农村独生子女会更倾向于创业吗？

李后建 郭安达

一、引 言

创业在推动经济增长、增加就业以及促进技术进步等方面发挥着至关重要的作用，因此创业已成为现代社会进步的重要驱动要素之一(Neneh，2019)。就农村地区而言，农民创业不仅能够有效解决自身就业问题，还能为他人创造就业岗位，是促进农村劳动力就近转移、增加农民收入和缩小城乡发展差距的有效途径之一，对于增强农村经济发展内生动力、扎实推进乡村振兴战略和有效解决“三农问题”意义重大(林嵩等，2016；李树和于文超，2018)。

关于创业的文献卷帙浩繁，但大多将农村居民和城镇居民等同处理，忽略了历史、文化、生态等对个体行为造成的影响(万君宝等，2019)。农村居民与城镇居民无论在自然、社会还是经济环境等方面都存在本质差异(杨婵等，2017)。与城镇居民相比，农村居民一般处于社会阶层底部，拥有的社会资源较少(王金杰等，2019)。此外，相较于城镇独生子女家庭，农村独生子女家庭面临着更严重的家庭经济风险以及生活照料等非经济养老风险(于长永，2009)。因此，在农村独特的社会、经济和文化背景下，探讨独生子女身份对其创业行为的影响是十分必要的。现有关于农民创业影响因素的文献分别从微观和宏观等层面切入。微观层面的因素主要包括个人财富水平(盖庆恩等，2013)、风险偏好(陈其进，2015)、金融素养(苏岚岚和孔荣，2019)、人格特质(罗明忠和陈明，2014)、人力资本(谭华清等，2015)、社会资本(郭云南等，2013)等。宏观层面的因素涵盖金融环境(朱红根和康兰媛，2013)、制度环境(张益丰和郑秀芝，2014)、社会环境(Yu等，2013)等。鲜有文献探究农民独生子女身份与创业之间的关系。

实际上，20世纪80年代初实施的以独生子女政策为核心内容的中国计划生育政策造就了更多的独生子女身份。计划生育政策是一个不断发展演变的政策，自新中国成立以来大体经历了六个阶段(秦雪征等，2018)：第一阶段(1949—1961年)，提出了计划生育概念，引发了社会的广泛关注和争论；第二阶段(1962—1978年)，提出了计划生育政策，并成立了计划生育机构；第三阶段(1979—1991年)，计划生育政策成为基本国策，“一胎”数量收紧；第四阶段(1992—2000年)，计划生育体制逐步规范，组织结构更加健全；第五阶段(2001—2012年)，为稳定低生育、统筹解决人口问题的阶段；第六阶段(2013年至今)，计划生育政策进一步完善，“二孩”限制放松。总体来说，我国计划生育政策经历了“宽松-严格控制-宽松”的过程，第一与第二阶段属于我国计划生育政策起步时期，第三与第四阶段属于计划生育政策强硬实施时期，第五与第六阶段属于计划生育政策成熟与放宽时期。计划生育政策在不同地区、城乡和民族之间存在着明显的差异化安排。在严格执行计划生育政策的情境下，大多数省份的城镇家庭实行或基本实行“一孩”政策(秦雪征等，2018)；部分地区农村实行“一孩半”政策，即当家庭第一个孩子为女孩时，间隔4年可再生育第二个孩子；少数地区农村实行“二孩或多孩”政策(郭志刚，2003；陆万军等，2019)。20世纪70年代提出计划生育政策后，“少生，优生”的号召在全国各地得到响应。自此，中国人口数量得到了有效控制，随后独生子女家庭便成为中国社会的主流家庭模式。国际知名投行巴黎百富勤的研究报告预测，1978年至20世纪80年代初出生的独生子女已超过9000万，1982—1998年出生的独生子女约有3.2亿。2015年以来，中国虽然已经取消了独生子女政策，但受独生子女政策的长期影响，涌现出了大量的独生子女，成年的“独生子女一代”已经成为当前劳动力市场的主力军，并对中国社会经济产生了深刻的影响。在这种社会背景下，独生子女身份如何影响农民创业？不同农村地区之间是否存在差异？对这些问题的回答不仅有助于我们厘清中国农村经济的可持续发展究竟取决于人力资本的数量还是质量，还有助于我们重新审视人力资本影响经济可持续增长的逻辑，为推进实施乡村“人才振兴”战略提供有益启示。遗憾的是，现有文献并未就这一问题做出科学严谨的评判。

事实上，相较于非独生子女，由于缺乏与兄弟姐妹间的互动，独生子女对他人的信任程度更低，同时还会表现出较高的风险厌恶程度(Cameron等，2013；陈刚，2019)。现有研究表明，信任(周广肃等，2015)和风险偏好(陈其进，2015)会显著影响个体的创业决策。创业是一种高风险行为，它不仅涉及高风险的项目投资，还涉及整个创业团队的有效管理。在整个创业过程中，它不仅要求创业者具备较高的风险承受能力，还要求创业者能够与团队成员之间互惠、互助和互信。创业者必备的这些特质通常是独生子女所缺失的。此外，根据资源稀释理论可知，独生子女会受到家庭更多的关注，能够享用更多的资源(田丰和刘雨龙，2014)。在农村有限的资源条件下，独生子女的教育可获得性会普遍高于非独生子女(郝克明和汪明，2009)。较高的教育水平通常能够使其在劳动力市场上获得更多更好的就业机会(肖富群，2011)，从而增加了农村独生子女创业的机会成本，抑制了他们的创业行为。然而，资源稀释理论表明，与非独生子女相比，独生子女可以从家庭中获得更多的资源用于创业。更重要的是，教育水平较高的个体通常具备更强的信息搜集能力和资源整合能力，这使得他们通常更容易发现创业机会，并将其付诸实践。从这个角度而言，与非独生子女相比，独生子女更有可能创业。从现有的理论出发，我们无法研判农村独生子女对创业的影响及其作用机制。基于此，本文利用2013年中国家庭收入调查数据(CHIP2013)，从微观角度检验农村独生子女对创业的影响及其作用机制，与现有文献相较，本文可能的贡献主要有以下三点。

首先，丰富了有关农民创业影响因素的文献。创业决定因素向来是学术界关注的热门话题。正如前文所述，鲜有研究从独生子女的角度探究人力资本的质量和数量对创业的影响，而本研究为丰富这一领域的研究做出了有益探索。本文的研究目的在于通过严谨的实证研究方法检验农村独生子女与创业之间的因果关系，从而极大地完善了现有文献的不足。为了克服遗漏变量、样本选择偏差等造成的内生性偏误，本研究使用内生处理效应(endogenous treatment effects model，ETEM)模型来有效识别农村独生子女身份与创业之间的因果关系。相比标准的工具变量回归，内生处理效应方法的优势体现在，它更多地考虑了关键解释变量的二元属性。相比线性模型，非线性模型能够更好地拟合农村独生子女这一选择过程的条件期望函数，从而使得农村独生子女对创业影响的估计更加精确。

其次，本文采用中介效应模型检验了农村独生子女对创业影响的潜在机制，揭开了农村独生子女与创业之间关系的黑箱。潜在机制的检验结果表明，农村独生子女主要通过以下两条路径对创业产生抑制作用。第一条路径是，农村独生子女通常能够获得更高的教育水平，这使得他们能够在劳动力市场上获得更多更好的就业机会，从而增加了农村独生子女创业的机会成本，抑制了他们的创业行为；第二条路径是，农村独生子女结婚的概率相对较低，从而缩小了他们分散创业风险和获取创业资源的社会关系网络，降低了他们创业的概率。

最后，本文还进一步考察了不同情境下，农村独生子女身份对创业影响的异质性，研究结果表明，农村独生子女创业会因家庭规模、外出务工经历、性别的差异而呈现出明显的异质性。上述研究结果为更加深入地理解人力资本结构与经济的可持续发展之间的关系提供了重要的经验证据，也为政府相关部门进一步完善促进农村经济可持续发展的政策提供了有益的参考和借鉴。

二、理论和证据

计划生育政策是国家为控制人口增长而提出的，在实施计划生育政策的30多年间，中国独生子女数量和比例大幅提升。现有的研究结果表明，独生子女与非独生子女在风险偏好、教育资源、社交能力等方面皆存在明显差异(Cameron等，2013；田丰和刘雨龙，2014)。与现有研究不同的是，本文关注的是相较于非独生子女而言，农村独生子女是否有更强的创业意愿？其中潜在的作用机制是什么？现有研究尚未就这一系列问题给出答案。从理论上而言，独生子女身份对创业行为既有消极影响也有积极影响。其中，消极影响体现在以下三个方面。

第一，创业是一项高风险的经济活动，相较于非独生子女，独生子女表现出较为强烈的风险厌恶心理(Cameron等，2013)。一方面，根据资源稀释理论可知，独生子女通常能够得到父母全身心的关爱与呵护，并由父母为他们做出最优选择，这使得他们在成长过程中失去了诸多试错和与社会互动的机会(樊林峰和俞国良，2019)。一帆风顺的成长经历和探索创新所面临的复杂社交促使他们在面临选择时本能地规避风险。另一方面，独生子女虽然能够充分享有父母的关爱与家庭财富，但也背负了父母过高的期望(陈刚，2019)。尤其是当代刚参加工作的独生子女，他们的父母曾经生活在物质匮乏的年代，这些父母对子女抱有“望子成龙”“望女成凤”的期许，甚至部分父母将孩子视为实现自身理想的工具(樊林峰和俞国良，2019)。父母过高的期望给独生子女带来了较大的压力，对他们良好性格特征的培养和发展产生了不利影响，使他们安于平稳，厌恶风险(陈刚，2019)，从而抑制了他们的创业行为。此外，独生子女的唯一性弱化了其对父母养老风险的分散功能(徐俊和风笑天，2012)。在正式养老保险制度缺失的情境下，一旦他们失去赡养老人的能力，父母养老的唯一经济来源将会断送，父母的生活和养老将成难题。因此，对于那些承担更多养老风险和家庭经济风险的农村独生子女而言，寻找一份安稳的工作是其更好的选择(于长永，2009)。创业是一项复杂的经济活动，它有着高风险、高投入的显著特征，对风险厌恶型的个体而言，创业并非他们的最佳选择。因此，相较于非独生子女，独生子女进行创业的可能性更低。

第二，相较于非独生子女，独生子女拥有较低的社会信任度和更狭窄的社会关系网络，从而降低了他们进行创业的概率。一方面，由社会互动理论可知，独生子女在幼龄时期缺少与兄弟姐妹的交往和互动，这会直接影响他们的社会信任感，从而限制他们的创业能力。现有的研究结论表明，缺乏社会互动的个体通常很难在社会交往中对他人产生信任感(Dunn，1988)。不可否认的是，社会信任作为社会资本运作的重要基础，是决定创业行为的重要条件，能够显著提高个体创业的可能性(周广肃等，2015)。因此，社会信任度相对较低的农村独生子女进行创业的概率更低。另一方面，社会关系网络是资源获取的重要途径。对于广大农村地区而言，亲朋好友的社会关系网络能够为农民提供创业初期所需的基础资源(董静等，2018)。农民创业严重依赖于嵌入在血缘和地缘上的社会关系网络，丰富的社会关系网络有助于缓解由创业资源匮乏导致的创业动力不足(董静和赵策，2019)。相比非独生子女，独生子女的社会关系网络相对狭窄。因此，独生子女这种单一化的社会关系网络既无法为其创业提供丰富的异质性资源，也无法有效地分散创业活动的高风险，严重制约了农村独生子女的创业行为。

第三，根据资源稀释理论可知，由于存在家庭资源约束，子女越多，每个孩子能够享受的资源越少，从而降低了子女的教育质量。这意味着，教育存在“独生优势”，即独生子女拥有更多来自父母的教育投资，从而获得更高的教育水平(郝克明和汪明，2009)。根据信号理论可知，较高的教育水平有利于独生子女在劳动力市场上寻找到更好的工作，最终增加了他们创业的机会成本，限制了创业行为。除此之外，婚姻状况也会对创业行为产生显著的影响。现有的文献表明，已婚农民有更加强烈的自主创业意愿和行为(赵德昭，2016)。他们不仅可以获取配偶在人力、物质资本上的支持，还能通过配偶的社会资本拓展自身的社会关系网络，从而增加获取创业资源的有效途径。更重要的是，已婚农民拥有更强的抵抗市场、资金等风险的能力。他们在缓解融资约束、解决财务问题等方面更具优势(赵德昭，2016)。不过，独生子女通常会推迟初婚的年龄，结婚概率降低显然不利于他们创业。一方面，根据社会交换理论以及Becker(1973)的婚配理论可知，同质性婚配是婚姻结合的最优方式，而独生子女更倾向于选择同类婚(丁仁船和吴瑞君，2011)。较高的教育水平使得独生子女很难在婚姻市场上寻找到与自己类似的最佳匹配对象，这可能会推迟他们初婚的年龄，甚至降低他们婚配的概率。另一方面，漫长的教育年限也推迟了他们的婚育年龄。由此可知，相比非独生子女，独生子女的初婚年龄会更晚、未婚的比例会更高(Huang等，2017)。这会缩小独生子女分散创业风险和获取创业资源的社会关系网络，从而妨碍了他们的创业行为。

然而，独生子女身份对农民创业也有一定的促进作用。一方面，创业资源作为重要的环境因素，对创业具有重要的积极作用。丰富的创业资源不仅会增加个体对创业认知的渴望，产生创业倾向，还对创业认知的可行性产生积极影响(孙红霞等，2013)。由资源稀释理论可知，独生子女没有兄弟姐妹来稀释家庭财富等资源，与非独生子女相比，独生子女可以从家中获得更多的资源用于创业。另一方面，独生子女拥有更多来自父母的教育投资，从而拥有更高的教育水平(郝克明和汪明，2009)，教育水平较高的个体通常具备更强的信息搜集能力和资源整合能力。因此，教育水平更高的农村独生子女通常更容易发现创业机会，并将其付诸实践。而且，教育水平越高，管理能力越强，这同样会提高创业的概率(Lucas，1978)。现有文献表明，教育水平能够显著促进个体创业行为(倪鹏途和陆铭，2016)。由此推之，与非独生子女相比，独生子女更有可能进行创业。因此，基于现有理论，我们很难就独生子女身份与农民创业之间的关系做出明确的评判。通过实证检验独生子女身份对农民创业的影响将有助于我们进一步明确两者之间的关系，并为促进农民创业制定更加科学的政策提供有效的经验证据。

三、研究设计

（一）数据来源与样本分布

本文的研究数据主要来源于2014年执行的中国家庭收入调查数据(CHIP2013)。该调查问卷由住户成员个人情况、住户家庭金融情况以及其他情况等三个部分构成。涵盖了住户成员基本情况、外出经历情况、户主和配偶父母的基本情况、家庭借贷情况等诸多方面的调查。样本主要的收集方式为入户走访，由于部分变量存在一定的缺失值，本研究删除了存在“缺失值”的样本，得到有效样本12114份，其中独生子女占9.3%。本文使用的样本均匀地分布在全国14个省份①分别为山西、辽宁、江苏、安徽、山东、河南、湖北、湖南、广东、四川、云南、甘肃12个省和北京、重庆2个直辖市。，具有良好的代表性。

（二）指标选取

1. 被解释变量

本文的被解释变量为农民创业行为(entre)，其中1表示创业，0表示未创业。我们使用了问卷的第三部分“2013年，最主要的工资性工作及非农生产经营”中的问题：“您从事这份工作的就业身份是(1)雇主；(2)雇员；(3)自营劳动者；(4)家庭帮工”。根据倪鹏途和陆铭(2016)对广义创业的定义，我们将选项“雇主”和“自营劳动者”定义为创业，将“雇员”和“家庭帮工”定义为未创业。

2. 解释变量

本文的解释变量为农民是否为独生子女(onlychild)。我们采用问卷第一部分“住户成员基本情况”中的问题：“您有几个兄弟姐妹(不包括自己；独生子女，填0)？”。

3. 控制变量

本文的控制变量包括农民个体层面、家庭层面变量和省份固定效应，控制变量的选取基于现有文献的研究基础(杨婵等，2017；李涛等，2017)。其中，个体层面的控制变量包括：(1)性别(gender)，男性赋值为1，女性赋值为0；(2)年龄(age)，定义为家庭成员平均年龄，由于出生在1980年以后的人受到政策的影响，更可能成为独生子女，考虑到多重共线性，本文使用的年龄为家庭成员的平均年龄②由于同时将年龄和年龄平方加入方程可能产生的共线性，本文将年龄进行了中心化处理，即实证分析过程中age及其平方age2为年龄减去年龄均值(35.95)及其平方。；(3)婚姻状况(marriage)，已婚赋值为1，包括初婚和再婚，未婚赋值为0；(4)民族(minority)：少数民族赋值为1，汉族赋值为0；(5)教育水平(education)，表示受访者接受正规教育的年数；(6)健康状况(health)，1代表非常不好，2代表不好，3代表一般，4代表好，5代表非常好；(7)父母创业身份(occupation)，1代表父母至少有一人创业，0代表父母皆未创业。

家庭层面的控制变量包括：(1)家庭规模(family size)；(2)家庭中有外出务工经历的人口占比(migrant workers)；(3)家庭是否参与过退耕还林项目(grain for green)，参与过赋值为1，未参与过赋值为0；(4)家庭是否有过征地经历(acquisition)，1表示农户家庭有过被征地的经历，0表示没有；(5)家庭可支配收入(income)，定义为2012年家庭可支配收入，并取自然对数。

4. 工具变量

1980年9月，党中央发表《关于控制中国人口增长问题致全体共产党员、共青团员的公开信》，提倡一对夫妇只生育一个孩子。因此1980年10月及以后的出生群体由于受到政策的影响，更可能成为独生子女。大量研究将是否出生在独生子女政策之后作为独生子女的工具变量(Cameron等，2013；陈刚，2019)。另外，已有学者研究得出独生子女(第一胎)的性别对其父母二胎生育意愿具有显著影响(马良等，2016)，并有学者将第一胎性别作为生育水平的工具变量(穆峥和谢宇，2014)。而是否出生在1980年10月及以后和独生子女(第一胎)的性别对农民创业选择并没有直接影响。此外，张海峰和梁若冰等(2019)将政策强度与第一胎性别的交互项作为子女数量的工具变量。为此，本文借鉴张海峰等人的做法，将是否出生在政策之后与第一胎的性别的交互项作为独生子女这一关键解释变量的工具变量。

（三）模型构建和研究方法

为了考察独生子女身份与农民创业之间的关系，本文构建了如式(1)所示的计量模型：

然而农民是否为独生子女这一变量不能被视为是外生的，使用简单的OLS估计可能无法得到一致的估计量。为此，我们通过控制方程法(control function methods，CFM)来缓解遗漏变量等导致的内生性问题。控制方程法的估计主要分两步来进行：第一步为农村独生子女的决策方程，这一步需要纳入一个或多个工具变量进行回归，然后获得广义残差。第二步，将广义残差作为协变量纳入模型(1)的回归中。若残差项显著，则意味着农村独生子女是外生的原假设被拒绝，加入残差项的回归结果能够纠正由内生性问题造成的估计偏误。

实际上，每个样本是否成为独生子女并非随机的，出生在计划生育政策实施期间的个体更有可能是独生子女，这意味着模型存在样本选择偏差。此外，可能存在不可观测的因素同时影响农村独生子女身份和创业行为，从而造成系数估计偏误。考虑到可观测因素与不可观测因素造成的选择偏差，我们使用了内生处理效应模型进行估计，选择方程如下：

四、实证结果分析

（一）基准回归分析

由于本文的被解释变量农民创业为二元变量，因此，本文采用Probit模型对基准模型(1)进行估计。表1中第(1)列报告了独生子女身份对农民创业影响的估计结果，第(2)列是估计结果的平均边际效应，第(3)列则使用了控制方程法进行估计，第(4)列是控制方程法估计值的平均边际效应。由第(1)列可知，在控制了农民个体特征、家庭特征以及省份固定效应的基础上，独生子女身份会显著抑制农民创业。由第(2)列提供的平均边际效应估计值可知，相较于非独生子女，独生子女创业的概率要明显低2.70%。考虑到独生子女身份这一变量并非外生，因此我们采用控制方程法对该结果进行验证。第(3)列的结果显示，残差项(residual)在1%的水平上具有统计显著性，这意味着独生子女是外生的原假设被拒绝，结果表明，在1%的水平上，独生子女身份对农民创业行为具有显著的抑制作用。由第(4)列提供的平均边际效应估计值可知，相较于非独生子女，独生子女创业的概率要明显低11.3%。对此，可能的解释是，一方面，相比非独生子女，独生子女可以获得更多来自父母的教育投资，这也导致独生子女具有更高的教育水平(郝克明和汪明，2009)，而教育水平越高，农民创业的概率越低(陈刚，2015)。另一方面，独生子女一般初婚年龄更晚、未婚比例更高(Huang等，2017)，而婚姻状况对创业具有促进作用，已婚的居民创业概率更高(赵德昭，2016)。

表1 农村独生子女对创业的影响结果

由于控制方程法能够纠正内生性偏误，使得估计结果更加精准。因此，本文着重讨论控制方程法的回归结果，由表1中的第(3)列和第(4)列可知，控制变量的回归系数与理论预期和经济学直觉基本一致。第一，男性农民对创业具有促进作用，且在5%的水平上显著。与女性相比，男性农民更偏好风险。由于创业属于高风险活动，男性可能会表现出更高的投资偏好。因此，相对于女性农民而言，男性农民可能会更倾向于进行风险较大的创业活动，该结论与现有研究结论是一致的(Ekanem，2015)。第二，在1%的水平上，已婚农民对创业具有显著的促进作用。可能的原因是已婚农民不仅能通过配偶获取更多人力、物质资本上的支持，还能利用配偶的社会关系网络获得更多的创业资源。除此之外，已婚农民在解决创业过程中资金链短缺、市场信息不足等问题上更有优势，这与赵德昭(2016)的研究结论是一致的。第三，家庭平均年龄对农民创业呈现“U型”关系。第四，在1%的水平上，教育水平对农民创业行为具有显著的抑制作用。可能的原因是，教育水平更高的群体通常有更高的概率在劳动力市场上获得更好的就业机会，这显然增加了他们创业的机会成本，消极影响了他们的创业行为。第五，与现有研究得出的结论一致(李涛等，2017)，本文发现受访者父母的创业身份能够显著促进其进行创业。第六，在1%的水平上，家庭规模对农民创业行为具有显著的抑制作用。第七，在1%的水平上，有外出务工经历的家庭成员占比对创业行为具有显著的抑制作用。可能的原因在于有外出务工经历的农民占比越高，家庭中越多成员具有更丰富的工作经验，就越有能力获取稳定高薪的工作，从而提高了农民创业的机会成本。第八，在1%的水平上，2012年家庭可支配收入对创业行为具有显著促进作用。这与已有研究认为收入能够促进创业的结论一致(陈刚，2015)。

（二）内生处理效应

前文中，我们使用控制方程法控制了由遗漏变量导致的内生性问题，然而，每个样本是否成为独生子女并非随机，如出生在计划生育政策实施期间的个体更有可能是独生子女。除此之外，第一胎的性别、家庭经济状况和父母偏好等因素都会影响个体是否成为独生子女(马良等，2016)。这意味着独生子女与非独生子女之间存在着较大的系统性差异。基于此，本文使用内生处理效应模型同时控制可观测因素与不可观测因素造成的样本选择偏差问题①限于篇幅，未列出内生处理效应估计结果，如有需要可联系作者获取。。内生性检验(test of endogeneity)结果表明，在1%的显著性水平上，独生子女在创业决策方程中存在显著的内生性，使用内生处理效应模型能够更加准确地估计独生子女对创业行为的影响效应。非独生子女和独生子女创业行为的结果方程中，父母创业身份和2012年家庭可支配收入对农村非独生子女创业与农村独生子女创业均具有显著的促进作用，有外出务工经历的家庭成员占比对农村非独生子女创业与农村独生子女创业均呈现显著消极的影响。教育水平和家庭规模对农村非独生子女创业具有显著的抑制作用，而婚姻显著促进了农村非独生子女创业；年龄对农村独生子女创业具有显著抑制作用，而男性独生子女更倾向于创业。内生处理效应模型的结果与基准回归结果基本一致，说明前文的结果是比较稳健的。为了直观地反映消除选择偏差后独生子女对创业行为的处理效应，本文计算出了独生子女身份对农民创业行为影响的平均处理效应，其中处理组的平均处理效应(ATT)为-0.1392，总样本的平均处理效应(ATE)为-0.1151，且二者均具有统计学意义。独生子女对创业行为的平均处理效应显著为负，这表明相对于非独生子女，独生子女进行创业的概率更低。

表2 农村独生子女对创业的影响的平均处理效应

（三）扩展的Probit回归

现有关于处理解释变量内生性的实证研究大多使用传统的工具变量法，该方法第一阶段估计使用的是OLS回归，当内生解释变量为二元虚拟变量时，传统的工具变量回归无法得到一致且有效的回归系数。因此，本文通过使用完全信息极大似然法的扩展Probit模型(extended probit model，EPM)估计出更加有效的估计结果。该模型既可以解决解释变量或控制变量的内生性问题，允许内生解释变量为二元变量，又可以解决处理效应中政策变量的非随机分配性以及内生性的样本选择问题。更为重要的是，扩展的Probit回归可以估计出解释变量与控制变量的交互项对创业的影响，以寻找一些特殊的机制关系。回归结果见表3，其中表3中第(1)列为IV-Probit估计结果，第(2)列为使用完全信息极大似然法(FIML)的扩展Probit回归结果。扩展Probit回归结果的第一阶段与第二阶段回归均采用非线性的Probit模型。从IV-Probit与扩展Probit的第一阶段估计结果发现，工具变量以及部分控制变量对独生子女具有统计学意义。第(1)列中内生性检验拒绝了解释变量不存在内生性的原假设，表明独生子女存在内生性问题。第(2)列最下方的Wald值表明扩展Probit模型拟合效果良好。第(1)列和第(2)列均显示，独生子女对其创业概率具有显著消极的影响，但我们认为第(2)列的结果更加有效。这是因为IV-Probit第一阶段回归采用的是OLS，显然相对于非线性Probit模型，第一阶段采用OLS的预测的精度更差，因为OLS并没有完全利用所有信息。值得一提的是，IV-Probit与扩展Probit估计的独生子女方程与创业结果方程的误差项之间相关性系数均显著为正，表明不可观测因素会抑制创业。

表3 农村独生子女与创业：完全信息极大似然估计结果

进一步，我们还探讨了解释变量与所有控制变量的交互项对创业的影响，并发现了一些存在的机制关系①限于篇幅，回归结果以及平均处理效应未列出，如有需要可联系作者获取。，此处我们汇报了家庭规模、外出务工经历、性别的调节效应(图1)。图中每个点表示不同条件下，独生子女对农村创业行为影响的平均处理效应。结果表明，当家庭人口数为1时，农村独生子女对创业的负向影响最大，随着家庭人口数的增加，负向影响逐渐变弱，但当家庭人口数大于或等于8时，置信区间包含0，表明不具有统计学意义；同样的，随着家庭外出务工人数占比的增加，农村独生子女对创业的负向影响逐渐变弱，男性农村独生子女对创业的负向影响要小于女性，且都具有统计学意义。

图1 调节效应分布图

（四）中介机制检验

一般而言，独生子女将享受更多的家庭资源，父母的关注与经济支持都会提升子女的教育水平，较高的教育水平能够让他们拥有更多可供选择的就业机会和更高的工资，从而增加了独生子女创业所面临的机会成本，阻碍了独生子女的创业行为。此外，已婚的独生子女不仅可以获取配偶在人力、物质资本上的支持，还能通过配偶的社会资本扩展自身的社会关系网络，从而增加获取创业资源的有效途径。而且他们的风险承担及缓解融资约束能力也较强(赵德昭，2016)，这无疑增加了他们进行创业的概率。基于此，我们从教育水平和是否已婚的中介效应切入，探究这两个变量在农村独生子女身份与农民创业行为之间的作用方式和效果。结果如表4所示，我们发现，教育水平在农村独生子女对创业行为的影响中所起到的中介效应是-0.0379，中介效应的置信区间不包含0，这意味着教育水平的中介效应具有显著的统计学意义。同样的，是否已婚在农村独生子女对创业行为的影响中起到的中介效应是-0.0964，中介效应的置信区间不包含0，是否已婚起到的中介效应具有显著的统计学意义。可以看出，在农村独生子女对创业行为产生影响的过程中，教育水平和是否已婚均起到显著的负向中介效应。进一步，我们探讨农村独生子女身份如何影响教育水平和婚姻状况，进而影响其创业行为，这两条作用路径如图2所示。我们发现，其中一条路径是，农村独生子女能够获得更高的教育水平，而教育水平会对其创业行为产生显著的负向影响；而另一条作用路径是，农村独生子女身份会降低其婚配的概率，而婚配却能够显著提高其创业的概率。

图2 中介效应

表4 农村独生子女对创业影响的中介效应检验结果

（五）稳健性检验①限于篇幅，稳健性检验结果未列出，如有需要可联系作者获取。

1. 剔除直辖市

在本文样本所覆盖的14个省份中，由于北京和重庆属于直辖市，它们的政治和经济等外部环境与其他城市内样本有着明显的差异性，极有可能会影响个体创业决策，在估计的过程中，外部环境的差异性可能会导致估计的偏误。为此，我们剔除了北京和重庆两个城市的样本，然后分别使用Probit、控制方程法、IV-Probit和扩展的Probit进行估计。控制方程法结果显示，残差项(residual)显著，即独生子女身份这一变量具有显著的内生性，控制方程法、IV-Probit和扩展的Probit均控制了独生子女的内生性，且结果表明，剔除直辖市后，在1%的水平上，农村独生子女更不倾向于创业。与未剔除直辖市样本的回归结果相比，剔除之后的回归结果的系数绝对值变化不大，系数方向和显著性仍保持不变。由此可见，本文的研究结果具有较强的稳健性。

此外，就业身份为家庭帮工的样本和其他样本在做就业决策时会受到不同因素的影响，本文剔除了就业身份对家庭帮工的样本以及同时剔除直辖市和家庭帮工的样本重新进行回归，结果与剔除直辖市的结果是一致的。

2. 不同类型的创业

为进一步检验本文研究结果的稳健性， 蓂喆本文参考普 和郑风田(2016)的文章，将创业进一步分为“自雇型”创业和“老板型”创业，若没有雇用家庭以外的人则为自雇型，否则为老板型。从扩展Probit回归结果可以发现，独生子女方程与创业结果方程的误差项之间相关性系数均显著为正，表明不可观测因素会抑制创业。Wald值表明扩展Probit模型拟合效果良好。扩展Probit回归结果还表明，无论是“自雇型”创业，还是“老板型”创业，独生子女均对农民创业具有显著的消极影响。

3. 分地区回归

在中国，不同区域间政治、经济、文化存在较大差异，外部环境的差异可能会对估计结果产生影响。考虑到本文14个省份的样本中广东和云南农村地区实行“二孩”政策，我们剔除掉该地区的样本，将剩下的样本分为“一孩”政策地区样本(包括北京、重庆、四川和江苏4个省份)、“一孩半”政策地区样本(包括山西、辽宁、甘肃、安徽、山东、河南、湖北和湖南8个省份)和“一孩与一孩半”政策地区样本(12个省份)，并利用内生处理效应模型重新估计了独生子女身份对不同地区农民创业影响的平均处理效应。结果显示，“一孩”政策地区独生子女的ATT和ATE均为负，ATT在5%的水平上显著，ATE在1%的水平上显著；“一孩半”政策地区的ATT和ATE均在10%的水平上为负。“一孩与一孩半”政策地区的ATT和ATE均在1%的水平上为负。剔除掉“二孩或多孩”政策地区后，“一孩”政策地区、“一孩半”政策地区以及“一孩与一孩半”政策地区农村独生子女更不倾向创业。本文的结果具有较强的稳健性。

五、结论与建议

受独生子女政策30多年影响的中国，独生子女家庭已经成为当前家庭结构的主流模式，而对独生子女相关问题的研究也受到学术界的广泛关注。特别是近年来，面临经济增长速度放缓、就业压力倍增的现实，政策制定者及各界学者重点关注如何促进大众创业，尤其是农村劳动力的创业行为。在这种经济背景下，独生子女身份会对农民创业行为产生怎样的影响，其中的作用机制是什么？对这一系列问题的回答不仅关乎到计划生育政策影响中国农村经济长期发展的科学评价，而且还关乎到政府有关部门如何制定出科学有效的政策来促进农村经济的长期发展。有鉴于此，本研究利用2014年执行的中国家庭收入调查(CHIP2013)数据，系统地考察了农村独生子女身份对创业行为的影响及其作用机制。

实证分析的结果表明，独生子女身份对农民创业行为具有显著的抑制作用，不过，这种抑制作用会由于某些家庭特征和个体特征的差异而呈现出明显的异质性。具体而言，家庭规模、外出务工经历、男性性别会显著弱化独生子女身份对农民创业行为的抑制作用。进一步研究发现，农村独生子女身份主要通过两条路径来抑制农民的创业行为。其一是，农村独生子女能够获得更高的教育水平，较高的教育水平有助于他们在劳动力市场上找到工作，从而增加了他们创业的机会成本，抑制了他们的创业行为；其二是，农村独生子女会推迟结婚年龄，未婚比例更高，这缩小了他们分散创业风险的社会关系网络，抑制了他们的创业行为。在这两条路径中，教育水平和婚配在农村独生子女与农民创业行为之间起到显著的负向中介效应。最后，本文使用多种方法进行稳健性检验，表明结果具有较强稳健性。

本文的研究结论也为政策制定者和执行者提供了一定的经验证据。其一，尽管政府制定计划生育政策的目的在于提高人力资本的质量，然而，本文的研究结论表明，独生子女身份对农民创业具有显著的抑制作用。为此，政府部门应该认真思考如何缓解或消除独生子女身份对创业的抑制效应。值得庆幸的是，中国于2016年全面放开了“二孩政策”，积极鼓励农民响应国家政策，生育二孩。根据本文的研究结论可知，这一政策的实施将有可能从根源上抑制独生子女身份对创业的消极影响。不过，尽管“二孩政策”已经全面放开，但它仍然只能在短期内缓解生育率下降的趋势，其长期的生育红利效应仍需拭目以待。在当前社会变迁的现实背景下，生养成本以及社会保障的普及等因素已经成为影响农村生育率的关键因素。为了避免落入“低生育陷阱”，从根源上切断独生子女身份对中国农村经济的长期影响，政府部门应该基于中国的实际情况，鼓励农民生育要从建立鼓励生育的制度政策体系出发，采取各种有效的措施切实地降低农民生养子女的成本。其二，采取相应的对策切断农村独生子女身份消极影响创业的潜在路径。本文的研究结论表明，农村独生子女身份会通过提高教育水平对创业产生消极影响。事实上，这条路径的作用可以理解为教育水平的提高会增加创业的机会成本，从而抑制创业。为此，政府部门应该着力降低农村受教育程度高的独生子女参与创业的机会成本，例如降低市场准入门槛、简化行政审批手续、营造良好的创业环境、提供创业贷款担保和贴息等。此外，本文的研究结论还表明，农村独生子女结婚的概率降低会对创业产生消极影响。为此，政府部门应该采取各种有效的措施为农村单身的独生子女搭建“恋爱”平台，帮助他们扩大社交半径，获取更多的婚恋资源，从而提高农村独生子女结婚的概率。与此同时，政府还需要进一步纠正扭曲的农村婚姻市场，引导农村独生子女建立正确的婚恋道德观和行为模式，从而建立和谐稳定的婚姻家庭关系。