新質生產力視角下省際創業活躍度提升路徑研究

摘 要：在當前中國經濟發展新常態下，創業活躍度成為衡量一個地區經濟活力和創新能力的重要指標，本文從新質生產力視角出發，以中國30個省份2012—2022年的數據為樣本，實證檢驗新質生產力對省際創業活躍度影響。研究發現新質生產力對創業活躍度具有顯著的正向影響；政府債務水平較高的省份往往具有更高的創業活躍度；進一步分析顯示：不同地區之間新質生產力對創業活躍度的影響存在異質性，在東部地區較為顯著；與地區經濟發展水平、產業結構、政策環境等因素有關；同時地區競爭程度作為中介變量，在新質生產力與創業活躍度之間起到了橋梁作用。因此，各省份要加大科技創新的力度，培養創新型人才，積極推動傳統產業轉型升級，優化創業生態環境，充分發揮新質生產力推動創業活躍度。

關鍵詞：新質生產力；創業活躍度；創新創業

一、引言及文獻綜述

創業活躍度是城市經濟活力的重要體現。在新經濟時代，創新創業已成為推動經濟增長和轉型升級的關鍵力量[1]。國務院在“十四五”規劃中也明確指出，要進一步深化創業創新，通過吸納更多就業來切實保障和改善民生，讓發展的成果惠及更多人民群眾。提升城市創業活躍度，不僅可以促進科技創新和產業升級，還可以帶動就業增長和經濟效益提升，對于推動城市經濟持續健康發展具有重要意義[2]。新質生產力是促進城市創業活躍度提升的重要驅動力量。新質生產力作為新經濟時代的核心概念，強調以創新為主要動力推動經濟增長和社會發展。在中國城市創業活躍度提升過程中，新質生產力的培育和發展至關重要。只有不斷注入創新元素，才能推動城市創業活動蓬勃發展，實現經濟轉型升級和可持續發展[3]。由此看來，地區的新質生產力發展必將對該地區的創新創業活躍度產生重要影響。但由此也引發出一系列需要回應的理論及實踐問題：一是理論層面，新質生產力如何影響城市創新創業活躍度，其內在機理是什么？二是實踐層面，新質生產力對城市創新創業活躍度的影響效應如何？對上述問題的理論回應和實證檢驗，無疑具有重要的理論和現實意義。

關于新質生產力的研究，目前主要集中在對其內涵特征的深入剖析上。從現有的學術成果來看，學者們普遍從性質、生態、動力、效率和價值等多個維度來全面闡釋新質生產力的豐富內涵。在性質層面，鐘茂初將新質生產力界定為一種前沿的、先進的生產力形態，他認為，這種生產力是由“顛覆性技術創新”作為核心生產要素，有效配置其他資源要素，從而形成的引領性力量[4]。從生態視角出發，韓文龍將新質生產力視為一種可持續生產力[5]。在動力維度上，萬長松賦予了新質生產力創新驅動型的新標簽[6]。效率方面，杜傳忠將新質生產力描述為一種高效的生產力。他指出，在數字經濟時代和新興技術的融合下，新質生產力相較于傳統生產力，展現出了更高的效能和更優質的產出[7]。最后，從價值維度來看，趙峰將新質生產力視為實現經濟高質量發展的社會生產力。他認為，新質生產力不僅促進了經濟的快速增長，更在推動社會進步、提升人民福祉方面發揮了重要作用[8]。學界從不同角度深入探討了新質生產力的內涵特征，普遍將其視為一種先進、綠色、創新驅動和高效的生產力形態，對于推動經濟社會的高質量發展具有重要意義。

關于創新創業的研究，早期學者們主要圍繞其內涵的界定、現實意義等層面進行了深入的定性探討。李時椿等強調了創新在創業過程中的核心地位，以及創新在推動創業成功中的重要作用[9]。Samila等認為創業活動在推動經濟增長、創造就業機會和促進技術創新等方面扮演著重要角色[10]。隨著研究的深入，研究者們逐漸將焦點轉向了對創新創業效率的量化評估，并探索了市場一體化、產業轉移以及地方政府間競爭等多重因素對創新創業活動的影響。王超超等從企業的微觀視角切入，聚焦于京、滬、津、深、渝這五大城市的創新創業生態。他基于創新創業潛力、活力以及成效三個維度進行了細致的評價，展現了這些城市在創新創業領域的獨特魅力和競爭力[11]。呂爽等的研究從成果產出、要素投入、社會環境以及經濟發展這四個核心維度出發，綜合評估了我國創新創業的活躍度[12]。

綜上所述，目前新質生產力主要集中在定性研究，鮮有文獻進行新質生產力的定量研究，關于新質生產力對創業活躍度的研究則相對較少。基于此，本文利用中國30個省份2012—2022年的數據實證考察新質生產力對中國省際創業活躍度的影響以及作用機制。與已有文獻相比，本文的拓展之處在于：首先，構建了更為科學合理的新質生產力測度指標體系。在評估中國省際新質生產力水平時，考慮到其多維性，本文基于新質勞動者、新質勞動對象、新質生產資料三個方面，共選取21個具體指標，采用機器學習來構建一個綜合性的新質生產力指數。其次，豐富了新質生產力與中國省際創業活躍度的相關文獻。本文基于新質生產力角度，探索其是否會影響中國省際創業活躍度，厘清了其中的作用機制，并進行了區域異質性分析，是對已有相關文獻的有益補充。第三，研究結論對于更好地提高中國城市創業活躍度，推動新質生產力發展，經濟高質量發展提供了一定啟發。

二、理論分析和研究假設

（一）新質生產力對創新和創業活動的直接影響

新質生產力作為對創新起主導作用的先進生產力質態，通過技術革命性突破、生產要素創新性配置以及產業深度轉型升級，為城市創新和創業活動提供了強大的動力。綜合來看，新質生產力對城市創新創業活動的影響主要體現在以下三個方面：一是技術推動，新質生產力往往伴隨著新技術的出現和應用，如人工智能、大數據、云計算等，新質生產力中的科技創新要素，是推動城市創新和創業活動的核心力量，這些技術不僅提高了生產效率，也為創新創業提供了新的思路和方向[13]；二是資源配置優化，新質生產力強調資源的高效利用和合理配置，通過提高資源利用效率，降低生產成本，使得更多的創業者有機會參與到創新創業活動中來。同時，資源的合理配置也有助于減少創新創業過程中的不確定性和風險[14]，提高成功率，為城市創新和創業活動創造了更好的環境。高效的生產力水平意味著企業能夠以更低的成本、更高的質量進行生產，從而有更多的資源和精力投入創新活動中。同時，資源的優化配置也使得創新活動更加順暢，減少了因資源短缺或配置不當而導致的創新障礙；三是產業結構調整，新質生產力引領產業結構調整和升級，為城市創新創業活動提供了更廣闊的空間和機會[15]。隨著新質生產力的發展，傳統產業將逐漸轉型升級，新興產業將不斷涌現。這些新興產業往往具有高技術含量、高附加值的特點，為創新創業提供了更多的機會和可能性。同時，產業結構的調整也將帶動相關產業鏈的發展，形成創新創業的良性循環。基于以上分析，本文提出：

假設1：新質生產力與創業活躍度之間存在正相關關系，即新質生產力的提升能夠顯著促進創業活躍度的增加。

（二）不同區域之間新質生產力對創業活躍度的影響

由于當前中國的東中西部之間仍然存在發展不平衡的現象，不同區域在資源稟賦、經濟發展水平、政策支持等多方面的差異。資源稟賦的差異直接影響到新質生產力在該區域的發展水平和方向，進而影響到創業活動的活躍度和質量。同時經濟發達的地區往往具有更高的市場化程度、更完善的產業鏈條和更豐富的創新資源，這些都有利于新質生產力的快速發展和創業活動的繁榮。不同區域在政策支持方面也存在差異，包括財政支持、稅收優惠、創業培訓等方面。政策差異直接影響到創業者的創業意愿和創業活動的質量[16]。一些地區可能出臺更加優惠的政策措施，吸引更多的創業者前來創業，提高創業活躍度。基于以上分析，本文提出：

假設2：不同區域之間新質生產力對創業活躍度的影響存在異質性。

（三）新質生產力增強市場競爭程度對創新和創業活動的影響

新質生產力的提高推動了新興產業的快速發展和傳統產業的轉型升級，為創業活動提供了新的領域和機會。在市場競爭的推動下，企業會不斷探索新的市場空白和消費者需求，通過技術創新和商業模式創新來拓展業務領域，激發企業的創新活力。加大在研發、設計、生產等各個環節的創新投入，以推出更具市場競爭力的新產品、新技術和新服務[17]。同時市場競爭強度的增加有助于優化創新創業環境。政府為了鼓勵創新和創業活動，會出臺一系列的政策措施，以降低創業門檻和創業成本，提高創業成功率[16]。市場競爭強度還能夠促進創新人才的培養。在市場競爭的壓力下，企業需要具備更強的創新能力和人才儲備。因此，企業會加大在人才培養和引進方面的投入，吸引更多的創新人才加入。這些人才將成為推動新質生產力在創新和創業活動中發揮更大作用的重要力量。基于以上分析，本文提出：

假設3：市場競爭程度在新質生產力與創業活躍度之間起到中介作用，即新質生產力的提升會通過增強市場競爭程度來間接促進創業活躍度的增加。

三、研究設計

（一）數據來源

本研究選取我國31個省份2012—2022年的樣本數據，在收集過程中，由于西藏的數據大量缺失，故本文將西藏進行剔除，其余缺失值采用插值法進行填充。最終為30個省份11年的樣本數據，共330個樣本。數據主要來源于國泰安數據庫，北京大學企業大數據研究中心，各個省份工業、能源、環境統計年鑒和中國統計年鑒。具體而言，被解釋變量創業活躍度（EA）的數據來源于北京大學編制的區域創新創業指數，綜合反映了各地區的創新創業活躍程度。解釋變量新質生產力（NQPI）是基于主成分分析法（PCA）對多個相關指標進行合成得到的綜合性指標。此外，控制變量包括對外開放程度（OPEN）、數字化水平（DL）、金融發展水平（FIN）、消費水平（CPI）和政府干預程度（GIL），分別通過進出口總額占GDP的比例、省級上市公司年報中的關鍵詞詞頻、金融機構存貸款余額占GDP的比例、居民消費價格指數以及政府財政支出與GDP的比值來衡量。中介變量市場競爭程度（MCL）通過地區的法人單位數量來反映。具體指標選取如表1。

（二）變量設定

1. 被解釋變量

創業活躍度（EA）作為本研究的被解釋變量，反映了各地區創新創業的活躍程度。采用北京大學編制的區域創新創業指數作為衡量標準，該指數從新建企業數量、吸引外來投資、吸引風險投資、專利授權數量和商標注冊數量5個維度，運用客觀性產出類指標，實現對中國各地區創新創業活力更加真實的度量。

2. 解釋變量

本研究的解釋變量為新質生產力（NQPI），它代表了基于新技術、新產業、新業態和新模式等要素形成的生產力。通過主成分分析法（PCA），本研究將多個與新質生產力相關的指標進行合成，得到一個綜合性的新質生產力指數。具體而言，為了全面衡量新質生產力的水平，本研究構建了一個包括目標層、準層和一級、二級指標在內的指標體系。目標層即新質生產力（NQPI），準層包括新質勞動者、新質勞動對象和新質生產資料三個方面，具體包含了21個二級指標（見表2）。

3. 控制變量

為了更準確地揭示新質生產力與創業活躍度之間的關系，本研究還引入了多個控制變量。其中，對外開放程度（OPEN）反映了各地區對外經濟開放的廣度和深度；數字化水平（DL）通過上市公司年報中的關鍵詞詞頻來衡量，反映了各地區數字化發展的水平；金融發展水平（FIN）和金融機構存貸款余額占GDP的比例來衡量，反映了各地區金融服務的完善程度；消費水平（CPI）通過居民消費價格指數來衡量，反映了各地區居民的消費能力和消費結構。政府干預程度通過政府財政支出和GDP的比值進行衡量，反映了政府在區域中的作用程度。

4. 中介變量

市場競爭程度（MCL）作為本研究的中介變量，通過地區的法人單位數量來反映。市場競爭程度的提高可以促進創新創業活動的增加，進而提升創業活躍度。因此，研究市場競爭程度在新質生產力與創業活躍度之間的作用機制具有重要意義。

（三）模型設定

基于上述研究假設，本研究構建以下面板回歸模型來檢驗新質生產力對創業活躍度的影響以及市場競爭程度的中介效應。首先，為了檢驗假設1，本文構建以下基準回歸模型：

其中，[EAit]表示第i個省份第t年的創業活躍度，[NQPIit]表示第i個省份第t年的新質生產力指數，[xit]表示控制變量（開放度、金融發展程度、消費者價格指數等），β0是截距項，[α1]是新質生產力指數的系數，[βi]是控制變量的系數向量，[εit]是誤差項。

此外，為了檢驗假設2，進一步構建以下中介效應模型：

步驟1（同基準模型）：

步驟2（檢驗新質生產力對市場競爭程度的影響）：

其中，[MCLit]表示市場競爭程度，γ0是截距項，γ1? 是新質生產力指數的系數，[βi]是控制變量的系數向量，[εit]是誤差項。

步驟3（檢驗新質生產力和市場競爭程度對創業活躍度的影響）：

其中，[η0]是截距項，[η1]、[η2]是新質生產力指數和市場競爭程度的系數，[βi]是控制變量的系數向量，[εit]是誤差項。如果步驟1中[α1]顯著，步驟2中γ1顯著，步驟3中[η1]的顯著性降低且[η2]顯著，可以認為市場競爭程度在新質生產力與創業活躍度之間起到了中介作用。

（四）變量的描述性統計分析

所有變量的描述性統計結果如表3所示。

新質生產力指數（NQPI）的均值為35.30，標準差較大（17.99），表明各省份間的新質生產力水平存在顯著差異。創業活躍度（EA）的均值為79.65，同樣顯示出一定的波動性。偏度和峰度值揭示了部分變量的非正態性。創業活躍度（EA）呈現出尖峰左偏的形態。而新質生產力指數（NQPI）呈現出尖峰右偏的形態。Jarque-Bera統計量及其對應的p值說明除了消費水平，其余變量均不服從正態分布。此外，從描述性統計可以看出：數字化水平（DL）數值較大，與其他變量不在同一單位量級，故后續在回歸分析中對于DL進行取對數處理。

（五）相關性分析

相關性分析表明（見表4），新質生產力指數（NQPI）與創業活躍度（EA）之間存在顯著的正相關關系（r=0.54），說明新質生產力水平較高的省份往往具有更高的創業活躍度。EA與OPEN（開放度）的相關性系數為0.41，呈現中等程度的正相關。說明更開放的經濟環境有利于創業活動的增加。EA與DL的相關性系數為0.38，同樣顯示為正相關。表明勞動力資源的豐富性和創業活躍度之間存在正相關關系。此外，EA與FIN、CPI和GIL的相關系數的絕對值較小。值得注意的是，相關分析不是因果分析，因此，還需要進行回歸分析。

四、基于機器學習的省際新質生產力指數測度

在評估省際新質生產力水平時，考慮到其多維性，本研究采用機器學習中的主成分分析法（PCA）來構建一個綜合性的新質生產力指數。PCA是一種常用的降維技術，它能夠在保留原始數據大部分信息的同時，將多個相關變量轉化為少數幾個不相關的主成分，從而簡化數據結構并揭示變量之間的內在關系。

（一）KMO檢驗

在進行主成分分析之前，首先需要對數據進行KMO檢驗，以確保數據適合進行主成分分析。KMO檢驗用于測量變量之間的偏相關性，其值越接近1，表示變量間的相關性越強，越適合進行主成分分析。巴特利特球形度檢驗用于檢驗數據的分布是否滿足多變量正態分布的總體，如果顯著（即p值小于0.05），表明數據適合進行主成分分析。

如表5所示，KMO值為0.739，大于0.7的通常接受標準，表明變量間的相關性較強，適合進行主成分分析。同時，巴特利特球形度檢驗的近似卡方值為6467.181，顯著性水平為0.000，小于0.05的顯著性水平，拒絕原假設，說明數據適合進行主成分分析。

（二）主成分提取

在主成分分析中，根據特征值大于1的標準，本文提取了5個主成分，并計算了解釋的總方差。

如表6所示，前五個主成分的累積方差百分比達到了73.061%，表明這五個主成分能夠解釋原始數據中大部分的信息。因此，本文選擇前五個主成分作為新質生產力的代表性指標。同時，本文還計算了每個變量在主成分分析中的公因子方差，即變量在提取的主成分上的方差。

如表7所示，大部分變量的公因子方差都在0.5以上，表明這些變量在主成分分析中有較好的解釋力。

（三）新質生產力的合成

旋轉后的成分得分矩陣如下表8所示，其提供了每個變量在各個主成分上的載荷系數。這些載荷系數反映了變量與主成分之間的相關性，即變量對主成分的貢獻程度。

從上表中可以看到每個變量在各個主成分上的載荷系數。這些系數反映了變量與主成分之間的相關性，并可用于計算各個主成分上的得分。具體來說，對于每個省份，本文將其在各個變量上的值與該變量在對應主成分上的載荷系數相乘，然后將結果相加，即可得到該省份在該主成分上的得分。此外，為了進一步將這些主成分綜合成一個綜合的新質生產力指數，本文采用了加權求和的方法。權重為每個主成分的方差百分比。新質生產力指數（F）的計算公式如下：

五、實證結果分析

（一）基準回歸分析

基準回歸模型的結果揭示了新質生產力對創業活躍度的影響（見表9）：

在模型（1）中，僅考慮新質生產力指數作為解釋變量，結果顯示新質生產力對創業活躍度具有顯著的正向影響（系數為0.3782，t統計量為11.5750）。在模型（2）至（6）中，本文逐步加入了其他控制變量，以更全面地考察新質生產力對創業活躍度的影響。結果顯示，在加入控制變量后，新質生產力的系數仍然顯著為正，且系數值相對穩定，說明新質生產力顯著促進省際創業活躍度，假設1得到驗證。

此外，從控制變量來看，政府債務水平（DL）的系數為正，表明政府債務水平較高的省份往往具有更高的創業活躍度，這與政府債務對基礎設施建設和公共服務的支持有關。金融發展水平（FIN）的系數為負，反映了金融市場的波動性和不確定性對創業活動的負面影響。政府干預水平（GIL）的系數為正，表明政府政策對創業活動的支持有助于提升創業活躍度。

在模型選擇方面，隨著控制變量的加入，模型的R2值逐漸增加，說明模型對數據的擬合度逐漸提高。同時，F統計量的值也較大，且對應的概率值均小于0.01，表明模型的整體解釋力較強。

（二）穩健性檢驗

在穩健性檢驗中（見表10），通過將新質生產力指數（NQPI）滯后一期（NQPI（-1））以及滯后一期（NQPI（-2））作為解釋變量，以檢驗基準回歸結果的穩健性。將新質生產力指數（NQPI）滯后一期的原因在于創業活動不是獨立的，往往會受到前期經濟、環境等影響，因此，前期的新質生產力更能表示滯后影響。

結果顯示，滯后一期的新質生產力指數（NQPI（-1））對創業活躍度（EA）仍然具有顯著的正向影響（系數為0.1087，t統計量為2.3080，在5%顯著性水平下顯著），滯后二期的新質生產力指數（NQPI（-2））對創業活躍度（EA）也具有顯著的正向影響（系數為0.0930，t統計量為1.9666，在10%顯著性水平下顯著）表明新質生產力對創業活躍度的影響具有持續性。同時，其他控制變量的符號和顯著性未發生明顯變化，增強了模型的穩健性。

（三）異質性分析

異質性分析旨在探討不同地區之間新質生產力對創業活躍度影響的差異（見表11）。

根據模型結果，東部、中部、西部和東北地區的新質生產力指數（NQPI）對創業活躍度（EA）的影響存在顯著差異。東部地區的新質生產力指數對創業活躍度有顯著的正向影響（系數為0.1930，t統計量為3.1238），而中部、西部和東北地區的新質生產力指數對創業活躍度的影響不顯著或存在負向影響。結果表明，不同地區之間新質生產力對創業活躍度的影響存在異質性，與地區經濟發展水平、產業結構、政策環境等因素有關。假設2得到驗證。

（四）中介效應檢驗

為了驗證假設3，本文進行了中介效應檢驗（見表12）：

從中可以看出：模型（1）檢驗了新質生產力對創業活躍度的影響。結果表明，新質生產力對創業活躍度具有顯著的正向影響，即新質生產力的提升能夠促進創業活動的增加。模型（2）檢驗了新質生產力對中介變量地區競爭程度（MCL）的影響。結果顯示，新質生產力對地區競爭程度具有顯著的正向影響（系數為0.0138，t統計量為4.6136）。說明新質生產力的提升能夠增強地區的競爭程度。模型（3）將地區競爭程度和新質生產力同時作為解釋變量納入模型，以檢驗地區競爭程度是否作為中介變量影響了新質生產力與創業活躍度之間的關系。結果顯示，當中介變量地區競爭程度被納入模型后，新質生產力對創業活躍度的直接影響系數顯著下降（從0.1149降至0.0398），但地區競爭程度對創業活躍度的影響仍然顯著為正（系數為4.0484，t統計量為5.9883）。符合中介效應的存在條件，即當加入中介變量后，原先的解釋變量（新質生產力）對被解釋變量（創業活躍度）的影響減弱，而中介變量對被解釋變量的影響顯著。因此，可以說明地區競爭程度在一定程度上解釋了新質生產力對創業活躍度的影響，即新質生產力通過提升地區競爭程度進而促進了創業活動的增加。驗證了假設3，即地區競爭程度作為中介變量，在新質生產力與創業活躍度之間起到了橋梁作用。

六、結論與建議

本文通過中國30個省份2012-2022年的數據實證研究探討了新質生產力對中國城市創業活躍度的提升路徑。主要研究結論如下：第一，新質生產力對創業活躍度具有顯著的正向影響，新質生產力能夠顯著促進省際創業活躍度。第二，不同地區之間新質生產力對創業活躍度的影響存在異質性，與地區經濟發展水平、產業結構、政策環境等因素有關，其中在東部地區影響較為顯著。第三，地區競爭程度在一定程度上解釋了新質生產力對創業活躍度的影響，即新質生產力通過提升地區競爭程度進而促進了創業活動的增加。

基于以上研究結論，本文提出以下建議：

第一，加大科技創新的力度，增加科研投入，建立一批高水平的科技創新平臺，吸引和培養創新型人才。通過科技成果轉化，形成具有市場競爭力的新產品、新業態，為創業者提供更多商業機會和創業靈感。

第二，積極推動傳統產業轉型升級，發展新興產業，形成多元化、高附加值的產業結構。通過引導資本、技術、人才等要素向新興產業集聚，培育一批具有創新能力和市場潛力的創業企業。同時，鼓勵傳統產業企業通過技術創新、管理創新等方式實現轉型升級，為創業者提供更多創業空間和發展機遇。

第三、優化創業生態環境，打造良好的創業生態環境，為創業者提供全方位的支持和服務。包括簡化創業流程、降低創業成本、提供稅收優惠等政策支持；建立創業孵化器、加速器等創業服務機構，提供場地、資金、人才等一站式服務；加強創業教育和培訓，提升創業者的素質和能力。

第四，激發市場主體活力，充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，激發各類市場主體的活力。鼓勵大型企業通過開放創新、合作共享等方式，與創業者形成緊密的產業鏈合作關系；支持中小微企業發揮靈活創新的優勢，快速響應市場需求，成為城市創業活躍度的重要力量。

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作者簡介：楊杰（1977— ），男，安徽蚌埠人，安徽財經大學副教授，博士，碩士生導師，研究方向為跨國公司與外商投資，陳德欽（2003— ），男，福建莆田人，安徽財經大學學生，研究方向為產業經濟學；王娜（1982— ），女，山東萊蕪人，安徽財經大學副教授，博士，碩士生導師，研究方向為文化創意旅游與管理。