摘要：風(fēng)險偏好對經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎——創(chuàng)業(yè)的影響如何？本文基于2009年的農(nóng)村—城市移民調(diào)查數(shù)據(jù)（RUMIC 2009）中的城鎮(zhèn)居民住戶調(diào)查（UHS）和農(nóng)民工住戶調(diào)查（MHS），研究了風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)選擇在性別與教育上的異質(zhì)性影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，總體上，風(fēng)險偏好度顯著提高創(chuàng)業(yè)概率，但只對男性、文化程度為小學(xué)及以下、初中、大專學(xué)歷的群體有顯著影響，而對女性和其他學(xué)歷的群體均沒有顯著影響;只有在風(fēng)險偏好度提升較大時，影響才顯著，并且提升越大，影響越大。因此，政策制定者應(yīng)對不同性別和教育水平的群體設(shè)計不同的創(chuàng)業(yè)促進(jìn)措施。

關(guān)鍵詞：風(fēng)險態(tài)度;創(chuàng)業(yè);性別;教育

中圖分類號：F241.4文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1000-4149（2015）02-0078-09

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2015.02.009

收稿日期：2014-10-08;修訂日期：2015-01-22

作者簡介：

陳其進(jìn)，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生。

The Heterogeneous Effect of Risk Preference on Business Setup Choice：

An Empirical Study Based on RUMIC 2009

CHEN Qijin

（School of Economics，Nankai University，Tianjin 300071，China）

Abstract：How does risk preference affect business setup which is one of the most important engine of economic growth. Based on the Urban Household Survey （UHS）and the Migrant Household Survey （MHS） of the 2009 survey data of RuralUrban Migration in China （RUMIC 2009），this paper analyzes the heterogeneous effect of risk preference on business setup choice of different gender and education level. The results find that the risk preference significantly increases probability of entrepreneurship in general， but only for men and groups of elementary school and below， junior high school and polytechnic college. For women and other education groups，the influence is no significant anymore; only if the improvement of risk preference is large enough， the influence is significant and the more the improvement is， the greater the influence is. Therefore， for promotion of business setup， policy makers should design different support measures to fit different gender and education level.

Keywords：risk attitude; business setup; gender; education

一、引言

在經(jīng)濟(jì)增長放緩和就業(yè)壓力增大的背景下，如何鼓勵人們創(chuàng)業(yè)成為學(xué)者們和政策制定者高度關(guān)心的話題。在第八屆夏季達(dá)沃斯論壇開幕式上，李克強(qiáng)總理在致辭中強(qiáng)調(diào)，要借改革創(chuàng)新的“東風(fēng)”，推動中國經(jīng)濟(jì)科學(xué)發(fā)展，掀起“大眾創(chuàng)業(yè)”、“草根創(chuàng)業(yè)”的新浪潮，形成“萬眾創(chuàng)新”、“人人創(chuàng)新”的新態(tài)勢^[1]。

創(chuàng)業(yè)者面臨諸多不確定性，風(fēng)險偏好成為影響創(chuàng)業(yè)決策的一個重要因素。在理論上有研究早已證明，越偏好風(fēng)險的個體越可能成為創(chuàng)業(yè)者，越厭惡風(fēng)險的個體越可能成為工資獲得者[2-4]。根據(jù)現(xiàn)有實證文獻(xiàn)，風(fēng)險偏好的衡量指標(biāo)大致分為三類：一是用安全帶使用和金融投資情況等風(fēng)險行為代理風(fēng)險偏好[5-7];二是創(chuàng)業(yè)決策后的各種風(fēng)險偏好指標(biāo)，如博彩參與意愿、對風(fēng)險偏好的心理測量[8-10];三是決策時或決策前的風(fēng)險偏好指標(biāo)[11-13]。除風(fēng)險偏好外，成長經(jīng)歷、法律制度和社會環(huán)境等因素均影響風(fēng)險行為，所以用風(fēng)險行為代理風(fēng)險偏好會導(dǎo)致一定的誤差?？ɡ鞫啵–aliendo）等人指出使用創(chuàng)業(yè)決策后的風(fēng)險偏好度等數(shù)據(jù)，必須滿足風(fēng)險偏好長期穩(wěn)定性和調(diào)查時個體樣本可以代表決策時的樣本兩個條件，否則這種方法存在一定的誤差^[12]。但是有實證研究表明成年人間的性格差異在基本方面（如風(fēng)險偏好度）是保持穩(wěn)定的^[14]，創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗對風(fēng)險偏好沒有影響^[9]，這為使用創(chuàng)業(yè)決策后的風(fēng)險態(tài)度數(shù)據(jù)提供了一定依據(jù)。然而考慮到?jīng)Q策后的財富、經(jīng)歷等變量對風(fēng)險偏好的可能影響，創(chuàng)業(yè)決策時或決策前的風(fēng)險偏好數(shù)據(jù)是最準(zhǔn)確的。盡管風(fēng)險偏好衡量指標(biāo)存在一定的差異，但是以上研究幾乎一致支持“越偏好風(fēng)險的個體越可能去創(chuàng)業(yè)”的理論假設(shè)。

《人口與經(jīng)濟(jì)》2015年第2期

陳其進(jìn)：風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)選擇的異質(zhì)性影響

關(guān)于風(fēng)險偏好與創(chuàng)業(yè)選擇關(guān)系的研究，對于更好地認(rèn)識創(chuàng)業(yè)選擇的影響因素，以及促進(jìn)創(chuàng)業(yè)和經(jīng)濟(jì)增長都有著重要的意義。然而，基于中國數(shù)據(jù)的專門研究并不是很多。陳波利用國務(wù)院發(fā)展研究中心2007年的調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)越保守的農(nóng)民工，由于創(chuàng)業(yè)時期望投資量偏小，回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)難度較小，更可能回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)^[15]。劉鵬程等人利用全球創(chuàng)業(yè)觀察（GEM）數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)性別間風(fēng)險偏好度差異可以解釋男女機(jī)會型創(chuàng)業(yè)概率差異，而對生存型創(chuàng)業(yè)概率差異沒有解釋力^[16]。岳（Yueh）利用中國2000年城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)越偏好風(fēng)險的城鎮(zhèn)男性越可能去創(chuàng)業(yè)，風(fēng)險偏好對城鎮(zhèn)女性作用不顯著^[17]。簡科爾（Djankov）等人利用在中國的2004-2005年的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)研究了社會網(wǎng)絡(luò)、個體特征等因素對創(chuàng)業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)喜愛風(fēng)險的個體更可能成為創(chuàng)業(yè)者^[10]。弗里吉特斯（Frijters）等人利用2009年中國農(nóng)村—城市移民調(diào)查數(shù)據(jù)（RUMIC 2009）中的農(nóng)民工數(shù)據(jù)，把自我雇傭者分為喜歡創(chuàng)業(yè)者和想找工作但不能找到者，把工資獲得者分為希望創(chuàng)業(yè)者和開心工資獲得者，在此基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)越偏好風(fēng)險的農(nóng)民工越可能去創(chuàng)業(yè)或成為希望創(chuàng)業(yè)的工資獲得者，而不是成為開心的工資獲得者^[18]。

首先，以上研究，除陳波外，均沒有對風(fēng)險偏好的作用做系統(tǒng)的分析。其中，岳、弗里吉特斯等人研究的重點分別是社會網(wǎng)絡(luò)、金融約束對創(chuàng)業(yè)的影響，劉鵬程等人、簡科爾等人則全面研究影響創(chuàng)業(yè)決策的因素。其次，陳波、岳和劉鵬程等人均面臨較大的代理誤差，因為他們分別使用修正過的外出年齡、收入方差、對失敗的恐懼是否會阻止其嘗試新業(yè)務(wù)估計或代理風(fēng)險偏好。有鑒于此，本文將利用2009年中國農(nóng)村—城市移民調(diào)查數(shù)據(jù)（RUMIC 2009）就風(fēng)險偏好對中國城鎮(zhèn)勞動力（城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工）的創(chuàng)業(yè)選擇在性別與教育水平上的異質(zhì)性影響進(jìn)行經(jīng)驗研究，并探討其原因。

與已有文獻(xiàn)相比，本文主要在兩個方面有新貢獻(xiàn)：第一，系統(tǒng)地研究了風(fēng)險偏好對中國城鎮(zhèn)勞動力創(chuàng)業(yè)選擇的影響，并使用風(fēng)險偏好的直接測量問題進(jìn)行研究從而減少了代理誤差;第二，考察了風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)選擇的影響在不同性別和教育水平群體間的差異。

二、實證模型、數(shù)據(jù)來源與變量描述

1.實證模型

當(dāng)被解釋變量為類似創(chuàng)業(yè)選擇的二元變量時，可利用線性概率模型或Probit模型進(jìn)行回歸。但線性概率模型得到的預(yù)測值可能出現(xiàn)大于1或小于0的不現(xiàn)實情形^[19]，因此，本文采取Probit模型估計風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)決策的影響，其基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

prob（entrei=1）=β0+β1θi+βfxif+εi（1）

其中，entrei為個體i是否創(chuàng)業(yè)，如果其創(chuàng)業(yè)，變量取1，否則取0;θi為個體i的風(fēng)險偏好度，取值越大表示個體越偏好風(fēng)險或越不厭惡風(fēng)險;xif為控制變量向量;εi為誤差項;β0為常數(shù)項;β1、βf為對應(yīng)因素的系數(shù)。式（1）左邊代表個體i選擇創(chuàng)業(yè)的概率。

為了檢驗風(fēng)險偏好在不同風(fēng)險偏好度水平及變化情況下對創(chuàng)業(yè)選擇的差異影響，本文用代表不同風(fēng)險偏好類型的4個虛擬變量θil替代式（1）中的θi，得出如下替代模型：

prob（entrei=1）=β0+lβ1lθil+βfxif+εi（2）

其中，非常厭惡風(fēng)險的類型為參照組。

2.數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自澳大利亞國立大學(xué)、昆士蘭大學(xué)和北京師范大學(xué)聯(lián)合進(jìn)行的國際項目：中國農(nóng)村—城市移民調(diào)查（RUMIC 2009）。各年RUMIC由城鎮(zhèn)住戶調(diào)查（UHS）、農(nóng)村住戶調(diào)查（RHS）和農(nóng)民工住戶調(diào)查（MHS）組成，均包括詳細(xì)的與創(chuàng)業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，但只有RUMIC 2009包涵風(fēng)險偏好的問題。為了考察風(fēng)險偏好對城鎮(zhèn)勞動力創(chuàng)業(yè)決策的影響，本文把樣本限制為2009年的城鎮(zhèn)住戶調(diào)查和農(nóng)民工住戶調(diào)查中的受訪者，其中UHS 2009和MHS 2009分別調(diào)查了14859和9347個個體。

3.變量選取及描述

本文的核心變量是風(fēng)險偏好和創(chuàng)業(yè)。RUMIC 2009要求受訪者用0-10中的一個數(shù)值表示其風(fēng)險偏好，其中0表示從來不冒險，10表示有特別大的可能去冒險。為了研究風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)選擇的非線性影響，本文將風(fēng)險偏好程度分成五類：非常厭惡風(fēng)險（0-2分）、輕度厭惡風(fēng)險（3-4分）、風(fēng)險中立（5分）、輕度偏好風(fēng)險（6-7分）和非常偏好風(fēng)險（8-10分）。風(fēng)險偏好雖然受年齡、財富等影響，但成年人間的性格差距在基本方面是保持穩(wěn)定的^[15]。因為風(fēng)險偏好是一種基礎(chǔ)個性，成年個體間的風(fēng)險偏好差異在就業(yè)決策和問卷調(diào)查時的變化不大，故在下面的分析中，用調(diào)查時的風(fēng)險偏好代理個體創(chuàng)業(yè)決策時的風(fēng)險偏好。雖然存在一定的誤差，但這是在追蹤數(shù)據(jù)不可得時研究者常用的方法。

本文把在“工作狀態(tài)類型”問題上回答為自雇者的個體定義為創(chuàng)業(yè)者，其他回答的個體定義為非創(chuàng)業(yè)者。按此定義，RUMIC 2009的城鎮(zhèn)勞動力、城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工中，創(chuàng)業(yè)者占比分別為20.18%、 9.36%和 34.34%。為了防止由于過去的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷對個體風(fēng)險偏好的影響而造成的內(nèi)生性問題，本文把研究樣本進(jìn)一步限制為在現(xiàn)有工作前沒有創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷且沒有思考過創(chuàng)業(yè)的群體。

影響創(chuàng)業(yè)決策的因素較多，學(xué)者主要關(guān)注親朋創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷、流動性約束、人力資本、社會資本、心理行為特征等因素^[20]。同風(fēng)險偏好一樣，其他影響因素也應(yīng)該使用決策時的數(shù)據(jù)。然而追蹤數(shù)據(jù)不可得時，研究者處于兩難情境：無論用調(diào)查時的數(shù)據(jù)代理還是遺漏變量均將產(chǎn)生一定的誤差。為盡量減少誤差，本文做了三個處理。首先由于影響創(chuàng)業(yè)的因素如婚姻、子女?dāng)?shù)量、財富等在創(chuàng)業(yè)決策后可能發(fā)生較大變化，且調(diào)查中有親朋創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷數(shù)據(jù)的樣本太少，所以本文不考慮婚姻、子女?dāng)?shù)量、財富資本和親朋創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷因素;其次利用開始目前工作的時間對年齡進(jìn)行回調(diào);最后利用在開始工作后變化較小的身體質(zhì)量指數(shù)（BMI）和春節(jié)時問候過的親戚數(shù)量分別估計個體創(chuàng)業(yè)選擇時的健康水平和社會網(wǎng)絡(luò)。

本文最終選擇的控制變量包括是城鎮(zhèn)居民還是農(nóng)民工、性別、年齡及其平方、民族、教育水平、社會網(wǎng)絡(luò)、身體質(zhì)量指數(shù)及其平方和開始目前工作的時間。其中，性別、民族、是城鎮(zhèn)居民還是農(nóng)民工、教育水平等變量在創(chuàng)業(yè)決策時和調(diào)查時幾乎不變;加入開始目前工作的時間可以控制不同年份創(chuàng)業(yè)決策時的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、相關(guān)政策的差異。年齡過小或過大均不利于創(chuàng)業(yè)，體重相對身高過輕或過重均代表身體不健康，所以本文控制年齡和身體質(zhì)量指數(shù)的平方項以考察可能存在的非單調(diào)作用。去掉數(shù)據(jù)缺失樣本后，最終的分析樣本包括7510個勞動力，其中3960個城鎮(zhèn)居民，3550個農(nóng)民工。

表1分城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工比較了主要變量在創(chuàng)業(yè)者與非創(chuàng)業(yè)者之間的差別?？梢钥吹?，相對于非創(chuàng)業(yè)者，無論是在城鎮(zhèn)居民還是農(nóng)民工中，創(chuàng)業(yè)者年齡更大、教育年限更低、身體質(zhì)量指數(shù)更高。城鎮(zhèn)居民中，創(chuàng)業(yè)者中女性占比更少，創(chuàng)業(yè)者擁有更少社會網(wǎng)絡(luò)且更加偏好風(fēng)險。農(nóng)民工中，創(chuàng)業(yè)者中女性占比更多，創(chuàng)業(yè)者擁有更多社會網(wǎng)絡(luò)但風(fēng)險偏好度更低。雖然描述性統(tǒng)計有利于對風(fēng)險偏好與創(chuàng)業(yè)關(guān)系的認(rèn)識，但其準(zhǔn)確的關(guān)系需要在控制影響創(chuàng)業(yè)的其他關(guān)鍵變量后做進(jìn)一步的研究。

三、風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)的影響

1.基準(zhǔn)模型

表2是利用式（1）和式（2）分別對城鎮(zhèn)勞動力、城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)決策模型的估計結(jié)果。其中，城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工組成城鎮(zhèn)勞動力。

基于式（1）的估計結(jié)果見表2的上半部分。首先分析控制變量的作用。與城鎮(zhèn)居民相比，農(nóng)民工選擇創(chuàng)業(yè)的概率更高。在城鎮(zhèn)居民中，男性更可能去創(chuàng)業(yè);而在農(nóng)民工和城鎮(zhèn)勞動力中，女性創(chuàng)業(yè)的可能性更高。年齡與創(chuàng)業(yè)概率均成倒“U”型關(guān)系，城鎮(zhèn)勞動力、城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工的轉(zhuǎn)折年齡（收入最大值時）分別是35.45、33.54和19.5歲。在整個城鎮(zhèn)勞動力中，相對少數(shù)民族，漢族創(chuàng)業(yè)的可能性更高，但這只在農(nóng)民工中顯著成立。

擁有更高教育水平的個體更可能選擇工資獲得性工作。擁有更多社會網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)民工和城鎮(zhèn)勞動力均更可能創(chuàng)業(yè)，但這對城鎮(zhèn)居民不顯著。在城鎮(zhèn)居民和城鎮(zhèn)勞動力中，身體質(zhì)量指數(shù)與創(chuàng)業(yè)概率成倒“U”型關(guān)系，身體質(zhì)量指數(shù)轉(zhuǎn)折點分別是18.5、22.5，但這對農(nóng)民工作用不顯著。因為身體質(zhì)量指數(shù)過小或過大均代表不健康，倒“U”型關(guān)系表明，越健康的城鎮(zhèn)居民和城鎮(zhèn)勞動力越可能創(chuàng)業(yè)。

現(xiàn)在討論風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)的影響。如表2所示，風(fēng)險偏好度對各子樣本的創(chuàng)業(yè)決策均有顯著的正向影響，對城鎮(zhèn)勞動力、城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工選擇創(chuàng)業(yè)概率的邊際影響力分別是0.6%、0.4%和0.7%?？紤]到創(chuàng)業(yè)者比例較低，風(fēng)險偏好的影響力相對較大。

下面利用式（2）檢驗風(fēng)險偏好與創(chuàng)業(yè)決策之間的非線性關(guān)系。各類風(fēng)險偏好虛擬變量均以非常厭惡風(fēng)險為參照組。從表2的下半部分可以看到，風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)決策的影響呈現(xiàn)一定的非線性。只有在風(fēng)險偏好度較大的情況下，即偏好度差距較大時，風(fēng)險偏好才顯著影響創(chuàng)業(yè)決策。比如，在城鎮(zhèn)居民中，只有輕度和非常偏好風(fēng)險創(chuàng)業(yè)決策才顯著;在農(nóng)民工中，只有非常偏好風(fēng)險創(chuàng)業(yè)決策才顯著;在城鎮(zhèn)勞動力中，風(fēng)險偏好度只有超過輕度厭惡風(fēng)險后其創(chuàng)業(yè)決策才顯著。相對非常厭惡風(fēng)險，偏好度相差越大，影響越大。比如，在城鎮(zhèn)居民中，相對非常厭惡風(fēng)險的個體，輕度偏好風(fēng)險和非常偏好風(fēng)險的個體選擇創(chuàng)業(yè)的概率分別顯著提升3.3%和5.3%;在城鎮(zhèn)勞動力中，風(fēng)險中立、輕度偏好風(fēng)險和非常偏好風(fēng)險的個體相對非常厭惡風(fēng)險的個體，其選擇創(chuàng)業(yè)的概率分別顯著提升2.2%、2.7%和5.9%。

上述分析表明，無論在城鎮(zhèn)居民還是農(nóng)民工中，無論對風(fēng)險偏好使用連續(xù)還是分類的測量法，以下兩個結(jié)論均成立：結(jié)論一，在其他因素保持不變時，越偏好風(fēng)險的個體，其創(chuàng)業(yè)的可能性越大;結(jié)論二，在其他因素保持不變時，影響力只在風(fēng)險偏好相差較大時才顯著存在且隨著風(fēng)險偏好度的加大而增加。

2.擴(kuò)展模型——基于性別和教育水平的異質(zhì)性分析

接下來，本文利用式（1）和式（2）檢驗以上兩個結(jié)論在不同性別和教育水平群體間有何差異。

表3顯示了在不同性別群體中，風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)決策的影響。無論對風(fēng)險偏好使用連續(xù)還是分類測量法，在城鎮(zhèn)勞動力、城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工中，風(fēng)險偏好對女性的創(chuàng)業(yè)決策均沒有顯著影響，而對于男性的創(chuàng)業(yè)決策均有顯著的影響，這與岳的研究結(jié)論一致^[17]。與表2結(jié)論類似，即風(fēng)險偏好度提升較大時，男性創(chuàng)業(yè)概率才顯著提升，且提升越大，影響越大，只不過結(jié)論在女性中不顯著。所以，結(jié)論一、結(jié)論二在男性各子樣本中均成立，在女性各子樣本中均不成立。

其次，為檢驗風(fēng)險偏好是否對不同教育水平的群體有不同的影響，本文把教育水平分為小學(xué)及以下、初中、高中、中專、大專、本科及以上6類。下面，主要分析風(fēng)險偏好為分類變量時的估計結(jié)果。如表4如示，結(jié)論一，在城鎮(zhèn)居民中，在小學(xué)及以下、初中和大專學(xué)歷群體中均成立但在高中、中專和本科及以上學(xué)歷群體中不成立;在農(nóng)民工中，在小學(xué)及以下、初中、中專和大專學(xué)歷群體均成立但在高中不成立。由于農(nóng)民工本科及以上學(xué)歷樣本太少，導(dǎo)致回歸失效，所以暫時無法判斷風(fēng)險偏好對其的影響?？傮w上，結(jié)論二在結(jié)論一成立的各群體中均成立。

3.表4中控制變量與表2相同，因篇幅所限沒有匯報;4.其他同表2注。

綜上，結(jié)論一只在男性群體和小學(xué)及以下、初中和大專學(xué)歷的群體中成立，即越偏好風(fēng)險的個體，其創(chuàng)業(yè)的概率會顯著提升;結(jié)論二在結(jié)論一成立的群體中均成立，即只有在風(fēng)險偏好度相差較大時，風(fēng)險偏好才對創(chuàng)業(yè)決策有顯著影響且偏好程度（差異）越大，影響力越大。

3.風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)選擇異質(zhì)性影響的原因

異質(zhì)性影響的原因可以用式（3）來解釋，其中θ為式（1）中定義的風(fēng)險偏好度。

ΔEws（θ2，x）=Ew（θ2，x）-Es（θ2，x）（3）

ΔEws（θ2，x）=[ΔEws（θ2，x）…ΔEws（θ1，x）]+ΔEws（θ1，x）（4）

其中，Ei（θ，x）表示風(fēng)險偏好為θ的個體選擇職業(yè)i后的期望效用，下標(biāo)w、s分別表示創(chuàng)業(yè)和工資獲得性就業(yè);ΔEws（θ，x）表示風(fēng)險偏好為θ時，工資獲得性就業(yè)相對創(chuàng)業(yè)的期望效用差。因此，式（3）表示風(fēng)險偏好度提升到θ2后，工資獲得性就業(yè)相對創(chuàng)業(yè)的期望效用差。如式（4）所示，它可以分解為邊際正效應(yīng)，即，由風(fēng)險偏好由θ1變成到θ2引起的期望效用差的變化（等號右邊第一部分）和原始效應(yīng)，即，在原始風(fēng)險偏好θ1下的期望效用差（等號右邊第二部分）。奈特（Knight）和坎波爾（Kanbur）已經(jīng)證明在其他條件不變化時，降低風(fēng)險偏好度或提升風(fēng)險厭惡度會增加工資獲得性就業(yè)相對創(chuàng)業(yè)的邊際期望效用差[2-3]，即第一部分為正;第二部分可能為正也可能為負(fù)。由式（3）和式（4）可以得到如下推論一和推論二。

推論一：如果原始效應(yīng)為正，即原始狀態(tài)下個體更偏好工資就業(yè)時，當(dāng)風(fēng)險厭惡度提升后，個體均會選擇工資就業(yè);風(fēng)險偏好度提升較小時，個體仍然會選擇工資，直到風(fēng)險偏好度提升到超過原始效應(yīng)后，個體會選擇創(chuàng)業(yè)。

推論二：如果原始效應(yīng)為負(fù)，即原始狀態(tài)下個體更偏好創(chuàng)業(yè)時，當(dāng)風(fēng)險偏好度提升后，個體均會選擇創(chuàng)業(yè);風(fēng)險厭惡度提升較小時，個體仍然會選擇創(chuàng)業(yè)，直到風(fēng)險厭惡度提升到超過原始效應(yīng)后，個體會選擇工資獲得性就業(yè)。

由推論一和推論二可得，當(dāng)邊際效應(yīng)與原始效應(yīng)同向或相對原始效應(yīng)較小時，職業(yè)決策不發(fā)生變化;只有在邊際效應(yīng)與原始效應(yīng)反向且邊際效應(yīng)超過原始效應(yīng)后，職業(yè)決策才發(fā)生變化。

有兩個原因可能導(dǎo)致風(fēng)險偏好度對女性創(chuàng)業(yè)沒有顯著作用。第一，相對男性，女性在勞動力市場受到歧視，這導(dǎo)致其可獲得工資的就業(yè)待遇太差，創(chuàng)業(yè)卻可能為其帶來高額收益且創(chuàng)業(yè)的機(jī)會成本較小。因此，其原始狀態(tài)下可獲得工資的就業(yè)吸引力遠(yuǎn)差于創(chuàng)業(yè)。如果創(chuàng)業(yè)環(huán)境較好，即使非常厭惡風(fēng)險的女性也愿意選擇創(chuàng)業(yè)。第二，創(chuàng)業(yè)者往往需要投入非常多的時間和精力，所以對看重家庭的女性而言，創(chuàng)業(yè)的吸引力就遠(yuǎn)差于工資獲得性就業(yè)，即使非常偏好風(fēng)險的女性也會選擇可以兼顧家庭和工作的工資獲得性就業(yè)。

相對其他學(xué)歷群體，本科及以上學(xué)歷群體可以在勞動力市場找到較好的工作，但創(chuàng)業(yè)者往往面臨融資難、經(jīng)營水平低、風(fēng)險大等問題，使得工資獲得性就業(yè)相對創(chuàng)業(yè)的吸引力過大。除非創(chuàng)業(yè)環(huán)境和政策非常好，即使非常偏好風(fēng)險的本科及以上學(xué)歷者都會選擇工資獲得性就業(yè)，導(dǎo)致風(fēng)險偏好對該群體創(chuàng)業(yè)選擇作用不顯著。相對本科及以上學(xué)歷的群體，小學(xué)及以下、初中和大專學(xué)歷群體只能找到一般的工作，此時創(chuàng)業(yè)與可得工作間吸引力相差不大，所以風(fēng)險偏好度顯著影響其創(chuàng)業(yè)決策。

四、總結(jié)及政策啟示

創(chuàng)業(yè)是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和就業(yè)增長的重要引擎。由于創(chuàng)業(yè)面臨諸多不確定性，風(fēng)險偏好可能是影響創(chuàng)業(yè)選擇的一個關(guān)鍵因素。本文基于2009年農(nóng)村—城市移民調(diào)查數(shù)據(jù)（RUMIC 2009）的實證研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險偏好度顯著提高創(chuàng)業(yè)概率，但只對男性、小學(xué)及以下、初中和大專學(xué)歷的群體有顯著影響，而對女性和其他學(xué)歷的群體均沒有顯著影響;只有在風(fēng)險偏好度提升較大時，影響才顯著，并且提升越大，影響越大。風(fēng)險偏好作用不顯著的原因在于，當(dāng)創(chuàng)業(yè)相對工資獲得性就業(yè)的吸引力太小或更有吸引力時，風(fēng)險偏好的提升不能改變創(chuàng)業(yè)與就業(yè)原始的相對吸引力關(guān)系。以上發(fā)現(xiàn)對于更好地認(rèn)識創(chuàng)業(yè)選擇的影響因素，以及從風(fēng)險偏好視角促進(jìn)創(chuàng)業(yè)和經(jīng)濟(jì)增長都有著重要的意義。

基于風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)選擇的異質(zhì)性影響，本文得出兩點政策含義。

第一，針對風(fēng)險偏好對其有顯著影響的群體，通過減少其對風(fēng)險過度的恐懼，可以促進(jìn)更多人才從事創(chuàng)業(yè)。具體通過風(fēng)險教育讓其客觀認(rèn)識風(fēng)險并提升其風(fēng)險管理能力，以及通過社會保障和收益風(fēng)險分擔(dān)體制的完善提升其風(fēng)險承受能力。

第二，針對風(fēng)險偏好對其作用不顯著的群體，除改善風(fēng)險偏好外，更應(yīng)該根據(jù)其風(fēng)險偏好不顯著的原因針對性地提供促進(jìn)創(chuàng)業(yè)與就業(yè)的措施。對于樂于工資獲得性就業(yè)的群體，應(yīng)該為其創(chuàng)造更好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，保證和提升創(chuàng)業(yè)收益，減少創(chuàng)業(yè)面臨的困難，從而使更多高素質(zhì)人才選擇創(chuàng)業(yè)。由于找不到工資工作的群體人力資本和財富資本積累一般較低，創(chuàng)業(yè)失敗率較高，政府有必要向其提供創(chuàng)業(yè)技能培訓(xùn)和金融支持，同時對創(chuàng)業(yè)經(jīng)營失敗者提供社會保障和就業(yè)幫助，減少損失沖擊?？傊?，只有通過培育國民的創(chuàng)業(yè)精神和提供良好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，大眾創(chuàng)業(yè)、草根創(chuàng)業(yè)的新浪潮才能到來。

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