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研究速递 | 混合创业:一种进退有据的创业新模式

刘志阳 吴桂兴 志阳创谈
2024-08-23


本文刊发于《山东大学学报(哲学社会科学版)》2022年第1期,转载自公众号“山东大学学报哲社版”。 


作者:刘志阳,上海财经大学商学院教授,博士生导师;上海财经大学中国社会创业研究中心;吴桂兴(共同第一作者),厦门理工学院外国语学院副教授,上海财经大学商学院博士研究生


摘要

创业在促进经济发展、改善民生和推动社会进步等方面发挥着巨大的作用,但其极高的失败率和所面临的不确定性也阻碍了创业者的创业实践。相比而言,“混合创业”在保留全职他雇工作的同时进行创业,这一创业模式无疑给潜在的创业者提供了一种诱人的选择。个体可以利用全职就业提供的资金资源和人力资本等进行小规模试验,以验证其商业创意的质量和自身的创业能力,在减少创业不确定性的同时降低创业机会成本。利用全球创业观察2016年中国大陆成年人口调查的截面数据进行实证研究,结果表明:个体生存需求型动机和较高的创业相关能力更可能推动个体选择全职创业而不是混合创业;而年龄、教育层次和收入水平等因素则与混合创业选择存在显著正相关关系。因此建议应该尽快将混合创业纳入已有双创支持政策,以便激活更多个体的创新创业活力。

【关键词】

混合创业;兼职创业;创业动机;全球创业观察


一、引言


创业对国民经济至关重要,它不仅创造了个人财富,带来了市场活力,还通过税收和就业收入增加,全面提升社会福利。创业也被认为是解决发展中国家面临的众多社会经济问题的灵丹妙药。然而创业的失败率居高不下也阻吓着人们的创业行动。20192020年全球创业观察(下称GEM)关于创业意愿的调查:“您是否看到了良好的机会但却由于担心可能会失败而不愿创业?”调查结果发现在50个经济体中的42个中,超过一半的人被失败的恐惧所吓阻。而其中的中国数据显示,在创业态度和感知方面,尽管有74.9%的人识别出良好创业机会,但是害怕失败的比例也高达44.7%,最后具有创业意向的人仅占21.4%。


“混合创业”被认为是一种更具创造性和可持续的创业进入模式,指创业者在保留全职他雇工作的同时进行创业。通过这一创业模式,创业者可以先通过小规模投入测试商业机会以及自身的创业能力,有助于创业者降低创业相关的风险或不确定性。对于风险厌恶型或自我核心评价较低的个体而言,混合创业是较为诱人的创业进入模式。与实践相比,混合创业的理论研究才刚起步,主要是因为混合创业作为一种非典型的创业模式,存在一定的合法性问题,加上传统创业研究“一分为二”的范式也使得混合创业这一现象长期以来为研究者和政策制定者所忽视。


(一)混合创业是不可忽视的创业现象


混合创业这一创业模式在现实生活中十分普遍。一些研究表明,50%以上的新生创业者在仍然就业的情况下开始创业。GEM数据也表明,2015年全球范围内混合创业者占创业者总数的15.5%,2016年这数据上升到18.5%。混合创业在国家间也有差异,2015年GEM调查表明,混合创业者占比最高的是卢森堡,达50.9%,混合创业者的数量超过全职创业者。中国大陆地区混合创业者比例为17.4%。2016年,在65个国家和地区中,土耳其的混合创业者占比最高,达76.3%,紧随其后的塞浦路斯也有75.8%,混合创业者的数量远超全职创业者。随着“双创”活动的开展,中国大陆地区混合创业者的占比也上升到24.2%。尽管当前对于混合创业的统计方式仍然有很多争议,但不可否认的一个事实是,混合创业者已经构成了一个不可忽视的群体,迫切需要理论加以回应,深入揭示其背后的创业机制和动因。


已有研究也认为应该关注混合创业现象。原因如下:第一,混合创业在高科技和研发行业尤其受欢迎。在一些创新型国家的高新技术产业新进入者中混合创业者占比很高,例如瑞典占比高达58%,德国占比为42%;第二,由于混合创业者往往比全职创业者受教育程度更高,人力资本水平更高,他们的商业理念有可能会带来更高的增长;第三,与全职创业者创办的企业相比,混合创业者创办的企业平均生存时间更长;第四,无论混合创业者是否比全职创业者产生更大的经济影响,他们的重要性来自他们具有发展成高价值的全职创业者的潜力。


(二)混合创业研究迟滞原因


在创业型经济发展的大背景下,国内外有关创业研究呈现爆发式增长。但现有创业进入的相关研究都是把创业与受雇工作当作相互对立的两面,一个人要么是老板,要么就是员工,基本忽视了两者可能同时兼具的现象。混合创业研究只是这几年才零星出现,即便如此更多也是围绕着兼职创业。造成混合创业被忽视的主要原因如下:


1.一分为二的创业研究范式。很多创业研究反复聚焦于高创新、高增长且具备技术和风险资本支持的企业如苹果、亚马逊等,而忽视了对某些创业类型的研究,在实践上更是将它们归为“其他”,不愿意接纳创业固有的多样性。传统的创业理论在很大程度上假设创业与就业是互斥的,非此即彼,个体要么是创业者,要么是雇员,不能两者兼具。因此,研究领域更多关注的是全职创业,兼职创业只是非典型现象,较少受到关注。混合创业作为创业+就业的“非常规”组合直到近年才见诸研究文献中。


2.现实合法性问题。除了在研究中作为边缘性的存在一直被忽视,混合创业在国内作为横跨创业与就业的一种创业模式,在合法性方面也一直受到挑战与质疑,主要体现在文化和法律方面。


自古以来“一心两用”和“三心二意”皆被认为是不好的行为。先贤不断告诫后来者做事应一心一意,要守专。按照这一思路,在全职工作的同时进行创业这种脚踏两条船的行为是不符合我国文化习惯的,在当前社会也难以被主流企业文化所容纳。


之前的法律明确规定,全日制工作制不能建立双重劳动关系。在保留全职工作的情况下进行创业只能作为一种灰色的存在,在法律上是不允许的,甚至在某些时候需要承担一定的法律责任。《劳动合同法》第三十九条第二款第四项规定:“劳动者同时与其他用人单位建立劳动关系,对完成本单位工作任务造成影响,或经用人单位指出,拒不改正的,用人单位可以随时解除劳动合同。”这也造成混合创业的边缘化,只能存在于灰色地带。


无论从合法性考虑或是从已有的研究范式出发,混合创业一直以来处于被边缘化的位置,作为非正式创业的一种类型,更多是一种灰色的存在。近年来数字经济发展使得混合创业的可能性增加,混合创业现象也日益受到一些学者的关注。但有关混合创业的研究仍然十分有限,主要从宏观和微观两个方面讨论混合创业前因。宏观层面,Schulz等人探索制度变化对混合创业选择的影响,并指出教育程度高的创业者对制度变化更为敏感,这也是迄今较有代表性探讨混合创业宏观影响因素的论文。更多的文献则是从微观层面入手,研究影响混合创业的前置变量,如性别、年龄、自我评价、风险偏好、教育程度、经济理性(如工资收入、转换成本等)以及动机(激情;自主权)等。仅有少数文献讨论混合创业结果变量,如Raffiee和Feng研究了混合创业者所创办企业的存活率问题;也有部分文献讨论了混合创业与兼职创业和全职创业等创业模式的不同。综上,混合创业研究仍处于相对早期的阶段,混合创业的影响因素和创业结果仍然是不清晰的。本文将深入研究我国混合创业发生的影响因素,为我国制定混合创业政策法规提供理论依据。


二、混合创业概念界定


混合创业目前的定义还不统一,该领域的研究目前主要使用混合创业和混合创业者两个概念。Demir 等人在梳理混合创业相关的文献后,认为已有文献在混合创业的术语、标准和概念方面缺乏共识。混合创业(hybrid entrepreneurship或hybrid self-employment)最初由Folta 等人提出,是指创业者在创业的同时从事带薪工作。在Folta 等人看来,混合创业是带薪工作为主、创业次之,即创业作为副业,从定义上更接近国内近期提出的副业创业。而后Raffie和Feng将混合创业界定为在保留一份正职的同时进行创业,其他文献则或多或少放宽对他雇工作的限定。从上述定义可以发现,虽然不同学者对混合创业和混合创业者的具体定义有所差别,但总体上都是以创业和就业同时共存为根本点。参照多数学者的界定,本文将混合创业界定为创业者在保留全职他雇工作的同时进行创业的现象。


在研究的过程中,国外研究者经常把混合创业与兼职创业等进行比较。而国内研究者则把混合创业置于兼职创业的框架下进行研究,或者认为混合创业(hybrid entrepreneurship)与兼职创业(part-time entrepreneurship)两者是一致的。总体而言,兼职创业与混合创业相比更具包容性,包含了比创业/就业组合更多的选择,因为它也可以指连续或组合创业者,也包括创业的同时从事创业之外的各类活动。兼职者通常结合两个或更多的工作,即他们不仅限于结合就业和创业。此外,兼职者通常选择创业作为解决收入限制或难以获得全职工作的途径,可以理解为源自生存需求型动机。而相较而言,混合创业者选择混合创业可能出于生存需求型动机,也可能源自得到社会认可或自我实现等事业成就型动机。


综上,对于个体而言,其职业生涯中可以有三种选择:第一,为别人打工(包含全职和兼职);第二,创业;第三,边打工边创业。而第三种选择组合了创业与就业,其中全职就业与创业的结合则构成混合创业。对照而言,创业、兼职创业和兼职三者中,兼职的范围最广,兼职创业包括混合创业、学术创业、副业创业、内部创业等不同形式,而混合创业的边界最为明确,本文将创业者在保留全职他雇工作的同时进行创业这一现象界定为混合创业。三者关系可以简单表述为兼职⊃兼职创业⊃混合创业。


三、研究假设


本研究聚焦于中国情境的混合创业现象,使用已公开的2016年全球创业观察(GEM)个体调查数据的中国部分来研究混合创业的典型影响因素。创业动机是创业研究中的重要一环,是理解和深入研究整个创业过程的关键因素。创业动机是指为激发、维持、调节人们从事创业活动,并引导创业活动朝向某一目标的内部心理过程或内在动力。Murnieks等人在对创业动机的全面回顾中得出结论,将创业行为的激励因素概括为内部因素(如自我调节或情感结构)或外部因素(如目标或财务回报)。Amit和Muller将动机分类为拉动或推动因素。“推”是指那些对自己的职位不满意或难以找到工作等与创业特征无关的因素,强调的是这些创业者是在消极的外在因素推动下被动进行创业,比如生存需求型创业;“拉”是指被创业想法所吸引、寻求财富、独立自主、自我实现等创业因素,更多强调的是这些创业者是为创业的前景所吸引而主动创业,比如机会型创业和事业成就型创业。从事创业的原因因人而异,是“推动”和“拉动”因素相互作用的结果。生存需求型(推动)和机会型(拉动)动机被视为创业意图的触发因素。同时研究者大多认为拉动因素更能激励个体的创业行为。拉动因素或内在因素强调对个体具有吸引力的内部需求,例如成就感或自主性,而推动因素或外在因素则涉及往往因不利情况而产生的外部需求,例如灵活性不足或无法令人满意的收入。GEM则进一步把追求独立或增加收入的机会驱动型创业者称为改善驱动型创业者。


总体来看,“推动”和“拉动”理论同样适用于分析混合创业动机。如同拉动理论强调,改善型或机会型创业者选择混合创业往往是源于其内在需求,他们或是由于想获得更多财富或“企业家”荣誉感,但是他们又不想放弃“单位”身份,这也使得很多人选择进入混合创业的状态。一份全职工作往往意味着相对稳定的收入和生活,这一点对于正规单位的工作人员而言尤甚,放弃工作进行创业所面对的机会成本并不仅仅是一份工资收入,还有其附带的社会地位、归属感和荣誉感等。就此而言,混合创业更可能吸引这一部分群体,使其在创业前景尚不明确的条件下具有更多选择。


另外一方面,如同推动理论强调,生存需求型创业者强调个体在自身无法控制的环境中被迫创业,因此只能抓住任何可用机会。生存需求型创业者寄希望于通过创业获得生活物资,并满足其基本安全和财务需求。对于这部分创业者来说,失业是推动个体进行创业的主要因素,失业者把创业作为其维持生存和收入来源的途径。放弃他雇工作的机会成本并不构成阻碍其创业的因素。正如Banerjee和Duflo所指出的,对于不具备资本、不具备市场所需的专业和技术技能的个体而言,创业往往比就业更容易。因而,生存需求型创业者更可能全职创业而不会选择混合创业,至少他们无需考虑放弃就业所需要面临的机会成本。因此,本部分提出以下假设:

H1.在谋取收入来源或维持收入等生存需求型动机的驱动下,创业者更可能进行全职创业而不是混合创业。


伴随着中国社会经济的发展和人民生活水平的上升,消费水平也水涨船高,个体的生活压力也日益增大,单纯依赖工资收入已经难以满足消费支出,这推动着部分个体寻找其他收入来源。而“双创”政策的推出激发了国民的创业热情。但辞职进行创业则又不得不面临较高的机会成本、创业风险和不确定性。选择混合创业,在保留全职工作的同时进行创业这也逐步变成了一种“新时尚”。一方面,工资收入可以为创业提供资金,另一方面因为工作而形成的人际关系网络可以为创业提供部分社会资本。同时,即便创业失败,个体仍有雇佣工作所提供的安全保障。在混合创业过程中,个体能够检验自身的创业能力,锻炼个人的商务和社会交往能力。如果创业所得经济收益大于雇佣收入,则可以选择转向全职创业,对于这部分机会导向性人群来说,他们将混合创业作为桥接就业与创业的途径,希望进可攻退可守。


互联网信息技术的快速发展,也催生了更多混合创业的可能。尤其是随着零工经济和平台经济在国内的快速发展,很多灵活就业形式因具备较高自由度而受到许多人的追捧,这也在一定程度上提高了混合创业的可能性。时间资源相对充裕的在岗人员,如高校教师等,可以灵活调配时间,利用自身的资源优势进行混合创业,向社会提供商品、技术和服务。


此外,很多创业者选择混合创业形式也不仅仅是为了获得货币受益,他们更希望能够在全职工作之外,获得他雇工作之外的自主权和自我实现。Block和Langraf 认为对自主或独立的渴望会促使个体选择混合创业。在Murgia和Pulignano的研究中,受访者在描述其进行混合创业的原因时,将自主性描述为其职业生涯的主要目标之一。因此,本部分提出以下假设:

H2.在增加财富和追求独立等改善型动机的驱动下,创业者更可能进行混合创业而不是全职创业。


影响混合创业的因素除了不同类型创业动机之外,事实上也和个体所拥有的创业能力有关系。个体创业能力对创业机会识别、评估和利用,对创业资源的开发和获取,对创业关系的协调等产生极其重要的影响,对于选择创业的进入方式也存在显著的影响作用。如果个体对自己在创业能力等方面有足够的自信,则有助于其产生强烈的创业意愿和创业行为。Folta等人认为个体选择混合创业的原因之一在于其希望通过混合创业这一模式探索自身创业能力与创业环境的适配情况,换言之,当个体对自身的创业能力评价越高,对创业成功具有高度信心时,其越可能放弃就业选择全职创业。Petrova 等基于资源与能力视角,以经济效益最大化为目标,通过数理模型探究兼职创业行为的资源与能力阈值,并借助仿真分析和实证分析,确认了创业资源和创业能力对个体选择兼职创业行为具有显著影响。因此,本部分提出以下假设:

H3.认为自身具备创业相关能力和技能的个体更可能进行全职创业而不是混合创业。


四、研究设计与研究方法


(一)样本选择


研究数据来源于2016年GEM的成年人口调查公开数据中的中国大陆地区数据。该数据主要考察创业者的个人特征、动机和志向,以及社会对创业的态度。GEM已成为全球范围内有关创业和创业生态系统状况最丰富可靠的信息来源。作为唯一直接从个体创业者收集有关创业数据的全球性研究网络,GEM数据因为其全面性、全球可比性、可靠性和权威性而得到广泛的认可。本研究主要着眼于中国混合创业现象以及影响我国混合创业的因素是否表现出不同的特征,因此在研究中只选取GEM2016年成年人口调查数据的中国大陆部分。

(二)模型构建和分析方法


考虑到GEM数据中个体创业状态为多类别变量,分为三个类别:未创业、全职创业与混合创业,采用多类别逻辑分析方法进行分析。而本研究重点考虑混合创业与全职创业选择的不同影响因素,因此初始模型包含样本的个体特征如认识创业者(Knowent)、害怕失败(Fearfail)、对创业难易度的感知(Easystart)、创业能力(Suskill)、生存需求型动机(NECMotive)和改善型动机(Improvement)等,以及其他控制变量,具体表示为:

Ln(p全职创业/p混合创业)=α+β1Knowent+β2Fearfail+β3Easystart+β4Suskill+β5NECMotive+β6Improvement+β7otherControlVariables+ε


(三)变量说明


1.因变量。因变量创业类型,反映的是个体是否从事全职创业或混合创业,采用分类变量。GEM调查问卷中有关个体职业描述状态的问题包括是否全职受雇工作、创业以及失业等。本研究认为混合创业是指创业者在全职受雇工作的同时进行创业,因此混合创业选取在全职受雇工作与创业两个调查项中同时给予肯定回答的个体,赋予数值2;而只在创业调查项中给予肯定回答的为全职创业,赋予数值1;其他为未创业,赋值为0。考虑到GEM对创业者的界定分为三类:新生创业者(开始投入资源创业但三个月或以上仍未有任何薪资支出),新企业主(已经开始向员工(含创始人)支付薪酬三个月或以上,但未到42个月)和成熟企业主(已经支付薪资42个月以上)。仅仅考虑“是否创业”调查项可能忽视了刚开始创业的新生创业者,因此纳入另一个调查项“目前你是否独自或与他人一起在努力创业中,包括任何形式的自营职业或向他人销售产品或服务”,把答案为“是”的个体加入到创业者类别,而且同时也肯定回答“是否全职受雇工作”的个体加入混合创业者类别。在此基础上,删除肯定回答“是否兼职受雇工作”的样本,最终得到的混合创业样本数407,占比12.8%。因为本部分主要考虑影响混合创业和全职创业的不同因素,所以以混合创业作为多类别逻辑分析模型的参考变量。


2.自变量。(1)生存需求型动机(NECMotive)。GEM调查问卷中有两个条目涉及创业的动机:创业机会类型(Suoptype)和创业原因(Sureason)。其中创业机会类型问题表述为:“你认为以下哪个是你追求这一商业机会的最主要动机:①更大独立性;②增加个人收入;③仅仅为了保持收入;④以上皆不是”。这一问题体现了驱动个体利用商业机会进行创业的动机因素。其中选项③体现了个体维持生存所需的财务动机。因此把选择选项③的样本重新编码定义为生存需求型动机,选择选项③的编码为1,其他为0。同时把生存需求型变量与数据中创业原因变量进行对比,发现生存需求型动机与创业原因变量中的“没有更好的工作选择”不存在重叠,因此在生存需求型动机变量加入选择这一选项的样本。


(2)改善型动机(Improvement)。GEM数据中创业机会类型问题的选项①“更大独立性”体现了个体追求独立的非财务动机;选项②“增加个人收入”体现了个体增加收入以改善生活的动机。因此把选择选项①和选项②的样本重新编码定义为改善型动机,编码为1,其他为0。同时加入创业原因中选择“有工作但寻求更好的机会”的样本,因为这一选项同样体现了个体改善提高自身的愿望。


(3)创业能力(Suskill)。GEM数据中的相关题项为:“你是否具备创业所需的知识、技能和经验?是为1,否为0”。这一主观的自我评价能在一定程度上体现个体的创业自我效能感,因此本文选择这一变量来进行分析。


3.其他主要变量。(1)年龄。GEM数据在年龄类别中有多个题项,参照Thorgren等人,选择GEM数据中的“年龄”题项:“你当前的年龄是多少岁?”(2)性别。选取了GEM调查中的“性别”这一虚拟变量,男性赋值为1,女性赋值为2,能够客观反映性别是否影响个体的混合创业选择。(3)教育水平。GEM数据在教育水平方面同样有多个题项,采用联合国统一编码的教育水平指标(UNEDUC分为7个层次),考虑到中国大陆地区全面普及九年义务教育,因此把这一变量变更为5个层次,1为初中及以下,2为接受过高中或中专教育,3为大专,4为大学本科,5为研究生。(4)收入水平。对于个体家庭收入水平的考察,选取了GEM统一编码的家庭收入水平指标(GEMHHINC),该调查将个体家庭收入从低到高分为三个等级,按照低、中、高三等分进行重新编码,收入最低的33%赋值为1,居中的33%赋值为2,最高的33%赋值为3。(5)认识创业者。GEM数据中的Knowent题项为:“你认识在过去2年里创业的人吗?认识为1,不认识为0”。认识其他创业者有助于帮助个体获取一定的创业信息,包括创业者需要具备的素质、创业的难易程度等,这在某种程度上可能影响潜在创业者的创业决策。(6)害怕失败。害怕失败意味着创业者的风险偏好。在GEM数据库,“害怕失败”为虚拟变量,是通过“对失败的恐惧会阻止我创业?0为不害怕,1为害怕”这一题项来衡量,能够客观体现个体的风险偏好对创业选择的影响。许多创业研究文献都直接采用GEM这一指标,本文沿袭这一做法。(7)创业难易度。GEM数据中的“在我国,创业很容易”这一虚拟变量反映了个体对创业难易度的感知,答否赋值为0,答是赋值为1。相较之下,认为创业难度低的个体更有可能进行创业。具体变量的定义和设计参见表1。


表1 变量的定义与设计

资料来源:作者整理绘制。


(四)描述性统计分析


本研究样本总数为3188,其中混合创业样本数为407,全职创业样本数为652,未创业样本数为2129。表2为混合创业变量与其他主要变量之间的交叉对比,表3展示的是主要变量的描述性统计和相关系数表。通过表2和表3可以发现:样本中约有12.8%的个体进行混合创业,而混合创业者占创业者群体的比例约为38.4%,占比较高;混合创业者中44.8%是女性。其他变量中,平均年龄约为43岁;平均教育程度是高中;51%的受访者认识在过去两年内创业过的创业者;42%的个体认为对失败的恐惧感阻止其从事创业活动;只有15%的个体认为在其所在地创业是容易的;28%的个体认为自己具备创业相关的技能、知识和经验。

表2 创业状态与其他主要变量的交叉对比

资料来源:作者根据GEM数据绘制。


(五)多重共线性检验


通过表3可以发现混合创业变量与除了害怕失败之外的其他主要变量都存在显著的相关性,最高仅为0.327,方差膨胀因子(VIF)均小于2(最大为改善型动机,值为1.502),表明自变量之间不存在着多重共线性问题。总体来讲,各变量适合进行进一步的回归检验。

表3 主要变量的描述性分析和相关系数表

**表示在0.01 水平(双侧)上显著相关,*表示在 0.05 水平(双侧)上显著相关。


(六)实证结果与讨论


采用多类别逻辑分析模型对2016年GEM数据的中国部分考察混合创业的典型影响因素。以混合创业作为模型的参考变量,审视各变量对混合创业产生的不同影响。对模型的似然比检验结果表明,与只有常数项的初始模型相比最终模型的2倍对数似然值从5.746E3下降到4.553E3,似然比卡方检验的p值为0.000,说明加入各个变量后整个模型的改善具有统计学意义的。拟合优度汇报的Pearson显著水平为0.240,大于0.05,说明模型的拟合度较好。似然比检验结果表明,在10%显著水平下,所有变量的作用都是显著的。具体结果见表4。


表4 多类别逻辑分析的参数估计(GEM2016年数据)

a.参考类别是: 混合创业。


1.自变量。生存需求型动机的系数为0.327(p=0.099),在10%显著水平下,说明在获取收入来源或维持收入水平等动机推动下进行创业的个体更可能选择全职创业而不是混合创业。假设H1得到验证。


而改善型动机的系数为0.447(p=0.019),在5%显著水平下,说明意图通过创业争取更大独立性或增加收入的创业者更可能选择全职创业而不是混合创业。假设H2没有得到支持。可能的原因在于混合创业者保留了全职他雇工作,这种情况下获得的独立和自主性并不纯粹,仍然需要依赖雇主的安排和计划行事。高度需要独立的个人更有可能成为全职创业者,这一点在Van Gelderen和Jansen的研究也得到验证。


从模型分析结果看,相比具备创业能力的个体,不具备创业能力的个体更可能选择混合创业(β为0.458,p值为0.001)。混合创业作为小规模低成本的创业模式,使得个人可以在创业期间测试创业项目并获得相应的知识、技能和经验,以便了解创业潜力以及个人自身的创业特征和技能,这一点在Yuanita和Indudewi的研究中也得到证实。假设H3得到验证。


2.控制变量。从表4可以看出,性别对于潜在创业者选择混合创业或全职创业的影响并不显著。而先前研究的结论并不一致,如Schulz等人发现性别的影响并不显著,而Luc等研究者发现相比女性,男性更可能选择混合创业,Petrova的研究结果则表明女性比男性更有可能选择混合创业而非全职创业。因此,正如Folta等人所建议,对于混合创业的两性差异需要进一步的探索。


年龄变量的结果表明年龄越大越可能选择全职创业模式。本部分样本的年龄平均约为43岁,而Luc等人发现低于44岁增大混合创业的可能性。对此,Kautonen等人认为,年龄大的人在知识、社会资本和资产等方面有了更为充足的积累,使他们能够更好地应对创业相关的挑战和风险。同时他们还可能拥有更多的实物资产,具有更好的社会经济地位。此外,年龄大的人很可能通过建立家庭和先前的职业生涯拥有更丰富的资源,反过来这些资源还可以帮助他们建立和获得其他资源。就个人特征而言,自我效能很可能随着年龄的增长而发展。最后,相对于年轻创业者可能面临的资源约束相比(比如难以获得银行贷款或找到其他投资者),年长创业者可能拥有坚实的资源库来承担创业的风险,因此更容易形成全职创业的积极情绪。


收入水平变量的结果在5%水平下显著,其符号为负,符合预期,即收入越高的个体越可能选择混合创业而不是全职创业模式。这一点如果结合教育水平变量可能更为清楚。通常教育水平体现了个体的人力资本,而人力资本与收入呈正相关关系,因此高收入往往和高学历联系在一起。因此对于高收入和高教育水平个体而言,选择全职创业可能面临着更高的机会成本,而把就业与创业结合的混合创业模式有助于帮助潜在创业者降低相关的转换成本。而先前的研究也发现了:相对于全职创业者,混合创业者表现出更高的教育水平和人力资本水平,而具有高等教育水平增加了混合创业可能性。


认识创业者、害怕失败和创业难易度三组变量对创业模式的选择也存在显著影响,但都与直觉相悖。“认识创业者”变量的系数符号为正,说明不认识创业者的个体更不可能选择混合创业。可能的原因在于幸存者偏差和信息不对称导致个体对创业的认知存在误区。从“媒体报道变量”看,该变量指的是“在我所在地区,您经常在媒体或互联网上阅读到新创企业取得成功的相关报道”,2016年GEM数据中国部分,不认识创业者的群体中有69.6%的个体对这个问题给出肯定答案(表5)。“幸存者偏差”告诉我们,只看到创业成功的光鲜一面却忽视了创业失败的案例,这种方式得出的结论往往与真实状况存在巨大偏差。同时又因为不认识创业者,无从了解创业真正需要经历的艰辛等,这种信息不对称可能会导致潜在创业者做出全职创业的决策。除此之外,创业叙事相关研究也认为媒体上有关创业者成功创业的动人故事和经验,能够给潜在创业者带来创业成功的希望,并通过这些成功经验为其提供指导,作为情境因素而影响着潜在创业者的创业选择。


表5 认识创业者和媒体报道的交叉制表


对于“对失败的恐惧是否会阻止你进行创业”这一问题,相比那些给出肯定答案的个体,给出否定答案的人反而更可能选择混合创业,换句话说就是害怕失败的风险回避型个体更有可能选择全职创业;而风险偏好型的个体反而更可能选择混合创业。根据Folta等人的看法,混合创业模式可以在一定程度下降低创业的不确定性和风险,更适合风险回避型个体。在创业研究中,对失败的恐惧主要是作为一种心理因素来研究的。有学者从经济学角度考虑,认为对失败的恐惧会对创业这一职业选择产生负面影响。这种心理因素会抑制创业行为并成为创业的障碍。对失败的恐惧也与创业动机有关,其影响通常是负面的。例如,对失败的恐惧可能会降低对创业机会的可得性和可行性的看法,从而阻碍机会评估和利用动机,抑制创业行动。之前有学者同样利用GEM数据进行研究,其研究结果表明,降低对失败的恐惧感将增加创业的可能性。而本部分模型的分析结果却与先前的研究不一致。这一点也许可能从GEM数据中的环境支持相关变量中找到端倪(参见表6)。当媒体报道上看到都是创业成功的光鲜案例,当所处地区的社会文化环境对创业表现出极大的尊重和认可,潜在创业者就可能对创业成功有很高的期待,从而激发出更多的创业行为和毅力,这一点也与部分研究的发现相一致。害怕失败这类消极的情绪也可能产生积极的影响,特别当克服这类负面情绪能为个体提供极大的兴奋和满足感;对失败的恐惧可能增强创业这类冒险性行为的强度和持续性。

表6 创业状态与环境支持相关变量的交叉对比


同样,从创业难易度变量的分析结果可以看出,认为所在地区创业难的个体更可能选择全职创业进入模式。其原因可能同样在于所处环境对创业表现出的认可和支持激励着潜在创业者迎难而上。

(七)稳健性检验


通过更换样本的方式来检验上述研究的稳健性。以GEM2015年成年人口调查个人层面数据中国部分进行验证,结果显示:在10%显著性水平上,在生存需求型动机的驱动下,个体更可能选择全职创业而非混合创业(系数为0.225,p值为0.090),假设H1得到验证。在5%显著性水平上,创业能力对全职创业有显著的促进作用(系数为0.225,p值为0.090),假设H3得到验证。而改善型动机的p值为0.207,假设H2未得到支持。


在上述回归分析中考虑了尽可能多的控制变量,并且采取不同年份的数据进行稳健性检验,较好地规避了由遗漏变量与反向因果关系带来的内生性问题;同时,运用全球创业观察的数据也尽量避免了关键变量测量误差的产生。因此,内生性风险已得到较好的控制。


五、结论与建议


通过GEM数据对于影响混合创业的典型因素进行探索,结果发现个体的创业动机、创业能力、教育层次和收入水平等对其选择混合创业产生显著的影响。本文的主要创新点与研究贡献在于,突破了主流创业研究将创业与就业互相对立的研究范式。作为国内较早聚焦于混合创业的研究,对混合创业概念进行了明确的界定,即创业者在保留全职他雇有偿工作的同时进行创业的现象,既有助于区分混合创业与其他类似的兼职现象,也有利于后续研究的开展。本研究把混合创业作为桥接就业与创业的一条路径,在一定程度上突破了“一分为二”或“非黑即白”的创业主流研究模式,从动态的角度考察创业和就业,认为创业并非个人职业生涯的终点。


第一,厘清混合创业的典型影响因素。通过梳理相关文献,借助全球创业观察的公开数据较为全面地考察了个体的创业动机、创业能力、教育层次、收入水平等因素对混合创业的影响,有效地避免了混合创业分析的碎片化现象,有利于更好地了解个体进行混合创业的动因。


从高教育水平者更可能从事混合创业这一角度出发,制定有效的激励政策能够促进人才的正向流动,进一步发挥人才的作用。在“双创”的大背景下,要激活混合创业群体以发挥混合创业对社会经济等的潜在作用,需要从混合创业的合法性问题入手。一方面要从法律上规范混合创业行为,既要从制度上保障合法合规的混合创业行为,又要打击和遏制通过混合创业进行逃税、搭便车或侵犯他人权益等不法和不道德行为。另一方面,加强舆论引导,加大对于合法合规的混合创业行为的宣传以提高公众对混合创业的认识,消解公众对混合创业可能存在的错误认知。


第二,对混合创业者提供针对性的政策支持。在大多数国家,支持全职创业的公共政策都不涉及混合创业,甚至反对混合创业行为。本文有关混合创业环境因素的研究结果表明,存在一些创业者正在从混合创业者向全职创业者转变,这种转变需要额外的关注和援助(比如创业补贴等)。混合创业或者说范畴更大的兼职创业打破了创业和就业之间的二分法,可能有必要为这一群体创建一套单独的支持工具。混合创业者在创办企业时可能有特定的信息需求:比如由于两个收入来源而引起的税收问题,社会保障和养老金计划的支付可能因为有了两个收入来源而变得更加复杂,复杂的收入构成需要相应的政策工具予以规范。


第三,政府应该考虑专门针对混合创业者的教育和培训项目。混合创业者是存在一定异质性的群体,针对教育水平高的个体更可能选择混合创业,开展创业教育应该改变原有创业政策、创业辅导和创业教育不依据教育水平进行分层的模式,向高教育水平个体提供量身定制的创业教育和辅导。同时,因为混合创业者比其他人更有可能成为全职创业者,假设需要促进全职创业,则需要发展更加多样化的教育形式和内容,包括创业相关能力、企业运营和管理知识和技能等。此外,针对一些夕阳行业开展创业教育,鼓励该行业从业人员获取创业能力以便顺畅地过渡到其他行业。考虑到就业市场也越来越不稳定,高校创业教育应融入混合创业教育。


值得一提的是,2020年初突如其来的疫情在某种程度上引起了决策者对包括混合创业在内的各类非典型经济形式和灵活就业方式的关注。2020年7月14日,国家发改委联合多个部委发布的《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》提出,“大力发展微经济,鼓励‘副业创新’。着力激发各类主体的创新动力和创造活力,打造兼职就业、副业创业等多种形式蓬勃发展格局”。这样的政策有助于提升个体的混合创业动机,但该项政策如何落实,如何通过混合创业激发经济活力,还需要进一步深入研究。


本文仍存在一些不足和局限性:(1)囿于目前国内混合创业在文化、法律等层面存在一定的合法性问题,以及公开的统计数据的有限性等问题,使得本文样本有限,结论可能存在偏差;(2)本文仅用中国的数据来检验相关假设,结论可能无法推广和应用到具有不同文化和不同监管环境的国家和地区;(3)同样受限于数据可获取性问题,本文研究的对象集中于混合创业的前置变量,而没有涉及混合创业的结果变量。同时,对于部分潜在因素,如创业者的职业背景、任职年限、工作地点等的影响作用,由于数据缺失也无法予以详细的验证。上述问题有待后续研究进行进一步的解决。

本文转载自山东大学学报哲社版,仅供学习与交流。


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