教育会促进农民自主创业吗？*

2015-01-04谭华清赵廷辰谭之博

经济科学 2015年3期

谭华清赵廷辰谭之博

教育会促进农民自主创业吗？*

谭华清1赵廷辰2谭之博3

（1. 北京大学国家发展研究院北京 100871）（2. 北京大学经济学院北京 100871）（3. 复旦大学经济学院上海 200433）

利用中国家庭收入调查数据库（CHIPS2007）农村调查部分，本文考察了农民教育程度与其创业行为的关系。结果表明，教育与创业存在倒U型关系：在阈值以内，教育年限的提高会增加农民创业的概率，当教育年限超过该阈值，教育年限的提高会降低创业的概率。根据创业动机，初始投资规模，雇佣人数对农民创业进行了分类，不管何种分类，这种倒U性关系仍然存在。平均的教育阈值在11年左右，而且创业规模越大，教育的阈值越高。工具变量方法的结果也支持倒U型假说。

教育农民创业倒U型关系

一、引言

推动全民创新创业是促进经济企稳，激发经济活力的重要途径。研究表明，创业或企业家精神能够促进当地的经济发展（比如，Nafziger，1970：Hausman、Rodrik，2003）。对于农村地区而言，创业同样是经济活动活跃程度的重要指标。因此研究农民的创业行为，不管是短期的应对经济增速换挡，还是长期的缩小城乡差距都具有重要意义。

本文利用2007年中国家庭收入调查数据库农村部分数据（CHIPS2007）考察农民自主创业行为与其自身教育的关系。我们发现教育与创业存在倒U型关系：在一定阈值以内，教育的提高会增加创业的概率，而过了阈值，教育程度越高反而降低创业的概率。我们根据创业的动机，创业的雇佣规模和投资规模对农民创业进行了分类。不论何种分类，这种倒U型关系仍然显著存在。考虑到可能存在的内生性问题，我们用村庄离初中的距离作为个人教育程度的工具变量，工具变量的方法也发现，教育与创业的倒U型关系仍然存在。而且平均的教育阈值在11年左右，而样本中农民的平均教育程度只有7.71年。该阈值应该是对应现在的高中或者中专。因此，加大农村基础教育，提高农民的教育水平，对于促进农民自主创业，改善农村经济，缩小城乡差距具有重要作用。

本文的贡献主要在两个方面：（1）将教育与创业行为的各种可能关系统一在一个框架内，并且在实证的发现支持倒U型假说，这一关系并没有在之前的文献中提到，因此在一定程度上增加了对这一主题的理解。（2）对于促进农村地区自主创业具有较强的政策含义。我们发现，教育的提高会增加农民自主创业的概率，这一概率在教育年限阈值在11年左右达到最高，而样本中农民的平均教育程度只有7.71年，因此，加大农村基础教育会促进农民的创业的概率，从而有利于当地经济的发展。之前很多文献提出增加农村基础教育只是从提高农民外出就业的概率出发，因为他们发现农民自身教育的提高会提高其外出就业的概率（赵耀辉，1997）。但是他们没有讨论农民自身教育对于自主创业影响。实证结果表明，提高农民自身教育，尤其是基础教育，能够提高农民的创业。

二、文献回顾

本文首先与研究创业的影响因素的文献相关。创业或者企业家精神被认为是促进经济增长的一个重要因素（比如，Nafziger，1970；Hausman、Rodrik，2003）。有很多文献研究了创业活动的决定因素（比如，Le，1999；Sluis et al.，2008）。Le（1999）综述了影响创业的因素。这些因素包括：风险态度，资本可得性，劳动力市场的经验，商业敏感性，家庭背景，心理特点，税收政策，还有教育。但是从理论上看，教育与创业的关系并不明确。根据Le（1999），教育的提高对于创业有两种相反的作用。一方面，教育程度越高，管理能力越强，所以教育的提高会增加人们创业的概率（Lucas，1978）；另一方面，教育程度越高，选择机会也就越多，于是创业的机会成本也高，这会阻碍创业。因此理论上，教育与创业之间的关系并不明确。而实证研究也得出了不一致的观点。Nafziger（1970）讨论了尼日利亚的教育与创业的关系。他发现，在尼日利亚，教育与创业是一种线性的关系，即教育程度越高创业的概率越大。Kolstad 和Wiig（2015）使用马拉维（Malawi）的数据，也发现教育程度越高，创业越多。与之相反, de Wit 和Van Winden（1989），de wit （1993）则发现，教育程度越高会阻碍劳动力自主创业。Sluis et al.（2008）则发现，教育对于创业的影响是不显著。和这些研究的着眼点不同，我们从缩小城乡收入差距出发，研究农民的自主创业行为与自身教育关系。从实证结果上看，我们发现二者可能存在稳健的倒U型关系，这也是之前实证研究没有提到的。

国内研究农民自主创业的文献中，对社会网络与农民自主创业的关系讨论的比较多。比如，马光荣、杨恩艳（2011）讨论了农民的社会网络与自主创业的关系，他们分别选取亲友数目、礼金往来数量作为农村社会网络的度量，进而分析社会网络如何影响农民在当地的自主创业行为。他们发现，农民的社会网络很好的弥补了农村正规金融部门不足带来的融资难问题，从而促进农民自主创业。郭云南、张琳弋和姚洋（2013）讨论了农村的宗族网络对于农民自主创业的关系。他们发现，宗族网络越强的农村地区，农民更容易获得信贷，进而更容易创业。对于农民自主创业的研究，张晖、温作民和李丰（2012）研究了失地农民的自主创业行为，他们发现拆迁补偿会有助于失地农民的自主创业。而这些文献都没有讨论教育与农民自主创业的关系。

三、数据、假说与实证策略

（一）数据

我们的数据是2007年中国家庭收入调查数据的农村住户调查部分（CHIPS2007）。该数据包含了9个省（市）中的82个县和285个行政村。它们分别是中部的安徽，河北，河南和湖北，沿海地区的江苏，浙江和广东，以及西部地区的四川和重庆。农村住户调查数据包括了农村人口的个人信息，比如性别，年龄，婚姻状况，受教育程度，工作状况；家庭信息，比如家庭人口规模，家庭消费和支出，家庭社会关系往来。该调查数据还包括了村庄信息，包括村庄通路的时间，通电的时间，劳动力就业结构，离初中的时间等。我们保留了完整报告了年龄，性别，婚姻状况，受教育程度等信息且年龄在16岁到64岁的样本，删除了调查期还是全职学生，学前儿童，以及具有重大残疾的个体。

（二）变量

本文的关键变量是创业（entrepre）。它是基于问卷中：“您当前（或返乡前）这份主要非农工作是自我经营还是给别人打工？”这一问题得到。我们把回答是“自我经营”并且留在当地农村的劳动力算作是创业者，选择其他的则不是。农民的选择很多，比如外出务和本地工资劳动者。问卷中有问“2007年在本乡镇以外居住时间超过3个月的主要原因是什么？”我们把外出原因选择是“务工或经商”的劳动力认为是外出务工人员。①我们把有本地有非农工作而不是自我经营的劳动力算为本地工资劳动者。表1介绍了本文使用的主要变量及其简单的统计学特征。

表1 变量定义及其统计学特征

续表1

被解释变量定义均值（标准差） Years_edu_square受教育年限的平方 Family_size家庭规模（人）4.357（1.420） Labor_share_agri农村劳动力从事农业的占全县劳动力的比重（%）0.554（0.138） Labor_share_ind农村劳动力从事工业的占全县劳动力的比重（%）0.131（0.110）

注：风险的态度（risky）来自于CHIPS2008。因为CHIPS2008是2007年的追踪数据，所以，直接把风险态度匹配过来没有问题。

表2描述了不同就业选择的农民的基本特征。从表2可以看出，和外出务工人员（outworker）相比，不论是何种类型的创业者，他们的年龄更大，男性的比例更大，同时教育程度相对较低（除了有雇佣规模的创业者（entre_size2）），家庭规模相对较少。

表2 不同就业选择的农民的基本特征

图1 农民就业选择的分布

图1描述了农民不同就业选择的分布。可以看出，留在当地非农就业和外出就业的比重都接近25%，当地创业只占全部农民样本的5%，占全部当地非农就业的20%左右。由于我们主要关系农村地区的自主创业，所以文中把外出创业的也算作外出务工人员。

（三）提出假说

为了简单，假设农民只有两类就业选择：外出务工或者自主创业。外出务工成为自主创业的外部选择。相对而言，前者可以获得相对固定的工资收入，为，选择创业，收入可能是不固定的，设创业的收入是随机变量，其期望回报是，回报的方差是。②劳动力都希望能够获得更高的期望回报，同时回报的波动尽量地小。因此我们定义一个指标，即单位标准差所对应的期望回报。给定其他条件，选择外出就业还是选择当地创业，就取决于固定收入回报和经过风险调整的创业回报二者之间哪个更有吸引力。

根据明瑟（Mincer，1958）回归，教育是影响劳动力在劳动力市场表现的关键变量。这表现为，对于外出就业而言，随着教育程度的提高，收入将会提高。对于创业而言，教育程度的提高，创业者的收入也提高了。最终农民会如何选择取决于创业收入的方差的波动情况。

图2描述了CHIPS2007农村调查数据中经过标准差调整后的农民就业选择的平均收入。图2表明，外出务工的收入要高于创业的收入，二者的差距逐步缩小，当教育年限为14年的时候，差距最小，之后差距有扩大的迹象。③

图2 经方差调整后的就业选择的收入

注：横坐标表示受教育年限，纵坐标表示收入（千元）除以方差。

基于图2的信息，教育与创业的关系可能是：（1）线性的，即，在教育年限等于14年以后，经方差调整后的创业与外出务工收入差距的扩大只是异常值。那么从边际上看，教育程度越高，农民选择创业的概率也就越高；（2）倒U型，即，教育年限在14年以后的二者经方差调整后的收入的扩大是趋势性的，那么在14年之前，教育程度越高，二者收入差距越小，农民创业的概率越大，而超过14年，随着二者收入差距扩大，则农民创业的概率会下降。

基于上述分析，我们提出假说：教育与农民创业的关系可能是线性的，也可能是倒U型。④

（四）实证策略

农民通过做出是否创业的选择来最大化其预期效用。而农民的个人特征，家庭特征和所属社区特征都会影响其创业选择。遵循以往文献的做法（赵耀辉，1997），我们设农民自主创业获得效用的净现值形式为，它满足

因此，本文将采用标准的logistics 回归模型。

四、基本结果

在这部分，通过将创业行为进行分类，我们将讨论教育与不同类别创业的实证关系。

（一）教育与创业：基本关系

遵循（Lucas，1978）的做法，本文将从事自我雇佣的都算作农民创业。表3报告了不分组的回归结果。表3中，回归（1）只控制了个人特征，回归（2）还控制了家庭特征，回归（3）加入反映当地产业结构的社区特征变量。同时，所有回归都加入了省际虚拟变量，并且回归的标准误差聚集在县级层面。⑤结果发现，教育与农民创业行为呈现出一种倒U型关系。在一定阈值以内，教育程度越高，农民创业的概率越高，超过该阈值，教育程度越高，农民的创业的概率会降低。表3 三个回归中，教育对创业的阈值分别是，12.33年，10.88年，11.06年。

其他控制变量的估计基本符合直觉。已婚的男性更容易创业，年龄对于创业的影响也是倒U型，越偏好风险的人，创业的概率越高。家庭规模对于创业的影响不显著。对于当地经济结构而言，农业越发达，当地人创业的概率越低，而工业发展对于农民创业的影响并不显著。

表3 教育对于农民自我雇佣的影响

续表3

（1）（2）（3）变量entrepreentrepreentrepre married0.772***0.739***0.712*** （0.256）（0.258）（0.259） age0.193***0.205***0.208*** （0.0405）（0.0405）（0.0397） age_square-0.00241***-0.00253***-0.00257*** （0.000441）（0.000448）（0.000439） risky0.0700***0.0655***0.0645*** （0.0233）（0.0242）（0.0240） family_size-0.0574-0.0494 （0.0481）（0.0487） labor_share_ind0.142 （1.253） labor_share_agri-1.833* （1.005） Province dummyYesYesYes Constant-8.888***-9.011***-7.749*** （1.068）（1.082）（1.534） R_squared0.0790.0910.091 Observations10,1459,4049,404

注：括号内是标准误差，*** 显著性水平为1%, ** 显著性水平为5%, * 显著性水平为10%（下同）。

（二）主动创业

这里把农民创业分为主动创业和被动创业。被动创业指找不到合适的工作而进行的创业。被动创业只占所有创业的8%，因此只报告了主动创业的结果。表4中，回归（1）只控制了个人特征，回归（2）还控制了家庭特征，回归（3）加入反映当地产业结构的社区特征变量。表4表明，教育与农民创业行为的倒U型关系仍然成立。其中教育对创业的阈值分别为，11.82年，11.14年和10.25年。

表4 教育对于农民创业行为的影响：主动创业

续表4

（1）（2）（3）变量entre_zhudongentre_zhudongentre_zhudong years_education_square-0.0119**-0.0120**-0.0123** （0.00472）（0.00485）（0.00486） Individual controlsYesYesYes Family controlsNoYesYes Community controlsNoNoYes Province dummyYesYesYes R_squared0.0790.0910.096 Observations10,1459,4049,404

（三）创业规模

我们把创业根据雇用人数和初始投资进行分类。

1、人数规模

根据创业活动的雇用人数数量将创业分为5类：size1，size2，size3，size4和size5。⑥

图3 创业的雇佣规模分布

图3表明，size1占据了创业样本中的80%左右。因此，样本只被分为无雇佣劳动力的创业（entrepre_size1）和有雇佣劳动力的创业（entrepre_size2）。表5报告了回归结果。回归（1）、（2）是对无雇佣劳动力的创业的估计，其中回归（1）只控制了个人特征，回归（2）加入了个人、家庭和社区层面的控制变量。我们发现，教育与农民创业行为的倒U型关系仍然存在。类似的，回归（3）、回归（4）是对有雇佣劳动力的创业的估计。同样，教育与农民创业行为的倒U型关系仍然存在。而且，相对于无雇佣劳动力的创业，有雇佣劳动力的创业的阈值更大。回归（2）中，教育对于无雇佣劳动力的创业的阈值为8.32年。远小于回归（4）中对应的阈值（13.5年）

表5 教育对于农民创业行为的影响：雇佣劳动力的数量

2、投资规模

根据投资是否超过其中位数（1万元）将创业活动分为：（1）大初始投资的创业；（2）小初始投资的创业。⑦和表5类似，不管是小初始投资的创业（回归（1）、（2））还是大初始投资的创业（回归（3）、（4）），教育与创业行为的倒U型关系仍然显著成立。同时，大初始投资的创业的教育阈值（13.91年）要大于小初始投资的创业（7.89年）。

表6 教育对农民创业行为的影响：初始投资的规模

五、稳健性检验：工具变量法

考虑到可能存在的内生性问题，我们采用工具变量法重新考察教育与农民创业行为的关系。遵循文献的做法（Kolstad、Wiig，2015），我们选取农民所在村庄到附近初中的时间（time_middle）作为教育的工具变量。⑧第一阶段最小二乘法的回归表明，工具变量通过了5%的显著性水平的t检验和F检验，说明不存在弱工具变量的问题。⑨表7报告了两阶段最小二乘法（2SLS）的回归结果。从表7可以看出，之前发现的倒U关系仍然显著成立。

表7 教育对于农民创业行为的影响：工具变量回归（2SLS）

注：回归（1）对全样本的回归，回归（2）是对主动创业的估计，回归（3）和（4）是对创业雇佣规模的估计，回归（5）和（6）是对创业初始投资规模的估计。

六、结论

我们使用中国农村住户调查数据（CHIPS2007）考察了教育与农民自主创业的关系。实证分析告诉我们，教育与农民自主创业可能存在倒U型关系。即，在一定教育的阈值以内，教育程度的提高会提高农民创业的概率，一旦教育程度超过该阈值，教育程度的提高而农民创业的概率会越低。接着，我们根据创业的动机，初始投资规模，雇佣人数规模对农民创业进行了分类。不论是采用何种分类方法，这种倒U性关系仍然存在。最后我们还用村庄离初中的距离作为个人教育程度的工具变量，两阶段最小二乘法（2SLS）的回归结果表明，之前发现的倒U型关系仍然成立。

在城乡差距不断拉大以及经济增速下降的现实下，促进农民自主创业是活跃农村经济，缓解城乡收入不平等，应对经济增速下降的重要途径之一。本文的实证发现，相对于农民自身的教育而言，教育年限在11年左右,创业的达到最高点，这对应于高中或者中专的教育程度。而样本中农民的平均教育程度只有7.71年。因此，加大农村基础教育，提高农村地区的教育水平，对于促进农民自主创业，从而促进农村地区的经济发展是可行的。而且实证结果表明，对于雇佣规模越大，投资规模越大的创业，教育的阈值越高，也就是说，加大农村基础教育，提高农民的创业积极性的同时，还会提高农民创业的规模，从而增加农村地区的就业。

1. 郭金云、江伟娜：《促进失地农民自主创业的对策研究》[J]，《农村经济》2010年第2期。

2. 郭云南、张琳弋、姚洋：《宗族网络、融资和农民自主创业》[J],《金融研究》2013年第9期。

3. 马光荣、杨恩艳：《社会网络、非正规金融与创业》[J]，《经济研究》2011年第3期。

4. 张晖、温作民、李丰：《失地农民雇佣就业，自主创业的影响因素分析——基于苏州市高新区东渚镇的调查》[J]，《南京农业大学学报》2012年第12卷第1期。

5. 赵耀辉：中国农村劳动力流动及教育在其中的作用[J]，《经济研究》1997年第2期。

6. De Wit, G., 1993, “Models of Self-employment in a Competitive Market”[J],, 7, PP367-397.

7. De Wit, G. and Van Winden, F. A. A. M., 1989, “An Empirical Analysis of Self-Employment” [J],, 1, PP263-272.

8.Hausmann, R. and Rodrik, D., 2003, “Economic Development as Self-discovery”[J],, 72（2）, PP603-33.

9. Justin Van Der Sluis, Mirjam Van Praag, and WimVijverberg., 2008, “Education and Entrepreneurship Selection and Performance: A Review of The Empirical Literature”[J],, 22（5）, PP 795–841.

10. Kolstad, I. and Wiig, A., 2015, “Education and Entrepreneurial Success” [J],, 44（4）, PP783-796.

11. Le, A., 1999, “Empirical Studies of Self-employment”[J],, 13（4）, PP381–416.

12. Lucas, R., 1978, “On the Size Distribution of Business Firms”[J],, 9（2）, PP508–523.

13. Mincer, J., 1958, “Investment in Human Capital and Personal Income Distribution”[J],, 66 （4）, PP281–302.

14. Nafziger, E. Wayne., 1970, “The Relationship between Education and Entrepreneurship in Nigeria “[J],, 4（3）, PP349-360.

（CH）

①外出务工人员中不再区分自主创业和工资劳动者。

②后文将看到，外出务工的收入也有一定的不确定性，只是相对较小。

③受限于教育年限有限以及数据有限，我们不能确定这种扩大是趋势性的还是非趋势的。

④最终什么关系还需要看实证结果。

⑤以下的回归都加入了省际虚拟变量并将回归的标准误聚集在县级层面。

⑥ Size1表示雇佣0人，size2表示雇佣1-4人，size3表示雇佣5-9人，size4表示雇佣10-19人，size5表示雇佣20人或更多。