“智能+”視閾下大學生新型創業能力對創業意愿的影響研究

辛 玲

（湖南工商大學 數學與統計學院，長沙 410205）

0 引言

隨著新興產業和數字經濟的快速發展，“智能＋”已經開始接棒“互聯網＋”，成為經濟發展和傳統行業改造的新動力。因此，全面、深入開展研究“智能＋”新興環境變量給大學生創業帶來的新挑戰，已成為我國高等教育研究的熱點和重點問題。

1 文獻綜述

目前，國內外學者圍繞“大學生創業影響因素”開展了廣泛而深入的研究。范巍、王重鳴（2004）以浙江大學學生調查數據為據，分析人口統計特質因素對創業意愿的影響。賀丹（2006）、李永強 等（2008）、張云川 等（2011）、李瓊（2012）、陸根書 等（2013）、陳君君 等（2015）基于不同地方高校大學生調查數據，分析得到個人創業能力、家庭背景、學校教育和社會環境因素均對創業意愿存在不同程度的影響。學術界一致認為，在眾多影響創業意愿的因素中，與個性特質有關的創業能力是影響大學生創業意向和創業行為的關鍵變量，因此，大學生創業影響研究多據此開展。基于美國學者大衛·C·麥克利蘭博士提出的冰山模型，學術界普遍認為創業能力反映了大學生進行創業時所應具備的能力、品格、習慣等綜合發展狀況；Schumpeter（2008）、Deakins ＆ Freel（2009）、Minitti（2010）從心理學視角分析創業能力給創業意愿及行為帶來的影響機制；許瑩（2015）、陳明長 等（2016）、袁小平（2016）、蔣保偉（2017）、彭志武（2017）、劉追 等（2017）、王未卿 等（2018）、盧燦麗 等（2018）學者基于創業理論，探討傳統創業環境下領導力、創新力、組織力、抗壓力等創業能力對創業意愿的影響程度及方式；趙健（2016）、于浩等（2016）、孫文霞 等（2018）、胡偉（2019）、趙紅梅和廖果平（2019）、尹波和宋君 等（2019）學者從“互聯網＋”或“智能＋”角度研究大學生新創業能力對創業意愿的影響或作用。

綜上所述，大學生創業影響因素研究成為了創新創業教育研究中的研究熱點，呈現出重點突出、多元視角、跨學科協同和系統創新的研究特點，獲得了一系列豐富的研究成果，為解釋大學生創業行為提供了堅實的理論基礎。現有研究表明，影響大學生創業的共性因素主要為大學生的創業能力、家庭背景、學校教育及社會環境，關鍵變量為領導力、創新力、組織力、抗壓力等傳統創業能力，“互聯網＋”背景下大學生新創業能力則包括跨界、服務、數據、平臺、技術等新要素。但現有研究成果中，鮮有學者關注“智能＋”這一新興變量給大學生創業能力及創業意愿帶來的新變化。因此，“智能＋”視閾下的大學生創業研究，凸顯著巨大的研究空間。

2 “智能＋”新型創業理論模型的設定

“智能＋”是融合傳統行業與數字技術，實現傳統行業升級改造的新型經濟發展模式，具有“跨界、創新、人機協同、深度學習”等新思維特征。因此，本文將圍繞“智能＋”新思維探討大學生新型創業能力模型。

2.1 用戶管理能力

“智能＋”技術的運用旨在提高用戶體驗、提升效率，因此“智能＋”創業時代是一個“拼用戶”的時代，誰贏得用戶，誰就獲得成功。在“智能＋”時代，促成產品服務設計、宣傳推廣、銷售、升級都來源于用戶體驗和用戶評價。因此，大學生應具有用戶管理新能力，即具備借助新型“智能＋”技術洞悉用戶需求、消費偏好和消費習慣，深度挖掘市場商機，占據市場盲點，實現產品、服務異質化和極致化的能力。

2.2 智能創新能力

在“智能＋”時代，處于底座的簡單重復勞動、技術含量低的工作會逐步被人工智能替代，具有創新創造力的空間才會留給大學生創業者。基于此，智能技術充分展現其以人為本的核心理念，開放創新、共同創新、大眾創新、用戶創新成為智能社會環境下的創新思維。與“智能＋”時代創新思維相適應的體驗經濟、共享經濟、跟蹤經濟、眾籌經濟等成為商業發展新模式，具有智能產品、智能服務概念的創業項目是“智能＋”時代創業項目的新要求。因此，大學生創業者必須具備智能創新精神、智能創新思維和智能創新能力。

2.3 跨界融合能力

“智能＋”的本質就是互通融合，其核心理念就是交叉、跨界，面對集數學、統計、物理、認知語言學等綜合科學知識的“智能＋”，大學生必須建立“擊破傳統、突破慣性”的跨界意識，突破領域、學科、專業限制，培養跨學科交互學習的能力，提升科技知識與人文素養貫通融合、理論知識與實踐操作交叉滲透、科技實證與直覺靈感交互影響的跨界能力，實現從重視知識積累、技能培養的傳統學習模式到重視知識聚合、跨界思維的交互性學習模式的轉變。

2.4 深層學習能力

眾多“智能＋”創業能力的形成，均離不開“智能＋”知識的掌握和運用。以往的知識體系以直接反映客觀事物的定理、公式等實體性硬知識為主，“智能＋”知識體系則充斥著大量的抽象性軟知識。軟知識的顯著特點表現為知識呈現出動態的網絡生態、非穩定的內容與結構、碎片化、類別模糊等狀態。基于此，“智能＋”創業者必須形成以“動態、迭代、包容、零存整取、分布式認知”為核心的學習理念，運用系統性思維將零散、雜亂的知識碎片聚合成多維有序的知識體系，具有從數據關聯、共現關系和社會標簽等角度進行理論設定或實證分析的能力。

2.5 人機協同能力

“智能＋”時代，智能機器人將被整合到社會經濟生產、生活的各個行業和領域，人機協同將成為普遍現象。人機協同讓人工智能服務于生產者和消費者之間，主要實現人機交互、人機融合和人機共創三大主題，讓生產者更專業、讓消費者獲得更好的體驗。誠然，人工智能有著智能計算的超強優勢，但在涉及創造性、定義和邊界模糊、數字化知識經驗缺乏的任務時，人工智能就會表現得無能為力。因此，大學生必須具有依托智能機器的運算和執行優勢，進行深度思考基礎上的創新和創造，實現自身和人工智能共同創造新產品和新服務的能力。

綜上，本文提出“智能＋”視閾下大學生新型創業能力理論模型將大學生“智能＋”新型創業能力的構成要素劃分為用戶管理能力、智能創新能力、跨界融合能力、深層學習能力和人機協同能力五個維度，如圖1 所示。

圖1 大學生“智能＋”新型創業能力理論模型

3 研究設計

3.1 研究工具設計

鑒于有創業意愿的大學生會存在創業準備行為、關注或參與創業實踐活動，因此本文借助“智能＋”創業行為量表測評大學生創業意愿，測評語句圍繞相關創業培訓、講座、創業平臺、創業大賽、創業實踐及創業網站的參與度和組建管理團隊情況等進行設計。

大學生“智能＋”新型創業能力涵蓋的內容較多，為剖析其具體內容，我們首先選取長沙部分高校的在校學生、已畢業學生、教師和企業人員作為訪談對象，采用小組訪談法了解受訪者對“智能＋”時代創業者新型創業能力的看法。綜合“智能＋”新型創業能力理論模型和訪談報告結論，本文初步設計了32 條測試語句形成大學生“智能＋”新型創業能力初始測評量表，采用李克特五級評分，計分方法為“不符合、不太符合、不清楚、比較符合、符合”，各選項依次賦值為1－5分，得分越高表示該項創業能力越高，逆指標作相反處理。初始量表設計完成后進行小范圍試調查，篩選具有分辨力的測評語句，最終確立包含21 條測評語句的大學生“智能＋”新型創業能力測評量表（見表1）。

表1 大學生“智能＋”新型創業能力評價

3.2 測評量表的信效度分析

3.2.1 信度分析

信度分析主要判別測評量表的穩定性和一致性程度，本文采用當前較為普遍和準確的內部一致性信度指標——克朗巴哈信度系數評價量表的信度。大學生“智能＋”創業意愿量表和各項創業能力測評量表的克朗巴哈信度系數分別為0.86、0.83、0.85、0.81、0.80、0.74，均高于通用信度評價標準0.7，表明量表的信度較高。

3.2.2 效度分析

效度分析是評價量表測量的準確性和有效性。當前，比較成熟的效度測量方法為內容效度和校標效度。①內容效度分析。在大學生“智能＋”創業意愿量表和創業能力量表的設計過程中，我們多次邀請高校、政府部門、研究院的資深專家對量表的適用性、代表性、準確性進行分析和評價，確保量表符合研究目的。②校標效度分析。將大學生自評值和按量表測得的相應值進行相關分析，以其相關程度反映量表的效度。創業意愿自評分和量表綜合評分的相關系數為0.87，創業能力自評分和量表綜合評分的相關系數為0.81，二者均為高度相關，在顯著性水平0.01 下顯著相關，量表校標效度好。

3.3 研究樣本設計

我們采用問卷調查法對長沙部分高校進行調查，調查時間為2019 年8 月至2019 年11 月。考慮到低年級學生沒有就業壓力，創業關注度較低，因此本次調查重點選擇高年級學生和已畢業學生作為研究對象。問卷共發放700 份，回收問卷655 份，其中有效問卷614份，有效率為87.71%。有效樣本中，大二、大三、大四和已畢業學生各占10.26%、32.74%、35.99%和21.01%；男生、女生各占56.09%和43.91%；理工類、經管類、文史類和藝術類學生各占33.39%、34.69%、23.62%和8.3%。

4 大學生“智能＋”新型創業能力對創業意愿的影響分析

由于“智能＋”新型創業能力的測評變量較多、相關程度較高，采用傳統的回歸分析方法會存在多重共線性，產生解釋偏差，因此本文首先對21 個測評變量進行主成分分析，然后以主成分為自變量進行回歸分析，以解決多重共線性問題。

4.1 適應性檢驗

本文利用KMO 檢驗和Bartlett 的球形檢驗來驗證數據是否適合進行主成分分析。適應性檢驗結論顯示，KMO 統計量為0.96，說明新型創業能力測評變量之間相關性較強，Bartlett 球形檢驗值為14 757.78，相伴概率P 為0.00，小于0.01，即在顯著性水平為0.01 的標準下，可以認為變量之間高度相關，兩項檢驗結果說明21 個測評變量適合做主成分分析。

4.2 主成分的提取

表2 方差解釋結論顯示，三個主成分的累積方差貢獻率可達到81.38%，對原有信息的保留程度達到81%，故提取三個主成分為宜。根據旋轉成分矩陣可知，X、X、X、X、X、X、X、X和X評價變量在成分F的因子載荷較高，F可命名為用戶與創新能力；X、X、X、X、X、X、X、X和X評價變量在成分F的因子載荷較高，F可命名為跨界與學習能力；X、X和X評價變量在成分F的因子載荷較高，F可命名為人機協同能力。

表2 解釋的總方差

4.3 主成分回歸

以三個主成分為自變量，創業意愿為因變量進行回歸分析，建立的回歸模型形式為：

表3 顯示，模型中各系數的Sig 值均為0.00，顯示各項新型創業能力均對大學生創業意愿有顯著正影響，對大學生創業意愿的形成存在明顯的促進作用，影響程度由強至弱依次為用戶與創新能力、跨界與學習能力、人機協同能力。若用戶與創新能力每提高1 單位則創業意愿平均提高0.49 個單位，跨界與學習能力每提高1 單位則創業意愿平均提高0.36 個單位，人機協同能力每提高1 單位則創業意愿平均提高0.07 個單位。模型檢驗的擬合優度R為0.75，修正R為0.75，說明三個主成分對創業意愿的解釋力度可達到75%，解釋力度高。回歸方差分析的F 值為618.259 6，Sig 值為0.00，表明回歸方程作用顯著。

表3 回歸分析系數a

4.4 影響分析

4.4.1 用戶與創新能力對創業意愿的影響分析

在0.01 檢驗水準下，用戶與創新能力對創業意愿形成的影響顯著。一方面，“智能＋”創業是一個“拼用戶”的時代。如果用戶管理能力越強，占據市場盲點、實現產品及服務異質化、極致化的機會就越大，創業成功的可能性就越大，創業意愿也就越強。另一方面，以用戶體驗為核心的智能創新能力是智能思維、智能技術與創新力的深度融合。大學生的智能創新能力越強，越能憑借“智能＋”新技術和新成果提升用戶體驗、開發富有智能概念及特征的創業項目，創業意愿越有可能形成。

4.4.2 跨界與學習能力對創業意愿的影響分析

在0.01 檢驗水準下，跨界與學習能力對創業意愿形成的影響顯著。如果大學生的跨界融合能力越強，就越有可能擊破傳統、突破慣性，從而發現創業項目與人工智能、互聯網、大數據、學科、專業之間的連接點，促進“智能＋”創業意愿形成。同時，與跨界融合息息相關的深層學習能力對創業意愿也存在顯著作用。面對以軟知識為主流的智能技術時代，深層學習能力越強，信息獲取效率越高，用戶價值挖掘程度越高，跨界思考能力越強，智能創意形成度越高，創業意愿也越強。

4.4.3 人機協同能力對創業意愿的影響分析

在0.01 檢驗水準下，人機協同能力對創業意愿形成的影響顯著，但影響程度很低。人機協同能力表現為深度思考基礎上運用人工智能創造新產品和新服務的能力。人機協同能力越強，智能創業理念和項目形成的概率越大，創業意愿程度越高。但由于現階段大學生人機協同能力普遍較低，差異程度很小，因此，人機協同能力對創業意愿的影響未能充分體現。

5 結語

基于技術與思維的二元考量，以人工智能為表征的“智能＋”新型環境變量的出現，重塑了當代大學生創業能力特征。“智能＋”呈現的“跨界、創新、人機協同、深度學習”等思維，要求大學生培養跨界融合、智能創新、人機協同、深層學習、用戶管理等新型創業能力。面對“智能＋”背景下種種新型創業能力要求，政府、社會、高校、個人將如何應對，這是值得我們進一步思考的問題。