The impact on household entrepreneurship of mainstream and non-mainstream finance: Based on 28143 households survey data of CHFS project
1. Business School, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, P. R. China;
2. College of Economics, Zhejiang University, Hangzhou 310027, P. R. China
一、提出问题
长期以来,创业融资一直是学者与实践部门的关注焦点,针对中小微企业发展的桎梏——金融约束问题,理论与实践部门探索了不同方案与渠道,如利用民间金融[1]、调动社会资本、创新融资模式[2-3]等。在主动适应和引领中国经济发展新常态的过程中,大众创业、万众创新的效应凸显。只有引导新产品、新业态、新商业模式快速发展,才能为经济增长提供持续动能。然而随着经济形势的日益复杂,新的矛盾不断涌现:民间投资增速出现“断崖式”下滑、P2P风险频现、“新金融”监管真空[4],以及缺乏相应的金融消费者保护等,这都要求我们从新的视角去解读创业、创新中的问题。主流与非主流金融在家庭创业中分别扮演什么角色?微观主体的性格、风险偏好、地域、年龄、金融素养(Financial Literacy)与技能、收入水平、婚姻状况、家庭结构等要素对家庭创业动机产生哪些影响?各诱致因素的作用强度如何?如何从金融供给侧角度弥合创新创业与新金融的差距?如何深化金融改革以合理对接实体经济?这些问题的初步解答将为未来的发展提供经验参照与路径指引。
本文将自我雇佣从事农业生产的农户界定为创业农户,包括农、林、牧、渔,但不包括受雇于他人的农业生产经营;将从事工商业生产经营项目的受访者界定为工商业创业者。主流金融(Mainstream Finance)则是借用金融包容(Financial Inclusion)理念的界定,意指传统的银行、保险、证券、信托机构所提供的产品与服务,不包括民间借贷、狭义互联网金融、小额贷款公司等[5]。
二、研究现状与概念界定
主流金融与非主流金融的概念源起于金融排斥(Financial Exclusion)和金融包容理念,而后两者则是西方金融地理学家近年来最为关注的研究焦点。2003年,金雪军、田霖将金融地理学(Financial Geography)这一新兴边缘交叉学科引入中国,当时Financial Exclusion翻译为金融排除、金融排外性[6];2007年,田霖将其中文表述统一为金融排斥,并对其内涵和外延进行了详细阐释①。金融排斥是某些客户群体(个人、家庭、企业、组织或社区等)从主流金融渠道(银行机构、保险公司、证券机构等具备正规金融营业执照的机构,不包含高利贷、私人借贷、民间机构等未经正式注册或备案的部门)难以获得低成本、公平、安全的金融产品和服务。它包括以下维度:地理排斥(Physical Access Exclusion)、评估排斥(Assessing Exclusion)、条件排斥(Condition Exclusion)、价格排斥(Price Exclusion)、营销排斥(Marketing Exclusion)和自我排斥(Self-Exclusion)[7]。金融包容则是金融排斥的反向扩展与深化,它不仅指微观主体以合理的成本获取、使用金融产品和服务并融入主流金融的渠道与过程,也蕴含了区域金融的包容性增长。其秉持互利共赢、包容共生的研究视野,不仅关注需求主体,也重视金融排异(Financial Rejection)下供给主体面临的三重排异(社区排异、组织排异及监管排异)及其生存困局。由于其理念的科学性和前瞻性,在新型危机及新金融背景下,西方学者将研究视角从金融排斥转向了金融包容。如Arnold和Ewijk剖析了主流金融包容与金融稳定性之间的良性互动关系,指出非主流金融模式的缺陷:为吸引利率敏感性客户而报出的高利率会使其资金基础不稳固,为抵补高资金成本而违背审慎原则的冒险投资增加,缺乏专业化的筛选监督机制,以及跨国界运营引致的存款保险制度复杂化及对监管部门提出的巨大挑战等[8]。以上风险的存在也会引发某些非主流金融模式的不稳定及不可持续。
① 感谢《经济学动态》李仁贵编辑给出的意见,经过商讨论证,一致认为“金融排斥”的表述更符合经济学范式。
创业融资瓶颈、中小企业融资难等问题一直是主流金融服务的“短板”,浙江大学金雪军教授首倡的“桥隧模式”“路衢模式”“平台模式”及“金融仓储模式”既是江浙地区的金融创新模式,又是全国其他地区可供借鉴的区域金融和谐发展的样本和典范。在“新金融”及“新常态”背景下,不只是中小企业的创业与融资,家庭创业也开始受到学术界和实务界的关注。国外学者普遍认为,融资约束对家庭创业有重要影响,家庭与银行之间的关系是影响家庭创业的重要因素之一。随着大型调研的开展和中国数据的完善,国内的相关研究也日益丰富。西南财经大学的甘犁教授指出,中国不缺乏创业精神,有14.1%的中国家庭从事工商业活动,但火花虽亮,火势却弱,创业环境亟待完善,信贷约束严重,风险投资资金不足[9];杨军、张龙耀和姜岩利用CHARLS(中国健康与养老追踪调查)数据从农村社区金融资源和家庭融资的视角分析金融因素对农户创业的影响,计量分析表明,获得正规金融支持的农户其创业比例较高[10];赵朋飞、王宏健、赵曦则采纳CHFS(中国家庭金融调查)数据着重研究人力资本对家庭创业的影响,研究发现,身体健康、金融知识丰富的受访者具有较高的创业概率[11];周广肃、谢绚丽和李力行收集了CFPS(中国家庭追踪调查)数据,考察了人际信任对家庭创业决策的影响,研究表明,信用体系建设有助于提升社会的信任程度,进而推动创业[12];周亚越、俞海山则选取宁波地区为样本,对农村青年创业与创业文化展开实证研究,强调创业文化的培育应该以青年为基本对象[13]。以上不同学者的研究为未来中国家庭创业的深入解析昭示了不同的路径。本文则是从新的角度,探讨主流和非主流金融对家庭创业的概率及动机的影响,在考察关键解释变量作用的同时,控制了家庭特征变量与区域特征变量的影响;数据选择上,采用覆盖区域广泛、样本量充足的CHFS数据库;在模型选择方面,则采取probit和logit模型,这种分析方法科学、可行,非常适合同类问题的研究②。
② 采取同一数据库,利用probit和logit模型分析类似问题以及对家庭金融包容指数的详细阐释可以参见笔者网络优先发表的文章《金融包容的需求侧与供给侧探析——基于CHFS项目28 143户家庭的实地调查数据》(浙江大学学报人文社会科学网络版, DOI:10.3785/j.issn.1008-942X.CN33-6000/C.2016.08.303,[2017-3].http://www.zjujournals.com/soc)。
三、变量与模型
(一) 变量选择
1.因变量
$newagri$与$newbusi$是二值变量,前者表示是否从事农业生产经营(是1,否0),后者表示是否从事工商业生产经营项目,包括个体小手工经营和企业经营等(是1,否0);$initiative$代表“您从事工商业的主要原因是什么(1.找不到其他工作机会;2.从事工商业能挣到更多;3.想自己当老板;4.更灵活、自由自在;5.其他)?
2.自变量
家庭金融包容指数$f$,从微观视角反映家庭金融资源的自主选择、灵活管理与有效配置,也是微观主体(个人、家庭)金融能力(Financial Capacity)的最直接、最客观的体现,衡量的指标包括储蓄账户、信用卡、证券账户等[14-15]。本文采纳常用活期存款账户、目前活期存款总额(元)、定期存款比数、股票目前市值(元)、股票账户现金余额(元)、非公开市场交易股票市值(元)、目前拥有基金市值(元)、期货市价(元)、权证市价(元)、其他衍生品市值(元)、理财产品总市值(元)、黄金市值(元)及常用信用卡有几张来衡量,剔除现金、民间借贷等非主流金融指标。由于指标众多,采用主成分分析法,提取前两个主成分,得出每个家庭的主流金融包容指数。取值范围在[-0.138 8, 0.385 1],负值表示家庭金融包容水平低于平均水平。$opi$衡量对非主流金融的接纳程度,用网购常用的支付方式来衡量:网上银行、信用卡为主流金融,赋值0;支付宝、财付通、找人代付、货到付款及其他界定为非主流金融,赋值1。$borrow$反映借贷方式,银行赋值0,亲戚、朋友、生意伙伴等其他非主流模式赋值1;$comm$从家庭与社会互动程度及信息接纳活跃度间接反映非主流金融发展状况,用月均通信费替代。$cap$1与$cap$2重点考察金融能力的高低③。
③ 大型实地调研问卷对受访者的主观态度及金融知识进行了考评:假设您现在有100元钱,银行的年利率是4%,如果您把这100元钱存5年定期,5年后您获得的本金和利息为?假设您现在有100元钱,银行的年利率是5%,通货膨胀率每年是3%,您的这100元钱存银行1年之后能够买到的东西将?回答正确则赋值1(具备金融能力),回答错误或者算不出来,赋值0(金融能力较弱)。
家庭特征变量包括:(1)$scale$(家庭规模大小:用人口数衡量);(2)$gender$(户主性别:女性1,男性0);(3)$belief$(宗教信仰:无信仰1,其他0);(4)$edu$(文化水平:没上过学1;小学、初中2;高中、高职、中专、大专3;大学本科以上4);(5)$marriage$(婚姻状况:未婚、同居0;已婚、分居、离婚、丧偶1);(6)$age$(户主年龄范围:18~30岁1;31~55岁2;56岁以上3);(7)$income$(家庭基本收入:为避免内生性,取“去年实收货币收入”,并取对数);(8)$risk$1及$risk$2(家庭的风险偏好④);(9)$health$(与同龄人相比的健康状况:非常好1;很好2;好3;一般4;不好5);(10)$siblings$(兄弟姐妹人数);(11)$children$(子女个数);(12)$poli$(户主政治面貌:中共党员、共青团员1;民主党派或其他党派、群众0)。
④ $CHFS$的问题是“如果您有一笔资产,将选择哪种投资项目?1.高风险、高回报项目;2.略高风险、略高回报项目;3.平均风险、平均回报项目;4.略低风险、略低回报项目;5.不愿意承担任何风险。3为参照组,为风险中性;1和2为风险偏好;4和5界定为风险厌恶。
区域特征变量包括:(1)$rural$(农村地区1;城市地区0);(2)$east$及$central$(两个哑变量,表示东部地区、中部地区及西部地区);(3)$envir$(受访者居住小区或村落的经济环境:贫穷到富余,依次从1到10)。
本研究采用China Household Finance Survey项目(CHFS)2013年在全国29个省262个县1 048个社区调查获取的28 143户家庭、97 916个居民的微观数据。从2011年开始,西南财经大学的家庭金融调查研究中心每两年开展一次全国大型的实地调查,目前2011年数据公开渠道可获,而2013年调查数据尚未正式对外公布,需要签订数据保密协议,以内部申请方式获得一定期限的授权后,不得拷贝原始数据,仅能在VSP平台上进行试算操作。CHFS问卷的信度与效度既保证了样本的代表性,又避免了使用区域宏观数据有可能引发的分解谬误。
(二) 模型选择
本研究采用probit模型分析各解释变量对“是否参与农业及工商业创业”的影响与作用,具体估计时采用了probit及dprobit,同时汇报系数及边际作用$\text{d}y$/$\text{d}x$。
$\begin{eqnarray}
&&Y=1(αf+βopi+γborrow+ηcommm+ζcap1+κcap2+ωhousehold+\\
&&θregion+μ>0)
\end{eqnarray}$
|
(1) |
式(1)中,$μ$~$N$(0,$σ^{2}$)。$Y$是哑变量,等于1表示有创业活动,0表示没有创业活动;$opi$、$f$、$borrow$、$comm$、$cap$1与$cap$2是关键解释变量;$household$表示与家庭特征相关的13个自变量;$region$则是与区域特征有关的4个变量。
工商业创业动机的分析则采用多值响应模型(mlogit),同时报告系数与$RRR$:
$\begin{eqnarray}
P(y_{i}=j|x_{i})=\frac{\text{exp} (x_{i}^′β_{j})}{∑\limits^{J}_{k=1}\text{exp} (x_{i}^′β_{k})}
\end{eqnarray}$
|
(2) |
式(2)中,$y$是创业的原因:找不到其他工作机会,走投无路型,$y$=1;从事工商业创业能挣得更多,求富型,$y$=2;想自己当老板,企业家精神驱动型,$y$=3;更灵活、自由自在,追求不受严格约束的工作模式,$y$=4;其他动因,$y$=5。$x_{i}$的界定同式(1)。共有$j$种互相排斥的选择,且各种方案的概率之和为1,即$∑\limits^{J}_{j=1}P$($y_{i}$=$j$|$x_{i}$)=1,$j$=1~5。$RRR$表示相对风险比,即只有$x_{k}$变化而其他所有$x$不变时发生比变化的倍数,具体界定如下式(3):
$\begin{eqnarray}
RRR_{jk}×\frac{P(y=j|x_{k})}{P(y=base|x_{k})}=\frac{P(y=j|x_{k+1})}{P(y=base|x_{k+1})}
\end{eqnarray}$
|
(3) |
四、实证结果
(一) 模型(1)回归结果
由于本文更关注各要素的实际作用大小($\text{d}F$/$\text{d}x$),而不仅仅是系数大小($coef$,*表示系数在5%的水平上显著),因此采用dprobit稳健回归,以考察各个变量对农业及工商业创业的边际作用($\text{d}F$/$\text{d}x$、$robust$ $std$.$err$.及$P$>|$z$|)。如表 1。
表 1(Table 1)
表 1 农业及工商业是否创业的影响要素
probit |
$newagri$ |
|
$newbusi$ |
$Coef$ |
$\text{d}F$/$\text{d}x$ |
$Robust$ $Std$.$Err$. |
$P$>|$z$| |
|
$Coef$ |
$\text{d}F$/$\text{d}x$ |
$Robust$
$Std$.$Err$. |
$P$>|$z$| |
$f$ |
-6.676 8$^{*}$ |
-2.074 9 |
0.406 3 |
0.000 |
|
2.007 9$^{*}$ |
0.387 2 |
0.171 8 |
0.024 |
$opi^{*}$ |
-0.254 2$^{*}$ |
-0.074 0 |
0.008 8 |
0.000 |
|
0.008 8 |
0.001 7 |
0.005 2 |
0.739 |
$borrow^{*}$ |
0.050 1$^{*}$ |
0.015 6 |
0.006 2 |
0.011 |
|
-0.008 0 |
-0.001 5 |
0.004 0 |
0.703 |
$comm$ |
-0.158 8$^{*}$ |
-0.049 3 |
0.003 6 |
0.000 |
|
0.275 7$^{*}$ |
0.053 2 |
0.002 4 |
0.000 |
$cap$1$^{*}$ |
0.010 0 |
0.003 1 |
0.007 5 |
0.678 |
|
0.050 6$^{*}$ |
0.009 9 |
0.004 7 |
0.032 |
$cap$2$^{*}$ |
0.091 3$^{*}$ |
0.029 0 |
0.008 6 |
0.001 |
|
-0.003 8 |
-0.000 7 |
0.005 2 |
0.888 |
$scale$ |
0.131 2$^{*}$ |
0.040 8 |
0.002 3 |
0.000 |
|
0.074 0$^{*}$ |
0.014 3 |
0.001 4 |
0.000 |
$gender^{*}$ |
-0.324 6$^{*}$ |
-0.099 9 |
0.006 1 |
0.000 |
|
-0.125 1$^{*}$ |
-0.024 0 |
0.003 9 |
0.000 |
$belief^{*}$ |
0.176 0$^{*}$ |
0.051 9 |
0.009 1 |
0.000 |
|
-0.143 5$^{*}$ |
-0.029 6 |
0.006 8 |
0.000 |
$edu$ |
-0.289 7$^{*}$ |
-0.090 0 |
0.005 3 |
0.000 |
|
-0.190 4$^{*}$ |
-0.0367 |
0.003 2 |
0.000 |
$marriage^{*}$ |
0.084 4 |
0.025 5 |
0.014 9 |
0.096 |
|
0.138 7$^{*}$ |
0.024 8 |
0.007 1 |
0.001 |
$age$ |
-0.229 7$^{*}$ |
-0.071 4 |
0.006 3 |
0.000 |
|
-0.313 7$^{*}$ |
-0.060 5 |
0.003 9 |
0.000 |
$income$ |
0.078 7$^{*}$ |
0.024 5 |
0.007 9 |
0.002 |
|
0.096 2$^{*}$ |
0.018 5 |
0.004 3 |
0.000 |
$risk$1$^{*}$ |
-0.050 7 |
-0.015 5 |
0.011 1 |
0.168 |
|
0.043 0 |
0.008 5 |
0.006 6 |
0.190 |
$risk$2$^{*}$ |
-0.096 3$^{*}$ |
-0.030 3 |
0.007 9 |
0.000 |
|
-0.161 3$^{*}$ |
-0.032 2 |
0.005 0 |
0.000 |
$health$ |
-0.012 5 |
-0.003 9 |
0.002 7 |
0.147 |
|
-0.080 3$^{*}$ |
-0.015 5 |
0.001 7 |
0.000 |
$siblings$ |
0.049 3$^{*}$ |
0.015 3 |
0.001 6 |
0.000 |
|
0.021 0$^{*}$ |
0.004 0 |
0.001 1 |
0.000 |
$children$ |
-0.000 8 |
-0.000 2 |
0.002 4 |
0.917 |
|
-0.032 7$^{*}$ |
-0.006 3 |
0.001 9 |
0.001 |
$poli^{*}$ |
-0.106 9$^{*}$ |
-0.032 5 |
0.008 1 |
0.000 |
|
-0.138 1$^{*}$ |
-0.025 3 |
0.004 8 |
0.000 |
$rural^{*}$ |
1.416 3$^{*}$ |
0.478 6 |
0.007 0 |
0.000 |
|
-0.324 9$^{*}$ |
-0.058 4 |
0.004 5 |
0.000 |
$east^{*}$ |
-0.183 3$^{*}$ |
-0.056 6 |
0.007 6 |
0.000 |
|
-0.048 3 |
-0.009 3 |
0.005 0 |
0.063 |
$central^{*}$ |
0.013 3 |
0.004 1 |
0.007 8 |
0.596 |
|
0.071 5$^{*}$ |
0.014 0 |
0.005 5 |
0.010 |
$envir$ |
-0.028 0$^{*}$ |
-0.008 7 |
0.001 9 |
0.000 |
|
0.011 7 |
0.002 3 |
0.001 3 |
0.072 |
注:(*) $\text{d}F$/$\text{d}x$ is for discrete change of dummy variable from 0 to 1;$P$>|$z$| correspond to the test of the underlying coefficient being 0 |
|
表 1 农业及工商业是否创业的影响要素
|
1.$newagri$
家庭金融包容指数对“是否从事农业生产经营”有显著的负影响,即越是融入主流金融系统,越不会从事基本的农业生产活动。从这个角度讲,微观与宏观的金融包容其外在表现相同:某些区域包容指数很高的发达省份,如广东、上海,其农户贷款比、农村企业贷款比很低甚至为0⑤,从事农业自雇佣生产的内在动力不足;$opi$在1%的水平上显著,说明居民支付方式偏好支付宝、财付通等甚于网上银行与信用卡(占比19.69%),其消费理念偏重于非主流金融,且不倾向于从事农业创业活动(边际作用为-0.074 0);非正规借贷(向亲戚、朋友、生意伙伴等借款)相对于银行贷款,在促进农业创业经营方面边际作用显著高出1.56个百分点;通信费用越高,从某种程度上预示着从外界获取信息能力强、沟通便捷、更容易接受新生事物、对非主流金融接纳能力强,该指标对农业创业是负向贡献(-0.049 3);居民金融能力($cap$2)的提升会导致农业创业活动增加2.9%;有趣的是金融能力和教育水平的高低不能等同视之,后者对农业创业是负贡献(-0.09),这也验证了在中国并非文化水平越高的人越会自主创业,有时候恰恰相反;家庭规模越大、兄弟姐妹越多、收入越高的家庭其创业比例越高;女性相对于男性从事农业生产经营的概率降低;有宗教信仰的人会使创业比例提升5%;年纪越大的人由于思维相对迟缓、身体状况不佳等原因,对农业生产的边际贡献为-0.071 4;政治面貌为民主党派、其他党派或群众的居民家庭创业比率相对较高;风险厌恶型家庭会导致农业创业比例下跌3个百分点;在区域控制变量方面,显然农村地区比城市地区的农业生产兴盛(0.478 6),东部地区则比其他地区相对落后(-0.056 6),家庭居住的村落或社区越是富裕,从事农业创业的家庭就越少(-0.008 7)。
⑤ 根据中国银行业监督管理委员会2006—2010年“农村金融地图”数据可得。
2.$newbusi$
较之农业生产经营活动,个体小手工经营和企业经营更能代表中国家庭创业的情况。在5%的显著性水平上,发达的主流金融将大大提升工商业创业的可能性,其边际作用为0.387 2;消费理念($opi$)的超前也会使创业几率提高0.2个百分点,尽管基点不高,但初步彰显了互联网金融在微融资、微支付上的潜力;相对于主流融资模式,非正规借贷更加不利于工商业创业活动,这与笔者“金融排斥与过度负债”的研究结论相吻合⑥;通信费用的增加也能够带动创业增加5个百分点;金融能力与文化水平相比,前者的边际作用显著为正,后者则为负贡献,可见金融素养与对经济环境的敏锐感知力要比单纯泛化的知识、文化对创业更有影响力;女性创业频率要低于男性,老人创业几率要低于年轻人;已婚家庭结构相对稳定、成员间相互扶持、债务分担等原因,使其相较于未婚家庭,创业几率增加2.48%;与农业创业的影响要素类似,收入水平越高、家庭规模越大、兄弟姐妹越多的家庭,其创业的可能性增加,依次为1.9%、1.4%及0.4%;子女较多的家庭,由于抚养负担较重,每多养育一个子女使其创业概率下降0.6个百分点;信仰宗教的家庭比无信仰的家庭创业几率低2.96个百分点;户主的政治面貌为共青团员或中共党员的家庭,比民主党派和群众家庭的创业几率低2.53个百分点;风险厌恶型家庭的创业可能性较之其他家庭低3.22个百分点;农村地区相对于城市地区,其工商业创业可能性低5.8%;东部地区与其他地区相比,其工商业创业可能性则高出1.4个百分点;户主健康状况、家庭所在社区的经济状况则对创业没有显著的正面作用。
⑥ 非正规借贷与金融排斥呈现负相关关系。U形拐点的拟合曲线说明,民间借贷在一定程度上可以缓解金融排斥,满足资金需求;然而由于其偿债成本高、安全性差等弊端,后期主流金融服务若不能跟上的话,就会出现过度负债与金融排斥的自强化。参见:田霖.我国农村金融排斥与过度负债[J].金融理论与实践,2012(2):3-7.
(二) 模型(2)回归结果
从事工商业创业的原因有很多,相对于基于微观主体的个性化原因(参照组为5,占全部创业家庭观测值的8.06%),没有其他替代性工作机会(21.59%),求富(21.94%),内在的企业家精神与创业冲动(12.96%),追求更加灵活、自由自在的工作模式(35.45%)是常见的4种类型。表 2描述了相对于方案5,各个变量对创业动机的内在作用。
表 2(Table 2)
表 2 工商业创业的原因计量结果汇总
mlogit $initiative$ |
方案1 |
|
方案2 |
$Coef$ |
$RRR$ |
$Robust$
$Std$.$Err$. |
$P$>|$z$| |
|
$Coef$ |
$RRR$ |
$Robust$
$Std$.$Err$. |
$P$>|$z$| |
$f$ |
-13.568 1$^{*}$ |
1.28×10$^{-6}$ |
5.56×10$^{-6}$ |
0.002 |
|
6.932 2$^{*}$ |
1 024.78 |
2.36×10$^{3}$ |
0.003 |
$opi$ |
-0.165 2 |
0.847 8 |
0.088 2 |
0.112 |
|
0.107 7 |
1.113 7 |
0.098 2 |
0.222 |
$borrow$ |
0.097 7 |
1.102 7 |
0.081 0 |
0.183 |
|
-0.005 8 |
0.994 2 |
0.074 7 |
0.938 |
$comm$ |
0.255 8$^{*}$ |
1.291 5 |
0.057 3 |
0.000 |
|
0.607 7$^{*}$ |
1.836 2 |
0.085 8 |
0.000 |
$cap$1 |
-0.141 4 |
0.868 1 |
0.078 1 |
0.116 |
|
0.133 9 |
1.143 2 |
0.093 3 |
0.101 |
$cap$2 |
0.128 4 |
1.137 0 |
0.109 4 |
0.182 |
|
-0.015 1 |
0.985 0 |
0.092 5 |
0.872 |
$scale$ |
0.173 9$^{*}$ |
1.189 9 |
0.028 0 |
0.000 |
|
0.140 0$^{*}$ |
1.150 2 |
0.025 4 |
0.000 |
$gender$ |
-0.246 6$^{*}$ |
0.781 5 |
0.057 5 |
0.001 |
|
-0.354 5$^{*}$ |
0.701 5 |
0.052 2 |
0.000 |
$belief$ |
-0.140 8 |
0.868 7 |
0.095 6 |
0.201 |
|
-0.111 9 |
0.894 2 |
0.098 2 |
0.308 |
$edu$ |
-0.276 4$^{*}$ |
0.758 5 |
0.046 2 |
0.000 |
|
-0.366 7$^{*}$ |
0.693 0 |
0.042 3 |
0.000 |
$marriage$ |
0.448 3$^{*}$ |
1.565 7 |
0.287 7 |
0.015 |
|
0.137 8 |
1.147 7 |
0.157 8 |
0.316 |
$age$ |
-0.337 6$^{*}$ |
0.713 5 |
0.046 5 |
0.000 |
|
-0.687 1$^{*}$ |
0.503 0 |
0.035 9 |
0.000 |
$income$ |
0.366 0$^{*}$ |
1.442 0 |
0.108 4 |
0.000 |
|
0.110 7 |
1.117 0 |
0.074 7 |
0.098 |
$risk$1 |
-0.099 9 |
0.904 9 |
0.116 7 |
0.439 |
|
0.048 7 |
1.049 9 |
0.108 6 |
0.638 |
$risk$2 |
-0.149 1 |
0.861 5 |
0.074 5 |
0.085 |
|
-0.462 3$^{*}$ |
0.629 8 |
0.052 8 |
0.000 |
$health$ |
-0.007 8 |
0.992 3 |
0.031 5 |
0.806 |
|
-0.209 8$^{*}$ |
0.810 8 |
0.024 8 |
0.000 |
$siblings$ |
0.053 2$^{*}$ |
1.054 6 |
0.019 6 |
0.004 |
|
0.048 8$^{*}$ |
1.050 0 |
0.021 5 |
0.017 |
$children$ |
-0.110 1$^{*}$ |
0.895 8 |
0.030 8 |
0.001 |
|
0.018 4 |
1.018 6 |
0.035 4 |
0.596 |
$poli$ |
-0.311 0$^{*}$ |
0.732 7 |
0.077 5 |
0.003 |
|
-0.085 0 |
0.918 5 |
0.087 9 |
0.374 |
$rural$ |
-0.899 1$^{*}$ |
0.406 9 |
0.0409 |
0.000 |
|
-0.132 7 |
0.875 8 |
0.083 9 |
0.166 |
$east$ |
-0.442 9$^{*}$ |
0.642 2 |
0.057 9 |
0.000 |
|
0.060 4 |
1.062 3 |
0.099 1 |
0.517 |
$central$ |
-0.032 3 |
0.968 2 |
0.088 0 |
0.722 |
|
0.164 1 |
1.178 3 |
0.118 3 |
0.102 |
$envir$ |
-0.034 9 |
0.965 7 |
0.021 3 |
0.114 |
|
0.008 3 |
1.008 3 |
0.024 1 |
0.730 |
mlogit $initiative$ |
方案3 |
|
方案4 |
$Coef$ |
$RRR$ |
$Robust$
$Std$.$Err$. |
$P$>|$z$| |
|
$Coef$ |
$RRR$ |
$Robust$
$Std$.$Err$. |
$P$>|$z$| |
$f$ |
8.686 0$^{*}$ |
5 919.748 |
1.56×10$^{4}$ |
0.001 |
|
2.723 4 |
15.231 6 |
35.303 8 |
0.240 |
$opi$ |
0.056 0 |
1.057 6 |
0.118 6 |
0.617 |
|
0.015 9 |
1.016 0 |
0.070 8 |
0.820 |
$borrow$ |
0.028 9 |
1.029 4 |
0.099 3 |
0.764 |
|
-0.091 1 |
0.913 0 |
0.056 1 |
0.138 |
$comm$ |
0.789 1$^{*}$ |
2.201 3 |
0.133 5 |
0.000 |
|
0.583 4$^{*}$ |
1.792 1 |
0.065 7 |
0.000 |
$cap$1 |
0.083 0 |
1.086 5 |
0.113 5 |
0.427 |
|
0.207 6$^{*}$ |
1.230 8 |
0.080 1 |
0.001 |
$cap$2 |
-0.001 3 |
0.998 7 |
0.119 5 |
0.991 |
|
-0.051 0 |
0.950 3 |
0.074 2 |
0.513 |
$scale$ |
0.102 4$^{*}$ |
1.107 8 |
0.034 6 |
0.001 |
|
0.115 3$^{*}$ |
1.122 2 |
0.022 3 |
0.000 |
$gender$ |
-0.109 7 |
0.896 1 |
0.084 8 |
0.246 |
|
-0.118 9$^{*}$ |
0.887 9 |
0.051 4 |
0.040 |
$belief$ |
-0.231 7 |
0.793 2 |
0.109 0 |
0.092 |
|
-0.364 0$^{*}$ |
0.694 9 |
0.058 1 |
0.000 |
$edu$ |
-0.481 5$^{*}$ |
0.617 9 |
0.046 2 |
0.000 |
|
-0.331 3$^{*}$ |
0.718 0 |
0.034 0 |
0.000 |
$marriage$ |
0.280 6 |
1.323 9 |
0.228 8 |
0.104 |
|
0.412 8$^{*}$ |
1.511 0 |
0.172 9 |
0.000 |
$age$ |
-0.745 8$^{*}$ |
0.474 4 |
0.041 6 |
0.000 |
|
-0.668 8$^{*}$ |
0.512 3 |
0.028 4 |
0.000 |
$income$ |
0.038 7 |
1.039 5 |
0.080 9 |
0.619 |
|
0.148 4$^{*}$ |
1.160 0 |
0.058 4 |
0.003 |
$risk$1 |
0.378 0$^{*}$ |
1.459 4 |
0.185 6 |
0.003 |
|
-0.059 8 |
0.941 9 |
0.083 8 |
0.501 |
$risk$2 |
-0.388 3$^{*}$ |
0.678 2 |
0.075 1 |
0.000 |
|
-0.319 5$^{*}$ |
0.726 5 |
0.048 6 |
0.000 |
$health$ |
-0.246 0$^{*}$ |
0.781 9 |
0.031 5 |
0.000 |
|
-0.172 9$^{*}$ |
0.841 2 |
0.020 4 |
0.000 |
$siblings$ |
0.086 3$^{*}$ |
1.090 1 |
0.028 8 |
0.001 |
|
0.016 5 |
1.016 6 |
0.017 0 |
0.325 |
$children$ |
-0.186 0$^{*}$ |
0.830 3 |
0.059 2 |
0.009 |
|
-0.145 1$^{*}$ |
0.864 9 |
0.031 1 |
0.000 |
$poli$ |
-0.299 9$^{*}$ |
0.740 9 |
0.094 2 |
0.018 |
|
-0.349 0$^{*}$ |
0.705 4 |
0.056 9 |
0.000 |
$rural$ |
-0.593 8$^{*}$ |
0.552 2 |
0.076 7 |
0.000 |
|
-0.863 9$^{*}$ |
0.421 5 |
0.037 2 |
0.000 |
$east$ |
0.093 8 |
1.098 3 |
0.140 2 |
0.463 |
|
-0.043 8 |
0.957 2 |
0.072 3 |
0.562 |
$central$ |
0.382 6$^{*}$ |
1.466 1 |
0.196 0 |
0.004 |
|
0.151 0 |
1.163 0 |
0.094 8 |
0.064 |
$envir$ |
0.074 3$^{*}$ |
1.077 1 |
0.031 8 |
0.012 |
|
0.021 8 |
1.022 1 |
0.019 2 |
0.245 |
注:方案5为参照组;在5%水平上显著的系数添加*;$RRR$表示相对风险比率,报告了对应的稳健标准误与$p$值 |
|
表 2 工商业创业的原因计量结果汇总
|
在1%的显著性水平上,给定其他变量,主流金融越完善,越会刺激创业者求富型(6.932 2)及企业家精神驱动型(8.686 0)创业,“找不到其他工作机会”而被迫创业的几率大大降低(-13.568 1)。通信的便捷可诱导找不到其他工作机会的家庭主动加入创业大军(0.255 8)。非主流金融对工商业创业的动机影响并不显著,这一方面是由于2013年是中国互联网金融元年,其数据表现没有近两年亮眼,掩盖了部分需求;另一方面则是中国的家庭更加信任和忠诚于传统的金融体系(Bank Loyalty)和亲缘关系,正如H.Hoehle等人分析指出的,在技术可掌握与产品可得的前提下,是否使用新兴的互联网金融服务取决于客户的满意度和忠诚度[16]。据CHFS的一项调查“受访者认为最可靠的借钱途径”显示,在参与回答的16 120名居民中,选择银行、亲戚的占比高达33.57%和50.97%,而选择朋友、生意伙伴、其他新兴渠道的只占9.47%、0.73%及5.27%。金融能力越高,越会产生“追求灵活、自由”的创业者(0.207 6),反映其超越金钱与权力的内在冲动。风险偏好型家庭多是“想自己当老板”的创业类型,而风险厌恶型家庭最不可能为了“求富”而创业,即小富即安、满足现状。家庭人口多,其创业类型多是由于缺乏其他工作机会所致,而兄弟姐妹多的家庭则更容易激发“自己当老板”的创业激情。尽管身体健康是一切工作的前提和保证,但与同龄人相比身体状态非常好的受访者却不大会出现内在的创业冲动。家庭的基本收入水平会诱致“追求自由型”及“走投无路型”创业,对企业家精神驱动型创业没有影响,对单纯求富型创业的作用其显著性水平也降到了约10%。一般情况下,年龄越大,会变得相对谨慎保守,由企业家精神推动的创业会大幅减少(-0.745 8),但也有特例的存在,如褚时健。较之年龄,创业与其个体经历、性格特质更加紧密相关;女性户主的家庭最不可能出现单纯追求金钱的工商业创业行为,这可能与男女观念、角色差别有关。文化水平相对低一些的创业者往往更具冒险精神和背水一战的决心,故其更偏重于内在驱动型和求富型的创业。信仰宗教的家庭最不可能为了仅“追求自由、自在”而创业(-0.364 0),这可能与其信仰的教义、教旨相悖。已婚家庭自发创业的原因要么是“没有别的工作选择”(0.448 3),抑或是为了“追求相对自在的工作模式”(0.412 8)。子女较多的家庭,其风险承受力相对较差,而家庭的责任与担当使其不大可能从事“灵活、自在”及“自己当老板”的创业模式。社区环境可以通过社会资本网络的示范引导及学习模仿效应吸引更多的人创业、创新(0.074 3),如宁波的地域创业文化的扩散,“自己当老板”成为绝大多数当地年青人的选择[13]。从地域看,农村地区因工作走投无路而被迫从事工商业经营的并不多见,追求自由工作模式的创业出现的几率也很低。东部地区最不可能出现“没有其他选择而创业”。中部地区相较于林林总总的各类诱因的方案5(322个受访者给出各自创业的不同动因),在其他变量既定的前提下,追求内在的自我发展成为其创业的主导原因(0.382 6)。
在5%的显著性水平上,“找不到其他工作机会”相对于“其他创业原因”的发生比,在控制了其他变量影响后:(1)每一个单位的$f$增量($f$已经标准化),将使这一发生比变化1.28×10$^{-6}$倍。(2)通信费用每增加($opi$已取对数)1%,将使该发生比增加29%。(3)家庭每增加一口人,将使这一发生比增加18%。(4)女性相对于男性,该发生比降低22%;政治面貌为党员、团员的户主家庭,这一发生比降低27%。(5)教育水平每上一个档次,将使该发生比降低25%。(6)已婚家庭该发生比是未婚家庭的1.56倍。(7)年龄越大(青年、壮年、老年),则发生比降低29%。(8)收入每增加1%,将使这一发生比增加44%。(9)每增加一个兄弟姐妹,将使这一发生比增加5%;每增加一个子女,则使其降低11%。(10)东部地区相对于其他地区,这一发生比降低36%;农村地区相对于城市地区,该发生比减少60%。可见,控制其他变量不变,家庭金融包容水平的提升、通讯基础设施的完善便捷化、家庭规模的扩大、兄弟姐妹的增多、家庭结构的稳定、基本收入的保证都将推动初始条件较差的家庭积极参与创业。
在5%的显著性水平上,“从事工商业能挣得更多”相对于“其他创业原因”的发生比,在控制了其他变量影响后:(1)每一个单位的$f$增量,将使这一发生比变化1 024倍;(2)通信费用每增加一个单位,将使该发生比提高83%;(3)家庭成员每增加一口人,将使发生比提升15%;(4)女性相对于男性,该发生比低30%;(5)文化水平每提升一个档次,将使这一发生比降低31%;(6)年龄越大,该发生比减少50%;(7)风险厌恶型家庭相对于其他家庭这一发生比低38%;(8)兄弟姐妹人数每增加一人,这一发生比增加5%。实证表明,控制其他变量不变,理性的创业者更容易被经济利益所驱动,主流金融的完善将产生激励创业的乘数倍增效应。
在5%的显著性水平上,“想自己当老板”相对于“其他创业原因”的发生比,在控制了其他变量影响后:(1)每一个单位的$f$增量,将使这一发生比变化5 919倍;(2)通信费用每增加一个单位,将使该发生比提高到原来的2.2倍;(3)家庭成员每增加一口人,将使发生比提升10%;(4)文化水平每提升一个档次,将使这一发生比降低39%;(5)年龄每跨越一个档次,该发生比减少53%;(6)风险偏好型家庭,将使这一发生比提高45%,而风险厌恶型家庭,该发生比降低37%;(7)兄弟姐妹人数每增加一人,这一发生比增加9%;(8)农村地区比其他地区的发生比低45%,中部地区比其他地区的发生比高46%;(9)社区经济状况越好,将使该发生比增加7%。实证透露的关键信息在于:主流金融包容提高与金融基础设施完善,都会倍增推进自主创业的进程;由于是企业家精神的内在渴望与驱动的创业类型,故风险偏好型的家庭其创业发生率高;由于聚集效应,社会资本网络对创业者的思维、行为都会产生一定程度的影响与导向作用。
在5%的显著性水平上,“更灵活、自由自在”相对于“其他创业原因”的发生比,在控制了其他变量影响后:(1)通信费用每增加一个单位,将使该发生比提高79%。(2)有金融能力的居民家庭该发生比是缺乏金融能力居民家庭的1.23倍。(3)家庭成员每增加一口人,将使发生比提升12%;子女个数每增加一人,将使发生比减少14%。(4)女性比男性的发生比降低12%;老年人比年轻人的发生比降低49%;有宗教信仰的家庭比无信仰的家庭发生比低31%;户主政治面貌是中共党员、共青团员的家庭,其发生比低于其他家庭30%。(5)文化水平每提升一个档次,将使这一发生比降低29%。(6)收入每增加1%,将使这一发生比增加到原来的115%。(7)风险厌恶型家庭该发生比低于其他家庭28%。(8)已婚家庭的发生比是未婚家庭的1.51倍。(9)农村地区相对于其他地区,这一发生比降低58%。实证结果表明,与“求富”“企业家精神驱动”的创业动机不同,追求灵活自在工作模式的创业者对主流及非主流金融约束都相对不大敏感;金融素养对其创业有非常显著的正向贡献;基本收入相对较高且稳定的家庭更有追求自在灵活创业的兴趣。
此外,参照组选择的不同,能够提供创业动机的不同视角。以“没有其他工作选择”为对照组:在5%的显著性水平上,$f$对其他四种创业均有显著正向贡献且作用强度呈指数倍增;非主流金融拉动基于求富心理的创业相对增加31%;非主流借贷方式将使“追求自由的创业”相对减少18%;金融素养或能力对“求富”(1.316 9)及“灵活自在”(1.417 7)类创业有强劲的影响力;作为非主流金融的替代指标,$comm$对不同类型的创业也有显著的正向贡献;风险偏好型家庭(1.612 7)相对更愿意选择自己做老板,而风险厌恶型家庭(0.731 1)则相对会缩减单纯追求经济利益型创业;东部地区创业的初衷最不可能是走投无路型,往往是主动求新、求变,其他四种类型的创业相对发生比依次增加65%、71%、49%及55%;企业家精神内驱型创业最容易受到社区环境的影响(1.115 4);农村地区相对而言,由于“没有别的工作选择”而进行的创业居多;女性由于其他因素引导的创业几率相对高于追求财富及权利的动机诱导(1.279 6)。
五、结论与建议
第一,主流金融对家庭创业具有主导作用和显著贡献,家庭金融包容指数边际作用显著,尤其对“求富型”及“企业家精神内生型”创业表现出强力催化剂的效果。尽管很多家庭也比较倾向于选择亲戚间的借贷,但这种以亲缘、血缘、地缘为纽带的人格化融资方式并不适应市场经济的根本要求。诚然民间借贷在一定时期缓解了资金紧张的窘境,但由于成本高昂、缺乏规范、潜在违约风险高等原因,在U型拐点之后,有可能出现过度负债和财务风险;加之中国居民的家庭资产70%以上集中于主流金融系统[17],迫切需要高效配置金融资源以推动实体经济的发展。因此,主流金融机构如何通过供给侧改革以满足不同主体的创业资金需求,是三期叠加的艰难局面下实现供求双赢、经济企稳的关键。
第二,新金融态势下,互联网金融的崛起使非主流金融在创业中的贡献初步显现。如CHFS调查的753 9户家庭中,有42.14%采用支付宝网购,而网上银行的采纳比率则是33.08%;在187 8户炒股家庭中,有12.09%的家庭采用手机操作,体现了移动互联网的渗透与普及趋势。实证分析也验证了$comm$对创业的显著影响力。鉴于互联网金融低成本、长尾化、灵活便捷、金额小、信用贷款为主的特点,该融资渠道特别适合初创期的小微企业和家庭。未来要解决新的金融形态的安全性、隐私保护、监管等方面的问题,才能充分发挥非主流金融对主流金融的拾遗补缺作用,实现两者对称性互惠共生的金融生态。
第三,针对不同区域、不同行业、不同创业动机(走投无路型、单纯求富型、企业家精神内驱型、追求灵活自由工作模式型、其他类型等)、不同风险偏好的潜在创业者,采取不同的激励机制与支持方案,同时尽量完善各项配套措施,如加强金融基础设施建设以消除数字鸿沟,老年人创业内在动力减弱则加大青年创业者的技能培训,推行二胎政策以扩大家庭规模和刺激创业,关注弱势女性群体的创业融资问题,注重金融专项知识的学习以提高金融素养,提高家庭基本收入以鼓励创业,以及社会资本缔造创业氛围与创业网络等。