情境认知影响城郊农民创业行为的实证研究——创业认同和风险容忍度的中间作用

(北京林业大学 经济管理学院,北京 100083)

1 引言

近年来,我国相关部门推出的一系列促进农民创业政策有效改善了农民创业环境,推动了农村经济发展[1]。相较于偏远地区的农民,城郊农民能更加便利地获取城市的各种资源、创业机会、市场信息等重要的创业要素,是农民创业领域的先导力量和优势群体。然而,拥有相似经历和资源禀赋的城郊农民个体在创业行为形成过程中却存在巨大差异。

在大城市的辐射与带动效应下,城郊农民感受到的创业氛围更浓,身边一系列的创业事件使其处于一个丰富的创业情境当中。潜在的农民创业者在情境中积极构建认知图式,该图式被看作情境认知,是城郊农民个体创业的一种能力[2]。在情境认知上,不同的农民对创业环境和市场机遇的认知情况存在巨大的差异,导致了创业行为的显著不同。因此，考察情境认知对城郊农民创业行为影响的机理具有重要现实意义。

与其他创业情形类似,城郊农民创业同样是在高度不确定和各种资源约束下进行。城市在提供较多创业机会和市场需求的同时,也给城郊农民营造了一个信息传递快、来源复杂、变化较快的情境认知,需要他们具有较大的决策勇气和风险容忍度。由于农民在考虑创业风险时往往倾向于高估创业风险,薛永基、翟祥认为只预期到自身能获得相关资源并不能使农民有动力产生创业意向,只有合理评估外部风险,形成良好的资源获取预期,才能促进创业意向的形成[3]。也有研究证明个体风险容忍度越高,对创业活动等风险性高的行为认同度越强,更倾向于进行创业[4]。本文通过引入风险容忍度和创业认同两个变量,构建了情境认知影响城郊农民创业行为的有调节的中介作用模型,并利用北京市郊区农民创业样本数据进行实证检验,提出并分析了潜在的农民创业者的情境认知与创业行为倾向的作用路径与影响机制。

2 理论分析与研究假设

2.1 情境认知与农民创业行为倾向

城郊农民创业成功需要一定的能力和经营经验，而这些经验与能力往往来自于创业者以往的工作或创业经历,以及所接受过的教育培训等的积累。这些由先验知识积累形成的情境认识在很大程度上会影响创业行为倾向[5]。Shane指出个体先前工作经验中所积累的市场知识和顾客知识、市场服务知识等形成了创业者的“知识走廊”,从而创业者在面对同样的机会信息时更容易解读出与其先前知识有关联的机会,更有可能进入到创业活动中[6]。郭红东等基于全国部分创业农民调查数据的实证研究发现,先验知识中的打工经历、创业经历、培训经历等要素是影响农民创业机会识别数量的重要因素[7]。罗军等以江西省兴国县为研究样本,实证分析得出知识培训正向影响创业选择[8]。结合以往研究,本文将情景认知界定为由城郊农民在先前的打工或培训中形成的关于创业的先验知识、管理经验和总结以往教训的能力。

根据以往研究,创业倾向是个体在创业酝酿阶段的一种初始行为,这些行为主要包括撰写企划书、寻找办公场所、设施和融资渠道、开发产品或服务等[9]。计划行为理论(TPB)认为,创业倾向的强度受到个体对待创业行为的态度、主观规范和感知行为控制的影响[10]。情境认知能力作为感知行为控制中的脚本内容,对城郊农民创业行为倾向的形成发挥着重要作用[11]。潜在城郊农民创业者如果有足够的情境认知能力,总结不同实践活动中的经验、知识、教训，并将这一能力应用在创业活动当中,有利于创业行为的形成。基于上述分析,本文提出以下假设:H1——情境认知正向影响潜在的城郊农民创业者的创业行为倾向。

2.2 创业认同度的中介作用

创业认同是在认同的框架下探讨创业管理与组织行为的一个新概念,是职业认同在创业领域的发展和延伸。在以往研究中,将其视为创业行为态度的脚本[12]。创业认同理论从角色内化、社会类化和集体认可三个不同视角展开研究并各有侧重点[13-15]。其中,前两个视角体现微观个体自身的评价，第三个视角的创业认同则倾向于宏观上外界对创业的相关评价[16]。本文的创业认同视角侧重于前者,即个体自身对创业的评价。

依据创业认知论,创业行为来源于创业机会的识别与评估,而创业认知是创业认同的前提。一般而言,面对潜在的商业机会,创业个体首先应用自身具有的经验、相关知识进行基于自身能力的创业前景评估,慢慢形成创业认同,随后出现基于自身判定的行为倾向。创业活动中情境认知在面对众多创业信息时不但能有效评估创业潜力、整合创业要素,而且对创业活动的认同度也会随之提高,创业认同度越高则越有动力进行创业。具体到城郊农民创业活动,农民依靠打工或学习经历形成的创业知识、管理经验等形成创业情境认知，情境认知越丰富，则对创业活动具有更加客观的认知,有助于提高创业认同度,进而提高潜在的农民创业者的创业倾向。基于上述分析，本文提出以下假设:H2——在潜在的农民创业者情景认知与创业倾向关系中,创业认同起着中介作用。

2.3 农民风险容忍度的调节作用

风险容忍作为一种人格特质,近年来受到不同领域学者的广泛关注。风险容忍是指对风险的容忍程度和相应的风险承担能力,一般通过风险容忍度进行度量。风险容忍度是在特定的风险感知、风险价值观和心理特征的共同作用下形成的对风险的有效容忍和反应能力[17]。本文将风险容忍度界定为城郊农民个体在风险偏好的基础上,对设定目标实现过程中出现偏差的容忍限度。较高风险容忍度会提高创业行为倾向,并且在相同的资源禀赋条件下,风险容忍度高的个体对不确定性与风险性高的创业活动的接受度或认同度也会较高[18]。基于上述分析，本文提出以下假设:H3——在城郊农民情境认知—创业认同度—创业行为倾向的中介作用路径上的风险容忍度起到正向调节作用。

综上所述,潜在城郊农民创业者在创业情境中总结经验、知识、教训等形成情境认知,这种情境认知除了直接影响农民创业行为倾向，还通过提高个体创业认同度进而促进农民创业。由于农民自身的特点,个体风险容忍度的高低在此过程中有可能影响中介作用的强度。具体而言,农民风险容忍度正向调节“情境认知—创业认同—创业行为倾向”之间的关系。本文提出一个有调节的中介作用模型,见图1。

图1 概念模型

3 研究设计

3.1 数据来源

本文数据来源于课题组在2017年3—5月在北京市郊区(昌平区、大兴区、房山区、怀柔区、门头沟区、密云区、平谷区、顺义区、通州区、延庆区)发放的城郊农民创业问卷。本次共发放问卷1000份,有效问卷757份,有效率为75.7%。

本文的主要目的是以情景认知为视角,研究潜在的城郊农民的创业行为倾向的作用机制和影响机制。为了有效甄别研究对象,在问卷中设置了创业状况区分题项,分为已创业与尚未创业，尚未创业的又分为有创业意愿和没有创业意愿。对该题项选择已创业或尚未创业且没有创业意愿的则为需要剔除的无效问卷。甄别后尚未创业的潜在农民创业者有效问卷共465份,有效率为61.43%。样本特征分布情况见表1。

表1 样本结构描述(N=465)

3.2 变量测量

本文研究涉及四个潜变量:情境认知、创业认同度、风险容忍和创业行为倾向。根据结构方程模型(SEM)的要求,以上变量均通过李克特7级量表进行测量[19]。1表示非常不同意,7表示非常同意,1—7表示程度依次递进。本文量表依据国内外相关研究的成熟量表并结合北京市郊区农民创业的实际情况修改形成。

情景认知测量:以往学者普遍采用Mitchell等开发的量表[20]对情境认知进行测量,如张秀娥等借鉴该量表在我国情境下进行了研究,获得了良好效果[21]。但Mitchell等开发的量表将情境认知作为创业认知能力脚本的维度之一,并未对其进行深入探究[20]。何良兴在借鉴上述量表的基础上，结合情境认知概念界定,加入了新题项[22]。本文在综合借鉴上述量表的基础上，结合北京市郊区农民的实际情况,对情境认知的测量题项有3项:QJ1——我有丰富的创业知识和管理经验;QJ2——我有丰富的工作(外出务工/经营管理)经验;QJ3——我在学习工作中善于总结相关经验知识。

创业认同度测量:本文的创业认同度是指农民对创业活动和创业者角色的积极认同感,这一过程有利于将自身转变成创业者。方卓借鉴Obschonka等开发的以创业者自身为重点的创业认同度量表进行了研究,并获得了良好的效果[23,24]。本文结合相关概念界定创业认同度测量的题项有3项:Me1——我认同创业能提高现有的生活这一观点;Me2——我认同相对于打工,创业使家庭生活更幸福这一观点;Me3——我认同创业经历会为我以后工作变得更容易这一观点。

风险容忍度测量:根据Lucus、Cooper开发的量表进行风险容忍度的测量,但他们将风险容忍视作创业自我效能感中的维度之一,并没有对其进行深入的研究[25]。本文主要关注个体风险容忍的具体作用。之前侯飞参考了Lucus、Cooper开发的量表，得到了很好的结果[26]。本文风险容忍测量题项有4项:MO1——我不会担心事情的结果不是所预期的那样;MO2——我喜欢冒险;MO3——我总是不喜欢用现成的方式处理问题;MO4——我喜欢突破现有事物。

创业行为倾向测量:对创业行为倾向的测量,严建雯等借鉴贺丹的量表探讨了大学生的创业意向,该研究中将创业行为倾向视作为创业意向的一个维度[27,28]。邱滋松在研究永安市青年农民创业倾向影响因素的实证研究中,对青年农民创业倾向进行了测量[29]。结合上述量表,本文对农民创业行为倾向的测量题项有5项:IT1——我对创业很感兴趣;IT2——我有较详细的创业计划;IT3——我会主动了解创业的过程,去预测困难;IT4——我在未来几年来肯定会创业;IT5——我正在为创业做着积极地准备。

4 实证分析

4.1 同源方差检验

由于本文样本中各变量数据均通过调查问卷获得,因此测量的自变量与因变量两种量表的填答者相同。得到的两个量表分数可能会受到填答者本身某种因素影响而导致两个变量之间的相关性不同,所以对样本数据进行同源方差检验是有必要的。本文利用哈门氏单因素检验法中的主轴因子分解法(PAF),在未旋转的情况下共提取三个公共因子,提取的平方和载入百分比分别为40.839%、14.635%、5.375%,累计解释力为60.849%。第一个因素解释的部分为40.839%,小于50%。检验证实,样本数据不存在共同方法的变异问题。

4.2 信度与效度检验

信度和效度检验结果见表2、表3。本文通过AMOS17.0软件分别对每个潜变量进行验证性因素分析(CFA)。每个潜变量各题项因子载荷都在0.7以上,0.6为可接受门槛[30],本文结果均满足其要求。此外，SMC大体都在0.5以上,0.36为可接受门槛。每个潜变量具有良好的项目信度(Item Reliability),每个构念的组成信度(Composite Reliability，CR)均大于0.792,内部一致性良好。本文各潜变量的AVE均在0.5以上,样本聚合效度良好。通过皮尔森相关系数检验潜变量的区别效度[31]，见表3。检验结果表明,不同潜变量题项之间具有良好的区别效度。同时,由表3指标可知,作为自变量的情境认知、中介变量创业认同度和因变量创业行为倾向之间的相关性均大于0.6以上,而调节变量风险容忍与其他变量之间的相关性非常低,假设初步得到验证。

4.3 正态检定与SEM模型配适度

结构方程模型(SEM)分析的重要前提是所有变量满足正态性假设,本文运用AMOS17.0数据软件采用“偏度、峰度检验法”对其进行多元正态性检验。首先，每个单变量的偏度均小于1,峰度均在5以内表明单变量都遵循正态分布[32];其次，多元正态分布鉴定指标C.R.值为23.102,根据Curran 等人的研究C.R.值小于49.1的情形下最大似然法(Maximum Likelihood)仍是稳健的(Robust)[33]。具体数值见表4。

表2 信度与效度指标

表3 区别效度指标

表4 描述性统计分析

绝对配适度卡方值对样本数量变化敏感,当样本规模较大时卡方值易达到显著性水平(p<0.05),此时无法判断该结果是由样本大造成的还是模型与样本数据契合度低造成的。在这种情形下有必要运用Bollen-stine Bootstrap方法验证卡方值膨胀的真实原因。本文数据运用Bootstrap方法执行2000次的前提下Bollen-stine Bootstrap p值小于0.05,表示在95%信心水准下,下一次出现较差模型的概率小于0.05,证明卡方值膨胀不是因为模型配适度不好,而是因为样本数较大造成的。修正后的模型配适度见表5。结果显示,模型配适度指标均在可接受的范围内。

表5 模型配适度

5 假设检验

5.1 中介效应检验

Bootstrap法是检验中介效应的一种检定力较高且被学术界广泛接受的方法，主要原因是该方法克服了上述传统检验方法的不足之处。Bootstrap法有多种取样方案,执行次数一般为1000—5000次，本文使用的是非参数百分位法与偏差校正的非参数百分位Bootstrap法。中介效应检验结果见表6,两种方法下中介效用的置信区间为(0.12,0.297)与(0.115,0.293),不包含零,表明中介作用存在。直接效应的置信区间为(0.534,0.827)与(0.529,0.823),不包含零代表直接作用存在,即创业认同度在情境认知与潜在城郊农民创业行为倾向之间起到部分中介作用,H2得到验证。

表6 Bootstrap 中介效应检验结果

5.2 有调节的中介效应检验

由图2的中介效应模型可见,城郊农民情境认知到创业认同和创业认同到创业行为倾向两条路径斜率均小于0.5,有可能存在某个调节变量因素影响着他们的斜率。由表3相关系数得到风险容忍度与自变量和因变量的相关系数非常小,有可能成为调节变量。基于以上认识,本文引入风险容忍度作为调节变量建立了一个有调节的中介效应模型。

注:图中系数表示斜率大小，即非标准化系数点估计值。

依据Edwards、Lambert介绍的关于有调节的中介效用的三种方法,第二种分群组比较方法适用于结构方程模型[41],因此运用该方法将调节变量均值从33%和66%分位数进行分割[44,45],分成三组并剔除中间部分后剩下高低分两组进行比较,令其为风险容忍度高的群组与风险容忍度低的群组。参照Hayes有调节的中介模型检验步骤:检定跨群中介作用是否存在;分析中介作用改变的强度或方向是否不同;进行异质性检定(Heterogeneity test),即验证上述中介效应的差异是否显著[39]。

基于以上分析思路,运用AMOS17.0结构方程软件上分别对不同群组进行中介效应检验,结果见表7。风险容忍度低的情形下,Bootstrap中介效应检验的置信区间分别为(0.031,0.256),(0.024,0.242),不包含零,中介效应存在。直接效应的置信区间为(0.51,1.003),(0.489,0.973),不包含零,因此是部分中介。风险容忍度高的情形下Bootstrap中介作用检验的置信区间分别为(0.197,0.547),(0.168,0.509),均不包含零,中介效用存在。直接效应的置信区间为(0.356,0.771),(0.379,0.785),不包含零,因此也是部分中介。由表7与表8中分群组中介效应比较可见,当个体风险容忍度高时创业认同的中介效应明显大于风险容忍度为低的群体。且风险容忍度高的群组的斜率(非标准化系数)大于风险容忍度低的群组,表明对相同的情境认知增长率和风险容忍度高的个体两种路径(直接与间接)创业行为倾向提高程度较大。

表7 分群组中介效应检验

表8 分群组中介效应比较

6 结论与讨论

6.1 结论

本文实证研究最大的发现是:处于相似的创业环境、拥有相似的经历与资源禀赋的城郊农民个体,由于创业认同度和风险容忍度在其创业行为倾向形成过程中起着中间作用,因此不同个体之间的创业行为存在巨大差异。本研究找到了复杂认知情境中影响城郊农民创业行为的关键解释变量，主要是:①创业认同度在潜在的城郊农民创业者的情境认知与创业行为倾向之间发挥着中介作用,而以往研究表明，创业个体的情境认知与创业行为倾向之间存在显著正相关关系[1,7]。这一结论在城郊农民创业活动中得到了证实。同时,本文得出潜在城郊农民创业者的创业认同度在其情境认知与创业行为倾向之间起到了中介作用,即对一部分城郊农户个体来说,只有提高他们的创业认同度,才能促进他们的创业行为倾向,进而形成创业行为。②农民个体风险容忍度对情境认知—创业认同—创业行为倾向的中介作用有着调节作用,即对风险容忍度较高的农民这一中介作用效果更强。以往研究表明，农民对风险极度敏感而抗风险能力普遍较弱,使农民并不能通过预期自身获取创业资源而产生较为强烈的创业意向[3]。本文在此基础上证明了当城郊农民个体风险容忍度较高时,个体情境认知通过提高创业认同度来形成创业行为倾向的可能性更高。即有些潜在农民即使拥有一定的创业情境认知,同时又相信能通过创业活动提高收入,但由于风险容忍度不高而无法形成创业行为倾向。

本文对城郊农民创业实践的启示主要有:①要积极引导城郊农民创业收益预期,培育潜在农民创业个体对创业行为的认同。创业认同度的提高意味着城郊农民不仅仅是围绕先前经验只挑选自身熟悉的行业进行创业,而是依据这些认知对其他行业的创业也进行探索,从而拓宽创业行为倾向形成渠道。②城郊农民个体风险容忍度是一种创业资本,仅提供各种创业要素资源,有时无法形成创业行为。过去通常注重人力、物力、社会关系网络等外在条件,事实上对城郊农民个体风险容忍度等心理资本应当给予同样的重视。

6.2 讨论

本文虽然试图从情境认知的视角解释农民创业行为形成的机理与影响机制,但仍存在诸多不足之处。首先,对情境认知与创业认同度的测量与研究仍处于探索阶段,未来研究可尝试依据我国农民创业实际情况开发新的量表做进一步研究。其次,除了创业认同度这一路径,在情境认知与创业行为倾向之间是否存在其他路径有待探讨。第三,潜在农民创业者创业行为倾向形成之后,在实际创业活动中是否付诸行动成为创业者有待验证,在以后研究中可尝试动态跟踪研究。