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第一节 数据结构与计量模型
一、数据来源与特征
本章从新建企业数量及其就业的角度考察了企业家精神,目前可以选择的有两大数据库,第一个数据库是中国工业企业数据库。该数据库指标完善,便于进行计量分析。但是该数据库有两个缺陷:(1)统计的是规模以上企业的情况,对规模以下的企业没有统计;(2)2014年中国服务业的占比已经达到了48.2%,但该数据库考虑的只是工业的情况,对服务业没有分析。第二个数据库是中国经济普查数据库。目前中国已经进行了三次经济普查,分别于2004年12月31日、2008年12月31日和2013年12月31日统计了覆盖国民经济各行业的基本单位数据。该数据库的优点是对所有规模的企业和所有行业的企业进行了覆盖,缺点是价格高昂,获得的难度大,而且适用于所有样本的指标太少,多数指标对应着规模以上企业,不便于系统分析。
考虑到新建企业绝大多数是规模较小的企业(服务业居多),并且考虑到数据的可获得性,我们只分析2008年的经济普查数据。
(1)从机构类型看,2008年法人单位总计7098765家,其中企业法人为4959671家,占到了69.87%;事业法人为708728家,占到了9.98%(见图4—1)。
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图4—1 2008年全国经济普查数据的法人结构
(2)从法人数量看,就业人数少的法人数量多。8人以下的法人数为3137540家,占到了44.20%;8~19人的法人数为1918977家,占到了27.03%;20~49人的法人数为1152260家,占到了16.23%,这三类占到了法人总数的87.46%(见表4—1)。
表4—1 2008年全国经济普查法人数量和就业数量结构
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(3)从就业份额看,100~199人的法人就业份额达19.07%,1000~4999人的法人就业份额达到了16.44%,20~49人的法人就业份额达12.74%,50~99人的法人就业份额达11.35%,而8人以下的法人就业份额只占4.50%(见表4—1)。
(4)从成立时间看,2008年新成立的法人为515402家,占7.26%。从存活的结构特征看,总体上成立时间越长的法人数量越少。2000年之后,2006年存活法人所占比例最高,达到了9.52%,其次为2007年存活法人所占比例,为9.44%(见图4—2)。
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图4—2 各年成立或存活法人所占比例
(5)从法人的空间分布看,江苏省法人数量最多,达到了630836家;其次为广东(617659家)、山东(603846家)、浙江(560177家)和上海(360466家),四省市所占的份额达到了39.06%。西藏(15324家)、青海(24394家)、宁夏(29312家)和海南(29411家)的法人数量最少,四省区只占到了1.39%。
二、计量模型与变量表达
(一)计量模型
基于理论模型和既有数据指标,构建计量模型。在该计量模型中,所有变量使用对数或者比例来表达。因变量选择新建企业数量和新建企业的就业人数两项指标,自变量则包括产业特征向量Xi和区域特征向量Zc。
ln(yi c)=α+β · Xi+γ · Zc+ηi+δc+εi c
其中,i代表产业,c代表区域。ηi和δc分别代表产业固定效应和区域固定效应。产业特征向量数据来自2008年中国经济普查数据库,区域特征向量数据来源于中国经济与社会发展统计数据库(http://tongj.i cnk.i net/kns55/index.aspx)。为了检验结果的稳健性,估计过程依次考虑产业固定效应、区域固定效应和产业区域双向固定效应。
需要说明的是,由于不同类型法人单位建立的动机和条件不一样,因此本章只分析企业法人的建立机制,讨论产业聚集对企业法人的企业家精神产生的影响。
(二)因变量:企业家精神
从既有研究看,计量模型中企业家精神的表达变量主要有两类。
1.绝对数量方法:新建企业数量和新建企业雇佣人数
绝对数量方法是指使用新建企业数量或者新建企业雇佣人数来反映企业家精神。Bosma和Sternberg(2014)以23个欧盟国家的47个城市化区域为例,使用新建企业的企业家数量来表达企业家精神,借助多层次logit模型探讨了影响企业家精神的决定因素。Ghani等(2014)将新建企业定义为成立时间短于3年的企业
,分别使用新建企业的就业和新建企业数量(计量模型中使用的是对数值)来表达企业家精神,分析了印度630个区域制造业和服务业创业的影响因素。该测度指标的优点是与自由企业家理论模型的思路一致,而且数据容易获得。
2.相对数量方法:自我就业率和新建企业率
相对数量方法是在绝对数量方法的基础上对企业数量进行标准化。根据标准化方法的差异,它又分为劳动力市场方法(Labor Market Ap-proach)和生态方法(Ecological Approach)(Audretsch and Fritsch, 1994)。这两种方法都是把新建企业数量作为分子,前者使用劳动力数量作为分母,而后者使用企业数量作为分母。
自我就业率=企业数量/劳动力数量
新建企业率A=每年的新建企业数/劳动力数量
新建企业率B=每年的新建企业数/企业总数量
Fritsch和Wyrwich(2014)以1984—2005年联邦德国和2000—2005年民主德国的数据分析了企业家精神的持续性。他们使用了自我就业率和新建企业率来表达企业家精神。前者是存量的概念,而后者则是流量的概念。Westlund等(2014)以瑞典的自治市(Municipality)为例,使用了2002—2008年每个自治市每万人的新建企业数来表达企业家精神。类似地,Delfmann等(2014)使用每千名劳动力的新建企业数来表达企业家精神,分析了荷兰人口下降对企业家精神的影响。
相对于绝对数量方法,相对数量方法的优点是它控制了企业所在空间单元的差异性(Audretsch and Fritsch,1994)。这样既可以控制企业所在空间单元的规模,又可以反映新建企业的空间来源(van Stel and Suddle, 2008)。不过,相对数量方法也有缺陷。首先,自我就业率是一个存量概念,所以各个年度之间具有很大的相关性。计量模型估计中会产生严重的序列相关问题。因此,Schumpeter(1934)认为这不是反映企业家精神的好指标(Westlund et al.,2014)。其次,两种新建企业率假定企业家运营企业的市场范围与分母上使用的劳动力市场和企业空间范围一致(Delfmann et al.,2014),所以这个指标也有其缺陷:(1)新建企业率受对应产业和区域内就业和企业总量的影响。(2)在时间序列分析中,新建企业率的分母是就业数,包含就业的自变量会受就业变化的影响。对这些自变量的估计会产生对新建企业率的正向伪相关(Fritsch and Flack, 2007)。尽管各位学者对这两种方法的优弊进行了比较分析,不过我们完全可以在计量模型的右侧引入反映区域规模的变量,或者采用一些计量手段控制区域特征,弥补绝对数量方法的缺陷,并获得相对数量方法的优点。
由于企业家精神的模糊性,这两种方法还有缺陷。Glaeser等(2010)认为,从某种意义上说自我就业率能反映企业家精神,但是这种方法给不同的企业家的风险水平、创新水平等赋予了相同的权重。新建企业数量确实可以反映企业家的规模,然而,真正的企业家不仅仅体现为开家热狗店,还要做一些创新的产品。为了解决这个问题,我们对样本进行了分类,分别考虑了三次产业、制造业、高技术产业和非高技术产业的样本,还考虑了五类不同规模的企业样本,从而检验了结果的稳健性。
综合既有研究的比较分析、理论模型和计量手段,在本章中我们使用新建企业数量和新建企业就业人数两项指标表达企业家精神(见图4—3)。
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图4—3 因变量的表达
(三)自变量:影响企业家精神的因素
基于研究综述和目前可以获得的经济普查数据,我们将影响企业家精神的因素分为三类:企业家个人行为因素、产业特征因素和区域特征因素。
1.企业家个人行为因素
由于企业家的个体特征数据不可获得,本章不考虑企业家的个体特征因素,而是基于宏观的视角,从新建企业数量及其就业的角度讨论企业家精神。
2.产业特征因素
本章使用三个指标——专业化指数、竞争指数、多样化指数——来反映产业的聚集特征。其他的产业特征通过固定效应、样本分类等进行控制。
(1)专业化指数(spe)。分享、匹配与学习是产业聚集带来收益的三大渠道(Duranton and Puga,2004), Henderson(2003)认为这些渠道主要是通过增加企业数量发挥作用的。为此,我们借鉴Henderson(2003)以及Hu和Sun(2014)的做法,选择每个城市每个产业的企业数量度量该产业的专业化指数。
(2)竞争指数(comp)。C hinit z(1961)讨论了竞争效应对新建企业的影响,认为小企业数量多的区域,知识溢出更为便捷,更有利于企业家精神的发挥;Glaeser等(1992)则讨论了竞争效应对产业增长的影响。本章对竞争指数的计算借鉴了Glaeser等(1992)的做法。
(3)多样化指数(div)。大量研究证实,多样化有利于企业的创新和创业(Henderson,2003; Hu and Sun,2014)。本章对多样化指数的计算借鉴了Henderson(2003)的做法。
3.区域特征因素
区域特征是影响企业家精神的第三个维度。基于数据的可获得性,选择以下指标反映区域特征。(1)市场规模(scale)。市场规模影响产业利润,进而影响企业家精神。我们选择城市人均GDP来度量市场规模。该指标在一定程度上反映了本地的融资条件,也可以用来控制区域的规模特征。(2)人力资本(hum)。人力资本是企业创业的基本条件,选择城市每万人普通高校专任教师数来度量人力资本(胡安俊和孙久文,2014)。(3)交通基础设施(transp)。交通基础设施不仅影响新建企业获取信息的能力,而且影响企业进货和销售的成本。选择每万人客运量和每万元货运量的均值来度量交通基础设施水平。(4)工资水平(wage)。生命周期理论与雁阵模式认为生产成本,尤其是劳动力成本是创业或产业迁移的重要诱因(Vernon,1966; Kojima,2000; Ozawa,2003)。选择城市在岗职工平均工资与全国平均工资之比来度量生产成本。
德国经济学家、幼稚产业保护论之父李斯特(2012)认为面对发达国家的竞争优势地位,落后国家如果不采取政府干预政策,尤其是关税保护政策,那么就无法发展新工业。发展经济学家张夏准(2009)认为,发达国家成功的秘密在于频繁使用“不好”的贸易和产业政策,如保护幼稚产业政策、出口补贴等。
显然,发展中国家的创新和创业离不开国家的政策支持。中国是一个政府主导的市场经济国家,我们再引入两个政策变量。(5)对外开放度(open)。选择进出口总额占GDP的比重来度量对外开放度。(6)政府干预(gov)。选择地方政府支出占GDP的比重来度量地方政府参与度,反映地方政府对经济的干预(胡安俊和孙久文,2014)。
本章的自变量见图4—4。
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图4—4 自变量的表达
其他的区域变量,比如区位和文化也是影响企业家精神的重要变量,由于区位特征和文化因素具有很好的持续性,可以在计量模型中通过使用区域固定效应进行控制。表4—2是各个变量的基本统计特征。
表4—2 变量的统计特征
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注:样本来自2008年经济普查数据中企业法人的数据和中国经济与社会发展统计数据库中的城市数据;y1是2008年新建企业数量的对数值,y2是2008年新建企业就业数量的对数值。所有变量都为对数值或者比例。