其中，Ci,t表示i地区t年自我雇佣人数占总就业人数的比重，ISi,t表示i地区t年第三产业增量占比，PBi,t表示i地区t年私营企业项目投资，DPi,t表示i地区t年人口密度，PAi,t表示i地区t年专利申请数量，ZCi,t表示i地区t年城镇人口占总人口的比例，SCi,t表示i地区t年的邻居效应空间权重变量，ε为随机项。为了缩小各数据的绝对值，方便计算，同时压缩变量的尺度，这里对数据进行对数处理。

3 实证分析

3.1 实证结果简述

通过对各地级市地区创业水平的计算，得出地区创业水平的均值、最大值、最小值、标准差,如表2所示。由表2可以看出，2012—2016年，安徽省创业水平均值、最大值、最小值均呈现逐渐上升的趋势，表明安徽省各地级市创业水平呈现某种共同的变化趋势。

表2 2012—2016年安徽省地区创业水平统计量表

注:数据来源于《安徽省统计年鉴》(2013—2017)。

为了充分研究各类因素对地区创业水平的影响，这里采用三种模型进行分析。

模型1：lnCi,t=αi+β1lnISi,t+β2lnPBi,t+

β3lnDPi,t+β4lnPAi,t+β5lnZCi,t+ε

模型2：lnCi,t=αi+β3lnDPi,t+β4lnPAi,t+

β5lnZCi,t+β6lnSi,t+ε

模型3：lnCi,t=αi+β1lnISi,t+β2lnPBi,t+

β3lnDPi,t+β4lnPAi,t+β5lnZCi,t+β6lnSCi,t+ε

模型1考虑地区经济环境指标：第三产业增量占比、私营企业项目投资；地区创新能力与人力资本指标，专利申请数量、人口密度、城镇人口占总人口比重。模型2考虑地区创新能力与人力资本指标：专利申请数量、人口密度、城镇人口占总人口比；同时又引入了邻居效应空间权重变量。模型3考虑地区经济环境指标：第三产业增量占比、私营企业项目投资；地区技术与人力资本指标，人口密度、专利申请数量、城镇人口占总人口比重；同时又引入了邻居效应空间权重变量。使用安徽省2012—2016年各地级市相关数据进行回归分析，实证结果如表3。表3记录了各变量在三种不同模型下的显著性。

表3 实证结果(2012—2016年)

注：***、**和 * 分别代表在1%，5%，10%水平下显著，相应的t统计量已在各系数下的括号内标明。

对比模型1、模型2和模型3，以及调整后的R2和德宾-沃森检定量(Durbin-Watson Statistic)发现，模型3的R2和德宾-沃森检定量(Durbin-Watson Statistic)显然更好，模型3的解释能力和稳定性较模型1、2都比较好。这和理论相符合，即只有第三产业增量占比、私营企业项目投资、人口密度、专利申请数量、城镇人口占总人口的比例还不足以解释安徽省地区创业水平，邻居效应的加入完善了安徽省地区创业水平模型。

3.2 实证结果分析

本文就邻居效应变量实证结果进行分析，从模型2、3可以看出，邻居效应空间权重变量系数在99%的置信区间内显著，这表明安徽省地区创业水平明显受到邻居效应的影响，影响强度与周边市区创业水平之间存在正向关系。

就地区经济环境指标实证结果来看，私营企业项目投资回归系数在模型1、2、3中与地区创业水平呈现显著正相关，这也证明了私营企业的市场规模越大，私营企业从业人数也随之增大，进而对创业水平起到促进作用。

就地区技术与人力资本指标实证结果来看，人口密度回归系数在模型1、2、3中与地区创业水平呈现显著负相关。人口密度的增加，则人口规模就增加，若规模的增加超出了资源和环境的范围，则创业者彼此之间的竞争变大。故人口密度对创业水平的影响显著为负。同时城市人口占总人口的比例系数在以上三个模型中均显著正相关，城市人口的聚集对创业水平的提高起着积极的推进作用。由此可以看出，人口的增多不会提高创业水平，而提高城市人口比重，提高城镇化率更能促进创业。

从实证结果可以看出，在模型1、3中，第三产业增量占比系数并不显著；同时在模型1、2、3中，专利申请数量系数并不显著，这与国内相关研究略有不同。在仔细研究文献的基础上，Cheng等人指出，地区失业与创业的关系随地区行业结构的不同而不同，普遍存在的结论并不存在，因此每个地区会有不同的结论[3]。

4 结 语

本文以安徽省为例对各地级市区创业水平邻居效应进行讨论和分析，同时引入第三产业增量占比、私营企业项目投资、人口密度、专利申请数量、城镇人口占总人口的比重，构建了新的创业水平模型，并分析了2012—2016年安徽省各地级市区相关面板数据。结果表明，安徽省各地级市区创业水平之间确实存在邻居效应，而且显著。同时人口密度的增大不会提高创业水平，而提高城市人口比重却能促进创业。因此，鼓励创业和提高创业水平，要同时考虑相邻市区的创业水平，努力做好合作互赢，但是也要防止因人才流失进而降低了创业水平。同时也要控制总人口数量，努力推进城镇化建设，这样更能促进创业水平的提高。