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Gig Economy and Entrepreneurship: Evidence from the Entry of Food Delivery Platforms
随着数字技术的发展，平台经济迅速崛起，大大拓宽了「零工经济」的应用场景，催生了一大批新就业形态，为劳动力市场带来了深刻的变革。零工经济既可能通过提供收入安全网、对冲风险而促进创业，又可能因为提供替代的收入机会从而降低劳动者的创业动机。本文利用外卖平台进入我国各城市的时间差异，采用渐进倍差法，发现外卖平台的进入总体上会减少大约4.7%的企业注册数量。企业和行业层面的异质性分析显示，受到外卖平台负面冲击的主要是低注册资本、生存时间较短的企业，并集中在低资金需求、低技术水平的行业，说明平台所挤出的主要是低质量、生存型的创业活动。进一步的研究发现，外卖平台的兴起带动了金融、信息、科研和人力资源等行业的创业，并且促进了市场的细分化与个体化，这些发现与零工经济下工作灵活化和多元化的变动趋势相一致。
Abstract
The development of digital technology and the rise of platforms have greatly expanded the scope of gig economy and created many new jobs, thus bringing fundamental changes to the labor market. On the one hand, gig worker platforms could encourage entrepreneurship by providing safety networks and hedging risks associated with entrepreneurship. On the other hand, alternative job opportunities provided by platforms could crowd out incentive to participate in entrepreneurial activities. This paper uses a staggered DID approach to examine the impact of entry of food delivery platforms on city-level new firm registration. The overall effect is -4.7%. Firm-level and industry-level heterogeneity analyses show that the negative impact mainly exists in low-registration-capital, short-lived firms, and concentrates in low-capital-requirement, low-skill industries. These findings suggest that platforms mainly crowd out low-quality or necessity entrepreneurship. We provide further evidence that platforms have a positive impact on entrepreneurship in industries including finance, information technology, R&D, and human resource management, which also induce the division of labor and the fragmentation and individualization of market. These findings are consistent with the trend of work arrangement flexibility under the gig economy.
外卖平台进入平均减少约4.7%的地区创业活动
本文利用331个地级市2010~2018年月度面板数据，以外卖平台进入城市时间差异构建渐进倍差法识别策略，以各城市每月新注册企业数量（取对数）为被解释变量，控制城市与月度固定效应及城市月度时间趋势。基准回归显示，外卖平台进入虚拟变量系数为-0.047，在5%水平上显著，表明平台进入平均减少约4.7%的创业活动，相当于新创企业数量总计减少约72万家。
负面冲击集中于低注册资本、短生存期企业
企业层面异质性分析表明，存续时间少于2年的新注册企业数量因平台进入下降约7.2%，显著高于长于2年组的4.6%；低注册资本企业下降约4.2%，而高注册资本组不显著；合伙制企业下降约11.3%，公司制企业下降约5.5%。这一结果表明外卖平台所挤出的主要是低质量、生存型的创业活动。
负面冲击集中于低资金需求、低技术水平行业
行业层面分析显示，农林牧渔、建筑、租赁服务、批发零售等低技能行业新创企业分别减少约7.3%、8.6%、7.2%和3.9%；低启动资金行业显著下降4.7%，高启动资金行业不显著；非高技术行业下降4.9%，高技术制造业与高技术服务业均不显著。这印证了零工经济主要通过减少低质量创业渠道影响地区创业活动。
带动金融、信息、科研及人力资源行业创业
分行业回归显示，金融业、信息技术和科学研究行业新创企业分别增加约9.8%、14.6%和10.9%，与零工管理密切相关的人力资源行业新创企业增幅最大，达15.2%。这些行业与平台经济发展密切相关，反映了零工经济对相关产业的带动作用，也说明平台对创业的影响存在正向渠道。
数字普惠金融低时保险效应凸显，劳动力充裕地区替代效应更强
地区异质性分析表明，数字普惠金融发展水平高的Q4组城市创业活动减少约8%且显著，随普惠金融水平下降负向效应变小；在生产运输设备操作人员占比高的Q4组城市，平台进入的负向影响更大（-0.134），随占比下降效应递减。这说明融资约束严重时零工经济的收入安全网发挥保险功能，而劳动力储备充裕地区则体现灵活就业的替代效应。
核心解释变量
外卖平台进入虚拟变量（Treat），以各城市在招聘网站发布第一条「外卖」相关招聘广告的时间为界，平台进入后取值为1，之前取值为0；进一步使用「外卖」百度搜索指数构建进入强度连续变量（Treat_Intensity）
被解释变量
各城市每月新注册企业数量（取对数），以及异质性分析中的分类型新注册企业数量（按存续时间、注册资本、注册类型、行业分类）和新注册个体工商户数量（取对数）、「创业」关键词百度搜索指数（取对数）
样本与数据
331个地级市2010~2018年月度面板数据，剔除缺失值后共35706个城市—月度观测点；企业注册数据来自国家市场监管总局企业工商注册信息，外卖平台进入时间来自智联招聘、前程无忧、猎聘三大招聘网站2014~2019年历史招聘信息，控制变量来自历年《中国城市统计年鉴》和北京大学企业大数据研究中心区域创新创业指数
识别方法 / 模型设定
采用渐进倍差法（双向固定效应模型），利用外卖平台在不同城市进入时间的差异识别因果效应，控制城市固定效应、月度固定效应、城市月度时间趋势项及随地区年份变化的系列控制变量（人口、GDP、产业结构、金融发展指数、平均工资、政府规模、固定资产投资、通信水平、区域创新创业指数等），通过平行趋势检验和动态效应图验证识别假设
内生性及稳健性检验
进行了多项稳健性检验：将样本时间窗口扩展至2005~2018年、排除北京上海广东深圳新疆西藏等特大城市与边远城市、排除人工智能发达城市（前30名）、控制2016年国家大数据综合试验区政策变量、加入邻近中心城市相关控制变量；此外通过随机赋予处理组角色的安慰剂检验（重复1000次）确认结果非随机因素驱动
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