互联网嵌入、资源获取与新农人创业成长绩效

李练军

(江西农业大学 a.经济管理学院,江西 南昌 330045;b.南昌商学院,江西 九江 332020)

一、引言与文献综述

党的二十大报告指出,要全面推进乡村振兴,加快建设农业强国,扎实推动乡村产业、人才、文化、生态、组织振兴。事实上,早在2018年中央一号文件《实施乡村振兴战略的意见》中就提出,要加快建设知识型、技能型、创新型农业经营者队伍,培养造就新农民。此后2019～2023年连续5年中央一号文件对落实乡村振兴战略进行了强调和布署,要求积极培育高素质农民和农村创业带头人,鼓励外出农民工、高校毕业生、退伍军人、城市各类人才返乡下乡创新创业,参与乡村振兴和现代农业建设。可见,吸引优秀劳动力在农村创业,无论是精英回流,大学生下乡,还是农民工返乡创业,对产业兴旺、乡村振兴都很有必要,能推动乡村振兴的资源、人才、网络、创新精神和制度建设[1]。新农人已经成为农业供给侧结构性改革的先行者、乡村振兴的推动者,是三农领域创新创业的一支重要生力军[2],培育和扶持新农人创业成长具有重要意义。但是,大量实践表明,由于农业产业固有的特性,又受其自身有限资源限制,导致新农人创业存在较高的风险与失败率[3-4]。因此,如何突破新农人创业资源约束,提升创业成长绩效,促进其创业成长,是一个非常重要的现实问题。

目前,学者们对新农人创业影响因素开展了相关研究,分别从创业成长、创业绩效、创业质量、创业成功、创业融资等方面考察了关键影响变量。研究发现,社会网络和产业网络是新农人创业并持续成长的重要保障[5],关系网络嵌入是新农人获取创业所需的物质资源、人力资源、知识资源和治理资源的重要通道,企业家精神对获取网络资源至关重要,企业家精神与网络资源螺旋良性循环共同提升新农人创业绩效[4],互联网金融、创业学习对新农人创业绩效具有积极的正向影响,创业学习在两者之间起到调节作用[6];涉农产业时间、第一桶金来源、产业发展定位和产品销售模式等因素是当前影响新农人创业发展质量的关键因素[7],新农人创业最终致富的动力来自内部的脱贫诉求与家国情怀和外部的政策支持与时代机遇,而其创业成功得益于代际传递机制、师徒相授机制与榜样示范机制的存在[8],农业技术培训、农村互联网使用、金融支持政策等因素影响新农人创业融资贷款规模,而融资利息成本显著负向影响其融资贷款规模[9]。可以看出,现有关于新农人创业的研究仍存在以下不足:一是主要以定性研究为主,定量研究较少;二是实证分析以案例研究为主,少有实地调查数据的计量模型分析;三是虽然考虑到了资源对创业的影响,但尚未发现有关互联网嵌入对新农人创业的影响研究。

近些年,随着互联网技术向广大农村地区深入渗透,关于互联网嵌入对农民创业的影响受到学术界广泛关注。相对于普通农户而言,新农人具有更强的创新意识、生态理念和互联网思维。那么,互联网嵌入是否能够促进新农人创业?互联网嵌入是否有利于新农业人获取创业资源提高创业成长绩效?因此,基于江西、河南、安徽三个农业大省的512户新农人创业实地调查数据,运用内生转换回归模型考察互联网嵌入对新农人创业成长绩效的影响,并进一步利用中介效应模型实证分析资源获取的中介效应,是对现有研究的一个有益补充。与现有研究相比,边际贡献主要体现在:将新农人的本质特征互联网思维纳入互联网嵌入变量,并深入阐释互联网嵌入对新农人创业成长绩效的影响,丰富了新农人创业的研究视角;以资源获取(人力资源、社会资源、财务资源及政策资源)作为中介变量,考察互联网嵌入影响新农人创业成长绩效的作用机理,拓展了新农人创业的研究思路;使用三省512户新农人实地调查数据,运用内生转换回归模型和中介效应模型来开展实证研究,实证结论较为可靠,能为新农业人创业成长提供决策支撑。

二、研究假设与理论框架

(一)互联网嵌入与新农人创业成长绩效

当前,学者们从创业意愿、创业行为、创业模式、创业绩效等不同方面分析了互联网嵌入对农民创业的影响,并且考察了其异质性。研究表明,互联网使用对农村家庭创业意愿有显著促进作用,且对户主年龄在40岁以下家庭的创业意愿促进作用更强[10],互联网使用与农民创业呈显著正相关[11],互联网的接入率每增加1个百分点,返乡农民工的创业概率提升0.036%,相对于东部地区,互联网接入会更显著促进西部返乡农民工进行创业,而对中部和东北地区作用不显著[12],互联网使用促进女性开展机会型创业概率比生存性创业更高[13-14],互联网对自雇型农民创业行为的影响比雇主型农民创业更显著[15]。而就创业绩效而言,互联网嵌入不但能促进农民创业,而且在一定程度上能提高农民创业绩效,增加收入水平。互联网嵌入对农民创业绩效具有显著的正向影响[16],提高了农村家庭的创业利润[17]、创业收入[10],相对于现实社会网络,虚拟社会网络的影响作用更大[18],无论是农户参与互联网采购还是参与互联网销售均显著提升了其创业绩效,但同时互联网使用扩大了农户创业绩效差距,参与互联网采购和互联网销售对农户创业绩效差距的贡献率分别为5.51%和3.94%[19],互联网嵌入加剧了创业农民内部的收入差距,而社会资本与物质资本是创业农民收入差异的重要因素[20]。

从以上研究可以看出,互联网嵌入不但会增强农民创业的意愿、提高创业概率、影响创业模式,而且会提高农民创业绩效,扩大农民创业绩效的差距。同时,不同地区、不同年龄等特征差异会影响互联网嵌入的效应。因此,本文假设互联网嵌入也会提升新农人的创业成长绩效,提高其收入水平,并具有主体异质性。基于以上考虑,本文提出如下假设:

H1:互联网嵌入会促进新农人创业成长绩效。

H2:互联网嵌入会扩大新农人创业成长绩效差距。

H3:主体异质性调节了互联网嵌入与新农人创业成长绩效的关系。

(二)资源获取在互联网嵌入与新农人创业成长绩效之间的中介作用

学者们不但研究了互联网嵌入对农业农村创业的直接影响,还考察了人力资本、社会资本、财务资本等因素的中介作用机制。在创业意愿方面,互联网使用能够通过影响传统观念、人力资本、社会资本等作用机制,提高女性技能和经验积累,淡化性别歧视的负面作用,以拓展社会网络的方式积累创业信息资源与资金,从而影响农村女性创业意愿,提高农村女性创业概率[21],互联网嵌入通过现实社会资本和虚拟社会资本对农民工返乡创业意愿产生间接影响[22]。在创业行为方面,移动互联网使用改善了农民市场资源获取、社会网络传递以及社会资金筹集的渠道,促进农户创业[23-24],信息渠道效应、社会资本效应与风险偏好效应是互联网使用影响农民创业的重要渠道[11],虽然可以通过互联网提升人力资本而促进创业,但互联网接入提升社会资本却会使返乡农民工受雇而非创业[12],不过有的研究结论正好相反,互联网使用提升社会资本促进农民创业,提升人力资本却促进农民受雇而非创业[15]。在创业模式方面,互联网使用仅通过改善正规金融机构借款偏好而不是提高社会资本间接促进女性开展机会型创业[13],互联网嵌入后农户社会资本增加更倾向于选择自主型电商创业渠道,而社会资本不足的农户倾向于选择合作型电商创业渠道[25]。在创业绩效方面,农户互联网使用通过提高风险投资意识、促进社会资本积累和家庭融资的路径,进而促进家庭创业概率与利润提升[17],创业学习在现实与虚拟社会网络同农民电商创业绩效之间起部分中介作用[18]。

从以上研究可以看出,虽然结论存在差异,但总体上来看互联网嵌入能够通过获取市场资源、积累信息资源、提升人力资本、拓展社会资本、改善融资途径等方式来增加创业资源获取能力,从而提高创业绩效。本文借鉴邹芳芳等[26]的方法,将创业资源分为人力资源、社会资源、财务资源、政策资源,假设互联网嵌入有助于促进新农人获取创业资源,从而提高创业成长绩效。因此,基于以上考虑,本文提出如下假设:

假设4:资源获取对互联网嵌入与新农人创业成长绩效的关系起中介作用。

假设4a:人力资源获取对互联网嵌入与新农人创业成长绩效的关系起中介作用。

假设4b:社会资源获取对互联网嵌入与新农人创业成长绩效的关系起中介作用。

假设4c:财务资源获取对互联网嵌入与新农人创业成长绩效的关系起中介作用。

假设4d:政策资源获取对互联网嵌入与新农人创业成长绩效的关系起中介作用。

综上,本文研究的理论框架如图1。

图1 互联网嵌入、资源获取与新农人创业成长绩效理论框架

三、研究设计:数据来源、变量选择与模型构建

(一)数据来源

本文所使用的数据来源于2020年教育部人文社科项目“乡村振兴战略下新农人创业成长路径与关键要素研究”课题组进行的实地调查数据。受疫情的影响,本次调查于2021年与2022年陆续开展,为确保数据的典型性和可获得性,在全国选择经济发展居中而农业较为发达的江西、河南、安徽三个农业大省进行调研,2021年该三个省份的农业生产总值分别位于全国的第2、12和18位,具有较强的代表性。在三个样本省份中,各选二个地级市,每个地级市根据区域经济发展水平和地理位置各选择三个县,每个县调研30个新农人创业样本。依据经济发展水平高低依次选择河南省洛阳市的孟津区、宜阳县、洛宁县和平顶山市的汝州市、宝丰县、鲁山县等6个县;选择安徽省合肥市的肥西县、长丰县、庐江县和安庆市的桐城市、宿松县、太湖县等6个县;选择江西省赣州市的南康区、信丰县、大余县和吉安市的泰和县、安福县、万安县等6个县;共计18个县进行调研,每个县30个新农人创业样本,共计540个样本。本次调查共填写问卷540份,剔除不合格样本后,有效问卷512份,有效率为94.8%。

样本统计调查显示(1)限于篇幅,新农人创业样本具体数据特征不再一一呈现,备索。,从个体特征来看,新农人以受过良好教育的已婚青壮年男性为主,其中男性占78.7%、已婚占91.8%;26～45岁之间新农人比重达到74.7%,受教育程度在大中专以上的新农人达到73.8%。从家庭特征来看,新农人家庭人口总数3～4人之间的占到66.8%;父母中至少有一人曾经创业的家庭只占6.8%;新型经营主体占到84.6%。从创业特征来看,新农人创业主要是从事种养业和销售业,分别占到56.2%和62.3%,从事农产品加工业和服务业的较少,只有21.5%的新农人从事休闲农业;大多数新农人创业在6年以上,占到64.9%;新农人创业已经具有了一定的规模,雇佣16人以上的新农人达到一半以上;大多数新农人创业都处于乡镇较远的地区,超过5公里的新农人占到75.6%。此外,从身份类别来看(2)本文将直接从事农业和具备创新意识、生态理念、互联网思维等相应独特品质的农业生产者和经营者定义为新农人,并将其分为本土农业创业者、返乡创业大学生、返乡创业农民工和跨界创业者四类。,跨界创业的新农人最多,达到37.7%,其次为本土农业创业者和返乡创业农民工,而返乡创业大学生所占比例最少。

(二)变量选择

1.因变量:新农人创业成长绩效。参考李练军等[27]的研究成果,将新农人创业成长绩效分为财务绩效与市场绩效2个维度,用Likert 5分值量表测量。新农人创业成长财务绩效(3.35)略高于市场绩效(3.19),平均总绩效得分为3.27。

2.处理变量:互联网嵌入。借鉴刘玉国等[28]的研究成果,除了常用的联系度、匹配度、牺牲感3个维度外,将互联网思维纳入互联网嵌入(用“大数据思维”、“零距离思维”、“网络化思维”来表达),共4个维度,用Likert 5分值量表测量。根据研究需要,以3分作为互联网嵌入的分界点,高于3分的新农人视为互联网嵌入,低于3分的新农人视为互联网未嵌入。其中,互联网嵌入新农人占到65.2%,互联网未嵌入新农人占到34.8%。

3.控制变量:个体特征、家庭特征和创业特征。参考相关学者的研究成果,选择年龄、性别、婚姻、受教育程度反映新农人个体特征,选择家庭规模、父母创业、主体类型反映新农人家庭特征,选择创业年限、创业行业、创业规模、创业距离反映新农人创业特征。

4.工具变量:互联网是否为最主要的信息来源。由于互联网信息来源渠道与互联网嵌入具有较强的相关关系,但和新农人创业成长绩效高低关系不大,因此借鉴吴磊等[21]的做法,将“互联网是否为最主要的信息来源”作为内生解释变量互联网嵌入的工具变量。

5.中介变量:资源获取,包括人力资源、社会资源、财务资源、政策资源。其中,借鉴王洁琼等[29]所用量表,将人力资源划分为知识、能力、经验3个维度;借鉴张思阳等[22]所用量表,将社会资源划分为虚拟社会资源和现实社会资源2个维度;参考邹芳芳等[26]的研究成果,从创业投入资金水平、家庭年均收入水平、农业收入所占比重、实际经营耕地面积、家庭存款、家庭固定资产总值等5个方面来考察财务资源;参考李练军等[27]的做法,从获得政府财政补贴、金融贷款、税费减免、用地优惠、创业培训、信息服务、基础设施支持等7个方面来考察政策资源获取情况。

所有因变量、处理变量、控制变量、工具变量、中介变量的类型、名称、测量维度及特征值如表1所示(3)限于篇幅,除控制变量外的其他变量的具体测量项目及特征值不能一一呈现。。

表1 新农人创业的主要变量类型、名称、测量维度及特征值

(三)模型构建

1.内生转换回归模型。采用内生转换回归模型,通过搭建反事实框架,分析互联网嵌入和互联网未嵌入新农人创业成长绩效的条件期望,进而分析新农人互联网嵌入对创业成长绩效的平均处理效应。ESR模型的建模过程分为行为选择方程和结果方程两个阶段,第一阶段估计新农人互联网嵌入的影响因素,第二阶段估计新农人创业成长绩效的影响因素。具体建模过程如下:

首先,构建行为选择方程:

Si*=φiZi+θiIi+μi

(1)

式中:Si*表示新农人i互联网是否嵌入的潜变量,Si=1(即互联网嵌入得分大于3)时表示新农人互联网嵌入,Si=0(即互联网嵌入得分小于3)时表示表示新农人互联网未嵌入;Zi表示影响新农人互联网是否嵌入的外生解释向量;Ii表示工具变量;φi、θi表示各解释变量的系数;μi表示随机扰动项。

其次,构建结果方程:

Yim=βmXim+σμmλim+εim,如果Si=1

(2)

Yin=βnXin+σμnλin+εin,如果Si=0

(3)

方程(2)和方程(3)分别表示互联网嵌入和互联网未嵌入新农人的创业成长绩效估计方程。式中:Yim和Yin分别表示互联网嵌入和未嵌入新农人创业成长绩效;Xim是互联网嵌入新农人创业成长绩效影响因素,Xin是互联网未嵌入新农人创业成长绩效影响因素;εim和εin表示随机干扰项。λim和λin为逆米尔斯比率,σμm=cov(μi,εim) 和σμn=cov(μi,εin)是协方差,用来解决由不可观测因素导致的样本选择偏差问题;βm和βn均为待估计参数;(1)～(3)式都使用极大似然法估计。

然后,比较真实与反事实假设情景下互联网嵌入和未嵌入新农人创业成长绩效期望值,得到互联网嵌入对新农人创业成长绩效的平均处理效应。估计过程如下:

互联网嵌入新农人的创业成长绩效期望值:

E[Yim|Si=1]=βmXim+σμmλim

(4)

互联网未嵌入新农人的创业成长绩效期望值:

E[Yin|Si=0]=βnXin+σμnλin

(5)

在反事实假设情景下,互联网嵌入新农人若未嵌入互联网,其创业成长绩效期望值:

E[Yin|Si=1]=βnXim+σμnλim

(6)

互联网未嵌入新农人若嵌入互联网,其创业成长绩效期望值:

E[Yim|Si=0]=βmXin+σμmλin

(7)

通过比较式(4)与式(6),可以得到实际互联网嵌入新农人创业成长绩效的平均处理效应(ATT):

ATT=E[Yim|Si=1]-E[Yin|Si=1]=(βm-βn)Xim+(σμm-σμn)λim

(8)

类似地,通过比较式(5)与式(7),可以得到互联网未嵌入新农人创业成长绩效的平均处理效应(ATU):

ATU=E[Yim|Si=0]-E[Yin|Si=0]=(βm-βn)Xin+(σμm-σμn)λin

(9)

为测算互联网嵌入对新农人创业成长绩效差距的贡献度,本文借鉴Fields(2003)分解法,假定互联网嵌入对新农人创业成长绩效的影响效果可表示为:

lnYSi=Siλi

(10)

式中,lnYSi表示互联网嵌入引致的创业成长绩效增加部分;Si为互联网嵌入虚拟变量;λi表示互联网嵌入对新农人创业成长绩效的影响效应系数。当Si=1时,λi=ATT;当Si=0时,λi=ATU。对(10)式两边求方差,如下所示:

σ2(lnYS)=cov(Sλ,lnY)

(11)

对(11)式两边同时除以σ2(lnY),可以得到:

s(lnYS)=σ2(lnYS)/σ2(lnY)=cov(Sλ,lnY)/σ2(lnY)

(12)

(12)式中计算得到的s(lnYS)即为互联网嵌入对新农人创业成长绩效差距的贡献度。

2.中介效应模型。互联网嵌入会对新农人创业成长绩效产生重要的影响,但互联网嵌入影响新农人创业成长绩效的内在作用机制是什么?本文认为,人力资源、社会资源、财务资源、政策资源可能是连接互联网嵌入与新农人创业成长绩效的重要中介桥梁,互联网嵌入将通过资源获取影响新农人创业成长绩效。为了检验资源获取在互联网嵌入与新农人创业成长绩效之间的中介作用,采用“中介效应模型”逐步回归,具体模型如下:

Yi=c1Si+β1Zi+ε1

(13)

Mi=aSi+β2Zi+ε2

(14)

Yi=c2Si+bMi+β3Zi+ε3

(15)

式中:Yi表示新农人创业成长绩效;Si表示互联网嵌入;Mi表示中介变量,包括人力资源、社会资源、财务资源和政策资源;Zi表示控制变量;a,b,c1,c2以及β1,β2,β3为待估计系数;ε1,ε2,ε3为随机干扰项。

四、实证检验与结果分析

(一)互联网嵌入对新农人创业成长绩效影响的回归分析

表2为联立模型估计结果,反映了新农人互联网嵌入选择决策和创业成长绩效结果。从ρμa和ρμn来看,二者都在10%的水平上显著,说明在创业成长绩效模型中存在样本选择性偏差。进一步,ρμa估计值为正,说明相对于普通新农人,嵌入互联网的新农人创业成长绩效更高;而ρμn估计值则为负,说明相对于普通新农人,未嵌入互联网的新农人创业成长绩效相对更低。从Wald值来看,通过了1%的显著性检验,说明模型拟合优度较好。从LR值来看,通过了5%的显著性检验,说明拒绝了两阶段方程独立性的原假设。

表2 联立模型估计结果

1.新农人互联网嵌入决策模型估计。表2(1)列反映了新农人互联网嵌入决策模型估计结果。在个人特征中,新农人年龄和受教育程度都通过了1%水平的显著性检验,说明二者均促进新农人互联网嵌入。一般来说,年龄越小,越容易接受互联网思维,越喜欢通过互联网获得各种信息,新农人互联网嵌入程度就越高;而新农人受到的教育越多,越能吸收正规互联网知识,使用互联网技术和能力越强,互联网嵌入越深。在家庭特征中,主体类型通过了5%水平的显著性检验,说明主体类型能促进新农人互联网嵌入。一般来说,新农人如果是新型农业经营主体,他们从事生产的专业化程度、标准化程度都会更高,生产经营的规模也会更大,通过互联网来从事经营管理的可能性就越大,互联网嵌入水平越高。在创业特征中,创业行业、创业规模、创业区域分别在1%、1%、10%的水平上对新农人互联网嵌入产生显著影响。一般来说,相对于种养行业和加工行业,新农人从事农业销售业、服务业、休闲业需要更多地通过互联网来获得有关生产经营管理信息,互联网嵌入更深;新农人创业规模越大,就越需要更多的资源支撑,获取更多的劳动力资源信息,通过互联网获取信息的可能性越大,互联网嵌入水平越高;创业地区离乡镇距离越远,它们的资源条件就会更差,互联网基础设施和物流服务会更落后,新农人对互联网嵌入的认知会更少,参与度也会越低。

2.新农人创业成长绩效结果模型估计。互联网嵌入决策的新农人创业成长绩效模型估计结果如表2(2)～(3)列所示。年龄在10%统计水平上显著正向影响互联网嵌入新农人创业成长绩效,对于互联网嵌入的新农人来说,越年轻其互联网学习能力越强,越有利于发挥互联网服务生产经营优势,从而提升创业成长绩效。就受教育程度来看,只是在5%的水平上对未嵌入互联网的新农人创业成长绩效产生了显著的正向影响,但没有对嵌入了互联网的新农业人创业成长绩效产生显著影响。可能是因为互联网嵌入新农人通过互联网手段可以获得更多信息,学习更多知识,从而弥补了受教育程度的不足,削弱了受教育程度对绩效的影响。父母是否创业和主体类型对两类新农人创业成长绩效分别在5%和1%水平上通过了显著性检验,体现了父母创业给下一代创业所带来的经验、组织形成及创业规模对新农人创业成长绩效具有稳定的促进作用。创业年限和创业规模对互联网嵌入新农人创业成长绩效分别在5%和10%水平上通过了显著性检验,说明对于已经嵌入了互联网的新农人来说,创业年限越长、创业规模越大,就越能借助互联网获得更多的优质资源,越有利于促进创业成长绩效。创业区域对互联未网嵌入的新农人创业成长绩效在5%的水平上通过了负向显著性检验,但对互联网嵌入的新农人创业成长绩效却没有产生显著影响,说明互联网嵌入能降低销售、运输等生产成本,弥补地理位置上的不足,减少其对新农人创业成长绩效的不利影响。

3.工具变量的有效性检验。由表2工具变量回归结果可知,工具变量对互联网嵌入在1%的水平上显著为正,而表3显示在一阶段估计中方程的DWH检验P值为0.000,表明在1%水平上拒绝了变量外生性假设,互联网嵌入是模型中的内生变量。F值为296.75,表明互联网嵌入能够通过工具变量得到较强的解释,不存在弱工具变量问题。过度识别检验P值为0.481,表明不能拒绝工具变量外生的原假设。可以看出,“互联网是否为主要的信息来源”作为互联网嵌入的工具变量是合适的。在考虑内生性后,互联网嵌入在1%统计水平下显著为正,说明互联网嵌入对新农人创业成长绩效具有积极促进作用。

表3 互联网嵌入对新农人创业成长绩效的影响:工具变量回归

(二)互联网嵌入对新农人创业成长绩效影响的处理效应分析

互联网嵌入对新农人创业成长绩效影响的处理效应分析估计结果如表4所示。可以看出,平均处理效应在1%水平显著,并且为正向影响。从ATT的估计结果来看,反事实假设下嵌入了互联网的新农人如果不嵌入互联网,它们的创业成长绩效会下降0.113,下降幅度达到21.28%;ATU的估计结果表明,在反事实假设下,互联网未嵌入的新农人若嵌入互联网,其创业成长绩效将提高0.211,上升比例为35.82%。通过比较ATT和ATU可知,ATT小于ATU,说明未嵌入互联网的新农人若嵌入互联网,其创业成长绩效的增加值,大于嵌入互联网的新农人若未嵌入互联网而带来的创业成长绩效的下降值,即互联网嵌入显著提高了新农人创业成长绩效,H1得以验证。

表4 互联网嵌入对新农人创业成长绩效影响的平均处理效应

(三)互联网嵌入对新农人创业成长绩效差距的贡献度分析

我们使用表4中ATT的估计值作为(10)式中的系数λi,然后运算(10)、(11)和(12)式,进行Fields分解,以计算新农人创业成长绩效差距受互联网嵌入影响的方向和程度。运算结果表明,cov(Sλ,lnY)(c1)为0.008,σ2(lnY)为0.135,互联网嵌入对新农人创业成长绩效差距的贡献率s(lnYS)为5.93%,表明互联网嵌入扩大了新农人间创业成长绩效的差距。

为了进一步检验上述结论是否可靠,我们按照创业成长绩效高于或低于均值,将新农人分为高绩效新农人组和低绩效新农人组两类,并估算不同创业成长绩效新农人互联网嵌入的处理效应,检验结果如表5所示。从表中可以看出,高绩效组互联网嵌入新农人的ATT为0.068,低绩效组为0.029,表明高绩效组新农人创业成长绩效受到互联网嵌入的正向影响大于低绩效组,也就是说,互联网嵌入扩大了新农人创业成长绩效之间的差距。同样,高绩效组互联网未嵌入新农人的ATT为0.174,低绩效组为0.053,表明互联网未嵌入的新农人如果嵌入了互联网,会使高绩效组新农人创业成长绩效的增长速度快于低绩效组新农人创业成长绩效的增长速度,这也再次证明了互联网嵌入会扩大新农人创业成长绩效之间的差距。综上,H2得到证实。

(四)互联网嵌入对不同类型新农人创业成长绩效影响的异质性分析

新农人作为高度异质性群体,互联网嵌入对不同主体(主体身份和主体类型)新农人创业成长绩效的影响可能存在一定的差异,因此进一步进行模型估计,估计结果如表6所示。

表6 互联网嵌入对不同类型新农人创业成长绩效影响差异

1.就主体身份而言,互联网嵌入对返乡创业农民工、返乡创业大学生、跨界创业者和本土农业创业者的创业成长绩效均有显著促进作用但存在差异。其中,ATT得分由高到低依次为返乡创业大学生、跨界创业者、返乡创业农民工、本土农业创业者,分别为0.205、0.193、0.124、0.072。相对于返乡创业农民工和本土农业创业者,互联网嵌入对返乡创业大学生和跨界创业者的创业成长绩效促进作用更大。可能的解释是,返乡创业大学生和跨界创业者相对于返乡创业农民工和本土农业创业者文化程度更高,其接纳新事物的能力也较高,更容易通过互联网嵌入提升创业成长绩效。

2.就主体类型而言,互联网嵌入对新型经营主体和非新型经营主体新农人创业成长绩效均有显著促进作用但存在差异。其中,新型经营主体的ATT为0.167,非新型经营主体的ATT为0.084。相较而言,互联网嵌入对于新型经营主体新农人创业成长绩效的促进作用更大。可能的解释是新农人如果是新型农业经营主体,在农业生产投入上面临的土地、资金技术等需求较高,而且受市场价格波动和自然灾害等外部冲击的影响较大,通过互联网嵌入能够较好地缓解要素约束并平滑风险,因而互联网嵌入对于新型经营主体新农人创业成长绩效的影响显著。综上,H3得到证实。

(五)互联网嵌入影响新农人创业成长绩效的作用机制分析

本文采用中介效应模型对人力资源、社会资源、财务资源、政策资源的中介效应作用路径进行检验,检验结果如表7所示。首先,由模型(1)的估计结果可知,互联网嵌入在1%的水平上正向影响新农人创业成长绩效,说明互联网嵌入能够提高新农人创业成长绩效。其次,模型(2)、(4)(6)、(8)的结果表明,互联网嵌入能够显著提升人力资源、社会资源、财务资源、政策资源获取;模型(3)、(5)(7)、(9)的结果表明,将互联网嵌入与人力资源、社会资源、财务资源、政策资源获取同时纳入回归方程,互联网嵌入与资源获取均对新农人创业成长绩效具有显著正向影响。再次,模型(1)和模型(3)、(5)(7)、(9)系数均显著,且前者大于后者,说明四类创业资源具有部分中介效应,即互联网嵌入能够通过人力资源、社会资源、财务资源、政策资源获取促进新农人创业成长绩效提升。综上,H4、H4a、H4b、H4c、H4d均得到证实。

表7 互联网嵌入对新农人创业成长绩效影响机制分析结果

五、简要结论与政策建议

运用江西、河南和安徽等三省512户新农人创业样本调查数据,实证分析互联网嵌入对新农人创业成长绩效的影响效应,并基于资源获取考察了其作用机理。研究发现:互联网嵌入显著提升了新农人创业成长绩效;基于反事实假设,互联网嵌入的新农人若未嵌入互联网,其创业成长绩效将下降0.113,互联网未嵌入的新农人若嵌入互联网,其创业成长绩效将提高 0.211,互联网嵌入扩大了新农人创业成长绩效差距;互联网嵌入对返乡创业大学生和跨界创业者的创业成长绩效的促进作用比返乡创业农民工和本土农业创业者更大,互联网嵌入对于新型经营主体新农人创业成长绩效的促进作用比非新型经营主体更大。机制结果分析显示:互联网嵌入有利于提升新农人的人力资源、社会资源、财务资源、政策资源,进而提高其创业成长绩效。此外,受教育程度、主体类型、创业行业、创业规模均显著的正向影响了新农人互联网嵌入决策,年龄、创业区域则显著地负向影响新农人互联网嵌入决策。

基于上述研究结论,提出以下政策建议:一是提高农村地区互联网渗透率,提升新农人互联网嵌入水平。互联网嵌入有利于提升新农人创业意愿,激发创业行为,提升其创业成长绩效。而目前新农人互联网嵌入平均仅有3.67分,有待进一步提升。因此,一方面要加快农村网络基础设施建设,使互联网信息高速公路更多地惠及广大农村,带动新农人创业;另一方面政府要主导互联网应用相关技能培训,特别是互联网思维的培训,实现对传统农业思维的革新,提升新农人创业的互联网运用能力。二是努力提高新农人创业资源水平,通过互联网手段获取更多创业资源。新农人所拥有的人力资源、社会资源、财务资源、政策资源对创业成长绩效至关重要,决定创业的成败。因此一方面新农人无论是在创业构想、创业成活还是创业成长阶段,无论是在创业知识识别、创业资源获取还是创业经营管理阶段,都必须充分积累各类创业资源;另一方面,要充分利用互联网手段,通过不同途径获取创业资源,助力创业成长。三是完善新农人创业政策支持,制定差异化创业优惠政策。政府在土地、资金、技术、财政等方面的优惠政策有利于提升新农人创业成长绩效,是新农人创业成功的保障。但政府支持政策不能吃大锅饭,必须制定差异化的政策。一方面由于互联网嵌入导致创业成长绩效差距扩大,要适当增加对弱势新农人的政策倾斜,缩小群体差距;另一方面由于互联网嵌入对返乡创业农民工、本土农业创业者及非新型经营主体的作用更小,要制定有针对性的措施,提升其互联网促进功能,促进其创业成长。