東北地區創業孵化環境健康狀況評價研究

丁永波，張博，劉桐

（吉林財經大學 亞泰工商管理學院，吉林 長春 130117）

0 引言

作為“大眾創業，萬眾創新”的重要載體和平臺，創業孵化器能夠為新創企業提供辦公場地、設備、資金、技術以及各項專業服務，通過借助孵化器與外部環境的有效互動，挖掘現有的內外資源與機會，推動孵化器與新創企業的聯合價值創造，為新創企業造就更多的機會，促進新創企業的成長。因此區域創業孵化器的發展狀況，直接關系到區域創新創業活動的開展。知識經濟時代的企業孵化器更多表現為科技企業孵化器，目前我國各地的科技企業孵化器處于發展不均衡的狀態。東北地區是我國重要的老工業基地，長期以來傳統高耗能產業占據主導位置，資源消耗量大，舊經濟疲態顯露。據2016至2020年《中國火炬統計年鑒》顯示，東北地區整體創業活躍度低，創業孵化的規模和發展速度遠遠落后于長三角和珠三角等經濟發達地區。以科技企業孵化器為例，2016年東三省企業孵化器數量為289個，僅占全國總量的8.9%，遠遠小于滬蘇浙地區的26.5%以及廣東省的17.7%。到2020年，東三省企業孵化器數量雖然上升至385個，較2016年增長率為33.2%，但總體占比下降至6.6%，基于全國狀況，東北地區的孵化器發展狀況呈現不斷落后的態勢。與之相比，滬蘇浙地區的企業孵化器數量增長77.1%，廣東省增長87.3%，總體占比分別為26.2%，18.5%，無論是增長速度還是數量比例都處于較高水平，并呈現不斷發展的勢頭，這表現出了以長三角、珠三角為代表的經濟發達地區活躍的創業孵化熱潮與發展動能。東北地區則相形見絀，數據所顯示出的巨大差距深刻表明東北地區的創業活動深受傳統工業體制和環境帶來的思想上、活動上的桎梏，亟須進行深度的改革和體制性創新改變其以往的高投入、高消耗、粗放式發展的老路。因此大力推進創新創業，必然成為東北新一輪經濟發展的動力和突破口，提升自身的創業孵化環境健康水平，正是東北地區開展創業活動、提高地區創業能力的關鍵。

創業孵化活動會受到周圍各種環境因素的影響，區域環境的優劣將直接影響該地區創業孵化的效果。本文通過構建創業孵化環境健康狀況評價指標體系，運用模型處理相關數據，重點揭示了周圍環境對孵化組織的影響狀況，比較整個孵化系統內各要素之間的重要程度，并通過聚類方法分析東北地區十個城市的創業孵化環境健康狀況并加以評價，從而為該區域制定相關的孵化政策和制度提供更加明確的信息，幫助新創企業降低創業風險和獲取資源的成本，在激烈的市場競爭中持續生存下去，有力促進區域整體的創業發展。

1 理論綜述

國外學者Sherman較早提出創業孵化環境包含五個方面的內容：政策支持、基礎設施狀況、投融資環境、創業孵化網絡和創業文化環境，每一方面各有側重點，但都是影響創業孵化活動的必然因素。Hannon運用定性方法歸納出管理、目標、政策三個要義，強調良好的孵化環境要求具備有效、高質量的管理，并能結合孵化職能制定實際的業績目標，將孵化活動深刻嵌入區域戰略，最大限度獲取政策支持。孵化器的發展需要優秀的管理者，具備經驗豐富的管理能力，在面對不同文化對自身認知與行為的影響時，能夠結合實際將孵化過程與地方文化有效結合。也有學者運用特定的研究方法與模型探究影響孵化環境的主要因素，Struwig等采用混合方法分析數據，發現企業的內部環境對企業孵化器的影響比較顯著，具體包括孵化器的愿景、職能、管理風格、培訓力度和技術水平。Kiran等使用偏最小二乘結構方程模型，驗證了孵化器網絡化環境對孵化績效具有顯著正向影響，孵化網絡中高校憑借人才、知識優勢有力影響企業孵化效果。

我國學者較多地對創業孵化器環境的分類進行了研究，李剛等從制度建設、人力資源、技術、文化、交通、資本市場、中介服務等方面探討了孵化器建設的支撐環境。陳喜樂則著重分析了影響新創企業孵化發展的四個“軟環境”：人才環境、法律環境、政策環境和人文環境，相比于“硬環境”，“軟環境”的發展更重要。瞿群臻將我國孵化環境分為兩類，分別為包括經濟、政治、文化、技術的外部環境與包括優勢、劣勢、威脅、機會的內部環境。黃昱方等基于創業者認知研究總結出影響孵化環境的主要因素，包括創業孵化網絡建設情況、公共服務設施完備度、創業輔導培訓力度以及政策的支持度。邢蕊等將孵化環境的內涵維度劃分為業務服務環境、設施環境、創新環境、平臺交流環境四個方面。楊武等借助生態學的理論，從人力、物力、財力、創新四個維度評價中國創業孵化生態環境的健康狀況，其中影響最大的是創新能力。郭莉通過強調“知識”，將孵化環境概括為與知識相關的高校數量、研發經費支出、人均公園綠地面積三個方面，其中人均公園綠地面積是吸引人才的現實生態環境的衡量要素，最終目標仍是匯集人才、集聚知識。田雪姣等將創業孵化環境分為孵化規模環境、孵化效益環境和孵化創新環境，提出應重點提高孵化環境效益，解決當下重規模輕效益的問題。陳晴總結出孵化環境中存在的重要因素，認為促進創業孵化的環境要素中不應只局限于政策的資助，而應吸引大量社會資金的投入，促進孵化環境健康的可持續性。區域創業孵化系統由創業孵化支撐環境和創業孵化相關主體構成，在評價地區某個環境要素的健康狀況時，可以借助生態學中環境與主體的關系來分析。武鑫等構建了關于科技企業孵化器內外部作用的生態系統模型，指出以下影響孵化活動的環境要素與機制：政府建設政策環境，高校與科研院所建設技術環境，大企業建設創新環境，中介機構提供專業服務環境，金融機構提供資金環境，行業協會規范孵化產業環境。孔令夷以GEM模型為理論基礎，借助生態學理論，將創業孵化生態系統環境分為經濟、政治、科技、市場、資源、文化等類別。

綜上，盡管關于創業孵化環境的研究成果較多，但過往的一些研究大多針對單個創業孵化器本身，對孵化環境的描述多集中于環境要素的分類，缺乏關于各個環境要素對創業孵化影響力大小的比較分析，同時對于區域創業孵化環境健康狀況的評價研究也比較少見。基于此，本文構建了一套區域創業孵化環境健康狀況評價指標體系，并選取東北地區部分城市的數據進行分析，比較各個環境要素的重要程度，評價該區域創業孵化的健康狀況，以便為政策的制定和提高孵化成功率提供更加明確的參考。

2 指標體系與模型構建

2.1 指標選取

根據系統性、可操作性、科學性、發展性的原則，基于《中國火炬統計年鑒》《全球創業觀察中國報告》等權威報告，以及上文對相關文獻的回顧，本文總結了關于影響創業孵化環境健康狀況環境要素的共性分類，將區域創業孵化的環境指標分為兩類：一是外部環境，包括人才環境、技術環境、資金環境、經濟環境、市場環境、政策環境；二是內部環境，具體指孵化器內部環境。這7個環境指標是評價區域創業孵化健康狀況的直接指標，將作為二級指標進行考察。再將這些環境指標細分為26個具體問題作為三級指標，以便獲取具體的評價數據。基于此，本文構建了區域創業孵化環境健康狀況評價指標體系，如表1所示。

表1 區域創業孵化環境健康狀況評價指標體系

2.2 模型選擇與數據說明

為了探究各個評價指標與創業孵化環境健康狀況之間的相關關系，本文主要運用PLS路徑模型，該模型具有如下優勢：①PLS路徑模型不僅可以研究潛變量與顯變量之間的關系，也可以研究潛變量之間的關系；②PLS路徑模型可以較好地克服多重共線性的問題；③PLS路徑模型沒有提出指標數據必須服從正態分布的要求，且需要的樣本容量較少，適合一般調查數據的分析；④PLS路徑模型中集合了主成分分析法、多元線性回歸、相關分析等方法，具有較強的科學性。基于此模型，本文得出了評價指標與創業孵化環境健康狀況之間的路徑系數及相關關系，并對東北地區創業孵化的健康狀況進行評價。

本文設計了包含26個三級指標作為題項的調查問卷，問卷的發放主要針對于新創企業、高新技術企業或孵化器，共發放112份，回收到有效問卷100份。問卷調查對象中，關于年齡分布，30歲及以下人數占40.18%，31歲至40歲占比36.61%，41歲至50歲占比18.75%，50歲以上占比4.46%；關于個人受教育程度，68.75%的調查對象為本科學歷。通過問卷調查，旨在運用PLS軟件分析獲得兩項數據：一是相關系數，驗證三級指標（觀測變量）對二級指標（潛變量）的代表性、二級指標對一級指標的代表性，以最終證明整個評價指標體系的合理性；二是外部權重，包括三級指標在二級指標層面的權重、二級指標在一級指標層面的權重，幫助比較指標之間的重要程度，并為計算城市綜合得分提供數據支持。

然而，為逃避二十來萬稅，送上三十多萬鉆戒，這是賠本交易，許沁不會這么做，誰也不會這么做。問題是，那三萬五的鉆戒竟值了三十多萬，這是許沁始料不及的。她是在不知情的情況下，將鉆戒送了出去。許沁猜測，葛局長看到標價時，肯定很吃驚，但他一定不會想到是弄錯了，肯定以為許沁是放長線釣大魚，謀求他能成為她永久的靠山。對一個稅務局長來說，別說三十萬，就是三百萬都不嫌燙手，不然哪來那么些重量級貪官呢。

2.3 模型構建

PLS路徑模型中每個潛變量都是其相關觀測變量的線性組合，在樣本較少的條件下，能夠得到每一個潛變量的權重值，并反映出潛變量與觀測變量之間、潛變量之間的關系。本文將7個二級指標作為潛變量和26個三級指標作為觀測變量進行研究，構建出創業孵化環境健康狀況評價模型。

圖1為區域創業孵化健康狀況評價模型的路徑圖。在模型左側，反映了7個潛變量對各自觀測變量的影響機制。每一個潛變量都有不同的觀測變量反映，并且它們之間都具有正相關關系。模型中間部分，主要反映了由人才、技術、資金、經濟、市場、政策和孵化器內部環境等共同構成的區域創業孵化健康狀況評價模型，結合路徑系數可以確定為正相關關系。模型的右側包括了該評價指標體系的所有觀測變量，它們共同反映的潛變量就是整個區域創業孵化健康狀況的評價指標模型。

表2描述了變量之間的相關系數以及各個變量的外部權重。其中外部權重均大于0，符合理論預期。各變量之間的相關性很高，相關系數均超過0.6，說明模型綜合地概括出了各個觀測變量的基本信息。同時關于這7個潛變量，對區域創業孵化的健康評價影響程度由高到低依次為：孵化器內部環境（0.240）＞技術環境（0.171）＞資金環境（0.164）＞人才環境（0.155）＞政策環境（0.148）＞市場環境（0.131）＞經濟環境（0.110）。同時表中二級、三級指標的外部權重值為計算城市綜合得分提供了數據支持。

圖1 區域創業孵化健康狀況PLS模型路徑

表2 PLS路徑系數與外部權重

具體來說，孵化器的內部環境（0.240）對創業孵化環境健康狀況的影響最大，根據路徑圖，在孵企業數量（0.770）與孵化器孵化面積（0.766）是衡量孵化器內部環境狀況的兩個最顯著指標，在孵企業數量的提高能夠為孵化器帶來更多活力，積累更多經驗，而孵化器孵化面積的大小則代表了現有的孵化部門的規模和容量。技術環境（0.171）是影響創業孵化健康狀況的第二大因素，其中區域發明專利數（0.831）占據重要的位置，積極推進區域創新進程，激發企業創新活力，掌握核心技術獨特優勢并提高創新成果轉化，有利于大大優化創業孵化的科技環境。影響區域創業孵化環境健康狀況的第三大因素是資金環境（0.164），對公共技術服務平臺投資額（0.866）成為最顯著的一點，這表明創業孵化資金來源更加傾向于社會資本的投入。第四個影響因素是人才環境（0.155），其主要在于區域各類高等教育機構及科研院所的數量（0.833），擁有一定數量的高校與科研院所無疑會為本區域的創業孵化提供更優質的人才、專業指導及技術。影響因素排在后三位的依次是政策環境（0.148）、市場環境（0.131）、經濟環境（0.110），雖占據較小比例，但仍然需要關注它們對提高區域創業孵化環境健康水平的作用。

2.4 模型檢驗

從表3的數據中，可以對PLS路徑模型的信度和效度進行檢驗。其中各環境指標的值均大于0.7，表明這些指標存在良好的內部一致性，具備可信度；值（合成信度）均大于0.8，超過了0.6的標準要求；值（平均變異萃取量）均超過0.5，說明該模型的信度效度良好；（模型解釋力）的值為1，處于較高水平，說明7個潛變量最大程度上反映并概括出了總體變量的全部信息。

表3 PLS路徑模型的檢驗

3 東北地區創業孵化環境健康狀況評價

3.1 城市健康水平得分及結果分析

選取東北地區孵化器發展較為迅速的十個城市作為研究樣本，搜集2019年東北三省的統計年鑒，以及十個城市的市統計年鑒、市政府工作報告、市國民經濟和社會發展統計公報等資料，得到各個城市三級指標的初始數據。為使不同量級的數據統一為同一量級，本文采用Z－Score數據標準化法對搜集的數據進行處理，得出各個城市在具體每項三級指標下的標準化得分，公式如下：

式中，代表三級指標的初始數據，代表標準化后的三級指標數據得分，代表指標數據的均值，代表指標數據的標準差。

接下來，根據前述模型中三級指標的權重值，以及公式（1）的三級指標得分，分別計算出各個城市在各個二級環境指標下的得分，公式如下：

接著根據模型中二級指標的權重值，和剛求得的二級指標得分，計算出各個城市在考慮所有二級環境指標后的綜合得分，公式如下：

基于此，最終計算出了各個城市在不同二級環境指標下的得分以及各個城市的綜合得分，并進行了排序，相應結果如表4所示。

基于各個城市的得分，進行如下的評價分析：

①在人才環境這一維度中，長春、大連、沈陽的健康水平得分位于前三，相對于其他城市，這三個城市高校和科研院所的數量較多，具備人才規模；②在技術環境方面，健康水平得分位于前三的是沈陽、哈爾濱和大慶，這幾個城市的科技創新能力更強，R＆D經費投入也更多；③在資金環境方面，長春、吉林和大連的得分相對更高，說明這些地區得到了更多創投機構的支持，資金鏈更暢通；④在經濟環境方面，大連、沈陽和長春的得分相對更高，表明這些地區人均GDP和人均收入水平高于其他地區，吸引了更多的創業人才；⑤市場環境方面，哈爾濱、鞍山和長春的得分相對更高，顯示了三地的中介服務機構對孵化器的突出作用，有利于孵化器之間開展合作、競爭，不斷吸引更多潛在企業參與孵化；⑥在政策環境方面，哈爾濱、大慶和沈陽這三個地區政府各方面給予孵化器的支持力度更大；⑦最后從孵化器的內部環境來看，大連、哈爾濱和大慶的得分相對更高，這幾個城市的孵化器面積更廣、規模更大，帶動的就業人數也更多。

表4 2019年東北地區十城創業孵化健康水平綜合得分及排序

3.2 城市健康水平分類及結果分析

為了分析不同城市健康水平的相似性，找出不同類別城市的特征，本文基于東北十個城市在各個環境要素方面的得分數據，運用聚類分析法，根據健康水平將城市分為三類，具體情況如圖2所示。

圖2 聚類后東北十城的創業孵化健康水平得分對比

關于城市健康水平的分類結果可以進行如下分析：

第一類的5個城市創業孵化的健康狀況綜合得分位于最高水平梯隊，并在大多數的維度得分中處于領先位置。長春、沈陽和哈爾濱作為省會城市，省會首位度在全國處于較高水平，具備強有力的資源配置能力，對區域的孵化引領作用舉足輕重。以長春為例，2021年省會首位度達53.67%，位居全國第一，全省人才、高水平院校和科研院所、資金、技術等資源高度集聚于此。充足的知識服務對于促進初創企業成長大有裨益，三個省會城市作為全省知識的聚集地，為在孵初創企業提供了相當優良的發展環境。大連作為東北沿海充滿活力的港口城市，同時也是東北唯一的保稅區和高新技術園區，創新性產業集中度高，產業輻射效應與集聚效應明顯，其所特有的開放性和包容性可以吸納豐富的創新資源服務創業孵化。大慶市作為中國第一大石油基地，工業產值達到東北第二名，綜合實力和城市財力一直走在東北前列，著名的“大慶精神”“鐵人精神”彰顯出大慶人民忘我拼搏的優良品質，這種長期以來積累的物質資源和深厚的文化底蘊激發著對創業孵化活動的熱情，創業精神的激發很大程度上促進了創業的成功。

第二類城市是健康狀況處于中等水平的齊齊哈爾和鞍山。作為黑龍江省第三大城市，齊齊哈爾主要發展以裝備制造為主的工業產業，經濟覆蓋面較窄，且地理位置位于省內東北部，較為偏遠，自然資源條件方面不及大慶等城市，因此難以吸引投資機構與新創企業的目光，難以形成廣泛的創業活動，其在創業文化發展、信息交流、人才引進和資源獲取等方面都存在著較大的上升空間。鞍山是中國著名的鋼鐵生產基地，2020年僅鞍鋼產值在鞍山全市生產總值中占比就高達58%，二三產業的發展比例不甚合理，隨著供給側改革的不斷深入，鋼鐵產業的經濟帶動效果越來越小，難以吸引創業人才；同時，傳統經濟體制產業導致的長期封閉性思維，使得孵化器出現各種問題：同質化嚴重、經營管理不善、過度依賴政府等。

第三類是健康狀況最差的三個城市，包括吉林、延邊和通化，它們在多數維度的分數排名中均處末位。一方面，三座城市同位于吉林省，與省會長春在各方面都具有較大的差距，技術、人才、基礎設施等資源明顯集中于省會，以高校與科研院所為例，截至2021年底，吉林共有高校64所，其中長春有41所，占比高達64.06%，吉林、延邊與通化三地合計13所，僅占20.31%；全省省級科技創新中心223個，其中長春占比72.2%，吉林、延邊、通化三地合計僅占16.14%。這種區域發展不平衡的狀態越來越突出，非重點地區由于資源有限，易出現政策失效的情況，“一強多弱”的格局使非重點地區的孵化活動受到越來越大的限制。另一方面，中心城市對周邊城市的帶動作用不明顯，未形成城市群聯動的協同發展模式。近些年來，吉林省實施“一主六雙”戰略，加強長春與各市、州的戰略、資源對接，但政策處于實施初期，且長春與延邊、通化等城市地理距離較遠，尚未受到省會有效的產業集聚效應與輻射效應，城市的產業發展仍深受傳統模式之困。其中，吉林市的發展集中于化工行業，通化集中于醫藥行業，延邊產業則較為分散，這些城市產業體系或傳統或弱小，缺乏充滿活力的經濟增長點，加之思想觀念保守、財力資源投入有限、園區產業集聚度較低等問題，創新創業氛圍不高，這些因素都制約著地區孵化環境健康水平的提高。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文在借鑒現有研究成果的基礎上，構建了包括7個二級指標和26個三級指標的區域創業孵化環境健康狀況評價模型，基于該模型對東北地區十個城市創業孵化的健康狀況進行測度評價，得到以下結論：①東北地區十個城市的創業孵化的健康水平綜合得分由高到低依次為大連、長春、哈爾濱、沈陽、大慶、鞍山、齊齊哈爾、吉林、延邊和通化。②東北地區十個城市的創業孵化的健康水平可以分為三類，第一類是創業孵化環境健康狀況水平相對較高的五個城市：長春、大連、沈陽、哈爾濱、大慶；第二類是處于中等水平的兩座城市：齊齊哈爾和鞍山；第三類的城市創業孵化發展的健康水平最低，包括吉林、延邊和通化。

4.2 發展啟示

通過模型的構建和對各個城市指標健康狀況的評分、分類，可以幫助這些城市找到自身的優勢和劣勢，發現與其他城市的差距，并結合當地的稟賦資源和產業基礎，得到進一步政策發展的啟示：

對于第一類城市，大連和哈爾濱的創業孵化環境健康水平發展較為均衡，在繼續優化孵化環境的同時，注重促進孵化器的內涵式發展，提升孵化器的服務效率和服務質量，能夠針對不同的在孵企業提供相應的個性化服務。除此之外，應加強創業孵化器的復雜網絡協同建設與知識的交流鏈接，將發展視野擴展至國際，發揮大連、哈爾濱在東北亞地區靠海、近俄的區位優勢，吸引國際孵化項目入駐，招募全球化管理人才，進一步推動地區孵化的國際影響力，建設中國孵化高質量發展的典范。對于長春市，通過內部指標比較，發現孵化器內部環境指標、科技指標水平低于其他三個指標，與其在人才與資金方面的優勢不相匹配，這需要政府制定相應的政策整合資源：在科技方面發揮人才資源優勢并快速轉化為創新能力，完善科技創新鏈條，提高科技成果轉化成功率與科技帶動力；在孵化器內部環境方面，以同時提升孵化器質量與數量為抓手，以“精益”思想為指導，精準投放資金，在擴展孵化面積、完善孵化設備時避免冗余投入，追求高效益、少浪費、規模與效益相配，同時學習珠三角等先進地區的成熟孵化器運營經驗，完善孵化器的市場化能力和長遠發展能力。對于沈陽市，應當認識到在資金指標方面的弱勢地位，大力發揮其作為省會城市在人才、科技、政策方面的優勢，努力盤活和吸引資金投入。孵化器的資金環境問題不能僅靠政府的直接“哺育”，應“授之以漁”，以政府資助為“引子”，降低社會資本投入的預期風險，引導商業性資本投入。關于大慶市，其孵化器內部環境指標優勢位居十城第一，而該指標也是影響創業孵化健康狀況的最顯著因素，因此有力彌補了大慶作為非省會城市的資源弱勢，應繼續通過促進孵化器的軟硬件建設，著眼于高效益，算好投入的每一分賬，通過與省內外先進地區進行經驗交流、孵化項目合作，建立專業化孵化機制體系，推動“石油之城”將拼搏創業的優良傳統切實發揮落地，保持自身優勢。

對于第二類城市，齊齊哈爾和鞍山要明確自身在經濟、區位、人才等方面的不足，同作為工業城市，應抓住產業轉型升級的機遇，著重在不足方面補短板，培養壯大創新產業，為優化孵化環境賦能。與此同時，雙方也需根據自身實際側重發展：齊齊哈爾擁有良好的自然生態環境，應壯大和強化環境優勢對人才的吸引力，集聚知識；推進傳統裝備制造主導產業朝精密超精密制造方向升級，形成全市冶金、航空航天、石油鉆采等精密產業領域，深耕創業孵化器在精密超精密工業制造方面的專業化發展，打通上下游產業鏈條，帶動一系列配套環境提升。鞍山基于“鋼都”積累的創新產業基礎，應積極融入全省“數字遼寧、智造強省”建設，強化創新主體培育、建設高水平科研機構、促進科技成果轉化，落實融資擔保、項目合作、人才引進、市場化培育等政策，通過政府的引導作用促進孵化器的個性化、專業化發展，通過積累市場化發展動能以避免對政府的過度依賴。

對于第三類城市，吉林、通化和延邊要抓住吉林省實施的“一主六雙”戰略機遇，積極加強與省會長春的戰略、資源對接，通過省會的帶動作用，促進地區間各方資源的流動，激發圍繞多城市更廣范圍的孵化器、企業、人才進行良性的競爭和學習，建立穩定的協同發展模式。吉林市正處于長春市國家區域創新中心、國際影都和中韓國際合作示范區三大板塊的規劃方向，且兩城地理位置接近，應抓住時機加快與長春市在產業融合、基礎設施建設等方面的共同發展，推進傳統化工產業向高效能方向轉型，全方位優化資金、技術、人才等資源環境要素，帶動創業孵化熱潮。通化市以醫藥產業為特色，生物醫藥產業集群是全省唯一的經國家發改委認定的全國首批戰略性新興產業集群，應基于這一機遇發揮特色，建立醫藥專業孵化管理團隊，搭建醫藥研發和交流平臺，形成上下游孵化產業完整鏈條，提升醫藥產業孵化的專業性，培養起健全成熟的醫藥產業特色孵化機制環境。對于延邊，面對“小而分散”的產業現狀，在融入全省協同發展的進程中，積極改變現狀，努力發展具備活力的新的增長極，發掘和發展出代表性優勢產業，例如憑借靠近朝韓俄的區位優勢，發揮自然生態和人文民俗優勢，推動發展本地朝鮮族飲食特產產業、綠色食品產業，積極引導開展旅游產業孵化活動；推進琿春東北亞跨境互市電商產業孵化項目，促進電商產業集聚發展，發揮創業孵化特色產業規模效應，降低來自資金、科技環境等方面的限制，走出一條“小卻美”的特色產業孵化之路。總之，每個城市應當基于創業孵化發展過程中存在的問題，結合本地發展特點與機遇，針對性地采取相應措施，提高孵化環境健康水平。本文的研究結果能夠為東北地區新一輪振興的有關決策提供支持。