高校毕业生创业意愿的影响因素分析基于有序多(2)

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摘要：图1 高校毕业生创业意愿影响因素指标体系 因此，根据高校毕业生创业意愿影响因素指标体系，本文纳入高校毕业生创业意愿影响因素模型的变量如下：

图1 高校毕业生创业意愿影响因素指标体系

因此，根据高校毕业生创业意愿影响因素指标体系，本文纳入高校毕业生创业意愿影响因素模型的变量如下：

1.被解释变量。本文的被解释变量是创业意愿（busi），表示为“如果有机会和资源，您是否会去创业？”，是多分类变量，其中，变量取值为“非常可能”、“很可能”、“有可能”、“说不清可不可能”、“不太可能”、“很不可能”和“非常不可能”等7 个类别。由于选填“非常不可能”只有少量样本，故删除该类样本，由此本文的创业意愿是具有6 个类别的分类变量，分别用“6”、“5”、“4”、“3”、“2”、“1”表示。

2.解释变量。本文的解释变量由个人认知能力、个人特征、创业环境、社会信任和资源禀赋等五个维度的指标构成。其中，个人认知能力（cogn）的取值是说英语的能力、听英语的能力、说普通话的能力和听普通话的能力等四项指标的平均值，该四项指标均由“完全不能”、“比较差”、“一般”、“比较好”和“很好”衡量，取值均为1～5。个人特征有性别（gend）和户籍类型（resi）两个变量，其中，性别取值为1 和2，分别表示男和女。户籍类型取值为1 和2，分别表示“农业户口”与“非农业户口”两个类别。创业环境由政府工作表现（gov）和社会公共服务（pubs）衡量。其中，政府工作表现的取值是维护公平、秉公办事、环境保护和公平执法等四个指标的平均值，该四项指标的取值均为1～5，表示“非常低”、“比较低”、“一般”、“比较高”和“非常高”。社会公共服务的取值是取百分制（0～100）的四个指标（公共教育服务、基本住房保障服务、医疗卫生公共服务和社会管理公共服务）的平均值。社会信任（trus）由社会信任总体评价衡量，分别由“绝大多数不可信”、“多数不可信”、“可信者与不可信者各半”、“多数可信”和“绝大多数可信”表示，对应取值为1～5。资源禀赋由家庭经济状况（econ）和父亲的最高教育程度（fedu）衡量。家庭经济状况由“远低于平均水平”、“低于平均水平”、“平均水平”、“高于平均水平”和“远高于平均水平”表示，对应取值分别为1～5。父亲的最高教育程度取值为1～13，分别表示“没有受过任何教育”、“私塾、扫盲班”、“小学”、“初中”、“职业高中”、“普通高中”、“中专”、“技校”、“大学专科（成人高等教育）”、“大学专科（正规高等教育）”、“大学本科（成人高等教育）”、“大学本科（正规高等教育）”和“研究生及以上”。

由此可见，本文构建的高校毕业生创业意愿影响因素模型共纳入1 个被解释变量和8 个解释变量。各变量的描述性统计如表1 所示。

表1 变量描述性统计

需要说明的是，表1 中的创业意愿是六分类变量，“非常可能”有53 个样本，占总体20.7%；“很可能”有68 个样本，占总体26.6%；“有可能”有77 个样本，占总体30.1%；“说不清可不可能”有24 个样本，占总体9.4%；“不太可能”有25 个样本，占总体9.8%；“很不可能”有9 个样本，占总体3.5%。

（二）模型

本文采用有序多分类Logistic 回归模型对我国高校毕业生创业意愿的影响因素进行分析。有序多分类Logistic 回归模型的一般表达式为：

式（1）中，Y 为被解释变量，X 为解释变量；i 为被解释变量的类别个数；M 为解释变量的个数；η 为回归系数。

在Stata 和R 语言的polr 函数中，有序多分类Logistic 回归模型的表达式为：

显然，式（2）中，βj=-ηj。

本文的被解释变量（创业意愿）具有6 个类别，由此假设P1、P2、P3、P4、P5和P6分别表示创业意愿为“非常可能”、“很可能”、“有可能”、“说不清可不可能”、“不太可能”和“很不可能”的概率，且P1+P2+P3+P4+P5+P6=1。有序多分类logistic 回归模型具有5 个logit 模型，分别表示如下：

式（3）～式（7）中，αi（i=1，2，…，5）和βj（j=1，2，…，8）分别是模型中的截距项与回归系数。若分别对上述5 个logit 模型两边同时取指数，则回归系数βj转换为可解释为在其它因素不变的条件下，解释变量每变化一单位所引起的对被解释变量的优势比变化的倍数。

四、实证分析

本文首先对所有解释变量进行多重共线性检验，以满足有序多分类Logistic 回归模型的假设要求。共线性检验表明：8 个解释变量的容忍度均大于0.1，且方差膨胀因子均远远小于10，所以不存在多重共线性。另外需要指出的是，使用有序多分类Logistic 回归模型，必须满足比例优势假设，即各解释变量对被解释变量中6 类别的系数相等，也就是5 个logit 模型的回归系数相等。通过比例优势假设的平行线检验表明：卡方值为32.605，P 显著性值为0.437（P＞0.05），说明比例优势假设成立，可以使用有序Logistic 回归进行分析。运用R 语言中的polr函数对模型进行估计，结果如表2 所示。

文章来源：《投资与创业》 网址: http://www.tzycyzz.cn/qikandaodu/2021/0708/2200.html

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