□ 卢 亮 刘 怡 刘容志
目前,国内对于创业与就业关系的实证研究文献主要分析了创业活动对增加就业和降低失业率的影响[1][2][3][4][5],理论综述主要是对国外的创业活动和就业数量、就业质量的关系进行了回顾[6][7]。上述研究存在两个不足:缺乏对不同类型的创业活动与就业数量和质量关系的关注;缺乏对高校毕业生创业的深层次分析。根据现有的理论研究和实际调研,创业活动的不同类型对就业的影响存在不同。高建系列报告显示了机会型创业在提供就业机会和就业岗位方面要优于生存型创业[8]。作为创业活动最活跃的群体,我国18~34岁的青年占据了总体创业者比例的44.39%。同时,中国年轻人的就业压力较大,预计2019年在城镇就业的新增长劳动力仍然保持在1,500万人以上,高校毕业生数量达834万,再创新高[9]。我国非常重视创业的作用,李克强总理2014年在瑞士达沃斯论坛上就强调“要在960万平方公里土地上掀起一个大众创业、草根创业的新浪潮”,年轻人“通过自己的创业创新、改善生活。一个或几个人的创业,能够带动一批人就业”[10]。
由此可见,研究高校毕业生的创业就业问题是很有意义的。他们的创业活动能促进就业吗?什么因素会影响他们的就业效果?这些因素通过何种机制作用于他们的创业活动?本文以微观调查数据为基础,通过对高校毕业生不同创业类型对其就业效果的分析,完成对上述问题的回答,并为优化创业结构,提升就业效果提供一定的借鉴和思考。
创业类型的划分目前学界还没有一个统一的标准。创业类型既可以按照创业的规模或者产业性质来划分,又可以根据创业的主体,或者创业的战略导向来区分。以本文的研究对象—机会型创业和生存型创业来看,它是以创业动机理论为基础形成的创业类型。根据创业动机理论,创业动机可以分为推动型和拉动型的因素[11]。推动型的因素一般带有消极意义,如婚姻破裂和生活窘迫等;而拉动型因素则带有积极意义,可以吸引人们去创业,如经济发展产生的商业机会。这种划分方法逐渐被学者们广为接受,并进一步加以扩展。张玉利根据调查结果,把国内的创业类型分为:机会拉动型创业,贫穷推动型创业以及混合型创业[12]。中华人民共和国人力资源和社会保障部(以下简称人社部)针对全国青年创业的调查中认为青年的创业动机中也有发现机会和就业困难的区分[13]。由于创业活动受到创业者所处的环境和自身动机等因素的影响,这些消极或积极的因素会驱动个人决定是否创办企业和从事创业活动的类型。受此影响,在拉动型和推动型创业的基础上,全球创业观察(GEM)报告在2001年首次提出生存型和机会型的创业活动,即生存型创业者是那些由于没有其他更好的工作选择而从事创业的人。“生存”字样反映出个体决定开创企业并非自愿。机会型创业者是指那些已经感知到商业机会并愿意去从事相应开发的人。尽管他们还有其他的选择,但是机会型创业者由于个体的偏好而选择了创业。
本文试图从以下两个方面来分析我国不同类型大学生创业活动对就业的作用:一是它们是否能创造不同的就业岗位数量, 二是创业活动的持续时间是否有区别。因为创业持续时间的长短关系到劳动者就业的稳定性,甚至是一个国家就业的稳定性。
在创业类型和就业关系的研究中,奈特(Knight)在其《风险、不确定性与利润》一书中创立了相对收入理论。该理论认为个人会在失业、自雇和受雇这三种状态之间做出选择,其选择的标准就是上述三种状态相对收入的比较[14]。这一观点启发了奥克森菲尔特(Oxenfeldt),他把创业和失业联系在一起,认为当个人面临失业,并对受雇就业感到前景黯淡的时候,就会把创业作为可靠的选择[15]。在此基础上,学者们提出了萧条时期的推动效应假说(Recession Push)和企业家的拉动效应假说(Entrepreneurial Pull)来解释创业和就业之间的关系。萧条时期的推动效应,即难民效应(Refugee Effect),就是指当经济萧条、就业率下降时,个人会觉得很难寻求到一份有薪水的工作,这时候,自我雇佣变得相对有吸引力,创业的人数就会增多,导致失业人数减少。企业家的拉动效应,也被称为熊彼特效应(Schumpeter Effect),就是指那些具有经营才能和商业头脑的创业者通过把握新机会来创办企业,不仅雇佣了自己,而且也雇佣了他人,从而拉动了就业。从推动因素的角度来看,创业的难民效应和生存型创业较为相似,企业家效应和机会型创业在拉动因素上有共同之处。
通过整理创业与就业关系的研究文献,我们发现不同类型的创业对就业的影响是有差异的。奥维斯等人(Alves et al.)认为技能型失业工人数量的增多会显著增加机会型高科技创业企业成立的可能性,这种可能性还会受到所在地区的研究水平和人力资本密度的影响,从而最终影响就业岗位数量的创造[16]。 特杰森等人(Terjesen et al.)分析了高成长型、妇女主导型、社会型三种类型的创业,他发现高成长的创业企业可以通过知识扩散来创造就业岗位[17]。寇斯特(Koster)发现不同类型的新企业所产生的就业效应是不同的,有些新企业,通过规模经济的资本化,带来了短期的、积极的就业效应;但是真正意义上的创业企业,是通过新的商业机会的识别和在未来年份内的创造性活动,产生持久的就业效应[18]。塞瑞克等人(Thurik et al.)确定了失业和创业之间同时存在两种截然不同的关系:难民效应和创业效应,并且创业效应强于难民效应[19]。如果以企业成立的时间类型来划分,董志强等通过对1991—2007 年广东省21个地区面板数据的分析,认为创业的企业家效应可以降低失业率[20];而付宏的结论恰恰相反,他利用1991—2006年中国各省市自我雇佣人数和失业人数的数据,发现我国的创业活动和就业增长之间存在难民效应,不存在企业家效应[21]。也就是说,创业的企业家效应(或者机会型创业)和难民效应(或者生存型创业)在不同的情况下对就业的贡献会有所差别。
由于生存型创业者没有其他更好的工作机会而被迫选择创业活动,而机会型创业者生存无忧,因此前者更有可能进入门槛比较低、资金和技术程度要求不高的行业,如个人服务业和批发零售业等,后者更有可能进入资金密集度和技术壁垒比较高或创新性比较强的行业,如为社会提供信息产品服务的行业。这一点已经被全球创业观察的系列报告以及高建、姜彦福等人所编著的《全球创业观察中国报告》所证实。他们的研究显示:上述两种类型的创业在创新性和增长潜力、行业属性、所有权结构和市场特征方面均存在差异。很显然,进入不同行业的创业活动所增加的就业岗位数量是有差异的。从上文得知,生存型的创业者多进入低门槛的行业。麦可思大学生就业报告显示:2017年,我国大学毕业生自主创业主要集中在教育业(22.7%)和零售业(10.8%),而且这种情况已经连续3年保持平稳[22]。人社部2017年的调查发现:我国青年创业主要集中于批发零售业(24.5%)、居民服务和其他服务业(7.9%)、住宿餐饮业(6.5%)[23]。这些劳动密集型的行业对从业人员的素质要求不高,一旦发展起来,比较容易创造就业岗位。相比之下,机会型创业企业所在的行业一般门槛较高,较难进入。2017年,《麦可思大学生就业报告》显示,大学毕业生自主创业集中在创新水平相对较高的媒体、信息及通信产业等行业,但其比重仅有9.1%。2017年人社部的调查显示年轻人进入信息和计算机服务业创业的比例只有12.2%。这些行业对从业人员的专业知识素质和实践经验要求较高,年轻人想要进入可能不是那么容易。因此,在初期阶段生存型创业比机会型的创业更容易创造就业岗位。
与此同时,由于机会型创业的创新性比较强,成长性更好,这就意味着机会型的创业更容易发展壮大,机会型创业成长预期要高于生存型创业。全球创业观察(GEM)的研究认为:机会型创业比生存型创业更能创造就业岗位。每增加一个机会型创业者,当年带动就业数平均为2.77人,未来五年平均带动就业5.99人。33.6%的机会型创业者可以提供5个以上就业岗位,14.9%的生存型创业者提供5个以上岗位;未来五年,70%以上的生存型创业者提供岗位不超过5个,61.5%的以上机会型创业者可以提供5个以上就业岗位(其中40%以上可以提供20个以上就业岗位)[24]。清华大学发布的《中国创业报告》也指出从事机会型创业的高学历者能创造更多的就业岗位。然而关于全球创业观察(GEM)的研究报告认为创业能创造更多就业岗位的结论已经引起了一定的质疑,如维格纳(Wagner)就指出:创业所增加的就业数量,应该等于总就业创造(Gross Job Creation)减去总就业破坏(Gross Job Destruction)[25]。由于全球创业观察(GEM)数据是截面数据,报告中所提到的就业创造指的是总就业创造,没有对总就业破坏的调查数据。
根据以上的观点,本研究提出两个有待进一步验证的假设。
假设1-1:机会型创业要比生存型创业更能增加就业岗位;
假设1-2:生存型创业要比机会型创业更能增加就业岗位。
托米等人(Tommi et al.)通过对2005年GEM关于芬兰的调查结果分析得出,机会型创业与持续时间存在正相关关系,并且机会型创业比生存型创业持续时间更长[26]。布洛克等人(Block et al.)从选择两种创业类型的动机出发,研究了两种创业类型的存续时间是否有差异,通过使用来自德国的社会经济面板数据,他们同样发现在自我雇佣企业里,机会型创业的持续时间比生存型创业长[27]。布洛克等人(Block et al.)还运用德国社会经济面板(GSOEP)数据,比较了机会型和生存型创业持续期的差异:单变量统计表明,前者较后者的创业持续时间长[28]。然而,在创业持续期模型中,在控制了与创业相关的教育变量后,机会型和生存型创业持续期之间的差异不再显著。从前面关于创业类型的特征看出,机会型创业是一种积极主动的自愿创业,这就意味着机会型创业者们可能在进行创业之前就做好了充分准备,并且选择的是他们擅长的领域,因此他们的企业存续时间比那些被迫选择创业的企业存续时间更长。依此类推,本文假设我国高校毕业生的创业活动也可能存在上述情况。
假设2:与生存型创业相比,机会型创业的持续时间更长。
在蒂姆斯 (Timmons)等几个创业的经典模型中无一不强调了环境对创业活动的影响。这些环境由多方面的因素组成,既有经济的因素,又有文化和制度的因素[29]。本文中的环境主要指制度环境,它既包括正式制度(如法律制度、税收制度和各种管制措施等),又包括非正式制度(如文化价值观、社会规范等)。从文化氛围来看,一方面叶文平等研究证实不同文化背景会引导不同类型的创业活动[30];另一方面,社会对创业支持和认可的态度和媒体对创业的宣传作为外界诱导因素增加了潜在创业者对创业的信念和信心,从而积极地进行创业机会的挖掘,加强了创业的风险承受能力,个体进行创业的可能性会大大提高。郑馨等发现社会规范(公众认可、媒体宣传和社会尊重)对创业活动有明显的促进作用,特别在经济发展水平比较低的国家,这种作用更明显[31]。
不仅如此,社会公众对创业活动的支持态度及国家相应的扶持政策还会影响到创业者的企业战略制定、产品营销、技术研发活动等,进而可能影响到企业的经营效果,如是否创造较多的就业岗位数量、是否在竞争中生存得更久等。以扶持大学生创业的政策为例,创办信息、技术等新兴服务业与饮食等传统行业得到的税收优惠政策不同,创办新兴高科技企业能够得到多种层次基金的扶持,机会型的创业者可以有更多的资金来开展技术研发或进行营销,因此生存型和机会型创业企业的经营活动和绩效是不同的。同时,目前社会文化与舆论氛围更加鼓励年轻人进行机会型创业。也就是说,针对某种类型创业的外部扶持环境相对轻松时,该种类型的创业可能会比其他类型的创业创造出更多的就业岗位并发展得更好。李涛等的研究证实,在管制水平较低的行业中,人们更愿意创业;而在管制水平较高的行业中正好相反[32]。
假设3-1:相对生存型创业而言,社会创业氛围环境更能正向调节机会型创业与就业数量、创业活动持续时间的作用关系;
假设3-2:相对生存型创业而言,政府的政策优惠更能正向调节机会型创业与就业数量、创业活动持续时间的作用关系。
从本质上说,创业活动是一项创新的活动。德鲁克(Drucker)就把创业企业称为能创造出一些新的、与众不同的事情并能够创造价值的新企业[33];熊彼特(Schumlpeter)认为创业活动具有创造性破坏的性质,创业企业要在市场中生存下来并能够继续发展,创新成了近乎唯一的战略选择[34]。学者们发现创业的创新活动主要有两种:一是产品或者服务的创新,追求为顾客带来更高的价值体验[35];二是交易结构的创新,吸纳新参加者进入产品/服务生产或销售流程,或者改变产业内产品/服务生产或销售流程中参与者的交易组合关系[36]。研究已经证实:新创办的技术企业在产品/服务或交易结构方面的创新性越强,越可能收获更好的绩效[37]。
与此同时,从创业形成的资源角度来看,无论是机会型还是生存型的创业者,他们都会以一些稀缺的、有价值的、难以模仿和不可替代的独特资源作为创业的基础。如在我们的调查中,不少高校毕业生拥有一定技术专利或拥有自己独特的销售渠道、客户群体而创办企业,那么他们把这些独特的资源优势转化成为产品创新或者服务创新的时候,这种创新实践是可能有利于他们在市场竞争中生存下来并发展的。机会型创业者由于有较多的选择机会,可能更容易进入技术性行业,用所积累的技能、所学的专业,依靠外在的优惠政策条件来选择产品或服务的创新策略。对于面临生存压力的创业者而言,放弃投入相对较高的产品与服务创新策略,重新选择创新交易机制,寻找新的合作伙伴,从新的渠道来进入市场,是一条比较现实的道路。这两种创新程度越高,创业企业带来的就业岗位数量也会越多、生存得也就更久。根据以上分析,提出假设。
假设4-1:相对生存型创业而言,产品或者服务的创新策略更能正向调节机会型创业与就业数量、创业活动持续时间的作用关系;
假设4-2:相对机会型创业而言,交易结构方面的创新策略更能正向调节生存型创业与就业数量、创业活动持续时间的作用关系。
本文以正在创业的高校毕业生为调查对象,以调查问卷搜集数据。在调查之前进行试调查,再根据试调查反馈的结果,在企业进行实地访谈,并结合专家的意见,对问卷进行了修订。
本研究采取以下途径以自填问卷的方式来收集数据。第一种方式是请求当地有关机构(武汉、深圳和郑州市团委,武汉创业孵化园,深圳和郑州的创业园区等),委托他们把问卷发放给正在从事创业的高校毕业生填写,以邮寄的方式回收。第二种方式是通过联系高校毕业生民间创业团体,由作者本人到现场实地调研和访谈,并回收问卷。采用非随机抽样中的方便抽样法,总共调查了300家高校毕业生的创业企业,给每个企业发放一份问卷,回收有效问卷232份。为了验证它们是否来自同一群体,我们还对样本来源的差异性进行检验,单方差分析显示上述两组样本的填写者在主要变量上没有显著性差异,也就是说不同的取样方式不会对分析结果带来显著性影响。
由于全球创业观察(GEM)所提出来的机会型和生存型创业分类在创业研究中逐渐居于主流地位,且不断被引用和扩展创业类型,所以本文使用的是全球创业观察(GEM)所提出的划分方法。全球创业观察(GEM)对机会型和生存型创业的划分来自于创业者对该问题的回答:“你参与创业活动是由于发现了创业机会,还是由于没有更好的工作机会?”
对于创业活动的外部环境测量采用了全球创业观察(GEM)创业框架中关于政府政策和社会与文化规范两个条目的指标。全球创业观察(GEM)创业框架总共有十条,主要强调宏观层面的各项政策对于创业活动的影响,调查条目表被国内外很多学者使用,覆盖全球数十个国家,具有广泛的影响力。
企业的创新策略量表采用了田莉[38]博士论文的成果,她根据鲍姆(Baum)、萨缪尔森(Samuelsson)、佐特(Zott)、勒维斯裘(Levesque)等人[39][40][41][42]的相关研究成果开发了创业企业的创新战略量表。该量表从产品与服务、交易结构两个维度来测量创业者进入市场方式的创新程度。
为了检验前面所提出的假设,采用逐步加入控制变量、自变量与调节变量,自变量与调节变量的交互项的层级回归模型。为避免多重线性问题,对相关变量做了中心化处理。此外本文还选取了性别、学历、专业、创业活动所分布的行业作为控制变量。
图1 研究模型构建图
表1 描述性统计分析
表1和表2分别是主要研究变量的描述性统计信息和相关系数矩阵。表3和表4(见P92)是回归结果。模型1是控制变量对因变量的回归模型,模型2是控制变量/自变量/调节变量对因变量的主效应模型,模型3是加入调节效应后的全变量模型。
表2 主要研究变量的相关系数矩阵
表3的模型2显示回归系数为0.09,没有达到显著性统计水平;表4的模型2显示回归系数为0.095,也没有达到显著性统计水平,说明假设1-1和假设1-2以及假设2没有得到验证。也就是说:生存型创业和机会型创业目前在增加就业岗位和创业持续时间(就业质量)方面没有明显差异。
在表3和表4的模型3中,政策优惠和创业类型的交互项回归系数都没有达到0.1水平上的显著性,假设3-1和假设3-2没有得到验证。
从表3的模型3可以看出,交易结构的创新对生存型的创业与就业数量之间的作用关系更能发挥正向调节作用(b=0.318,p<0.01);表4的模型3也显示,交易结构的创新对生存型的创业与创业活动的持续时间(就业质量)之间的关系更能起到正向调节作用(b=0.23,p<0.05),假设4-2得到验证。虽然,在表4的模型3中创业类型与产品/服务的创新的交互项系数为负值(-0.006),说明机会型创业在企业持续时间方面(就业质量)要比生存型创业更长,但没有达到0.1水平上的显著性,同时表3的模型3中创业类型与产品/服务的创新的交互项系数为正值,也没有达到0.1水平上的显著性,这意味假设4-1没有得到验证。
表3 外部创业环境和内部创新战略对创业创造的就业数量的回归结果
表4 外部创业环境和内部创新战略对创业企业持续时间的回归结果
值得关注的是产品/服务的创新对创业的持续时间(就业质量)的主效应影响系数是0.209,达到了0.05的显著性统计水平,而且其对创业就业数量的主效应影响系数是0.012。上述两个数值都为正值,说明产品/服务的创新确实有利于提高创业企业的就业数量和就业质量。目前,创业氛围也非常有利于机会型和生存型创业活动的生存和发展,表4里面的模型2和模型3的主效应系数分别为0.189和0.141,达到了显著性统计水平。然而,在表3和表4的所有模型中,政策优惠的主效应系数都为负值,不显著,意味着政府政策扶持积极作用的发挥不显著。
创业能够产生良好的经济和社会益效,如带来就业岗位的增加和提升社会的创新度等。由于各种内外因素的作用,创业活动的效果会受到不同因素的影响。本文发现:高校毕业生所从事的生存型创业和机会型创业在增加就业岗位数量方面和延长创业活动的经营期限方面没有明显差异。相对于机会型创业而言,生存型创业在交易结构方面的创新水平越高,那么就越能增加就业岗位,越能延长企业的持续时间。
首先,一般观点认为机会型比生存型创业能够提供更多的岗位数量,但只是数据描述得出的结果,没有统计分析的显著性检验。和以往的研究不同,本文的分析结果表明,尽管没有达到显著性的统计标准,但是高校毕业生的生存型创业要比机会型创业对就业贡献大(回归系数为0.09)。同时,在控制了性别、学历、专业和所属行业等变量之后,生存型创业和机会型创业在持续期限方面差别不大,该结论与布洛克和森德勒(Block & Sandner)[43]研究发现相同,即在控制了与创业相关的教育变量后,机会型创业和生存型创业持续期限之间的差异不再显著。上述结果反映了目前我国年轻人创业的普遍情况是创业活动的质量不高,社会各界所期望的年轻人机会型创业没有很好地表现出来。对此,全球创业观察(GEM)的报告给出了原因:目前我国创业活动正处于“三高”和“两低”发展时期。“三高”表现为创业总指数高,未来创业率高和创业失败率高。“两低”表现为机会型创业和生存型创业比率低,创业成长潜力低。如麦可思的报告显示,毕业半年后自主创业的2014届本科毕业生中仅有46.9%的人三年后还在继续自主创业。这意味着,三年内,超过一半的创业人群退出创业市场,创业失败风险不容忽视[44]。学术上对于机会型创业和生存型创业概念的划分还有争议,目前只有定性的划分,没有成熟的定量划分体系[45]。本文在进行问卷设计时候完全按照全球创业观察(GEM)所提供的概念标准进行,忽视了被调查者对概念理解的差异,可能会对本研究有一定的影响。
其次,本文发现政府的政策扶持对各种类型创业的就业数量和创业活动的持续时间没有明显的调节作用。我国政府对创业的扶持非常重视,国家也出台了很多优惠政策,力求极大地促进年轻人创业活动的开展、提升机会型创业活动的就业数量和就业质量。然而,现实中政府的优惠政策难以到位。以小额贷款项目为例,调查时发现,有营业执照是银行提供贷款的硬性指标,但很多的年轻人很难能拿出一定的资金进行工商注册,同时银行也不愿给规模小、风险大、还贷能力弱的创业项目进行贷款;即使项目符合贷款条件,还存在贷款手续复杂、申请时间长的问题。无论在2016年人社部的调查中,还是麦可思公司2018年发布的全国大学生就业报告中,资金问题一直是困扰着年轻人创业的主要因素。在我们的调查中,两种类型的创业者都认为政府提供资金支持、税费减免非常重要,持此观点的人占调查对象总数的50%以上,58.9%生存型创业者更渴望资金支持。政府对于生存型创业支持政策的相对缺失无疑会影响年轻创业者的经营行为和绩效。
最后,我们发现相对机会型创业而言,生存型创业在交易结构方面的创新策略更能正向调节生存型创业与就业数量、企业持续经营时间的作用关系。然而,相对于生存型创业而言,机会型创业者在产品与服务方面的创新对就业数量和存续时间不能发挥明显的调节作用,说明机会型创业者在产品和服务方面创新水平有待提高,这可能和年轻人的创业与所学专业不匹配以及创业经验不足有关。人社部在调查中发现,毕业生们创业时决策不够理性,很多人对于兴趣的关注要高于专业和经验,这就造成所学专业用不上的尴尬局面[46]。本次调查中的创业者所学专业和创业所分布行业这两个变量的相关系数为-0.001,也从侧面印证了上述发现。专业和创业领域的不匹配,以及技术经验的积累不足,必然会导致产品与服务创新方面的技术积累和研发的不足。对于面临生存压力的创业企业而言,放弃投入相对较高的产品和服务创新策略,选择交易结构方面的创新,寻求新的合作伙伴从新的渠道来进入市场,是一条比较现实的道路。很显然,当交易结构方面的创新程度越高时,创业活动就越能适应竞争,就越容易扩大规模增加就业和延长生存时间。
就政策扶持而言,政府部门要注重措施的实效性、系统性和全面性。所谓实效性就是要能够有效地解决年轻人创业的实际问题,如降低资金扶持的门槛,简化申请和审核手续等。系统性意味着要注意部门之间的联动,在制定政策的时候多考虑和其他相关部门的协调,避免冲突和重复,形成1+1>2的政策合力。全面性则要求关注年轻人创业全过程中可能会出现的困难,如创业前的资金来源,创业过程中税收优惠补贴以及创业失败后的资金延期还贷问题等。
创新性是创业的灵魂,影响其在市场竞争中的生存和绩效。本研究发现,虽然产品和服务创新、交易结构方面的创新对创业的存续时间和就业数量或多或少有一定的正向效应,但是一旦和不同类型的创业结合,就只有交易结构方面的创新对创业活动的存续时间有显著影响了。由此带来的启示是,创业者可以更好地找准自己的定位,以便采取不同的创新策略;政府也可以根据实际情况和战略目的,采取不同的扶持手段来鼓励和促进不同的创新。
我国目前处于产业结构转型升级时期,重点扶持更具活力、创新能力更强的机会型创业无可厚非。但同时也要看到,高校毕业生的创业活动质量不高,他们中间只有3%的人群是基于高技术的创业,与 G20经济体中的发达国家相比仍然落后,也低于G20平均水平[47]。在面临沉重就业压力、创业还是解决就业的有效途径情况下,对这两种不同类型的创业,政府应采取一视同仁的态度较为合适,因为本文和其他的研究都证实,在促进就业方面,生存型创业也能做出自己特有的贡献。
本文从外部创业氛围和政策扶持环境因素,以及内部创新策略因素方面分析了不同类型的创业与就业效果的关系,为政府部门制定相关的政策和创业者开展创业提供了一定的思路。本研究的局限在于忽视了被调查者对创业类型概念理解的差异,完全按照全球创业观察(GEM)所提供的概念标准来进行研究设计,这可能会对研究结果有一定的影响。同时,本文也注意到了产品/服务的创新对就业数量的主效应明显,但是调节效应不明显的问题,这是研究设计问题,还是在企业的创新策略和创业类型两者之间仍有其他深层次的作用机制?上述问题值得以后深入挖掘。