基于職業選擇理論的創業前因研究

蘇 靖，翟慶華，吳泗淙

(同濟大學經濟與管理學院，上海200092)

創業活動在經濟發展中的重要作用使得創業的前因問題受到理論界的廣泛關注。職業選擇理論認為創業是創業者(群體)的一種職業選擇。有學者從個體層面出發，強調創業者與眾不同的個人特征和行為，認為創業活動是特定條件對創業者的內在自我激勵。與被雇傭相比，創業的高收入機會和社會認同感等激勵個人將創業作為一種職業選擇。也有學者從宏觀環境層面進行研究，強調創業者無法控制的環境因素對創業決策的影響，認為創業是主動或被動的職業選擇。然而，用職業選擇理論解釋創業前因的研究仍存在不足之處。首先，從單一視角出發，缺乏將個體層面和環境層面變量相結合的研究。對研究變量考慮的不全面可能導致研究結論的誤差，并對研究結論的推廣產生不利影響。其次，從某一時間點的橫斷面展開個人層面變量或環境層面變量對創業活動影響的研究，不符合創業活動的產生隨時間發展的變動性特征。最后，大多是國外學者以他國數據進行的，基于西方情景得出的研究結論不一定能夠完全解釋中國的創業現象。

本質上，創業不僅是創業者個人的行為，也是一種社會活動，是創業者的自我發現和對外部環境的靈敏反應。在創業過程中，創業者需要不斷的與創業環境進行互動。在理論沿革上，創業研究也從偏重個體層面的心理和行為理論為基礎，不斷吸取與環境相關的理論，如經濟理論、制度理論等。因此，本文從個人與環境結合的角度，以職業選擇理論為基礎，應用我國30個省級行政區10年間(2001—2010年)的面板數據，實證研究個人因素與環境因素對創業活動的影響。

一、文獻綜述

1．職業選擇理論

職業選擇理論將創業者視為理性經濟人，認為創業者總是從利己主義和理性行為角度出發，通過市場活動追求其目標值或效用函數的最大化［1］。在相關研究中，以 Lucas［2］，Kihlstrom 和 Laffont［3］以及 Evans和Jovanovic［4］提出的創業職業選擇模型最為經典。這3個模型均認為創業者在職業選擇決策中，以實現經濟效益最大化為基本前提，認為個人選擇創業是為獲得創業所帶來的超額收益。但3個模型設定的影響個人獲得創業超額收益的條件有所不同。

Lucas職業選擇模型假設在既定數量勞動力和資本的封閉經濟體中，除管理能力外，個體之間呈現同質狀態［2］。個體之間管理能力的差別是影響創業者經濟收益的唯一變量。Kihlstrom和 Laffont的職業選擇模型認為個體對風險的偏好程度是決定創業決策的關鍵變量［3］。該模型認為所有人都是風險厭惡者或對風險持中立態度，在創業超額收益一定的條件下，個人越是厭惡風險，創業對個人的效用值越小，這樣的人越不易成為創業者。Evans和Jovanovic提出的職業選擇模型認為，個人創業的收益與創業能力和初始資本相關［4］。由于存在流動性限制，在創業收益水平和個人能力確定的情形下，初始資本決定了個人能否成為創業者。

不少學者實證研究了個體層面變量在創業選擇中的作用，并得出了多樣化的研究結論。如Poschke對Lucas的模型進行了延伸與拓展，發現個體能力與創業選擇之間并非簡單線性關系，而是呈現U型［5］。即高能力稟賦的人更趨向于創新型創業，低能力稟賦的人更趨向于生存性創業，而中等能力稟賦的人不易于選擇創業。Cramer等學者利用5 800名在校學生數據得出了與Kihlstrom和Laffont職業選擇模型不同的結論，即低風險偏好的學生更傾向于選擇創業［6］。上述不一致甚至相互沖突的研究結論表明，個體層面的變量可能并非創業選擇的唯一原因，不同的樣本來源，樣本所處的不同外部環境，也同樣可能會影響創業選擇。

2．創業前因

許多學者以不同的理論為基礎，對創業前因進行了研究。Tan將學者的研究視角劃分為微觀視角和宏觀視角［7］，而 Shane將其區分為特質學派(Trait School)和數據學派(Rate School)［8］。盡管兩種分類的名稱不同，但在本質上并不存在差異。

微觀視角和特質學派以心理學和組織行為學為理論基礎，從個人層面研究創業活動的產生，強調創業者與眾不同的個人特征和行為，認為創業者的個人特質和行為能力是創業活動產生的根源。近來，有人提出機會應是創業研究的核心，認為創業者能夠從環境變化中辨識創業機會，并利用有限信息發展新事業。

宏觀視角和數據學派主要以經濟學理論為基礎，從環境層面研究創業活動的產生，認為社會、經濟、政策等外部環境對創業活動具有整體性的影響［7，9］。部分研究認為，產業結構升級導致的高失業率是促生創業活動的重要原因，也有一些研究提出創業活動受到所在國家或地區的經濟發展水平、文化環境的影響。盡管出于不同的研究目的，學者們采用衡量外部環境的指標有差異，但可將大多數研究中影響創業活動的外部環境歸為供給、需求和政策 3 類［10，11］。

綜上所述，個人層面和環境層面變量均在創業選擇中起到了不可忽視的作用。本文采用上述研究的結論，將個人層面的知識與人力資本因子(命名為個人機會因子)與環境層面的供給因子、需求因子和政策因子相結合，納入職業選擇模型的研究中，探究上述變量在創業選擇中的影響和作用。

二、模型推導

根據前述文獻回顧，個人創業的概率受到個人創業機會和外部環境帶來創業報酬的影響［8］。因此，我們假設個人選擇創業的概率為創業預期收益大于被雇傭的工作報酬的函數，即

對所有創業者而言，I～E始終被期望為大于被雇用所得的報酬，然而在實踐中，I～E對創業者預期收益的影響為(－∞，+∞)。當I～E －π綜合影響結果為正時，個人會將創業作為一種職業選擇。

假設存在的單調增函數h，具有初始值h(0)=0。對任何個人而言，π為未知常數。因此，式(1)可以分解為

式(2)中，g(I～E0)是影響預期收益的單調增函數，π0和M是未知常數，e服從標準韋伯分布。根據Mcfadden提出的有條件評定模型［12］，個人創業的概率可表達為

由式(4)可知，個人因素和環境因素(I～E)與創業概率之間存在正相關關系，即個人創業的概率受到I～E影響。滿足方程(4)的最簡單的函數是g(I～E)=ln(I～E)。

根據文獻綜述，影響創業概率的個人因素是指個人機會，環境因素包括供給、需求和政策。因此，本文將影響個人決定創業與否的I～E歸納為個人機會因子(O)、需求因子(D)、供給因子(S)和政策因子(P)4類，且假設4類因子與創業報酬之間的關系為線性。可以簡單描述為

其中，W為截距，ε為誤差項。則式(5)的多元泰勒一階展開式為

其中，Z為常數，是ln(I～E)在某一確定的個人機會和環境因素條件下的取值，h、k、w和s分別為個人機會因子O、需求因子D、供給因子S和政策因子P的步長。將式(6)代入式(3)，可將個人創業概率簡化為O、D、S、P的函數。從群體視角看，一個地區的創業率也是由個體的創業概率組成和決定的。因此，式(3)化簡后的因變量為，其中，可視為地區s在確定時間段t內的創業率。

由于本研究的樣本對象包括我國的30個省級行政區，地域面積跨度大，經濟發展水平差異明顯。因此采用橫斷面數據分析的結果會受到未觀測地域差異特征變量的影響，而采用面板數據分析能夠有效避免上述問題。面板分析模型假設為

式(7)中，Ds是未被觀測的地區特征引起的誤差，I～Est代表所有被觀測的個人—環境變量。求式(7)的一階差分，以消除未被觀測的地區特征的影響，結果如下

三、實證檢驗

1．衡量指標和數據

研究中使用的數據由《中國統計年鑒》(2002—2011年)、《中國金融年鑒》(2002—2011年)等相關的統計資料整理計算而來。數據包括2001年至2010年中國大陸30個省級行政區(除西藏)的人口和經濟數據。實證研究中的自變量包括個人機會因子(O)、需求因子(D)、供給因子(S)和政策因子(P)。

個人機會因子是指創業者把握發明和技術創新帶來的機會，對生產函數進行重新組合［8］。這種重新組合將直接影響創業者能否獲得創業超額收益。因此，研究采用人均專利數來衡量個人機會因子。

需求因子是指能被現有或新興市場容納的企業數量。需求的變動對創業活動有重要影響，增加需求有助于促進創業活動產生。由于新創企業更傾向于服務本地市場，因此創業活動會受到所在地區市場需求變動的影響。對創業者而言，人口總量和家庭可支配收入等因素的增長都是創業的好機會［9］。

供給因子是指社會中對創業有偏好的人群數量以及能夠獲取的資源。人力資本是影響創業活動產生的重要供給因子。許多實證研究已經表明人力資本對創立新企業有顯著正向影響［13］。財務資本也是影響創業活動的重要因子。而能夠說明個體擁有足夠財務資本的一個有力證據就是他能夠以權益資本或負債的方式為新企業提供財務資源。在實證研究中，人均銀行存款是最常使用的衡量財務資本的指標。

政策因子是指政府能夠促進創業活動的所有措施。政府采購、投資公共設施和服務，可以改善地區基礎設施條件、提高區域內企業競爭力。完善的基礎設施能夠提供較好的教育資源、高水平的勞動力、優質的通訊條件和高水準的生活質量，對創業活動具有很大的吸引力［14］。此外，政府通過調節銀行向社會提供的貸款數量可以影響資本流動性，進而影響創業活動的概率。因此，政府的財政支出和銀行貸款余額是預測創業活動的必要條件。

2．實證結果

本文應用Stata 12面板數據分析軟件對數據進行驗證。在對全國數據進行分析的基礎上，為了進一步闡明各個地區創業活動的產生原因，文章將30個樣本省級行政區進一步劃分為東部、中部以及西部地區①，分別建立了3個面板數據模型，比較各地區創業活動產生原因的差異。由于本文的研究對象分別為30個(全國)、11個(東部)、10個(中部)和9個(西部)省級行政區，能夠在很大程度上代表整體。因此，在估計方法的選擇上適宜采用固定效應模型，這一結論也得到了Hausman檢驗的支持。

在進行面板數據分析前，文章首先將描述供給、需求和政策的指標分別進行因子分析，將每類變量歸為一個因子。而后，文章又對數據進行了標準化處理，消除數據的量綱，得到面板數據分析的結果(見表1)。

在全樣本層面，個人機會、需求因子、供給因子和政策因子對創業活動都具有顯著的影響，但各個變量對創業活動的影響程度表現出明顯的差異性。其中，個人機會、需求因子和供給因子對創業活動具有極高度顯著的影響，當3者分別上升1%時，創業活動的活躍程度就會分別上升0.33%、0.54%和0.23%。而政策因子對創業活動的貢獻較小，當該因子上升1%時，創業活躍程度上升0.07%，影響程度也僅為顯著。在東部地區，個人機會和需求因子對創業活動有顯著的影響，當二者分別上升1%時，會帶來0.90%和0.96%的創業活動增長，供給因子和政策因子則沒能顯著帶動創業活動的發展。在中部地區，需求因子和政策因子對創業活動的產生有顯著促進作用，二者1%的增幅會帶來創業活動0.63%和0.56%的增長，這表明需求拉動和政策支持與創業活動間存在著密切的關聯性，而個人機會和供給因子則沒有發揮出顯著的促進作用。就西部地區而言，相較于個人機會、供給因子和政策因子，需求因子能夠更有效的解釋創業活動的產生，需求每增加1%，創業活動就會增長0.59%。

表1 面板數據分析結果

四、結 語

本文基于職業選擇理論，建立了個人和環境相結合的創業前因面板數據分析模型，利用中國30個省級行政區2001年至2010年的數據，從全國范圍和東中西部地區分析進行了實證研究。分析結果顯示，需求因子在各個地區均對創業活動表現出明顯的拉動作用，這一研究結論與Brown［15］一致。較高的人口密度和人口增長率表明潛在市場的空間集中度較高，能夠為新創企業的持續發展提供有力支撐。同時，居民消費支出的提高表明潛在消費者的購買力有所提升，并進一步提高新創企業的預期收益。因此，需求因子能夠顯著帶動創業活動的發展。

供給因子在全樣本層面對創業活動具有顯著的正向作用，但各個地區的分析結果顯示，供給因子對創業活動并沒有顯著的推動作用。這一研究結論與Lucas和Jovanovic的研究結論相符［2］。通常而言，失業人口的人力資源稟賦較低，缺乏創業所需要的必要技能，因此，失業率的增長并不會帶來創業活動的增長。此外，居民存款水平的提高不能帶動創業活動的產生。存款水平的提高有可能會降低人們創立新企業的動機和積極性，因此，存款水平也沒有表現出對創業活動的推動作用。

政策因子在中部地區對創業活動的促進作用明顯，而在東部地區和西部地區，均沒有表現出明顯的帶動作用。這一研究結論打破了以往許多研究的前提假設，創業政策總是能夠顯著影響創業活動，如陳忠衛和曹薇、鄭風田和傅晉華等［16，17］。這一研究結論的得出與本文所應用的處于不同經濟發展梯度地區的數據有關。中部地區在經濟技術發展水平上一直處于我國中梯度層次，人口眾多且具備一定的工業基礎，居民也已經具有一定的購買力。此時，政府的投入必將強化其基礎設施建設、教育等狀況，為吸引個體創業提供便利條件。相比之下，東部地區處于經濟發展的高梯度層次，在國家政策的扶持下，基礎設施等建設已經初具規模，此時，政府財政支出起到的作用不大。而對于西部地區，一直處于經濟發展的低梯度層次，工業基礎較為薄弱，居民購買力不高，此時，需求是制約創業活動的主要因素，政策因子起到的作用不明顯。

個人機會在東部地區對創業活動有明顯的促進作用。這一研究結論得到了實踐數據的支持。GEM全球創業觀察的結果顯示，中國創業者集聚、創業活動最活躍的地區為上海、廣州等地，均地處中國的東部地區。這是由于東部地區經濟發展水平較高，集聚了我國大部分的高新技術企業，而中西部地區仍以傳統的制造業和服務業為主。由于產業集群效應的存在，東部地區對高新技術有著較強的市場需求，對個體而言，其擁有的技術就提供了良好的創業機會。因此，個人機會因子僅在東部地區具有顯著作用。

根據本文的研究結論，在人口基數與增長速率一定的前提下，政府應全力拉動內需，為創業活動的產生與持續提供必要支撐。此外，政府還應根據各地經濟發展水平，因地制宜的出臺政策，真正實現拉動創業的目的。

注 釋:

①劃分標準依據我國“七五”計劃的分類標準，東部地區包括11個省(直轄市)，分別為北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南;中部地區包括10個省，分別為山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南和廣西;西部地區包括9個省(直轄市、自治區)，分別為四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

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