城鄉個體經營者從業行為的決策差異及動機

項云帆

[摘? ? 要] 個體工商業在中國經濟發展中占有重要地位，城鄉居民從事個體工商業的動機包括主動拉入和被動推入。通過運用面板probit模型探討影響個體工商業者從業行為的推拉因素，再運用非線性面板Probit Oaxaca-Blinder差異分解對城鄉個體工商業從業行為差異進行分析后發現：個體工商業的從業行為受微觀特征、社會經濟和區域市場化發展程度影響，城鄉存在顯著差異；教育可以解釋大部分城鄉個體工商業從業行為差異，失業率與個體工商從業者的城鄉戶籍差異存在顯著的負相關；“推拉”城鄉居民從事個體工商業存在異質性，其可區分和解釋個體工商業作用更偏重于創業還是謀生，并影響到個體工商業的成功與失敗。同時，選擇、進入和持續從事個體工商業決策的影響因素及城鄉差異具有一致性，退出（涉獵）的行為受到更多因素影響。政策啟示：1.從當前生育率下降及老齡化社會臨近來看，撫養小孩人數增加有利于個體工商業，促進個體工商業政策有利于緩解生育率下降趨勢；2.提升和完善區域市場化程度，可以為“雙創”和個體工商業發展創造良好的環境，應在經濟不發達地區大力推行當前的全國統一市場建設政策；3.教育是發展個體工商業、“雙創”、減少城鄉差異最重要的影響因素，應制定和提供更廣泛、更普惠的社會大眾教育政策，以幫助城鄉個體經營者創業而不只是謀生。

[關鍵詞] 個體工商業；城鄉經濟；城鄉差異；推拉理論；創新創業；個體經濟；就業問題

[中圖分類號] F063.4；C913.68? [文獻標識碼] A [文章編號] 1002-8129（2024）02-0070-16

一、引言

改革開放以來，城鄉個體經營得到快速發展，為我國經濟增長作出了重要貢獻。截至2021年底，全國登記在冊個體工商戶已達1.03億戶，約占市場主體總量（1.54億戶）的2/3①。廣義上一般視個體經營為自就業的方式之一，然而，個體經營與自就業在稅收、經營風險等方面存在顯著差異，其創業效應相較于自就業更為明顯。個體工商業被視作創業的一個渠道，并且是當下新業態之一，如一段時間就業一段時間個體經營，或白天就業下班后個體經營。因此，以個體經營作為分析對象具有較強的現實意義。

城市化進程帶來農村富余勞動力遷移，產業升級和供給側結構性改革影響著就業形勢變化，“雙創”支持政策促進創業浪潮及新的就業形態形成。城市與鄉村勞動者存在較大差異，教育及工作經驗是識別個體經營是創業渠道還是不得已的謀生手段的潛在變量之一，分析推動或拉入個體工商業的微觀特征因素和創業動機，以及社會經濟及區域發展對其的影響，有利于實現精準政策制定，這是此研究的主要目的。

個體工商業是一個變化的存量指標，通過分析個體經營決策的選擇（處于個體經營）、進入（從其他業態轉入）、持續經營（連續兩個調查期間處于個體經營）以及涉獵（退出，從個體經營中退出進入其他業態）?，F有研究中，并沒有將退出（涉獵者）群體區分開來，但對個體經營的退出（涉獵者）和持續經營的影響分析，有助于更好地理解新就業形態，如半職業組合勞動者的觀念及數量上顯著增加的原因，有利于了解新就業形態在社會經濟發展中的具體作用。本研究更貼近當前真實的中國市場經濟場景，為勞動者的就業與個體經營相互轉移及混合行為提供了微觀計量證據，并解釋了中國個體經營異質性，以及個體工商業增長原因。

為揭示個體經營樣本隱藏的差異，以識別勞動者從事個體經營的動機，和不同亞組間的個體經營異質性程度，本研究通過分析影響個體經營決策的優勢或劣勢特征，研究城鄉差異影響因子及推拉作用。研究結果有助于理解個體經營者是主動創業還是被動謀生，其可解釋個體經營中的異質性，并表明單純將個體經營視作創業或者自就業而進行研究是不甚合理的。

二、理論分析及文獻綜述

國內目前對于個體工商戶從業行為的分析還較少，實證上大多將個體工商業歸屬于自就業，也有部分研究將其歸為創業。

由韋伯的劣勢理論、萊特的保護市場理論、布萊克的中間人少數理論可知，具有某些不利屬性的族群及個體，因為在就業上受到社會排斥，而不得不選擇自就業。Confurius、Gowricharn和Dagevos在對非洲不同國家移民就業選擇進行研究后發現，移民就業行業分散，弱勢群體處于地位底層，主要在比較差的部門就業[1]。在對族群自就業差異的研究中，Robert W. Fairlie發現選擇自就業，父輩因素可以解釋大部分的族群差異[2]。Chaudhary研究表明種族和代際地位影響到自就業及其產業部門[3]。Min和Kim研究發現美國的90后亞洲移民特別是亞洲移民二代，選擇自就業的可能性相對于70后更小。受過較好教育的移民二代，相對于其祖父輩，在就業過程中不利性更少[4]。Aldén和Hammarstedt發現在瑞士，由于財務資本因素，移民在信貸市場上受歧視，非歐移民比歐洲移民更受歧視。移民主要在零售、貿易和服務行業選擇自就業[5]。寧光杰和段樂樂根據2011年全國流動人口動態監測的廣東和浙江兩省數據，發現戶籍隱含的公共服務政策顯著提高了流動人口選擇自我雇傭的概率及收入，戶籍對從事自我雇傭的影響更大[6]。

個人選擇自就業受外部和不可控因素的影響。影響勞動者選擇自就業還是有薪就業的因素存在較大爭議。在失業研究文獻中，對自就業認識存在兩個對立的觀點：（1）自就業是進入勞動力市場就業的捷徑；（2）存在就業劣勢而不得不進入自就業[7]。Dawson和Henley將創業與“推”和“拉”因素相聯系，拉力因素主要表現為積極的動機和原因吸引勞動者加盟，推動因素主要表現為負面的動機和原因迫使勞動者選擇這種類型的工作，因而（1）消極的原因和動機，必然“推”動被迫創業；（2）由積極因素、動機和有利的勞動力市場環境自我驅動“拉”入創業[8]；Fossen和[Büttner]認為推動型創業者在沒有失業的情況下不會開始創業。拉入型創業支配著男性和女性的創業活動，且更可能創新，并對宏觀經濟績效產生正影響[9]。由經濟衰退期失業增長導致的自就業增長可以以“推”模型解釋；而自主創業、創辦小型企業以及能根本推動經濟長期增長的創新創業，可解釋為經濟增長時，市場復蘇、繁榮帶來的創業和創新增長[10]，進而作為預測未來經濟增長的信號指標。

全球創業監測（GEM）區分創業為：機會型和必然型創業。機會型創業的動機是為了抓住機會，而必然性創業是因為需要這樣做[11]。Block和Wagner從理論上解釋了必然性和機會性創業者在特征、能力和探索機會上的差異。機會創業者相對于必然的創業者尋求更多的盈利機會[12]。因此，從失業中走出的初創企業生存率明顯低于其他初創企業，且它們經常出現在進入壁壘和資本金要求較低的行業，員工人數有限，且企業成長速度較慢[13]。

新的就業形態出現，混合型創業者可以同時創業和就業[14]，在受過高等教育的專業人士群體及知識密集型和創新型行業中特別流行這種形式[15]，它在難以放棄有薪工作和創立自己的商業之間提供一個誘人的橋梁，并為厭惡風險的勞動者提供了一個了解創業環境的方式[16]。雖然Solesvik認為這些混合型創業者群體應該被視為一個同質群體，因為其可以完全保持全職就業，其他時間全時自就業[14]。但Schulz、Urbig和Procher認為這一群體的勞動者不是同質的，受教育程度高的相較于受過較少教育的同行之間，創業行為存在差異[17]。

然而自就業是否為創業者，也引起較大爭議。大量的研究將自就業視為創業者[18-19]。自就業僅因為收入風險和不一定需要創新而被認為是最簡單的企業家類型（創業者）[9]。質疑者認為自就業和創業者之間存在區別，并認為自就業并不能反映真實的創業水平[20]。但自就業仍然被視為創業者的一個重要替代變量，雖然不是一個理想的代理變量[21-22]。筆者認為在中國，個體工商業者突破1億，相對于自就業，在反映創業者方面，更可以視作一個重要且更理想的替代變量。

微觀特征上的差異影響到個體經營的成功與失敗。Robert W. Fairlie和Alicia M. Bobb分析黑人所有企業和白人所有企業從銷售、利潤、就業和生存等方面存在差異，發現白人所有企業成功率遠高于黑人所有企業，認為黑人家庭缺乏家族企業商務經驗，家庭角色、繼承和與商業相關的人力資本是成功差異原因[23]；Petrova研究非全職工作企業和個體風險忍受的關系，發現個體選擇非全職工作是為了獲得基本工作經驗，且其選擇和個體特征相關[24]。

正規教育（教育）或非正規教育（職業）是自就業進入的重要決定因素，因為它有助于自營職業者充分了解情況，提高發現商機效率，提高商業發現和業務質量，以及提高企業的效率、增長、壽命和穩定性[22][25]。但是這些創業的技能不太可能僅僅體現在正規教育中，仍有無法觀察到的因素影響到一個人成為自就業者，教育的影響可能被產業間差異所掩蓋[26]。

國內研究分析了個體工商業的作用。陸萬軍等發現就業的非正規性和缺乏城鎮職工基本社會保險是阻礙農民工融入城市的重要因素，農民工群體主要在私營企業和個體工商戶部門就業，就業的部門特征是導致非正規就業比重高且職工基本社會保險覆蓋率過低的主要原因[27]。陳剛發現政府管制下創業活動成本提高，且導致個人創業概率顯著降低，政府管理對“低社會網絡組”和“低收入組”創業概率的影響顯著，但對“高社會網絡組”和“高收入組”的創業概率影響不顯著[28]。曹永福等認為自我雇傭一直是農村勞動力遷移的重要選擇，且給農民工帶來的收入增長幅度較小[29]?？鬃娓J為個體工商業對吸納失業和增加城鄉居民收入而言，無論在發達地區還是不發達地區都具有重要的作用。個體工商戶在社會融資中處于邊緣化，個體工商戶的金融服務存在高的系統性風險[30]。

自就業研究中，一方面將個體經營視作自就業，另一方面將自就業作為一個完整業態，并視為一個黑匣子而忽視其異質性。研究者未能分析暫時自就業、進入和退出自就業，以及在自就業和有薪就業的邊緣、從就業轉入到自就業并較長時間從事自就業等個體之間的差異。本研究的目的是揭示個體經營業隱藏的差異，以識別創業者從事個體經營的動機，以及不同亞組間的個體經營異質性程度。因此，本研究也仔細分析在個體工商業和其他行業之間循環動態變化群體即涉獵者（退出），并認為有必要分析選擇、進入、持續和涉獵（退出）個體工商業影響因素及異質性。

然而，值得注意的是，個體經營從業行為存在不確定性，理論上，雖然相對于自就業行為的異質性，個體經營具有更多的同質的穩定屬性。個體經營受確定性屬性如先天的性別、戶籍影響，然而依賴于個體的穩定屬性集的論點必然是不完整的，因為導致個體經營因素不同的時間點可能隨時發生變化。因此，本研究的探索也包括后天特征、社會經濟和地理特征這些影響因素。

三、數據來源與描述性統計

中國經濟發展和城市化進程使得城鄉勞動者的社會經濟和人口特征呈現較大差異，家庭結構及傳統觀念變遷“推”或者“拉”入個體經營，進而對城鄉勞動者選擇、進入、退出（涉獵者）、持續個體經營決策會產生不同影響。研究不同于私營企業或其他性質企業就業研究，個體工商戶進入、退出、持續經營往往難以由現有經營者的收入進行衡量。因此，本研究過程只針對較穩定的因素，如對微觀特征進行分析。

自變量用于分析可觀察的社會經濟和人口特征，變量構成如下：

1.個體人口特征：先天特征變量如性別、年齡，先天及后天單向可變特征，如戶籍等。

2.工作能力（反映后天努力及個人能力變量）：工作經驗、教育水平。

3.家庭特征：婚姻狀態（未婚、已婚、同居、喪偶和離異）、孩子（18歲以下），家庭長輩人數（居住一起）。

4.社會經濟與區域發展變量：失業率（反映宏觀變化對個體工商業選擇影響）、市場發展程度變量（區域發展影響）。

定義個體經營涉獵者為：涉足個體經營一段時間后，再轉為就業的經營者；持續者是連續從事個體經營者，他們花更多的時間，因而比涉獵者更依賴個體經營。持續者以個體經營完成積累就可能形成更大的企業，并可能雇傭其他就業人員，因此，個體經營時間長短對區分個體經營者中這兩類子群體起著至關重要的作用。同時，它也意味著一個經驗積累和學習的過程，通過這個過程，個體經營者可以隨著時間的推移更多地了解自己的能力，并了解他們是否有能力繼續從事這個行業。因此，綜合分析和考慮了個體經營從業行為（選擇）和一段時間變化狀態（進入、持續和涉獵）四種狀況。變量定義表如下：

個體特征變量和社會經濟中，戶籍、教育水平和工作經驗、小孩為主動選擇變量，年齡、性別、失業率、一起居住長輩數、市場發展指數（就個體工商戶從業位置而言）為被動選擇變量。

數據來自北京大學“985”項目資助、北京大學中國社會科學調查中心執行的中國家庭追蹤調查（CFPS）。樣本期間為2010-2017年，其中2011、2013、2015和2017年數據因較少對應歸到2010，2012、2014和2016年構成共4期混合面板數據。樣本數據特征見表2。

從表2來看，調查樣本非常集中，教育水平主要集中于大專以下。農業人口學歷除自考大專和本科外，也主要在高中及以下，因為農業戶口考上大學遷移為非農戶口，樣本中農業人口學歷絕大部分限于高中。撫養小孩數量和贍養長輩（同?。?0%以上為0；婚姻中已婚占比78%左右。

戶口以農業戶口為主，占比約為70%，女性樣本占比50%左右。農業和非農樣本中個體工商戶占比如圖1。

由圖1，雖然農業戶口在是否、轉入、退出和持續經營的個體工商戶的勞動力人數超過非農戶口，但從比例來看，非農戶口均比農業戶口人數多。其中，樣本數非農個體工商戶占比約8.1%，與全國統計數據接近。

四、研究模型與實證結果

（一） 研究方法及模型

分析由兩部分組成：首先，運用Probit模型探討個體工商戶決策，取個體工商戶經營決策行為虛擬變量。當[y]取值[0 1]時，模型如果為logit或者probit模型，設模型[ys=F（βs′xs）]，其中，[s]取值[u]、[r]，u為非農變量，r為農業戶籍變量。

1. 面板Probit模型

構建模型如下：

[Prob（Yi=jxi）=pij=exp（x′iβj）i=1mexp（x′iβj），]

[ j=1，…m，i=1，…n]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

依賴于平均邊際效應估計解釋回歸模型，運用穩健誤差以彌補由面板數據所帶來的解釋變量系數任何錯誤膨脹。對于個體i，相對于y取j概率，第k個回歸變量一個單位的變化對概率影響的邊際效應MEs為[31]：

[MEijk=?Pr（y=jx）?xk=?pij?xi=pij（βj-βi）]? ? ? ? （2）

2. Oaxaca-Blinder二值非線性分解

其次，Probit Oaxaca-Blinder分解分析個體工商戶的城鄉差異，Fairlie以及Bauer T K和Sinning M將Oaxaca-Blinder分解拓展到二值的非線性分解，以研究美國少數族裔與主流民族經營家族企業的成功率差異及影響因素[2]，其運用Taylor展開，將logit、probit等非線性模型轉化成線性模型，然后進行差異分析[32-33]。非線性分解最終轉化為：

[yu-yr≈iNuF（βr′xiu）Nu-iNrF（βr′xir）Nr+iNuF（βu′xiu）Nu-iNuF（βr′xiu）Nu] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

方程（3）中，[N]為各群體的樣本數，[y]為各群體的樣本平均概率。[iNuF（βr′xiu）Nu-iNrF（βr′xir）Nr]測度的是自變量變化所導致的差異， [iNuF（βu′xiu）Nu]

[-iNuF（βr′xiu）Nu]測度系數的變化。Mazeikaite G.、O Donoghue C.和Sologon D. M.運用非線性Probit OB分解分析收入、財務約束和教育對貧困群體健康的影響[34]。

（二） 實證結果

分析因變量及模型共4種，分別為是否從事（模型1）和進入（模型2）、涉獵（退出）（模型3）和持續經營（模型4）。表3模型2-4分析個體工商業進入、持續還是涉獵（退出）（sein、sedur、seout）意愿影響因素。與個體工商業選擇（seis）分析相比，2010年為基準。因此，個體工商戶意愿動態變化分析只有2012、2014和2016年3期樣本。面板probit隨機效應模型及變量均值處邊際效應分析結果如表3。

（三） 影響個體工商業從業行為的“推”“拉”因素

1. 個體特征的影響

性別虛擬變量（male）：回歸系數為正（0.339）且統計上顯著性（p < 0.001）。由此可見，男性對個體工商業的選擇（seis）意愿具有顯著的正效應、邊際效應（0.0280），男性與女性選擇個體工商業的差異在0.1%的水平上顯著，結論表明相對于女性，男性選擇個體工商業的概率高2.8%。在從其他行業選擇進入個體工商業（模型2，sein），男性相對于女性，其概率顯著高0.84%，持續（模型4，sedur）的概率顯著高 1.06%。然而，涉獵或從個體工商戶經營中退出（模型3，seout）的概率也顯著地高0.79%，且P值均小于0.001。

年齡（birthyr）：由模型1（seis），回歸系統為負（-0.0273）且在99.99%的置信水平上高度顯著，表明年齡的增長降低了從事個體工商業的選擇（seis）意愿。由模型2-4，在0.1%的水平上，年齡增長亦顯著地降低了進入、持續和涉獵的概率。由邊際效應，統計0.1%的水平上顯著，但其降低的概率均較低。

戶籍虛擬變量（idhk）：由模型1（seis），回歸系數雖然為正，然而統計上并不顯著，這說明城鄉戶籍變量本身對選擇個體工商戶意愿并不存在顯著差異，同樣地，由模型2-4的進入、退出與持續模型實證結果，回歸結果不顯著，這正好反映了個體工商業的靈活性及無門檻優點。

2. 工作能力的影響

教育水平（afat）：回歸系數為正（0.0756）且在0.1%的統計水平上顯著，結論表明教育水平越高，從事個體工商業或者創業的（seis）概率越大，由邊際效應，基于對教育水平的賦值方式，教育水平每增加一個檔次，選擇從事個體工商業或者創業（模型seis）的概率增加0.63%。同樣地，教育水平提升增加從其他行業進入（模型sein）的概率0.22%，增加持續個體工商業或創業（模型sedur）的概率0.32%。然而，由于教育水平提升，教育水平高的勞動者相對于教育水平低的勞動者，更容易就業，因而也增加了涉獵或者退出（模型seout）的概率0.15%。

工作經驗（worky）：由表3，模型1（seis），工作經驗變量回歸系數統計上顯著為正（0.0157），由邊際效應，工作經驗每增加一個單位，選擇（seis）個體工商業的概率增加0.13%。由模型2（sein），雖然系數（0.0065）1%統計水平上顯著為正，且邊際效應結果（0.0004）表明工作經驗增加了進入的概率，然而，這個概率是相當低的。由模型4（sedur），工作經驗與個體工商業的持續正相關（0.0207），且每增加工作經驗一個單位，持續的概率就增加0.13%。然而，模型seout實證結果表明工作經驗的增加，也降低了退出或者涉獵個體工商業/創業的概率0.03%，模型1-4的分析結論表明工作經驗有助于提高個體工商業或者創業的成功概率。

3. 家庭特征的影響

撫養18歲以下孩子個數（nchild）：由表3模型1（seis）中，家庭孩子需要照顧的數量對于個體工商業選擇（seis）意愿具有顯著的正影響（0.0945），且1個孩子增加帶來個體工商業選擇概率增加0.78%，同樣地，增加了進入的概率0.52%，但對持續和涉獵（退出）影響并不顯著。

父母（carno）：贍養長輩對個體工商業選擇（seis）意愿雖然為負（-0.0303），但統計上并不顯著，表明并沒有顯著的影響。且贍養長輩在進入、涉獵（退出）和持續的影響統計上也不顯著。

婚姻狀態虛擬變量：以未婚為基準，離異變量回歸系數雖然為正，但統計上并不顯著（0.181），其他婚姻狀態相對于未婚，對個體工商業選擇（seis）意愿具有統計上的顯著的正影響。其中，選擇個體工商業的概率已婚高3.09%，同居高4.3%，喪偶高5.06%。已婚對進入、涉獵（退出）和持續具有顯著的正相關，增加進入概率1.91%，涉獵（退出）1.65%，持續2.35%。同居對進入、涉獵（退出）和持續具有顯著的正影響，并顯著地增加了進入的概率3.52%，但從均值處的邊際效應來看，對涉獵（退出）和持續概率影響并不顯著。喪偶對進入、涉獵（退出）和持續在0.1%的統計水平上具有顯著的正影響，并顯著地增加了進入的概率2.96%，涉獵（退出）1.49%，持續3.38%。離異雖然選擇個體工商戶概率高1.13%，且不顯著。但離異對進入、涉獵（退出）和持續正影響統計上顯著，且增加了進入概率1.1%、涉獵（退出）0.79%和持續0.91%，且統計上顯著。

4. 社會經濟與區域發展的影響

宏觀經濟環境（lue）：選擇失業率作為宏觀經濟代理變量，由回歸系數在0.1%的統計水平上顯著為負（-0.355），失業率和個體工商業選擇（seis）意愿呈負相關，且在均值處，平均失業率對數升高一個百分點，個體工商業選擇（seis）意愿顯著地降低2.94%，即失業率顯著地降低了個體工商業選擇（seis）意愿。失業率與進入、持續個體工商業意愿顯著負相關，且在均值處，降低了進入概率1.49%，持續概率1.73%，然而，與涉獵（退出）雖然正相關，但并不顯著。

區域發展程度（marketi）：區域經濟市場化程度較高的地方，對個體工商業選擇（seis）意愿亦具有顯著的正影響（0.212）。同樣地，區域發展程度正向影響了進入、持續個體工商業意愿，在均值處，區域發展程度增加一個單位，增加進入概率0.62%，涉獵（退出）0.78%，持續0.73%。

考慮到人口流動方向由西部向東部，由鄉村向城市遷移，這表明市場經濟發展有利于個體工商戶發展或對創業有促進作用。由上述實證結論，良好的外部環境有利于選擇從事個體工商業意愿。

五、“推”與“拉”因素對個體工商業者從業行為城鄉差異影響

由上述分析可見，雖然在統計中，戶籍制度對個體工商業選擇、進入、退出和持續的影響并不顯著，然而中國城鄉之間福利待遇存在顯著差異，因此，分析影響“推拉”勞動者選擇或者涉獵個體經營的影響因素，有利于制定精準扶持個體工商業或創業政策。通過對個體之間優劣勢運用非線性Probit分解（Fairlie Oaxaca-Blinder分解），分別探討影響個體工商業者選擇、進入、持續及涉獵存在的城鄉群體的差異因素。

非線性Probit Oaxaca-Blinder分解結果如表4，表中E為特征（城鄉）差異引起的個體工商業者選擇行為概率城鄉差異（稟賦效應），即可解釋的差異比，C為系數差異引起的參與個體工商業概率差異，即不可解釋的差異比（系數效應）。百分比一欄為該特征（城鄉）所引起的部分占總差異的比率。稟賦效應正的系數說明稟賦（城鄉）差異引起的個體工商業者選擇行為概率城鄉差異擴大，系數效應的負系數（不可解釋）說明由于系數不同引起的差異擴大。

（一） “推”與“拉”對個體工商業者選擇及進入、持續與退出城鄉差異影響

如表4，從稟賦效應（E）系數來看，選擇（seis）為-0.0176，進入（sein）-0.0082、持續（sedur）-0.0056，且在0.1%統計水平上顯著，說明稟賦引起的差異在顯著地減少農業和非農所引起的個體工商業選擇及進入、持續的概率城鄉差異，但對于涉獵（退出）（seout）概率，稟賦效應雖然為0.0010，統計上并不顯著，由系數效應（C）的系數均為正且0.1%統計水平顯著，表明系數效應引起的不可解釋部分減少了個體工商業者選擇，以及進入、持續、涉獵（退出）概率的城鄉差異，非線性Probit的詳細分解結果見表5。

（二） 個體工商業從業行為城鄉差異稟賦效應（可解釋）

如果某微觀特征的稟賦效應系數為正，表明在農業戶口擁有和非農戶口相同的特征變量分布條件下，該微觀特征增加了個體工商業概率的城鄉差異。

1. 個體特征對個體工商業城鄉差異影響

性別虛擬變量（male）：稟賦效應（E）系數選擇（seis）為0.0003、進入（sein）0.0001、持續（sedur）0.0001，且統計上顯著，顯示男性相對于女性，顯著地增加了個體工商業城鄉差異選擇（seis）概率1.66%、進入（sein）概率3.07%和持續（sedur）概率0.85%。但涉獵（退出）稟賦效應（0.0001）雖然為正，但統計上并不顯著。即性別對退出（seout）概率的城鄉差異影響不顯著。

年齡（birthyr）：稟賦效應（E）系數選擇（seis）為-0.0061、進入（sein）-0.0012、持續（sedur）-0.0023，且均在0.1%的統計水平上顯著，表明年齡顯著地減少了個體工商業城鄉差異選擇（seis）概率32.67%、進入（sein）概率-43.78%和持續（sedur）概率21.29%。涉獵（退出）稟賦效應（-0.0027）雖然為負，但統計上并不顯著。即性別對退出（seout）概率的城鄉差異影響不顯著。

2. 工作能力影響

教育水平（afat）：由稟賦效應來看，教育水平提升顯著地降低了個體工商業在選擇、進入、持續概率之間的城鄉差異，且減少的差異占比分別為選擇77.44%、進入230.79%、持續49.32%，雖然也降低了涉獵（退出）概率之間的城鄉差異，但統計上并不顯著。

工作經驗（worky）：工作經驗顯著地擴大了個體工商戶選擇（seis）、持續（sedur）概率城鄉之間的差異，但增加的差異占比較少，選擇2.23%、持續6.93%，從稟賦效應系數來看，工作經驗增長對個體工商戶進入（sein）、涉獵（退出）（seout）概率城鄉之間差異影響統計上并不顯著。

3. 家庭特征影響

撫養18歲以下孩子個數（nchild）：由差異分解的稟賦效應，撫養的小于18歲小孩人數選擇（seis）-0.0041、進入（sein）-0.0034、持續（sedur）-0.0014，且統計上均顯著，表明撫養小孩越少，城鄉個體工商業選擇、進入、持續概率之間的差異越小，且減少的差異占比分別為選擇21.86%、進入121.02%、持續12.95%，其中，減少進入個體工商業概率城鄉之間的差異最大。雖然孩子個數減少涉獵（退出）（seout）概率城鄉之間差異，但統計上并不顯著。

父母（carno）：贍養的長輩越多，統計上顯著地減少了個體工商業選擇（-0.0003）、進入（-0.0001）概率的城鄉差異，雖然也降低持續（-0.00001）、涉獵（-0.0001）概率城鄉差異，但統計上不顯著。

4. 社會經濟影響

宏觀經濟環境（lue）：失業率稟賦效應（E）系數選擇（seis）為-0.0007、持續（sedur）-0.0006、進入（sein）-0.0004，且均在0.1%統計水平上顯著，表明失業率顯著地減少了個體工商業選擇（seis）概率城鄉差異3.58%，持續（sedur）概率城鄉差異5.97%，進入概率城鄉差異為14.25%。然而，涉獵（退出）稟賦效應雖然為正（0.00005），但統計上并不顯著。

區域市場發展程度（marketi）：區域市場發展程度顯著地擴大了選擇（0.0084）、進入（0.0034）、持續經營個體工商業（0.0037）概率城鄉差異概率，增加差異占比分別為：選擇44.83%、進入122.06%、持續34.97%。雖然增加了退出（0.0095）概率的城鄉差異且占比155.92%，但統計上不顯著。

由表5，從個體工商業退出（seout）概率的城鄉差異影響來看，上述變量的稟賦效應均不顯著。教育水平、撫養的小于18歲小孩人數對減少個體工商戶選擇（seis）概率城鄉差異所占百分比最高，其中教育水平減少選擇概率城鄉差異約77.44%，撫養小于18歲小孩減少了差異的21.86%，其次為年齡和失業率，影響占比與進入、持續、涉獵（退出）（sein、sedur、seout）分析結論一致。

（三） 個體工商業從業行為城鄉差異系數效應（不可解釋）

系數效應說明農業戶口在擁有和非農戶口相同的特征條件下，負的系數效應微觀特征變量系數增加了該變量引起的個體工商業選擇和經營決策行為概率城鄉差異。

由表5，撫養小孩人數的系數效應顯著地減少了選擇（seis）、進入（sein）和持續（sedur）個體工商業決策概率的城鄉差異，但對退出經營決策（seout）概率影響不顯著。

失業率的系數效應僅對持續（sedur）概率的城鄉差異增加影響顯著，教育水平、市場發展的系數效應均顯著地增加了選擇（seis）、進入（sein）、持續（sedur）、退出（seout）個體工商業概率的城鄉差異。

影響個體工商業選擇（seis）概率的城鄉差異增加的系數效應變量由高到低依次為教育水平、市場發展、年齡、撫養小孩人數和贍養長輩人數；影響進入（sein）、持續（sedur）概率的系數效應由高到低依次為教育水平和市場發展；影響退出（seout）概率城鄉差異的系數效應主要變量為年齡、教育水平、贍養長輩人數。

由劣勢理論及“推拉”模型，影響城鄉選擇、進入、持續和涉獵個體工商業差異因素，有3種情形：（1）城鄉均是劣勢，但農業戶籍勞動力劣勢更大；（2）均是優勢，但城市居民優勢更大；（3）城市居民是優勢，而相對于農業戶籍，是劣勢。

（四）“推動”和“拉入”動機

由上述分析，將所有影響因素分為“拉入”因素，其對選擇、進入、持續和涉獵個體工商業具有正影響；“推動”因素，即具有負影響。這些因素也“降低”或者“增加”個體工商業從業決策城鄉差異，因而所有因素可分為四類，見表6。

由韋伯劣勢理論，具有某些不利屬性如農村戶籍勞動者以及城市失業者，更有可能進入個體工商業，作為對其在勞動力市場社會排斥的回應，且個體工商業將產生更高的回報，而免除經歷更長時間的失業。由表6可知，失業推動了個體工商業的選擇、進入、持續，并減少了城鄉的從業決策差異。這正說明個體工商業吸收了大量失業人群并且吸納了農村遷移至城市具有就業不利屬性的個體。

涉獵者（退出）與選擇和進入、持續在社會經濟和人口特征上不同。Hussein and Youssef認為由于涉獵者不能確保任何持續的個體經營或就業，因此他們是出于消極的動機而非自愿選擇從事個體經營，因為就業進入壁壘高，因此被“推動”從事個體經營，成為被推動和必要的創業者[31]。

涉獵者（退出）代表受教育程度較低的勞動者群體，從事非必須且非創業的個體經營。在Weber的弱勢理論、萊特的文化理論和布萊克的中間人少數民族理論看來，他們在社會上是被邊緣化的，且是不合格的就業者，具有不太有利的屬性（少數族裔、有文化和風俗習慣回避、體驗語言障礙、面臨信用準入差、學歷較低等等），因而被“推”到個體經營中。由此，涉獵者與持續的個體經營者相比較，在社會經濟和人口特征方面是不同的，因而受到的影響也是不同的。涉獵者在個體經營和就業之間進行嘗試，以了解最適合他們的技能或喜好，其嘗試有助于了解自己的能力以及在就業市場中的優劣特征[31]。由表6可知，涉獵者受影響的特征不像個體經營與就業那樣具有明顯的屬性，即回歸結果并不顯著。

（五）城鄉個體經營異質性

由于異質性，基于推拉模型和城鄉差異，城鄉戶籍并不顯著影響個體工商業選擇、進入和持續，但城鄉群體之間選擇、進入和持續存在顯著差異。由于失業者大多被視為不稱職，在被雇用時面臨困難，這也適用于在工作中受到歧視的工人[35]。選擇、進入和持續與涉獵（退出）的決策受推、拉因素影響存在顯著的統計上差異。微觀特征如家庭中的撫養小孩人數“拉入”并減少了城鄉個體工商業從業決策，相對于就業的嚴格時間要求，個體工商業從業的時間自由，有利于撫養小孩，然而，贍養長輩“推動”雖然不顯著，但顯著地減少了從業決策的城鄉差異。從個體特征變量來看，男性相對于女性，會更大概率選擇、進入和持續從事個體工商業，并擴大了城鄉差異，婚姻中同居、喪偶和離異三種家庭狀態也具有正的影響，并擴大了城鄉差異。個體工商業的涉獵（退出）分析結果來看，并不能從個體特征的角度來解釋。因此，解釋選擇個體經營在多大程度上“拉入”或被“推入”也顯得困難，特別是同一時間“拉入”和“推動”因素的動機混合和沖突時，這種區別就變得有點模糊。

從事個體經營的動機，基于中國城市化進程及城鄉戶籍差異的現狀，也可用“推”和“拉”模型進行理論解釋。農村勞動者進入城市，處于劣勢不利地位，缺乏勞動經驗，因而被“推”進個體經營；相反地，城市勞動者具有工作經驗，存在兩種狀況：有經驗的勞動者可以被“拉”入個體經營成為創新者，因為個體經營的固定稅收及小風險使得其成為初期創業的渠道，另一種是年齡大的勞動者因為產業升級而失業，因而被“推”入，被動成為個體經營者。

六、結論與政策建議

（一）結論

當前中國供給側結構性改革、產業升級及農業人口遷移為城鄉就業帶來壓力，解決就業壓力需要萬眾創新和大眾創業帶來更多就業機會。然而，具有一些弱勢特征的人群在就業市場上處于不平等地位。本研究分析了個體工商業從業行為影響因素及城鄉差異，探討了微觀特征、社會經濟和區域發展對個體工商業從業的“推拉”因素。主要結論如下：

1. 個體工商業的從業行為受微觀特征、社會經濟和區域市場化發展程度影響，城鄉從業行為存在顯著差異。

2 .微觀特征、社會經濟和區域發展“推拉”城鄉居民從事個體工商業，其影響存在異質性，其可將個體工商業從業行為區分為創業渠道或謀生手段，并在當前中國經濟社會中產生新的就業形態，且“推拉”因素影響到個體工商業的成功與失敗。

3. 選擇、進入和持續個體工商業決策的影響因素及城鄉差異具有一致性，退出（涉獵）的行為顯然受到更多因素影響。

（二）進一步地討論：個體經營，創業渠道還是謀生手段？

就業質量顯著正向影響個體獲得感[36]，因此必須對涉獵者和持續經營進行比較。根據關鍵特征，將選擇、進入和持續經營視作一個可控制的一系列組合的工作群體，當機會出現時，有可能充分利用個體經營和雇員創業。此時，涉獵者可能只是選擇、進入和持續個體經營而并不長久，由此，個體經營視為創業渠道。

教育、經驗有助于“拉入”個體經營，意味著創業。一方面，“拉入”的創業者是擁有高技能的勞動者，有創新能力。另一方面，不利就業屬性的勞動者更有可能被“推動”從事個體經營。因此，較高教育水平與較長工作經驗的勞動者進入個體經營意味著是創業，而較低教育水平與較短工作經驗的勞動者“推”入個體經營是由于就業市場處于不利地位。由此表明個體經營是創業的通道。

因此，教育在所有影響因素中，“拉入”個體工商業及減少城鄉差異的作用是最大的。個體經營是受更高教育的勞動者同時選擇就業和創業的一種方式，因而，教育對個體工商業的影響是第一位的。新的就業形態，即勞動者在就業和個體經營間進行轉換，或者同時保持就業和額外時間從事個體經營。

區域發展有利于個體工商業從業，并增加了城鄉差異。萊特保護市場理論認為，具有類似劣勢特征的勞動者在空間上聚集從事自就業，因此個體經營存在地理聚集區和少數族群的傳統經濟。相對于就業，個體經營這種創業形式可以讓他們快速進入、生存并利用技能進而得到更好的回報。

持續個體經營者更依賴和從事個體經營，因而和涉獵者不同，他們更有可能“拉入”和有積極的動機從事個體經營。他們具有從事個體經營所必需的屬性，且比涉獵者更具優勢。因而他們更具創業精神，類似于“拉入”創業和機會創業者。因此，持續經營者是創業者，而不是在勞動力市場中具有高天賦和熟練技能的就業者，在涉及人力資本積累、行業技能水平，以及更符合個體經營的屬性方面也不同于就業勞動者。

（三）政策含義

由“推拉”模型及個體特征對城鄉個體工商業決策影響上存在的差異，促進個體工商業的精準政策含義如下：

首先，從當前生育率下降及老齡化社會臨近的現狀來看，撫養小孩人數有利于個體工商業，贍養長輩雖然對個體工商業影響為負但不顯著，兩因素均顯著地減少了城鄉差異。因此，促進個體工商業政策有利于緩解生育率下降的趨勢。

其次，從促進個體工商業的政策來看，區域市場化程度是有益于其發展的。因此，提升和完善區域市場化程度，可以為“雙創”和個體工商業發展創造良好的環境。當前的全國統一市場建設政策，應在經濟不發達地區大力推行，本研究為此政策提供了理論依據。

最后，結合城鄉教育差距、工作經驗差異及“推拉”因素分析，城鎮居民從事個體工商業以創業為主，而農村居民則被動進入個體工商業，并對城鄉從事個體工商業的成功與否產生影響，教育是發展個體工商業、鼓勵“雙創”、減少城鄉差異的最重要影響因素，因而，應制定和提供更廣泛、更普惠的教育政策。特別是針對農村居民，需要提升教育資源的有效配置，以幫助其創業而不只是推入謀生。

總而言之，影響個體工商業決策的城鄉個體特征、社會經濟和區域發展之間存在顯著差異，因而，在制定鼓勵“雙創”和促進個體工商業政策時，應充分考慮優、劣勢個體特征對個體工商業影響的城鄉差異、區域市場化程度差異及當前社會經濟發展水平。

[參考文獻]

[1]? Confurius， D.， Gowricharn， R. and Dagevos， J.： Labour market participation of Sub-Saharan Africans in the Netherlands： the limits of the human capital approach[J].Journal of Ethnic and Migration Studies， 45（13）， 2019.

[2]? Fairlie， R. W.： The Absence of the African-American Owned Business： An Analysis of the Dynamics of Self-Employment[J].Journal of Labor Economics， 17（1）， 1999.

[3]? Chaudhary， A. R.： Racialized Incorporation： The Effects of Race and Generational Status on？Self-Employment and Industry-Sector Prestige in the United States[J].International Migration Review， 49（2）， 2015.

[4]? Min， P. G. and Kim， C.： The Changing Effect of Education on Asian Immigrants' Self-Employment[J].Sociological Inquiry， 88（3）， 2018.

[5]? Aldén， L. and Hammarstedt， M.： Discrimination in the Credit Market？ Access to Financial Capital among Self-employed Immigrants[J].Kyklos， 69（1）， 2016.

[6]? 寧光杰，段樂樂.流動人口的創業選擇與收入——戶籍的作用及改革啟示[J].經濟學（季刊），2017，（2）.

[7]? Urwin， P. J. and Buscha， F.： The role of small businesses in employment and enterprise[J].Federation of Small Businesses， 2012.

[8]? Dawson， C. and Henley， A.： “Push” versus “pull” entrepreneurship： an ambiguous distinction？ [J].International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research， 18（6）， 2012.

[9]? Fossen， F. M. and Büttner， T. J. M.： The returns to education for opportunity entrepreneurs， necessity entrepreneurs， and paid employees[J].Economics of Education Review， 37， 2013.

[10]? Haj Youssef， M. S.， Hussein， H. M. and Christodoulou， I.： Competitiveness and managerial discretion： an empirical investigation at the national-level[J].Competitiveness Review： An International Business Journal， 29（2）， 2019.

[11]? Reynolds， P.， Bosma， N.， Autio， E.， Hunt， S.， De Bono， N.， Servais， I.， Lopez-Garcia， P. and Chin， N.： Global Entrepreneurship Monitor： Data Collection Design and Implementation 1998-2003[J].Small Business Economics， 24（3）， 2005.

[12]? Block， J. H. and Wagner， M.： Necessity and Opportunity Entrepreneurs in Germany： Characteristics and Earning s Differentials[J].Schmalenbach Business Review， 62（2）， 2010.

[13]? Pfeiffer， F. and Reize， F.： Business start-ups by the unemployed — an econometric analysis based on firm data[J].Labour Economics， 7（5）， 2000.

[14]? Z. Solesvik， M.： Hybrid Entrepreneurship： How and Why Entrepreneurs Combine Employment with Self-Employment[J].Technology Innovation Management Review， 7（3）， 2017.

[15]? Petrova， K.： Part-time entrepreneurship and financial constraints： evidence from the Panel Study of Entrepreneurial Dynamics[J].Small Business Economics， 39（2）， 2012.

[16]? Smallbone， D. and Welter， F.： The Distinctiveness of Entrepreneurship in Transition Economies[J].Small Business Economics， 16（4）， 2001.

[17]? Schulz， M.， Urbig， D. and Procher， V.： Hybrid entrepreneurship and public policy： The case of firm entry deregulation[J].Journal of Business Venturing， 31（3）， 2016.

[18]? Block， J. and Sandner， P.： Necessity and Opportunity Entrepreneurs and Their Duration in Self-employment： Evidence from German Micro Data， Journal of Industry[J].Competition and Trade， 9（2）， 2009.

[19]? Lofstrom， M. and Bates， T.： Latina entrepreneurship[J].Small Business Economics， 33（4）， 2009.

[20]? Krasniqi， B. A.： Personal， household and business environmental determinants of entrepreneurship[J].Journal of Small Business and Enterprise Development， 16（1）， 2009.

[21]? Caliendo， M.， Fossen， F. M. and Kritikos， A. S.： Risk attitudes of nascent entrepreneurs–new evidence from an experimentally validated survey[J].Small Business Economics， 32（2）， 2009.

[22]? Thurik， A. R.， Carree， M. A.， van Stel， A. and Audretsch， D. B.： Does self-employment reduce unemployment？ [J].Journal of Business Venturing， 23（6）， 2008.

[23]? Fairlie， R. W. and Robb， A.： Families， Human Capital， and Small Business： Evidence from the Characteristics of Business Owners Survey[J].ILR Review， 60（2）， 2007.

[24]? Petrova， K.： Part-Time Entrepreneurship and Risk Tolerance[J].Journal of Applied Business and Economics， 20（1）， 2018.

[25]? Baptista， R. M. K. and Leit？o， J. C.： Diversification by Young， Small Firms （Summary）[J].Frontiers of Entrepreneurship Research， 30（2）， 2010.

[26]? Falk， M. and Leoni， T.： Characteristics of self-employment among university graduates[J].Applied Economics Letters， 16（10）， 2009.

[27]? 陸萬軍，張彬斌.就業類型、社會福利與流動人口城市融入——來自微觀數據的經驗證據[J].經濟學家，2018，（8）.

[28]? 陳剛.管制與創業——來自中國的微觀證據[J].管理世界，2015，（5）.

[29]? 曹永福，楊夢婕，宋月萍.農民工自我雇傭與收入：基于傾向得分的實證分析[J].中國農村經濟，2013，（10）.

[30]? 孔祖根.系統性風險下的差別待遇：麗水市個體工商戶金融服務個案研究[J].金融研究，2002，（7）.

[31]? Hussein， H. M. and Youssef， M. S. H.： In and Out of Self-Employment， Are You Really an Entrepreneur： The Rise of a New Division[J].Entrepreneurship Research Journal， 2021.

[32]? Fairlie， R. X.， W.， Robb， A. X. and M.： Why Are Black‐Owned Businesses Less Successful than White‐Owned Businesses？ The Role of Families， Inheritances， and Business Human Capital[J].Journal of Labor Economics， 25（2）， 2007.

[33]? Bauer， T. K. and Sinning， M.： An extension of the Blinder–Oaxaca decomposition to？nonlinear？models[J].AStA Advances in Statistical Analysis， 92（2）， 2008.

[34]? Mazeikaite， G.， O Donoghue， C. and Sologon， D. M.： The Great Recession， financial strain and self-assessed health in Ireland[J].The European Journal of Health Economics， 20（4）， 2019.

[35]? Haj Youssef， M. S.， Hussein， H. M. and Awada， H.： The more you value， the less you practice： a study on culture and managerial discretion[J].Cross Cultural & Strategic Management， 27（1）， 2019.

[36]? 江維國，李湘容，黃雯敏.就業質量、社會資本與農民工的獲得感[J].決策與信息，2022，（11）.

[責任編輯：汪智力]