數字金融參與促進農戶創業決策了嗎？

熊健 董曉林

內容提要： 本文基于微觀視角構建一個靜態職業選擇模型，理論分析數字金融參與對農戶創業決策的影響機理。在此基礎上，利用2015年中國家庭金融調查（CHFS）農村樣本數據，實證檢驗農戶參與數字金融對其創業決策產生的影響效應及其異質性和作用機制，并運用IV-Probit模型和傾向得分匹配法驗證結果的穩健性。研究發現，數字金融參與能夠促進農戶創業決策，且對非農創業選擇影響更大;相較于傳統銀行數字金融，互聯網企業數字金融參與更能顯著提高農戶創業概率。進一步的研究證實，數字金融參與通過擴大融資規模、促進創業機會識別兩種作用機制對農戶創業決策產生正向影響。

關鍵詞： 數字金融;創業決策;農戶;融資規模;機會識別

中圖分類號：F830.33? 文獻標識碼：A? 文章編號：1001-148X（2021）05-0123-08

一、引言

鄉村創業是農村家庭集聚生產要素，由小規模分散化經營轉向適度規模經營、非農生產的重要途徑。鄉村振興背景下農村創業活動的開展，既是實現產業興旺的客觀要求，也是全面建成小康社會，解決農民就業、增收和發展問題的關鍵舉措。近年來，供給側結構性改革深入推進， 產業結構調整下農村剩余勞動力轉移、城市失業農民工返鄉就業問題日益嚴峻。黨的十九大報告強調“促進農村一二三產業融合發展，支持和鼓勵農民就業創業，拓寬增收渠道”，2019年中央一號文件也提出“鼓勵外出農民工、高校畢業生、退伍軍人、城市各類人才返鄉下鄉創新創業”。據統計，2019年中國返鄉入鄉創新創業人員達850萬人，較上年增長9.0%左右，本鄉創新創業人員超3100萬人，新冠肺炎疫情以來，農民工返城返崗受到沖擊，約有2.6%、60萬農村滯留農民工產生留鄉創業意向①。

雖然農村創業熱情日漸高漲，創業規模不斷擴大，但農戶創業仍面臨多方面因素制約[1-2]。一方面，大量經驗研究表明，融資約束阻礙了家庭創業，尤其是對于農村家庭[3]。創業活動一般存在最低資金門檻，當家庭自有財富水平一定時，融資約束將會限制缺乏啟動資金的家庭做出創業決策。相較于城鎮地區，囿于信息不對稱、缺乏有效抵質押物等因素，農村家庭更易面臨金融排斥或是金融服務不足，故而融資約束對農戶創業決策的抑制作用更為顯著。 另一方面，已有創業研究認為機會識別是家庭做出創業決策的重要前提并決定了創業活動的價值創造潛力[4]，而信息的獲取對于機會識別至關重要[5]。在信息化基礎設施尚未建立完備的農村地區，農戶獲取信息成本高，信息獲取與其實際需要不匹配的現象較為嚴重[6]，這在很大程度上阻礙了農戶識別創業機會，抑制了農戶創業決策。

隨著移動互聯網不斷普及和數字技術持續創新，數字金融在我國經歷了快速發展[7]。數字金融是指傳統金融機構或互聯網企業利用現代信息技術提供支付、融資、投資和信息中介服務的新型金融業務模式[8-9]。區別于傳統金融服務模式，作為技術驅動的金融創新，數字金融憑借低成本、低門檻、交易便捷等優勢增強了對大眾金融消費者的觸達能力，滿足了易被傳統金融機構排斥的長尾群體的融資需求[10]。此外，借助智能手機、平板電腦等數字終端，數字金融通過大數據、客戶畫像等數字技術手段實現了向農戶傳遞更具針對性、透明度更高、更加及時有效的信息資源，緩解了潛在創業農戶受到的信息約束，進而提高其識別創業機會的可能性。綜上，數字金融可能通過緩解融資和信息的雙重約束促使農戶擴大融資規模和識別創業機會，并最終促進農戶創業決策。

然而，已有相關研究大多關注傳統金融與農戶創業的關系，作為金融發展的新業態、新業務模式，從微觀層面考察數字金融參與對農戶創業決策影響的研究卻并不多見。隨著數字金融向農村地區滲透普及，農戶參與數字金融能否促進以及如何影響其創業決策？如果能夠促進，那么農戶參與數字金融更多惠及哪類創業？作為數字金融服務的兩大供給方，傳統銀行和互聯網企業數字金融參與對農戶創業行為是否具有異質性影響？這些問題有待厘清。

本文與既往研究的區別主要體現在以下兩個方面：第一，從微觀層面研究數字金融參與對農戶創業決策的影響，并將數字金融參與按照金融服務供給方的差異劃分為傳統銀行數字金融與互聯網企業數字金融兩類以討論異質性影響，豐富了數字金融相關研究，也為理解農戶創業決策的驅動因素提供了一個新的視角。第二，構建一個包括農戶初始財富水平、企業家能力和創業門檻的靜態職業選擇模型，數理推導并結合理論分析提出數字金融參與影響農戶創業決策的兩種作用機制，更為直觀地展示了數字金融影響農戶創業決策的微觀路徑。

二、理論模型與研究假設

一般地，創業決策是個體面臨多種就業類型時理性選擇的結果[11]。為簡單起見，本文理論模型中將就業類型劃分為被雇傭和自主創業兩類。假設農戶僅能同時從事一種職業活動且風險偏好中性，那么理性個體將通過比較兩種就業類型的收入高低以做出職業選擇。 借鑒Evans & Jovanovic（1989） [12]提出的靜態職業選擇模型，本文將農戶擁有的資源稟賦分為兩種：物質資本（以初始財富z代表）和非物質資本（以企業家能力θ代表），分別設定農戶被雇傭收入和自主創業收入函數如下：

假設農戶被雇傭獲得的工資性收入由勞動力市場外生給定且恒等于常數w，考慮到機會成本的存在，可將農戶被雇傭收入函數η表示為：

η=w+rz （1）

假設農戶自主創業以初始財富z和企業家能力θ為投入要素，則農戶自主創業收入函數y為：

y=θkα+r（z-k） （2）

其中，k為資本投入量，r為1+市場利率，α為資本產出彈性且0<α<1。

由于農村金融市場的不完全性，農戶面臨融資約束，其最大融資規模不超過自有初始財富的固定倍數[12]。假設農戶融資規模上限為（λ-1）z，則可知農戶最大資本投入量為λz（=（λ-1）z+z）。

傳統靜態職業選擇模型并未考慮到創業最低資本投入也即創業門檻的存在。事實上，囿于初始財富積累且面臨融資約束，創業門檻往往是限制個體做出創業決策的重要因素[13]。加之本文的研究對象為農戶，故更應考慮創業門檻的存在。為此我們在約束條件中增加創業門檻參數x以對模型進行修正并將農戶自主創業收入函數y的最優化問題表達如下：

max[θkα+r（z-k）] （3）

s.t.xkλz （4）

則目標函數的一階條件為：

dy/dk=θαkα-1-r=0 （5）

求解可得農戶自主創業最優資本投入量：

k*=（θα/r）1/（1-α） （6）

根據創業最優資本投入量k*是否位于創業門檻x和最大資本投入量λz之間，以下分三種情況討論：

1.若農戶最大資本投入量λz滿足λz

z

2.若農戶最優資本投入量k*滿足xk*λz，則農戶自主創業不受融資約束，將（6）式代入可知企業家能力θ應滿足：

θ0=x1-αr/aθ（λz）1-αr/a （8）

在此條件下，農戶自主創業可達到最優產出：

θk*α+r（z-k*） （9）

由模型前提假設可知，理性農戶將通過比較被雇傭收入和自主創業收入的高低以做出職業選擇，結合被雇傭收入函數η，則農戶選擇自主創業當且僅當：

θk*α+r（z-k*）>w+rz （10）

經過整理，可得：θ>（w/1-α）1-α（r/α）α=θ1 （11）

結合式（8）和式（11），此處假設常數θ0=θ1②，則不受融資約束農戶選擇自主創業時企業家能力θ應滿足：

θ0<θ<（λz）1-α（r/α） （12）

3.若農戶最優資本投入量k*滿足xλzk*，則農戶自主創業受到融資約束，將（6）式代入可知企業家能力θ應滿足：

θ（λz）1-αr/a （13）

在此條件下，農戶自主創業無法達到最優產出，其最大產出為：

θ（λz）α+r（z-λz） （14）

結合被雇傭收入函數η，則農戶選擇自主創業當且僅當：

θ（λz）α+r（z-λz）>w+rz （15）

經過整理，可得：θ>（w+rλz）/（λz）α （16）

結合式（13）和式（16），則受到融資約束農戶選擇自主創業時企業家能力θ應滿足：

θ>max{（λz）1-αr/α，（w+rλz）/（λz）α} （17）

根據上述模型數理推導過程，結合式（7）、式（12）、式（17），可將具有不同初始財富和企業家能力的農戶職業選擇結果表示為圖1。圖中農戶職業選擇被劃分為四個區域，分別是被動被雇傭區域、主動被雇傭區域、不受融資約束的自主創業區域和遭受融資約束的自主創業區域。直線l1表示農戶創業的資金門檻約束。直線l2表示農戶創業的企業家能力約束。直線l1和l2圍成的右上方區域即為農戶自主創業區域。

企業家資源稟賦理論認為個體創業前的資源稟賦條件對創業行為具有重要影響。大量經驗研究同樣表明，初始財富積累是影響個體創業活動的重要因素，融資約束阻礙了農戶跨過創業資金門檻或是達到最優資本投入量從而抑制了農戶創業決策[14]。借助于大數據、人工智能等前沿數字技術，數字金融的發展降低了金融服務門檻和交易成本，拓寬了傳統金融尤其是農村金融的普惠外延，為農村數字金融參與者提供了一種更加智能、低成本、且不受時間和地點限制的金融服務[15]，在很大程度上緩解了其所面臨的融資約束。因而，數字金融參與有利于擴大農村家庭融資規模，進而降低在給定企業家能力前提下農戶因未能達到最低資本投入或是最優資本投入而放棄創業成為被動被雇傭者的可能，在圖2中表現為資金門檻線l1向左平移至l3，自主創業區域面積增大S1。由此，提出以下研究假說：

假說1：數字金融參與有利于緩解融資約束，擴大家庭融資規模，對農戶創業決策有正向影響。

在企業家資源稟賦理論基礎上，Chandler & Hanks（1994）首次提出創業勝任力的概念，并將其定義為個體識別并利用創業機會的能力[16]。識別創業機會是農戶做出創業決策的重要前提。在信息傳播渠道尤為受限的農村地區，創業機會識別在更大程度上依賴于農戶對創業信息的獲取能力，信息獲取所產生的信息累積效應將對農戶創業決策產生正向影響[6]。數字金融作為傳統金融服務與數字信息技術交叉融合的產物，其所提供的支付、融資、理財等功能都可以發揮信息傳遞的作用[17]。一方面，數字金融延伸了金融服務場景，通過利用大數據建模等技術手段對客戶進行數字畫像，數字金融服務供給方在識別農戶融資需求的同時，可以實現為有創業意愿的農戶提供更有針對性、與創業聯系更為緊密的信息，提高信息供需的匹配程度。另一方面，通過參與數字金融服務，潛在創業農戶信息獲取能力增強，信息約束得到緩解，節約了搜集創業信息的時間和成本，提高了識別創業機會的概率，進而降低在給定初始財富水平前提下農戶因企業家能力不足而成為主動被雇傭者的可能，在圖3中表現為直線l2向下平移至l4，自主創業區域面積增大S2。由此，提出以下研究假說：

假說2：數字金融參與有利于緩解信息約束，促進創業機會識別，對農戶創業決策有正向影響。

三、數據、變量與模型設定

（一）數據來源

本文使用的農戶數據來自于西南財經大學2015年在全國范圍內開展的中國家庭金融調查（CHFS）。中國家庭金融調查采用三階段分層、與人口規模成比例（PPS）的科學抽樣設計，旨在通過對個人、家庭和社區的跟蹤追訪，收集中國微觀家庭金融相關信息。2015年的調研樣本覆蓋我國29個省（自治區、直轄市），351個縣（區），1396個村（居）委會，具有全國、省級和部分副省級城市代表性。本文按如下步驟篩選和處理樣本：剔除城鎮地區樣本;保留受訪者為戶主的樣本;剔除主要變量缺失樣本;對主要連續型變量進行上下1%縮尾處理以避免極端值影響;為體現工作群體特征，借鑒已有文獻[18]，將戶主年齡限制在18-64歲，最終得到的有效樣本包括來自28個省/自治區/直轄市578個社區的6042個農村家庭。

（二）變量選取

1. 農戶創業決策

已有研究多將創業決策界定為自我雇傭或建立新企業的行為，側重于非農創業研究[19]。但在我國農村地區，多數家庭原本就已實施農業生產經營為主的自我雇傭決策，且農戶創業往往依托于家庭這種非企業化的組織形式，并非必須建立新企業[20]。基于此，本文將農戶創業決策分為兩類，第一類是在傳統農業基礎上擴大原有生產經營規模或是升級原有生產經營方式的農業創業，第二類是從事工商業生產經營的非農創業。針對第一類創業，本文通過CHFS2015問卷中“您家屬于下列哪種農業生產經營戶？”判斷，若農戶選擇“農業企業”“家庭農場”或“專業大戶”，則認為其從事農業創業;針對第二類創業，與此相關的問題是“目前，您家是否從事工商業生產經營項目，包括個體戶、租賃、運輸、網店、經營企業等？”，若回答“是”，則認為農戶從事非農創業。若農戶從事農業創業或非農創業中的任一種，則認為其做出創業決策， 記為1，否則記為0。按此定義和分類，創業農戶約占研究樣本的11.54%，其中農業創業占比1.62%，非農創業占比10.39%。

2. 數字金融參與

本文將數字金融參與按照金融服務供給方的差異劃分為傳統銀行數字金融參與和互聯網企業數字金融參與兩類。傳統銀行以手機銀行或網上銀行為基礎提供數字金融服務，故本文將農戶是否使用手機銀行或網上銀行作為其是否參與傳統銀行數字金融的代理變量。對于互聯網企業數字金融參與，借鑒已有文獻并結合現有數據[17]，本文從數字金融的支付、融資和投資三大核心功能出發，認為若農戶存在通過網絡電商平臺等采購或銷售商品、上網購物（即參與數字支付）、互聯網借貸（即參與數字融資）以及互聯網理財、眾籌（即參與數字投資）等行為，則其參與互聯網企業數字金融。如果農戶使用傳統銀行或互聯網企業提供的數字金融服務，則數字金融參與記為1，否則記為0。

3. 控制變量

參考已有研究[21-22]，設置可能影響農戶創業決策的個體特征、家庭特征和地理特征作為控制變量。其中，個體特征選取戶主的性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、健康水平和風險偏好;家庭特征變量包括家庭人口規模、住房、車輛、耕地;對于地理特征變量，以我國西部地區為參照組，構建東部和西部兩個地區虛擬變量以控制地區之間的社會文化與創業氛圍等差異。

（三）模型設定

考慮到農戶創業決策的虛擬變量特征，本文采用Probit模型檢驗數字金融參與對農戶創業決策的影響。在考慮內生性問題時采用了工具變量（IV-Probit）和傾向得分匹配方法（PSM）。Probit模型設定如下：

Entreprei*=α+β1DFi+β2Xi+Region+εi

Entreprei=1（entreprei*>0） （18）

其中，Entreprei是第i個農戶的創業行為，衡量農戶是否做出創業決策;Entreprei*為潛變量，當Entreprei*>0時，Entreprei取值為1，否則為0;DFi為農戶數字金融參與情況;Xi為包含個體和家庭特征的一系列控制變量;Region為地區虛擬變量;εi為隨機擾動項。

（四）變量描述統計

本文根據農戶是否創業進行分組，比較數字金融參與在創業農戶與非創業農戶中的差異，表1列示了各解釋變量的具體定義及描述性統計結果。結果顯示，對于數字金融參與，16.64%的創業農戶使用過數字金融服務，而在非創業農戶組別中這一比例僅為5.65%，明顯低于創業農戶組， 由此可以直觀看出創業農戶與非創業農戶在數字金融參與方面存在較大差距。其他變量的描述性統計結果也基本符合預期，具體表現為創業農戶組別中男性比例更大、更年輕、受教育程度更高等特征。

四、實證結果分析

（一）數字金融參與對農戶創業決策的影響

考慮到同一社區不同農戶的隨機擾動項可能存在相關性，本文所有估計結果均將標準誤聚類到社區層面。 表2報告了Probit模型的估計結果，其中第1列是數字金融參與對農戶創業決策總體影響的回歸結果。第2列則根據數字金融服務供給方的不同，分析比較了傳統銀行數字金融參與和互聯網企業數字金融參與對農戶創業決策影響的差異。

然而，以上估計結果可能是有偏的，數字金融參與可能存在內生性問題。數字金融參與不僅可能影響農戶創業決策，反過來有創業傾向的農戶也會更有意愿使用數字金融服務，例如參與數字支付或數字借貸。此外，盡管本文在實證模型中控制了一系列個體和家庭特征變量，但仍可能存在某些難以準確觀測的因素（例如戶主能力、家庭背景等）同時影響數字金融參與和農戶創業決策。因此表2的第3列使用工具變量法來糾正潛在的內生性問題，本文選取家庭是否擁有智能手機或電腦作為數字金融參與的工具變量③，進行IV-Probit估計④。選取這一工具變量主要有以下兩點原因：首先，農戶擁有智能手機或電腦是其使用數字金融服務的前置條件，兩者存在較高的正相關性;其次，家庭層面是否擁有智能手機或電腦不能直接影響農戶創業決策，滿足工具變量外生性的選取要求。根據表2估計結果，從統計顯著性來看，數字金融參與能夠促進農戶創業決策，且在1%水平上顯著;從經濟顯著性來看，農戶參與數字金融，其創業概率平均提高6.0%。在考慮數字金融參與可能存在的內生性問題后，這種顯著正向影響仍然存在。比較數字金融服務不同供給方的邊際影響可知，相較于傳統銀行數字金融，互聯網企業數字金融參與更能顯著促進農戶創業決策，這可能與互聯網企業數字化程度更高，其所提供的支付、融資等數字金融服務門檻更低且交易更便捷相關。

以上分析僅把農戶創業作為一個整體進行研究，未考慮創業群體內部的異質性。因此本文進一步根據創業的類型將農戶創業劃分為農業創業與非農創業，表2的第4列和第5列考察了數字金融參與對農戶不同類型創業的異質性影響。實證結果表明，農戶參與數字金融，其農業創業與非農創業概率分別提高1.0%和5.8%。數字金融參與對農戶非農創業的影響顯著高于農業創業，這是因為相較于經營規模更大、技術升級要求更高的農業創業，農村非農創業以個體工商經營為主，資金門檻以及對農戶掌握信息資源的要求均較低，故而數字金融參與緩解融資和信息約束的功效在非農創業領域中更為明顯。

（二）數字金融參與影響農戶創業決策的機制檢驗

前述實證結果表明，數字金融參與能夠促進農戶創業決策，且該種促進作用無論在數字金融參與內部還是在家庭創業選擇之間均存在顯著異質性。進一步地，根據第二部分理論分析，數字金融參與可能通過兩條途徑影響農戶創業決策：擴大融資規模和促進機會識別。為驗證第一個機制，本文首先選用家庭總負債規模作為農戶融資規模的代理變量，檢驗數字金融參與對家庭融資規模的影響。由于部分樣本家庭無負債，農戶融資規模是一個截斷變量，故采用Tobit模型進行回歸。表3的第1列匯報了Tobit模型的估計結果，可以看出，數字金融參與在1%的顯著性水平上有利于擴大農戶融資規模。第2列考慮數字金融參與可能存在的內生性問題，選取與上文一致的工具變量進行IV-Tobit回歸，所得結論并無實質性變化。

其次，本文進一步檢驗融資規模對農戶創業決策的影響，采用Probit模型進行回歸。表3的第3列估計結果顯示，融資規模的擴大促進了農戶創業決策且在1%水平上顯著。第4列考慮模型存在的內生性問題，選用同一社區其他家庭的平均負債規模作為本家庭融資規模的工具變量進行IV-Probit回歸，估計系數仍為正且顯著性水平保持不變，但由于Wald內生性檢驗在10%的水平上無法拒絕融資規模是外生變量的原假設，故該處僅作為穩健性檢驗進行匯報。這些結果表明數字金融參與通過擴大家庭融資規模進而促進了農戶創業決策，假說1得到驗證。

接下來，本文驗證第二個機制，即數字金融參與促進創業機會識別。識別潛在的創業機會是農戶做出創業決策的前提和關鍵所在，進而表現為創業動機[11]。因此本文通過判斷數字金融參與是否對農戶創業動機有影響，對第二種機制進行檢驗。CHFS2015問卷針對未從事工商業生產經營項目的家庭進行了調查。具體問題是“未來您家是否打算開展工商業生產經營項目，包括個體戶、租賃、運輸、網店、經營企業等？”若回答“是”，則認為農戶存在創業動機，記為1，否則記為0。

表4匯報了模型估計結果，其中第1列是數字金融參與對農戶創業動機影響的Probit模型回歸結果。進一步地，為增強研究結論的穩健性，第2列匯報了OLS回歸結果，第3列將數字金融參與視作內生變量，選取與上文一致的工具變量進行IV-Probit回歸。估計結果均顯示數字金融參與可以顯著提高農戶創業動機，假說2得到驗證。

（三）基于傾向得分匹配法的穩健性檢驗

前文在檢驗數字金融參與對農戶創業決策的影響時已經運用IV-Probit模型盡可能減輕反向因果、遺漏變量等可能引致的內生性問題，但參與數字金融的農戶往往是那些有意愿同時金融素養較高進而有能力使用數字金融服務的農戶，也即農戶是否參與數字金融可能并不是隨機的，而是“自選擇”的結果。考慮此，本文使用Rosenbaum & Rubin（1983）[23]提出的傾向得分匹配法構建數字金融參與影響農戶創業決策的反事實情景假設，糾正可能存在的樣本選擇問題。表5報告了不同傾向得分匹配方法下數字金融參與對農戶創業決策的估計結果。處理組的平均處理效應（ATT）結果顯示，在控制樣本選擇偏誤后，數字金融參與對農戶創業決策仍有穩定促進作用⑤。這與本文的基準回歸結果保持一致。

五、結論與政策建議

隨著移動互聯網不斷普及和數字技術持續創新，數字金融向農村金融市場的滲透拓寬了傳統金融尤其是農村金融的普惠邊界，對農村家庭產生了深遠影響。本文構建一個靜態職業選擇模型，從微觀層面分析數字金融參與對農戶創業決策的影響機理，并利用2015年中國家庭金融調查（CHFS）數據，實證檢驗農戶參與數字金融對其創業決策產生的影響效應、異質性和作用機制。研究發現：（1）數字金融參與激發了農戶的創業熱情，且對農戶非農創業的影響較大。（2）相較于傳統銀行提供的數字金融服務，農戶使用互聯網企業數字金融服務更可能促使其開展創業活動，這說明現階段互聯網企業數字金融服務的門檻更低，普惠性更強。（3）數字金融能夠緩解農戶融資約束，擴大家庭融資規模，提高農戶信息可得性，促進其識別創業機會，最終激勵農戶創業。

本文研究結果為理解鄉村振興背景下金融服務支持農戶創業提供了新的視角。基于研究結論可以得到如下政策啟示：第一，應積極完善鄉村信息化基礎設施與金融基礎設施建設，從頂層設計層面推動數字金融在農村地區的有序健康發展，提高農戶創業資源的可得性，激發農戶創業熱情，促進農村創新創業。第二，增強傳統金融機構金融科技應用能力，加速實現數字化轉型，鼓勵商業銀行借助數字技術手段優化金融服務模式、豐富金融產品供給，緩解普惠金融發展過程中成本高、收益低、風險大等問題，著力提高農村數字金融服務的覆蓋面與質量，為農戶創業提供更加普惠的金融支持。第三，引導農戶主動使用數字金融產品和服務，完善對于農民互聯網信息技術的專項培訓體系，特別強化農戶智能手機應用技能培訓，提升農戶數字化能力，降低其受到數字金融排斥的可能性，彌合數字金融發展過程中的“數字鴻溝”。

注釋：

①? 數據來源：《農業農村部有關負責人就<關于深入實施農村創新創業帶頭人培育行動的意見>答記者問》， http：//www.gov.cn/zhengce/2020-06/19/content_5520414.htm.

② 當θ0>θ1或θ0<θ1 時，本文結論亦不受影響，故為簡便起見，本文假設θ0=θ1。

③? 若家庭擁有智能手機或電腦，該變量記為1，否則記為0。

④ 由于本文的核心解釋變量“數字金融參與”為二值虛擬變量，故IV-Probit僅能采用極大似然法進行估計。但為檢驗工具變量的相關性，本文也采用了兩階段工具變量估計方法，一階段估計結果顯示工具變量與內生變量在1%水平上顯著正相關。

⑤ 限于篇幅，處理組和控制組的平衡性檢驗結果沒有匯報，如有需要請聯系作者。

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（責任編輯：趙春江）