Influence and Mechanism Analysis of Migrant Working Experience on the Peasant Workers’ Returning Home to Start Their BusinessModerating Effect Test Based on the Perception of Social Status
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摘要:目的/意义
研究外出务工经历对农民工返乡创业的影响及作用机制，以鼓励农村人才回流，助力乡村振兴战略的顺利推进。
方法/过程基于2018年CLDS调查数据，运用Probit回归模型和倾向得分匹配法，研究外出务工经历对农民工返乡创业的影响机制，并进一步分析了社会地位感知在这一影响过程中的调节效应。
结果/结论结果显示：相较于单独考量社会地位感知因素对农民工返乡创业的影响，外出务工经历对农民工返乡创业的正向促进作用表现得更加显著；在调节效应中发现，当外出务工经历与社会地位感知交互回归时，农民工返乡创业的概率会受到一定的抑制；异质性检验发现，具有外出务工经历的女性比男性创业概率更高、受教育程度在初中及以下的群体创业几率更大、东中部地区的返乡农民工创业概率较西部地区高。据此提出提升公共资源配置均衡性，推进城乡要素流动；普及农村地区非农就业技术培训及创业培训；因地制宜改善中西部地区市场环境的对策建议。
Abstract:Objective/MeaningThis paper aimed to study the influence and action mechanism of migrant working experience on the peasant workers’ returning home to start their business, in order to encourage the return of talents to rural areas and help the smooth promotion of rural revitalization strategy.
Methods/ProceduresBased on the CLDS survey data in 2018, the probit regression model and propensity score matching method were used to study the influence mechanism of migrant working experience on the peasant workers’ returning home to start their businesss, and the moderating effect of social status perception in this influencing process was further analyzed.
Results/ConclusionsThe results showed that: compared with considering the influence of social status perception factors on the peasant workers’ returning home to start their business, the positive promotion effect of migrant working experience on the peasant workers’ returning home to start their business was more significant. In the moderating effect, it was found that when the migrant working experience and the perception of social status were interactively regressed, the probability of migrant workers returning home to start their business would be inhibited to a certain extent. The heterogeneity test found that the women with migrant working experience had higher probability of entrepreneurship than men; the groups with junior high school education degree and below had higher probability of entrepreneurship; and the probability of entrepreneurship by rural migrant workers returned to hometown in the eastern and central regions was higher than that in the western region. Based on this, the countermeasures were put forward including improving the balance of public resource allocation and promoting the urban and rural element mobility, popularizing the technical training and and entrepreneurship training for the non-agricultural employment in the rural areas, and improving the market environment in the central and western regions according to the local conditions.
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促进农民工返乡创业，是加快发展农村经济、培育农村发展新动能的重要路径[1]，也是带动农民就近就便就业，提高农民家庭经营性收入、推进乡村全面振兴的重要渠道。农民工作为我国社会经济发展中的特殊群体，通过“干中学”积累了一定的先进技术、开阔了视野，加之有地区扶持政策引导，他们是最具创业意愿和热情的群体。自2014年中共中央、国务院提出“大众创业、万众创新”以来，历年的中央一号文件都不同程度地强调农民工返乡创业的重要性。2023年中央一号文件明确提出“鼓励符合条件的返乡回乡人员在原籍地就业创业，拓宽农民增收致富渠道”。从国家统计局自2018年起连续6年发布的《农民工监测调查报告》可知，虽然全国农民工总量仍在持续增长，但近年来增长速度已经放缓，农民工省内就近就业比例在逐渐增加。自2012年至2022年底，我国返乡创业农民工数量超过780万人，返乡入乡创业人数累计1120多万[2]，在《“十四五”农业农村人才队伍建设发展规划》中，到2025年返乡入乡创业人员发展目标为15000万人，这为全面振兴乡村产业提供了人力支撑。相较而言，外出务工农民是既熟悉家乡社会经济环境又具备工作经验的特殊群体，能够较好地将在外务工时所积累的资金和资源、知识和技能、人际关系和讯息等带回家乡，盘活在地资源，为乡村产业发展注入内生动力[3]。因此，探究外出务工经历对农民工返乡创业的影响具有深远意义。
通过对现有相关文献的梳理发现，关于外出务工经历与农民工返乡创业的研究众多，主要集中在两者关系的探究上，但研究结论并不完全一致。一种观点认为，农民外出务工对其返乡创业有积极推动作用，如通过跨地域、跨行业的非农业就业转移，农民工不仅习得农业生产以外的多种生存技能[4−5]，还获取了宝贵的商业讯息和社会资本。这些技能、经验和资本的积累，有效提升了他们返乡后成功创业的可能性[6]；另一种观点认为，农民外出务工对其返乡创业的促进作用有限，抑或存在阻碍作用，如外出务工经历使农民工获得在外生存的技能，农村家中的父母也会帮助他们照顾子女，减小在外务工的心理压力，进而增强其留城意愿，表现出外出务工经历一定程度上抑制了农民工返乡创业的行为[7]。这两种研究观点的分歧，除研究样本有偏差外，可能还存在分析内在机制的视角不同。农民工作为“有限理性人”，做出返乡创业的决定不仅会考虑外部环境，如政策环境[8]、家庭禀赋[9−10]、经济发展[11−13]等，也会考虑内在的认知因素，如个人特质[14]、风险偏好[15]、关系网络[16]等。现有研究多考虑外在条件对农民工返乡创业的影响，而较少将内在认知因素，例如未将社会地位感知等纳入外出务工经历和农民工返乡创业关系中进行研究。基于此，本文在考察外出务工经历对农民工返乡创业的影响时，将社会地位感知作为调节变量纳入分析框架，以期探究和揭示农民工返乡创业的内在机理和作用机制。本文主要贡献在于：一是创新性地研究了社会地位感知在外出务工经历与农民工返乡创业关系中的调节作用，丰富了返乡创业研究领域；二是基于中国劳动力动态调查（CLDS）数据，不仅分析了外出务工经历、社会地位感知与农民工返乡创业的作用机制，还针对不同特征群体做了异质性分析，更加客观地认识了群体间的差异性对其创业行为的影响；三是基于数据特征，用倾向得分匹配法做稳健性检验，进一步验证了相似背景下农民工返乡创业行为的影响因素，增强了实证分析结果的可靠性。
1. 理论分析与研究假设
1.1 外出务工经历与农民工返乡创业行为
外出务工经历对农民工返乡创业的影响在于，农民工外出务工增加的工资性收入，使其将资金储蓄转化为农民工返乡创业所需的资本，为创业活动提供了原始条件和可持续发展的基础[17−18]。其中，资本包含了物质资本、金融资本、人力资本和社会资本。外出务工一方面为农民工积累各类资本，另一方面通过在大城市的工作和生活、务工地的人文环境等因素对农民工产生了潜移默化的影响，使农民工的行为特征和思维模式发生了改变。从理论上看，首先，返乡农民工拥有的各种资本越多，创业活动的开展几率就越大，尤其是资金的积累越多，越有利于创业者跨过创业的首道门槛；其次，外出务工所积累的社会资本、金融资本等，有助于返乡农民工获得正式与非正式信贷服务，从而实现更大规模的创业活动；最后，虽然外出务工经历总体而言有利于农民工积累资本，提高认知能力，促进返乡创业行为，但因其个体特质差异，可能对返乡创业行为产生异质性影响。基于此，提出本文的第一个研究假设。
H1：外出务工经历对农民工返乡创业行为有正向促进作用，并因其个体特质不同而存在异质性。
1.2 外出务工经历、社会地位感知与农民工返乡创业行为
内在认知是人们将获得的知识或信息，通过大脑编码处理，转化为内在心理活动，进而支配人的行为。社会地位感知作为一种内在认知活动，反映了个体与社会整体的关系，以及与社会整体互动关系中的社会身份，过高或过低的社会地位感知都会使农民做出特定的决策来突破当前境况。根据马斯洛的需求层次理论，当低层次的需求得以满足后，更高一层的需求便成为持续突破现状的内在驱动力。而创业活动不仅是返乡农民工的就业出路，更是将自己外出务工所积累的资源和优势发挥价值的行为。因此，拥有外出务工经历的农民工，在城市通过“干中学”习得技能、知识和新的思维方式，对自身社会地位感知有了新的认识，逐渐形成了影响创业活动开展的内在动力[19]。基于此，提出本文的第二个研究假设。
H2：社会地位感知在外出务工经历对农民工返乡创业行为影响中发挥调节作用。
2. 数据来源及模型构建
2.1 数据来源
本研究的实证数据取自中国劳动力动态调查（China Labor-force Dynamic Survey，简称CLDS）的2018年数据。CLDS是中山大学社会科学调查中心对中国农村和城镇居民所展开的追踪数据，非常具有代表性。该数据涵盖面广，涵盖中国29个省市（除港澳台、西藏、海南外），且信息详细；其调查对象主要以各家庭中15～64岁有劳动能力的全部劳动力为主体，包含了个体、社区、家庭三个层次的相关信息。本研究筛选出户口类型为农业户口的数据，并将个人数据、家庭数据与村庄数据进行匹配，剔除相关控制变量的缺失值和不可用、不适用值样本之后，最终获得6176个有效的农村户口样本。
2.2 变量选取
2.2.1 因变量
农民工返乡创业行为。本文将CLDS2018年问卷中“被调查者正确的工作状态”中的“雇主”和“自雇”定义为创业，赋值为“1”；将“雇员”和“务农”定义为未创业，赋值为“0”，并根据题条中“您的户口是在：1.本村/居委会、2.本乡镇（街道）其他村居委会、3.本县（县级市、区）其他乡镇街道、4.本县区以外”来确定创业者是否返乡创业。
2.2.2 自变量
外出务工经历。本文将调查问卷中“请问您有外出务工（跨县流动半年以上）经历吗？”中的“是”赋值为“1”，“否”赋值为“0”，来确定该调查对象是否有外出务工经历。
2.2.3 调节变量
社会地位感知。本文基于CLDS2018年问卷中一项关于个人在社会中的自我感知的相关问题“在我们的社会里，有些人居于顶层，有些人则在底层。下面这种卡片上有一个从上往下的梯子，最高的‘10’分代表最顶层，最低的‘1’分代表最底层。您认为您自己目前在哪个等级上？”，根据被调查者回答的分数，界定并赋值了农民工的社会地位感知程度，范围从1～10。
2.2.4 控制变量
本文选取农民个体特征、家庭特征和村庄特征作为一系列控制变量。除了核心解释变量外，农民的个体、家庭及社区的特征也会对农民的创业行为有一定影响。其中，个人特征包括性别、年龄、受教育程度；家庭特征包括婚姻状况、家庭经济状况；村庄特征包括该村庄是否有机耕服务、农业生产技术培训和非农经济。各变量的具体定义与描述性统计如表1所示。
表 1 变量定义与描述性统计变量类型 变量名称 定义与描述 均值 标准差 因变量 农民工返乡创业行为 创业=1；未创业=0 0.0725 0.259 自变量 外出务工经历 有外出务工经历：是=1；否=0 0.2090 0.406 调节变量 社会地位感知 社会地位评级：1～10 4.3320 1.727 控制变量 性别 男=1；女=0 0.5320 0.499 年龄 实际年龄（岁） 50.6400 12.58 受教育程度 小学及以下=1；初中=2；高中及中专=3；大学及以上=4 1.6640 0.787 婚姻状况 有实质婚姻关系=1；无实质婚姻关系=0 0.9070 0.290 家庭经济状况 经济状况评级：1～10 5.5110 1.738 村庄机耕服务 有=1；无=0 0.3690 0.482 农业生产技术培训 有=1；无=0 0.7220 0.448 村庄非农经济 有=1；无=0 0.2250 0.417 2.3 模型设定
由于本文的因变量使用的是0～1二分类变量，因此，本文采用“Probit模型”进行基准回归分析，方程如下：
$$ Y = {\alpha _0} + {\alpha _1}E{\text{xp}} + {\alpha _2}STAT + \sum {{\alpha _4}Xi + \varepsilon i} $$ (1) 为了估计社会地位感知在外出务工经历对农民工返乡创业行为影响中的调节效应，在式（1）的基础上建立包含外出务工经历和社会地位感知交互项的回归模型，模型如下：
$$ \begin{split} Y = \;&{\alpha _0} + {\alpha _1}E{\text{xp}} + {\alpha _2}STAT + {\alpha _3}Exp \times \\&STAT + \sum {{\alpha _4}X_{i} + \varepsilon _{i}} \end{split} $$ (2) 式（1）、式（2）中，Y代表被解释变量，为农民工返乡创业行为，Exp表示外出务工经历，STAT表示社会地位感知，
$Exp \times STAT $ 为外出务工经历和社会地位感知的交互项，Xi为一系列控制变量，α0为常数项，α1～α4为待估计系数，εi为误差项。3. 实证检验结果及分析
3.1 基准模型回归检验
为了排除实证模型的多重共线性问题，在进行基准回归分析之前，对数据样本进行了多重共线性检验。结果显示，MaxVIF=1.35，MinVIF=1.02，MeanVIF=1.13，最大的VIF值明显小于10。可见，各解释变量之间没有严重的多重共线性问题。之后通过Stata 15.0计量软件，对数据进行Probit回归分析，结果如表2所示。
表 2 各解释变量基准回归与边际效应分析变量名称 模型（1） 模型（2） 模型（3） 模型（4）
边际效应外出务工经历 0.3589***
（0.0537）0.3728***
（0.0539）0.3089***
（0.0584）0.0398***
（0.00855）社会地位感知 0.0648***
（0.0140）0.0353**
（0.0152）0.00394**
（0.00169）性别 0.1501***
（0.0530）0.0166***
（0.00584）年龄 －0.0132***
（0.0024）－0.00147***
（0.000264）受教育程度 0.1060***
（0.0337）0.0118***
（0.00375）婚姻状况 0.2397**
（0.0945）0.0229***
（0.00760）家庭经济状况 0.1081***
（0.0164）0.0121***
（0.00180）村庄机耕服务 0.2283***
（0.0519）0.0268***
（0.00638）农业生产技术培训 －0.1783***
（0.0559）－0.0212***
（0.00705）村庄非农经济 0.3853***
（0.0545）0.0510***
（0.00836）常数项 －1.5483***
（0.0284）－1.8416***
（0.0706）－2.2575***
（0.1854）N 6176 6176 6176 6176 Pseudo R2 0.0134 0.0202 0.0941 注：*、**、***分别表示在10%，5%和1%的水平上显著，括号内数据表示标准误，下表同。 3.1.1 外出务工经历对农民工返乡创业的影响
表2报告了外出务工经历对农民工返乡创业影响的估计结果。其中：模型（1）只考虑了外出务工经历与农民工返乡创业的单变量关系；模型（2）加入了社会地位感知；模型（3）控制了其他可能影响农民工返乡创业的变量；模型（4）进一步分析了各因素的边际效应。经过4次回归分析得出，自变量的回归结果始终保持在1%的显著性水平上，证明了外出务工经历对农民工返乡创业具有较稳健的显著正向影响，其促使农民工返乡创业行为的概率提升了3.98%（表2，模型4）。因此，假设1得到验证。究其原因，外出务工经历促使着农民工的认知结构发生变化，其跨区域、跨行业的从业经历使农民工本人积累一定的物质、社会、人力资本，提升了其对当前商业信息的了解，能够更好地为创业提供初始条件。这一基准回归结果与黄晓勇等[20]的研究结论一致。
3.1.2 外出务工经历和社会地位感知对农民工返乡创业行为的影响
模型（2）在加入了社会地位感知变量之后，结果依然在1%水平上显著。这表明社会地位感知在外出务工经历对农民工返乡创业行为中起到调节作用，具有进一步分析的意义。究其原因可能是，当不考虑其他影响因素时，农民工外出务工后，资金积累所带来的社会地位感知的提高无法完全满足个体对自身发展前景的期望，这必将使其做出新的决策。因此，在单独考量社会地位感知因素时，促进了农民工做出返乡创业的决定。
3.1.3 控制变量对农民工返乡创业的影响
模型（3）加入控制变量后，变量性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、家庭经济状况、村庄机耕服务、农业生产技术培训和村庄非农经济变量均通过显著性检验，只是影响方向存在差异，亦都符合常理，不再一一赘述。
3.2 稳健性检验
为进一步检验基准回归分析结果的稳健性，本文根据数据特征通过倾向得分匹配法（PSM）的3种匹配方法（最小近邻匹配、半径匹配和核匹配）对样本数据重新进行检验估计。表3为估计结果，其中处理组与控制组分别表示有无外出务工经历的返乡农民工。结果显示，3种匹配结果的效应方向和显著水平是一致的，均通过1%的显著水平检验，且结果相差不大，这表明模型估计结果具有一定稳健性。
表 3 不同匹配法下外出务工经历对农民工返乡创业的处理效应变量名 匹配方法 样本类型 处理组 控制组 标准误 T值 农民工返乡创业行为 最小近邻匹配 匹配前 0.1171 0.06080 0.0081 6.97 匹配后 0.1172 0.07098 0.0125 3.70*** 半径匹配 匹配前 0.1171 0.06080 0.0081 6.97 匹配后 0.1172 0.07458 0.0099 4.30*** 核匹配 匹配前 0.1171 0.06088 0.0081 6.97 匹配后 0.1172 0.07438 0.0099 4.33*** 3.3 调节效应检验
进一步将外出务工经历和社会地位感知变量分别中心化处理后，将中心化后的外出务工经历变量与中心化后的社会地位感知变量交乘生成交互项，运用Probit进行回归，探究社会地位感知在外出务工经历对农民工返乡创业行为关系中是否存在调节效应，得到如表4的实证结果。
表 4 社会地位感知的调节效应结果表4中，社会地位感知作为单独的调节变量，在外出务工经历与农民工返乡创业行为的回归中呈现显著正向调节作用。可能的解释是，外出务工经历在一定程度上使农民工获得更多社会关系、经济收入、创业信息等，物质与精神双重条件得以不同程度的满足，提升其主观社会地位感知，在资本积累基础上产生更高层次的自我期望，从而助推农民工返乡创业。然而，外出务工经历与社会地位感知的交互项回归结果则表现出负向调节作用。究其原因可能是，农民工在外务工时所获的较高收入与生存技能使其主观社会地位感知提升，但在综合考虑各方因素后，农民工作为“有限理性人”，不愿承担返乡创业的风险，而是更倾向于继续从事务工工作，保持稳健的收入水平，即交互项对农民工返乡创业行为产生抑制作用。综上，不同程度的社会地位感知在外出务工经历对农民工返乡创业行为影响中发挥不同的调节作用[21]，研究假设2得到验证。
3.4 异质性分析
农民工群体存在异质性，那么哪类群体经历外出务工后更倾向于返乡创业？为探究这一问题，下面从不同角度对其进行分析。
3.4.1 性别异质性
表5回归结果中的（1）和（2）显示：虽然外出务工经历对性别组的农民工检验结果均具有显著的正向效应，通过1%的显著性检验，但女性组的回归系数均大于男性组。具体而言，外出务工经历每增加1个单位，女性组返乡创业行为提升0.3313个单位，男性组返乡创业行为提升0.3066个单位。可能原因是，当前，父母对子女的身心健康越来越重视，不甘自己的子女成为留守儿童，但将子女带到务工地，又会带来教育、医疗等成本的增加；另外，女性现在越来越希望自己在物质上独立，借助网络优势，在最大化利用外出务工积累资源上，较男性有更大的理性与动力。由此表现出女性外出务工后返回家乡后创业的几率会更大一些。这一结论与刘志阳等[22]的研究结论基本一致。
表 5 性别、人力资本对农民工返乡创业的回归结果变量名称 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 男 女 小学及以下 初中 高中及中专 大学及以上 外出务工经历 0.3066*** 0.3313*** 0.3342*** 0.3494*** 0.0354 0.2875 （0.0730） （0.0985） （0.1074） （0.0836） （0.1505） （0.3273） 社会地位感知 0.0436** 0.0230 0.0393 0.0455** 0.0218 0.0056 （0.0195） （0.0243） （0.0265） （0.0225） （0.0377） （0.0852） 控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 常数项 －2.1810*** －2.1228*** －2.0802*** －1.9923*** －1.1407*** －4.4202*** （0.2357） （0.3190） （0.3255） （0.2502） （0.4008） （1.0389） N 3285 2891 3102 2245 631 198 Pseudo R2 0.1002 0.0781 0.1070 0.0684 0.0332 0.1487 3.4.2 人力资本异质性
人力资本水平的高低，是影响农民工返乡创业的重要因素之一。由表5的回归结果（3）～（6）显示：外出务工经历对具有初中及以下学历的农民工返乡创业具有正向影响，且在1%的统计水平上显著；对高中及中专与大学及以上的影响并未通过显著性检验。该结论表明，外出务工经历主要对人力资本水平处于初中及以下的群体体现促进作用。可能原因是，受教育水平较高的农民工在外务工的工作更稳定、收入水平较高且具有上升空间，也有能力安排子女的教育等事宜，因此他们更倾向于在外务工，而不愿冒险放弃稳固的工作。而受教育水平较低的农民在外务工的工作更多倾向于体力劳动或打零工，不仅工作强度大、薪资较低也不稳定，加之在外的生活成本又远高于家乡，因此他们倾向于寻找新的突破口来兼顾工作与生活。这一创业行为结论与张广胜等[14]所作的创业意愿分析相反，有利于进一步对意愿与行为展开分析。
3.4.3 地区异质性
我国幅员辽阔、人口众多，各地区经济发展水平存在差异。本文的研究由于数据涵盖范围广，地区差异也是不容忽视的因素。从表6中可以看到，东部和中部农民外出务工经历每增加1个单位，其返乡创业行为分别提升了0.3239、0.5598个单位；而西部地区则不显著。究其原因可能是，东中部地区经济相对发达，政策扶持力度大，创业机会较多，进而会涌现出较多的有外出务工经历的农民工敢于返乡创业；而西部地区经济发展和基础建设相对较弱，农民工返乡创业的不确定性风险增加，创业意愿和行为均较东中部地区偏低。
表 6 东、中、西部地区对农民工返乡创业的回归结果变量名称 东部 中部 西部 外出务工经历 0.3239*** 0.5598*** 0.1103 （0.0893） （0.1237） （0.1081） 社会地位感知 0.0178 0.0394 0.0587** （0.0224） （0.0351） （0.0271） 控制变量 已控制 已控制 已控制 常数项 －2.2407*** －2.4912*** －2.0999*** （0.2857） （0.4094） （0.3395） N 2241 1521 2414 Pseudo R2 0.0893 0.0995 0.0973 4. 结论与启示
本文基于CLDS2018年的数据，使用计量模型对外出务工经历与农民工返乡创业的内在机制及异质性展开分析。结果表明：外出务工经历对农民工返乡创业的正向促进作用比在单独考量社会地位感知因素影响下的作用更显著；在调节效应中发现，当外出务工经历与社会地位感知交互回归时，农民工返乡创业的概率会受到一定的抑制，不同的社会地位感知对农民工返乡创业具有不同的调节作用，过高或过低的社会地位感知对农民工返乡创业的影响趋异；异质性检验发现，具有外出务工经历的女性比男性创业概率更高、受教育程度在初中及以下的群体创业几率更大、东中部地区的返乡农民工创业概率较西部地区高。
基于此，本文得出如下启示。（1）提升公共资源配置均衡性，推进城乡要素流动，为农民工资本积累提供政策性支持。使农民工跨区域吸收更多有效的社会信息，对自己的经济状况、社会资本、物质积累有正确的衡量判断标准，提升农民工正确的幸福感知。这还需尽快完善异地户籍公共服务支撑体系，破除户籍壁垒和制度壁垒下公共服务的不均等性。通过完善公共服务体系鼓励农民“走出去”，才能使农民工“带回来”更多、更好的经验与创业所需的原始资本。（2）普及农村地区非农就业技术培训及创业培训，给予低学历农民工、留守妇女及缺乏自主创业能力的人群较先进的理念及技能，推动农村地区创业就业发展[23]。中西部条件相对落后的地区应根据各地特色开展可落实到地的创业或办厂（场）培训，注重政策实施效果，给予相应人群切实的帮助。（3）要因地制宜改善中西部地区市场环境，强化创业支撑，激发创业主体活力，为创业环境欠佳的中西部地区的返乡农民工提供制度保障[24]。返乡农民工的创业规模较小，应根据我国中西部地区的经济条件和市场特征建立有效举措。不仅要强化西部不发达地区的农村普惠金融服务质量，为返乡创业农民工中的弱势群体提供金融支撑[25]。还要完善支持农民工返乡创业的政策体系，相关管理部门需建立良好的营商环境，西部地区更应注重提高市场信息透明度，保证返乡创业农民工群体在市场中的公平公正性，为农民工返乡创业的可持续性发展提供支撑，为乡村经济发展和产业振兴注入新鲜活力。
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表 1 变量定义与描述性统计
变量类型 变量名称 定义与描述 均值 标准差 因变量 农民工返乡创业行为 创业=1；未创业=0 0.0725 0.259 自变量 外出务工经历 有外出务工经历：是=1；否=0 0.2090 0.406 调节变量 社会地位感知 社会地位评级：1～10 4.3320 1.727 控制变量 性别 男=1；女=0 0.5320 0.499 年龄 实际年龄（岁） 50.6400 12.58 受教育程度 小学及以下=1；初中=2；高中及中专=3；大学及以上=4 1.6640 0.787 婚姻状况 有实质婚姻关系=1；无实质婚姻关系=0 0.9070 0.290 家庭经济状况 经济状况评级：1～10 5.5110 1.738 村庄机耕服务 有=1；无=0 0.3690 0.482 农业生产技术培训 有=1；无=0 0.7220 0.448 村庄非农经济 有=1；无=0 0.2250 0.417 
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表 2 各解释变量基准回归与边际效应分析
变量名称 模型（1） 模型（2） 模型（3） 模型（4）
边际效应外出务工经历 0.3589***
（0.0537）0.3728***
（0.0539）0.3089***
（0.0584）0.0398***
（0.00855）社会地位感知 0.0648***
（0.0140）0.0353**
（0.0152）0.00394**
（0.00169）性别 0.1501***
（0.0530）0.0166***
（0.00584）年龄 －0.0132***
（0.0024）－0.00147***
（0.000264）受教育程度 0.1060***
（0.0337）0.0118***
（0.00375）婚姻状况 0.2397**
（0.0945）0.0229***
（0.00760）家庭经济状况 0.1081***
（0.0164）0.0121***
（0.00180）村庄机耕服务 0.2283***
（0.0519）0.0268***
（0.00638）农业生产技术培训 －0.1783***
（0.0559）－0.0212***
（0.00705）村庄非农经济 0.3853***
（0.0545）0.0510***
（0.00836）常数项 －1.5483***
（0.0284）－1.8416***
（0.0706）－2.2575***
（0.1854）N 6176 6176 6176 6176 Pseudo R2 0.0134 0.0202 0.0941 注：*、**、***分别表示在10%，5%和1%的水平上显著，括号内数据表示标准误，下表同。
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表 3 不同匹配法下外出务工经历对农民工返乡创业的处理效应
变量名 匹配方法 样本类型 处理组 控制组 标准误 T值 农民工返乡创业行为 最小近邻匹配 匹配前 0.1171 0.06080 0.0081 6.97 匹配后 0.1172 0.07098 0.0125 3.70*** 半径匹配 匹配前 0.1171 0.06080 0.0081 6.97 匹配后 0.1172 0.07458 0.0099 4.30*** 核匹配 匹配前 0.1171 0.06088 0.0081 6.97 匹配后 0.1172 0.07438 0.0099 4.33***
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表 5 性别、人力资本对农民工返乡创业的回归结果
变量名称 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 男 女 小学及以下 初中 高中及中专 大学及以上 外出务工经历 0.3066*** 0.3313*** 0.3342*** 0.3494*** 0.0354 0.2875 （0.0730） （0.0985） （0.1074） （0.0836） （0.1505） （0.3273） 社会地位感知 0.0436** 0.0230 0.0393 0.0455** 0.0218 0.0056 （0.0195） （0.0243） （0.0265） （0.0225） （0.0377） （0.0852） 控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 常数项 －2.1810*** －2.1228*** －2.0802*** －1.9923*** －1.1407*** －4.4202*** （0.2357） （0.3190） （0.3255） （0.2502） （0.4008） （1.0389） N 3285 2891 3102 2245 631 198 Pseudo R2 0.1002 0.0781 0.1070 0.0684 0.0332 0.1487
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表 6 东、中、西部地区对农民工返乡创业的回归结果
变量名称 东部 中部 西部 外出务工经历 0.3239*** 0.5598*** 0.1103 （0.0893） （0.1237） （0.1081） 社会地位感知 0.0178 0.0394 0.0587** （0.0224） （0.0351） （0.0271） 控制变量 已控制 已控制 已控制 常数项 －2.2407*** －2.4912*** －2.0999*** （0.2857） （0.4094） （0.3395） N 2241 1521 2414 Pseudo R2 0.0893 0.0995 0.0973
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