1、创业者的受教育程度与就业乘数效应 基于北京市海淀区青年创业者调查 的实证研究 丁小浩 伍银多 北京大学教育经济研究所/国家发展研究院 北京大 学教育学院 摘 要： 2015年对北京市海淀区青年创业者的调查发现,自主创业者的受教育程度与创 业就业乘数呈现正向的相关性,自主创业者受教育程度越高,企业规模可能越大, 拉动就业效应更明显;自主创业者的受教育程度对于就业乘数的作用,在不同行 业上差别较为明显,尤以在农、林、牧、渔业中的作用最为积极,但在不同行业中 创业者受教育程度作用的异质性表现得非常明显;没有充分证据说明,在对从业 人员智力需求较高的行业里,创业者的受教育程度对就业乘数起着更为积极的作
2、 用,农、林、牧、渔业和金融业都是比较明显的反例。扩大自主创业的就业乘数 效应,提高创业政策科学性,有必要加强对创业活动的引导、 完善高校创业教育体 系,并对创业效率进行更细致的成本效益评估。 关键词： 自主创业; 拉动就业; 乘数效应; 受教育程度; 作者简介：丁小浩,北京大学教育经济研究所/国家发展研究院教授; 作者简介：伍银多,北京大学教育学院博士生(北京100871) 基金：国家自然科学基金项目“大学生实习失度性研究”(项目编号:71473005) 的研究成果 Educational Level of the Entrepreneurs and Employment Multiplie
3、r Effect of EntrepreneurshipAn Empirical Research Based on the Survey of Young Entrepreneurs in Haidian District of Beijing City Ding Xiaohao Wu Yinduo Institute of Educational Economy/National School of Development,Peking University; Graduate School of Education,Peking University; Abstract： Based o
4、n 2015 survey data on young entrepreneurs in Haidian District of Beijing City,using theemployment multiplier concept,the stimulating effect of entrepreneurship on employment,and the role of educationallevel of the entrepreneurs are discussed. It is found that there is a positive correlation between
5、the educational level ofentrepreneurs and the employment multiplier;the higher the entrepreneurs educational level is,the more likely thelarger size of business operations is,and the more obvious the stimulating effects of the employment multiplier is. Theeffect of educational level of entrepreneurs
6、 on employment multiplier,varies among different industries,especially theeffects in agriculture,forestry,animal husbandry and fishery areas are most positive,but the heterogeneity of the effect ofentrepreneurs educational level is very obvious among different industries. There is no sufficient evid
7、ence that educationallevel of entrepreneurs is of more positive impact on the employment multiplier in the professions which demands higheremployee intelligence level;while agriculture,forestry,animal husbandry,fisheries and the financial sectors are allobvious counter examples. In order to expand t
8、he employment multiplier effect of the entrepreneurship and to improvescientific entrepreneurship policy,it is necessary to strengthen the guidance of entrepreneurial activity,improveentrepreneurial education system,and conduct more detailed cost-benefit assessment on entrepreneurship efficiency. Ke
9、yword： self-employment; stimulating employment; employment multiplier; educational level; 就业是关乎民生的重大问题,解决劳动者就业、实现劳动力资源的优化配置是发 展我国经济、提升综合国力、体现“以人为本”的重要途径。作为就业形式的一 种,自主创业在解决自身就业的同时,还可通过吸纳其他的劳动者来实现更多的 社会就业,因而被认为是解决就业问题的有效途径。在经济增速放缓和高校毕业 生规模高企的背景下,政府先后多次提出鼓励创业的指导方针和具体政策,促成 了一波大学生创业热潮。 根据麦克斯调查的结果,2014届全国
10、大学生中约有 19.1 万人选择了创业,创业率约为 3%。1 近年来,大学毕业生自主创业的比例持续呈现较大的上升趋势。围绕大学生创业 及高校创业教育课题,学者展开了诸多讨论。 现有关于大学生创业的研究,多集中 创业状况和创业途径方面,对自主创业的就业拉动的实际效果的研究还比较有限, 直接针对创业多年的企业或创业者进行的调查尤其罕见。2 为此,本课题组 2015年对海淀区青年创业者进行调查,借助乘数效应这一概念,对现实中自主创 业的就业拉动作用及其对创业者受教育程度的影响进行实证讨论,以期为有关政 策设计提供更为可靠的依据。 一、文献综述 本文探究的问题是,自主创业有多大的就业拉动作用,其中创业
11、者的受教育程度 发挥了什么样的影响。按学界一般定义,自主创业是发现和捕获机会、承担相应 风险、自主创建组织并实现资源的新组合和利用,由此创造出新颖的产品、服务 或实现其潜在价值的过程。3 (一)自主创业对就业的拉动作用 依据产业经济学的观点,作为私人投资的自主创业,和以扩大就业为目的的公共 投资,都能为劳动者带来收入,促进社会消费的普遍扩大及相应生产部门就业的 增长。4 两者在理论上的功用是一致的,但自主创业在吸纳就业上有更高的效 率。 这表现为:一是笼统意义上公私部门投资的效率差异;二是仅针对建立企业这 种投资形式,不同资本来源所建立的企业在吸纳就业上的表现异同。 第一,自主创业以个人投资或
12、提供技术为主要的形式。 实证研究发现,由政府主导 的公共部门投资多集中于资本或技术密集行业,易对非公共部门投资支出带来挤 出,产生资源配置扭曲的风险。 5 近年来,我国公共投资效益和推动经济增长效 率不断下滑,公共部门的大规模投资占用了有限的资本来源,最终使得公共投资 对就业的拉动作用逐渐减弱。6 在此种情形下,非公共部门投资的效率优势更 为凸显。 第二,学者针对民营和其他类型的企业,就其与就业的关系做了比较,发现民营企 业吸纳劳动力一般要强于其他的类型。 7 主要原因在于民营企业一般不存在垄 断带来的效率损失,可凭借市场竞争大量吸引劳动力。8 本土研究也得到了较 一致的结论,总体上,民营企业
13、对于就业有稳定突出的直接作用,潜力巨大,且对 市场经济波动有着一定的缓解作用。9 (二)教育对自主创业绩效的影响 企业提供就业岗位是一种社会产出。企业就业拉动作用的大小,反映出企业此种 社会产出的绩效差异。 关于教育对创业绩效的影响,存在两种不同的观点:一种主 张接受教育更多的人可能有更高的生产率或者创业能力,因而其创业绩效更为出 色;另一种强调创业所需人力资本的特殊性,认为学校教育未必能提供或培养出 创业所需的企业家素质和能力,创业绩效和学校教育没有多大关系。 学者们围绕这一争论作了探索,多数研究者采用明瑟收入方程对创业者的受教育 程度与创业绩效的关系进行分析,形成了比较丰富的文献。研究发现
14、受教育程度 与创业绩效正向相关的证据。 10 可能的解释是,受教育程度高的人群更擅长解 读市场信息、 识别创业机会,而此种能力与企业绩效直接相关,故受教育程度越高, 企业绩效也更高。 11 但也有学者指出二者关系有较明显的异质性,主要表现在 受教育层次和创业类型上。 12 在本科以下,企业家的受教育程度和企业绩效呈 现出负相关,受教育程度越高反而企业绩效更差。 (三)创业拉动就业中教育的作用 具体到创业拉动就业这一绩效指标来说,相关研究较为有限。根据传统的人力资 本理论,自主创业者的人力资本特别是通过教育习得的专业知识和技能,对于创 业活动有着重要的影响;创业者人力资本优势有助于企业获取市场主
15、动地位,从 而提供更多的就业岗位。 而知识型创业者可通过其技术优势的扩散来扩大其促进 就业的作用,技术创新会给企业带来垄断利润,这样会吸引周围的企业纷纷仿效, 从而引发先进技术的扩散;创业者技术创新的经济效应会由其创办的企业扩散到 相关产业,最终带动整个产业的经济效应和就业。14 高校毕业生所拥有的年龄优势和知识储备能够为企业实现针对市场微观要素的 革新,因此,更有优势成为机会型创业者和知识型创业者,这种创业活动对于就业 的拉动作用尤为明显。 15 大学生创业者所创办的企业中,小微企业占有相当的 比例。这类企业具有活力强、机构成本低的特点,较易在市场中获取主动地位, 因此,能够以较少的成本创造
16、较多的就业岗位,从而表现出突出的就业拉动作用 效果。16 此外,创业风潮的出现也会激励带动更多的人参与创业活动,有助于 促进整体社会就业的增加。 以上围绕研究问题,从三个层次针对既有文献做了总结:一是产业经济学框架下, 依靠自主创业来拉动就业的理论基础和实证证据;二是教育对一般意义上的自主 创业绩效的影响;三是具体到创业拉动就业的问题上分析教育在其中的作用。大 部分研究均认为,自主创业在拉动就业上(相比公共投资)效率显著;创业者受教育程度越高,创业绩效更突出,拉动就业的效果越显著。 这为后文提出假设提供了 基础。但现有文献还有一定不足。 第一,关于公共投资和私人投资的研究极其丰富,结论并不完全
17、一致。例如,公共 投资究竟是挤入还是挤出私人投资?目前尚存争议,Aschauer、Barro 及田杰棠、 庄子银和邹薇都发现(严重的)挤出效应并不存在甚或相反,Barro本人的研究甚 至得到前后相反的结论。 17 李祥然分析了民营企业就业拉动作用的历史趋势, 发现私企新增劳动力的吸纳优势在逐渐减弱,呈现出先升后降的趋势,并指出这 在一定程度上与“国进民退”的变化有关。18 因此,公私部门投资、特别是具 体到本文所关心的自主创业,其就业拉动作用还是比较复杂的问题。 第二,多数文献支持企业家受教育程度与创业绩效之间有着正向关系的判断,但 因研究对象和研究切入点的不同,这种正向关系的具体表现复杂得多
18、。目前的文 献也并未回答,如果教育对自主创业绩效有着正向影响,那么到底是通过人力资 本积累还是信号筛选机制发挥作用?前者意味着,教育通过提高创业者的劳动生 产率进而提高企业绩效;若是后者,则受教育程度只是反映创业者能力的信号,是 创业者自身的某些能力和素质而非教育提高了企业绩效,能力越高者受教育程度 越高。 因此,在分析受教育程度与创业绩效的相关性时,还需要注意到自选择带来 的接受教育的内生性,而现有文献对此考虑极少。 第三,关于教育在创业拉动就业中的作用,目前的实证研究还比较有限。 只有一部 分采用自行定义的创业绩效作为因变量的文献中,偶有涉及企业规模或就业岗位 的维度。 另外,目前研究普遍
19、缺乏直接针对多年创业者的调查数据,多是面向初创 企业家或者在校大学生,而拉动就业是企业在一定成长期之后的社会产出,大部 分数据无法对此做出准确刻画。 针对现有文献的不足,本文做了几方面的努力。 第一,引入就业乘数的概念并计算 出各行业自主创业的就业乘数,在行业间作比较、 与一般投资作比较,把握现实中 自主创业拉动就业的真实效果。 第二,考虑受教育程度的内生性,采用倾向值匹配 的方法降低自选择带来的偏差,以得到对受教育程度的实际作用的更准确估计。 第三,使用针对多年创业者的调查数据,以反映出拉动就业的长期效果。 依据可靠 的数据、 方法和研究设计,本文将对现实中自主创业的就业拉动作用,以及其中创
20、 业者受教育程度的影响展开讨论,以揭示出教育在创业拉动就业的过程和结果中 所扮演的角色。 二、分析思路 (一)核心概念:就业乘数 本文借助投资乘数这一概念来讨论自主创业对于就业的拉动作用。 作为重要的经 济学基本概念之一,投资乘数被广泛用于财政、金融、人才、城市化等诸多领域, 衡量经济活动中某变量的增减所引发的经济总量变化的连锁反应程度。 按照通常 的观点,投资所带来的产出增加并不限于投资的规模,在社会生产资料和劳动者富余的情况下,增加一定量的投资会带来数倍于这笔投资额的国内生产总值的增 加。投资对于产出的这种扩大效果称为乘数。 投资乘数形式上为每单位投入量增加所导致的总产出增加的比例。如增加
21、投资 z,产出的变动值为y,令k=y/z,k即为投资乘数。本质上,乘数表达了经 济运行中,国民收入变动量和引起该变动量的最初注入量之间的一种函数关系。 投资乘数的产生,源于现代社会中各经济部门之间高度的关联性。某一部门投资 活动,不仅会带来该部门收入的增加,同时会引起对应资本品需求的扩大,进而导 致资本品部门生产的扩张和劳动者收入的增加;劳动者收入增加又会带来对消费 品和劳务需求的增加,并引发相应部门生产和就业的扩大,最终实现整个国民收 入的成倍增长。 我们将就业岗位视作一种产出,将自主创业成功创办企业视作投资的话,那么自 主创业的就业乘数,可定义为增加此种投资所直接、间接引起的总就业增量与该
22、 投资直接引起的就业增量之间的比例关系。在一定条件下,可在增加的就业人口 规模与企业成功创办之间确定一个一定的比例,这个比例即为本研究所关注的自 主创业的就业乘数。 (二)研究内容和假设 围绕就业乘数的概念,后文分析包括两大部分。 第一,计算各行业里自主创业的就 业乘数。在一般的就业乘数研究中,对就业增量的测量有直接和间接两种方式, 前者即企业直接吸纳的就业人员,间接的就业增量还包括了因创办该企业而对国 民经济其他部门所产生的连锁联动的效应。囿于数据的可得性,本文仅考虑自主 创业的直接就业乘数效应,将创业者成功创业视作初始投入,企业所吸纳的就业 人口就是就业产出的增加量,据此可进一步估计二者之
23、间的数量关系。这仅是一 种就业乘数的直接效应,即自主创业者因创办该企业而带来的直接就业岗位,不 包括间接效应。根据投入产出理论,投资乘数效应在不同行业有较大差异。结合 计算出的就业乘数,我们可以比较不同行业里自主创业对于吸纳劳动力的作用的 区别。同时,我们将其与利用投入产出表计算得出的劳动力投入系数进行对照, 比较自主创业和一般投资拉动就业的效果有何差异。 第二,创业者的受教育程度对于自主创业的就业乘数效应是否确有积极作用,本 文利用计量分析手段可加以检验。综合多数文献的观点,我们假定自主创业的就 业乘数效应与行业分布有着密切联系;同时考虑到不同行业的特点,那么,自主创 业者的受教育程度在不同
24、行业中起到的作用可能亦有一定区别。因而,我们提出 三点可供检验的假设:第一,自主创业者的受教育程度与就业乘数有正向的相关 性;第二,自主创业者的受教育程度对于就业乘数的作用在不同行业上表现出显 著差异;第三,在对从业人员智力需求较高的行业里,创业者的受教育程度对就业 乘数起着更为积极的作用。考虑到信号筛选机制的作用,就业乘数效应更为突 出者可能是选择接受教育更多的企业主,即创业者接受教育存在自选择问题,如 果简单采取回归分析的方法检验受教育与自主创业就业乘数的相关性,会导致估 计的偏差。因此,在后文的分析中,我们还将安排稳健性检验。 三、实证分析 (一)问卷、数据和变量 本研究所使用的数据来源
25、于北京大学教育学院/教育经济研究所2015 年针对北 京市海淀区青年创业者的问卷调查。课题组选取海淀区作为调查实施区域,主要 基于以下三点考虑。 第一,高等教育机构富集的海淀区,长期以来是高校毕业生创 业的密集区域,有着创新创业“策源地”的重要和特殊地位。位于海淀区的中关 村大街在2015年被授予北京市“众创空间集聚区”的称号。 第二,海淀区目前规 划建设有中关村科技园区和海淀新区两大科技创新中心,拥有北京市一半以上的 国家级高新技术企业,第三产业占比达到87%,经济增速迅猛,区域创新活力十分 旺盛。 第三,小微企业在我国经济社会中具有特殊的重要地位,也是大学生创业的 主要集中产业类型。海淀区
26、小微企业占到90%以上,区政府出台促进中小微企 业发展支持办法 等相关政策,强化企业自主创新主体地位;区内小微企业发展势 头较强。因此,海淀区青年创业者,在当前“鼓励大学生创业、以创业带动就业” 的背景下具有代表性。 此次调查面向企业登记注册在海淀区的青年(年龄在40岁以下)创业者。调查问 卷涵盖了创业者个人基本信息、 第一次创业的情况、 个人对于创业的观点和看法、 大学教育经历,以及当前企业运营状况等内容。考虑现实中创业的主要特点和聚 焦于大学生创业的研究主题,课题组特别设计了若干抽样原则:一是以个体户主 和私营企业主为主要抽样范围,并限定为2005 年以后注册的企业;二是以典型行 业的从业
27、者为重点,酌情兼顾少量特殊行业进行抽样;三是将调查对象聚集于层 次较高、技术较高端的企业,以适当提升高学历创业者在样本中所占比重。调查 共获得有效问卷2 008 份。 为了与研究主题更为契合,在数据分析环节我们将企业限定为小微企业(规模在 200人以下)。根据这一操作化办法,小微企业在样本中约占 97.6%。主要变量的 统计描述结果如表 1所示。企业所属行业根据国民经济行业分类标准(GB/T 4754-2011)中20种行业类型处理,实际共区分出 15种行业类型,约占样本的 65%。从行业分布上来看,调查覆盖的企业多与信息产业或服务业有关,这在一定 程度上与产业园区企业特点相符。除交通运输、房
28、地产等个别行业观测值个数较 少以外,基本上满足分析的要求。 (二)自主创业就业乘数效应的行业特点 根据本文的界定,自主创业的就业乘数 k=y/I,其中I为投资增量,即创业 者成功创办一个企业,y为创业直接带来的就业增量;后者可利用企业在调查 时的规模来衡量。 按照这一定义,在数值上,特定行业里自主创业的就业乘数就等 于该行业内企业的平均规模。 据此我们计算得到各个行业中自主创业的直接就业 乘数。平均来看,就业乘数约为 23,即每创办一个企业,可以直接解决大约 23个 就业岗位。表2按照从大到小的顺序,报告了分行业的情况,其中,交通运输、仓 储和邮政业的就业乘数最大,为 66.63,劳动力吸纳能
29、力可观;其次为电力、热力、 燃气及水生产和供应业,和信息传输、软件和信息服务业。相比之下,建筑业,居民服务、修理和其他服务业,文化、体育和娱乐业,租赁和商务服务业,以及批发 和零售业,其吸纳劳动力的能力都较为有限。其余几类企业的就业乘数都在平均 值附近。列昂惕夫投入产出模型是在经济发展的系统分析领域内常用的工具,许 多学者基于此方法计算了各行业的劳动力投入系数,以衡量各部门吸纳劳动力就 业的能力。基本计算公式为 sj=lj/xj。式中 lj为行业j的就业人数,xj为行业j 的总产出。该系数反映了生产单位 j行业产品所投入的劳动力。此即该行业最终 使用增加一个单位所能额外提供的本行业就业岗位,对
30、应于本文里的直接就业乘 数概念。 由于利用列昂惕夫矩阵和投入产出表计算劳动力投入系数十分繁杂,因此,本文 直接引用了相关文献的计算结果。在近年的研究中,耿献辉利用2007 年全国投 入产出表,计算了该年份里各行业不同受教育程度劳动力的吸纳情况。19 这 是目前全国投入产出表相关研究最新且可靠的文献。本文在这一结果基础上,进 而计算得到不区分受教育程度的总体劳动力投入系数,即直接就业乘数,并据此 对各行业就业吸纳能力进行比较。 表1 变量统计描述 下载原表 表2 不同行业自主创业的就业乘数 下载原表 表3展示了自主创业和行业最终使用两种投入形式下,15类行业直接就业乘数的 大小排序。 根据单位投
31、入量的不同,通过自主创业创办一家企业,和行业最终使用 增加1 万元,所带来的就业增加效果差别较大。其中,只有住宿和餐饮业、建筑业 及教育等行业,两种形式投入的直接就业乘数的排序较为接近;其他更多的行业 里,两种投入所能拉动就业的效果差异十分明显。 对两列做相关分析发现,二者也 并无显著的相关关系。 表3 不同行业自主创业的就业乘数的排序 下载原表 这种差异可能源自多个因素。 其一,按行业最终使用计算的直接就业乘数,依据的 是2007年的投入产出表,而本文的创业调查实施于2015年,不同时期行业技术特 点可能发生了相当的变化。其二,海淀区的企业与全国整体行业平均情况相比具 备一定的特殊性。 其三
32、,本文的调查数据主要来自于 200人以下的小微企业,而全 国整个行业的情况则不受此限制。其四,更为可能的原因在于两种投入形式的不 同:计算自主创业的就业乘数,依据的是某一企业的创办,反映的是单一企业的劳 动力集聚程度;增加最终使用,则意味着消费和生产的扩大,直接反映的是为扩大 最终消费、 资本形成和净流出所需要的劳动力数量。 以文化、 体育和娱乐业为例, 根据最终使用计算得到的直接就业乘数排序第 3,说明同样扩大1万元的最终使 用,该行业比其他多数行业要消耗更多的劳动力,能提供更多就业岗位;但以自主创业成功创办一个企业来计算,其就业乘数排序仅为 13,这表明该行业的企业劳 动力集聚程度并不高,
33、多数企业规模较为有限。 图1 不同行业基于不同投入方式计算出的就业乘数的比较 下载原图 分析自主创业的就业拉动作用,需要同时兼顾企业本身劳动力集聚程度和单位最 终使用所需要的劳动力情况。根据表 3中的就业乘数的相对排序,我们按照(8- 排序)计算出各行业的就业乘数的相对得分;原先排序第一得分为7,排序最末得 分为-7。据此,以两种不同投入方式为坐标轴,绘制出图1。箭头所指的方向,代 表就业乘数的相对得分更高,即其相对排序更靠前。 这 15类行业分布在不同象限, 其中,交通运输、 仓储和邮政业,教育,以及科学研究和技术服务业,位于第一象限, 这意味着无论是在企业的形成过程,还是在扩大生产的环节,
34、它们对于劳动力的 吸纳效果都比较好;而居民服务、 修理和其他服务业及制造业位于第三象限,说明 这些行业在两方面表现都相对较差,因而促进就业的效果相当一般。 (三)受教育程度对自主创业就业乘数效应的作用 1. 模型设定 我们通过回归分析来进一步讨论创业者受教育程度对自主创业的就业乘数的作 用。本研究的假设提出,自主创业就业乘数效应受到创业者受教育程度的重要影 响,同时还假设创业者受教育程度与行业特点具有一定交互作用。 据此提出如下模型: 上式中,下标i为企业个体。因变量 ME为该企业的就业乘数,根据之前的定义, 就业乘数在数值上等于企业的实际规模。Edu 为创业者的创业者受教育程度。 Categ
35、ory为一系列企业行业类型虚拟变量,用以固定行业自身特点。Controls 为其他控制变量。 调查问卷中对于创业者受教育程度分为大专以下、 大专、 本科、 硕士和博士五类, 为了确保结果的稳健性,实际分析中进一步将其处理成为连续的受教育年限,以 及不同教育程度的虚拟变量,分别进行回归。 对于企业行业类型的一系列虚拟变量,我们选取农、林、牧、渔业作为基底。作 如此考虑的原因在于:一是此类行业较为特殊,如厉以宁等人指出,农业在相当长 的时间内主要还是农村剩余劳动力的“蓄水池”,产出受气候和环境影响很大, 而就业规模与产出增加几乎无关;20 二是在近年创业热潮中,农业创业是一个 崭新的方向,被认为是
36、发展现代农业的重要途径;21 三是在前面的计算中,该 类行业企业的就业乘数与全样本均值接近,比较适合作为基底。 模型控制了自主创业者的性别、创业年限和当前企业的年限。创业年限是指,自 主创业者第一次创业到 2015年调查时持续的年份,企业年限则是当前企业自注 册起至2015年持续的时间。 不足 1年的按照 1年计算,企业年限超过创业年限的 处理为缺失值。 由于创业者可能有过多次创业经历,因此,创业年限和当前企业年 限这两个变量并不必然相同。 2. 计量分析 我们只保留区分出行业类型的观测值,并采用稳健标准误进行回归。根据对受教 育程度这一变量不同的处理策略,我们分别以原始受教育程度的 5个层级
37、、受教 育年限和是否达到特定层次作为受教育程度的测度进行回归,结果基本一致。表 4报告了以受教育年限和是否具备本科学历作为自变量的回归结果。为避免冗长, 略去了行业固定效应与控制变量。 表4 OLS 回归结果 下载原表 模型均通过了显著性检验和多重共线性检验。调整 R方值在10%15%,由于我们 使用的是横截面数据而非时序数据,因此,R 方值可以接受,模型具备一定的解释 力度。 创业者受教育程度的系数稳定为正,而交互项的系数则有较大差异,其中一 部分为正,一部分不显著。 第一,自主创业者的受教育程度变量系数为正并高度显著,说明自主创业者的受 教育程度对于创业就业乘数,有着较为明显的积极作用。以
38、处理为连续变量的受 教育年限为例,系数为 2.853。这意味着,自主创业者每多获得一年的受教育年限, 同等条件下企业规模有望增加 3人左右。 第二,自主创业者的受教育程度与行业的交互项,在某些行业里表现出对于因变 量的显著影响,但均为负值。由于我们选择以农、林、牧、渔业为基底,这意味着 在这些行业里,受教育程度对于企业规模扩大的作用不如在农、林、牧、渔业中起到的作用更大,即同样增加创业者一年受教育年限,农、林、牧、渔业中企业规 模扩大的效果要高于前述这些行业。此外,其他行业系数均不显著。 第三,根据模型的设定形式,实际上是创业者受教育程度在农、林、牧、渔业 里的净效应,+Y为其他行业里受教育程
39、度的净效应。对于与受教育程度交互项 系数不显著的那些行业,我们可以认为其与农、林、牧、渔业中受教育程度的净 效应没有显著差别。据此,我们计算得到各行业中受教育程度的净效应。 表5 创业者受教育程度在各行业中的净效应(以受教育年限衡量) 下载原 表 从表5 中可以看出,农、林、牧、渔业中受教育程度的作用是非常明显且积极的, 创业者每多获得一年教育,可额外提供近3个工作岗位。但在建筑业、住宿和餐 饮业,以及金融业中,创业者的受教育程度对企业就业规模的作用并不是正向的。 值得注意的是,金融业在一般的理解中既是劳动密集型产业,也是技术密集型产 业。 本文的结果有可能表明,创业者受教育程度的提高可能产生
40、的企业技术升级, 会使得企业吸纳的就业规模呈边际递减甚至绝对减少的结果。 而其他几类行业中, 创业者受教育程度的净效应约等于 1,意味着创业者每多获得一年教育,企业规 模大约能扩大1人。 第四,控制变量中,当前企业年限的系数显著为正,表明企业持续年限越长,企业 规模越大,这符合一般的经验认识;但创业者的创业年限则并没有表现出显著的 作用。 根据以上回归结果,我们可对前文提出的三个基本假设作判断。 第一,自主创业者的受教育程度与创业就业乘数呈现出了正向的相关性,自主创 业者受教育程度越高,企业规模更可能扩大,从而带动更多社会就业。第二,自主 创业者的受教育程度对于就业乘数的作用,在不同行业上差别
41、较为明显,其中尤 以在农、林、牧、渔业中的作用最为积极,但是在不同行业中创业者受教育程度 作用的异质性表现得非常明显。 第三,没有充分证据说明,在对从业人员智力需求 较高的行业里,创业者的受教育程度对就业乘数起着更为积极的作用,农、 林、 牧、 渔业和金融业都是比较明显的反例。 3. 稳健性检验 为检验创业者受教育程度作用的稳健性,本文利用倾向值匹配(PSM)的方法进行 分析。 引入PSM的出发点在于,创业者的受教育程度并非全然外生的结果,相当程 度上受到自身特质和社会经济背景的影响。根据信号筛选理论的基本观点,受 教育程度只是反映创业者能力的信号,是创业者自身的某些能力和素质而非教育 提高了
42、企业绩效,也即能力越高受教育程度也越高。这会影响到创业者的创业选 择和创业结果,并作用于创办的企业的实际规模,进而导致估计有偏。 调查问卷设置有若干关于创业者个人信息的题项,包括其性别、年龄、家庭社会 经济地位、 自身以及父母在第一次创业时的职业身份。 我们将这些因素纳入考虑, 并将创业者的受教育程度,分别以大专、本科、硕士和博士为分界,处理成为二元 虚拟变量,将接受特定层次的教育作为接受干预的标准。t检验结果显示,按照不 同的干预标准进行分组,两组创业者的特质都存在比较显著的差异,说明创业者 的受教育程度与其自身特质密切相关,数据存在异质性的问题。(见表 6) 表6 创业者受教育程度与自身特
43、质的 t检验 下载原表 PSM的方法可以在一定程度上消除掉异质性的影响,这对于保证估计结果的稳健 性是有利的。PSM方法通过计算每个个体的倾向值得分,从而得到特质近似(但受 教育程度不同)的匹配组,并基于匹配样本进行新的系数估计。 由于配对样本的倾 向值得分近似,配对个体的特质较为一致,因而此种估计可以较好地控制个体特 质这些混淆变量的影响。22 换句话说,基于 PSM方法,我们得到的企业规模的 组间差异,可以比较严格地归因于受教育程度的不同。(见图2) 表7 PSM 分析结果 下载原表 图2 倾向值匹配结果 下载原图 在此基础上的PSM分析再次验证了自主创业者受教育程度对于扩大企业规模的 积
44、极作用。表7报告了三种干预效应,干预组(即接受特定层次教育)的平均干预 效应(ATT)、未被干预组的平均干预效应(ATU)和总体平均干预效应(ATE)。受教 育程度对于企业规模的平均影响效应仍然总体上保持正向显著,这与前面的结果 相吻合。以ATE为例,本科教育的PSM估计系数为 5.526,低于OLS估计的结果, 表明OLS 估计中对于受教育程度的作用存在一定程度的高估。由于,受教育程度 对自主创业就业拉动作用的影响包含了人力资本积累和信号筛选两方面作用,后 者与接受教育的自选择密切相关,PSM在一定程度上减弱了后者的作用,因此这 个结果意味着,创业者受教育程度对其企业拉动就业有着显著作用,并
45、且提供创 业所需的人力资本积累是教育发挥作用的重要途径。 横向比较来看,大专学历对于创业者企业规模的扩大作用非常突出,甚至高于本 科教育的作用;从本科至博士,受教育程度的系数逐渐增大,表明随着创业者学历 层次的提升,创业者受教育程度的作用表现得愈加明显。这一结果总体上支持了 之前OLS 分析的结论。 四、总结和讨论 调查发现,以北京市海淀区的企业为例,平均一个企业能够提供 23人左右的就业 岗位。 信息产业以及服务业(包括租赁和商务服务业)是创业者较为集中的行业类 型。不同行业拉动就业的能力有较大的区别:交通运输、仓储和邮政业,电力、热 力、燃气及水生产和供应业,以及信息传输、软件和信息服务业
46、呈现出较为明显 的吸纳劳动力的作用,而服务业、零售业及金融、建筑等行业拉动就业的能力相 对较弱。按不同投入方式计算得到的就业乘数有比较明显的差异,反映出不同行 业的劳动力集聚程度和单位生产所需的劳动力情况有着不同的特点。 综合两者来 看,交通运输、 仓储和邮政业,教育,以及科学研究和技术服务业,对于劳动力的吸 纳效果较为突出;而居民服务、修理和其他服务业,促进就业的作用相当一般。 围绕创业者的受教育程度与自主创业的就业乘数效应,本文发现:首先,总体上创 业者受教育程度表现了出对于自主创业拉动就业的积极作用。 这与大多数文献认 为教育对于创业拉动就业有着积极作用的观点一致。稳健性检验进一步发现,
47、更 高层次教育的作用更加突出。其次,不同行业中受教育程度的作用表现出较为明 显的异质性。其中以农、林、牧、渔业中创业者受教育程度的作用最为突出;但 是在建筑业、 住宿和餐饮业,以及金融业中,创业者的受教育程度与就业乘数有着 显著的负向关系。 再者,没有充分证据说明,在对从业人员智力需求较高的行业里, 创业者的受教育程度对就业乘数起着更为积极的作用,农、林、牧、渔业和金融 业都是比较明显的反例。 本文的发现对于理解创业问题具有一定现实意义。市场活动是从生产、分配到交 换、使用一个完整的社会再生产过程,要实现创业拉动就业这一目标。一方面, 需要考虑不同行业既有的吸纳劳动力的能力,包括行业的劳动力集
48、聚效果及单位 产出所需的劳动力数量。 另一方面,还要考虑到,创业者所接受的教育对就业拉动 的促进作用,会受到行业特征较大的影响。 为进一步扩大创业对就业的带动效应, 以及充分发挥教育的作用,应当注意到以下问题。 (一)应当对创业活动加以适当的引导 创业者集聚的行业既有乘数效应较明显的信息传输、软件和信息服务业,同时也 有较多创业者从事批发和零售业和居民服务业,后者吸纳劳动力的作用明显欠 缺。传统的依靠劳动力、资本、资源等要素投入驱动的创业形式,知识、创新或 技术驱动的特征不够明显,在要素的规模驱动力逐渐减弱的经济发展趋势下会面 临更多挑战。根据模型拟合结果,表8展示了不同行业里一个拥有本科学历
49、的创 业者创办5年的企业,可吸纳劳动力的情况。 根据这一结果,以及结合根据行业最 终使用计算出的直接就业乘数结果,政府和高校可有针对性地给予特定行业扶持 政策、积极引导创业者更多进入吸纳劳动力强的行业,以提供更多社会岗位。 表8 5 年企业可吸纳劳动力数量 下载原表 (二)创业教育尚有较大完善的空间 创业者受教育程度对于就业乘数起到了十分稳定的积极作用。 具备良好受教育水 平的创业者,其创业对于社会就业的贡献要更为突出。在今天大规模开展高校创 业教育以及推动大众创业的浪潮中,仍然需要强调创业者人力资本、包括在校教 育的积累。创业者受教育程度在不同行业中的异质性作用,说明在校教育与创业 实践需求可能还有一定的错位,学校教育如何提供创业实际所需的人力资本仍然 是亟待探索的命题。 (三)对创业的效率进行经济评估 根据模型拟合的结果,
