劉世愛 張奇林

(武漢大學(xué)社會(huì)保障研究中心，湖北武漢，430072)

一、研究背景

在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)和面向高質(zhì)量發(fā)展的過程中，創(chuàng)業(yè)已然成為中國(guó)政府實(shí)施的一項(xiàng)重要發(fā)展戰(zhàn)略。創(chuàng)業(yè)可以促進(jìn)社會(huì)與國(guó)家創(chuàng)新，刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，是解決發(fā)展中國(guó)家就業(yè)問題的重要抓手[1-2]，這一經(jīng)驗(yàn)對(duì)當(dāng)前的中國(guó)尤為重要。2014年李克強(qiáng)總理提出，要在960萬平方公里土地上掀起“大眾創(chuàng)業(yè)”“草根創(chuàng)業(yè)”的新浪潮，形成“大眾創(chuàng)新”“人人創(chuàng)新”的新勢(shì)態(tài)。此后，國(guó)家陸續(xù)出臺(tái)《關(guān)于發(fā)展眾創(chuàng)空間推進(jìn)大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的指導(dǎo)意見》《國(guó)務(wù)院關(guān)于大力推進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新若干政策措施的意見》《關(guān)于推動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展打造“雙創(chuàng)”升級(jí)版的意見》等政策，彰顯了中央政府對(duì)“大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)”的期許與鼓勵(lì)。

中小(微)企業(yè)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)的基本細(xì)胞，也一直是穩(wěn)定中國(guó)經(jīng)濟(jì)基本盤的重要力量，它們?yōu)橹袊?guó)就業(yè)提供了大量崗位，同時(shí)激發(fā)了大量社會(huì)閑散資金的活力。家庭創(chuàng)業(yè)被定義為一種發(fā)生在非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的自我雇傭或者建立新企業(yè)的行為，具有資金需求量小、經(jīng)營(yíng)方式靈活等特點(diǎn)，在我國(guó)創(chuàng)業(yè)市場(chǎng)中一直保持著重要地位[3]。由此可見，研究家庭創(chuàng)業(yè)可以為優(yōu)化家庭創(chuàng)業(yè)環(huán)境提供理論指導(dǎo)，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

調(diào)查數(shù)據(jù)顯示:2018年中國(guó)注冊(cè)創(chuàng)業(yè)公司新增7620家，倒閉458家，失敗比例為6.01%；2019年中國(guó)注冊(cè)創(chuàng)業(yè)公司新增1427家，倒閉327家，失敗比例升至22.91%。從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》近幾年的數(shù)據(jù)也可以看出，盡管中國(guó)正在積極培育創(chuàng)業(yè)力量，但中國(guó)的創(chuàng)業(yè)率增速卻呈現(xiàn)出下降的態(tài)勢(shì)(見圖1)。尤其是在2020年，中國(guó)遭受大范圍突發(fā)性新型冠狀病毒性肺炎疫情的打擊，創(chuàng)業(yè)情況更加不容樂觀。因此，捕捉影響創(chuàng)業(yè)的因素，有助于把握創(chuàng)業(yè)成敗的關(guān)鍵條件，從而為居民實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)與成功創(chuàng)業(yè)奠定基礎(chǔ)。

創(chuàng)業(yè)是一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)性行為。養(yǎng)老保險(xiǎn)作為重要的社會(huì)福利制度，不僅影響居民的風(fēng)險(xiǎn)偏好，而且影響居民當(dāng)期及未來的家庭決策。一方面，參加養(yǎng)老保險(xiǎn)是自愿行為，表明參保居民具有一定的收入水平和養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)能力，更可能從事高風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)業(yè)投資，并能一定程度承受由創(chuàng)業(yè)帶來的風(fēng)險(xiǎn)，因而參?？赡軐?duì)創(chuàng)業(yè)決策及行為產(chǎn)生“促進(jìn)效應(yīng)”[4]。另一方面，參加養(yǎng)老保險(xiǎn)的居民工作與收入相對(duì)穩(wěn)定，可能不愿意從事風(fēng)險(xiǎn)性投資，即參?？赡軐?duì)其未來創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生“抑制效應(yīng)”[5]。近年來，養(yǎng)老保險(xiǎn)體系不斷完善，養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)究竟起到促進(jìn)作用還是抑制作用，學(xué)術(shù)界并沒有達(dá)成共識(shí)。因此，需要用更加科學(xué)的方法和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為中央政府實(shí)施的“支持和鼓勵(lì)更多社會(huì)主體投身創(chuàng)業(yè)”發(fā)展戰(zhàn)略提供有效的對(duì)策建議。

圖1 2014—2018年中國(guó)創(chuàng)業(yè)規(guī)模與創(chuàng)業(yè)率

二、文獻(xiàn)綜述

創(chuàng)業(yè)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎，諸多學(xué)者對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響因素展開研究。從微觀層面上看，創(chuàng)業(yè)的影響因素主要包括居民的性別、年齡、工作經(jīng)歷、風(fēng)險(xiǎn)偏好、人力資本與社會(huì)資本等[6-11]；從宏觀層面上看，創(chuàng)業(yè)的影響因素主要包括收入差距、地區(qū)房?jī)r(jià)、失業(yè)狀況、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、正規(guī)金融和非正規(guī)金融發(fā)展水平、創(chuàng)業(yè)環(huán)境與創(chuàng)業(yè)政策等[12-16]。上述文獻(xiàn)為本研究尋求控制變量提供了借鑒，但缺點(diǎn)是均未考察養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響。因此，本文重點(diǎn)梳理了有關(guān)社會(huì)保險(xiǎn)或養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)影響的文獻(xiàn)。

早在20世紀(jì)90年代，國(guó)外學(xué)界已經(jīng)開始關(guān)注社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響，但是研究結(jié)論并不一致。一方面，部分學(xué)者認(rèn)為社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生負(fù)向影響。比如，Zissimopoulos等基于美國(guó)中老年人創(chuàng)業(yè)的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，無論是養(yǎng)老保險(xiǎn)還是醫(yī)療保險(xiǎn)，均對(duì)中老年人創(chuàng)業(yè)起到負(fù)向作用[17]。得出類似發(fā)現(xiàn)的還有Fairlie等，他們基于美國(guó)企業(yè)和工人調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療保險(xiǎn)會(huì)降低企業(yè)的創(chuàng)造和員工的創(chuàng)業(yè)概率[18]。此外，Knut等以挪威居民為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)失業(yè)保險(xiǎn)的缺失會(huì)使居民創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)急劇上升[19]，反之，失業(yè)保險(xiǎn)的健全有助于降低居民創(chuàng)業(yè)失敗的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，部分學(xué)者卻認(rèn)為社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生積極影響。Wellington基于1993年美國(guó)人口普查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)購(gòu)買健康醫(yī)療保險(xiǎn)能夠提高居民家庭創(chuàng)業(yè)的可能性，并指出，健康醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋率的提高使美國(guó)居民自我雇傭或者自我創(chuàng)業(yè)的比重增加2～5個(gè)百分點(diǎn)[20]。Raj等的研究也指出，缺少健康醫(yī)療保險(xiǎn)會(huì)抑制企業(yè)家創(chuàng)業(yè)的積極性[21]。與此同時(shí)，如果居民參加單位職業(yè)健康醫(yī)療保險(xiǎn)，那么居民更可能投資風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品，且創(chuàng)業(yè)的概率更高[22]。但是，健康醫(yī)療保險(xiǎn)的減免政策不具備創(chuàng)業(yè)的激勵(lì)效應(yīng)，居民創(chuàng)業(yè)仍面臨重大風(fēng)險(xiǎn)[23]。此外，也有研究認(rèn)為，社會(huì)保險(xiǎn)的保障水平對(duì)居民創(chuàng)業(yè)沒有顯著影響[24]。

目前，國(guó)內(nèi)有關(guān)社會(huì)保險(xiǎn)尤其是養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)影響的研究相對(duì)匱乏，僅有數(shù)篇文獻(xiàn)對(duì)社會(huì)保險(xiǎn)滿意度與創(chuàng)業(yè)的關(guān)系有所著墨。項(xiàng)凱標(biāo)和蔣小仙基于社會(huì)滿意度的視角，對(duì)我國(guó)1154名微觀個(gè)體的樣本數(shù)據(jù)展開分析，研究發(fā)現(xiàn)，社會(huì)保障滿意度越高的居民，其創(chuàng)業(yè)意愿更低[25]。但是，孫浩和楊治輝基于2016年中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)社會(huì)保障滿意度越高的居民，其創(chuàng)業(yè)意愿也越高[26]。更為具體地，有學(xué)者考證了不同社會(huì)保險(xiǎn)類型對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響，結(jié)論莫衷一是。郭云南和王春飛認(rèn)為，新型農(nóng)村合作醫(yī)療能夠提高居民的自主創(chuàng)新能力，但是在宗族勢(shì)力發(fā)達(dá)的地區(qū)，新型農(nóng)村合作醫(yī)療的積極作用相對(duì)較小[27]。此外，陳怡安和陳剛采用中國(guó)綜合調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)：社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)個(gè)體創(chuàng)業(yè)具有顯著的正向影響(使創(chuàng)業(yè)的可能性提高2.1%～2.5%)；但失業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于生存型創(chuàng)業(yè)的影響存在抑制效應(yīng),對(duì)于自我實(shí)現(xiàn)型創(chuàng)業(yè)的影響存在促進(jìn)效應(yīng)；而養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)于這兩種類型創(chuàng)業(yè)均有促進(jìn)作用[28]。得出類似發(fā)現(xiàn)的還有周廣肅和李力行，他們基于2010—2012年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)參加新農(nóng)保能使農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)的概率提高1.9個(gè)百分點(diǎn)[29]。然而，另有學(xué)者卻指出，企業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)比例增加會(huì)使創(chuàng)業(yè)概率顯著降低[30]。

綜上所述，已有研究社會(huì)保險(xiǎn)與創(chuàng)業(yè)關(guān)系的文獻(xiàn)為本研究奠定了良好的理論基礎(chǔ)。相比于以往文獻(xiàn)，本文可能的貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn)：第一，本文采用最新的2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，分析養(yǎng)老保險(xiǎn)與家庭創(chuàng)業(yè)的動(dòng)態(tài)關(guān)系；第二，在研究方法上，本文采用傾向值得分匹配法處理樣本選擇偏差，并采用工具變量法處理內(nèi)生性，進(jìn)而得出養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的凈效應(yīng)；第三，在研究?jī)?nèi)容上，本文不僅分析了養(yǎng)老保險(xiǎn)參與廣度對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響機(jī)制，而且分析了養(yǎng)老保險(xiǎn)參與深度對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響機(jī)制，并進(jìn)行了異質(zhì)性檢驗(yàn)，從而全面評(píng)估了養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響。

三、數(shù)據(jù)來源與變量選取

(一)數(shù)據(jù)來源

本文采用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，CFPS)2018年的數(shù)據(jù)。CFPS采用多階段、內(nèi)隱分層、與人口規(guī)模成比例的抽樣方法，從全國(guó)25個(gè)省(市、自治區(qū))的162個(gè)區(qū)(縣)的649個(gè)村(居)抽取并發(fā)放家庭戶樣本19986戶，這些家庭及家庭中所有經(jīng)濟(jì)上聯(lián)系在一起的家庭成員均為CFPS 的目標(biāo)訪問對(duì)象。2010年基線調(diào)查共完成了14960戶家庭的訪問，界定出57155位基線基因成員，包括33600位16歲及以上的成人和8990名15歲及以下的少兒，這些基因成員及其直系后代將作為 CFPS 長(zhǎng)期追蹤的對(duì)象。本文選取調(diào)查中60歲以下的群體作為分析對(duì)象(1)60歲以下的戶主沒有退出勞動(dòng)力市場(chǎng)，還沒有達(dá)到領(lǐng)取養(yǎng)老金的年齡，因而選取這部分樣本可以更好地評(píng)估養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)影響。。在對(duì)缺失值、錯(cuò)誤值與奇異值進(jìn)行處理后，最終得到含有6894個(gè)觀測(cè)值的基準(zhǔn)樣本。

(二)變量選取

1.因變量

本文的因變量是家庭創(chuàng)業(yè)。由于家庭成員的職業(yè)選擇和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)都來自家庭成員的聯(lián)合決策，且家庭創(chuàng)業(yè)的財(cái)務(wù)投資難以被細(xì)分，因此本文從家庭層面對(duì)創(chuàng)業(yè)進(jìn)行測(cè)度。設(shè)定家庭創(chuàng)業(yè)為二分虛擬變量，對(duì)應(yīng)的問題是“家庭是否參與經(jīng)營(yíng)或完全經(jīng)營(yíng)非農(nóng)產(chǎn)業(yè)”。如果回答“是”，則定義為家庭創(chuàng)業(yè)，賦值為“1”；反之，則定義為家庭不創(chuàng)業(yè)，賦值為“0”。

2.自變量

本文的自變量是養(yǎng)老保險(xiǎn)，參照周廣肅和李力行的研究[29]，本文選取兩個(gè)層面測(cè)度養(yǎng)老保險(xiǎn)狀況：一是二分類變量養(yǎng)老保險(xiǎn)參與的廣度，以“是否參加養(yǎng)老保險(xiǎn)”來衡量，如果參加了養(yǎng)老保險(xiǎn)，那么賦值為“1”，如果沒有參加養(yǎng)老保險(xiǎn)，賦值為“0”；二是連續(xù)變量養(yǎng)老保險(xiǎn)參與的深度，采用“家庭參與養(yǎng)老保險(xiǎn)的人數(shù)與家庭總?cè)丝谥取边M(jìn)行衡量。相比于單一的指標(biāo)，采用多個(gè)指標(biāo)可以驗(yàn)證養(yǎng)老保險(xiǎn)作用的穩(wěn)健性。

3.控制變量

遵循文獻(xiàn)的傳統(tǒng)，本文選取家庭戶主人口學(xué)特征與家庭層面特征作為控制變量。其中，戶主人口學(xué)特征主要包括性別(0=女，1=男)、年齡(連續(xù)變量)、婚姻類型(0=無配偶，1=有配偶)、受教育年限(連續(xù)變量)、健康水平(0=不健康，1=健康)、政治面貌(0=群眾，1=黨員)、城鄉(xiāng)(0=農(nóng)村，1=城鎮(zhèn))。家庭層面特征主要包括家庭人口規(guī)模(連續(xù)變量)、家庭收入(連續(xù)變量)、家庭消費(fèi)(連續(xù)變量)、家庭經(jīng)濟(jì)地位(連續(xù)變量)、家庭人情支出(連續(xù)變量)。需要說明的是，家庭收入水平、家庭消費(fèi)、家庭人情支出均取對(duì)數(shù)。具體變量的定義、取值與描述性特征如表1所示。

表1 變量的定義與特征

(三)模型建構(gòu)

為檢驗(yàn)養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響，本文設(shè)定如下計(jì)量模型：

yi=α0+α1EIi+αxXi+εi

(1)

式(1)中，yi表示居民i的家庭創(chuàng)業(yè)狀況；EIi表示居民i的養(yǎng)老保險(xiǎn)狀況；Xi表示一系列影響家庭創(chuàng)業(yè)的控制變量；α為待估參數(shù)；εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，衡量影響家庭創(chuàng)業(yè)的不可觀測(cè)因素。

四、實(shí)證分析

(一)基準(zhǔn)回歸：養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響

依據(jù)上文分析可知，養(yǎng)老保險(xiǎn)與家庭創(chuàng)業(yè)息息相關(guān)。但由于具體社會(huì)情境的差異性，難以確定養(yǎng)老保險(xiǎn)與家庭創(chuàng)業(yè)是正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)。因此，首先分析養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響。表2報(bào)告了養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響。

模型(1)～模型(3)報(bào)告了是否參加養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響。模型(1)中未添加任何控制變量，養(yǎng)老保險(xiǎn)在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，且回歸系數(shù)符號(hào)為正，表明參加養(yǎng)老保險(xiǎn)顯著提高了家庭創(chuàng)業(yè)的概率?？紤]到其他變量可能影響回歸結(jié)果，模型(2)與模型(3)依次添加其他控制變量和地區(qū)虛擬變量，養(yǎng)老保險(xiǎn)均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正，表明無論控制變量如何選擇，養(yǎng)老保險(xiǎn)均顯著提高家庭創(chuàng)業(yè)的概率。以模型(3)的結(jié)果為例，相比未參加養(yǎng)老保險(xiǎn)的居民，參加養(yǎng)老保險(xiǎn)的居民的家庭創(chuàng)業(yè)概率增加約9.3%。

模型(4)～模型(6)報(bào)告了養(yǎng)老保險(xiǎn)參加比重對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是否添加控制變量，養(yǎng)老保險(xiǎn)參加比重均在1%的顯著性水平下正向影響家庭創(chuàng)業(yè)，即養(yǎng)老保險(xiǎn)參與比重與家庭創(chuàng)業(yè)顯著正相關(guān)。以模型(6)的結(jié)果為例，養(yǎng)老保險(xiǎn)參與比重每提高一個(gè)百分比，家庭創(chuàng)業(yè)的概率提高約8.7%。

總之，表2的基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，養(yǎng)老保險(xiǎn)顯著提高了家庭創(chuàng)業(yè)的概率。

表2 養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響(Probit模型)

(二)異質(zhì)性分析：年齡、性別與城鄉(xiāng)差異

不同年齡、性別與戶籍的居民，家庭創(chuàng)業(yè)偏好各不相同。為了考察養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)不同年齡、性別與戶籍居民家庭創(chuàng)業(yè)的影響，本文將全樣本分為青壯年與中年、男性與女性、城鎮(zhèn)與農(nóng)村6個(gè)子樣本，分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。需要說明的是，本文選擇的是16～60歲的樣本，其中，青壯年群體富有朝氣與活力，養(yǎng)老保險(xiǎn)參與度更高，更容易接觸風(fēng)險(xiǎn)事物，風(fēng)險(xiǎn)偏好更高。但是隨著年齡的增長(zhǎng)，人們從事風(fēng)險(xiǎn)性偏高的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的意愿下降。因此，本文將年齡組分為青壯年組與中年組。表3匯報(bào)了養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)不同年齡、性別與戶籍的子樣本的回歸結(jié)果。

表3 養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的異質(zhì)性影響

Panel A的結(jié)果顯示，在青壯年群體、男性群體與城鎮(zhèn)群體中，參加養(yǎng)老保險(xiǎn)均在10%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，且回歸系數(shù)符號(hào)為正。這表明，參加養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)青壯年群體、男性群體與城鎮(zhèn)群體的家庭創(chuàng)業(yè)具有顯著促進(jìn)作用。通過計(jì)算可知，與沒有參加養(yǎng)老保險(xiǎn)的青壯年群體、男性群體與城鎮(zhèn)群體相比，參加養(yǎng)老保險(xiǎn)的青壯年群體、男性群體與城鎮(zhèn)群體的家庭創(chuàng)業(yè)概率分別提高了8.31%、10.9%與10.3%。是否參加養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)中年群體、女性群體與農(nóng)村群體的家庭創(chuàng)業(yè)沒有顯著影響。

Panel B的結(jié)果顯示，養(yǎng)老保險(xiǎn)參與比重在青壯年群體、男性群體與城鎮(zhèn)群體中的回歸系數(shù)符號(hào)為正，且均在10%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著。這表明，養(yǎng)老保險(xiǎn)參與比重更高的青壯年群體、男性群體與城鎮(zhèn)群體，家庭創(chuàng)業(yè)的可能性更大。具體而言，當(dāng)養(yǎng)老保險(xiǎn)參與比重每提高一個(gè)百分點(diǎn)，青壯年群體、男性群體與城鎮(zhèn)群體的家庭創(chuàng)業(yè)分別提高約7.78%、13.2%與7.98%。然而，養(yǎng)老保險(xiǎn)參與比重依然對(duì)中年群體、女性群體與農(nóng)村群體沒有顯著影響。

(三)影響機(jī)制檢驗(yàn)：風(fēng)險(xiǎn)偏好效應(yīng)與融資約束效應(yīng)

眾所周知，創(chuàng)業(yè)是一種風(fēng)險(xiǎn)行為，創(chuàng)業(yè)者面臨諸多不確定性因素。創(chuàng)業(yè)決策最關(guān)鍵的因素有兩個(gè)，分別是風(fēng)險(xiǎn)偏好效應(yīng)與資源約束效應(yīng)，前者代表了創(chuàng)業(yè)者的自我條件，后者代表了創(chuàng)業(yè)者的物質(zhì)條件。

1.風(fēng)險(xiǎn)偏好效應(yīng)

在理論層面，風(fēng)險(xiǎn)偏好者更有可能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)較高的創(chuàng)業(yè)行為。早在20世紀(jì)20年代，國(guó)外學(xué)者Knight已經(jīng)提出“風(fēng)險(xiǎn)偏好的個(gè)體更加傾向于選擇創(chuàng)業(yè)”的猜想[31]。Ahn通過構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度衡量指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)創(chuàng)業(yè)選擇具有顯著的正向促進(jìn)作用[32]。近年來，由于“大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)”活動(dòng)如火如荼，中國(guó)學(xué)者也關(guān)注到風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響，并發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)偏好度顯著提高創(chuàng)業(yè)概率[33]。張?jiān)屏恋韧ㄟ^分析中國(guó)家庭金融調(diào)查三期面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)家庭風(fēng)險(xiǎn)偏好越高越有利于做出創(chuàng)業(yè)決策和經(jīng)營(yíng)決策，并且該效應(yīng)在定居城鎮(zhèn)的農(nóng)村戶籍家庭中表現(xiàn)得尤為明顯[34]。

由此，本文認(rèn)為，養(yǎng)老保險(xiǎn)能夠改變居民的風(fēng)險(xiǎn)偏好，進(jìn)而影響其創(chuàng)業(yè)行為。CFPS 2018年的問卷沒有直接詢問個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)偏好情況，本文參考李樹等有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)偏好的研究[35]，選取問卷中“您家現(xiàn)在是否持有金融產(chǎn)品，如股票、基金、國(guó)債、信托產(chǎn)品、外匯產(chǎn)品等”作為風(fēng)險(xiǎn)偏好的代理變量，如果持有風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品，表明風(fēng)險(xiǎn)偏好高，賦值為“1”，否則，賦值為“0”。表4中Panel A報(bào)告了養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)居民風(fēng)險(xiǎn)偏好的影響，可以發(fā)現(xiàn)，在控制其他變量時(shí)，自變量養(yǎng)老保險(xiǎn)與養(yǎng)老保險(xiǎn)參與比重系數(shù)分別為0.323與0.105，且在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著，說明養(yǎng)老保險(xiǎn)顯著正向影響居民的風(fēng)險(xiǎn)偏好。因此，提高風(fēng)險(xiǎn)偏好是養(yǎng)老保險(xiǎn)正向影響居民家庭創(chuàng)業(yè)的機(jī)制之一。

2.融資約束效應(yīng)

不確定性是創(chuàng)業(yè)收益的最大特征，且信息不對(duì)稱的存在對(duì)資本所有者更加不利，因此，潛在的創(chuàng)業(yè)者必然面臨融資約束困境[36]。融資約束影響到潛在創(chuàng)業(yè)的議價(jià)能力，進(jìn)而影響契約的締結(jié)。融資約束過緊會(huì)大大削弱特定群體成功締約的可能性，從而使該群體成為潛在創(chuàng)業(yè)者隊(duì)伍中的相對(duì)弱勢(shì)者。例如，有經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，在控制人力資本等因素的條件下，自雇傭者轉(zhuǎn)化為雇傭更多勞動(dòng)力的創(chuàng)業(yè)企業(yè)家的可能性大大低于公共部門的預(yù)期[37]。來自中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)也顯示，融資渠道狹隘極大地傷害了居民的創(chuàng)業(yè)熱情[38]。

對(duì)此，本文認(rèn)為養(yǎng)老保險(xiǎn)能夠改變?nèi)谫Y約束困境，進(jìn)而影響創(chuàng)業(yè)行為。參考彭克強(qiáng)和劉錫良有關(guān)融資約束的研究，將融資約束分為兩個(gè)維度——正規(guī)金融借貸和非正規(guī)金融借貸[39]，其中，用除房貸外的“待償銀行貸款額”衡量正規(guī)金融借貸，用除購(gòu)房或建房借款外的“待償親友借款額”和“待償民間借貸額”之和衡量非正規(guī)金融借貸，并在分析時(shí)采用對(duì)數(shù)形式以消除異方差等問題。表4中Panel B報(bào)告了養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)融資約束的影響，研究發(fā)現(xiàn)，無論是參加養(yǎng)老保險(xiǎn)還是提升養(yǎng)老保險(xiǎn)參與比重，均能夠顯著提高居民在正規(guī)金融與非正規(guī)金融中的借貸水平，有助于緩解居民的融資約束。因此，提高融資能力與緩解融資約束是養(yǎng)老保險(xiǎn)促進(jìn)居民家庭創(chuàng)業(yè)的又一機(jī)制。

表4 影響機(jī)制分析：風(fēng)險(xiǎn)偏好與融資約束

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)與內(nèi)生性處理

(一)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于居民養(yǎng)老保險(xiǎn)繳納的檔次與其家庭的經(jīng)濟(jì)狀況具有密不可分的聯(lián)系，因此本文選取養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)比重(家庭養(yǎng)老保險(xiǎn)數(shù)額占收入的比例)進(jìn)一步衡量養(yǎng)老保險(xiǎn)狀況，從養(yǎng)老保險(xiǎn)的深度再次檢驗(yàn)本研究結(jié)論的穩(wěn)健性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是否添加控制變量，養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)比重均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，且回歸系數(shù)符號(hào)為正，表明養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)比重越高的家庭，家庭創(chuàng)業(yè)概率越高。以表5模型(3)的結(jié)果為例，養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)比重每提高一個(gè)百分點(diǎn)，家庭創(chuàng)業(yè)的概率將提高約7.6%。由此可見，表5的回歸結(jié)果與表2的結(jié)果基本一致，進(jìn)一步證實(shí)養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生的積極效應(yīng)是穩(wěn)健可信的。此外，控制變量的回歸結(jié)果也同表2基本一致，在此不再贅述。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：變量替代法

(二)內(nèi)生性處理：工具變量法

養(yǎng)老保險(xiǎn)與家庭創(chuàng)業(yè)之間可能存在內(nèi)生性。一方面，養(yǎng)老保險(xiǎn)參與狀況不僅會(huì)影響居民當(dāng)期的家庭收入狀況與消費(fèi)水平，而且也會(huì)影響居民未來的消費(fèi)理念與收入評(píng)估，進(jìn)而影響家庭創(chuàng)業(yè)選擇。另一方面，家庭創(chuàng)業(yè)前期需要物質(zhì)投入，而后期創(chuàng)業(yè)成功帶來的收入或者失敗帶來的損失也可能影響家庭經(jīng)濟(jì)狀況，進(jìn)而影響居民參加養(yǎng)老保險(xiǎn)的決策。因此，養(yǎng)老保險(xiǎn)與家庭創(chuàng)業(yè)可能存在反向因果關(guān)系。

為了克服這種潛在的內(nèi)生性，參考周廣肅和李力行的研究，選取被訪者省份養(yǎng)老保險(xiǎn)參與人口比重作為養(yǎng)老保險(xiǎn)的工具變量[29]。表6的回歸結(jié)果表明，DWH檢驗(yàn)的 P 值為 0.000，在 1%水平上拒絕了外生性假設(shè)，說明養(yǎng)老保險(xiǎn)是內(nèi)生變量。在一階段估計(jì)中方程的F值為93.763，根據(jù)Stock和Yogo提供的臨界值表，不超過10%的期望值對(duì)應(yīng)的F臨界值為16.38，進(jìn)一步說明工具變量對(duì)養(yǎng)老保險(xiǎn)參與具有較強(qiáng)的解釋力，不存在弱工具變量問題。因此，選取被訪者省份養(yǎng)老保險(xiǎn)參與人口比重作為養(yǎng)老保險(xiǎn)的工具變量是合適的。如表6所示，本文分別使用傳統(tǒng)的兩階段最小二乘法2SLS(第1列)、弱工具變量更穩(wěn)健的極大似然估計(jì)方法LIML(第2列)、異方差條件下更有效的GMM估計(jì)方法(第3列)與迭代GMM估計(jì)方法(第4列)進(jìn)行估算。結(jié)果表明，養(yǎng)老保險(xiǎn)參與無一例外的均在5%的顯著性水平下正向影響家庭創(chuàng)業(yè)，且估計(jì)系數(shù)比較接近，因而估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健可信的。

表6 內(nèi)生性處理：工具變量法

(三)消除樣本選擇偏差：傾向值匹配法

工具變量法可以解決反向因果與遺漏變量等內(nèi)生性問題，但是受制于數(shù)據(jù)與變量，且居民養(yǎng)老保險(xiǎn)參與并不滿足隨機(jī)抽樣，而是居民自我選擇的結(jié)果。因此，分析過程中仍然面臨樣本選擇性偏誤的問題。對(duì)此，本文采用傾向值匹配法，構(gòu)建反事實(shí)框架進(jìn)行糾正，以驗(yàn)證養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)居民家庭創(chuàng)業(yè)的正向作用是否具有一致性且效果穩(wěn)定。

本文采用最小近鄰匹配、卡尺匹配、卡尺內(nèi)K近鄰匹配與核匹配四種傾向值匹配法進(jìn)行消除樣本選擇偏差的驗(yàn)證。匹配后，參加養(yǎng)老保險(xiǎn)和不參加養(yǎng)老保險(xiǎn)兩組樣本的處理組平均處理效應(yīng)(ATT)如表7所示?？梢钥闯?，消除樣本選擇偏差后，養(yǎng)老保險(xiǎn)依然能夠顯著促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)。

表7 樣本選擇偏差：傾向值匹配方法

六、研究結(jié)論與政策建議

本文采用2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，將養(yǎng)老保險(xiǎn)分為養(yǎng)老保險(xiǎn)參與和養(yǎng)老保險(xiǎn)家庭參與比重兩個(gè)層次，分析了養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，無論采用何種指標(biāo)衡量養(yǎng)老保險(xiǎn)，養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)均具有促進(jìn)效應(yīng)，在采用變量替代法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)、運(yùn)用工具變量法克服內(nèi)生性、通過傾向值匹配法消除樣本選擇偏差后，研究結(jié)論依然成立。同時(shí)，異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果表明，養(yǎng)老保險(xiǎn)的促進(jìn)效應(yīng)主要體現(xiàn)在青壯年群體、城鎮(zhèn)群體與男性群體中。此外，影響機(jī)制研究結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)偏好效應(yīng)與資源約束效應(yīng)是養(yǎng)老保險(xiǎn)影響家庭創(chuàng)業(yè)的重要機(jī)制。

黨的十九大報(bào)告提出，鼓勵(lì)更多社會(huì)主體投身創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。這為我國(guó)全民創(chuàng)業(yè)和萬眾創(chuàng)新提供了政策引導(dǎo)。與此同時(shí)，養(yǎng)老保險(xiǎn)作為一項(xiàng)重要的社會(huì)保障制度，具有風(fēng)險(xiǎn)保障和改善居民福利的功能，能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因此，在頂層設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老保險(xiǎn)與全面創(chuàng)業(yè)的有機(jī)結(jié)合，運(yùn)用養(yǎng)老保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)機(jī)制緩解創(chuàng)業(yè)過程中可能面臨的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，讓養(yǎng)老保險(xiǎn)更好地服務(wù)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是今后養(yǎng)老保險(xiǎn)制度改革需努力的方向。本研究發(fā)現(xiàn)，養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)，所以將養(yǎng)老保險(xiǎn)作為提升居民創(chuàng)業(yè)意愿的政策性工具，與上述政策理念相融。由此，本文提出以下政策建議。首先，提高養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率與保障水平。雖然我國(guó)養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)不斷上升，但仍有部分群體沒有參加養(yǎng)老保險(xiǎn)，應(yīng)通過優(yōu)化政策、加強(qiáng)宣傳、嚴(yán)格執(zhí)法等方式早日實(shí)現(xiàn)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)的全覆蓋。同時(shí)，應(yīng)繼續(xù)提高養(yǎng)老保險(xiǎn)待遇水平，更好地實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老保險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)功能。其次，加強(qiáng)家庭創(chuàng)業(yè)知識(shí)教育。應(yīng)通過普及家庭創(chuàng)業(yè)知識(shí)教育，增強(qiáng)居民的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避能力與風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能力，進(jìn)而提高家庭創(chuàng)業(yè)成功的概率。再次，加快推進(jìn)城鄉(xiāng)養(yǎng)老保險(xiǎn)制度一體化建設(shè)。戶籍制度差異是阻礙我國(guó)農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)的主要障礙，也是我國(guó)城鄉(xiāng)二元養(yǎng)老保險(xiǎn)制度形成的根源。所以應(yīng)盡快構(gòu)建城鄉(xiāng)一體化的養(yǎng)老保險(xiǎn)制度，縮小不同戶籍、不同職業(yè)、不同收入群體的養(yǎng)老保險(xiǎn)待遇差異，更好地實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老保險(xiǎn)的公平性，推動(dòng)城鄉(xiāng)居民家庭創(chuàng)業(yè)協(xié)同發(fā)展。最后，應(yīng)通過完善融資環(huán)境和政策，拓寬融資渠道，提高家庭的金融借貸能力，解決家庭創(chuàng)業(yè)融資難題。