论文我国中心城市企业家精神的指数评价和影响因素，该文是企业家精神方面论文写作资料范文跟企业家精神和影响因素和指数类论文范文.
[ 摘 要] 企业家精神是我国中心城市创新驱动的稀缺性资源.综合企业家精神的多元内涵和时代特征,该文构建了城市企业家精神评价的多层次指标体系,运用主成分分析方法,对我国20 个中心城市的企业家精神发展变化进行了指数化评价和异质性分析.评价结果表明：①北京、深圳具有明显的领先优势,长三角和珠三角的城市全部进入前十,中西部城市排名中下游,东北地区城市则排名最末.②各城市的企业家精神发育和经济发展水平存在不匹配现象.③东部沿海城市企业家精神的机会型导向普遍较强,中西部城市次之,东北地区城市落后.在此数据基础上,实证研究了外部环境因素对企业家精神的影响作用,估计结果显示：金融深度、经济开放具有显著的正向影响,失业率具有显著的负向影响；失业率和2008 年金融危机对不同类型的企业家精神具有异质性影响,对科技型企业家精神具有显著的抑制作用.
[ 关键词] 中心城市；企业家精神；机会型导向；科技型导向
[ 中图分类号] F061.5 ［ 文献标识码］A［ 文章编号］1000-4211(2018)04-0071-11
一、引言
我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,增长动力亟须从要素驱动、投资驱动向创新驱动转换.如果说人才是创新驱动的第一要素,那么,企业家无疑是创新驱动的“关键少数”,是社会的稀缺性、战略性资源（张玉利,2017）.“十三五”规划明确提出“把大众创业万众创新融入发展各领域各环节,鼓励各类主体开发新技术、新产品、新业态、新模式,打造发展新引擎”战略,标志着创新创业正式纳入国家总体发展战略规划（张萃,2018）.2017年9 月,、国务院印发了《关于营造企业家健康成长环境弘扬优秀企业家精神更好发挥企业家作用的意见》,更是首次以专门文件明确企业家精神的地位和价值.
企业家作为一种职业选择（Shane,1996）,不仅受自身因素的影响,也受外部环境的制约,因此,企业家精神也是一个区域性事件（Feldman,2001）.城市作为一个集聚经济体,企业和劳动力在空间上的相互接近带来了马歇尔的专业外部性（Marshall,1890）和雅各布斯的多样化外部性（Jacbos,1969）,便利了企业所需投入品、劳动力以及思想的流向与可获得性（Glaeser& K e r r,2009）,进而影响了创业机会的开发和新企业的诞生.从这个意义上说,城市是研究企业家精神生成和发展的重要载体.近年来从空间经济学的视角切入,研究城市层面的企业家精神（Glaeser & Kerr,2009 ；Ghani 等,2013 ；张萃,2018）正在起步.
就中国而言,企业家精神呈现出不均匀的地理分布,在中心城市的集聚特征尤为显著.无论是腾讯研究院发布的《2016 创新创业白皮书》,还是创业类杂志《创业邦》发布的“中国最佳创业城市”榜单,或是中国人民大学发布的《中国城市创业指数》,北京、上海、深圳均位列前茅.基于商事主体的登记数据也显示,15 个副省级城市2015 年新设企业户数、注册资本金显著高于其他城市.可见,作为我国经济的增长极,中心城市具备充沛的创业动能,并在创新体系中占有重要地位,是企业家精神的“高地”.
在此背景下,探索我国中心城市企业家精神发展的动态变化和影响因素具有重要的现实意义.遗憾的是,现有文献还存在一些不足：在实证研究中,往往以自我雇佣率、企业所有权比率、企业进入率和退出率等单一指标作为企业家精神的*变量,只捕捉了企业家的创业精神,却不足以反映企业家精神的内涵全貌；而在社会调查中,G E M（全球创业观察）及其中国报告虽然从多维度、多指标进行了细致考察,但所得指数只到国家层面或中国的省级层面.无疑,国家或省域范围内广阔的地理空间存在着很强的异质性,指数的合理性还有待商榷.为此,本文着眼于我国中心城市,尝试构建反映企业家精神系统性内涵和异质性特征的综合评价指数,并在此数据基础上对其影响因素进行实证分析.
二、企业家精神的评价指标体系构建
（一）内涵界定
企业家精神（Entrepreneurship）的广泛性、不稳定性、多层次性使其成为一个多维概念（靳卫东等,2008）.首先,在应用维度,可划分为三个层面：个人特质层面、企业组织层面、社会空间层面.本文是基于中心城市的宏观数据研究,为社会空间层面.
其次,在内涵维度,可划分为三大学派（Hébert & Link,1989）：以熊彼特和鲍莫尔为代表的德国学派,强调企业家的创新精神；以奈特和舒尔茨为代表的芝加哥学派,注重企业家的风险承担能力和冒险精神以及应付市场失衡的能力；以米塞斯和柯兹纳为代表的奥地利学派,关注企业家对市场机会的识别能力.为了系统性反映和测度企业家精神,Covin & Slevin（1991）提出了经典的C - S 模型,认为企业家精神是“愿意冒险的、有创新的,而且积极主动的”.随后众多学者对此进行了理论发展,大抵都将冒险性、积极主动性、创新性作为企业家精神的核心维度.有鉴于此,本文从冒险性（Risk-taking）、开拓性（Proactive）、创新性（Innovation）三个方面对企业家精神做出内涵界定,进而构建多层次评价指标体系.
最后,不能忽略企业家精神的异质性特征.要发挥企业家精神对创新驱动的积极作用,研究如何激励企业家选择高质量创业,比单纯刺激创业数量的增加更具现实意义（Venkataraman,2004）.所谓高质量创业,反映在企业家的愿景驱动、资源和技能、风险承担等行为特征（M a &Todorovic,2012）,以及在创造价值和就业、增加经济产出潜力等方面的积极作用（Schneider 等,2010）.GEM 最早提出生存型（Necessity）和机会型（Opportunity）创业的分类,国内文献也普遍采纳了这种分类（刘鹏程等,2013 ；曾铖等,2017）,认为：中国存在着规模小、数量多、进出频繁、以“个体户”形式为主的生存型创业,在提供就业岗位、产业升级、提升经济竞争力等方面存在较大的劣势,是一种较低层次的创业类型；而中国私营企业则主要是个人或团队通过开发市场机会而创业的结果,具有较强的机会型创业特征.为此,本文以个体工商户代表生存型企业家精神,以私营企业代表机会型企业家精神,以高科技企业代表科技型企业家精神.
（二）指标体系
指标选取过程除了反映冒险性、开拓性、创新性三方面内涵,本文还着力反映城市和企业家精神发展的时代要求.城市和城市群已成为国家竞争的主战场,无论是城市自身层面的内在发展规律,还是国家层面提升国际竞争力的战略使命,都要求我国中心城市能够逐渐扮演全球知识的生产中心、技术资本的控制中心和和技术扩散的交互中心（黄亮等,2014）.对照这三个中心的角色,选取相关表现指标：①全球化.经济全球化已由产业全球扩张进入创新全球扩张的新阶段,中心城市必须着力打造极高的技术能级和广泛的国际影响力.故选取高新技术产品出口额、赴美国纳斯达克上市公司数量表征城市在国际层面所建立起的经济、资本与科技联系.②资本化.创新创业活动日益依赖于多层次资本市场的支持,故选取反映我国主板、创业板、新三板市场和科技企业孵化器（含众创空间）、风险投资机构等指标.③“互联网+”.电子信息产业可以在较大程度上反映该地区“互联网+”的发展潜力,故选取国家火炬计划软件产业基地的相关指标.
由于我国城市层面的创新创业统计尚未形成统一规范,在指标选择和数据收集方面受到很大限制.经过多轮筛选,最终确定18 个指标进入指标体系（见表1）,以相对数指标为主,避免不同城市人口和经济规模的差异.数据来自中国统计年鉴和科技统计年鉴、中国火炬统计年鉴、国家知识产权局专利统计年报、国家工商行政管理总局商标局统计数据、全国技术市场统计年报,各地统计年鉴和科技统计年鉴、市场监督管理局统计数据,以及国泰安CAR 数据库、WIND 资讯等.
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（三）样本数据
评价样本为我国的20 个中心城市,包括：北京、上海、天津、沈阳、大连、长春、哈尔滨、南京、苏州、杭州、宁波、厦门、济南、青岛、武汉、广州、深圳、重庆、成都和西安,计4个直辖市、15 个副省级城市、1 个地级市.相比于全国,20 个中心城市的国土面积占比3.3%,人口（常住）占比17.3%,GDP 占比33.5%（2014 年）,具有很好的代表性.
囿于数据可得性,本文收集了20个城市2014年截面数据,以及4个直辖市2004-2014年面板数据,故最大样本量为60个观察值（20+4×10）.截面数据支持了对中心城市的横向评价,面板数据支持了对直辖市的纵向评价；相应地,在影响因素的实证研究阶段,也就有了更丰富的样本组合.
三、中心城市企业家精神的指数评价
（一）评价方法和合理性检视
由于企业家精神的冒险性、开拓性、创新性内涵界限较为微妙,本文所选18个指标也不可避免地出现信息重叠的问题；同时,20个中心城市的发展阶段和模式有所差异,如北京作为首位城市而具有至高的资源权利,这使得评价结果易受极端值的影响.为此,本文采用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法进行综合评价.PCA通过数据压缩和化简,既可以消除信息冗余、避免信息重叠,又能减轻极端值影响、降低信息噪音.
（二）企业家精神指数
在选定指标、数据、方法之后,首先需要对它们的使用合理性进行检视.KMO值为0.748,Bartlett球形检验统计量在0.001显著性水平上拒绝零假设,说明主成分分析具有较好的适用性.其次,根据特征值大于1的原则,抽取了4个主成分,可累计解释84.2%的变异.最后,计算主成分综合得分,并予以指数化.
表2是中心城市2014年企业家精神指数结果及其排名.北京（124.17）、深圳（113.21）具有明显的领先优势.长三角城市全部进入前十,上海（76.82）第三,杭州（73.93）紧随其后,南京第5、苏州第8、宁波第9.珠三角的广州（54.01）和深圳一同闯进前十,位列第9.中西部地区排名落后,东北地区则处于最末方阵.
本文还比较了企业家精神和经济发展水平（GDP）的匹配程度.可以发现：上海GDP排名第1,但企业家精神指数排名第3,说明上海的企业家精神发育相对落后于自身的经济发展水平.北京、深圳、杭州、厦门、南京、西安、宁波等城市的企业家精神发育领先于经济发展水平.特别是,厦门的企业家精神排名领先GDP排名15个位次,说明“小而美”的城市同样能拥有充沛的企业家精神.
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（三）企业家精神的异质性特征
进一步地,考察企业家精神的异质性特征.参照GEM报告的TEAOPP/TEANEC统计指标1,构建企业家精神的机会型导向（Opp）、科技型导向（Tech）指数,如公式（1）（2）所示.简单来说,OPP指数表示机会型比生存型企业家精神的倍数,数值越大说明城市企业家精神的机会型导向越强；Tech指数表示企业家精神中的高科技企业占比,数值越大说明城市企业家精神的科技型导向越强.
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总体而言,东部沿海城市的机会型导向普遍较强,中西部城市次之,东北地区城市落后；科技型导向则没有明显的分布规律.如果对比上海、北京两个城市的话,可以看出：上海企业家精神的机会型导向最强,但科技型导向却处于中下等水平；而北京企业家精神的机会型、科技型导向均处于前两名,说明北京的企业家精神质量更高.
四、中心城市企业家精神的影响因素分析
（一）变量选择
1. 被解释变量.以企业家精神指数评价过程中的主成分综合得分,作为衡量城市企业家精神的变量.相比于传统文献仅以自我雇佣率、企业所有权比率、企业进入率和退出率等单一指标作为企业家精神的*变量,无疑本文的被解释变量更能反映企业家精神的内涵全貌.此外,本文的被解释变量还包括了机会型导向和科技型导向指数,用以分析各因素对不同类型企业家精神的异质性影响.
2. 解释变量.国内外文献探讨了经济、制度、文化、人口、教育等因素对企业家精神的影响作用（Glaeser,2007；Audretsch等,2010；Branstetter等,2014；程俊杰等,2016；Audretsch & Belitski,2017；张萃,2018）.由于本文的最大样本量为60个观察值,为了满足计量经济分析的最基本要求,避免自由度损失和潜在的共线性问题,本文将解释变量控制在5个以内2.剔除数据无法获取、指标不合理以及回归系数不显著的变量3,最终纳入回归模型的影响因素有：①人均GDP,良好的经济发展水平产生积极的经济预期,有利于提高机会识别概率进而激励创业活动（Galindo & Méndez,2014）,创新收益也相应更高；②金融深度,金融发展能够缓解潜在企业家的融资约束（King & Levinn,1993）；③经济开放度,对创新创业活动可能具有溢出效应.④失业率,较高的失业率可能表示劳动力水平不高,但也可能迫使劳动力通过创业来实现就业.⑤为了控制经济结构变动的影响,考虑到观察期内2008年爆发了全球金融危机,设置年份虚拟变量（2008年之前为0,2009年及以后为1）.
数据来源为EPS全球统计数据与分析平台（http://www.epsnet.com.cn）的中国宏观经济数据库、劳动经济数据库等.各变量的定义和描述性统计结果见表3.其中,VIF值（方差膨胀因子）均小于10,说明不存在严重的多重共线性.
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（二）实证模型
借鉴相关文献,将回归模型设定为：
┃C:\Users\bookan\Desktop\今日も,たのしぃですね！\178.jpg┃式中,i和t表示城市和年度.Ent表示企业家精神指数,在异质性分析中相应地替换为Opp表示机会型导向,Tech表示科技型导向.gdppc是人均GDP的自然对数,finance是金融深度,open是进出口总额占GDP比重的自然对数,unemploy是城镇失业人口占就业人口的比重,D2008用来控制全球金融危机所带来的共同冲击.εi,t表示随机扰动项.
（三）回归结果
回归估计结果见表4.第1列是20个城市2014年截面数据的OLS估计结果,第2列是20个城市2004-2014年非平衡面板数据的混合OLS估计结果,第3列是4个直辖市2004-2014年平衡面板数据的随机效应FGLS估计结果.之所以选择随机效应而非固定效应,是考虑到本文样本量较小,从统计学角度来看,采用固定效应模型会损失很大的自由度,而采用随机效应模型则可以避免自由度损失.估计结果显示,金融深度、经济开放度对企业家精神具有显著的正向影响,失业率具有显著的负向影响,人均GDP具有正向影响,但在部分估计结果中并不显著.
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关于经济活动的实证分析中,内生性是一个需要特别注意的问题.具体而言,本文中的企业家精神与经济、金融、外贸等变量之间可能相互影响,因此,企业家精神与解释变量之间孰为因果是一个有待商榷的疑问.由于本文样本量较小,不适用动态面板估计,为了克服可能的反向因果问题,本文在第4列中将所有解释变量（虚拟变量除外）滞后一期.其道理是企业家精神可能会影响本期或以后若干期的经济变量,但本期经济变量无法影响上期的企业家精神,即解释变量对企业家精神的影响在时间上具有不可逆性.估计结果同样支持了金融深度、经济开放度具有显著的正向影响,失业率具有显著的负向影响.
第5、6列同样采用解释变量滞后一期的随机效应FGLS模型,估计机会型和科技型导向的影响因素差异.人均GDP对机会型导向的影响为负数但不显著,而对科技型导向的影响却显著为正,说明科技型企业家精神更依赖于良好的经济发展环境.金融深度对机会型导向的影响显著为正,而对科技型导向的影响却不显著,这可能是因为高科技企业更易于获得一级市场的直接融资,而私营企业对信贷等间接融资方式更为倚重.失业率和D2008对两个导向均有显著性影响作用,但影响方向却截然相反,反映出高失业率所代表的低劳动力水平显著抑制了科技型企业家精神,而全球金融危机给科技型企业家精神产生了显著的抑制效应.上述对比结果说明,相同的影响因素对于不同类型的企业家精神具有异质性影响作用.
R2、F检验、Wald检验结果表明回归方程均有较高的显著性.主要解释变量的估计系数、显著性具有较好的一致性,同时,通过将解释变量滞后一期项纳入估计模型的做法,也解决了可能存在的内生性问题.这些都说明估计结果具有较好的稳健性.
五、结论
企业家是经济活动的重要主体和关键少数,是新时代下我国中心城市创新驱动、转型发展的稀缺性和战略性资源.本文基于企业家精神的C-S模型,综合企业家精神的多元内涵和时代特征,构建了城市企业家精神评价的多层次指标体系,并运用主成分分析方法,对我国20个中心城市的企业家精神发展变化进行了指数化评价和异质性分析.评价结果表明：①北京、深圳具有明显的领先优势,长三角和珠三角的城市全部进入前十,中西部城市排名中下游,东北地区城市则排名最末.②各城市的企业家精神发育和经济发展水平存在不匹配现象.③东部沿海城市企业家精神的机会型导向普遍较强,中西部城市次之,东北地区城市落后.
以此作为数据基础,本文实证研究了外部环境因素对企业家精神的影响作用,估计结果显示：金融深度、经济开放对企业家精神具有显著的正向影响,失业率具有显著的负向影响.同时,外部因素对不同类型企业家精神的影响作用具有异质性,特别是高失业率和2008年金融危机对科技型企业家精神具有显著的抑制作用.通过将解释变量滞后一期项纳入估计模型的做法,本文解决了可能存在的内生性问题,证明估计结果具有较好的稳健性.
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Evaluation and Influencing Factors of Entrepreneurshipin Central Cities of China
Zeng Cheng, Li Yuanxu, Kai Yanhua
( School of Management, Fudan University, Shanghai 200433, China;School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092, China )
Abstract: The entrepreneurship is a scarce resource for the innovation-driven growth in Chinese central cities. This paper constructs a multi-level indicators evaluation system to reflect diversified contents and era characteristics of entrepreneurship in cities. With the application of Principal Component Analysis (PCA) to count the index, this paper delivers exponential and heterogeneous analysis on the evolution of entrepreneurship within 20 central cities in China. The results show that: 1) Beijing and Shenzhen rank at the top of list, all cities from Yangtze and Pearl River Delta rank at the top ten, cities from Midwest area rank lower, and cities from Northeast area rank at the bottom. 2) the development of entrepreneurship of cities doesn’t match well with their economic development. 3) in regard of the heterogeneity, eastern coastal cities own strongest opportunity entrepreneurship compare with Midwest area and Northeast area. Based on the evaluation data, this paper places an empirical study on the influencing factors of entrepreneurship, and finds that the financial depth and economic opening rate he significant positive effects on entrepreneurship, whereas unemployment has significant negative effects. In particular, unemployment and 2008 financial crisis impose heterogeneous impacts on different kinds of entrepreneurship, and he an inhibiting effect on high-tech entrepreneurship.
Key words: Central cities; Entrepreneurship; Opportunity-orientation; High-tech-orientation
归纳上述:此文为关于企业家精神和影响因素和指数方面的相关大学硕士和企业家精神本科毕业论文以及相关企业家精神论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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