区域创业、空间溢出与经济增长效应研究

近年来，全球创业活动越来越活跃，已经成为有效服务国家创新发展战略的重要支撑之一。尤其是，当前我国经济已由高速增长阶段进入高质量发展阶段，这对推动“大众创业万众创新”提出了新的更高要求。企业作为推动我国经济高质量发展的主体，需要不断进行创新、增强企业活力与创造力，进一步促进我国产业结构升级和经济稳定增长，不断提高我国在世界大变局中的影响力和竞争力。全球创业观察(GEM)依据创业目的不同，将创业活动分为生存型与机会型创业两类，认为不同类型创业活动对经济发展的贡献不同。Baumol[1]从制度对创业活动提供激励的角度提出生产性和非生产性创业理论，认为正向激励会产生生产性创业，进而推动经济增长。之后，Sobel[2]实证检验了鲍莫尔理论，发现生产性创业能够显著促进经济增长，而非生产性创业则会阻碍经济增长；Desai[3]认为，企业家能在生产性、非生产性和破坏性创业活动中对发展中世界产生重要影响；Sautet[4]将生产性创业划分为本地创业和系统创业，其中系统创业可以促进经济增长，而本地创业对经济增长的推动作用非常有限；Matos[5]通过对巴西某社区的调查研究发现，在贫困地区有许多人从事创业活动，但由于个人特征和机构环境的影响，使得大多数非生产型创业并未取得成功。

从国外学者研究成果发现，部分学者认为创业与经济增长正相关。如Pernia[6]使用2003-2013年西班牙区域数据分析创业对区域经济增长的影响发现，在机会驱动型创业活动水平较高地区，经济增长率也较高。此外，Adusei[7]以12个非洲国家为研究对象，发现生存型创业有助于当代经济增长。有些学者认为创业与经济增长呈U型关系。如Carree等[8]基于23个OECD国家1976-1996年数据证明创业与经济发展水平存在U型关系；Wennekers等[9]实证检验36个国家创业率与经济发展水平间存在U型关系；Valliere[10]认为，创业对经济增长的影响具有不确定性，企业家进入正式经济存在门槛效应，且在发达国家，经济增长率很大一部分归因于机会型创业，而在新兴国家，这种效应并不存在；Crnoga等[11]通过对24个发达国家进行纵向分析并研究创业与经济发展间的因果关系发现，这种关系受经济发展阶段及某些年份特定特征的影响。国内学者研究成果基本认为创新创业会促进经济增长。如石书德和高健[12]从知识过滤角度考察创业对中国省级层面经济增长的影响，发现创业是中国经济增长的重要驱动力；翟庆华[13]认为，创业活跃程度对经济增长具有滞后2年的翘尾效应，二者具有相互促进作用，且在短期内，该作用效果更加明显；储珩和纪春礼[14]认为，创业之所以能够促进经济发展，其根本原因在于创业有利于促进创业资本、非技术劳动、人力资本和技术的合理投入及有效整合，加剧市场竞争，调整与重构产业结构，从而促进和推动经济增长；王琨和闫伟[15]以中国1998-2013年省级面板数据为例，结合新古典增长回归模型对创业影响经济增长效果进行研究，发现创业对经济增长具有显著正效应；张明妍、王岩等[16]认为在不同国家，创业活动对经济发展的作用程度不同，其对创新驱动国家经济增长的促进作用最大，其次是效率驱动国家，再次是要素驱动国家；王叶军[17]以我国2003-2016年城市层面数据进行研究发现，创业活力与创业层次对城市经济增长具有显著促进效应。

尽管上述学者均在不同层面研究了创业活动对经济增长的促进作用，但这些文献大多忽略了创业的空间溢出效应。首先，本文在模型中引入地理邻接空间权重矩阵和创业水平经济距离矩阵，研究创业水平对区域经济增长的影响，可在一定程度上弥补这方面实证研究的不足；其次，由于我国大多数省份经济发展水平不高，尤其是中西部地区，创业类型以需求型创业为主，但是大部分学者在衡量区域创业活动水平时，采用的是私营企业创业指数，忽略了个体户创业对经济增长的影响。因此，本文采用私营企业创业指数和个体户创业指数共同衡量地区创业水平，能够较为全面地反映不同类型创业活动发展对区域经济增长的影响。

1 理论模型方法

1.1 空间权重矩阵设定

在建立空间计量模型时，需要引入空间权重矩阵W度量空间距离，其形式如下：

式(1)中，ωij表示区域i与j的邻近关系。这里的“距离”既可以代表地理距离，也可以代表经济合作关系距离，甚至还可以代表人际关系亲疏。

1.1.1 地理空间权重矩阵

地理空间矩阵有3种常规定义：一是简单的二进制空间邻接矩阵；二是基于距离的二进制空间权重矩阵；三是基于地理距离的空间权重矩阵。本文采用简单的二进制空间邻接矩阵，基于地理位置差异研究区域创业水平对经济增长的影响，该距离矩阵第i行和第j列元素为：

1.1.2 经济距离权重矩阵

经济距离权重矩阵以经济发展水平差异程度衡量地区间密切程度，通过对各区域间经济指标之差的绝对值取倒数来定义：

式(3)中，

为考察期内第i个地区的经济指标平均值，多数研究以GDP作为经济发展水平的代理变量。

传统经济距离权重矩阵为对称矩阵，即空间单元间的相互影响程度相同，但这不符合实际情况。因此，有学者对其进行了改进，比较有代表性的如李婧[18]。本文构建一种复合型创业水平经济距离矩阵，并将其定义为：

式(4)中，ωd为距离摩擦系数为1的Cliff-Ord空间权重矩阵， width=228,height=59,dpi=110

表示考察期内第i个地区的CPEA平均值，

表示考察期内所有地区的CPEA总平均值。

1.2 空间计量模型设定

当研究对象存在空间分布特征时，表明各地理单元间存在空间相互作用效应，此时需要考虑空间计量模型。常见的空间回归模型主要有3种：空间滞后模型、空间误差模型及空间杜宾模型。

1.2.1 空间滞后模型

空间滞后模型(SAR)考虑了空间交互效应，模型表达式为：

Y=ρWY+Xβ+Iε,ε～N[0,σ2I]

式(5) 中，Y=(Y1，…，YN)'表示被解释变量，X=(X1，…，XK)表示解释变量矩阵，ρ为空间效应系数，β=(β1，…，βk)'为参数向量；W为空间权重矩阵。

1.2.2 空间误差模型

空间误差模型(SEM)在考虑空间总体相关的同时，加入了空间扰动相关，模型表达式为：

Y=Xβ+ε，ε=λWε+u，u～N[0，σ2I]

式(6)中，λ表示空间自相关系数；ε和u表示扰动项。

1.2.3 空间杜宾模型

空间杜宾模型(SDM)同时考虑解释变量与被解释变量间的空间相关性，模型表达式为：

式 (7)中，n×(Q-1)矩阵

是一个可变的解释变量矩阵，ρ为空间效应系数。

2 模型构建

2.1 数据来源与变量说明

本文利用空间面板模型研究创业水平对区域经济增长的影响。模型中的因变量为人均国内生产总值(PGDP)，用以反映区域经济发展水平。自变量为创业水平指标，一般用私营和个体雇佣率、新创企业数量、私营企业比率等指标衡量。考虑到不同创业类型对经济增长的作用存在差异，本文采用私营企业创业指数(CPEA)、个体户创业指数(IE)分别衡量机会型创业水平和需求型创业水平。

控制变量设定如下：在内生增长理论模型中，物质资本、人力资本与技术进步是推动经济增长的主要因素。其中，人力资本存量(Hcapital)采用彭国华的计算方法，将各地区人均受教育年数按照教育回报率转换成人力资本存量；物质资本存量(Mcapital)采用张军的物质资本存量估算方法；技术进步作为内生变量，与其它经济变量间存在相互影响关系，从投入角度上，采用人均研发支出投入(PR&D)，用地区人口数除R&D经费内部支出计算得到；从产出角度上，考虑到技术交易作为连接科技与经济的关键纽带，本文使用人均技术市场成交额(PTT)，用地区人口数除以技术市场交易额计算得到，用以反映知识、技术市场化程度；此外，随着经济全球化步伐的加快，我国对外贸易水平不断提高，国际贸易已经成为我国经济增长的重要来源，因此本文使用国内生产总值除以进出口总额衡量对外开放程度(Open)。

本文数据包括2005-2017年中国内地30个省市人口和各经济变量，因为西藏地区较多变量数据缺失，故未纳入统计。本文数据来源于《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国科技年鉴》以及各省市统计年鉴等相关资料。以2005年价格为基期，对部分变量(国内生产总值、固定资本投入、R&D经费投入、进出口总额、技术市场成交额)价格进行平滑。

2.2 空间相关性诊断

莫兰指数可以反映区域属性值分布是否为集聚、离散或者随机分布模式，全局吉尔里指数统计量能判断空间数据呈现高值还是低值集聚。2005-2017年，我国内地30个省市在地理邻接空间权重矩阵W1和创业水平经济距离矩阵W2下，各区域经济水平的全局莫兰指数和吉尔里指数计算结果见表1。

表1结果显示，我国区域经济水平全局莫兰指数均大于0，且各年份均通过z值检验，呈现出较强的空间正相关性，说明经济水平具有集聚特征，即地理位置邻近和创业水平相近地区间的经济水平具有较强的互补性及依赖性。我国区域经济水平全局吉尔里指数均大于0、小于1，且通过5%显著性水平检验，说明空间数据存在高值聚集。莫兰指数与吉尔里指数所得结论一致，说明无论是地理位置邻近还是创业水平相近，我国区域经济水平在空间上均非随机分布，具有相似经济水平的地区呈现集聚状态和空间依赖性。

2.3 空间计量模型选取

基于前文对创业与经济增长关系的研究，本文对柯布—道格拉斯生产函数进行一定修改并建立区域创业与经济增长空间面板模型。

其中，PGDP表示人均国内生产总值；CPEA代表私营企业创业指数；IE代表个体户创业指数；C为控制变量，包括Mcapital物质资本存量、Hcapital人力资本存量、PTT人均技术市场成交额、PR&D人均研发支出投入、Open对外开放程度。ωi为空间权重矩阵的第i行；μ代表个体异质性截距项；γ代表时间异质性截距项；ε代表随个体和时间而变的扰动项。当δ=0时为空间自回归模型；当δ=0且ρ=0时为空间误差模型。

根据Anselin的判断准则：如果LM lag和 LM error均通过显著性检验，且Robust LM lag通过显著性检验，而Robust LM error没有通过显著性检验，则认为空间滞后模型较优；反之，如果LM lag和LM error均通过显著性检验，且Robust LM error通过显著性检验，而Robust LM lag没有通过显著性检验，则认为空间误差模型较优。从表2中LM和Robust LM检验结果可知，无论是空间误差模型还是空间滞后模型的LM值均通过1%显著性检验，而Robust LM lag通过1%显著性检验，Robust LM error未通过显著性检验，表明对于地理位置邻近和创业水平相近区域创业水平对经济增长的影响而言，空间滞后模型更加合理。

本文通过Hausman检验判断采用固定效应模型还是随机效应模型，检验结果如表2所示。基于地理邻接空间权重矩阵W1，Hausman检验结果为12.65，未通过5%显著性检验，无法拒绝原假设，即在衡量地理位置邻近区域创业水平经济增长效应时应采用随机效应模型；基于创业水平经济距离矩阵W2，Hausman检验结果为77.00，通过5%显著性检验，说明应采用固定效应模型。

通过Wald和似然比LR检验判断空间杜宾模型是否能够转化成空间误差模型或者空间滞后模型，检验结果见表3。无论是基于地理邻接空间权重矩阵W1，还是创业水平经济距离矩阵W2，各检验结果均通过1%显著性水平检验，说明应该拒绝ζ(ξ)=0和ζ(ξ)+λα(β)=0即空间杜宾模型能够转化成空间误差模型或者空间滞后模型的原假设。因此，选择空间杜宾模型为最优拟合模型。

最后，根据空间杜宾模型各效应下的sigma2、R2、log-likelihood等统计量判断基于不同权重矩阵的最优模型，拟合结果见表3。从中可见，基于地理邻接空间权重矩阵W1，空间杜宾随机效应模型的sigma2值为0.004，log-likelihood值为473.87，R2值为0.98，拟合结果较好，因此其为衡量地理位置邻近区域创业水平经济增长效应的最适宜模型；基于创业水平经济距离矩阵W2，空间杜宾双固定效应模型sigma2值为0.004，log-likelihood值为544.71，R2值为0.99，在空间杜宾模型固定效应模型中拟合结果最优，即空间杜宾双固定效应模型对创业水平相近区域创业水平经济增长效应的描述最准确。

3 实证分析

3.1 区域创业对经济增长的空间回归模型

本文基于地理邻接空间权重矩阵W1下的空间杜宾随机效应模型和基于创业水平经济距离矩阵W2下的空间杜宾双固定效应模型，分别构建区域经济增长与私营企业创业指数、个体户创业指数及5个控制变量人均研发支出投入、物质资本存量、人力资本存量、人均技术市场成交额、对外开放程度间的回归模型，见表4。

由表4可知各变量对区域经济增长的影响关系。具体来说，基于地理邻接空间权重矩阵W1和创业水平经济距离矩阵W2，私营企业创业指数(CPEA)的回归系数均为正，分别为0.040和0.051，且均通过1%显著性水平检验；个体户创业指数(IE)回归系数均不显著为负，说明无论在地理位置邻近区域还是创业水平相近区域，机会型创业均对区域经济增长具有显著拉动作用，而需求型创业在一定程度上会制约区域经济发展，但这种负面影响并不显著。该结论与齐玮娜等[19]的实证研究结果相似，其认为个体户创业大多属于生存型局部创业，对经济增长的贡献十分有限。

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%显著性水平下通过检验，下同

在控制变量中，基于地理邻接空间权重矩阵W1和创业水平经济距离矩阵W2，物质资本存量(Mcapital)和人力资本存量(Hcapital)回归系数均在1%水平上显著为正，分别为0.268和0.406，系数值明显高于其它变量，说明物质资本投入与人力资本投入是我国区域经济增长的重要推动力。随着社会现代化的发展，我国劳动力受教育程度普遍提高，劳动力质量得到显著改善，有利于提高创业水平质量，显著促进经济增长。人均研发支出投入(PR&D)、人均技术市场成交额(PTT)和对外开放程度(Open)回归系数均显著为正，分别为0.063、0.035、0.029，说明增加R&D经费投入、提高区域对外开放水平，有利于推动地区经济增长。此外，技术交易作为连接科技与经济的关键纽带，有利于加速技术与劳动、资本等生产要素的融合，提高资源配置效率，促进经济发展。

与基于地理邻接空间权重矩阵W1构建的空间杜宾模型相比，引用创业水平经济距离矩阵W2构建的模型各变量系数值明显更高，且显著性水平有所提升，说明在创业水平相近区域，各变量变动对区域经济水平有较大影响。区位优势是区域经济增长过程中不可忽视的重要因素，由于地理位置邻近区域具有固定性，且各相邻地区间创业水平存在差异，难以形成创业机会及创业资源的有效共享。通过创业水平相近区域间的合作，一方面，充分利用区位优势更能够促进内生性技术进步；另一方面，良好的创新创业环境能够吸引更多外部资源流入，促进创新创业平台发展，显著增强经济发展活力。

在创业水平邻近地区，机会型创业溢出效应显著。在地理位置邻近区域，需求型创业溢出效应显著。考虑到空间杜宾模型所得系数值不能准确反映区域间溢出效应，因此需要进一步采用偏微分方法，将其分解为直接效应、间接效应和总效应，以便更加准确地度量创业水平对省域内部与省域间经济增长的影响。

3.2 区域创业对经济增长的空间溢出效应

对基于地理邻接空间权重矩阵W1建立的空间杜宾随机效应模型和基于创业水平经济距离矩阵W2建立的空间杜宾双固定效应模型分别求偏微分，即对空间溢出效应进行分解，结果见表5。

(1)直接效应。基于地理邻接空间权重矩阵W1和创业水平经济距离矩阵W2，私营企业创业指数(CPEA)区域内溢出效应均为正，分别为0.039和0.053，且均通过1%显著性水平检验；个体户创业指数(IE)对经济增长的直接效应为负，但不显著，说明机会型创业会促进区域内部经济增长，而需求型创业对区域内部经济增长可能具有一定的消极影响。在控制变量中，在地理位置邻近区域，人均研发支出投入、物质资本存量、人力资本存量、人均技术市场成交额和对外开放程度对经济增长的直接效应均显著为正，分别为0.066、0.264、0.421、0.038和0.035；在创业水平相近区域，各控制变量系数值分别为0.072、0.293、0.432、0.036和0.058，且均通过1%显著性水平检验，说明这些因素对区域内部经济增长具有显著促进作用。物质资本存量和人力资本存量系数值明显高于其它变量，说明我国经济增长主要来源于人力与物力资本投入，劳动力质量水平提高有助于促进我国劳动要素投入向人力资本要素投入转变，更好地发挥高质量人才在经济增长过程中的作用。此外，随着我国生产方式的不断变革，地区经济发展将更多依赖于技术改造与技术革新。因此，由研发活动带来的技术进步将对经济增长发挥越来越大的作用。

(2)间接效应。在地理位置邻近区域，私营企业创业指数系数为负，但不显著；个体户创业指数系数为0.068，且通过1%显著性水平检验。在创业水平相近区域，私营企业创业指数系数为0.134，且通过5%显著性水平检验；个体户创业指数系数为正，但不显著。这说明，机会型创业会促进创业水平相近区域的经济增长，但可能抑制地理位置邻近区域的经济增长，而需求型创业对地理位置邻近区域的经济增长具有显著促进作用，但在创业水平邻近地区溢出效应不显著。在控制变量中，在地理位置邻近区域，人均研发支出投入、人力资本存量、人均技术市场成交额和对外开放程度区域间溢出效应均显著为正，分别为0.080、0.343、0.049和0.120，而物质资本存量系数值为-0.137且在5%水平下显著为负，说明本地区物资资本投入会抑制地理邻近地区经济增长，而其余变量的溢出效应均对相邻省份生产率提高具有促进作用。例如，本地区R&D投入量与技术市场成交额增加，有利于提高地理邻近区域技术水平，进而促进地区生产率提升。此外，人力资本存量系数值相应较大，说明人力资本作为知识和技术的载体，流动性较强，可以通过多种方式作用于经济增长，因此与其它变量相比，人力资本存量溢出效应最大，对邻近空间的经济增长具有更为显著的促进作用。但是，在创业水平邻近地区，控制变量系数均不显著，说明创业水平邻接地区间各变量对地区间经济增长的影响不显著，由此表明地理区位特征对经济增长的溢出效应高于创业水平因素，生产要素投入对地理区位的依赖性更强。这可能是因为，尽管区域间互动不断增强，但受制于行政体制以及税收、财政等诸多体制性障碍，区域间市场壁垒仍然存在，区域协作多局限于相邻地理区域间。

4 结论与建议

4.1 研究结论

本文利用我国内地2005-2017年省级面板数据，基于不同类型空间权重矩阵，分别构建区域创业与经济增长间的空间杜宾模型。通过建立空间溢出模型，对区域创业对经济增长效应进行实证分析，得出如下结论：

(1)总体来看，样本期间内我国区域经济水平在空间上呈现集聚状态和空间依赖性。区域创业水平对经济增长的空间回归结果表明，无论是在地理位置邻近区域还是创业水平相近区域，机会型创业均对区域经济增长具有显著拉动作用，而需求型创业在一定程度上会制约区域经济发展，但这种负面影响并不明显。造成这一现象的原因在于：一是由于需求型创业规模较小，其创业动因主要是为解决个人就业问题，所以对经济增长起到的促进作用有限；二是由于个体户创业成本低，对创业者与创业技术要求低，主要以模仿型创业为主，容易造成过多的“错误进入”，扰乱市场，从而不利于区域经济增长[20]。

(2)区域创业水平对经济增长的空间溢出效应表明，机会型创业会促进该区域内部经济增长，地理位置邻近区域机会型创业可能抑制其它相邻区域经济增长，创业水平相近区域机会型创业会促进其它相邻区域经济增长；需求型创业可能抑制该区域内部经济增长，但会促进地理位置邻近区域的经济增长。这是因为，随着我国互联网技术迅速发展、轨道交通迅速普及，地理位置不再成为制约技术与知识的主要因素，从而使得在创业水平邻近地区，更容易形成技术交流与模仿，对邻近地区生产率水平提高发挥了示范效应。而本省创业水平提高，同时也会导致地理邻近省份部分生产要素内流，放缓相邻省份经济增长。这进一步说明，高质量创业集聚区的涌现能够有效发挥国家“双创”示范基地优势，形成资源共享，有利于构建良好的创新创业平台，对创业水平相近区域间经济增长产生正向显著作用。

(3)在控制变量中，人均研发支出投入、物质资本存量、人力资本存量、人均技术市场成交额、对外开放程度均对促进区域经济增长具有积极作用。而且，无论是在地理位置邻近区域还是创业水平相近区域，人力资本存量系数均最大，对该区域内及区域间经济增长的促进作用最强，溢出效应最大。这表明，随着知识经济的到来，人们对教育事业更加重视，使得我国人力资源质量得到显著改善，在推动我国经济增长过程中扮演越来越重要的角色。增加R&D经费投入、提高区域对外开放水平，有利于推动地区经济增长。同时，技术交易作为连接科技与经济的关键纽带，有利于加速技术与劳动、资本等生产要素的融合，提高资源配置效率，促进经济发展。

4.2 政策建议

基于以上结论，结合各区域发展特点，本文提出以下建议：

(1)政府部门应当进一步完善技术交易市场，通过制度创新、政策突破、体系完善等措施不断提高知识流动性与转化率。鼓励并保护创新型企业发展，提高知识商业化水平，将自主研发技术和引进的新技术投入市场，提高企业创新能力与市场竞争力。同时，重点加强对创新型中小企业的政策扶持，实现以机会型创业带动就业，降低低质量需求型创业比例。

(2)政府部门应进一步下放政府管理权限，营造良好的创新创业环境。在充分调动本区域内企业参与科技创新成果转化积极性的同时，还应该加强区域间联系，鼓励企业间进行技术交流与合作，提高生产要素外溢效应，提高企业创业质量，进一步促进区域经济发展。

(3)人力资本投入依旧是推动地区经济增长的关键因素，因此地方政府应加大引才力度，缓解区域内人才流失现象。例如，可采用放宽落户条件、提高工资福利、高技术人才子女享受优惠入学等激励措施。同时，政策制定还应加大创新和技术人才比重、扩大就业岗位类型选择，为各层次人才提供施展才华的舞台，加速实现经济发展方式由主要依靠物质资本投入向主要依靠科技进步转变。

4.3 研究不足与展望

本文研究仍然存在以下不足：①由于数据可得性，本文选取的控制变量多属于区域变量，且数据均来源于国家统计年鉴，虽然有助于分析创业对经济增长的宏观效应，但无法从创业企业微观属性进行更深入分析，未来研究需要作出改善；②本文从空间计量角度对创业的就业增长效应进行研究，由于篇幅原因，仅研究地理权重矩阵和经济权重矩阵下创业对经济的影响，未来还可以引入新的空间权重矩阵，分析其空间溢出效应。事实上，除不同创业类型对经济增长影响不同外，还有不同创业水平、不同地理区域、不同创业行业等均会对经济增长产生影响。未来研究可以从多角度完善创业对经济增长效应的影响。

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