城市创业活跃度对人均GDP的影响及差异分析——以合肥都市圈为例

杨霞,邹荣妹,何涛

(1.淮南师范学院经济与管理学院,安徽 淮南 232038; 2.安徽理工大学经济与管理学院,安徽 淮南 232001;3.安徽理工大学机械工程学院,安徽 淮南 232001)

2016年以来党中央、国务院大力实施创新驱动发展战略,推动“大众创业,万众创新”的深入发展。2022年党的二十大再次强调“加快实施创新驱动发展战略,加快实现高水平科技自立自强”,意味着创新驱动作为一种基本国策,对我国的发展具有更大的战略支持作用[1]。为切实推动经济高质量发展,安徽省近年来致力打造由合肥、淮南、六安、滁州、芜湖、马鞍山、蚌埠7市构成的合肥都市圈。合肥都市圈作为安徽省和长三角城市群的重要经济发展区域,一方面各市在科技、经济、创业等领域开展了多元协作,有效推动了区域经济的发展;另一方面各市陆续出台大量创业政策,引导大众创业,各地区创业环境得到显著改善,创业热情和创新能力亦得到了有效提高,大众创业的积极性提升明显,形成了新一轮的创业热潮。

创业在助力世界各国实现充分就业目标、推动经济增长方面发挥着重要作用[2-3]。但我国创业情况地区差异明显、创业政策同质化、覆盖范围窄、扶持力度不够、服务体系不健全等问题屡见不鲜[4]。要想促进地区经济发展,对创业活跃度的研究不可或缺。当前国内外研究主要聚焦在区域创业活跃度的影响因素、评价方法、创业活跃度与经济增长的关系等方面。在测量创业活跃度方面,最为广泛使用的创业活动指数有4种,分别是TEA指数、KIEA指数、WBGES指数和CPEA指数[5]。其中前3种创业活动指数均是由国外学者针对国外情况提出的研究方法,虽然都能对创业活动进行量化,但由于研究角度和计量方法的不同,或多或少存在样本数量的选择、其他因素的影响程度等问题。CPEA指数是由全球创业组织提出的,专门用来针对中国创业活动的一种测量方法,该方法由于数据的可获得性,且便于计算的优点而被国内学者广泛使用。

创业活跃度能否促进经济的增长,创业活跃度与地区经济增长的关系如何,不同的学者提出了不同的观点。张明妍等[6]提出创业是促进经济增长和发展的一个重要动力。Stenholm等[7]提出一种新的创业环境多维测量方法,揭示了制度安排的差异如何影响一个国家创业活动的速度和类型。Acs等[8]发现非国有经济部门的创业活动与经济增长之间存在显著的正相关关系。周劲波等[9]运用VAR模型研究发现,在短期内创业与经济增长不具有因果关系,而在长期两者有持续的双向促进关系。赵奉军等[10]发现由于我国要素的高流动性,创业与中国经济增长呈现的是线性正相关关系。古家军等[11]利用我国省际面板数据对农民创业活跃度与以区域农民收入衡量的经济增长的关系进行研究,进一步证明在我国确实存在创业与经济增长之间的正相关关系,并得到不同区域的创业活跃度对经济增长的影响效果存在差异的结论。李守伟[12]采用第四次全国经济普查数据和年度统计数据,通过熵权TOPSIS-RSR方法,研究发现地区间的创业活跃度水平存在显著差异。黄玲玲等[13]通过对省际面板数据的分析,发现创业活跃度对区域经济增长存在正相关关系,且创业活跃度对我国经济增长的影响存在地区差异。

梳理文献发现,现有研究对地级市的创业活跃度测度、创业活跃度与人均GDP增长的关系和产生差异的原因探究不足,尤其是针对合肥都市圈这一重要经济增长极的创业活跃度关注不够。据此,本文以2009—2020年为研究时段,采用中国私营企业创业(CPEA)指数测量方法,通过面板回归模型,评价合肥都市圈内7个城市的创业活跃度,从区域创业与人均GDP之间的关系切入,评价合肥都市圈城市的创业活跃度,探究创业对地区经济的影响以及差异原因,对推动安徽省“双创”升级和经济高质量发展具有重要意义。

1 研究方法

1.1 CPEA指数法

考虑到市级城市创业数据的可获得性,参考姜彦福等[14]提出的中国私营企业创业(CPEA)指数测量方法开展研究。以历年《安徽统计年鉴》为数据来源,选取安徽省合肥都市圈内7个市级城市的私营企业数(见表1)和各市城市劳动人口数(见表2)作为指标,计算得出2009—2020年各市的创业活跃度。

(1)

表1 2009—2020年合肥都市圈各城市私营企业数 个

表2 2009—2020年合肥都市圈各城市劳动人口数 万人

式中:CPEAi为第i年我国某地区私营企业创业指数,代表某地区15～64岁的劳动人口中每万人所拥有的连续3年累计新增私营企业数;PEi代表在第i年拥有的私营企业数,个;Li代表第i年所拥有的15～64岁劳动人口数,万人。

1.2 面板回归模型

为了突出合肥都市圈建立前后的时间差异和个体空间差异对总体水平的影响,采用面板数据回归模型来分析地区创业活跃度对人均GDP的影响。该模型通过混合不同横截单位的时间序列数据方式,反映变量斜率和截距随个体时间在时间、空间上呈现的变化规律和特征[15],计算公式如(2)所示:

Yit=αi+βiXit+εit

(2)

式中:i代表合肥都市圈的7个城市;t代表不同的年份;Yit为因变量;α为截距项;Xit为自变量;β为各影响因素的影响系数;εit为随机扰动项。在对创业活跃度影响区域人均GDP的差异分析中,因变量为人均GDP,自变量为CPEA指数。

2 实证分析

2.1 CPEA指数分析

基于式(1)中国私营企业创业(CPEA)指数测量方法,得出合肥都市圈7个城市2011—2020年的创业指数,如表3所示。芜湖市的居民创业最为活跃,平均指数为19.13个/万人,马鞍山紧随其后,位列第二;而六安和淮南创业活跃度最低,暂时位居末两位。从各个地区人均GDP看,由于地区空间位置和发展水平的差异,合肥、芜湖、马鞍山3市历年人均GDP普遍较高;六安和淮南市人均GDP普遍较低;蚌埠和滁州无论是历年平均创业活跃度还是人均GDP都处于7市中等水平。

表3 2011—2020年合肥都市圈各市创业指数与人均GDP

如图1所示,从历年创业指数平均值看,2011—2020年合肥都市圈各市的创业水平整体呈现波浪式上升趋势,但各市差异明显。其中2011—2017年,创业指数平均值持续增加,马鞍山、滁州、蚌埠3市增加趋势与总体趋势基本一致,2017—2019年创业指数平均值小幅下降,2019—2020年呈上升趋势。从各个城市看,芜湖市、合肥市从2011—2019年整体呈明显下降趋势,滁州市与蚌埠市从2011—2020年增长较为明显。2020年各市创业指数上升明显,其原因可能源于:一是各市劳动人口急剧下降;二是近年来安徽持续优化营商环境,全面推行“网上办”“预约办”,精简审批事项,激发了市场活力和居民创新创业热情;三是创业是创新成果转化、商业化应用的重要形式之一,各市创新成果转化与商业化应用进程加快。

图1 合肥都市圈2011—2020年7市CPEA指数

图2反映各市2011—2020年人均GDP整体呈上升趋势。其中合肥市人均GDP位居第一,但在2020年全国新冠肺炎疫情和安徽省汛情双重冲击下,合肥市的经济受到严重影响,当年人均GDP下降。芜湖市三次产业内部结构调整优化,四大支柱产业持续发力,使得芜湖市在2014—2020年人均GDP持续位居第二。

图2 合肥都市圈2011—2020年7市人均GDP

结合图1和图2可知,淮南市2015年CPEA指数下降明显,同年人均GDP降至历年最低,2015年后淮南CPEA指数和人均GDP有所回升。变化原因可能为:淮南市作为一座以重工业为主、煤炭工业为支柱产业的资源型城市,2011年煤炭工业发展“十二五”规划给其经济转型发展造成强烈的冲击。

2.2 面板数据回归分析

为深入分析创业活跃度对各市人均GDP的影响效果,根据各市创业指数平均值的大小进行创业活跃度区域的划分,分组进行面板数据回归分析。按照创业活跃度区域划分标准,将CPEA≥10.43的城市分为创业高度活跃区,5≤CPEA<10.43的城市分为比较活跃区。合肥都市圈7市中,芜湖、马鞍山、滁州为高度活跃区;合肥、蚌埠、淮南、六安为比较活跃区。

2.2.1 比较活跃区实证结果

两两比较选出最优模型。在FE模型和POOL模型比较中,F(3,35)=18.089,P<0.001,小于0.05,F检验呈现出5%的显著性水平,FE模型更优。在RE模型和POOL模型比较中,BP检验呈现出5%的显著性水平,表明RE模型更优。在FE模型和RE模型比较中,χ2(1)=-7.272,P=1.000,大于0.05,Hausman检验未呈现出显著性,则RE模型更优,如表4所示。综上,在该分组实证分析中,以RE模型作为最终结果。

表4 检验结果汇总(n=40)

表5为RE模型中间过程值。从表5可知:比较活跃地区的CPEA指数t=2.034,P=0.049,小于0.05,呈现出5%的显著性水平,且回归系数值为3 209.93,大于0,表明该地区CPEA指数对人均GDP产生显著的正向促进作用。

表5 RE模型中间过程值

2.2.2 高度活跃区实证结果

高度活跃区实证结果如表6。从表6可知:在FE模型和POOL模型比较中,F(2,26)=2.031,P=0.151,大于0.05,F检验未呈现出显著性,说明POOL模型比FE模型更优;RE模型和POOL模型比较中,BP检验并未呈现出显著性,χ2(1)=0.126,P=0.361,大于0.05,说明POOL模型更优;FE模型和RE模型比较中,Hausman检验并未呈现出显著性,χ2(1)=3.030,P=0.082,大于0.05,表明RE模型更优。综上,以POOL模型作为最终结果。

表6 检验结果汇总(n=30)

POOL模型中间过程值如表7所示。结合表7可知:高度活跃区CPEA指数t=4.152,P<0.001,小于0.01,呈现出1%的显著性水平,并且回归系数值为3 178.84,大于0,说明该地区3个城市CPEA指数对人均GDP产生显著的正向影响关系。总体检验和分组检验的回归系数值均大于0,表明合肥都市圈7市创业指数对人均GDP有正向作用。各个区域创业活跃度对人均GDP影响存在差异:比较活跃区创业活跃度对人均GDP的贡献较大,为3 209.93;高度活跃区次之,回归系数为3 178.84。

表7 POOL模型中间过程值

由于采用私营企业数作为指标计算创业指数,而工业私营企业数占比较高,因此高度活跃区创业指数越高,工业发展越活跃。但当工业发展过高,其他产业的发展就会受到限制,该地区的总体经济发展可能不会呈现预期效果。对比高度活跃区和比较活跃区城市发展现状进一步发现:

高度活跃区近几年经济发展迅速,政府高度重视经济和双创的高质量发展,出台了一系列相关政策,故该区创业活跃度普遍较高。此外,在长三角一体化背景下,区域合作带来新的发展机遇。处在南京、合肥两大都市圈中的滁州和马鞍山近几年迎来了快速发展时期,GDP逐渐走在了省内前列,创业信息和资源较为丰富,创业效果比较显著,即创业活跃度对人均GDP有正向促进作用。

比较活跃区内,蚌埠、淮南、六安的人均GDP较低,经济发展一般,外出务工人员较多,且六安与淮南的高等院校数量较少,高校双创活跃度较低,但由于政府对双创的高度重视和支持,出台了奖励政策,为创业者提供了许多便利,激起了大众的创业热情。合肥作为安徽省省会城市,近些年经济发展迅速,尤其重视高新技术产业的发展,因此合肥市私营企业数增长较为缓慢,而同时城市就业人口数量持续增长,使得整体创业指数较低,对高增长的人均GDP的影响效应不佳。

综上,各地区创业活跃度对国民经济人均GDP的影响产生差异,可能源于以下原因:一是地区经济水平的差异,由于各城市地理位置和城市内部特征造成的城市经济发展水平、大众创业的机会、资源和创业能力不同,创业的影响效果也有所差异;二是地区产业结构的影响,由于地区产业发展的重点不同,大众创业时在行业选择以及组织经营方式的选择上存在较大差异,例如合肥高新技术产业近年来发展较快,而工业方面并不突出;三是由于地区金融、教育以及科技发展水平的差异,大众创业在不同地区也产生不同的效应;四是各地区双创政策的实施效果不同,各地区对双创的支持力度、各种政策对创业者的适用效果以及创新创意的转化率等存在差异,都影响着私营企业的建立和发展。

3 研究结论及对策建议

3.1 研究结论

本文采用中国私营企业指数来衡量2011—2020年合肥都市圈7个城市的创业活跃度,根据创业活跃度将城市划分为高度活跃区和比较活跃区,对2个不同活跃区域的创业水平与人均GDP的关系进行探究,得到以下结论:

1)考察期内7个城市的创业水平整体呈现波浪式上升趋势;各个城市创业水平有显著差异,其中芜湖市、马鞍山市、滁州市划分为高度活跃区,六安市、淮南市、蚌埠市、合肥市为比较活跃区。

2)合肥都市圈整体创业活跃度对人均GDP有显著的正向促进作用,且2个创业活跃区之间创业与人均GDP均存在显著的正向关系,但由于地区间经济发展水平、产业结构与资源状况等差异,两者的创业活跃度影响效果存在差异,比较活跃区的正向影响效果大于高度活跃区。

3.2 对策建议

1)加强比较活跃区城市间的区域合作产业升级,提高城市整体创业水平。在长三角一体化发展背景下,比较活跃区各市应抢抓机遇,结合各市创业成效、优势产业和主导产业发展实际,加强区域间信息共享,共塑产业链,促进都市圈各市经济联动发展。具体而言,合肥市作为安徽省省会城市,经济、科教资源、人才储备都位居全省首位,但创业活跃度较低,创新投入强度不足,需加强成果转化,聚集结构优化,推动信息服务、电子商务、科技服务、现代金融等新兴产业和高端服务业发展,推动第三产业与第二产业互融互促,实现“创新高地”发展目标;蚌埠市经济发展位列合肥都市圈中等水平,与都市圈先进城市相比,存在经济总量不大、产业结构不优、科技创新动力不足等问题,应围绕“三地一区两中心”发展目标,加快构建民营经济现代产业体系,促进科技创新和科技成果转化;淮南市作为国家重要的能源基地,在“双碳”绿色发展的背景下,应抢抓国家统筹规划长三角数据中心契机,推进数字经济建设,努力发展创新的煤化工产业和旅游轻工业,加快资源型城市经济转型,实现产业结构的优化升级;六安市与淮南市隔水相望,东与合肥市接壤,创业活跃度和经济发展均比较落后,创新发展动力不足,需要大力吸纳与培养专业型人才,加大改革创新和创业扶持力度,实现经济和创业双增长。

2)加快高度活跃区城市的产业结构转型,提升创业对经济的正向促进作用。芜湖市、滁州市、马鞍山市作为合肥和南京双都市圈的重要城市,近年来创业活跃发展迅速、创业水平较高,但产业发展不均衡,第二产业占比较高,工业较为发达,第一产业和第三产业发展稍为逊色;而比较活跃区淮南、蚌埠、六安、合肥4市,第三产业结构均占主导地位,创业效应较高。为此,高度活跃区城市需要大力进行产业结构转型,发展新兴产业,提升城市创业活跃度对经济的正向促进作用。如:芜湖市加大特色小镇打造力度,带动乡村振兴,孵化中小微企业,围绕战略性新兴产业和支柱产业发展,大力打造高科技园区,优化创新创业人才支持政策,吸引更多大学生创客和高科技人才投身创业;马鞍山市依托数字经济发展优势,大力推进新型产业集群联盟和产业园区建设,补齐服务业短板,加快融入合肥和南京两大都市圈,形成相互之间的经济辐射,推进经济体协同发展;滁州市深化产学研合作,加大对中小微企业的支持,完善科技创新、人才培育、人才招引等创业政策,围绕智能家电及电子信息、先进装备制造、绿色食品三大主导产业,大力发展配套第三产业,进一步优化产业结构。