信贷获取方式与返乡创业企业的扩就业效应——基于全国返乡创业企业的调查数据

王轶; 赵峰; 刘鹏

信贷获取方式与返乡创业企业的扩就业效应——基于全国返乡创业企业的调查数据

北京工商大学经济学院, 北京 100048

基金项目:

国家社会科学基金重点项目 18AJL016

详细信息

作者简介:
王轶(1970-)，男，河南信阳人，北京工商大学经济学院博士生导师，编审

赵峰(1978-)，男，山东德州人，北京工商大学经济学院教授，博士

通讯作者:
刘鹏(1996-)(通讯作者)，男，山东菏泽人，北京工商大学经济学院职员

中图分类号: F832.4;F325
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2021-12-24
- 网络出版日期: 2022-07-12
- 刊出日期: 2022-07-28

The Impact of Home-returning Start-up Enterprises' Access to Credit on the Employment Expansion in Rural Areas: Based on the Survey Data of Home-returning Start-up Enterprises in China

School of Economics, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China

摘要

摘要: 基于2019年2 139家全国返乡创业企业调查数据的研究发现：返乡创业企业获取银行信贷和政府扶持信贷能够显著增加其雇佣员工的数量，政府扶持信贷对当地贫困户的扩就业效应更加明显。机制分析发现，企业员工培训在两类信贷与返乡创业企业的扩就业效应之间发挥着中介作用，两类信贷通过提高创业企业员工的培训力度来实现企业的扩就业能力；创业者的企业家精神在员工培训的中介效应中发挥着调节效应，即企业家精神越强，对员工培训的意识越强，创业企业的扩就业能力就越强。异质性分析表明，生存型和发展型返乡创业企业获得银行信贷支持能显著增加本地农民工的就业数量，发展型和价值型返乡创业企业获得政府扶持信贷后，前者能显著带动本地农民工的就业数量，后者能显著带动贫困户就业；东部地区返乡创业企业获得银行信贷支持能显著扩大本地农民工的就业数量，中部地区返乡创业企业获得政府扶持信贷后扩就业效应更加明显。建议地方政府充分发挥不同信贷政策的扩就业效应，结合本地返乡创业企业的特点，实施差异化、精准化、协同化的信贷政策，提升返乡创业企业的扩就业能力，促进农村地区实现共同富裕。
- 乡村振兴 /
- 返乡创业 /
- 创业企业 /
- 银行信贷 /
- 扶持信贷 /
- 企业家精神 /
- 就业培训 /
- 就业
Abstract: Based on the survey data of 2139 national home-returning start-up enterprises in 2019, this paper studies the impact of home-returning start-up enterprise' access to bank credit and government support credit on the expansion of employment in rural areas under China's rural revitalization strategy. It is found that the number of employees employed by enterprises can be significantly expanded by home-returning start-up enterprises to obtain credit and government support credit support, while the employment expansion effect of government support credit on local poor households is more obvious. Mechanism analysis shows that employee training plays an intermediary role between the two types of credit and the employment expansion effect of home-returning start-up enterprises; the two types of credit will lead to the employment expansion capacity of enterprises by improving the training of employees; the entrepreneurial spirit of entrepreneurs plays a "regulatory effect" in the intermediary effect of employee training, that is, the stronger the entrepreneurial spirit, the stronger the awareness of employee training, and the stronger the employability of entrepreneurial enterprises. The heterogeneity analysis indicates that the survival type and development type of home-returning start-up enterprises can significantly expand the employment of local migrant workers by obtaining bank credit support, and the employment expansion effect of development type of home-returning start-up enterprises receiving government support is more obvious; the home-returning start-up enterprises in China's eastern region can significantly expand the employment of local migrant workers with bank credit support, and the employment expansion effect of the home-returning start-up enterprises in the China's central region with government support and credit support is more obvious. Therefore, it is suggested that local governments should give full play to the employment expansion effect of different credit policies, and implement differentiated, accurate and collaborative credit policies in combination with the characteristics of home-returning start-up enterprises, so as to improve the employment expansion capacity and promote common prosperity in rural areas.
- rural revitalization /
- returning home to start business /
- star-up enterprise /
- bank credit /
- supporting credit /
- entrepreneurship /
- employment training /
- employability

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图 1 返乡创业企业信贷获取方式与农村地区扩就业研究框架图

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表 1 变量定义表

变量分类	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	雇佣员工数量	Employee	返乡创业企业目前雇佣员工的人数
	雇佣贫困户员工数量	Poverty	返乡创业企业目前雇佣贫困户员工的人数
解释变量	银行信贷	Loan	创业企业从银行取得的贷款
	政府扶持信贷	Govsup	政府扶持、划拨、补贴的款项
中介变量	员工培训	Howtime	员工实际培训时长
调节变量	企业家精神	QYJ	创新方法、学习借鉴、承担风险的平均值
控制变量	营业收入	Revenue	返乡创业企业的年销售收入
	新增投资	Reinvest	返乡创业企业当年新增投资额
	返乡创业形式	Comptype	合伙创立企业赋值为1，否则为0
	返乡创业年限	Comptime	返乡创业的年数
	创业者外地工作经历	Expertime	创业企业家在外地工作累计年数
	创业者外地创业经历	Busiexperien	创业企业家在外地创业的年数
	创业者性别	Male	创业者为男性赋值为1，女性赋值为0
	创业者年龄	Age	创业者的年龄
	创业者受教育程度	Edu	创业者的学历，学历越高，数值越大
	创业者民族	Nation	创业者为汉族赋值为1，其他为0
	创业者婚姻状况	Marriage	创业者已婚赋值为1，其他为0
	创业所属行业	Industry	按照国家统计局标准划分的行业

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表 2 主要变量的描述性统计

变量	均值	标准差	最小值	最大值	样本数
Employee	17.079	115.520	0.000	5 000	2 137
Poverty	1.950	14.995	0.000	406	2 137
Loan	31.610	295.467	0.000	10 000	2 137
Govsup	3.470	40.500	0.000	1 000	2 137
Revenue	164.320	280.305	0.000	1 000	2 137
Reinvest	255.097	5 456.683	0.000	250 000	2 137
Companytype	0.293	0.455	0	1	2 137
Companytime	8.412	48.950	1.000	36	2 137
Expertime	5.946	5.211	0.000	40	2 137
Busiexperien	2.418	4.418	0.000	32	2 137
Male	0.712	0.453	0	1	2 137
Age	40.995	8.700	19	72	2 137
Edu	4.380	1.520	1	8	2 137
Nation	0.891	0.312	0	1	2 137
Marriage	0.911	0.285	0	1	2 137

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表 3 信贷获取方式对农村地区扩就业的影响

变量	(1) Employee	(2) Employee	(3) Poverty	(4) Poverty
lnLoan	0.297^***(16.54)	0.132^***(8.49)	0.139^***(12.02)	0.084^***(7.16)
lnGovsup	0.249^***(6.73)	0.125^***(4.10)	0.205^***(8.64)	0.160^***(7.01)
Revenue		0.249^***(26.04)		0.068^***(9.50)
Reinvest		-0.000(-0.06)		-0.000(-0.23)
Companytype		0.241^***(4.05)		0.275^***(6.15)
Companytime		0.001(0.32)		-0.000(-0.08)
Busiexperien		0.021^***(4.38)		0.013^***(3.81)
Male		0.246^***(5.31)		0.060^*(1.71)
Age		0.002(0.96)		0.003^*(1.79)
Edu		0.108^***(7.41)		0.010(0.91)
Nation		0.108^*(1.66)		-0.206^***(-4.21)
Marriage		0.026(0.34)		-0.083(-1.46)
_cons	1.591^***(59.90)	-0.093(-0.62)	0.255^***(14.97)	0.021(0.19)
N	2 139	2 136	2 139	2 136
R²	0.157	0.446	0.119	0.205
注：^、^和^**分别表示10%、5%、1%的显著性水平；括号内数值为标准误。下表同。

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表 4 有调节的中介效应模型的检验结果：以企业雇员(Employee)为被解释变量

变量	(1) Employee	(2) Howtime	(3) Employee	(4) Employee	(5) Howtime	(6) Employee
Loan	0.032^*** (3.02)	0.002^** (2.78)	0.031^* (2.04)	0.093^** (0.98)	0.010^* (2.06)	6.002^* (1.77)
Govsup	0.282^***(4.16)	0.010^**(2.52)	0.278^***(3.98)	0.933^*(0.93)	0.081^***(3.63)	0.978(0.98)
Howtime			0.338^*(0.88)			1.000^***(17.936)
QYJ				1.894(0.72)	5.034^***(-4.91)	9.841^*(-2.62)
Loan×QYJ				0.027^*(0.75)	0.004(-1.73)	-28.166(-1.62)
Howtime×QYJ						11.047^**(2.49)
Revenue	0.066^***(6.73)	-0.073(-0.25)	5.825^***(5.23)	0.007^***(5.40)	-0.073(-0.25)	0.656^***(4.46)
Reinvest	0.000(0.54)	0.001^*(1.67)	0.001(0.31)	0.001(0.83)	0.001^*(1.67)	0.389^**(2.12)
Companytype	-3.074(-0.55)	-4.177^***(-8.90)	3.475(0.65)	0.204(0.28)	-4.177^***(-8.90)	0.249(0.35)
Companytime	0.001(0.03)	-0.066(-0.70)	0.382(0.98)	-0.001(-0.05)	-0.066(-0.70)	-0.026(-0.51)
Expertime	-0.508(-1.10)	-0.077(-0.59)	-0.668(-1.42)	0.007(0.11)	-0.077(-0.59)	-0.008(-0.13)
Busiexperien	2.156^***(3.91)	0.049(0.42)	2.197^***(3.93)	0.147^**(2.02)	0.049(0.42)	0.188^**(2.57)
Male	4.131(0.75)	-1.782(-1.61)	4.301(0.78)	0.135(0.19)	-1.782(-1.61)	0.905(1.25)
Age	0.478(1.55)	-0.007(-0.13)	0.493(1.59)	-0.015(-0.36)	-0.007(-0.13)	-0.000(-0.01)
Edu	2.865(1.61)	0.173(0.46)	3.363^*(1.94)	-0.127(-0.54)	0.173(0.46)	-0.088(-0.39)
Nation	-0.136(-0.02)	-2.078(-1.59)	2.030(0.26)	-1.944^*(-1.91)	-2.078(-1.59)	-1.947^*(-1.90)
Marriage	4.051(0.45)	-0.565(-0.34)	-0.086(-0.01)	-0.265(-0.22)	-0.565(-0.34)	0.037(0.03)
_cons	-38.370^*(-1.90)	27.210^***(7.63)	-60.130^***(-2.95)	10.310^***(3.88)	27.210^***(7.63)	-0.284(-0.11)
N	2 137	2 137	2 137	2 137	2 137	2 137
R²	0.111	0.011	0.066	0.082	0.011	0.055

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表 5 有调节的中介效应模型的检验结果：以贫困户员工(Poverty)为被解释变量

变量	(1) Poverty	(2) Howtime	(3) Poverty	(4) Poverty	(5) Howtime	(6) Poverty
Loan	0.002^*(1.77)	0.002^**(2.28)	0.002^***(1.11)	0.008(1.39)	0.008^*(2.26)	0.008(1.39)
Govsup	0.049^***(6.18)	0.021^**(3.72)	0.442(1.15)	0.523(1.30)	0.081^***(3.63)	0.081^***(3.63)
Howtime			0.001^*(0.13)			-0.023(-1.03)
QYJ				-0.042(-0.19)	-5.034^***(-4.91)	-0.194(-0.64)
Loan×QYJ				0.005^*(1.96)	-0.004(-1.73)	0.005^*(1.97)
Howtime×QYJ						0.011(1.02)
Revenue	0.696^*(1.91)	-0.058(-0.21)	0.696^*(1.91)	0.675^*(1.84)	0.009(0.03)	0.676^*(1.84)
Reinvest	-0.001(-1.05)	0.001(0.20)	-0.001(-1.03)	-0.001(-1.12)	0.001(0.27)	-0.001(-1.10)
Comptype	-0.342(-0.44)	4.187^***(8.72)	-0.345(-0.43)	-0.337(-0.43)	3.664^***(6.68)	-0.347(-0.43)
Comptime	-0.025^**(-2.51)	-0.067(-0.70)	-0.025^**(-2.52)	-0.028^**(-2.37)	-0.081(-0.91)	-0.028^**(-2.35)
Expertime	-0.013(-0.30)	-0.074(-0.57)	-0.013(-0.30)	-0.014(-0.31)	-0.064(-0.52)	-0.013(-0.30)
Busiexperien	0.206(1.59)	0.049(0.43)	0.206(1.59)	0.197(1.55)	0.052(0.46)	0.197(1.55)
Male	0.526^**(2.60)	-1.689(-1.46)	0.527^**(2.54)	0.541^**(2.50)	-1.648(-1.33)	0.548^**(2.40)
Age	-0.007(-0.22)	-0.004(-0.07)	-0.007(-0.22)	-0.011(-0.31)	-0.006(-0.12)	-0.009(-0.30)
Edu	0.072(0.55)	0.126(0.35)	0.072(0.54)	0.054(0.43)	0.068(0.21)	0.053(0.42)
Nation	-1.749(-1.57)	-2.102(-1.64)	-1.747(-1.58)	-1.785(-1.64)	-1.105(-0.88)	-1.786(-1.65)
Marriage	-0.075(-0.11)	-0.508(-0.29)	-0.075(-0.11)	-0.028(-0.04)	-0.462(-0.25)	-0.027(-0.04)
_cons	2.600(0.96)	17.990^***(4.68)	2.589(0.98)	2.964(0.95)	29.890^***(7.35)	3.300(1.02)
N	2 136	2 136	2 136	2 121	2 121	2 121
R²	0.038	0.011	0.038	0.039	0.030	0.040

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表 6 不同类型创业企业两类信贷获取对农村地区就业影响的回归结果

变量	生存型		发展型		价值型
变量	(1) Employee	(2) Poverty	(3) Employee	(4) Poverty	(5) Employee	(6) Poverty
Loan	0.100^***(2.80)	0.012^*(1.94)	0.019^***(3.57)	0.004^***(4.57)	0.005(0.22)	-0.001(-0.17)
Govsup	0.019(0.11)	0.054^*(1.87)	0.298^***(15.56)	0.005^*(1.73)	0.024(0.10)	0.103^***(3.06)
Revenue	0.006^***(3.89)	0.001(1.63)	0.039^***(12.00)	0.002^***(3.97)	0.101^**(2.38)	0.013^**(2.08)
Reinvest	0.012^**(2.52)	0.001(0.04)	-0.001(-0.50)	-0.001(-0.17)	0.013(1.36)	0.003^*(2.43)
Companytype	1.003^***(2.72)	0.205^***(3.26)	4.209^**(2.39)	0.150(0.53)	-16.80(-0.57)	1.819(0.43)
Companytime	0.028(1.36)	0.008^**(2.27)	0.002(0.12)	-0.001(-0.21)	-2.660(-0.96)	0.066(0.17)
Expertime	-0.013(-0.53)	0.003(0.75)	0.053(0.35)	-0.029(-1.22)	-4.725^*(-1.71)	0.420(1.07)
Busiexperien	-0.012(-0.33)	-0.002(-0.37)	0.425^**(2.18)	0.005(0.16)	3.586(1.59)	0.096(0.30)
Male	0.483^*(1.91)	-0.058(-1.33)	2.171(1.21)	0.134(0.47)	-9.218(-0.22)	-1.628(-0.27)
Age	-0.028(-1.62)	-0.003(-1.12)	0.076(0.75)	0.013(0.83)	3.256(1.62)	-0.059(-0.21)
Edu	0.065(0.57)	-0.007(-0.34)	0.654(1.17)	0.169^*(1.88)	6.525(0.63)	-2.649^*(-1.79)
Nation	0.581(1.59)	-0.111^*(-1.77)	0.300(0.11)	-0.788^*(-1.84)	4.385(0.10)	-9.935(-1.56)
Marriage	0.878(1.49)	-0.073(-0.72)	-0.165(-0.06)	-0.660(-1.47)	41.500(0.82)	0.493(0.07)
_cons	0.888(0.75)	0.313(1.55)	-4.188(-0.63)	3.354^***(3.14)	-162.500(-1.44)	35.050^**(2.18)
N	524	524	1 286	1 286	327	327
R²	0.228	0.141	0.351	0.111	0.302	0.151

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表 7 区域差异下两类信贷获取对农村地区扩就业的影响

变量	东部		中部		西部
变量	(1) Employee	(2) Poverty	(3) Employee	(4) Poverty	(5) Employee	(6) Poverty
Loan	0.013^**(1.99)	0.008^***(6.17)	0.013^***(3.75)	0.001(0.88)	1.101^***(7.49)	-0.001(-0.14)
Govsup	0.096(1.33)	0.012(0.86)	0.314^***(12.68)	0.049^***(4.45)	-0.399(-1.02)	-0.022^***(-3.01)
Revenue	0.020^***(6.47)	0.001(0.57)	0.055^***(11.02)	0.011^***(4.79)	0.038(1.00)	0.001(0.94)
Reinvest	0.001(0.70)	0.001(0.21)	0.001(0.83)	0.001(0.59)	0.017(0.38)	0.002^*(1.92)
Companytype	2.319(1.23)	0.471(1.31)	6.412^**(2.19)	-0.227(-0.18)	-14.350(-0.83)	1.010^***(3.11)
Companytime	0.108(0.73)	-0.002(-0.08)	0.001(0.06)	0.001(0.05)	-1.132(-0.84)	-0.001(-0.03)
Expertime	0.008(0.05)	0.017(0.57)	-0.187(-0.79)	0.031(0.30)	-1.338(-0.88)	-0.043(-1.52)
Busiexperien	-0.052(-0.26)	-0.030(-0.80)	1.017^***(3.79)	0.207^*(1.75)	3.011(1.45)	-0.050(-1.29)
Male	1.186(0.64)	0.235(0.67)	2.905(0.99)	0.074(0.06)	6.091(0.37)	0.224(0.73)
Age	0.066(0.60)	0.017(0.80)	0.063(0.39)	-0.061(-0.85)	1.275(1.20)	0.012(0.62)
Edu	0.403(0.64)	0.063(0.53)	0.547(0.57)	-0.329(-0.78)	3.536(0.68)	0.212^**(2.18)
Nation	-0.254(-0.05)	0.631(0.65)	-12.590^*(-1.93)	-7.725^***(-2.68)	6.231(0.38)	-0.835^***(-2.74)
Marriage	1.167(0.39)	0.292(0.51)	-1.482(-0.28)	-0.330(-0.14)	5.770(0.24)	-0.140(-0.30)
_cons	-4.184(-0.48)	-0.687(-0.41)	12.520(1.01)	23.570^***(4.32)	-80.710(-1.41)	1.398(1.30)
N	344	344	1 191	1 191	602	602
R²	0.304	0.253	0.356	0.110	0.286	0.178

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表 8 使用行业中位数的稳健性检验结果

变量	(1) Employee	(2) Employee	(3) Poverty	(4) Poverty
Loan	0.131^**(2.38)	0.033(0.61)	0.006(0.84)	-0.001(-0.19)
Govsup	1.134^**(2.19)	1.127^*(1.77)	0.374^***(5.59)	0.217^***(2.59)
Revenue		0.081^***(8.49)		0.008^***(6.26)
Reinvest		0.001(0.85)		0.001(0.97)
Companytype		-1.652(-0.29)		0.386(0.53)
Companytime		-0.002(-0.03)		-0.002(-0.25)
Expertime		-0.634(-1.35)		-0.005(-0.09)
Busiexperien		2.466^***(4.42)		0.205^***(2.80)
Male		3.676(0.66)		0.376(0.52)
Age		0.585^*(1.87)		-0.008(-0.19)
Edu		2.953^*(1.67)		-0.003(-0.01)
Nation		0.836(0.11)		-1.912^*(-1.87)
Marriage		-0.549(-0.06)		-0.158(-0.13)
_cons	9.003^***(2.74)	-58.000^***(-3.00)	0.463(1.09)	2.036(0.80)
N	2 139	2 137	2 139	2 137
R²	0.007	0.064	0.017	0.047

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表 9 工具变量的有效性检验

被解释变量	基准回归	工具变量(2SLS)
被解释变量	基准回归	一阶段	二阶段
银行信贷	0.032^**(3.02)、0.002^(1.77)		0.806^***(4.39)、-0.006 (-0.54)
工具变量		0.322^*** (1.22)、0.007^*(0.84)
政府扶持信贷	0.282^*(4.16)、0.049^*(6.18)		5.866^*(0.87)、0.439(1.03)
工具变量		0.229^*(1.72)、0.104^(2.74)
Durbin(score)检验P值(银行信贷、政府扶持信贷)		0.388、0.122
F值(银行信贷、政府扶持信贷)		13.285、11.205
Shea's Partial R²(银行信贷、政府扶持信贷)		0.002、0.001

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表 10 工具变量法2SLS检验的回归结果

变量	(1) Employee	(2) Employee	(3) Poverty	(4) Poverty
Loan	0.624^***(5.83)	0.806^***(4.39)	0.039^*(-0.66)	-0.006(-0.54)
Govsup	0.422^*(0.17)	5.866^*(0.87)	0.433^*(1.66)	0.439(1.03)
Revenue		-0.239(-1.44)		-0.001(-0.02)
Reinvest		-0.003(-1.23)		-0.001(-0.22)
Companytype		-0.143(-0.01)		0.624(0.58)
Companytime		-0.004(-0.02)		-0.001(-0.04)
Expertime		1.241(0.77)		0.031(0.30)
Busiexperien		-3.306(-0.93)		0.045(0.20)
Male		12.010(0.61)		1.203(0.96)
Age		-1.792(-1.27)		-0.052(-0.58)
Edu		-13.500(-1.40)		-0.380(-0.62)
Nation		-29.440(-0.97)		-3.003(-1.56)
Marriage		-1.660(-0.06)		-0.290(-0.17)
_cons	-9.541(-0.46)	155.300(1.57)	1.301(0.61)	6.554(1.05)
N	2 138	2 136	2 138	2 136
R²	0.035 9	0.057	0.061	0.043 3

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