The Impact Mechanism of Entrepreneurial Learning on Rural Entrepreneurial Well-being: Based on the Survey Data of 743 Family Farmers
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摘要: 乡村创业者依据先前经验并通过创业学习来提升创业绩效。从学习理论以及社会情感财富出发，以743位家庭农场主等调研数据，综合运用结构方程模型、有调节中介模型检验了创业学习与乡村创业幸福绩效的作用机制。结果显示：（1）利用式与探索式创业学习均能提升乡村创业幸福绩效；（2）创业学习的二元方式均能提升乡村创业者的社会情感财富；（3）社会情感财富在创业学习与创业幸福绩效间存在中介作用，社会情感财富在利用式创业学习与创业幸福绩效间中介作用更显著；（4）先前经验负向调节探索式创业学习与社会情感财富作用效果，但正向调节社会情感财富与创业幸福绩效作用关系。根据研究结果，针对乡村创业提出了对策建议。Abstract: Rural entrepreneurs could improve their entrepreneurial performance via entrepreneurial learning and prior experience. Based on learning theory and socioemotional wealth, this study adopted the survey data of 743 family farmers to testify the mechanisms of entrepreneurial learning, socioemotional wealth, and entrepreneurial well-being, and discussed the moderating effect of prior experience. The results show that: First, both exploitative entrepreneurial learning and exploratory entrepreneurial learning can improve entrepreneurial well-being. Second, both the dual types of entrepreneurial learning can enhance the socioemotional wealth of rural entrepreneurs. Third, socioemotional wealth has a mediating effect on entrepreneurial learning and entrepreneurial well-being, socioemotional wealth has a more significant mediating effect on exploitative entrepreneurial learning and entrepreneurial well-being than exploratory entrepreneurial learning. Fourth, prior experience moderates the relationship between exploratory entrepreneurial learning and socioemotional wealth negatively, and positively moderates the relationship between socioemotional wealth and entrepreneurial well-being. This study also has some practical implications for rural entrepreneurship referring to previous conclusions.
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与城市背景下的创业活动不同，乡村创业（Rural Entrepreneurship）是一种对农业资源与社会资本高度依赖的机会发现与开发行为[1]。乡村创业者既受自身知识技能禀赋限制，又受诸如土地资源、制度环境等外在因素制约，从而引致创业成功率低[2]。尽管乡村创业风险高，依然有大量乡村创业者投身于创业大潮中。如《中国数字乡村发展报告（2020）》显示，过去近十年，我国入乡、返乡创业者已达850万人，其中，带动本乡创业者达3100万人，乡村创业年均增长10%，且87%创业实体位于乡镇以下[3]。什么因素推动着入乡、返乡及本乡创业者选择基础设施、资源和机会相对缺乏的乡村地区开展创业活动？
随着互联网技术在农村的广泛推广，乡村地区创业者可通过便捷的互联网连接学习创业所需的各项知识和技术以弥补自身知识技能短板[4]；国家从宏观层面提出 “乡村振兴战略”及地方政府扶持乡村创业优惠政策的出台，使得乡村创业前景预期良好[5]。现有研究多尝试从客观外部因素出发探讨乡村创业的动力机制，并着力讨论如何改善创业者才能、农业制度和产业环境来提升乡村创业的经济绩效，以及如何通过创业手段帮助贫困地区人们从经济上纾困解难。乡村创业企业是嵌入在乡村家族或宗族网络中的创业实体，其创生与成长会天然受“家庭或家族”因素的影响，不应忽视此类企业对于非经济效应目标的诉求[6]。李新春等建议关涉非经济绩效目标议题且具有家族背景企业组织成长和独特行为的研究，可采用社会情感财富（Socioemotional Wealth，SEW）理论视角进行深入讨论[7]。现实中，部分乡村创业者即使一些时段内并不盈利，却因为有家人、亲友支持和陪伴， 幸福感会更高，承受创业失败的抗压能力更强[8]；同时，创业能带领村民脱贫致富，使得乡村创业者获得感更强而不会因遭遇短期困难而轻易放弃[9]。
显然，除却政策激励和市场机会外部作用外，还存在其他吸引乡村创业者投身乡村商业机会开发的内在助推机制。基于此，本文将借鉴家族企业研究中独特的社会情感财富理论视角，以具有明显家族特性的家庭农场为研究对象，分析家庭农场主双元创业学习、先前经验对于提升乡村创业幸福绩效的作用机制，并尝试揭示乡村创业企业家族化成长特性以及乡村创业幸福诉求。
一、 理论分析与研究假设
（一） 创业学习与乡村创业幸福绩效
无论企业实现价值最大化目标，还是实现其非财务目标，创业学习是其实现上述目标的主要手段[10]。一般而言，相比其他成熟企业创立者，小微企业的创立与成长过程中创业者具有更强的创业学习动力，且创业学习能较快提升创业企业的绩效[11]。非经济绩效目标诸如幸福绩效逐步获得学术界与实践界重视，企业等营利组织往往会设定多元化目标， 一些企业以实现企业价值最大化为核心目标，而另一些则认为企业还应关注非经济绩效目标，如履行社会责任、社会情感财富等[12]。自我决定理论主张幸福依赖于人的三个基础心理诉求：自主性、胜任力以及交往满足[13]，并指出人是天生“幸福”导向的，并通过上述三种心理诉求过程中获得自我幸福目标的实现。对于创业者和工薪族而言，即使拥有相同收入，但二者从中获得的满足感是不一样的，其根源在于：从哲学理论的“快乐”“实现”二元幸福论视角出发，创业者将从创业学习中获得更多的幸福感[14]。魏江和权予衡则从主观、心理与社会三个维度出发讨论了创业者们幸福感的存在[15]。赵佳佳等的研究也发现乡村创业者通过与家人情感信任的双向传导，有助于农民创业绩效改善并使创业者面临挑战时保有积极乐观的学习心态[16]。基于此，本研究提出如下假设：
H1A：利用式创业学习对乡村创业幸福绩效具有正向影响作用。
H1B：探索式创业学习对乡村创业幸福绩效具有正向影响作用。
（二） 社会情感财富的中介作用
1. 创业学习与社会情感财富
如前文对创业学习二元划分：探索式和利用式创业学习，乡村创业者依据其自身资源和知识禀赋差异选择创业学习的形式和类型[2]。与发达国家具有农业学历学位乡村创业者相比，我国乡村创业主体诸如家庭农场主、农业合作社负责人等受教育程度普遍相对较低[9]，如 “三品一标”等相关农产品生产与管理技术，乡村创业者受教育程度或技能限制而无法有效学习和掌握。有关文献也指出我国乡村地区的创业者欠缺相对系统的种养技术以及农业经营管理知识的培训[17]。显然，无论是对相对成熟农业知识的利用式创业学习，还是对前沿农业技术诸如智慧农业、生物育种技术进行探索式创业学习，均需要乡村创业者付出时间和精力成本。然而，一旦这些技术和知识被乡村创业者所掌握并成功实现商业化，他们在其所在农村社区或亲戚朋友圈里便拥有较高的村庄社会地位或者社会认同度[9]。由此可见，创业学习可以提升乡村创业者在非经济层面的财富值[18]。SEW作为家族性质企业所追寻的非经济层面财富值，Gomez-Mejia及其同事通过大量研究有力证实若家族企业面临社会情感财富可能消减的威胁时，家族成员一般会采取冒险性经济行为来保持家族企业的社会情感财富值[19]。鉴于已有研究，本文提出以下研究假设：
H2A: 利用式创业学习对社会情感财富具有正向影响作用。
H2B: 探索式创业学习对社会情感财富具有正向影响作用。
2. 社会情感财富的中介作用
不同于其他环境下的创业企业，乡村地区创业企业多包含有家族或家庭影响因素，创业的动力不仅包含有经济收益的驱动，还包含有实现家庭或家族成员在村庄社会中的社会威望树立，带领村民致富等非经济目标[20]。SEW在具有家族特征企业的相关决策行为过程中起着重要的影响作用[19]。朱丽娜等研究认为社会情感财富在家族控制对其企业慈善捐赠行为有正向的调节作用，较高的社会情感财富能够增强家族企业开展社会捐赠的积极性，以此促进家族企业获得更积极的社会形象[18]。乡村创业者需要足够的动力机制来推动其积极投身于创业学习活动中，那么，社会情感财富是否将会激起乡村创业者进一步创业学习意愿，并最终提升其创业幸福绩效呢？基于此，本文提出如下假设：
H3A：社会情感财富在利用式创业学习与创业幸福绩效之间有中介作用。
H3B：社会情感财富在探索式创业学习与创业幸福绩效之间有中介作用。
3. 社会情感财富在双元创业学习与乡村创业幸福绩效间中介作用比较
创业者通过双元创业学习获取企业持续性发展所需的核心知识[11]。利用式创业学习不同于探索式创业学习，前者学习对象多是显性化知识，为经过实践或市场检验后的已有知识；后者学习对象多是隐性化知识，尚未经过实践或市场充分检验的新知识[21]。探索式创业学习所获新知识在实际落地过程中具有更高不确定性，故而，对于乡村创业者而言，因受创业环境和创业者自身禀赋所限，会影响到其创业学习方式选择。如家庭农场主可能需要兼顾家庭生产和企业生产双重事宜，双元创业学习究竟哪一类学习会提升具有明显家族特征企业的社会情感财富，需要具体进行辨别和判断。总体而言，受限于自身教育程度，本研究认为乡村创业者倾向于利用式创业学习获得社会情感财富并最终提升其创业幸福绩效。基于此，本研究提出以下假设：
H3C：社会情感财富在利用式学习与创业幸福绩效间的中介效用高于探索式创业学习。
（三） 先前经验的调节作用
1. 先前经验对创业学习与社会情感财富间的调节效应
乡村创业者因为在教育、技术资源以及融资环境上的劣势，往往倾向通过具有一定宽度、深度、相似度以及代际传承等先前经验来保证乡村创业相对稳定。先前经验作为相对成熟概念被广泛应用于创业研究领域，用于探讨其对提升企业绩效的影响作用，学者们因视角和情境不同往往获得相反的研究结论：一方面，先前经验可能利于提升企业绩效，另一方面却约束了企业的成长[22]。乡村创业过程中因受较强家族或宗族关系网络影响，不仅自身习得先前经验，来自家族或长辈产业中代际传承经验也会对其创业行为产生影响[12]。从创业学习来源看，可从代际传承经验等相对成熟经验中进行利用式创业学习，并可提升乡村创业者对于创业企业家族归属感和荣誉感，也积累了乡村创业者的社会情感财富；若从最新市场、技术或知识开展探索式创业学习，或因较高风险与不确定性，富有先前经验创业者往往受限于现有经验判断，反而引起较高心理负担，使其社会情感财富增加幅度不高；反之，缺乏先前经验者，往往更具冒险精神并通过探索式创业学习获得更高社会情感财富。基于此，本研究提出假设如下：
H4A：先前经验正向调节利用式创业学习对社会情感财富作用效果。
H4B：先前经验负向调节探索式创业学习与社会情感财富作用效果。
2. 先前经验对社会情感财富与乡村创业幸福绩效间的调节效应
社会情感财富是一个多维概念，其聚焦家族背景企业如何通过合理运营满足家族集体情感诉求，因其强调以家庭为导向，SEW被学者们视为经济绩效有益补充[20]。具有家族特征企业一旦发现追逐经济绩效逻辑危及家庭情感纽带，他们会作出调整，并可能对经济绩效带来负向影响；同时，学者们发现SEW因关注家族成员利益而凝聚人心，会激励企业成员工作热情并提升企业经济绩效[19]。那么，SEW是否也会提升乡村创业幸福绩效（EWB）呢？基于此，本研究提出以下假设：
H5：先前经验对社会情感财富与乡村创业幸福绩效间有正向调节作用。
综合前文分析提出本文研究概念模型，如图1所示。
二、 研究设计
（一） 样本与数据选择
本研究数据来源于2018—2020年间在湖南省常德市、益阳市、湘潭市、株洲市等县市的家庭农场实地调研，以及湖北省孝感市等县市新型职业农民培训工程“青年农场主”培训班创业幸福绩效的调研问卷，调研对象为家庭农场主。问卷总共分为三个阶段回收：2018年12月第一阶段实地调研共发放300份问卷，回收有效问卷207份；2019年二阶段实地调研共发放350份问卷，回收有效问卷218份；2020年第三阶段在家庭农场主培训班共发放400分问卷，回收有效问卷318。三个阶段总计收集743份有效问卷，总有效回收率为71%。样本中受访者学历背景主要是初中文化占60%，高中及大学以上总计占32.7%，家庭农场员工规模超过95%的为4人及以下；家庭农场从事的多为与农业直接相关的种植、养殖以及种养结合的产业，三种类型家庭农场在样本企业中占比超过77%。
（二） 变量测度
本文所采用国内外相关研究中的成熟量表对前文所述探索式创业学习（ELR）、利用式创业学习（ELI）、社会情感财富（SEW）、先前经验（PEX）以及创业幸福绩效（EWB）等概念进行测度，其中，ELR和ELI参考和借鉴了黄杜鹃等的测度方法，将创业学习分为两个类别，每个类别3个题项进行测度[11]；SEW则主要借鉴了家族企业研究领域学者Gomez-Mejia 等[19]、Berrone等[20]的5个维度成熟测度量表；先前经验则主要借鉴杨特等[22]测度方法，从4个维度进行测量；创业幸福绩效则借鉴Shir等[12]的测度方法，从3个维度进行测量。核心变量的测度题项详见表1。上述所有五个核心变量均采用李克特量表进行测量（1代表非常不同意；5代表完全同意），本文还根据受访者及家庭农场特征，将受访农场规模、类型、受访者性别设置为控制变量放入模型中进行分析。
表 1 各核心变量量探索性因子分析结果及量表信度分析表（N=743）变量名称 题项编号 测度题项详细内容 信度分析 载荷 KMO Cronbach’ s α CR 利用式学习
（ELI）ELI1 倾向现有农产品与市场升级方法学习 0.803 0.684 0.703 0.728 ELI2 致力于利用已有农业信息与技术学习 0.802 ELI3 选择经市场验证的农业技术进行学习 0.809 探索式学习
（ELR）ELR1 关注新市场与产品开发 0.850 0.706 0.837 0.841 ELR2 热衷农业新技术与信息 0.854 ELR3 寻求开发高风险农产品 0.902 先前经验
（PEX）PEX1 先前经验的宽度：在不同行业或企业工作经历数 0.814 0.833 0.908 0.910 PEX2 先前经验的深度：在某同一行业或企业工作时间 0.916 PEX3 先前经验相似度：先前经验与当前创业业务相近 0.929 PEX4 先前经验：代际传承的相关行业经验 0.880 社会情
感财富
（SEW）FC 家庭成员控制力与影响（控制） 0.741 0.836 0.823 0.838 ID 企业家族成员身份认同（认同） 0.866 ST 家族企业的社会关联度（联结） 0.776 EA 家族成员企业情感归属（归属） 0.788 FS 家族企业传统的承继度（承继） 0.710 乡村创业
幸福绩效
（EWB）EWB1 通过创业获得了自主性和自我掌控的幸福满足感 0.777 0.662 0.799 0.814 EWB2 创业使我获得了自我胜任感的高度认同 0.900 EWB3 创业能够同家庭成员以及家族成员建立良好关系 0.860 注：*表示P<0.05，** 表示P<0.01，***表示P<0.001；KMO用以检验变量间差异程度，大于0.5表明适合因子分析；Cronbach’ s α克隆巴赫信度系数，内部一致性信度指标；CR为组合信度值或复合信度值。 （三） 共同方法偏差与信效度分析
1. 共同方法偏差控制与检验
本文采用了问卷量表的测量方法，会受被访者主观理解、情境及语境等因素影响，引起共同方法偏差。为了控制该偏差产生，本研究采取了以下控制措施：首先，在问卷题项设置上，设置了针对家庭农场特征题项、家庭农场主营业务等客观题项，主观意向性题项随机设置，避免答题惯性；其次，为避免题项理解偏差，实地调研人员在问卷发放前，对问题项进行统一解释，声明题项无对错勾选即可；再次，问卷发放间隔保证，纵向调研能够较好消减受访者情绪、情境差异等因素干扰；最后，本文还采取Harman单一因子分析方法对5个核心概念所有题项不进行旋转仅提取一个因子情形下，获得第一个因子方差贡献率为36.58%（小于40%），这说明本文所用数据不存在严重的共同方法偏差。
2. 信效度检验
为了检验本研究所采用的量表具有较好的信度、效度，本文采用SPASS 24.0以及AMOS 24.0等软件对相关测度题项进行了信度检验、收敛效度与区分效度分析。由表1可知，本文提出的5个核心概念的KMO值均高于0.60，利用式学习（ELI）、探索式学习（ELR）、先前经验（PEX）、社会情感财富（SEW）以及乡村创业幸福绩效（EWB）在各测度题项上的因子载荷值介于0.710～0.929间，且5个核心变量的Cronbach’ s α值均大于0.700，组合信度CR值均高于0.720以上。这说明本文所采用的量表具有较高的信度。为获得5个核心变量间区分效度，表2结果展示了不同变量ELI，ELR，PEX，SEW，EWB若合并或组合后得到的验证性因子分析结果。结果显示五因子模型，即本文采用的5个核心变量模型数据拟合度最好，GFI拟合指标值0.951最高，且RMSEA值最低0.050。同时，表3结果显示：对角线倾斜值为AVE值取平方根基本高于其所在列下方与所在行的左侧的值。综合表2、表3的结果，可以判断本文所采用5个核心概念具有较强区分效度。
表 2 验证性因子分析结果（N=743）模型 因子 χ2/df GFI AGFI CFI RMSEA 五因子模型 ELI，ELR，PEX，SEW，EWB 2.848 0.951 0.933 0.967 0.050 四因子模型 ELI+ELR，PEX，SEW，EWB 4.381 0.917 0.890 0.938 0.067 三因子模型 ELI+ELR，PEX+SEW，EWB 18.015 0.656 0.555 0.682 0.150 二因子模型 ELI+ELR，PEX+SEW+EWB 22.618 0.658 0.564 0.590 0.170 单因子模型 ELI+ELR+PEX+SEW+EWB 23.781 0.651 0.558 0.565 0.174 注：+代表两个因子合并为一个；χ2/df为卡方值比自由度；GFI为拟合指数；AGFI为修正拟合指数；CFI为相对拟合指数；RMSEA为近似误差均方根。 表 3 核心变量间相关系数矩阵以及变量间区分效度（N=743）变量名称 均值 标准差 ELI ELR PEX EWB SEW 利用式创业学习 3.939 0.374 0.687 探索式创业学习 3.722 0.538 0.510 0.800 先前经验 3.842 0.402 0.075 0.057 0.848 创业幸福绩效 3.653 0.502 0.116 0.106 0.084 0.775 社会情感财富 3.797 0.304 0.548 0.590 0.092 0.239 0.716 注：对角线倾斜数字为核心变量AVE值平方根，对角线下为核心变量两两相关系数；AVE平均方差提取值。 三、 实证分析结果与解释
（一） 中介效应及差异性检验
为了验证前文假设，本文将首先利用AMOS软件对两种创业学习类型对于创业幸福绩效作用关系的主效应结构方程模型配适度进行检验，并利用AMOS中自举抽取方法对社会情感财富在创业学习与创业幸福绩效之间的中介效应进行检验。标准化估计SEM模型结果显示：结构模型的χ2/df值为3.489介于1～5可接受范围间；拟合优度指标GFI、调整拟合优度指标AGFI以及比较拟合指标CFI等分别为0.957，0.936，0.963，均高于0.90接近于1，说明本文预设模型协方差矩阵同样本协方差矩阵的相似性高，即模型的样本数据拟合较好；模型的相异性指标RMSEA以及SRMR分别为0.058和0.042，说明其模型配适度好。上述模型配适度检验结果说明，本文所提出核心变量间的结构方程模型设置合理。
借鉴Hayes 等 boostrapping中介效应检验法，将自举抽样设置5000次，Percentile 和Bias-corrected两类置信区间设置为95%[23]。表4展示了探索式创业学习、利用式创业学习对于创业幸福绩效作用的主效应、社会情感财富的中介效应、探索式与利用式创业学习二者通过社会情感财富中介效应的比较分析结果。由表4可知，利用式创业学习（ELI）和探索式创业学习（ELR）对提升家庭农场主（乡村创业者）的创业幸福感的点估计值（总效应）分别为0.304和0.134，且ELI对乡村创业幸福绩效（EWB）作用关系中95% Bias-corrected置信区间的下限为0.061，上限为0.594，其中不含0；ELR对EWB作用关系中95% Bias-corrected置信区间的下限为0.018，上限为0.260，其中不含0。同时，两对作用关系中的95% Percentile置信区间的下限与上限也不包含0，这说明ELI和ELR二者均对创业幸福绩效具有显著的正向作用，故假设H1A、H1B获得支持。结构方程模型显示ELI与ELR对社会情感财富（SEW）的作用路径标准化系数分别为0.65和0.31且P<0.01，故假设H2A/B均获得了支持。表4还显示，SEW在ELI和ELR与创业幸福绩效间有显著的中介作用（两类置信区间上下限均不含0），故假设，H3A/B均获得支持。通过表4间接效应比较可知，SEW在两类创业学习与创业幸福绩效的作用存在显著的差异：SEW在利用式学习（ELI）与乡村创业幸福绩效（EWB）间中介效应要强于ELR与EWB，故假设H3C获得支持。
表 4 中介效应及差异性检验结果（N=743）变量关系 点估计 系数相乘积 自举抽样（Bootstrapping） Bias-cor. 95%CI Percent. 95%CI S.E. Z值 下限 上限 下限 上限 ELI→EWB（直接） 0.304 0.136 2.235 0.061 0.594 0.059 0.588 ELR→EWB（直接） 0.134 0.061 2.197 0.018 0.260 0.014 0.257 ELI→SEW→EWB 0.735 0.229 3.210 0.422 1.314 0.419 1.306 ELR→SEW→EWB 0.203 0.055 3.691 0.108 0.329 0.104 0.324 ELI与 ELR（比较） 0.531 0.221 2.403 0.245 1.103 0.241 1.082 注：1. Bootstrapping自举抽样 5,000次；2. S.E.为自举抽样标准误；3. Z值为点估计值与标准误之比；4. Bias-cor. 95% CI 和Percent. 95% CI分别代表偏差校正置信区间和百分位置信区间95%置信度。 （二） 有调节的中介效应检验
为了检验先前经验（PEX）的调节效应，本文还利用Stata15.0软件进行多层次回归分析。在模型中加入交互项前，对5个核心变量均进行了标准化处理，以避免潜在的多重共线性问题，通过每个多元回归模型VIF共线性检验结果显示其VIF均值都低于2，表明所设模型并不存在多重共线性问题。其中，探索式创业学习（ELR）与社会情感财富（SEW）交互项的回归系数为−0.065（P<0.05），说明PEX对于ELR与SEW间有显著的负向调节作用，故假设H4B获得支持，而利用式创业学习（ELI）与社会情感财富（SEW）交互项回归系数为−0.026（n.s）且不显著，故假设H4A未获得支持。而SEW与PEX的交互项系数为0.051（P<0.01）（限于篇幅未展示，结果备索），说明PEX在SEW与EWB间有显著的正向调节作用，故假设H5获得支持。
为了进一步检验先前经验（PEX）在中介模型中存在的调节效应，本文还对ELR和PEX在均值上分别加和减1个SD，形成四对组合：High-ELR与More-PEX、High-ELR与Less-PEX、Low-ELR与More-PEX、Low-ELR与Less-PEX；同理，SEW高低和PEX多少也形成四对组合：High-SEW与More-PEX、High-SEW与Less-PEX、Low-SEW与More-PEX以及Low-SEW与Less-PEX（详见图2）。由图2（a）可知，在High-ELR与More-PEX情形下，乡村创业者所获得社会情感财富（SEW）最高且为正，在Low-SEW与Less-PEX情形下获得的SEW最低且为负。通过简单斜率检验方法得到的结果显示：调节变量在低PEX（Mean-1.S.D）情形下探索式创业学习（B=0.428，SE=0.042，P<0.01）会正向影响其SEW边际斜率增加值，且影响幅度要高于PEX在高（Mean+1.S.D）情形下（B=0.302，SE=0.047，P<0.01）SEW边际斜率增加值（前者斜率高于后者斜率），这说明PEX在探索式创业学习与社会情感财富间有显著的负向调节作用，假设H4B进一步获得支持；图2（b）显示，在High-SEW与More-PEX情形下，乡村创业幸福绩效水平最高，且富有先前经验者相比缺少先前经验者，其社会情感财富对创业幸福绩效边际斜率增加程度在低或高的情形下均要高，即PEX正向调节SEW同EWB作用关系。通过简单斜率检验可知，调节变量在低PEX（Mean-1.S.D）情形下社会情感财富（SEW）（B=0.349，SE=0.056，P<0.01）会正向影响创业幸福绩效（EWB）；调节变量在高PEX（Mean+1.S.D）情形下（B=0.451，SE=0.070，P<0.01）社会情感财富（SEW）也会正向影响创业幸福绩效（EWB），显然，高PEX情形下SEW正向作用幅度高于低PEX（由二者的斜率大小比较可判断）。故而，假设H5进一步获得支持。
四、 结论与建议
（一） 结论
乡村创业者若仅专注于提升企业经济绩效，而不尝试改变和提升他人财富和幸福获取，其创业行为是短视并将无法获得持续成长动力。区别于其他情境下的创业活动，我国乡村创业活动具有独特中国情境特征，既要关注乡村创业者家族情感因素，还要考量此类创业活动对于非经济绩效的诉求。本文基于家庭农场主等743位乡村创业者调研样本，探讨双元创业学习对于创业幸福绩效的作用机制，研究结果显示:（1）无论是探索式创业学习，还是利用式创业学习，它们均能提升乡村创业幸福绩效；（2）双元创业学习都能提升乡村创业者的社会情感财富；（3）社会情感财富在创业学习与创业幸福绩效间存在显著中介作用，同时，社会情感财富在利用式创业学习与创业幸福绩效间的中介作用更加显著；（4）先前经验在探索式创业学习与社会情感财富之间有显著负向调节作用，即缺乏先前经验者在探索式创业学习对社会情感财富提升幅度上反而要高于富有先前经验者；（5）先前经验正向调节社会情感财富与创业幸福绩效作用关系。
（二） 建议
（1）地方政府应该提升对乡村创业者培训的精准度，当前的创业培训诸如新型职业农民培训等还不能满足青年乡村创业者的学习诉求，形式化的培训缺乏针对性反而增加乡村创业者的心理负担和时间成本，导致乡村创业者创业学习动力不足甚至反感；对富有创新精神且有一定经济实力乡村创业者开展针对新品种、新农业形态等探索式的创业培训；对创业模式相对传统和稳定的乡村创业者，鼓励其开展利用式创业学习与培训，以此提升其创业运营效率。
（2）乡村创业企业应该积极发挥家庭或家族成员在企业中的积极作用，使得乡村创业企业能够不仅为企业自身，还能为家族成员以及乡村企业所在农村社区创造额外的物质和精神财富，使得乡村创业者既获得事业成功，也提升其创业幸福感，成长为“一懂两爱”（懂农业、爱农村与爱农民）、扎根农村、服务乡村振兴的乡村创业者。
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表 1 各核心变量量探索性因子分析结果及量表信度分析表（N=743）
变量名称 题项编号 测度题项详细内容 信度分析 载荷 KMO Cronbach’ s α CR 利用式学习
（ELI）ELI1 倾向现有农产品与市场升级方法学习 0.803 0.684 0.703 0.728 ELI2 致力于利用已有农业信息与技术学习 0.802 ELI3 选择经市场验证的农业技术进行学习 0.809 探索式学习
（ELR）ELR1 关注新市场与产品开发 0.850 0.706 0.837 0.841 ELR2 热衷农业新技术与信息 0.854 ELR3 寻求开发高风险农产品 0.902 先前经验
（PEX）PEX1 先前经验的宽度：在不同行业或企业工作经历数 0.814 0.833 0.908 0.910 PEX2 先前经验的深度：在某同一行业或企业工作时间 0.916 PEX3 先前经验相似度：先前经验与当前创业业务相近 0.929 PEX4 先前经验：代际传承的相关行业经验 0.880 社会情
感财富
（SEW）FC 家庭成员控制力与影响（控制） 0.741 0.836 0.823 0.838 ID 企业家族成员身份认同（认同） 0.866 ST 家族企业的社会关联度（联结） 0.776 EA 家族成员企业情感归属（归属） 0.788 FS 家族企业传统的承继度（承继） 0.710 乡村创业
幸福绩效
（EWB）EWB1 通过创业获得了自主性和自我掌控的幸福满足感 0.777 0.662 0.799 0.814 EWB2 创业使我获得了自我胜任感的高度认同 0.900 EWB3 创业能够同家庭成员以及家族成员建立良好关系 0.860 注：*表示P<0.05，** 表示P<0.01，***表示P<0.001；KMO用以检验变量间差异程度，大于0.5表明适合因子分析；Cronbach’ s α克隆巴赫信度系数，内部一致性信度指标；CR为组合信度值或复合信度值。 
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表 2 验证性因子分析结果（N=743）
模型 因子 χ2/df GFI AGFI CFI RMSEA 五因子模型 ELI，ELR，PEX，SEW，EWB 2.848 0.951 0.933 0.967 0.050 四因子模型 ELI+ELR，PEX，SEW，EWB 4.381 0.917 0.890 0.938 0.067 三因子模型 ELI+ELR，PEX+SEW，EWB 18.015 0.656 0.555 0.682 0.150 二因子模型 ELI+ELR，PEX+SEW+EWB 22.618 0.658 0.564 0.590 0.170 单因子模型 ELI+ELR+PEX+SEW+EWB 23.781 0.651 0.558 0.565 0.174 注：+代表两个因子合并为一个；χ2/df为卡方值比自由度；GFI为拟合指数；AGFI为修正拟合指数；CFI为相对拟合指数；RMSEA为近似误差均方根。
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表 3 核心变量间相关系数矩阵以及变量间区分效度（N=743）
变量名称 均值 标准差 ELI ELR PEX EWB SEW 利用式创业学习 3.939 0.374 0.687 探索式创业学习 3.722 0.538 0.510 0.800 先前经验 3.842 0.402 0.075 0.057 0.848 创业幸福绩效 3.653 0.502 0.116 0.106 0.084 0.775 社会情感财富 3.797 0.304 0.548 0.590 0.092 0.239 0.716 注：对角线倾斜数字为核心变量AVE值平方根，对角线下为核心变量两两相关系数；AVE平均方差提取值。
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表 4 中介效应及差异性检验结果（N=743）
变量关系 点估计 系数相乘积 自举抽样（Bootstrapping） Bias-cor. 95%CI Percent. 95%CI S.E. Z值 下限 上限 下限 上限 ELI→EWB（直接） 0.304 0.136 2.235 0.061 0.594 0.059 0.588 ELR→EWB（直接） 0.134 0.061 2.197 0.018 0.260 0.014 0.257 ELI→SEW→EWB 0.735 0.229 3.210 0.422 1.314 0.419 1.306 ELR→SEW→EWB 0.203 0.055 3.691 0.108 0.329 0.104 0.324 ELI与 ELR（比较） 0.531 0.221 2.403 0.245 1.103 0.241 1.082 注：1. Bootstrapping自举抽样 5,000次；2. S.E.为自举抽样标准误；3. Z值为点估计值与标准误之比；4. Bias-cor. 95% CI 和Percent. 95% CI分别代表偏差校正置信区间和百分位置信区间95%置信度。
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期刊类型引用(1)
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