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2025 , Vol. 45 >Issue 5: 988 - 1001

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.20230905

区域发展与数字网络

中国数字技术创业的时空格局及其影响因素研究

  • 翟庆华 , 1, 2 ,
  • 刘松雯 , 1, * ,
  • 胡小梅 1 ,
  • 苏靖 3
展开
  • 1.华东师范大学地理科学学院，上海 200241
  • 2.华东师范大学全球创新与发展研究院，上海 200241
  • 3.上海立信会计金融学院工商管理学院，上海 201209
刘松雯。E-mail:

翟庆华（1986—），男，辽宁铁岭人，副教授，博士，主要从事创业管理和创业地理研究。E-mail:

收稿日期: 2023-09-25

  修回日期: 2024-03-20

  网络出版日期: 2025-04-30

版权

版权所有，未经授权，不得转载、摘编本刊文章，不得使用本刊的版式设计。
收起

Spatial-temporal pattern and impact factor of digital technology entrepreneurship in China

  • Zhai Qinghua , 1, 2 ,
  • Liu Songwen , 1, * ,
  • Hu Xiaomei 1 ,
  • Su Jing 3
Expand
  • 1. School of Geographic Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China
  • 2. Institute for Global Innovation and Development, East China Normal University, Shanghai 200241, China
  • 3. School of Business Administration, Shanghai Lixin University of Accounting and Finance, Shanghai 201209, China

Received date: 2023-09-25

  Revised date: 2024-03-20

  Online published: 2025-04-30

Copyright

Copyright reserved © 2025.
Fold

摘要

本文在城市尺度下，运用核密度分析、标准差椭圆等方法分析了中国数字技术创业的时空格局。同时，应用面板数据建立了空间杜宾模型以探讨数字技术创业的影响因素。研究发现：①自2008年以来，中国数字技术创业持续蓬勃发展，其空间分布呈现出“东强西弱、中部崛起”和“小集聚大分散”的特征。不同类型的数字技术创业不断从东部向中西部地区扩散。②中国数字技术创业的区域重心自东北向西南移动。③数字用户规模、风险投资、政府科技支持强度、数字基础设施水平、知识厚度、市场规模等因素对数字技术创业的发展产生积极影响，且不同影响因素的作用强度和相对重要性在不同区域存在差异。同时，不同类型的数字技术创业对各影响因素的依赖程度并不相同，并且存在着区域差异。

关键词： 数字技术创业; 高新技术企业; 数字经济核心产业; 空间异质性; 中国

本文引用格式

翟庆华 , 刘松雯 , 胡小梅 , 苏靖 . 中国数字技术创业的时空格局及其影响因素研究[J]. 地理科学, 2025 , 45(5) : 988 -1001 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.20230905

Abstract

The role of digital technology entrepreneurship in the high-quality development of regional economies is becoming increasingly significant. The locational choice has emerged as a critical issue in current regional development, however, there is limited researches on the nationwide spatial-temporal distribution of digital technology entrepreneurship. This paper employed methods such as kernel density analysis and standard deviation ellipses to analyze the spatial-temporal patterns of digital technology entrepreneurship in China at the urban scale. Simultaneously, a spatial Durbin model was established using panel data to explore the influencing factors of digital technology entrepreneurship. The results show that: 1) Since 2008, China’s digital technology entrepreneurship has been developing continuously, and its spatial distribution shows the characteristics of “east is strong, west is weak, and center is rising”, and “small agglomeration and large dispersion”. Different types of digital technology entrepreneurships are continuously dividing upward spread from the east to the central and western regions. 2) The regional gravity of digital technology entrepreneurship in China is moving from northeast to southwest. 3) Factors such as the scale of digital users, venture capital, government scientific and technical support, digital infrastructure level, knowledge thickness, and market size have positive impacts on the development of digital technology entrepreneurship, and the intensity and relative importance of the different influencing factors are different in different regions. At the same time, different types of digital technology entrepreneurship exhibit varying degrees of dependence on each influencing factor, with regional differences also present.

Key words： digital technology entrepreneurship; high-tech enterprises; core industry of digital economy; spatial heterogeneity; China

近年来，高新技术特别是数字技术逐渐成为新一轮科技革命的主导[1]。其在全球范围内掀起了新的创业浪潮，带来数字技术创业活动的爆发式增长[2]。数字技术创业是依托于数字技术的创业活动[3]，也即创业者和创业团队运用数字技术来创建新的企业或改造现有业务[4]，以更好地应对市场变化和追寻商业机会的行为。它对经济增长方式[5]、实体经济形态和产业布局[6]有深刻的影响。
然而数字技术创业活动在空间上的分布并不均衡[7]。因此，如何激发中国数字技术创业活力，更好地发挥其在区域经济高质量发展中的作用，引起了政策制定者、研究者的广泛关注[8]。数字技术创业作为一个新兴领域，其研究仍处于发展初期。相关研究主要集中于管理学领域，国外学者多从宏观环境出发，发现数字技术创业活动多发生于发达经济体以及发展中国家内经济发展水平较高的区域[9]，而区域制度支持[10]、融资机会[11]、数字基础设施[9]、人力资本[12]等是影响数字技术创业的重要因素。国内相关研究则重点关注数字技术创业的内涵和特征，探讨了数字技术创业的相关概念体系[13]、数字技术对创业过程的影响、数字技术对关键创业要素的影响[14]等问题。
现有研究存在双重局限：一是管理学视角下的研究虽然能够在一定程度上深化对数字技术创业的理论认识，却忽视了这一活动的时空特征，不能从整体上为其发展轨迹和动态提供借鉴。二是现有研究未能有效回应中国转型经济下区域发展不平衡对数字技术创业的塑造作用。因此，本文基于2008—2022 年中国 297个地级市面板数据，运用核密度分析、标准差椭圆分析和空间杜宾模型等方法，探索中国数字技术创业的空间格局、演化规律和影响因素，并揭示各影响因素的空间溢出效应、空间异质性及行业异质性，以期丰富数字技术创业的实证研究，为相关政策制定提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

1）企业数据。本研究选择成立3 a内且隶属于数字经济核心产业范围的企业作为研究对象，这些企业是经过高新技术企业认定的、具有自主创新能力和成长活力的数字创业企业代表，也是推动经济增长和转型的主体。企业数据来源于国家高新技术企业认定管理工作网 （http://www.innocom.gov.cn/）2008―2022 年公示的各省份高新技术企业目录数据（不含港澳台地区）。按照产业范围和成立年限进行筛选后，进一步对数据进行核对、剔除无效样本，最终得到有效数据35796条，并将其归并至市域单元进行空间化处理。
2）城市数据。城市数据来源于国家工业和信息化部（https://wap.miit.gov.cn/）、发展和改革委员会网站（https://www.ndrc.gov.cn/）、Wind数据库①、各省市区统计年鉴、各省市科技统计公报、《中国城市统计年鉴》[15]、《中国科技统计年鉴》[16]、北京大学企业大数据研究中心②等。

1.2 变量选取

创业活动的社会文化和经济环境，主要包括创业文化、投资环境、市场规模、人力资本、政府科技支持5大领域[17-22]。除了影响普通创业活动的要素外，数字用户规模、数字基础设施和知识厚度[23-24]也是推动数字技术创业企业成长和壮大的必要因素。因此，文章选取以下变量作为数字技术创业活动的影响因素（表1）。
表1 指标选取及数据来源

Table 1 Index selection and data sources

解释变量 符号 指标 数据来源
数字用户规模 use 互联网宽带接入用户数除以常住人口 《中国城市统计年鉴》、各省市区统计年鉴
数字基础设施 inf 宽带中国试点城市赋值为1，
反之赋值为0		 工业和信息化部及发展和改革委员会
知识厚度 kno 每万人发明专利申请数量 各省市区统计年鉴、《中国城市统计年鉴》
创业文化 ec 区域创新创业指数 北京大学企业大数据研究中心
投资环境 vcp 城市风险投资金额 Wind数据库
市场规模 mar 人均GDP 各省市区统计年鉴、《中国城市统计年鉴》
人力资本 hum 全市普通本专科在校学生数 各省市区统计年鉴、《中国城市统计年鉴》
政府科技支持强度 gov 政府科技支出占财政支出比重 《中国科技统计年鉴》、各省市区统计年鉴、
各省市科技统计公报

1.3 研究方法

1.3.1 时空格局分析方法

1） 变异系数。变异系数是测度数据离散程度的相对统计量，其定义为标准差与平均值之比。一般来说，变异系数越大，其离散程度越大，反之越小。计算公式见文献[25]。
2） 核密度估计。借助核密度估计法对其时空格局进行测度。在核密度分析中，对于落入区域内的点进行加权，靠近区域中心的点会被赋予较大的权重，随着其与中心距离的增大，权重降低，最后形成适合每个样本点的平滑曲面。计算公式见文献[26]。
3） 标准差椭圆。标准差椭圆能够揭示数字技术创业空间分布的整体特征，描述其动态演变趋势。椭圆重心偏离的方向指示了创业空间分布的高密度部位，偏离距离则指示非均衡程度[27]。

1.3.2 空间面板模型

本文采用空间面板模型研究数字技术创业的区位选择机制，具体采用了空间面板误差模型（SEM）、空间面板滞后模型（SAR）和空间杜宾模型（SDM）。空间杜宾模型计算公式见文献[28]。

2 中国数字技术创业的时空格局分析

2.1 时间演化特征

图1展示了中国数字技术创业的时间演化特征。2008—2022年，中国数字技术创业企业数量由380家增长至7 383家，年均增长率为26.4%。根据时序发展的观察，将2008—2014年视为数字技术创业的缓慢发展阶段。在这一阶段，互联网产业的蓬勃发展推动了中国信息化建设进入新阶段，进而促进了中国数字技术创业活动的不断涌现。而2015—2022年被视为数字技术创业的快速发展阶段。随着“宽带中国”“互联网+”等一系列国家级战略的确立，数字红利开始释放。通信网络、电子信息、软件、人工智能等数字技术领域的技术创新不断涌现，中国数字技术创业进入了快速发展阶段。
图1 2008—2022年中国数字技术创业的时序特征

港澳台数据暂缺

Fig. 1 Time sequence characteristics of digital technology entrepreneurship in China in 2008—2022

不同类型的数字技术创业活动呈现不同的时间演化特征。数字技术应用行业创业的占比始终最高且仍不断上升，至2022年达70.0%。数字要素驱动行业创业始终位于第二位，从2008年的87家增加至2022年的1317家。数字产品制造行业创业在4个类型中处于第三位，占比波动下降。数字产品服务行业创业相对最少且处于稳定状态。
表2展示了4类数字技术创业的变异系数和Moran’s I 指数。首先，中国4类数字技术创业活动的分布城市数量有显著增长。其次，4类数字技术创业的变异系数大体上呈上升趋势，并且除了数字产品服务行业，其他3类数字技术创业的变异系数在2013年达到了1，且总体呈上升趋势，这表现出明显的离散特征，说明各地区间的差距在扩大。最后，从Moran’s I 指数看，只有数字产品制造行业的Moran’s I 指数在1%的水平上显著，表明这类创业活动的空间集聚特征日益显著。
表2 2008年、2013年、2018年和2022年4类数字技术创业情况

Table 2 4 types of digital technology entrepreneurship in 2008, 2013, 2018 and 2022

指标 2008年 2013年 2018年 2022年 指标 2008年 2013年 2018年 2022年
数字产品
制造行业		 企业数量 76 115 425 760 数字技术
应用行业		 企业数量 199 236 2439 5171
城市数量 37 55 106 154 城市数量 27 41 163 204
变异系数 0.91 1.13 3.05 1.47 变异系数 1.98 2.20 2.42 3.08
Moran’s I −0.015 0.358*** 0.373*** 0.272*** Moran’s I −0.092 −0.04 −0.04*** −0.03
数字产品
服务行业		 企业数量 18 15 59 138 数字要素
驱动行业		 企业数量 87 135 1052 1317
城市数量 14 9 30 39 城市数量 25 36 123 155
变异系数 0.64 0.67 1.21 2.18 变异系数 1.21 1.43 2.68 2.06
Moran’s I −0.11 −0.35 0.129* / Moran’s I −0.10 −0.14* −0.029 −0.01

注：* P<0.1，*** P<0.01，/表示计算结果无意义，港澳台数据暂缺。

2.2 空间结构特征

2.2.1 数字技术创业的总体空间分布特征

以 2008 年为研究起点，每5 a为一个研究阶段，利用 ArcGIS 软件绘制 2008 年、2013 年、 2018 年和2022 年的数字技术创业的核密度分布图（图2）。
图2 2008―2022年中国数字技术创业核密度分析

基于审图号GS（2023）2767号（自然资源部监制）标准地图制作，底图无修改；港澳台数据暂缺

Fig. 2 Characteristics of unclear density of digital technology entrepreneurship in China in 2008—2022

研究结果表明，数字技术创业总体上呈“东强西弱、中部崛起”和“小集聚大分散”的空间结构特征。①数字技术创业高度集中于中国东部经济发达、交通便利、创新能力较强的地区，特别是产业基础较好的东部沿海地区。而在经济基础薄弱、交通落后、创新能力弱的西部地区则分布极为稀疏。随着时间推移，中部地区数字技术创业活动活跃起来，形成了“东强西弱，中部崛起”的空间格局，并向内陆地区逐渐扩散。②中国数字技术创业空间分布范围逐步扩大，逐渐由片状集聚为主的空间形态转变为点状集聚的空间形态，呈现“小集聚大分散”区位特征，高度集中于京津冀、长三角、珠三角三大城市群，以及以西安市、成都市、长沙市、武汉市、厦门市、青岛市等为核心的次级区域。③从省域层面看，数字技术创业主要集中于华北地区的山东、河北，华东地区的浙江、福建、江苏、上海、安徽，华中地区的湖北、湖南、河南，华南地区的广东，西南地区的四川、重庆，西北地区的陕西。④从城市尺度看，中国数字技术创业高度集中于北京、上海、成都、深圳、武汉、广州、杭州、西安等直辖市及省会城市，并形成了以这些城市为核心节点的区域集聚发展。2008—2022年，中国数字技术创业已经扩散到西部地区（东中西区域划分标准参照 https://www.ndrc.gov.cn/），涵盖了中心城市以及周边地级市及省会城市等，表明中国数字技术创业呈现由中心城市向周边城市扩散的区位特征。

2.2.2 不同类型数字技术创业的空间分布特征

以2022年为例，分析不同类型数字技术创业的空间分布特征（图3）。不同类型的数字技术创业由于产业特性不同，其空间分布特征也存在着差异。数字产品制造行业创业呈现出以深圳、东莞为核心的珠三角高密度区，长三角、长江中游城市群为核心的次密度区，并且分布范围不断向内陆地区扩张。数字产品服务行业创业从东部沿海片状集聚逐渐发展为以武汉、深圳为核心的长江中游和珠三角高密度区，以太原、西安、合肥为核心的次密度区的空间特征。数字技术应用行业创业的空间分布特征则由以北京为主导的单核格局逐渐演化为由省会城市和直辖市主导的“小集聚大分散”的分布态势。其中，成都、上海、杭州、北京、武汉的数字技术应用行业创业数量位居前5。数字要素驱动行业创业主要分布在东部沿海一带，以长三角城市群、珠三角城市群为主要集聚核心，而长江经济带的一些主要省会城市逐渐成为新的增长极。
图3 2022年中国不同类型数字技术创业的核密度分析

基于审图号GS（2023）2767号（自然资源部监制）标准地图制作，底图无修改；港澳台数据暂缺

Fig. 3 Kernel density of different types of digital technology entrepreneurship in China in 2022

不同类型的数字技术创业的空间分布特征与它们自身的性质以及地区的产业基础密切相关。自改革开放以来，珠三角地区一直是电子信息制造业发展的重心，为数字产品制造行业的发展奠定了坚实基础。武汉作为“软件服务外包示范城市”，软件服务外包产业成为其发展现代服务业的重点[29]，吸引了大量数字产品服务行业企业。而深圳等大城市拥有良好的城市基础设施建设和产业配套基础，得到了当地政府的政策支持，具备了良好的市场竞争环境和大批软件人才，从而拥有较强的创新能力，数字产品服务行业企业在此地可以形成群体优势。自西部大开发战略实施以来，成渝地区水利、交通等基础设施建设取得突破性进展，给软件业创造了良好的发展环境，而北京、长三角地区则凭借其区位条件吸收了大量外资和人才，软件业日益成熟，成为数字技术应用行业企业发展高地。东部沿海地区对外开放程度较高，在信息基础设施、配套机构、专业人才、科学技术等生产要素上优势突出，大量互联网企业在此创新创业，为数字要素驱动行业企业发展创造了良好环境。

2.3 空间演化方向

2.3.1 总体空间演化方向

中国数字技术创业的空间演化方向十分显著（图4），重心总体上呈现自东北向西南方向移动。从2008年的安徽省淮南市（116°26′44″E，32°54′46″N）到2022年的湖北省武汉市（114°23′23″E，31°00′15″N），重心向西南迁移了287.46 km。具体来看，向西移动了191.88 km，向南移动了212.21 km，南北方向的移动距离超过了东西方向的移动距离。2008—2013年，中国数字技术创业的重心主要表现为南北方向的移动，其中向南移动了143.16 km，向西移动了57.20 km；2013—2018年，这一移动趋势得以延续，其中向南移动219.00 km，向西移动132.86 km；2018—2022年，重心则向北移动288.05 km，向西移动193.28 km。总体上，中国数字技术创业重心向西南演化，主要原因可能是长江经济带、长江中游城市群和成渝城市群等中西部城市群加快了数字经济建设步伐。例如，贵阳、武汉等地区将数字经济作为高质量发展的主引擎的政策实施推动了数字技术创业的发展[30]，从而导致中国数字技术创业的发展重心呈现向西南方向移动的趋势。
图4 2008—2022年中国数字技术创业重心变化和方向分布

基于审图号GS（2023）2767号（自然资源部监制）标准地图制作，底图无修改；港澳台数据暂缺

Fig. 4 Center of gravity and direction change of digital technology entrepreneurship in China in 2008―2022

2.3.2 各类数字技术创业的空间演化方向

图5 展示了不同类型数字技术创业的空间演化方向。总体上，4类数字技术创业空间分布向西南地区演化。数字产品制造行业创业重心由2008年的安徽省安庆市（116°29′43″E ，30°49′05″N）向南迁移至2022年的江西省九江市（115°42′53″E，29°40′16″N）；数字产品服务行业创业重心由2008年的安徽省淮南市（115°30′43″E，32°24′38″N）向南迁移至湖北省黄冈市（114°44′44″E，31°09′02″N）；数字技术应用行业创业重心由2008年的安徽省淮北市（116°35′17″E，33°46′42″N）南移至2022年的湖北省孝感市（113°51′52″E，31°13′59″N）；数字要素驱动行业创业重心由2008年的安徽省淮南市（116°36′53″E，32°29′7″N）迁移至2022年的湖北省黄冈市（115°43′26″E，30°51′11″N）。
图5 2008—2022年中国不同类型数字技术创业的重心变化和方向分布

基于审图号GS（2023）2767号（自然资源部监制）标准地图制作，底图无修改；港澳台数据暂缺

Fig. 5 Center of gravity and direction of different types of digital technology entrepreneurship in China in 2008―2022

3 中国数字技术创业分布的影响因素分析

3.1 全局性分析

本文基于2008—2022年的面板数据分析了影响中国数字技术创业的因素。为了消除数据的量纲影响，首先对数据进行了Z-Score标准化处理。同时，鉴于部分数据缺失，最终计量分析的城市样本数量为297个。
全局自相关的检验结果显示，中国数字技术创业存在显著的空间自相关性，因此在识别其影响因素时需要考虑空间溢出效应。基于此，文章采用Wald和LR检验筛选模型。结果显示，Wald检验与LR检验均显著拒绝原假设，表明单纯使用空间滞后模型和空间误差模型考察数字技术创业分布的影响因素可能存在偏误。同时，Hausman检验结果通过了1%的置信水平检验。因此，文章选择基于地理距离矩阵（W）的固定效应下的空间杜宾模型对中国数字技术创业分布的影响因素及其空间溢出效应进行研究，并参考空间误差模型和空间滞后模型的分析结果。
表3 展示了中国数字技术创业分布的影响因素的估计结果，模型（1）采用空间滞后模型，模型（2）采用空间误差模型，模型（3）采用空间杜宾模型。结果表明，空间误差模型的空间滞后系数spatial λ、空间滞后模型和空间杜宾模型的空间滞后项系数spatial ρ均通过了1% 的显著性水平检验，空间效应显著为正，说明数字技术创业分布具有较为明显的空间依赖性。以下分析主要基于空间杜宾模型展开，相应参考其他模型的估计结果：
表3 中国数字技术创业分布的影响因素的估计结果

Table 3 Estimated results of influencing factors of digital technology entrepreneurship in China

变量 模型（1） 模型（2） 模型（3） 模型（4） 模型（5） 模型（6） 模型（7）
use 0.002 0.141* 0.160** 0.028 0.443*** 1.939*** −0.075
vcp 0.304*** 0.275*** 0.297*** 0.165*** −0.457*** 0.046 0.346*
ec −0.251*** −0.233*** −0.226*** −0.022*** −0.080 −4.700*** −0.986***
gov 0.148** 0.133* 0.145** 0.077*** 0.035* 0.018** 0.103*
inf 0.260*** 0.231*** 0.291*** 0.214*** 0.054 1.981*** 0.576***
kno 0.588*** 0.796*** 0.566*** 0.263** 0.086 8.652*** −0.008
hum −0.240 −0.420 −0.528 0.738** 0.744** 2.234*** −1.201
mar 0.137 0.218** 0.219** 0.124 −0.097 1.544** 0.59**
Wx×use −1.338*** −1.108*** −0.684*** −3.122* −2.301***
Wx×vcp 0.459 0.524* −0.186 2.543 1.591
Wx×ec −0.350 −0.641** 0.144 −0.149 −1.000
Wx×gov 0.381 −0.056 −0.147 −1.973 1.497
Wx×inf 1.068*** 1.078*** 0.697*** 3.238* 1.459**
Wx×kno −3.548*** −3.96*** −2.032*** −28.783*** −12.366***
Wx×hum 3.496** 3.933** 1.212 29.777** 2.919
Wx×mar −0.126 −0.201 −0.294 7.471*** 2.970***
Spatial:rho 0.907*** 0.886*** 0.897*** 0.007 0.289*** 0.304***
R2 0.228 0.235 0.096 0.112 0.008 0.053 0.057

注：*** P<0.01, ** P<0.05, * P<0.1；变量含义见表1，Wx示为变量的空间滞后项，样本数为4 455；港澳台数据暂缺；空白为无此项。

1） 数字用户规模在5%的显著水平上对于数字技术创业具有显著正向作用，其空间滞后项为负且通过1%的显著性水平检验。这说明数字用户集聚对本地数字技术创业具有正向促进作用而对邻近地区具有抑制作用。一方面，具有专业技能和资源的数字用户为数字技术创业提供高效的人力资源和丰富的物质支持，从而促进区域数字技术创业[31]。而另一方面，数字用户在本地区的集聚会对周围地区产生虹吸效应，从而抑制邻近地区数字技术创业。
2） 风险投资在1%的显著水平上对数字技术创业具有正向影响。其空间滞后项为正但是并不显著。这表明风险投资高的地区数字技术创业具有优势，但对邻近地区影响不大。风险投资高的地区意味着融资环境更为宽松，风险投资通过注入资金、参与运营等方式推动创业的生存[32]，从而推动地区数字技术创业活动。然而，这种优势对邻近地区的影响并不明显。这可能是因为风险投资在地理上可能更倾向于投资于本地的企业，因此将其影响范围局限于本地区域。
3） 创业文化在1%的显著水平上对数字技术创业具有负向作用。其空间滞后项为负但是并不显著。这说明创业文化氛围浓厚的地区数字技术创业反而受到抑制，这一结果与其他创业研究并不一致。这可能是因为创业文化氛围浓厚的地区通常能够提供更多的创新支持和创业资源，但对于数字技术创业而言，这种文化氛围可能也带来了更高的竞争压力和创业门槛[33]。因此，在这些地区，数字技术创业可能面临着更大的挑战和困难，从而受到了一定程度的抑制。同时，创业文化对于数字技术创业的影响可能存在“滞后性”，即当前创业文化环境的改善并不立即产生正向促进作用。
4） 政府科技支持强度在5%的显著水平上对数字技术创业具有正向影响。其空间滞后项为正但不显著。政府在科学技术方面的投入提高1%，数字技术创业数量水平将提高0.145%。政府科技支持强度反映了当地支持创新环境政策的完善程度，也反映了当地政府对于科技发展的重视程度。科技支持强度较高的地区能够为创新企业提供更多的支持和资源，加速技术的研发和转化过程[34]，从而推动数字技术创业的蓬勃发展。
5） 数字基础设施水平在1%的显著水平上对数字技术创业具有正向影响。其空间滞后项为正且通过1%的显著性水平检验。数字基础设施水平较高地区，数字技术创业者能以较低成本与主体建立联系，同时提升了数字要素跨区域集聚程度[35]。这有效降低了获得知识和信息的成本，有利于数字技术创业机会的识别和利用，从而推动数字技术创业的诞生和成长[36]。数字基础设施对邻近地区的数字技术创业也存在正向的空间溢出效应。这表明其成功经验和示范效应可能会对邻近地区产生影响，进而促进邻近地区数字基础设施的发展，加速数字技术创业活动的产生和发展。
6） 知识厚度在1%的显著水平上对数字技术创业具有正向影响。其空间滞后项为负且通过1%的显著性水平检验。每万人专利申请水平提高1%，数字技术创业水平将显著提高0.566%。中国数字技术创业多以互联网和相关服务、软件和信息技术服务业为主。在创新资源丰富、知识创造能力强的地区，企业家对创业资源的可及性较高，且能够以较低成本获得数字技术的溢出效应。对邻近地区而言，本地知识厚度提升会吸引更多数字技术创业者集聚，产生“虹吸效应”，使得邻近地区创业资源流失从而产生负向溢出效应。
7） 人力资本对数字技术创业的影响弹性系数未通过10%的显著性水平检验，但其空间滞后项在1%的显著性水平上显著为正。说明地区人力资本水平对数字技术创业的影响并不显著，但会对邻近地区产生显著正向影响。这可能是因为人力资本流动、隐性知识的交流等能够促进数字技术的模仿和追赶，从而产生外溢效应，提升邻近地区的数字技术创业水平。
8） 市场规模在5%的显著水平上对数字技术创业具有正向影响，其空间滞后项为负但不显著。说明本地市场规模对数字技术创业活动具有积极影响。一方面，较大的市场规模能够产生“需求引致创新”效应[37]，进而吸引更多的创业者集聚，提高该地区的创业水平。另一方面，市场规模较大地区往往具有丰富的数字技术创业资源，数字技术创业更容易以较低成本和风险获取相应资源、开拓商业机会，促进数字技术创业活动发展。
为了进一步分析各解释变量对不同类型数字技术创业活动的影响，表3中模型（4）~（7）分别为数字产品制造行业、数字产品服务行业、数字技术应用行业和数字要素驱动行业创业活动分布影响因素的估计结果。结果显示：不同类型数字技术创业活动的影响因素有较大差异。数字用户规模对于数字产品服务行业创业和数字技术应用行业创业有显著正向作用，同时对于邻近地区4类数字技术创业活动具有抑制作用。风险投资对数字产品制造行业创业和数字要素驱动行业创业有显著正向影响，良好的风险投资环境对于邻近地区数字产品制造行业创业具有促进作用；创业文化对本城市数字产品制造行业、数字技术应用行业及数字要素驱动行业的创业活动具有抑制作用。政府科技支持对于4类数字技术创业有积极影响且具有正向空间溢出。数字基础设施对本城市和邻近城市数字产品制造行业、数字技术应用行业及数字要素驱动行业的创业活动具有促进作用。知识厚度为数字产品制造行业创业和数字技术应用行业创业的积极影响因素。人力资本对4类数字技术创业有正向促进作用，且对邻近地区数字产品制造行业及数字技术应用行业创业产生积极影响。市场规模是数字技术应用行业和数字要素驱动行业创业的积极因素，市场规模较大的地区会对周边地区数字技术应用行业和数字要素驱动行业创业产生积极影响。

3.2 空间异质性分析

为了更准确地分析各解释变量对数字技术创业分布影响的地区差异，本文进一步将样本分为东部、中部和西部地区进行检验。结果显示，各解释变量对不同区域数字技术创业分布的影响存在着较大差异。数字用户规模对于中部地区数字技术创业发挥着重要作用，同时东部地区数字用户规模会对邻近地区产生“虹吸效应”，从而对邻近地区数字技术创业产生抑制作用；而西部地区数字用户规模则会对邻近地区产生溢出效应，对邻近地区数字技术创业产生正向影响。风险投资对东中西部地区数字技术创业均产生推动作用，但中部地区风险投资环境良好的区域会吸引邻近地区创业者的集聚，对邻近地区数字技术创业产生负向影响。创业文化抑制了东部地区数字技术创业，说明东部地区激烈的创业竞争环境会对新企业进入造成壁垒，从而抑制地区数字技术创业，同时东部地区良好的创业环境会抑制邻近地区数字技术创业。究其原因，东部地区创新创业指数高的城市多为大城市，其技术较为发达，创业资源丰富，创业机会多，往往会吸引周边城市的数字技术创业者集聚。政府对科学技术投入的增加和数字基础设施水平的完善能提升东中部地区数字技术创业活跃度，而西部地区政府对科学技术的投入普遍偏低、数字基础设施相对较不完善，未能对该地区的数字技术创业产生显著影响。市场规模与数字技术创业间存在着“倒U型”关系，即西部地区市场规模过小，未能对数字技术创业产生影响；而东部地区市场规模的作用也在不断完善的基础设施和社会制度的影响下逐渐弱化。
进一步地，本文将样本分为东部、中部和西部地区，分析各解释变量对不同类型数字技术创业分布的地区差异：①对于数字产品制造行业创业，东部地区数字用户规模、政府科技支持强度、数字基础设施的正向影响最为显著；中部地区数字用户规模、风险投资、人力资本、市场规模的正向影响最为显著；西部地区风险投资、知识厚度、人力资本的正向影响最为显著。东部地区产业基础雄厚，人才丰富，不断提高政府科技支持及数字基础设施水平有利于提升城市对数字产品制造行业创业的吸引力，而中西部地区在承接东部地区数字产品制造行业转移的过程中，人才及风险投资发挥着越来越重要的作用。②对于数字产品服务行业创业，东部地区更依赖风险投资、政府科技支持强度和市场规模；中部地区的数字用户规模、风险投资、人力资本、市场规模更有利于其发展；西部地区的知识厚度是其发展的积极因素。东中部地区数字产品服务行业创业需要人才、科技的强有力支撑，西部地区数字产品服务行业创业仍处于起步阶段，其发展更依赖于知识厚度。③对于数字技术应用行业创业，三大地区数字用户规模、数字基础设施、知识厚度、人力资本、市场规模要素对其发展产生显著积极影响。数字技术应用行业创业活动在三大地区具有很强的人才、市场等资源的指向性，同时区域数字基础设施的完善对其有重要吸引力。④对于数字要素驱动行业创业，三大地区数字用户规模、数字基础设施、人力资本、市场规模的正向影响最为显著，即数字要素驱动行业创业具有很强的人才、市场等资源指向性。

4 结论与讨论

4.1 结论

数字技术创业是区域经济高质量发展的重要驱动力。文章探讨了 2008―2022年中国数字技术创业的时空分布特征及其影响因素，得出以下结论：
1） 中国的数字技术创业一直呈现增长趋势，大致经历了缓慢增长和快速增长2个发展阶段。中国数字技术创业活动主要集中在东部沿海地区，高度集中于京津冀、长三角、珠三角三大城市群，省会城市的引领地位愈发凸显，呈现“东强西弱、中部崛起”和“小集聚大分散”的特征，并且随着时间的推移，其地域分布呈现由沿海向内陆、中心城市向周边城市扩散的区位特征。
2） 不同类型数字技术创业活动由于产业特性不同，其空间分布特征也存在差异。珠三角地区以其雄厚的电子信息制造业基础、良好的城市基础设施基础等成为数字产品制造行业创业和数字产品服务行业创业的主要集聚地。长江中游地区则凭借发达的软件服务外包产业吸引了大批数字产品服务行业创业的集聚。东部沿海地区特别是长三角地区则凭借其区位条件吸收了大量外资和人才，为数字产品服务行业创业、数字技术应用行业创业及数字要素驱动行业创业创造了良好环境。2008―2022年，4类数字技术创业空间分布在上述集聚区加强的同时，有从东部向中西部地区扩散的趋势。
3） 数字用户规模、风险投资、政府科技支持强度、数字基础设施水平、知识厚度、市场规模对本地区数字技术创业产生显著正向影响，其中数字用户规模、知识厚度对邻近地区数字技术创业产生负向影响，数字基础设施对邻近地区具有正向溢出效应。创业文化则对本地区数字技术创业具有显著负向影响。此外，数字技术创业影响因素的作用存在空间异质性，不同因素作用强度在不同地区存在差异。
4） 不同类型的数字技术创业活动的影响因素存在明显差异。数字产品制造行业创业更加依赖人力资本和知识厚度等因素；而数字产品服务行业创业更多受到市场规模的影响；数字技术应用行业创业则对人才和完善的数字基础设施需求较高；而数字要素驱动行业创业则高度依赖数字基础设施和市场规模等因素。同时，不同类型的数字技术创业的影响因素也存在空间异质性。

4.2 讨论

数字技术创业是加速数字技术转化、推进区域经济发展的重要推动力量。文章对中国数字技术创业的时空格局和影响因素进行了实证研究。研究表明，当前阶段中国的数字技术创业呈现出向大城市集聚的趋势，但同时也存在分散化的迹象。一方面，依托大城市的核心资源和区位辐射，周边城市的数字技术创业活动被带动了起来。另一方面，西部地区仍滞后于东中部地区，而城市数字基础设施等带来的数字鸿沟可能会进一步加剧东部、中部和西部地区数字技术创业之间的不平衡情况。因此，文章提出建议：
第一，优化数字技术创业环境。①关注风险投资业的发展，通过制定相关的税收优惠政策支持风险投资业的发展，同时拓宽风险投资的来源渠道，引导多元化资金的参与。首先，制定吸引更多民间投资的政策，最大限度地发挥民间投资的作用，有效补充风险投资的来源和渠道。其次，可以出台优惠的税收政策，鼓励社会资金更多用于风险投资。②优化财政科技支出，改善地方科技发展环境，有针对性支持有助于国民经济发展的数字技术发展，吸引数字技术创业活动进入本地经济场域。③强化数字技术相关人才培养并打破人力资本跨区域流动的制度性障碍，通过优化住房、教育、医疗和就业等公共服务政策促进人力资本集聚，有效激发人力资本的数字技术创业活力。
第二，加快数字基础设施建设尤其是中西部地区的建设力度，避免数字鸿沟的持续扩大。中国东部地区数字基础设施较为完善，凭借其技术、市场等优势激发了数字技术创业的积极性，为中西部地区提供了宝贵的经验。因此在推进数字基础建设方面，中西部地区应完善各地区的资源配置路径，缩小区域之间的数字鸿沟，为数字技术创业搭建更广阔的平台[38] 。同时东部地区也要统筹协调邻近城市之间基础设施与数据资源的共享、互通。
第三，各地区要因地制宜，扬长避短，了解数字技术创业的区位因素与独特的环境诉求，制定更具针对性的创业政策。同时，各地区也要根据自身区位优势及产业基础制定差异化数字技术创业发展战略，加快区域经济转型与发展。
文章也存在不足之处。首先，尽管文章对全国范围内数字技术创业的时空格局和影响机制进行了深入分析，但定量分析可能无法完全解释创业活动的区域动态变化。因此，未来的研究可以采用定量分析和定性案例分析相结合的方法，以更全面地研究数字技术创业的区位影响因素。此外，文章未能充分讨论不同规模和行业小类的数字技术创业空间分异的影响因素。未来研究可对此进行进一步探讨，以便更好地理解数字技术创业的空间分布模式。

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