创业如何带动就业？——基于1997—2013年中国省区数据的创业与就业关系及时滞性

侯永雄， 谌新民

创业如何带动就业？
——基于1997—2013年中国省区数据的创业与就业关系及时滞性

侯永雄， 谌新民

目前国内外学者对创业与就业关系的研究主要有两种观点：一种认为创业可以促进就业增长；另一种则认为创业与就业增长之间关系不明确。采用1997—2013年中国30个省区面板数据，对创业与就业增长的关系进行实证检验，结果显示创业可以促进就业增长，具体表现在创业率每增加1个单位，就业增长率增加0.26个百分点。在此基础上进一步研究，发现机会型创业比生存型创业带动就业效应更加显著；不同地区、不同时间创业带动就业效应存在差异。通过阿尔蒙滞后模型实证考察创业带动就业的时间滞后性，发现创业通过直接效应可以及时有效促进就业增长；而由于存在挤出效应和增长效应两种间接效应，创业在第2年表现为减少就业，第3—4年带动就业，第5—6年再次造成就业损失，第7年重新带动就业；创业的总体效应为促进就业增长。

创业 就业增长 滞后 失业

改革开放以来，历经近40年的高速发展，中国已成为全球第二大经济体。丰富而廉价的劳动力、日益提高的全要素生产率和高投资驱动等是推动中国经济高速发展的重要原因。伴随时代发展，中国逐渐步入经济发展新常态，当前正着力推进供给侧结构性改革，面临的就业形势和环境也发生显著变化，结构性矛盾等原因导致近年就业形势仍然严峻。

在2015年政府工作报告中，“大众创业、万众创新”被列为拉动经济发展的“双引擎”之一，创新创业已成为中国经济增长和社会发展的重要突破口。各级政府陆续出台了系列政策和措施支持、鼓励创新创业，全民创业氛围日渐浓厚。与活跃的创业实践相比，有关创业在经济社会发展和促进就业中作用的理论与实证研究相对滞后，基于中国宏微观数据对创业与就业增长关系进行具体且规范的研究不多，对创业影响就业的路径、机制和时间滞后性等缺乏相对全面的解释。在目前中国经济面临新常态、就业形势面临新挑战、创业实践出现新机遇、创业与就业研究呼唤新进展的背景下，亟须进一步研究创业带动就业的机制与效应，更好地发挥创业在就业增长中的带动作用，为“促进创业带动就业”目标的有效实施提供有价值的理论启示和政策建议。

一、文献回顾

1775年，法国经济学家坎帝隆(Cantillon)率先提出“Entrepreneur”这一概念并引入经济学的研究领域，意为“冒险事业的经营者或组织者”。创业在不同层面的英文中有不同的表述方式，如“Entrepreneur”意为创业者，“Venturing”表示创业的行为，“Entrepreneurship”则代表创业活动。古典经济学将“企业家”归类为“外部力量”；萨伊则将企业家定义为“协调者”和“价值创造者”，这一定义体现了企业家和企业家精神的关联，突破了此前古典经济学理论的既定范畴。其后经济学史上关于创业的研究主要有三个流派，即以冯·杜能(Von Thuenen)和熊彼特(Schumpeter)为代表的德国流派、以奈特(Knight)和舒尔茨(Schultz)为代表的芝加哥学派、以米塞斯(Mises)和柯兹纳(Kirzner)为代表的奥地利学派。关于创业与就业关系的研究，学术界主要有两种观点：一些研究者认同创业可以带动就业增长，一部分研究者则不支持这个观点。

(一)创业带动就业增长

美国学者的研究最早得出创业可以带动就业的结论。Birch (1979)[1]的研究发现，1969—1976年美国创造出的工作机会，小企业(雇用人数少于20人)占66%，员工少于100人的企业更是占到82%。欧洲学者研究也得到类似结论。Ashcroft等(1996)[2]对英国的研究发现，新企业的形成与净就业人数的变化之间关系显著。20世纪80年代，主要西方经济体中就业机会创造的作用由大公司转移到小企业(Acs等，1993)[3]。

学者还就创业对就业增长的正向作用呈现出的特征展开分析。首先，Brown等(1990)[4]认为那些迅速由小变大的新开办企业才能有效促进就业增长。其次，创业对就业增长的作用效果相对独立，较为稳定，受到经济周期影响较少。Bednarzik(2000)[5]研究发现，1989—1996年新企业所带动的就业增长率保持在5.6%—7.1%。再次，创业与就业之间的关系不会随国家经济体制改变而发生变化，在转轨国家和市场经济国家中两者之间的关系都呈现正向相关。最后，小企业的发展可能已经推动经济从管理型向创业型经济转变。Van Stel等(2004)[6]的研究表明在90年代英国的创业对就业增长有显著的积极影响。与1980—1983年的创业率相比，1987—1990年的创业率对就业具有更大的影响，这可能反映了新的小企业的创新对经济发展的重要性在20世纪后半段的20年里得到显著提升。这也从侧面反映了英国从管理型经济向创业型经济转变(Audretsch等，2002)[7]。

部分学者还研究了创业带动就业增长的原因。Baptista等(2008)[8]认为，欧洲和全球其他工业化地区在过去30年中经历了相当大的产业结构调整变化，从传统的制造行业升级到更先进复杂的技术行业，如电子、软件和生物技术。创新步伐加快以及产品和技术生命周期的缩短似乎更有利于新进入者和小型企业，较之大企业来说，具有更大的灵活性以应对激烈的变化。

学者还发现创业带动就业具有滞后性。Fritsch等(2004)[9]的研究表明葡萄牙新企业对净就业人口的影响在创立当年很小，而在前6年里呈负相关，积极影响只在其后才发生，在第8年左右达到高峰，并在第10年开始逐渐消退；在德国积极影响出现在企业创办后的第6年，英国则是出现在企业创办后的第4年。

国内学者的研究大多认为创业可以带动就业。高建(2008)[10]在报告中指出，每增加1个机会型创业者，当年平均能新增2.77个就业岗位，未来5年平均带动5.99人就业。董志强等(2012)[11]利用广东省1991—2007年面板数据，对自雇创业率和失业率进行检验，结果显示自雇创业率对随后的失业率具有显著负向影响。卢亮等(2014)[12]、张成刚等(2015)[13]认为，创业可以带动就业，且创业企业有不同的类型，它们对就业的影响也不相同。

(二)创业与就业增长关系不明确

也有学者认为创业在带动就业增长时也会导致就业损失，且不能证明就业增加效应和就业损失效应哪个更大，因而认为创业与就业增长之间关系并不明确。

Fritsch等(2004)[9]的研究发现新进企业的增加，将加剧市场竞争，并使效率提高，创新力度得以加大，催化了高质量产品的产生，但整个过程中并未有明显的就业增加。Konings等 (1995)[14]发现，英国工厂规模与总的就业创造之间呈负向关系，与总的就业破坏呈正向关系。Davis等(1993)[15]发现，新企业在创造新就业岗位的同时也减少了现有岗位的数量，其比例分别为53%和56%。Van Stel等(2004)[6]研究发现，在“缺乏创业精神”的低就业率地区如英格兰北部等，创业活动的增加只会导致就业的减少。

有学者认为部分学者提出的创业带动就业的结论源自对数据的错误统计和误导性解释 (Davis等，1993)[15]，表现在以下四个方面：第一， “大小分布谬误”，即采用受限于公司规模的大小分布静态数字对动态变化进行分析并得出结论；第二，“回归谬误”，短暂规模冲击偏压了就业增长和企业大小之间的关系；第三，“数据质量差”，扭曲了真实的就业创造的企业大小关系；第四，虚假的就业创造机会，一些“小公司”就业实际上可能是由现有的大公司扩大创建的额外小机构。他还通过1972—1988年制造工厂的一个小组数据得出结论：大工厂或者公司创造出绝大部分制造业工作岗位，净就业创造率和雇主规模之间没有明确的关系。

二、研究设计

本文假设创业可带动就业增长，运用《中国统计年鉴》1997—2013年面板数据加以验证，研究基于两个模型，即创业与就业增长的基本模型和阿尔蒙多项滞后模型。

(一)基本模型

参照Fritsch等(2004)[16]、Van Stel等(2004)[6]的研究和分析思路，本研究将创业带动就业增长的模型设定为：

Emplyi,t=β0+β1Entrei,t-1+β2Xi,t-1+εi,t

(1)

其中，下标i,t表示省份、年份；被解释变量Emplyi,t为就业增长率；核心解释变量Entrei,t-1为滞后一期的创业率。参照Baptista等(2008)[8]学者把创业定义为市场被新进入者渗透的程度，采取新市场进入数量来衡量创业，即以每千人新企业开办数量来度量创业的做法，本文将创业定义为创办新企业。广义上的新办企业包括新办内资企业(非私营)、外资企业、私营企业和个体工商户，因内资企业(非私营)和外资企业创办的主体一般不是个人，严格来说并不属于个人的创业，而属于广义创业中的公司创业。狭义的新办企业主要是指创办新的私营企业和个体工商户，即主要是个人的创业而非公司创业。本研究侧重于考察个人创业的就业绩效，因此拟采用每千人新增私营企业数和个体户数之和作为创业的衡量指标。Xi,t-1为滞后一期控制变量，包括两个方面。一是固定资产投资。中国经济增长过程中，资本投入对就业促进发挥了积极的作用(冉光和等,2007)[17]，在一定的技术水平下资本与劳动是互补的两种生产要素，因此，研究创业与就业增长的关系需要将资本投入考虑在内。本研究采用固定资本形成总额来衡量资产投资，以1997年为基期，作对数化处理。二是平均工资。工资是影响就业的重要因素，因而也被列为控制变量。本研究对平均工资的衡量主要以1997年为基期，依据居民消费价格指数调整，并作对数化处理。εi,t为随机干扰项，β0,β1,β2是模型的估计系数。

(二)创业促进就业时滞研究——阿尔蒙滞后模型

创业促进就业有直接效应和间接效应，直接效应是即时的、当下的，间接效应则具有滞后性，在一定时间之后才能体现，具体多长时间，需要利用具体的经验数据进行估算和检验。参考Fritsch等(2004)[16]等对阿尔蒙模型的描述，应用阿尔蒙多项滞后模型来估计新企业的创建对就业变化影响的时间滞后结构。本模型中创业率的统计口径与基本模型一致。

阿尔蒙模型是一种特殊的有限分布滞后模型(Finite Distributed Lag Model)。有限分布滞后模型的一般形式为(滞后p期)：

(2)

其中，ΔEmplyi,t为就业增长率，Entrei,t-j-1为滞后j+1期的创业率，Xi,t-1为滞后一期控制变量，εi,t为随机干扰项，(bj,j=0…p)分别为滞后j期的创业率回归系数，本文称这p+1个bj系数为结构式参数。

本研究需要确定模型中的两个重要参数：滞后期数p和多项式阶数q。本研究采用遍历了滞后5期至滞后10期、二阶至四阶多项式的阿尔蒙模型，并对18个模型的拟合结果进行对比分析。从拟合优度R2和F检验的P值来看，阿尔蒙模型在选取滞后6期、4阶多项式的时候(p=6，q=4)，其估计结果最优(其余17个模型的拟合结果不做报告)。

(3)

当有约束时,滞后6期的4阶多项式阿尔蒙模型可以简化为：

ΔEmplyi,t=a+a0Wi,0,t-1+a1Wi,1,t-1+a2Wi,2,t-1+a3Wi,3,t-1+a4Wi,4,t-1++bXi,t-1+εi,t

(4)

通过对结构式系数符号和数值的分析，本文将能够解读创业与就业增长的滞后结构，以及这一结构中的短期效应和累计效应。

在研究创业与就业增长的时滞性时，增加了平均人口密度作为控制变量，主要是考虑创业与就业变化关系可能存在区域特征，区域人口密度与区域内房产价格、基础设施、劳动力市场条件、产业结构、创新水平等因素之间具有较高相关性(Audretsch等，2002)[7]，基于此，可以把人口密度视为所有区域特征的代理变量。以人口密度作为控制变量加入到回归方程中，可以有效地避免回归中因区域特征变量之间的高度相关性所导致的多重共线性问题。上一模型中的固定资产投资和区域工资变化也会同样影响区域就业，因此在这里仍作为控制变量。

(三)数据来源与描述性统计

本研究数据主要来源于1997—2013年《中国统计年鉴》中所列的中国30个省、自治区、直辖市(不含台湾、香港、澳门、西藏)的面板数据以及各省区统计年鉴、《中国劳动统计年鉴》相关年份的数据。由于部分数据缺失，我们得到回归观测值431个，变量的描述性统计如表1所示。

表1 描述性统计

用于计算核心被解释变量“就业增长率”的“年末就业人口”采用《中国统计年鉴》和各省统计年鉴中年末就业人口数，以万人为单位。用于计算核心解释变量“创业率”采用的“新增私营企业户数”和“新增个体户数”来源于《中国统计年鉴》中的私营企业户数、个体户数，采用本期年末值减去上期年末值，即为本期新增值。变量之间的相关系数绝大部分远小于0.5，最高值0.721仍小于1，表明不需要过分担忧多重共线性问题。

三、实证结果

(一)基本回归结果

执行Hausman检验，结果显示P值为0.764，说明在10%的显著性水平下，随机效应模型优于固定效应模型，选择随机模型更为有效。将创业率与就业增长率分别作OLS、固定效应和随机效应回归估计，结果表明创业对就业增长有显著影响，创业带动了就业。

表2中第(3)列为随机效应，可以直观地看出，解释变量创业率的估计系数0.002 6在1%的显著性水平下是十分显著的。在控制了平均工资、固定资本形成和年份效应后，使用OLS、固定效应、随机效应三种不同的估计方法，得到的解释变量估计系统都是显著的且系数同为0.002 6，即每千人拥有新增私营企业户数和个体企业户数每增加1个单位，就业增长率就增加0.26个百分点，表明创业能显著、正向地带动就业增长。

表2 创业率与就业增长率的回归结果

注：括号内采用聚类到省的稳健标准误, *p<0.1,**p<0.05,***p<0.01。下表同。

本结论与Reynolds(1994)[18]、Audretsch等(2002)[7]等国外学者以及赖德胜等(2009)[19]等大多数国内学者的结论相同或相似。但在具体创业促进就业的系数方面有所差异。Stefan(2000)[20]对瑞典的研究结果显示，创业对就业的促进系数为0.55—0.57。汤灿晴等(2011)[21]的研究表明，地区创业水平对地区就业率具有显著影响，创业水平每提高一个百分点，地区就业率平均增加3.2%。卢亮等(2014)[12]的研究则发现创业率每增加1个百分点，就业率相应增加0.11—0.22个百分点。董志强等(2012)[11]针对广东省的研究也显示，创业率每增加1个百分点，失业率降低0.93个百分点。

(二)稳健性检验

在得到基准的回归结果后，有必要对结论是否稳健进行检验。本研究采取变更自变量、变更因变量等方式进行稳健性检验。

1.变更自变量

本研究的核心解释变量创业率采用“每千人拥有新办私营企业数与个体户数之和”。另一个运用较广衡量创业水平的指标是自雇率*国外学者Stefan Fölster(2000)采用24个瑞典区域(1976—1995)的数据进行研究时采用地区自我雇佣率作为创业水平的衡量，国内学者卢亮等(2014)、董志强等(2012)等也都采用过该指标衡量创业，自雇率主要使用“个体就业人数”占全体就业人数的比例来衡量。。在稳健性检验中，我们使用自雇率替代创业率，并与就业增长率进行回归分析，其中自雇率采用的是《中国统计年鉴》中各省区的个体就业人数比率。

表3 稳健性检验——变更自变量

从表3第(3)列回归结果可以看到，自雇率在1%的显著性水平下，显著促进就业增长率。具体来说，自雇率(个体就业人数占比)每增加1个百分点，就业增长率增加1.29个百分点。这一结论与表2的结论接近。

2.变更因变量

除了变更自变量外，还可以变更因变量进行稳健性检验。变更因变量需要找到就业的替代指标或反向指标。失业率显然可以作为就业的反向指标，在一般情况下，就业情况越好，失业率就应该越低；而失业率如果升高，必然代表着就业情况变得严峻。因此，为检验创业与就业增长方程的稳健性，将创业率与失业率作回归，所得到的创业与失业关系即为创业与就业的反向关系。创业率继续采用千人新增私营企业和个体户数表示，而失业率则采集于《中国统计年鉴》中的城镇失业率。

表4 稳健性检验——创业率与失业率

表4显示了创业率与失业率进行回归分析的结果。从第(3)列随机效应估计结果来看，解释变量创业率的估计系数在1%的显著性水平下是显著为负的。具体来说，就是千人新办私营企业户数和个体户数每增加1个百分点，失业率将减少0.62个百分点。与Acs等(1993)[3]、董志强等(2012)[11]等国内外学者的研究结论一致。论证了创业与就业增长正向显著，与失业率负向显著，简言之，即创业可减少失业，促进就业。创业率对失业率有显著负向作用，表明创业有利于降低失业率的“企业家效应”存在。

通过变更自变量和变更因变量进行回归估计，结果显示创业促进就业的效应依然显著，表明实证结果稳健。

(三)分样本研究

1．机会型、生存型创业与就业增长

在中国，私营企业主要是个人或团队通过开发市场机会、寻求获利途径而创业的结果，具有较强的机会型创业的特征，因此采用“私营企业户数”作为机会型创业的衡量指标，可以较好地反映各个地区机会型创业的活跃程度。同时还大量存在着以“个体户”形式为主的创业，这类创业规模小、数量多，进出市场较为频繁，更符合生存型创业的特点，因此，将“个体工商户数”作为衡量生存型创业的指标。将机会型创业率和生存型创业率分别与就业增长作回归分析，结果见表5。

表5 机会型创业、生存型创业与就业增长

将被解释变量就业增长率分别对滞后一期的总体创业率、用滞后一期的新增私营企业数代表的机会型创业率、用滞后一期的新增个体户数代表的生存型创业率进行回归，结果如表5所示。滞后一期的总体创业率显著促进就业增长率，总体创业率每增加1个单位将带动就业增长率增加0.26%；滞后一期的新增私营企业户数显著促进业增长，新增私营企业户数每增长1个单位，就业增长率增长0.61%；新增个体户数带动就业增长效应则略弱，新增个体户数每增加1个单位，引起就业增长率增加0.18%，机会型创业比生存型创业带动就业的效应更加显著。这与高建等(2008)[8]结论类似，他们通过对中国2007年成人抽样调查问卷数据进行整理分析指出，仅有14.9%的生存型企业在当年提供超过5个工作岗位，而有33.6%的机会型企业在当年能够提供超过5个工作岗位；未来5年后这种差异更加显著，61.5%的机会型创业能提供5个以上岗位，而生存型企业该项比例仅为28.3%。

表6 东部、西部、中部地区省份创业与就业增长

2. 创业区域分样本研究

按传统的地理方位分类法把30个省份分为东部、中部、西部三组，实证研究不同的地域分布的省份创业促进就业的效应。回归结果显示，只有中部省份的创业促进就业效应显著，东部省份和西部省份不显著。这可能是因为中部省份普遍具有较大的人口基数和劳动力人口，同时经济发展水平和创业活跃程度处于中等水平(优于西部省份、次于东部省份)，在该区域创业能够更好地促进就业增长。

将各地区按照创业率高低三分法划分为高、中、低三个组，实证检验三组地区的就业增长效应。结果显示，低创业率省份的创业促进就业效应显著，其他地区则不显著。这表明在创业率低的地区加大力度扶持创业，促进就业效果比在创业率高的地区更显著。

3. 创业时间分样本研究

按照创业的时间对数据进行分组研究。2007年是中国创业政策中一个重要的年份，2007以前创业扶持政策大多较为零散、局部，主要是部门制定的，但在2007年以后开始上升为国家层面，政策更为全面、系统，多部门协同。在原有数据和模型的基础上，根据年份对数据进行标号，分别考察两个不同时间段创业的就业增长效果。

表7研究结果显示，两组不同时期的创业率都可以促进就业增长率，但2007年及以后的组即第(2)列的系数为0.005，大于2006年及以前的组即第(1)列系数的0.002，表明2007年后创业促进就业效应更加明显。从侧面也表明创业促进就业会受到政策影响，中国2007年后制定的“创业带动就业”战略及系列政策对创业促进就业起了推动作用。

表7 1997—2006年与2007—2013年创业带动就业效应

(四)创业促进就业的时间滞后性效应

为实证研究创业促进就业的内在机制和滞后性，本文使用阿尔蒙模型探讨创业与就业增长的关系。从表8可以看出，由阿尔蒙四阶多项式滞后模型的回归系数在5%的显著性水平下都是显著的。

表8第(2)列显示了根据约简式系数反推的结构式系数，根据结构式系数绘制创业率对就业增长率影响的滞后结构图，如图1所示。

从图1中可以看到，创业对就业的效应开始时(第1年)是显著正向影响的，系数为0.006 5，这是因为创业对就业促进存在直接效应。创业带动就业的直接效应首先表现为企业创办者本人成为自雇，解决自身的就业问题；同时，初创企业需要雇用人员，直接带动了另外一批人就业。进入第2年，创业活动给就业带来的挤出效应影响力逐渐超过增长效应的影响，现有岗位减少数量大于新增数量，此阶段创业对就业的效应显著为负，系数为0.001 5，即创业对就业的促进效应体现为就业负增长，造成就业损失。第3—4年，创业对就业的增长效应发挥的作用超挤出效应，系数分别为0.000 5和0.002 1，创业给就业带来的是正向增长。第5—6年，挤出效应再次发挥较大作用，创业对就业的效应再次变为负，系数为0.000 1和0.003 2。到第7年创业的增长效应增加，大于挤出效应，系数为0.002 6，创业促进长期的就业增长。

表8 创业与就业增长的阿尔蒙模型

图1 创业率对区域就业增长率的滞后结构(短期动态效应)

创业带来的直接效应是显而易见的，但创业与就业增长的间接效应往往容易被忽视。创业对就业的间接效应有挤出效应和增长效应。创业的就业挤出效应表现在新的创业公司成立是创新性破坏的过程，伴随市场创新和技术创新，还将与同行业或相关行业的原有企业竞争，部分老旧企业因技术和市场方面劣于新创企业，在竞争中处于劣势，其市场份额也被新企业取代，甚至导致老旧企业破产，老旧企业就业岗位随之缩减或消失，导致就业损失。另外一种间接效应为增长效应。创业通过技术创业或市场创新促进经济增长，因经济增长带动就业的倍增效应存在，创业间接增加就业，促进就业增长。

图2 创业率对区域就业增长率的滞后结构(累计效应)

图2显示了创业率对就业增长率的滞后累计效应，可见，直接效应的存在促使创业在初期明显地促进就业增长。此后，由于挤出效应的作用造成了就业破坏，创业促进就业总体效果呈现波动状态，但总体累积效应仍为正。增长效应与挤出效应共同作用下形成了创业促进就业的累计效应。从图2中可以看出，创业促进就业的累计效应在窗口期内上下波动，第4年最高，在第6年达到最低，第7年之后一路向上，促进长期的就业增长。

总之，新创企业进入市场引起了新业务的发展，新企业所带来的竞争压力将使现有部分低效的老旧企业退出市场。同时，还将促使市场效率提升并长期推动经济增长。从不同国家和时期的研究得出类似结论，较高的企业开办率伴随着较高程度的直接就业增长。但经过一段时间创业与就业的关系变为负向，原因在于竞争压力导致现有企业退出市场或者缩减规模。在长期，创业与就业的关系呈正向，宏观经济实现增长。

四、结 论

本研究结论表明，创业率每提高1个单位，将带动就业增长率提高0.26%，或使失业率降低0.62%。在分组的研究中，机会型创业促进就业效果好于生存型创业，每增加1个单位的机会型创业，就业增长率增加0.61%；而每增加1个单位的生存型创业，就业增长率仅增加0.18%。按照创业时间研究，2007年后创业促进就业效果优于2006年及以前，2007年之后系数为0.5%，高于2006年及以前组别的0.2%。

运用阿尔蒙滞后模型检验，结果显示，创业带动就业具有滞后性。创业带动就业首先表现为直接效应，创业者由于直接变为自雇或雇佣他人，创造了工作岗位，在创业的第1年创业带动就业的效应显著；第2年，创业对就业的挤出效应越来越明显，行业内部分老旧企业在竞争中逐步处于劣势，市场份额不断锐减，经济状况急剧下降甚至被迫退出市场，造成就业损失；第3—4年，创业带动经济增长促进了就业增长，表现为就业增长；第5—6年，挤出效应再次大于增长效应，就业变现为损失；第7年后，创业企业稳健发展并扩大规模，促进了长期经济增长，从而促进长期就业增长。实证结果发现创业带动就业的总效应一直是正向的，表明创业总体上促进就业。

本研究具有以下政策含义：一是加大力度支持机会型创业，以更好地带动就业。可以完善产权制度，鼓励企业家创新，良好的产权制度安排有利于增强企业家对未来收益的预期，免除后顾之忧，鼓励企业家勇于创新和开展创造性破坏；要继续简政放权，激活企业家敏锐性。二是创业政策制定和评估应具有系统性和长期性。创业政策应具有系统性，创业政策评估也需要长期考量。

本文对创业与就业的研究虽然取得了预期的结果，但本研究仍有许多需要继续深化和拓展的地方。由于受数据的约束，一些实证研究、量化研究仍有继续深化的必要。另外，创业影响就业的微观机理仍然有进一步加深研究的可能。

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[21]汤灿晴,董志强,李永杰.国外创业与就业关系研究现状探析与未来展望.外国经济与管理,2011(9).

【责任编辑：于尚艳】

教育部人文社会科学研究基金项目“大学生创业意向与创业行为追踪研究”(14YJC880045)

2016-02-16

F241.4

A

1000-5455(2017)03-0100-09

侯永雄，广东韶关人，华南师范大学经济与管理学院博士研究生，华南师范大学学生工作部(处)/创业学院讲师； 谌新民，江西高安人，华南师范大学经济与管理学院教授、博士生导师。)