1、1流动性约束与农户自我雇佣行为研究：来自中国农村的经验 财政部财政科学研究所 韩玲慧内容摘要本文用计量方法分析了我国农户在创业时所面临的流动性约束问题。本文用样本初年的家庭拥有的资产来代表家庭的财富水平，从而解决了困扰这一研究题目的一个内生性问题，也就是解释变量财富水平与被解释变量家庭创业选择之间存在的同时共生问题。由于家庭主要劳动力的能力也是影响到家庭创业选择的一个重要变量，同时也对家庭财富水平有相当大的影响，本文使用家庭主要劳动力的受教育水平作为其能力的代表，较好地控制了这一问题。此外，本文还使用多种不同的面板数据结构对基本回归结果进行了稳健性检验，结果显示本文的基本回归结果具有较强的稳健
2、性。这说明我国的农户在做出创业选择时确实受到了一定程度的流动性约束。并且，在经济越不发达的地区，这种流动性约束的程度就越大。一、 引言农业社会与工业社会的差异之一就是两种社会中经济主体在经营意识上的明显不同。在传统的刀耕火种式的以农业生产为主体的社会中，家庭化的经营占主导地位，在一些特定的社会制度环境之下，这种经营有着明显的内卷化倾向（如历史上我国的农业生产就具有这种特点，没能从家庭式经营转向农场式经营，参阅黄宗智 1） ，生产和商业都不会扩展到较大规模。而工业社会则与此有着很大不同，生产和商业都是处于不断扩张的状态中，其规模远远高于农业社会。因此，一个国家向工业化转变过程的实现必然离不开参与
3、其中的经济主体的经营意识的形成，换言之，就是企业家精神的形成。我国也不例外。自我雇佣是企业家精神的基本承载形式，也是农户从纯农业生产逐步转向非农生产的基本途径之一。不管是在发展中国家还是在发达国家，企业家的创业活动对于一国的经济增长都极为重要，因为不仅大量的创新是在这样的活动中出现的，它们还是就 本文作者感谢福特基金会的支持，特别感谢沈明高教授的悉心指导，也特别感谢加拿大温妮培格大学和北京大学中国经济研究中心的董晓媛教授和北京大学中国经济研究中心的赵耀辉教授的指导和帮助，同时也非常感谢北京大学中国经济研究中心的邹传伟同学、尹妮娜同学和清华大学经济管理学院的霍冉同学。1黄宗智，1992：长江三角
4、洲小农家庭与乡村发展 ，北京，中华书局。2业岗位和经济增长的重要源泉。也正因为此，职业选择成了发展经济学关注的重点。就我国的实际情况而言，中小企业对 GDP 和就业的贡献分别达到了60和 84。在美国，小企业大约雇佣了 50的劳动力，而对 GDP 的贡献也达到了 30。除此之外，对我国有特别意义的是，大量农村劳动力的转移。如果农村想从根本上得到发展，我国农业部门就业的劳动力数量需要大幅下降。为了适应未来 30 年农业部门就业劳动力的下降，每年需新创造出 1200 万至1500 万个非农劳动就业机会。乡镇企业自 1985 年以来大约已经提供了一亿个新的岗位，但在最近的几年里这种职位几乎没有什么增
5、加，甚至还有减少。在这种情况下，就需要替代性的转移途径。农民向现有城市的转移受到诸多条件的限制，并且相对来说也属于成本较高的一种方式。基于此，有学者提出可加速小城镇建设来作为替代性解决方案（D. Gale Johnson, 2002） 。而为农民提供条件以支持其实现自我创业，就可以促进这种小城镇的建设，将非常有利于农村劳动力从农业向非农产业的转移。对于个人而言，如果创业获得的收益高于打工的收入，而个人对创业和打工并没有偏好上的差异，那么个人就会选择创业。反之，则会选择打工。一些国家的调查显示 2，有很多想创业的个人并没有创业，原因多半是没有资金。一般而言，创业需要一定的资金，一定的投资技术要求
6、一定的规模以达到最低的创业要求或达到最优的规模经济收益，而个人的财富又是有限的，并不能满足这一最低规模或最优规模的要求。向金融市场借贷是可能解决资金困难的一个途径，但由于信息不对称问题在金融市场上较为严重，如果借款人没有足够的抵押，资金的贷出者可能并不愿意贷款给借款人，而缺乏资金的初创业者正是因为没有足够财富才无法创业，很可能没有能力提供足够的抵押。显然，此时个人的创业计划就可能受阻，这种情况就是本文将要探讨的问题个人或家庭创业时可能受到流动性约束。如上所述，以传统小农经营为起点的经济主体在扩大其经营时首先遇到的问题就是资金的约束，因为其原有的经济能力不足以为规模扩大了的经营提供必要的资金支持
7、。在我们的样本中，在中国的农村，经营非农企业的家庭的资产水平大约为没有经营非农企业家庭的两倍。并且，在经济发达的浙江省经营2 参阅 Blanchflower & Oswald（1998）关于英国、美国及德国的数据和 Paulson & Townsend（2004）关于泰国的数据。3非农企业的家庭的资产水平是经济欠发达的甘肃省经营非农企业家庭的资产水平的六倍多。而浙江省没有非农企业的家庭的资产水平是甘肃省没有非农企业家庭资产水平的两倍多。而信贷市场所能提供的资金支持相对于个人财富水平来说是相当有限的。这说明经营企业与家庭的财富积累之间有着自我实现的关系，对于那些没有实现自我创业的农户来说可能存在
8、因缺乏资金而无法创业的问题。如果流动性约束是一个重要因素，那么我们就可以预期创业选择会对潜在企业家的个人财富较为敏感。如果流动性约束不那么重要，那么创业选择的做出将仅基于投资的预期利润。如果需要，他们可以从外部获得资金，而个人财富并不会影响个人的创业选择。但是，在流动性约束存在的情况下，外部融资或是不可得或是不够，此时个人财富与创业选择之间就发生了联系，较富有的人就更可能创业。在 Evans & Jovanovic（1989）的模型中，个人从信贷市场上所能获得的资金受到个人财富水平的约束。在 Aghion & Bolton（1996）的模型中，由于信息不对称问题的存在，个人在信贷市场上所能借到
9、的资金有限。这些模型都说明了流动性约束的存在对于创业活动有重要影响。Holtz-Eakin et al（1994）和 Evans & Jovanovic（1989）用美国的数据研究了在美国个人财富对创业选择的影响，并得出流动性约束是重要因素的结论。此后还有其他一些文献用不同的数据也提供了流动性约束在很大程度上影响着创业选择的证据 3。也有文献（Hurst & Lusardi，2003）用美国的数据发现在较低的财富水平上，流动性约束的作用不明显，不过这一结论并不能说明流动性约束的影响并不大，因为可能是美国的信贷市场较为完善所致。以上的这些文献是关于此研究题目的实证研究方面的代表性文献，这些实证研
10、究都是通过检验财富与个人创业选择间的关系来看流动性约束可能的影响程度。这些实证研究的理论基础都是关于创业与个人财富之间关系的静态理论模型，以 Evans 和 Jovanovic（1989）的研究为代表。但在静态模型中，没有考虑企业家才能与个人财富两变量的同时相互影响问题，而这一问题又对实证检验结果会有较大的影响，导致对个人创业时所受到流动性约束程度的高估。Buera（2004）发展出了一个动态模型，使用多期模型将储蓄引入构成影响到个3 如 Magnac & Robin(1996), Lindh & Ohlsson(1996), Blanchflower & Oswald(1998), Mesn
11、ard & Ravallion(2002), Paulson & Townsend(2004).4人财富进而影响到创业的变量，而个人能力的高低又会影响其储蓄路径，因而他的模型让能力和财富同时由模型本身决定，从而解决了静态模型没有考虑的能力与财富相互影响的问题。Buera 的模型还得出在较高的财富水平上，可能存在企业家能力较低的人，他们的存在会导致以静态模型为基础的对流动性约束影响程度的低估。本文的目的是用中国的数据来检验中国农村的农户是否在创业时受到了流动性约束。由于个人偏好因素难以测量，而且也不会从根本意义上影响到本文的结果，所以本文也与已有研究一样，将不考虑这一因素。此外，Buera 所提
12、出的创业选择与财富水平之间存在非单调关系，即在较高的财富水平上可能因为个人能力的原因并没有更高的自我创业比例，这种情况的存在可能会导致对流动性约束的低估。鉴于中国目前还处于经济发达程度还不高的发展阶段，这种低估因素可能还不太严重，对本文的结论可能也不会产生根本性的影响。因此，本文的分析也将忽视这一因素的存在。基于以上原因，本文的分析仍将以静态模型为基础，来检验我国农户是否受到流动性约束。本文使用的数据是 1995 年到 2002 年的十个省份 37,788 个农户的调查数据，在全部样本省份中大约有 30%的农户有属于自己的从事非农经营（这里的非农产业包括制造业、建筑业、运输业和服务业）的企业。
13、这里使用的样本既包括像浙江、江苏和广东这样的经济较为发达的省份，也包括像甘肃、四川这样的经济欠发达的边远省份，还包括像河南、安徽、山西、湖南、吉林这样的经济发展水平介于二者之间的省份，其中前四个省份至今仍是中国较大的几个农业省份，吉林省相对独特，是东三省老工业基地中的一个省份。关于这十个省份农户的调查数据还包括其财富信息、过去的职业历史、从各种渠道借贷资金的情况、农户家庭的人口特征、创业行为及受教育状况。这些信息以及面板数据的优势使我们可以把众多影响到创业选择的其它因素分离出去，从而得到较为可靠的流动性约束对农户自我创业行为的影响程度。本文的计量分析以样本初年的家庭拥有的资产来代表家庭的财富水
14、平，从而解决了困扰这一研究题目的一个内生性问题，也就是解释变量财富水平与家庭创业选择之间存在的同时共生问题。由于家庭主要劳动力的能力也是影响到家庭创业选择的一个重要变量，同时也对家庭财富水平有相当大的影响，所以较好地控制家庭主要劳动力的能5力也是能够得出准确结论的重要条件。本文使用家庭主要劳动力的受教育水平作为其能力的代表，较好地控制了这一问题。此外，本文还使用多种不同的面板数据结构对基本回归结果进行了稳健性检验，结果显示本文的基本回归结果具有较强的稳健性。这说明我国的农户在做出创业选择时确实受到了一定程度的流动性约束。并且，在经济越不发达的地区，这种流动性约束的程度就越大。本文的第一部分是引
15、言，第二部分对数据进行了较为详细的描述，第三部分给出了基本回归的结果，第四部分进行了稳健性检验，第五部分给出了本文的结论。二、 数据描述本文所使用的数据是国家统计局在 1995 至 2002 年间对于中国十个省份农户调查所得的面板数据。这十个省份既包括像浙江、江苏和广东这样的经济较为发达的省份，也包括像四川、甘肃这样的边远贫穷省份，还包括像河南、湖南、山西、安徽这样的传统农业大省，也包括像吉林这样的传统老工业基地。该数据涵盖了村庄的 37,788 个农户。2.1 各样本省份农户的自我雇佣所占比例情况从表 1A 和图 1A 可以看出，不同地区的自我雇佣农户所占比例呈现出了不同的时间趋势：在浙江省
16、、甘肃省、吉林省都有一定程度的上升，而在四川省、湖南省、河南省都有一定程度的下降，在广东省、安徽省和山西省则较为平稳，而在样本期间变化最大的是江苏省。在浙江自我雇佣农户比例的上升可能是因为浙江农户的财富水平在改革开放以来相对于其他省份有相当快速的积累（这正是本文要验证的命题） ，同样也可能有当地创业传统和商业文化的因素；在甘肃省的上升可能是因为当地的经济相当落后，而近两年有了一定的发展；吉林省的农户从事非农产业之外的经营较少，原因是吉林省有着大量的肥沃耕地，一直是我国的主要产粮大省，2001 至 2002 年间的明显上升。在四川、湖南和河南三省自我雇佣农户比例的下降可能是由于外出打工机会的吸引
17、而更多农户的主要劳动力选择了外出打工，这三个省份是我国最大的、人口最多的三个农业大省，也是外出务工人员的主要输出省。在广东省自我雇佣农户比例没有较大变化可能是缘于广东省由于开放较早而在样本开始期的 1995 年就已经有较高6的农户自我雇佣比例，但从上图可以看出该省的农户自我雇佣比例并不高于浙江省，并且在样本期内还有些微的下降趋势，而同期浙江省的自我雇佣农户比例却在上升，这可能是不同地区的文化导致个人选择偏好的不同所致（这一点不得而知） ，但也可能是由于在广东省外商投资比例相对较高、企业的平均规模较大，也因此有了更多的除自我雇佣之外的工作机会，而浙江省则一直是私营个体经济占更大成分；安徽省是一个
18、有着较大内部差异的省份，淮南因靠近江苏上海而有着较好的经济发展状况，而淮北则相对较为落后，所以农户自我雇佣情况的总体变化可能由内部不同地区间的反向变化给抵消和掩盖了，若想更细致地分析需要更为详细的省内数据；山西农户自我雇佣比例的相对平稳趋势似乎与当地经济结构没有很大变化相适合。江苏省农户自我雇佣比例在样本期内的变化与其他省份都不相同，以 1998 年为界限，1998 年以前自我雇佣比例明显上升，而在 1998 年以后则自我雇佣比例呈下降趋势，到 2002 年回到了1995 年的水平，对此的可能解释是 1995 至 1998 年间正是曾经为当地经济发展做出巨大贡献的乡镇企业遭遇困难甚至破产之时，
19、原来受雇于乡镇企业的农户主要劳动力不得不寻找其他的谋生途径，此时自我创业就成了主要途径之一，而在 1998 年以后由于上海经济发展势头迅猛，产业结构的调整和转移使得临近的江苏省小城镇成为其首选的转移地点，著名的例子有江苏的昆山、常数等县级市在近几年的快速发展，好的打工机会的迅速增多为当地农民提供了更多的选择，2000 到 2002 年间更快速的自我雇佣比例下降趋势可能为这一事实提供了一些证据。表 1A 和图 1A 也给我们提供了农户自我雇佣比例在不同地区间的差异。在经济较为发达的地区如浙江和广东两省农户自我雇佣比例明显高于其他省份，江苏省在某些年份也达到与这两省相当的水平，但由于江苏省内部不同
20、地区经济发展有着较大的不平衡性，即苏北、苏中与苏南有着非常大的差异，这种内部结构上的不平衡导致了江苏省农户在整个样本期内的平均自我雇佣比例并没有表现出很高的水平，而是处于整个样本省份的中等水平。而在经济最不发达的甘肃省，农户自我雇佣比例在所有十个样本省份中占据了倒数第二名。同属经济发展水平较低的四川省的农户自我雇佣比例也相对较低。处于倒数第一名的吉林省虽不是最穷的省份，但在十个样本省份中也只是处于中等，它有较低7的农户自我雇佣比例与其经济结构相关，吉林省有大量好的耕地，农民更多地从事农业生产。山西省的情形与吉林省有些类似，经济发展水平也不高，农民自我雇佣比例也相对较低，山西是一个资源开发占主要
21、经济发展来源的城市，农户的主要劳动力有着去煤矿打工的机会。也类似河南与湖南这两个经济结构相似、经济发展水平相近的省份也有着大致相同的农户自我雇佣比例，这两个省份都处于我国的中部，两省内部都没有很多的打工机会，而且周边省份的经济发展状况也大致相同，所以这两省农户有着相对较高的自我雇佣比例（除经济发展水平较高的省份如浙江、广东、江苏之外）是合乎情理的。如前所述，安徽的总体情形掩盖了内部的结构性差异，但总体来说，安徽省的经济发展程度在十个样本省份中属于中等，该省农户的自我雇佣比例也大概处于中等水平。这些事实似乎可以粗略地描绘出流动性约束对农户创业选择的影响。2.2 各样本省份农户经营的企业类型所占比
22、例图 1B 显示，平均而言，所有样本省份的服务业在农户经营的非农企业类型中所占比例最高，建筑业占比最低，制造业与运输业相当，居于服务业和建筑业之间。样本省份之间呈现出了一定的地区差异：在浙江省、广东省、江苏省和河南省，制造业所占比例仅低于服务业，而高于运输业和建筑业，这四个省份除了河南省以外，其他三省为中国经济发达程度最高的省份。所有其他省份农户经营的制造业企业所占比例都较低，在四川、甘肃、湖南、安徽等省份甚至都是占比最低的，而在所有样本的平均趋势中，占比最低的行业是建筑业而非制造业，这几个省份是中国经济较为落后的几个省份。运输业在经济相对落后省份的农户投资中占比较高，仅次于服务业，这与制造业
23、在经济较为发达地区的情况相类似。有几点特殊的情况值得单独提出：一是江苏省农户经营建筑业的相对比例高于其他省份，并且江苏省农户经营制造业的相对比例经历了较大的变化，从样本初期的上升（1995 年到 1998 年）到样本中期的稳定（1998 年到 2001 年）再到样本末期的下降（2001 年到 2002 年） ；二是山西省农户投资于运输业的比例相对高于其他省份。2.3 农户家庭人口特征及其财富状况从表 1Ba 和 1Bb 可以看出，在所有省份，自我雇佣农户的家庭人数均高于没有自我雇佣的农户家庭，这可能反映出家庭人数是影响家庭自我雇佣选择的8一个因素，这与我国产业结构中劳动密集型产业占较大比重的事
24、实是一致的。自我雇佣农户家庭的主要劳动力年龄与没有自我雇佣的农户家庭主要劳动力年龄相差不大。此外，受教育程度也没有太大差异，但除了甘肃省，所有其他省份的情形是没有自我雇佣的农户家庭主要劳动力的受教育程度甚至还稍稍高于自我雇佣农户家庭的主要劳动力（这与后面回归中的第一栏结果一致，但与第二栏和第三栏结果稍有不同，原因是这里的自我雇佣农户家庭包括所有样本数据中经营非农企业的农户，但回归中第二栏和第三栏结果使用的自我雇佣农户家庭是指在样本期间经历了从不是自我雇佣农户（没有经营非农企业）转变为自我雇佣农户（经营非农企业的）的家庭。 ） 。这两个表格还告诉我们在样本期的 1995 到 2002 年间，所有
25、农户家庭（包括自我雇佣的农户与没有自我雇佣的农户）的总资产水平都有增长，其中自我雇佣农户的家庭总资产水平增长了两倍以上，高于没有自我雇佣的农户家庭的增长幅度 1.5 倍，而且这种对比在经济较为发达的省份更为明显，如浙江省自我雇佣农户家庭的总资产水平在样本期间增长了 2.5 倍，同期没有自我雇佣的农户家庭的总资产水平仅增长了60，而甘肃省没有自我雇佣的农户家庭总资产水平的增长幅度（大约为 3.3倍）甚至高于自我雇佣的农户家庭（2.5 倍） （其中原因可能是在经济欠发达地区，受到财富水平的制约自我雇佣农户的投资无法达到最优水平，而同时打工可能还有更好的收入。 ） 。发达地区农户的家庭总资产水平远高
26、于欠发达地区，但没有自我雇佣农户的家庭总资产水平高于欠发达地区的幅度大大低于自我雇佣农户。图 1C 描述了大致相同的情况。图 1D 描述了自我雇佣农户和非自我雇佣农户的信贷状况，自我雇佣农户获得的信贷量平均而言高于非自我雇佣农户，但总体水平相对于家庭资产水平而言相对较低，除了浙江省的自我雇佣农户，信贷量也没有表现出不断上升的时间趋势。广东省的信贷量与其经济发展水平相比相对较低，并且在样本期间的变化趋势在这里还难以给出合理的解释。在中国，除了农户家庭的资产水平和人口特征之外，创业机会的真正实现还受到制度性因素的影响，因为创业需要业主有能力协调与政府间的关系。最近河南省某县所辖的一个农村提供了一个
27、有意思的例子：有一户在当地较为能干的农户承包了这个村庄的一些地，这些地分散地属于同一生产队的许多户，由村里统一起来承包出去，所得租金收益按每户所拥有的土地面积平等分配，9但今年这位户主与生产队发生了纠纷，原因是这位户主没有按时缴纳租金，而这位户主没有按时缴纳租金的原因是生产队没有给他应该享受到的利益，如农业补贴，因为他承包了这些土地应该属于从事了农业生产，按照最近解决“三农”问题的相关优惠政策这家农户应该享受到农业补贴，但生产队却没有兑现，至于没有兑现的原因不得而知，同时可能还有其他该农户认为他应该得到的而没有得到的利益，所以他最后选择不缴纳租金。事实上承包合同已经在三年前签订，前两年该农户都
28、及时缴纳了租金。该农户在不缴纳租金时事实上打算不再租种该地，所以决定以此来清算与生产队之间之前未能清算的利益，至少使自己应该得到而没有得到的利益获得部分补偿。他之所以不打算再租种该地，原因之一是该农户的户主已将近七十岁，劳动能力已大不如前；之二是该农户几乎没有可以作为经营帮手的其他家庭常住人口；之三是该农户与当地生产队与自然村干部之间的交道打得不大顺畅。在这个案例中，第一个因素或许是最重要的因素，但第三个因素在重要性上应该高于第二个因素。因此，在中国的农村，农户与地方政府间的关系对于其在当地的创业选择有着相当大的影响。即使农户不在本地创业而是在外地创业，与地方政府间保持良好的关系都会带来相当大
29、的方便，甚至有些创业机会本身就是由政府所掌握的资源保证的。所以，在本文的回归中也会将这一因素进行控制。三、 基本简化式回归结果表 3A 给出了基本回归结果，从表中结果可以看出，农户家庭资产与农户的自我雇佣选择之间存在显著的正相关关系，这证明了流动性约束对于中国的农户来说是存在的，因为更为富有的农户家庭更可能创业，而较穷的家庭则更可能因资本的缺乏而无法创业。农户家庭主要劳动力的受教育水平是影响到农户创业选择的另一个显著变量，受教育水平越高，就越有可能选择自我雇佣，这说明企业家能力也是决定农户是否创业的一个重要因素。用受教育水平变量的对数做解释变量，用总资产水平的对数做被解释变量，结果显示两者之间
30、有非常显著的正相关关系（系数为 0.347，t 值为 7.9） 。此外，家庭常住人口数也显著影响农户的自我雇佣选择，人口数越多，农户转为自我雇佣的可能性就越高，这与我国的产业结构仍以劳动密集型产业（如制造业、建筑业、运输业和服务业）为主是一致的。10四、 稳健性检验用家庭非生产性资产代替总资产作解释变量，按自我雇佣比例和农户家庭平均收入进行分类后回归结果也与基本简化式回归结果类似，除了家庭常住人口数对农户家庭是否选择自主创业的影响不再显著之外，家庭资产水平和主要劳动力的受教育水平都是影响创业与否的重要因素。家庭资产水平越高，创业的可能性就越大，家庭主要劳动力的受教育水平越高，创业的可能性也就越
31、大。把家庭财富水平高于所有样本省份平均水平的浙江省和广东省分为一组与其他家庭财富水平低于平均水平的省份归入另一组得出的回归结果显示（见表4A） ，创业中的财富效应在较为贫穷的省份要明显得多，这说明流动性约束对于我国的农户来说确实存在。按照自我雇佣比例的高低分组回归的结果与按家庭资产水平回归得出的结果一致，因为经济较为发达的省份自我雇佣的比例也高，所以分组的结果也基本一致，不同的是按自我雇佣比例分成了三组，自我雇佣比例最低的一组家庭平均资产水平也最低，回归结果表明（见表 4B）越贫穷的家庭创业的可能性就越会受到流动性约束。经济发展程度不同的省份之间家庭创业情况的对比为本文的基本结论提供了进一步的
32、支持。除了家庭财富水平，受教育状况在经济较为发达的省份也是影响家庭创业选择的一个显著因素，这说明农户家庭主要劳动力的企业家能力对于创业与否的选择是有显著影响的，并且，农户家庭主要劳动力的受教育程度越高，选择创业的可能性就越大。但在经济较为落后的中西部省份，用受教育水平衡量的企业家能力对农户家庭创业与否的选择并没有多大影响。并且，企业家能力对创业选择与否的影响度也远低于经济发达省份。五、 结论经济主体在创业选择（本文的自我雇佣是创业的具体表现形式）时面临的流动性约束已经成为理论研究中的热点之一。之所以如此，是因为创业活动于经济发展的重要性，也正因为此各国政府的政策中也往往会给予特殊考虑，如对中小
33、企业的融资支持和其它对创业活动的支持性政策。已有的文献从理论和实证方面对这样的政策提供了一定的研究支持，认为创业过程中经济主题面临11明显的流动性约束。本文的实证研究为这一结论提供了更多的支持，本文用中国农村的数据对这一结论进行了检验，发现中国农村农民家庭的创业选择与其家庭拥有的资产呈现正向相关关系，经济较为发达地区的农户与欠发达地区的农户相比受到的流动性约束较小。根据已有的理论文献，这说明家庭资产越多的农户，创业的可能性就越大，这正是流动性约束存在的反映。对我国的农户而言，流动性约束存在，这在一定程度上制约了农户在农业以外的创业。本文的实证结果还表明，教育因素也在很大程度上影响着农户家庭的创
34、业选择，在经济较为发达的地区尤为如此。这说明企业家能力的大小会影响到家庭的创业选择。总之，我国农户在创业时面临着一定程度的流动性约束,若想促进农户的创业行为，改善信贷市场的融资渠道将会是大有裨益的。主要参考文献：Banerjee, Abhijit V., and Andrew F. Newman, 1993. “Occupational Choice and the Process of Development,” Journal of Political Economy, 101(2): 274-298.Blanchflower, David G., & Andrew J. Oswald,
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40、Corporate Finance 10(2): 229-262.Rapoport, Hillel, 2002, “Migration, Credit Constraint and Self-Employment: A Simple Model of Occupational Choice, Inequality and Growth”, Economics Bulletin15(7): 1-5.图表附录：表 1A 分地区农户拥有的不同类型非农企业的相对比例（，包含所有样本）样本总体 浙江省 江苏省 广东省 四川省 甘肃省企业类型 1995 2002 1995 2002 1995 2002 1
41、995 2002 1995 2002 1995 2002制造业 7.5 6.3 18.6 18.1 2.0 2.7 18.7 17.8 11.4 2.2 2.0 1.2建筑业 4.2 3.4 1.2 1.4 7.0 7.0 6.7 3.3 5.7 4.2 1.7 4.5运输业 7.6 7.0 11.5 8.2 5.8 4.6 13.1 8.4 5.7 9.0 9.8 12.1服务业 11.9 13.1 22.1 28.9 8.3 13.0 22.6 20.5 16.5 12.3 7.8 10.4其他 23.8 22.1 26.1 21.0 25.4 19.1 24.0 26.4 56.5 36
42、.2 48.6 44.0总计 55.021.251.929.879.553.477.656.648.623.246.327.285.161.176.450.095.939.463.827.669.921.372.128.1样本总体 河南省 湖南省 山西省 安徽省 吉林省企业类型 1995 2002 1995 2002 1995 2002 1995 2002 1995 2002 1995 2002制造业 7.5 6.3 14.0 7.9 4.8 8.1 5.6 6.5 3.3 3.0 1.8 3.1建筑业 4.2 3.4 3.3 3.2 7.2 3.4 1.8 1.1 5.3 4.1 0.9 1
43、.3运输业 7.6 7.0 7.6 5.3 8.0 4.7 9.8 8.5 6.9 6.2 1.9 6.0服务业 11.9 13.1 11.6 12.8 18.3 19.4 8.1 9.2 10.0 13.4 2.8 3.7其他 23.8 22.1 30.0 26.9 39.2 34.6 7.9 10.9 10.4 9.7 13.3 16.7总计 55.021.251.929.866.536.556.129.877.548.370.333.733.225.336.225.335.825.436.426.720.77.430.814.113注：若总计数与各分项加总之和不等，则是四舍五入导致的误差
44、。总计栏的第二行为减去其他行业后的数据。图 1A 不同地区的自我雇佣农户所占比例的时间趋势01020304050601995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业业 业业 业业 业业 业业 业业 业业 业业 业业 业图 1B 不同地区不同类型企业的分布比例及时间趋势1Ba 所有样本 010203040501995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Bb 浙江省01020304050601995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 20
45、02业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Bc 广东省14010203040501995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Bd 江苏省01020304050601995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Be 四川省01020304050601995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Bf 甘肃省0102030405
46、060701995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Bg 河南省010203040501995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Bh 湖南省1501020304050601995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Bi 安徽省01020304050601995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业
47、 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Bj 山西省010203040501995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业1Bk 吉林省0102030405060701995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002业 业业业业业 业 业业 业 业业 业 业业 业 业表 1Ba 分地区及按是否自我雇佣进行区分的农户特征及其财富状况描述所有样本 山西 吉林 河南 湖南 安徽是 否 是 否 是 否 是 否 是 否 是 否观测值 2,111 5,069 172 636 74 72
48、2 313 625 172 302 324 945占样本总数比例（）29.4 70.6 21.3 78.7 9.2 90.8 33.4 66.6 36.2 63.8 25.5 74.5家庭人数中值 4.54 3.97 4.52 3.97 4.30 3.87 4.48 4.11 4.20 2.95 4.44 3.94家庭主要劳动力的年龄中值2.59 2.52 2.75 2.60 2.77 2.57 2.69 2.50 2.65 2.59 2.46 2.32家庭主要劳动力受教育程度2.69 2.72 2.74 2.88 2.82 2.89 2.89 3.14 2.74 2.94 2.99 3.13
49、16均值 25,687 13,716 20,318 9,321 16,160 13,372 16,179 9,512 14,911 9,451 22,489 11,655标准差 39,054 21,421 24,065 8,554 13,463 10,662 17,944 9,306 15,682 11,087 28,202 13,713中值 13,464 8,360 13,150 7,200 12,300 10,515 11,396 7,002 9,693 6,359 14,735 8,400最大值 463,372 703,200 164,027 98,210 80,000 105,200 161,660 82,536 93,230 119,409 247,800 173,0001995最小值 0 0 0 120 3,000 0 400 0 1,100 130 200 0均值 58,316 24,667 38,845 19,522 40,313 25,530 32,534 16,291 37,763 18,629 46,614 23,191标准差 107,654 27,127 45,657 18,499 45,066 17,196 36,156 16,468 64,118 19,429 60,163 23,547中值
