农民工返乡创业意愿与效果的影响因素分析——基于湖南省607位返乡农民工的调查

丁 彦

(湖南农业大学,湖南 长沙 410128)

农民工是我国改革开放、工业化和城镇化 进程中出现的具有中国特色的新型劳动大军[1],新时期由这个巨大群体逐渐衍生出的“返乡潮”“创业潮”成为了我国新时期的社会热点、难点问题。农民工返乡创业形成了农民工外出务工与回归的良性互动,是进一步促进农业产业结构调整、改善农业经营方式与提高农民收入水平的有效方式,为推进农村社会发展供给侧结构性改革注入了新鲜活力。尽管农民工返乡创业有政府的支持、社会的认同及学界的重视,形成了重要的外部推力,但由于受创业经验不足、资金短缺、科技应用能力有限、创业模式单一等自身源动力不足的影响,目前有强烈返乡创业意愿的农民工并不太多,且从已经创业的部分人来看,创业效果也不太理想,成功者凤毛棱角,大多数处于维持生计的状态[2][3]。因此,本文从农民工返乡创业意愿与创业情况、个人与家庭基本情况、返乡前务工情况、当地政府扶持情况四个方面的调查着手,建立数学模型实证分析各个因素对农民工返乡创业意愿及创业效果的影响作用及程度,为更好的推进农民工返乡创业及促进农村社会结构调整提出一些可行性对策。

一、数据来源、模型选择与变量说明

(一)数据来源

本文所用的数据均来自于2016年7月至2016年10月期间对湖南省返乡农民工的问卷调查、深度访谈和实地考察。调查对象为有过在外务工经历且已返乡创业或准备创业者。调查内容主要从农民工返乡创业意愿和创业情况、个人和家庭基本情况、返乡前务工情况、当地政府创业扶持情况等四个方面着手。共发放630份调查问卷,收回607份,其中有效问卷505份,回收率为96.35%,有效率达到83.2%,选择了46名对象进行了深度访谈,考察了湖南省内21家农民工返乡创业实体,调研数据包含了湖南省14个市州的61个市、县、区。

(二)模型选择

为准确地反映出某一变量对农民工返乡创业意愿和创业利润的影响程度大小,需要对创业意愿和创业利润建立相应的回归分析模型。我们选择采用多项logistic模型进行分析。多项Logistic回归模型主要用于分析因变量为无序多分类的情况,除此之外,如果因变量为有序分类,但存在有序多分类Logistic回归模型无法通过平行性检验时,也可使用多项Logistic回归模型分析。对于多项Logistic回归模型,首先会定义因变量的某一个水平作为参照水平,其他水平则与参照水平相比,建立水平数-1个广义Logit模型。以3水平因变量为例,其取值水平分别为:1、2、3,对p个自变量拟合2个广义Logit模型为:

其中,β为模型的回归系数,它表示优势比OR值,可通过eβ计算得到相应的优势比[4][5][6]。

(三)变量说明

根据选择的分析模型,本研究选取创业意愿和产业利润作为被解释变量,选择农民工返乡创业意愿和创业情况、个人和家庭基本情况、返乡前务工情况、当地政府创业扶持情况四类24个变量作为解释变量(见表1)。

为了数据的分析需要,本文对创业意愿与产业利润两个指标进行了必要的选项合并转化,以避免变量中某一选项案例数过少而引起的分析错误。其中,创业意愿由调查问卷中的非常强烈、较强烈、一般、较不强烈和基本没有这五种选项合并成非常强烈、较强烈、一般和不强烈四项,而产业利润变量中,合并“亏损”和“5万元以下”,选项为微利或亏损,变“5-10万元”选项为基本盈利,合并“10-20万元”和“20万元”以上为盈利较大,以三选项代替调查设计中的五选项。该两项指标的结果如表2所示。

表1 变量名与变量赋值情况

表2 创业意愿与创业成败的代理变量的基本情况

二、农民工返乡创业意愿与产业利润影响因素的Logistic回归分析

(一)创业意愿分析

由表3分析结果可知,与创业意愿不强烈比较,若家人支持度上升,则对农民工返乡创业意愿改善有显著作用,其优势比OR值大约为2.5-5.5;而随着对返乡农民工成功创业案例宣传了解程度的加深,该因素也对农民工返乡创业意愿的改变有显著作用,其优势比OR值大约为1.7-3.9;对于务工地点而言,乡镇内务工经历和省外务工经历对改变返乡农民工创业意愿无显著性作用,但是与省外务工经历相比,有县内务工经历的农民工创业意愿优势比明显,达到6.628。上述数据结果说明,针对创业意愿不坚定的返乡农民工群体,家庭因素和政府因素都能发挥一定的功效,但关键还是在于农民自身。对于鼓励这部分返乡农民工创业的策略,可以优先考虑主要务工经历在乡镇的农民工。

表3 创业意愿多项Logistic模型参数估计表

注:上述模型的参考类别为创业意愿不强烈。

对创业意愿比较强烈的对象进行分析,务工地点不再是影响其创业意愿的显著因素,但家人支持度的重要性开始明显提高,相对创业意愿不强烈的对象而言,随着家人支持度的提高,农民工返乡选择创业的优势比为2.915-12.14,提高近2-11倍;同理对返乡农民工成功创业案例的宣传认识的提高也有助于增强农民工返乡创业意愿,其优势比为2.2-4.6。上述结果说明,针对创业意愿较强烈的返乡农民工群体,其关键的影响因素是家庭支持度,其次才是政府因素。

以创业意愿非常强烈的对象进行分析,宣传则成为增强农民工创业意愿最有效的工具,其优势比为3.9-10.4,而家人支持度的提高,增强农民工创业意愿的优势比为3.3-6.3,与省外务工的经历相比,乡镇务工的人创业意愿要更高,其他工作地点的因素不会对创业意愿有影响。以上情况说明,针对创业意愿非常坚定的返乡农民工群体,最关键的因素是政府行为,其次才是家庭因素,同时发现培养创业型返乡农民工可优先考虑务工经历在本乡镇的。

(二)产业利润分析

由表4分析结果可知,与产业利润亏损或者微利比较,提升农民工返乡产业利润至基本盈利的影响因素主要为政治面貌、创业贷款两个变量。其中,政治面貌影响程度最大,党员与群众的优势比达到6.22,创业贷款影响程度次之,贷款5万以上和5万以下对比无贷款的优势比分别是2.87和2.37。

而改善农民工返乡产业利润至盈利较大的影响因素则包括政治面貌、父辈工作、在外务工时间、单位规模和创业贷款。其中,政治面貌影响程度最大,党员与群众的优势比达到8.76;创业贷款影响程度次之,贷款5万以上和5万以下对比无贷款的优势比分别是5.48和2.95;针对父辈工作的影响因素,基层事业单位从业人员与农民的优势比为2.85,企业或经营户与农民的优势比为4.74,说明父辈工作是企业或经营户、基层事业单位从业人员的,农民工返乡创业更易成功;针对在外务工时间影响因素,相对5年以上务工经历的农民工而言,务工时间为3-5年的农民工更容易返乡创业成功,其优势比达到4.52;针对单位规模影响因素,相对在大中型规模单位务工的农民工,在小微规模单位务工的农民工返乡创业更为艰辛。

三、结论与启示

农民工返乡创业意愿与产业利润受到多个因素影响。从分析结果来看,得到如下结论和启示:

表4 产业利润多项Logistic模型参数估计表

第一,影响农民工返乡创业意愿的主要因素是务工地点、家人支持度和政府对农民工创业案例宣传情况。其中,以务工地点为代表的农民工特征因素是返乡农民工是否愿意创业的决定因素;以家人支持度为代表的家庭因素是提高农民工返乡创业意愿的保证因素;以政府对农民工创业案例宣传情况为代表的政府行为是提高农民工返乡创业意愿的激励因素。针对创业意愿摇摆不定、创业意愿有一定想法和创业意愿坚决的三类返乡农民工群体,有针对性地采用上述三种影响因素的实施策略,能最有效地提高创业意愿。

第二,以在外务工时间和务工单位规模为代表的务工因素对创业成功影响明显。单位规模为中型的农民工返乡创业成功性相对偏高,在小微规模单位务工的返乡农民工创业更艰辛。同时,在外务工时间与创业成功性存在一定的“S”型关系,即存在某一在外务工时间的拐点是创业成功性的上下分水岭,务工时间不宜过长或过多,大约3-5年的务工经历对返乡创业会更有帮助。从政府的角度来看,在对象选择上应该把更多的精力和成本投向那些有一定务工经历,但非纯打工型的返乡农民工群体。

第三,以政治面貌为代表的个人综合素质能力和以创业贷款额为代表的政府创业扶持行为,对农民工返乡创业成功的几率影响效果显著。特别是党员与群众的巨大优势比差异,可能说明在地方政府的创业扶持过程中,党员身份的返乡农民工更易受到政策性照顾,使得创业成功几率增加。同时,政府在资金、宣传以及培训方面的创业帮助明显,政府对农民工返乡创业的扶持仍需进一步加大投入力度,同时注意引导与规划。

第四,返乡农民工创业的成功需要加强与基层组织的联系。调查结果显示,父辈在基层单位工作的返乡农民工创业更易成功。相对其他人而言,他们与基层组织联系更为频繁。基层组织是地方政府创业帮扶的第一线,帮扶资源主要由基层落实,所以通过加强与基层组织的联系,可以有效提高创业成功率。

[参考文献]

[1]钟兵.新生代农民工市民化面临的困境与出路——基于新型城镇化的思考[J].长沙理工大学学报(社会科学版),2016(2):134-139.

[2]刘洋.返乡农民工创业影响因素与创业活动关系研究[D].长春:吉林大学,2010.

[3]郑永君.生计风险约束下的返乡农民工创业实践——基于川北返乡农民工创业案例的比较[J].南京农业大学学报(社会科学版),2016(3):55-65.

[4]邹芳芳.返乡农民工的创业资源对创业绩效的影响[D].武汉:华中农业大学,2014.

[5]魏凤,闫芃燕.西部返乡农民工创业模式选择及其影响因素分析——以西部五省998个返乡农民工创业者为例[J].农业技术经济,2012(9):66-74.

[6]吕诚伦.农民工返乡创业意愿的影响因素分析——湖南省482位返乡农民工调查数据[J].求索,2016(9):139-143.