Consumption Propensity and Entrepreneurship: The Perspective of Capital Constraint and Social Connection
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摘要: 风险承担是衡量创业导向的重要维度之一。一般来讲，消费倾向越高的个体风险偏好也较高，那么消费倾向能否预测个体的创业行为呢？利用2013年中国家庭收入调查（CHIP）数据，研究发现消费倾向越高的家庭创业概率反而越低。进一步将样本限制于家庭财富值位于前10%的家庭，发现消费倾向与创业选择正相关。另外，研究发现家庭的体制内关系降低了个体的创业概率，但是体制外关系增加了个体的创业概率。这些发现表明在一个不完善的金融市场，资金约束和社会关系对个体的创业选择具有重要影响。Abstract: Individuals who spend a large percentage of their incomes on consumption are perceived to prefer risks. Since entrepreneurs are well-recognized as risk takers, this paper investigates whether consumption propensity is associated with entrepreneurship. Using micro-level data from Chinese Household Income Project in 2013, we find that households with a higher income-consumption ratio on average have a higher preference for risk-seeking, while they have a lower probability to be entrepreneurs. However, households who have higher consumption-income ratio and are in the top 10 percent of the wealth distribution are more likely to embark on entrepreneurship. In addition, we find that in-system connection (relationship with government-related units) decreases the likelihood of starting new business, while outside-system connection (relationship with market units) increases it. These findings suggest that in an imperfect financial market, start-up finance and connections play important roles for entrepreneurship.
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Keywords:
- consumption propensity /
- capital constraint /
- social connection /
- entrepreneurship
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引言
创新和创业是促进经济增长的重要源动力[1]，也是解决就业难题的重要途径[2]。理解创业背后的驱动因素对经济预测和政策制定至关重要。中国已经成为世界第二大经济体，但是近年来经济增速持续放缓。创造有利的政策环境、激发民众的创业热情成为重要的政策议题。在这种背景下，中央政府明确提出了“大众创业、万众创新”的发展战略，创新创业成为中国经济可持续增长和走出中等收入陷阱的关键。
创业需要大量的资源投入，是一种风险性很高的活动。它受个人、组织和环境等多方面因素的影响，是一个跨越多学科领域的复杂现象[3]。由于创业对社会发展的重要性，创业研究很早就已展开并提出了很多有价值的理论模型。Gartner提出了个人、组织、创业过程和环境的创业研究模型[4]；Low和Macmillan则认为创业研究应该从个体、团队、企业、行业和社会等五个方面开展研究[5]；而目前比较流行的研究则是基于Timmons提出的研究框架，即创业机会、创业资源和创业团队动态平衡模型[6]。现有以创业者为研究对象的文献，大多从创业者的人格特质（如风险偏好、进取心等）、传记特征（如教育背景、年龄和性别等）以及个人的人力资本和社会资本等方面进行研究，鲜有研究家庭对个人创业选择的影响。按照费孝通的“差序格局”论或者边燕杰等的“核心交往圈”观点[7]，家庭中的血亲关系是创业者最稳定并带有情感和行为投入的关系，只有这类关系才能为创业者提供社会资本[8]。李新春等和Erikson等把创始资金的来源分为两类，聪明资金（smart money）和爱心资金（love money），并认为创业者获取爱心资金是基于社会网络强关系的情感支持以及对创业者个人的信任[9~10]。国内广泛存在的自营工商业的创立大多是以家庭自有资产作为初始投资，如果不以家庭作为研究主体就很难解释家庭自营工商业的存在和发展[11]。
家庭成员的消费倾向对家庭行为具有重要影响。根据生命周期理论，个人会将预期的总财富资源均等分配到生命中的每一时期，通过跨时期的平滑消费来实现消费效用的最大化。超前消费一般被认为是风险偏好的行为，而风险承担是衡量创业导向的重要维度[12]，那么消费倾向越高的家庭创业的概率应该越大。但是，从融资约束的角度来看，消费倾向越高的家庭资金积累可能有限，这会影响创业时的资金投入，另外，家庭财富也是获取外部融资的重要条件，可以起到融资担保或信号发射的作用。因此，家庭的消费倾向和创业选择可能存在负相关关系。中国是一个关系型社会，社会关系会影响个体的创业选择，并且不同类型的社会关系对创业的影响存在一定差异[8]。因此，在中国的创业研究中，基于家庭层面的社会网络视角进行创业者社会资本对创业影响的研究尤为重要[3]。本文聚焦于家庭的消费倾向对创业的影响，并考察家庭成员这类社会关系在其中所起的作用。
相对现有研究文献，本文主要的贡献有三点：第一，本文首次尝试分析家庭消费观念是否影响创业决策。现有文献从很多方面研究了影响创业的因素，包括制度环境、家庭因素和个体特征等[13]，但是很少考虑到家庭消费观念的异质性。因为家庭消费倾向对家庭投资行为具有重要影响，本文的理论分析和实证结果可以为理解和预测创业活动提供指导。第二，本研究从金融约束的角度来理解家庭消费倾向和创业之间的关系。居民能否成功创业主要取决于能否顺利克服创业起步阶段中的初始资本融资约束[14~15]。个人的创业选择主要由个人的创业能力及其拥有的资产价值所决定[16]。在一个不完善的金融市场，偏好超前消费的家庭不太可能累积创业所必需的初始资金。因此，可以推测即使具有消费倾向的家庭更具有风险偏好和创业意愿，但是由于受制于资金约束，这些家庭的创业概率会较低。通过文献检索，这一分析视角在相关研究文献中属于首次提出。第三，本文探索了家庭消费倾向和个体的创业选择在家庭分别具有体制内和体制外两类社会关系情景下的关联。现有文献表明，社会关系是影响家庭创业选择的重要因素[17~18]。但是，当前文献鲜有考虑社会关系的异质性。实际上，家庭的社会关系可以分为两类即体制内关系和体制外关系[19]。两类社会关系对家庭的资源获取、风险规避和机会识别等方面存在较大差异。因此具有不同社会关系的家庭，其创业选择也可能具有差异性。
一、 文献综述和研究假设
大量文献研究表明，创业受到经济环境、人口变动、社会关系、政治制度和社会制度等因素的影响[3, 18, 20]。传统上，影响个体创业倾向的因素可分为个体心理特征、创业项目特征、家庭和社会关系、区域制度环境四个方面[21]。最近的一项研究将影响创业选择的决策因素分为七类，包括个人特征、家庭背景、人格特质、人力资本、健康状况、国籍和种族以及资源获取[22]。本文对已有研究加以拓展，尝试研究消费倾向和创业之间的关系，并考虑融资约束和社会关系在两者关系中的作用。
收入的不确定性冲击通常会极大地影响家庭的消费决策，而消费模式的改变会给家庭生活带来不便。生命周期理论认为家庭在生命的每个时期内都能有一个平滑的消费，即消费水平不出现较大的波动。因此，为了应对收入冲击所带来的消费模式改变，相应的风险处理策略非常重要。家庭通常可以采用两种策略来确保消费的平滑性：第一种是采用保守的生产（对雇主而言）和就业（对雇员而言）决策，为规避收入冲击预留更多的选择机会；另外一种是通过借贷（当收入减少）和储蓄（当收入增加）的方式平滑消费[23]。家庭通常会同时采用这两种策略相互补充[23]。因此可以预期，风险厌恶型家庭在当期的消费倾向更为保守，以规避未来由于收入冲击所带来的消费模式改变。
创业投资过程蕴含着高风险，包括机会认知、机会识别和机会创造[24]。因此，创业者通常被认为是风险偏好者[25]。如果消费倾向越高的个体是风险偏好者，那么可以预测具有较高消费倾向的家庭，其创业意愿也较强。但是，创业需要一大笔初始创业资金，家庭的创业选择不仅取决于创业意愿，还取决于是否具有足够的创业资本。现有文献的研究结果表明，家庭财富和创业概率正相关[14, 26~27]。消费倾向较高的家庭的财富累积一般较少，在一个不完善的金融市场，融资约束和自有资本的缺乏阻断了高消费倾向家庭的创业选择。基于此，本文提出如下研究假设：
假设1：受资金约束的影响，家庭的消费倾向与创业概率负相关。
大量研究表明社会关系对家庭的创业选择具有重要影响，但是现有文献很少考虑到社会关系的异质性[17]。实际上，可以将社会关系简单分为两类，分别是体制内关系和体制外关系[19]。体制内关系对创业的影响比较复杂。一方面，政府主导着资源的分配权，也拥有绝对的管理权。中央政府对地方政府的主要干部具有人事任免权，当地政府对地方经济具有实际的管控权。政府单位享有某些特权和制度优势[28]。体制内的关系可以为潜在的创业者提供政治庇护和制度便利，减少制度不确定性风险和不必要的管制[29~30]。因此，体制内关系对创业存在促进作用。另一方面，体制内关系也可能抑制创业选择。在体制内就业的个体已经享有一定的特权利益，因此不愿意放弃体制内的利益而去尝试具有高风险性的创业[28]。由于特权利益的潜在诱惑，体制内关系也会驱动个体寻求体制内就业而非进行创业[8]。因为体制内的隐形福利在当代中国还足够大，因此我们推测体制内关系对创业的抑制作用占主导地位。
与市场具有直接或间接关联的体制外关系有助于商业机会的识别以及资源和信息的获取，因此对创业选择同样重要[31]。例如，Troilo和Zhang发现许多创业者的初始资本有相当部分来源于具有体制外关系的个体，包括家庭成员、亲人和朋友[29]。另外，潜在创业者可以在体制外的关系圈中学习到重要的非认知技能，如耐心和风险承担，与非创业者相比，创业者的家庭成员也是创业者的概率更大[32]。基于上述讨论，本文提出如下研究假设：
假设2a：消费倾向保持不变，具有体制内关系的个体创业概率更低。
假设2b：消费倾向保持不变，具有体制外关系的个体创业概率更高。
根据上文提出的研究假设，我们将消费倾向和创业的关系描绘于图1。过度消费导致家庭财富累积不足，在一个不完善的金融市场，信贷约束阻断了这类家庭的创业选择。社会关系对家庭的创业选择同样重要。由于体制内享有特权利益的潜在诱惑，体制内关系会驱动个体寻求体制内就业而非进行创业。体制外关系帮助个体进入体制内就业的机会很小，但可以帮助个体获得很多和创业相关的资源，因此对创业具有促进作用。
二、 数据和变量说明
本文使用的数据来自于中国收入分配研究院在2014年进行的中国家庭收入调查（CHIP），本次调查收集了2013年中国家庭的收支信息，以及其他家庭和个人信息。一共有6600户家庭，19000个被调查者参与此次调查。CHIP调查与国家统计局的住户调查十分类似，因此具有较高的数据质量。基于CHIP数据的高质量文章近年来频繁见于国内和国际知名期刊[33~35]。
本文选择CHIP数据的主要原因在于：第一，该项调查包含详细的个人和家庭人口统计信息（如年龄、性别、户口和婚姻状态）和社会经济特征（如教育、收入、消费和政治面貌）。基于家庭的消费和收入数据，计算出本文所使用的核心变量“消费倾向”（家庭消费支出和家庭可支配收入的比值）。第二，CHIP数据报告了被调查者当前工作属性，包括雇主、雇员、自营劳动者和家庭帮工。与Li和Wu的处理方法类似，我们将就业身份为“雇主或自营劳动者”的个体定义为“创业者”[27]。第三，数据中包括被调查者家庭成员包括父母和兄弟姐妹当前工作的详细分类。张峰等将体制内关系定义为家庭与政府相关单位（如党政机关团体、事业单位和国有及控股企业等）存在关联，体制外关系定义为家庭与市场相关单位（如中外合资企业、外商独资企业和私营企业）存在关联[8]。本文沿用他们对这两类社会关系的定义。
考虑到本文研究的是个人的职业状态选择，我们将研究对象限制于20~60岁的劳动力人口。同时，尽管CHIP数据同时包含城镇和农村住户的调查，但是考虑到城镇和农村的消费模式、社会关系和创业选择存在较大差异，且城市经济增长对总体经济发展的推动作用更为显著，本文进一步将样本限于城镇地区。表1报告了文中所用主要变量的数据描述性统计。可以看出，全部样本中家庭消费倾向的平均值为0.658，表明城镇家庭大概将可支配收入的三分之二用于消费支出。此外，全部样本中个体选择创业的比重为12.4%。表1 中也报告了其他与创业相关的变量的描述性统计，包括性别、年龄、婚姻、民族、政治面貌、户口和教育等。
表 1 主要变量的统计性描述变量 观测数 均值 标准差 消费倾向（家庭消费支出/家庭可支配收入） 12,859 0.658 0.374 创业（创业者=1；否则=0） 9,778 0.124 0.329 体制内关系（体制内关系=1；否则=0） 12,998 0.663 0.473 体制外关系（体制外关系=1；否则=0） 12,998 0.435 0.496 就业选择
（体制内就业=1；体制外就业=2；否则=0）12,998 1.039 0.812 男性（男性=1；否则=0） 12,998 0.490 0.500 年龄 12,998 41.467 11.102 已婚（已婚=1；否则=0） 12,998 0.828 0.377 汉族（汉族=1；否则=0） 12,998 0.951 0.216 党员（党员=1；否则=0） 12,998 0.176 0.381 城镇户口（城镇户口=1；否则=0） 12,998 0.799 0.401 最高教育水平 小学 12,998 0.067 0.250 初中 12,998 0.276 0.447 高中 12,998 0.192 0.394 专科 12,998 0.283 0.450 本科 12,998 0.337 0.473 研究生 12,998 0.019 0.137 数据来源：CHIP 2013。 三、 研究方法和实证结果
我们在本节首先采用计量模型检验消费倾向是否与创业选择存在关联。最后，我们分析资金约束和社会关系在消费倾向与创业选择之间的作用。
（一） 消费倾向和创业选择
首先，我们分析消费倾向和创业选择之间的关系。所采用的估计模型如下：
$ \begin{split} & \Pr \left( {{\rm Entrepreneu}{r_{ij}} \!=\! 1} \right) \! \\ & =\! G \left({\beta _{0,1}} \!+\! {\beta _{1,1}}{\rm Consumption}\;{\rm preferenc}{{\rm e}_{ ij}} \! \right. \\ & +\left.\! {\alpha _1}{X_{ij}} \!+\! {\varphi _j} \!+\! {\varepsilon _{ij}}\right) \end{split} $
(1) 其中，被解释变量Entrepreneurij为一个二值虚拟变量，若个体i为创业者则取值为1，否则为0。它是消费倾向（Consumption preferenceij）、控制变量（Xij：包括性别、年龄、婚姻、民族、政治面貌、户口和教育，等）、区域固定效应（φj）和残差项（εij）的函数。β1, 1 是我们感兴趣的系数，它反映的是消费倾向对个人创业选择的影响。
表2报告了基于方程式（1）的回归结果，从表2第1~3列回归结果中的估计系数及其边际效应可知，消费倾向和创业选择负相关。具体而言，消费倾向每增加一个单位，个人选择创业的概率降低2.2~2.6个百分点。假设1得到实证结果的支持。其他控制变量的结果和现有文献中的发现相一致。例如，已有研究发现女性较男性的创业概率较低，已婚男性的创业概率较高，外来人员的创业概率较高，创业概率随教育水平的增加而降低[27]。
表 2 消费倾向和创业选择（1） （2） （3） 系数 边际效应 系数 边际效应 系数 边际效应 消费倾向 –0.213* –0.023 –0.221* –0.022 –0.254** –0.026 （0.117） （0.120） （0.126） 男性 0.224*** 0.023 0.234*** 0.025 （0.066） （0.066） 年龄 0.096*** 0.010 0.094*** 0.009 （0.031） （0.031） 年龄平方项 –0.001*** 0.000 –0.001*** 0.000 （0.000） （0.000） 已婚 0.584*** 0.059 0.601*** 0.060 （0.144） （0.144） 汉族 –0.554*** –0.056 –0.406*** –0.041 （0.129） （0.135） 党员 –1.062*** –0.108 –1.087*** –0.109 （0.126） （0.126） 城镇户口 –0.299*** –0.030 –0.292*** –0.029 （0.075） （0.079） 最高教育水平 小学（基准组） 初中 0.183 0.019 0.215* 0.022 （0.119） （0.118） 高中 –0.135 –0.014 –0.086 –0.009 （0.127） （0.127） 专科 –0.233** –0.024 –0.225** –0.023 （0.112） （0.112） 本科 –0.997*** –0.101 –0.904*** –0.091 （0.117） （0.117） 研究生 –1.630*** –0.166 –1.506*** –0.151 （0.466） （0.470） 省份虚拟变量 否 否 是 Pseudo R-平方 0.0007 0.0844 0.0957 观测数 9,690 9,690 9,690 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。 尽管上面的结果中表明消费倾向和创业负相关，但是个体所具备的金融知识以及所处的家庭环境等都会影响其创业决策和创业动机[3, 36~37]。换言之，以上回归模型可能存在内生性问题。为此，我们接下来尝试使用工具变量估计法来减少模型估计的内生性偏误。在被解释变量为低层次变量时，由低层次的内生性变量通过组别分类加总得出的高层次变量通常被作为工具变量[38]。因此我们借鉴之前文献的方法，首先计算出各地区内的消费倾向平均值，然后将其作为家庭消费倾向的工具变量。估计结果分别如表3中的列1所示。结果表明，在控制可能的内生性偏误之后，消费倾向和创业选择之间的负相关关系的推断依然成立。
表 3 消费倾向和创业选择（IV估计）（1） （2） 第二阶段 第一阶段 系数 边际效应 系数 消费倾向 –1.334*** –0.023 （0.174） 地区层次的
消费倾向均值1.806*** （0.070） 控制变量 是 是 省份虚拟变量 是 是 Wald外生性检验 29.87*** 观测数 9,690 9,690 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。 （二） 消费倾向，资金约束和创业选择
表3中的回归结果表明消费倾向更高的家庭创业概率更低。为什么会有这样的结果呢？因为在一个非完美的金融市场，融资约束是阻碍潜在创业者开展创业活动的最大障碍之一[14, 33]，因此我们从资金约束的角度提出一种可能的解释。检验的模型设计如下：
$ \begin{split} & \Pr \left( {{\rm Entrepreneu}{r_{ij}} = 1} \right) \\ & = G({\beta _{0,2}} + {\beta _{1,2}}{\rm Consumption}\;{\rm preferenc}{{\rm e}_{ ij}}\\ & + {\beta _{2,2}}{\rm Log}{\left( {{\rm Household}\;{\rm wealth}} \right)_{ij}}\\ & + {\beta _{3,2}}{\rm Consumption}\;{\rm preferenc}{{\rm e}_{ij}} \\ & {\rm Household}\;{\rm wealt}{{\rm h}_{ij}} + {\alpha _2}{X_{ij}} + {\varphi _j} + {\varepsilon _{ij}}) \end{split} $
(2) 其中Log（Household wealth）ij表示个体i的家庭财富值的对数值；Household wealthij 是高家庭财富的虚拟变量（若家庭财富位于样本总体的前10%则等于1；否则等于0）。为了捕捉到资金约束在消费倾向和创业选择之间的作用，我们在模型中加入住房财富和消费倾向的交互项（Consumption preferenceij×Household wealthij）。
基于方程（2）的回归结果报告于表4。表4的结果表明，在个体特征可比情况下，家庭财富值越高，个体的创业概率越大。具体而言，家庭财富每增加1%，个体选择创业的概率平均而言要高1.5个百分点。另外，与表2的结果相一致，家庭的消费倾向越高，个体选择创业的概率越低。但是，我们发现对于家庭财富值位于样本总体前10%的家庭而言，家庭的消费倾向和创业选择正相关。对于这些家庭，消费倾向每增加一个百分点，个体选择创业的概率平均而言要高0.5个百分点。这些发现进一步支持了本文提出的第一个研究假设。高消费倾向家庭一般拥有较少的财富积累，在存在融资约束的情况下，具有较低的创业概率。但是对于富裕家庭而言，他们面临较小的或者不存在资金约束，因此消费倾向和创业选择在这类家庭中是正相关的。
表 4 消费倾向、家庭财富和创业选择（1） （2） （3） 系数 边际效应 系数 边际效应 系数 边际效应 消费倾向 –0.287** –0.031 –0.262** –0.026 –0.308** –0.031 （0.126） （0.133） （0.136） 家庭财富-对数值 –0.015 –0.002 0.133*** 0.013 0.151*** 0.015 （0.029） （0.037） （0.040） 消费倾向* 家庭财富 0.247* 0.027 0.291** 0.029 0.363** 0.036 （0.144） （0.142） （0.150） 控制变量 否 是 是 省份虚拟变量 否 否 是 Pseudo R-平方 0.0012 0.0886 0.1026 观测数 8,884 8,884 8,884 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；控制变量包括性别、年龄、婚姻、民族、政治面貌、户口和教育；“家庭财富”是高家庭财富的虚拟变量，若家庭财富位于样本总体的前10%则等于1；否则等于0。 （三） 消费倾向、社会关系和创业选择
接下来，我们研究社会关系是否影响消费倾向与创业选择之间的关系，选取的计量模型设计如下：
$ \begin{split} & \Pr\left( {{\rm Entrepreneu}{r_{ij}} = 1} \right) \\ & =G({\beta _{0,3}} + {\beta _{1,3}}{\rm Consumption}\;{\rm preferenc}{{\rm e}_{ij}}\\ & + {\beta _{2,3}}{\rm Consumption}\;{\rm preferenc}{{\rm e}_{ij}}\\ & \times {\rm In{\text{-}}system}\;{\rm connectio}{{\rm n}_{ij}}\\ & + {\beta _{3,3}}{\rm Consumption}\;{\rm preferenc}{{\rm e}_{ij}}\\ & \times {\rm Out{\text{-}}system}\;{\rm connectio}{{\rm n}_{ij}} + {\alpha _3}{X_{ij}} + {\varphi _j} + {\varepsilon _{ij}}) \end{split} $
(3) 其中，In-system connectionij和Out-system connectionij分别代表体制内关系和体制外关系的虚拟变量。β2, 3和β3, 3是我们感兴趣的系数，反映的是体制内关系和体制外关系在消费倾向和创业选择之间中的作用。
表5报告了基于方程（3）的回归结果。从列（1）~（3）的结果可知，交互项消费倾向和体制内关系的系数为负，而交互项消费倾向和体制内关系的系数为正，表明这两类社会关系对消费倾向和创业选择之间的作用方向相反。具体而言，消费倾向每增加一个单位，拥有体制内关系的家庭的创业概率要降低6.4个百分点，但是拥有体制外关系的家庭的创业概率要提高0.6个百分点。这些发现支持了研究假设2a和假设2b，即体制内关系对创业具有抑制作用，而体制外关系对创业具有促进作用。
表 5 消费倾向、社会关系和创业选择（1） （2） （3） 系数 边际效应 系数 边际效应 系数 边际效应 消费倾向 –0.119 –0.013 –0.230 –0.023 –0.275* –0.028 （0.134） （0.142） （0.143） 消费倾向 * 体制内关系 –0.700*** –0.075 –0.378*** –0.038 –0.355*** –0.036 （0.095） （0.099） （0.103） 消费倾向 * 体制外关系 0.397*** 0.043 0.338*** 0.034 0.339*** 0.034 （0.094） （0.097） （0.097） 控制变量 否 是 是 省份虚拟变量 否 否 是 Pseudo R-平方 0.0007 0.0844 0.1426 观测数 9,690 9,690 9,690 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；控制变量包括性别、年龄、婚姻、民族、政治面貌、户口和教育。 为什么体制内关系和体制外关系对创业具有差异性的影响呢？我们从就业选择的视角来进一步检验假设2。因为个人的就业选择具有多样性，我们采用多项logit模型来研究这两类社会关系对个人就业选择的影响，所采用的回归模型设计如下。
$ \begin{split} & \Pr \left( {{\rm Employmen}{t_{ij}} = 1,2} \right)\\ & =G({\beta _{0,4}} +{\beta _{1,4}}{\rm In{\text{-}}system}\;{\rm connection}{_{ij}}\\ & + {\beta _{2,4}}{\rm Out{\text{-}}system}\;{\rm connection}{_{ij}} +\\ & {\alpha _4}{X_{ij}} + {\varphi _j} + {\varepsilon _{ij}}) \end{split} $
(4) 其中，被解释变量Employmentij为个体i的就业选择，取值为1说明个体i在体制内就业，取值为2说明在体制外就业，在其他地方就业则取值为0。β1, 4（β2, 4） 反映的是体制内（外）关系对个体就业选择的影响。
表6为基于方程（4）的回归结果。我们可以从中得出两点重要发现：第一，与没有社会关系的家庭相比，拥有体制内关系的家庭在体制内就业的概率平均而言要高约9.1个百分点，但是在体制外就业的概率要低约6.9个百分点；第二，与没有社会关系的家庭相比，拥有体制外关系的家庭在体制内就业的概率并无明显差别，但是在体制外就业的概率平均而言要高约9.1个百分点。体制内的就业岗位在经济体制改革之前被社会大众视为“铁饭碗”，因为这类岗位在之前没有被解雇的风险，并且拥有稳定的收入来源和巨大的潜在利益。即使在改革之后，“体制内”依然存在相当的特权利益，体制内岗位还存在很大的吸引力。但是，没有体制内关系的个体很难通过个人努力来获取体制内就业[8]。另一方面，体制外关系对个人的商业机会识别以及风险承担等能力具有提升作用[31]。所以，拥有体制内关系的个体更多选择体制内的就业岗位，拥有体制外关系的个体更多在体制外岗位就业。
表 6 社会关系和就业选择（1） （2） （3） 系数 边际效应 系数 边际效应 系数 边际效应 体制内就业 体制内关系 0.781*** 0.198 0.515*** 0.103 0.493*** 0.091 （0.049） （0.059） （0.060） 体制外关系 0.062 0.062 –0.027 –0.085 –0.014 –0.048 （0.045） （0.054） （0.055） 控制变量 否 是 是 省份虚拟变量 否 否 是 体制外就业 体制内关系 –0.282*** –0.146 –0.184*** –0.058 –0.120** –0.069 （0.045） （0.051） （0.053） 体制外关系 0.690*** 0.143 0.554*** 0.108 0.484*** 0.091 （0.044） （0.049） （0.050） 控制变量 否 是 是 省份虚拟变量 否 否 是 Pseudo R-平方 0.0314 0.2081 0.2185 观测数 13,118 13,118 13,118 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；控制变量包括性别、年龄、婚姻、民族、政治面貌、户口和教育。 四、 总结
创业在经济和社会发展中的角色至关重要，创业一直是学术界的研究热点。尽管一些文献研究了影响个体创业选择的家庭特征因素[13, 39]，但是从消费倾向这一视角切入的文献还很少。考虑到绝大多数家庭将大部分收入用于消费支出，且消费模式和家庭的财富累积密切相关，因此消费倾向和创业选择之间的关系值得深入研究。
本文主要研究消费倾向和创业选择的关联，并分析了资金约束和社会关系在这两者之间的作用。利用2013年CHIP数据，我们发现消费收入占比较大的家庭创业的概率更低。但是对于家庭财富值位于样本总体前10%的家庭，消费倾向和创业选择正相关。这些结果表明在一个不完善的金融市场，资金约束是阻碍个人创业选择的一个重要因素。我们进一步考虑了两类社会关系在消费倾向和创业选择之间的作用，发现拥有体制内关系的家庭的创业概率更低，但是拥有体制外关系的家庭的创业概率更高。原因可能是“体制内”还存在相当的潜在利益，体制内关系驱动个体寻求体制内就业而非进行创业；另外，“体制外”圈子对于个人的商业机会识别以及风险承担等市场能力具有极大的提升。
本文的研究结果有利于解释和预测个体的创业活动，为今后的相关政策制定提供了一定的依据，具有丰富的政策含义。例如，本文发现资金约束对个人的创业选择具抑制作用。这启示我们应该加快对住房金融体系和创业金融体系进行创新或改革，降低住房拥有者选择创业时可能面临的资金流动性短缺及相关的创业启动困难；另外，本文发现体制内关系和创业关系负相关，但是体制外关系和创业正相关。同时考虑到生产部门和非生产部门的投资回报率的差异对个人的投资选择具有较大的影响，这启示我们为了鼓励和激励创业，应该逐步弱化体制内就业的较大的隐性福利，同时加大对生产性部门的投资激励。
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表 1 主要变量的统计性描述
变量 观测数 均值 标准差 消费倾向（家庭消费支出/家庭可支配收入） 12,859 0.658 0.374 创业（创业者=1；否则=0） 9,778 0.124 0.329 体制内关系（体制内关系=1；否则=0） 12,998 0.663 0.473 体制外关系（体制外关系=1；否则=0） 12,998 0.435 0.496 就业选择
（体制内就业=1；体制外就业=2；否则=0）12,998 1.039 0.812 男性（男性=1；否则=0） 12,998 0.490 0.500 年龄 12,998 41.467 11.102 已婚（已婚=1；否则=0） 12,998 0.828 0.377 汉族（汉族=1；否则=0） 12,998 0.951 0.216 党员（党员=1；否则=0） 12,998 0.176 0.381 城镇户口（城镇户口=1；否则=0） 12,998 0.799 0.401 最高教育水平 小学 12,998 0.067 0.250 初中 12,998 0.276 0.447 高中 12,998 0.192 0.394 专科 12,998 0.283 0.450 本科 12,998 0.337 0.473 研究生 12,998 0.019 0.137 数据来源：CHIP 2013。 
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表 2 消费倾向和创业选择
（1） （2） （3） 系数 边际效应 系数 边际效应 系数 边际效应 消费倾向 –0.213* –0.023 –0.221* –0.022 –0.254** –0.026 （0.117） （0.120） （0.126） 男性 0.224*** 0.023 0.234*** 0.025 （0.066） （0.066） 年龄 0.096*** 0.010 0.094*** 0.009 （0.031） （0.031） 年龄平方项 –0.001*** 0.000 –0.001*** 0.000 （0.000） （0.000） 已婚 0.584*** 0.059 0.601*** 0.060 （0.144） （0.144） 汉族 –0.554*** –0.056 –0.406*** –0.041 （0.129） （0.135） 党员 –1.062*** –0.108 –1.087*** –0.109 （0.126） （0.126） 城镇户口 –0.299*** –0.030 –0.292*** –0.029 （0.075） （0.079） 最高教育水平 小学（基准组） 初中 0.183 0.019 0.215* 0.022 （0.119） （0.118） 高中 –0.135 –0.014 –0.086 –0.009 （0.127） （0.127） 专科 –0.233** –0.024 –0.225** –0.023 （0.112） （0.112） 本科 –0.997*** –0.101 –0.904*** –0.091 （0.117） （0.117） 研究生 –1.630*** –0.166 –1.506*** –0.151 （0.466） （0.470） 省份虚拟变量 否 否 是 Pseudo R-平方 0.0007 0.0844 0.0957 观测数 9,690 9,690 9,690 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。
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表 3 消费倾向和创业选择（IV估计）
（1） （2） 第二阶段 第一阶段 系数 边际效应 系数 消费倾向 –1.334*** –0.023 （0.174） 地区层次的
消费倾向均值1.806*** （0.070） 控制变量 是 是 省份虚拟变量 是 是 Wald外生性检验 29.87*** 观测数 9,690 9,690 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。
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表 4 消费倾向、家庭财富和创业选择
（1） （2） （3） 系数 边际效应 系数 边际效应 系数 边际效应 消费倾向 –0.287** –0.031 –0.262** –0.026 –0.308** –0.031 （0.126） （0.133） （0.136） 家庭财富-对数值 –0.015 –0.002 0.133*** 0.013 0.151*** 0.015 （0.029） （0.037） （0.040） 消费倾向* 家庭财富 0.247* 0.027 0.291** 0.029 0.363** 0.036 （0.144） （0.142） （0.150） 控制变量 否 是 是 省份虚拟变量 否 否 是 Pseudo R-平方 0.0012 0.0886 0.1026 观测数 8,884 8,884 8,884 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；控制变量包括性别、年龄、婚姻、民族、政治面貌、户口和教育；“家庭财富”是高家庭财富的虚拟变量，若家庭财富位于样本总体的前10%则等于1；否则等于0。
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表 5 消费倾向、社会关系和创业选择
（1） （2） （3） 系数 边际效应 系数 边际效应 系数 边际效应 消费倾向 –0.119 –0.013 –0.230 –0.023 –0.275* –0.028 （0.134） （0.142） （0.143） 消费倾向 * 体制内关系 –0.700*** –0.075 –0.378*** –0.038 –0.355*** –0.036 （0.095） （0.099） （0.103） 消费倾向 * 体制外关系 0.397*** 0.043 0.338*** 0.034 0.339*** 0.034 （0.094） （0.097） （0.097） 控制变量 否 是 是 省份虚拟变量 否 否 是 Pseudo R-平方 0.0007 0.0844 0.1426 观测数 9,690 9,690 9,690 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；控制变量包括性别、年龄、婚姻、民族、政治面貌、户口和教育。
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表 6 社会关系和就业选择
（1） （2） （3） 系数 边际效应 系数 边际效应 系数 边际效应 体制内就业 体制内关系 0.781*** 0.198 0.515*** 0.103 0.493*** 0.091 （0.049） （0.059） （0.060） 体制外关系 0.062 0.062 –0.027 –0.085 –0.014 –0.048 （0.045） （0.054） （0.055） 控制变量 否 是 是 省份虚拟变量 否 否 是 体制外就业 体制内关系 –0.282*** –0.146 –0.184*** –0.058 –0.120** –0.069 （0.045） （0.051） （0.053） 体制外关系 0.690*** 0.143 0.554*** 0.108 0.484*** 0.091 （0.044） （0.049） （0.050） 控制变量 否 是 是 省份虚拟变量 否 否 是 Pseudo R-平方 0.0314 0.2081 0.2185 观测数 13,118 13,118 13,118 注：括号内为稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；控制变量包括性别、年龄、婚姻、民族、政治面貌、户口和教育。
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