参与“一村一名大学生工程”促进农民自营工商业了吗？

郭锦墉，彭元元

（1.江西农业大学江西省乡村振兴战略研究院，江西 南昌 330045；2.江西农业大学人文与公共管理学院，江西 南昌 330045）

一、引言与文献综述

党的十九大以来，《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》《关于深入实施农村创新创业带头人培育行动的意见》（农产法〔2020〕3号）等文件的出台，为农民创新创业提供政策支持，从而推动我国农村出现新一轮的创新创业浪潮。相较于农业创业面临更高的自然风险与市场风险，农民在工商业领域创业能够获得相对较好的比较收益。同时，政府部门通过提供资金扶持［1］、优惠补贴［2］等措施减少交易成本、降低风险，促进农民自营工商业的蓬勃发展，使自营工商业成为农民创业的重要选择途径。然而，在农村劳动力持续外出务工背景下，农村劳动力老龄化与妇女化趋势凸显，使农村人力资源质量显著下降，对农村自营工商业活跃度、持久力构成严峻挑战。此外，现有农民受限于教育培训不足［3］、缺乏科学管理能力［4］等自身因素的影响，致使农村自营工商业缺乏优质的人力资本支撑。

为解决农村人力资源质量低、人才短缺问题，教育部于2004年开展“一村一名大学生计划”，江西省于2012年开展“一村一名大学生工程”（简称“一村一大”），为农村输送大批乡村本土人才，包括大量回乡创业的农民学员［5］。对农民高等教育的投入有效驱动农村人力资本产出［6］，增加农村人才供给，尤其是能够激发农民创业活力，主要体现在：农民学员通过系统的学习，科学文化素质普遍提高；农村基层干部执政管理能力明显提升；农民接受新知识、新技术后，其自主创业行为显著增多［7-8］。自营工商业是农民创业的重要类型之一［9-10］，对农民增收、农村经济发展起着至关重要的作用。在全面提升高校乡村振兴领域人才培养的当下，探明“一村一大”对农民自营工商业的影响作用，对于进一步推动高等教育向农村发展，了解、引导、激励农民创业具有现实重要意义。“一村一大”是否促进农民自营工商业？参与“一村一大”的农民自营工商业是否存在学历层次、学习模式的学习特征差异及城乡工作地差异？本文试图回答以上问题。

农民自营工商业是学者们关注的热点问题，已有文献从个体特征［11］、家庭特征［12-13］、环境特征［14］、创业自我效能感［15］、政策支持［16］、人力资本［17］、政治资本［18］、人脉资本［19］、宗族资本［20］以及金融资本［21］等方面对农民自营工商业的影响展开大量研究。有学者对“一村一大”农民学员毕业创业情况调研发现，农民学员毕业后自主创业行为十分显著。如张曼茵［22］和张玲等［23］研究发现，“一村一大”农民学员毕业后创业率较高，超半数学员在掌握新知识、新技能的基础上，通过同学和老师的帮助成功创业。张静［24］和徐景录等［25］却认为，“一村一大”毕业生由于缺乏在农村就业创业的鼓励政策，回到农村的大多数农民学员存在着创业艰辛的困境，创业人数比例不足一半，严重影响“一村一大”毕业生回村创业的积极性和农村民主管理水平的提高。也有学者从“一村一大”农民学员的学习者特征以及学习支持服务现状视角进行研究。江小青［26］认为，农民学员专业学习主要集中在经济管理类专业上，与之相比，养殖类和种植类专业的学习者人数相对较少，且近半数学员渴求通过学习提升自身素质并运用所学知识创业致富。还有学者结合“一村一大”高等教育培养模式展开研究。赵云昌［27］和李子诚［28］认为，“一村一大”为农村可持续发展提供人才保证。在中国广大农村教育还相当落后的情况下，发展农村高等教育是开发和利用农村人才资源的一条有效途径。

尽管已有文献对“一村一大”农民学员创业展开大量研究，但仍只停留在描述统计阶段，缺乏更深入的理论探索和实证分析。随着农村高等教育成为农民创业获取所需科学知识技能、拓展人脉网络的重要学习渠道，农民自营工商业又逐渐成为农民创业的重要方式之一，有必要对此二者的关系展开进一步研究。基于此，本文根据江西省1 553份农民微观调查数据，采用二元Logit模型和PSM模型实证分析“一村一大”对农民自营工商业的影响及其学历层次、学习模式的学习特征差异及城乡工作地的差异影响。

二、理论分析与研究假说

人力资本、社会资本以及通过人力资本提升所带来的学习能力的提升和通过社会资本获得的经济资源和情感支持是农民自营工商业不可缺少的有力支撑。教育是人力资本最主要的体现，对农民自营工商业具有显著影响。受教育程度越高，农民学习能力越强，农民自营工商业概率也越大［29］。同时，人力资本往往影响农民的主观能动性［30］，结合自我效能理论分析来看，农民成功的自营工商业除了受到自身教育程度的影响，还受到对自己完成某方面工作的主观评价的影响。一般而言，农民一般自我效能感越高［31］，创业意识也越强，越有助于农民自营工商业。此外，创业也需要家庭给予经济、社会关系、人力资源等社会资本方面的支持和帮助［32］。社会资本通过规范、信任和网络形式，使农民获得社会网络中他人拥有的经济资源，并通过与他人的接触，获得有价值的信息和知识，以增强农民的知识和技能水平［33］，进一步推动农民自营工商业。从外部环境来看，外部环境因素也是影响农民自营工商业的重要因素，如城乡的政策差别、薪资待遇差别等。

（一）参与“一村一大”对农民自营工商业的影响

教育是主要的人力资本投资形式，特别是高等教育能够全面提升农民的劳动力素质和人力竞争水平，对农民具有资源作用力［34］。因此，“一村一大”作为一种高等教育形式，可以丰富农民资源资本，可能会对农民自营工商业产生影响。“一村一大”通过增强农民人力资本的知识溢出和提升社会资本的规模效应，进而提高经营管理技能，拓展人脉及拓宽获取信息渠道，通过降低创业机会识别成本，增加资金扶持渠道，从而促进农民自营工商业。此外，参与“一村一大”能够促使农民累积社会资本［35］。“一村一大”的班级学习形式使农民结交同行以及相关领域的专业人士，建立有效沟通从而获得物质与情感支持，进而累积社会资本［36-37］。基于此，提出第一个研究假说：

H1：参与“一村一大”有利于促进农民自营工商业。

（二）参与“一村一大”不同学历层次对农民自营工商业的影响

学业自我效能理论是自我效能理论在学习情境中的应用。学业自我效能感是农民对自己能否完成学习的主观评价，参与“一村一大”的农民对是否能成功完成学业任务具有主观的判断与自信。其中，学习能力效能感和发展能力效能感起主要作用［38］。学习能力效能感越强，越有助于农民形成积极观念，从而提升其广泛涉取、整合信息的能力；发展能力效能感越高，农民对自我发展能力的评价越正向，则容易激发其创造更大的经济或社会价值，毕业后则越有可能自营工商业。此外，受教育程度较高，代表劳动力在学习和工作中对新技能和新知识的学习能力较强［39］，创业效率也较高。已有研究发现，学业自我效能感在不同学习环境、不同学历层次有高低差异。徐晓烨［40］通过对653名不同学历护生调研访问发现，不同学历层次护生学业自我效能感存在统计学意义差异，硕士生学业自我效能感最强，本科生次之，专科生最低。基于此，提出第二个研究假说：

H2：参与“一村一大”学历层次越高，则对农民自营工商业的促进作用越明显。

（三）参与“一村一大”不同学习模式对农民自营工商业的影响

社会资本理论认为，社会网络越丰富，农民获取信息与帮助越容易，越有利于农民自营工商业［9］。“一村一大”的不同学习模式为农民建立社会网络提供了有利条件。“一村一大”远程网络授课模式通过设立线上学习集体，搭建在线沟通交流平台，使农民与同学、老师形成在线社会网络关系，方便农民获取更丰富的资源［41］，拓宽自营工商业识别机会渠道［42］。“一村一大”线下集中授课模式采用集中面授，农民学员组成班级集体进行学习，与同学、老师面对面的联系、互动进而可以建立互惠信任的社会关系。此外，还可以通过微信、QQ等社交平台加深农民之间的强关系、创建弱关系，进而形成稳定、深刻的社会网络关系［43］，进一步获得物质与情感的支持。基于此，提出第三个研究假说：

H3：参与“一村一大”学习模式形成的社会网络越丰富，对农民自营工商业的促进作用越明显。

（四）参与“一村一大”对农民在城乡自营工商业的影响

由于我国区域发展不平衡、城乡二元结构的客观存在，农民对城乡自营工商业的选择存在差异性。在农村，农民自营工商业具有更高的稳定性和较低失业率［44-45］，并且农民通过自营工商业累积资本速度增长较快，且收入要高于务工收入。受教育程度越高，对农民知识技能提升、管理经营发展的帮助越大，越有利于促进农民自营工商业。在城市，农民自营工商业则取决于比较优势。Wang等［46］研究发现，在城市务工的农民获得的教育回报率要高于自营工商业。由于由农村流向城市的农民会追求效用最大化从而权衡不同就业状态的成本和收益，最终选择能够实现个人净收益最大的就业状态，相较于长期务工，农民不会选择在城市自营工商业［47］。此外，受教育程度高的外出农民，相对容易在城镇劳动力市场找到较为满意的工作［48］，其自营工商业的机会成本较高。基于此，提出第四个研究假说：

H4：参与“一村一大”对农民选择城乡自营工商业的影响方向不一致。

2.3 两组患者围手术期并发症发生率比较 观察组围手术期总并发症发生率显著低于对照组，差异有统计学意义(χ2=4.659，P=0.031)。观察组随访2年，未见网片侵蚀、感染现象发生。见表3。

三、数据来源、变量选取与模型选择

（一）数据来源

本文选取数据源于两个数据集，通过合并数据集最终得到1 553份农民微观调查数据。第一个数据集是江西农业大学2019年“一村一名大学生工程”绩效评估调研数据。该调研采用随机抽样方法，通过电脑对参与江西农业大学与江西广播电视大学“一村一大”的毕业农民学员分别随机抽出1 000个样本，再以电话访谈的方式进行问卷调研，获得江西农业大学与江西广播电视大学调查样本分别为782份、658份。本文的核心问题是“农民自营工商业”，本文筛选样本条件如下：（1）年龄在21～55岁，具有农村户籍的农村劳动力；（2）不包含从业方式为公职、其他的被访问者；（3）剔除家庭总人口、家中儿童数等相关变量空白样本。剔除极端值后获得参与“一村一大”的农民样本616个。

第二个数据集是同期进行的“北大—江农”乡村振兴江西省“百村千户”数据，作为第一个数据集“一村一名大学生工程”的对照组样本，即未参与“一村一大”农民样本。“百村千户”数据库是由北京大学现代农学院与江西农业大学联合组建调研团队为开展“中国乡村振兴战略智库数据平台建设项目”，采用分层随机抽样的方式于2018年12月实时调研，涉及江西省抚州市资溪县、赣州市瑞金市、景德镇市浮梁县等12县、108村。共1080户农户，并于2019年12月进行了二期跟踪调查调查。本文筛选样本条件如下：（1）年龄在21～53岁，具有农村户籍的农村劳动力；（2）不包含从业方式为公职、其他的被访问者；（3）受教育程度为大专以下（不包含大专）。剔除极端值后获得未参与“一村一大”的农民样本937个。

（二）变量选取

1.被解释变量 本文被解释变量是指农民自营工商业情况。农民自营工商是指农民从事个体工商经营，包括批发与零售、住宿与餐饮及其他社会生产服务等。首先，根据问卷题项“2019年是否从事非农工作？”进行处理，如果被调查者的回答为“是”，则一步根据问题“是否自营工商业？”判断，如果被调查者选择为“是”，则视为农民自营工商业，赋值为1，反之，赋值为0。

2.核心解释变量 本文核心解释变量为农民参与“一村一大”情况。在“一村一名大学生工程”绩效评估调研中受访者均为参与“一村一大”的农民，赋值为1；通过筛选同期进行的“百村千户”数据，所得样本为未参与“一村一大”的农民，赋值为0。

3.控制变量 借鉴已有文献，将影响农民自营工商业的个体禀赋特征［11］、家庭特征［12-13］、宗族资本［15］人脉资本［16］、和政治资本［17］等变量纳入模型，其中个体禀赋特征包括性别、年龄；家庭特征包括家庭总人口、家中0～6岁人口数以及家中60岁以上人口数；宗族资本、人脉资本以及政治资本，分别以是否为村中大姓、2019年走亲访友数、是否当过村干部以及是否有亲戚当过村干部等指标来测量。

4.分组变量 本文分组变量包括“一村一大”学历层次分组变量、“一村一大”学习模式分组变量以及城乡工作地分组变量。学历层次分为大专和本科，再分别设置虚拟变量，定义为是否为大专班和是否为本科班；学习模式由江西农业大学和江西广播电视大学分别采取集中面授与远程学习模式，将学习模式分别设置虚拟变量，定义为是否为江西农业大学学员和是否为江西广播电视大学学员；将工作地点分为城市与农村，分别设置虚拟变量，定义为工作地点是否在农村和工作地点是否在城市。各变量的具体设置与描述性统计结果如表1所示。

变量类别变量名称定义与赋值均值标准差样本数/n被解释变量核心解释变量是否自营工商业：是=1；否=0是否为“一村一大”学员：是=1；否=0男性=1；女性=0实际年龄/岁控制变量分组变量是否自营工商业是否参与“一村一大”性别年龄年龄的平方项/100家庭总人口数家中0-6岁人口数家中60岁以上人口数是否为村中大姓2019年走亲访友数是否当过村干部是否有亲戚当过村干部是否为大专班是否为本科班是否线下集中授课模式是否远程网络授课模式工作地点是否在农村工作地点是否在城市家庭实际总人口数/人家中0～6岁实际人口数/人家中60岁以上实际人口数/人您家是否为所在村庄第一大姓：是=1；否=0 2019年春节期间走亲访友数/人是当过村干部：是=1；否=0是否有亲戚朋友当过村干部：是=1；否=0是否参与“一村一大”大专班：是=1；否=0是否参与“一村一大”本科班：是=1；否=0是否为江西农业大学学员：是=1；否=0是否为江西广播电视大学学员：是=1；否=0是否在农村工作：是=1；否=0是否在城市工作：是=1；否=0 0.307 0.397 0.677 37.565 14.766 5.517 0.548 0.784 0.382 15.982 0.182 0.352 0.354 0.099 0.243 0.252 0.355 0.645 0.461 0.489 0.469 8.390 6.411 1.824 0.739 0.894 0.486 16.709 0.386 0.478 0.478 0.298 0.429 0.434 0.479 0.479 1 553 1 553 1 553 1 553 1 553 1 553 1 553 1 553 1 553 1 553 1 553 1 553 1 450 1 040 1 238 1 252 1 553 1 553

（三）模型选择

1.二元Logit模型 本文探究参与“一村一大”对农民自营工商业的影响。被解释变量为是否自营工商业，自营工商业取值为1，否则为0，属于二元离散选择变量，因此选择二元Logit模型分析参与“一村一大”对农民自营工商业的影响。由于在实证研究中，往往可能存在选择性偏差，即农民参与“一村一大”并不是随机性的，而是依据推荐和参加成人高考的方式进行选取，因此，首先使用二元Logit模型考查在未考虑样本自选择所带来的偏差估计，之后使用PSM模型进行因果推断，确保结果具有稳健性。构建二元Logit估计模型如下：

式（1）中，αi PEASTUDENTS表示第i个农民是否参与“一村一大”，δ1CONTROL表示第i个控制变量影响因素（包括性别，年龄，年龄平方项/100，家庭总人口数，家中0～6岁人口数，家中60岁以上人口数，是否为村中大姓，2019年走亲访友数，是否当过村干部，是否有亲戚当过村干部），εi表示难以观察到的其他有可能会对样本造成影响的因素，即随机误差项。

2.倾向得分匹配模型（PSM）由于参与“一村一大”存在自选择偏差造成的内生性问题，是否参与“一村一大”是内生的，二元Logit回归时会产生估计偏差，故本文采用倾向得分匹配法（PSM），基于反事实依据，进一步探究参与“一村一大”与农民自营工商业的因果关系。根据处理变量将样本分为两组：处理组和对照组。若该农民参与过“一村一大”即为处理组，对照组为未参与过“一村一大”的农民。本文选取的“一村一名大学生工程”绩效评估调研数据中受访者均为参与“一村一大”农民，即实验组；从“北大－江农”乡村振兴江西省“百村千户”数据中选取学历为大专以下（不包含大专）样本确定为对照组，这是由于农民参与“一村一大”可以获得大专和本科学历文凭，为防止对照组中包含大专以上学历样本，导致样本重复，确定大专以下学历（不包含大专）为未参与“一村一大”样本，即对照组。建立模型如下：

采用虚拟变量Di=｛0，1｝表示个体i是否参与“一村一大”，即1为个体i参与，而0表示个体i没有参与，对于个体i会有两种状态，y0i表示个体i没有自营工商业，而y1i表示个体i自营工商业，(y1i-y0i)表示个体i参与“一村一大”后自营工商业的处理效应。

四、结果与分析

（一）基准回归检验及分析

运用Stata16软件，利用二元Logit模型进行基准回归检验，对观测数据进行逐步回归，并计算核心解释变量的平均边际效应系数。从表2的模型估计结果可知，参与“一村一大”对农民自营工商业有显著正影响。给定其他变量的情况下，相比于没有参与过“一村一大”的农民，参与过“一村一大”的农民自营工商业的概率高出4.7%，即参与过“一村一大”的农民毕业后更有可能自营工商业。因此，H1得到验证。控制变量个体特征、家庭禀赋以及宗族资本、人脉资本和政治资本对农民自营工商业分别有不同程度的影响。

变量模型（1）平均边际效应0.176***（0.021）z值8.19是否参与“一村一大”z值7.29 z值8.23 z值1.69性别3.50模型（2）平均边际效应0.157***（0.022）0.090***（0.026）0.033***（0.012）-0.035**（0.016）模型（3）平均边际效应0.184***（0.022）0.091***（0.025）0.034***（0.013）-0.035**（0.017）0.044***（0.008）-0.045**（0.019）-0.060***（0.015）3.63 2.11年龄2.71 2.57 2.29年龄的平方项/100-2.22-2.06-2.04家庭总人口数5.60 5.22家中0～6岁人口数-2.31-1.95家中60岁以上人口数-4.04-3.64是否为村中大姓2.21 2019年走亲访友数2.28是否当过村干部8.30是否有亲戚当过村干部Wald Chi2 Log likelihood Pseudo R2 1.69 58.51-928.308 0.031 82.38-907.562 0.053 110.71-889.769 0.071模型（4）平均边际效应0.047*（0.028）0.053**（0.025）0.029**（0.013）-0.033**（0.016）0.040***（0.008）-0.038**（0.019）-0.052***（0.014）0.050**（0.023）0.001**（0.001）0.248***（0.030）0.040*（0.024）179.50-853.923 0.109

在个体禀赋特征中，男性自营工商业的概率更大，农村男性相较于女性承担更多家庭经济压力，更有可能选择自营工商业来增加收入；年龄对农民自营工商业的影响呈现倒“U”型，随着年龄的增长，农民阅历及人脉、资金资本逐渐丰富，农民选择自营工商业的可能性越大，但是当年龄超过一定的阈值，农民风险偏好减弱，越不愿意选择风险性较大的自营工商业。在家庭特征中，农民的家庭人口数对农民自营工商业有正向促进作用，这说明家庭支持对于农民自营工商业具有重要的推动作用，能够给予创业者情感与资金的支持，而家中小孩数和家中老人数对农民自营工商业有显著负向影响，这说明小孩和老人作为非劳动力会给农民带来抚养、赡养的压力和时间的占用，制约了农民自营工商业；宗族资本、人脉资本、政治资本等社会资本对农民自营工商业有显著促进作用，社会资本不但直接影响农民自营工商业时资源的获取，建立的社会网络关系也会间接影响自营工商业的开展，社会关系的信任与资源供给拓宽了农民获取信息渠道以及提高了农民风险承受力，在一定程度上促进了农民创业。

（二）倾向得分匹配估计结果及分析

由于农民是否参与“一村一大”并不具有随机性，且这两类人在自身特质方面可能存在较大差异，参与“一村一大”的农民可能本身是被选拔的优秀农村青年，其社交能力和各方面技能比普通农民更强，拥有更丰富的获取资源途径。因此，参与“一村一大”会存在自选择偏差而产生内生性问题。为消除自选择偏差，解决内生性问题，采用倾向的得分匹配法（PSM）进一步检验参与“一村一大”对农民自营工商业的影响。根据是否参与“一村一大”划分为处理组和对照组（参与“一村一大”农民为处理组；未参与“一村一大”的农民为对照组），匹配变量包括性别、年龄、家庭总人口数、家中0～6岁人口数、家中60岁以上人口数、是否为村中第一大姓、2019年走亲访友数以及是否有亲戚当过村干部。

1.共同支撑区域与平衡性检验 为了更直观地考察处理组和对照组的共同支撑域，对数据进行一对四匹配来观察匹配质量，图1a和1b分别给出匹配前后的处理组和对照组的倾向得分核密度图。从图1可以看出，匹配后的处理组与对照组样本倾向得分的核密度函数较为接近，共同支撑域由窄变广，匹配结果较佳。

图1 匹配前后处理组和对照组倾向得分的核密度

表3是进行一对四匹配平衡性检验，匹配后全样本处理组为608个，缺失样本为8个，对照组为924个，缺失样本数13个，总计缺失样本21个，匹配样本1 532个，可以接受。匹配后所有变量的偏差率均低于10%，各变量均值相近，处理组和对照组之间基本不存在系统性差异。因此，本文在使用PSM模型后，匹配结果较好地平衡了数据，能够较大程度消除样本自选择偏差。

2.稳健性分析 本文使用一对一匹配法、半径匹配法和核匹配法对样本数据进行匹配，检验上述结果的稳健性。由表4可知，不同的匹配方式均使处理组与对照组间的偏误有大幅度的下降，且匹配后的协变量联合分布检验p值较大，可以认为“匹配后”的处理组与对照组的协变量几乎相一致，两组样本具有类似的特征，平衡性检验结果具有稳健性。

变量匹配方式t检验均值处理组0.753 0.752 37.416 37.426 5.114 5.112 0.554 0.553 0.750 0.751 0.490 0.484 19.341 17.3671 0.506 0.502偏差率/%偏差降低率/%性别82.7年龄-80.0家庭总人口数96.0家中0～6岁儿童数-650.5家中60岁以上人口数48.2是否为村中大姓93.5 2019年走亲访友数95.3是否有亲戚当过村干部匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后对照组0.627 0.774 37.663 37.871 5.782 5.084 0.544 0.483 0.805 0.780 0.311 0.472 13.774 17.935 0.251 0.504 27.7-4.8-3.0-5.4-37.9 1.5 1.3 9.4-6.2-3.2 37.3 2.4 32.0-1.5 54.6-0.5 99.1 t值5.27-0.90-0.57-0.92-7.18 0.28 0.24 1.70-1.20-0.56 7.25 0.41 6.51-0.31 10.69 0.08 p值0.000 0.369 0.570 0.358 0.000 0.780 0.809 0.089 0.229 0.573 0.000 0.684 0.000 0.759 0.000 0.938

进一步分析发现，三种匹配方式在1%的显著性水平上显著，参与“一村一大”对农民自营工商业的正向影响是稳健的。由表5可知，参与“一村一大”处理效应（ATT）平均约为0.202个单位，说明参与“一村一大”显著促进农民自营工商业，进一步验证H1。参与“一村一大”的农民学员比非学员农民自营工商业显著提高0.194～0.218个百分点。相较于二元Logit模型估计的4.7个百分点，PSM模型在消除自选择偏差后的影响效果显著下降，说明二元Logit模型高估了参与“一村一大”对农民自营工业的影响。

中位数偏差/%29.8 2.8 2.4 2.5匹配方法未匹配一对一匹配半径匹配核匹配SR2值0.124 0.004 0.002 0.002 LRChi2值259.18 7.03 3.22 3.23 p值0.000 0.533 0.920 0.919均值偏差/%25.0 4.5 3.1 3.0

t值6.38 7.06 7.07匹配方法一对一匹配半径匹配核匹配ATT值0.218***0.195***0.194***

（三）分组估计结果及分析

不同学历层次、不同学习模式的学习特征以及城乡工作地对农民自营工商业的影响存在差异，进一步分析有助于完善“一村一大”工程项目和促进农民创业。本文使用一对一匹配和半径匹配这两种匹配方法，列示参与“一村一大”不同学历层次、不同学习模式以及城乡工作地对农民自营工商业的处理效应（表6）。

1.参与“一村一大”不同学历层次对农民自营工商业的影响 江西省“一村一大”主要授予学历层次为大专学历和本科学历。大专班与本科班对农民自营工商业的都有促进作用，但影响存在差异，参与“一村一大”本科学历层次对农民自营工商业的影响更大一些（0.203>0.200；0.204>0.195），也就是说参与“一村一大”学历层次越高，则对农民自营工商业的促进作用越明显，H2得以验证。分析来看，已有大专文凭的农民参加“一村一大”本科学历层次时，其学业自我效能感可能要高于以高中文凭参加大专学历层次的农民；本科教育提供的更高层次平台能够提高农民信息整合能力、学习能力、创新能力，使农民对创业风险投资、创业机会识别能够进行更加细致、慎重的考虑。

2.参与“一村一大”的不同学习模式对农民自营工商业的影响 江西省“一村一大”以线下集中面授和远程授课两种形式开展。两种模式下农民学员建立的社会网络有所差异，线下面授能更好地为农民学员提供建立信任与情感的平台，也可以构建在线关系，从而丰富和加强社会网络关系；远程授课则以在线交流为主，缺乏面对面交流，社会网络关系单调且构建不牢靠。线下集中面授学习模式与远程教育学习模式都能促进农民自营工商业，但影响程度不同，参与“一村一大”线下集中授课模式对农民自营工商业的影响更大（0.201>0.165；0.235>0.147），说明参与“一村一大”学习模式形成的社会网络越丰富，对农民自营工商业的促进作用越明显，H3得以验证。分析来看，农民自营工商业，包含农产品加工、商贸、生态旅游、电商以及餐饮服务等，多是基于线下的传统行业。因此，丰富的社会网络关系对农民创业十分重要。

3.参与“一村一大”对农民选择城乡自营工商业的影响“一村一大”农民学员可以选择在农村或在城市自营工商业。毕业后选择城乡自营工商业的影响效应方向一致，但存在显著差异。参与“一村一大”对农民在农村自营工商业的正向作用更显著（0.192>0.097；0.186>0.095）。此外，参与“一村一大”对农民在城市自营工商业有正向作用，H4未通过检验。可能是因为参与“一村一大”后，虽然农民学历层次提升，有助于农民在城市就业，但农民在城市中福利待遇等仍有可能得不到满足，在比较收益下，选择自营工商获取更大的收益。

变量大专班本科班线下集中授课模式远程网络授课模式工作地点在农村工作地点在城市最邻近匹配半径匹配ATT值0.195***0.204***0.235***0.147***0.186***0.095***处理组0.423 0.396 0.466 0.368 0.540 0.282对照组0.223 0.193 0.265 0.203 0.348 0.185 ATT值0.200***0.203***0.201***0.165***0.192***0.097***处理组0.423 0.400 0.466 0.368 0.540 0.282对照组0.228 0.196 0.231 0.220 0.354 0.187

五、结论与启示

基于江西省1 553份农民微观调查数据，在考虑参与“一村一大”自选择偏差的基础上，实证参与“一村一大”对农民自营工商业的影响。根据学历层次、学习模式和城乡工作地分组变量，深入探究参与“一村一大”对农民自营工商业的差异影响，得出以下主要结论：第一，参与“一村一大”对农民自营工商业具有显著的正向影响。这一结果可能的解释是农民在学校获得知识资源、人力资源与金融资源的支持下，自身创新创业所需的知识、技能、人脉以及资金得到提高，进而选择自营工商业。第二，参与“一村一大”学历层次越高，则对农民自营工商业的促进作用越明显。因此，加强高学历层次人才培养，全面提升农民发展，可以推动农民创业。第三，参与“一村一大”学习模式形成的社会网络越丰富，对农民自营工商业的促进作用越明显。说明加强交流沟通、拓展农民人脉渠道可以为农民自营工商业累积资源，从而有利于农民创新创业。第四，参与“一村一大”对农民选择城乡自营工商业具有正向影响，且对农民在农村自营工商业的影响更显著性。“一村一大”推动解决农村面临的人力资本短缺问题，显著促进农民在乡创业，切实增强农民在农村发展中的主观能动性。

基于以上结论，得出启示如下：首先，参与“一村一大”促进农民自营工商业，应纵深推进“一村一大”高等教育，为实现农业农村现代化建设提供人才支撑。其次，“一村一大”高学历农民创业行为明显，应积极鼓励农民参与“一村一大”高学历层次教育，且加强创新创业意识培养，使其成为农村创新创业带头人，促进农村一二三产业融合发展，加快农村经济转型升级。再次，“一村一大”学习模式为农民带来附加的社会网络关系是推动农民自营工商业的重要因素，进一步优化远程网络授课模式及线下集中授课模式，营造良好学习氛围，加强农民在参与“一村一大”过程中信任与情感的建立与维系，有助于农民获得创业所需的资源支持。最后，参与“一村一大”促进农民在农村创新创业，推动农村经济发展。与此同时，也带动农民在城市发展自营工商业。城市更完备的创新创业激励政策和人才优惠补贴政策吸引农民向城市转移，在一定程度上导致弱化农村人才资源、提高农村优秀人才向城市转移速度、加剧农村人才供给不足等问题。只有通过完善农村创新创业激励政策，营造良好农村营商环境，才能有利于保障农民在农村自营工商业的长效发展，让农民扎根农村，促进农村社会经济发展。