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注册公司的创业者需要知道获取知识的不同途径


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  很多想注册公司的创业者不知道怎么才能获取知识,在市场竞争中获胜。系统观察是研究创业最常用的方法,因此从它说起?;舅枷爰虻ッ髁耍合低车毓鄄焓澜绲哪承┓矫?,仔细记录察觉到的信息,然后以该信息为基础,得出希望研究和理解的主题的有关结论。比如,假设一名研究者认为:离开安定的工作而成为创业者的人员数量受经济条件的影响。他进一步做如下推理:当经济强劲而且有许多工作机会时,更多的人愿意冒险成为创业者,因为他们知道当其新企业失败时,可以找到另外的工作。相反,当经济衰退时,更少的人愿意冒险成为创业者,因为他们担心若放弃现有工作,可能得不到另外的工作。为了研究这个想法〈应被称为假设〉,对一组事实所做的未经检验的预测或解释,研究者要收集关于经济条件(如失业率和增长率〉和离开安定工作而成为创业者的人员数量的信息。如果假设成立,这两个变量(反映事物不同取值的两个方面)应该一起同向变化:当经济条件改善时,创业者的数量增加;反之,创业者数量减少?;痪浠八?,这些变量是相关的,一个变量伴随另一个变量的变化而变化。知道两个变量的相关性非常有用,因为知道了相关程度,就可能由一个变量预测出另一个变量(相关系数可以从0.00到1.00或-1.00,距离越大,两个或更多变量之间的关系就越密切。比如,知道了经济条件在恶化,就可以预测开办新企业的数量很快会减少。

  目前为止,我们的论述很顺利。但是,现在假设关于该问题的研究产生了完全相反的结果:当经济条件恶化时,创建新企业的人员数量反而增加;而当经济条件改善时,创业者数量却减少,这与研究者的最初假设完全相反。尽管这个结果与研究者的期望相矛盾,它是否仍然有用呢?实际上,如果通过系统观察收集的数据与假设相矛盾,那么这将非常具有启发性。在这个具体例子中,未预料到的结果表明,经济条件和创业的确相关,但对这种关系的解释与最初假设不同?;痪浠八?,另一种假设更准确,是经济学家对该结果的一种解释:当经济条件恶化而许多人失业时,进行创业的机会成本相对于经济条件良好时会有所下降?;岢杀臼欠牌恢只疃ゴ邮铝硪恢只疃贝吹娜魏纬杀?。如果人们失业了,成为创业者的机会成本就比他们受雇佣时低;选择成为创业者时所放弃利益就更少。

  尽管所有这些看起来令人困惑,但从增加对创业的理解角度看,它清楚地阐释了系统观察的价值。疑惑的刚注册公司的创业者从表面上看,两种解释都是合理的,而且只有通过系统观察(通过仔细且系统的方法收集准确的数据〉,才能从中进行选择。事实上,如果想真正了解创业过程如何展开以及什么因素影响它,对这种研究根本就没有其他可供替代的其他方法。在我们看来,那些自称"专家"的人提供的所有"训练有素的猜测",没有仔细的研究结果所具有启发性。

  虽然得出了这个重要结论,但立刻要继续讨论的是,尽管系统观察和相关性是非常有价值的工具,但它们遗留下重要问题没有解决:因果关系。我们不知道,是否一个变量的变化引起了另一变量的变化,或者相反,或两者根本就没有因果关系(也就是说,两者都受到其他因素的影响。比如,在刚才那项研究中,我们不知道经济变化是否引起了决定成为创业者的人员数量变化,或者成为创业者的人员数量变化是否引起了经济变化。表面上,第一种解释更有意义,但假设离开公司创建新企业的通常是最好的人员,这可能会对他们离开的公司的业绩产生不利影响,并使经济运行呈现向下态势。事实上,如果量人员决定成为创业者,可以想像的是,这可能会导致负面的经济波动。同样,看起来更有理由认为,经济条件使得个体更容易或更难成为创业者而不是相反,但根据两个变量之间的相关性,不能肯定地得出这个结论。

  为了解决因果关系问题,许多领域的研究者转向另一种被称为实验的技术。在很多刚注册公司的创业者心中,本质上,这种技术通过系统地改变一个变量,以观察这种改变是否影响另外一个或更多变量。注意,这涉及到研究者的主动干预。相反,在系统观察中,研究者仅仅观察感兴趣的变量并不试图改变它。如果仔细操作,实验方法是一个很有力的工具。隐藏其后的原理是完美的:如果改变一个变量的同时让其他所有条件不变,而且变量变化影响到另一个变量,就可以得出结论,第一个变量的变化的确引起了第二个变量的变化。

 


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