□文/李春霄 张 培 周 治

（1.西安石油大学；2.中建八局西北公司 陕西·西安）

［提要］ 农民工返乡创业是当前我国推动乡村振兴和实现共同富裕的一项重要举措。本文利用田野调查数据，运用Logit模型对农民工返乡创业的金融排斥的形成机理进行实证研究。

20世纪80年代以来，大批农村剩余劳动力进入周边城市务工，为城市的发展贡献了自己的力量。然而，随着大批农村劳动力的外流，“农村空心化”、留守儿童的教育问题以及空巢老人的抚养问题成为农民工急需解决的问题，从20世纪90年代开始，有部分农民工开始返乡创业。由于常年外出务工，农民工与“普通农民”相比，不仅积累了一定的资金和技术，而且提升了自身的综合素质，已逐步成为实现乡村振兴和农村地区共同富裕的主力军。

金融是现代经济的核心，其基本职能就是实现资金融通。企业在初创期需要投入大量的资金，对于返乡创业的农民工而言，其在初创期也需要投入大量的资金。然而，当前我国金融体系发展不完善，企业在初创期的融资中，获得的金融支持往往是缺乏的。造成这种现象的原因可以追究到两个方面，一方面对于金融服务的需求方而言，返乡创业的农民工缺乏合适的抵押物，在金融机构无征信记录，缺少信用；另一方面对于金融服务的供给方而言，金融机构将贷款发放给返乡创业农民工，会面临巨大的风险。于是，农民工返乡创业过程中面临严重的金融排斥问题，这种金融排斥的存在严重制约了农民工返乡创业的发展。在此背景下，要推动农民工返乡创业，必须要解决农民工返乡创业初创期所面临的金融排斥问题。

一、文献综述

本文致力于研究农民工返乡创业初创期金融排斥的形成机理，相关文献可以从以下三个方面进行综述：

（一）金融排斥的测度。金融学家Leyshon and Thrift（1993）首次对金融排斥做了界定，指金融机构把弱势群体拒之门外，不愿为其提供金融服务的状况。20世纪90年代，美国和英国的很多商业银行将分支机构从偏远地区撤出，导致偏远地区的穷人和弱势社会群体无法得到金融产品，针对这个现象，很多学者从地理视角研究金融排斥。后来，Kempson and Whyley（1999）对金融排斥的内涵进行了深入的探索，他们认为应该以六维度评价指标，地理排斥、营销排斥、价格排斥、自我排斥、评估排斥、条件排斥对金融排斥做出评价。对于金融排斥的测度，可以分为省域层面测度以及微观层面测度。对于省域层面，一部分学者是借鉴Kempson的研究，利用金融排斥的六维度评价指标，测算我国省域层面的金融排斥指数。但随着研究的深入，有学者认为金融排斥的六维度标准在某些方面难以具体区分。李春霄等（2013）从金融服务的深度、可得度、使用度以及可负担度出发测算出我国省域的金融排斥指数。对于微观层面，则是使用哑变量和因子分析法的形式对金融排斥进行衡量。

（二）金融排斥的形成机理。地理位置层面，Connolly and Hajaj（2001）认为，受金融排斥的程度与偏远程度密切相关，地理位置越偏僻，得到金融服务的成本越高，这个地区也会受到严重的金融排斥；金融机构层面，Sinclair（2001）认为金融机构为了追求利润最大化，会使资金向信用度好的客户转移，这种经营策略使得金融机构偏向富裕阶层提供产品和服务，而忽视贫困地区的金融服务，这就造成贫困地区金融服务的缺失，最终造成金融排斥；受排斥主体层面，有学者认为收入、性别、年龄和受教育状况四个自身特征在很大程度上影响着受金融排斥的程度，其中收入水平在其中起着关键性的作用。

（三）农民工返乡创业的金融排斥问题。农民工返乡创业是我国所特有的现象，国外学者对其研究较少，国内的成果较为丰富。多数学者认为农民工返乡创业面临的最大阻碍是创业资金的缺乏，缺乏资金支持这一问题的关键就是金融排斥问题。对于农民工返乡创业过程中的金融排斥问题，大部分的研究是致力于改善农民工返乡创业过程中的金融产品和金融服务。

综上所述，现有关于农民工返乡创业过程中的金融排斥问题主要是改善金融产品和服务，还未有学者研究农民工返乡创业初创期金融排斥的形成机理。本文基于田野调查数据，研究农民工返乡创业初创期金融排斥的形成机理，并试图破解金融排斥问题。

二、农民工返乡创业初创期金融排斥的模型构建

（一）数据来源。本研究的数据来源于课题组2018年对全国部分地区返乡创业农民工的抽样调查，调查问卷共发放850份，有效回收778份，有效率达到91.53%，其中有312份样本调研的农民工处于返乡创业初创期。调研地区涉及陕西、山东、四川、甘肃等省份。调查内容主要涉及返乡创业农民工的个人特征、家庭特征、社会资本、创业资金的来源以及存在的问题等。

（二）农民工返乡创业初创期金融排斥的模型构建。本文的被解释变量是返乡创业农民工是否受到金融排斥，是虚拟变量，并且是二元选择变量，因此参照隋艳颖（2011）的做法，采用二元Logit模型来分析农民工在返乡创业初创期受金融排斥的影响因素。其模型形式为：

式（1）表示农民工受金融排斥的概率，式（2）表示农民工受金融排斥概率与不受金融排斥概率的比值的对数。其中，α为常数项；X为包括个人特征、家庭特征以及社会资本特征在内的农民工受金融排斥状况的影响因素向量，是自变量xi的向量组合，xi表示第i个影响农民工受金融排斥的自变量；β是自变量回归系数向量；ν为随机扰动项。

三、研究设计与实证分析

（一）农民工返乡创业初创期金融排斥的界定。本文研究的是农民工返乡创业初创期所面临的金融排斥问题，而在农民工返乡创业初创期，贷款是其最急需的金融产品。本文定义以下三个概念：农民工在返乡创业初创期，有贷款意愿，但是没有获得贷款或者部分获得贷款，定义为存在金融排斥；农民工在返乡创业初创期，没有向金融机构提供贷款意愿的，也定义为存在金融排斥；农民工在返乡创业初创期，有贷款意愿，而且是足额满足贷款要求，则不存在金融排斥。统计结果如表1所示。在后续的实证分析中，存在金融排斥赋值为1，不存在金融排斥赋值为0。（表1）

表1 农民工返乡创业初创期受金融排斥程度一览表

（二）描述性统计。农民工返乡创业者的个人特征包括年龄、受教育状况（文盲=1、小学=2、初中=3、高中=4、大专及以上=5）、外出务工的类型（加工制造业=1、建筑业=2、批发和零售业=3、交通运输、仓储和邮政业=4、住宿和餐饮业=5、居民服务、修理和其他服务业=6、其他=7）、是否具备常用的金融知识和风险偏好程度（风险偏好者=1、风险中立者=2、风险回避者=3）。返乡创业农民工的个人特征将影响到金融机构对其资信水平的评价，进而影响返乡创业农民工受金融排斥的状况。农民工返乡创业者的家庭特征包括家庭年收入（2万元以下=1、2～4万元=2、4～6万元=3、6～8万元=4、8～10万元=5、10万元以上=6）、家庭农业收入占总收入的比重、家庭中拥有60岁以上老人的个数、家庭是否拥有电脑、家庭中电话的个数和距离最近金融机构的距离。农民工返乡创者的社会资本特征包括是否担任村干部和是否有亲戚在金融机构工作。描述性统计结果如表2所示。（表2）

（三）实证分析结果。在返乡创业农民工的个人特征中，年龄对返乡创业农民工受金融排斥状况影响不显著，系数为-0.02，这说明在其他条件不变的情况下，返乡创业农民工年龄越大，其受到的金融排斥的概率越小；返乡创业农民工受教育状况和返乡创业农民工外出务工的类型对其受金融排斥状况影响不显著；是否具备常用的金融知识在5%显著性水平下显著且系数符号为负，这说明返乡创业农民工具备常用的金融知识，其受到金融排斥的概率就越小，与前文的预期方向一致；返乡创业农民工的风险偏好程度在1%的显著性水平下显著，且系数符号为正，说明越偏好风险，受到的金融排斥越明显。（表3）

表3 农民工返乡创业初创期受金融排斥影响因素Logit回归结果一览表

在返乡创业农民工的家庭特征中，返乡创业农民工的家庭年收入在10%的显著性水平下显著，且系数符号为负，说明返乡创业农民工的家庭年收入越高，其受到金融排斥的概率就越小，这与其他学者的研究是一致的；家庭农业收入占总收入的比重、家庭中拥有60岁以上老人的个数和家庭是否拥有电脑对返乡创业农民工受金融排斥状况影响不显著；家庭中电话的个数在10%的显著性水平下显著，其系数符号为正，说明家庭中拥有电话的数量越多，其受金融排斥的概率越高，可能的解释是家庭拥有四部及以上的电话，说明家庭积累的财富越多，其在返乡创业的过程中可能倾向于使用积累的资金，从而造成返乡创业农民工的自我排斥；距离最近金融机构的距离对返乡创业农民工受金融排斥状况影响不显著。

在返乡创业农民工的社会资本特征中，是否担任村干部和是否有亲戚在金融机构工作对返乡创业农民工受金融排斥状况影响不显著，其系数为负，说明拥有一定的社会资本特征可以缓解其受金融排斥的概率，与前文预期方向一致。

四、对策建议

本文利用田野调查数据，运用Logit模型对农民工返乡创业的金融排斥的形成机理进行实证研究。研究结果表明：大部分返乡创业农民工在创业初创期受到了金融排斥；在返乡创业农民工的个人特征中，是否具备常用的金融知识和风险偏好程度对其受金融排斥状况影响显著；在家庭特征中，家庭年收入和家庭中拥有电话的个数对返乡创业农民工受金融排斥状况影响显著；在社会资本特征中，是否担任村干部和是否有亲戚在金融机构工作对返乡创业农民工受金融排斥状况影响不显著。由此提出如下对策建议：首先，政府要采取必要措施，积极鼓励金融机构向农村地区配置金融资源；其次，金融机构要创新金融产品和服务，对于有发展前景的初创企业，为其提供资金支持，带动农村地区经济的发展，同时推动乡村振兴；最后，返乡创业农民工要加强自身学习能力，加大金融知识的宣传力度，提高返乡创业农民工的金融意识，保障每个返乡创业农民工都享有平等的金融权利。