朱明寶 楊云彥

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 公共管理學(xué)院， 湖北 武漢 430073)

根據(jù)城市經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，城市規(guī)模會(huì)產(chǎn)生集聚經(jīng)濟(jì)。而我國(guó)各城市由于自然條件、行政等級(jí)等原因，城市發(fā)展速度不一致，目前的城市規(guī)模也不完全相同，因此我國(guó)各城市的集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)也可能不同，而集聚經(jīng)濟(jì)下的知識(shí)溢出等正外部性可能會(huì)對(duì)市場(chǎng)主體的經(jīng)濟(jì)行為產(chǎn)生重要影響。創(chuàng)業(yè)作為農(nóng)民工參與城市勞動(dòng)力市場(chǎng)的一種重要經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，研究不同的城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的影響，有助于我們認(rèn)識(shí)集聚經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)效應(yīng)，進(jìn)而為推動(dòng)我國(guó)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)、提升城鎮(zhèn)化水平提供經(jīng)驗(yàn)支持。那么城市集聚經(jīng)濟(jì)是否培育了農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)精神，提高了他們的創(chuàng)業(yè)概率？是大城市會(huì)營(yíng)造出更好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境還是中小城市會(huì)營(yíng)造出更好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境？鮮有文獻(xiàn)加以論證，也沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)研究為城市規(guī)模影響農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的差異性提供證據(jù)。

一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

無(wú)論是跨國(guó)移民創(chuàng)業(yè)還是國(guó)內(nèi)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)，一直都是學(xué)術(shù)界討論的熱點(diǎn)問(wèn)題，因而什么因素影響了他們的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)一直受到學(xué)者們的關(guān)注。

國(guó)外關(guān)于移民創(chuàng)業(yè)的影響因素可以歸并為兩類：一類是移民的個(gè)人特征因素，一類是移民所處的外界環(huán)境因素。個(gè)人特征因素包括移民的受教育程度、移民國(guó)居住時(shí)間、社會(huì)資本、勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)、收入水平等。就教育程度而言，有研究發(fā)現(xiàn)教育程度較高的移民從事創(chuàng)業(yè)的可能性更高(Peroni et al.，2016)。就移民國(guó)居住時(shí)間而言，移民在移民國(guó)居住時(shí)間越長(zhǎng)，進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的可能性越大(Hammarstedt，2001；Irastorza et al.，2014)。就社會(huì)資本而言，有研究表明，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、人際信任會(huì)顯著促進(jìn)移民的創(chuàng)業(yè)(Turkina et al.，2013)，這可能是因?yàn)樯鐣?huì)資本幫助他們獲取了更多的創(chuàng)業(yè)資源。就勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)而言，Evans(1989)發(fā)現(xiàn)更多移民國(guó)的工作經(jīng)驗(yàn)有助于創(chuàng)業(yè)，而移民國(guó)之外的工作經(jīng)驗(yàn)不利于創(chuàng)業(yè)。此外，移民的種族(Teixeira et al.，2007)、對(duì)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的感知與風(fēng)險(xiǎn)承受能力(Wagner et al.，2004)也是影響其創(chuàng)業(yè)的重要因素。

影響移民創(chuàng)業(yè)的外界環(huán)境因素又可以分為三個(gè)子類，包括社會(huì)性因素、經(jīng)濟(jì)性因素和政治性因素。在社會(huì)性因素方面，移民來(lái)源國(guó)特征是重要的影響因素，移民來(lái)源國(guó)的智力水平對(duì)自我雇傭具有顯著的積極影響，但這種智力性因素對(duì)自我雇傭的重要性會(huì)隨著移民持續(xù)時(shí)間而下降(Vinogradov et al.，2010)。同時(shí)，來(lái)自具有較高自我雇傭率的國(guó)家或地區(qū)的移民，從事自我雇傭的可能性也較高(Hammarstedt，2001)。此外，移民在移民國(guó)遭受的歧視會(huì)增加他們自我雇傭的可能性(Constant et al.，2006)。在經(jīng)濟(jì)性因素方面，失業(yè)率阻礙了移民的創(chuàng)業(yè)(Irastorza et al.，2014)；融資的難易成為移民創(chuàng)業(yè)過(guò)程中的一個(gè)重要因素(Teixeira et al.，2007)。在政治性因素方面，移民政策和定居政策對(duì)少數(shù)民族移民的創(chuàng)業(yè)會(huì)產(chǎn)生重要影響(Collins，2003)。Wagner et al.(2004)基于在德國(guó)的移民研究發(fā)現(xiàn)，無(wú)論執(zhí)政黨是社會(huì)民族黨還是基督教民主黨，這并不顯著影響他們的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)。

國(guó)內(nèi)關(guān)于農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)影響因素的研究也可以歸納為個(gè)人特征因素和外界環(huán)境因素兩個(gè)方面。在個(gè)體特征因素上，汪三貴等(2010)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，具有大學(xué)學(xué)歷的返鄉(xiāng)農(nóng)民工選擇創(chuàng)業(yè)的概率要高57%；萬(wàn)向東(2008)對(duì)從正規(guī)就業(yè)中分流到非正規(guī)行業(yè)自雇就業(yè)的農(nóng)民工的調(diào)查也發(fā)現(xiàn)，親屬或老鄉(xiāng)等關(guān)系起關(guān)鍵作用。此外，打工時(shí)間的長(zhǎng)短對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)有顯著的影響，隨著打工時(shí)間的延長(zhǎng)，創(chuàng)業(yè)的概率趨于提高；每延長(zhǎng)半年，其概率增加約5%(羅凱，2009)。風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度也是影響農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的重要因素：越是保守的人，回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的可能性越大；越是偏好冒險(xiǎn)的人，回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的可能性越小(陳波，2009)。在外界環(huán)境因素方面，農(nóng)村地區(qū)良好的金融環(huán)境、自然資源的可得性(王西玉 等，2003)、政策支持(程廣帥 等，2013)對(duì)返鄉(xiāng)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)意愿具有顯著的積極影響(寧光杰，2012)。

Sternberg et al.(2004)利用德國(guó)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚顯著促進(jìn)了新企業(yè)的成立。Delgado et al.(2010)利用美國(guó)的調(diào)查數(shù)據(jù)也發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚度高的地區(qū)，新成立企業(yè)數(shù)量增長(zhǎng)更快。但本文與上述研究存在不同之處：一是本文從城市規(guī)模的視角研究集聚經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響；二是上述文獻(xiàn)是基于歐美國(guó)家樣本數(shù)據(jù)，本文則是基于中國(guó)情境的考察，中國(guó)作為發(fā)展中國(guó)家，其創(chuàng)業(yè)環(huán)境與上述研究的樣本國(guó)家存在系統(tǒng)性差異，這使得集聚對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響可能具有國(guó)別差異；三是本文進(jìn)一步考察了城市集聚對(duì)不同類型、不同技能水平以及不同行業(yè)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的影響，這相對(duì)上述研究也有所推進(jìn)。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理還可以發(fā)現(xiàn)，城市規(guī)模可能會(huì)通過(guò)以下三種機(jī)制影響農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)概率。其一是信貸融資效應(yīng)。從當(dāng)前的金融機(jī)構(gòu)分布體系來(lái)看，金融機(jī)構(gòu)和金融服務(wù)主要集中在大城市。一般來(lái)說(shuō)，大城市分布著更多的金融服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，金融咨詢和服務(wù)更加便利，金融制度建設(shè)也更加健全，這有助于為有信貸需求的農(nóng)民工放松資金約束，進(jìn)而提高創(chuàng)業(yè)概率。其二是人力資本效應(yīng)。大城市能夠?yàn)槿肆Y本集聚提供更好的環(huán)境，因?yàn)榇蟪鞘心軌蛱峁└油晟频姆?wù)設(shè)施、更高的工資待遇、更好的發(fā)展空間，往往也集聚著更高教育程度和更高技能水平的勞動(dòng)者，那么農(nóng)民工可以從知識(shí)溢出中提升自身的人力資本水平，獲得創(chuàng)業(yè)所需的知識(shí)儲(chǔ)備；同時(shí)大城市也集聚著更多富有冒險(xiǎn)精神的勞動(dòng)者，這有助于激發(fā)農(nóng)民工的風(fēng)險(xiǎn)精神，提高其創(chuàng)業(yè)的概率。其三是產(chǎn)權(quán)保護(hù)效應(yīng)。城市規(guī)模越大的城市，對(duì)私有產(chǎn)權(quán)的保護(hù)程度一般也相對(duì)越好(魏杰 等，2003)。而產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的完善，不僅能降低潛在的企業(yè)家在創(chuàng)業(yè)過(guò)程中可能遭遇的諸如“掠奪”等不確定性風(fēng)險(xiǎn)，提高創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的預(yù)期收益，而且還將促使?jié)撛诘钠髽I(yè)家把更多的資源投入到創(chuàng)業(yè)這類生產(chǎn)性活動(dòng)之中(Baumol，1990)，從而促進(jìn)了一個(gè)城市的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)*由于數(shù)據(jù)的局限性，本文未能對(duì)這些機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。。

但城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的影響也可能具有差異。從創(chuàng)業(yè)類型上看，全球創(chuàng)業(yè)觀察(GEM)根據(jù)個(gè)人創(chuàng)業(yè)的動(dòng)機(jī)，把創(chuàng)業(yè)活動(dòng)分為“機(jī)會(huì)型”創(chuàng)業(yè)和“生存型”創(chuàng)業(yè)。其中，機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)是由于發(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會(huì)而實(shí)施的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，生存型創(chuàng)業(yè)是因?yàn)闆](méi)有其他就業(yè)選擇或?qū)ζ渌x擇不滿意而引起的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)(Reynolds et al.，2005)。據(jù)此定義，農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)中的雇主更有可能是尋求商業(yè)機(jī)會(huì)的“機(jī)會(huì)型”創(chuàng)業(yè)，農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)中的自營(yíng)勞動(dòng)者更有可能是沒(méi)有其他就業(yè)選擇或?qū)ζ渌x擇不滿意的“生存型”創(chuàng)業(yè)。一般來(lái)說(shuō)，機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)的進(jìn)入壁壘更高，要求創(chuàng)業(yè)者具備較高的機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力、較高的初始資金投入門(mén)檻、較強(qiáng)的經(jīng)營(yíng)管理才能等，因此城市規(guī)模的集聚效應(yīng)對(duì)這類創(chuàng)業(yè)的作用可能相對(duì)較??；而生存型創(chuàng)業(yè)進(jìn)入壁壘相對(duì)較低，這類創(chuàng)業(yè)者更多的是因?yàn)檎也坏綕M意的工作而選擇創(chuàng)業(yè)，因此，城市規(guī)模對(duì)這類創(chuàng)業(yè)的作用更大。另外，高技能農(nóng)民工由于在城市勞動(dòng)力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于相對(duì)優(yōu)勢(shì)地位，就業(yè)機(jī)會(huì)相對(duì)較多，更不愿承擔(dān)創(chuàng)業(yè)過(guò)程中面臨的高風(fēng)險(xiǎn)，因而更愿意選擇通過(guò)受雇的方式就業(yè)；而低技能農(nóng)民工在勞動(dòng)力市場(chǎng)上處于弱勢(shì)地位，在城市搜尋到合適的工作相對(duì)困難，就業(yè)選擇空間較小，這種不利環(huán)境會(huì)推動(dòng)其通過(guò)自我雇傭形式進(jìn)行創(chuàng)業(yè)。因此，城市規(guī)模對(duì)低技能農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用可能更明顯。此外，由于不同行業(yè)具有不同特征，城市規(guī)模對(duì)不同行業(yè)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的影響也可能存在差異。

二、數(shù)據(jù)、模型和變量

(一)數(shù)據(jù)介紹

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)自2014年全國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查和2015年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。前者是由國(guó)家衛(wèi)計(jì)委于2014年5月在中國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市和新疆建設(shè)兵團(tuán)針對(duì)流入地居住一個(gè)月以上、非本區(qū)(縣、市)戶口15～59周歲流動(dòng)人口的調(diào)查而得到的。調(diào)查根據(jù)分層、多階段、與規(guī)模成比例的PPS方法進(jìn)行抽樣，共得到樣本200937個(gè)，涉及到流動(dòng)人口基本特征、就業(yè)與收入支出、基本公共衛(wèi)生與醫(yī)療等信息。調(diào)查地點(diǎn)覆蓋了我國(guó)東中西和東北地區(qū)，囊括了不同規(guī)模大小的城市，為我們研究城市規(guī)模與農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率之間的關(guān)系提供了很好的數(shù)據(jù)保障。

在農(nóng)民工樣本選取上按照如下幾點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)：第一，同Au et al.(2006)等研究一致，本文所指的城市是地級(jí)及以上城市的市轄區(qū)，不包括轄縣和縣級(jí)市，因?yàn)樯钤卩l(xiāng)鎮(zhèn)等地的農(nóng)民工與市轄區(qū)的農(nóng)民工生活環(huán)境存在很大差異，市轄區(qū)更能體現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)特征；第二，剔除城鎮(zhèn)戶籍流動(dòng)人口，只保留農(nóng)村戶籍的流動(dòng)人口樣本；第三，剔除文化程度為大專及以上的樣本，以便將研究對(duì)象集中于“農(nóng)民工”這一群體；第四，剔除了流動(dòng)原因?yàn)榉墙?jīng)濟(jì)性流動(dòng)(包括婚假、拆遷、投親、學(xué)習(xí)、參軍)的樣本，以體現(xiàn)農(nóng)民工經(jīng)濟(jì)性流動(dòng)的遷移。與本研究直接相關(guān)的重要信息(如城市規(guī)模、就業(yè)身份等變量)存在數(shù)據(jù)缺失的樣本將不予保留，最終整理得到除西藏、新疆建設(shè)兵團(tuán)以外30個(gè)省、市、自治區(qū)的258個(gè)地級(jí)及以上城市的數(shù)據(jù)，共91200個(gè)農(nóng)民工樣本*鑒于樣本可能出現(xiàn)的選擇偏差，我們比較了有效樣本(本文使用的樣本)與調(diào)查的原始樣本核心變量的均值、方差以及核密度曲線，結(jié)果表明沒(méi)有明顯差別，在一定程度上說(shuō)明了本文有效樣本的代表性。。按照城市行政等級(jí)來(lái)看，有4個(gè)直轄市，14個(gè)副省級(jí)城市，230個(gè)地級(jí)市；按照地區(qū)分布來(lái)看，東部有78個(gè)，中部有77個(gè)，西部有78個(gè)，東北部有25個(gè)*東部包括北京、上海、天津、福建、廣東、海南、河北、江蘇、山東、浙江共10個(gè)省市；中部包括安徽、河南、湖北、湖南、江西、山西共6個(gè)??；西部包括甘肅、廣西、貴州、內(nèi)蒙古、寧夏、青海、陜西、四川、新疆、云南、重慶共11個(gè)省(市、區(qū))；東北包括黑龍江、吉林、遼寧共3個(gè)省。。

(二)模型構(gòu)建與變量說(shuō)明

為了檢驗(yàn)城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率的影響，我們把回歸方程設(shè)定為基于個(gè)人層面上的Probit模型，假定個(gè)人的創(chuàng)業(yè)概率由以下方程決定：

Prob(Entrepreij)=Φ(α0+λScalej+βXij+γMj+εij)

(1)

其中，下標(biāo)i和j表示流動(dòng)到城市j中的個(gè)人i。被解釋變量Entrepre是一個(gè)有關(guān)個(gè)人創(chuàng)業(yè)狀態(tài)的啞變量，該變量是根據(jù)受訪者在接受訪問(wèn)時(shí)是否正在從事創(chuàng)業(yè)活動(dòng)進(jìn)行定義，如果正在從事創(chuàng)業(yè)則賦值為1，否則為0。此外，根據(jù)全球創(chuàng)業(yè)觀察(GEM)把創(chuàng)業(yè)活動(dòng)劃分為機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)和生存型創(chuàng)業(yè)兩種模式以及對(duì)這兩種模式的界定(Reynolds et al.，2005)，我們把農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)中的“雇主”視為機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)，“自營(yíng)勞動(dòng)者”視為生存型創(chuàng)業(yè)。據(jù)此定義，樣本中農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的比例為43.76%。其中，機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)的比例為8.60%，生存型創(chuàng)業(yè)的比例為35.16%。分性別來(lái)看，男性農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的比例為45.24%，女性為41.33%；分地區(qū)來(lái)看，東部、中部、西部以及東北部農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的比例依次為35.42%、58.92%、47.56%和36.30%。在回歸方程右邊，城市規(guī)模是本文的核心解釋變量。參照現(xiàn)有的研究，城市規(guī)模用2014年市轄區(qū)人口數(shù)量(單位：百萬(wàn))來(lái)反映(孫三百 等，2014)。

Xij是可能影響農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率的個(gè)體特征向量。借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法(馬光榮 等，2011)，本文在個(gè)體特征變量中引入以下變量：農(nóng)民工的性別變量，男性賦值為1，女性賦值為0；年齡及其平方項(xiàng)，年齡是農(nóng)民工在接受訪問(wèn)時(shí)的周歲年齡；民族變量，漢族賦值為1，少數(shù)民族賦值為0；婚姻狀況，已婚賦值為1，未婚、離婚或喪偶賦值為0；受教育年限變量，用農(nóng)民工接受學(xué)校正規(guī)教育年數(shù)來(lái)表示。

Mj是可能影響農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率的城市特征變量。借鑒相關(guān)文獻(xiàn)的做法(倪鵬途 等，2016)，本文引入工資水平、政府財(cái)政支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商投資變量，以減少遺漏變量偏誤。農(nóng)民工只有預(yù)期到創(chuàng)業(yè)的收入水平大于或等于工作的收入水平時(shí)才會(huì)選擇創(chuàng)業(yè)，因此地區(qū)平均工資水平是影響他們是否選擇創(chuàng)業(yè)的一個(gè)重要因素①感謝匿名審稿人在這一問(wèn)題上的建議。。該變量用市轄區(qū)職工平均工資水平來(lái)衡量。關(guān)于政府財(cái)政支出，現(xiàn)有的文獻(xiàn)表明，公共投資可能會(huì)對(duì)私人投資產(chǎn)生顯著影響(吳洪鵬 等，2007)，因而一個(gè)城市的財(cái)政支出可能會(huì)對(duì)本地農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生擠入或擠出效應(yīng)。該變量用某一城市的財(cái)政支出額與該城市GDP的比重表示。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)影響就業(yè)機(jī)會(huì)，這是因?yàn)椴煌a(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的能力不同，而就業(yè)機(jī)會(huì)的多少在一定程度上又會(huì)影響創(chuàng)業(yè)。該變量用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重表示。此外，外資企業(yè)在勞動(dòng)力市場(chǎng)提供的較國(guó)內(nèi)私有企業(yè)更高的工資報(bào)酬可能會(huì)抑制國(guó)內(nèi)的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)(王戴黎，2014)，因而我們還控制了外商投資變量，用某一城市的外商投資額與該城市的GDP 比重表示。此外模型中還引入了地區(qū)固定效應(yīng)、省份固定效應(yīng)以控制不可觀測(cè)因素②受訪者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度也是影響農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的重要變量，但由于數(shù)據(jù)的局限性，本文未能控制住這一變量，這是本文的缺陷之一，考慮風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的影響有賴于下一步的研究。。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 主要變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)

③ 城市總?cè)丝跀?shù)和下行的城市年末從業(yè)人數(shù)作為下文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)指標(biāo)。

三、實(shí)證分析

(一)基本估計(jì)結(jié)果

表2結(jié)果第1—2列匯報(bào)的是城市規(guī)模影響農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率的Probit回歸結(jié)果。由于Probit模型為非線性回歸，我們遵循通常的做法，報(bào)告的估計(jì)系數(shù)為解釋變量的平均邊際效應(yīng)*在這類非線性模型中，均值邊際效果與平均邊際效果是兩類廣泛采用的邊際效應(yīng)計(jì)算方法，由于均值邊際效果僅考慮了位于樣本均值特定觀測(cè)點(diǎn)的邊際效應(yīng)，因此我們報(bào)告了能夠更好利用數(shù)據(jù)信息的平均邊際效果。(Average marginal effect)。第1列中，城市規(guī)模變量在1%的顯著性水平上為正，說(shuō)明了城市規(guī)模顯著提高了農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)概率。平均而言，城市規(guī)模每擴(kuò)大1%，農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的概率提升0.63個(gè)百分點(diǎn)左右。在農(nóng)民工的個(gè)體特征變量中，男性具有更高的創(chuàng)業(yè)概率，平均而言，男性的創(chuàng)業(yè)概率比女性高3.89個(gè)百分點(diǎn)左右；年齡與農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率呈倒U型關(guān)系，倒U型曲線的拐點(diǎn)位于55周歲左右。此外，漢族和已婚的創(chuàng)業(yè)概率要分別比少數(shù)民族和未婚的創(chuàng)業(yè)概率高6.03和25.34個(gè)百分點(diǎn)。受教育年限顯著降低了農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的概率，這與寧光杰(2012)的研究結(jié)論一致。平均而言，受教育年限每增加1年，農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的概率下降0.38個(gè)百分點(diǎn)左右。

表2 城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的影響

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平；括號(hào)中為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；Yes表示采用了固定效應(yīng)變量。以下各表同。

第2列是在第1列的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制了城市特征變量?；貧w結(jié)果顯示，城市規(guī)模變量依然在1%的顯著性水平上為正，說(shuō)明城市規(guī)模顯著提高了農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的概率。城市特征變量中，城市平均工資水平阻礙了農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)，工資水平越高，農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的概率越低。政府財(cái)政支出顯著促進(jìn)了農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)，平均而言，政府財(cái)政支出增加一個(gè)單位，農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的概率會(huì)提高25.76個(gè)百分點(diǎn)左右。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也顯著影響著農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)，平均而言，第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比例為1.03時(shí)，農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的概率最低。外商投資顯著阻礙了農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)，外商投資每增加一個(gè)單位，農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的概率降低9.40個(gè)百分點(diǎn)。此外，年齡與農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率的倒U型曲線的拐點(diǎn)提前至43周歲左右，其他個(gè)體特征變量的回歸結(jié)果與第1列中類似。

表2中第1—2列的回歸結(jié)果可能是有偏的，因?yàn)閯?chuàng)業(yè)活動(dòng)會(huì)影響到城市經(jīng)濟(jì)的表現(xiàn)，進(jìn)而影響到城市規(guī)模的擴(kuò)張，因此創(chuàng)業(yè)與城市規(guī)?？赡艽嬖谀嫦蛞蚬P(guān)系從而導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。為此，我們借鑒孫三百等(2014)的做法，用2000年城市市轄區(qū)人口規(guī)模作為2014年城市規(guī)模的工具變量，采用工具變量法來(lái)克服內(nèi)生性問(wèn)題。在考察中國(guó)城市體系演變的過(guò)程中，江曼琦等(2006)發(fā)現(xiàn)，中國(guó)城市規(guī)模分布的變化從長(zhǎng)期來(lái)看仍然呈現(xiàn)近似的平行增長(zhǎng)模式，因此我們認(rèn)為城市規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)與2014年城市人口規(guī)模具有相關(guān)性，同時(shí)又不會(huì)對(duì)2014年城市農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)概率產(chǎn)生直接影響，這較好地保證了工具變量的外生性。內(nèi)生性檢驗(yàn)的Wald檢驗(yàn)結(jié)果顯示，P值為0.0000，表明模型的確存在內(nèi)生性問(wèn)題。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)工具變量的有效性，我們使用城市規(guī)模對(duì)工具變量和其他控制變量進(jìn)行了第一階段的OLS回歸，工具變量對(duì)城市規(guī)模具有很強(qiáng)的解釋力且F統(tǒng)計(jì)值遠(yuǎn)大于10*限于篇幅，實(shí)證結(jié)果未報(bào)告。，表明不存在弱工具變量問(wèn)題，說(shuō)明選取的工具變量是合理的。

第3—4列匯報(bào)的是城市規(guī)模影響農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率的IV probit估計(jì)結(jié)果。第3列中，城市規(guī)模變量在1%的顯著性水平上為正，說(shuō)明城市規(guī)模的擴(kuò)張的確促進(jìn)了農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)。第4列同樣是在第3列的基礎(chǔ)上引入了城市特征變量，回歸結(jié)果表明，城市規(guī)模變量依然在1%的顯著性水平上為正，進(jìn)一步說(shuō)明了城市規(guī)模提高了農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)概率。和第2列相比，城市規(guī)模的平均邊際效應(yīng)系數(shù)有著較大的增加，說(shuō)明創(chuàng)業(yè)的確可能逆向地影響城市規(guī)模，使得城市規(guī)模與回歸方程中的擾動(dòng)項(xiàng)是負(fù)相關(guān)的，進(jìn)而造成Probit回歸低估了城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用。其他變量的回歸結(jié)果與第1—2列中的結(jié)果相近，基本結(jié)論沒(méi)有改變。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.改變城市規(guī)模的衡量方式

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)影響效應(yīng)的穩(wěn)健性，我們借鑒相關(guān)文獻(xiàn)的做法，分別用城市總?cè)丝跀?shù)量(陸銘 等，2012)和城市年末總從業(yè)人數(shù)(Au et al.，2006)作為城市規(guī)模的替代變量*這兩個(gè)穩(wěn)健性檢驗(yàn)指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自2015年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。在第1—2列中，無(wú)論是Probit估計(jì)還是IV probit估計(jì)，城市總?cè)丝跀?shù)的回歸系數(shù)均在1%的顯著性水平上為正；第3列以城市年末從業(yè)人數(shù)為替代變量的Probit估計(jì)中，雖然該變量的回歸系數(shù)不具有統(tǒng)計(jì)顯著性，但在第4列IV probit估計(jì)中該變量顯著提高了農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)概率。以上回歸說(shuō)明，城市規(guī)模的確顯著促進(jìn)了農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)，說(shuō)明上述的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 改變城市規(guī)模的衡量方式的回歸結(jié)果

注：報(bào)告的回歸系數(shù)為平均邊際效應(yīng)；控制變量與表2第2列相同。

2.Heckman兩階段模型*感謝匿名審稿人在這一問(wèn)題上的建議。

一般來(lái)說(shuō)，創(chuàng)業(yè)意愿更高的農(nóng)民工(比如更有風(fēng)險(xiǎn)精神或更有能力的)，更有可能進(jìn)入大城市，而這部分人創(chuàng)業(yè)的概率也可能更高。考慮到可能存在這種樣本選擇偏差，我們使用Heckman兩階段法加以處理。第一階段，本文構(gòu)造了一個(gè)是否進(jìn)入大城市(以市轄區(qū)人口規(guī)模在500萬(wàn)及以上為例) 的虛擬變量，建立農(nóng)民工是否進(jìn)入大城市的選擇模型并計(jì)算得到逆米爾斯比率；第二階段，把第一階段計(jì)算得到的逆米爾斯比率作為控制變量，以解決樣本選擇偏差。從表4模型回歸可以看到，逆米爾斯比率不為零且在統(tǒng)計(jì)上顯著，可以說(shuō)明樣本選擇的偏差是存在的?；貧w結(jié)果表明，進(jìn)入大城市有利于農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)，進(jìn)一步說(shuō)明了上述回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表4 Heckman兩階段模型的回歸結(jié)果

3.剔除直轄市樣本

此外，考慮到直轄市自身的特殊性，本文還剔除了北京、天津、上海和重慶4個(gè)直轄市樣本做進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見(jiàn)表5。結(jié)果表明，城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)依然具有顯著的積極作用，說(shuō)明回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 剔除直轄市的樣本的回歸結(jié)果

注：控制變量與表2第2列相同。以下各表同。

四、進(jìn)一步討論

(一)城市規(guī)模與不同類型的創(chuàng)業(yè)

表6匯報(bào)了城市規(guī)模對(duì)機(jī)會(huì)型和生存型創(chuàng)業(yè)活動(dòng)產(chǎn)生的影響以及影響是否存在差異。表中第2列和第4列回歸結(jié)果顯示，不管是機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)還是生存型創(chuàng)業(yè)，城市規(guī)模都對(duì)其產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，并且對(duì)生存型創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用更大。這說(shuō)明，城市規(guī)模對(duì)缺乏就業(yè)機(jī)會(huì)的弱勢(shì)群體的創(chuàng)業(yè)幫助更大，更有助于改善他們的社會(huì)福利水平。

(二)城市規(guī)模與不同技能水平農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)

由于農(nóng)民工的技能有高低之分，那么城市規(guī)模對(duì)不同技能水平的農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)影響也可能存在差異。由于現(xiàn)實(shí)中很難直接觀測(cè)到勞動(dòng)力的技能水平，本文參考陸銘等(2012)的做法，用受教育程度作為技能水平的代理變量，并用初中及以下文化的農(nóng)民工代表低技能組，高中和中專文化的農(nóng)民工代表高技能組，表7匯報(bào)了這一估計(jì)結(jié)果。從表中可以看到，無(wú)論是相對(duì)低技能的農(nóng)民工還是相對(duì)高技能的農(nóng)民工，城市規(guī)模對(duì)他們的創(chuàng)業(yè)都產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，并且對(duì)相對(duì)低技能的農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)作用更大。這說(shuō)明，城市集聚經(jīng)濟(jì)對(duì)以低技能為代表的弱勢(shì)群體創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用更明顯，對(duì)改善他們的福利水平幫助更大，有助于維護(hù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的公平性。

表7 城市規(guī)模與不同技能農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)

(三)城市規(guī)模與不同行業(yè)農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)*感謝匿名審稿專家在這一問(wèn)題上的建議。

由于不同行業(yè)具有不同特點(diǎn)，城市規(guī)模對(duì)不同行業(yè)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的影響也可能存在差異。本文對(duì)農(nóng)民工就業(yè)比較集中的制造業(yè)和服務(wù)業(yè)加以分析，并且進(jìn)一步把服務(wù)業(yè)分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和消費(fèi)性服務(wù)業(yè)進(jìn)行考察。根據(jù)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十一個(gè)五年規(guī)劃綱要》，本文把交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科研和技術(shù)服務(wù)業(yè)歸入生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)；把電煤水熱供應(yīng)業(yè)，批發(fā)零售業(yè)，住宿餐飲業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)，教育業(yè)，衛(wèi)生和社會(huì)工作，文體和娛樂(lè)，公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織歸入消費(fèi)性服務(wù)業(yè)。限于篇幅，表8只匯報(bào)了工具變量的估計(jì)結(jié)果，工具變量的選擇不變?；貧w結(jié)果顯示，城市規(guī)模對(duì)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)都具有顯著的促進(jìn)作用，并且對(duì)制造業(yè)的促進(jìn)作用更大。同時(shí)，城市規(guī)模對(duì)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)具有顯著的促進(jìn)作用，但對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)則不具有顯著的影響。一種可能的解釋是城市規(guī)模越大則意味著消費(fèi)潛能越大，則越有可能為農(nóng)民工在這些行業(yè)創(chuàng)業(yè)提供機(jī)會(huì)，而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)具有較強(qiáng)的進(jìn)入壁壘和排他性，因此城市規(guī)模對(duì)其沒(méi)有顯著的影響。

表8 城市規(guī)模與不同行業(yè)農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)：IV probit

五、結(jié)論與啟示

農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)是“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的重要組成部分，本文利用2014年全國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查數(shù)據(jù)和2015年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了城市規(guī)模與農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率之間的關(guān)系。研究主要有以下發(fā)現(xiàn)：城市規(guī)模顯著促進(jìn)了農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)，平均而言，城市規(guī)模每擴(kuò)大1%，農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)概率會(huì)提高7.05個(gè)百分點(diǎn)左右；城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的影響存在差異。具體而言，從創(chuàng)業(yè)類型來(lái)說(shuō)，不管是“機(jī)會(huì)型”創(chuàng)業(yè)還是“生存型”創(chuàng)業(yè)，城市規(guī)模對(duì)其都具有顯著的促進(jìn)作用，并且對(duì)“生存型”創(chuàng)業(yè)的作用更大；從不同技能水平的農(nóng)民工來(lái)說(shuō)，不管是相對(duì)低技能的農(nóng)民工還是相對(duì)高技能的農(nóng)民工，城市規(guī)模對(duì)其創(chuàng)業(yè)活動(dòng)也都具有顯著的促進(jìn)作用，并且對(duì)相對(duì)低技能的農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)作用更大。此外，城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的影響存在行業(yè)差異，城市規(guī)模對(duì)制造業(yè)行業(yè)農(nóng)民工的創(chuàng)業(yè)作用大于服務(wù)業(yè)，同時(shí)對(duì)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)具有顯著的促進(jìn)作用而對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)則不具有顯著的影響。

本文的結(jié)論具有一定的政策含義?？傮w上來(lái)看，大城市有助于農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)，那么當(dāng)前我國(guó)部分城市采用行政手段限制農(nóng)民工尤其是低技能農(nóng)民工在城市落戶的做法，可能會(huì)犧牲城市集聚經(jīng)濟(jì)的正外部性，不僅不利于農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)、城鎮(zhèn)化建設(shè)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，有損經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率；同時(shí)也不利于以低技能為代表的弱勢(shì)群體共享城鎮(zhèn)化所帶來(lái)的收益，有損經(jīng)濟(jì)發(fā)展的公平。因此，減少阻礙農(nóng)民工空間流動(dòng)性的障礙，將有助于農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)，使得農(nóng)民工更好地受益于大城市，這不僅對(duì)推動(dòng)農(nóng)民工市民化進(jìn)而促進(jìn)城鎮(zhèn)化具有重要價(jià)值，也對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

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