趙華平 ,孟宏瑋

(1.山西財經(jīng)大學 管理科學與工程學院,山西 太原 030006;2.山西財經(jīng)大學 工商管理學院,山西 太原 030006)

一、引言

在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革快速推進的背景下,科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動作為加快技術(shù)創(chuàng)新成果商業(yè)化應用的重要載體,是創(chuàng)新動力與社會經(jīng)濟發(fā)展的連接紐帶[1],日益得到我國社會各界的關(guān)注。我國各級政府出臺了一系列扶持科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)的優(yōu)惠政策,鼓勵科技型企業(yè)開發(fā)新技術(shù)、新產(chǎn)品、新流程和新工藝[2]。但是2020 年全球創(chuàng)業(yè)觀察報告顯示,中國創(chuàng)業(yè)活動大部分集中于低技術(shù)行業(yè),存在科技創(chuàng)新性不足的問題[3]。那么,何種因素制約著城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的提升,這一研究話題對于提高中國科技創(chuàng)新能力和促進創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)經(jīng)濟繁榮發(fā)展具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

對于科技型創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言,中國獨特的土地供給制度是其面臨的一個重要情景因素。土地作為一切經(jīng)濟活動的載體,其配置方式不僅影響創(chuàng)新要素集聚,而且也成為影響一個區(qū)域創(chuàng)業(yè)潛力的關(guān)鍵因素[4]?？傮w來看,在財稅競爭和引資競爭的激勵下,我國地方政府為了實現(xiàn)經(jīng)濟增長和稅收最大化目標,將城市建設(shè)用地在工業(yè)、居住、商業(yè)服務(wù)業(yè)用地之間進行策略性供給,具體表現(xiàn)為大量廉價供應工業(yè)用地、少量高價供應商業(yè)和居住用地,使得某種用途的城市建設(shè)用地的新增供給數(shù)量與人口需求出現(xiàn)偏離,同時其他用地供給與人口需求存在反向偏離,造成城市中不同用途土地的供需錯配[5]。因此,城市土地供需結(jié)構(gòu)錯配指的是在控制城市建設(shè)用地總量供應的條件下,政府實施的策略性土地供給導致不同用途城市建設(shè)用地供給與人口需求不匹配的結(jié)果。這較難滿足人口流入尤其是創(chuàng)新型人力資本流入帶來的居住和商業(yè)服務(wù)業(yè)需求[4]。由此可見,我國土地市場未能很好實現(xiàn)供給端和需求端的平衡發(fā)展[5]。這在一定程度上不利于創(chuàng)新要素的集聚和創(chuàng)新環(huán)境的改善。而科技型創(chuàng)業(yè)企業(yè)作為高成長性和高風險性并存的創(chuàng)新型企業(yè),其發(fā)展主要依托高技術(shù)研發(fā)人員和良好的科技創(chuàng)新環(huán)境[1]。因此,城市建設(shè)用地作為經(jīng)濟活動中的一種生產(chǎn)要素,其供需結(jié)構(gòu)錯配程度對科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度產(chǎn)生何種影響? 其中的作用機制又是什么? 這不僅是重要的現(xiàn)實問題,也是亟待研究的科學問題,值得進一步探索。

與本文研究主題相關(guān)的文獻主要集中在三個方面:從土地資源錯配衡量方法來看,土地資源錯配可以采用商住用地與工業(yè)用地出讓面積或價格之比,工業(yè)協(xié)議出讓土地面積占比等單要素指標加以衡量[5-6]。也可以通過生產(chǎn)函數(shù)計算出土地要素錯配造成的全要素生產(chǎn)率損失程度加以衡量[7-9]。從土地資源錯配的經(jīng)濟影響來看,部分學者研究了工業(yè)用地錯配或土地供給結(jié)構(gòu)失衡對經(jīng)濟增長和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的影響,其中的作用機制是工業(yè)用地錯配或土地供給結(jié)構(gòu)失衡帶來了房價上漲[9-10],擠占了政府和企業(yè)科技支出[11],增加了創(chuàng)業(yè)者的融資成本[12],阻礙了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級和企業(yè)技術(shù)效率的改善[5],從而抑制了城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的提高[13]。從科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動的影響因素來看,部分學者研究了宏觀層面的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平、政策環(huán)境、城市營商環(huán)境、孵化環(huán)境、市場規(guī)模、創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、技術(shù)進步程度對城市科技型或高技術(shù)創(chuàng)業(yè)活動的影響及作用機制[14-15];也有學者從微觀層面考察了創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)機會,創(chuàng)業(yè)投資和回報以及創(chuàng)業(yè)者的知識厚度、人力資本、技術(shù)創(chuàng)新能力、風險偏好等微觀主體資源稟賦差異因素對科技型或高技術(shù)創(chuàng)業(yè)活動的影響及作用機制[16-17]。

總體而言,目前對于土地資源錯配的衡量指標多以工業(yè)用地供給作為關(guān)鍵測度指標,很少把不同用途的城市建設(shè)用地納入統(tǒng)一框架中。雖然有部分研究土地資源錯配的文獻從經(jīng)濟產(chǎn)出角度間接地考慮了某一區(qū)域的土地要素需求,但是學者主要從土地供給側(cè)來研究土地資源錯配程度,忽略了人口因素對土地需求和土地資源錯配的影響。對于土地資源錯配所產(chǎn)生的經(jīng)濟影響主要集中在經(jīng)濟增長、效率損失和城市創(chuàng)新水平上。雖然學者已經(jīng)意識到土地資源錯配對城市創(chuàng)業(yè)活動的重要性,但較少直接、系統(tǒng)地對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響進行理論和實證分析,尤其對作用機制還有待進一步厘清。

本文相對于已有研究有以下貢獻:第一,已有文獻從供給角度研究了土地供給結(jié)構(gòu)扭曲或失衡程度,缺乏從土地需求側(cè)對土地供需結(jié)構(gòu)錯配進行研究。因此,在考慮城市對居住、工業(yè)和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地需求的基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建了城市土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù),為形成土地供需結(jié)構(gòu)錯配協(xié)同治理機制提供現(xiàn)實依據(jù)。第二,以國內(nèi)外學者較少涉及的科技型企業(yè)作為研究對象,從創(chuàng)新型人力資本集聚水平、創(chuàng)新環(huán)境、政府基本公共服務(wù)水平和住房價格來闡釋土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機制,并借鑒江艇[7]提出的中介效應分析操作建議進行實證檢驗。第三,現(xiàn)有文獻主要探討土地資源錯配或土地供給結(jié)構(gòu)失衡對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的總體影響,本文則分析了不同經(jīng)濟區(qū)域、不同類型土地和不同城市的土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的異質(zhì)性影響,具有重要的政策指導價值。

二、理論分析和研究假設(shè)

(一)創(chuàng)新型人力資本集聚稀釋效應

創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)理論指出,創(chuàng)新型人力資本的參與和技術(shù)創(chuàng)新性是提升科技型企業(yè)活躍度的重要途徑。創(chuàng)新型人力資本的集聚可以通過人力資本外部效應將企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新和管理創(chuàng)新能力轉(zhuǎn)換為創(chuàng)業(yè)能力[4],從而提高城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。創(chuàng)新型人力資本是城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動中重要的投入要素之一。而城市宜居性越來越成為創(chuàng)新型人力資本在區(qū)域間流動時重點考慮的因素[18-19]。政府如果把土地要素更多地配置到工業(yè)部門,則會造成商住用地供給擴張速度小于其需求增長速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯配問題,從而較難滿足創(chuàng)新型人力資本對居住改善、商業(yè)便利性等城市宜居性方面的需求。此外,擴張式供給工業(yè)用地還會降低能源利用效率、加劇城市環(huán)境污染[20],由此降低創(chuàng)新型人力資本向目標城市的集聚程度。

因此,土地供需結(jié)構(gòu)錯配引發(fā)的創(chuàng)新型人力資本稀釋效應,不利于提高集聚地各類人力資本之間的社會互動程度和學習的便利性,使科技型創(chuàng)業(yè)企業(yè)失去了人力資本支持。它還減弱了科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動的競爭效應和規(guī)模效應,縮短了科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)存續(xù)期,降低了創(chuàng)業(yè)活動技術(shù)含量,抑制了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度[21]。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)1:土地供需結(jié)構(gòu)錯配通過降低創(chuàng)新型人力資本集聚水平抑制城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

(二)創(chuàng)新環(huán)境破環(huán)效應

創(chuàng)業(yè)生態(tài)理論認為創(chuàng)新環(huán)境的改善可以使創(chuàng)業(yè)者通過提供新產(chǎn)品和服務(wù)獲得更多的創(chuàng)業(yè)租金,帶來更多基于新技術(shù)和新產(chǎn)品的創(chuàng)業(yè)機會,從根本上改變市場供求關(guān)系,進而增強科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)意愿和創(chuàng)業(yè)活躍度[22]。同時,完善的創(chuàng)新環(huán)境有助于新企業(yè)整合資源、培育核心競爭力,使得初創(chuàng)科技型企業(yè)不僅可以在既有市場中獲得有利地位,還能探索和開拓新的創(chuàng)業(yè)機會[3],催生更多的高技術(shù)創(chuàng)業(yè)活動。由于土地要素具有保值增值功能和融資放大效應[5],商住用地供給擴張速度小于其需求增長速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯配問題會強化地方政府“以地融資”的杠桿效應,導致地方政府債務(wù)不斷累加,扭曲銀行信貸結(jié)構(gòu),增加科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)主體的融資成本[6]。這不僅會削弱土地市場的有序競爭環(huán)境,還會擴大企業(yè)尋租空間,提高土地領(lǐng)域貪污腐敗的發(fā)生概率[5]。由此,企業(yè)會將更多的精力、財力花費在非生產(chǎn)性尋租活動上,弱化企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品和開展技術(shù)創(chuàng)新活動的意愿。在“以地引資”的工業(yè)用地利用方式指引下,地方政府以低價供應大量工業(yè)用地,降低了企業(yè)用地成本和生產(chǎn)經(jīng)營成本[6]。創(chuàng)新活動存在風險高、投入規(guī)模大、收益慢的特點,大多數(shù)企業(yè)為了規(guī)避風險,會通過消耗土地資源的粗放方式擴大生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模、增加利潤,不會通過開展技術(shù)創(chuàng)新活動改變原有生產(chǎn)和經(jīng)營方式[4],從而制約了城市創(chuàng)新環(huán)境的改善。

因此,土地供需結(jié)構(gòu)錯配引發(fā)的城市創(chuàng)新環(huán)境破壞效應,不利于推動新產(chǎn)品開發(fā)、新技術(shù)擴散和應用,使得“高精尖缺”創(chuàng)業(yè)孵化項目難以通過學習效應、合作效應和競爭效應推動企業(yè)間的合作創(chuàng)新,提高了創(chuàng)業(yè)活動的交易成本與市場風險,不利于為新企業(yè)的誕生提供高價值的創(chuàng)業(yè)租金和創(chuàng)業(yè)機會[5],降低了技術(shù)型創(chuàng)業(yè)項目存活率,最終抑制了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)2:土地供需結(jié)構(gòu)錯配通過破壞創(chuàng)新環(huán)境抑制城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

(三)政府基本公共服務(wù)水平削弱效應

地方政府的基本公共服務(wù)水平體現(xiàn)了一個區(qū)域的生產(chǎn)和交易成本,對區(qū)域的創(chuàng)業(yè)活動有顯著影響。研究表明,政府基本公共服務(wù)水平的提升有利于降低初創(chuàng)企業(yè)生產(chǎn)成本,促進創(chuàng)業(yè)。按照創(chuàng)業(yè)感知理論,政府基本公共服務(wù)水平的提升有助于降低創(chuàng)業(yè)活動的制度性交易成本,從而提升創(chuàng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營績效、增強創(chuàng)業(yè)可行性感知,最終提高創(chuàng)業(yè)活躍度[23]。另外,醫(yī)療、教育、社會保障等基本公共服務(wù)會通過乘數(shù)效應帶動相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)市場需求,有利于從整體上提高環(huán)境承載力,降低新創(chuàng)企業(yè)的交易成本,從而涌現(xiàn)更多創(chuàng)業(yè)機會,激活城市創(chuàng)業(yè)活力[11]。然而,受城市建設(shè)用地規(guī)?？偭靠刂频脑?地方政府過度供給工業(yè)用地的行為會擠壓教育、醫(yī)療等基本公共服務(wù)用地的供給,并且減少相應基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),最終造成在稀有的城市土地上積聚大量發(fā)展前景暗淡的中低端工業(yè)企業(yè),導致城市第二產(chǎn)業(yè)占比過大[6],帶來工業(yè)用地供給擴張速度大于其需求增長速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯配的問題,進而不利于政府履行和發(fā)揮公共服務(wù)職能[11]。同時,地方政府將工業(yè)用地的土地出讓收入投資于完善工業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),擠占了教育、醫(yī)療、就業(yè)等基本公共服務(wù)領(lǐng)域的財政投入,降低了地方政府的基本公共服務(wù)水平[6]。

因此,土地供需結(jié)構(gòu)錯配引發(fā)的政府公共服務(wù)水平的降低對區(qū)域內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動產(chǎn)生資源約束效應,使得創(chuàng)業(yè)企業(yè)難以獲得長期豐富的資源支持去探索新的機會,增加了初創(chuàng)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和制度性交易成本[5],也會對其投資區(qū)位的選擇產(chǎn)生不利影響,從而制約了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的提升。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)3:土地供需結(jié)構(gòu)錯配通過削弱政府基本公共服務(wù)水平抑制城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

(四)房價擠出效應

房價是影響創(chuàng)業(yè)活動的重要影響因素之一。從住房供給角度來看,商住用地供給擴張速度小于其需求增長速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯配會提高住房價格[19]。這主要是因為在“以地謀發(fā)展”和土地財政的動機下,地方政府會提高工業(yè)用地出讓比重,相應地居住用地的比重會減少,導致住房供給量不足,從而引起房價上漲[24]。一方面,房價上漲會導致企業(yè)將重心轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)投資領(lǐng)域,忽略了主營業(yè)務(wù)和科技創(chuàng)新投入,從而擠占了科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)資金,加上科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)的風險大、投入高、技術(shù)研發(fā)周期長,因此會降低潛在科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)傾向,最終降低了科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動[6,8]。另一方面,房價上漲會提高住房成本,導致勞動力生活成本提高,增加科技型初創(chuàng)企業(yè)的用工成本。用工成本高漲會降低科技型初創(chuàng)企業(yè)的利潤空間,進而會抑制潛在科技型創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)意愿,最終降低了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動[25]。

因此,居住用地或商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供給擴張速度小于其需求增長速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯配提高了房地產(chǎn)價格,帶來了房地產(chǎn)泡沫,扭曲了企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)、提升了勞動力用工成本和居住成本[25],從而對技術(shù)創(chuàng)新活動資金投入和創(chuàng)新型人力資本產(chǎn)生擠出效應[5],降低了潛在科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)者進行新產(chǎn)品、新工藝、新技術(shù)研發(fā)的意愿[6],進而降低了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)4:土地供需結(jié)構(gòu)錯配通過提高住房價格抑制城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

綜上,土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機制,如圖1 所示。

圖1 土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機制

三、研究設(shè)計

(一)模型設(shè)定

基于上述理論分析,建立土地供需結(jié)構(gòu)錯配影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的計量模型。

其中:techit表示城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度指數(shù),landit表示土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù),表示一系列控制變量;α1表示土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度指數(shù)的影響程度,Z表示控制變量參數(shù)向量;λi表示城市固定效應,ηt表示時點固定效應;εit表示隨機誤差項。

為檢驗土地供需結(jié)構(gòu)錯配影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機制,根據(jù)江艇[7]提出的中介效應分析及操作建議,本文在實證分析部分只考察土地供需結(jié)構(gòu)錯配對中介變量的影響,從而克服逐步法檢驗中介效應模型的缺陷①。在公式(1)的基礎(chǔ)上,本文建立如下因果推斷經(jīng)驗研究中的中介效應模型[7]。

式(2)～(5)中,β1、η1、φ1、γ1、分別表示土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)對創(chuàng)新型人力資本集聚、創(chuàng)新環(huán)境、政府基本公共服務(wù)水平和住房價格的影響程度,其他變量與前文一致。

(二)變量定義、數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

1.城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度指數(shù)。借鑒國家統(tǒng)計局對高技術(shù)制造業(yè)和高技術(shù)服務(wù)業(yè)的范圍界定,本文認為科技型企業(yè)是指國民經(jīng)濟行業(yè)中知識密集型、科技含量相對高的制造業(yè)企業(yè)和采用高技術(shù)手段為社會提供服務(wù)活動的服務(wù)業(yè)企業(yè)。因此,借鑒趙濤等[26]的作法,本文從以政府公開的企業(yè)信息為數(shù)據(jù)源的天眼查數(shù)據(jù)庫中,得到城市層面存續(xù)和在業(yè)的私營科技型企業(yè)每年新增數(shù)目,以此表示初創(chuàng)科技型企業(yè)數(shù)量,并用城市每百萬人口中的初創(chuàng)科技型企業(yè)數(shù)量表示城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。同時,借鑒杜運周等[23]處理創(chuàng)業(yè)活躍度數(shù)據(jù)的方法,通過計算原始值與最大值的比值得到[0,1]科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度指數(shù),數(shù)值越趨近于1,說明該城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度越高。這一比值是一個相對值,反映不同年份實際值的大小,并且這一比值是一個與城市特征無關(guān)的無量綱數(shù),因此該指數(shù)在不同年份間可以直接對比。

2.土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)。借鑒Nassar et al.[27]對相關(guān)變量的處理方法,本文使用城市中不同用途土地的供給增加份額與需求增加份額之間的歐氏距離,表示土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)。該指數(shù)可以反映由于市場運行機制不完善和制度扭曲等因素導致的土地供需結(jié)構(gòu)錯配程度,具體公式見式(6)。

借鑒鐘順昌[28]對城市土地供給的劃分方法,本文涉及的城市土地供給包括居住用地供給、工業(yè)用地供給和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供給(即除工業(yè)用地和居住用地用途以外的城市建設(shè)用地)。式(6)中,mk表示第k種用途土地供給增加份額與需求增加份額之間的距離。當mk＞0 時,表明第k種用途土地供給增加份額大于需求增加份額;當mk＜0 時,表明第k種用途土地供給增加份額小于需求增加份額。lk和dk分別表示第k種用途土地供給增加值份額和需求增加值份額。land表示整體經(jīng)濟中(城市)土地供給增加份額與需求增加份額之間的歐氏距離,即土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù);land取值越大,表明土地供需結(jié)構(gòu)錯配程度越大。根據(jù)土地供需結(jié)構(gòu)錯配的內(nèi)涵,居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地的需求增加值份額用城鎮(zhèn)常住人口增加值占總常住人口增加值的比值衡量,工業(yè)用地的需求增加值份額用城市工業(yè)就業(yè)人數(shù)增加值占總就業(yè)人口增加值的比值衡量。

不同類型土地需求指標選取理由如下:為了充分考慮非戶籍流動人口對商業(yè)服務(wù)和住房需求的影響,選用城鎮(zhèn)常住人口占比衡量商業(yè)服務(wù)業(yè)用地和居住用地需求。借鑒Dipasquale et al.[29]建立的工業(yè)物業(yè)需求模型,使用工業(yè)從業(yè)人數(shù)占比衡量工業(yè)用地需求。

3.中介變量。(1)創(chuàng)新型人力資本集聚水平。采用科學研究、技術(shù)服務(wù)與地質(zhì)勘查從業(yè)人員數(shù)作為創(chuàng)新型人力資本的替代指標[4],運用區(qū)位熵指數(shù)測度城市創(chuàng)新型人力資本集聚水平,具體計算公式見式(7)。

其中,innovation表示創(chuàng)新型人力資本集聚水平,ihumanj表示某城市科學研究、技術(shù)服務(wù)與地質(zhì)勘查從業(yè)人員的數(shù)量,allj表示全國科學研究、技術(shù)服務(wù)與地質(zhì)勘查從業(yè)人員的數(shù)量,human和total分別表示某城市從業(yè)人員總數(shù)和全國從業(yè)人員總數(shù)。(2)創(chuàng)新環(huán)境。以北京大學企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心發(fā)布的中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)衡量創(chuàng)新環(huán)境,該指數(shù)基于中國工商企業(yè)注冊數(shù)據(jù)庫中的全部企業(yè)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出數(shù)據(jù)編制而成。(3)政府基本公共服務(wù)水平。選擇公共教育服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)、社會保障服務(wù)支出之和占政府一般公共預算支出的比重衡量政府基本公共服務(wù)水平[30]。(4)住房價格。用各城市的商品住宅銷售總額除以商品住宅銷售面積來表示[24],使用各省份CPI平減后,再進行對數(shù)化處理。

4.控制變量。為了控制其他因素對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響,借鑒相關(guān)文獻的研究[5-6],選擇以下控制變量:經(jīng)濟發(fā)展水平,用城市人均GDP表示;創(chuàng)新投入,用科學技術(shù)支出占GDP比重表示;相對外商直接投資,用實際利用外資占GDP比重表示;金融深度,用城市年末金融機構(gòu)貸款余額與GDP之比表示;人力資本水平,用城市每萬人在校大學生數(shù)量來表示;城市生活成本,用人均消費支出與可支配收入的比值表示。為了緩解異方差的影響,本文對人均GDP和人力資本水平取對數(shù)。同時,以2007 年為基期的GDP指數(shù)計算不變價人均GDP。由于實際利用外資的單位為美元,采用國家公布的年平均匯率折算成以人民幣為單位。

上述變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計

5.數(shù)據(jù)來源和樣本選擇。城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度數(shù)據(jù)來源于天眼查網(wǎng)站,土地供給數(shù)據(jù)來源于《中國國土資源統(tǒng)計年鑒》和中國土地市場網(wǎng),創(chuàng)新環(huán)境數(shù)據(jù)來源于北京大學企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心、龍信數(shù)據(jù)研究院和企研數(shù)據(jù)聯(lián)合編制的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù),城鎮(zhèn)可支配收入來源于Wind 數(shù)據(jù)庫,其余數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》與EPS 數(shù)據(jù)庫,部分缺失數(shù)據(jù)采用年均增長率方法補全。本文在剔除了數(shù)據(jù)缺失值較多的三沙、巢湖等行政區(qū)后,最終選定2008—2019 年270 個地級市層面的數(shù)據(jù)作為研究樣本。

四、實證結(jié)果分析

(一)基準回歸結(jié)果分析

運用方差膨脹因子法(VIF)對所有解釋變量進行多重共線性檢驗。檢驗結(jié)果表明,人均GDP的方差膨脹因子最大,為3.12,其余解釋變量的方差膨脹因子均小于2.50?？傊?所有解釋變量的方差膨脹因子都小于10,說明模型不存在嚴重的多重共線性問題。

基于公式(1),根據(jù)Hausman 檢驗結(jié)果,本文選用固定效應模型,回歸結(jié)果見表2。表2(1)列表明:在未加入控制變量的情況下,土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響系數(shù)在1%的顯著性水平下為負。同時,(2)列在(1)列基礎(chǔ)上加入了控制變量并控制了個體固定效應,(3)列在(2)列的基礎(chǔ)上控制了時點固定效應。結(jié)果表明,土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)的估計系數(shù)顯著為負,說明土地供需結(jié)構(gòu)錯配抑制了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度,與前文理論分析一致。

表2 基準回歸結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗

1.考慮內(nèi)生性問題。本文基準回歸采用的是最小二乘估計方法,然而解釋變量與隨機擾動項相關(guān)、解釋變量與被解釋變量互為因果關(guān)系等內(nèi)生性問題會導致估計結(jié)構(gòu)有偏和不一致。為了檢驗前面估計結(jié)果的穩(wěn)健性,運用動態(tài)面板模型和面板工具變量兩種方法,考察內(nèi)生性問題對估計結(jié)果的影響。借鑒毛文峰等[5]的作法,采用城市土地坡度平均值與經(jīng)濟增長目標的交互項作為土地供需結(jié)構(gòu)錯配的工具變量。AR(1)和AR(2)檢驗表明隨機擾動項滿足存在一階自相關(guān)但是不存在二階自相關(guān)的條件,Sargan 檢驗表明所有工具變量均有效。面板工具變量法中的Kleibergen-Paap rk WaldF統(tǒng)計量為15.361,表明工具變量不存在弱工具變量問題。表3(1)和(2)列是分別采用系統(tǒng)GMM 法和兩階段最小二乘法的估計結(jié)果,與基準回歸的估計結(jié)果基本一致。這說明本文回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

2.排除極端異常值。把所有變量進行上下1%的縮尾處理,具體回歸結(jié)果見表3(3)列,發(fā)現(xiàn)土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負向作用仍然顯著,表明基準回歸的核心結(jié)論不受極端異常值的影響。

3.替換被解釋變量。把被解釋變量替換為每百萬人科技型初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量的原始值,對回歸系數(shù)重新估計。由表3(4)列可知,土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)的回歸系數(shù)仍顯著為負,表明前文研究結(jié)論穩(wěn)健性較高。

(三)異質(zhì)性分析

1.區(qū)域異質(zhì)性分析。已有研究表明,越是經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū),城市創(chuàng)業(yè)活躍度越高[3]。因此,按照經(jīng)濟發(fā)展水平進行區(qū)域劃分,以考察不同區(qū)域間的土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度影響的異質(zhì)性。國務(wù)院發(fā)展研究中心對于八大綜合經(jīng)濟區(qū)的劃分,不僅考慮了地區(qū)空間上的相鄰程度、自然條件和資源稟賦的相似性,還考慮了經(jīng)濟發(fā)展水平、社會文化的相似程度。借鑒孫早等[31]的作法,從八大綜合經(jīng)濟區(qū)的視角探究土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的區(qū)域差異,表4 是在基準回歸的基礎(chǔ)上,加入?yún)^(qū)域虛擬變量的估計結(jié)果。

從表4 可以看出:土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)對東北、黃河中游和大西北綜合經(jīng)濟區(qū)的城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度沒有顯著影響,而對東部沿海、南部沿海、北部沿海、長江中游和大西南綜合經(jīng)濟區(qū)的影響顯著為負。其中,東部沿海、北部沿海和南部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)的土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負向影響較大,可能原因在于,這些地區(qū)擁有發(fā)展成熟的城市群,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)新型人力資本密集,創(chuàng)新環(huán)境和政府基本公共服務(wù)支出對科技型企業(yè)發(fā)展的乘數(shù)效應較強[14],由此土地供需結(jié)構(gòu)錯配對北部沿海、南部沿海和東部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)的城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的邊際影響較大。

表4 分區(qū)域的回歸結(jié)果

2.不同用途土地供需錯配指數(shù)對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響差異。不同用途土地供需錯配指數(shù)影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的估計結(jié)果見表5。表5(1)～(3)列分別表示居住用地供需錯配、工業(yè)用地供需錯配和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供需錯配指數(shù)對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,居住用地、商業(yè)服務(wù)業(yè)用地和工業(yè)用地供需錯配指數(shù)的估計系數(shù)均顯著為負,并且居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供需錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負向影響大于工業(yè)用地供需錯配程度的影響。其原因是,隨著新型城鎮(zhèn)化的建設(shè)和發(fā)展,城市商業(yè)服務(wù)業(yè)承載力和住房獲取難易程度很大程度上成為匹配人和工作崗位、吸引創(chuàng)新型人力資本集聚的決定性因素;并且相對于居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地,工業(yè)用地缺乏區(qū)位壟斷性,其對創(chuàng)新型人力資本集聚和創(chuàng)新要素集聚的影響較弱。因此,居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供需錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負向影響強于工業(yè)用地供需錯配程度的影響。

表5 不同類型土地供需錯配指數(shù)的回歸結(jié)果

3.城市異質(zhì)性分析。相關(guān)研究認為,市場化、城市規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平等城市特征對企業(yè)新建率有重要影響[11]。因此,本文根據(jù)公式(8)和(9)構(gòu)建的面板平滑轉(zhuǎn)換模型,把市場化程度、城市規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平三種城市特征作為轉(zhuǎn)換變量,分析土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的異質(zhì)性影響(回歸結(jié)果見表6)。其中,市場化程度用城鎮(zhèn)私營和個體就業(yè)人員數(shù)占總?cè)丝诘谋戎睾饬?城市規(guī)模使用城市常住人口數(shù)衡量,城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平用每百人移動電話用戶數(shù)表示。本文建立的面板平滑轉(zhuǎn)換模型為:

其中:β1和β2分別為線性部分的土地供需結(jié)構(gòu)錯配的回歸系數(shù)和其余控制變量的回歸參數(shù)向量,δ0和δ1為解釋變量非線性部分的回歸系數(shù),μi和φt分別為模型個體固定效應和時點固定效應。G(wit,γ,c)是關(guān)于轉(zhuǎn)換變量wit的連續(xù)函數(shù),以邏輯函數(shù)形式表示;γ 是平滑參數(shù),刻畫了轉(zhuǎn)換函數(shù)的轉(zhuǎn)換速度,決定轉(zhuǎn)換函數(shù)從0 到1 的轉(zhuǎn)換速度;c是位置參數(shù),是轉(zhuǎn)換函數(shù)的拐點。

從表6 可以看出:土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響存在市場化程度、城市規(guī)模和城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的門檻效應,并且回歸系數(shù)的取值范圍均小于0。這意味著隨著市場化程度、城市規(guī)模和城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的提升,土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的抑制作用變大。城市規(guī)模越大,地方政府越傾向于限制商住用地供給[19],達到“以地控人”的目的,由此商住用地供給增長速度滯后于需求增長速度,導致房價上漲,較難滿足創(chuàng)新型人力資本的商住需求,從而對科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度產(chǎn)生較大負向作用[19]。同時,市場化程度和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平越高的城市,創(chuàng)新資源的市場配置效率越高、信息傳播速度越快,可以有效地發(fā)現(xiàn)更多的創(chuàng)業(yè)需求信息和創(chuàng)業(yè)機會,而土地供需結(jié)構(gòu)錯配帶來的創(chuàng)新型人力資本集聚水平稀釋效應和房價擠出效應會降低創(chuàng)業(yè)機會的“變現(xiàn)”能力,從而對科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度產(chǎn)生較大負向作用。

表6 城市異質(zhì)性的回歸結(jié)果

五、作用機制檢驗

本文進一步在基準模型的基礎(chǔ)上,對土地供需結(jié)構(gòu)錯配如何通過創(chuàng)新型人力資本集聚、創(chuàng)新環(huán)境、政府基本公共服務(wù)和住房價格影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機制予以識別和檢驗[7],具體估計結(jié)果見表7。表7(1)～(4)列分別表示土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)對創(chuàng)新型人力資本集聚水平、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)、政府基本公共服務(wù)支出占比和住房價格的回歸結(jié)果。

表7 土地供需結(jié)構(gòu)錯配影響中介變量的回歸結(jié)果

表7(1)、(2)和(3)列結(jié)果顯示:土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)對創(chuàng)新型人力資本集聚水平、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)、政府基本公共服務(wù)支出占比的影響系數(shù)顯著為負,說明土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)降低了創(chuàng)新型人力資本集聚水平、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)和政府基本公共服務(wù)水平;表7(4)列結(jié)果顯示,土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)對住房價格的影響系數(shù)顯著為正,說明土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)促進了住房價格的增長。這意味著土地供需結(jié)構(gòu)錯配通過抑制創(chuàng)新型人力資本集聚、破壞城市創(chuàng)新環(huán)境、削弱政府基本公共服務(wù)水平和提升住房價格降低了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

六、結(jié)論與啟示

運用面板固定效應模型、系統(tǒng)GMM 法、兩階段最小二乘法和面板平滑轉(zhuǎn)換模型,實證考察了土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機制。研究結(jié)果表明:第一,土地供需結(jié)構(gòu)錯配顯著抑制了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。第二,異質(zhì)性分析表明,對北部沿海、南部沿海、東部沿海、長江中游和大西南綜合經(jīng)濟區(qū)而言,土地供需結(jié)構(gòu)錯配指數(shù)顯著負向影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度;居住用地、商業(yè)服務(wù)業(yè)用地和工業(yè)用地供需錯配指數(shù)的估計系數(shù)均顯著為負,并且居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供需錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負向影響大于工業(yè)用地供需錯配的影響;隨著市場化程度的提升、城市規(guī)模的擴大和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的提高,土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的抑制作用會變大。第三,機制檢驗表明,創(chuàng)新型人力資本集聚水平稀釋效應、創(chuàng)新環(huán)境破壞效應、政府基本公共服務(wù)水平削弱效應和房價擠出效應是土地供需結(jié)構(gòu)錯配降低城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機制。

本文的研究結(jié)論為我國新時代土地供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,提升城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度有如下啟示:第一,在滿足國土空間規(guī)劃要求和經(jīng)濟學規(guī)律的前提下,形成不同城市建設(shè)用地間的用途轉(zhuǎn)換機制,根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平、資源稟賦、就業(yè)結(jié)構(gòu)有條件地將工業(yè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)榫幼∮玫睾蜕虡I(yè)服務(wù)業(yè)用地,盤活閑置低效工業(yè)用地,加速城市更新中的“工改居”。第二,按照常住人口數(shù)量配置商業(yè)服務(wù)業(yè)用地和居住用地,使得城市中不同用途土地的供給變化適應土地需求變化;有條件地適度提高大城市人口限制,嘗試城市建設(shè)用地指標跨區(qū)域交易,解決重點城市居住建設(shè)用地指標配置不足的問題;建立新增土地供需結(jié)構(gòu)與房價調(diào)控協(xié)調(diào)運行的政策體系,對于房價漲幅較快的城市,尤其需要根據(jù)常住人口數(shù)量動態(tài)調(diào)整居住用地供給的最低比例。第三,在不同用途城市建設(shè)用地配置過程中,政府決策者應充分考慮本區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、市場化程度、城市規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平等社會經(jīng)濟環(huán)境,最大程度降低土地供需結(jié)構(gòu)錯配對城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負向影響。第四,確定合理的商住用地和工業(yè)用地比例區(qū)間,滿足創(chuàng)新型人力資本對教育、醫(yī)療、居住等的實際需求;抑制非房地產(chǎn)企業(yè)在房地產(chǎn)建設(shè)領(lǐng)域的投資沖動,防止對科技投入資金形成擠出效應,為科技型初創(chuàng)企業(yè)營造良好的創(chuàng)新環(huán)境;地方政府要加大企業(yè)公共服務(wù)平臺建設(shè)力度,提供高質(zhì)量的公共服務(wù)、營造良好的公共服務(wù)環(huán)境。

注釋:

①江艇[7]認為中介效應檢驗的逐步法存在無法解決中介變量內(nèi)生性的問題。因此,建議在中介效應分析時,應該根據(jù)經(jīng)濟理論分析X,M和Y之間的因果關(guān)系,而在實證分析時只考察X對M的影響,從而避免直接效應系數(shù)估計不一致的問題(X,M,Y分別表示解釋變量、中介變量和被解釋變量);并且建議不需要估計中介效應的大小和檢驗其統(tǒng)計顯著性。