数字普惠金融发展与家庭创业

2021-05-10岳中刚黄雨桐

南京邮电大学学报(社会科学版) 2021年2期

岳中刚，黄雨桐

(1.南京邮电大学经济学院，江苏南京 210023 2.南京邮电大学统计科学研究基地，江苏南京 210023 3.南京邮电大学管理学院，江苏南京 210003 )

创业是刺激经济增长和创造就业的政策手段。从“大众创业、万众创新”的提出，到“进一步把大众创业、万众创新引向深入”，创新创业已成为现阶段经济转型升级过程中突破实现可持续发展所遇瓶颈的重要战略之一。随着近年来中国国内营商环境的改善，创业浪潮风起云涌，据国家市场监管总局的最新统计数据显示，2019年全国新设市场主体2 179万户，日均新设企业达到2万户，活跃度高达70%。然而由于我国金融支持力度的不足，在4 000多万中小企业中，存活5年以上的不到7%，10年以上的不到2%，即超过98%的创业企业难以持续10年。中小企业经营短暂的深层原因是维持其运作资金的短缺，早期阶段因金融机构门槛高导致信贷受限，发展阶段资金需求旺盛但无法满足抵押担保的高要求，同时融资渠道不完善，致使资金约束问题严重。根据央行统计，截至2018年年末，中小微企业(含个体工商户)占全部市场主体的比重超过90%，贡献了60%以上的GDP，是培育经济新动能的重要源泉，但小微企业主(含个体工商户)获得经营性贷款约6.16万亿，占全行业贷款总额仅4.5%。从微观个体来看，有正规信贷需求的返乡创业农户，仅有39.49%能获得贷款[1]，而在西部地区则低至24.63%[2]，确实面临着“融资难、融资贵”的问题。

一个良好的金融环境是顺利开展经济活动的前提，破解创业困境的前提是改善金融环境。事实上，随着互联网技术的发展，作为移动终端之一的智能化手机得到了普及，曾经在传统金融中被遗忘或边缘化的对象，也有可能因接触到数字经济而获得合理、便捷、安全的金融服务。数字普惠金融以其低成本、广覆盖和可持续的特点迅速发展，已经渗透到各项经济活动中。经济效益的提高，为移动通讯基础设施的进一步普及和偏远贫困地区的金融服务发展创造了条件，尤其在扩大金融覆盖面、降低服务成本、打破创业壁垒等方面发挥了重要作用。受新冠疫情影响，全球经济遭到重创，地摊经济和景区居民摆点零售等方式缓解了底层人口的金融排斥，给弱势群体提供了均等的创业机会。国内外学者有关金融发展的基本共识是，经济增长能够推动金融发展[3]。随着我国经济增长和数字金融的普惠化发展，金融服务环境不断改善，微观主体金融可得性有所提高，信贷约束得到了缓解，那么数字普惠金融的发展是否能够促进家庭创业？这正是本文想要探讨的主要问题。

本文根据2017年中国家庭金融调查数据与数字普惠金融指数的匹配数据对数字普惠金融发展与家庭创业的关系进行实证研究。与现有文献相比，本文的边际贡献可能有：一是从数字金融的视角，探讨数字金融发展的普惠性对家庭创业的促进效应；二是从微观视角，将县区层面的数字普惠金融发展指数与家庭创业的微观数据进行匹配，探讨数字普惠金融发展对家庭创业的影响机制；三是从精准扶贫的角度，分析城镇与乡村的创业差异，并剖析内在影响机制。

一、文献综述与机制分析

(一)数字普惠金融发展的创业促进效应

近年来，随着数字金融的普及，开始有学者研究金融与创业之间的关系。根据2015年上海财经大学对中国农村金融现状的调查，在农村地区，金融产品与服务的使用率普遍较低，农民获取金融知识的途径有限。在5 638户被调查农户家庭样本中，有8%的被调查家庭几乎从不接触金融机构，没有任何存折、借记卡、信用卡、贷款或证券账户，仅有18%的被调查农户家庭会经常使用互联网金融[4]。不少研究表明，金融约束会抑制家庭进行创业活动[5-6]，因而间接促进了数字普惠金融这一新型金融模式在中国的孕育与发展[7]。数字普惠金融以其覆盖广度、使用深度和数字化程度，弥补了传统金融的不足，带来了“涓滴效应”，使欠发达地区能够开始接触金融服务。

然而，由于不同群体对金融的可得性不尽相同，金融在发展的同时可能会显著扩大收入差距[8]。传统金融机构在不发达地区分支机构的分布密度远远低于经济水平较为发达的地区，不发达地区不能享受便捷的借贷、现金存取等金融服务[9]，金融可得性亟须提高。为缩小城乡收入差异，发展数字普惠金融是重要手段之一。根据卢亚娟等对浙江、甘肃两省农户家庭的追踪调查发现，乡村家庭创业决策受到金融可得性的正向影响，边际效应为家庭贷款总额增加1万元，家庭选择创业的概率会提高近9%[10]。在此基础上，本文提出假设1：数字金融发展的普惠性能够显著促进家庭创业。

(二)数字普惠金融发展促进家庭创业的机制分析

当前中国经济正处于由粗放式增长逐步向内涵式增长转变的关键阶段，实现经济模式转型升级的核心内容是创新创业，而金融支持是影响创新创业的重要因素之一。居民创业参与度和持久度依赖于金融机构的融资支持[11]。因此，解决好资金约束问题是加快推进全民创业的关键。整体来看，中国普惠金融发展水平偏低，而且还存在较大的区域差异，其中东部地区高于西部地区，城镇地区高于乡村地区[4]。因此数字金融发展的创业效应也存在显著的区域差异。“大众创业、万众创新”的国家战略为顺利构建普惠金融体系提供了政策支持，促进了城乡创业机会均等化并改善了居民创业行为，尤其缓解了边缘对象的信贷约束，增强了技术贫乏地区的信息可得性，提升了贫困家庭的社会信任感，有助于促进低物质资本或低社会资本家庭的创业行为[12]，实现农村地区从“输血式”发展到“造血式”发展的转变，促进经济包容性增长。

构建普惠金融体系是实现金融改革的长期目标，发展普惠金融是我国当前的重大经济决策，面对农村经济技术发展较为落后的现状，需通过理念指引、能力提升和政策支持实现时间、效应和机制三个层面的“持续性”服务。一方面，政府相关政策的扶持对降低创业成本起到了良好作用，如为创业者提供低廉甚至免费的办公场所、实行减税退税优惠政策等，有效降低了创业成本。现如今北上广深等一线城市的创业资金压力巨大，加上返乡创业等相关政策支持，不少创业者开始选择边缘城市进行创业活动，这一现象强化了地区间的资源配置，提升了区域创业活力。另一方面，在乡村振兴战略的背景下，乡村地区经历了几次创新创业的浪潮，农村电子商务和新型农村经营模式的发展不断深化，进一步促进了线下商务的线上化。在农村创业普遍比在城市创业要求简单，广大农村劳动者凭借已有土地资源和生产技术，利用较低启动资金尝试创业，并带动了农村产业分工升级和创业聚集度提高。在此基础上，本文提出假设2：数字普惠金融发展通过降低创业成本来促进家庭创业，乡村家庭相较于城镇家庭，创业成本降幅更大。

数字普惠金融发展对居民创业的影响除了降低创业门槛外，还可以通过缓解资金约束压力影响居民创业。金融系统普遍存在“嫌贫爱富”现象[13]，农村金融基础设施薄弱，征信系统不完善的现状使得大多数贫困家庭无法达到贷款条件[11]，但“互联网金融+”的普及弥补了金融发展不足的缺陷[14]，各类小额贷款项目以相对较低的成本为弱势群体提供了有效便捷的金融服务。Karpowicz发现放松抵押约束和减低金融参与成本可缩小城乡差距[15]，促进共同创业。有关农户创业行为的研究也表明，数字普惠金融能够增加农户的信贷可得性，缓解农户的信贷约束，最终促进农户创业[16]。互联网经济的发展既提高了居民的金融能力和创业意愿，也降低了金融服务成本并扩大了服务范围，一定程度上解决了传统金融无法惠及三四线城市和农村、偏远地区的问题。在此基础上，本文提出假设3：数字普惠金融发展通过缓解贷款约束来促进家庭创业，相较于城镇家庭，乡村家庭贷款约束更放松。

二、数据、模型与变量

(一)数据来源

本文使用的数据是将西南财经大学在全国范围内展开的第四轮中国家庭金融调查(CHFS)2017年度调查数据与北京大学数字普惠金融研究中心公布的2017年普惠金融发展指数进行匹配。CHFS数据库包含了家庭人口统计特征、收入与资产、社会网络、金融知识等方面的内容，涵盖了全国29个省(自治区、直辖市)、353个县(区)、1 417个社区(村)中40 011户家庭的微观数据[17]。在创业部分，调查了家庭是否有创业经历及家庭创业次数；在资产部分，详细询问了目前是否有工商业经营项目以及项目投资经营情况；在贷款部分，询问了家庭的贷款情况。这为本文研究数字普惠金融对创业的影响机制提供了数据支持。另一部分数据是来自北京大学数字普惠金融研究中心发布的中国数字普惠金融发展指数。该数据库利用蚂蚁金服的海量微观数据，包含31个省、337个市、1 754个县，从数字普惠金融的覆盖广度(支付宝账户数量、绑定银行卡的数量)，使用深度(支付、保险、货币基金、信用服务、信贷等业务)和数字化程度(手机支付、贷款利率)3个维度进行刻画。

本文根据CHFS的样本家庭所在县区信息给每户家庭匹配相应地区的数字普惠金融发展指数，尝试研究数字普惠金融发展对居民创业的影响，并区分城镇和乡村样本，比较数字普惠金融发展对城乡居民创业影响的差异性。CHFS样本覆盖了29个省(自治区、直辖市)，地区分布相对合理。问卷占比取决于该省份的人口数。此外，家庭金融调查与数字普惠金融的结合可以深入分析地区创业差异，借此考察城乡差异性更具说服力。

(二)模型构建

基于创业决策是一个二值虚拟变量，参考周广肃[14]、尹志超等[17]的做法，本文构建Probit模型来估计数字普惠金融发展对家庭创业的影响，模型设定如下：

(1)

为了探讨数字普惠金融发展对居民创业的影响机制，构建如下模型：

Costi=αindexi+βZi+μi

(2)

Loani=αindexi+βZi+μi

(3)

其中，Costi，Loani分别表示家庭i的创业成本和贷款情况，用家庭对创业项目的总投入和贷款金额来衡量。Zi是控制变量，μi是随机误差项。

(三)主要变量

(1)解释变量

数字普惠金融发展程度采用2017年地级市层面的中国普惠金融总指数进行衡量。该指标由“数字普惠金融覆盖广度”“数字普惠金融使用深度”“数字化程度”3个一级指标合成，是准确刻画中国数字普惠金融发展现状的重要指标。

(2)被解释变量

根据以往文献及中国家庭金融调查问卷，假定家庭从事工商业经营活动(包括个体户、租赁、运输、网店、经营企业)即为创业表现，则令家庭创业等于1，否则为0。从创业动机来看，农户的生产经营活动并非主动创业，因而本文所指的创业经营活动不包括农业生产。

(3)中介变量

在进一步研究数字普惠金融发展对家庭创业选择的影响机制时，选取“参与项目时的投资”为创业成本，“因工商业生产经营活动实际获得贷款”为贷款金额，分别作为中介变量，并进行取对数处理。

(4)控制变量

在研究数字普惠金融发展与家庭创业的关系时，本文根据CFHS问卷的详细调查内容和以往文献，选择以下控制变量：户主个人特征变量(年龄、学历、婚姻状况、身体状况、平均月收入)，家庭资产变量(家庭总资产、家庭房产数量、家庭汽车数量)，家庭社会网络变量(家庭转移性支出)，对资产金额类数目较大的变量取自然对数进行处理，主要变量的描述性统计详见表1。

表1 主要变量的描述性统计

2017年中国家庭金融调查问卷共有40 011位户主参与调查，将这些数据与中国城乡数字普惠金融指数进行匹配后，由于部分户主所在地区并未参与数字普惠金融调查，剔除无法匹配的样本后剩余37 450份有效样本，其中城镇样本25 577份，乡村样本11 873份。对样本进行分组描述性统计，结果显示选择创业的城镇家庭和乡村家庭分别占比16.37%，9.73%；城镇家庭和乡村家庭的平均普惠金融指数分别为112.31，104.25。直观来看，在数字普惠金融发展程度高的城镇，居民更愿意选择创业，反之，在数字普惠金融发展较落后的乡村地区，居民选择创业的概率将降低。

三、实证结果及分析

(一)数字普惠金融发展与家庭创业的基准分析

根据公式(1)，利用Probit模型估计数字普惠金融发展与家庭创业之间的关系。表中模型1只考虑了数字普惠金融发展与家庭创业的单变量关系；在模型2到模型4中，逐步控制了户主个人特征变量、家庭资产变量、家庭社会网络变量，回归结果详见表2。

表2 数字普惠金融发展与家庭创业的基准分析结果

在上表的回归结果中，数字普惠金融发展的估计系数均为正数且在统计上显著，无论是否加入控制变量，数字普惠金融的发展对家庭创业活动均有显著促进作用。具体来说，数字普惠金融发展指数每提升一个标准差，家庭选择创业的概率将提升17.5%。综上，回归结果符合预期，数字普惠金融发展程度决定了“大众创业”的参与度。

对于控制变量，户主个人特征变量中除身体状况外均显著，婚姻负向显著抑制业主创业。仅加入户主个人特征变量时，学历变量在1%的水平上显著，正向影响家庭创业，但加入家庭资产变量、家庭社会网络变量时，学历对家庭创业变为抑制作用。受教育程度越高，户主的创业能力和创业信心越强，但是当家庭各项负担变重时，户主考虑到家庭经济的稳定性，可能为降低风险而不再冒险创业，同样，稳定的婚姻关系也会使户主为追求安逸而放弃创业。家庭资产变量中除房产外对创业均为显著促进作用，车产数量使创业者更容易获取银行贷款，降低融资难度；固定的收入为创业提供资金保障，降低创业难度；财富水平高的家庭选择创业的概率也更大[7]；有房家庭可能因房贷导致流动性约束，进而制约了家庭创业活动的开展。家庭社会网络变量同样能提高家庭创业概率，这与尹志超等[6]发现的社会网络会促进家庭创业是一致的。一方面，丰富的社交可以带来更多的信息和资源，为家庭创业带来更多途径和可能；另一方面，社会网络可能为家庭带来非正规金融，进一步缓解家庭创业面临的信贷约束，提高创业积极性。

(二)数字普惠金融的分维度与家庭创业的回归分析

为了进一步讨论数字普惠金融在不同维度上的发展程度对家庭创业的影响，本文将数字普惠金融的3个二级指标：使用深度、覆盖广度、数字化程度分别作为解释变量进行回归，模型1，3，5只考虑了数字普惠金融二级指标与家庭创业的单变量关系，模型2，4，6在单变量基础上加入了所有控制变量，结果详见表3。根据估计结果，使用深度和覆盖广度对家庭创业有显著正向作用，且呈二次函数关系，其中使用深度的影响最大，数字化程度将产生反向抑制作用，但在加入控制变量后，效应并未显著呈现。

表3 数字普惠金融的分维度与家庭创业的回归结果

四、内生性及稳健性检验

(一)内生性检验

基准回归中是否经营工商业项目可能因为遗漏变量和逆向因果而存在内生性问题。本文使用工具变量法处理内生性问题，选取户主每月通讯费(包括使用电话、手机等通信费，有线电视费，上网费)作为工具变量。数字普惠金融是互联网与金融的结合体，数字普惠金融的发展依托于互联网的普及，当前互联网是家庭获取信息、接触金融产品以及移动收支的必要工具，同时户主是家庭的主要决策者，因而一个家庭是否选择工商业项目与户主的通讯费是相关的，但是户主的通讯费却不会对创业经营决策产生直接影响，故该工具变量理论上可行。表4列出了将户主每月通讯费作为工具变量的两阶段回归结果。

表4 工具变量法的内生性检验结果

从回归结果来看，在第一阶段回归中，根据Stock和Yogo确定的1%水平上的临界值16.38，一阶段F统计值776.27远大于临界值，并且通过了Wald检验，说明不存在弱工具变量问题，因此，用户主每月通讯费作为数字普惠金融发展指数的工具变量是可行的。在第二阶段回归中，户主每月通讯费对家庭创业的正向促进作用通过了1%水平上的显著性检验，说明数字普惠金融发展指数在引入工具变量后的IVProbit模型估计中依然保持显著。综上，在考虑数字普惠金融发展与家庭创业之间可能存在的内生性问题后，数字普惠金融的发展能够显著提高家庭创业的概率。

(二)稳健性检验

1. 基于不同家庭创业标准的稳健性检验

由于询问户主“是否从事工商业项目”时，仅体现其填写调查问卷时的创业状况，存在部分户主可能有一次或多次创业经历但未能被划分在从事工商业经营的家庭中，为了避免因统计样本的遗漏导致的参数估计偏差，本文根据户主的创业次数重新定义“是否从事工商业经营”，若创业次数大于零，假定家庭创业选择等于1，否则为0。根据公式(1)利用Probit模型进行检验，模型1到4分别为未加入控制变量、加入户主个人特征变量、加入户主个人特征和家庭资产变量，以及加入所有控制变量的回归结果，详见表5。检验结果与基准结果一致，从参数来看，数字普惠金融发展指数每提升一个标准差，家庭创业的概率将提升19.14%。这说明选取当前从事工商业经营的家庭或曾经有过创业经历的家庭作为回归样本，上文的模型估计结果均稳健。

表5 基于不同家庭创业标准的稳健性检验结果

2. 基于不同解释变量的稳健性检验

根据以往文献，移动支付可显著提高家庭创业概率，由于数字普惠金融拓宽覆盖面需要通讯技术的支持，因此将移动支付作为数字普惠金融的替代变量，利用Probit模型进行回归检验。本文所指的移动支付为通过手机、平板等移动终端支付(包括微信支付、支付宝、手机银行等)进行支付。数据来自CHFS(2017)数据库。在模型1中只考虑移动支付与家庭创业的单变量关系，模型2到4逐步控制户主个人特征变量、家庭资产变量、家庭社会网络变量，检验结果见表6。与预期结果一致，移动支付作为数字金融的重要组成部分，随着普及程度的提高，刺激了经济增长，推动了金融业务的发展，间接促进了家庭创业。

表6 基于不同解释变量的稳健性检验结果

综上所述，在考虑数字普惠金融发展与家庭创业的内生关系后，选取家庭创业样本或者替换不同解释变量，回归结果均与基准回归结果一致，说明本文模型估计的结果是稳健的。

五、数字普惠金融发展与家庭创业的机制分析

数字普惠金融发展影响家庭创业的主要机制包括：一是相比传统金融业务，数字普惠金融的可得性更高，普惠性更强，降低了创业成本。二是缓解了借贷约束，小额贷款的出现为拥有创业意愿但曾经被传统金融拒之门外的家庭提供了资金支持。这两方面不仅能降低家庭创业门槛，还能通过降低创业成本，分散创业风险，增加创业成功概率。

(一)数字普惠金融发展与创业成本降低

在检验数字普惠金融发展影响家庭创业机制的过程中，剔除城镇和乡村数据中的无效样本，并对资金类数据做取对数处理，根据公式(2)，利用总样本和区分城乡的样本以创业成本作为因变量分别进行回归分析，回归结果列于表7、表8，其中模型1，3，5，7中未加入控制变量，模型2，4，6，8中加入全部控制变量。

表7 数字普惠金融发展与创业成本降低的回归结果

表8 数字普惠金融发展与创业成本降低的回归结果：城乡差异

从总指标来看，数字普惠金融发展可显著降低家庭创业成本，数字普惠金融发展指标每提升一个标准差，创业成本可降低5.3%，并且乡村创业成本降低的幅度更大，验证了假设2。从分指标的显著性来看，城镇地区数字金融使用深度、覆盖广度和数字化程度均优于农村地区，但使用深度对乡村家庭创业成本的影响更加显著。随着数字金融的普及，中小微企业的步入门槛不断降低，创业家庭的收入绩效可反向推动数字金融向前发展。

(二)数字普惠金融发展与信贷约束缓解

根据文献综述，数字普惠金融发展可通过缓解创业者信贷约束来促进创业。剔除数据中的无效样本，利用公式(3)以贷款金额作为因变量对总样本和区分城乡的样本分别进行回归分析，回归结果列于表9、表10，同样的，模型1，3，5，7中未加入控制变量，模型2，4，6，8中加入全部控制变量。根据表9的回归结果，数字普惠金融发展可显著提高家庭贷款金额，并且在3个分维度上的回归结果同样显著。根据表10的回归结果，数字普惠金融的发展对城镇家庭的贷款并未呈现显著影响，但对乡村家庭贷款金额的影响显著，验证了假设3。

表9 数字普惠金融发展与信贷约束缓解的回归结果

表10 数字普惠金融发展与信贷约束缓解的回归结果：城乡差异

从以上两表中我们还发现，覆盖广度影响显著，使用深度仅对乡村地区贷款金额产生显著影响，而数字化程度对城乡贷款金额的影响均不显著。为了提升数字普惠金融力度，扩大数字普惠金融覆盖面，数字金融产品需兼具便捷性和可得性。而原先由于农村地区金融征信系统不完善、贫困人口贷款能力有限，大多数人无法享有高效的金融服务，乡村地区经济发展缓慢。自从国家出台扶贫小额信贷等新型金融帮扶机制，以贷代扶，解决了贫困户的金融排斥问题，降低了获取创业资金的难度，极大地开发了有脱贫、创业意愿和能力但又面临资金短缺的贫困户，实现了家庭劳动力向市场的输出，促进了“大众创业”。从扶贫的角度来看，将扶贫小额信贷与产业发展深度融合，指导贫困户借助扶贫小额信贷，自主发展或抱团合作发展实现脱贫致富，乡村地区获得贷款的概率更大足以说明我国当前的脱贫工作落到了实处，真正做到了授人以渔。

六、研究结论与建议

(一)研究结论

基于2017年数字普惠金融和中国家庭金融调查的数据，本文利用Probit模型研究了数字普惠金融发展对家庭创业决策的影响，并分析了内在影响机制。本文的主要结论如下：(1)数字普惠金融发展能够显著刺激家庭创业活动，其内在发展逻辑符合边际收益递减规律，即数字普惠金融发展至一定程度后，对家庭创业的促进作用将降低。这一结论在引入工具变量、改变创业的评定标准、替换解释变量后依然稳健。(2)数字普惠金融的使用深度和覆盖广度对家庭创业影响显著，这从侧面说明，我国数字金融应向更深处发展，向更远处推广。(3)随着数字普惠金融的发展，金融服务覆盖面拓宽、可得性提高，在政府精准扶贫的政策指导下，创业者创业成本降低，信贷约束缓解，在乡村地区降幅更加显著，即缩短城乡差距也是数字普惠金融促进创业的目标之一。