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        家庭收入狀況對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策的影響

        2022-02-15 02:33:50朱清政劉仕鑫李敬鎖
        湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年22期
        關(guān)鍵詞:家庭收入戶主概率

        朱清政,劉仕鑫,李敬鎖

        (青島農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院(合作社學(xué)院),山東 青島 266000)

        2020年在全面打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)后,脫貧攻堅(jiān)成果如何與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略有效銜接提上了日程,在全面脫貧后中國廣大農(nóng)村并沒有扭轉(zhuǎn)空心化、人口外流、耕地荒蕪的趨勢(shì)[1]。農(nóng)村發(fā)展固然需要政府扶持和社會(huì)各界的援助,但更重要的是激活農(nóng)村的內(nèi)生動(dòng)力,提高政策與資源投入的效率。農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可以激發(fā)農(nóng)村發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力,盤活資產(chǎn),增加就業(yè)崗位,是經(jīng)濟(jì)下行、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略雙重大背景下,消化農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的重要途徑。盡管國家近年針對(duì)鄉(xiāng)村振興、農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)出臺(tái)了各種扶持政策,但政策落地實(shí)施效果并未達(dá)到預(yù)期目標(biāo),尹志超等[2]根據(jù)中國家庭追蹤調(diào)查(China family panel studies,CFPS)數(shù)據(jù),推算出2012年農(nóng)民創(chuàng)業(yè)占比7.55%,2018年為7.49%,農(nóng)民創(chuàng)業(yè)活力并未被激活。分析農(nóng)戶不同收入群體、收入結(jié)構(gòu)與創(chuàng)業(yè)之間的關(guān)系,有利于明晰農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的一般性規(guī)律、發(fā)揮農(nóng)民參與鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)建設(shè)的自主性,同時(shí)也能避免資源的無效投入,減少政策空轉(zhuǎn),成為實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要切入點(diǎn)。

        學(xué)者們從不同角度對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)進(jìn)行了研究,研究方向大致分為3 類:一是農(nóng)民個(gè)體特征。張梁梁等[3]、周廣肅等[4]認(rèn)為農(nóng)民外出務(wù)工經(jīng)歷,顯著提高創(chuàng)業(yè)概率在1.8%以上,但許明[5]基于中國城鄉(xiāng)勞動(dòng)力流動(dòng)全國性調(diào)查數(shù)據(jù)研究顯示,外出務(wù)工經(jīng)歷減少了返鄉(xiāng)農(nóng)民工在家鄉(xiāng)所在地的社會(huì)資源,創(chuàng)業(yè)概率降低9%左右。羅明忠等[6]認(rèn)為具有外向、盡責(zé)特質(zhì)的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者更容易獲得好的創(chuàng)業(yè)績效。朱明芬[7]認(rèn)為受教育程度越高,對(duì)創(chuàng)業(yè)決策的促進(jìn)作用越大。二是家庭特征。楊嬋等[8]通過“千村調(diào)查”數(shù)據(jù)研究得出,出身于體制內(nèi)精英家庭的農(nóng)民更熱衷于創(chuàng)業(yè),且存在“趨名”導(dǎo)向,不只追求經(jīng)濟(jì)利益。李后建等[9]基于2013 中國家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)研究后得出,農(nóng)村家庭出身的獨(dú)生子女創(chuàng)業(yè)概率降低11.3%。蔣建勇等[10]認(rèn)為農(nóng)村社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)具有顯著影響,具體表現(xiàn)為周圍親屬中的成功創(chuàng)業(yè)者將增強(qiáng)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)意向與創(chuàng)業(yè)可行的信心。三是環(huán)境特征。張應(yīng)良等[11]通過調(diào)研數(shù)據(jù)研究戶主特征、性別、創(chuàng)業(yè)行業(yè)等因素對(duì)東部、中部、西部地區(qū)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)成功的影響。肖華芳等[12]從信貸支持角度研究農(nóng)民創(chuàng)業(yè),結(jié)果表明,有貸款需求的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者只有不到60%能獲得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)資助。曾宣燁等[13]利用2 778 份農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果表明,政府對(duì)于在第一產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)類型更傾向于培訓(xùn)支持和政策支持,對(duì)于第二和第三產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)類型更傾向于資金支持。

        農(nóng)民創(chuàng)業(yè)往往以家庭為基礎(chǔ),多位家庭成員共同參與,因此適合以農(nóng)戶家庭為單位對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)行為進(jìn)行研究,但現(xiàn)有學(xué)者們對(duì)農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)進(jìn)行研究時(shí),對(duì)農(nóng)戶家庭收入差距、收入結(jié)構(gòu)并沒有進(jìn)行區(qū)分。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,農(nóng)民收入差距持續(xù)擴(kuò)大。杜鑫[14]基于10 個(gè)省份的調(diào)研數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),2019年相比2010年,農(nóng)村居民收入分配的基尼系數(shù)提高了約20%,各收入對(duì)照組之間的收入差距無論是絕對(duì)收入差距還是相對(duì)收入差距皆大幅擴(kuò)大。中國社會(huì)科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所發(fā)布的《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)形勢(shì)分析與預(yù)測(cè)》綠皮書亦多次指出,農(nóng)民內(nèi)部收入差距擴(kuò)大,農(nóng)民之間的收入分配狀況逐漸趨于復(fù)雜化。本研究認(rèn)為農(nóng)村內(nèi)部不同家庭收入差距對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響不可忽略,這構(gòu)成了本研究的基礎(chǔ)和重點(diǎn)。

        本研究的創(chuàng)新和貢獻(xiàn)之處有以下幾點(diǎn):①利用具有全國代表性的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)研究農(nóng)戶收入差距對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響,是對(duì)現(xiàn)有農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)文獻(xiàn)的重要補(bǔ)充。②在研究內(nèi)容上,以農(nóng)戶家庭為基本研究單位,從農(nóng)戶內(nèi)部收入差距、收入來源不同視角研究農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)行為,發(fā)現(xiàn)其對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策存在的促進(jìn)或抑制效應(yīng),在研究視角還有研究結(jié)果上均有新意。③按照農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)原因的不同,分解為主動(dòng)創(chuàng)業(yè)與被動(dòng)創(chuàng)業(yè),詳細(xì)考察了農(nóng)戶內(nèi)部收入差距、收入結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)原因的影響。

        1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        本研究使用的數(shù)據(jù)來自2019年西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查(China household finance survey,CHFS)的家庭數(shù)據(jù)庫。2019年中國家庭金融調(diào)查樣本覆蓋全國29 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市),343 個(gè)區(qū)縣,1 360 個(gè)村(居)委會(huì),最終搜集了34 643 戶家庭、107 008 個(gè)家庭成員的信息,數(shù)據(jù)具有全國代表性。本研究以2019年的調(diào)查數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)樣本,根據(jù)研究內(nèi)容對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選調(diào)整:剔除城市樣本;剔除數(shù)據(jù)不完整的缺失樣本;去除極端樣本。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗共得到7 185 戶有效樣本。

        1.2 變量選取

        被解釋變量:是否創(chuàng)業(yè)?;谑茉L戶是否從事工商業(yè)經(jīng)營來表示。工商業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營項(xiàng)目不僅包括個(gè)體小手工業(yè)經(jīng)營和企業(yè)經(jīng)營,也包含在工商部門登記注冊(cè)農(nóng)業(yè)項(xiàng)目,如家庭農(nóng)場、合作社、農(nóng)業(yè)企業(yè)等。本研究參考尹志超等[15]做法,根據(jù)創(chuàng)業(yè)原因?qū)?chuàng)業(yè)類型分為主動(dòng)創(chuàng)業(yè)與被動(dòng)創(chuàng)業(yè)。主動(dòng)創(chuàng)業(yè):如果家庭從事自營工商業(yè)的動(dòng)機(jī)是想自己當(dāng)老板、掙得更多、更靈活自由,則為主動(dòng)創(chuàng)業(yè)。被動(dòng)創(chuàng)業(yè):因找不到其他工作機(jī)會(huì)、迫于生活壓力而進(jìn)行的創(chuàng)業(yè),即為被動(dòng)創(chuàng)業(yè)。

        關(guān)鍵變量:家庭總收入、家庭工資性收入、家庭農(nóng)業(yè)收入、家庭財(cái)產(chǎn)性收入、家庭轉(zhuǎn)移性收入(對(duì)以上數(shù)據(jù)均進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理)。

        控制變量:分為個(gè)體層面、家庭層面、地區(qū)層面。個(gè)體層面:年齡、年齡平方(為消除年齡對(duì)因變量的非線性影響)、性別、受教育程度、健康程度、風(fēng)險(xiǎn)厭惡。家庭層面:家庭人口規(guī)模、家庭非農(nóng)工作率、家庭負(fù)債規(guī)模(取對(duì)數(shù))、是否經(jīng)歷房屋拆遷。地區(qū)層面:包括中部地區(qū)、西部地區(qū)、東北地區(qū)(為控制地域因素對(duì)創(chuàng)業(yè)決策的影響,本研究引入虛擬變量,且為避免多重共線性隨機(jī)選取3 個(gè)地域)。

        各變量描述性分析如表1 所示。

        表1 變量描述性分析

        1.3 模型構(gòu)建

        針對(duì)是否創(chuàng)業(yè)是二值的選擇變量,本研究采取Probit 模型來分析農(nóng)村收入差距、收入結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策的影響,方程式如下。

        式中,entrepreneuri代表家庭是否創(chuàng)業(yè),表示家庭i是否選擇創(chuàng)業(yè)的虛擬變量;familyincomei表示家庭i的收入變量,衡量家庭收入對(duì)創(chuàng)業(yè)決策的影響;householdcharacteristicsi為個(gè)體i層面的控制變量,即戶主特征變量,表示戶主個(gè)人特征對(duì)創(chuàng)業(yè)決策的影響;familycharacteristicsi表示家庭i的特征變量;β1、β2、β3表示回歸系數(shù);region 代表區(qū)域效應(yīng);εi是隨機(jī)干擾項(xiàng)。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 家庭收入差距對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響分析

        為研究農(nóng)戶家庭不同收入群體對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響,本研究參照冷智花等[16]的方法,將農(nóng)戶家庭按照收入不同分為6 組,采用Stata16.0 軟件對(duì)29 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的7 185 戶樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果如表2。

        2.1.1 收入因素對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響分析 由表2 可知,農(nóng)戶家庭收入在2.5 萬元以下時(shí),對(duì)于農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策顯著抑制。對(duì)收入大于2.5 萬元的4 008 戶農(nóng)戶樣本進(jìn)行回歸,在10%的置信水平下顯著抑制農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)。進(jìn)一步控制收入?yún)^(qū)間,農(nóng)戶家庭收入超過5萬元時(shí),對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策將不再有顯著抑制作用。本研究使用中國家庭金融調(diào)查2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行基準(zhǔn)回歸,根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布數(shù)據(jù),2019年中國農(nóng)村人均可支配收入為16 021 元,按照中國家庭平均規(guī)模3.56 人計(jì)算,中國農(nóng)村家庭平均收入為5.7 萬元,即只有當(dāng)農(nóng)戶家庭收入接近中國農(nóng)村家庭平均收入時(shí),才不會(huì)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生抑制作用。本研究共選取樣本7 185 戶,其中家庭收入在5 萬元以上的為2 395 戶,占比33.3%。當(dāng)農(nóng)戶家庭收入超過10 萬元時(shí),對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策有顯著促進(jìn)作用,此時(shí)收入提升1%,創(chuàng)業(yè)概率將增加3.06%。

        總的來說,農(nóng)戶家庭收入低于2.5 萬元對(duì)創(chuàng)業(yè)決策呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),收入高于10 萬元的家庭為顯著正相關(guān),5 萬~10 萬元的家庭為不顯著,相對(duì)于沒有進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶,進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的是農(nóng)民群體中的高收入階層。

        2.1.2 個(gè)體因素對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響分析 由表2 可知,戶主年齡與性別變量對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策影響均不顯著。但戶主年齡回歸系數(shù)為正,戶主年齡平方系數(shù)為負(fù),說明戶主年齡對(duì)于農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)的影響不是線性,而是呈倒U 形,隨著年齡增長,對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)決策的影響呈現(xiàn)出先促進(jìn)后抑制的作用。

        表2 不同收入家庭組對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

        戶主受教育程度、健康程度(2019年中國家庭金融調(diào)查問卷中健康程度得分越小越健康)對(duì)農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)存在顯著促進(jìn)關(guān)系,戶主越健康、受教育程度越高,創(chuàng)業(yè)幾率越大。當(dāng)家庭收入超過10 萬元時(shí),戶主受教育程度對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策影響不再顯著。戶主個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)厭惡偏好對(duì)農(nóng)戶家庭各收入組創(chuàng)業(yè)決策影響顯著,當(dāng)收入在5 萬~10 萬元時(shí),抑制作用達(dá)到最大,此時(shí)收入提升1%,創(chuàng)業(yè)概率下降2.56%。

        2.1.3 家庭因素對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響分析 由表2 可知,家庭非農(nóng)工作率、家庭人口規(guī)模對(duì)農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)均有顯著的促進(jìn)作用,家庭人口數(shù)量越多、從事非農(nóng)工作的人口越多,擁有的資源也就越多,能夠投入創(chuàng)業(yè)的資源也越多。但當(dāng)家庭收入超過10 萬元時(shí),家庭非農(nóng)工作率對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用變得不再顯著,此時(shí)農(nóng)戶進(jìn)行小型創(chuàng)業(yè)得到的經(jīng)營性收入不能顯著提高家庭收入,進(jìn)行大型項(xiàng)目創(chuàng)業(yè)時(shí),所需的資源和要承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)又將掣肘農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)。

        經(jīng)歷房屋拆遷,農(nóng)戶獲得補(bǔ)償金,增加農(nóng)戶家庭可支配收入,還將拉升風(fēng)險(xiǎn)偏好程度,與農(nóng)戶是否創(chuàng)業(yè)存在緊密聯(lián)系。但根據(jù)回歸結(jié)果,回歸系數(shù)為負(fù)且不顯著,這符合樊此君等[17]的研究結(jié)論,即與未拆遷家庭相比,經(jīng)歷過拆遷的家庭創(chuàng)業(yè)概率將降低。農(nóng)戶家庭存在負(fù)債時(shí),對(duì)各收入組創(chuàng)業(yè)均存在顯著的促進(jìn)作用。由家庭負(fù)債與是否經(jīng)歷拆遷兩因素回歸結(jié)果可知,各地可適當(dāng)安排正規(guī)金融信貸機(jī)構(gòu)給農(nóng)戶提供貸款,減少轉(zhuǎn)移性補(bǔ)貼,以帶動(dòng)農(nóng)民參與社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的自主性、增加內(nèi)生動(dòng)力。

        2.1.4 地區(qū)因素對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響分析 由表2 可知,東北地區(qū)收入低于2.5 萬元的農(nóng)戶家庭在1%的置信水平下顯著抑制創(chuàng)業(yè)決策,收入高于2.5 萬元的農(nóng)戶家庭在10%的置信水平下抑制農(nóng)戶創(chuàng)業(yè),其余收入組回歸系數(shù)為負(fù),但不顯著。西部地區(qū)各收入組對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)抑制效果隨收入提升出現(xiàn)下降,收入超過2.5 萬元時(shí),抑制作用不再顯著。家庭收入超過10 萬元時(shí),對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)再次呈現(xiàn)顯著抑制作用。中部地區(qū)家庭收入超過1 萬元時(shí),對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策將不再產(chǎn)生顯著抑制作用,且在收入大于5 萬元、10 萬元的所有樣本的回歸結(jié)果中,對(duì)創(chuàng)業(yè)決策的促進(jìn)效果顯著。從樣本回歸結(jié)果來看,中部地區(qū)創(chuàng)業(yè)環(huán)境優(yōu)于西部與東北地區(qū)。

        2.2 收入結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響分析

        研究農(nóng)戶收入來源中哪種具體收入對(duì)農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生了影響,依據(jù)調(diào)查問卷及相關(guān)文獻(xiàn)將收入構(gòu)成分為工資性收入、農(nóng)業(yè)收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入4 種,分別研究其對(duì)農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)決策的影響。由表3 可知,工資性收入、農(nóng)業(yè)收入、轉(zhuǎn)移性收入對(duì)農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)決策的影響顯著為負(fù),即工資性收入、農(nóng)業(yè)收入、轉(zhuǎn)移性收入越高,農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)概率越低。財(cái)產(chǎn)性收入顯著為正,即財(cái)產(chǎn)性收入越高,農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)概率越高。根據(jù)調(diào)查問卷數(shù)據(jù)顯示,農(nóng)戶的轉(zhuǎn)移收入來自生活費(fèi)、親屬供養(yǎng)、政府救濟(jì)、捐贈(zèng)或資助等,多出自具有穩(wěn)定收入的血緣親戚,受資助者往往勞動(dòng)能力差,不具備創(chuàng)業(yè)能力。從邊際效應(yīng)來看,工資性收入每增加1%,農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)概率減少0.31%;農(nóng)業(yè)收入增加1%,創(chuàng)業(yè)概率將減少0.63%;轉(zhuǎn)移性收入增加1%,創(chuàng)業(yè)概率減少0.17%;財(cái)產(chǎn)性收入增加1%,農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)概率增加1.09%。

        表3 不同收入類型對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

        3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        為了證明本研究結(jié)論的穩(wěn)健性,從以下2 個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

        3.1 基于不同回歸方法的檢驗(yàn)

        為進(jìn)一步檢驗(yàn)農(nóng)戶家庭收入差距、收入結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響,本研究采用替換計(jì)量方法的方式來進(jìn)行模型穩(wěn)健性檢驗(yàn),采用Logit 模型作為計(jì)量方法進(jìn)行回歸?;貧w顯著性與系數(shù)正負(fù)與基準(zhǔn)回歸模型基本保持一致,沒有改變前文的基本結(jié)論。因此,本研究模型的估計(jì)結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

        3.2 內(nèi)生性問題檢驗(yàn)

        原假設(shè)中小于2.5 萬元的農(nóng)戶家庭收入對(duì)是否創(chuàng)業(yè)回歸顯著,因此滯后一期將2017年數(shù)據(jù)按照基準(zhǔn)模型數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行處理,并將收入低于2.5 萬元的農(nóng)戶數(shù)據(jù)整理成子集,運(yùn)用IVprobit 模型對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行檢驗(yàn),IVprobit 模型的wald 檢驗(yàn)結(jié)果為chi(1)=7.35,P為0.006 7,說明在1%水平上家庭收入存在內(nèi)生性,經(jīng)過工具變量檢驗(yàn)通過,模型穩(wěn)健性得到驗(yàn)證。

        4 創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)分析

        為排除樣本“平均效應(yīng)”,深入研究農(nóng)戶家庭收入差距、收入結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響,將參照尹志超等[15]對(duì)“是否創(chuàng)業(yè)”變量進(jìn)一步細(xì)分,分為“主動(dòng)創(chuàng)業(yè)”與“被動(dòng)創(chuàng)業(yè)”2 種指標(biāo)后,再次分析農(nóng)戶家庭收入差距對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響?;貧w結(jié)果如表4、表5 所示,因篇幅限制,僅展示重要變量的回歸結(jié)果。

        表4 不同收入家庭組對(duì)創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)的影響

        表5 不同收入來源對(duì)創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)的影響

        從家庭收入對(duì)農(nóng)戶主動(dòng)創(chuàng)業(yè)影響來看,家庭收入低于2.5 萬元時(shí),對(duì)農(nóng)戶主動(dòng)創(chuàng)業(yè)有顯著抑制;當(dāng)家庭收入超過2.5 萬元時(shí),對(duì)農(nóng)戶主動(dòng)創(chuàng)業(yè)不再有顯著抑制作用;當(dāng)農(nóng)戶家庭收入超10 萬元時(shí),對(duì)農(nóng)戶主動(dòng)創(chuàng)業(yè)有顯著促進(jìn)作用,此時(shí)收入增加1%,農(nóng)戶主動(dòng)創(chuàng)業(yè)概率將顯著增加7.11%。

        從家庭收入對(duì)農(nóng)戶被動(dòng)創(chuàng)業(yè)影響來看,農(nóng)戶家庭收入在5 萬~10 萬元時(shí),對(duì)農(nóng)戶家庭被動(dòng)創(chuàng)業(yè)有顯著促進(jìn)作用,此時(shí)家庭收入增加1%,被動(dòng)創(chuàng)業(yè)概率增加2.49%;隨著收入的提升,家庭收入對(duì)被動(dòng)創(chuàng)業(yè)由促進(jìn)作用轉(zhuǎn)為抑制,當(dāng)農(nóng)戶家庭收入超過10 萬元時(shí),對(duì)農(nóng)戶被動(dòng)創(chuàng)業(yè)抑制達(dá)到最大,此時(shí)收入增加1%,被動(dòng)創(chuàng)業(yè)概率下降5.06%。

        將創(chuàng)業(yè)指標(biāo)拆分為主動(dòng)創(chuàng)業(yè)與被動(dòng)創(chuàng)業(yè)后,根據(jù)回歸結(jié)果可以看出工資性收入對(duì)農(nóng)戶主動(dòng)創(chuàng)業(yè)具有顯著抑制作用,對(duì)農(nóng)戶被動(dòng)創(chuàng)業(yè)影響不顯著;農(nóng)業(yè)收入對(duì)農(nóng)戶主動(dòng)創(chuàng)業(yè)與被動(dòng)創(chuàng)業(yè)均存在顯著抑制作用,這也反映出單純經(jīng)營土地的農(nóng)戶不適合進(jìn)行創(chuàng)業(yè);財(cái)產(chǎn)性收入對(duì)主動(dòng)創(chuàng)業(yè)、被動(dòng)創(chuàng)業(yè)均有顯著促進(jìn)作用,但從邊際系數(shù)來看,財(cái)產(chǎn)性收入對(duì)主動(dòng)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用為對(duì)被動(dòng)創(chuàng)業(yè)促進(jìn)作用的4 倍。轉(zhuǎn)移性收入對(duì)被動(dòng)創(chuàng)業(yè)有顯著的抑制作用,對(duì)主動(dòng)創(chuàng)業(yè)影響不顯著。

        5 小結(jié)

        本研究基于7 185 份實(shí)地調(diào)研得到的微觀數(shù)據(jù),從農(nóng)戶家庭角度計(jì)量其對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策、創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)的影響。在控制收入特征、個(gè)人特征、家庭特征、地域差別4 類因素之后得到以下研究結(jié)論。

        從農(nóng)戶家庭收入差距對(duì)創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生的邊際效應(yīng)來看,農(nóng)戶中的中低收入群體不適合進(jìn)行創(chuàng)業(yè),農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)呈現(xiàn)“富農(nóng)”特征。農(nóng)戶家庭收入超過2.5 萬元時(shí),對(duì)主動(dòng)創(chuàng)業(yè)不再顯著抑制。被動(dòng)創(chuàng)業(yè)與家庭收入總體呈現(xiàn)不規(guī)則倒U 形關(guān)系。中低收入農(nóng)戶家庭在不具備工商業(yè)經(jīng)營能力時(shí),進(jìn)行技能培訓(xùn),增加農(nóng)戶人力資本,提高工資性收入是提高農(nóng)戶家庭總收入的更好選擇。

        從農(nóng)戶家庭收入結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生的邊際效應(yīng)來看,財(cái)產(chǎn)性收入越高,農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)概率越大。工資性收入、農(nóng)業(yè)收入、轉(zhuǎn)移性收入越高,農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)概率越低,其中農(nóng)業(yè)收入對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)抑制最大。鼓勵(lì)以務(wù)農(nóng)為主的農(nóng)民兼業(yè)以減少農(nóng)業(yè)收入在總收入中比重,當(dāng)在非農(nóng)部門獲得收益大于農(nóng)業(yè)部門時(shí),才能進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)民參加市場經(jīng)濟(jì)建設(shè)的內(nèi)生動(dòng)力。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)工資性收入顯著降低農(nóng)戶主動(dòng)創(chuàng)業(yè)概率,轉(zhuǎn)移性收入顯著降低農(nóng)戶被動(dòng)創(chuàng)業(yè)概率。

        從其他控制變量來看,戶主的精英特征能顯著提高農(nóng)戶家庭的創(chuàng)業(yè)概率,戶主本人的風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)決策影響顯著。家庭人口規(guī)模、家庭非農(nóng)工作率、家庭負(fù)債規(guī)模對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)存在顯著促進(jìn)作用。房屋拆遷經(jīng)歷與戶主性別變量對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)影響不顯著。在分區(qū)域樣本回歸中,西部地區(qū)、東北地區(qū)創(chuàng)業(yè)概率較低,中部地區(qū)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)概率最大。各地區(qū)在制定政策時(shí)不應(yīng)對(duì)農(nóng)民整體進(jìn)行創(chuàng)業(yè)鼓勵(lì),應(yīng)針對(duì)有條件的農(nóng)民帶頭人進(jìn)行創(chuàng)業(yè)扶持,效果會(huì)更好些。

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