农户创业与贫困减缓

单德朋 余 港

(西南民族大学 经济学院，四川 成都 610041)

一、引言及相关文献综述

《“十三五”脱贫攻坚规划》明确指出要“提高贫困人口创新创业能力”“支持贫困户自主创业，促进就地就近就业”。《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战三年行动的指导意见》进一步指出“推进贫困县农民工创业园建设，加大创业担保贷款、创业服务力度，推动创业带动就业”“加强贫困村创业致富带头人培育培养，提升创业项目带贫减贫效果”。在具体政策落实层面，现有鼓励创业减贫的政策主要是采取对建档立卡贫困户无差别授信的方式，通过缓解建档立卡贫困户创业的信贷约束助推创业行为。但从施策绩效来看，无差别授信政策实践面临着双重漏损：一方面，部分贫困户缺乏创业需求，在政府贴息背景下，信贷支持贫困户创业的现行政策形成了信贷资金的套利空间，其典型表现是“户贷他用”和“户贷企用”，甚至存在金融机构的直接套利行为(史源渊，2019)；另一方面，部分贫困地区和贫困户缺乏经济机会和创业能力，这给获得信贷支持之后的创业行为带来了经营风险(贝多广 等，2017)，对稳健减贫产生了负面影响。为了减少创业减贫政策的绩效漏损，实现精准施策，理论层面需要关注农户创业与农村减贫的关系，并识别创业与减贫的关联机制和前置条件。因而，研究农户创业与贫困减缓的关系不仅有助于提高创业减贫政策的减贫绩效，而且有助于理解乡村振兴背景下的返乡创业行为。

既往相关研究重点关注创业的经济影响，为本文研究创业与减贫的关系提供了重要理论基础和经验观察。创业能够通过影响经济增长和收入分配，对农村减贫产生直接和间接影响。从创业与收入均值的关系来看，现有研究普遍认同创业对经济增长和收入均值的积极影响。Aghion(2017)基于熊彼特创新框架对创业与经济增长的关系进行了理论解释，与创业有关的R&D支出、培训支出和资本投资能够通过就业创造和生产率提升推动经济增长，但创业与经济增长的关系依赖于产权保护、金融市场等制度背景，这些制度因素的缺失将对创业行为和动机产生抑制。从中国农村地区创业活动的经济社会背景来看，农村经济发展水平不高，创业资源有限，经济发展相对落后的中西部农户创业对农户收入的提升作用远不如发达的东部地区，甚至存在西部地区农户创业显著降低农户收入水平的现象(古家军 等，2012)。

从创业与收入分配的关系来看，现有研究对创业与收入分配的关系存在显著分歧。Kimhi(2010)认为农户创业有助于延长农产品产业链，增加农产品附加值，从而提高农业劳动者的收入水平，促进经济增长的同时改善收入分配格局。但Yanya et al．(2013)的研究则表明，创业并未改善收入分配格局，原因在于拥有高储蓄率的企业家人数增多导致财富集聚，而技能较差或没有专业技能的劳动力收入较低，创业反而拉大了收入差距。总体来看，创业与收入分配多样化关联的原因体现在如下方面：第一，不同行为主体的创业参与能力不同导致创业受益份额不同，提高低收入群体的创业要素可得性有助于缓解创业对收入分配的负面影响。Banerjee et al．(1993)认为资本市场的不完善导致初始财富较多的人资金约束较小，更倾向于创业，而穷人更倾向于务工。当劳动力市场供过于求，选择务工的穷人获得较低的工资水平，从而导致较大的收入差距。随着资本市场的完善，融资门槛降低，促使低收入阶层通过融资选择创业，劳动力供给减少，劳动需求增加，导致工资水平上升，创业者与务工者的收入差距逐渐缩小(张龙耀 等，2013)。第二，不同类型的创业活动有不同的要素投入份额，其收入带动作用因行为主体的要素禀赋而异。李政等(2016)和邹欣(2018)都将创业细分为创新型创业和一般型创业，发现两种创业类型对经济增长、收入分配的影响存在显著差异。邹欣(2018)认为一般型创业对经济增长和收入改善无显著影响，但创新型创业能够兼顾经济增长和收入分配。不同个体所面临的初始财富、金融准入门槛不同，以及由此导致的职业选择差异是创业影响收入差距的重要因素(李政 等，2016)。创业与收入分配的多样化关联，意味着创业与减贫的关系难以通过创业与经济增长、收入分配的关系来间接推断。更重要的是，农村地区创业与总体概念下的创业在要素禀赋和产出结构上存在显著差异，农户创业与减贫的关系有其特殊表现(黄承伟 等，2013)。因此，现有关注创业经济影响的相关文献在匹配本文研究主题上存在两方面不足：一方面，创业与收入分配的关系尚不确定，难以通过创业与经济增长、收入分配的关系推断创业与减贫的理论关联；另一方面，农户创业与减贫的关系不能等同于创业与收入增长的关系，需要基于贫困地区和贫困农户的禀赋特征，对农户创业行为与减贫的关系进行单列研究。

也有少量研究直接关注了创业与减贫的关系。Bruton et al．(2013)和Chliova et al．(2015)均认为创业能够通过改善个人的经济和非经济福利，对贫困者的生活水平产生积极影响。Khavul(2010)强调了企业家精神的减贫作用，认为企业家精神是缓解极端贫困的关键，穷人的创业精神将使所有参与者受益。但贫穷是社会排斥的结果，创业的减贫效应因体制或社会环境而异(Ghani et al．，2014)。因此，提供财政支持和创业培训等资源，是创业实现减贫的关键。与此同时，创业与减贫的关联还受创业活动类型、经营规模、经营模式等的影响。彭克强等(2016)指出创业是高风险的商业活动，顺利创业需要具备三个条件：家庭财富达到初始创业门槛、企业家才能以及充沛的企业家精神。因此，从创业与减贫的现有研究来看，创业与减贫的关系也存在显著分歧。尤其是在创业减贫效应存在制约因素的情况下，农户创业与中国农村减贫的关联方向与强度有待进一步研究。与本文最相关的是韦吉飞(2013)以及徐超等(2017)的研究，韦吉飞(2013)基于农村微观调查数据研究了农民创业对农民收入和贫困的作用，认为农民创业活动创造了大量就业岗位，解决了农村剩余劳动力的就业问题，普遍提高了就业者的收入水平，降低了农村贫困程度。其研究肯定了农民创业的减贫效果，却未关注农户创业减贫效应的长期表现，创业风险的存在使得农户创业难以自动实现长期收入改善。另外，根据现行小额信贷支持创业政策，创业的建档立卡贫困户将会一次性获得创业资金支持，这导致其短期可支配资金的增加，形成“减贫幻觉”。因此，为了识别农户创业的稳健减贫效果，理论层面还需要关注农户创业与贫困减缓关系的动态表现。徐超等(2017)关注了创业对贫困脆弱性的影响，认为非贫困家庭创业能够显著降低家庭未来陷入贫困的概率，但对贫困户的影响不显著。以上研究仅识别了创业无助于贫困户稳健脱贫的结论，但从政策需求来看，我们不仅需要知道创业与减贫的关联现状是什么，更重要的是通过识别农户创业影响贫困减缓的内在机制和前置条件回答如何激发贫困户内生动力，从而促进稳健脱贫，实现创业减贫帮扶措施的精准施策。

本文使用2016年中国家庭追踪调查(CFPS)数据对农户创业与贫困减缓的关系进行了实证检验。与已有研究相比，本文可能的创新在于：首先，本文识别了农户创业影响农村贫困减缓的短期效果和长期表现，并明确了农户创业减贫效应的关联机制与前置条件，更加全面地评价了农户创业的减贫效应，丰富了创业与减贫的文献基础。其次，本文使用工具变量约束了反向因果导致的内生性问题，并使用微观面板数据固定效应模型考察了农户创业对农村贫困家庭贫困状况动态变化的影响，从而缓解了截面数据因遗漏变量而导致的内生性问题，改善了农户创业影响贫困减缓的估计精度。本文研究有助于理解无差别授信政策在创业减贫中的政策漏损，为创业减贫政策帮扶对象的精准识别和帮扶措施的精准施策提供了政策启示。此外，本文研究还为理解乡村振兴背景下的返乡创业行为提供了思路，从而有助于以农户创业为载体实现脱贫攻坚与乡村振兴的政策协同。

二、研究设计

(一)数据来源

本文所使用的数据来自2016年和2014年中国家庭追踪调查(CFPS)。CFPS是由北京大学中国社会学调查中心实施的具有代表性的大型微观入户调查，样本覆盖25个省、自治区、市，目标样本规模为16000户，调查对象包含每户全部家庭成员。本文研究样本为农村家庭，经数据清理后，最终样本数为8220户。

(二)变量选取

1.被解释变量

本文的被解释变量是贫困发生率(HIR_income)和贫困脆弱性(Vull_50)，分别对应短期贫困状况和长期稳健脱贫情况，两者均为0-1变量。为了保证样本规模，并体现农户创业对收入分配的影响，本文使用相对贫困概念进行贫困测度。贫困线为2014年全国居民人均可支配收入的50%，如果农户家庭人均纯收入低于贫困线，则贫困发生率赋值为1，反之为0。贫困脆弱性是指家庭或个体在T+1期陷入贫困的概率(樊丽明 等，2014)，本文借鉴单德朋(2019)的方法，使用预期贫困脆弱性方法进行脆弱性测度，识别贫困脆弱性的临界概率水平为50%。如果农户在T+1期陷入贫困的概率超过50%，则贫困脆弱性赋值为1，反之为0。

2.核心解释变量

本文的核心解释变量为农户的创业行为，包括是否创业和创业绩效。创业指标取值来自中国家庭追踪调查问卷“过去12个月，您家是否有成员从事个体经营或开办私营企业”，农户回答为“是”则赋值为1，反之为0。创业绩效用创业规模和创业盈利状况表示。其中，农户经营规模来源于“过去12个月，您的家庭成员从事几项个体经营活动或开办几家私营企业”，以农户答案作为实际取值；创业盈利状况来源于“扣除成本，过去12个月您家所有的个体经营或私营企业税后净利润多少钱”，以净利润的自然对数值作为实际取值。

3.控制变量

农户特征、自有资产、经济环境等因素对农户贫困也具有显著影响。为了排除其他变量对回归结果的影响，本文选取以下控制变量：(1)选取家庭平均受教育年限、婚姻状况、健康状况、家庭劳动力数量、农户社会资本、人均家庭金融资产等变量作为农户特征的衡量指标。其中，劳动力数量选取的是年龄大于18岁小于65岁的劳动力总和；农户社会资本使用“包括实物和现金，过去12个月，您家总共出了多少人情礼?”的农户实际回答结果表示；(2)引入东部、中部和西部地区三个虚拟变量，约束各地区客观社会经济特征差异带来的干扰。

(三)模型构建

本文使用Probit模型来研究创业对农户贫困发生率和贫困脆弱性的影响。模型设定如下：

Zi=α0+αTFT+βTXT+uT

(1)

其中：Zi代表农户i的贫困状况，短期贫困和长期贫困分布用贫困发生率和贫困脆弱性表示；FT为农户是否创业；XT表示控制变量；uT为误差项。

三、实证分析

(一)农户创业对贫困减缓的影响及稳健性检验

本文首先使用Probit模型实证检验农户创业的减贫效应。使用是否创业作为农户创业的代理变量，并使用贫困发生率和贫困脆弱性分别表示农村贫困减缓的短期和长期表现，实证结果分别见表1和表2列(1)所示。此外，本文还使用创业规模和创业绩效作为创业代理变量进行稳健性检验，结果分别见表1列(2)、列(3)以及表2列(2)、列(3)所示。

表1 农户创业对当期是否贫困的影响及稳健性检验

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

从农户创业与贫困发生率的关系来看，控制了农村贫困的背景因素之后，农户创业显著降低了当期贫困概率。选择自主创业的农户能够降低贫困发生率0.417个百分点，且在1%的显著性水平上统计显著。该结论与政策预期相符，农户创业可能通过获得创业资金支持、改善就业和收入等渠道影响当期贫困状况。表1列(2)和列(3)的稳健性检验结果显示，农户创业对贫困发生率的影响稳健，农户创业规模和创业绩效也是影响农村当期贫困的重要因素。因此，改善农户创业的减贫效果也应该关注创业后续发展情况，而不是仅仅关注是否创业本身。

从农户创业与贫困脆弱性的关系来看，如表2所示，农户创业显著增加了贫困脆弱性，创业农户提升了贫困脆弱性0.319个百分点，且该结果稳健。因此，虽然农户创业具有显著的短期减贫效应，但难以实现农村长期贫困减缓。这表明创业减贫政策存在绩效漏损的可能，为了提高创业减贫绩效，后文将对农户创业减贫效应存在时间不一致性的原因进行识别。

表2 农户创业对贫困脆弱性的影响及稳健性检验

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

(二)内生性问题的应对

1.反向因果导致的内生性

农户创业与农村贫困之间存在反向因果导致的内生性问题，贫困可能限制了农户创业的要素投入能力，从而影响农户创业决策。为了缓解反向因果导致的内生性问题，本文借鉴单德朋(2019)的做法，使用同社区创业行为作为受访农户创业的工具变量，即同社区是否创业、同社区的经营规模、同社区的盈利状况。其合理性在于，受访农户的贫困状况难以影响社区创业状况，但社区创业行为则能够通过同伴效应影响受访农户创业状况。对于社区创业情况，构建社区创业虚拟变量，如果同社区存在其他农户创业则赋值为1，反之为0。值得注意的是，针对某些规模较大的社区，如果仅有1户创业，则对其他农户的影响较小。为此，本文还使用了构建社区创业变量的备选方法，即只有社区创业户数超过样本户数的20%时才将社会创业赋值为1。这两个社区创业工具变量的一阶段回归结果见表3列(1)和列(2)所示，对贫困发生率和贫困脆弱性的二阶段回归结果见表4列(1)、列(2)以及表5列(1)、列(2)所示。此外，本文还对社区的经营规模、经营净利润进行加总，得到同社区总的经营规模、经营净利润，作为农户创业经营规模、盈利状况的工具变量引入模型。两种工具变量的一阶段回归结果见表3列(3)和列(4)，对贫困发生率和贫困脆弱性的二阶段回归结果见表4列(3)、列(4)以及表5列(3)、列(4)。实证结果表明社区创业状况能够对受访者农户创业状况产生显著正向影响。农户创业的工具变量显著，而且F统计值也高于弱工具变量的临界值，工具变量有效。二阶段结果显示农户创业显著降低了贫困发生率，但提高了贫困脆弱性，基准模型结论保持稳健。

表3 工具变量的一阶段回归

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

表4 工具变量的二阶段回归：社区创业状况作为工具变量(Ⅰ)

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

表5 工具变量的二阶段回归：社区创业状况作为工具变量(Ⅱ)

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

2.遗漏变量导致的内生性

除了反向因果导致的内生性偏误之外，创业也面临农户家庭潜在创新基因等不可观测的变量，所以在使用截面数据分析农户创业与贫困减缓的关系时，还面临遗漏变量导致的内生性问题。基于此，本文使用CFPS 2016和CFPS 2014数据形成面板数据进一步考察了农户创业对农村贫困家庭贫困减缓的影响，如此既弥补截面数据因遗漏变量而导致的内生性问题，也可进一步佐证创业与减贫的关系。处理思路为：第一，使用面板数据固定效应模型，约束遗漏不可观测变量导致的估计偏误，结果见表6列(1)和列(2)所示。第二，使用差分方法分析农户创业对2014—2016年农户贫困状况变化的影响。借鉴黄薇(2019)的做法，识别农户前后两期贫困状况的变化情况。新增0-1虚拟变量“是否脱贫”(outpoverty)，将前1期处于贫困状态，本期处于非贫困状态的农户视为脱贫(outpoverty=1)；新增0-1虚拟变量“是否返贫”(repoverty)，将前一期处于非贫困状态，本期处于贫困状态的视为返贫(repoverty=1)。所有控制变量取跨期差分值，核心解释变量分别选取2014年和2016年农户创业情况，实证结果如表6所示，其中列(3)和列(4)分别表示农户创业对2016年农户脱贫和返贫情况的影响。

固定效应模型显示，农户创业显著降低了贫困发生率，增加了贫困脆弱性，参数估计值分别为-0.388和0.481，均在1%的水平上显著。差分分析结果显示，2016年农户创业显著增加了脱贫状态的农户，显著减少了返贫状态的农户，且统计结果在5%的水平上显著，但2014年创业对贫困状况的动态变化不显著。该结果意味着基准模型结果稳健，即农户创业的减贫效应主要体现在短期，并未有效改善贫困户贫困脆弱性。此外，农户跨期贫困状况的动态变动结果还显示，贫困地区确实存在“边脱贫、边返贫”的情况。鉴于贫困地区农户创业的不确定性，政府在制定创业扶贫政策时，更应该关注贫困地区农户创业过程中的风险冲击，实现稳健脱贫。

表6 应对遗漏变量导致内生性问题的回归结果

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

四、进一步研究

(一)谁创业更有助于农村贫困减缓

前文结果显示，农户创业在短期显著降低了总体贫困程度，并且创业绩效越好，越能显著降低农户的贫困程度。然而，农户创业不仅能改善自身贫困程度，还有溢出效应，影响他人贫困程度。因此，在选择创业减贫政策的施策对象时，需要通过比较贫困群体与非贫困群体创业减贫效应的差异，判断哪些群体创业更有助于总体贫困减缓，从而为创业减贫帮扶对象的精准识别提供依据。具体思路为：首先，识别了贫困户和非贫困户创业规模和创业绩效的差异，结果如7所示，其中列(1)和列(2)的被解释变量为经营规模，列(3)和列(4)的被解释变量为经营净利润；其次，将农户创业细分为贫困户创业和非贫困户创业，识别两类主体创业减贫效应的差异，结果见表8所示。

表7 不同群体创业对创业绩效的影响

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

表8 同社区其他人创业对农村贫困的影响

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

结果显示，贫困户和非贫困户创业行为和创业绩效存在显著差异，这为不同群体创业减贫效应的组间差异提供了证据。从两类主体创业的减贫绩效来看，非贫困户创业显著降低了贫困发生率，且非贫困主体创业绩效越好，短期减贫效果越为显著。并且，非贫困农户创业能够显著降低贫困脆弱性，而贫困农户创业则未能体现出显著的长期减贫效应。其可能解释有二：第一，非贫困户基于本地要素的创业行为，能够较好地匹配贫困户劳动力和土地等自有要素，使得非贫困农户创业行为具有显著的溢出效应；第二，非贫困户创业带来的要素投入机会，约束了贫困户自主创业带来的创业风险，并通过同伴效应改善了贫困户的发展能力，从而有助于贫困户稳健脱贫。这意味着，支持非贫困户创业也能够通过溢出效应实现对建档立卡贫困户的间接带动，创业减贫政策需要考虑对建档立卡贫困户无差别授信的机会成本，体现帮扶对象精准。

(二)农户创业实现贫困减缓的前置条件

前文研究表明创业减贫效应存在组间异质性，创业更有助于提高非贫困群体的稳健脱贫能力；此外，农户创业与贫困减缓的关系存在时间不一致性，农户创业的短期增收作用显著更强。创业减贫效应的组间异质性和时间不一致性意味着，农户创业与减贫并非“水涨船高”的线性关系，而是存在诸多前置条件。接下来，本文识别了农户创业实现贫困减缓的前置条件，从而为创业减贫帮扶措施的精准施策提供可能启示。识别前置条件的具体思路为：首先，根据前文实证结果识别创业绩效和农户贫困的影响因素，包括农户受教育程度、人情支出、家庭人均金融资产、信贷支持、家庭构成等背景因素(杨婵 等，2017)；其次，对背景变量进行细分，生成虚拟变量，包括：均值以上、均值以下、最高分位、最低分位、50分位、75分位等；最后，构建背景虚拟变量与创业行为的交互项，纳入基准模型，实证检验交互项对贫困户和非贫困户贫困状况和创业绩效的影响，判断哪些背景因素是创业减贫的前置条件，以及这些前置条件对减贫绩效的影响方向与强度。

1.受教育程度

表9汇报了受教育程度为小学和大学对创业减贫效应的影响，此外，还使用受教育程度的最低分位和最高分位进行了稳健性检验。从交互项对农户贫困状况和创业绩效的影响来看，无论受教育程度处于何种水平，受教育程度与创业的交互项对贫困发生率、贫困脆弱性的影响均不显著，但从交互项与农户创业绩效的关系来看，受教育水平显著提升了非贫困群体的创业绩效。这意味着受教育程度难以影响贫困户的创业减贫效应和创业绩效，主要原因在于，贫困地区贫困户的创业类型以种植养殖为主，要素投入的知识密集度相对较低，对受教育程度的倚重较小。但对于非贫困户而言，通过政策支持对其创业行为进行培训和辅导有助于改善其创业绩效，并通过溢出效应间接带动农村贫困减缓。

表9 受教育程度对创业减贫效果的影响

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

2.信贷支持

表10汇报了是否有信贷以及信贷支持是否在均值以上对农户创业减贫绩效的影响。信贷规模在均值以上时，显著降低了贫困发生率，统计结果在5%水平上显著，但信贷支持对贫困脆弱性的影响不显著。信贷支持有助于创业短期减贫的原因在于：现行的信贷支持创业政策主要通过帮扶资金一次性申请拨付的方式进行，这会导致贫困户在获得信贷支持后产生“收入幻觉”，从而体现出较为显著的短期减贫效果。但在长期，信贷支持难以改善创业减贫绩效的原因在于：受限于优惠政策的时间和金额，创业的过程中农户难以稳健获得信贷支持。除此之外，信贷约束显著降低了农户的创业绩效，特别是显著降低了贫困群体的创业绩效，说明农户创业受到信贷约束，会显著降低创业的减贫效果。并且该结果也进一步佐证了农户创业风险的存在，以及创业风险对减贫绩效的抑制作用。比较贫困与非贫困创业群体信贷支持情况发现，贫困群体信贷约束更严重，明显会造成农户创业的减贫效果在贫困群体与非贫困群体之间存在差异。因此，为促进农户创业稳健脱贫，政府需要降低创业农户的信贷约束，提高创业农户获取稳健信贷支持的能力。

表10 信贷支持对创业减贫效果的影响

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

3.家庭构成

本文使用劳动力占比和家庭抚养比反映家庭构成，两个变量对农户创业减贫效应的影响分别如表11和表12所示。劳动力占比处于较低水平时，虽然显著降低了贫困群体与非贫困群体的创业绩效，但也显著降低了总体的贫困脆弱性。同时，家庭抚养比显著降低了农户的创业绩效，显著增加了贫困脆弱性。该结果体现出家庭负担对创业减贫绩效的“双刃”作用：一方面，家庭劳动力占比更低的家庭会因缺乏劳动力而导致要素投入能力不足，这降低了创业绩效，对创业减贫效果可能产生不利影响；另一方面，面临着更大抚养负担的家庭在创业选择上，会因为家庭压力的存在而在创业行为上采取“极大化极小策略”，体现为“谨慎”创业，选择最为匹配其要素禀赋的创业活动，这在客观上约束了创业风险对创业减贫效应产生的消极影响，从而在结果上体现出对贫困脆弱性的积极改善作用。家庭构成对创业减贫效应的影响，意味着在创业扶贫的支持政策上，应该在贫困户创业要素投入能力和风险规避能力提升上体现并重。

表11 劳动力占比对创业减贫效果的影响

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

表12 家庭抚养比对创业减贫效果的影响

注：括号中为标准差；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。限于篇幅，只报告了主要变量的回归结果。

五、结论与启示

(一)主要结论

创业减贫是精准扶贫的重要措施，也是体现贫困地区精准扶贫与乡村振兴政策协同的重要政策载体。创业减贫绩效提升依赖两个精准——帮扶对象的精准识别和帮扶措施的精准施策。本文基于中国家庭追踪调查微观数据回答了三个问题：一是农户创业对农村减贫的短期和长期影响，二是贫困户还是非贫困户的创业行为更有助于农村贫困减缓，三是识别农户创业与农村减贫线性关联的前置条件，从而为改善农户创业减贫绩效提供政策启示。本文的核心结论如下：

第一，农户创业与贫困减缓的关系存在时间不一致性，农户创业更有助于短期减贫。农户创业显著改善了农村短期贫困状况，并且农户的创业绩效越好，越能显著降低农户的贫困程度。但农户创业行为却显著增加了农户的贫困脆弱性，难以体现对稳健脱贫的长期带动。农户创业对稳健脱贫的不利影响，解释了无差别授信的现有创业帮扶措施面临的“户贷他用”和“户贷企用”问题，从而形成了创业减贫政策绩效的漏损。

第二，农户创业的减贫效应存在显著的组间异质性，非贫困户创业更有助于农村减贫。非贫困户创业不仅通过就业机会创造和前后向产业关联带动了建档立卡贫困户的短期收入提升，还能够通过约束贫困户自我创业风险，以及“同伴效应”的示范作用，提升贫困户的自我发展能力，带动农村长期稳健脱贫。

第三，农户创业与贫困减缓并非“水涨船高”的线性关联，而是依赖于受教育程度、信贷可得性和家庭构成等前置条件。受教育程度通过改善创业农户的人力资本，改善了风险调整后的创业绩效，从而改善创业减贫绩效。稳定的信贷来源，则为创业农户后续经营投资提供了保证，也影响了创业农户预期，从而有助于非贫困农户创业行为的“从长计议”，但由于经营风险的存在，信贷并不必然实现贫困户长期减贫，信贷对贫困户短期减贫的影响更可能是得到信贷支持后的“收入幻觉”。家庭抚养比更高的创业农户，在创业行为上更为谨慎，创业选择更为匹配其要素禀赋，在主观和客观上对创业风险形成了约束，从而更有助于发挥创业的减贫效应。

(二)政策启示

第一，创业减贫帮扶对象的选择应考虑机会成本，体现帮扶对象精准识别。非贫困户创业能够通过要素关联促进贫困户收入提升和自我发展能力改善，体现减贫溢出效应。因此，在制定创业减贫政策时，应同样关注受教育程度相对较高非贫困户的创业需求。“大户”“能人”以及返乡创业群体的创业行为是促进农村长期稳健脱贫的重要一环。

第二，创业减贫帮扶措施的选择应考虑前置条件，体现帮扶措施精准识别。针对建档立卡贫困户，创业减贫的主要矛盾在于约束创业风险。因此，在贫困户创业行业选择上，应基于现有的稳定产业链，强调贫困户分包式参与，即贫困户只参与产业链某个节点，构建贫困户稳健受益机制，最大限度约束创业活动给贫困户带来的不确定性。对于非贫困户，创业减贫的主要矛盾则在于要素投入能力和受教育程度。因此，为了更好地体现非贫困户创业的减贫溢出效应，创业扶贫政策还应强调提升非贫困户的正规信贷可得性，并将技能培训政策普惠延伸至非贫困户。

值得注意的是，虽然本文研究了农户创业减贫效应的动态异质表现和前置条件，但没有深入研究农户创业的具体行业对贫困减缓的影响。可以预期的是，不同创业行业所需的要素投入产出结构和风险分布不同，其创业收益和减贫效应存在差异，识别该种差异将更有助于针对性地制定相关创业扶持政策，提高创业减贫绩效。但受数据所限，本文未能解释不同行业减贫效应的差异。这是本文研究的不足之处，未来还需要基于更长时间跨度的面板数据和更详细的微观调查数据，来研究农户创业行业与贫困减缓的关系，为现有创业减贫的理论和政策研究提供进一步证据。