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2025 , Vol. 45 >Issue 12: 148 - 156

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.12.015

产业经济与创新发展

珠三角乡镇创业生态系统运行效率的空间分异特征——以东莞市28个乡镇为例

  • 蒋辉 ,
  • 曹务腾 ,
  • 陈瑶
展开
  • 吉首大学 湖南乡村振兴战略研究中心， 中国湖南 吉首 416000

蒋辉（1982—），男，博士，教授，博士生导师，研究方向为农业地理与区域发展。E-mail：

收稿日期: 2024-04-23

  修回日期: 2025-11-20

  网络出版日期: 2026-02-04

基金资助

国家自然科学基金项目(72063008)

湖南省教育厅重点研究项目(24A0363)

湖南省社科规划项目(23YBA153)

收起

Spatial Differentiation of the Operational Efficiency of Township Entrepreneurial Ecosystem in the Pearl River Delta: The Case of 28 Towns in Dongguan City

  • JIANG Hui ,
  • CAO Wuteng ,
  • CHEN Yao
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  • Research Center of Hunan Rural Vitalization Strategy， Jishou University， Jishou 416000，Hunan， China

Received date: 2024-04-23

  Revised date: 2025-11-20

  Online published: 2026-02-04

Fold

摘要

文章基于创业生态系统的理论内涵和构成维度，构建乡镇创业生态系统运行效率评价体系，运用非期望超效率SBM模型、变异系数、Theil指数和地理探测器模型，深入探讨了2012—2023年东莞市28个乡镇创业生态系统的运行效率水平、动态趋势及其影响因素。结果表明：①东莞市乡镇创业生态系统的运行效率整体上呈现非均衡发展趋势。②东莞市乡镇创业生态系统的运行效率演变具有显著的空间分异，逐渐从“东高西低”向“西高东低”演变，即创新创业活动在西部地区呈上升趋势，而在东部地区则呈下降趋势，且其演化趋势随着时间推移愈发明显。③区域经济发展水平、人口流动性和产业结构是影响东莞市乡镇创业生态系统运行效率的主要因素，各影响因子两两交互之间只存在双因子增强关系。最后，针对珠三角乡镇创业生态系统的具体实际，提出了优化政府扶持、推进高水平对外开放、完善人才机制等对策建议。

关键词： 创业生态系统; 超效率SBM模型; 地理探测器; 东莞市; 空间分异

本文引用格式

蒋辉 , 曹务腾 , 陈瑶 . 珠三角乡镇创业生态系统运行效率的空间分异特征——以东莞市28个乡镇为例[J]. 经济地理, 2025 , 45(12) : 148 -156 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.12.015

Abstract

Taking 28 towns in Dongguan City as the research object and based on the theoretical connotation and constituent dimensions of the entrepreneurial ecosystem, this paper constructs a comprehensive evaluation index system of urban entrepreneurial ecosystem, and explores its operational efficiency level, dynamic trends, and influence factors in 2012-2023 applying the methods of the non-expected super-efficiency SBM model, the variation coefficient, the Theil index, and the geographical detector model. The results show that: 1) The operational efficiency of urban entrepreneurial ecosystem in Dongguan City shows a non-benign development trend as a whole. 2) The evolution of operational efficiency of urban entrepreneurial ecosystem in Dongguan City has significant spatial differentiation, evolving from "higher in the east of Dongguan City and lower in the west of Dongguan City" to "higher in the west of Dongguan City and lower in the east of Dongguan City", the evolution trend becomes more and more obvious with the passage of time. 3) The level of regional economic development, population mobility, and industrial structure are the main influence factors of Dongguan's urban entrepreneurial ecosystem, and there is only a two-way augmentation relationship between the interactions of the influence factor. On the basis of the above, it puts forward some suggestions: strengthening government support, promoting high-quality opening up to the outside world, improving talent policies,.

Key words： entrepreneurial ecosystem; super-efficiency SBM; geographical detector; Dongguan City; spatial differentiation.

党的二十届三中全会明确指出，要深入推进城乡融合发展，促进城乡共同繁荣。中国40多年改革开放的伟大实践表明，1980—1990年代异军突起的乡镇创业以及由此产生的乡镇企业经济曾经是中国经济最活跃的部分，在搞活经济、吸纳农村剩余劳动力、增加乡镇居民收入以及促进农业农村现代化方面作出了巨大贡献。进入新时代，面对复杂多变的国际政治经济形势，乡镇创业应该重新焕发其本来的活力，要在构建新型城乡关系，畅通城乡要素流动，破除城乡发展不平衡不充分方面有新贡献，更要在“做强内需主引擎，畅通国内大循环”方面发挥更加积极主动的作用。
长期以来，珠三角凭借其天然的区位优势和优越的社会环境成为推动中国经济发展的重要引擎和引领中国乡镇创业的“领头雁”。然而，步入新的发展时期，乡镇创业生态系统面临着日益严峻的考验。一方面，创业成本不断提高、融资压力持续加大、市场竞争日益激烈，严重影响了乡镇创业的发展后劲。另一方面，珠三角与港澳地区协同发展不平衡、政策调整未同步、互动机制不畅通等日益突出的问题，制约了珠三角乡镇创业生态系统的优化升级。与此同时，随着地缘政治、保护主义和逆全球化不断加剧，国际形势日趋复杂，珠三角乡镇创业发展受到了明显冲击和挑战。因此，深入探讨珠三角乡镇创业生态系统的效率水平、动态趋势以及空间特征，有助于更全面了解珠三角乡镇创业生态系统运行状况和创业水平，进而为后续有效优化创业政策、改善创业环境、激励创业行为提供科学的建议。
目前，学术界对于创业生态系统的研究主要集中在理论内涵[1-6]、演化路径[7-8]、驱动机制[9]、综合评价[10-13]等方面。在创业生态系统的定义方面，按照不同学者阐述的角度不同可以分为广义和狭义创业生态系统。其中，狭义的创业生态系统认为创业生态系统是一个由要素主体与创业参与主体构成的良性平衡循环[4]；广义的创业生态系统则是由创业参与主体和创业环境所共同构成，各要素间协同发展、相互影响、相互促进的动态平衡系统[5-7]。在创业生态系统的评价及运行效率方面，学界大多基于返乡[12]、数字经济[13]、流动人口[14]、高校[15]、区块链[16]等视角进行了理论框架和指标体系的构建。在研究尺度上，现有研究大多集中在中宏观区域[19-23]，分析全国、省级、经济带、区域的创业生态系统的发展水平和运行效率的区域差异及其驱动机制，而基于乡镇尺度的创业生态系统运行效率的评价研究较少。在研究方法上，现有研究主要运用DEA方法[22]、熵权法[23]对创业生态系统的运行效率和发展水平进行评价分析，同时采用空间自相关、协调发展指数等方法来分析创业生态系统运行效率的区域差异，并运用Tobit模型[21]、空间计量模型[20]等探究其影响因素和驱动机制。
现有文献为本文提供了方法借鉴，但也存在一些不足：①现有研究对于创业生态系统的底层理论逻辑探讨较少，更多的是直接建立在西方创业理论基础上的实证研究。②国内学者对于创业生态系统评价的研究主要集中在综合评价、运行效率及其影响因素等方面，对于创业生态系统的空间格局研究较少。③现有文献大多以某个省、经济区域或某个城市为研究区域，而以更小的乡镇为研究对象的文献较为少见。
鉴于此，本文以东莞市28个乡镇创业生态系统的运行效率评价为实证对象，探寻乡镇创业生态系统运行效率的内在规律及其运行机制，以期为新时期我国乡镇创业的持续快速发展提供理论参照。

1 创业生态系统的内涵构成

2006年，Cohen首次提出创业生态系统的概念，他认为创业生态系统是某一特定地理区域内不同主体通过相互作用形成的有机整体[24]。此后，国内外学术界对创业生态系统的内涵、构成及其内部运行机制进行了不同维度的研究。在国内，以蔡莉[25]等为代表的一批学者认为，创业生态系统是由创业主体和其所处的创业环境相互作用共同构成的统一整体，其中政府支持、市场环境、创新能力、金融资本、基础条件等因素通过动态网络时刻交换着各种资源、信息，从而形成一种以创业企业为核心，创业主体、创业环境和创业要素之间高度关联、互为依赖、共同演进的创业生态体系。
借鉴蔡义茹等的观点[25]，本文认为创业生态系统是指在一定地理区域范围内，由创业主体（创业者、企业）、政府、科研机构、金融机构及创业环境共同构成的动态交互体系（图1）。具体来说，创业主体是促进创业生态系统发展的核心驱动力，创业者及创业企业是进行创业活动的直接执行者，是生态系统的核心单元，通过创新产品和服务，推动经济增长和增加就业。政府是创业政策的制定者和制度提供者，通过提供公共服务、完善基础设施、制定帮扶政策，保障创业生态系统平稳运行。科研机构是产品和技术创新的先驱者，为创业生态系统提供人才、智力，输出技术专利，提供技术服务和原创思想。金融机构是创业资金供给者，为创业者及创业企业提供贷款及信用支持，保障创业所需资金来源。创业环境是支撑创业生态系统稳健运行的外部条件，主要包括制度环境、市场需求规模和基础设施条件3个方面。其中，制度环境是有关企业组织运行的规则、认知、文化的总和，它决定了企业行为的方式、边界和原则，对创业者的心理预期和创业成本产生了直接影响；市场需求规模，即行业体量，决定了创业机会多寡，尤其原始市场规模，更是直接决定着创业初期可能获得的销售业绩和销售利润；基础设施条件在一定程度上决定了创业的初始成本，是影响区域性创业活跃度的重要因素。区域创业生态系统各要素之间相对独立但又互为依赖，通过内嵌于其中的政策引领机制、创新驱动机制、金融支持机制和资源交互机制，推动区域创业资源、创业机会、创业活力、创业主体和创业环境有机融合，推升创业生态系统的迭代升级，进而形成良性的创业运行态势[27]。
图1 创业生态系统运行机理

Fig.1 Operation mechanism of entrepreneurial ecosystem

2 研究设计

2.1 研究方法

①超效率SBM模型。目前，在经济学和管理学领域最常用的效率测算方法是随机前沿分析方法（SFA）和数据包络分析（DEA）。其中，超效率SBM模型区分了期望产出和非期望产出，从投入和产出的双重角度对系统进行评估，能够更全面地考虑乡镇创业生态系统的资源利用情况和效率水平，可为创业生态系统的改进和优化提供有价值的参考。故本文选择该模型来测算创业生态系统的运行效率。
②变异系数和Theil指数。变异系数和Theil指数是用于测量区域差异的重要工具，可以分析整体区域差距，同时Theil指数也可将差距分解为区域内和区域间的差异，进一步了解各部分对总体差距的影响。故本文采用变异系数衡量乡镇创业生态系统运行效率的区域差异程度。
③地理探测器。本文选取地理探测器分析乡镇创业生态系统运行效率的影响因素，主要采用因子探测和交互探测作为乡镇创业生态系统运行效率水平影响因素的分析方法。

2.2 研究区域

东莞市作为珠三角地区的重要城市，拥有丰富的制造资源和健全的产业链条，是中国重要的制造业基地之一。同时，作为对外开放的窗口，东莞紧邻香港，具有便利的地理位置和交通优势，在珠三角快速发展过程中扮演着连接国内外市场、促进国际合作的重要角色。因此，本文选取广东省东莞市的28个乡镇为研究区域，分析其乡镇创业生态系统运行效率、动态演化趋势及运行空间特征，以此管窥珠三角乡镇创业整体情况，为该区域创业活动转型升级提供理论参照。

2.3 指标选取

在参考有关研究的基础上，本文结合数据的科学性和可得性，选取以下6个关键的影响因素：①财政支出强度[9,28]。财政支出强度是衡量制度环境优劣的重要表征变量，单位GDP的财政支出能够比较客观地反映地方在条件保障、公共服务等领域的重视程度和政策力度。②市场规模[9,27]。市场规模是市场环境的表征变量，创业机会的大小与市场规模密切相关，市场规模较大的地区提供了更多商机和潜在消费者，是创业者追求成功的重要目标。③创新能力[9,23]。创新能力是创业生态系统中的关键要素，也是创新环境的表征变量。具备较高创新能力的地区通常拥有更多技术和资源用于研发和创新，能够培育更多的创业机会和新兴产业。④物流水平[9,17]。发达的交通运输可以促进城市内外的沟通交流和信息获取，为创业者提供更便利的商务活动和资源获取。⑤金融资本[29]。金融资本是资金环境的表征变量，充足的金融资本是创业者开展业务和创新所必需的，为初创企业提供稳定的资金支持和融资途径。⑥基础设施[23]。基础设施是传统基础设施的表征变量。这6个因素共同构成了一个完整的创业生态系统，它们相互关联和影响，共同决定了一个城市或地区的创业环境和创业机会。
在产出指标方面，分别用机会型创业企业数量占比和生存型创业企业数量占比表示期望产出和非期望产出。一些学者将创业分为生存型创业和机会型创业[9]。生存型创业者，其经济活动往往局限于个体工商户、小型微利企业，创业动机主要是满足基本生活需求，即通过自主经营达到经济上的自给自足。机会型创业者通常是私营企业的主导者，创业动机源于对市场机会的敏锐洞察和对个人职业发展的深切渴望，其目标是通过创业实现个人的社会经济价值最大化，这种追求往往伴随着对创新和成长的持续投资。由于机会型企业比生存型企业更加具有就业优势、科技创新优势和技术进步优势。因此，本文拟将期望产出由机会型创业企业数量占比表示，将非期望产出由生存型创业企业数量占比表征。研究样本选取东莞市28个乡镇2012—2021年的数据，创业生态系统效率测算所涉及的投入指标、产出指标及数据来源情况见表1。
表1 区域创业生态系统运行效率测算的指标说明

Tab.1 Indicator description of efficiency measurement of regional entrepreneurial ecosystem

指标属性 指标名称 指标说明 指标单位 数据来源
投入指标 财政支出强度 公共财政支出/GDP 元/万元 《东莞统计年鉴》
市场规模 社会商品零售总额 亿元 《东莞统计年鉴》
创新能力 专利授权数/常住人口 个/万人 《东莞统计年鉴》
物流水平 交通运输、仓储和邮政业产业值/GDP 元/万元 《东莞统计年鉴》
基础设施 人均用电量 万kW·h/人 《东莞统计年鉴》
人均用水量 万t/万人 《东莞统计年鉴》
固定电话户数 户/万人 《东莞统计年鉴》
金融资本 人均贷款余额 元/人 《东莞统计年鉴》
期望产出 机会型创业 私营企业数/企业总数 / 《东莞统计年鉴》
非期望产出 生存型创业 个体工商户数/企业总数 / 《东莞统计年鉴》

3 创业生态系统运行效率的空间演变特征

3.1 乡镇创业生态系统投入产出效率分析

本文运用Matlab R2022a软件对2012—2023年东莞市28个乡镇创业生态系统投入产出数据进行处理，计算得出2012—2023年东莞市乡镇创业生态系统的平均效率值、各项投入指标的平均冗余值以及各项产出指标的平均不足值（表2）。结果显示，东莞市乡镇创业生态系统的平均效率水平为0.8995，即东莞市的平均有效资源投入为89.95%，整体水平较高。但从发展进程看，东莞市乡镇创业生态系统的运行效率整体上呈现出非良性发展趋势，先后经历了下降期（2012—2013年）、恢复期（2013—2014年）、衰退期（2014—2019年）、重振期（2019—2020年）、衰退期（2020—2023年）5个阶段，这表明东莞市乡镇创业生态系统的运行效率正在持续减弱，说明投入的过剩和产出的不足严重阻碍了乡镇创业生态系统的持续快速发展。首先，资源投入过剩在一定程度上造成了创业资源的浪费，对乡镇创业生态系统的有效运行造成了一定威胁，表2各项投入指标的各年度冗余平均值虽然有一定波动但整体上呈现出上升趋势。其次，从各项产出指标的各年度平均不足值来看，与投入指标的平均冗余值相同，产出指标的各年度平均不足值虽然有一定的波动起伏，但整体上呈现出上升趋势。
表2 2012—2023年东莞市乡镇平均创业生态系统效率的测算结果

Tab.2 Estimation results of average entrepreneurial ecosystem efficiency in Dongguan City from 2012 to 2023

年份 效率值 投入冗余 产出不足
财政支出强度 市场
规模		 物流
水平		 基础
设施		 金融
资本		 创新
能力		 期望
产出		 非期望
产出
2012 0.9424 0.0027 3.2607 0.0387 0.0154 0.2016 1.5205 0.0148 0.0191
2013 0.9244 0.0030 9.2331 0.0366 0.0246 0.3450 1.4506 0.0124 0.0130
2014 0.9411 0.0035 3.8613 0.0314 0.0151 0.2937 1.2503 0.0126 0.0109
2015 0.9374 0.0058 5.0861 0.0284 0.0145 0.3450 2.0826 0.0048 0.0042
2016 0.9172 0.0123 6.5705 0.0200 0.0147 2.3490 3.0881 0.0095 0.0114
2017 0.9255 0.0026 6.7876 0.0235 0.0215 0.5228 4.2473 0.0072 0.0093
2018 0.9020 0.0231 9.9789 0.0184 0.0261 0.5395 8.8150 0.0123 0.0143
2019 0.8954 0.0134 18.0183 0.0182 0.0295 1.1085 4.3503 0.0119 0.0135
2020 0.9366 0.0141 3.1046 0.0169 0.0276 0.8741 5.1136 0.0066 0.0079
2021 0.7574 0.0452 36.7309 0.0297 0.0587 2.9876 17.8143 0.0257 0.0288
2022 0.7905 0.0344 31.8817 0.0123 0.0476 2.9104 12.8128 0.0185 0.0205
2023 0.9245 0.0150 14.0801 0.0034 0.0288 2.2452 3.0930 0.0101 0.0123
均值 0.8995 0.0146 12.3828 0.0231 0.0270 1.2269 5.4699 0.0122 0.0138
为进一步观察东莞市乡镇创业生态系统中各项投入冗余和产出不足随时间的动态演化情况，本文采用计算相对冗余率和相对不足率的方法，将每年的投入指标冗余均值除以对应的投入指标均值，得到各项投入指标的相对冗余率。同时，将每年的产出指标不足均值除以对应的产出指标均值，得到各项产出指标的相对不足率（图2）。需要说明的是，此处所指的投入冗余并非指创业生态系统的投入要素过多，而是这些投入实际产生的效率并未达到最佳理论值，还存在优化改进的空间，相应的产出不足，相对于期望理论值而言还存在一定差距。
图2 2012—2023年东莞市乡镇平均运行效率水平及投入冗余率(产出不足率)

Fig.2 Average operational efficiency level and input redundancy rate (output deficit rate) of each town in Dongguan City from 2012 to 2023

一方面，从投入指标冗余率的分析来看，可以得到以下结论：①整体趋势上升。 2012—2023年，各项投入指标的冗余率整体呈上升趋势，表明东莞市乡镇创业生态系统的要素投入对于创业产出所发挥的效用整体上处于下降趋势。②波动方向不一致。尽管整体上投入指标冗余率呈上升趋势，但不同投入指标在时间跨度上的波动方向并不一致，表明各项要素投入的调整幅度并非一致，不同要素的增加或减少幅度也有所不同，各乡镇在对创业生态系统的要素投入上表现出对某种要素资源有着侧重调整或偏好。③创新能力转化率较高。从各项要素投入的相对冗余率排序情况可以发现，相对于其他资源投入，创新能力对创业产出的效率相对较高，表明在过去的10余年间，创新能力的提升对创业产出的贡献相对较大。④金融资本转化率较低。相比创新能力，金融资本转化成创业产出的效率较低，表明金融资本的投入固然重要，但在转化为创业产出方面仍面临一定挑战。因此，进一步优化人力资本的培养和转化过程，加强金融资本和创新能力的支持，有望提升东莞市乡镇创业生态系统的效率和创业产出的质量。
另一方面，经过对产出指标不足率的分析，可以得出以下结论：①整体趋势上升。2012—2023年，期望产出和非期望产出的不足率都呈现出整体波动下降的趋势，这表明东莞市各乡镇的创业产出整体上呈现出不利于创业发展的方向。②波动方向一致。期望产出和非期望产出的不足率增加或减少的趋势基本相同，说明资源投入对于两项产出的效用方向是一致的，表明提高资源投入可能有助于改善期望产出和非期望产出的不足率较高，相比机会型创业产出，各乡镇在改善生存型创业的发展空间更大。这可能与生存型创业受市场竞争和资金支持等方面的限制有关。因此，适当增加资源投入可能有助于改善创业产出的状况，特别是对于生存型创业产出，需要更多关注和支持，以提高其创业成功率和经济影响。通过持续优化创业生态环境和加强创业者培训等措施，能够促进东莞市乡镇创业生态系统的发展和创业产出的提升。

3.2 乡镇创业生态系统运行效率的空间差异分析

表3展示了东莞市28个乡镇创业生态系统运行效率。从中看出，长安镇的效率水平最高，为1.1106。长安镇作为东莞市镇域经济的领头羊，近年来持续推进经济转型，培育新兴产业，壮大龙头企业，持续优化营商环境，不断加大对企业服务的力度和精准度，形成了千亿级电子信息产业集群，为长安镇的经济发展增添了新的发展动力和强大引擎。乡镇创业生态系统运行效率最低的是常平镇，其效率水平均值仅为0.5904。常平镇作为珠三角的重要交通枢纽和物资集散地，曾是东莞市的经济重镇，仅次于虎门镇，但近年来常平镇发展速度有些滞后。一方面，常平镇的先进制造业被松山湖和长安、塘厦等镇夹击，传统产业受到了虎门、厚街、大朗等镇挤压，大宗加工产品（如石化、材料等）被麻涌、沙田等镇拦截，使得常平镇的产业发展空间有限。另一方面，常平镇科技创新驱动力不强，人才支撑作用不足，产业集群发展效应尚未形成，造成常平镇经济发展内生动力不足。
表3 东莞市乡镇创业生态系统运行效率水平测算结果

Tab.3 Measurement results of operational efficiency level of urban entrepreneurial ecosystem in towns of Dongguan City

乡镇 2012 2015 2018 2021 2023 均值
虎门 0.6724 1.0008 0.6751 0.6363 1.0143 0.7998
石龙 1.0114 1.0059 0.6305 0.6366 0.6740 0.7917
中堂 1.0076 1.0295 1.0038 0.7056 0.7930 0.9080
望牛墩 1.1104 1.0183 0.7757 0.8326 1.0919 0.9658
麻涌 1.0193 1.0001 1.0128 0.7901 1.0839 0.9812
石碣 1.0745 1.0092 1.0051 0.8375 1.0401 0.9933
高埗 1.0657 1.0636 0.8575 0.7152 0.7968 0.8998
道滘 1.0217 1.0332 1.0186 0.7538 0.7775 0.9210
洪梅 1.1011 1.0374 0.6818 0.7461 1.0092 0.9151
沙田 1.0582 0.8456 1.0177 0.6708 1.0162 0.9217
厚街 0.5239 0.5968 1.0527 0.5909 0.5480 0.6628
长安 1.0021 1.0479 1.3290 1.0637 1.0921 1.1070
寮步 1.0119 1.0109 1.1556 0.7416 1.1090 1.0058
大岭山 0.8038 1.0702 1.0534 1.0131 1.0272 0.9935
大朗 1.0783 1.001 0.7296 0.6621 1.0745 0.9091
黄江 1.0869 1.0218 1.0167 0.8296 0.6962 0.9302
樟木头 0.8368 0.6835 1.0329 0.7224 1.0019 0.8555
清溪 1.0349 0.8647 0.8701 0.8172 1.2309 0.9636
塘厦 0.9146 0.8678 1.0015 0.8781 1.0869 0.9498
凤岗 1.0557 1.0128 1.0410 0.7402 0.8035 0.9306
谢岗 1.1518 1.0344 1.0529 1.0015 1.0943 1.0670
常平 0.5347 0.6286 0.6219 0.5356 0.6315 0.5905
桥头 0.7113 0.7765 0.7703 0.6750 0.6902 0.7247
横沥 1.0157 1.0029 0.7552 0.7131 1.0119 0.8998
东坑 1.0748 1.0661 0.9250 1.0784 1.3437 1.0976
企石 1.0136 0.8013 0.7204 0.6486 0.7241 0.7816
石排 0.7587 1.0081 0.7933 0.5966 0.6704 0.7654
茶山 0.6356 0.7076 0.6547 0.5762 0.7532 0.6655
为便于分析东莞市乡镇创业生态系统运行效率空间差异，本文根据东莞市行政区域划分，将28个乡镇划分为临深片区、松湖片区、滨海片区、东部工业园区、城区片区和水乡片区6个地区，同时将2012、2015、2018、2021和2023年作为时间节点把2012—2023年分为5个阶段，并运用自然间断法得到不同时期各乡镇创业生态系统运行效率水平的空间分布图（图3）。与此同时，本文还通过变异系数、Theil指数测度各乡镇创业生态系统运行效率的区域差异（表4~表6）。结果表明：①东莞市乡镇创业生态系统水平整体处于较高水平。参考有关研究[8]，本文将乡镇创业生态系统运行效率水平是否大于0.6作为是否达到中等及以上的依据。具体而言，2012年东莞市乡镇的平均效率水平为0.9424，其中运行效率水平处于中等及以上的乡镇有26个，占全部乡镇的92.86%，而效率水平处于中等以下的乡镇仅有2个。2015年乡镇创业生态系统运行效率水平处于中等及以上的乡镇达27个，而效率水平处于中等以下的乡镇仅有1个。2018、2021和2023年创业生态系统运行效率水平处于中等及以上的乡镇分别有28、24和27个，依次占全部乡镇的100.00%、85.71%和96.43%。②东莞市乡镇创业生态系统的运行效率具有显著的从“东高西低”向“西高东低”的空间演变分异特征，且其演化趋势随时间推移愈发明显。同时，该地区的乡镇创业生态系统的运行效率存在显著的“西增东衰”的区域差异，即创新创业活动在西部地区呈上升趋势，而在东部地区则面临着衰退和挑战。③运用自然间断法根据各乡镇效率水平将其分为5个梯队，即：高水平、较高水平、中等水平、较低水平和低水平梯队。从各等级乡镇数量的分布来看，东莞市乡镇创业生态系统运行效率水平呈现出“橄榄型”，即高水平和低水平梯队的乡镇数量少，中等水平梯队的乡镇数量较多。其中，高水平梯队的乡镇有长安、东坑和谢岗镇；较高水平梯队主要分布在水乡片区、松湖片区和临深片区；中等水平梯队分布较广，各区都有；较低水平梯队主要分布在东部工业园园区和滨海片区；低水平梯队主要是茶山、厚街和常平镇。④从区域差异上来看，临深片区、松湖片区、滨海片区、东部工业园区、城区片区和水乡片区6个地区的乡镇创业生态系统运行效率水平差异对东莞市乡镇创业生态系统运行效率的总体水平差异的贡献度为地区内大于地区间，这说明地区内差异是造成东莞市乡镇创业生态系统运行效率总体差异的主要原因。从Theil指数和变异系数来看，各区域内部差异从大到小依次为：滨海片区、东部工业园区、松湖片区、城区片区、临深片区和水乡片区。值得注意的是，滨海片区内部存在着产业发展定位模糊，同质竞争严重，加之作为广东省特色合作平台的滨海湾新区首位度过高，对周边乡镇造成了虹吸效应，使得滨海片区内部的乡镇创业生态系统运行效率两极分化较为严重。因此，滨海片区的乡镇创业生态系统运行效率内部差异最大。
图3 东莞市各乡镇创业生态系统运行效率的变化

Fig.3 Evolution of operational efficiency of urban entrepreneurial ecosystem in Dongguan City

表4 东莞市乡镇创业生态系统运行效率的Theil指数

Tab.4 Theil index of operational efficiency of entrepreneurial ecosystem in Dongguan City

区域 2012 2015 2018 2021 2023
临深片区 0.0044 0.0094 0.0025 0.0031 0.0115
松湖片区 0.0173 0.0087 0.0191 0.0242 0.0245
滨海片区 0.0387 0.0215 0.0269 0.0302 0.0307
东部工业园区 0.0312 0.0152 0.0134 0.0213 0.0241
城区片区 0.0004 0.0003 0.0176 0.0064 0.0163
水乡片区 0.0009 0.0001 0.0129 0.0016 0.0108
组内 0.0155 0.0091 0.0154 0.0154 0.0199
组间 0.0040 0.0028 0.0040 0.0016 0.0041
表5 区域差异贡献度(%)

Tab.5 Contribution degree of regional difference in operational efficiency

区域 2012 2015 2018 2021 2023
临深片区 0.0327 0.1035 0.0200 0.0271 0.0761
松湖片区 0.1910 0.1638 0.2153 0.3289 0.2366
滨海片区 0.2446 0.2398 0.2228 0.2475 0.1814
东部工业园区 0.3145 0.2548 0.1281 0.2455 0.1869
城区片区 0.0021 0.0032 0.0893 0.0386 0.0657
水乡片区 0.0090 0.0015 0.1179 0.0166 0.0827
组内 0.7941 0.7668 0.7934 0.9043 0.8293
组间 0.2059 0.2332 0.2061 0.0957 0.1707
表6 东莞市乡镇创业生态系统运行效率水平的变异系数

Tab.6 Variation coefficient of operational efficiency level of entrepreneurial ecosystem in Dongguan City

区域 2012 2015 2018 2021 2023
临深片区 0.1075 0.1573 0.0805 0.0912 0.1733
松湖片区 0.1971 0.1391 0.2109 0.2415 0.2405
滨海片区 0.3165 0.2329 0.2631 0.2944 0.2714
东部工业园区 0.2694 0.1880 0.1833 0.2337 0.2454
城区片区 0.0325 0.0316 0.2271 0.1387 0.2226
水乡片区 0.0470 0.0146 0.1765 0.0627 0.1629
总变异系数 0.1925 0.1518 0.2003 0.1913 0.2208

4 乡镇创业生态系统运行效率影响因素分析

乡镇创业生态系统运行效率水平的影响因素复杂多样，本文在参考有关研究[14,23,30-33]的基础上选取了人口流动性、区域经济发展水平、对外开放程度、产业结构、创新支持力度作为解释变量进行分析。其中，本文使用非户籍人口占常住人口的比重来表征人口流动性，以人均GDP表征区域经济发展水平，以实际利用外资表征对外开放程度，产业结构以工业企业数目来表征，创新支持力度以R&D经费支出来表示。本文使用IBM SPSS中的K-均值聚类方法将解释变量进行离散化和分类化处理，并通过Geodetector中的因子探测和交互探测来分析2021年各种因素对东莞市乡镇创业生态系统运行效率的影响。

4.1 因子探测分析

由表7可以看出，区域经济发展水平、人口流动性和产业结构是影响东莞市乡镇创业生态系统运行的主要因素，对外开放程度和创新支持力度是东莞市乡镇创业生态系统运行的次要影响因素。
表7 影响因素的因子探测结果

Tab.7 Factor detection results of influencing factors of operational efficiency of entrepreneurial ecosystem

序号 影响因素 Q值
X1 人口流动性 0.9952
X2 区域经济发展水平 0.9991
X3 对外开放程度 0.9902
X4 产业结构 0.9963
X5 创新支持力度 0.9934
人口流动性作为劳动力市场的重要动态表现，对乡镇创业生态系统产生显著而深远的影响。人口流动性使得人才能够在不同地域、不同行业之间自由流动，进而提高整个市场的劳动力配置效率。在一个竞争激烈的市场中，企业必须不断地创新和改进才能保持竞争力，人口流动性使得消费者可以在不同的企业和产品之间自由选择，这促使企业不断提高产品质量和服务水平，从而推动整个创业生态系统的发展。
对外开放程度也是影响创业生态系统运行的重要因素之一。近年来，尽管东莞市坚持深化对外开放，但由于国际贸易保护主义的不断抬头、国际贸易摩擦的频繁发生以及国际冲突的进一步加剧，使得东莞产业面临着“传统产业往外迁，高端产业不愿进”的局面，传统制造业产业往东南亚迁移的趋势进一步加强，而由于国际技术的封锁，国际优质企业难以落户，引进外资结构、利用水平和抗风险能力仍有较大提升空间，进而抑制了创业生态系统的有效运行水平。
区域经济发展水平通过影响创业生态系统的各个组成部分和要素，从而影响创业生态系统的整体功能和效率，是创业生态系统形成和发展的重要宏观环境因素。近年来，东莞作为广东省的重要城市，其经济发展一直保持稳定增长，经济实力稳步增强，为创业生态系统的稳定高效运行提供了坚实的经济基础。与此同时，东莞还推出了支持科技创新中小企业和创新创业人才团队项目、科技成果转化项目的天使母基金，为创业者提供了资金支持和政策优惠，进一步降低创业门槛，激发了创业活力。
产业结构也是影响创业生态系统健康和繁荣的关键因素。东莞市在近年来不断优化产业结构，逐步从以制造业为主向多元化产业方向发展。高新技术产业和服务业占比逐渐增加，传统制造业在东莞市仍然占据重要地位，但随着产业升级转型，制造业正朝着智能化、高端化、绿色化方向发展，形成了多个产业集群，特别是在电子信息制造业等领域，形成了完整的产业链和集群效应，提高了产业竞争力和区域经济发展水平，推动了创业生态系统的有效运行。
创新支持是影响创业生态系统效率和效益的重要因素，是进行前瞻性布局和培育未来产业的重要动能[34]。近年来，尽管东莞致力于打造科研与转化紧密结合的创新创业综合体，完善科技孵化链条，加快构建有利于大众创业、万众创新的政策环境、制度环境、市场环境，但仍然面临着创新资源配置不均衡、科技创新与产业融合不足、创新创业生态体系建设滞后、人才引进和培养机制不健全等问题，这在一定程度上阻碍了创业生态系统的发展。

4.2 交互探测分析

表8展示了上述5个影响因子的交互探测结果。从中看出，各影响因子两两交互之间只存在双因子增强关系，再一次验证了区域经济发展水平、人口流动性和产业结构是影响东莞市乡镇创业生态系统运行的最重要因素。具体来说，区域经济发展水平和人口流动性之间的交互关系为双因子增强。这表明，在乡镇创业生态系统中，区域经济发展水平更高的乡镇创造更多的就业机会和更高的收入水平，吸引更多的人口流入，进一步提升了乡镇创业生态系统的运行效率。而区域经济发展水平和产业结构之间的关系表明，区域经济发展水平的提高将对产业结构的优化产生积极的推动效应，不仅可以增加工业企业的数量，而且可以提高工业企业的生产效率和产品质量，增强企业的市场竞争力，进而影响创业生态系统的运行效率。
表8 影响因素的交互探测结果

Tab.8 Interactive detection results of influencing factors

x1 x2 x3 x4 x5
x1 0.9952
x2 1.0000 0.9991
x3 1.0000 1.0000 0.9902
x4 1.0000 1.0000 1.0000 0.9963
x5 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.9934

5 结论及建议

5.1 结论

本文系统探讨了创业生态系统的内涵、构成及其运行机制，构建了有关创业生态系统的理论分析框架，并运用超效率SBM模型对2012—2023年东莞市28个乡镇的创业生态系统运行效率进行了实证分析。主要结论如下：①东莞市乡镇创业生态系统的运行效率整体上呈现非良性发展趋势，并且正在持续减弱，资源投入的过剩和产出的不足使得资源浪费和效率低下，阻碍了创业生态系统的优化发展。②东莞市乡镇创业生态系统的运行效率的演变具有显著的空间分异特征，空间分布格局正从“东高西低”向“西高东低”演变，且随着时间推移，这种演进趋势愈发明显。③区域经济发展水平、人口流动性和产业结构是影响东莞市乡镇创业生态系统运行的最重要因素。同时，对外开放程度和创新支持力度对东莞市乡镇创业生态系统运行效率的影响也至关重要，且各影响因子两两交互之间只存在双因子增强关系。

5.2 对策建议

基于上述研究结论，本文对进一步提升乡镇创业生态系统的运行效率提出以下建议：
①优化政策扶持，加大对乡镇创新创业活动的支持力度。以电子信息、纺织服装、家具制造等本地优势产业集群为依托，开发面向供应链的“订单质押”“集群信誉链金融”等专项金融信贷产品，设立市镇两级的创业风险共担基金，通过财政资金引导形成风险缓冲池，千方百计营造“敢贷、愿贷、贷得出、还得起”的金融信贷环境。同时，重点完善物流与数字基础设施，推动建设区域性智慧物流共享平台，促进虎门港、中欧班列东莞站点功能向内陆乡镇延伸，系统性降低创业企业的交易成本与运营风险。
②推进高质量对外开放，进一步优化产业结构。东莞可依托大朗毛织、厚街家具、长安电子元器件等专业镇的基础，借助跨境电商综试区政策优势，构建“小单快反”型跨境数字贸易服务平台，优化中小微企业贸易结算与汇兑便利度。同时，应积极承接松山湖科学城的创新溢出效应，鼓励发展智能穿戴、微型传感器等“专精特新”产品出口，并在重点镇街试点建设“保税研发+工业检测”一体化公共服务平台，推动传统代工模式向研发设计、品牌营销等高价值环节攀升。
③完善人才机制，推动人才、科技和产业一体融合发展。聚焦“智造之都”发展定位，积极引进、培养与东莞产业转型升级相对应的高端研发人才和高素质技能人才，通过多元包容的人才政策构建全链条的人才生态体系，既要注重战略科学家的引进，也要能留住经验丰富的技能工匠；积极构建产—学—研一体化技术联盟，与东莞理工学院等本地高校开展定向合作，设立中小企业创新创业孵化基地和孵化基金，搭建科技成果转化的“研—企”互联通道，推动科技成果第一时间就地转化成产品；建立公平、透明的人才评价和奖励机制，既要奖励标志性的创新创业项目，更要旗帜鲜明地重奖乡镇创业型人才。

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