贫富差距与居民创业选择——基于CHFS数据的实证研究

邹 文，刘志铭，刘红英

(1.韶关学院 商学院，广东 韶关 512005；2.华南师范大学 经济与管理学院，广州 510006)

一、引言

近年来，随着国家大力推行“大众创业、万众创新”的惠民利民政策，大众创业已经成为中国各阶层居民实现自我梦想和向上社会流动的重要途径。党的十九大报告强调“要激发和保护企业家精神，鼓励更多社会主体投身创新创业”，十九届四中全会提出“建立促进创业带动就业、多渠道灵活就业机制”，都体现了国家对于推动大众创业的重视。

人们的创业选择会受到个体自身特征、家庭特征和外在的经济社会环境等诸多因素的影响，其中家庭的财富禀赋以及作为经济环境的贫富差距都对创业选择有重要影响。随着全球贫富差距日益加剧，国外已有文献基于跨国视角讨论了贫富差距对地区创业活力和居民创业选择的影响(如Lecuna,2014; Xavier-Oliveira等,2015; Gutiérrez-Romero等,2017)[1～3]，也有基于美国(Frid等,2016)[4]、印度(Sarkar等,2018)[5]等国的国别研究。

在中国，贫富差距及其对社会流动性的影响一直是社会关注的热点，学界也有广泛讨论(周兴等，2010；李实等，2019)[6～7]，但是与创业相关的研究仅限于收入不平等或收入差距对人们创业选择影响的分析(范兆斌等，2013；孙早等，2019；尹志超等，2020)[8～10]。范兆斌等(2013)[8]借鉴Galor (2011)的理论框架，论证了不同经济发展水平下收入不平等对创业活动的差异化影响，并利用宏观层面的数据分析发现收入不平等对中国地区创业活力具有负面影响。尹志超等(2020)[10]则关注中国农村居民群体内部的差距，利用2012—2016年CFPS数据研究发现，农村收入差距越大，农户选择创业的概率就会越低，而流动性约束是其中重要的影响机制。孙早等(2019)[9]从收入不平等的分解视角出发分析发现，机会不平等显著降低了企业家精神，努力不平等则对企业家精神具有积极促进作用，收入不平等与企业家精神呈现倒U型关系。

从现有的国内外相关文献看，较多文献基于融资约束视角进行分析，而对其他影响渠道的分析略显不足。此外，在贫富差距的指标测度上，多数文献以收入的差距来测度贫富差距，而较少运用家庭财富的差距进行测度。显然作为存量的财富要比作为流量的收入对居民创业的影响更大。为此，本文将基于2013—2017年中国家庭金融调查数据，从家庭财富的差距视角系统分析贫富差距对居民创业的影响及其作用机制。

二、理论假说

改革开放以来，伴随着中国经济蓬勃发展，人们的生活水平总体上蒸蒸日上，但是家庭间收入和财富差距不断拉大的事实得到了诸多证据支持(李实等，2005；杨耀武等，2015；杨灿明等，2019)[11～13]。贫富差距反映了一个地区内不同家庭(个体)间的社会分化和资源获取能力的差异程度，对居民创业会产生重要影响。

首先，贫富差距会通过社会信任渠道，对居民创业产生负面影响。已有大量文献表明贫富差距会对人们的社会信任水平产生显著负面影响。Alesina等(2002)[14]利用美国综合社会调查(GSS)数据库中1970、1980和1990年的家庭数据分析发现，基尼系数每增加一个标准差将导致人们的信任水平下降2.5个百分点。Cozzolino (2011)[15]通过对美国中西部一所大学里的94名学生进行调查试验发现，获得资源过少或过多的人表现出更低的信任水平和合作意愿。这表明人们之间的交往程度和合作意愿是社会财富分布平等程度的函数。申广军等(2016)[16]基于CFPS数据和2005年人口抽样调查数据研究表明，收入不平等会通过社会分化机制显著地降低城乡居民的社会信任水平。机制分析表明贫富差距会导致社会分化，并且发现社会地位处于两端的群体的社会信任水平显著更低，这说明贫富差距会通过社会分化渠道对中国居民的社会信任构成负面影响。齐秀琳等(2017)[17]基于2013年CGSS数据分析发现，基于收入差距的身份异质性对社会信任具有显著负面影响。作为社会资本的重要组成部分，社会信任对个体创业选择和企业持续经营具有重要影响(周广肃等，2015)[18]，因此贫富差距会通过社会信任渠道对居民创业产生负面影响。

其次，贫富差距会通过社会网络渠道对居民创业产生负面影响。人们总是更倾向于与自己社会阶层和地位相近的人或组织团体频繁交往，表现出“相似性原则”的社会关系(Bottero,2007)[19]。当发现与他人差距扩大到一定程度时，人们便容易脱离彼此之间的联系。不断扩大的贫富差距会导致社会阶层分化，甚至社会撕裂。各阶层间的生活方式和价值观念差距不断扩大，进而导致各阶层间很少有共同点，这将会减缓各社会阶层、各群体之间的来往频率，造成人们的社会网络变窄，信息沟通减缓和商业机会获取能力减弱，来自亲朋好友的经济支持也会减少，进而抑制个体的创业选择。在传统的“乡土社会”里(费孝通，1985)[20]，建立在血缘关系之上的亲戚、宗族网络以及地缘关系之上的邻里熟人关系有利于构建更加亲密的关系网络，可以为居民创业提供强有力的物质和精神支持。随着中国工业化和城市化水平不断提高，人口持续流动，特别是农村人口大规模持续流向城市，人们面对的更多的是“陌生人社会”。国家统计局公布的数据显示，以常住人口城镇化率指标看，中国由改革开放初期的25.32%，上升到2019年的60.60%。在这种更加倾向于陌生人关系的社会结构中，持续扩大的贫富差距会导致更加严重的社会分化问题，更加不利于人们建立信任和拓展自身的社会网络，因而对创业者从外界获取的商业信息和资金支持具有负面影响。

最后，贫富差距会通过影响外部融资环境，对居民创业产生负面影响。一方面，贫富差距导致的社会阶层分化，容易引发社会不公和各种违法犯罪活动(胡联合等，2005)[21]，正规金融机构基于信贷资金安全考虑，在授信方面会更加严格和谨慎，这对于低财富阶层、低教育水平和流动人口等社会相对弱势阶层将造成不利影响。另一方面，较大的贫富差距意味着个体之间在资源获取能力上存在更大的差距，由于银行等传统金融机构往往需要抵押品或较高的信用水平，较大的贫富差距下，将有更多的低财富阶层难以达到正规金融机构的信贷要求，进而无法获得足够的创业资金。与此同时，较大的贫富差距也会削弱人们的社会信任和社会网络，进而对人们从非正规金融渠道获取资金构成障碍。由于社会信任和社会网络对人们从非正规渠道获取创业经营所需资金具有重要影响(马光荣等，2011；周广肃等，2015)[22][18]，因此，持续扩大的贫富差距恶化了人们从非正规金融渠道获得资金支持。虽然中国信贷市场日臻完善，但是企业“融资难、融资贵”问题仍然存在(吕劲松，2015)[23]，中低财富阶层仍然受制于融资约束困扰。由于创业进入存在资金门槛，并且能否获得持续的外部资金支持是创业活动持续经营的关键(Frid等,2016)[4]，因此，较大的贫富差距会恶化中国居民的外部融资环境，进而对居民的创业活动构成不利影响。

从社会群体的异质性而言，较大的贫富差距会加剧社会阶层分化，对本来处于相对弱势的低财富阶层、低学历人群以及农村居民等群体的不利影响会更加显著。

基于上述理论分析和中国实际情况，本文提出如下假说：

假说1：贫富差距对中国居民创业选择构成负面影响，特别是对中低财富阶层、农村人口和低学历等社会相对弱势群体造成的负面冲击更加显著。

假说2：贫富差距会通过抑制人们的社会信任、社会网络和外部融资环境等渠道，对中国居民创业选择产生负面影响。

为了验证上述假说，本文将基于中国微观家庭调查数据展开相关的实证检验。

三、研究设计

(一)数据说明

本文所使用的微观调查数据来源于由西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心发布的《中国家庭金融调查数据库》(CHFS)。截止目前，已完成了2011、2013、2015、2017年四期的全国调查，为尽可能地保留样本量和反映当前贫富差距对中国的居民创业选择的影响，本文主要采用2017年的调查数据。需要说明的是，为尽量避免反向因果和稳健性检验需要，本文也用到了2013和2015年的调查数据。CHFS2017年调查样本涵盖中国29个省份，超过4万多户家庭，12.7万多人，数据具有广泛的代表性。本文所使用的省级层面的控制变量来自于王小鲁等编写的《中国分省市场化指数报告2018》和中国国家统计局相关年份的《中国统计年鉴》。

(二)变量说明及描述性统计

1.解释变量

为了避免内生性和反向因果问题，本文所使用的贫富差距变量主要基于调查年份滞后一期的样本，采用基尼系数和广义熵指数方法测度某一地区内家庭之间的贫富差距。需要说明的是，由于家庭净财富有可能为负，参考陈彦斌等(2009)[24]和Chen、Tsaur、Rhai(1982)[25]的修正方法，采用调整后的基尼系数。由于在样本中存在家庭净财富为负的情况，仅广义熵指数GE(2)能够进行测度，所以本部分实证分析中的广义熵指数主要采用GE(2)。为避免极端值影响，对家庭人均净财富数值进行上下1%缩尾处理。

2.被解释变量

在实证分析中，由于创业可以看做是个体的职业选择，因此一些文献立足于个体层面，把从事创业活动的个体定义为创业者(Xavier-Oliveira等,2015)[2]，即个体创业；另一方面，由于财富很难在家庭成员内部划分，因而创业也可以看作是家庭的行为，因此另有一些文献聚焦于家庭层面，认为只要家庭内有成员从事创业活动即为创业家庭(尹志超等，2015)[26]。为使后续实证分析结论更加稳健，本文实证部分综合采用上述两个层面的创业定义，并把上述两个层面的创业(个体创业和家庭创业)统称为居民创业。具体而言，借鉴张开迪等(2018)[27]的做法，把工作性质是“经营个体或私营企业、自主创业、开网店”的受访者定义为个体创业，同时由于处于初创期的创业者往往以自由职业的身份出现， 较多文献把自由职业看作是自我雇佣，因此，本文也把自由职业者纳入个体创业范围。参考尹志超等(2015)[26]的做法，根据问卷“您家是否从事工商业生产经营项目”来识别创业家庭，即家庭创业。

3.控制变量

为尽可能减少因遗漏变量导致的有偏估计问题，参考已有相关文献做法，分别在个人、家庭和省级三个层面设置控制变量。具体而言，在个人层面，本文分别控制了年龄、性别(男性为1，女性为0)、户籍(农村户籍为1，其他为0)、风险偏好(在投资决策问答中，若受访者选择略高风险略高回报的项目或更高风险的项目，本文把其定义为风险偏好者，设置为1，其他样本则设置为0)、受教育水平(参考尹志超等(2015)[26]的做法，根据受教育层次折成受教育年限)等。家庭层面，本文控制了家庭规模、是否持有房产和社会网络(参考胡金焱等(2014)[28]的做法，根据家庭对非家庭成员的节假日、红白喜事支出总额加1取对数进行测度(1)由于部分家庭支出为0，为了便于取对数，所以用支出总额加1。)。省级层面，本文控制了人均GDP(取对数)、地区市场化水平、财政支出占GDP比重、进出口总额占GDP比重、固定资产投资总额(取对数)。表1给出了相关变量的描述性统计。

表1 变量描述性统计

(三)实证方法

由于个体(或家庭)创业选择是二值虚拟变量，本文主要采用Probit模型来估计贫富差距对中国居民创业选择的影响。借鉴已有相关文献的做法(张开迪等，2018；周广肃等，2015)[27][18]，构建如下基准计量模型：

Probit(Entrepij=1)=Φ(α+βGinii+γXij+δZk+μij)

(1)

其中，Entrepij表示第i个城市中第j个家庭或个体是否创业的虚拟变量；Ginii表示第i个城市的基尼系数；Xij表示个体层面和家庭层面相关控制变量；Zk表示省级层面的相关控制变量，μij为不可观测的误差项。

四、实证结果与分析

实证检验的思路如下：首先，利用滞后一期的基尼系数对中国个体创业选择和家庭创业选择分别进行回归估计，得到本文基准回归结果；然后通过采用工具变量法估计、更换贫富差距度量指标、把市级贫富差距指标改为更低级别的县级贫富差距指标、重点考察新创业者、构造面板数据等一系列方法，考察基准回归结果的稳健性。

(一)基准回归结果

根据上述研究设计，表2为基准模型的估计结果。其中模型(1)和(3)为未控制相关变量的回归，模型(2)和(4)是控制了所有变量后的回归结果，表中所有回归系数均为边际效应。从实证结果看，不管是从个体创业的角度还是家庭创业的角度，相关估计结果均显示贫富差距对居民创业选择具有负面影响，并且在1%的水平上显著。另外，贫富差距的边际效应也具有显著的经济意义。从个体创业角度看，模型2显示，市级基尼系数每提高0.1个单位，个体创业概率下降0.92%。这大概是个体创业比例的11.4%；类似地，从家庭创业的角度看，模型4显示，市级基尼系数每提高0.1个单位，家庭创业概率下降达到了1.43%。该数值是家庭创业比例的10%。上述实证结果支持了理论假说1。即中国地区间的贫富差距对居民创业选择具有负面影响。为了进一步印证该结果的可靠性，本文随后将进行相关的稳健性检验。

表2 基准回归结果

表2(续)

(二)内生性处理：工具变量法

由于CHFS数据库出于保护受访者隐私未公开市级层面代码对应的城市，上述基准回归并没有控制市级层面因素，因而有可能导致遗漏变量问题。再者贫富差距水平也会受一个地区创业率高低的影响，尽管在回归中已采用滞后一期的基尼系数来避免可能存在的反向因果问题，但是仍然无法避免潜在的内生性问题。因此本文接下来尝试寻找工具变量的办法进行克服。借鉴尹志超等(2020)[10]的相关方法，本文采用样本中滞后一期市级层面儿童占该市人口比重和老年人口占该市人口比重作为滞后一期贫富差距的工具变量(2)本文所指儿童是指年龄小于16周岁，相应地，老年人为年龄在65岁以上。。队列模型(Cohort-Size)假说表明，理论上儿童和老人占人口比例往往与地区内收入差距呈现负相关关系。此外，滞后一期的市级层面的人口结构对单个家庭的当前创业相对而言是外生的。因此，采用上述两个变量作为工具变量具有一定的理论可信度。

运用IVProbit模型，采用两步法进行估计，表3报告了相关回归结果，其中，第(1)、(2)列是从个人层面考察，而第(3)、(4)列则是从家庭层面考察。从第(1)、(3)列的估计结果看，不管是个人层面还是家庭层面，贫富差距对居民创业都构成了显著的负面影响。从工具变量的有效性来看，第(2)、(4)列的估计结果工具变量均显著为正。另外，第(3)列家庭创业的Wald内生性检验(P值)表明在5%的水平下显著，因此基尼系数可以被看做是内生的。过度识别检验的P值则表明工具变量不存在过度识别问题，即认为工具变量都是外生的。个体创业的相关检验也基本一致。因此在考虑了内生性问题后，基本结论仍然一致。

表3 内生性处理：工具变量回归结果

表3(续)

(三)其他稳健性检验

为避免可能存在的度量误差和遗漏变量问题，进一步验证基准结论的可靠性，本文接下来分别采取替换贫富差距指标、降低地区级别、仅考虑新增创业和构造面板数据等方法展开进一步讨论。

1.替换贫富差距指标

首先，为避免基尼系数对高财富人群过度敏感可能存在的度量误差问题，本文采用滞后一期的市级广义熵指数GE(2)替代市级基尼系数，表4模型(1)和模型(4)分别是相应的个体创业和家庭创业的回归结果。结果表明，以广义熵指数度量的贫富差距对居民创业选择产生显著的负面影响，这表明基准结论稳健。其次，市级层面可能范围过大，贫富差距对人们的社会网络和融资影响可能并不能体现，因而可能存在度量误差，因此，本文尝试从县级层面的贫富差距做进一步分析。由于2017年之前的调查数据并未提供县级代码，因此本文接下来基于2017年县级层面数据重新计算县级基尼系数和广义熵指数GE(2)， 模型(2)和(5)基于县级基尼系数，模型(3)和(6)基于广义熵指数GE(2)。从估计结果看，县级贫富差距对个体创业和家庭创业均产生负面影响，进一步印证了结论的稳健性。

表4 GE(2)指标和县级基尼系数的稳健性检验

2.只用2017年新增创业数据

根据严格的创业定义，创业一般是指新进入从事工商经营的个体或家庭。为此，本文首先剔除了2015年和2017年两年均有工商经营的家庭和2015年有工商经营，而2017年退出经营的家庭。通过整理，得到一个仅包含两个调查年度均没有创业的家庭和仅在2017年有创业的家庭的调查样本。其中，创业家庭有3306个，占全样本的9.2%。

表5第(1)和(2)列分别为基于2015年基尼系数和2015年广义熵指数GE(2)的回归结果。模型估计结果均表明贫富差距对于家庭选择进入创业具有显著负面影响。这表明即使把创业定义为新进入创业，研究结论仍然稳健。

由于新创业样本在数据样本中数量较少，可能存在稀有事件偏差(Rare Event Bias)，为此，参考陈强(2014)[29]的做法，本文进一步采用补对数-对数模型进行回归，估计结果如表5中模型(3)和(4)所示。贫富差距系数仍然显著为负，这表明贫富差距对于居民创业选择确实具有显著负面影响。

表5 采用新创业家庭指标的稳健性检验

3.构造市级面板数据

横截面数据分析依赖于跨城市间个体或家庭创业的差异，而没有考虑跨时间上的差异，这容易导致遗漏变量问题，为了尽量克服该缺陷，本文利用西南财经大学《中国家庭金融调查数据库》中的2015年和2017年数据，构造平衡面板。贫富差距指标(基尼系数和广义熵指数)仍然采用滞后一期的数据进行测度。在回归估计方法上，本文采用了面板Logit模型和IVProbit模型，以极大似然法进行估计。表6为相关回归结果。可以发现贫富差距指标的回归系数仍然为负。这表明即使考虑时间维度，贫富差距对个体创业或家庭创业的影响仍然为负，进一步印证了基准结论的稳健性。

表6 采用两年面板数据的稳健性检验

表6(续)

(四)机制检验

1.社会信任渠道

为了检验社会信任渠道的存在性，并考虑数据的可得性，本文根据CHFS调查问卷中的“您对不认识的人信任度如何”设置社会信任变量，数值范围为1～5，数值越大，信任度越高。运用最小二乘估计法(OLS)对贫富差距与社会信任之间的因果关系进行检验，具体得到表7中的回归结果。表7第(1)至(4)列分别为不同指标度量的贫富差距对人们社会信任的估计影响。可以看出以各类指标度量的贫富差距的回归系数均显著为负，这表明贫富差距均对人们的社会信任确实产生了负面影响，进而支持了理论假说2的相关推断。

表7 贫富差距对社会信任的影响

2.社会网络渠道

为了检验社会网络渠道的存在性，参考社会网络相关文献(胡金焱等，2014)[28]的方法，根据家庭对非家庭成员的节假日、红白喜事支出总额加1取对数进行测度，由于样本家庭中约有28.9%的家庭支出为0，如果使用最小二乘估计方法可能导致结果有偏(3)经实证分析发现，即使在使用最小二乘估计的情况下，贫富差距对家庭社会网络强度的影响仍然为负。，为此，本文首先基于Tobit模型进行实证检验，表8第(1)列是市级基尼系数对家庭社会网络强度的估计结果，(2)至(4)列分别为市级广义熵指数、县级基尼系数和县级广义熵指数对家庭社会网络强度的估计结果。上述实证结果均表明贫富差距对中国家庭社会网络强度产生显著的负面影响。由于Tobit模型对分布的依赖性很强，如果扰动项不服从正态分布或存在异方差，则QMLE估计就不一致(陈强，2014)[29]。为弥补该缺陷，本文采用了“归并最小绝对离差法”(Censored Least Absolute Deviations,简称CLAD)方法进行估计，表8第(5)列为模型估计的结果。从回归系数看，贫富差距对中国家庭社会网络强度仍然显著为负，这表明贫富差距确实对人们的社会网络产生了负面影响。上述实证结果有力地支持了假说2的部分结论。

表8 贫富差距对家庭社会网络强度的影响

3.外部融资环境渠道

外部融资环境包括正规金融渠道和非正规金融渠道，在正规金融渠道的实证检验方面，本文根据CHFS2017调查问卷中的“截止目前，您家是否曾向银行或信用社申请贷款，但被拒绝？”构建正规金融可得性虚拟变量，拒绝为1，反之为0。基于Probit模型，得到表9中的估计结果。第(1)至(4)列显示的结果均表明贫富差距较大地区显著增加了人们申请贷款被拒绝的概率，这意味着处于贫富差距较大地区的家庭受到更加严重的融资约束。贫富差距导致人们获得正规金融支持的可能性和力度下降，由于无法获得相应的资金支持，贫富差距对中国居民创业产生了负面影响。该传导机制的存在证明了理论假说2的部分结论。

表9 贫富差距对家庭正规融资渠道的影响

由于非正规金融是外部融资环境的另一个重要方面，本文进一步分析了贫富差距对人们的非正规金融渠道融资的影响。由于民间借贷中绝大部分来自于亲朋好友的借款(胡金焱等，2014)[28]，且一个居民的借出款必然会等于另一个居民的借入款，考虑数据的可得性，本文根据CHFS2017调查问卷中的“目前，您家借出款至今还有多少钱没有收回？”的回答情况，以居民“借出款”来反映人们对民间融资的资金支持力度和人们获得民间融资的可能性。由于借出款数据在样本间差异较大且部分存在0值，为解决该问题，本文对该变量通过加1并取对数进行了处理。

运用最小二乘估计法，本文估计了地区贫富差距对居民资金借出量的影响，结果如表10所示，其中第(1)至(4)列分别为不同指标度量的贫富差距对居民资金借出量的影响。从回归结果看，虽然第(1)列贫富差距的系数不显著，但是第(2)至(4)列贫富差距的系数总体较为显著，因此，从总体而言，贫富差距对人们的资金量具有负面影响。这表明较大的贫富差距下，人们对民间融资的资金支持力度更弱；而从资金需求的角度讲，较大的贫富差距也意味着潜在的创业者从非正规金融渠道获得外部资金支持的难度更大。

表10 贫富差距对家庭非正规融资渠道的影响

上述分析表明，较大的贫富差距确实对人们的外部融资环境构成了负面影响，而外部有力的资金支持对居民创业选择和持续经营尤为重要，因此，贫富差距会通过影响人们的外部融资环境，进而对中国居民创业选择产生负面影响。

(五)异质性探讨

1.贫富差距对不同创业类型的影响

根据人们选择创业的动机进行划分，学者通常把居民创业区分为机会型创业和生存型创业。通常把出于追逐商机目的的创业认定为机会型创业，而把因缺乏就业选择、迫于生计而被动创业的情形归类为生存型创业。由于机会型创业对外部资源、信息和团队等要求更高，因此，较高的社会信任水平、广泛的社会网络和良好的外部融资环境更加有利于机会型创业活动(Kwon等,2010; 李祎雯等，2016)[30～31]。本文理论分析和影响机制分析表明，一个地区的贫富差距容易导致社会分化，进而会降低社会信任水平、不利于人们的社会网络拓展和深化，同时也会恶化人们外在的融资环境。因此可以推断，与生存型创业相比，一个地区的贫富差距将会更加显著地抑制人们的机会型创业。

为了对上述理论推理进行实证检验，根据CHFS2017中受访者对从事创业的动机的回答，本文把选择“从事工商业能挣的更多”“理想爱好、想自己当老板”和“更灵活，更自由”的家庭定义为机会型创业，而把选择其他选项的家庭定义为生存型创业。

采用Probit模型，表11分别估计了不同贫富差距指标对中国居民机会型创业和生存型创业选择的影响。实证结果表明，虽然贫富差距对中国居民的机会型创业和生存型创业均产生负面影响，但是从回归的边际效应看，贫富差距对机会型创业影响更大。

表11 贫富差距对不同创业类型的影响

2.贫富差距对不同财富禀赋家庭创业选择的影响

关于家庭财富禀赋的度量，本文以样本家庭的家庭人均净资产进行度量，并在模型估计中对该变量进行了取对数处理以避免异方差问题。由于居民创业选择是虚拟变量，所以本文仍采用Probit模型进行估计并运用交互效应分析方法考察了贫富差距和财富禀赋对家庭创业选择的共同作用情况。表12为具体的回归结果。

表12第(1)至(4)列分别报告了以不同指标度量的贫富差距与家庭人均净资产的交互效应估计结果。通过观察贫富差距与家庭人均净资产的交互项系数，我们可以发现，不管是以基尼系数度量的贫富差距指标，还是广义熵指数度量的贫富差距指标，也不管是在市级层面，还是在县级层面，贫富差距指标与家庭人均净资产的交互项均显著为正。据此，我们可以认为家庭的财富禀赋能够降低贫富差距对中国家庭创业选择的负面影响。从另外一个角度讲，由于低财富阶层拥有较低的财富禀赋，在贫富差距较大的地区，低财富阶层将面临更加严重的融资约束，这将造成该群体具有更低的创业意愿。上述实证结果支持了理论假说1的部分观点。

表12 不同财富禀赋下贫富差距对家庭创业的影响

表12(续)

3.贫富差距对中国不同教育水平户主创业选择的影响

受教育程度是个体拥有的一项重要资源禀赋。拥有较少教育资源禀赋的个体学习能力往往更弱，相对弱势的地位导致其更不容易从外部获取资金支持，同时，较少的教育禀赋也会限制该个体拓展自身的社交网络空间。相对而言，拥有较高教育水平的个体获取外部资源的能力会更强一些。由于贫富差距会加剧社会分化，进而会降低社会信任、不利于拓展社会网络和恶化外部融资环境等对个体经济生活产生负面影响。对教育水平相对较低的群体而言，贫富差距会进一步恶化这类人群的处境，因而对其的影响就会更大。即贫富差距更有可能对低教育水平的居民创业选择产生负面影响。

为了检验上述理论推断的合理性，本文把CHFS2017家庭样本根据户主学历状况划分为“低教育水平家庭”、“中等教育水平家庭”和“高教育水平家庭”，分别对应的户主学历为“初中及以下”“高中和中职”和“大专及以上”。运用Probit模型进行估计，得到如表13所示的回归结果。从贫富差距指标的估计系数看，贫富差距对中国低教育水平家庭创业选择均构成显著负面影响，而对中高学历人群影响不显著。该实证结果支持了本文理论假说1的相关结论。

表13 贫富差距对低教育水平家庭创业的影响

五、结论与政策启示

本文着重考察了贫富差距对中国居民创业选择的影响，并基于理论分析和国情提出了相关假说。基于相关年份的中国家庭金融调查数据，研究结果表明：(1)地区的贫富差距对中国居民创业选择产生了显著负面影响。从个体创业角度看，市级基尼系数每提高0.1个百分点，个体创业概率下降0.92%。这大概是个体创业比例的11.4%；类似地，从家庭创业的角度看，市级基尼系数每提高0.1个百分点，家庭创业概率下降达到了1.43%。该数值是家庭创业比例的10%。为了检验基准结论的稳健性，本文运用工具变量法、替换相关贫富差距指标和创业度量指标、构建面板数据模型等进行稳健性检验，实证结果均表明贫富差距对居民创业确实产生了显著负面影响。(2)从影响机制看，实证检验了贫富差距会通过社会信任渠道、社会网络渠道和外部融资环境渠道等对中国家庭创业产生负面影响。(3)异质性分析表明，相对于生存型创业而言，贫富差距对机会型创业影响更大；财富水平越低的家庭越容易遭受贫富差距带来的负面影响；农村家庭要比城市家庭更易受到地区贫富差距的负面影响；相对于高教育水平户主而言，贫富差距会对较低教育水平户主产生更加显著的负面影响。

本文的研究具有较强的政策含义。首先，要改善外在的贫富差距状况，特别是改善中国中低财富阶层、农村人口和低学历等社会相对弱势群体的创业禀赋，增强该群体进行创业活动的经济实力。具体而言，一是可以通过健全再分配调节机制，强化税制改革和对弱势群体的补贴力度，缩小社会贫富差距。二是可以通过扶持和培育社会公益组织和互助团体，进一步发挥社会公益事业对缩小贫富差距和维护社会稳定和谐的积极作用。三是要不断优化中国教育、就业、医疗、养老、住房保障等领域的公共服务体系，解除社会相对弱势群体创业的后顾之忧。四是要完善相关创业技能培训体系，通过提供职业培训和相关教育资源，为社会相对弱势群体特别是低教育水平人群提供人力资本提升与积累的途径，提升社会相对弱势群体的创业技能。其次，要重视因外在的贫富差距导致的社会分化问题。本文的研究表明外在的贫富差距会加剧社会分化，进而降低社会信任水平，抑制社会网络和恶化外部融资环境，这对中国居民的创业选择会产生负面影响。由于机会型创业更加依赖良好的社会信任水平、广泛的社交网络和充裕的外部资金支持，因而社会分化对机会型创业的影响更加明显。为降低中国的社会分化水平，促进大众创业，关键要促进中国社会融合发展，特别是要促进城乡融合发展和流动人口市民化。要着力减少流动人口融入当地的制度障碍，进一步实现公共服务均等化，缓解社会分化对居民创业产生的负面影响。