疫情冲击下数字金融对家庭农场创业绩效影响实证分析

◎张龙耀 蔡嘉依 董翌 谢欣然

一、引言

创新是社会进步的灵魂，创业是推动经济社会发展、改善民生的重要途径。2022年中央一号文件强调促进农民就地就近就业创业。因此，农村创业已成为推动农村经济发展、缩小城乡差距的重要途径，鼓励农户创业在促进农村就业、农户增收和乡村振兴等方面发挥关键作用。自2017年党的十九大报告提出乡村振兴战略以来，新时代农户创业人数不断增多，涌现出一大批农民企业家。据农业农村部统计，2020年参与到农村创业创新的农户人数达到1010万，同比增长19%，带动了乡村产业兴旺和当地就业，从而促进农户收入增加并改善当地经济条件。

近年来，金融与数字技术的深入结合推进了数字金融的快速发展，提升了金融服务覆盖的深度与广度，增强了居民获得金融资源的平等性、便利性以及可得性。同时，数字金融发展有效地促进了信息共享，降低了交易成本和金融服务门槛，扩大了金融服务的范围和覆盖面（吕雁琴、赵斌，2019）。已有研究发现，数字金融的发展有利于促进农户创业（何婧、李庆海，2019；马小龙，2020），本文将进一步探究数字金融对家庭农场创业绩效的影响。

创新创业的发展方兴未艾，而新冠肺炎疫情的爆发无疑为创业增加了变数，这样的变数主要表现在资金链断裂、收入下降等方面。农户创业十分依靠资金支持，但是在疫情爆发引起的经济下滑背景中，本就具有自身资本不足、缺乏抵押、征信数据不全等不利特征的农村居民，在传统线下借贷模式中更易受到严重的信贷约束，从而面临资金短缺问题，抑制其创业活动发展。相较于传统金融，数字金融打破了地域限制，拓宽了金融服务范围，并利用大数据精确了解客户，在降低信用风险的同时缓解农村农户创业者的信贷约束，然而疫情冲击下数字金融对缓释创业收入波动所起作用方面的研究仍然不多。

基于此，本文以江苏省苏南、苏中、苏北地区的家庭农场为例，构建多元线性回归模型和有序logit模型，分析疫情冲击下数字金融对家庭农场创业绩效的影响，基于结果分析，为疫情下农村经济的发展提供理论依据，为未来数字金融在农村的进一步发展提出相应的政策建议。与既有文献相比，本文的贡献在于：第一，目前数字金融对家庭农场创业绩效影响的研究不多，特别是在新冠疫情的特殊背景下，家庭农场主个体的劳动力状况、健康状况、获得金融与资本支持程度、自然灾害情况等因素会因疫情发生改变，农业整体宏观发展背景也会受到冲击，因此本研究具有现实意义。第二，因为只有一期的数据用于衡量疫情的影响，所以本文通过有序logit模型，运用被解释变量收入波动情况的多分类且具有等级递进关系的特征，同时在模型里控制住其他影响收入波动的因素，使实证结果较为严谨。

二、文献综述

在“大众创业、万众创新”的氛围下，家庭农场创业模式应运而生，成为中国农户创业的一种主流趋势（苏昕等，2014）。数字金融作为新一代金融服务，能够有效促进家庭创业、带动农村经济发展。然而突如其来的疫情给家庭农场创业增加了许多变数。目前，学术界对数字金融、新冠肺炎疫情下家庭农场创业问题进行了研究和实践，取得了一批具有启发性、建设性的成果。

（一）数字金融对家庭农场创业的影响研究

数字金融泛指传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付、投资和其他新型金融业务模式（黄益卓、黄平，2018）。数字金融作为金融体系的重要组成部分，在促进农村经济发展方面具有非常重要的作用。

数字金融对创业有促进作用。谢绚丽等（2018）发现数字金融的覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度均对创业有显著的促进作用。在此基础上，马德功、滕磊（2020）强调数字金融的使用深度和数字化程度对于缓解创业融资的约束作用，而张兵、盛洋虹（2021）通过异质性分析则强调了数字金融提供灵活资金支持从而对创业产生的积极作用。张林、温涛（2020）研究发现，数字普惠金融对创业的作用渠道主要表现在直接促进居民创业和通过带动居民收入增长、服务业发展间接促进居民创业两个方面。

数字金融能够促进家庭农场创业。首先，从行业的宏观影响看，数字金融有助于促进农业发展。曾小艳、祁华清（2020）分别从数字金融发展整体和结构上，证明数字金融提升了农业生产水平。其次，聚焦于创业家庭来看，数字金融对家庭农场创业有促进作用。张勋等（2019）研究预期数字金融能够进一步拓展金融的服务范围和触达能力，降低金融的约束力，从而有益于家庭创业。王海燕等（2022）则认为数字金融主要通过缓解家庭所面临的信贷约束、信息约束和金融知识约束，显著提升了家庭的创业意愿。宋伟等（2020）在此基础上指出，数字普惠金融在经济发展水平及城镇化率较低的欠发达地区对农户创业具有更强的促进效应。

数字金融有助于提高农户创业绩效水平。从广义上讲，区域金融发展水平对创新创业能力的影响在空间上存在显著的正向溢出效应（王世强、张金山，2020），金融支持通过缓解创业农户资金约束、分担风险和约束行为、提供便捷安全的资金服务、增强产业连接紧密度等方式对农户创业绩效整体上有显著的正向作用（何广文、刘甜，2019）。聚焦于数字金融，何婧、李庆海（2019）认为数字金融减缓了农户的信贷约束，增加了信息可得性，并通过特有的社会信任强化机制提升了农户的社会信任感，从而最终促进农户创业、提高创业绩效。

（二）数字金融对缓解负面冲击作用的研究

数字金融在多个方面都展现了良好的抵抗缓解负面冲击的能力。

从宏观上看，数字金融对经济韧性具有显著的正向促进作用，能够显著提升经济的抵抗力、恢复力、适应力以及转型力（崔耕瑞，2021）。强化经济韧性是后疫情时代输送经济增长动力的关键支撑，因而数字金融有助于缓解后疫情时代的经济压力。此外，数字金融机构通过利用大数据技术收集家庭农场主多元化数据，从而降低信贷信息不对称性、降低信贷交易成本、提升信贷资源配置效率（高强等，2022）。对于企业来说，数字金融通过提高资金供求双方的信息对称程度、降低企业的融资成本以及缓解企业的融资约束，降低了企业信贷融资水平，减轻了企业对银行信贷的依赖程度（李佳、段舒榕，2022）。对于农户而言，数字普惠金融主要通过降低交易成本、缓解信息不对称和降低抵押品要求提高了农户的正规信贷获得（樊文翔，2021）。

从微观上看，在企业杠杆率方面，数字金融发展能够显著降低企业杠杆率（马文婷等，2021；赵芮、曹廷贵，2022）；在企业债务违约风险方面，俞毛毛等（2022）分别从需求侧和供给侧证明数字金融能够通过缓解企业融资约束、提高企业投资效率的渠道，增加企业的金融可得性和所在城市银行网点竞争程度，从而降低了企业的债务违约风险；在生产技术方面，技术创新和生产技术升级是抵御外部竞争压力的关键所在，王明、张盼盼（2022）研究表明数字金融发展显著促进了企业生产技术升级，从而缓解了企业面对技术冲击的压力，并提高了产品竞争力。

（三）文献评述

综合已有研究发现，随着金融科技的发展，数字金融能降低融资门槛、减轻信贷约束、增加信息可得性、有利于信息共享，在增强创业意愿和提高创业绩效方面起到推动作用，并能够在面对信贷压力、债务违约风险、技术冲击和经济冲击等方面起到良好的缓解负面冲击的作用。资本市场的完善以及数字技术的发展能促进家庭农场创业，从而推动农村经济的发展。其中已有较完备的研究得出数字金融对农户创业起到积极的正向作用的结论。然而，在突如其来的疫情带来了一系列不可确定的影响因素的时代背景下，关于数字金融对家庭农场创业绩效的影响及其影响机制在受疫情影响程度不同的地区的具体表现的研究，目前还尚不完备，更多影响因素和影响机制值得进一步探索。因此，本研究将致力于研究疫情冲击下数字金融对家庭农场创业绩效的影响，并建立理论模型，得出相关结论和政策建议。

三、模型设定及描述性分析

（一）数据来源

江苏省作为经济较发达且积极响应乡村振兴、鼓励农户创业的地区，其数字金融对农户创业的影响极具代表性。本文所使用的数据来源于2021年7月南京农业大学金融学院“农村金融支持乡村振兴”专题调研，项目组赴江苏省铜山、泗洪、海门、兴化、江阴、句容六个县级市进行实地调研考察，通过问卷检查、逻辑检验等对样本进行筛选，最终获得有效样本498份。

（二）变量选取与指标说明

1.多元线性回归估计数字金融对家庭农场创业绩效的影响

（1）被解释变量

被解释变量为家庭农场创业绩效，参照程郁、罗丹（2009）的研究，根据问卷中2020年家庭农场的经营成本、经营收入及非农创业成本、收入计算得出创业年纯收入作为创业绩效，并取其对数结果进行回归分析。本文创业包括农业创业和非农创业，即将种养大户和个体工商户都视为创业农户。

（2）解释变量

以数字金融使用情况为核心解释变量，数字金融以数字金融产品（数字信贷、移动支付、数字理财）使用情况为标准进行衡量。为剥离农场主个人情况及家庭农场情况的影响，逐步控制性别、年龄、受教育水平、健康状况、党员、劳动力状况、示范农场情况、商标数量、正规信贷约束、劳动总时长、信息技术、土地经营总面积、银行距离。

其中，正规信贷约束变量的识别方式为：对于“2020年是否从银行或农信社获得过贷款？”和“没有申请过贷款的原因是什么？”两个问题，如果受访农户回答“有从银行或农信社获得过贷款”，或者“没有从银行或农信社获得过贷款”且原因是“不需要”，或者“没有从银行或农信社获得过贷款”且原因是“能从别的地方借到钱”，则认为该农户未受到正规信贷约束，此时正规信贷约束变量取值为1；否则认为该农户受到正规信贷约束，此时正规信贷约束变量取值为0。

2.有序logit模型估计在疫情作用下数字金融对家庭农场收入波动情况的影响

（1）被解释变量

被解释变量为收入波动情况，该变量衡量了2020年初至年末家庭农场的收入波动情况，对被解释变量进行赋值，收入减少=0，不变=1，增加=2。

（2）解释变量

同样以数字金融使用情况为核心解释变量，并逐步控制变量性别、年龄、受教育水平、健康状况、党员、劳动力状况、示范农场情况、商标数量、正规信贷约束、劳动总时长、信息技术、土地经营总面积、银行距离，以限制农场主个人情况及家庭农场情况的影响，并且通过进一步控制家庭大事件及自然灾害情况以控制非疫情的灾害所造成的影响。

正规信贷约束的识别方式与多元线性回归模型相同。

（三）描述性统计分析

被解释变量部分，本文分别采用创业绩效、收入波动情况两个被解释变量。如表1所示，创业绩效对数均值约为3.662，标准差约为3.937，收入差距大，但可见家庭农场经营规模大、生产水平高。因经营种类不同，影响作物生长的因素不同（如天气、土壤、病虫害等），可能造成不同地域家庭农场收入差距较大；同时，部分家庭农场成立时间短，种植作物成本回收周期长，也是导致创业绩效差别大的原因之一。本文对收入波动情况进行有序分类，根据结果可知，其均值约为0.844，标准差约为0.768，收入波动程度差距大，表明不同家庭农场在疫情冲击下的收入情况变动较大。核心解释变量部分，从数字金融使用情况看，家庭农场数字金融使用率占比高达96%。

表1 变量选取与指标说明

控制变量部分，在调研样本中，大部分家庭农场主为男性，年龄主要集中在36～65岁，学历处于初中或高中、中专、技校、职高水平的较多，多数身体健康状况较好且非党员；同时，家庭农场家庭中劳动力占比均值约为0.66，可见调研地村镇的劳动生产力较为充足；未受到信贷约束的农场主约占85%，约82%为示范农场，约26%已注册商标，约40%采用信息技术，多数家庭农场距银行网点较近；在2020年的生产经营中，家庭农场主的家庭遭遇大事件的占比约为40%，约45%家庭农场的农业生产遭遇自然灾害。

（四）模型设定

本文主要采用逐步添加的方法对解释变量以外的影响因素进行控制，模型（1）只选取数字金融作为解释变量，模型（2）引入了性别、年龄、教育水平、健康状况、党员、劳动力状况作为控制变量，模型（3）则在模型（2）基础上加入示范农场、商标、正规信贷约束、劳动总时长、信息技术、士地经营总面积，模型（4）则在模型（3）上加入银行距离。模型（5）在模型（4）基础上引入大事件、自然灾害作为控制变量。

1.多元线性回归估计数字金融对家庭农场创业绩效的影响

本文首先探究数字金融对家庭农场创业绩效的影响，采用多元线性回归模型进行估计。根据多元线性模型，具体的计量模型可以表示为：

其中，Y为创业绩效，digitalfinance为数字金融使用情况，i(i=0，1…)表示控制变量的系数，xi(i=1，2…)表示控制变量，其中包括性别、年龄、受教育水平、健康状况、党员情况、劳动力状况、示范农场情况、商标数量、正规信贷约束、劳动总时长、信息技术、土地经营总面积、银行距离。

2.有序logit模型估计在疫情作用下数字金融对家庭农场收入波动情况的影响

本文将选取收入波动情况作为因变量，由于因变量具有多种分类且具有等级递增关系，故运用多分类有序logit模型进行估计。

Logit模型不要求变量满足正态分布或等方差，采用Logistic函数。

其中y代表家庭农场的收入波动情况，收入减少=0，收入不变=1，收入增加=2；xi表示影响农户创业绩效的第i个因素，建立Logit模型：

其中Pj是农户属于某一收入波动情况等级的概率，Pj=P(y=j)，j=1，2，3，4；j是模型的截距；是一组与x对应的回归系数。在得到j和的参数估计后，某种特定情况（如y=j）发生的概率就可以通过以下等式得到：

四、回归分析结果

根据前文构建的农户创业水平，使用Stata15进行实证分析，回归结果如表2、表3所示。其中表2为数字金融对家庭农场创业绩效的多元线性回归结果，表3为数字金融对家庭农场收入波动的有序logit回归结果。

(一)数字金融对家庭农场创业绩效的多元线性回归结果

表2显示了数字金融对家庭农场创业绩效的回归结果。模型（1）中只加入了数字金融，模型（2）中引入了家庭农场主的个人基本信息，模型（3）加入了家庭农场的经营信息特征，模型（4）则是加入了“银行距离”的回归结果。第一列结果显示，数字金融对创业绩效产生显著的正向作用，其对创业绩效的边际影响是0.858，在5%水平上显著，表明数字金融提高了家庭农场的创业绩效。在依次控制个人基本特征、家庭农场特征、银行距离等影响后，数字金融仍然对家庭农场的创业绩效产生显著正向影响，说明数字金融的发展确实能够提高家庭农场的创业绩效。

表2 数字金融对家庭农场创业绩效的多元线性回归结果

控制变量方面，对比模型（1）～（4）回归结果发现，从个人基本特征及农场情况来看，由回归结果得知，被调查家庭农场主的性别、年龄、健康状况、劳动力情况对农场创业绩效水平没有显著影响，究其原因在于，被调查对象个体差异较小，同时样本分布地区集中于江苏省，使得家庭农场主情况存在相似性。因此，创业者个人特征对其创业绩效水平影响不大。受教育水平和党员情况对创业绩效产生正向影响，且在1%水平上显著，表明家庭农场主的受教育水平越高，其创业绩效水平越高。这与我们的常规认知相符，教育水平有助于个人的创业行为及其创业结果。而当农场经营规模达到一定程度，并借助信息技术实现规模化和机械化后，农场主对土地的管理形成了较为完善的体系，同时此后经营总面积将会对创业绩效产生稳定的正向影响，信息技术同样对创业绩效有显著的促进作用。信息技术的回归系数与创业绩效呈显著的正相关关系，且在10%的水平上显著，其原因在于运用信息技术能够有效提高土地生产率和劳动生产率，从而进一步提高创业绩效水平。

（二）数字金融对家庭农场收入波动的有序 logit回归结果

对收入波动情况进行有序logit回归，表3报告了数字金融影响收入波动情况的回归结果。模型（1）～模型（4）中所选取核心解释变量和控制变量与上文多元线性回归模型相同，并在模型（5）中加入“是否发生大事件”“是否发生自然灾害”变量，用以控制疫情之外的其他意外事件对收入的影响。观察回归结果发现，核心解释变量数字金融均对收入波动情况产生显著正向影响，表明家庭农场使用数字金融的程度越高，其收入水平将会增加。当家庭农场的数字金融使用状况越好，则其缓解信贷约束作用越大，农场融资渠道增加，同时降低了获取资金的机会成本，缓解了资金压力，因此能够使其拥有抵御疫情冲击的能力，从而保持较高的收入水平。

表3 数字金融对家庭农场收入波动的有序logit回归结果

观察模型（1）～（5）的控制变量，在个人基本信息方面，年龄和受教育水平对收入波动产生显著正向影响，当家庭农场主的年龄越大、受教育水平越高时，其在农场经营中掌握的经验更丰富、理论知识更广阔、目光更加长远，因而能够有效提升其创业收入水平。在家庭农场的基本信息特征方面，示范农场情况和距银行网点距离始终与收入波动情况呈正向关系，分析其原因可知，当该农场为示范农场时，有助于提升农产品的品牌效应，从而带来更多的收入。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

本文根据调查数据，运用多元线性回归模型和有序logit模型对疫情冲击下数字金融对家庭农场创业绩效影响进行了实证研究。研究发现，在疫情冲击下，数字金融与创业绩效水平正相关，这与当下数字金融在农业的应用发展以及疫情影响息息相关。数字金融能够缓解家庭农场信贷约束，拓展融资渠道，促进多方合作，从而激发创业热情，并提高创业绩效。这为农村地区人群提供了数字金融产品和服务、更为便捷的经济条件和环境，最终促进家庭农场的收入增长。

（二）政策建议

在全文分析的基础上，本文认为，推进数字金融发展是促进创业绩效的首要措施。数字金融对开展家庭农场创业、提升其创业绩效水平、维持收入稳定等方面具有重要作用。因此，一方面需要继续完善为数字金融服务的网络服务通信设施、网络环境等基础设施，提高数字金融覆盖率，为发展经济提供有力的保障；另一方面，需要进一步强化数字金融在创业方面的作用，注重强化其在为创业家庭农场提供借贷服务时的甄别机制，以保证有限的信贷资源得到最优的配置，取得效用最大化。

提高对农村创业家庭数字金融服务的精准度也是极为重要的。以政府为主导，联合地方银行对农村创业家庭进行详尽调研分析，根据不同家庭的金融素养、风险偏好、社会资本等因素差异，开发和提供顾客导向性的金融产品和服务，从而促进家庭信贷正规化并有助于提升创业绩效水平，同时也进一步推进数字金融在农村的发展。

另外，应提高农户的金融素养。可以通过政府组织社区开展相关数字金融知识以及农业讲座、发放数字金融和农业耕作等相关读物、对低收入人群进行深入访谈等措施来提升家庭农场主知识水平；同时，加大对农村地区教育发展的政策支持，提高农村居民金融素养，缩小城乡发展差距。