这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是关于该研究的学术报告：
本研究的作者为陈广平和王琛，分别来自浙江大学地球科学学院和多伦多大学地理与规划学院。该研究发表于《地理科学》期刊，网络首发日期为2025年4月11日，DOI为10.13249/j.cnki.sgs.20230872。
本研究的主要科学领域为地理学，特别是区域创业活动的时空演变及其影响因素。长三角地区是中国创业最活跃的区域之一，研究其创业活动的时空差异及影响机制对于优化资源配置和促进创新创业具有重要意义。现有研究多关注创业活动的静态空间分布，较少涉及长期演化，且对区域制度因素的考量不足。因此，本研究旨在通过分析2002—2022年长三角地区41个城市的创业率数据，揭示其时空格局特征，并探讨区域创业的影响因素及其空间效应。
本研究分为以下几个步骤：
数据收集与处理
研究基于企查查和天眼查等开源数据平台，收集了2002—2022年长三角41个城市的创业率数据。创业率通过每万人新增私人部门市场主体数量计算，数据涵盖私营企业和个体工商户两类。人口数据采用常住人口，缺失值通过线性插值补齐。机会型创业和生存型创业分别根据市场主体类型（私营企业和个体工商户）进行划分。
变量选择与框架构建
研究构建了一个涵盖区域制度、金融环境、基础设施与外资进入等多维因素的分析框架。具体变量包括政府创业注意力、创业服务水平、宏观税负、城市创新能力、金融发展水平、基础设施水平和外资进入水平。所有变量均进行了对数化处理，并进行了方差膨胀因子（VIF）检验，确保无多重共线性问题。
研究方法
研究采用核密度估计法和全局空间自相关分析（Global Moran’s I）分析创业率的动态分布和空间特征。随后，构建了时间固定效应下的空间杜宾模型（Spatial Durbin Model, SDM），探讨区域创业的影响因素及其空间效应。空间权重矩阵采用地理距离与经济距离相嵌套的空间经济距离矩阵，以提高估计精度。
数据分析与结果
研究通过核密度估计和空间自相关分析，揭示了长三角地区创业率的时空格局特征。随后，通过SDM模型分析了各类创业率的影响因素及其空间效应。结果显示，长三角地区创业率随时间显著上升，但城市间差距扩大；空间上，创业活跃城市从沿海向内陆扩散，2022年金华市成为创业率最高的城市。影响因素分析表明，政府创业注意力、金融发展水平和基础设施水平对机会型创业有显著促进作用，而创业服务水平对生存型创业的影响更大。
时序格局特征
2002—2022年，长三角地区总体创业率年均值从16.09家/万人增至185.28家/万人，年均增速达14.72%。生存型创业占主导，且周期性变化明显。机会型创业率波动较大，受外部环境影响显著。
空间格局特征
2002年，创业活跃城市呈“Z”字型分布；2012年，创业活动向内陆扩散；2022年，金华市创业率位居首位，皖西、皖南地区创业率较低，苏南部分地区创业率略有下降。
影响因素分析
政府创业注意力、金融发展水平和基础设施水平对机会型创业有显著促进作用；创业服务水平对生存型创业的影响更大；宏观税负对各类创业率均有抑制作用；外资进入对机会型创业有挤出效应，但对生存型创业有间接促进作用。
空间效应分解
政府创业注意力和金融发展水平的空间溢出效应显著，表明本地政策和服务不仅惠及本地创业者，还能通过区域联动促进邻近城市的创业活动。
本研究揭示了长三角地区创业活动的时空格局特征及其影响因素，为优化区域创业资源配置和改善创业环境提供了政策参考。研究强调了区分创业类型的重要性，并量化了区域制度对创业活动的影响，弥补了现有研究的不足。
重要发现
长三角地区创业率随时间显著上升，但城市间差距扩大；金华市成为2022年创业率最高的城市；政府创业注意力和金融发展水平对机会型创业有显著促进作用。
方法创新
研究采用空间杜宾模型（SDM）分析创业率的影响因素及其空间效应，提高了估计精度。
研究对象的特殊性
研究聚焦长三角地区，这一中国创业最活跃的区域，具有典型性和代表性。
研究还提出了政策建议，包括加强创业平台建设、强化金融支持、加快数字化转型、破除行政壁垒、重视个体经济发展以及推进高水平对外开放等。这些建议为地方政府制定创业政策提供了参考。
通过本研究，学者和政策制定者可以更深入地理解长三角地区创业活动的时空演变及其影响因素，从而为区域经济发展提供科学依据。