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原文信息:

Choi, J., Guzman, J., & Small, M. L. (2024). Third Places and Neighborhood Entrepreneurship: Evidence from Starbucks Cafés (No. w32604). National Bureau of Economic Research.

为什么大城市中的企业和劳动者普遍生产率较高是城市经济学领域的重要研究问题,集聚效应是对这一现象的一种主流解释。然而,受限于数据可得性,过往对于集聚效应的研究大多进行理论分析,针对集聚效应的实证研究往往只能使用省级或者城市层面的面板数据。

随着数据可得性的增强,近年来出现了一系列在更加微观的尺度上,分析各类集聚场所的经济效应的研究。例如David et al.(2022)利用手机通信和safegraph足迹数据,研究了硅谷科研人员面对面交流对专利引用的影响。Qian et al. (2023)利用了类似的数据,分析了杂货店的空间溢出效应。

毫无疑问,这些研究为集聚效应,尤其是集聚效应中知识溢出提供了重要的经验证据,但高频、细颗粒的数据往往有极高的门槛。本次推荐的文章虽然少量使用了这些高门槛的数据,但相较于前文提及的研究,已经大幅降低了数据门槛,并尽可能的通过实证设计弥补数据上的不足。虽然以发表的标准来看,这篇NBER的工作论文的部分结果并不十分稳健,但文章的思路十分值得借鉴和学习。具体来说,如何利用某种制度文化背景,结合主要的干扰机制,进行一系列排他性的检验,来讲好一个完整的故事,是编者从这篇文章中学习到的最主要内容。

01

引言

“第三空间”指的是餐厅、酒吧、咖啡馆一类的,在家和办公场所之外,为劳动力提供集聚和交流机会的场所。这类场景对于社会网络的影响已经相当丰富(Small, 2009; Klinenberg, 2018; Small and Alder, 2019),但其经济效应仍未受到充分关注。本文使用星巴克咖啡馆数据,实证检验了第三空间与附近街区创业活动的关联。文章通过星巴克与“魔术师”Earvin Johnson的合作,排除了星巴克入驻的信号效应,并将星巴克投资入驻与其他咖啡馆开设进行对比,验证了第三空间的设立主要通过强化社会网络促进街区的创业活动。这一逻辑具体可抽象为:

背景和特征事实

02

(一)星巴克的商业理念

星巴克是全球最大的咖啡企业,拥有3倍于第二名的门店和13倍于第二名的市值。与其他咖啡店相比,星巴克成功的关键在咖啡之外。具体来说,星巴克是第一家将咖啡和社交联系起来的咖啡店,不仅提供咖啡和食物,还为年轻人提供了社交、联络,进行面对面交流的重要场所,因此可能对企业家社会网络的构建和技术知识的溢出产生了重要影响。星巴克CEO在2004年股东年会上明确提到,其战略目标是构建一种在家和公司之外的,尽可能舒适和整洁的第三类体验。因此,文章选择星巴克进入普查区作为第三空间的外生冲击。

尽管星巴克的战略是为城市居民提供交流场所,但其优秀的经营业绩也可能对机制的识别产生干扰。具体来说,较高的品牌知名度导致星巴克入驻的区域周围的商业地产价值迅速上升。因此,星巴克一方面可能因为提供了社交场所产生社会网络和知识溢出效应,另一方面可能提供高商业价值的信号,通过信号效应促进新企业的入驻。因此,想要识别星巴克促进创业的具体机制,还需要进一步调整研究设计。

(二)“魔术师”约翰逊与星巴克的商业合作

“魔术师”是退役NBA球星Johnson的绰号。他在1997年建立了约翰逊发展公司,将公司目标定为,识别不发达社区中的商业机会,为欠发达的社区提供商业发展的机会。为了实现这一目标,他说服了星巴克CEO将星巴克开到内陆不发达地区。约翰逊和星巴克以各持股一半的方式共同设立了“Urban Coffee Opportunities” (UCO)公司,第一家合作店铺于1998年在加利福尼亚州拉德拉高地开业,目标是提供最为良好和舒适的城镇休闲空间。这一合作进一步拓展了星巴克的覆盖范围,扩展了研究的适用性。同时,这一合作还为我们比较联名店铺和一般店铺的系数大小提供了条件,通过系数大小的比较,能够在一定程度上说明社会网络是否是星巴克促进创业的主要机制。

(三)美国人口普查区

下图展示了美国2020年普查区划分情况。我们可以根据下图总结出美国普查区的一些特点:(1)范围较小,一个城市内部往往有多个普查区。(2)边界明确,和城市这类行政区划一样,有官方定义的边界。因此,通过普查区的地理边界,我们能够在较为微观的地理维度上识别星巴克对于区域内部新增企业数量的影响。

数据来源:ESRI官网 USA Census Tract Areas | ArcGIS Hub

03 

数据和模型设定

为了识别地区首次引入星巴克咖啡馆对创业的影响,本文使用了以下数据集:

· Reference USA (Infogroup) annual snapshot files:获取星巴克及其他餐厅、酒吧等第三空间的设立地点及时间

· Startup Cartography Project (SCP):企业注册地址、时间及企业基本信息

· Wayback Machine:与魔术师约翰逊(退役NBA球星)建立合作的时间和地点

· 2000 Decennial U.S. Census(人口)、Tiger Line shapefile for the 2010 ACS(面积):人口密度

· LexisNexis and Google News :手动搜索由于地区行政和公司战略导致星巴克未能成功入驻的普查区

文章使用了如下多时点DID模型进行基准回归:

被解释变量为新增企业数量,为是否有相应第三空间相关企业(星巴克、其他咖啡馆、餐厅)入驻的虚拟变量。文章绝大部分内容中使用的解释变量为:当该普查区有星巴克首次入驻,并且在此之前没有其他咖啡馆时,变量取值为1,否则为0。推文中未额外说明的核心解释变量均为此定义。下标i、t分别代表普查区和年份,是随机干扰项。为了进一步分析新增企业条件均值的变化,本文还采用了带有双向固定效应的Poisson模型进行回归。

 

多时点DID模型的一个缺陷是,不同的处置时间可能导致有偏的估计,本文采用两种方法以尽可能克服这一缺陷。首先,本文参考Wooldridge (2021),将基准回归模型拓展为:

下标代表处置时间在t年之前的普查区的组(cohort)。其次,本文还运用了Callaway and Sant’Anna (2021)的异质性双重差分模型进行估计。

实证结果

04

表3展示了基准回归的结果,第(1)~(3)列使用了星巴克入驻失败的地区作为对照组,第(4)~(5)列将处置组设定为“和 Magic Johnson”联名的星巴克入驻,(6)~(7)列则使用了全部不含咖啡店的普查区作为样本。从基准回归结果中,我们可以得到以下两个推论:(1)对于没有咖啡店的普查区,在引入首家星巴克后,临近街区的企业新增数量出现了显著提升,初步说明了引入第三空间对创业的正向影响,但因果关系仍需进一步检验;(2)星巴克和“魔术师约翰逊”的联名店对创业的影响比普通的星巴克门店大得多。考虑到约翰逊是星巴克进入不发达地区的重要推手之一,其商业愿景之一是在不发达地区激活社群,促进交流,从而发展商业服务,这一结果在一定程度上说明了社会网络在第三空间促进创业过程中的作用。但笔者认为第(3)列和第(5)列间过大的系数差异,很可能受到了遗漏变量或其他未关注到的因素影响,一定程度上削弱了结论的可靠性。

图1(编者注:图片编号存在错误,正确编号应为图2,在推文中使用的是图片上方的编号,而非正文图片编号)展示了基准回归的动态效应。图中使用的回归模型来自Callaway and Sant’Anna (2021),竖线表示95%的置信区间。原文作者认为, panel A在第二期后在90%的水平显著。但笔者认为,在panel A 中,整体事后上升趋势较小,且在第五期后完全不显著,而在panel B和 panel C中,虽然事前有少部分时期显著,但事后趋势较为明显。总体来看,其动态效应能在一定程度上说明引入星巴克和普查区创业情况之间的因果关系,但从发表和论证的严谨性角度考虑,仍然需要提供更多证据支持,例如普通多时点DID和其他几种异质性模型的平行趋势。

05 

潜在机制

文章使用多种方法和数据,以说明第三空间的引入,主要通过扩展周边居民的社会网络促进创业活动。表4的结果表明,星巴克首次开店对于普查区内创业活动的促进作用只在事先没有其他咖啡店的情况下成立。这一结果说明,星巴克对于创业的促进来自于提供了第三空间。同时,由于星巴克在很大程度上反映了地区的地产商业价值,但并未能够促进已有咖啡店的区域的创业活动,很大程度上,这一结果与信号效应的预期结果并不一致。说明星巴克并非通过提高市场潜力促进了创业活动。

表4第(3)列的结果表明,普查区内其他品牌咖啡店对创业活动有一定促进作用,但效果并不显著。结合星巴克在提供咖啡之外还提供办公交流场所的商业理念,文章认为这种差异,是星巴克更能促进创业活动的关键。为了对这一问题进一步说明,文章选取了几个其他品牌的咖啡馆进行重新回归,以进一步验证和强化这一观点。

 

星巴克通过强化社会网络,而非释放商业价值信号来促进普查区内创业活动可以从不同行业的子样本中得到进一步验证。表6的第(1)列使用了所有有行业信息的企业在普查区-时间维度进行回归,以作为比较的基准。首先,由于合作伙伴Johnson提及,星巴克的定位之一是“其他商业的锚”,因此可能通过信号效应成为零售经济的催化剂。但第(2)、(3)列的结果显示,星巴克对零售业和食品(商业上与咖啡高度相关)企业新增数量的影响和全部样本并不存在明显差异。此外,星巴克几乎不影响普查区内房地产企业数量,上述结果一定程度上排除了信号效应的影响。

上述结果为支持第三空间、社会网络和创业之间的理论路径提供了充分的间接证据,为进一步强化证明效力,文章利用2019年的safegraph的足迹数据,构建了普查区内部咖啡馆周围人流量数据。使用人流量的四分位数划分子样本进行回归,结果表明,星巴克对创业的促进作用在人流量较高的子样本中更加明显。

文章还针对星巴克对创业活动的激励是否随距离衰减进行了稳健性检验,并在创业公司类型和第三空间场所类型(餐馆、酒吧等)方面进行了异质性分析。出于篇幅原因,在推文中不进行一一展示,感兴趣的读者可自行阅读原文。

小结

06

本文通过普查区内星巴克的设立,在较为微观的地理尺度内实证检验了第三空间内的集聚对周边地区创业活动的影响。通过一系列研究设计,文章排除了星巴克通过商业价值信号,提高了周边地区市场价值,从而促进创业的潜在机制,并通过多源数据验证了第三空间的设立影响域内创业活动的社会网络机制。

从理论上看,本文是对集聚效应在更加微观尺度上的实证检验。现有研究认为,集聚效应的传导机制主要包括知识溢出、劳动力池和规模经济。本文从知识溢出的角度,尝试使用颗粒度较小的普查区数据及,讨论知识溢出的重要形式——面对面线下交流,对域内经济的影响。

尽管随着大数据技术的发展,已经有一部分文献运用更加微观和高频的数据,尝试验证了微观尺度下集聚效应和传导机制,但该文章为我们提供了一个思路,即可以通过巧妙的研究设计,使用相对不那么难以获取的数据开展相关的研究。例如,在中国境内,我们也可以从工商企业注册数据中获取新注册企业的信息。通过对工商库进行一些筛选,也可以获得一些微观集聚场所的位置与时间。尽管本文用到了一些私有的商业数据,但是与同领域的其他文章相比,已经大大降低了数据门槛。

此外,本文很好的利用了制度和文化的差异。例如,如果考虑中国的实际情况,星巴克并非国内创业者进行交流的首选场所,这一方面使得我们无法直接在中国背景下复制这一研究,但也给予了我们在中国背景下充分进行探讨的空间。

其他相关文献:

[1] Atkin D, Chen M K, Popov A, 2022. The Returns to Face-to-Face Interactions: Knowledge Spillovers in Silicon Valley[M/OL]. National Bureau of Economic Research[2024-04-09]. https://www.nber.org/papers/w30147.

[2] Qian F, Zhang Q, Zhang X, 2023. The Effects of Agglomeration on Customer Traffic & Commercial Real Estate Values: Evidence from Grocery Store Openings[M/OL]. Americ-an Economic Association [2023-01-04]

https://www.aeaweb.org/conference/2023/program/paper/K28ykNAD.

Abstract 

Exploiting the unique institutional setting of Hong Kong’s real estate market, we uncover a curious ripple effect of haunted houses on the prices of nearby houses. Prices drop on average 20% for units that become haunted, 10% for units on the same floor, 7% for units in the same block, and 1% for units in the same estate. Our study makes two contributions. First, we provide an estimate of a large negative spillover on prices caused by a quality shock. Second, we find that the demand shock rather than the fire sale supply shock explains most of the spillover.

推文作者:谢晋元,湖南⼤学⾦融与统计学院硕士毕业生,东南大学经济管理学院2024级准博士生,邮箱:jyxie1999@163.com。

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