数字金融、风险偏好与农户创业行为——基于CHFS数据的实证分析.pdf

数字金融、风险偏好与农户创业行为 基于CH F S数据的实证分析赵天宇张士云(安徽农业大学经济管理学院合肥 )收稿日期:.基金项目:国家自然科学基金项目“粮食规模经营主体风险累积、行为响应及政策优化研究”().作者简介:赵天宇(),男,安徽芜湖人,硕士研究生,研究方向:农业经济学,E m a i l:z c o m.通信作者:张士云(),女,教授,博士生导师,研究方向:农业经济学,E m a i l:s h i y u n j f a h a u e d u c n.摘要:数字金融的发展在促进农户创业和实现共同富裕方面具有不可估量的作用.本文基于 年中国家庭金融调查(CH F S)和北京大学数字普惠金融指数,采用DHM模型对数字金融、风险偏好与农户创业行为之间的关系展开研究.研究结果表明,数字金融能够显著提高农户的创业决策与绩效,随着农村地区现代化程度的提高,农户的创业行为呈现下降趋势.进一步的机制分析表明,数字金融和风险偏好将促进农户进行非农机会型创业,同时减少农户进行生存型创业的概率.由此提出需进一步加强农村地区数字金融基础服务设施建设,助力非农机会型创业者稳定其创业结构,对生存型创业者进行点对点帮扶,以促其创业转型成功.关键词:数字金融;风险偏好;农户创业;创业类型D O I:/j c n /s 1引言全面推进社会主义现代化国家建设,最艰巨和繁重的任务在农村.近年来,国家发布 关于推动返乡入乡创业高质量发展的意见 数字乡村发展战略纲要等文件,以“互联网”等技术为手段,加强数字金融法规体系的建设,支持农村数字经济发展并鼓励农民创新创业.据中央网信办和农业农村部的数据,年返乡创业农户达 万人,新型农民总量超过 万人,全国农村网络零售额达到 万亿元.随着数字金融的发展和农户创业意识的提高,农村产业业态不断丰富,为农村发展带来越来越多的财富和效益.农户为何会选择创业,又有什么因素影响着农户的创业绩效?已有研究认为信贷可获得性、教育程度和政府政策支持力度等会对农户创业行为产生重要影响,而信贷可获得性则是首位因素.由传统金融引发的逆向选择和道德风险问题,借款人常常无法或很难得到正规金融机构的资金支持;而能够获得宽松和较高金融支持的非正规金融机构却有着较高的风险.数字金融的出现在一定程度上为这些问题提供了可行的解决方案.该技术可以通过大数据分析和人工智能技术等手段,从融资渠道、创业能力、金融服务等多维度提高农户创业的可能性和成功概率,并在一定程度上缓解信息不对称、社会资本缺乏对农户创业行为的限制.在宏观层面,当城乡地区数字金融发展状况提升时,该地区的基础服务设施将会得到改善,而农户也将在潜移默化中改变其金融素养、风险意识与偏好.对于选择创业的个体而言,其风险偏好相较于?23郾09（总533）非创业者通常偏高,利用数字金融贷款以及使用各类数字金融产品的可能性也更高.然而,对选择创业的农户再次细分时,由风险偏好差异所产生的影响却并不明了.数字金融的发展对不同风险偏好的农户创业行为会产生何种影响?如何才能让各个地区、不同创业类型的农户都能享受数字金融发展的红利?这些问题的解决对于促进城乡发展的平衡具有重要现实意义.本文以 年中国家庭金融调查数据为基础,着眼于数字金融及风险偏好对农户的创业决策和创业后绩效的影响,通过实证研究检验数字金融发展对农户创业行为的影响.本文可能的创新与贡献:第一,区别于现有文献,通过数字金融与风险偏好两个不同视角考察其对农户创业行为的影响,并具体化数字金融对于不同类型风险偏好者的作用机理,丰富这一领域的研究;第二,对地区进行更为细致的划分,将受访者所在乡村所属城市的等级赋予虚拟变量并进行统计回归,以期为不同发展程度的地区提供更为精确的参考依据;第三,将农户创业分为农业生存型创业、农业机会型创业、非农生存型创业、非农机会型创业四类分析,从而可以从家庭特征的角度为制定政策提供数据支撑.2理论分析与研究假说 农户创业行为与数字金融发展水平关系研究农户创业行为指农村地区以家庭或个人为单位从事农业经营或其他形式的个体经营决策和经济活动,包括创业决策和后续经营的整个流程.根据已有研究成果,在创业决策阶段,根据农户是否从事农业相关的创业项目以及创业初始动机的不同,可以将农户创业分为农业生存型创业、农业机会型创业、非农生存型创业、非农机会型创业这四种创业类型.当创业者进行创业活动时,其金融资本的富裕程度是对创业行为十分重要的影响因素.然而,大部分农村创业者与金融机构的地理位置距离较远,资金可获得性较低,以及由信息不对称性所带来的劣势,导致部分农村创业者的资金需求无法得到满足,从而抑制其创业决策及创业绩效.但随着数字金融的发展,距离和信息差所带来的一系列困难正在逐渐消融.数字金融泛指使用数字技术来提供金融服务的金融模式.它包括网上银行、移动银行及网上支付等手段.数字金融有助于提高农村普惠金融水平,支持小微企业发展,为农村居民提供更多的金融服务选择,从而促进农户选择创业.除此之外,数字金融还可以对农户的经营状况、需求等进行精准的评估和预测,为农户提供更加个性化的金融服务和支持,并通过提升基础设施建设率以加快农户的资金流、物流、信息流的流转并增加投资机会从而大幅提高创业绩效.然而,不同类型的创业对数字金融的不同利用程度往往有着较大差异.当资本以简单的流程、较大的金额快速流动时,即使风险偏好较高的创业者更能够抓住机遇,可只要决策者的判断出现失误,就可能使创业公司陷入破产的境地.但对风险偏好相对较低的农户群体而言,该人群相对其他群体更关注对大额资金运用的风险.为探究如何使用数字金融覆盖最边缘化的群体,由此提出假说H:数字金融发展对农户创业决策和创业绩效均有正向影响.数字金融对不同风险偏好农户创业行为的影响机制通过运用数字金融技术,农民可以更为便捷地通过网上银行等渠道进行网上支付、网络借贷等金融活动.研究显示,数字金融技术在农村地区的应用,可以增加农民的创业活动,并有助于他们的收入来源多样化.在风险偏好方面,接触数字金融服务的农民通常更愿意承担风险,并更倾向于投资自己的农业业务.相比于数字普惠金融普及之前,农户不仅消除了地理距离上的融资约束,而且得到了更多的融资机会.在进行数字金融操作的同时,操作者也会不可避免地学习并掌握一些金融知识和专业技能,并将提高农户的金融包容性.在数字金融方面的风险偏好通常是指人们对应风险时做出金融决策的冒险态度,居民的风险偏好在很大程度上决定其在面临数字金融的发展时做出的选择.有学者指出,风险厌恶者为规避风险可能会降低其对金融市场的参与程度,而较高的风险偏好则有助于居民参与金融市场,并且数字金融的发?23郾09（总533）展通常会致使参与者的风险偏好发生改变.基于此,提出假说H:风险偏好在数字金融与农户创业行为的影响机制中起到中介机制作用,且数字金融发展水平的升高将显著提高农户的风险偏好(图).图农户创业行为作用机制图具体而言,风险偏好是指社会中人群对不同类型风险的接受程度.作为企业家精神的基本内容,风险偏好也被视为企业家创新特质的内在体现.已有研究大多认同风险偏好对创业者创业决策行为产生直接影响,从而改变其创业绩效,通常高风险偏好者是第一批“吃螃蟹”的人.相对而言,风险偏好高的农户对创业机遇的察觉更加敏锐,有更大的意愿投入资源以实现其创业目标,同时他们更愿意承担风险,这使其有更高的创业成功率;而风险偏好偏低的农户则相对保守,他们对待风险的态度是规避型的,在是否创业的选择上会更为谨慎,这就导致他们对数字金融的利用程度并不高且会减少其在创业过程中采取高风险行为的概率,所以他们会有相对更低的创业率.在上述理论的基础上,代入农户的不同创业类型,会发现对于从事农业生产的农民群体而言,他们对未知风险的厌恶远大于已知风险,在环境不确定的情况下将会继续保持原有的创业类型,而当其基本准备资金、风险应急物资储备不足时,将更加无法完成创业类型的跃迁.相对的机会型创业者在心理、金融、技术等方面拥有优势,其对环境的变化更为敏感,所以数字金融的发展对于高风险偏好的机会型创业者而言是一个非常值得把握的机会.综合不同创业类型对数字金融的接纳程度以及风险偏好的差别,提出假说H:数字金融的发展状况和风险偏好的提高将促进农户选择非农机会型创业,并提高其创业绩效.3实证研究设计 数据来源数字普惠金融综合指数(以下简称数字金融指数)来源于北京大学数字金融研究中心,该综合指数从数字金融覆盖广度、数字金融使用深度、普惠金融数字化程度个维度,使用“层次分析法”编织而成;微观层面的数据来源于 年的中国家庭金融调查数据(CH F S),调查样本包含 个省份(除港澳台、西藏外)、个县(市、区)、个家庭成员.数据样本的处理:保留年龄在 岁的样本,剔除户籍为非农户口及数据缺失和异常的样本,匹配家庭所在地区代码与县域层面的数字金融指数,对连续变量进行双侧的缩尾处理以减少个别极端值所导致的误差,最终得到 条有效数据样本.变量选取与说明?23郾09（总533）被解释变量为全面衡量农户的创业情况,选取农户是否创业与创业绩效作为被解释变量.是否创业,选取CH F S问卷中“目前,您家是否从事工商业生产经营项目(如家庭农场、合作社、农业企业)或从事个体小手工业经营和企业经营,包括个体户、租赁、运输、网店、微商、代购、经营公司企业等?”这一问题,并将从事者赋值,若不从事则赋值为.创业绩效,该数据选取CH F S问卷中“去年/今年上半年,该项目的营业收入是多少元?”的数据作为创业绩效.考虑到不同个体间的营业收入波动可能过大,从而对回归结果产生偏差,对工商业生产经营项目营业收入取对数,以便更直观地进行统计推断.核心解释变量核心解释变量为中国数字金融指数,数据来源覆盖全国 个省(自治区、直辖市)约 个县(县级市、旗、市辖区等),可以较为全面地反映各地数字普惠金融发展状况,也可以通过其细分指标从不同角度对当地数字普惠金融发展状况展开论述.本文采用县域层面的数字金融指数与农户所在地址县域代码相匹配,并对数字金融指数及三个一级指标作为本文的核心解释变量.机制变量包括农业生存型创业、农业机会型创业、非农生存型创业、非农机会型创业以及风险偏好五种变量.根据是否从事农业创业以及农户的生产、投入成本,将农户创业分为四类:农业生存型创业、农业机会型创业、非农生存型创业、非农机会型创业,并以此四种类型作为机制变量.采用风险偏好作为中介变量.通过反映风险偏好的投顾需求和金融知识及风险态度两个方面共六个指标,并参考A t k i n s o n等、尹志超等 的研究,运用因子分析法及KMO和巴特利特球形检验,最终确定风险偏好综合得分,如表所示.表农户风险偏好评价指标及赋值一级指标二级指标题干选项及赋分投顾需求金融需求对股票、债券、基金的整体了解程度非常了解,比较了解,一般,比较不了解,完全不了解风险承担意愿愿意承担的年化损失率 以上,(,(,以下金融态度对经济、金融的关注程度非常关注,很关注,一般,很少关注,从不关注金融知识及风险态度风险倾向金融知识金融评价投资倾向类型高风险高回报,略高风险略高回报,平均风险平均回报,略低风险略低回报,不愿意承担任何风险/不知道假设银行的年利率是,如果把 元钱存年定期,年后获得本金和利息的变化情况回答正确,回答错误,回答不出假设银行的年利率是,通货膨胀率每年是,把 元钱存银行一年之后的变化情况回答正确,回答错误,回答不出评价互联网投资品的风险和收益低风险高收益,低风险低收益,高风险高收益,高风险低收益 控制变量控制变量主要从农户个体和家庭两个层面进行选取,个体层面主要有年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、健康状况、互联网资产.除此之外,本文认为在外地有过一段生活经历,对于农户的思维方式及决策判断会产生一定影响,所以增加是否在外地生活或工作半年以上作为控制变量,在家庭层面,本文认为家庭所在城市级别与家庭是否创业存在一定关系,所以选取城市级别作为控制变量.变量说明与描述性统计如表?23郾09（总533）所示.表变量说明与描述性统计变量名称定义与赋值样本量均值方差最小值最大值被解释变量创业决策创业,不创业 创业绩效创业收入/元,取对数 解释变量数字金融指数数字金融指数 覆盖广度数字金融覆盖广度 使用深度数字金融使用深度 数字化程度普惠金融数字化程度 机制变量风险偏好因子分析获得 农业生存型从事农业生产,且总资产万元 农业机会型从事农业生产,且总资产万元 非农机会型从事个体经营,且总资产万元 非农生存型从事个体经营,且总资产万元 控制变量年龄年龄平方/性别男,女 受教育程度硕士/博士研究生,本科/大专/高职,高中,初中/小学,未受教育 婚姻状况已婚/同居,未婚/离婚/分居/丧偶 健康状况非常好,好,一般,不好,非常不好 互联网资产互联网现金余额与账户余额之和,取对数 外地工作或生活经历有外地经历,无外地经历 农村所属城市等级一线/新一线,二线,三线及以下 模型设定 基准模型农户创业的行为是由两部分组成的.第一个门槛决定个体是否为零类型;第二个门槛是在第一个阶段是非零的条件下,决定个体对活动的参与程度.而D o u b l e h u r d l em o d e l(D HM)不仅可以处理第一阶段中农户的创业决策是否为零的问题,还可以解决由于农户自身选择所导致创业绩效的偏差.因此,本文采用D HM作为基准模型.DHM有两个阶段,两个阶段分别采用P r o b i t/L o g i t估计和O l s/T o b i t估计,在第一个阶段,被解释变量(di)是二元变量,由潜变量di决定.?23郾09（总533）didii fdii fdi()代入本文变量后,模型如下.d e c i s i o nii n d e xa g g r e g a t e iCii()在式()中,被解释变量为农户所做出的创业决策,核心解释变量为数字金融总指数(d e c i s i o ni),在进行基准回归时,分别使用三个一级指标替代总指标(i n d e xa g g r e g a t e i)进行回归,三个一级指标为覆盖广度、使用深度以及数字化程度,Ci为控制变量,是数字普惠金融发展水平对农户创业决策产生影响所产生的系数,是控制变量对创业决策所产生影响系数,i为随机扰动项.在第二个阶段,被解释变量是零或者正数,非常像T o b i t模型.而若给yi设置了最小值,则该模型被称为l o w e rh u r d l e.模型如下.l o gLl nz i()(x i)l n z i()(yix i)()代入本文变量后,模型如下.p e r fii n d e xa g g r e g a t e iCii()在式()中,以创业绩效(p r e fi)作为被解释变量,为估计系数,Ci为控制变量,i为随机扰动项,核心解释变量与上文设置相同.机制分析模型参考D i p p e l等 和C h e n 等学者的做法,本文采用因果中介效应模型检验风险偏好在数字金融影响农户创业决策过程与创业绩效过程中的作用,并使用 年数字金融综合指数作为工具变量,以应对在此过程中产生的内生性问题.对中介变量进行s o b e l检验,两组不同回归中的中介变量均通过检验,说明本文中介变量选择正确,适合构建因果中介效应模型.构建模型如下.XiaibCii()MiaX?ibCii()MiaZibXicCii()Yi aM?ibZicXidCii()式()式()中,Xi表示数字金融发展指数,X?i为Xi的拟合值,Zi为工具变量,Ci表示控制变量,Mi是中介变量,M?i为Mi的拟合值,Yi为被解释变量,为待估系数,i为随机扰动项.模型构建方法:第一步,在式()和式()中运用工具变量法算出数字金融发展指数的拟合值;第二步,在式()和式()中再次运用工具变量法得出中介变量的拟合值,并以此为基础进行中介效应分析.4实证检验与分析 基准回归分析表、表为基准回归结果,模型()模型()分别对应将数字金融指数、数字金融覆盖广度、数字金融使用深度及普惠金融数字化程度作为核心解释变量得到的回归结果.结果表明,数字金融总指数及数字金融使用深度对农户创业决策的影响在水平下正向显著,而数字金融覆盖广度与数字金融服务化程度对农户创业决策的影响并不显著.当农户实施创业行为后,数字金融总指标及相关指标对农户创业绩效均在水平下正向显著.产生该现象的原因可能为:在农村地区,对世代从事农业生产并未接受系统金融知识教育的农户而言,想参与数字金融体系仍然有着较高的难度,只有部分有兴趣和迫切需求的农户会参与其中;且农户群体的风险偏好平均较低,通常在深入了解某项技术有明确利?23郾09（总533）益时,才会采取行动,所以数字金融使用深度的提升相对其余两个指标而言,对帮助农户深入了解数字金融有较大益处,所以较为显著.而对已选择创业的农户而言,不论是数字金融的使用深度抑或是覆盖程度等指标的提升,都对农户创业绩效有显著提升.在数字金融飞速发展的情况下,农户创业环境将得到改善,资金链断裂的风险会相对减低,从而使农户创业决策和创业绩效得以提升,假说H 得证.此外,拥有外地半年以上生活或工作经历的农户,对创业决策的影响在水平上呈正向显著,而对农户创业绩效影响不显著.可能的原因为农户在适应外地生活的过程中将学习更多未接触过的知识,培养其接受新事物的能力并增加其对风险的容忍度,从而对其创业决策产生影响;而创业绩效受多因素同时影响,仅是否有过外地生活经历的因素对创业绩效的影响较小,以至于回归结果不显著.同时,农村所属城市级别对农户的创业决策在的水平上负向显著.该结果似乎与常识有所不同,通常认为地区越发达,配套的设施和相关的金融机构越多,居民创业的热情和绩效也将越高,产生回归结果的原因是居民与农户并非同一个概念,虽然城市发达的地区,配套的设施和相关的金融机构也较多,但其服务对象更多的是城市创业者,对创业决策而言,在发达的地区,城市创业者所提供的就业岗位待遇要高于农户自行创业所得到的报酬,从风险来说,就业的风险也要小于创业的风险,所以农户在发达的地区通常更愿意就业而非创业.表数字金融对农户第一阶段创业决策影响的估计结果变量()创业决策()创业决策()创业决策()创业决策数字金融指数 ()覆盖广度 ()使用深度 ()数字化程度 ()年龄 ()()()()性别 ()()()()受教育程度 ()()()()婚姻状况 ()()()()健康状况 ()()()()互联网资产 ()()()()外地工作或生活经历 ()()()()农村所属城市等级 ()()()()常数项 ()()()()样本量 注:、分别表示在、和的统计水平上显著,括号中的数值为稳健标准误.表至表 同.?23郾09（总533）表数字金融对农户第二阶段创业绩效影响的估计结果变量()创业绩效()创业绩效()创业绩效()创业绩效数字金融指数 ()覆盖广度 ()使用深度 ()数字化程度 ()年龄 ()()()()性别 ()()()()受教育程度 ()()()()婚姻状况 ()()()()健康状况 ()()()()互联网资产 ()()()()外地工作或生活经历 ()()()()农村所属城市等级 ()()()()常数项 ()()()()样本量 内生性分析考虑到数字金融与农户创业行为之间可能存在的逆因果关系,本文选取 年数字金融综合指数为工具变量,由于路径依赖,年的数字金融指数和当前指数密切关联;同时,年的数字金融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.在此基础上分别使用I V P r o b i t和I V T o b i t模型解决内生性问题,结果如表所示,模型()、模型()的工具变量与数字金融之间在水平上显著,说明工具变量为强工具变量,不存在弱工具变量关系;模型()、模型()中数字金融在排除可能存在的内生性偏差后依然与创业决策、创业绩效之间存在正向显著关系,说明本文所作回归分析结果可信度较高.?23郾09（总533）表内生性分析结果变量()()()()I V P r o b i tI V T o b i t创业决策数字金融指数创业绩效数字金融指数数字金融指数 ()()年数字金融指数 ()()控制变量已控制已控制已控制已控制样本量 机制分析表在以 年数字金融综合指数为工具变量的情况下检验中介模型中的总效应、直接效应和间接效应,结果显示所有效应均正向显著通过检验,且风险偏好分别占数字金融、风险偏好影响创业决策和创业绩效总效应的 和 .该结果说明数字金融和风险偏好之间存在部分中介效应,所作因果中介效应模型通过检验,且在总效应与间接效应之中,数字金融对农户风险偏好的系数均显著为正.表因果中介效应检验变量()创业决策()创业绩效总效应 ()()间接效应 ()()直接效应 ()()解释率 样本量 基于因果中介效应,表为数字金融、风险偏好与农户创业行为之间关系的回归结果.模型()、模型()表示在农户创业的整个过程中,数字金融对农户以及创业者的风险偏好均为正向显著影响;模型()、模型()表明风险偏好的提升对于农户选择创业以及创业绩效的提升均有正向显著影响.假说H 得证.表基于因果中介效应的中介机制检验变量()风险偏好()创业决策()风险偏好()创业绩效数字金融指数 ()()风险偏好 ()()控制变量已控制已控制已控制已控制样本量?23郾09（总533）稳健性分析本文采用三种方法验证结论的稳定性.首先,参考钱海章等的研究,于全部样本中剔除北京、上海、天津、重庆个直辖市的数据进行回归,该方式可以减少因个别地区数字金融超前发展所导致的极端值偏误.其次,由于数字金融发展具有滞后性,因此使用滞后一期的数字金融指数进行回归.最后,更换回归模型,使用L o g i t模型与T o b i t对数字金融与创业决策、创业绩效的关系进行验证.三种方法得到的回归结果均证明本文的研究结果具有稳健性.5进一步分析对数字金融与不同类型创业之间的影响进行分析.表展示了数字金融对不同创业类型在创业决策与创业绩效上的影响,模型()模型()中数字金融指数的提升显著降低农户进行农业创业的概率,并提升非农创业的概率.而数字金融对创业绩效的提升除了对非农生存型创业无影响外,对其余创业类型均正向显著提升,如模型()模型()所示.造成该现象的原因可能为:对于农户创业来说,数字金融的快速发展使农村地区的融资渠道更加多元化和便利化,优化了农村地区的创业环境,而相较于劳动密集程度高、资金回报周期长、资源成本高的农业活动,短期来看非农创业所带来的收益更高,从而使农户更易离开传统农业行业,转而从事非农业的创业或经营活动.对创业绩效而言,虽然数字金融的发展可以提高金融服务效率和质量,为创业者提供更多的金融服务和支持,然而,非农生存型创业者通常需要与其创业项目相符合的金融服务,数字金融机构提供的服务可能并不完全适用于创业者的实际需求.且数字金融服务通常需要创业者具备良好的信用记录,而非农生存型创业者由于缺乏经验和资本积累,其信用记录可能并不达标.相反地,农业生存型创业可能由于有政策兜底,在信用方面较非农生存型创业更有保障,并且数字金融平台提供的通过农产品溯源系统、生态控制技术、精准农业技术等手段,更能够帮助农业生存型创业者提高生产效率和产品质量.所以数字金融对创业绩效的提升对于非农生存型创业而言并不显著.表分创业类型的回归变量()()()()()()()()创业决策农业生存型创业决策农业机会型创业决策非农生存型创业决策非农机会型创业绩效农业生存型创业绩效农业机会型创业绩效非农生存型创业绩效非农机会型数字金融指数 ()()()()()()()()控制变量已控制已控制已控制已控制已控制已控制已控制已控制样本量 基于因果中介效应,表为数字金融、风险偏好与农户创业决策之间关系的回归结果.模型()模型()中数字金融对风险偏好的影响不显著,对模型()中非农机会型在的水平上产生显著正向影响;而模型()中风险偏好对农业生存型影响负向显著,模型()中对农业机会型创业影响不显著,模型()中对非农生存型在的水平负向显著,模型()中对非农机会型在的水平上正向显著.产生以上现象的原因有可能是在农业生存型创业和非农生存型创业中,当创业者的风险偏好提升时,他们可能会更愿意接受经济和市场风险,更积极地投入创业,并更有可能成功.当创业者的风险偏好提高时,他们也更有可能追求更大规模的发展和更大的收益,因此可能会转向需要更多的资本和承担更多的市场风险的非农机会型创业.而对农业机会型创业影响不显著可能是因为其需要面对天气、自然灾害、市场需求变化、政策变动等各种对创业者的经济和生计造成影响的不可控因素.然而,与农业生存型创业和非农生存型创业相比,农业机会型创业需要的初始投入相对较小,而且这种类型的创业往往基于创业者已有的农业资源和技能,因此对于?23郾09（总533）某些创业者来说,农业机会型创业可能比较符合其实际情况和能力水平,所以风险偏好的提升对其影响并不显著.而对非农机会型创业正向显著则可能是因为当创业者拥有高风险偏好时,其对收入的追求也较高,此时便自然而然地选择收入相对偏高的非农机会型创业.表基于因果中介效应的农户创业决策机制检验变量()()()()()()()()风险偏好农业生存型风险偏好农业机会型风险偏好非农生存型风险偏好非农机会型创业决策农业生存型创业决策农业机会型创业决策非农生存型创业决策非农机会型数字金融指数 ()()()()风险偏好 ()()()()控制变量已控制已控制已控制已控制已控制已控制已控制已控制样本量 表 呈现了数字金融、风险偏好与农户创业绩效之间的关系,模型()模型()中风险偏好对农业生存型、农业机会型、非农生存型创业的绩效不显著,而对模型()中非农机会型创业绩效在的水平上正向显著.可能的原因是当数字金融快速发展并提高非农机会型创业者的风险偏好时,会促使其通过更多的融资渠道筹措资金从而增加试错资本并选择高风险但收益更多的方案,最终提高非农机会型创业的创业绩效.假说H 得证.表 基于因果中介效应的农户创业绩效机制检验变量()()()()()()()()风险偏好农业生存型风险偏好农业机会型风险偏好非农生存型风险偏好非农机会型创业绩效农业生存型创业绩效农业机会型创业绩效非农生存型创业绩效非农机会型数字金融指数 ()()()()风险偏好 ()()()()控制变量已控制已控制已控制已控制已控制已控制已控制已控制样本量 6主要结论与启示总体上,数字金融的发展可以有效促进农户的创业决策与创业绩效,并促使农户向非农机会型创业转变.其作用机理可以概括为:数字金融通过提升农户的资金可得性并改变其风险偏好,从而减少他们采取生存型创业决策的概率,并使其转向非农创业类型,且由于数字金融对创业者能够从多方位提高创业绩效,因此数字金融对非农机会型创业的促进作用最为显著.这与现有文献所提出的数字金融对生存型创业有促进效应的结论相契合.进一步发现由于数字金融对生存型创业的促进作用导致生存型创业绩效提高,部分生存型创业将转变为机会型创业,并且由于数字金融对风险偏好的提升,促使部分生存型创业者其由本身的创业模式向非农机会型创业转变.当其转变为非农机会型创业类型之后,数字金融与风险偏好对非农机会型创业的决策行为以及创业绩效的提升将更为显著提升,并由此形成一个良性循环.这恰能体现数字普惠金融中“普惠”的作用,并弥补了传统金融体系覆盖面较小且受众有限的缺点.综上所述,数字金融的发展在提高不同群体的金融覆盖能力等方面具有重要现实意义,而其对风险偏好的提高又将间接加速资金流动,从而有?23郾09（总533）助于良好经济环境的构建与稳固.基于以上结论,本文提出以下几点政策建议:第一,增加农村地区的基础设施与服务网点数量及规模,并发展与数字金融发展指数相匹配的服务机构和知识传播体系,完善基础经济体系,从而降低农户获得使用数字金融能力的门槛、培养农户风险意识,避免在农村地区出现马太效应;第二,对非农机会型创业者提供更多的扶持,稳固其创业结构和规模,改善农村地区创业环境,并继续加强对农村金融发展的支持,通过数字金融技术来提高农民生产经营水平和生活水平,提高对农村地区非农生存型创业者的数字金融支持力度,同时也要注意风险的把控,防止过犹不及;第三,需重视西部、东北部地区的数字金融配套政策,创新符合当地金融、创业环境的金融服务和产品,并对点帮扶生存型创业者,为其提供创业转型资金和服务.参考文献杨怡社会资本对农民收入影响及其机制分析 D重庆:西南大学,骆永民中国城乡基础设施差距的经济效应分析:基于空间面板计量模型 J中国农村经济,():翁辰,朱红根,陈杰数字素养与农村流动人口数字金融使用行为:基于江苏省市农村流动人口的调查数据 J武汉金融,():张吉,孟德锋数字普惠金融的使用对家庭创业绩效影响研究 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h a v i o r T h er e s u l t sr e p r e s e n tt h a td i g i t a lf i n a n c ec a ns i g n i