数字普惠金融与家庭创业——以信贷约束为中介效应的实证研究

蔡冬青，张子旋

（南京邮电大学 经济学院，江苏 南京 210023）

一、引言与文献综述

随着人工智能、云计算等互联网新技术的快速发展，数字金融得到大力发展，同时普惠金融的实施，使其发展成为“数字普惠金融”，该服务主要通过互联网发展普惠金融。数字普惠金融作为重点支持小微企业、低收入人群等群体的重要金融工具，近年来发挥着举足轻重的作用。新冠肺炎疫情导致全球经济陷入停滞状态，我国经济形成“国内国际双循环”的经济发展新格局，创新创业是扩大内需、促进经济的最重要方式。“双创”是近年来我国重要发展战略之一，是经济“稳中向好”的关键措施，打造大众创业、万众创新“双引擎”，不仅能够保持经济增速不减，还能够实现我国经济提质增效。

数字普惠金融和创新创业都成为我国经济发展的新动力。然而，创业活动持续时间长、资金要求高，资金约束是家庭创业的主要困难。中国家庭普遍存在信贷约束（Li C et al.，2016）[1]，这就制约了家庭创业活动，同时也制约了经济的发展。在此背景下，本文通过家庭是否受到信贷约束，研究数字普惠金融对家庭创业的影响及作用机制。

数字普惠金融完善了传统金融和普惠金融，其运用数字技术更广泛地普及金融服务，使尽可能多的个体享受到金融便利。Evans & Jovanovic（1989）[2]认为资本对于创业者至关重要，而流动性约束往往将资金不足的人排除在创业之外，数字普惠金融加快了资本的流动。Nykvist et al.（2008）[3]的研究表明财富水平与是否创业之间存在正相关关系，且数字普惠金融能够加快财富的流动，从而增加创业几率。张兵和盛洋虹（2021）[4]认为数字金融能够缓解创业者的信贷约束，减少创业成本，还能够提高创业者的风险偏好，促进家庭创业，同时数字金融有利于创业活动的创新。孙继国等（2020）[5]对2017年CHFS数据的研究表明，数字金融能够通过促进居民创业来降低信贷约束。

数字普惠金融与信贷息息相关，而信贷是否受到约束很大程度上决定了家庭是否愿意创业，而金融制约和创业精神是影响发展中国家经济的关键因素（Karavianov，2012）[6]。创业活动启动与否受限于创业准备金，如果创业准备金不足，创业活动会受到制约，金融支持变成非常重要的影响因素，而传统金融的信贷资源配置、风险抵御能力、金融创新驱动机制、配套支持机制等均会制约创业者是否创业（许琪，2018）[7]。田霖和金雪军（2018）[8]研究了金融服务对家庭创业的影响，结果表明，主流金融在家庭创业中起到主导作用，而在新金融的影响下，数字金融等非主流金融服务的作用开始显现，两者互利互惠的关系越来越明显。此外，国外学者大多数都认为对家庭创业具有重要影响的是融资约束，家庭创业会受到其与金融服务业关系的影响。Lelarge et al.（2008）[9]通过法国信贷项目研究了企业家精神与信贷约束的关系，结果显示信贷约束会显著抑制创业活动。

综上，目前多数研究集中在数字普惠金融、金融支持、信贷约束对家庭创业的影响，鲜有文献研究信贷约束在数字普惠金融影响家庭创业中的影响机制。本文以中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，简称CHFS）微观调查数据为样本，采用中介效应模型研究数字普惠金融对家庭创业的信贷约束传导路径。本文认为，普惠金融不仅可以直接影响家庭创业，还可以通过缓解创业的信贷约束间接影响家庭创业。本文是对现有研究的补充：一是研究数字普惠金融对信贷约束、家庭创业的具体影响；二是研究信贷约束在数字普惠金融影响家庭创业的中介效应；三是从城乡、不同区域考察信贷约束中介效应的异质性。

二、研究设计

（一）研究假设

互联网经济的崛起，使得数字普惠金融得到了长足发展。在“双循环”新发展格局下，数字普惠金融强有力地推动了供给侧改革、经济转型和“双创”战略，能够显著影响创业活动（钱海章等，2020）[10]。由于数字普惠金融能够便捷地使用，能够优化金融配置，降低了企业使用金融的成本，提高企业的收益，推动产业升级（杜金岷等，2020）[11]，所以数字普惠金融促进了金融服务，从而更好地服务家庭创业。基于此，提出假设1：

H1：数字普惠金融能够显著影响家庭创业。

信贷约束对于企业家创业获取资金及获取的资金规模具有较大影响。通常而言，受到信贷约束的创业者在选择是否创业时会根据自有资金量决定，而没有信贷约束的创业者则会通过借贷金额数量来决定是否创业。信贷约束首先会制约潜在创业者对创业与否的选择，其次会制约成功创业者的企业规模。此外，信贷约束也会影响到金融行业的发展，信贷约束门槛越高，则受到信贷约束的人越多，资本流动性会越低，进而影响到数字普惠金融的发展。基于此，提出假设2：

H2：数字普惠金融能够显著影响信贷约束。

根据前文的分析，信贷约束会影响到数字普惠金融，而数字普惠金融会显著影响家庭创业，因此，信贷约束还可能通过影响数字普惠金融对家庭创业产生影响。基于此，提出假设3：

H3：数字普惠金融可通过信贷约束显著影响家庭创业。

（二）数据来源与变量定义

本文依托中国家庭金融调查（CHFS），该项调查是由西南财经大学主导的调研项目，其目的是收集包括人口特征与就业、负债与信贷约束等在内的家庭金融微观层次的相关信息，全面细致地刻画中国家庭的经济和金融行为。本文选取2013年、2015年、2017年的调查面板数据。通过对数据清洗，最终获得71 951个样本数据。数字普惠金融采用对应年份的北京大学数字金融研究中心中国数字普惠金融指数。

1.被解释变量：家庭创业。创业定义为一种职业转换行为，也即“自主就业或者创办企业”，以区别于工资性工作（Hurst & Lusardi，2004）[12]。参考张兵和盛洋虹（2021）[4]的做法，在调查问卷中，受访者回答是从事个体户、租赁、运输、网店、经营企业等定义为家庭创业，赋值为1，否则为0。

2.解释变量：数字普惠金融。本文采用相同年份的省级数字普惠金融总指数作为衡量指标。

3.中介变量：信贷约束。一方面，信贷约束会影响数字金融的发展，另一方面，信贷约束会影响家庭创业选择（翁辰和张兵，2015）[13]。对此，本文研究信贷约束是否会通过数字普惠金融影响家庭创业选择。信贷是指从正规金融机构的信用贷款，受到其约束则信贷约束为1，否则为0。

4.控制变量：本文从户主特征和家庭特征两方面进行控制。户主特征包括性别、年龄、受教育程度、政治面貌、婚姻状况、身体状况。性别和年龄会对家庭创业有影响，性别能显著提高创业的发生概率（Holtz-Eakin et al.，1993）[14]，年龄与个人劳动经验相关，年龄越大的会越考虑规避风险（朱红根和梁曦，2017）[15]。受教育程度会对家庭创业产生影响，受教育水平越高，收入会越高，创业的成本越高，这就会使其降低创业概率；而有研究（Ree & Shah，1986）[16]指出，教育加强了人力资本，使其更具有创业能力，从而提高创业概率。政治面貌同样也与是否创业有关，党员能显著促进创业（戚迪明和刘玉侠，2018）[17]。婚姻状况、身体状况也能影响到家庭创业，通常情况下，未婚、身体状况好，创业的概率较大。

家庭层面上，选择家庭成员数量、子女数量、转移支付额、家庭总收入为控制变量（张龙耀等，2020）[18]。家庭成员数量和子女数量越多，一方面是抚养家庭的责任越大，会因规避风险而降低创业的概率；另一方面是家庭支出度越大，创业资源会更多，从而降低了创业门槛。家庭转移支付额越多，则需要抚养的老人或者子女越多，所能承担的风险越小，选择创业的概率越小。家庭总收入越高，则越不容易创业（吕诚伦，2016）[19]。

所有变量的解释和描述性统计见表1。

表1 变量解释和描述性统计结果

（三）模型设定

为研究数字普惠金融对家庭创业的影响机制，根据Imai K et al.（2010）[20]的中介效应检验方法来设计模型，式（1）为不考虑中介效应情况下数字普惠金融对家庭创业影响模型，式（2）为考虑中介效应情况下数字普惠金融对信贷约束影响模型，式（3）为将信贷约束作为中介变量加入方程（1）后得到的完整回归模型。

其中，Engageit表示家庭创业变量，表示家庭i在年份t时是否创业；lnfinanceindexit表示家庭i所在省份年份t的数字普惠金融指数；CreditConstit为中介变量，表示家庭i在年份t时是否受到信贷约束；controlitk表示家庭i在年份t时的控制变量k。待估参数α1反映了数字普惠金融对同省份家庭创业的总效应，待估参数β1反映了数字普惠金融对同省份家庭信贷约束的影响，待估参数γ2反映了数字普惠金融通过信贷约束影响家庭创业的中介效应。

上述3个方程构成了完整的中介效应模型，该模型可以反映出数字普惠金融指数对家庭创业的影响机制，同时可以体现出这种影响的作用程度。通过对待估参数α1、β1、γ1、γ2的显著性检验，可判断数字普惠金融指数对家庭创业的显著影响和以信贷约束为中介变量的间接影响。

三、实证结果

（一）中介效应模型

本文采用的基准模型是Probit模型，采用三步法探讨数字普惠金融指数与家庭创业之间是否存在关于信贷约束的中介效应进行实证研究。此外，还运用Sobel检验中介效应的存在性。中介效应评估结果如表2所示。

表2 中介效应估计结果

由表2可知，方程（1）中，数字普惠金融指数对家庭创业的回归系数在1%置信水平上显著为负，表明数字普惠金融指数越大，家庭创业的概率越小，也即数字普惠金融越发达，家庭越不愿意创业，验证了假设1。方程（2）中，数字普惠金融指数对信贷约束的回归系数在1%置信水平上显著为正，说明数字普惠金融指数越大，则信贷约束越强，验证了假设2。

在引入中介变量信贷约束后，数字普惠金融指数进一步抑制了家庭创业，其回归系数为-0.4651且在1%置信水平上显著，同样表明发展数字普惠金融会抑制家庭创业，验证了假设3。在方程（3）中，Sobel检验结果显著，表明信贷约束的中介效应存在。信贷约束的影响系数为0.3135，表明信贷约束会促进家庭创业概率。信贷约束的总效应为-0.4404，中介效应为0.03039，直接效应为-0.7498，中介效应占总效应的比重为-0.7025。

（二）稳健性分析

为验证信贷约束在数字普惠金融指数影响家庭创业中介效应结果的可靠性和稳定性，将数字普惠金融总指数替换成数字普惠金融使用深度，再构建中介效应模型。结果如表3所示。

表3 稳健性检验结果

数字普惠金融总指数替换成数字普惠金融使用深度后，Sobel检验统计量在1%置信水平上显著，信贷约束的中介效应存在。由此可见，上述实证结果具有稳健性。

（三）异质性分析

1.城乡异质性分析。由于我国经济体是城乡二元结构，本文分别从城市和农村分析信贷约束在数字普惠金融影响家庭创业中的中介效应，具体结果如表4所示。

表4 城乡中介效应估计结果

对于城市家庭而言，数字普惠金融抑制了家庭创业，其回归系数为-0.599且在1%置信水平上显著，加入中介变量信贷约束后，进一步降低了家庭创业概率，回归系数变为-0.638。此外，男性、家庭成员数量、子女数量、家庭总收入能显著促进家庭创业概率，而年龄、受教育程度、党员、身体状况会显著降低家庭创业概率。对于农村家庭而言，数字普惠金融同样会降低家庭创业概率，但程度比城市轻，数字普惠金融的回归系数为-0.264，在1%置信水平上显著，加入信贷约束后，回归系数为-0.277。

Sobel检验结果显示信贷约束对城市和农村家庭创业均具有中介效应。其中，间接效应分别为0.0086、0.0018，直接效应分别为-0.1278、-0.041，总效应分别为-0.0724、-0.0476。这表明信贷约束对城市家庭创业的中介效应比农村家庭创业的中介效应更强，城乡之间存在较强的异质性，验证了假设4。这是由于城市家庭创业对信贷的依赖更多，而农村家庭则会根据自身经济条件选择是否创业，信贷约束对其创业影响较小。

2.不同地区异质性分析。由于我国各地区经济发展不平衡，本文将全国样本划分为东部、东北、中部和西部四个地区（由于资料的完整性原因，未包括新疆和西藏），分别建立中介效应模型。限于篇幅原因，在此仅列出各地区方程（3）的结果，即包含中介变量的回归方程。具体如表5所示。

表5 不同地区中介效应估计结果

东部地区样本数字普惠金融的系数在1%置信水平上显著为负，说明数字普惠金融会显著降低东部地区家庭创业概率；信贷约束的回归系数为0.4131，在1%置信水平上显著，表明信贷约束会提高家庭创业概率。Sobel检验统计Z值在1%置信水平上显著，说明信贷约束具有中介效应，其间接效应为0.0075，直接效应为-0.1328，总效应为-0.1252。

东北地区样本的Sobel检验统计Z值仅在10%置信水平上显著，表明信贷约束在数字普惠金融影响家庭创业中均不具有中介效应或其中介效应较弱。数字普惠金融对家庭创业的系数在5%置信水平上显著为负，表明数字普惠金融显著降低家庭创业的概率，信贷约束不会显著影响该地区家庭创业的概率。

中部地区样本数字普惠金融的系数在1%置信水平上显著为负，表明数字普惠金融会显著降低家庭创业概率，信贷约束的回归系数为0.4974，在1%置信水平上显著，信贷约束会提高家庭创业概率。Sobel检验统计Z值在1%置信水平上显著，说明信贷约束具有中介效应，其间接效应为0.0122，直接效应为-0.1552，总效应为-0.1430。

西部地区样本数字普惠金融的系数在1%置信水平上显著为负，表明数字普惠金融会显著降低家庭创业概率，信贷约束的系数在1%置信水平上显著为正，表明信贷约束会提高家庭创业概率。Sobel检验统计Z 值在1%置信水平上显著，说明信贷约束具有中介效应，其间接效应为0.0073，直接效应为-0.0927，总效应为-0.0854。

四、结论

创业活动为经济发展注入了新动力，而金融服务则为创业提供了强有力的支持。数字普惠金融是金融市场中继普惠金融后的又一项金融创新，而信贷约束则是制约家庭贷款的重要因素。

本文研究显示，数字普惠金融会显著降低家庭创业的概率，但能够促进信贷约束，在信贷约束作为中介变量加入模型后，数字普惠金融能够进一步降低家庭创业概率。在城市和农村中数字普惠金融同样会显著降低家庭创业概率，信贷约束均在数字普惠金融影响家庭创业中具有中介效应，且城市样本的中介效应强于农村样本。在东部、中部、西部地区的样本中，数字普惠金融同样对家庭创业具有显著负向影响，信贷约束具有中介效应，而在东北地区信贷约束则没有中介效应。