为结婚而创业
——男女性别比例失衡对创业决策的影响

袁 微,黄 蓉

(上海财经大学 商学院,上海 200433)

基于繁殖竞争视角,利用1996-2014年《中国统计年鉴》和2011年《中国家庭金融调查》数据,从宏观和微观层面实证考察男女性别比例失衡与创业决策的关系,并在此基础上,着重研究男女性别比例失衡对四类不同人群创业决策的影响。研究结果表明,男女性别比例失衡与创业决策显著正相关,但它仅与未婚男性人群创业决策显著正相关,而与未婚女性/已婚男性/已婚女性人群创业决策均不相关。结果为人类经济行为和结果提供新见解,证明了某些生物属性可能会对人类经济行为(如创业)产生影响。但是,为解决就业问题和实现经济增长目的,政府不应有意操纵男女性别比例失衡以促使人们选择创业,而应为未婚男性人群制定个性化创业扶植政策等。

关键词性别比例失衡;创业决策;繁殖竞争;创业群体

0 引言

就业作为民生之本,是保障和改善人民生活的重要条件[1]。如何满足大量就业需求,使人们安居乐业,成为当今社会关注的热点问题。创业是一个国家核心优势的标志[2],也是许多发展中国家解决就业问题的重要途径[3]。近些年,随着微观数据可获得性提升,越来越多的学者将注意力聚焦于创业决策影响因素方面,目前已有学者通过微观实证研究揭示了收入、情绪、制度环境和领导类型等因素的影响[4-6]。但从研究现状看,学者们就男女性别比例失衡对创业决策行为影响的关注度还远远不够。鉴于此,本文以“男女性别比例失衡对(不同人群)创业决策的影响”为研究主题,深入展开理论分析和实证分析,以期为该领域研究提供新的微观经验证据。

目前,国内外有关男女性别比例失衡与创业决策关系的研究成果仅有两篇。Wei 和Zhang[7]的开创性研究发现,男女性别比例失衡促使有儿子的父母倾向于选择创业。基于此,Chang和Zhang[8]进一步研究发现,当男女性别比例失衡时,台湾年轻男性更有可能选择创业。然而,这两篇文章并未对女性创业决策展开研究,同时也缺乏男女性别比例失衡对不同人群创业决策作用的区分。此外,这两篇文章还存在对男女性别比例失衡界定不准确的问题。具体来看,学者皆以中国婚姻市场为研究背景,并用操作性别比失衡衡量男女性别比例失衡情况。操作性别比例失衡主要指生育繁殖期内男性多于女性的现象[9],但处于生育繁殖期的男性和女性不仅包含未婚人群,还可能包含离婚、再婚、丧偶等人群,由于未婚人群在婚姻市场中的议价能力通常高于离婚、丧偶等人群,用操作性别比例失衡衡量男女性别比例失衡可能导致研究结果有偏。另外,在界定男女性别比例失衡时,均未重视户籍地人口性别比和常住地人口性别比对研究结论的影响。

针对现有研究不足之处,本文将用未婚男女性别比例失衡衡量男女性别比例失衡,并围绕以下两点展开研究:①从宏观(地区层面)和微观(个体层面)两个层面探讨男女性别比例失衡与创业决策的关系;②进一步研究男女性别比例失衡在创业决策中对未婚男/女性和已婚男/女性四类不同人群的差异性影响。

1 理论分析与研究假设

1.1 男女性别比例失衡与创业决策关系

繁殖是所有物种的基本特征,是人类延续的组成部分。人们在婚姻市场中所处的相对地位是由繁殖竞争衍生而来的,与人们的议价能力正相关[10]。由于社会经济地位通常是衡量个人议价能力的关键因素[7],所以一般而言,拥有较高社会经济地位的个人在婚姻市场中所处的相对地位较高[10]。有研究者发现,由婚姻市场中繁殖竞争引起的相对地位问题对个人消费和投资决策等方面具有重要影响,尤其是性别比例失衡导致的繁殖竞争变化,可能会引发个体经济行为倾向发生改变[7]。例如,繁殖竞争变化会影响个人在婚姻市场中的相对地位,进而影响繁殖机会获取,个人会倾向于通过提高社会经济地位的方式,提高自身在婚姻市场中的竞争力[11]。其原因是,提高社会经济地位是人们在婚姻市场上提高自身竞争力的重要渠道[7]。然而,也有研究者发现,繁殖竞争使得人们在风险承担方面拥有更高容忍度,并且倾向于选择风险更高的投资活动[10,12];其原因有二:第一,风险感知和风险选择受限于个人具体的任务目标[13],性别比例失衡导致个人无法准确预测繁殖目标实现,此时个人选择风险承担可能比选择风险规避更为有效[14];第二,人们的风险承担行为不仅有利于排斥婚姻市场中的竞争对手,还有助于匹配到质量更高的伴侣[10]

创业涉及经济个体职业选择,通常而言,创业选择要比被雇佣承担更高的风险[15],但创业成功者比成功的被雇佣者能赚取更多金钱,拥有更高社会经济地位[16]。因此,高风险、高回报是创业的基本特征,而成为创业者是人们在婚姻市场竞争中积累财富和消除竞争对手的一种有效方式[8]。鉴于风险承担是创业者的一个关键特征[17],在竞争更为激烈的繁殖环境中,人们更有可能选择承担风险[18,19],所以繁殖竞争可能是促使人们选择创业的重要驱动力。男女性别比例失衡导致繁殖竞争更为激烈,人们为提高社会经济地位,进而获得繁殖机会,在繁殖竞争驱动下可能会选择高风险高回报的创业活动。基于上述分析,本文提出第一个假设:

H1:男女性别比例失衡与创业决策显著正相关。

1.2 男女性别比例失衡与四类不同人群创业决策的关系

睾酮水平与繁殖竞争程度正相关[20,21],与未婚人群相比,已婚人群的睾酮水平较低[22,23]。这说明拥有较高睾酮水平的未婚人群面临较高繁殖竞争;相反,拥有较低睾酮水平的已婚人群面临较低或零繁殖竞争。由于睾酮水平也与人类的繁殖努力行为正相关,所以持有较高睾酮水平的未婚人群在繁殖努力方面,通常要强于持有较低睾酮水平的已婚人群[24,25]。此外,睾酮水平对风险厌恶具有非线性效应。具体而言,相对于拥有较低睾酮水平的已婚人群,拥有较高睾酮水平的未婚人群拥有更强的风险偏好,更倾向于选择有风险的职业。其原因是睾酮对风险敏感的职业选择存在长期驱动作用[26]。总而言之,从睾酮水平的角度看,相对于已婚人群,由于未婚人群面临更高程度的繁殖竞争,所以他们愿意付出更多的繁殖努力,有更强的动机增加收入、提高社会经济地位,以及更倾向于承担风险和选择高风险的职业,如选择创业。因此,当男女性别比例失衡,导致婚姻市场繁殖竞争程度加剧时,相对于已婚人群,未婚人群更倾向于选择高风险职业,如创业。

此外,也有研究指出,当男女性别比例失衡时,男性面临的繁殖竞争压力要大于女性[27],男性比女性更倾向于承担风险[28]。具体表现为,当男性拥有繁殖动机,在面对同等数量损失和收益时,获得收益的权重要高于规避损失的权重,会表现出与损失厌恶完全相反的偏好;当女性启动繁殖动机时,她们会表现出更加明显的损失厌恶心理,其风险偏好要显著低于男性[12]。其原因如下:有风险的行为透露出男性特征,如社会优势、信心、技能和思维敏锐度等,而这些特征都是寻求浪漫伴侣的女性高度期待的[29]。同时,承担冒险行为又是向异性展示自我价值或让竞争对手产生危机感的一种信号,它可以提高男性竞争力,帮助男性击败潜在的同性竞争者。因此,无论目标受众是女性还是其他男性,冒险行为都可以展现出男性积极的特征,增加男性获得繁殖的机会[8]。简而言之,男性选择冒险的根源是为获得繁殖机会,而这与男性选择冒险的程度相关[19]。相比之下,当男女性别比例失衡时,繁殖动机并不会促发女性产生冒险行为。一方面,女性没有面临与男性同样程度的繁殖竞争压力;另一方面,男性在面对从婚姻市场中女性传递的各种信号时,他们更关注那些传递高繁殖能力等特征信号的女性,而较少关注那些传递冒险精神信号的女性[12]。因此,女性繁殖动机和冒险行为之间的关联度没有男性强。基于以上分析,同时鉴于相对于已婚人群,当男女性别比例失衡时,未婚人群更倾向于选择高风险职业状况,如创业。由此,本文提出以下4个假设:

H2:男女性别比例失衡与未婚男性人群创业决策显著正相关;

H3:男女性别比例失衡与未婚女性人群创业决策不相关;

H4:男女性别比例失衡与已婚男性人群创业决策不相关;

H5:男女性别比例失衡与已婚女性人群创业决策不相关。

2 研究设计

2.1 数据来源与样本选择

本文主要使用两个包含创业信息的大型数据库,一个是1996-2014年《中国统计年鉴》(China Statistical Yearbook,简称CSY),另一个是2011年《中国家庭金融调查》(China Household Finance Survey,简称CHFS)。首先,从CSY(1996-2014)中摘取各地区未婚男女人数、私营企业就业户数、个体就业户数等数据,从宏观层面研究各地区男女性别比例失衡对创业决策的影响。然后,从CHFS(2011)中摘取16~60岁受访者个人和家庭等方面的数据,从微观层面检验由CSY(1996-2014)数据所得结果的稳健性,并在此基础上着重探讨男女性别比例失衡与四类不同人群创业决策的关系。

2.2 核心变量

(1)被解释变量。被解释变量为创业决策,主要采用两种方法界定:①将CSY(1996-2014)中各地区创业户数作为创业决策的代理变量,用各地区私营企业就业户数与个体就业户数之和加1取自然对数衡量;②将CHFS(2011)中工作性质为“经营个体”、“私营业主”和“自主创业”的受访者界定为创业者,并赋值为1,否则赋值为0。

(2)解释变量。解释变量为男女性别比例失衡,其界定方法主要有5种。本文期望通过不同界定方法检验研究结果的稳健性及对比研究结果的一致性,验证用未婚男女性别比例失衡衡量男女性别比例失衡的可行性。此外,试图在这5种方法中找到最优界定方法,为日后研究时选择男女性别比例失衡界定方法提供一定经验证据支持。本文对男女性别比例失衡的不同界定方法说明如下:

针对中国传统婚姻市场中不同人群的议价能力,在宏观研究层面,本文用各地区省(市)级层面的未婚男性人口数除以未婚女性人口数衡量男女性别比例失衡。考虑到繁殖竞争压力可能主要体现在同龄人之间,而排除有婚史人口计算得到的未婚男女性别比可能难以有效描述某个具体年龄(段)个体面临的繁殖竞争程度。对此,基于微观研究层面的考察,遵循数据可得性原则,首先用全国不同年龄的未婚男性人口数除以未婚女性人口数所得值衡量男女性别比例失衡。采用全国层面的人口性别比测度男女性别比例失衡的主要原因在于:户籍归属地在择偶过程中备受人们重视,尽管目前跨地区、跨城乡的婚姻数量有所增加,但仍有很大一部分群体将自身择偶范围设置为户籍归属地。在界定男女性别比例失衡时,是使用户籍地未婚男女性别比衡量?还是使用常住地未婚男女性别比衡量?鉴于这两种不同测量标度可能会对繁殖竞争压力及致研究结论带来影响,因此,本文使用全国层面的性别比度量,而该度量方式的最大优势在于,能降低上述二者对研究结论的干扰。但是,使用全国层面性别比无法有效衡量各地区人们面临的繁殖竞争压力,即可能导致测量误差,产生内生问题。针对此情况,本文在后续研究中将使用工具变量方法解决潜在内生问题,以确保研究结果的准确性。其次,Wei和Zhang[7]在研究中用省(市)级层面的操作性别比例失衡衡量男女性别比例失衡,以缓解户籍地人口性别比和常住地人口性别比两种不同测量指标对研究结论的影响。本文为获得更精准的测量结果,采用全国层面的操作性别比例失衡衡量男女性别比例失衡。然而,进一步考虑到已婚人群平均年龄通常高于未婚人群,这两个群体处于不同的世代,而不同世代的社会和政策背景等差异可能导致二者创业概率存在显著差异。对此,本文借鉴Chang和Zhang[8]的做法,采用1994年全国不同年龄特有的未婚男性人口数除以未婚女性人口数所得值衡量男女性别比例失衡。最后,考虑到同龄人男女性别比会对个体繁殖竞争压力产生影响,而与年龄相仿的男女性别比也可能影响个体繁殖竞争压力。鉴于此,本文再次借鉴Chang和Zhang[8]的做法,用1994年全国前后年龄相差5岁的未婚男性人口数除以未婚女性人口数所得值衡量男女性别比例失衡。

2.3 模型设定

在控制各地区特征基础上,构建如下面板回归模型:

Businessi,t=β0+β1Sexratioi,t+βjControli,t+εi,t

(1)

其中,被解释变量Business为各地区创业户数,核心解释变量Sexratio为各地区男女性别比例失衡。控制变量Control包括省(市)级层面的人均GDP、居民消费水平等,这些都是以往文献中常提及的创业决策影响因素。

为从微观层面验证男女性别比例失衡对创业决策影响效果的稳健性,在控制个人、家庭和城市特征的情况下,构建Probit模型:

Pr(Business=1)=G(β0+β1Sexratio+γX)

(2)

模型(2)主要从微观层面对模型(1)所得结果进行验证。其中,被解释变量Business为创业决策虚变量,核心解释变量Sexratio为男女性别比例失衡的连续变量,控制变量X包含个人、家庭和城市层面的变量。回归系数β1衡量男女性别比例失衡对创业决策的总体影响。

为区分男女性别比例失衡对不同人群的差异,将样本分为未婚男性、未婚女性、已婚男性和已婚女性四组,并构建如下Probit模型:

Pr(Business=1)=G(β0+β1Sexratio+γX)

(3)

其中,回归系数β1度量男女性别比例失衡对未婚男(女)性、已婚男(女)性四类不同群体创业决策的作用。模型(3)中的控制变量X与模型(2)相比,不包含性别和婚姻状况变量。

3 实证结果与分析

3.1 男女性别比例失衡与创业决策关系

虽然本文在模型(1)中已控制各地区特征变量,但是还可能存在其它影响创业决策的变量,如各地区创业扶植政策数等。为避免因遗漏重要变量而导致内生性问题,本文将用各地区流产率作为男女性别比例失衡的工具变量。其原因在于:一方面,流产率和男女性别比例失衡高度相关;另一方面,流产率不会直接影响创业决策,与创业决策相关度低。表1基于CSY(1996-2014)数据,从宏观层面汇报男女性别比例失衡与创业决策关系,结果显示,各地区男女性别比例失衡与创业户数显著正相关(β=0.832,p<0.01),即男女性别比例失衡每增加一个单位,创业户数大约提升83%。此外,从表1汇报的工具变量外生性检验结果和弱工具识别检验结果看,本文使用的各地区流产率是一个有效且强的工具变量。因此,本文通过IV模型得到的估计结果具有较高可靠性。

表2基于CHFS(2011)数据,从微观层面汇报了不同界定方法下男女性别比例失衡与创业决策关系的普通Probit模型估计结果。结果显示,只有列(4)中的男女性别比例失衡与创业决策关系显著(beta=0.078,p<0.1)。对此,本文推测原模型中可能存在内生性问题。其具体原因如下:模型(2)和(3)设定中,既控制了个人和城市特征变量,还控制了家庭特征变量——家庭财产。由于家庭财产与个体职业选择可能存在相互影响,即二者存在反向因果关系,进而会导致内生性问题,使得估计结果出现偏误。此外,本文为降低户籍地人口性别比和常住地人口性别比两种不同测量指标对研究结果的影响,使用全国层面人口性别比衡量各地区男女性别比例失衡可能存在测量误差,也会导致内生问题。因此,为确保研究结果一致,本文使用工具变量法进行相关估计。参照吴晓瑜等[15]的做法,将房价增长率作为家庭财产的工具变量,同时参照Cameron等[30]的做法,将“计划生育政策执行与否”作为男女性别比例失衡的工具变量。表3汇报了不同界定方法下男女性别比例失衡与创业决策关系的IV模型估计结果,结果显示,不同界定方法下的男女性别比例失衡与创业决策均显著正相关。此外,从表3汇报的所有工具变量外生性检验结果和弱工具识别检验结果看,本文使用的房价增长率和“计划生育政策执行与否”是有效且强的工具变量,其可在后续研究中继续作为家庭财产和男女性别比例失衡的工具变量使用。至此,表1和表3的结果分别从宏观与微观层面验证H1,即男女性别比例失衡与创业决策显著正相关。

表1男女性别比例失衡与创业决策回归结果

列数 模型(1)Fe(2)IV男女性别比例失衡0.131∗(0.076)0.832∗∗∗(0.320)城镇人口比重-0.455∗∗∗(0.071)0.142(0.135)人均GDP-0.703∗∗∗(0.137)-0.268∗(0.152)在岗职工平均劳动报酬-0.142(0.146)0.142(0.195)居民消费水平1.019∗∗∗(0.116)0.311∗∗(0.137)失业率-0.089∗∗∗(0.017)0.009(0.030)居民消费价格指数1.231∗∗(0.565)-0.875(1.056)固定资产投资价格指数-0.929∗(0.505)0.484(0.642)居民人民币储蓄余额0.226∗∗∗(0.072)0.135∗(0.077)公共预算支出0.133(0.107)0.196(0.120)常数项1.543(2.019)0.023(3.105)观测值558389R20.654 30.745 7F12.68∗∗∗11.66∗∗∗Wald卡方267 066.59∗∗∗AR卡方9.85∗∗∗Wald卡方6.75∗∗∗

注:括号内为标准误;第一个Wald 卡方是工具变量外生性检验结果,第二个Wald 卡方是弱工具识别检验结果;*代表p值<0.1,**代表p值<0.05,***代表p值<0.01,下同

表2不同界定方法下男女性别比例失衡与创业决策普通模型回归结果

列数 模型 (1)Probit(2)Probit(3)Probit(4)Probit男女性别比例失衡0.334(0.297)1.215(1.019)0.050(0.041)0.078∗(0.046)男性0.020(0.043)0.019(0.043)0.019(0.043)0.019(0.043)年龄-0.028∗(0.017)-0.009∗∗∗(0.002)-0.011∗∗∗(0.003)-0.012∗∗∗(0.003)教育年限-0.025∗∗∗(0.007)-0.025∗∗∗(0.007)-0.025∗∗∗(0.007)-0.025∗∗∗(0.007)已婚0.250∗∗∗(0.089)0.206∗∗(0.091)0.191∗∗(0.095)0.177∗(0.094)农业户口0.211∗∗∗(0.050)0.212∗∗∗(0.050)0.214∗∗∗(0.050)0.216∗∗∗(0.050)家庭财产0.282∗∗∗(0.012)0.282∗∗∗(0.012)0.282∗∗∗(0.012)0.282∗∗∗(0.012)城市人均固定资产投资额0.120∗∗∗(0.022)0.119∗∗∗(0.022)0.119∗∗∗(0.022)0.119∗∗∗(0.022)省份虚变量是是是是观测值6 4946 4946 4946 494R20.174 70.174 70.174 70.175 0

表3不同界定方法下男女性别比例失衡与创业决策IV模型回归结果

列数 模型(1)IV(2)IV(3)IV(4)IV男女性别比例失衡7.336∗(0.297)5.766∗(3.156)0.155∗(0.085)0.141∗(0.078)男性-0.072(0.098)-0.059(0.095)-0.057(0.096)-0.058(0.095)年龄-0.417∗(0.233)-0.005(0.005)-0.011∗(0.007)-0.012∗(0.007)教育年限-0.053∗∗(0.022)-0.050∗∗(0.021)-0.049∗∗(0.022)-0.049∗∗(0.022)已婚0.428∗(0.233)-0.075(0.143)-0.060(0.138)-0.027(0.129)农业户口0.085(0.099)0.137(0.100)0.145(0.101)0.147(0.102)家庭财产0.442∗∗∗(0.104)0.405∗∗∗(0.106)0.405∗∗∗(0.106)0.405∗∗∗(0.106)城市人均固定资产投资额0.189∗∗∗(0.033)0.174∗∗∗(0.032)0.175∗∗∗(0.032)0.174∗∗∗(0.032)省份虚变量是是是是观测值5 0585 0585 0585 058Wald卡方5.42∗5.69∗5.53∗5.60∗AR卡方20.47∗∗∗20.26∗∗∗20.20∗∗∗20.06∗∗∗Wald卡方27.45∗∗∗30.01∗∗∗30.01∗∗∗29.85∗∗∗

3.2 男女性别比例失衡与四类不同人群创业决策

表4-7分别汇报了不同界定方法下男女性别比例失衡对四类人群创业决策的IV模型估计结果。表4结果显示,不同界定方法下的男女性别比例失衡与未婚男性人群创业决策显著正相关,H2得到验证,即男女性别比例失衡与未婚男性人群创业决策显著正相关。表5-7结果分别显示,不同界定方法下的男女性别比例失衡均与未婚女性、已婚男性和已婚女性人群创业决策关系不显著,说明男女性别比例失衡并不会对这三类人群的创业决策产生影响。上述结果分别验证了H3、H4、H5,即男女性别比例失衡与未婚女性、已婚男性、已婚女性人群创业决策不相关。产生以上相异结果的原因可能在于:①由于已婚人群已具备繁殖条件,男女性别比例失衡将导致繁殖竞争压力增大,因而不会促使他(她)们为获得繁殖机会而选择高风险的创业活动;②男女性别比例失衡时,未婚男性面临的繁殖竞争程度要高于未婚女性,同时男性比女性更倾向于承担风险。因此,处于劣势地位的未婚男性为获得繁殖机会,可能会选择创业来提高自身经济地位。相反,处于优势地位的未婚女性由于面临较弱繁殖竞争压力,并在风险承担方面表现出更明显的损失厌恶偏好,因而未婚女性人群可能不会为了获得繁殖机会而选择创业活动。上述结果整体表明,政府应采取措施以缓解男女性别比例失衡和就业引发的社会问题,如针对未婚男性人群制定细致的个性化创业扶植政策等。

表4不同界定方法下男女性别比例失衡与未婚男性人群创业决策IV模型回归结果

列数 模型(1)IV(2)IV(3)IV(4)IV男女性别比例失衡8.737∗∗(4.369)18.672∗∗(9.414)0.299∗(0.156)0.247∗(0.128)年龄-0.444∗(0.219)-0.015∗∗(0.007)-0.024∗∗(0.011)-0.019∗∗(0.008)教育年限0.020(0.026)-0.035(0.034)-0.018(0.029)-0.016(0.029)农业户口-0.210(0.152)0.042(0.087)-0.007(0.090)-0.033(0.094)家庭财产0.227∗(0.120)0.205∗(0.113)0.138(0.094)0.148(0.096)城市人均固定资产投资额0.135∗∗∗(0.048)0.220∗∗∗(0.070)0.174∗∗∗(0.056)0.172∗∗∗(0.055)省份虚变量是是是是观测值176176176176R20.140 10.139 70.138 20.138 5

表5不同界定方法下男女性别比例失衡与未婚女性人群创业决策IV模型回归结果

列数 模型(1)IV(2)IV(3)IV(4)IV男女性别比例失衡-3.845(5.029)4.623(2.009)-0.502(0.502)-0.377(0.404)年龄0.188(0.259)-0.019(0.047)0.032(0.043)0.018(0.031)教育年限-0.042(0.044)-0.025(0.040)-0.012(0.036)-0.020(0.035)农业户口0.025(0.166)-0.046(0.186)-0.041(0.151)-0.022(0.151)家庭财产0.115(0.122)0.154(0.141)0.121(0.119)0.117(0.120)城市人均固定资产投资额-0.086(0.073)-0.077(0.091)-0.060(0.069)-0.072(0.069)省份虚变量是是是是观测值72727272R20.078 20.070 80.084 10.082 4

表6不同界定方法下男女性别比例失衡与已婚男性人群创业决策IV模型回归结果

列数 模型(1)IV(2)IV(3)IV(4)IV男女性别比例失衡0.405(0.836)0.520(1.074)0.014(0.029)0.013(0.026)年龄-0.025(0.048)-0.002(0.001)-0.003(0.002)-0.003(0.002)教育年限-0.005(0.005)-0.005(0.005)-0.004(0.005)-0.004(0.005)农业户口0.044∗∗(0.022)0.047∗∗(0.023)0.048∗∗(0.024)0.048∗∗(0.024)家庭财产0.048∗(0.028)0.046(0.030)0.046(0.030)0.046(0.029)城市人均固定资产投资额0.022∗∗(0.009)0.022∗∗(0.010)0.022∗∗(0.010)0.022∗∗(0.010)省份虚变量是是是是观测值2 4832 4832 4832 483R20.032 90.032 90.032 90.032 9

表7不同界定方法下男女性别比例失衡与已婚女性人群创业决策IV模型回归结果

列数 模型(1)IV(2)IV(3)IV(4)IV男女性别比例失衡1.445(1.195)1.129(0.889)0.031(0.024)0.029(0.022)年龄-0.083(0.068)-0.001(0.002)-0.002(0.002)-0.002(0.002)教育年限-0.014∗(0.008)-0.014∗(0.008)-0.014∗(0.008)-0.013∗(0.008)农业户口-0.028(0.038)-0.026(0.039)-0.025(0.039)-0.022(0.039)家庭财产0.061∗(0.032)0.057∗(0.033)0.057∗(0.033)0.055∗(0.034)城市人均固定资产投资额0.027∗∗∗(0.009)0.024∗∗(0.009)0.024∗∗(0.009)0.023∗∗(0.009)省份虚变量是是是是观测值2 3282 3282 3282 328R20.024 80.024 80.024 80.024 9

3.3 对不同界定方法的评价

通过观察表3-表7汇报的结果可知,男女性别比例失衡在不同的界定方法下与(不同群体)创业决策关系的结果(指显著水平)均保持一致。一方面说明,本文研究结果具有较强稳健性;另一方面说明,本文使用未婚男女性别比例失衡衡量男女性别比例失衡为可行且有较高说服力,能为日后研究在选择男女性别比例失衡方法时提供一定借鉴。

表1从宏观层面指出,当男女性别比例失衡增加一个单位时,创业户数将随之提升大约83%。由于男女性别比例失衡仅与未婚男性人群创业决策显著正相关,与未婚女性、已婚男性和已婚女性人群创业决策均不相关,所以当男女性别比例失衡增加一个单位时,仅是未婚男性人群创业人数提升大约83%。然而,根据表4汇报的男女性别比例失衡影响未婚男性人群创业决策的边际效果看:列(1)中的男女性别比例失衡(用全国各年龄未婚男女性别比衡量)的边际效果约为87个百分点;列(2)中的男女性别比例失衡(用全国操作性别比例失衡衡量)的边际效果高达187个百分点;列(3)中的男女性别比例失衡(用1994年全国各年龄未婚男女性别比衡量)的边际效果约为30个百分点;列(4)中的男女性别比例失衡(用1994年全国前后年龄相差5岁的未婚男女性别比衡量)的边际效果约为25个百分点。以上微观层面的边际效果与宏观层面的边际效果最为贴近列(1)的结果。这直接说明男女性别比例失衡界定方法对研究结果(指影响程度)存在影响,具体表现为:①采用全国操作性别比例失衡衡量男女性别比例失衡,可能会强化男女性别比例失衡对创业决策的影响;②采用1994年全国各年龄未婚男女性别比衡量男女性别比例失衡,可能会弱化男女性别比例失衡对创业决策的影响;③采用1994年全国前后年龄相差5岁的未婚男女性别比衡量男女性别比例失衡,可能会弱化男女性别比例失衡对创业决策的影响;④采用全国各年龄的未婚男女性别比衡量男女性别比例失衡,相比以上3种界定方法,能较为准确反映男女性别比例失衡对创业决策的影响。以上对比结果也间接证明Wei 和 Zhang[7]及Chang 和 Zhang[8]在男女性别比例失衡的界定中存在缺陷,而此缺陷可能会使得研究结论存在偏误。此外,采用各地区未婚男女性别比衡量男女性别比例失衡(边际效果约83%)与采用全国层面各年龄未婚男女性别比衡量男女性别比例失衡(边际效果约87%)方法的估计结果相差甚小,说明在界定男女性别比例失衡时,年龄维度对研究结论的影响甚小。因此,日后研究在选择男女性别比例失衡的界定方法时,使用各地区未婚男女性别比衡量与全国各年龄未婚男女性别比衡量,均具较好的测量效果。

4 结语

4.1 研究结论

本文采用繁殖竞争理论,对男女性别比例失衡与创业决策的关系进行了较为深入的理论分析,结果如下:从总体视角看,男女性别比例失衡与创业决策显著正相关;从细分视角看,男女性别比例失衡与未婚男性人群创业决策显著正相关,而与未婚女性人群、已婚男性人群和已婚女性人群创业决策均不相关。

为了验证理论分析结果,首先,本文基于1996-2014年《中国统计年鉴》面板数据,从宏观层面验证了男女性别比例失衡与创业决策显著正相关。然后,本文基于2011年《中国家庭金融调查》微观数据进行更为深入的分析,其稳健的实证结果表明,男女性别比例失衡对创业决策存在显著促进作用,但是该促进作用只对未婚男性人群有效,并未体现在未婚女性人群、已婚女性人群和已婚男性人群中。本文的实证检验结果均验证了前述理论分析结果。总而言之,本文通过较为深入的分析,证实了“为结婚而选择创业”现象确实存在。但是此现象仅体现在未婚男性人群身上,并未体现在未婚女性人群、已婚女性人群和已婚男性人群中。

除此之外,本文还对男女性别比例失衡不同界定方法进行了对比分析。实证结果表明,若使用操作性别比例失衡衡量男女性别比例失衡,会导致研究结果存在低估[8]或高估[7]。然而,使用本文的界定方法,即使用未婚男女性别比例失衡,可以有效缓解此问题。

4.2 理论启示与政策建议

本文的理论贡献主要体现在以下3个方面:第一,本文重新界定了男女性别比例失衡,不仅有利于确保研究结论的准确性,还为日后研究中选择男女性别比例失衡界定方法提供了参考;第二,研究结论为社会和学术界提供了一个崭新的视角,即男女性别比例失衡促使人们选择创业;第三,本文就男女性别比例失衡对创业决策的作用在四类不同人群中的差异性进行区分,发现男女性别比例失衡仅与未婚男性人群创业决策显著正相关,与未婚女性/已婚男性/已婚女性人群创业决策均不相关。这一结论填补了现有研究空白。

本研究对创业实践的启示在于:本文的研究结果并不意味着政府应该有意操纵男女性别比例失衡以促进人们选择创业,从而解决就业问题和实现经济增长目的。其原因是,已有大量文献指出不平衡的性别比例可能会给社会带来严重后果[31]。但是,为缓解就业问题以促进经济可持续发展,政府可以尝试为未婚男性制定个性化创业扶植政策,努力完善服务环境、帮助他们提高综合素质等。

4.3 不足与展望

基于本文研究结论,结合我国当今社会的热点问题,对未来研究方向提出以下3点设想:第一,文章通过理论分析,认为男女性别比例失衡促使人们选择创业的机制是繁殖竞争,但本文因缺乏数据并未对此机制进行验证。日后研究可以通过设计实验验证其机制是否为繁殖竞争;第二,文章以男多女少为研究背景,得出男女性别比例失衡仅与未婚男性人群创业决策显著正相关等结论。日后研究可以女多男少为研究背景,探讨在婚姻市场中处于劣势地位的女性经济行为(如创业);第三,从中国婚姻市场现状看,除情感效用价值和财富水平因素外,户口状况和房子也是男女在繁殖匹配过程中较为重视的因素。日后可以就男女性别比例失衡对创业决策的作用在农村/城市人,有房/无房人群之间的差异性进行研究。

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BecomeanEntrepreneurforMarriage?——TheImpactofGenderImbalanceonEntrepreneurialDecision-Making

Yuan Wei,Huang Rong

(College of Business, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China)

AbstractThe article which based on reproductive competition examines the relationship between unbalance sex ratio and entrepreneurial decision-making , the moderating effect of marital status ,and the influence of sex ratio imbalance on the entrepreneurial decision-making of four different populations from the macro and micro levels by using data CSY (1996-2014) and CHFS (2011). The results of robust research show that there is a significant positive correlation between sex ratio imbalance and entrepreneurial decision-making, and the marital status has a significant negative moderating effect. And the sex ratio imbalance is only positively related to the unmarried male population's entrepreneurial decision-making, and is not related to the decision-making of unmarried women / married men / married women population. The article provides new insights into human economic behavior and results, proving that certain biological attributes may have an impact on human economic behavior (such as entrepreneurship), filling the existing theory blank. However, in order to solve the employment problem and achieve economic growth purposes, the article thinks that the Government should not deliberately manipulate the sex ratio imbalance to encourage people to choose entrepreneurial activities, but the Government should develop personalized entrepreneurship policy for unmarried male entrepreneurs.

KeyWords:Sex Ratio Imbalance; Entrepreneurial Decision-Making; Reproductive Competition; Marital Status; Entrepreneurial Groups

作者简介袁微(1990-),女,湖南永州人,上海财经大学商学院博士研究生,研究方向为消费者行为学、创新创业、人口经济学;黄蓉(1973-),女,湖南长沙人,博士,上海财经大学商学院副教授、博士生导师,研究方向为消费者行为学。

基金项目国家自然科学基金项目(71472115);上海财经大学研究生创新基金项目(2017110403)

收稿日期2018-04-25

文章编号:1001-7348(2018)21-0007-08

文献标识码:A

中图分类号F272.2

DOI10.6049/kjjbydc.2017110511

(责任编辑:林思睿)