个人特质对大学生创业意愿的影响

王亚茹

(成都理工大学，四川 成都 610059)

1 引言

随着我国高校毕业生就业形势的日益严峻，鼓励大学生自主创业已成为缓解就业压力的一种有效途径,同时也是国家“双创战略”的需要。然而，与发达国家相比，我国高校大学生的创业率却一直处于较低水平[1]。如何引导高校大学生进行创业并提高创业率及其创业成功率就成为现今一项紧急任务。

本研究认为,通过引入创业环境因素中的创业教育来预测个体的创业意愿更切合实际。因此，通过对前人研究的梳理与总结，对计划行为模型(TPB)进行完善，将创业态度和感知行为控制力作为影响创业意愿的中介变量；将创业教育和个人特质作为前置变量，建立大学生创业意愿影响因素结构方程模型，模型如图1所示。

图1 大学生创业意愿影响因素关系模型

研究假设为：

H1：个人特质越突出，创业态度越积极

H2：个人特质越突出，感知行为控制越强烈

H3：接受创业教育的水平越高，感知行为控制越强烈

H4：接受创业教育的水平越高，创业态度就越积极

H5：大学生创业态度越积极，创业意愿越高

H6：大学生感知行为控制力越高，创业意愿越强。

2 研究方法

2.1 问卷设计

本次研究调查问卷分为两个部分：第一部分是关于受访者的个人背景，测量的是样本人口统计特征；第三部是主要变量的测量条目，包括个人特质、创业教育、感知自我控制，创业态度和创业意愿五个变量；

本次调查共发放调查问卷258，收集问卷230份，其中有效数据211份，有效问卷的数量占到了问卷整体数量的91.7%。

3 结果分析

我们采用偏最小二乘法结构方程(Smart-PLS)来检验结构模型和测量模型。

3.1 测量模型信度检验

Bagozzi(1988)认为，当平均抽取方差(Average Variance Extracted，AVE)的值大于0.5时，就表示因子解释了大部分方差。根据结果所示，所有反映潜在变量的AVE都大于0.5，表明聚合效度有效。潜在变量的组合信度(Composite Reliability，CR)都大于0.8、Cronbach Alpha系数值0.6为最小可接受的可信度值[32]，本研究α系数均都大于0.65，问卷信度达到较好水平，表明测量模型内部一致性有效。

3.2 结构方程模型检验

使用Smart-PLS 2.0算法和bootstrapping重复抽样(211个案，1000 次重复抽样)检测结构模型。模型检测结果包括标准化路径系数、决定系数(R2)以及基于t检验的显著性系数，结果如下图2所示。

图2 大学生创业意愿影响因素关系模型分析结果

由上图可知，各假设关系都得到相应的验证。

4 研究结论

根据实证分析结果得出以下结论：1)创业态度受创业者的人格特质以及创业教育影响，而且主要由创业教育决定；2)感知行为控制受到创业者的人格特质以及创业教育影响，而且主要由创业教育决定；因此，本研究认为激发大学生创业意愿关键在于提升大学生创业态度，强化创业态度主要从创业教育方面着手。

参考文献：

[1] 胡文安,江岩,罗瑾琏.新常态下高校大学生社会网络与创业意向关系:创业心理弹性的解释[J].科技进步与对策,2016,(19):125-131.

[2] 张京,杜娜,杜鹤丽.科技企业创业主体及其创业意愿影响因素分析[J].科技进步与对策,2016,(02):137-141.

[3] 胡永青.基于计划行为理论的大学生创业倾向影响因素研究[J].教育发展研究,2014,(09):77-82.