來越富 石大力 來雪琦

摘要：為研究創(chuàng)業(yè)貸款對青年創(chuàng)業(yè)效果動(dòng)態(tài)變化問題，在構(gòu)建青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)評價(jià)體系基礎(chǔ)上，通過問卷調(diào)查，利用改進(jìn)權(quán)重動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)模型對青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)進(jìn)行評價(jià)研究。結(jié)果表明，青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)總體情況較好，整體發(fā)展趨勢也越來越好。最后，根據(jù)研究結(jié)果提出優(yōu)化青年創(chuàng)業(yè)貸款辦理流程服務(wù)，優(yōu)化青年創(chuàng)業(yè)貸款額度，完善青年創(chuàng)業(yè)服務(wù)中心管理提升對策。

關(guān)鍵詞：青年創(chuàng)業(yè)貸款;動(dòng)態(tài)效應(yīng);權(quán)重;動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)模型;提升對策

中圖分類號：F23文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.07.040

1青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

青年創(chuàng)業(yè)成功很重要的因素之一是擁有充足的資金，而對于獲取資金渠道相對匱乏的青年群體來說貸款是普遍的方式。結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)，青年創(chuàng)業(yè)貸款呈現(xiàn)出的動(dòng)態(tài)效應(yīng)不僅和創(chuàng)業(yè)貸款金額有關(guān)，還和創(chuàng)業(yè)貸款政策，創(chuàng)業(yè)資源，創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)，基礎(chǔ)服務(wù)體系建設(shè)，創(chuàng)業(yè)貸款社會效應(yīng)等有關(guān)，這也為指標(biāo)構(gòu)建提供了依據(jù)?？紤]指標(biāo)科學(xué)性、社會性、時(shí)效性、量化程度等方面，構(gòu)建創(chuàng)業(yè)貸款政策熟悉度、創(chuàng)業(yè)資源整合程度等組成的6個(gè)一級指標(biāo)，青年創(chuàng)業(yè)貸款利率熟悉度等24個(gè)二級指標(biāo)，具體可見表1。

1.2指標(biāo)權(quán)重確定

由于部分青年創(chuàng)業(yè)貸款二級指標(biāo)具有一定的相關(guān)性，這也為確定各個(gè)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重增加了難度，而層次分析法、德爾菲法等主觀方法雖然確定指標(biāo)權(quán)重十分方便，但受主觀因素影響，確定相關(guān)性強(qiáng)的指標(biāo)權(quán)重具有一定誤差。考慮青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)評價(jià)指標(biāo)特殊性，本文選擇主成分分析法確定指標(biāo)權(quán)重，具體操作步驟可參考文獻(xiàn)。

2青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)評價(jià)

在構(gòu)建青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)指標(biāo)體系后，通過問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)，利用動(dòng)態(tài)模糊模型對青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)進(jìn)行評價(jià)。

2.1問卷信度與效度

2021年3月，采用線上的形式以全國青年為對象進(jìn)行了問卷調(diào)查，累計(jì)回收問卷1042份，有效問卷731份。利用SPSS軟件對問卷進(jìn)行信度與效度檢驗(yàn)，結(jié)果表明，青年創(chuàng)業(yè)貸款政策熟悉度等六個(gè)維度的信度系數(shù)都大于0.6，問卷信度良好，是可靠的;問卷效度顯著性p=0.000<0.05，有著良好的效度。

2.2動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)模型

模糊評價(jià)分析法是研究不確定現(xiàn)象揭示其內(nèi)在規(guī)律的一種數(shù)學(xué)方法，適合解決多層次非確定性復(fù)雜因素實(shí)際問題。動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)分析法不僅能夠得到研究對象某一狀態(tài)的評價(jià)結(jié)果，還能針對對象實(shí)際發(fā)展情況得到研究對象的發(fā)展趨勢，動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)分析法以動(dòng)態(tài)模糊數(shù)學(xué)理論為理論依據(jù)，具體可參考文獻(xiàn)。由于許多非確定性問題都是動(dòng)態(tài)變化的，因此，動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)模型也被廣泛運(yùn)用于統(tǒng)計(jì)決策研究中，模型具體步驟如下。

第一步：建立動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)指標(biāo)集。確定研究對象n個(gè)一級指標(biāo)，m個(gè)二級指標(biāo)，則評價(jià)對象一級指標(biāo)集為A=A1，A2，…，An，每個(gè)一級指標(biāo)下的二級指標(biāo)集為Au=Au1，Au2，…，Aue（u=1，2，…，n，1<e<m）。

第二步：確定評價(jià)等級集與評分臨界值。本文以好、較好、一般、較差、很差為評價(jià)等級，評價(jià)等級評分臨界值如表2所示。動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)結(jié)果可用向量矩陣G=g←1，g→1，g←2，g→2，…，g←k，g→k表示，這里gk（k=1，2，3，4，5）代表不同評價(jià)等級下的評價(jià)結(jié)果，←表示研究對象在特定評價(jià)等級下發(fā)展越來越差，→表示研究對象在特定評價(jià)等級下發(fā)展越來越好，下同。

第三步：確定動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。本文選擇主成分分析法確定指標(biāo)權(quán)重，這也是對傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)模型權(quán)重進(jìn)行改進(jìn)。指標(biāo)權(quán)重需滿足，所有一級指標(biāo)權(quán)重之和、所有二級指標(biāo)權(quán)重之和為1。

第四步：構(gòu)造隸屬函數(shù)。為了避免評分值受臨界值的影響，本文采用構(gòu)造分段線性隸屬函數(shù)來確定隸屬度，根據(jù)表2結(jié)果，確定各個(gè)評價(jià)等級隸屬函數(shù)。

第五步：構(gòu)建動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)矩陣。將二級指標(biāo)集的評分值代入五個(gè)評價(jià)等級的隸屬函數(shù)中，得到二級指標(biāo)集在每個(gè)評價(jià)等級下的動(dòng)態(tài)隸屬度向量（g←ij，g→ij）（i=1，2，…，m，j=1，2，3，4，5），從而構(gòu)造動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)矩陣R。

第六步：計(jì)算動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)結(jié)果向量矩陣G。將二級指標(biāo)集的權(quán)重矩陣ws與二級指標(biāo)集的動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)矩陣R相乘得到一級指標(biāo)集動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)向量矩陣Q。

將一級指標(biāo)集的權(quán)重矩陣wt與一級指標(biāo)集動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)矩陣向量Q相乘得到動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)結(jié)果向量矩陣G。

第七步：計(jì)算動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)值。由于動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)模型從整體角度來研究對象的發(fā)展趨勢，而加權(quán)平均模糊算子M，+能夠?qū)λ兄笜?biāo)兼顧，適用于整體研究，因此本文考慮該模糊算子計(jì)算動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)值。發(fā)展趨勢越來越差的動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)值為V←=∑5k=1g←kvk/∑5k=1g←k，發(fā)展趨勢越來越好的動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)值為V→=∑5k=1g→kvk/∑5k=1g→k。這里，vk是各個(gè)評價(jià)等級下評分臨界值，g←k表示各個(gè)評價(jià)等級下發(fā)展趨勢越來越差的動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)結(jié)果，g→k表示各個(gè)評價(jià)等級下發(fā)展趨勢越來越好的動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)結(jié)果。

如果V→>V←，則評價(jià)值取V→，它表示研究對象發(fā)展趨勢越來越好，如果V→<V←，則評價(jià)值取V，它表示研究對象發(fā)展趨勢越來越差。本文各個(gè)一級、二級指標(biāo)集動(dòng)態(tài)模糊值也是根據(jù)上述方法計(jì)算。

2.3動(dòng)態(tài)效應(yīng)評價(jià)與結(jié)果

根據(jù)731份有效問卷數(shù)據(jù)利用主成分分析法計(jì)算一級、二級指標(biāo)權(quán)重，具體結(jié)果見表1。將問卷中的評分值代入隸屬函數(shù)中，得到各個(gè)二級指標(biāo)每個(gè)評價(jià)等級下的動(dòng)態(tài)隸屬度向量，將各個(gè)二級指標(biāo)權(quán)重與對應(yīng)二級指標(biāo)動(dòng)態(tài)隸屬度相乘，得到二級指標(biāo)動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)結(jié)果向量矩陣，再根據(jù)動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)值公式計(jì)算得到二級指標(biāo)動(dòng)態(tài)評價(jià)值，具體結(jié)果見表1。

根據(jù)動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)模型第五、六步，計(jì)算得到一級指標(biāo)動(dòng)態(tài)隸屬度后，重復(fù)上述步驟，可得到一級指標(biāo)動(dòng)態(tài)評價(jià)值。根據(jù)動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)模型第六步，計(jì)算得到一級指標(biāo)動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)結(jié)果向量矩陣，再根據(jù)動(dòng)態(tài)模糊評價(jià)值公式計(jì)算得到青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)綜合評價(jià)值為84.428，結(jié)果表明，青年創(chuàng)業(yè)貸款動(dòng)態(tài)效應(yīng)總體情況較好，整體發(fā)展趨勢也越來越好。

3提升對策

根據(jù)研究結(jié)果，筆者提出以下建議：

（1）優(yōu)化青年創(chuàng)業(yè)貸款辦理流程服務(wù)。針對資格審批、辦理流程存在的問題可以設(shè)立專門的青年創(chuàng)業(yè)貸款快速服務(wù)通道;提高異地辦理的效率，對于戶籍異地的青年，可對信用等級等方面認(rèn)定之后，給予與本地戶籍相同的待遇;發(fā)揮信息技術(shù)手段，開通網(wǎng)上青年創(chuàng)業(yè)貸款辦理渠道，加快審批速度;建設(shè)完善的信用系統(tǒng)，對青年進(jìn)行信用評級，這也成為青年申請創(chuàng)業(yè)貸款的依據(jù)。

（2）優(yōu)化青年創(chuàng)業(yè)貸款額度。對于創(chuàng)業(yè)貸款有急需的青年，在對其信用等級等充分認(rèn)定之后，可以考慮提高其創(chuàng)業(yè)貸款額度，減小與預(yù)期目標(biāo)差距。在青年創(chuàng)業(yè)政策方面，政府可以適當(dāng)提高補(bǔ)貼力度，設(shè)立合適的貼息政策，目前來看，對創(chuàng)業(yè)擔(dān)保貸款進(jìn)行貼息資金發(fā)放無法做到按月付息，這在一定程度上沖擊青年人創(chuàng)業(yè)的積極性，必要時(shí)優(yōu)化創(chuàng)業(yè)貸款金額的發(fā)放方式。

（3）完善青年創(chuàng)業(yè)服務(wù)中心管理。根據(jù)線下調(diào)查結(jié)果，目前社區(qū)大多是以黨群服務(wù)中心為主，同時(shí)設(shè)立相應(yīng)的青年創(chuàng)業(yè)貸款服務(wù)機(jī)構(gòu)，但部分社區(qū)的青年創(chuàng)業(yè)貸款服務(wù)機(jī)構(gòu)運(yùn)營情況并不樂觀。在青年創(chuàng)業(yè)服務(wù)中心管理方面，各社區(qū)需要加強(qiáng)青年創(chuàng)業(yè)貸款服務(wù)中心重視，安排專人進(jìn)行管理，并對其工作進(jìn)行監(jiān)督評價(jià)，為青年群體提供更多更優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)業(yè)服務(wù)。

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基金項(xiàng)目：浙江省青少年和青少年工作重點(diǎn)研究課題（ZQ202151），浙江科技學(xué)院教學(xué)改革研究項(xiàng)目（2020-j9），浙江科技學(xué)院黨建與思想政治工作專項(xiàng)項(xiàng)目（2021SZYB004），省教育廳思政專項(xiàng)課題（Y202045286）。

作者簡介：來越富（1993-），男，浙江杭州人，碩士，主要從事思政教育、創(chuàng)業(yè)教育等研究。

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