城市社区基础设施投资的创业带动作用_万海远.pdf

城市社区基础设施投资的创业带动作用*万海远内容提要: 在经济增长动力转换的关键阶段， 近年来出现了能否以投资作为主要增长动力的方向性争议， 研究基础设施投资在经济结构升级中的创造性作用非常重要。基于微观住户调查数据， 本文研究了城市社区基础设施的创业带动作用， 探讨了基础设施促进居民创业的原因和作用机制， 分析了涉及重大宏观投资问题的微观基础， 指出了未来基础设施的主攻方向和投资重点。本文发现， 无论是按工程类还是按服务性质划分， 社区基础设施都具有很大的正向外部性， 使得居民创业比例显著提升， 并且城市中心地区、 交通环保类基础设施的创业带动作用更加明显。良好的城市社区基础设施便利了居民生产生活， 促进了信息、 资源和要素的流通效率， 改善了居民主观预期， 带来更多的创业机会和更低的创业门槛， 从而社区基础设施显著提高了居民创业概率。在经济向高质量转型背景下， 仍然要肯定 “稳投资” 在经济增长中的重要作用， 尤其重视社区基础设施投资在结构转型中所扮演的关键角色， 选择城市中心地区、 资本密集型行业、 交通环保类基础设施为投资重点， 注重对高技能居民的创业政策引导， 以提升基础设施带来的创业回报， 并实现经济从投资拉动向创新驱动转变。关键词: 城市基础设施创业经济增长动力结构转型投资拉动创业驱动*万海远， 北京师范大学经济与工商管理学院、 北京师范大学中国收入分配研究院， 邮政编码: 100875， 电子信箱:why842000163 com。本文观点和数据不代表任何相关机构或所涉组织， 也不代表任何其他相关人。作者感谢北京师范大学收入分配研讨班上专家及匿名审稿专家的建议， 文责自负。一、引言在经济增长动力转换的关键阶段， 近来出现了能否以投资作为主要增长动力的重大方向性争议。许小年( 2009) 认为， 以投资拉动为主的增长方式是中国经济问题的根源所在， 当前产业结构扭曲、 资产价格过快上涨和产能过剩等都是由投资强刺激所带来的， 因此强调投资的负面影响， 并主张在原有增长模式难以持续的情况下， 大规模缩减投资并转移到消费驱动上来。刘世锦( 2019)认为， 我国人口和劳动力结构发生变化、 资源环境可承受能力达到临界点等， 使得 2020 年后的潜在增长率会降到 6%以下， 货币宽松或投资刺激都不可能改变这种潜在增长率， 投资强刺激不但不能稳增长， 甚至还可能成为经济长期持续下跌的一个诱因。因此， 如何客观看待投资在经济社会中的作用， 下一步能否用投资刺激的办法来稳增长， 成为当前宏观政策的重大问题。本文认为， 过度使用投资强刺激确实会带来经济结构失衡， 但是也不能因噎废食地显著缩减所有投资， 并忽略投资需求所带来的各种正外部性。供给侧改革在短时间内还难以根本扭转中国经济下行趋势， 而需求侧的出口因素也难以成为当前中国经济增长的主要动力( 张军等， 2016; 贾康和苏京春， 2016) ， 所以投资尤其是基础设施投资仍将是目前经济增长的主要动力来源( 林毅夫， 2018) 。结合中国的投资结构或去向看， 过去各种投资主要是在城市与城市之间， 如高铁、 高速公路和机场等， 而城市内部的基础设施投资则明显滞后， 如地下铁路、 管网、 环境保护、 城市内陆交通等， 所以在新型城镇化背景下， 城市内部的基础设施建设应该成为投资的主攻渠道( 国家发改委固定资产投资司， 2018) 。932021 年第 9 期目前我国正处于从投资拉动向创新驱动转变的关键时期， 基础设施投资不仅能带来直接的就业岗位， 而且能在很大程度上带来创新性就业， 催生出国民经济系统的结构性变化。在“大众创业、 万众创新” 的背景下， 研究基础设施的创业外部性影响， 不仅可以为创业政策提供借鉴， 而且能够为经济结构升级提供方向性指引。在传统驱动力量日益式微的背景下， 如何辩证看待基础设施投资在经济增长中的重要角色， 如何进一步提升投资的创业拉动作用， 如何进一步放大经济中的创造性力量非常关键。而要理解这些问题， 就必须深刻了解基础设施投资的创新性影响， 识别不同类型、 不同区域、 不同层级基础设施的投资效率和创业带动作用。目前关于基础设施投资的创业影响， 几乎都集中在宏观总体层面， 对微观个体层面的研究则相对缺乏， 关于宏观经济问题的微观传导机制就更不清楚， 因此无法对基础设施的重要作用有全面客观认识， 也难以对投资结构转换和经济增长动力转变等重大问题提供新思路。本文从劳动力市场的微观决策出发， 研究城市社区层面的基础设施如何影响居民创业行为， 并强调它对就业市场的结构性影响， 从而有效解释社区基础设施投资为何会成为经济结构转变的关键变量， 并有助于理解它如何成为经济从投资拉动向创新驱动转变的根本动力。二、文献述评在推动国内有效需求中， 应该以消费还是以投资拉动为主， 仍存在一定争议。有观点认为， 以投资为主拉动经济增长的模式不可持续， 所以应改为以消费为主拉动经济增长( 许小年， 2009) 。然而， 林毅夫( 2018) 认为， 消费当然重要， 但维持消费持续增长的前提是收入必须不断提高， 要不断创新产业技术和降低交易费用， 这都需要依靠投资尤其是基础设施投资( Lin， 2013) 。( 一) 基础设施的创业影响传统上基础设施投资会引致资本需求并带来资本市场影响， 也会对资产价格、 汇率市场、 产能过剩、 行业结构调整、 劳动力流动、 国民收入分配格局和总体经济增长等产生影响( Gramlich， 1994;Jiwattanakulpaisarn et al， 2009; 张光南等， 2010; 张学良， 2012; 刘晓光等， 2015; 叶文平等， 2018) ， 而本文关注基础设施所带来的创业带动作用。基础设施投资有很大正向外部性， 能从根本上引致经济社会复杂变化， 提高就业总量和创造性就业比重。Lin et al ( 2016) 认为， 目前我国城市公共服务投资水平不高， 大城市的地铁、 轻轨等大容量轨道交通发展滞后， 城市污水和垃圾处理能力不足， 大气、 水、 土壤等环境污染相对严重， 因此城市内部的交通和环境基础设施投资有很大必要， 需要在这些方面增加投资， 并进一步改善投资效率和投资质量( 林毅夫， 2018) 。关于基础设施是否能够影响居民创业， 直接的研究文献相对缺乏， 但存在较多的间接检验。叶文平等( 2018) 研究了基础设施对居民就业概率的影响， 发现交通基础设施投资每增加 1%， 就会带来平均 0. 1%的就业增加， 其中创业比例也存在同比例增长趋势。张光南等( 2009) 认为， 基础设施建设主要是短期刺激作用， 但也不能忽视其对就业结构的长期影响。一些更间接的研究提出， 基础设施改善会影响住房市场供需关系， 有助于降低住宅价格， 并通过替代效应和信贷效应产生创业提升影响( 吴晓瑜等， 2014) 。在资本市场不完善情况下， 家庭资产对创业行为起到关键作用， 资产积累有助于放松预算约束并促进创业( Li Wu， 2014) ， 借贷市场中的制度公共设施建设， 可以有效降低财产对创业行为的限制性影响( Esfahani amirez， 2003; 宁光杰， 2012) 。Jensen Emily( 2009) 则提供了另一种思路， 认为关于交通基础设施的研究并不具有代表性， 针对电话、 邮政和电报等邮电基础设施的研究发现， 基础设施会降低交流成本并增加要素使用效率， 进04万海远: 城市社区基础设施投资的创业带动作用没有投资流量就没有基础设施存量， 要增加基础设施存量就需要增加基础设施投资流量， 基础设施的重要性也指基础设施投资的必要性， 本文对此不作明显区分。而产生长期影响。总体上， 基础设施影响企业生产侧的研究很丰富( 乘数效应、 挤出效应和挤入效应) ， 但对于居民侧影响的研究相对较少， 如可能的居民消费效应和就业效应( 郭广珍等， 2019) 。特别是， 与居民生活服务相关的基础设施可能更有利于促进创业， 如邮电类基础设施提高了居民间交流频率和劳动力流动概率， 对个体的创业选择与创业距离也有正向影响( Muto Yamano， 2009) 。与居民切实相关的社区公共服务类基础设施， 更有可能作用于居民微观行为， 刘晓光等( 2015) 发现， 通讯、 交通、邮电类基础设施可以消减人口转移障碍、 降低转移成本， 因此促进了劳动力转移并有助于创业就业。除此之外， 外部创业条件也决定着个体创业行为， 如是否可以方便地创立一家企业， 这对小微型创业行为至关重要( Branstetter et al， 2014) ; 政策上创立企业的原始股本比例要求、 制度上是否允许民营企业进入等， 直接影响个体的创业门槛或创业准入( Dunn Holtz- Eakin， 2000; 陈刚，2005; 毕青苗等， 2018) 。吴一平和王健( 2015) 研究了制度类基础设施对创业的影响， 发现制度环境的改善倾向于方便创业， 创业机会也会明显增加， 因此良好的制度环境对于创业至关重要。在一个恶劣的自然环境下， 如果人们连外出都会冒受很大的健康危险， 更不要说选择从事“外出密集型” 的创业行为了， 因此区域层面的环境基础设施当然会影响个体创业选择( Astebro et al， 2014) 。综合来看， 创业影响因素不能仅关注交通邮电基础设施， 更要关注所有其他类型的基础设施， 既要包括能源、 供水、 环保类基础设施， 也应包括企业服务类、 居民服务类和公共服务类基础设施等， 从而对基础设施创业带动作用的考察才更具普遍性。( 二) 基础设施带动创业的渠道关于基础设施的就业带动作用已得到不少文献确认， 然而基础设施是否会进一步影响创新性就业的研究并不多见， 尤其是基础设施究竟通过何种方式来影响创业并不清楚。根据创业经济学的文献， 个体创业决策至少与创业意愿和创业条件等有很大关系， 基础设施究竟如何对创业产生影响， 这涉及前期的创业意愿、 中期的创业机会和创业过程、 后期的创业环境和创业支持等。良好基础设施可能改变个体认知和风险偏好等， 从而影响个体的创业意愿和创业动力。在一个有良好创业传统的家庭中， 认知特征和风险偏好很容易影响后代的创业选择( Lindquist et al，2015) ， 良好的创业秩序和创业制度会减少创业过程不确定性， 从而增加个体的创业意愿( Levine ubinstein， 2016) ; 更高层次的人员流动或物流水平， 可以提升居民认知和决策范围， 由此改善对创业项目的风险认知( Djankov et al， 2006) ， 尤其是更密切和更丰富的个体融通还会显著扩展社会网络或社会资本， 诱发创业者或投资者的乐观预期， 从而更可能引致创业行为( Blanchflower Oswald， 1998) 。赖金良( 2012) 认为， 以民生保障为代表的公共服务设施有利于创业决策， 如方便的医院、 学校等可以减少居民对额外保险的需求， 降低未来不确定性并提高风险偏好， 从而有助于提升居民创业概率( Esfahani amirez， 2003) 。所以说， 良好基础设施除了可以满足个体的好奇心， 还可以丰富个体的行为选择， 提高居民的风险承受能力等， 由此有助于解释基础设施为什么会引致更多的创业行为( Astebro et al， 2014)高质量基础设施会提高信息流通效率， 创业项目能更快得以实施， 而且创业市场更大、 创业机会也会增加。创业活动具有典型的规模效应， 人才、 资金、 信息、 物流或要素聚集时， 就可能产生更多的创业想法和创业项目， 也更有可能把创业项目付诸实践( Djankov et al， 2006) 。张萃( 2018) 从空间经济学的视角， 发现区域经济集聚通过专业化劳动力池、 行业内专业化分工和行业内知识溢出等对居民创业产生积极作用， 由此基础设施改善可以提供更多的创业机会。刘冲等( 2020) 发现基础设施会增加市场可达性、 有助于打破市场分割、 加快市场一体化进程， 同时能吸引经济活动集聚、提升市场规模、 增加知识溢出、 降低信息和要素流通成本， 从而提升城市创业活跃度并提供更多创业机会。倪鹏途和陆铭( 2016) 发现， 民营企业占比高对创业活动存在显著刺激作用， 中心集聚区拥有更好基础设施的同时， 也伴随更高比例的创业活动， 这是因为基础设施外部性的集中释放， 再加142021 年第 9 期上更宽的市场准入， 就可能增加更多的创业机会。大城市更好的基础设施体现规模经济优势， 如分享固定投入、 更好的劳动力市场匹配、 更容易获取人力资本外部性等， 基础设施投资会带来经济和时间距离缩小、 互联互通水平提高， 由此创业活力更充足， 创业机会也会更多( 陆铭， 2016) 。良好的基础设施会节省企业经营成本， 改善创业环境， 提高创业成功概率。水电、 燃气、 交通等生产资料型的基础设施建设， 能在相当程度上方便企业经营， 并降低企业运营成本， 提升创业回报率， 从而激发居民创业行为( Wang， 2012) 。营商环境改善也能促进居民创业行为， 雇佣困难、 解雇成本高、 企业贷款困难等问题， 会推高企业运营成本， 而企业报税手续繁杂、 花费时间多、 税赋水平高等，也会增加企业成本并减少创业成功概率( Klapper et al， 2006; 马光荣和杨恩艳， 2011; 叶文平等， 2018) ，行政审批措施更直接决定企业创业准入( 毕青苗等， 2018) 。因此涉及企业开办和申领营业执照、 雇佣和解雇、 投资者保护、 资金借贷、 税制申报等方面的基础设施， 虽然可能分属企业生产服务、 居民生活服务和基本公共服务等不同环节， 但都在不同层面影响居民创业行为， 涉及居民是否愿意创业、 能否成功创业等多个方面( Hurst Lusardi， 2004; Bruhn， 2011; Ardagna Lusardi， 2010; 陈刚， 2015) 。总体来看， 目前关于创业的研究偏重于企业或宏观加总层面， 忽略了个体或家庭层面的作用。社区基础设施会影响居民创业行为， 但目前还缺乏直接的微观证据， 在理解社区基础设施的创业外部性方面还有待提高。本文的创新包括如下几点: 第一， 文献中基础设施带来总体就业效应的研究较为丰富， 但关于创业影响的文献则不多; 关于基础设施的讨论集中于城乡或城市之间， 忽略了城市内部的投资布局问题， 而这恰恰是经济增速下降背景下未来投资的重要方向。第二， 目前支持创业行为的政策基本都集中在企业侧或生产端， 而本文从住户角度证明了居民服务类的政策支持或基础设施建设， 也能在促进居民创业方面具有显著效果， 故应是未来政策的重点方向。第三， 目前有关基础设施的研究几乎都使用国家或省份加总数据， 而少有从社区和家庭视角来研究， 无法刻画基础设施所带来的微观影响和作用机制。本文聚焦基础设施投资和创新转型这两个主题， 并链接到微观个体的创业决策上来， 分析了宏观投资问题的微观基础。第四， 依赖于数据中关于职住平衡、 基础设施的主客观评价等信息， 可以从不同角度剥离存在的内生性问题， 并得到相对干净的基础设施的创业影响。第五， 本文区分企业生产、 居民服务和公共服务基础设施的创业带动作用， 并对不同区域位置的创业回报进行比较， 从而可以为优化社区基础设施建设的类型、 对象、 区域分布和投资重点提供政策指引。三、变量定义与统计描述( 一) 数据来源本文数据来源于 “中国住户收入调查” 数据( 简称 CHIP) ， 由国际专家负责问卷设计并由国家统计局实施调查， 通过城乡地区等多层随机抽样方法， 从国家统计局 16 万户大样本框中抽取， 由此获得全国代表性数据。它由城市、 农村和流动人口等三部分样本构成， 除了调查个体和家庭层面问题， 也包括村庄和社区调查。本文还利用中国城市统计年鉴 ， 补充了家庭所在城市层面的指标信息。从 1988 年开始 CHIP 约 6 年做一轮调查， 本文主要使用 2013 年数据，详细介绍参见Sicular et al ( 2018) 。本文区分三种不同的就业形式: 一是雇佣就业， 包括长期雇佣和短期雇佣， 长期雇佣包括为他人或单位( 包括各级企事业单位、 大中小型集体企业、 集体农场、 私人企业) 工作的长期工， 以及在私营企业就业的合同工; 短期雇佣包括短期临时性就业、 非全日制就业、 劳务派遣就业、 分包生产或服务项目的外部工人等。二是自雇就业， 没有其他雇工的定义为低端个体自雇就业， 而有其他雇工24万海远: 城市社区基础设施投资的创业带动作用由于 CHIP 数据在城市社区层面不具有代表性， 不同年份的城市社区也难以匹配， 无法构造社区层面的有效面板数据。的则定义为高端雇主创业( 也是本文重点， 以下简称创业) 。三是无酬劳动或不工作， 包括家庭照料、 家务劳动、 不领工资的家庭工作和失业等。在所有劳动者中， 具有 1 个月以上的稳定工作岗位、劳动报酬大于零、 属于雇佣或自雇就业的个体都被定义为就业者。由于城市样本中农业户籍个体的高端创业比例很低， 因此仅保留城市本地职工样本， 而剔除农村和农民工样本。本文把工资、 收入等变量都定义为家庭人均层面， 并使用统计局公布的消费价格指数统一折算到 2013 年; 同时把样本限定在 1665 岁之间， 剔除丧失基本劳动能力或生活不能自理个体， 从而获得 10655 个劳动者的有效样本， 其中就业样本占比为 75. 7%。( 二) 变量描述创业所需要的基础设施包括企业所在地需要的便利条件， 也包括社区居住地所需要的必要基础。CHIP 数据最大的优势之一， 在于它虽然来自于住户调查， 但同时也询问了与企业或社区相关的指标， 尤其是从住户与社区层面同时询问了社区基础设施情况。它既包括与居民服务有关的基础设施变量， 也包括与企业生产或社区公共服务有关的指标。城市社区基础设施有工程类和服务类两种划分方式， 若按工程性质可以划分为能源、 供水、 交通、 邮电、 环保( 防卫防灾) ， 而按服务类性质则可以划分为生产服务类( 社区上班必经道路和上班公交便利程度等) 、 居民服务类( 本社区是否通电或健身器材等) 和公共服务类( 社区是否有卫生站或小学幼儿园等) 基础设施。CHIP 数据既在社区层面详细调查了这些基础设施变量， 也在家庭层面询问了这些基础设施的安装与使用情况。无论是社区还是家庭层面， 各类基础设施都可以划分成二维虚拟变量， 1 为存在或良好， 0 为不存在或较差 。“综合 1” 是指能源、 供水、 交通、 邮电、 环保这五类基础设施都存在时定义为 1， 否则为 0， “综合 2” 是指生产服务、 居民服务、 公共服务都存在时为 1， 否则为 0。也可以在城市内部继续划分主城区、 城乡结合区、 镇中心区和镇乡结合区等， 从而识别不同区位基础设施的创业作用差异。控制变量有四个方面， 个体特征包括性别、 年龄、 教育程度、 健康和婚姻状况等，居民就业特征包括就业类型、 工作经验、 月劳动时间、 月劳动报酬和社会保险情况等， 家庭特征包括家庭社会网络、 父母创业背景、 家庭收入/消费比、 家庭财产/消费比、 家庭抚养压力等， 而城市层面包括城市就业率、 国有企业从业人员占比、 企业平均利润率、 人均工资、 人均 GDP 和常住人口规模等。表 1创业和非创业样本的均值指标及定义创业者 非创业者指标定义创业者 非创业者个体特征性别/1 男 0 女0. 590. 57年龄/1665 岁45. 6843. 91初 中 及 以 下/1 是0 否0. 090. 34高中技校中专/1 是0 否0. 230. 33大 专 及 以 上/1 是0 否0. 680. 33健康/1 是 0 否0. 990. 98社区基础设施/工程能源类社区有管道燃气或集中供暖/1是 0 否0. 240. 14供水类饮用水无化学污染或经过集中净化处理/1 是 0 否0. 790. 66交通类社区外通公路或社区内主要道路有路灯/1 是 0 否0. 950. 88邮电类社区内通电话或能接收有线电视信号/1 是 0 否0. 890. 77环保类社区内有垃圾集中处理或有绿化园林景观设计/1 是 0 否0. 770. 61工程类型综合 1上述五类基础设施都存在时就定义为 1， 否则为 00. 160. 08342021 年第 9 期企业服务类变量包括企业生产用水是否经过净化处理和物流交通是否便利等， 这里还可以按公共支出性质来区分生产性和消费性的基础设施， 但由于问卷变量有限而无法作进一步区分。续表 1指标及定义创业者 非创业者指标定义创业者 非创业者个体特征婚姻/1 是 0 否0. 860. 86中共党员/1 是 0 否0. 370. 16工作经验/年23. 5724. 39小时劳动报酬/元30. 3315. 47社区基础设施/服务工作生产服务类社区外道路是水泥硬路或能便利地乘坐公共汽车/1 是 0 否0. 630. 39居民服务类社区水电汽服务均正常稳定或社区内有健身锻炼器材/1 是0 否0. 760. 60公共服务类社区有卫生站或有小学、 幼儿园和托儿所/1 是 0 否0. 750. 61服务性质综合 2上述三类基础设施都存在时定义为 1， 否则为 00. 610. 39家庭特征是 否 有 社 保/1 是0 否0. 900. 80家有行政或管理领导/1 是 0 否0. 450. 26双方父母是否有创业经历/1 是 0 否0. 580. 46家庭收入/消费比1. 791. 57净房产/消费比9. 147. 43家庭抚养比/婴幼儿与失能人数占总人口比0. 050. 06家庭基础设施/工程能源类住宅集中供暖或家庭内自装热水器/1 是 0 否0. 620. 52供水类住宅内管道供水、 饮用水获取没有困难或经过净化处理/1是 0 否0. 940. 89交通类住宅周围楼下道路是水泥或柏油硬化路面/1 是 0 否0. 950. 88邮电类住宅内有固定电话、 手机信号好或邮政快递方便/1 是 0 否0. 850. 66环保类住宅内有水冲式卫生厕所( 冲入下水道、 化粪池和厕坑) /有为 1 否为 00. 940. 84家庭总体上述五类基础设施都存在时就定义为 1， 否则为 00. 490. 31城市层面城市就业率/%75. 5670. 98城市国有相关从业人员占比/%39. 9341. 51城 市 企 业 平 均 利润率/%12. 0410. 69城市城镇单位平均月工资/元4205. 33516. 5城市人均 GDP/万元13. 518. 37城 市 常 住 人 口 规模/万611. 5564. 0创业过程变量创业意愿有明确的创业意愿( 想当老板、 增加收入或希望更加自由) /1 是 0 否0. 170. 14创业机会以地区经济发展速度作为创业机会的代理变量/%4. 300. 56创业环境自参加工作以来的第几个工作为代理变量/次1. 441. 64创业市场用市场中商业银行或信用社借贷占总营业借贷的比重来代理0. 540. 68创业政策创业初始自有资金占总投资比例来代理创业政策支持程度0. 320. 33注: 个体和家庭层面变量来源于 CHIP， 城市层面数据来自于 中国城市统计年鉴 ， 两套数据合并且基于已就业样本加权计算; 左列中关于人口、 个体就业、 家庭和城市层面特征为协变量。44万海远: 城市社区基础设施投资的创业带动作用表 1 是主要变量的描述统计， 将样本分为创业者( 仅指高端创业) 和非创业者( 其他就业类型)两个群体。就个体特征而言， 创业者更多为年长男性， 受教育程度也相对更高; 就个体就业特征看，创业者的就业年限较短、 社会保险缴存率和小时劳动报酬较高。从家庭层面看， 创业者的社会关系更强， 父母有创业经历的比重更高， 是共产党员的比重更大， 这反映创业者拥有更丰富的社会网络背景， 同时家庭收入也相对更高。从创业影响因素看， 实际创业者比其他就业类型的创业意愿更大， 创业机会也更多( 定义见第六节) ， 说明这些因素确实有可能促进居民创业。当然基础设施也可能带来创业， 表 1 中创业者家庭和社区层面的基础设施水平都要明显高于非创业者。据此我们认为基础设施与创业之间可能存在一定的正向联系， 这有待下文的实证检验。我们还对解释变量之间的相关性进行了分析， 发现基础设施与个体、 家庭或城市特征变量的相关系数基本都不显著。四、城市社区基础设施的创业带动作用( 一) 基础回归通过工程类型和服务性质两种划分方式， 本文使用基础设施变量对居民创业选择进行probit 回归， 并在社区层面聚类。在控制表 1 左列协变量基础上， 表 2 发现所有社区基础设施的创业带动作用都非常明显。按工程性质划分， 交通、 能源、 邮电和环保类基础设施的回归系数都在 1% 水平上显著， 相对于没有这些基础设施， 社区内拥有较好的公路交通、 方便的能源供应， 会使居民创业概率增加 7% ， 而社区内垃圾做到集中处理、 拥有绿化园林景观设计和较好的空气质量， 会导致居民创业概率增加 6% ， 而拥有所有工程性质类基础设施平均会提高居民创业概率 9% 左右。细分不同服务性质的基础设施， 发现拥有较好企业服务类基础设施会增加居民创业概率8% ， 较好居民服务类基础设施会提高创业概率 6% ， 虽然通常将创业理解为一种生产型活动， 但居民服务类基础设施的创业带动作用也很明显; 公共服务类基础设施会增加创业概率 5% 左右。结合表 2 所有结果看， 无论是按总体还是分项、 按工程类型还是服务性质划分， 社区类基础设施都具有明显的创业带动作用，都显著增加了居民创业概率， 社区基础设施的创业外部性非常稳健。表 2城市社区基础设施的创业带动作用( 1)( 2)( 3)( 4)( 5)( 6)( 7)( 8)( 9)( 10)能源类供水类交通类邮电类环保类综合 1生产类居民类公共类综合 2是否创业0. 07 ( 0. 012)0. 04 ( 0. 011)0. 07 ( 0. 017)0. 05 ( 0. 013)0. 06 ( 0. 010)0. 09 ( 0. 013)0. 08 ( 0. 009)0. 06 ( 0. 010)0. 05 ( 0. 010)0. 08 ( 0. 009)样本量9038903890389038903890389038903890389038注: 基于所有劳动力样本并使用 probit 方法， 个别变量缺失导致样本量减少; 因变量为居民是否创业， 自变量为基础设施， 每个系数都代表一个回归， 为节省篇幅没有呈现控制变量结果， 具体可参见表 1; 关于 “综合 1” 和 “综合 2” 的定义有差异， 不同类型基础设施的回归系数不能在统计意义上简单比较; 在社区层面聚类， 表中系数均为边际效应， 、 和*分别表示在 1%、 5% 和 10%的水平上显著。542021 年第 9 期考虑到各种基础设施可能相关， 可以在一个回归中同时控制所有类型基础设施， 当把所有能源、 供水、 交通、 邮电、 环保基础设施变量放入同一个回归模型后， 发现主要基础设施类型的创业回报仍然显著。表 2 中存在多个因变量和自变量， 我们也尝试multiple hypothesis testing 检验， 发现表 2 显著性结果并不是由偶然因素所导致的。本文仅研究基础设施的创业效应， 而无法研究基础设施的资金来源和投资主体问题， 也没有研究政府公共投资是否会挤出私人投资或私人消费问题， 考虑机会成本之后的净效应也并不涉及。2008 年金融危机以来， 投资的回报率出现下滑倾向， 甚至一些领域的企业平均利润率出现负值， 有观点提出中国自 2008 年以后进入了干什么都不挣钱的年代。然而对比基础设施的投资发现， 其回报率仍然保持了相当的稳定性( Lin， 2013) 。表 2 显示， 城市社区层面基础设施的回报可能不仅包括收入或利润， 还在于劳动力市场的就业结构调整， 并产生了额外的经济创造性影响， 使得居民创业概率明显提高。基础设施使得居民从事创业就业， 这一点与林强等( 2001) 归纳的社会学派创业理论相吻合， 即不认为创业是个体背景的产物( 李涛等， 2017) ， 强调从外部来研究创业现象， 如宏观的社会环境、 制度设施和社会网络， 所以创业不仅是企业家精神的外在表现， 更是创业者在特定经济社会环境下的理性选择。除基础设施指标外， 其他变量的创业影响系数也都符合逻辑，人口结构、 父母背景、 家庭经济状况以及个体性别、 年龄和受教育程度等的系数， 与已有文献也基本一致( Djankov et al， 2006; Lindquist et al， 2015) 。( 二) 内生性问题虽然城市社区基础设施和家庭创业决策并不是同层级指标， 后者直接影响前者的问题并不明显， 但是也确实存在一种可能性， 即家庭为了方便创业而迁移到基础设施较好的社区居住。我们选取外生的地形坡度作为基础设施的工具变量。由于交通、 邮政、 供水等基础设施的工程建设， 往往明显受地形因素影响， 导致地形坡度可能会影响基础设施投资， 与此同时地形坡度作为外生因素，难以直接影响居民的创业决策， 因此这个指标满足工具变量的基本要求。实证中对工具变量进行检验后， 发现 Chi-sq( 1) P 值为零， 拒绝基础设施为外生的备择假定， 且工具变量 C 统计量的 P 值很大， 无法拒绝工具变量外生的假定; Kleibergen-Paaprk rk LM统计量 P 值很小， 拒绝方程识别不足的备择假定; 同时 Cragg-Donald Wald F 统计量很大， 拒绝工具变量与基础设施弱相关假定， 即不存在工具变量弱识别问题; 综合看回归模型设定是合理的。从表 3 看， 在加入地形坡度的工具变量方法后， 回归系数仍然全部显著为正， 再一次验证了基础设施稳健的创业影响。表 3 第 1 行 IV 估计的系数和标准误都明显高于 OLS 方法， 不过回归系数仍然显著为正， 说明城市基础设施确实提高了居民创业概率， 且显著性结果本身非常稳定。另一类问题来自于遗漏变量， 如居民收入水平越高时， 则购买社区基础设施更好住房的概率就越高， 同时收入越高则其成功创业的可能性也越大， 因此收入水平可能会同时影响创业和基础设施水平。所以在上面工具变量估计的基础上， 进一步加入岳父母的家庭背景、 城市人均收入、 城市产业结构等作为控制变量， 由此尽量减少第三方影响。在全样本基础上， 利用工具变量估计的结果见表 3 第 2 行， 在加入更多控制变量后标准误普遍有一定上升， 但回归系数显著性没有发生变化， 基础设施的创业带动作用仍然显著存在。CHIP 数据的优势之一在于， 它从家庭和社区两个角度同时调查了相同的基础设施变量， 如关于交通设施， 家庭问卷中询问了住宅楼下的路面情况， 而社区问卷中又再次询问了进入社区的路面状况、 社区内主要道路路面状况、 社区内主要道路是否有路灯等。所有基础设施类型都同时存在家庭和社区层面指标， 并且两者之间能相互验证， 因此把样本按照家庭是否创业和家庭是否拥有较64万海远: 城市社区基础设施投资的创业带动作用不同类型基础设施对创业的影响存在差异性， 如环境改善对旅游等服务业的创业激励可能更高， 而公路可能对物流业创业有更高的促进作用， 但由于仅存在一期数据， 无法干净地识别出基础设施在不同行业的创业影响异质性。本文用 Conley( 2012) 的方法来放松工具变量外生性假设， 结果发现表 3 的显著性结果仍然存在。各类基础设施的创业回报系数都显著为正， 因此林毅夫( 2018) 提出要侧重城市内部、 环境保护、 城镇化中与住房相关的基础设施投资， 并作为中国经济增长动力的重要来源。比如供水基础设施， 家庭层面询问了住宅内是否有管道供水、 住宅主要饮用水来源及水体污染情况等， 而在社区层面则询问了本社区饮用水是否经过集中净化处理、 饮用水水源中是否含有化学污染、 连续供水天数等。好基础设施划分为四个象限， 并把实际创业且家庭拥有较好基础设施的样本剔除， 从而减缓因个体选择性迁移到基础设施较好住宅带来的内生性。在保留的子样本中， 使用社区层面的基础设施对个体层面是否创业进行回归， 由此得到更干净的影响。根据表 3 第 3 行， 发现在剔除可能存在的内生性样本后， 基础设施的创业带动作用与第 1 行基本一致， 说明创业与基础设施之间因选择性所带来的问题并不太严重。表 3考虑内生性后社区基础设施的创业影响( 1)( 2)( 3)( 4)( 5)( 6)( 7)( 8)( 9)( 10)能源类供水类交通类邮电类环保类综合 1生产类居民类公共类综合 2IV + 全样本2. 48 ( 0. 057)2. 15 ( 0. 036)3. 22 ( 0. 069)2. 47 ( 0. 040)2. 14 ( 0. 022)2. 59 ( 0. 079)2. 05 ( 0. 037)2. 11 ( 0. 027)2. 14 ( 0. 014)2. 08 ( 0. 032)IV + 全样本 +更多控制变量2. 48 ( 0. 062)2. 15 ( 0. 041)3. 24 ( 0. 070)2. 47 ( 0. 043)2. 14 ( 0. 023)2. 59 ( 0. 084)2. 08 ( 0. 040)2. 11 ( 0. 030)2. 15 ( 0. 015)2. 10 ( 0. 036)IV + 子样本 + 家庭与社区设施一致2. 48 ( 0. 077)1. 97 ( 0. 077)3. 02 ( 0. 084)2. 27 ( 0. 079)2. 08 ( 0. 041)2. 67 ( 0. 082)1. 89 ( 0. 076)2. 03 ( 0. 053)2. 10 ( 0. 027)1. 92 ( 0. 073)IV + 子样本 + 创业比购房更晚2. 46 ( 0. 065)2. 15 ( 0. 041)3. 09 ( 0. 053)2. 43 ( 0. 038)2. 14 ( 0. 024)2. 63 ( 0. 070)2. 05 ( 0. 041)2. 12 ( 0. 028)2. 14 ( 0. 020)2. 07 ( 0. 038)注: 使用 IV probit 方法， 因变量为居民是否创业， 解释变量为基础设施; 使用地形坡度作为工具变量; 表中每个系数都代表一个回归方程， 为节省篇幅没有呈现控制变量结果， 具体协变量参见表 1; 聚类层面和显著性水平同表 2。关于基础设施与创业关系的故事还包括其他可能， 如居民因为创业成功而有条件购房并搬到基础设施更好的社区居住， 由此也呈现一种逆向关系。为进一步减缓这种可能性， 我们利用问卷中创业年份和购房年份的先后顺序， 只研究创业比购房年份更晚的样本， 从而在时间序列上减少可能的逆向影响。基于前面的 IV 方法和这个子样本， 表 3 第 4 行再次估计了基础设施的创业带动作用， 发现结果与第 1 行总样本的回归结果仍然是一致的， 说明创业年份比基础设施更早子样本的估计结果也没有明显差异， 内生性问题也不太严重，由此认为基础设施提升创业的作用是显著且稳健的。五、城市社区基础设施布局与就业结构( 一) 基础设施的就业总量与就业结构影响基础设施是带来了总体就业率提高， 还是仅仅使居民从其他就业类型转换到创业上来? 对这个问题的不同回答， 决定了基础设施的创业影响究竟是局部性的还是总量性的， 究竟是边际增量还是结构调整， 由此对基础设施创业带动作用的判断也有很大不同。下面先分析基础设施的就业总量影响， 再讨论它带来的就业结构变化， 进而研究如何使居民从无就业或雇佣就业转移到创业中来。表 4 表明， 拥有良好基础设施会使居民总体就业概率显著增加， 且这种就业增长效应在所有类型基础设施中都稳定存在。这既可能是基础设施建设直接新增了就业岗位， 从而使失业人群重新就业， 也可能通过间接效应引致更多的社会需求并产生更多的就业岗位。不管是哪种情况， 社区基742021 年第 9 期为更严谨论证这一点， 本文还使用居民第一份工作年份、