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| 社会信用体系建设对营商环境影响研究 |
| 第740期 作者：□文/陈杏头 时间：2024/11/1 15:52:36 浏览：25次 |
［提要］ 本文以杭州市13个区（县、市）为例，构建社会信用体系建设和营商环境评价指标体系，并运用fsQCA方法分析社会信用体系建设对营商环境的影响路径，得出社会信用体系建设对营商环境的优化有显著的正向促进作用以及营商环境的优化建立在社会信用体系建设要素的全面完善之上等结论。
关键词：社会信用体系；社会信用体系建设；营商环境
基金项目：杭州市哲学社会科学规划常规性课题（杭社规［2023］10号）：“高质量发展社会信用体系持续优化杭州营商环境路径研究”（编号：M23YD005）；浙江省社会科学界联合会研究课题（浙社科联发［2023］33号）：“高质量发展社会信用体系持续优化浙江省城乡社区营商环境的路径研究”（编号：2024B086）
中图分类号：F127 文献标识码：A
收录日期：2024年1月25日
有研究认为，信用与营商环境是一种孪生和相互映射的关系，营商环境优化与社会信用体系建设具有较为显著的正相关性。社会信用体系与优化营商环境之所以关系紧密，是因为两者均以降低制度性成本为价值追求。近年来，各类信用机制，如信用信息共享、信用承诺、信用监管以及信用联合奖惩制度等的广泛应用，极大地挖掘了信用在优化社会资源分配方面的巨大潜力。它们不仅简化了行政审批流程，为中小微企业解决了贷款难题，还有效地规范了市场秩序，促进了贸易的便利化。这些信用机制的实施，为优化营商环境提供了坚实的制度性保障，推动了社会的诚信建设，进一步提升了经济发展的质量和效率。那么，社会信用体系建设是通过怎样的路径在影响着营商环境呢？本文运用fsQCA法，对杭州市13个区（县、市）的具体情况进行实证分析，探寻社会信用体系建设对营商环境的影响路径。
一、指标体系构建
（一）营商环境评价指标体系构建。借鉴李志军、刘宝童和苏艳丽、叶战备和郭啸等的指标设计方法，考虑数据的可得性、可比性以及本研究的目的，针对杭州市区（县、市）营商环境，设计了政务环境、产业环境、社会环境3个一级指标，下设10个二级指标，见表1。（表1）
（二）社会信用体系建设指标体系构建。根据党的十八大提出的“加强政务诚信、商务诚信、社会诚信和司法公信建设”的要求，借鉴马玺渊、皮颖鑫、孙良泉等设计的指标体系，本研究从信用主体角度出发，设计了政府信用、企业信用与个人信用3个一级指标，下设6个二级指标，见表2。（表2）
二、营商环境指数计算
根据表1收集杭州市各区（县、市）营商环境指标的原始数据，运用极值处理法对原始数据进行标准化处理，然后运用熵值法确定各指标的权重，最后将杭州市各区（县、市）标准化后的指标数据乘以对应的权重再加总，就得到了各区（县、市）的营商环境指数，见表3。（表3）
可见，第一，杭州市各区（县、市）营商环境指数整体上偏低，平均指数只有0.35，最高的滨江区也只有0.7，离1还有比较大的距离；第二，各个区（县、市）营商环境指数相差较大，滨江区的营商环境指数是临平区的4.67倍；第三，从营商环境的组成结构来看，各区（县、市）营商环境各有长短。
三、社会信用体系建设对营商环境的影响
（一）研究方法。本研究借助fsQCA方法（即模糊集定性比较分析方法）分析社会信用体系建设与营商环境之间的关系。fsQCA是一种定量和定性相结合的方法，充分结合了定量与定性方法的优势，特别适用于小样本研究，并在非对称性分析和组态分析中展现出其独特价值。本研究的案例数只有13个，属于小样本，而且旨在揭示多种信用因素与营商环境之间的相互影响，需要进行组态和非对称性分析，适合运用fsQCA方法。
（二）数据采集
1、前因变量数据。本研究将杭州市各区（县、市）营商环境作为结果变量，将各区（县、市）社会信用体系建设指标作为前因变量。根据表2，收集2022年度各前因变量原始数据。其中，钱塘区2022年人均可支配收入和人均消费支出都没有公开的数据，采用均值插补法填补。
2、结果变量数据。结果变量表现为2022年杭州市13区（县、市）营商环境指数，见表3第二列数据，数值越高表示营商环境越优良。
（三）数据分析
1、变量校准。在本研究中，采用直接法对前因变量和结果变量进行校准。这种方法的核心在于将各指标的数据进行客观分析，并依据分位数确定定性锚点，从而确保变量之间的准确性和一致性。选择95%、50%和5%这三个分位数作为描述性统计数据的代表。这三个点分别对应了完全隶属、交叉点和完全不隶属三种状态。在校准时，案例在条件上的模糊集隶属分数需要避免0.5的情形，这是因为当隶属分数为0.5时，案例的归类变得模糊且不确定，导致难以准确判断其是否满足特定条件。这种不确定性会直接影响案例的纳入分析，进而可能扭曲分析结果，降低研究的准确性和可靠性。本研究在0.5的基础上增加0.001以避免这一情形。
2、必要性条件分析。必要性条件，简而言之，是指结果的产生必然伴随着这一条件的存在。然而，仅仅因为这一条件存在，并不自动保证结果会发生。在当前的fsQCA研究中，通常采用0.9作为必要性条件的一致性水平门槛。也就是说，通过fsQCA软件的分析，当某一条件的一致性达到或超过0.9时，会认定这一条件是结果产生的必要条件。本次研究中，以营商环境指数作为结果变量，旨在探究哪些条件对其具有重要影响。然而，经过深入的分析，发现没有一个前因变量的一致性水平能够达到或超过0.9。这意味着，在本文的研究范围内，没有单个变量能够单独构成优良营商环境的必要条件。这一发现表明，营商环境的优化是一个复杂的过程，需要综合考虑多种因素，而不是仅仅依赖于某一个单独的变量。
3、组态分析
（1）组态分析方法及其步骤。根据已有研究指引，组态分析包含真值表完善和标准分析两个子步骤。为了对真值表行进行初步筛选，研究人员需要设定一个合适的门槛值。第一个标准是确定最小案例频数以避免经验上琐碎的组态。在小样本研究中，研究人员可以考虑最小案例频数为1或2。大样本的研究应该考虑更高的案例频数，但要保留80%左右的原始案例数。第二个标准是确定一致性门槛值以确保组态的解释力度，现有研究指出一致性大于0.8是可接受的最低标准。第三个标准涉及PRI一致性，PRI值的纳入是为了避免出现这样的事情：条件组态的存在与否都会导致结果。所以在筛选组态时，必须要纳入PRI值。最佳实践建议将PRI保持在0.75以上，以避免“同时子集关系”的问题。但也有学者选取低于0.75阈值的，如PRI≥0.65，以及PRI≥0.6，甚至将0.5当作一个PRI阈值。
三个分析标准确定后，就可以进行标准分析。期间，软件会输出三种不同类型的解：复杂解、中间解和简约解。这些解为研究人员提供了多角度、多层次的分析结果，有助于他们更全面地理解问题，并做出更为准确的判断。
复杂解是基于原始数据得出的，不进行任何反事实分析，因此它通常包含更多的组态和前因条件，提供了详尽而全面的分析结果。简约解则经过了简单和困难反事实分析的筛选，使得组态和条件的数量达到最少，从而简化了分析过程。而中间解则在考虑简单反事实分析的基础上，纳入了符合理论预期和经验证据的逻辑余项，既不过于复杂也不失合理性，因此在QCA研究中常被选为首选进行汇报和诠释。
本研究将一致性阈值设为0.8，频数阈值设为1。考虑到案例数偏小、实际数据的局限性以及客观实际情况，本研究将PRI选择为0.65以上。接下来，在选择反事实分析的选项时，鉴于必要性研究中未能发现任何必要条件，且尚未有成熟理论能够明确证实各前因变量与营商环境之间的确切关系，本文决定将所有前因变量都设置为“存在或不存在”的状态，进而进行组态路径分析。
（2）组态分析结果。对QCA结果的呈现一般使用Fiss所推荐的方式，在解释分析结果时，一种常用的方法是先利用中间解来确定导致特定结果的组态数量以及这些组态所包含的条件。接着，可以借助简约解的结果来进一步识别对于给定组态而言较为重要的核心要素。出现在简约解中的条件被称为给定组态的核心条件，表明与所关注的结果之间存在很强的因果关系。出现在中间解但没有出现在简约解的其余条件称为边缘条件，与结果之间因果关系较弱。通过fsQCA软件分析，最终结果如表4所示。（表4）
观察表4可以发现，总体解的一致性分别达到了0.898和0.912，覆盖度则分别为0.487和0.456。在正向和负向的5条路径中，最高一致性达到了0.933，而最低一致性为0.890。同时，最高原始覆盖率为0.445，而最低原始覆盖率为0.221。所有这些数值均符合研究要求。不过，总体来说，覆盖度不高，可能是很多因素影响的结果，例如校准、被忽视的解释因素或案例的异质性和偏斜性，后续需要深入研究覆盖度不高的可能原因。
4、结果解释
（1）高营商环境组态。高营商环境的第一条组态是：A1核心缺失，B2、C1和C2核心存在，B1是边缘的存在。也就是说，要达到优良的营商环境，第一，政府诚信方面要避免出现行政复议纠错率，行政复议纠错率的出现意味着政府部门没有严格依法行政，因此行政复议纠错率代表的是政府的信用能力和水平问题，这一条件的核心缺失说明，要形成优良的营商环境必须要避免政府信用能力和水平的低下；第二，B2是核心的存在，而B1是边缘的存在，一方面反映了企业信用在营商环境优化中的重要作用，另一方面可能意味着B2更能反映各区（县、市）企业的信用水平，而杭州市信用管理示范企业数的多少与营商环境指数的相关性不强；第三，C1和C2都是核心的存在，说明由这两个指标所代表的个人信用在营商环境优化方面占据重要地位。
高营商环境的第二条组态是：A2、B2、C1和C2核心存在，B1是边缘的存在。也就是说，要达到优良的营商环境，可以不考虑A1存在与否，但除了B2、C1和C2核心存在以外，A2也必须核心存在。在进行fsQCA分析之前，笔者的主观判断是，A2指标是逆向的，也就是说，该指标数值越大表明政府信用水平越低，从而降低营商环境水平。结果却相反，分析其中的原因，笔者认为，A2反映了社会主体对政府行为的监督以及政府的担当和作为，有担当和作为的政府，也就会带来指标本身反映不出来的其他营商环境的优化，从而反映在高营商环境的结果上。
（2）低营商环境组态。在本研究中，也对导致低营商环境的组态进行了深入分析。其中，有2个组态特别值得关注。组态NH3显示，在A1核心缺失，A2、B1、C1和C2核心存在的情况下，仍然出现了低营商环境，说明B2的核心缺失影响很大，反过来说明了B2所代表的企业信用对高营商环境的重要性。组态NH2显示，虽然B2非常重要，但仅这一条件的核心存在，也无法拉动高营商环境。
另外，再结合低营商环境组态多于高营商环境组态的情况，说明要形成良好的营商环境，社会信用体系建设要全方位发力，一旦某一方面建设不足，即使其他方面做得再好，对营商环境的优化作用也不明显。
（3）稳健性检验。为了验证本研究的稳健性，采用集合论的特定检验方法，即调整一致性阈值进行稳健性检验。根据已有的理论，当一致性阈值提高时，真值表行数和案例数量会减少，这通常会导致总体解的一致性上升而覆盖度下降。因此，将一致性阈值提升至0.9，并重新查看了分析结果。结果显示，此时中间解仅出现了H2这一组态，同时总体解的一致性提高至0.933，但覆盖度下降到0.406。检验结果显示本研究的结果是稳健的。
（四）研究结论
1、社会信用体系建设对营商环境的优化有显著的正向促进作用。采用fsQCA分析法进行实证研究的结果显示，社会信用体系建设各要素作为前因变量的高营商环境组态一致性达到了0.898，稳健性检验结果也显示研究结果具有稳健性，表明杭州市各区（县、市）的社会信用体系建设对营商环境优化有着显著的影响。
2、营商环境的优化建立在社会信用体系建设要素的全面完善之上。首先，在必要性条件分析时，发现没有哪一指标的一致性水平达到0.9，即不存在单个的必要条件。这意味着营商环境的优化并不需要哪个社会信用体系建设指标必须最优。其次，高营商环境组态分析也显示，在6个二级指标中，至少要有4个条件核心存在（或缺失），4个条件分别代表了政府信用、企业信用和个人信用，也就是说，社会信用体系建设各要素的全面完善才能优化营商环境。
3、个人信用在营商环境优化方面发挥着核心作用。从两个高营商环境组态可以看出，个人信用的两个指标一直都是核心存在，可见个人信用在完善社会信用体系建设优化营商环境方面发挥着重要作用。
4、企业信用在营商环境优化方面发挥着关键作用。NH3显示，即使其他指标呈现出高营商环境组态的特征，B2指标的核心缺失依然导致了低营商环境组态。说明“浙江省信用管理示范企业数”代表的企业信用的提升对优化营商环境的关键性。
5、政府信用在营商环境优化方面尚有很大的提升空间。H1和H2显示，高营商环境的组态中，要么A1核心缺失，要么A2核心存在，两者具其一即可。说明无论是提升政府信用能力和水平，还是加强政府的担当和作为，都可以优化营商环境。
（作者单位：浙江金融职业学院）
主要参考文献：
［1］韩家平.“双循环”背景下加强信用建设优化营商环境的若干建议［J］.征信，2020.38（12）.
［2］刘宝童，苏艳丽.营商环境优化与社会信用体系建设：理论与实证［J］.金融理论与教学，2022（03）.
［3］罗培新.以高质量信用体系建设营造高水平营商环境［J］.中国信用，2022（05）.
［4］曾光辉，王荣，王赫.信用监管、营商环境与区域经济增长［J］.工业技术经济，2022.41（01）.
［5］李志军，主编.2020中国城市营商环境评价［M］.北京：中国发展出版社，2021.
［6］叶战备，郭啸.中国城市营商环境的组态及其演进——基于模糊集定性比较分析［J］.决策科学，2022（02）.
［7］马玺渊.基于层次分析法的地方社会信用体系建设评价研究［J］.南方农机，2022.53（06）.
［8］孙良泉，孙莹，张娅.基于大数据的济南市社会信用指标体系建设研究［J］.中国标准化，2019（07）.
［9］皮颖鑫.广东省城市信用指标体系的建立及应用［D］.广州：华南理工大学，2019.
［10］张明，杜运周.组织与管理研究中QCA方法的应用：定位、策略和方向［J］.管理学报，2019.16（09）.
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