返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建與實(shí)證研究

金 語，張國慶

(浙江農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，浙江 臨安 311300)

返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)是我國鄉(xiāng)村振興的重要推動(dòng)力，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域、各個(gè)層面、各類經(jīng)濟(jì)主體和各種經(jīng)濟(jì)過程中影響顯著。創(chuàng)業(yè)主體、創(chuàng)業(yè)要素和創(chuàng)業(yè)環(huán)境等構(gòu)成多個(gè)創(chuàng)業(yè)生態(tài)種群，各個(gè)種群構(gòu)建創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，在實(shí)現(xiàn)最優(yōu)組合的過程中相互作用、協(xié)同發(fā)展，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)平衡發(fā)展。完善的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)有助于政府更好服務(wù)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，提升創(chuàng)業(yè)數(shù)量，改進(jìn)創(chuàng)業(yè)質(zhì)量，鼓勵(lì)更多返鄉(xiāng)勞動(dòng)者回鄉(xiāng)參與創(chuàng)業(yè)，減少創(chuàng)業(yè)失敗帶來的社會(huì)負(fù)面效應(yīng)，培育更多高增長性創(chuàng)業(yè)活動(dòng)和高潛力新創(chuàng)企業(yè)，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。

本文結(jié)合生態(tài)學(xué)、創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)等理論與文獻(xiàn)，在全球創(chuàng)業(yè)觀察(GEM)對創(chuàng)業(yè)環(huán)境評價(jià)的框架下，根據(jù)創(chuàng)業(yè)環(huán)境評價(jià)通用指標(biāo)，運(yùn)用相關(guān)性分析初步構(gòu)建了返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用R型聚類分析及因子分析對指標(biāo)體系進(jìn)行了精簡，并通過實(shí)證驗(yàn)證其科學(xué)性與合理性，以期為構(gòu)建和完善返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)提供決策支持。

1 文獻(xiàn)綜述

創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)研究源于自然生態(tài)系統(tǒng)和創(chuàng)業(yè)學(xué)的整合。Tansley，A.G認(rèn)為,在一定時(shí)間和空間范圍內(nèi)存在一個(gè)整體，整體內(nèi)部各種生物及生物群落與其所處的環(huán)境之間存在相互作用，且該整體具有調(diào)節(jié)作用，由此提出生態(tài)系統(tǒng)概念[1]；Dunnk將生態(tài)系統(tǒng)引入創(chuàng)業(yè)研究領(lǐng)域，將創(chuàng)業(yè)學(xué)與生態(tài)學(xué)融合，提出“創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)”的基本輪廓[2]；林嵩從生態(tài)學(xué)角度對創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的理解起點(diǎn)為創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的發(fā)展過程如同生命體一樣，擁有孕育、誕生、成長、成熟等階段，創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的階段性成長特征決定了新創(chuàng)企業(yè)需要如同生物體一樣不斷汲取資源，并且形成與外部支持要素之間相互依存的密切聯(lián)系[3]。

當(dāng)前學(xué)術(shù)界對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成的研究視角主要有兩個(gè)視角：一是系統(tǒng)視角，認(rèn)為創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是創(chuàng)業(yè)參與主體與創(chuàng)業(yè)環(huán)境共同構(gòu)成的有機(jī)整體，政府、創(chuàng)業(yè)企業(yè)等與創(chuàng)業(yè)環(huán)境一起構(gòu)成創(chuàng)業(yè)體系，系統(tǒng)內(nèi)要素的空間及秩序不作考慮[4-6]；二是生態(tài)視角，認(rèn)為創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部具有創(chuàng)業(yè)者、政府機(jī)構(gòu)、企業(yè)等多個(gè)生態(tài)群落，其構(gòu)成具有空間秩序，各要素形成一個(gè)個(gè)圈層，圈層再進(jìn)一步組合，這些生態(tài)群落相互依賴，并與其外部生態(tài)環(huán)境高度依存[7-9]。

《全球創(chuàng)業(yè)觀察報(bào)告(GEM)》和《全球創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)報(bào)告》在創(chuàng)業(yè)環(huán)境評價(jià)上具有權(quán)威性，學(xué)者們對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)主要從創(chuàng)業(yè)環(huán)境評價(jià)出發(fā)，在評價(jià)中多參考該報(bào)告并依據(jù)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成要素確定指標(biāo)，最終構(gòu)建某一類創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)體系。劉文光、趙濤、邊偉軍在建設(shè)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評級指標(biāo)體系中，根據(jù)區(qū)域科技創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)成，評價(jià)指標(biāo)體系由區(qū)域社會(huì)支撐環(huán)境和區(qū)域科技創(chuàng)業(yè)生態(tài)群落兩部分組成[10]；Acs Z J、Autio E和Szerb L首先嘗試依據(jù)GEM等報(bào)告數(shù)據(jù)對基于國家層面視角的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)開展研究，并提出相應(yīng)建議[11]；任聲策、胡遲分析了評價(jià)區(qū)域創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的運(yùn)行效率，根據(jù)學(xué)者和機(jī)構(gòu)提出的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)要素構(gòu)成框架建立指標(biāo)體系[12]。

通過文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，目前尚未有學(xué)者對返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系并進(jìn)行實(shí)證研究，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的研究較少?，F(xiàn)有對返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的研究從人群細(xì)分角度出發(fā)，選擇返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)大學(xué)生[13]或農(nóng)民工[14]進(jìn)行研究，缺乏對整個(gè)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的系統(tǒng)性研究。通過對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)[15]、科技型企業(yè)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)[12]的研究發(fā)現(xiàn)，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者選擇的創(chuàng)業(yè)模式切入研究，可以較全面細(xì)致地研究返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。學(xué)者們在研究時(shí)根據(jù)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)業(yè)主體的不同特點(diǎn)構(gòu)建相應(yīng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)體系，創(chuàng)業(yè)主體主要有師生[16]、創(chuàng)新型企業(yè)[15]、科技型企業(yè)[10]等。

2 評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 指標(biāo)篩選范圍

本文參考相關(guān)文獻(xiàn)，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展、文化氛圍、基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)業(yè)主體、金融機(jī)構(gòu)、政府部門等作為篩選范圍，展開返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)影響因素評價(jià)指標(biāo)篩選(表1)。

表1 返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成

創(chuàng)業(yè)主體從群體視角出發(fā)進(jìn)行研究具有局限性，本文選擇通從創(chuàng)業(yè)模式研究創(chuàng)業(yè)主體，使創(chuàng)業(yè)主體范圍覆蓋面更廣。有關(guān)文獻(xiàn)關(guān)于返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)模式的研究顯示，雷洪、趙曉歌在對返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)研究中提出，農(nóng)村創(chuàng)業(yè)應(yīng)根據(jù)市場需求導(dǎo)向，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，支持主產(chǎn)區(qū)發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品精深加工，加快推進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)、品牌創(chuàng)建和保護(hù)，發(fā)展觀光農(nóng)業(yè)、休閑農(nóng)業(yè)，拓展產(chǎn)業(yè)鏈與價(jià)值鏈[19]。研究發(fā)現(xiàn)，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者通過大規(guī)模的種養(yǎng)殖[20]進(jìn)行創(chuàng)業(yè)，通過產(chǎn)業(yè)化延長產(chǎn)業(yè)鏈條實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)，還有通過創(chuàng)辦實(shí)體經(jīng)濟(jì)、發(fā)展農(nóng)村第三產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)[21]。田晶在研究中指出，返鄉(xiāng)高校畢業(yè)生農(nóng)村創(chuàng)業(yè)中主要集中在種植養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品加工、休閑農(nóng)業(yè)、電子商務(wù)、特色工藝與農(nóng)業(yè)信息等方面[22]；Gubert F和Nordman C J通過對阿爾及利亞、摩洛哥和突尼斯回流勞動(dòng)力進(jìn)行的問卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)回流勞動(dòng)力主要在建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、餐飲酒店業(yè)等領(lǐng)域[23]；謝韶光以第一代返鄉(xiāng)農(nóng)民工為研究對象，發(fā)現(xiàn)返鄉(xiāng)農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)主要經(jīng)營形式為個(gè)體和私營，企業(yè)規(guī)模較小[24]；檀學(xué)文、胡擁軍、伍振軍等通過研究，總結(jié)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)模式主要分為農(nóng)產(chǎn)品加工、農(nóng)村電商、家庭農(nóng)場和休閑娛樂等[25]。

2.2 評價(jià)指標(biāo)篩選

本文根據(jù)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)及創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)涵及國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的高頻指標(biāo)，結(jié)合我國返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的實(shí)際情況，依據(jù)系統(tǒng)性、全面性、可操作性和代表性原則，篩選得到70個(gè)二級指標(biāo)(表2)。

表2 返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)篩選評價(jià)指標(biāo)體系

(續(xù)表2)

2.3 指標(biāo)數(shù)據(jù)收集與處理

樣本選擇與數(shù)據(jù)收集：2016年2月至2017年11月，國家十部委聯(lián)合公布了三批結(jié)合新型城鎮(zhèn)化開展支持農(nóng)民工等人員返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)實(shí)踐地區(qū)名單。經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好的地區(qū)有利于創(chuàng)業(yè)者識(shí)別、利用創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，有助于當(dāng)?shù)貏?chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的形成與發(fā)展，進(jìn)一步推動(dòng)和保障創(chuàng)業(yè)活動(dòng)。本文根據(jù)系統(tǒng)性原則、全面性原則和代表性原則，首先篩選出三批名單都有地區(qū)入選的省份，依據(jù)2017年全國GDP排名，東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)各選擇一個(gè)GDP最高的省份。GDP高的省份經(jīng)濟(jì)活躍，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)顯示度高，分別是江蘇省、河南省和四川省。其次，各省份分三批根據(jù)GDP排名各抽取一個(gè)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)試點(diǎn)地區(qū)，根據(jù)可操作性原則(由于部分地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒不對外公布，因此選擇地區(qū)按GDP排名順延)，選擇江蘇省的新沂市、啟東市、如皋市，河南省的汝州市、禹州市、清豐縣，四川省的宜賓市、閬中市、宣漢縣。第三，通過查閱9個(gè)地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒(2018年)，以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展局、農(nóng)業(yè)農(nóng)村局、統(tǒng)計(jì)局、商務(wù)局等相關(guān)政府部門公布的統(tǒng)計(jì)公報(bào)，搜集并獲取相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：由于指標(biāo)數(shù)據(jù)存在單位不一致問題，因此采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化法對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。計(jì)算公式為：

(1)

式中，Zij為數(shù)據(jù)無量綱化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)；Xij為第i個(gè)城市第j個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)。利用公式(1)計(jì)算出指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果(表3)。

表3 篩選指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果

2.4 系統(tǒng)指標(biāo)再篩選

相關(guān)性分析：為了使評價(jià)指標(biāo)體系簡潔有效，需避免指標(biāo)反映信息重復(fù)。兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)反映了兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)越大，兩個(gè)指標(biāo)反映的信息相關(guān)性就越高。通過SPSS軟件計(jì)算同一準(zhǔn)則層中評價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，以M為0.9作為臨界值，相關(guān)系數(shù)大于0.9的指標(biāo)進(jìn)行篩選刪除，經(jīng)過篩選刪除X2、X8、X11、X32、X33、X40、X41、X44、X51、X57。

表4 R型聚類分析—因子分析指標(biāo)篩選

(續(xù)表4)

R型聚類分析：為了保證分類的合理性，本文利用SPSS軟件對各準(zhǔn)則層內(nèi)指標(biāo)進(jìn)行R聚類。首先，對各指標(biāo)層的指標(biāo)分別聚類；其次，每個(gè)聚類類別內(nèi)需分別進(jìn)行非參數(shù)Kruskal-Wallis檢驗(yàn)，檢驗(yàn)系數(shù)應(yīng)顯著大于0.05，表示各類別內(nèi)指標(biāo)具有高相關(guān)性，檢驗(yàn)結(jié)果說明分類合理。具體指標(biāo)聚類結(jié)果見表4中的第2、3列。

因子分析：因子分析提取公共因子，由此對指標(biāo)進(jìn)一步篩選，保留最具代表性指標(biāo)。在R型聚類結(jié)果基礎(chǔ)上，對不同聚類類別的指標(biāo)分別用SPSS軟件進(jìn)行因子分析，得到各指標(biāo)因子載荷值，具體見表4中的第4列。由于經(jīng)過聚類分析，類別內(nèi)指標(biāo)相關(guān)性較高，故從中提取一個(gè)公共因子，該公共因子在類別中解釋力最強(qiáng)，具有很強(qiáng)代表性，公共因子的因子貢獻(xiàn)率均大于75%，結(jié)果見表4中的第5列和第6列。較為特殊的是Y4-2中僅有X30、X41，提取公共因子后其因子貢獻(xiàn)率小于75%，因此兩指標(biāo)均保留。Y1-3中只有一個(gè)指標(biāo)X4，說明這個(gè)指標(biāo)與本準(zhǔn)則層內(nèi)其他指標(biāo)考核經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的角度可能不同，相關(guān)性不高，故用這個(gè)指標(biāo)單獨(dú)代表一類。篩選結(jié)果見表4中的第7列。這樣，每一準(zhǔn)則層都能夠得到幾個(gè)代表性的指標(biāo)。

在R型聚類的初步聚類后，通過因子分析進(jìn)行定量篩選，最終在7個(gè)準(zhǔn)則層內(nèi)共篩選、保留23個(gè)指標(biāo)，共刪除47個(gè)指標(biāo)。

2.5 指標(biāo)體系合理性判斷

根據(jù)因子分析采用數(shù)據(jù)方差表示指標(biāo)信息含量的做法，建立判斷指標(biāo)體系合理性的定量標(biāo)準(zhǔn)。計(jì)算公式為：

(2)

式中，Sk表示篩選指標(biāo)樣本方差之和；Sh表示最終保留指標(biāo)樣本方差之和；k表示篩選指標(biāo)數(shù)目；h表示篩選后最終保留的指標(biāo)數(shù)目；n表示指標(biāo)樣本的數(shù)目；Xij表示篩選指標(biāo)中第i個(gè)城市第j個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)；xij表示最終保留指標(biāo)中第i個(gè)城市第j個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

通過計(jì)算，本文從篩選的70個(gè)指標(biāo)中再篩選出32.8%，即23個(gè)指標(biāo)的信息貢獻(xiàn)量為92.14%，表明最終得到的指標(biāo)體系在反映原始指標(biāo)信息能力上合理，指標(biāo)體系具有合理性。

2.6 指標(biāo)權(quán)重確定

熵值法綜合評估所有指標(biāo)，具有客觀性。具體表現(xiàn)在：利用指標(biāo)信息熵即信息有序程度來確定權(quán)重，熵越小，指標(biāo)權(quán)重就越大；熵越大，指標(biāo)權(quán)重就越小。首先將指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、正向化處理，然后計(jì)算評價(jià)指標(biāo)熵值，最后計(jì)算評價(jià)指標(biāo)熵權(quán)。評價(jià)指標(biāo)熵值計(jì)算公式為：

(3)

式中，Ei為第i個(gè)指標(biāo)的熵值；aij為在m個(gè)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)試點(diǎn)地區(qū)中第j個(gè)地區(qū)第i個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化、正向化后數(shù)據(jù)。

其中，fij的計(jì)算公式為：

(4)

評價(jià)指標(biāo)熵權(quán)計(jì)算公式為：

(5)

2.7 指標(biāo)體系形成

本文通過指標(biāo)篩選最終得到返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重(表5)。指標(biāo)體系綜合得分計(jì)算公式如下：

(6)

式中，Mj為第j個(gè)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)試點(diǎn)地區(qū)綜合得分；n為指標(biāo)數(shù)量；wi為該地區(qū)第i個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)；xij為第j個(gè)地區(qū)第i個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。

表5 返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)最終評價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

3 實(shí)證分析

3.1 評價(jià)結(jié)果

根據(jù)本文構(gòu)建的指標(biāo)體系對東部地區(qū)江蘇省的新沂市、啟東市、如皋市，中部地區(qū)河南省的汝州市、禹州市、清豐縣和西部地區(qū)四川省的宜賓市、閬中市、宣漢縣進(jìn)行返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)。樣本區(qū)在各分指標(biāo)、總指標(biāo)得分及排名見表6。

表6 9市(縣)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)得分及排名

3.2 結(jié)果分析

根據(jù)評價(jià)結(jié)果可知，四川省宜賓市排名第一位，主要是由于該市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境、文化氛圍環(huán)境、創(chuàng)業(yè)企業(yè)、政府部門5個(gè)方面排名均第一位。宜賓市農(nóng)村居民人均生活消費(fèi)支出、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、城鎮(zhèn)化率在9市(縣)中均排名靠前，其創(chuàng)業(yè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境較好、交通便捷度較高、網(wǎng)絡(luò)覆蓋面較廣、重視農(nóng)民技能培訓(xùn)、農(nóng)村書屋和文化館數(shù)量較多，良好的基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境為返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)人員提供了較強(qiáng)的電商基礎(chǔ)設(shè)施，而注重提高農(nóng)村居民素質(zhì)的文化氛圍環(huán)境提高了創(chuàng)業(yè)人員的創(chuàng)業(yè)技能。宜賓市鄉(xiāng)村休閑旅游接待人數(shù)多，表明鄉(xiāng)村休閑旅游發(fā)展較好；家庭農(nóng)場數(shù)量龐大，農(nóng)民專業(yè)合作社聯(lián)合社持續(xù)增加，農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)總數(shù)較多，體現(xiàn)宜賓市返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)量多、發(fā)展好，政府部門為返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)人員提供資金與項(xiàng)目支持，鼓勵(lì)、扶持返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)力度大。宜賓市金融機(jī)構(gòu)與服務(wù)機(jī)構(gòu)這兩個(gè)方面排名第四位，但金融機(jī)構(gòu)整體為返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)人員仍提供了較多的資金支持，服務(wù)機(jī)構(gòu)則從創(chuàng)業(yè)發(fā)展空間、技術(shù)、服務(wù)外包等方面給予返鄉(xiāng)人員創(chuàng)業(yè)支持。宜賓市返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)具有良好的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)氛圍和創(chuàng)業(yè)環(huán)境，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)人員得到資金、技術(shù)和資源上的大力支持，形成返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，因此宜賓市在9市返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)中排名第一位。

江蘇省新沂市、啟東市、如皋市分別為第二位、第三位、第四位?？傮w上，江蘇省返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)優(yōu)于四川省和河南省，東部地區(qū)優(yōu)于中西部地區(qū)。江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展活躍，綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)于四川省和河南省，江蘇省各級政府出臺(tái)了多項(xiàng)政策鼓勵(lì)各群體進(jìn)行返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，社會(huì)創(chuàng)業(yè)氛圍濃厚，基礎(chǔ)設(shè)施完善建成且質(zhì)優(yōu)價(jià)廉，高速暢通、服務(wù)便捷的寬帶網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)體系，創(chuàng)業(yè)服務(wù)深入農(nóng)村，主動(dòng)探索并解決返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)人員金融難題，由此江蘇省返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)外部環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、文化氛圍環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境與返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)內(nèi)部各個(gè)群落，創(chuàng)業(yè)企業(yè)、政府部門、金融機(jī)構(gòu)、服務(wù)機(jī)構(gòu)之間相互作用，建成相互協(xié)調(diào)、良性循環(huán)的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。

河南省清豐縣金融機(jī)構(gòu)排名第九位，說明清豐縣雖然為返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者提供了一定的資金支持，但是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境、文化氛圍環(huán)境、創(chuàng)業(yè)企業(yè)、政府部門、服務(wù)機(jī)構(gòu)6個(gè)方面排名低。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境排名第九位，文化氛圍環(huán)境、政府部門排名第八位，創(chuàng)業(yè)企業(yè)、服務(wù)機(jī)構(gòu)排名第七位。清豐縣尚未營造出良好的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)氛圍和創(chuàng)業(yè)環(huán)境，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)人員對創(chuàng)業(yè)要素獲取具有難度，尚未構(gòu)成完善的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，因此清豐縣在九市返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)中排名第九位。

4 結(jié)論與討論

本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境、文化氛圍環(huán)境、創(chuàng)業(yè)企業(yè)、政府部門、金融機(jī)構(gòu)、服務(wù)機(jī)構(gòu)7個(gè)方面出發(fā)構(gòu)建了準(zhǔn)則層，篩選出70個(gè)指標(biāo)，并通過相關(guān)性分析、R型聚類分析、因子分析篩選出23個(gè)指標(biāo)，最終構(gòu)建了返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)體系。同時(shí)，采用熵值法對返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)體系中23個(gè)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，并對江蘇省、河南省、四川省9個(gè)市(縣)進(jìn)行返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)，在理論和方法貢獻(xiàn)為返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)評價(jià)提供了支持?，F(xiàn)階段構(gòu)建完善返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)以政府引導(dǎo)為主，科學(xué)、系統(tǒng)、綜合評價(jià)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)有助于政府制定更加匹配的政策。地方政府從基礎(chǔ)設(shè)施、文化氛圍、創(chuàng)業(yè)能力、政策支持、金融渠道、服務(wù)體系6個(gè)方面鼓勵(lì)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，各地區(qū)則根據(jù)評價(jià)分析有針對性地采取舉措，提高返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)數(shù)量和質(zhì)量，改善返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量，進(jìn)一步完善返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。

未來，應(yīng)進(jìn)一步選取更多年份做縱向的比較分析，評價(jià)系統(tǒng)發(fā)展的合理性和持續(xù)性等，并盡可能擴(kuò)大樣本量，通過橫向比較不同地域返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展差異，以進(jìn)一步探究返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。