数字经济发展提高了城市创业活跃度吗？

赵晓阳 衣长军

(华侨大学工商管理学院， 福建 泉州 362021)

一、引言

随着大数据、5G网络、人工智能等新技术为代表的新型基础设施的加速布局，数字经济在我国各个领域全面展开。2021年3月，国家“十四五”规划纲要明确将“数字经济核心产业增加值占GDP比重”列入创新驱动的主要指标，数字经济上升到国家战略层面，至此对中国经济转型具有关键作用的“数字中国”建设由顶层设计正式步入务实阶段。数字经济发展战略自提出之日起就旨在拉动经济增长和推动产业升级。其中，以数字化丰富要素供给，以智能化带动创新创业，以网络化提高要素配置效率，以便利化稳外资促外贸是数字经济建设的重点领域，这必将对区域经济发展、新旧动能转换以及企业层面的商业模式、投资决策等产生重要影响。据中国信通院发布的《2021年中国数字经济发展白皮书》显示，2020年我国数字经济增加值规模达到39.2万亿元，占GDP比重达到38.6%。与此同时，中美经贸摩擦加剧、英国脱欧、新冠疫情等事件不断冲击着全球金融市场，各类风险和不确定性因素的增加导致国内投资和消费快速下行，甚至出现严重的债务危机。面对如此严峻的国内国际新形势，为确保我国经济长期处于稳中有进、持续向好的良好态势，构建国内国际双循环相互促进的新发展格局，稳就业作为最大的民生，是重要的基本战略之一。以扶贫就业和创业带动就业双路径的稳就业政策可以激发经济增长内生

动力，畅通国内大循环。数字经济利用其高渗透性、快捷和外部经济等特征与经济社会的各个领域深入融合，不断催生出各种新的产业发展机遇，为创业带来了丰富的信息和技术支持。因此，发挥数字经济提升城市创业活跃度的作用，对实现共同富裕目标具有重要的现实意义。

那么，数字经济是否提高了城市创业活跃度水平呢？如果该效应得到证实，其背后的作用机制是什么呢？数字经济对城市创业活跃度的影响在空间规律上又存在何种差异？关于以上问题的回答，现有文献尚未给出充足的解释。当前，已有关于数字经济发展效应的研究主要集中于城市创新[1]、包容性增长[2-3]以及就业[4]等方面，而关于数字经济对城市创业的影响研究较为匮乏，仅有赵涛等(2020)[2]和姜南等(2021)[5]分别从经济高质量发展与产权保护视角进行了探讨。而对于数字经济影响城市创业背后的作用机理仍有待进一步完善。为此，需要在梳理相关理论的基础上，结合我国区域经济发展的现实背景对其影响机制展开实证研究，这也为本文的研究提供了可能的突破空间。

本文的边际贡献如下：首先，文章尝试将数字经济发展与区域“促创业”纳入统一研究框架，检验数字经济发展对城市层面创业活跃度的影响，补充了数字经济对中观经济后果研究的相关文献。现有文献对于数字经济与创新创业的关系研究主要集中于省级或个人层面，而忽略了不同城市间数字经济发展水平的差异性。事实上，城市层面的数字经济发展与创业活跃度相对于省级样本或个人样本而言更具针对性与普遍性，在研究区域经济高质量发展时更具代表性。其次，本文试图从数字经济发展带来的FDI溢出效应与消费扩张效应两方面来刻画数字经济影响城市创业活跃度的影响机理，弥补了现有文献对于数字经济影响城市创业活跃度作用机理探讨的不足。最后，本文进一步证实了数字经济发展的不平衡性，通过讨论数字经济对城市创业活跃度的区域异质性影响，为降低区域经济发展不平衡、不协调问题提供一定的政策支持。

二、文献综述

构建国内国际双循环相互促进的新发展格局，不仅需要吸引全球资源要素流入国内市场(稳外资促外贸)，更需要发挥经济增长内生动力(创新创业、消费)的引擎作用。提高地区的创业活力是缓解就业压力、改善民生和带动区域经济增长的重要途径[6]。Evans(1989)[7]与Karaivanov(2012)[8]等经典文献认为信贷约束是阻碍创业活动的主要原因，那么地区金融发展可以提高资源配置效率，从而缓解创业者面临的融资约束问题[9]。随着数字经济尤其是数字金融的快速发展，衍生出的新业态和新商业模式为区域创业活动提供了新的发展机遇。现有文献中关于数字经济与创业的研究相对较少，少量学者基于宏观省级层面或微观个人与家庭层面对数字经济与创业的关系展开论述，但却很少有学者系统分析数字经济对城市层面创业活跃度的影响。综合来看，已有研究发现数字经济能够促进金融发展、创新和居民消费等。第一，在促进金融发展方面，相关学者认为数字金融的发展拓宽了企业的融资渠道，为创业提供了资金支持。如，谢绚丽等(2018)[10]使用数字普惠金融指数对省级层面的企业创业展开研究，研究表明数字金融的发展提高了省级层面的创业水平。赵涛等(2020)[2]则是通过构建地区层面经济高质量发展指标，研究得出数字经济不仅对地区金融发展具有促进作用，还通过提高城市的创业活跃度对地区经济高质量发展带来一定的好处。冯永琦和蔡嘉慧(2020)[11]认为数字金融可以通过缓解信贷约束与提升创新水平两个方面来影响地区的创业活跃度。韩亮亮等(2022)[12]进一步指出，数字金融的发展打破了以往传统金融机构存在的信息不对称以及服务空间受限等问题，有助于实现共同富裕目标。第二，在促进创新方面，已有研究认为数字技术在各个领域内的快速普及提高了创业机会识别。例如，Nambisan(2017)[13]、Amit和Han(2017)[14]均指出，数字经济推动了数字技术的普及，而数字技术的广泛应用恰恰是创业网络形成的基础。国内的研究也证实了此结论，余江等(2018)[15]认为，数字平台的应用降低了创业者学习和获取资源的门槛，数字平台中供需两方的互动过程为创业奠定了基础。蔡莉等(2019)[16]进一步指出，虽然数字技术能从宏微观各个层面对创业活动产生正向促进作用，但同时也会带来一定的负面影响，应重视数字技术发展伴随的风险问题。第三，在促进居民消费和创业方面，张勋等(2019)[17]、杨伟明等(2020)[18]、陶云清等(2021)[19]和张呈磊等(2021)[20]学者则将数字经济对创业的影响研究扩展到微观个人或家庭层面。张勋等(2019)[17]和杨伟明等(2020)[18]均发现数字经济的发展不仅对提高居民收入具有促进作用，同时也显著改善了农村地区的创业环境。陶云清等(2021)[19]研究表明，数字经济在城镇化率低、政府干预程度低和物质资本高的省份对家庭创业的影响会更大。张呈磊等(2021)[20]进一步研究发现，数字经济对生存型创业和机会型创业的影响存在差异性，应重视数字经济在快速发展过程中产生的风险问题。

从已有研究中可以看出，数字经济对地区经济发展的积极效应已达成共识，但仍存在一定局限性。以上文献多是关注数字经济对省级或个人层面的影响，而忽略了不同城市间数字经济发展水平的差异性，且并未进一步讨论数字经济对城市创业活跃度影响的区域异质性以及背后的影响机制。综上所述，数字经济发展已上升到国家战略层面，并衍生出许多新业态和新商业模式，这可能对城市经济生态价值链产生影响，进而传导至经济社会的可持续发展。为此，本文将基于城市创业生态价值链视角探讨数字经济对城市“促创业”的影响及其作用机制。

三、理论分析与研究假设

近年来，数字经济与传统产业深度融合，不仅通过知识溢出、技术变革、提高资源配置效率等优化了城市的营商环境与经济生态价值链，还通过构建数字化网络平台培育出更多的创业机会。那么，数字经济是如何影响城市创业活跃度的呢？围绕这个问题，可以从如下几个方面来阐释。

第一，数字经济产生的规模经济与消费扩张效应为创业者提供了更多的投资机会。互联网、人工智能、大数据等数字技术的应用催生出许多超大规模的平台型企业，而此类企业可以突破空间和时间上的限制，通过对海量数据的分析来精准制定满足消费者多样化需求的服务和产品，迅速形成规模经济。规模经济的形成有助于降低企业的生产服务成本，从而使过去发展规模较小的企业或受众面少的小众市场因为消费者的增多而扩大服务规模，由此形成的长尾效应对扩大内需、增强经济增长的内生动力具有积极作用。具体而言，数字经济推动了传统产业的数字化转型进程，由此产生的数字化网络资源集聚效应可以使当地企业共享资源服务，降低内部交易成本，从而形成潜力巨大的数字产品用户市场。郑小碧和庞春等(2020)[21]研究指出，随着数字化经济的不断发展，传统外包逐渐向众包方式转变，从而提高了劳动者的人均收入，优化了劳动力资源配置。与此同时，随着城市营商环境与产业生态链的改善，该区域内的信息透明度显著提升，繁琐的交易流程因数字化技术的广泛应用变得更加便利，这也降低了企业的外部交易成本[22]。一方面，由市场寻求动机视角来看，产品用户黏性高、高技术壁垒的潜在数字化产品市场蕴藏着巨大商机与利润，很可能形成垄断的市场结构，这就促使创业者更加积极的投资，以便抢占先机。另一方面，以往受制于传统地理条件的限制，不同地区之间的居民消费需求尚未被充分开发和利用，而数字经济的快速发展则提高了居民消费规模，优化了消费结构。城市数字经济的快速发展往往是基于互联网、大数据、人工智能等高新技术的不断进步，以5G和物联网为代表的数字经济与实体产业深度融合，强化了居民的跨区消费能力，优化了市场消费结构。

第二，数字经济的快速发展优化了当地的营商环境，从而吸引了大量外商直接投资，而FDI的流入对地区创业产生了正向溢出效应。一般而言，外资企业为了拥有更多的市场选择权通常希望更多的与其直接相关的上下游企业和客户进入，而恰恰是FDI的这种溢出效应激发了当地创新创业型企业的产生[23]。一方面，外商直接投资带来的高质量新产品增加了垂直分工上下游企业的需求。外资企业需要通过与当地经销商或其他合作伙伴进行市场的开发与扩张，这在一定程度上增加了下游企业的创业机会。同时，由于外资企业对于原材料和中间产品的需求，增加了对上游企业的技术与资源的需求，这就要求本土企业提高技术创新能力与供给量以满足外商企业的需求[24]。因此，从FDI流入后的前后联系可以看出，FDI直接产生的产品和服务需求不仅能刺激当地现有企业的积极创新，还有助于为创业者提供一定的资源和创业动力。另一方面，FDI流入带来的技术和知识的外溢给创业者提供了学习交流机会。首先，数字经济通过加快生产要素的流动效率与配置效率等途径使外资企业与当地同行企业之间的互动和交流变得更加频繁和便捷，当地创业者可以通过商贸展览、机构培训等途径与外商企业的员工进行技术与经验交流，从而提高创业者的创业知识积累。其次，在外商企业中工作的员工也可以选择直接创办自己的企业，具有外资背景的员工在创业时的效率与成功率会更高[25]。最后，当地创业者可以通过观察模仿当地高质量的外资企业投资行为，利用当地数字经济发展优势寻找外资企业产品的替代品或互补品进行创业。同时，数字经济为创业者提供了丰富的信息获取平台，创业者可以利用大数据网络平台对顾客差异化的需求进行精准分析，从而提高创业活动决策的精准性[26]。基于以上分析，本文提出假设1。

H1其他因素不变的条件下，数字经济对城市创业活跃度具有正向影响。

四、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2011-2018年中国地级市及以上的城市面板数据作为研究样本，考虑到数据的可获得性与研究结果的稳健性，剔除了原始数据缺失或异常的数值，最终得到涵盖277个地级市及以上城市构成的1 705个有效观测值。其中，数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心，创业活跃度指数来源于由北京大学企业大数据研究中心编制的“朗润-龙信创新创业指数”报告，其余数据主要来源于国泰安数据库(CSMAR)、《中国城市统计年鉴》、地方统计局网站。为减少异常值对回归结果的影响，本文对连续变量进行了前后1%水平上的缩尾处理。

(二)变量设计

1.被解释变量

创业活跃度(TEA)。借鉴毛文峰和陆军(2020)[27]的研究，采用“朗润-龙信创新创业指数”报告中的新建企业数得分衡量。在稳健性检验部分，借鉴叶文平等(2018)[28]、赵涛等(2020)[2]学者的研究，使用城市每万人新注册企业数量进行替换。

2.解释变量

数字经济(DE)。借鉴赵涛等(2020)[2]与韩璐等(2021)[1]的研究，由城市层面的互联网发展和数字普惠金融两方面来构建地区数字经济发展水平。为此，通过主成分分析法对城市层面的每百人中互联网宽带接入用户数、每百人中移动电话用户数、计算机服务和软件业从业人员占比、人均电信业务总量、数字金融普惠指数五个指标进行标准化降维处理，最终计算出数字经济发展水平的综合指标。其中，地区数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融中心编制的《数字普惠金融指数研究报告》[29]。

3.控制变量

根据何凌云等(2020)[30]和韩璐等(2021)[1]的研究，选取产业结构(Indstr)、城市经济发展状况(Pergdp)、人力资本(Hucap)、金融发展水平(Fin)、教育科技支出(Scedu)作为控制变量，并对城市固定效应(λi)和年份固定效应(μt)进行控制。具体测量方式见表1。

表1 变量定义与测量

(三)模型构建

为了验证假设1，以考察数字经济对城市“促创业”的影响，构建以下基本计量模型

TEAi,t=β0+β1DEi,t+β2Controlsi,t+λi+μt+εi,t

(1)

其中，i和t分别表示城市和年份，λi和μt分别表示城市固定效应和年份固定效应，模型中的εi,t为随机误差项。若假设1成立，预计DE的回归系数(β1)显著大于0，即表明城市数字经济的发展可以提升当地的企业创业活跃度。

五、实证分析

(一)描述性统计

表2显示了相关变量的描述性分析结果。首先，城市创业活跃度(TEA)的均值为54.36，最小值为5.12，最大值达到了99.32，不同地区的新建企业进入指数呈现出显著差异性，这可能是城市间经济发展水平和当地创业政策的不同导致。其次，数字经济(DE)的均值为-0.01，最小值为-1.24，最大值为4.17，与赵涛等(2020)[2]的计算结果基本保持一致，由此推断我国不同城市间的数字经济发展水平差异较大，这也为本文的研究主题提供了数据基础。最后，产业结构(Indstr)、经济发展状况(Pergdp)等其余控制变量与现有文献的统计结果相近，未见显著差异。

表2 描述性统计分析

(二)相关性分析

表3为变量的相关性分析结果。首先，数字经济与创业活跃度(TEA)存在显著的正相关关系，初步判断城市数字经济发展可能会对城市的创业活跃度具有显著的正向影响。其次，变量间的相关系数均小于0.8，说明各变量之间的共线性程度较小。此外，采用方差膨胀因子VIF检验变量之间是否存在多重共线性问题，结果显示所有变量的方差膨胀因子均小于临界值10，通过了共线性检验。综上所述，所选取的各变量之间不存在多重共线性问题。

表3 相关性分析结果

(三)回归分析

表4显示了数字经济对城市创业活跃度影响的回归结果。列(1)基准回归模型表明数字经济(DE)对创业活跃度(TEA)具有显著的正向影响。列(2)是在基准回归模型的基础上加入了控制变量，在控制相关影响因素之后DE仍在1%的水平上显著正相关。同时产业结构(Indstr)、城市经济发展状况(Pergdp)、人力资本(Hucap)、金融发展水平(Fin)以及教育科技支出(Scedu)均是城市创业活跃度的影响因素。列(3)是在列(2)的基础上加入城市固定效应与年份固定效应，结果显示数字经济(DE)的系数为1.37，在1%的水平上显著为正，这表明随着城市数字经济发展水平的提高，城市创业活跃度也显著提升，原因可能在于数字经济发展产生的新业态与新商业模式激发了创业者热情，进而培养了“大众创业、万众创新”的城市创新创业氛围。由此，假设1得到验证。

表4 数字经济对创业活跃度的回归分析结果

(四)稳健性检验

1.剔除省部级城市样本

本文使用的样本多为地级市层面数据，而省部级城市在新型基础设施建设、金融发展水平、政策实施等方面与地级市相差较大，其本身的创业活跃度一直处于较高水平。为了保证研究结果的稳健性，将样本中的省部级城市剔除，重新检验数字经济发展水平对城市创业活跃度的影响效应。由表5可知，在剔除省部级城市样本后，回归结果显示数字经济(DE)的系数为1.76，且在1%的水平上显著为正。这说明在剔除省部级城市的影响后，数字经济(DE)对城市创业活跃度(TEA)仍存在显著的正向影响，验证了前文结果的稳健性。

表5 剔除省部级城市的稳健性检验结果

表6 外生冲击检验结果

2.外生冲击检验

参考赵涛等(2020)[2]的研究，将“宽带中国”试点城市这一政策作为外生冲击事件进行稳健性检验。首先，设置Treat和Post两个变量。Treat指该城市当年是否被选入“宽带中国”试点名单，是则取1，否则为0；Post是时间变量，该城市从选为试点城市的当年及以后年份均取值为1，否则为0。其中，选取“宽带中国”试点这一变量作为数字经济的替代变量主要基于以下几点原因：一方面，城市数字经济发展水平的提高与当地互联网等新型基础设施的建设密切相关，互联网等数字技术的应用极大促进了城市数字经济的发展。另一方面，工业和信息化部等部门在2014年至2016年间分别设立了三批示范城市(群)，其主要目的是带动当地互联网及数字技术的发展，完善城市的生态价值链。试点城市在入选前后会更加重视城市的数字经济发展业态，加快新型基础设施建设，为数字经济的发展提供了良好保障。因此，本文将Treat×Post代入式(1)重新进行回归分析，回归结果如表6所示。Treat×Post的系数为1.30，仍在5%的水平上显著正相关，这表明“宽带中国”试点城市建设对城市“促创业”具有正向促进作用，验证了前文结果的稳健性。

3.替换变量测量方式

借鉴叶文平等(2018)[28]学者的研究，使用城市每万人新注册企业数量作为城市创业活跃度的替代变量重新进行检验。回归结果如表7所示，数字经济(DE)的系数为19.38，仍在1%的水平上显著为正，与前文的实证结果并无显著性差异，验证了前文结果的稳健性。

表7 更换解释变量测量方式的检验结果

4.内生性与工具变量

本文的研究主题为数字经济对城市创业活跃度的影响，一方面城市创业生态圈的构建均离不开数字经济的快速发展，另一方面创新创业者的正向溢出效应在推动地区数字技术发展与应用的过程中也发挥了重要的推动作用。因此，数字经济与城市创业活跃度之间可能存在反向因果的内生性问题，本文试图通过工具变量法来缓解模型中的内生性问题，识别数字经济对城市“促创业”的净效应。

参考刘修岩(2014)[31]、柏培文和张云(2021)[32]等学者的相关研究，采用地区的地理位置特征来构造工具变量，进一步验证前文结果的稳健性。一般而言，距离沿海港口越近的城市具有低运输成本和更加完善的产业结构等优势，较高的经济发展水平更有利于新型基础设施的布局与优化，进而加速城市数字经济生态建设。为此，本文以谷歌地图为依据，根据各城市与全国沿海港口的经纬度来测算各城市与沿海港口的最近距离，以沿海港口距离作为数字经济发展的工具变量。然而，由于沿海港口最近距离为截面数据，并不适用于面板数据的回归，参考Nunn和Qian(2014)[33]的处理方法，引入一个与时间有关的变量来构造面板工具变量。具体而言，结合国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》，以沿海港口距离对数(与个体相关)与每年全国数字企业存量对数(与时间相关)的交互项(Disi×Numt)作为工具变量进一步验证数字经济对城市创业活跃度的促进作用。

表8为工具变量的回归结果，第一阶段F统计量大于经验法则的临界值10，说明所选取的工具变量与自变量之间满足了相关性要求。同时，回归结果中工具变量的Cragg-Donald Wald F统计量均大于Stock-Yogo在10%显著性水平上的临界值，这说明所选取的两类工具变量均通过了弱工具变量检验。此外，可识别检验K-Paaprk LM统计量p值为0.00，在1%的水平上显著拒绝原假设，这说明工具变量也满足了可识别性条件。由第二阶段的回归结果可知，数字经济(DE)的系数分别为157.77，且在1%的水平上显著正相关，验证了前文结果的稳健性，即数字经济发展在城市“促创业”的过程中发挥了重要的促进作用。

表8 工具变量两阶段回归结果

六、进一步分析

(一)区域异质性

由于地理位置的不同，不同城市在经济发展水平、基础设施建设等方面存在较大差异，我国数字经济发展呈现出空间异质性特征。数字经济对城市创业活跃度的影响可能也会因城市所处地理位置的不同而存在差异。因此，本文进一步将研究样本划分为东部地区和中西部地区两组进行区域异质性检验。回归结果如表9所示，在东部城市中数字经济(DE)的系数为2.51，且在1%的水平上显著，而中西部城市样本中数字经济的系数不显著，说明数字经济对城市创业活跃度的促进作用存在空间异质性。这一结果可能的原因在于东部地区凭借优越的地理位置和更高的经济发展水平吸引了大量资本，规模经济形成的正外部性成为影响城市创业活跃度的重要因素，从而使东部城市在数字经济发展过程中表现出明显的“先发优势”。

表9 区域异质性检验结果

(二)机制检验

根据前文数字经济对城市创业活跃度的机制分析，数字经济通过消费扩张效应和吸引FDI的溢出效应来发挥创业带动作用，本文尝试对其进行实证检验，模型设定如下

FDIi,t=α0+α1DEi,t+α2Controlsi,t+λi+μt+εi,t

(2)

TEAi,t=α0+α1DEi,t+α2FDIi,t+α3Controlsi,t+λi+μt+εi,t

(3)

Consumei,t=β0+β1DEi,t+β2Controlsi,t+λi+μt+εi,t

(4)

TEAi,t=β0+β1DEi,t+β2Consumei,t+β3Controlsi,t+λi+μt+εi,t

(5)

其中，i和t分别表示城市和年份，λi和μt分别表示城市固定效应和年份固定效应，模型中的εi,t为随机误差项。本文借鉴雷潇雨和龚六堂(2014)[34]的研究，使用城市社会零售消费总额来衡量消费扩张效应，同时采用地区实际利用外资金额取对数形式衡量FDI流入。机制检验结果如表10所示，列(1)与列(3)的结果显示，数字经济对FDI流入和社会消费均具有正向影响，列(2)与列(4)结果显示，加入中介变量后数字经济的系数仍是显著正相关的，且系数有所下降，这说明数字经济通过消费扩张效应和吸引FDI溢出效应对城市创业活跃度产生影响的传导机制是成立的。

表10 影响机制分析结果

七、结论与建议

“促创业”是落实提升内生经济增长动力，增加人民福祉的内在要求，利用数字经济促进区域创业活跃度对扩大国内消费市场、构建国内大循环发展环境具有重要的实践价值。因此，有必要深入考察数字经济对城市创业活跃度的影响。本文以2011—2018年城市层面数据为样本进行实证分析，探究了数字经济对城市创业活跃度的影响，并进一步分析了数字经济影响城市创业活跃度的传导路径。得到如下结论：第一，城市数字经济发展水平的提高会显著提升当地的创业活跃度水平，即数字经济带动了城市的创业文化氛围。第二，机制检验发现数字经济通过消费扩张效应与FDI流入溢出效应对城市创业活跃度产生影响。第三，进一步区分城市的空间分布特征后，研究发现数字经济对城市创业活跃度的促进作用在东部城市中更加明显。

本文的研究结论提供了以下几点启示：(1)在全球数字经济总体规模持续上升的背景下，政府应加大对互联网、人工智能等新型基础设施的投资力度，助力数字经济成为引领经济高质量发展的新动能，进一步释放数字经济的普惠红利。(2)数字经济在城市“促创业”方面发挥着积极作用，政府应加大对数字型创业的扶持力度。一方面通过举办公益性创新创业讲座，推动数字创业平台的搭建与运营；另一方面还要积极引导创业者的主观能动性，出台关于数字创业的补助和财税政策，实现数字经济与创业活动的耦合协调发展。(3)数字经济对中西部城市创业活跃度的促进作用还有待进一步深化，政府应加大对于中西部地区数字化发展与创新创业的补贴力度，并因地制宜实施精准化、差异化的数字经济发展战略，充分发挥数字经济对城市高质量发展的带动作用，通过优化城市营商环境来吸引FDI流入与促进社会消费，并利用数字化平台充分发挥东部城市的示范和帮扶作用，进而实现地区的协调发展。