大学生创业政策供需匹配模型构建与实证分析①

中国矿业大学经济管理学院 李瑶 刘晶 张雨琪

1 引言

2021年我国高校毕业生的数量再创新高，达到909万，社会就业压力持续加大，国家为缓解就业压力，于2012年党的十八大报告中初次提出了“政府促进就业和鼓励创业的方针”和“促进创业带动就业”。在2015年全国两会上，李克强总理提出要把“大众创业，万众创新”打造成推动中国经济继续前行的“双引擎”之一，特别是鼓励科技人员和大学生创业。虽然我国大力营造大学生创业氛围，颁布了一系列促进大学生创业的政策，但实际促进效果并不尽如人意。据《2020年中国大学生就业报告》显示，2019届本科毕业生自主创业比例为1.6%，高职毕业生自主创业比例为3.4%，每年创业大学生人数超过20万人，与国外成熟的创业环境相比相差甚远。其中很大一部分原因在于大学生创业政策的供需出现偏差，使得政策对大学生创业的促进作用大打折扣。因此，本文为解决政策供需偏差问题，构建了大学生创业政策供需匹配度测算模型，运用定量计算匹配度探究政策供需偏差，进而分析政策的实际落实效果，为相关部门调整与优化政策提供参考和指导。

目前大部分学者对大学生创业政策的研究主要从政策梳理、满意度调查等供给、需求单方面进行考量。马俊和钱俊[1](2019)梳理了我国颁布的大学生创业扶持政策，将其归纳为创业融资扶持类政策、创业商务支持类政策、创业服务类政策；宁德鹏和葛宝山[2](2017)收集了26个省份百所高校三万余份问卷进行实证分析，从不同维度探究了大学生对我国创业政策的满意程度。而在政策供需匹配研究方面，倪咸林[3](2016)阐述了客观政策供给偏差的危害和解决办法；徐德英和韩伯棠[4](2015)构建了政策供需匹配模型，并实证研究了北京市创新创业的政策匹配情况；王进富等[5](2018)构建了科技创新政策供需匹配架构并实证研究了中国科技创新政策的供需错位问题。

由上述研究可见，国内外学者对大学生创业的研究很少基于大学生视角对政策供需之间的匹配情况进行定量研究。本文建立了大学生创业政策供需匹配度测算模型，并对江苏省大学生创业政策的匹配情况进行了实证研究，可以在一定程度上填补和丰富我国大学生创业政策供需程度的研究，具有一定的实践意义和理论价值。

2 现状分析

为鼓励大学生积极参加创业活动、缓解就业压力，国家及各地区均颁布了一系列大学生创业优惠政策，但鉴于各地区经济、文化等方面发展程度不同，其颁布政策的优惠力度以及侧重点都各有差异。为更精确地定量测算大学生创业政策供需匹配度，本文选择从国家层面和江苏省层面颁布的大学生创业政策为研究对象，以2012年党的十八大报告提出“政府促进就业和鼓励创业的方针”“促进创业带动就业”的时间点为起点，通过中华人民共和国中央人民政府、国家创新创业政策信息服务网、国家税务总局、江苏省人民政府官方网站，梳理自2012年1月到2021年1月所有关于“大学生创业”的政策，共收集到大学生创业政策71项。紧接着参照徐德英等(2015)提出的政策要素体系，构建了围绕创业环境、创业服务、创业融资、创业市场、创业研发、创业人才等六个维度的一级政策要素的大学生创业政策要素体系，包括创业园、基地等租金优惠政策支持，简化相关审批机制和促进创新创业等20个方面的二级政策要素，如表1所示。

表1 大学生创业政策要素体系

政策供给强度是计算政策匹配度的关键，本文通过梳理71项大学生创业政策中涉及各政策要素的政策数量得出差异，并据此确定供给强度。根据整理可以得到各政策要素出现的频数最小为3，最大为27，最终划分了供给强度标准，其中出现频数1～6的供给强度为1，频数7～12的供给强度为2，频数13～18的供给强度为3，频数19～24的供给强度为4，频数25～30的供给强度为5，最终涉及各政策要素的频数和供给强度，如表1所示。

3 模型构建与实证分析

当前对政策供需的研究大多数局限在政策需求方面，如对政策满意度分析；在政策供给方面，如梳理相关政策等，即使有对政策供需的研究，大部分也仅仅停留在定性分析上，很少有精确测算的定量分析。本文借鉴徐德英、韩伯棠(2015)的政策供需匹配模型，构建了大学生创业政策供需匹配度模型。

3.1 模型设定

拓展相似性理论、区位理论，构建大学生创业政策供需匹配度测算模型，匹配度测算模型假设人都是理性的，供给与需求之间呈线性关系(即倍数关系)，而不是加减关系。

大学生创业政策供需匹配度λij，即大学生创业政策供给主体和需求主体之间满意程度，计算公式如下：

其中，xijd和xijs分别表示样本j(属于样本集J)对第i项大学生创业政策的需求与供给。在以需求为横轴、供给为纵轴的坐标系中，需求、供给表示大学生的创业政策供需坐标。Ni为第i项政策的有效样本数。政策匹配度取值在之间。

3.2 实证分析

(1)数据来源。针对大学生创业政策要素体系设计问卷，一方面为保证数据代表性，本文选择江苏省省内的大学，如中国矿业大学、东南大学等高校的大学生作为调查主体，了解其对各政策要素的实际需求重视程度；另一方面，大学生作为创业主体，由于自身专业类型不同，对创业领域的选择也随之不同，从而对创业政策需求的侧重点也各有差异，各政策要素的需求强度也随之存在差异。为探究不同专业大学生对创业政策需求强度的差异情况以及政策供需匹配度差异情况，本文在设计、统计问卷时按照大学生专业划分为三大类：理工类、经管类、文体类。采用“李克特五点量表”对调查主体的各政策要素实际需求进行量化，其中重视程度最小用1表示，最大用5表示。共回收问卷612份，剔除无效问卷后，最终以各类专业200份问卷，共600份进行统计分析。

(2)实证结果。运用大学生创业政策供需匹配度测算模型定量分析各专业大学生对各创业政策要素的供需匹配度，其中结果数值均保留在小数点后四位，二级要素匹配度情况，如表2所示。

表2 二级大学生创业政策匹配度

由表2可以得出，第一，大学生对二级创业政策要素的匹配度均为0.86以上，绝大部分甚至均在0.95以上，供需匹配得非常好。大学生对P5-3(专利保护)的匹配度为0.9999，达到最高。对P6-1(鼓励大学生创业企业吸纳就业)、P6-2(参加相关产业、企业组织交流)、P5-2(研发设备采购优惠)、P4-3(行政事业性收费优惠)、P2-3(提供技术服务)的匹配度依次递减，只处于0.86～0.87之间，并且供给强度均小于需求强度，大学生对这些要素政策的实际需求均未得到满足。这主要归因于相关部门对这些要素的重视程度不高，认为这些要素对于促进大学生创业的有效程度不高，未全面兼顾考虑到大学生在实际创业过程中遇到的问题和挑战。

第二，理工类、经管类、文体类大学生对P5-3(专利保护)的匹配度均为0.9999，达到最高。理工类大学生对P4-3(行政事业性收费优惠)的匹配度最低，为0.8623，而经管类、文体类大学生对P2-3(提供技术服务)的匹配度最低，分别为0.8603、0.8625，并且供给强度均小于需求强度，大学生对这些要素政策的实际需求均未得到满足。这主要归因于理工类大学生创业领域可能涉及如国家资源使用权的问题，因此对行政事业性收费优惠需求程度较高，从而导致匹配度最低。而经管类、文体类大学生创业领域可能涉及如计算机、软件开发等技术含量较高的事物的使用，但受自身专业的限制，技术能力不足，因此对政府提供相关技术服务支持的需求程度较高，从而导致匹配度较低。

第三，无论从整体样本，还是从三大类专业大学生角度来看，大学生对P1-3(促进创新创业)、P2-1(大学生创业培训指导)、P2-2(创业信息服务平台搭建)、P4-2(税收优惠)的实际需求均小于供给，在P5-3(专利保护)方面，理工类大学生的实际需求也小于供给，除以上情况外，其余所有大学生对政策的实际需求均未得到满足。

第四，大学生对一级创业政策要素和二级创业政策要素的匹配度呈现高度一致的特点，对创业融资要素和创业市场要素的匹配度很高，且大部分政策要素的实际需求均大于供给，大学生享受到的政策支持力度均不能满足自身的实际需求。

4 结语

大学生创业对缓解社会就业压力，激发社会创业活力具有重要意义，大学生创业政策的支持与扶持是激励大学生创业的重要途径，因而对大学生创业政策的颁布与管理显得尤为关键。根据调查问卷显示，有51.47%的样本主体考虑过进行创业但存在一定疑虑。对样本主体在大学生创业过程中最大的障碍进行调研发现，样本主体普遍认为最大障碍是资金短缺，其中有27.61%的样本主体认为政策支持力度不够，有45.92%的样本主体认为目前的大学生创业扶持政策作用一般，有27.94%的样本主体非常重视总体创业政策。

为激励更多大学生投身到“大众创业，万众创新”的浪潮中，提升相关部门对大学生创业政策的决策能力水平，减少政策供给偏差，本文提出以下建议。可以充分利用本文构建的大学生创业政策供需匹配度测算模型，从顶层视角及时进行调整和优化，保障政策体系的合理制定、高效实施。在制定、决议、颁布正式的政策文件之前，考虑受众主体的实际需求和已颁布相关政策的效果反馈，进行充分的调研分析，对匹配度高的政策要素继续保持，适当增加政策优惠的受惠主体，同时注意防止颁布政策反复过多，造成效率低下的后果。对匹配度低的政策要素，要分析其原因，如果是因为供给强度大于实际需求，可以适当减少此方面的支持力度，把重点向需求大的政策要素倾斜；如果是因为需求大于供给，大学生的实际需求得不到满足，则需要考虑此要素的实际落实情况，对于落实不到位的要加强监督管理，对于落实到位的可以适当加大扶持力度，充分满足大学生的实际需求，保障大学生的创业安全感。