基于因子分析的高校学生创业意愿影响因素实证研究.docx
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1、 基于因子分析的高校学生创业意愿影响因素实证研究 王未卿 杨瑶摘 要:通过对北京科技大学201个样本数据进行因子分析,筛选出五个主因子,它们分别从个人素质、个人教育、学校、家庭和社会维度对大学生创业倾向产生影响。结合主流创新理论,阐述了五个主因子对大学生双创能力的影响路径,并得出结论:个人对风险的承受能力是最重要影响因素,高校组织创业教育系列活动可以显著激发大学生的创业意愿,政府应当在全社会范围内构建支持创新、保护创新的制度体系,营造良好的创新创业氛围。关键词:因子分析;创新理论;高校创业教育一、引言在2014年9月的夏季达沃斯论坛,李克强总理首次提出“大众创业、万众创新”。2015年3月,习
2、近平总书记在十二届全国人大三次会议上海代表团审议会议上强调,创新是引领发展的第一动力。抓创新就是抓发展,谋创新就是谋未来。2017年2月,教育部颁布了新修订的普通高等学校学生管理规定,健全了休学创业的弹性学制,并简化了休学批准程序,为学生创新创业提供制度支持。国家对创新创业活动的支持已经达到了前所未有的力度!創新驱动发展的基础是人才。大学生群体拥有创新的思维、活跃的头脑、强健的体魄和较高的科学文化素质,具备成为创新创业主力的潜力。高校对高层次创新人才的聚合与培养,对科学精神、人文精神的传播与扩散,是其他组织或机构所无法替代的。因此对高校而言,通过科学合理的统计分析方法,探讨影响在校大学生创业倾
3、向的主要因素,识别显著性影响因素并加以有效利用,这对其调整创业教育目标,提升创业教育成效有着积极作用。北京科技大学作为“211工程”建设高校更是责无旁贷,理应肩负起历史使命,在为国家培养创新型人才的道路上不断探索。本文基于北京科技大学本科生数据得出的结论,亦可供同水平高校参考。二、研究思路与方法创新领域研究的先驱熊彼特(1988)认为,创新素质是指人在先天遗传素质基础上后天通过环境影响和教育所获得的稳定的在创新活动中必备的基本心理品质和特性。1创新是经济增长和发展的动力,没有创新就没有经济的发展。国内田国强教授(2016)也提出,新常态下,中国经济的转轨必须依靠由生产要素驱动到效率驱动再到创新
4、驱动的转变。2蒋开东等(2015)提出,提高大学生创业成功率需要建立以大学生创业为导向的高校协同机制,加强高校内部的协同,促进高校与政府、企业等多主体的协同联动。3刘志(2013)以创业意向作为大学生创业研究的切入点,提出建立创业意向结构的国家框架、对学生进行内外兼修的素质培养与项目扶持、实施分类培养和个性化教育等三项提升大学生创业意向的实施策略。4意向是计划行为唯一最佳预测指标5,用创业意向衡量大学生创业倾向具备合理性。整体而言,国内学者对创新的研究起步较晚,且多聚焦于理论研究,针对大学生群体展开实证研究的论文较少。陈君君等(2015)使用因子分析方法分析了安徽科技学院本科生的创业倾向,得出
5、结论:创业倾向受个人特质、知识技能、创业环境等多种因素影响。6但该文章因子分析过程较简单,可能会忽略了因素间的相互作用。向莹(2017)使用因子分析方法针对大学生创新素质做了研究,得出结论:在影响大学生创新素质因素中,“创新能力因子”、“创新知识和品质因子”、“创新精神因子”和“创新思维因子”的重要性依次递减。7该文章样本仅为45份,问卷结果是否具有广泛的有效性还需要进一步确认。本文通过完善问卷设计,扩大样本容量,细化因子分析步骤,避免了前人研究中的一些问题。首先,本课题组在大量查阅文献和访谈专家之后,编制了北京科技大学大学生创新创业能力调查问卷,使用分层抽样的方法,在全校本科生范围以及近年部
6、分毕业生中发放调查问卷,收集210份原始数据;之后使用SAS软件对调查数据进行描述统计,初步感知样本特征;接下来,本文使用因子分析模型,通过计量结果和图形分析挑选出五个主成分,使用方差最大化变换进一步明晰主因子含义;最后,本文结合目前主流的创新理论,分析了五个主因子对大学生创新创业能力的影响路径。研究结果可以为同水平高校大学生创新创业的教育工作提供参考。三、问卷调查与描述统计本研究使用的问卷在相关研究的基础上,结合北京科技大学东凌经济管理学院大学生创业指导中心老师和辅导员们的访谈成果,编制了北京科技大学大学生创新创业能力调查问卷。为了保证调查问卷的合理性,本课题组在正式投放问卷之前,进行了试调
7、查,并根据调查中发现的问题对问卷进行了完善。同时,课题组对调查人员进行调查前培训,确保调查人员足够了解问卷,可以准确回答调查过程中被调查者的问题。问卷调查于2017年10月-11月,在北京科技大学全体在校大学生和近年来的部分毕业生中展开。为了保证调查问卷填写的有效性,针对在校学生的调研利用大学生集体上课的时间完成,当场解决被调查学生的疑问,并立刻回收问卷;针对近年毕业生的调研,则主要通过邮件完成。本次调查共发放调查问卷210份,有效回收201份,有效率95.71%。本研究设计的调查问卷共12题,涉及样本年龄、毕业年份、参与创业活动次数,以及样本家庭收入水平等多维信息,调查问卷结果统计信息如表1
8、。观察统计量可以发现,样本中男女比例基本均衡,男生略大于女生,这符合北京科技大学工科学校的背景;样本中本科生和硕士生占据了绝大部分,仅有少量的专科生;样本内学生的毕业时间集中在2016、2017年,说明样本在调查时点上正处于求职或入职已满一年阶段;家庭年总收入超过15万元的学生超过了半数,父母大多数为本科学历。在校期间,超过一半的同学至少参加过一次创业竞赛,参加创业讲座次数至少5次,参加创业课程课时数最少16次,这和北京科技大学重视大学生创新创业工作的态度密不可分。每年暑假北京科技大学创业中心和校团委都会针对大一新生联合举办创业训练营,极大地提高了创业教育活动的覆盖率。随着双创政策的落实,青年
9、创业家数目逐步增加。根据样本数据可知,大约1/3的学生认识5-10位创业者;样本对自身风险偏好的估计均值为5.75,略高于中等水平(5.00);样本对自身创业知识了解程度的估计均值则远远小于中等水平(5.00),仅为2.11;被调查样本的实习/兼职次数集中在2-4次,一定数目的兼职可以帮助在校学生积累社会经验,接触真实的商业环境。四、实证数据的因子分析(一)适用性检验计算结果表明:样本检验得到的KMO值为0.654,样本Bartlett 的球形度检验得到的Sig值约为0.000。其中,KMO的值属于0到1之间,越接近1表示越适合做因子分析,样本所得KMO超过0.5,可以认为适合构建因子模型;样
10、本Bartlett 的球形度检验的原假设是:相关系数矩阵为单位阵,得到的Sig值表示接受原假设的概率,该概率约为0.000,这意味着应该拒绝原假设,即变量之间存在相关关系。(二)提取主因子表3分為三个部分,左侧部分为初始特征值,中间部分为提取主因子结果,右侧部分为旋转后的主因子结果。本文按照一般提取数目指定在其所有特征值的方差累计贡献率达80%以上的原则,提取了5个公因子。对于这个提取标准的合理性,本文选择通过碎石图来协助判断。碎石图是衡量各个因子的重要程度的直观方法,选取因子序号作为横坐标,选取特征根大小作为纵坐标,将各因子按特征根大小排列。特征根较大的因子位于位置靠前的陡坡上,作用明显;特
11、征根较小的则位于后边的平台上,其影响较弱。通过对碎石图的观察,可以发现在第六主成分之后(包括第六主成分)特征值明显降低,而且前5个公因子的解释程度已经满足要求,所以结合前文的数值分析,有理由认为放弃第六主成分之后(包括第六主成分)的选择是合理的。(三)因子旋转因子分析的目的不仅是求出公因子,更主要的是知道每个公因子的实际意义,但是由简单估计方法所求出的公因子解,初始因子载荷阵并不满足“简单结构准则”,即各个公因子的典型代表变量不很突出,因而容易使公因子的意义含糊不清,不利于对因子进行解释。为了使因子载荷矩阵中系数更加显著,可以对初始因子载荷矩阵进行旋转,使因子和原始变量的相关系数的绝对值向(0
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