浙江省“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的綜合評價及其影響因素分析

徐建軍，楊曉偉

(1.寧波大學科學技術學院，浙江寧波 315300；2.寧波城市職業(yè)技術學院商學院，浙江寧波 315100）

1 研究背景

黨的十八大報告提出了實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，以創(chuàng)新驅動經濟轉型升級。面對新常態(tài)下的我國經濟下行壓力，2014 年，李克強總理提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”（以下簡稱“‘雙創(chuàng)’”）發(fā)展新思路，使之成為政府推動我國經濟持續(xù)發(fā)展的新引擎之一。為貫徹中央的“雙創(chuàng)”指導精神，進一步優(yōu)化浙江創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境，激發(fā)全社會創(chuàng)造活力，浙江省發(fā)布了《關于大力推進大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新的實施意見》，出臺了一系列鼓勵創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新舉措，提出力爭經過3～5 年，建成以民營經濟和“互聯網+”為特色的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)體系，以大眾創(chuàng)業(yè)培育經濟新動力，用萬眾創(chuàng)新撐起新未來，開創(chuàng)浙江省轉型升級新局面。2018 年7 月，《浙江省大灣區(qū)建設行動計劃》再次明確提出要深入推進大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新。2019 年3 月，《浙江省人民政府關于推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質量發(fā)展打造“雙創(chuàng)”升級版的實施意見》明確提出要推動“雙創(chuàng)”生態(tài)和主題升級。“雙創(chuàng)”發(fā)展提出已有7 個年頭了，浙江省“雙創(chuàng)”發(fā)展水平如何？不同地區(qū)“雙創(chuàng)”發(fā)展水平差異顯著嗎？如何進一步提升浙江“雙創(chuàng)”發(fā)展水平？這些問題都有待科學的解答。

現有研究圍繞“雙創(chuàng)”研究已經取得了一定的成果。部分學者如曾紅穎［1］、張學亮［2］張永安等［3］、王宏起等［4］、劉亮等［5］分別圍繞“雙創(chuàng)”的內涵、政策內容及其政策落實情況進行了分析，基本肯定了“雙創(chuàng)”活動的成效，而中國科學技術協會［6］、戚湧等［7］、丁剛等［8］則指出了“雙創(chuàng)”發(fā)展過程中存在的一些問題。基本肯定了“雙創(chuàng)”活動的成效，同時也指出了“雙創(chuàng)”發(fā)展過程中存在的一些問題。另一部分學者對“雙創(chuàng)”能力進行綜合評價，如王元地等［9］從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)主體、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)績效、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境3 個方面構建了28 個三級指標，運用因子分析和聚類分析，對我國31 個省份的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力進行打分和排名；黃寰等［10］從“雙創(chuàng)”主體、“雙創(chuàng)”績效和“雙創(chuàng)”環(huán)境等3 個方面選取17 個指標構建區(qū)域“雙創(chuàng)”能力評價指標體系，并對運用因子分析法和聚類分析法的方法對四川省21 個市（州）的“雙創(chuàng)”能力進行了綜合打分。楊屹等［11］運用因子分析就我國“雙創(chuàng)”能力的時空差異進行分析發(fā)現，各省份“雙創(chuàng)”能力及不同“雙創(chuàng)”主體、“雙創(chuàng)”載體同“雙創(chuàng)”環(huán)境的耦合效應均存在明顯的區(qū)域差異；李春成［12］從企業(yè)（市場）主體視角歸納了“雙創(chuàng)”定量評價指標，并對京、津、滬、渝、深的“雙創(chuàng)”情況進行了評價和比較。還有一部分學者討論了“雙創(chuàng)”發(fā)展的影響因素，如沈澤洋［13］認為“雙創(chuàng)”的制約因素包括資本實力不足、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)門檻高、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的體制機制和政策阻礙、“雙創(chuàng)”人才短缺等；王華鋒等［14］認為公共財政有助于推動“雙創(chuàng)”的發(fā)展；蔡慶豐等［15］認為地區(qū)融資模式對地方創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新活動有影響，銀行信貸主導的地區(qū)融資模式會抑制地區(qū)的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新活動，而活躍的權益融資則有利于該地區(qū)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動；Kalafatis 等［16］認為，政府與城市群之間的合作交流將加快城市“雙創(chuàng)”政策的改進；陳旭東等［17］和王晗等［18］分別證實了政府設立創(chuàng)業(yè)投資引導基金對創(chuàng)業(yè)和企業(yè)創(chuàng)新的促進作用。然而，鮮有文獻對浙江省“雙創(chuàng)”發(fā)展水平進行評價和比較。因此，本研究首先構建三層綜合指標體系，采用嫁接的層次分析法（analytic hierarchy process,AHP）、決策試驗與評價實驗室方法（decision making trial and evaluation laboratory,DEMATEL）就浙江全省及其11 個城市“雙創(chuàng)”發(fā)展水平進行分析和比較，進而采用面板回歸方法就影響其“雙創(chuàng)”水平的因素進行實證分析，以期為正確認識浙江“雙創(chuàng)”水平及其成因提供經驗證據。

2 浙江“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的綜合評價設計

2.1 “雙創(chuàng)”發(fā)展評價指標的篩選

本研究參考王元地等［9］、楊屹等［11］等的“雙創(chuàng)”能力評價指標并加以改進，從“雙創(chuàng)”主體、“雙創(chuàng)”支撐環(huán)境和“雙創(chuàng)”產出3 個方面選取評價相關指標，構建包括3 個一級指標、10 個二級指標和31 個三級指標在內的層次結構模型，具體指標如表1 所示。

表1 “雙創(chuàng)”發(fā)展水平的綜合評價指標體系

2.2 “雙創(chuàng)”發(fā)展水平評價方法與步驟

遵循科學有序的計算步驟對于正確評估“雙創(chuàng)”發(fā)展的綜合評價非常重要。Sara 等［19］Cheng 等［20］Gandhi 等［21］和Das 等［22］分別用嫁接的AHPDEMATEL 方法分析了阻礙公路項目部署的主要因素、影響煤礦職業(yè)病危害的關鍵指標以及影響綠色供應鏈管理或全球供應鏈的關鍵因素，基于此，本研究采用嫁接的AHP-DEMATEL 方法計算浙江省的“雙創(chuàng)”發(fā)展水平。具體步驟如下：

（1）通過文獻借鑒和專家咨詢確定“雙創(chuàng)”發(fā)展水平綜合評價的準則層和指標層因素，并將指標層因素分別記作S1,S2,…,Sn。

（2）分析系統各因素之間直接影響關系的有無與強弱。具體分為5 種情形：“0”表示無影響；“1”表示微弱的影響；“2”表示有一定的影響；“3”表示較強的影響；“4”表示非常大的影響。

（3）設置初始化直接影響矩陣。即用矩陣表示各要素之間的直接相互影響關系，設n階矩陣M=(mij)n×n，定義mij為因素Si與因素Sj的影響關系強弱的賦值。

（4）根據直接影響矩陣計算綜合影響矩陣。分析各要素之間的關系，計算直接影響矩陣M中各行元素之和并取最大值，然后用直接影響矩陣M中各元素除以各行元素之和的最大值，將直接影響矩陣M正規(guī)化為矩陣C，進而計算綜合影響矩陣T=C(I-C)-1，其中I為單位矩陣。

（5）計算各因素的影響度和被影響度。綜合影響矩陣T 中各行元素之跡tr=((tr(1),tr(2),…,tr(n))T，表明各行對應因素對所有其他因素的綜合影響值，稱為影響度；綜合影響矩陣T的各列元素之和tc=((tc(1),tc(2),…,tc(n))，表明各列對應因素對所有其他因素的綜合影響值，稱為被影響度。

（6）計算各因素的中心度。因素Si中心度為，表示該因素在評價指標體系中的位置及其所起作用大小。

（7）確定個因素指標的權重。由于中心度表示單個指標在“雙創(chuàng)”指標體系中的作用大小，能夠反映指標的相對重要性，進而對各指標的中心度進行歸一化處理可得到衡量“雙創(chuàng)”發(fā)展水平具體指標的權重。

（8）將各指標值進行標準化。根據式（1）對各個原始指標值采用極大極小方法進行標準化處理，即：

（9）評價指標的加總。在獲得初級指標的標準化值和指標權重的基礎上，根據式（2）進行指標匯總，即：

3 浙江“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的綜合評價過程與結果分析

3.1 數據來源

基礎數據來源于2010—2019 年《浙江省統計年鑒》《浙江省國民經濟和社會發(fā)展統計公報》以及浙江省11 個地區(qū)發(fā)布的統計年鑒和國民經濟和社會發(fā)展統計公報。

3.2 評價指標權重確定

通過邀請6 位專家進行集體討論決策，將31 個因素的直接影響關系表示成矩陣Z（Z=［zij］31×31）。結合MATLAB 軟件，根據DEMATEL 方法得到綜合影響矩陣T，并基于綜合影響矩陣T得到影響度、被影響度和中心度計算結果（如表2 所示）。

表2 “雙創(chuàng)”發(fā)展水平影響度、被影響度和中心度的計算結果

進一步，將所用指標之和合并為1 得到三級指標的權重，如表3 所示。

表3 “雙創(chuàng)”發(fā)展綜合評價指標體系

3.3 結果分析與比較

3.3.1 浙江全省“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的綜合評價

對各個指標進行標準化得到隸屬度，采用加權平均法得到2010—2019 年浙江省“雙創(chuàng)”綜合評價結果如表4 所示。由表4 可知，2010—2019 年間，浙江省整體的“雙創(chuàng)”綜合評價指數由2010年的0.197 5 上升到2019 年的0.792 9，表明浙江省的“雙創(chuàng)”發(fā)展水平在不斷提升。進一步比較“雙創(chuàng)”主體、“雙創(chuàng)”支撐環(huán)境和“雙創(chuàng)”產出對“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的貢獻可知，“雙創(chuàng)”支撐環(huán)境是其中最為重要的方面。

表4 浙江省“雙創(chuàng)”發(fā)展水平綜合評價

表4（續(xù)）

3.3.2 浙江省11 個地區(qū)“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的評價

（1）與計算浙江全省“雙創(chuàng)”能力的綜合評價思路類似，采用加權平均法得到2010—2019 年浙江省11 個地區(qū)“雙創(chuàng)”綜合評價結果如表5 所示。由表5 可知，2010—2019 年，浙江省每個地區(qū)的“雙創(chuàng)”綜合評價指數均有所上升，但不呈連續(xù)上升趨勢。比較不同地區(qū)的“雙創(chuàng)”綜合指數可知，杭州的“雙創(chuàng)”綜合指數最高，寧波的“雙創(chuàng)”綜合指數居第2位，而麗水和舟山的“雙創(chuàng)”綜合指數分列倒數第2 位和最后一位。

表5 浙江省11 個地區(qū)的“雙創(chuàng)”綜合指數

（2）進一步計算浙江大灣區(qū)內8 個城市（杭州、寧波、溫州、嘉興、湖州、紹興、舟山、臺州）“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的平均值、浙江大灣區(qū)外3 個城市（金華、衢州、麗水）“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的平均值以及浙江11 個城市的“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的均值，結果如表6 所示。由表6 可知，浙江大灣區(qū)內的“雙創(chuàng)”發(fā)展平均水平高于全省平均水平，同時也高于浙江大灣區(qū)外3 個城市的平均水平。

表6 浙江大灣區(qū)內部外部城市以及全省“雙創(chuàng)”綜合指數比較

表6（續(xù)）

4 影響浙江“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的因素分析

4.1 構建模型

根據沈澤洋［13］、Kalafati 等［16］、王華鋒等［14］、陳旭東等［17］、王晗等［18］的研究可知，金融信貸、政府引導基金、工資收入、互聯網絡信息和道路基礎設施等因素都在一定程度上影響“雙創(chuàng)”的發(fā)展水平。為進一步解釋浙江省“雙創(chuàng)”發(fā)展特征的形成原因，本研究以相應地區(qū)“雙創(chuàng)”發(fā)展水平作為被解釋變量，以金融信貸、政府引導基金、工資收入、互聯網絡信息和道路基礎設施等變量作為解釋變量，考察這些因素對浙江“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的影響程度，構建面板模型（3）如下：

4.2 實證結果與分析

借助Stata 軟件對模型（3）進行參數擬合，基于浙江全省11 個地區(qū)、浙江大灣區(qū)8 個地區(qū)和浙江大灣區(qū)外3 個地區(qū)的樣本數據的固定效應模型和隨機效應模型估計結果如表7 的M（1）～M（6）所示。結果顯示，M（1）～M（6）的R-sq 統計量表明模型的解釋力度在63%～77%之間；HausmanChi2(5)統計量表明，就浙江全省樣本而言，應選擇隨機效應模型進行估計，因此M（2）的估計結果要優(yōu)于M（1）。類似地，就浙江大灣區(qū)內的樣本而言，應選擇隨機效應模型進行估計，且M（4）的估計結果要優(yōu)于M（3）；就浙江大灣區(qū)外的樣本而言，應選擇固定效應模型進行估計，M（5）的估計結果要優(yōu)于M（6）。

表7 浙江省“雙創(chuàng)”發(fā)展影響因素的面板回歸結果

表7（續(xù)）

由M（2）可知，解釋變量Load、Wage、Net 和Road 的估計參數均為正數，并且通過了顯著性t 檢驗，而Gvc 的估計參數雖然同為正數但未通過t 檢驗，表明就浙江全省來看，信貸規(guī)模、工資水平、互聯網發(fā)展水平以及道路基礎設施均有利于浙江全省“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的提高，而政府創(chuàng)業(yè)投資引導基金對浙江省“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的促進作用未能得到證實。根據M（4）和M（5），進一步比較上述因素對浙江大灣區(qū)內8個城市和浙江大灣區(qū)外3個城市“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的影響差異可知，信貸規(guī)模和互聯網發(fā)展水平更有利于浙江大灣區(qū)內的“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的提高；而工資水平和道路基礎設施更有利于浙江大灣區(qū)外的“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的提高。

5 結論與啟示

本研究采用嫁接的AHP-DEMATEL 和面板回歸方法分別就浙江“雙創(chuàng)”發(fā)展水平及其影響因素進行了具體分析，得到以下4 點結論：（1）2010—2019 年，浙江全省整體“雙創(chuàng)”發(fā)展水平在不斷提升；（2）浙江省內11 個地區(qū)的“雙創(chuàng)”發(fā)展水平從在2010—2019 年有所上升，但不呈連續(xù)上升趨勢。比較而言，杭州的“雙創(chuàng)”發(fā)展綜合指數最高，寧波的“雙創(chuàng)”發(fā)展綜合指數居第2 位，舟山的“雙創(chuàng)”發(fā)展綜合指數最低；（3）屬于浙江大灣區(qū)內8 個城市的“雙創(chuàng)”發(fā)展水平要高于全省平均水平，同時也高于浙江大灣區(qū)外3 個城市的平均水平；（4）信貸規(guī)模、工資水平、互聯網發(fā)展水平以及道路基礎設施等因素均有利于浙江省“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的提高。比較發(fā)現，上述因素對浙江大灣區(qū)內和浙江大灣區(qū)外“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的影響存在一定差異，其中，信貸規(guī)模和互聯網發(fā)展水平更有利于浙江大灣區(qū)內“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的提高；而工資水平和道路基礎設施更加有利于浙江大灣區(qū)外“雙創(chuàng)”發(fā)展水平的提高。就浙江全省而言，為提升整個區(qū)域的“雙創(chuàng)”發(fā)展水平，有必要擴大信貸規(guī)模、提高工資收入水平、加快互聯網的發(fā)展以及道路基礎設施的建設。考慮到上述因素對浙江大灣區(qū)內和浙江大灣區(qū)外的“雙創(chuàng)”發(fā)展具有差異化影響，各區(qū)域在相應的政策調適過程中需要考慮自身的前期基礎條件，有所側重地調整有關政策。各區(qū)域只有在適當補齊自身短板、充分發(fā)揮自身優(yōu)勢條件的基礎上，才能更有效地提升自身的“雙創(chuàng)”水平，進而為提高浙江全省“雙創(chuàng)”水平貢獻力量。