基于分层回归的会计专业学生创业自我效能感研究

丛晓琪

(山东水利技师学院，山东 淄博 255130)

0 引言

据统计，2020年大学生毕业人数874万，其中会计专业毕业学生接近95万。会计专业毕业生就业量大，就业压力较大。据统计，传统经济领域女性创业者的比例大约10%；互联网领域女性创业者的比例已经达到55%。互联网体验经济时代更加注重用户体验、情感思维和沟通互动，这也正是女性所具备的优势和特质。互联网经济是体验经济，女性在体验经济中有一定优势。据报告分析，从性别特征来看，同男性的理智、一元化、经验主义等特点相比，女性所具备的感性、多元化和乐于分享的特质，与互联网创业特质相适应，特质决定了女性更适合于互联网创业，而互联网也给予了女性充分释放自己天性和优势的机会。通过个人访谈，会计女大学生普遍认为，低投入、低门槛和风险低也是有利女生进行网络创业的有利因素。

1 理论依据

研究选择了社会学习理论的创始人班杜拉(Albert Bandura)对自我效能感的定义，自我效能感是个人对自己完成某方面工作能力的主观评估。评估的结果如何，将直接影响个人的行为动机。创业自我效能感是指个体对自身能够从事创新创业活动所持能力的信念与信心。由于创业自我效能感比起能力能够更好预测创业行为和创业成功的可能性，创业效能感被认为是影响潜在创业者的关键变量之一[1]。个体创业自我效能与其创业意向之间得到了许多学生研究证实，学者认为潜在创业者的创业自我效能感是影响其选择创业的关键因素之一。如果个体感知的创业自我效能相对较高，他们会形成较强的创业意向，进而提高其选择创业的可能性[2]。

2 研究设计

2.1 调研样本

本研究对象是淄博市四所高校的会计专业女生，委托辅导员以班级为单位使用问卷网收集问卷。参考国内外学者提出的创业自我效能模型、问卷调查分析结果和访谈结论，本文研究模型划分为内部因素和外部因素。其中，通过信度分析对题项进行修正，最终确定影响因素共涉及27个题项，结合以往学者的定义和专业知识角度考虑分成7个维度。创业自我效能感7个维度为外倾性、开放性[3]、新媒体运营能力、机会识别能力、创业组织能力、风险管理能力、互联网创业生态。

2.2 研究方法

采用层级回归，将自变量的结构按照层级关系逐步代入方程以预测因变量的回归方法，根据自变量之间的关系，将自变量分成多个层次[4]。以创业自我效能感为因变量，运用分层回归模型，以外倾性、开放性人格为一个层级；新媒体运营能力、机会识别能力、创业组织能力、风险管理能力为一个层级；互联网创业生态为一个层级；按照逻辑顺序进入模型，以确定自变量间是否存在相互影响和调节关系，最终确定互联网背景下学生群体创业自我效能感的影响因素。

3 实证分析

3.1 信度分析

样本的数据检验是保证模型结果的基础，通常情况下，信度分析使用α系数表示量表的信度质量以及测量样本真实回答的程度。选出311份问卷作为研究样本，分别对内部因素和外部因素的7个维度进行信度分析，使用IBM SPSS Statistics23软件进行统计分析，问卷采用5点李克特量表，测量题项有27题。可靠性统计量题项内部一致性α系数，α系数值越高，表示维度的测度题项内部一致性愈高，维度的信度愈佳[5]。7个维度α系数值都在在0.80以上，如表1所示，表1中内部一致性信度甚佳，表明维度的测量结果是可靠的。

表1 可靠性统计

3.2 效度分析

效度分析用于研究题项是否可以有效地表达对应变量的概念信息，通俗地讲，即维度题项设计是否合理。本文选择KMO和巴特利特球形度检验，采用主轴因式分解，采用最大方差法。提取7个因子，并按不同测试题目在各个因子当中的因素载荷水平按大到小排序，得到旋转后的因子矩阵。

KMO检测值为0.766，常见标准为0.6，说明可进行因子分析，显著性为0.000，小于0.05的判断标准，通过巴特利特球形度检验。说明适合进行探索性因子分析。

总方差解释率分别为28.877%、13.741%、10.472%、9.964%、8.305%和7.608%、4.221%，总共累计方差累积率为79.438%,7个因子共同解释了总方差79.438%的比例，从比例看分析结果比较好。

设置低于0.5的因子载荷系数值不显示，探索性因子旋转后提取出7个因子，预期题项分为7个因子，并且与SPSS软件生成的7个因子与题项之间的关系与预期表现出一致性。这7个因子与题项的对应关系符合预期，数据基本上验证了问卷的结构假设。因子1包含四项，将该因子命名为“开放性”；因子2包含4项，命名为“外倾性”；因子3包含4项，命名为“新媒体运营能力”；因子4包含4项，命名为“创业组织能力”；因子5包含4项，命名为“机会识别能力”；因子6包含4项，命名为“风险管理能力”；因子7包含3项，命名为“互联网创业生态”。

3.3 分层线性回归分析

(R 方)是多层回归的重要指标，反映自变量解释因变量变异的程度。随着自变量数量的增加，模型1-3的(R 方)逐渐增加，分别是0.381、0.645和0.817，表示各模型对因变量的预测能力逐渐加强。3个模型的(R 方)变化量为0.381、0.645、0.817，显著性检验的概率p值小于0.001达到显著水平。模型1是初始模型，在空模型的基础上增加了开放性和外倾性两个自变量变量。该模型的(R 方)和(R 方)变化量相同，均为0.381。“开放性”“外倾性”两个自变量对创业自我效能感的解释变异为38.1%(p值小于0.001)，此解释力达到统计上的显著水平；模型2中再投入机会识别能力, 新媒体运营能力, 风险管理能力, 创业组织能力4个自变量，则6个自变量共可解释创业自我效能感63.8%的变异量，排除模型1中自变量的影响，4个自变量对创业自我效能感的解释力增加26.4%(p值小于0.001)，此解释力达到统计上的显著水平，即纳入新的自变量对创业自我效能感的预测改善有统计学意义；模型3中再代入变量，则7个预测变量共可解释创业自我效能感81.7%的变异量，排除模型1、模型2中6个自变量的影响后，互联网创业生态自变量对创业自我效能感的解释力增加17.2%(p值小于0.001)，达到统计上的显著水平。

方差摘要表中3个模型的解释变异量显著性的F值分别为521.882、240.783和159.305，显著性检验的p值均为0.000，小于0.05的显著水平，表示3个回归模型整体解释变异量达到显著水平，回归模型至少有一个变量达到显著水平。

在模型1中，“外倾性”“开放性”预测变量的影响达到显著(p值小于0.05)，其标准化回归系数为0.196、0.539，预测变量的β值为正数，表示对因变量创业自我效能感的影响为正向，即外倾性、开放性人格愈好，大学生的创业自我效能感就愈高。

在模型2中，主要的预测变量为“外倾性”“开放性”“创业组织能力”“风险管理能力”“机会识别能力”“新媒体运营能力”的影响均达显著(p值均小于0.05)，3个预测变量的β值为正数，表示对因变量创业自我效能感的影响为正向，即外倾性、开放性人格愈好，创业组织、风险管理、机会识别、新媒体运营能力越强，其感受到的创业自我效能感就愈高。

模型3中，主要预测的变量是“外倾性”“开放性”“创业组织能力”“风险管理能力”“机会识别能力”“新媒体运营能力”和“互联网创业生态”， 7个变量的影响达到显著(p值均小于0.05)，达到显著的预测变量的β值均为正数，表示对因变量的影响为正向，即外倾性、开放性人格愈好，创业组织、风险管理、机会识别、新媒体运营能力越强，互联网创业生态越好，其感受到的创业自我效能感就愈高。综合分析，互联网创业生态对女大学生创业自我效能影响力相对较大，说明女大学生比较有信念与信心在互联网背景下从事创新创业活动。标准化回归方程如下：

创业自我效能感=0.109×外倾性+0.187×开放性+0.095×创业组织能力+0.164×风险管理能力+0.140×机会识别能力+0.077×新媒体运营能力+0.574×互联网创业生态

4 结论

通过分层回归模型，建立三层回归模型，构建互联网背景下大学生创业自我效能感影响因素模型。实证研究表明，对大学生创业自我效能感的影响，外部环境因素大于内部因素，即互联网创业生态对大学生创业自信起着积极的作用。已有研究表明学校开设的创业教育课程，会使大学生的自我效能感得到一定程度提升，创业自我效能感与学校创业培训教育密切相关,通过创业教育可以改变大学生对创业的看法，会使得之前对创业抱有恐惧、消极态度的大学生能够转变这种态度，从而对创业持积极态度[6]。对于具有理论知识丰富可塑性很强的大学生群体而言，提供创业教育学习和创业环境，有利于提高大学生创业自我效能感。