农民工回流创业区位研究——以河南省14个村为例

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本站小编 Free考研考试/2021-12-29

高更和^,¹^,²^,³, 段小薇^,¹, 计会凤¹, 朱纪广¹^,²

1.河南财经政法大学资源与环境学院,郑州 450046

2.河南省城乡空间数据挖掘院士工作站,郑州 450046

3.城乡协调发展河南省协同创新中心,郑州 450046

Entrepreneurial location of returned migrant workers: A case study of 14 villages in Henan province

GAO Genghe^,¹^,²^,³, DUAN Xiaowei^,¹, JI Huifeng¹, ZHU Jiguang¹^,²

1. School of Resources and Environment, Henan University of Economics and Law, Zhengzhou 450046, China

2. Academician Laboratory for Urban and Rural Spatial Data Minin of Henan Province, Zhengzhou 450046, China

3. Collaborative Innovation Center of Urban-Rural Coordinated Development of Henan Province, Zhengzhou 450046, China

通讯作者: 段小薇（1989-）,女,河南嵩县人,博士,讲师,研究方向为城乡发展。E-mail: xwduan99@163.com

收稿日期:2019-12-18修回日期:2020-09-2

基金资助:

国家自然科学基金项目(41771190)
国家自然科学基金项目(41901153)
国家自然科学基金项目(41771141)

Received:2019-12-18Revised:2020-09-2
作者简介 About authors
高更和（1962-）,男,河南洛阳人,博士,教授,硕士生导师,研究方向为农户地理与农区发展。 E-mail: gaogenghe@163.com

摘要
农民工回流创业正在成为乡村振兴的重要力量,而创业区位选择反映了创业者的空间决策能力,并对创业绩效产生影响。基于河南省14个村田野入户调查数据,采用统计分析和多值logistic分析方法,对农民工回流创业区位特征和影响因素进行了研究。研究发现：① 回流农民工创业区位具有以村庄为中心的近距离分布特征,绝大多数创业者分布于以村庄为中心50 km范围内,约一半的回流者在家门口创业,在时间距离上,主要集中于0.5 h工作圈和1 h工作圈内。② 创业区位主要选择于本村和县城,其次为镇及附近的中心城市。③ 创业企业除了少数较大规模外,大多为小微企业和个体经营,创业企业产值与距离正相关。除村庄区位农业项目较多外,其余各类创业区位之间行业差别并不明显。④ 创业区位选择是以取得经济利润为前提,综合考虑个人因素、务工因素、社区因素和创业因素的结果。其中,学历、村回流比、第二产业创业项目类型对于选择非村落区位具有正向影响,而工龄、务工地数、无务工技能、村庄为平原和丘陵、第一产业创业项目类型则具有负向影响。
关键词： 农民工;回流;创业区位;河南

Abstract

The entrepreneurship of returned migrant workers is becoming an important force for rural revitalization. The choice of entrepreneurial location reflects the entrepreneurial spatial decision-making ability, which has an effect on entrepreneurial performance. The statistical and multinomial logistic analysis methods were used to explore the characteristics and influencing factors of returned migrant workers' entrepreneurship in terms of data from 14 villages of Henan province. The results show that: (1) the entrepreneurial location of returned migrant workers presents a village-centered and close-range distribution. Most entrepreneurs are situated within a distance of 50 km of the village-centered area. About half of returned migrant workers set up their business at the doorstep, mainly concentrated in 0.5 h to 1 h working circle. The entrepreneurial location is mainly selected in village or county, followed by town or nearby city. Entrepreneurial activity space of returned migrant workers has the law of distance attenuation. The mode of transportation and time determine the spatial scope of entrepreneurial activity to a certain extent. The study verifies the applicability of the activity space theory in the choice of entrepreneurial location of floating population in behavioral geography and traditional geography of the law of distance decay, and reveals the spatial law of return migrant workers' entrepreneurial behavior. (2) In addition to a small number of large-scale startups, most of them are micro enterprises and individual business. The output value of entrepreneurial enterprises is positively associated with the distance. Except for more agricultural projects in village locations, the industry differences among other types of entrepreneurial locations are not clear. (3) The choice of entrepreneurial location is based on the premise of obtaining economic profits, taking into account personal factors, employment factors, community factors and entrepreneurial factors. Among them, the academic qualifications, the village return ratio, and type of entrepreneurship projects in the secondary industry have a positive impact on the choice of non-village locations, while the migrant workers' age, the number of working places, skills of labor forces, plains and hills, types of entrepreneurial projects in the primary industry have a negative impact.

Keywords：migrant worker;return;entrepreneurial location;Henan

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本文引用格式
高更和, 段小薇, 计会凤, 朱纪广. 农民工回流创业区位研究——以河南省14个村为例[J]. 地理研究, 2021, 40(10): 2871-2884 doi:10.11821/dlyj020191130
GAO Genghe, DUAN Xiaowei, JI Huifeng, ZHU Jiguang. Entrepreneurial location of returned migrant workers: A case study of 14 villages in Henan province[J]. Geographical Research, 2021, 40(10): 2871-2884 doi:10.11821/dlyj020191130

1 引言

随着中国产业转移的推进和内地县域经济的发展,中西部地区农民工回流趋势加剧。据统计,2018年全国省外就业农民工下降1.1%,而省内就业农民工增长1.7% ^[1]。另据研究,中国回流农民工规模大约占农民工的30%^[2]。全国最大的农民工输出地之一的河南省,从2011年开始,省内转移就业人数高于省外输出人数,农村劳动力向省内净回流已成常态。回流农民工中大部分仍以务工为主,但少部分从事创业活动,其中不乏创业成功者。据调查,截止到2018年7月,全国返乡创业农民工已达740万^[3],其创业活动有力地促进了乡村经济的发展。

农民工回流创业潮的兴起引起了一些****的关注,相关成果时有发表,研究领域主要集中于回流创业的动因与机制、创业者的人口学特征、创业与务工经历和职业选择的关系、回流创业与区域经济发展、相关促进政策等。回流创业者往往被认为是务工者中的成功者,务工过程中积累的人力资本和物质资本是回流创业的基础^[4],创业行业多与务工职业类型相关^[5],逐利、务家、子女教育和家乡情结是回流创业的主要驱动力^[6,7]。创业者多具有较高的学历和较丰富的务工经历^[8],在长期的务工中积累了本行业的经营经验^[9],创业者一般具有企业家精神且是风险爱好者^[10]。回流创业加速了本地的非农产业进程,带动了就业,促进了当地经济发展,加速了城镇化进程^[11],为此各级政府均制定了促进农民工回流创业的鼓励政策和优惠与支持措施^[12]。但有****认为,创业成功者较少^[2]且对地方经济的贡献有限,生存型创业是主导模式^[13],不应夸大回流创业的作用和功能。

国外相关研究主要集中于回国移民（return migration）创业方面,对国内回流移民的研究较少,研究领域主要涉及回国移民是否更具创业能力、迁移经历对创业的影响、国外储蓄和资本对创业的影响,创业的产业类型分布等。一般认为,回国移民具有较高的创业概率^[14],海外移民经历和工作经验^[15,16,17],尤其是在国外获得的资本和储蓄^[18],对回国创业产生了重要影响^[19]并能提高企业的生存机会^[15],与前移民国家保持的双向联系^[20],对回国创业和企业经营产生了有益的影响。此外,移民前的个人特征,迁移前状况,对回国移民创业也发挥了重要作用^[19]。创业具有地方嵌入特征,创业意图受到对国内政府机构信任程度和风险认知的影响^[21]。创业主要集中于零售业和农业^[22]。然而,也有不同的声音,例如有****认为必须避免将移民视为超级企业家^[23],在国外获得的资本并不总是有利的,甚至可能妨碍回国创业和国内经济发展、政治和社会参与^[24]。

随着研究的深入,个别****也关注到了创业区位选择的影响因素问题。具有创业意愿的农民工,或返乡创业,或留城创业,其选择取决于个体及家庭特征、沿海生活及工作特征和外部社会环境特征等因素^[25]。个体特征和资源禀赋对农民创业地域选择的影响最显著;社会资本、金融服务和政策支持等对农民创业地域选择有不同程度的影响^[26]。创业区位影响农民工回流创业动机^[27],外出务工年限、配偶态度、异地房租、市场竞争、政策扶持、转换身份等因素对农民工创业区位选择影响较大^[28]。在家乡地政府支持政策前提下,农民工如能利用家乡的优势则回流创业概率较高,否则可能在务工地创业^[29]。这些成果大多粗略地将创业区位划分为返乡和留城两类,并没有对创业区位进行精细分类,因此实质上属于是否回流创业问题类的研究。

行为地理学是研究不同个体或人群在不同地理环境中的行为、决策的一门学科^[30]。近些年来,行为方法已成为中国地理学中一种有影响力的分析范式^[31],行为地理学也受到越来越多的关注。行为地理学重视个体或群体的时空行为空间、空间认知和决策行为、区位选择行为等的研究^[32,33],试图从微观角度理解人类的空间行为及与环境的关系,从而更多地应用于解决地理学现实问题,其中,尤其重视行为区位论和日常行为空间的研究。行为区位论将人类行为分析纳入到区位选择的框架之中,认为“经济人”假设基础之上的利润最大化、费用最小化的最优区位难以实现,在多元的动机和目标下,决策者的心理和行为因素对区位选择具有重要影响^[34,35]。日常行为空间包括工作、生活、消费、旅游和居住等空间,对其研究,不仅贴合了以人为本的发展理念,而且顺应了国际地理学界重视行为研究的潮流。但目前国内相关研究成果主要集中在城市领域^[32]。

总之,目前相关研究虽然取得了一些成果,但仍存在以下问题。第一,农民工回流后,创业区位的选择面临着不同地理距离、不同时间距离和不同等级中心地等各类具体区位问题,但鲜有成果涉及。第二,上述的影响因素研究是对留城创业或回乡创业的研究,而非回流后的各类区位选择的影响因素研究。第三,国内对行为地理学的研究关注城市的较多,而关注农村的较少,关注消费和居住的较多,而关注创业的较少。农民工回流创业是指农民工离开原务工地返回本省、本市、本县、本乡、本村等的创业活动。创业是个内涵十分丰富的复杂概念,比较流行的概念是,创业指个体自主地创办企业的过程,包括新企业的创建和旧企业的衍生^[36]。本文是指回流农民工以自雇形式（非他雇）进行的以盈利为目的的经济活动,例如开办商店和企业、经营餐饮业、规模化养殖等。回流创业不同区位的选择,不仅反映了农民工空间决策的能力,而且也往往和创业活动的绩效和持久性相关,也在一定程度上反映了人地关系及行动者的地方嵌入性特征。在农民工创业成为地方经济发展重要引擎和政府大力支持的背景下,开展对回流创业区位相关研究,具有重要的现实意义。本文基于入户调查数据,采用统计分析和多值logistic分析方法,对农民工回流创业的区位特征和影响因素进行分析,以期丰富行为地理论和迁移发展关系论研究,并为地方政府制定相关政策提供参考。

2 数据来源与研究方法

2.1 研究区选择

本文选择河南省作为案例地区。河南省为中国农村人口大省和农民工大省,也为农民工回流大省,在全国具有典型性和代表性。2017年河南省农村人口4764.21万人,占全国农村人口的8.59%,排名第一^[37]。同年,河南省农民工总量达2917万人^[38],占全国的10.18%,居全国首位。近些年来,随着河南省经济的快速发展,农民工回流至家乡就业增多,农民工向省内净回流已成常态^[38]。农民工回流至家乡后,多数继续务工,少数开始在家乡附近地区甚至省城创业。至2019年4月,河南省返乡创业者累计达130.23万人,带动就业813.57万人^[6],且呈继续增加的态势。

2.2 数据来源

本研究所使用数据来自于作者组织的农民工回流区位调查。田野问卷调查在2019年2月进行,此时正是中国的传统节日春节,绝大多数农民工都可在此期间在村庄面见。调查成员为论文作者所在单位的硕士研究生和本科生,每村1人,共14人。调查前,对调查员进行了培训和模拟调查。调查问卷内容包括回流创业者本人概况、家庭概况、村庄概况、原务工情况、创业地点及选择、创业项目、创业业绩等内容。调查结束后对问卷进行了筛选和数据录入,剔除掉4份无效问卷,得到219个有效样本、每个样本86个属性数据的数据库,该数据成为本文研究的基础。此外,还通过对村干部的深度访谈,得到14个村的经济社会发展访谈资料。

2.3 样本概况

根据随机性原则、典型性原则和可行性原则,作者在河南省选择了14个样本村进行调查（图1）。样本村分布在全省14个地级市中,其中,平原村庄8个,山区村庄3个,丘陵村庄3个;近郊村庄（距县城或中心城市距离d<15 km）3个,中郊8个（d=[10,30]）,远郊3个（d>30 km）;回流比（回流农民工占农民工的比例β）高4个（β>0.3）、中6个（β=[0.2,0.3]）、低4个（β<0.2）。每个样本村10~20份问卷,调查对象选择以生产小组或自然村为基本单元。

图1

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图1样本村分布示意图

Fig. 1The sketch map of sample villages in Henan province

调查样本共219人,其中,男性148人,占比67.58%;女性71人,占比32.42%,以男性为主。婚姻结构中,已婚206人,未婚13人,已婚占绝对优势。年龄结构中,20~29岁、30~39岁、40~49岁、50~59岁、60岁以上人数分别占总样本的20.55%、30.14%、35.62%、12.79%和0.91%;以青壮年为主,20~49岁合计占比为86.31%。务工工龄结构中,1~10年、11~20年、21~30年、30年以上分别占比60.27%、30.14%、9.13%和0.46%,主要集中于20年以下工龄段中。

2.4 研究方法

多值logistic分析方法适用于因变量为多种取值的情况,其采用最大似然估计法,以事件发生概率作为估计结果,判断相对于参照事件的发生概率^[39]。具体如下：

设创业区位为

Y = y_{1}, y_{2}, ?, y_{m}

,影响创业区位选择的自变量为

X = x_{1}, x_{2}, ?, x_{n}

,P为模型的响应概率,则相应的多值回归模型为：

（1）

y_{i} = \ln (\frac{p_{i}}{p_{m}}) = b_{0} + \overset{n}{\sum_{j = 1}} b_{j} x_{j}

式中：p_i为事件y_i发生的概率（1≤i<m）;p_m为参照事件（本文为村庄区位）y_m发生的概率,且p₁+p₂+…+p_m=1;b₀为常数项;m为创业区位类型的个数;n为自变量的个数;b_j是自变量的系数,反映自变量影响创业区位选择的方向及程度。

3 创业区位分布特征

以下从创业区位的空间距离、时间距离、中心地类型、创业项目类型及其分布等方面对创业区位的空间分布特征进行分析。

3.1 创业区位的距离分布

创业区位具有明显的近距离分布特征。回流农民工的创业区位主要选择于村庄附近的地区,从距离分布上看,5 km、10 km、20 km以内区域创业人数占比分别达52.97%、63.93%和77.17%,50 km以内可达93.61%,50 km以上的仅占6.39%。其中,有48例创业距离为0 km,1 km以内区域创业人数可达总创业人数的1/3（图2,图中横坐标数值为区段数值的上界,数值区间下界为左邻数值（不含）,如1表示大于0.5且小于等于1的区段）。村庄是村民经济社会活动的“根基”,尽管目前有些村庄处于衰退期,但村庄作为村民从小在此生活的“基地”,对村民的社会经济区位选择具有重要影响。村庄是文化延续的载体,世世代代生活于此的村民在特定的地理环境和社会网络中形成了独特的地方文化,给其中的人们提供了生存意义、终极关怀和精神家园,成为村民空间活动的最重要“根柢”,村庄的空间粘性成为村民经济活动空间选择的主要机理,即以村庄为中心向外辐射状选择经济活动区位。创业区位距离较远的农民工大多是创业中的成功者,一般选择于中心城市和省城,据调查,50 km以上的创业者2018年企业平均年产值80.89万元,显著高于全部创业者的平均水平22.27万元。

图2

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图2创业区位距离分布

Fig. 2The distance distribution of entrepreneurial locations

3.2 创业区位的时间分布

与创业区位空间距离相对应,创业区位时间的分布也具有短时间的分布特征。创业区位时间是指以创业人使用常用交通工具从村庄至创业区位所耗费的时间。相同的创业区位距离由于采用的交通工具不同,创业区位时间也可能不同。由于本研究以创业者最常用的交通工具为依据,因此区位时间反映了创业者从村庄到创业区位的实际耗时,即实际时间距离。对于近距离创业者而言,居住地可能在村庄,而对于长距离创业者而言,由于村庄居住地和创业地的分离,实际时间距离已不重要。据调查,时间为0的创业者人数为48,占比为21.92%;时间为（0,0.2] h、（0.2,0.5] h、（0.5,1.0] h的创业者占比分别为16.44%、31.05%和21.92%（表1）。其中,前四者合计（0.5 h以内）占比可达69.41%,1 h内合计则高达91.32%,表明0.5 h工作圈及1 h工作圈是农民工创业区位选择的主要时间圈层。值得注意的是,家门口创业者占比较大,这些多为利用当地土地资源进行高效种植或在村庄附近进行养殖或在村庄开办商店等的创业者,可见村庄资源仍对农民工的生存和发展产生着巨大的影响,也间接表明乡村振兴的可行性和必要性。

Tab. 1
表1
表1创业区位时间统计
Tab. 1Statistics of the entrepreneurial location distance time

时间(h)	频数(例)	比例(%)	累积百分比(%)	时间(h)	频数(例)	比例(%)	累积百分比(%)
0.00	48	21.92	21.92	0.80	1	0.46	73.97
0.05	1	0.46	22.37	0.84	1	0.46	74.43
0.10	10	4.57	26.94	1.00	37	16.89	91.32
0.17	1	0.46	27.40	1.50	7	3.20	94.52
0.20	24	10.96	38.36	2.00	4	1.83	96.35
0.25	1	0.46	38.81	2.50	1	0.46	96.80
0.30	11	5.02	43.84	3.00	2	0.91	97.72
0.40	3	1.37	45.21	4.00	2	0.91	98.63
0.50	53	24.20	69.41	5.00	1	0.46	99.09
0.70	9	4.11	73.52	6.00	2	0.91	100.00

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3.3 创业区位的中心地类型分布

创业区位中心地类型主要以本村和县城为主,镇及中心城市占比较小。根据创业区位所在的中心地类型,可将其划分为中心城区（包括地级市和省城,简称城区）、县城（包括县级市）、乡镇政府所在地（简称镇）和村庄等类型。据调查统计,创业区位位于中心城区的创业者31人,占比较小（14.16%）,但每个创业者平均产值最高（2018年为46.16万元）,雇佣人数也较多,平均为6.77人（表2）。相对而言,以中心城区为区位的创业者,属于创业中的较为成功者,因为在中心城区发展需要较高的门槛,例如较雄厚的资金基础、较为丰富的管理经验、长期经营的积淀等,其创业项目已成为城市经济的组成部分。县城是外出创业者（除本村外的创业者）最多的区位,占全部样本的24.20%,占外出创业者的43.44%,但平均产值并不高（仅高于本村创业者）。县城是距离村庄最近的城市,由于人口较多且基础设施较为发达,因而成为外出创业区位的首选,创业项目主要为开办小型商店、饭店和服装销售等,规模较小,平均雇佣人数仅2.47人,因而产值并不高。乡镇中心地是距离村庄最近的外出创业区位,在农区数量多、分布广,处于城镇体系的底层。镇的创业人数为38人,占样本的17.35%,平均产值25.82万元,雇佣规模也较大,为6.92人。镇的创业项目多以农业类项目为主,故经营和雇佣规模较大。村庄是创业人数最多的区位,占总样本的比例可达44.29%,创业项目主要以养殖、种植和小型服务业为主,因而产值较小,雇佣人数较少。

Tab. 2
表2
表2各类创业区位中心地类型主要创业指标
Tab. 2Main entrepreneurial indicators of various types of entrepreneurial locations

类型	例数	创业者占比(%)	平均雇佣人数(人)	平均产值(万元)
中心城区	31	14.16	6.77	46.16
县城	53	24.20	2.47	19.06
乡镇中心地	38	17.35	6.92	25.82
村庄	97	44.29	2.57	15.91

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3.4 创业类型的空间分布

除村庄外,各类中心地创业类型差异较小（表3）。村庄为农民工居住之地,在家门口创业具有丰富的社会网络和最小的交通成本和务家成本,农业项目为其优势项目（因具有丰富的土地资源）,而非农业项目除了少数临近城市的村庄具有较大的市场外,其余市场规模有限,服务人口较少,产值也不大。县城为创业的第二大区位,县城作为区域的中心,在距离较近的前提下,具有较大的市场潜力,创业类型主要为零售业、居民服务和修理、餐饮业,也有少量的建筑企业。镇区位的创业项目类型与县城相似,但数量及规模不如县城区位。中心城区的创业类型集中在零售业、居民服务及修理和其他服务业、建筑业和餐饮业,由于分布于城市,服务腹地较大,企业经营规模也较大。创业项目类型在各中心地的区别,主要是城区和县城无农业项目,其余差别不大,仅仅是数量上存在差异。与创业距离对应,零距离的家门口创业者,其创业项目的29.17%为农业项目,而距离大于50 km的地方无农业项目。因样本数量有限,其他少数行业类型在不同中心地的分布具有随机性特征。

Tab. 3
表3
表3创业行业类型的中心地类型分布和距离分布（单位：人）
Tab. 3Distribution of central place type on entrepreneurial industry types and its distance

分类	中心地类型				距离（km）
分类	城区	县城	镇	村庄	0	(0,5]	(5,10]	(10,50]	>50
农、林、牧、渔业	0	0	2	22	14	3	5	2	0
制造业	0	1	1	2	1	1	0	2	0
建筑业	6	4	5	9	5	9	1	7	2
批发和零售业	12	22	12	39	17	25	10	30	3
交通运输、仓储和邮政业	0	2	2	0	0	1	0	3	0
住宿和餐饮业	3	8	9	10	5	11	4	7	3
租赁和商务服务业	1	3	0	1	0	1	0	4	0
居民服务、修理和其他服务业	9	11	7	11	6	10	8	8	6
文化、体育和娱乐业	0	2	0	0	0	0	0	2	0
教育	0	0	0	2	0	1	1	0	0
卫生和社会工作	0	0	0	1	0	1	0	0	0
合计	31	53	38	97	48	63	29	65	14

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4 影响因素分析

4.1 因子选择

由于篇幅限制,本文的被解释变量定义为回流区位。回流区位包括上述四类（城区、县城、镇、村庄）。

根据相关理论,参考相关研究成果^[40,41,42],本文将影响回流创业区位选择的解释变量分为个人因素、家庭因素、务工因素、社区因素和创业因素等五类（表4）。① 个人因素。包括创业者的性别、年龄、婚姻、学历等4个因子。行为心理学^[43]认为,人的行为建立在个人特质的基础上,性别、年龄等个体自然特征和婚姻、学历等社会特征^[44,45]影响和决定着行动者的思维方式、价值观及人力资本状况,对创业区位的选择具有重要影响。② 家庭因素。包括家庭人口、家庭代际数、家庭抚养比、家庭耕地面积等因子。家庭经济学^[46]认为,家庭成员在家庭中具有社会分工效应,个人追求的往往是家庭收入的最大化而非个人收入的最大化,家庭社会支持理论^[47]认为,在家庭系统中,成员之间具有天然的社会支持功能,个人决策往往服从家庭决策。因此,家庭人口数、家庭代际数、家庭扶养比等影响创业的区位决策。同时家庭耕地面积影响家庭在村庄的农业经济收益,对是否异地创业具有一定影响。③ 务工因素。包括工龄（务工年限）、务工地数、务工技能等因子。社会学习理论^[48]认为,观察学习、交互作用、自我效能是人类行为模式形成的主要机制,而务工经历构成了回流农民工社会学习的主要内容,务工年限的长短、务工地数量的多少和是否具备务工技能等,对回流后是否创业及创业区位选择具有重要影响。一般认为,回流后创业项目多与务工经历有关。④ 社区因素。包括村地形、村经济水平、村最近城距、村回流比等因子。根据人地关系论^[49]和社会网络理论^[50],存在于村庄社区中的农民工,在特定的村庄社会关系网络和特定的自然地理环境和社会经济环境背景中,其经济行为具有特定性,村庄所在地区的地形影响资源供给和交通便捷性,村庄经济发展水平影响创业投资能力,距最近城市的距离影响通勤成本和经济发展水平,村庄中回流人数占比影响信息获取和经济决策的羊群效应。⑤ 创业因素。包括创业时间、创业项目类型等因子。创业因素直接影响创业区位的选择,创业时间长短影响其经营经验的积累,创业项目类型直接与创业区位类型关联。

Tab. 4
表4
表4解释变量的取值和含义
Tab. 4The value and meaning of the explanation variables

指标	因子	取值(单位)	含义
个人因素	性别	男1;女0	被调查者的性别
	年龄	实际值(岁)	被调查者调查时的年龄
	婚姻	已婚1;未婚0	被调查者的婚姻状态,离异归于已婚
	学历	实际值(年)	被调查者学历对应的教育年限
家庭因素	家庭人口	实际值(人)	家庭总人口
	家庭代际数	实际值(代)	家庭由几代人构成
	家庭抚养比	实际值	家庭平均每个劳动力抚养的非劳动力数
	家庭耕地面积	实际值(0.0667 hm²)	家庭承包的耕地总面积
务工因素	工龄	实际值(年)	开始务工年份至调查时的年限（除去非务工时间）
	务工地数	实际值(个)	自务工开始的务工地数量（以县级行政单位为单元,同一城市的建成区属于一地）
	务工技能	有技能1;无技能0	回流创业者有无特定的劳动技能和专长
社区因素	村地形	平原1;丘陵2;山区3	村庄所在地区的地形
	村经济水平	实际值(元)	调查时村庄的农民人均可支配收入
	村最近城距	实际值(km)	村庄到最近县城及以上城市的距离
	村回流比	实际值	村庄中回流者人数除以务工总人数
创业因素	创业时间	实际值(年)	开始创业年份至调查时的年限
	创业项目类型	第一产业1;第二产业2; 第三产业3	创业项目的行业属性

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4.2 模型运算结果

以务工区位类型（城区1、县城2、镇3、村落4）为因变量,以上述17个因子为自变量,导入SPSS 13.0中的多元logistic模块进行运算,可得到表5的运算结果。最终模型的-2对数似然值为422.5868,似然比检验的卡方为142.3572,自由度57,显著性水平0.0000。模型其他各项参数（见表5下部注释）也可满足分析需要。

Tab. 5
表5
表5模型运算结果
Tab. 5Results of model operations

因子	城区			县城			镇
因子	B	Sig.	Exp(B)	B	Sig.	Exp(B)	B	Sig.	Exp(B)
截距	-20.2834	0.0000		2.2503	0.3555		-1.6402	0.4832
年龄	-0.0632	0.1069	0.9388	-0.0152	0.5945	0.9849	-0.0129	0.6802	0.9872
学历	0.1539	0.1801	1.1664	0.1760	0.0927	1.1924	0.1543	0.1375	1.1668
家庭人口	0.0631	0.7520	1.0651	0.2083	0.2601	1.2316	-0.0182	0.9262	0.9820
家庭代际数	0.6525	0.2188	1.9203	0.2295	0.6543	1.2580	0.3856	0.4341	1.4704
家庭扶养比	-0.0743	0.8058	0.9284	-0.1700	0.5790	0.8437	0.0312	0.9125	1.0317
家庭耕地面积	0.0774	0.3809	1.0805	0.0470	0.5666	1.0482	0.0121	0.8785	1.0122
工龄	0.0252	0.6242	1.0256	-0.0789	0.0657	0.9241	-0.0038	0.9264	0.9963
务工地数	0.0203	0.8123	1.0205	-0.2249	0.0194	0.7986	-0.0263	0.7295	0.9740
村经济水平	0.0000	0.7460	1.0000	0.0000	0.8152	1.0000	0.0000	0.5601	1.0000
村最近城距	-0.0283	0.1949	0.9721	-0.0272	0.1629	0.9732	-0.0102	0.4918	0.9899
村回流比	-1.0454	0.5757	0.3516	4.2601	0.0107	70.8202	0.6680	0.6577	1.9504
创业时间	0.0269	0.7412	1.0272	-0.0093	0.8985	0.9907	0.0568	0.3259	1.0585
[女性=0]	-0.0078	0.9895	0.9922	-0.5467	0.2953	0.5788	0.2830	0.5612	1.3271
[男性=1]	0	.	.	0	.	.	0	.	.
[未婚=0]	0.4712	0.6977	1.6018	-0.0866	0.9394	0.9171	1.1509	0.3020	3.1611
[已婚=1]	0	.	.	0	.	.	0	.	.
[无务工技能=0]	-1.4186	0.0163	0.2420	0.3546	0.4749	1.4256	-0.0623	0.8921	0.9396
[有务工技能=1]	0	.	.	0	.	.	0	.	.
[平原=1]	18.7314	0.0000	0.0002	-5.1555	0.0000	0.0058	-1.8498	0.0956	0.1573
[丘陵=2]	19.5317	0.0000	0.0001	-5.7954	0.0007	0.0030	0.1567	0.9064	1.1697
[山地=3]	0	.	.	0	.	.	0	.	.
[第一产业=1]	-20.3275	0.9977	0.0000	-1.1898	0.1913	0.3043	-1.8568	0.0379	0.1562
[第二产业=2]	1.2158	0.0565	3.3730	-0.1452	0.8393	0.8648	0.3663	0.5660	1.4423
[第三产业=3]	0	.	.	0	.	.	0

注：① Pseudo R-Square：Cox and Snell为0.4780;Nagelkerke为0.5172;McFadden为0.2520。② 比较类别为村落,③ 分类变量中的最下一行为本类的比较对象。④ 由于是社会地理研究,显著性水平放宽到0.1。

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4.3 因子作用分析

由表5可知,学历、工龄、务工地数、村回流比、务工技能、村地形和项目产业类型等因子在不同的模型中达到了显著水平。

在城区区位的模型中,务工技能因子、地形中的平原和丘陵及创业项目类型中的第二产业达到显著水平。和村落相比,无务工技能人员以创业区位为城区的概率小于有技能人员,表明务工技能对创业区位的选择具有重要影响。实际上,有无务工技能体现了创业农民工的人力资本,而人力资本对创业及其成效具有关键作用。创业项目往往和务工技能类别相关联,因为创业者对所从事行业比较熟悉和富有经验,这也是其选择创业项目的基本出发点和遵循的基本原则。平原和丘陵因子系数为正,表明平原和丘陵村庄的创业者在城区中的创业概率较山地为大,因为他们较大可能是创业者中的成功者,拥有更多的资金和丰富的管理经验。第二产业因子系数为正,表明和村庄相比,在城区选择第二产业创业的概率相对于第三产业较大,说明城区创业项目类型以第二产业居多。

在县城区位模型中,学历、工龄、务工地数、村回流比及村地形中的平原和丘陵因子达到了显著水平。县城区位是除了村庄区位外的最重要的区位,创业人数占比较大。和村庄相比,学历因子系数为正,表明学历较高者在县城创业的概率较大。学历是体现创业者人力资本的重要因素,一般而言,学历越高其能力就越强,企业家能力也愈强,在县城创业的可能性就越大。工龄因子系数为负,表明和村庄相比,工龄越长者在县城创业的概率越小,即工龄越长在村庄创业的可能性越大。原因为,工龄长者大多是年龄较大者,由于身体、观念或能力等原因,其可能更适合在村庄附近从事创业活动。务工地数因子与此类似,系数也为负,表明务工地数越多的创业者选择在村庄创业的概率较大。村回流比因子系数为正且较大,表明回流比较大的村庄,农民工创业选择县城区位的概率较大,而选择村庄区位创业的概率较小。原因为,回流比高的村庄,回流人数相对较多,获取有关创业信息就较为丰富和方便,创业的社会网络就发达,创业的群聚效应导致较多的回流者选择在县城创业。在村地形因子中,平原和丘陵村庄的创业者选择在县城创业的概率相比山区较小,即选择在村庄创业的概率较大。原因为,平原和丘陵地区有相对较多的人口、市场及资源（如耕地面积较大）,有利于创业于服务业而获取正常的利润,而山区则相反。

在镇区位模型中,村地形中的平原、产业类型中的第一产业等因子达到了显著水平。平原因子系数为负,表明和村庄区位相比,选择镇作为创业区位的,平原村庄的创业者概率较小,而山地较大。原因与县城区位模型类似,即平原村庄由于具有较大的市场资源,创业者选择在村庄附近创业的概率较大。第一产业因子系数为负,表明和村庄区位相比,创业项目为第一产业的,选择在镇区位的概率较小,因为村庄具有丰富的土地资源,更适合农业类项目的创业。

总之,以村庄区位为参照,个人因素中学历、务工因素中的工龄和务工地数及务工技能、社区因素的中的村回流比和村地形、创业因素中的项目产业类型等因子达到了显著水平,其中,学历、村回流比、第二产业等具有正向作用和影响,而工龄、务工地数、无务工技能、第一产业等具有负向作用和影响,地形的影响较为复杂。

5 结论与讨论

5.1 结论

农民工回流创业正在成为乡村振兴的重要力量,而创业区位选择反映了创业者的空间决策能力,并对创业绩效产生影响。基于河南省14个村219份田野入户调查数据,采用统计分析和多值logistic分析方法,对农民工回流创业区位特征和影响因素进行了研究,可得到以下结论。

（1）回流农民工创业区位具有显著的近距离分布特征,以村庄为中心,50 km以内的地区创业者比例可达90%以上,约一半的回流者在家门口创业。在时间距离上,主要集中于0.5 h工作圈和1 h工作圈,其对应的创业者占比约7成和9成以上。回流农民工创业区位主要选择于本村和县城,其次为镇及附近的中心城市（包括省城）。回流农民工创业企业除少数较大规模外,大多为小微企业和个体经营,创业企业产值与距离正相关。除村庄区位农业项目较多外,其余各类创业区位之间行业差别并不明显。回流农民工创业活动空间具有距离衰减规律,交通方式和时间在一定程度上决定了创业活动空间范围,验证了行为地理学中活动空间理论在流动人口创业区位选择中的适用性,及传统的地理距离衰减规律,揭示了回流农民工创业行为的空间规律。地理空间与创业行为之间存在一定的互动关系,回流创业区位是对特定空间和可能区位依据决策者需求和认知能力综合决策的结果,丰富了空间-行为互动理论研究。

（2）回流农民工创业区位的选择是以取得经济利润为前提,综合考虑个人因素、务工因素、社区因素和创业因素的结果。其中,学历、村回流比、第二产业创业项目类型对于选择非村落区位具有正向影响,而工龄、务工地数、无务工技能、第一产业创业项目类型则具有负向影响。地形的影响较为复杂。显著性因子在不同的非村落区位中具有明显差异,表明选择不同等级中心地作为创业区位具有不同的考量和侧重。模型分析结果并未发现家庭因素在创业区位选择中的显著差异作用,表明回流后家庭因素已不重要,或者说家庭因素是影响回流的重要因素。在现代交通较为发达的背景下,距离和地理环境对创业类型及区位选择仍具有重要影响,创业区位选择与创业者所获信息量和信息处理能力有关,满意区位是回流农民工创业区位决策的重要机制,验证了行为区位论关于心理和行为因素对区位选择影响的假设,及普雷德行为矩阵关于信息获取和处理对区位选择行为的影响,丰富了行为区位论的研究。

（3）由于县城和村庄为回流创业的主要区位,因此针对农民工回流创业政策的设计应突出县城的中心地位,对村庄区位创业应采取特色化的扶持政策。县城距离较近,县域资源丰富、人口较多,产业基础较好,文化背景相同,创业者的社会网络发达,应成为创业区位的主要选项和重点支持对象。同时要稳定县城房价,提高回流者在县城购房的积极性,为其城镇融入创造条件。既有村庄区位的创业项目多以土地作为基础资源,也有少量的服务类项目,但创业企业规模较小,效益较差,因此政策制定应重点考虑技术指导、土地支持和适当的金融服务。此外,虽然目前回流创业者为回流者中的少数,但其作用和前景不容忽视,农民工流出区应制定吸引和支持性的回流政策,同时改善当地的基础设施和经商环境,营造浓厚的农民工回乡创业氛围,以实现剩余劳动力的本地创业和就业,促进就地城镇化和乡村振兴战略的实施。

5.2 讨论

伴随着农民工的回流,回流创业日益成为一种重要的社会经济现象,也成为乡村振兴的重要举措。本文以第一手田野调查数据为基础,对农民工回流创业的区位选择问题进行了较为深入的研究,但由于种种原因,样本数量还不足够大,依据样本所得到的结论也可能只适用于样本地区,是否适于其他地区还有待于进一步验证,同时,如能通过其他途径获取足够大的样本也有利于本研究的深入。此外,由于政策因素难以量化,故本文未考虑政策因素的影响,需要后续研究加以完善。

致谢：

真诚感谢匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,专家对研究的理论基础、文献评述、影响因子选取、结论梳理等方面的修改意见,使本文获益匪浅。

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DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2014.05.539 [本文引用: 1]

利用福建省近3 000名流动人口的流动史数据,采用多项分类Logistic回归分析方法,从社会性别差异视角对其初次流动的空间分布格局、空间类型选择及其影响因素进行了实证分析。研究发现,流动人口的初次流动存在着明显的空间选择集聚特征,其个体的空间类型选择不仅体现了人力资本的遴选效应和家庭决策的结果,同时社会网络、制度背景和社区环境也对其空间选择具有重要影响。此外,相对于男性流动人口,女性流动人口空间分布格局的集聚特征更为明显,且其空间类型选择更加受到家庭的羁绊和制度的约束。

[ Lin

Liyue

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. The choices of the destination's spatial types in the floating population's first-time migration and their determinants: Case studies of Fujian province
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曾文凤, 高更和. 中国中部农区农民工多阶流动及影响因素研究: 以河南省6个村为例
地理科学, 2019, 39(3):459-466.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2019.03.012 [本文引用: 1]

基于田野调查深度访谈数据,采用统计分析和逐次二元Logistic方法,对农民工空间流动随时间变化的规律进行研究,提出并验证农民工多阶流动假说。研究认为,农民工对务工地的选择是一个趋于优化的动态过程,随着流动次数的增加,务工地逐渐趋于稳定,区位务工时间延长,村落附近的城镇渐成主要务工地选项,流动动因中的主观动因强化,被动动因弱化,逐次流动模型中务工年限、务工地域类型、务工者年龄、家庭人口规模、家庭耕地面积、村地形、村务工人数比例、村区位等主要因子的显著性程度和方向也发生相应变化。经过多次流动,务工地愈加符合务工者预期。

[ Zeng

Wenfeng

, Gao

Genghe

. Multi-order flow and its influencing factors of migrant workers in agricultural areas of central China: Case study of six villages in Henan province
Scientia Geographica Sinica, 2019, 39(3):459-466.] DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2019.03.012.

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高更和, 杨慧敏, 许家伟, 等. 农民工初终务工地空间变动研究
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[ Gao

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冯建喜, 汤爽爽, 杨振山. 农村人口流动中的“人地关系”与迁入地创业行为的影响因素
地理研究, 2016, 35(1):148-162.

DOI:10.11821/dlyj201601013 [本文引用: 1]

基于“人地关系”视角下的农村流动人口创业行为影响机制理论模型,并辅之以江苏省的实证研究,从“环境”和“个体”两个方面解读其对农村流动人口迁入地创业行为的影响。采用2010年江苏省城镇暂住人口的抽样调查数据,通过二元Logistic模型发现,农村流动人口的个人经济社会特征及其所处的社会、文化、城市环境均对其创业行为产生影响。特别是城市环境方面,城市总人口规模和农村流动人口规模对农村流动人口的创业行为具有反向影响;控制规模之后,在户口含金量越高的地区,农村流动人口创业的可能性越低,这反映了中国特殊的制度环境对农民工创业行为的影响。

[ Feng

Jianxi

, Tang

Shuangshuang

, Yang

Zhenshan

. Determinants of entrepreneurial behavior of rural migrants in urban society: From the perspective of ‘human-environment relationship’
Geographical Research, 2016, 35(1):148-162.] DOI: 10.11821/dlyj201601013.

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施帆, 张佳, 王琛. 中国城乡居民创业意愿的空间差异及其影响因素
地理研究, 2020, 39(8):1852-1863.

DOI:10.11821/dlyj020190714 [本文引用: 1]

创业意愿受区域环境的影响。利用中国家庭大数据和中国家庭金融调查,运用多层混合效应logistic模型,从区域创业示范效应、教育背景和风险偏好三方面探讨城乡创业意愿影响因素的差异。研究发现：① 区域示范效应促进东部城市居民创业意愿产生,但对中西部城市及农村居民无显著影响。② 城市中高学历居民更难产生创业意愿,东部农村居民创业意愿与教育背景无关,在中西部农村,高学历促进创业意愿产生。③ 城市中偏好高风险、高收益的居民更可能产生创业意愿,但当居民风险容忍度高到一定程度后,产生创业意愿的可能性不再改变,且东部城市的容忍程度门限高于西部城市;而在农村,偏好更高风险不能促进创业,仅当居民不愿承担任何风险时才会抑制创业。

[ Shi

Fan

, Zhang

Jia

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. The spatial difference and determinants of the entrepreneurial intention of residents between urban and rural areas of China
Geographical Research, 2020, 39(8):1852-1863.] DOI: 10.11821/dlyj020190714.

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