创业者个人特质对机会识别的影响——中国数据的分析

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由于缺乏完整的理论体系和框架，创业在相当长一段时间内只是作为一种有趣的经济现象而存在。直到Shane和Venkataraman（2000）提出以“识别和利用创业机会”取代“谁能成为创业者”作为创业研究的核心，这一状况才逐渐得到改善。从此以后，“特质论”逐渐让位于“机会观”，成为创业学研究的主流。遗憾的是，现有的创业研究大多仅关注“为什么是一些人而非另一些人识别到创业机会”，并未回答“创业者选择何种方式识别创业机会”，且鲜有学者将个人特质与机会识别联系起来。Casson（2005）认为创业应该是个体和机会的结合，只有将个体与机会相结合，才能实现特质研究的意义。也就是说，特质研究并非完全错误，只是没有找到正确的方向。

研究表明，不仅先验知识和信息不对称、社会网络、创业警觉性、人力资本等会影响创业机会的识别（Ardichvili et al.，2003），创业者的个人特质也是影响机会识别的重要变量（田毕飞等，2011）。例如，美国创业者的成就动机、控制源、模糊容忍能力及自主性等个人特质对其在搜索与发现、发现与浮现之间的选择有显著影响（田毕飞等，2013）。然而，这一结论在中国不一定适用。由于个人特质与国家文化、外部环境等密切相关，将该结论直接推广到中国或其他美国以外的国家或地区时，会存在以偏概全的风险。比较管理学告诉我们，同一管理现象在不同国家或地区可能会受到与文化地域环境相关的不同因素的影响，进而会产生不同的管理效果。有鉴于此，本文拟运用中国创业者的样本数据，检验中国创业者的个人特质是否会影响其机会识别方式的选择。这对于正确认识个人特质的重要性，推动创业研究的深入发展，完善比较管理学理论无疑具有重要意义。同时，对于创业政策的制定者及创业者本人而言，都具有较强的指导意义。

一、文献与模型

目前，学术界对于机会识别的定义尚无定论，主要是因为不同学者对创业机会来源的理解存在分歧。新古典经济学派坚持机会客观存在，并假设市场处于均衡时，任何人都无法发现能够产生创业租的资源配置失当情况，因为在任何时点，经济中的任何机会都已出现。因此，该学派认为机会是通过搜索而被识别的。奥利地学派同样认为机会客观存在，但与新古典经济学不同，该学派认为市场并非均衡，而始终处于从非均衡初始状态向均衡状态趋近和转变的过程。由于信息分配的不均衡，一部分人可以获取其他人无法得到的信息，从而觉察或发现特殊的机会，即使这些人没有系统地搜寻机会。行为认知学和演化经济学派则认为机会内生于创业者的行为，不能独立于创业者而存在。当机会发现过程开始时，创业者甚至可能不知道他要发现的是什么，他仅对可能的机会和发现或利用这些机会的所需要的能力或资源有一个大致的信念，这些信念很少能够带来真正的机会。所以，创业者会进行探索性的行动，然后等待市场给予反应，再结合市场的反应调整期望，再次行动，直至找到合适机会。因此，从此意义讲，机会是逐渐浮现的。

尽管三种观点在理论逻辑上有不可调和的矛盾，但事实上它们在现实中同时存在。具体选择何种机会识别方式，取决于创业者的先验知识、社会网络、创业警觉性以及个人基本特质等。在所有可能影响创业机会识别选择的因素中，本文主要关注创业者的个人特质。个人特质在上世纪80年代曾是创业学的一个重要命题。不同领域的学者曾试图按个人特质区分创业者和非创业者，但这最终被证明是十分困难甚至错误的（Gartner，2011）。然而，不能据此完全否定特质研究，Sarason等（2006）指出，即使机会是当今创业研究的核心，它也不能脱离创业者而单独存在，真正有意义的创业研究是将个体与机会有机结合（individual-opportunity nexus）。因此，本文试图从个体与机会相结合的角度，考察创业者个人特质是否影响其机会识别方式的选择。

根据特质出现的频率高低，本文选择其中相对重要的维度作为主要解释变量。经统计，以下7种创业者特质出现频率相对较高：风险承担倾向、创新导向、成就动机、自我效能、控制源、模糊容忍能力和自主性。其中，风险承担倾向出现的频率最高，自主性出现的频率最低。由于美国创业动态跟踪调查PSEDII中并没有专门测量创业者风险承担倾向的问题，因此在用美国数据进行研究时仅选取了除风险承担倾向之外的上述六种个人特质。考虑到风险承担倾向是经验研究中出现频率最多的特质变量，且深受儒家思想影响的中国创业者在面对风险时更可能表现出与西方国家不太相同的态度，因此本文将风险承担倾向纳入计量模型。为了便于与用美国数据进行的经验研究做比较，本文仍只选取六种个人特质，即剔除出现频率最低的自主性特质。因此，最后进入模型的解释变量为成就动机、创新导向、控制源、自我效能、风险承担和模糊容忍。

根据以上分析，本文构建如下机会识别方式选择模型：

二、数据与变量

1.数据来源

本研究采用问卷调查的方式获取数据，调查对象为上海、武汉和西安三地的创业者。这主要是因为：一方面，三地分别位于中国的东、中、西部，便于考察中国创业者的地区差异；另一方面，三地分别属于中国创业活动的高活跃地区、一般活跃地区和不活跃地区。问卷调查采用两种方式进行，武汉地区主要采用现场调查形式，即主要在武汉中小企业服务中心、武汉市图书馆、光谷创业街等场所进行现场调查。上海和西安地区的问卷调查主要通过网络实现，即主要从中国国际电子商务网站的EC企业库中随机抽取成立不足三年的私营企业，将其创办人作为调查对象，以收发电子邮件的方式进行。在采用现场调查收集样本的过程中坚持以下两个原则：一是相关原则。即调查地点仅选择经常举办创业讲座或发布创业信息的创业活动聚集的场所，最大程度确保问卷对象的针对性。二是有效性原则。即采取现场一对一的调查形式，在问卷填写过程中辅以解释和说明，尽量避免出现敷衍式的问卷填写现象。调查共发放问卷588份，回收问卷290份，回收率约为50%。其中，无效问卷14份，主要表现为选项大范围雷同或回答不全。另有12份问卷的填写者不是创业者，判断依据是被试者既不是“正在开拓新业务”，也不是“正在为雇主开拓新业务或创建新企业”或“已经成为新业务或新企业的所有者或者管理者”，表明被试者与创业活动无关。这样，最终的有效问卷为264份。样本基本情况如表1所示。

2.变量测量

（1）因变量

本文因变量为机会识别方式，即搜索、发现与浮现。根据各种识别方式的特点及Murphy于2004年开发的测量机会识别过程的量表，参考PSEDII Wave A7，本文用“您在创业时，是先有创业点子，还是先做出创业决定？”来测量因变量。其中，选项A“先有商业点子”、B“先做出创业决定”、C“同时发生”分别对应搜索、发现和浮现等机会识别方式。

（2）自变量

本文自变量为创业者个人特质，包括成就动机、创新导向、控制源、自我效能、风险承担倾向与模糊容忍能力（见表2）。所有变量均采用5点计分法，从1为绝对不同意，到5为非常同意。

具体地，参照G j e s m e和Nygar（1970）成就动机量表及PSEDII Wave A，设计了4个问项测量创业者成就动机。参照KAI量表（Kirton，1980）及PSEDII Wave A，设计了5个问项测量创新导向。借鉴ANSIE量表（Nowicki & Strickland，1973）及PESDII Wave，设计了3个问项测量控制源。参照Chen等（1998）及PESDII Wave A，设计了2个问项测量自我效能。参考Brindley（2005）及PESDII Wave，设计了4个问项测度风险承担倾向。参考Bochner（1965）对模糊容忍能力特征的分类及PSEDII Wave A，设计了3个问项对模糊容忍能力进行测量。

表1 样本的基本特征（N=264）

（3）控制变量

根据Ardichvili 等（2003）的机会识别模型，影响创业机会识别的因素除了个人特质，还包括社会网络、先验知识、警觉性、人口特征等。本文选取以上四种变量为控制变量。对于这些变量的测量，本文主要参考Reynolds 和Curtin（2008）的做法，详见表4。

表2 主要解释变量的测量和信度检验结果

三、分析与结果

表2表明，大部分变量的信度是可接受的；只有模糊容忍能力的alpha系数较小，这与C6这一问项反向计分有关。探索性因素分析结果表明，本研究所用问卷具有较好的结构效度。

统计检验显示， 值为49.915，P值为0.013，Pearson检验的P值为0.406，说明模型的拟合优度较好，具有显著性意义。表3是多元logit模型的拟合结果。该模型将“先有创业点子”即以搜索来识别创业机会为参照。由于个人特质变量“自我效能”与“控制源”密切相关，为了避免产生多重共线性，模型在拟合时舍弃了“自我效能”变量。从结果可以看出：

（1）在logit（发现/搜索）方程中，创新导向的系数为正，说明随着创新水平的提高，以搜索为比较对象，创业者选择发现为机会识别方式的发生概率大于选择搜索，其倍数为1.219。同时，在logit（浮现/搜索）方程中，创新导向的系数为负，说明创业者选择浮现为机会识别方式的发生概率小于搜索，其倍数为0.853。但是两个系数都不显著。

（2）在logit（发现/搜索）方程中，风险承担的系数接近于0，且非常不显著，说明风险承担在此模型中解释能力较弱。在logit（浮现/搜索）方程中，风险承担的系数为负，说明随着风险承担能力的增强，创业者选择浮现为机会识别方式的发生概率小于选择搜索，其倍数为0.954，但该系数并不显著。

表3 多元logit模型回归结果

（3）在两个方程中，模糊容忍的系数均为正，说明随着模糊容忍能力的降低（分数越高，模糊容忍能力越低），以搜索为比较对象，创业者选择发现和浮现为机会识别方式的发生概率均大于选择搜索，其倍数分别为1.012和1.086，但是两个系数都是不显著，解释能力较弱。

（4）在logit（发现/搜索）方程中，控制源的系数在5%的置信水平上显著为负（0.039<0.05），说明随着内控水平的降低（分数越高，内控水平越低），以搜索为比较对象，创业者选择发现为机会识别方式的概率小于选择搜索，其倍数为0.726。在logit（浮现/搜索）方程中，控制源的系数为负，说明随着内控水平的降低，以搜索为比较对象，创业者选择浮现为机会识别方式的发生概率小于选择搜索，其倍数为0.723，但其系数不显著。

（5）在logit（发现/搜索）方程中，成就动机的系数在5%的置信水平上显著为正（0.024<0.05），说明随着成就动机的提高，以搜索为比较对象，创业者选择发现为机会识别方式的发生概率大于选择搜索，其倍数为1.460。同时，在logit（浮现/搜索）方程中，成就动机的系数为负，说明随着成就动机的提高，选择浮现为机会识别方式的概率小于选择搜索，其倍数为0.972，但其系数不显著。

（6）在控制变量方面，社会网络变量对创业者机会识别方式的选择没有显著影响。在先验经验变量中，创业者向他人学习创业知识越多，其选择发现和浮现为机会识别方式的概率都明显小于选择搜索，其倍数分别为0.501和0.562。在警觉性变量中，当创业者对商机高度敏感时，其选择发现为机会识别方式的概率显著大于选择搜索，其倍数为1.219；而其选择浮现为机会识别方式的概率显著小于选择搜索，其倍数为0.687；当创业者通过媒介获取商业动态时，其选择发现为机会识别方式的概率显著小于选择搜索，其倍数为0.592。此外，人口特征变量中的教育水平对创业者机会识别方式的选择具有显著影响，即创业者所受的教育水平越高，其选择发现为机会识别方式的发生概率小于选择搜索，其倍数为0.691。

从以上分析可看出，个人特质变量的系数在logit(发现/搜索)方程中比较显著，但在logit（浮现/搜索）方程中基本都不显著，说明创业者的个人特质更多地决定其选择发现还是选择搜索为机会识别方式，而非选择浮现还是选择搜索为机会识别方式。有鉴于此，本文考虑分别对三种机会识别方式进行拟合比较，即用二元logit回归分别对logit（发现/搜索）、logit（浮现/搜索）、logit（发现/浮现）三个方程进行拟合。拟合的方法是直接删除选择第三种识别方式的样本。例如，对于模型logit（发现/搜索），直接删除选择浮现的样本。拟合结果如表4所示。

从表4可知，与多元logit回归结果相似，个人特质对创业者机会识别方式选择的影响主要体现在搜索与发现之间，其对搜索与浮现之间选择的影响都不显著。具体来说，在logit（发现/搜索）方程中，个人特质变量中控制源和成就动机的系数比较显著，表明创业者选择发现为机会识别方式的发生概率分别为选择搜索的0.712倍和1.307倍。值得注意的是，在logit（发现/浮现）方程中，创新导向的系数在5%的显著性水平上为负，说明随着创新水平的提高，以浮现为比较对象，创业者选择发现为机会识别方式的发生概率小于选择搜索，其倍数为0.559；同时成就动机的系数在10%的置信水平上显著为负，说明随着成就动机的提高，创业者选择发现为机会识别方式的发生概率小于选择浮现，其倍数为0.681。

在控制变量方面，二元logit回归的结果也与多元logit回归较为相似。社会网络变量对创业者机会识别方式的选择依然没有显著影响。在先验经验变量中，创业者向他人学习创业知识越多，其选择发现为机会识别方式的概率明显小于选择搜索，其倍数为0.42；有行业相关工作经验或对行业市场及顾客很了解时，创业者选择发现为机会识别方式的概率都会明显大于选择浮现，其倍数分别为1.244和1.269。在警觉性变量中，当创业者对商机高度敏感时，其选择发现为机会识别方式的概率显著大于选择搜索，其倍数为1.25；而其选择浮现为机会识别方式的概率显著小于选择搜索，其倍数为0.829；当创业者通过媒介获取商业动态时，其选择发现为机会识别方式的概率显著小于选择搜索，其倍数为0.691。此外，人口特征变量中的教育水平对创业者机会识别方式的选择具有显著影响，即创业者所受的教育水平越高，其选择发现为机会识别方式的发生概率小于选择搜索，其倍数为0.672。

此外，本文还根据样本的地区差异，分成上海、武汉和西安三个分样本，采用与上述实证研究完全相同的方法，检验了中国不同地区创业者的个人特质对其机会识别方式的影响。研究结果与上述结论基本相似，未发现中国创业者的个人特质对其机会识别方式的影响存在明显的地区差异。

四、结论与展望

本文基于上海、武汉、西安三地264份有效数据，检验了中国创业者个人特质对其机会识别方式选择的影响。本文的研究结论如下：（1）创业者的成就动机和控制源等两种个人特质对其在搜索和发现这两种机会识别方式之间进行选择具有显著影响，即：创业者的成就动机越强，其以发现的方式识别创业机会的概率越大；创业者的内控水平越低，其以搜索的方式识别创业机会的概率就越大。（2）创业者的成就动机和创新导向等两种个人特质对其在发现和浮现这两种机会识别方式之间进行选择具有显著影响，即：创业者的成就动机越低，创新能力越弱，其以发现的方式识别创业机会的概率就越大。（3）创业者的个人特质对其在搜索和浮现这两种机会识别方式之间进行选择没有显著影响。（4）在可能影响创业者机会识别的非个人特质中，先验经验、警觉性和受教育水平等对创业者以搜索、发现还是浮现来识别创业机会具有显著影响。（5）中国创业者的个人特质对其机会识别方式的影响不存在明显的地区差异。

表4 二元logit模型回归结果

通过对比基于PSEDⅡ的美国创业者数据的实证研究，在中美两国创业者的个人特质对机会识别方式的影响方面，本文发现以下异同。相同点是：中美两国创业者的个人特质对其各自在搜索和浮现这两种机会识别方式之间进行选择均没有显著影响，但成就动机和控制源等两种个人特质对其各自在搜索和发现这两种机会识别方式之间进行选择均具有显著影响；不同点是：在影响发现和浮现这两种机会识别方式的个人特质方面，中国创业者是成就动机和创新导向，美国创业者则是控制源和模糊容忍能力；中美两国创业者的成就动机和控制源对其各自在搜索和发现这两种机会识别方式之间进行选择的影响正好相反。

本文的创新之处在于通过采集中国不同地区的样本数据，实证检验了风险承担、创新导向、成就动机、自我效能、控制源及模糊容忍能力等个人特质对创业者机会识别方式的影响，并将其与美国创业者个人特质对机会识别方式的影响进行了比较。本文的研究结论对于政府制定科学的创业促进政策有一定的指导意义。即：对于那些成就动机和内控水平都较低的更可能采用搜索为机会识别方式的中国创业者，政策的重点在于出台创业激励措施；相反，对于那些成就动机和内控水平都较高的更可能选择发现为机会识别方式的中国创业者，政策的重点在于提供完善的创业信息交流平台，保障创业信息的畅通。

个人特质很大程度上是与国家和地域环境联系在一起的，不同的国家和文化环境会对个人特质产生不同的影响，本文基于中国数据的研究结果中表现不显著的模糊容忍特质在基于美国数据的研究结论中则表现出显著的影响，这表明，将对美国创业者的研究结论直接运用到中国是危险的，同样，在将本文的研究结论推广到其他国家时也应持相当谨慎的态度。尽管本文对于深化个人特质如何影响机会识别方式选择的研究做出了一定的贡献，但由于研究时间和经费的限制，本文仍存在一些不足之处。首先，与基于PSEDⅡ的美国创业者数据的实证研究相比，本文的数据较少，样本采集的范围也不够广泛，数据的代表性有待提高。其次，本文为便于比较，仅选择了学术界研究较多的六种个人特质进行实证分析，这可能无法反映中国创业者的性格全貌，导致研究结论的说服力不强。最后，本文虽然比较了中美两国创业者的个人特质对其各自机会识别方式选择的影响的异同，但并没有深入分析导致这种影响差异的具体原因，这也是未来研究的方向之一。

1.田毕飞、吴小康：《创业者性格特质对机会识别的影响：基于PSED II的实证研究》，载《商业经济与管理》，2013年第6期，第29-38页。

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