陳 卓,胡新艷,許金海

一、引 言

創(chuàng)業(yè)是國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要源泉,被視為締造中國經(jīng)濟(jì)奇跡的 “新引擎”[1]。大量證據(jù)表明,創(chuàng)業(yè)不僅促進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步,而且會通過增加就業(yè)機(jī)會、提升社會流動性等渠道,改善民眾收入水平,助推國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展[2]。對處于轉(zhuǎn)型發(fā)展關(guān)鍵時期的中國農(nóng)村地區(qū)而言,持續(xù)的投資和創(chuàng)業(yè)精神是改變發(fā)展不平衡、不充分現(xiàn)狀的關(guān)鍵因素。2015年中央政府在政府工作報(bào)告中首次明確提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的發(fā)展政策。此后,中央政府在2020年政府工作報(bào)告和國家 “十四五”規(guī)劃等文件中多次強(qiáng)調(diào)了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的重要性。在當(dāng)下新冠肺炎疫情突發(fā)以及中美國際貿(mào)易沖突的大變局下,“鼓勵創(chuàng)業(yè),推動創(chuàng)新”,對農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展而言更顯意義重大。

關(guān)于創(chuàng)業(yè)研究的成果可以歸結(jié)為三支文獻(xiàn)。第一支文獻(xiàn)關(guān)注的是地理區(qū)位[3]、基礎(chǔ)設(shè)施條件[4]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等環(huán)境因素的影響[5]。第二支文獻(xiàn)關(guān)注的是微觀個體及其家庭特征的影響,如教育水平[6]、社會資本[7]、家庭結(jié)構(gòu)等[8]。第三支文獻(xiàn)聚焦于個體創(chuàng)業(yè)行為背后蘊(yùn)藏的文化根源,即文化影響理論。在這支文獻(xiàn)中,早先受關(guān)注的是宗教文化的影響。Weber發(fā)表關(guān)于基督新教與資本主義精神關(guān)系的著述后[9],宗教文化的影響引起極大關(guān)注。隨著宗教經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展,國內(nèi)阮榮平等分析了宗教文化對個體創(chuàng)業(yè)行為的影響[10]。2014年Science封面論文提出 “稻米理論”后[11],農(nóng)業(yè)種植文化影響的研究引起了學(xué)界和社會的極大反響。

“稻米理論”認(rèn)為,人類祖先種植不同的農(nóng)作物,在長期發(fā)展中會演變?yōu)椴煌姆N植文化。具體而言,中國南方以水稻種植為主,其中灌溉環(huán)節(jié)需要合作,更易形成集體主義文化;北方以小麥種植為主,不需要復(fù)雜的灌溉設(shè)施,依靠自然降水或井水灌溉就能滿足作物生長需要,更易形成個人主義文化。對于 “稻米理論”,學(xué)界也存在較大爭議。Ruan等[12]認(rèn)為,Talhelm等提出的 “稻米理論”論文在樣本選取、變量測度、模型設(shè)定上存在偏誤,修正這些錯誤后,其主要結(jié)論并不成立。Olsson等則在 “稻米理論”研究的基礎(chǔ)進(jìn)一步拓展[13],提出了 “農(nóng)業(yè)種植采納理論”,認(rèn)為一個地區(qū)農(nóng)業(yè)種植的時間越久,則更加集體主義,進(jìn)而在未來創(chuàng)新中處于劣勢。國內(nèi)丁從明等為 “稻米理論”提供了更多的經(jīng)驗(yàn)支持證據(jù)[14][15],驗(yàn)證了 “南稻北麥”種植文化差異對農(nóng)民信任水平、婦女地位等的影響。除此之外,袁益驗(yàn)證了稻麥文化對于農(nóng)村勞動力流動意愿的影響[16]。然而,現(xiàn)有文獻(xiàn)并未關(guān)注種植文化對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的影響。事實(shí)上,中國企業(yè)家精神受特定地域文化影響的現(xiàn)象尤為明顯[17]。由此本文提出的問題是:“南稻北麥”的種植文化是否、如何影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為?

本文試圖將作物種植文化和農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為聯(lián)系起來展開實(shí)證研究,其可能的邊際貢獻(xiàn)在于:第一,從 “稻米理論”視角分析作物種植文化對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響,由此可拓展 “稻米理論”的適用范圍,補(bǔ)充該理論研究的實(shí)證證據(jù)。已有該主題的研究主要是基于 “稻米理論”視角,分析了種植文化對信任水平[14]、婦女地位[15]、勞動力流動[16]等方面產(chǎn)生的影響,本文分析了是否、如何影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為,并通過經(jīng)驗(yàn)研究給出了微觀實(shí)證證據(jù)。第二,“稻米理論”的可信度一直是學(xué)界爭論的焦點(diǎn),部分學(xué)者認(rèn)為其并未得到充分的實(shí)證證據(jù)支撐。本文利用全國代表性的中國勞動力動態(tài)調(diào)查 (CLDS)數(shù)據(jù),通過考慮遺漏變量、樣本有效性以及工具變量法等方式處理內(nèi)生性問題后,基準(zhǔn)結(jié)論依然具有穩(wěn)健性,為 “稻米理論”提供了經(jīng)驗(yàn)支持證據(jù)。第三,不同以往研究聚焦于宗教文化對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響,本文補(bǔ)充了種植文化影響的實(shí)證文獻(xiàn),有助于厘清農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為選擇背后的種植文化制度根源,深化和豐富農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為領(lǐng)域的研究。

二、理論分析與研究假說

不同作物對水分、養(yǎng)分、溫度、土壤等生長環(huán)境的要求存在明顯差異。因此,不同地域種植不同作物的方式也存在差異。水稻屬于水田農(nóng)業(yè),對生長環(huán)境的要求較為精細(xì),需要在 “種—管—收”環(huán)節(jié)投入大量勞動力,勞作周期漫長且分散[18],每公頃的投入時間大約是小麥、玉米等作物的兩倍。水稻的生長離不開灌溉系統(tǒng)輔助,為滿足水稻的生長需求,種植水稻的村莊多自行修建了灌溉系統(tǒng)。灌溉系統(tǒng)涉及的水利規(guī)模較為龐雜,通常是匯集全村人力、物力和財(cái)力修建而成的 “公共設(shè)施”[18]。灌溉系統(tǒng)不僅在前期修建過程中需要全體農(nóng)民集體參與,而且后期使用過程中也需要同村農(nóng)民以戶為單位協(xié)調(diào)配合,錯峰使用灌溉系統(tǒng)[19]。這為同村不同戶的農(nóng)民在農(nóng)期上提供了時間差,借助此機(jī)會同村農(nóng)民往往會通過換工的方式緩解勞動力配置問題,提高勞動生產(chǎn)效率[18]。相反,小麥、玉米等作物屬于旱作農(nóng)業(yè),對生長環(huán)境的要求較為粗放,依靠自然降水或井水灌溉即可滿足生長需要,勞作周期短暫且集中,農(nóng)民多以雇工的方式解決勞動力需求[16]。

研究顯示,種植方式的差異隨著時間推移演變成不同的文化[11]。一方面,依附于灌溉系統(tǒng)的水稻種植方式有利于強(qiáng)化稻區(qū)村莊內(nèi)部的人際交往和信任,促使稻區(qū)農(nóng)民以共同利益為 “紐帶”,通過血緣和地緣關(guān)系構(gòu)建短半徑關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。除此之外,種植水稻的地區(qū)多湖泊密布、徑流量大、汛期長,每年汛期均存在洪澇災(zāi)害的風(fēng)險隱患[20]。若洪澇災(zāi)害毀壞灌溉系統(tǒng),將使村民產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)損失,這可能使稻區(qū)農(nóng)民對 “不可控風(fēng)險”產(chǎn)生厭惡感,形成較低的風(fēng)險偏好[21]。因此,稻區(qū)農(nóng)民可能形成保守穩(wěn)進(jìn)的集體主義種植文化。另一方面,小麥、玉米偏向于市場化雇傭關(guān)系的種植方式,會促使農(nóng)民加強(qiáng)跨地域性流動,有利于農(nóng)民突破血緣和地緣關(guān)聯(lián),擴(kuò)大關(guān)系網(wǎng)絡(luò)半徑。同時,種植小麥、玉米的地區(qū)河網(wǎng)密度稀疏、徑流量小、汛期短,幾乎不存在洪澇災(zāi)害的隱患,農(nóng)民不需要擔(dān)心洪澇災(zāi)害對灌溉井等設(shè)施造成威脅。因此,非稻區(qū)農(nóng)民可能形成富有冒險精神的個人主義種植文化。對比可知,水稻種植文化會促使農(nóng)民構(gòu)建起村莊內(nèi)部高度互信的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),并形塑一種低風(fēng)險偏好觀。

個體做出創(chuàng)業(yè)決策涉及復(fù)雜的心理過程,包括機(jī)會識別和風(fēng)險態(tài)度[22]。已有大量的研究文獻(xiàn)表明,信任和風(fēng)險偏好會對這些心理過程產(chǎn)生顯著影響[23][24]。按照這一思路,本文聚焦分析水稻種植文化特征對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的影響。

首先,稻區(qū)農(nóng)民投入大量時間和精力到灌溉系統(tǒng)的修建維護(hù)中,易形成高水平的限制性信任特征。村內(nèi)鄰里因修建和使用稻田灌溉系統(tǒng)過程中產(chǎn)生的協(xié)助需求,提高了彼此間互惠互助的社會交往頻率,降低了村莊內(nèi)部和氏族成員之間發(fā)生矛盾沖突的可能,這有助于從地緣和血緣上提高同村農(nóng)民間的信任度,而將陌生人排除在可信范圍之外[14],造成稻區(qū)農(nóng)民產(chǎn)生限制性信任高、一般性信任低的現(xiàn)象①根據(jù)個體信任范圍的差異,可將信任分為限制性信任和一般性信任,限制性信任指的是基于地緣和血緣關(guān)系的信任;一般性信任指的是將陌生人納入關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的信任。。這種現(xiàn)象可能會降低農(nóng)民社會資本的豐富度,阻礙信息在不同群體間流動,減少農(nóng)民創(chuàng)業(yè)機(jī)會的獲取渠道。具體而言,一般性信任有助于增加農(nóng)民社會資本的豐富度[25],即通過信任的傳遞能夠提高個體社會網(wǎng)絡(luò)的廣度。根據(jù)創(chuàng)業(yè)警覺論可知[26],創(chuàng)業(yè)機(jī)會源于不同群體間不對稱信息的交流。信息交流與獲取是創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的基礎(chǔ)。稻區(qū)農(nóng)民更加信任具有高度同質(zhì)性的村莊內(nèi)部群體,而不相信異質(zhì)性的陌生人,其社會資本具有同質(zhì)性特征,因此不對稱信息交流的機(jī)會隨之降低,識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會的概率相對更低,創(chuàng)業(yè)機(jī)會也相對更少。

其次,洪澇災(zāi)害對灌溉設(shè)施以及水稻蘊(yùn)含潛在威脅,進(jìn)而會塑造稻區(qū)農(nóng)民的低風(fēng)險偏好。一方面,洪澇災(zāi)害發(fā)生的時間無法準(zhǔn)確預(yù)測,導(dǎo)致農(nóng)民無法提前做好充足的防災(zāi)、抗災(zāi)準(zhǔn)備。另一方面,洪澇災(zāi)害輕則堵塞灌溉溝渠,使農(nóng)民需要花費(fèi)大量時間開展疏通工作,降低生產(chǎn)效率;重則沖毀灌溉溝渠,迫使村莊及農(nóng)民重新花費(fèi)財(cái)力、物力修復(fù)灌溉系統(tǒng)。這種經(jīng)歷可能會對農(nóng)民的風(fēng)險感知產(chǎn)生負(fù)面影響,使稻區(qū)農(nóng)民養(yǎng)成較低風(fēng)險偏好的習(xí)慣[21]。研究顯示,個體的風(fēng)險偏好不會輕易改變,是以往經(jīng)歷積累的結(jié)果[27]。農(nóng)民較低的風(fēng)險偏好會減少其從事高風(fēng)險行為的概率[28],使其形成保守的風(fēng)險態(tài)度。而創(chuàng)業(yè)是兼具風(fēng)險和不確定性的經(jīng)濟(jì)行為,較高風(fēng)險偏好的個體更可能成為創(chuàng)業(yè)者。因此,稻區(qū)農(nóng)民做出創(chuàng)業(yè)決策的概率更低。

總之,相較于非稻區(qū),受水稻種植文化影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的概率可能更低。進(jìn)一步地水稻種植文化可能通過 “降低一般性信任”和 “塑造低風(fēng)險偏好”兩條路徑,抑制農(nóng)民做出創(chuàng)業(yè)決策。

為驗(yàn)證上述理論分析,本文通過構(gòu)建農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的凈期望收益模型,推演農(nóng)民受種植文化的影響如何做出創(chuàng)業(yè)決策。農(nóng)民i的創(chuàng)業(yè)凈期望收益由創(chuàng)業(yè)期望收入和創(chuàng)業(yè)機(jī)會成本共同決定,創(chuàng)業(yè)期望收入指的是農(nóng)民通過創(chuàng)業(yè)獲取的經(jīng)濟(jì)收入;創(chuàng)業(yè)機(jī)會成本即農(nóng)民通過除創(chuàng)業(yè)外其他經(jīng)濟(jì)行為獲取的經(jīng)濟(jì)收入,如務(wù)農(nóng)、打工等。創(chuàng)業(yè)凈期望收益E(Wi)可表示為:

(1)式中,PE代表農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的概率;PN代表農(nóng)民選擇不創(chuàng)業(yè)的概率,即PE＋PN＝1,PE∈[0,1];PN∈[0,1]。IE代表農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的收入,包括創(chuàng)業(yè)收入 (WE)、貨幣成本 (Cm)和心理選擇成本 (Ch);IN代表農(nóng)民不創(chuàng)業(yè)的收入。式 (1)可表示為:

根據(jù)以往研究,信任和風(fēng)險偏好會對個體的心理選擇成本具有重大影響[29],一般性信任越強(qiáng),創(chuàng)業(yè)行為的心理選擇成本越低;風(fēng)險偏好越高,創(chuàng)業(yè)行為的心理選擇成本越低。同時,風(fēng)險偏好還會對個體的非創(chuàng)業(yè)收益產(chǎn)生影響[30],風(fēng)險偏好越高,非創(chuàng)業(yè)收益越高。因此,本文用T代表一般性信任,R代表風(fēng)險偏好,可得Ch＝(R,T);IN＝(R),且分別滿足?Ch/?R＜0;?Ch/?T＜0;?IN/?R＞0。由式 (2)對T求偏導(dǎo):

式 (3)意味著單位一般性信任帶來的創(chuàng)業(yè)邊際心理選擇成本期望的下降大于單位一般性信任帶來的非創(chuàng)業(yè)邊際收益期望的上升,即?E/?T＞0。這表明,受水稻種植文化影響,較低的一般性信任可能降低稻區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)凈收益,從而抑制其做出創(chuàng)業(yè)決策。

重復(fù)上述思路,由式 (2)對R求偏導(dǎo):

式 (4)中,PE·?Ch/?R＜0;PN·?IN/?R＞0,若滿足|PE·?Ch/?R|＞PN·?IN/?R,即意味著單位風(fēng)險帶來的創(chuàng)業(yè)邊際心理選擇成本期望的下降大于單位風(fēng)險帶來的非創(chuàng)業(yè)邊際收益期望的上升。由此可知,PE·?Ch/?R＋PN·?IN/?R＜0,即?E/?R＞0。這表明,受水稻種植文化影響,較低的風(fēng)險偏好可能降低稻區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)凈收益,從而抑制其做出創(chuàng)業(yè)決策。

基于上述理論和模型分析,本文提出以下假說:

假說1:水稻種植區(qū)集體主義文化觀念導(dǎo)致稻區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率更低。

假說2:水稻種植區(qū)集體主義文化觀念是基于集中灌溉種植模式而形成的。

假說3-1:水稻種植區(qū)集體主義文化觀念通過提高限制性信任、降低一般性信任的方式,對農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生負(fù)向影響。

假說3-2:水稻種植區(qū)集體主義的文化觀念通過降低風(fēng)險偏好的方式,對農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生負(fù)向影響。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于中山大學(xué)社會科學(xué)調(diào)查中心開展的2016年中國勞動力動態(tài)調(diào)查 (China Laborforce Dynamic Survey,以下簡稱 “CLDS2016”)。CLDS2016調(diào)查在中國29個省、直轄市、自治區(qū)(不包含海南省和西藏自治區(qū))共2 282個區(qū)縣單元展開,調(diào)查內(nèi)容涉及政治、經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展等多個領(lǐng)域,共完成401份村居問卷;14 226份家庭問卷;21 086份勞動力個體問卷,其中農(nóng)村居民樣本13 319份,占比63.165%。根據(jù)研究需要,本文僅保留農(nóng)村地區(qū)樣本。為保證樣本主體具備創(chuàng)業(yè)的潛能,參照周廣肅等的研究,將樣本限定為個體年齡介于18~65歲的農(nóng)民[23]。進(jìn)一步刪除關(guān)鍵變量 (如創(chuàng)業(yè)行為、家庭收入等)缺失的樣本后,有效樣本數(shù)為8 206個。

(二)變量設(shè)置

1.被解釋變量。(1)是否創(chuàng)業(yè)。參照王小龍等的做法[31],根據(jù)CLDS2016數(shù)據(jù)庫中關(guān)于勞動者工作狀態(tài)的定義,將處于 “雇主”和 “自雇”狀態(tài)的農(nóng)民定義為 “創(chuàng)業(yè)”,賦值為1;將處于“雇員”和 “務(wù)農(nóng)”狀態(tài)的農(nóng)民定義為 “未創(chuàng)業(yè)”,賦值為0。(2)創(chuàng)業(yè)形式。為識別作物種植導(dǎo)致的文化差異對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)形式的影響,根據(jù)創(chuàng)業(yè)活動的資金投入模式,區(qū)分為家族企業(yè)和非家族企業(yè)。根據(jù)CLDS2016數(shù)據(jù)庫問卷,將 “個人、家人和親屬”合資的創(chuàng)業(yè)形式定義為 “家族創(chuàng)業(yè)”,賦值為1;將 “朋友、生意伙伴和其他社會關(guān)系”合資的創(chuàng)業(yè)形式定義為 “非家族創(chuàng)業(yè)”,賦值為0。

2.核心解釋變量:種植文化。根據(jù)CLDS2016數(shù)據(jù)庫提供的 “本村主產(chǎn)糧是什么?”的調(diào)查數(shù)據(jù)來設(shè)置。借鑒袁益的做法[16]:如果樣本所在村莊主產(chǎn)糧為稻谷,則視該地區(qū)主要種植作物為水稻,賦值為1;若樣本所在村莊主產(chǎn)糧非稻谷,則視該地區(qū)主要種植作物不是水稻,賦值為0。

3.控制變量。本文參照已有研究,設(shè)置個體特征、家庭特征和村莊特征等三類控制變量[5][23][31]。其中,個體特征包括性別、年齡、教育年限、婚姻情況、健康情況、政治面貌、能力稟賦等;家庭特征包括家庭人口總數(shù)、家庭總收入、耕地租用情況、土地征用經(jīng)歷、住房拆遷經(jīng)歷、借債經(jīng)歷等;村莊特征包括村到縣的距離、村莊地勢、宗祠設(shè)施情況、治安狀況、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)總數(shù)等。

4.工具變量:水稻種植適宜氣溫?！爸鳟a(chǎn)糧是否為水稻”從一定程度上反映了當(dāng)?shù)刈魑锏姆N植屬性,但仍可能無法避免測量偏誤和遺漏變量引發(fā)的內(nèi)生性問題。為檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸的穩(wěn)健性,本文借鑒丁從明等的思路[15],構(gòu)造工具變量 “水稻種植適宜氣溫”,解決模型潛在的內(nèi)生性問題。具體方法如下:首先,通過 “國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺——中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)”整理獲得樣本區(qū)域155個市2006—2015年的平均氣溫?cái)?shù)據(jù);其次,以水稻適宜的生長氣溫17~25℃為標(biāo)準(zhǔn)[32],將平均氣溫處于該區(qū)間內(nèi)的市賦值為1;反之則為0。所有變量含義和賦值方法如表1所示。

表1 變量賦值和基本統(tǒng)計(jì)量

續(xù)表1

(三)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1的基本描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,農(nóng)村地區(qū)總體上的創(chuàng)業(yè)率偏低,全體樣本中有11.5%的農(nóng)民選擇進(jìn)行創(chuàng)業(yè)。表2的樣本分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,水稻種植區(qū)農(nóng)民樣本約占總樣本的40%;擁有集體灌溉設(shè)備的農(nóng)民約占總樣本的44%。這一結(jié)果表明不同分組情況下樣本數(shù)量基本均勻。

表2 不同分組情況下的樣本分布比較

進(jìn)一步對比水稻種植區(qū)農(nóng)民、非水稻種植區(qū)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)率數(shù)據(jù)的均值差異,發(fā)現(xiàn)稻區(qū)、非稻區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)行為存在顯著差異 (如表3所示)。水稻種植區(qū)農(nóng)民比非水稻種植區(qū)農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的概率低1.5%,且在5%的水平上顯著。由此可得到的初步判斷是:不同作物種植方式導(dǎo)致的文化差異對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響存在統(tǒng)計(jì)上的顯著差異。在此基礎(chǔ)上,對比水稻種植區(qū)、非水稻種植區(qū)農(nóng)民在創(chuàng)業(yè)形式的差別,發(fā)現(xiàn)稻區(qū)農(nóng)民比非稻區(qū)農(nóng)民選擇家族創(chuàng)業(yè)的概率高1%,這種形式上的差異可能與兩個地區(qū)農(nóng)民間不同的種植文化有關(guān),但組間差異并未在統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

表3 水稻種植區(qū)與非水稻種植區(qū)被解釋變量均值差異比較

(四)模型設(shè)定

為考察作物種植導(dǎo)致的文化差異對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響,本文構(gòu)建的基準(zhǔn)模型如下:

(5)式中,Entrepreneurshipi為被解釋變量,表示農(nóng)民i是否選擇創(chuàng)業(yè)的虛擬變量。Planti為核心解釋變量,表示農(nóng)民i的作物種植種類。Xi表示其他控制變量。Provincei為省份虛擬變量,表示控制地區(qū)差距對創(chuàng)業(yè)行為的影響。β1、β2、β3、β4表示待估參數(shù)。εi代表隨機(jī)擾動項(xiàng)。

四、計(jì)量結(jié)果分析

(一)水稻種植文化對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為選擇的影響

表4是基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果,被解釋變量均為 “是否創(chuàng)業(yè)”,其中,模型 (1)僅納入核心解釋變量 “種植種類”;模型 (2)為了排除其他干擾因素,增加個體特征、家庭特征、村莊特征等控制變量;模型 (3)則進(jìn)一步控制省級虛擬變量。由回歸結(jié)果可知,作物種植導(dǎo)致的文化差異對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策影響是穩(wěn)定的,隨著控制變量的增加,“種植種類”變量顯著性進(jìn)一步提升至1%水平,且影響方向一直為負(fù),表明水稻種植區(qū)農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的概率低于非水稻種植區(qū)農(nóng)民。就邊際效應(yīng)而言,水稻種植區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率比非水稻種植區(qū)農(nóng)民低2.9%。假說1得到驗(yàn)證。

表4 文化差異對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策影響的回歸結(jié)果

需要說明的是,本文對于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)活動的類型、規(guī)模等未進(jìn)行區(qū)分,計(jì)量結(jié)果反映的是南北方(稻區(qū)和非稻區(qū))農(nóng)民創(chuàng)業(yè)活動的總體概況。也就是說即使北方 (非稻區(qū))農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率高,但由于創(chuàng)業(yè)層次相對南方 (稻區(qū))較低,人們依然會認(rèn)為 “南方創(chuàng)業(yè)更為活躍”,導(dǎo)致基于 “稻米理論”得出的研究結(jié)論與直覺中南北方創(chuàng)業(yè)情況存在些許反差。遺憾的是,受限于CLDS數(shù)據(jù)的可得性,我們無法區(qū)分創(chuàng)業(yè)類型、規(guī)模。為解釋上述認(rèn)知差異,本文在無法查獲官方統(tǒng)計(jì)年鑒或數(shù)據(jù)庫發(fā)布的各省農(nóng)民創(chuàng)業(yè)情況數(shù)據(jù)的情況下,使用 ?中國統(tǒng)計(jì)年鑒?近十年南北方各省農(nóng)村個體戶就業(yè)比例的數(shù)據(jù)①②稻麥種植區(qū)域分布基本符合 “秦嶺-淮河”南北分界線的格局,但由于無法獲取市級或縣級層面的數(shù)據(jù),為減小測量誤差,本文將處于 “秦嶺-淮河”分界線上的陜西、四川、河南、湖北、安徽、江蘇,以及不屬于南北劃分的新疆、西藏、青海共9省剔除,最終將廣東、海南、福建、廣西、云南、浙江、湖南、上海、重慶、江西、貴州等11省歸為南方 (稻區(qū));北京、天津、河北、內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、山東、山西、寧夏、甘肅等11省歸為北方 (非稻區(qū))。,將之作為替代變量發(fā)現(xiàn),南方農(nóng)村個體戶就業(yè)比例相較北方農(nóng)村更低的事實(shí) (如圖1所示)。這在一定程度上驗(yàn)證了前文的結(jié)論。

圖1 北方、南方農(nóng)村個體戶就業(yè)比較圖

控制變量對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的影響也基本符合理論預(yù)期。性別、教育水平、婚姻、健康、保險購買、家庭總收入、借債經(jīng)歷、宗族、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為有顯著的正向影響,年齡、黨員身份、家庭人數(shù)、土地租用、村莊地勢和治安狀況對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為具有顯著的負(fù)向影響。土地租用反映了農(nóng)民對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的依賴性,租地農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性越低。同理,村莊地勢越平坦意味著該村土地越適合進(jìn)行農(nóng)業(yè)種養(yǎng)活動,農(nóng)民創(chuàng)業(yè)概率越低。

(二)機(jī)制檢驗(yàn)

前已述及,作物種植方式導(dǎo)致的文化差異對稻區(qū)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響可能依托于水稻種植所需的灌溉系統(tǒng)而形成。一方面,灌溉系統(tǒng)建設(shè)可能在強(qiáng)化稻區(qū)農(nóng)民限制性信任的同時,弱化一般性信任;另一方面,灌溉系統(tǒng)可能使稻區(qū)農(nóng)民形成低風(fēng)險偏好的觀念態(tài)度。因此,本文選取集體灌溉、限制性信任、一般性信任和風(fēng)險偏好等四個變量,以此檢驗(yàn)作物種植方式文化如何影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為。表5結(jié)果分為兩部分,第一部分為形成機(jī)制檢驗(yàn),通過模型 (1)檢驗(yàn)作物種植方式導(dǎo)致文化差異的形成機(jī)制;第二部分為影響機(jī)制檢驗(yàn),通過模型 (2)— (4)分別檢驗(yàn)作物種植文化差異通過何種機(jī)制影響農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)行為。

表5 機(jī)制分析的回歸結(jié)果

模型 (1)的估計(jì)結(jié)果表明,“種植種類”變量的估計(jì)系數(shù)為正且在1%水平上顯著,表明稻區(qū)擁有集體灌溉設(shè)備的概率要高于非稻區(qū)。就邊際效應(yīng)而言,稻區(qū)擁有集體灌溉設(shè)備的概率比非稻區(qū)高8.5%。這與袁益研究結(jié)論基本一致[16],證明集體灌溉的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式是稻區(qū)與非稻區(qū)形成文化差異的關(guān)鍵原因。假說2得到驗(yàn)證。模型 (2)中,“種植種類”變量的估計(jì)系數(shù)為正且在1%水平上顯著,表明稻區(qū)農(nóng)民限制性信任比非稻區(qū)農(nóng)民高。就邊際效應(yīng)而言,稻區(qū)農(nóng)民限制性信任比非稻區(qū)農(nóng)民高3.9%。在模型 (3)中,“種植種類”變量的估計(jì)系數(shù)為負(fù)且在5%水平上顯著,表明稻區(qū)農(nóng)民一般性信任比非稻區(qū)農(nóng)民低。就邊際效應(yīng)而言,稻區(qū)農(nóng)民一般性信任比非稻區(qū)農(nóng)民低1.8%。綜合模型 (2)和 (3)結(jié)果可證明,稻區(qū)農(nóng)民更加信任具有高度同質(zhì)特征的村莊內(nèi)部群體,而不相信異質(zhì)性的陌生人。假說3-1得到驗(yàn)證。模型 (4)給出了種植方式對風(fēng)險偏好的影響估計(jì)結(jié)果,“種植種類”變量的估計(jì)系數(shù)為負(fù)且在10%水平上顯著,表明稻區(qū)農(nóng)民風(fēng)險偏好比非稻區(qū)農(nóng)民低。就邊際效應(yīng)而言,稻區(qū)農(nóng)民風(fēng)險偏好比非稻區(qū)農(nóng)民低6.3%。這證明了,較低的風(fēng)險偏好使稻區(qū)農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)行為更加保守,相對而言更不愿意進(jìn)行創(chuàng)業(yè)等風(fēng)險較高的活動。假說3-2得到驗(yàn)證。

(三)進(jìn)一步分析

1.水稻種植文化對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響:是否存在 “出生地烙印”?文化是一代代人沿襲傳承且相對穩(wěn)定的觀念和習(xí)俗[33],具有持續(xù)性特征。對于從小出生在該文化地區(qū)的農(nóng)民而言,受文化影響的時間相對更長,可能受到的影響也更大。進(jìn)一步聚焦至水稻種植文化,中國種植水稻的習(xí)俗已傳承千年之久,那么是否出生在稻區(qū)的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為所受影響更大呢?基于此,本文根據(jù)CLDS2016數(shù)據(jù)庫提供的出生地信息構(gòu)造 “是否稻區(qū)出生”變量,考察文化持續(xù)性對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響。需要說明的是,CLDS2016數(shù)據(jù)對樣本出生地信息和訪問地信息進(jìn)行了市范圍內(nèi)的隨機(jī)處理,這導(dǎo)致一部分樣本的地址信息可能存在誤差。為保證計(jì)量結(jié)果的精確性,本文僅保留了隨機(jī)處理后出生地信息和訪問地信息仍能匹配的樣本進(jìn)行該部分的分析。

表6匯報(bào)了出生地對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的影響估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示,“是否稻區(qū)出生”變量在5%顯著水平下顯示為負(fù),這意味著稻區(qū)出生的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿要比非稻區(qū)出生的農(nóng)民低。就邊際效應(yīng)而言,出生在稻區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率比未出生在稻區(qū)的農(nóng)民低2%。上述結(jié)果既驗(yàn)證了出生地烙印對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響,又證實(shí)了前文研究結(jié)論的可靠性。

表6 出生地種植文化與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的回歸結(jié)果

2.水稻種植文化對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)形式選擇的影響:是否家族企業(yè)?家族、非家族創(chuàng)業(yè)形式在認(rèn)知模式、內(nèi)部信任模式等方面存在較大區(qū)別。相對而言,家族創(chuàng)業(yè)表現(xiàn)出的特點(diǎn)更偏向于集體主義型社會認(rèn)知,商業(yè)風(fēng)格上具有明顯的保守性和可靠性,成員間具有較強(qiáng)的感情依附且行為上強(qiáng)調(diào)內(nèi)部利他性[34]。結(jié)合前文分析可知,這與水稻種植賦予農(nóng)民的強(qiáng)限制性信任和低風(fēng)險偏好文化特征更為契合。因此,進(jìn)一步延伸考察水稻種植文化對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)形式的影響。

表7的估計(jì)結(jié)果顯示,“種植種類”變量的估計(jì)系數(shù)為正且在5%水平上顯著,這意味著種植不同作物產(chǎn)生的文化差異使水稻種植區(qū)農(nóng)民更偏向于基于血緣、裙帶關(guān)系,利用熟人社會網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行創(chuàng)業(yè),即可能存在 “親屬抱團(tuán)”的創(chuàng)業(yè)現(xiàn)象。就邊際效應(yīng)而言,水稻種植區(qū)農(nóng)民進(jìn)行家族創(chuàng)業(yè)的概率比非水稻種植區(qū)農(nóng)民高8.2%。

表7 種植文化與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)形式的回歸結(jié)果

3.水稻種植文化對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響:是否男女有別?為適應(yīng)不同的社會角色功能,文化對個體的影響存在明顯的性別差異[35]?？紤]到性別可能使作物種植導(dǎo)致的文化差異對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生異質(zhì)性影響?；诨鶞?zhǔn)模型,進(jìn)一步納入 “種植種類×性別”的交互項(xiàng),考察作物種植導(dǎo)致的文化差異影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的異質(zhì)性差異。

由表8的估計(jì)結(jié)果可知,交互變量“種植種類×性別”的估計(jì)系數(shù)為正且在1%水平上顯著,說明水稻種植區(qū)女性農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的概率比男性農(nóng)民低4.6%。其原因可能源于兩個方面:一方面,受農(nóng)村傳統(tǒng)觀念影響,女性農(nóng)民主要負(fù)責(zé)操持家務(wù),關(guān)系網(wǎng)絡(luò)具有家庭成員導(dǎo)向的特點(diǎn)[36]。這導(dǎo)致其關(guān)系網(wǎng)絡(luò)規(guī)模相對狹小,具有較高的同質(zhì)性且一般性信任水平相較男性農(nóng)民更低,這不利于信息在不同群體進(jìn)行流動,可能使得女性農(nóng)民識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會的概率相對更低。另一方面,相較男性農(nóng)民而言,女性農(nóng)民冒險傾向較低、風(fēng)險控制能力較弱且更加厭惡風(fēng)險[37],擁有更低的風(fēng)險偏好,致使女性農(nóng)民更偏向規(guī)避具有高風(fēng)險特征的創(chuàng)業(yè)選擇。

表8 種植文化與不同性別農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的回歸結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)遺漏變量問題

雖然Talhelm等[11]研究證明,水稻種植文化會對水稻地區(qū)整個群體產(chǎn)生影響,而不僅僅是影響種植水稻的農(nóng)民。但歸根結(jié)底這種文化是基于糧食作物特殊的種植方式而產(chǎn)生。若考慮農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)歷,水稻種植文化影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的因果關(guān)系是否存在,值得進(jìn)一步驗(yàn)證。本文根據(jù)CLDS2016數(shù)據(jù)庫提供的 “您是否有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)歷?”問項(xiàng),在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上加入 “農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)歷”變量,比較兩個模型的結(jié)果差異。

表9中,模型 (1)為基準(zhǔn)模型,模型 (2)為加入 “農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)歷”變量后的模型。對比可知,控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)歷后, “種植種類”變量的估計(jì)系數(shù)略微變小,邊際效應(yīng)由2.9%降低至2.5%。一方面,這證明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)歷強(qiáng)化了水稻種植產(chǎn)生的文化,進(jìn)而削弱了關(guān)鍵解釋變量對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的影響。另一方面,這也證明加入潛在遺漏變量后,本文的研究結(jié)論依舊成立。

表9 添加潛在遺漏變量后的回歸結(jié)果

為進(jìn)一步檢驗(yàn)遺漏變量問題是否會對回歸結(jié)果的置信度產(chǎn)生影響,借鑒Nunn等[38]的方法,利用可觀測變量計(jì)算不可觀測變量造成估計(jì)偏誤的可能性。需要說明的是,Ratio值越大,則表明由于遺漏變量造成估計(jì)偏誤的可能性越小。其原因是,若要改變當(dāng)前的估計(jì)結(jié)果,則應(yīng)在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上納入更多的遺漏變量,且這些遺漏變量對被解釋變量的解釋力變得越大,而這種可能性隨著Ratio值的增大而減小。參照Nunn等[38]的做法,分別構(gòu)建兩組包含受限制變量的回歸以及兩組包含全部控制變量的回歸。在受限制變量的回歸中,一組為僅包含關(guān)鍵解釋變量的回歸,另一組則包括性別和年齡變量的個體對照。在包含全部控制變量的回歸中,分別考慮了僅包含控制變量,以及在此基礎(chǔ)上添加省級虛擬變量的回歸。

表10結(jié)果顯示,四種情形之下計(jì)算得到的Ratio值介于11.137~13.770,均值為12.229。也就是說,若要改善現(xiàn)有估計(jì)結(jié)果,那么遺漏變量的影響至少要達(dá)到現(xiàn)有控制變量影響的11.137倍,平均則要達(dá)到12.229倍,而這一可能性極小。這證明遺漏變量不會對回歸結(jié)果的置信度產(chǎn)生影響。

表10 偏誤估算結(jié)果

(二)樣本有效性

1.刪減樣本。調(diào)查對象的地域遷移活動也可能對回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響,因此我們根據(jù)CLDS2016數(shù)據(jù)庫中 “14歲以來遷移的次數(shù)”以及 “遷移目的地的省、市、區(qū)縣信息”的問項(xiàng),篩選并剔除基準(zhǔn)回歸中包含的 “稻區(qū)遷移至非稻區(qū)”或 “非稻區(qū)遷移至稻區(qū)”流動樣本,重復(fù)基準(zhǔn)回歸的實(shí)證過程。

表11匯報(bào)了刪減稻區(qū)和非稻區(qū)流動樣本量的回歸估計(jì)結(jié)果。由模型結(jié)果可知,刪減樣本后 “種植種類”變量仍在1%的顯著性水平上顯示為負(fù),表明刪減區(qū)域流動樣本后,水稻種植區(qū)農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的概率依舊低于非水稻種植區(qū)農(nóng)民。就邊際效應(yīng)而言,水稻種植區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率比非水稻種植區(qū)農(nóng)民低2.7%,與基準(zhǔn)回歸的估值幾乎沒有差別,表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表11 刪減區(qū)域間流動樣本的回歸結(jié)果

2.更換樣本數(shù)據(jù)庫。利用中國家庭追蹤調(diào)查 (China Family Panel Studies,以下簡稱CFPS)2014數(shù)據(jù)庫,參照已有研究[15][23],根據(jù)CFPS2014問卷中 “過去12個月,是否有家庭成員從事個體經(jīng)營或開辦私營企業(yè)?(是＝1,否＝0)”“您家是否種植水稻或小麥?(水稻＝1,小麥＝0)”界定被解釋變量 “創(chuàng)業(yè)決策”和關(guān)鍵解釋變量 “種植種類”,仿照基準(zhǔn)回歸控制其他變量,重復(fù)基準(zhǔn)回歸的實(shí)證過程,對基準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表12匯報(bào)了更換樣本數(shù)據(jù)后的回歸估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示,隨著控制變量的增加,“種植種類”變量顯著性進(jìn)一步提升至1%水平,且影響方向?yàn)樨?fù),表明水稻種植區(qū)農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的概率低于非水稻種植區(qū)農(nóng)民。就邊際效應(yīng)而言,水稻種植區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率比麥區(qū)農(nóng)民低4.6%。這意味著,兩個數(shù)據(jù)庫得出的實(shí)證結(jié)果具有一致性,即更換樣本數(shù)據(jù)后基準(zhǔn)回歸的實(shí)證結(jié)果依舊穩(wěn)健。

表12 更換樣本后的回歸結(jié)果

(三)工具變量法

基準(zhǔn)回歸中可能由于測量偏誤和遺漏變量等原因產(chǎn)生內(nèi)生性問題。一方面,受自然環(huán)境等不可抗力因素的影響,“稻麥種植分界線”在局部地區(qū)發(fā)生過細(xì)微變化,這可能會干擾本文 “種植種類”變量測度的精準(zhǔn)性。另一方面,除上文討論的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)歷外,農(nóng)民是否創(chuàng)業(yè)還可能受到如地區(qū)政策等不可觀測因素的影響。為盡可能克服內(nèi)生性問題帶來的影響,本文參考丁從明等的做法[15],構(gòu)造 “水稻種植適宜氣溫”的工具變量來解決模型潛在的內(nèi)生性問題。其邏輯是,氣溫作為水稻生長不可或缺的自然要素勢必對農(nóng)民的種植決策產(chǎn)生影響,但不會對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)生影響。本文使用IV－Probit模型對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策進(jìn)行檢驗(yàn)。

表13匯報(bào)了工具變量法的回歸估計(jì)結(jié)果。在第一階段回歸中,“水稻種植適宜氣溫”變量在1%顯著性水平上顯示為正,這表明水稻種植適宜氣溫對作物種植種類產(chǎn)生正向影響,意味著工具變量具有很強(qiáng)的相關(guān)性。F值大于10,說明不存在弱工具變量的問題。在第二階段回歸中,Wald外生性檢驗(yàn)拒絕了種植種類不存在內(nèi)生性的原假設(shè),這表明基準(zhǔn)回歸模型存在內(nèi)生性問題。糾正內(nèi)生性問題后“種植種類”變量依然在5%的顯著性水平上顯示為負(fù),這表明加入工具變量后,作物種植導(dǎo)致的文化差異對水稻種植區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)決策依舊產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。邊際效應(yīng)值相較基準(zhǔn)模型進(jìn)一步擴(kuò)大,水稻種植區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率比非稻區(qū)農(nóng)民低16.7%,這可能與基準(zhǔn)模型遺漏地區(qū)政策等不可觀測因素有關(guān)。雖然基準(zhǔn)模型低估了文化差異對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的影響,但仍可以證明基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本是穩(wěn)健可信的。

表13 工具變量法的回歸結(jié)果

六、結(jié) 語

“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”是深入貫徹新發(fā)展理念、推動高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措,也是育動能、穩(wěn)就業(yè)和保民生的有力抓手。本文利用中國勞動力動態(tài)調(diào)查 (CLDS)2016年數(shù)據(jù),基于 “稻米理論”,從微觀層面實(shí)證研究了作物種植導(dǎo)致的文化差異對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響及其作用機(jī)制。研究結(jié)果表明:

1.作物種植導(dǎo)致的文化差異使水稻種植區(qū)農(nóng)民進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的概率比非水稻種植區(qū)農(nóng)民低。就邊際效應(yīng)而言,稻區(qū)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率比非稻區(qū)農(nóng)民低2.9%。在考慮遺漏變量、樣本有效性以及工具變量法等方式處理內(nèi)生性問題后,作物種植導(dǎo)致的文化差異對水稻種植區(qū)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的負(fù)向影響仍具有穩(wěn)健性。

2.機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果顯示,水稻種植區(qū)的文化特征是基于集中灌溉的模式而形成,并通過人際信任和風(fēng)險偏好兩條路徑對農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生影響。一方面,水稻種植區(qū)的文化特征通過提高限制性信任和降低一般性信任的方式,降低農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率。另一方面,水稻種植區(qū)的集體主義文化特征通過弱化農(nóng)民風(fēng)險偏好,降低其創(chuàng)業(yè)的概率。

3.出生地烙印效應(yīng)使出生在稻區(qū)的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)概率比未出生在稻區(qū)的農(nóng)民低2%。

4.受水稻種植區(qū)集體主義文化觀念的影響,水稻種植區(qū)農(nóng)民進(jìn)行家族創(chuàng)業(yè)的概率比非家族創(chuàng)業(yè)高8.2%。

5.區(qū)分農(nóng)民性別的研究顯示,相比于男性農(nóng)民,水稻種植區(qū)集體主義的文化觀念對女性農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策的抑制效應(yīng)更強(qiáng)。

上述研究結(jié)論揭示了農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為背后的種植文化根源,可得出如下啟示:

1.政府應(yīng)根據(jù)種植文化差異,有針對性地出臺促進(jìn)農(nóng)民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策,實(shí)現(xiàn)區(qū)域文化與政策激勵的良性耦合。在稻區(qū),圍繞血緣、地緣形成的熟人社會網(wǎng)絡(luò)是農(nóng)民進(jìn)行生產(chǎn)生活活動的基礎(chǔ),政府應(yīng)鼓勵農(nóng)民借助社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)開展創(chuàng)業(yè)活動,以此提高創(chuàng)業(yè)活躍度、改善當(dāng)?shù)貏?chuàng)業(yè)環(huán)境,幫助農(nóng)民培養(yǎng)企業(yè)家精神。

2.從人際信任和風(fēng)險偏好兩條作用機(jī)制分析結(jié)論看,政府為激勵創(chuàng)業(yè)發(fā)展,一方面需完善信息共享平臺建設(shè),通過村內(nèi)聯(lián)動、村村聯(lián)動、城鄉(xiāng)聯(lián)動等方式,提高信息交流質(zhì)量和深度,強(qiáng)化信息透明度,提升農(nóng)民一般信任水平;另一方面,完善對創(chuàng)業(yè)者的扶持政策,降低農(nóng)民創(chuàng)業(yè)面臨的潛在風(fēng)險,弱化農(nóng)民的不確定感知,提升農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿。在非稻區(qū),政府應(yīng)注重幫助農(nóng)民提升創(chuàng)業(yè)質(zhì)量,培育發(fā)展多層次資本市場,協(xié)助農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者推動創(chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展壯大。

3.地區(qū)種植文化特征同樣對農(nóng)業(yè)勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的其他范疇具有借鑒作用:稻區(qū)農(nóng)民集體主義的文化特質(zhì)使其可能更符合強(qiáng)調(diào)團(tuán)隊(duì)精神的企業(yè),而非稻區(qū)農(nóng)民個人主義的文化特質(zhì)使其可能更滿足創(chuàng)新型企業(yè)的需求。

中國差異化的農(nóng)業(yè)種植格局是理解區(qū)域文化與經(jīng)濟(jì)社會變遷的一個重要視角。該主題的研究仍存在一些值得未來拓展深化的地方:既然水稻種植文化會對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)等行為產(chǎn)生影響,那么是否會對農(nóng)民的消費(fèi)、投資等經(jīng)濟(jì)行為產(chǎn)生影響,這些是值得學(xué)界進(jìn)一步探究驗(yàn)證的問題。