返鄉創業外部環境評價與影響因素地域性差異分析
——以安徽省為例

張子言， 毛 偉

（廣東海洋大學 經濟學院， 廣東 湛江 524088）

一、引言

在就業形勢日趨嚴峻的背景下，出臺“以創業帶就業”的積極就業政策備受國家重視。2020 年中央一號文件明確指出，深入實施農村創新創業帶頭人培育行動，將符合條件的返鄉創業農民工納入一次性補貼范圍。 2020 年1 月，國家發改委、教育部、科技部、工信部等聯合出臺《關于推動返鄉入鄉創業高質量發展的意見》， 就如何推動返鄉入鄉創業高質量發展進行了系統而全面的部署。 安徽省地處我國中部，農業人口眾多，農村存在豐富的剩余勞動力。 經濟發展相對落后，人口遷移推力強勁，長久以來處于勞動力持續向外輸出的狀態。 隨著經濟發展和國家政策引導，省內農民工、大學生等群體很多選擇加入返鄉創業熱潮。 鼓勵農民工等群體返鄉入鄉創業是實施鄉村振興戰略和鞏固脫貧攻堅成果的重要舉措，不僅能釋放鄉村振興背景下新的人口紅利，一定程度上還可以扭轉以往農村資源向城市單向流動的局面，解決農民工就業問題，進而解決現階段鄉村振興實施過程中農村人力資源匱乏問題。 因此，研究返鄉創業外部環境問題具有重要的意義。

很多研究者通過構建創業環境評價指標體系對創業環境進行量化分析。 創業環境指標體系的構建應立足于返鄉創業所面臨的實際環境。 目前創業環境評價體系大多是從外部環境出發進行評價。 例如，趙彥飛等基于創新系統的視角，從人才環境、資金環境、創業環境、市場環境和競爭與合作環境五個維度構建創新環境評價指標體系框架［1］。 陳銀娥、李鑫以PSR 模型為基礎構建長株潭城市群創業環境評價指標，提出應從區域產業優勢、人才引進、構建多元化金融服務體系等方面著手，持續優化創業環境［2］。韓勇等從經濟綜合實力、經濟發展潛力、人民生活水平、 公共服務能力和勞動力資源狀況五個方面構建了返鄉農民工創業環境指標體系，對河南省返鄉農民工創業環境進行定量評價和空間分析［3］。 金語、張國慶從經濟發展環境、基礎設施環境、文化氛圍環境、創業企業、政府部門、金融機構和服務機構七個方面，使用23 個二級指標對江蘇省、河南省和四川省返鄉創業生態系統進行評價，指出各地區需要采取有針對性的措施，提高返鄉創業人群的數量與質量［4］。

隨著“大眾創業、萬眾創新”的推進，各地區創業外部環境綜合評價指數都得到了一定程度的提升，但是地區之間創業外部環境發展水平不均衡的問題仍然比較突出。 只有弄清楚不同地區返鄉創業外部環境存在的短板和影響因素， 才能因地制宜地制定有針對性的發展規劃，構建更加完善的返鄉創業外部幫扶體系。 蔡娟、王勇以實地調查數據為基礎研究發現，江蘇省農村地區創業環境存在區域性差異：與蘇南和蘇中相比，蘇北地區農村創業環境的諸多維度存在較大差距，蘇南和蘇中地區之間則表現出明顯的相似之處；農民的受教育程度、是否有創業經歷等個體特征是影響農民對創業環境認知評價的重要因素［5］。劉新民等從金融支持、政府政策、教育培訓、商務環境以及開放程度等維度對我國31 個省份的創業環境進行評價，認為我國各區域的創業吸引力存在異質性，整體上呈現從東到西逐漸降低的梯度分布格局［6］。韓勇等基于“就地就近就業”原則，運用空間自相關分析法探索河南省農民工返鄉創業外部環境在縣域、市域和省域三級尺度下的空間關聯變化，剖析農民工的潛在流動趨勢，運用地理加權回歸解釋各類型因子影響程度的空間分異特征［7］。 金語、張國慶以我國東部、中部和西部地區GDP 最高對應省份（江蘇省、河南省和四川省）的9 個市（縣）為研究對象，發現江蘇省返鄉創業生態系統優于河南省與四川省，東部地區優于中部和西部地區［4］。

農民工創業與大學生創業、企業家創業明顯不同［8］，他們文化素養較低、資本匱乏，難以走資本創業、知識創業或者管理創業的道路。 自身限制使他們對創業外部環境十分敏感，創業環境的細微不穩定因素都可能成為返鄉創業路上巨大的障礙。 農民工返鄉創業不僅受個體和家庭因素的影響，同時還受行業因素等外部環境的影響。 汪秋菊、劉暢認為，政府完善農民工創業環境、優化創業政策可以促進農民工返鄉創業［9］。熊智偉、王征兵從微觀角度，對江西省返鄉創業農民工創業意愿進行調研，從主觀規范、創業態度、感知行為控制三個變量來探討其對返鄉農民工創業意愿的影響， 研究發現創業環境的感知行為對創業意愿的影響較大且結果顯著［10］。 鄒芳芳、黃潔基于大樣本數據，就返鄉農民工創業者的兩大創業資源來源和三種創業資源類型對其創業績效的影響進行了實證研究，研究發現，自有社會資源、自有財務資源以及外部財務資源對返鄉農民工創業者的創業績效有明顯的正向影響［11］。 段彩麗等通過對442 名大學生創業傾向影響因素進行調查研究，研究結果證實創業環境對大學生返鄉創業意向具有顯著的正向影響［12］。許禮剛等基于近五年江蘇省“眾創空間”的現狀，從政府政策法規、創業文化環境、社會經濟與高校教育四個方面闡述了區域創業環境對大學生創業行為的影響［13］。 肖慧研究發現，返鄉創業大學生的社會適應總體情況較好，其中心理資本對返鄉創業大學生的社會適應影響作用顯著［14］。

綜上所述，學者們對返鄉創業外部環境評價進行了大量研究，但是研究還存在不足。 首先，從研究地域來看，關于江西省、四川省等省份的研究較多，對于同為勞動力輸出大省安徽省的研究卻很少。 其次，關于返鄉創業外部環境的研究多聚焦在城市，涉及農村的研究較少，特別是有關返鄉創業外部環境影響因素區域性差異的研究更少。 群體創業地區特征把握不準及內在機理分析不足，可能會造成制定的政策針對性不強、有效性不足。

本文立足安徽省全域，在已有研究的基礎上優化指標體系，選擇中國知網數據庫收錄的地方報紙刊登創業主題的文章篇數代表政策宣傳力度, 非稅收入在財政總收入中的占比代表政策支持力度，這些具有代表性和靈活性的指標增加了科學性與客觀性。 本文以安徽省地級市為基本單元分析返鄉創業外部環境的區域性差異， 通過地理加權回歸模型分析經濟基礎、政策支持、金融服務、創業基礎和勞動力資源五個因素對返鄉創業外部環境造成的影響，根據安徽省返鄉創業外部環境地域性差異特征提出優化返鄉創業外部環境的建議。

二、指標體系構建和研究方法

（一）指標體系構建

根據《國務院辦公廳關于支持農民工等人員返鄉創業的意見》（國辦發〔2015〕47 號）中的實施內容，綜合考慮返鄉創業群體的實際需求，在遵循科學性、代表性的原則下，兼顧數據的可獲得性，參考王潔瓊、羅豎元等的做法［15-16］，本文從經濟基礎、政策支持、金融服務、創業基礎、勞動力資源五個維度選取18 個二級指標構建返鄉創業外部環境評價指標體系，如表1 所示。 有兩項指標需做出相應解釋：（1）財稅支持指標是通過計算統計年鑒中非稅收入在財政總收入中的占比，來反映該地區創業者所面臨的稅賦壓力。 （2）衡量政策宣傳力度指標的選取比較特殊，由于統計年鑒缺乏相關數據，本文使用2000 年以來中國知網數據庫中地方報紙刊登創業主題的文章篇數來表示。 本文數據來源于《安徽統計年鑒2020》及2020 年安徽省各地級市統計年鑒。

表1 返鄉創業外部環境評價指標體系

（二）研究方法

1.熵權-TOPSIS 法

TOPSIS 法是多目標決策分析中一種常用的有效方法，又稱為優劣解距離法。TOPSIS 模型操作上默認各指標權重相同， 熵權-TOPSIS 法是利用熵權法賦予各指標權重對TOPSIS 模型進行修正。熵權-TOPSIS 法根據各評價指數數值變異程度所反映的信息量大小來客觀賦權，與層次分析法相比能夠有效消除專家打分過程中的主觀因素。熵權-TOPSIS 法的計算過程如下：

首先，通過熵權法計算各指標的權重。 熵權法通過計算某項指標與理想值的差值來確定該指標的權重，差值越大說明該指標越重要，權重也就越大。 根據各項指標的變異程度就可計算各項指標的權重。

（1）熵權法部分具體計算公式為：

（2）TOPSIS 模型部分具體計算公式為：

其中，Zij代表加權后規范化矩陣，Wj代表權重矩陣。

其中，zij代表第i 個評價對象在第j 項指標上的加權規范值分別表示第j 項指標的正、負理想值。

最后，計算各評價對象的綜合評價指數：

其中，Gi的值越大說明第i 個評價對象的返鄉創業外部環境越接近于最優水平。 當Gi=1 時，說明返鄉創業外部環境最好；當Gi=0 時，說明返鄉創業外部環境最差。

2.地理加權回歸（GWR）

線性回歸模型包括全局模型和局部模型。 全局模型默認變量關系具有同質性，普通線性回歸考慮變量關系具有同質性， 即假定在研究區域內回歸系數不隨空間位置的變化而變化。局部模型假定在不同區域內回歸系數不相同且隨空間位置的變化而變化。 地理加權回歸（GWR）是典型的局部模型，該模型認為回歸系數會隨著空間位置的變化而變化。 地理加權回歸是將數據的空間位置嵌入到回歸參數中， 利用局部加權最小二乘法進行逐點參數估計，其中權重就是回歸點所在的地理空間位置到其他各觀測點所在地理空間位置的距離函數。 地理加權回歸對于寬帶的選擇十分敏感，寬帶選擇不準確會直接影響回歸參數偏差，因此寬帶選擇十分重要，本文選用接受度比較高的AIC 來確定權函數寬帶的大小。

地理加權回歸模型為：

其中，xik表示第i 個評價對象的第k 個影響因素的數值；βik表示第i 個評價對象的第k 個回歸參數，它是地理位置的函數；εi表示第i 個評價對象的隨機誤差項。

三、返鄉創業外部環境綜合評價

（一）返鄉創業外部環境綜合評價

通過熵權-TOPSIS 法計算安徽省返鄉創業外部環境綜合評價指數的Gi值、最優解和最劣解，外部環境綜合評價指數Gi值與最優解的距離越小越好，與最劣解的距離越大越好。 計算結果顯示，Gi最大值為0.966，最小值為0.036。 通過最大值、最小值和標準差的大小可以看出安徽省各地級市返鄉創業外部環境之間的差距較大，存在明顯的地域性差距。

根據自然斷點分級法，返鄉創業外部環境綜合評價指數值按照高低分為高值區、中高值區、中值區、中低值區、低值區五個層次。 從表2 可以看出，高值區只有合肥市，中高值區只有蕪湖市，中值區包含3 個市，中低值區包含8 個市，低值區包含3 個市。 安徽省有50.00%地級市分布在中低值區，18.75%分布在低值區。

表2 安徽省各地級市返鄉創業外部環境綜合評價指數Gi值

（二）返鄉創業外部環境的空間格局評價

基于ArcGIS 軟件對安徽省返鄉創業外部環境綜合評價指數Gi進行可視化呈現， 如圖1所示。

圖1 安徽省返鄉創業外部環境綜合評價指數空間示意圖

由圖1 還可以看出， 合肥市外部環境綜合評價指數最高， 達到0.966； 蕪湖次之， 達到0.348；銅陵市位居第三，達到0.223；馬鞍山市、滁州市、阜陽市、宣城市、蚌埠市、淮南市、安慶市、六安市的返鄉創業外部環境綜合指數均處在0.100~0.200 之間。 而宿州市、亳州市、淮北市、黃山市與池州市的返鄉創業外部環境明顯處于落后水平，返鄉創業外部環境綜合指數低于0.100。 由此可見，安徽省返鄉創業外部環境地域性差異明顯。

由圖1 可以看出，與合肥市接壤地區（如蕪湖市、馬鞍山市、滁州市等）的返鄉創業外部環境普遍優于不與合肥市接壤的地區（如宿州市、亳州市、淮北市、黃山市和池州市）。 這可以理解為合肥市是安徽省內返鄉創業的熱點地區，對周邊地區存在較強的輻射作用。

根據上述分析可知安徽省返鄉創業外部環境呈現兩極化，地域性差異十分明顯。 參考張立新、段彩麗和韓勇等對創業外部環境的研究成果［17-19］，可以看出創業外部環境地域性差異主要受經濟基礎、政策支持、金融服務、創業基礎和勞動力資源五大因素的影響。 不同因素對地區的影響效果也不盡相同，了解各區域創業外部環境最大的影響因素有利于提高政策實施的邊際效果，正如“木桶效應”，先補齊短板是發展的首要選擇。

四、返鄉創業外部環境影響因素的區域性差異分析

（一）指標權重分析

安徽省返鄉創業外部環境的驅動因素主要來自五個方面，分別是經濟基礎（S1）、政策支持（S2）、金融服務（S3）、創業基礎（S4）、勞動力資源（S5）。 根據熵權-TOPSIS 法對18 個指標權重的計算結果如表3 所示。可以看出18 個指標中，排名前六的影響因素為對外開放程度（X3）、社會融資水平（X8）、知識產權重視程度（X6）、人才培養基礎（X13）、金融機構融資水平（X7）和利用外資水平（X9）。 對外開放程度所占權重最高，達到0.202；其次是社會融資水平，權重為0.139；第三是知識產權重視程度，權重為0.121。 影響權重排名前六的指標中有3 項是衡量金融服務的二級指標。 對各項目層信息熵進行平均計算， 按照得分由高到低依次為： 金融服務環境（0.093）、經濟基礎環境（0.088）、政策支持環境（0.061）、創業基礎環境（0.043）、勞動力資源環境（0.014）。

表3 安徽省返鄉創業外部環境綜合指標權重

（二）指標體系相關性檢驗

根據熵權-TOPSIS 法計算出的信息熵僅反映各指標在系統中信息價值的高低，并不是代表自變量與因變量的關系。 為了進一步確定18 個指標因素對安徽省各地級市返鄉創業外部環境的解釋水平，本文采用逐步回歸法和Stata 15 軟件對安徽省返鄉創業外部環境影響因素進行分析。

使用Stata 15 中逐步回歸命令，軟件會自動識別出對因變量影響顯著的自變量，具體步驟是：以返鄉創業外部環境綜合評價指數（Gi）為因變量，以18 個二級指標因素為自變量，分析各自的顯著性，如果顯著就說明該因素對返鄉創業環境存在影響，并使用F 檢驗作為加入或剔除模型中自變量的標準。 通過模型的自動識別和逐步回歸，回歸模型最終保留13 個指標，擬合優度為0.998 9，說明這13 個指標能夠解釋返鄉創業外部環境綜合評價指數中99.89%的變化原因，并且模型通過F 檢驗（F 檢驗=1 093.60，P=0.00）。 15 個指標回歸系數大于零，說明這些指標會對返鄉創業環境產生積極作用。 逐步回歸法自動識別剔除的5 項作用不顯著的指標為X2（第三產業產值/總產值）、X4（非稅收入/財政總收入）、X11（公路里程總數）、X15（15~64 歲人口比重）、X17（城鎮非私營單位分行業就業人員年平均工資）。

（三）變量空間差異分析

為了進一步深入研究影響安徽省16 個地級市外部環境的主導因素， 了解五大因素對返鄉創業外部環境的影響所呈現的局部特征，本文使用局部GWR 模型對安徽省16 個地級市返鄉創業外部環境綜合評價指數（Gi）和五大因素——經濟基礎（S1）、政策支持（S2）、金融服務（S3）、創業基礎（S4）、勞動力資源（S5）的二級指標進行研究。 在剔除5 個不顯著因素之后，重新計算返鄉創業外部環境綜合評價指數與五大因素的二級指標的綜合得分， 利用ArcGIS 10.2軟件中的地理加權回歸工具進行各變量回歸系數的計算。 計算結果表明，剔除不顯著因素后的局部地理加權回歸擬合數據值效果較好（殘差平方和Sigma 指標均是最小的）。 計算結果顯示，金融服務對自變量的擬合效果最好，擬合優度為0.970 2。 就總體回歸系數來看，返鄉創業外部環境影響因素按回歸系數由大到小依次排序為：創業基礎、金融服務、經濟基礎、政策支持和勞動力資源。 創業基礎與金融服務對安徽省返鄉創業外部環境影響較大， 回歸系數在0.90 之上；經濟基礎、政策支持和勞動力資源影響相對較弱，回歸系數在0.80 到0.90 之間。 使用ArcGIS 10.2 軟件做出的局部地理加權回歸（GWR）結果如圖2 至圖7 所示。 地理加權回歸模型中每一個空間單元都會有一個相對應的回歸系數，在圖2 至圖7 中地區顏色的深淺表示在地理加權回歸模型中回歸系數的大小。

圖7 勞動力資源的GWR 模型回歸示意圖

如圖2 所示，安徽省返鄉創業外部環境表現出自北向南逐漸強化的地域性特征，這說明剔除不顯著因素后，剩余的因素對安徽省北部地區返鄉創業外部環境的作用效果較弱，對安徽省南部地區返鄉創業外部環境的作用效果相對較強，對長江沿線地區及長江以南地區的作用效果相對更強，總體上看，作用效果呈現出從北到南階梯式增強的態勢。

圖2 返鄉創業外部環境的GWR 模型總體回歸示意圖

如圖3 所示，從回歸系數來看，經濟基礎對返鄉創業外部環境產生重要影響，當經濟基礎提升1 個百分點，創業外部環境整體提升約0.89 個百分點。另外就空間分布來看，經濟基礎環境整體呈現出自北向南逐漸弱化的空間異質性特征。 經濟基礎環境指標對安徽省北部地區阜陽市、亳州市、淮北市和宿州市的影響最為顯著，這說明以生產總值水平、對外開放水平作為衡量標準的經濟基礎環境是安徽省北部地區返鄉創業外部環境的重要影響因素，這些地區下一步在經濟高質量發展與對外開放方面還需要進一步加強。

圖3 經濟基礎的GWR 模型回歸示意圖

如圖4 所示，從回歸系數來說，當政策支持水平提升1 個百分點，安徽省地區返鄉創業外部環境整體提升約0.86 個百分點。 就空間分布圖來看，可以發現財政支持呈現出由北向南逐漸弱化的地域性特征。 政策支持指標對安徽省北部地區阜陽市、亳州市、淮北市和宿州市影響較為顯著，這反映了這些地區與其他地區相比存在政策宣傳力度不足和對知識產權重視程度不夠的情況。

圖4 政策支持的GWR 模型回歸示意圖

如圖5 所示，整體來看，金融服務對返鄉創業外部環境的影響具有突出效果。 在指標權重分析中，金融服務的3 個指標因素排名前六，而且金融服務回歸系數均在0.93 之上。金融服務整體表現出自北向南逐漸弱化的地域性特征，該類指標對安徽省北部亳州市、淮北市和宿州市影響最為突出，這表明以金融機構融資水平、社會融資規模、利用外資水平衡量的金融服務環境是限制其發展的重要因素。

圖5 金融服務的GWR 模型回歸示意圖

從圖6 可以看出，創業基礎對返鄉創業外部環境的影響呈現從西北向東南逐漸弱化的地域性特征。 創業基礎這個因素對安徽西北部地區阜陽市、亳州市、淮南市與蚌埠市的影響最為顯著，這說明安徽省西北部地區創業基礎環境有待提升，特別是財政支出總額、寬帶接入用戶、職業技能鑒定考評人員數和公安機關查處治安案件總數方面存在不足，影響了該地區返鄉創業的發展。 創業基礎對安徽省返鄉創業外部環境的回歸系數較高，達到0.98，說明創業基礎對安徽省返鄉創業外部環境的提升具有重要影響。

圖6 創業基礎的GWR 模型回歸示意圖

從圖7 可以看出，勞動力資源對返鄉創業外部環境回歸系數的影響相對較低，當勞動力資源提升1 個百分點，返鄉創業外部環境整體提升約0.83 個百分點。 再根據空間分布圖可以看出勞動力資源對安徽省返鄉創業外部環境的影響呈現自西向東逐漸弱化的地域性特征，其影響區域也表現出一定的邊緣性特征。 安徽省西部地區的阜陽市、六安市與安慶市受勞動力資源環境的影響較為突出。 這表明由人均受教育年限和大中專學校數量所衡量的勞動力資源指標限制著這些地區返鄉創業外部環境的提升。

五、研究結論及建議

（一）研究結論

通過對安徽省返鄉創業外部環境評價及影響因素的地域性差異進行可視化表達與定量分析，整體看來，安徽省返鄉創業外部環境存在明顯的兩極分化，其影響因素存在地域性差異，合肥市及與其接壤的地區創業外部環境較好，而與合肥市不接壤地區創業外部環境較差。創業基礎環境與金融服務環境是影響返鄉創業外部環境的主要因素。 從局部系統來看，創業外部環境影響因素呈現地域性差異特征，各影響因素對安徽省北部與西部邊緣地區的制約更加顯著。

（二）政策建議

根據安徽省返鄉創業外部環境的空間分異特征，對安徽省返鄉創業外部環境的優化提出以下幾點建議。

1.優化農村金融體系，暢通融資渠道

要著重解決返鄉群體創業的資金問題，提供多元化、低利息的融資渠道。 通過上文的實證分析，可見創業基礎與金融服務對創業環境影響較大，優化創業基礎環境與金融服務環境勢必作為吸引返鄉創業人員的突破口。 政府除了重視基礎建設、安保等創業基礎環境的改善外，還應該在規范、拓展銀行及信用社的存貸體系上下工夫；各地銀行可以盡最大能力開展針對返鄉農民工創業的資金貸款業務，拓展涉農信貸增信方式，優惠貸款利率；準許建立符合規定的合作組織，實現農村地區內部金融市場供需平衡，為返鄉創業群體從事創業活動、擴大生產經營規模提供更多規范的融資渠道［20］。

2.健全農村教育體系，提升返鄉創業人群的人力資本

在農村地區，教育是提升農民工人力資本的首要手段，從上文分析結果來看，安徽省西部邊界市返鄉創業外部環境受勞動力資源影響顯著。 根據剔除的不顯著因素，發現勞動力資源中人口的受教育程度和地區大中專學校數量是重要影響因素［21］。 教育不僅能提升農民工的學習能力，更能彌補返鄉創業農民工沒有創業經驗帶來的劣勢，所以要著力提升農村教育的質量與水平［22］，提升返鄉創業者的文化素養、知識水平和創業技能。 在提高返鄉創業者知識水平的同時，要大力發展農村職業教育，開展有針對性的培訓教育。 政府應進一步加大對教育資源的投入，保證每一個兒童擁有公平的教育環境，降低兒童輟學率，為學生上學提供政策支持，盡量延長每一個人的受教育年限。 另外對于成年人，可以通過職業教育進行二次教育，同時重點加強對返鄉創業人員的創業技能培訓，提升返鄉創業人員的素質和技能，發揮帶動效應，形成集聚優勢。

3.建立完善的農民工返鄉創業政策幫扶體系

安徽省16 個地級市的返鄉創業外部環境具有明顯的區域性差異，北部與西部地區創業外部環境水平明顯偏低。 這些地區的政府應該積極建立農民工返鄉創業綠色通道，做好信息服務工作，整合各部門優勢資源，拓寬農民工創業的辦事渠道，簡化手續，打造一站式、一條龍服務體系，為其辦理營業執照、工商登記、稅務登記等提供便利。重點加強對弱勢群體創業者的幫扶，女性創業者、大齡創業者、低學歷創業者等由于自身因素和外部條件的限制，其創業大都屬于“生存型”創業，在創業中處于弱勢地位，所以需要政府給予更多優惠政策。 對受教育水平高、曾擔任過職務、有過創業經歷的返鄉農民工在政策扶持上要給予適當關注，培養更多優秀的創業者，使其形成正面的帶動和示范效應，促進農村“大眾創業”形成新局面。