文献来源：Björn Hårsman, Lars-Göran Mattsson, Hovsepyan V . The income return to entrepreneurship: theoretical model and outcomes for Swedish regions[J]. The Annals of Regional Science, 2018, 61(3):479-498.
摘要：本文基于Lazear的职业选择模型研究了创业和工资就业的收入回报。该论文有两个主要目的：第一个是通过将Lazear模型与人口中的技能概况为Fréchet分布的假设相结合，开发一个新的理论框架来分析企业家的收入回报；第二个是证明由此产生的理论推导可以用于对企业家精神和工资就业的收入回报的新型区域分析。实证分析主要是基于具有电气工程理学硕士学位的个人数据。文章计算了瑞典三个地区（斯德哥尔摩地区，哥德堡和马尔默地区以及瑞典其他地区）的自营职业和工资就业收入。结果表明，所有地区的自雇人口平均回报率均低于5％，哥德堡和马尔默地区的平均回报率低于其他两个地区。区域差异可以通过差异化的供给曲线和创业人才的市场价值来解释。收入回归创业的理论推导是本文的主要贡献，另一个贡献是为企业家推导区域供给曲线。
一、引言
本文通过Lazear的职业选择模型研究了创业收入的回报问题。该模型假设每个人都有两种不同的技能，只要这种选择的收入超过选择工资的收入，个人就会选择成为一名创业者。作为创业者的收入等于最低技能的强度乘以反映创业人才市场价值的参数，所用的收入将与最强技能的强度相对应。由此可见，创业者的收入和就业工资将反映出人口中技能概况的分布以及创业人才的市场价值。市场价值取决于企业家的供求关系，因此可能因当地劳动力市场而异。该论文有两个主要目的。第一个是通过将Lazear模型与人口中的技能概况为Fréchet分布的假设相结合，开发一个新的理论框架来分析企业家的收入回报。第二个是证明由此产生的理论推导可以用于对企业家精神和工资就业的收入回报的新型区域分析。
文章的实证分析是基于瑞典就业登记册的数据。创业者被定义为登记为自营职业者，并且所有自营职业者和自雇人员至少雇用一个人之间存在区别。例如，如Parker（2009）报告的那样，大多数国家在自雇率方面表现出明显的区域差异，文章计算瑞典三个地区的自营职业和工资就业回报：斯德哥尔摩地区，哥德堡和马尔默的合并地区和瑞典其他地区，计算的对象是拥有电气工程理学硕士学位并且2008年就业的自雇人员。为了获得关于假设技能概况是Fréchet分布的适当性的一些间接信息，我们将比较自雇人员和工资之间的平均收入以及相应的观察和理论得出的收入分配。
收入回报研究的一个核心问题围绕着“假设问题”，即如果创业者选择成为雇佣工人，他们将获得多少收入。这是否包括了非金钱利益。为了无视非物质利益，通常的做法是比较创业者的收入和就业工资，并应用不同的技术来分离可能影响收入的其他因素的影响。根据Lazear的模型，收入取决于创业者最弱的技能，但取决于所雇用工资的最强技能。因此，本文认为，估算企业家收入回报的一种更合适的方法是将他们作为创业者的收入与他们原本应该收到的假设收入进行比较。
尽管文章认为创业者所获得的预期收入回报所得出的分析表达方式对于他们的职业选择至关重要，但就以往研究而言，没有人能够更早地计算出它们。正如文章所做的那样，假设人口中的技能概况是Fréchet分布式并应用Lazear的模型，Harsman和Mattsson（2017）表明，企业家的预期收入低于工资，这与Lazear的模型完全兼容。然而，企业家和雇佣人员的预期收入的比较与本文的预期收入回报概念有根本的不同。根据定义，个体企业家的收入高于他或她做出相反职业选择时的收入，但创业者人口的预期收入可能仍低于就业人口的预期收入，即收入回报的应用概念提供了管理职业选择的条件，而人口的预期收入代表了选择的结果。
该篇文章的实证分析不同于基于对企业家收入和工资的比较的方法。文章通过比较他们的收入与他们本应选择工资的假设收入来计算企业家的收入回报。 此外，文章将进一步计算相应的工资收入。对于个体参与者来说这是不可能的，但假设人口中的技能概况是Fréchet分布式的假设允许我们计算创业者群体和所雇用工资的预期实际和假设收入以及相应的收入回报。计算是针对瑞典的不同地区以及这些人口的几个次组进行的，每项此类计算仅依据三个观察数量：自营职业的相对频率和自雇人员和工资就业人员的平均收入。
二、理论模型与数据分析
Lazear的模型假设人口中的每个人都有两种基本技能，1和2，其优势由正随机变量X1和X2表示。选择成为企业家的个人根据最弱的技能时间支付参数λ>1，表示创业人才的市场价值，而成为工资的个人则根据最强技能支付。进一步假设每个人都在最大化其个人的收入。因此，如果个人最弱技能的强度大于个人最强技能的λ倍，即如果λmin（X1，X2）> max（X1，X2），就会选择创业；如果情况相反，即λmin（X1，X2）≤max（X1，X2），则使用工资。成为企业家的概率（PE），等于第一个事件的概率；变为工资的概率（PW），等于第二个事件的概率。其次，让随机变量YE和YW表示企业家的收入和工资就业人员的收入。YE =λmin（X1，X2）取决于λmin（X1，X2）> max（X1，X2），YW=max（X1，X2）取决于λmin（X1，X2）≤max（X1，X2）。进一步让随机变量ZE和ZW分别表示喜欢成为企业家或工资的个人的假设收入，但由于某种原因被迫做出相反的职业选择。
值得注意的是，与首选职业选择相关的收入总是大于或等于非优选选择的收入，即YE≥ZE和YW≥ZW，无论技能强度X1、 X2的分配假设如何。最后，文章正式定义了创业者收入的收益
：
就业者的收益
为：
最终的创业者和工资就业人员的收入分别是：
文章的数据库由瑞典统计局提供，包括2008年瑞典劳务市场上所有13800名拥有电气工程理学硕士学位自营职业和工资雇员。2008年11月每周至少工作1小时的人被定义为雇用， 暗示包括全职和兼职工人。2008年11月每周工作至少1小时的人被定义为雇用人员，这意味着包括全职和兼职工人。每个就业个人被分类为雇用工资或自雇人士，企业的共同所有者包括在自雇类别中。将工资就业和自营职业或共同拥有相结合的个人如果从工资就业中获得的收入大于自营职业或共同拥有企业的收入，则将其归类为工资雇员，反之亦然。由于组合相当普遍，大约10％的所有拥有硕士学位的工程师都有综合收入，因此即使是微小的收入变化也可能导致个人从自营职业者改为雇佣工资。表1列出了三个地区的自营职业者百分比和自营职业者的平均收入与工资的比率。
三、实证结果与主要结论
表2显示了以百分比表示的计算收入回报。正如预期的那样，自营职业的回报是正向的，并且在不同地区之间存在很大差异。平均收入回报
介于0.0和22.9％之间，并且对于大多数自营职业者来说小于5％。另外，正如文章的理论分析所预测的那样，自营职业的收入回报百分比非常接近创业人才市场价值百分比的一半：
。另外，斯德哥尔摩地区的自营职业回报率远远高于哥德堡和马尔默地区，无论是考虑最高回报率λ还是平均回报，两个小组都是如此。表2还可以看出，工资就业回报率
远远超过所有地区的自营职业回报率。集聚效应似乎不能解释这种区域差异。根据面板数据B，斯德哥尔摩地区的回报高于其他两个地区，但没有在面板数据A中体现。哥德堡和马尔默地区的回报率低于瑞典其他地区，无论所雇用的工资是与所有自营职业者（A组）相比还是仅与雇用至少一人的自雇人员相比（B组）。
表3显示，通过β参数测量的技能概况分布的形状在区域之间以及由性别，年龄和早期创业经历定义的次群组之间有所不同。除了少数例子情况外，根据两个小组的实证结果，哥德堡和马尔默地区的β值高于其他地区，这可能解释了为什么尽管表1和表2中报告的哥德堡和马尔默地区的λ值相对较低，但自营就业率相对较高。斯德哥尔摩地区的β值高于 A组中的瑞典其他地区可能以类似的方式解释斯德哥尔摩地区自营就业率高得多，尽管这两个地区的λ值大致相同。哥德堡和马尔默地区报告的高值意味着，即使企业家人才的市场价值略微增加，也会大大提高创业率。
总体而言，文章研究结果表明，在所有地区和大多数次群组当中，自营职业的平均收入回报率不到5％，远低于工资收入的回报率。哥德堡和马尔默地区的自营职业收入回报率一直低于其他两个地区。在斯德哥尔摩地区，雇用至少一人的自雇人员的回报率最高。区域差异的部分原因在于相应的供给曲线和创业人才的市场价值。举例来说，在哥德堡和马尔默地区，自雇和雇用至少一个人的可能性最高，而对于任何特定的创业人才市场价值，斯德哥尔摩地区最低。尽管如此，斯德哥尔摩地区的收入回报率最高的事实可以解释为创业人才的市场价值更高。
（朱俊丰，周玉龙）
