2017经济研究聪明人更愿意创业吗来自的经验发现微观模型稳健性检验

1、2017 年第 3 期聪明人更愿意创业吗?*来自中国的经验发现内容提要: 本文利用“中庭追踪( CFPS) ”数据实证分析了个人的认知能力对其创业的影响。考虑了内生性问题的回归结果显示，总体而言，不论是否区分具体的创 业类型，个人的综合认知能力对其是否创业不存在显著影响; 表明中国的聪明人并没有更愿意创业。但这种影响会因行业水平不同而异: 在水平较高的行业中，个人更高的综合认知能力会显著降低其创业概率; 在水平较低的行业中却完全相反。因此，在水平较低的行业中，中国的聪明人更愿意创业; 而在水平较高的行业中正好相反。本文进一步实证了字词能力、数学能力和记忆力等三个具体维度的认知能力对创业的影响，

2、发现仅有数学能力能够显著促进创业。本文的政策涵义在于应当更加积极有效地推进简政放权，减少各行各业中不必要和不合理的行政干预，这样才能将中国 人的聪明才智更好地吸引到创业中。: 认知能力创业行业一、引言从强调“企业家精神”开始，创业对于技术创新、增加就业和发展的推动作用已经得到学术界的一致认同( Aghionand Howitt，1997; Beugelsdijk and Noorderhaven，2004;，2009) 。随着研究的深入，越来越多的学者开始关注个人创业的影响因素 ，创业不仅是创业者“企业家精神”的外在表现，更是创业者在特定市场环境下的理性选择。在中国结构升级和“大众创业、万众创

3、新”的大背景下，研究个人的创业选择及其影响因素，不仅可以为创业实践活动提供理论借鉴，而且能够为促进创业和优化市场环境提供学术支撑。近年来，随着认知学( cognitive economics) 的深入发展，已有大量的实证文献表明，个人的认知能力对其信息处理和学习技能、应对周围环境的能力、工作表现、工资水平、健康行为和金融决策都有显著影响。创业是一项以力为基础的综合活动，而个人的认知能力处于此力的位置。就理论推断而言，个人的认知能力对其创业可能有着复杂的影响: 一方面，较高的认知能力往往与创业所需的力高度正相关，认知能力越高越可能创业; 另一方面，较高的认知能力又与风险感知和创业机会成本正相关，

4、认知能力越高也可能越不愿创业。( 通讯作者)财经大学学院: 100081，电子信箱: econlitao gmail com，fulinthu 126. com;*，德国柏林自由大学，电子信箱: zhujunbing1990 sina com。感谢社科基金项目( 批准号: 12ZD028) 、北京市哲学项目( 编号: 14ZDA01) 、北京市社科基金一般项目( 编号: 16JDYJB038)科学教育和财经大学“社会调研与数据库建设项目”的资助。感谢审稿人的宝贵建议，感谢文责自负。学院史对本文的支持和帮助，当然财经大学 例如: Holtz Eakin ( 1994) ; Djankov ( 2

5、005，2006a) ; Lazear( 2005) ; Jia Lan( 2013) ;和( 2011) ; 周和学( 2014) ;等( 2014) ;和( 2015) ;等( 2015) 。91等: 聪明人更愿意创业吗?但遗憾的是，已有的国内外文献中大多忽略了认知能力对创业的重要影响。从有限的国际经验分析来看( Djankov. ，2005; Djankov. ，2006a;Levine and ubinstein，2016) ，人们的认知能力对其是否创业有着显著的积极影响，即聪明人更愿意创业。那么，对于干预广泛存在、市场机制并善的中国而言，中国的聪明人是否也一样更愿意创业? 认知能力如

6、何影响创业意愿?认知能力对创业意愿的影响是否会因为制度环境的不同而不同? 对于这些问题的研究不仅有助于提升当前全在创业教育方面的认识水平，而且更有助于推进科学合理的创业政策的制定与完善。本文利用 2010 年和 2012 年“中庭追踪( CFPS) ”大样本数据构建了标准的认知能力指标，在充分考虑了认知能力内生性的基础上首次系统地研究了的认知能力对其创业的影响，而且通过引入行业因素，分析并证实了不这一突出的业水平下认知能力对创业的异质性影响。实证结果发现，不论是否区分创业类型，个人的综合认知能力对其是否创业 都不存在显著影响。总体来看，中国的聪明人并非更愿意创业，这似乎与国际经验相悖。进一步地

7、，本文在借鉴史等( 2007) 构建不业指数的基础上，实证分析了在不业水平下人们的认知能力对创业的差异化影响。研究发现: 在水平较高的行业中，个人更高的综合认知能力会显著降低其创业可能; 但在水平较低的行业中，个人更高的综合认知能力却会显著提高其创业可能。因此，在那些水平较低的行业中，中国的聪明人更愿意创业; 而在那些水平较高的行业中却恰恰相反。此外，本文还了字词能力、数学能力和记忆力等三个具体维度的认知能力对创业的影响，结果显示: 不论是否区分创业类型，人们的记忆力对其是否创业不存在显著影响，数学能力的作用却总是显著为正，而字词能力的影响相对复杂; 同时，行业水平会带来字词能力和数学能力对不

8、同类型创业的异质性影响，但这种异质性影响并不稳健，而记忆力对各种创业类型的稳健且不显著的影响因所在行业水平不同而发生变化。本文的政策涵义在应当更加积极有效地推进简政放权，减少各行各业中不必要和不合理的行政干预，才能将 的聪明才智更好地吸引到“大众创业”的伟大实践之中。本文的结构安排如下: 第二部分进行相应的文献回顾，第三部分介绍了数据样本和变量构建， 第四部分给出了主要的实证结果，包括描述性统计、回归分析以及对内生性的讨论和稳健性检验， 最后是结论与政策建议。二、文献回顾已有关于创业影响因素的实证分析主要从宏观制度环境、中观家庭特征和微观个人特征三个于层面展开。其中宏观制度环境的影响因素主要包

9、括行业性约束和产权安排，中观的家庭和地域差异等因素，微观的个人特征方特征方面主要包括家庭人口结构状况背景面主要包括首先，在行业教育程度等人口统计学变量以及心理学变量。性约束和产权安排等宏观制度环境与创业的关系方面，目前已经积累成果。实证文献较为一致的结论是，更低的了大量性约束和更完善的产权安排有利于创业( Besley，1995; Wang，2008) 。但行业对创业的影响却存在争论。 此外，人均 GDP 水平、开放度等宏观变量( Jia and Lan，2013) 也会影响创业。其次，在家庭因素对创业的影响方面，研究表明，家庭人口结构越年轻、家庭成员健康状况越好、家庭条件越好，越有利于提高家

10、庭成员 关于行业对创业的影响: 一方面措施在一定程度上提高了创业门槛，降低了创业概 与创业活动也可能表现出正相关关系( Lu and Tao，金要求、行业往往伴随着超额利润率( Holtz Eakin 2007) 。此外，行业. ，1994) ; 另一方面，行业等宏观因素除了直接影响创业可能性之外，还可能通过影响认知能力来对创业产生差异化的间接影响。例如，Ardagna Lusardi( 2011)和学( 2014)( 2015) 等均在实证中发现和性约束等因素除直接影响是否创业之外，还通过影响其他家庭及个人特征变量间接影响人们的创业选择。922017 年第 3 期个人创业的概率。 其中对家庭

11、创业背景和政治关系的讨论最为集中，一般认为，家庭创业背景与政治关系对家庭成员是否创业有着显著的积极影响。 最后，影响创业选择的个人特征相关变量主要包括2006b;、人力、风险偏好、特征、信仰等( Djankov. ，2005、和，2011; Jia and Lan，2013) 。其中，人力和特征对创业的影响的研究没有一致的结论。随着认知心理学的发展，学者们越来越多地关注个人的认知能力对其信息处理和学习技能、应对周围环境的能力、工作表现、工资水平、健康行为和金融决策的影响( Heckman. ，2006;Christelis. ，2010;，2011; 孟亦佳，2014;，2015) 。认知是指

12、全部和和认识过程，包括注意、知觉、记忆、想象、问题解决和言语等心理活动，认知能力即个人所具有的一般的、基本的关于认知的能力( Lazear，2005) 。人的认知能力作为人力的一部分，不仅反映了部分学校教育和培训对能力的培养，更体现了人的智力因素(等，2014) 。就理论推断而言，个人的认知能力对是否创业可能有着复杂的影响，其作用机制包括信息搜集 和处理成本、风险态度、风险感知和识别创业机会。具体来说，认知能力影响创业可以通过如下四个机制。第一，就信息搜集和处理成本而言，创业需要特定的人力投资，包括投入时间和精力来识别创业机会、分析创业风险、寻找创业伙伴、制定创业计划等，这些活动背后的信息搜集

13、和处理 成本了创业的门槛。较弱的认知能力意味着更高的信息搜集和处理成本，进而抑制创业。第二，就风险态度而言，认知能力对风险态度的影响比较复杂。一方面，Benjamin ( 2006) 发现，认知能力越强的人会越有耐心，同时也更偏好风险; 另一方面，Dohmen ( 2010) 却有着完全相反的发现，个人的认知能力越强，他会更加缺乏耐心，同时更加规避风险。因此，给定创业风险程度，更强的认知能力既可能通过更强的风险程度来促进创业，也可能通过更强的风险规避程度来抑制创业。第三，就风险感知而言，心理学研究发现，个人的认知能力越弱，处理信息的越弱，进而会影响他对条件概率的感知能力和区分相关及不相关信息的

14、能力。较弱的认知能力会形 成过度自信，这会使得人们低估创业的风险，特别是在面对相对复杂的任务( 如创业) 时，过度自信会表现得更为明显。因此，较弱的认知能力带来的过度自信会使得人们低估创业的风险，进而促进创业( Atebro ，2014) 。第四，识别创业机会也是一种可能的机制，这与我们提到的第一种机制即信息搜集和处理成本机制相关。创业行为的发生在很大程度上依赖于创业者对创业机会的识别，而这种识别能力与认知能力在很大程度上是密切相关的。总结以上几种机制，就理论而言，个人的认知能力对其创业的影响是不确定的。一方面，更强的认知能力可能伴随着更低的信息搜集和处理成本，使得人们可能更加偏好风险，更可能

15、准确 识别创业机会，因此更可能创业; 但另一方面，更强的认知能力可能使得人们更加规避风险，更加不可能过度自信，因此更可能不创业。但遗憾的是，已有的实证文献大多忽略了认知能力对创业的重要影响。从有限的国际经验分析来看( Djankov. ，2005; Djankov. ，2006ab;Levine and ubinstein，2016) ，人们的认知能力相关研究如 Dunn Holtz Eakin ( 2000) 、Djankov. ( 2006b) 、Andersson Hammarstedt ( 2010) 。 Lindquist ( 2015) 的研究中系统综述了家庭创业背景对人们是否创业

16、影响的，并将这方面的研究又往前推进了一步，重点分析了先天遗传和后天抚育两个不同机制的作用，发现后天抚育的影响是先天遗传影响的两倍。除家庭创业背景外，家庭的政治关系也是影响人们是否创业的重要因素。如和( 2011) 、Jia Lan( 2013)等( 2015)和( 2015) 等的 就人力中，均发现家庭政治关系对是否创业有显著的积极影响。而言，一方面，更高的人力会带来更好的工作机会，从而增大创业活动的机会成本，降低个人创业的概率; 另一方面，拥有更高人力的个人可以更好地识别创业机会并有更强的经营能力，提高了个人创业的概率。人力对创业影响的两种作用机制同时存在，实证中不同的样本得出不同的实证结论

17、。而在 的不同，实证结论并不一致。特征对创业选择的影响方面，由于测度指标93等: 聪明人更愿意创业吗?对其是否创业有着显著的积极影响，即聪明人更愿意创业。但上述的中存在一些明显的缺陷。首先，样本覆盖范围有限且有偏。Djankov ( 2006a，2006b) 的样本虽然涵盖中国，但中、黄石、广州、中山、西安和宝鸡七个城市，400 个企业家中北京取 100国的样本仅仅来自北京个，其他六个城市各取 50 个，样本规模有限且分布不广泛，所使用的认知能力指标也相对简单。其次，没有考虑内生性问题，这些中对反向因果、认知能力度量误差以及遗漏变量等可能引起的内生性问题讨论不足。最后，也是最重要的，他们忽略了

18、不同情形中认知能力对是否创业 的差异化影响。创业不但是创业者多重综合能力的外在体现，更是在特定制度环境下的理性选择。与发达相比，中国的市场发展水平还较低，制度环境还有待进一步完善，特别是干预较多，而且水平差异所导致的其他变量对创业的异质性影响在一些研究中已有所体现( Ardagna and Lusardi，2011;，2015) 。那么，对于干预广泛存在、市场机制并善的中国而言，中国的聪明人是否也一样更愿意创业? 认知能力对创业意愿的影响是否会因为制度环境的不同而不同? 对这些问题的回答将是本文的主要工作。三、数据样本和变量构造本文使用的数据主要来自中国科学中心在 2010 年和 2012 年

19、实施的“中国家庭追踪”项目( ChinaStudies，CFPS) ，该覆盖了中国内地除、青海、宁Family Panel夏、内以外的 25 个省/ 市/。CFPS问卷共有社区问卷、家庭问卷、成人问卷和少儿问卷四种主题问卷类型，涵盖了工作状态、受教育水平、认知能力特征等个人信息。本文主要关注成人( 16 岁及以上) 的认知能力对其创业的影响，其中创业状态、认知能力、基本人口学变量和人口特征变量等数据主要来自成人问卷，而家庭资产、家庭背景等数据主要来自家庭问卷。我家庭问卷数据进行了匹配，剔除职业状态不清晰的样本后共得到 16187们根据家庭代码对 个样本点。考虑到不业水平下认知能力对创业可能的异

20、质性影响，我们根据GBT4754 的行业数据进行了匹配，构建了样本行业分类代码对成人问卷数据和2002对应的 19 个不业的水平变量。在创业方面，我们构造了“创业”( self employed) 、“公司制创业”( selfco) 和“工经employed商户创业”( selfin) 不同口径的三个指标。CFPS 问卷中，受访者的工作状态分为“employed营”、“在工作”和“务农”三类，问卷在询问受访者工作状态的基础上，还询问了受访者工作机构的类型，其中“经营”的受访者又分为“公司制企业”、“工商户”和“其他”三种类型。据此，我们构造了宽口径的受访者是否创业变量，定义为“创业”( sel

21、f employed) ，当受访者经营时( 包括公司制企业工商户和其他类型等三种经营方式) ，取值为 1，反之为 0。为进一步分析认知能力对不同创业类型的影响，我们构造了两个窄口径的不同类型的创业变量，分别定义为“公司制创业”( selfco) 和“工商户创业”( selfin) ，当受访者为相应的创业employedemployed形式时，相应变量取值为 1，反之为 0。表 1 给出了不同口径创业变量的描述性统计。全样本中，创业者的比例为 12. 3% ，其中公司工商户创业者占 7. 2% ，而这两种类型的创业者占全部创业者的制创业者占全样本的 1. 4%69. 9% 。此外，分行业育、金融

22、、公共管理和创业情况，批发和零售业是创业者最高的行业，达到 50. 9% ; 在教组织三个行业中创业者不足 5% ; 而在科学研究、技术服务和地质勘探业以及水利、环境和公共设施管理业行业，样本中尚未有创业者。 依据 20 个门类进行匹配，其中“国际组织”未有匹配。篇幅所限，相关变量在此省略汇报需要可向作者索取。 考虑到已经列出了公司制企业和工商户两种类型，“其他”意味着创业者并未在工商部门登记。942017 年第 3 期表 1创业变量的描述性统计在认知能力方面，我们结合 CFPS问卷中受访者进行的字词、数学和记忆力测试的分数，构造了三个维度的认知能力变量，即字词能力、数学能力和记忆力，分别记作

23、 cogmath 和word、cogmemo，取值均标准化在 0 到 5 之间，cog取值越高，则该维度的认知能力越强。 在此基础上，我们进一步构造了反映综合认知能力的变量，记为 cog mean，即字词能力、数学能力和记忆力得分的平均值。在行业水平方面，借鉴史等( 2007) 的研究，我们用国有企业固定资产在其所在行业的国有企业从业在其所在行业的两个变量来刻画不业的水平，分别记为regulation1 和 regulation2，这两个指标越高，说明行业水平越高或行业竞争程度越低。 在此基础上，对样本涉及的 19 个行业，我们以 regulation1 和 regulation2 指标各自的

24、均值为界生成两个虚拟变量，分别记为 mreg1 和 mreg2，原始值在均值之上赋值为 1，反之为 0。此外，我们还尝试了指数( HHI) 两个指标。市场集中度和在家庭特征方面，主要包括家庭的人口结构情况和背景等变量。家庭人口结构分别用少儿抚养比、老年抚养比以及兄弟姐妹数量来反映，分别对应着家庭成员中 16 岁以下人口数占总人口数的比重、家庭成员中 65 岁以上人口数的比重和家庭中兄弟姐妹的数量，记作 prochi、proold 和 bro n。家庭情况分别用家庭的收入、资产和负债的对数来描述。家庭年度总收入包括家庭的工资性收入、农业生产收入、非农经营收入性收入、转移性收入以及其它收入，记作外

25、的全部金融和非金融资产总额记作faminc。家庭的全部的价值记作 house。家庭除asset。家庭全部的负债总额记作 debt。家庭资产中风险资产的比例记作 risk，值越大说明该家庭的风险偏好越强; 该变量的平方记作 risk sq，用以其非线性影响。家庭背景包括了父母、兄弟姐妹和配偶的情况。父母是否创业记作 fmse，当父母至少一个人创业时赋值为 1，反之为 0。考虑到父母中创业者数量的不同可能造成的差异化影响父母中创业者数量记作 fmse n。父职务或行政管理职务记作 plm，是则赋值母是否在机构、党群机关、企业或事业担任为 1，反之为 0; 类似地，父母中担任或管理职务者的数量记作

26、plm n。直系兄弟姐妹中，是否有人在机构、党群机关、企事业担任职务或行政管理职务记作 blm，是则取值为 1，否则为 0; 对应的任职人数记作 blm n。配偶是否在行政管理职务记作 slm，是则为 1，反之为 0。在人口统计学特征方面，主要包括个人的机构、党群机关、企事业担任职务或状况、受教育年限变量记作 age，是受访者在、健康状况、时的周岁; age户口、政治面貌以及sq 是周岁平方，用来特征等变量。受访者的赋值为 1，女性为 0。对创业的非线性影响。用 male 来表示状况用已婚初婚、离婚和再婚等变量来刻画，分别记作 married、divorced 和 remarried，当受访者

27、的状况属于相应类型时，赋值为 1，反之为 0。受教育年限记作 eduy。变量记作 ethnicity， 篇幅所限，相关指标具体内容在此省略汇报 基于不同的数据样本但相似的指标构建逻辑 来测量市场准入程度。需要可向作者索取。和( 2016) 使用了国有控股企业数量在所在城市全部企业中的 对于行业信息的样本点，以总体样本中国有企业固定资产国有企业从业的均值赋值，用以刻画所面临的宏观环境。在后续的稳健性检验中，将行业信息的样本点剔除后不影响文中回归的结果。95被解释变量观测值平均值标准差最小值最大值self employed161870. 1230. 32901self employed co161

28、870. 0140. 11901self employed in161870. 0720. 25801等: 聪明人更愿意创业吗?赋值为 1，少数赋值为 0。自评健康状况记作 health，取值范围为 1 至 5。 户口用城镇户口变量 urban 来表示，城镇户口则赋值为 1，反之为 0。现居住地与户口所在地的一致性变量记作bendi，二者一致赋值为 1，反之为 0。政治面貌用是否中员来表示，记作 pol sta，是则为 1，反之为 0。我们参考和( 2015) 来构建特征变量，包括了大五特征、内源观、外观等变量。大五特征包括严谨性( con) 、外向性( ext) 、顺同性( agr) 、开放

29、性源观和( ote) 和神经质( neu) 这五个维度的共计 14 个变量。 内源观记作 loc in，取值越高则受访者越认可后天努力造就，外源观记作 loc ex，取值越高则受访者越认为是外部注定的;观记作 wea att，取值越高则受访者越看重金钱。以上所有与心理学相关的变量，取值均在 1 到 5 之间。 此外，我们还考虑了受访者所在省区，以区域影响。四、实证分析1. 统计分析表 2 给出了主要解释变量的描述性统计。比较创业者和非创业者的认知能力，创业者的综合认知能力、字词能力、数学能力和记忆力的均值分别为2. 53、3. 02、2. 52 和2. 10，非创业者的以上四种能力的均值分别为

30、 2. 19、2. 58、2. 17 和 1. 94，创业者的认知能力高于非创业者 20% 到 30% ，而且在标准差方面，创业者均低于非创业者。进一步地样本分为创业者和非创业者两个群体，就综合认知能力和三个维度的具体认知能力进行了 T 检验，在不考虑其他因素影响的情况下，创业者的认知能力显著高于非创业者。据此我们推断，认知能力与创业选择之间可能存在一定的正 相关关系，当然此推断有待下文的实证检验。的行业水平而言，表 2 显示，创业者群体和非创业者群体 mreg1 变量的就受访者所均值分别为 0. 357 和 0. 181，说明在两个群体中分别有 36% 和 18% 的处于高行业中，如果按照

31、mreg2 的统计，两个群体对应的比例分别为 53% 和 25% ，虽然绝对值不一样，但两个群体所的行业水平差异已经十分明显。本文中的行业水平表示的是行业中国有对的占有程度，行业水平越高，说明国有地位越高，进入壁垒越强、市场竞的争度越低。我们初步认为，行业对的创业行为有两方面的影响: 一方面水平越高的行业进入壁垒越高，创业者进入的成本越高水平表现出对创业行为的负向作用; 另一方面，水平越高的行业意味着的商业机会和更高的超额利润水平又表现出对创业行为水平越高的行业中创业的正向作用。不考虑其他影响因素者越高。就家庭特征而言，创业者家庭成员的样本分组的统计描述而言结构相对于非创业者家庭更为年轻、收入

32、更高、家庭不动产和金融资产的比例更高，亲属中在、负债更高、风险资产的机构、党群机关、企事业低。创业者较非创业者的父母从事创业活动担任职务或行政管理职务的比例更高，这些数据反映出创业者拥有更丰富的网络背景。但是，就创业者自身的政治背景而言，创业者群体中党员的比例较之非创业者群体更低。就人口统计学特征而言，创业者的平均为 40 岁，群体中接近 90% ，已婚和再婚的比例均接近 90% ，平均受教育年限为 7. 7 年( 初中未毕业) ，93% 的创业者的现居住地与户口所 受访者自评的健康状况变量在 CFPS 问卷中分为“非常不健康”、“不健康”、“比较不健康”、“一般”和“健康”五种情形， 与此对

33、应 health 变量中依次赋值 1 至 5，5 代表“健康”，1 代表“非常不健康”。 详见和( 2015) 的研究。观变量的取值来自问卷中 N504 和 N505 两个问题，外援 其中，内源观变量取自 N506 和 N507 两个问题观变量取自 M501 和 M703 两个问题。962017 年第 3 期在地一致，60% 的创业者是城市户口。非创业者较之上述数据均更低。相对于非创业者，创业者自评的健康状况较好，也更加严谨、更外向、更顺同、更开放，神经质维度下的焦虑、抑郁和脆弱性更少，更倾向于认为源自后天的努力而非外界的帮助，更不看重金钱。此外，我们对各解释变量之间的相关性进行了分析。就相关

34、系数而言，认知能力与内源观等心理特征变量的相关系数虽显著但值较小，而认知能力与受教育年限的观、外源观相关性较强( 其中只有记忆力与受教育年限的相关性较小) ，考虑到认知能力中很大一部分于受教育程度，它们之间虽有一定相关性，但这种并不必然存在。同时现有研究中在引入认知能力没有回避受教育程度这一变量，而且关于教育对创业的影响学术界也未形成一致的认识( Djankov. ，2006b; Jia and Lan，2013) ，因此我们在后续回归分析中，在变量中保留了受教育年限，在去掉受教育年限的稳健性检验中，主要回归结果仍然一致。表 2主要解释变量的描述性统计注: 限于篇幅，包括家庭人口结构、家庭状况

35、、家庭背景、人口统计学特征和特征变量共 44 个变量的统计描述未在表中予以列示需要可以向作者索取。回归分析2.( 1) 基于总体样本的回归结果我们首先分析了个人的综合认知能力及具体的字词能力、数学能力和记忆力对其是否创业的 影响。考虑到被解释变量二值离散的分布，我们采用了 Probit 模型。在回归方程中，除综合认知能力及具体的字词能力、数学能力和记忆力之外变量包括行业、户口、健康水平、家庭人口结构、家庭经、受教育年限等人口统计济情况、家庭背景、地域特征以及学特征等。借鉴 Levine ubinstein( 2016) 关于认知能力对公司制创业和经营创业的不同影响的发现，我们在选用宽口径的创业

36、指标( self employed) 作为被解释变量之外，还选用窄口径的公司制创业( selfco) 和工商户创业( selfin) 等两个变量作为被解释变量，用employedemployed以探讨认知能力对不同创业类型的影响。表 3 前两列的实证结果表明，个人的综合认知能力对其是否创业的影响并不显著，相同的结果出现在具体的字词能力和记忆力方面。一种可能的解释是认知能力越高，一方面的确提高了创业所需的力，但另一方面也加强了创业面对的风险感受，二者影响的幅度类似，进而表现为认知能力对创业的不显著影响，这与 Djankov ( 2006a，2006b) 的发现类似，虽然我们采用了更为 篇幅所限，

37、相关结果在此省略汇报需要可向作者索取。变量中的家庭背景相关变量，既使用 0 1 变量，如 plm、fmse、blm 三个变量，也使用数量变量，如 plm n、fmse n、blm n。交替使用以上变量既可以得到稳健的回归结果，也便于不同程度的家庭背景对创业的影响。97分类变量名创业者非创业者观测值均值标准差观测值均值标准差认知能力cog mean19882. 5320. 851141322. 1861. 138cog word19943. 0201. 229141822. 5751. 573cog math19942. 5221. 090141822. 1681. 385cog memo199

38、12. 1000. 887141361. 9390. 997行业regulation116520. 2960. 255139170. 1950. 305regulation216520. 3680. 287139170. 3240. 226mreg119970. 3570. 479141900. 1810. 385mreg219970. 5300. 499141900. 2500. 433等: 聪明人更愿意创业吗?科学的认知能力指标。但是，个人的数学能力对其是否创业有着显著且稳健的积极影响，这可能说明了计算能力对于创业所需的且稳健的积极影响，与处于低力而言更为重要。行业水平对个人是否创业也有着

39、显著水平行业中的个人相比，处于高水平行业中的个人创业的概率至少高 8. 5% ，这可能是由于超额利润对创业者的吸引力大于进入壁垒的阻碍。此外，在省略汇报的回归结果中，显著且稳健的发现包括: 个人的受教育年限对其是否创业有着显著的积极影响，同时，受教育年限二次项显著为负，表明受教育年限对是否创业的影响呈现出先增后减的倒 U 型关系; 父母的创业者和数量都对选择创业的概率有着显著的积极影响; 兄弟姐妹中是否有行政职务对个人是否创业也有着显著的积极影响。诸如家庭人口结构、受教育程度等人口统计学特征的回归结果与已有文献一致( Djankov情况、个人的etal. ，2006b;表 3Jia Lan，2

40、013; Lindquist. ，2015) 。个人的认知能力对其是否创业的影响( 2010 年数据)注: 我们汇报的是平均边际效应而非回归系数。 、 和* 分别表示在 1% 、5% 、和 10% 的置信水平显著，括号内为边际效应的标准差。除拟合优度和观测值外，所有数据均保留三位小数，Pseudo 2 为 Probit 模型的拟合优度。限于篇幅，家庭人口结构、家庭索取。情况、家庭背景、人口统计学特征特征变量及地域特征等变量的回归结果未予列示需要可以向作者为进一步分析个人的认知能力对不同类型创业可能存在的差异化影响，表 3 后四列给出了相应的实证结果，我们主要考虑了公司制创业( selfco)

41、和工商户创业( selfemployedemployedin) 等两种类型。与前两列的结果类似，不论是公司制创业还是工商户创业，综合认知能力对两种类型创业的影响均不显著，相同的结果出现在具体的记忆力方面。但是，个人的字词能力对其是否选择公司制或工商户创业都有着显著且稳健的消极影响，而数学能力的作用恰恰相反。当个人的字词能力每提高 1% ，他选择公司制创业的可能性会至少降低 0. 4% ，而选择工商户创业的可能性会降低 0. 6% ; 当个人的数学能力每提高 1% ，前者会提高 2. 4% ，而后者会提高2. 2% 。行业水平对个人是否选择公司制或工商户创业有着显著且稳健的积极影响，与处于低水平

42、行业中的个人相比，处于高水平行业中的个人选择公司制创业的可能性至少高6. 3% ，而选择工商户创业的可能性至少高 3. 7% 。与前两列的回归相比，以上结果的唯一差异在于字词能力的影响，这可能反映了个人的字词能力对其选择非工商98的创业有着显著的积被解释变量( 1)( 2)( 3)( 4)( 5)( 6)宽口径创业( self employed)窄口径公司制创业( self employed co)窄口径工商户创业( self employed in)cog mean0. 007( 0. 007)0. 003( 0. 007)0. 001( 0. 004)cog word0. 003( 0.

43、003)0. 005( 0. 003)0. 006( 0. 002)cog math0. 025( 0. 009)0. 024( 0. 009)0. 022( 0. 007)cog memo0. 002( 0. 003)0. 003( 0. 003)0. 002( 0. 002)mreg10. 118( 0. 012)0. 118( 0. 012)0. 077( 0. 011)0. 077( 0. 011)0. 042( 0. 010)0. 042( 0. 010)Pseudo 20. 17250. 17340. 16950. 17620. 17200. 1757观测值773710034759

44、47594773777372017 年第 3 期极影响，越高的字词能力可能意味着更高的语言和的方式进行创业。技巧，从而推动了人们以非正式进而低成本回归结果显示，不论何种创业类型，个人的综合认知能力和记忆力对其是否创业都没有显著且 稳健的影响，数学能力却有着显著且稳健的积极影响，而字词能力的影响并不稳健。以上基于总体 样本的个人认知能力对创业影响的分析虽然提供了平均意义上的认知能力的影响，即中国的聪明人并非更愿意创业。但是这无法体现不同情况下上述结果掩盖了基于不同群体的异质性结果。如前所述能的差异，进而可能存在总体的分析创业需要的一个突出问题就是广泛存在的，因此，不同的行业水平是否带来了认知能力

45、对创业的异质性影响，需要我们给予更进一步的回答。( 2) 不业水平下的回归结果就理论推断而言，行业的市场进入门槛更高，而更强的认知能力使得他能够以更低的成本进入 这个市场，同时这个行业的市场竞争风险更小，更强的认知能力带来的更强的风险规避态度使得他 也更愿意进入这个市场，这些都使得创业更加可能; 而面对行业更小的市场竞争风险时，更强的认可能带来更弱的风险规避态度，降低他进入这个市场的意愿，同时更强的认知能力带来的知更少的过度自信会使得他高估在这个市场进行创业的风险，这些都使得创业更加不可能。因此，不业水平下认知能力对创业的影响是不确定的。为了实证检验是否存在不业水平导致认知能力对创业的异质性影

46、响，我们构造了行业水平与综合认知能力及其具体维度的交互项，并将其加入回归分析中，其中变量 cmr1 表示综合认知能力与基于国有企业资产构造的不业水平变量的交互项，而 cwomr1、cmamr1、cmemr1 分别表示字词能力、数学能力和记忆力与不业水平变量的交互项。表 4 给出了相应的回归结果。就综合认知能力对宽口径创业( self employed) 的影响而言，在考虑了认知能力与行业的交互作用后，综合认知能力对宽口径创业的影响不仅变得显著起来，而且因所在行业的水平水平不同而有明显差异。在高水平行业中( mreg1 或 mreg2 = 1) ，综合认知能力每提升 1% ，直接效应的作用下宽口

47、径创业选择的概率增加2. 4% 或2. 2% ，但在交互项作用下，这一概率下降5. 3% 或5. 8% ，即在高水平行业中，综合认知能力对宽口径创业的净效应为负。而在低水平行业中( mreg1 或 mreg2 = 0) ，综合认知能力每提升 1% ，宽口径创业选择的概率增加 2. 4% 或 2. 2% ，综合认知能力对宽口径创业选择的净影响为正。因此，不业水平的确带来了认知能力对宽口径创业的异质性影响。就具体的字词能力、数学能力和记忆力对宽口径创业的影响而言，在考虑了这三种具体的认知能力与行业水平的交互作用后，虽然记忆力的影响仍然一致并不显著，但是数学能力对是否创业的显著且积极的影响只存在于低

48、则变成了显著且消极的影响。数学能力每提高 1% ，在低水平行业中，而在高水平行业中水平行业中，个人选择宽口径创业选择的概率至少提高 3% ; 而在高性影响并不稳健。水平行业中，相应概率至少降低 0. 1% 。此外，字词能力的异质就综合认知能力对窄口径的公司制创业( selfco) 的影响而言，在考虑了认知能力与employed行业在行业的水平的交互作用后，综合认知能力对公司制创业的影响同样不仅变得显著起来，而且因所水平不同而有明显差异。综合认知能力每提升 1% : 在高水平行业中，公司制创业的概率至少降低 2. 3% ; 而在低水平行业中，相应概率至少提高 1. 4% 。因此，不业 相应地，利

49、用“mreg2”变量也构造了基于国有企业雇员的不业水平变量的交互项“cmr2”，即分别与字词能力、数学能力和记忆力的交互项“cwomr2”、“cmamr2”和“cmemr2”。在后续的回归分析中“cmr2”等上述交互项均作为“cmr1”等变量的替代变量进入回归方程，结果是稳健的，差别很小。99等: 聪明人更愿意创业吗?水平的确带来了认知能力对公司制创业的异质性影响。就具体的字词能力、数学能力和记忆力对公司制创业的影响而言，在考虑了这三种具体的认知能力与行业水平的交互作用后，虽然记忆力的影响仍然一致并不显著，但是字词能力对公司制创业的显著且消极的影响只存在于高水平行业中，而在低水平行业中则不再显

50、著。在高水平行业中，字词能力每提高 1% ，个人选择公司制创业的概率至少降低 1. 3% 。数学能力对公司制创业的显著且积极的影响只存在于低水平行业中，而在高水平行业中则不再稳健。在低水平行业中，数学能力每提高1% ，个人选择公司制创业的概率会提高 3% 。业水平下个人的认知能力对其是否创业的影响( 2010 年数据)表 4不注: 为解释的方便，我们汇报的是平均边际效应而非回归系数。 、 和* 分别表示在 1% 、5% 、和 10% 的置信水平显著，括号内为边际效应的标准差。除拟合优度和观测值外，所有数据均保留三位小数，Pseudo 2 为 Probit 模型的拟合优度。限于篇幅，家背景、人口

51、统计学特征及地域特征等变量的回归结果未予列示，mreg2 变量及其与认知庭人口结构、家庭情况、家庭能力( 综合及各维度) 交叉项的回归结果也未予以列示需要可以向作者索取。就综合认知能力对窄口径的工商户创业( selfin) 的影响而言，在考虑了认知能employed力与行业水平的交互作用后，综合认知能力对公司制创业的影响同样不仅变得显著起来，而且因所在行业的水平行业中水平不同而有明显差异。从实证结果来看，综合认知能力每提升 1% : 在高工商户创业的概率至少降低 2. 2% ; 而在低水平行业中，相应概率至少提高 1. 1% 。因此，不业水平的确带来了认知能力对工商户创业的异质性影响。就具体的字词能力、数学能力和记忆力对工商户创业的影响而言，在考虑了这三种具体的认知100被解释变量( 1)( 2)( 3)( 4)( 5)( 6)宽口径的公司制创业( self employed)窄口径的公司制创业( self employed co)窄口径的工商户创业(