外出务工经历与农民返乡创业:效应识别及机制分析

王 倩,田相辉

(青岛农业大学 经济学院,山东青岛266109)

发展农村经济是消除贫困、改善民生、逐步实现共同富裕的基本要求,也是打赢脱贫攻坚战、振兴乡村的主要途径。在实施乡村振兴战略和脱贫的过程中,鼓励农民返乡创业是尤为重要的一条政策。其可以为农村地区提供更好的技术和经验以及更优质的劳动力,营造创新创业的氛围,从而带动乡村经济快速发展,并推动创新型社会的形成。

2008年金融危机,大批在城市工作的农民工面临失业,为了稳定当时的就业形势,降低失业率,中央和地方政府采取了一系列政策措施,旨在引导和支持返乡农民工创业,外出务工农民的返乡创业率显著增加。2015年6月,国务院办公厅印发了《关于支持农民工等人员返乡创业的意见》,提出要降低返乡创业门槛、完善农民工等人员返乡创业公共服务等一系列政策措施。这些政策的出台更是为农民返乡创业创造了技术、融资等条件,使外出务工农民的返乡创业率进一步增加。党的十九大报告中也提出要进一步鼓励进城务工的农民返乡就业创业,带动当地经济发展。在此背景下,研究外出务工和农民的自主创业行为具有重要的现实意义,不仅有助于解释外出务工对农民创业的影响,还将为政府制定相关政策方针提供有益参考。鉴于此,基于中国劳动力动态调查数据,本文采用倾向得分匹配和异质性干预模型等方法,深入探究外出务工与农民返乡创业之间的内在联系。

一、文献综述

目前对创业影响因素的研究已经很成熟,主要包括个体本身因素和外界环境因素。个体本身的因素主要有创业者社会资本的积累[1－3]、物质资本的积累[4－5]、人力资本的积累[6]、工作经历[7]、风险偏好程度[8]、社会保障程度[9]以及金融素养[10－11]等。而环境因素涉及的比较广阔,如宏观层面的制度环境、社会环境,以及经济、文化的发展等[12－14]。

本文主要探讨外出务工对农民自主创业的影响,在文献研究方面,二者之间的内在联系并没有取得一致结论。一方面的研究认为外出务工经历会使农民获得更高的劳动生产率和工资水平,促进技术的改进和传播,同时促进农民自主创业[15－17]。外出务工经历还可以使农民的素质普遍提高,带动城镇经济发展[18];可以使农民自身储蓄和人力资本增加,为农户创业提供资金和技术支持[19－21];此外还能拓展他们的社会网络关系,降低融资成本以及增加客户资源[22],这些都是对农民返乡创业十分重要的因素。殷江滨则认为,回流的劳动力并不是经济上的“失败者”,而是增加了自身的资源,提高了自主创业的能力,促进家乡经济多元化发展[23]。另一方面,也有研究认为外出务工虽然能增加农民的人力资本,但却会损害其在家乡的社会资本[24]。

综上所述,尽管有不少学者对外出经历与农民自主创业之间的关系进行了研究,但外出务工与农民自主创业之间的内在联系和作用机制仍然需要进一步研究,特别是两者之间的因果关系需要进一步厘清。鉴于此,本文基于具有全国代表性的微观调查数据,中国劳动力动态调查数据(CLDS),采用倾向得分匹配法(PSM)和异质性干预模型(HTE)实证检验外出务工经历与农民自主创业之间的关系。同时,运用中介效应模型,进一步分析外出务工与农民创业之间的作用机制。

二、模型构建、变量选择与描述性统计

(一)模型构建与数据来源

1．模型构建

本文主要探讨外出务工对返乡农民自主创业的影响,而国内学者在实证分析农民外出务工与返乡创业之间的关系时,一个明显的问题是没有较好地控制内生性和样本选择误差。换言之,教育水平越高,专业技能越强的农民可能更倾向于创业,如果不控制好内生性,可能会高估了外出务工对农民创业的影响。为了降低个体自身差异,较好地控制内生性和样本选择偏差,文本采用倾向得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)和异质性干预模型(Heter ogeneous Treat ment Effect Model,HTE)等方法来进行分析。

倾向得分匹配的主要思路是将处理组和控制组的特征变量相同或相似的样本进行一对一或一对多匹配,并以此为依据,以观察实验产生的效应。具体的思路是将样本特征变量运用一定的方法转换成一个指标,即倾向得分值(PS)。本文参照Dehejia和Wahba估计倾向得分值的方法[25],即:

其中,Xi表示一系列影响农民外出务工的特征变量,β为对应的系数向量,D为0－1变量,“1”表示农民外出务工,将其定义为处理组;“0”表示农民没有外出务工,将其定义为控制组。然后依据倾向得分值的大小将相同或者相似的处理组和控制组进行配对,从而得到更可靠和准确的处理效应。之后,运用n＝1的最近邻匹配,在经过共同支撑假设和平行性假设检验之后,分析平均处理效应(Average Treat ment Effect on the Treated,ATT),并用r＝0.001的半径匹配和核匹配两种匹配方式进行稳健性检验。

异质性干预模型的原理是进一步降低处理组中个体本身差异,进一步证实前文得到的处理效应。具体做法是将获得的倾向值分段分层,使各层内部处理组和控制组的差别仅存在于事实上是否有外出务工经历。之后,再根据得到的倾向值分层,以倾向分数分层作为自变量,外出务工对创业的影响效应作为因变量,回归估计不同倾向性群体(不同分层)之间外出务工对农民返乡创业的影响效应。

2．数据来源

2016年中国劳动力动态调查(China Labor-force Dynamics Survey,CLDS)是本论文的数据来源,该数据主要以城市和村居的劳动力为调查对象,地区覆盖面广,问卷的内容也十分广泛,包括劳动力个体、家庭和村居三个层次的横截面数据,并通过定期追踪的方式不断收集和完善数据。该问卷参与人数众多,数据量庞大,可为以实证为导向的论文研究提供具有全国代表性的数据。本文使用了个体、家庭和村居三个层次的调查数据,调查内容包括个体的教育、工作状况、创业情况、社会参与与支持和健康状况等问题,及个体所在家庭的成员信息、家庭经济、生产、人口流动和个体所在村居的土地与经济、基层组织、社区环境、安全等众多主题。

为了使数据更加合理有效,从以下几个方面对样本进行处理:(1)因研究的对象是返乡农民,按照户口性质,只保留了农村户口,剔除了非农户口。(2)根据农民目前工作状态,只保留有工作即从事有收入活动的样本,剔除无工作的样本。(3)剔除关键变量(外出务工等)存在缺失的样本。(4)倾向得分匹配时,将相应匹配变量的缺失值进行了剔除,最终有效样本数为3970个。

(二)变量选择与描述性统计

在CLDS问卷中,根据“当前的工作单位属于哪一种”这一问题,将其职业类型分为四种,分别为务农、雇员、雇主和自雇。之后,根据职业类型,构造一个二值虚拟变量,以确定农民是否从事创业活动。具体地,若受访者职业类型为雇主和自雇,则视该农民为自主创业,并赋值为1;否则,赋值为0。其次,仅使用年龄在18～65岁的劳动力样本,将其他年龄的样本剔除。样本共包含了3970个个体,其中创业者413人,所占比重为10.4%。

本文的核心解释变量为外出务工经历。CLDS调查中,受访者被询问了“请问您是否有外出务工(跨县流动半年以上)经历”。根据这一问题的回答,来定义外出务工经历变量。具体地,当回答为“是”时,视之有过外出务工经历,将变量设置为1;否则,将变量设置为0。

除此之外,考虑到影响农民创业的一系列因素,本文分别从个体、家庭、村居三个层面选取了控制变量。其中,个体层面的变量主要包括性别、年龄、婚姻状况、健康状况、个体收入、个体受教育程度、父母受教育程度、专业技能、宗教信仰等;家庭层面的变量主要包括家庭人口规模和家庭收入等;村级层面的变量主要包括村庄人口规模、人均收入水平、村劳动力外出务工比例、村人均播种面积等。其中,将父母受教育程度分别设置为虚拟变量,父亲或母亲的最高学历是高中或以上设置为1,否则设置为0[1]。个体受教育程度依据所获学历分为7个等级,未上过学＝1,小学/私塾＝2,初中＝3,中专、技校、高中、职高＝4,大专＝5,本科＝6,硕士及以上学历＝7[26]。个体健康状况分为5个等级,非常健康＝1;健康＝2;一般＝3;比较不健康＝4;非常不健康＝5。相关变量的描述性统计见表1。

表1 变量描述性统计结果

三、实证结果分析

(一)倾向得分匹配

1．外出务工的倾向值

倾向得分匹配的首要步骤就是估计倾向得分值,该值将样本农民的不同特征变量转换成一个数值,使多元匹配成为可能。首先初步设定匹配变量,将个体受教育程度(7个等级)和健康状况(5个层次)设定为虚拟变量,将所有影响农民外出务工的因素进行Logit回归,为了确保Logit回归的有效性,再通过逐步回归法取出显著的变量进行匹配。显著的变量包括性别、年龄、个体受教育程度(包括小学、初中和高中等)以及家庭成员数量。表2列出了前述变量的统计情况。

结果显示农民外出务工倾向与农民的性别、个体受教育程度以及家庭人口规模之间存在显著的正向关系,与农民年龄呈显著的负向关系。Logit模型逐步回归结果显现在表2中。

2．样本匹配效果

通过PSM对变量的平衡性检验(表3)的结果可以看出,各相关特征之间的差异已不显著,这表明经过匹配后,实验组和控制组之间已没有统计差别,具体结果如表3所示。

表2 预测倾向值的Logistic回归结果

表3 倾向得分匹配前后相关变量平衡性检验

(1)匹配后[%bias]基本上都小于8%,偏差很小,表明平衡性检验效果较好;

(2)匹配后[t-test]结果中,P值都大于0.1,|t|值都小于1.65,表明Treat-Contr ol组的差异不显著,表明平衡性假设得到满足;

(3)最后的[LR]检验表明,匹配后已经无法根据相关特征变量的特征区分外出务工与否了,可决系数R2＝0.004,模型拟合程度与预期效果相同,从整体上表明平衡性假设得到满足。

匹配前后倾向得分的核密度函数见图1。由图1可知,匹配前外出务工的农民和未外出务工的农民核密度函数差异明显,若直接这样做回归等检验,结果一定会有偏误。匹配之后,可明显看出处理组和控制组之间的各相关特征已非常相似,表现为两核密度函数图几近重合,达到了预想的匹配效果。在此基础上比较农民外出务工和未外出务工对创业行为的影响,结果会更加真实、准确。

图1 匹配前(左图)与匹配后(右图)核密度函数图

3．平均处理效应分析

本文使用最近邻匹配方法,对外出务工与农民返乡创业之间的关系进行平均处理效应(ATT)分析。从PSM的估计结果来看(表4),无论在匹配前后,外出务工对农民返乡创业都有显著的正向影响。匹配之后外出务工的返乡农民的创业率在5%的水平上比非外出务工的农民高4.6%,这充分证明了外出务工经历可以促进农民返乡创业。

表4 平均处理效应结果(最近邻匹配)

(二)异质性干预模型

前文倾向得分匹配主要是为了探讨农民的外出务工经历能否促进其返乡自主创业,比较的是同等条件下外出务工农民和非外出务工农民的创业差异,但得到的结论仍可能会受到异质性的挑战。假如控制了外出务工农民的自身条件,如受教育程度(代表人力资本水平)等,外出务工仍能对创业产生正向影响,故能进一步证明外出务工的作用。具体地说,根据外出务工农民自身条件的优劣,应该分为正向和负向两种选择。在正向选择中,外出务工倾向性越高的农民越能够返乡创业。根据农民工自身条件的好坏,又包括两种情境,一种是各方面条件都不错的农民工更容易外出务工,并且更可能返乡创业。另一种情境是缺乏技能和经验的农民工外出务工也更可能返乡创业。这两种正向选择的情境都能够体现出外出务工的促进作用。在负向选择中,外出务工倾向性越高的农民工返乡创业的可能反而越小,说明农民创业行为的差异是由农民本身的异质性和自选择机制造成的。

接下来运用异质性干预模型做进一步的检验。首先,对倾向分数值(基于最近邻匹配的PS值)进行分层,本文根据得到的PS值分了七个层次。然后通过HTE模型比较不同倾向分数层的外出务工的处理效应,图2是HTE模型的结果。图2中的横轴表示倾向分数分层,纵轴表示外出务工对返乡农民自主创业的影响效应。如果外出务工对农民自主创业的影响效应随着外出务工倾向值的提高而提高,则为正向选择;反之,若外出务工对农民创业的影响效应随着外出务工倾向值的提高而降低,则为负向选择。在图2中得到的是正向选择的结果,即外出务工倾向性越高的农民越可能返乡创业,且图2中的这一正向选择在0.05的水平上显著。这一结果基本印证外出务工对创业的促进作用,并排除了异质性和自我选择的干扰。

图2 各倾向得分分层上外出务工对农民创业的影响

四、稳健性检验

(一)变换匹配方法

由于倾向得分匹配的结果容易受匹配方法与参数的干扰,为获得稳健性结果,选择r＝0.001的半径匹配和核匹配进行稳健性检验。检验结果如表5所示,结果比最近邻匹配还要更显著一些。

(1)从r＝0.001的半径匹配来看,外出务工的返乡农民的创业率在接近1%的水平上比非外出务工的农民高3.9%;

(2)从核匹配来看,外出务工的返乡农民的创业率在1%的水平上比非外出务工的农民高4.0%。

从以上结果可知,外出务工经历可以显著促进返乡农民创业,并通过稳健性检验。

表5 稳健性检验结果(半径匹配、核匹配)

(二)分样本检验

为检验总体样本结果的稳健性,从婚姻状况和个人收入区分样本,并采用最近邻匹配、半径匹配、核匹配三种匹配方法进行分样本检验,检验结果见表6。

表6 分样本检验结果

从婚姻状况来看,外出务工经历对已婚农民返乡创业的促进作用较为显著,对未婚农民的促进作用不显著,这与现实情况是相符合的。在现实生活中客观存在广泛且错综复杂的交际关系,已婚人群由于夫妻双方交际圈叠加,人脉关系更广,信息获取渠道更全,易于增加创业成功的几率,也就更倾向于创业。从个体收入来看,无论年收入大于五万还是小于五万,外出务工对创业的促进作用都是比较显著的。可能的原因是年收入大于五万的农民,因为其收入较高,所以有机会积累一定的物质资本,有了一定的初始资金,因此倾向于回乡创业。而年收入较低的农民,可能因为外出务工经历拓宽了其融资渠道,降低了融资成本,并从中学会了一定的专业技能和经验,因此也倾向于返乡创业。以上检验基本表明该研究的总体样本结果是稳健的。

五、外出务工经历影响创业的机制探讨

相比单纯地探究解释变量对被解释变量的相关研究,运用中介效应模型能更加深入地分析解释变量对被解释变量的影响过程和内在机理。因此,本部分基于前文的的实证分析,利用中介效应模型进一步探讨外出务工促进农民返乡创业的作用机制。从创业影响因素的相关文献中可以看出社会资本、物质资本以及人力资本的积累都是促进创业的重要因素。但农民进城务工是否能够增加资本的积累?李红阳、邵敏认为,大城市可以促进不同技能农民工人力资本的积累[27]。农民的工资水平与城镇化率以及城市规模正相关[28－29]。王超则发现,农民工实现了社会流动后,能够通过转化学习,实现社会资本的积累[30]。因此,本文将从社会资本、物质资本和人力资本三个角度分别建立中介效应模型探讨外出务工经历对农民自主创业的影响机制,并讨论城市的作用。

运用温忠麟、叶宝娟[31]提出的中介效应检验程序来进行中介效应分析,构建如下一组模型:

其中,out_wor k为核心解释变量,即外出务工。α,β,γ,δ,φ,ϕ为参数,μ,ε,ζ为随机扰动项,X为控制变量(包含个体特征、家庭特征、村居特征,具体见表1)。W为中介变量,包含社会资本、物质资本、人力资本等指标。根据CLDS问卷中的问题,来确定这三个中介指标。具体问题为“您认为以下因素对您创业的重要程度如何”,其中的因素包括技术、经营经验、人脉关系、经济基础、政府支持;重要程度分了五个层次:非常不重要＝1,不重要＝2,一般＝3,重要＝4,非常重要＝5。然后将影响创业因素中的人脉关系作为社会资本的代理变量,将因素中的技术、经营经验作为人力资本的代理变量,将因素中的经济基础作为物质资本的代理变量。

表7中,模型(1)为基准模型,模型(2)和模型(3)用于检验是否存在社会资本积累效应,模型(4)和模型(5)用于检验是否存在物质资本积累效应。表8中,模型(6)(7)和模型(8)(9)用于检验是否存在人力资本效应。由模型(1)可知,外出务工对农民创业的影响显著为正,可能存在中介效应,可进行下一步的检验。然后,分别从社会资本积累、物质资本积累以及人力资本积累等三个方面检验外出务工对农民返乡创业的作用机制。

表7 外出务工对农民返乡创业的中介效应检验结果(一)

表8 外出务工对农民返乡创业的中介效应检验结果(二)

模型(2)的结果表明,外出务工对社会资本积累有显著的积极作用;模型(3)的结果表明,社会资本积累对农民自主创业的影响显著为正。这两个系数均显著,说明外出务工对农民返乡创业存在正向的社会资本效应,即外出务工会通过提高社会资本积累水平推动农民返乡创业。这主要是由于,外出务工拓宽了农民的社会网络关系,从而帮助农民拓宽融资渠道,减少融资约束,还可以获取更多的技术经验、客户资源、重要信息等,进而提高人们的创业动机。

由模型(4)和模型(5)的结果可知,外出务工对物质资本积累的影响显著为正,物质资本对农民返乡创业的影响显著为正,即外出务工会通过提高物质资本积累对农民创业产生积极影响。主要原因在于,一方面,外出务工使农民积累了一定的财富,可用于创业;另一方面,农民通过更广阔的社会网络关系,拓宽了融资渠道,降低了创业的风险,为创业打下经济基础。

由模型(6)(7)和模型(8)(9)的结果可知,外出务工对人力资本积累的影响显著为正,人力资本积累(包括技术和经营经验)对农民返乡创业的影响也显著为正,即外出务工会通过提高人力资本积累对农民创业产生积极影响。这主要是由于,农民外出务工,学到了一定的技术和经营经验,这是创业必不可少的因素,促使农民返乡创业。

以上检验表明了社会资本、物质资本和人力资本的积累是外出务工促进农民返乡创业的主要途径,同时也印证了城市的作用,即农民进入城市后,其本身的各种不同资本会相应增加。

六、政策建议

实证研究结果表明,外出务工能够显著提高农民的返乡创业率,且外出务工经历能够通过提高农民社会资本、物质资本和人力资本的积累来促进其返乡创业。因此,在“双创”机制与乡村振兴战略背景下支持和鼓励农民外出务工,并采取一系列措施吸引有技术、经验和才能的农民返乡自主创业具有重要意义。

基于上述结论,提出如下政策建议:(1)加大鼓励农民进城务工的政策力度,以增加农民社会资本、物质资本和人力资本的积累。政府应出台相应政策,落实农民进城务工后的福利保障,努力缩小进城农民工与当地市民在医疗、教育等方面的待遇差别;同时降低就业歧视,从而保障农民的基本权益,促进农民进城务工。另外,政府要适当号召外出务工者多学习管理经营类知识,增大交际圈,以提高其自身的社会资本、物质资本和人力资本,为返乡创业积累人才。(2)把返乡创业与乡村振兴紧密结合,促进各类要素更多地向乡村流动。政府应积极推动企业和资本下乡,鼓励银行、保险等金融机构创新开发农村金融产品,为农村经济发展、基础设施建设、公共服务提升提供充足的金融服务。除此之外,政府要为农民制定一系列返乡创业优惠政策,适当为返乡创业的农民减轻税负;优化家乡教育资源、养老资源等的配置,制定财政、金融、社会保障等激励政策,吸引各类人才返乡创业。(3)加大财税政策支持,优化返乡创业营商环境。政府应统筹利用现有资金渠道或有条件的地区因地制宜设立返乡入乡创业资金,为返乡创业的农民提供支持。同时,大力发展“互联网＋政务服务”,鼓励网上审批,并整合优化县乡服务资源,积极打造覆盖县、乡、村的创业服务网络。政府还应积极发展地方的市场化中介服务机构,以促进信息共享与资源整合,为返乡创业的农民提供管理咨询、创业指导等深度服务。