網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育對(duì)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)意愿的影響

郭洪鋒 王亞茹

摘 要：通過(guò)對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿相關(guān)文獻(xiàn)的梳理與分析，本文以計(jì)劃行為理論為基礎(chǔ)建立網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿影響因素模型，探討了網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育、創(chuàng)業(yè)態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制與網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿的影響關(guān)系。采用Smart-PLS軟件對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果，從創(chuàng)業(yè)態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制三個(gè)方面提出建議，為推進(jìn)我國(guó)大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育和提高大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿提供實(shí)證依據(jù)。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育；網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿；計(jì)劃行為理論；

1 引言

近年來(lái)，大學(xué)生畢業(yè)人數(shù)逐年增加，但全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)緩慢，造成人才市場(chǎng)供需不平衡，大學(xué)生就業(yè)形勢(shì)嚴(yán)峻。針對(duì)這種情況，國(guó)家、社會(huì)和高校推出多種政策鼓勵(lì)大學(xué)生自主創(chuàng)業(yè)。然而，實(shí)際上我國(guó)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)比率并不高，《2016大學(xué)生就業(yè)報(bào)告》指出，2015屆普通本專科畢業(yè)生人數(shù)680.9萬(wàn)，其中約有20.4萬(wàn)人選擇了創(chuàng)業(yè)，僅占總數(shù)的百分之三左右。相對(duì)于傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)方式，網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)由于其投資較小、市場(chǎng)大、創(chuàng)業(yè)方式靈活等優(yōu)勢(shì)，受到了廣大高校大學(xué)生的青睞。因此，研究大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿，識(shí)別影響大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)的主要因素就尤為重要。

本研究以計(jì)劃行為理論為基礎(chǔ)，將網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育作為前置變量，構(gòu)建大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿影響因素模型，如圖1所示。

H1：網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育對(duì)創(chuàng)業(yè)態(tài)度有正向影響；H2：網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育對(duì)主觀規(guī)范有正向影響；H3：網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育對(duì)感知行為控制有正向影響；H4：創(chuàng)業(yè)態(tài)度對(duì)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿有正向影響；H5：主觀規(guī)范對(duì)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿有正向影響；H6：感知行為控制對(duì)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿有正向影響；

2 研究方法

2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

本次研究調(diào)查問(wèn)卷分為三個(gè)部分：第一部分是對(duì)本次調(diào)查進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明，目的使受訪者順利對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行作答，提高數(shù)據(jù)收集質(zhì)量；問(wèn)卷的第二部分是關(guān)于受訪者的個(gè)人背景，測(cè)量的是樣本人口統(tǒng)計(jì)特征。第三部包括主要變量的測(cè)量條目，包括創(chuàng)業(yè)態(tài)度、主觀規(guī)范、感知自我控制，網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育和創(chuàng)業(yè)意愿五個(gè)變量，量表均采取5 分制 Liker 量表進(jìn)行測(cè)量（1 為非常不同意，5 為非常同意）；

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本情況

本次調(diào)查共發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷258，收集問(wèn)卷230份，其中有效數(shù)據(jù)211份，有效問(wèn)卷的數(shù)量占到了問(wèn)卷整體數(shù)量的91.7%。

3 數(shù)據(jù)分析

我們采用偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程（PLS）來(lái)檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)模型和測(cè)量模型。

3.1 測(cè)量模型效度檢驗(yàn)

根據(jù)結(jié)果所示，所有反映潛在變量的平均抽取方差（AVE）值都大于0.7，說(shuō)明聚合效度有效。潛在變量的組合信度（CR）都大于0.8，Cronbachs Alpha都在0.8以上，說(shuō)明測(cè)量模型內(nèi)部一致性有效。其次，測(cè)量模型的區(qū)別效度，包括交叉因子載荷與潛變量相關(guān)系數(shù)測(cè)量。表1中，潛變量相關(guān)系數(shù)矩陣主對(duì)角線的值表示的是潛變量AVE的根值，且明顯大于該變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)。根據(jù)區(qū)別效度有效性指標(biāo)，表3的區(qū)別效度有效。

3.2 結(jié)構(gòu)模型檢驗(yàn)

使用PLS算法和bootstrapping重復(fù)抽樣（211個(gè)案，1000 次重復(fù)抽樣）檢測(cè)結(jié)構(gòu)模型。模型檢測(cè)結(jié)果包括標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)、基于t檢驗(yàn)的顯著性系數(shù)以及決定系數(shù)（R2），結(jié)果如圖2所示：

由圖二可知，各假設(shè)關(guān)系均得到驗(yàn)證。其中，網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育對(duì)創(chuàng)業(yè)態(tài)度，網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育對(duì)主觀規(guī)范，網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育對(duì)感知行為控制的相關(guān)性在p<0.001顯著。創(chuàng)業(yè)態(tài)度對(duì)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿的相關(guān)性在p<0.001顯著，主觀規(guī)范對(duì)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿的相關(guān)性在p<0.05顯著，感知行為控制對(duì)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿的相關(guān)性在p<0.01顯著。

4 結(jié)論

本文通過(guò)梳理相關(guān)文獻(xiàn)，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育、創(chuàng)業(yè)態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制和網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿之間的理論模型，并運(yùn)用Smart-PLS軟件對(duì)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果顯示：網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育對(duì)創(chuàng)業(yè)態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制均具有積極作用，創(chuàng)業(yè)態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制對(duì)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿有正向作用， 即網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)教育通過(guò)影響創(chuàng)業(yè)態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制對(duì)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)意愿有正向影響。

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作者簡(jiǎn)介

郭洪鋒（1993-），男，湖北黃岡人，成都理工大學(xué)2016級(jí)工業(yè)工程專業(yè)碩士研究生，研究方向：創(chuàng)業(yè)意愿

王亞茹（1994-），河南開(kāi)封人，成都理工大學(xué)2016級(jí)工業(yè)工程專業(yè)碩士研究生，研究方向：創(chuàng)業(yè)意愿