数字普惠金融对农户创业的影响机理及实证分析

宋 伟，张保珍，杨海芬

（1.河北农业大学 经济管理学院，河北 保定 071000；2.河北金融学院 经济贸易学院，河北 保定 071051；3.对外经济贸易大学 国际贸易学院，北京 100020）

一、引言

2021年中央一号文件提出，吸引人才到农村创新创业，参与乡村振兴及现代农业建设。深入实施农村地区创新创业是实现农民生活富裕、城乡融合发展的有力举措（赵羚雅，2019）[1]，其中农户创业是重中之重，是“十四五”时期将农户引入现代农业发展轨道的重要途径。而资金是创业的基础，农村家庭的自有资金有限，难以为其创业活动提供有力支撑。传统金融机构的信贷产品不能满足农户非标准化生产和运营的特点，不能实质性地降低农户创业的金融服务门槛（刘杰、郑风田，2011）[2]。数字普惠金融通过改善农村地区金融体系循环（星焱，2021）[3]，可突破时间、空间及成本的制约，为农户提供普惠金融服务，提高弱势群体的金融服务可得性（贝多广、张锐，2016）[4]，通过激发创新创业精神可以更加精准的影响地区经济发展和居民就业创业。

Evans&Jovanovic(1989)[5]指出创业会受到信贷约束的负面作用，而金融发展水平的提高有利于通过资源的科学分配降低这种负面作用，从而提高创业者的创业热情（卢亚娟等，2014）[6]。数字金融机构通过提供数字金融服务能够对碎片化的数据与信息进行有效整合，特别是网络用户的数据与信息，降低贷款中的信息不对称（岳中刚等，2016）[7]。近年来，已有大量数字金融服务商向农村地区推出了更多金融产品和服务。“蚂蚁金服”以农户淘宝数据为授信依据为其提供小额信贷，使农户可以更加从容的解决资金需求难题（黄益平、黄卓，2018）[8]；“网商银行”充分发挥自身在渠道以及技术方面的优势，在创业扶持、理财以及贷款等方面为农户提供全面的金融支持。创业者在较高的包容性金融环境下，有更强的风险偏好和正规融资意愿，同时也有着更强的创业积极性（湛泳、徐乐，2017）[9]，因此数字金融发展有效促进居民创业选择（何婧、李庆海，2019；谢文武等）[10，11]。数字普惠金融发展通过数字支持、使用深度以及覆盖范围等优势有效提高社会整体创业活力，且相较于城市地区，数字普惠金融在欠发达地区可以发挥更大的边际效应（谢绚丽等，2018）[12]。

综上分析发现，已有文献针对数字普惠金融对地区创新创业的影响进行了大量的研究，但较少关注数字普惠金融对农户创业的影响。且已有研究大多从数字普惠金融通过缓解融资约束进而促进创业的视角进行分析，而忽视了数字普惠金融可能通过其他途径对创业发生作用。因此文章做出的边际贡献有以下三点：第一，突破已有研究框架，深入分析数字普惠金融发展的创新效应、机会平等效应、信息传递效应、资源获取效应及成本消减效应对农户创业的影响，深化已有“作用机制”的研究。第二，深入分析并实证检验数字普惠金融对农户创业选择的影响，并检验数字普惠金融影响农户创业的“长尾效应”是否成立。第三，将农户创业绩效纳入农户创业的理论分析中，拓展已有研究范畴。

二、理论分析与研究假设

1.数字普惠金融对农户创业选择的影响

根据Salman、Gartner及GEM等经典的创业理论模型，创业行为的发生受内外部环境及条件的影响。农户在创业过程中面临着诸多有利于或限制创业选择的内外部环境及条件，数字普惠金融正是通过与内外部环境及条件发生作用，影响农户创业的进入门槛、创业资源获取及创业的预期收入，进而形成对农户创业行为选择的影响。具体来看，数字普惠金融促进农户创业选择的路径包括以下几个方面：

（1）地区创新效应

数字普惠金融发展通过缓解融资约束对中小企业专利技术创新具有激励效应（梁榜、张建华，2019；杨君等，2020）[13，14]，因此可有效提升地区创新水平和创新氛围。创新作为一种基础性资源，通过积累专利技术成果，可以释放大量全新的商业机会，为创业提供基础和空间（谢绚丽等，2018）[12]。区域创新环境对农户利用科学技术改造传统农业，发展适度规模经营、电子商务创业及工商业经营等具有重要影响，可有效降低农户创业的技术门槛，提升农户创业能力。创新氛围高的地区，人与人之间的交流也会载荷更丰富的内涵和信息，进而促进地区创新知识存量的不断增加，个体在这一过程中能够直接或间接吸收各种有效信息，形成紧密耦合的知识结构和创新的思维范式，从而帮助企业家理解和适应动态市场的发展变化（唐家龙等，2021）[15]。在创新能力强的地区，通常聚集着更多的人力、物力、资金及信息等生产要素，生产要素的集聚降低了农户创业的机会成本，缓解创业的资源约束。一般来说，创新活动在一个地区越活跃，该区域内成员的创业意愿就越高(Bowles，2003)[16]。

（2）机会平等效应

传统金融机构视大企业和高净值客户为主要的利润来源，并为其提供专门的金融服务，这种服务的明显差异导致弱势群体被排斥在正规金融体系之外，不同阶层之间收入差距随之加大，形成马太效应(Karlan&Zinman，2010)[17]。与传统金融把主要资源投入20%的头部客户不同，互联网金融更加注重规模庞大的“尾部群体”。通过先进的数据分析技术，数字金融可以最大限度的满足不同客户的差异化金融需求，消除传统金融的价格、条件及抵押限制，促进农户可以公平、合理的获取金融服务。数字普惠金融通过促进金融普惠及金融公平，有利于城乡之间收入的合理分配，缩小城乡收入差距（周利等，2020；李牧辰等，2020）[18，19]。同时数字普惠金融的发展通过促进教育机会、就业机会、基础设施条件的平等，促进中国经济的均衡、高质量发展。经济的均衡性及包容性增长，促使农户等弱势群体可以平等的参与市场活动，有利于使小农户从传统的生产者转化为理性的市场经济活动参与人。

（3）信息传递效应

随着数字金融在农村家庭中的迅速普及，依赖于数字技术的新型金融业务，不仅发挥了传统金融功能，也带来了频繁的网络信息互动，进而提升了家庭社会交往水平。社会交往作为一般家庭获取信息的重要途径，通过创业榜样的激励效应，促进了家庭创业意愿的提升（高静、张应良，2013）[20]。并且长期以来农村地区由于交通不便，信息闭塞，农户对市场信息和创业商机的感知能力较弱。而数字金融的应用有效打破了农户与外界联系的“信息孤岛”，帮助农户积累创业信息，提升农户企业家才能，降低农户创业门槛。随着传统银行不断布局农村普惠金融网点，使得更多农户成为数字金融平台会员，可以更方便地浏览金融理财、创业致富、农技培训及政策法规信息。借助数字金融平台，创业农户还可以与买方及供应商实现信息交互，进而有效判断创业项目的可行性及市场前景。数字金融的应用还间接增加了农户接入互联网的机会和频率，降低了创业农户的信息搜寻成本，有效提升了农户信贷可得性及信贷获取规模（柳松等，2019）[21]。

（4）资源获取效应

对信贷资源的获取及配置能力影响创业企业成长及创业绩效。创业农户受道德风险及有限责任约束，无法获得足够的金融服务，面临严重的信贷约束。数字普惠金融从供给和需求两个方面影响农户信贷资源的获取。首先，数字普惠金融通过降低金融供给的基础运营成本、风险管理成本及营销宣传成本提升了金融供给的正向激励，使得金融机构增加了对农户的信贷产品类型及信贷规模。其次，随着中国互联网普及率的提高，农户触网概率加大，通过数字金融平台农户可以获取更多的金融理财信息，从而有利于提高农户的金融知识水平和金融素养，进而降低农户金融排斥。农户金融排斥的降低，可以激发出更多的潜在金融需求。同时数字金融技术有利于将农户的潜在金融需求转变为实际资源所得。除此之外，数字普惠金融对农民非农收入的提高具有正向促进作用（刘丹等，2019）[22]，非农收入的提高意味着农户有更高的偿债能力，因而可帮助其申请更高额度的贷款（彭克强、刘锡良，2016）[23]。数字普惠金融通过移动支付渠道，有效积累用户在线征信数据，从而提高其正规信贷可得性（杨波等，2020）[24]，缓解初创企业融资约束。数字普惠金融为农产品电子商务、带货直播、体验经济等新形式的农户创新创业提供资金支持，帮助创业农户突破资源约束。

（5）成本消减效应

互联网时代，农户创业模式不断演进，基于电子商务平台及社交网络的创新创业活动渐成农户创业主流。数字普惠金融尤其是移动支付的应用为农户进行电子商务交易及线上购买生产原材料提供了可能。同时移动支付为线下经营者支付结算提供了便利，节省了农户往来银行的交通成本、时间成本，降低了资金丢失及被盗可能（尹志超等，2019）[25]。如中国农业银行推出的“惠农e通”APP可以实现农户之间的面对面转账，转账资金直接到达农户个人银行卡中，免去了通过微信或支付宝进行提现的操作及相应的手续费。除此之外，众多商业银行纷纷推出针对三农的数字普惠金融平台，农户在手机上可以随时随地浏览农技培训、政策法规及致富门路的信息，降低了农户创业经营及教育培训的成本。因此，数字普惠金融发展有利于降低农户创业成本，提升农户创业的预期收入，进而促进农户创业行为选择。

综上所述，数字普惠金融发展通过经济增长效应、机会平等效应、信息传递效应、资源获取效应及成本消减效应使得农户创业的内外部环境及条件发生改变，有效降低农户创业门槛，帮助农户突破创业资源约束，提升创业预期收入，进而做出创业行为选择。据此，提出研究假设H1。

假设H1：数字普惠金融发展有效促进农户创业选择。

2.数字普惠金融对农户创业影响的“长尾效应”

已有研究肯定了数字普惠金融发展对农户创业的影响，即数字普惠金融通过降低农户创业门槛，提高农户创业的预期收入，进而促进农户创业行为选择。然而由于数字普惠金融的本质是包容性金融，可有效解决弱势群体遭到的价格、条件以及地理排斥等问题，因此数字普惠金融对低收入、欠发达地区等容易受到资源约束的农户创业的边际效应更大。数字普惠金融通过制造交易场景、大数据分析及创新金融产品可弥补传统金融的短板，有效提高农村及偏远地区的金融覆盖率。手机银行解决了落后偏远地区的金融供给难题，提高了金融对低收入群体的包容性，使得资金可以流入到现金很难渗透的农村地区。从网络服务的正外部性角度来看，网络借贷平台不存在盲点，能有效缓解地理排斥，惠及规模庞大的“长尾人群”。据此，提出研究假设H2。

假设H2：数字普惠金融发展对农户创业的影响会产生“长尾效应”。

3.数字普惠金融对农户创业绩效的影响

根据Evans&Jovanovic[5]的职业选择模型可知，农户创业收入受初始财富水平及农户融资能力的影响。如果创业者无法通过借贷获得最优规模的资本投入，那么初始财富水平高的创业者将比财富水平低的创业者获得更好的创业绩效。数字普惠金融从三个方面影响农户创业绩效：第一，数字普惠金融从供给和需求两方面提升创业农户获取金融资源的能力，为创业农户在规避经营风险的同时，优化融资结构和融资规模提供帮助；第二，数字金融的出现降低了创业农户的融资费用，在一定程度上解决了信息不对称问题，改善了创业企业的金融环境，对创业企业绩效提升具有积极的正向作用；第三，数字普惠金融依托APP、公众号、网络社区等渠道及时推送创业及理财信息，扭转农村地区由于信息闭塞导致农户无法有效参与市场经济的尴尬现状。信息获取能力的提升，有助于农户做出正确的投资决策，间接提升农户创业绩效。据此，提出研究假设H3。

假设H3：数字普惠金融发展有效提升农户创业绩效。

三、研究设计

1.数据来源

对数字普惠金融的研究引用了北京大学数字金融中心公布的《数字普惠金融指数（2011—2018）》中的数据，该数据在行业研究中具有较高的权威性。对农户创业的研究选取了中国家庭追踪调查(CFPS)2014年、2016年及2018年的三期面板数据。中国家庭追踪调查(CFPS)和北京大学数字普惠金融指数均涉及到市级，但由于市级层面分布的变量数据较少，故只使用省级层面的数据进行匹配。除此之外，论文还选用了中国统计年鉴、各省份统计年鉴及中国互联网络信息中心公布的相关数据。

2.变量选取

（1）被解释变量

文章以户主作为家庭成员代表，以CFPS问卷中“财务问题回答人”定义户主，以“是否有家庭成员从事个体私营”作为判别农户创业的依据。参考Hamilton等(2000)[26]的研究，文章分别以“农村家庭经营性收入”“农村家庭创业利润”作为农户创业绩效的衡量指标。

（2）解释变量

文章应用了数字普惠金融总指数表征数字普惠金融发展水平，同时引入数字普惠金融的3个二级维度指标和1个三级维度指标，即覆盖广度、应用深度、数字化程度和移动支付指数用以研究数字普惠金融的不同层面对农户创业的影响。其中，覆盖广度主要反映数字普惠金融的覆盖率；使用深度主要衡量实际使用互联网金融服务的额度及频率等；数字服务程度侧重于考察数字普惠金融的便利性、成本和效率；移动支付指数主要反映了以支付宝为代表的移动支付工具的使用频率和使用深度。

（3）控制变量

考虑到除数字普惠金融发展以外的其他因素对农户创业的可能影响，论文选取的微观层面的控制变量有：年龄、年龄平方、性别、受教育程度、婚姻状况、是否党员、上网时长等个体控制变量；人口规模、礼金支出、家庭年收入等家庭层面的控制变量。地区层面选取的控制变量有：城镇化率、传统金融发展水平及地区互联网普及率等。

3.描述性统计

以上各变量的定义及描述性统计值如表1所示。

表1 主要变量的定义及描述性统计值

由表1的描述性统计可知，全国农户创业的平均概率为7.600%，经营性收入的平均值为8222元，农户创业的平均利润为2623元。总体来说，农户创业水平较低，创业绩效不高，以“生存型创业”为主，未来农户创业活动仍有较大发展空间。

4.模型构建

文章主要考察数字普惠金融对农户创业选择的影响效应，因变量是二值选择变量，因此使用面板离散选择模型进行估计，基准模型如公式(1)所示：

其中，Entreijt(1，0)表示农户创业的虚拟变量，下标i、j、t分别表示农户、省份和年份。Indexjt为数字普惠金融总指数及各分指数，反映了所在地区数字普惠金融发展水平，Xijt为影响农户创业行为的各个层面的控制变量，ηj和δt分别为不随地区及时间变化的因素。

文章还考察了数字普惠金融对农户创业绩效的影响，因变量是连续变量，使用面板数据模型进行估计，基准模型如下：

其中Performanceijt表示农户创业绩效，其余变量同公式(1)。

四、数字普惠金融对农户创业影响的实证分析

1.基准模型估计结果

文章采用了面板Probit模型对方程(1)进行估计，通过设置地区及年份虚拟变量，控制面板模型的固定效应。表2报告了模型的回归结果，结果包含解释变量的边际效应、标准误及显著性水平。

表2 数字普惠金融及各维度对农户创业选择的影响

表2第(1)列为控制了地区及时间效应，但未添加任何控制变量的回归结果，边际效应为0.030且在5%的水平下显著；第(2)列为控制地区及时间效应，并加入控制变量后的回归结果，边际效应提高到0.143，且在1%的水平下显著。控制变量中的年龄、受教育水平、婚姻状况、上网时长、家庭规模、礼金支出及家庭收入等均对农户创业有显著正向影响，年龄平方及城镇化率则对农户创业有显著的负向影响。由第(2)列数据可知在控制了相关变量后，数字普惠金融指数每提高100，农户创业概率提升14.3个百分点。2011—2020年，中国数字普惠金融实现了跨越式发展，各省数字普惠金融指数的中位值由2011年的33.6增长到2020年的334.8，因此有效推动了农户的创业选择。以上结论验证了假设H1，数字普惠金融发展对农户创业选择具有正向影响。

为进一步探究数字普惠金融的哪一个层面对农户创业产生了影响，文章还选用了数字普惠金融指数的3个二级维度指标:覆盖广度、使用深度及数字支持服务程度作为核心自变量进行回归。同时，考虑到在农村地区农户实际应用的数字普惠金融服务以移动支付为主，因此还引入了数字普惠金融的三级维度指标，即移动支付指数作为核心自变量进行回归。由表2第(3)~(6)列的分析结果可知，数字普惠金融的覆盖广度、使用深度及移动支付指数均对农户创业有显著的正向影响。数字普惠金融覆盖广度对农户创业的促进作用最大，使用深度次之，移动支付对农户创业的影响在1%的水平下显著，而数字普惠金融的数字化程度对农户创业的影响并不显著。数据回归结果与中国数字普惠金融发展的实际特征相吻合，即通过扩大数字普惠金融覆盖程度、推进数字普惠金融应用深度及推广移动支付，可有效提高农户金融可得性，满足农户创业的多元化金融需求，进而有效促进农户创业。而现阶段中国数字普惠金融针对农户的实惠化和信用化特征并未凸显出来，导致数字化程度对农户创业的影响并不显著。

2.内生性及稳健性检验

为了应对模型可能存在的由于互为因果以及遗漏变量偏差等带来的内生性问题，文章采用了三种方法：第一种，数字普惠金融指数及农户创业数据来自两个不同的数据库，一定程度上减轻了互为因果的可能性；第二种，通过设置虚拟变量的形式控制面板Probit模型的固定效应，最大限度解决遗漏变量偏差导致的模型内生性问题；第三种，参考柳松等(2019)[21]、杨波等(2020)[24]的研究选取滞后两期的数字普惠金融指数及分省份互联网使用率作为工具变量进行回归。因2014年CFPS仅询问了农户“是否使用电脑端上网”，而2016年和2018年同时询问了“是否使用电脑和手机端上网”，因此将2016年和2018年使用电脑或手机上网的群体都视为使用互联网的群体。工具变量回归结果见表3。

表3 工具变量两阶段回归结果

由表3可知，工具变量第二阶段的回归结果仍为正数，与基准模型相同。针对核心解释变量外生性原假设检验的P值为0.055，说明数字普惠金融确实是内生变量。针对工具变量过度识别检验的P值为0.698，不能拒绝原假设，说明文章选取的工具变量都是外生变量。针对弱工具变量的CLR、K-J、AR、Wald检验的P值均在1%的水平上显著，说明以上工具变量不是弱工具变量。

为确保模型回归结果的稳健性，文章还尝试了以下研究：首先，将面板Probit模型替换成面板Logit模型及线性概率模型，替换模型的检验并没有明显改变核心解释变量的大小及符号。其次，将农户创业变量替换成CFPS问卷中“从事非农且自营工作的农户”即进行替换因变量的回归，回归结果显示核心解释变量系数仍无明显改变。最后，进一步尝试了采用中国家庭金融调查(CHFS)2017年的数据进行替换数据来源的回归，回归结果仍无较大差别（因篇幅所限以上回归结果未予显示，详情可备索）。以上分析证明实证结果是稳健的，数字普惠金融对农户创业具有正向影响。

3.“长尾效应”的实证分析

数字普惠金融发展主要通过扩大金融覆盖广度和使用深度促进农户创业，因此可以推知以往在经济增长速度较慢，城镇化率较低的欠发达地区，传统金融的支持力度不足，金融对农户创业并未形成有效的支撑。然而数字普惠金融发展有效弥补了欠发达地区的资源缺失，提升了农村地区的金融可得性，进而促进农村地区创业环境改善及农村家庭创业能力提升。文章以“人均收入水平”作为地区经济增长的替代变量，以“城镇化率”作为地区城镇化水平的替代变量，并将二者与数字普惠金融的交叉项引入基准模型进行回归分析（见表4）。

由表4可知，两个变量与数字普惠金融的交互项系数均为负值，说明数字普惠金融对农户创业影响的边际效应随人均收入水平及城镇化率的提升而下降，即数字普惠金融在农村及收入较低的欠发达地区具有更强的创业促进效应，进一步证明了数字普惠金融的包容性特征及数字普惠金融促进农户创业的“长尾效应”。以上回归结果验证了假设H2。

表4 数字普惠金融影响农户创业的“长尾效应”

4.数字普惠金融对农户创业绩效影响的实证分析

为验证数字普惠金融对农户创业绩效的影响，文章分别选择了“农村家庭经营性收入”及“创业利润”作为农户创业绩效的衡量指标。由于在CFPS调查中农村家庭的“经营性收入”被定义为生产性收入及非农经营收入之和，变量取值大于等于0，属于左归尾样本，故文章分别选择了对受限因变量有效的Tobit模型和普通的OLS模型进行回归分析（见表5）。

表5 数字普惠金融对农户创业绩效的影响

表5中第(1)、(2)列为数字普惠金融对经营性收入的回归结果，第(3)、(4)列为数字普惠金融对农户创业利润的回归结果。由表中数据可知，无论是否加入控制变量，数字普惠金融对经营性收入及创业利润均具有正向提升作用。在控制其他变量后，数字普惠金融指数每提高100，农户经营性收入提升3.649倍，创业利润提升10.470倍。以上结论证明，数字普惠金融发展对农户创业绩效有正向影响，有效支持了假设H3。

五、结论及对策建议

1.研究结论

文章首先研究了数字普惠金融对农户创业的影响机制，然后应用数字普惠金融指数匹配（2014—2018年）中国家庭追踪调查数据库构建三期面板数据，应用Probit、Tobit及OLS模型实证检验了数字普惠金融发展对农户创业选择及创业绩效的影响。研究发现：第一，数字普惠金融发展对农户创业选择有显著的促进效应，在应用了工具变量回归、替换因变量及替换模型检验后，该结果依然稳健。控制相关变量后，数字普惠金融指数每提高100，农户创业概率提高14.3个百分点。从数字普惠金融发展的不同维度来看，覆盖广度对农户创业的促进作用最大，使用深度次之，数字化程度的促进作用不显著。第二，数字普惠金融发展对农户创业选择的影响具有“长尾效应”，即数字普惠金融在收入水平及城镇化率较低的地区可以发挥更大的创业促进效应。第三，数字普惠金融有效促进农户创业绩效提升，控制相关变量后，数字普惠金融指数每提高100，农户经营性收入提高3.649倍，农户创业利润提高10.470倍。

2.对策建议

首先，增强数字普惠金融的应用深度和数字化程度。面向创业农户需求，开发与之精准匹配的数字金融产品，通过产品宣讲、免费试用、支付宝红包、电子消费券等多种形式提高农户对新型金融产品的认知程度，打消农户对移动支付、网络信贷、网络保险等数字金融产品的疑虑和担忧。持续提高移动支付等数字普惠金融应用的便利性，降低数字金融产品的使用门槛，激发数字化程度对农户创业的正向支持作用，提高创业农户数字金融的使用深度和应用频率。通过政府贴息、金融机构让利及人民银行监管等多种形式降低数字信贷的利率和移动支付的相关手续费用，增强农户对移动支付的应用黏性，降低农户数字金融应用成本，提高网络用户规模，实现数字普惠金融发展的网络经济效应。

其次，全面提高农户创业能力，优化农户创业的宏观环境。第一，金融机构应联合村委会开展多种形式的金融知识讲座，切实提高农户的金融素养、信息搜集能力及风险管理能力，帮助农户识别有效的创业机会，降低创业风险，提升创业农户融资能力及盈利能力。第二，针对经济水平、基础设施建设及创新创业氛围不同的地区，制定差异化的数字普惠金融政策，使其在不同地区发挥最大程度的边际效应。通过优化农户创业的政策环境、融资环境及竞争环境，精准促进不同地区的农户创业积极性，有效提升农户创业绩效。第三，建立综合化数字金融支农平台，以平台建设促进“数字普惠金融—创业环境—创业能力—创业选择—创业绩效”的良性循环发展，让数字普惠金融成为提升农户家庭财富的有效通道。