■ 廖紅君

一、引言

自2015 年國務院《政府工作報告》提出“以創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)”的政策目標以來，中央及地方各級政府都高度重視創(chuàng)業(yè)活動，陸續(xù)頒布了一系列鼓勵個體和家庭投身于創(chuàng)業(yè)活動的政策，尤其在新冠肺炎疫情沖擊之下，中國經(jīng)濟受到明顯的沖擊，“穩(wěn)就業(yè)”“保就業(yè)”已成為“六穩(wěn)”“六保”工作任務之首，創(chuàng)業(yè)活動不僅能穩(wěn)定當前就業(yè)崗位，同時也能提供更多新的就業(yè)崗位。在當前中國深入推進創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略發(fā)展的背景下，積極探索提高我國創(chuàng)業(yè)活力的路徑和對策至關重要。

資金缺乏是阻礙各國創(chuàng)業(yè)活力釋放的主要因 素（Evans & Jovanovic，1989；蔡 棟 梁 等 ，2018）。已有文獻證明，大部分初創(chuàng)企業(yè)都難以從銀行獲得貸款，面臨著信貸約束問題（朱武祥等，2020）。然而，中國居民部門信貸規(guī)?？焖贁U張，近十年年均增速高達21%。范從來等（2012）認為，不能從信貸總量的角度厘清信貸在社會經(jīng)濟發(fā)展中的作用，而應該從信貸結構層面進行深入探討，才能解釋信貸在經(jīng)濟中的作用機理及配置效率。通常情況下，金融機構主要通過調整信貸結構來配置信貸資源，比如調整貸款投向結構、貸款期限結構或信用結構等。其中，貸款期限結構和信貸投向結構是理解金融體系與中國經(jīng)濟發(fā)展是否匹配，以及金融體系是否對實體經(jīng)濟起到促進作用的重要切入點（劉莉亞等，2017）。當前，中國居民部門信貸資源配置存在明顯的結構性問題。從貸款期限看，居民部門信貸資源集中于中長期貸款，中長期貸款占比從2009年的68.3%上升至2019年的72.1%，而短期貸款占比從2009年的31.7%下降至2019年的27.9%。從貸款投向看，居民部門信貸資源集中于消費性貸款，消費性貸款占比從2009年的67.6%上升至2019年的79.5%，而經(jīng)營性貸款占比從2009年的32.4%下降至2019年的20.5%。

本研究可能的創(chuàng)新點：一是研究視角的創(chuàng)新。關于銀行整體信貸結構對宏觀經(jīng)濟的影響研究更多集中于西方發(fā)達國家，發(fā)展中國家的研究相對較少（劉海明和李明明，2020），尤其是重點研究發(fā)展中國家的居民部門信貸結構問題更是少見。目前國內學者大多是從信貸總量層面探討信貸在經(jīng)濟發(fā)展中的作用，比如信貸擴張（羅知和張川川，2015）、銀行信貸強度（徐飛，2019）、信貸配置的制度偏向（簡澤等，2018）等。鮮有學者從信貸結構層面探討信貸在實體經(jīng)濟發(fā)展中的作用，關于居民部門信貸結構與創(chuàng)業(yè)行為的研究更是少之又少。二是豐富了金融發(fā)展與創(chuàng)業(yè)理論。已有研究證實居民消費性貸款會促進宏觀經(jīng)濟增長（Den Haan et al.，2007）。信貸期限越長，越有利于促進企業(yè)創(chuàng)新（范從來等，2012；Xin et al.，2017）。而本研究發(fā)現(xiàn)中國居民部門信貸資源，雖然集中于消費性貸款、中長期貸款，但會顯著抑制家庭創(chuàng)業(yè)行為，主要原因是住房市場耗費了大量消費性貸款與中長期貸款。因此，該研究豐富了金融發(fā)展與創(chuàng)業(yè)理論，也為該領域研究提供了發(fā)展中國家經(jīng)驗。三是為金融服務小微企業(yè)創(chuàng)業(yè)提供理論指導。針對居民部門信貸規(guī)模逐年攀升與創(chuàng)業(yè)活力難以提升的共存現(xiàn)象，解釋了在信貸擴張背景下創(chuàng)業(yè)活力難以提升的內在原因。本研究不僅為建立銀行業(yè)金融機構房地產貸款集中度管理制度提供理論支撐，還為金融服務小微企業(yè)創(chuàng)立提供新的思路和啟發(fā)。

二、理論與研究假說

（一）文獻綜述

1.關于信貸投向領域的研究

西方學者集中于探討不同部門的信貸投入對經(jīng)濟產出的影響。比如，Den Haan et al.（2007）分析了美國銀行貸款結構發(fā)現(xiàn)，在收緊的貨幣政策沖擊下，消費貸款與房地產貸款大幅度下降，而工業(yè)貸款和商業(yè)貸款上升，導致產出水平下降及價格水平上升。Safaei&Cameron（2003）對比了加拿大居民部門與企業(yè)部門信貸投入量對實際產出的解釋力度，發(fā)現(xiàn)居民部門信貸投入量對實際產出的解釋力度更強。Pereira（2008）認為，在居民和企業(yè)同時存在信貸約束的情況下，緩解企業(yè)部門信貸約束更有助于促進經(jīng)濟增長，然而緩解居民部門信貸約束并不會起到同樣作用。Markidou & Nikolaidou（2008）分析了希臘居民部門和企業(yè)部門貸款，研究發(fā)現(xiàn)居民部門更容易受到信貸約束，即使居民部門獲得信貸也不會對經(jīng)濟增長有任何明顯的促進作用。

2.關于信貸期限結構的研究

當銀行受到貨幣政策沖擊，銀行會通過調整貸款期限來參與企業(yè)治理（劉海明和李明明，2020）。不少學者研究債務期限結構對微觀企業(yè)經(jīng)濟行為的影響（肖作平和廖理，2007）。當政府調整貨幣政策時，比如收緊貨幣政策，銀行會減少貸款存量，但由于銀行貸款存量是以與客戶簽訂的契約為基礎，所以銀行并不會隨意停貸（劉海明和李明明，2020）。一般情況下，銀行貸款從期限角度可以劃分為短期貸款和長期貸款。其中，長期貸款需要一定時期才會到期，所以銀行在調整信貸期限結構時，很難對長期貸款進行停貸。反之，短期貸款時間短，到期之后，銀行可以不再續(xù)貸，直接停貸?；诖耍y行機構為了控制金融風險，通常傾向于發(fā)放短期貸款，而不是長期貸款，這一點在轉型經(jīng)濟體中體現(xiàn)得尤為明顯（Fan et al.，2012）。Almeida et al.（2012）發(fā)現(xiàn)，在信貸緊縮時期，銀行給企業(yè)發(fā)放的債務期限越短，越是加劇信貸緊縮對企業(yè)運營的負面沖擊。Custódio et al.（2013）認為，當外界融資受限時，債務期限的縮短會增加公司流動性約束，從而對企業(yè)經(jīng)營與業(yè)績產生負面影響。與之相反，中長期貸款有利于緩解企業(yè)流動性約束，促進企業(yè)技術改造和創(chuàng)新（范從來等，2012）。

3.關于家庭債務的研究

由于美國次貸危機爆發(fā)，以及近幾年國內家庭債務急劇攀升，不少學者開始重點關注家庭債務問題（Donaldson et al.，2019；宋明月和臧旭恒，2020；Giraud&Grasselli，2021）。近十年，我國居民部門債務雖然主要集中于消費性貸款和中長期貸款，但個人住房貸款是居民部門消費性貸款和中長期貸款的主要構成部分，其占比在70%左右。然而，個人住房貸款太高可能不利于家庭創(chuàng)業(yè)活動。Flavin & Yamashita（2011）發(fā)現(xiàn)，住房抵押貸款過高會降低家庭投資風險資產的意愿。彭俞超等（2018）認為，房地產投資占比過高，將擠出金融資源對其他投資行為的支持力度，導致信貸資金可能沒有真正流入實體經(jīng)濟部門，造成金融效率低下。Bezemer et al.（2020）發(fā)現(xiàn)，在信貸資源一定的情況下，銀行發(fā)放的住房抵押貸款越多，商業(yè)經(jīng)營貸款就會越少，從而造成其他商業(yè)投資活動降低。而鮮有學者從信貸結構的視角，分析家庭部門的信貸資源配置對經(jīng)濟發(fā)展的影響。

（二）理論框架分析

借鑒Evans&Jovanovic（1989）的建模思路，建立了一個簡單的靜態(tài)模型，分析銀行信貸支持與家庭創(chuàng)業(yè)行為關系。需要說明的是，家庭在建立企業(yè)初期，通常會以家庭名義來申請各類銀行信貸，因此在理論模型分析中只考慮了居民部門的銀行信貸支持。

假定家庭進行創(chuàng)業(yè)活動的概率是φ，不進行創(chuàng)業(yè)活動的概率為1-φ，φ∈（0，1）。未參與創(chuàng)業(yè)活動的家庭收入由工資收入決定，用w表示。參照Evans&Jovanovic（1989），假定參與創(chuàng)業(yè)活動的家庭收入由創(chuàng)業(yè)投資情況決定，家庭的創(chuàng)業(yè)收入可以表達為：

家庭根據(jù)自身狀況進行創(chuàng)業(yè)決策，其最優(yōu)化問題為：

式（9）表明，家庭信貸資源更多流向消費性貸款，而不是經(jīng)營性貸款，家庭參與創(chuàng)業(yè)的可能性越低。

與此同時，通過式子（4）-（8）得到：

基于上述文獻梳理及理論分析框架，并結合當前我國家庭信貸資源集中于消費性貸款與中長期貸款的基本事實，可以得出研究假說1和假說2。

假說1：中國當前居民部門信貸資金結構可能會降低家庭參與創(chuàng)業(yè)活動的可能性。

假說2：中國當前居民部門信貸期限結構可能會降低家庭參與創(chuàng)業(yè)活動的可能性。

根據(jù)已有文獻，信貸資源配置合理將有利于經(jīng)濟產出與創(chuàng)新活動，因此本研究認為當居民部門信貸資源配置合理時，中國創(chuàng)業(yè)活力也會得到有效釋放。然而，中國居民部門存在信貸錯配現(xiàn)象，數(shù)據(jù)顯示，個人住房貸款是消費性貸款和中長期貸款的主要構成部分，其占比分別為68.4%和75.4%，這意味著高房價消耗了家庭大量消費性貸款與中長期貸款，而如前文所述，住房負債過高并不利于家庭風險投資，因此得到研究假說3。

假說3：由于近幾年中國房地產市場蓬勃發(fā)展，導致大量消費性貸款和中長期貸款流入住房市場，從而弱化了居民部門信貸資源對創(chuàng)業(yè)活動的促進作用。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)與變量說明

本文使用第四輪2017年中國家庭金融調查數(shù)據(jù)（China Household Finance Survey，CHFS），包含了29個省、355個縣（市、區(qū)），共有4萬多戶家庭樣本，詳細記錄了家庭人口特征、資產與負債、工商業(yè)經(jīng)營等信息。

采用尹志超等（2015）的方法，將經(jīng)營工商業(yè)的家庭定義為創(chuàng)業(yè)家庭，標記為1，反之，沒有經(jīng)營工商業(yè)的家庭定義為沒有創(chuàng)業(yè)的家庭，標記為0。根據(jù)創(chuàng)業(yè)動機將創(chuàng)業(yè)活動劃分為機會型創(chuàng)業(yè)和生存型創(chuàng)業(yè)。機會型創(chuàng)業(yè)是指為了夢想或理想或發(fā)現(xiàn)了某商業(yè)機會而主動參與創(chuàng)業(yè)活動。生存型創(chuàng)業(yè)是指找不到工作而被迫選擇創(chuàng)業(yè)。結合CHFS 數(shù)據(jù)，將創(chuàng)業(yè)原因是“想自己當老板”“更加靈活”“掙得更多”定義為機會型創(chuàng)業(yè)，賦值為1；反之，沒有創(chuàng)業(yè)賦值為0。將“找不到工作”定義為生存型創(chuàng)業(yè)，賦值為1；反之，沒有創(chuàng)業(yè)賦值為0。

自2015 年以后，大部分省份的統(tǒng)計年鑒每年都會公布住戶部門的信貸總量、消費性與經(jīng)營性貸款數(shù)據(jù)。考慮到CHFS 數(shù)據(jù)的采集時間是7月份，為了與CHFS數(shù)據(jù)相匹配，收集了各省公布的2016年住戶部門信貸數(shù)據(jù)。借鑒張杰等（2016）的方法，從居民部門的信貸資金流向與信貸期限兩個方面定義居民部門信貸結構。在信貸資金投向結構方面，利用消費性貸款與經(jīng)營性貸款之比作為居民部門信貸資金投向結構的代理變量，其比值越高，說明居民部門信貸資源越集中于消費性貸款，而不是經(jīng)營性貸款。在信貸期限結構方面，使用居民部門的中長期貸款與短期貸款之比作為居民部門信貸期限結構的代理變量，其比值越高，說明居民部門信貸資源越集中于中長期貸款，而不是短期貸款。

借鑒已有文獻，本文控制了一系列影響家庭創(chuàng)業(yè)行為的其他因素。具體包括，戶主特征，如性別、年齡、教育水平、婚姻狀況、戶籍狀態(tài)等；家庭基本特征，如家庭人口數(shù)、少兒占比、老人占比、金融知識水平、風險態(tài)度、勞動收入、家庭非工商業(yè)資產等；家庭所在城市特征，如是否在農村、房價增長率、人均GDP、普惠金融水平、居住城市等級等。表1 呈現(xiàn)了各個變量的具體含義和描述性統(tǒng)計結果，本部分有效樣本顯示，參與創(chuàng)業(yè)的家庭占17.7%，居民部門的信貸期限結構均值為4.15，信貸資金結構均值為3.09。

表1 變量的具體定義及描述性統(tǒng)計

（二）模型設定

本文利用Probit 模型估計居民部門信貸結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響，基本模型設定為：

模型中可能因為逆向因果與遺漏變量而存在內生性問題。在逆向因果方面，由于本文重點關注的解釋變量居民部門信貸結構是采用2016 年的宏觀層面指標，而被解釋變量家庭創(chuàng)業(yè)行為是2017 年的微觀層面指標，所以由逆向因果引起內生性問題的可能性較小。在遺漏變量方面，控制了一系列影響家庭創(chuàng)業(yè)的因素，但可能依舊無法完全囊括。為克服可能存在的內生性問題，引入工具變量，采用IV Probit 模型來解決這問題。考慮到信貸期限結構和信貸資金流向結構這兩個指標存在較大差異，采用同樣的工具變量可能存在較大反差，所以本研究針對每一個指標選擇了不同工具變量，來處理模型中可能存在的內生性問題。

在信貸期限結構方面，采用建設用地面積的對數(shù)作為居民部門信貸期限結構的工具變量。因為居民部門信貸期限結構是居民部門中長期貸款與短期貸款的比值，而數(shù)據(jù)顯示，個人住房貸款是居民部門中長期貸款的主要構成。根據(jù)選擇工具變量的基本思路，需要找到一個變量與居民部門信貸期限結構相關，但與家庭創(chuàng)業(yè)行為沒有直接聯(lián)系。建設用地面積與城市房價水平密切相關，一方面，土地供應會從供給側角度影響房地產市場，土地供給越多，房地產拿地成本越低，家庭購房成本越低，從而影響住戶部門的個人住房貸款規(guī)模。另一方面，中國各地土地供給量受到了政府嚴格管控，各省土地供給量具有很強政策含義，與家庭創(chuàng)業(yè)行為并不相關。綜上，建設用地面積作為居民部門信貸期限結構的工具變量，在經(jīng)濟直覺上是合理的。

在信貸資金流向結構方面，采用各省人均消費水平的對數(shù)和人均可支配收入水平，作為居民部門信貸資金流向結構的工具變量。由于居民部門信貸資金流向結構是消費性貸款與經(jīng)營性貸款的比值。一方面，當人均消費水平越高，人均收入水平越低，家庭背負消費性貸款的可能性越高。另一方面，人均消費水平和人均可支配收入可能與生產經(jīng)營貸款需求存在一定聯(lián)系。比如人均消費水平越高而人均可支配收入水平越低，家庭可能會降低消費需求，從而導致企業(yè)縮減生產，降低企業(yè)信貸需求，減少經(jīng)營性貸款。因此，各省人均消費水平、人均可支配收入水平與居民部門信貸資金流向結構密切相關。而且，人均消費水平與人均可支配收入水平都是省份層面數(shù)據(jù)且為歷史數(shù)據(jù)，所以與家庭當前創(chuàng)業(yè)行為的相關度并不高。由此，各省人均消費水平和人均可支配收入水平作為居民部門信貸資金流向結構的工具變量在經(jīng)濟直覺上是合理的。

四、實證結果與分析

（一）基本回歸結果

表2 匯報了居民部門信貸結構影響創(chuàng)業(yè)活動的估計結果。第（1）列、第（3）列和第（5）列的回歸結果顯示，居民部門信貸期限結構的邊際效應都在1%的顯著性水平下為負，分別為-0.009、-0.007、-0.004。這意味著，中長期貸款與短期貸款占比每增加1 個標準誤（2.458），家庭參與創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)和生存型創(chuàng)業(yè)的可能性分別降低2.21%、1.72%、0.9%。第（2）列、第（4）列、第（6）列的回歸結果顯示，居民部門信貸資金流向結構的邊際效應均在1%的顯著性水平下為負，分別為-0.01、-0.007、-0.006。這表明，其資金投向結構每增加1 個標準誤（1.579），家庭參與創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)和生存型創(chuàng)業(yè)的可能性分別降低1.58%、1.11%和0.95%?；貧w結果表明，中國居民部門信貸期限越長，越集中于消費性貸款，家庭參與創(chuàng)業(yè)活動、機會型創(chuàng)業(yè)活動以及生存型創(chuàng)業(yè)活動的可能性都會越低。然而，當前中國居民部門的消費性貸款和中長期貸款都已超過了總貸款7成，并不利于創(chuàng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，因此，優(yōu)化調整居民部門信貸結構可能是釋放創(chuàng)業(yè)活力的有力手段。

表2 信貸結構與創(chuàng)業(yè)

在控制變量中，從戶主特征看，戶主年齡與家庭創(chuàng)業(yè)行為呈現(xiàn)倒“U”型，這點與已有文獻結論一致，即中年是創(chuàng)業(yè)最活躍的階段（Lévesque&Minniti，2011）。戶主教育水平越高，家庭參與創(chuàng)業(yè)的可能性越低。可能原因是教育水平較高的群體可選擇的就業(yè)機會多，獲得高薪的可能性較高，所以教育水平高的群體參與創(chuàng)業(yè)的機會成本較高（Castagnetti&Rosti，2011）。相較于農村戶口，戶主是城鎮(zhèn)戶口的家庭參與創(chuàng)業(yè)活動和機會型創(chuàng)業(yè)活動的可能性更低。

從家庭特征看，家庭規(guī)模越大，越有可能參與創(chuàng)業(yè)活動。可能原因是家庭人口數(shù)越多，其獲得與創(chuàng)業(yè)相關的資源也會更多，從而有利于創(chuàng)業(yè)（尹志超等，2015）。家庭少兒占比越高、家庭老年占比越高，家庭參與創(chuàng)業(yè)的可能性越低。相較于沒有金融知識的家庭，有金融知識的家庭更傾向于參與創(chuàng)業(yè)活動，因為金融知識能改善家庭融資能力，提高家庭正規(guī)信貸可得性，從而促進家庭創(chuàng)業(yè)（尹志超等，2015），而且提升金融素養(yǎng)水平有利于提高家庭創(chuàng)業(yè)回報（張雨涵等，2020）。相較于風險中立的家庭，厭惡風險的家庭更不愿意參與創(chuàng)業(yè)活動，偏好風險的家庭更傾向于參與創(chuàng)業(yè)活動，該結論與已有文獻結論一致（Van Praag & Cramer，2001；Hvide&Panos，2014）。家庭非工商業(yè)資產越多，家庭參與創(chuàng)業(yè)的可能性越高。家庭勞動收入與創(chuàng)業(yè)活動呈現(xiàn)顯著的倒U型。

從城市特征看，相較于城鎮(zhèn)家庭，農村家庭參與創(chuàng)業(yè)的可能性越低，由于城鄉(xiāng)二元結構，城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展具有很大差異，城鎮(zhèn)地區(qū)金融發(fā)展更為完善，其家庭的信貸可得性更高，進而更有利于促進創(chuàng)業(yè)活動（張龍耀和張海寧，2013）。數(shù)字金融是金融基礎建設的一種，能為創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新提供有力支持（謝絢麗等，2018；張兵和盛洋虹，2021），本文發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融覆蓋率越高，家庭參與創(chuàng)業(yè)活動的可能性越低，但數(shù)字金融的使用深度有助于增加家庭參與創(chuàng)業(yè)活動的可能性。

（二）內生性處理

如前文所述，通過工具變量法來克服可能存在的內生性問題。具體而言，是將各省的建設用地面積作為居民部門信貸期限結構的工具變量，各省人均消費水平和人均可支配收入水平作為居民部門信貸資金流向結構的工具變量。表3匯報了相應回歸結果，其中第（1）列、第（3）列和第（5）列的估計結果顯示，居民部門信貸期限結構的邊際效應均在1%的顯著性水平下為負。第（2）列、第（4）列和第（6）列的回歸結果顯示，居民部門的信貸資金投向結構的邊際效應均在1%的顯著性水平下為負。這些回歸結果表明，居民部門信貸結構顯著地抑制了家庭創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)活動以及生存型創(chuàng)業(yè)活動。

表3 內生性處理（IV-Probit）

此外，本部分采用的工具變量也通過了一系列內生性檢驗。在不可識別檢驗中，Kleibergen-Paap rk LM statistic 的 P 值為 0，即拒絕了原假設，說明工具變量通過了不可識別檢驗。在弱工具變量檢驗中，一階段F值遠遠超過了10%偏誤水平的臨界值16.38（Stock & Yogo，2002），這意味著，工具變量對關鍵解釋變量均具有較強解釋力，并不存在弱工具變量問題。在第（2）、（4）、（6）列中，引入了兩個工具變量，Hansen J 統(tǒng)計值的P 值均大于0，這意味著不能拒絕原假設（工具變量嚴格外生），表明工具變量都具有外生性。綜上所述，本研究選取的工具變量都具有合理性。

可以發(fā)現(xiàn)，引入工具變量之后，研究結論依舊成立且驗證了研究假說1 和假說2，即當前我國居民部門信貸資金結構與信貸期限結構會顯著降低家庭參與創(chuàng)業(yè)活動的可能性。

五、機制分析與穩(wěn)健性檢驗

（一）機制分析

本研究認為，過多信貸資源流入住房市場，可能是中國居民部門信貸資源集中于中長期貸款，但不能促進家庭創(chuàng)業(yè)行為的原因?？紤]到城市房價能反映房地產市場繁榮程度以及購房壓力大小，房價越高，家庭購房越離不開銀行信貸支持，同時也推高了區(qū)域的個人住房貸款存量。由此，在基本回歸方程中引入城市房價與居民部門信貸結構的交互項，來檢驗城市房價水平是居民部門信貸結構抑制家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響機制。

表4是相應的估計結果。可以發(fā)現(xiàn)，無論是信貸期限結構還是信貸資金投向結構，對家庭創(chuàng)業(yè)行為、機會型創(chuàng)業(yè)行為及生存型創(chuàng)業(yè)行為都有正向影響，但僅在家庭創(chuàng)業(yè)與機會型創(chuàng)業(yè)的方程中具有統(tǒng)計上的顯著性，對生存型創(chuàng)業(yè)行為的影響雖為正但并不顯著。居民部門信貸期限結構或信貸資金投向結構與城市房價水平的交互項對家庭創(chuàng)業(yè)行為、機會型創(chuàng)業(yè)行為均呈現(xiàn)負向作用，且在1%水平下顯著。此外，城市房價對家庭創(chuàng)業(yè)活動和機會型創(chuàng)業(yè)活動都有正向影響，且在1%水平下顯著。

表4 機制分析

這些回歸結果表明，城市房價在信貸結構與家庭創(chuàng)業(yè)活動之間存在調節(jié)作用，居民部門信貸結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響會隨著城市房價水平的變動而變動。當城市房價維持在較低的水平時，居民部門信貸期限越長或信貸資金越集中于消費性貸款，越有利于提高家庭參與創(chuàng)業(yè)活動及其主動參與創(chuàng)業(yè)活動的可能性。但當城市房價超過一定水平，信貸結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為和機會型創(chuàng)業(yè)行為都將產生顯著的負向影響。這意味著，在當前高房價現(xiàn)實背景下，居民部門信貸結構將明顯抑制創(chuàng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。主要原因是高房價耗費了家庭部門過多的中長期貸款或消費性貸款，導致生產經(jīng)營者難以獲得信貸資金，從而削弱創(chuàng)業(yè)精神。

綜上所述，相較于基本回歸，引入了居民部門信貸結構與房價的交互項之后，無論是信貸資金投向結構還是信貸期限結構的系數(shù)均由負數(shù)轉為正數(shù)。這意味著，居民部門信貸資源集中于消費性貸款、中長期貸款有利于激發(fā)家庭創(chuàng)業(yè)活力，但由于住房市場耗費了大量消費性貸款與中長期貸款，導致該正向作用沒有發(fā)揮出來，該結論驗證了研究假說3。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為研究結果的穩(wěn)健性，采用替換關鍵解釋變量和被解釋變量的方法來進行考察。首先，替換家庭信貸結構的代理變量，利用CHFS數(shù)據(jù)分別計算城市層面和家庭層面的信貸結構，進一步考察居民部門信貸結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響。

1.城市層面

關于城市層面居民信貸結構的構建，CHFS數(shù)據(jù)詢問了家庭的農業(yè)經(jīng)營、商業(yè)經(jīng)營、購房、購車、信用卡等貸款。基于此，可以將家庭購房、汽車、信用卡等貸款加總得到家庭的消費性貸款，同時將農業(yè)經(jīng)營與商業(yè)經(jīng)營貸款加總得到家庭的經(jīng)營性貸款。在貸款期限方面，CHFS數(shù)據(jù)只采集了生產經(jīng)營、住房、汽車三類貸款的期限，所以根據(jù)這些貸款期限及中國人民銀行貸款期限的劃分標準，將1年及低于1年的貸款劃分為短期貸款，高于1年的貸款劃分為中長期貸款。需要說明的是，CHFS 數(shù)據(jù)不僅采集了家庭的銀行貸款，同時也采集了家庭的民間借貸，所以本研究計算的消費性貸款、經(jīng)營性貸款、短期貸款以及中長期貸款都包含了民間借貸。

為緩解模型中的逆向因果關系，剔除了家庭自身的各類貸款，然后在此基礎上計算城市層面的家庭信貸結構的均值。研究發(fā)現(xiàn)，從城市層面看，家庭部門期限結構和資金投向結構的均值分別為5.99、6.14。表5 匯報了相應回歸結果，可以看出，無論是從貸款期限還是貸款流向看，居民部門信貸結構均對家庭創(chuàng)業(yè)行為、機會型創(chuàng)業(yè)以及生存型創(chuàng)業(yè)產生了顯著的抑制作用，這些回歸結果印證了本文研究結論的穩(wěn)健性。

表5 城市層面的信貸結構

2.家庭層面

關于家庭層面居民信貸結構的構建，由于本研究主要采用2017 年CHFS 數(shù)據(jù)以及家庭經(jīng)營性貸款，可能與創(chuàng)業(yè)活動密切相關。若直接采用同年數(shù)據(jù)構建家庭信貸結構，討論其對家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響，可能存在較強的內生性問題，導致估計結果有偏。幸運的是，CHFS 數(shù)據(jù)庫采集了一定比例的追蹤調查。為了克服內生性問題，考察了家庭滯后兩期的信貸結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響。具體操作為：利用2015 年和2017 年數(shù)據(jù)構建平衡面板，直接考察2015 年家庭信貸結構對2017 年家庭創(chuàng)業(yè)決策的影響，其控制變量與前文保持一致。同樣的，這部分的信貸期限結構與信貸資金流向結構的構建方式與前文一致。表6匯報了相應估計結果，可以看出，信貸期限結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為、機會型創(chuàng)業(yè)行為均在5%的顯著性水平下為負，而資金流向結構對機會型創(chuàng)業(yè)行為在10%的顯著性水平下為負。這些回歸結果表明，家庭信貸結構對創(chuàng)業(yè)行為具有顯著負向作用的結論是穩(wěn)健的。

表6 家庭層面的信貸結構的估計結果

3.替換因變量

借鑒蔡棟梁等（2018）的方法，重新定義家庭創(chuàng)業(yè)行為的衡量指標，將2015 年沒有工商業(yè)經(jīng)營，但2017 年有工商業(yè)經(jīng)營的家庭定義為創(chuàng)業(yè)家庭，反之，將2015 年和2017 年都沒有經(jīng)營工商業(yè)的家庭定義為未創(chuàng)業(yè)家庭，進一步驗證居民部門信貸結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為的抑制作用的穩(wěn)健性，表7匯報了相應回歸結果。

表7 替換因變量的估計結果

可以發(fā)現(xiàn)，居民部門信貸期限結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為、機會型創(chuàng)業(yè)行為和生存型創(chuàng)業(yè)行為都在1%的顯著性水平下為負。類似的，居民部門信貸資金投向結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為、機會型創(chuàng)業(yè)行為和生存型創(chuàng)業(yè)行為也都呈現(xiàn)了負向影響，且至少在10%的顯著性水平下顯著。這些研究結果表明，無論是從期限結構還是資金投向結構，居民部門信貸結構對家庭創(chuàng)業(yè)行為、機會型創(chuàng)業(yè)行為和生存型創(chuàng)業(yè)行為都產生了顯著的負向影響，證明了本文研究結論的穩(wěn)健性。

六、研究結論與對策建議

本文研究結果顯示，理論上居民部門信貸資源集中于消費性貸款或中長期貸款都會促進創(chuàng)業(yè)活動，但實際上中國居民部門的信貸資源越集中于消費性貸款或中長期貸款，家庭參與創(chuàng)業(yè)活動的可能性就越低。主要原因是個人住房貸款是這兩類貸款的主要組成部分，從而導致兩類貸款對創(chuàng)業(yè)活動的促進作用難以體現(xiàn)，造成居民部門信貸資源配置低效。

要釋放創(chuàng)業(yè)活力，維持我國經(jīng)濟穩(wěn)定健康發(fā)展，一方面，要嚴格防止過多信貸資源流入住房市場，優(yōu)化居民部門信貸結構。為了防范金融體系對房地產貸款過度集中帶來的潛在系統(tǒng)性風險，央行限定了各類銀行業(yè)金融機構的個人住房貸款占比，但仍然存在部分消費者違規(guī)使用經(jīng)營性貸款進行購房、結清房款、償還其他渠道墊付的房款等現(xiàn)象，加劇了信貸資金脫實向虛。因此，監(jiān)管部門應加強金融監(jiān)管力度，嚴格審核、監(jiān)測信貸資源流向，防止信貸資源違規(guī)流入住房市場。同時，還需要加大金融服務小微企業(yè)的支持力度，探索銀行業(yè)金融機構向小微企業(yè)提供貸款的有效路徑與機制，破解小微企業(yè)無抵押品、財務信息不透明等融資難題，建立金融服務小微企業(yè)敢貸愿貸能貸會貸的長效機制，提高經(jīng)營性貸款比重，優(yōu)化居民部門信貸結構。

另一方面，堅守“房住不炒”的政策定位，穩(wěn)定地價、房價和預期，加快完善住房保障體系。房價持續(xù)上升會吸引大量投資投機者涌入住房市場，從而削弱創(chuàng)業(yè)活力。同時，房價過高會增加家庭購房負擔，增強家庭儲蓄動機，迫使家庭加杠桿購房，甚至背負長達30年的住房負債，但我國住房二次抵押并不普及，有住房抵押貸款的家庭難以通過銀行貸款滿足創(chuàng)業(yè)融資需求，從而削弱家庭創(chuàng)業(yè)意愿。因此，在居民部門信貸資源集中于住房貸款的情況之下，更應該穩(wěn)定地價、房價和預期，加快完善住房保障體系，緩解家庭購房壓力，尤其是重點解決高房價城市的新市民住房問題，從而釋放創(chuàng)業(yè)活力。