張媛媛 朱紅根

[摘 要]本文基于2011年江西省35個(gè)縣（區(qū)）的1080份創(chuàng)業(yè)農(nóng)民調(diào)查數(shù)據(jù)，從個(gè)體特征、家庭特征和社會(huì)資本等方面選取15個(gè)變量，采用多元logistic回歸模型對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)正規(guī)金融約束的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明：個(gè)體特征中的年齡、文化程度、風(fēng)險(xiǎn)意識對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)正規(guī)金融約束有顯著影響，年齡越大、文化程度越高、風(fēng)險(xiǎn)意識越強(qiáng)的農(nóng)戶更容易獲得創(chuàng)業(yè)資金；在家庭特征方面，家庭的人口數(shù)、人均年純收入對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)正規(guī)金融約束有顯著的正向影響，但耕地面積與其呈負(fù)向影響；在社會(huì)資本方面，具有豐富社會(huì)資本的農(nóng)民工相對更容易獲取創(chuàng)業(yè)資金。

[關(guān)鍵詞]農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)；金融約束；影響因素；江西省

[中圖分類號]F323.3 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

自改革開發(fā)以來，億萬農(nóng)民迫于生計(jì)進(jìn)行跨地區(qū)流動(dòng)，形成了一股打工潮。但是伴隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級，以及勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，諸多農(nóng)民在積累了一定的資金以及技術(shù)等要素后，開始返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，出現(xiàn)回流現(xiàn)象。農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)作為中國現(xiàn)代化進(jìn)程中的特殊現(xiàn)象，對促進(jìn)中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有巨大的推動(dòng)作用，不僅可以解決農(nóng)戶自身的就業(yè)問題，增加經(jīng)濟(jì)收入，還可以為社會(huì)創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，有利于農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移，同時(shí)可以帶動(dòng)城市先進(jìn)技術(shù)向農(nóng)村轉(zhuǎn)移，優(yōu)化農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推進(jìn)社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)的進(jìn)程。為發(fā)揮農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的正向效應(yīng)，政府及學(xué)者開始注重如何鼓勵(lì)和引導(dǎo)更多的農(nóng)戶進(jìn)行創(chuàng)業(yè)，但是農(nóng)民創(chuàng)業(yè)作為我國特殊國情下的特殊創(chuàng)業(yè)行為，具有一定的特殊性，需要廣大學(xué)者結(jié)合國情具體分析。目前，國內(nèi)研究文獻(xiàn)主要集中于探析影響農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)行為的因素有哪些，包括對政策因素、地域因素、人力資本因素等的研究。

胡豹（2010）研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶個(gè)人特征對其返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)有一定影響：第一，男性農(nóng)民返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)意愿大于女性，因?yàn)槟行燥L(fēng)險(xiǎn)意識要高于女性，更愿意嘗試創(chuàng)業(yè)；第二，年齡越大，其返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)意愿越弱，隨著年齡的增長，年齡大的農(nóng)民工比一般農(nóng)民工擁有更多的閱歷、工資收入、人力資本和資金資本，其返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)成本會(huì)相應(yīng)增加，導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)意愿較弱；第三，已婚農(nóng)戶返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)意愿大于未婚者，婚姻所帶來的家庭責(zé)任和家庭負(fù)擔(dān)，導(dǎo)致已婚農(nóng)戶更傾向于返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)以便于照顧家庭。張秀娥（2010）認(rèn)為，農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)而行為的發(fā)生主要是受個(gè)體激勵(lì)因素（包括經(jīng)濟(jì)需求和社會(huì)需求）和外部激勵(lì)因素（包括制度體制、相關(guān)政策及就業(yè)壓力等）的雙重激勵(lì)影響。朱紅根（2010）通過對江西省1145個(gè)返鄉(xiāng)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)在農(nóng)戶個(gè)體及家庭特征因素中，年齡、性別、婚姻狀況、文化程度、從業(yè)資格、技能獲取、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、家庭人均純收入及外出務(wù)工收入等因素對其返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)意愿有重要影響；在社會(huì)資本因素中，每月話費(fèi)支出、常聯(lián)系的朋友個(gè)數(shù)、親戚擔(dān)任村干部或公務(wù)員狀況對農(nóng)戶返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)意愿影響顯著。此外政策支持力度也是影響農(nóng)戶返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)意愿的重要因素。郝朝艷（2012）等依據(jù)北京大學(xué)國家發(fā)展研究院“農(nóng)村金融調(diào)查”獲得的數(shù)據(jù)，對農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)選擇及其影響因素給出了統(tǒng)計(jì)描述和分析。研究發(fā)現(xiàn)，金融約束對農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)行為有著非常重要的作用。特別是農(nóng)戶的資產(chǎn)水平越高，其選擇創(chuàng)業(yè)的概率就會(huì)越高，創(chuàng)業(yè)的初始投資水平也會(huì)越高，并且受到信貸約束的可能性會(huì)越小。此外，相對于大規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而言，資產(chǎn)水平高的創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶更傾向于選擇自營工商業(yè)。擁有社會(huì)資本有助于農(nóng)戶選擇創(chuàng)業(yè)。

綜上所述，目前國內(nèi)外學(xué)者主要關(guān)注于農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)行為選擇的影響因素研究，但對于農(nóng)戶而言，創(chuàng)業(yè)的第一步是要有足夠的資本積累，目前國內(nèi)外針對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)正規(guī)金融約束影響因素的研究相對較少，因此這一研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。鑒于此，本文擬根據(jù)江西省各市縣農(nóng)戶的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，通過適當(dāng)?shù)挠?jì)量模型分析，探究農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)正規(guī)金融約束主要受哪些因素影響，并針對不同影響因素提出建議，以期為政府及相關(guān)單位在制定政策時(shí)提供參考。

本文分為五個(gè)部分：第一部分是引言；第二部分是本文使用的數(shù)據(jù)來源及樣本基本情況介紹；第三部分是變量選取與描述分析；第四部分是模型的構(gòu)建及分析；第五部分是結(jié)論與啟示。

1 數(shù)據(jù)來源及樣本基本情況

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所用的數(shù)據(jù)來自于課題組2012年1月至3月期間在江西省35個(gè)縣（區(qū)）農(nóng)戶進(jìn)行的調(diào)查。本次調(diào)查的對象涉及江西省35個(gè)縣（區(qū)）的1 855個(gè)農(nóng)民，共發(fā)放問卷1855 份，回收有效問卷1716份，問卷有效率為92.5%。

1.2 樣本基本情況

在1716個(gè)有效樣本中，已創(chuàng)業(yè)的有1080個(gè)，占有效樣本總體的62.9%，可見，農(nóng)戶返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的比例比較高，這一情況與現(xiàn)階段全國農(nóng)戶返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的大形勢相符。調(diào)查結(jié)果顯示：從個(gè)體基本特征來看，樣本農(nóng)民年齡主要集中在40歲以上，以男性、已婚者、非冒險(xiǎn)型、初中文化程度者為主，約三分之二的樣本農(nóng)民有一技之長；從家庭情況來看，八成以上的樣本農(nóng)民家庭有老人或未成年人，家庭人數(shù)多為4或5人，多數(shù)家庭耕地面積在6畝以下，耕地面積在6畝及以上的較少，僅占總量的15%；從收入水平看，多數(shù)樣本農(nóng)民（約59%）2011年家庭人均年純收入在6500元以上，2011年家庭人均年純收入在5000元以下的僅占15.7%；從收入結(jié)構(gòu)來看，樣本農(nóng)民年農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入的比重總體較低，農(nóng)業(yè)收入超過家庭總收入50%的僅占10.7%；從創(chuàng)業(yè)資金來源來看，樣本農(nóng)民創(chuàng)業(yè)資金主要為自有資金，約占總量的37.8%，民間借貸和銀行借貸資金所占比重較少，分別為14.9%和10.3%。

2 變量選取與描述分析

2.1 變量選擇

本文選取農(nóng)戶從金融機(jī)構(gòu)獲取所需資金的難易程度作為被解釋變量，問卷采用順序量表的形式，將難易程度分為非常難、較難、一般、較易、非常容易五個(gè)等級進(jìn)行調(diào)查，獲取農(nóng)戶從金融機(jī)構(gòu)獲取所需資金難易程度的信息。在解釋變量上，依據(jù)前文分析，主要從農(nóng)戶的個(gè)人特征、家庭特征、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營狀況、社會(huì)資源等方面選擇解釋變量。具體變量選擇如表1所示。

2.2 變量描述性分析

根據(jù)表1 中對相關(guān)變量的描述分析，可以發(fā)現(xiàn)：被解釋變量——農(nóng)戶從金融機(jī)構(gòu)獲取資金的難易程度均值為2.34，標(biāo)準(zhǔn)差為0.840，反映了多數(shù)農(nóng)戶較難從金融機(jī)構(gòu)獲取資金。在解釋變量方面，從農(nóng)戶個(gè)體特征來看，樣本農(nóng)戶主要決策者的年齡均值為2.39，標(biāo)準(zhǔn)差為0.721，性別均值為0.86，標(biāo)準(zhǔn)差為0.348，婚姻狀況均值為0.95，標(biāo)準(zhǔn)差為0.216，說明樣本農(nóng)戶主要決策者主要以30歲以上到40歲以下、男性、已婚人士為主；文化程度均值為2.27，標(biāo)準(zhǔn)差為0.726，反映了農(nóng)戶主要決策者的受教育程度較低，為初中水平；風(fēng)險(xiǎn)偏好均值為0.19，趨于非冒險(xiǎn)型；技能方面均值為0.63，大多數(shù)農(nóng)戶有一技之長。從家庭特征來看，樣本農(nóng)戶家庭人數(shù)均值為2.76，反映了樣本農(nóng)戶家庭人數(shù)較多；未成年或老年人均值為0.82，說明家中非勞動(dòng)力負(fù)擔(dān)相對較低；樣本農(nóng)戶耕地面積均值為1.69，農(nóng)業(yè)收入比重均值為1.51，說明樣本農(nóng)戶耕地面積相對較低，農(nóng)業(yè)收入在家庭總收入中比重稍高。從社會(huì)資本來看，樣本農(nóng)戶家中有政府關(guān)系、銀行關(guān)系、高層關(guān)系的相對較少，社會(huì)資源以親戚往來、朋友聯(lián)系為主，說明樣本農(nóng)戶金融機(jī)構(gòu)、政府機(jī)關(guān)等方面的社會(huì)資源較為薄弱，而親朋好友等方面資源較豐富，這與調(diào)查發(fā)現(xiàn)的借貸資金中民間借貸比重大于銀行借貸比重相吻合。

3 模型構(gòu)建與結(jié)果分析

3.1 模型構(gòu)建

樣本農(nóng)戶從金融機(jī)構(gòu)獲取資金的難易程度是一個(gè)有序變量，而有多個(gè)自變量，因此本文擬采用多元Logist回歸模型對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)正規(guī)金融約束影響因素進(jìn)行分析。具體模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…β15X15+μ ，

其中y為解釋變量，x表示全部解釋變量構(gòu)成的集合，μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.2 模型估計(jì)結(jié)果及分析

由于影響農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的正規(guī)金融約束因素較多，選取的各變量之間可能存在多重共線性，因此，本文在進(jìn)行多元回歸之前會(huì)對各變量進(jìn)行相關(guān)性分析，來判斷各變量之間是否存在多重共線性。分析結(jié)果顯示本研究所選擇的變量間相關(guān)系數(shù)均較小，所有相關(guān)系數(shù)均小于0.2，呈現(xiàn)極弱相關(guān)或無相關(guān)狀態(tài)，因此各變量之間不存在多重共線性。然后進(jìn)一步采用多元Logist模型進(jìn)行回歸分析，通過回歸得到，模型擬合信息檢驗(yàn)整個(gè)模型，概率為0.000，小于顯著水平0.05，說明模型有顯著意義；此外從擬合優(yōu)度來看，相關(guān)系數(shù)=1.000，表示模型整體擬合較好；最后根據(jù)似然比檢驗(yàn)結(jié)果，可以看到除婚姻狀況、農(nóng)業(yè)收入比重、親戚往來、朋友聯(lián)系的概率分別為0.859、0.197、0.277、0.145，均大于顯著水平0.05，說明其中的變量對因變量無顯著影響意義，其余變量對應(yīng)概率均小于顯著水平0.05，說明對因變量有顯著影響意義。

從控制變量的影響來看，年齡在模型通過了統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)且其系數(shù)為負(fù)，表明隨著年齡的增加，農(nóng)民自身的經(jīng)驗(yàn)及社會(huì)資源累計(jì)會(huì)對創(chuàng)業(yè)自今年的獲取提供一定的有利影響，更容易獲得創(chuàng)業(yè)資金。文化程度在模型中也通過了統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)且其系數(shù)為正，這表明，文化程度越高，農(nóng)戶獲取信息的能力越強(qiáng)，對于創(chuàng)業(yè)資金的渠道、流程等信息更有具有洞察力，會(huì)對資金的可獲性產(chǎn)生正向影響，這一觀點(diǎn)得到了朱紅根等的證實(shí)；在冒險(xiǎn)精神上，冒險(xiǎn)意識在顯著水平下與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)資金獲取的難易程度呈現(xiàn)出負(fù)向相關(guān)的關(guān)系，說明冒險(xiǎn)意識更強(qiáng)的農(nóng)戶更傾向于高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的投資，相應(yīng)的會(huì)增加融資的規(guī)模，導(dǎo)致獲取資金的難度增加。

在家庭特征變量里面，人口數(shù)量通過了統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)且系數(shù)為整，說明隨著家庭人口數(shù)量的增加，農(nóng)戶可以獲得更多的人力、物力、信息資源，可以從多渠道獲取創(chuàng)業(yè)資金，從而降低資金獲取的難度。此外，對于家庭內(nèi)耕地面積的變量統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯示，該變量通過了檢驗(yàn)，但與因變量呈現(xiàn)出負(fù)向相關(guān)的關(guān)系，說明由于家庭更低面積的增加，農(nóng)戶需要花費(fèi)更多的時(shí)間與精力從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)，從而削弱了其在創(chuàng)業(yè)方面的精力投入，導(dǎo)致資金獲取難度有所提升。

在社會(huì)資源方面發(fā)現(xiàn)，政府人員、銀行關(guān)系、高層聯(lián)系、社會(huì)活動(dòng)等四個(gè)變量均通過了統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)均為正值，說明在社會(huì)資源方面，社會(huì)資源越豐富，越容易獲得親戚朋友以及政府、金融機(jī)構(gòu)的信任與支持，進(jìn)而提高獲取資金的可能性。

4 結(jié)論與啟示

本文基于江西省1079份創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，采用多元Logist回歸，對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)正規(guī)金融約束的影響因素進(jìn)行了研究，得到了以下結(jié)論：

社會(huì)資本對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)正規(guī)金融約束呈現(xiàn)顯著的正向相關(guān)關(guān)系，社會(huì)資本越豐富，則獲取資金越容易，此外，農(nóng)戶年齡越大、文化程度越高、風(fēng)險(xiǎn)意識越強(qiáng)越容易獲取創(chuàng)業(yè)資金，家庭人數(shù)越多也會(huì)有更多的社會(huì)資本，更便于獲取創(chuàng)業(yè)資金，但是耕地面積對創(chuàng)業(yè)資金的可獲性呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)。

本文研究結(jié)論對提高農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)正規(guī)金融約束水平的相關(guān)政策制定具有重要啟示：首先，要充分引導(dǎo)農(nóng)戶發(fā)揮自身社會(huì)資源的優(yōu)越性，順暢資金獲取渠道；其次通過研究結(jié)果可以推測，良好、暢通的信息平臺(tái)更有助于農(nóng)戶及時(shí)了解資金信貸的消息，提高資金獲得的成功率，因此需要政府在信息平臺(tái)方面加強(qiáng)建設(shè)，建立暢通的資金信息平臺(tái)；最后在法律政策方面，政府應(yīng)加強(qiáng)引導(dǎo)，建設(shè)和諧有序的信貸環(huán)境，盡量完善民間私有借貸的合理有序進(jìn)行，保障借貸雙方權(quán)益，同時(shí)也要簡化金融機(jī)構(gòu)的借貸流程，為農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)提供良好的環(huán)境。

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