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.doc

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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韩 玲 慧财政部财政科学研究所一、 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。以传统的刀耕火种式的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，参阅黄宗智黄宗智，1992：长江三角洲小农家庭与乡村发展，北京，中华书局。），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

2、必然离不开参与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。自我雇佣是能够反映企业家精神的一种经济形式，而且也是农业社会向工业社会过渡过程中的一种基本形式，还是农户从纯农业生产逐步转向非农生产的基本途径之一。所以，促进农户自我雇佣选择的实现会有利于经济的转型。一般认为，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。对以小规模经营为主的自雇者是否在事实上确实受到了流动性约束以及这种流动性约束程度的大小如何这两个问题的回答有着非常重要的意义。原因有二；其一，不利于对创业行为的鼓

3、励。因为有意自雇者可能还没有获得足够的积累以支持创业赖以实现的资本，因此，流动性约束的存在使他们因没有足够的创业基金而无法创业。其二，金融市场不能为较小规模的创业型企业提供足够的资金支持是政府采取政策以支持中小企业发展的政策依据。所以，提供融资支持的依据就是在创业时可能受到了流动性约束。已有的文献已经在这些方面做了研究。根据Blanchflower & Oswald （1998）的研究，1989年的一项International Social Survey Programme对来自11个国家的随机人群进行了调查，其中63的美国人、48的英国人、49的德国人回答倾向于选择自我雇佣（另两个选择项为

4、被雇佣或无法选择）。而现实中这些国家自我雇佣者的比例大约仅为15。为什么没有更多的想自己创业的人最终没能选择自我雇佣的形式呢？一个可能的障碍就是缺乏创业所需的资本。对于小业主进行创业的研究可追述至Frank Knight（1921）和Joseph Schumpeter（1950），前者认为承担风险是企业家精神的一个必不可少的组成部分，他明确地认识到由于道德风险和逆向选择等问题而使资本市场提供给企业家的资金非常有限，无法满足创业的要求。而后者则认为企业家和资本家在功能上有着明确分工，企业家在经济中的角色是找出投资机会，而现代资本市场的功能则是为企业家找到资本家来为其承受风险提供帮助。后来Robe

5、rt Lucas（1978）和Richard Kihlstrom & Jean-Jacques Laffont（1979）将企业家的职业选择这一问题模型化，之后引出了一系列关于流动性约束的存在影响到个人自我雇佣选择的实证研究。与本文研究主题相关程度较高的实证文献有Evans & Leighton（1989）的研究，他们的研究用美国自我雇佣者的数据在动态模型中说明了人的一生中选择自我雇佣以及退出这一市场的过程。他们的研究发现在其它条件相同的情况下，拥有较多资产的人更易于转为自我雇佣者，说明个人在创业之初面临着一定程度的流动性约束。Evans & Jovanovic（1989）用最大似然估计法和参

6、数在静态模型中也正式地说明了企业家面临着流动性约束，他们发现个人在创业时所能获得的资金最多只能是个人资产的1.5倍。他们认为流动性约束通过两方面对创业行为产生影响；一是因资金太少无法创业；二是因缺乏资金致使投资无法达到最优规模，只能在低于最优规模的情况下经营。他们还用最大似然估计法估计了理论模型中的参数，然后计算出流动性约束的程度。Magnac和Robin（1996）将Evans & Jovanovic（1989）的模型拓展为动态模型，并用法国的数据进行了估计，发现财富对选择自我雇佣的概率有显著影响，并估计出自我雇佣概率对财富的弹性在0.3至0.5之间。Holtz-Eakin、Joulfaia

7、n & Rosen（1994）用了特殊的数据对创业时可能受到流动性约束这一命题进行了验证，这些特殊数据来自美国政府的一项对遗赠收入进行税收返还的政策，而同期获得税收返还的个体业主也有单独记录。因此，他们使用的数据具有天然实验性质，不存在自我雇佣选择与个人资产之间的内生性问题，对于验证上述命题非常有利。他们的研究结果表明流动性约束在创业时明显存在。并且，在获得遗赠时资产越少者，转为自我雇佣的可能性越大。Lindh和Ohlsson（1996）用瑞典的彩票收入和遗赠收入对此进行了检验，也得出自我雇佣者受到流动性约束的结论。Blanchflower & Oswald （1998）使用美国的数据对这个问

8、题也进行了研究，他们的研究区分了流动性约束和洞见力约束，即没能选择自我雇佣的原因可能有缺乏资金的因素，也可能有因信息不对称等原因而导致的并不是所有人都能洞察到投资机会这类情况的出现。他们发现在其它条件相同的情况下，接受遗赠的人与没有收到遗赠的人相比，更容易转为自我雇佣者，这说明个人在创业时明显受到流动性约束。Paulson 和 Townsend （2001）用泰国的数据来进行检验，她们的基本结论是，在泰国的农村和半城市化地区，资金约束问题较为严重，非参数和简化式两种估计方法都显示较多的财富、较高的企业家才能会使创业的可能性加大，家庭的人口结构也对创业可能性有影响，这都说明存在较为严重的资金约束

9、并且，在欠发达地区，创业所受到的约束程度要高于较发达地区。因此，财富是影响到自主创业选择的一个重要变量。Mesnard 和 Ravallion （2002）的论文用突尼斯回归移民的微观数据（一定程度上解决了模型的内生性问题）和非参数的估计方法（允许财富对投资的非线性影响，也为分离财富和个人特征变量对自主创业决策的影响提供了可能）验证了流动性约束的存在。Rapoport（2002）也在理论模型中说明了因迁徙所积累的财富对缓解信贷约束可能起到的作用。此外，还有一些文献则从代际关系的角度为流动性约束的存在提供了一些佐证。Thomas Dunn和Douglas Holtz-Eakin（2000）的论

10、文说明了父母的富裕程度及父母的工作类型对子女的职业选择有一定影响，父母越富裕，子女选择自我雇佣工作类型的可能性就越大，同时，父母的自我雇佣特征对子女选择自我雇佣的工作类型有着显著的正向影响。虽然父母能为子女提供的资金支持不同于完全的商业借贷，但在缓解资金约束方面与来自信贷市场的借贷在本质上并无二致（Donald Cox和Tullio Japelli（1989）的文章为此提供了实证支持，虽然该文关注的是父母的资金支持在缓解子女消费上所受信贷约束方面的作用）。Abhijit V. Banerjee和Andrew F. Newman（1993）从理论上说明了一国初始的财富分配状况会通过个体的职业选择

11、而影响到一国的发展路径，尽管其目的在于说明个人职业道路的选择对于经济发展的重要性，但个人拥有财富的状况会影响到其职业选择也是该文的重要立论。他们认为较穷的个人会更多地选择以领取工资报酬为特征的被雇佣的工作类型（被雇佣者），而较为富有的个人更倾向于自己创业，也就是选择自我雇佣的工作类型（自我雇佣者）。他们的论文不仅说明资金约束是影响个人职业选择的一个重要因素，也指出了个人的职业选择会在长期中影响到一国的增长路径，因此具有重要意义。本文从实证角度对已有文献进行了补充。本文以Evans和Jovanovic（1989）的文章中发展的理论模型为基础，对其模型进行了一定修改，在流动性约束中加入了信贷因素，

12、然后用中国农村的数据验证流动性约束对于中国的农户是否存在，他们在创业的时候是否也面临着流动性约束。结果表明，自有资产越多的农户，他们实现自我雇佣的可能性也就越高，这说明对于中国的农户而言，流动性约束是存在的。此外，信贷市场的不完善也约束着中国农户的自我雇佣选择，这也是流动性约束在中国农村存在的一个佐证。二、 基本分析框架模型的基本环境这是一个静态模型。每一时期的期初，个人必须决定是自我雇佣还是工资型雇佣，假设不存在失业或退出劳动力市场的可能性。自我雇佣是指个人投资一定资本于一定产业，自己是这个产业的业主，并进行经营，而不管是兼职还是专职。工资型雇佣是指受雇于他人，每月获取一定收入作为提供劳动的

13、报偿，而不管工作地点是在当地还是外地。个人在期初时除了拥有单位劳动能力之外，还拥有一定的财富，用表示。由于自我雇佣的创业投资资本有一个最低门槛要求，所以当财富水平较低时，需要借款才能实现自我雇佣。假设借贷市场上的利率水平为，是市场上的均衡利率水平，所以对个人而言也是给定的。每一时期的期末，自我雇佣的收入为，工资型雇佣的收入为。如果自我雇佣的收入更高，理性的个人就会选择自我雇佣而不是工资型雇佣。反之，则反是。工资收入对个人而言都是给定的，是劳动力市场上的均衡工资，个人的工作经验和受教育程度是其中决定个人工资水平的较为重要的因素。工资收入为 （1）假设决定自我雇佣收入水平的投资技术为 （2）其中代

14、表投资的产出，即自我雇佣的收入，代表个人的经营能力，是投资所要求的资本量，是随机变量，其对数形式服从正态分布。由于自我雇佣投资有一个最低资本规模要求，所以个人在实现自我雇佣选择时可能会面临着一个流动性约束的问题，即自有财富不足以支持创业所需。此时想实现自我雇佣的个人必须向信贷市场上借款。对于贷款发放者而言，而借款人借款之后，有不还款的可能，因为如果不还款的收益高于还款的收益，借款人就不会还款。而放款人在放贷给借款人时，对此有着合理的预期，会要求借款人用自己自有资产提供一定的抵押，而借款人能提供的抵押多少与其财富水平密切相关。所以，贷款人愿意放贷的规模会受到个人拥有的财富水平的约束。对于财富水平

15、低于一定临界水平的个人来说，他们无法获得贷款或者获得一个与其财富水平一致但低于创业所需的贷款量。也就是说个人所能获得的贷款量会受到一个上限约束。自我雇佣者的净收入为 （3）如果，则是借入的那一部分用于投资的资金。由于信息不对称的存在，个人可以在信贷市场上借到的资金规模有一定的上限，显然个人以自己拥有的财富做担保或能获得一定的信贷资金。此外，完全的信用贷款也并非不可能，尤其是在信贷市场非常不完善的情况下，非正规金融很多都是以信用形式存在的。所以，假设，其中，代表以抵押或担保形式获得的贷款，可看作是自有财富的融资杠杆，即增加一单位财富会使外部融资增加多少；表示无抵押贷款，当财富为0时，仍能获得单位

16、的外部融资，反映了财富为零时所能动用的社会资源，其他人对他投资成功的信心，反映着一个人的社会信用度。由此可得出 （4）因此，想选择自我雇佣的个人会受到一定程度的流动性约束。模型自我雇佣的投资规模决定问题是 （5）存在内点解的一阶条件为 （6）由此可得出 （7）只要上式不大于就成立。从上式可以看出，最优资本量与个人的经营能力（也称企业家能力）呈正向关系，与生产技术的关系要视参数的大小而定。如果要投资的最优资本量小于个人能够获得的最大贷款量，我们就说他没有面临流动性约束。否则，则面临流动性约束。因此，对于企业家能力水平符合下面条件的个人来说，就不存在流动性约束 （8）如果个人的企业家能力高出这一水

17、平，则会面临流动性约束，因为他们希望投资的规模高于他们能够得到的资金。至此，可以得出自我雇佣个人的收入 （9） 个人在进行自我雇佣选择的时候，是要与自我雇佣的机会成本即打工收入进行比较的，当且仅当 （10）个人会选择自我雇佣。对于没有受到流动性约束的个人而言，这意味着 即 （11）综合起来，没有受到流动性约束的个人选择自我雇佣的条件是 （12）即对于没有受到流动性约束的个人，其企业家才能既需要高于一定水平（这样才能保证他有能力进行经营），又不能太高以至于需要的投资规模高于他能获得的资本量。而对于受到流动性约束也就是企业家才能高于（8）式所描述的水平的个人而言，选择自我雇佣的条件是即 （13）所

18、以，综合起来，受到流动性约束的个人选择自我雇佣的条件是 （14）即个人的企业家能力足够高才可能会面临流动性约束，这里的足够高是指不仅高于个人资产规模所限制的最优投资水平所需的企业家能力水平，还要高于打工的机会成本，因为能力越高的人，在劳动力市场上获得的工资也就越高。一个人的就业状态可能是被雇佣、没有受到流动性约束的自我雇佣或受到流动性约束的自我雇佣。而影响到个人职业选择的个人因素包括个人的企业家才能、拥有的财富量、完全凭信用能够借到的资金量和劳动力市场上所能获得的工资报酬。除此之外，一些非个人因素如社会上一般的生产技术和市场上一般的利率水平对个人职业选择也由一定影响。为说明这些因素的影响，给定

19、资产，随着的变化，就业状态的变化为时，工资雇佣者不受流动性约束的自我雇佣者受到流动性约束的自我雇佣者；时，工资雇佣者受到流动性约束的自我雇佣者。其中满足 （15）从上式可以看出，融资杠杆越小，就越大，即实现创业对个人财富的要求就越高；无抵押融资越小，也越大，与的作用方式一致，即获得外部融资的可能性和规模越小，实现自我雇佣对自有财富的要求也就越高；受雇佣工资越大，也越大，因为机会成本越大，对创业所能获得的回报要求也就越高，因此创业的规模也就会越大，需要的自有财富量也就越大。此外，利率水平越低，越大，而与并没有确定的关系，可以正向也可以反向。如果就业状态从工资雇佣者直接变成受到流动性约束的自我雇佣

20、者，而没有经过不受流动性约束的阶段，那么一部分人的企业家才能就受到了压抑，而压抑的根源则是流动性约束。实现创业的个人财富最优值越大，对企业家才能的压抑就越厉害。另一方面，给定，随着的增大，就业状态的变化为时，始终都是工资雇佣者；时，工资雇佣者不受流动性约束的自我雇佣者受到流动性约束的自我雇佣者。其中，是实现自我雇佣所要求的最低企业家才能。受雇佣工资越高，越大。图3.1 Case1 当即时Case 2 当时Case 3 当时图3.2 自我雇佣投资规模与自有财富之间的关系图3.1用坐标表示企业家能力与自有财富对职业选择决定的影响。第一种情形表示当接受别人雇佣时所得到的工资水平高于自己投资的收入时的

21、情形，此时实现自我雇佣要求的财富量和企业家才能都较高。而当可获得的工资水平较低的时候，相应地，实现自我雇佣的自有财富水平和企业家才能水平都相对较低。这一点与直觉时一致的，也能解释经济发展程度较低的地区企业家才能水平较低、平均财富水平也较低的情况下，却有着与经济发展程度较高地区相差不多（甚至还较高）的自我雇佣比例（本文的数据证明了这一点，在第四节中的数据描述中可以看到）。但另一方面，从图形中也可以看出，在工资水平较低的情况下，受到流动性约束的自我雇佣者的绝对规模也较大。这一点可以用来说明我国的情况，我国广大农民工的工资水平普遍较低，再加上农民的绝对数量较大，所以受到流动性约束的农户总规模会相当大

22、因为有无抵押融资的可能，所以从这些图形可以看出，即使自有财富为零甚至为负，都可能实现自我创业。这说明在信贷市场（包括正规和非正规）较为发达的地区，流动性约束程度应该相对较低。总结一下，以上述理论模型为基础，下面的实证部分要验证的假说有：1） 流动性约束是否真的存在？2） 自我雇佣选择是否与外出打工工资水平有关？3） 信贷市场的发达程度是否与流动性约束程度相关？4） 自有财富水平与企业家能力之间是否存在某种关系？三、 实证估计的基本思路本文实证估计的基本思路是用probit模型估计自我雇佣选择与反映流动性约束程度变量之间（如自有资产等）的关系，同时控制一些相关变量，如反映人口特征的变量：户主的

23、年龄、受教育水平、家庭常住人口、农户家庭主要男性劳动力数量等。下文对这些变量逐一描述，并给出数据的基本描述。变量描述本文中的被解释变量是否选择自我雇佣的含义是指农户家庭是否拥有农业及农副产业以外的经营性生意，包括制造业、运输业、建筑业、服务业和其他行业，即非农的经营。在流动性约束存在的情况下，决定一个农户家庭选择自我雇佣的因素主要是家庭的资产状况以及获得信贷资金的可能性上。此外，受教育水平、年龄、影响农户效用水平的家庭个人特征和家庭人口特征等都可能影响到个人的职业选择。下面逐个描述本文实证估计要用到的解释变量。年龄 这里是指农户家庭主要劳动力的年龄。年龄会影响到一个人对待风险的态度，一种方式是

24、年龄的直接影响，如年轻人可能会更愿意承担风险，而年纪较长的人则追求稳妥；另一种方式是通过财富的间接影响，如果一个人已经积累了相当的财富，那么他可能更愿意也更有能力承受较大的风险。而在是否进行创业的选择中，农户的风险态度是重要影响因素之一。另外，年龄也与个人在劳动力市场中的经验直接相关，也就是人力资本因素也会在年龄中明显表现出来。教育 这里指家庭主要劳动力的受教育水平。教育水平会直接影响到人力资本因素，并且在我国对职业选择有着非常直接的影响，教育水平是决定一个人能否进入有着较高收入水平工薪阶层这类职业领域的重要因素，可能与选择自我雇佣者的投资领域也有相当关系。受教育程度的高低也可能影响到一个人的

25、风险偏好，因而就会影响到一个人的职业选择，但其影响方向并不确定。此外，受教育程度的高低对人力资本的影响也会体现在对投资机会的辨识能力上，这种影响一般认为会是一种正向关系。在本文的样本数据中，农户家庭主要劳动力的受教育水平在不同地区间的差异性要比年龄的地区差异明显。家庭人口 家庭人口结构状况可能会影响到农户的职业选择偏好，如家庭人口较多的压力可能会促使农户做出风险较大的创业选择而不是受雇佣，并且，来自家庭的支持可能也会使农户的经营活动变得更容易。本文使用数据中的家庭人口指标有三类：家庭常住人口、农村劳动力人口和男性农村劳动人口。在中国，劳动密集型以及家族经营是企业经营的主要特征。所以，家庭常住人

26、口多少、农村劳动力人口多少、男性农村劳动人口多少可能都会对是否进行创业的选择产生影响。资产 资产是衡量流动性约束的一个重要变量，在已有的实证研究中，个人拥有资产规模的大小通常都是影响自我雇佣选择的最重要变量，两者之间的正向相关关系在统计上是显著的。在本文的样本数据中，资产分为生产性资产和所有非生产性固定资产。由于中国地区间经济发展的不平衡性，样本中数据呈现出巨大的差异性。在下面的数据描述中会有详细说明。工资收入与打工经验 外出打工是中国农村劳动力中的一个典型现象，而外出打工的经历与家庭劳动力的人力资本因素直接相关，因为外出打工会开阔农户家庭主要劳动力的视野，从而辨识投资机会的能力也会因此而不同

27、此外，外出打工也会为其提供创业投资所需的各种资源网络。社会网络 由于农村资金融通渠道的狭窄，从正规金融机构获得信贷支持通常需要一些特殊的关系网络。或者说，社会关系网络如家庭成员中有人在政府机构工作或在金融机构工作会大大方便该家庭从正规金融机构获得贷款。而家庭社会关系网络的状况也会直接影响到家庭从非正规渠道获得资金支持的可能性。样本数据描述表1 变量描述与定义VariableBrief explanationMeanStd. Dev.MinMaxlabedu家庭主要劳动力的受教育水平（1文盲，2小学毕业，3初中毕业，4高中毕业及以上文化程度）2.534838.798057314labage家庭

28、主要劳动力年龄2.9128111.07248515ttpop家庭常住人口4.1976991.58552122ttrlab家庭农村劳动力人数2.5386971.059398112malerlab家庭主要男性劳动力人数1.352486.694210606tass总资产（生产用与非生产用资产之和）26183.0152184.9101623600tcred总信贷量（正规与非正规之和）606.65346726.3030810955.4selfem投入非农经营的劳动时间占总劳动时间的比例.2072279.311896406.190476p是否选择自我雇佣的可能性（若selfem0取1，否则取0）.4630

29、839.498639701表1给出了本文使用变量的统计描述。在本文使用的样本数据中，自我雇佣的时间趋势并不明显，自我雇佣的比例并没有随着经济的发展而增加。但如果细致到区域的时间趋势，可以发现，与其他省份不同，浙江省的自我雇佣比例呈现出明显的上升趋势，但在1999年之后也比较稳定。相对于自我雇佣比例的时间趋势，地区间的自我雇佣差异比较明显。浙江农户的自我雇佣比例高于江苏，其原因可能是江苏的乡镇企业发达，更多的农户在乡镇企业打工而不是自己创业。而浙江则以较小规模的私营企业为主，故而自我雇佣者较多。位于东北地区的吉林省的自我雇佣比例较低，原因可能是大型重工业企业的存在仍然吸收着大量的被雇佣劳动力。但

30、对于河南、湖南、四川和甘肃（甚至高于浙江、广东这些经济上远为发达的地区）四省有这么高的自我雇佣比例，这里还不能给出比较合理的解释。表2 自我雇佣比例的时间趋势199519961997199819992000200120021995-2002 average.46.47.46.47.46.46.44.44.46表3 自我雇佣在地区间的差异山西or 陕西？吉林江苏浙江安徽河南湖南广东四川甘肃.29.23.51.61.33.54.58.61.61.64表4 自我雇佣比例在地区与时间上的变化山西or 陕西？吉林江苏浙江安徽河南湖南广东四川甘肃1995.29.19.44.59.33.55.61.65.6

31、7.611996.29.25.50.50.35.57.61.59.68.601997.29.26.52.57.33.53.59.63.65.621998.26.20.62.59.36.56.57.61.67.661999.28.19.53.66.32.57.57.59.66.652000.29.18.55.67.31.56.58.60.55.672001.31.21.51.65.30.51.53.61.49.672002.32.29.42.66.32.50.54.61.53.65表5 不同时期不同地区间的资产规模差异山西 or 陕西？吉林江苏浙江安徽河南湖南广东四川甘肃199511825(14

32、477)13588(15908)20546(18039)45038(57225)14266(18852)11699(13167)11414(13176)35281(54724)8009(13472)7037(7651)199613287(19545)14780(13064)23599(23330)53453(69804)16290(26175)12531(15963)13530(15455)40251(62838)9727(14473)8966(16623)199715300(21138)15542(13251)24549(20978)64061(105094)18822(17669)1534

33、5(16974)16096(18137)45508(74520)10685(16105)9970(17119)199817865(24047)17282(23306)26328(23271)71003(111247)21244(30284)15802(17166)17964(19548)58358(125219)16000(23911)10145(11145)199918455(24975)17329(14439)29168(26529)79888(123355)23050(33444)16759(18391)18370(19575)61316(110707)16774(20932)11551

34、13327)200019475(25417)18292(16222)30892(28047)84672(137282)24550(35399)17301(18890)20036(21568)62152(119091)23182(37653)12665(16240)200121376(26731)18865(15126)31971(28764)74944(91454)25997(33263)18898(23379)22150(26051)69233(130143)26852(46354)12596(15692)200223912(28283)27476(23433)34188(30162)10

35、5838(164324)29058(37682)20896(24837)24684(40382)59568(116338)27864(12342)22318(23151)注: 表中数据为均值，括号中为方差。 表5和图2显示各地区间的资产水平有着明显的时间趋势，各省农户的平均资产水平在样本期1995-2002年间呈现不断上升趋势，浙江省在2001年的情况有些例外，可能的原因是这里资产水平是样本数据中的生产性资产与非生产性固定资产之和，并没有包括农户的全部收入或财富。这与我国经济不断增长的现实一致。地区间的资产水平差异比较明显。浙江和广东的富裕是全国有名的，所以两省农户的资产水平在我们的样本中占据

36、前两位。江苏农户的平均资产水平与安徽相差不多多少有些出乎意料，其中的原因可能在于苏南与苏北地区经济发展水平存在的巨大差异。安徽、河南、湖南、吉林、山西五省农户的平均资产水平比较接近，这也符合我们的一般认识。甘肃省的农户拥有的资产水平在所有十省中最低，也与其经济发展水平较低的事实相一致。四川省的农户在样本开始期1995年的平均资产水平与甘肃省更为接近，而在后来呈现出比其它中等发达省份更快的上升趋势。表6 不同时期不同地区间的信贷状况差异山西or陕西？吉林江苏浙江安徽河南湖南广东四川甘肃1995344(2403)321(1459)244(993)2842(7277)372(1860)345(153

37、6)526(1547)809(3736)226(997)305(1035)1996282(1532)329(1080)457(1721)2997(8876)516(3312)362(1832)524(1505)810(6699)301(1668)471(3960)1997385(1962)267(717)485(2033)2057(6724)548(3513)401(3288)724(2644)665(6618)354(1481)151(361)1998380(1891)242(871)658(3452)2373(6097)505(3311)354(1936)671(1835)880(8781

38、)262(1159)161(448)1999269(1488)466(1250)773(3262)2114(7494)557(2946)320(1865)561(1879)1288(12780)228(986)184(588)2000323(1502)351(1142)660(2738)2686(8403)572(2799)191(922)550(1853)1390(27132)290(1182)256(697)2001265(1349)276(815)674(2881)3683(10409)461(1831)277(1538)594(2436)1455(28840)328(1558)163(

39、595)2002431(3798)425(1328)646(2689)3734(12233)617(2367)275(1556)420(1952)267(1331)491(2699)375(984)注: 表中数据为均值，括号中为方差。表6和图3描述了样本中十个省份农户在样本期内的借贷情况。很明显，浙江省有着最为活跃的信贷市场，由数据本身可以看出，从非正规渠道的借贷规模大幅高于从正规渠道获得的贷款。广东省次之，但与资产水平之间的差异相比，借贷规模在两省之间有着更大的差异，对于这一点该如何解释，本文这里尚无法给出。与其经济发展水平相比，江苏省的信贷市场似乎相当不活跃，该省农户的借贷规模与其它几个较

40、不发达省份几乎相差无几。从表6可以看出，借贷规模在不同农户间有着巨大差异，这表明不同农户拥有的可以获得借贷的渠道相差甚远。四、 基本回归由于本文使用的数据是面板数据，异方差问题可能存在，所以本文使用的基本回归模型是Probit的非线性模型：其中是标准正态分布函数，是标准正态密度函数。由于最大似然估计是以y在x给定情况下的分布（条件分布）为基础的估计，异方差问题在最大似然估计方法中已经得到自动解决，所以估计中具体用到的方法是最大似然估计法。表7 家庭农户的职业选择：Probit估计结果被解释变量 p （实现自我雇佣的可能性）解释变量（1）（2）（3）（4）Tass5.55e-06 (0.000)

41、5.37e-06 (.)6.91e-06 (0.000)Tasssqua-1.22e-12 (0.875)-9.13e-12 (0.370)credava-.0708683 (0.848)Labage-.1772681 (0.000)-.0974388 (.)-.1752597 (0.000)Labedu.0417452 (0.294)-.0100586 (.).0434473 (0.277)Ttpop-.0157086 (0.448).0673548 (.)-.0181194 (0.384)Malerlab.3489207 (0.000).0726192 (.).3477173 (0.000

42、)Constant-.0738717 (0.655)-.2916754 (.)-.3055365 (0.066)Log likelihood-12858.82-12886.069-12847.346Likelihood-ratio test of rho=0: 5.1e+04 (0.000)5.1e+04 (0.000)5.1e+04 (0.000)Observations574065740657268注：1. 括号中为p-value，置信水平为95。 2. 第二栏中加入了资产的平方项tasssqua。第三栏中加入了对农户家庭社会信贷的可获得性credava，定义为农户家庭获得的社会信贷总额（正规借贷和非正规借贷之和）与总资产的比例。表8 家庭农户的职业选择：Probit分省估计结果被解释变量 p （实现自我雇佣的可能性）解释变量山西吉林江苏浙江安徽Tass.0000193 (0.000).0000121 (0.000)2.22e-06 (0.148)3.82e-06 (0.000).0000137 (0.000)Tasssqua-4.04e-11 (0.000)