基于XGBoost算法的机会型创业预测研究

doi:10.6049/kjjbydc.2022070356

科技进步与对策

2023, Vol. 40

Issue (5): 14-22 DOI: 10.6049/kjjbydc.2022070356

科技管理创新

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基于XGBoost算法的机会型创业预测研究

陈成梦¹,黄永春^1,2,吴商硕¹,钱春琳¹

（1.河海大学商学院，江苏南京 211100；2.河海大学社会科学研究院，江苏南京 210098）

The Prediction of Opportunity-driven Entrepreneurship Based on XGBoost Algorithm

Chen Chengmeng¹,Huang Yongchun^1,2,Wu Shangshuo¹,Qian Chunlin¹

(1.Business School, Hohai University, Nanjing 211100, China;2.Institute of Social Sciences, Hohai University, Nanjing 210098, China)

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摘要机会型创业对跨越中等收入陷阱，实现经济转型升级和高质量发展的作用日益凸显。基于计划行为理论，从主观规范、行为态度、知觉行为控制3个方面并结合人口统计学特征选择12个特征变量，构建机会型创业影响因素框架。在此基础上，基于全球创业观察数据库，运用XGBoost算法预测机会型创业并判别关键影响因素，将预测结果与3种机器学习算法进行比较。结果表明，基于准确率、精确率、召回率和F1值4个评估指标，XGBoost算法可以较好地预测机会型创业，优于逻辑回归、支持向量机和随机森林算法；创业自我效能、机会识别和关系感知是影响机会型创业的重要因素。聚焦新型创业研究，有助于拓展计划行为理论的适用边界和机器学习算法在创业领域的应用，为有效识别机会型创业和针对性培育机会型创业提供理论指导与实践启示。

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	陈成梦
	黄永春
	吴商硕
	钱春琳

关键词 ：机会型创业, 机器学习, 计划行为理论, XGBoost算法

收稿日期: 2022-07-14 修回日期: 2022-10-14

ZTFLH:

F272.2

基金资助:国家社会科学基金项目（21BGL016）；江苏省研究生科研创新计划项目（KYCX22_0687）；中央高校基本科研业务费专项基金项目(B220203035)；江苏省高校哲学社会科学研究重大项目(2021SJZDA027)

作者简介: 陈成梦（1995—），女，山东临沂人，河海大学商学院博士研究生，研究方向为创新与创业管理；黄永春（1982—），男，江苏盱眙人，博士，河海大学商学院教授、博士生导师，河海大学社会科学研究院院长，研究方向为创新与创业管理；吴商硕（1996—），男，江苏盐城人，河海大学商学院博士研究生，研究方向为创业管理；钱春琳（1997—），女，江苏南通人，河海大学商学院博士研究生，研究方向为信息管理与数据挖掘。本文通讯作者：黄永春。

引用本文:

陈成梦,黄永春,吴商硕,钱春琳. 基于XGBoost算法的机会型创业预测研究[J]. 科技进步与对策, 2023, 40(5): 14-22.
Chen Chengmeng,Huang Yongchun,Wu Shangshuo,Qian Chunlin. The Prediction of Opportunity-driven Entrepreneurship Based on XGBoost Algorithm. SCIENCE & TECHNOLOGY PROGRESS AND POLICY, 2023, 40(5): 14-22.

链接本文:

http://www.kjjb.org/CN/10.6049/kjjbydc.2022070356 或 http://www.kjjb.org/CN/Y2023/V40/I5/14

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