韓明丹，李冉，王文靜，張家明

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)如何有效帶動就業(yè)——基于系統(tǒng)動力學的傳導機制及情景仿真分析

韓明丹，李冉，王文靜，張家明

(武漢理工大學創(chuàng)業(yè)學院，湖北武漢，430070)

基于系統(tǒng)動力學的理論和方法構建了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的SD模型，揭示了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的傳導渠道及作用機理，仿真分析了不同情境及政策影響下創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與就業(yè)系統(tǒng)中關鍵要素變化對主要宏觀指標的影響，量化考察創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的帶動作用。研究結果表明：適當優(yōu)化創(chuàng)新研發(fā)投入和創(chuàng)業(yè)相關財稅政策、提高創(chuàng)新成果向創(chuàng)業(yè)的轉(zhuǎn)化率、鼓勵機會型創(chuàng)業(yè)等可以顯著帶動就業(yè)與經(jīng)濟增長，同時要注意防范社會重大事件對系統(tǒng)平衡的沖擊。區(qū)別于傳統(tǒng)線性回歸或局部均衡分析方法無法動態(tài)演繹和量化考察創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、就業(yè)各系統(tǒng)間形成的迭代作用、反饋過程及復雜關系，研究強調(diào)了創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的帶動作用，以期為“十四五”規(guī)劃中“實施就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略”提供更明晰的理論支持和政策參考。

系統(tǒng)動力學；創(chuàng)新；創(chuàng)業(yè)；就業(yè)

為了應對世界經(jīng)濟開放與保護交替演化的復雜局勢，實現(xiàn)“穩(wěn)增長、調(diào)結構、保就業(yè)、惠民生”的宏觀目標，中國在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的制定和實施上突出強調(diào)了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)對經(jīng)濟發(fā)展和就業(yè)增長的帶動作用。從2013年至今，中央層面至少出臺了50份相關文件，凸顯出實現(xiàn)該目標的重要性、緊迫性。如今，“以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)”已上升為國家戰(zhàn)略，并由此掀起了我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐的熱潮。然而，大量數(shù)據(jù)表明，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動的風險和不確定性很高，創(chuàng)新成功率不足三成[1]，而創(chuàng)業(yè)失敗率更高[2]。在美國，得到廣泛認可的創(chuàng)業(yè)成功率僅為10%；在中國大約95%的創(chuàng)業(yè)公司會在7～10年內(nèi)倒閉[3]。部分對中國工業(yè)企業(yè)微觀就業(yè)數(shù)據(jù)的分析顯示，由于新舊企業(yè)之間存在就業(yè)的替代及再分配效應，新創(chuàng)企業(yè)和年輕企業(yè)雖然能創(chuàng)造較高的就業(yè)凈增長率，但由于其規(guī)模較小，大多生存能力較弱，存活年限較短，并不能保證整個行業(yè)都產(chǎn)生正的就業(yè)凈增長率[4]。如果遇到突發(fā)重大公共疫情或事件，大量企業(yè)停工待產(chǎn)還會給就業(yè)穩(wěn)定帶來不可忽視的風險[5]。可見，創(chuàng)新不易，創(chuàng)業(yè)艱難，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)并非一蹴而就。然而遺憾的是，與豐富的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐相比，相關研究還相對滯后，對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能否有效地帶動就業(yè)、如何實現(xiàn)有效地帶動就業(yè)等問題還有待進一步深入的闡釋和系統(tǒng)的解答。

一、文獻回顧

“創(chuàng)業(yè)”研究源于法國經(jīng)濟學家Cantillon在1755年將“entrepreneur”一詞引入學界，“創(chuàng)新”研究熱潮源于Schumpeter及其成名作《經(jīng)濟發(fā)展理論》，后者首次解釋了“創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)”如同源泉和載體般的緊密聯(lián)系[6]；Drucker在《創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)精神》一書中進一步闡述了創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)和形式上的關系[7]；美國管理學家Adizes提出了基于創(chuàng)新的“企業(yè)生命周期理論”[8]；美國創(chuàng)業(yè)教育領袖人物Timmons強調(diào)了創(chuàng)新促進創(chuàng)業(yè)要素匹配的關鍵作用[9]?？梢妵鈱?chuàng)新與創(chuàng)業(yè)關系的性質(zhì)有了基本的共識。國內(nèi)對于創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)的研究相對獨立，少量針對二者關系的研究多從相互作用和依存的簡單線性關系入手，有待對創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)間的協(xié)同機制進行更深入的研究[10?11]。

“創(chuàng)新對就業(yè)的影響”研究自英國古典經(jīng)濟學家李嘉圖的“機器替代勞動理論”和熊彼特的“創(chuàng)造性破壞理論”被提出之后，國外一些學者試圖利用線性回歸等實證方法進行檢驗，卻發(fā)現(xiàn)微觀層面的技術創(chuàng)新通常會帶來積極的就業(yè)作用[12]；行業(yè)中觀層面的整體效應小于微觀層面的整體效應，且工藝創(chuàng)新對就業(yè)的影響往往更多是負向的[13]；在宏觀上創(chuàng)新可能因降低價格、增加市場競爭力和更大產(chǎn)出等帶來就業(yè)補償效應[14]。中國的學者基于不同數(shù)據(jù)和模型進行了探討，大體形成了抑制替代論[15]、就業(yè)促進論[16]、動態(tài)變化論[17]等不同觀點。

“創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的影響”的相關理論包括早期的“創(chuàng)業(yè)與就業(yè)無關論”[18]、“失業(yè)推動創(chuàng)業(yè)論”[19]以及后續(xù)提出的與生存型創(chuàng)業(yè)相關的“難民效應假說”和與機會型創(chuàng)業(yè)相關的“企業(yè)家效應假說”[20]等。然而，這些不同類型創(chuàng)業(yè)的就業(yè)效應分析，更多考慮的是新進企業(yè)的自身短期就業(yè)創(chuàng)造作用，可能忽視了它們與同行其他在位企業(yè)之間的競爭帶來的行業(yè)中期就業(yè)擠出效應，以及宏觀長期影響的評估[21]。有研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)對就業(yè)長期影響的大小及時滯性在區(qū)域間存在差異[22]。大部分研究肯定了在中國創(chuàng)業(yè)對就業(yè)總體的積極作用，但與經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)中的國家相比，中國市場新建企業(yè)的擠出效應持續(xù)時間更長，供給方效應出現(xiàn)的時間更晚，這可能與中國市場中新建企業(yè)創(chuàng)新水平較低有關。因此在中國情景下討論創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的帶動作用更需要將創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新緊密結合起來[23?24]。

另外，“以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)”的關鍵在于“帶動”，因為無論是大眾創(chuàng)業(yè)，還是萬眾創(chuàng)新，都少不了一個“眾”字，其宗旨就在于利用少數(shù)“敢為人先”的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者的引領、示范和傳導作用帶動大眾參與，進而發(fā)揮“一人創(chuàng)業(yè)帶動多人就業(yè)”的“倍增效應”。然而，在理論上，有關創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能否真正帶動就業(yè)的爭論從來就沒有停止過。不僅在創(chuàng)新的就業(yè)效應上存在著分歧[25]，對于創(chuàng)業(yè)和就業(yè)的關系，也仍然存在著不同的見解：一種觀點從直覺的認識出發(fā)，認為創(chuàng)業(yè)自然可以帶動就業(yè)，更多新創(chuàng)企業(yè)可以帶動更多就業(yè)是順理成章的；另一種觀點認為擁有新技術的新建企業(yè)大范圍替代現(xiàn)存企業(yè)，會導致就業(yè)量急劇下降[25]。顯然，前者忽視了新創(chuàng)企業(yè)對在位企業(yè)的就業(yè)擠出效應，后者未能看到其由于刺激創(chuàng)新、提高效率、降低成本、推動產(chǎn)業(yè)升級、促進經(jīng)濟增長等帶來的宏觀長期就業(yè)溢出效應或供給方效應。因此，對于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能否帶動就業(yè)的研究不僅要考慮短期直接的就業(yè)崗位數(shù)量增加和擠出效應，更應重視長期間接的、全方位的就業(yè)帶動效應。但這就需要從過去的創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)與就業(yè)之間相對封閉的小系統(tǒng)的簡單靜態(tài)線性關系思維發(fā)展到完全開放的由科技(創(chuàng)新)、經(jīng)濟(創(chuàng)業(yè))、社會(就業(yè))等構成的復雜大系統(tǒng)的協(xié)同耦合思維，需要用新的理論范式和方法來分析和詮釋創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)跨系統(tǒng)協(xié)同帶動就業(yè)的演化邏輯及傳導機制。

本研究認為，創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)與就業(yè)之間并非只是簡單的單維靜態(tài)線性關系，而是具有復雜性、多維性和動態(tài)演變性的非線性特征，需要更全面、更科學的理論分析和方法檢驗?，F(xiàn)有的相關實證檢驗只是分別從創(chuàng)新或創(chuàng)業(yè)的單面測算其對就業(yè)的影響，這些研究囿于局部均衡分析，沒有將與創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、就業(yè)相關的各經(jīng)濟指標間的關系放在統(tǒng)一的框架中進行考察，不能衡量各變量相互間的作用影響，忽略了中長期動態(tài)分析和政策模擬仿真。而這對于研究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與就業(yè)相互間的作用機制恰恰是非常重要的。

本文的創(chuàng)新點在于：①從“科技?經(jīng)濟?社會”復雜系統(tǒng)的協(xié)同耦合思維出發(fā)，借助系統(tǒng)動力學(SD)方法，刻畫創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與就業(yè)之間的動態(tài)、非線性、高階的迭代反饋關系，揭示創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的傳導渠道和作用機理；②仿真模擬社會突發(fā)疫情或其他突發(fā)重大公共事件情景下關鍵要素變化對主要宏觀指標的影響，了解系統(tǒng)內(nèi)外的反饋機制、作用路徑及影響效果，從而在實踐上為促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)更有效地帶動就業(yè)提供決策參考。

下文結構安排如下：第二部分主要對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的系統(tǒng)框架以及不同子系統(tǒng)的傳導機制進行詳細分析并做出多種情景假設；第三部分建立系統(tǒng)動力學流圖，并構建仿真方程；第四部分對系統(tǒng)動力學模型在不同情景下的模擬仿真結果進行解釋說明，并提出政策啟示；最后給出了全文的總結、不足和進一步研究的展望。

二、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的系統(tǒng)結構及傳導機制分析

由于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)涉及經(jīng)濟、創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、就業(yè)多個子系統(tǒng)，各子系統(tǒng)之間并非完全獨立，而是存在著復雜的迭代關系。為了便于從系統(tǒng)動力學角度對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)如何有效帶動就業(yè)問題展開研究，下面主要從經(jīng)濟子系統(tǒng)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)子系統(tǒng)、就業(yè)子系統(tǒng)三個方面選取關鍵要素，并通過系統(tǒng)的因果反饋關系對系統(tǒng)行為和傳導機制進行解釋描述。

(一) 經(jīng)濟子系統(tǒng)

經(jīng)濟子系統(tǒng)包含綜合技術水平、投入勞動力總數(shù)、投入資本總量和經(jīng)濟社會總產(chǎn)出等主要宏觀指標。假定經(jīng)濟社會的總產(chǎn)出遵循柯布?道格拉斯的生產(chǎn)函數(shù)基本形式[26]：

在眾多影響經(jīng)濟產(chǎn)出的因素中，對于長期經(jīng)濟增長起根本作用的是國家的技術水平，因此以創(chuàng)新水平為代表的技術水平對于社會經(jīng)濟增長至關重要。與創(chuàng)新水平相關的經(jīng)濟投入因素包括：研發(fā)投入、基礎設施投入以及教育投入。政府支持有助于高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提升[27]，研發(fā)投入是衡量科技活動規(guī)模和發(fā)展速度的重要指標。教育投入也會直接影響社會人力資本水平，進而影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)[28]。故政府可通過加大教育、研發(fā)和基礎設施等方面的投入，激勵各類主體加大科技投入，促進其對經(jīng)濟增長的直接推動力[29]。

(二) 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)子系統(tǒng)

根據(jù)熊彼特、門施、范·杜因、弗里曼等的創(chuàng)新理論，當經(jīng)濟水平衰退引發(fā)經(jīng)濟危機的時候，將迫使社會通過創(chuàng)新尋求出路，由此產(chǎn)生商業(yè)機會。創(chuàng)業(yè)者通過捕捉商業(yè)機會進行創(chuàng)業(yè)，促使新產(chǎn)業(yè)部門涌現(xiàn)。而創(chuàng)業(yè)通常又伴隨著創(chuàng)新，即企業(yè)為了存活或長久發(fā)展不得不進行持續(xù)創(chuàng)新。因此創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)是不完全獨立的兩個要素變量，且存在多重反饋關系：一方面，新創(chuàng)企業(yè)的誕生促進了創(chuàng)新成果的商業(yè)化，有助于創(chuàng)新價值的實現(xiàn)[30]；另一方面，創(chuàng)業(yè)過程中創(chuàng)新水平的提升使得生存型創(chuàng)業(yè)企業(yè)和機會型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成功率或存活率提高，進而產(chǎn)生社會經(jīng)濟效益。新創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展將通過示范擴散效應帶動新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。同時創(chuàng)新產(chǎn)生的科技成果對于社會經(jīng)濟效益的提升也有正向的反饋作用。經(jīng)濟效益的增加會反過來有助于激勵政府和各類市場主體加大對創(chuàng)新研發(fā)的投資以及對創(chuàng)業(yè)的投資，形成兩個正反饋閉環(huán)，如圖1中創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)子系統(tǒng)所示。

圖1 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的各子系統(tǒng)

(三) 社會就業(yè)子系統(tǒng)

就業(yè)市場的均衡受就業(yè)需求和社會勞動力供給的共同影響。一般來說，勞動力供給與適齡勞動人口數(shù)量和勞動參與率密切相關，而勞動力需求主要受創(chuàng)業(yè)水平的影響。根據(jù)創(chuàng)業(yè)動機的不同，創(chuàng)業(yè)可以分為生存型創(chuàng)業(yè)和機會型創(chuàng)業(yè)[31]，生存型創(chuàng)業(yè)是指因貧困且缺乏其他就業(yè)選擇而被迫從事的創(chuàng)業(yè)活動；機會型創(chuàng)業(yè)是為了抓住商業(yè)機會而主動開展的創(chuàng)業(yè)活動。兩種創(chuàng)業(yè)均會產(chǎn)生崗位創(chuàng)造效應和崗位擠出效應，進而影響就業(yè)需求，但效應大小并不相同[32]。相比之下，機會型創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)崗位的增加會明顯優(yōu)于生存型創(chuàng)業(yè)。若創(chuàng)業(yè)帶來的創(chuàng)造就業(yè)效應能夠提高社會勞動力供需數(shù)量，那么在長時間發(fā)展后必會產(chǎn)生社會經(jīng)濟效益。經(jīng)濟效益的提升促進創(chuàng)業(yè)投資增加，同時正向刺激勞動力的供給。于是形成如圖1中社會就業(yè)子系統(tǒng)所示的反饋關系。

(四) 因果關系圖和研究假設

為了詳細呈現(xiàn)上述三個子系統(tǒng)中多個因素相互作用的因果關系，本研究結合關鍵要素構建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的演化機理模型和框架結構(如圖2所示)，并利用系統(tǒng)動力學模型分析系統(tǒng)內(nèi)部回路以探究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的動態(tài)特性。在系統(tǒng)動力學理論中：若在某一刻要素變量隨要素變量的變化而變化，則認為與存在因果關系，若與同增同減，則稱該因果關系的極性為“+”，否則極性為“?”。根據(jù)實際研究內(nèi)容，構建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的因果關系圖，如圖3所示。本文在對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)系統(tǒng)的重要反饋回路進行詳細闡述的基礎上，根據(jù)回路中要素之間的因果關系提出研究假設。

在資本投入方面，本研究聚焦于四項投入的影響：研發(fā)投入、基礎設施投入、教育投入以及科技財稅投入。其中研發(fā)投入及教育投入可歸為創(chuàng)新投資，基礎設施投入及科技財稅投入可歸為創(chuàng)業(yè)投資。則資本投入對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)以及就業(yè)的影響在系統(tǒng)中的因果反饋回路有以下兩條：

圖2 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的演化機理模型和框架結構

圖3 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的因果關系圖

針對以上回路，本研究提出如下假設：

H1：在其他要素不變的情況下，研發(fā)投入的變化影響創(chuàng)新水平，進而影響創(chuàng)業(yè)和就業(yè)水平。即創(chuàng)新投資越大，就業(yè)數(shù)量越多。

通過前期的理論分析和文獻調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新水平的提高可以在一定程度上促進新創(chuàng)企業(yè)增加，而新創(chuàng)企業(yè)會對就業(yè)產(chǎn)生直接效應和間接效應[26]。直接效應是指新創(chuàng)企業(yè)對于就業(yè)的直接影響，由崗位創(chuàng)造效應以及崗位擠出效應共同作用。崗位創(chuàng)造效應是指市場中的新創(chuàng)企業(yè)可以直接提供就業(yè)崗位；崗位擠出效應是指市場中由于新創(chuàng)企業(yè)的出現(xiàn)而產(chǎn)生的競爭導致現(xiàn)有企業(yè)因市場份額降低而縮減規(guī)?；蛑苯油顺鍪袌觯沟镁蜆I(yè)崗位存量減少。間接效應是指新創(chuàng)企業(yè)進入市場后對整體市場產(chǎn)生影響進而引起就業(yè)變動，這種變動又稱供給方效應。本研究重點關注新創(chuàng)企業(yè)為就業(yè)帶來的直接效應，并將新創(chuàng)企業(yè)劃分為機會型創(chuàng)業(yè)企業(yè)和生存型創(chuàng)業(yè)企業(yè)。相關要素在系統(tǒng)中的因果反饋回路為：

針對以上回路，本研究提出如下假設：

H3：在其他要素不變的情況下，機會型創(chuàng)業(yè)相較于生存型創(chuàng)業(yè)對于就業(yè)水平影響更加顯著，即機會型創(chuàng)業(yè)越多，越促進就業(yè)數(shù)量的增長。

突發(fā)事件的發(fā)生必然會對當前創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)系統(tǒng)中的平衡產(chǎn)生影響，例如新型冠狀病毒的爆發(fā)使第三產(chǎn)業(yè)或中小企業(yè)的部分人員面臨失業(yè)問題，導致企業(yè)倒閉、創(chuàng)業(yè)失敗數(shù)量增加，就業(yè)數(shù)量減少，從而對社會經(jīng)濟產(chǎn)生嚴重影響，因此本研究提出如下假設：

H4：在其他要素不變的情況下，突發(fā)事件對經(jīng)濟、創(chuàng)業(yè)、就業(yè)等多方面都會產(chǎn)生負面沖擊，即就業(yè)數(shù)量減少、社會經(jīng)濟水平下降等情況會發(fā)生。

三、系統(tǒng)動力學模型的構建

(一) 系統(tǒng)動力學流圖的建立

因果關系圖展示了系統(tǒng)各要素之間的因果關系和反饋過程，但不能反映創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的系統(tǒng)整體的動態(tài)變化。為了進一步對系統(tǒng)中要素變量的性質(zhì)加以區(qū)分，更明確表達要素之間的數(shù)學邏輯關系和反饋過程，使反饋性質(zhì)和控制機制更清楚直觀，本研究利用Vensim PLE軟件繪制了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的系統(tǒng)動力學流圖，如圖4所示。

常溫下鉬在空氣中是穩(wěn)定的，當溫度達到400 ℃時開始發(fā)生輕微的氧化，當達到600 ℃后則會發(fā)生劇烈的氧化反應而生成三氧化鉬。常溫下，鎢在空氣中穩(wěn)定，但在400～500 ℃開始出現(xiàn)明顯氧化，形成藍黑色的致密的三氧化鎢[1]。因此在鎢鉬加熱過程中，為了防止鎢鉬制品在加熱過程中出現(xiàn)氧化，需要將加熱產(chǎn)品用氫氣作為保護氣體與空氣完全隔絕，避免影響產(chǎn)品的質(zhì)量。實踐證明，高溫下氫氣的量越足，處理產(chǎn)品的品質(zhì)越高。

上述模型結構闡述了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的基本演化路徑和整體框架，但具體的作用機制、要素影響等還需要進一步推理演化。為了更詳盡地研究創(chuàng)新帶動創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的反饋機制，本次研究選取了20種重要指標變量以進行測量和分析。主要變量如表1所示，其中創(chuàng)新水平用科技成果登記數(shù)表示，基礎設施投入為國家財政交通運輸支出，科技財稅投入為國家財政科學技術支出。

圖4 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的系統(tǒng)動力學流圖

表1 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)系統(tǒng)動力學模型主要變量

(二) 仿真方程的構建

系統(tǒng)動力學模型中的仿真方程是依據(jù)經(jīng)濟學和系統(tǒng)動力學基本原理，設定各個子系統(tǒng)的具體函數(shù)關系式，以闡釋各個要素之間的數(shù)學關系，基于《中國統(tǒng)計年鑒》(2009—2018)得到的各項指標數(shù)據(jù)，根據(jù)柯布?道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)、知識生產(chǎn)函數(shù)等規(guī)范數(shù)學函數(shù)，并應用SPSS軟件將相應系數(shù)進行回歸分析，通過不斷測試和調(diào)整數(shù)據(jù)，得到以下主要系統(tǒng)方程式，如表2所示。

表2 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)系統(tǒng)動力學模型主要公式

四、模型的仿真與結果分析

(一) 模型的有效性檢驗

根據(jù)表2各個子系統(tǒng)的具體函數(shù)關系式及研究構建的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的系統(tǒng)動力學模型，取INITIAL TIME=2009，F(xiàn)INAL TIME= 2018，利用Vensim PLE軟件對2009—2018年國家創(chuàng)新水平、就業(yè)數(shù)量、資本存量進行模擬仿真，得到主要變量模擬值。為了確保仿真結果的有效性，將模擬值與歷史實際數(shù)據(jù)進行比較，對模型進行數(shù)據(jù)的有效性檢驗，具體結果如表3所示。驗證結果顯示，上述三個變量的數(shù)值模擬值與實際值誤差較小，說明模型的擬合度較好，模型與實際系統(tǒng)的一致性較高，因此證明仿真模型有效。

表3 實際值與仿真值對比結果

(二) 仿真模型預測

通過Vensim PLE軟件進行模擬仿真得到2009—2029年主要指標的趨勢圖，如圖5所示。由圖5可見，按照現(xiàn)有經(jīng)濟和就業(yè)系統(tǒng)的慣性和趨勢發(fā)展，我國的就業(yè)數(shù)量將可能以較低的速率緩慢增長，且新創(chuàng)企業(yè)的增加將帶來一定程度的企業(yè)擠出效應。因此應當適當轉(zhuǎn)換現(xiàn)有的經(jīng)濟發(fā)展模式，實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動，通過創(chuàng)新引領創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)，進而實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和就業(yè)增長。

圖5 仿真模型運行結果

(三) 情景模擬分析

為了模擬要素變化對創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)以及就業(yè)的影響，本研究通過適當調(diào)整變量，觀察創(chuàng)新水平、就業(yè)數(shù)量、的變動曲線。主要討論以下三方面因素的影響。

1. 研發(fā)投入的影響

2018年日本研發(fā)投入總額占比例為3.5%、美國、德國均為2.84%，韓國達到了4.32%①，以上四國平均達到了3.375%，而我國還不足2%。與美、德、日、韓等科技強國相比，中國的研發(fā)投入強度仍有較大提升空間[35]，故做以下情景模擬。

情景模擬一：在其他相關因素不變的情況下，將研發(fā)投入分別提高至3.5%、4%，創(chuàng)新水平、就業(yè)數(shù)量、的變化曲線對比圖如圖6所示。其中Current表示研發(fā)經(jīng)費變動前的變化曲線，Current 1、Current 2分別表示研發(fā)投入提高至3.5%和4%后的變化曲線。

圖6 研發(fā)投入對三種變量發(fā)展曲線的影響

2. 科技成果轉(zhuǎn)化率的影響

我國研發(fā)投入雖然逐年遞增，但科技成果轉(zhuǎn)化率仍遠遠落后于發(fā)達國家。2019年我國科技成果轉(zhuǎn)化率約為6%，而美國已近50%[36]?？梢娭袊萍汲晒D(zhuǎn)化率與發(fā)達國家相比仍有很大差距，有必要尋找有效轉(zhuǎn)化路徑使其進一步提升，故做以下情景模擬。

情景模擬二：在其他因素不變的情況下，將代表科技成果轉(zhuǎn)化效果的技術市場成交額提高40%，創(chuàng)新水平、就業(yè)數(shù)量、的變化曲線對比圖如圖7所示。其中Current表示變動前的變化曲線，Current 3表示技術市場成交額提高后的變化曲線。

圖7 技術市場成交額對三種變量發(fā)展曲線的影響

3. 創(chuàng)業(yè)的影響

據(jù)國家統(tǒng)計局相關數(shù)據(jù)顯示，我國近三年個體戶(代表生存型創(chuàng)業(yè))每年增量約為640萬戶，私營企業(yè)(代表機會型創(chuàng)業(yè))每年新增約412萬戶。由于機會型創(chuàng)業(yè)更能帶動就業(yè)崗位增加[32]，為了激勵更多機會型創(chuàng)業(yè)，故做以下情景模擬。

情景模擬三：在其他因素不變的情況下，將生存型創(chuàng)業(yè)數(shù)量增加650萬戶，創(chuàng)新水平、就業(yè)數(shù)量、的變化曲線對比圖如圖8所示。其中Current表示變動前的變化曲線，Current 4表示生存型創(chuàng)業(yè)數(shù)量提高后的變化曲線。

情景模擬四：在其他因素不變的情況下，將機會型創(chuàng)業(yè)數(shù)量增加650萬戶，創(chuàng)新水平、就業(yè)數(shù)量、的變化曲線對比圖如圖9所示。其中Current表示變動前的變化曲線，Current 5表示機會型創(chuàng)業(yè)數(shù)量提高后的變化曲線。

圖8 生存型創(chuàng)業(yè)數(shù)量對三種變量發(fā)展曲線的影響

圖9 機會型創(chuàng)業(yè)數(shù)量對三種變量發(fā)展曲線的影響

4. 突發(fā)事件的影響

以新冠疫情為例，此次公共衛(wèi)生突發(fā)事件使我國2020年上半年同比下降了1.6%②，美、日、德等經(jīng)濟體分別同比下降了4.3%、5.8%、6.3%③，平均下降5.5%。此外，我國約40%～50%的勞動力外出受阻，造成勞動力返崗、復工困難[37?38]。部分行業(yè)企業(yè)新增注冊數(shù)量受到影響，例如2020年上半年鞋類新注冊企業(yè)數(shù)量較去年同期下降了2.5%④，汽車金融相關企業(yè)同比下降了12.3%⑤，平均下降了7.4%。綜上所述，做以下情景模擬。

情景模擬五：在其他因素不變的情況下，受突發(fā)事件影響，將依次減少5%、10%，創(chuàng)新水平、就業(yè)數(shù)量、的變化曲線對比圖如圖10所示。其中Current表示變動前的變化曲線，Current 6、Current 7分別表示減少5%、10%后的變化曲線。

圖10 GDP對三種變量發(fā)展曲線的影響

情景模擬六：在其他因素不變的情況下，受突發(fā)事件的影響，將就業(yè)數(shù)量依次減少40%、50%，創(chuàng)新水平、就業(yè)數(shù)量、的變化曲線對比圖如圖11所示。其中Current表示變動前的變化曲線，Current 8、Current 9分別表示就業(yè)數(shù)量減少40%、50%后的變化曲線。

圖11 就業(yè)數(shù)量對三種變量發(fā)展曲線的影響

情景模擬七：在其他因素不變的情況下，受突發(fā)事件影響，將新創(chuàng)企業(yè)依次減少8%、10%，創(chuàng)新水平、就業(yè)數(shù)量、的變化曲線對比圖如圖12所示。其中Current表示變動前的變化曲線，Current 10、Current 11分別表示新創(chuàng)企業(yè)數(shù)量減少8%、10%后的變化曲線。

圖12 新創(chuàng)企業(yè)數(shù)量對三種變量發(fā)展曲線的影響

通過以上七種情景模擬結果，可以發(fā)現(xiàn)：

(1) 依次增加研發(fā)投入至3.5%、4%，使得創(chuàng)新水平分別提高10.49%和13.07%，就業(yè)數(shù)量提高0.35%和0.44%，提高10.84%、13.53%，由此看來，加大創(chuàng)新研發(fā)投入可以直接促進就業(yè)，且研發(fā)投入越高，促進就業(yè)效果越顯著。除此之外，增加研發(fā)投入還可以通過創(chuàng)新水平的提高促進的增長以及就業(yè)數(shù)量的上升。

(2) 技術市場成交額提高40%使得創(chuàng)新水平提高0.13%，提高0.29%，就業(yè)數(shù)量提高0.24%，技術市場成交額對以上三項指標的促進作用不明顯的原因可能在于，當前創(chuàng)新成果向創(chuàng)業(yè)的轉(zhuǎn)化率偏低，導致對就業(yè)和經(jīng)濟的影響偏小，因此，應該尋找能夠有效促進創(chuàng)新成果向創(chuàng)業(yè)轉(zhuǎn)化的路徑。

(3) 生存型創(chuàng)業(yè)數(shù)量增加650萬戶使得創(chuàng)新水平提高0.53%，提高1.17%，就業(yè)數(shù)量提高0.90%；而機會型創(chuàng)業(yè)數(shù)量增加同等戶數(shù)使得創(chuàng)新水平提高0.62%，提高1.05%，就業(yè)數(shù)量提高1.36%?？梢娚嫘蛣?chuàng)業(yè)與機會型創(chuàng)業(yè)對于社會創(chuàng)新水平和的影響仍不顯著，但機會型創(chuàng)業(yè)對于就業(yè)數(shù)量的帶動要明顯優(yōu)于生存型創(chuàng)業(yè)。

(4) 受突發(fā)事件影響，若國家依次減少5%、10%，將使得創(chuàng)新水平分別減少4.58%、9.14%，就業(yè)數(shù)量減少0.22%、0.43%；若就業(yè)數(shù)量依次減少40%、50%，將使得創(chuàng)新水平分別減少25.01%、32.02%，減少46.18%、56.12%；若新創(chuàng)企業(yè)數(shù)量依次減少8%、10%，將使得創(chuàng)新水平分別減少0.07%、0.09%，就業(yè)數(shù)量減少0.12%、0.16%，減少0.15%、0.19%。綜合以上多種情況，說明突發(fā)事件對社會就業(yè)的短期影響較大。

五、結論與展望

(一) 研究結論

本研究通過梳理創(chuàng)新引領創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的演化機理和發(fā)展路徑，在刻畫和分析創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)和就業(yè)的內(nèi)在機制和反饋過程的基礎上，構建了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的系統(tǒng)動力學模型，并利用工具軟件Vensim PLE對七種情景進行了模擬仿真。研究結論如下。

(1) 創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)與就業(yè)之間不是簡單的靜態(tài)線性關系，而是存在相輔相成的迭代作用以及復雜的動態(tài)反饋過程。增加創(chuàng)新研發(fā)投入有利于提高創(chuàng)新水平和創(chuàng)業(yè)水平，并帶動就業(yè)增長，同時，創(chuàng)新水平的增加可以有助于提升，推動國家經(jīng)濟發(fā)展，使人民收入提高，刺激勞動力供給，從而間接帶動就業(yè)。此外，勞動就業(yè)的增加也會與其他要素共同帶來經(jīng)濟的增長，創(chuàng)新水平和創(chuàng)業(yè)水平的提高，從而形成“創(chuàng)新—創(chuàng)業(yè)—經(jīng)濟增長—就業(yè)增長”的良性循環(huán)。

(2) 目前創(chuàng)新成果的商業(yè)轉(zhuǎn)化率還維持在低水平狀態(tài)，因此對就業(yè)和經(jīng)濟的影響較小，未來有效提高創(chuàng)新成果向創(chuàng)業(yè)的轉(zhuǎn)化水平將成為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的路徑之一。

(3) 以現(xiàn)有的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的系統(tǒng)發(fā)展狀況來看，經(jīng)濟的高速增長與實際就業(yè)水平并沒有保持匹配，未能實現(xiàn)對就業(yè)的有效帶動。生存型創(chuàng)業(yè)和機會型創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的帶動效果并不相同，機會型創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的創(chuàng)造效應要優(yōu)于生存型創(chuàng)業(yè)。為了實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)有效帶動就業(yè)，應提倡和鼓勵機會型創(chuàng)業(yè)，這樣才能長久不斷地促進經(jīng)濟社會發(fā)展。

(4) 從仿真模擬結果上看，創(chuàng)新研發(fā)投入和財稅支出的共同作用對經(jīng)濟和就業(yè)的帶動作用更為明顯。因此，我國在創(chuàng)新引領創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的政策實施中應充分考慮創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的良性互動和協(xié)同發(fā)展及其對經(jīng)濟和就業(yè)增長的綜合帶動效應，以創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)的耦合協(xié)同作用為重點設計政策方向和作用路徑。

(5) 社會突發(fā)公共衛(wèi)生事件，例如新冠疫情，對系統(tǒng)的影響程度不容小覷。因此，面對突發(fā)事件，一方面國家應及時建立預警機制，另一方面政府應積極對受影響較大的企業(yè)進行幫扶，使其盡快擺脫困境，復工復產(chǎn)，減緩突發(fā)事件對企業(yè)自身帶來的沖擊，以疏解就業(yè)壓力。

(二) 研究局限與展望

盡管本研究盡可能較全面地考慮影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的各個系統(tǒng)中的相關因素，但研究仍可能存在一定的局限性：首先，由于系統(tǒng)中涉及的變量繁多，在構建仿真模型和相關方程的過程中并非所有變量都可以得到客觀的歷史數(shù)據(jù)或者參數(shù)值，因此文中有些指標僅能使用相似數(shù)據(jù)替代，盡管做了模型仿真的有效性檢驗，但其中仍可能存在一定的誤差；其次，本研究只探究了部分投入對創(chuàng)新水平的影響，對于就業(yè)的影響只探究了就業(yè)數(shù)量的變化趨勢，未來應涵蓋更多變量(如就業(yè)質(zhì)量、就業(yè)公平、就業(yè)結構等)以及收集更多歷史數(shù)據(jù)，延長仿真周期，以便給出關于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)有效帶動就業(yè)更完整的演化路徑和更明晰的政策參考。

① 數(shù)據(jù)來源: http://aoc.ouc.edu.cn/92/8f/c9824a234127/page. psp.

② 數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局.

③ 數(shù)據(jù)來源：https://m.k.sohu.com/d/486826170.

④ 數(shù)據(jù)來源：https://dy.163.com/article/FM67OLT205318KKB. html.

⑤ 數(shù)據(jù)來源：http://finance.sina.com.cn/roll/2020-07-31/doc- iivhuipn6133097.shtml.

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How to promote employment effectively through innovation and entrepreneurship: Conduction mechanism and scenario simulation analysis based on system dynamics

HAN Mingdan, LI Ran, WANG Wenjing, ZHANG Jiaming

(School of Entrepreneurship, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)

Research based on system dynamics theory and method of constructing SD model of entrepreneurship and innovation to create more employment opportunities, reveals the transmission channels and mechanism of action of innovation entrepreneurship to create more employment opportunities, using simulation, including innovation, entrepreneurship and employment system in major public emergency elements under the different situation of the influence of the main indicators, quantitative analysis of employment of innovation and entrepreneurship. The research results show that measures such as appropriately adjusting the investment in innovation research and development and fiscal and tax policies related to entrepreneurship, increasing the conversion rate of innovation achievements to entrepreneurship, and encouraging opportunistic entrepreneurship can significantly promote employment and economic growth, and attention should be paid to preventing the destruction of system balance by major social events. The study overcomes the difficulty of traditional linear regression or local equilibrium analysis to dynamically deduce and quantify the iterative effect, feedback process and complex relationship between innovation, entrepreneurship and employment systems, emphasizes the leading role of innovation and entrepreneurship to employment, so as to provide clearer theoretical support and policy reference for “implementing employment priority strategy” in the 14th Five-Year Plan.

system dynamics; innovation; entrepreneurship; employment

F241.4

A

1674-893X(2022)04?0009?14

2022-03-15；

2022-08-07

中國高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革研究基金項目“基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的有效性研究”(2020CCJG01Z008);國家社會科學基金一般項目“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的有效性與協(xié)同性研究”(19BJY057)

韓明丹，女，湖北武漢人，武漢理工大學創(chuàng)業(yè)學院講師，主要研究方向：創(chuàng)業(yè)管理；李冉，女，河南駐馬店人，武漢理工大學創(chuàng)業(yè)學院碩士研究生，主要研究方向：創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育；王文靜，女，黑龍江哈爾濱人，武漢理工大學創(chuàng)業(yè)學院碩士研究生，主要研究方向：創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育；張家明，男，湖北武漢人，博士，武漢理工大學創(chuàng)業(yè)學院教授，主要研究方向：創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育，聯(lián)系郵箱：15529267875@163.com

[編輯：何彩章]