Entrepreneurial Ecosystem, Regional Innovation and Entrepreneurial Vitality—Empirical Evidence from 96 Large and Medium-Sized Cities

doi:10.16716/j.cnki.65-1030/f.2023.03.006

Abstract

Abstract:

In the background of "mass entrepreneurship and innovation era", it is of great significance to explore the impact of entrepreneurial ecosystem on entrepreneurial vitality and its mechanism. The specific composition of entrepreneurial ecosystem is divided into direct participants, indirect participants and entrepreneurial environment, and the corresponding evaluation index system is constructed. Based on the panel data of 96 cities with high innovation and entrepreneurship activity in China from 2015 to 2019, the development level of different components of the entrepreneurial ecosystem is measured, and a spatial econometric model is established to explore the direct and indirect impact mechanism of the entrepreneurial ecosystem on entrepreneurial vitality. The results show that there are obvious differences in the development level of the three components of the entrepreneurial ecosystem in different cities, and the entrepreneurial vitality of cities shows the characteristics of spatial agglomeration. Direct subject participation, indirect subject participation and entrepreneurial environment index all have a significant positive impact on urban entrepreneurial vitality. The evolution and improvement of entrepreneurial ecosystem can directly enhance regional entrepreneurial vitality. On the basis of intermediary effect model test, it is found that the regional innovation effect is an important mechanism for the entrepreneurial ecosystem to indirectly promote entrepreneurial vitality.

Key words: entrepreneurial ecosystem, entrepreneurial vitality, regional innovation, mediating effect

CLC Number:

F279.2

LI Lei, WANG Donglei. Entrepreneurial Ecosystem, Regional Innovation and Entrepreneurial Vitality—Empirical Evidence from 96 Large and Medium-Sized Cities[J]. Finance & Economics of Xinjiang, 2023, (3): 57-68.

Figures/Tables 8

变量	（a） Pooled OLS	（b） FEM	（c） SEM
Dpct	0.346^*** （3.514）	0.353^*** （3.313）	0.360^*** （3.118）
Ipct	0.364^*** （3.945）	0.305^*** （3.185）	0.246^** （2.433）
Eenv	0.836^*** （9.654）	0.593^*** （6.049）	0.349^** （2.437）
Pgdp	0.195^*** （4.039）	0.361^*** （4.607）	0.527^*** （5.172）
Fdvp	0.113^*** （2.919）	0.092 （0.615）	0.062 （0.019）
Npe	0.145^*** （12.133）	0.088^*** （8.285）	0.031^*** （4.445）
Indstr	0.013^*** （14.110）	0.510^*** （7.493）	0.442^*** （4.901）
Open	0.026 （1.857）	0.005 （0.870）	0.004 （0.695）
Infdvp	0.119^*** （2.885）	0.181^*** （3.556）	0.243^*** （4.227）
Tf	0.164^* （1.768）	0.086 （1.465）	0.058 （1.024）
$λ$			0.412^***
时间效应	No	Yes	Yes
个体效应	No	Yes	Yes
N	480	480	480
Adj-R²	0.608	0.615	0.632
Wald	145.632^***	153.125^***	163.431^***

References 30

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目标层1	目标层2	指标描述
直接主体参与度	创业企业融资可及性	创业企业获得投融资总额/区域GDP
直接主体参与度	技术服务共享度	市级一般公共预算支出/省级一般公共预算支出×省级公共技术服务平台投资额
间接主体参与度	政府科技投入强度	科学技术支出/一般公共预算支出
	创业政策支持度	创业引导基金数量
	科研机构人力资本支持度	期末科研和技术服务业从业人员数/期末区域从业人员数
	高校人力资本支持度	期末普通本专科在校学生数/区域总人口数
创业环境	政府管制程度	市级一般公共预算支出/省级一般公共预算支出×政府与市场关系得分
创业环境	区域人员流动性	（公路年客运量+水运年客运量+民航年客运量）/区域总人口数

变量类型	变量名称	变量符号	变量描述	平均值	标准差	最小值	最大值
被解释变量	创业活力	Ev	新增企业数/总人口数	62.0045	36.7644	14.4842	259.7519
解释变量	直接主体参与度	Dpct	直接主体参与度指数	0.0243	0.0232	0.0003	0.1380
	间接主体参与度	Ipct	间接主体参与度指数	0.0629	0.0586	0.0065	0.4121
	创业环境	Eenv	创业环境指数	0.0232	0.0312	0.0028	0.1747
中介变量	区域创新	RI	发明专利授权指数	80.9233	17.9529	66.4780	100.0000
控制变量	经济水平	Pgdp	实际GDP/总人口数	4.6739	3.7196	2.2213	15.5576
	金融水平	Fdvp	金融机构各项贷款余额/GDP	271.4949	132.2722	79.8243	388.7255
	非公有制水平	Npe	城镇私营和个体从业人员数/期末从业人员数	80.4435	12.7052	64.9294	88.2409
	产业结构	Indstr	第三产业产值/GDP	47.7695	9.1678	35.4200	80.9800
	对外开放水平	Open	外商直接投资额/GDP	4.6782	4.6312	2.0026	6.2079
	信息化水平	Infdvp	移动电话年末用户数/总人口数	126.9187	22.0176	108.0228	152.0249
	交通设施	Tf	道路面积/总人口数	7.6977	9.2839	2.6285	13.8031

年份	2015	2016	2017	2018	2019
Moran’s I	0.149^***	0.171^***	0.190^***	0.186^***	0.160^***
Z	11.174	13.048	14.345	13.996	12.118
P值	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000

模型	LM-Lag	LM-Error	Robust LM-Lag	Robust LM-Error	Huasman
统计量	10.603	52.266	0.108	62.761	19.833
P值	0.001	0.000	0.742	0.000	0.000

变量	模型（5） Ev	模型（6） RI	模型（7） Ev	模型（8） Ev	模型（9） RI	模型（10） Ev	模型（11） Ev	模型（12） RI	模型（13） Ev
Dpct	0.392^*** （3.327）	3.198^*** （4.175）	0.238^*** （3.001）
Ipct				0.273^** （2.367）	3.378^** （2.075）	0.165^** （2.252）
Eenv							0.396^*** （2.648）	3.567^*** （5.421）	0.271^** （2.548）
RI			0.048^*** （3.146）			0.032^** （1.983）			0.035^*** （5.101）
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
个体效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
N	460	460	460	460	460	460	460	460	460
Adj-R²	0.582	0.541	0.570	0.533	0.535	0.612	0.513	0.651	0.624
Wald	137.30^***	147.80^***	131.79^***	133.97^***	146.98^***	167.43^***	141.05^***	149.23^***	151.30^***
Bootstrap置信区间	[0.105，0.832]			[0.062，0.146]			[0.097，0.173]
中介效应占比	39.2%			39.6%			31.5%