2017.11:創業績效及其影響因素研究(吳翌琳等)

創業績效及其影響因素研究

——基於創業調查數據的微觀實證

 

吳翌琳　趙舒羽

 

　　內容摘要：本文基於北京、上海、廣州、深圳等21個城市的創業企業和創業者的調查數據，利用多元線性回歸、廣義可加模型（GAM）、回歸樣條和多項式回歸等多種模型，從個人特徵、創業過程和創業環境三方面探究創業績效的影響因素。研究發現，公司成立年限、註冊資金規模和地區公共服務水平是對創業績效影響較為突出的顯著變量，此外創業者的受教育程度、戶口情況、性別、創業企業類型等因素也對創業績效產生顯著影響。基於實證發現，本文提出加大政府支持力度、提高公共服務質量、加強對農民的創業扶持等措施，以提高廣大創業企業的創業績效。

 

　　關鍵詞：創業績效；創業環境；企業利潤；資本利潤率

 

　　中圖分類號：F222.3　　文獻標識碼：A　　文章編號：1004-7794（2017）11-0019-08

 

　　DOI: 10.13778/j.cnki.11-3705/c.2017.11.003

 

　　一、引言

 

　　創業活動作為經濟發展的基本推動力之一，在提供就業機會和提高生產效率上有著重要作用，並與勞動就業、經濟產出密切相關。在國家「雙創」促進政策的號召下，我國的創業活動呈現出越來越活躍的態勢，越來越多的人投入到自主創業中。然而，在大量創業者群體中，成功案例仍是少數。根據GEM對中國的創業觀察報告，我國的創業企業關閉率接近10%。創業績效作為創業活動的關鍵變量，是反映創業活動成果的重要指標，也是檢驗各種創業理論是否有效的標準。因此，創業績效研究具有重要理論和現實意義。本文旨在通過創業者和創業企業的一手調查數據，從創業者特徵、創業過程、創業環境等多種變量中實證檢驗對創業績效具有顯著影響的因素，並分析其具體影響模式，以此對創業者的創業活動和政府的扶持政策提出針對性建議。

 

　　二、文獻綜述

 

　　關於創業績效的測算與影響因素研究，沈超紅等（2006）基於對典型創業型企業的創業者（或總經理）的訪談資料，歸納出創業成功的關鍵因素，並基於關鍵事件分析，提出創業績效的測度指標[1]。李仁蘇等（2008）基於結構方程模型，發現CEO的特殊能力和動機、企業競爭戰略是影響創業績效的直接指標，OCEO的個人特質及一般能力和環境對創業績效有顯著的間接效應[2]。曹之然（2010）通過案例研究，總結出影響創業績效的5大關鍵變量：機會識別、契約精神、參考框架、發展階段及環境特徵[3]。謝雅萍等（2013）以女性創業活躍地區閩、浙、粵三省665名女性創業者為研究樣本進行研究發現，創業個體、創業過程和創業支持是對女性創業者創業績效的關鍵影響因素，其中創業過程是更為關鍵的因素[4]。張應良等（2013）基於東部地區創業農民的調查數據發現，政府支持力度、貸款難易度、人力資本因素、個人心理品質因素是影響農民創業績效的重要因素；微觀環境和性別因素的影響不顯著[5]。鍾衛東等（2014）採用因子分析和多元回歸分析等方法，通過對389家小微企業進行問卷調查發現，創業者的受教育程度、在校學業成績和人際表現均對創業者的月收入有顯著的積極影響；創業者的受教育程度和在校學業成績對創業機會質量也有顯著的正向關聯[6]。張寶建等（2015）通過構建網絡能力、網絡結構與創業績效間關係的模型發現，相對穩定的網絡結構各維度在網絡能力和創業績效之間發揮著中介效應[7]。趙德昭（2016）基於對693個返鄉農民工調查數據，研究了農民工創業績效的影響因素及其區域差異，研究發現，男性和已婚農民工的創業績效較高[8]。袁衛等（2016）通過編制中國城市創業指數，探討創新型創業企業與產業型創業企業在不同城市間的表現差異，指出創新型創業企業的績效更為突出，更具生命力[9]。錢愛民等（2017）利用以我國A股創業板上市且成立不足5年的公司為樣本，實證檢驗了公司管理者心理特徵對創業績效的影響，研究發現，公司董事長過度自信的心理特徵與創業績效顯著負相關[10]。

 

　　三、數據、變量和方法

 

　　（一）樣本與數據

 

本研究於2015年以北京、天津、上海等21個城市[1]的創業者為樣本展開調研，覆蓋中國大部分創業活躍區域，具有比較強的代表性。問卷由三個部分構成，分別為創業者特徵、創業過程、創業環境。本次問卷填寫對象為創業者本人，通過訪談填寫問卷的方式進行調研，回收有效問卷1620份，樣本基本情況如表1所示。

 

　　（二）變量選取

 

　　本文目的探究影響創業績效的因素，結合文獻，盈利情況是創業績效一個最重要的體現，因此選擇年利潤和資本利潤率（年利潤/註冊資金）作為因變量。

 

結合文獻，創業績效的影響因素可以歸納為創業者特徵、創業過程、創業環境三個方面，本研究的自變量選取也從這三方面入手，每個方面挑選數個具有代表性的因素，具體選擇情況如表2所示。

 

表1　樣本基本情況

 

特徵	人群分類	樣本量	百分比（%）
性別	男	1032	63.7
	女	588	36.3
政治面貌	共產黨員	314	19.4
	民主黨派	12	0.7
	共青團員	266	16.4
	群眾	1028	63.5
戶口	農業戶口	275	17.0
	非農業戶口	733	45.2
	居民戶口	605	37.3
	其他	7	0.4
戶口所在地	本縣(市、區)	1163	71.8
	本省內的其他區/縣/縣級市	220	13.6
	外省	229	14.1
	戶口待定	8	0.5
產業類型	第一產業	108	6.7
	第二產業（高技術）	124	7.7
	第二產業（普通）	214	13.2
	第三產業（高技術）	762	47.0
	第三產業（普通）	413	25.5
盈利情況	盈利	1289	79.6
	暫未盈利	331	20.4

 

表2　 變量選取情況

 

變量		指標
因變量	盈利情況	年利潤
		資本利潤率
自變量	創業者特徵	年齡
		性別
		受教育程度
		父母最高受教育程度
		戶口類型
		戶口所在地
		健康狀況
		心情狀況
	創業過程	產業類型
		創業次數
		公司成立時長
		技術儲備
		知識儲備
		註冊資金
	創業環境	公共服務
		創業文化

 

　　（三）統計模型與分析方法

 

　　1.多元線性回歸模型。

 

　　本文分別以年利潤和資本利潤率為因變量，對其他選定自變量進行多元線性回歸，使用逐步回歸方法，刪除不重要的變量，最終得到一個多元線性回歸模型。觀察其中顯著的變量並對係數進行解釋。

 

　　

 

　　2.廣義可加模型（GAM）。

 

　　當因變量和自變量不呈線性關係時，可用廣義可加模型（GAM）。GAM可對部分或全部自變量採用平滑函數的方法建立模型，函數可以是非參數形式，適用於多種分布類型、多種複雜非線性關係的分析。廣義可加模型（GAM）具有以下優點：（1）GAM模型允許對每一個自變量建立非線性函數，而不需手動嘗試為每一個變量設置許多不同的變形方式；（2）非線性模型預測更為精準；（3）由於模型可加，故可以在保持其他變量不變的情況下，看每個自變量對因變量的影響；（4）每個非線性函數的光滑性可以通過分析自由度得到。

 

　　廣義可加模型提供了一種對標準線性模型進行推廣的框架，這個框架中，每一個變量用一個非線性函數替換，同時保持著模型的整體可加性。在廣義可加模型中，相應變量可以為定量，也可以為定性。

 

　　

 

　　3.多項式回歸和自然樣條。

 

　　結合多元線性模型和廣義可加模型的結果，可以確定一些對創業績效有顯著影響的變量，這裡使用多項式回歸和回歸樣條等非線性回歸方法具體探究各變量對創業績效的影響模式。

 

　　

 

　　自然樣條是附加了邊界約束的回歸樣條，當X的值比最小的結點處的值小或比最大的結點處的值大時，用線性方式擬合數據，自然樣條可以保證樣條在預測變量之外的區域不會有太寬的置信帶，因此在本研究的分析中採用自然樣條。

 

　　四、實證分析結果

 

　　（一）創業績效的基本分布

 

　　通過直方圖對新創企業的年利潤和資本利潤率進行分析，發現均呈明顯的右偏分布，說明大部分創業公司的創業績效處在較低水平，少部分公司遠高出平均水平。創業公司盈利能力差距較大。

 

　　（二）創業績效的決定因素

 

　　1.線性回歸。

 

分別以年利潤和資本利潤率做因變量，對所有選定的自變量進行OLS線性回歸併進行逐步回歸篩選自變量。觀察顯著的影響因素和係數。首先以年利潤為因變量回歸，所得結果如表3所示。

 

表3  年利潤決定因素的OLS回歸結果（逐步回歸後）

 

變量	係數	t統計量	Pr(>|t|)
截距	-340.600	-3.959	8.13e-05***
創業者受教育程度	20.230	1.768	0.0774+
創業次數	28.440	1.781	0.0753+
公司成立年限	18.860	8.032	2.98e-15***
註冊資金	0.053	6.565	8.79e-11***
公共服務評分	4.730	5.527	4.25e-08***
註：「+」表示在0.1水平上顯著；「*」表示在0.05水平上顯著；「**」表示在0.01水平上顯著；「***」表示在0.001水平上顯著（下同）。

 

逐步回歸後模型通過F檢驗，保留下的各係數均顯著。可見，在0.001的顯著性水平下，公司成立年限、註冊資金和公共服務滿意度對年利潤有著顯著的影響，且影響都是正向的。創業者受教育水平與創業次數這兩個因素在0.1的顯著性水平下顯著。以資本利潤率為因變量進行逐步回歸，結果如表4所示。

 

表4　 資本利潤率決定因素的OLS回歸結果（逐步回歸後）

 

變量	係數	t統計量	Pr(>|t|)
截距	-0.361	-0.762	0.446
父母受教育程度	0.104	2.105	0.036*
戶口所在地	0.132	1.678	0.094+
公司成立年限	0.097	7.791	1.79e-14***
創業知識儲備	-0.152	-1.612	0.107
註冊資金	-0.0004	-9.116	< 2e-16***
公共服務評分	0.021	4.218	2.71e-05***

 

　　通過實證結果可知，對年利潤有最顯著影響的3個變量公司成立年限、註冊資金、公共服務滿意度同樣對資本利潤率有著非常顯著的影響，其中公司成立年限和公共服務滿意程度仍是正向影響，註冊資金的係數則為負。創業公司的註冊資金越高，在資本利潤率上就越不容易有好的表現。此外，相比於以年利潤做因變量，教育方面的影響因素從創業者個人受教育程度變成了父母最高受教育水平，還包括戶口所在地和創業知識儲備。

 

　　綜合兩個線性回歸模型，可以得出以下結論：

 

　　（1）公司成立年限、註冊資金和公共服務滿意度對創業績效有重要影響，不管是對年利潤還是資本利潤率都有顯著影響。公司成立年限越久，所在地公共服務水平越高，創業公司越容易有好的績效表現。註冊資金越多，獲得的年利潤相對也越高，然而不容易達到可觀的回報率。

 

　　（2）受教育程度是對創業績效有一定影響的因素，創業者個人受教育或父母受教育程度越高，創業企業越傾向於有較高的績效。

 

　　（3）在0.1的置信水平下，創業者創業次數對企業年利潤有正向影響，戶口所在地是資本利潤率的顯著影響因素。可見，創業者的創業經驗對創業績效有一定加分，而異地創業並不會對創業績效有什麼負面影響，甚至在同等情況下更容易獲得高的資本利潤率。

 

　　以上線性模型雖然係數能夠通過顯著性檢驗，並得到合理的解釋，但變量之間很可能還存在著非線性關係，僅使用多元線性回歸是不全面的。因此，接下來採用非線性回歸方法進行分析，進一步驗證創業績效的影響因素。

 

　　2.廣義可加模型。

 

　　使用廣義可加模型對樣本數據進行非線性回歸，並進行自變量的篩選，結果如下，發現篩選得到的自變量與OLS線性回歸模型類似，綜合兩模型結果可知，公司成立年限、註冊資金和公共服務滿意度是對創業績效具有最顯著影響的因素。

 

　　雖然並不是所有變量對創業績效都有顯著影響，但可以通過對係數和圖表的觀察，得出一些可能的影響方向。圖1展現了GAM中部分自變量與因變量的關係。左圖是創業者性別對企業年利潤的影響，右圖是性別對資本利潤率的影響。可見在年利潤上男性創業者明顯高於女性創業者，然而女性創業者在利潤率並不輸給男性。圖2中，左圖是不同產業對年利潤的影響，右圖是不同產業對資本利潤率的影響。產業從左至右分別是第二產業（高技術）、第二產業（普通）、第三產業（高技術）、第三產業（普通）、第一產業。可以看出，當以年利潤作為創業績效時，處在第一產業的企業較有優勢。當以利潤率作為評判標準時，第三產業（高技術）稱為績效最佳的產業。這種差異與產業特性密不可分，第一產業由於基礎雄厚，在利潤總額上表現更高；高技術第三產業以小搏大，回報率更加可觀。圖3中左右兩圖分別是戶口對利潤額和利潤率的影響。可以看出，相比農業戶口的創業者，非農戶口的創業者更容易有較好的創業績效（居民戶口由於是深化戶籍改革後的統一登記方式，暫不討論）。國家對於農民創業者應該有進一步的扶持與幫助。

 

　　3.多項式回歸和自然樣條。

 

　　結合前述兩個部分中線性回歸與非線性回歸的結果，不難看出，公司成立年限、註冊資金和地區公共服務滿意度是對創業績效有著最顯著影響的因素。因此，採用多項式回歸和自然樣條的方法，再對這3個因素進行進一步的分析，以確認它們對創業績效的具體影響模式。

 

表5　年利潤決定因素的廣義可加模型結果（逐步回歸後）

 

變量	係數	t統計量	Pr(>|t|)
截距	-423.336	-2.549	0.011*
創業者受教育程度	17.115	1.474	0.141
創業次數	28.870	1.838	0.066+
公司成立年限（樣條）	639.148	8.250	5.47e-16 ***
註冊資金（樣條）	688.391	7.030	4.03e-12 ***
公共服務評分	4.832	5.760	1.15e-08 ***

 

表6　　資本利潤率決定因素的廣義可加模型結果（逐步回歸後）

 

變量	係數	t統計量	Pr(>|t|)
截距	0.372372	0.385	0.700
父母受教育程度	0.091	1.840	0.066+
心情狀況	-0.133	-1.796	0.073+
公司成立年限（樣條）	3.577	8.020	0.000***
創業知識儲備	-0.145	-1.567	0.117
註冊資金（樣條）	-4.897	-8.989	<2e-16***
公共服務評分	0.022	4.627	0.000***

 

 　　
在使用多項式回歸的時候，首先應該確定回歸的階數，即多項式的次數。假設檢驗是確定次數的一種方法。依次擬合線性模型到5次多項式模型，利用方差分析，可以比較一個模型是不是比另一個更複雜的模型更好地解釋數據。當比較線性模型Model（k）和二次模型Model（k+1）的p值接近於0時，表示上一個模型model（k）的擬合是不夠的，Model（k+1）顯著優於Model（k）。以此類推，尋找最合適的回歸階數。

 

　　方差分析後確定對公司成立年限和註冊資金使用三階多項式回歸，對公共服務滿意度使用一階回歸即線性回歸。同時，使用自然樣條進行回歸，做出比較。

 

　　圖4是公司成立年限對創業績效的影響圖示，分別以年利潤和資本利潤率為因變量，採用多項式回歸和自然樣條兩種非線性回歸方法。可以看出公司成立年限對各種指標下的創業績效都有正向影響，公司成立時間越長，越傾向於有更高的利潤和利潤率。成立時間較短的公司，尚處在適應與成長期，盈利能力較弱是正常的。當公司發展進入正軌，績效也自然會有所提升。

 

 

　　圖5是註冊資金對創業績效的影響圖示。可以看出當創業績效以不同指標度量時，註冊資金的影響完全是不同的。在其他條件相同的情況下，註冊資金越多，年利潤越高，然而資本利潤率卻不一定能夠上升，反而會處在較低的水平，不容易獲得較高的投入產出比。

 

　　圖6是公共服務水平對創業績效的影響圖示。不管是就年利潤還是資本利潤率而言，創業者對公共服務滿意度越高，企業都傾向於有更高的創業績效。公共服務作為創業環境的重要組成部分，對於孵化創業創新企業有著至關重要的作用。

 

 

 

  

 

　　五、結論與建議

 

　　經過實證分析，本研究總結出企業創業績效的結論如下。（1）越成熟的創業企業越容易有好的績效表現，傾向於有更高的年利潤和資本利潤率。這與企業家的經驗積累，企業的良好運營管理是分不開的，大多數的創業企業在起步階段都面臨各種困難，而只有在解決這些資金、管理難題的過程中積累經驗、拓展業務，才能使企業逐步走上軌道，脫下「新創企業」的帽子，成為一家真正成熟的企業。（2）公司註冊資金越多，越傾向於有更高的年利潤，然而資本利潤率會處在相對較低的水平，因此探究註冊資金對於創業績效的影響必須基於績效定義，對企業的績效有全面的把握。（3）創業者對公共服務的滿意程度對公司創業績效有顯著影響。社會公共服務質量的提升對創業企業有著重要的扶助和保護作用。（4）創業者的受教育程度、戶口情況、性別、創業企業的產業類型等因素同樣可能影響公司創業績效。創業者受教育程度對公司績效有著正向的影響；比起農業戶口的創業者，非農戶口的創業者更容易有較好的創業績效；同等條件下男性創業者比女性創業者有著更高的創業績效；第一產業的年利潤額在各產業中處於高位，第三產業（高技術）的資本利潤率在各產業中領先。

 

　　結合本文分析與結論，對創業者提出如下建議。創業者在創業之初應當做足積累和準備工作，一方面通過學校和社會教育儲備必要的知識，另一方面確保資金的支持與來源。「才」與「財」兩手都要抓穩，不宜衝動盲目創業。創業者在創業過程中應當擺正心態，堅持不懈。企業的成立時長對創業績效有著重要的影響，新企業處在成長期，可能暫時無法獲得高額利潤與匯報，這是正常的現象，創業者應當腳踏實地，持續奮鬥，不宜好高騖遠。創業者在行業的選擇上應當有一定的思考與判斷。不同行業的投入與回報情況存在差異，第一產業在年利潤上處於領先地位，第三產業（高技術）在資本利用率上更有優勢。

 

　　而政府方面，應當進一步加強創業方面的公共服務，以此大力扶持創業創新。公共服務作為創業環境的重要組成部分，對於孵化創業創新企業有著至關重要的作用。通常就業相關的社會公共服務包括社會保障、貸款申請、專利服務、法律服務等多種服務，應用於創業過程的方方面面，提高公共服務質量，完善創業支持政策是政府扶住創業企業的有效和可行方式。

 

　　參考文獻

 

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　　作者簡介：

 

　　吳翌琳，女，1983年生，廣東潮州人，經濟學博士，現為中國人民大學統計學院、中國調查與數據中心副教授，中國人民大學應用統計科學研究中心研究員，研究方向為科技統計、企業創新。

 

　　趙舒羽，女，1995年生，湖北十堰人，現為加州大學伯克利分校統計學碩士，研究方向為應用統計學。