数字金融对我国农村居民创业的影响及作用机制

摘要：基于2018年北京大学数字普惠金融指数与中国家庭追踪调查（CFPS）数据，本文研究了数字金融对农村居民创业的影响及其作用机制。研究发现：数字金融能够显著促进农民创业，并且在城镇和乡村地区十分明显。从收入水平异质性来看，在全国样本下，数字金融能显著促进低收入家庭创业，并且通过金融市场参与度来正向调节农民创业。因此，应该加大金融知识在农村地区的宣讲教育，并鼓励各大金融机构加强在农村地区金融产品的宣传购买，激发农民参与金融市场的热情，提升农民创业的水平和成功率。

关键字：数字金融 农民创业 金融市场 收入水平

*基金项目：2022年国家级大学生创新创业训练计划项目“数字金融对安徽省农民创业的影响及作用机制”（202210378132）研究成果。

一、引言与文献回顾

在实施了“大众创业、万众创新”战略以来，中国农村地区创业环境显著优化，鼓励农民创业，是经济新形势下缓解就业压力、促进经济稳步增长、带动农村产业发展、实现乡村振兴的重要途径。而近些年来数字金融的数字生态和数字经济特征使得多产业得到了创新积极发展，因此将数字金融与农民创业活动相结合，有利于达到事半功倍的效果。

为了更深入地研究数字金融与地区创业之间的关系，本文从创业效应方法维度去梳理现有国内外文献关于数字金融的创业效应，分为理论分析与实证检验的研究。一是从理论分析层面研究数字金融与创业的关系，随着乡村振兴和脱贫攻坚战略的不断实施，一部分学者也逐渐开始研究数字金融对于农民创业的影响。曾湘泉等从劳动力流动角度入手，研究发现数字金融可以降低融资和创业成本，从而吸引更多的农民工返乡创业。Anshari等通过理论分析构建了Agro Pay数字市场模型，该模型为农民创业提供了在线购买交易、投资等多种服务，提升了农民创业便捷化和高效化水平。李麦收等进一步将数字金融对企业的创业效应和对农民的创业效应相结合，发现数字普惠金融不仅可以促进小微企业创业还可以提升农民创业水平，从而缩小城乡差距。王海燕等则从农民的思想层面研究，得出数字金融打破了农民创业面临的金融知识约束、信息约束和信贷约束困境，提升农民家庭的创业意愿。二是在实证检验层面研究数字金融与创业的关系也广泛受到学者的关注，雷卫等发现县域的数字普惠金融指数可以有效促进当地村域小微企业创业创新活动，并且相比城市数字金融的覆盖率比使用深度的创业效果更显著。巩鑫等在地区分省差异的情况下，利用杜宾模型检验得出数字金融指数对创业活动具有显著的促进作用，东中西地区的空间溢出效应依然差异明显。马德功等运用多项数据实证发现数字金融可以促进更高地区创新水平和城镇化水平下的农民开展创业行为，从而更好的促进地区经济的增长。陶云清等则把农民创业行为看作一个家庭的创业行为，发现数字金融的覆盖广度和使用深度对创业的影响更大。

二、理论分析与研究假设

（一）数字金融对农民创业的影响

技术创新是一个国家不断向前发展的驱动力，我国政府积极鼓励将数字技术与传统金融相结合，创造出更丰富的新兴业态来带动经济的增长。金融作为现代经济的核心，与创新活动和创业活动具有深刻的联系，数字金融可以为创业者减少信息不对称、降低交易成本、优化资源配置和发现创业机会。在新时代下，数字金融为促进创业提供了新的机遇。

数字金融将相关信息技术与传统金融业态相结合，利用数字技术和数字生态来提供新型的金融服务。数字金融的积极创业效应如下：一是数字金融可以增强农民信贷可行性，为农民创业提供资金支持，一方面大部分农村区域面临着农民创业资本积累不足的现状，致使开展创业活动难；另一方面传统金融机构对于弱势群体的排斥，使得农民难以获得充分的资金服务和金融服务，农民在创业过程中出现了“不敢贷”“不能贷”的现象。二是数字金融为使用个体创造更加丰富的社会网络资源，改善社会信用环境，让农民获得更丰富的创业信息，提高农民创业热情。三是数字金融的便捷移动支付有效的降低了金融交易的成本，农民可以在短时间内完成支付、转账活动，更突显金融服务的成效。数字金融在技术和社会网络上发挥了积极效应，更加完善了农民创业的信息流、资金流与物流，降低了创业投资的风险，提高农民创业的热情。考虑到我国城乡经济发展和数字金融发展水平存在差异，本文提出假设1：

H1：数字金融有助于促进农民创业，但该作用在不同城乡之间存在差异。

根据国家统计局的数据显示，我国目前的收入差距仍然比较明显，在乡村振兴战略的推进下与数字金融的支持发展下，农民的生活情况和收入情况好转，但农民想要进行创业活动还是会受其收入水平高低的影响，收入的差异极大的影响了农民的风险偏好和创业决策。因此，本文提出假设2：

H2：数字金融对农民创业的影响水平在不同收入背景下存在差异。

（二）金融市场参与度的中介作用

随着互联网不断的发展与普及，农民开始更广泛的接受互联网学习和教育，而金融也受到互联网便捷性、多样性等特征影响，致使其数字化程度不断加深。因此，农民只需要一台智能手机便可以参与数字金融市场，数字金融的多方位性、全面性、推广性丰富了农民进入金融市场的途径，让农民更能够体验多样的金融产品，有助于农民在创业中得到相应的金融支持和更多元的选择方向，提升了农民的创业水平。本文提出假设3：

H3：数字金融通过提高农民的金融市场参与度进而促进农民创业。

三、研究设计

（一）数据来源于指标说明

本文的数据来源于2018年的北京大学数字金融研究中心发布的中国数字普惠金融指数、北京大学社会科学调查中心发布的中国家庭追踪调查（CFPS）数据。设置相关的条件进行筛选，在剔除极端值、缺失值等样本后保留户口状况为农户，最终确定本文的样本容量为9236个。再选取省级层面的数字普惠金融指数与CFPS数据匹配，并按居民所在地理位置、收入水平高低进行分类。

（二）变量定义

（1）被解释变量（Y）

农民创业决策。本文将农民的创业行为界定为一项家庭行为，因此选取CFPS2018家庭问卷中关于从事职业的问题为依据构建“农民创业决策”这一虚拟变量。

（2）解释变量（X）

数字金融。包括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三个维度指标，本文选择各省级数字普惠金融总指数作为核心解释变量，并进行取自然对数处理。

（3）中介变量（M）

金融市场参与度。采用CFPS2018家庭问卷中关于持有金融产品的问题作为金融市场参与度的衡量指标。

（4）控制变量

本文设置两个层面的控制变量。第一，个体层面的控制变量，包括户主性别、年龄、年龄平方项、受教育年限、网络使用情况、婚姻状况、健康状况。第二，家庭层面的控制变量，包括家庭人口数、自家重大事情和家庭是否有车（见表1）。

（三）变量的描述性统计

变量的描述性统计情况见表2。

（四）模型构建

1.probit模型

在式（1）中，Entrepreneurij表示第j个省份第i个农民的创业决策，表示第i个农民所在j省份的数字普惠金融指标，包含三个指标，Controlsij表示控制变量，包含个体层面和家庭层面，εij为随机误差项。

2.中介效应检验

上述模型中，表示第i个农民所在j省份的数字普惠金融总指数，M为中介变量。对其进行回归分析，通过（2）式检验数字金融指数对农民创业的效应；（3）式讨论数字金融指数与中介变量—金融市场参与度的关系；（4）式将数字金融指数与农民金融市场参与度作为多元解释变量一起对农民创业进行回归。

四、实证研究与结果分析

（一）数字金融对农民创业决策的影响

1.数字普惠金融总指数及不同维度对农民创业的影响

利用stata16.0软件对数据进行回归分析，回归结果如下：其中，第（1）列不包括控制变量，数字金融总指数对创业的影响在10%的置信水平下显著为正，即数字金融对农民创业发展具有正向的促进作用。在此基础上，逐步添加控制变量的方式来进一步实证农民创业行为可能性的大小，在第（2）列中添加农民个体特征变量，并在第（3）列中增加家庭特征变量，结果表明依次添加控制变量后，数字金融的估计系数始终为正且显著；第（4）至（6）列显示了数字金融指标的三个子维度在控制个人和家庭维度后对农民创业决策的回归结果，所有这些指标都具有正向影响，从而验证了假设1（见表3）。

2.分城乡数字普惠金融对农民创业的影响

农民创业也存在着在城镇地区和乡村地区的区别，因此研究在城乡差异下数字金融对农民创业的影响也十分重要。本文将全国区域划分为城镇与乡村，分城乡研究数字金融对农民创业的影响。表4为回归结果，分别展现了数字金融在乡村和城镇前提下对农民创业的影响结果，发现数字金融总指数每增加1个单位，乡村地区的农民创业行为增长1.94个百分点，而城镇地区的农民创业行为下降1.93个百分点，说明二者影响一正一负，差异明显，继续验证了假设1。

（二）金融市场参与度的中介效应

从以上实证结果可以看出，当地数字金融的发展促进了农民做出创业决策，于是加入农民金融市场参与度这一中介变量后回归结果如下（见表5）。其中，第（1）列的回归结果为正向显著影响，说明数字金融的发展有助于促进农民创业，第（2）列的回归结果为正向显著，说明数字金融指数与农民金融市场参与度有着正向相关关系，第（3）列的回归结果皆为正向影响，说明数字金融的发展和农民金融市场参与度的提高皆有利于农民创业，验证了假设3。经过逐步回归的检验，发现第（3）列的数字金融指数的系数小于第（1）列的系数，说明存在部分中介效应，则不需要做sobel检验。

（三）稳健性检验

为了提高研究结果的可靠性，本文运用两种方式进行稳健性检验。第一，替换实证模型方法：运用logit模型替换Probit模型，再次进行回归，验证模型变换是否会对回归结果造成影响。第二，替换数据库：把中国家庭追踪调查（CFPS）数据库换成中国家庭金融调查（CHFS）的数据库，并保持原有的数字金融指标不变，并将不能匹配的指标进行替换，最后进行数字金融指数和CHFS数据库的匹配，验证数据库变换是否会让农民创业的决策发生显著性变换。运用两种方法进行检验后，结果均支持前文研究结论。

五、收入异质性视角下数字金融对农民创业的影响

考虑到收入也会对农民创业决策产生影响，本文进一步将收入水平的高低划分为3个层次，将家庭纯收入小于60000元定义为低收入组，将家庭纯收入在60000元到80000元之间的定义为中等收入组，将家庭纯收入大于80000元定义为高收入组，分析收入水平的差异是否会影响数字金融对农民创业的效果。为了更全面的探究收入水平对于数字金融创业效应的影响，本次分析分为两个层面，一是对全国范围内的农民根据低、中、高收入组进行分组回归，结果见表6；二是对城乡地区的农民根据低、中、高收入组进行分组回归，结果见表7。

由表6可知，在全国范围内数字金融总指数每增加1个单位，全国的低收入农民创业行为增长0.43个百分点，对中、高收入农民创业具有负向影响作用，说明数字金融对于低收入农民创业促进作用明显，对于中、高收入农民创业的影响不明显。由表7可知，在乡村地区，数字金融对于低收入的农民具有显著的正向效应，对于中等收入农民创业具有负向效应，对于高收入的农民具有正向效应；在城镇地区，数字金融对低、中、高收入的农民创业皆为负向影响，对低收入和高收入更为负向显著，说明数字金融对于城镇地区的农民创业影响较小。上述情况可能是因为低收入农民想要通过创业来改善自己的生活，促进家庭经济的发展；而某些高收入农民因为自身的资金充足，承受风险的能力较大，再加上不断进步的思想，所以可以通过创业来实现自身进一步发展，验证了假设2的合理性。

六、研究结论与政策建议

选取中国家庭追踪调查和北大数字普惠金融数据，采用Probit模型实证检验了中国数字金融发展对农民创业的影响，并在此基础上进一步研究了在不同地域、不同收入水平下数字金融对农民创业影响的异质性。得出以下结论：第一，数字金融对农民创业具有正向的促进作用，能提高地区创业水平，并且在乡村区域会更明显。第二，数字金融总指数的三个子维度都能对创业产生积极影响，而使用深度指数对农民创业的促进作用更强。第三，数字金融对农民创业的影响在不同收入水平下和不同地域下存在显著差异，能够有效促进乡村地区低收入人群创业。第四，数字金融可以通过增加农民对金融市场的参与度来促进农民创业，并且十分显著。

针对以上实证结论，本文提出以下建议：一是加强“互联网+金融”模式的网络设施的建设，加大相关基础设施建设的资金投入，建立覆盖面广、安全性高、流畅度强的农村网络使用体系，保证农民金融终端的使用；二是政府应该聘请相关高校和培训机构的专业人才对农民进行技能培训，并联系村委会等组织开设金融课堂，加大对金融知识宣传普及力度，让金融更加智能化、快速化的融入农民农村家庭；三是加强数字金融体系的建设，构建农村地区金融数据库，加强金融服务与互联网技术的有效融合，预测农民的资金需求，智能化的挖掘提供数字金融在投资、支付、信贷方面的产品，满足不同场景农民的创业需求。第四，完善市场的数字化能力和金融服务能力，优化金融市场环境，更好实现农村地区资源的合理配置，提升区域化经济增长的水平。

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（作者单位：兰州大学经济学院安徽财经大学）

责任编辑：李丽君