社区非正规金融活跃度对家庭创业的影响——基于CLDS数据的实证分析

黄惠春 袁俊丽 高仁杰 谢 勇

(南京农业大学，江苏 南京 210095)

一、 引言与相关文献回顾

创业在推动技术创新、吸纳就业和推进城镇化等方面具有不可替代的作用，可以为经济增长提供持续动力(Schumpeter，1934；Baumol，1990；李宏彬 等，2009)。尤其在当前以国内大循环为主体的新发展格局下，鼓励创业对促增收保民生、应对疫情冲击以及扩大内需等具有重大意义。然而，作为一种特殊的就业选择，与成为雇员相比，创业者需要进行生产资料的初始投入并持续自主经营。已有研究表明，初始流动性需求作为一个资金准入门槛已成为家庭创业的重要障碍(Holtz-Eakin et al.，1994；蔡栋梁 等，2018)。同时，持续自主经营意味着创业者需要时刻关注资金流动性，承受经营的不确定性与风险。外部金融资源的可得性可以分散工商业的经营风险，进而激发创业活力(Calomiris et al.，1998)。此外，能否获得外部融资直接影响创业者能否以最优规模开展经营从而获得最大收益(Evans et al.，1989)。

已有文献分别从宏观和微观两个层面就正规金融对创业活动的促进作用进行了论证，如金融发展与企业家精神、信贷获得与创业决策的关系等(Paulson et al.，2004；李磊 等，2014；周广肃 等，2015；Cai et al.，2018)。与此同时，相关研究发现发展中国家普遍存在金融抑制，正规金融体系在资源配置上倾向于城市和国有部门，对中小企业的支持力度较小(张杰，2000；张龙耀 等，2013)。对创业家庭而言，其在创业初期信息不透明，创业前景难以评估，缺乏有效抵押物，因而面临更严重的信贷约束(田晓霞，2004)。相比之下，信息获取更方便、交易程序更灵活的非正规借贷可能更符合创业者的实际需求。非正规金融具有内生金融优势，可以通过缓解信贷约束进而影响家庭创业动机和创业决策。

与正规金融通过其分支机构提供金融服务相比，非正规金融活动十分分散，具有典型的地域差异性，依托地方社会关系网络开展的非正规金融活动具有显著的本土化特征(姚耀军，2009)。从非正规金融的生存空间来看，中国城乡之间正规金融资源的巨大差异为非正规金融在农村地区的生存与发展提供了空间。因此，国内对非正规金融与创业关系的研究主要以农户为对象，强调农村非正规金融市场在正规金融服务缺位情况下的重要性(郭云南 等，2013；李树 等，2018)。从非正规金融的发生条件来看，非正规借贷往往依赖地缘、血缘、亲缘等关系纽带展开。因此，目前国内更关注社会网络这一概念，研究中国人情社会特征下社会关系网络在促进民间融资和创业中的作用(童馨乐 等，2011；姚铮 等，2013；胡金焱 等，2014)。已有文献对这一问题的实证研究大多从家庭层面出发，选择家庭人情往来支出、可借贷亲友数量等作为家庭非正规借贷网络的代理变量(胡枫 等，2012；李庆海 等，2016；李祎雯 等，2016；贺建风 等，2019)，而忽略了非正规金融的地域性特征，即外部非正规金融市场环境对家庭创业融资及创业决策的影响。此外，现有文献关于非正规金融与创业行为的实证研究往往忽略借贷资金的实际用途，未将非正规融资与创业活动直接联系起来，从而导致相关研究结论不一致(程郁 等，2009；马光荣 等，2011)(1)已有文献实证分析了家庭当前非正规融资获得情况与创业决策之间的关系，并未考虑当前融资是否用于创业活动，所得结论存在明显差异。部分研究认为非正规金融资金的获得对家庭创业选择无显著影响(程郁 等，2009)，但也有研究认为非正规融资是创业活动的主要资金来源(马光荣 等，2011)。。

家庭非正规借贷可得性除了受家庭个体特征影响以外，还与家庭所处地区的非正规金融市场的活跃程度有关，其对该地区家庭的借贷渠道偏好、融资习惯等有重要影响。在正规金融融资受限的情况下，非正规金融市场能否为家庭跨越创业资金门槛提供有力支持？能否提供足够的资金帮助家庭实现更大规模的创业活动？为回答这些问题，本文利用2012—2016年的中国劳动力动态调查数据(CLDS)，检验非正规金融活跃度与家庭创业行为之间的关系，考察家庭从未创业到创业这一过程中非正规融资所发挥的作用，包括对家庭创业决策与创业规模的影响。本文可能的贡献有以下三个方面：一是结合非正规金融活动地域性、分散性特点，从社区维度考察非正规金融对创业活动的影响，为相关研究提供新的视角；二是同时考察非正规金融对创业决策与创业规模的影响，全面分析非正规金融与家庭创业行为之间的关系，丰富了已有研究；三是本文使用的CLDS数据较为详细地给出了样本家庭创业初期的融资情况、经营规模等信息，有助于直接验证非正规金融在创业决策中的作用，为相关研究提供了更严谨的经验证据。在后疫情时期，重新审视家庭创业的突出瓶颈、更精准地寻求解决方案，对激发创业活力、恢复国民经济内在动力无疑具有重大的现实意义。

二、理论分析

(一)非正规金融与家庭创业的匹配性

熊彼特的创新理论提出，创新创业是经济发展的重要动力，而金融体系的作用就在于筛选出具有创新精神和能力的潜在创业者，并为其提供创业资金支持。金融资源的有效配置可以帮助潜在创业者抓住创业机会并选择创业(Bianchi，2010)。一般认为，工商业经营等生产性活动所需资金主要源自正规金融支持，而非正规借贷主要用于平滑家庭消费或应对突发风险(叶敬忠 等，2004；黄祖辉 等，2007；朱信凯 等，2009)。基于这一经验认知，除了个别研究关注到非正规金融在为家庭扩大生产、创业经营提供资金支持方面扮演重要角色(金烨 等，2009；赵振宗，2011；曲小刚 等，2013)，已有研究普遍忽视了非正规金融市场对创业活动的作用。

从创业家庭的实际融资需求来看，相比正规信贷，非正规借贷在借贷规模、风险分担、还款期限等方面与创业家庭的融资特征更为匹配。一方面，初创企业规模往往较小，资本要求不会太高(Hurst et al.，2004)，相较于资金规模较大、资信要求较高的正规信贷，受流动性约束的初创家庭从亲友等非正规渠道即可满足其资金需求。另一方面，非正规借贷普遍被认为是家庭抵御风险和平滑消费的重要渠道，这一功能同样体现在家庭创业投入过程中，面临创业风险的家庭考虑到创业后的流动性压力，更倾向于选择还款期限、还款方式等较为灵活的非正规渠道。

从创业资金供给来看，相比正规信贷，非正规借贷在风险识别、交易流程等方面更具优势，对创业家庭而言准入门槛更低。首先，在风险识别方面，非正规借贷活动依赖于地缘、血缘、亲缘等关系网络，同一社会网络具有信息识别优势，能较为准确地评估借款人的创业风险与还款可能性。其次，在交易流程方面，非正规金融市场中发生的借贷行为操作流程更简单，在贷款的担保形式、资金交付等方面更加方便灵活，可以大大降低借贷双方的交易成本。最后，在贷后监督方面，非正规借贷的资金供给者可以通过信任关系、声誉等非正规履约机制进行后续审查与监督，来自同一社会网络内的群体压力使借款人不敢轻易违约(Diamond，1989)。因此，对有创业计划但受资金约束的家庭而言，来自非正规渠道的资金可得性更强，非正规金融与家庭创业融资需求更加匹配。

(二)非正规金融活跃度及其影响因素

非正规金融这一概念是相对正规金融而言的，因此，现有文献大多从正规金融出发讨论非正规金融市场的存在与发展问题。一些文献从金融抑制理论角度解释了发展中国家非正规金融较为活跃的原因，认为发展中国家普遍存在的金融管制政策使正规金融资源偏向国有部门和大型企业，中小企业等资金需求者只能转向非正规金融市场(郭斌 等，2002；吕劲松，2015)。也有研究指出，金融抑制政策只是造成非正规金融普遍存在的一个影响因素，正规金融的自身缺陷才是非正规金融市场得以发展的根本原因(林毅夫 等，2005)。信息不对称带来的逆向选择与道德风险问题导致正规金融市场无法出清(Stiglitz et al.，1981)，正规金融缺位为非正规金融的存在和发展提供了空间(中国人民银行广州分行课题组，2002)。

然而，仅从正规金融视角思考这一问题并不全面，非正规金融的自身特点也是其存在与发展的重要原因。首先，非正规金融市场形成于一定社会关系网络内，在信息获取上具有天然优势，能够缓解信息不对称问题，这是非正规金融能在正规金融市场失灵情况下发挥作用的关键(刘民权 等，2003)。此外，社会关系网络中存在的信任机制、声誉约束等为非正规金融交易的成功履约提供了有力保障。这一履约机制作用的发挥程度与地方的社会文化传统密切相关。在地方商业文化发达的地区，对商业价值与契约执行的认同度较高，地方非正规金融发展水平较高(姚耀军，2009)。在宗族文化影响较强的地区，居民因其血缘关系及宗族祭祀活动而紧密联系在一起，民间借贷更活跃(林建浩 等，2016)。伊斯兰文化等宗教文化、潮汕文化等地域性文化也被认为是地方非正规金融活跃的重要原因之一(陈亮 等，2016；方来，2018)。上述理论分析和经验研究均表明非正规金融市场与地方经济、社会文化等因素密切相关，具有典型的地域性和内生性特征。

(三)地方非正规金融活跃度对家庭创业的影响

地方非正规金融活跃度反映了当地居民对非正规金融的偏好与依赖以及非正规金融资源的可得性，其对家庭创业的影响路径主要有：第一，活跃的地方非正规金融市场为受限于融资约束的潜在创业者提供了更多的选择，可以提供更多的资金支持，从而帮助更多的当地创业者跨越资金门槛。已有经验研究发现，非正规金融是中小企业创建和成长的主要资金来源(Aliber，2002；Allen et al.，2005；罗丹阳 等，2006；钱水土 等，2009)。创业动机能否转变为有效的创业行为取决于创业资金需求能否被满足。地方非正规金融活动越活跃，资金需求者就能越快地找到资金供给者，抓住商业机会。活跃的地方非正规金融有助于潜在创业家庭及时、有效地获得初始创业资金，进而促进其开展创业活动。第二，创业活动可持续需要保持足够的资金流动性，宽松的金融环境能有效满足创业者的流动性需求并分散创业经营风险(Banerjee et al.，1993；Levine，1997)。承担风险是企业家的重要特质之一(Caliendo et al.，2009；Hvide et al.，2014)，还款期限和利息等方面较为灵活的非正规金融具有分散风险的作用，可以缓解创业者对资金周转困难的担忧，进而激发其创业活力。

三、数据来源、变量选择与描述性统计

(一)数据来源

本文数据来自于2012—2016年中山大学社会科学调查中心开展的中国劳动力动态调查(CLDS)。CLDS样本覆盖中国29个省、市和自治区(除港澳台、西藏、海南之外)。CLDS问卷共分为三种类型：一是劳动力个体卷(年龄、性别、教育、婚姻状况以及工作状况等)；二是家庭卷(家庭的资产与负债、收入与支出、生产经营等)；三是社区卷(社区人口、基层组织、环境与设施等)。CLDS 2016数据涉及401个社区，初始样本包含14226户家庭，在剔除部分家庭劳动力个体就业情况缺失及无效劳动力的样本后，最终保留了11473户家庭。

(二)变量选择

1.被解释变量

(1)家庭创业。从职业转换行为的角度，自我雇用者(或雇主)区别于工资雇用者。CLDS问卷将家庭劳动力的就业状况分为雇员、雇主、自雇、务农、失业五种情况。本文对创业行为的界定与现有研究一致，即将劳动力职业为雇主或自雇的家庭界定为创业家庭，并排除职业是建筑工、零散工、保姆及其他非创业的情况，以确保对创业家庭识别的准确性(2)需要说明的是，这里考察的创业项目中没有包括有关农业的生产经营项目，这主要是考虑到工商业经营项目在带动社会经济发展与促进就业方面的作用更为巨大和广泛，研究更有意义。。

(2)创业规模。创业规模为创业家庭初始投资额。CLDS问卷并未给出具体的创业初始投资额，而是将初始投资额从小到大划分为7个区间。本文根据创业家庭经营项目投入额的分布情况并结合7个区间的临界值，将创业规模分为低、中、高三组。

2.解释变量

社区非正规金融活跃度是本文的关键解释变量，这里用社区非正规借贷发生率作为代理变量。与正规金融不同，非正规金融的供给者多为个体且相对隐蔽，难以识别出统一的借贷组织。因此，本文从非正规金融市场的均衡状态出发，根据社区内家庭当前实际借贷情况计算非正规借贷发生率，即社区内有借贷行为的家庭中非正规借贷所占的比重，用以衡量社区非正规金融的活跃程度(3)CLDS问卷中询问了家庭当前的债务情况，将家庭的借钱对象分为银行或信用社、亲戚或朋友、民间借贷组织三大类，本文将从亲戚、朋友、民间借贷组织及其他个人处借钱的家庭认定为有非正规借贷家庭。。

从总体来看，2016年，401个社区的非正规借贷发生率平均值为82.53%，标准差为0.2533。由此可见，从社区层面考察，中国家庭非正规借贷发生率普遍较高，非正规借贷在满足家庭部门资金需求上发挥了重要作用。为了验证社区非正规金融活跃度的地区性差异，本文将城镇与农村社区进行了比较，结果如表1所示。可以看到，农村社区的非正规借贷发生率显著高于城镇社区，表明非正规金融作为正规金融的重要补充，在正规金融市场相对匮乏的农村地区更加活跃。为进一步检验这一度量的稳定性和合理性，对2012 —2016年的CLDS数据进行分析，结果显示城乡差异在三期数据中都稳定存在。

表1 非正规借贷发生率的城乡差异

3.控制变量

参考已有研究，本文选取户主个体特征、家庭特征和社区特征三个层次的变量作为控制变量。其中：户主个体特征包括户主年龄、性别、健康状况、受教育年限、婚姻状况等；家庭特征变量包括家庭规模、劳动力占比、人均收入、互联网使用、拆迁或土地征收经历等；社区特征变量包括社区类型、人口、经济、金融机构、所属区域等。此外，在数字金融快速发展的背景下，本文还加入了社区所属地级市的数字普惠金融指数，作为该地区金融发展水平的代理变量。

变量的具体说明及描述性统计如表2所示。

表2 变量说明及描述统计

四、非正规金融活跃度对家庭创业的影响的实证分析

(一)非正规金融活跃度对家庭创业决策的影响

1.模型设定

由于家庭创业决策为二元变量，本文使用Probit模型考察非正规金融活跃度对家庭创业决策的影响，模型设定如下：

entrei=β0+β1debt_ratioi+β2Xi+εi

(1)

其中：被解释变量entrei是二元虚拟变量，表示家庭i是否创业；关键解释变量debt_ratioi为家庭i所在社区的非正规借贷发生率；Xi为控制变量，包括户主特征、家庭特征和家庭i所在社区的特征变量；εi为随机误差项。

2.实证结果

模型1的回归结果如表3所示。其中，表3列(1)～(4)列出了Probit模型的估计系数及边际效应。由表3列(1)、(2)结果可知，关键解释变量非正规借贷发生率(debt_ratio)与家庭创业决策(entre)在5%的置信水平上显著正相关，表明非正规金融较活跃地区的家庭更可能选择创业。从控制变量来看，作为家庭的主要决策者，健康状况较好、年龄较小的户主做出创业决策的概率更大；家庭特征变量回归结果显示，家庭成员人数越多的家庭选择创业的概率越大。与翁辰等(2015)、蔡栋梁等(2018)的结论一致。会使用移动互联网及社会网络较发达的家庭在社会关系、信息获取上更有优势，更可能开展工商业经营活动(周广肃 等，2018)。此外，从社区环境因素来看，地处经济较为发达的东部地区、商业环境更好的城镇以及在有银行等金融机构的社区家庭更可能选择创业。社区有宗祠/祠堂的家庭更可能选择创业，可能的原因是宗族/祠堂为成员提供了交流的场所，有助于提高宗族成员的凝聚力，使成员更便利地获取资金、信息资源等支持，从而促进其创业(Peng，2004)。

表3 非正规金融活跃度对家庭创业决策的影响

为进一步验证上述回归结果，参照现有研究做法，本文将研究样本限定为户主年龄16～65岁的创业家庭，以保证估计结果的有效性，估计结果见表3中列(3)、(4)。由表中数据可见，主要变量的影响方向及其显著性与列(1)、(2)结果一致。

在上述模型中，社区非正规金融活跃度可能因反向因果关系和遗漏变量而导致内生性问题。一方面，非正规金融可以通过提供创业资金促进创业活动的发生，但家庭的创业决策也会引起资金需求，从而产生非正规借贷行为；另一方面，创业者的经营能力和风险偏好等难以观测，但其可能会同时影响创业者的非正规借贷和创业行为。为解决内生性问题可能导致的估计偏误，本文选取同一县域的其他社区的非正规借贷平均发生率作为社区非正规借贷的工具变量。同一县域的社区在经济、文化、社会等方面较为相似，而其他社区的非正规借贷活跃程度是该社区家庭所不能控制的。因此，本文加入这一工具变量，使用Ivprobit方法对模型(1)进行重新估计，估计结果如表3列(5)所示。

第一阶段估计中工具变量在1%置信水平上正向显著，对内生变量非正规借贷发生率(debt_ratio)具有较强的解释力。因此，使用同一县域的其他社区的非正规借贷平均发生率作为非正规借贷发生率的工具变量是有效的。估计结果表明，非正规金融活跃度对创业决策的影响仍然显著，进一步证明社区非正规金融活跃度是影响该社区家庭创业决策的重要因素。控制变量的回归结果与基准回归结果基本一致。同样地，依据户主年龄对样本进行缩减回归的结果如表3中列(6)所示，主要变量的回归结果仍支持上述结论。

3.异质性分析

创业活动的开展是商业机会、创业者个体特征和创业资源三个要素共同作用的结果(Timmons，1999)。其中，商业机会主要与外部社会经济环境有关，处于经济发达区域的城镇居民拥有更多的创业机会，有利于城镇居民抓住机会和实现创业(蔡栋梁 等，2018)。已有研究表明，创业者作为创业活动的主体，其受教育水平、年龄等个体特征对创业决策有显著的影响(Mueller，2004；尹志超 等，2015；周洋 等，2017)。创业资源层面，社会网络可以帮助自有财富不足或缺乏流动性的家庭通过民间融资跨越资金门槛，从而促进创业(张博 等，2015)。与此同时，相关研究发现年龄、受教育水平等居民个体特征、经济环境以及社会网络也显著影响家庭对民间融资的需求及可得性(杨汝岱 等，2011；徐丽鹤 等，2017)。因此，本文认为社区非正规金融对家庭创业行为的积极影响因城乡差异、不同个体特征、不同借贷网络水平而存在差异。基于此，本文主要从家庭社区类型、户主受教育水平、户主年龄、借贷网络四个维度分析非正规金融活跃度对家庭创业选择影响的异质性，具体模型设定如下：

entrei=β0+β1debt_ratioi+β2debt_ratioi×borr_num2i+β3debt_ratioi×borr_num3i+

β4borr_num2i+β5borr_num3i+β6Xi+εi

(2)

entrei=β0+β1debt_ratioi+β2debt_ratioi×typei+β3typei+β4Xi+εi

(3)

entrei=β0+β1debt_ratioi+β2debt_ratioi×edu2i+β3debt_ratioi×edu3i+

β4edu2i+β5edu3i+β6Xi+εi

(4)

entrei=β0+β1debt_ratioi+β2debt_ratioi×age2i+β3debt_ratioi×age3i+

β4age2i+β5age3i+β6Xi+εi

(5)

其中：模型(2)中加入了社区非正规借贷发生率与家庭借贷网络虚拟变量(borr_num2、borr_num3)的交互项。家庭借贷网络变量是通过问卷中“在本地这些关系密切的人中，您可以向他/她借钱(5000元为标准)的有几个？”这一问项得出，并按照借贷网络水平的高低将该变量进行三等分组。模型(3)中加入社区非正规借贷发生率与社区类型(type)的交互项以考察社区类型对估计结果的影响，以农村社区为参照组。模型(4)中加入社区非正规借贷发生率与教育虚拟变量(edu2、edu3)的交互项。这里结合受教育年限变量的整体分布情况，将受教育水平分为小学及以下、初中和高中及以上三组，并以小学及以下群体作为基准参照组。模型(5)中加入非正规借贷发生率与年龄虚拟变量(age2、age3)的交互项以考察其对家庭创业的异质性影响。同样地，结合户主年龄的整体分布情况将年龄分为47岁及以下、48～58岁、59岁及以上三组，并以47岁及以下群体作为基准参照组。

表4 非正规金融活跃度影响家庭创业决策的异质性

表4列(1)结果显示，社区非正规借贷发生率和家庭借贷网络的交互项(debt_ratio×borr_num2、debt_ratio×borr_num3)系数负向显著，表明与自身借贷网络发达的家庭相比，活跃的外部非正规金融市场对自身借贷网络不发达的家庭创业的作用更加显著。可能的原因是，家庭非正规金融资源依托于家庭的社会网络获得，活跃的社区非正规借贷能够弥补家庭借贷网络的匮乏，提高其非正规信贷资金可得性，进而为家庭创业提供资金支持(杨汝岱 等，2011)。

表4列(2)结果显示，社区非正规借贷发生率与农村社区的交互项(debt_ratio×type)的系数显著为负，表明社区非正规金融活跃度对城镇居民家庭的创业决策影响更大。可能的原因有以下两点：一是相比农村社区，经济发达的城镇地区的商业机会更多，资金可得性的提高更有助于家庭抓住创业机会；二是城镇地区的技术、信息等资源更为丰富，有利于家庭开展创业活动。

除物质资本外，人力资本也是企业家精神能否实现的重要因素(Paulson et al.，2004；尹志超 等，2015)。户主受教育程度的异质性分析如表4列(3)所示，社区非正规借贷发生率与教育虚拟变量交互项(debt_ratio×edu2、debt_ratio×edu3)的估计系数显著为负。这表明对户主受教育程度较低的家庭而言，非正规金融资源可得性的提高对激发其创业行为具有显著的促进作用。可能的原因是，相比受教育程度较高家庭，受教育程度较低家庭的收入水平较低，信贷约束对其家庭创业的制约作用更大，宽松的非正规金融环境有利于缓解其信贷约束(翁辰 等，2015)。

对户主年龄的异质性分析结果如表4列(4)所示。由表4中数据可见，非正规借贷发生率与年龄虚拟变量交互项(debt_ratio×age2)的估计系数显著为负，非正规借贷发生率在5%水平上显著为正，表明社区非正规金融活跃度对户主较年轻家庭的创业活动促进作用更大。已有研究证明，尽管年轻人更可能选择风险创业行为，但年轻的创业者往往缺乏足够的资本积累以开展创业活动(Miller，1984；Evans et al.，1989)，而非正规金融的支持有助于其跨越资金门槛实现创业。

(二)非正规金融活跃度对家庭创业规模的影响

与创业决策相同，创业规模也是创业活动的一个重要内容。创业项目的投入规模不仅反映了创业者开展风险性经营活动的信心与决心，更直接影响到经营项目的盈利能力与长期发展潜力。相关研究表明，初始创业门槛并不高，与促进创业决策相比，资金约束的缓解更可能会影响创业者的创业类型与经营规模(Hurst et al.，2004)。

表5 非正规金融活跃度对家庭创业规模的影响

本文采用模型(6)对非正规金融活跃度对家庭创业规模的影响进行估计。根据前文对创业规模变量的设定，本文首先使用OLS方法进行估计，进一步使用Oprobit方法估计相关结果。

start_sizei=α0+α1debt_ratioi+α2Xi+εi

(6)

其中：被解释变量start_sizei为家庭i的初始创业规模；关键解释变量仍为家庭i所在社区的非正规借贷发生率(debt_ratioi)；控制变量Xi除了户主个体、家庭及家庭i所在社区的特征变量以外，进一步控制了主要创业经营者的年龄、家庭金融产品投资情况等可能影响创业规模的变量(需要强调的是，考虑到同一家庭内部多个劳动力经营同一创业项目的情况，根据经营项目的资金投入、现有资产与经营利润等信息对重复的创业样本进行识别与清理，以确保创业样本的有效性)；εi为随机误差项。回归结果如表5所示。

由表5列(1)、(3)可知，OLS与Oprobit估计结果都显示非正规借贷发生率与创业规模均显著负相关，表明在非正规金融活动较活跃的地区，创业项目的初始规模较小。可能的解释是，尽管地方非正规金融的活跃能更好地满足居民部门小额的资金需求，为创业者提供初始融资以开展创业活动(Mohieldin et al.，2000)，但非正规借贷额度普遍较小的特性意味着其难以支持较大规模的创业活动，大规模的工商业经营仍依赖正规金融的力量。Ayyagari et al.(2008)也提出类似的观点，尽管中国民营企业更多依赖非正规金融而不是银行来获取资金，但企业进一步的成长与发展却需要正规金融资金的支持。

从控制变量来看，户主受教育水平较高的家庭在信息获取和经营能力上具备一定优势，因而有能力经营大规模的创业项目。主要创业者年龄越大，投资行为越保守，初始投资规模越小。人均年收入水平较高的家庭具有较好的物质资源积累，从而有条件开展较大规模的经营活动。创业规模与地区经济发展水平有关，处于人均收入水平较高社区的创业者经营规模更大。处于有金融机构的社区及数字金融较发达地区的家庭面临较好的金融环境，更能实现较大规模的创业经营。表5列(2)、(4)报告了仅保留户主年龄16～65岁的家庭样本的回归结果，主要变量的显著性与影响方向仍保持一致。

(三)稳健性检验

考虑到社区非正规金融与家庭创业之间的反向因果关系，本文剔除创业家庭自身的非正规借贷活动，以社区内除自身家庭以外的非正规借贷发生率debt_ratio1作为各社区值的替代变量。稳健性检验结果如表6所示。

由表6列(1)、(2)结果可见，非正规借贷发生率仍与家庭创业决策显著正相关，在使用Ivprobit方法处理内生性问题后，估计结果仍支持上述结论，表明模型1的实证结果具有较好的稳健性。表6列(4)、(5)报告了非正规金融活跃度与创业规模的稳健性回归结果，OLS与Oprobit估计结果都显示非正规借贷发生率与家庭创业规模在5%的置信水平上显著负相关，与前文结果一致。

表6 稳健性检验

五、基于创业初始融资情况的进一步检验

(一)非正规金融活跃度与创业初始融资

以往研究一般仅关注创业家庭的融资情况对其创业行为的影响，但是并不强调该项融资是否直接用于创业活动。为了验证上述结论的可靠性，本文根据家庭创业项目的初始投入情况，对社区非正规金融市场通过提供创业资金，进而促进社区内家庭创业行为的作用进行进一步检验。

创业家庭样本的初始投资情况如表7所示(4)根据CLDS个体问卷中对问题“开业时投入资金的来源？”的回答来界定创业时的融资情况，构造两个创业融资变量：一是创业投入是否有非正规融资(inf_credit，0或1)，根据创业初始投入是否有来自亲属、朋友或其他社会关系的资金判定；二是创业初始投入中是否有正规融资(if_inform，0或1)，根据创业初始投入是否有来自商业性与政策性金融机构的资金判定。。可以看到，59.83%的创业者初始投资中获得了外部资金支持，说明外部融资对家庭跨越创业资金门槛尤为重要。其中，57.80%的创业者从非正规渠道获得了资金，通过正规渠道获得资金的创业者仅占6.83%，说明非正规借贷对家庭创业的支持作用更显著。这一结果与Aliber(2002)、马光荣等(2011)的研究结论基本一致。

表7 创业家庭初始融资情况

表8 非正规金融活跃度对家庭创业初始融资的影响

为验证社区非正规金融活跃度与创业初始融资之间的关系，构建模型如下：

inf_crediti/if_formi=α0+α1debt_ratioi+α2Xi+εi

(7)

其中：被解释变量分别为inf_crediti、if_formi两个二元虚拟变量，表示家庭i初始创业时是否获得非正规融资或是否获得正规融资；关键解释变量仍是家庭i所在社区的非正规借贷发生率(debt_ratioi)；εi为随机误差项。使用创业子样本进行估计，结果如表8所示。

表8回归结果表明，非正规借贷发生率(debt_ratio)与创业非正规融资(inf_credit)在10%置信水平上显著正相关，与创业正规融资(if_form)在1%置信水平上显著负相关。由此可见，在非正规金融活动更活跃的地区，创业者的初始投入更多来源于非正规借贷而不是正规借贷，这也间接证明活跃的非正规金融市场可以提高创业家庭的非正规金融资金可得性，从而促进其创业。

从控制变量来看，创业者年龄越大，其初始资本积累可能越多，对外部资金支持的需求越小。使用移动互联网、处于经济较发达的东部地区的家庭，其自有资金较多且获得其他资金支持的渠道更多，因此创业时较少寻求非正规融资。

(二)创业融资与初始创业规模

初始的创业规模直接取决于创业者所能获得的内外部资源，外部资金的支持不仅能帮助创业者缓解流动性不足问题，更能推动经营项目以更大规模开展。但是相关研究多从正规金融或非正规金融单角度考察外部融资与创业规模之间的关系，且结论并不一致。因此，本文使用OLS和Oprobit模型同时考察正规融资和非正规融资获得对创业规模的影响，模型设定为式(8)，估计结果如表9所示。

start_sizei=α0+α1if_formi+α2inf_crediti+α3Xi+εi

(8)

(续表9)

(1)OLS系数(2)Oprobit系数area-0.0752(0.0598)-0.1078(0.0944)age1-0.0145∗∗∗(0.0024)-0.0225∗∗∗(0.0038)index0.0040∗∗∗(0.0014)0.0057∗∗∗(0.0022)clan_hall0.1654∗∗∗(0.0604)0.2669∗∗∗(0.0942)Pseudo R20.17340.0891样本量10971097

由表9结果可见，无论是正规融资获得(if_form)还是非正规融资获得(inf_credit)，均与初始创业规模(start_size)在1%置信水平上正向显著，表明更多资金的支持能促进更大规模的创业活动。但从估计系数来看，不同融资渠道对创业规模的影响程度存在明显差异，获得正规融资的创业者开展较大规模经营的概率明显高于非正规融资。因此，与非正规融资相比，正规金融对提高创业规模的作用更大。

结合表8的估计结果可以发现，处于非正规金融活动更活跃地区的创业者更容易获得非正规资金支持，较难获得正规资金，因而社区非正规金融活跃度对创业规模有抑制作用。控制变量的估计结果则与前文基本一致。

六、结论与启示

本文使用中国劳动力动态调查(CLDS)数据，分别验证了社区非正规金融活跃度与家庭创业决策及创业规模之间的关系，所得结论如下：第一，从家庭创业决策看，社区非正规金融的活跃促进了家庭创业活动的发生；第二，异质性分析结果显示，社区非正规金融活跃度对借贷网络匮乏、处于城镇社区、户主较年轻以及受教育水平较低家庭创业决策有更显著的促进作用；第三，从创业规模看，非正规金融的活跃并不能帮助创业者开展更大规模的创业活动，处于非正规金融较活跃地区的创业活动规模较小。进一步对创业家庭初始融资情况的检验结果表明，非正规金融对家庭跨越创业资金门槛具有极为重要的作用，而获得正规金融的支持对创业者提高经营规模具有更为重要的意义。

这一研究结论促使本文重新审视了非正规融资和正规融资对于家庭创业行为的影响。在非正规金融活跃的地区，内部社会网络的规模和强度更高，各利益主体通过频繁的金钱、信息和资源的交换，为该地区家庭实现创业提供了必要的条件。但是，由于非正规借贷一般额度较小，仅能支持家庭开展传统的、小规模创业活动。要进一步扩大创业规模，仍然需要正规金融的介入。

基于上述结论，本文提出以下政策建议：第一，健全当前创业融资金融支持体系，扩充非正规金融资金的有效供给者，进一步规范并鼓励小贷公司、农村资金互助会等民间借贷组织的发展，活跃民间金融，充分发挥非正规金融在风险识别、信息获取等方面的优势，降低创业资金门槛，繁荣后疫情时代的低成本创业经济，缓解就业压力，刺激经济复苏。第二，创业项目的持续经营与进一步发展亟需正规信贷的支持，应通过专项补贴、风险补偿等措施引导商业性金融机构回归服务中小微企业等实体经济的本源，为家庭创业活动提供创新金融产品和服务，在贷款额度、利率及还款期限等方面为创业者提供有利条件，同时简化贷款审批流程，降低贷款时滞，及时、有效地满足创业者的资金需求。第三，基于大数据、云平台等数字信息技术，健全完善征信体系，拓展非正规金融的渠道与网络，扩大金融服务的覆盖范围。第四，通过政府担保、财政贴息、税收减免等优惠措施加强对创业者的政策支持，积极开办创新创业比赛、创业经验分享会、创业模范评选等活动，通过营造良好的创业氛围激发大众创业的热情。