软信息、金融借贷与农户创业

■杨晓燕 夏咏 王钰

一、引言

着力推动农村“双创”活动，充分调动广大农民群众创业的积极性已成为乡村振兴战略的重要内容。在波动的市场环境下，创业决策往往需要创业者依据现有信息和个人特征，采用理性认知做出决断[1]。这也增加了软信息在创业行为中的重要性。创业的优势在于为农户提供更多的就业岗位，解决疫情冲击、经济下行等因素造成的农民就业率下降等问题，但农户创业也面临着资本禀赋不足、依赖内源性融资难以弥补资金缺口等困难。因此，从金融借贷视角研究软信息是否能够以及如何影响金融借贷来促进农户创业，能够为推进乡村振兴提供积极的现实论据。

长期以来，劳动力非农转移为提升农户收入水平作出了突出贡献，未来农户创业将成为支撑农村劳动力转移的必然选择。从既有文献来看，影响农户创业的因素主要包括经济、社会、农户个体和家庭特征等[2]，其中，土地流转、金融科技和社会资本等已得到学界的广泛研究。近年来，软信息作为影响个人行为的重要因素逐渐获得学术界的关注。相对于可量化的资产、财务数据等硬信息而言，软信息难以被直接核实，透明度低、搜寻成本高，但因其含有个人偏好、价值判断和主观信念等关键核心内容，更能保证个人信息的真实性和有效性[3—5]。

已有关于软信息、金融借贷与农户创业的研究主要集中在以下几个方面：一是软信息与农户创业的研究。总体来看，前期学者关于软信息与创业的研究主要基于“大五人格”（包括严谨性、外向性、顺同性、开放性和神经质人格特征）展开，研究对象多为在校大学生[6，7]，有关软信息与农户创业的相关研究较少。农户从事创业活动不是基于单个能力的简单活动，而是多种能力的综合活动，创业农户的人格特征处于核心地位[8]。Zhao等[9，10]基于创业者与职业经理人在人格维度上的特征差异，得出人格特征中的责任感、开放性和情绪稳定性更有利于创业的结论，在人格特征与创业的研究方面做出了首创性贡献。柴时军等[11]沿用“大五人格”考察其对农户创业选择的影响时，同样得到开放性和外倾性特质可促进农户选择创业的结论，但顺同性特质对农户的创业动机有抑制作用。二是已有文献对金融借贷与农户创业之间关系的研究较为丰富。金融资本是影响农户创业的首要因素之一[12]，在农村转型发展中起着重要作用[13]。正规借贷与民间借贷对资本禀赋不同的农户创业所产生的影响效用大小存在结构性的差别[14]。从总体作用来看，两种形式的金融借贷均能促进农户创业[15，16]，且二者存在一定的替代性[17]。三是软信息与金融借贷关系的研究。Garcia-Appendini[18]首次提出软信息借贷模型，表明了软信息对贷款人做出借贷决策时所产生的重要作用。已有文献主要集中于软信息在民间小额借贷市场的研究，研究对象多为企业。通过研究软信息在借贷交易中的识别作用，发现民间借贷可降低融资成本，减小企业贷款难度[19，20]。另外，虽然正规金融机构也能通过搜集与企业相关的软信息（信誉、企业家才能和社会关系等）来决策授信，但受限于前期调研和后期资质审核的复杂性，以软信息为借贷决策依据来规模推广民间借贷仍相对困难[21]。

综上所述，已有文献在探讨软信息与金融借贷的关系及其对农户创业的影响等方面已获得诸多有益的结论，但仍存在以下不足：一是缺乏软信息和金融借贷具体构成成分对农户创业影响的细分研究。二是软信息和金融借贷引起的农户创业效应可能具有一定的时滞性，尤其是金融借贷的滞后效应更为明显，但大多数文献未考虑到这一点。三是现有文献虽然对软信息的个别内容如社会资本等展开了丰富的研究，但鲜有文献对软信息主要内容展开综合研究并作出比较。

鉴于此，本文结合农户创业特征，从社会网络、人格特征和风险感知三个维度衡量农户软信息。并从农户层面出发引入金融借贷变量，在量化软信息和金融借贷对农户创业影响的同时，进一步考察软信息与金融借贷之间可能存在的作用机制，探究其作用于农户创业的具体路径，以期进一步提升对软信息在创业过程中重要作用的认识，推动将社会网络、人格特质和风险态度纳入农户创业改革机制中。

二、理论分析与研究假说

（一）软信息对农户创业的作用机制

社会网络作为软信息的传递载体，能通过提供相关资金与信息资源，分散创业投资风险，节省信息搜寻成本，拓展创收空间，降低创业面临的高风险和不确定性，从而使农户获得更加适宜的创业环境，提高农户创业的可能性。对于创业农户来说，这种“非正式制度”发挥了达成协议、促进农户就业等方面的积极作用[22]。据此，本文提出如下假设：

H1a：软信息中的社会网络对农户创业具有正向影响。

人格特征作为软信息的内在心理动机，可解释由心理因素作为先导，结合资本禀赋所产生的创业效应。人格特征中的“感觉诉求”作为农户追求某种经历和相应价值的渠道，推动创业者做出创业决策。基于这一逻辑，人格特征通过父母早期引导、教育投资等实现有效积累[23]，进而对学习能力、信息与问题处理能力和工作表现等重要的个人因素产生影响，逐渐蕴蓄形成优秀的人格特征，继而提高农户创业的可能性。据此，本文提出如下假设：

H1b：软信息中的人格特征对农户创业具有正向影响。

风险态度直接影响家庭的创业决策。从内部机制来看，创业一般由家庭为单位做出决策，家庭成员所处的场域环境对其整体的社会信任关系的影响往往表现出内部同质性。相较于低风险态度农户而言，高风险态度农户对人际关系所付出的潜在社会和经济成本不敏感，对于朋友、陌生人等表现出更高的信任促使他们更易于获取信息，继而影响其创业决策。从外部机制来看，高风险偏好农户更倾向于选择外源性融资，在获贷额度充足的情况下，选择创业的可能性增大；而低风险偏好农户考虑到规避风险会购买多种保险[24]，在保障财产和生命安全后，由于风险厌恶者的经济回报期望低，相较创业更偏好于获取雇佣工资[25]。据此，本文提出如下假设：

H1c：软信息中的风险态度对农户创业具有正向影响。

（二）金融借贷对农户创业的作用机制

当内源性融资满足不了资金需求时，农户会首选具有惠农性质的正规借贷。正规金融机构通过为农户提供额度相对较高的金融贷款，满足农户的创业融资需求。为追求收益最大化目标，农户会引进新产品，学习新技术，继而扩大生产经营规模[26]，推动其创业。由于正规借贷监督农户履约，因此产生的制度性还款压力对农户生产投资和创业活动会起到更大的鼓励作用。据此，本文提出如下假设：

H2a：正规借贷对农户创业具有正向影响。

民间借贷通过为农户提供额度较低的金融贷款，帮助农户提高受教育水平、平滑消费和保障健康，缓解正规借贷的时滞性、担保抵押等问题。然而，民间借贷往往会使农户产生“面子成本”，且低额度融资难以满足农户创业资金需求，同时基于地缘、亲缘等的民间借贷存在安全性低、违约可能性大等特点，并不适合市场化经济活动[27]。据此，本文提出如下假设：

H2b：民间借贷对农户创业无显著影响。

（三）软信息对金融借贷的作用机制

在农村正规借贷市场中，拥有良好的社会网络更有助于农户获得贷款担保，并有助于农户优先详细了解到借贷优惠补贴政策，降低其信息搜寻成本。同时，借贷双方长期的信任关系可使正规金融机构更可能规避还贷违约风险，降低农户机会主义行为，且社会资本的短期、可追溯等特点可降低金融机构坏账风险，继而更容易对农户放贷。在熟人关系维系的农村社会差序格局中，对等的情感信任是民间借贷的基础。贷方会更多地考虑农户的人际交往能力，农民所拥有的社会资本能起到降低借贷成本、提高民间借贷可得性和平衡生活性消费现金流的重要作用。据此，本文提出如下假说：

H3a：软信息中的社会网络对农户正规借贷与民间借贷均有正向影响。

正规借贷机构在信息受限时会形成来自贷方的数量配给，因此正规金融机构通常以抵押担保进行甄别、监管以及合同强制执行，从而克服信息不对称。人格特征则可以在很大程度上弥补农户担保抵押品缺乏的劣势[28]。金融机构若根据人格特征综合评级确定授信额度，能消减人格特征在银农借贷过程中的“遮掩效应”和短期识别性低等缺点，为需求方缩短贷款时滞、降低资金成本，进而缓解供给型信贷约束。与此同时，基于亲缘、地缘等内生形成的民间借贷双方对对方的勤奋、善意和能力等个人特质信息掌握充分，长期建立的人格信任具有减少交易成本、提高市场效率、契约执行周期短和降低违约率等特征[29]，即人格特征在农村非正规借贷关系中可起到枢纽作用。据此，本文提出如下假说：

H3b：软信息中的人格特征对农户正规借贷与民间借贷均有正向影响。

风险感知是指农户对病虫害传播、市场价格等风险特征和灾损性的主观认知[30]，与农户自身的职业技能、文化水平认知能力等密切相关[31]。对于高风险偏好农户来说，其对正规金融知识、市场动态等方面的了解程度更深，具有更大的耐性和冒险精神[32]，进而更可能选择正规借贷，借贷额度也会更高。而对高借贷成本感知农民而言，为规避风险，其预期借贷可得性下降，导致其产生需求型借贷约束。据此，本文提出如下假说：

H3c：软信息中的风险态度对农户正规借贷有正向影响，对农户民间借贷有负向影响。

（四）金融借贷的中介效应分析

社会学习理论指出，认知、环境和行为之间相互影响，外界环境有效激活个体认知，在软信息的作用下对决策行为产生影响[33]。金融借贷作为外部环境具有信息传递与资源共享的作用。具体而言，家庭所拥有的软信息水平越高，越有助于获取融资，尤其是作为人情社会的中国农村地区，软信息所起的作用举足轻重。

需要指出的是，根据麦金农提出的“借贷融资-技术投资-收入水平”模型[34]，按照两期费雪研究框架，农户借贷目的主要分为生活性消费和生产性消费。生活性借贷资金主要用于满足农户现期消费需求，其融资来源通常为民间借贷或小额信贷；生产性借贷资金主要用于农户扩大生产经营规模和跨期消费投资，其融资来源通常为正规借贷。农户软信息水平越高，获得正规借贷的可能性就越大，越会参与创业活动。受民间借贷规模小、风险高和相对无序等特征影响，农户参与创业的可能性降低。据此，本文提出如下假说：

H4a：正规借贷在软信息和农户创业间具有中介效应。

H4b：民间借贷在软信息和农户创业间不具有中介效应。

图1 软信息、金融借贷与农户创业的影响机制

三、研究设计

（一）数据来源和样本特征描述

本文主要使用北京大学中国家庭追踪调查（CFPS）2016年、2018年的调研数据。需要说明的是，由于农户软信息具有“高度稳定性”的特征，故核心自变量与控制变量选取2018年的截面数据即可。考虑到农户当期借贷可能在后期才会做出创业决策，因此筛选出2018年农户样本后，使用跨期家庭编码合并2018年无金融借贷而2016年有金融借贷的农户样本，并将两期样本进行合并，剔除信息缺失和极端样本，最终得到有效创业农户样本量408户，非创业农户样本量5549户。另外，2018年省际涉农金融机构数来自《中国区域金融运行报告》，2018年省际行政村人口指标来自《中国农村统计年鉴》和《中国城乡建设统计年鉴》。

由表1 可知：被访者男性居多，占比为58.09%；已婚样本占比85.88%；调查对象年龄主要集中在51～65岁，占受访者的39.92%；受教育程度大都集中在初中及以下，高中及以上学历占比仅为11.60%，说明农户整体受教育程度还处于较低水平；在家庭负担比重方面，绝大多数家庭的负担比重在0～20%，但家庭负担比重在80%以上的农户占比达16.20%，反映出仍有较大一部分农村家庭在教育、养老和医疗等方面面临着很大困难；在住房价值上，各房屋估值段的家庭分布比较均匀，这与各区域经济发展状况密切相关；地区分布方面，东、中、西地区受访者人数分布相对均匀，东北地区受访样本相对较少，仅为12.32%。

表1 样本特征分布情况

（二）模型设定

1.因子分析法

本文用因子分析法和因子综合得分测算社会网络和人格特征各变量权重。社会网络与人格特征指标的KMO 和巴特利特球型检验结果均显示P 值为0.000，变量间相关性较强，拒绝变量相互独立的原假设，KMO 取样适切性量数分别为0.696 和0.724。各变量间信息重叠程度尚可，故样本适合用因子分析法计算权重。

2.Logistic模型

由于金融借贷与农户创业均是二元决策问题，因此建立Logistic模型，具体公式如下：

其中，Yi表示农户是否有创业行为；Xi为核心解释变量，即农户的软信息；Ci为控制变量；ei为随机误差项；β与γ为待估计系数。

3.中介效应模型

根据前述理论分析框架，借鉴温忠麟等[35]提出的中介效应机制检验方法，构建本文的计量模型对软信息影响农户创业行为的机制进行分析。模型设定如下：

其中，M为中介变量金融借贷，包括正规借贷与民间借贷；C为控制变量，α、γ、a、b、c、c′为待估计参数，e为随机误差项。检验步骤如下：首先，基于（2）式进行回归。若c显著，则继续下一步，否则停止中介效应检验。其次，对（3）和（4）式进行回归。如果a和b显著，但c′不显著，则说明X对Y的影响完全是由中介变量M实现的；若a、b、c′均显著，则中介变量M只起部分中介作用；若a与b至少有一个不显著，则需要进一步用Bootstrap 法进行检验来判断中介效应是否存在。

（三）变量选取

1.被解释变量

本文被解释变量为农户创业，即家庭中是否有人从事个体经营或开办私营企业。

2.核心解释变量

本文核心解释变量为农户软信息。根据农贷市场特征，将软信息划分为社会网络、人格特征和风险态度三个维度。

一是社会网络。参考童馨乐等[36]对社会网络的定义，指农户依附各种社会网络所获取的资本，涵盖农户进行生计活动的各个领域，较大限度的决定了农户汲取外源资本的能力。本文社会网络包括：①政治资本，指农户由其政治身份所产生的一定关系网络，以农户是否为共产党员来测度。②组织资本，指农户与专业合作社形成的较为清晰的产前、产中和产后联系，以农户是否为工会成员来衡量。③邻里关系，以农户对邻居的信任程度来衡量。④人情礼支出，以送出实物和现金的总价值来衡量。

二是人格特征。借鉴王会娟等[29]的研究，本文人格特征包括：①能力，如户主学历，职业技能等，以户主最高学历界定。②善意，借款人向出借人表达善意的倾向，以为他人着想程度来衡量。③踏实，出借人对借款人的信任程度，以努力工作就有回报的认知态度来衡量。④勤奋，以勤劳程度来衡量。其中，能力、善意代表诚信，踏实、勤奋代表正直，借方诚信、正直的人格会让贷方更能相信其会如期履行还贷义务。

三是风险态度，包括农户主观和客观风险态度。以汇总问卷中依据受访者喜好所设定的问题来确定农户主观风险态度（询问题目及过程详见2018 CFPS Wave 5 questionnaries，ENG）。以受访者的最终答案来给其主观风险态度赋值，以受访者是否持有股票、债券等风险资产来衡量其客观风险态度。

3.控制变量

参考相关文献[2，16]，本文还控制了影响农户创业行为的其他变量，其中人口统计学特征包含户主性别、年龄、健康状况和婚姻状况。考虑到户主年龄对农户创业选择可能存在的非线性关系，加入户主年龄平方指标。家庭生产要素特征包括家庭人口规模、负担比、农地流出、农地流入和居住房屋估值。另外，加入农户所在村到县城的距离和地区虚拟变量，以控制区域异质性。

4.工具变量

考虑到正规借贷与农户创业可能存在因果关系以及误差项中存有对因变量有较强解释力度的遗漏变量问题，本文以“基本金融素养”和“正规金融机构农户普及率”作为工具变量进行稳健性分析。

5.中介变量

本文的中介变量为金融借贷，包括正规借贷与民间借贷。若农户通过金融机构贷款，则正规借贷赋值为1；反之，赋值为0。若农户通过亲友及民间借款，则民间借贷赋值为1；反之，赋值为0。具体变量说明如表2所示。

表2 变量说明与描述性统计

四、实证结果与分析

（一）基准回归结果分析

本文使用Stata16.0 计量软件进行回归，在实证检验前对相关变量进行了多重共线性检验，结果显示VIF 值远小于临界值10，故解释变量之间不存在多重共线性问题。

表3 为软信息、金融借贷对农户创业决策影响的回归结果。方程1、2、3 的估计结果显示，社会网络、人格特征与风险态度综合指标均在1%的显著性水平上对农户创业产生正向影响。这表明社会网络规模的扩大、人格特征指数的增大与农户风险偏好指数的提高均会显著促进农户创业。方程4中合并社会网络、人格特征和风险态度后的回归结果显示，在控制相关变量之后，社会网络、人格特征与风险态度的作用虽然有所减弱，但是与农户创业行为仍然呈显著正相关关系，假说H1a、H1b、H1c 得到验证。从影响程度来看，人格特征＞社会网络＞风险态度，说明农户创业首先由其特定的人格特征作为主导，对其创业决策、行事效率等产生影响，受内外部制度环境等影响而形成的社会网络和风险态度则起到次要决定作用。

表3 软信息、金融借贷对农户创业影响的实证结果

方程5、6估计结果显示，正规借贷在1%的显著性水平上对农户创业产生正向影响，而民间借贷对农户创业影响不显著。这可能是由于农户通过民间借贷获取的融资额度较小，不足以作为其创业的启动或周转资金。方程7是合并正规借贷与民间借贷的回归结果，在控制相关特征变量后，正规借贷仍然显著促进农户创业，而民间借贷依然无显著影响。假说H2a、H2b得到验证。

从控制变量估计结果来看，户主年龄显著正向影响农户创业，而年龄平方与此相反，即户主年龄对农户创业呈现倒“U”型关系。家庭人口规模越大，农户选择创业的概率越大，这是因为当家庭人口越多，家庭内部支持力度就越大，创业资源更加丰富，农户个体创业门槛也随之降低。土地流出在1%水平上显著促进农户创业，而土地流入对农户创业呈负向影响但不显著，这可能是因为土地流出使农户对土地依赖性降低，土地租金收入为农户创业提供了一定支持。居住房屋估值越高，越有利于农户选择创业，这是因为房屋可作为农户创业融资的有效质押担保，影响农户的创业初始启动资金。家庭负担比与村县距离对农户创业呈显著负向影响。距离商业中心越近越有利于农户就近就业，这在一定程度上抑制了农户的创业行为。

由表4 软信息对金融借贷的回归结果可知，社会网络与人格特征均在1%的显著性水平上正向促进农户正规借贷和民间借贷，且社会网络和人格特征对农户正规借贷的促进作用小于对民间借贷的促进作用。风险态度在1%的显著性水平上正向促进农户正规借贷，对民间借贷影响系数为负但不显著。假说H3a、H3b 和H3c 得到验证。方程14 进一步合并正规借贷与民间借贷后发现，社会网络与风险态度均显著促进农户借贷，而人格特征对农户借贷有正向影响但不显著。这可能是因为对于那些维持固有生计模式或者已转变生计模式的农户来说，人格特征不再是他们获取金融借贷的主要影响因素。

表4 软信息对金融借贷的影响

（二）内生性处理与稳健性检验

1.内生性处理

在研究过程中发现，正规借贷可显著促进农户创业，但这一结果可能存在内生性问题。一方面，正规借贷有助于促进农户创业，反过来创业农户更倾向于选择正规借贷；另一方面，如政府为农户提供创业平台，平台越好，农户创业的积极性也就越高。针对反向因果和遗漏变量问题，本文引入有效的工具变量，使用两阶段最小二乘法（2SLS）进一步检验。

如表5 所示，DWH 内生性检验结果表明，可以在1%的显著性水平上拒绝所有变量均为外生的原假设，即认为基准回归模型存在内生性。为了判断工具变量的合理性，对农户基本金融素养和涉农正规金融机构农户普及率两个变量进行弱工具变量和过度识别检验。结果显示，第一阶段F 检验值为51.17，高于临界值16.38，说明该模型不存在弱工具变量。过度识别检验中score chi（2）=1.987，其P 值为0.159，说明上述两个工具变量属于外生关系，且与随机扰动项并不相关。在通过内生性检验后，正规借贷显著正向影响农户创业这一结论仍然成立，进一步证实了本文结论的稳健性。

表5 中介变量内生性检验

2.稳健性检验

为进一步探究回归结果的稳健性，本文用以下方法进行检验：一是参考张云亮等[24]的稳健性检验方法，选取户主年龄在30～60 岁的农户样本单独进行回归。这部分样本群体是家庭户主适龄劳动力的主体，具有较强的样本代表性。二是将Logistic模型替换为OLS模型进行实证检验。以上结果除个别控制变量及系数大小发生变化外，核心变量的显著性与基准回归结果基本一致。

（三）软信息、金融借贷对农户创业的影响机制检验

依据中介效应的相关检验步骤，表3 回归结果表明社会网络、人格特征和风险态度对农户创业的影响通过了显著性检验，即c显著。表4 中社会网络和人格特征对正规借贷与民间借贷的检验中均在1%的水平上显著；而风险态度对正规借贷的影响通过了检验，但对民间借贷的影响未通过显著性检验，即存在a不显著的情况。表6 中加入软信息变量（社会网络、人格特征和风险态度）和金融借贷变量（正规借贷、民间借贷）进行回归，结果显示正规借贷的系数通过了显著性检验，即b显著；社会网络、人格特征和风险态度的系数显著，即直接效应c′显著。故正规借贷起到部分中介作用。其中，社会网络、人格特征和风险态度的中介效应占总效应的比重分别为50.06%、37.56%和74.31%，说明社会网络、人格特征和风险态度对农户创业决策的影响分别有50.06%、37.56%和74.31%是通过正规借贷实现的。假说H4a得到验证。而民间借贷的系数未通过显著性检验，即此时b不显著，无法判断是否存在中介效应，需进一步根据Bootstrap法来检验中介效应。

表6 中介效应检验与估计结果

采用Percentile 和Bias-corrected 两种置信区间的估计方式，分析民间借贷对农户创业的直接和间接效应，将软信息中社会网络、人格特征和风险态度分别进行中介效应检验，重复样本数设为500，置信区间95%，结果如表7。社会网络、人格特征与风险态度的直接影响Percentile 和Bias-corrected 的95%的置信区间均不包括0，中介效应可能存在。进一步检验发现社会网络、人格特征与风险态度的间接影响Percentile 和Bias-corrected 的95%的置信区间均包括0，因此认为民间借贷在社会网络、人格特征与风险态度对农户创业的影响中并未起到中介效应。假说H4b得到验证。

表7 民间借贷在软信息对农户创业的中介作用检验

五、结论与建议

本文采用Logistic回归模型和中介效应模型，利用CFPS 数据分析了软信息对农户创业的作用机理及影响效应，并引入工具变量克服了正规借贷中介变量的内生性，得到如下结论：软信息的提高可促进农户创业，具体表现为社会网络、人格特征和风险态度均在1%显著水平上促进农户创业，且影响程度排序为：人格特征＞社会网络＞风险态度，正规借贷显著促进农户创业，而民间借贷对农户创业无显著影响；考虑金融借贷的中介效应后，正规借贷在社会网络、人格特征和风险态度对农户创业的影响中存在部分中介效应，具体表现为社会网络、人格特征和风险态度的中介效应占比分别为50.06%、37.56%和74.31%，而民间借贷在该路径中不存在中介效应。

根据以上结论，提出如下政策建议：

一方面，为从源头上推动农户经济发展理念更新，要基于农户人格特征对其创业的决定性作用，在农村地区开展农户人格专项教育。经济的发展归根结底在于人的发展，要尽可能转变农户长期以来形成的思维模式，通过开办人物宣讲、典型事迹演出等多种方式，逐渐消除思想桎梏；同时在农村职业技能培训过程中，要多注重引导利于激发农户创业意识的积极性人格特征的培养，释放农户创业活力。另外，要拓展基于亲缘、地缘和业缘的社会关系网络，通过组建联谊等方式促进人际交往，减缓创业信息焦虑；通过风险教育让农户客观认识预测风险，搭建风险分散平台，培养农户风险管理意识与能力。优化农户创业的外部制度环境，通过“鲶鱼效应”为农村涉农正规金融机构注入竞争活力，切实推动农村正规金融、涉农经济的双向流通发展。

另一方面，对正规金融机构而言，要依托大数据等金融科技将农户的软信息系统“硬化”，不断完善信用等级评分，减少信息不对称问题。考虑和村两委共同协作，积极了解农户的社会资本、人格素养和风险态度水平，依据以上信息进行综合分类，针对各类目标用户推出不同金融产品，提高农村金融资源的配置效率，进一步明确农户创业的政策实施对象，甄选潜在创业者，发挥带头示范作用，结合农村金融发展扶持政策等外部环境的激励作用，激发其他农户的企业家精神。■