農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交與創(chuàng)業(yè)行為
——基于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（CFPS）的實證研究

○田旭 吳邦正 王炎

（河北金融學(xué)院管理學(xué)院，河北 保定 071051)

一、引言

黨中央極其重視人民實現(xiàn)共同富裕,而創(chuàng)業(yè)是實現(xiàn)共同富裕的重要途徑。黨的十九大報告中明確提出“激發(fā)和保護企業(yè)家精神，鼓勵更多社會主體投身創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，營造勞動光榮的社會風(fēng)尚和精益求精的敬業(yè)風(fēng)氣”的要求。2022年，黨中央國務(wù)院在一號文件《關(guān)于做好2022 年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》中，再次強調(diào)“加快實施‘互聯(lián)網(wǎng)+’農(nóng)產(chǎn)品出村進城工程，落實各類農(nóng)民工穩(wěn)崗就業(yè)政策，促進農(nóng)民就地就近就業(yè)創(chuàng)業(yè)”。

而中國自古就有典型的“人情社會”“關(guān)系社會”“人脈社會”特征，在農(nóng)村地區(qū)更加突出。目前，互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的滲透率已近60%，農(nóng)民“觸網(wǎng)”頻率越來越高，人情社會的“網(wǎng)絡(luò)”化，是否會促進農(nóng)民創(chuàng)業(yè)，推進實現(xiàn)共同富裕，是一個值得關(guān)注但尚未研究的主題，具有較強的創(chuàng)新性。在互聯(lián)網(wǎng)時代，研究農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，可以有效地了解農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策和創(chuàng)業(yè)行為，提升農(nóng)民創(chuàng)業(yè)效率、支持創(chuàng)業(yè)行為。

隨著互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的逐步普及，互聯(lián)網(wǎng)社交究竟對農(nóng)民創(chuàng)新行為有何影響，目前學(xué)者已經(jīng)開始了這方面的探索與研究。趙羚雅等學(xué)者[1-3]探討了“互聯(lián)網(wǎng)使用”“互聯(lián)網(wǎng)嵌入”等行為與農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者創(chuàng)業(yè)行為的關(guān)系。董靜等[4]、孫健等[5]認為農(nóng)村社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系往往能夠有效地促進創(chuàng)業(yè)行為。農(nóng)民利用微信、微博及其他移動互聯(lián)網(wǎng)平臺進行社交活動、拓展社交網(wǎng)絡(luò)日益頻繁，農(nóng)民間信息交流和獲取資源也變得越來越便捷。因此，對于不同地區(qū)、不同家庭和個人特質(zhì)、物質(zhì)資料基礎(chǔ)的農(nóng)民來說，其創(chuàng)業(yè)行為是否會受到網(wǎng)絡(luò)社交影響，是否會更易獲得廣泛社會資源，從而推動其開展創(chuàng)業(yè)活動，促進鄉(xiāng)村振興，便具有了重要的研究意義和實踐意義，而這卻是暫未進行深入研究的范疇。

鑒于此，本文以互聯(lián)網(wǎng)時代農(nóng)村地區(qū)的社會文化為背景，采用Probit模型考察了農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對其創(chuàng)業(yè)決策的影響。本文的邊際貢獻體現(xiàn)在三個方面。第一，雖然過去已經(jīng)有文獻討論了互聯(lián)網(wǎng)使用、互聯(lián)網(wǎng)嵌入等行為與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的關(guān)系，但研究僅僅局限于互聯(lián)網(wǎng)的使用層面，但并未聚焦于互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)民社交領(lǐng)域的應(yīng)用情況，而這可能是農(nóng)民提高創(chuàng)業(yè)概率的重要因素；第二，本文分析了土地流轉(zhuǎn)在農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響及其調(diào)節(jié)作用，探討了土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的關(guān)系，拓展了農(nóng)村創(chuàng)業(yè)研究深度，為農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)政策的制定和推行提供了一定的實證基礎(chǔ)；第三，探討了具有不同個體特征的農(nóng)民在互聯(lián)網(wǎng)社交方面影響創(chuàng)業(yè)行為上的差異，并且從社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、信息獲取效應(yīng)、融資規(guī)模效應(yīng)三方面進行了機制分析，回答了互聯(lián)網(wǎng)社交如何作用于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)這一核心問題。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）互聯(lián)網(wǎng)與創(chuàng)業(yè)

隨著互聯(lián)網(wǎng)普及度及滲透率在農(nóng)村地區(qū)的逐漸升高，大量以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的商業(yè)機會應(yīng)運而生，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為傳播媒介、生產(chǎn)力提高的工具，成為了連接農(nóng)村地區(qū)生活與生產(chǎn)的重要載體。對于互聯(lián)網(wǎng)社交與創(chuàng)業(yè)的關(guān)系，CUMMING和JOHAN[6]、REUBER 和FISCHER[7]、KIM 和ORAZEM[8]等學(xué)者認為，正是因為互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的普及和網(wǎng)絡(luò)的使用，提升了創(chuàng)業(yè)的概率和績效。

從國內(nèi)的研究來看，學(xué)者們從互聯(lián)網(wǎng)嵌入、互聯(lián)網(wǎng)使用、虛擬社會網(wǎng)絡(luò)等不同的角度展開論述，大部分學(xué)者認為互聯(lián)網(wǎng)使用顯著提高了農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)概率[5,9-12]。周廣肅和樊綱[9]使用中國家庭追蹤調(diào)查微觀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)家庭使用互聯(lián)網(wǎng)對創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)生了較為顯著的效果，相比不使用互聯(lián)網(wǎng)的家庭創(chuàng)業(yè)概率高出3%，并且認為互聯(lián)網(wǎng)促進創(chuàng)業(yè)主要是由于信息渠道效應(yīng)、社會互動效應(yīng)、融資效應(yīng)和風(fēng)險偏好效應(yīng)。周洋和華語音[10]也采用相同的數(shù)據(jù)庫，實證分析得出互聯(lián)網(wǎng)使用顯著地促進了農(nóng)村家庭的創(chuàng)業(yè)意愿，互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)村家庭的創(chuàng)業(yè)概率提升了3.83%，而原因在于互聯(lián)網(wǎng)有效地促進了農(nóng)村地區(qū)社會交往和信息獲取。莊晉財和李丹[13]認為在互聯(lián)網(wǎng)背景下，農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者可以通過運用互聯(lián)網(wǎng)有效地拓展市場空間、增加資源獲取渠道、降低資源獲取成本，從而提高創(chuàng)業(yè)機會。趙羚雅[1]認為在鄉(xiāng)村振興背景下，互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)顯著正相關(guān)，而原因在于互聯(lián)網(wǎng)的信息渠道效應(yīng)、風(fēng)險偏好效應(yīng)和社會資本效應(yīng)。姚柱等[3]從“互聯(lián)網(wǎng)嵌入”的角度分析認為互聯(lián)網(wǎng)嵌入有效地促進了農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)績效。

（二）社會網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)業(yè)

本文基于已有文獻認為，社會網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為中具有重要的中介作用，因為社會網(wǎng)絡(luò)是一般意義上所稱的“社會關(guān)系”，是社會資本理論中一個非常重要的研究主題[14]。從學(xué)者們以往的研究來看，社會網(wǎng)絡(luò)或社會資本能夠有效地降低貧困[15]、促進農(nóng)村的非農(nóng)就業(yè)[16]和農(nóng)民收入[11,15]。從農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的角度來看，社會網(wǎng)絡(luò)作為個人創(chuàng)業(yè)的有效支撐，能夠顯著地提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿[5,10,17]與創(chuàng)業(yè)績效[2-3]。

胡金焱和張博[14]分析中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)能夠顯著地促進城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為，而其對農(nóng)村家庭的促進作用更大。孫健等[5]應(yīng)用中國居民家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)意愿具有顯著的正向促進，擁有社會網(wǎng)絡(luò)越少的農(nóng)民更容易因為擔(dān)心創(chuàng)業(yè)時資金不足或缺乏創(chuàng)業(yè)關(guān)系而放棄創(chuàng)業(yè)。蔣劍勇等[12]發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)支持可以有效降低農(nóng)民的風(fēng)險感知，提高農(nóng)民對創(chuàng)業(yè)成功可能的判斷，從而提高農(nóng)民實施創(chuàng)業(yè)行為的可能性。蔣劍勇等[18]從創(chuàng)業(yè)資源的角度進行分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模能夠影響創(chuàng)業(yè)資源獲取效果。隨著2022年我國農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)滲透率超過60%，越來越多的農(nóng)民利用互聯(lián)網(wǎng)渠道進行社會交往活動，形成新型社會網(wǎng)絡(luò)，這種基于互聯(lián)網(wǎng)的社交網(wǎng)絡(luò)成為農(nóng)民進行社交活動和獲取創(chuàng)業(yè)資源的重要來源[13]。因此，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交更有利于降低社交成本、形成社會互動效應(yīng)并且拓寬信息渠道[9]，從而提高創(chuàng)業(yè)概率。同時這種互聯(lián)網(wǎng)社交行為的增加，也不可避免地擴大了農(nóng)民原有社會網(wǎng)絡(luò)，豐富的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系能夠有效激發(fā)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)熱情，更能夠有效緩解農(nóng)村地區(qū)因為創(chuàng)業(yè)資源不足而導(dǎo)致的創(chuàng)業(yè)動力缺失問題[17]。據(jù)此，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)H1：農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交有助于提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為

假設(shè)H2：互聯(lián)網(wǎng)社交可以通過擴大農(nóng)民社會網(wǎng)絡(luò)從而提高創(chuàng)業(yè)行為

（三）土地流轉(zhuǎn)

本文之所以將土地流轉(zhuǎn)納入研究范疇是因為近年來，隨著農(nóng)村地區(qū)土地確權(quán)工作的全面展開，土地流轉(zhuǎn)便有了發(fā)生的依據(jù)和基礎(chǔ)，學(xué)者們也從不同角度進行了土地流轉(zhuǎn)對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為和創(chuàng)業(yè)績效的影響分析，得到的結(jié)論也并不一致。部分學(xué)者通過調(diào)研或采用微觀數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，構(gòu)建Probit模型或采用PSM方法分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)能夠顯著增強農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿[19-22]。

而部分學(xué)者從土地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出兩個角度進行分析，認為兩者對于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響并不一致，得出了完全不同的結(jié)論。葉秋妤和孔榮[19]通過對陜西等3省1 947個農(nóng)戶的調(diào)研，采用Probit模型分析發(fā)現(xiàn)，土地轉(zhuǎn)入正向促進農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策，而土地轉(zhuǎn)出則在抑制農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的同時促進了農(nóng)民開展非農(nóng)創(chuàng)業(yè)。田勇[20]基于2016 年中國家庭追蹤調(diào)查的數(shù)據(jù)，分析得出土地轉(zhuǎn)出能顯著提高農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)可能，但土地轉(zhuǎn)入則起到了抑制作用。劉傳江等[22]基于西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，土地流轉(zhuǎn)能夠顯著增加農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性，信貸約束在兩者間起到正向調(diào)節(jié)作用，而社會保障則起到負向調(diào)節(jié)作用。王小龍等[23]使用2014年和2016年CLDS數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村土地確權(quán)對農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)是一種負向的影響。據(jù)此，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)H3：土地流轉(zhuǎn)在農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交與創(chuàng)業(yè)行為之間起到調(diào)節(jié)作用。

目前關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為影響的研究大多停留在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、互聯(lián)網(wǎng)使用、互聯(lián)網(wǎng)嵌入等內(nèi)容上，都是從相對整體的角度分析農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的滲透情況對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿或創(chuàng)業(yè)行為的影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的逐步完善和農(nóng)民對互聯(lián)網(wǎng)使用的增加，農(nóng)民利用互聯(lián)網(wǎng)手段進行社交活動無疑擴大了信息渠道來源，豐富了農(nóng)民社會資本，進一步拓展了農(nóng)民的社交網(wǎng)絡(luò)頻率和深度，但目前還沒有專門針對“互聯(lián)網(wǎng)社交”對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為影響的分析，而且機制分析中也更多地從信息角度、社會角度展開。本文認為農(nóng)村地區(qū)典型的“人情社會”特征，更有利于拉近人們之間的距離，產(chǎn)生更多的交流，從而匯集創(chuàng)業(yè)資源，交流創(chuàng)業(yè)想法，凝聚創(chuàng)業(yè)人群，更容易形成同一個“創(chuàng)業(yè)社群”。農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)的普及，更容易拉近互聯(lián)網(wǎng)時代農(nóng)民之間的“社會關(guān)系”，從而更好地幫助農(nóng)民溝通創(chuàng)業(yè)信息和創(chuàng)業(yè)資源，形成創(chuàng)業(yè)團隊。基于此，本文認為互聯(lián)網(wǎng)的滲透將進一步增加“互聯(lián)網(wǎng)社交”這一逐漸突出的行為對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的影響，再加上政策的扶持，將更加有利于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的發(fā)生，提高共同富裕的可能性。同時，土地流轉(zhuǎn)政策逐步完善，范圍逐步擴大，是近年來農(nóng)村地區(qū)非常重要的政策措施，但到目前為止，土地流轉(zhuǎn)在社會網(wǎng)絡(luò)尤其是互聯(lián)網(wǎng)社交對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為中是否具有調(diào)節(jié)作用，或如何調(diào)節(jié)創(chuàng)業(yè)行為的研究并不多見，這也是本文需要明確的內(nèi)容。互聯(lián)網(wǎng)社交對于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為概率的影響既有直接的作用，又有間接的傳導(dǎo)機制，本文認為社會網(wǎng)絡(luò)、信息獲取和融資規(guī)模是互聯(lián)網(wǎng)社交影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的中介變量，如圖1所示。

圖1 研究示意圖

三、變量選取與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心實施的中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)庫[24]，CFPS的樣本覆蓋中國絕大部分地區(qū)人口，以此反映中國社會發(fā)展和變遷的情況。CFPS數(shù)據(jù)庫于2010年開始調(diào)查，其后每兩年進行一次調(diào)查，涉及區(qū)縣、社區(qū)、家庭、個人等多個層面。本文使用的是2018 年CFPS 數(shù)據(jù)所包含的家庭調(diào)查數(shù)據(jù)和個人調(diào)查數(shù)據(jù)。CFPS 數(shù)據(jù)在2018 年共計37 354 份個人數(shù)據(jù)，剔除城鎮(zhèn)地區(qū)的樣本，剔除18歲以下和70歲以上人員數(shù)據(jù)，并刪除缺失值和異常數(shù)據(jù)后，共得到9 984個樣本。

（二）變量選取

1.因變量：創(chuàng)業(yè)行為。本文參考周廣肅和樊綱等學(xué)者的研究[1,9-10,17]，將創(chuàng)業(yè)變量設(shè)置為二元變量，根據(jù)CFPS2018 問卷中的“過去12 個月，您家是否有家庭成員從事個體經(jīng)營或開辦私營企業(yè)？”這一問題來判斷農(nóng)民是否從事創(chuàng)業(yè)行為，從而形成二元離散變量，如進行創(chuàng)業(yè)設(shè)置為“1”，不創(chuàng)業(yè)則設(shè)置為“0”。

2.自變量：互聯(lián)網(wǎng)社交。以往對于農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)的研究往往停留在是否使用了互聯(lián)網(wǎng)這一層面[1-2,9-10]，很少涉及互聯(lián)網(wǎng)社交。本文采用2018CFPS中“一般情況下，您使用互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行社交活動（如聊天、發(fā)微博等）的頻率有多高？”來進行衡量互聯(lián)網(wǎng)社交，并根據(jù)問題內(nèi)容將其轉(zhuǎn)化為每天使用互聯(lián)網(wǎng)進行社交的次數(shù)。

3.控制變量。參考已有學(xué)者的研究[1,4-5,12,16,25-26]，將控制變量分為個人層面和家庭層面，個人層面包括年齡、年齡平方、性別、婚姻狀況、教育年限、全職工作經(jīng)歷、工會成員、協(xié)會成員。家庭層面包含家庭存款取對數(shù)、家庭凈資產(chǎn)取對數(shù)、家庭總收入取對數(shù)、家庭是否發(fā)生重大事件、家庭是否獲得政府補助等。同時考慮到中國幅員遼闊，不同地區(qū)的整體發(fā)展水平極不平衡，所以控制了地區(qū)變量，將東部地區(qū)設(shè)置為“0”，中部地區(qū)設(shè)置為“1”，西部地區(qū)設(shè)置為“2”，回歸方程中均以虛擬變量形式出現(xiàn)。

4.調(diào)節(jié)變量：土地流轉(zhuǎn)。參考劉傳江等學(xué)者的做法[19,21-22]，使用2018 年CFPS 中“無論是否收取租金，過去12個月，您家是否將集體分配的土地出租給了其他人”和“過去12 個月，除去集體分配的土地，您家是否向個人或集體租用土地，無論是否需要付租金”兩個問題來衡量是否參與土地流轉(zhuǎn)，將土地流轉(zhuǎn)設(shè)置為二值離散變量，包含“參與土地流轉(zhuǎn)”和“未參與土地流轉(zhuǎn)”兩種情況，分別設(shè)置為1和0。

（三）模型設(shè)定

在考察互聯(lián)網(wǎng)社交對創(chuàng)業(yè)行為的影響時，由于創(chuàng)業(yè)行為是虛擬變量，因此使用Probit模型來進行估計，本文設(shè)定如下回歸方程：

其中，entrepreneur為創(chuàng)業(yè)行為的二值虛擬變量，若該樣本從事個體私營企業(yè)（即創(chuàng)業(yè)），則entrepreneur=1，反之則為0，internum為樣本每天進行互聯(lián)網(wǎng)社交的次數(shù)，Xi為樣本的個體特征變量的向量，Zi為樣本家庭特征變量的向量，λ為樣本所在區(qū)域虛擬變量，εi為擾動項。

（四）估計與識別策略

考慮到本文的研究設(shè)計中，個體的創(chuàng)業(yè)行為與其自身的互聯(lián)網(wǎng)社交行為可能存在一定的內(nèi)生性。首先，相同的微觀主體由于其自身行為特點和思想意識的原因，可能既影響其互聯(lián)網(wǎng)社交的頻率，同時又影響其創(chuàng)業(yè)行為，這可能會造成遺漏變量的問題。另外，互聯(lián)網(wǎng)社交在可能影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的同時，農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的增加又可能提高其本身的互聯(lián)網(wǎng)社交，用以驗證創(chuàng)業(yè)想法或?qū)ふ覄?chuàng)業(yè)資源。創(chuàng)業(yè)意味著農(nóng)民個人社會行為的增加，而這將有助于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者獲取更多資源，幫助其在創(chuàng)業(yè)過程中更好地提升創(chuàng)業(yè)成功率，兩者有可能存在雙向因果關(guān)系。因此，本文在后續(xù)的基礎(chǔ)回歸，異質(zhì)性檢驗時，均采用工具變量Probit 模型，且分別使用MLE 和兩步法以驗證結(jié)果的穩(wěn)定性。在進行穩(wěn)健性檢驗時，也采用替換變量法，以保證回歸結(jié)果的一致性。

（五）描述性統(tǒng)計

表1給出了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計，從中可以看到，有91.27%的樣本選擇不進行自主創(chuàng)業(yè)，農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)比例僅為8.70%。樣本中農(nóng)民每天進行互聯(lián)網(wǎng)社交的平均次數(shù)為0.337 次，即約每三天會進行一次互聯(lián)網(wǎng)社交活動，中位數(shù)為0，說明有相當(dāng)一部分農(nóng)民每年幾乎不使用互聯(lián)網(wǎng)進行社交活動。農(nóng)村地區(qū)當(dāng)年的人情禮金支出平均數(shù)為4 230元，中位數(shù)為2 000元，說明部分農(nóng)民人情支出金額較高，且標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明農(nóng)民人情支出差異較大。而每月外出就餐費中位數(shù)為0，說明超過50%的農(nóng)民選擇不外出就餐，沒有進行外出的宴請活動，沒有形成相對固定的社交群體，平均數(shù)為170 元，相對來說也處于比較低的位置。50%以上的農(nóng)民每月郵電通訊費用支出在150 元以下，且標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明不同的群體之間差異較大。互聯(lián)網(wǎng)信息渠道重要性的選項中，平均數(shù)為2.772，說明有超過半數(shù)的受訪者認為互聯(lián)網(wǎng)渠道是其獲取信息的重要來源。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果與分析

（一）基礎(chǔ)回歸檢驗

表2 匯報了互聯(lián)網(wǎng)社交對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)決策影響的實證結(jié)果，由于被解釋變量是二元虛擬變量，所以采用Probit模型進行分析。表2中第（1）和第（2）列均采用OLS回歸作為對照，其中，第（1）列為未加入控制變量的結(jié)果，第（2）列為加入控制變量后的結(jié)果，第（3）列為采用Probit估計的結(jié)果。從表2回歸結(jié)果中可以看出，OLS 回歸與Probit 回歸的系數(shù)符號均一致，且互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%的水平上顯著正向促進農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，也就是說隨著農(nóng)民采用互聯(lián)網(wǎng)形式進行社交活動次數(shù)的增加，其創(chuàng)業(yè)的可能性也在增加。

表2 基礎(chǔ)回歸分析

但考慮到互聯(lián)網(wǎng)社交可能存在一定的內(nèi)生性問題，即有其他的因素同時影響互聯(lián)網(wǎng)社交和創(chuàng)業(yè)行為，所以采用CFPS 數(shù)據(jù)庫中的“每月手機費（元）”作為工具變量，采用含有內(nèi)生變量的Probit模型進行估計。之所以選擇每月手機費作為工具變量是因為手機話費的金額代表著自身對外聯(lián)系的程度，顯然同農(nóng)民的互聯(lián)網(wǎng)社交程度相關(guān)，滿足工具變量的相關(guān)性，同時，話費的金額并不直接影響農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)決策，滿足工具變量的外生性。表2中第（4）列和（5）列分別為采用MLE方式和兩步法進行的IV-Probit 估計，互聯(lián)網(wǎng)社交的系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正，但比普通Probit 回歸有了顯著提升。根據(jù)MLE估計可知，其相關(guān)系數(shù)ρ值高達0.546，其系數(shù)為負，說明由于忽略互聯(lián)網(wǎng)社交的內(nèi)生性，將顯著低估互聯(lián)網(wǎng)社交對創(chuàng)業(yè)行為的正向作用，正如第（4）列互聯(lián)網(wǎng)社交的系數(shù)為1.588，比未考慮內(nèi)生性的第（3）列普通Probit回歸系數(shù)高出較多。同時如表2 第（4）列和第（5）列兩種方法進行IV-Probit 估計外生性Wald 檢驗所示，卡方值為32.59 和30.42，均在1%顯著性上拒絕了外生性的原假設(shè)，同時兩步法的第一階段F 值為358.61，遠大于STOCK和YOGO[27]提供的臨界值10，說明不存在弱工具變量問題，因此本文應(yīng)采用工具變量法進行Probit估計。

在表2 中，無論采用哪種估計方式，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對創(chuàng)業(yè)行為的影響都在1%顯著性水平上為正。對此可能的解釋是，第一，隨著農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交次數(shù)的增加，通過互聯(lián)網(wǎng)社交活動更容易獲取相應(yīng)的信息資源，頻繁的網(wǎng)絡(luò)社交活動有效地提升了農(nóng)民本身的社會網(wǎng)絡(luò)，增強了其社群屬性，從而更容易在掌握了更多信息和獲取更多資源后，開展創(chuàng)業(yè)活動。第二，互聯(lián)網(wǎng)社交有利于農(nóng)民進一步擴展互聯(lián)網(wǎng)這一渠道的信息收集，低成本的獲取創(chuàng)業(yè)信息，激發(fā)其獲取信息的需求。第三，互聯(lián)網(wǎng)社交能夠幫助農(nóng)民掌握更多的信息，了解到更多的創(chuàng)業(yè)機會與創(chuàng)業(yè)成功的經(jīng)歷，從而提升農(nóng)民對于風(fēng)險的意識，進而提升創(chuàng)業(yè)可能。第四，互聯(lián)網(wǎng)社交的增加，能夠拉近與親朋好友的距離，在其進行創(chuàng)業(yè)時能夠更容易獲取親朋、民間機構(gòu)、金融機構(gòu)的支持，從而提升其自身的創(chuàng)業(yè)可能性。因此證明了前述研究假設(shè)H1，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交有助于提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為。而這種影響的傳導(dǎo)機制，本文將在后續(xù)從三方面進行驗證。

（二）異質(zhì)性分析

互聯(lián)網(wǎng)社交作為一種相對較新的社交方式，對不同年齡的農(nóng)民個體影響程度可能不同。而且隨著個體學(xué)歷水平的提升，自身使用互聯(lián)網(wǎng)進行社交的可能性也有變化，因此不同學(xué)歷程度對于農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交是否促進其創(chuàng)業(yè)行為的概率可能并不一致。另外，不同風(fēng)險偏好水平的農(nóng)民，其自身存在一定的自我選擇，所以他們進行互聯(lián)網(wǎng)社交時是否會對創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)生影響也是本文要探討的。因此，本文按照年齡分為了45 歲及以下組和45 歲以上組，按照學(xué)歷將農(nóng)民分為了高中以下組和高中及以上組，根據(jù)調(diào)研問卷中的風(fēng)險傾向測量題項，將農(nóng)民分為了低風(fēng)險偏好組和高風(fēng)險偏好組，分別進行回歸分析。表3 匯報了分年齡、學(xué)歷、風(fēng)險偏好的回歸分析結(jié)果，均采用MLE 方法進行工具變量Probit模型回歸。

表3 異質(zhì)性分析

在A組中，無論是45歲以上，還是45歲以下農(nóng)民，互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%的統(tǒng)計水平下顯著影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，且系數(shù)為正，說明農(nóng)民進行互聯(lián)網(wǎng)社交均能夠顯著地提高創(chuàng)業(yè)行為發(fā)生的可能性。但第（1）列和第（2）列的邊際效應(yīng)并不一致，且相差將近一倍，也就是說對于45歲以下的農(nóng)民，一年時間內(nèi)平均每天多一次互聯(lián)網(wǎng)社交行為，其創(chuàng)業(yè)行為發(fā)生的平均概率高出45 歲以上農(nóng)民一倍，當(dāng)然這只是一種平均效應(yīng)，但年齡上的差異性已經(jīng)非常明顯。這可能是因為年齡較低的年輕人，他們更容易受到互聯(lián)網(wǎng)社交的影響，他們能夠獲取更多的信息，而年齡較大的農(nóng)民，他們更希望能夠獲得較為穩(wěn)定的收入，從而導(dǎo)致其創(chuàng)業(yè)概率低于年輕人，這是符合理論預(yù)期的。

在B 組中，無論是低學(xué)歷，還是高學(xué)歷農(nóng)民，互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%統(tǒng)計水平下顯著正向影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，同樣說明無論個體學(xué)歷狀況如何，互聯(lián)網(wǎng)社交對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的影響是確實存在的。只不過第（3）和第（4）列的系數(shù)和邊際效應(yīng)并不一致，而且相差較大，高學(xué)歷農(nóng)民受到互聯(lián)網(wǎng)社交影響更大，其進行創(chuàng)業(yè)的平均概率比低學(xué)歷農(nóng)民高出一倍以上。這是因為相對于低學(xué)歷農(nóng)民來說，高學(xué)歷農(nóng)民對通過互聯(lián)網(wǎng)社交所獲的信息的理解更加充分，其社會資本效應(yīng)對高學(xué)歷人群來說更加顯著。

在C 組中，同樣，無論農(nóng)民對待風(fēng)險的看法如何，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%的統(tǒng)計水平下顯著正向影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，提高其進行創(chuàng)業(yè)的可能性，只不過這種概率提高的幅度并不相同。在相同的條件下，一年內(nèi)每天多一次使用互聯(lián)網(wǎng)社交，對低風(fēng)險偏好人群來說，他們的創(chuàng)業(yè)行為發(fā)生的概率比高風(fēng)險偏好人群高出7.4%左右，也就是說低風(fēng)險偏好人群更容易受到互聯(lián)網(wǎng)社交的影響，提高創(chuàng)業(yè)的概率。這可能是因為對高風(fēng)險偏好人群來說，創(chuàng)業(yè)行為的高風(fēng)險性本就是他們能夠接受的，互聯(lián)網(wǎng)社交對于其決定是否創(chuàng)業(yè)的影響相對較小，而對于低風(fēng)險偏好人群來說，互聯(lián)網(wǎng)社交對其影響更大，其創(chuàng)業(yè)可能性提高的幅度更大，也就是說如果提供的服務(wù)或政策措施較為有效的話，低風(fēng)險偏好人群的邊際影響將更加顯著。

（三）中介效應(yīng)

為了考察互聯(lián)網(wǎng)社交提升創(chuàng)業(yè)概率的原因，本文將可能的影響因素從“互聯(lián)網(wǎng)”和“社交”兩個層面進行分解，結(jié)合前期文獻研究的基礎(chǔ)[10,14]，提出從互聯(lián)網(wǎng)社交對農(nóng)民社會網(wǎng)絡(luò)拓展、對其互聯(lián)網(wǎng)使用與信息獲取兩個方面分析，尋找間接影響渠道，同時考慮到資金對于創(chuàng)業(yè)行為的重要性[28-29]，因此也將融資納入中介效應(yīng)分析的因素中來。

1.社會網(wǎng)絡(luò)。在中國這樣的關(guān)系社會，農(nóng)民社會網(wǎng)絡(luò)往往是以地緣、親緣和血緣為基礎(chǔ)的，親朋之間的關(guān)系往往需要一定的交往和支出，來體現(xiàn)親朋之間的親疏程度。因此，本文認為互聯(lián)網(wǎng)社交之所以能夠提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性，得益于互聯(lián)網(wǎng)社交這種方式，擴展或加深了農(nóng)民的社會網(wǎng)絡(luò)，促進了農(nóng)民社會資本的形成，這種社會網(wǎng)絡(luò)又具有相對明顯的社會保障和風(fēng)險規(guī)避的功能，進而提高了農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為的可能。

本文參考胡金焱和張博[14]的做法，選取“人情禮支出”來衡量農(nóng)民社會網(wǎng)絡(luò)，使用2018 年CFPS問卷中的“包括實物和現(xiàn)金，過去12 個月，您家總共出了多少人情禮？”作為衡量農(nóng)民社會網(wǎng)絡(luò)的測量變量。同時還參考胡金焱和張博[14]、郭士祺和梁平漢[30]等的做法，使用“外出就餐費用”和“郵電通訊費用”作為社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量，采用2018 年CFPS 中的“平均每月您家外出就餐的支出是多少？”和“平均每月您家郵寄、通訊支出，包括電話、手機、上網(wǎng)、郵寄等花多少錢？”進行社會網(wǎng)絡(luò)的衡量，以保證結(jié)果的穩(wěn)健性。回歸的結(jié)果呈現(xiàn)在表4第（1）列至第（3）列中，看到無論采用哪種衡量方式，在控制其他變量的條件下，Sobel檢驗的三個指標(biāo)都拒絕了原假設(shè)。互聯(lián)網(wǎng)社交均在1%的統(tǒng)計水平下顯著正向促進社會網(wǎng)絡(luò)，進而提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為概率，在考慮到社會網(wǎng)絡(luò)的影響之后，互聯(lián)網(wǎng)社交對創(chuàng)業(yè)行為概率的影響分別減少了大約7.1%、3.6%和6.2%，說明農(nóng)民可以通過互聯(lián)網(wǎng)渠道進行有效的社交活動，進而拓展自身的社會網(wǎng)絡(luò)，積累社會資本，提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的概率，因此驗證了前述假設(shè)H2。

表4 不同中介變量的中介效應(yīng)分析

2.信息獲取。一般來說，由于農(nóng)村地區(qū)所處位置相對偏僻，與城鎮(zhèn)地區(qū)相比，農(nóng)村獲取信息的便利度和及時性往往都相對較差。而信息以及信息出現(xiàn)的時間對創(chuàng)業(yè)行為及創(chuàng)業(yè)成功率具有重要作用，農(nóng)民通過互聯(lián)網(wǎng)社交的方式卻可以有效、及時地掌握信息，從而提高自身創(chuàng)業(yè)的可能性。本文參考周洋和華語音等學(xué)者的做法[1,9-10]，選取互聯(lián)網(wǎng)信息源的重要性來代表信息獲取效應(yīng)。互聯(lián)網(wǎng)信息源的重要性用2018年CFPS中的“互聯(lián)網(wǎng)對您獲取信息的重要性？”這一問題來衡量。由表4第（4）列回歸結(jié)果可以看到，在控制其他變量的情況下，Sobel檢驗的三個指標(biāo)都拒絕了原假設(shè)。在考慮到互聯(lián)網(wǎng)信息源重要性的影響之后，互聯(lián)網(wǎng)社交對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為概率的影響減少了大約21.1%，這是一個較大的比例，說明互聯(lián)網(wǎng)社交能夠極大地提高農(nóng)民自身對互聯(lián)網(wǎng)方式獲取信息的認知，通過互聯(lián)網(wǎng)社交，農(nóng)民能夠獲取更多的重要信息，從而了解和掌握更多的外部消息，提高自身創(chuàng)業(yè)的可能性。

3.融資。創(chuàng)業(yè)行為受到資金的約束，無論是通過銀行貸款還是通過親友或社會借款，均有可能提高農(nóng)民自身創(chuàng)業(yè)的概率[29]，而一般來說，隨著農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交情況的增加，很可能增加其與親友、社會放貸機構(gòu)甚至于銀行的溝通頻次，拉近雙方的距離或利用更多的信息資源增加各渠道的融資額。本文應(yīng)用2018 年CFPS 中“您家待償貸款額（元）”“親友借款待償額（元）”“待償民間借貸總額（元）”三個題項進行衡量。表4 第（5）列至第（7）列分別代表總?cè)谫Y效應(yīng)、正規(guī)渠道融資效應(yīng)和非正規(guī)渠道融資效應(yīng)回歸結(jié)果，各列系數(shù)均表明，Sobel檢驗的三個指標(biāo)都拒絕了原假設(shè)。農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交在1%水平上顯著的正向影響總體融資、正規(guī)融資和非正規(guī)融資金額。從中介效應(yīng)的數(shù)值上看，在考慮到融資的影響之后，互聯(lián)網(wǎng)社交對創(chuàng)業(yè)行為概率的影響分別減少了大約6.4%、5.9%和2.7%，也就是說，農(nóng)民借助互聯(lián)網(wǎng)社交擴大自身的社交頻率，提高了獲得貸款和借款的可能性，從而最終提升了創(chuàng)業(yè)行為的可能。其中，銀行融資的中介作用相對來說比非銀行機構(gòu)中介效應(yīng)更大，這也是政策層面需要考慮的重要因素。

（四）調(diào)節(jié)效應(yīng)

根據(jù)李長生和劉西川[21]、王小龍等[23]的研究，土地轉(zhuǎn)出和轉(zhuǎn)入對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)都具有顯著正向影響，但并沒有文獻研究土地流轉(zhuǎn)在互聯(lián)網(wǎng)社交對創(chuàng)業(yè)行為上的調(diào)節(jié)作用。而隨著農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)政策的深入實施，農(nóng)民是否參與了土地流轉(zhuǎn)，是不是會對不同互聯(lián)網(wǎng)社交頻率的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)概率產(chǎn)生不同的影響，也是本文所關(guān)心的。土地流轉(zhuǎn)變量將樣本中所有未參與過土地轉(zhuǎn)出及轉(zhuǎn)入的農(nóng)民，設(shè)為“0”，其他情況均為“1”。同時考慮到土地的流轉(zhuǎn)既包括轉(zhuǎn)入又包括轉(zhuǎn)出，因此將土地流轉(zhuǎn)變量又分為了四種情況，分別為既無轉(zhuǎn)入也無轉(zhuǎn)出，僅僅轉(zhuǎn)入土地，僅僅轉(zhuǎn)出土地，既轉(zhuǎn)入土地又轉(zhuǎn)出土地。本文生成了互聯(lián)網(wǎng)社交與土地流轉(zhuǎn)的交互項，并采用工具變量Probit 估計，表5 第（1）列和第（2）列分別為劃分有無土地流轉(zhuǎn)時進行MLE 估計及兩步法估計結(jié)果，第（3）列和第(4)列為采用上述四類土地流轉(zhuǎn)情況時采用MLE及兩步法進行的估計結(jié)果。

表5 土地流轉(zhuǎn)調(diào)節(jié)效應(yīng)

由表5可以看到，互聯(lián)網(wǎng)社交及土地流轉(zhuǎn)均在1%水平上顯著為正，而大部分交互項則在1%的水平上顯著為負，因此本文認為土地流轉(zhuǎn)與否，對互聯(lián)網(wǎng)社交與創(chuàng)業(yè)行為概率的影響，具有顯著的負向調(diào)節(jié)作用，從而驗證了研究假設(shè)H3。也就是說，雖然土地流轉(zhuǎn)自身能夠提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的概率，但對于參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)民來說，互聯(lián)網(wǎng)社交對其創(chuàng)業(yè)的決策概率比不參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)民影響更小。這可能是由于農(nóng)民流轉(zhuǎn)土地后，都需要進行農(nóng)業(yè)耕種或者進行其他能夠產(chǎn)生收入的就業(yè)行為，都不會在互聯(lián)網(wǎng)層面上影響農(nóng)民進行社交的頻率和次數(shù)，農(nóng)民在網(wǎng)絡(luò)社交中所花費的時間和帶來的歸屬感并沒有產(chǎn)生比較大的變化。

五、穩(wěn)健性檢驗與內(nèi)生性處理

（一）穩(wěn)健性檢驗

根據(jù)本文所做異質(zhì)性分析及調(diào)節(jié)效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，上述模型中互聯(lián)網(wǎng)社交的顯著性與系數(shù)符號均保持一致，在一定程度上已經(jīng)體現(xiàn)了結(jié)論的穩(wěn)健性。同時本文采用替換變量法繼續(xù)驗證模型的穩(wěn)健性。一般認為農(nóng)民進行互聯(lián)網(wǎng)社交的重要性越大，其利用互聯(lián)網(wǎng)進行社交的可能性和次數(shù)就會越高，因此本文采用互聯(lián)網(wǎng)社交重要性作為互聯(lián)網(wǎng)社交的代理變量，重新衡量回歸結(jié)果。本文使用2018 年CFPS 中的“使用互聯(lián)網(wǎng)時，社交對您有多重要”題目來衡量農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交（level），進行相應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗，由于部分樣本在該題項中選擇“不適用”，所以僅使用回答了該問題的4 360 個樣本值。表6 中第（1）至第（4）列分別報告了混合OLS、普通Probit、和MLE 及兩步法工具變量Probit回歸的結(jié)果，其中互聯(lián)網(wǎng)社交重要性變量的系數(shù)大部分均在1%統(tǒng)計水平上顯著為正，同互聯(lián)網(wǎng)社交變量的回歸模型保持一致，且F 值大于10，Wald檢驗P值為0.000。

表6 穩(wěn)健性及內(nèi)生性檢驗

（二）內(nèi)生性

上述工具變量回歸結(jié)果顯示，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對創(chuàng)業(yè)行為具有顯著正效應(yīng)，同時采用工具變量進行了內(nèi)生性的檢驗和糾正，為了避免遺漏變量和雙向因果問題，進一步驗證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還使用“同一個村居的農(nóng)民平均互聯(lián)網(wǎng)社交次數(shù)”情況作為農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交的工具變量糾正可能的內(nèi)生性問題。因為一個村莊的農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交頻率的狀況反映了一個地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)狀況以及同一個村莊農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)社交的頻繁程度，所以同樣可能會影響微觀主體的互聯(lián)網(wǎng)社交，但地區(qū)的其他人使用互聯(lián)網(wǎng)進行社交活動的總體情況又不會對創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)業(yè)直接影響，所以理論上來看符合工具變量的外生性要求。因此本文選擇村居的平均互聯(lián)網(wǎng)社交情況作為工具變量。

表6 中第（5）至第（6）列分別使用MLE 及兩步法進行回歸，并報告了上述工具變量回歸的兩種估計結(jié)果。由表6可以看到，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交作為解釋變量，平均互聯(lián)網(wǎng)社交作為工具變量，第一階段的回歸結(jié)果在1%的水平上顯著為正，從而表明本村農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交平均數(shù)對個體農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交具有顯著正向影響，所選取的工具變量與原解釋變量具有強相關(guān)性。第一階段F值為415.67，遠大于臨界值10，這說明本村平均互聯(lián)網(wǎng)社交對農(nóng)民個體互聯(lián)網(wǎng)社交具有較強的解釋力，不存在弱工具變量問題。Wald外生性檢驗拒絕了農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交不存在內(nèi)生性的原假設(shè)，這說明原估計結(jié)果與工具變量回歸結(jié)果存在顯著的差異。在糾正了內(nèi)生性后，農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對創(chuàng)業(yè)行為仍然在1%的水平上顯著為正。

六、結(jié)論與啟示

本文基于2018年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）的數(shù)據(jù)，從微觀層面實證研究了農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交對其創(chuàng)業(yè)行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)進行社交活動有助于形成更加緊密的社會關(guān)系，提升農(nóng)民的社會網(wǎng)絡(luò)范圍，提高創(chuàng)業(yè)傾向，從而進一步提升農(nóng)村地區(qū)整體的經(jīng)濟活躍水平、增加農(nóng)民收入、改善農(nóng)村家庭經(jīng)濟狀況。第二，土地流轉(zhuǎn)能夠有效調(diào)節(jié)農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交與創(chuàng)業(yè)行為之間的關(guān)系，相對于進行了土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)民來說，未進行土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)民，互聯(lián)網(wǎng)社交對其創(chuàng)業(yè)行為的影響更大。第三，從農(nóng)民年齡、學(xué)歷、風(fēng)險偏好三個方面進行異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，對低年齡、高學(xué)歷、低風(fēng)險偏好的農(nóng)民來說，互聯(lián)網(wǎng)社交促進其創(chuàng)業(yè)行為的可能性更大。第四，解釋機制發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)社交通過社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、信息獲取效應(yīng)以及融資規(guī)模效應(yīng)來促進農(nóng)民創(chuàng)業(yè)。

基于以上研究結(jié)論，提出如下建議：第一，搭建更加完善的農(nóng)村地區(qū)“互聯(lián)網(wǎng)”基礎(chǔ)設(shè)施。在城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)下農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平相對落后，創(chuàng)業(yè)是幫助農(nóng)民增收、活躍農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟的有效手段和重要的助推器，通過搭建更加完善的“互聯(lián)網(wǎng)”基礎(chǔ)設(shè)施，提高農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)社交頻率，有利于推進農(nóng)村地區(qū)的創(chuàng)業(yè)熱潮。第二，提高農(nóng)民線上社群活動。本文發(fā)現(xiàn)進一步搭建農(nóng)村地區(qū)便捷的社交渠道，形成農(nóng)村地區(qū)主題鮮明的線上社群圈子具有重要的意義。構(gòu)建在線社群，需要政府或農(nóng)村非政府機構(gòu)協(xié)助搭建社交渠道或提升社會活動頻次和多樣性，不定期舉辦多種主題的線上或線下社群活動，形成更加有效、主題鮮明的線上社群。第三，進一步擴大農(nóng)民社會網(wǎng)絡(luò)資本、信息獲取渠道和金融服務(wù)支持渠道。因此針對農(nóng)民提供更廣泛的基礎(chǔ)社交平臺、專業(yè)化信息獲取渠道和交流平臺，設(shè)計和運營針對農(nóng)民的線下微活動廳，進一步降低銀行等正規(guī)融資渠道的貸款門檻。第四，合理安排和推進農(nóng)民土地流轉(zhuǎn)。土地流轉(zhuǎn)政策能夠有效地盤活農(nóng)村限制性生產(chǎn)資源，但卻在一定程度上降低了互聯(lián)網(wǎng)社交對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為提升的概率，建議在土地流轉(zhuǎn)的同時，適時啟動和深化“土地轉(zhuǎn)出農(nóng)民創(chuàng)業(yè)技能培訓(xùn)”和“土地轉(zhuǎn)入農(nóng)民現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)經(jīng)營培訓(xùn)”等針對性政策，從而削減上述抑制效應(yīng)，提升農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性和成功率。第五，針對互聯(lián)網(wǎng)社交影響更大的群體，提供合理基礎(chǔ)服務(wù)。創(chuàng)業(yè)具有較強的示范作用和帶動作用，所以政府或第三方機構(gòu)應(yīng)針對性地為農(nóng)村低年齡、高學(xué)歷、低風(fēng)險偏好的農(nóng)民，提供更加廣泛的線上社交平臺與渠道，引導(dǎo)其加盟或參與成熟商業(yè)模式及經(jīng)營品牌，提高其創(chuàng)業(yè)成功率，從而帶動更多農(nóng)民創(chuàng)業(yè)致富，早日實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興美好局面。