■孫浩男，夏 詠

一、引言與文獻(xiàn)綜述

自改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，躋身世界經(jīng)濟(jì)大國(guó)。但隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”，經(jīng)濟(jì)增速由2011年的9.6%下降到2018年的6.6%，人口紅利處于向人才紅利的轉(zhuǎn)變過(guò)程之中，如何由原來(lái)粗放式的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽縿?chuàng)新創(chuàng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展模式，實(shí)現(xiàn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，擺脫中等收入陷阱是當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)面臨的重大問(wèn)題。因此，在2014年9月夏季達(dá)沃斯論壇上李克強(qiáng)總理提出了“大眾創(chuàng)業(yè)，萬(wàn)眾創(chuàng)新”的口號(hào)，目的就在于進(jìn)一步激發(fā)市場(chǎng)活力和社會(huì)創(chuàng)造力，推動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2013年全國(guó)就業(yè)總?cè)丝诩s為7.70億，其中城鎮(zhèn)就業(yè)人口達(dá)到3.82億，同比增長(zhǎng)3.07%，而農(nóng)村就業(yè)人口為3.87億，同比下降2.19%。城鄉(xiāng)之間勞動(dòng)力就業(yè)不平衡可能會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，同時(shí)，農(nóng)村地區(qū)存在一定的貧困問(wèn)題，有的地區(qū)甚至出現(xiàn)了“一方水土不能養(yǎng)一方人”的嚴(yán)重貧困問(wèn)題。促進(jìn)農(nóng)民個(gè)體自主創(chuàng)業(yè)，可以提高農(nóng)民收入水平，減緩城鄉(xiāng)收入差距逐漸擴(kuò)大的趨勢(shì)。因此，為促進(jìn)城鄉(xiāng)平衡發(fā)展，解決城鄉(xiāng)收入差距日益擴(kuò)大的問(wèn)題，2015年國(guó)務(wù)院出臺(tái)《關(guān)于支持農(nóng)民工等人員返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的意見(jiàn)》等支持政策。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)不但可以進(jìn)一步釋放市場(chǎng)活力，增加居民收入，而且能起到推進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型的作用，是新常態(tài)下重要的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。但一個(gè)令人奇怪的現(xiàn)象是：農(nóng)民在這一過(guò)程中雖然有所參與，但大多數(shù)仍舊從事傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，并未投入到能大幅提高收入的工商業(yè)經(jīng)營(yíng)當(dāng)中，根據(jù)中國(guó)家庭收入調(diào)查（CHIP）2013年的調(diào)查數(shù)據(jù)，選擇非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)民在農(nóng)民中的占比僅為7.12%，這與農(nóng)民自身特征和小農(nóng)思想有關(guān)，也和廣泛存在于我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的信貸排斥有密切聯(lián)系，信貸排斥無(wú)疑為農(nóng)民選擇非農(nóng)創(chuàng)業(yè)（除非特別說(shuō)明，下文的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)皆為非農(nóng)創(chuàng)業(yè)）設(shè)置了一個(gè)門檻，降低了農(nóng)民選擇工商業(yè)創(chuàng)業(yè)的可能性。因此，為了消除信貸排斥對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的阻礙，我國(guó)制定并出臺(tái)了《國(guó)務(wù)院關(guān)于大力推進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)新若干政策措施的意見(jiàn)》、《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(jiàn)》等文件，提出繼續(xù)推進(jìn)普惠金融發(fā)展，提高金融包容性，為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供金融支持，但在具體實(shí)施過(guò)程中，由于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者生產(chǎn)規(guī)模有限，缺乏合格抵押品，導(dǎo)致相當(dāng)部分農(nóng)民不符合商業(yè)銀行信貸標(biāo)準(zhǔn)；同時(shí)，商業(yè)銀行和創(chuàng)業(yè)主體之間存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱，道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇問(wèn)題，這加大了個(gè)體創(chuàng)業(yè)融資過(guò)程中的議價(jià)成本、搜尋成本等，信貸排斥狀況并未得到根本改善，選擇創(chuàng)業(yè)的可能性也未見(jiàn)明顯提高。因此，信貸排斥是否直接影響農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)可能性？如果產(chǎn)生影響，那么信貸排斥在多大程度上影響到農(nóng)民非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的可能性？研究信貸排斥和農(nóng)民非農(nóng)創(chuàng)業(yè)可能性之間的作用機(jī)理，對(duì)于中國(guó)更好地引導(dǎo)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)、縮小城鄉(xiāng)收入差距具有重要意義。

國(guó)內(nèi)外部分學(xué)者將農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的主要影響因素歸結(jié)為農(nóng)民個(gè)體稟賦特征、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與政策環(huán)境三個(gè)方面。首先，就農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者個(gè)體角度而言，年齡（趙清軍，2018）、性別（Rosenthal&Strange，2012）、婚姻狀況（鐘王黎和郭紅東，2010）、受教育程度（尹志超等，2019）、工作經(jīng)歷（Evan&Leighton，1989）、企業(yè)家才能（張秀娥等，2010）、社交能力（劉濱等，2019）、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度（Parker，1996）和民族（陳龍濤等，2016）等因素在不同方向和程度上對(duì)其創(chuàng)業(yè)可能性產(chǎn)生影響。其次，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)資本均同農(nóng)民創(chuàng)業(yè)息息相關(guān)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以在一定程度上降低信息不對(duì)稱所帶來(lái)的成本，并補(bǔ)充由于受到信貸排斥導(dǎo)致的不能從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲取的創(chuàng)業(yè)資金，良好的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以為農(nóng)民創(chuàng)業(yè)提供豐富的信息和廣泛的渠道（趙清軍，2018；馬光榮和楊恩艷，2011），而且農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的最終結(jié)果也受到社會(huì)資本的影響（阮榮平等，2014）；創(chuàng)業(yè)所需的信貸資源通常為鄉(xiāng)村中的“精英”農(nóng)民及其家庭所“俘獲”（溫濤等，2016）。家庭和親朋好友中有干部或者公務(wù)員的農(nóng)民有更強(qiáng)的創(chuàng)業(yè)意愿（尹志超等，2019），這與趙清軍（2018）所得出的結(jié)論不謀而合。最后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者也分析了農(nóng)民所處的經(jīng)濟(jì)、政策環(huán)境和創(chuàng)業(yè)氛圍（鄭軍，2013；張開(kāi)迪等，2018；張龍鵬等，2016），研究者的結(jié)論較為一致：良好的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與政策環(huán)境對(duì)于農(nóng)民創(chuàng)業(yè)必不可少。

信貸排斥與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)融資密切相關(guān)，而信貸排斥問(wèn)題在世界范圍內(nèi)廣泛存在。Leyshon et al.（1993）發(fā)現(xiàn)英國(guó)金融機(jī)構(gòu)減少農(nóng)村網(wǎng)點(diǎn)會(huì)阻礙農(nóng)民的正常借貸行為。Gómez（2019）發(fā)現(xiàn)歐洲12個(gè)國(guó)家金融體系中存在的信貸排斥問(wèn)題不利于就業(yè)與創(chuàng)業(yè)。在中國(guó)農(nóng)村，信貸排斥的存在妨礙了農(nóng)民的正常借貸行為（李明賢和唐文婷，2017）。相關(guān)研究表明融資成本越高，創(chuàng)業(yè)的活躍度就越低（劉宇娜和張秀娥，2013；謝絢麗等，2018），信貸約束會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)主體進(jìn)行創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響（劉宇娜和張秀娥，2013；張龍耀和張海寧，2013；馬光榮和楊恩艷，2011）。這均表明信貸排斥的存在降低了農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性。與此相反的是研究者發(fā)現(xiàn)如果能夠降低融資成本，那么農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性將得到提高，盧亞娟等（2014）基于中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）2008的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶家庭貸款總額每增加1萬(wàn)元，家庭選擇創(chuàng)業(yè)的概率會(huì)提高8.8%。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的影響因素進(jìn)行了充分的定性分析和定量分析，尤其是實(shí)證分析了融資約束對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的影響。但現(xiàn)有文獻(xiàn)在評(píng)價(jià)金融對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的作用時(shí)，主要分析融資約束、融資成本高對(duì)創(chuàng)業(yè)的消極作用，卻未充分分析這一現(xiàn)象背后的原因即廣泛存在于我國(guó)農(nóng)村的信貸排斥問(wèn)題（譚洪業(yè)，2018），這一問(wèn)題致使農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可能性降低、創(chuàng)業(yè)效率下降。因此，筆者將從造成融資難、融資貴背后的原因——信貸排斥入手，根據(jù)Evans&Jovanovic（1989）的創(chuàng)業(yè)模型，采用中國(guó)家庭收入調(diào)查（CHIP）2013年數(shù)據(jù)中31970個(gè)農(nóng)民樣本和中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的分縣銀行和分支機(jī)構(gòu)數(shù)量，分析全國(guó)14?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）①14個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）為北京、山西、遼寧、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、云南和甘肅。農(nóng)村地區(qū)信貸排斥和農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可能性之間的關(guān)系。

二、理論分析與研究思路

國(guó)家出臺(tái)的關(guān)于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支持政策，為廣大農(nóng)民進(jìn)行創(chuàng)業(yè)提供了良好的外部機(jī)會(huì)和相關(guān)培訓(xùn)，此時(shí)農(nóng)民所擁有的或者能夠整合的金融資源無(wú)疑成為影響創(chuàng)業(yè)的關(guān)鍵因素。故而，有必要從個(gè)體融資的角度出發(fā)考察金融資源對(duì)于創(chuàng)業(yè)的重要性。對(duì)于個(gè)體而言，工資性收入被看作是進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)成本，當(dāng)且僅當(dāng)創(chuàng)業(yè)的凈收益大于工資性收入時(shí)，農(nóng)民才有創(chuàng)業(yè)的可能性，這意味著農(nóng)民放棄原有工作進(jìn)行創(chuàng)業(yè)必須具有較高的創(chuàng)業(yè)凈收益才行，高的凈收益要求高收入和低成本，當(dāng)滿足上述條件時(shí)，創(chuàng)業(yè)才是一種理性行為，但信貸排斥會(huì)降低農(nóng)民的非農(nóng)收入。此外，信貸排斥導(dǎo)致的高融資成本為創(chuàng)業(yè)設(shè)置了一個(gè)準(zhǔn)入門檻，當(dāng)農(nóng)民自身資金有限并受到信貸排斥而無(wú)法獲得外部融資時(shí)，農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)也僅僅停留在想法之上，而無(wú)法轉(zhuǎn)化為有效的創(chuàng)業(yè)行為。由此可見(jiàn)，信貸排斥是影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可能性的重要因素。

為了更清楚地說(shuō)明信貸排斥對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可能性的影響，根據(jù)Evans&Jovanovic（1989）的個(gè)體職業(yè)選擇模型，筆者構(gòu)建了一個(gè)靜態(tài)模型?？紤]農(nóng)民個(gè)體在職業(yè)選擇初期，面臨兩個(gè)選擇，被雇傭或者自主創(chuàng)業(yè)，如果選擇前者那么農(nóng)民個(gè)體勞動(dòng)收入為：

其中，l為農(nóng)民個(gè)體的勞動(dòng)投入，θ為常系數(shù)，γ為勞動(dòng)產(chǎn)出彈性系數(shù)（0＜γ＜1）。

同時(shí)，農(nóng)民自有資本k也會(huì)產(chǎn)生一定的利息收入，假設(shè)利息率為r，那么被雇傭農(nóng)民的總產(chǎn)出為：

如果農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)，那么農(nóng)民創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出為：

其中，k為農(nóng)民創(chuàng)業(yè)資本投入，α和β分別為勞動(dòng)和資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)（0＜α，β＜1），μ為常系數(shù)。

進(jìn)而，農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)凈收益可表示為創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出減去資本及其機(jī)會(huì)成本：

當(dāng)且僅當(dāng)創(chuàng)業(yè)的凈收益大于工資性收入時(shí)，農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)行為才會(huì)發(fā)生：

整理可得：

假設(shè)在一定時(shí)期內(nèi)農(nóng)民的勞動(dòng)投入不變，通過(guò)推導(dǎo)創(chuàng)業(yè)凈收益函數(shù)最大值的一階條件，可得勞動(dòng)投入水平為l條件下的農(nóng)民最優(yōu)資本投入水平：

化簡(jiǎn)可得：

將k*帶入創(chuàng)業(yè)凈收益表達(dá)式當(dāng)中，可得：

當(dāng)且僅當(dāng)創(chuàng)業(yè)的凈收益大于工資性收入時(shí)，農(nóng)民進(jìn)行創(chuàng)業(yè)才是理性的，如圖1所示。但是從中國(guó)農(nóng)村金融和農(nóng)民自身的現(xiàn)狀進(jìn)行分析，信貸排斥問(wèn)題較為嚴(yán)重（董曉林、徐虹，2012），信貸排斥決定了農(nóng)民難以獲取金融資源（尹志超等，2019），這意味著農(nóng)民創(chuàng)業(yè)投入的資本低于最優(yōu)資本投入水平k*，在此種情況下，農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)是非理性的，選擇創(chuàng)業(yè)的可能性較低。

圖1 金融資源與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)

據(jù)此，提出假設(shè)：當(dāng)信貸排斥廣泛存在時(shí)，受到信貸排斥的農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性會(huì)降低。

三、數(shù)據(jù)及基本回歸

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

所使用數(shù)據(jù)來(lái)源于2013年中國(guó)家庭收入調(diào)查（CHIP）①該數(shù)據(jù)由北京師范大學(xué)中國(guó)收入分配研究院提供，CHIP2013數(shù)據(jù)是2014年7～8月份，中國(guó)居民收入項(xiàng)目進(jìn)行的第五輪全國(guó)范圍調(diào)查，主要收集了2013年全年的收入和支出信息。樣本覆蓋了從15個(gè)省份126城市234個(gè)縣區(qū)抽選出的18948個(gè)住戶樣本和64777個(gè)個(gè)體樣本，其中包括7175戶城鎮(zhèn)住戶樣本、11013戶農(nóng)村住戶樣本和760戶外來(lái)務(wù)工住戶樣本。本文所使用的CHIP2013數(shù)據(jù)主要為農(nóng)戶調(diào)查樣本，涉及到農(nóng)民是否自主經(jīng)營(yíng)工商業(yè)、融資途徑、農(nóng)民個(gè)體和家庭特征、資產(chǎn)與收入等相關(guān)信息。。選擇該數(shù)據(jù)庫(kù)的原因在于：一是該數(shù)據(jù)庫(kù)涉及到被調(diào)查農(nóng)民近三年內(nèi)的個(gè)人借貸情況，并詳細(xì)說(shuō)明了借貸需求是否被滿足，以及導(dǎo)致未申請(qǐng)貸款或貸款失敗的原因，為區(qū)分農(nóng)民是否受到信貸排斥提供了科學(xué)的劃分依據(jù)；二是數(shù)據(jù)庫(kù)詳細(xì)分類了農(nóng)民個(gè)體從事行業(yè)的數(shù)據(jù)；三是這一數(shù)據(jù)是已公開(kāi)的較新的數(shù)據(jù)。

同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)做了如下處理：剔除家庭成員中年齡小于16周歲的樣本；根據(jù)尹志超等（2015）剔除自主經(jīng)營(yíng)農(nóng)林牧漁業(yè)的農(nóng)民樣本，原因在于個(gè)體經(jīng)營(yíng)農(nóng)業(yè)不能擺脫農(nóng)業(yè)脆弱性，也缺乏創(chuàng)新所要求的內(nèi)容；剔除縣級(jí)代碼不能與中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的縣級(jí)銀行及分支機(jī)構(gòu)匹配的樣本；剔除缺失重要觀測(cè)值和存在異常值的樣本。經(jīng)上述處理后剩余31970個(gè)農(nóng)民個(gè)體樣本。樣本涉及中國(guó)14個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)），分布于全國(guó)東中西部地區(qū)，且個(gè)體特征差異較大，具有較強(qiáng)的代表性。

（二）變量設(shè)置和描述性統(tǒng)計(jì)

1.被解釋變量

被解釋變量為農(nóng)民自主經(jīng)營(yíng)工商業(yè)，如果農(nóng)民以雇主或自營(yíng)勞動(dòng)者的身份從事制造業(yè)、電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、交通運(yùn)輸、住宿和餐飲業(yè)、信息傳輸、軟件和居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)等則令其創(chuàng)業(yè)=1，否則創(chuàng)業(yè)=0。

2.核心解釋變量

核心解釋變量為農(nóng)民是否受到信貸排斥，如果農(nóng)民個(gè)體在3年內(nèi)申請(qǐng)銀行、信用社等金融機(jī)構(gòu)貸款未被完全滿足或有貸款需求卻未向金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款，則令信貸排斥=1，否則為0。

3.控制變量

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，選取反映農(nóng)民個(gè)體稟賦特征、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與政策環(huán)境的變量作為控制變量：已有文獻(xiàn)認(rèn)為農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性與年齡有關(guān)（張秀娥和張崢等，2010；趙清軍，2018）。部分文獻(xiàn)認(rèn)為性別會(huì)影響到農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性（Rosenthal&Strange，2012）。已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)婚姻狀況會(huì)影響到農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性（鐘王黎和郭紅東，2010），如尹志超（2015）發(fā)現(xiàn)已婚農(nóng)民有更高的創(chuàng)業(yè)積極性。部分文獻(xiàn)認(rèn)為受教育程度也會(huì)影響到農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性（尹志超等，2019），受教育水平高的農(nóng)民更容易掌握與創(chuàng)業(yè)相關(guān)的知識(shí)，避免創(chuàng)業(yè)的盲目性，提高創(chuàng)業(yè)的可能性。也有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)工作經(jīng)歷會(huì)影響到農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性（Evan&Leighton，1989），董曉林等（2019）在中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)外出務(wù)工經(jīng)歷可以有效提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)積極性。因此，本文控制變量包括年齡、性別、婚姻狀況、受教育程度、是否有親屬擔(dān)任公職、工作經(jīng)歷、民族等。上述控制變量均在不同方向和程度上影響到農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性（如表1所示）。

表1 相關(guān)變量解釋及描述性統(tǒng)計(jì)

表1報(bào)告了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況。從創(chuàng)業(yè)決策來(lái)看，樣本中有7.12%的農(nóng)民選擇了自主經(jīng)營(yíng)工商業(yè)。從信貸排斥角度來(lái)看，非創(chuàng)業(yè)農(nóng)民遭受的信貸排斥問(wèn)題可能更多，約有23.62%的農(nóng)民在創(chuàng)業(yè)中遭受到信貸排斥的問(wèn)題，平均約有26.47%的非創(chuàng)業(yè)農(nóng)民遭受到信貸排斥的問(wèn)題，這與盧亞娟等（2014）的發(fā)現(xiàn)極為相似。就婚姻狀況而言，創(chuàng)業(yè)農(nóng)民結(jié)婚的比例為0.9246，而非創(chuàng)業(yè)農(nóng)民的結(jié)婚比例約為0.7540。創(chuàng)業(yè)農(nóng)民與非創(chuàng)業(yè)農(nóng)民在受教育水平上有較大差異，創(chuàng)業(yè)農(nóng)民普遍接受了完整的初中教育，而非創(chuàng)業(yè)農(nóng)民平均受教育程度則為未完成初中教育。在年齡、性別、工作經(jīng)歷、家庭中親人擔(dān)任公職情況等其他變量方面，創(chuàng)業(yè)農(nóng)民和非創(chuàng)業(yè)農(nóng)民并沒(méi)有明顯區(qū)別。

本文共選取了9個(gè)變量來(lái)解釋影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可能性的因素，雖然降低了遺漏變量的威脅，但解釋變量間可能會(huì)產(chǎn)生多重共線性問(wèn)題。使得參數(shù)估計(jì)量缺乏經(jīng)濟(jì)意義、變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義，計(jì)量模型失去統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。為此，采用方差膨脹因子對(duì)解釋變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，根據(jù)方差膨脹因子VIF值，最大的VIF值為1.84①限于篇幅，結(jié)果置于附錄，如有需要請(qǐng)聯(lián)系作者。，解釋變量的VIF值均小于經(jīng)驗(yàn)值10，因此解釋變量間不存在嚴(yán)格多重共線性，不需要進(jìn)行整合或剔除，全部解釋變量均予以保留。

（三）基本回歸

運(yùn)用Logit模型進(jìn)行信貸排斥對(duì)創(chuàng)業(yè)影響的估計(jì)，具體模型形式設(shè)定如下：

Y=β0+β1exclusion+β2X+μ （10）

式（10）是農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)的概率選擇模型。其中，Y為被解釋變量，Y=1表示農(nóng)民進(jìn)行工商業(yè)創(chuàng)業(yè)，Y=0表示農(nóng)民沒(méi)有進(jìn)行工商業(yè)創(chuàng)業(yè)。創(chuàng)業(yè)概率選擇模型的解釋變量包括：核心解釋變量exclusion為信貸排斥，exclusion=1表示農(nóng)民受到信貸排斥，exclusion=0表示農(nóng)民未受到信貸排斥?？刂谱兞縓（年齡age、年齡的平方項(xiàng)age_squ、性別gender、婚姻狀況marry、教育程度edu、家中親屬擔(dān)任公職的情況administrator、工作經(jīng)歷social_exp和民族e(cuò)thnic）。βi（i=0，1，2）分別為常數(shù)項(xiàng)、核心解釋變量系數(shù)和控制變量系數(shù)，同時(shí)控制縣/市固定效應(yīng)。

表2 基本回歸結(jié)果

續(xù)表2

表2報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果，結(jié)果表明在控制了年齡、年齡的平方項(xiàng)、性別、婚姻狀況、教育程度、家庭中親屬擔(dān)任公職情況（工作經(jīng)歷、民族）等特征后，信貸排斥對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)選擇具有顯著的負(fù)向作用。相對(duì)于未受到信貸排斥的農(nóng)民來(lái)說(shuō)，受到信貸排斥農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性下降0.8697（0.8686、0.8699），說(shuō)明信貸排斥導(dǎo)致農(nóng)民無(wú)法有效獲取創(chuàng)業(yè)所需的金融資源，遭受信貸排斥的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)積極性受到了較大的挫傷，信貸排斥嚴(yán)重地降低了到了農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性，證明了本文的基本假設(shè)。

此外，從農(nóng)民年齡和年齡平方項(xiàng)的系數(shù)可以看出，農(nóng)戶年齡與農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性呈顯著的“倒U型”關(guān)系，說(shuō)明農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性隨著農(nóng)民年齡的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，當(dāng)農(nóng)民超過(guò)一定年齡之后選擇創(chuàng)業(yè)的可能性就會(huì)顯著地下降，這與董曉林等（2019）的研究結(jié)論不謀而合。從性別來(lái)看，男性農(nóng)民較女性農(nóng)民有更大的可能性選擇創(chuàng)業(yè)。已婚農(nóng)民更可能選擇創(chuàng)業(yè)，結(jié)婚之后家庭規(guī)模擴(kuò)大，家庭勞動(dòng)人口數(shù)上升，以及結(jié)婚致使夫妻雙方的社會(huì)資源共享并擴(kuò)大，降低了農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的成本和負(fù)擔(dān)，提高了農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，這為農(nóng)民創(chuàng)業(yè)創(chuàng)造了有利條件（張龍耀和張海寧，2013；尹志超等，2019）。接受過(guò)的學(xué)歷教育水平越高，農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性也就越高，這也印證了董曉林等（2019）關(guān)于學(xué)歷教育通過(guò)增強(qiáng)農(nóng)民的人力資本進(jìn)而提高創(chuàng)業(yè)的可能性的觀點(diǎn)。家中有公職親屬的農(nóng)民比沒(méi)有公職親屬的農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性低，這與趙清軍等（2018）的觀點(diǎn)相反。與董曉林等（2019）研究結(jié)果所不同的是，有外出打工經(jīng)歷的農(nóng)民較無(wú)外出打工經(jīng)歷的在農(nóng)村創(chuàng)業(yè)的可能性更低，這是由于外出務(wù)工農(nóng)民在外地務(wù)工過(guò)程中收入較高，為選擇存在較高風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)業(yè)而放棄外出務(wù)工賺取高薪，機(jī)會(huì)成本過(guò)高。相對(duì)于少數(shù)民族農(nóng)民，漢族農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可能性更高，但不顯著。

在基本回歸中通過(guò)控制上述與處理變量相關(guān)且會(huì)影響結(jié)果變量的控制變量，盡可能地消除遺漏變量偏誤，在逐漸添加變量的過(guò)程中，各解釋變量系數(shù)及顯著性未見(jiàn)異常變動(dòng)，這也證明回歸結(jié)果基本穩(wěn)健。

四、穩(wěn)健性分析

（一）工具變量回歸

考慮到雙向因果和遺漏變量以及農(nóng)民創(chuàng)業(yè)自選擇的問(wèn)題可能會(huì)致使模型存在內(nèi)生性問(wèn)題。農(nóng)民可能在創(chuàng)業(yè)初期完全使用的是自有資金，但在進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的過(guò)程，由于生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，可能會(huì)面臨融資的問(wèn)題。此外，農(nóng)民自身的能力及習(xí)慣等既可能會(huì)影響到其自身是否選擇創(chuàng)業(yè)，又會(huì)影響到其是否受到信貸排斥，而這些因素是難以觀測(cè)度量的。為解決內(nèi)生性問(wèn)題，使用銀行等金融機(jī)構(gòu)縣級(jí)支行及分支機(jī)構(gòu)數(shù)量作為工具變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

該工具變量主要通過(guò)如下渠道影響到農(nóng)民面臨的信貸排斥：第一，銀行等金融機(jī)構(gòu)的縣級(jí)機(jī)構(gòu)及其分支機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量，能夠反映出信貸排斥中的地理排斥（王修華等，2013），銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量越多，農(nóng)民面臨的地理排斥也就越低，會(huì)提高農(nóng)民貸款的便利度，從而改善農(nóng)民所面臨的信貸排斥問(wèn)題。第二，因?yàn)檗r(nóng)民個(gè)體并不能控制其所在地區(qū)縣級(jí)銀行機(jī)構(gòu)及其分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量，因此銀行的縣級(jí)支行及其分支機(jī)構(gòu)是嚴(yán)格外生的。第三，這一變量一般也很難通過(guò)除信貸排斥之外的途徑影響到農(nóng)民是否選擇創(chuàng)業(yè)。因而從理論上來(lái)說(shuō)，這一變量是一個(gè)較為有效的工具變量。故本文選取銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)在縣級(jí)及以下分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量作為工具變量，進(jìn)行兩階段Probit回歸，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3報(bào)告了兩階段的工具變量Probit回歸與基本回歸（方程3）的比較①由于篇幅有限，在正文中并沒(méi)有對(duì)比工具變量的兩階段Probit回歸結(jié)果與方程1、方程2的結(jié)果，如有需要請(qǐng)聯(lián)系作者。，Wald檢驗(yàn)結(jié)果表明，在1%的水平上拒絕了信貸排斥不存在內(nèi)生性的假設(shè)。在兩階段的工具變量回歸結(jié)果當(dāng)中，一階段的工具變量F檢驗(yàn)值為20.39，工具變量的t值為-2.69。因?yàn)镕檢驗(yàn)值大于經(jīng)驗(yàn)值10（Stock&Yogo，2002），故拒絕了弱工具變量的假設(shè)，因此本文選取的工具變量有效。在控制其他變量不變的情況下，工具變量回歸結(jié)果中核心解釋變量系數(shù)仍然有較強(qiáng)的顯著性，與基本回歸相比，核心解釋變量的影響方向基本是一致的，即信貸排斥對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)有顯著的負(fù)向影響，因此基本回歸的結(jié)果穩(wěn)健。

表3 工具變量回歸結(jié)果

（二）縮尾處理

雖然工具變量的回歸結(jié)果符合預(yù)期，但這一結(jié)果是否由極端值造成的尚不能確定，為避免異常值對(duì)回歸結(jié)果的干擾，改變農(nóng)民年齡的篩選規(guī)則，對(duì)農(nóng)民的年齡變量進(jìn)行1%的縮尾處理，回歸結(jié)果見(jiàn)表4。

由表4可知，信貸排斥對(duì)農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性仍然具有顯著的負(fù)向作用，相對(duì)于未受到信貸排斥的農(nóng)民來(lái)說(shuō)，受到信貸排斥的農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性會(huì)下降86.97%（86.85%，86.99%）。農(nóng)戶年齡與農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性仍然呈顯著的“倒U型”關(guān)系。從性別來(lái)看，男性農(nóng)民較女性農(nóng)民有更大的可能性選擇創(chuàng)業(yè)。已婚農(nóng)民更可能選擇創(chuàng)業(yè)。接受過(guò)的學(xué)歷教育水平越高，農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性也就越高。家中有親屬為干部和有外出打工經(jīng)歷對(duì)農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)有顯著的負(fù)向影響。

表4 縮尾處理后的基本回歸結(jié)果

為保證回歸結(jié)果穩(wěn)健，在不斷添加控制變量的過(guò)程中，各解釋變量系數(shù)和顯著性未見(jiàn)異常變動(dòng)。同時(shí)，縮尾后的結(jié)果與縮尾前并無(wú)較大差異，顯著性沒(méi)有明顯變化，因此前述基本回歸結(jié)果穩(wěn)健。

五、異質(zhì)性分析

為進(jìn)一步分析信貸排斥對(duì)不同地區(qū)、不同城市、家中是否有親屬擔(dān)任公職以及不同行業(yè)的創(chuàng)業(yè)可能性的影響是否具有異質(zhì)性，本文加入信貸排斥與地區(qū)、城市等的交互項(xiàng)，具體結(jié)果分析如下。

表5第（1）列報(bào)告了信貸排斥對(duì)不同地區(qū)的影響，相對(duì)于居住在東部地區(qū)的農(nóng)民而言，信貸排斥對(duì)居住在中部地區(qū)的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性有顯著的負(fù)向影響，這與謝絢麗等（2018）的分析結(jié)果相似，與其不同的是，信貸排斥對(duì)西部地區(qū)的農(nóng)民雖然也具有負(fù)向影響，但是并不顯著。第（2）列參考新一線城市研究所公布的城市分級(jí)排行，將研究樣本所屬地區(qū)劃分為一線、二線、三線、四線和五線城市，加入了信貸排斥和分級(jí)城市的交互項(xiàng)，從回歸結(jié)果可以看出，相對(duì)于屬于一線城市的農(nóng)民而言，信貸排斥對(duì)屬于二線、三線城市農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)可能性有顯著的負(fù)向影響，與尹志超等（2019）分析結(jié)果相反的是，信貸排斥對(duì)屬于四線、五線城市農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)可能性并無(wú)顯著影響。

表5 信貸排斥對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)影響的異質(zhì)性

結(jié)合表5前兩列報(bào)告的結(jié)果來(lái)看，一方面，東部地區(qū)的一線城市下屬農(nóng)村地區(qū)，受到發(fā)達(dá)城市的輻射作用較強(qiáng)，通常具備發(fā)達(dá)的村鎮(zhèn)銀行體系，除正規(guī)金融機(jī)構(gòu)以外，還存在豐富而又發(fā)達(dá)的民間借貸網(wǎng)絡(luò)，信貸排斥的存在并不會(huì)顯著地影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的可能性；另一方面，相較于東部地區(qū)的一線發(fā)達(dá)城市，處于中部地區(qū)的大量二線、三線城市下屬的農(nóng)村地區(qū)缺乏豐富的融資手段，更需要正規(guī)金融支持，當(dāng)信貸排斥存在時(shí)，會(huì)嚴(yán)重干擾到農(nóng)民正常的借貸行為，降低農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的可能性。

表5第（3）列報(bào)告了信貸排斥與家中親屬擔(dān)任公職的交互項(xiàng)結(jié)果。結(jié)果表明，與家中沒(méi)有親屬擔(dān)任公職的農(nóng)民相比，信貸排斥對(duì)家中有親屬擔(dān)任公職的農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)可能性并無(wú)顯著影響。

表5的第（4）列和第（5）列為分別報(bào)告了信貸排斥對(duì)選擇不同行業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的影響結(jié)果。將行業(yè)分類為居民生活消費(fèi)行業(yè)及非居民生活消費(fèi)行業(yè)，其中與居民生活消費(fèi)相關(guān)的行業(yè)具體包括批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)以及文體娛樂(lè)業(yè)等，非居民生活消費(fèi)行業(yè)包括采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等?；貧w結(jié)果表明，信貸排斥對(duì)不同行業(yè)具有不同的影響，信貸排斥顯著地降低了農(nóng)民選擇居民消費(fèi)相關(guān)行業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的可能性，對(duì)農(nóng)民選擇非居民消費(fèi)相關(guān)行業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)也具有負(fù)向影響，但并不顯著。從農(nóng)民選擇創(chuàng)業(yè)的行業(yè)來(lái)看，農(nóng)村居民更有可能進(jìn)入與居民消費(fèi)相關(guān)的行業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)，這與他們的個(gè)體特征和自身性格有關(guān)（李強(qiáng)，2018）；此外，非居民消費(fèi)行業(yè)通常為資本密集型行業(yè)，需要投入大量資本，要求創(chuàng)業(yè)者本人有較高的企業(yè)家才能，這些要求往往是當(dāng)前農(nóng)民個(gè)體難以達(dá)到的，即使農(nóng)民要在這類行業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)，信貸排斥也不是農(nóng)民面臨的最大障礙，農(nóng)民難以克服的問(wèn)題在于缺乏正規(guī)培訓(xùn)和指導(dǎo)，沒(méi)有足夠經(jīng)驗(yàn)且社會(huì)資源匱乏。此外，也沒(méi)相關(guān)方面的政策扶持（劉宇娜、張秀娥，2013）。

六、結(jié)論

農(nóng)民參與創(chuàng)業(yè)不僅是縮小城鄉(xiāng)居民收入差距的可靠途徑，也是經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下內(nèi)涵式發(fā)展的新增長(zhǎng)點(diǎn)。近年來(lái)隨著鼓勵(lì)、促進(jìn)“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的相關(guān)政策提出，中國(guó)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)也取得了長(zhǎng)足發(fā)展，但信貸排斥降低了農(nóng)民參與創(chuàng)業(yè)的積極性，大多數(shù)農(nóng)民仍舊從事于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，并未投入到能大幅提高收入的工商業(yè)經(jīng)營(yíng)創(chuàng)業(yè)當(dāng)中，這阻礙了縮小城鄉(xiāng)收入差距的進(jìn)程，不利于消除農(nóng)村地區(qū)的貧困問(wèn)題。

文章以農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可能性為研究對(duì)象，采用中國(guó)家庭收入調(diào)查（CHIP）2013的數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了信貸排斥與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)可能性之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：首先，信貸排斥顯著地降低了農(nóng)戶進(jìn)行非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的可能性；其次，信貸排斥和農(nóng)民所處地區(qū)對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可能性具有聯(lián)動(dòng)影響，在信貸排斥存在的條件下，中部地區(qū)的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)可能性會(huì)顯著地下降，屬于二線、三線城市的農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)可能性也會(huì)顯著下降；最后，信貸排斥對(duì)農(nóng)民選擇不同行業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)具有不同影響，對(duì)選擇在居民消費(fèi)相關(guān)的行業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)具有顯著的負(fù)向作用。

基于結(jié)論，可獲得的政策啟示有：適當(dāng)放松農(nóng)村金融市場(chǎng)管制，推進(jìn)普惠金融發(fā)展，降低金融服務(wù)門檻，豐富融資渠道，調(diào)整農(nóng)村地區(qū)借貸模式，增加正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)和農(nóng)村層面的金融供給，從供給側(cè)逐步消除融資難、融資貴的問(wèn)題。一方面，可以繼續(xù)推進(jìn)村鎮(zhèn)銀行建設(shè)，提高網(wǎng)點(diǎn)滲透度，增強(qiáng)金融的普惠性；另一方面，可以放寬農(nóng)村小額貸款公司經(jīng)營(yíng)范圍，補(bǔ)充銀行服務(wù)。同時(shí)，借助新興的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，加快發(fā)展數(shù)字金融，為農(nóng)民創(chuàng)業(yè)融資提供便利條件，打破正規(guī)金融物理網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)的時(shí)空限制；在促進(jìn)金融向縱深發(fā)展的同時(shí)，要不斷拓寬農(nóng)民創(chuàng)業(yè)融資渠道，支持正規(guī)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行小微創(chuàng)業(yè)貸款產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，完善信貸評(píng)價(jià)體系，健全篩選機(jī)制，將更多具有創(chuàng)業(yè)意愿的農(nóng)民納入正規(guī)金融服務(wù)當(dāng)中；作為正規(guī)金融重要補(bǔ)充的民間借貸，應(yīng)當(dāng)?shù)玫礁玫囊龑?dǎo)和監(jiān)管，政府應(yīng)完善立法，從制度層面設(shè)計(jì)民間借貸框架，形成良好有序的非正規(guī)金融市場(chǎng)環(huán)境，在深度和廣度上不斷推進(jìn)農(nóng)村金融市場(chǎng)完善，提升金融普惠性，減少信貸排斥對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的影響。未來(lái)，在農(nóng)民信貸支持上，主要的努力方向仍在于提升金融普惠性，消除由于信貸排斥帶來(lái)的融資難、融資貴問(wèn)題，讓廣大農(nóng)村居民在需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)信貸支持時(shí)能夠以合理的成本方便地獲得資金，增強(qiáng)農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)信心和積極性，隨著創(chuàng)業(yè)農(nóng)民的逐漸增多，實(shí)現(xiàn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)振興，消除農(nóng)村多發(fā)易發(fā)的貧困問(wèn)題，不但讓一方水土能養(yǎng)一方人，更讓一方水土能養(yǎng)好一方人。