大學(xué)生創(chuàng)業(yè)活動中風(fēng)險決策影響因素研究：專長發(fā)展視角

陳益琳

（臺州學(xué)院 經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院，浙江 臺州318000）

一、引言

風(fēng)險在創(chuàng)業(yè)者們?nèi)粘５臎Q策中一直處于一個中心的地位。根據(jù)Yates&Stone(1992,p.4)的觀點(diǎn)，風(fēng)險的構(gòu)成包括三個基本方面：（1）可能造成的損失，（2）損失造成的影響，（3）這些損失的不確定性。John W.Mullins&David Forlani(2005)認(rèn)為風(fēng)險是多維度的，涉及到一系列風(fēng)險行為所帶來的損益概率與損益程度。他們認(rèn)為很少有學(xué)者會研究影響風(fēng)險決策的其它一些因素，如風(fēng)險感知（個體對情境風(fēng)險程度的評估），對結(jié)果的預(yù)期（收益或損失的程度），概率（事件發(fā)生的可能性）以及風(fēng)險的傾向。

二、研究方法

（一）被試

考慮到本研究的目的是考察被試在面對風(fēng)險情境時的決策，我們聯(lián)系到了30名創(chuàng)業(yè)專家參加實(shí)驗。他們創(chuàng)業(yè)時間平均為25年，創(chuàng)辦的公司平均為三家。在校大校生選取的是上海華東師范大學(xué)在校大學(xué)生共50人。

（二）實(shí)驗材料與程序

本實(shí)驗采用的形式是調(diào)查問卷的形式。第一部分為測查被試的風(fēng)險感知程度。在第二部分是關(guān)于四家公司的描述，有相同的行業(yè)屬性以及啟動資金，但不同的是收益概率與程度，代表著四種不同等級的風(fēng)險。被試的風(fēng)險感知測試，采用七級量表，要求被試根據(jù)自己所感覺到的風(fēng)險程度，對這四家公司進(jìn)行風(fēng)險評估（信度為0.96）。第三部分測量的是個體的風(fēng)險傾向水平。

三、結(jié)果與分析

（一）創(chuàng)業(yè)專家和大學(xué)生風(fēng)險決策的差異

從以下表格可以看出各家公司的人數(shù)選擇情況。

表1

從結(jié)果可以看出，在50名大學(xué)生中有38名，大約占該組人數(shù)的74%的人選擇了公司一和公司三。而在創(chuàng)業(yè)專家當(dāng)中，在30名創(chuàng)業(yè)專家中有21名，大約占該組人數(shù)的70%，選擇了公司二和公司三。經(jīng)卡方檢驗，創(chuàng)業(yè)專家和大學(xué)生的公司決策的差異達(dá)到顯著水平 （Chi-Square=14.23，P=0.027<0.05）。

（二）創(chuàng)業(yè)專家和大學(xué)生風(fēng)險感知水平的差異

對四家公司的風(fēng)險水平進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，得出如下統(tǒng)計結(jié)果。創(chuàng)業(yè)專家認(rèn)為公司二的風(fēng)險水平最小 （M=3.27,MD=1.11），其次是公司三（M=3.57,MD=1.38），接著為公司四（M=4.57,MD=1.43），最后是風(fēng)險最大的公司一（M=5.33,MD=1.65）。在校大學(xué)生認(rèn)為公司二的風(fēng)險水平最?。∕=2.82,MD=1.625），其次是公司三 （M=3.14,MD=1.335），接著為公司四（M=4.00,MD=1.457），最后是風(fēng)險最大的公司一（M=4.92,MD=1.627）。

將個體的風(fēng)險感知水平作為因變量，被試組別和公司類型作為自變量，進(jìn)行雙因素方差分析。從結(jié)果中可以看出，組別因素對個體的風(fēng)險感知水平的影響顯著 (F=3.638,P<0.05)。經(jīng)事后檢驗，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)專家的風(fēng)險感知水平與大學(xué)生的風(fēng)險感知水平差異顯著。

公司類型因素對個體的風(fēng)險感知水平的影響顯著 (F=42.63,P<0.01)。經(jīng)事后檢驗，發(fā)現(xiàn)公司一與其它三家公司的風(fēng)險感知水平差異顯著，公司二和公司三風(fēng)險感知水平差異不顯著，兩者都與公司一和公司四差異顯著。

從結(jié)果可以看到，不管從哪一組的人群來看，公司二都被認(rèn)為是具有最小風(fēng)險等級水平的公司，其次是公司三。公司四是具有第二大風(fēng)險等級水平的公司，而公司一則被認(rèn)為是最具有風(fēng)險性的公司。

（三）創(chuàng)業(yè)專家和大學(xué)生風(fēng)險傾向水平的差異

在個人的風(fēng)險傾向水平上，對這兩組被試的風(fēng)險傾向水平進(jìn)行方差分析。從結(jié)果中可以看出創(chuàng)業(yè)專家的風(fēng)險傾向水平(M=2.70,SD=1.49)要稍高于在校大學(xué)生的風(fēng)險傾向水平(M=1.92,SD=1.72)，經(jīng)過方差分析得出這兩組被試的風(fēng)險傾向水平差異不顯著（F=2.42，P=0.111）。

（四）風(fēng)險決策的影響因素

首先，進(jìn)行單因素logistic回歸分析，篩選出主效應(yīng)有統(tǒng)計學(xué)意義的影響因素，再將這些因素逐步納入所要建立的logistic模型，進(jìn)行似然比檢驗，確定最終的影響因素及交互作用。然后，將風(fēng)險感知因素、組別因素和風(fēng)險傾向因素一起納入模型，模型的似然比檢驗結(jié)果Chi-square=208.1，P<0.001，說明擬合的模型具有顯著性意義。

表2：影響風(fēng)險決策的因素（偏回歸系數(shù)）

四、討論

從結(jié)果可以看出，在50名大學(xué)生中有38名，大約占該組人數(shù)的74%的人選擇了公司一和公司三。而在創(chuàng)業(yè)專家當(dāng)中，在30名創(chuàng)業(yè)專家中有21名，大約占該組人數(shù)的70%，選擇了公司二和公司三。創(chuàng)業(yè)專家和大學(xué)生的公司決策的差異達(dá)到顯著水平。

公司的損益概率越大，個體所感知的風(fēng)險等級水平也越高。公司的損益程度越多，個體所感知的風(fēng)險等級水平也越高。根據(jù)三組被試的風(fēng)險感知的評估表，可以看出，不管是哪組被試，他們都一致感覺公司二是風(fēng)險最低的兩家公司，其次再是公司三，接著公司四，最后才是公司一。但是大多數(shù)的大學(xué)生選擇了公司一和公司三，而大部分的創(chuàng)業(yè)專家選擇了公司二和公司三。

可以說大部分的創(chuàng)業(yè)專家遵從了自己的感覺，選擇了損益概率比較穩(wěn)定的兩家公司——公司二和公司三。而大部分的大學(xué)生雖然都認(rèn)為公司一是最具有風(fēng)險的一家公司，另外認(rèn)為公司三比公司二更具風(fēng)險性，但還是選擇了收益程度較高的兩家公司——公司一和公司三。公司二和公司三兩家公司的唯一相同點(diǎn)都是損失概率最小，因此風(fēng)險性也是最小的；而公司一和公司三兩家公司的唯一相同點(diǎn)都是收益的額度最大，但損失的額度也是最大，因為風(fēng)險性相對較高。可以看出，這兩種不同選擇之間的邏輯區(qū)別是，創(chuàng)業(yè)專家根據(jù)風(fēng)險最小化的邏輯進(jìn)行決策，而創(chuàng)業(yè)新手剛根據(jù)回報最大化的邏輯進(jìn)行決策。

從三組被試的風(fēng)險決策結(jié)果來看，我們可以認(rèn)為大多數(shù)的創(chuàng)業(yè)專家是風(fēng)險規(guī)避的，而大學(xué)生可能傾向于冒險的。因為，從經(jīng)濟(jì)實(shí)用理論或者預(yù)期理論來說，個體在收益情境下（正如研究中已經(jīng)取得成功的企業(yè)家）會傾向于選擇風(fēng)險規(guī)避的行為（選擇風(fēng)險最小的兩家公司），而在校大學(xué)生雖然沒有處于虧損的狀況之下，但是他們卻存在著需要獲利的心態(tài)，可能會冒一下風(fēng)險，選擇投資回報高的公司。

再對個體的風(fēng)險傾向性進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)這兩組被試的風(fēng)險傾向水平并不存在顯著差異。因此，可以排除風(fēng)險傾向?qū)︼L(fēng)險決策差異的影響。從而可以消除社會上一些對創(chuàng)業(yè)者的誤會，認(rèn)為創(chuàng)業(yè)的個體或者成功的企業(yè)家他們的風(fēng)險傾向一定高于普通人，因為他們在工作中要承受更多的壓力和刺激情境。

五、結(jié)論

在對四家公司的風(fēng)險等級進(jìn)行評估的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，大學(xué)生的風(fēng)險感知水平要低于創(chuàng)業(yè)專家的風(fēng)險感知水平。可以認(rèn)為在面對相同的創(chuàng)業(yè)情境時，創(chuàng)業(yè)專家要比大學(xué)生感受到更高水平的創(chuàng)業(yè)風(fēng)險。雖然創(chuàng)業(yè)專家的風(fēng)險傾向平均水平要高于在校大學(xué)生，但是通過統(tǒng)計分析得出，創(chuàng)業(yè)專家大學(xué)生在風(fēng)險傾向水平上差異不顯著。

[1]Ericsson,K.A.,Lehmann,A.C.,(1996).Expert and exceptional performance:evidence on maximal adaptations on task constraints.Annual Review of Psychology 47：273–305.

[2]Fisher,N.and Hall,G.R.(1969).Risk and corporate rates of return.Quarterly Journal of Economics 83:79–92.

[3]Mullins,J.W.(2000).Perceived risk and choices in entrepreneurs new venture decisions.Journal of Business Venturing 15：305–322.

[4]Mullins,J.W.(1996).Early growth decision of entrepreneurs:the influence of competency and prior performance under changing market conditions.Journal of Business Venturing 11:89–105.

[5]Shapira,Z.(1995).Risk Taking:A Managerial Perspective.New York:Russell Sage.

[6]金林.Logistic回歸模型的應(yīng)用大學(xué)生就業(yè)狀況因素分析[J].時代經(jīng)貿(mào)，2007，5(63)：18-19.

[7]黃爽，安勝利.應(yīng)用SPSS軟件進(jìn)行多分類Logistic回歸分析[J].數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志，2001，14（6）：548-549.