甄文昱 彭萍（德州一中；德州學(xué)院）

一 問題的提出

本文以2012年～2014年在國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃方面總體評(píng)價(jià)高于平均水平的地方高校作為研究對(duì)象，通過梳理這些高校六年的創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目和創(chuàng)業(yè)實(shí)踐項(xiàng)目數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析、相關(guān)性分析、回歸分析等研究方法，探討創(chuàng)新訓(xùn)練、創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練和創(chuàng)業(yè)實(shí)踐等因子對(duì)自主創(chuàng)業(yè)的影響。

二 研究假設(shè)

根據(jù)理論分析和以往的研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練與畢業(yè)生自主創(chuàng)業(yè)之間應(yīng)該存在某種聯(lián)系。因此，我們提出創(chuàng)新訓(xùn)練、創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練和創(chuàng)業(yè)實(shí)踐可能對(duì)畢業(yè)生自主創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生直接的影響作用，畢業(yè)生規(guī)模則可能調(diào)節(jié)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練對(duì)自主創(chuàng)業(yè)的影響作用。從而提出相應(yīng)的研究假設(shè)如下：H1：創(chuàng)新訓(xùn)練對(duì)自主創(chuàng)業(yè)有正向影響；H2：創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練對(duì)自主創(chuàng)業(yè)有正向影響；H3：創(chuàng)業(yè)實(shí)踐對(duì)自主創(chuàng)業(yè)有正向影響。

三 樣本選擇及變量設(shè)計(jì)

在樣本選擇上，我們?cè)诒Ａ?012年～2014年在國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃方面總體評(píng)價(jià)高于平均水平的71所地方高校的基礎(chǔ)上，繼續(xù)收集整理這些高校2015年～2017年國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目數(shù)據(jù)，并剔除兩所2015年數(shù)據(jù)缺失的高校。進(jìn)而將2012年～2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，保留了比較突出的安徽省、廣東省、山東省和河南省四省的四十四所高校，剔除無法獲得2016年高校畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量報(bào)告以及就業(yè)質(zhì)量報(bào)告中未提及自主創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)的高校，我們最終確定了28所高校作為研究樣本。

在變量設(shè)計(jì)上，因變量為創(chuàng)業(yè)規(guī)模；自變量包括創(chuàng)新訓(xùn)練、創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練和創(chuàng)業(yè)實(shí)踐三個(gè)變量；畢業(yè)生規(guī)模作為控制變量。

表1 研究變量定義

基于前述假設(shè)與變量設(shè)計(jì)，構(gòu)建多元線性回歸分析模型如下：

其中，β0為常數(shù)項(xiàng)，βi表示各項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，δ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

四 實(shí)證研究

（一）創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練因子分析過程

通過原始變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣可見，同一項(xiàng)目不同年份相關(guān)性較高，同年間不同項(xiàng)目間的相關(guān)性卻不明顯，但各變量之間的相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值大部分都高于0.3，說明適合運(yùn)用因子分析法進(jìn)行相關(guān)性分析。但為了避免偶然性因素的存在，我們還進(jìn)行了巴特利特球形檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)。輸出的KMO和Bartlett的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，KMO測(cè)度值為0.730＞0.5，近似卡方值為1064.911，自由度為153，顯著性概率（Sig.）為0.000＜0.01%，所以我們可以得出結(jié)論：變量間存在相關(guān)性，可以運(yùn)用因子分析法進(jìn)行相關(guān)性分析。

進(jìn)而采用主成分分析法進(jìn)行公共因子提取。為了使得到的主因子更容易說明，對(duì)相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行了方差最大化旋轉(zhuǎn)，并依據(jù)旋轉(zhuǎn)后特征值大于1的原則提取了3個(gè)因子。這三個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到67.257%，基本概括了原始數(shù)據(jù)所包含的信息。

從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可見，各年創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目在因子1中具有較高的載荷，載荷量分別為0.848、0.914、0.954、0.899、0.725和0.496，所以將因子1命名為創(chuàng)新訓(xùn)練因子F1；在因子2中各年創(chuàng)業(yè)實(shí)踐項(xiàng)目具有較高的載荷，載荷量分別為 0.714、0.725、0.805、0.816、0.678 和 0.357，將因子 2 命名為創(chuàng)業(yè)實(shí)踐因子F2；各年創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目在因子3中具有較高的載荷，載荷量分別為 0.852、0.707、0.930、0.674、0.281 和 0.489，將因子3命名為創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練因子F3。

運(yùn)用SPSS20.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)分析得出成分得分系數(shù)矩陣，依據(jù)成分得分系數(shù)矩陣得出各因子的因子得分函數(shù)如下：

表2 安徽省、廣東省、山東省和河南省的44所高校各因子得分

進(jìn)而根據(jù)因子得分函數(shù)求出各高校的創(chuàng)新訓(xùn)練因子得分、創(chuàng)業(yè)實(shí)踐因子得分和創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練因子得分（見表2僅保留后續(xù)研究所需樣本數(shù)據(jù)）。

（二）相關(guān)性分析

通過SPSS20軟件對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性分析可見（表3），因變量創(chuàng)業(yè)規(guī)模與自變量創(chuàng)新訓(xùn)練、創(chuàng)業(yè)實(shí)踐、創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練的相關(guān)性均不顯著；控制變量畢業(yè)生規(guī)模與自變量的相關(guān)性也不顯著，但控制變量畢業(yè)生規(guī)模與因變量在0.05顯著性水平上顯著相關(guān)，自變量創(chuàng)業(yè)實(shí)踐與自變量創(chuàng)新訓(xùn)練在0.01顯著性水平上顯著相關(guān)。

（三）簡(jiǎn)單回歸分析

通過SPSS20軟件對(duì)因變量、自變量和控制變量進(jìn)行簡(jiǎn)單回歸分析可見（表4、表5、表6），創(chuàng)新訓(xùn)練、創(chuàng)業(yè)實(shí)踐、創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練與畢業(yè)生創(chuàng)業(yè)規(guī)模的多元相關(guān)系數(shù)為0.526，判定系數(shù)為0.276，回歸模型顯著性P值分別為0.600、0.363、0.693，均大于0.05，未達(dá)到顯著性水平，因此我們的假設(shè)沒有得到驗(yàn)證。

五 研究結(jié)論

我們通過對(duì)地方高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練對(duì)畢業(yè)生自主創(chuàng)業(yè)影響的實(shí)證分析表明，創(chuàng)新訓(xùn)練、創(chuàng)業(yè)實(shí)踐對(duì)畢業(yè)生自主創(chuàng)業(yè)的影響均呈負(fù)向且不明顯，創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練對(duì)畢業(yè)生自主創(chuàng)業(yè)的影響雖呈正向但也不明顯，因此，我們的假設(shè)沒有得到驗(yàn)證。究其原因主要有：其一，為了數(shù)據(jù)的可得性和可比性，選取的樣本高校主要集中在安徽省、廣東省、山東省和河南省2016年對(duì)外發(fā)布畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量報(bào)告的高校，最終僅確定28所高校為分析樣本，樣本數(shù)據(jù)偏少對(duì)研究結(jié)論存在一定的影響。其二，創(chuàng)業(yè)需要一個(gè)過程，不是一蹴而就能實(shí)現(xiàn)的，而我們的研究?jī)H局限在畢業(yè)當(dāng)年的自主創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)，局限于2016年對(duì)外發(fā)布畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量報(bào)告中公布的自主創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)，所以創(chuàng)業(yè)規(guī)模的數(shù)據(jù)還不夠全面。其三，創(chuàng)業(yè)的關(guān)鍵要素包括機(jī)會(huì)、資源和創(chuàng)業(yè)者，高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練主要是針對(duì)大學(xué)生培養(yǎng)他們的創(chuàng)業(yè)素質(zhì)和創(chuàng)業(yè)能力，要真正自主創(chuàng)業(yè)還需要積累資本、人才等資源，還需要選擇合適的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。并且創(chuàng)業(yè)模式除自主創(chuàng)業(yè)外，還有先就業(yè)后創(chuàng)業(yè)、就業(yè)創(chuàng)業(yè)一體化、團(tuán)隊(duì)創(chuàng)業(yè)等，但這些模式的創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)因難于獲取而均未納入創(chuàng)業(yè)規(guī)模中。

雖然我們沒有能夠在研究中證實(shí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練對(duì)其未來創(chuàng)業(yè)的積極影響，但我們堅(jiān)信，隨著國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目開展，各高校緊緊圍繞創(chuàng)新訓(xùn)練、創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練和創(chuàng)業(yè)實(shí)踐對(duì)在校大學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育和培訓(xùn)，培養(yǎng)了一大批具備創(chuàng)業(yè)素質(zhì)和創(chuàng)業(yè)能力的畢業(yè)生，一旦創(chuàng)業(yè)時(shí)機(jī)成熟、創(chuàng)業(yè)條件具備，他們就是未來自主創(chuàng)業(yè)的引領(lǐng)者和生力軍。創(chuàng)新是創(chuàng)業(yè)的靈魂，實(shí)踐是創(chuàng)新的沃土，高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育任重而道遠(yuǎn)，國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練對(duì)高校畢業(yè)生自主創(chuàng)業(yè)的影響是未來久遠(yuǎn)的正向影響。

表3各變量的相關(guān)矩陣

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[1]中華人民共和國(guó)教育部門戶網(wǎng)站[EB/OL].http://www.moe.gov.cn/.

[2]山東省高校畢業(yè)生就業(yè)信息網(wǎng)站[EB/OL].http://www.sdbvs.cn/.

[3]周曼，李紅春，華磊，余韻.創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育與大學(xué)生高質(zhì)量就業(yè)——基于江西五所高校調(diào)研數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].教育學(xué)術(shù)月刊，2015（09）.

[4]陳詩慧.大學(xué)生創(chuàng)業(yè)教育績(jī)效影響因素評(píng)價(jià)研究——基于對(duì)廣東省15所高校的問卷調(diào)查[J].職業(yè)技術(shù)教育，2016（10）.

[5]彭萍.地方高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評(píng)價(jià)——基于國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目的數(shù)據(jù)[J].教書育人（高教論壇），2016（03）.