許文婷 周建軍 鞠 方

1 引 言

隨著“她經濟”時代的到來，全球范圍內掀起了女性創(chuàng)業(yè)浪潮，女性創(chuàng)業(yè)者成為經濟高質量發(fā)展中不可或缺的創(chuàng)新源泉和市場主體。在我國經濟增速放緩和就業(yè)壓力劇增的背景下，2015年全國婦聯(lián)在北京召開“創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新巾幗行動”發(fā)布會，明確指出重點推進女性就業(yè)創(chuàng)業(yè)工作。2018年，國務院《關于推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質量發(fā)展打造“雙創(chuàng)”升級版的意見》中提出“深入推進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)巾幗行動，鼓勵支持更多女性投身創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐”，進一步為女性創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)營造良好的社會氛圍。在國家大力支持下，我國女性創(chuàng)業(yè)群體不斷壯大，發(fā)展勢頭強勁。據2019年國務院發(fā)布的《平等 發(fā)展 共享：新中國70年婦女事業(yè)的發(fā)展與進步》白皮書估計，互聯(lián)網領域女性創(chuàng)業(yè)比例高達55%?！八α俊睋纹鹆宋覈鴦?chuàng)新創(chuàng)業(yè)的半邊天，提高了城市創(chuàng)業(yè)活力，對于促進質量型經濟增長具有重要意義（王葉軍和周京奎，2019［1］）。同時，一大批優(yōu)秀的中國女性創(chuàng)業(yè)者在商業(yè)領域嶄露頭角、大放異彩?！?021胡潤全球白手起家女富豪》數據顯示，三分之二白手起家女富豪來自于中國，且全球前十大女富豪中僅有一人不是中國人，充分展現了新時代女性創(chuàng)業(yè)者追求卓越、不懈奮斗、勇立潮頭的時代風采和精神面貌。

近年來，中國房價一路高漲，顯著抑制了經濟高質量發(fā)展（周建軍和龍平，2022）［2］。國家統(tǒng)計局的數據顯示，2000-2020年全國商品房平均銷售價格上漲了4.67倍。在此背景下，由于我國金融市場不完善，女性創(chuàng)業(yè)者通過正式或非正式途徑尋求資本較為困難，家庭資產成為女性創(chuàng)業(yè)初期主要的資金來源?？紤]到住房兼具財富屬性、抵押屬性、投資屬性、消費屬性，并占據了家庭財產的90%（Li和Wu，2017）［3］，因此，擁有住房所有權對于女性創(chuàng)業(yè)者至關重要?，F階段，圍繞高房價對創(chuàng)業(yè)產生的影響展開了一系列研究，并形成了兩種截然不同的結論。一部分研究表明，高房價對創(chuàng)業(yè)存在正向影響，擁有住房所有權的創(chuàng)業(yè)者可能通過財富效應和抵押效應促進創(chuàng)業(yè)（Evans和Jovanovic，1989［4］；Adelino等，2015［5］）。另一部分研究表明，高房價對創(chuàng)業(yè)存在負向影響，創(chuàng)業(yè)者也有可能通過替代效應和房奴效應抑制創(chuàng)業(yè)（Bracke等，2012［6］；吳曉瑜等，2014［7］；Chen和Hu，2018［8］）。遺憾的是，在研究這一主題時，以往學者鮮有關注到女性群體的創(chuàng)業(yè)行為。那么，我國高房價對女性創(chuàng)業(yè)有怎樣的影響？這一影響背后的作用機制是什么？是否存在切實可行的政策建議？本文致力于討論和解決這些問題。

基于上述現實和理論背景，本文使用2016年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調查（CMDS）數據，實證考察了高房價對女性創(chuàng)業(yè)的影響。研究表明，高房價顯著抑制了女性創(chuàng)業(yè)，相比于機會型創(chuàng)業(yè)，高房價對生存型創(chuàng)業(yè)的負向影響更大?？紤]到內生性問題，我們選取了國有建設用地人均出讓面積作為房價的工具變量，以及進行了其他穩(wěn)健性檢驗，驗證了結論的穩(wěn)健性。機制探討后發(fā)現，高房價通過財富效應和抵押效應促進女性創(chuàng)業(yè)，但通過替代效應和房奴效應抑制女性創(chuàng)業(yè)。異質性分析表明，該抑制作用對擁有0-6歲子女、本地有房、四五線城市、西部地區(qū)的女性尤為明顯。研究還發(fā)現，政府提供學齡前兒童照管公共服務和保障性住房有效緩解了這種抑制作用。這一發(fā)現具有重要的政策含義，政府應當完善學齡前兒童照管公共服務，重視住房保障民生工作，釋放女性創(chuàng)業(yè)活力，深入推進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)巾幗行動，促進經濟高質量發(fā)展。

本文的結構安排如下：第二部分是文獻綜述；第三部分介紹實證分析所需的數據、變量和模型；第四部分提供基本回歸結果和穩(wěn)健性檢驗；第五部分進行機制檢驗；第六部分為擴展性分析；第七部分總結全文。

2 文獻綜述

本文同兩支文獻密切相關，第一支文獻研究影響女性創(chuàng)業(yè)的因素，第二支文獻研究高房價與創(chuàng)業(yè)之間的關系。

已有文獻研究了影響女性創(chuàng)業(yè)的因素。隨著女性創(chuàng)業(yè)活動蓬勃興起，關于女性創(chuàng)業(yè)影響因素的研究日益豐富，涵蓋了心理學、管理學、經濟學等學科。心理學側重從創(chuàng)業(yè)動機角度分析影響女性創(chuàng)業(yè)的因素。2001年全球創(chuàng)業(yè)觀察（GEM）報告將創(chuàng)業(yè)動機分為生存型創(chuàng)業(yè)和機會型創(chuàng)業(yè)?；趧?chuàng)業(yè)動機的推拉理論，生存型創(chuàng)業(yè)以推動因素為基礎，是一種“被動反應”，女性選擇這一創(chuàng)業(yè)類型的原因在于工資低、渴望平衡家庭與工作等（McGowan等，2012）［9］；機會型創(chuàng)業(yè)以拉動因素為基礎，是一種“主動愿望”，女性出于渴望獨立、實現自我價值等原因而選擇了機會型創(chuàng)業(yè)（Dahalan等，2013）［10］。管理學對于女性創(chuàng)業(yè)影響因素的分析，主要集中在領導風格方面。Gardiner和Tiggeann（1999）［11］認為，女性創(chuàng)業(yè)者不僅采用民主領導方式，而且更加注重人際關系。Eagly（2007）［12］進一步指出，女性創(chuàng)業(yè)者傾向于采用變革型領導方式，給予員工更多的人文關懷與激勵政策。經濟學主要圍繞融資這一主題研究女性創(chuàng)業(yè)。融資是創(chuàng)業(yè)過程中的重要基礎與保障，女性主要通過自有資金的積累、親朋好友的支持、銀行等金融機構的貸款來獲取創(chuàng)業(yè)資金（Welsh等，2014）［13］。但女性創(chuàng)業(yè)初期通常面臨融資歧視，例如，向銀行等金融機構貸款時被要求提供更多的抵押和擔保，獲得貸款的概率比男性低5.4%，并多承擔0.6%的利率（Muravyev等，2009）［14］。

另一支文獻梳理了高房價與創(chuàng)業(yè)之間的關系。以往學者從財富效應、抵押效應、替代效應、房奴效應四個角度討論了這一主題，但至今仍未得出一致的結論，主要包括以下四個觀點：第一，高房價通過財富效應促進創(chuàng)業(yè)?，F有文獻記錄了家庭財富與創(chuàng)業(yè)之間的強正相關性（Evans和Jovanovic，1989［4］；Holtz-Eakin等，1994［15］），而住房是家庭的主要財富。隨著房價上漲，有房者預期房產財富升值（何興強和楊銳鋒，2019）［16］，從而放松預算約束，提高創(chuàng)業(yè)投資能力預期和抵御創(chuàng)業(yè)風險能力預期。另外，有房者預期財富存量增加會顯著增強居民風險偏好（張光利和劉小元，2018）［17］，由于創(chuàng)業(yè)活動具有高度不確定性，增強居民風險偏好會提高居民創(chuàng)業(yè)傾向（Djankov等，2006）［18］。而Hurst和Lusardi（2004）［19］基于1989-1994年美國數據，提出了顯著不同的觀點，他們發(fā)現只有處于財富分配最頂端的家庭，家庭財富與創(chuàng)業(yè)才存在強正相關關系，而在房價大幅升值的地區(qū)，房價對創(chuàng)業(yè)的影響并不顯著。

第二，高房價通過抵押效應促進創(chuàng)業(yè)。由于信貸市場存在信息不對稱（Stiglitz和Weiss，1981）［20］，從銀行等金融機構貸款需要抵押品作為擔保，這有助于降低借款者的違約風險，一旦借款者發(fā)生違約行為，銀行可通過變現抵押品來償還貸款。而房屋作為一種優(yōu)質的抵押產品可以滿足銀行的要求。當房價上漲時，有房者預期房產價值上升，通過向銀行等金融機構抵押房產從而獲得更多信貸額度（Chaney等，2012）［21］，有利于緩解融資約束這一創(chuàng)業(yè)難題。Black等（1996）［22］基于英國數據研究表明，房產抵押品價值每增加10%，新登記企業(yè)數量增加5%。Schmalz等（2017）［23］利用法國勞動力調查（LFS）連續(xù)11年的數據發(fā)現，房價上漲帶來的房產抵押升值顯著促進有房者創(chuàng)業(yè)，并擴大其創(chuàng)業(yè)規(guī)模和收益。

第三，高房價通過替代效應抑制創(chuàng)業(yè)。由于資金限制，創(chuàng)業(yè)投資和房產投資存在替代關系，當房產的投資回報率高于創(chuàng)業(yè)的投資回報率，大量資金涌入房地產市場，導致家庭創(chuàng)業(yè)資金減少，進而擠出創(chuàng)業(yè)投資行為。這種效應在中國尤為明顯。吳曉瑜等（2014）［7］基于中國35個大中城市數據研究發(fā)現，2000-2010年我國住房價格年均增長率為9.44%，而企業(yè)投資年回報率僅為5.59%，房價的上漲使社會公眾形成了住房是最安全、最具吸引力的投資品的觀念，增強了住房投資對創(chuàng)業(yè)投資的替代效應，并從職業(yè)選擇理論模型中驗證了該替代效應，實證結果表明高房價對創(chuàng)業(yè)產生的替代效應占主導作用。

第四，高房價通過房奴效應抑制創(chuàng)業(yè)。對中國年輕人而言，男女性別比上升加劇了婚姻市場的競爭關系（Wei和Zhang，2011）［24］，住房是結婚的必需品，加強了年輕人為結婚而購房的緊迫性。由于房價持續(xù)上漲，家庭為籌集巨額首付與償還高額房貸而積極儲蓄，壓縮日常消費支出，偏向于低風險、收入穩(wěn)定的工作（陳昊等，2020）［25］，對高風險的創(chuàng)業(yè)活動持謹慎態(tài)度。Bracke等（2012）［6］利用英國家庭調查數據（BHPS）研究表明，家庭購買住房會使創(chuàng)業(yè)的可能性降低20%-25%，由于負擔高額房貸，擁有住房的家庭傾向于規(guī)避風險，減少創(chuàng)業(yè)投資的空間，創(chuàng)業(yè)率隨著房貸比例提高而降低。Bracke等(2014)［26］進一步指出，當收入波動性較大時，只要抵押貸款利率超過流動財富的利率，抵押貸款債務和創(chuàng)業(yè)之間就會呈現強負相關性，杠桿率每增加一個標準差，房主成為創(chuàng)業(yè)者的概率就會降低10%-12%。Chen和Hu（2018）［8］基于中國城市住戶調查（UHS）研究發(fā)現，高額房貸阻礙了個人參與風險創(chuàng)業(yè)，并指出政府需要創(chuàng)新住房金融制度和創(chuàng)業(yè)金融制度以緩解創(chuàng)業(yè)者的財務約束。

既有此類研究加深了我們對這一問題的理解，但依然存在四個方面的不足。首先，上述關于房價與創(chuàng)業(yè)之間關系的研究主要基于發(fā)達國家，缺乏來自發(fā)展中國家的經驗證據，并且這些研究對創(chuàng)業(yè)過程中的性別差異未給予足夠的重視，鮮有關注到高房價對女性創(chuàng)業(yè)的影響。其次，國內研究多采用省際層面或35個大中城市的房價和創(chuàng)業(yè)數據，樣本數據質量不高，且存在反向因果、遺漏變量等導致的內生性問題，因而研究結論的可靠性值得商榷。再次，部分文獻雖然通過實證研究發(fā)現高房價對創(chuàng)業(yè)的影響，但研究結論相互沖突，機制部分僅檢驗單一的影響渠道，未全面論證這一影響的作用機制。最后，已有文獻通常僅在結論部分給出高房價下促進創(chuàng)業(yè)的政策建議，但并未對這些政策建議進行實證檢驗，因而我們無法知悉這些政策建議的實際效果。

與既有文獻相比，本文可能的邊際貢獻主要有：①在研究視角方面，隨著“她經濟”時代的到來，女性創(chuàng)業(yè)活動成為實現經濟可持續(xù)增長的重要源泉，相比于以往學者，我們重點關注高房價對女性群體的創(chuàng)業(yè)活動產生的深遠影響，補充了來自發(fā)展中國家的經驗證據，促進了女性創(chuàng)業(yè)理論與房價理論的擴展與完善；②在研究數據與方法方面，本文基于2016年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調查（CMDS）數據與CEIC中276個地級市的房價數據，匹配出高房價與女性創(chuàng)業(yè)的微觀數據庫，使得樣本更加具有代表性，采用工具變量法克服內生性問題，得到更加無偏、有效、一致的參數估計；③在研究內容方面，實證分析高房價對女性創(chuàng)業(yè)的影響，檢驗這一影響背后的多種作用機制，對是否擁有0-6歲子女、不同住房性質、不同城市、不同區(qū)域的女性創(chuàng)業(yè)者進行深入探討，提供更有效的政策建議；④在研究意義方面，本文研究發(fā)現政府提供學齡前兒童照管公共服務和保障性住房能夠有效緩解高房價對女性創(chuàng)業(yè)的抑制作用，這一研究結論對優(yōu)化城市公共服務、激發(fā)女性創(chuàng)業(yè)潛力、促進經濟高質量發(fā)展具有借鑒價值。

3 數據、變量和模型

3.1 數據來源

本文實證分析所采用的數據有四個來源：全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調查數據（CMDS，2016）、CEIC中國經濟數據庫（2016）、《中國城市統(tǒng)計年鑒（2016）》、《中國國土資源統(tǒng)計年鑒（2014-2016）》。

全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測數據（CMDS，2016）是本文主要的數據來源。該數據涵蓋了全國 31 個?。▍^(qū)、市）和新疆生產建設兵團，采取分層、多階段、與規(guī)模成比例的PPS方法來保證樣本的代表性，以在流入地居住一個月及以上，非本區(qū)（縣、市）戶口的15 周歲及以上流入人口為調查對象，調查的總樣本量約為16.9萬人，涉及流動人口家庭成員共計約45萬人。本文的研究對象為15周歲-59周歲的女性樣本。使用CMDS微觀數據庫的主要原因有兩點：一是相比于其他微觀數據庫，CMDS數據庫具有調查樣本多、調查范圍廣等優(yōu)點，并公開了地級市信息，以便與各地級市房價數據相匹配；二是在女性創(chuàng)業(yè)者中異地創(chuàng)業(yè)比例較高，流動人口數據樣本更能反映女性創(chuàng)業(yè)特征。

我們從CEIC中國經濟數據庫獲得2016年各地級市的房價數據，從《中國城市統(tǒng)計年鑒（2016）》獲得各地級市的城市特征變量數據，包括城市規(guī)模、人均GDP、人均中學教師數等。CMDS（2016）經過數據清洗與城市特征變量、房價匹配后，最終包含276個地級市的信息。

3.2 主要變量和描述性統(tǒng)計

本文所關注的主要解釋變量是各地級市的房價。根據CEIC中國經濟數據庫（2016）中地級市的住宅銷售總額與銷售總面積的比值，計算求得城市住房的平均價格，并取對數?？紤]到家庭財富對創(chuàng)業(yè)有顯著影響，而房產是家庭的主要財富，有可能通過財富效應和抵押效應促進女性創(chuàng)業(yè)決策。借鑒周穎剛等（2019）［27］的做法，基于2016年CMDS問卷中“您現住房屬于下列何種性質？”，將選擇“自購住房”、“自建房”視為本地有房，賦值為1，將選擇其他選項的樣本視為本地無房，賦值為0。我們根據問卷中“您家已經在哪些地方購房？”，分別構建在其他城市購房（是=1，否=0）、戶籍地區(qū)縣政府所在地購房（是=1，否=0）、戶籍地鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府所在地購房（是=1，否=0）、戶籍地村購房（是=1，否=0）四個虛擬變量，并且，計算受訪者家庭已經購買房產總數量作為房產財富的代理變量。

本文的核心被解釋變量是女性創(chuàng)業(yè)決策、女性創(chuàng)業(yè)類型?；?016年CMDS問卷，對于女性創(chuàng)業(yè)決策變量，我們通過受訪者對“您現在的就業(yè)身份屬于哪一種？”問題的回答來構建。具體的賦值規(guī)則為：將選擇“雇員”、“其他”的受訪者樣本視為未創(chuàng)業(yè)樣本，賦值為0；將選擇“雇主”、“自營勞動者”的受訪者樣本視為創(chuàng)業(yè)樣本，賦值為1。女性創(chuàng)業(yè)類型依據創(chuàng)業(yè)動機，主要分為生存型創(chuàng)業(yè)和機會型創(chuàng)業(yè)（全球創(chuàng)業(yè)觀察，2001），由于CMDS問卷中并無創(chuàng)業(yè)動機的數據，借鑒Djankov等（2006）［18］的做法，以創(chuàng)業(yè)經營活動中是否雇傭勞動力為劃分標準，將未雇傭勞動力進行創(chuàng)業(yè)經營活動的人員視為生存型創(chuàng)業(yè)，將雇傭勞動力進行創(chuàng)業(yè)經營活動的人員視為機會型創(chuàng)業(yè)。因此，我們將上述問題中選擇“自營勞動者”的受訪者樣本視為生存型創(chuàng)業(yè)，賦值為1，反之，將未創(chuàng)業(yè)樣本賦值為0；將選擇“雇主”的受訪者樣本視為機會型創(chuàng)業(yè)，賦值為1，反之，將未創(chuàng)業(yè)樣本賦值為0。

此外，根據既有文獻，本文還控制了個人特征變量、家庭特征變量和城市特征變量。首先，個人特征變量包括年齡、受教育年限①受教育年限具體如下：未上過學=0年，小學=6年，初中=9年，高中或中專=12年，?？?15年，本科=16年，研究生=19年。、婚姻狀況、民族、政治面貌。年齡、受教育年限、民族和政治面貌是影響創(chuàng)業(yè)的重要變量，因此，我們分別控制年齡、年齡的平方、受教育年限、民族和政治面貌。Welsh等（2014）［13］指出，相比于未婚女性，已婚女性創(chuàng)業(yè)獲得家人更多的物質與精神支持，但需要平衡婚姻與創(chuàng)業(yè)之間的關系，因此，我們控制了女性婚姻狀況。其次，家庭特征變量包括家庭總人數、家庭中0-3歲子女的數量、家庭中4-6歲子女數量、家庭中7-15歲子女數量、家庭老人撫養(yǎng)比①家庭老人撫養(yǎng)比指家庭成員中60歲及以上人口占15－59歲人口比重。、家庭年人均收入的對數。由于女性通常承擔照料子女和老人的主要責任，需要兼顧家庭與工作，家庭中子女的年齡和數量、老年人的數量均會影響女性創(chuàng)業(yè)活動，因此，我們分別控制了家庭總人數、家庭中0-3歲子女數量、家庭中4-6歲子女數量、家庭中7-15歲子女數量、老人撫養(yǎng)比?？紤]到家庭收入作為女性創(chuàng)業(yè)資金的首要來源，因此，我們控制了家庭年人均收入的對數。最后，鑒于數據準確性的考量，將城市特征變量的范圍限定在市轄區(qū)。借鑒陸銘等（2015）［28］的做法，具體包括以下三方面：（1）城市經濟發(fā)展水平，以人均GDP來度量。Langowitz等（2004）［29］研究表明，在經濟發(fā)展水平較高的國家，女性傾向于機會型創(chuàng)業(yè)，而在經濟發(fā)展水平較低的國家，女性傾向于生存型創(chuàng)業(yè)。（2）城市產業(yè)結構，以第三產業(yè)產值與第二產業(yè)產值的比值來度量。女性創(chuàng)業(yè)通常集中在第三產業(yè)（Gundry等，2002）［30］，基于此，如果一個城市第三產業(yè)的比重較大，那么該城市女性創(chuàng)業(yè)比例相對較高。（3）城市公共服務水平和基礎設施，變量包括：醫(yī)療服務，以人均床位數來衡量；基礎教育，以人均中學教師數來衡量；公共交通，以人均公共運營電車數來衡量；基礎設施，以人均鋪裝道路面積來衡量。一個城市良好的公共服務水平和基礎設施，意味著較高質量的生活水平和生產條件，會通過吸引女性創(chuàng)業(yè)者流入而拉升房價。

表1報告了主要變量的描述性統(tǒng)計。圖1分別描繪了2016年各地級市房價與女性總體創(chuàng)業(yè)率、生存型創(chuàng)業(yè)率、機會型創(chuàng)業(yè)率的散點圖。表1表明，在全樣本下，38%的女性勞動者會選擇創(chuàng)業(yè)，具體而言，女性勞動者選擇生存型創(chuàng)業(yè)和機會型創(chuàng)業(yè)的占比分別為33%、11%。從圖1我們不難發(fā)現，房價越高的地區(qū)，女性選擇總體創(chuàng)業(yè)、生存型創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)的概率越低，并且，相比于機會型創(chuàng)業(yè)，生存型創(chuàng)業(yè)對房價更為敏感。不過，圖1僅展現了直觀的描述性關系，并未考慮到內生性問題。在之后的部分，我們將利用工具變量法來解決潛在的內生性問題。

表1 變量描述性統(tǒng)計結果

續(xù)表

3.3 實證模型

基于以上數據與變量，使用Probit模型估計房價對女性創(chuàng)業(yè)的影響，基本模型設定如下：

其中，β0，β1和 γ 為待估計的參數，uci表示隨機擾動項。我們主要關心的是系數β1，衡量房價對于女性創(chuàng)業(yè)的影響。被解釋變量f_entrepreneurci表示c城市i居民創(chuàng)業(yè)虛擬變量，主要解釋變量ln hpci表示i居民所在c城市房價的對數。特征變量X包括個人、家庭和城市特征變量。

4 實證回歸結果

4.1 基本結果

表2匯報了基準回歸的估計結果，我們主要關注房價這一關鍵解釋變量的符號與大小。第（1）-（4）列我們依次控制了房價、個人特征變量、家庭特征變量、城市特征變量?？梢钥吹?，第（1）-（4）列中，房價變量的系數均在1%統(tǒng)計水平下顯著為負，并且系數的大小相似，表明高房價對女性創(chuàng)業(yè)有顯著的抑制作用，與我們的理性預期相符。本文還進一步考察了高房價對女性創(chuàng)業(yè)類型的影響，第（5）-（6）列將被解釋變量分別替換為生存型創(chuàng)業(yè)和機會型創(chuàng)業(yè)。從第（4）-（6）列的估計結果中，可以發(fā)現，在高房價下，女性總體創(chuàng)業(yè)、生存型創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)概率分別降低了20.7%、19.3%、10.0%。

表2 高房價對女性創(chuàng)業(yè)的影響

續(xù)表

就個人控制變量而言，年齡對女性創(chuàng)業(yè)的影響呈倒U型，民族、婚姻對女性創(chuàng)業(yè)存在顯著正向影響，受教育年限和政治面貌對女性創(chuàng)業(yè)存在顯著負向影響。此外，關于家庭控制變量，家庭總人數、家庭中0-3歲子女數量、家庭中4-6歲子女數量、家庭中7-15歲子女數量、家庭年人均收入（對數）對女性創(chuàng)業(yè)存在顯著正向影響，家庭老人撫養(yǎng)比對女性創(chuàng)業(yè)雖為負向影響，但統(tǒng)計上不顯著。城市層面的控制變量顯示，在高房價下，城市人均GDP越高、第三產業(yè)比重越高、城市公共服務水平越完善，女性創(chuàng)業(yè)概率越高，基礎設施影響很小且顯著為負。這些估計結果與已有文獻的結論總體一致。有必要指出的是，雖然加入的控制變量大部分對女性創(chuàng)業(yè)有顯著影響，但考慮到有些控制變量可能內生，這里對估計結果不再進行過多的解讀。限于篇幅，之后的部分省略控制變量的回歸結果，主要匯報核心解釋變量的回歸結果。

4.2 內生性處理

考慮到反向因果或是遺漏變量等問題可能導致內生性問題，本部分采用工具變量法克服這一問題。上述估計考察了房價對女性創(chuàng)業(yè)的影響，但是房價與女性創(chuàng)業(yè)可能存在反向因果關系，即女性創(chuàng)業(yè)可能通過土地市場、勞動力市場、資本市場來提高經濟集聚程度，進而推動房地產價格上漲（周建軍等，2021）［31］。另外，由于數據的可獲得性與經濟性，我們無法控制所有影響因素，某些不可觀測的變量（例如個人才能）也可能同時影響房價和女性創(chuàng)業(yè)決策。對此，利用工具變量法來解決潛在內生性問題，我們選擇地級市層面國有建設用地人均出讓面積作為房價的工具變量。原因在于，該工具變量滿足相關性假設。土地是我國商品住宅市場重要的投入要素（況偉大，2012）［32］，且土地出讓價格約占房價的三分之一（中 經濟增長前沿課題組），土地供給與房價呈現顯著的負相關關系（陳斌開和楊汝岱，2013）［33］。對商品住宅市場而言，土地必須以出讓方式供給，進而可以認為土地出讓面積與房價存在相關性。并且，在土地公有制背景下，我國采取了較為嚴格的土地用途管制制度和保護耕地制度，地級市層面國有建設用地出讓面積受到中央政府和省級政府嚴格管制（陸銘等，2015）［28］，因此，滿足外生性假設。本文的工具變量經均值處理，取2013-2015年國有建設用地人均出讓面積的均值，數據來源于2014-2016年《中國國土資源年鑒》。

表3中第（1）-（3）列分別報告了女性總體創(chuàng)業(yè)、生存型創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)的IV Probit估計結果，考慮到因變量為二值變量，我們采用MLE估計方法來計算回歸變量的邊際效應。主要概括為三點：第一，國有建設用地人均出讓面積與房價密切相關。從第一階段回歸結果可知，國有建設用地人均出讓面積系數均在1%統(tǒng)計水平下顯著為正，與我們的理性預期相符。

表3 工具變量法檢驗結果

第2，Probit模型設定通過內生性檢驗。根據袁微（2018）［34］，完整的Probit模型內生性檢驗主要包括三個步驟：初始工具變量檢驗、過度識別檢驗和弱工具識別檢驗。若模型中含有的內生解釋變量個數少于所選取的工具變量個數，則需要進行過度識別檢驗；反之，則不需要進行過度識別檢驗。首先，關于初始工具變量檢驗，表中第二階段回歸結果Wald檢驗的P值均為0.0000，拒絕原假設，表明房價存在顯著的內生性。其次，關于過度識別檢驗，本文所含有的內生解釋變量個數等于所選取的工具變量個數，因此，不需要進行過度識別檢驗。最后，關于弱工具變量檢驗，第一階段回歸的Cragg-Donald Wald F值分別為11388.96、11009.14、9371.20，遠大于10%偏誤水平的臨界值，可以認為房價與國有建設用地人均出讓面積相關，不存在弱工具變量問題。

第3，回歸結果顯示，考慮內生性問題之后，房價仍然顯著抑制女性總體創(chuàng)業(yè)、生存型創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)。就經濟意義上而言，房價每增加一個單位，女性總體創(chuàng)業(yè)、生存型創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)的概率分別減少11.9%、10.7%、4.9%，與表2基本回歸結果大體一致，進一步驗證了結論的穩(wěn)健性。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

（1）更改房價度量指標

本文主要采用絕對房價作為房價度量指標，作為穩(wěn)健性檢驗，分別使用相對房價（即房價工資比）、房價上漲率（即房價相比于上年同期上漲幅度）作為核心解釋變量，進行基本回歸分析。根據表4的估計結果，可以發(fā)現，不論使用相對房價還是房價上漲率，其對女性創(chuàng)業(yè)的影響均顯著為負，估計結果與基本回歸結果一致。

表4 更改房價度量指標的穩(wěn)健性檢驗

（2）更換回歸模型

由于不同回歸模型對估計結果可能產生偏誤，本文分別使用OLS模型、Logit模型進行基本回歸，結果在表5中匯報。不難發(fā)現，OLS模型、Logit模型與Probit模型的估計結果相似，驗證了高房價抑制女性創(chuàng)業(yè)結論的穩(wěn)健性。

表5 更換回歸模型的穩(wěn)健性檢驗

（3）區(qū)分樣本流動動機

張莉等（2017）［35］認為，以工作為流動目的，更能體現女性跨地區(qū)創(chuàng)業(yè)過程中風險與收益的權衡。正因如此，我們根據流動動機是否為求職/創(chuàng)業(yè)對樣本進行劃分，獲得以工作為流動目的的樣本。表6的結果表明，高房價顯著抑制女性創(chuàng)業(yè)，其負向影響程度略微高于基本回歸結果，可能是因為以工作為流動目的的女性創(chuàng)業(yè)者對房價更為敏感。

表6 區(qū)分樣本流動動機的穩(wěn)健性檢驗

（4）采用更加穩(wěn)健的聚類標準誤

考慮到樣本組內可能存在相關性，我們將標準誤聚類到城市層面，通過更為嚴格的標準誤來驗證結果的穩(wěn)健性。表7的回歸表明，房價變量的系數仍然在1%統(tǒng)計水平上顯著為負，與基本回歸結果一致。

表7 采用聚類標準誤的穩(wěn)健性檢驗

（5）重新劃分生存型創(chuàng)業(yè)和機會型創(chuàng)業(yè)

目前，女性生存型創(chuàng)業(yè)和機會型創(chuàng)業(yè)劃分標準尚未有定論，不同的劃分標準可能導致不同的結果?？紤]到生存型創(chuàng)業(yè)者往往被迫從事低風險、低收益的創(chuàng)業(yè)活動，而機會型創(chuàng)業(yè)者傾向于選擇高風險、高收益的創(chuàng)業(yè)活動，我們根據女性創(chuàng)業(yè)者個人收入進行再次分類。一方面，借鑒鄭筱婷和李美棠（2018）［36］的做法，將女性創(chuàng)業(yè)者個人月收入低于其所在地級市最低工資標準的樣本劃分為生存型創(chuàng)業(yè)，反之為機會型創(chuàng)業(yè)。另一方面，我們將女性創(chuàng)業(yè)者個人月收入低于個稅起征點5000元的樣本劃分為生存型創(chuàng)業(yè)，反之為機會型創(chuàng)業(yè)。表8匯報了估計結果，在最低工資劃分標準下，高房價對女性生存型創(chuàng)業(yè)的抑制作用低于機會型創(chuàng)業(yè)；在起征點劃分標準下，高房價對女性生存型創(chuàng)業(yè)的抑制作用高于生存型創(chuàng)業(yè)，這與基本回歸結果一致。

表8 重新劃分創(chuàng)業(yè)類型的穩(wěn)健性檢驗

5 高房價影響女性創(chuàng)業(yè)的機制探討

上述分析表明，高房價顯著抑制了女性創(chuàng)業(yè)，相比于機會型創(chuàng)業(yè)，高房價對生存型創(chuàng)業(yè)的負向影響更大。本部分將進一步探討這一影響背后的機制?；谝延形墨I可以判斷，高房價可能通過財富效應和抵押效應促進女性創(chuàng)業(yè)；然而，由于存在替代效應和房奴效應，高房價可能會損害女性創(chuàng)業(yè)熱情。囿于數據可獲得性，以及財富效應和抵押效應通常交織在一起無法分離，我們暫不區(qū)分這一正向效應。因此，本文將從正向效應、替代效應、房奴效應三個視角分別驗證高房價對女性創(chuàng)業(yè)的影響機制。

5.1 正向效應

隨著房價持續(xù)上漲，住房的資產屬性越來越強，有房群體不僅能夠通過出售或出租房產獲得資金，也可以通過向銀行等金融機構抵押房產獲得貸款，緩解融資約束，增強抵御創(chuàng)業(yè)風險的能力，同時存在財富效應和抵押效應。借鑒周穎剛等（2019）［27］做法，在基本模型中引入房產數量，作為房產財富的代理變量，以反映女性群體擁有房產的財富效應和抵押效應，并構建是否為一線城市（是=1，否=0）的0-1虛擬變量。表9結果顯示，房產財富對女性創(chuàng)業(yè)有顯著正向影響，隨著房產數量增加，女性從事創(chuàng)業(yè)活動的概率顯著增加。此外，交互項系數為正，表明相比于其他城市，一線城市房產財富對女性創(chuàng)業(yè)的正向影響更大。

表9 房產財富對女性創(chuàng)業(yè)的影響

續(xù)表

5.2 替代效應

我國住房投資回報率高于創(chuàng)業(yè)投資回報率，導致女性將有限的資金投資于房地產行業(yè)，從而擠出了創(chuàng)業(yè)行為。由于替代效應難以找到合適的度量指標，既有文獻通常是從間接角度加以識別。例如，吳曉瑜等（2014）［7］通過房價變量回歸系數顯著為負，間接識別了替代效應，但這種識別方式存在明顯的不足，當房價變量回歸系數顯著為正，則無法判斷替代效應是否存在。因此，本文借鑒萬海遠等（2019）［37］研究替代效應的方式，將女性創(chuàng)業(yè)者是否購買多套房作為因變量。針對在本地有房的女性，將購買2套及以上住房視為住房投資行為，賦值為1；反之視為不進行住房投資行為，賦值為0。表10結果顯示，隨著房價上漲一單位，女性投資住房的概率將顯著增加2.7%，相比于其他城市，一線城市高房價對于女性創(chuàng)業(yè)的替代效應更強，該地區(qū)的女性創(chuàng)業(yè)者更有可能將資金用于住房投資而非創(chuàng)業(yè)投資。

表10 高房價對住房投資行為的影響

5.3 房奴效應

高房價收入比提高了全款購房難度，使得眾多女性選擇了貸款購房，支付每個月固定的高額房貸，不僅直接減少了當期日常消費，而且強化了穩(wěn)定收入偏好（陳昊等，2020）［25］，促使更多女性選擇低風險、低收入的工作，放棄高風險、高收入的創(chuàng)業(yè)活動，對高風險的創(chuàng)業(yè)活動持謹慎態(tài)度。針對在本地有房的女性，采用房貸收入比來衡量房貸的可負擔性，定義為女性個人月住房貸款支出與月收入的比值。表11結果顯示，在高房價下，房貸收入比會顯著抑制女性機會型創(chuàng)業(yè)，這一抑制作用對于一線城市尤為明顯，但對于生存型創(chuàng)業(yè)的抑制作用并不顯著，可能是因為這類女性面臨著失業(yè)、收入不足等嚴峻的生存壓力，迫切需要創(chuàng)業(yè)來維持生計，因此，提高房貸收入比并不能顯著抑制這類女性的創(chuàng)業(yè)活動。此外，第（3）列交互項系數顯著為負，表明相比于其他城市，一線城市房貸收入比對女性機會型創(chuàng)業(yè)的抑制作用更強烈。

表11 房貸收入比對女性創(chuàng)業(yè)的影響

6 擴展性分析

6.1 公共服務

本節(jié)試圖探索政府提供學齡前兒童照管公共服務在緩解高房價抑制女性創(chuàng)業(yè)中發(fā)揮的作用。政府提供學齡前兒童照管公共服務，一方面，有助于減輕女性照料子女的負擔，從而有時間和精力進行創(chuàng)業(yè)；另一方面，這也增加了女性養(yǎng)育子女的經濟成本，導致女性被迫參與勞動市場。囿于數據可得性，以及托兒所和幼兒園具備兒童照管的功能，參考熊瑞祥和李輝文（2016）［38］的做法，根據主要由母親照料的學齡前獨生子女是否在本地入托/入園（“是=1，否=0”）來衡量本地兒童照管公共服務，構建公共服務的0-1虛擬變量，估計結果見表12?；貧w結果顯示，第（1）-（2）列的交互項系數均顯著為正，表明相比于未提供學齡前兒童照管的地區(qū)，政府提供學齡前兒童照管公共服務有效緩解了高房價對女性總體創(chuàng)業(yè)、生存型創(chuàng)業(yè)的抑制作用。

表12 公共服務的調節(jié)效應檢驗結果

6.2 保障性住房

吳曉瑜等（2014）［7］指出，擁有不同類型的房產可能會影響創(chuàng)業(yè)行為。本節(jié)進一步探討保障性住房在緩解高房價抑制女性創(chuàng)業(yè)中發(fā)揮的作用。針對我國房價持續(xù)上漲的問題，政府不僅積極出臺“租購同權”政策以平抑房價增長速度（鞠方等，2021）［39］，而且大力推動保障性住房政策來調控房價。保障性住房是由政府提供給中低收入家庭使用，并對相關建造價格、銷售價格、租金價格加以限定，具有社會保障屬性的住房。因此，保障性住房解決了部分中低收入家庭的住房需求，減輕了房貸壓力，釋放了消費潛力，提高了創(chuàng)業(yè)意愿。根據女性在本地是否擁有政府提供的廉租房/公租房（是=1，否=0）來構建保障性住房虛擬變量，估計結果見表13。我們發(fā)現，第（1）-（2）列的交互項系數顯著為正，表明相比于未擁有保障性住房的女性，擁有保障性住房有效緩解了高房價對女性總體創(chuàng)業(yè)、生存型創(chuàng)業(yè)的抑制作用。

表13 保障性住房的調節(jié)效應檢驗結果

6.3 異質性分析

（1）個體異質性

根據女性是否擁有0-6歲子女、不同住房性質，考察高房價對女性創(chuàng)業(yè)的異質性影響，表14報告了估計結果。首先，第（1）-（3）列考察是否擁有0-6歲子女的異質性影響。構建是否擁有0-6歲子女（是=1，否=0）的0-1虛擬變量?；貧w結果顯示，交互項系數均顯著為負，表明相比于未擁有0-6歲子女的女性，高房價對擁有0-6歲子女的女性總體創(chuàng)業(yè)、生存性創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)的負向影響更大。究其原因，可能是0-6歲子女對于母親的依賴程度較高，照料0-6歲子女花費母親較多時間、精力和財力，從而減少了女性創(chuàng)業(yè)行為。然后，第（4）-（6）列從住房性質的維度考察了異質性影響。構建住房性質的0-1虛擬變量，將本地有房賦值為1，將本地無房賦值為0?；貧w結果顯示，第（4）-（5）列交互項系數顯著為負，第（6）列交互項為正但不顯著，表明相比于本地無房的女性，高房價對本地有房的女性總體創(chuàng)業(yè)、生存性創(chuàng)業(yè)的負向影響更大，可能是因為本地有房群體承擔過高的房貸壓力，為償還房貸壓縮創(chuàng)業(yè)資金，從而擠出了創(chuàng)業(yè)行為。

表14 基于個體的異質性分析檢驗結果

（2）城市異質性

表15報告了高房價對不同城市等級、不同區(qū)域女性創(chuàng)業(yè)的影響。第（1）-（3）列中，根據新一線城市研究所公布的《2021年城市商業(yè)魅力排行榜》，將城市劃分為以下三組：一線和新一線城市、二線和三線城市、四線和五線城市，以四線和五線城市作為基準組?；貧w結果顯示，房價與一線和新一線城市、二線和三線城市的交互項系數顯著為正，表明相比于一線和新一線城市、二線和三線城市，高房價對四線和五線城市女性總體創(chuàng)業(yè)、生存型創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)的抑制作用更大。第（4）-（6）列，根據北京市宏觀經濟與社會發(fā)展基礎數據庫，進一步將城市劃分為東部、中部、西部地區(qū)，以西部地區(qū)作為基準組。回歸結果顯示，房價與東部地區(qū)、中部地區(qū)的交互項系數均顯著為正，表明相比于東部和中部地區(qū)，高房價對西部地區(qū)女性總體創(chuàng)業(yè)、生存型創(chuàng)業(yè)、機會型創(chuàng)業(yè)的負向影響更大。

綜上所述，高房價對四線和五線城市、西部地區(qū)女性創(chuàng)業(yè)活動的抑制作用更大。究其原因，可能是這些地區(qū)處于經濟發(fā)展落后水平，金融設施和公共服務尚未完備，通過財富效應和抵押效應獲取的創(chuàng)業(yè)資金有限，更容易受到信貸約束，導致其創(chuàng)業(yè)成本較高，從而擠出了女性創(chuàng)業(yè)。

7 結 論

在國家深入推進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)巾幗行動的背景下，本文基于2016年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調查（CMDS）數據，結合276個城市的房價數據、城市特征數據，實證檢驗了高房價對女性創(chuàng)業(yè)的影響。結果表明，高房價顯著抑制了女性創(chuàng)業(yè)，相比于機會型創(chuàng)業(yè)，高房價對生存型創(chuàng)業(yè)的負向影響更大。在使用工具變量法和其他穩(wěn)健性檢驗處理內生性問題后，結論仍然穩(wěn)健。機制探討后發(fā)現，高房價通過財富效應和抵押效應促進女性創(chuàng)業(yè)，但通過替代效應和房奴效應抑制女性創(chuàng)業(yè)。異質性分析表明，該抑制作用對于擁有0-6歲子女、本地有房、四五線城市、西部地區(qū)的女性尤為明顯。研究還發(fā)現，政府提供學齡前兒童照管公共服務和保障性住房有效緩解了這種抑制作用，有利于釋放女性創(chuàng)業(yè)活力，激發(fā)女性創(chuàng)業(yè)潛力，實現女性創(chuàng)業(yè)價值，從而更好地為經濟高質量發(fā)展助力。

準確識別高房價對女性創(chuàng)業(yè)的作用機制，不僅關系到對性別紅利和經濟增長的理解，也關系到國家相關政策的制定。鑒于此，本文的研究結論具有重要的政策含義：一方面，政府應當改進學齡前兒童照管公共服務，構建學齡前兒童照管政策支持體系，設立專門照管學齡前兒童的正規(guī)機構，減少女性照管學齡前兒童的時間和精力，緩解女性創(chuàng)業(yè)與照管學齡前兒童之間的角色沖突，這樣才能更好地吸引女性投身到創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)巾幗行動之中；另一方面，政府應當重視住房保障民生工作，根據收入狀況、家庭人口、住房供需矛盾等差異，提供多種類型的保障性住房，滿足不同層次女性創(chuàng)業(yè)者的需要，逐步完善城市住房保障體系，為中低收入女性創(chuàng)業(yè)者提供良好的住房環(huán)境，推動女性創(chuàng)業(yè)者從“寄居”到實現“安居”，促進女性由生存型創(chuàng)業(yè)向機會型創(chuàng)業(yè)轉變，對我國經濟高質量發(fā)展和構建和諧社會具有重要實踐意義。

當然，本文仍然存在些許不足之處，有待進一步改進。其中，特別需要指出的是，我們的因變量是女性創(chuàng)業(yè)行為的發(fā)生，而非女性創(chuàng)業(yè)活動的成功。對于高房價對女性創(chuàng)業(yè)的負向影響，可以解讀為高房價通過替代效應和房奴效應抑制女性創(chuàng)業(yè)。但是，我們的研究結果并無法說明高房價下女性創(chuàng)業(yè)活動是否成功，女性創(chuàng)業(yè)者進入創(chuàng)業(yè)市場后存在兩種可能性：一種是創(chuàng)業(yè)成功，留在創(chuàng)業(yè)市場；另一種是創(chuàng)業(yè)失敗，退出創(chuàng)業(yè)市場。如果能夠對女性創(chuàng)業(yè)活動的具體結果加以區(qū)分，更能充分展現高房價對女性創(chuàng)業(yè)的影響，在政策上具有重要價值。由于數據可得性的局限，本文未能區(qū)分女性創(chuàng)業(yè)活動的具體結果，期待相關學者在未來研究中彌補這一不足之處。