齊文浩，齊秀琳，孫 猛

一、問題的提出

2021 年末，中國常住人口城鎮(zhèn)化率為64.72%，遠(yuǎn)高于1978 年的17.9%。伴隨快速城鎮(zhèn)化的是大量農(nóng)村勞動力向城市的轉(zhuǎn)移，農(nóng)業(yè)人口的市民化問題得到了學(xué)界的持續(xù)關(guān)注。在勞動力流入城市的過程中，大多農(nóng)業(yè)人口并未就此獲得市民身份，被排除在屬于市民的一系列社會福利之外，這種“低成本工業(yè)化、高成本城鎮(zhèn)化”的制度安排為中國的工業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)起飛提供了支持，但也造成了許多社會問題?；诖耍恍┪墨I(xiàn)對農(nóng)業(yè)人口市民化的討論往往圍繞著戶籍等城鄉(xiāng)分割制度展開。Fei L.Wang,“Reformed Migration Control and New Targeted People:China’s Hukou System in the 2000s”,in,2004,Vol.177,NO.177,pp.115-132；陳釗、陸銘：《從分割到融合：城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)增長與社會和諧的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2008 年第1 期，第21—32 頁；鄒一南：《農(nóng)民工市民化困境與新一輪戶籍制度改革反思》，《江淮論壇》2020 年第4 期，第54—61 頁；陳昊、陳海英、王柏皓：《市民化能提高地方政府教育投入嗎？——以戶籍制度改革為例》，《財經(jīng)研究》2021 年第12 期，第79—92 頁。但值得進(jìn)一步追問的問題是，城市戶口的獲得是否就意味著農(nóng)業(yè)人口市民化的完成？可以想見，對從農(nóng)村到城市的新移民而言，即使獲得了城市戶口及依附其上的種種市民待遇，他們與原城市居民之間依然可能存在諸多不同。這些不同或者源自外部環(huán)境，Zhuoni Zhang,Donald J.Treiman,“Social Origins,Hukou Conversion,and the Wellbeing of Urban Residents in Contemporary China”,in,2013,Vol.42,No.1,pp.71-89.或者源自移民經(jīng)歷本身，并體現(xiàn)在與城市原住民迥然有異的包括經(jīng)濟(jì)行為在內(nèi)的社會行為差異上。換言之，戶籍壁壘被打破也許并不意味著農(nóng)業(yè)人口市民化的完成。

為深入探討上述問題，本文聚焦于考察不同身份人群的創(chuàng)業(yè)行為差異。本文以“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份識別已獲得城市戶口的原農(nóng)業(yè)人口，分析該身份對個體創(chuàng)業(yè)行為的影響。其內(nèi)在邏輯是，若戶籍的取得并非意味著市民化的完成，則“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份將顯著影響個體創(chuàng)業(yè)行為，其原因正在于城市的新移民與原居民各方面的不同——即使在戶籍意義上二者皆為“城里人”。本文之所以選擇上述兩個變量是基于以下考慮：其一，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份幾乎是目前能夠識別擁有城市戶口的原農(nóng)業(yè)人口的唯一可行指標(biāo)；其二，與其他經(jīng)濟(jì)行為相比，創(chuàng)業(yè)更具自主性，因此創(chuàng)業(yè)行為差異更能反映不同身份個體自身的差異。

本文研究表明，相較于原城市居民，擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的居民更傾向于創(chuàng)業(yè)。進(jìn)一步的分析表明，前者更傾向于創(chuàng)業(yè)，一是因為其缺乏與原城市居民平等的外部就業(yè)機(jī)會，二是因為“農(nóng)轉(zhuǎn)非”過程的選拔性導(dǎo)致?lián)碛性撋矸莸膫€體往往具有更適合創(chuàng)業(yè)的個人稟賦。這些結(jié)果說明市民化過程并不會隨著一紙城市戶口的獲得宣告結(jié)束，從農(nóng)村到城市的新移民與原城市居民的融合是一個更長期的過程。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：首先，不同于以往囿于戶籍制度等城鄉(xiāng)分割政策的分析，而是從一個新的、更進(jìn)一步的角度重新探討了農(nóng)業(yè)人口市民化的問題；其次，討論了從農(nóng)村到城市的新移民的創(chuàng)業(yè)行為，充實了創(chuàng)業(yè)影響因素的相關(guān)文獻(xiàn)。本文剩余部分安排如下：第二部分，基于文獻(xiàn)討論“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)的影響及機(jī)制，并提出假說；第三部分為數(shù)據(jù)與計量方法；第四部分為實證結(jié)果分析；第五部分為機(jī)制分析；第六部分總結(jié)全文。

二、“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)的影響及機(jī)制

（一）“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份與創(chuàng)業(yè)

影響創(chuàng)業(yè)的因素很多，就個人稟賦而言，有性別、年齡、受教育水平、風(fēng)險偏好等；Stuart Rosenthal,William Strange,“Female Entrepreneurship,Agglomeration,and a New Spatial Mismatch”,in,2012,Vol.94,No.3,pp.764-788；馬紅梅、田松：《性別差異視角下農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的城市融入影響研究——基于西南地區(qū)分位數(shù)回歸實證調(diào)研結(jié)果》，《江漢學(xué)術(shù)》2020 年第4 期，第24—34 頁；Hedley Rees,Anup Shah,“An empirical Analysis of Self-Employment in the UK”,in,1986,Vol.1,No.1,pp.95-108；Edward P.Lazear,“Entrepreneurship”,in,2005,Vol.23,No.1,pp.649-680.從外部約束來看，有社會資本水平、地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量、制度質(zhì)量等。所謂“農(nóng)轉(zhuǎn)非”，即居民“從農(nóng)業(yè)戶口轉(zhuǎn)為非農(nóng)業(yè)戶口”，因此擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的城市居民不僅早年成長經(jīng)歷與原城市居民迥然有異，對城市而言他們更是“外來者”，這意味著從個人稟賦到其所面對的外部環(huán)境約束，他們都有其自身特點(diǎn)。實際上，國外諸多文獻(xiàn)也證明了即使不存在城鄉(xiāng)分割的戶籍制度，從農(nóng)村遷移到城市的居民在內(nèi)在稟賦和外部資源等方面與原城市居民亦存在顯著不同。M.D.R.Evans,Jonathan Kelley,“Prejudice,Discrimination,and the Labor Market: Attainments of Immigrants in Australia”,in,1991,Vol.97,No.3,pp.721-759.這種不同會進(jìn)一步反映在他們的創(chuàng)業(yè)行為上。因此提出如下假說：

假說1：擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體與原城市居民在創(chuàng)業(yè)行為上存在顯著差異。

（二）機(jī)會效應(yīng)

理性個體會在創(chuàng)業(yè)與就業(yè)之間進(jìn)行選擇以實現(xiàn)自己收益最大化。理論上，如果就業(yè)機(jī)會減少或者就業(yè)收入降低，那么進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的機(jī)會成本就變小，從而人們會更多地選擇創(chuàng)業(yè)。反之則人們更加愿意選擇就業(yè)?；谶@種思路，Moore 和Mueller 證明了面對更大失業(yè)壓力的人會更多地選擇自我雇傭；Carol Moore,Richard Mueller,“The Transition from Paid to Self-Employment in Canada:the Importance of Push Factors”,in,2002,Vol.34,No.6,pp.791-801.Evans和Leighton的研究表明工資降低會提高人們選擇創(chuàng)業(yè)的概率。David S.Evans,Linda S.Leighton,,Berlin:Springer Netherlands,1990.另有學(xué)者從其他工作福利降低的角度證明了同樣的邏輯，如Fairlie 等人發(fā)現(xiàn)降低保險與就業(yè)的綁定程度可以顯著促進(jìn)創(chuàng)業(yè)；Robert W.Fairlie,Kanika Kapur,Susan Gates,“Is Employer-based Health Insurance a Barrier to Entrepreneurship?”,in,2011,Vol.30,No.1,pp.146-162.Wang 的研究顯示20世紀(jì)90年代中國的房改導(dǎo)致住房福利減少，進(jìn)而促進(jìn)了居民整體的創(chuàng)業(yè)水平。Shing Y.Wang,“Credit Constraints,Job Mobility,and Entrepreneurship:Evidence from a Property Reform in China”,in,2012,Vol.94,No.2,pp.532-551.根據(jù)此邏輯，擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體，由于其“外來者”身份相較于原城市居民獲得合適工作的機(jī)會更少，因此其創(chuàng)業(yè)期望值應(yīng)該更高。因此提出如下假說：

假說2：更少的其他就業(yè)機(jī)會，導(dǎo)致?lián)碛小稗r(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體更傾向于創(chuàng)業(yè)。

（三）稟賦效應(yīng)

創(chuàng)業(yè)要求創(chuàng)業(yè)者具備一定稟賦，如外向性、經(jīng)驗開放性、風(fēng)險承擔(dān)等等。城市戶口并非只是一紙憑證，更代表了依附其上的更好的教育、醫(yī)療等市民福利，正因為如此，農(nóng)民要實現(xiàn)“農(nóng)轉(zhuǎn)非”在很長的一段時期內(nèi)是相當(dāng)困難的。彼時在國家對戶口變動率的嚴(yán)格控制下，實現(xiàn)“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的渠道無非是升學(xué)、參軍和招工。FeiLingWang,,PaloAlto:StanfordUniversityPress,2005.升學(xué)需要經(jīng)過激烈競爭，參軍本身并不能獲得城市戶口，只有通過提干才能實現(xiàn)“農(nóng)轉(zhuǎn)非”，而招工多針對年輕人。這意味著“農(nóng)轉(zhuǎn)非”過程實際上具有一定的選拔性，只有農(nóng)村中的優(yōu)秀者才有機(jī)會勝出。Kam W.Chan,Will Buckingham,“Is China Abolishing the Hukou System?”,in,2008,Vol.195,No.9,pp.582-606；張可云、王洋志：《農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化方式及其對收入分化的影響——基于CGSS數(shù)據(jù)的觀察》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2021年第8期，第43—62頁。這些被選拔出的人往往更具進(jìn)取心，更努力也更相信努力可以改變命運(yùn)。實際上，即便在逐漸放松城鄉(xiāng)戶籍制度的今天，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”也往往需要一些附加條件，如在城市里購房、擁有穩(wěn)定工作、具有一定受教育水平、繳納一定年限的社保等。“農(nóng)轉(zhuǎn)非”過程的這種選拔性使得擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的居民稟賦較高，會更傾向于創(chuàng)業(yè)。因此提出如下假說：

假說3：更高的個人稟賦，導(dǎo)致?lián)碛小稗r(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體創(chuàng)業(yè)水平更高。

三、數(shù)據(jù)和實證模型

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來自中國人民大學(xué)數(shù)據(jù)調(diào)查中心采集的中國綜合調(diào)查數(shù)據(jù)（CGSS）。該調(diào)查涵蓋了全國范圍內(nèi)18歲及以上人口，不僅包含被調(diào)查者的性別、年齡、受教育程度等一系列個人特征，而且調(diào)查了居民的戶口信息和工作狀況，這為識別本研究的核心變量提供了數(shù)據(jù)支持。為擴(kuò)大樣本量，本文將2010—2017 年共五次的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并。由于本文涉及的研究對象不包含居住在農(nóng)村的居民，因此將相關(guān)觀測值予以剔除。同時，本文剔除了在戶口信息、工作狀況、收入等指標(biāo)中存在缺失值或異常值的樣本，只保留年齡為18—59歲的被調(diào)查者的信息，經(jīng)整理后共計獲得10 733個數(shù)據(jù)。

（二）變量定義與統(tǒng)計描述

1.創(chuàng)業(yè)

參考以往文獻(xiàn)的一般做法，本文將建立新企業(yè)或自我雇傭兩種行為定義為創(chuàng)業(yè)。具體的，CGSS問卷詢問了被調(diào)查者“下列各種情形，哪一種更符合您目前的工作的狀況？”，本文將選擇“自己是老板（或者是合伙人）”和“個體工商戶”的個體認(rèn)定為有創(chuàng)業(yè)行為，將選擇其他選項的個體認(rèn)定為沒有創(chuàng)業(yè)行為，由此構(gòu)成二值變量。

2.“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份

“農(nóng)轉(zhuǎn)非”指居民的戶口形式從農(nóng)業(yè)戶口變?yōu)榉寝r(nóng)業(yè)戶口的過程，因此本文將經(jīng)歷過這種戶口轉(zhuǎn)換的居民認(rèn)定為擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份，其他個體則不擁有該身份。

3.控制變量

參考以往文獻(xiàn)，本文將性別、年齡、民族、宗教信仰、教育程度、政治面貌、家庭收入、婚姻狀況、父親是否創(chuàng)業(yè)、是否遷移等作為控制變量。主要變量及描述性統(tǒng)計見表1。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計說明

本文關(guān)注的核心問題是具有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的居民是否更傾向于創(chuàng)業(yè)，以此為據(jù)將樣本分為兩個子樣本進(jìn)一步考察個體的創(chuàng)業(yè)選擇。從表2來看，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”樣本中創(chuàng)業(yè)的均值為0.129，顯著高于非“農(nóng)轉(zhuǎn)非”樣本的0.094，這說明擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體更多地選擇了創(chuàng)業(yè)，初步證明了我們對“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份和創(chuàng)業(yè)之間關(guān)系的判斷。但要探究二者間更準(zhǔn)確的關(guān)系，我們需要借助進(jìn)一步的實證工作。

表2 創(chuàng)業(yè)：分樣本統(tǒng)計

（三）實證模型

由于創(chuàng)業(yè)與否是個二值變量，因此本文采用的基本回歸模型為Probit模型。估計模型如下：

其中，為因變量，為核心解釋變量，表示控制變量。同時本文控制了年份和省份，以控制時間和地域差異對創(chuàng)業(yè)造成的影響。

四、實證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3報告了Probit模型的回歸結(jié)果，表中顯示的是各變量的平均邊際效應(yīng)。列（1）僅以“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)進(jìn)行回歸，結(jié)果表明具有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的居民比原城市居民的創(chuàng)業(yè)概率高3.46 個百分點(diǎn)，且在1%水平上顯著。為剔除相關(guān)變量的影響，列（2）在列（1）基礎(chǔ)上加入性別、年齡等控制變量，列（3）在列（2）基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入時間和省份虛擬變量。通過三列對比，我們發(fā)現(xiàn)“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)具有正向影響，無論在經(jīng)濟(jì)顯著性還是統(tǒng)計顯著性上都比較穩(wěn)定。從列（3）來看，即使控制了其他變量，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)的影響依然高出1.4個百分點(diǎn)，且在5%的水平上顯著。

表3 “農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)影響的Probit模型結(jié)果

從其他控制變量來看，女性身份、年齡、政治身份皆對創(chuàng)業(yè)具有負(fù)向影響，而父親的創(chuàng)業(yè)行為、家庭收入等對個體創(chuàng)業(yè)具有正向影響。另外，擁有宗教信仰的個體更傾向于創(chuàng)業(yè)。我們發(fā)現(xiàn)受教育水平越高反而使個體創(chuàng)業(yè)概率更小，這也許是因為更高的教育水平使個體在創(chuàng)業(yè)之外擁有更多的謀生選擇。如果這個邏輯成立，那么擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體很可能正因為其“外來者”身份缺乏其他謀生的機(jī)會而進(jìn)行創(chuàng)業(yè)。下文中我們將回到這一邏輯并進(jìn)行驗證。

（二）PSM回歸結(jié)果

基準(zhǔn)回歸可能存在內(nèi)生性問題。一方面，某些個體特征可能既影響創(chuàng)業(yè)，又與“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的獲得有關(guān)，但由于數(shù)據(jù)所限無法納入回歸方程；另一方面，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份與創(chuàng)業(yè)可能存在雙向因果關(guān)系，本文聚焦于前者對后者的影響，但創(chuàng)業(yè)本身也可能是獲得“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的原因。實際上，在戶籍制度放寬后，在該城市創(chuàng)業(yè)恰恰是農(nóng)村居民獲得城市戶口的途徑之一。為解決這些可能的內(nèi)生性問題，本文采用傾向得分匹配法（PSM）再次進(jìn)行實證檢驗。為進(jìn)一步保證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文分別采用“近鄰匹配”“核匹配”和“半徑匹配”三種方法進(jìn)行匹配并估計。

表4 報告了三種PSM 回歸結(jié)果，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)的影響依然高度顯著，且系數(shù)增大。這說明在更干凈地剔除相關(guān)變量影響后，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份意味著更大概率的創(chuàng)業(yè)。換言之，內(nèi)生性問題并不影響“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份促進(jìn)創(chuàng)業(yè)的論斷。

表4 “農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份與創(chuàng)業(yè)：PSM法

（三）“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的影響

上文考察了“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)概率的影響，參考周廣肅等人的方法，本文以創(chuàng)業(yè)者的職業(yè)收入為代理變量考察“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)“強(qiáng)度”的影響。表5列（1）顯示了OLS估計結(jié)果，表明“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份會顯著提高個體的創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度。

考慮到大量非創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度被設(shè)定成0，樣本為設(shè)限數(shù)據(jù)類型，我們重新采用下限設(shè)為零的Tobit模型進(jìn)行估計。表5列（2）給出了Tobit回歸的估計結(jié)果與異方差穩(wěn)健的值，結(jié)果顯示，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的影響系數(shù)依然為正，且在5%的水平上顯著。

本文采用Heckman兩階段模型對全樣本進(jìn)行再次估計。具體來說，第一階段，本文采用Probit模型對個體是否有創(chuàng)業(yè)意愿進(jìn)行估計，將“是否有子女”作為排他性變量，并由此計算出inverse Mill’ratio。邏輯上，“是否有子女”會影響到個體是否創(chuàng)業(yè)的選擇，但不會影響到創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度。估計模型為：

第二階段，將inverse Mill’ratio 引入方程，再次估計“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的影響。按照Heckman兩階段模型的一般要求，在樣本中刪除創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度等于零的樣本?；貧w方程為：

其中代表第一階段估計得到inverse Mill’ratio。在第一階段的Probit回歸中，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的回歸系數(shù)為正且在1%的水平上顯著。表5的列（3）報告的第二階段的回歸結(jié)果顯示，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的系數(shù)依然為正且在1%的水平上顯著。inverse Mill’ratio 的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明樣本選擇偏誤確實存在。這些結(jié)果都再次證實“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份可以提高創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度。

（三）“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的影響

上文考察了“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)概率的影響，參考周廣肅等人的方法，本文以創(chuàng)業(yè)者的職業(yè)收入為代理變量考察“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)“強(qiáng)度”的影響。表5列（1）顯示了OLS估計結(jié)果，表明“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份會顯著提高個體的創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度。

考慮到大量非創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度被設(shè)定成0，樣本為設(shè)限數(shù)據(jù)類型，我們重新采用下限設(shè)為零的Tobit模型進(jìn)行估計。表5列（2）給出了Tobit回歸的估計結(jié)果與異方差穩(wěn)健的值，結(jié)果顯示，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的影響系數(shù)依然為正，且在5%的水平上顯著。

本文采用Heckman兩階段模型對全樣本進(jìn)行再次估計。具體來說，第一階段，本文采用Probit模型對個體是否有創(chuàng)業(yè)進(jìn)行估計，將“是否有子女”作為排他性變量，并由此計算出inverse Mill’ratio。邏輯上，“是否有子女”會影響到個體是否創(chuàng)業(yè)的選擇，但不會影響到創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度。估計模型為：

第二階段，將inverse Mill’ratio 引入方程，再次估計“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的影響。按照Heckman兩階段模型的一般要求，在樣本中刪除創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度等于零的樣本。回歸方程為：

其中代表第一階段估計得到inverse Mill’ratio。在第一階段的Probit回歸中，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的回歸系數(shù)為正且在1%的水平上顯著。表5的列（3）報告的第二階段的回歸結(jié)果顯示，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的系數(shù)依然為正且在1%的水平上顯著。inverse Mill’ratio 的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明樣本選擇偏誤確實存在。這些結(jié)果都再次證實“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份可以提高創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度。

表5 “農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份與創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度

以上結(jié)果充分證明了“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的確可以促進(jìn)創(chuàng)業(yè)，從而驗證了假說1，但這種促進(jìn)作用的機(jī)制為何，則需要進(jìn)一步地分析。

五、進(jìn)一步分析：“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)的影響機(jī)制

（一）機(jī)會效應(yīng)

如果擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體確因其他就業(yè)機(jī)會缺失而有更高的創(chuàng)業(yè)傾向，即假說2 成立，則有以下兩個推論：首先，如果個體擁有一定的學(xué)歷水平，則即使其擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份，就業(yè)機(jī)會也并不會更少。換言之，如果機(jī)會效應(yīng)確實存在，則對擁有一定學(xué)歷水平的個體而言“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份并不會影響其創(chuàng)業(yè)。為驗證這一點(diǎn)，我們按照受教育程度將總樣本劃分為具有本科以上（包括本科）和本科以下兩個分樣本，并分別進(jìn)行估計。顯然，如果假說2成立，則有推論1：相較于具有本科以下學(xué)歷水平的分樣本，具有本科以上學(xué)歷水平的分樣本中“農(nóng)轉(zhuǎn)非”對創(chuàng)業(yè)的影響會更小。

之所以以本科學(xué)歷為劃分標(biāo)準(zhǔn)，是考慮到在目前的勞動力市場中，擁有本科學(xué)歷才意味著在城市里有更多獲得合意工作的機(jī)會。表6 列（1）和列（2）為估計結(jié)果，結(jié)果顯示在本科以下學(xué)歷的分樣本中，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份再次提高了創(chuàng)業(yè)概率，但在本科以上學(xué)歷的分樣本中，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)概率的影響不僅為負(fù)，而且并不顯著。這驗證了推論1，進(jìn)而證實了假說2。

表6 “農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份與創(chuàng)業(yè)：機(jī)會效應(yīng)

除學(xué)歷水平外，社會網(wǎng)絡(luò)等對個體獲得合意工作也十分重要。擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體對城市而言是個“外來者”，他們在城市里所擁有的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等社會資本自然要少于原城市居民，致使其在勞動力市場上處于劣勢地位，進(jìn)而帶來更高的創(chuàng)業(yè)傾向。但是，由于精確地社會網(wǎng)絡(luò)衡量十分困難，我們用一種間接的思路進(jìn)行驗證：若個體的“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份是在年齡尚小時獲得的，則多年的城市生活使其在社會網(wǎng)絡(luò)方面與原城市居民的差別較小，特別是，經(jīng)人介紹得到合意工作的機(jī)會應(yīng)該更接近于原城市居民，高于在年齡較高時才獲得“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的居民，因此“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對在年齡尚小時獲得“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體影響較小。更具體的，我們將原樣本按年齡劃分為25 歲以下和25 歲以上（包含25 歲）兩個分樣本，并分別進(jìn)行估計。顯然，若假說2成立，我們有推論2：相較于25歲以下的分樣本，25歲以上的分樣本中“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)的影響會更大。

表6列（3）和列（4）為估計結(jié)果。結(jié)果顯示，對25歲以上的分樣本而言，具有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體更傾向于創(chuàng)業(yè)，但對25歲以下的分樣本來說這種促進(jìn)作用并不存在。這與推論2相符，再次驗證了假說2。

（二）稟賦效應(yīng)

如上文所論，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”過程是個選拔機(jī)制，這意味著經(jīng)歷“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的城市居民往往具備更高的個人稟賦，而創(chuàng)業(yè)選擇往往也與個人稟賦密切相關(guān)。對這一判斷的直接驗證思路是考察擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體是否更加努力、更加有進(jìn)取心、更具冒險精神等，但限于數(shù)據(jù)，很難對這些稟賦進(jìn)行準(zhǔn)確的驗證。除此之外，更為棘手的問題是，擁有更高稟賦的人往往受外部機(jī)會的限制更少，按照上述邏輯，更好的其他就業(yè)機(jī)會能夠增加創(chuàng)業(yè)的機(jī)會成本，使其創(chuàng)業(yè)概率下降。這也就是說，附著于“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個人稟賦雖利于創(chuàng)業(yè)，但由于增加了其他就業(yè)機(jī)會，又會間接降低創(chuàng)業(yè)概率。這給我們驗證稟賦效應(yīng)進(jìn)一步增加了難度。鑒于此，本文采用一種間接的方法，從創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度出發(fā)，用分位數(shù)回歸的方法對個人稟賦效應(yīng)進(jìn)行驗證。邏輯是，如果假說3成立，即擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”個體確實有更高的個人稟賦，且這種稟賦會促進(jìn)創(chuàng)業(yè)，那么這種稟賦會隨著創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的增大而減小——因為一般的，隨著創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度增大，個人能力或稟賦在創(chuàng)業(yè)中所起到的作用會逐漸變小。簡言之，如果假說3成立則有推論3：“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份對創(chuàng)業(yè)的影響會隨著創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的增大而減小。

在分位數(shù)回歸中，我們依然采用Heckman 兩步法模型進(jìn)行估計，估計步驟前文已述，此處不再贅述。表7 報告了回歸結(jié)果。比較25%、50%和75%三個分位點(diǎn)后，我們發(fā)現(xiàn)“農(nóng)轉(zhuǎn)非”對創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的影響始終為正，但影響強(qiáng)度逐漸減小。這驗證了我們的推論3，從而間接地證實了假說3。

表7 “農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份與創(chuàng)業(yè)：稟賦效應(yīng)

結(jié)論

本文通過分析“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份與創(chuàng)業(yè)之間的關(guān)系討論農(nóng)民的市民化問題。本文研究發(fā)現(xiàn)，擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體更傾向于創(chuàng)業(yè)。進(jìn)一步地分析表明，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份之所以促進(jìn)創(chuàng)業(yè)是基于兩種機(jī)制：其一，作為城市的“外來者”，擁有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份的個體能夠獲得的其他就業(yè)機(jī)會相對較少，從而提高了其創(chuàng)業(yè)概率；其二，“農(nóng)轉(zhuǎn)非”過程的選拔性使“農(nóng)轉(zhuǎn)非”身份意味著更強(qiáng)的能力或更高的個人稟賦，而更高的稟賦也為創(chuàng)業(yè)所需。本文研究表明，即使在獲得城市戶口之后，由農(nóng)村遷居到城市的個體無論在外部機(jī)會還是內(nèi)在稟賦方面與原城市居民之間都存在著顯著不同。換言之，起碼從經(jīng)濟(jì)維度看，城市戶口的獲得與“市民化”的完成是兩個并不完全同步的過程。

本文研究對當(dāng)前的城鎮(zhèn)化運(yùn)動具有一定啟示作用。城鎮(zhèn)化過程的本質(zhì)是將農(nóng)業(yè)人口轉(zhuǎn)移到城市，并與原城市人口融合，這當(dāng)然需要通過對戶籍制度的改革逐漸實現(xiàn)兩者社會待遇的統(tǒng)一，但戶籍制度的改革并不是“市民化”的終點(diǎn)，而更應(yīng)該是起點(diǎn)。實際上，城市里的新移民與原城市居民在長期內(nèi)都會是兩個存在諸多不同的群體，他們的經(jīng)濟(jì)和社會行為面對不同的約束，也會有不同的訴求，這都需要在制定相關(guān)政策時予以關(guān)注。