中国城乡居民创业意愿的空间差异及其影响因素

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施帆^,, 张佳, 王琛^,浙江大学地球科学学院,杭州310027

The spatial difference and determinants of the entrepreneurial intention of residents between urban and rural areas of China

SHI Fan^,, ZHANG Jia, WANG Chen^,School of Earth Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China

通讯作者: 王琛（1981-）,女,湖北天门人,博士,教授,博士生导师,主要从事区域产业和经济发展研究。E-mail: chencwang@zju.edu.cn

收稿日期:2019-08-18修回日期:2020-01-13网络出版日期:2020-08-20

基金资助:

国家自然科学基金项目.41871106

Received:2019-08-18Revised:2020-01-13Online:2020-08-20
作者简介 About authors
施帆（1995-）,男,浙江杭州人,硕士,研究方向为创新创业与区域经济发展E-mail:3140102604@zju.edu.cn, E-mail：3140102604@zju.edu.cn

摘要
创业意愿受区域环境的影响。利用中国家庭大数据和中国家庭金融调查,运用多层混合效应logistic模型,从区域创业示范效应、教育背景和风险偏好三方面探讨城乡创业意愿影响因素的差异。研究发现：① 区域示范效应促进东部城市居民创业意愿产生,但对中西部城市及农村居民无显著影响。② 城市中高学历居民更难产生创业意愿,东部农村居民创业意愿与教育背景无关,在中西部农村,高学历促进创业意愿产生。③ 城市中偏好高风险、高收益的居民更可能产生创业意愿,但当居民风险容忍度高到一定程度后,产生创业意愿的可能性不再改变,且东部城市的容忍程度门限高于西部城市;而在农村,偏好更高风险不能促进创业,仅当居民不愿承担任何风险时才会抑制创业。
关键词： 创业意愿;城乡差异;示范效应;教育背景;风险偏好

Abstract

Regional environment has been recognized as a crucial factor in explaining entrepreneurial intention of individuals. Using the Chinese Family Database and the China Household Finance Survey, this paper extends a multilevel mixed-effects logistic regression model to understand the differences between urban and rural entrepreneurial intention driven by factors such as entrepreneurship model effects, educational background, as well as risk preferences. Results show that: (1) regional model effects have a positive effect on eastern urban entrepreneurial intention, but exert no significant effect on both rural and urban residents in the central and western China. (2) In urban areas, highly-educated residents are less likely to generate entrepreneurial intention. In rural areas, higher educational background promotes entrepreneurial intention of residents in the central and western regions, but it does not produce any influence on residents in the eastern region. (3) Urban residents who prefer higher-risk and higher-yield economic activities are more likely to generate entrepreneurial intention, but this intention would no longer change when the degree of tolerance to risk is high enough. And the degree of tolerance to risk of eastern residents is higher than their western counterparts. In rural areas, risk preferences have nothing to do with entrepreneurial intention, and this intention is even depressed by rural residents who refuse to take any risk.

Keywords：entrepreneurial intention;rural-urban differences;model effect;education;risk preference

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本文引用格式
施帆, 张佳, 王琛. 中国城乡居民创业意愿的空间差异及其影响因素. 地理研究[J], 2020, 39(8): 1852-1863 doi:10.11821/dlyj020190714
SHI Fan, ZHANG Jia, WANG Chen. The spatial difference and determinants of the entrepreneurial intention of residents between urban and rural areas of China. Geographical Research[J], 2020, 39(8): 1852-1863 doi:10.11821/dlyj020190714

1 引言

近年来,创业因其在促进创新和就业等方面具有重要作用而被视为区域经济增长和社会稳定的关键因素^[1]。作为发现、创造和利用创业机会的第一步,创业意愿是创业行为的核心,也是其最直接的影响因素^[2]。因此,在中国提出“大众创业、万众创新”的大环境下,明确居民创业意愿的影响因素对于有效促进创业并提升中国经济活力具有重要意义。

研究表明,创业活动具有空间差异性,创业环境在很大程度上影响了创业意愿的产生^[3]。在城乡二元体制作用的长期影响下,中国城市和农村在市场环境、教育水平、金融环境、制度环境等各方面均存在巨大差异,这使得城乡居民身处截然不同的创业环境中^[4,5]。但现有的创业意愿研究主要关注区域和城市之间的创业差异,忽视了农村居民创业意愿的影响因素,更缺乏对城乡创业意愿影响因素差异的研究。事实上,农村地区的居民创业面临着更为特殊的挑战,如人力和金融资本水平较低、市场较小、获取信息能力较弱等^[6]。明确农村与城市居民创业意愿的差异,不仅有利于政府借助政策工具推动城市和农村地区的创业活动,更能促进城乡统筹和谐发展。基于此,本文从城乡居民创业意愿差异入手,利用中国家庭大数据（Chinese Family Database,CFD）和中国家庭金融调查（China Household Finance Survey,CHFS）2015年和2017年全国29个省级行政区（不包括西藏自治区、新疆维吾尔自治区、台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区）26819个家庭及户主的调研数据,在分析中国目前城乡家庭创业意愿现状的差异和空间分布规律的基础上,运用多层混合效应logistic模型探究中国城乡家庭创业意愿影响因素的差异,从而健全创业意愿影响因素研究,并为创业相关的政策制定提供理论参考。

2 研究框架和研究假设

创业意愿是创业行为的直接决定因素^[7]。创业意愿研究通常强调个人特质^[8]、关系网络及社会资本^[9,10]等资源因素对创业意愿的影响,较少从地理学角度讨论创业意愿的区域差异及其产生原因。然而个人的意愿与行为根植于地方社会环境,不仅个人拥有的资源对创业意愿的产生具有影响,区域创业文化也在其中起到了重要的作用^[11]。其次,现有研究已经强调了创业活动的区域差异,关注市场结构^[12]、产业多样性^[13]、人才技术水平^[14]等区域因素带来的影响,而较少考虑城乡内部的空间演化问题^[15]。中国长期以来存在着城乡二元性的特点,乡村与城市之间互相输送产品、信息,相互支撑,构成了一个非均质的城乡系统^[16]。但城乡在融资条件、公共服务设施及社会网络结构等方面都存在着巨大差异,这种差异在很大程度上造成了创业意愿的城乡分异^[17,18]。本研究将创业意愿的产生问题置于区域-个体交互的背景下,并探讨由于城乡差异导致的创业意愿差异。

第一,区域的创业示范效应对创业意愿的产生有着重要的促进作用^[19]。创业示范效应来自于已有的创业活动,指先前成功的创业榜样为区域内整体创业水平带来的积极作用。示范效应能够提升地方对创业行为的社会认同度,促进区域创业文化发展,并通过动态收益递增效应和制度滞后效应形成创业活动路径依赖,长期持续提高区域内整体创业水平^[20,21]。从微观角度来说,区域提供的创业模范能产生展示和学习效应,为后来者提供宝贵的生产、经营路径及行业信息,能够提升后来者的机会识别能力。在“模仿型”创业乃至“复制型”创业较多的农村地区,区域榜样带来的促进作用尤为突出^[22,23]。而从区域整体来看,创业活动受到地方政府管辖权的影响较大^[24],城乡资源将通过地级市政府进行分配,例如相关政策支持、补贴等,城市和乡村是互相融合支撑的统一体,两者已有的创业情况都将影响地方政府的政策制定;同一地级市内,城乡也共享统一的媒体宣传体系,例如地方电视台的取材遍及整个地级市,观众也同样覆盖城乡,具有一致的地方认同。示范效应带来的这种政府支持与媒体宣传将帮助创业者获取社会资本及政府补助,为创业者提供合法性支持,提供重要的人脉资源、融资渠道、供应商渠道及创业补贴等^[25]。因此,从区域层次看,在同一地级市内,创业活动虽然存在城乡差异,但地市政府资源分配的偏好及宣传效应在地级市内部相对一致,地级市层面的示范效应对城乡居民创业意愿的产生都有积极作用。因此,可提出假设：

假设1：区域示范效应对城市和农村的创业意愿都有正向促进作用,即区域内现有工商业者越多,居民越容易产生创业意愿。

第二,在个体层面,大量研究关注大五类人格（the big five）,讨论了严谨性、外向性、开放性、宜人性与神经质人格对产生创业意愿的重要影响^[8,26]。Caliendo等拓展了五大特质的内容,认为创业作为创造性的活动,具有高风险的特点,因此风险偏好才是影响创业活动最重要的人格特质,风险容忍度低的人更愿意从事稳定的工作而更不容易产生创业的意愿^[27]。然而,创业活动的这种高风险性一般是针对机会型创业而言的,机会型创业指个人通过对市场商机的发现和利用进行创业,是一种出于强烈个人偏好的高回报创业类型^[28]。相反,生存型创业则是个人生存需求驱动的被动型创业^[19],其主要目的是为了解决失业困境,因此选择进行创业的行业通常具有低风险的特点。城市地区资源集聚程度较高,同时存在着大量潜在的工作机会及市场商机,因此较少存在生存型创业,偏好高风险高回报的居民更可能产生创业意愿。而农村地区第三产业发展相对较差,企事业单位数量也远少于城市地区,相对稳定的工作岗位较少,失业的居民更可能陷入生存困境而被动选择创业,选择创业的机会成本及创业失败的沉没成本也都远小于城市地区。此可提出假设：

假设2a：在城市地区,偏好高风险高收益经济活动的个体更容易产生创业意愿。

假设2b：在农村地区,偏好低风险低收益经济活动的个体更容易产生创业意愿。

第三,教育背景一直被认为是产生创业意愿的重要影响因素之一,然而现有研究对教育如何影响创业意愿这一问题并没有统一的解释。尹志超等基于中国家庭金融调查,证明户主受教育程度越高,选择创业的概率越低^[29]。Fu根据中国劳动力动态调查数据得到了相反的结论,认为高学历者更有可能产生创业意愿^[30]。而在马光荣等使用中国农村金融调查建立的模型中,学历更是在不同模型中有着不尽相同的影响^[31]。这种矛盾的结果可能是由于城乡差异导致的。一般来说,学历较高者拥有更丰富的知识,也具有更强的管理能力和执行力,这些都有利于创业活动的进行^[32]。在城市地区,由于工作机会较多,高学历者更容易也更愿意在企事业单位中找寻收入稳定、社会地位较高的工作,而不需要进行风险较高的创业活动,创业意愿不容易产生^[33]。而在农村地区,就业岗位的缺乏导致高学历者不一定能找到心仪的工作,因而迫使他们进行创业。在从事农业生产和进行工商业创业的抉择中,教育背景具有优势的个体对商机更为敏锐,并具有更强的重组资源的能力,更丰富的社会资本,发展工业的内在冲动较强,因而更可能产生创业意愿^[34]。因此有假设：

假设3a：在城市地区,受教育程度越高的个体更难产生创业意愿。

假设3b：在农村地区,受教育程度越高的个体更容易产生创业意愿。

3 数据来源与研究方法

3.1 数据来源

本研究采用区域层面、个体层面、家庭层面3个层面的数据。区域层面的数据来源于《中国城市统计年鉴2016》。个体及家庭数据来自浙江大学“中国家庭大数据库”和西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心的“中国家庭金融调查”,两者为共建数据库。该共建数据库由社区、家庭、个体3个层次的数据组成,涵盖了所属行政区划、个人信息、家庭资产、生产活动、消费储蓄等多方面的数据。数据库共包括2011年、2013年、2015年、2017年四年数据,调研对象包括历年追踪数据和新增数据,调研样本通过规模度量成比例（probability proportionate to size,PPS）的方式,分层抽取区县、居委会/村委会,最后抽取家庭/住户,确保了样本的随机性和代表性。由于该数据库每年都新增较多区县样本,本文选用2015年和2017年两年的数据库进行研究,确保数据的丰度和时效性。通过家庭唯一标识码连接两年的数据库,可以筛选出两年同时访问到的家庭及其户主,总共涉及29个省级行政区、170个地级行政区、1382个社区的26819个家庭及其户主。其中,该数据库调研范围未包括西藏自治区、新疆维吾尔自治区、台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区。因变量选用2017年数据,自变量选用2015年数据,通过滞后两年消除内生性问题,并在时间上保持一致。

3.2 变量选取与描述统计

本研究被解释变量根据2017年CFD及CHFS数据库中“未来您家是否打算开展工商业生产经营项目”问题确定。被解释变量为个体层面的二值选择变量,其中,回答为“是”即认定为有创业意愿,回答为“否”则认定为没有创业意愿。其中,全部26819个家庭样本中,23118个家庭未从事工商业,占总数的86.20%。在未从事工商业的家庭样本中,有创业意愿的家庭数为2216户,占全部的9.59%。最后,综合考虑区域层面和个体层面数据的可得性,经过筛选加入回归分析的样本包括29个省级行政区、154个地级行政区、1217个乡镇级行政区的18859个未从事工商业的家庭及其户主。其中,有创业意愿的家庭数为1825户,占全部的9.68%。因此,筛选后的样本情况与总体数据相似,可以代表总体数据。另外,城乡居民的区分根据数据库中,“居委会/村委会所在地”记录确定,记录为“城市”则为城市居民,记录为“农村”则为农村居民。根据该数据库,城市中有创业意愿的家庭数占全部城市家庭的9.67%,而农村则占9.69%,两者在总体水平上未表现出明显差异。

本研究解释变量包括区域和个体两个层面。区域层面包括区域示范效应,个体层面包括个体风险偏好和教育背景。其中,户主在家庭中的地位通常最高,对家庭重大决策拥有最高话语权,家庭创业意愿的产生与户主密不可分,因此,本研究个体层面解释变量主要根据户主确定^[31]。另外,本研究根据对现有文献的总结,选取了个体、家庭、区域3个层面的控制变量。个体层面包括年龄、性别两方面^[30,35];家庭层面包括家庭总收入、家庭成员数两方面^[36];区域层面包括区域人均GDP、GDP增长率、人口密度及失业人数占比四方面^[10]。另外,城乡居民创业意愿产生机制也受到区际差异的影响,本文将中国分为东部地区与中西部地区,探究更为宏观的区域间差异对个体创业意愿产生带来的影响。所有自变量说明及统计描述见表1。

Tab. 1
表1
表1变量说明及统计描述
Tab. 1Measures and statistical description of independent variables

变量名		变量说明		观测值
变量名		变量说明		总体	城市	农村
区域层面	东部地区		位于东部地区的地级市个数	64	63	56
	中西部地区		位于中西部地区的地级市个数	90	82	83
	区域示范效应		根据2015年CFD及CHFS数据库中,对“是否从事工商业生产经营项目”这一问题,某地级市内回答为“是”的家庭数在当年该地级市全部受访家庭数中的占比	154	145	139
个体层面	教育背景		分为“初中及以下”“高中、职高、专科及以上”两类	18859	11986	6873
个体层面	风险偏好		根据单选题“如果您有一笔资金用于投资,您最愿意选择哪种投资项目”得到,回答分别为“高风险、高回报”“略高风险、略高回报”“平均风险、平均回报”“略低风险、略低回报”“不愿承担任何风险”五类	18859	11986	6873
控制变量	年龄		分别为“30岁及以下”“31~50岁”“50岁以上”三类	18859	11986	6873
	性别		分别为“男性”“女性”两类	18859	11986	6873
	家庭总收入		根据2015年CFD及CHFS数据库中,“家庭总收入”一项得到	18859	11986	6873
	家庭成员数		根据2015年CFD及CHFS数据库中,“您家共有几个跟您居住在一起的家庭成员”问题得到	18859	11986	6873
	区域人均GDP		地级市人均国内生产总值	154	145	139
	区域GDP增长率		地级市国内生产总值增长率	154	145	139
	人口密度		单位土地面积上的人口数量	154	145	139
	失业人数占比		地级市失业人数在总人口中的占比	154	145	139

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3.3 研究方法

社会科学的相关数据通常具有多层嵌套的特点,例如个体变量嵌套在邻里数据之内,邻里数据进一步嵌套在城市数据之内。在本研究中,个体层次的解释变量嵌套于区域层次之内,这种区域变量组内相同的情况可能导致标准误差和相关统计量的估计失效。多层模型（hierarchical linear model）是用于解决嵌套数据估计失效问题的重要方法^[37]。本文利用多层混合效应logistic回归（multilevel mixed-effects logistic regression）,研究个体创业意愿的影响因素问题,具体操作通过Stata 13软件的xtmelogit工具实现。分层模型中,区域层次变量主要用于解释个体层次回归模型是否存在截距和系数（即斜率）的组间差异,即是否表现出随机截距和随机系数效应^[38]。而针对logistic模型,考虑随机扰动项的存在,假设地级市

j

的个体

i

,构建潜变量

Intentio n_{ij}^{*}

来描述创业意愿产生的净推力,如果净推力大于0,则有打算创业;否则,则不打算创业。因此有分层logistic模型：

（1）

Intentio n_{ij}^{*} = x_{ij}^{'} β + u_{j} z_{ij} + ε_{ij}

式中：

j = 1,2, \dots, M

;

M

为地级市的个数;

i = 1,2, \dots, n_{j}

;

n_{j}

为地级市

j

中个体的个数;

x_{ij}^{'}

为

1 \times p

的自变量向量,其中

p = 11

,包括变量选取部分提到的11个变量;

β

为相对应的系数向量;

u_{j}

为

q \times q

的方差分量矩阵,表示了个体随机效应;

z_{ij}

为

1 \times q

的向量,表示出现随机效应的解释变量,用来表示某变量是否存在随机截距和随机系数情况,

z_{ij} = 1

时模型仅存在随机截距效应,

z_{ij} = x_{ij}^{'}

时所有解释变量均存在随机截距和随机系数效应,本研究中主要考虑区域层面变量是否会带来随机截距和随机系数效应,因此

z_{ij}

仅考虑区域变量;

u_{j} z_{ij}

代表了

q

个解释变量带来的对截距和系数的具体影响。

ε_{ij}

为与

u_{j}

不相关的误差项。

创业意愿与潜变量净推力之间的关系为：

（2）

Intentio n_{ij} = \{\begin{array}{l} 1, 若 Intentio n_{ij}^{*} > 0 \\ 0, 若 Intentio n_{ij}^{*} \leq 0 \end{array}

因此,有条件概率模型：

（3）

\Pr (Intentio n_{ij} = 1 | u_{j}) = \Pr (Intentio {n_{ij}}^{*} > 0 | u_{j}) = \Pr (ε_{it} < x_{ij}^{'} β + u_{j} z_{ij}) = H (x_{ij}^{'} β + u_{j} z_{ij})

式中：

H (\cdot)

为误差项

ε_{ij}

的累积分布函数,在logistic模型中为逻辑分布。另外,在Stata 13中,依次构建普通logistic模型、随机截距模型、随机截距和随机系数模型,并通过似然比检验（likelihood ratio,LR）分别计算并比较各模型统计量,可根据检验结果得到符合统计假设的最佳拟合模型。

4 城乡创业意愿空间差异及影响因素

4.1 城乡创业意愿的空间差异

城乡居民创业意愿产生率的空间分布情况如图1所示。总体而言,城市和乡村创业意愿产生率的空间分布相似,胡焕庸线附近及其以西地区有更多城市表现出了相对较高的创业意愿产生率,例如兰西城市群、关中平原城市群及东北地区部分城市。低值则主要分布在东部沿海长江三角洲城市群及部分长江中游城市;另外,东部地区中,广西和海南也表现出了较高的创业意愿产生率。这种空间差异暗示了区域创业意愿产生率或与总体经济发展水平可能存在着负相关关系。城乡之间创业意愿的空间分布也存在明显差异,城市地区分布相对更为不均匀,空间集聚程度不如农村地区;其次,部分城市出现了创业意愿产生率城乡差异较大的情况,例如呼和浩特、毕节等内陆城市及温州、泉州、厦门等沿海城市,证明在这些地区区域内城乡分异造成的影响远远大于区域间影响。

图1

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图1城乡创业意愿产生率的空间差异

Fig. 1Spatial differences of entrepreneurial intention in urban and rural areas of China

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS（2019）1815号）绘制,底图无修改。

4.2 城乡创业意愿的影响因素分析

采用多层混合效应logistic回归研究个体居民创业意愿产生的影响因素问题,以全部地区模型为参考,主要考虑了东部地区与中西部地区及城市与农村之间的差异。首先,共线性检验显示,本文所有自变量VIF值均小于1.5,因此不存在共线性问题。其次,似然比检验显示,随机截距模型、随机截距和随机系数模型与普通logistic模型比较,除东部农村地区及中西部城市地区在0.1水平上不显著外,其余模型均在0.05水平上显著,证明东部农村地区及中西部城市地区不能拒绝使用普通logistic模型的原假设,其余模型强烈拒绝使用普通logistic模型的原假设。而随机截距和随机系数效应与随机截距效应比较,所有模型的似然比检验统计量均在0.10水平上不显著,不能拒绝无随机系数效应的原假设。因此,东部农村地区和中西部城市地区应使用普通logistic模型,其他模型均只存在随机截距效应,应该选用随机截距模型,所有模型都通过检验证明拟合显著,具体结果见表2。似然比检验证明,东部城市区域间差异较中西部城市更为明显,而中西部农村区域间差异较东部农村更为明显,这也与图1所示空间分布结果基本相符。

Tab. 2
表2
表2创业意愿空间差异的影响因素
Tab. 2Multilevel mixed-effects logistic regression results of the entrepreneurial intention in urban and rural areas of China

变量名		全部地区		东部地区		中西部地区
变量名		城市地区	农村地区	城市地区	农村地区	城市地区	农村地区
模型设定		随机截距效应	随机截距效应	随机截距效应	普通logistic	普通logistic	随机截距效应
年龄（参考：30岁及以下）
	31~50岁	-0.946^***	-0.490^**	-1.01^***	-0.736^*	-0.822^***	-0.329
	51岁及以上	-2.24^***	-1.28^***	-2.38^***	-1.50^***	-2.02^***	-1.16^***
男性		0.194^**	0.119	0.294^***	-0.0168	0.0981	0.207
高中、职高、专科及以上学历		-0.295^***	0.170	-0.297^***	-0.0301	-0.289^***	0.290^*
风险偏好（参考：高风险、高回报）
	略高风险、略高回报	0.00593	-0.210	-0.0488	-0.700	0.0524	0.0244
	平均风险、平均回报	-0.292^**	-0.227	-0.357^*	-0.403	-0.218	-0.163
	略低风险、略低回报	-0.492^***	-0.223	-0.631^***	-0.444	-0.346^*	-0.114
	不愿意承担任何风险	-0.879^***	-0.662^***	-1.00^***	-0.795^***	-0.752^***	-0.621^***
家庭总收入		2.78E-7	3.19E-6^***	6.35E-7	3.56E-6^***	-3.08E-7	2.88E-6^***
家庭成员数		0.102^***	0.120^***	0.0706^*	0.137^***	0.139^***	0.104^***
区域示范效应		1.63^**	-1.46	3.15^***	8.01E-4	0.457	-1.92
区域人均GDP		-3.57E-6^**	-1.47E-6	-7.47E-6^***	-6.81E-6^*	5.86E-7	3.03E-6
区域GDP增长率		0.00350	-0.0132	0.0203	-0.0186	-0.0375^*	-0.00117
人口密度		-1.53E-4	-2.33E-4	-7.34E-5	2.29E-5	-7.63E-5	-2.94E-4
失业人数占比		4.95E-4	4.45E-4	0.00204^*	0.00232	-3.64E-5	9.81E-5
常数项		-0.425	-0.997	-0.559	-0.655	-0.297	-1.39
观测值		11986	6873	6904	2615	5082	4258
组数（地级市数）		145	139	63	56	82	83
Wald chi2统计量		697.43^***	239.39^***	440.08^***			153.90^***
LR chi2统计量					97.61^***	312.82^***

注：^*P<0.05,^**P<0.01,^***P<0.001。

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4.2.1 区域示范效应与创业意愿回归结果表明,区域示范效应对创业意愿的影响仅在全部城市及东部城市表现出正向影响,而在中西部城市及农村地区不显著。在城市地区,区域示范效应能通过政府支持、媒体宣传提升创业活动的可达性与社会合法性,并通过展示和学习效应促进个体创业意愿的产生。但示范效应仅在经济较为发达的东部地区带来了显著促进作用,在中西部城市与农村地区,区域示范效应对创业意愿的产生不显著,甚至在农村地区系数为负。这可能是由于示范效应同时产生了负面效应,抵消了其促进作用。第一,中西部城市金融水平、私有化程度等相对弱于东部地区,而农村地区则具有空间集聚程度相对较低的特点,创业示范效应带来的合法性便利更难以充分发挥其积极作用,因此对创业意愿产生的促进效应不如东部城市。第二,根据资源基础理论（The resource-based theory,RBT）,价值高、难以复制的稀缺资源在创业过程中起到了至关重要的作用^[39]。在农村地区,本地资源及再分配获得的资源都远不如城市地区丰富,较高的历史工商业占比暗示了一个较高的稀缺资源占用率,这使得后续创业活动将难以为继。例如,农村地区缺少高层写字楼等集聚程度较高的办公场所,生产经营及销售活动一般都是在自家农居店面房中进行,对外出租或没有店面房的居民更难以产生创业意愿。第三,农村地区不仅资源储备劣于城市地区,市场空间也不够广阔,先前的工商业经营可能产生拥挤效应^[40],造成创业成本的上升及潜在利润的下降。因此农村地区已有的工商业可能反而压缩了后来者的创业空间。因此,示范效应仅在东部城市地区带来了显著的促进效应,而在中西部城市与农村地区影响不显著,假设1得到了部分证实。

4.2.2 风险偏好与创业意愿风险偏好对创业意愿的作用在城市和农村都表现出一定程度的显著影响。根据表2,在东部城市地区,相较于偏好高风险、高回报经济活动的个体而言,除偏好略高风险、略高收益的个体不相关外,偏好越低风险活动的个体,产生创业意愿的可能性越低。而在中西部城市地区,偏好略高风险、略高收益及偏好平均风险、平均回报的个体都不相关。这证明了面对丰富的工作机会,城市居民对创业活动（特别是城市中较多的机会型创业）的高风险性敏感度较高。但同时,结果也证明风险偏好对创业意愿的影响存在一定的阈值,当风险容忍度达到一定程度的时候,偏好更高风险的个体产生创业意愿的可能性也不再改变。在东部城市,对创业风险的容忍度相对中西部城市更低,证明东部地区创业活动可能具有比中西部地区更高的机会成本,因此风险容忍度中等的个体就相对更难选择创业。因此,风险偏好对城市居民创业意愿的影响存在一定阈值,而不是简单的线性关系,假设2a被部分证实。

而在农村地区,风险偏好对创业意愿的影响并未表现出负相关。首先,不愿承担风险的个体难以产生创业意愿,这证明了创业行为的普遍风险性,极度保守的居民不容易选择创业。其次,其他风险偏好的居民之间产生创业意愿的可能性不存在显著差异,这说明在农村地区,追求高风险高回报的机会型创业与追求低风险低回报的生存型创业可能同时存在。假设2b被证伪。

4.2.3 教育背景与创业意愿教育背景对创业意愿的作用在城市表现出显著负向影响,在东部农村地区不显著,而在中西部农村地区表现出正向影响。在城市地区,受教育程度越高,越难以产生创业意愿,证明了在城市地区,高学历个体虽然能力较强,但更愿意从事更为稳定、高薪的工作。而在东部农村地区,受教育程度高低与创业意愿不相关。这说明东部农村地区确实存在工作岗位缺乏的情况,但这种情况可能并没有严峻到使个体非创业不可,受教育程度较高的人在就职还是创业这一问题上具有更大的选择空间,因此教育背景与创业意愿无关。而在中西部农村地区,由于经济水平相对落后,工作岗位的缺乏情况可能相对更为严重,创业活动成为了高学历者改变命运的选择,因此受教育程度较高的人更可能进行创业。因此,假设3a得到了证实,而假设3b在东部地区被证伪,在中西部地区得到了证实。

在控制变量方面,年龄较小、家庭成员数多的个体更可能产生创业意愿。创业意愿产生的性别差异仅体现在东部城市。较高的家庭收入对城市个体创业没有显著影响,而能够促进农村地区创业意愿的产生。人均GDP抑制东部地区创业意愿的产生,而在中西部地区无显著影响,这也符合图1所示情形,京津冀、东部沿海地区及重要内陆城市如重庆、成都等创业意愿产生率均较低。GDP增长率仅在中西部城市表现出负向影响,结合图1,GDP增长较低的东北老工业基地正是创业意愿率较高的地区之一,这暗示了老工业区可能正在经历的转型升级过程,传统产业的不景气释放了大量劳动力,迫使失业人员进行创业。而失业人数占比则仅在东部城市表现出正向影响,这也暗示了在东部城市,就业可能是比创业更为优先的选择。

5 结论与讨论

创业意愿的影响因素问题已经吸引了来自不同学科的大量关注。本文运用“中国家庭大数据库”和“中国家庭金融调查”,从地理学视角考察了区域城乡创业意愿的空间分布情况,发现区域层面有意愿创业的人数占比呈现出显著的空间集聚特点,总体上表现为中西部地区较高、东部地区较低。其次,本文将个体创业意愿置于区域-个体交互的背景下,利用多层混合效应logistic回归考察了个体、家庭、区域3个层面因素对创业意愿的影响,探讨了区域间（东部和中西部）和区域内部（城市和农村）之间,创业意愿产生影响机制的差异。本文研究发现：第一,区域示范效应的积极作用主要存在于东部城市,而在其他地区均不显著。第二,风险偏好的差异性影响同时体现在区域间和区域内部,农村地区不愿承担任何风险的个体难以产生创业意愿;而在城市地区,偏好高风险的个体更可能产生创业意愿,但东部城市的风险偏好影响阈值略大于中西部城市地区。第三,受教育程度对创业意愿产生的差异性作用主要体现在区域内部,城市地区学历越高的居民更难创业,而中西部农村地区学历越高的居民反而更可能创业。最后,性别、GDP增长率及失业人数占比的影响表现出区域间、区域内差异,家庭总收入仅表现出区域内差异,区域人均GDP仅表现出区域间差异,年龄、人口密度带来的影响则没有表现出显著的区域分异。

在受教育程度对创业意愿的影响方面,现有研究仍普遍存在争议。西方国家的大量实证研究通常赞成教育可以促进技术创新,创造商机,进而产生创业意愿^[41,42],而国内则有更多研究证明受教育程度与创业意愿不相关甚至负相关^[29,31]。这可能是由于中国转型期社会经济背景造成的,相较而言,中国城市居民更偏好事业单位或外企中稳定或高收入、高社会地位的岗位,而对创业者,尤其是工商业创业者的认同度远低于西方国家,能找到更好工作的高学历者反而更难产生创业意愿。另外,忽视中国城乡二元体制对创业意愿产生的差异性,可能是造成现有研究在教育背景与创业意愿的关系方面莫衷一是的重要原因^[4,29]。农村地区优秀的工作岗位通常少于城市,因此农村地区教育背景对创业意愿的影响表现出更多的不确定性,这也从另一方面证明了本研究的重要性和必要性。

本文的研究具有一定的政策启示意义。由于中国长期以来存在的沿海、内陆发展差异大及城乡二元化的特点,在区域间存在巨大差异的同时,区域内部创业意愿影响因素也存在着城乡差异,因此区域创业政策的制定应当因地制宜。首先,农村地区地理位置偏远,且资源缺乏、市场空间有限,因此单纯培育区域创业文化,宣传扶植个别创业模范并不能有效提高居民创业意愿。相反,为潜在创业者开展教育培训,并提供必要资源、信息,积极开发农村资源,拓展农村市场等措施才能够从根本上改善农村创业环境,提升居民创业可能性,尤其是中西部农村地区,教育对促进创业意愿产生尤为重要。其次,培育创业氛围,提升创业活动的社会认同度在中国城市地区尤为重要。城市创业的高风险性在很大程度上限制了创业意愿的产生,因此,提供创业补贴、税收优惠,并完善投资、融资环境等措施都能有效降低创业门槛,平衡创业风险,以提升居民创业意愿。

最后,本文也存在着局限性。本文选择户主作为研究对象,忽视了其他家庭成员可能带来的重大影响;另外,本文仅考虑了工商业创业意愿产生的影响因素,与成立企业有一定的不同,结论不能代表建立新企业意愿的影响因素,未来可依赖更完善的数据进行相关研究;第三,由于数据可得性的问题,本文未能区分机会型创业及生存型创业,对创业的定义停留在宽泛的概念上,需要通过后续研究进行更为深入的讨论。

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Organization Science, 2000,11:448-469.

DOI:10.1287/orsc.11.4.448.14602 URL [本文引用: 1]

[42]

Souitaris

, Zerbinati

, Al-Laham

. Do entrepreneurship programmes raise entrepreneurial intention of science and engineering students? The effect of learning, inspiration and resources
Journal of Business Venturing, 2007,22:566-591

DOI:10.1016/j.jbusvent.2006.05.002 URL [本文引用: 1]

AbstractDrawing on the theory of planned behaviour, this study tests the effect of entrepreneurship programmes on the entrepreneurial attitudes and intentions of science and engineering students. This is necessary in order to confirm (or disconfirm) conventional wisdom that entrepreneurship education increases the intention to start a business. The results show that the programmes raise some attitudes and the overall entrepreneurial intention and that inspiration (a construct with an emotional element) is the programmes' most influential benefit. The findings contribute to the theories of planned behaviour and education and have wider implications for a theory of entrepreneurial emotions and also for the practice of teaching entrepreneurship.]]>