异质性人口流动、企业家精神与区域创新绩效

王海夷，钟惠波

(北京理工大学人文与社会科学学院，北京 102488)

1 问题的提出

近年来，中国人口流动规模不断扩张，根据2000年以来历次人口普查数据，我国人户分离人口规模从2000年的1.444亿人增长至2020年的4.928亿人，年均增速达到6.33%，流动人口规模从2000年的1.211亿人增长至2020年的3.758亿人，年均增速达到5.83%。在创新驱动发展的关键期，人口流动与区域创新绩效的关系成为众多学者的关注热点。人口流动不仅实现了人力资源跨区域调配，还实现了资本、知识、技术等各种创新要素的重新配置，崔婷婷等［1］的研究肯定了人口流动对区域创新绩效的促进作用，然而李诗琪等［2］、赖菲等［3］的研究却认为人口流动对区域创新绩效起抑制作用或非线性影响。通过对现有文献的分析，笔者发现，现有研究大多建立在“人口流动的影响是同质的”这一隐含前提上，而这与不同流动人口对经济运行的影响存在显著差异的现实情况不符。因此，本文认为，缺乏对流动人口异质性的探讨是学者们研究人口流动与区域创新绩效关系时存在结果偏差的重要原因。近来，部分学者的研究重点从人口流动与区域创新绩效的关系逐渐向异质性人口流动与区域创新绩效的关系发生转变，基于流动个体的受教育水平，将异质性人口流动划分为人才流动与劳动力流动［4］，并普遍认为，相比于劳动力流动，人才流动对区域创新绩效具有更高的知识溢出效应与技术提升作用。但流动人口的异质性不止体现在受教育水平方面，还体现在家庭背景、工作生活环境、文化习俗、宗教信仰等各方面，异质性人口流动与区域创新绩效的关系还有很大的研究空间。

很多学者基于技术进步和技术效率路径分析了人口流动对区域创新绩效的促进作用［5］。然而，根据Fare等［6］的观点，生产率增长本身可分解为技术进步与技术效率提升，技术进步和效率提升事实上是区域创新绩效提升的两种表现形式。考虑到创新创业活动在提升区域创新绩效中的基础性作用，本文认为，人口流动之所以能够推动技术进步，提升技术效率，最终实现区域创新绩效提升的更深层原因，是人口流动对创新创业活动的促进作用。根据高阶梯队理论，企业家在创新创业活动中发挥关键作用，但目前却鲜少有学者探讨企业家在异质性人口流动影响区域创新绩效中的作用，即企业家精神的发挥。异质性人口流动、企业家精神与区域创新绩效的相关文献还停留在异质性人口流动、企业家精神与区域创新绩效的两两关系研究之中。

基于以上研究不足，考虑到文化在区域创新中的重要作用［7］，本文基于流动人口与当地人口文化上的差异，将异质性人口流动分为相似性人口流动与多样性人口流动，尝试探讨两种类型人口流动对区域创新绩效的影响，以及企业家精神的中介作用。与以往研究相比，本文的贡献主要体现在：第一，基于流动人口与当地人口文化上的差异，构建了一种异质性人口流动的界定方式，在以方言差异测度文化差异，利用《中国语言地图集(第2版):汉语方言卷》所记载的方言情况，划分各省方言区的基础上，最终给出异质性人口流动的测度方法。第二，基于文化异质性对人口流动进行分类，打破“人口流动的影响是同质的”假设，通过探究不同类型人口流动对区域创新绩效的影响与作用路径，厘清人口流动与区域创新绩效的关系。第三，构建以企业家精神为中介的分析框架，揭示两种类型人口流动影响区域创新绩效的路径差异，形成异质性人口流动、企业家精神与区域创新绩效三者关系的逻辑框架。

2 作用机理及研究假设

2.1 异质性人口流动影响区域创新绩效的机理

在区域文化多样性大背景下，来自与当地文化相似地区的流动人口（以下简称“相似性流动人口”）与当地人口由于自幼受到相近文化的滋养，往往在价值观念、行为准则等方面具有一定共性，来自与当地文化差异较大地区的流动人口（以下简称“多样性流动人口”）与当地人口由于自幼受到差异较大的文化的滋养，在思维习惯、民风民俗等方面往往具有相当大的差异［8］。基于流动人口与当地人口文化上的差异，本文将异质性人口流动界定为相似性人口流动与多样性人口流动，其中，相似性人口流动是指与当地人口文化相似的外来人口流动行为，多样性人口流动是指与当地人口文化差异较大的外来人口流动行为。

根据社会认同理论，相似性流动人口与当地人口在文化上的一致性有助于淡化差异认知，增强身份认同，形成内群体［9］。为维系并进一步强化与当地人口的关系，获取更多资源，相似性流动人口往往会延续既有创新路径，强化路径依赖，形成渐进式创新模式。虽然渐进式创新模式可能带来技术锁定的风险，但本文认为，结合相似性人口流动所带来的人力资本优化配置效应，渐进式创新模式使创新资源得到迭代积累，实现创新数量和创新质量的稳定增长，对区域创新绩效的促进作用远高于路径锁定可能导致的创新成本。基于上述分析，本文提出如下假设：

H1：相似性人口流动有助于提升区域创新绩效。

多样性人口流动通过盘活多样性资源，加强知识溢出［10］，推动技术互补，使企业、科研院所等创新主体打破原有的技术范式，形成颠覆式创新模式，实现资源整合重组，从根本上提升创新绩效［11］。然而，考虑到多样性流动人口与当地人口在语言文化、价值观念等方面的差异可能会抬高资源整合成本，产生信任危机［12］，本文认为，多样性人口流动对区域创新绩效发挥的具体影响，受到促进与抑制两种力量的共同作用。当多样性人口流动的创新效应高于创新成本，多样性人口流动有助于提升区域创新绩效，当多样性人口流动的创新成本过高，多样性人口流动反而会抑制区域创新绩效。下面，分为多样性人口流动初期、中期、后期三个阶段，详细讨论多样性人口流动对区域创新绩效的具体影响。

初期，多样性人口流动有助于提升区域创新绩效。此时，多样性人口流动处于起步阶段。与掌握创新资源的大量当地人相比，少量的多样性流动人口面临高昂的外来劣势与新创劣势。在面对基于文化差异产生的创新壁垒，多样性流动人口为实现生存、获取信任，通过文化顺应、文化同化的方式融入当地生产生活中来，对当地的创新活动起到辅助促进作用。

中期，多样性人口流动抑制区域创新绩效。此时，多样性人口流动处于快速发展阶段。伴随规模的扩张，多样性流动人口逐渐掌握自身文化话语权，敢于真实表达，单一化文化假象被打破。随着多样性流动人口逐渐摆脱创新价值链低端锁定的被动局面，基于非正式制度所引发的矛盾冲突日益升级，导致创新成本居高不下，因此对区域创新绩效起抑制作用。

后期，多样性人口流动有助于提升区域创新绩效。此时多样性人口流动处于成熟阶段，人口实现大规模自由流动。创新壁垒被彻底打破，创新主体在探索中产生颠覆式创新成果，推动区域创新绩效大幅提升。这种推动作用在技术处于领先的无人区或是创新方向高度不确定的情境下，尤为明显［13］。基于上述分析，本文提出如下假设：

H2：多样性人口流动与区域创新绩效之间存在“N”型关系，即随着多样性人口流动的提高，区域创新绩效呈现上升-下降-上升的变化趋势。

2.2 企业家精神的中介作用

我国是一个典型的关系型社会，随着异质性流动人口离开家乡，原有关系网络受到破坏，往往需要重新建构社会关系网络。基于与当地人口文化上的远近，相似性流动人口往往会采取亲近当地人口的社交策略，发展为姻亲、朋友、伙伴等亲密的熟人关系，嵌入到当地的社会关系网络，而多样性流动人口则采用抱团取暖的社交方法，加强同乡关系网络，没有真正落地生根［14］。异质性流动人口的差异化社交行为会深刻影响当地的社会关系网络，相似性人口流动将强化熟人关系网络，而多样性人口流动将强化陌生人关系网络。

在熟人关系网络下，相似性流动人口能够一定程度上减弱外来劣势，获得更多的物质资源、市场信息和情感支持［15］。此外，相比于本地人口，相似性流动人口本身往往具有更强的财富追求动力、进取心与敏锐度，他们更愿意承担不确定性带来的风险，也更善于发现当地的创业机会。在弥补外来劣势与创业机会构建两方作用之下，相似性流动人口的创业活跃度得到了有效的加强，产生“过江龙”现象［16］。基于鲇鱼效应，相似性人口流动通过激发当地创业热情，使更多人投入到干事创业的环境中，深化“大众创业”生态环境，使区域创新绩效得到提升。基于上述分析，本文提出如下假设：

H3：企业家创业精神在相似性人口流动影响区域创新绩效中发挥中介作用，形成“相似性人口流动—企业家创业精神—区域创新绩效”的路径。

在陌生人关系网络下，人际交往中趋利性因素提升，不必为维系内群体的利益形成合谋，或是碍于情分支持彼此的决定［17］，有助于打破熟人关系网络下的“一言堂”与“群体思维”局面，进而孕育了敢于质疑、敢于批判的企业家创新精神，深化“万众创新”生态环境，最终表现为区域创新绩效。虽然多样性流动人口容易产生偏袒同乡的合谋行为，但相比于当地人口的庞大数量，同乡所占比例极低，因而大大降低了该行为发生的可能性。基于上述分析，本文提出如下假设：

H4：企业家创新精神在多样性人口流动影响区域创新绩效中发挥中介作用，形成“多样性人口流动-企业家创新精神-区域创新绩效”的路径。

综上所述，异质性人口流动、企业家精神与区域创新绩效三者之间的关系如图1所示。

图1 异质性人口流动、企业家精神与区域创新绩效三者之间的关系

3 研究设计

3.1 模型构建

首先，为检验假设H1，构建如下模型：

其次，为检验假设H2，参考邵帅等［18］，引入多样性人口流动的二次项和三次项，构建如下模型：

其中，DIVit为i省份t年的多样性人口流动。

再次，为检验假设H3，采用Baron等［19］提出的逐步法，结合模型1，构建如下模型：

最后，为检验假设H4，结合模型2，构建如下模型：

其中，IEit为i省份t年的企业家创新精神。

3.2 数据来源与变量选取

本文以2001—2019年中国大陆30个省份（含西藏和港澳台地区）为研究样本，原始数据来源于2000年以来的中国人口普查资料与全国1%人口抽样调查资料、《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和各省统计年鉴。

被解释变量：区域创新绩效（INO）。现有对区域创新绩效的测度方法主要包括以随机前沿分析法（stochastic frontier analysis，SFA）为代表的参数法和以数据包络分析法（data envelopment analysis，DEA）为代表的非参数法两种。与SFA法相比，DEA法具有无需预先设定经济模型、能够处理多投入多产出问题等优势。为有效实现面板数据的动态分析，本文运用DEA-Malmquist指数方法对区域创新绩效进行测度。参考白俊红等［20］，构建区域创新绩效指标评价体系，如表1所示。

表1 区域创新绩效指标评价体系

在此基础上，利用DEAP2.1软件得到创新绩效指数（tfpch），即区域创新绩效的变化率情况。本文以2000年为基期，假设各省2000年创新绩效为1，得到各省创新绩效具体数值，计算公式如下：

解释变量：相似性人口流动（SIM）与多样性人口流动（DIV）。根据萨丕尔—沃尔夫假说，语言与文化具有紧密的内在联系。丁从明等［21］的研究表明，中国的文化、方言与行政区划具有高度重叠特征，方言区是文化区的最佳代理变量之一。为衡量流动人口与当地人口文化上的差异，本文根据《中国语言地图集(第2版):汉语方言卷》记载的各省份方言情况，将超过该省份半数的人所属的方言区界定为该省份方言区，所得到的30个省份方言区划分情况如表2所示。在此基础上，参考豆晓等［22］，以现住地和五年前常住地不同的人口数量衡量人口流动，进而以现住地和五年前常住地不同但属同一方言区的人口数量衡量相似性人口流动，以现住地和五年前常住地不同且属不同方言区的人口数量衡量多样性人口流动。碍于数据可得性，针对2015年及其之前的数据，缺失年份的数据通过插值法获取；针对2015年之后的数据，根据第七次人口普查截至2022年5月公布的主要数据，即相对于2010年，（未含港澳台地区。下同）人口省内流动率提升110.18%，人口跨省份流动率提升45.37%，以2015年各省份数据为基础，假设各省份内人口流动和跨省份人口流动增长稳定，且增速与全国整体水平保持一致，对相似性人口流动与多样性人口流动的数值进行拟合。

表2 30个省份方言区划分情况

中介变量：企业家创业精神（BE）与企业家创新精神（IE）。参考陈欢等［23］，以个体和私营企业的就业人数与总就业人数的比值衡量企业家创业精神。参考韩书成等［24］对企业家精神更偏向于过程投入而非结果产出的理解，以具有研发机构的规模以上工业企业所占比例衡量企业家创新精神，并在数据缺失的少数年份采用具有研发机构的大中型工业企业所占比例予以替代。

控制变量：知识产权保护（PRO），以技术市场成交额与国内生产总值的比值衡量；政府干预（GOV），以财政支出与财政收入的比值衡量；产业结构（IND），以第三产业总值与国内生产总值的比值衡量；基础设施（INF），以邮电业务总量衡量。

4 实证检验

4.1 异质性人口流动对区域创新绩效的影响检验

在对所有变量数据进行Min-Max标准化处理的基础上，对模型1-2进行回归，结果如表3所示。

表3 异质性人口流动对区域创新绩效的影响检验结果

列（1）的结果表明，在未加入控制变量的情况下，相似性人口流动对区域创新绩效具有显著的正向影响，相似性人口流动每提升1个单位，区域创新绩效提升0.226个单位。列（2）的结果表明，在加入知识产权保护、政府干预等控制变量后，模型拟合度得到显著提高，R2由0.135上升至0.381，控制变量的引入是合理的，相似性人口流动对区域创新绩效的作用方向依然是正向的，相似性人口流动每提升1个单位，区域创新绩效提升0.192个单位。列（1）和列（2）的结果共同支持了假设H1：相似性人口流动有助于提升区域创新绩效。

列（3）的结果表明，在未加入控制变量的情况下，多样性人口流动的一次项系数和三次项系数显著为正，二次项系数显著为负，表明随着多样性人口流动的提高，区域创新绩效呈现出先上升后下降再上升的复杂变化趋势。列（4）的结果表明，在加入知识产权保护、政府干预等控制变量后，模型拟合度得到显著提高，R2由0.166上升至0.383，控制变量的引入是合理的，多样性人口流动对区域创新绩效的作用方向没有发生变化。列（3）和列（4）的结果共同支持了假设H2：多样性人口流动与区域创新绩效之间存在“N”型关系，即随着多样性人口流动的提高，区域创新绩效呈现上升—下降—上升的变化趋势。

4.2 企业家精神的中介效应检验

在上述实证结果的基础上，对模型3-6进行回归，表4为企业家精神的中介效应检验结果。

表4 企业家精神的中介效应检验结果

列（1）—（3）表明，相似性人口流动对区域创新绩效的总效应显著，且相似性人口流动对企业家创业精神的效应显著，但在控制了相似性人口流动的影响后，企业家创业精神对区域创新绩效的效应不显著。根据温忠麟等［25］，上述情况满足Bootstrap检验的前提要求。因此，利用SPSS26.0，采用PROCESS插件，检验H0∶ab=0,企业家创业精神中介效应Bootstrap检验结果如表5所示。其中，置信区间为［0.013 3, 0.044 0］，不包含0，表明企业家创业精神的中介效应显著，效应值为0.025 1，与总效应值0.192相比，约占总效应13%。以上结果支持了假设H3：企业家创业精神在相似性人口流动影响区域创新绩效中发挥中介作用，形成“相似性人口流动-企业家创业精神-区域创新绩效”的路径。

表5 企业家创业精神中介效应Bootstrap检验结果

根据列（4）—（6），各主要变量显著，将列（5）中的多样性人口流动的一次项、二次项、三次项系数分别与列（6）中企业家创新精神的系数相乘，所得数值与列（4）多样性人口流动的一次项、二次项、三次项系数正负相同，表明企业家创新精神中介效应显著。以上结果支持了假设H4：企业家创新精神在多样性人口流动影响区域创新绩效中发挥中介作用，形成“多样性人口流动—企业家创新精神—区域创新绩效”的路径。

4.3 稳健性检验

（1）调整样本期为2001—2015年。考虑到2015年之后的相似性人口流动与多样性人口流动数据是依据第七次人口普查截至2022年5月公布的主要数据进行拟合的，与真实情况可能有所出入。为加强异质性人口流动对区域创新绩效的影响检验结果的可靠性，本文采用缩短时间窗口这一方法，将样本期调整为2001—2015年，重新进行回归，结果如表6所示，各主要变量仍然显著，得到与上述实证结果一致的结论。

表6 调整样本期为2001—2015年的稳健性检验结果

（2）“异质性人口流动—企业家精神—区域创新绩效”路径检验。为加强“相似性人口流动—企业家创业精神—区域创新绩效”与“多样性人口流动—企业家创业精神—区域创新绩效”路径的可信度，本文对“相似性人口流动—企业家创新精神—区域创新绩效”与“多样性人口流动-企业家创业精神-区域创新绩效”两条在理论假设中不成立的路径进行回归，结果如表7所示，部分主要变量不显著。此外，本文还对企业家创新精神的中介效应进行了Bootstrap检验，结果如表8所示，置信区间为［-0.000 4, 0.011 1］，包含0，表明企业家创新精神的中介效应不显著。根据表7和表8，“相似性人口流动—企业家创新精神—区域创新绩效”与“多样性人口流动—企业家创业精神—区域创新绩效”路径不存在，进一步证实研究结论的可靠性。

表7 “异质性人口流动—企业家精神—区域创新绩效”路径的稳健性检验结果

表8 企业家创新精神中介效应的稳健性检验结果

5 结论与政策建议

本文基于流动人口与当地人口文化上的差异，将异质性人口流动分为相似性人口流动与多样性人口流动，探讨两种类型人口流动对区域创新绩效的影响，以及企业家精神的中介作用，并以2001—2019年30个省份的面板数据为样本，对理论假设进行检验。研究发现：第一，相似性人口流动强化熟人关系网络，以企业家创业精神为中介，强化渐进式创新，提升区域创新绩效，形成“相似性人口流动—企业家创业精神—区域创新绩效”的路径；第二，多样性人口流动强化陌生人关系网络，以企业家创新精神为中介，强化颠覆式创新，由于在这一过程中受到促进与抑制两种力量的共同作用，因此与区域创新绩效之间产生了“N”型关系，即随着多样性人口流动的提高，区域创新绩效呈现上升—下降—上升的变化趋势，形成“多样性人口流动—企业家创新精神—区域创新绩效”的路径。

基于上述研究结论，提出如下政策建议：第一，根据流动人口异质性，细化人口流动政策，做到因地制宜，因时而变。对于创新基础较为薄弱的地区，政府可考虑加大本省份内部以及周边文化相似省份的人口流动，实施利好相似性人口流动的政策，实现创新绩效的稳步提升，而对于创新基础较强的地区，政府可结合市场稳定因素，在市场稳定期，实施偏向多样性人口流动的政策，为不连续的颠覆式创新打好基础，在市场不稳定期，更多实施偏向相似性人口流动的政策，做好创新资源的迭代积累。第二，深化改革，保障人口自由流动。一方面，建议政府进一步消除阻碍人口流动的体制机制障碍，加速放开户籍限制，减少异地就医、异地上学限制，让流动人口参与到社会治理中来，形成有利于人口流动的开放包容环境；另一方面，建立健全科学合理的政府创新绩效考评指标体系，使政府敢于承受多样性人口流动带来的短期创新阵痛，大力畅通多样性人口流动渠道，以弥补企业家创新精神薄弱现状，破解科技“卡脖子”难题。