返乡创业者的外出经历与电商创业——基于全国返乡创业调查数据的分析

何晓斌， 柳建坤

(清华大学 社会科学学院， 北京 100084)

一、问题的提出

随着互联网的普及和农村物流体系的完善，中国政府将电子商务(简称“电商”)作为推动农村产业转型升级和提高农民收入的重要手段。自2014年起，中央政府出台的“一号文件”多次强调要大力推进农村电商发展。中央多个部委先后20余次出台电子商务的相关政策，并且鼓励农村电子商务示范村建设，大力完善宽带网络、快递配送、冷链物流等支撑服务体系。与此同时，阿里巴巴等互联网企业纷纷将电商服务平台下沉到农村地区，催生了以“淘宝村”为代表的电子商务专业村，甚至在个别地区出现了电子商务村连片发展的集群现象。根据《中国农村电子商务报告(2018—2019)》显示，2018年全国农村网络零售额达1.37万亿元，同比增长30.4%，比全国网络零售额增速高出6.5个百分点，占全国网络零售额的15.2%。另外，截至2018年年底，中国的淘宝村数量已达3 202个，淘宝村网店年销售额超过2 200亿元，带动就业机会数量超过180万个①。大多数农户是小生产经营者，他们在对接大市场时常常面临信息不对称、销售渠道狭窄等问题，而电子商务可以帮助其及时获取市场信息，降低信息搜寻成本，并且拓展销售渠道，从而提高生产经营效率，进而带来物质福利与精神福利的同步增加[1-3]。尽管电子商务对农户经营活动的影响以正面为主，但即使是在同一地区的相同产业下并不是所有农户都会使用电子商务，仍有一部分农户尚未采用电子商务。由此提出的问题是：什么因素影响了农户使用电子商务这种行为？对这一问题的回答将帮助地方政府深化对电子商务发展规律的认识，在此基础上制定电商扶持政策，科学引导农户将电子商务与创业活动紧密结合，从而提高电子商务促进农村经济发展的边际效益。

学术界已从多个方面讨论了农户使用电子商务的影响因素，包括农户的个体特征、信息获取渠道、区域环境和社会关系网络[4-7]。这些文献为理解农户使用电子商务的逻辑提供了很大帮助，具有重要的学术和实践价值，但仍有可完善的空间。第一，已有关于农村电商的文献主要是以从事农业的农户作为研究对象，较少考虑从事非农产业的农村创业者；第二，此前的研究是将农村居民作为一个整体来考察其使用电子商务的行为，但忽视了农村创业者内部不同成员存在的差异性，集中体现为缺少针对返乡创业者的研究。事实上，返乡创业者已成为农村创业活动的重要组成部分，农业农村部发布的消息显示，到2018年底返乡创业人员已达780万，其中农民工540万人，占70%。根据统计数据，目前绝大多数的返乡创业项目属于三次产业融合领域，并且返乡创业者使用电子商务的比例远高于本地农户②；第三，虽然已有不少学者强调社会关系网络对农户使用电子商务的影响，但其所讨论的社会网络往往是基于血缘、地缘纽带形成的“社会性关系网络”，对其他类型的社会关系网络所发挥的作用则讨论甚少。而且，现有研究主要关注社会关系网络对农户采纳电子商务行为的直接影响，较少考虑社会关系网络作为作用机制所发挥的间接影响。现有针对返乡创业者的研究表明，该群体所拥有的外出经历可以帮助其在流入地构建新的社会关系网络，这对其在返乡后比本地农民更加积极地进行创业并在创业绩效上取得优势具有显著影响[8-9]。因此，在以返乡创业者作为研究对象时，应重点考虑外出经历、社会关系网络与使用电子商务行为之间的关系；第四，既有文献所使用的数据主要来自对特定省份的少数农户的问卷调查，样本规模小，且不具有全国代表性，从而削弱了研究结论的推论意义。

鉴于此，本文以返乡创业者为研究对象，利用在2019年对29省2 131个家返乡创业企业采集的数据考察了外出经历对使用电子商务的影响及其作用机制。研究发现，外出创业经历会促进返乡创业者使用电子商务，但外出务工经历对返乡创业者使用电子商务没有显著影响。进一步分析发现，市场性关系网络是外出创业经历促使返乡创业者使用电子商务的作用机制。此外，外出创业经历对使用电子商务的正向影响主要存在于初期投资规模小且从事第三产业的返乡创业者上。

与已有文献相比，本文的贡献体现在以下四个方面：一是研究对象更加聚焦。此前的研究主要关注在农村地区从事农业的所有农户，但以返乡创业者为研究对象的实证文献相对较少。第二，从外出经历的角度提出了关于农户使用电子商务行为的新解释。第三，深化了关于社会关系网络与农户使用电子商务行为关系的认识。此前研究所讨论的社会关系网络主要是“社会性关系网络”，并且关注其所发挥的直接影响。本文聚焦于返乡创业者拥有的“市场性关系网络”并关注其在外出创业经历与使用电子商务行为之间发挥的中介作用；第四，本文使用的数据具有样本规模大和代表性强的优势，大大提高了实证结果的可靠性和精确性。

二、理论基础与研究假设

(一)务工经历、创业经历与返乡创业者电商创业

发现商业机会是创业的首要条件，但能否获取关于创业机会的信息又与创业者拥有的先前知识(prior knowledge)存在紧密联系。研究表明，先前知识越丰富，创业者识别创业机会的能力越强，对自己有能力利用创业机会越有信心，因而做出创业决策的可能性更大[10]。特别是对于资源禀赋匮乏且风险承受能力弱的农户而言，先前知识对其开展创业活动的影响更加明显[11]。实践是知识产生的根本来源，而先前知识则来源于人们在过去开展的各种实践活动。然而，由于实践方式的不同，人们所拥有的先前知识存在很大差别。具体到创业活动，郭红东、周惠珺[12]将先前知识的来源划分为工作经历、创业经历和培训经历三种类型。由于本文关注的是拥有外出经历的返乡创业者，因而主要讨论在外地的工作经历和创业经历所产生的先前知识与该群体使用电子商务行为之间的关系。

返乡创业者在外地工作时主要从事的是非农工作，这有助于积累在所工作行业的知识，强化专业技能，并且扩大眼界见识，由此获得的人力资本可以提高信息获取和解读能力，从而发现潜在的创业机会[10]。由于返乡创业者在外地主要从事非农工作，他们的收入也要高于农村本地居民，这为其开展创业活动提供资金支持[13]。另外，在外地的工作经历可以显著提高个体的自我效能感，这可以增强其承担不确定性的信心，从而更可能做出创业决策[14]。

与仅在外地务工相比，农民在外出创业过程中能够积累更多的资本，从而为其在返乡后创业提供更好的物质基础和更直接的经验准备。其一，创业所获得的经济收益通常要高于务工，因而在先前创业过程中所积累的财富能够为其在返乡后开展创业提供充足的资金支持。其二，对于有创业经历的农民而言，由于已经拥有了如何识别和利用创业机会的真实体验，因而他们对创业活动的适应性更强，可以利用已有的创业经验在新的环境下搜集信息并从中识别新的创业机会，进而做出创业决策[15]。其三，在二次创业过程中，返乡创业者的创业经历可以为其提供处理创业障碍时所需的知识和经验，这有助于减少个体面对高风险活动时普遍出现的焦虑、悲观、紧张等负面情绪[16]，从而促使其做出冒险性活动。

综上所述，对于返乡创业者而言，他们所拥有的由务工经历和创业经历所形成的先前知识对其识别创业机会、做出创业决策具有很大的帮助，这一点在此前的研究中已经得到了证实[9]。电子商务是对企业既有运营模式的创新，因而电商创业本质上是一种创业活动，而务工经历和创业经历都可能是促使返乡创业者使用电子商务的原因。据此，本文提出如下研究假设。

假设1：外地工作经历越丰富，返乡创业者更可能使用电子商务创业；

假设2：外地创业经历越丰富，返乡创业者更可能使用电子商务创业。

(二)创业经历、市场性关系网络与返乡创业者电商创业

社会关系网络为个体开展经济行动提供物质或非物质资源的支持[17]。在熟人社会占主导地位的农村地区，社会关系网络对农民的创业活动具有重要影响。研究表明，在农村地区，个体在其所处的社会关系网络中接触的人越多，或者与网络中其他成员的联系越紧密，其创业动机越强烈，并且获得的创业资源越丰富[18-19]。作为一种新兴的企业运营模式，电子商务在农村地区的扩散在很大程度上就是通过社会关系网络中的创业榜样来实现的。中国的农村地区长期以来是一个熟人社会，当地居民处于由血缘、地缘等纽带组成的关系网络之中，日常性互动非常频繁，这使得信息传递非常迅速，从而缓解了信息不对称问题。而且，网络成员之间的高频率互动有助于增强关系的密切程度，这使得关系带有强烈的人情因素，从而使网络内部的人际信任处于较高水平。这样，当农村地区出现成功的创业者时，他们很可能成为创业榜样，激励其他农民进行创业，具体的机制如下：其一，由于处于相同的社会关系网络，关于成功创业者的信息会迅速地在网络内部传播，这为其他成员识别创业机会提供了信息资源；其二，网络成员具有很大的相似性，因而当出现创业成功者时，网络中的其他成员也会认为自己拥有实现创业成功的品质，由此产生较高的创业效能感，从而激励其模仿他人进行创业[20]；其三，由于与创业成功者在地理上邻近，并且存在人情关系，其他农民可以近距离地观察创业榜样的实践并直接请教，这使其可以积累进行创业所需的知识和技能[21]；其四，社会关系网络中的创业成功者可以为其他成员分析创业形势，指出他们的优势和不足，或者直接传授与创业有关的知识和技能[22]。因此，当电子商务被某个农户率先使用后，与其处于相同社会关系网络的农户更可能模仿其行为，从而实现电子商务在农村地区的扩散。这一点在针对“淘宝村”的经验研究中得到了证实，也即“淘宝村”在早期阶段主要是依靠民间自发力量实现发展的，集中表现为淘宝网店从亲戚、朋友、邻里等熟人关系网络逐渐向外扩散[23]。

需要指出的是，由于关系的性质存在差别，社会关系网络的类型具有多样性。郭红东、丁高洁[24]将农户的社会关系网络划分为“社会性关系网络”和“市场性关系网络”两种：前者是指基于长期的日常性交往所形成的人际关系网络，例如宗族网络、朋友网络、邻里网络等；后者是指“基于单纯的商业交易原则，通过谈判对双方的利益、责任和风险进行清晰的界定，并通过长期的市场买卖关系形成相互之间的信任关系”。与社会性关系网络主要基于强关系建立不同，处于市场性关系网络的行动者之间的关系是以弱关系为主，因而它能够为网络成员提供异质性信息和多元化的资源[25]。对于资源禀赋匮乏的农户而言，其在创业准备阶段往往是通过社会关系网络来获取资源，而这种社会网络是以其在当地早已建立的社会性关系网络为主[10]。但随着创业活动不断深入，农户与本地和外地的客户、生意伙伴进行经济交易的可能性不断提高，从而可以建立起市场性关系网络并将其不断扩展。国外的研究表明，随着创业年限的增长，这种市场性关系网络对企业获取经济资源的作用不断变大[26]。但从农户的实际情况来看，其在农村地区建立的社会性关系网络根深蒂固，并且交易成本更低，因而会更加频繁地使用社会性关系网络而非市场性关系网络获取创业资源。针对中国农户的研究发现，社会性关系网络和市场性关系网络都对农民创业绩效的提高发挥了显著作用，但比较来看，社会性关系网络对农民创业绩效的影响更大[24]。

由于网络成员的互动不断变化，社会关系网络本身处于不断变迁的状态。对于返乡创业者而言，虽然其在未外出之前与当地居民交往密切，但由此形成的社会性关系网络在其流动到外地后开始瓦解。针对国际移民的研究表明，出国务工有助于劳动者积累经济资本和人力资本，但会使其在家乡的社会资本受损，从而会弱化外出务工对创业的积极作用[27]。这一发现在针对中国返乡农民工的研究中得到印证。周广肃等[13]对CHIP数据的分析发现，外出务工经历在一定程度上损害了农民工在家乡的社会资本，并且这种削弱效应在宗族文化强的地区更加突出，从而不利于提升创业绩效。虽然外出经历会使返乡创业者在家乡的社会性关系网络变小，但会帮助其在外地与背景更加多元的人们进行交往，从而构建起全新的、成员高度异质的社会关系网络，其中包括市场性关系网络。

值得注意的是，返乡创业者所拥有的市场性关系网络很可能来自其先前的创业经历而非工作经历。虽然农民在外地工作的过程中会建立新的社会关系网络，但主要是在劳动力市场建立的业缘关系网络，或是在居住地建立的朋友关系网络和邻里关系网络[28]。而在外地有创业经历的农民直接与客户、生意伙伴接触，由此建立市场性社会关系网络，并在其返回家乡后加以维持，从而为其再次创业提供资源支持。因此，有创业经历的返乡创业者更可能拥有市场性关系网络，这有助于提高其识别创业机会的能力，获得更多的创业资源，并与网络中的其他成员交流经营管理经验，从而有更大的可能进行电商创业。据此，本文提出如下研究假设：

假设3：外出创业经历有助于建立市场性社会关系网络，进而促使返乡创业者进行电子商务创业。

三、研究设计

(一)数据来源

本研究使用的数据来自北京师范大学劳动力市场研究中心和北京工商大学返乡创业项目组于2019年1—7月份联合对中国29个省、市、自治区的返乡创业企业开展的调查。该调查以国家发展和改革委员会等部门联合发布的全国返乡创业试点地区作为抽样框，通过全国15所高校和科研单位的在读学生以及项目组直接到公布的典型返乡创业地区进行调查，所调查的对象均为返乡创业企业。调查问卷分为六个模块，覆盖了有关返乡创业者及其企业的详细信息，包括：(1)创业后企业发展情况；(2)返乡创业行为；(3)返乡创业企业运营情况；(4)创业后企业发展情况；(5)创业者的社会资本及培训情况调查；(6)企业主的满意度。

本次调查共发放问卷6 000份，回收调查问卷3 120份，有效调查问卷2 139份，问卷回收率和有效问卷回收率分别为52%和36%。在剔除了变量含有缺失值的样本后，最后纳入分析过程的样本为2 131家企业。需要说明的是，本次调查的时间是在乡村振兴战略实施之后，并且在样本的规模和代表性上都得到了保证，因而所收集的数据可以较好地反映乡村振兴战略实施后返乡创业企业的经营情况。

(二)变量设定及描述性统计

1.变量设定

(1)因变量。使用电子商务。参考已有文献的做法[5]，本文根据电商渠道来设计关于使用电子商务的指标。一是独立网站电商，即返乡创业者拥有自己的企业网站并借助其开展经营活动。该指标对应的题项是“返乡创业的企业是否开设网站？”，答案编码方式为：0=否，1=是。二是第三方平台电商，即返乡创业者在专业电子商务平台上开设网店并从事经营活动。该指标对应的题项是“您返乡创业的企业是否有淘宝店或微店？”， 答案编码方式为：0=否，1=是。

(2)自变量。外出经历。拥有外出经历是返乡创业者共同具有的特征，但他们在流入地的工作状态存在差别，大体上可以分为务工和创业两种类型。在本次调查中，受访者被询问了他们在外地务工和创业的持续时间。根据对这两个问题的回答，本文构建了“外出务工经历”和“外出创业经历”两个连续变量。

(3)机制变量。市场性关系网络。郭红东、丁高洁[24]根据创业者与客户和生意伙伴联系程度、通过客户和生意伙伴获取有价值的信息并建立同他人联系程度来测量市场性关系网络。参考这一做法，本文根据问卷中“私营企业主是好友的人数”来测量返乡创业者拥有的市场性关系网络。该变量的取值越大，表示返乡创业者的市场性关系网络的范围越大。

(4)控制变量。本文在计量模型中加入了一系列影响返乡创业者使用电子商务的控制变量。借鉴曾亿武等[23]的做法，首先加入了返乡创业者个体特征的变量，包括性别、年龄、婚姻状态、户口性质、受教育年限、政治面貌、家庭人口数和风险承担能力。在此基础上，加入了企业层面的变量，包括企业规模、企业销售收入和企业所在行业③。为了排除地区固定效应对实证结果的干扰，本文进一步加入了控制省份的虚拟变量。

2.描述性统计

主要变量的定义及描述性统计结果见表1。结果显示，在2 131家返乡创业企业中，使用独立网站电商的企业所占的比例为22%，使用第三方平台电商的企业所占比例为19%。返乡创业者在外地务工的平均时间大约为6年，在外地创业的平均时间不到3年。返乡创业者拥有的私营企业主朋友人数平均为12人，这表明该群体所拥有的市场性社会关系网络具有相当大的规模。从个人特征来看，返乡创业者中超过70%为男性，平均年龄为41岁，拥有配偶的比例超过90%，拥有非农户口的比例为34%，平均受教育年限接近12年，拥有党员身份的比例为15%，平均家庭人口为4人，风险承担能力高于一般水平。从企业特征来看，返乡创业企业雇佣的员工数为14人，在2018年的销售收入在41万～60万元之间。

表1 主要变量的描述性统计

(三)模型设定

本文考察务工经历和创业经历对返乡创业者使用电子商务的影响。由于独立网站电商和第三平台电商这两个测量采纳电子商务行为的指标均为虚拟变量，即取值为0或1，所以本文可以采用Probit模型进行估计，构建模型如下：

EC_WBi=α1+β1OUT_WORKi+γ1OUT_ENTREi+δ1Χi+εi

(1)

EC_PMi=α2+β2OUT_WORKi+γ2OUT_ENTREi+δ2Χi+εi

(2)

在以上两式中，EC_WBi表示返乡创业者i是否使用独立网站电商，EC_PMi表示返乡创业者i是否使用第三平台电商。OUT_WORKi表示返乡创业者i在外地务工的时间，OUT_ENTREi表示返乡创业者i在外地创业的时间。Χi表示一组来自返乡创业者个体、企业和地区层面的控制变量，εi是随机扰动项。β和γ是本文最关心的系数：如果β>0，表示外出务工经历对返乡创业者使用电子商务具有正向影响；如果γ>0，表示外出创业经历对返乡创业者使用电子商务具有正向影响。

四、数据分析结果

(一)外出经历对电商创业影响的基准回归结果

表2的前两列报告了使用Probit模型估计外出经历对返乡创业者使用独立网站电商的影响结果。为方便解释，表中列出的数值为各解释变量的边际效应。模型1只纳入了外出务工经历和外出创业经历两个变量，回归系数分别为-0.001和0.01，但只有后一变量在统计上显著(p<0.01)。模型2加入个体特征变量、企业特征变量和省份虚拟变量。外出创业经历变量的系数为0.004，且仍在5%水平上高度显著，这说明外出创业时间每增加1年，返乡创业者使用独立网站电商的可能性增加4%。因此，外出创业经历可以提高使用独立网站电商的可能性，但外出务工经历没有显著影响。

表2的后两列报告了使用Probit模型估计外出经历对返乡创业者使用第三平台电商的影响结果，建模策略与以独立网站电商为因变量的分析保持一致。在模型3中，外出务工经历变量仍不在统计上显著，而外出创业经历变量的系数为0.006，且在1%水平下显著。模型4加入了个体特征变量、企业特征变量和地区虚拟变量，外出创业经历变量的系数值有所下降，但在5%水平下显著，这说明外出创业时间每增加1年，返乡创业者使用第三平台电商的可能性增加4%。

由此可见，外出创业经历会对返乡创业者使用独立电商和第三平台电商都具有促进作用，并且这一效应会随着时间增加而变大，但外出务工经历对返乡创业者使用任何渠道的电商都没有显著的影响。本文认为，与务工经历相比，创业经历与人们进行二次创业的关系更加直接，因而创业经历对返乡创业者采纳电子商务的影响可能大于务工经历的影响。假设2得到验证，但假设1未得到证实。

(二)稳健性检验

样本选择偏差是造成基准回归结果有偏的重要原因。因为个体是否选择外出务工或外出创业会受到各种可观测的因素和不可观测因素的影响，这导致根据自变量对样本进行分配并不是随机的，最终使估计结果可能存在偏误。对此，本文采用倾向得分匹配法(propensity score matching, PSM)构建反事实框架进行纠正。分析思路如下：第一，将“外出务工经历”和“外出创业经历”两个连续变量转换为虚拟变量。操作化方法为：将大于“0”的值编码为1，视为“有外出务工经历”和“有外出创业经历”；将等于“0”的值编码为0，视为“无外出务工经历”和“无外出创业经历”。第二，将控制变量浓缩成一个指标，计算出个体外出务工或外出创业的倾向值。第三，采用三种匹配方法(最近邻匹配、半径匹配、核匹配)对实验组和控制组进行匹配，将倾向值相近的个体归为一组，同一组样本具备相似的特征。第四，计算实验组和控制组样本在电商采纳行为上的差异，即实验组的平均处理效应(average treatment effect on the treated，ATT)，表示外出务工和外出创业的净效应。

表2 外出经历对电商创业影响的回归结果

表3报告了采用不同匹配方法计算的 PSM 分析结果，控制变量与表2中的模型2和模型4相同。Panel A中的ATT的取值都不在统计上显著，而Panel B中的ATT的取值(因变量为“使用独立网站电商”)都在统计上显著为正。这说明有外出务工经历的返乡创业者与有外出务工经历的返乡创业者在电商创业行为上并无显著差异，但有外出创业经历的返乡创业者与无外出务工经历的返乡创业者更倾向于电子商务创业。因此，在运用倾向得分匹配法解决样本选择偏差问题后，外出务工经历对电商创业行为的影响并不明显，但外出创业经历对电商采纳行为的正向仍然存在。假设1仍未得到证实，假设2再次得到验证。

(三)中介效应检验

在证实了外出创业经历对返乡创业者使用电子商务具有促进作用的基础上，需要进一步考察这一关系形成的作用机制。在理论分析部分，本文从市场性关系网络的角度阐释了外出创业经历促进农村居民使用电子商务的逻辑，也即创业经历可以帮助返乡创业者建立市场性关系网络，从而模仿网络中的其他成员使用电子商务。为验证市场性关系网络可能发挥的中介效应，本文首先采用Baron & Kenny提出的机制检验方法[29]，它的基本原理是：以解释变量X对被解释变量Y具有统计上的显著作用作为前提，机制变量Z的变化一方面显著受到变量X的影响，同时又对Y的变化具有明显作用。具体的检验过程分为三个阶段：第一步，将因变量对自变量进行回归。第二步，将机制变量对自变量进行回归。若系数在统计上显著，表明机制变量会受到自变量的影响。第三步，将因变量对自变量和机制变量进行回归，并且将这一步所得到的自变量系数与该变量在第一步中的系数进行比较。如果系数不显著或者显著但系数绝对值下降，则可以证明中介效应是真实存在的。

表3 倾向值匹配结果

表4报告了中介效应的检验结果，控制变量与表2中的模型2和模型4相同。模型3采用OProbit模型估计，其余模型均采用Probit模型估计。模型1和模型2报告的是第一步的回归结果，即以是否使用电子商务为因变量(独立网站电商和第三平台电商)，以外出创业经历为自变量，再加上其他控制变量。结果显示，外出创业经历对返乡创业者使用独立网站电商和第三平台电商都有促进作用，因而可以继续进行中介效应检验。模型3反映的是第二步的回归结果，即仍以外出创业经历为自变量，但以市场性关系网络为因变量。结果显示，创业经历可以显著拓展返乡创业者的市场性关系网络。模型4和模型5是第三步的回归结果。结果显示，市场性关系网络变量的系数都在1%水平上显著为正，这表明市场性关系网络会促使返乡创业者使用独立网站电商和第三平台电商。但与模型1和模型2相比，外出创业经历变量在模型3和模型4中的系数值明显变小，并且显著性水平下降。根据检验中介效应存在的标准，可以认为市场性关系网络是创业经历促使返乡创业者使用电子商务的作用机制。即外出创业可以拓展返乡创业者的市场性关系网络，进而促使其在企业经营中应用电子商务。这样，本文提出的假设3得到证实。

此外，本文采用KHB方法[30]测算市场性关系网络所产生的中介效应大小。模型设定的策略如下：简化模型纳入了自变量和其他控制变量，汇报的是自变量对因变量的总效应。完全模型进一步加入机制变量，展示的是自变量的直接效应。这样，总效应与直接效应的差值就是核心自变量的间接效应，也即中介变量所发挥的作用。表5的结果显示(控制变量与表2中的模型2和模型4相同)，当纳入了市场性关系网络变量后，自变量(外出创业经历)的直接效应明显下降，从而产生了较大的间接效应，其贡献率大约在7%～10%左右，并且在统计上显著。这再次证实了市场性关系网络是创业经历促使返乡创业者使用电子商务的机制。

表4 市场性关系网络的中介效应检验结果

表5 中介效应检验结果(KHB)

(四)异质性分析

1.按照初期投资规模划分

创业项目的发展潜力在很大程度上取决于企业在初期的投资规模。返乡创业者在外地创业过程中可以积累经济资本，这为其返乡后的创业项目提供资金支持。不过，返乡创业者本身的积蓄较为有限，很难维持投资规模较大的创业项目，因而更可能从事投资规模相对较小的创业项目。这一点也得到了经验证据的支持。徐超等[8]对CHIP数据的分析发现，虽然外出经历可以提高农民工返乡创业的可能性，但这一效应仅在初始投资规模较小的创业项目上显著。由于使用电子商务也属于一种创业活动，因而创业经历的影响很可能因初始投资规模的不同而存在差别。

为验证上述假设，本文按照初期投资规模对创业项目进行分类。本次调查向受访者询问了“返乡创业初期共计投入了多少钱(万元)？”，根据受访者对该问题的回答，本文将初始投资金额大于中位数(20万)的创业项目定义为大规模投资创业项目，将初始投资金额小于或等于中位数的创业项目定义为小规模投资创业项目，进而分别建立回归模型进行分析，具体的结果见表6(控制变量与表2中的模型2和模型3相同)。可以看到，外出创业经历变量在所有模型的系数都为正，但仅在模型3中具有显著性(p<0.05)，这说明对于从事小规模投资创业项目的返乡创业者而言，外出创业经历可以提高其使用独立网站从事电商的可能性。

2.按照行业类型划分

电子商务在不同行业中的应用水平存在很大差别，它在日常消费类行业的应用性更广。本文试图考察创业经历对使用电子商务的影响是否存在行业异质性。本次调查根据《国民经济行业分类》(GB/T 4754—2011)对返乡创业企业的行业属性进行了划分，据此可以设置一个包含三大产业的定类变量(0、1、2分别代表第一、二、三产业)。描述性统计结果显示，在2 131个样本中，有1 485家企业属于第三产业，占比接近70%。表7的回归结果显示(控制变量与表2中的模型2和模型4相同)，外出创业经历变量的系数仅在模型6中显著为正(p<0.05)，这表明外出创业可以提高从事第三产业返乡创业者使用电子商务的可能性，但在第一、二产业中的影响并不明显。

表6 分样本检验(根据初期投资规模)

表7 分样本检验(根据行业属性)

五、结论与讨论

推动农村创业项目与电子商务相结合对于实现农村经济高质量发展具有重要意义。本文以返乡创业者作为研究对象，聚焦于该群体独有的外出经历，分别考察了务工经历和创业经历对使用电子商务的影响。本文的主要结论是：第一，外出创业经历可以显著提高返乡创业者使用独立网站电商和第三平台电商的可能性，但外出务工经历对返乡创业者使用电子商务的影响并不明显。第二，市场性关系网络是外出创业经历促使返乡创业者使用电子商务的作用机制，也即外出创业经历可以拓展返乡创业者的市场性关系网络，进而促使其在企业经营中应用电子商务。第三，外出创业经历对返乡创业者使用电子商务的正向影响具有异质性。从初期投资规模来看，外出创业经历主要对投资少的返乡创业者使用电子商务产生影响；从行业属性来看，外出创业经历主要对从事第三产业的返乡创业者使用电子商务产生影响。

返乡创业者是农村创业活动的重要参与者，并且由于该群体在经济资本、人力资本和社会资本上较未外出的农民更有优势，因而在推动农村产业转型升级方面发挥着重要的引领作用。

本文的实证结果在推动返乡创业者的电商创业实践方面具有重要的政策含义：第一，政府应遵循电商创业实践规律，尊重返乡创业者的主观意愿，切忌以“一刀切”的思路要求所有返乡创业者使用电子商务，而是应根据务工经历和创业经历对该群体的成员进行甄别，进而有针对性地设计扶持电商创业的政策。第二，政府应抓紧培育电商带头人，并且邀请那些拥有丰富的创业经历和广泛的市场性关系网络的返乡创业者来担任，充分发挥其示范效应，提高电商创业的吸引力，推动电商创业项目的集群式发展。第三，拥有创业经历的返乡创业者应发挥自身优势，充分利用已经建立的市场性关系网络，加强与在外地有业务往来的生意伙伴和客户的联系，获取关于电子商务的新技能、新模式和新业态的信息，并根据创业项目的实际情况进行应用，进一步提高电商创业的绩效水平。第四，由政府牵头开设电商培训课程和举办电商创业竞赛。这不仅可以为返乡创业者交流电商创业经验并建立商业联系搭建平台，而且能够提高当地农户对电子商务的了解程度和接受程度，从而提高农民电商创业的积极性。

注 释：

① 资料来源：《中国淘宝村研究报告(2018年)》。

③ 根据国家统计局设定的行业分类标准，本次调查提供了18个行业选项，具体为：(1)农、林、牧、渔业；(2)采矿业；(3)制造业；(4)电力、热力、燃气及水生产和供应业；(5)建筑业；(6)批发和零售业；(7)交通运输、仓储和邮政业；(8)住宿和餐饮业；(9)信息传输、软件和信息技术服务业；(10)金融业；(11)房地产业；(12)租赁和商务服务业；(13)水利、环境和公共设施管理业；(14)居民服务、修理和其他服务业；(15)教育；(16)卫生和社会工作；(17)文化、体育和娱乐业；(18)技术服务业。本文以农、林、牧、渔业为参照组，生成了18个行业虚拟变量。