金融風(fēng)險偏好與城鄉(xiāng)家庭創(chuàng)業(yè)行為

蒼玉權(quán) 平帥

摘要：我國面臨嚴(yán)峻的就業(yè)壓力，在政府的大力倡導(dǎo)下，創(chuàng)業(yè)成為一個新的選擇，本文通過使用CFPS2018數(shù)據(jù)，參照Hsee的研究，構(gòu)建出了以金融選擇為基礎(chǔ)的風(fēng)險偏好測試模型，發(fā)現(xiàn)在控制其他變量的情況下，城鎮(zhèn)家庭金融風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)行為的正向影響十分顯著。

關(guān)鍵詞：風(fēng)險偏好;家庭創(chuàng)業(yè);probit模型

中圖分類號：F83? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1005-913X（2020）07-0123-03

一、引言

目前我國面臨嚴(yán)峻的就業(yè)壓力。國內(nèi)勞動力資源豐富，人口基數(shù)龐大，農(nóng)村存在大量富余勞動力，而城鎮(zhèn)所能提供的就業(yè)機會有限，近年來高校持續(xù)擴(kuò)招導(dǎo)致高學(xué)歷應(yīng)屆畢業(yè)生人數(shù)增多，同時擁有實用就業(yè)技能的職業(yè)學(xué)校畢業(yè)生占比較少，而需求端的部分企業(yè)則因經(jīng)濟(jì)下行壓力停止招聘，甚至紛紛展開裁員以調(diào)整企業(yè)用人結(jié)構(gòu)，就業(yè)形勢進(jìn)一步惡化。由此創(chuàng)業(yè)成為勞動者的又一個選擇。

在國家的扶持下，雖然參與創(chuàng)業(yè)的人很多，成立的中小微企業(yè)的數(shù)量亦不少，但創(chuàng)業(yè)幾年后，仍然存在的企業(yè)數(shù)量很少。這時，我們不得不冷靜下來思考，是不是所有的人都適合創(chuàng)業(yè)？創(chuàng)業(yè)者，往往與冒險者相關(guān)聯(lián)，而敢于冒險從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度上看，可以形容一個投資者在金融風(fēng)險偏好上傾向于風(fēng)險追求型。所以，探究其風(fēng)險態(tài)度的產(chǎn)生來源有利于我們研究對創(chuàng)業(yè)精神和行為的培養(yǎng)。于是本文便從創(chuàng)業(yè)者的金融風(fēng)險偏好角度出發(fā)，研究城鄉(xiāng)家庭創(chuàng)業(yè)選擇的影響因素。

國外現(xiàn)有研究表明，個人風(fēng)險厭惡程度越低，從事創(chuàng)業(yè)的可能性越高，反之則更傾向于選擇就業(yè)，與此同時，另一種觀點認(rèn)為個人越偏好風(fēng)險，則創(chuàng)業(yè)積極性越低。但是，現(xiàn)有研究的大多數(shù)觀點認(rèn)為風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)行為具有促進(jìn)作用，風(fēng)險偏好者更有可能成為創(chuàng)業(yè)者，對于風(fēng)險偏好對創(chuàng)業(yè)的影響尚未形成一致認(rèn)識。基于上述考慮，本文使用中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫（CFPS）2018年的數(shù)據(jù)，從金融風(fēng)險偏好對城鄉(xiāng)家庭創(chuàng)業(yè)選擇的影響角度進(jìn)行分析，為城鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者提供一些參考。

二、實證分析

本文使用北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心（ISSS）實施的CFPS2018數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究。被解釋變量是家庭是否創(chuàng)業(yè)，該變量是一個取值為0和1的二元類別變量，因此本文通過構(gòu)建二元probit創(chuàng)業(yè)選擇模型，估計認(rèn)知能力和風(fēng)險偏好對城鄉(xiāng)家庭創(chuàng)業(yè)選擇的影響，方程如下：

prob（entre=1）=β0+β1riski+βxXi+εi

其中，entre表示家庭是否從事創(chuàng)業(yè)活動，值為1時，表示城鎮(zhèn)（農(nóng)村）家庭有創(chuàng)業(yè)行為，反之為無創(chuàng)業(yè)行為，riski衡量家庭的風(fēng)險偏好，包括風(fēng)險偏好得分、風(fēng)險偏好得分最大值、風(fēng)險偏好的分最小值以及家庭風(fēng)險偏好差異等變量，Xi表示控制變量，εi為誤差項，β0為常數(shù)項，β1、βx為對應(yīng)的系數(shù)。本文變量構(gòu)造情況如下：

解釋變量為金融風(fēng)險偏好。在風(fēng)險偏好方面，2018年的CFPS問卷中包括了5道金融風(fēng)險測試題目。一般來說，在有調(diào)查問卷的情況下，通過調(diào)查問卷的結(jié)果來測算被調(diào)查個體風(fēng)險偏好時，我們通常會采用Hsee（1997）年設(shè)計的風(fēng)險偏好問卷，即在得益和損失這兩個框架條件下，設(shè)置7個情景，每個情景有一個無風(fēng)險方案和一個有風(fēng)險方案。由于本文借助中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2018年度的問卷調(diào)查結(jié)果，其問卷調(diào)查題目皆由其提供，并且之前未有人對于這個風(fēng)險測試問題建立過一套具體的，行之有效的測度方案。所以本文僅利用其提供的測試問題和測試結(jié)果，根據(jù)Hsee（1997）進(jìn)行風(fēng)險偏好指數(shù)評估的思路，自行建立一個合理的風(fēng)險偏好程度得分模型。

這5道風(fēng)險偏好題目要求受訪者根據(jù)自己的喜好在每道題的兩個選項中做出選擇，分別為：

風(fēng)險實驗1：（1）直接獲得100元（跳轉(zhuǎn)到風(fēng)險實驗2），（2）扔硬幣，如果結(jié)果是正面數(shù)字得200元，結(jié)果是反面花則什么也得不到（跳轉(zhuǎn)到風(fēng)險實驗4）。

風(fēng)險實驗2：（1）直接獲得80元（跳轉(zhuǎn)到風(fēng)險實驗3），（2）扔硬幣，如果結(jié)果是正面數(shù)字得200元，結(jié)果是反面花則什么也得不到（結(jié)束風(fēng)險偏好測試）。

風(fēng)險實驗3：（1）直接獲得50元（結(jié)束風(fēng)險偏好測試），（2）扔硬幣，如果結(jié)果是正面數(shù)字得200元，結(jié)果是反面花則什么也得不到（結(jié)束風(fēng)險偏好測試）。

風(fēng)險實驗4：（1）直接獲得120元（結(jié)束風(fēng)險偏好測試），（2）扔硬幣，如果結(jié)果是正面數(shù)字得200元，結(jié)果是反面花則什么也得不到（跳轉(zhuǎn)到風(fēng)險實驗5）。

風(fēng)險實驗5：（1）直接獲得150元（結(jié)束風(fēng)險偏好測試），（2）扔硬幣，如果結(jié)果是正面數(shù)字得200元，結(jié)果是反面花則什么也得不到（結(jié)束風(fēng)險偏好測試）。

這個一系列簡單的測試題是建立在受訪者能完全理解的基礎(chǔ)上，對于有風(fēng)險與無風(fēng)險的選擇。可以很直觀的看出，每一個小問題都是由一個無風(fēng)險選項與一個有風(fēng)險選項所組成，并且之后的選項相較于前面的選項存在著遞進(jìn)的關(guān)系，即不斷上調(diào)或者下調(diào)直接獲得的金額，來判斷受訪者對于風(fēng)險的偏好程度。在這個測試過程中，會根據(jù)受訪者選擇的不同，來判斷是進(jìn)入下一個問題還是結(jié)束測試。

根據(jù)上述方法，我們便可根據(jù)受訪者進(jìn)行風(fēng)險測試時選擇的選項，得到從0分到5分，這6個由低到高的分值，來代表接受測試受訪者風(fēng)險容忍度的強弱程度，即分?jǐn)?shù)越低，越是風(fēng)險回避，分?jǐn)?shù)越高，越是風(fēng)險追求，而中間的分?jǐn)?shù)則傾向于風(fēng)險中立。

為了使研究更加全面，本文引入了個體特征和家庭特征的變量作為控制變量。其中反映個人特征的變量有受訪者性別、年齡、受教育年限、婚姻狀況、宗教信仰和黨員政治面貌，家庭特征方面，引入家庭人口規(guī)模變量。

最終，通過剔除無效和缺失樣本，本文共整理出城鄉(xiāng)家庭樣本共12173戶，其中城鎮(zhèn)家庭6327戶，農(nóng)村家庭5 846戶。

表1報告了本文所使用的的所有變量的描述統(tǒng)計的信息。家庭創(chuàng)業(yè)方面，城鎮(zhèn)家庭創(chuàng)業(yè)概率明顯大于農(nóng)村家庭，二者概率分別為11.6%和6.9%，我們研究的幾個解釋變量中，可以發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)家庭比農(nóng)村家庭得分更高，即更加偏好風(fēng)險，且家庭風(fēng)險偏好特征更加集中（家庭風(fēng)險偏好差異小）。

在模型方面，我們使用CFPS2018數(shù)據(jù)，選取變量，構(gòu)建出5個不同的模型，前4個分別將風(fēng)險偏好得分、風(fēng)險偏好得分最大值、風(fēng)險偏好得分最小值以及家庭風(fēng)險偏好差異作為解釋變量，模型5將這4個解釋變量統(tǒng)一加入，以研究整體影響。

我們來分析解釋變量的影響。在模型1中，風(fēng)險偏好得分在城鎮(zhèn)家庭和農(nóng)村家庭中顯著性有差距，在城鎮(zhèn)子樣本中可達(dá)5%水平上正相關(guān)，即風(fēng)險偏好得分每增加1分，城鎮(zhèn)家庭創(chuàng)業(yè)概率會增加0.4%;模型2中，風(fēng)險偏好得分最大值對農(nóng)村和城鎮(zhèn)家庭影響均顯著為正，即風(fēng)險偏好得分最大值越大，家庭創(chuàng)業(yè)概率越大，但是可以看出對城鎮(zhèn)家庭的邊際效應(yīng)更大，為對農(nóng)村家庭效應(yīng)的2倍;模型3中，風(fēng)險偏好得分最小值變量在農(nóng)村家庭子樣本中更為顯著，二者邊際效應(yīng)均為負(fù)數(shù)，表明隨著風(fēng)險偏好得分最小值的增加，農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)概率會顯著降低，這個效應(yīng)在農(nóng)村影響更大;模型4中解釋變量時家庭風(fēng)險偏好差異，衡量一個家庭內(nèi)部成員之間風(fēng)險偏好差異的大小，從結(jié)果中可以看到該變量在城鄉(xiāng)均十分顯著，但是效應(yīng)大小有所差異，在城鎮(zhèn)中效應(yīng)更大;模型5綜合考慮了以上所有解釋變量，可以看到，這樣的情況下風(fēng)險偏好得分變量在城鎮(zhèn)依然顯著，最大值和最小值兩個變量情況不變，但是在控制了這些解釋變量和控制變量之后，發(fā)現(xiàn)家庭風(fēng)險偏好差異變量邊際效應(yīng)符號發(fā)生了逆轉(zhuǎn)，就是說在這樣的模型中，家庭風(fēng)險偏好差異越大，反而導(dǎo)致城鄉(xiāng)家庭創(chuàng)業(yè)概率降低，這是一個引人深思的結(jié)論。

三、政策建議

（一）加大對創(chuàng)業(yè)的金融扶持

農(nóng)村是我國金融業(yè)發(fā)展的一個重要市場之一，但是目前我國農(nóng)村地區(qū)金融存在種種問題，例如發(fā)展水平落后，缺乏完善的市場體系和較高的金融風(fēng)險，銀行缺乏足夠的金融資本，網(wǎng)點覆蓋率低等等，是金融體系的低洼地區(qū)。而城鎮(zhèn)的小微創(chuàng)業(yè)者也面臨著融資難、擔(dān)保品價值低、融資成本過高等問題。隨著我國金融體系的發(fā)展和延伸，目前已經(jīng)從金融體系的初步構(gòu)建到達(dá)了金融服務(wù)細(xì)化的階段，在農(nóng)村方面，要以農(nóng)村居民為中心，將金融的觸角觸及更廣大的群眾，提供親民體貼的服務(wù)，在城鎮(zhèn)方面，要以就業(yè)創(chuàng)業(yè)政策為指引，靈活化解融資風(fēng)險難題，為創(chuàng)業(yè)者提供及時的融資保障。同時需要政府為金融體系提供相關(guān)扶持政策，降低相關(guān)業(yè)務(wù)稅收，提供資金流動性，在嚴(yán)守金融風(fēng)險的前提下鼓勵金融服務(wù)創(chuàng)新。

（二）倡導(dǎo)理性創(chuàng)業(yè)行為

理性創(chuàng)業(yè)需要多方面的配合，首先創(chuàng)業(yè)者要認(rèn)清經(jīng)濟(jì)形勢、所處創(chuàng)業(yè)環(huán)境、市場狀況以及自身可調(diào)動資源情況，理性評估判斷創(chuàng)業(yè)前景;其次各地政府在加強創(chuàng)業(yè)吸引和扶持力度的同時，除了要進(jìn)行必要的創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)，還要提供風(fēng)險警示。

（三）持續(xù)優(yōu)化營商環(huán)境

近年來，我國的營商環(huán)境已經(jīng)得到了很大的改善，在很多地區(qū)，工商業(yè)從業(yè)者已經(jīng)能夠感受到政府窗口服務(wù)人員態(tài)度改善，辦事流程大大優(yōu)化。但是依然存在著發(fā)展不均衡的問題，國內(nèi)發(fā)達(dá)的大城市走在了營商環(huán)境改善的先鋒，而中小城市以及農(nóng)村地區(qū)還未來得及跟上腳步。

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[責(zé)任編輯：龐 林]

收稿日期： 2020-03-11

作者簡介： 蒼玉權(quán)（1971- ），男，江蘇興化人，副教授，博士，研究方向：經(jīng)濟(jì)社會統(tǒng)計研究;平 帥（1993- ），男，山西長治人，碩士研究生，研究方向：應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)。