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

doi:10.12054/lydk.bisu.135

摘要/Abstract

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.

Keywords: employment; tourism industry; entrepreneurship

中图分类号:

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图/表 6

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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

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

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
被解释变量	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

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
被解释变量	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
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	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

	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）
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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）
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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