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旅游导刊  2020, Vol. 4 Issue (2): 26-46    DOI: 10.12054/lydk.bisu.135
研究论文     
琴瑟和鸣抑或相互掣肘?旅游业中家庭配偶的就业与创业——基于CGSS 2010——2015数据的实证研究
郭为,曹苏婉
青岛大学旅游与地理科学学院 山东青岛 266071
Are the Lute and Psaltery in Harmony? Employment and Entrepreneurship of Family Spouses in Tourism: An Empirical Research Based on CGSS 2010-2015
GUO Wei,CAO Suwan
School of Tourism and Geography Science, Qingdao University, Qingdao 266071,China
 全文: PDF(2097 KB)   HTML
摘要:

家庭是社会的基本单位,家庭中配偶的经济行为如何相互影响一直为西方经济社会学所关注。我国文化背景不同于西方,家庭经济行为也存在不同。本文利用中国综合社会调查(Chinese General Social Survey,CGSS)2010年至2015年的数据,以旅游业为例实证分析了我国家庭中配偶的不同就业形式对彼此创业的影响。本文以就业状态、类型、就业企业的所有制性质以及是否为全职就业对配偶就业进行了区分,结果发现,夫妻中一方在体制内就业会降低配偶生存型创业和机会型创业的概率;而在我国港澳台地区企业、外资企业和私营/民营企业的就业经历会提高配偶生存型创业的概率,但对机会型创业没有影响。在进一步将就业状态、创业划分为受雇就业、非正规就业、生存型创业和机会型创业后,结果发现,夫妻中一方的生存型创业会降低配偶机会型创业的概率,提高生存型创业的概率;而受雇就业和非正规就业会同时降低两种创业的概率。

关键词: 配偶就业旅游业创业    
Abstract:

Family is the basic unit of society, and the effect of the economic behaviors of spouses has been the focus of Western economic sociology. Due to the cultural differences between China and Western countries, family economic behavior may vary. Based on CGSS 2010-15 data, this article uses the tourism industry to analyze the impact of the employment forms of spouses on their entrepreneurial behavior. The employment forms of spouses are divided by employment status, type, ownership nature of the company, and whether the work is full-time. The findings show that employment in state-owned enterprises reduces the probability of spouses surviving entrepreneurship behavior and opportunistic entrepreneurship behavior. The employment experience in Hong Kongese, Macanese and Taiwanese enterprises, foreign capital companies, and private enterprises increases the probability of spouses surviving entrepreneurship behavior but does not affect opportunistic entrepreneurship behavior. Furthermore, this article divides employment status into employed, informal employment, subsistence entrepreneurship, and opportunistic entrepreneurship. The results show that survival entrepreneurship behavior reduces the probability of spouse opportunistic entrepreneurship but increases survival entrepreneurship. However, formal and informal employment reduce the probability of both types of entrepreneurship behaviors. Based on these findings, policy recommendations are provided.

Key words: employment    tourism industry    entrepreneurship
收稿日期: 2018-12-05 出版日期: 2020-05-27
PACS:  F59  
基金资助: 国家社会科学基金项目“旅游产业融合中的就业模式变迁”(15BGL111)
作者简介: 郭 为(1969— ),男,湖北天门人,博士,青岛大学旅游与地理科学学院教授,研究方向:社会保障与旅游就业。E-mail:gowell_qdu@163.com|曹苏婉(1996— ),女,湖北恩施人,青岛大学旅游与地理科学学院硕士研究生,研究方向:旅游就业。
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郭为
曹苏婉

引用本文:

郭为,曹苏婉. 琴瑟和鸣抑或相互掣肘?旅游业中家庭配偶的就业与创业——基于CGSS 2010——2015数据的实证研究[J]. 旅游导刊, 2020, 4(2): 26-46.

GUO Wei,CAO Suwan. Are the Lute and Psaltery in Harmony? Employment and Entrepreneurship of Family Spouses in Tourism: An Empirical Research Based on CGSS 2010-2015. Tourism and Hospitality Prospects, 2020, 4(2): 26-46.

链接本文:

https://lydk.bisu.edu.cn/CN/10.12054/lydk.bisu.135        https://lydk.bisu.edu.cn/CN/Y2020/V4/I2/26

创业(人) 受雇(人)
机会型 生存型 受雇就业
未婚 18 105 264
同居 1 14 2
初婚有配偶 173 1 831 1 080
再婚有配偶 5 32 29
分居未离婚 4 13 9
离婚 5 45 54
丧偶 1 17 15
表1  旅游业中不同类型婚姻个体的创业
变量分类 变量符号 名称 含义及其赋值
被解释变量 chuangye 创业 是否创业:1=机会型创业,2=生存型创业,3=不创业。
核心解释变量 entre 配偶就业形式 配偶的就业形式:1=机会型创业,2=生存型创业,3=受雇就业,4=非正规就业
jobcat 配偶就业类型 配偶是否体制内工作:1=是,0=否
ownership 就业单位所有制性质 1=国有或国有控股,2=集体所有或集体控股,3=私营/民营或私营/民营控股,4=港澳台资/外资所有或控股
fulltime 是否全职就业 1=全职,2=兼职
income 配偶收入(取对数) 配偶全年职业/劳动收入(取对数)
个体特征变量 experience 工作经验 年龄—受教育年限—6(年)
pol 政治面貌 是否党员:1=是,0=否
huji 户籍 是否城市户籍:1=是,0=否
gender 性别 1=男性,0=女性
edu 受教育程度 换算成受教育年限(年)
家庭特征变量 children 18岁以下未成年子女数 家庭人口数(人)
famincome 家庭收入(取对数) 家庭全年总收入(取对数)
asset 家庭房产数量 家庭拥有的房产数量
表2  变量名称及其解释
变量类型 变量 最小值 均值 最大值 缺失值(个数)
被解释变量 是否创业 0.00 0.60 1.00 6
创业
(机会型,生存型,不创业)
1.00 2.35 3.00 6
核心解释变量 配偶就业形式 1 2.71 4.00 989
配偶就业类型 0.00 0.10 1.00 1 033
是否全职就业 0.00 0.91 1.00 1 593
就业单位所有制性质 1.00 2.75 4.00 2 093
配偶收入(取对数) 0.00 8.79 16.12 1 261
个体特征变量 工作经验(年) 0.50 26.44 54.00 1
政治面貌 0.00 0.26 1.00 17
户籍 1.00 1.50 2.00 0
性别 0.00 0.56 1.00 0
受教育程度 0.00 10.30 19 1
家庭特征变量 家庭收入
(取对数)
0.00 11.15 16.12 69
家庭房产数量 0.00 1.09 7.00 407
18岁以下未成年子女数 0.00 0.85 5.00 1 192
表3  变量的描述性统计
模型1 模型2 模型1 模型2 模型1 模型2 模型1 模型2 模型1 模型2
intercept —1.796(1.705) 1.094(0.807) —5.696***(1.505) 1.338**(0.578) —4.710***(1.517) 1.614***(0.595) —5.673***(2.187) 0.095(0.803) —5.620***(1.226) 1.363***(0.480)
entre2 —3.027***(0.567) 1.270***(0.474)
entre3 —4.394***(0.500) —1.590***(0.460)
entre4 —3.896***(0.560) —0.906*(0.468)
jobcat —0.905*(0.543) —0.687***(0.186)
fulltime —0.281(0.437) —0.207(0.186)
ownership2 0.327(0.879) —0.093(0.368)
ownership3 0.502(0.541) 0.680***(0.205)
ownership4 0.733(0.787) 0.538*(0.309)
income 0.013(0.029) 0.030***(0.012)
experience 0.004(0.022) —0.005(0.010) 0.005(0.021) —0.0004(0.008) —0.002(0.020) 0.001(0.008) —0.008(0.029) —0.002(0.011) 0.003(0.017) 0.003(0.007)
edu —0.02(0.064) —0.088***(0.028) —0.050(0.060) —0.126***(0.025) —0.058(0.060) —0.130***(0.025) 0.059(0.091) —0.124***(0.033) —0.011(0.051) —0.098***(0.021)
pol 1.033***(0.319) —0.375***(0.133) 1.226***(0.291) —0.349***(0.117) 1.189***(0.289) —0.366***(0.116) 0.384(0.400) —0.747***(0.173) 1.024***(0.240) —0.325***(0.099)
huji —0.097(0.337) —0.181(0.138) —0.091(0.301) —0.356***(0.119) —0.239(0.299) —0.404***(0.119) —0.852**(0.431) —0.211(0.159) —0.220(0.255) —0.494***(0.100)
gender 0.140(0.310) —0.022(0.127) —0.076(0.277) —0.049(0.112) —0.069(0.275) —0.005(0.111) —0.074(0.389) —0.126(0.147) —0.066(0.248) —0.089(0.099)
famincome 0.170(0.104) 0.068*(0.040) 0.232***(0.090) 0.058*(0.035) 0.211**(0.089) 0.051(0.035) 0.171(0.122) 0.062(0.047) 0.232***(0.074) 0.019(0.031)
asset 0.514**(0.230) 0.305***(0.108) 0.493**(0.197) 0.238**(0.095) 0.449**(0.197) 0.237**(0.093) 0.898***(0.245) 0.357***(0.125) 0.284*(0.171) 0.115(0.078)
children 0.225(0.221) 0.202**(0.097) 0.284(0.200) 0.221***(0.085) 0.234(0.199) 0.220***(0.085) 0.249(0.303) 0.289**(0.116) 0.144(0.169) 0.149**(0.068)
Eastarea 0.415
(0. 303)
0.386***(0.124) 0.502**(0.201) 0.247**(0.107) 0.533**(0.219) 0.336**(0.109) 0.787***(0.268) 0.456***(0.138) 0.361*(0.208) 0.217(0.243)
Entralarea 0.320(0.244) 0.212**(0.113) 0.301(0.186) 0.249***(0.101) 0.287(0.213) 0.235***(0.122) 0.251(0.317) 0.311**(0.125) 0.189(0.177) 0.154**(0.133)
观测值数量 1 621 1 596 1 595 935 2 160
Pseudo R2
McFadden
0.676 0.60 0.59 0.77 0.44
Log-likelihood —986.07 —1 217.06 —1 228.20 —694.54 -1 695.84
表4  基本模型回归结果
模型类型 线性工具变量模型 Multinomial logit模型
变量 个体创业 配偶就业
是否机会型
创业
是否生存型
创业
机会型创业vs
非正规就业
生存型创业vs
非正规就业
受雇就业vs
非正规就业
配偶就业:
entre1 3.593**(1.73) —2.44**(1.104)
entre2 —3.10**(1.22) 2.98***(1.049)
entre3 2.76(1.96) —2.48**(1.034)
工具变量(配偶受教育水平)
pedu1 —0.366(0.467) —0.04(0.228) 0.40(0.25)
pedu2 0.457(0.542) 0.09**(0.065) 1.08***(0.28)
pedu3 0.279***(0.027) —0.75**(0.420) 1.75***(0.36)
核心解释
变量
控制 控制 控制 控制 控制
个体特征
解释变量
控制 控制 控制 控制 控制
地区变量 控制 控制 控制 控制 控制
常数项 3.227**(1.226) 2.737**(0.937) —6.841***(1.95) 0.325(0.81) 0.643(0.43)
观测值数量 1 621 1 345 1 278
Pseudo R2 McFadden 0.61
Adjusted R2 0.23 0.31
表5  控制内生性
模型1 模型2 模型1 模型2 模型1 模型2 模型1 模型2
intercept —1.378(1.002) 2.736(0.577) —1.212***(0.602) 2.346**(0.289) —1.242(0.890) 2.786(0.373) —2.398*(1.154) 1.632***(0.499)
entre2 —3.209***(0.546) 0.987***(0.457)
entre3 —4.596***(0.483) —1.847***(0.444)
entre4 —3.943***(0.530) —0.1.201*(0.453)
ownership2 0.022(0.837) —0.174(0.355)
ownership3 0.295(0.467) 0.656***(0.191)
ownership4 0.485(0.729) 0.649(0.289)
experience 0.011(0.017) —0.010(0.008) —0.001(0.012) 0.001(0.006) —0.017(0.015) 0.006(0.006) —0.016(0.023) —0.010(0.029)
edu —0.01(0.059) —0.057***(0.026) —0.058(0.040) —0.111***(0.019) —0.050(0.054) —0.121***(0.022) 0.084(0.084) —0.128***(0.030)
pol 1.088***(0.296) —0.404***(0.124) 0.317*(0.192) —0.494***(0.099) 1.196***(0.269) —0.415***(0.107) 0.573(0.363) —0.653***(0.158)
huji —0.059(0.306) —0.246(0.129) —0.060(0.202) —0.365***(0.095) —0.286(0.276) —0.469***(0.112) —0.874**(0.358) —0.243(0.148)
模型1 模型2 模型1 模型2 模型1 模型2 模型1 模型2
观测值数量 3 524 3 038 2 034 3 468
Pseudo R2
McFadden
0.640 3 0.330 7 0.744 3 0.553 5
Log-likelihood —1 095.48 —2 038.32 —778.79 —1 359.68
表6  稳健性检验结果
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