大学生创业能力维度研究

大学生创业能力维度研究

0大学生创业能力的概念结构培养和提高高等教育学生的创业技能是适应国民经济转型、发展和发展经济的需要。这不仅是完善高等教育体系、提高自身素质和创新人才培养的需要，也是人们充分自由发展、培养大批人才和创业素质的需要。创业能力是多种能力要素的有机综合体,是多个能力要素共同作用的结果。创业能力包含哪些因子,这些因子具有什么内涵,是创业能力框架研究的重要内容。然而,目前对于大学生创业能力内涵及其因子结构的认识还存在很大差距。因此,本文通过文献综述并结合个案访谈结果,系统性地构建大学生创业能力因子结构,定义各因子内涵,并通过样本调查数据进行实证检验。1创业能力结构创业能力分为个体、团体和企业3个层面,本文探讨的是个体层面的创业能力。针对个体能力的因子和框架内容,研究者进行了多方面的探索研究工作,代表性研究成果有能力二因素结构论、多因素结构论、智慧结构论和能力层次结构论。其中,二因素结构论将个人能力分为一般能力和特殊能力两个因素;多因素结构论认为整体能力由许多相对独立的原始能力组成,且每种原始能力都与其它原始能力相关。智慧结构论认为能力由操作、材料和产品3类变项组成,每个变项的任何一个因素与另两个项目的因素相结合;能力层次结构论认为能力结构具有层次性,可以用类似生物分类学的分类系统来设想能力结构。在一般能力因子结构理论的指导下,学者们对创业能力的因子结构进行了广泛探索。March将创业能力分为探索能力和开发能力两个因子。Chen构建了创业能力的5个因子:市场、创新、管理、风险承受、财务控制。DeNoble修改了Chen的内容,将创业能力划分为6个因子:不确定性和风险管理技能、创新和产品开发技能、社会关系和网络技能、机会识别技能、关键资源配置技能、创新环境发展技能。机会视角的研究者将机会能力视为一种创业能力,包括创业机会识别能力、创业机会评估能力和创业机会利用能力。管理视角的研究者有的将创业能力划分为承诺能力、战略能力和组织能力,有的将创业能力划分为创业构想能力(或称概念能力)、战略能力和组织能力,还有的将创业能力划分为组织能力、战略能力、关系能力和承诺能力。吕荣认为,创业能力包含了自主学习能力、机会识别能力、管理沟通能力、组织协调能力、领导决策能力和挫折承受能力。尹苗苗和蔡莉综合前人关于创业能力的研究成果,将个体层面的创业能力分为8个方面:创业者特质、机会识别能力、构想能力、承诺能力、机会评估能力、机会利用能力和关系能力。由于研究视角与研究目的不同,不同学者提出的创业能力结构存在很大差异。鉴于现有关于创业能力因子的文献鲜有针对大学生的研究,同时,大学生群体具有鲜明的特征,他们掌握着新技术、新思想,但是没有经历职场的历练,缺少创业实践经验。为了获得更为接近大学生实际情况的创业能力因子结构,对1名创业指导教师、5名创业大学生(其中,2名在校生、3名毕业生)进行了半结构化访谈,最终将大学生创业能力划分为机会发掘能力(OEC)、组织管理能力(OMC)、战略决策能力(SDC)、资源整合能力(IRC)、创新创造能力(ICC)和挫折承受能力(SBC)6个因子,如表1所示。2大学生创业能力测量量表设计大学生创业能力是潜变量,难以用传统方法来测量,可以采用在心理学领域广泛应用的量表进行测量。现有的创业能力测量量表对本研究具有很好的借鉴作用,但是不适合照搬照套。在综合借鉴Chandler、Chen、Man、唐靖、Sirmon、易朝辉、袁进进、吕荣等众多学者研究成果的基础上,按照Churchill提出的量表设计程序进行大学生创业能力测量量表设计。首先,确定量表的形式,采用李克特态度量表,并通过文献梳理和专家访谈形成初始量表;然后,选取3名创业指导教师和15名学生进行量表内容测试,考察其对题项内容的理解是否存在偏差;再次,选取100名学生进行量表试测工作,检查各题项对整体量表的贡献度,从而有针对性地去除多余题项,纯化量表;最后,形成大学生创业能力测量量表,如表2所示。3学生创业能力结构的验证与培训3.1调研对象及调研情况利用大学生创业能力测量量表设计问卷进行数据收集。根据学校区域分布、创业教育开展情况,选取25家比较有代表性的高校进行调查,每家高校选取30名学生作为被调查对象,年级分布、学科类别(文史哲、经管法、理工类、农医类)分布、性别分布都按照被调查学校的实际比例进行筛选,并兼顾研究生的数量。此次调研共发放问卷750份,回收750份,有效问卷673份,有效问卷回收率89.7%。有效问卷中学生特征统计情况见表3。3.2tobach’s信度检验信度指测量结果的可靠性、一致性和稳定性,即测量结果是否反映了被测量对象一贯、稳定的真实特征。Cronbach’sα系数是目前学术界普遍采用的信度检验方法,一般认为,系数越高内部一致性越好,系数大于0.7说明内部一致性是可以接受的。大学生创业能力结构的信度检测结果见表4。从表4可以看出,大学生创业能力及其各因子的Cronbach’sα系数均在0.7以上,说明所设计量表的内部一致性较好。3.3稳定性因子分析探索性因子分析主要用于分析各变量的因子结构。本文将样本数据随机分成两部分,337份用于探索性因子分析,另336份用于验证性因子分析。在探索性因子分析之前,需要先通过KMO样本测度,确认KMO值高于0.7,还需要进行巴特利(Baetlett)球形检验,确认Baetlett球形检验的p值为0.000方可进行因子分析。经检验,大学生创业能力测量量表的KMO值为0.914,巴特利球体检验值显著性均为0.000,探索性因子分析结果见表5。通过表5可以看出,6个因子解释了总体创业能力的75.662%,因子载荷显示各量表具有良好的内部结构效度。3.4大学生创业能力结构模型的测量结果验证性因子分析的目的在于对大学生创业能力的因子结构进行区别效度(discriminantvalidity)和收敛效度(convergentvalidity)分析,从而确定变量对因子的测量效果及因子之间的差别性。首先,需要检验采集的数据与大学生创业能力结构之间的拟合情况,各拟合指数见表6。从表6可以看出,各项拟合指标的统计值均符合已有研究给出的参考标准,说明调研数据与各测量模型具有较好的匹配度。3.4.1大学生创业能力判断收敛效度有3条标准:所有因子的标准化因子载荷大于0.5,且达到显著水平(p<0.1);组合信度值(compositereliability,CR)大于0.8;平均变异提取量(averagevarianceextracted,AVE)大于0.5。大学生创业能力测量量表标准化因子载荷、组合信度值和平均变异提取量分析结果见表7。由表7可以看出,创业能力6个因子所有指标的数值皆大于0.5;6个因子的组合信度(CR)值分别为0.975、0.966、0.961、0.966、0.971、0.969,皆大于0.8;平均变异提取量(AVE)值分别为0.907、0.904、0.890、0.876、0.892、0.887,皆大于0.5。因此,可以认为创业能力各项指标均收敛于其对应的因子,可以显著地被因子解释。3.4.2大学生创业能力各因子的相关性分析判断测量模型各因子之间的区别效度,主要有4种标准:①检测因子之间的相关性,若各个因子间的相关系数加减两个标准差后未包含1这个数值,则认为测量模型各因子具有良好的区别效度;②若各个因子两两之间相关系数小于0.85,则认为量表具有一定的区别效度;③比较因子本身的平均方差提取值(AVE值)与其它因子间的相关系数平方值,若因子本身的AVE值大于与其它因子间的相关系数平方值,则认为具有良好的区别效度;④比较因子的AVE值与成对因子之间的相关性,若每一个因子的AVE值均大于各成对因子间的相关系数,则认为量表具有良好的区别效度。大学生创业能力因子相关系数及标准差见表8。由表8可以看出,大学生创业能力各因子的相关系数加减两个标准差后未包含1;两两因子间的相关系数小于0.85;因子本身的AVE值大于与其它因子间的相关系数平方值;每一个因子的AVE值大于各成对因子间的相关系数。因此,创业能力量表具有良好的区别信度。4大学生创业能力结构测量通过对个体创业能力结构的综述和个案访谈,将大学生创业能力划分为机会发掘能力、组织管理能力、战略决策能力、资源整合能