倪云松

（山西大學經(jīng)濟與管理學院，山西太原030006）

一、引言

就業(yè)對一國的經(jīng)濟增長和社會穩(wěn)定有至關(guān)重要的意義。宏觀經(jīng)濟學開創(chuàng)者Keynes（1936）就把充分就業(yè)作為宏觀經(jīng)濟的核心對象進行分析［1］。對于中國這樣一個人口眾多的國家，就業(yè)問題更是占據(jù)了舉足輕重的地位。

創(chuàng)業(yè)可以通過給創(chuàng)業(yè)者提供就業(yè)、創(chuàng)業(yè)者雇傭其他人員和使原來的受雇人員更靈活地從事創(chuàng)業(yè)活動等，為社會提供就業(yè)機會。創(chuàng)業(yè)也可以為女性、老人和其他有能力的創(chuàng)業(yè)者提供更符合需求的就業(yè)形式，促進社會的就業(yè)增長。

自中國政府在2014 年提出“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”以后，創(chuàng)業(yè)活動就被納入國家發(fā)展規(guī)劃之中，其地位也日益突出，在這一背景之下，對創(chuàng)業(yè)影響就業(yè)的研究就更有必要了。

本文的貢獻主要包括：（1）本研究利用CHFS的微觀數(shù)據(jù)，對家庭創(chuàng)業(yè)中財富和社會資本的就業(yè)效應進行了分析。（2）將戶主區(qū)分為農(nóng)業(yè)戶籍組和非農(nóng)業(yè)戶籍組，以及低年齡組（50 歲及其以下）和較長年齡組（51 歲及其以上），比較這兩組的家庭財富、社會資本以及風險對就業(yè)的影響。（3）將家庭所在區(qū)域劃分為低管制區(qū)域組和高管制區(qū)域組，并將家庭按戶主的性別劃分為男性戶主家庭和女性戶主家庭，并對這些家庭的特征對就業(yè)的影響進行了分析。

二、研究設(shè)計

雖然Burke et al.（2002）和Malchow-M?ller et al.（2011）已經(jīng)從家庭財富和企業(yè)年齡等角度探討了創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的影響［2-3］，但利用中國數(shù)據(jù)，特別是中國家庭微觀數(shù)據(jù)系統(tǒng)討論家庭創(chuàng)業(yè)作用的文獻相對缺乏，現(xiàn)有文獻較少從家庭財富、社會資本、地區(qū)影響和性別差異等角度分析家庭創(chuàng)業(yè)對就業(yè)創(chuàng)造的影響。

本研究試圖彌補這些不足。在本研究中，被解釋變量是就業(yè)量，即家庭在創(chuàng)業(yè)中雇傭的員工數(shù)量，這從《中國家庭金融調(diào)查》數(shù)據(jù)庫中可以直接得到，解釋變量主要包括家庭財富、家庭的社會資本和其他控制變量。估計的方程式為

在這里，Lnn 是創(chuàng)業(yè)雇傭員工數(shù)的對數(shù)，Lna 是家庭財富，Lnsc 是家庭的社會資本，X3是控制變量，包括戶主的學歷、年齡、性別、風險偏好等，還包括所在地區(qū)的一些特征，比如GDP 和市場化指數(shù)等，β0，β′1，β′2，β′3分別為常數(shù)項和系數(shù)，εi是隨機誤差項。本研究首先探討了家庭財富和家庭的社會資本對雇傭員工人數(shù)的影響，接著從戶籍、年齡、區(qū)域和性別的角度進行分析。

三、數(shù)據(jù)來源和變量解釋

（一）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來自三個數(shù)據(jù)庫。第一，《中國家庭金融調(diào)查》2017 年（CHFS2017）數(shù)據(jù)庫。西南財經(jīng)大學在2011 年創(chuàng)建了該數(shù)據(jù)庫，之后又進行了多輪調(diào)查，2017 年的樣本涵蓋了除新疆、西藏和港澳臺地區(qū)外的所有?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）40 011 戶，數(shù)據(jù)具有較強的代表性，數(shù)據(jù)庫涵蓋了家庭較為全面的信息，包括資產(chǎn)、負債、消費等家庭信息以及家庭成員的具體信息，因此該數(shù)據(jù)庫是研究中國家庭的經(jīng)濟行為重要的微觀數(shù)據(jù)庫。第二，各區(qū)域市場化指數(shù)的信息則來自王小魯?shù)龋?019）［4］。第三，世界銀行（2006）的數(shù)據(jù)庫［5］。對區(qū)域的劃分使用的指標是各區(qū)域管制程度的差別，因此利用了這個數(shù)據(jù)庫。世界銀行2005 年調(diào)查了中國各地城市中的企業(yè)與政府打交道的天數(shù)，本文以省份為單位對城市管制指數(shù)進行了平均，該指標雖稍顯滯后但仍然有一定的權(quán)威和延續(xù)性。

（二）變量涵義和統(tǒng)計特征

本研究包括的變量有核心變量、控制變量等。核心變量是家庭財富和社會關(guān)系等；控制變量包括戶主的個體特征和地區(qū)特征等變量，其中，個體特征變量包括年齡、文化程度、性別、風險態(tài)度等，其中風險態(tài)度越高越懼怕風險。因為家庭財富和社會關(guān)系已經(jīng)代表了家庭的重要特征，因此在控制變量中不再加入其他家庭特征因素。因為雇傭人數(shù)很多取值為零，而且為了避免異方差問題，將雇傭人數(shù)加上1 再取對數(shù)；為了避免異方差問題，也對地區(qū)人均GDP 和社會資本取了對數(shù)，其中社會資本參照了韓雷和谷陽（2019）的研究［6］，以每月伙食費來衡量。表1 中列出了主要變量的涵義統(tǒng)計特征。

表1 主要變量的涵義和統(tǒng)計特征

四、實證結(jié)果和分析

（一）對基本的估計結(jié)果的分析

表2 給出了基本的估計結(jié)果，在估計中對省份進行了控制。列（1）是未加入家庭財富（Lna）和家庭的社會資本（Lnsc）的估計結(jié)果。列（2）和（3）則分別加入了家庭財富和社會資本的因素。

從模型的解釋力（R-squared）來看，如果沒有加入家庭財富和社會資本的因素，解釋力等于0.109，在加入家庭財富和社會資本因素之后，解釋率分別上升到0.232 和0.146，后兩者模型的解釋力有了較大的增加，特別是加入家庭財富因素后，模型的解釋力有了大幅的增加。

除了家庭財富和家庭的社會資本對就業(yè)都有積極作用之外（其系數(shù)都分別為正且顯著，為0.258和0.346），學歷為大專及其以上（College）的系數(shù)為正且顯著，該群體比其他學歷戶主的群體平均而言會雇傭更多員工，戶主的風險（Risk）系數(shù)為負，說明創(chuàng)業(yè)家庭的戶主越不懼怕風險，則該家庭會雇傭更多的員工。

表2 基本的估計結(jié)果

（二）對不同群體的分析：戶籍和年齡

本部分繼續(xù)分析不同群體的家庭創(chuàng)業(yè)對其雇傭員工數(shù)產(chǎn)生的影響。本部分研究分別從兩個角度進行，第一個角度是將群體按是否為農(nóng)業(yè)戶籍進行劃分，第二個角度是按戶主的年齡進行劃分。在表3 中，列（1）和列（2）分別展示了戶籍為農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)戶籍的估計結(jié)果，列（3）和列（4）分別估計戶主年齡在50 歲及其以下，和年齡在51 歲或以上的群體的估計結(jié)果，在這些估計中對省份都進行了控制。首先，對比列（1）和列（2），可以看出在非農(nóng)戶口戶主的家庭的創(chuàng)業(yè)，其家庭財富和家庭的社會資本對其雇傭員工的人數(shù)有更大的影響。前者的家庭財富系數(shù)分別是0.284，社會資本的系數(shù)為0.189，但對于非農(nóng)戶籍，這兩個系數(shù)分別為0.203 和0.124。其次，就年齡而言，較年輕的創(chuàng)業(yè)戶主，這兩個數(shù)值分別是0.285 和0.190，而年長的創(chuàng)業(yè)戶主的系數(shù)分別是0.185 和0.072。因此，對年輕戶主家庭這兩個因素也有更大的影響。此外，戶主為非農(nóng)戶籍和更年輕組的家庭，雇傭員工數(shù)對風險的敏感程度更高，系數(shù)分別為-0.066 和-0.052。

綜上可以看出，對非農(nóng)業(yè)戶籍和低年齡組，家庭財富和社會資本的就業(yè)作用更大，但這兩組對風險也較敏感。

（三）對不同群體的分析：管制程度不同的區(qū)域和性別

本部分接著從區(qū)域和性別角度分析不同群體的家庭創(chuàng)業(yè)對雇傭的影響。在表4 中，列（1）和列（2）分別展示了管制程度較低區(qū)域和程度較高區(qū)域的估計結(jié)果，列（3）和列（4）分別估計了男性和女性的計量結(jié)果，在這些估計中對省份都進行了控制。首先，對比列（1）和列（2），可以看出在管制程度較低區(qū)域，其家庭財富和家庭的社會資本對其雇傭員工的人數(shù)有更大的影響。前者的家庭財富系數(shù)分別是0.250，社會資本的系數(shù)為0.161，但對于管制程度較高區(qū)域，這兩個系數(shù)分別為0.223 和0.119。在管制程度較低區(qū)域，大專及以上學歷創(chuàng)業(yè)對雇傭人數(shù)的刺激較小，為0.204；該地區(qū)戶主的風險規(guī)避程度也較小，為-0.043，即更不懼怕風險。其次，對比列（3）和列（4），對男性戶主和女性戶主家庭，家庭財富、社會資本和大專及以上學歷對雇傭人數(shù)的影響差距不大，數(shù)值見表2 不再詳述。男性和女性的差別主要在風險因素上。男性戶主創(chuàng)業(yè)時雇傭員工人數(shù)比女性對風險的敏感程度更低，男性和女性的系數(shù)分別為-0.042 和-0.098，因此可以說男性更不懼怕風險。

綜上可以看出，對于低管制區(qū)域的家庭，家庭財富和社會資本的就業(yè)作用更大，在雇傭員工數(shù)方面也較不懼怕風險，男性戶主家庭比女性戶主家庭更不懼怕風險。

表3 戶籍和年齡分組的估計結(jié)果

五、研究結(jié)論和政策涵義

（一）研究結(jié)論

本研究利用《中國家庭金融調(diào)查》2017 年（CFHS2017）的數(shù)據(jù)，對家庭創(chuàng)業(yè)從多個角度影響就業(yè)創(chuàng)造進行了分析，得出了如下的結(jié)論：

（1）家庭財富和家庭的社會資本對就業(yè)都有積極作用，大專及其以上學歷的就業(yè)效應是正的，且該群體比其他群體會雇傭更多員工。

（2）戶主為非農(nóng)業(yè)戶籍和低年齡組（50 歲及其以下），較之農(nóng)業(yè)戶籍組和較長年齡組（51 歲及其以上），家庭財富和社會資本的就業(yè)作用更大，但前兩組對風險也較敏感。

（3）對于低管制區(qū)域的家庭，家庭財富和社會資本的就業(yè)作用更大，在雇傭員工數(shù)方面也較不懼怕風險，男性戶主家庭比女性戶主家庭在雇傭人數(shù)上更不懼怕風險。

（二）政策涵義和研究展望

上述結(jié)論有著以下的政策涵義：

（1）對創(chuàng)業(yè)家庭提供更多的信貸，并積極組織行業(yè)協(xié)會及其他協(xié)會，針對大專以上學歷戶主的家庭的創(chuàng)業(yè)概率相對不高（本研究未涉及但可以根據(jù)眾多文獻得出），但雇傭員工相對較高的傾向，可以從多方面打消這類人群不愿創(chuàng)業(yè)的疑慮。

表4 區(qū)域和性別分組的估計結(jié)果

（2）對非農(nóng)業(yè)戶籍組和較低年齡組，可以在對他們提供貸款上和組織行業(yè)協(xié)會上有一定的傾斜，并對他們在創(chuàng)業(yè)活動中做一定的指導以降低他們的風險敏感度。

（3）對低管制區(qū)域家庭做多方的政策傾斜，對女性戶主的家庭創(chuàng)業(yè)提供相應的創(chuàng)業(yè)培訓和幫扶政策。同時，政府應該減少對地區(qū)創(chuàng)業(yè)活動的管制，讓市場對資源配置發(fā)揮基礎(chǔ)性作用。

因為篇幅所限，本文對家庭創(chuàng)業(yè)的其他眾多因素（比如子女數(shù)量和家庭的創(chuàng)業(yè)時間等）并沒有做出深入討論，未來可以進一步就這些問題展開研究。