机会识别与创新选择性别差异研究

摘要：基于创新与模仿的基本区别，创新创业在本质上是风险性方案的“识别”与“选择”问题。本文使用干预效应估计方法构建对照组，分析我国创业创新性别差异究竟是由于女性倾向于“等待”，还是因为创新机会识别困难。研究结果表明男性创业者通常具有更高的创新性，女性创业者更可能识别渐进式创新机会和从事过程创新活动。因此，女性创业者更应改进网络资本，加强外部学习和关注行业发展。

关键词：创业创新；创新识别；性别差异；干预效应

中图分类号：F270；C939 文献标识码：A

创新能力的异质性是创业研究的核心，创业性别差异的本质是创新性差异。创业以创业者对机会的利用为根本特征，创业者必须能够识别由特定变化所催生的手段-目的关系[1]，高风险属性赋予创新“等待期权”价值[2]。由于女性创业常聚集于企业规模小且竞争激烈的传统行业，较少有女性在高增长或高科技行业创业[3]，女性创业产业集聚不仅具有跨文化的一致性[4]，还构成了创业创新性别差异的关键证据。本文的分析在于弄清我国创业创新性别差异，究竟是由于女性倾向于“等待”，还是因为创新机会识别困难。

一、研究假设的提出

关于“一些人更可能选择风险性和不确定的创业方案”，Schade和Koellinger（2007）认为需要考虑个体判断和决策框架[5]。Koellinger认为创新创业研究之所以构成一个理论挑战，是因为判断和决策框架只是试图回答既定行动方案的个体选择问题[6]。鉴于创新与模仿的质性区别，Koellinger（2008）认为创业创新研究需要阐述不同性质创业机会的起源[6]。针对创业性别差异，Klapper和Parker（2011）提出了“环境约束”与“偏好驱动”论[7]，环境约束观认为女性创业障碍大部分可能源自于一些现有文化规范，偏好驱动差异角度认为创业者在企业动机与方法方面存在性别差异。

（一）个体因素的影响

Schade和Koellinger（2007）认为创新性创业机会选择决策需要考虑个体判断和决策机制[5]，Mitchell等（2007）提出影响个体创业判断和决策框架关键变量是创业者认知[8]，根本原因在于创业者在不确定的创业环境认知存在偏误，诸如过度自信、代表性偏误等激励着创业者不懈地追求新颖的风险理念[9]。创新经营要求人们基于很少的证据做出决定，而在较少证据基础上的决策需要高水平的自信。特别是创新在本质上比模仿更具风险和不确定性，创新者需要具备 “征服未知领域”的勇气[6]。然而，女性似乎对自己的创业能力不太自信[10]，更可能选择风险规避[11]。为此，本文提出如下假设：

假设1：认知偏误对创新创业机会选择性别差异具有显著影响。

Brush（2009）指出许多性别与创业研究方法忽略了创业的制度因素[12]，Yueh（2009）认为制度的不完善抑制了中国创业，创业者往往求助于家庭支持，因为家庭可以为创业者提供低于市场价格的人力资源和财务支持[13]，代价是创业者需要向家庭成员让渡一些自主控制权或承担家庭义务。家庭成员参与公司管理可能限制风险承担[14]，为家庭成员提供就业机会可能导致雇用缺乏创造力和独立思考的劳动力[13]。由于缺乏前期经验，女性创业者在应对政府监管时可能存在更大困难[15]。事实上，来自家庭和社区的支持有利于女性创业[7，11]。为此，本文提出如下假设：

假设2：家族管理对创新创业机会选择性别差异具有显著影响。

与创新性识别相关的个体特征是智商、抽象思维和好奇心等品质，一般高智商和充满好奇的个体可能会寻求更高水平的教育[6]。按照Menzies（2004）的研究，性别在教育程度方面没有显著的差异，只不过女性更有可能参与文科和保健科学，而男性则涉足于科学、技术、工程和数学[16]。较为一致的观点是，虽然技术在创业发展方面非常重要，然而技术在许多情况下并非创业成功的决定性因素[17]。因此，教育对创业创新的性别差异影响仍需要进一步探讨。为此，本文提出如下研究假设：

假设3：教育状况对创新创业机会识别性别差异具有显著影响。

（二）环境因素的约束

有的研究认为公共投资对创业活动具有重大影响，如基础教育投资有利于摧生新产品和新服务[18]，公共交通的改善能够降低小企业的交易成本[19]，Verheul等（2006）认为女性创业可以部分地解释托儿设施投资和卫生保健建设[18]。当然，如果公共投资抬高创业者经营成本必将抑制其创业意愿[20]。为此，本文提出如下假设：

假设4：公共投资对创新创业机会选择性别差异具有显著影响。

创业人员经常遇到严重的信贷约束，而不得不依靠自己的储蓄和财富[13]。相比之下，女性创业者在获得正规融资方面可能存在更大的困难[18]。然而，女性获得资金的可能性取决于金融市场的结构[21]，如在以银行为中心的芬兰，性别差异在获得资金方面没有统计学显著[22]。中国金融系统倾向于国有企业，考察金融环境对女性创业的影响是有必要的。为此，本文提出如下假设：

假设5：金融环境对创新创业机会选择性别差异具有显著影响。

当然，创业创新所必需的知识并非由创业者所创造，也可以由其他人所创建[6]。家庭为创业者成长提供了学习机会，来自创业家庭的个体更有可能创业[23]，有证据显示女性创业者更加依赖来自家庭和社区的支持[23]。来自中国的创业研究发现了经验的代际学习递减现象[13]，一个重要原因是创业者可以通过越来越多渠道获得创业知识。为此，本文提出如下假设：

假设6：社会资本对创新创业机会识别性别差异具有显著影响。

在某种意义上，源自教育、家庭和网络的知识具有私人性质，并取决于创业者的资源禀赋。相比之下，溢出效应使得区域R&D投资具有部分公共性质，高水平R&D活动的国家应该产生更多的创新机会。因此，本文只是从区域环境视角讨论R&D投资的溢出效应，并提出如下假设：

假设7：研发投资对创新创业机会识别性别差异具有显著影响

二、研究方法的确认

尽管创业机会是创业研究的核心[8]，然而基于机会的创业创新分析框架却意外地匮乏，更不必说应用于创业创新性别差异研究。创业是创业机会的识别与选择为根本特征[1]，机会识别是机会选择的逻辑前提。如果撇开机会识别的个体差异，任何关于机会选择的新创研究都是不完整的。

（一）Heckman干预效应

关于观察数据的因果关系，传统的回归模型或协方差控制方法可能是不稳健的。由于混淆有其他多元变量，研究者在一般的实证研究中很难直接探索结果变量与解释变量之间的“净效果”。按照Heckman的逻辑，创新性机会识别应以二维虚拟内生变量形式直接建模，否则估计的回归模型将是有偏且不一致[24]。具体到本文的因果关系链中，创新性机会识别被理解为创业创新选择的一种干预。借助于转换回归（switching regression），Heckman采用了两步估计（Two-step Estimator）的联立方程组：第一步是建立模型来拟合个体参与到干预的可能性，第二步是在控制干预的前提下考察研究者所关心的自变量对因变量的效果，通过拟合关于结果变量的回归方程和关于干预变量的选择方程，达到对因果效应的估计，于是有：

（二） 结果变量

创新是一个相对的概念，取决于观察者的视角[6]，认知偏误可能导致创业者高估自身的创新。有据于此，本文设置3条问项（见表1），从区域市场角度对变量结果创业创新进行赋值，其中“A1、B1、C1”组合为纯粹模仿，其它组合则属于不同程度的创新。

（三）虚拟内生变量

创新识别是本文所创建的一个二维虚拟内生变量，本文构建了创新识别研究3个判定标准：专利、专有技术、变现价值。由于创新价值具有不确定性和风险性，创新潜在商业价值的变现能力值得考量。为此，本文增设了3个题项（见表1）：如果创业者选择D1或E1，且F1或F2，则创新识别=“1”；否则，创新识别=“0”。

（四） 外生解释变量

Heckman联立方程组外生变量向量Xi至少应包括过度自信、风险规避、家族管理、公共开支、民间金融、正式金融，外生变量向量Zi包括教育背景、家庭资本、网络资本、研发投资。在本调查中，大部分个体指标采用询问的方式进行（见表2）。所选择的估算策略是将这些指标演变成虚拟变量，该策略的缺陷在于自变量失去一些可以影响结果变量的变化。环境变量数据源自《2014年中国城市统计年鉴》。需要说明的是，本文使用过度自信与风险规避作为认知偏误的代理变量；与此同时，使用家庭资本和网络资本测量创业者的社会资本（假设6）。另外，根据Verheul 等（2006）的建议，本文设置了正式金融和民间金融两个指标测量金融环境的影响。关于教育背景，本文共设置3个专业类别变量：“理学、工学、农学、医学”（=2）、“经济学、管理学”（=1）、“ 哲学、法学、教育学、文学、历史学、军事学、艺术学”（=0）。

为了提高研究结论的可比性，本文的创业者统计口径修改自全球创业观察（Global Entrepreneurship Monitor，GEM）的“新生创业者”标准[27]：（1）个体在过去的一年内已经采取行动以创建一个新经营实体；（2）个体期望分享新经营实体的所有权；（3）实际营运期不超过36个月。考虑到个体创业者在我国大量存在的事实，本文没有采取GEM的“支付工资和薪金”标准。至于周工作时间，本文要求至少工作5小时，并允许兼职式创业者做样本。此外，创业者性别是指问卷回答者的性别（女=0、男=1），即使创业业主不止一个，亦如此。

另外，有证据显示较少有女性在高成长或高科技行业创业，但如果控制行业因素，女性创业者并不显著地厌恶创新[3]，也有研究者相信女性创业所涉及行业可能不需要高水平的创新[4]。另外，本文控制了变量行业选择（服务业=1，其它=0）。关于规模和创新关系的前期研究一直没有定论，一般地规模较大企业可以更好地开发和利用新技术，有更大机会获得知识、技能和专业。为此，本文限制了投资规模，剔除了超过我国中小企业划型标准规定（国发〔2009〕36号）的样本。

三、研究结果的确定

（一）样本来源与描述

大城镇和大都市拥有强大的人际交往和信息交流的机会，从而增加了创业者接触到新思想的可能性[28]；相比之下，小城镇的创业者创业资本以强人际关系为主导，不太可能推出新的知识[29]。为此，本文以省会或直辖市作为适合的问卷投放区域，通过随机取样而选取15个城市。主要的问卷调查于2013年5-8月完成，并在2014年6-8月进行了一些补充调查。参与本调查共有48名调查员，最终有效问卷累计1 181份，问卷采用了网络通讯（约占51%）、街头拦截（约占44%）、电话咨询（约占5%）等方式。被试有212名女性（约占17.1%），男性969名（约占82.9%）。教育程度分布中“硕士及以上”225名（约占19.05%）、“大专及本科”543名（约占45.98%）、“其它”413名（约占34.97%）。另外，按照习惯，被试要求年龄大于18且小于65岁的成年人，并排除全日制在校学生样本。因此，创业者平均年龄为34.60岁（标准差=0.44），女性创业者平均32.50岁（标准差=0.24），男性创业者平均35.06岁（标准差=0.21）。

在展开讨论之前先检查一下变量间相关系数，表3检验似乎表明创新能力与创新识别存在显著的性别差异。具体而言，男性创业者在创业创新能力方面超过女性创业者，但女性创业者在创新识别方面强于男性创业者，在过度自信、风险规避、教育背景方面不存在显著的性别差异。创业者总体上呈现一定程度的风险喜好和过度自信，家庭资本和家族控制对女性创业者的影响显著，女性的确在行业选择方面更加青睐于服务业。

（二）创业创新性别差异的干预效应

Heckman的干预效应模型是一个两阶段的联立方程组，本文使用了最大似然法。为了探索性别对创业创新的影响，本文分别估计了“混合样本”、“女性样本”和“男性样本”的干预效应，混合样本建模的假定是各因素对性别的影响是相同的。为此，在控制性别变量的基础上，本文试图引入性别和其它变量的交互效应。表3检验似乎表明变量间的相关系数总体上不是太高，虽然大部分变量间相关性显著，但绝对值不超过0.3。因此，可以判断多重共线性问题可能不会严重。出于瑾慎，本文拟采用城市作为分组变量以消除“嵌套”问题，对于潜在的异方差则采用稳健标准差估计；同时，所有连续变量均进行了组数据中心化以加速收敛。

1.无交互项的创业创新性别差异干预效应

从最终结果来看（见表4），3个模型均可以接受。除“女性样本模型”ρ显著水平略低外（P=0.1189），其它模型都十分理想。总体上，干预效应模型可以用以分析和评价创业创新性别差异，女性样本显著水平低可能与样本量低有一定关联。对女性样本回归结论的解释需谨慎一些，选择方程结果表明女性创业者识别创新的能力强于男性创业者。通过对照两个子样本参数估计可以发现：在个体层面，导致创新识别性别差异的解释变量行业选择、家庭资本和网络资本；相比之下，创业资本对女性创业创新支持作用略大；教育背景对创新识别的作用也得到模型肯定。理论上教育对创业的影响很难预测，高等教育既赋予人们更强的创业能力，也拉高了创业的机会成本，Yueh（2009）发现机会成本主导教育对中国创业有影响[13]。在控制教育程度的前提下，本文发现教育内容与创业创新有重大影响且存在性别差异。一般地经济与管理知识对女性帮助较大，而理工农医等学科知识有利于男性创业创新识别，这或许与创业者的行业选择有关。在区域环境层面，研发投资对创新识别均有显著影响。

虽然女性更可能识别创新机会，但回归方程结果却认为男性的创业创新能力显著地高于女性。在个体层面，创业创新性别差异不是风险规避问题，过度自信与之存在显著相关，自信对女性创业创新影响高于男性。在区域环境层面，正式金融对女性创业创新的消极影响不显著，而对于男性创业创新有积极且显著影响。与金融相关的创业性别差异主要存在于信贷需求而非信贷供给[30]，一个可能的结论是女性对金融信贷需求不足。相比之下，公共开支显著地有利于女性创业创新。容易理解的是，地方政府在教育、通信、交通、医疗等支持，如果能够有效地减轻了女性所承担照顾家庭义务，那么女性自主创业意愿的提升是可以期待的。

2. 交互项的创业创新性别差异干预效应

表4所示性别系数在1%的水平是积极且统计学意义显著，这意味着中国的性别差异是创业创新活动重要的决定因素。本文也注意到其他独立变量的影响在两个子样本中的变化，变化主要是在幅度或系数的统计意义而不是系数符号。为此，本文对性别与其它变量的交互效应进行了检验（限于篇幅未列示）。令人惊讶的是，性别变量交互项系数均不显著，这表明性别可能造成的其他因素对创业创新的影响并非具有结构性。检验结果似乎表明性别对创业创新研究的解释能力是有限的，究其原因可能是由于性别属于稳定的个体特征，而创业是一种被复杂和动态环境所影响的活动。因此，在控制众多“个体偏好”和“区域环境”变量后，性别的交互项不显著似乎也是可以理解和接受的。

四、主要结论

创业创新性别差异归因是一项具有重要政策启示的研究工作，当前创业创新性别差异研究仍处于理论假设阶段，也缺乏必要的经验数据支持。基于Koellinge创业创新研究框架，本文构建了Heckman干预效应模型，研究了我国创业创新性别差异问题。在理论上，创新识别是创业创新的前提与基础，早期的一些关于创业创新的研究工作没有明确分析创新识别的干预效应，也缺乏必要的反事实分析。事实证明，考虑这些因素可能会产生一些有趣的结论：

第一，女性创业者更可能识别渐进式创新机会。数据表明（限于篇幅未列示）男性创新识别在“技术与发明专利”占比70.48%，“专有技术”占比81.65%；女性创新识别“技术与发明专利”占比45.92%，“专有技术”则达74.49%。换言之，单纯的专有技术型创新机会，女性创业者占54.08%，对比于男性创业者的29.52%，在创新识别类型方面的性别差异可能与行业选择有一定关联。由于聚集于服务业，女性创业者较少获取技术专利和发明专利，女性创新性受制于创新识别。对此，人们当然可以建议女性创业者提高自信水平，但女性更应当改善社会网络资本。社交网络可以支持或抑制创业，因为社会网络影响创业者获取稀缺资源的能力。

第二，女性创业者倾向于过程创新。本文也发现在创业创新方面存在显著的性别差异，数据表明（限于篇幅未列示），女性创业者更加注重于加强内部创新，男性则意愿在最终产品及营销管理花费更多时间与精力。一种可能的解释是女性创业者存在控制倾向[4]。确切地，女性创业者更倾向于内部学习，内部学习资源缺乏容易使女性创业者陷入“均衡困境”。Yueh（2009）发现在中国存在的创业经验代际学习递减现象[13]，一个重要原因是潜在的创业者可以通过越来越多正式渠道学习如何启动和管理自己的业务。因此，如何维持探索学习与开发学习的均衡是女性创业创新的挑战。如果未来研究能够将创新与学习等因素联系起来，那么关于女性创业创新或许会有一个更加全面的认识。

第三，行业发展是女性创业创新的驱动力。尽管女性创业者存在于所有行业，但更多的是在零售和服务行业。另外，证据显示较少有女性在高成长或高科技行业创业，如果控制行业因素，女性创业者并不显著地厌恶创新[3]，女性创业所涉及行业可能不需要高水平的创新[4]。相对于模仿，创新涉及更高的不确定性和风险。一些研究也强调女性对自己的创业能力不太自信[5]，似乎更可能风险规避[12，15]。女性创业创新问题不是风险规避问题，而是与行业选择有一定程度的关联。可以肯定的是，行业对创新的类型与性质需求有所差异。随着经济社会的发展，因为信息不对称或只是纯粹的无知而尚未被其他市场参与者实现的盈利机会在不断减少[6]。因此，女性创业者需要关注行业发展对创新的需求。

五、 展望

一般意义的创业性别差异动因假设在创业创新性别差异研究中不一定得到支持，如一些人口统计变量已经不再显著。尽管创业创新性别差异依然存在，不过总体上似乎在变小。需要指出的是，由于本文没有涉及到创新绩效问题，尤其没有顾及创业者“拉”与“推”的创业动机问题，一些观点难免有失偏颇。在宏观层面，创新有利于推动社会发展与进步；在微观层面，创新决策需要考虑成功概率，如何引入创新绩效或创业满意变量是今后需要考虑的课题。本文的截面数据因果关系推断虽然得到干预效应模型的校正，但仍需要得到面板数据研究的支持，这也是今后的努力方向。

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On Gender Differences between Opportunity Recognition and Entrepreneurial

Innovation

ZHANG Lin

（Business School，Minan Normal University， Zhangzhou 363000，China）

Abstract：Based on distinction between innovation and imitation， Koellinger（2008） insisted that the essence of entrepreneurial innovation is the “recognition” and “choice” of a risk plan. Therefore， the article used intervention effect estimators to construct an appropriate control group to balance covariates. The preliminary analysis indicates that innovative is higher among male entrepreneurs， and female entrepreneurs are more satisfied with incremental innovation opportunities and engaged in the process-innovations. Therefore， female should improve their network capital， strengthen external learning and focus on industry development.

Key words：entrepreneurial innovation； recognition of entrepreneurial innovation； gender difference； intervention effect