外出务工经历与返乡农民工创业成功率——基于倾向得分匹配法的反事实估计

    摘要：基于中国城乡劳动力流动全国性调查数据，采用倾向得分匹配法，在有效控制农民工外出务工自选择问题的情况下，可以更为准确、系统地考察外出务工经历对于农民工返乡创业成功概率的影响和可能的渠道机制。研究结果显示：外出务工经历明显阻碍了返乡农民工创业，有外出务工经历的农民返乡创业的成功概率比未外出务工的农民显著低9%左右；虽然外出务工经历有助于农民工增长见识、拓展视野、提升人力资本以及获取外部资源进而增强其返乡创业的主观意愿，但同时降低了返乡农民工个人声誉、人缘关系及社会评价等家乡所在地的本地社会资源。
    关键词：外出务工经历；返乡农民工；创业；创业意愿；本地资源；倾向得分匹配法
    基金项目：国家社会科学基金青年项目“供给侧结构性改革背景下中国收入分配结构调整与资源配置效率改善研究”（16CJL014）；中国社会科学院登峰战略优势学科（产业经济学）项目。
    一、问题提出
    党的十九大报告明确提出了实施“乡村振兴战略”“建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系，加快推进农业农村现代化”和“支持和鼓励农民就业创业，拓宽增收渠道”的战略规划。乡村振兴战略的实施，必将激发农民工返乡创业的热情和积极性。2015年6月，国务院办公厅印发的《关于支持农民工等人员返乡创业的意见》也明确提出支持农民工返乡创业。在现实背景下，促进外出农民工返乡创业具有重要的理论和现实意义，具体体现在三个方面：一是农民工返乡创业打破了农村劳动力长期向城市和发达地区单向转移的旧格局，形成了农村劳动力双向流动的新局面，有助于拓展农民就业渠道、提高农民收入，为城镇化和新农村建设协同发展提供了一条重要途径。二是在城乡分割的二元体制下，伴随农村劳动力长期外出务工衍生出诸如留守儿童和留守老人等问题，农民工返乡创业在保证生计的同时能够很好地解决子女抚育和老人赡养问题。此外，实际上近年来外出农民工增速呈逐年下降趋势，根据《2018年全国农民工监测调查报告》数据显示，2018年相比2011年，外出农民工增速由3.4%回落至0.6%，并且外出农民工占农民工总量比重也由62.8%降至59.9%。受惠农政策的影响，越来越多的农民工选择返乡创业。三是欧美经济震荡疲软，国内经济进入新常态，这也成为促进外出农民工返乡创业的重要原因。
    在当前农民工回流趋势明显的情况下，如何有效支持农民工返乡创业、拓展其就业渠道关系到社会的稳定以及城镇化和新农村建设的协同发展。如何有效解决农民工返乡创业问题，找出影响这部分特定人群创业行为的关键因素显得尤为重要。影响农民工返乡创业行为的因素较多，但是就这部分人群区别于另外一部分没有外出务工的当地农民来讲，最容易识别的特征则是拥有外出务工经历。那么，身处“外面的世界”对于农民工返乡创业而言到底是一笔财富还是一种阻碍？外出务工经历影响返乡农民工创业的主要渠道机制又是什么？本文旨在研究以上问题。
    二、文献综述
    关于农村劳动力流动问题国外研究起步较早。国外学者构建了一个关于个体福利最大化的生命周期模型来分析农村劳动力的外流和回流，结论主要包括，影响农村劳动力“回流”的主要因素有：家乡和目的地的价格水平差异、迁移者在城市积累的人力资本状况以及迁移者的主观偏好［1］。农民工“回流”的原因可以归纳为两种：一是由于在城市没有找到合适的工作或在某种情况下失去了原来的工作，二是由于通过外出务工实现了资金积累而需要回乡投资。总体来看，国际上关于农民工返乡创业的研究不多，早期多集中探讨随着发展中国家城市化的发展，农民迁移、人力资本和创业三者的互动关系［2］。从人力资本视角出发，创业成功率的提高是由于人员迁移增加了当地社会资本流动性的缘故［3］。法夫尚和基松宾（Fafchamps & Quisumbing，2003）利用巴基斯坦的数据考察了迁移农民受教育程度和创业是否成功之间的关系，研究发现受教育程度更高的农民更易成为创业者［4］。
    国际上有多篇文献关注外出经历对迁移者返乡创业成功率的影响研究。马歇塔（Marchetta，2012）使用埃及1998年和2006年的截面数据，在控制了影响返乡迁移者的不可观测的非随机因素和内生性问题后，研究结论认为外出经历能显著提高返乡迁移者的创业成功率［5］。瓦巴和泽努（Wahba & Zenou，2012）采用了埃及1998年的劳动力市场调查数据，结合理论和实证的方法，同样证明了外出经历对迁移者返乡创业的积极影响，但该研究认为劳动者迁移会导致返乡迁移者当地资源的丧失，这对返乡创业者会产生不利影响［6］。类似地，也有学者从本地资本的角度论证了本地人要比外来迁移人员更具创业优势［7］。
    中国农民工是迁移人群的主体，与国外迁移行为有着巨大的差异，农民工回流创业也是中国特有的一种社会现象，对于该问题的研究更多的是要遵照中国现实。中国对农民工返乡创业研究起步较晚，研究主要集中在农民工是否愿意返乡创业、影响农民工返乡创业的因素、农民工返乡创业的原因及意义等方面。刘光明和宋洪远（2002）通过对四川、安徽两省四县71位回乡创业农民工的案例分析发现，外出务工能够增强返乡农民工人群的主观能动性，并有利于知识、技能的积累，这些都有利于他们创业成功，诱发他们回乡创业的原因还有当地政府的政策支持、家庭需要照顾、沿海发展环境的趋紧以及难以忍受在城市务工受到的不公平待遇［8］。林斐（2002）基于安徽省118位“创业之星”的个人资料档案，用统计描述的方法进行研究发现，外出务工经历是这批返乡创业者的创业成功基础，外出务工有利于增长见识、认识市场、积累技术经验，还发现返乡创业成功的农民工一般比较年轻、受教育程度高并具有开拓进取的品质［9］。王西玉等（2003）基于1997年9省的1784份关于回乡农民工的问卷调查反馈信息，研究认为外出务工的过程中农民工易于提升自身的人力资本、带回市场信息和销售渠道以及筹集创业启动资金，这些都有利于农民工返乡成功创业［10］。汪三贵等（2003）基于河南省固始县265名返乡农民工的调研数据，从人力资本和社会资本的角度实证探讨了返乡农民工创业的影响因素［11］。汪昕宇等（2018）通过对2008—2018年CSSCI来源期刊关于返乡农民工创业文献的收集，发现农民工创业企业的成长缓慢、成长性不足，社会网络可能是其中的主要因素［12］。当然，还有研究发现，有外出经验的农民工返乡务工创业并未形成主流，仍然以就业为主，且创业所需要的资金、劳动力、技术等要素条件还有待政府进一步支持［13］。
    纵观已有研究，鲜有文献直接考察外出务工经历对农民工返乡创业的影响，并且关于外出务工经历到底是促进还是阻碍农民工返乡创业的结论并不一致。大多数文献主要考虑外出务工作为人力资本和外部社会资本积累方式给返乡农民工创业带来的正向作用，但也有少数文献认为农民工返乡创业过程中对亲缘、乡缘等地缘为主的关系网络非常依赖，长期外出务工会导致这部分农民工缺乏当地社会资本和当地信用，与当地政府、金融类机构、同行、亲朋好友关系的疏远很可能导致他们返乡创业资金筹集和信息获取方面相比于扎根当地的农民来讲更为困难，从而导致创业失败。因而，外出务工对农民工返乡创业成功概率的影响实际上是不确定的。此外，上述文献采用的数据和研究方法存在一定的差异，这也有可能导致结论的不一致。本文基于中国城乡劳动力流动全国性调查数据，相比于已有研究，样本量和数据质量都更有保障和代表性，同时采用倾向得分匹配法能够有效地控制农民工外出务工的自选择问题，在此基础上更为系统可靠地考察外出务工对于农民工返乡创业成功概率的影响和可能的渠道机制。
    三、数据、变量和方法
    （一）数据介绍
    本文数据来自德国劳动研究所（institute for the study of labor，IZA）提供的中国城乡劳动力流动调查数据（rural－urban migration in China，RUMIC）1。该数据由城市住户调查、农村住户调查和流动住户调查三部分组成。其中，农村住户调查覆盖中国最主要的农村劳动力流动地的9个省份15个城市，流动住户调查除上述15市之外还包含另外4个城市2。RUMIC的样本来自国家统计局的常规住户调查样本框。该问卷涵盖的信息包括个体人员的家庭构成及成员基本特征、成年人教育水平及就业状况、成年人子女及父母情况以及家庭层面的社会网络、收入、资产、住房情况等。这些信息有利于考察流动人口迁移情况及其影响，尤其适合研究农民工的生存状态。该数据具有样本量大、分布地域广以及涉及外出务工农民工的相关信息丰富等优点，近年来得到了广泛的应用［14－18］。该调查公开可获得的数据包括2008年和2009年，在2008年的基础上，2009年还增加了对流动人口创业意愿等的调查信息。
    1 RUMIC由来自澳洲国立大学、澳大利亚昆士兰大学、北京师范大学的研究团队发起，IZA支持并负责以科学研究为目的提供的调查数据文件。RUMIC的资助方包括澳大利亚研究委员会、澳大利亚国际发展署、福特基金会、IZA和中国社会科学基金。
    2 农村住户调查的9个省份分别为安徽、重庆、广东、河北、河南、湖北、江苏、四川、浙江；15个城市分别是蚌埠、成都、重庆、东莞、广州、合肥、杭州、南京、宁波、上海、深圳、武汉、无锡、郑州、洛阳；城市和流动住户调查包括的另外4个城市为安阳、建德、乐山和绵阳。
    由于本文的研究对象是返乡农民工的创业情况，所以从中选取的是RUMIC的农村住户调查个体数据。返乡农民工的创业意愿是本文关注的重点变量，限于变量的可获性，本文选择RUMIC的2009年数据1。在初始样本中，农村居民个体样本总数为32 171，其中关于就业类型（受雇还是创业）的反馈信息有部分缺失，剔除后，再把农村居民目前的就业地点限定在本县的农村地区、本省其他县的农村地区以及本省的其他县城，以研究农民工返乡的问题，经过处理后，还剩下10 302个样本，这部分在当地就业的农民中，有6 225人之前有过外出务工经历，占到了总样本的60.43%。另外，需要说明的是，问卷对于农民创业意愿相关问题的设定针对的人群是尚未成功创业的，剔除缺失值后，共有8 208个样本。
    1 使用截面数据的一个缺陷在于无法很好地考察外出务工经历对于农民工返乡创业的长期影响，但该截面数据本身具有样本量大、样本覆盖面广、数据质量高等优点，大多情况下很难再进一步获取类似数据的长期跟踪调查，现有研究为了研究农民工就业问题，大多都使用截面或者两期短面板数据［13，15－16］。
    （二）变量定义
    本文旨在研究外出务工经历对返乡农民工创业行为的影响，核心被解释变量为创业成功概率，用创业成功与否表示，设定为二值虚拟变量，创业成功为1，创业未成功（即受雇）为0。核心解释变量为农民工的外出务工经历，曾经有过外出务工经历的设为1，否则为0。从现实中和相关研究来看，农民通过外出务工一方面可以开拓眼界，积累经验和更广阔的外部社会资源；但另一方面却很可能由于长期远离家乡而失去重要的当地社会资源，综合导致外出务工经历对于农民工返乡创业成功概率的影响并不确定。此外，本文还将从返乡农民工主观创业意愿和客观创业条件两方面探讨外出务工影响创业的渠道机制。其中，创业意愿强烈程度设定为定序变量（赋值1、2、3），创业意愿随着等级数值变大而增强，客观创业条件包括外部筹资难易程度、外部筹资渠道、获得外界帮助的难易程度等当地社会资源。
    得分倾向匹配法使用中涉及到的匹配变量包括：人口统计学基本特征如年龄、性别、婚姻状况；人力资本如受教育年限、受到的非农业培训；健康状况如自评健康、身高体重比（BMI）、心理健康；父母情况如父亲、母亲的教育水平，父亲职业；拥有的社会资源如过去一年内获得的外界帮助次数；务工情况如工作行业和工作所处地域特征，后者用县级虚拟变量表示。表1是主要变量的描述性统计，区分为有外出务工经历和无外出务工经历两组人群。
    表1 主要变量描述性统计
    
    注：限于篇幅，这里并未列出个体心理健康、本人务工行业、父亲职业和父母受教育情况这三个变量。＊＊＊、＊＊、*分别表示在1%、5%、10%的统计水平上显著，以下各表同。
    （三）研究方法
    表1对两组人群的统计性描述表明有外出务工经历者和从未外出务工者在多方面都存在着显著差异，两组人群在诸多特征变量上的分布不同容易导致样本外出务工的自选择问题，进而导致普通最小二乘法（OLS）估计的有偏。在存在源于自选择问题引起的可观测异质性的情况下，通过匹配法能够有效找出两种差异状态下各方面特征相似的两组人群，再比较实验组（外出务工者）和对照组（非外出务工者）在家乡所在地的创业行为，从而可以减小样本自选择导致的估计偏误。考虑到直接根据两组人群多方面特征信息进行逐一匹配可能陷入“维度诅咒”（dimension curse）问题，本文选用罗森鲍姆和鲁宾（Rosenbaum & Rubin，1985）［19］提出的倾向得分匹配法（propensity score matching，PSM），首先使用Probit模型估计出样本进入实验组或对照组的概率（即倾向分数），再基于概率大小进行匹配，最后通常需要计算如下实验组的平均处理效应（average treatment effect for the treated，ATT）：
    ATT=E（y?－y?|M=1）=E（y?|M=1）－E（y?|M=1） （1）
    ATT即表示外出务工人群如果不外出，他们在家乡所在当地的创业成功概率和外出务工返乡创业成功概率的差异。实际上，E（y?|M=1）即外出务工人群假如不外出的创业成功概率无法观测，因而PSM的好处在于可以为实际外出务工人群找到有效的对照组E（y?|M=0）代替E（y?|M=1），从而实现所谓“反事实”估计。在匹配变量的选择中，本文尽量考虑到了表1中个体样本的多方面的特征信息，并选用最近邻匹配方法对样本进行匹配，为了保证估计结果不依赖于邻元数的选取，本文采用1∶1—1∶6的设定分别进行匹配估计。
    四、实证结果与分析
    （一）基准回归
    本文在采用倾向得分匹配法进行严格的估计之前，首先采用OLS初步考察有外出务工经历人群和从未外出务工人群在家乡所在当地创业成功概率的差异，结果如表2所示。
    表2 OLS初步估计结果
    
    注：括号中为稳健标准误，以下各表相同；控制变量含义见前文变量部分，限于篇幅估计结果暂未报告。
    表2估计结果表明，在控制个体诸多异质特征的情况下，有外出务工经历人群的返乡创业成功概率要显著低于从未外出务工人群，但这只能算作一种偏相关的关系，OLS存在的样本自选择问题可能导致估计结果是有偏的，接下来本文将采用倾向得分匹配法更为准确地估计二者间的因果关系。
    （二）匹配有效性检验
    匹配法的适用前提和匹配有效性是应用匹配法需要注意的重要问题，对此本文将进行共同支撑（common support）假设以及实验组和对照组的平衡性检验（balancing test）。图1的共同支撑假设结果表明，两组倾向分数存在重叠区域，这意味着可以使用匹配法分析农民外出务工的影响，这是使用匹配法的前提条件。
    
    图1 倾向分数密度函数
    此外，还需要保证匹配是有效的，即经过匹配后，两组人群在主要特征变量上不应该存在显著差异，或者表述为匹配后各变量在两组的分布应变得平衡。对此，将对匹配结果进行平衡性检验。如表3所示，经过倾向得分匹配后，匹配变量的均值在两组间的偏误绝对值基本上都小于20%［19］，并且t检验的结果大多数均不显著，这表明进行匹配后，两组人群在主要特征变量上不再存在显著差异，即匹配是有效的。
    表3 平衡性检验结果
    
    注：限于篇幅，这里暂未报告个体心理健康、本人工作行业和父亲职业三个变量。
    （三）倾向得分匹配估计结果
    采用最近邻匹配方法进行估计过程中，为了保证估计结果不依赖于邻元数的选取，本文采用1∶1—1∶6的设定分别进行匹配估计。如表4所示，在不同的邻元数设定下，非常一致的结果表明，外出务工经历对农民工返乡创业的成功概率产生了显著的负向影响，即和从未外出务工的当地农民比较而言，外出务工明显阻碍了返乡农民工的创业。从总体效应来看，有外出务工经历的农民返乡创业的成功概率比从未外出务工的农民显著低9%左右。这意味着如果从未外出务工的农民在当地创业的成功率是20%，那么农民外出务工再返乡创业将会导致其成功率降低一半。这一结果与OLS估计结果的方向和显著性是一致的，但与表2的列（6）相比负向效应要更大，反映了在未有效控制样本的自选择问题时，OLS的估计结果低估了外出务工对返乡农民工创业的阻碍作用。从现实和相关理论研究来看，农民通过外出务工一方面可以开拓眼界，积累经验和更广阔的外部社会资源；但另一方面却很可能由于长期远离家乡而失去重要的当地社会资源，最终外出务工经历对于农民工返乡创业成功率的总体影响实际上是由上述两方面综合决定的，积极和消极两方面影响孰轻孰重是比较复杂的。接下来，本文将从多个方面对外出务工经历影响创业的渠道机制进行具体探讨。
    表4 外出务工经历对返乡农民工创业成功概率的影响
    
    注：1、2、3、4、5、6分别是对应的邻元数设定，后表同。
    五、机制讨论
    倾向得分匹配估计结果表明外出务工经历明显阻碍了返乡农民工的成功创业，那么这种效应是通过何种渠道机制产生的呢？厘清影响背后的机制有助于更好地认识农民工创业这一重要问题，还有助于相关促进政策的针对性制定。已有理论研究关于外出务工经历对于农民工返乡创业的影响主要有两方面，一方面，农民工通过外出务工可以开拓眼界，积累经验和更广阔的外部社会资源，这些因素都有利于创业的成功［5，10－11，13］；另一方面，长期远离家乡在外务工可能会损害这部分农民在家乡所在地的当地社会资源，进而不利于返乡创业［6－7］。对此，这部分将从上述两方面具体探讨外出务工经历影响返乡农民工创业的机制。需要说明的是，通常来讲通过外出务工见识的增长、视野的拓展、人力资本提升以及外部资源的获取都能明显激发这部分农民工返乡后创业的主观意愿［20］，加上可获数据变量信息的有限性，这里采用主观创业意愿去综合表征外出务工对于农民工人力资本积累等方面的影响。除主观意愿外，客观创业条件是实现成功创业的重要保障，因而本文还将探讨外出务工对于返乡农民工客观创业条件的影响，这里重点关注的创业条件主要包括外部筹资难易程度、外部筹资渠道和获取外界帮助的难易程度三个方面，一定程度上还可以表征这部分返乡农民工拥有的当地社会资源情况。
    （一）主观创业意愿
    估计外出务工经历对农民工返乡创业意愿的影响，在不同的邻元数设定下，得到了相当一致的结果。如表5所示，有外出务工经历的返乡农民创业意愿比从未外出务工的农民显著高7%左右。石智雷等（2010）研究表明，创业意愿的增强主要源于农民工通过外出务工见识的增长、视野的拓展、人力资本提升以及外部资源的获取，强烈的主观创业能动性是创业成功的先决条件，因而这同时印证了外出务工经历有利于农民工返乡创业的渠道之一［20］。
    表5 外出务工经历对农民工返乡创业意愿的影响
    
    （二）客观创业条件
    1.外部筹资
    借贷约束是限制个人创业成功开展的核心因素之一［21］，尤其是对于农民工而言，由于更缺乏创业的自有资金，外部筹资困难成为制约其成功创业的最为关键的客观条件。如表6所示，两组人群的外部筹资难易程度存在较为显著的差异，具体表现为，对于有外出务工经历的返乡农民工，在创业资金的筹集过程中感觉到外部筹资困难的比例达到34.31%，要比无外出务工经历的当地农民显著高出7.34%，换言之，有外出务工经历的农民工返乡创业的外部筹资要比从未外出务工的当地农民更为困难。决定个体外部筹资难易程度的因素有很多，其中对于农民而言，个人声誉、人缘关系及社会评价等当地社会资源在其外部资金可得方面扮演着非常重要的角色［22－23］。在特定的区域和关系网络中，农户的私人借贷以及从非正规金融机构获得资金的行为通常依赖于民间约束机制而非担保或抵押，该情况下个人声誉、亲缘、乡缘等当地社会资源很好地起到了“软信息”的作用［23］。对于本文中的两组人群，外出务工农民由于长期在外往往疏远了和家乡所在当地的人缘关系，集中体现为返乡创业外部筹资困难，进而外出务工在客观条件方面大大制约了其成功创业。
    表6 两组人群创业外部筹资难易程度比较
    
    需要指出的是，本地资源缺失主要是通过民间借贷等非正规金融渠道制约外部资金的可得，而银行类正规金融机构的贷款通常依赖于担保或抵押，因而受个人本地资源的影响也相对小得多。对此，本文将进一步区分外部筹资的渠道，更好地理解返乡农民工创业失败的客观原因。本文调查问卷信息将外部筹资渠道主要区分为民间借贷和来自银行类金融机构，银行类金融机构属于正规金融渠道，而民间借贷主要包含私人借贷以及小额贷款公司之类的非正规金融渠道。如表7所示，外出务工返乡农民创业的外部资金来源于民间借贷的比例要明显低于从未外出务工的本地农民。这可以进一步表明，外出务工返乡农民由于本地资源的缺失导致其外部筹资来自民间借贷的困难要更大，迫使这部分创业者将筹资渠道转向贷款成本更高、便捷性相对更差的银行类正规金融机构，这也从一个侧面反映了农民工返乡创业失败的重要原因所在。
    表7 两组人群创业外部筹资渠道比较
    
    2.获得外界帮助的难易程度
    除外部筹资外，在家乡所在当地能够获得的外界帮助更能直接反映个体人员在当地的关系网络等本地资源的情况。该指标可通过本文问卷信息得到间接度量，具体而言，问卷中包含的信息特指“个体在过去一年所获的外界帮助总次数”，包含从外地可获取的帮助和从本地可获取的帮助，综合体现了个体对于外部资源和本地资源的拥有情况。表8的统计结果表明，有外出务工经历的返乡农民相对于从未外出务工的本地农民，其能够获得外界帮助的可能性明显要低。虽然该指标还包含从外地可获取的帮助，但从前文分析来看，有外出务工经历的农民积累的外部资源通常要高于从未外出务工的本地农民，因此，实际上该结果更突出反映了外出务工农民本地资源的缺失，进而可能阻碍这部分农民返乡创业。
    表8 两组人群获得外界帮助难易程度比较
    
    总结上述机制来看，外出务工经历有利于培育返乡农民工创业意愿的积极性，客观方面，在一定程度上导致这部分农民创业失败的主要原因在于外出务工造成的本地资源缺失。实际上外出务工经历对于农民工返乡创业成功率的总体影响是由上述两方面综合决定的，孰轻孰重往往还与所处时代背景有关。可以注意到，已有得出外出务工经历有益于农民工返乡创业的相关文献很多都集中在2005年以前，随着时代信息化程度的不断加深，在本文研究的窗口期内，外部社会资源获取变得更为容易，因而外出务工经历的积极作用将被大大削弱，从而会更加凸显本地社会资源缺失带来的消极影响。
    六、结论与对策建议
    本文基于中国城乡劳动力流动全国性调查数据，采用倾向得分匹配法在有效控制农民工外出务工自选择问题的情况下，更为准确系统地考察了外出务工经历对于农民工返乡创业成功概率的影响和可能的渠道机制。相比于已有相关研究，本文使用的样本更具广泛性，并且实证方法也更为稳健。在此基础上，本文研究发现：外出务工明显阻碍了返乡农民工创业，从总体效应来看，有外出务工经历的农民返乡创业的成功概率比从未外出务工的农民显著低9%左右。为了解释这一相对新颖的结果，进一步剖析外出务工经历影响农民工返乡创业的机制发现：（1）主观意愿方面，外出务工经历有助于农民增长见识、拓展视野、提升人力资本以及获取外部资源进而增强其返乡创业的主观意愿，有外出务工经历的返乡农民的创业意愿比从未外出务工的农民显著高7%左右；（2）客观条件方面，外出务工经历损害了返乡农民工个人声誉、人缘关系及社会评价等家乡所在地的当地社会资源，具体体现为创业资金从外部筹集的难度更大以及筹资渠道成本更高；此外还体现在有外出务工经历的返乡农民工能够获得外界帮助的可能性明显要低，这些因素都大大阻碍了返乡农民工成功创业的概率。
    农民工返乡创业打破了农村劳动力长期向城市和发达地区单向转移的旧格局，形成了农村劳动力双向流动的新局面。当前农民工回流趋势明显的背景下，如何有效支持农民工返乡创业、拓展其就业渠道关系到社会的稳定以及城镇化和新农村建设的协同发展。本文研究的政策启示在于：（1）需要“一分为二”地看待外出务工经历对于农民工返乡创业的作用，肯定外出务工的人力资本积累和创业意愿培育作用的同时，不能忽视其在一定程度上有损返乡农民工当地社会资源的不利影响。（2）有效识别当前农民工“返乡潮”背景下创业成功率不高的症结所在，尤其是随着时代信息化程度的不断加深，外部社会资源获取变得更为容易，因而外出务工经历的积极作用将被大大削弱，从而会更加凸显本地社会资源缺失带来的消极影响。（3）为了尽量规避本地社会资源缺失对于农民工返乡创业的外部信用筹资的不利影响，一方面需要构建农民工返乡创业行为主体的创新信用体系，例如大力实施“农村信用工程”项目；另一方面可以着力推进金融供给侧改革，为这部分拥有高涨创业积极性的返乡农民提供更为灵活、简化、优质的贷款服务。此外，还应着力建立国家财政、社区服务等全方位的返乡农民工创新创业扶持体系。
    参考文献
    [1]DUSTMANN C,SAMUEL B,RICCARDO F.Return migration:the European experience[J].Economic Policy,1996,11(22):213-250.
    [2]LUCASRE B.The economic well-being of movers and stayers:assimilation,impacts,links and proximity[M].Paper Prepared for Conference on African Migration in Comparative Perspective,2003.
    [3]MA Z.Social-capital mobilization and income returns to entrepreneurship:the case of return migration in rural China[J].Environment and Planning A,2002,34(10):1763-1784.
    [4]FAFCHAMPS M,QUISUMBING AR.Social roles,human capital,and the intra-household division of labor:evidence from Pakistan[J].Oxford Economic Papers,2003,55(1):36-80.
    [5]MARCHETTA F.Return migration and the survival of entrepreneurial activities in Egypt[J].World Development,2012,40(10):1999-2013.
    [6]WAHBA J,ZENOU Y.Out of sight,out of mind:migration,entrepreneurship and social capital[J].Regional Science and Urban Economics,2012,42(5):890-903.
    [7]MICHELACCI C,SILVA O.Why so many local entrepreneurs?[J].TheReview of Economics and Statistics,2007,89(4):615-633.
    [8]刘光明,宋洪远.外出劳动力回乡创业:特征?动因及其影响——对安徽?四川两省四县71位回乡创业者的案例分析[J].中国农村经济,2002(3):65-71.
    [9]林斐.对安徽省百名“打工”农民回乡创办企业的问卷调查及分析[J].中国农村经济,2002(3):72-76.
    [10]王西玉,崔传义,赵阳.打工与回乡:就业转变和农村发展——关于部分进城民工回乡创业的研究[J].管理世界,2003(7):99-109,155.
    [11]汪三贵,刘湘琳,史识洁,等.人力资本和社会资本对返乡农民工创业的影响[J].农业技术经济,2010(12):4-10.
    [12]汪昕宇,陈雄鹰,邹建刚,等.我国农民工返乡创业影响因素研究的回顾与展望[J].北京联合大学学报(人文社会科学版),2018(3):86-99.
    [13]张海鹏,朱钢.返乡农民工创业的现状?意愿及问题[J].中国发展观察,2018(6):53-56.
    [14]李小瑛,赵忠.城镇劳动力市场雇佣关系的演化及影响因素[J].经济研究,2012(9):85-98.
    [15]万海远,李实.户籍歧视对城乡收入差距的影响[J].经济研究,2013(9):43-55.
    [16]王子成,赵忠.农民工迁移模式的动态选择:外出?回流还是再迁移[J].管理世界,2013(1):78-88.
    [17]明娟,曾湘泉.工作转换与受雇农民工就业质量:影响效应及传导机制[J].经济学动态,2015(12):22-33.
    [18]叶静怡,杨洋.最低工资标准及其执行差异:违规率与违规深度[J].经济学动态,2015(8):51-63.
    [19]ROSENBAUM P,RUBIN D B.Constructing a control group using a multivariate matched sampling method that incorporates the propensity score[J].The American Statistician,1985,39(1):33-38.
    [20]石智雷,谭宇,吴海涛.返乡农民工创业行为与创业意愿分析[J].中国农村观察,2010(5):25-37,47.
    [21]HURST E,LUSARDI A.Liquidity constraints,household wealth,and entrepreneurship[J].Journal of Political Economy,2004,112(2):319-347.
    [22]林毅夫,孙希芳.信息?非正规金融与中小企业融资[J].经济研究,2005(7):35-44.
    [23]刘成玉,黎贤强,王焕印.社会资本与中国农村信贷风险控制[J].浙江大学学报(人文社科版),2011(2):106-115.
    许明.外出务工经历与返乡农民工创业成功率——基于倾向得分匹配法的反事实估计[J].首都经济贸易大学学报,2020,22(04):70-79.