区域创业活跃度、数字经济与营商环境优化

张 松 松

(安徽大学 商学院, 合肥 230601)

随着以数字技术为代表的新型基础设施的加速布局,数字经济日益受到国家的高度重视。据中国信通院2023年发布的《中国数字经济发展研究报告》显示,2022年中国数字经济规模达到50.2万亿元,占GDP比重的41.5%,成为推进中国式现代化的重要驱动力量。数字经济作为一种新经济形态,它的发展突破了时空限制,降低了资源配置成本,提高了资源配置效率,衍生出众多新产业和新模式,进而引发了新一轮创业浪潮,提升了区域创业活跃度,并进一步推动了营商环境的优化[1]。二十大报告明确指出要“营造市场化、法治化、国际化一流营商环境”,表明营商环境的优化已成为国家关注的重点话题。营商环境作为推动区域经济高质量发展的重要抓手,决定了区域民营经济的创业活力,是突出国家或地区竞争力的重要方面[2]。因此,在数字经济时代,探讨区域创业活跃度对营商环境优化的影响,对区域高质量发展具有重要意义。

那么,区域创业活跃度是否促进了营商环境优化?其影响机制是什么呢?且对营商环境优化的影响在区域分布上是否存在差异?对于上述问题,已有研究尚未给出令人满意的答案。现有关于创业活跃度和营商环境关系的研究,主要集中在营商环境对创业活跃度的影响方面。郑威和陆远权[3]将营商环境作为探讨数字金融与高质量创业的中介变量,实证了营商环境与高质量创业的正向关系,表明优良的营商环境可以改善创业主体生存与发展的资源约束,从而实现高质量创业。杜运周等[4]探讨了营商环境与创业活跃度的关系,揭示了营商环境要素的耦合对区域创业的作用关系。已有研究虽然对创业活跃度、营商环境二者之间的关系进行了相关探讨,但仍存在不足:在创业活跃度和营商环境之间的关系方面,主要集中在营商环境对创业活跃度的直接影响研究,并没有指出创业活跃度和营商环境优化之间是否存在着正反馈关系,因而二者的关系机理仍有待进一步完善。对此问题,本文引入了数字经济作为中介变量。数字经济的发展可以提高经济市场的匹配效率,并可进一步在营商环境优化中形成合力。通过该角度,本文基于一个完整的框架探讨区域创业活跃度如何影响营商环境优化。

本文的边际贡献如下:首先,本文检验了区域创业活跃度对营商环境优化的正反馈作用,并探讨了数字经济在区域创业活跃度与营商环境优化之间的中介效应,补充了以往关于营商环境与创业活跃度关系的研究。其次,进一步探究了区域创业活跃度和数字经济对营商环境优化的区域差异影响,并通过门槛模型揭示了区域创业活跃度对营商环境优化的非线性影响。最后,本文发现了区域之间营商环境差异较大,通过讨论创业活跃度和数字经济对营商环境优化的区域异质性影响,为实现区域高质量发展及区域营商环境的优化提供启示。

1 理论分析与研究假说

1.1 区域创业活跃度与营商环境优化的关系

营商环境是一个由许多元素组成的综合生态系统,包括基础设施环境、人力资源、市场环境、金融环境和政务环境等维度。而区域创业活跃度则是衡量一个地区创业活力的核心指标,那么区域创业活跃度是如何影响营商环境优化的呢?围绕这个问题,可以从如下几个方面来阐释。

第一,从基础设施环境来看。区域的基础设施可以通过降低交易成本、扩展创业市场及改善融资约束的影响机制来提高创业活跃度,而区域创业活跃度的提升会驱动当地政府投入更多资金用以改善区域基础设施,借此来进一步创造更有利于创业的环境,进而实现区域基础设施服务水平的升级[5]。第二,从人力资源来看。人口集聚不仅可以通过提高区域整体创业资源的水平和质量来降低创业资源的获取难度,以刺激区域创业活动,并且人口集聚还可以通过增加市场需求和带动基础设施建设进而提升区域创业活跃度[6]。与此同时,随着区域创业活跃度水平的提升,会带动就业需求增加,进一步吸引大量高端人才的聚集,以推动区域人力资本结构的升级。第三,从市场环境来看。高度开放健全的市场环境可以减小市场进入壁垒,使创业者获得更多创业机会,而随着更多创业主体进入市场,也进一步推动政府减少行政干预,为经济主体创造更好的竞争环境。第四,从金融环境来看。新创企业由于新进入缺陷,更加依赖普惠金融,良好的金融服务可以帮助新创企业解决融资约束,实现高质量创业的目的[7],而随着区域创业成功率的提高会进一步驱动政府加快推进金融环境的优化升级,为企业提供更加优质、便捷、高效的金融服务。第五,从法治环境来看。良好的法治环境有利于降低创业的法律风险,对创业行为产生显著的影响,进而区域不断加强民营经济创新发展领域的地方法治建设,以积极构建良好的法治环境[8]。最后,从政务环境来看。政务环境体现在区域的行政服务水平。高的创业活跃度有助于推动政府提升服务效率,改善政商关系,向服务型政府职能向转变,以实现区域营商环境的优化。

由此可以提出假设:

H1:区域创业活跃度对营商环境优化存在正向的影响。

1.2 区域创业活跃度、数字经济与营商环境优化的关系

区域创业活跃度还可以通过数字经济效应来促进营商环境优化。一方面,区域创业活跃度可以促进数字经济的发展。一是区域创业活跃度的提升会加快产业结构优化进程,使得落后产能退出市场,从而为数字经济的发展释放资源和空间,并积极推动数字技术与传统产业的融合[9]。二是区域创业活跃度的提升还会激发创业者的创造性思维,拓展和深化了创业者的社会关系网络,进而在谋求新的商业模式和业态中推动各类数字化平台的加速涌现[10]。另一方面,数字经济的发展可以促进营商环境的优化。一是数字经济的发展能够改善区域基础设施。数字经济的发展则可以推进传统基础设施智慧化改造,加快新型数字基础设施建设,实现区域基础设施升级。二是数字经济的发展能够提升区域人力资源素质水平。数字技术和数字产业的发展会增加对数字化人才的需求,数字化人才能够助力企业对传统业务进行转型并且适应数字经济的发展,进而数字经济的发展会促进区域数字化人才的集聚[11]。三是数字经济的发展能够提升区域创新能力。通过数字技术等新知识的刺激,促使区域内员工不断学习先进的技术和知识,推动区域整体创新绩效的改变。四是数字经济的发展能够提升金融环境。数字经济的发展提高了市场信息的透明度,减少了因不确定性而导致的代理问题和逆向选择问题,提升了资本流动机会和效率,并通过降低投融资成本和金融风险提高了金融服务效率,进而实现金融环境的升级[12]。五是数字经济的发展能够提升政府效率和法治建设。数字技术不仅在提高司法效率、减少司法成本、促进司法公开等方面能产生积极影响,还能在营商环境优化、政商关系和政府效率等重点领域发挥重要价值[13]。

由此可以提出假设:

H2:数字经济发展对营商环境优化存在正向的影响;

H3:区域创业活跃度对营商环境优化的作用发挥存在基于数字经济发展的传导机制。

2 研究设计

2.1 样本和数据来源

本文使用了除西藏以外30个省份,2011—2019年度的面板数据。区域创业活跃度主要来源于中经网和国泰安数据库下载的私营企业工商注册登记数和人口数;数字经济的指标数据来源于国家统计局;而营商环境数据主要来源于EPS数据和国家统计局等。其次,利用Excel整理、合并和计算各个变量指标数值。最后使用Stata16.0软件完成回归分析、稳健性检验和进一步分析。

2.2 变量定义

2.2.1 被解释变量

营商环境优化(DB)。本文借鉴张三保等[14]对营商环境的体系构建标准,将营商环境体系分成人文环境、市场环境、法治环境和政务环境四个方面,并使用熵值法计算省级层面的各个指标数据得到营商环境指数。

2.2.2 中介变量

数字经济水平(Tesq)。本文借鉴赵涛等[15]并结合对数字经济综合发展指数衡量标准,将区域数字经济分成互联网普及率、互联网相关从业人员数、互联网相关产出、移动互联网用户数和数字金融普惠度五个方面综合评价,并同样使用熵值法计算省级层面的各个指标数据并得到综合发展指数。

2.2.3 解释变量

区域创业活跃度(Entre)。对于区域创业活跃度的衡量借鉴王勇和张耀辉[16]的研究使用三年内私营企业增加数除以地区劳动人口数(15—64周岁)的值来表示。

2.2.4 控制变量

本文从环境、资源和人口特征三个方面选择五个对营商环境优化有一定影响的变量作为控制变量,分别是:人口密度(PD)、资源条件(WS)、交通设施水平(traffic)、产业结构(IS)、信息化水平(Phone)。这五个控制变量在一定程度上会影响营商环境,具体衡量方式如表1所示

表1 变量的定义与说明

2.3 模型构建

为了检验H1、H2,探究区域创业活跃度和数字经济与营商环境优化之间是否存在因果关系,本文构建以下模型:

DBi,t=α0+α1entrei,t+α2Controli,t+μi+δt+εi,t

(1)

DBi,t=α0+α1tesqi,t+α2Controli,t+μi+δt+εi,t

(2)

其中i和t代表省份以及年份,DBi,t代表营商环境;entrei,t代表区域创业活跃度;tesqi,t代表数字经济;Controli,t代表相关控制变量;μi为时间固定效应,δt为省份固定效应,εi,t是随机扰动项。

3 证分析与结果

3.1 描述性统计

表2是变量的描述性统计结果。营商环境(DB)的均值为18.515,最小值为3.120,最大值为87.063,表明区域营商环境差异较大,可能是区域创业水平和经济发展水平的不同导致。区域创业活跃度(entre)的均值为8.272,最小值为-5.404,最大值达到了39.032,表明不同地区私营企业创业指数呈现出显著差异。数字经济发展水平(tesq)的均值为34.101,其最大值为89.546,最小值为7.733表明地区间数字经济发展存在不平衡。其他各变量的分布均在合理范围,此处不再赘述。

表2 各变量描述性统计

3.2 相关性分析

表3是主要变量间的Pearson相关系数检验的结果。可以看出DB和entre、tesq、PD、WS、Phone之间都存在显著的相关性。其中,被解释变量营商环境优化(DB)与核心解释变量区域创业活跃度(entre)和数字经济发展(tesq)的相关系数分别为0.592和0.482,在1%的显著性水平上正相关,初步证明区域创业活跃度和数字经济发展对营商环境优化有正向影响。进一步检验方差膨胀因子(VIF),其中VIF值均远小于10,说明不存在多重共线性问题且选取的变量均是合理的。

3.3 基准回归结果

表4报告了主效应检验的OLS回归结果,表中Model 1和Model 3为报告不加入控制变量的回归结果,区域创业活跃度(entre)和数字经济(tesq)与营商环境优化(DB)之间关系的估计系数分别为0.393和0.796,均在1%水平上显著。Model 2和Model 4分别是加入控制变量后,区域创业活跃度(entre)和数字经济(tesq)对营商环境优化(DB)的回归结果,其中回归系数分别为0.318和0.825,均仍在1%水平上显著。表4的回归结果表明,区域创业活跃度的提升和数字经济的发展均能够有效促进营商环境的优化。在经济意义上,以Model 2和Model 4为例,在其他因素保持不变的情况下,当区域创业活跃度和数字经济水平分别提升一个单位,则会推动区域营商环境分别提升0.318个单位、0.825个单位。综上,H1和H2得到验证。

3.4 稳健性检验

一方面,本文对变量进行了1%水平的缩尾处理,回归系数正负号未发生变动并且通过显著性检验,实证结果如列(1)和列(2)所示。另一方面,更换解释变量的衡量方式进行了稳健性分析,回归结果均显著为正。对于地区数字经济水平采用数字普惠金融指数度量,而区域创业活跃度采用人均私营企业拥有量度量,实证结果如列(3)和列(4)所示。因此,表5的实证结果验证了前文结果的稳健性。

表5 稳健性检验结果

3.5 区域异质性分析

由于地理位置的不同,不同城市在创业活力、经济发展水平等方面存在较大差异,而创业活跃度和数字经济对营商环境优化的影响也可能存在区域差异。因此本文将全样本分成东部、中部和西部三个地区进一步展开区域层面的验证。

根据表6的结果可以看出,第一,在中部地区创业活跃度的系数为0.456,且在1%水平上显著,而在东部地区的创业活跃度系数为正,但不显著,西部地区创业活跃度系数为负且不显著,说明创业活跃度对营商环境优化的作用存在空间异质性。这一结果可能原因在于西部地区的基础设施、市场化程度较低,即使创业活跃度的提升能够弥补该地创业不足的问题,但是仍难以有效的提升营商环境水平,而东部和中部地区地理位置和交通便利等都处在一个较发达水平,因此在该区域提升创业活跃度会有效促进营商环境的优化。第二,在东中西部地区数字经济的系数均显著为正,且均在1%水平上显著,说明数字经济在东中西部地区均对营商环境优化产生显著的正向影响,但在不同地区数字经济对营商环境优化的促进作用存在差异,其中中部地区的系数数值最大,东部地区次之,西部地区系数最小。在经济意义上,给定其他因素的情况下,如果数字经济水平提高一个单位,那么区域营商环境在东部、中部和西部则会分别提升0.807个单位、1.064个单位和0.463个单位。

表7 门槛效应检验结果

3.6 机制检验

以上结果表明数字经济和区域创业活跃度均能对营商环境产生正向影响,这也引发了进一步思考,是否数字经济就是二者之间的桥梁?因此,借鉴温忠麟[17]的中介检验三步法来验证数字经济是否在区域创业活跃度和营商环境之间起到了中介作用。第一步:验证区域创业活跃度对营商环境的影响。实证结果如表4的Model2所示,相关系数为0.318,通过1%水平的显著性检验。第二步:验证区域创业活跃度对中介变量数字经济的影响。实证结果如表4的Model5所示,相关系数为0.052,通过10%水平的显著性检验。表明区域创业活跃度可以促进数字经济的发展,因此继续进行第三步检验。第三步:验证区域创业活跃度和中介变量数字经济对营商环境的影响。实证结果如表4的Model6所示,相关系数分别为0.279和0.736,通过1%水平的显著性检验。本文进一步运用Sobel进行中介检验,z值显著,进一步验证了中介机制的稳健。综上所述,区域创业活跃能够通过促进数字经济的发展进而对营商环境的优化产生正向影响,H3得到验证。

3.7 门槛效应分析

前文研究结果表明区域创业活跃度和数字经济对营商环境优化的促进作用,并且数字经济在二者之间起到显著的中介作用。数字经济的发展水平在不同省份和年份均有变化,为直观地揭示在不同数字经济水平下区域创业活跃度对营商环境优化是否存在非线性影响,因此本文选择门槛模型做进一步分析,以数字经济作为门槛变量、营商环境优化和区域创业活跃度分别作为被解释变量和解释变量,同时包括人口密度、资源条件等控制变量放入回归分析,构建区域创业活跃度与营商环境优化之间非线性关系的门槛模型。参考Hansen[18]提出的门槛回归模型,本文以单门槛模型为例得到下列方程:

lnDBi,t=α0+α1lnentrei,t×I(tesqi,t≤γ)+α2lnentrei,t×I(tesqi,t+εi,t)

(3)

其中,I()表示性函数,γ表示门槛变量数字经济(tesq)的门槛值,其他变量含义与前文一致。

结果显示,单一门槛在5%水平上显著,P值为0.010;双重门槛P值为0.057,通过了10%的显著性水平检验,存在门槛效应。因此,本文认为区域创业活跃度和营商环境优化之间的关系存在双重门槛效应。以300次自抽样得到门槛值,发现第一门槛值为27.676,第二门槛值为59.002,即区域创业活跃度在不同数字经济水平下会对营商环境优化产生非线性影响。

从表8门槛回归结果可得,随着数字经济水平提高,区域创业活跃度会对营商环境优化产生不同的影响。当数字经济水平低于第一门槛值27.676时,区域创业活跃度对营商环境优化的作用系数为-0.202,在10%的水平上显著,说明在数字经济水平较低的省份,区域创业活跃度的提升并不会促进营商环境的优化。当数字经济水平介于第一门槛值27.676和第二门槛值59.002之间时,区域创业活跃度对营商环境优化的作用系数为0.256,在1%水平上显著,说明在此数字经济水平下,区域创业活跃度的提升可以较好地促进营商环境的优化。当数字经济水平跨越第二个门槛值59.002时,区域创业活跃度对营商环境优化的作用系数为0.474,在1%水平上显著,说明数字经济发展到一定水平后,对营商环境的优化作用明显加强。

表8 门槛回归结果

上述结果表明,在数字经济水平差异下,区域创业活跃度对营商环境的影响存在非线性的双门槛效应,数字经济的发展对于营商环境优化至关重要。这一结果可能原因在于数字经济水平较低的地区一般是西部地区,这些地区的基础设施落后、市场化程度较低,内部的创业活动并不能够有效的提升区域的营商环境水平;在数字经济发展水平较高的地区,一般是东部和中部地区,这些区域拥有优越的地理位置和较高的经济发展水平,区域竞争更为激烈,内部的创业活动可以有效提升营商环境水平。

4 结论和讨论

4.1 主要结论

基于2011—2019年30个省份面板数据集,分析了区域创业活跃度对营商环境优化的作用机制,运用OLS回归和门槛模型回归,多角度探究了区域创业活跃度对营商环境优化的直接和间接的中介作用。研究表明:第一,创业活跃度对营商环境优化具有显著的正向促进作用;第二,中介机制检验发现区域创业活跃度可以通过促进数字经济发展来优化区域营商环境;第三,创业活跃度、数字经济对营商环境优化的影响存在区域异质性,创业活跃度和数字经济在中部地区对营商环境优化的促进作用更为显著;最后,区域创业活跃度对营商环境优化的影响存在非线性的双门槛效应,当数字经济水平低于第一门槛值时,区域创业活跃度对营商环境优化产生负向影响,但当数字经济发展水平跨过第一个门槛值之后,区域创业活跃度对营商环境优化的作用力度显著加强。

4.2 政策启示

首先,持续推动“促创业”活动,发挥创业活跃度对营商环境优化的促进作用。一方面,积极引导创业主体的创业热情,通过举办公益创业讲座及出台关于创业的补助和财税政策等措施,以充分调动区域的创业活力;另一方面,大力提升公共服务效能,加快部署新型基础设施建设,不断深化“放管服”改革,持续提升政府效率,以充分释放区域创业活力,进而发挥区域创业活动对营商环境优化的推动作用。

其次,积极推动数字经济发展,发挥数字经济对营商环境优化的“合力”效应。一方面,数字经济作为推动营商环境优化的重要因素,政府要加大在数字经济方面的投资力度。如利用数字技术推进传统基础设施智慧化改造,加大对新型基础设施的投资力度,积极引进数字化人才,进而提高区域的数字经济发展水平;另一方面,数字经济在创业活跃度对营商环境的优化作用中充当着传导机制,政府应促进创业活动与数字经济的耦合协调发展,以创业活动作为推动数字经济发展的重要抓手,以数字经济作为创业活动的重要保障,进而形成推动营商环境优化的“合力”效应。

最后,促进区域之间营商环境的协调发展,充分利用创业活跃度和营商环境优化间的门槛效应。研究发现,在数字经济水平差异下,创业活跃度对营商环境的影响存在非线性的双门槛效应。因而,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,各地也应因地制宜圈定重点产业领域,推动区域数字生产力科学布局,中西部要开展具有地区特色的数字资源开发和利用,优化数字经济区域发展格局,从而充分发挥区域创业活动对营商环境优化的促进效果,进而缩小区域之间营商环境的差距,实现区域之间营商环境的协调发展。