數字金融對農戶創業行為的影響
——基于CFPS2018的經驗事實

李慶海， 何藝璇， 顧 賢

(南京財經大學 經濟學院，江蘇 南京 210023)

一、引言

數字金融是伴隨著互聯網興起的一種新型普惠金融形式，并在發展過程中衍生出多方面的社會經濟價值，譬如在公平前提下提高效率、促進金融產業發展、提升金融服務質量和降低融資成本等。數字鄉村建設不僅是建設數字中國的重中之重，而且是實施鄉村振興的戰略要領，同時也為數字金融在農村地區的拓展、下沉和豐富提供了巨大助力。諸多學者研究表明，數字金融發展深刻改變了中國農村居民生產生活的諸多方面，這其中就包括創業行為。

諸多文獻表明，遭受融資約束是制約農戶進行創業的重要因素，抑制農戶從潛在創業者向真實創業者轉變(Cai et al.，2018[1]；謝絢麗等，2018[2])。近年來，經過深耕和不斷調整，數字金融已經逐漸適應農村地區的新需求、新場景和新方式，可以有效降低金融服務成本、提高滲透性和增強金融服務可用性，已成為農戶滿足資金需求的重要渠道(何婧和李慶海，2019[3]；張正平和黃帆帆，2021[4])。諸多學者研究表明，數字金融發展及其不同維度，總體而言對農戶創業具有促進作用(謝文武等，2020[5]；馮大威等，2020[6]；岳中剛和黃雨桐，2021[7]；宋帥和李夢，2021[8])，少量文獻考察了這一影響的非線性特征或者門檻效應特征(陶云清等，2021[9]；羅新雨和張林，2021[10])。

有關數字金融對包括農戶在內的家庭創業影響的文獻中，對于數字金融發展水平的測度，主要分為兩類：一類是考察宏觀層面的數字金融發展水平對農戶創業的影響，這一類文獻大多基于“北京大學數字普惠金融指數”中的省級或者市級層面進行分析(謝絢麗等，2018[2]；謝文武等，2020[5]；馮大威等，2020[6]；張林和溫濤，2020[11]；岳中剛和黃雨桐，2021[7]；馮永琦和蔡嘉慧，2021[12])，僅有少量文獻使用縣級層面指數考察對居民就業(包括創業型自雇傭)的影響(尹志超等，2021)[13]。這一類研究數據是北京大學數字金融研究中心基于支付寶大數據計算得到的，具有較好的全國代表性和權威性；但對于廣大農村地區而言，縣域數字金融發展水平的影響對農戶可能更加具體和有針對性，而基于省市級別層面的結果可能不夠準確和科學。另一類是考察微觀視角下的數字普惠金融使用對農村居民創業的影響，例如何婧和李慶海(2019)[3]通過農戶對數字理財、數字信貸、數字支付等數字產品的使用情況來測度農戶數字金融使用水平，類似的參見張兵和盛洋虹(2021)[14]、宋帥和李夢(2021)[8]等文獻。這一方法通過具體詢問農戶的數字金融使用行為、習慣或者經歷等進行測度，但無法考察地區數字金融發展水平的影響，又因成本限制等原因難以獲得具有全國代表性的樣本。

有關數字金融對農戶創業影響的異質性研究，學者們從諸多方面進行了探索。一些從宏觀層面進行考察，譬如地域特征(謝文武等，2020[5]；張林和溫濤，2020[11]；岳中剛和黃雨桐，2021[7]；馮永琦和蔡嘉慧，2021[12])、城鎮化水平(謝絢麗等，2018)[2]、經濟發展水平(張正平和黃帆帆，2021)[4]、政府干預程度(陶云清等，2021)[9]等方面，取得了豐碩的研究成果。一些從微觀層面進行考察，譬如不同創業類型(馮大威等，2020[6]；張正平和黃帆帆，2021[4]；張兵和盛洋虹，2021[14])、是否弱勢群體(何婧和李慶海，2019)[3]、年齡異質性(張正平和黃帆帆，2021)[4]、金融知識水平高低(張兵和盛洋虹，2021[14]；尹志超等，2021[13])等方面，考察角度更加細微深入。對于數字金融對農戶創業行為影響的作用機制，學者們大多從緩解信貸約束(何婧和李慶海，2019[3]；岳中剛和黃雨桐，2021[7]；張正平和黃帆帆，2021[4])、改變風險偏好(張兵和盛洋虹，2021)[14]、降低創業成本(岳中剛和黃雨桐，2021)[7]、提升社會信任(何婧和李慶海，2019)[3]、促進經濟增長(張林和溫濤，2020)[11]、提升技術創新水平(馮永琦和蔡嘉慧，2021)[12]等角度進行研究。

盡管如此，相關文獻仍存在以下問題留待改進：(1)對于數字普惠金融的測度，已有文獻要么基于個體微觀層面測度數字金融的使用情況，但涉及維度較少，往往不具有全國代表性；要么基于省級或者市級層面進行研究，但測度相對粗糙，無法更為準確反映數字金融的影響。(2)已有文獻很少考察數字金融對農戶創業行為的非線性特征，更不用說考察不同維度的非線性特征。事實上，數字金融的發展對農戶創業的影響可能并不是單純的線性關系，可能存在著非線性關系。(3)已有文獻關于異質性的考察，微觀層面往往聚焦于特定群體(譬如弱勢群體或者特殊群體)，基于宏觀層面的研究聚焦于地區產業發展水平、經濟發展水平或者地理性差異等。事實上，地區創業氛圍的濃厚或者數字金融發展水平等方面的差異，均可能對農戶創業產生差異性影響，但以往文獻較少涉足。(4)以往有關數字金融對農戶創業行為的作用機制研究，往往從信貸約束、社會信任、風險態度等間接角度進行研究，上述機制不夠直接。事實上，更為直接的是數字金融如何通過創業意愿和創業能力來對農戶創業行為產生作用，這是一個需要探究的問題。

使用中國家庭追蹤調查(CFPS)2018年數據，結合北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數，首先基于Probit模型以考察縣域層面數字普惠金融發展對我國農戶創業行為的影響和異質性，然后基于部分可觀測的Bioprobit模型對背后蘊含的作用機制進行檢驗。與已有文獻相比，主要有以下幾個方面的創新：(1)采用縣域層面的數字普惠金融發展指數與微觀農戶數據相結合，所得結果更為準確和可靠。(2)考察數字金融發展水平及其平方項對農戶創業行為的影響，進而考察數字金融影響的非線性特征，同時考察三個子維度(包括覆蓋廣度、使用深度和數字化程度)的非線性特征，有助于加深對這一問題的理解。(3)基于農戶所在縣域創業氛圍的濃厚、數字普惠金融發展水平的高低以及經濟發展水平的高低等進行分析，有助于豐富異質性方面的研究。(4)通過引入部分可觀測的Biprobit模型，直接考察數字金融如何通過影響農戶創業能力和創業意愿來對農戶創業產生作用，從而更為直觀地揭示背后蘊含的作用機制。

二、文獻綜述和理論假說

(一)文獻綜述

總體而言，針對居民創業行為的影響因素，相關研究可以劃分為微觀個體、中觀家庭和宏觀環境等三個層面。譬如，王春超和馮大威(2016)[15]回顧了國外有關個體自雇傭行為影響因素的相關文獻后認為，已有關于宏觀層面的因素主要涉及社會氛圍、經濟水平、基礎設施建設、規章制度法規或者文化差異等。針對中觀家庭層面的文獻近年來不斷涌現出來，社會資本是其中的研究重點，主要包括社會網絡或者社會關系(周敏慧等，2017[16]；蔡棟梁等，2018[17])、政治關系(張峰等，2017)[18]、社會規范(鄭馨等，2017)[19]等方面。目前，關于微觀個體方面的文獻最為豐富，很多文獻考察了年齡、性別、受教育程度、婚姻狀況、宗教信仰、金融知識、移動支付行為和風險態度等方面(王春超和馮大威，2016[15]：Yin et al.，2019[20]；Zandberg，2021[21])。

近些年來，隨著數字金融的發展，其對創業行為的重要性得到了學界和實務部門的普遍關注，以下主要從影響結論、異質性和作用機制等幾個角度進行回顧。

首先，數字金融對創業行為的影響。謝絢麗等(2018)[2]認為，省級數字金融發展水平對創業活動具有促進作用，其中覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務程度三個子維度均具有積極作用；何婧和李慶海(2019)[3]認為，數字金融有助于提高農戶創業可能性，對于創業績效也具有積極影響；李建軍和李俊成(2020)[22]認為，數字普惠金融的發展對創業具備明顯的增進效應；陶云清等(2021)[9]發現，數字金融主要通過覆蓋廣度和使用深度兩個子維度促進了地區創業；鞏鑫和唐文琳(2021)[23]認為，省級數字金融發展水平對本省創業活動正向顯著，而對鄰近省份創業活動的空間溢出效應不顯著；馮永琦和蔡嘉慧(2021)[12]認為，數字金融發展對我國東中西部的創業行為均具有積極作用；尹志超等(2021)[13]認為，數字金融發展提高了家庭層面上的就業率，其中對創業型自雇傭的作用最為明顯。除此之外，還有文獻考察了數字金融對創業行為影響的門檻效應或者非線性特征(羅新雨和張林，2021[10]；陶云清等，2021[9])，研究表明數字金融的發展，可能對農戶創業存在門檻效應或者非線性關系。

其次，數字金融對創業行為影響的異質性。一些學者從宏觀層面進行考察。譬如，謝絢麗等(2018)[2]考察了不同城鎮化率省份的影響差異；謝文武等(2020)[5]認為，數字金融對農戶創業的影響具有區域上的差異；岳中剛和黃雨桐(2021)[7]認為，相對于城市地區，數字金融對創業的促進作用在農村地區體現更為明顯；陶云清等(2021)[9]認為，數字金融對創業的促進作用，主要體現在那些低政府干預程度、低城鎮化程度或者高物質稟賦存量的省份中。一些學者從微觀層面進行考察，譬如何婧和李慶海(2019)[3]考察了不同創業類型和弱勢群體的影響，而張正平和黃帆帆(2021)[4]比較了對不同年齡、創業類型和受教育程度群體的差異影響；張兵和盛洋虹(2021)[14]發現，數字金融對主動型創業的影響要大于生存型創業。

最后，數字金融對創業行為影響的作用機制。何婧和李慶海(2019)[3]認為，數字金融通過緩解信貸約束、增加信息可得性和強化社會信任等路徑來激發農戶的創業積極性以及創業績效；張林和溫濤(2020)[11]認為，數字金融通過帶動居民收入增長和提升服務業發展水平來對居民創業產生促進作用；張兵和盛洋虹(2021)[14]認為，數字金融通過緩解信貸約束、降低創業成本以及提高個體風險偏好等渠道，從而促進家庭創業；岳中剛和黃雨桐(2021)[7]認為，數字普惠金融通過降低創業成本和緩解信貸約束來促進家庭創業行為的開展；馮永琦和蔡嘉慧(2021)[12]認為，數字金融通過緩解信貸約束以及提升地區技術創新水平等路徑，對地區創業水平產生積極影響；張正平和黃帆帆(2021)[4]認為，數字金融通過降低融資成本來提升農戶自雇傭水平。

綜上，相關文獻雖已開展了多方面研究，但對數字金融的測度相對粗糙，異質性考察還存在較大空間，對于作用機制的研究還不夠直接。

(二)理論假說

大部分學者主要討論數字金融發展對農戶(或居民)創業行為的線性影響，但關于非線性影響的研究較少。已有文獻表明，數字金融對經濟增長、產業結構升級、區域創新能力等方面的影響存在非線性關系(唐文進等，2019[24]；何宜慶和王茂川，2021[25]；張曉丹和彭耿，2021[26])。數字金融作為傳統金融的延伸與創新，其所具有的金融特性對創業行為的影響可能并不是單純的線性特征(陶云清等，2021)[9]。

數字金融發展對農戶創業行為具有先促進再抑制的倒U型關系，主要原因如下：諸多文獻表明，數字金融對居民創業具有促進作用(謝絢麗等，2018[2]；馮大威等，2020[6])，農戶作為居民的一部分也并不例外(謝文武等，2020[5]；岳中剛和黃雨桐，2021[7]；宋帥和李夢，2021[8])。因此，數字金融的發展，初始可能會促進農戶創業。然而，相較于城鎮居民，農村居民收入較低，創業的原始資本積累更少，在技術、信息、風險承受能力等方面具有更大劣勢，因此數字金融的發展對城鎮居民的促進作用往往更大(張林和溫濤，2020)[11]，甚至可能在市場競爭激烈的背景下，對農戶創業產生擠壓作用。不僅如此，數字金融本身存在潛在風險，隨著使用的廣泛和深入可能會誘發出諸多新型風險(何宏慶，2020)[27]，從而抑制農戶創業的積極性。綜上，數字金融發展在一開始可能會促進農戶創業，但伴隨著發展水平的提升，反而對農戶創業具有抑制性。就數字金融的不同子維度而言，同樣可能存在這種非線性關系。譬如，岳中剛和黃雨桐(2021)[7]發現，數字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度這兩個子維度與家庭創業之間存在倒U型關系。據此，提出假說H1：

H1：在其他條件一定的情況下，數字金融及其子維度的發展，對農戶創業行為的影響呈現倒U型關系。

三、數據事實與計量模型

(一)數據來源

主要的數據來源：

一是北京大學中國社會科學調查中心開展實施的中國家庭追蹤調查(CFPS)(1)具體細節請參閱http：//www.isss.pku.edu.cn/cfps/。該數據具有權威性和代表性，這為開展學術研究和公共政策分析奠定了良好的數據基礎。CFPS覆蓋25個省份，共計16000戶的目標樣本，訪問對象包含樣本家戶中的所有家庭成員，選用最新公布的CFPS2018數據對農戶創業行為進行研究。

二是北京大學數字金融研究中心公布的“北京大學數字普惠金融指數”(2)具體請參閱https：//idf.pku.edu.cn/，該數據基于覆蓋廣度、使用深度和數字化程度等三個子維度來綜合構建數字普惠金融指標體系，并包括省、市、縣三個層級，具體參見郭峰等(2020)[28]。

不同于以往文獻，將北大數字普惠金融省級層面指數與CFPS數據進行匹配，而是從縣級層面上進行匹配，這可以更科學和準確地評估數字金融發展對農戶創業行為的影響。鑒于主要針對農戶進行分析，因此僅保留戶主(3)CFPS問卷并未詢問戶主信息，此時參考相關研究，將“財務回答人”視為戶主。戶籍為農村戶口的家庭。基于縣域層面對兩類數據進行清理與匹配合并，在對部分缺失關鍵變量的樣本予以清洗后，共得到7223個有效數據。

(二)變量定義

1.被解釋變量：創業。參照周洋和華語音(2017)[29]的做法，根據CFPS2018問卷中問題“過去12個月，您家是否有家庭成員從事個體經營或開辦私營企業?”來構建農戶是否創業的二值虛擬變量，“是”賦值為1，“否”賦值為0。

2.解釋變量：縣域數字普惠金融指數。采用北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融發展指數，這一指數涵蓋省、市和縣三個層面，選用2018年縣域層面指數作為核心變量。此外，該指數還包括覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個子維度，考察數字金融各個子維度對農戶創業的影響。

其中，覆蓋廣度主要衡量數字金融服務的覆蓋范圍，使用深度主要反映互聯網金融服務的實際使用頻率等，而數字化程度傾向于衡量數字金融的便利性和高效性，具體參見郭峰等(2020)[28]。研究表明，數字金融不同維度對創業行為的影響存在差異，需要分開分析(謝文武等，2020[5]；陶云清等，2021[9])。

3.控制變量：個體、家庭、宏觀三個層面的相關變量。個體層面，主要有戶主的性別、年齡、婚姻狀況(4)來自于CFPS問卷中，對于婚姻狀況的回答，認為回答“有配偶、同居”均認為是已婚，將其賦值為1，其余賦值為0。、受教育程度、健康狀況、風險偏好(5)此處借鑒了蒼玉權和平帥(2020)[30]的做法，根據受訪者對CFPS問卷中的5個風險試驗選擇的選項，得到從 0 分到 5 分這 6 個由低到高的分值，再求平均值。其中，高于平均值的定義為偏好風險，賦值為1；低于平均值的定義厭惡風險，賦值為0。等變量；家庭層面變量主要包括家庭人口數、家庭勞動力占比、有無住房、有無耕地、社會資本、家庭總收入等變量；宏觀層面為是否位于東部地區和是否位于西部地區(以中部地區為參照組)等變量。

相關變量的描述性統計，具體詳見表1。

表1 變量描述性統計

(三)計量模型

考慮到農戶創業選擇為0-1虛擬變量，故選取經典的Probit模型進行分析，具體如下：

Entrei=β0+β1DFi+β2Xi+εi

(1)

其中，因變量Entrei表示第i個家庭是否創業；核心變量DFi表示第i個農戶所在縣域的數字金融發展水平，β1為其系數；Xi表示個人、家庭和地域等層面的控制變量，β2為其系數向量；β0表示常數項；εi為隨機誤差項，并服從正態分布。

由此，可以估計縣域數字金融發展水平對農戶創業行為的影響。當然，還可以把DF更換為覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個子維度進行分析。

四、實證分析結果

(一)基準回歸模型

首先，考察縣域數字金融發展水平對農戶創業行為的影響，并考察其三個子維度的影響，相關結果參見表2。從表2回歸結果(1)看，數字金融的一次項正向且在10%置信水平上顯著，二次項負向且在10%的置信水平上顯著，這就意味著縣域數字金融發展水平對農戶創業行為的影響呈現倒U型關系，即數字金融發展首先會促進農戶創業，到達一定拐點后則會抑制農戶創業，這一結論與岳中剛和黃雨桐(2021)[7]的結論相類似。對此的解釋在于，數字金融的發展，會通過減輕農戶創業成本負擔、改善農戶信貸約束或者增強個體的風險態度等，從而對農戶創業起到刺激作用。但是，數字金融的發展不僅對農戶創業具有裨益，對那些在資金、技術、市場、信息、意識或者風險承受能力等方面具有更大優勢的城鎮居民的作用會更大。此時，伴隨著市場的激烈競爭，農戶在創業時處于相對劣勢地位，往往在產品生產、市場銷售、風險控制和信息收集整理等方面面臨更多挑戰，此時對農戶創業反而產生抑制作用也就變得不足為奇。

表2 數字金融使用對農戶創業行為影響的回歸結果

從控制變量上看，戶主年齡、戶主婚姻狀況、戶主受教育程度、戶主風險偏好、社會資本、家庭人口數、家庭總收入均對農戶創業行為產生正向影響，且分別在5%、1%、1%、5%、1%、1%、1%的水平上顯著。這意味著戶主年齡越大、戶主已婚、戶主受教育程度更高、戶主偏好風險、擁有更多的社會資本、家庭規模越大、家庭收入越高的農戶更傾向創業。而戶主年齡平方、有無耕地對農戶創業產生負向影響，且均在1%的水平上顯著，這表明農戶創業隨著年齡的增加而增強，但超過轉折點后有所下降，最高點大概在40歲左右；擁有耕地的農戶創業率低于未擁有耕地的農戶。此外，戶主性別、戶主健康狀況、有無住房和家庭勞動力占比、東西部地區均對農戶創業的影響不顯著，分別表明戶主是否男性、戶主健康狀況、有無住房、家庭勞動力占比的高低以及是否東部、是否西部，均不會對農戶創業產生顯著影響。

對于縣域數字金融發展水平的三個子維度，由結果(2-4)可知，其中覆蓋廣度的影響展現出倒U型關系，數字化程度的影響呈現U型關系，而使用深度的影響并不顯著。這意味著縣域層面上的數字金融覆蓋率，會對農戶創業先促進后起到抑制作用，其解釋與縣域數字金融發展水平的闡釋相類似，此處不再贅述；數字金融的使用便利性和效率，會對農戶創業先起到抑制作用后產生促進作用，一個可能的解釋在于農戶生產生活中較難獲得寶貴的信貸資源，此時會借助這一便捷方式優先滿足生產或者生活類貸款，從而對農戶創業產生負面影響，而一旦滿足需求之后，自然會對農戶創業行為產生激勵作用；此外，縣域層面上使用互聯網金融服務的頻率高低，并不會對農戶創業產生顯著影響，這也符合人們的經驗直覺。此外，其他控制變量的回歸結果與結果(1)相類似，此處不再重復解釋。綜上，假說H1部分成立。

(二)穩健性檢驗(6)簡便起見，此處僅匯報數字普惠金融總指數的估計結果，下面三個子維度的估計結果并未產生明顯變化。如有需求，可向作者索要。

以下選用三種方法對上述結果進行穩健性檢驗。

穩健性檢驗一，更換計量模型。此時，采用Logit模型和OLS模型以替換Probit模型對方程進行回歸，具體結果參見表3。

表3 替換模型：Logit模型與OLS模型

穩健性檢驗二，去除極端值。此時，將縣域數字金融發展指數低于0.01分位數和高于0.99分位數的樣本予以剔除，具體結果參見表4。

表4 去除極端值

穩健性檢驗三，更換控制變量。此時，用家庭贍養比替代家庭勞動比，將戶主受教育程度改為是否具備高中及以上學歷，家庭總收入不再取對數而是以萬元為單位，具體結果參見表5。

表5 替換控制變量

由表3至表5可知，無論是更換計量模型，去除極端值還是更換控制變量，穩健性檢驗結果均證明，縣域數字金融發展水平及其三個子維度的相關估計結果，均未產生太大變化。簡要而言，縣域數字金融發展水平及其覆蓋廣度、數字化程度兩個子維度的影響依然呈現倒U型、倒U型和U型關系，而使用深度的影響依然不顯著。綜上，本文表2中的基準估計結果是穩健的。

(三)內生性檢驗

在考察數字金融對農戶創業行為的影響時，需要注意到內生性問題的存在：首先，遺漏變量問題。盡可能引入了影響農戶創業行為的相關因素，但可能仍有若干重要變量沒有納入到回歸方程中。其次，測量誤差問題。目前北大數字普惠金融指數是基于支付寶大數據進行構建的，獲得了普遍應用(郭峰等，2020)[28]。盡管可能在測度縣域層面的數字普惠金融發展水平上存在一些偏誤，但鑒于支付寶在中國的廣泛使用，這一問題可能并不嚴重。最后，雙向因果關系問題。數字普惠金融的發展，可能對農戶創業產生影響，反過來單個農戶的創業活動累積在一起，可能會對縣域層面的數字普惠金融發展水平產生一定影響。因此，檢驗可能在一定程度上面臨內生性問題。

對此，參考已有文獻做法，引入該縣域所在市距離杭州的地理距離(以公里為單位后，加1后再取對數)作為工具變量(郭峰等，2017[31]；張勛等，2019[32])，進而解決存在的內生性問題，相關工具變量估計結果參見表6。

由表6可知，第一階段匯報了IV變量(工具變量)對數字金融的影響，發現系數負向顯著，即表明距離杭州地理距離越近，則數字金融發展水平越高。Wald 檢驗值33.25，在 1%的顯著性水平上拒絕了不存在內生性的假設，證明引入工具變量的必要性。此外，F檢驗值為26.58，表明第一階段回歸是有效的，并不存在弱工具變量問題。第二階段匯報了使用IV變量后的估計結果，研究發現數字金融對農戶創業的影響依然呈現倒U型關系，由此表明即使在考慮內生性問題后，本文的基準估計結果也是穩健的。

表6 內生性估計結果

五、進一步分析

(一)異質性分析

按照縣域的經濟發展水平、創業氛圍以及數字金融發展水平等方面進行異質性分析，具體如下：

第一，以是否國家級貧困縣作為縣域經濟發展水平高低的代理變量。此時，參考2016年國務院扶貧辦公布的國家級貧困縣名單，將農戶所在縣域按照是否國家級貧困縣劃分為兩組樣本，進而考察縣域數字金融發展水平對農戶創業行為的影響。

第二，根據縣域農戶的創業比率來測度創業氛圍，即首先計算縣域層面農戶創業比例的中位數，然后將創業比率高于中位數的地區定義為創業氛圍濃厚地區，反之定義為創業氛圍稀薄地區，分成兩組進行回歸。

第三，根據縣域數字金融總指數的中位數進行分組，將高于中位數的縣域定義為數字金融發展高水平地區，低于或等于中位數的縣域定義為數字金融發展低水平地區，同樣分成兩組進行回歸。

表7給出了不同情形下的縣域農戶創業比例分布。以經濟發展水平為例，對國家級貧困縣而言，此時將36個縣域按照數字金融發展水平分為低、中、高三類縣域，由表7可知，縣域農戶創業比例隨著數字金融發展水平呈現出先降低再提升的趨勢，此時有理由相信，數字金融發展對貧困縣農戶創業總體上具有先抑制再促進的U型關系；對非國家級貧困縣而言，此時將126個縣域同樣按照數字金融發展水平分成低、中、高三組，此時縣域農戶創業比例呈現出先提升再下降的趨勢，即數字金融發展對非貧困縣農戶創業總體上具有先促進再抑制的倒U型關系。

表7 不同數字金融總指數水平下的縣域創業比例分布

類似的，對縣域創業氛圍而言，在創業氛圍濃厚縣域，數字金融發展對農戶創業具有先促進再抑制的倒U型關系，但數值變化不大；而在創業氛圍稀薄縣域，對農戶創業具有先提升后抑制的倒U型關系，數值變化相對明顯。對縣域數字金融發展水平而言，在發展水平較高縣域，數字金融發展對農戶創業具有先促進再抑制的倒U型關系；而在發展水平較低縣域，對農戶創業具有先抑制后提升的U型關系，但數值變化不大。

當然，上述結論是在縣域層面上得到的，數字金融對農戶創業行為的異質性影響，還需要通過嚴格的計量分析進行研究。

1.縣域經濟發展水平高低。由表8結果可以看到一個現象：對于經濟發展水平較低地區，數字金融的影響呈現U型關系，即數字金融發展首先抑制農戶創業，然后再起到促進作用；對于經濟發展水平較高地區，數字金融的影響呈現倒U型關系，即數字金融發展首先對農戶創業起到促進作用，到達一定拐點后起到抑制作用，這也與表7中的結論相一致。

表8 縣域經濟發展水平高度的異質性分析

一個可能的解釋在于，在經濟發展水平較低的地區，農戶在創業時可能面臨較為嚴重的資金約束，數字金融可能最開始更多地用于農戶在基本生產和生活等領域的資金供給，此時對創業行為反而產生擠壓作用；但隨著數字金融的發展，農戶在基本生產和生活領域的資金需求得到較好滿足后，此時農戶才可能有余力和意愿進行創業，從而對創業具有刺激作用。在經濟發展水平較高的地區，數字金融可能一開始就用于解決農戶創業資金的匱乏問題，從而對創業起到促進作用；但伴隨著數字金融的進一步發展，反而可能鼓勵更多的城鎮居民進行創業，對于資金、人才、意識或者風險承受能力等方面處于劣勢的農戶而言，此時會面臨競爭更為激烈的市場，反而會對農戶創業產生抑制作用。

2.創業氛圍濃厚與否。由表9可知，對創業氛圍稀薄地區的農戶，數字金融的影響同樣呈現倒U關系，而對于創業氛圍濃厚地區的農戶，數字金融對農戶創業行為的影響不顯著。究其原因，在創業氛圍濃厚的縣域，往往有利于創業的各種硬件基礎設施相對完善，軟性環境也對創業行為較為友好，此時數字金融的作用不再那么凸顯；與之相反，對于創業氛圍稀薄的地區，數字金融的重要性也就顯現出來，對農戶創業產生先促進后抑制的作用，其解釋與前文類似，此處不再贅述，這也與表7中的結論相一致。

表9 創業氛圍高低的異質性分析

3.數字金融發展水平高低。表10的估計結果顯示，在數字金融發展水平較高的地區，數字金融的影響呈現倒U關系，而在數字金融發展水平較低的地區，數字金融的影響并不顯著。以上表明，對于數字金融發展處于較高水平的縣域，數字金融對農戶創業的影響是先促進后抑制，而對水平較低的縣域并無顯著影響，這與表7中的結論相吻合。究其原因，可能是數字金融需要發展到一定水平時，才能為農戶提供更有效的金融服務與產品，進而對農戶創業行為產生影響，這也符合人們的經驗直覺，與張林和溫濤(2020)[11]的研究結果相類似。

表10 數字金融水平高低的異質性分析

(二)作用機制研究

已有關于數字金融對農戶創業影響的作用機制研究，主要從降低創業成本、緩解信貸約束、改變風險偏好或者提高社會信任等方面進行研究。盡管相關文獻很好地闡釋了數字金融是如何對創業產生影響的，但主要是基于間接角度進行檢驗。事實上，直接考察創業意愿或者創業能力更為直觀，也能更好地揭示數字金融對創業行為產生影響的作用機制。

一般來說，農戶創業行為是創業意愿和創業能力共同作用下的均衡結果，因此需要基于二維視角構建創業意愿和創業能力的聯立方程，這意味著所需要的被解釋變量應有兩個：一是農戶的創業意愿。二是農戶的創業能力。此時，農戶是否具備創業意愿和創業能力的情形均為二分類值，即農戶有創業意愿時為1，反之為0；農戶有創業能力時為1，反之為0。根據創業意愿和創業能力的不同情況，可以分為(1，1)、(1，0)、(0，1)和(0，0)四種組合。

令ya為農戶創業能力的隱含變量(Latent variable)，ya為農戶是否擁有創業能力的決策變量；令yd為農戶創業意愿的隱含變量，yd為農戶是否擁有創業意愿的決策變量；X1代表影響農戶創業能力的控制變量，而X2代表影響農戶創業意愿的控制變量。此外，假設ε1和ε2服從聯合正態分布，建立模型如下：

(2)

E[ε1]=E[ε2]=0，Var[ε1]==Var[ε2]=1，cov[ε1，ε2]=ρ

(3)

由前文可知，只有當農戶擁有創業能力(ya=1)并且存在創業意愿(yd=1)的情況下，才會進行創業。由樣本提供的最大信息，此時只能觀測到農戶是否創業，將創業記作y，

(4)

聯立方程(1)-(3)式就是經典的Biprobit模型(李銳和朱喜，2007[33]；Li et al.，2013[34])，具有部分可觀察的特性(即創業時可以觀測到農戶具有創業意愿和創業能力，但未創業時無法識別出究竟是哪種情形所致，因此具有部分可觀測性)，此模型估計采用最大似然估計，其對數似然函數如下：

(5)

通過有效利用ε1和ε2之間的相關性，能更準確地估計這個模型，并通過二者之間的相關系數ρ以表示聯立方程(2)中創業能力方程和創業意愿方程中不可觀測因素的相互關系。事實上，由于沒有辦法完全觀察到某些被解釋變量，必然會影響對模型的有效估計，這歸因于信息的限制而必須支付的成本(Poirier，1980)[35]。為模型便于識別，此時需要滿足X1≠X2。相關估計結果參見表11。

表11 數字金融對農戶創業影響的作用機制研究

由表11可知，數字金融對創業意愿的影響呈現倒U型關系，而對創業能力及其平方項的影響始終正向顯著，這意味著數字金融對農戶創業意愿先促進后抑制，而對創業能力始終起到促進作用。對此的解釋如下，對創業意愿而言，數字金融的發展，在開始時能夠刺激農戶產生創業的想法或者動機，但隨著數字金融的深入發展，創業市場會帶來激烈競爭，農戶的創業意愿自然減弱；對創業能力而言，數字金融通過打破橫亙在農戶面前的創業門檻，提升農戶使用數字金融的能力、效率或者質量，自然對創業能力保持正向影響。

六、結論與對策建議

將CFPS2018數據與北京大學數字普惠金融縣級指數相匹配，運用Probit模型探究縣域數字金融發展水平對我國農戶創業行為的影響及其異質性，并運用部分可觀測的Biprobit模型，直接考察數字金融對農戶創業行為影響的作用機制。研究結論如下：

第一，縣域數字金融發展對農戶創業行為的影響呈現倒U關系，即縣域數字金融發展對農戶創業先促進再抑制，這一結論在進行穩健性檢驗后依然成立。

第二，就不同子維度而言，覆蓋廣度和數字化程度的影響分別呈現出倒U型和U型關系，而使用深度并無顯著影響。

第三，異質性分析表明，數字金融對農戶創業的影響，對于經濟發展水平較低地區，數字金融的影響呈現U型關系，而對于經濟發展水平較高地區呈現倒U型關系；對創業氛圍稀薄地區的農戶，數字金融的影響同樣呈現倒U關系，而對于創業氛圍濃厚地區的農戶其影響不顯著；在數字金融發展水平較高的地區，數字金融的影響呈現倒U關系，而在數字金融發展水平較低的地區其影響并不顯著。

第四，作用機制研究發現，數字金融對創業意愿的影響是先促進再抑制，而對創業能力的影響始終呈現促進作用。

根據實證結果和相關結論，提出以下對策建議：

第一，完善數字金融基礎設施，提高數字金融服務覆蓋率。農村地區數字普惠金融水平較低，數字基礎設施建設較為落后。因此，政府應當加強對農村地區的財政扶持，加快農村地區在互聯網應用層面的基礎設施建設，降低農戶使用數字金融的成本，加強數字金融資源配置的進一步轉型升級，讓數字金融帶來的福利能真正惠及農戶，滿足農戶的自身發展需求，從而激發農戶的創業熱情。

第二，促進數字技術與金融相關業務在深層次上進一步融合，堅持創新驅動。隨著大數據技術和人工智能的迅猛發展，可以通過將數字化技術與傳統金融相結合來降低運營成本，并在此基礎上推動數字金融產品創新，向著更加多元化、人性化的方向發展，拓寬服務范圍，保證其能夠滿足更為廣泛的市場需求。同時也要有針對性地為創業農戶提供更精準更快捷的服務和產品，滿足其資金需求。

第三，完善數字金融征信體系，加大金融監管力度。政府要積極引導相關信息部門與銀行、金融機構等深度合作，建立信息機構間的信息共享機制，形成評估結果互認機制，構建更安全的交易平臺，防止違約風險的發生，提高金融服務效率。完善農村地區信息管理系統，加大農村地區的信貸投入，促進“三農”融資，引導農村地區金融機構合理利用信用評估結果，提高惠農水平。另外，鼓勵數字金融產品和服務創新應當建立在合乎法規和風險可控的基礎上，實現數字金融的可持續發展。