中国城市创业发展水平的聚类分析

Cluster Analysis of the Entrepreneurial Developing Level of Cities in China
　　Fan Wei 1, Zhang Xianjin 2
　　(1. Business School, Guangxi University, Nanning, Guangxi 530004;
　　2. Administration Committee of Nanning High-tech Industry Development Zone, Nanning, Guangxi 530007)
　　
　　Abstract: With the 24 cities in GEM survey from the year 2007 to 2008 as the research objects, this paper chooses five cluster variables: the number of private-owned enterprises and self-employed households of per ten thousand persons, the proportion of private economy in GDP, entrepreneurial service support conditions, entrepreneurial foundation support conditions and entrepreneurial atmosphere support conditions. Then this paper makes a cluster analysis of the entrepreneurial developing level of these 24 cities and analyzes the features of entrepreneurial types of four kinds of cities. At the end, this paper brings forward suggestions for the improvement and enhancement of entrepreneurial environment and achievement.
　　 Key words: regional entrepreneurship; city entrepreneurship; entrepreneurial developing level; cluster analysis
　　
　　创业对区域经济的GDP、税收、就业和技术革新等方面的贡献越来越显著,受到我国各级政府的高度重视。根据GEM(Globe Entrepreneurship Monitor,全球创业观察)中国研究小组的研究成果,发现我国各地区的创业水平差距十分显著。①这个问题一直缺乏有效的解释,创业发展水平受很多因素的影响,哪些因素是形成区域创业差异的主要因素?我国各区域可以形成哪些聚类,这些聚类分别存在哪些特征?针对不同的聚类,各种聚类可采取哪些措施与政策来提升和完善创业环境?由于城市日益成为各地区创业产生与创业政策汇集的中心,笔者选取参与2007-2008年GEM调查的24个城市作为分析对象,根据2007年的相关统计数据以及中国GEM的城市调研结果,进行聚类分析,以期回答以上问题。
　　
　　一、区域(城市)创业影响因素与创业差异研究综述
　　
　　1.城市创业影响因素研究综述。GEM对城市创业环境的研究基于九个创业条件和五个创业要素。九个条件为金融支持、政府政策、政府项目、教育与培训、研究开发与转移、商业与专业基础设施、市场开放程度、有形基础设施和创业文化;五个创业要素为创业机会、创业能力、知识产权保护、妇女创业和高成长型创业条件等。②
　　叶依广、刘志忠(2004)拟建了一套创业环境评价指标体系,列出了宏观经济景气指标、鼓励创业环境指标、支持创业环境指标、服务创业环境指标、保护创业环境指标和创业环境水平成果指标等六个一级指标、25个二级指标及54个三级指标。③
　　郭元源、 陈瑶瑶和池仁勇(2006)认为,城市创业环境由五个子系统组成,包括经济基础、服务支撑系统、科教支撑系统、文化支撑系统和环境支撑系统。这五个系统又由更小的子系统构成,这些系统之间相互影响、交叉作用。④
　　2.区域创业差异研究综述。Keeble and Walker(1994)认为,可以用个人财富、小企业环境等因素来解释英国的地区创业水平差异;⑤Armington and Acs(2000)用市场需求变化、人力资本等因素来解释美国的地区创业水平差异;⑥Fritsch and Mueller(2005)用产业结构、失业情况等来解释德国的地区创业水平的差异;⑦高建、程源等(2008)用市场需求变化、产业结构变化、技术发展、人力资本、创业文化和私人财富作为区域创业差异的决定因素。⑧
　　以上研究为探寻区域创业差异提供了丰富的视角,但这些创业差异的影响因素(体系)有的较单薄,指标的代表性较弱;有的比较全面,但其中很多指标可采集性弱或成本很高。挖掘中国各地区创业差异形成的较全面、有效的主要影响因素需要更多的尝试。
　　
　　二、分析对象和变量的选择
　　
　　聚类分析的对象是2007-2008年参与GEM调查的24个城市,即包头、北京、长春、重庆、广州、桂林、哈尔滨、合肥、厦门、银川、大连、上海、太原、天津、南昌、南宁、南京、昆明、呼和浩特、沈阳、济南、杭州、武汉和珠海。
　　在参考前人以及笔者之前的研究基础上,本文研究选取上述24个城市的“每万人均私营企业个体户数量”、“私有经济占GDP比例”、“创业的服务支持条件”指标、“创业的基础支持条件”指标和“创业的氛围支持条件”指标为聚类变量。
　　“每万人均个体私营企业数量(户/万人)”能较有代表性地体现区域创业状态;“私有经济占GDP比例(%)”既能够较充分地体现私有经济企业的数量规模,也能体现私有经济的发展质量水平;而“创业的服务支持条件”指标、“创业的基础支持条件”指标和“创业的氛围支持条件”指标则来自于笔者之前做的关于中国城市创业差异的主要因子分析,⑨通过对中国这24个城市的人均GDP(万元/人)、每万人均拥有发明专利数量(件/万人)、受过高等教育的人口比例(%)、人均城乡居民银行储蓄存款(万元/人)和私营企业就业人口比例(%)等五个指标,GEM城市调查中创业环境九个创业条件即金融支持、政府政策、政府项目、教育与培训、研究开发与转移、商业与专业基础设施、市场开放程度、有形基础设施和创业文化,共15个指标的数据进行因子分析,最终得到创业支持条件的三个公共因子。其中“创业服务支持条件”承载了教育与培训、市场开放程度、政府项目、政府政策、研发转移、商务环境和金融支持等七个指标;“创业的基础支持条件” 承载了人均储蓄存款、人均发明专利数量、人均GDP和高等教育人口比例等四个指标;“创业的氛围支持条件” 承载了私有企业就业人口比例、基础设施和创业文化等三个指标。
如此处理,一方面,选择尽量多的指标全面反映城市创业发展水平的状态;另一方面,通过因子分析提取综合性指标,使得各聚类变量之间可能存在的强线性关系减弱,减少原线性关系强的变量的“重复贡献”。
　　
　　三、聚类分析的数据处理 (责任编辑：nylw.net)转贴于八度论文发表网: http://www.8dulw.com(论文网__代写代发论文_论文发表_毕业论文_免费论文范文网_论文格式_广东论文网_广州论文网)