大学生创业行为影响因素实证分析Word文件下载.docx

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我国下岗人口、农村剩余劳动力、各类学校的应届毕业生在我国劳动力人口所居占总劳动力人口比重越来越大。

因此,严峻的就业形势说明要求一种能够吸收我国目前大量剩余劳动的组织、团体、公司企业应运而生。

创业作为能够双重的解决就业问题的一种吸收剩余劳动力形式,已经是人们饭前茶后的话题。

当代大学生作为一个特殊的群体，在推动社会发展方面具有重要的、不可推卸的责任，因而大学生创业也越来越受到社会各方重视。

为此，本文围绕着大学生创业行为影响因素这一问题运用经济数学分析方法展开研究，研究内容主要有：

第一，概述大学生创业行为影响因素的问卷设计和分析方法；

第二，对统计结果的分析与讨论。

包括四个方面：

首先，大学生创业意愿现状的分析；

其次，基于SWOT模型的大学生创业行为影响因素分析；

再次，基于Logistic模型的大学生创业行为影响因素分析；

最后，对分析结果进行讨论。

第三，鼓励大学生创业的对策建议。

一、调查问卷设计和分析方法

（一）调查问卷设计。

本研究基于对大学生创业行为影响因素的实证分析（以贵阳市为例）的项目要求和调查目的，我们开展了此次调查。

考虑到资金成本、时间成本和样本代表性、可得性，本次调查采用配额抽样的方法，调查问卷主要由三大部分组成：

第一部分是被调查者个人信息背景，第二部分是大学生创业相关现状调查，第三部分是大学生是否创业影响因素调查（具体内容见附件1）。

并且以贵州大学、贵州师范大学、贵州财经学院、贵阳医学院、贵州民族学院和贵州省高等商业专科学校的在校大学生为调查对象。

由于贵州大学校区较为分散，其调查主要是在涵盖学科比较综合南校区、北校区和蔡家关校区进行，涉及理学、工学、农学、计算机、医学、经济学、管理学、哲学、法学、文学、社会学、英语、日语等学科，具有很强的代表性，设计调查采样200份。

而贵州师范大学、贵州财经学院、贵阳医学院、贵州民族学院和贵州省高等商业专科学校一共设计调查采样300份。

（二）分析工具与方法。

为保证数据处理的科学性，在数据的处理上,首先人工剔除漏答和错答的无效问卷,即本次调查共发放问卷500份，收回问卷467份，收回率为93.4%。

经筛选后，最终进入本文分析的有效样本为435份，有效率为93.1%。

其中贵州大学南北校区和蔡家关校区共发放问卷200份，收回185份，有效182份；

贵州师范大学、贵州财经学院、贵阳医学院、贵州民族学院和贵州省高等商业专科学校一共发放问卷300份，收回282份，有效253份。

随后采用SPSS16.0作为数据处理软件。

实现进行数据结构的定义，保证数据结构合理，便于计算机识别处理和数据分析。

分析过程中主要进行描述性统计分析、统计推断及Logistic模型等分析方法。

二、统计结果的分析与讨论

（一）样本描述性统计分析1.个人信息背景描述性统计分析。

本次调查涉及到受访大学生基本情况的内容有学校、专业、性别、学历、年级，具体情况见表1。

表1受访大学生基本情况基本特征人数（人）占总人数比重（%）基本特征人数（人）占总人数比重（%）学校性别贵大18241.8女22952.6贵师大5011.5男20647.4贵财5813.3学历贵医6715.4研究生163.7贵民院4710.8本科生38789.0贵商专317.1专科生327.4专业年级理工类15234.909级12228.0经管类11827.108级16738.4人文类5612.907级11426.2医学类7116.306级163.7其它388.7研究生163.72大学生创业意愿描述性统计分析。

从调查的435份有效问卷数据整理来看，有创业打算的大学生为267人，占个案总数的61.4%；

而没有创业打算的大学生为168人，占个案总数的38.6%。

这说明，随着社会就业压力的不断增强，人们思想的不断进步，大学生素质的不断提高，创业的问题对大学生来说已经不是什么与他们毫不相干的事情，大多数的大学生开始思考创业的问题。

不过从表2又可知，尽管大多数学生有创业打算，但基于各种起因，对大学生创业的关注力度不够，真正参与与实践的热情不高。

表2大学生创业相关现状项目创业打算没有有是否知道参加创业大赛知道并参加1.20%10.90%知道没参加69.00%65.90%不知道想参加7.10%16.10%不知道不想参加22.60%7.10%是否有创业计划有详细计划2.40%5.20%只做过市场调查7.10%6.70%只搜集创意13.10%21.30%有大致计划9.50%43.10%没有任何计划67.90%23.60%了解创业程序态度非常主动了解1.20%6.70%有时注意些信息23.80%41.60%有信息就看一下53.60%45.70%不太愿意关注16.10%5.60%完全不想了解5.40%0.40%注：

上表中的百分数为列百分比（Columnpercentage）3.学校创业教育的描述性统计分析。

从表3可知，尽管中国教育部颁发了关于加强对在校大学生创业教育的相关文件，鼓励大学生自主创办高新技术企业。

但是许多高校并没有随着时代的发展而改变其教学内容，依旧是停留在就业教育的阶段，对学生的创业教育贯彻还不到位。

从而导致学生认为其所在学校的创业教育是“一般”、“较差”和“非常差”的比重和竟高达87.3%,这也是导致学生对国家在对大学生创业方面的方针政策知之甚少，创业技能等方面知识和能力欠缺的原因，从而也影响了大学生的创业热情。

表3大学生评价其所在学校的创业教育项目频数（人）频率（%）很好102.3较好4510.3一般21749.9较差11827.1非常差4510.3合计435100

（二）基于SWOT模型的大学生创业行为影响因素分析在对贵阳市大学生创业行为现状调查的基础上，本节运用SWOT模型对各因素行为的量化分析和比较，此处采用的分析值是分值与权重之积，该值能够明确的刻画各因素内部不同项目之间的影响大小的特征。

1.SWOT模型对各因素行为的量化分析和比较。

结合已得的问卷调查统计资料的分值与权重之积，我们对优势（S）、劣势（W）、机会（O）、威胁（T）作如表4量化分析。

注：

表中所需资料为问卷调查所得统计资料。

表中所列各项优势、劣势、机会和威胁因素内容均与调查问卷相一致。

关于分析值的解释。

其一，分值与权重之积。

该指标刻画了各影响因素在不同权重条件下对优势、劣势、机会和威胁的影响强弱程度。

其具体计算方法为：

各影响因素的分值与相应的权重之积。

分值即该项目下待定值与既定值之比，权重即该项目待定值在总待定值中的比例。

设既定值为，待定值为，则有分值与权重之积（）公式为：

其二，总分值与总权重之积。

该指标从整体上刻画了优势、劣势、机会和威胁在同一条件下对创业者的影响和权衡。

其计算方法同上，只是其分值为总待定值与总既定值之比，权重相等都为1。

表4创业者SWOT模型的量化分析值表项目分析值优势Strength内外因内因因素内容分值权重总分值总权重1=年轻有活力0.28791123/2175（+0.5163）2=专业素质高0.06433=学习能力强0.22154=网络信息能力强0.10945=其它0.0003劣势Weakness内因1=资金不足0.22351393/2175（-0.6405）2=经验不足0.23553=没有合适的创业项目0.04454=缺乏社会关系0.19725=不了解创业知识0.0296机会1=国家政策0.29111063/2175Opportunity外因2=学校环境0.0765（+0.4887）3=市场环境0.08084=社会风险投资0.02965=社会文化引导0.0838威胁Threat外因1=市场竞争激烈0.24661312/2175（-0.6032）2=创业环境不完善0.1223=创业过程复杂0.17954=创业项目优越性0.03065=核心竞争力0.0854据表中所得数据，作如下两个方面的分析：

1.内因与外因的分析。

假设对所调查资料进行静态假定分析，结合F指标值，从内部因素来看，对二者进行统一整合为内部F指标值为:

此处劣势因素作为不利因素，其分析值F考虑为负值。

结果表明，内部因素F指标值也为负值，说明优势因素整体实力不如劣势因素，或者说被调查者对自身的优势资源并不乐观。

从外部因素来看，同样的，可以发现,对二者进行统一整合为外部F指标值为：

此处威胁因素同内部劣势因素一样考虑为负值。

结果表明，外部F指标值小于0，说明外部机会优势小于外部面临的威胁因素。

结合内外因进行比较可得：

即被调查认为当前创业环境下外部因素影响力要大于内部因素影响力，而且无论是内部因素还是外部因素，这种影响力综合反应为一种威胁力和不利影响。

2.优势与劣势的分析。

通过对优势分析值与劣势分析值的比较，不难发现无论是优劣势内部各项目的F指标值还是可能的机会和威胁整体F指标，优势均小于劣势。

进一步通过量化表现为以下比较：

从优势因素来看，因为内部优势（S）是确定性因素，而外部机会优势（O）是不确定性因素，因而不能将二者简单代数运算和比较。

当我们对其进行静态假定分析时，可以结合二者为增长性策略（SO）,所以同样地，我们可以对内部劣势（W）和外部威胁（T）结合为防御性策略（WT）并对其量化，如下：

于是，通过比较二者可知综合优势与劣势整体考虑，劣势因素在决定创业者是否创业时应该占有一定的决策性，在力量对比上占有一定上风。

综上，在对调查问卷统计资料进行SWOT量化分析后，我们可以得出以下结论：

在内外因的分析和优劣势的分析中，由于内部的劣势因素和外部的威胁因素占有优势性，表现出大学生创业者的个人因素和环境因素是弊多于利，其弊是需要不断改进和完善。

（三）基于Logistic模型的大学生创业行为影响因素实证分析参照前人对创业行为影响因素的研究成果，结合大学生创业的自身特征和数据获得的可能性，本研究拟定从个人因素、创业动机和环境因素三个方面，利用贵阳市大学生创业的问卷调查数据，基于Logistic模型对大学生创业行为影响因素进行了实证分析。

控制变量说明:

1.个人因素。

个人因素指直接影响大学生创业的素质和能力，主要包括学历、专业、性别、个人性格、创业团队、创业项目、个人能力等。

大学生创业是大学生创业者把握创业机会、做出创业决策、运行创业实体的过程，是大学生创业能力综合运用的结果，也是大学生个人综合素质的体现。

具有不同人力资本的大学生对创业机会的识别、决策制定以及经营管理的能力明显不同。

学历越高就业条件越好，创业的可能性就越小；

各类专业具有其自身的特点，趋向于以就业为目标的如医学类、人文类专业的同学选择创业的意愿可能不如经管类、理工类专业的同学；

男性创业的意愿和能力可能要强于女性；

认为个人性格与创业密切相关的人创业意愿更强；

有创业团队的人比没有创业团队的人更有可能创业；

有创业项目的人比没有创业项目的人更有可能创业；

而个人能力的高低则是创业与否的重要决定因素，能力越高越可能创业。

2.创业动机。

大学生的创业动机大致包括解决就业、获得更多财富、挑战自我、兴趣爱好等。

在竞争激烈、贫富差距较大、物质资料还不能充分满足人们需求的情况下，大学生以生存和物质追求为动机而创业的可能性要高于以精神需求为动机的创业。

3.环境因素。

环境指对大学生创业有直接和间接影响的环境因素，主要包括有国家政策、学校环境、家庭环境、当地社会文化、市场环境等。

这些环境的好坏较大程度上影响大学生创业机会、创业过程以及创业成效，与大学生创业的可能性成正相关的关系。

有时环境因素对大学生的创业具有决定性的影响。

从此次抽样调查数据收集整理后可知，在校大学生中有创业打算的人数占总样本人数的61.4%；

相反，没有创业打算的大学生占总数的38.6%。

这是一个值得关注的现象，所以我们大学生创业行为影响因素进行了如下实证分析。

Logistic回归模型属于概率性非线性回归模型，采用极大似然估计法对模型的参数进行估计。

在各种统计检验通过以后，需要对模型参数的含义给予合理的解释。

该模型的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。

所以实际中最为常用的就是二分类的Logistic回归。

本研究所用各控制变量的具体特征和解释详见表5。

表5模型所使用控制变量及其解释变量类型变量名称变量解释个人因素学历1=研究生，2=本科生，3=专科生专业1=理工类，2=经管类，3=人文类，4=医学类，5=其它性别0=女，2=男个人性格1=密切相关，2=比较相关，3=一般，4=较不相关，5=毫不相关创业团队1=密切相关，2=比较相关，3=一般，4=较不相关，5=毫不相关创业项目1=密切相关，2=比较相关，3=一般，4=较不相关，5=毫不相关个人能力1=密切相关，2=比较相关，3=一般，4=较不相关，5=毫不相关创业动机创业动机1=解决就业，2=获得财富，3挑战自我，4=兴趣爱好环境因素国家政策1=影响很大，2=影响较大，3=一般，4=影响较小，5=没影响校园环境1=影响很大，2=影响较大，3=一般，4=影响较小，5=没影响家庭环境1=影响很大，2=影响较大，3=一般，4=影响较小，5=没影响当地社会文化1=影响很大，2=影响较大，3=一般，4=影响较小，5=没影响市场环境1=影响很大，2=影响较大，3=一般，4=影响较小，5=没影响被解释变量是否有创业打算0=没有，1=有在校大学生有没有创业打算是一个二分类（dichotomy）问题，即在校大学生创业打算可以明显地划分为“没有”与“有”，也即“大学生创业行为”可以设置成取值为“0”和“1”的虚拟变量。

以p表示创业行为发生的概率（创业行为不发生的概率为1-p），则Logistic回归模型为常数项是当各种因素为0时，大学生创业行为发生与不发生概率之比（称发生比）的自然对数值。

偏回归系数（）表示在其它解释变量保持不变的条件下，解释变量每增加一个单位，将引起LogitP变化个单位。

令，有当Logistic回归模型的回归系数确定后，将其带入的函数，即当其他解释变量保持不变而研究变化一个单位的影响时，可将新的发生比设为，则有：

于是一般化有：

为比数比（又称优势比），当时，表示解释变量对大学生创业行为发生不起作用；

当时，表示是一个积极因素;

时，表示是一个消极因素。

由表6中各估计变量系数及其显著程度看，个人因素中的学历、性别、个人性格都对大学生是否创业有显著影响，其伴随概率均小于5%；

同时，生存性创业动机更可能促使大学生创业；

而一般环境因素中的国家政策、学校环境、家庭环境更是极大程度上决定了大学生是否选择创业。

表6大学生创业行为影响因素的Logistic回归分析表项目BS.E.WalddfSig.Exp（B）常数项0.4630.09822.13210.0001.589个人因素学历1.2700.4448.17810.0043.562专业0.0240.0810.08410.7721.024性别0.9590.22717.83510.0002.609个人性格-0.3080.1553.95610.0470.735创业团队0.0530.1330.15910.6901.054创业项目-0.2210.1382.57210.1090.801个人能力0.1680.1361.53610.2151.183创业动机创业动机0.3000.1245.85510.0161.350环境因素国家政策-0.4830.13313.27510.0000.617学校环境-0.4390.1459.21110.0020.645家庭环境0.3010.1424.48110.0341.351当地社会文化-0.1940.1372.00410.1570.824市场环境-0.0830.1370.36910.5430.920NagelkerkeRSquare0.245（四）分析结果讨论本文充分利用SWOT模型和Logistic模型，对大学生创业行为影响因素进行了实证研究，其结果显示：

对影响大学生创业的内外因分析得出，内部的F指标值为-0.1242，表明劣势因素占更为强劲；

外部的F指标值为-0.1145，表明威胁因素占有优势性；

优劣势分析得出，增长性策略（SO）的指标为1.050，防御性策略（WT）为-1.2437。

因此，可知大学生创业者的个人因素和环境因素是弊多于利，其弊是需要不断改进和完善的。

将大学生的创业意愿看作一个二分类问题进行分析得出，影响大学生创业意愿因素可能是多方面的，包括个人因素、创业动机、环境因素等，其中外部环境因素对大学生是否创业起着极为重要的作用，具体表现为国家、学校、家庭三个环境因素有显著影响。

三、鼓励大学生创业的对策建议在就业环境竞争白热化的今天，当代大学生“创业即就业”成为了一种趋势和潮流。

这不仅是当代人不断追求、积极向上的表现，更是社会进步国家发展的需要。

然而，就我国目前的社会环境，或许从本文采用的两种模型的实证分析结果更能很好地反映出，不利于大学生创业的个人因素和环境因素是比较明显的。

因而，为鼓励大学生自主创业，笔者主要从大学生自身素质的提高和优化创业环境、营造创业氛围等方面提出了一些合理的建议。

（一）大学生自身素质的培养。

大学生的创业能力应该说既不是天生的，也不是一两天就能练出来的。

所以，当代大学生首先要转变就业观念，树立正确的自主创业的意识；

其次,要不断加强学习、注重积累。

学好本专业知识的同时,选修创业教育课程,增强创业的知识智能；

最后，有句俗话不是说“实践出真知”吗？

因此，当代大学生平时应该多关心中国经济发展态势,注重培养善于多维度观察问题,用独立的思维方式对市场进行分析与观察，同时，积极参与投身社会实践，锻炼自身对市场机会的准确判断力,养成自己的创业勇气和艰苦奋斗的精神。

（二）优化创业环境,营造良好的创业氛围。

政府作为政策供给者，是创业促进体系中的重要主体。

因此，必须要发挥政府的职能，为大学生创业提供包括创业激励、创业机会环境、创业技能等系统内容，并提供具有可操作性和针对性的政策支持，同时要增强公共服务意识，提高服务办事效率，完善市场经济体制，创造公平健康的竞争环境等。

学校是创业精神形成和创业知识、技能培训的基地。

但一直以来，高校把大学毕业生的签约率作为就业工作的重心，在促进大学生自主创业方面的工作成效甚微，由此造成大学生所拥有的创业知识与技能明显不足。

为此，高校应主动适应大学生自主创业这一新形势，以创造良好的创业环境为目标，改进和加强大学生的创业教育，提高大学生的创业意识和创业能力，为大学生自主创业做好智能的储备。

即高校要树立现代创业教育理念，要建构科学、合理的创业教育课程体系。

面向全体大学生，开设各类创业教育课程并纳入学校的通识课程，由学生自主选择。

家庭环境往往会对大学生的创业选择产生重要的影响。

大学生创业是一项开拓性的事业，需要来自多方的支持与呵护，尤其需要家庭的帮助。

因此，广大的学生家长们应认识到自主创业对于孩子成长的意义，改变旧有的“学而优则仕”的就业观念，积极扶持、鼓励自己的孩子去大胆地创业。

参考文献1薛薇.SP