数字普惠金融对农户创业行为的影响

陈中英， 王林萍

(福建农林大学 经济与管理学院， 福州 350002)

当前，国家大力发展农村经济，提出乡村振兴战略，颁布一系列农村创业激励政策，力图发展农村经济、改善农村现状。推动农村劳动力就业创业是促进农村经济发展、提升农民家庭收入的关键环节，是实现乡村振兴与农业现代化发展的重要举措。

创业需要面临的首要困难就是资金不足[1]，对于农户创业者而言资金难题尤为明显。一般而言，农户资金渠道有家庭存蓄、亲戚借款、金融机构借贷等[2]。但农村家庭收入来源单一且不稳定，而创业活动具有持续时间长、资金要求投入频繁、收益不确定等特点，所以家庭储蓄与亲戚借款变得困难重重。农户在向传统金融机构进行借贷时，由于自身职业稳定性差、收入低等问题，常面临借贷资信不足、担保抵押缺乏等难题[3]。2015年，中国提出发展普惠金融，强调金融普惠要致力于服务小微企业、农民、妇女等弱势群体，农户等弱势群体面临的借贷难问题有所缓解。但传统金融机构仍然面临着追求自身商业目标与服务弱势群体不可兼得的矛盾，造成了金融普惠“使命漂移”[4]。普惠金融数字化发展开启了普惠金融服务的新篇章，使得普惠金融更为完善，服务成本更低，效率更高，服务触达面更广[5]。通过对碎片化数据信息的整理，数字金融降低了金融资源供求双方的不对称性[6]，而数字普惠金融及其覆盖广度、使用深度与数字支持程度助力小微企业、不发达地区创新创业，提升社会整体创业活力[7]。在农村地区，数字普惠金融通过改善融资效率，优化农户融资环境，促进创业[8]。关于覆盖广度、使用深度以及数字化程度对创业的影响，目前尚未有一致结论。现有研究多聚焦于数字普惠金融对农户创业与否的影响，鲜有关注选择创业后创业规模决策行为。数字普惠金融如何影响农户的创业选择与创业规模决策？东中西部地区农户受益于数字普惠金融的程度是否会有所差异？这些问题事关数字普惠金融在农村的应用和发展。本文基于2015—2019年的省级面板数据，实证探究数字普惠金融与农户创业行为的关系，以此提出相关建议。本研究可能的边际贡献在于：①既有的相关文献多将关注点聚焦于农户是否创业上，少有关于农户决定创业后的行为研究，本文将创业规模纳入了农户创业考量范畴；②已有的研究农户创业的多用某一年的截面数据，本文运用的数据为面板数据，相较于横截面数据更能排除时间因素的影响，地区效应、时间效应的控制更能反映个体行为的动态性以及随着数字普惠金融的发展，其创业效应的差异。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字普惠金融对农户创业选择的影响

依靠网络技术的发展，数字普惠金融缓解了农村群体由于地理距离等因素在传统金融上面临的排斥，创业所需的金融服务与资金支持获取更便利，更易发生创业行为，提升创业绩效。数字普惠金融可以提高农户的信贷获得[9]，而信贷的获得有助于农户创业概率与创业规模的提升。此外，资金供求双方的信息透明度也是农户创业中的重要外在条件，信息透明度越高，创业投资规模越大[10]。因此数字普惠金融可以通过缓解信息约束，促进农户创业概率与创业规模的提升。任碧云和李柳颖利用微观数据探索数字普惠金融对农村包容性增长的影响，发现数字普惠金融改善了农户面临的金融环境，农户得以发现更多创业机会[11]。关于数字普惠金融覆盖广度、使用深度以及数字化程度3个二级指标对创业的影响，谢文武等认为数字普惠金融使用深度、支付指数可显著促进农户创业，数字化程度对创业的影响并不明显[8]。

数字普惠金融影响农户创业的机制可以从以下方面展开分析。

1.1.1 资金获取效应

数字普惠金融通过缓解农户创业融资难题直接影响农户创业行为。数字普惠金融发展提升了金融服务的覆盖广度和使用深度，增加了农户创业融资的可得性[12]，使得农户更易获得创业资金，为农户初期创业创造了物资基础条件，也有助于后期创业规模扩张[13]。首先，在传统金融环境下，农村金融服务大部分还是由农村信用社、村镇银行、农业银行、邮政储蓄银行网点提供，这些机构网点往往存在于距离农村较远的城镇，所以农村有借贷需求的创业群体还需要花费时间、金钱成本到城镇实体机构去办理借贷业务。数字普惠金融便于银行等金融机构开展数字在线业务，依托手机、电脑等移动终端开展业务，摆脱了对实体机构的依赖，提高了金融服务在农村的覆盖广度，同时降低了农村地区金融服务供需双方的交易成本。其次，一般而言，农户创业群体在向银行等金融机构借贷时需要面临个人征信审核、财产评估、还款能力评估等严格的借贷资格审核，由于农户财产多为农具、粮食等，且个人征信也并不完善，加大了银行等机构对农户创业借贷对象的审核成本，导致金融机构通常不愿意为这个群体借贷。数字普惠金融中数字技术的使用加大了资金供给双方的信息透明度，信息不对称问题得以缓解。一方面，数字普惠金融的发展使得农村群体借助数字技术与数字信息，连接到更多的借贷融资渠道，使得金融服务信息能精准送达更多低收入群体手中；另一方面，互联网的普及使得农村群体在网购、网络社交等网络活动中在社会上留下了更多的行为数据，金融机构积极运用云计算、大数据等可以借此对农村居民还款能力、信用情况等加以分析，提高农村市场中的违约风险识别以及还款能力的识别效率。最后，数字普惠金融发展起来后，一些传统金融机构与金融科技企业开发多类型的信贷产品，这些不同类型金融产品满足了农村创业群体多样化的资金需求。

1.1.2 人力资本效应

数字普惠金融的发展有助于农户深入接触信贷知识，培养金融素养与经营才能，帮助农户形成价值投资观念[14]，促进农户创业行为的发生。李建军等论证了人力资本在普惠金融影响创业过程中的中介作用，认为普惠金融的发展有利于提高金融参与者的金融能力，提高了居民的技能素质与人力资本水平[15]。数字普惠金融依托于平台、App，推送各类创业及理财消息，避免了传统金融市场上农户信息闭塞问题，增强了农户信息获取能力，有助于农户对资金做出合理使用，做出创业选择。

1.1.3 地区经济增长效应

数字普惠金融通过改善农村经济大环境，间接影响农户创业行为。

数字普惠金融对地方经济具有显著的正向激励作用[16]。数字普惠金融改变了金融“嫌贫爱富”的特质，扩大了金融服务的覆盖人群，降低了金融服务获得门槛，更多的返乡农民工、农村小微企业、农村外来创业人员等获得了金融服务与金融产品的使用权利，更多地参与到农村经济活动中去，有利于农村社会经济的发展。数字普惠金融运用大数据、云计算、数字通信等，更好地进行金融风险识别与控制，促进农村地区经济健康可持续发展。经济环境对创业具有塑造性影响[17]。地方经济的发展不仅可以营造一个良好的创业环境，还意味着更多的商机，带来更多的创业机会，带动居民的创业积极性，促进创业。而且数字普惠金融的经济效应之一就是收入效应，能够通过提高人力资本积累[18]、促进跨区域的技术共享[19]、提升农村地区金融可得性[20]、县域产业结构升级[21]等途径来促进农村居民收入增长，这为居民创业奠定了经济基础，也对农村居民的职业选择产生影响，使得农村居民有能力考虑从农业生产转变为工商业经营。基于以上分析，提出假设1。

H1：数字普惠金融对农户创业选择存在正向影响。

1.2 数字普惠金融对农户创业规模的影响

按照规模经济理论，某些行业比如制造业，必须达到特定的规模，才能实现边际收益等于边际成本，实现规模经济优势，才能在行业竞争中生存下来。创业规模需要以资本作为保障前提[22]，在生存资本都不足的现实下，农户只能选择微型的零售业等小规模创业。普惠金融不仅提升了信贷可得性，还优化了信贷的使用[23]。数字金融更是依托于互联网，提升了农户创业使用资金的便捷性、安全性，降低资金使用成本，扩张农户创业规模。另一方面，农户是有限理性行为人，在创业规模的决策中会基于自身对未来风险与收益的考量而定。数字普惠金融平台及时的信息报送、创业项目的介绍等在一定程度上可以帮助农户降低对未来的不确定性，做出合理的创业规模决策。并且数字普惠金融对信贷约束有一定的缓解作用，信贷资金的支持可以帮助农户在创业投入时有的放矢[13]，降低自有资金的使用，进而使得较大创业规模的潜在风险得到分担。基于此。提出假设2。

H2：数字普惠金融发展有利于提升农户创业规模。

2 研究设计

2.1 数据来源

本文运用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心发布的中国家庭金融调查(CHFS)数据及北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融发展指数。其中中国家庭金融调查是由中国家庭金融调查与研究中心发起的每两年一次的全国性抽样调查，内容涉及个体人口特征、家庭财富情况、地区信息，全面细致反映了中国家庭的生活方式、投资和储蓄决策等金融、经济行为。北京大学的数字普惠金融指数是对包括账户数量、支付笔数、投资贷款笔数等在内的33个指标进行综合合成数字普惠金融指数，弥补了官方原普惠金融指数体系在数字金融方面的缺陷。本文选取了中国家庭金融调查2015、2017、2019年农户受访的面板数据，通过数据的清洗，剔除缺失数据、重复数据及无效数据后，最终获得27 082个样本数据。数字普惠金融发展指数选择了2014—2019年的总指数数据以及覆盖广度、使用深度、数字化程度3个分指标的数据。

2.2 变量选择

2.2.1 被解释变量

被解释变量为农户创业行为，包括创业与否的选择、创业规模大小决策行为，即“创业选择”“创业规模”。其中，“创业选择”为二值虚拟变量，衡量是否创业，用工商业经营界定，将从事工商业经营的视为创业者，否则视为非创业者。而“创业规模”则包括资金投入大小与员工雇佣情况，即“创业投入”与“雇员数量”，“创业投入”用农户对问卷中 “您家参与该项目时总投资是多少？”的回答金额作为代理变量，而雇员数量也来自问卷问题“目前该项目还雇用了多少员工”的直接回答。

2.2.2 核心解释变量

以数字普惠金融作为核心解释变量，采用北京大学发布的数字普惠金融发展指数来衡量各省的数字普惠金融发展水平[5]，同时引入数字普惠金融覆盖广度、使用深度、数字化程度3个二级指标。其中覆盖广度是衡量数字普惠金融覆盖了多少人群，使用深度主要衡量数字普惠金融的使用频率，数字化程度则是度量数字普惠金融使用成本。

2.2.3 控制变量

选取户主个体、家庭、地区3个层面的控制变量，更精确研究数字普惠金融对农户创业行为的影响。户主层面包括户主性别、年龄、婚姻情况、受教育程度、健康状况。其中，受教育程度用受教育年数表示。家庭层面包括家庭规模、家庭社会网络，家庭社会网络用家庭去年礼金支出取对数处理得到。地区层面包括传统金融发展水平以及城镇化率，地区层面的控制变量是对创业环境进行一个描述，其中传统金融发展水平用所在省份金融机构贷款余额/所在省份当年GDP计算得到。

2.3 描述性统计

以上各变量的描述性统计结果见表1。由表1的描述性统计结果可知，全国农户创业的平均概率为9.65%，在创业人群中，创业资金投入规模平均水平为9.07万元，雇员数量平均水平不足2位。说明全国农户创业概率比较小，创业规模偏小微型创业。数字普惠金融最大最小值相差较大，且最小值与平均水平相差也很大，说明数字普惠金融的地区差异性较大，数字普惠金融发展区域间不均衡。

表1 变量描述性统计

2.4 模型构建

为了探究数字普惠金融对农户创业与否与创业行业选择的行为的影响，采用面板离散选择模型进行回归估计。基准回归模型为

entijt(1,0)=α1+β1Xjt+λ1Controlijt+

ηj+δi+εijt

(1)

式中：entijt表示农户创业选择的虚拟变量，下标i、j、t分别代表农户个体、所在省份及具体年份；Xjt表示所在省份t年的数字普惠金融总指数以及覆盖广度、使用深度和数字化程度；Controlijt表示对应的各控制变量；ηj、δi分别表示不随地区和时间变化的因素。

在考察数字普惠金融对农户创业规模的影响时，基准模型公式为

Bscaleijt=α1+β1Xjt+λ1Controlijt+ηj+δi+εijt

(2)

式中，Bscaleijt表示农户创业规模，包括创业投入(escaleijt)与雇员数量(employeesijt)两方面。在创业投入中，因变量是连续型变量，因此采用面板数据模型进行回归；在雇员数量上，由于很大一部分创业农户并没有雇佣家庭以外的人员，即雇员数量为大于等于零的整数值，因此采用面板受限因变量模型进行回归估计。其他的变量含义同式(1)。

3 数字普惠金融对农户创业行为影响的实证分析

3.1 数字普惠金融对农户创业选择的影响

首先采用面板Logit模型对方程(1)进行估计，加入地区和年份虚拟变量，以控制面板模型的时间效应与地区效应。表2展示了数字普惠金融及各维度对农户创业的影响的回归结果，包括各主要解释变量的边际效应、标准误、显著性水平。在模型(1)中只加入了数字普惠金融，并控制了时间效应与地区效应，显示数字普惠金融对农户创业的边际效应为0.016 3，且在1%水平上显著。模型(2)在模型(1)的基础上加入了控制变量，边际效应提高到了0.022 2，依然在1%水平上显著，即在相关变量得到控制的情况下，数字普惠金融指数每提高100，农户创业概率将提升2.22个百分点。模型(1)、模型(2)的结果说明数字普惠金融的发展确实有助于提升农户创业，数字普惠金融发展水平越高，该地区农户创业概率也就越大。

表2 数字普惠金融及各维度对农户创业选择的影响

为了进一步探究数字普惠金融在覆盖广度、使用深度、数字化程度3个分维度上对农户创业的影响，分别将覆盖广度、使用深度、数字化程度作为模型(3)、模型(4)、模型(5)的主要解释变量，加入回归中，并控制了户主个体、家庭及地区控制变量、年份及地区效应。结果显示数字普惠金融覆盖广度、使用深度均有助于提升农户创业概率，其边际效应分别为0.028 1、0.010 8，并在1%水平上显著。数字化程度对农户创业表现出反向抑制作用，但这种抑制并不显著。为了进一步分析农户创业选择收数字普惠金融影响的过程中，覆盖广度、使用深度、数字化程度的作用强度，将覆盖广度、使用深度、数字化程度同时作为解释变量加入模型(6)中，回归结果显示数字普惠金融主要是扩大了金融服务的覆盖广度，提高农户金融服务使用的便利性与可得性，满足农户创业的融资需求以及金融服务需求，进而进行创业。现阶段农村地区基础设施建设还有待完善，因此目前数字化程度并未表现出对农户创业的促进作用。

基准回归结果验证了假设H1：数字普惠金融对农户创业存在正向影响。

3.2 数字普惠金融对农户创业规模的影响

为了考察数字普惠金融对农户创业规模的影响，分别采用面板OLS模型、面板Tobit模型进行回归估计。表3报告了数字普惠金融影响农户创业规模的回归结果。其中模型(1)、模型(4)只加了数字普惠金融，控制了年份与地区效应，结果显示数字普惠金融对农户创业投入、雇员数量的边际效应均显著为正。模型(2)、模型(5)在加入其他控制变量之后，数字普惠金融对农户创业规模的影响仍显著为正，且数字普惠金融对农户创业资金投入、雇员数量的边际效应分别为0.093 8、0.029 1。模型(3)、模型(6)为了考察数字普惠金融具体维度对农户创业规模的影响，将覆盖广度、使用深度、数字化程度同时加入模型进行回归估计，结果显示数字普惠金融主要是通过金融覆盖广度影响农户创业规模，说明数字普惠金融打破了农户在传统金融中面临的空间限制与信息壁垒，拓宽金融服务覆盖广度，活跃农户创业积极性。

表3 数字普惠金融及各维度对农户创业规模的影响

基准回归结果验证了假设H2：数字普惠金融对农户创业规模有正向激励作用。

3.3 稳健性检验

尽管在前面的基准回归中已经控制了决策者个体、家庭以及地区的一些变量，但仍然可能存在一些潜在因素影响结果，造成实证结果的偏误。因此，通过以下两种方法进行稳健性检验：①主要解释变量滞后一期处理。数字普惠金融发展与农户创业间可能存在反向因果关系，即农户创业可能会带动数字普惠金融的发展，农户创业越活跃，该地区数字普惠金融发展越好，导致模型估计结果存在偏误，产生内生性问题。为了弱化这种反向因果关系带来的误差，将数字普惠金融滞后一期处理，再进行模型估计。②剔除直辖市数据。考虑到北京、天津、上海、重庆作为直辖市，其经济金融发展水平与其余省份存在差异，并且受到中央直接管辖，其行政特殊性会导致政策与其他省份也存在差异。因此本文在样本中剔除4个直辖市的样本数据进行稳健性检验。稳健性检验结果见表4。

由表4可知，在两种检验中，数字普惠金融对农户创业、创业规模的影响系数均显著为正。说明数字普惠金融对农户创业行为具有积极推动作用，有助于提升农户创业概率，扩大创业规模。

表4 稳健性检验结果

3.4 区域异质性分析

中国东西部地区由于地理位置差异、自然资源差异以及由前两者带来的政策差异使得东西部区域经济发展不平衡，数字普惠金融发展水平也存在差异。为了分析数字普惠金融对农户创业行为的影响是否存在区域差异，将总样本按照区域分为东部、中部、西部3个分样本组进行回归分析，回归结果见表5。由表5列(1)、(2)、(3)可知，数字普惠金融显著提升了东中部地区农户创业概率，相比较而言，对中部地区的影响更大，这表明中部地区农户对数字普惠金融的发展更为敏感[8]，更能享受到数字普惠金融发展带来的创业效应。但是在创业规模选择上，无论是创业投入，还是雇员数量，数字普惠金融对东部地区都有促进作用。而在西部地区，无论是创业与否的抉择还是创业规模的考量，数字普惠金融的影响都不显著，这说明西部地区的数字普惠金融建设还不够完善，人们对数字普惠金融的认识也有待进一步提升。

表5 区域异质性

4 结论及对策建议

基于2015、2017、2019年数字普惠金融与中国家庭金融调查的数据，利用面板模型研究了数字普惠金融对农户是否创业、创业投入、雇员数量等创业行为的影响。结论如下：①数字普惠金融会激励农户的创业，提升农户创业概率，有利于农户扩大创业规模；②数字普惠金融的覆盖广度对农户创业行为的影响显著，使用深度、数字化程度创业效应不明显，从侧面表明数字普惠金融在农村地区的使用深度、数字化程度还有待加强。③数字普惠金融对农户创业概率以及创业规模的影响存在区域差异，在创业概率上数字普惠金融中部地区的影响力更大，在创业规模上，数字普惠金融在东部地区的影响力更大。在创业规模方面，数字普惠金融对东部地区农户创业规模的影响更为明显。

基于以上结论，提出如下建议：

1)大力发展数字普惠金融，加强农村地区数字普惠金融基础设施建设，增强农村地区数字普惠金融使用深度与数字化程度。目前，数字普惠金融仅发挥了其增大金融服务覆盖广度的一面，并且部分地区数字普惠金融发展水平并不高，数字化程度以及农户对数字普惠金融的使用不足。因此，需要在农村继续从政策激励、基础设施建设等方面持续推进数字普惠金融的发展，为农户金融使用带来便利，创造良好的农村创业金融环境，激发农户创业热情。此外，还需关注到数字普惠金融的结构调整，使得数字普惠金融能从多维度支持农户创业，让使用广度与数字化程度在数字普惠金融的创业效应中也能排上号。

2)加大西部地区金融素养、数字金融知识普及宣传力度，促进数字普惠金融区域间均衡发展。数字普惠金融的发展存在东西部不均衡的特点，由此其创业效应也存在差异，长此以往不作为，势必会加重东中西部地区经济发展失衡局面。鉴于此，应该加大西部地区数字普惠金融的基础性知识普及与宣传教育，加强居民金融素养，提升对西部地区的经济投入。