李筱璐,岳中剛,王 凱

(南京郵電大學 經(jīng)濟學院,江蘇 南京 210023)

在新興市場國家,創(chuàng)業(yè)成為經(jīng)濟增長的重要動力,以及創(chuàng)造就業(yè)機會、提升生活質(zhì)量和激發(fā)創(chuàng)新活力的重要途徑[1]。對面臨著經(jīng)濟結構轉(zhuǎn)型、發(fā)達國家制造業(yè)“高端回流”和發(fā)展中國家“中低端分流”等巨大挑戰(zhàn)的中國而言,提升區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度顯得尤為關鍵[2]。如何優(yōu)化區(qū)域的創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境,有效激發(fā)創(chuàng)業(yè)活力,是亟待解決的現(xiàn)實問題。

作為衡量一個國家或地區(qū)創(chuàng)業(yè)活力的核心指標,創(chuàng)業(yè)活躍度一直是學術界和各級政府關注的焦點[3]。微觀層面的研究主要考察了能力、經(jīng)驗和資源等創(chuàng)業(yè)者個體因素對創(chuàng)業(yè)選擇的影響[4-5]。宏觀層面的研究主要探討了不同國家或地區(qū)之間制度環(huán)境、營商環(huán)境、基礎設施和社會文化等因素對創(chuàng)業(yè)活躍度的影響[6-8]。已有研究表明,外部環(huán)境因素對創(chuàng)業(yè)活躍度的影響可能比個體因素更大,不同區(qū)域的創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境不同是導致創(chuàng)業(yè)活躍度差異的關鍵[9-10]。

隨著數(shù)字化時代的到來,創(chuàng)業(yè)生態(tài)正發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變。作為城市基礎設施,物流服務網(wǎng)絡完善與市場規(guī)模擴張、要素流通效率提升和企業(yè)經(jīng)營成本下降等形成了正向的循環(huán)累積效應,提升了城市創(chuàng)業(yè)活躍度并提供了更多創(chuàng)業(yè)機會[8]。本文嘗試考察物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的影響效應,既有助于從理論上把握數(shù)字化時代區(qū)域物流服務網(wǎng)絡建設的創(chuàng)業(yè)效應,也有助于深化各地政府對物流服務網(wǎng)絡建設推動區(qū)域發(fā)展機理的認識。

基于創(chuàng)業(yè)租金的研究認為,物流服務網(wǎng)絡會通過市場規(guī)模和要素流通影響創(chuàng)業(yè)租金回報。一方面,物流服務網(wǎng)絡建設提高了市場的可達性,有助于打破市場分割,加快市場一體化進程,從而通過擴張市場規(guī)模激發(fā)潛在創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)意愿,形成創(chuàng)業(yè)帶動效應[11]?；诿绹~約州創(chuàng)業(yè)活動空間分布的研究發(fā)現(xiàn),每平方千米增加1 000名工人,企業(yè)新創(chuàng)率將會提高0.001 6,新創(chuàng)企業(yè)的雇員會增長0.037 5人[12]。來自日本的實證經(jīng)驗表明,人口密度顯著地提升了個人的創(chuàng)業(yè)意愿,人口密度每增長10%,希望成為企業(yè)家的人口比例將會上升1%左右[13]。另一方面,較為完善的物流服務網(wǎng)絡會提高要素流通效率,促進人才、資金和信息等集聚,要素集聚的外部性不僅可以幫助潛在創(chuàng)業(yè)者掌握更多的市場信息,而且可以降低創(chuàng)業(yè)的不確定性和企業(yè)運營成本,從而提升創(chuàng)業(yè)回報率和區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度[14-15]。

基于創(chuàng)業(yè)機會的研究認為,創(chuàng)業(yè)機會不只是創(chuàng)業(yè)個體發(fā)現(xiàn)或創(chuàng)造的,而是創(chuàng)業(yè)環(huán)境中各種要素直接或間接參與,共同創(chuàng)造的結果[16]。完善的物流服務網(wǎng)絡能縮小經(jīng)濟和時間差距,提高互聯(lián)互通水平,進而創(chuàng)造出更多的創(chuàng)業(yè)機會,如郵電類基礎設施提高了人們的交流頻率和勞動力流動概率,對創(chuàng)業(yè)意愿具有正向影響[17]。更高的物流水平,可以擴大潛在創(chuàng)業(yè)者的認知和決策范圍,提高他們識別創(chuàng)業(yè)機會和捕捉創(chuàng)業(yè)機會的能力,如將創(chuàng)新成果中隱含的創(chuàng)業(yè)機會和市場需求相結合,實現(xiàn)創(chuàng)新成果的商業(yè)化應用[18]。此外,更密切和更豐富的個體融通能夠顯著拓寬社會網(wǎng)絡或擴張社會資本,促發(fā)更多的創(chuàng)業(yè)想法和創(chuàng)業(yè)項目,引發(fā)創(chuàng)業(yè)行為[19]。

已有研究從不同視角考察了基礎設施及其要素集聚效應與城市創(chuàng)業(yè)發(fā)展的關系,為探究物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的影響提供了思路。然而,鮮有文獻清晰地揭示出物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的影響。為此,本文以郵政快遞為研究樣本,通過面板數(shù)據(jù)驗證物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的影響。

一、計量模型與變量設定

(一)數(shù)據(jù)說明

本文選取2013—2019年我國278個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。其中,區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)來源于北京大學企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心,快遞服務網(wǎng)點數(shù)據(jù)摘錄于各區(qū)域的國家郵政局公報,各區(qū)域的相關經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)和人口數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國城鄉(xiāng)建設數(shù)據(jù)庫》。為了控制離群值對于檢驗結果的影響,對連續(xù)變量在1%水平上進行縮尾處理。為減緩數(shù)據(jù)的波動趨勢,降低數(shù)據(jù)波動導致的誤差,將各區(qū)域快遞服務網(wǎng)點數(shù)量、人均GDP、居民儲蓄、科技支出、實際外商投資額、電信營業(yè)收入與國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)等進行對數(shù)變換。

(二)模型構建

為檢驗物流服務網(wǎng)絡與創(chuàng)業(yè)活躍度的關系,建立如下計量模型:

REAit=α0+α1LESit-1+α2Controlit+βi+γt+εit

(1)

其中,REAit為因變量,表示區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度;LESit-1為自變量,表示區(qū)域物流服務網(wǎng)點數(shù)量;Controlit為區(qū)域?qū)用娴囊幌盗锌刂谱兞?主要包括人均GDP、經(jīng)濟開放程度、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量、電信業(yè)務總量等;βi和γt分別表示地區(qū)和年份固定效應;εit為隨機擾動項?？紤]到物流服務網(wǎng)絡對創(chuàng)業(yè)活躍度影響的滯后性,同時為盡可能避免物流服務網(wǎng)絡與創(chuàng)業(yè)活躍度之間反向因果導致的內(nèi)生性問題,將解釋變量滯后一期進行對數(shù)變換。

(三)變量設定與描述性統(tǒng)計

1.因變量:區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度。采用北京大學企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心編制的區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)作為區(qū)域創(chuàng)新活躍度的測量指標。該指數(shù)以全國工商企業(yè)注冊數(shù)據(jù)庫的全量企業(yè)信息為編制基礎,基于企業(yè)家、資本與技術三大核心要素,由新建企業(yè)數(shù)量、吸引風險投資、吸引外來投資等五個維度構建而成,能夠較為客觀、實時和多維地反映我國各地區(qū)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力與績效。采用該指數(shù)衡量區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的優(yōu)勢在于,該指數(shù)涵蓋了初創(chuàng)企業(yè)、中小企業(yè)等全部規(guī)模和全部行業(yè)的微觀企業(yè)數(shù)據(jù),覆蓋面較廣。此外,該指數(shù)以企業(yè)實際創(chuàng)新產(chǎn)出而非投入為基礎,涵蓋了對企業(yè)主體、技術與要素的多維評價,可以較好地識別我國各區(qū)域的創(chuàng)業(yè)情況及創(chuàng)業(yè)企業(yè)生存狀態(tài),從而形成客觀真實的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)評價。

2.自變量:區(qū)域物流服務網(wǎng)絡。學者們大多用郵政快遞行業(yè)中的業(yè)務量、運輸路線、線路長度、服務人數(shù)、服務頻次等指標對物流服務展開研究,但這些指標不能較好地反映物流服務作為基礎設施所具有的網(wǎng)絡效應特征。因此,借鑒馮永晟和張昊測度郵政快遞網(wǎng)絡的方法,選取各地級市郵政快遞網(wǎng)點數(shù)量的作為物流服務網(wǎng)絡的測量指標,并進行滯后一期和對數(shù)化處理,以較好地反映各地區(qū)的物流服務網(wǎng)絡狀況[20]。

3.關鍵控制變量。參考葉文平等和萬海遠的計量模型,進一步控制了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、經(jīng)濟開放程度、政府干預程度、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務量、科技支出等可能會影響創(chuàng)業(yè)活躍度的變量[2,8]。其中,政府干預程度以各地級市政府財政支出占年末GDP的比重來衡量,以人均GDP作為測度各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的指標,經(jīng)濟開放程度以地級市每年所獲得的實際外商投資額進行測度,互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務總量則以各地級市的電信營業(yè)收入來衡量。

表1為主要變量的描述統(tǒng)計,從表1中可以看出,不同區(qū)域的物流服務網(wǎng)絡存在較大差異。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

二、實證結果與經(jīng)濟解釋

(一)基準回歸結果

表2為區(qū)域物流服務網(wǎng)絡對創(chuàng)業(yè)活躍度影響效應的回歸結果。從第(1)列的結果來看,在引入控制變量并控制了固定效應之后,物流服務網(wǎng)絡的完善度每提高1%,區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度大約增加0.014%。第(2)列至第(4)列分別是物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的分項指標進行回歸的檢驗結果。結果顯示,物流服務網(wǎng)絡的系數(shù)均顯著為正,表明物流服務網(wǎng)絡的改善顯著促進了新建企業(yè)數(shù)量、外來投資和風險投資的增長。綜上所述,物流服務網(wǎng)絡的建設和完善,不僅具有明顯的創(chuàng)業(yè)帶動作用,還有利于增強企業(yè)家、風險投資者和外來投資者的信心,促進資本、人才和技術等要素涌入與集聚,為該區(qū)域帶來更多的創(chuàng)業(yè)機會,從而提升區(qū)域的創(chuàng)業(yè)活躍度。

在控制變量方面,居民儲蓄、科技支出、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、電信業(yè)務總量等對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的影響均在1%的顯著性水平下為正,而政府干預度則顯著地負向影響區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度。從檢驗結果可以發(fā)現(xiàn),在科技支出和居民收入較高的地區(qū),潛在創(chuàng)業(yè)者更容易獲得資本、人才、技術創(chuàng)新成果等資源,也更有風險承受能力和意愿去開展創(chuàng)業(yè)活動。根據(jù)《全球創(chuàng)業(yè)觀察2018/2019中國報告》的調(diào)查顯示:2009年,僅有20.2%的顧客認為創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供的產(chǎn)品或服務是新穎的,并且企業(yè)在市場上沒有或只有較少競爭對手,而2018年這一比例增長到33.6%。這一結果也證實了區(qū)域科技支出促進了技術創(chuàng)新成果的產(chǎn)出及創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。此外,互聯(lián)網(wǎng)普及率較高的區(qū)域,不僅能突破市場規(guī)模的地域限制,而且能分享互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式所衍生的創(chuàng)業(yè)機會,因而創(chuàng)業(yè)活動也較為活躍。值得注意的是,政府干預在一定程度上降低了區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度,這可能是由于政府干預提高了創(chuàng)業(yè)活動的風險及創(chuàng)業(yè)成本。

表2 物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的基準回歸

(二)穩(wěn)健性檢驗

1.剔除直轄市樣本?？紤]到直轄市的特殊性,剔除了直轄市樣本后再次回歸,回歸結果見表3的第(1)列。從回歸結果來看,自變量的顯著性與基準回歸結果一致。

2.替換因變量。借鑒生態(tài)學研究方法,分別采用私營企業(yè)數(shù)量和個體商戶數(shù)量作為城市創(chuàng)業(yè)活躍度的替代指標?；貧w結果見表3的第(2)列和第(3)列。從回歸結果來看,物流服務網(wǎng)絡均在1%的顯著性水平下提升了創(chuàng)業(yè)活躍度,進一步驗證了基準回歸結果的可靠性。

3.替換回歸模型。使用線性面板固定效應進行基準回歸,原因是面板分位數(shù)回歸模型放松了線性模型的正態(tài)分布假設,可以較為有效地估計系數(shù)?？紤]到因變量的特征,進一步使用面板分位數(shù)回歸模型進行穩(wěn)健性檢驗,表4分別列出了創(chuàng)業(yè)活躍度處于20%,40%,60%和80%分位點的回歸結果。從回歸結果來看,在不同的分位點,物流服務網(wǎng)絡均在1%的顯著性水平下促進了區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的提升,而促進效應呈現(xiàn)遞減趨勢。這表明基準回歸結果并沒有受模型選擇的影響,具有穩(wěn)健性。

表3 穩(wěn)健性檢驗:剔除直轄市、替換因變量

表4 穩(wěn)健性檢驗:替換回歸模型

(三)內(nèi)生性檢驗

自變量與因變量的錯期設定可以避免反向因果的內(nèi)生性問題,還可以最大限度地消除同期發(fā)生且與兩者相關的遺漏變量的干擾,因此,采用工具變量法進一步檢驗物流服務網(wǎng)絡發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的因果關系[21]。選擇各地級市的地理坡度指標,為物流服務網(wǎng)絡構建工具變量。一方面,地理坡度反映了特定地區(qū)的地形變化情況,能夠間接衡量建設物流服務網(wǎng)絡的成本,滿足相關性要求;另一方面,一個地區(qū)的地理坡度是天然形成的,難以直接影響各地級市的創(chuàng)業(yè)活躍度,滿足外生性的要求。因為在樣本期內(nèi),地理坡度是一個不隨時間變化的量,所以選取樣本最后一年即2019年的數(shù)據(jù)對工具變量的結果進行回歸。(1)限于篇幅,分析結果留存?zhèn)渌鳌９ぞ咦兞糠ǖ?SLS估計結果表明,第一階段Kleibergen-Paap rk Wald F值為10. 293,符合Staiger和Stock提出的相關工具變量第一階段的經(jīng)驗值應大于10的要求,因而拒絕弱工具變量的假設,表明工具變量具有有效性[22]。地理坡度的系數(shù)為-0.145 3,且在1%的顯著性水平下為負,這表明地級市坡度與物流服務網(wǎng)絡負相關。第二階段的回歸結果顯示物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的影響系數(shù)為0.199 2,且顯著為正,進一步支持了基準回歸結果。

三、異質(zhì)性分析

(一)區(qū)位異質(zhì)性

地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略的不同導致我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不均衡。依據(jù)國家統(tǒng)計局的分類標準,將樣本區(qū)域依據(jù)區(qū)位特征劃分為東、中、西三個地區(qū),以考察在不同的區(qū)位特征和營商環(huán)境下,物流服務網(wǎng)絡對城市創(chuàng)業(yè)活躍度的差異性影響?；貧w結果顯示,在東部地區(qū),物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度有顯著的積極影響,但在中部和西部地區(qū)這種影響并不顯著。中西部地區(qū)囿于經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)業(yè)平臺設施和營商環(huán)境等方面的因素,對創(chuàng)業(yè)要素的吸引力和集聚能力相對較弱,在一定程度上影響了該區(qū)域物流服務網(wǎng)絡創(chuàng)業(yè)外部性作用的發(fā)揮。

(二)區(qū)域規(guī)模異質(zhì)性

作為創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的核心要素,市場規(guī)模在很大程度上影響著創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的運行。為考察物流服務網(wǎng)絡對不同規(guī)模區(qū)域的創(chuàng)業(yè)活躍度的差異化影響,根據(jù)通常標準將樣本區(qū)域劃分為小城市、中等城市和大城市及以上三類。表5的回歸結果顯示,物流服務網(wǎng)絡的系數(shù)在三類樣本組中均顯著為正,說明物流服務網(wǎng)絡對創(chuàng)業(yè)活躍度的影響在不同規(guī)模的區(qū)域之間并無顯著差異。一方面,這反映了物流服務網(wǎng)絡作為支撐區(qū)域要素資源流通的重要基礎設施,對創(chuàng)業(yè)的促進作用比較穩(wěn)定。另一方面,也反映了數(shù)字經(jīng)濟的全面快速發(fā)展有效破除了區(qū)域市場規(guī)模和經(jīng)濟活動空間的限制,完善高效的物流服務網(wǎng)絡可能成為區(qū)域創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的競爭新優(yōu)勢。

表5 區(qū)域規(guī)模異質(zhì)性的回歸結果

(三)城市群異質(zhì)性

近年來,全球經(jīng)濟發(fā)展的空間結構發(fā)生了巨大變化,中心城市和城市群正在成為承載發(fā)展要素的主要空間形式,并成為創(chuàng)業(yè)企業(yè)“蜂聚”的熱點區(qū)域,如美國的硅谷城市群、印度的班加羅爾城市群、中國的長三角城市群等。為考察不同城市群中物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度影響的差異性,本文將樣本區(qū)域劃分為處于“多中心城市群”、處于“單中心城市群”和“不處于城市群”三類。從表6的回歸結果來看,物流服務網(wǎng)絡的系數(shù)在三類樣本組中均在1%的顯著性水平下為正,且多中心城市群組的系數(shù)明顯較大。這表明物流服務網(wǎng)絡對處于多中心城市群的區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度提升效應明顯高于處于單中心城市群和不處于城市群的區(qū)域,同時驗證了我國多中心城市群存在要素資源的“集聚效應”,中心城市和城市群落之間存在“溢出效應”和“示范效應”,為物流服務網(wǎng)絡充分發(fā)揮創(chuàng)業(yè)促進作用提供了更大的空間。

表6 城市群異質(zhì)性的回歸結果

四、研究結論與政策啟示

利用我國278個地級市2013—2019年的面板數(shù)據(jù),采用固定效應模型、面板分位數(shù)回歸和工具變量法等,系統(tǒng)評估了物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的影響。研究發(fā)現(xiàn),物流服務網(wǎng)絡的發(fā)展顯著提升了區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度。通過替換樣本、變量和模型,以及引入工具變量等進行穩(wěn)健性檢驗,該結論依然成立。物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的影響與區(qū)域的區(qū)位特征和城市群歸屬有關,與區(qū)域規(guī)模的相關性較弱。在東部地區(qū)和多中心城市群的區(qū)域,完善物流服務網(wǎng)絡對區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的提升效應更為明顯。盡管本文以物流服務網(wǎng)絡為研究對象,但研究結論對我國基礎設施網(wǎng)絡支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展均具有重要的政策啟示:

一是要構建暢通高效的物流服務網(wǎng)絡,充分釋放其創(chuàng)業(yè)促進效應。各區(qū)域應充分發(fā)揮物流服務網(wǎng)絡在促進實體經(jīng)濟降本增效、供應鏈協(xié)同、制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等方面的作用,依托物流服務網(wǎng)絡對要素資源的匯集、引流作用,打造市場主體云集、要素資源匯集、商流物流信息流交集的資源交互融通的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高地,營造充滿活力的創(chuàng)業(yè)發(fā)展環(huán)境。

二是要推動物流服務網(wǎng)絡的數(shù)智化轉(zhuǎn)型,以產(chǎn)業(yè)融合增添創(chuàng)業(yè)新動能。推動云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術與物流服務網(wǎng)絡的深度融合,推動物流服務網(wǎng)絡的全面數(shù)智化轉(zhuǎn)型。進一步促進物流服務網(wǎng)絡與平臺經(jīng)濟、共享經(jīng)濟融合共享,形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)展的新優(yōu)勢。鼓勵和引導物流服務網(wǎng)絡與現(xiàn)代制造業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、電子商務等業(yè)態(tài)融合發(fā)展,在產(chǎn)業(yè)深度融合中推動技術創(chuàng)新、業(yè)態(tài)創(chuàng)新和模式創(chuàng)新,為區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)增添新動能。

三是要優(yōu)化與完善物流服務網(wǎng)絡,推動區(qū)域協(xié)同發(fā)展。中部和西部地區(qū)、城市群外圍區(qū)域應加快區(qū)域物流服務網(wǎng)絡的提質(zhì)增效,充分發(fā)揮物流服務網(wǎng)絡的基礎設施、公共平臺和公共產(chǎn)品功能,進一步放大其創(chuàng)業(yè)帶動效應,使其成為在高質(zhì)量發(fā)展中連接傳統(tǒng)與現(xiàn)代增長動能的重要紐帶,以及有效縮減地區(qū)發(fā)展不平衡的基礎性支撐。