銀行競爭對家庭創業決策的影響
——基于CHFS 數據的實證研究

□雷捷 柏藝益

一、引言

“創業者”是推動經濟發展和促進創新的動力之源（Schumpeter，1934）。截至2020 年底，我國民營企業數量超過4000 萬家，占我國企業總數量的90%以上；民間固定資產投資28.9 萬億元人民幣，占全國投資總量比重為55.7%；民營企業為國家稅收貢獻9.9 萬億元人民幣，占全國稅收收入的59.7%；在對外貿易方面，民營企業進出口額15 萬億元人民幣，占我國外貿總值的46.6%，同比增長11.1%。2020 年，民營企業繼續發揮就業“穩定器”作用，在新業態共享經濟領域吸納了約8400 萬人就業，同比增長約7.7%。2021 年10月，習近平總書記在《求是》上發文：要堅持在發展中保障和改善民生，把推動高質量發展放在首位，為人民提高受教育程度、增強發展能力創造更加普惠公平的條件，提升全社會人力資本和專業技能，提高就業創業能力，增強致富本領。由此可見，我國民間的創業活力，是推動我國經濟高質量發展，促進共同富裕的重要因素。

在過去的20 年里，我國金融業因政策變動和技術發展而發生了巨變。在我國的制度背景下，國有大型銀行在信貸市場上具有較強的政策導向性和壟斷特征，在分配信貸資源時，除考慮預期利潤、資金安全外，還要優先滿足國有企業的資金需求。創業具有周期長、風險高以及投融資雙方信息不對稱的特點。因此，即使擁有良好的創業項目，也很難從銀行獲得資金支持。2014 年民營銀行批準籌建后，城市商業銀行、農村商業銀行等中小銀行快速發展，銀行競爭程度逐步加劇（姜付秀，2019），這些中小銀行的市場化經營程度更高，更愿意向中小微企業和家庭提供貸款。資金支持是家庭選擇創業時需要考慮的重要因素。由此可見，銀行競爭對家庭創業決策有重大影響。

為探求銀行競爭與家庭創業的關系，本文利用中國銀保監會網站公布的金融許可證信息，統計出各地區銀行分支機構的數量，并由此構造出反映銀行競爭程度的赫芬達爾指數，之后再利用中國家庭金融調查（CHFS）的數據，考察銀行競爭對家庭創業決策和創業績效的影響。與現有文獻相比，本文試圖從以下幾點進行創新：國內研究大都集中于分析銀行競爭對企業行為的影響以及探求各種微觀因素和政策改革對家庭創業的影響，而分析銀行競爭與家庭創業行為關系的內容甚少，本文可對該部分內容進行補充；此外，大部分學者探求家庭創業時，只選用當年家庭工商業項目情況來給創業決策變量賦值，沒有考慮不同時點的家庭創業行為的變動，本文在此處考慮家庭創業決策的跨期變動，將在兩輪問卷追訪調查中創業情況發生變化的家庭認定為“創業家庭”，這將使實證結果更具說服力，可為我國調整創新創業激勵政策，推動以銀行信貸等間接融資為主導的金融體系改革等重要決策提供參考依據。

二、文獻綜述

學者們在討論銀行業市場結構對經濟發展的影響時，觀點并不一致。有些學者認為，銀行壟斷會減少貸款供給，提高貸款利率，增加經營成本，進而阻礙經濟個體的發展，不利于經濟增長（Guzman，2000）；其他學者則認為，低競爭度的銀行業，將有利于銀行與企業建立長期關系，降低信息不對稱程度，進而提高貸款可得性，推動經濟快速增長（Petersen and Rajan，1995；Love and Peria，2014）。在此基礎上，大量學者從宏觀層面探究了銀行競爭對經濟影響的證據，但仍未得到統一結論（Rajan and Zingales，1998；Valverdie et al.，2003）。因銀行競爭與各種宏觀經濟指標間存在嚴重的內生性問題，故部分學者轉而嘗試從企業的微觀層面來討論銀行競爭的影響，主要集中在銀行競爭對企業融資約束、投資效率和研發創新等方面（張金清，2018；楊興全，2017；張璇，2019）。研究銀行業市場結構對創業行為影響的文獻并不多，可概括為以下內容：

（一）銀行競爭與貸款融資的關系

國內外學者發現企業經營、投資與研發的大部分資金來源是銀行貸款，因此銀行規模和競爭程度會影響貸款的實施效果，進而影響企業的借款數額及成本（Berger &Udell，2002；鄧超等，2010）。銀行競爭能提升銀行的普惠金融水平，讓更多的中小微企業和家庭獲得貸款支持（周順興，2015）。銀行競爭激烈程度的增加能提高企業獲得貸款的概率，降低其所面臨的融資約束，有利于企業快速發展。

（二）家庭創業與融資約束的關系

Evans 和Jovanovic （1989）發現，擁有更多資產的個人更有可能自雇并在經營中取得成功。Fairlie（1999）還發現，少數族裔家庭進行創業活動收益更低的主要原因是他們融資成本更高。國內學者研究農戶家庭創業信息后發現，金融可得性的增加能顯著提高創業概率，家庭資產規模越大，就越有可能創業（盧亞娟，2014）。沈紅麗（2019）還發現金融支持不僅促進了家庭創業，還提高了創業收入。國內外研究一致認為，融資約束阻礙了家庭創業，銀行貸款是家庭創業資金的重要來源。但需要注意的是，國內大多數學者在使用各種公開的調查數據探求家庭創業相關問題時，只根據當年工商業項目經營情況來給創業變量進行賦值，并參與回歸，沒有考慮到同一家庭在不同時點的工商業項目經營情況的變動，無法準確捕捉家庭創業選擇的真實情況。

（三）銀行競爭與家庭創業的關系

Petersen 和Rajan（1995）提出，競爭加劇可能會降低銀行與中小企業和工商個體戶建立長期關系的動力。此外，他們還發現創業者不僅從銀行借款，還傾向于將資金集中到與其建立長期關系的銀行，這使得銀行能夠收集更多新創企業的信息。Boot（2000）進一步研究發現，銀行競爭的加劇將鼓勵銀行將“熟客”和“新客”區分開，并優先滿足“熟客”的貸款需求，使得“新客”更難獲得貸款。Leroy（2016）提出，銀行業競爭程度越低，企業獲得的貸款就越多。因此，部分學者認為銀行競爭會阻礙創業。銀行競爭加劇會使貸款價格更接近貸款邊際成本，資金的使用成本降低（Jayaratne，1998）。Cetorelli 和Strahan（2006）進一步指出，更激烈的銀行競爭有利于新企業的創立和小企業的快速成長。由此可見，在討論銀行競爭對潛在創業者的影響時，學者們未達成共識。國內與家庭創業相關的研究，除討論融資約束與創業行為的關系外，大多在探求影響家庭創業決策的各種因素，如戶主個體特征、教育程度、家庭財富和政策制度等（尹志超，2015；周洋，2017；琚瓊，2020），鮮有學者探究銀行競爭對家庭創業的影響。

三、理論分析與研究假設

（一）銀行競爭與家庭創業

一般而言，企業無法依靠內部積累來滿足全部的資金需求，必須使用外部融資（林毅夫，2001）。而我國長期以來的“銀行主導型”的金融結構決定了中小企業外部資金的主要來源是銀行貸款。銀行競爭的變化肯定會影響到銀行的貸款配給行為，進而影響到中小企業的融資約束狀況（張金清，2018）。銀行競爭不僅增加銀行的風險容忍度，還通過增加貸款額度和降低貸款價格來緩解企業面臨的融資約束，促進企業發展（李波，2020）。同樣的，作為經濟重要參與部門的家庭在選擇創業時，也需要外部資金支持，來自銀行的貸款融資是家庭創業資金的主要來源（高超，2021）。不同的銀行競爭程度會影響家庭的資金獲得情況，進而影響到家庭的創業行為。由上可知，資金是家庭選擇創業時必須考慮的問題。充足的資金能激發家庭的創業熱情，提升創業績效。由此，本文提出研究假設1：銀行競爭能促進家庭選擇創業，并提高創業績效。

（二）銀行競爭與貸款支持

已有研究指出家庭創業需要資金支持，除使用自有財富外，大部分需要使用外部融資，因此，銀行貸款對于家庭創業決策尤為重要。Mookerjee（2010）發現，在銀行同業競爭更為激烈時，為爭取客戶資源，銀行會加大自家產品的宣傳營銷力度，并適當放寬信貸條件及增加服務網點來吸引客戶申請貸款，此舉降低了家庭獲得貸款的利息成本和“鞋底成本”，同時向市場釋放貸款易得的信號，進一步刺激家庭信貸需求，使更多家庭獲得貸款，進而促進創業行為。由此，本文提出研究假設2：銀行競爭能通過提高家庭貸款可得性這一中介渠道來促進創業。

四、模型設定與數據

（一）模型設定

1.基準模型

為檢驗假說1，本文采用Probit 模型和普通最小二乘法模型來探究銀行競爭（re_HHI=1-HHI）對家庭創業決策（entrepreneur）和創業績效（profit）的影響，回歸方程設定如下：

模型（1）將同時使用非線性的Probit 模型和線性概率模型來進行估計。同一時期，銀行競爭的增強可能會促進家庭創業，相應的，也可能是創業家庭變多，增加了對貸款的需求，促使銀行設置更多分支機構，導致銀行競爭增加，為避免這種反向因果造成的內生性問題，本文將模型中的核心解釋變量re_HHI 滯后一期。

模型（2）中，樣本中的很多家庭會因各種原因（成員健康狀況、家庭特征因素等）無法創業，這使得樣本中的創業績效數據是有缺失的，此時繼續使用普通最小二乘法進行回歸，會出現樣本選擇偏差。參考Wooldridge（2010）的研究，選擇Heckman 模型來修正樣本選擇帶來的估計偏誤。Heckman 模型由選擇方程和回歸方程構成：

上式中，X代表影響創業決策的控制變量，Z代表影響創業績效的控制變量。為避免出現多重共線性問題，并且有效識別方程，在影響創業決策的控制變量中應引入排他性識別變量。參考已有文獻的研究，本文選擇地區市場化指數（market）、家庭社會網絡變量（問卷中“家庭轉移性支出”項的調查數據，social）和地區營商環境（該地區個體工商戶及民營企業就業人數占比，environment）三個變量作為排他性識別變量。

2.中介效應模型

為檢驗假說2，此處使用中介效應檢驗模型，來探求銀行競爭能否通過貸款支持這一中介變量來影響家庭的創業決策和創業績效，借鑒溫忠麟（2014）提出的檢驗方法，檢驗的回歸方程設置如下：

式（5）中，media表示中介變量。

（二）數據來源

本文數據主要來源于西南財經大學中國家庭金融調查（CHFS）2013 年、2015 年、2017 年、2019 年四輪的數據。該調查詳細記錄了家庭貸款信息和工商業創業項目信息。本文使用的數據由2015 年、2017 年和2019年的追訪數據構成。為保證數據的合理性，本文只保留戶主年齡在21 歲-90 歲之間、家庭總人口數少于或等于7 的樣本。銀行業數據主要來自中國銀保監會提供的金融許可證信息，包括金融機構批準成立的時間、發證時間以及失控和退出的信息。

（三）變量選擇

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是家庭創業決策虛擬變量（entrepreneur）：“1”表示參與創業（問卷調查時家庭有從事工商業生產經營項目），“0”表示未參與創業，與大多數文獻僅用當年問卷答案定義創業決策不同的是，本文在此處使用追訪數據中家庭創業選擇的變動來定義創業決策虛擬變量：我們定義的創業家庭為在上一年未選擇創業，但在下一年選擇創業的家庭（2013 年未創業，但2015 年選擇創業；2015 年未創業，但2017 年選擇創業的家庭；2017 年未創業，但2019 年選擇創業的家庭），而非創業家庭就是在追訪的年份內均未選擇創業的家庭。在CHFS2015 年的調查中，總共調查了37289 戶，成功追訪21775 戶，有1326 戶家庭選擇了創業；在CHFS2017 年的調查中，總共調查了40011 戶，成功追訪了26422 戶，有1268 戶家庭選擇了創業；在CHFS2019年的調查中，總共調查了34643 戶，成功追訪了17494 戶，有3950 戶選擇了創業。另一個考察家庭創業行為的角度是創業績效，參考尹志超（2019）的研究，我們將問卷中家庭工商業項目的收入作為創業績效進行研究。

2.解釋變量

中國家庭金融調查（CHFS）中受訪戶所在地區的數據只公布到省級層面，因此，為測定特定區域內銀行業的競爭程度，我們使用中國銀保監會公布的金融許可證信息來統計每家銀行在各個省份內分支機構的數量，并由此構建銀行業的赫芬達爾指數（HHI，Herfindahl-Hirschman Index）。參考姜付秀（2019）和張璇（2019）的研究，HHI 指數構造的具體方法如下：

branch表示銀行b 在省份c 的分支機構數。N代表省份c 中所有銀行的分支機構數。HHI 指數的值在0-1 之間，HHI 指數的值越小，表明該地區銀行競爭就越激烈。為了使后續實證結果的分析更加直觀，我們構造re_HHI=1-HHI，該值越大，則HHI 就越小，該地區銀行競爭也越激烈。

3.控制變量

參考已有研究，本文從三個層面選擇控制變量。戶主特征層面：戶主性別（gender）、戶主年齡（age）、婚姻狀況（married）、健康狀況（healthy）、受教育年限（edu）、風險偏好（risk）；家庭特征層面：家庭資產對數（lnasset）、家庭人口數（size）、勞動力占比（ratio）；地區特征因素：各省份GDP 的對數（lngdp）；按照國家統計局的規定，我們將來自山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南的家庭劃分為中部地區的家庭，將來自內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏的家庭劃分為西部地區（未包括西藏、新疆），并引入相應的虛擬變量（middle、west）；引入了年份虛擬變量控制時間固定效應。

4.中介變量

本文選擇的中介變量為貸款支持虛擬變量（fin_support）：“1”表示家庭獲得了銀行貸款，“0”表示家庭沒有獲得銀行貸款。參考已有研究，本文將問卷中詢問家庭是否有銀行貸款（房屋貸款、工商業貸款、教育貸款、醫療貸款、汽車貸款、裝修貸款和信用卡消費貸款等）時，回答“有，正在還款”“貸款已還清”的家庭識別為獲得貸款支持。變量的描述性統計見表1。其中，家庭創業決策的均值為6.4%，說明我國家庭創業的比例還是偏低；銀行業HHI 指數的極差較大，說明我國各省份間銀行競爭程度的差異較大；貸款支持變量的平均值為41%，說明我國能夠獲得銀行貸款的家庭仍較少。

表1 變量定義與描述性統計

五、實證結果分析

（一）基本回歸結果分析

表2 報告了銀行競爭對創業行為影響的實證結果。第1 列和第2 列分別是銀行競爭影響創業決策的Probit 回歸和OLS 回歸結果，第3 列和第4 列是銀行競爭影響創業績效的回歸結果，為克服樣本選擇問題使用了Heckman 模型。

表2 銀行競爭對家庭決策和創業績效影響的回歸結果

以上回歸結果表明，銀行競爭的系數顯著為正，這說明銀行競爭確實能促進家庭選擇創業，同時能增加家庭創業項目的收入，假說1 得到驗證。從控制變量來看，在創業決策方面，個人特征如身體健康和風險偏好均能顯著促進就業，這和前人的研究是一致的，而年齡和受教育年限的系數顯著為負，也和現實情況相符，年輕人更有創業精神，而受過高等教育的戶主，大多擁有高薪且穩定的工作，所以選擇創業的概率會變??；家庭特征如家庭資產、家庭人口數和家庭勞動力比例越大，在家庭選擇創業時能提供的物質和人力資源更多，因此均能促進創業；地區特征方面，西部地區較東部地區經濟發展落后，初創企業無法獲得高效便捷的各種服務，因此，家庭選擇創業的概率較低，地區GDP 越高，說明當地的經濟就越發達，家庭選擇創業的概率也越大。Heckman 回歸的逆米爾斯比率顯著，說明在研究創業績效時存在樣本選擇問題，受教育年限的系數顯著為正，表明戶主接受教育的年限越長，工商業創業項目的收入就越高，這說明高學歷戶主選擇創業后，會將自己所學的各種知識應用到實際經營中，提高創業項目的獲利能力。

（二）中介效應檢驗

表3 報告了將貸款支持虛擬變量作為中介變量的檢驗回歸結果。由第1 列和第2 列的回歸結果可知，銀行競爭對家庭創業決策和創業績效影響的總效應顯著為正；第3 列的回歸結果顯示，銀行競爭能顯著增加家庭獲得貸款的數量；第4 列和第5 列的回歸結果表明，貸款支持變量的系數顯著為正，且銀行競爭的系數仍顯著為正，由此說明，貸款支持在銀行競爭影響家庭創業決策與創業績效過程中的部分中介效應存在，即銀行競爭確實能通過增加家庭貸款可得性來促進家庭選擇創業，并提高創業收入，假說2 得到驗證。

表3 正規金融支持的中介效應檢驗

（三）異質性分析

我國農村地區與城市相比發展較為落后，社會保障、醫療服務和金融資源等都與城市有較大差距，農村地區家庭因缺乏資金而無法創業的可能性更大，銀行競爭可能增加了農村地區的資金可得性。因此，本文在此處以家庭實際居住地為標準將總樣本劃分為城鄉兩組，探究銀行競爭對創業決策和創業績效的異質性影響。未受過高等教育的家庭在信息及資源獲取和工商業項目經營等方面的能力可能會與受過高等教育的家庭有不小差距，其獲取貸款的成本可能更大，銀行競爭也許能讓未受過高等教育的家庭獲得更多資金，增加其創業的概率，本文在此處以家庭戶主受教育年限為標準，將總樣本劃分為受過高等教育（受教育年限不少于15 年）和未受過高等教育兩組（受教育年限少于15 年）進行異質性分析?；貧w結果如表4、表5 所示：

從表4 的第1 列和第2 列可以看出，銀行競爭對創業決策的促進作用是顯著的，但是在農村地區更為明顯，這說明與城鎮地區相比，農村地區的金融服務相對匱乏，大量的創業貸款需求得不到滿足，而城市地區的金融資源相對豐富，銀行競爭更加激烈。從第3 列和第4 列可以看出，銀行競爭對不同教育層次家庭的創業促進作用都是顯著的。

表4 創業決策的異質性分析回歸結果

從表5 的第1 列和第2 列可以看出，在選擇創業之后，銀行競爭的加劇能顯著提高農村家庭的創業績效，但對城鎮家庭的作用不顯著，這說明在農村地區創業項目經營時資金供給不足的問題較城鎮地區更為嚴重，銀行競爭帶來的更多資金支持能讓農村家庭通過創業獲得更多收入；從第3 列和第4 列可以看出，銀行競爭的加劇能顯著提高未受過高等教育家庭的創業績效，但是對受過高等教育家庭的提升作用并不顯著，這說明未受過高等教育的家庭在創業后，會因信息獲取能力或項目經營能力的不足，而在經營時需要更多的資金支持，銀行競爭能滿足其資金需求，從而提高創業收入。

表5 創業績效的異質性分析回歸結果

（四）內生性處理

雖然本文已在回歸模型中將核心解釋變量滯后一期來解決反向因果問題，但銀行競爭對創業的影響仍可能因存在遺漏變量等問題造成內生性。為了使本文的實證結果更加穩健，此處采用工具變量法對內生性進行處理。參考已有文獻，本文選擇各地區滯后一期的外資銀行數量作為工具變量。從相關性來看，我國在加入世界貿易組織后，銀行業的對外開放程度逐漸加大，越來越多的外資銀行進入國內，對我國銀行業的競爭格局產生了重大影響（楊興全，2017）。從外生性來看，外資銀行獨立運營，不易受政府政策宣傳的影響，往往選擇效率更高、前景更好的高質量項目進行貸款（姚耀軍，2015）。因此，對家庭創業行為的影響較小。本文使用工具變量Probit 法和兩階段最小二乘法（2SLS）分別檢驗銀行競爭對創業決策及創業績效影響的穩健性，回歸結果如表6 所示。

表6 銀行競爭對創業決策和創業績效影響的工具變量法回歸結果

表6 第1 列和第2 列報告了工具變量Probit 的兩階段回歸結果。Wald 檢驗能夠在1%的水平上拒絕銀行競爭變量是外生變量的原假設；弱工具變量檢驗的AR 值為56.47，說明不存在弱工具變量的問題。工具變量Probit 第二階段回歸結果顯示，銀行競爭的系數顯著為正。第3 列和第4 列報告了采用工具變量的2SLS回歸結果，LM 統計量和CDW 檢驗F 值均顯著，說明不存在識別不足和弱工具變量的問題，工具變量的選取是合理的。2SLS 第二階段回歸結果顯示，銀行競爭系數顯著為正。以上結果表明，銀行競爭能促進家庭選擇創業，并提高創業績效的結論在處理內生性后依舊成立。

（五）穩健性檢驗

1.更換變量

在同一區域里，各家銀行的營業網點數量越多，或者營業網點里的工作人員數量越多，說明當地銀行競爭就越激烈，本文在此處使用同一地區銀行營業網點個數和營業網點就業人數替換原有銀行競爭變量來進行穩健性檢驗。除了創業收入外，創業規模也是衡量家庭創業績效的一個重要方面，因此本文將創業收入替換為創業規模來進行穩健性檢驗。變量替換后的回歸結果，如表7 所示。

表7 中第1 列至第3 列報告的結果是將各地區銀行營業網點數量和營業網點就業人數作為銀行競爭變量進行的回歸，結果表明，銀行網點的增加或網點就業人數的增加，能顯著提升家庭選擇創業的概率，并提高創業收入。第4列報告的回歸結果表明，銀行競爭能顯著提升家庭創業項目的規模，前文的研究結論是穩健的。

表7 穩健性分析（變量替換）

2.保留部分樣本

參考王春超（2013）的研究，并結合現實情況，本文認為在22 歲-55 歲的中青年人口是適齡勞動力群體中，最有可能選擇創業的群體。因此，本文在此處保留此年齡段的家庭作為子樣本進行回歸。保留部分樣本后的回歸結果如表8 所示。從表中結果可以看出，各解釋變量的系數大小有所改變，但系數顯著性保持不變，與前文結論保持一致。

表8 穩健性分析（保留部分樣本）

六、研究結論與政策啟示

（一）研究結論

在“萬眾創新、大眾創業”的時代背景下，努力創造更好的營商環境，幫助家庭創業是實現社會機會公平，扎實推進共同富裕的重要路徑。本文利用中國家庭金融調查數據（CHFS），從家庭創業決策和創業績效兩個角度，采用Probit 模型、OLS 模型實證檢驗了銀行競爭對家庭創業決策和創業績效的影響及其內在傳導機制，并進行了異質性分析和穩健性檢驗。研究發現：第一，銀行競爭能顯著促進家庭選擇創業，并提高創業收入，在使用Heckman 模型解決樣本選擇偏誤，并引入工具變量處理內生性后，該結論保持不變。第二，從創業決策來看，銀行競爭對農村地區家庭的創業決策促進作用比城鎮地區更為顯著；從創業績效來看，銀行競爭能提升農村地區家庭創業項目的收入，但對城鎮地區的影響并不顯著；銀行競爭能顯著增加未受過高等教育家庭創業項目的收入，但是對受過高等教育家庭的作用并不顯著。第三，機制研究發現，銀行競爭能夠使家庭獲得更多的銀行貸款，進而促進家庭選擇創業，并提高創業績效。第四，本文通過變量替換和保留部分樣本的方式進行了穩健性檢驗，其回歸結果也基本一致。

（二）政策啟示

綜上，本文研究結論說明銀行業競爭能通過增加家庭獲得的貸款支持來促進家庭選擇創業，并增加創業收入的重要問題?；诖?，本文提出如下政策建議：

1.鼓勵銀行競爭，降低融資成本

我國家庭創業率仍偏低，創業項目的平均收入水平也不高，其中一個重要原因是大多數家庭面臨"融資難、融資貴"的困境，能夠獲得貸款支持的家庭占比較低，而銀行業競爭能顯著緩解家庭面臨的融資約束，促進家庭選擇創業。因此，我國應鼓勵銀行業的適度競爭，健全當前創業融資金融支持體系，拓寬創業企業融資渠道，降低創業資金門檻，緩解就業壓力，推動我國經濟高質量發展。

2.減輕融資約束，縮小城鄉差距

與城鎮地區和高學歷家庭相比，我國農村地區家庭和非高學歷家庭所面臨的融資約束更加嚴重，這就要求農村商業銀行、農村信用社等金融單位充分利用信息化渠道優勢，通過普惠金融、數字金融等方式，為農戶和非高學歷家庭提供有針對性的金融產品與服務，緩解其在創業經營時面臨的融資約束，減小城鄉居民資金可得性的差異。

3.提升創業意識，增強經營能力

建立全面而又有針對性的創業能力培養及金融知識普及教育，多渠道、分層次地提高居民自雇意識和金融素養，讓家庭主動地尋求適合自身情況的資金支持和自雇項目，積極創業并努力經營，不斷提高家庭的收入，推動共同富裕。