家庭结构、社会资本与创业行为

李佳恒　吴平　黄慧颖

[提要] 本文利用中国家庭金融中心调查数据（CHFS），采取logistics回归模型，将家庭结构、社会资本与创业行为结合起来进行分析，总的来说家庭人口数量越多、社会资本越高，越容易进行创业;而将独生子女与非独生子女区分来看，对于独生子女来说，家庭人口数量与社会资本对其创业并不显著，然而家庭规模和社会资本其对非独生子女来说是非常显著的。

关键词：家庭结构;社会资本;创业行为

中图分类号：F24 文献标识码：A

收录日期：2019年1月28日

当前，“大众创业、万众创新”已经深入每个人的脑海中。无论是鼓励大学生创业，还是鼓励农民工返乡创业，都体现出国家对创业的重视。然而，探究家庭结构与社会资本对创业行为的影响研究较少。由于创业对我国经济发展有重要的作用，在政府大力支持下，完善我国创业激励政策有重要意义。

一、文献回顾

对于我国创业的影响因素研究，就不同的视角对创业的影响因素进行分析，比如从农村与城镇的角度出发，分析出城乡之间创业具有显著的差异，城镇创业比例远大于农村创业比例，并且从金融约束和金融资本的视角下，研究出在创业过程中，创业者会受到金融约束的限制，并且金融资本对创业具有正向影响。在众多学者的研究中，从大学生创业的角度、从农民工创业角度分析等较多，将家庭结构与创业联系进行分析的研究较少。然而，通过对文献的梳理，发现在家庭结构中，独生子女是一个比较特殊的群体，孙文凯学者将目光聚焦在独生子女是否影响企业家精神，将家庭结构中的独生子女与创业相结合起来，分析出独生子女更倾向于不创业的结果。

此外，家庭结构中的人口数量会影响家庭社会资源。人口规模越大的家庭拥有的资源会越多，能够参与创业的资源也会相应增加，创业收入越高。创业所需的资金、货源渠道等条件，都需要人脉，此处便体现出社会资本与创业的关联。在社会资本与创业的关系中，能够利用充裕的初始社会资源的创业者更易于快速采取创业行动，促进新企业生成。

在我国对于创业问题研究中，多是集中在农民工返乡创业的研究、大学生创业政策研究，而对于从家庭层面的研究非常少。本文选择从家庭的层面对创业进行研究，探究家庭结构与社会资本对创业的影响。将社会资本和家庭结构对创业的影响展开分析，将是否是独生子女与创业相联系起来，将家庭规模与创业联系起来，并分别探究了社会资本对创业的不同影响。

二、数据来源与变量选择

本文运用2013年中国家庭金融调查（CHFS）数据，筛选出目前有工作的15，681条有效数据作为研究样本。被解释变量为是否创业（是=1，;否=0），调查问卷中A3003题“工作性质是？”将该问题回答为“2.经营个体或私人企业;自主创业”的被调查者定义为创业，记为1，其他记为0。

家庭结构方面首先考虑家庭人口数量（family），其次考虑独生子女家庭。调查问卷A2029和A2030分别统计除自身以外是否有其他兄弟姐妹，将没有兄弟姐妹视为独生子女，同时也统计出兄弟姐妹（BS）的数量，引申为是否为独生子女（alone）（是=1;其他=0）。最后家庭无工作人数占家庭总人口比重（NL）来衡量家庭劳动力结构。

社会关系（social），用家庭节日收入与支出总和与家庭收入之比来衡量。

风险偏好（RP），把问卷中A4003题风险偏好赋值1～5表示，数据越大则对风险越厌恶。

教育程度（edu），将受教育程度分为1～9个等级，数字越大，表示受教育程度越高。

家庭资产方面由非金融资产（CNFA）和金融资产（financial）两个指标分别衡量。

同时，引入家庭收入（income）、政治身份（identity）、性别（sex）（男性=1;女性=0），年龄（age）以及是否为农村居民（rural）作为控制变量列入回归模型。并将区域间的控制变量人均国内生产总值（pgdp）引入回归模型。

三、描述性分析

分析样本中工作人数为15，681，其中创业人数有1，784人次，占总数的11.4%，家庭人口数比例较高的分别是3口之家26.8%，4口之家21.6%，5口之家19.3%。

总样本中男性比例为55.8%，女性比例为44.2%，独生子女占比为38.1%，非独生子女占比61.9%，农村居民为50.6%，城镇居民为49.4%，党员为8.2%，非党员为91.8%。学历在大专高职及以下比例达到91.4%，而在本科及以上学历只有8.6%。表1为各个变量的统计性描述结果。（表1）

从以上结果可以看出，在创业者和非创业者中，创业者更具有风险偏好，并且男性更多，年龄更低一些，受教育程度更高一点，并且独生子女比例更低，在家庭资产方面远远多于非创业者，并且从城乡来看创业者与非创业者相比城镇居民更多，创业者家庭非劳动人口占比更高，社会资本更高。

从是否是独生子女角度来看，独生子女创业比例更低，男性人口更多，并且年龄更为年轻，受教育程度比非独生子女更高，农村中独生子女比例更高一点。

四、实证分析

（一）模型选择。本文被解释变量为是否创业（是=1;其他=0），選择logistics模型对数据进行回归分析，基本模型如下：

Y=β1family+β2alone+β3NL+β4social+β5RP+β6sex+β7age+β8edu+β9ln（cnfa）+β10ln（financial）+β11ln（income）+β12rural+β13identity+β14pgdp+ε

（二）实证结果与分析。对全部样本进行二元logistics模型回归，得出结果如表2所示。（表2）

可以从表3看出，上述变量中，除家庭无劳动人口占比以外，其他因素对创业的影响都是显著的，风险偏好对创业的影响与传统理论相一致，风险厌恶者不愿意进行创业，性别上男性更容易进行创业，年龄与教育程度皆与创业反相关，即年龄越大，教育程度越高，越不会进行创业，家庭资产中金融资产与非金融资产对创业的印象是正相关的。值得一提的是，家庭中非就业者占比对创业的影响是不显著的，这可能与目前越来越完善的社会保障制度有关，完善的社会保障制度，使得非就业者无论是农村居民还是城镇居民，都能够规避一部分创业所带来的经济风险，及通过社会保障能够得到一定的生活保证，不至于创业的失败使得家庭温饱都成问题。（表3）

（三）进一步扩展模型

1、与兄弟姊妹的关系模型中，将是否是独生子女变量替换成为兄弟姐妹数量（BS），可以看出兄弟姐妹多更容易产生创业行为。（表4）

2、就非独生子女人群单独回归，将兄弟姐妹数量作为变量引入模型，可以看出社会资本在非独生子女中对创业影响是显著的。（表5）

从以上回归分析可以发现，对于总样本来说，家庭人口数越多，非独生子女，并且社会资本高的人群，更容易创业。同时，城镇居民和非党员人士也更倾向于创业。家庭资产对创业的影响是非常显著的，尤其在独生子女中。在非独生子女中，家庭人口数和社会资本对是否创业的影响非常显著，然而影响最大的两个因素为是否是农村居民和性别。

五、相关结论

本文通过处理分析CHFS数据，利用logistics模型得出回归结果，首先是总样本中，家庭人数对于创业是显著正相关的，说明家庭人口数量越高，越容易进行创业活动。社会资本对于创业选择来说是一个非常显著的影响因素，社会资本对创业是正相关的影响，社会资本越高，对于创业者能够带来更多的资源以及减少创业的约束。在创业行为上，独生子女表现出明显的谨慎性，相比于非独生子女更“不倾向于创业”这个结果。

从是否是独生子女的角度分析，社会资本和家庭人口数量对独生子女创业影响是不显著的，然而对于非独生子女创业影响是非常显著的。可以推论，对独生子女创业而言如父母全力支持，社会资本不是必要考虑因素。由于是否是独生子女对于是否创业影响非常显著，但独生与否在受教育程度、风险偏好等方面并无很大差异，可以思考独生子女是否进行创业存在着很大的内生性因素，比如其存在的性格弱点，包括独立性差、过度自我、心理脆弱等。由此推论：一是独生子女在受教育程度方面更高，使得独生子女更不倾向创业;二是在长期形成性格的环境中，缺少兄弟姐妹，缺少从小的团结互助的心态，缺乏企业家精神;三是獨生子女家庭责任大，在选择创业时，有兄弟姐妹的可以规避一部分创业带来的经济风险，而独生子女需独自承担风险，使得不敢轻易尝试创业;四是对于非独生子女来说，在大家庭的发展中，可以进行相互扶持，同样，在创业时同样可以给予支持，然而独生子女缺少这一资源。

由于本文所使用的数据限制，难以将所思考的问题一一解答，同时这也是可以继续研究的内容。而通过多层次不同角度对创业问题进行分析，对我国完善创业激励机制具有意义。

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