土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響

趙華平 ,孟宏瑋

(1.山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院,山西 太原 030006;2.山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院,山西 太原 030006)

一、引言

在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革快速推進(jìn)的背景下,科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)作為加快技術(shù)創(chuàng)新成果商業(yè)化應(yīng)用的重要載體,是創(chuàng)新動(dòng)力與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的連接紐帶[1],日益得到我國(guó)社會(huì)各界的關(guān)注。我國(guó)各級(jí)政府出臺(tái)了一系列扶持科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)的優(yōu)惠政策,鼓勵(lì)科技型企業(yè)開發(fā)新技術(shù)、新產(chǎn)品、新流程和新工藝[2]。但是2020 年全球創(chuàng)業(yè)觀察報(bào)告顯示,中國(guó)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)大部分集中于低技術(shù)行業(yè),存在科技創(chuàng)新性不足的問題[3]。那么,何種因素制約著城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的提升,這一研究話題對(duì)于提高中國(guó)科技創(chuàng)新能力和促進(jìn)創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)經(jīng)濟(jì)繁榮發(fā)展具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

對(duì)于科技型創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言,中國(guó)獨(dú)特的土地供給制度是其面臨的一個(gè)重要情景因素。土地作為一切經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的載體,其配置方式不僅影響創(chuàng)新要素集聚,而且也成為影響一個(gè)區(qū)域創(chuàng)業(yè)潛力的關(guān)鍵因素[4]?？傮w來看,在財(cái)稅競(jìng)爭(zhēng)和引資競(jìng)爭(zhēng)的激勵(lì)下,我國(guó)地方政府為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和稅收最大化目標(biāo),將城市建設(shè)用地在工業(yè)、居住、商業(yè)服務(wù)業(yè)用地之間進(jìn)行策略性供給,具體表現(xiàn)為大量廉價(jià)供應(yīng)工業(yè)用地、少量高價(jià)供應(yīng)商業(yè)和居住用地,使得某種用途的城市建設(shè)用地的新增供給數(shù)量與人口需求出現(xiàn)偏離,同時(shí)其他用地供給與人口需求存在反向偏離,造成城市中不同用途土地的供需錯(cuò)配[5]。因此,城市土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指的是在控制城市建設(shè)用地總量供應(yīng)的條件下,政府實(shí)施的策略性土地供給導(dǎo)致不同用途城市建設(shè)用地供給與人口需求不匹配的結(jié)果。這較難滿足人口流入尤其是創(chuàng)新型人力資本流入帶來的居住和商業(yè)服務(wù)業(yè)需求[4]。由此可見,我國(guó)土地市場(chǎng)未能很好實(shí)現(xiàn)供給端和需求端的平衡發(fā)展[5]。這在一定程度上不利于創(chuàng)新要素的集聚和創(chuàng)新環(huán)境的改善。而科技型創(chuàng)業(yè)企業(yè)作為高成長(zhǎng)性和高風(fēng)險(xiǎn)性并存的創(chuàng)新型企業(yè),其發(fā)展主要依托高技術(shù)研發(fā)人員和良好的科技創(chuàng)新環(huán)境[1]。因此,城市建設(shè)用地作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的一種生產(chǎn)要素,其供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配程度對(duì)科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度產(chǎn)生何種影響? 其中的作用機(jī)制又是什么? 這不僅是重要的現(xiàn)實(shí)問題,也是亟待研究的科學(xué)問題,值得進(jìn)一步探索。

與本文研究主題相關(guān)的文獻(xiàn)主要集中在三個(gè)方面:從土地資源錯(cuò)配衡量方法來看,土地資源錯(cuò)配可以采用商住用地與工業(yè)用地出讓面積或價(jià)格之比,工業(yè)協(xié)議出讓土地面積占比等單要素指標(biāo)加以衡量[5-6]。也可以通過生產(chǎn)函數(shù)計(jì)算出土地要素錯(cuò)配造成的全要素生產(chǎn)率損失程度加以衡量[7-9]。從土地資源錯(cuò)配的經(jīng)濟(jì)影響來看,部分學(xué)者研究了工業(yè)用地錯(cuò)配或土地供給結(jié)構(gòu)失衡對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的影響,其中的作用機(jī)制是工業(yè)用地錯(cuò)配或土地供給結(jié)構(gòu)失衡帶來了房?jī)r(jià)上漲[9-10],擠占了政府和企業(yè)科技支出[11],增加了創(chuàng)業(yè)者的融資成本[12],阻礙了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)和企業(yè)技術(shù)效率的改善[5],從而抑制了城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的提高[13]。從科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的影響因素來看,部分學(xué)者研究了宏觀層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政策環(huán)境、城市營(yíng)商環(huán)境、孵化環(huán)境、市場(chǎng)規(guī)模、創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、技術(shù)進(jìn)步程度對(duì)城市科技型或高技術(shù)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的影響及作用機(jī)制[14-15];也有學(xué)者從微觀層面考察了創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì),創(chuàng)業(yè)投資和回報(bào)以及創(chuàng)業(yè)者的知識(shí)厚度、人力資本、技術(shù)創(chuàng)新能力、風(fēng)險(xiǎn)偏好等微觀主體資源稟賦差異因素對(duì)科技型或高技術(shù)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的影響及作用機(jī)制[16-17]。

總體而言,目前對(duì)于土地資源錯(cuò)配的衡量指標(biāo)多以工業(yè)用地供給作為關(guān)鍵測(cè)度指標(biāo),很少把不同用途的城市建設(shè)用地納入統(tǒng)一框架中。雖然有部分研究土地資源錯(cuò)配的文獻(xiàn)從經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出角度間接地考慮了某一區(qū)域的土地要素需求,但是學(xué)者主要從土地供給側(cè)來研究土地資源錯(cuò)配程度,忽略了人口因素對(duì)土地需求和土地資源錯(cuò)配的影響。對(duì)于土地資源錯(cuò)配所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)影響主要集中在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、效率損失和城市創(chuàng)新水平上。雖然學(xué)者已經(jīng)意識(shí)到土地資源錯(cuò)配對(duì)城市創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的重要性,但較少直接、系統(tǒng)地對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響進(jìn)行理論和實(shí)證分析,尤其對(duì)作用機(jī)制還有待進(jìn)一步厘清。

本文相對(duì)于已有研究有以下貢獻(xiàn):第一,已有文獻(xiàn)從供給角度研究了土地供給結(jié)構(gòu)扭曲或失衡程度,缺乏從土地需求側(cè)對(duì)土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配進(jìn)行研究。因此,在考慮城市對(duì)居住、工業(yè)和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地需求的基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建了城市土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù),為形成土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配協(xié)同治理機(jī)制提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)。第二,以國(guó)內(nèi)外學(xué)者較少涉及的科技型企業(yè)作為研究對(duì)象,從創(chuàng)新型人力資本集聚水平、創(chuàng)新環(huán)境、政府基本公共服務(wù)水平和住房?jī)r(jià)格來闡釋土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機(jī)制,并借鑒江艇[7]提出的中介效應(yīng)分析操作建議進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。第三,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要探討土地資源錯(cuò)配或土地供給結(jié)構(gòu)失衡對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的總體影響,本文則分析了不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域、不同類型土地和不同城市的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的異質(zhì)性影響,具有重要的政策指導(dǎo)價(jià)值。

二、理論分析和研究假設(shè)

(一)創(chuàng)新型人力資本集聚稀釋效應(yīng)

創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)理論指出,創(chuàng)新型人力資本的參與和技術(shù)創(chuàng)新性是提升科技型企業(yè)活躍度的重要途徑。創(chuàng)新型人力資本的集聚可以通過人力資本外部效應(yīng)將企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新和管理創(chuàng)新能力轉(zhuǎn)換為創(chuàng)業(yè)能力[4],從而提高城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。創(chuàng)新型人力資本是城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)中重要的投入要素之一。而城市宜居性越來越成為創(chuàng)新型人力資本在區(qū)域間流動(dòng)時(shí)重點(diǎn)考慮的因素[18-19]。政府如果把土地要素更多地配置到工業(yè)部門,則會(huì)造成商住用地供給擴(kuò)張速度小于其需求增長(zhǎng)速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配問題,從而較難滿足創(chuàng)新型人力資本對(duì)居住改善、商業(yè)便利性等城市宜居性方面的需求。此外,擴(kuò)張式供給工業(yè)用地還會(huì)降低能源利用效率、加劇城市環(huán)境污染[20],由此降低創(chuàng)新型人力資本向目標(biāo)城市的集聚程度。

因此,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配引發(fā)的創(chuàng)新型人力資本稀釋效應(yīng),不利于提高集聚地各類人力資本之間的社會(huì)互動(dòng)程度和學(xué)習(xí)的便利性,使科技型創(chuàng)業(yè)企業(yè)失去了人力資本支持。它還減弱了科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng),縮短了科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)存續(xù)期,降低了創(chuàng)業(yè)活動(dòng)技術(shù)含量,抑制了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度[21]。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)1:土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配通過降低創(chuàng)新型人力資本集聚水平抑制城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

(二)創(chuàng)新環(huán)境破環(huán)效應(yīng)

創(chuàng)業(yè)生態(tài)理論認(rèn)為創(chuàng)新環(huán)境的改善可以使創(chuàng)業(yè)者通過提供新產(chǎn)品和服務(wù)獲得更多的創(chuàng)業(yè)租金,帶來更多基于新技術(shù)和新產(chǎn)品的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì),從根本上改變市場(chǎng)供求關(guān)系,進(jìn)而增強(qiáng)科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)意愿和創(chuàng)業(yè)活躍度[22]。同時(shí),完善的創(chuàng)新環(huán)境有助于新企業(yè)整合資源、培育核心競(jìng)爭(zhēng)力,使得初創(chuàng)科技型企業(yè)不僅可以在既有市場(chǎng)中獲得有利地位,還能探索和開拓新的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)[3],催生更多的高技術(shù)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)。由于土地要素具有保值增值功能和融資放大效應(yīng)[5],商住用地供給擴(kuò)張速度小于其需求增長(zhǎng)速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配問題會(huì)強(qiáng)化地方政府“以地融資”的杠桿效應(yīng),導(dǎo)致地方政府債務(wù)不斷累加,扭曲銀行信貸結(jié)構(gòu),增加科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)主體的融資成本[6]。這不僅會(huì)削弱土地市場(chǎng)的有序競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境,還會(huì)擴(kuò)大企業(yè)尋租空間,提高土地領(lǐng)域貪污腐敗的發(fā)生概率[5]。由此,企業(yè)會(huì)將更多的精力、財(cái)力花費(fèi)在非生產(chǎn)性尋租活動(dòng)上,弱化企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品和開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的意愿。在“以地引資”的工業(yè)用地利用方式指引下,地方政府以低價(jià)供應(yīng)大量工業(yè)用地,降低了企業(yè)用地成本和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本[6]。創(chuàng)新活動(dòng)存在風(fēng)險(xiǎn)高、投入規(guī)模大、收益慢的特點(diǎn),大多數(shù)企業(yè)為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),會(huì)通過消耗土地資源的粗放方式擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模、增加利潤(rùn),不會(huì)通過開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)改變?cè)猩a(chǎn)和經(jīng)營(yíng)方式[4],從而制約了城市創(chuàng)新環(huán)境的改善。

因此,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配引發(fā)的城市創(chuàng)新環(huán)境破壞效應(yīng),不利于推動(dòng)新產(chǎn)品開發(fā)、新技術(shù)擴(kuò)散和應(yīng)用,使得“高精尖缺”創(chuàng)業(yè)孵化項(xiàng)目難以通過學(xué)習(xí)效應(yīng)、合作效應(yīng)和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)推動(dòng)企業(yè)間的合作創(chuàng)新,提高了創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的交易成本與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),不利于為新企業(yè)的誕生提供高價(jià)值的創(chuàng)業(yè)租金和創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)[5],降低了技術(shù)型創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目存活率,最終抑制了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)2:土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配通過破壞創(chuàng)新環(huán)境抑制城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

(三)政府基本公共服務(wù)水平削弱效應(yīng)

地方政府的基本公共服務(wù)水平體現(xiàn)了一個(gè)區(qū)域的生產(chǎn)和交易成本,對(duì)區(qū)域的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)有顯著影響。研究表明,政府基本公共服務(wù)水平的提升有利于降低初創(chuàng)企業(yè)生產(chǎn)成本,促進(jìn)創(chuàng)業(yè)。按照創(chuàng)業(yè)感知理論,政府基本公共服務(wù)水平的提升有助于降低創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的制度性交易成本,從而提升創(chuàng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效、增強(qiáng)創(chuàng)業(yè)可行性感知,最終提高創(chuàng)業(yè)活躍度[23]。另外,醫(yī)療、教育、社會(huì)保障等基本公共服務(wù)會(huì)通過乘數(shù)效應(yīng)帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)市場(chǎng)需求,有利于從整體上提高環(huán)境承載力,降低新創(chuàng)企業(yè)的交易成本,從而涌現(xiàn)更多創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì),激活城市創(chuàng)業(yè)活力[11]。然而,受城市建設(shè)用地規(guī)模總量控制的原因,地方政府過度供給工業(yè)用地的行為會(huì)擠壓教育、醫(yī)療等基本公共服務(wù)用地的供給,并且減少相應(yīng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),最終造成在稀有的城市土地上積聚大量發(fā)展前景暗淡的中低端工業(yè)企業(yè),導(dǎo)致城市第二產(chǎn)業(yè)占比過大[6],帶來工業(yè)用地供給擴(kuò)張速度大于其需求增長(zhǎng)速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配的問題,進(jìn)而不利于政府履行和發(fā)揮公共服務(wù)職能[11]。同時(shí),地方政府將工業(yè)用地的土地出讓收入投資于完善工業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),擠占了教育、醫(yī)療、就業(yè)等基本公共服務(wù)領(lǐng)域的財(cái)政投入,降低了地方政府的基本公共服務(wù)水平[6]。

因此,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配引發(fā)的政府公共服務(wù)水平的降低對(duì)區(qū)域內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生資源約束效應(yīng),使得創(chuàng)業(yè)企業(yè)難以獲得長(zhǎng)期豐富的資源支持去探索新的機(jī)會(huì),增加了初創(chuàng)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和制度性交易成本[5],也會(huì)對(duì)其投資區(qū)位的選擇產(chǎn)生不利影響,從而制約了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的提升。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)3:土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配通過削弱政府基本公共服務(wù)水平抑制城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

(四)房?jī)r(jià)擠出效應(yīng)

房?jī)r(jià)是影響創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的重要影響因素之一。從住房供給角度來看,商住用地供給擴(kuò)張速度小于其需求增長(zhǎng)速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配會(huì)提高住房?jī)r(jià)格[19]。這主要是因?yàn)樵凇耙缘刂\發(fā)展”和土地財(cái)政的動(dòng)機(jī)下,地方政府會(huì)提高工業(yè)用地出讓比重,相應(yīng)地居住用地的比重會(huì)減少,導(dǎo)致住房供給量不足,從而引起房?jī)r(jià)上漲[24]。一方面,房?jī)r(jià)上漲會(huì)導(dǎo)致企業(yè)將重心轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)投資領(lǐng)域,忽略了主營(yíng)業(yè)務(wù)和科技創(chuàng)新投入,從而擠占了科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)資金,加上科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)大、投入高、技術(shù)研發(fā)周期長(zhǎng),因此會(huì)降低潛在科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)傾向,最終降低了科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)[6,8]。另一方面,房?jī)r(jià)上漲會(huì)提高住房成本,導(dǎo)致勞動(dòng)力生活成本提高,增加科技型初創(chuàng)企業(yè)的用工成本。用工成本高漲會(huì)降低科技型初創(chuàng)企業(yè)的利潤(rùn)空間,進(jìn)而會(huì)抑制潛在科技型創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)意愿,最終降低了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)[25]。

因此,居住用地或商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供給擴(kuò)張速度小于其需求增長(zhǎng)速度的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配提高了房地產(chǎn)價(jià)格,帶來了房地產(chǎn)泡沫,扭曲了企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)、提升了勞動(dòng)力用工成本和居住成本[25],從而對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)資金投入和創(chuàng)新型人力資本產(chǎn)生擠出效應(yīng)[5],降低了潛在科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)者進(jìn)行新產(chǎn)品、新工藝、新技術(shù)研發(fā)的意愿[6],進(jìn)而降低了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)4:土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配通過提高住房?jī)r(jià)格抑制城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

綜上,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機(jī)制,如圖1 所示。

圖1 土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機(jī)制

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)定

基于上述理論分析,建立土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的計(jì)量模型。

其中:techit表示城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度指數(shù),landit表示土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù),表示一系列控制變量;α1表示土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度指數(shù)的影響程度,Z表示控制變量參數(shù)向量;λi表示城市固定效應(yīng),ηt表示時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng);εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為檢驗(yàn)土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機(jī)制,根據(jù)江艇[7]提出的中介效應(yīng)分析及操作建議,本文在實(shí)證分析部分只考察土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)中介變量的影響,從而克服逐步法檢驗(yàn)中介效應(yīng)模型的缺陷①。在公式(1)的基礎(chǔ)上,本文建立如下因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中的中介效應(yīng)模型[7]。

式(2)～(5)中,β1、η1、φ1、γ1、分別表示土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)對(duì)創(chuàng)新型人力資本集聚、創(chuàng)新環(huán)境、政府基本公共服務(wù)水平和住房?jī)r(jià)格的影響程度,其他變量與前文一致。

(二)變量定義、數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

1.城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度指數(shù)。借鑒國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)高技術(shù)制造業(yè)和高技術(shù)服務(wù)業(yè)的范圍界定,本文認(rèn)為科技型企業(yè)是指國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)中知識(shí)密集型、科技含量相對(duì)高的制造業(yè)企業(yè)和采用高技術(shù)手段為社會(huì)提供服務(wù)活動(dòng)的服務(wù)業(yè)企業(yè)。因此,借鑒趙濤等[26]的作法,本文從以政府公開的企業(yè)信息為數(shù)據(jù)源的天眼查數(shù)據(jù)庫中,得到城市層面存續(xù)和在業(yè)的私營(yíng)科技型企業(yè)每年新增數(shù)目,以此表示初創(chuàng)科技型企業(yè)數(shù)量,并用城市每百萬人口中的初創(chuàng)科技型企業(yè)數(shù)量表示城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。同時(shí),借鑒杜運(yùn)周等[23]處理創(chuàng)業(yè)活躍度數(shù)據(jù)的方法,通過計(jì)算原始值與最大值的比值得到[0,1]科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度指數(shù),數(shù)值越趨近于1,說明該城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度越高。這一比值是一個(gè)相對(duì)值,反映不同年份實(shí)際值的大小,并且這一比值是一個(gè)與城市特征無關(guān)的無量綱數(shù),因此該指數(shù)在不同年份間可以直接對(duì)比。

2.土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)。借鑒Nassar et al.[27]對(duì)相關(guān)變量的處理方法,本文使用城市中不同用途土地的供給增加份額與需求增加份額之間的歐氏距離,表示土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)。該指數(shù)可以反映由于市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制不完善和制度扭曲等因素導(dǎo)致的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配程度,具體公式見式(6)。

借鑒鐘順昌[28]對(duì)城市土地供給的劃分方法,本文涉及的城市土地供給包括居住用地供給、工業(yè)用地供給和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供給(即除工業(yè)用地和居住用地用途以外的城市建設(shè)用地)。式(6)中,mk表示第k種用途土地供給增加份額與需求增加份額之間的距離。當(dāng)mk＞0 時(shí),表明第k種用途土地供給增加份額大于需求增加份額;當(dāng)mk＜0 時(shí),表明第k種用途土地供給增加份額小于需求增加份額。lk和dk分別表示第k種用途土地供給增加值份額和需求增加值份額。land表示整體經(jīng)濟(jì)中(城市)土地供給增加份額與需求增加份額之間的歐氏距離,即土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù);land取值越大,表明土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配程度越大。根據(jù)土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配的內(nèi)涵,居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地的需求增加值份額用城鎮(zhèn)常住人口增加值占總常住人口增加值的比值衡量,工業(yè)用地的需求增加值份額用城市工業(yè)就業(yè)人數(shù)增加值占總就業(yè)人口增加值的比值衡量。

不同類型土地需求指標(biāo)選取理由如下:為了充分考慮非戶籍流動(dòng)人口對(duì)商業(yè)服務(wù)和住房需求的影響,選用城鎮(zhèn)常住人口占比衡量商業(yè)服務(wù)業(yè)用地和居住用地需求。借鑒Dipasquale et al.[29]建立的工業(yè)物業(yè)需求模型,使用工業(yè)從業(yè)人數(shù)占比衡量工業(yè)用地需求。

3.中介變量。(1)創(chuàng)新型人力資本集聚水平。采用科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)與地質(zhì)勘查從業(yè)人員數(shù)作為創(chuàng)新型人力資本的替代指標(biāo)[4],運(yùn)用區(qū)位熵指數(shù)測(cè)度城市創(chuàng)新型人力資本集聚水平,具體計(jì)算公式見式(7)。

其中,innovation表示創(chuàng)新型人力資本集聚水平,ihumanj表示某城市科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)與地質(zhì)勘查從業(yè)人員的數(shù)量,allj表示全國(guó)科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)與地質(zhì)勘查從業(yè)人員的數(shù)量,human和total分別表示某城市從業(yè)人員總數(shù)和全國(guó)從業(yè)人員總數(shù)。(2)創(chuàng)新環(huán)境。以北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心發(fā)布的中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)衡量創(chuàng)新環(huán)境,該指數(shù)基于中國(guó)工商企業(yè)注冊(cè)數(shù)據(jù)庫中的全部企業(yè)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出數(shù)據(jù)編制而成。(3)政府基本公共服務(wù)水平。選擇公共教育服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)、社會(huì)保障服務(wù)支出之和占政府一般公共預(yù)算支出的比重衡量政府基本公共服務(wù)水平[30]。(4)住房?jī)r(jià)格。用各城市的商品住宅銷售總額除以商品住宅銷售面積來表示[24],使用各省份CPI平減后,再進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

4.控制變量。為了控制其他因素對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響,借鑒相關(guān)文獻(xiàn)的研究[5-6],選擇以下控制變量:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,用城市人均GDP表示;創(chuàng)新投入,用科學(xué)技術(shù)支出占GDP比重表示;相對(duì)外商直接投資,用實(shí)際利用外資占GDP比重表示;金融深度,用城市年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額與GDP之比表示;人力資本水平,用城市每萬人在校大學(xué)生數(shù)量來表示;城市生活成本,用人均消費(fèi)支出與可支配收入的比值表示。為了緩解異方差的影響,本文對(duì)人均GDP和人力資本水平取對(duì)數(shù)。同時(shí),以2007 年為基期的GDP指數(shù)計(jì)算不變價(jià)人均GDP。由于實(shí)際利用外資的單位為美元,采用國(guó)家公布的年平均匯率折算成以人民幣為單位。

上述變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

5.數(shù)據(jù)來源和樣本選擇。城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度數(shù)據(jù)來源于天眼查網(wǎng)站,土地供給數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》和中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng),創(chuàng)新環(huán)境數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心、龍信數(shù)據(jù)研究院和企研數(shù)據(jù)聯(lián)合編制的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù),城鎮(zhèn)可支配收入來源于Wind 數(shù)據(jù)庫,其余數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》與EPS 數(shù)據(jù)庫,部分缺失數(shù)據(jù)采用年均增長(zhǎng)率方法補(bǔ)全。本文在剔除了數(shù)據(jù)缺失值較多的三沙、巢湖等行政區(qū)后,最終選定2008—2019 年270 個(gè)地級(jí)市層面的數(shù)據(jù)作為研究樣本。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

運(yùn)用方差膨脹因子法(VIF)對(duì)所有解釋變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明,人均GDP的方差膨脹因子最大,為3.12,其余解釋變量的方差膨脹因子均小于2.50?？傊?所有解釋變量的方差膨脹因子都小于10,說明模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

基于公式(1),根據(jù)Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果,本文選用固定效應(yīng)模型,回歸結(jié)果見表2。表2(1)列表明:在未加入控制變量的情況下,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)。同時(shí),(2)列在(1)列基礎(chǔ)上加入了控制變量并控制了個(gè)體固定效應(yīng),(3)列在(2)列的基礎(chǔ)上控制了時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)。結(jié)果表明,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù),說明土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配抑制了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度,與前文理論分析一致。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.考慮內(nèi)生性問題。本文基準(zhǔn)回歸采用的是最小二乘估計(jì)方法,然而解釋變量與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)、解釋變量與被解釋變量互為因果關(guān)系等內(nèi)生性問題會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)構(gòu)有偏和不一致。為了檢驗(yàn)前面估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性,運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型和面板工具變量?jī)煞N方法,考察內(nèi)生性問題對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響。借鑒毛文峰等[5]的作法,采用城市土地坡度平均值與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)的交互項(xiàng)作為土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配的工具變量。AR(1)和AR(2)檢驗(yàn)表明隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)滿足存在一階自相關(guān)但是不存在二階自相關(guān)的條件,Sargan 檢驗(yàn)表明所有工具變量均有效。面板工具變量法中的Kleibergen-Paap rk WaldF統(tǒng)計(jì)量為15.361,表明工具變量不存在弱工具變量問題。表3(1)和(2)列是分別采用系統(tǒng)GMM 法和兩階段最小二乘法的估計(jì)結(jié)果,與基準(zhǔn)回歸的估計(jì)結(jié)果基本一致。這說明本文回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

2.排除極端異常值。把所有變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理,具體回歸結(jié)果見表3(3)列,發(fā)現(xiàn)土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負(fù)向作用仍然顯著,表明基準(zhǔn)回歸的核心結(jié)論不受極端異常值的影響。

3.替換被解釋變量。把被解釋變量替換為每百萬人科技型初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量的原始值,對(duì)回歸系數(shù)重新估計(jì)。由表3(4)列可知,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)的回歸系數(shù)仍顯著為負(fù),表明前文研究結(jié)論穩(wěn)健性較高。

(三)異質(zhì)性分析

1.區(qū)域異質(zhì)性分析。已有研究表明,越是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū),城市創(chuàng)業(yè)活躍度越高[3]。因此,按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行區(qū)域劃分,以考察不同區(qū)域間的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度影響的異質(zhì)性。國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心對(duì)于八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分,不僅考慮了地區(qū)空間上的相鄰程度、自然條件和資源稟賦的相似性,還考慮了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會(huì)文化的相似程度。借鑒孫早等[31]的作法,從八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的視角探究土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的區(qū)域差異,表4 是在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上,加入?yún)^(qū)域虛擬變量的估計(jì)結(jié)果。

從表4 可以看出:土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)對(duì)東北、黃河中游和大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度沒有顯著影響,而對(duì)東部沿海、南部沿海、北部沿海、長(zhǎng)江中游和大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的影響顯著為負(fù)。其中,東部沿海、北部沿海和南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負(fù)向影響較大,可能原因在于,這些地區(qū)擁有發(fā)展成熟的城市群,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)新型人力資本密集,創(chuàng)新環(huán)境和政府基本公共服務(wù)支出對(duì)科技型企業(yè)發(fā)展的乘數(shù)效應(yīng)較強(qiáng)[14],由此土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)北部沿海、南部沿海和東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的邊際影響較大。

表4 分區(qū)域的回歸結(jié)果

2.不同用途土地供需錯(cuò)配指數(shù)對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響差異。不同用途土地供需錯(cuò)配指數(shù)影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的估計(jì)結(jié)果見表5。表5(1)～(3)列分別表示居住用地供需錯(cuò)配、工業(yè)用地供需錯(cuò)配和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供需錯(cuò)配指數(shù)對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,居住用地、商業(yè)服務(wù)業(yè)用地和工業(yè)用地供需錯(cuò)配指數(shù)的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù),并且居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供需錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負(fù)向影響大于工業(yè)用地供需錯(cuò)配程度的影響。其原因是,隨著新型城鎮(zhèn)化的建設(shè)和發(fā)展,城市商業(yè)服務(wù)業(yè)承載力和住房獲取難易程度很大程度上成為匹配人和工作崗位、吸引創(chuàng)新型人力資本集聚的決定性因素;并且相對(duì)于居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地,工業(yè)用地缺乏區(qū)位壟斷性,其對(duì)創(chuàng)新型人力資本集聚和創(chuàng)新要素集聚的影響較弱。因此,居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供需錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負(fù)向影響強(qiáng)于工業(yè)用地供需錯(cuò)配程度的影響。

表5 不同類型土地供需錯(cuò)配指數(shù)的回歸結(jié)果

3.城市異質(zhì)性分析。相關(guān)研究認(rèn)為,市場(chǎng)化、城市規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平等城市特征對(duì)企業(yè)新建率有重要影響[11]。因此,本文根據(jù)公式(8)和(9)構(gòu)建的面板平滑轉(zhuǎn)換模型,把市場(chǎng)化程度、城市規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平三種城市特征作為轉(zhuǎn)換變量,分析土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的異質(zhì)性影響(回歸結(jié)果見表6)。其中,市場(chǎng)化程度用城鎮(zhèn)私營(yíng)和個(gè)體就業(yè)人員數(shù)占總?cè)丝诘谋戎睾饬?城市規(guī)模使用城市常住人口數(shù)衡量,城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平用每百人移動(dòng)電話用戶數(shù)表示。本文建立的面板平滑轉(zhuǎn)換模型為:

其中:β1和β2分別為線性部分的土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配的回歸系數(shù)和其余控制變量的回歸參數(shù)向量,δ0和δ1為解釋變量非線性部分的回歸系數(shù),μi和φt分別為模型個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)。G(wit,γ,c)是關(guān)于轉(zhuǎn)換變量wit的連續(xù)函數(shù),以邏輯函數(shù)形式表示;γ 是平滑參數(shù),刻畫了轉(zhuǎn)換函數(shù)的轉(zhuǎn)換速度,決定轉(zhuǎn)換函數(shù)從0 到1 的轉(zhuǎn)換速度;c是位置參數(shù),是轉(zhuǎn)換函數(shù)的拐點(diǎn)。

從表6 可以看出:土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響存在市場(chǎng)化程度、城市規(guī)模和城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的門檻效應(yīng),并且回歸系數(shù)的取值范圍均小于0。這意味著隨著市場(chǎng)化程度、城市規(guī)模和城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的提升,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的抑制作用變大。城市規(guī)模越大,地方政府越傾向于限制商住用地供給[19],達(dá)到“以地控人”的目的,由此商住用地供給增長(zhǎng)速度滯后于需求增長(zhǎng)速度,導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲,較難滿足創(chuàng)新型人力資本的商住需求,從而對(duì)科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度產(chǎn)生較大負(fù)向作用[19]。同時(shí),市場(chǎng)化程度和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平越高的城市,創(chuàng)新資源的市場(chǎng)配置效率越高、信息傳播速度越快,可以有效地發(fā)現(xiàn)更多的創(chuàng)業(yè)需求信息和創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì),而土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配帶來的創(chuàng)新型人力資本集聚水平稀釋效應(yīng)和房?jī)r(jià)擠出效應(yīng)會(huì)降低創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的“變現(xiàn)”能力,從而對(duì)科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度產(chǎn)生較大負(fù)向作用。

表6 城市異質(zhì)性的回歸結(jié)果

五、作用機(jī)制檢驗(yàn)

本文進(jìn)一步在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上,對(duì)土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配如何通過創(chuàng)新型人力資本集聚、創(chuàng)新環(huán)境、政府基本公共服務(wù)和住房?jī)r(jià)格影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機(jī)制予以識(shí)別和檢驗(yàn)[7],具體估計(jì)結(jié)果見表7。表7(1)～(4)列分別表示土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)對(duì)創(chuàng)新型人力資本集聚水平、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)、政府基本公共服務(wù)支出占比和住房?jī)r(jià)格的回歸結(jié)果。

表7 土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配影響中介變量的回歸結(jié)果

表7(1)、(2)和(3)列結(jié)果顯示:土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)對(duì)創(chuàng)新型人力資本集聚水平、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)、政府基本公共服務(wù)支出占比的影響系數(shù)顯著為負(fù),說明土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)降低了創(chuàng)新型人力資本集聚水平、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)和政府基本公共服務(wù)水平;表7(4)列結(jié)果顯示,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響系數(shù)顯著為正,說明土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)促進(jìn)了住房?jī)r(jià)格的增長(zhǎng)。這意味著土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配通過抑制創(chuàng)新型人力資本集聚、破壞城市創(chuàng)新環(huán)境、削弱政府基本公共服務(wù)水平和提升住房?jī)r(jià)格降低了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

六、結(jié)論與啟示

運(yùn)用面板固定效應(yīng)模型、系統(tǒng)GMM 法、兩階段最小二乘法和面板平滑轉(zhuǎn)換模型,實(shí)證考察了土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機(jī)制。研究結(jié)果表明:第一,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配顯著抑制了城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。第二,異質(zhì)性分析表明,對(duì)北部沿海、南部沿海、東部沿海、長(zhǎng)江中游和大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)而言,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配指數(shù)顯著負(fù)向影響城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度;居住用地、商業(yè)服務(wù)業(yè)用地和工業(yè)用地供需錯(cuò)配指數(shù)的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù),并且居住用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地供需錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負(fù)向影響大于工業(yè)用地供需錯(cuò)配的影響;隨著市場(chǎng)化程度的提升、城市規(guī)模的擴(kuò)大和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的提高,土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的抑制作用會(huì)變大。第三,機(jī)制檢驗(yàn)表明,創(chuàng)新型人力資本集聚水平稀釋效應(yīng)、創(chuàng)新環(huán)境破壞效應(yīng)、政府基本公共服務(wù)水平削弱效應(yīng)和房?jī)r(jià)擠出效應(yīng)是土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配降低城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用機(jī)制。

本文的研究結(jié)論為我國(guó)新時(shí)代土地供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,提升城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度有如下啟示:第一,在滿足國(guó)土空間規(guī)劃要求和經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律的前提下,形成不同城市建設(shè)用地間的用途轉(zhuǎn)換機(jī)制,根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦、就業(yè)結(jié)構(gòu)有條件地將工業(yè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)榫幼∮玫睾蜕虡I(yè)服務(wù)業(yè)用地,盤活閑置低效工業(yè)用地,加速城市更新中的“工改居”。第二,按照常住人口數(shù)量配置商業(yè)服務(wù)業(yè)用地和居住用地,使得城市中不同用途土地的供給變化適應(yīng)土地需求變化;有條件地適度提高大城市人口限制,嘗試城市建設(shè)用地指標(biāo)跨區(qū)域交易,解決重點(diǎn)城市居住建設(shè)用地指標(biāo)配置不足的問題;建立新增土地供需結(jié)構(gòu)與房?jī)r(jià)調(diào)控協(xié)調(diào)運(yùn)行的政策體系,對(duì)于房?jī)r(jià)漲幅較快的城市,尤其需要根據(jù)常住人口數(shù)量動(dòng)態(tài)調(diào)整居住用地供給的最低比例。第三,在不同用途城市建設(shè)用地配置過程中,政府決策者應(yīng)充分考慮本區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場(chǎng)化程度、城市規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平等社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境,最大程度降低土地供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配對(duì)城市科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的負(fù)向影響。第四,確定合理的商住用地和工業(yè)用地比例區(qū)間,滿足創(chuàng)新型人力資本對(duì)教育、醫(yī)療、居住等的實(shí)際需求;抑制非房地產(chǎn)企業(yè)在房地產(chǎn)建設(shè)領(lǐng)域的投資沖動(dòng),防止對(duì)科技投入資金形成擠出效應(yīng),為科技型初創(chuàng)企業(yè)營(yíng)造良好的創(chuàng)新環(huán)境;地方政府要加大企業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)力度,提供高質(zhì)量的公共服務(wù)、營(yíng)造良好的公共服務(wù)環(huán)境。

注釋:

①江艇[7]認(rèn)為中介效應(yīng)檢驗(yàn)的逐步法存在無法解決中介變量?jī)?nèi)生性的問題。因此,建議在中介效應(yīng)分析時(shí),應(yīng)該根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析X,M和Y之間的因果關(guān)系,而在實(shí)證分析時(shí)只考察X對(duì)M的影響,從而避免直接效應(yīng)系數(shù)估計(jì)不一致的問題(X,M,Y分別表示解釋變量、中介變量和被解釋變量);并且建議不需要估計(jì)中介效應(yīng)的大小和檢驗(yàn)其統(tǒng)計(jì)顯著性。