张家口农民工返乡创业金融支持分析

2017-04-27 18:21高旭朋徐丹孙文娜王丽媛
智富时代 2017年4期
关键词:返乡创业金融支持农民工

高旭朋+徐丹+孙文娜+王丽媛

【摘 要】本文利用对张家口地区农民工返乡创业的调研数据,分析农民工返乡创业中存在的各种问题,并利用Binary Logistic二值回归模型对农民工返乡创业的影响因素进行了分析,进而分别从政府、金融机构和农民工自身三个角度对提高农民工返乡创业过程中的金融支持提出具体的建设性对策建议。

【关键词】农民工;金融支持;返乡创业

2015年以来我国经济增长速度逐渐放缓,经济发展进入新常态。经济发展由一贯传统的粗放型增长模式向高效率、低成本、可持续的增长模式转变。农民工群体是我国工业化和城镇化进程中产生的特殊社会群体,也是我国农村劳动力转移过程中形成的过渡性社会群体。为此,我国提出"大众创业、万众创新”的发展战略,积极倡导农民工返乡创业,着重突破农民工返乡创业的瓶颈,促进农村地区以创业带动就业等方针。

本文以河北省张家口地区返乡创业农民工的具体情况为研究对象,应用张家口市城区、沙城、崇礼、宣化4个地点进行实地调研的数据。调研内容涉及农民工现在工作行业、收入状况、对金融产品的认知程度、返乡创业的意向以及所考虑的创业条件等方面,充分考虑了家庭经济状况、外出务工经历、金融了解程度、政策支持力度等因素对农民工返乡创业的影响,尤其是对农民工返乡创业过程中的金融支持进行了深入调研。

本文主要应用的是Binary Logistic模型

Logit(p)=Ln(p/1-p)=a0+a1*X1+a2*X2+..........+an*Xn,

其中,a0是与各种因素无关的常数项,a1的含义为当因素X1每改变一个测量单位时所引起的比数的自然对数改变量。

通过对张家口四地区的调研情况来看,从返乡农民工的性别,年龄,文化水平,家庭状况,工资水平,打工时长,认为创业最大障碍,所在地的金融服务贷款等8个因素入手作为自变量,是否创业作为因变量,进而调察返乡农民工创业意愿与其影响因素之间存在的定量关系。Y为因变量(y=0表示不返乡创业,y=1表示返乡创业),为0/1二值型变量。X1为性别(X1=0表示男性,X2=1表示女性)。X2为年龄(X2=0表示30岁以下,X2=1表示30--40岁,X2=2表示40--45岁,X2=3表示46---50岁,X2=4表示50岁以上)。X3为文化程度(X3=0表示小学,X3=1表示初中,X3=2表示高中,X3=3表示专科,X3=4表示本科及以上,X3=5表示文盲)。X4为家庭状况(X4=0表示已婚并有小孩,X4=1表示已婚但没小孩,X4=2表示未婚但有对象,X4=3表示单身)。X5为外出打工时长(X5=0表示1—2年,X5=1表示3—5年,X5=2表示6—10年,X6=3表示11年以上)。X6为月平均工资收入(X6=0表示2000元以下,X6=1表示2000--3000,X6=2表示3000--4000,X6=3表示4000--5000,X6=4表示5000以上)。X7为创业的最大障碍(X7=0表示资金不足,X7=1表示缺乏社会关系,X7=2表示缺乏销售渠道,X7=3表示相关手续繁琐,X7=4表示经验和相关技能不够,X7=5表示年龄过大创业信心不足,X7=6表示没有好的创业项目,X7=7表示不了解国家政策,X7=8表示缺乏先例)。X8为金融贷款服务(X8=0表示政策性银行贷款,X8=1表示小微企业金融优惠政策,X8=2表示还款期和利率优惠,X8=3表示审批手续简化)。因为因变量是0/1是与否的选择,为二值型变量,自变量几乎都是品质型变量,因此适合运用Binary Logistic二值回归分析来考察农民工返乡创业意愿与其影响因素之间存在的定量关系。

利用SPSS计量分析软件对以上自变量与因变量进行Binary Logistic回归分析,采用Forward:Wald(前向逐步法:Wald法)进行变量选择,自变量进入回归方程的显著性水平为0.05、剔除方程的显著性水平为0.10,最终运行结果如下表所示。

由上述分析结果可以得出最终模型中X4,X5显著性效果不明显被剔除,其他六个自变量均有统计学意义(P<0.05),由此建立回归模型:LogitP=1.385-0.825X1-0.533X2+0.178X3+0.527X6-0.554X7-0.581X8 (2)

由模型可知其似然值由176.250降到161.482表明似然比是个很小的分数,说明返乡农民工的性别,年龄,月收入等对方程的线性关系很明显。由上表可知,上述剩余六个变量观测值均小于显著性水平0.05,故应拒绝原假设,认为所有回归系数不同时为0,说明他们与LogitP有显著性关系,应保留在方程中,采用该模型是合理的,X4,X5这两个变量的Wald检验结果P值均大于显著性水平0.05,表明这两方面因素对农民工返乡创业意愿没有显著性影响。模型总预测率从67.5到81.5,对数似然值从176.250降到161.482,说明模型拟合优度较高,模型具有统计学意义。其中模型构建中农民工受访者文化程度和月收入水平与返乡创业呈同方向关系,当文化程度越高或是月收入越高,则对农民工返乡影响程度越大。相反其他几个变量与返乡创业呈反方向关系,分别表示年龄越大或是家庭情况越是简单,外出打工时间越长等对农民工不返乡创业影响越大。

基于以上Binary Logistic回归分析,可以看到对农民工返乡创业影响较大的因素来源与多个方面,因此应从多角度对农民工返乡创业提供多元化支持。

(一)政府应加大对返乡农民工的金融教育和职业技能培训力度

各级政府应该认真落实国家推行的《农业技术推广法》,由政府部门或派出机构或由有创业意愿的返乡农民工组建的创业协会提出并出资,设立“三农”培训基地,定期举办创业知识和技术培训班;加强与金融机构合作,通过聘请专业学者、著名的企业家创业先导者、科技人员及咨询顾问向创业者讲解有关国家的政策法规、金融、劳动、科技等相关方面的专业知识。此外要因地制宜,通过当地特色创建农民工返乡创业科技创新基金,提高农民工结合当地创新创业的积极性和热情。辅助创业农民工和相关专业科技人员创建沟通联系平台,实时为他们生产經营中遇到的疑虑与困难提出讲解和解决方案,实现专业技术服务和农民工创业的"天然”对接。

(二)金融机构完善自身产品,开通绿色通道

一方面金融机构要完善风险控制体系,降低农民工返乡创业融资成本。大力推进"农村信用工程”建设,结合利用大数据手段建立完善信用评级档案和失信惩戒机制。全程参与农民工返乡创业项目发展,主动提供贷款审批、代管企业会计、免费市场信息等优质高效的创业创新一对一服务。另一方面要提高金融服务质量,创新创业类产品。可通过建立项目服务专员来提高金融服务的区域空间,建立项目专项管理团队来缩短金融服务的时间,充分提高金融服务效率和质量。此外,要充分发挥政府高信誉能力,以此作担保推出信贷额度大、回收期长的农民工创业项目专项信贷产品,例如推广农村承包地、水面、林权经营权等抵押贷款。由金融机构发起,与政府联合,推广“农创卡”,由农民工申报,金融机构无偿贷款,政府财政埋单弥补金融机构亏损等方式来解决农民工返乡创业的资金问题。

(三)农民工发挥现有优势,学习了解金融知识,弥补自身短板

农民工在外打工积累一定经验和人力资源,带着丰富的经验结合当地特色开辟一条属于自己的创业之路。同时要虚心学习已有成功案例,借鉴经验,多了解当地政府与相关金融机构出台的一系列惠农创业政策,与有关部门多沟通,为自己创业打开绿色大门。同时提高对现代金融时代理念的认识,改变传统的经济理财和致富道路。要学习先进生产力和向相对发达地区借鉴创业经验,利用政府与金融机构的绿色通道多与外界交流,利用当地特色来与金融机构合作,共同开发。金融机构来出钱,政府部门来把关,农民工用自己劳动,技术等来入股,共同创业。

【参考文献】

[1] 朱红根,解春艳.农民工返乡创业企业绩效的影响因素分析[J].中国农村经济. 2012(04).

[2] 刘苓玲,徐雷.中西部地区农民工返乡创业问题研究——基于河南、山西、重庆的调查问卷[J].人口与经济.2012(06).

[3] 陈昭玖,朱红根.人力资本、社会资本与农民工返乡创业政府支持的可获性研究——基于江西1145份调查数据[J].农业经济问题.2011(05).

[4] 黄振华.我国农民工返乡创业调查报告[J].调研世界.2011(08).

猜你喜欢
返乡创业金融支持农民工
2021年就地过年农民工达8 700多万
以农民工欠薪案“两清零”倒逼发案量下降
农民工返乡创业的现状、困境及对策研究
农业现代化及其金融支持的国际经验
对农民工不想留城不必大惊小怪
一群农民工的除夕夜
“返乡创业”,北京迈出扎实一步