子女随迁与农民工城市创业

王桂新 丁俊菘

国家统计局发布的《2021年农民工监测调查报告》 显示，2021年全国农民工总量为2.93亿人，其中进城农民工①国家统计局对进城农民工的定义是：指年末居住在城镇地域内的农民工。城镇地域为根据国家统计局《统计上划分城乡的规定》划分的区域，与计算人口城镇化率的地域范围相一致。1.33亿人，占比约45%。中国新型城镇化的重要目标之一，就是逐步实现这些进城农民工的市民化。国家“‘十四五’规划纲要”中专门列有“加快农业转移人口市民化”一章，提出“健全农业转移人口市民化配套政策体系，加快推动农业转移人口全面融入城市”。党的二十大报告进一步强调，要“推进以人为核心的新型城镇化，加快农业转移人口市民化”。而要实现进城农民工的市民化，首先要解决他们的就业问题，这是他们在城市的生存基础和安身立命之本。近年来中国经济增长对劳动力的需求以及整个就业市场环境并不理想，特别是解决如此庞大规模的进城农民工的就业问题更不乐观。党的二十大报告提出，要“完善重点群体就业支持体系”，“完善促进创业带动就业的保障制度”。而对于作为重点群体的农民工，如何提升他们的就业水平，推动以其创业带动就业，是一项需要重点研究的课题。随着农民工家庭化迁移趋势的不断增强，子女随迁对家庭中父母行为决策的影响日趋普遍，本文根据国家卫生健康委2017年全国流动人口监测调查数据，采用定量分析方法，考察和分析子女随迁对农民工在城市创业的影响关系，试图从子女随迁角度为促进农民工城市创业探索一条新的渠道。

一 已有研究评述

（一）关于农民工创业问题的研究

国内关于农民工创业问题的研究最早始于20世纪90年代，目前已形成两个主要研究方向，一个是研究农民工返乡创业问题，另一个是研究农民工留城创业问题。农民工返乡创业问题的研究与2008年全球金融危机造成的经济低迷、农民工大量失业并由此引发的“返乡潮”密切相关（李培林等，2010；郭星华等，2013）。为了解决这一时期农民工的就业问题，国务院办公厅先后发布了《关于切实做好当前农民工工作的通知》 《关于促进以创业带动就业工作指导意见的通知》 等5份政策文件。在这种社会背景和政策环境下，农民工返乡创业的研究逐渐兴起，相关研究主要涉及农民工返乡创业动机（张秀娥等2010；刘美玉，2013）、返乡创业意愿（朱红根等，2010；熊智伟等，2012）、返乡创业行为（陈文超等，2014；周广肃，2017）、返乡创业绩效（朱红根，2012；赵德昭，2016）等方面。不过随着全球经济的复苏以及中国经济的企稳向好，进城农民工的数量在短暂减少之后又迅速增加，而且有不少研究指出，相比农村，城市在信贷融资、人力资本、技术溢出、产权保护等方面具有更多的优势（朱明宝等，2018；张萃，2018），所以开始有文献关注农民工在城市的创业行为。但是，和返乡农民工创业相比，这部分的研究相对较少，而且主要集中于考察农民工在城市创业行为的影响因素。如宁光杰等（2017）根据农村——城市移民调查数据（RUMIC），考察农民工在城市的就业状况，发现人口特征、人力资本、社会网络和迁移目的地城市都会影响移民的自我雇佣选择。王春超等（2018）同样采用RUMIC数据，探讨了社会关系网对中国乡——城移民创业选择行为的影响，认为社会关系网对移民创业选择行为有显著的正向效应，社会关系网规模每增加1个单位，移民创业概率将会增加约1.5%。李经等（2018）利用2011——2016年国家卫生健康委全国流动人口动态监测数据和区县一级的最低工资数据，探讨了最低工资对流动人口创业的影响，发现最低工资每增加1 000元，“生存型”创业的概率下降43.0%，“机会型”创业的概率下降33.4%。周战强等（2022）利用2014年社会融合与心理健康专题调查数据，考察了外群歧视对农民工城市创业行为的影响，发现外群歧视通过减少农民工社会资本和人力资本积累抑制了其创业行为，并且新生代、跨省流动、东部地区农民工受外群歧视的抑制作用更大。

（二）关于子女随迁对农民工城市行为影响的研究

随着子女随迁等家庭化迁移的逐渐增多，近年已经有研究关注子女随迁对农民工城市行为的影响。如胡霞等（2016）利用中国居民收入调查项目(Chinese Household Income Project，CHIP)2002年、2007年、2008年和2013年的流动人口数据，考察子女随迁对农民工家庭消费的影响，发现与子女未随迁农民工家庭比较，子女随迁农民工家庭的消费率高约12%——13%、总消费高约16%——17%、劳均消费高约12%——20%、回寄款占收入比例低约5%——6%。王春超等（2017）利用2013年国家卫生健康委全国流动人口动态监测数据，研究了子女随迁对农民工城市融入感的影响，发现子女随迁增强了农民工的城市融入和长期定居意愿，同时也促进了农民工本地人身份的认同。邢春冰等（2022）基于2011——2017年流动人口动态监测调查数据，考察了子女随迁对流动人口工资的影响，发现由于子女随迁提高了流动人口的生活成本以及对流入地公共服务的需求，使得其无法在更大范围内搜寻更高收入的工作，因此子女随迁会降低流动人口小时工资。一个人的行为选择，往往是其所在家庭从考虑谋求家庭效用最大化目标出发所做出的理性选择。家庭规模、成员结构不同，其家庭谋求的效用最大化目标及其决策的家庭成员的行为选择一般多有不同；家庭规模、成员结构发生变化，其家庭谋求的效用最大化目标及其决策的家庭成员的行为选择一般也随之变化。对农民工而言也同样如此。事实上，农民工的行为决策不仅依据经济理性，社会理性、情感理性特别是与子女相关的因素在家庭行为决策中也同样具有重要作用（邓睿等，2018）。

上述关于子女随迁影响农民工家庭消费以及农民工在城市就业质量等问题的研究，表明子女随迁对农民工城市行为的影响问题已引起学者们的关注。创业是农民工事关生存的重要行为，但到目前为止，还鲜见把子女随迁与农民工城市创业两者联系起来进而考察子女随迁对农民工城市创业影响的研究。随着农民工家庭化迁移的不断增加，子女随迁对家庭中父母行为决策的影响日趋普遍；政府对农民工自主创业的大力扶持，使得农民工城市创业的进展也逐渐加快。农民工创业与子女随迁是否有关，子女随迁对农民工创业有无影响？已成为流动人口创业与新型城镇化研究的重要课题。基于此，本文拟选择这一问题为研究对象，即将农民工城市创业与子女随迁联系起来，利用国家卫生健康委2017年全国流动人口监测数据，考察子女随迁与农民工城市创业的关系，为促进农民工城市创业和更好融入城市提供政策参考。

二 变量选取与模型设定

（一）变量定义与赋值说明

本文使用的数据，为国家卫生健康委2017年全国流动人口动态监测调查数据（China Migrants Dynamic Survey，CMDS）。该调查的对象人口为在流入地居住一个月以上、非本区（县、市）户籍、15周岁及以上的流动人口，调查问卷包括流动人口的个人与家人基本信息、就业状况、流动及居留意愿、健康与公共服务以及社会融合等内容。由于本文主要研究子女随迁对农民工创业的影响，根据该要求对样本进行筛选，只保留了16——59岁、有小孩且最小的孩子年龄小于16岁①一般而言，年满16周岁的农民工子女都会进入寄宿制高中或者步入社会工作，因此，本文在参考现有文献的基础上，主要考察有未满16周岁孩子的农民工样本。、户籍为农业户口的样本。在进一步删除主要变量存在缺失值的样本后，最后保留的就业农民工的有效样本为59 933个。

1.对农民工创业及其变量的定义与赋值

对农民工创业的定义，主要根据受访者在调查时点的就业身份确定。在CMDS（2017）调查中，受访者在调查时点的就业身份分为5类：（1）有固定雇主的雇员；（2）无固定雇主的雇员；（3）雇主；（4）自营劳动者；（5）其他。本文参考已有研究（Wang，2012；魏下海等，2016），将其中第三类“雇主”和第四类“自营劳动者”两种就业身份认定为创业。同时，把农民工创业变量定义为二元虚拟变量，即若受访者就业身份为创业，赋值为1；若为其他就业身份，则赋值为0。另外，为进一步考察不同创业类型的差异，参照“全球创业观察(GEM)”对创业类型的划分，根据创业动机把农民工的创业活动分为“机会型”创业和“生存型”创业两种类型。其中，“机会型”创业是指由于发现商业机会而实施的创业活动。“机会型”创业的农民工，一般都具备相应的机会和风险识别能力、相对较多的初始资金以及一定的经营管理才能（朱明宝等，2018），如就业身份为雇主的农民工，其创业即属于“机会型”创业。“生存型”创业一般是指由于没有其他就业机会或者对其他选择不满意而选择的创业活动（Reynolds,et al., 2005），农民工中的自营劳动者就属于这一类。同样，本文把“机会型”创业和“生存型”创业变量定义为二元虚拟变量，即当受访者的就业身份为雇主时，就将其定义为“机会型”创业，赋值为1，其他就业身份赋值为0；当受访者的就业身份为自营劳动者时，将其定义为“生存型”创业，赋值为1，其他就业身份赋值为0。

2.对核心解释变量和控制变量的定义与赋值

（1）对核心解释变量的定义与赋值。本文的核心解释变量是子女随迁，即子女跟随父母一同迁移到现住城市共同生活。本文也把这一解释变量定义为二元虚拟变量：如果农民工家庭中至少有一个16岁以下的子女跟随父母一起迁入城市共同生活，将被定义为子女随迁，赋值为1；否则，将被定义为子女未随迁，赋值为0。

（2）对主要控制变量的定义与赋值。农民工城市创业，除与子女随迁有关系以外，可能还受农民工个人特征及其家庭因素的影响，为了减少估计偏误，应该控制这些影响变量。根据对农民工创业影响因素的分析，本文主要选用了以下控制变量：受访者性别（男性赋值为1，女性赋值为0）、年龄、年龄的平方/100、民族（少数民族赋值为1，汉族赋值为0）、受教育年限①问卷中教育程度的选项为：未上过学、小学、初中、高中/中专、大学专科、大学本科和研究生，本文将它们折算的教育年限分别为：0、6、9、12、15、16、19年。、健康水平②问卷中关于健康状况的题目及选项为：您的健康状况如何？1.健康；2.基本健康；3.不健康，但生活能自理；4.生活不能自理。如果受访者选择1，本文则定义受访者为健康状态，赋值为1，其他选项则赋值为0。、家庭收入对数③家庭收入对数为家庭月平均收入数乘以12个月，然后取对数。、家庭规模以及流动时间。本文引入年龄的平方/100，主要是考虑年龄对农民工创业的影响可能呈非线性关系（魏下海等，2016）。

3.主要变量特征的描述性统计

表1给出了主要变量特征的描述性统计。可以看出，在作为本文研究对象（就业农民工）的有效样本中，有46.77%的农民工处于创业状态，几乎接近于一半，说明对城市就业农民工而言，自主创业已是一种非常重要的就业形态。其中，子女随迁样本均值为51.39%，比非子女随迁样本（36.19%）高约15个百分点，说明子女随迁对农民工城市创业可能有明显促进作用。

表1 样本特征的描述性统计

在就业农民工总样本中，“生存型”创业占39.84%，“机会型”创业为6.93%，说明绝大部分（约占85%）创业农民工仅局限于“生存型”创业，而真正属于“机会型”创业的农民工则少得多（约占15%左右）。但无论是“生存型”创业还是“机会型”创业，子女随迁样本均值都高于子女未随迁样本，这又说明子女随迁对“生存型”创业和“机会型”创业都可能有明显促进作用，而且对“机会型”创业的促进作用相对更大一些。

从总样本看，其性别均值为57.89%，说明就业农民工男性较多，接近6成；年龄均值约为34.66岁，年龄的平方/100均值约为12.43，说明城市就业农民工以30岁一代人为主体；农民工的民族以汉族为主，少数民族只占9.17%；受教育年限均值约为9.78年，略微高于义务教育年限，说明城市就业农民工基本上都完成了义务教育；健康变量均值约为0.86，显示就业农民工健康状况良好；家庭收入的对数均值约为11.27；家庭规模均值约为3.73人；流动时间均值约为6.29年。后两个特征说明，就业农民工已经实现了“家庭化”和“常住化”。

从子女随迁与子女未随迁各变量的统计特征看，子女随迁农民工性别、年龄、年龄的平方、民族、家庭收入的对数、流动时间等变量的统计值均大于子女未随迁农民工，只有受教育年限、健康水平变量小于非子女随迁农民工。如子女随迁农民工家庭规模均值约为3.75人，而子女未随迁农民工家庭规模约为3.70人；子女随迁农民工的受教育年限约为9.77年，而子女未随迁农民工的受教育年限约为9.79年。这可能在一定程度上反映了这些变量对有子女随迁与无子女随迁农民工就业状态影响的差异。

（二）模型设定

1.基础模型

本文主要是讨论子女随迁对农民工城市创业的影响关系，且定义农民工创业是一个二元虚拟变量，因此，参照已有研究（魏下海等，2016；Dehejia，et al.，2002），构建如下Probit模型：

其中entrepreneurshipi为农民工是否创业的二元虚拟变量，entrepreneurshipi=1 表示农民工创业，entrepreneurshipi=0 表示农民工没有创业；child_withi为子女是否随迁的二元虚拟变量，child_withi=1表示子女随迁，child_withi=0 表示子女未随迁；Xi为其他控制变量，主要包括受访者性别、年龄、年龄的平方/100、民族、受教育年限、健康水平、家庭收入对数、家庭规模以及流动时间。

2.工具变量设置

如果子女是否随迁是完全外生的，则意味着农民工父母是否将子女带在身边是随机决定的，那么模型（1）就可以完全识别子女随迁对父母创业的影响效应。但在现实生活中，子女是否随迁并不完全是随机决定的，可能会受父母的个体特征、家庭因素以及其他社会经济因素和一些不可观测因素的影响。因此，控制父母的个体特征、家庭因素以及其他社会经济因素，可以在一定程度上提高计量结果的准确性。但是，对父母偏好等一些不可观测变量往往无法很好地控制，因而可能存在遗漏变量的问题。另外，子女随迁和农民工城市创业之间还可能存在互为因果关系，即不仅子女随迁可以促进农民工的创业，也有可能是因为农民工进行了相关的创业活动，有了条件后才将子女带在身边。这些情况意味着子女是否随迁这一变量有可能是内生的，也就是 c ov(child_withi,εi)≠0 。所以，如果仍根据模型（1）进行估计，就可能导致估计结果有偏且非一致。为了解决模型（1）中可能存在的内生性问题，通常做法是寻找子女随迁这一内生变量的工具变量，使用工具变量法进行两阶段回归估计，从而得到一致的估计结果。其具体的模型如下：

3.处理效应模型

加入工具变量可以在一定程度上解决因为遗漏变量和双向因果关系造成的内生性问题，但却难以避免样本选择对回归结果造成的偏误，因为农民工作为理性的个体，是否把子女带在身边是家庭决策者追求效用最大化自我选择（Self Selection）的一个结果。克服样本选择偏误问题一般用倾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）、处理效应模型（Treatment Effect Model，TEM）等方法。但PSM方法有一个缺点，就是只考虑可观测因素对被解释变量的作用，而忽略了不可观测因素的影响（Dehejia, et al., 2002），这种缺点往往会造成估计出的结果仍带有“隐性偏差”（Hidden Bias）（陈强，2014：543——545）。而TEM方法则同时考虑了可观测因素与不可观测因素的影响，因而近年得到广泛的应用（刘同山，2017；程远等，2017；丁继红等，2018）。TEM方法具体的模型如下：

在上述模型中，Zi为child_withi的工具变量，Xi为其他控制变量， λi为由 µ1i计算得出的逆米尔斯比率。TEM方法也是分两阶段进行，第一阶段是利用估计方程（5）估计出逆米尔斯比率 λi，第二阶段为将 λi代入估计方程（6），如果 λi的系数Lambda显著异于0，说明存在选择性偏误，否则即说明不存在选择性偏误。另外需要注意的是，在估计方程（5）中至少要有一个变量不出现在农民工创业的决定方程（6）中，并且需要满足影响子女是否随迁但不影响农民工是否创业这一条件，也就是这里的Zi。

三 子女随迁对农民工城市创业影响的实证分析

（一）子女随迁对农民工城市创业影响的基础回归

本文首先根据基础模型考察子女随迁对农民工城市创业的影响，回归结果见表2。为检验不同模型回归结果的稳健性，在采用Probit模型回归的同时，我们还加入了LPM（Linear Probability Model）和Logit模型的分析。其中，（1）（3）（5）列为没有加入控制变量的回归结果，（2）（4）（6）列为加入控制变量的回归结果。由表2可见，这3种模型回归估计的结果基本一致，均说明子女随迁显著提高了农民工的城市创业概率，提高幅度都在14%以上，且均在1%水平上显著。以第（4）列为例，子女随迁使得农民工在城市的创业概率提高了14.39%。其他控制变量对农民工城市创业概率的影响同样大都显著，而且也基本符合预期。不过，不同性别农民工在城市创业概率方面没有显著差异。农民工年龄与其城市创业概率呈现“倒U形”关系，即农民工城市创业的概率随着年龄的增长呈现先增大后减小趋势，这与魏下海等（2016）的研究结果一致。这主要是因为随着年龄的增长，一方面农民工在工作和生活中积累了一定的知识和能力，能较好地进行创业活动（王戴黎，2014）；另一方面农民工创业的机会成本也越来越高（Lu & Tao，2010），思想也趋向相对保守和求稳，从而使其创业动机减弱，由此造成农民工年龄与其城市创业概率呈现“倒U形”关系。少数民族农民工在城市创业概率方面低于汉族。农民工的受教育年限对其城市创业概率有显著的抑制作用，受教育年限每增加1年，会使城市创业概率下降1.94%，这与陈刚（2015）的发现一致。其原因是受教育程度较高的农民工往往能比较容易地找到一份相对稳定且有一定收入保障的工作，这样就大大提高了他们创业的机会成本，因而抑制了其创业动机。另外，健康程度与收入水平越高、随迁家庭规模越大、流动时间越长的农民工，其城市创业概率也越大。也就是说，城市流入农民工的“家庭化”和“常住化”，有利于提高其创业概率。

为了进一步考察子女随迁对农民工不同类型城市创业的影响，同样根据LPM、Probit和Logit模型，分别对农民工“机会型”创业和“生存型”创业进行回归分析，结果如表3。可以看出：第一，LPM、Probit和Logit模型估计的结果基本一致，均显示子女随迁对农民工不同类型的创业都有明显促进作用，显著性水平都在1%以上。第二，子女随迁对农民工不同类型创业的影响存在较大差异。由于“生存型”创业要求条件不高、门槛相对较低，而“机会型”创业要求条件相对严苛、门槛比较高，所以子女随迁对农民工“生存型”创业的促进作用明显大于对“机会型”创业的促进作用，这与前述结论一致。Probit模型即第（2）（5）列的估计结果也同样显示，子女随迁使得农民工“生存型”创业和“机会型”创业的概率分别提高了12.23%和2.34%，两者相差约10个百分点。这主要是由于“机会型”创业的进入门槛更高，需要创业者具备相应的机会和风险识别能力、相对较多的初始资金以及一定的经营管理才能，所以子女随迁对其影响较小。其他控制变量的影响与表2基本一致，不再赘述。

表2 子女随迁对农民工城市创业影响的基础回归结果

（二）解决子女随迁影响农民工城市创业的内生性问题——工具变量的回归

表2和表3的回归结果已经表明，子女随迁可以显著提高农民工的城市创业概率，但由于其没有考虑可能存在因为遗漏变量和双向因果造成的内生性问题，所以需采用工具变量法进行修正。按照工具变量的选择原则，需要找到一个和子女是否随迁相关但是和父母城市创业无关的变量，也就是要求 c ov(child_withi,Zi)≠0且cov(Zi,εi)=0 。根据这一要求和数据的可得性，本文确定选取调查区县的农民工平均子女随迁率作为工具变量，因为一般认为调查区县的农民工平均子女随迁率和单个家庭的子女随迁与否有关，但和相关农民工是否创业则没有必然的联系，所以满足上述要求。这也是现有文献中常用的处理方法（王春超等，2017；李丁等，2019）。利用IV——Probit两阶段方法进行回归，结果如表4所示。从结果看，内生性检验方面，Wald检验的P值均在1%的水平上显著，说明确实存在内生性问题；弱工具变量检验方面，一阶段F值都远大于10%水平上的临界值16.38（Stock & Yogo，2002），表明不存在弱工具变量问题。显然，在使用工具变量回归后，子女随迁对农民工城市创业概率提高有更加显著的促进作用，而且工具变量的回归估计系数明显大于基础回归，提高了约一倍左右，说明可能存在的内生性问题使得基础回归低估了子女随迁对农民工城市创业的促进作用。具体来说，克服模型分析的内生性问题以后，子女随迁促进农民工城市创业的概率提高到28.98%，农民工“生存型”创业和“机会型”创业的概率分别提高到24.46%和5.76%，基本上都比未使用工具变量回归提高了1倍多。

表3 子女随迁对农民工不同类型城市创业影响的差异

表4 工具变量回归结果

（三）解决子女随迁影响农民工城市创业的选择性偏误问题——处理效应模型的回归

为进一步克服工具变量不能很好解决选择性偏误问题，参考Cong等（2001）的方法，再进一步使用前述TEM模型进行回归，所得结果如表5所示。根据Wald检验可以看出，无论农民工在城市的总体创业，还是其中的“生存型”创业和“机会型”创业，都在1%的水平上显著，且逆米尔斯比率的系数Lambda也均在1%的水平上显著为负，说明以上模型分析确实存在选择性偏误，而且这种偏误是向下的，即说明前述回归结果低估了子女随迁对农民工城市创业的促进作用。也就是说，在克服选择性偏误问题之后，子女随迁显示出对农民工城市创业有更大的促进作用，其促进农民工在城市总体创业的概率进一步提高到33.24%，促进农民工“生存型”创业的概率提高到26.82%，并且均在1%的水平上显著。表5还显示，在克服选择性偏误问题之后，子女随迁对农民工“机会型”创业的促进作用比使用工具变量回归分析的影响略有减小。

表5 处理效应模型回归结果

四 子女随迁对农民工城市创业促进机制探究

以上分析说明，子女随迁能显著提高农民工在城市的创业概率。那么，为什么子女随迁能对农民工城市创业有这样显著的促进影响？其作用机制是什么呢？以下拟对这一问题进行初步探讨。已有研究证明，农民工的城市身份认同感与其在城市中特定行为准则与角色规范的态度有密切关系，农民工的城市身份认同越强烈，意味着其越能接受城市中特定的行为准则与角色规范，并且按照“新的角色属性”规范自我行动（Stets & Biga，2003；钱龙等，2015）。这种城市身份认同感，又可以增强农民工的主人翁意识，促进人际信任，打破创业壁垒，提高农民工的创业意识和创业概率（魏下海等，2016）。而将子女带在身边（子女随迁）可以增加农民工的“子女效用”①“子女效用”为子女在父母身边生活、成长给父母带来的效用。和“家庭团聚效用”，从而提高其在城市的身份认同感（王春超等，2018）。也就是说，子女随迁促进农民工城市创业的内在逻辑是：子女随迁——增强农民工的身份认同——促进农民工城市创业。

（一）子女随迁对农民工身份认同影响的实证分析

为进一步验证这一机制，参考王桂新和丁俊菘（2022）的做法，本文首先考察子女随迁对农民工身份认同的影响。为此，本文选取了CMDS（2017）调查问卷中和身份认同相关的3个问题，分别是“我觉得我已经是本地人了”“我感觉本地人看不起外地人”“我觉得本地人愿意接受我成为其中一员”；这3个问题的回答选项均为：“1.完全不同意；2.不同意；3.基本同意；4.完全同意”，本文根据回答构造二元虚拟变量，当受访者选择“3.基本同意”和“4.完全同意”时赋值为1，其他选项赋值为0。城市就业农民工身份认同的基本情况如表6所示。可以看出，农民工对自己的城市身份都已有很高的认同感，如约有92%的就业农民工感觉本地人愿意接纳自己，有73.14%的农民工感觉自己已经是本地人，感觉被本地人看不起的比例仅为18.16%。而与没有子女随迁的农民工相比，有子女随迁的农民工对城市身份的认同感则更高，如感觉已经是本地人的比例比没有子女随迁的农民工高出近10个百分点，感觉本地人愿意接纳自己的比例也高出近4个百分点，而感觉被本地人看不起的比例则要低约1个百分点，显示农民工对城市身份的认同程度与子女随迁有关。

表6 子女随迁与农民工身份认同的关系

针对以上3个问题，分别构建Probit模型和Oprobit（Ordered Probit）模型，并根据问题的选项，分别构造二元虚拟变量和有序变量①有序变量为，将4个选项分别赋予相应的数值，即分别为1、2、3、4。这两类变量作为因变量，进行回归分析，所得结果见表7。可以看出，两种模型的回归分析结果基本一致，子女随迁的系数均在1%的水平上显著。在控制其他变量的情况下，与子女未随迁的农民工相比，子女随迁明显地提高了农民工的城市人身份认同，降低了受歧视感的程度。具体来看，根据Probit模型的分析结果，子女随迁使得“感觉已经是本地人”以及“感觉本地人愿意接纳我”两种城市认同感的概率分别提高了8.58%和3.55%；同时，子女随迁对农民工的受歧视感（感觉本地人看不起我）产生了一定的缓解效应，使其受歧视感的程度下降了1.37%。

表7 子女随迁促进农民工身份认同的实证分析

（二）农民工身份认同对其城市创业影响的实证分析

为了控制可能存在的内生性和选择性偏误问题，此处仍然使用处理效用模型，所得分析结果如表8所示。从回归结果看，除了“感觉本地人看不起我”不显著外，“感觉已经是本地人”和“感觉本地人愿意接纳我”均在1%的水平上显著为正，说明农民工的身份认同能明显提高其城市创业概率，而且加入身份认同的控制变量后，子女随迁对农民工城市创业概率的促进作用仍然高度显著，但估计系数稍有下降，符合中介效应成立条件（温忠麟等，2004）。

表8 农民工身份认同对其城市创业影响的实证分析

根据以上关于子女随迁对农民工身份认同影响与农民工身份认同对其城市创业影响的实证分析结果，可以证实子女随迁促进农民工城市创业的内在逻辑和作用机制是：子女随迁可以提升农民工的城市身份认同，进而促进农民工城市创业。值得指出的是，为了更好把握子女随迁对农民工城市创业影响的真实大小，以上已分别采取了设置工具变量与处理效应模型回归等方法，更加准确地揭示了子女随迁对农民工城市创业的促进作用。但即使如此，也未必能全面反映子女随迁对农民工城市创业的影响。事实上，从前述考察可知，有子女随迁农民工流入城市的平均时间长约6.83年，多于无子女随迁农民工流入城市的平均时间。由于有子女随迁农民工流入城市的时间较长，不仅增强了他们的城市人的身份认同感，提高了城市创业概率，而且他们也比较熟悉城市就业环境，具备了一定生活基础。这样，一方面把子女带到身边可以避免孩子留守家乡形成后顾之忧，另一方面自己创业工作时间相对灵活、照顾孩子比较方便，孩子也可尽早地接触城市文明、适应城市生活，所以子女随迁也能够从这一方面促进农民工城市创业。另外，子女一旦随迁，无疑要增加农民工家庭的生活压力，这样子女随迁又会反过来进一步刺激农民工的城市创业意识，使之通过创业谋求较高的收入来维持和改善家庭的生活质量，或为随迁子女创造较好的受教育条件。因此可以说，子女随迁对农民工城市创业具有多样化、连锁性的促进作用。

五 结 论 与 启 示

（一）主要结论

本文利用国家卫生健康委2017年全国流动人口调查监测数据，以Probit模型为基础，就子女随迁对农民工在城市创业的影响关系进行了系统分析，发现子女随迁对农民工城市创业具有重要影响，一般可使农民工城市创业的概率提高14%以上。在克服内生性和选择性偏误等问题后，这种促进作用更加显著，其作用甚至可以使农民工城市创业的概率提高33.24%。

子女随迁对农民工不同类型城市创业的影响存在较大差异。根据Probit模型的估计结果，子女随迁使农民工“生存型”创业的概率提高12.23%，使“机会型”创业的概率提高2.34%。在克服内生性和选择性偏误等问题后，子女随迁可使农民工“生存型”创业的概率提高26.82%，可使“机会型”创业的概率提高5.22%。

子女随迁对农民工城市创业的影响具有多样化、连锁性特征，其内在逻辑和作用机制是：子女随迁提升农民工的城市身份认同，进而促进农民工在城市的创业。另一方面，子女一旦随迁，就会增加农民工家庭的生活压力，刺激农民工在城市的创业意识而提高创业概率。子女随迁通过多样化、连锁性影响，显著提高了农民工在城市创业、特别是其“生存型”创业的概率。

（二）几点启示

2022年7月国家发改委公布的《“十四五”新型城镇化实施方案》 提出，“坚持把推进农业转移人口市民化作为新型城镇化的首要任务”。推动农业转移人口市民化，保证实现其就业是一个基本前提。而我国经济增长方式已进入换挡转轨通道，同时近年来国内外超预期因素频频发生，我国经济运行面临一定压力。经济增长减缓，就意味着就业机会的减少，加之年增千万左右受教育水平较高的高校毕业生的激烈竞争，多种因素的作用严重地挤压了农民工的就业空间，这就使进城创业成为农民工的重要选择。近年来有接近一半的农民工选择城市创业，已说明了这一点。由此也说明，国家要顺利推进新型城镇化，提高农业转移人口市民化质量，就应该积极鼓励和促进农民工进城创业，并为农民工在城市创业创造良好条件。党的二十大报告提出，要“完善重点群体就业支持体系”、“完善促进创业带动就业的保障制度” 等措施，必将进一步强化对促进农民工在城市创业、以创业带动就业、加快农业转移人口市民化进程的政策支持。

农民工在城市创业受多种因素的影响，本文发现子女随迁对农民工城市创业具有显著影响，甚至可使其这一概率提高33.24%。这一研究结论，为促进农民工在城市就业开辟了一条新的渠道，也为推进新型城镇化提供了的一条重要路径，即鼓励和促进农民工子女随迁，或鼓励和实施农村人口向城市的家庭化迁移。事实上，鼓励和促进农民工子女随迁，可以一举多得：其一，即本文的结论，可以显著地提高农民工在城市创业的概率，促进和解决城市中农民工的创业或就业问题。其二，可以促进和解决农村留守儿童问题。目前农村有数千万留守儿童，已成为严峻的社会问题。鼓励和促进农民工子女随迁进城，是解决这一问题的有效举措。其三，可以增强农民工城市人的认同感，促进农民工的社会融合和市民化。其四，鼓励和促进农民工子女随迁，本身就是农村人口新型城镇化的一种形式和过程。

概而言之，根据本文的结论，子女随迁对农民工城市创业具有显著影响；鼓励和促进农民工子女随迁，对“促进农民工在城市多渠道就业创业”、加快农民工市民化进程、推进新型城镇化健康发展具有重要意义。希望政府部门高度重视，并制定相关政策，鼓励和支持农民工的子女随迁与农村人口向城市的家庭化迁移。