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1、1摘要n机会识别在创业研究领域中变得越来越重要。 本研究首次谈论了性别在机会识别中的差异。n运用了两个样本，发现男人和女人运用他们各 自的人力资本在识别机会，并且识别机会的过 程不同。n然而我们没有发现在识别出的机会中的创新性 上有何不同。2Introductionn机会识别被视为一种重要的创业能力，一种竞 争优势的资源和创业教育的重要组成部分。n在机会识别的过程中，我们想了解性别的差异 。尽管有研究开始关注女性创业者，并且在 1997-2004年间美国有近一半（48%）的公司 是50%甚至更多女性拥有的企业。n但我们没有发现专门探讨性别在机会识别过程 中差异的研究。3n我们把人力资本理论（h
2、uman capital theory ）和社会女权理论（social feminist theory） 作为本研究的理论框架。n基于潜在的和现实的创业者，我们研究4个专 门相关的问题：n1.男性和女性是否拥有不同的通用人力资本和 特殊人力资本？n2.男性和女性是否使用不同类型的人力资本来 识别机会？4n3.男性和女性识别机会的过程是否不同？n4.不同的过程是否对识别到机会的创新性有不 同的影响？5n本研究分为两个部分：n第一个研究是对一所美国大学的一组创业学生 进行实验。我们试图发现性别差异在机会识别 过程中的不同。n第二个研究是对美国两个产业企业创建者的研 究：电子测量仪器和外科医药设备。
3、6Theoretical Perspectiven我们采用Singh（2001）的观点，指出创业机 会是切实可行的，追求利益的，有潜在风险的 向市场提供一个创新的产品或服务，或是改进 一项已有的产品或服务，或是在一个不饱和的 市场模仿一项盈利的产品或服务。n另外我们有意的运用“identification”而不是 “recognition”或“creation”。7Opportunity Indentification,Human Capital and Gendern人力资本理论将人力资本分为两类：n通用的（general）和特殊的（specific）n通用的人力资本是指可以用于不止一项工作
4、或企业的 知识和技能，通常用正式的教育，年龄，先前工作经 验，先前的创业经验来衡量。n与通用的人力资本相比，特殊的人力资本指的是专用 于某项特定的企业或产业的知识和技能。nShane(2000)发现3种影响机会识别能力的特殊人力 资本：n先前市场知识；先前服务市场方式的知识；先前顾客 问题的知识。8n尽管先前的研究表明了通用和特殊的人力资本 都与机会识别有关，但还没有文献研究性别和 机会识别的关系。n先前的研究有表示无论男性还是女性，他们创 建企业是拥有与其他人不同的人力资本。9n我们研究性别不同所采用的理论框架来自于社 会女权理论（SF），其指出男性和女性来自 早期生活方式的不同而带来的不同
5、经验将导致 看待世界的不同方式。n最基本的，社会女权观点认为性别是不同但平 等的，并指出男女的不同取决于独特的社会化 过程。n因此我们可以认为不同的经验使得男性和女性 拥有不同的人力资本，从而影响机会的识别。10n由此我们提出假设1和2：n假设1：女性和男性拥有不同类型的通用和特 定的人力资本。n假设2：女性和男性使用不同类型的人力资本 来识别机会。11Gender and Opportunity Identification ProcessesnSF提供了一个理论框架来用第二种方式说明 性别会影响机会识别。n之前研究指出男性和女性创建企业是通过不同 的过程，Kalleberg和Leicht(
6、1991)表明女性更 喜欢选择一种基于产品质量的战略而男性更倾 向于选择基于产品或服务线的宽度的战略。12nChandler,Lyon,和DeTienne（2005）指出有4 种机会识别的过程：n1、Learn/Replicate 学习/复制n2、Learn/Innovate 学习/创新n3、Learn/Acquire 学习/获得n4、Innovate/Educate 革新/教育13n基于SF的预测和先前研究的结果，在前两个 假设延伸的基础上，我们提出假设3：n女性和男性运用不同的机会识别过程。14Gender and Creativity of Opportunitiesn除了通过经验获得的
7、知识，人力资本还包括个 人的灵活性和创造性，他们学习和发展技能的 能力以及根据不同环境所做出的反应。学者和 管理者都认为创造性的思考对企业的成功至关 重要。n机会识别也伴随着创新。Kirton(1976)指出通 常来说，男性更容易变为革新者而女性更容易 变为改编者，从而指出性别差异在人力资本的 创新性方面的不同。15n因此我们得到假设4：n女性识别到的机会的革新性没有男性识别到的 多。n我们用两个独立的研究来验证这些假设，第一 个是包含95个本科生的实验，第二个是两个产 业中189个创业者的调查。16Study 1n被试n参与者是来自美国某所大学大四的商务专业的 学生，95名，平均24岁，44
8、%是女性。在前三 年的学习中，被试平均拥有长于3个月的工作 2.98个。17n过程n被试被问到：回想一下在你过去24小时的事件 和行为，包括：交通，社交，上课，作业，业 余爱好，工作，家庭及组织。列出你发现的任 何可能的商业机会，不需要严格判断这些机会 是否可以带来潜在的成功。n这些数据被输入到电子表格中，并运用两个独 立的编码排序。编码是基于他们的学术资格， 先前工作经验和在新创企业的经验。18n编码从两个维度评估了被试的想法：机会的数 量和机会的革新性。n运用Pearson相关检验，机会革新性的内部相 关性是0.85，表明与编码的高度一致性。19测量n职业历史n创业经验n机会数量n革新水平
9、20分析和结果n我们运用方差分析来测量性别间不同的人力资 本，我们发现性别在创业经验上的明显不同， 然而在受雇历史上没有显著不同。因此部分支 持假设1。 （见P373表3）n同时我们运用方差分析发现在识别的机会的革 新性上，男女之间没有显著差异，因此不支持 假设4。（见P373表3）n我们用线性回归来测量创业经验和先前受雇历 史对识别到机会的数量有何影响。结果发现女 性和男性使用不同类型的人力资本来识别机会 ，因此支持假设2。（见P374表4）21Study 2n样本n我们的样本来自2002Dun&Bradstreet目录， 其中包含了超过132500家企业的信息（90% 是私人企业）。我们把
10、样本限制在高创新和成 长水平的产业-电子测量设备和外科医药设备 。22n过程n在进行调查之前，我们对样本中的创业者进行 了35个半结构化的访谈以增强表面效度。n我们采用邮寄调查问卷的方式给样本公司的 CEO。最终有189家公司的回答是有效的，回 答率为17.7%。其描述统计见P376表5。23测量n通用人力资本：n创业者年龄。分为六类：小于25（0%），25- 34（9%），35-44（33%），45-54（31%） ，55-64（23%），大于65（5%）。n创业经验。先前创业年数。（回答者从0到40 年，平均5.1年）n性别。（13%为女性，87%为男性）24n特殊人力资本：n产业经验。用
11、两种方式来测量：一种是写出你 当前在现有的产业中的工作年限（0-75，平均 12.7）；第二种是测量与现在环境相似的先前 经验，包括顾客，供应商，竞争者和产品。n技术经验。回答者需要回答两个问题：先前的 技术经验与当前的工作有多相似（5点量表） ；基于你的知识和经验，表明你在该技术领域 的专业水平（5点量表）。25n因变量n机会识别次序n革新水平26分析和结果n我们用方差分析，发现在以下两个方面男女人 力资本存在显著不同：n产业经验的年限（男性水平更高）n技术经验水平（男性水平更高）n我们没有发现在创业经验或相似产业经验的方 面上男女存在区别。（见P378表6）27n我们用多元logistic
12、回归来测量性别是否对机会 识别次序产生影响。n结果发现女性更容易使用Learn/Innovate（学 习/创新）的次序，而男性更愿意使用 Learn/Replicate学习/复制或learn/Acquire学习 /获得的次序。（见P379表7）28n我们用方差分析来检测性别对革新水平是否带 来影响，结果发现男女之间识别机会的革新性 没有显著差异。（见P378表6）因此，假设4 没有得到支持。n总体来说，假设1得到部分支持，假设2和3得 到支持，假设4没有得到支持。29讨论n在两个样本中，我们发现男性和女性拥有不同 的人力资本来识别机会，而且他们运用不同的 机会识别次序，但从识别到机会的革新性水
13、平 来看并没有显著差异。30n我们发现女性更容易使用Learn/Innovate（学 习/创新）的次序，一个可能的解释是女性更 愿意选择一个专业的战略来专注提供特殊设计 和高质量的产品。n而男性更愿意使用Learn/Replicate学习/复制 或learn/Acquire学习/获得的次序，一个可能的 解释是他们金融成功的动机，他们更愿意识别 到令他们能快速得到收入流的机会。31n局限n在研究1中，我们分析的是学生，他们也许并 不能代表热情，初生或现实的企业家。n在研究2中，女性的比例较小，可能并不能对 现实的女性创业者有充分的代表性。n在研究中的一些题项是自我报告（self-report ）的题项。32
