[摘要]本文基于中国家庭金融调查2011年微观数据，采用probit模型实证分析了人力资本与社会网络对家庭创业的影响。研究发现以教育培训费用支出和户主身体状况等变量来衡量的人力资本对家庭创业有显著的正向作用，但是家庭平均受教育年限对家庭创业呈显著的“倒U型”关系，即存在一个临界值，使得家庭创业的概率最高。而反映社会网络的家庭礼金收支总额、家庭外出用餐费用和家庭成员人数对家庭进行创业也有显著积极影响。
[关键词]人力资本；社会网络；家庭创业
当前，我国经济下行压力持续加大，就业形势愈加复杂和严峻。在这种情况下，加大创新创业，不仅可以有效缓解就业压力，也可以为经济发展增添新引擎。虽然我国创业人数不多，创业人口比例较少，但是发展空间巨大。本文基于2011年中国家庭金融调查微观数据（简称CHFS2011），力求更加全面研究以家庭平均受教育年限、教育培训费用和户主健康状况衡量的人力资本与以家庭礼金收支总额、外出就餐费用和家庭成员数衡量的社会网络对家庭创业影响。
一、文献综述
从已有文献来看，国外学者对以创业为主题的研究由来已久，内容也比较丰富，如Evans和Jovanovic(1989)用美国的数据研究了美国个人财富对创业选择有显著影响[1]。但是对于人力资本和社会网络与家庭创业的研究相对较少。关于人力资本对创业的影响，Colombo et al.（2004）通过实证分析，发现特定专业知识、管理才能与创业经历等人力资本对创业者所创企业规模具有正面影响[2]。尹志超等（2015）发现金融知识水平的提高可显著推动家庭参与创业活动，并显著促进家庭主动创业。赵朋飞等（2015）认为人力资本对创业的影响在城乡家庭间存在一定差异，农村家庭受访者的教育年限越高，其家庭进行创业的概率增加值越大，而城镇家庭却非如此。关于社会网络对创业影响，研究较早[3]。Allen(2000)利用美国微观数据提供了社会网络促进创业的直接经验证据[4]。Zhang和Zhao(2011)利用工具变量法分析农民工数据，研究发现社会网络对自主创业有显著促进作用[5]。郭云南等(2013)的研究表明宗族网络强度有助于提高家庭的民间融资额促进创业。张博等（2015）发现社会网络对城乡家庭创业收入具有显著的正向影响，但对社会交往面较广交往对象趋于多样化的城镇家庭的积极作用更大[6]。现有研究发现，国内外学者从不同角度、选择不同变量研究人力资本或者社会网络对创业的影响，但是大部分研究都是集中个人创业角度，而对家庭创业分析近几年才逐渐增加，目前没有学者将两者结合起来分析，本文尝试从这一角度进行研究。
综上所述，随着我国城市化的持续推进，燃气事业也获得了迅猛的发展，现如今，我国许多城市的燃气管网均出现了老化和腐蚀的现象，这使得燃气泄露事故的发生几率出现了大幅度的增加，对城市居民的安全带来了一定的威胁。对此，城市燃气管理部门必须及时了解燃气泄露危险，有针对性的采取安全防范对策，实现燃气的安全利用。
二、模型与数据
（一）模型设定
为了深入研究人力资本、社会网络对家庭创业的影响，本文构建以下Probit模型：
式中，Entrepreneurship是被解释变量，表示家庭创业与否，X是解释变量，F(·)是标准状态分布函数。在具体解释变量中，HR表示替代人力资本的三个解释变量，SN表示替代社会网络的三个解释变量，Zk代表控制变量。αk、βk、γk、分别代表各解释变量的系数。
测试分类方法的标准通常采用准确率，准确率高，说明分类效果好，但对不平衡数据分类，采用准确率是不合适的，因为错分少数类的样本对整体分类准确率影响不大。因此，本次实验采用基于混淆矩阵(Confusion Matrix)的F-value，该值更能测验分类方法的性能。
（二）数据来源
人力资本最主要是由教育资本构成，大量的研究以教育水平来度量人力资本，甚至完全以教育资本来替代整个人力资本[8]。但培训也是其主要构成部分，卢卡斯很早就提出教育和干中学是人力资本形成的主要来源，干中学也可以认为是培训的一种特殊形式。借鉴已有研究，结合数据特点，本文选择家庭平均受教育年限作为人力资本主要代理变量，家庭上一年教育培训支出作为补充代理变量，为了处理方便和减少异方差影响，教育培训支出取对数形成。考虑到人力资本不仅仅是知识资本，而且还有健康资本构成，所以本文选择户主身体状况来反映家庭健康人力资本用以尽量全面来考查家庭人力资本构成情况。
（三）变量设计
1.家庭创业。
CHFS问卷详细调查了样本家庭就业情况以及每个家庭成员就业情况，在参考何翠香和晏冰（2015）[7]指标选取基础上，使用家庭创业变量来自对“去年，您家是否从事工商业经营项目”的回答，选择“是表示为创业家庭，“否”表示该家庭未创业。
2.人力资本。
本文研究使用西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心2011年在全国25个省（自治区、直辖市）收集的微观数据。数据涉及了人口统计特征、资产与负债、保险与保障、收入与支出、就业等方面内容，全面客观地反映了当前我国家庭金融的基本状况，使得数据具有很强的代表性和针对性。本文主要针对家庭创业，在分析中，相关变量涉及到家庭户主特征，因此提取年龄超过18周岁的户主数据才合理。与此同时，本文剔除了关键变量缺失和不符合逻辑的样本。
孙湛认为，中山医院的MDT发展到今天，既是偶然也是必然。其偶然性就在于，中山医院作为行业中的“排头兵”，“最初的想法是，这些疑难病，我们不看谁看？转到其他医院也是耽误患者救治时间。所以，我们尽可能去尝试，甚至一开始抱着‘啃骨头’的想法去做，是无心插柳的一个行为，好像也没决定要往哪个方向发展。目的很单纯，让原本很难诊治的患者再次得到诊疗的机会，同时又提高了医生的诊疗水平。但结果吸引了大量的首诊患者，首诊患者怎么来的？就是社会声誉来的，是因为我们让更多疑难危重症病例又获得了救治的机会。当初大家并没有意识到最后会达到这样的效果。”
表1显示，样本家庭创业比例为15.22%。样本家庭平均受教育年限为9.68年，而户主受教育年限为9.69年，两者差别很小，表明户主教育水平可以代表家庭教育状况。样本家庭礼金收支总额为7431.78元，而支出总额为4539.63元。样本家庭中风险偏好仅占14.83%，风险厌恶比例为55.42%，统计结果表明我国家庭风险偏好占比较少，家庭风险投资较为谨慎，符合我国国情。随着我国经济快速发展，居民的主观幸福感也不断提升，样本家庭中，主观幸福比例高达67.75%。
(7)运输配送阶段碳足迹 包括供应商向制造商运输过程、制造商向销售商运输过程、销售商向消费者运输过程、消费者向回收商运输过程、回收商向供应商运输过程的碳足迹。
4.控制变量。
为了深入分析人力资本、社会网络对家庭创业的影响，本文将逐一采用Probit模型进行回归分析。表2中模型1、2是人力资本对家庭创业分析结果。模型1在没有引入控制变量的情况下，反映人力资本的家庭平均教育年限、教育培训支出和户主健康状况等三个变量对家庭创业具有显著正向影响。其中，家庭教育培训费用支出估计的边际效应为0.007，在1%水平上显著；户主健康估计边际效应为0.035，在5%水平显著，表明户主健康的家庭进行的创业概率增加3.5%。家庭平均受教育年限对创业有显著正向影响，且在1%水平显著，但是家庭平均受教育年限二次方系数显著为负，表明家庭平均受教育年限对家庭创业的影响呈现出倒U型分布，即随着家庭平均受教育年限的增加，家庭创业的概率呈现先增加后下降的趋势。存在一个家庭平均受教育年限的临界值，使得家庭进行创业的概率最高。模型2是引入户主性别、民族、政治面貌、家庭持有房屋数量、风险偏好和幸福感等控制变量的分析，结果显示，反映家庭人力资本的三个变量具有正向影响。其中，家庭教育培训费用支出的估计边际效应为0.005，在1%水平上显著；户主健康对家庭创业的估计边际效应为0.018，但是并不显著。反映家庭创业是一个集体行为，户主的身体情况并不是主要决定性因素。家庭平均受教育年限对创业的影响跟模型1一致，说明两者之间的关系并非线性，而是呈显著的“倒U型”关系，即随着家庭平均受教育年限的增加，家庭创业的影响逐渐放缓，存在一个家庭平均受教育年限临界值，使家庭进行创业的概率最大。
表1 变量描性述统计
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注：户主学历水平分为未上过学、小学、初中、高中、中专/职高、大专/高职、本科、硕士、博士，依次取值为 0、6、9、12、14、15、16、19 与 22。
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家庭社会网络一直难以量化，国内外学者采用不同的度量指标进行分析。文中参考张博（2015）指标选取，考虑到我国人情社会的特点，家庭社会网络主要是以亲缘和地缘为基础的人情网络，在生日、春节、中秋节等重要节假日和婚丧嫁娶互赠礼金是亲朋好友联系往来最重要的手段。因此，本文选择家庭在春节等节假日和红白喜事方面的现金或非现金收入和支出总和作为社会网络的代理变量。考虑到家庭可能为了扩大社会网络，家庭礼金存在一定关系，家庭人口规模越多，家庭拥有的社会资源也就越多，因此选择家庭成员人数补充反映家庭社会网络。
3.社会网络。
基于高校教学思路构建下的C语言上机实验课探索论题，本文择取高等院校“C语言程序设计”课程实验教学基本现状，以及高等院校“C语言程序设计”课程实验教学的改良优化策略，从两个方面展开了阐释分析，旨在为相关领域的基础研究人员，以及高等院校“C语言程序设计”课程任课教师参与课程上机实验教学环节，构筑和提供有效、坚实的经验参考。在全面分析现有教学工作的条件下，制定和运用有针对性的教学改良优化方案，支持和助力“C语言程序设计”上机教学环节获得良好的效果。
三、实证分析
（一）人力资本、社会网络对家庭创业的影响分析
为了确保分析准确，本文选取民族、性别、政治面貌等户主信息作为主要控制变量，房屋数量、户籍所在地、风险偏好、主观幸福感等家庭信息也是重要的控制变量。数据处理上，剔除不符合要求样本，最后剩下3358个有效样本。该样本数量多，覆盖广，信息全，能够为本文研究提供可靠的数据支撑。表1是变量的描述性统计。
在控制变量方面，家庭拥有房屋数量越多，家庭创业的概率越多，样本结果显示，其估计边际效应为0.076，在1%水平上显著，即家庭多拥有一套房产，会使家庭创业的概率增加7.6%。房产在我国是主要家庭财富，蔡栋梁等（2015）认为，在存在正规信贷约束的情况下，自有住房使家庭创业的概率提高2%，房屋价值每升值1万元使家庭创业的概率提高0.3%[9]。户主为中共党员会抑制创业，且在1%水平显著，边际效应为-0.094，即户主为中共党员会使家庭创业减少9.4%。户主为汉族男性对家庭创业有显著正向影响。风险喜好型家庭将显著提高创业概率，创业过程本身就是不断挑战风险的过程，敢于挑战风险也是中国成功创业者具备的核心素质之一。其估计边际效应为0.05，在1%水平上显著，即风险喜好型家庭将使家庭创业概率提高5%。这与尹志超（2015）、赵朋飞（2015）研究结论一致。
JWA蛋白时间分辨荧光免疫层析检测方法的建立……………………… 孙康俊，王晓颖，徐瑞彤，等（5·331）
表2中模型3、4分析了社会网络对家庭创业的影响。在没有引入控制变量的情况下，反映家庭社会网络的三个变量均具有显著的正向作用，且均在1%水平下显著。家庭礼金收支总额对数的估计边际效应为0.03，家庭外出就餐费用对数的估计边际效应为0.01。家庭礼金收支总额和家庭外出就餐费用增加，均可以一定程度反映社会网络拓宽，从而提高家庭创业概率。家庭成员人数对创业的估计边际效应为0.023，即家庭成员人数增加一人，使家庭进行创业的概率增加2.3%。家庭成员越多，家庭规模越大，拥有的社会资源越多，获得创业信息、创业资金和产品销售等方面的渠道也增多。在加入控制变量的情况下，社会网络的三个代理变量仍然显著为正，且在1%水平下显著，进一步说明社会网络对家庭创业的促进作用。控制变量方面，家庭主观幸福感对家庭创业有影响，家庭主观不幸福变量的估计边际效应为-0.075，且在5%水平下显著，即家庭主观不幸福将使家庭创业的概率降低7.5%。其他控制变量对家庭创业的影响与模型2完全一致。本文对家庭平均教育年限和礼金收支总额进行Durbin-Wu-Hausman检验，检验结果拒绝模型存在内生性问题。
表2 人力资本、社会网络对家庭创业的影响
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注：***、**、*分别表示参数在 1%、5%、10%水平显著，表中报告的是估计的边际效应，括号表示稳健性标准误差，下表同。
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（二）稳健性检验
为了检验上文人力资本和社会网络对家庭创业影响的稳健性。本文选取户主受教育年限来替代家庭平均受教育年限衡量人力资本，并且进行probit回归，结果见表3中模型5、6，分析的结果与上文一致。与此同时，利用礼金支出总额代替礼金收支总额来衡量家庭社会网络，结果见模型7、8，社会网络的三个代理变量依旧具有显著的正向作用。家庭礼金支出总额的估计边际效应为0.03，且在1%水平下显著。因此可知，上文估计结果非常稳健。
表3 人力资本、社会网络对家庭创业的稳健性检验
注：未报告的控制变量为党员、性别、民族、农村、风险偏好、主观幸福，为节省篇幅，不再详述。
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四、结论与政策启示
本文基于中国家庭金融调查与研究中心（CHFS）2011年调查数据，运用probit模型实证分析了人力资本与社会网络对家庭创业的影响。研究发现以教育培训费用支出和户主身体状况等变量来衡量的人力资本对家庭创业有显著的正向作用，但是家庭平均受教育年限对家庭创业并非线性影响，而是呈显著的“倒U型”关系，随着家庭平均受教育年限增加，家庭创业的概率先升后降，存在一个临界值，使得家庭创业的概率最高。而反映社会网络的家庭礼金支出总额、家庭外出用餐费用和家庭成员人数对家庭进行创业也有显著积极影响。本文研究也发现，家庭拥有房屋数量和风险偏好对家庭创业有显著正向作用，即家庭持有房屋数量越多、家庭越偏好风险，家庭进行创业的可能性越大。而户主民族、性别、政治面貌和户籍所在地对家庭创业也有不同程度的显著影响。
当前，我国经济进入发展新常态，经济增长速度转变为中高速，导致就业形势越来越严峻，就业压力越来越大。家庭创业不仅可以对社会资源进行优化配置，增加社会财富，而且也可以解决家庭就业问题，增加就业岗位，缓解就业压力。鉴于以上分析，可以从以下三个方面来促进家庭创业：首先，继续提升教育水平，教育是一个民族最根本的事业。提高义务教育和高中教育的质量，完善本科教育和职业教育体系，开设创新创业课程，完善成人教育和培训教育，使整个国家教育体系更加合理，增加人力资本存量和质量。其次，提升全民健康水平。继续完善社会基本医疗保险体系，在老少边穷地区，加强医疗基础设施建设，普及健康知识，增强全民健康意识。最后，继续加大创新创业支持力度，推动大众创新万众创业新浪潮，为经济发展注入新活力。●
参考文献：
[1]Evans D.S.,B.Jovanovic.Some Empirical Aspects of Entrepreneurship[J].American Economic Review,1989,(3):pp.367-397．
[2]Colombo M G,Delmastro M,Grilli L.Entrepreneurs’human Capital and the Start-up Size of New Technology-based Firms[J].International Journal of Industrial Organization,2004,(8):pp.1183-1211.
[3]赵朋飞,王宏健,赵曦.人力资本对城乡家庭创业的差异影响研究——基于CHFS调查数据的实证分析[J].人口与经济,2015,(3):89-97.
[4]Allen W.D.Social Networks and Self-employment[J].The Journal of Socio-Economics,2000,(5):487-501．
[5]Zhang J.,Z.Zhao.Social-family Network and Self-employment:Evidence from Temporary Rural－urban Migrants in China[J].IZA Working Paper,2011,NO.5446．
[6]张博,胡金焱,范辰辰.社会网络、信息获取与家庭创业收入——基于中国城乡差异视角的实证研究[J].经济评论,2015,(2):52-67.
[7]何翠香,晏冰.社会网络、融资渠道与家庭创业[J].南方金融,2015,(11):30-37.
[8]杨建芳,龚六堂,张庆华.人力资本形成及其对经济增长的影响——包含教育和健康投入的内生增长模型及其检验[J].管理世界,2006,(5):10-18.
[9]蔡栋梁,何翠香,方行明.住房及房价预期对家庭创业的影响[J].财经科学,2015,(6):108-118.
Human Capital,Social Network and Household Entrepreneurship
YAN Bing,HE Cui-xiang
（Yunnan Minzu University,Kunming 650500,China）
Abstract:Based on the micro data of China household finance survey in 2011,this paper analyzes the influence of human capital and social network on the household entrepreneurship by using probit model.It is found that the human capital has a significant"inverted U"relationship effect on the household entrepreneurship,but the average education years of the family has a significant positive effect on the household entrepreneurship.There is a critical value,which makes the probability of the household entrepreneurship is the highest.Family gifts revenue and expenditure,family outing dining costs and the number of family members which represent the social network also has a significant positive effect on the household entrepreneurship.
Key words:human capital;social network;household entrepreneurship
[中图分类号]F241.4
[文献标识码]A
[文章编号]1009-6566（2019）02-0008-05
[基金项目]云南民族大学校内青年基金项目“人力资本与社会资本对家庭创业的影响研究”资助
[收稿日期]2018-05-25
[作者简介]晏 冰（1986—），男，江西萍乡人，云南民族大学经济学院讲师，主要研究方向为家庭金融；何翠香（1986—），女，山东东陵人，云南民族大学经济学院讲师，博士，主要研究方向为国民经济学。
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