劉傳江，袁坤林，李 雪

(1.武漢大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心，b.人口·資源·環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究中心，湖北 武漢 430072；2.上海立信會(huì)計(jì)金融學(xué)院 國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院，上海 201620)

一、引言

隨著改革開放深入和城鄉(xiāng)互動(dòng)協(xié)調(diào)發(fā)展，大量農(nóng)村剩余勞動(dòng)力受發(fā)展差距的利益驅(qū)動(dòng)而跨行業(yè)、跨區(qū)域轉(zhuǎn)移，構(gòu)成一個(gè)轉(zhuǎn)向非農(nóng)就業(yè)的群體。在此轉(zhuǎn)移過(guò)程中，一些農(nóng)村勞動(dòng)力打破了傳統(tǒng)認(rèn)知，以“創(chuàng)業(yè)”這種新的非務(wù)工形式融入到了非農(nóng)勞動(dòng)力市場(chǎng) [1](PP.171-185)。在《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于加大改革創(chuàng)新力度加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的若干意見》和《國(guó)務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步做好新形勢(shì)下就業(yè)創(chuàng)業(yè)工作的意見》中，國(guó)家大力支持農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)。農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)不僅增加收入，促進(jìn)就業(yè)，也帶動(dòng)了廣袤鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，打開新型工業(yè)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、城鎮(zhèn)化和新農(nóng)村建設(shè)協(xié)同發(fā)展新局面。習(xí)近平總書記在山東考察時(shí)指出“鄉(xiāng)村振興，人才是關(guān)鍵。要積極培養(yǎng)本土人才，鼓勵(lì)外出能人返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，為鄉(xiāng)村振興提高人才保障”，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口以創(chuàng)業(yè)參與非農(nóng)就業(yè)事關(guān)就業(yè)大局穩(wěn)定，這不僅可以豐富農(nóng)村勞動(dòng)力參與非農(nóng)勞動(dòng)力市場(chǎng)的就業(yè)形式，也提供了新的就業(yè)機(jī)會(huì)，在實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會(huì)道路上發(fā)揮著重要作用。

農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)現(xiàn)階段已經(jīng)取得一定程度的發(fā)展。創(chuàng)業(yè)模式、創(chuàng)業(yè)融資方式以及創(chuàng)業(yè)行業(yè)分布都有了多樣化發(fā)展。模式上現(xiàn)在已經(jīng)有了合伙創(chuàng)業(yè)或者村企共建；融資方式上存在向正規(guī)金融機(jī)構(gòu)融資、私人借款融資還有合伙籌款融資多種方式；創(chuàng)業(yè)行業(yè)則分布在二三產(chǎn)業(yè)，如農(nóng)副食品加工、食品加工、紡織業(yè)、家具制造業(yè)等和信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)等。(1)參見唐禮智、羅婧等《農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的融資行為及影響因素分析——基于福建省龍巖市的調(diào)查》，《寧夏社會(huì)科學(xué)》，2013年第6期,第36-42頁(yè)；姚水瓊、邊一民《社會(huì)流動(dòng)視角下農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)路徑研究》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2014年第6期，第13-14頁(yè)；單敏、馬順彬《江蘇省返鄉(xiāng)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)調(diào)查》，《合作經(jīng)濟(jì)與科技》,2017年第20期，第108-109頁(yè)；閆華飛、肖靜《農(nóng)民工等人員返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀與模式探索——基于湖北省調(diào)研數(shù)據(jù)》，《江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)》，2020年第15期，第1-8頁(yè)。同時(shí)，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的創(chuàng)業(yè)受到內(nèi)因和外因多個(gè)因素影響。內(nèi)因就是基于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力個(gè)體的原因。社會(huì)資本、人力資本是核心影響因素(2)參見M. Granovetter，“The Strenght of Weak Ties”，American Journal of Sociology 78(1973),pp.1360-1380；N. Lin，“Social Capital: Theories of Capital”，Connection.1(2001)，pp.28-51；張廣勝、柳延恒《人力資本、社會(huì)資本對(duì)新生代農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)型就業(yè)的影響研究——基于遼寧省三類城市的考察》，《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》，2014年第6期,第4-13頁(yè)；張思陽(yáng)、趙敏娟等《社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)意愿的影響效應(yīng)分析——基于互聯(lián)網(wǎng)嵌入視角》，《農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究》，2020年第5期，第783-792頁(yè)。，其中收入、文化水平、人際關(guān)系和個(gè)體外出務(wù)工經(jīng)歷等都會(huì)直接影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的創(chuàng)業(yè)決策(3)參見莊晉財(cái)、芮正云等《雙重網(wǎng)絡(luò)嵌入、創(chuàng)業(yè)資源獲取對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)能力的影響——基于贛、皖、蘇183個(gè)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)樣本的實(shí)證分析》，《中國(guó)農(nóng)村觀察》，2014年第3期，第29-41頁(yè)；陳文超、陳雯等《農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的影響因素分析》，《中國(guó)人口科學(xué)》，2014年第2期，第96-105頁(yè)；程廣帥、譚宇《返鄉(xiāng)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)決策影響因素研究》，《中國(guó)人口·資源與環(huán)境》，2013年第1期，第119-125頁(yè)；許明《外出務(wù)工經(jīng)歷與返鄉(xiāng)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)成功率——基于傾向得分匹配法的反事實(shí)估計(jì)》，《首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)》，2020年第4期，第70-79頁(yè)。。外因就是所處的社會(huì)環(huán)境因素。國(guó)家政策和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是主要的因素(4)參見人社部《國(guó)家發(fā)改委等十五部門關(guān)于做好當(dāng)前農(nóng)民工就業(yè)創(chuàng)業(yè)工作的意見》 ，《中國(guó)人力資源社會(huì)保障》，2020年第9期，第6-7頁(yè)；陳國(guó)生、李海波等《返鄉(xiāng)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)選擇的影響因素及城際差異實(shí)證研究》，《經(jīng)濟(jì)地理》，2020年12月，第1-11頁(yè)；戚迪明、張廣勝等《農(nóng)民工“回流式”市民化:現(xiàn)實(shí)考量與政策選擇》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》，2014年第10期，第8-11頁(yè)。,政府、金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的支持，完善的社會(huì)基礎(chǔ)建設(shè)如道路、網(wǎng)絡(luò)等都是拉動(dòng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)的動(dòng)力[2](PP.89-103)。雖然農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)已經(jīng)取得很大進(jìn)步，但創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)不足、金融支持缺失以及政府支持力度不夠這些問題仍制約著農(nóng)村創(chuàng)業(yè)市場(chǎng)的擴(kuò)大。(5)參見劉苓玲、徐雷《中西部地區(qū)農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)問題研究——基于河南、山西、重慶的調(diào)查問卷》，《人口與經(jīng)濟(jì)》，2012年第6期，第33-38頁(yè)；盧闖、劉萬(wàn)兆《新生代農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)問題探討》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2013年第7期，第85-86頁(yè)。

農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的持續(xù)擴(kuò)大和發(fā)展深刻地影響著農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)行為。一方面，土地流轉(zhuǎn)讓更多人從事非農(nóng)就業(yè),提高了外出務(wù)工收入和經(jīng)營(yíng)性收入，為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口提供了初始創(chuàng)業(yè)資金。(6)參見葉文平、李新春等《流動(dòng)人口對(duì)城市創(chuàng)業(yè)活躍度的影響：機(jī)制與證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2018年第6 期；繆書超、錢龍等《農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼與農(nóng)村家庭非農(nóng)創(chuàng)業(yè)——基于中國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析》，《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》，2020年7月，第1-15頁(yè)；蘇嵐嵐、孔榮《農(nóng)地流轉(zhuǎn)促進(jìn)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策了嗎?——基于三省1947戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證》，《經(jīng)濟(jì)評(píng)論》，2020年第3期，第69-86頁(yè)；陳斌開、馬寧寧等《土地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率與農(nóng)民收入》，《世界經(jīng)濟(jì)》，2020年10期，第97-120頁(yè)。同時(shí)，土地作為農(nóng)民的一種可抵押資產(chǎn)，可以幫助農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力緩解其信貸約束，進(jìn)行融資[3](PP.95-107)。另一方面，土地是農(nóng)民最基本的生存資料，起著社會(huì)保障的作用[4](PP.1-5)，這也在一定程度上滋養(yǎng)農(nóng)戶惰性思維，進(jìn)而抑制其創(chuàng)業(yè)決策。

因此，本文使用西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融數(shù)據(jù)，以土地流轉(zhuǎn)為核心，比較分析不同性質(zhì)因素對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的影響程度差異，以及主要分析了信貸約束和社會(huì)保障在土地流轉(zhuǎn)和創(chuàng)業(yè)決策之間的調(diào)節(jié)影響，同時(shí)也兼顧了農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的個(gè)人和家庭特征；最后，提出相應(yīng)的政策建議。

本文的貢獻(xiàn)主要有兩點(diǎn)：(一)嘗試尋找信貸約束和社會(huì)保障在土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)之間的調(diào)節(jié)作用機(jī)制?，F(xiàn)有文獻(xiàn)研究了土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響以及土地流轉(zhuǎn)如何通過(guò)收入效應(yīng)對(duì)創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生影響，本文為解釋土地流轉(zhuǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響提供一種新的視角。(二)分析不同地區(qū)土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)影響是否存在不同，現(xiàn)有文獻(xiàn)并沒有對(duì)流轉(zhuǎn)土地的差異性進(jìn)行細(xì)分，這就會(huì)忽略土地位置不同導(dǎo)致的流轉(zhuǎn)價(jià)值差異。

本文余下結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)；第三部分介紹了本文實(shí)證研究的數(shù)據(jù)和模型，包括因變量和自變量的設(shè)計(jì)；第四部分對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)分析，由基準(zhǔn)模型結(jié)果分析、穩(wěn)健性檢驗(yàn)、異質(zhì)性分析、自選擇檢驗(yàn)和機(jī)制分析構(gòu)成；第五部分對(duì)本文的主要結(jié)論進(jìn)行總結(jié)，并且針對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)遇到的問題提出相應(yīng)的建議。

二、文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

很多學(xué)者從多個(gè)方面分析了影響創(chuàng)業(yè)的因素。決定創(chuàng)業(yè)的因素可以分為個(gè)體因素和環(huán)境因素兩個(gè)方面。[5](PP.793-814)微觀層面的個(gè)體因素主要包括人力資本水平、工作經(jīng)歷、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、社會(huì)資本等(7)參見Lazear P. Edward，“Entrepreneurship”，Journal of Labor Economics 23(2005)，pp.649-680；Richard E ihlstrom & Jean-Jacques Laffont，“A General Equilibrium Entrepreneurial Theory of Firm Formation Based on Risk Aversion”， Journal of Political Economy, Chicago:University of Chicago Press, vol. 87(4),1979，pp.719-748；劉琳、趙建梅等《創(chuàng)業(yè)視角下代際收入流動(dòng)研究：階層差異及影響因素》，《南開經(jīng)濟(jì)研究》，2019年第5期，第163-179頁(yè)；陳文超、陳雯等《農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的影響因素分析》，《中國(guó)人口科學(xué)》，2014年第2期；程廣帥、譚宇《返鄉(xiāng)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)決策影響因素研究》，《中國(guó)人口·資源與環(huán)境》，2013年第1期。，這些因素都對(duì)個(gè)體創(chuàng)業(yè)起著很大的作用。宏觀層面的經(jīng)濟(jì)、政治、文化和社會(huì)環(huán)境也會(huì)影響創(chuàng)業(yè)決策。(8)參見陳景信《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)業(yè)績(jī)效差異及其影響因素——基于空間計(jì)量模型的實(shí)證分析》，《商業(yè)研究》，2020年第12期，第 44-52頁(yè)；蘭海霞、趙雪雁《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的時(shí)空演變及創(chuàng)新環(huán)境影響因素》，《經(jīng)濟(jì)地理》, 2020年第2期，第97-107頁(yè)。

現(xiàn)代產(chǎn)權(quán)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，產(chǎn)權(quán)是一個(gè)社會(huì)強(qiáng)制實(shí)施的對(duì)物如何使用的權(quán)利，包括物的所有權(quán)、占有權(quán)、支配權(quán)、使用權(quán)、收益權(quán)和處置權(quán)等。中國(guó)土地產(chǎn)權(quán)制度下的“三權(quán)分置”意味著農(nóng)民不僅擁有土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)，還擁有土地經(jīng)營(yíng)權(quán)的處置權(quán)，這就極大地提高了農(nóng)民土地流轉(zhuǎn)的效率和土地承包權(quán)益的實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力分工，提升土地、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素的空間優(yōu)化配置。[6](PP.123-126)土地流轉(zhuǎn)在多種機(jī)制作用下推動(dòng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)。

第一種就是直接通過(guò)收入效應(yīng)影響，轉(zhuǎn)出土地的農(nóng)戶可以獲得財(cái)產(chǎn)性收入(9)參見史常亮《土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶內(nèi)部收入差距:加劇還是緩解?》，《經(jīng)濟(jì)與管理研究》，2020年第12期，第90-101頁(yè)；史常亮、欒江等《土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶收入增長(zhǎng)及收入差距的影響——基于8省農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析》，《經(jīng)濟(jì)評(píng)論》,2017年第5期，第152-166頁(yè)。，同時(shí)解放農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力參與非農(nóng)就業(yè)獲得工資性收入(10)參見龐新軍、況云武等《交易成本、土地流轉(zhuǎn)與收入增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究》，《統(tǒng)計(jì)與決策》，2014年第13期，第120-123頁(yè)；楊子、馬賢磊等《土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民收入變化研究》，《中國(guó)人口·資源與環(huán)境》，2017年第5期，第111-120頁(yè)。。財(cái)產(chǎn)性收入與工資性收入共同為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)提供初始啟動(dòng)金。土地流轉(zhuǎn)首先通過(guò)收入增加來(lái)影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)。

根據(jù)以上分析，本文提出研究假說(shuō)1：土地轉(zhuǎn)出能夠影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)。

第二種就是社會(huì)保障會(huì)在土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)決策之間有調(diào)節(jié)作用。農(nóng)地是農(nóng)民最基本的生產(chǎn)資料，發(fā)揮著社會(huì)保障和失業(yè)保險(xiǎn)的作用(11)參見姚洋《集體決策下的誘導(dǎo)性制度變遷——中國(guó)農(nóng)村地權(quán)穩(wěn)定性演化的實(shí)證分析》，《中國(guó)農(nóng)村觀察》，2000年第2期，第11-19頁(yè)；黃祖輝、王朋《我國(guó)農(nóng)地產(chǎn)權(quán)制度的變遷歷史——基于農(nóng)地供求關(guān)系視角的分析》，《甘肅社會(huì)科學(xué)》，2009年第3期。，因?yàn)槌青l(xiāng)保障體系尚未完全融合[7]，農(nóng)民離地后，在城市可能面臨一定的生存風(fēng)險(xiǎn)(12)參見Kam Wing Chanand W.Buckingham，“Is China Abolishing the Hukou System?”，The China Quarterly， 195(2008)；Christian Dreger,T.Wang ,and Y.Zhang，“Understanding Chinese Consumption:The Impact of Hukou”，Development & Change 46.6(2015), pp.1331-1344。。完善的社會(huì)保障為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口提供應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力[8](PP.58-68)， 但是，現(xiàn)階段返鄉(xiāng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口社保繳納主要依靠自己，社會(huì)保障依舊不足[9](PP.103-108)，而其收入因轉(zhuǎn)出土地而極其不穩(wěn)定，繳納社保保費(fèi)便會(huì)在一定程度上負(fù)向調(diào)節(jié)土地流轉(zhuǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響。

根據(jù)以上分析，本文提出研究假說(shuō)2：自主參與社保負(fù)向調(diào)節(jié)土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)的影響。

第三就是信貸約束。信貸約束分為供給型信貸約束、需求型信貸約束。農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口若存在貸款需求但是因?yàn)楦鞣N原因沒有申請(qǐng)則為需求性信貸約束，若申請(qǐng)貸款被拒絕則為供給型信貸約束[10](PP.106-111)。農(nóng)戶信貸需求和金融機(jī)構(gòu)的信貸供給之間存在結(jié)構(gòu)性不匹配[11](PP.109-120)，轉(zhuǎn)出土地的農(nóng)戶失去土地經(jīng)營(yíng)權(quán)，同時(shí)也失去土地經(jīng)營(yíng)權(quán)抵押貸款權(quán)利，這在一定程度上加強(qiáng)了轉(zhuǎn)出土地農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的信貸約束(13)參見蔣瑛、陳鈺曉等《信貸約束對(duì)農(nóng)戶多維貧困的影響分析——基于2016年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS)的實(shí)證研究》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》,2019年第4期，第56-63頁(yè)；黎翠梅、徐清《農(nóng)地經(jīng)營(yíng)權(quán)抵押貸款試點(diǎn)對(duì)信貸約束的緩解效應(yīng)研究——基于傾向得分匹配法的實(shí)證分析》，《武漢金融》，2020年第4期，第81-85頁(yè)。，進(jìn)而抑制其創(chuàng)業(yè)。

根據(jù)以上分析，本文提出研究假說(shuō)3：信貸約束負(fù)向調(diào)節(jié)土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)的影響。

三、模型設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)模型設(shè)定

首先分析土地流轉(zhuǎn)的使用對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響，構(gòu)建Probit模型如下：

Yi=αLTi+βXi+μi

(1)

其中，Yi為農(nóng)戶是否存在創(chuàng)業(yè)行為，表現(xiàn)為農(nóng)戶是否存在工商業(yè)創(chuàng)業(yè)，Yi=1，表示有工商業(yè)創(chuàng)業(yè)行為；Yi=0，表示沒有工商業(yè)創(chuàng)業(yè)行為。Xi是控制變量的集合，包括戶主個(gè)人特征變量、家庭特征變量。LTi表示農(nóng)戶是否有土地流轉(zhuǎn)行為以及土地流轉(zhuǎn)金額。

除此之外，考慮到信貸約束和社會(huì)保障在土地流轉(zhuǎn)過(guò)程中對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)行為中的調(diào)節(jié)作用，本文還構(gòu)建了信貸約束和社會(huì)保障兩種交叉回歸模型，如下：

Yi=αLTi+φCSi+γCSi×LTi+βXi+μi

(2)

Yi=αLTi+δISi+θISi×LTi+βXi+μi

(3)

其中CS表示為信貸約束，IS表示為社會(huì)保障，在這里采用信貸約束與土地流轉(zhuǎn)的交叉項(xiàng)以及社會(huì)保障與土地流轉(zhuǎn)的交叉項(xiàng)來(lái)表示二者的調(diào)節(jié)作用。

另外，鑒于農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)參與是農(nóng)戶自選擇的結(jié)果，農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策差異性可能并非由農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)參與直接導(dǎo)致，因此采用傾向得分匹配法實(shí)證測(cè)度農(nóng)業(yè)土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策的影響凈效應(yīng)。采用傾向得分匹配法進(jìn)行估計(jì)的基本思想是在評(píng)估土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策的影響效應(yīng)時(shí)，將農(nóng)戶劃分為處理組(土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶)和控制組(土地流轉(zhuǎn)未參與農(nóng)戶)。因無(wú)法直接獲取土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶在未參與土地流轉(zhuǎn)時(shí)其創(chuàng)業(yè)決策狀態(tài)，需構(gòu)造一個(gè)反事實(shí)框架：即在給定一組協(xié)變量(X)情況下，首先估計(jì)農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款參與方程并計(jì)算農(nóng)戶i選擇農(nóng)地抵押貸款的條件概率，記為傾向得分,其中表示土地流轉(zhuǎn)的參與與否；其次為每個(gè)土地流轉(zhuǎn)參與農(nóng)戶匹配一個(gè)傾向得分近似的土地流轉(zhuǎn)未參與農(nóng)戶，從而構(gòu)造一個(gè)統(tǒng)計(jì)對(duì)照組。該方法實(shí)質(zhì)是創(chuàng)造一個(gè)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)條件，在多個(gè)協(xié)變量維度上將土地流轉(zhuǎn)參與戶與土地流轉(zhuǎn)未參與戶進(jìn)行匹配，使得匹配后的兩個(gè)農(nóng)戶除土地流轉(zhuǎn)參與情況不同外，其他特征均基本相同，此時(shí)兩樣本的結(jié)果變量可視為同一農(nóng)戶兩次不同實(shí)驗(yàn)(參與和未參與土地流轉(zhuǎn))的結(jié)果，其結(jié)果變量的差值即為農(nóng)地抵押貸款參與的凈效應(yīng)。

依據(jù)Rosenbaum等提出的反事實(shí)分析框架，本文定義處理組( 土地流轉(zhuǎn)參與組) 的平均處理效應(yīng)(Average Treatment Effect on the Treated，簡(jiǎn)記為ATT) 為：

ATT=E(Yil|Li=1)-E(Yin|Li=1)

=E(Yil-Yin|Li=1)

(4)

其中，Yil表示農(nóng)戶參與土地流轉(zhuǎn)時(shí)的創(chuàng)業(yè)決策，Yin表示農(nóng)戶未參與土地流轉(zhuǎn)的創(chuàng)業(yè)決策。ATT 衡量的是土地流轉(zhuǎn)參與對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策的凈影響，即測(cè)算土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶在參與和未參與土地流轉(zhuǎn)情況下的創(chuàng)業(yè)決策概率差異。E(Yil|Li=1)是可直接觀測(cè)的結(jié)果，E(Yin|Li=1)是不可直接觀測(cè)結(jié)果，即為反事實(shí)結(jié)果，但可由傾向得分匹配法構(gòu)造其替代結(jié)果。

上述傾向得分匹配估計(jì)的缺陷在于雖考慮了可觀測(cè)因素對(duì)土地流轉(zhuǎn)的影響，但未充分考慮影響該參與行為的不可觀測(cè)因素。如果協(xié)變量選取太少或選擇不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致可忽略性假設(shè)難以滿足，進(jìn)而影響依據(jù)傾向得分進(jìn)行樣本匹配的準(zhǔn)確性[12]。鑒于傾向得分匹配第一階段估計(jì)傾向得分時(shí)存在不確定性，在盡可能引入更多協(xié)變量的同時(shí)，使用“偏差校正匹配估計(jì)”可有效減少匹配估計(jì)的偏差，該估計(jì)可采用馬氏距離，進(jìn)行有放回且允許并列的k近鄰匹配，以減少匹配得分計(jì)算時(shí)的主觀性，因而估計(jì)結(jié)果更為可信。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)使用西南財(cái)經(jīng)大學(xué)2015 年全國(guó)范圍內(nèi)調(diào)研的中國(guó)家庭金融數(shù)據(jù)(CHFS)，中國(guó)家庭金融調(diào)查采用三階段分層抽樣的方法，樣本覆蓋全國(guó)29個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)，351個(gè)縣(區(qū)、縣級(jí)市)，1396個(gè)村(居)委會(huì)，樣本規(guī)模為37289戶。本研究選用的CHFS數(shù)據(jù)主要包含兩部分：一是個(gè)人信息(人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征等)；二是農(nóng)戶信息(家庭規(guī)模、就業(yè)狀況、資產(chǎn)、借貸和收入等)。本文目的在于考察農(nóng)戶家庭土地流轉(zhuǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)決策的影響，而農(nóng)村家庭中的生產(chǎn)、生活決策一般以家庭集體決策為主，戶主在家庭決策中起重要的主導(dǎo)作用。本文將戶主作為研究個(gè)體。在剔除非農(nóng)戶的數(shù)據(jù)之后，篩選出農(nóng)村地區(qū)承包有土地且年齡在18到65歲之間的數(shù)據(jù)，共篩選出6600個(gè)家庭樣本數(shù)據(jù)。但是本文主要考慮土地轉(zhuǎn)出的情況。

(三)變量說(shuō)明

被解釋變量：農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的創(chuàng)業(yè)決策。在中國(guó)家庭金融數(shù)據(jù)問卷設(shè)計(jì)中有“目前 ，您家是否從事工商業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)項(xiàng)目，包括個(gè)體戶、租賃運(yùn)輸網(wǎng)店？”，我們將從事個(gè)體或私營(yíng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的農(nóng)民定義為創(chuàng)業(yè)者[1]。表1給出了總樣本以及分地區(qū)情況下，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的創(chuàng)業(yè)分布情況。由表可見，全國(guó)范圍內(nèi)，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力從事創(chuàng)業(yè)的比例為16.75%，但是在全國(guó)各個(gè)地區(qū)內(nèi)這個(gè)比例存在差異。這個(gè)比例在三個(gè)地區(qū)之間從東部向西部地區(qū)依次降低，其中東部地區(qū)也明顯高于全國(guó)平均水平。創(chuàng)業(yè)是一項(xiàng)需要大量資金的活動(dòng)，中部和西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)決策上可能會(huì)囿于資金。

表1 創(chuàng)業(yè)及土地流轉(zhuǎn)分布情況(單位：%)

解釋變量：土地流轉(zhuǎn)。問卷設(shè)計(jì)中有“目前，您家的耕地的經(jīng)營(yíng)權(quán)轉(zhuǎn)給他人或機(jī)構(gòu)？”這一問題，從這個(gè)問題中可以得到農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力是否參與土地流轉(zhuǎn)。這也是一個(gè)二值變量，當(dāng)參與土地流轉(zhuǎn)時(shí)取值為1，否則取值為0，從表2可以看到土地流轉(zhuǎn)分布情況在不同地區(qū)之間也存在不同。分布情況如表1所示，土地流轉(zhuǎn)比例也從東部向中西部地區(qū)依次降低，其中東部地區(qū)的土地流轉(zhuǎn)比例高于全國(guó)平均水平。因?yàn)闁|部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)，土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)更為活躍，另外繁榮的經(jīng)濟(jì)也帶來(lái)更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力會(huì)放棄農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

調(diào)節(jié)變量：信貸約束和社會(huì)養(yǎng)老保障。問卷設(shè)計(jì)中“目前，您家是否因農(nóng)業(yè) /工商業(yè)貸款？”從數(shù)據(jù)中篩選出因工商業(yè)而申請(qǐng)貸款的部分，再?gòu)拇鸢钢小靶枨蟮菦]有申請(qǐng)”和“申請(qǐng)，被拒絕”來(lái)判斷農(nóng)戶是否受到正規(guī)信貸約束束縛。中國(guó)農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)制度從以“保障老年人基本生活”為主的“老農(nóng)?！敝贫饶Ｊ?轉(zhuǎn)變?yōu)椤氨；?、廣覆蓋、有彈性、可持續(xù)”為組態(tài)的“新農(nóng)?！敝贫饶Ｊ?，目前農(nóng)村農(nóng)戶參與社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)主要是通過(guò)參與“新型農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)”和“城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險(xiǎn)”以及其他商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)，本文將只要參與這三類養(yǎng)老保險(xiǎn)中一種就視為已參與養(yǎng)老保險(xiǎn)，取值為1，否則取值為0。

控制變量：根據(jù)部分學(xué)者的研究，本文引入戶主個(gè)體特征和家庭特征等方面的因素。在個(gè)體特征上，首先包含了戶主的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，包括性別、年齡、受教育程度、健康狀況、是否為黨員、婚姻狀況；其次考慮了戶主個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)偏好和外出務(wù)工情況。風(fēng)險(xiǎn)偏好是根據(jù)問卷中“如果您是有一筆資金用于投資，您最愿意選擇哪種投資項(xiàng)目? 1. 高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)項(xiàng)目；2. 略高風(fēng)險(xiǎn)、略高回報(bào)項(xiàng)目；3. 平均風(fēng)險(xiǎn)、平均回報(bào)項(xiàng)目；4. 略低風(fēng)險(xiǎn)、略低回報(bào)項(xiàng)目；5. 不愿意承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn)”得出。本文將風(fēng)險(xiǎn)偏好分為3 類，其中選擇1、2 的農(nóng)戶，視為風(fēng)險(xiǎn)偏好型，取值為1; 選擇3、4 的農(nóng)戶，視為風(fēng)險(xiǎn)中性型，取值為2; 選擇5 的農(nóng)戶，視為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型，取值為3。外出務(wù)工情況，由2015年的問卷設(shè)計(jì)中“是否有離開某省去其他地方工作的經(jīng)歷？”，如果有外出務(wù)工經(jīng)歷，則取值為1，否則取值為0。在家庭特征上，主要考慮了家庭人口、家庭務(wù)農(nóng)人口、人均耕地面積、家庭是否有房貸、家庭總收入以及家庭是否有汽車。

上述主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2展示：

表2 樣本主要特征指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)(14) 資料來(lái)源: 作者根據(jù)資料整理獲得。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)的影響

本文采用了Probit模型分析了農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響。本文因此將核心解釋變量、控制變量以及省份固定效應(yīng)和地區(qū)固定效應(yīng)依次放入模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表3第1、2、3、4列所示。同時(shí)，為了方便解釋，本文還匯報(bào)了核心解釋變量對(duì)農(nóng)民工行為決策影響的邊際效應(yīng)，如第5列所示。

表3 基于probit模型農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)影響的估計(jì)結(jié)果

通過(guò)對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)具有顯著的促進(jìn)作用，這和前人研究結(jié)果一致。沒有控制變量的情況下，土地流轉(zhuǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)決策有顯著影響，但是整個(gè)模型估計(jì)結(jié)果過(guò)小。隨著個(gè)體特征控制變量和家庭特征控制變量的加入、增大，模型估計(jì)更精準(zhǔn)。

在其他影響因素方面，外出務(wù)工經(jīng)歷、年齡、健康狀況、受教育程度、風(fēng)險(xiǎn)偏好這些個(gè)體特征變量以及家庭人數(shù)、家庭務(wù)農(nóng)人數(shù)、家庭總收入以及是否有汽車這些家庭特征變量對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的創(chuàng)業(yè)決策有顯著影響。在個(gè)體特征方面，一類是個(gè)體健康狀況、受教育程度顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)決策。原因在于創(chuàng)業(yè)是一項(xiàng)需要體力和腦力并存的活動(dòng)，教育程度更高的人更具有創(chuàng)新以及信息接收處理能力，同時(shí)健康狀況越好的農(nóng)戶會(huì)有更多的精力和體力處理創(chuàng)業(yè)中的各項(xiàng)事宜。另一類是外出務(wù)工經(jīng)歷、風(fēng)險(xiǎn)偏好、年齡會(huì)顯著抑制農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的創(chuàng)業(yè)意愿。創(chuàng)業(yè)是一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)較高的活動(dòng)，那么風(fēng)險(xiǎn)中性或者風(fēng)險(xiǎn)厭惡的人就會(huì)遠(yuǎn)離創(chuàng)業(yè)，選擇更穩(wěn)妥的就業(yè)方式；年齡越高，會(huì)越保守，也會(huì)選擇收益更明確的就業(yè)方式；有過(guò)出省務(wù)工經(jīng)歷的農(nóng)戶選擇返鄉(xiāng)，這說(shuō)明在外務(wù)工不順或者收益低于在家務(wù)農(nóng)，同時(shí)本身的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力也會(huì)相對(duì)較弱一點(diǎn)；另外返鄉(xiāng)農(nóng)民工也有可能將務(wù)工收益用于回鄉(xiāng)建房，這就又減少了其創(chuàng)業(yè)資金，自然也會(huì)遠(yuǎn)離高風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)業(yè)。在家庭特征變量上面，家庭總?cè)丝诤图彝タ偸杖霑?huì)促進(jìn)創(chuàng)業(yè)，而家庭務(wù)農(nóng)人數(shù)和是否有汽車則會(huì)降低農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)的意愿。家庭人數(shù)多會(huì)有更多勞動(dòng)力，同時(shí)人數(shù)多也會(huì)帶來(lái)更多的收入，而勞動(dòng)力和資本都是創(chuàng)業(yè)最核心的生產(chǎn)要素；家庭務(wù)農(nóng)人數(shù)增加，將減少參與創(chuàng)業(yè)的勞動(dòng)要素。對(duì)于農(nóng)村家庭而言，購(gòu)買汽車是一項(xiàng)大額消費(fèi)，直接會(huì)減少家庭當(dāng)年甚至未來(lái)幾年的現(xiàn)金流動(dòng)，這就會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)造成現(xiàn)金流約束。

(二) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為證明基準(zhǔn)模型的結(jié)果穩(wěn)健可靠，本文采取替換核心解釋變量測(cè)量方式、替換模型和補(bǔ)全樣本三種方式。如表4所示，其中第1列展示了將核心解釋變量由“轉(zhuǎn)出所獲得的收益”替代“是否轉(zhuǎn)出土地”?？梢?，土地流轉(zhuǎn)收益依舊在1%的顯著水平促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)，因?yàn)橥恋亓鬓D(zhuǎn)收益是直接通過(guò)改善資金要素這一收入效應(yīng)來(lái)正向影響創(chuàng)業(yè)。第2列是用Logit模型替代Probit模型來(lái)估計(jì)，第3列是加入既轉(zhuǎn)出土地又轉(zhuǎn)入土地的37戶家庭后得到的結(jié)果，結(jié)果如下所示。第4列是使用2017年的創(chuàng)業(yè)決策替代2015年的創(chuàng)業(yè)決策得到的結(jié)果。由于土地流轉(zhuǎn)可能會(huì)存在一個(gè)時(shí)間效應(yīng)，因此將2015年的家庭追蹤到2017年，考察其2017年的創(chuàng)業(yè)行為。檢驗(yàn)結(jié)果表明，影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的核心自變量絕大部分均顯著，且方向與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，表明基準(zhǔn)模型的選取具有代表性，其結(jié)果是穩(wěn)健的。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(三) 異質(zhì)性檢驗(yàn)

現(xiàn)有的研究和相關(guān)文獻(xiàn)表明，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力群體是一個(gè)內(nèi)部分化明顯的群體，不同子群體行為決策的受影響因素可能存在較大不同；此外，我國(guó)幅員遼闊，地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)文化各方面也存在較大的差異；同時(shí)，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的就業(yè)選擇深受其承包的土地規(guī)模影響。基于此，本文從地區(qū)差異、家庭土地規(guī)模差異、代際差異三個(gè)方面入手進(jìn)行異質(zhì)性分析，力圖細(xì)化土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)的研究。

由于我國(guó)地域遼闊，不同地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距懸殊，因此有必要從地區(qū)的角度對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力差異進(jìn)行分析。本文依據(jù)CHFS中地區(qū)劃分，結(jié)果如表5所示。可見，在東部地區(qū)和中部地區(qū)，土地流轉(zhuǎn)均能顯著帶動(dòng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的創(chuàng)業(yè)；但是在西部地區(qū)，這一結(jié)論就不成立。基于前文分析可知，無(wú)論是創(chuàng)業(yè)行為，抑或是土地流轉(zhuǎn)，均呈現(xiàn)從東部向西部依次遞減趨勢(shì)。表中西部地區(qū)不顯著，原因即在于創(chuàng)業(yè)比例和土地流轉(zhuǎn)比例過(guò)低。

借鑒對(duì)農(nóng)民工的劃分方法，本文劃分農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的方法也是采取1980年為界限，分為80后群體和80前群體。不難看出，對(duì)所有年齡段的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力，轉(zhuǎn)出土地會(huì)促進(jìn)其進(jìn)行創(chuàng)業(yè)。對(duì)于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力而言，土地是賴以生存的重要資源。農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地就意味著需要參與非農(nóng)就業(yè)，極大鼓勵(lì)了他們進(jìn)行創(chuàng)業(yè)。根據(jù)家庭耕地的平均值對(duì)比來(lái)劃分群體，由表5所示，無(wú)論家庭耕地規(guī)模大小，土地流轉(zhuǎn)均正向影響創(chuàng)業(yè)。

表5 異質(zhì)性分析結(jié)果

(四) 自選擇問題處理

傾向得分匹配法(Propensity Score Matching，PSM)通過(guò)匹配的方法找到最佳的匹配樣本進(jìn)行反事實(shí)比較，可以有效解決由樣本自選擇造成的有偏估計(jì)問題。

依據(jù)PSM基礎(chǔ)分析得到一組協(xié)變量，如表6所示。從這10個(gè)影響指標(biāo)觀測(cè)所有對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)傾向得分，根據(jù)這一傾向得分把研究對(duì)象按“處理組”與“對(duì)照組”進(jìn)行匹配，形成新的樣本研究土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)的影響。使用PSM進(jìn)行分析的首要條件就是需要通過(guò)共同支撐域假設(shè)和平衡性檢驗(yàn)。若參與土地流轉(zhuǎn)和未參與土地流轉(zhuǎn)的樣本的解釋變量共同支撐域較窄，則處于共同支撐域之外的有效樣本會(huì)因?yàn)闊o(wú)法匹配而流失。本文采用參與土地流轉(zhuǎn)和未參與土地流轉(zhuǎn)的樣本傾向得分的密度函數(shù)來(lái)反映其共同支撐域，如圖2。土地流轉(zhuǎn)參與樣本和未參與樣本的傾向得分具有較大范圍的重疊，且損失樣本較少，故通過(guò)共同支撐假設(shè)。

本文所有協(xié)變量的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果見圖1和表6，從圖1可見匹配前的數(shù)據(jù)較為分散，匹配后數(shù)據(jù)明顯向中心靠攏；樣本匹配之后所有解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均值減少到5 %，總偏誤明顯降低；匹配后的T 檢驗(yàn)表明農(nóng)地抵押貸款參與組與未參與組之間各協(xié)變量不存在顯著差異。上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文采取的樣本匹配有效平衡了處理組和控制組之間解釋變量分布的差異，最大限度降低了樣本選擇偏誤問題。

表6 平衡性檢驗(yàn)

表7展示了匹配前后土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)的影響，無(wú)論是匹配前還是匹配后結(jié)論都和前文一致。

圖1 平衡性檢測(cè)

圖2 土地流轉(zhuǎn)的核密度檢測(cè)

表7 PSM匹配前后估計(jì)對(duì)比

(五) 機(jī)制檢驗(yàn)

本文從信貸約束和社會(huì)保障兩個(gè)角度，探索土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)影響的機(jī)制，機(jī)制檢驗(yàn)的回歸結(jié)果如表8所示。

表8 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

加入信貸約束和信貸約束與土地流轉(zhuǎn)的交乘項(xiàng)之后，土地流轉(zhuǎn)的系數(shù)和交乘項(xiàng)的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正，表明土地流轉(zhuǎn)仍然顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)，同時(shí)，信貸約束在土地流轉(zhuǎn)和創(chuàng)業(yè)之間起著正向調(diào)節(jié)作用。農(nóng)村整體正規(guī)信貸比例較弱的情況下，存在信貸約束的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力有向正規(guī)金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款的經(jīng)歷，這說(shuō)明其自身的融資意識(shí)較強(qiáng)且是風(fēng)險(xiǎn)偏好類型。轉(zhuǎn)出土地意味著農(nóng)戶失去農(nóng)地經(jīng)營(yíng)權(quán)抵押資格，雖然會(huì)在一定程度上縮緊其供給型信貸約束，但他們會(huì)轉(zhuǎn)向?qū)で笙蛴H友或者其他途徑來(lái)融資，為其創(chuàng)業(yè)籌措資金。

加入社會(huì)保障以及社保與土地流轉(zhuǎn)的交乘項(xiàng)后，土地流轉(zhuǎn)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，但交乘項(xiàng)的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明社會(huì)保障在土地流轉(zhuǎn)和創(chuàng)業(yè)之間有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。對(duì)于轉(zhuǎn)出土地的農(nóng)戶來(lái)說(shuō)，每年需繳納的保費(fèi)是一筆固定開支，同時(shí)大多數(shù)繳費(fèi)人群又沒有到領(lǐng)取養(yǎng)老金的年紀(jì)，因此參保是會(huì)在一定程度上造成農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的現(xiàn)金流約束，進(jìn)而抑制其創(chuàng)業(yè)。

五、結(jié)論

本文基于西南財(cái)經(jīng)大學(xué)2015年的中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析了土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)的影響，并且細(xì)致分析了信貸約束和社會(huì)保障在土地流轉(zhuǎn)和創(chuàng)業(yè)之間的調(diào)節(jié)作用。通過(guò)研究，本文得出以下結(jié)論：(一)整體來(lái)看，不斷擴(kuò)大的土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)帶動(dòng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)將會(huì)在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)成為必然的趨勢(shì)；(二)轉(zhuǎn)出土地的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力在創(chuàng)業(yè)決策中會(huì)受到信貸約束和社會(huì)保障的影響，其本質(zhì)是受到資金的約束；(三)土地流轉(zhuǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)決策的影響在不同地區(qū)之間存在異質(zhì)性。東中部地區(qū)較為發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)和活躍的土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)給農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力創(chuàng)業(yè)提供了更好的環(huán)境，而西部地區(qū)欠發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)與規(guī)模小的流轉(zhuǎn)市場(chǎng)則抑制著農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力進(jìn)行非農(nóng)就業(yè)。

農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力在創(chuàng)業(yè)時(shí)多會(huì)遇到“融資難和養(yǎng)老無(wú)保障”的問題，因此，實(shí)現(xiàn)便捷融資、加強(qiáng)農(nóng)村社會(huì)保障力度，無(wú)論是對(duì)金融市場(chǎng)還是選擇創(chuàng)業(yè)的轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。綜上所述，提出以下四個(gè)政策建議：第一，擴(kuò)大融資渠道。在增加正規(guī)融資渠道的同時(shí)保障非正規(guī)融資對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口創(chuàng)業(yè)的扶持，金融機(jī)構(gòu)需設(shè)計(jì)差異化的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口貸款產(chǎn)品，以滿足不同創(chuàng)業(yè)主體的多樣化需求，提高農(nóng)戶正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款參與率，充分發(fā)揮金融貸款創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效應(yīng)；第二，在財(cái)政支出允許的范圍內(nèi)適當(dāng)加大農(nóng)村社會(huì)保障力度。確保新農(nóng)保可以滿足農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的基本生活需要，統(tǒng)籌農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口社會(huì)福利的制度設(shè)計(jì)，為不同經(jīng)濟(jì)狀況的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力提供多元化的社會(huì)養(yǎng)老保障選擇。在加大社保宣傳力度的同時(shí)發(fā)揮社保在盤活農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)方面的作用；第三，注重農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口發(fā)展訴求，發(fā)展創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)模式，著力培訓(xùn)成果的轉(zhuǎn)化。提升農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的個(gè)人素質(zhì)，建立信息集中處理中心，及時(shí)為創(chuàng)業(yè)者提供第一手創(chuàng)業(yè)資訊；第四，打破自主創(chuàng)業(yè)的經(jīng)營(yíng)壁壘，優(yōu)化農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)環(huán)境，以減稅降費(fèi)和財(cái)政補(bǔ)貼等支持舉措提高創(chuàng)業(yè)相對(duì)收益，以更好地發(fā)揮土地流轉(zhuǎn)對(duì)自主創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)效應(yīng)。