银行竞争对家庭创业决策的影响——基于CHFS 数据的实证研究

□雷捷 柏艺益

一、引言

“创业者”是推动经济发展和促进创新的动力之源（Schumpeter，1934）。截至2020 年底，我国民营企业数量超过4000 万家，占我国企业总数量的90%以上；民间固定资产投资28.9 万亿元人民币，占全国投资总量比重为55.7%；民营企业为国家税收贡献9.9 万亿元人民币，占全国税收收入的59.7%；在对外贸易方面，民营企业进出口额15 万亿元人民币，占我国外贸总值的46.6%，同比增长11.1%。2020 年，民营企业继续发挥就业“稳定器”作用，在新业态共享经济领域吸纳了约8400 万人就业，同比增长约7.7%。2021 年10月，习近平总书记在《求是》上发文：要坚持在发展中保障和改善民生，把推动高质量发展放在首位，为人民提高受教育程度、增强发展能力创造更加普惠公平的条件，提升全社会人力资本和专业技能，提高就业创业能力，增强致富本领。由此可见，我国民间的创业活力，是推动我国经济高质量发展，促进共同富裕的重要因素。

在过去的20 年里，我国金融业因政策变动和技术发展而发生了巨变。在我国的制度背景下，国有大型银行在信贷市场上具有较强的政策导向性和垄断特征，在分配信贷资源时，除考虑预期利润、资金安全外，还要优先满足国有企业的资金需求。创业具有周期长、风险高以及投融资双方信息不对称的特点。因此，即使拥有良好的创业项目，也很难从银行获得资金支持。2014 年民营银行批准筹建后，城市商业银行、农村商业银行等中小银行快速发展，银行竞争程度逐步加剧（姜付秀，2019），这些中小银行的市场化经营程度更高，更愿意向中小微企业和家庭提供贷款。资金支持是家庭选择创业时需要考虑的重要因素。由此可见，银行竞争对家庭创业决策有重大影响。

为探求银行竞争与家庭创业的关系，本文利用中国银保监会网站公布的金融许可证信息，统计出各地区银行分支机构的数量，并由此构造出反映银行竞争程度的赫芬达尔指数，之后再利用中国家庭金融调查（CHFS）的数据，考察银行竞争对家庭创业决策和创业绩效的影响。与现有文献相比，本文试图从以下几点进行创新：国内研究大都集中于分析银行竞争对企业行为的影响以及探求各种微观因素和政策改革对家庭创业的影响，而分析银行竞争与家庭创业行为关系的内容甚少，本文可对该部分内容进行补充；此外，大部分学者探求家庭创业时，只选用当年家庭工商业项目情况来给创业决策变量赋值，没有考虑不同时点的家庭创业行为的变动，本文在此处考虑家庭创业决策的跨期变动，将在两轮问卷追访调查中创业情况发生变化的家庭认定为“创业家庭”，这将使实证结果更具说服力，可为我国调整创新创业激励政策，推动以银行信贷等间接融资为主导的金融体系改革等重要决策提供参考依据。

二、文献综述

学者们在讨论银行业市场结构对经济发展的影响时，观点并不一致。有些学者认为，银行垄断会减少贷款供给，提高贷款利率，增加经营成本，进而阻碍经济个体的发展，不利于经济增长（Guzman，2000）；其他学者则认为，低竞争度的银行业，将有利于银行与企业建立长期关系，降低信息不对称程度，进而提高贷款可得性，推动经济快速增长（Petersen and Rajan，1995；Love and Peria，2014）。在此基础上，大量学者从宏观层面探究了银行竞争对经济影响的证据，但仍未得到统一结论（Rajan and Zingales，1998；Valverdie et al.，2003）。因银行竞争与各种宏观经济指标间存在严重的内生性问题，故部分学者转而尝试从企业的微观层面来讨论银行竞争的影响，主要集中在银行竞争对企业融资约束、投资效率和研发创新等方面（张金清，2018；杨兴全，2017；张璇，2019）。研究银行业市场结构对创业行为影响的文献并不多，可概括为以下内容：

（一）银行竞争与贷款融资的关系

国内外学者发现企业经营、投资与研发的大部分资金来源是银行贷款，因此银行规模和竞争程度会影响贷款的实施效果，进而影响企业的借款数额及成本（Berger &Udell，2002；邓超等，2010）。银行竞争能提升银行的普惠金融水平，让更多的中小微企业和家庭获得贷款支持（周顺兴，2015）。银行竞争激烈程度的增加能提高企业获得贷款的概率，降低其所面临的融资约束，有利于企业快速发展。

（二）家庭创业与融资约束的关系

Evans 和Jovanovic （1989）发现，拥有更多资产的个人更有可能自雇并在经营中取得成功。Fairlie（1999）还发现，少数族裔家庭进行创业活动收益更低的主要原因是他们融资成本更高。国内学者研究农户家庭创业信息后发现，金融可得性的增加能显著提高创业概率，家庭资产规模越大，就越有可能创业（卢亚娟，2014）。沈红丽（2019）还发现金融支持不仅促进了家庭创业，还提高了创业收入。国内外研究一致认为，融资约束阻碍了家庭创业，银行贷款是家庭创业资金的重要来源。但需要注意的是，国内大多数学者在使用各种公开的调查数据探求家庭创业相关问题时，只根据当年工商业项目经营情况来给创业变量进行赋值，并参与回归，没有考虑到同一家庭在不同时点的工商业项目经营情况的变动，无法准确捕捉家庭创业选择的真实情况。

（三）银行竞争与家庭创业的关系

Petersen 和Rajan（1995）提出，竞争加剧可能会降低银行与中小企业和工商个体户建立长期关系的动力。此外，他们还发现创业者不仅从银行借款，还倾向于将资金集中到与其建立长期关系的银行，这使得银行能够收集更多新创企业的信息。Boot（2000）进一步研究发现，银行竞争的加剧将鼓励银行将“熟客”和“新客”区分开，并优先满足“熟客”的贷款需求，使得“新客”更难获得贷款。Leroy（2016）提出，银行业竞争程度越低，企业获得的贷款就越多。因此，部分学者认为银行竞争会阻碍创业。银行竞争加剧会使贷款价格更接近贷款边际成本，资金的使用成本降低（Jayaratne，1998）。Cetorelli 和Strahan（2006）进一步指出，更激烈的银行竞争有利于新企业的创立和小企业的快速成长。由此可见，在讨论银行竞争对潜在创业者的影响时，学者们未达成共识。国内与家庭创业相关的研究，除讨论融资约束与创业行为的关系外，大多在探求影响家庭创业决策的各种因素，如户主个体特征、教育程度、家庭财富和政策制度等（尹志超，2015；周洋，2017；琚琼，2020），鲜有学者探究银行竞争对家庭创业的影响。

三、理论分析与研究假设

（一）银行竞争与家庭创业

一般而言，企业无法依靠内部积累来满足全部的资金需求，必须使用外部融资（林毅夫，2001）。而我国长期以来的“银行主导型”的金融结构决定了中小企业外部资金的主要来源是银行贷款。银行竞争的变化肯定会影响到银行的贷款配给行为，进而影响到中小企业的融资约束状况（张金清，2018）。银行竞争不仅增加银行的风险容忍度，还通过增加贷款额度和降低贷款价格来缓解企业面临的融资约束，促进企业发展（李波，2020）。同样的，作为经济重要参与部门的家庭在选择创业时，也需要外部资金支持，来自银行的贷款融资是家庭创业资金的主要来源（高超，2021）。不同的银行竞争程度会影响家庭的资金获得情况，进而影响到家庭的创业行为。由上可知，资金是家庭选择创业时必须考虑的问题。充足的资金能激发家庭的创业热情，提升创业绩效。由此，本文提出研究假设1：银行竞争能促进家庭选择创业，并提高创业绩效。

（二）银行竞争与贷款支持

已有研究指出家庭创业需要资金支持，除使用自有财富外，大部分需要使用外部融资，因此，银行贷款对于家庭创业决策尤为重要。Mookerjee（2010）发现，在银行同业竞争更为激烈时，为争取客户资源，银行会加大自家产品的宣传营销力度，并适当放宽信贷条件及增加服务网点来吸引客户申请贷款，此举降低了家庭获得贷款的利息成本和“鞋底成本”，同时向市场释放贷款易得的信号，进一步刺激家庭信贷需求，使更多家庭获得贷款，进而促进创业行为。由此，本文提出研究假设2：银行竞争能通过提高家庭贷款可得性这一中介渠道来促进创业。

四、模型设定与数据

（一）模型设定

1.基准模型

为检验假说1，本文采用Probit 模型和普通最小二乘法模型来探究银行竞争（re_HHI=1-HHI）对家庭创业决策（entrepreneur）和创业绩效（profit）的影响，回归方程设定如下：

模型（1）将同时使用非线性的Probit 模型和线性概率模型来进行估计。同一时期，银行竞争的增强可能会促进家庭创业，相应的，也可能是创业家庭变多，增加了对贷款的需求，促使银行设置更多分支机构，导致银行竞争增加，为避免这种反向因果造成的内生性问题，本文将模型中的核心解释变量re_HHI 滞后一期。

模型（2）中，样本中的很多家庭会因各种原因（成员健康状况、家庭特征因素等）无法创业，这使得样本中的创业绩效数据是有缺失的，此时继续使用普通最小二乘法进行回归，会出现样本选择偏差。参考Wooldridge（2010）的研究，选择Heckman 模型来修正样本选择带来的估计偏误。Heckman 模型由选择方程和回归方程构成：

上式中，X代表影响创业决策的控制变量，Z代表影响创业绩效的控制变量。为避免出现多重共线性问题，并且有效识别方程，在影响创业决策的控制变量中应引入排他性识别变量。参考已有文献的研究，本文选择地区市场化指数（market）、家庭社会网络变量（问卷中“家庭转移性支出”项的调查数据，social）和地区营商环境（该地区个体工商户及民营企业就业人数占比，environment）三个变量作为排他性识别变量。

2.中介效应模型

为检验假说2，此处使用中介效应检验模型，来探求银行竞争能否通过贷款支持这一中介变量来影响家庭的创业决策和创业绩效，借鉴温忠麟（2014）提出的检验方法，检验的回归方程设置如下：

式（5）中，media表示中介变量。

（二）数据来源

本文数据主要来源于西南财经大学中国家庭金融调查（CHFS）2013 年、2015 年、2017 年、2019 年四轮的数据。该调查详细记录了家庭贷款信息和工商业创业项目信息。本文使用的数据由2015 年、2017 年和2019年的追访数据构成。为保证数据的合理性，本文只保留户主年龄在21 岁-90 岁之间、家庭总人口数少于或等于7 的样本。银行业数据主要来自中国银保监会提供的金融许可证信息，包括金融机构批准成立的时间、发证时间以及失控和退出的信息。

（三）变量选择

1.被解释变量

本文的被解释变量是家庭创业决策虚拟变量（entrepreneur）：“1”表示参与创业（问卷调查时家庭有从事工商业生产经营项目），“0”表示未参与创业，与大多数文献仅用当年问卷答案定义创业决策不同的是，本文在此处使用追访数据中家庭创业选择的变动来定义创业决策虚拟变量：我们定义的创业家庭为在上一年未选择创业，但在下一年选择创业的家庭（2013 年未创业，但2015 年选择创业；2015 年未创业，但2017 年选择创业的家庭；2017 年未创业，但2019 年选择创业的家庭），而非创业家庭就是在追访的年份内均未选择创业的家庭。在CHFS2015 年的调查中，总共调查了37289 户，成功追访21775 户，有1326 户家庭选择了创业；在CHFS2017 年的调查中，总共调查了40011 户，成功追访了26422 户，有1268 户家庭选择了创业；在CHFS2019年的调查中，总共调查了34643 户，成功追访了17494 户，有3950 户选择了创业。另一个考察家庭创业行为的角度是创业绩效，参考尹志超（2019）的研究，我们将问卷中家庭工商业项目的收入作为创业绩效进行研究。

2.解释变量

中国家庭金融调查（CHFS）中受访户所在地区的数据只公布到省级层面，因此，为测定特定区域内银行业的竞争程度，我们使用中国银保监会公布的金融许可证信息来统计每家银行在各个省份内分支机构的数量，并由此构建银行业的赫芬达尔指数（HHI，Herfindahl-Hirschman Index）。参考姜付秀（2019）和张璇（2019）的研究，HHI 指数构造的具体方法如下：

branch表示银行b 在省份c 的分支机构数。N代表省份c 中所有银行的分支机构数。HHI 指数的值在0-1 之间，HHI 指数的值越小，表明该地区银行竞争就越激烈。为了使后续实证结果的分析更加直观，我们构造re_HHI=1-HHI，该值越大，则HHI 就越小，该地区银行竞争也越激烈。

3.控制变量

参考已有研究，本文从三个层面选择控制变量。户主特征层面：户主性别（gender）、户主年龄（age）、婚姻状况（married）、健康状况（healthy）、受教育年限（edu）、风险偏好（risk）；家庭特征层面：家庭资产对数（lnasset）、家庭人口数（size）、劳动力占比（ratio）；地区特征因素：各省份GDP 的对数（lngdp）；按照国家统计局的规定，我们将来自山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南的家庭划分为中部地区的家庭，将来自内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏的家庭划分为西部地区（未包括西藏、新疆），并引入相应的虚拟变量（middle、west）；引入了年份虚拟变量控制时间固定效应。

4.中介变量

本文选择的中介变量为贷款支持虚拟变量（fin_support）：“1”表示家庭获得了银行贷款，“0”表示家庭没有获得银行贷款。参考已有研究，本文将问卷中询问家庭是否有银行贷款（房屋贷款、工商业贷款、教育贷款、医疗贷款、汽车贷款、装修贷款和信用卡消费贷款等）时，回答“有，正在还款”“贷款已还清”的家庭识别为获得贷款支持。变量的描述性统计见表1。其中，家庭创业决策的均值为6.4%，说明我国家庭创业的比例还是偏低；银行业HHI 指数的极差较大，说明我国各省份间银行竞争程度的差异较大；贷款支持变量的平均值为41%，说明我国能够获得银行贷款的家庭仍较少。

表1 变量定义与描述性统计

五、实证结果分析

（一）基本回归结果分析

表2 报告了银行竞争对创业行为影响的实证结果。第1 列和第2 列分别是银行竞争影响创业决策的Probit 回归和OLS 回归结果，第3 列和第4 列是银行竞争影响创业绩效的回归结果，为克服样本选择问题使用了Heckman 模型。

表2 银行竞争对家庭决策和创业绩效影响的回归结果

以上回归结果表明，银行竞争的系数显著为正，这说明银行竞争确实能促进家庭选择创业，同时能增加家庭创业项目的收入，假说1 得到验证。从控制变量来看，在创业决策方面，个人特征如身体健康和风险偏好均能显著促进就业，这和前人的研究是一致的，而年龄和受教育年限的系数显著为负，也和现实情况相符，年轻人更有创业精神，而受过高等教育的户主，大多拥有高薪且稳定的工作，所以选择创业的概率会变小；家庭特征如家庭资产、家庭人口数和家庭劳动力比例越大，在家庭选择创业时能提供的物质和人力资源更多，因此均能促进创业；地区特征方面，西部地区较东部地区经济发展落后，初创企业无法获得高效便捷的各种服务，因此，家庭选择创业的概率较低，地区GDP 越高，说明当地的经济就越发达，家庭选择创业的概率也越大。Heckman 回归的逆米尔斯比率显著，说明在研究创业绩效时存在样本选择问题，受教育年限的系数显著为正，表明户主接受教育的年限越长，工商业创业项目的收入就越高，这说明高学历户主选择创业后，会将自己所学的各种知识应用到实际经营中，提高创业项目的获利能力。

（二）中介效应检验

表3 报告了将贷款支持虚拟变量作为中介变量的检验回归结果。由第1 列和第2 列的回归结果可知，银行竞争对家庭创业决策和创业绩效影响的总效应显著为正；第3 列的回归结果显示，银行竞争能显著增加家庭获得贷款的数量；第4 列和第5 列的回归结果表明，贷款支持变量的系数显著为正，且银行竞争的系数仍显著为正，由此说明，贷款支持在银行竞争影响家庭创业决策与创业绩效过程中的部分中介效应存在，即银行竞争确实能通过增加家庭贷款可得性来促进家庭选择创业，并提高创业收入，假说2 得到验证。

表3 正规金融支持的中介效应检验

（三）异质性分析

我国农村地区与城市相比发展较为落后，社会保障、医疗服务和金融资源等都与城市有较大差距，农村地区家庭因缺乏资金而无法创业的可能性更大，银行竞争可能增加了农村地区的资金可得性。因此，本文在此处以家庭实际居住地为标准将总样本划分为城乡两组，探究银行竞争对创业决策和创业绩效的异质性影响。未受过高等教育的家庭在信息及资源获取和工商业项目经营等方面的能力可能会与受过高等教育的家庭有不小差距，其获取贷款的成本可能更大，银行竞争也许能让未受过高等教育的家庭获得更多资金，增加其创业的概率，本文在此处以家庭户主受教育年限为标准，将总样本划分为受过高等教育（受教育年限不少于15 年）和未受过高等教育两组（受教育年限少于15 年）进行异质性分析。回归结果如表4、表5 所示：

从表4 的第1 列和第2 列可以看出，银行竞争对创业决策的促进作用是显著的，但是在农村地区更为明显，这说明与城镇地区相比，农村地区的金融服务相对匮乏，大量的创业贷款需求得不到满足，而城市地区的金融资源相对丰富，银行竞争更加激烈。从第3 列和第4 列可以看出，银行竞争对不同教育层次家庭的创业促进作用都是显著的。

表4 创业决策的异质性分析回归结果

从表5 的第1 列和第2 列可以看出，在选择创业之后，银行竞争的加剧能显著提高农村家庭的创业绩效，但对城镇家庭的作用不显著，这说明在农村地区创业项目经营时资金供给不足的问题较城镇地区更为严重，银行竞争带来的更多资金支持能让农村家庭通过创业获得更多收入；从第3 列和第4 列可以看出，银行竞争的加剧能显著提高未受过高等教育家庭的创业绩效，但是对受过高等教育家庭的提升作用并不显著，这说明未受过高等教育的家庭在创业后，会因信息获取能力或项目经营能力的不足，而在经营时需要更多的资金支持，银行竞争能满足其资金需求，从而提高创业收入。

表5 创业绩效的异质性分析回归结果

（四）内生性处理

虽然本文已在回归模型中将核心解释变量滞后一期来解决反向因果问题，但银行竞争对创业的影响仍可能因存在遗漏变量等问题造成内生性。为了使本文的实证结果更加稳健，此处采用工具变量法对内生性进行处理。参考已有文献，本文选择各地区滞后一期的外资银行数量作为工具变量。从相关性来看，我国在加入世界贸易组织后，银行业的对外开放程度逐渐加大，越来越多的外资银行进入国内，对我国银行业的竞争格局产生了重大影响（杨兴全，2017）。从外生性来看，外资银行独立运营，不易受政府政策宣传的影响，往往选择效率更高、前景更好的高质量项目进行贷款（姚耀军，2015）。因此，对家庭创业行为的影响较小。本文使用工具变量Probit 法和两阶段最小二乘法（2SLS）分别检验银行竞争对创业决策及创业绩效影响的稳健性，回归结果如表6 所示。

表6 银行竞争对创业决策和创业绩效影响的工具变量法回归结果

表6 第1 列和第2 列报告了工具变量Probit 的两阶段回归结果。Wald 检验能够在1%的水平上拒绝银行竞争变量是外生变量的原假设；弱工具变量检验的AR 值为56.47，说明不存在弱工具变量的问题。工具变量Probit 第二阶段回归结果显示，银行竞争的系数显著为正。第3 列和第4 列报告了采用工具变量的2SLS回归结果，LM 统计量和CDW 检验F 值均显著，说明不存在识别不足和弱工具变量的问题，工具变量的选取是合理的。2SLS 第二阶段回归结果显示，银行竞争系数显著为正。以上结果表明，银行竞争能促进家庭选择创业，并提高创业绩效的结论在处理内生性后依旧成立。

（五）稳健性检验

1.更换变量

在同一区域里，各家银行的营业网点数量越多，或者营业网点里的工作人员数量越多，说明当地银行竞争就越激烈，本文在此处使用同一地区银行营业网点个数和营业网点就业人数替换原有银行竞争变量来进行稳健性检验。除了创业收入外，创业规模也是衡量家庭创业绩效的一个重要方面，因此本文将创业收入替换为创业规模来进行稳健性检验。变量替换后的回归结果，如表7 所示。

表7 中第1 列至第3 列报告的结果是将各地区银行营业网点数量和营业网点就业人数作为银行竞争变量进行的回归，结果表明，银行网点的增加或网点就业人数的增加，能显著提升家庭选择创业的概率，并提高创业收入。第4列报告的回归结果表明，银行竞争能显著提升家庭创业项目的规模，前文的研究结论是稳健的。

表7 稳健性分析（变量替换）

2.保留部分样本

参考王春超（2013）的研究，并结合现实情况，本文认为在22 岁-55 岁的中青年人口是适龄劳动力群体中，最有可能选择创业的群体。因此，本文在此处保留此年龄段的家庭作为子样本进行回归。保留部分样本后的回归结果如表8 所示。从表中结果可以看出，各解释变量的系数大小有所改变，但系数显著性保持不变，与前文结论保持一致。

表8 稳健性分析（保留部分样本）

六、研究结论与政策启示

（一）研究结论

在“万众创新、大众创业”的时代背景下，努力创造更好的营商环境，帮助家庭创业是实现社会机会公平，扎实推进共同富裕的重要路径。本文利用中国家庭金融调查数据（CHFS），从家庭创业决策和创业绩效两个角度，采用Probit 模型、OLS 模型实证检验了银行竞争对家庭创业决策和创业绩效的影响及其内在传导机制，并进行了异质性分析和稳健性检验。研究发现：第一，银行竞争能显著促进家庭选择创业，并提高创业收入，在使用Heckman 模型解决样本选择偏误，并引入工具变量处理内生性后，该结论保持不变。第二，从创业决策来看，银行竞争对农村地区家庭的创业决策促进作用比城镇地区更为显著；从创业绩效来看，银行竞争能提升农村地区家庭创业项目的收入，但对城镇地区的影响并不显著；银行竞争能显著增加未受过高等教育家庭创业项目的收入，但是对受过高等教育家庭的作用并不显著。第三，机制研究发现，银行竞争能够使家庭获得更多的银行贷款，进而促进家庭选择创业，并提高创业绩效。第四，本文通过变量替换和保留部分样本的方式进行了稳健性检验，其回归结果也基本一致。

（二）政策启示

综上，本文研究结论说明银行业竞争能通过增加家庭获得的贷款支持来促进家庭选择创业，并增加创业收入的重要问题。基于此，本文提出如下政策建议：

1.鼓励银行竞争，降低融资成本

我国家庭创业率仍偏低，创业项目的平均收入水平也不高，其中一个重要原因是大多数家庭面临"融资难、融资贵"的困境，能够获得贷款支持的家庭占比较低，而银行业竞争能显著缓解家庭面临的融资约束，促进家庭选择创业。因此，我国应鼓励银行业的适度竞争，健全当前创业融资金融支持体系，拓宽创业企业融资渠道，降低创业资金门槛，缓解就业压力，推动我国经济高质量发展。

2.减轻融资约束，缩小城乡差距

与城镇地区和高学历家庭相比，我国农村地区家庭和非高学历家庭所面临的融资约束更加严重，这就要求农村商业银行、农村信用社等金融单位充分利用信息化渠道优势，通过普惠金融、数字金融等方式，为农户和非高学历家庭提供有针对性的金融产品与服务，缓解其在创业经营时面临的融资约束，减小城乡居民资金可得性的差异。

3.提升创业意识，增强经营能力

建立全面而又有针对性的创业能力培养及金融知识普及教育，多渠道、分层次地提高居民自雇意识和金融素养，让家庭主动地寻求适合自身情况的资金支持和自雇项目，积极创业并努力经营，不断提高家庭的收入，推动共同富裕。