樊此君，張棟浩

(西南財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟與管理研究院，四川 成都 611130)

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城鎮(zhèn)化進程中房屋拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的影響分析

樊此君，張棟浩

(西南財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟與管理研究院，四川 成都 611130)

改革開放以來，我國城鎮(zhèn)化水平不斷提高。作為城鎮(zhèn)化進程中的產(chǎn)物，房屋拆遷可能會影響拆遷家庭生活的方方面面。本文使用中國家庭金融調(diào)查2011年數(shù)據(jù)，實證分析了房屋拆遷這一外生事件沖擊對家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響。我們采用傾向得分匹配的方法研究發(fā)現(xiàn)，與未拆遷家庭相比，拆遷家庭創(chuàng)業(yè)的概率顯著降低。進一步分析發(fā)現(xiàn)，拆遷家庭現(xiàn)有的住房狀態(tài)，對拆遷與家庭創(chuàng)業(yè)之間的負向關(guān)系有顯著的影響：與現(xiàn)在沒有住房的家庭相比，拆遷對現(xiàn)有住房的家庭造成的負面影響更小。因此我們認為，拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的影響存在異質(zhì)性，對租房家庭的負向影響最大、1套房家庭次之、多套房家庭的影響最小。

房屋拆遷；創(chuàng)業(yè)；住房所有權(quán)；異質(zhì)性

一、引 言

改革開放以來，我國城鎮(zhèn)化水平不斷提高，成為我國經(jīng)濟下一階段的重要增長點。作為城鎮(zhèn)化進程中的產(chǎn)物，房屋拆遷成為影響家庭行為的外在沖擊事件。本文采用中國家庭金融調(diào)查2011年數(shù)據(jù)，實證分析了這一外生沖擊如何影響家庭的創(chuàng)業(yè)行為。在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的時代，我們應(yīng)該為創(chuàng)業(yè)營造良好的社會環(huán)境，通過促進創(chuàng)業(yè)來實現(xiàn)我國經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

多年來，創(chuàng)業(yè)對經(jīng)濟增長的重要性已經(jīng)得到了學(xué)術(shù)界的重視。Schumpeter[1]提出了創(chuàng)造性破壞的概念，他認為企業(yè)家精神是經(jīng)濟增長的重要源泉。King 和Levine[2]，Levine[3]在研究金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系時引入了企業(yè)家的角色，強調(diào)了熊彼特的創(chuàng)造性破壞的概念，他們認為，與市場中在位者相比，創(chuàng)業(yè)者有新的思路和技術(shù)，可以帶來生產(chǎn)力和經(jīng)濟的連續(xù)增長。國內(nèi)學(xué)者，莊子銀[4]發(fā)現(xiàn)，擁有較多企業(yè)家的經(jīng)濟比擁有較少企業(yè)家的經(jīng)濟有更高的增長率。李宏彬等[5]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)家創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新精神對中國經(jīng)濟增長有顯著的正效應(yīng)。

鑒于創(chuàng)業(yè)問題的重要性，國內(nèi)外學(xué)者對其做了廣泛的研究，本文從影響創(chuàng)業(yè)因素的角度出發(fā)，對國內(nèi)外現(xiàn)有文獻進行梳理。首先，融資約束對創(chuàng)業(yè)有重要的影響。融資約束的來源包括，金融市場發(fā)展誘發(fā)的融資約束，以及家庭財富誘發(fā)的融資約束。具體來講，金融市場發(fā)展的研究角度包括：金融市場發(fā)展深度[6-9]①① 文獻中衡量金融市場發(fā)展深度的指標主要有，銀行存款占GDP比重，股市資本占GDP比重等。、金融媒介之間的競爭程度[10-12]、金融媒介自身的結(jié)構(gòu)[13-14]、金融媒介和公司的關(guān)系[15-16]。金融市場發(fā)展更有深度、金融媒介之間競爭更加激烈、小規(guī)?；蚪Y(jié)構(gòu)分散的銀行、以及長期穩(wěn)定的銀企關(guān)系，有助于降低融資約束，增加創(chuàng)業(yè)的概率。而家庭財富對創(chuàng)業(yè)的影響主要體現(xiàn)在：家庭財富越多，絕對風(fēng)險厭惡程度更低[17-18]、自己當(dāng)老板的愿望更強烈[19]，面臨的外部資本市場的規(guī)制更少[20]。所以，家庭財富越多，創(chuàng)業(yè)的概率越高[21-23]。另外，也有文獻指出財富對創(chuàng)業(yè)的影響可能是非線性的[19, 24]。

其次，社會網(wǎng)絡(luò)對創(chuàng)業(yè)也有顯著的正向影響[25-27]，社會網(wǎng)絡(luò)可以幫助緩解信息不對稱、增加融資可得性[28-29]，從而促進家庭創(chuàng)業(yè)。性別比例失衡也會影響家庭創(chuàng)業(yè)，性別比例失衡的地區(qū)，男孩兒家庭擁有自營工商業(yè)的可能性更高[30-31]。最后，不同地區(qū)的經(jīng)濟環(huán)境或勞動力市場，會導(dǎo)致不同地區(qū)創(chuàng)業(yè)積極性的差異，更有活力的地區(qū)經(jīng)濟、更加消極的勞動力市場會提高家庭創(chuàng)業(yè)的概率[32]。

擴展現(xiàn)有文獻，本文從家庭遭遇的外在沖擊，即房屋拆遷的角度出發(fā)，研究它對創(chuàng)業(yè)的影響，包括創(chuàng)業(yè)的概率和創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)的多少。與本文研究出發(fā)點相同的是，柴國俊[33]發(fā)現(xiàn)，房屋拆遷對家庭消費具有異質(zhì)性影響，拆遷后仍有兩套房及以上住房者各類消費要高于未拆遷戶，而拆遷后成為租房者家庭的平均消費水平要低于未拆遷戶。但是，與柴國俊[33]的落腳點在家庭消費不同，本文的落腳點是家庭創(chuàng)業(yè)。

房屋拆遷可能從正反兩個方面對家庭創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生影響。從正的方面來看，拆遷家庭獲得的拆遷補償款可以算是一筆“意外之財”。Lindh和Ohlsson[34]、Taylo[35]、以及Schafer等[36]分別使用瑞典、英國和德國家庭數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)“意外之財”可以緩解家庭的財務(wù)約束，進而提高創(chuàng)業(yè)概率和創(chuàng)業(yè)收益。但是，從反的方面來看，房屋拆遷減少了家庭的房屋所有權(quán)。為了重新購建住房，拆遷家庭需要積累資金。考慮到，我國現(xiàn)在的房價收入比很高，購建住房會占用家庭大量的現(xiàn)金流，相應(yīng)地會減少創(chuàng)業(yè)的初始資金、增加創(chuàng)業(yè)的財務(wù)約束，從而降低創(chuàng)業(yè)的概率。呂江林[37]研究發(fā)現(xiàn)，35個大中城市2006-2008年的房價收入比在10倍左右，而我國城市居民能承受的房價收入比合理上限是4.38-6.78倍之間。

基于中國家庭金融調(diào)查2011年的數(shù)據(jù)，本文研究房屋拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的影響。首先，考慮到拆遷家庭和未拆遷家庭在家庭特征上可能存在的差異，我們采用傾向得分匹配方法，估計房屋拆遷的處理組平均處理效應(yīng)(ATT)。結(jié)果顯示，房屋拆遷的處理組平均處理效應(yīng)顯著為負，和未拆遷家庭相比，拆遷家庭創(chuàng)業(yè)的概率顯著下降了2.41%～4.52%。其次，在得到拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)平均處理效應(yīng)的基礎(chǔ)上，本文采用Robins和Rotnizky[39]提出的雙重穩(wěn)健估計方法，進一步研究拆遷為什么會降低家庭的創(chuàng)業(yè)行為。研究發(fā)現(xiàn)，住房所有權(quán)狀態(tài)在其中發(fā)揮了重要的作用，擁有住房可以顯著降低住房對家庭創(chuàng)業(yè)的負向影響。最后，根據(jù)拆遷家庭現(xiàn)有住房所有權(quán)的狀態(tài)，本文將拆遷家庭分為租房家庭、1套房家庭和多套房家庭。研究發(fā)現(xiàn)，拆遷對不同類別家庭創(chuàng)業(yè)存在異質(zhì)性的影響。具體來說，拆遷對租房家庭的負向影響最大、1套房家庭次之、多套房家庭的影響最小。

本文通過控制社區(qū)固定效應(yīng)、重新定義家庭創(chuàng)業(yè)行為，為本文結(jié)論提供了穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果表明，本文的發(fā)現(xiàn)是穩(wěn)健的，拆遷顯著降低了家庭的創(chuàng)業(yè)行為。本文余下結(jié)構(gòu)是，第二部分，數(shù)據(jù)和變量；第三部分，計量模型；第四部分，實證分析；第五部分，穩(wěn)健性檢驗；最后，結(jié)論和政策性建議。

二、數(shù)據(jù)與變量描述

本文使用西南財經(jīng)大學(xué)2011年中國家庭金融調(diào)查(CHFS)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)涉及到我國25個省市自治區(qū)、80個縣、320個居(村)委會，共計8438戶家庭，包含了家庭的資產(chǎn)負債、收入支出、保險保障、家庭人口特征等信息。主要的是，CHFS2011數(shù)據(jù)還包括了房屋拆遷和創(chuàng)業(yè)的問題，為我們的研究提供了可能。

表1是變量的描述統(tǒng)計，除了房屋拆遷外，結(jié)合參考文獻，我們控制了其他可能影響家庭創(chuàng)業(yè)的變量，包括家庭特征變量(凈資產(chǎn)、收入、家庭規(guī)模、家庭子女性別比，家庭成員工作性質(zhì)，以及家庭的風(fēng)險態(tài)度)，戶主特征變量(戶主教育年限、戶主年齡)和省份的固定效應(yīng)。

其中，定義家庭創(chuàng)業(yè)：中國家庭金融調(diào)查問卷詢問受訪戶“去年，您家是否從事從工商業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營項目”，如果回答“是”，便定義該家庭是創(chuàng)業(yè)家庭。定義風(fēng)險態(tài)度：如果受訪者選擇高風(fēng)險、高回報，略高風(fēng)險、略高回報的投資項目，則該家庭是風(fēng)險偏好的；如果受訪者選擇不愿意承擔(dān)任何風(fēng)險，略低風(fēng)險、略低回報的投資項目，則該家庭是風(fēng)險厭惡的；如果受訪者選擇平均風(fēng)險、平均回報的投資項目，則該家庭是風(fēng)險中性的。定義子女性別比：男孩子數(shù)量占家庭孩子總數(shù)量的比重。定義風(fēng)險厭惡度：取值1、2、3、4、5，取值越高，家庭越厭惡風(fēng)險。

從表1可知，創(chuàng)業(yè)家庭經(jīng)歷房屋拆遷的均值是0.0834，要小于未創(chuàng)業(yè)家庭的0.115，差異在1%的顯著性水平下顯著。創(chuàng)業(yè)家庭的凈資產(chǎn)和收入更多，并且更加偏好風(fēng)險，家庭規(guī)模、子女性別比和戶主教育也更多。但是，創(chuàng)業(yè)家庭的戶主年齡、沒有子女、金融從業(yè)、公務(wù)員、以及風(fēng)險厭惡度更低。從地區(qū)來看，農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)家庭更少。

表1 變量描述統(tǒng)計

注：我們剔除了凈資產(chǎn)上下1%的極端值，以及一些變量值缺失的樣本，剩余8173戶家庭。

三、計量模型

(一)傾向得分匹配

拆遷家庭與沒有拆遷家庭之間在家庭特征上可能存在差異，如財富積累、風(fēng)險態(tài)度或受教育水平等。所以，拆遷家庭和未拆遷家庭可能不能夠直接比較。一個可行的辦法是，使用傾向得分匹配，找到和拆遷家庭在特征上非常相似的未拆遷家庭。拆遷家庭作為處理組樣本，通過匹配找到的未拆遷的家庭作為控制組樣本，然后估計處理組樣本的平均處理效應(yīng)(the average treatment effect on the treated，ATT)。

傾向得分匹配方法最先由Rosenbaum和Rubin[38]提出，不同于馬氏距離匹配容易受到個別變量的影響，傾向得分匹配有效的匯總了多維度的信息，使得匹配更加穩(wěn)健。使用傾向得分匹配要求滿足一些假設(shè)條件，包括共同支撐域假設(shè)、平衡性假設(shè)。為了提高估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采取多種匹配方法，包括近鄰匹配、半徑匹配以及核匹配，近鄰匹配包括一對一匹配和一對多匹配。相比于近鄰匹配，半徑匹配根據(jù)事先設(shè)定的半徑，選擇所有設(shè)定半徑范圍內(nèi)的觀測值作為控制樣本。而關(guān)于核匹配，Gilligan和Hoddinott[40]指出核匹配不存在近鄰匹配時可能產(chǎn)生無效標準差的問題。

半徑匹配的規(guī)則，可以下式(1)來表述，r是事先設(shè)定的半徑，p是傾向得分值，

(1)

(二)雙重穩(wěn)健估計

在研究拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)影響的作用機制時，本文使用雙重穩(wěn)健估計的方法。Robins和Rotnizky[39]最早提出了雙重穩(wěn)健估計(Doubly-Robust Estimation)。它的估計程序包括兩步，第一步是，通過傾向得分匹配，篩選出控制組樣本；第二步是，使用處理組樣本和篩選出的控制組樣本，采用加權(quán)回歸模型估計拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)影響的作用機制。其中，權(quán)重是控制組樣本被匹配的次數(shù)。這種方法之所以被稱為雙重穩(wěn)健估計，是因為在上述兩步程序中，只需要其中一步設(shè)定正確，它的估計量就是一致的。在具體的實證分析中，該方法的主要特點反映在，回歸所使用的樣本僅包括處理組樣本和通過匹配選中的控制組樣本，刪除了沒有被匹配的家庭樣本。

在雙重穩(wěn)健估計的第二步，結(jié)合研究問題，本文還使用了單位概率模型(Probit)、以及截取回歸模型(Tobit)。其中，Probit模型是用來研究拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)概率的影響，Tobit模型用來研究拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)的影響。

四、實證分析

在本節(jié)，我們實證分析拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的影響以及內(nèi)在的作用機制。首先研究拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)是否存在顯著影響？在存在影響的情況下，進一步分析拆遷是如何對家庭創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生的影響？最后，考慮到拆遷家庭的現(xiàn)有住房狀態(tài)差異，我們還研究了拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)影響的異質(zhì)性。

(一) 拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的影響

我們采用傾向得分匹配方法評估房屋拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的影響。為了得到穩(wěn)健的估計結(jié)果，本文使用多種匹配方法：包括近鄰匹配、半徑匹配以及核匹配。通過匹配來計算拆遷的處理組平均處理效應(yīng)①① 結(jié)果表明，匹配滿足了共同支撐域假設(shè)和平衡性假設(shè)。限于篇幅，未予報告，讀者如有需要，可聯(lián)系作者。，即是拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)概率的影響，實證分析見表2。表2列舉數(shù)據(jù)的結(jié)果顯示，無論是采用鄰匹配、半徑匹配，還是采用核匹配，拆遷都顯著降低了家庭創(chuàng)業(yè)的概率。和未拆遷的家庭相比，拆遷家庭創(chuàng)業(yè)的概率顯著下降了2.41%～4.52%?？紤]到可能存在的小樣本統(tǒng)計量會有偏誤，本文還使用Bootstrap方法，重復(fù)抽樣200次以調(diào)整ATT估計值的標準誤差。研究發(fā)現(xiàn)，使用Bootstrap調(diào)整后的ATT估計值顯著性也沒有發(fā)生大的變化。

(二)進一步分析

通過傾向得分匹配的方法，我們發(fā)現(xiàn)了拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)決策有顯著的負向影響。也就是說，從本文的實證結(jié)果來看，拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)并沒有體現(xiàn)“意外之財”的作用，反而抑制了家庭的創(chuàng)業(yè)行為。在得到上述結(jié)果后，本文下一步便是研究其中的原因，拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)為什么是顯著的負向影響？前文曾指出，家庭現(xiàn)有的住房所有權(quán)狀態(tài)可能會降低房屋拆遷對創(chuàng)業(yè)的負向影響，這種住房所有權(quán)狀態(tài)包括是否有住房、住房數(shù)量以及住房資產(chǎn)。在實證分析中，我們采用雙重穩(wěn)健估計(Double Robust)方法的思路：使用通過傾向得分匹配方法選中的樣本，作為拆遷家庭的對照組，刪除了沒有與處理組相互匹配的樣本，以保證拆遷與未拆遷家庭特征的可比性。實證分析結(jié)果見表3和表4。

1.家庭創(chuàng)業(yè)概率

在本節(jié)，我們通過實證的方法，研究住房所有權(quán)狀態(tài)如何影響拆遷與家庭創(chuàng)業(yè)概率之間的關(guān)系。其中背后的邏輯關(guān)系是，在房屋拆遷之后，家庭需要重新購建住房，增加了家庭創(chuàng)業(yè)的資金約束；但是，當(dāng)拆遷家庭現(xiàn)在擁有了住房之后，拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的負向影響就會降低。被解釋變量是“家庭創(chuàng)業(yè)與否”，關(guān)注的解釋變量是“拆遷*自有住房”、“拆遷*住房數(shù)量”、“拆遷*住房資產(chǎn)”。實證分析結(jié)果見表3。

表2 處理組平均處理效應(yīng)

注：***、**、*分別代表p<0.01、 p<0.05以及 p<0.1，匹配時是基于省份固定效應(yīng)，最近鄰匹配(一對一)是為每個處理組樣本匹配一個控制組樣本，最近鄰匹配(一對三)是為每個處理組樣本匹配了三個控制組樣本，半徑匹配的半徑是0.01，核匹配使用的是高斯核密度函數(shù)。左側(cè)是原始的標準誤，右側(cè)是使用Bootstrap重復(fù)抽樣200次的調(diào)整標準誤。

表3 拆遷與創(chuàng)業(yè)概率

注：***、**、*分別代表p<0.01、 p<0.05以及 p<0.1，括號內(nèi)是聚類(社區(qū)層面)標準誤，表中報告的是平均邊際效應(yīng)?？刂谱兞堪?，家庭凈資產(chǎn)(扣減了工商業(yè)資產(chǎn))、收入(扣減了工商業(yè)收入)、風(fēng)險偏好、風(fēng)險厭惡、家庭規(guī)模、戶主教育水平及其平方項、家庭是否有子女以及子女性別比、家庭是否有人金融行業(yè)上班、家庭是否有人在政府部門上班、農(nóng)村地區(qū)虛擬變量以及省份地區(qū)虛擬變量。

表3實證分析了拆遷家庭現(xiàn)在的住房所有權(quán)狀態(tài)，如何影響拆遷與家庭創(chuàng)業(yè)之間的關(guān)系。表3的第(2)列結(jié)果顯示，拆遷與自有住房的交互項系數(shù)顯著為正，這就說明，自有住房顯著降低了拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的負向影響。與現(xiàn)在沒有住房的拆遷家庭相比，對于現(xiàn)在擁有住房的拆遷家庭而言，拆遷對他們創(chuàng)業(yè)概率的影響相對來說更小。當(dāng)我們在實證分析中逐步加入是否有拆遷補償(第3列)、拆遷補償滿意程度(第4列)等變量之后，拆遷與自有住房的交互項仍然顯著為正。

在表3第(5)列和第(6)列中，我們控制了拆遷與住房數(shù)量，以及拆遷與住房資產(chǎn)的交互項。研究結(jié)果顯示，拆遷與住房數(shù)量交互項的系數(shù)、拆遷與住房資產(chǎn)交互項的系數(shù)在統(tǒng)計上都不均顯著。這就說明，對于拆遷家庭而言，住房數(shù)量和住房資產(chǎn)對他們創(chuàng)業(yè)概率的影響并不重要，重要的是他們是否有房子居住。

2.家庭創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)

在研究了拆遷家庭現(xiàn)有的住房所有權(quán)，如何影響拆遷與創(chuàng)業(yè)概率的關(guān)系之后，本節(jié)進一步研究，拆遷家庭現(xiàn)有的住房所有權(quán)，如何影響拆遷與家庭創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)之間的關(guān)系。除了家庭是否創(chuàng)業(yè)可以反映家庭創(chuàng)業(yè)行為之外，創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)的多少可以反映家庭在創(chuàng)業(yè)上的投入與積累。本節(jié)實證分析中，被解釋變量是“創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)”，關(guān)注的解釋變量是“拆遷”，“拆遷*自有住房”、“拆遷*住房數(shù)量”、“拆遷*住房資產(chǎn)”，結(jié)果見表4。

表4實證分析了拆遷家庭現(xiàn)有住房所有權(quán)狀態(tài)，如何影響拆遷與創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)之間的關(guān)系。從表4第(2)列可知，拆遷與自有住房的交互項系數(shù)顯著為正。拆遷家庭現(xiàn)在的自有住房可以顯著降低拆遷對創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)的負向影響。當(dāng)在列(3)和列(4)分別加入拆遷補償與否以及拆遷補償滿意度之后，拆遷與自有住房交互項系數(shù)的顯著性并沒有發(fā)生變化。不同于表3，列(6)結(jié)果顯示，拆遷與住房數(shù)量的交互項系數(shù)也顯著為正，但是拆遷與住房資產(chǎn)的交互項系數(shù)并不顯著。比較列(5)和列(6)，結(jié)果顯示拆遷與住房數(shù)量交互項的系數(shù)符號發(fā)生了顯著性的變化，從顯著為負變?yōu)榱孙@著為正。本文認為，列(6)的結(jié)論更具有可信性，因為不同地區(qū)、不同特征屬性的住房并不具有直接的可比性，有的住房比較貴、有的住房則比較便宜。所以，為了避免估計結(jié)果的偏誤，本文認為在研究住房數(shù)量的相關(guān)問題時，應(yīng)該控制住房資產(chǎn)的大小。

表4 拆遷與創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)

注：***、**、*分別代表p<0.01、 p<0.05以及 p<0.1，括號內(nèi)是聚類(社區(qū)層面)標準誤，表中報告的是平均邊際效應(yīng)。控制變量與表3相同。

此外，表4結(jié)果顯示，補償不滿意度的系數(shù)顯著為負，補償不滿意度越高，家庭的創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)也就越少。住房數(shù)量、以及住房資產(chǎn)對家庭自營資產(chǎn)有顯著的正向影響，隨著住房數(shù)量或住房資產(chǎn)的增多，家庭創(chuàng)業(yè)投資的資產(chǎn)也會逐漸增加。

3.拆遷的異質(zhì)性影響

為了更清晰地理解拆遷家庭現(xiàn)有住房所有權(quán)狀態(tài)所發(fā)揮的作用機制，本文進一步考慮拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)影響的異質(zhì)性。根據(jù)拆遷家庭現(xiàn)有的住房數(shù)量，本文將拆遷家庭分為租房家庭、1套房家庭、多套房家庭。首先，本節(jié)采取分組回歸的方法，研究拆遷對不同家庭創(chuàng)業(yè)的影響。其次，考慮到分組后的樣本觀測值減少可能會導(dǎo)致有偏的估計，本文進一步采取交互項回歸的方法，以1套房家庭為基準組。實證分析結(jié)果見表5，表5實證分析了拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的異質(zhì)性影響。第(1)列—第(3)列結(jié)果顯示，拆遷對租房家庭的負向影響最大，1套房家庭次之，而對多套房家庭沒有顯著的影響。第(4)列—第(6)列結(jié)果顯示，對所有拆遷家庭而言，拆遷都顯著減少了他們的公司資產(chǎn)，對1套房家庭的負向影響要大于對多套房家庭。但是，值得注意的是，拆遷對租房家庭公司資產(chǎn)的負向影響反而最小，這可能是因為分組樣本太少，導(dǎo)致了有偏的估計結(jié)果。為了克服樣本大小導(dǎo)致的估計偏誤，本文進一步使用交互項回歸的辦法。第(7)列—第(8)列結(jié)果顯示，拆遷與租房家庭的交互項系數(shù)顯著為負，也就是說，和1套房家庭相比，拆遷對租房家庭的負向影響更大。拆遷與多套房家庭的交互項系數(shù)不顯著，即拆遷對1套房家庭的負向影響和對多套房家庭的負向影響沒有顯著的差異。

表5 拆遷與家庭異質(zhì)性

注：***、**、*分別代表p<0.01、 p<0.05以及 p<0.1，括號內(nèi)是聚類(社區(qū)層面)標準誤，表中報告的是平均邊際效應(yīng)?？刂谱兞颗c表3相同。

五、穩(wěn)健檢驗

(一)控制社區(qū)固定效應(yīng)

不同于正文中傾向得分匹配時控制的省份固定效應(yīng)，在本小節(jié)中，我們控制了社區(qū)的固定效應(yīng)?？刂粕鐓^(qū)固定效應(yīng)有助于在匹配時，盡可能地從與拆遷家庭相同的社區(qū)中尋找控制樣本。無論是家庭經(jīng)濟和人口特征，還是外在環(huán)境及文化氛圍，比起相同省份之間的家庭，相同社區(qū)的家庭應(yīng)該更加地相似。實證分析結(jié)果見表6。除一對一匹配之外，和沒有房屋拆遷的家庭相比，拆遷家庭自主創(chuàng)業(yè)的概率顯著下降了2.89%～3.64%。使用Bootstrap重復(fù)抽樣200次的調(diào)整標準誤，估計結(jié)果的顯著性沒有發(fā)生大的變化。

表6 社區(qū)固定效應(yīng)

注：***、**、*分別代表p<0.01、 p<0.05以及 p<0.1，除控制社區(qū)固定效應(yīng)外，該表采用的匹配方法與表2相同。

(二)重新定義創(chuàng)業(yè)行為

中國家庭金融調(diào)查問卷除了詢問受訪戶家庭去年是否從事工商業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營項目，還有詢問家庭成員的工作性質(zhì)是否是“經(jīng)營個體或私營企業(yè)：自主創(chuàng)業(yè)”。如果有家庭成員的工作性質(zhì)是“經(jīng)營個體或私營企業(yè)：自主創(chuàng)業(yè)”，本文便定義該家庭為創(chuàng)業(yè)家庭，共有1038戶。其中，和正文采取的創(chuàng)業(yè)定義相比，兩種創(chuàng)業(yè)行為共有709戶是重疊的。實證分析結(jié)果見表7，在原始標準誤下，無論是近鄰匹配、半徑匹配還是核匹配，都得到了一致的結(jié)論，拆遷顯著降低了家庭創(chuàng)業(yè)的概率。采用Bootstrap重復(fù)抽樣200次的調(diào)整標準誤，估計結(jié)果的和顯著性都沒有發(fā)生大的變化。

表7 基于家庭成員工作性質(zhì)定義的家庭創(chuàng)業(yè)

注：***、**、*分別代表p<0.01、 p<0.05以及 p<0.1，該表采用的匹配方法與表2相同。

六、結(jié)論與政策建議

基于中國家庭金融調(diào)查2011年的數(shù)據(jù)，本文評估了房屋拆遷這一外生沖擊事件對拆遷家庭創(chuàng)業(yè)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，拆遷顯著降低了拆遷家庭創(chuàng)業(yè)的概率和創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)的大小。具體來講，和未拆遷家庭相比，拆遷家庭創(chuàng)業(yè)的概率顯著下降了2.41%～4.52%，公司資產(chǎn)顯著下降了24.83萬。進一步分析發(fā)現(xiàn)，拆遷家庭現(xiàn)有的住房所有權(quán)狀態(tài)可以顯著降低拆遷對創(chuàng)業(yè)的負向影響，也就是說，房屋拆遷可能是通過影響拆遷家庭的住房狀態(tài)來影響家庭創(chuàng)業(yè)的。最后，本文發(fā)現(xiàn)，拆遷對創(chuàng)業(yè)的影響存在著家庭異質(zhì)性，拆遷對租房家庭的負向影響最大，1套房家庭次之，多套房家庭的負向影響最小。本文通過控制社區(qū)固定效應(yīng)、重新定義家庭創(chuàng)業(yè)行為，為本文的結(jié)論提供了穩(wěn)健性檢驗。

本文的研究表明，只有充分考慮到房屋拆遷帶來的各種潛在問題，才能夠真正達到房屋拆遷的目的，促進國民經(jīng)濟和社會的發(fā)展。基于本文的研究，政府需要采取相應(yīng)的措施，降低房屋拆遷對拆遷家庭創(chuàng)業(yè)的負向影響。首先，在房屋拆遷的過程中，當(dāng)?shù)卣谝罁?jù)法律法規(guī)的同時，應(yīng)盡可能和拆遷家庭達成滿意的拆遷協(xié)議，盡量減少雙方的沖突事件。其次，我們不能忽視，在拆遷家庭得到拆遷補償之后，并沒有合理使用這些補償，當(dāng)?shù)卣梢怨膭畈疬w家庭成員參加職業(yè)教育、為拆遷家庭提供創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)等。

當(dāng)然，本文的研究還存在不足之處。本文只是從拆遷家庭現(xiàn)有的住房狀態(tài)，分析了拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)影響的作用機制，是否還存在其他的原因可以解釋拆遷對家庭創(chuàng)業(yè)的負向影響呢？從媒體報道中，我們不時看到一些政府拆遷過程中的不和諧現(xiàn)象，如暴力拆遷、拆遷補償糾紛等，這可能會降低拆遷家庭對政府的評價和信任。家庭對政府行為的評價或?qū)φ男湃纬潭?，也可能會對家庭?chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生影響。但是，限于中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)中并沒有政府評價的相關(guān)問題，本文也就沒有在該問題上做進一步的探討。

[1] Schumpeter J. The theory of economic development [M].Cambridge, MA: Harvard University Press,1934.

[2] King R G,Levine R. Finance, entrepreneurship, and growth - theory and evidence [J].Journal of Monetary Economics, 1993, 32(3): 513-42.

[3] Levine R. Financial development and economic growth: views and agenda [J].Journal of Economic Literature, 1997, 35(2): 688-726.

[4] 莊子銀. 南方模仿、企業(yè)家精神和長期增長[J]. 經(jīng)濟研究，2003(1)：62-70.

[5] 李宏彬, 李杏, 姚先國, 張海峰, 張俊森. 企業(yè)家的創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新精神對中國經(jīng)濟增長的影響[J]. 經(jīng)濟研究, 2009(10)：99-108.

[6] Rajan R G, Zingales L. Financial dependence and growth [J].American Economic Review, 1998, 88(3): 559-86.

[7] Guiso L, Sapienza P, Zingales L. Does local financial development matter? [J].Quarterly Journal of Economics, 2004, 119(3): 929-69.

[8] BlackB S, Gilson R J. Venture capital and the structure of capital markets: banks versus stock markets [J].Journal of Financial Economics, 1998, 47(3): 243-77.

[9] 張龍耀, 楊軍, 張海寧. 金融發(fā)展、家庭創(chuàng)業(yè)與城鄉(xiāng)居民收入——基于微觀視角的經(jīng)驗分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟, 2013(7): 47-57.

[10] Black S E, Strahan P E. Entrepreneurship and bank credit availability [J]. Journal of Finance,2002, 57:2807-2833.

[11] Cetorelli N, Strahan P E. Finance as a barrier to entry: bank competition and industry structure in local U.S. markets[J]. Journal of Finance ,2006, 61:437-61.

[12] Kerr W, Nanda R. Democratizing entry: banking deregulation, financing constraints, and entrepreneurship [J]. Journal of Financial Economics,2009, 94:124-49.

[13] Berger A N, Klapper L F, Udel G. The ability of banks to lend to informationallyopaque small businesse [J].Journal of Banking & Finance, 2001, 25(12): 2127-67.

[14] Canales R, Nanda R. Bank structure and the terms of lending to small businesses [J].HBS Working Paper,2008, 08-101.

[15] Petersen M A, RajanR G. The benefits of lending relationships - evidence from small business data [J].Journal of Finance, 1994, 49(1): 3-37.

[16] Berger A N, Udell G. Relationship lending and lines of credit in small firm finance [J].Journal of Business, 1995, 68(3): 351-81.

[17] Evans D, Jovanovic B. An estimated model of entrepreneurial choice under liquidity constraints[J].Journal of Political Economy, 1989,97:808-827.

[18] Khilstrom R E, Laffont J J. A general equilibrium entrepreneurial theory of firm formation based on risk aversion [J].Journal of Political Economy, 1979, 87(4): 719-48.

[19] Hurst E,Lusardi A. Liquidity constraints, household wealth, and entrepreneurship [J].Journal of Political Economy, 2004, 112(2): 319-47.

[20] Nanda R. Entrepreneurship and the discipline of external finance [J]. HBS Working Paper 08-047,2009.

[21] Holtz-Eakin D, Joulfaian D, Rosen H.Stickingit out: entrepreneurial survival and liquidity constraints [J].Journal of Political Economy, 1994, 102: 53-75.

[22] Blanchflower D, Oswald A. What makes an entrepreneur? [J].Journal of Labor Economics,1998, 16:26-60.

[23] 張龍耀, 張海寧. 金融約束與家庭創(chuàng)業(yè)—中國的城鄉(xiāng)差異[J]. 金融研究, 2013(9)：123-135.

[24] 蓋慶恩, 朱喜, 史清華. 財富對創(chuàng)業(yè)的異質(zhì)性影響—基于三省農(nóng)戶的實證分析[J]. 財經(jīng)研究, 2013(5)：134-144.

[25] Allen W. Social network and self-employment[J].Journal of Socio-Economics, 2000, 29: 487-501.

[26] Yueh L. Self-employment in urban China: networking in a transition economy [J].China Economic Review, 2009, 20: 471-484.

[27] Zhang J F, Zhang Z.Social-family network and self-employment: evidence from temporary rural-urban migrants in China [J].IZA Discussion Paper, 2011, No.5446.

[28] 馬光榮, 楊恩艷. 社會網(wǎng)絡(luò)、非正規(guī)金融與創(chuàng)業(yè)[J]. 經(jīng)濟研究, 2011(3)：83-94.

[29] 郭云南, 張琳弋, 姚洋. 宗族網(wǎng)絡(luò)、融資與農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)[J]. 金融研究, 2013(9)：136-149.

[30] Du Q, Wei S J. A sexually unbalanced model of current account imbalances[J].NBER Working Paper,2010,w16000.

[31] 榮昭, 徐麗鶴, 袁燕. 性別比例失衡對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)激勵機制研究—基于農(nóng)村自營工商業(yè)的分析[J]. 浙江社會科學(xué), 2013(5)：29-39.

[32] Fairlie R. Entrepreneurship, Economic conditions, and the great recession [J]. Journal of Economics and Management Strategy,2013, 22:207-31.

[33] 柴國俊. 房屋拆遷能夠提高家庭消費水平嗎？基于中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 經(jīng)濟評論, 2014(2)：41-51.

[34] Lindh T, Ohlsson H. Self-employment and windfall gains: evidence from the Swedish lottery [J]. The Economic Journal, 1996, 106:439.

[35] Taylor M. Self-employment and windfall gains in Britain: evidence from panel data [J]. Economica, 2001, 68(272): 539-565.

[36] Schafer D, Oleksandr T, Weir C. Entrepreneurship, windfall gains and financial constraints: Evidence from Germany [J]. Economic Modelling, 28(5): 2174-2180[37] 呂江林. 我國城市住房市場泡沫水平的度量[J]. 經(jīng)濟研究，2010(6)：28-41.

[38] Rosenbaum P R, Rubin D B. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects[J]. Biometrika,1983, 70:41-55.

[39] Robins J M,Rotnitzky A.Semiparametri cefficiency in multivariate regression models with missing data[J]. Journal of the American Statistical Association,1995, 90:122-129.

[40] Gilligan D O, Hoddinott J. Using community targeting to provide drought relief：evidence from Ethiopia[R]. International Food Policy Research Institute，2006, Washington D.C.

責(zé)任編輯、校對：郭燕慶

2016-07-12

樊此君(1987-)，陜西省寶雞市人，西南財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟與管理研究院博士研究生，研究方向：家庭金融、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)；張棟浩(1990-)，河南省濮陽市人，西南財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟與管理研究院博士研究生，研究方向：金融風(fēng)險管理、家庭金融。

A

1002-2848-2016(06)-0103-09