中國企業創新創業的特征事實及企業家畫像

中國企業創新創業調查2018年課題組

關鍵詞：創新;創業;企業家;中小微企業

一、引言

改革開放以來，中國民營企業對中國經濟發展做出了重要貢獻。民營企業貢獻了70%的GDP增長，而新增中小微民營企業貢獻度占70%。它們貢獻了50%以上的稅收、60%以上的GDP、70%以上的技術創新成果、80%以上的城鎮勞動就業、90%以上的企業數量。中小微企業不僅是經濟運行的毛細血管，也是中國經濟快速發展的主要貢獻者。它們的生存狀態對中國經濟的表現至關重要。因此，要研究中國的工業化奇跡，就要理解千千萬萬的企業家是如何涌現出來的。但要講好中國故事，就需要翔實的數據素材。此外，從政策角度，也有必要及時準確了解中小微企業的生存狀況以及面臨的主要挑戰。

然而，現有的中國企業數據，尤其是針對中小微企業的數據非常匱乏。學界使用最多的是國家統計局每年統計的規模以上工業企業的數據，此類大企業僅占工商企業總數的5%左右，并且中小微企業和服務業不包括在內。從現實角度來看，這些已經發展到一定規模的企業無法全面準確地反映中小微企業的誕生與成長。 另外，從數據內容來看，該數據庫側重企業的財務信息，缺乏企業家本人及其家庭和社會環境的信息，因而無法研究企業家精神和企業的發展歷程。再者，最近幾年規模以上數據對學界開放度收緊，使得該數據無法滿足政策和學術研究對中小微企業信息的需求。同樣，大部分對于中小微企業的實證研究采用的是創業板上市公司的數據，與工業企業數據類似，這些上市公司也頗具規模。當然，也有部分關于中小微企業或者企業家的調查數據。

例如：西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心于2015 年開展了中國小微企業調查（入企訪問），樣本數為5 497 家。但此數據庫后來不再更新。還有中國企業家調查系統在2017 年通過郵寄問卷的方式開展的中國企業經營者問卷跟蹤調查，搜集1 960 家樣本。但由于問卷是由企業家自行填寫，無法知道問卷的樣本偏差和準確程度（王冉冉等，2020）。最為廣泛使用的是中國社會科學院私營企業主群體研究中心（中國社會科學院社會學所代管）中國私營企業調查數據1993-2014 年（發放問卷），每年樣本數在2 000-5 000 家。但這個數據庫問卷的樣本和問卷一直在調整，很難用這套數據來追蹤私營企業的成長和發展過程。

為了彌補中小微企業微觀面板數據的不足，中國企業創新創業調查課題組在2016 年廣東江門，以及2017 年河南地區預調研的基礎上，2018 年將范圍擴展至全國六省市（廣東、浙江、上海、河南、遼寧和甘肅）展開了入企調查。通過隨機分層抽樣，從全國工商企業注冊數據中抽取了58 500 家在2010 年至2017 年間成立的私營企業和個體戶，并最終獲取了具有省級代表性的6 198 份全行業的完訪數據。基于2018 年的基期調查數據，項目組每年進行持續追蹤訪問，致力于形成區縣和企業兩個層面的多期面板數據。截止到2021 年8 月，項目組搜集了近萬家企業和企業家信息，形成了目前中國較大規模的、具有一定區域和行業代表性的中小微企業調查數據庫。

其中，區縣層面可形成2018、2020 和2021 三期的面板數據，企業個體層面可構成2018、2020 的面板數據樣本為2 634 家。

本文首先描述中國企業創新創業調查的基本情況，比如抽樣方案、樣本代表性、執行過程以及數據質量評估。其次，圍繞問卷的八個方面來展開描述性統計，具體為：（1）企業的存續狀態和基本信息。雖然工商注冊企業信息中涵蓋了注冊、注銷、吊銷等信息，但現實中很多中小微企業的存續狀態非常復雜。例如，暫停營業、從未經營、搬遷等狀態，并非單用“退出”就可以記錄全部狀態。（2）企業初創、創新與退出的演變過程。包括創辦企業想法和資金來源，第一筆訂單的來源，各類創新行為的選擇，新產品或服務進入市場的份額，企業退出的原因等。（3）企業在供應鏈網絡中的位置和作用。重點詢問了企業供應商和客戶的基本情況、資金流轉等問題。（4）企業的就業貢獻及其雇工結構。針對有雇工的企業，問卷中設計了雇員數量及其結構，包括雇員性別、雇員籍貫，以及雇員的專業技術程度等。（5）企業經營成本與收益，包括電子商務等方面的使用及帶來的收益。（6）企業投資及融資決策。（7）創業者或經營者的個體特征及其主觀態度。

（8）政策訴求與營商環境評價。

與現有研究相較，本文在上述幾個方面的研究領域都有或多或少的新發現，對于填補和完善中國創新創業規律及中小微企業家的共性特點等兩個領域具有重要的貢獻。

首先，隨著市場主體注冊數的增多，有效的市場活力被廣泛關注。大多研究討論制度與創業活躍度（杜運周等，2020），或數字經濟部門對創業影響（趙濤等，2020）。然而，究竟中國有多少創業企業具有活力仍為未知。本文的關于企業經營狀態部分的研究填補了該空白。研究發現，有24.2%注冊企業是在原址經營的，即1/4 的在營活躍率，這意味著其余3/4 的注冊企業大概率是沒有實際經營業務的。如果以虛假企業注冊數作為依據，將有可能造成研究結論的偏差，誤導決策（梁平漢，2020）。

其次，企業家精神對于經濟發展至關重要（Baumol， 1990;李宏彬等，2009），尤其是中小微企業（Acs and Audretsch 1990; Audretsch 1995;Wennekers and Thurik， 1999）。目前關于中國企業家創業動因的問題，大量研究都從外部宏觀力量（如政府、制度、創新環境等）角度進行分析，而忽略了創業者自身的內部動因。如本次調查發現，近85%的創業者創業的想法來源于自身。因此，該調查數據統計的企業家個體特征，及其對待經濟和社會的主觀評價尤為重要。例如：中小微創業者呈現“年輕化、高教育、風險中性”的普遍特點。與以往“低教育、愛冒險”的刻板印象不同。同時，他們對待政策的訴求中，希望政府能規范市場經營的要求僅次于減稅降費，對“加強監管”的行政干預手段具有啟示性作用。

再次，Allen et al. （2005） 認為非正規借貸是中小微企業創業融資的主要途徑，并以此來解釋中國在金融市場不完善條件下的增長奇跡。但本次調查發現，中小微企業創業時主要以合資和自有資金為主，債權融資次之。其資金結構依次為38：33：18：11，分別是合資、自有資金、私人借貸和金融機構借款。該結果為張一林等（2016）認為的技術創新型企業發展需要匹配以資本市場為主的最優金融結構理論提供了現實依據。Wei et al. （2017） 研究發現，中國專利的增長推動了中國制造業的發展，但也有部分研究認為“專利泡沫”的存在，較難準確衡量創新水平（如：申宇等，2018）。在本文的統計數據中，匯報了企業家定義的創新以及新產品的上市信息等事實指標，為創新研究提供了更多數據選擇。

最后，關于中小微企業的經濟社會貢獻，以往研究單純以企業內部的就業或者經營收益為主，忽略了企業之間的供應鏈網絡的作用。本文統計發現，每家企業對應關聯的業務網絡平均有7 家企業，他們的發展具有一定的聯動作用。未來借助此數據，可以開展更多的網絡視角的研究。

基于2018 年基期調查數據，課題組目前只針對產業集聚、企業創新、企業融資需求、企業家精神等四個方面展開了系列研究。在2020 年2 月和5 月，課題組對基線完訪樣本進行了電話追訪，進而分析疫情對中小微企業生存狀態的影響（Dai et al.， 2021a）。Dai et al.（2021b） 結合該數據、2020 年疫情期間電話調查數據以及工商注冊數據，分析了產業集群在新冠疫情沖擊下，對于穩定企業經營韌性的作用。徐麗鶴和李青（2020）利用廣東省的數據，研究了中小微企業融資渠道和創新之間的關系，發現正規金融有利于促進企業的技術型創新，而民間金融則能促進企業的非技術型創新。徐麗鶴和黃韋明（2019）討論了中小企業融資需求現狀，發現有46.5%企業不需要融資，不缺資金又不需要信貸是客觀事實。因此，有必要對“融資難”的問題進行重新研判。

Huang et al. （2019） 結合九年義務教育改革，討論了教育水平對創業選擇的影響。陳方豪和張曉波（2019）討論了從軍經歷對創業選擇的影響和機制。上述研究對理解中國中小微企業的生存和發展現狀，以及未來該數據的使用者提供了一定的事實參考。

綜上，中國企業創新創業調查數據庫為深入了解中國微觀企業、推動中國學者在經濟學和管理學的微觀實證研究提供了素材，為制定有效的政策提供了基礎支撐。

本文以下部分的結構安排為：第二部分介紹調查方案、樣本代表性以及數據質量。第三部分匯報本次調查統計的中國企業創新創業活動的特征事實。第四部分為結論與未來研究方向展望。

二、調查方案、代表性及數據質量

在本節，本文將首先介紹中國企業創新創業調查的設計及其實施，包括團隊組織架構、抽樣方案、質量控制。此外，本節還將根據調研數據介紹中小微企業的生存現狀，并從多個維度分析本數據庫的代表性。

1. 調查設計及實施

2018 年中國企業創新創業調查（Enterprise Survey for Innovation and Entrepreneurship in China，簡稱ESIEC）由北京大學企業大數據研究中心（Center for Enterprise Research）牽頭，在2018 年暑期在廣東、上海、浙江、河南、甘肅和遼寧六省市進行入企調查。廣東省由廣東外語外貿大學廣東國際戰略研究院（GIIS）負責招募學生訪員開展實地調查，其余五省市由北京大學企業大數據研究中心負責入企調查。通過分層隨機抽樣（PPS），首先確定樣本企業的經營狀態，隨后進行訪問。該樣本以2010 至2017 年期間注冊的中國民營企業及其創建者為調查對象，圍繞企業家的創業史和企業的創建過程、2017 年企業的經營狀況、創新活動、網絡關系（供應鏈、政企等）、營商環境、投融資決策以及企業家個人和家庭基本情況等問題，通過電子化問卷，由訪員找到企業家，進行面對面訪談搜集而成。由于存活的企業數量不多，且注冊地址不規范、注銷手續未能完全履行等問題，抽樣企業中，有24.19%的企業被成功找到，并確定為正在經營①，這部分企業家接受訪問的比例為54.48%（接受訪問企業/原址經營），最終獲得完整的有效問卷為6 198 家。該數據庫是目前唯一一個針對全行業初創型私營企業，在創新創業問題領域具有省級代表性的企業抽樣調查數據庫，是研究中小微企業和企業家問題的最佳選擇（徐麗鶴和李青，2020）。以本次調查為基期，課題組于2019 年加入了哈爾濱工業大學（深圳）以及上海對外經貿大學，組建了調查聯盟，對深圳和上海兩地未完成訪問的樣本企業進行了補訪。并且對北京、上海、深圳三地的高新技術企業進行了補充抽樣和專題調查，補訪調查完成企業數目為993 家。2020 年針對新冠肺炎病毒疫情影響，分別在2 月份、5 月份對基期樣本企業通過電話訪問，進行了專題追蹤調查，兩輪分別完成訪問企業數目為2 513 家和2 508 家（金泉等，2020;Dai et al.， 2021a）。②2020年8 月，課題組對基期數據進行了擴展和補充抽樣，采用電話訪問方式開展調查，最終完訪2 515家企業。本文主要依據2018 年基期的入企調查的數據為基礎進行匯報。

（1）抽樣設計。該調查采用PPS 分層抽樣法進行隨機抽樣。具體為：第一層為區縣抽樣，各省份全部區縣按照2016 年人均GDP 排名，分層抽取16 個區（縣），以注冊企業數為權重。由于廣東省的東莞市和中山市無區縣一級，因此直接進入樣本框。另外，為實現廣東21 個市的全覆蓋，未抽到的區域按照企業數目排名，定向抽取最活躍的區（縣）。因此，廣東第一層樣本區為29 個區縣。總計抽取全國六省市117 個區、縣（包括沒有區縣級別的東莞市和中山市）。第二層企業終端抽樣。目標是每個區縣樣本數目為500 家，其中100 家個體工商戶、400 家公司。由于批發零售的總樣本數量較大，且企業規模較小，同質性高，因此該行業抽樣比例降低其比重的1/4。最終，末端企業抽樣樣本為58 500 家個體戶和企業，剔除已經注銷與撤銷企業8 322 家，以及由于調查系統和時間成本約束，有3 064 家樣本未能下發至訪員客戶端，待2019 和2020 年進行補訪。因此，2018 年基期調查總計發放樣本企業47 114 家。

（2）數據質量控制。為保證調查數據的有效性，項目組針對每一個訪問環節都設計并實施了嚴格的質量控制，包括主觀上對訪員學術道德和數據安全問題進行培訓和引導，并在客觀上實施流程監督。首先，實地調查操作過程中，訪員開啟調查問卷系統，即自動上傳當時所在位置的地理信息和開始訪問的時間。調查結束后，訪員須在受訪地點點擊提交問卷，即可實時將數據傳輸到北京大學中國社會科學中心服務器。并要求訪員至少到訪樣本企業3 次，才可完成樣本狀態問卷。其次，電話核查訪員是否到達企業經營場所、是否對受訪對象進行了訪問、訪問的對象是否符合定義等。再次，后臺對調查完成樣本進行錄音核查，重點核查提問方式是否符合規定、提問過程是否完整等。最后，展開數據復核。通過對完訪問卷數據的統計分析，重點查驗是否存在漏答、錯答、明顯的邏輯錯誤和單位錯誤等問題。

（3）完訪率與拒訪率。ESIEC 調查在58 500 家抽樣企業基礎上，剔除已注銷、吊銷等樣本，發放至訪員訪問端的有效企業樣本為47 114 家。如表1 所示，正常完成全部問卷內容訪問的企業數目為6 198 家，抽樣樣本的完訪率為13.2%。在營并拒訪的企業數目為11 862 家;通過訪員努力，多種渠道都聯系不上，或者找不到樣本企業的數目為26 722 家③。接觸后未完成訪問（中途拒訪）的有91 家。訪員在系統內未對樣本企業的聯系狀態做記錄的有2 241 家。因此，按照接觸到企業樣本數為基礎計算的完訪率為34.1%（6 198/18 151）。

（4）企業的生存狀態特征。本次調查花費時間最多也是最為困難的事情就是尋找樣本企業。用訪員的話說：“無論是經營、關閉還是拒訪被趕出來，能讓我找到它就好！”這無疑反映出現階段中國的初創企業的生存狀態同訪員尋找它的困難程度一樣。在47 114 家樣本企業中，刨除了不確定狀況和找不到的企業之后，有18 104 家企業可以明確經營狀態，其余61.6%無法確定其生存現狀。其中，正常經營的企業一共有14 837 家，這其中包括在原地址正常經營、正在籌建、暫停營業、轉讓他人、在本縣其他區正常經營，和在其他縣市正常經營的企業，占比為31.5%（見表2）。其他企業的生存狀態包括：0.9%從未經營，2.6%已關閉但未注銷，3.5%注銷或被吊銷。其余的42.7%的企業通過訪員實地調查確定找不到該企業。有14.2%的企業，訪員通過多渠道（工商注冊、企查查、58 同城招聘等）無法找到企業的聯系方式以及經營地址，或聯系不上企業家確認企業的經營現狀，包括電話接通被掛斷而無法確定其生存狀態。另外，4.8%的樣本企業經營狀態信息完全缺失。

2. 數據的代表性

由于本次調查的抽樣企業數目和完成訪問企業數目存在微小差距，因此數據的代表性問題是本文研究的一個重點，也是利用該數據開展后續研究的關鍵所在。課題組從行業、地區、企業規模以及存續時間等四個維度，對抽樣的58 500 家企業與完訪的6 198 家企業的分布情況進行對比。檢驗的邏輯是，如果完成訪問的企業數目占比與抽樣企業數目在同一維度上的分布一致，則表明本次抽樣調查完訪企業在統計上有一定的代表性。即有效樣本企業能夠代表全樣本，有效樣本均值和全樣本均值一致，其不足之處在于如果有效樣本數越少，統計方差越大。除了企業普查以及工業企業數據庫外，ESIEC 企業調查規模以及有效樣本數目相對較多，對于研究中國初創企業運行規律有一定的代表性。例如：公開發表的數據報告或者文獻研究顯示，大多關于中國企業調查數據的有效樣本數在2 000 左右，個別數據庫最多不到5 000 家。

如圖1 所示，按照國家統計局SIC 的2 位碼行業分類來看，各子行業中的抽樣企業占全行業企業數目的比例，與有效完訪企業數據的行業占比基本一致。圖2 展示的是完訪企業數和抽樣企業數的地區占比分布，由于廣東省在抽樣的時候選取的區縣數量最多，因此企業數量也多，完訪企業數據也相對較多。圖3 為依據公司制企業的注冊資本規模進行統計，將資本規模分成7 組，每組企業數據占比在完訪企業樣本和抽樣企業樣本之間沒有明顯的差異。圖4 按照公司制企業存續的年限進行統計，結果顯示完訪企業更多的是成立1-2 年及1 年以內的新企業，即2016-2017年新注冊的企業。因為成立時間越長，存活的企業數目越少，被訪問到的概率越低。

本文還進一步將ESIEC2018 完訪企業規模與第四次全國經濟普查的企業規模做了初步比較。為了與普查數據進行比較，我們將ESIEC2018 數據中批發零售業完訪企業的權重增加到4 倍，其他完訪樣本均保持不變。如圖5 所示，普查數據中企業職工人數在7 人以下的占比略高于ESIEC2018 年的數據，而8 人以上規模企業占比略低于ESIEC2018。平均而言，差異不大。根據普查數據①，全國法人單位（不包括個體戶）的平均每家單位雇用的從業人員數量為16.6 人;而根據ESIEC2018 完訪數據計算，去除異常值并調整批發零售業完訪企業的權重后，平均每家企業雇用的人員數量為14.9 人。由于ESIEC 完訪企業中包括公司和個體戶，其全職員工人數的平均值略低于普查數據。

進一步與宏觀就業數據對比來看，ESIEC2018 的企業雇工人數中，21.53%屬于自我雇傭型企業，沒有額外雇傭其它員工。全職員工人數在7 人及以下占70.5%，8—9 人的企業占14.8%，20—99 人的企業占12.4%，超過100 人的企業占2.4%。鑒于此，如果全國有約2 000 萬家（截至2017年底工商注冊實體經濟數近8 000 萬家*在營率的24.19%）在營的注冊企業，其所提供的就業崗位為近3 億（15 人/家*0.2 億）。根據《中國統計年鑒2018》統計，總就業人口7.76 億。2017 年全國工商登記的個體就業人數為3.36 億。因此，中小微企業和個體工商戶合計提供的就業崗位約6.36 億個，占比77%[（3+3.36）/7.76]。這與《中國小微企業金融服務報告2018》中提到的中小微企業貢獻80%的勞動就業比較接近。

綜上，中國企業創新創業調查的微觀有效樣本數據在行業、地區以及企業規模上有代表性。因此，該數據庫在研究中國中小微企業，以及其所代表的區域、行業等層面的中宏觀經濟問題方面具有顯著的優勢，填補了創新創業研究的數據空白，亦是對現有企業數據庫的一個有益的補充。當然，該數據明顯偏重于初創型企業，對存續時間較長的成功企業的代表性存在部分偏差。

三、中國企業創新創業的特征事實

除了前文報告的初創企業的生存狀態這一重要問題外，本次調查問卷中還設計了另外七個方面問題，包括企業的創建、退出以及企業創新問題、企業在供應鏈當中所處的位置及其經濟貢獻、就業貢獻、企業的經營成本與收益、企業的投資融資決策。此外，本節還將關注企業創業者的個體特征，以及他們對于營商環境的主觀評價和政策訴求。

1. 企業的創建、創新與退出

（1）企業的創立。關于企業的創立，問卷中詢問了初創企業想法的來源，以及股東人數和資本構成。調查發現，84.9%創業的想法是來源于自己，4.7%來源于朋友，包括同事、老鄉和戰友等，4.1%來源于業務伙伴等，3.3%來自于政府引導（如圖6A 所示）。

如圖6B 所示，有37.9%為合資創立。其中，26.1%為只有自然人股東，9.2%為既有自然人也有機構投資者股東，2.6%為只有機構投資者股東。創業者本人持股占50.1%，以拿到對企業的控制權。首次創業時由于資本少，創業者本人的股權占比相對低一點，為43.4%。除創業者本人外，平均額外有2 個自然人股東，即企業的合伙人平均有3 人。

除了上述創業時股權融資外，對企業創業初期的債權融資情況也進行了訪問①。29.4%向熟人借款，主要私人借貸來源如圖7A 所示，家人、朋友（同鄉、同學、興趣相同者及同事等）、業務伙伴以及多個渠道的占比依次為68.9%、26%、4.0%和0.8%。另外，還有17%的企業在創業時從金融機構貸款。如圖7B 所示，農村信用合作社、五大商業銀行、其他銀行（城市、郵儲、政策性銀行等）、小額貸款公司、互聯網金融、其它（如非正規金融機構、集團公司等）占比依次為40.8%、24.1%、21.3%、5.49%、2.3%以及6.1%。

（2）企業的創新結果與研發投入。本次調查關于企業創新行為分為四大類，詢問的是過去一年的創新活動的信息，即年流量數據。包括創新選擇和表現，詳見表3。

第一，新產品和服務。統計分析顯示，中國大部分中小微企業的創新研發不是大膽的，而是謹慎的，并且是以市場為導向的。2017 年，有39%的企業推出新產品或服務，其中工業企業推出新產品的占比為43%，消費服務業為40%，且93%的新產品或服務都已推出市場。農業企業的創新表現相對最低，推出新產品的企業占比僅為25%，也有74%的新產品或服務推出了市場。然而，市場對新產品或服務的接受度相對較低。例如：企業的新產品或服務的平均銷售額占總銷售額的比例為27%。工業企業和商務服務業的新產品銷售額比例均超過了30%，分別達到31.76%和30.74%。對于消費服務業，推出新產品或服務的企業比例雖高達40%，但實際創新銷售額的占比僅為23.67%。因此，中小微企業需要在市場銷售和研發中間進行取舍，并找到均衡點。這可能是中小微企業以市場為導向進行創造的主要原因。如果按照截至2017 年底8 000 萬家公司和個體工商戶，以及調查顯示的1/4 為活躍企業進行粗略的推算，2017 年中國市場上有約800 萬家（= 8 000 萬*0.24*0.39）中小微企業在不斷創造出新產品和服務，引領和推動創新發展。

從企業創新行為的地區差異來看，廣東省創新產品或服務的企業占比最高，為48%。上海、浙江和河南均為38%，甘肅為36%，遼寧最低，為32%（如圖8A）。但從新產品的市場銷售額這一表現來看，浙江省創新銷售額占比更高，為34%。遼寧為31%。河南為29%，廣東為27%，上海為26%，甘肅為25%（如圖8B）。這很可能說明浙江企業的創新主要面向市場，研發周期最短。相比之下，廣東企業創新的周期長，以快速推向市場為目標的創新比例低，承擔的創新風險更大。

企業的新產品創新與企業家的年齡和學歷也有關系（見圖9A 和9B）。創業者年齡越高，有產品或服務創新的比例越低;同樣的，使用電商銷售的比例也越低。創業者學歷越高，其企業有產品或服務創新的占比越高;但從使用電商銷售來看，本科以上學歷的企業家使用電商銷售的比例低于大專及大學本科學歷的企業家群體，也并不顯著高于本科以下的企業家群體。這與本科以上高學歷，即碩士/博士學歷的企業家從事信息服務和科技類的商務服務業有關系。

第二，過程創新。已有研究和調查主要關注新產品或者服務，大多忽略了企業對組織生產經營，以及工藝流程優化等資源配置關系層面的創新活動，可以歸納為生產函數的創新。該調查數據對此問題進行了填補。2017 年，平均有31%的企業表示進行了過程創新①。工業企業的過程創新比例最高，為40%;消費服務業和農業企業在過程創新中表現稍差，占比分別為28%和25%。

從過程創新的結果來看，有51%的企業通過過程創新降低了成本，但消費服務業企業通過過程創新實現成本降低的比例僅為40%。有93%的企業表示通過過程創新實現了產品或服務質量提升，所有行業大類通過過程創新提升質量的比例均超過了90%。該系列問題為從微觀角度定義高質量發展，及優化企業生產函數等提供了數據信息。

第三，營銷創新。營銷創新包括新投入廣告、新采用線上銷售或加入電商平臺。平均而言，有31%的企業通過互聯網平臺進行線上銷售，其中消費服務業比例最高，為35%，農業企業比例最低，為21%。數字經濟銷售的普及程度僅占市場主體的三成，中小微企業的銷售模式仍以線下為主，該結果與我們初步的認知略有不同。根據中國企業創新創業調查2020 年8 月對新增抽樣企業的調查數據，有線上銷售的企業比例從2018 調查的31%大幅提高至2020 年疫情后的69%。因此，關于數字經濟與傳統經濟之間的關系是替代還是互補尚無定論，對于未來數字經濟發展趨勢等問題，可以通過該數據庫進行實證檢驗。

第四，應對環保標準的創新。在2018 年調查期間，中國尚未確定“碳達峰”和“碳中和”的標準，但課題組意識到環保問題的重要性，一并設計了環保問題相關的創新行為，這也是已有企業調查數據所缺失的部分。主要包括與創造環境效益相關的新產品（或服務）、生產過程、組織方式或者營銷方式。調查顯示，進行環保創新的企業占比為30%，其中工業企業和農業企業進行環保創新的比例較高，分別為44%和38%;服務業相對較低。

綜合來看，2017 年至少有一種上述創新行為的企業占比是59%。這意味著市場上六成的企業主體都在不斷嘗試各類創新，并且將研發出來的新產品的90%推向了市場。這與中國人民銀行《中國小微企業金融服務報告2018》①指出的中小微企業貢獻了70%的創新結論基本一致，再一次驗證了該調查數據質量的可靠性，和宏觀維度上的代表性。

除了調查上述關于創新結果信息外，我們還詢問了企業的研發投入信息。統計顯示，2017 年的企業的平均創新投入占總體營收的8%。其中，農業和消費服務業創新投入占比較低，僅為7%，而商務服務業占比較高，為10%，如圖10 所示。從總體來看，企業預期在2018 年會增加創新投入的比例為20.8%，減少創新投入的比例為14%，而商務服務業是預期創新投入增長最高的行業。這意味著中小微企業整體不斷地提高研發投入水平，平均年增速在6%左右。

按照采購經理人指數（Purchasing Manager Index，簡稱PMI）的計算方法來計算企業家對于創新投入的預期指數，即創新投入預期指數 =（預期2018 年創新投入增長比率-預期2018 年創新投入下降比例）/2+50。總體的創新投入預期指數為53.4，高于50 的基準線，可以認為企業家對于創新投入的預期總體趨于樂觀。分行業來看，農業、工業、商務服務業、居民服務業對于創新投入的預期指數分別為51.4、51.5、57.4 及51.9，其中商務服務業的預期指數最高。

然而，與中小微企業自身創新投入相比，政府的創新補貼支持的落地率較低。如圖11A 所示，獲得政府對創新項目的公共財政支持的占比僅為6%。農業企業獲得政府支持的比例最高，為13%。而消費服務業企業由于經營規模小、缺乏相關政策支持，獲得政府創新財政支持的占比最低，僅為4%。按照企業規模來看，規模小于5 人的公司制企業該比例僅為4%，顯著低于規模大于5 人的企業獲得政府公共財政支持的8%。由此可見，一方面，政府優惠政策支持中小微企業創新發展的普及度低，也可以理解為政府對企業的創新干預度并不高。另一方面，政府的支持政策仍與企業規模相關，未能觸及最底層的小微企業。

從需求來看，40%左右的中小微企業希望獲得政府支持，但需求略有不同（如圖11B）。最核心的是需要獲得資金支持、政策支持、專項的人才支持等。對于規模較小的企業，創新活動需要的幫助更多的是資金支持，而對于規模較大的企業，主要是資金和提供專業人才的幫助。

（3）企業的退出。如企業生存狀態部分內容所述，中小微企業的存續情況非常復雜，致使企業末端隨機抽樣調查的難點聚焦在“尋找企業”層面，這是2018 年基期調查時無法提前預期到的，但這為之后的調查提供了一定的參考，中小微企業的退出情況是值得被關注的。一方面，可以從“反事實”的角度，即從未能成功經營企業的原因進一步探索中小微企業的生存狀況。另一方面，為進一步追蹤企業的成長周期提供更多數據支持。據此，課題組在2020 年以及2021 年的追訪中，增加了企業退出原因的問卷模塊，進而計算企業的退出率，請參閱Dai et al.（2021a）。

2. 企業在供應鏈中的位置與貢獻

中小微企業的存活與發展，是衡量一個社會分工的重要指標，而其經濟貢獻主要表現在兩個方面，一是構建與穩定供應鏈。尤其在新冠肺炎疫情大流行后，這一作用越來越明顯。二是提供就業保障。

首先，從供應鏈方面來看，如表4 的統計顯示，具有穩定供應商數量的中位數為3，穩定客戶數量的中位數為4。該結果表明，每一家中小微企業存活與發展，將關聯7 家上下游供應鏈條上的其它企業。并且這個供應鏈網絡結構會動態變化。例如：有穩定供應商的企業比例為53%，具有穩定大客戶的企業比例為41%。由此推演，如果按照企業數據進行統計，要完成一個物品或者服務的循環交易，在中國市場上平均需要8 家企業。即中國市場的分工程度，或者供應鏈網絡節點數為8。廣東和浙江為8，上海、河南和甘肅平均為6，遼寧為5。節點越多，說明社會分工越精細。面臨外在沖擊時，供應鏈復雜的企業生產受到影響的概率也就越大。但在產業集群內的企業，因為離上下游企業在空間上比較近，斷供的可能性比非集群的企業要小一些（Dai et al.，2021）。因此，產業集群有助于中小微企業抵抗風險。

企業最大供應商在本地的占比為52%，工業和商務服務業企業最大供應商在本地的占比較低，分別為49%和48%。企業的最大客戶為本地客戶占比為62%，消費服務業占比最高，為72%。這一統計結果與理論一致。工業大部分為可貿易部門，從而可以銷往其它地區。而消費服務業更多提供的是不可貿易品，主要在本地銷售。進一步論證了本數據庫在實證檢驗方面的可靠性。

此外，由中小微企業構成的供應鏈網絡，不僅提供物品或者服務的生產和銷售服務，同時因為業務網絡形成的信用基礎，為解決融資問題提供了部分幫助。例如：平均有25%的企業從最大供應商賒購，即貸款方。農業和制造業企業的比例較高，分別為37%和34%。從最大客戶賒銷的占比為42%，即借款方。其中，工業和商務服務業的占比最高，分別為49%和44%。賒銷銷售額的平均占比為13.24%，工業企業的賒銷銷售額占比最高，為26.56%。企業平均收回賬款的時間為5.15 個月，商務服務業的賬期最長，為5.64 個月;消費服務業的賬期較其他行業大類要短，但仍有4.87 個月。由此，“賒銷”也許是中小微企業資金流動性面臨的最大阻礙。

3. 企業的就業貢獻

如前文所述，中小微企業對經濟社會的另外一個重要貢獻是提供就業。包括三個部分：一是解決創業者自身的就業問題;二是提供企業的雇工崗位;三是派生出部分供應鏈關聯企業的雇工崗位。如表5 所示，平均而言，雇傭本地員工的企業占比為81%，其中農業和消費服務業分別為94%和86%，高于工業的71%和商務服務業的79%。區域比較顯示，上海市本地雇工占比61%，浙江省為65%，廣東省為76%①。而河南省、甘肅省和遼寧省在90%左右。

中小微企業雇工中高學歷員工的平均占比為32%，商務服務業的大專及以上員工占比為55%，明顯高于其他行業。這個現象很可能與大學擴招有一定的關聯。技術人員的平均占比為44%，農業企業的技術員工占比偏低，僅為28%。

女性員工平均占比為46%，其中消費服務業的平均占比為51%，超過了半數。企業中男性管理人員的占比為16%，高于女性管理人員占比13%;農業企業的男性管理人員占比明顯高于女性管理人員，而在消費服務業，女性管理人員占比高于男性。

企業中男性一線員工的占比為35%，高于女性一線員工占比33%。農業和工業中男性一線員工比例明顯高于女性，而在消費服務業，女性一線員工占比高于男性。由此可見，消費服務業是女性擇業和創業更多選擇的行業。

4. 企業的經營成本與收益

中小微企業經營成本中占比最大的是工人工資。如圖12 所示，企業中員工的平均稅前月工資在4 100-4 700 之間。管理崗位顯著高于一線員工，平均每月高出1 000-1 500 元。無論是管理人員還是一線生產/服務人員，女性員工的平均工資均低于男性員工。2017 年，繳納社保的企業占比為42%。企業繳納社保的員工比例與企業注冊性質和企業規模有顯著的關系。如圖13 所示，個體工商戶的繳納社保員工占比僅為28%，而對于人數小于5 人的公司制企業和人數大于5 人的公司制企業，繳納社保的員工占比分別為39.57%和49.42%，且差異具有統計顯著性。

從企業的營收情況來看，大部分中小微企業以“生存型”或者“糊口型”為主。例如：2017 年的營業總收入的中位數為55 萬元。其中年營業收入在50 萬元以下的占比為48.52%，年收入在100 萬元以下的占比為60.66%，年營業收入在2 000 萬元以上的占比為6.37%（如圖14A）。2017 年的毛利潤率低于0 的占0.74%，毛利潤率在0-10%的占比為20.42%，10%-20%占比為20.15%，50%以上為16.06%（如圖14B）。調查還詢問了房租、地租等其它經營費用，以及淡旺季時間等問題，篇幅原因在此不做更多匯報。

5. 企業的投資與融資決策

雖然該調查的樣本大多為中小微企業，但結果顯示，有51%的企業開始到其他地區，包括外市、省和國家進行對外投資，擴展經營規模。農業企業和商務服務業企業投資較高，均超過了50%。然而，海外投資的企業占比僅為2%。但隨著中國對“一帶一路”倡議的推進，目前已有3%的企業參與了“一帶一路”建設，39%的企業計劃參與（見表6）。

中小微企業融資問題一直是各界關注的焦點，本調查對此也做了深入訪問。表7 的統計結果顯示，在2017 年有融資需求企業占比為36%，而實際獲得融資的企業占比僅為17%。然而，如果按照實際融資需求來計算，融資可得率為48%（獲得融資/實際需求）。從行業來看，農業企業由于經營規模大、投資周期長，其融資需求最高，占比達到53%。消費服務業企業的融資需求最低，為31%;工業企業的融資可得率最高，為57%，其他行業均低于50%。

針對獲得融資的企業而言，主要的融資渠道仍以銀行貸款為主，66.2%為銀行貸款，14.6%為熟人貸款，小貸公司等民間借貸渠道的占比為10.7%。我們將“國有五大商業銀行”“其他商業銀行”“農村金融機構”“郵政儲蓄銀行”和“政策性銀行”統一歸為銀行貸款，將“小額貸款公司”視為民間借貸，并根據完訪問卷中“其他”選項的文本內容進行歸類，劃分出熟人借款和股權融資兩個渠道。通過互聯網金融和股權融資渠道解決資金問題的企業占比最小，分別為4.4%和4.2%（如圖15A）。結合實際融資需求來看，中小微企業融資難、被排除在正規金融之外的結論似乎需要重新審視，徐麗鶴和黃偉明（2020 年）的文章對此給予了詳細論述。

那么，中小微企業的融資到底有多貴呢？如圖15B 所示，從融資成本來看，熟人貸款和銀行借貸的融資成本是最低的，年利息率分別為7.08%和9.97%。而選擇民間借貸的融資成本最高，為13.66%。選擇互聯網金融作為融資渠道的企業占比雖少，但其融資利率并不高，為10.01%，和銀行貸款相近。以“生存型”為主的中小企業，毛利潤大部分在10%左右，以目前的利息來看，就解釋了大部分企業都不愿意融資的原因。然而，在未獲得融資的企業中，67.8%的企業經營不存在資金短缺，怕麻煩的占14%，感覺沒有希望的占9.4%，而找不到門道的占8.8%。進一步分析有融資需求企業未獲得融資的原因，我們發現項目風險大、無抵押或擔保、有不良信用記錄均為主要的原因（如圖16）。

6. 創業者的個體特征

關于創業者的個體特征，有幾個比較有意思的發現，見表8 和表9。

一是女性企業家占比為31%。在企業創業者中，女性占比偏低，僅為21%，而非創業者以及個體戶的女性較多，分別為42%和41%。企業家的平均年齡為41.78 歲，年齡在30 歲以下的占比為24%，50 歲以上的企業家占比為13%。企業非創業者的平均年齡偏低，為39.44，而創業者以及個體戶的平均年齡超過42 歲。從受教育水平來看，受訪企業家的平均受教育年限為12 年，即高中畢業。高中及以上的企業家占比為60%，本科及以上的企業家占比為40%。非創業者的教育程度較高，平均受教育年限為13.48 年，而個體戶的平均受教育年限僅為10.49 年。在本地出生企業家占比為60%，個體戶和非創業者在本地出生的占比較低，分別為52%和57%，而企業創業者的本地出生占比為66%。有26%表示有宗教信仰，企業創業者擁有宗教信仰的占比（28%）高于非創業者（23%）。

二是創業者中的生活和工作經歷相對比較豐富。如表9 所示，有軍人經歷的企業家占比為6%，運動員經歷占比為6%。77%的企業家以前從事的是非農工作，11%務農，大學生直接創業的為5%。曾經有國企任職經歷的占比為7%，有政府任職經歷的占比為2%，外企工作經歷的占比為3%。企業家創業前平均工作數量為1.86，而平均創建公司的數量為1.92，說明連續創業者為創業者的主體。

三是創業者創業后的幸福感和對人群的信任度普遍較高。企業家的主觀評價按照1-10 分進行打分，10 分為最高。表10 結果顯示，企業家對人際關系相對比較滿意（7.35>5），高于個體戶群體;幸福感相對較高，平均得分7.4（大于5 分）;而企業家并非完全是冒險人群，其風險偏好程度均值為5.68，略高于風險中性。創業者風險偏好程度高于非創業者，高于個體戶。

此外，我們還詢問了企業家對于陌生人的信任度。如圖17 所示，企業家最信任的是鄰居、其次是老鄉、醫生、本地官員、陌生人，最后是美國人。

四是中小微企業家并不希望“子承父業”。希望子女繼承企業的占比為15%，而個體戶僅為8%。從不同群體對子女繼承企業的態度中發現，個體戶或營收規模小的企業，其經營往往是為了糊口或者生存，企業經營承受的風險較高，對于子女繼承企業的態度是相對消極的。

7. 企業的營商環境評價與政策訴求

問卷的最后，詢問了企業家對當地政府營商環境的評價。除了關于注冊時間、手續等方面的問題外，企業家的主觀評價是大家更關心的也是目前相關調查里比較空白的。因此，本文予以匯報。企業家對企業營商環境中行政審批和法制法規的部分進行評分，包括政府在辦理營業執照時的工作態度和效率、政府合同履約情況、法院審理糾紛案件的公平程度、政府招投標的公平程度、政府行政審批中的遵章守紀程度，評分從1 到5 分，由壞到好。上述營商環境選項的平均評分顯示（見圖18），企業家對政府招投標項目的公平程度評分相對較低（平均得分3.22），而對于政府行政審批流程的效率和遵章守紀程度評分相對較高。

此外，學術界一直爭論不休的問題是“政府應不應該提供產業政策”。那么，企業家對于政府扶持政策是什么態度呢？調查發現，中小微企業能夠享受政府創業扶持的占比不到20%，普惠性較低。其中，浙江省企業享受政府扶持的比例最高，為21%，甘肅省、上海市、河南省占比分別為18%、17%和17%，遼寧省和廣東省的企業享受扶持比例偏低，分別為12%和9%。然而，企業家認為政府應該制定扶持政策的平均評分為4.24（5 分滿分），但對于扶持政策能否達到效果的評分降至了3.06。由此可見，企業家普遍希望政府制定相應的扶持政策助力本企業發展，但對于政策的執行以及能否達到效果的信心相對不足。

就具體政策而言，企業家反映目前政府在稅收減免、創業資金補貼上的扶持力度最大，而貸款扶持的力度最小（如圖19）。與之相對，如圖20，企業家最希望獲得的政策除了降稅外（23.0%），更希望政府能夠加強監管、創造公平競爭環境（19.3%），其次才是融資支持（16.5%）。由此，政府扶持政策供給端與市場需求端存在一定鴻溝，體現在加強市場公平競爭的問題上。其中，56%的企業家表示當出現糾紛時，會自行協商，而僅有25%的企業會需求政府幫助，或者法院起訴以及尋找第三方仲裁。這個結果再次驗證，政府扶持政策在強化市場公平方面是缺失的。

四、結論與未來研究方向

中國企業創新創業調查（ESIEC）為認識了解企業創業過程及創新發展，以及對就業的貢獻等現實和理論問題提供了必不可少的數據基礎。經過三年多的沉淀和探索，先后發布了多次報告，引起了社會各界的廣泛關注。尤其是在2018 年的基期調查基礎上，針對2020 年新冠肺炎疫情下中小微企業生存問題的專題調查，對政府制定政策以及社會各界有效應對疫情沖擊貢獻了重要力量，這離不開基期調查數據的科學性、嚴謹性。

本文重點闡述了數據的構建過程、數據質量、調查內容與初步發現的八個方面重要問題，未來可以進一步探索和求證。包括：（1）中小企業存活的比例約占總進入企業的1/4，生存難度較大。（2）84.9%的創業想法來源于企業家自身，而非外界推動。中小企業的創新活動非常活躍，越年輕、受教育程度越高的企業家，其經營企業的創新活動占比越高。（3）中小企業平均雇傭約14 人，80%以上為當地工人，為解決本地就業作出了貢獻。（4）中小微企業在穩定供應鏈網絡中有著顯著的作用。其中，53%以上的企業有穩定的供應商，平均有3 個供應商。41%有穩定的客戶，平均有4 家。（5）40%的中小微企業為“生存型”或者“糊口型”，其毛利潤在0-20%之間。（6）51%左右的企業在擴大投資、擴大企業規模。但大部分企業融資需求不高，以自身留存進行擴展為主。（7）企業家的特征中，女性占比30%。企業家群體幸福感普遍較高，對陌生人也相對比較信任。（8）企業家對政策的期望中，除了希望降稅外，更希望政府政策向規范市場規則、加強公平競爭的監管問題上聚焦。課題組將此數據庫做詳細介紹，以便未來在數據對外公布和開放后，供各界提前參考。

由于課題組資源和時間有限，忙于每年一輪的追蹤調查，經費有限無法增添人手的情況下，尚未能對2018 年基期調查數據計算其抽樣樣本權重，未來會增加各類權重信息。因此，本文的統計描述為未加入權重的統計結果，可能對于代表地區發展的精準度上有一定的誤差，但對于統計分布規律而言的影響不大。