一、引言

 

    由于创业被视为经济增长的一个引擎，所以关于创业的决定因素被学者们越来越多地关注。但是在这些研究中一直忽略了一个重要因素——宗教(Nunziata, 2011; Audretsch et al, 2007; Minnsand Rizov, 2005 )。尽管韦伯关于基督新教与资本主义精神关系的论述对后世产生了深远影响，但是对宗教与经济发展之间关系进行严肃分析的文章并不是很多(Gruber, 2005; McCleary and Barro, 2003; McCleary and Barro, 2006)，关于宗教与创业的研究更是凤毛麟角。Nunziata et al. (2011), Audretsch et al. (2007) , Minns & Rizov (2005)等在宗教与创业关系的研究方面做了开创性的贡献，其结论大都认为基督教更加有利于创业。

 

    虽然这些研究推动了对宗教在创业过程中所扮演角色的认识，但是它们仍存在一定的缺陷。首先，这些研究分析的对象均没有包括中国，因此其研究结论是否适用于中国仍不得而知。有此担忧的原因在于，与外国宗教相比，中国宗教有着自己十分独特的东西。杨庆堑( 2007)对比了中国宗教与国外宗教，认为中国宗教主要以弥散性宗教为主，而国外宗教则主要以制度化宗教为主。据此，基于西方宗教经验发展出来的理论是否适用于中国引起了许多质疑。甚至有学者呼吁，在中国宗教研究中应努力摆脱西方宗教理论(卢云峰，2008 )。再者，上述研究也都没有对宗教与创业之间的内生性问题进行充分考虑。此外，关于宗教与创业之间的作用机制也没有得到很好地研究。

 

    在中国，世俗化理论处于主导地位，宗教信仰对创业的影响更容易(事实上也确实如此)被学者们所忽视。然而，在经历了20—30年的争论交锋之后，世俗化理论已经因其领军人物——皮特·伯格——的倒戈而日趋下风。就宗教发展的事实而言，宗教在当今许多国家和地区也并没有表现出衰亡的趋势。改革开放以来，中国宗教发展的历程非但不符合世俗化理论的预期，而是截然相反，信教比重不是下降，而是迅速上升。根据中国综合社会调查(CGSS ) , 2003-2010年间中国信教比重增加了120%之多，年均增长速度达到18%。不少学者指出，“宗教热”正在悄然兴起(郑风田等，2010)。此外，宗教会通过影响经济态度(Schaltegger and Torgl, 2009; Guiso et al. ,2003)、社会资本(Arrunada , 2010)、人力资本(Becker and Woessmann, 2009; Bai and Kung, 2012)，进而影响到经济产出(Blum and Dudley, 2001 )。因此，无论就宗教自身的力量而言，还是就宗教的影响力而言，忽视宗教的做法并不科学。正如Iannaccone(1998)中对宗教经济学研究进展所做的出色的回顾梳理中所指出的那样，“宗教并没有表现出衰亡的迹象，社会科学家除了关注宗教别无选择”。

 

    本文拟基于具有全国代表性的中国微观数据，对宗教信仰与创业之间的关系进行研究，并且根据宗教供给影响宗教归属【1】以及宗教信仰具有很强的代际传递【2】这一事实，使用历史上省级层面宗教活动场所密度作为个体宗教信仰的工具变量，来对二者之间可能面临的内生性予以纠正。同时根据现有文献，本文归纳了四条宗教影响创业的可能渠道，并且逐一进行了初步检验，以此希冀进一步提升对宗教与创业之间关系的认识，推动将宗教等文化因素纳人到经济增长的理论研究当中。

 

    本文以下内容安排如下:第二节通过文献回顾，试图梳理出宗教影响创业的作用机制;第三节介绍本文所使用的数据并对宗教信仰、创业等核心变量特征予以介绍;第四节对宗教与创业之间的关系进行实证分析;第五节对宗教信仰影响创业的可能机制进行探索性的检验;第六节概括本文主要结论。

 

    二、创业过程中宗教重要吗:文献综述

 

    在被誉为宗教社会科学研究新范式的领军人物—Stark & Finke (2000)看来，宗教具有两个最基本的属性:文化属性(超自然信仰与来世信仰)和制度属性。文化属性使得宗教区别于其他世俗组织，制度属性则使得宗教区别于巫术等非制度化的超自然信仰。这两个基本属性对创业至少有两方面的经济意义，即宗教会通过其文化属性塑造个体的创业偏好，直接影响创业行为，同时宗教还会通过其制度属性积累社会资本，间接影响创业行为。此外，宗教有利于塑造身份认同，进而作为社会少数或者作为社会多数而影响其群体内成员的创业行为。再者，宗教还可能通过对人力资本的影响，进而影响个体的创业选择。

 

    首先，宗教作为文化会直接影响创业偏好，从而会对个体的创业选择产生影响。正如Iannaccone (1998)在他那篇产生了巨大影响的《宗教经济学导论》中所指出的那样，“宗教会形成价值观、信仰，由此会进一步影响经济行为和决策”。韦伯关于基督新教与资本主义精神之间关系的论述本质上就是从宗教的偏好效应而展开的。他对基督新教教义的研究发现，基督新教的教义具有激励人们节俭、诚实、勤奋以及对陌生人宽容的功能。McCleary (2007)进一步研究了各大宗教中关于救赎的教义与经济激励之间的关系。她最后的结论是，虽然各个宗教“救赎性”的不同导致了不同的宗教对经济行为和慈善行为提供了不同的激励，但是总体而言，每种宗教都鼓励人们努力工作、进行财富积累，而不鼓励懒惰、负债和贫困。在实证方面，Guiso et al.  (2003)使用世界价值观调查数据(WVS)，考察了宗教对合作、治理、妇女工作参与、法律规则、节俭和市场等经济态度的影响。他们发现，总体而言，宗教信仰与“好”【3】的经济态度相关。Schaltegger & Torgler (2009)对宗教与工作伦理之间的关系进行了实证检验。他们的研究结果表明，当代的工作伦理深受不同教派组织宗教性的影响。最近的一项研究在更为直接的层面检验了宗教对创业的偏好效应。基于荷兰756个基督徒企业家以及雇员的样本，Rietveld & Burg (2013)的分析结果显示，基督徒企业家比雇员更强烈地认为“自己的工作来自上帝的召唤”，并且更加同意“通过职业为社会作出贡献是自己的责任”的说法。

 

    其次，宗教作为一种组织形式有利于塑造社会资本，从而对创业具有间接的影响。信贷约束在创业过程中扮演着十分重要的角色(Hurst and Lusardi , 2004 )，而社会资本是放松信贷约束的一个重要因素。在深处关系社会同时正规金融市场发育还不甚成熟的中国，社会资本对创业而言尤为重要。在很大程度上，依托社会资本的非正规金融成为正规金融的替代，显著影响着个体的创业选择(马光荣等，2011)。在社会资本的形成过程中，宗教扮演着十分重要的角色，通过参加宗教集体活动，人们可以通过宗教组织积累较强的社会资本。在宗教与信任的研究中，不少研究表明宗教信仰对信任的形成具有显著的正向影响(Johansson-Stenman et al. , 2009 )。此外，越来越多的研究表明宗教具有社会支持和社会保障功能(Lelkes, 2006; Dehejia et al., 2007;阮荣平等，2011)。在更为直接的层面，Choi (2010)表明了上述组织效应的存在。Choi(2010)考察了洛杉矶韩裔社区内民族企业家精神的形成过程，发现基于宗教的社会资本十分有益于民族社区内小微企业的发展。民族教会通过社会网络和社会资本积累扮演着小微企业孵化器的角色。

 

    再者，宗教有利于塑造身份认同。根据社会优势理论，身份认同会导致劳动市场上歧视现象的存在，即信徒在找工作过程中可能因为其信徒身份存在被迫性歧视和自愿性歧视而无法在劳动市场就业，从而只有选择创业(Nunziata and Rocco, 2011)。被迫性歧视指的是，雇主不愿雇佣有宗教信仰者;自愿性歧视指的是，信徒不愿到无宗教信仰者雇主的企业中工作。以往研究业已表明，宗教信仰是社会交往的一个重要分界。如Becker et al. (1977)的研究表明，信仰异质性婚姻解散的概率远远高于信仰同质性的婚姻。郑风田等(2010)基于中国农村的数据也表明，有宗教信仰者对传统文化活动和世俗文化活动的参与程度远远低于无宗教信仰者的参与程度。因此，推及到劳动市场，这种社会交往的分野也可能存在。在中国，有宗教信仰的雇主相对于无宗教信仰的雇主而言毕竟属于少数，因此无论是被迫性歧视还是自愿性歧视，都会导致有宗教信仰者在劳动市场就业的困难。根据CGSS2006-2010，老板当中有83. 21%是无宗教信仰者。因此，相对于有宗教信仰的雇主而言，无宗教信仰者的雇主在就业市场上占据了绝大多数。无法在劳动市场就业，那么有宗教信仰者唯一的选择就是创业。不过需要指出的是，歧视效应虽然会导致创业发生率的增加，但是这些创业活动很多是在条件并不成熟的情形下发生的，因此其成功的可能性就要小很多。

 

    此外，关于宗教信仰与个体经济行为的研究中一个比较共识性的结论是宗教信仰对人力资本积累具有显著的影响，而人力资本又被广泛地认为是影响创业的一个关键变量。因此，宗教信仰有可能通过人力资本而对创业产生间接影响。在创业的研究中，对人力资本的关注由来已久。最近，Van der Sluis et al. (2008)和Unger et al. (2011)所做的Meta分析归纳总结了受教育程度与创业选择和创业成功关系的相关文献。他们的结果表明，从以往研究可以得出的共识性结论是，受教育程度对创业绩效(如存活概率、盈利能力、公司规模、收人增长等)有着很强的正向影响，但对创业选择总体上没有显著影响。其中的可能原因在于受教育程度对创业的影响依赖于工作类型。对于工人而言，受教育程度越高，进行创业的概率就越小;但是对于农民而言，受教育程度越高进行非农创业的概率就越大。同时受教育程度对创业的影响也依赖于创业层面，对于自雇型创业受教育程度具有负向影响，而对于老板型创业受教育程度具有正向影响。

 

    在宗教与教育关系方面，Glaeser et al. (1998) , Gruber (2005)做出了十分有益的尝试。Glaeseret al. (1998 )使用1972-1994年美国GSS调查数据，将受教育年限作为世俗经济成功的衡量指标，发现与天主教信徒相比，基督新教信徒和长老会信徒与世俗成功之间具有更强的相关关系。Gruber(2005)基于美国GSS和人口普查数据，使用宗教市场密度作为宗教参与的工具变量，发现较高的宗教性对受教育程度具有显著的正向影响。

 

    综上，宗教可能通过四条作用机制影响创业。第一，宗教通过对价值观的塑造，改变创业偏好，从而影响个体创业选择。如果在中国，宗教也如McCleary (2007)和Guiso et al. (2003)研究所表明的那样，总体上是塑造有利于经济成功的态度或者偏好的话，那么宗教信仰与创业之间可能就具有正相关关系;第二，宗教有可能通过对社会资本的塑造，放松信贷约束，从而推动个体创业选择;第三，宗教信仰者作为少数群体，有可能会在劳动市场受到歧视，从而被迫创业;第四，宗教有可能会通过对人力资本积累的影响，间接地影响创业。由于人力资本对不同层面创业的影响是不同的，如果宗教有利于人力资本积累，那么宗教就有可能降低自雇层面的创业，提高老板层面的创业;反之亦反。本文将这四条作用机制分别叫做偏好效应、社会资本效应、歧视效应和人力资本效应。

 

    三、数据

 

    本文所使用的数据主要来自CGSS2006, CGSS2008和CGSS2010。CGSS是由中国人民大学和香港科技大学联合组织实施的连续性全国调查。到目前为止该调查已经进行了5次，即2003年、2005年、2006年、2008年和2010年。在对外公开的数据中，仅后三次调查包含了宗教信仰的相关数据。在这三次调查中，宗教信仰指标被重视的程度也不尽相同。CGSS2006仅询问了宗教归属，CGSS2008加人了宗教参与，CGSS2010则专门设立一个模块来询问个体的宗教信仰，除了询问受访者的宗教信仰以及宗教性，还询问了其家人以及所处环境的宗教性。

 

    CGSS每年的调查内容虽然有所变动，但是大部分问题以及询问方式保持了较强的一致性。这样就能根据本文的研究需要构建一个混合截面数据集。为了克服询问方式和调查方式对估计结果的影响，本文在回归分析中加人了调查年份这一虚拟变量。

 

    就研究主题而言，本文最感兴趣的两个变量是宗教信仰和创业。对宗教信仰的询问，CGSS每年的调查问题都一样，即“您的宗教信仰是”，选项却略有差异。如2006年调查选项包括:"1。佛教、2.道教、3.民间信仰、4.回教/伊斯兰教、5.天主教、6.基督教、7.无宗教信仰、8.其他”。而2008年调查则增加了四个选项，分别是东正教、其他基督教、犹太教、印度教;2010年调查所使用的选项基本与2008年一致，只是对民间信仰进行了补充性说明，如拜妈祖、关公等。在本文构造的数据集中，将2008年和2010年新增加的选项与“其他”合并。为了更加细致地考察宗教信仰对创业的影响，本文采用了三种分类方式来衡量个体的宗教信仰状况。第一种是本文的主要分类方式，仅将宗教信仰区分为有宗教信仰与无宗教信仰。在这一分类方式中，除了认为自己是“无宗教信仰”者之外的一切选项，都将其定义为“有宗教信仰”。在本文所构造的数据集中，有宗教信仰者共3,440人，占全样本的12. 33 %。其中2006 , 2008和2010年信教比重依次为10. 2% , 11. 9%和12. 7%。

 

    第二种分类方式是将有宗教信仰者区分为本土宗教信仰和外来宗教信仰。一般而言，中华文化的主要塑造力量是儒释道文化。据此，本文将佛教、道教和民间信仰归为本土宗教，其余归为外来宗教(主要包括伊斯兰教、天主教和基督教)。

 

    第三种分类方式是将有宗教信仰者进一步区分为佛教、道教、民间信仰、伊斯兰教、天主教、基督教和其他宗教信仰。在数据中，佛教信徒1,772人(占6. 35% )、道教信徒55人(占0. 2 %)、民间信仰者484人(占1. 73% )、伊斯兰教信徒493人(占1.77% )、天主教信徒66人(占0. 24 % )、基督教信徒529人(占1. 9% )、其他宗教信徒41人(0.15%)。该分类方式允许我们更进一步地对比不同宗教对创业影响的差异。但是这一分类方式导致有些宗教信仰的观测值过少，有可能会影响到结果的稳健性。

 

   本文对创业的衡量主要来自于受访者调查时点的工作状况(见表1)。关于工作状况，CGSS2006将受访者分为了8类:(1)有固定雇主的受雇者;(2)无固定雇主的受雇者;(3)在自己家的企业中工作/帮忙，不领工资;(4)在自己家的企业中工作/帮忙，领取工资;(5)自己一个人工作，没有雇佣其他人;(6)为自己的经营、买卖或企业工作，没有雇佣其他人;(7)自己是老板，雇有1到7名雇员;(8)自己是老板，雇有8名以上的雇员。据此分类，本文将选项(}) ,(6) ,(7)和(8)视为创业者，其中选项(5)和(6)定义为自雇，选项(7)和(8)定义为老板，其他选项则被定义为非创业者。CGSS2008与CGSS2006有所不同，将受访者分为了:(1)有固定雇主的受雇者;(2)劳务工/劳动派遣人员;(3)无固定雇主的受雇者;(4)在自己家的企业中工作/帮忙，不领工资;(S)在自己家的企业中工作/帮忙，领取工资;(6)自由职业者;(7)个体户;(8)自己是老板(或者是合伙人)，雇有雇员。据此，本文将选项(7)和(8)视为创业者，其中选项(7)定义为自雇、选项(8)定义为老板，其他选项视为非创业者。CGSS2010对工作状况的分类除了在选项中加入了“其他”一项外与2008年基本一样。在所构造的数据集中，本文也是将“个体户”、“自己是老板(或者是合伙人)，雇有雇员”等选项者视为创业者，其中“个体户”定义为自雇、“自己是老板(或者是合伙人)，雇有雇员”定义为老板，其他选项视为非创业者。据此定义，2006年创业者所占比重为20. 08 % , 2008年为13. 88% ,2010年为22. 38%。【4】

 

  

    根据宗教市场理论，宗教的供给状况决定了或者反映了信徒数量及其宗教性，同时由于宗教作为文化的重要组成部分，具有很强的代际锁定效应。据此，历史上宗教活动场所的数量就有可能成为个体宗教信仰的一个很好的工具变量。本文历史上宗教活动场所的数量来自密歇根州立大学、普渡大学和武汉大学共同开发的《空间宗教分析系统》。【5】该系统记录了当代各省每一个宗教活动场所的名称、具体位置、建造年份等较为丰富的信息。根据这些信息，本文构造了各省各年的宗教活动场所数量，重点考察了“建国之前”、“改革开放之前”以及“现在”。具体来说，使用的工具变量是建国前、改革开放之前和现在(2004年)各省每万人所拥有的宗教活动场所数量以及建国前、改革开放之前和现在(2004年)各省每万平方千米所拥有的宗教活动场所数量。

 

    根据本文所构造的宗教活动场所数据集，建国之前我国各省平均有宗教活动场所数量118个，每万人拥有的数量为0. 102个，每万平方千米拥有的数量为7. 78个;改革开放之前各省平均有239个，每万人拥有的数量为0. 108个，每万平方千米拥有的数量为15. 80个;2004年各省平均拥有的宗教活动场所数量为1881个，每万人拥有的数量为0. S50个，每万平方千米拥有的数量为125. 11个。由此也印证了改革开放以来我国正在经历的“宗教热”现象。

 

    四、宗教信仰对创业选择的影响

 

    (一)基准模型

    为了检验宗教信仰对创业选择的影响，借鉴以往关于创业选择的研究(如Nunziata, 2011; Audretsch et al., 2007; Minns and Rizov, 2005)，本文设定如下probit模型:

       pr(entreit = 1) = G(α+βreli it +γXit +δi +υt)     (1)

    其中entreit为i省t年受访者是否创业，reli表示个体的宗教信仰状况，此二者为本文重点考察的变量。依据前面对宗教信仰的分类，我们选择了三个指标来衡量个体的宗教信仰状况，分别记为宗教信仰Ⅰ【6】、宗教信仰Ⅱ【7】和宗教信仰Ⅲ【8】。X为控制变量，具体包括:年龄、性别、少数民族、父亲是否为创业者、户口、政治面貌、婚姻、受教育程度、家人年收人等。关于各个变量的描述以及统计特征参见附表A1.δi 、υt表示省固定效应和年固定效应。

 

    表2给出了宗教信仰对创业选择的边际估计结果。第(1)列回归方程中仅控制了宗教信仰、省固定效应和年固定效应。从中可以看出，与非信教者相比，信教者选择创业的概率要高于7.1%(Z=6.57)。为了剔除其他变量的干扰，第(2)列到第(4)列回归方程依次加人了人口统计特征外生变量，父亲职业外生变量，以及其他可能的内生性变量。从中可以看出，所有回归方程的估计结果均显示，宗教信仰对创业选择具有显著的正向影响。当控制了人口统计变量、父亲职业以及户口、政治面貌、婚姻状况、受教育程度、家人收人状况以后(参见第(4)列，此方程是本文进行稳健性检验、内生性分析的基准模型)，与非信教者相比，信教者选择创业的概率依然高出6.1%(Z=4. 62 )。通过稳健性检验【9】，这一结果对宗教环境(剔除信教比重>20%或宗教场所>1900省份)、创业变量选择(自雇或者老板)、户口选择(剔除非农户口样本)、年龄选择(剔除大于60岁样本)、估计方法(使用relogit , logic和OLS)等均不具有敏感性。

 

    此外，第四列的回归结果还显示，年龄、受教育程度对创业具有显著的负向影响，男性、父亲具有创业经历、农村户口、政治面貌为群众、有配偶、家人收人状况对创业具有显著的正向影响。

 

  

    接着，本文还进一步考察了不同宗教信仰对创业的影响。图1左面报告了宗教信仰Ⅱ对创业影响的估计结果。从中可以看出，相对无宗教信仰者而言，本土宗教信仰与外来宗教信仰对创业具有显著的正向影响。与无宗教信仰相比，本土宗教信仰者创业的概率高出6.5%，外来宗教信仰者创业的概率高出5.1%。由此，还可以看出，相对外来宗教信仰而言，本土宗教信仰在中国的语境下其对创业的影响更大。图1右面报告了宗教信仰Ⅲ对创业影响的估计结果。从中可以看出，除了道教与“其他”宗教，所有宗教信仰对创业均具有正向影响。其中具有统计显著意义的是佛教和伊斯兰教。而两个基督传统宗教——基督教和天主教对创业虽然有正向影响，但是并不具有统计显著性。这些结果在一定程度上支持了Nunziata etal. (2011)、Audretsch etal. (2007)和Minns & Rizov (2005)的发现—基督教对创业有促进作用，但是同时也需指出的是，在中国社会中基督传统宗教对创业的经济意义远没有其在西方社会中的经济意义大。

 

    (二)内生性

 

    准确估计基准模型可能面临着内生性问题。如由于影响宗教信仰的变量很多，其中有不少不可观测的变量同时也会影响到创业选择，比如风险偏好。再如，不但宗教信仰会对创业产生影响，也可能存在一种相反的机制，即创业也会影响到个体对宗教的需求。

 

    为此，本文选择历史上省级层面宗教活动场所密度作为个体宗教信仰的工具变量来对这一问题进行纠正。宗教活动场所密度度量了宗教供给。按照宗教市场理论(Stark and Finke , 2000 )，人们的宗教需求一般是较为稳定的，因此当供给增加时，信徒的数量就会增多;当供给的质量增加时，信徒的宗教性就会增强。因此，宗教活动场所是影响宗教信仰的一个十分重要的因素。本文选择历史上省级宗教活动场所密度作为个体宗教信仰工具变量的另一个原因，是该变量相对于个体创业行为具有较强的外生性。首先，二者不存在联立性问题。本文所使用的三个工具变量的统计时间点分别为2004 ,1978和1949年，而创业以及宗教信仰的数据最早为2006年。其次，宗教活动场所数量为省级层面宏观数据，而创业则为个体层面微观数据。

 

   

    

    从表3第一阶段回归结果可以看出，无论是使用现在宗教活动场所密度、改革开放前宗教活动场所密度还是使用解放前宗教活动场所密度，宗教活动场所对个体宗教信仰均具有显著的正向影响。由此可以认为，使用宗教活动场所密度作为宗教信仰的工具变量应该不存在弱工具变量问题。为了进一步检验该工具变量的合理性，本文基于线性概率模型计算了表3各个回归方程的Cragg-Donald Wald F统计量、Sargan统计量和Durbin-Wu-Hausman统计量。Cragg-DonaldWald F统计量远远高于Stock & Yogo ( 2002)所建议的在10%水平拒绝弱工具变量假设的临界值(约为16)。由此，可以认为本文所使用的工具变量对个体宗教信仰有着较强的解释力，不存在弱工具变量问题。此外，Sargan统计量强烈地显示工具变量与各个回归方程的误差项无关，是有效的工具变量。Durbin-Wu-Hausman统计量也很强地拒绝了个体宗教信仰是外生的这一原假设。

 

 

     表3给出了使用历史上省级层面宗教活动场所密度作为个体宗教信仰工具变量的估计结果。表3A是使用每万人所拥有的宗教活动场所数量作为工具变量得到的估计结果，表3B是使用每万平方千米所拥有的宗教活动场所数量作为工具变量得到的估计结果。同时每一个子表中都使用了现在、改革开放前、建国前等三个时期的宗教活动场所密度作为工具变量。从中可以看出，无论使用哪一个工具变量，历史上省级层面宗教活动场所的密度都是当今个体宗教信仰选择的一个重要决定因素。在剔除内生性以后，宗教信仰对创业的影响依然在1%的水平上具有统计显著性。

 

 

    五、进一步的讨论:宗教信仰影响创业的作用机制

 

    (一)偏好效应

    偏好效应指的是宗教通过对价值观的影响，从而可能会影响到创业态度和行为。对偏好效应检验的一个思路是检验宗教对经济态度的影响。这一点，Guiso et al. (2003)根据跨国数据(WVS)已经提供了很好的证据。他们的基本结论是宗教信仰有利于塑造出“好”的经济态度。这一发现可以被视为偏好效应的证据支撑。囿于数据，本文拟在此基础上，从另一个思路检验偏好效应。如果偏好效应存在的话，那么由于不同的宗教教义存在显著的不同，因此不同宗教所塑造出的创业态度也会显著不同，进而不同宗教对创业选择的影响也会存在差距。为了检验偏好效应，本文对比了不同宗教信仰之间的创业差距。

 

    图1右面给出了不同宗教对创业的影响程度。从中可以看出，不同宗教对创业的影响表现出了巨大的差异。在所有宗教当中，“其他”宗教和道教对创业具有负向影响，但是不具有统计显著性;而基督教、天主教、民间信仰、佛教和伊斯兰教则对创业具有正向影响，其中伊斯兰教和佛教的正向影响在1%的水平上具有统计显著性，而基督教、天主教和民间信仰的正向影响不具有统计显著性;就影响程度而言，对创业影响最大的是伊斯兰教和佛教，影响最小的是基督教。伊斯兰教的影响程度是基督教的21倍，佛教的影响程度是基督教的12倍。由此可以看出，不同宗教对创业的影响存在显著的不同。这一结果在一定程度上支持了偏好效应。

 

    (二)社会资本效应

    社会资本效应指的是教会成员可以通过参与宗教组织活动等而建立起较为紧密的社会网络，从而形成社会资本，放松创业约束条件。检验社会资本效应的直接思路是对比不同宗教信仰者之间通过社会网络获取资源的能力差异。对此，阮荣平等(2011)提供了较有力的证据。使用基于全国60个村1700多个受访者的信息，阮荣平等(2011)从财产、借贷、劳动互助等角度分析了宗教信仰对社会网络资源获取的影响。他们的分析结果表明，与非信教者相比，信教者过去一年收到别人赠送礼品或金钱的概率要高10%;信教者过去一年接受到他人劳动帮助的概率比非信教者高18%;同时信教者在过去一年从别人那里借到钱的概率比非信教高3%。这些发现可以被认为是社会资本效应的直接证据。在此基础上，我们拟从一个新的角度来检验社会资本效应。

 

    通过宗教组织获取社会资本的一个必要投人是宗教活动参与。没有宗教活动参与，即使有宗教信仰也很难通过宗教组织来获取社会资本。因此，我们对社会资本效应检验的基本思路是考察宗教信仰对创业选择的影响是否会随着宗教活动参与的不同而不同。

 

    本文根据信教群体是否参与宗教活动，将其进一步划分为只有宗教信仰而不参加宗教活动者和既有宗教信仰又参加宗教活动者。如果社会资本效应存在的话，那么后者对创业的影响则应显著高于前者。基于模型(1)，使用此类划分方法，本文对社会资本效应进行了检验。估计结果参见表4。从中可以清晰地看出，既有宗教信仰同时又参加宗教活动者的创业概率比仅有宗教信仰而不参加宗教活动者的创业概率高出116%之多，二者的差异在10%的水平上具有统计显著性。这一结果表明，社会资本效应也可能是宗教影响创业的一个重要机制。

 

    (三)歧视效应

    歧视效应指的是信徒在找工作过程中可能因为其信徒身份存在被迫性歧视和自愿性歧视而无法在劳动市场就业，从而只有选择创业。歧视效应说明信徒之所以选择创业主要是因为有宗教信仰者在劳动市场上存在就业困难，那么在歧视效应推动下的创业就无法充分考虑创业所需的条件，所以这样的创业获得成功的可能性会更小。为了检验这一效应，本文把创业群体进一步区分为自雇者(没有雇员)和老板(有雇员)。由于从经营规模而言，自雇者经营规模往往低于老板。因此，就创业而言，成为老板所寓意的创业成功性要高于自雇。如果歧视效应存在，那么信教群体中自我雇佣者的比重要明显高于老板的比重。表4“歧视效应”列给出了宗教信仰影响创业者能否成为老板的估计结果。从中可以看出，虽然宗教信仰对创业者能否成为老板存在负向影响，但是这一影响并不具有统计显著性。因此，歧视效应没有得到经验证据支撑。

   

 

    (四)人力资本效应

    人力资本效应指的是宗教通过强调读经的重要性或者宗教社会化与世俗教育之间可能的潜在冲突等机制，增加(或者减少)了对人力资本投资的需求，最终增加(或者降低)人力资本积累，提高(或者降低)了创业的成功概率。需要指出的是，人力资本对不同层面创业的影响是不一样的(Vander Sluis et al. ,2008;Unger et al. ,2011)，其中可能的一个表现就是其对自雇层面的创业可能是负向影响，而对老板层面的创业则可能是正向影响。通过对自雇型创业和老板型创业的回归分析(结果没有报告)，我们发现受教育程度越高，进行老板型创业的概率就越大，而进行自雇型创业的概率就越小。因此，人力资本效应也需要从两个角度来理解:一方面，如果宗教显著降低了人力资本，那么宗教对自雇层面创业的人力资本效应得到了支持，而宗教对老板层面创业的人力资本效应被拒绝;另一方面，如果宗教显著增加了人力资本，那么宗教对老板层面创业的人力资本效应得到了支持，而宗教对自雇层面的创业被拒绝。

 

   

    

     为了检验宗教人力资本效应，本文检验了宗教对人力资本积累的影响。表5给出了这一过程的估计结果。从表5第(1)列可以看出，宗教信仰对受教育程度有显著的负向影响。不过这一估计结果，可能遭受着比较严重的内生性，即可能是因为受教育程度低，才开始信教。为了纠正这一潜在的估计偏误，本文使用受访者小时候父母的宗教信仰作为个体宗教信仰的代理变量，来估计宗教信仰对受教育程度的影响。如果说个体受教育程度主要是父母人力资本投资决策结果的话，那么使用父母宗教信仰来考察宗教信仰与受教育程度之间的关系可能更为合适。表5(2)一(4)列分别给出了父亲宗教信仰、母亲宗教信仰、父母宗教信仰对个体受教育程度影响的估计结果。从中可以看出，宗教信仰与受教育程度之间依然存在显著的负相关关系。虽然使用父母宗教信仰作为个体宗教信仰的代理变量可以较好地解决因联立性等间题所造成的估计偏误，但是却不能很好地解决因为遗漏变量等因素所造成的内生性问题。例如，如果是家庭的一些不可观察的特征导致了父母信教，同时这些特征又导致了个体受教育程度低下，那么在这种情况下，即使使用父母的宗教信仰依然遭受着内生性问题。为了进一步纠正这一问题，本文使用“现在”省级层面每万人所拥有的宗教活动场所数量【10】作为个体宗教信仰的工具变量，重新估计了宗教信仰对受教育程度的影响。参见表5第(5)列。从中可以看出，即使使用工具变量法，宗教信仰依然对受教育程度存在显著的负向影响。这些估计结果表明，人力资本效应很有可能是宗教影响自雇创业的一个重要渠道，但是人力资本效应无法解释宗教对老板层面创业的影响。

 

    六、结论

 

    基于中国当代微观调查数据，从创业的角度，本文加人宗教对经济影响的讨论。本文的研究表明，相对于无宗教信仰者而言，有宗教信仰者成为创业者的概率更大，无论是对层次较低的自雇层面的创业，还是层次较高的老板层面的创业，宗教都有显著的正向影响。使用历史上省级层面宗教活动场所密度作为工具变量的分析结果表明，这一关系存在显著的因果属性。

 

    本文的这一结果与Nunziata ( 2011) , Audretsch et al. ( 2007)和Minns&Rizov(2005)的研究发现相似。不过，本文将宗教拓展了到佛教、道教、民间信仰等非基督传统宗教，同时也对宗教与创业之间可能存在的内生性进行T较为充分的考虑。结合Becker & Woessmann (2009), Bai & Kung(2012) , Blum & Dudley (2001) , McCleary & Barro ( 2006 ) , Guiso et al. ( 2003)的研究结果，可以认为宗教等文化因素也是经济发展的一个重要变量。

 

    此外，本文对宗教影响创业的作用机制的初步分析表明，宗教之所以会对创业有正向影响，可能的原因在于宗教通过对信徒价值观的塑造，进而影响到了其经济态度，同时又由于信徒可以通过参与宗教组织活动而构造出社会资本，放松了其创业约束。此外，宗教对自雇层面创业的影响还可能是因为宗教社会化与世俗教育之间的潜在冲突，导致了信徒受教育程度低下，无法在劳动市场上就业，从而被迫选择创业。

 

    虽然本文对宗教信仰使用了兰种分类方法，但是主要研究的是第一种分类方法，即仅仅将个体的宗教信仰状况区分为有宗教信仰和无宗教信仰。这一区分有一定的道理。首先，不同宗教之间具有一定的共性，如超自然信仰、来世信仰以及制度性等;其次，在目前中国信徒比重总体偏低的情况下，使用未对宗教因素考虑的随机抽样数据，宗教区分过细并不利于得到有效的结论。尽管如此，这一区分还是过于粗糙，不利于全面深人地把握宗教的经济意义。宗教经济学要想得到更进一步的发展，就必须重视不同宗教之间的差异，其中最重要的差异之一是教义层面的差异。

    

    注释：   

    【1】这一命题是宗教市场理论的核心命题，参见Stark & Finke ( 2000 )。该理论强调，人们对宗教的需求是不变的，因此人们

的宗教性(包括宗教归属、宗教信仰和宗教参与)主要取决于宗教供给的数量和质量。

    【2】关于宗教信仰代际传递的相关证明参见Biein & Verdier (2000) ,Biein et al. (2004) 。

    【3】此处“好”的态度是指有利于人均收人和经济增长的态度。

    【4】2008年创业者比重下降的原因可能是抽样方案不同造成的。CGSS2006和CGSS2010样本规模均在10,000人以上，而CGSS2008的规模则只有6000人。同时城市农村样本规模比也存在较大的差异。CGSS2006和CGSS2010农村样本所占比重基本上都维持在40%，而CGSS2008农村样本所占比重则只有33% 。

    【5】网址参见，http://religioninchina. org/ResearchSystem/Content. aspx?id = 3.

    【6】具体由虚拟变量reli I_dum来衡量。如果受访者有宗教信仰,reli I_dum取值为1,否则为0。

    【7】具体由虚拟变量reli II_dum1和reli II_dum2来衡量。如果受访者是本土宗教信仰，reli II_duml取值为1，否则为0;如果受访者是外来宗教信仰，reIi II_dum2取值为1，否则为0。

    【8】具体由虚拟变量reli Ⅲ_duml, reli Ⅲ_dum2 , reli Ⅲ_dum3 ,reli Ⅲ_dum4 ,reli Ⅲ_dum5 ,reli Ⅲ_dum6和reli Ⅲ_dum7来衡量。如果受访者是佛教信仰，relil Ⅲ_duml取值为1，否则为0;如果受访者是道教信仰，reli Ⅲ_dum2取值为1，否则为0;如果受访者是民间信仰，reli Ⅲ_dum3取值为I，否则为0；如果受访者是伊斯兰教/回教信仰，reli Ⅲ_dum4取值为1，否则为0;如果受访者是天主教信仰，reli Ⅲ_dum5取值为1，否则为0；如果受访者是基督教信仰，reli Ⅲ_dum6取值为1，否则为0;如果受访者是其他宗教信仰，reli Ⅲ_dum7取值为1，否则为0。

    【9】限于篇幅，结果没有报告，感兴趣的读者可向作者索取。

    【10】同时本文还用了“改革开放前”和“建国前”省级层面每万人所拥有的宗教活动场所数量以及“现在”、“改革开放前”和“建国前”省级层面每万平方米所拥有的宗教活动场所数量作为工具变量，结果没有发生显著的变化。

 

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  本文转载于《经济研究》2014年第3期，转载请注明来源。