○田旭 吳邦正 王炎

（河北金融學(xué)院管理學(xué)院，河北 保定 071051)

一、引言

黨中央極其重視人民實(shí)現(xiàn)共同富裕,而創(chuàng)業(yè)是實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要途徑。黨的十九大報(bào)告中明確提出“激發(fā)和保護(hù)企業(yè)家精神，鼓勵(lì)更多社會(huì)主體投身創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，營(yíng)造勞動(dòng)光榮的社會(huì)風(fēng)尚和精益求精的敬業(yè)風(fēng)氣”的要求。2022年，黨中央國(guó)務(wù)院在一號(hào)文件《關(guān)于做好2022 年全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)工作的意見》中，再次強(qiáng)調(diào)“加快實(shí)施‘互聯(lián)網(wǎng)+’農(nóng)產(chǎn)品出村進(jìn)城工程，落實(shí)各類農(nóng)民工穩(wěn)崗就業(yè)政策，促進(jìn)農(nóng)民就地就近就業(yè)創(chuàng)業(yè)”。

而中國(guó)自古就有典型的“人情社會(huì)”“關(guān)系社會(huì)”“人脈社會(huì)”特征，在農(nóng)村地區(qū)更加突出。目前，互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的滲透率已近60%，農(nóng)民“觸網(wǎng)”頻率越來越高，人情社會(huì)的“網(wǎng)絡(luò)”化，是否會(huì)促進(jìn)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)，推進(jìn)實(shí)現(xiàn)共同富裕，是一個(gè)值得關(guān)注但尚未研究的主題，具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，研究農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，可以有效地了解農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策和創(chuàng)業(yè)行為，提升農(nóng)民創(chuàng)業(yè)效率、支持創(chuàng)業(yè)行為。

隨著互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的逐步普及，互聯(lián)網(wǎng)社交究竟對(duì)農(nóng)民創(chuàng)新行為有何影響，目前學(xué)者已經(jīng)開始了這方面的探索與研究。趙羚雅等學(xué)者[1-3]探討了“互聯(lián)網(wǎng)使用”“互聯(lián)網(wǎng)嵌入”等行為與農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者創(chuàng)業(yè)行為的關(guān)系。董靜等[4]、孫健等[5]認(rèn)為農(nóng)村社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系往往能夠有效地促進(jìn)創(chuàng)業(yè)行為。農(nóng)民利用微信、微博及其他移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行社交活動(dòng)、拓展社交網(wǎng)絡(luò)日益頻繁，農(nóng)民間信息交流和獲取資源也變得越來越便捷。因此，對(duì)于不同地區(qū)、不同家庭和個(gè)人特質(zhì)、物質(zhì)資料基礎(chǔ)的農(nóng)民來說，其創(chuàng)業(yè)行為是否會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)社交影響，是否會(huì)更易獲得廣泛社會(huì)資源，從而推動(dòng)其開展創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，促進(jìn)鄉(xiāng)村振興，便具有了重要的研究意義和實(shí)踐意義，而這卻是暫未進(jìn)行深入研究的范疇。

鑒于此，本文以互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代農(nóng)村地區(qū)的社會(huì)文化為背景，采用Probit模型考察了農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)其創(chuàng)業(yè)決策的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在三個(gè)方面。第一，雖然過去已經(jīng)有文獻(xiàn)討論了互聯(lián)網(wǎng)使用、互聯(lián)網(wǎng)嵌入等行為與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的關(guān)系，但研究?jī)H僅局限于互聯(lián)網(wǎng)的使用層面，但并未聚焦于互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)民社交領(lǐng)域的應(yīng)用情況，而這可能是農(nóng)民提高創(chuàng)業(yè)概率的重要因素；第二，本文分析了土地流轉(zhuǎn)在農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響及其調(diào)節(jié)作用，探討了土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的關(guān)系，拓展了農(nóng)村創(chuàng)業(yè)研究深度，為農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)政策的制定和推行提供了一定的實(shí)證基礎(chǔ)；第三，探討了具有不同個(gè)體特征的農(nóng)民在互聯(lián)網(wǎng)社交方面影響創(chuàng)業(yè)行為上的差異，并且從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、信息獲取效應(yīng)、融資規(guī)模效應(yīng)三方面進(jìn)行了機(jī)制分析，回答了互聯(lián)網(wǎng)社交如何作用于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)這一核心問題。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）互聯(lián)網(wǎng)與創(chuàng)業(yè)

隨著互聯(lián)網(wǎng)普及度及滲透率在農(nóng)村地區(qū)的逐漸升高，大量以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的商業(yè)機(jī)會(huì)應(yīng)運(yùn)而生，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為傳播媒介、生產(chǎn)力提高的工具，成為了連接農(nóng)村地區(qū)生活與生產(chǎn)的重要載體。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)社交與創(chuàng)業(yè)的關(guān)系，CUMMING和JOHAN[6]、REUBER 和FISCHER[7]、KIM 和ORAZEM[8]等學(xué)者認(rèn)為，正是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的普及和網(wǎng)絡(luò)的使用，提升了創(chuàng)業(yè)的概率和績(jī)效。

從國(guó)內(nèi)的研究來看，學(xué)者們從互聯(lián)網(wǎng)嵌入、互聯(lián)網(wǎng)使用、虛擬社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等不同的角度展開論述，大部分學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)使用顯著提高了農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率[5,9-12]。周廣肅和樊綱[9]使用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查微觀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)家庭使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)生了較為顯著的效果，相比不使用互聯(lián)網(wǎng)的家庭創(chuàng)業(yè)概率高出3%，并且認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)創(chuàng)業(yè)主要是由于信息渠道效應(yīng)、社會(huì)互動(dòng)效應(yīng)、融資效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)偏好效應(yīng)。周洋和華語音[10]也采用相同的數(shù)據(jù)庫，實(shí)證分析得出互聯(lián)網(wǎng)使用顯著地促進(jìn)了農(nóng)村家庭的創(chuàng)業(yè)意愿，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村家庭的創(chuàng)業(yè)概率提升了3.83%，而原因在于互聯(lián)網(wǎng)有效地促進(jìn)了農(nóng)村地區(qū)社會(huì)交往和信息獲取。莊晉財(cái)和李丹[13]認(rèn)為在互聯(lián)網(wǎng)背景下，農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者可以通過運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)有效地拓展市場(chǎng)空間、增加資源獲取渠道、降低資源獲取成本，從而提高創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。趙羚雅[1]認(rèn)為在鄉(xiāng)村振興背景下，互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)顯著正相關(guān)，而原因在于互聯(lián)網(wǎng)的信息渠道效應(yīng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好效應(yīng)和社會(huì)資本效應(yīng)。姚柱等[3]從“互聯(lián)網(wǎng)嵌入”的角度分析認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)嵌入有效地促進(jìn)了農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)績(jī)效。

（二）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)業(yè)

本文基于已有文獻(xiàn)認(rèn)為，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為中具有重要的中介作用，因?yàn)樯鐣?huì)網(wǎng)絡(luò)是一般意義上所稱的“社會(huì)關(guān)系”，是社會(huì)資本理論中一個(gè)非常重要的研究主題[14]。從學(xué)者們以往的研究來看，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)或社會(huì)資本能夠有效地降低貧困[15]、促進(jìn)農(nóng)村的非農(nóng)就業(yè)[16]和農(nóng)民收入[11,15]。從農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的角度來看，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為個(gè)人創(chuàng)業(yè)的有效支撐，能夠顯著地提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿[5,10,17]與創(chuàng)業(yè)績(jī)效[2-3]。

胡金焱和張博[14]分析中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能夠顯著地促進(jìn)城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為，而其對(duì)農(nóng)村家庭的促進(jìn)作用更大。孫健等[5]應(yīng)用中國(guó)居民家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)意愿具有顯著的正向促進(jìn)，擁有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)越少的農(nóng)民更容易因?yàn)閾?dān)心創(chuàng)業(yè)時(shí)資金不足或缺乏創(chuàng)業(yè)關(guān)系而放棄創(chuàng)業(yè)。蔣劍勇等[12]發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)支持可以有效降低農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)感知，提高農(nóng)民對(duì)創(chuàng)業(yè)成功可能的判斷，從而提高農(nóng)民實(shí)施創(chuàng)業(yè)行為的可能性。蔣劍勇等[18]從創(chuàng)業(yè)資源的角度進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模能夠影響創(chuàng)業(yè)資源獲取效果。隨著2022年我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)滲透率超過60%，越來越多的農(nóng)民利用互聯(lián)網(wǎng)渠道進(jìn)行社會(huì)交往活動(dòng)，形成新型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，這種基于互聯(lián)網(wǎng)的社交網(wǎng)絡(luò)成為農(nóng)民進(jìn)行社交活動(dòng)和獲取創(chuàng)業(yè)資源的重要來源[13]。因此，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交更有利于降低社交成本、形成社會(huì)互動(dòng)效應(yīng)并且拓寬信息渠道[9]，從而提高創(chuàng)業(yè)概率。同時(shí)這種互聯(lián)網(wǎng)社交行為的增加，也不可避免地?cái)U(kuò)大了農(nóng)民原有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，豐富的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系能夠有效激發(fā)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)熱情，更能夠有效緩解農(nóng)村地區(qū)因?yàn)閯?chuàng)業(yè)資源不足而導(dǎo)致的創(chuàng)業(yè)動(dòng)力缺失問題[17]。據(jù)此，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)H1：農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交有助于提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為

假設(shè)H2：互聯(lián)網(wǎng)社交可以通過擴(kuò)大農(nóng)民社會(huì)網(wǎng)絡(luò)從而提高創(chuàng)業(yè)行為

（三）土地流轉(zhuǎn)

本文之所以將土地流轉(zhuǎn)納入研究范疇是因?yàn)榻陙?，隨著農(nóng)村地區(qū)土地確權(quán)工作的全面展開，土地流轉(zhuǎn)便有了發(fā)生的依據(jù)和基礎(chǔ)，學(xué)者們也從不同角度進(jìn)行了土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為和創(chuàng)業(yè)績(jī)效的影響分析，得到的結(jié)論也并不一致。部分學(xué)者通過調(diào)研或采用微觀數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，構(gòu)建Probit模型或采用PSM方法分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)能夠顯著增強(qiáng)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿[19-22]。

而部分學(xué)者從土地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出兩個(gè)角度進(jìn)行分析，認(rèn)為兩者對(duì)于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響并不一致，得出了完全不同的結(jié)論。葉秋妤和孔榮[19]通過對(duì)陜西等3省1 947個(gè)農(nóng)戶的調(diào)研，采用Probit模型分析發(fā)現(xiàn)，土地轉(zhuǎn)入正向促進(jìn)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策，而土地轉(zhuǎn)出則在抑制農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的同時(shí)促進(jìn)了農(nóng)民開展非農(nóng)創(chuàng)業(yè)。田勇[20]基于2016 年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查的數(shù)據(jù)，分析得出土地轉(zhuǎn)出能顯著提高農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)可能，但土地轉(zhuǎn)入則起到了抑制作用。劉傳江等[22]基于西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，土地流轉(zhuǎn)能夠顯著增加農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性，信貸約束在兩者間起到正向調(diào)節(jié)作用，而社會(huì)保障則起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用。王小龍等[23]使用2014年和2016年CLDS數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村土地確權(quán)對(duì)農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)是一種負(fù)向的影響。據(jù)此，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)H3：土地流轉(zhuǎn)在農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交與創(chuàng)業(yè)行為之間起到調(diào)節(jié)作用。

目前關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為影響的研究大多停留在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、互聯(lián)網(wǎng)使用、互聯(lián)網(wǎng)嵌入等內(nèi)容上，都是從相對(duì)整體的角度分析農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的滲透情況對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿或創(chuàng)業(yè)行為的影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的逐步完善和農(nóng)民對(duì)互聯(lián)網(wǎng)使用的增加，農(nóng)民利用互聯(lián)網(wǎng)手段進(jìn)行社交活動(dòng)無疑擴(kuò)大了信息渠道來源，豐富了農(nóng)民社會(huì)資本，進(jìn)一步拓展了農(nóng)民的社交網(wǎng)絡(luò)頻率和深度，但目前還沒有專門針對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)社交”對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為影響的分析，而且機(jī)制分析中也更多地從信息角度、社會(huì)角度展開。本文認(rèn)為農(nóng)村地區(qū)典型的“人情社會(huì)”特征，更有利于拉近人們之間的距離，產(chǎn)生更多的交流，從而匯集創(chuàng)業(yè)資源，交流創(chuàng)業(yè)想法，凝聚創(chuàng)業(yè)人群，更容易形成同一個(gè)“創(chuàng)業(yè)社群”。農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)的普及，更容易拉近互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代農(nóng)民之間的“社會(huì)關(guān)系”，從而更好地幫助農(nóng)民溝通創(chuàng)業(yè)信息和創(chuàng)業(yè)資源，形成創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)。基于此，本文認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)的滲透將進(jìn)一步增加“互聯(lián)網(wǎng)社交”這一逐漸突出的行為對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的影響，再加上政策的扶持，將更加有利于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的發(fā)生，提高共同富裕的可能性。同時(shí)，土地流轉(zhuǎn)政策逐步完善，范圍逐步擴(kuò)大，是近年來農(nóng)村地區(qū)非常重要的政策措施，但到目前為止，土地流轉(zhuǎn)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)尤其是互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為中是否具有調(diào)節(jié)作用，或如何調(diào)節(jié)創(chuàng)業(yè)行為的研究并不多見，這也是本文需要明確的內(nèi)容。互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為概率的影響既有直接的作用，又有間接的傳導(dǎo)機(jī)制，本文認(rèn)為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、信息獲取和融資規(guī)模是互聯(lián)網(wǎng)社交影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的中介變量，如圖1所示。

圖1 研究示意圖

三、變量選取與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心實(shí)施的中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)庫[24]，CFPS的樣本覆蓋中國(guó)絕大部分地區(qū)人口，以此反映中國(guó)社會(huì)發(fā)展和變遷的情況。CFPS數(shù)據(jù)庫于2010年開始調(diào)查，其后每?jī)赡赀M(jìn)行一次調(diào)查，涉及區(qū)縣、社區(qū)、家庭、個(gè)人等多個(gè)層面。本文使用的是2018 年CFPS 數(shù)據(jù)所包含的家庭調(diào)查數(shù)據(jù)和個(gè)人調(diào)查數(shù)據(jù)。CFPS 數(shù)據(jù)在2018 年共計(jì)37 354 份個(gè)人數(shù)據(jù)，剔除城鎮(zhèn)地區(qū)的樣本，剔除18歲以下和70歲以上人員數(shù)據(jù)，并刪除缺失值和異常數(shù)據(jù)后，共得到9 984個(gè)樣本。

（二）變量選取

1.因變量：創(chuàng)業(yè)行為。本文參考周廣肅和樊綱等學(xué)者的研究[1,9-10,17]，將創(chuàng)業(yè)變量設(shè)置為二元變量，根據(jù)CFPS2018 問卷中的“過去12 個(gè)月，您家是否有家庭成員從事個(gè)體經(jīng)營(yíng)或開辦私營(yíng)企業(yè)？”這一問題來判斷農(nóng)民是否從事創(chuàng)業(yè)行為，從而形成二元離散變量，如進(jìn)行創(chuàng)業(yè)設(shè)置為“1”，不創(chuàng)業(yè)則設(shè)置為“0”。

2.自變量：互聯(lián)網(wǎng)社交。以往對(duì)于農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)的研究往往停留在是否使用了互聯(lián)網(wǎng)這一層面[1-2,9-10]，很少涉及互聯(lián)網(wǎng)社交。本文采用2018CFPS中“一般情況下，您使用互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社交活動(dòng)（如聊天、發(fā)微博等）的頻率有多高？”來進(jìn)行衡量互聯(lián)網(wǎng)社交，并根據(jù)問題內(nèi)容將其轉(zhuǎn)化為每天使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行社交的次數(shù)。

3.控制變量。參考已有學(xué)者的研究[1,4-5,12,16,25-26]，將控制變量分為個(gè)人層面和家庭層面，個(gè)人層面包括年齡、年齡平方、性別、婚姻狀況、教育年限、全職工作經(jīng)歷、工會(huì)成員、協(xié)會(huì)成員。家庭層面包含家庭存款取對(duì)數(shù)、家庭凈資產(chǎn)取對(duì)數(shù)、家庭總收入取對(duì)數(shù)、家庭是否發(fā)生重大事件、家庭是否獲得政府補(bǔ)助等。同時(shí)考慮到中國(guó)幅員遼闊，不同地區(qū)的整體發(fā)展水平極不平衡，所以控制了地區(qū)變量，將東部地區(qū)設(shè)置為“0”，中部地區(qū)設(shè)置為“1”，西部地區(qū)設(shè)置為“2”，回歸方程中均以虛擬變量形式出現(xiàn)。

4.調(diào)節(jié)變量：土地流轉(zhuǎn)。參考劉傳江等學(xué)者的做法[19,21-22]，使用2018 年CFPS 中“無論是否收取租金，過去12個(gè)月，您家是否將集體分配的土地出租給了其他人”和“過去12 個(gè)月，除去集體分配的土地，您家是否向個(gè)人或集體租用土地，無論是否需要付租金”兩個(gè)問題來衡量是否參與土地流轉(zhuǎn)，將土地流轉(zhuǎn)設(shè)置為二值離散變量，包含“參與土地流轉(zhuǎn)”和“未參與土地流轉(zhuǎn)”兩種情況，分別設(shè)置為1和0。

（三）模型設(shè)定

在考察互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)創(chuàng)業(yè)行為的影響時(shí)，由于創(chuàng)業(yè)行為是虛擬變量，因此使用Probit模型來進(jìn)行估計(jì)，本文設(shè)定如下回歸方程：

其中，entrepreneur為創(chuàng)業(yè)行為的二值虛擬變量，若該樣本從事個(gè)體私營(yíng)企業(yè)（即創(chuàng)業(yè)），則entrepreneur=1，反之則為0，internum為樣本每天進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)社交的次數(shù)，Xi為樣本的個(gè)體特征變量的向量，Zi為樣本家庭特征變量的向量，λ為樣本所在區(qū)域虛擬變量，εi為擾動(dòng)項(xiàng)。

（四）估計(jì)與識(shí)別策略

考慮到本文的研究設(shè)計(jì)中，個(gè)體的創(chuàng)業(yè)行為與其自身的互聯(lián)網(wǎng)社交行為可能存在一定的內(nèi)生性。首先，相同的微觀主體由于其自身行為特點(diǎn)和思想意識(shí)的原因，可能既影響其互聯(lián)網(wǎng)社交的頻率，同時(shí)又影響其創(chuàng)業(yè)行為，這可能會(huì)造成遺漏變量的問題。另外，互聯(lián)網(wǎng)社交在可能影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的同時(shí)，農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的增加又可能提高其本身的互聯(lián)網(wǎng)社交，用以驗(yàn)證創(chuàng)業(yè)想法或?qū)ふ覄?chuàng)業(yè)資源。創(chuàng)業(yè)意味著農(nóng)民個(gè)人社會(huì)行為的增加，而這將有助于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者獲取更多資源，幫助其在創(chuàng)業(yè)過程中更好地提升創(chuàng)業(yè)成功率，兩者有可能存在雙向因果關(guān)系。因此，本文在后續(xù)的基礎(chǔ)回歸，異質(zhì)性檢驗(yàn)時(shí)，均采用工具變量Probit 模型，且分別使用MLE 和兩步法以驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)定性。在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)，也采用替換變量法，以保證回歸結(jié)果的一致性。

（五）描述性統(tǒng)計(jì)

表1給出了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)，從中可以看到，有91.27%的樣本選擇不進(jìn)行自主創(chuàng)業(yè)，農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)比例僅為8.70%。樣本中農(nóng)民每天進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)社交的平均次數(shù)為0.337 次，即約每三天會(huì)進(jìn)行一次互聯(lián)網(wǎng)社交活動(dòng)，中位數(shù)為0，說明有相當(dāng)一部分農(nóng)民每年幾乎不使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行社交活動(dòng)。農(nóng)村地區(qū)當(dāng)年的人情禮金支出平均數(shù)為4 230元，中位數(shù)為2 000元，說明部分農(nóng)民人情支出金額較高，且標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明農(nóng)民人情支出差異較大。而每月外出就餐費(fèi)中位數(shù)為0，說明超過50%的農(nóng)民選擇不外出就餐，沒有進(jìn)行外出的宴請(qǐng)活動(dòng)，沒有形成相對(duì)固定的社交群體，平均數(shù)為170 元，相對(duì)來說也處于比較低的位置。50%以上的農(nóng)民每月郵電通訊費(fèi)用支出在150 元以下，且標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明不同的群體之間差異較大?；ヂ?lián)網(wǎng)信息渠道重要性的選項(xiàng)中，平均數(shù)為2.772，說明有超過半數(shù)的受訪者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)渠道是其獲取信息的重要來源。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基礎(chǔ)回歸檢驗(yàn)

表2 匯報(bào)了互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策影響的實(shí)證結(jié)果，由于被解釋變量是二元虛擬變量，所以采用Probit模型進(jìn)行分析。表2中第（1）和第（2）列均采用OLS回歸作為對(duì)照，其中，第（1）列為未加入控制變量的結(jié)果，第（2）列為加入控制變量后的結(jié)果，第（3）列為采用Probit估計(jì)的結(jié)果。從表2回歸結(jié)果中可以看出，OLS 回歸與Probit 回歸的系數(shù)符號(hào)均一致，且互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%的水平上顯著正向促進(jìn)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，也就是說隨著農(nóng)民采用互聯(lián)網(wǎng)形式進(jìn)行社交活動(dòng)次數(shù)的增加，其創(chuàng)業(yè)的可能性也在增加。

表2 基礎(chǔ)回歸分析

但考慮到互聯(lián)網(wǎng)社交可能存在一定的內(nèi)生性問題，即有其他的因素同時(shí)影響互聯(lián)網(wǎng)社交和創(chuàng)業(yè)行為，所以采用CFPS 數(shù)據(jù)庫中的“每月手機(jī)費(fèi)（元）”作為工具變量，采用含有內(nèi)生變量的Probit模型進(jìn)行估計(jì)。之所以選擇每月手機(jī)費(fèi)作為工具變量是因?yàn)槭謾C(jī)話費(fèi)的金額代表著自身對(duì)外聯(lián)系的程度，顯然同農(nóng)民的互聯(lián)網(wǎng)社交程度相關(guān)，滿足工具變量的相關(guān)性，同時(shí)，話費(fèi)的金額并不直接影響農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)決策，滿足工具變量的外生性。表2中第（4）列和（5）列分別為采用MLE方式和兩步法進(jìn)行的IV-Probit 估計(jì)，互聯(lián)網(wǎng)社交的系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正，但比普通Probit 回歸有了顯著提升。根據(jù)MLE估計(jì)可知，其相關(guān)系數(shù)ρ值高達(dá)0.546，其系數(shù)為負(fù)，說明由于忽略互聯(lián)網(wǎng)社交的內(nèi)生性，將顯著低估互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)創(chuàng)業(yè)行為的正向作用，正如第（4）列互聯(lián)網(wǎng)社交的系數(shù)為1.588，比未考慮內(nèi)生性的第（3）列普通Probit回歸系數(shù)高出較多。同時(shí)如表2 第（4）列和第（5）列兩種方法進(jìn)行IV-Probit 估計(jì)外生性Wald 檢驗(yàn)所示，卡方值為32.59 和30.42，均在1%顯著性上拒絕了外生性的原假設(shè)，同時(shí)兩步法的第一階段F 值為358.61，遠(yuǎn)大于STOCK和YOGO[27]提供的臨界值10，說明不存在弱工具變量問題，因此本文應(yīng)采用工具變量法進(jìn)行Probit估計(jì)。

在表2 中，無論采用哪種估計(jì)方式，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)創(chuàng)業(yè)行為的影響都在1%顯著性水平上為正。對(duì)此可能的解釋是，第一，隨著農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交次數(shù)的增加，通過互聯(lián)網(wǎng)社交活動(dòng)更容易獲取相應(yīng)的信息資源，頻繁的網(wǎng)絡(luò)社交活動(dòng)有效地提升了農(nóng)民本身的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)了其社群屬性，從而更容易在掌握了更多信息和獲取更多資源后，開展創(chuàng)業(yè)活動(dòng)。第二，互聯(lián)網(wǎng)社交有利于農(nóng)民進(jìn)一步擴(kuò)展互聯(lián)網(wǎng)這一渠道的信息收集，低成本的獲取創(chuàng)業(yè)信息，激發(fā)其獲取信息的需求。第三，互聯(lián)網(wǎng)社交能夠幫助農(nóng)民掌握更多的信息，了解到更多的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)與創(chuàng)業(yè)成功的經(jīng)歷，從而提升農(nóng)民對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的意識(shí)，進(jìn)而提升創(chuàng)業(yè)可能。第四，互聯(lián)網(wǎng)社交的增加，能夠拉近與親朋好友的距離，在其進(jìn)行創(chuàng)業(yè)時(shí)能夠更容易獲取親朋、民間機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)的支持，從而提升其自身的創(chuàng)業(yè)可能性。因此證明了前述研究假設(shè)H1，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交有助于提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為。而這種影響的傳導(dǎo)機(jī)制，本文將在后續(xù)從三方面進(jìn)行驗(yàn)證。

（二）異質(zhì)性分析

互聯(lián)網(wǎng)社交作為一種相對(duì)較新的社交方式，對(duì)不同年齡的農(nóng)民個(gè)體影響程度可能不同。而且隨著個(gè)體學(xué)歷水平的提升，自身使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行社交的可能性也有變化，因此不同學(xué)歷程度對(duì)于農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交是否促進(jìn)其創(chuàng)業(yè)行為的概率可能并不一致。另外，不同風(fēng)險(xiǎn)偏好水平的農(nóng)民，其自身存在一定的自我選擇，所以他們進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)社交時(shí)是否會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)生影響也是本文要探討的。因此，本文按照年齡分為了45 歲及以下組和45 歲以上組，按照學(xué)歷將農(nóng)民分為了高中以下組和高中及以上組，根據(jù)調(diào)研問卷中的風(fēng)險(xiǎn)傾向測(cè)量題項(xiàng)，將農(nóng)民分為了低風(fēng)險(xiǎn)偏好組和高風(fēng)險(xiǎn)偏好組，分別進(jìn)行回歸分析。表3 匯報(bào)了分年齡、學(xué)歷、風(fēng)險(xiǎn)偏好的回歸分析結(jié)果，均采用MLE 方法進(jìn)行工具變量Probit模型回歸。

表3 異質(zhì)性分析

在A組中，無論是45歲以上，還是45歲以下農(nóng)民，互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，且系數(shù)為正，說明農(nóng)民進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)社交均能夠顯著地提高創(chuàng)業(yè)行為發(fā)生的可能性。但第（1）列和第（2）列的邊際效應(yīng)并不一致，且相差將近一倍，也就是說對(duì)于45歲以下的農(nóng)民，一年時(shí)間內(nèi)平均每天多一次互聯(lián)網(wǎng)社交行為，其創(chuàng)業(yè)行為發(fā)生的平均概率高出45 歲以上農(nóng)民一倍，當(dāng)然這只是一種平均效應(yīng)，但年齡上的差異性已經(jīng)非常明顯。這可能是因?yàn)槟挲g較低的年輕人，他們更容易受到互聯(lián)網(wǎng)社交的影響，他們能夠獲取更多的信息，而年齡較大的農(nóng)民，他們更希望能夠獲得較為穩(wěn)定的收入，從而導(dǎo)致其創(chuàng)業(yè)概率低于年輕人，這是符合理論預(yù)期的。

在B 組中，無論是低學(xué)歷，還是高學(xué)歷農(nóng)民，互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著正向影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，同樣說明無論個(gè)體學(xué)歷狀況如何，互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響是確實(shí)存在的。只不過第（3）和第（4）列的系數(shù)和邊際效應(yīng)并不一致，而且相差較大，高學(xué)歷農(nóng)民受到互聯(lián)網(wǎng)社交影響更大，其進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的平均概率比低學(xué)歷農(nóng)民高出一倍以上。這是因?yàn)橄鄬?duì)于低學(xué)歷農(nóng)民來說，高學(xué)歷農(nóng)民對(duì)通過互聯(lián)網(wǎng)社交所獲的信息的理解更加充分，其社會(huì)資本效應(yīng)對(duì)高學(xué)歷人群來說更加顯著。

在C 組中，同樣，無論農(nóng)民對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的看法如何，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著正向影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，提高其進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的可能性，只不過這種概率提高的幅度并不相同。在相同的條件下，一年內(nèi)每天多一次使用互聯(lián)網(wǎng)社交，對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)偏好人群來說，他們的創(chuàng)業(yè)行為發(fā)生的概率比高風(fēng)險(xiǎn)偏好人群高出7.4%左右，也就是說低風(fēng)險(xiǎn)偏好人群更容易受到互聯(lián)網(wǎng)社交的影響，提高創(chuàng)業(yè)的概率。這可能是因?yàn)閷?duì)高風(fēng)險(xiǎn)偏好人群來說，創(chuàng)業(yè)行為的高風(fēng)險(xiǎn)性本就是他們能夠接受的，互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)于其決定是否創(chuàng)業(yè)的影響相對(duì)較小，而對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)偏好人群來說，互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)其影響更大，其創(chuàng)業(yè)可能性提高的幅度更大，也就是說如果提供的服務(wù)或政策措施較為有效的話，低風(fēng)險(xiǎn)偏好人群的邊際影響將更加顯著。

（三）中介效應(yīng)

為了考察互聯(lián)網(wǎng)社交提升創(chuàng)業(yè)概率的原因，本文將可能的影響因素從“互聯(lián)網(wǎng)”和“社交”兩個(gè)層面進(jìn)行分解，結(jié)合前期文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)[10,14]，提出從互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)農(nóng)民社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓展、對(duì)其互聯(lián)網(wǎng)使用與信息獲取兩個(gè)方面分析，尋找間接影響渠道，同時(shí)考慮到資金對(duì)于創(chuàng)業(yè)行為的重要性[28-29]，因此也將融資納入中介效應(yīng)分析的因素中來。

1.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。在中國(guó)這樣的關(guān)系社會(huì)，農(nóng)民社會(huì)網(wǎng)絡(luò)往往是以地緣、親緣和血緣為基礎(chǔ)的，親朋之間的關(guān)系往往需要一定的交往和支出，來體現(xiàn)親朋之間的親疏程度。因此，本文認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)社交之所以能夠提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性，得益于互聯(lián)網(wǎng)社交這種方式，擴(kuò)展或加深了農(nóng)民的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)了農(nóng)民社會(huì)資本的形成，這種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)又具有相對(duì)明顯的社會(huì)保障和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的功能，進(jìn)而提高了農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的可能。

本文參考胡金焱和張博[14]的做法，選取“人情禮支出”來衡量農(nóng)民社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，使用2018 年CFPS問卷中的“包括實(shí)物和現(xiàn)金，過去12 個(gè)月，您家總共出了多少人情禮？”作為衡量農(nóng)民社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)量變量。同時(shí)還參考胡金焱和張博[14]、郭士祺和梁平漢[30]等的做法，使用“外出就餐費(fèi)用”和“郵電通訊費(fèi)用”作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的代理變量，采用2018 年CFPS 中的“平均每月您家外出就餐的支出是多少？”和“平均每月您家郵寄、通訊支出，包括電話、手機(jī)、上網(wǎng)、郵寄等花多少錢？”進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的衡量，以保證結(jié)果的穩(wěn)健性?；貧w的結(jié)果呈現(xiàn)在表4第（1）列至第（3）列中，看到無論采用哪種衡量方式，在控制其他變量的條件下，Sobel檢驗(yàn)的三個(gè)指標(biāo)都拒絕了原假設(shè)。互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著正向促進(jìn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為概率，在考慮到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響之后，互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)創(chuàng)業(yè)行為概率的影響分別減少了大約7.1%、3.6%和6.2%，說明農(nóng)民可以通過互聯(lián)網(wǎng)渠道進(jìn)行有效的社交活動(dòng)，進(jìn)而拓展自身的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，積累社會(huì)資本，提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的概率，因此驗(yàn)證了前述假設(shè)H2。

表4 不同中介變量的中介效應(yīng)分析

2.信息獲取。一般來說，由于農(nóng)村地區(qū)所處位置相對(duì)偏僻，與城鎮(zhèn)地區(qū)相比，農(nóng)村獲取信息的便利度和及時(shí)性往往都相對(duì)較差。而信息以及信息出現(xiàn)的時(shí)間對(duì)創(chuàng)業(yè)行為及創(chuàng)業(yè)成功率具有重要作用，農(nóng)民通過互聯(lián)網(wǎng)社交的方式卻可以有效、及時(shí)地掌握信息，從而提高自身創(chuàng)業(yè)的可能性。本文參考周洋和華語音等學(xué)者的做法[1,9-10]，選取互聯(lián)網(wǎng)信息源的重要性來代表信息獲取效應(yīng)?；ヂ?lián)網(wǎng)信息源的重要性用2018年CFPS中的“互聯(lián)網(wǎng)對(duì)您獲取信息的重要性？”這一問題來衡量。由表4第（4）列回歸結(jié)果可以看到，在控制其他變量的情況下，Sobel檢驗(yàn)的三個(gè)指標(biāo)都拒絕了原假設(shè)。在考慮到互聯(lián)網(wǎng)信息源重要性的影響之后，互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為概率的影響減少了大約21.1%，這是一個(gè)較大的比例，說明互聯(lián)網(wǎng)社交能夠極大地提高農(nóng)民自身對(duì)互聯(lián)網(wǎng)方式獲取信息的認(rèn)知，通過互聯(lián)網(wǎng)社交，農(nóng)民能夠獲取更多的重要信息，從而了解和掌握更多的外部消息，提高自身創(chuàng)業(yè)的可能性。

3.融資。創(chuàng)業(yè)行為受到資金的約束，無論是通過銀行貸款還是通過親友或社會(huì)借款，均有可能提高農(nóng)民自身創(chuàng)業(yè)的概率[29]，而一般來說，隨著農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交情況的增加，很可能增加其與親友、社會(huì)放貸機(jī)構(gòu)甚至于銀行的溝通頻次，拉近雙方的距離或利用更多的信息資源增加各渠道的融資額。本文應(yīng)用2018 年CFPS 中“您家待償貸款額（元）”“親友借款待償額（元）”“待償民間借貸總額（元）”三個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行衡量。表4 第（5）列至第（7）列分別代表總?cè)谫Y效應(yīng)、正規(guī)渠道融資效應(yīng)和非正規(guī)渠道融資效應(yīng)回歸結(jié)果，各列系數(shù)均表明，Sobel檢驗(yàn)的三個(gè)指標(biāo)都拒絕了原假設(shè)。農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交在1%水平上顯著的正向影響總體融資、正規(guī)融資和非正規(guī)融資金額。從中介效應(yīng)的數(shù)值上看，在考慮到融資的影響之后，互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)創(chuàng)業(yè)行為概率的影響分別減少了大約6.4%、5.9%和2.7%，也就是說，農(nóng)民借助互聯(lián)網(wǎng)社交擴(kuò)大自身的社交頻率，提高了獲得貸款和借款的可能性，從而最終提升了創(chuàng)業(yè)行為的可能。其中，銀行融資的中介作用相對(duì)來說比非銀行機(jī)構(gòu)中介效應(yīng)更大，這也是政策層面需要考慮的重要因素。

（四）調(diào)節(jié)效應(yīng)

根據(jù)李長(zhǎng)生和劉西川[21]、王小龍等[23]的研究，土地轉(zhuǎn)出和轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)都具有顯著正向影響，但并沒有文獻(xiàn)研究土地流轉(zhuǎn)在互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)創(chuàng)業(yè)行為上的調(diào)節(jié)作用。而隨著農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)政策的深入實(shí)施，農(nóng)民是否參與了土地流轉(zhuǎn)，是不是會(huì)對(duì)不同互聯(lián)網(wǎng)社交頻率的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)概率產(chǎn)生不同的影響，也是本文所關(guān)心的。土地流轉(zhuǎn)變量將樣本中所有未參與過土地轉(zhuǎn)出及轉(zhuǎn)入的農(nóng)民，設(shè)為“0”，其他情況均為“1”。同時(shí)考慮到土地的流轉(zhuǎn)既包括轉(zhuǎn)入又包括轉(zhuǎn)出，因此將土地流轉(zhuǎn)變量又分為了四種情況，分別為既無轉(zhuǎn)入也無轉(zhuǎn)出，僅僅轉(zhuǎn)入土地，僅僅轉(zhuǎn)出土地，既轉(zhuǎn)入土地又轉(zhuǎn)出土地。本文生成了互聯(lián)網(wǎng)社交與土地流轉(zhuǎn)的交互項(xiàng)，并采用工具變量Probit 估計(jì)，表5 第（1）列和第（2）列分別為劃分有無土地流轉(zhuǎn)時(shí)進(jìn)行MLE 估計(jì)及兩步法估計(jì)結(jié)果，第（3）列和第(4)列為采用上述四類土地流轉(zhuǎn)情況時(shí)采用MLE及兩步法進(jìn)行的估計(jì)結(jié)果。

表5 土地流轉(zhuǎn)調(diào)節(jié)效應(yīng)

由表5可以看到，互聯(lián)網(wǎng)社交及土地流轉(zhuǎn)均在1%水平上顯著為正，而大部分交互項(xiàng)則在1%的水平上顯著為負(fù)，因此本文認(rèn)為土地流轉(zhuǎn)與否，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)社交與創(chuàng)業(yè)行為概率的影響，具有顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用，從而驗(yàn)證了研究假設(shè)H3。也就是說，雖然土地流轉(zhuǎn)自身能夠提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的概率，但對(duì)于參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)民來說，互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)其創(chuàng)業(yè)的決策概率比不參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)民影響更小。這可能是由于農(nóng)民流轉(zhuǎn)土地后，都需要進(jìn)行農(nóng)業(yè)耕種或者進(jìn)行其他能夠產(chǎn)生收入的就業(yè)行為，都不會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)層面上影響農(nóng)民進(jìn)行社交的頻率和次數(shù)，農(nóng)民在網(wǎng)絡(luò)社交中所花費(fèi)的時(shí)間和帶來的歸屬感并沒有產(chǎn)生比較大的變化。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)與內(nèi)生性處理

（一）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

根據(jù)本文所做異質(zhì)性分析及調(diào)節(jié)效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，上述模型中互聯(lián)網(wǎng)社交的顯著性與系數(shù)符號(hào)均保持一致，在一定程度上已經(jīng)體現(xiàn)了結(jié)論的穩(wěn)健性。同時(shí)本文采用替換變量法繼續(xù)驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性。一般認(rèn)為農(nóng)民進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)社交的重要性越大，其利用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行社交的可能性和次數(shù)就會(huì)越高，因此本文采用互聯(lián)網(wǎng)社交重要性作為互聯(lián)網(wǎng)社交的代理變量，重新衡量回歸結(jié)果。本文使用2018 年CFPS 中的“使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，社交對(duì)您有多重要”題目來衡量農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交（level），進(jìn)行相應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，由于部分樣本在該題項(xiàng)中選擇“不適用”，所以僅使用回答了該問題的4 360 個(gè)樣本值。表6 中第（1）至第（4）列分別報(bào)告了混合OLS、普通Probit、和MLE 及兩步法工具變量Probit回歸的結(jié)果，其中互聯(lián)網(wǎng)社交重要性變量的系數(shù)大部分均在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，同互聯(lián)網(wǎng)社交變量的回歸模型保持一致，且F 值大于10，Wald檢驗(yàn)P值為0.000。

表6 穩(wěn)健性及內(nèi)生性檢驗(yàn)

（二）內(nèi)生性

上述工具變量回歸結(jié)果顯示，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)創(chuàng)業(yè)行為具有顯著正效應(yīng)，同時(shí)采用工具變量進(jìn)行了內(nèi)生性的檢驗(yàn)和糾正，為了避免遺漏變量和雙向因果問題，進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還使用“同一個(gè)村居的農(nóng)民平均互聯(lián)網(wǎng)社交次數(shù)”情況作為農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交的工具變量糾正可能的內(nèi)生性問題。因?yàn)橐粋€(gè)村莊的農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交頻率的狀況反映了一個(gè)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)狀況以及同一個(gè)村莊農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)社交的頻繁程度，所以同樣可能會(huì)影響微觀主體的互聯(lián)網(wǎng)社交，但地區(qū)的其他人使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行社交活動(dòng)的總體情況又不會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)業(yè)直接影響，所以理論上來看符合工具變量的外生性要求。因此本文選擇村居的平均互聯(lián)網(wǎng)社交情況作為工具變量。

表6 中第（5）至第（6）列分別使用MLE 及兩步法進(jìn)行回歸，并報(bào)告了上述工具變量回歸的兩種估計(jì)結(jié)果。由表6可以看到，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交作為解釋變量，平均互聯(lián)網(wǎng)社交作為工具變量，第一階段的回歸結(jié)果在1%的水平上顯著為正，從而表明本村農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交平均數(shù)對(duì)個(gè)體農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交具有顯著正向影響，所選取的工具變量與原解釋變量具有強(qiáng)相關(guān)性。第一階段F值為415.67，遠(yuǎn)大于臨界值10，這說明本村平均互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)農(nóng)民個(gè)體互聯(lián)網(wǎng)社交具有較強(qiáng)的解釋力，不存在弱工具變量問題。Wald外生性檢驗(yàn)拒絕了農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交不存在內(nèi)生性的原假設(shè)，這說明原估計(jì)結(jié)果與工具變量回歸結(jié)果存在顯著的差異。在糾正了內(nèi)生性后，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)創(chuàng)業(yè)行為仍然在1%的水平上顯著為正。

六、結(jié)論與啟示

本文基于2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）的數(shù)據(jù)，從微觀層面實(shí)證研究了農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)其創(chuàng)業(yè)行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行社交活動(dòng)有助于形成更加緊密的社會(huì)關(guān)系，提升農(nóng)民的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)范圍，提高創(chuàng)業(yè)傾向，從而進(jìn)一步提升農(nóng)村地區(qū)整體的經(jīng)濟(jì)活躍水平、增加農(nóng)民收入、改善農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)狀況。第二，土地流轉(zhuǎn)能夠有效調(diào)節(jié)農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交與創(chuàng)業(yè)行為之間的關(guān)系，相對(duì)于進(jìn)行了土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)民來說，未進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)民，互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)其創(chuàng)業(yè)行為的影響更大。第三，從農(nóng)民年齡、學(xué)歷、風(fēng)險(xiǎn)偏好三個(gè)方面進(jìn)行異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，對(duì)低年齡、高學(xué)歷、低風(fēng)險(xiǎn)偏好的農(nóng)民來說，互聯(lián)網(wǎng)社交促進(jìn)其創(chuàng)業(yè)行為的可能性更大。第四，解釋機(jī)制發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)社交通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、信息獲取效應(yīng)以及融資規(guī)模效應(yīng)來促進(jìn)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)。

基于以上研究結(jié)論，提出如下建議：第一，搭建更加完善的農(nóng)村地區(qū)“互聯(lián)網(wǎng)”基礎(chǔ)設(shè)施。在城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)下農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后，創(chuàng)業(yè)是幫助農(nóng)民增收、活躍農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)的有效手段和重要的助推器，通過搭建更加完善的“互聯(lián)網(wǎng)”基礎(chǔ)設(shè)施，提高農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交頻率，有利于推進(jìn)農(nóng)村地區(qū)的創(chuàng)業(yè)熱潮。第二，提高農(nóng)民線上社群活動(dòng)。本文發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步搭建農(nóng)村地區(qū)便捷的社交渠道，形成農(nóng)村地區(qū)主題鮮明的線上社群圈子具有重要的意義。構(gòu)建在線社群，需要政府或農(nóng)村非政府機(jī)構(gòu)協(xié)助搭建社交渠道或提升社會(huì)活動(dòng)頻次和多樣性，不定期舉辦多種主題的線上或線下社群活動(dòng)，形成更加有效、主題鮮明的線上社群。第三，進(jìn)一步擴(kuò)大農(nóng)民社會(huì)網(wǎng)絡(luò)資本、信息獲取渠道和金融服務(wù)支持渠道。因此針對(duì)農(nóng)民提供更廣泛的基礎(chǔ)社交平臺(tái)、專業(yè)化信息獲取渠道和交流平臺(tái)，設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)針對(duì)農(nóng)民的線下微活動(dòng)廳，進(jìn)一步降低銀行等正規(guī)融資渠道的貸款門檻。第四，合理安排和推進(jìn)農(nóng)民土地流轉(zhuǎn)。土地流轉(zhuǎn)政策能夠有效地盤活農(nóng)村限制性生產(chǎn)資源，但卻在一定程度上降低了互聯(lián)網(wǎng)社交對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為提升的概率，建議在土地流轉(zhuǎn)的同時(shí)，適時(shí)啟動(dòng)和深化“土地轉(zhuǎn)出農(nóng)民創(chuàng)業(yè)技能培訓(xùn)”和“土地轉(zhuǎn)入農(nóng)民現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)培訓(xùn)”等針對(duì)性政策，從而削減上述抑制效應(yīng)，提升農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性和成功率。第五，針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)社交影響更大的群體，提供合理基礎(chǔ)服務(wù)。創(chuàng)業(yè)具有較強(qiáng)的示范作用和帶動(dòng)作用，所以政府或第三方機(jī)構(gòu)應(yīng)針對(duì)性地為農(nóng)村低年齡、高學(xué)歷、低風(fēng)險(xiǎn)偏好的農(nóng)民，提供更加廣泛的線上社交平臺(tái)與渠道，引導(dǎo)其加盟或參與成熟商業(yè)模式及經(jīng)營(yíng)品牌，提高其創(chuàng)業(yè)成功率，從而帶動(dòng)更多農(nóng)民創(chuàng)業(yè)致富，早日實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興美好局面。