耿旭令, 高 歌, 李秀婷,2, 董纪昌,2
(1.中国科学院大学 经济与管理学院,北京 100190; 2.中国科学院 大数据挖掘与知识管理重点实验室,北京 100190)
随着信息时代的到来，数字经济不断实现规范发展、更迭演进，金融产业振兴开放，同时金融机构全面提升服务智能化、便捷化水平，持续推进数字化转型、助力创新驱动发展战略。已有研究多集中于数字普惠金融对企业创新创业(冯永琦和蔡嘉慧；
谢绚丽等)[1,2]、区域经济包容性增长(张勋等；
马德功和滕磊)[3,4]及居民收入(王永仓等；
张林)[5,6]的影响等方面，针对农民创业，同时探索数字普惠金融总指数及各个维度之间对居民创业影响的作用机制和路径的文章十分有限。本文立足于乡村振兴的战略背景下，研究数字普惠金融如何更好的激发农村居民创业动力，基于数字普惠金融指数数据、CHFS微观调查数据和城市经济数据检验了数字普惠金融和内部不同维度的创业激励效应，在已有研究的基础上，探讨了数字普惠金融及其各维度对不同创业特性的影响，在此基础上分析了数字普惠金融内部维度的互相牵引传导路径，全面分析了数字普惠金融对农村居民创业的多种影响机制，并探讨了对于不同收入类型家庭以及不同区域的农村居民创业，数字普惠金融的力度及适用度如何，以期为提升农村居民创业活力、助力乡村振兴提供参考依据。
2016年二十国集团(G20)在GPFI白皮书中提出数字普惠金融是为那些无法获取金融服务的人提供金融服务的数字化服务，也是创新型普惠金融数字化手段；
郭峰等[8]认为数字普惠金融是一般互联网企业开展的新型金融模式所实现的普惠金融服务，但也不否认银行等传统金融机构通过拥抱新型的数字技术来改造其金融业务。本文基于上述研究将数字普惠金融定义为，金融机构使用数字技术向无法从金融服务中受益或者享受此类服务不足的人群提供数字金融服务的创新手段。国际上比较有代表性的全球层面指标有AFI、WB和GPFI指标体系。郭峰等[7]从覆盖广度、使用深度和数字化程度三个角度构建研究数字普惠金融指数，并获得学术界普遍的认可。因此，本文基于郭峰等构建的省级层面的数字普惠金融指标展开研究。
目前，我国的金融服务体系建设实现良好基础。截至2019年年底，我国每百人拥有移动电话114.38部，平均每人拥有超过1部移动电话；
2020年年底，我国互联网普及率达70.4%，电子支付业务金额达2711.81万亿，联网POS机和ATM数量分别达到3833.03万台和101.39万台，银行卡发卡量达89.54亿张，大数据市场规模为573亿美元。数字服务手段在金融交易中的使用对于增加金融可用性、缩减中介成本，从而优化资源配置效率、为低收入群体增收、纾解贫困、促进创新创业、收敛平滑区域差距等方面发挥着重要作用(傅利福等；
董晓林和张晔；
马黄龙和屈小娥)[8～10]。
已有学者就金融支持对农村居民创业的影响展开研究。例如，何广文和刘甜[11]表示金融支持通过缓解创业农户资金约束、分担风险和约束行为、提供便捷安全的资金服务等提升农户创业的绩效。张龙耀和张海宁[12]表示资金限制是影响创业活动的重要因素，这一问题对于激励创业活力至关重要；
数字普惠金融发展对于居民创业所发挥的作用受地方经济发展程度、市场化水平和公民自身创新禀赋的影响。数字普惠金融的广度、深度抑或是数字化程度也可能产生差异化的创业激励效应。谢文武等[13]研究表明数字普惠金融使用深度与覆盖广度并非共同助力农村创业，前者具有积极作用而后者并非缓解农村创业融资约束的关键因素。使用深度与数字化程度在数字普惠金融普及应用纵深方面(象征使用频率与效率)与覆盖广泛度方面有属性差异。基于数字普惠金融高可获得性、广覆盖范围、低服务成本以及高服务效率等重要特点，基于此，我们提出以下假设：
H1数字普惠金融及其内部三种维度具有农村居民创业激励效应。
H2数字普惠金融内部维度中的使用深度及数字化程度具有农村居民创业激励效应。
农村居民创业可分类为生存必需型创业和机会主义型创业。其中，生存必需型创业是指创业主体缺失工作契机，将创业当作生存发展的必由之路；
机会主义型创业是指创业主体已经具备合适的就业机会，但为了获取社会认可、实现人生价值，把创业作为锦上添花的选择。基于此二种创业类型的动机、资源基础等存在差异，数字普惠金融所发挥的作用可能也存在异质性。相对于生存必需型创业，机会主义型创业对资金投入体量需求更多、更容易受到市场机会、金融资源环境的影响。基于此，提出假设：
H3数字普惠金融的使用深度和数字化程度有助于激发机会主义型创业活力，其内部覆盖广度通过提高使用深度间接提升机会主义型创业。
从创业逻辑进程分析创业行为产生的踪迹可知，发掘并获取市场机会、识别为市场创造新价值的产品服务是影响创业行为的重大因素，而创业主体的资源禀赋正是创业前提。数字普惠金融通过优化资源配置并为农村创业者提供多元资金，使个体能够获得创业所需的资金资源禀赋，掌握市场需求，不断开发新的商业机会。所以自身拥有较高人力资本、技术资本或是风险承担能力等初始资源禀赋的创业群体，在资金资源禀赋的激励下将更容易产生创业意愿。基于趋同效应与创业资源的重新分配，也将带动初始资源禀赋较低的群体创业。由此提出假设：
H4农村居民具备金融常识、有投资行为以及具备高风险偏好正向调节数字普惠金融的农村居民创业激励效应。
数字普惠金融也可以通过为农村家庭增收、提升农村居民幸福感以及交易媒介的使用频率促进居民创业。数字普惠金融带来的便捷性金融服务助力于减贫纾困，逐步缩小居民收入差距、提升居民幸福感(傅秋子和黄益平)[14]。与此同时，数字普惠金融突破了金融服务供需的时空有限性，丰富了交易媒介、降低了金融工具使用门槛。居民收入差距的收敛、幸福感的提升以及网络支付等金融服务的精度、准度与有效性有助于提升创业意愿、丰富创业形式。此外，丰富的交易媒介促进大众理财意识觉醒，进一步释放了大量商业机遇，提供了创业空间。由此可见，数字普惠金融的农村居民创业激励效应可能是多方面的。普惠金融的数字化创新升级发展，一方面可以满足农村创业主体的资金需求，相较城镇居民，农村居民获取创业基金渠道稀缺，就业选择更受限；
另一方面，可以通过提升金融服务的有效性，推动农村居民的创业活动参与率。基于此，我们提出以下研究假设：
H5数字普惠金融通过提高家庭收入、居民幸福感以及交易媒介的使用发挥农村居民创业激励效应。
图1 作用机制图
2.1 模型构建与实证策略
具体实证模型设定如下。其中主要解释变量分别为数字普惠金融综合指数(index_aggregate)、覆盖广度(coverage_breadth)、使用深度(usage_depth)和数字化程度(digitization_level)；
被解释变量为农村居民创业(entrepre)。此外，γ1表示数字普惠金融对农村居民创业意愿的影响，Xi表示个人特征、家庭特征以及地区宏观经济特征的控制变量，εi为随机扰动项。
entreprei=γ0+γ1indexaggregatei+γ2Xi+εi
(1)
entreprei=γ0+γ1coveragebreadthi+γ2Xi+εi
(2)
entreprei=γ0+γ1usagedepthi+γ2Xi+εi
(3)
entreprei=γ0+γ1digitizationleveli+γ2Xi+εi
(4)
2.1.1 被解释变量
农村居民创业(entrepre)。参考已有研究，通过CHFS农村区域受访户对创业次数的回答测度农村居民创业意愿(何广文和刘甜)[11]。
2.1.2 解释变量
数字普惠金融指数(index_aggregate)。具体实证分析中，我们考察了数字普惠金融总体发展情况以及内部三种维度(覆盖广度、使用深度、数字化程度)的农村居民创业激励效应。
2.1.3 控制变量
控制变量参考研究居民创业的相关文献，覆盖农村居民个体、农村家庭、农村所属省份三个维度的微宏观变量。微观层面的控制变量包括户主的性别、年岁、婚姻状况、教育水平、家庭资产负债率。宏观经济层面的控制变量包括家庭所处省份的人均地区生产总值、人口增长率、城乡居民收入比、第三产业结构、一般预算收入、一般预算支出(李建军和李俊成；
尹志超和张栋浩；
尹振涛等)[15～17]。各变量的具体定义方法及对应的描述性统计结果详见表1。
表1 变量说明
2.1.4 实证策略
在实证环节，本文将首先通过OLS方法和Oprobit模型检验数字普惠金融指数及其各个维度的农村居民创业激励效应。之后通过Oprobit模型，接着按照居民创业的不同类型如创业动机，对数字普惠金融的具体影响进行深入分析。在此基础上，进一步采用调节效应和中介效应模型探索数字普惠金融的内在创业效应。此外，基于不同收入类型的家庭以及不同区域、不同产业结构进行异质性分析，最后展开稳健性检验。
2.2 样本选择与数据来源
我们使用的数据包括数字普惠金融综合指数数据来自北京大学数字金融研究中心，并聚焦于省级层面；
微观户主、家庭数据来自2017CHFS家庭金融调查问卷(CHFS问卷更新的最新年份为2017年版本)；
城市经济数据来自EPS数据库以及iFinD数据库。本文选择的样本指的是户主为农业户口的农村居民，通过筛选农村居民、匹配家庭层面数据以及所在省份层面的数字普惠金融数据以及宏观经济数据、剔除缺失值，共有29个省份、45,067户户主符合本文设定的条件。
3.1 基础回归分析
3.1.1 数字普惠金融的农村居民创业激励效应
本文实证部分首先检验了数字普惠金融综合指数及内部三维度的农村居民创业激励效应。我们根据公式(1)～(4)进行线性最小二乘回归(OLS)以及秩序概率回归(Oprobit)，表2～5显示了两种模型依次加入个体、家庭及地方经济特征后，数字普惠金融综合指数以及数字普惠金融分指数：数字金融覆盖广度(coverage_breadth)、数字金融使用深度(usage_depth)以及普惠金融数字化程度(digitization_level)的农村居民创业激励效应。表2结果表明，OLS和Oprobit方法在考虑多层面控制变量的前提下，数字普惠金融综合指数每提高1个单位，农村居民创业水平将分别提高1.587和0.601。表3～5各列结果均表明数字普惠金融各二级指标显著促进了农村居民创业的提升，在农村促进和建设数字普惠金融的过程中，随着覆盖广度、使用深度、数字化程度的提升，金融服务多元化不断完善，将助力于改善创业环境、降低创业风险，从而有助于提升农村居民创业水平，对假设H1的相关验证提供了支持。
表2 数字普惠金融与农村居民创业基准回归——OLS 回归& Oprobit模型
表3 数字普惠金融覆盖广度与农村居民创业基准回归——OLS 回归 & Oprobit模型
3.1.2 数字普惠金融对不同类型农村居民的创业激励效应
前文的分析结果报告了数字普惠金融的农村居民创业激励效应。那么数字普惠金融各个维度作用于生存必需型创业和机会主义型创业的效果是否相同？数字普惠金融的各个维度之间是否具有传导机制？
表6的结果显示，覆盖广度(coverage_breadth)对生存必需型创业和机会主义型创业未产生显著影响，使用深度(usage_depth)和数字化程度(digitization_level)均有助于提升机会主义型创业；
(5)～(7)列显示覆盖广度通过提高使用深度间接促进了机会主义型创业，与此同时生存必需型创业在一定程度上被挤出。这表明，数字金融的使用深度是农村机会主义型创业的重要驱动力，而只有当覆盖广度进展到一定水平时，才能借力于使用深度促进农村机会主义型创业。一方面可能是由于使用深度所提供的金融服务更加对接机会主义型创业的意愿和需求，另一方面可能是由于机会主义型创业者相较生存型创业者更具创业资源以及金融素养。所以相较于生存必需型创业者，数字普惠金融对农村居民机会主义型的创业激励效应更为突出，对假设H2、 H3的相关验证提供了支持。
表4 数字普惠金融使用深度与农村居民创业基准回归——OLS 回归& Oprobit模型
表5 数字普惠金融数字化程度与农村居民创业基准回归——OLS 回归 & Oprobit模型
表6 数字普惠金融与不同类型的农村居民创业
3.2 影响机制分析
数字普惠金融对农村居民不同类型的创业激励效应具有差异性，我们采用调节效应模型探索数字普惠金融的内在创业效应。表7汇总了金融常识、投资行为以及风险偏好作为调节变量的调节效应模型估计结果。其中，在2017年CHFS问卷中设有关于投资于多种金融资产是否比单一金融资产风险小的问题。本文据此构造金融常识分类变量，数字1表示回答为“是”具备金融常识，数字0反之。投资行为通过CHFS问卷中是否有股票账户进行测度，1表示有股票账户，0相反。CHFS问卷中涉及关于风险态度的问题，若农村居民选择高风险、略高回报或者略高风险、略高回报的投资项目，风险偏好设定为1，表示高风险偏好，否则赋值为0，表示低风险偏好。(1)～(3)列分别显示农村居民具备金融常识、有投资行为以及具备高风险偏好正向调节数字普惠金融的农村居民创业激励效应，对假设H4的相关验证提供了支持。
表7 调节机制
此外，我们采用中介效应模型检验数字普惠金融对农村居民创业意愿的传导机制。表8汇总了家庭收入、交易媒介以及居民幸福感作为中介变量的中介模型估计结果。其中，交易媒介变量参照李建军和李俊成将使用手机银行的居民视为交易媒介使用能力者，赋值为1，否则为0。此外，我们参考尹振涛等构造了幸福感哑变量，当评估自身现状为“非常幸福”和“幸福” 时界定为家庭幸福，赋值为 1，其他情形包括“一般、不幸福、非常不幸福”界定为家庭不幸福，赋值为0。表8结果显示，数字普惠金融通过提高家庭收入、居民幸福感以及交易媒介的使用促进居民创业意愿，各项中介变量指标均发挥部分中介作用。这表明，数字普惠金融的发展可以帮助潜在创业者增收，突破资金门槛、降低信贷约束、提高居民幸福感，进而提高其创业意愿；
也可以拓宽交易渠道、丰富商业模式、提高金融服务效率，协助创业者投资理财和分散风险，从而促进创业动机，增强创业积极性，对假设H5的相关验证提供了支持。
表8 中介机制
3.3 异质性检验
上述结果表明数字普惠金融与农村居民创业正相关，那么农村居民创业是否由于家庭收入情况不同而产生出差异，例如收入较高的家庭有富余资金可能有助于支持创业，收入较低的家庭也会出于生活压力被迫创业。为此，我们将家庭收入按照中位数分为低收入家庭和高收入家庭两组，进行实证检验。表9结果表明，数字普惠金融和农村居民创业之间的相关性对所有收入类型的家庭都是正向的。
表9 家庭收入异质性检验
此外，我国各地区目前存在较大的经济发展差异和产业结构差异，数字普惠金融和农村居民创业活动均存在异质性，我们按照东、中、西部进行分组，得到了表10的估计结果。可以看出，数字普惠金融在东部地区的农村居民创业激励效应最明显，中部地区的创业激励效应其次，西部地区不显著。说明当数字化服务建设环境和外部资源环境受限时，数字普惠金融的农村居民创业激励效应就不再明显。
表10 区域异质性检验
在全国不同区域产业结构异质性的分析视角下，数字普惠金融的农村居民创业激励效应回归结果说明，无论第三产业发展程度是怎样，全国范围内数字普惠金融综合指数均发挥农村居民创业激励效应。其中，在东、中部地区，第三产业占比较高省份中农村居民创业激励效应更为显著。这可能是因为第三产业比较发达的东、中部省份对数字普惠金融的接受度较高，再加上相关基础设施的完善以及政府政策的支持，对数字普惠金融的推广程度及应用程度也较高，因此对创业的推动作用比较显著。在国家西部大开发战略推进下，尽管西部省份获得了一定的金融支持，但数字普惠金融的发展成熟度、推广程度及应用程度有待提高，在第三产业占较低的省份农村居民的接受度较低，不利于居民创业。
表11 产业结构异质性检验
3.4 稳健性检验
尽管上述进行了基础实证分析、机制检验以及异质性分析，并控制不同维度的特征变量，但是仍然存在潜在的偏误问题，本文采用三种方法进行了一系列稳健性检验的结果。
其一，通过滞后核心解释变量减弱逆向因果问题。本文借鉴张勋等的研究分析滞后一期的数字普惠金融指数对农村居民创业的影响效应；
其二，参考尹志超和郭沛瑶[18]的研究，剔除了2017年CHFS数据中属于贫困户的样本，使用剩余样本重新回归；
其三，引入工具变量解决内生性问题，我们使用2011年的数字普惠金融综合发展指数作为工具变量，由于路径依赖，11 年的数字普惠金融综合发展指数和当前指数密切关联，同时，11年的数字普惠金融综合指数又不会直接影响当前的农村居民创业水平，符合工具变量的两个基本条件。三种方法的回归结果验证了本文的研究结论具有稳健性。
本文研究结果表明，数字普惠金融及其各维度有助于激发农村居民的创业意愿，根据不同创业细分类型的分析结果，使用深度和数字化程度对农村居民机会主义型的创业激励效应更为突出，覆盖广度可以促进生存必需型创业、也会通过提高使用深度进一步激发机会主义型创业活力，这表明只有当数字金融的覆盖广度发展到一定水平，才能借助于使用深度激发农村机会主义型创业水平。在作用路径分析中，本文发现居民具备金融常识、有投资行为以及具备高风险偏好正向调节数字普惠金融的农村居民创业激励效应。数字普惠金融也可以通过为农村家庭增收、提升农村居民幸福感以及交易媒介的使用频率促进农村居民创业意愿。异质性分析结果表明，数字普惠金融在不同地区及不同产业结构下的影响有所差异。
在肯定数字普惠金融创业激励效应的同时，潜在风险不可小觑。为了更好地发挥数字普惠金融助力内生活力、提升农村居民创业的积极作用，本文提出以下政策建议：
首先，提高数字普惠金融服务的普及程度，完善偏远地区、农村地区的配套数字金融服务，政府通过引导非正式组织、正式组织与数字普惠金融的融合程度，在推动建设创业农户组织化体系的基础上积极发展合作金融机制，构筑创业农户利益共同体。通过丰富创新型数字化金融产品的内容和层次支持行业多样化发展，例如农产品、餐饮等行业的创业意愿，拓展乡村振兴产业链。其次，发展数字普惠金融的同时兼顾群体异质性，注重提升自身资源禀赋较低群体、“生存型”创业群体的数字金融产品使用能力，补充农村居民的金融素养和知识储备，提高弱势群体对数字化的接受度、数字金融市场参与门槛达标度和竞争优势，引导创业主体完成从生存必需型创业向机会主义型创业的转变，优化创业结构。同时为低技能群体保留一定的非数字就业空间，缓解数字经济对就业结构产生的冲击。此外，应提升政府公共服务能力，促使公共设施服务更加充分和平衡、增强居民幸福感。最后，强化不同区域之间的数字经济发展协调性，全力消除数字鸿沟。制定落地完善数字普惠金融相关的法律法规，确保数字普惠金融体系健康有序发展，更好地发挥数字普惠金融的农村居民创业激励效应、收敛城乡不平衡度、促进包容性经济增长等方面的的积极作用，实现数字普惠金融服务真正的普惠价值。
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