住房資產(chǎn)、住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)的影響
——基于CHFS的實證分析

葛 雷

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院，江蘇南京 210095）

1 引言

創(chuàng)業(yè)不僅是培育創(chuàng)新和推動經(jīng)濟(jì)增長的動力源泉，還是解決就業(yè)問題的重要渠道（De Soto，2000）。據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計，在2009年私營企業(yè)戶數(shù)僅為740.15萬戶，個體戶數(shù)為3197.37萬戶，2009年城鎮(zhèn)私營企業(yè)和個體就業(yè)人員僅為9788.9萬人，只占城鎮(zhèn)就業(yè)人員的29.38%。2017年私營企業(yè)戶數(shù)為2726.28萬戶，個體戶數(shù)為6579.37萬戶，私營企業(yè)和個體就業(yè)人員達(dá)34107萬人，其中城鎮(zhèn)私營企業(yè)和個體就業(yè)人員為22674.7萬人，占城鎮(zhèn)就業(yè)人員的53.40%。可見隨著我國經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展，創(chuàng)業(yè)環(huán)境的進(jìn)一步完善，我國居民的創(chuàng)業(yè)行為也越來越普遍，因此有必要對其進(jìn)行深入研究。

我國進(jìn)行住房市場化改革以來，住房問題一直就是社會討論焦點。1998年7月3日，國務(wù)院正式宣布取消住房實物分配制度，逐步實行住房分配貨幣化，從此中國經(jīng)歷了一段房價持續(xù)高速增長的時期。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，2002-2017年全國住宅商品房名義價格年均復(fù)合增長率為8.99%，2002-2017年一線城市商品房名義年均復(fù)合增長13.47%①，而1996-2006年美國房地產(chǎn)繁榮時期，住房的實際價格年均增長為5%②。經(jīng)過近30年的住房市場化改革，中國城鄉(xiāng)居民的住房條件得到極大改善，居民住房自有率不斷提高?！吨袊彝ソ鹑谡{(diào)查報告2016》的數(shù)據(jù)則顯示，住房自有率高達(dá)89.68%，同時，21%的城鎮(zhèn)家庭擁有兩套及以上住房。根據(jù)《2018年中國城市家庭財富健康報告》，2017年，中國城市家庭住房資產(chǎn)在總資產(chǎn)中占比為77.7%，城市家庭住房資產(chǎn)均值達(dá)到116.7萬元。

但與此同時，近年來，我國一部分城鎮(zhèn)家庭杠桿率急速攀升，相當(dāng)比例的居民家庭負(fù)債率達(dá)到難以持續(xù)的水平（郭樹清，2019）。我國居民杠桿率從2008年的低位開始高速增長，國際清算銀行利用家庭部門負(fù)債除以GDP發(fā)現(xiàn)，中國居民杠桿率從2008年的17.9%增長到2018年的52.6%③?！督鹑诜€(wěn)定報告2018》利用家庭負(fù)債除以收入計算，我國居民杠桿率從2008年的31.02%增長至2017年的108.47%。根據(jù)中國人民銀行的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，個人住房貸款占居民負(fù)債比列為70%，居民加杠桿購房是居民杠桿率快速提高的主要驅(qū)動因素（婁飛鵬，2019）。姜超（2016）利用WIND數(shù)據(jù)庫測算，2016年中國居民房貸收入比達(dá)到67%，這和美國、日本當(dāng)前水平相當(dāng)。

個體資源稟賦是創(chuàng)業(yè)行為的基礎(chǔ)，創(chuàng)業(yè)行為本身是綜合考慮自身稟賦、外部不確定因素的個體理性決策。家庭財富、企業(yè)家才能和社會資本構(gòu)成創(chuàng)業(yè)前個體稟賦（楊其靜和王宇鋒，2010）。在資本市場不完善的情況下家庭財產(chǎn)對創(chuàng)業(yè)行為起到了關(guān)鍵作用。大量實證研究發(fā)現(xiàn)，家庭財富水平和金融資源獲得對創(chuàng)業(yè)具有顯著正向影響（Evans and Jovanovic，1989；Blanchflower and Oswald，1998；Dunn and Holtz-Eakin，2000等）。而房產(chǎn)是中國城鎮(zhèn)居民家庭最重要的資產(chǎn)，那么住房資產(chǎn)的增加能否通過增加家庭財富來促進(jìn)創(chuàng)業(yè)呢？總結(jié)現(xiàn)有文獻(xiàn)，學(xué)者們對住房資產(chǎn)是促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)，還是擠出家庭創(chuàng)業(yè)仍沒有統(tǒng)一結(jié)論。當(dāng)前一部分研究認(rèn)為，住房能夠產(chǎn)生財富效應(yīng)和抵押效應(yīng)，擁有住房可以促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)（Black et al.，1996；Adelino et al.，2015；Schmalz et al.，2017）。另一些研究則認(rèn)為，擁有住房不一定能促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)，只有擁有無房貸住房或通過繼承獲得住房才能促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)（吳曉瑜等，2014；Bracke et al.，2012；Chen and Hu，2018）。

住房負(fù)債是我國居民負(fù)債的最重要的組成部分，住房負(fù)債對居民的現(xiàn)金流有較大影響，進(jìn)而可能會影響家庭創(chuàng)業(yè)。而且我國居民住房負(fù)債多為按揭貸款，我國的住房抵押政策，對于按揭貸款住房的二次抵押存在限制，也會對住房的財富效應(yīng)有所削弱。因此本文同時把住房負(fù)債納入到住房對家庭創(chuàng)業(yè)的影響的分析體系中來。我們從兩個角度來分析家庭創(chuàng)業(yè)，第一是樣本家庭是否創(chuàng)業(yè)，第二是家庭創(chuàng)業(yè)規(guī)模，目前關(guān)于家庭創(chuàng)業(yè)的文獻(xiàn)對于創(chuàng)業(yè)規(guī)模的研究還較少，本文將予以補(bǔ)充。本文基于中國家庭金融調(diào)查中心（CHFS）2015、2017年的調(diào)查數(shù)據(jù)，全面刻畫了住房資產(chǎn)、住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)的影響。

2 文獻(xiàn)綜述

2.1 住房對家庭創(chuàng)業(yè)的影響

2.1.1 財富效應(yīng)?；谖鞣絿业膶嵶C研究發(fā)現(xiàn)財富和創(chuàng)業(yè)的正相關(guān)關(guān)系，財富水平的增加能夠促進(jìn)創(chuàng)業(yè)活動并提升創(chuàng)業(yè)規(guī)模和層次（Gagetti et al，2006；Fairlie and Krashinsky，2012）。而房價的上升，帶來居民住房價值的增加，進(jìn)而居民財富增加，幫助潛在創(chuàng)業(yè)者更容易跨越資金壁壘，從而會對創(chuàng)業(yè)有正向影響（蓋慶恩等，2013）。此外，根據(jù)張光利（2018）的研究，房價上漲增加的住房價值帶來的財富效應(yīng)可以增強(qiáng)居民對風(fēng)險的偏好。而增加的風(fēng)險偏好會進(jìn)一步促進(jìn)居民進(jìn)行創(chuàng)業(yè)活動（Hu，2014；Ahunov，2017），這可以視作財富效應(yīng)的間接影響。

2.1.2 抵押效應(yīng)。住房是良好的抵押品，能夠提高家庭融資可得性，因此住房資產(chǎn)的增加能夠通過抵押效應(yīng)促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)。Black et al（1996）研究了抵押品價值對創(chuàng)業(yè)的影響，銀行貸款通常由住房進(jìn)行擔(dān)保。發(fā)現(xiàn)，房屋資產(chǎn)每增加10%，新增企業(yè)登記數(shù)量增加約5%。Adelino et al（2015）發(fā)現(xiàn)抵押品價值增加使得個人開辦小企業(yè)或成為自營職業(yè)者的可能性增加，特別在需要少量啟動資金行業(yè)作用更大。Schmalz et al（2017）使用類似雙重差分策略，發(fā)現(xiàn)在個人層面和區(qū)域?qū)用?，房價上升帶來的房產(chǎn)抵押價值增加促進(jìn)了創(chuàng)業(yè)，并提高創(chuàng)業(yè)規(guī)模。李江一和李涵（2016），基于中國家庭金融調(diào)查2011、2013獲得的微觀家庭數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)擁有可抵押的完全產(chǎn)權(quán)住房顯著提高了家庭參與創(chuàng)業(yè)的可能性，且該效應(yīng)在房價上升得更快的地方更顯著。

2.1.3 替代效應(yīng)。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)住房對家庭創(chuàng)業(yè)行為具有不顯著或是負(fù)向的影響。吳曉瑜等（2014）實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，房價收入比高的地區(qū)居民創(chuàng)業(yè)的可能性較低，房屋所有權(quán)也顯著降低了創(chuàng)業(yè)的概率。他們的解釋是房價的高漲和婚姻市場的競爭使得房產(chǎn)投資對創(chuàng)業(yè)形成替代。Bracke et al.（2012）對英國創(chuàng)業(yè)市場的研究發(fā)現(xiàn)擁有住房顯著降低了創(chuàng)業(yè)的概率。Hurst and Lusardi（2004）利用美國動態(tài)面板數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，住房財富緩解家庭創(chuàng)業(yè)信貸約束的作用非常有限，發(fā)現(xiàn)比起其他地區(qū)的家庭，生活在房價高漲的地區(qū)的家庭不太可能創(chuàng)業(yè)。Chen and Hu（2018）利用UHS數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)擁有住房家庭的創(chuàng)業(yè)可能性并未高于租房家庭，家庭住房來源為私有化、購買商品房會降低了家庭創(chuàng)業(yè)可能性，只有通過繼承獲得住房的家庭創(chuàng)業(yè)的可能性更大。

綜上所述，住房資產(chǎn)對于家庭創(chuàng)業(yè)可能帶來正的“財富效應(yīng)”和“抵押效應(yīng)”，同時也可能產(chǎn)生負(fù)的“替代效應(yīng)”，因此，住房資產(chǎn)對家庭創(chuàng)業(yè)選擇的影響具有不確定性。

2.2 住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)的影響

現(xiàn)有文獻(xiàn)直接研究住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)影響的文獻(xiàn)較少，多是研究住房對創(chuàng)業(yè)影響時間接涉及。Cocco（2005）認(rèn)為住房負(fù)債會限制家庭投資風(fēng)險資產(chǎn)，而創(chuàng)業(yè)是高風(fēng)險的經(jīng)濟(jì)活動，因此Bracke et al.（2014）認(rèn)為家庭負(fù)擔(dān)房貸后更愿意規(guī)避風(fēng)險，并且房貸比例越高，創(chuàng)業(yè)發(fā)生率越低。吳曉瑜等（2014）實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，房貸支付與收入比越高家庭創(chuàng)業(yè)可能性越低。Schmalz et al（2017）研究認(rèn)為擁有房貸的家庭，因為無法抵押，相對于無房貸家庭創(chuàng)業(yè)可能性更低。多數(shù)研究認(rèn)為住房負(fù)債對創(chuàng)業(yè)會有負(fù)向影響。

但有研究家庭資產(chǎn)配置的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)負(fù)債對風(fēng)險資產(chǎn)投資具有融資效應(yīng)（Heaton and Lucas，2000）。吳衛(wèi)星等（2014）發(fā)現(xiàn)，對于年輕人來說住房貸款可能會為其投資金融市場提供融資。Yao and Zhang（2004）和Chetty and Szeidl（2010）認(rèn)為住房貸款存在杠桿效應(yīng)。背后的邏輯是，貸款比例越高，家庭財富形式大部分是流動資產(chǎn)，降低了風(fēng)險資產(chǎn)投資成本，并且為家庭創(chuàng)業(yè)提供了間接融資渠道。參考這類文獻(xiàn)，是否住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)也會存在類似的融資效應(yīng)和杠桿效應(yīng)呢？本文將在實證部分加以證明。

3 模型與變量

本文數(shù)據(jù)來源于中國家庭金融調(diào)查中心（CHFS）2015、2017年的數(shù)據(jù)。CHFS數(shù)據(jù)是西南財經(jīng)大學(xué)在全國范圍內(nèi)開展的中國家庭金融調(diào)查，2015、2017年年分別獲得37289、40011戶家庭微觀數(shù)據(jù)，樣本分布于全國29個省、自治區(qū)、直轄市，樣本具有全面性。數(shù)據(jù)詳細(xì)收集了家庭的各項情況，包括人口統(tǒng)計學(xué)特征、資產(chǎn)與負(fù)債、保險與保障、支出與收入、金融知識、基層治理與主觀態(tài)度。為研究中國家庭金融問題提供了的詳細(xì)微觀數(shù)據(jù)，具有詳細(xì)的家庭房產(chǎn)、工商經(jīng)營等有關(guān)信息，為住房資產(chǎn)和家庭創(chuàng)業(yè)的相關(guān)研究提供豐富的數(shù)據(jù)支持，適用于本文的研究。我們選取中國城市家庭樣本進(jìn)行研究，城市家庭住房具有完整產(chǎn)權(quán)，而農(nóng)村住房沒有完整產(chǎn)權(quán)（厲以寧，2010）。此外農(nóng)村和城鎮(zhèn)的創(chuàng)業(yè)類型也可能存在很大的差異。為了加強(qiáng)說服力，本文只選取城鎮(zhèn)家庭樣本。

3.1 模型設(shè)定

本文擬采用的基本模型就是Probit二元選擇模型。

其中，Entrepreneuri,t是當(dāng)期家庭是否創(chuàng)業(yè)虛擬變量，當(dāng)家庭i在t期從事個體創(chuàng)業(yè)活動則為1，否則為0。Xi,t是我們關(guān)注的核心解釋變量，指家庭i在t期的住房資產(chǎn)變量或者住房負(fù)債變量。Zi,t是一系列控制變量，主要包括戶主個人特征變量，家庭特征變量和地區(qū)控制變量。

為了進(jìn)一步研究家庭創(chuàng)業(yè)的規(guī)模情況，我們將創(chuàng)業(yè)家庭工商經(jīng)營雇員數(shù)和主要工商經(jīng)營項目資產(chǎn)規(guī)模作為被解釋變量，采用OLS模型，進(jìn)行回歸。

其中，employeei,t是創(chuàng)業(yè)家庭i在t期工商經(jīng)營雇員數(shù)，ln_buss_asserti,t是創(chuàng)業(yè)家庭i在t期最主要工商經(jīng)營項目總資產(chǎn)，取對數(shù)處理。Xi,t是我們關(guān)注的核心解釋變量，Zi,t是一系列控制變量。

3.2 變量介紹

3.2.1 家庭創(chuàng)業(yè)。我們研究的被解釋變量，首先是家庭是否創(chuàng)業(yè)，若家庭有工商營業(yè)則定義為創(chuàng)業(yè)，包括個體戶、合伙企業(yè)、獨資企業(yè)、股份有限公司、有限責(zé)任公司或者沒有正規(guī)的組織形式。為了進(jìn)一步研究創(chuàng)業(yè)規(guī)模，我們將家庭工商經(jīng)營雇員數(shù)和主要工商經(jīng)營項目資產(chǎn)規(guī)模作為被解釋變量，其中主要工商經(jīng)營項目資產(chǎn)規(guī)模取對數(shù)。

3.2.2 住房資產(chǎn)與住房負(fù)債。

住房資產(chǎn)與住房負(fù)債是核心解釋變量。實證部分分為兩個部分，第一部分核心解釋變量分為（1）是否擁有住房虛擬變量，如果是取1，否則取0。（2）擁有住房數(shù)量；（3）擁有住房價值的對數(shù)。第二部分核心解釋變量分為：（1）是否有房屋負(fù)債的虛擬變量，如果家庭存在住房負(fù)債，則取1，否則取0。（2）有關(guān)住房負(fù)債的三個虛擬變量，僅有住房銀行貸款虛擬變量、僅有住房民間借貸虛擬變量和二者皆有虛擬變量，有則為1，否則為0。

3.2.3 主要控制變量

控制變量包括戶主層面、家庭層面和省級層面特征變量。戶主層面變量：年齡、性別（男=1；女=0）、健康④（是=1，否=0）、受教育程度⑤、黨員（是=1，否=0）、婚姻（已婚=1；未婚=0）、外出打工經(jīng)歷（有=1，無=0）、住房公積金（有=1，無=0）、風(fēng)險態(tài)度⑥。家庭層面變量：拆遷經(jīng)歷（有=1，無=0）、家庭人數(shù)、家庭租金收入（萬元）、家庭金融資產(chǎn)（萬元）、家庭總消費（萬元）。省級層面特征變量⑦：省級的人均GDP，私營和個體就業(yè)人員占就業(yè)人數(shù)比重?；貧w時加入市級固定效應(yīng)。

3.3 描述性統(tǒng)計

根據(jù)CFPS2015、2017的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清理，2015年得到25635個城鎮(zhèn)樣本，2017年得到27279個城鎮(zhèn)樣本。變量的描述性統(tǒng)計見表1，其中2015年家庭創(chuàng)業(yè)概率18.4%，2017年家庭創(chuàng)業(yè)概率為16.4%。2015年自有住房家庭比例為89.2%，2017年自有住房家庭比例為88.1%。2015、2017年平均自有住房數(shù)量分別為1.102和1.104，住房價值均值分別為82.68萬元和109.47萬元，但兩期住房價值的中位數(shù)都為40.00萬元，有住房負(fù)債的比例分別為15.5%和16.0%，有住房銀行貸款的比例分別為10.3%和11.3%，有住房銀行貸款的比例分別為6.7%和6.35%。兩期風(fēng)險態(tài)度均值分別為4和3.97，家庭規(guī)模分別為3.32和3.35。2015、2017年家庭金融資產(chǎn)分別為9.85和9.34萬元。

表1 變量描述性統(tǒng)計

表2介紹了創(chuàng)業(yè)家庭的創(chuàng)業(yè)規(guī)模。2015、2017年樣本數(shù)分別為4716和4479個。2015年，創(chuàng)業(yè)家庭雇員人數(shù)和工商經(jīng)營資產(chǎn)分別為1.93人和29.8萬元，但中位數(shù)分別為0人和5萬元。2017年，創(chuàng)業(yè)家庭雇員人數(shù)和工商經(jīng)營資產(chǎn)分別為3.03人和65.51萬元，但中位數(shù)分別為0人和9.95萬元?？梢妱?chuàng)業(yè)家庭創(chuàng)業(yè)規(guī)模的差距較大。

表2 創(chuàng)業(yè)家庭創(chuàng)業(yè)規(guī)模

4 實證結(jié)果

4.1 住房對家庭創(chuàng)業(yè)的影響

表3以全樣本家庭分析。由（1）列發(fā)現(xiàn)自有住房對家庭創(chuàng)業(yè)有顯著的正向影響，（2）列中加入城市固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)后依舊顯著。（3）、（4）列利用自有住房數(shù)量作為解釋變量，發(fā)現(xiàn)自有住房數(shù)量越多，家庭創(chuàng)業(yè)的可能性越大。（5）、（6）列中利用ln（住房價值）作為解釋變量，發(fā)現(xiàn)自有住房價值越高，家庭創(chuàng)業(yè)的可能性越大。住房資產(chǎn)增加有助于提高家庭創(chuàng)業(yè)概率，財富效應(yīng)和抵押效應(yīng)之和大于擠出效應(yīng)。

其它控制變量方面，年齡對家庭創(chuàng)業(yè)有倒U型影響，越偏好風(fēng)險家庭創(chuàng)業(yè)的可能性越高。家庭人數(shù)越多，創(chuàng)業(yè)可能性越高。金融資產(chǎn)越多創(chuàng)業(yè)可能性越大，并且所在省份私營企業(yè)和個體戶就業(yè)人員占就業(yè)人數(shù)比重越大，家庭創(chuàng)業(yè)可能性越高。

表3 住房對家庭創(chuàng)業(yè)影響的估計結(jié)果

注：括號中的數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤。***、**和*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平。

進(jìn)一步研究住房對創(chuàng)業(yè)規(guī)模的影響，在表4中我們?nèi)?chuàng)業(yè)家庭樣本，發(fā)現(xiàn)自有住房、自有住房數(shù)量、ln（住房價值）都對雇員人數(shù)和工商資產(chǎn)都有顯著的正向影響。這與Schmalz et al（2017）的研究結(jié)果類似，住房資產(chǎn)能顯著提高創(chuàng)業(yè)規(guī)模。即對創(chuàng)業(yè)家庭來說，住房資產(chǎn)越多創(chuàng)業(yè)規(guī)模也越大。

表4 住房對創(chuàng)業(yè)規(guī)模影響的估計結(jié)果

4.2 住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)的影響

表5匯報了住房負(fù)債情況對家庭創(chuàng)業(yè)的影響，第（1）列中住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)有顯著的負(fù)向影響，住房負(fù)債降低了創(chuàng)業(yè)可能性。第（2）列中加入時間和城市固定效應(yīng)后，住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)依舊有顯著的負(fù)向影響，這與Bracke et al.（2014）的結(jié)論一致。第（3）列對住房負(fù)債來源進(jìn)行了分類，這是之前的研究并未涉及的，發(fā)現(xiàn)貸款來源僅為住房銀行貸款時家庭創(chuàng)業(yè)的可能性越大。對此可能的解釋類似于Heaton and Lucas（2000）、Yao and Zhang（2004）和Chetty and Szeidl（2010）在研究家庭資產(chǎn)配置時，負(fù)債對風(fēng)險資產(chǎn)投資時所提出的融資效應(yīng)和杠桿效應(yīng)。背后的邏輯是，貸款比例越高，家庭財富形式大部分是流動資產(chǎn)，降低了家庭創(chuàng)業(yè)的融資成本，并且提供了間接融資渠道。

僅有住房民間借貸時，家庭創(chuàng)業(yè)可能性顯著降低，住房民間借貸對家庭創(chuàng)業(yè)負(fù)向影響，沒有體現(xiàn)出融資和杠桿效應(yīng)。兼有住房銀行貸款和民間借貸時，家庭創(chuàng)業(yè)可能性越小，兼有住房銀行貸款和民間借貸對家庭創(chuàng)業(yè)負(fù)向影響。對此的解釋是銀行貸款和民間借貸有所區(qū)別。銀行貸款通常期限較長，每期的還款壓力較小，有可計劃的還款安排。而民間借貸短期還款壓力較大，使家庭首先考慮償還負(fù)債，而不是去進(jìn)行投資創(chuàng)業(yè)。當(dāng)同時存在銀行貸款和民間借貸時，民間借貸的影響占據(jù)了主導(dǎo)。

表5 住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)影響的估計結(jié)果

進(jìn)一步研究住房負(fù)債對創(chuàng)業(yè)規(guī)模的影響。我們?nèi)?chuàng)業(yè)家庭樣本，表6匯報了住房負(fù)債對創(chuàng)業(yè)規(guī)模影響的估計結(jié)果，在第（1）和第（2）列中，住房負(fù)債和各渠道來源負(fù)債對雇員人數(shù)并沒有顯著影響。第（3）列中，住房負(fù)債對工商資產(chǎn)也沒有顯著影響。但在第（4）列中，發(fā)現(xiàn)僅有住房銀行貸款時，創(chuàng)業(yè)家庭工商資產(chǎn)規(guī)模更大。僅有住房民間借貸時，創(chuàng)業(yè)家庭工商資產(chǎn)規(guī)模更小，兼有住房銀行貸款和民間借貸時，創(chuàng)業(yè)家庭工商資產(chǎn)規(guī)模更小。也就是說對于創(chuàng)業(yè)家庭的工商資產(chǎn)規(guī)模，住房銀行貸款存在融資效應(yīng)和杠桿效應(yīng)。民間借貸對創(chuàng)業(yè)家庭的工商資產(chǎn)規(guī)模具有限制作用。

表6 住房負(fù)債對創(chuàng)業(yè)規(guī)模影響的估計結(jié)果

5 結(jié)論和建議

本文基于中國家庭金融調(diào)查中心（CHFS）2015、2017年的數(shù)據(jù)，研究了住房和住房負(fù)債對家庭創(chuàng)業(yè)的影響。研究結(jié)果表明住房資產(chǎn)一方面促進(jìn)了家庭創(chuàng)業(yè)的概率；另一方面對于創(chuàng)業(yè)家庭來說，住房資產(chǎn)促進(jìn)了創(chuàng)業(yè)規(guī)模。住房負(fù)債降低了家庭創(chuàng)業(yè)的可能性，但不同住房負(fù)債來源對家庭創(chuàng)業(yè)有不同影響。由于融資效應(yīng)和杠桿效應(yīng)，住房銀行貸款促進(jìn)了家庭創(chuàng)業(yè)，但民間借貸對家庭創(chuàng)業(yè)有抑制作用。對于創(chuàng)業(yè)家庭的工商資產(chǎn)規(guī)模，住房銀行貸款存在融資效應(yīng)和杠桿效應(yīng)。民間借貸對創(chuàng)業(yè)家庭的工商資產(chǎn)規(guī)模具有限制作用。

本文對從家庭住房的角度挖掘我國城鎮(zhèn)家庭創(chuàng)業(yè)潛力有著重要意義，并提供了以下政策啟示：第一，政府要高度重視房地產(chǎn)投資過熱可能對實體經(jīng)濟(jì)的沖擊，堅持住房去金融化和“房住不炒”的調(diào)控政策。第二，加快農(nóng)村住房產(chǎn)區(qū)制度改革，給予農(nóng)村住房明確產(chǎn)權(quán)，賦予農(nóng)民更多財產(chǎn)權(quán)利，促進(jìn)農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)。第三，通過金融創(chuàng)新，增強(qiáng)我國住房資產(chǎn)的流動性，方便創(chuàng)業(yè)家庭融資。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源為：國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

②數(shù)據(jù)來源為：Federal Housing Finance Agency。

③數(shù)據(jù)來源為：國際清算銀行。

④變量來源于問題：與同齡人相比，現(xiàn)在的身體狀況如何？選項：1.非常好；2.好；3.一般；4.不好；5.非常不好。選擇1、2、3則為是，選擇4、5為否。

⑤受教育程度：1=沒上過學(xué)，2=小學(xué)，3=初中，4=高中，5=中專/職高，6=大專/高職，7=大學(xué)本科，8=碩士研究生，9=博士研究生。

⑥變量來源于問題：如果您有一筆資金用于投資，您最愿意選擇哪種投資項目？選項：1.高風(fēng)險、高回報的項目；2.略高風(fēng)險、略高回報的項目；3.平均風(fēng)險、平均回報的項目；4.略低風(fēng)險、略低回報的項目；5.不愿意承擔(dān)任何風(fēng)險。風(fēng)險偏好程度從1到5逐漸遞減。

⑦數(shù)據(jù)來源為：國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。