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摘 要：面對复杂多变的创业环境和日趋密切的人际交往需求，创业者的非认知能力愈发受到市场的重视。基于2013年全国流动人口社会融合专题调查数据，沿用“大五”人格指标构建非认知能力，采用三阶段估计方法，实证检验了非认知能力对农民工城市创业回报的影响效应及其作用机制。研究发现，非认知能力对进城农民工的创业回报存在显著的正向影响，且随着收入分位点的提高，非认知能力的创业回报率逐步提升。不同市场条件下非认知能力的市场价值存在差异，来自非一线城市以及服务行业创业的农民工获得了相对更高的“能力溢价”。上述结论在同时考虑内生性及样本选择偏差后依旧稳健。进一步对非认知能力影响创业回报的三种潜在机制进行检验，证实了社会资本效应、教育边际效应以及配置结构效应的存在，非认知能力的提高有助于强化农民工的社会资本水平，提高其教育边际收益，扩大该群体进入机会型创业活动的概率，进而促进农民工城市创业回报的提升。
关键词：进城农民工;非认知能力;创业回报;三阶段估计
中图分类号：F241.4 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2021）03-0018-17
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2021.00.018
收稿日期：2020-10-24;修订日期：2021-02-09
基金项目：2019年度教育部人文社会科学研究青年基金项目“新型城镇化进程中农民工留城创业行为机理、约束条件与支持政策研究”（19YJC790208）。
作者简介：朱志胜，经济学博士，北京第二外国语学院旅游科学学院副教授，北京旅游发展研究基地研究员。
Non-cognitive Ability and Entrepreneurial Income of Rural-urban Migrants：
Facts and Mechanisms
ZHU Zhisheng
（School of Tourism Sciences， Beijing International Studies University，
Beijing 100024， China）
Abstract：
In the face of the complex and changing， entrepreneurial environment and the increasingly close interpersonal needs， the non-cognitive skills of entrepreneurs are increasingly valued by the market.
Based on the data of
China Migrants Dynamic Survey（CDMS 2013）， this paper uses the “Big Five” personality index to construct non-cognitive ability， and uses the
three-stage estimation method
（3SLS） to test the effect of non-cognitive ability on the entrepreneurial income of rural-urban migrants and its possible mechanism. We find that， non-cognitive ability has a significant positive impact on rural migrants’ entrepreneurship income. With the increase of income points， non-cognitive ability’s entrepreneurship returns gradually increases. Under different market conditions， non-cognitive entrepreneurship returns are different significantly. Rural-urban migrants from non-first-tier cities and entrepreneurship in service industries have obtained a more significant “capability premium”. These conclusions remain robust after considering endogenous problems and sample selection bias. Furthermore， this paper examines three possible mechanisms of non-cognitive ability affecting entrepreneurship returns， and confirms the existence of social capital effect， marginal utility of education and allocation structure effect. The improvement of non-cognitive ability helps to strengthen the social capital level of rural-urban migrants， improve their marginal income of education， and also helps the group to carry out more chances of entrepreneurial activities， thus promoting the improvement of entrepreneurial returns of rural-urban migrants. Keywords：rural-urban migrants;non-cognitive ability;entrepreneurship returns;3SLS
一、引言
近年随着我国经济增速放缓及就业压力增大，经济发展迫切需要创新创业活动的驱动。自2007年党的十七大提出“扩大就业发展战略、实施促进以创业带动就业”的战略部署以来，国民创业活动日趋活跃，创业者群体不断壮大。其中农民工群体的“草根创业”是“万众创业”的重要组成部分。国家统计局数据显示，2017年约有3400万的进城农民工通过自营方式实现就业，占当年全部就业农民工的28.1%左右，且该群体规模自2015以来连续多年稳步增长另据全国流动人口动态监测调查（China Migrants Dynamic Survey，CMDS）数据的推算，2009—2017年我国城镇就业市场上自我雇佣农民工占比稳定在40%—45%之间，绝对规模接近8000万人，创业已然成为进城农民工实现就业的重要方式[1]。近年来，从中央到地方各级政府纷纷开展专项培训以激发各群体创业意愿，如实施普惠金融等帮扶措施改善创业环境，消除资金约束等因素对创业活动的抑制[2]。然而，现实中的农民工创业却依然面临“高创业意向，低创业能力，少创业成功”的尴尬境况，由此引发政策制定者不得不思考除了传统帮扶措施之外的其他政策工具，尤其是在当前我国经济转型换挡碰头就业压力的特殊时期，如何提高农民工群体的创业能力及创业持续期，俨然成为摆在各级政府面前亟待破解的现实难题。
创业涉及各类资源的整合与统筹运作，面对复杂多变的创业环境、密集多元的技术变革和日趋密切的人际交往需求，创业者的非认知能力愈发受到市场的重视。近年来，随着以“能力”为核心的新人力资本理论框架逐渐确立，非认知能力作为决策变量被引入经济模型，为在理论和政策层面提升劳动者技能提供了崭新视角[3]。在经济学研究中，非认知能力多被视作与认知能力相对应的概念，意指个体与他人交往中表现出的思想、情感和行为[4-5]，通常使用人格特征加以测量[6]。大量的调查研究显示，创业者往往拥有不同于一般劳动者的人格特质，如成功欲、自信心和冒险性等[7-8]。同时，国外诸多经验研究也表明，非认知能力作为一种隐性人力资本，对于个体的创业决策和创业绩效具有显著的促进作用，尤其是对于认知能力相对弱势的创业者，非认知能力的价值更加突显[9-11]。与西方国家相比，我国具有迥异的文化基因和制度环境，国民的非认知特征及表现形式都有别于西方，非认知能力在国民创业实践中的价值意义必然存在差异。然而，由于数据及方法等的局限，目前国内严谨讨论非认知能力与创业行为之间因果关系及其影响机制的经验文献相对不足，致使政策制定者难以厘清思路，很大程度上限制了相关政策框架的搭建和开发。
本文在前期文献的框架基础上，利用专项微观调查数据，实证检验非认知能力对农民工城市创业回报的影响效应及其中间机制，以揭示非认知能力在农民工群体创业活动中的独特作用。
本文可能的边际贡献在于：第一，以往有关农民工创业的研究主要关注受教育水平、专业技能、社会资本、认知能力等显性人力资本对农民工创业回报的影响，而忽略了非认知能力等隐性人力资本的价值，本文从非认知能力的角度切入，拓宽了该问题的研究领域。第二，本文搭建了一个整合性分析框架，不仅从整体上识别了非认知能力对农民工创业回报的影响，同时基于分位数估计考察了非认知能力溢价在不同收入分位点上的变动趋势，并进一步对非认知能力溢价的三种潜在机制进行了细致探讨。第三，本文较为恰当地度量了非认知能力指标并对内生性干扰进行了处理。一方面，不同于前期文献片面选取指标或缺少维度地衡量非认知能力，本文根据“大五”人格（NEO）特征修订问卷，构建包含5大维度13个细分指标的非认知能力指标体系，并通过主成分分析构建非认知能力总指标，降低了核心变量的测量误差;另一方面，本文使用样本选择下的工具变量三阶段估计方法，同时克服非认知能力的内生性及创业决策的选择性偏差，保证估计结果稳健可信，为后续研究提供了方法借鉴。
二、文献述评
随着认知心理学和人格心理学的发展，以关注个体非认知能力对经济行为与表现的影响为核心的人格经济学成为当前经济学领域研究的重要话题[12]。以赫克曼（Heckman）、鲍尔斯（Bowles）等为代表的经济学家长期围绕新人力资本对劳动收入的影响进行了大量实证研究，特别强调非认知能力在个体经济行为中的价值[3，13]。国外多数经验证据表明，个体的非认知能力能够显著提高工资性收入[13-14]。鲍尔斯等的研究发现，非认知能力可以提高劳动者的劳动生产率进而影响工资性收入，并据此构建了基于激励—强化理论的工资决定模型 [13]。赫克曼和科宾（Corbin）基于劳动力市场均衡理论，分析了非认知能力与认知能力的交互作用，发现非认知能力能够通过教育干预实现有效积累，同时也可通过提高教育等人力资本投资的边际效应，对劳动者工资性收入产生积极影响[14]。国内学者如程虹和李唐、王春超和张承莎等的研究同樣证实了非认知能力工资性收入溢价的存在[15-16]。
这些研究为我们理解非认知能力在创业过程中的独特价值提供了有益借鉴。然而，由于这类研究并非专题性探讨非认知能力在创业领域的价值的研究，缺乏对非认知能力与创业回报之间因果关系的严谨识别，也未能对其中的影响机制作出解释，特别是对
处在经济转型期的中国，非认知能力究竟在国民创业过程中扮演怎样的角色仍有待验证。
理论上讲，非认知能力作用于工资性收入增长的影响机制同样也存在于创业过程中。非认知能力不仅可以通过提高劳动生产率直接影响创业者的收入回报，同时也可能通过与认知能力的交互影响间接作用于创业者的教育回报率，从而带来更高的创业回报。由于不同的创业形式和创业内容对创业者的能力需求不完全一致，要求越高的创业机会往往会带来更高的创业回报，因此，非认知能力还可能通过促进创业者进入更高层次的创业领域进而带来更高的收入溢价。在经验研究方面，越来越多的经验证据表明，非认知能力对创业者的业绩表现和事业成就有着积极作用[9-11，17]。埃文斯（Evans）和莱顿（Leighton）较早讨论了非认知能力与创业的关系，发现非认知能力尤其是控制观特征是影响创业成功的重要因素[10]。劳赫（Rauch）与弗雷斯（Frese）研究表明，创业者拥有的成就感、自信心、创造力、抗压能力和自主偏好等非认知因素对于创业决策及创业表现都有着显著正向作用[17]。与本文的工作类似，赵浩等将非认知能力与工资性收入的逻辑框架扩展至创业研究领域，发现非认知能力确实在个体创办企业及维持创业绩效过程中发挥着积极影响[11]。卡里恩多（Caliendo）等研究发现，反映非认知能力的控制观与风险偏好等特征有助于预测个体的创业倾向以及创业活动的持续期。基于这一框架，卡里恩多等利用德国数据的实证研究再次证实，开放性和外向性得分更高或拥有更低的神经质和顺同性得分的个体，其作出创业决策以及维持企业更长生存时间的概率都相对更大[9]。 尽管国外文献围绕非认知能力已经有了较多讨论，但由于数据及方法等的局限，国内对于非认知能力在创业领域的价值研究相对鲜见，仅有少量现有文献从理论层面探讨了非认知能力对创业表现的潜在影响[12，18-19]，缺乏严谨可信的经验证据。在前期有限的实证文献中，柴时军和郑云、李强等基于CFPS数据的研究发现，非认知能力会显著激发个体的创业动机，促进个体作出创业决策[20-21]。魏下海等利用CMDS 2014年数据研究表明，反映非认知能力的外向性、开放性和严谨性特征均会显著促进流动人口的创业选择，而神经质则会对流动人口的创业参与产生显著的抑制影响[22]。朱志胜以农民工为研究对象，利用CMDS 2013年数据研究发现，非认知能力的提高能够显著增加农民工的创业概率，特别是从事自雇型创业活动的可能性。
以上研究都关注到了个体非认知能力的个别维度对创业决策的影响，但对于非认知能力与创业收入之间的因果关系都未能作出有效回答[1]。与本文主题类似，王询等利用2010年和2012年CFPS数据，沿用“大五”人格特征框架的经验研究发现，非认知能力因素中的条理性特质有助于激发个体的创业动机，审慎性特质则对个体创业收入有显著的正向作用，而热情性特质则不利于创业增收[23]。但该文以全部居民为研究对象，忽略了群体异质性，其将非认知能力13个子维度共同纳入方程，研究结论易受到共线性和内生性的干扰，且该文的研究设计无法综合评估非认知能力的总体效应，对于非认知能力影响创业回报的中间机制同样无法给出解释。
鉴于此，本文利用2013年流动人口社会融合专题调查数据，实证检验非认知能力对农民工城市创业回报的影响效应，并对其中可能的作用机制展开经验分析。在具体的研究中，本文沿用“大五”人格指标（见表1）综合测度非认知能力，尽量减少核心变量的测量误差，并采用三阶段估计方法缓解了内生性以及创业决策选择性偏差问题对估计结果的干扰，同时细致探讨了非认知能力对创业回报的影响机制。
三、数据与模型
1.数据来源
本文采用的数据来源于原国家人口和計划生育委员会2013年流动人口社会融合专题调查数据。该专题调查覆盖了北京市朝阳区、深圳市、中山市、厦门市、嘉兴市、青岛市、成都市和郑州市等8个来自东、中、西部不同规模的城市或城区，尽管上述8个城市（城区）的选取并非完全随机，但在各城市（城区）内部均通过严格的PPS抽样展开调查，数据样本量大，覆盖面广，能够较好地代表全国流动人口的基本情况。调查问卷详细记录了流动人口流出地和流入地信息，能够较好满足本研究的数据需求 有关2013年流动人口社会融合专题调查详细的调查、抽样和数据优势与局限，可参考原国家卫生和计划生育委员会流管司2015年的详细介绍，这里不再重述。
考虑到本文的研究目的，仅保留农业户口样本，剔除调查期间失业及流动原因为随迁、上学、投靠亲戚等的样本，通过以上步骤将研究对象限定在农业户口且因务工经商而流动的进城农民工样本，并进一步删去关键变量缺失的样本，最终得到有效样本量3840个。
2.非认知能力变量设置
虽然不同学科对非认知能力的理解和界定莫衷一是，但多数文献认为，非认知能力指个体与他人交往中表现出来的思想、情感和行为[4-5]，是相对于认知能力的概念，可用人格特征加以衡量[6]。前期探讨非认知能力与创业关系的文献中，较多采用“大五”人格指标体系来测度个体非认知能力[9-11]。国内前期研究证实戈德堡（Goldberg）的“大五”人格测试对于表征国民非认知能力拥有很好的解释能力[12]。因而本文根据修订后的NEO人格问卷，基于调查中的题项，构建了包含5大维度（严谨性、顺同性、外向性、开放性、神经质）13个细分指标的非认知能力指标体系，并保证每个维度至少对应3个题项，以此来降低测量误差（见表1）。为了消除量纲差异，本文首先对所有题项进行标准化处理，进而对标准化得分进行加总平均，求得反映非认知能力的5大维度得分，在此基础上，运用主成分分析法构建非认知能力综合指标。
3.模型设定
本文关注的核心问题是检验农民工城市创业过程中非认知能力的创业回报及其中间机制，借鉴赵浩、卡里恩多等学者的做法[9，11]，基于明瑟（Mincer）工资方程[24]
设定如下基准模型：
lnincomei=α+βNonCognitivei+γXi+εi
其中，lnincomei为农民工个体i创业收入的对数，对于创业收入的度量，除了既有文献惯用的月均收入外，考虑到创业者往往劳动时间更长，为消除工作强度造成的收入差距，本文同时计算了小时收入;
核心解释变量NonCognitivei表示农民工个体i的非认知能力特征;Xi为可能影响创业回报的控制变量，包括创业个体的人口学特征变量（性别、年龄、民族、受教育年限、健康状况、城市经历等）、家庭特征变量（婚姻状况、流入地家庭规模、住房情况等）以及流动特征变量（省内跨市、市内跨县）等;εi为随机误差项。
表2汇报了具体变量定义及描述性统计结果。由表2可知，农民工城市创业的月均收入为4314.59元，同期工资性就业者的月均收入为3247.88元，仅相当于前者的3/4左右。尽管消除劳动强度差异后，两类农民工的小时收入差距略有缩小，但两者之间的差别依旧明显，创业农民工的平均小时收入为17.29元，而同期工资性就业者的平均小时收入为15.60元。同时，根据表1“大五”人格相应问题构造五个子维度并进行标准化后，通过主成分分析得到非认知能力总指标，其最小值为-4.284，最大值为2.637，平均值为0.161。如果以均值为界划分为高能力组和低能力组，非认知能力虚拟变量的均值约为0.579，这意味着分布在非认知能力两端的人数大致相当。
四、实证结果与讨论
1.基准估计结果 表3汇报了非认知能力对农民工城市创业回报的影响估计结果，同时包括月均收入方程估计结果，与考虑工时差异后的小时收入方程估计结果。由估计结果可知，在其他条件相同的情况下，非认知能力对农民工创业收入的影响显著为正，即便考虑了工时差异的影响，这种收入优势依然显著存在。为了捕捉地区间经济发展水平及文化差异可能造成的估计偏差，同时出于回避行业选择效应的考虑，表3依次控制了地区和行业固定效应，不难发现，无论是在月均收入还是小时收入的估计方程中，非认知能力的估计系数依旧为正，且均在1%或5%的统计水平上高度显著。
初步印证了前面的判断，对于城市创业的农民工而言，较强的非认知能力的确能够带来显著的“能力溢价”。
表3中第（4）和第（8）列区分了非认知能力五个子维度对农民工创业回报的异质性影响。从估计结果来看，严谨性和外向性能够显著提高农民工的创业回报，拥有更强自信心、良好条理性以及积极情绪和独断性的农民工，更有可能获得较高的创业回报，这与前期文献针对其他群体的研究结论是一致的;顺同性对农民工的创业回报存在显著的负面影响，个体顺同性特质对劳动力市场表现的预测效力在理论上一直备受质疑。对于创业活动而言，要求创业者的决策行为更加果断与偏执，过度顺同的性格并不利于决策的做出和执行，尤其是当前我国快速变迁的市场环境对创业农民工的决断力和执行力提出了更高的要求;开放性与农民工的创业回报之间不存在显著关系，可能的原因是，开放性特质是个体智慧与创造力的集中体现，但对于农民工而言，其创业活动更多集中在相对低端的低技术行业，过度超前的创业思维和冒险精神可能并不完全适用;与预期相符，神经质会显著降低农民工的创业回报，创业过程中的种种压力要求创业者必须具备较强的抗压及稳定情绪的能力，较高的神经质所表现出来的自信心不足和脆弱性，不利于创业活动的开展。
2.稳健性估计结果
由于基准模型设定很可能存在关键变量缺失及潜在双向因果关系等内生性问题，Tobit估计结果可能有偏，一方面，现实中的一些不可观测或难以测度的潜在因素如禀赋遗传、代际关系和成长环境等，可能会同时影响个体的能力形成及经济行为。例如，贯穿个体全生命周期的家庭投资决策，不仅有助于促进个体非认知能力的有效积累[25]，同时又会通过代际传递等方式直接作用于子代的风险偏好与创业决策[26]。另一方面，由于不同就业身份对于个体非认知能力的要求并不完全随机，因而拥有不同非认知能力的农民工会寻求能够带来效用最大化的就业决策，不仅如此，在创业过程中，创业者很可能为了获取必要的创业机会和创业资源，有意识地重塑和提升自身的非认知能力，从而造成样本的选择性偏差问题。此外，受限于数据可得性，本文仅使用单一年度的截面数据，无法捕捉个体非认知能力的时序变化，由此造成双向因果的内生性问题难以避免。
为缓解内生性问题对估计结果的干扰，本文考虑使用样本选择下的工具变量三阶段估计，参考伍德里奇（Wooldridge）提供的操作建议[27]：第一步，在包含受雇就业和自雇创业的全样本中，使用Probit模型估计创业选择方程，在此基础上，计算创业样本的逆米尔斯比（inverse mills ratio，IMR）的估计值;第二步，仅针对创业样本，使用工具变量两阶段Tobit估计。由于第二步的工具变量估计由两步构成，故称为三阶段估计。在具体的操作过程中，在第一步估计创业选择方程中，本文使用同一城市相同行业平均自雇创業比率作为工具变量，在第二步估计创业回报方程中，本文借鉴王春超和张承莎的处理方法[16]，构造所在城市同一行业内部相同就业身份农民工的平均非认知能力作为个体非认知能力的工具变量，估计结果如表4所示。
从表4第（1）和第（2）列报告的第一阶段和第二阶段估计结果来看，同一城市相同行业平均自雇创业比率对农民工创业决策具有显著的正向影响，城市同一行业相同就业身份的平均非认知能力对于农民工的非认知能力同样具有较强的解释能力，工具变量的估计系数均为正，且都在1%的统计水平上显著，工具变量F检验统计量远大于经验临界值10，相应P值也在1%的统计水平上显著，保证了工具变量的有效性。由表3第（3）和第（4）列给出的第三阶段估计结果可知，由第一阶段估计得到的逆米尔斯比显著为正，证实了前述样本选择问题的存在，同时也表明使用样本选择下的工具变量三阶段估计是必要的。可以看到，在考虑样本选择偏差和内生性问题的情况下，非认知能力的估计系数依然稳健，无论是月均收入还是小时收入的估计方程中，非认知能力的估计系数均在1%的统计水平上显著为正，且估计系数相比基准估计结果有所增大，表明在其他条件相同的情况下，非认知能力的确有助于提升农民工的创业回报，“能力溢价”在创业活动中确实显著存在。
3.扩展性讨论
以上分析证实了非认知能力对于农民工创业回报的溢价效应，那么这种“能力溢价”是否均匀地分布于不同收入层次的创业农民工群体中？处于不同市场条件下的农民工得到的能力溢价水平是否存在差异？对于以上异质性影响的讨论，有助于理解非认知能力溢价的影响因素及其收入分配效应。
首先，本文使用分位数估计检验非认知能力在不同收入分位水平上的差异影响。表5汇报了非认知能力影响农民工城市创业回报的分位数估计结果。从估计结果来看，非认知能力的增收作用仅存在于收入分位点相对较高（Q50和Q75）的创业农民工中，且随着收入分位点的增加，非认知能力的估计系数逐渐趋大，而对于收入分位点较低（Q25）农民工的创业回报并不存在显著影响。这意味着收入越高的创业农民工，越能获得相对更高的非认知能力溢价，这种溢价分配上的“马太效应”，很可能会扩大农民工内部的贫富差距，从而造成农民工群体分化的进一步加剧。
其次，由于创业回报不只是创业者个体能力的体现，同时也取决于所处的外部市场环境，考虑到农民工创业的区域和行业分布特点，本文进一步区分城市规模和行业性质探讨非认知能力溢价的异质性影响，结果如表6所示。从表6第（1）至（4）列的估计结果来看，非认知能力对于农民工创业回报的提升作用仅存在于非一线城市，而对于北京、深圳等一线城市创业的农民工来说，这种“能力溢价”并不显著存在。中国自古是一个人情社会，特别是在二、三、四线城市，人情世故可能是影响创业成功与否的关键因素，在此情况下，非认知能力的边际作用得以突显。相对而言，一线城市的市场化程度较高，对外来移民就业创业的包容性更强，反而弱化了非认知能力的作用。与理论预期一致，表6第（5）至（8）列的估计结果显示，非认知能力的溢价效应仅发生在服务业领域创业的农民工中，对于制造业领域创业农民工的收入回报 并不具有显著影响。
五、非认知能力影响农民工创业回报的机制
前面分析表明非认知能力的确会给农民工的创业回报带来显著的溢价作用，且这种“能力溢价”不完全源于创业行业的自选择效应，那么非认知能力影响农民工创业回报的机制是什么？借鉴既有文献的分析思路，同时考虑到数据可得性，本文重点检验以下三种可能的影响机制：社会资本效应、教育边际效用和配置结构效应。
1.社会资本效应
已有诸多有关迁移和流动人口创业的研究发现，外来人口在城市创业除了要应对“新创劣势”外，还面临严峻的“外来劣势”[28]。如何在迁入城市实现社会关系网络的混合嵌入，是外来人口城市创业的关键因素[29]。社会关系网络有利于补充创业资源、提升企业家能力，从而提高个体的创业倾向和创业绩效[30-34]。所谓社会资本效应，意指个体非认知能力的提高通过构造人际关系网络和提高社会交际能力来扩大自身的社会资本。从理论上讲，非认知能力较高的创业者通常拥有相对较强的人际交往能力和资源转化能力，人際网络圈子往往也比较高质，从而能够为创业活动提供更多且更有质量的外部支持。为了验证社会资本效应这一机制，本文参考温忠麟和叶宝娟的中介检验方法[35]，以社会资本为中介变量，采用中介效应模型检验非认知能力是否通过社会资本影响农民工的创业回报。
表7报告了社会资本中介效应的检验结果，为保证研究结论的可靠性，本文采用了多种方式刻画社会资本变量，其中，第（2）和（3）列以是否接受过流入地政府培训衡量社会资本，第（4）和（5）列以参与流入城市社会活动的次数衡量社会资本，第（6）和（7）列以参与流入城市社会组织的个数衡量社会资本。从估计结果来看，第（2）、（4）和（6）列中非认知能力的估计系数均显著为正，表明非认知能力的确有助于创业者获得更多的社会资源。同时，由第（3）、（5）和（7）列的估计结果可知，非认知能力和社会资本变量的估计系数均在1%或5%的统计水平上显著为正，这意味着社会资本确实在非认知能力和创业回报之间起到了部分中介的作用。与前面的分析相符，非认知能力的提高有助于扩大创业农民工的社会资本，进而带来更高的创业回报。
2.教育边际效应
自明瑟方程提出以来，教育与收入之间的关系讨论一直是传统人力资本研究的焦点问题，大量前期研究发现，教育在个体收入增长中发挥着积极影响[24]。与传统的人力资本理论相比，新人力资本理论打开了以往被视为“黑箱”的能力形成过程，构建了一个基于多维能力的广义人力资本理论框架，认为教育是个体先天能力和后天环境共同作用的结果，个体非认知能力不仅可以通过教育投资等方式实现有效积累，还有助于提升教育的边际收益[3]。尽管受访样本在调查期均已完成正规教育，非认知能力不大可能反向影响其受教育水平，但由于当前观测到的非认知能力与早期接受教育决策时的非认知水平可能高度相关，因而并不能排除两者之间的相关关系。事实上，相关性分析结果也证实了以上推论，发现非认知能力与教育显著正相关。因此，本文尝试检验非认知能力通过影响教育边际效应进而间接影响个体创业收入这一可能的作用机制。
为评估教育对不同非认知能力个体创业收入的差异影响，本文采取两种群体划分方式：一是根据全样本非认知能力的均值，将非认知能力大于平均值的创业样本归入高能力组，小于或等于平均值的创业样本归入低能力组;二是根据非认知能力第一、第三和第四分位点，将非认知能力处于第一分位点以下的创业样本归入低水平组，处于第三和第四分位点以上的创业样本归入高水平组。表8报告了两种分组情况下的教育边际效应检验结果，从第（1）和（2）列、第（4）和（5）列的估计结果来看，无论在月均收入抑或小时收入方程中，教育对个体创业收入的估计系数显著为正，且高能力或高水平组的教育边际收益明显高于其他组别，这与经典文献的研究结论一致。进一步地，为了验证组间系数的可比性，本文进一步引入受教育程度与非认知能力虚拟变量的交互项进行全样本估计，结果如第（3）和（6）列所示。可以看到，在月均收入和小时收入方程中，交互项“非认知能力01*受教育程度”和“非认知能力02*受教育程度”均显著为正，证实了教育回报的组间异质性。上述分析结果表明，个体非认知能力的提高，不仅有助于积累人力资本和社会资本，还有助于提高教育的边际回报率。
3.配置结构效应
农民工的创业决策以及创业方式的选择并非是完全随机的，拥有更高能力或更多资本的农民工很可能会主动寻求符合自身条件的创业形式。配置结构效应指的是非认知能力的提高通过促进创业者进入更高层次的创业活动进而带来更高水平的收入回报。换言之，非认知能力带来的创业者收入差距，有可能是因为不同创业类型之间的准入门槛差异形成的。为检验这一可能的影响机制，本文参照以往文献的通常做法，将农民工的创业类型依据是否雇佣他人区分为“自雇型创业”和“机会型创业”。相关研究发现，相比于自雇型创业，机会型创业为创业者带来了更高的收入溢价，但也面临着更高的进入门槛[36-37]。表9报告了非认知能力影响创业收入的配置结构效应检验结果。估计结果表明，个体非认知能力越高，其开展机会型创业活动的可能性相应越大，与此同时，从表9中可以看到，当同时纳入非认知能力和机会型创业变量后，不论是在月均收入还是小时收入方程中，机会型创业变量的估计系数显著为正，非认知能力估计系数依然为正，但在统计上变得不再显著，这意味着非认知能力越高的农民工，更有可能进入机会型的创业活动，从而获得更高的创业回报，以上结论证实了配置结构效应对农民工创业回报的影响。
六、结论与启示
本文利用原国家卫生和计划生育委员会2013年全国流动人口社会融合专题调查数据，沿用“大五”人格指标构建非认知能力，并采用三阶段估计方法，实证检验了非认知能力对农民工创业回报的影响效应及其可能的作用机制，以此揭示创业者非认知能力在创业活动中的独特作用，为后续相关政策制定提供理论参考和经验证据。研究发现，非认知能力的确能够显著提高农民工创业的经济回报，且随着收入分位点的提高，非认知能力溢价效应同步增强。同时，异质性分析结果表明，不同市场条件下非认知能力的创业回报存在明显差异，来自非一线城市及在服务行业创业的农民工获得了更加显著的“能力溢价”。上述结论在考虑内生性问题和样本选择偏差后依然稳健。进一步对非认知能力作用于创业回报的三种潜在机制进行检验，证实了社会资本效应、教育边际效应及配置结构效应的存在，非认知能力的提高有助于强化农民工的社会资本水平，提高其教育边际回报率，同时也有助于该群体更大概率开展机会型创业活动，从而促进农民工创业回报的提升。 长期以来，有关创业回报的研究一直是学界关注的重要话题，对于农民工创业回报的研究，一方面有助于深入理解现阶段农民工群体的创业动机，另一方面也能够检验当前经济社会环境是否有利于该群体创业活动的开展。长期以来，政策制定者们通过开展多种形式的技能培训和资金支持等政策工具，试图缓解农民工群体“高创业意向、低创业能力、少创业成功”的创业困境，但从实际效果来看，这些传统帮扶手段的有效性颇受质疑。本文的研究发现为政策制定者突破现行框架转而寻找其他的政策工具提供了重要参考。本文认为，未来的政策思考和调整方向应充分认识到非认知技能这一隐性人力资本对于农民工“草根创业”的重要价值，适时推出覆盖农村劳动力全生命周期的非认知能力提升计划。一方面，新人力资本理论认为，生命周期的早期是认知能力和非认知能力形成的关键时期，因此，长期来看，进一步加大农村基础教育投资，推进城乡教育均衡协调发展，深化教育改革，全面推进素质教育，特别注重农村儿童早期的品格教育，应是未来我国农村教育发展的长期战略选择。另一方面，尽管以人格特征为主要表现形式的非认知能力在个体成长过程中具有相对稳定性，但在生命周期的中后期仍然会根据个体经历发生变化，因而对于已经进入城镇就业市场的农村劳动力，政策制定者应注重将非认知能力培养纳入现行的培训框架体系，作为专项培训的重要内容，释放和培育农民工的创业活力，同时巩固和扩大资金支持等传统帮扶手段，帮助农民工提升创业层次，扩大机会型创业比例，促进该群体实现市民化身份的有效转变。
参考文献：
[1]朱志胜.中国农民工进城自雇佣行为：规模、特征与进入机制[J].现代经济探讨，2019（12）：116-125.
[2]尹志超，宋全云，吴雨，彭嫦燕.金融知识、创业决策和创业动机[J].管理世界，2015（1）：87-98.
[3]HECKMAN J J， STIXRUD J， URZUA S， et al. The effects of cognitive and noncognitive abilities on labor market outcomes and social behavior [J]. Journal of Labor Economics， 2006， 24（3）：411-482.
[4]GLEWWE P， HUANG Q， PARK A. Cognitive skills， noncognitive skills， and school-to-work transitions in rural China [J]. Journal of Economic Behavior & Organization， 2017， 134：141-164.
[5]HUMPHRIES J E， KOSSE F. On the interpretation of non-cognitive skills：what is being measured and why it matters [J]. Journal of Economic Behavior & Organization， 2017， 136：174-185.
[6]ROBERTS B W. Back to the future： personality and assessment and personality development [J]. Journal of Research in Personality， 2009， 43（2）：137-145.
[7]DJANKOV S， QIAN Y， ROLAND G， ZHURAVSKAYA E. Who are China’s entrepreneurs？ [J]. American Economic Review， 2006， 96（2）：348-352.
[8]中国企业家调查系统，李兰，张泰，等.新常态下的企业创新：现状、问题与对策——2015·中国企业家成长与发展专题调查报告[J].管理世界，2015（6）：22-33.
[9]CALIENDO M， FOSSEN F M， KRITIKOS A. Personality characteristics and the decision to become and stay self-employed [J]. Small Business Economics， 2014， 42（4）：787-814.
[10]EVANS D S， LEIGHTON L S. Some empirical aspects of entrepreneurship [J]. American Economic Review， 1989， 79（3）：519-535.
[11]ZHAO H， SEIBERT S E， LUMPKIN G T. The relationship of personality to entrepreneurial intentions and performance： a meta-analytic review [J]. Journal of Management， 2010， 36（2）：381-404.
[12]李濤，张文韬.人格经济学研究的国际动态[J].经济学动态，2015（8）：128-143.
[13]BOWLES S， OSBORNE G M. Incentive-enhancing preferences： personality， behavior， and earnings [J]. American Economic Review， 2001， 91（2）：155-158.
[14]HECKMAN J J， CORBIN C O. Capabilities and skills [J]. Journal of Human Development & Capabilities， 2016， 17（3）：342-359. [15]程虹，李唐.人格特征对于劳动力工资的影响效应——基于中国企业—员工匹配调查（CEES）的实证研究[J].经济研究，2017（2）：171-186.
[16]王春超，张承莎.非认知能力与工资性收入[J].世界经济，2019（3）：143-167.
[17]RAUCH A， FRESE M. Let’s put the person back into entrepreneurship research： a meta-analysis on the relationship between business owners’ personality traits， business creation， and success [J]. European Journal of Work and Organizational Psychology， 2007， 16（4）：353-385.
[18]李晓曼，曾湘泉.新人力资本理论——基于能力的人力资本理论研究动态[J].经济学动态，2012（11）：120-126.
[19]李晓曼，于佳欣，代俊廷，张领.生命周期视角下新人力资本理论的最新进展：测量、形成及作用[J].劳动经济研究，2019（6）：110-131.
[20]柴时军，郑云.人格特征与农户创业选择[J].经济经纬，2019（1）：34-40.
[21]李强.人格特征、行业管制与创业行为——基于中国家庭微观数据的实证分析[J].软科学，2018（11）：20-24.
[22]魏下海，李博文，吴春秀.人格的力量：非认知能力对流动人口创业选择的影响[J].学术研究，2018（10）：93-101.
[23]王询，岳园园，朱晨.非认知能力与创业——来自中国家庭追踪调查的经验分析[J].财经论丛，2018（11）：13-21.
[24]MINCER J. Schooling，experience and earnings [M]. Princeton： Columbia University Press， 1974.
[25]KAUTZ T， HECKMAN J J， DIRIS R， et al. Fostering and measuring skills： improving cognitive and non-cognitive skills to promote lifetime success [R]. IZA Discussion Paper， No. 8696， 2014.
[26]周敏慧，Jean-Louis ARCAND，陶然.企业家精神代际传递与农村迁移人口的城市创业[J].经济研究，2017（11）：74-87.
[27]WOOLDRIDGE J M. Econometric analysis of cross section and panel data[M]. London： Mit Press， 2010.
[28]KLOOSTERMAN R， RATH J. Immigrant entrepreneurs in advanced economies： mixed embeddedness further explored [J]. Journal of Ethnic and Migration Studies， 2001， 27（2）：189-201.
[29]叶文平，李新春，朱沆.地区差距、社会嵌入与异地创业——“过江龙”企业家现象研究[J].管理世界，2018（1）：139-156.
[30]YUEH L. Self-employment in urban china： networking in a transition economy [J]. China Economic Review， 2009， 20（3）：471-484.
[31]马光荣，杨恩艳.社会网络、非正规金融与创业[J].经济研究，2011（3）：83-94.
[32]张博，胡金焱，范辰辰.社会网络、信息获取与家庭创业收入——基于中国城乡差异视角的实证研究[J].经济评论，2015（2）：52-67.
[33]LINDQUIST M J， SOL J， VAN PRAAG M C. Why do entrepreneurial parents have entrepreneurial children？ [J]. Journal of Labor Economics， 2015， 33（2）：269-296.
[34]王春超，馮大威.中国乡—城移民创业行为的决定机制——基于社会关系网的分析视角[J].经济学（季刊），2018
（1）：355-382.
[35]温忠麟，叶宝娟.中介效应分析：方法和模型发展[J].心理科学进展，2014（5）：731-745.
[36]朱志胜.农民工的自我雇佣选择与市场回报——基于2014年全国流动人口动态监测调查数据的实证检验[J].人口与经济，2018（5）：100-112.
[37]王春超，冯大威.中国城镇创业行为与收入溢价[J].经济学动态，2018（4）：28-42.
[责任编辑 刘爱华 ]
关键词：进城农民工;非认知能力;创业回报;三阶段估计
中图分类号：F241.4 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2021）03-0018-17
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2021.00.018
收稿日期：2020-10-24;修订日期：2021-02-09
基金项目：2019年度教育部人文社会科学研究青年基金项目“新型城镇化进程中农民工留城创业行为机理、约束条件与支持政策研究”（19YJC790208）。
作者简介：朱志胜，经济学博士，北京第二外国语学院旅游科学学院副教授，北京旅游发展研究基地研究员。
Non-cognitive Ability and Entrepreneurial Income of Rural-urban Migrants：
Facts and Mechanisms
ZHU Zhisheng
（School of Tourism Sciences， Beijing International Studies University，
Beijing 100024， China）
Abstract：
In the face of the complex and changing， entrepreneurial environment and the increasingly close interpersonal needs， the non-cognitive skills of entrepreneurs are increasingly valued by the market.
Based on the data of
China Migrants Dynamic Survey（CDMS 2013）， this paper uses the “Big Five” personality index to construct non-cognitive ability， and uses the
three-stage estimation method
（3SLS） to test the effect of non-cognitive ability on the entrepreneurial income of rural-urban migrants and its possible mechanism. We find that， non-cognitive ability has a significant positive impact on rural migrants’ entrepreneurship income. With the increase of income points， non-cognitive ability’s entrepreneurship returns gradually increases. Under different market conditions， non-cognitive entrepreneurship returns are different significantly. Rural-urban migrants from non-first-tier cities and entrepreneurship in service industries have obtained a more significant “capability premium”. These conclusions remain robust after considering endogenous problems and sample selection bias. Furthermore， this paper examines three possible mechanisms of non-cognitive ability affecting entrepreneurship returns， and confirms the existence of social capital effect， marginal utility of education and allocation structure effect. The improvement of non-cognitive ability helps to strengthen the social capital level of rural-urban migrants， improve their marginal income of education， and also helps the group to carry out more chances of entrepreneurial activities， thus promoting the improvement of entrepreneurial returns of rural-urban migrants. Keywords：rural-urban migrants;non-cognitive ability;entrepreneurship returns;3SLS
一、引言
近年随着我国经济增速放缓及就业压力增大，经济发展迫切需要创新创业活动的驱动。自2007年党的十七大提出“扩大就业发展战略、实施促进以创业带动就业”的战略部署以来，国民创业活动日趋活跃，创业者群体不断壮大。其中农民工群体的“草根创业”是“万众创业”的重要组成部分。国家统计局数据显示，2017年约有3400万的进城农民工通过自营方式实现就业，占当年全部就业农民工的28.1%左右，且该群体规模自2015以来连续多年稳步增长另据全国流动人口动态监测调查（China Migrants Dynamic Survey，CMDS）数据的推算，2009—2017年我国城镇就业市场上自我雇佣农民工占比稳定在40%—45%之间，绝对规模接近8000万人，创业已然成为进城农民工实现就业的重要方式[1]。近年来，从中央到地方各级政府纷纷开展专项培训以激发各群体创业意愿，如实施普惠金融等帮扶措施改善创业环境，消除资金约束等因素对创业活动的抑制[2]。然而，现实中的农民工创业却依然面临“高创业意向，低创业能力，少创业成功”的尴尬境况，由此引发政策制定者不得不思考除了传统帮扶措施之外的其他政策工具，尤其是在当前我国经济转型换挡碰头就业压力的特殊时期，如何提高农民工群体的创业能力及创业持续期，俨然成为摆在各级政府面前亟待破解的现实难题。
创业涉及各类资源的整合与统筹运作，面对复杂多变的创业环境、密集多元的技术变革和日趋密切的人际交往需求，创业者的非认知能力愈发受到市场的重视。近年来，随着以“能力”为核心的新人力资本理论框架逐渐确立，非认知能力作为决策变量被引入经济模型，为在理论和政策层面提升劳动者技能提供了崭新视角[3]。在经济学研究中，非认知能力多被视作与认知能力相对应的概念，意指个体与他人交往中表现出的思想、情感和行为[4-5]，通常使用人格特征加以测量[6]。大量的调查研究显示，创业者往往拥有不同于一般劳动者的人格特质，如成功欲、自信心和冒险性等[7-8]。同时，国外诸多经验研究也表明，非认知能力作为一种隐性人力资本，对于个体的创业决策和创业绩效具有显著的促进作用，尤其是对于认知能力相对弱势的创业者，非认知能力的价值更加突显[9-11]。与西方国家相比，我国具有迥异的文化基因和制度环境，国民的非认知特征及表现形式都有别于西方，非认知能力在国民创业实践中的价值意义必然存在差异。然而，由于数据及方法等的局限，目前国内严谨讨论非认知能力与创业行为之间因果关系及其影响机制的经验文献相对不足，致使政策制定者难以厘清思路，很大程度上限制了相关政策框架的搭建和开发。
本文在前期文献的框架基础上，利用专项微观调查数据，实证检验非认知能力对农民工城市创业回报的影响效应及其中间机制，以揭示非认知能力在农民工群体创业活动中的独特作用。
本文可能的边际贡献在于：第一，以往有关农民工创业的研究主要关注受教育水平、专业技能、社会资本、认知能力等显性人力资本对农民工创业回报的影响，而忽略了非认知能力等隐性人力资本的价值，本文从非认知能力的角度切入，拓宽了该问题的研究领域。第二，本文搭建了一个整合性分析框架，不仅从整体上识别了非认知能力对农民工创业回报的影响，同时基于分位数估计考察了非认知能力溢价在不同收入分位点上的变动趋势，并进一步对非认知能力溢价的三种潜在机制进行了细致探讨。第三，本文较为恰当地度量了非认知能力指标并对内生性干扰进行了处理。一方面，不同于前期文献片面选取指标或缺少维度地衡量非认知能力，本文根据“大五”人格（NEO）特征修订问卷，构建包含5大维度13个细分指标的非认知能力指标体系，并通过主成分分析构建非认知能力总指标，降低了核心变量的测量误差;另一方面，本文使用样本选择下的工具变量三阶段估计方法，同时克服非认知能力的内生性及创业决策的选择性偏差，保证估计结果稳健可信，为后续研究提供了方法借鉴。
二、文献述评
随着认知心理学和人格心理学的发展，以关注个体非认知能力对经济行为与表现的影响为核心的人格经济学成为当前经济学领域研究的重要话题[12]。以赫克曼（Heckman）、鲍尔斯（Bowles）等为代表的经济学家长期围绕新人力资本对劳动收入的影响进行了大量实证研究，特别强调非认知能力在个体经济行为中的价值[3，13]。国外多数经验证据表明，个体的非认知能力能够显著提高工资性收入[13-14]。鲍尔斯等的研究发现，非认知能力可以提高劳动者的劳动生产率进而影响工资性收入，并据此构建了基于激励—强化理论的工资决定模型 [13]。赫克曼和科宾（Corbin）基于劳动力市场均衡理论，分析了非认知能力与认知能力的交互作用，发现非认知能力能够通过教育干预实现有效积累，同时也可通过提高教育等人力资本投资的边际效应，对劳动者工资性收入产生积极影响[14]。国内学者如程虹和李唐、王春超和张承莎等的研究同樣证实了非认知能力工资性收入溢价的存在[15-16]。
这些研究为我们理解非认知能力在创业过程中的独特价值提供了有益借鉴。然而，由于这类研究并非专题性探讨非认知能力在创业领域的价值的研究，缺乏对非认知能力与创业回报之间因果关系的严谨识别，也未能对其中的影响机制作出解释，特别是对
处在经济转型期的中国，非认知能力究竟在国民创业过程中扮演怎样的角色仍有待验证。
理论上讲，非认知能力作用于工资性收入增长的影响机制同样也存在于创业过程中。非认知能力不仅可以通过提高劳动生产率直接影响创业者的收入回报，同时也可能通过与认知能力的交互影响间接作用于创业者的教育回报率，从而带来更高的创业回报。由于不同的创业形式和创业内容对创业者的能力需求不完全一致，要求越高的创业机会往往会带来更高的创业回报，因此，非认知能力还可能通过促进创业者进入更高层次的创业领域进而带来更高的收入溢价。在经验研究方面，越来越多的经验证据表明，非认知能力对创业者的业绩表现和事业成就有着积极作用[9-11，17]。埃文斯（Evans）和莱顿（Leighton）较早讨论了非认知能力与创业的关系，发现非认知能力尤其是控制观特征是影响创业成功的重要因素[10]。劳赫（Rauch）与弗雷斯（Frese）研究表明，创业者拥有的成就感、自信心、创造力、抗压能力和自主偏好等非认知因素对于创业决策及创业表现都有着显著正向作用[17]。与本文的工作类似，赵浩等将非认知能力与工资性收入的逻辑框架扩展至创业研究领域，发现非认知能力确实在个体创办企业及维持创业绩效过程中发挥着积极影响[11]。卡里恩多（Caliendo）等研究发现，反映非认知能力的控制观与风险偏好等特征有助于预测个体的创业倾向以及创业活动的持续期。基于这一框架，卡里恩多等利用德国数据的实证研究再次证实，开放性和外向性得分更高或拥有更低的神经质和顺同性得分的个体，其作出创业决策以及维持企业更长生存时间的概率都相对更大[9]。 尽管国外文献围绕非认知能力已经有了较多讨论，但由于数据及方法等的局限，国内对于非认知能力在创业领域的价值研究相对鲜见，仅有少量现有文献从理论层面探讨了非认知能力对创业表现的潜在影响[12，18-19]，缺乏严谨可信的经验证据。在前期有限的实证文献中，柴时军和郑云、李强等基于CFPS数据的研究发现，非认知能力会显著激发个体的创业动机，促进个体作出创业决策[20-21]。魏下海等利用CMDS 2014年数据研究表明，反映非认知能力的外向性、开放性和严谨性特征均会显著促进流动人口的创业选择，而神经质则会对流动人口的创业参与产生显著的抑制影响[22]。朱志胜以农民工为研究对象，利用CMDS 2013年数据研究发现，非认知能力的提高能够显著增加农民工的创业概率，特别是从事自雇型创业活动的可能性。
以上研究都关注到了个体非认知能力的个别维度对创业决策的影响，但对于非认知能力与创业收入之间的因果关系都未能作出有效回答[1]。与本文主题类似，王询等利用2010年和2012年CFPS数据，沿用“大五”人格特征框架的经验研究发现，非认知能力因素中的条理性特质有助于激发个体的创业动机，审慎性特质则对个体创业收入有显著的正向作用，而热情性特质则不利于创业增收[23]。但该文以全部居民为研究对象，忽略了群体异质性，其将非认知能力13个子维度共同纳入方程，研究结论易受到共线性和内生性的干扰，且该文的研究设计无法综合评估非认知能力的总体效应，对于非认知能力影响创业回报的中间机制同样无法给出解释。
鉴于此，本文利用2013年流动人口社会融合专题调查数据，实证检验非认知能力对农民工城市创业回报的影响效应，并对其中可能的作用机制展开经验分析。在具体的研究中，本文沿用“大五”人格指标（见表1）综合测度非认知能力，尽量减少核心变量的测量误差，并采用三阶段估计方法缓解了内生性以及创业决策选择性偏差问题对估计结果的干扰，同时细致探讨了非认知能力对创业回报的影响机制。
三、数据与模型
1.数据来源
本文采用的数据来源于原国家人口和計划生育委员会2013年流动人口社会融合专题调查数据。该专题调查覆盖了北京市朝阳区、深圳市、中山市、厦门市、嘉兴市、青岛市、成都市和郑州市等8个来自东、中、西部不同规模的城市或城区，尽管上述8个城市（城区）的选取并非完全随机，但在各城市（城区）内部均通过严格的PPS抽样展开调查，数据样本量大，覆盖面广，能够较好地代表全国流动人口的基本情况。调查问卷详细记录了流动人口流出地和流入地信息，能够较好满足本研究的数据需求 有关2013年流动人口社会融合专题调查详细的调查、抽样和数据优势与局限，可参考原国家卫生和计划生育委员会流管司2015年的详细介绍，这里不再重述。
考虑到本文的研究目的，仅保留农业户口样本，剔除调查期间失业及流动原因为随迁、上学、投靠亲戚等的样本，通过以上步骤将研究对象限定在农业户口且因务工经商而流动的进城农民工样本，并进一步删去关键变量缺失的样本，最终得到有效样本量3840个。
2.非认知能力变量设置
虽然不同学科对非认知能力的理解和界定莫衷一是，但多数文献认为，非认知能力指个体与他人交往中表现出来的思想、情感和行为[4-5]，是相对于认知能力的概念，可用人格特征加以衡量[6]。前期探讨非认知能力与创业关系的文献中，较多采用“大五”人格指标体系来测度个体非认知能力[9-11]。国内前期研究证实戈德堡（Goldberg）的“大五”人格测试对于表征国民非认知能力拥有很好的解释能力[12]。因而本文根据修订后的NEO人格问卷，基于调查中的题项，构建了包含5大维度（严谨性、顺同性、外向性、开放性、神经质）13个细分指标的非认知能力指标体系，并保证每个维度至少对应3个题项，以此来降低测量误差（见表1）。为了消除量纲差异，本文首先对所有题项进行标准化处理，进而对标准化得分进行加总平均，求得反映非认知能力的5大维度得分，在此基础上，运用主成分分析法构建非认知能力综合指标。
3.模型设定
本文关注的核心问题是检验农民工城市创业过程中非认知能力的创业回报及其中间机制，借鉴赵浩、卡里恩多等学者的做法[9，11]，基于明瑟（Mincer）工资方程[24]
设定如下基准模型：
lnincomei=α+βNonCognitivei+γXi+εi
其中，lnincomei为农民工个体i创业收入的对数，对于创业收入的度量，除了既有文献惯用的月均收入外，考虑到创业者往往劳动时间更长，为消除工作强度造成的收入差距，本文同时计算了小时收入;
核心解释变量NonCognitivei表示农民工个体i的非认知能力特征;Xi为可能影响创业回报的控制变量，包括创业个体的人口学特征变量（性别、年龄、民族、受教育年限、健康状况、城市经历等）、家庭特征变量（婚姻状况、流入地家庭规模、住房情况等）以及流动特征变量（省内跨市、市内跨县）等;εi为随机误差项。
表2汇报了具体变量定义及描述性统计结果。由表2可知，农民工城市创业的月均收入为4314.59元，同期工资性就业者的月均收入为3247.88元，仅相当于前者的3/4左右。尽管消除劳动强度差异后，两类农民工的小时收入差距略有缩小，但两者之间的差别依旧明显，创业农民工的平均小时收入为17.29元，而同期工资性就业者的平均小时收入为15.60元。同时，根据表1“大五”人格相应问题构造五个子维度并进行标准化后，通过主成分分析得到非认知能力总指标，其最小值为-4.284，最大值为2.637，平均值为0.161。如果以均值为界划分为高能力组和低能力组，非认知能力虚拟变量的均值约为0.579，这意味着分布在非认知能力两端的人数大致相当。
四、实证结果与讨论
1.基准估计结果 表3汇报了非认知能力对农民工城市创业回报的影响估计结果，同时包括月均收入方程估计结果，与考虑工时差异后的小时收入方程估计结果。由估计结果可知，在其他条件相同的情况下，非认知能力对农民工创业收入的影响显著为正，即便考虑了工时差异的影响，这种收入优势依然显著存在。为了捕捉地区间经济发展水平及文化差异可能造成的估计偏差，同时出于回避行业选择效应的考虑，表3依次控制了地区和行业固定效应，不难发现，无论是在月均收入还是小时收入的估计方程中，非认知能力的估计系数依旧为正，且均在1%或5%的统计水平上高度显著。
初步印证了前面的判断，对于城市创业的农民工而言，较强的非认知能力的确能够带来显著的“能力溢价”。
表3中第（4）和第（8）列区分了非认知能力五个子维度对农民工创业回报的异质性影响。从估计结果来看，严谨性和外向性能够显著提高农民工的创业回报，拥有更强自信心、良好条理性以及积极情绪和独断性的农民工，更有可能获得较高的创业回报，这与前期文献针对其他群体的研究结论是一致的;顺同性对农民工的创业回报存在显著的负面影响，个体顺同性特质对劳动力市场表现的预测效力在理论上一直备受质疑。对于创业活动而言，要求创业者的决策行为更加果断与偏执，过度顺同的性格并不利于决策的做出和执行，尤其是当前我国快速变迁的市场环境对创业农民工的决断力和执行力提出了更高的要求;开放性与农民工的创业回报之间不存在显著关系，可能的原因是，开放性特质是个体智慧与创造力的集中体现，但对于农民工而言，其创业活动更多集中在相对低端的低技术行业，过度超前的创业思维和冒险精神可能并不完全适用;与预期相符，神经质会显著降低农民工的创业回报，创业过程中的种种压力要求创业者必须具备较强的抗压及稳定情绪的能力，较高的神经质所表现出来的自信心不足和脆弱性，不利于创业活动的开展。
2.稳健性估计结果
由于基准模型设定很可能存在关键变量缺失及潜在双向因果关系等内生性问题，Tobit估计结果可能有偏，一方面，现实中的一些不可观测或难以测度的潜在因素如禀赋遗传、代际关系和成长环境等，可能会同时影响个体的能力形成及经济行为。例如，贯穿个体全生命周期的家庭投资决策，不仅有助于促进个体非认知能力的有效积累[25]，同时又会通过代际传递等方式直接作用于子代的风险偏好与创业决策[26]。另一方面，由于不同就业身份对于个体非认知能力的要求并不完全随机，因而拥有不同非认知能力的农民工会寻求能够带来效用最大化的就业决策，不仅如此，在创业过程中，创业者很可能为了获取必要的创业机会和创业资源，有意识地重塑和提升自身的非认知能力，从而造成样本的选择性偏差问题。此外，受限于数据可得性，本文仅使用单一年度的截面数据，无法捕捉个体非认知能力的时序变化，由此造成双向因果的内生性问题难以避免。
为缓解内生性问题对估计结果的干扰，本文考虑使用样本选择下的工具变量三阶段估计，参考伍德里奇（Wooldridge）提供的操作建议[27]：第一步，在包含受雇就业和自雇创业的全样本中，使用Probit模型估计创业选择方程，在此基础上，计算创业样本的逆米尔斯比（inverse mills ratio，IMR）的估计值;第二步，仅针对创业样本，使用工具变量两阶段Tobit估计。由于第二步的工具变量估计由两步构成，故称为三阶段估计。在具体的操作过程中，在第一步估计创业选择方程中，本文使用同一城市相同行业平均自雇创業比率作为工具变量，在第二步估计创业回报方程中，本文借鉴王春超和张承莎的处理方法[16]，构造所在城市同一行业内部相同就业身份农民工的平均非认知能力作为个体非认知能力的工具变量，估计结果如表4所示。
从表4第（1）和第（2）列报告的第一阶段和第二阶段估计结果来看，同一城市相同行业平均自雇创业比率对农民工创业决策具有显著的正向影响，城市同一行业相同就业身份的平均非认知能力对于农民工的非认知能力同样具有较强的解释能力，工具变量的估计系数均为正，且都在1%的统计水平上显著，工具变量F检验统计量远大于经验临界值10，相应P值也在1%的统计水平上显著，保证了工具变量的有效性。由表3第（3）和第（4）列给出的第三阶段估计结果可知，由第一阶段估计得到的逆米尔斯比显著为正，证实了前述样本选择问题的存在，同时也表明使用样本选择下的工具变量三阶段估计是必要的。可以看到，在考虑样本选择偏差和内生性问题的情况下，非认知能力的估计系数依然稳健，无论是月均收入还是小时收入的估计方程中，非认知能力的估计系数均在1%的统计水平上显著为正，且估计系数相比基准估计结果有所增大，表明在其他条件相同的情况下，非认知能力的确有助于提升农民工的创业回报，“能力溢价”在创业活动中确实显著存在。
3.扩展性讨论
以上分析证实了非认知能力对于农民工创业回报的溢价效应，那么这种“能力溢价”是否均匀地分布于不同收入层次的创业农民工群体中？处于不同市场条件下的农民工得到的能力溢价水平是否存在差异？对于以上异质性影响的讨论，有助于理解非认知能力溢价的影响因素及其收入分配效应。
首先，本文使用分位数估计检验非认知能力在不同收入分位水平上的差异影响。表5汇报了非认知能力影响农民工城市创业回报的分位数估计结果。从估计结果来看，非认知能力的增收作用仅存在于收入分位点相对较高（Q50和Q75）的创业农民工中，且随着收入分位点的增加，非认知能力的估计系数逐渐趋大，而对于收入分位点较低（Q25）农民工的创业回报并不存在显著影响。这意味着收入越高的创业农民工，越能获得相对更高的非认知能力溢价，这种溢价分配上的“马太效应”，很可能会扩大农民工内部的贫富差距，从而造成农民工群体分化的进一步加剧。
其次，由于创业回报不只是创业者个体能力的体现，同时也取决于所处的外部市场环境，考虑到农民工创业的区域和行业分布特点，本文进一步区分城市规模和行业性质探讨非认知能力溢价的异质性影响，结果如表6所示。从表6第（1）至（4）列的估计结果来看，非认知能力对于农民工创业回报的提升作用仅存在于非一线城市，而对于北京、深圳等一线城市创业的农民工来说，这种“能力溢价”并不显著存在。中国自古是一个人情社会，特别是在二、三、四线城市，人情世故可能是影响创业成功与否的关键因素，在此情况下，非认知能力的边际作用得以突显。相对而言，一线城市的市场化程度较高，对外来移民就业创业的包容性更强，反而弱化了非认知能力的作用。与理论预期一致，表6第（5）至（8）列的估计结果显示，非认知能力的溢价效应仅发生在服务业领域创业的农民工中，对于制造业领域创业农民工的收入回报 并不具有显著影响。
五、非认知能力影响农民工创业回报的机制
前面分析表明非认知能力的确会给农民工的创业回报带来显著的溢价作用，且这种“能力溢价”不完全源于创业行业的自选择效应，那么非认知能力影响农民工创业回报的机制是什么？借鉴既有文献的分析思路，同时考虑到数据可得性，本文重点检验以下三种可能的影响机制：社会资本效应、教育边际效用和配置结构效应。
1.社会资本效应
已有诸多有关迁移和流动人口创业的研究发现，外来人口在城市创业除了要应对“新创劣势”外，还面临严峻的“外来劣势”[28]。如何在迁入城市实现社会关系网络的混合嵌入，是外来人口城市创业的关键因素[29]。社会关系网络有利于补充创业资源、提升企业家能力，从而提高个体的创业倾向和创业绩效[30-34]。所谓社会资本效应，意指个体非认知能力的提高通过构造人际关系网络和提高社会交际能力来扩大自身的社会资本。从理论上讲，非认知能力较高的创业者通常拥有相对较强的人际交往能力和资源转化能力，人際网络圈子往往也比较高质，从而能够为创业活动提供更多且更有质量的外部支持。为了验证社会资本效应这一机制，本文参考温忠麟和叶宝娟的中介检验方法[35]，以社会资本为中介变量，采用中介效应模型检验非认知能力是否通过社会资本影响农民工的创业回报。
表7报告了社会资本中介效应的检验结果，为保证研究结论的可靠性，本文采用了多种方式刻画社会资本变量，其中，第（2）和（3）列以是否接受过流入地政府培训衡量社会资本，第（4）和（5）列以参与流入城市社会活动的次数衡量社会资本，第（6）和（7）列以参与流入城市社会组织的个数衡量社会资本。从估计结果来看，第（2）、（4）和（6）列中非认知能力的估计系数均显著为正，表明非认知能力的确有助于创业者获得更多的社会资源。同时，由第（3）、（5）和（7）列的估计结果可知，非认知能力和社会资本变量的估计系数均在1%或5%的统计水平上显著为正，这意味着社会资本确实在非认知能力和创业回报之间起到了部分中介的作用。与前面的分析相符，非认知能力的提高有助于扩大创业农民工的社会资本，进而带来更高的创业回报。
2.教育边际效应
自明瑟方程提出以来，教育与收入之间的关系讨论一直是传统人力资本研究的焦点问题，大量前期研究发现，教育在个体收入增长中发挥着积极影响[24]。与传统的人力资本理论相比，新人力资本理论打开了以往被视为“黑箱”的能力形成过程，构建了一个基于多维能力的广义人力资本理论框架，认为教育是个体先天能力和后天环境共同作用的结果，个体非认知能力不仅可以通过教育投资等方式实现有效积累，还有助于提升教育的边际收益[3]。尽管受访样本在调查期均已完成正规教育，非认知能力不大可能反向影响其受教育水平，但由于当前观测到的非认知能力与早期接受教育决策时的非认知水平可能高度相关，因而并不能排除两者之间的相关关系。事实上，相关性分析结果也证实了以上推论，发现非认知能力与教育显著正相关。因此，本文尝试检验非认知能力通过影响教育边际效应进而间接影响个体创业收入这一可能的作用机制。
为评估教育对不同非认知能力个体创业收入的差异影响，本文采取两种群体划分方式：一是根据全样本非认知能力的均值，将非认知能力大于平均值的创业样本归入高能力组，小于或等于平均值的创业样本归入低能力组;二是根据非认知能力第一、第三和第四分位点，将非认知能力处于第一分位点以下的创业样本归入低水平组，处于第三和第四分位点以上的创业样本归入高水平组。表8报告了两种分组情况下的教育边际效应检验结果，从第（1）和（2）列、第（4）和（5）列的估计结果来看，无论在月均收入抑或小时收入方程中，教育对个体创业收入的估计系数显著为正，且高能力或高水平组的教育边际收益明显高于其他组别，这与经典文献的研究结论一致。进一步地，为了验证组间系数的可比性，本文进一步引入受教育程度与非认知能力虚拟变量的交互项进行全样本估计，结果如第（3）和（6）列所示。可以看到，在月均收入和小时收入方程中，交互项“非认知能力01*受教育程度”和“非认知能力02*受教育程度”均显著为正，证实了教育回报的组间异质性。上述分析结果表明，个体非认知能力的提高，不仅有助于积累人力资本和社会资本，还有助于提高教育的边际回报率。
3.配置结构效应
农民工的创业决策以及创业方式的选择并非是完全随机的，拥有更高能力或更多资本的农民工很可能会主动寻求符合自身条件的创业形式。配置结构效应指的是非认知能力的提高通过促进创业者进入更高层次的创业活动进而带来更高水平的收入回报。换言之，非认知能力带来的创业者收入差距，有可能是因为不同创业类型之间的准入门槛差异形成的。为检验这一可能的影响机制，本文参照以往文献的通常做法，将农民工的创业类型依据是否雇佣他人区分为“自雇型创业”和“机会型创业”。相关研究发现，相比于自雇型创业，机会型创业为创业者带来了更高的收入溢价，但也面临着更高的进入门槛[36-37]。表9报告了非认知能力影响创业收入的配置结构效应检验结果。估计结果表明，个体非认知能力越高，其开展机会型创业活动的可能性相应越大，与此同时，从表9中可以看到，当同时纳入非认知能力和机会型创业变量后，不论是在月均收入还是小时收入方程中，机会型创业变量的估计系数显著为正，非认知能力估计系数依然为正，但在统计上变得不再显著，这意味着非认知能力越高的农民工，更有可能进入机会型的创业活动，从而获得更高的创业回报，以上结论证实了配置结构效应对农民工创业回报的影响。
六、结论与启示
本文利用原国家卫生和计划生育委员会2013年全国流动人口社会融合专题调查数据，沿用“大五”人格指标构建非认知能力，并采用三阶段估计方法，实证检验了非认知能力对农民工创业回报的影响效应及其可能的作用机制，以此揭示创业者非认知能力在创业活动中的独特作用，为后续相关政策制定提供理论参考和经验证据。研究发现，非认知能力的确能够显著提高农民工创业的经济回报，且随着收入分位点的提高，非认知能力溢价效应同步增强。同时，异质性分析结果表明，不同市场条件下非认知能力的创业回报存在明显差异，来自非一线城市及在服务行业创业的农民工获得了更加显著的“能力溢价”。上述结论在考虑内生性问题和样本选择偏差后依然稳健。进一步对非认知能力作用于创业回报的三种潜在机制进行检验，证实了社会资本效应、教育边际效应及配置结构效应的存在，非认知能力的提高有助于强化农民工的社会资本水平，提高其教育边际回报率，同时也有助于该群体更大概率开展机会型创业活动，从而促进农民工创业回报的提升。 长期以来，有关创业回报的研究一直是学界关注的重要话题，对于农民工创业回报的研究，一方面有助于深入理解现阶段农民工群体的创业动机，另一方面也能够检验当前经济社会环境是否有利于该群体创业活动的开展。长期以来，政策制定者们通过开展多种形式的技能培训和资金支持等政策工具，试图缓解农民工群体“高创业意向、低创业能力、少创业成功”的创业困境，但从实际效果来看，这些传统帮扶手段的有效性颇受质疑。本文的研究发现为政策制定者突破现行框架转而寻找其他的政策工具提供了重要参考。本文认为，未来的政策思考和调整方向应充分认识到非认知技能这一隐性人力资本对于农民工“草根创业”的重要价值，适时推出覆盖农村劳动力全生命周期的非认知能力提升计划。一方面，新人力资本理论认为，生命周期的早期是认知能力和非认知能力形成的关键时期，因此，长期来看，进一步加大农村基础教育投资，推进城乡教育均衡协调发展，深化教育改革，全面推进素质教育，特别注重农村儿童早期的品格教育，应是未来我国农村教育发展的长期战略选择。另一方面，尽管以人格特征为主要表现形式的非认知能力在个体成长过程中具有相对稳定性，但在生命周期的中后期仍然会根据个体经历发生变化，因而对于已经进入城镇就业市场的农村劳动力，政策制定者应注重将非认知能力培养纳入现行的培训框架体系，作为专项培训的重要内容，释放和培育农民工的创业活力，同时巩固和扩大资金支持等传统帮扶手段，帮助农民工提升创业层次，扩大机会型创业比例，促进该群体实现市民化身份的有效转变。
参考文献：
[1]朱志胜.中国农民工进城自雇佣行为：规模、特征与进入机制[J].现代经济探讨，2019（12）：116-125.
[2]尹志超，宋全云，吴雨，彭嫦燕.金融知识、创业决策和创业动机[J].管理世界，2015（1）：87-98.
[3]HECKMAN J J， STIXRUD J， URZUA S， et al. The effects of cognitive and noncognitive abilities on labor market outcomes and social behavior [J]. Journal of Labor Economics， 2006， 24（3）：411-482.
[4]GLEWWE P， HUANG Q， PARK A. Cognitive skills， noncognitive skills， and school-to-work transitions in rural China [J]. Journal of Economic Behavior & Organization， 2017， 134：141-164.
[5]HUMPHRIES J E， KOSSE F. On the interpretation of non-cognitive skills：what is being measured and why it matters [J]. Journal of Economic Behavior & Organization， 2017， 136：174-185.
[6]ROBERTS B W. Back to the future： personality and assessment and personality development [J]. Journal of Research in Personality， 2009， 43（2）：137-145.
[7]DJANKOV S， QIAN Y， ROLAND G， ZHURAVSKAYA E. Who are China’s entrepreneurs？ [J]. American Economic Review， 2006， 96（2）：348-352.
[8]中国企业家调查系统，李兰，张泰，等.新常态下的企业创新：现状、问题与对策——2015·中国企业家成长与发展专题调查报告[J].管理世界，2015（6）：22-33.
[9]CALIENDO M， FOSSEN F M， KRITIKOS A. Personality characteristics and the decision to become and stay self-employed [J]. Small Business Economics， 2014， 42（4）：787-814.
[10]EVANS D S， LEIGHTON L S. Some empirical aspects of entrepreneurship [J]. American Economic Review， 1989， 79（3）：519-535.
[11]ZHAO H， SEIBERT S E， LUMPKIN G T. The relationship of personality to entrepreneurial intentions and performance： a meta-analytic review [J]. Journal of Management， 2010， 36（2）：381-404.
[12]李濤，张文韬.人格经济学研究的国际动态[J].经济学动态，2015（8）：128-143.
[13]BOWLES S， OSBORNE G M. Incentive-enhancing preferences： personality， behavior， and earnings [J]. American Economic Review， 2001， 91（2）：155-158.
[14]HECKMAN J J， CORBIN C O. Capabilities and skills [J]. Journal of Human Development & Capabilities， 2016， 17（3）：342-359. [15]程虹，李唐.人格特征对于劳动力工资的影响效应——基于中国企业—员工匹配调查（CEES）的实证研究[J].经济研究，2017（2）：171-186.
[16]王春超，张承莎.非认知能力与工资性收入[J].世界经济，2019（3）：143-167.
[17]RAUCH A， FRESE M. Let’s put the person back into entrepreneurship research： a meta-analysis on the relationship between business owners’ personality traits， business creation， and success [J]. European Journal of Work and Organizational Psychology， 2007， 16（4）：353-385.
[18]李晓曼，曾湘泉.新人力资本理论——基于能力的人力资本理论研究动态[J].经济学动态，2012（11）：120-126.
[19]李晓曼，于佳欣，代俊廷，张领.生命周期视角下新人力资本理论的最新进展：测量、形成及作用[J].劳动经济研究，2019（6）：110-131.
[20]柴时军，郑云.人格特征与农户创业选择[J].经济经纬，2019（1）：34-40.
[21]李强.人格特征、行业管制与创业行为——基于中国家庭微观数据的实证分析[J].软科学，2018（11）：20-24.
[22]魏下海，李博文，吴春秀.人格的力量：非认知能力对流动人口创业选择的影响[J].学术研究，2018（10）：93-101.
[23]王询，岳园园，朱晨.非认知能力与创业——来自中国家庭追踪调查的经验分析[J].财经论丛，2018（11）：13-21.
[24]MINCER J. Schooling，experience and earnings [M]. Princeton： Columbia University Press， 1974.
[25]KAUTZ T， HECKMAN J J， DIRIS R， et al. Fostering and measuring skills： improving cognitive and non-cognitive skills to promote lifetime success [R]. IZA Discussion Paper， No. 8696， 2014.
[26]周敏慧，Jean-Louis ARCAND，陶然.企业家精神代际传递与农村迁移人口的城市创业[J].经济研究，2017（11）：74-87.
[27]WOOLDRIDGE J M. Econometric analysis of cross section and panel data[M]. London： Mit Press， 2010.
[28]KLOOSTERMAN R， RATH J. Immigrant entrepreneurs in advanced economies： mixed embeddedness further explored [J]. Journal of Ethnic and Migration Studies， 2001， 27（2）：189-201.
[29]叶文平，李新春，朱沆.地区差距、社会嵌入与异地创业——“过江龙”企业家现象研究[J].管理世界，2018（1）：139-156.
[30]YUEH L. Self-employment in urban china： networking in a transition economy [J]. China Economic Review， 2009， 20（3）：471-484.
[31]马光荣，杨恩艳.社会网络、非正规金融与创业[J].经济研究，2011（3）：83-94.
[32]张博，胡金焱，范辰辰.社会网络、信息获取与家庭创业收入——基于中国城乡差异视角的实证研究[J].经济评论，2015（2）：52-67.
[33]LINDQUIST M J， SOL J， VAN PRAAG M C. Why do entrepreneurial parents have entrepreneurial children？ [J]. Journal of Labor Economics， 2015， 33（2）：269-296.
[34]王春超，馮大威.中国乡—城移民创业行为的决定机制——基于社会关系网的分析视角[J].经济学（季刊），2018
（1）：355-382.
[35]温忠麟，叶宝娟.中介效应分析：方法和模型发展[J].心理科学进展，2014（5）：731-745.
[36]朱志胜.农民工的自我雇佣选择与市场回报——基于2014年全国流动人口动态监测调查数据的实证检验[J].人口与经济，2018（5）：100-112.
[37]王春超，冯大威.中国城镇创业行为与收入溢价[J].经济学动态，2018（4）：28-42.
[责任编辑 刘爱华 ]