基于职业选择理论的创业前因研究

苏 靖，翟庆华，吴泗淙

(同济大学经济与管理学院，上海200092)

创业活动在经济发展中的重要作用使得创业的前因问题受到理论界的广泛关注。职业选择理论认为创业是创业者(群体)的一种职业选择。有学者从个体层面出发，强调创业者与众不同的个人特征和行为，认为创业活动是特定条件对创业者的内在自我激励。与被雇佣相比，创业的高收入机会和社会认同感等激励个人将创业作为一种职业选择。也有学者从宏观环境层面进行研究，强调创业者无法控制的环境因素对创业决策的影响，认为创业是主动或被动的职业选择。然而，用职业选择理论解释创业前因的研究仍存在不足之处。首先，从单一视角出发，缺乏将个体层面和环境层面变量相结合的研究。对研究变量考虑的不全面可能导致研究结论的误差，并对研究结论的推广产生不利影响。其次，从某一时间点的横断面展开个人层面变量或环境层面变量对创业活动影响的研究，不符合创业活动的产生随时间发展的变动性特征。最后，大多是国外学者以他国数据进行的，基于西方情景得出的研究结论不一定能够完全解释中国的创业现象。

本质上，创业不仅是创业者个人的行为，也是一种社会活动，是创业者的自我发现和对外部环境的灵敏反应。在创业过程中，创业者需要不断的与创业环境进行互动。在理论沿革上，创业研究也从偏重个体层面的心理和行为理论为基础，不断吸取与环境相关的理论，如经济理论、制度理论等。因此，本文从个人与环境结合的角度，以职业选择理论为基础，应用我国30个省级行政区10年间(2001—2010年)的面板数据，实证研究个人因素与环境因素对创业活动的影响。

一、文献综述

1．职业选择理论

职业选择理论将创业者视为理性经济人，认为创业者总是从利己主义和理性行为角度出发，通过市场活动追求其目标值或效用函数的最大化［1］。在相关研究中，以 Lucas［2］，Kihlstrom 和 Laffont［3］以及 Evans和Jovanovic［4］提出的创业职业选择模型最为经典。这3个模型均认为创业者在职业选择决策中，以实现经济效益最大化为基本前提，认为个人选择创业是为获得创业所带来的超额收益。但3个模型设定的影响个人获得创业超额收益的条件有所不同。

Lucas职业选择模型假设在既定数量劳动力和资本的封闭经济体中，除管理能力外，个体之间呈现同质状态［2］。个体之间管理能力的差别是影响创业者经济收益的唯一变量。Kihlstrom和 Laffont的职业选择模型认为个体对风险的偏好程度是决定创业决策的关键变量［3］。该模型认为所有人都是风险厌恶者或对风险持中立态度，在创业超额收益一定的条件下，个人越是厌恶风险，创业对个人的效用值越小，这样的人越不易成为创业者。Evans和Jovanovic提出的职业选择模型认为，个人创业的收益与创业能力和初始资本相关［4］。由于存在流动性限制，在创业收益水平和个人能力确定的情形下，初始资本决定了个人能否成为创业者。

不少学者实证研究了个体层面变量在创业选择中的作用，并得出了多样化的研究结论。如Poschke对Lucas的模型进行了延伸与拓展，发现个体能力与创业选择之间并非简单线性关系，而是呈现U型［5］。即高能力禀赋的人更趋向于创新型创业，低能力禀赋的人更趋向于生存性创业，而中等能力禀赋的人不易于选择创业。Cramer等学者利用5 800名在校学生数据得出了与Kihlstrom和Laffont职业选择模型不同的结论，即低风险偏好的学生更倾向于选择创业［6］。上述不一致甚至相互冲突的研究结论表明，个体层面的变量可能并非创业选择的唯一原因，不同的样本来源，样本所处的不同外部环境，也同样可能会影响创业选择。

2．创业前因

许多学者以不同的理论为基础，对创业前因进行了研究。Tan将学者的研究视角划分为微观视角和宏观视角［7］，而 Shane将其区分为特质学派(Trait School)和数据学派(Rate School)［8］。尽管两种分类的名称不同，但在本质上并不存在差异。

微观视角和特质学派以心理学和组织行为学为理论基础，从个人层面研究创业活动的产生，强调创业者与众不同的个人特征和行为，认为创业者的个人特质和行为能力是创业活动产生的根源。近来，有人提出机会应是创业研究的核心，认为创业者能够从环境变化中辨识创业机会，并利用有限信息发展新事业。

宏观视角和数据学派主要以经济学理论为基础，从环境层面研究创业活动的产生，认为社会、经济、政策等外部环境对创业活动具有整体性的影响［7，9］。部分研究认为，产业结构升级导致的高失业率是促生创业活动的重要原因，也有一些研究提出创业活动受到所在国家或地区的经济发展水平、文化环境的影响。尽管出于不同的研究目的，学者们采用衡量外部环境的指标有差异，但可将大多数研究中影响创业活动的外部环境归为供给、需求和政策 3 类［10，11］。

综上所述，个人层面和环境层面变量均在创业选择中起到了不可忽视的作用。本文采用上述研究的结论，将个人层面的知识与人力资本因子(命名为个人机会因子)与环境层面的供给因子、需求因子和政策因子相结合，纳入职业选择模型的研究中，探究上述变量在创业选择中的影响和作用。

二、模型推导

根据前述文献回顾，个人创业的概率受到个人创业机会和外部环境带来创业报酬的影响［8］。因此，我们假设个人选择创业的概率为创业预期收益大于被雇佣的工作报酬的函数，即

对所有创业者而言，I～E始终被期望为大于被雇用所得的报酬，然而在实践中，I～E对创业者预期收益的影响为(－∞，+∞)。当I～E －π综合影响结果为正时，个人会将创业作为一种职业选择。

假设存在的单调增函数h，具有初始值h(0)=0。对任何个人而言，π为未知常数。因此，式(1)可以分解为

式(2)中，g(I～E0)是影响预期收益的单调增函数，π0和M是未知常数，e服从标准韦伯分布。根据Mcfadden提出的有条件评定模型［12］，个人创业的概率可表达为

由式(4)可知，个人因素和环境因素(I～E)与创业概率之间存在正相关关系，即个人创业的概率受到I～E影响。满足方程(4)的最简单的函数是g(I～E)=ln(I～E)。

根据文献综述，影响创业概率的个人因素是指个人机会，环境因素包括供给、需求和政策。因此，本文将影响个人决定创业与否的I～E归纳为个人机会因子(O)、需求因子(D)、供给因子(S)和政策因子(P)4类，且假设4类因子与创业报酬之间的关系为线性。可以简单描述为

其中，W为截距，ε为误差项。则式(5)的多元泰勒一阶展开式为

其中，Z为常数，是ln(I～E)在某一确定的个人机会和环境因素条件下的取值，h、k、w和s分别为个人机会因子O、需求因子D、供给因子S和政策因子P的步长。将式(6)代入式(3)，可将个人创业概率简化为O、D、S、P的函数。从群体视角看，一个地区的创业率也是由个体的创业概率组成和决定的。因此，式(3)化简后的因变量为，其中，可视为地区s在确定时间段t内的创业率。

由于本研究的样本对象包括我国的30个省级行政区，地域面积跨度大，经济发展水平差异明显。因此采用横断面数据分析的结果会受到未观测地域差异特征变量的影响，而采用面板数据分析能够有效避免上述问题。面板分析模型假设为

式(7)中，Ds是未被观测的地区特征引起的误差，I～Est代表所有被观测的个人—环境变量。求式(7)的一阶差分，以消除未被观测的地区特征的影响，结果如下

三、实证检验

1．衡量指标和数据

研究中使用的数据由《中国统计年鉴》(2002—2011年)、《中国金融年鉴》(2002—2011年)等相关的统计资料整理计算而来。数据包括2001年至2010年中国大陆30个省级行政区(除西藏)的人口和经济数据。实证研究中的自变量包括个人机会因子(O)、需求因子(D)、供给因子(S)和政策因子(P)。

个人机会因子是指创业者把握发明和技术创新带来的机会，对生产函数进行重新组合［8］。这种重新组合将直接影响创业者能否获得创业超额收益。因此，研究采用人均专利数来衡量个人机会因子。

需求因子是指能被现有或新兴市场容纳的企业数量。需求的变动对创业活动有重要影响，增加需求有助于促进创业活动产生。由于新创企业更倾向于服务本地市场，因此创业活动会受到所在地区市场需求变动的影响。对创业者而言，人口总量和家庭可支配收入等因素的增长都是创业的好机会［9］。

供给因子是指社会中对创业有偏好的人群数量以及能够获取的资源。人力资本是影响创业活动产生的重要供给因子。许多实证研究已经表明人力资本对创立新企业有显著正向影响［13］。财务资本也是影响创业活动的重要因子。而能够说明个体拥有足够财务资本的一个有力证据就是他能够以权益资本或负债的方式为新企业提供财务资源。在实证研究中，人均银行存款是最常使用的衡量财务资本的指标。

政策因子是指政府能够促进创业活动的所有措施。政府采购、投资公共设施和服务，可以改善地区基础设施条件、提高区域内企业竞争力。完善的基础设施能够提供较好的教育资源、高水平的劳动力、优质的通讯条件和高水准的生活质量，对创业活动具有很大的吸引力［14］。此外，政府通过调节银行向社会提供的贷款数量可以影响资本流动性，进而影响创业活动的概率。因此，政府的财政支出和银行贷款余额是预测创业活动的必要条件。

2．实证结果

本文应用Stata 12面板数据分析软件对数据进行验证。在对全国数据进行分析的基础上，为了进一步阐明各个地区创业活动的产生原因，文章将30个样本省级行政区进一步划分为东部、中部以及西部地区①，分别建立了3个面板数据模型，比较各地区创业活动产生原因的差异。由于本文的研究对象分别为30个(全国)、11个(东部)、10个(中部)和9个(西部)省级行政区，能够在很大程度上代表整体。因此，在估计方法的选择上适宜采用固定效应模型，这一结论也得到了Hausman检验的支持。

在进行面板数据分析前，文章首先将描述供给、需求和政策的指标分别进行因子分析，将每类变量归为一个因子。而后，文章又对数据进行了标准化处理，消除数据的量纲，得到面板数据分析的结果(见表1)。

在全样本层面，个人机会、需求因子、供给因子和政策因子对创业活动都具有显著的影响，但各个变量对创业活动的影响程度表现出明显的差异性。其中，个人机会、需求因子和供给因子对创业活动具有极高度显著的影响，当3者分别上升1%时，创业活动的活跃程度就会分别上升0.33%、0.54%和0.23%。而政策因子对创业活动的贡献较小，当该因子上升1%时，创业活跃程度上升0.07%，影响程度也仅为显著。在东部地区，个人机会和需求因子对创业活动有显著的影响，当二者分别上升1%时，会带来0.90%和0.96%的创业活动增长，供给因子和政策因子则没能显著带动创业活动的发展。在中部地区，需求因子和政策因子对创业活动的产生有显著促进作用，二者1%的增幅会带来创业活动0.63%和0.56%的增长，这表明需求拉动和政策支持与创业活动间存在着密切的关联性，而个人机会和供给因子则没有发挥出显著的促进作用。就西部地区而言，相较于个人机会、供给因子和政策因子，需求因子能够更有效的解释创业活动的产生，需求每增加1%，创业活动就会增长0.59%。

表1 面板数据分析结果

四、结 语

本文基于职业选择理论，建立了个人和环境相结合的创业前因面板数据分析模型，利用中国30个省级行政区2001年至2010年的数据，从全国范围和东中西部地区分析进行了实证研究。分析结果显示，需求因子在各个地区均对创业活动表现出明显的拉动作用，这一研究结论与Brown［15］一致。较高的人口密度和人口增长率表明潜在市场的空间集中度较高，能够为新创企业的持续发展提供有力支撑。同时，居民消费支出的提高表明潜在消费者的购买力有所提升，并进一步提高新创企业的预期收益。因此，需求因子能够显著带动创业活动的发展。

供给因子在全样本层面对创业活动具有显著的正向作用，但各个地区的分析结果显示，供给因子对创业活动并没有显著的推动作用。这一研究结论与Lucas和Jovanovic的研究结论相符［2］。通常而言，失业人口的人力资源禀赋较低，缺乏创业所需要的必要技能，因此，失业率的增长并不会带来创业活动的增长。此外，居民存款水平的提高不能带动创业活动的产生。存款水平的提高有可能会降低人们创立新企业的动机和积极性，因此，存款水平也没有表现出对创业活动的推动作用。

政策因子在中部地区对创业活动的促进作用明显，而在东部地区和西部地区，均没有表现出明显的带动作用。这一研究结论打破了以往许多研究的前提假设，创业政策总是能够显著影响创业活动，如陈忠卫和曹薇、郑风田和傅晋华等［16，17］。这一研究结论的得出与本文所应用的处于不同经济发展梯度地区的数据有关。中部地区在经济技术发展水平上一直处于我国中梯度层次，人口众多且具备一定的工业基础，居民也已经具有一定的购买力。此时，政府的投入必将强化其基础设施建设、教育等状况，为吸引个体创业提供便利条件。相比之下，东部地区处于经济发展的高梯度层次，在国家政策的扶持下，基础设施等建设已经初具规模，此时，政府财政支出起到的作用不大。而对于西部地区，一直处于经济发展的低梯度层次，工业基础较为薄弱，居民购买力不高，此时，需求是制约创业活动的主要因素，政策因子起到的作用不明显。

个人机会在东部地区对创业活动有明显的促进作用。这一研究结论得到了实践数据的支持。GEM全球创业观察的结果显示，中国创业者集聚、创业活动最活跃的地区为上海、广州等地，均地处中国的东部地区。这是由于东部地区经济发展水平较高，集聚了我国大部分的高新技术企业，而中西部地区仍以传统的制造业和服务业为主。由于产业集群效应的存在，东部地区对高新技术有着较强的市场需求，对个体而言，其拥有的技术就提供了良好的创业机会。因此，个人机会因子仅在东部地区具有显著作用。

根据本文的研究结论，在人口基数与增长速率一定的前提下，政府应全力拉动内需，为创业活动的产生与持续提供必要支撑。此外，政府还应根据各地经济发展水平，因地制宜的出台政策，真正实现拉动创业的目的。

注 释:

①划分标准依据我国“七五”计划的分类标准，东部地区包括11个省(直辖市)，分别为北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南;中部地区包括10个省，分别为山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南和广西;西部地区包括9个省(直辖市、自治区)，分别为四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。

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