王永倉(cāng)，溫 濤，王小華

(1.貴州工程應(yīng)用技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，貴州 畢節(jié) 551700;2.西南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400715)

隨著經(jīng)濟(jì)增速減緩，促進(jìn)農(nóng)民持續(xù)增收面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，突如其來(lái)的新冠肺炎疫情也為農(nóng)民收入增長(zhǎng)帶來(lái)負(fù)面影響，急需尋求促進(jìn)農(nóng)民增收的新動(dòng)力。數(shù)字金融作為數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)高度融合的產(chǎn)物，有望通過(guò)金融組織與金融服務(wù)等方面的創(chuàng)新，解決農(nóng)村普惠金融發(fā)展長(zhǎng)期面臨的收益低、成本高、效率與安全難以兼顧等問(wèn)題，為鄉(xiāng)村振興和緩解相對(duì)貧困提供金融支持。數(shù)字金融可能為農(nóng)民收入增長(zhǎng)帶來(lái)新機(jī)會(huì)，因此系統(tǒng)、客觀地討論數(shù)字金融對(duì)農(nóng)戶家庭增收的影響并識(shí)別出具體的作用機(jī)制極為重要?，F(xiàn)有關(guān)于數(shù)字金融影響農(nóng)戶增收的實(shí)證研究存在不足，以往研究大多是基于理論分析和政策討論，偶有實(shí)證研究也僅從供給方的視角進(jìn)行討論[1]，從需求主體即農(nóng)戶行為視角探討數(shù)字金融影響農(nóng)戶家庭增收及傳導(dǎo)機(jī)制的文獻(xiàn)較為缺乏。本文利用2017年中國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)，從數(shù)字金融需求方的視角研究數(shù)字金融對(duì)農(nóng)戶家庭增收的影響及傳導(dǎo)機(jī)制，對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)作一個(gè)有益的補(bǔ)充。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于金融發(fā)展影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)，經(jīng)典文獻(xiàn)認(rèn)為金融發(fā)展可以優(yōu)化資源配置，有助于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[2]。由于中國(guó)金融發(fā)展存在結(jié)構(gòu)和功能失衡[3]，農(nóng)村信貸存在結(jié)構(gòu)失調(diào)和產(chǎn)出效率“瓶頸”[4],傳統(tǒng)金融在促進(jìn)農(nóng)民增收方面存在不足。建立在互聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新技術(shù)基礎(chǔ)上的數(shù)字金融，具有更強(qiáng)的時(shí)空穿透力和低成本優(yōu)勢(shì)，為提高欠發(fā)達(dá)地區(qū)的金融服務(wù)水平創(chuàng)造了條件，有助于改善農(nóng)村地區(qū)金融資源可得性，緩解小微企業(yè)及農(nóng)戶的融資約束，改善資源配置效率，為落后地區(qū)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)趕超提供了可能[5]。張勛等(2019)[1]研究表明，數(shù)字普惠金融顯著提升了家庭收入，尤其是農(nóng)村低收入群體的收入。劉丹等(2019)[6]分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民非農(nóng)收入增長(zhǎng)具有顯著的空間溢出效應(yīng)。任碧云和李柳潁(2019)[7]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字支付、數(shù)字借貸和數(shù)字服務(wù)可得性有助于促進(jìn)農(nóng)村包容性增長(zhǎng)。顯然，數(shù)字金融對(duì)農(nóng)戶收入增長(zhǎng)效應(yīng)及微觀傳導(dǎo)機(jī)制的研究還有待加強(qiáng)。

關(guān)于農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)，Baumol(1990)[8]指出企業(yè)家持續(xù)創(chuàng)業(yè)是社會(huì)經(jīng)濟(jì)維持穩(wěn)定增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力量，也是促進(jìn)創(chuàng)新和解決發(fā)展中國(guó)家就業(yè)的主要渠道。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的背景下，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)已經(jīng)成為中國(guó)的一項(xiàng)重要發(fā)展戰(zhàn)略。經(jīng)典文獻(xiàn)認(rèn)為信貸約束會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生負(fù)向影響[9]，而數(shù)字技術(shù)可以拓展金融服務(wù)范圍和觸達(dá)能力，降低金融約束，從而有助于創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的均等化，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)并提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效。謝平和石午光(2016)[10]認(rèn)為在第三方支付基礎(chǔ)上形成的擔(dān)保交易機(jī)制符合商業(yè)交易規(guī)范的制度安排，能推動(dòng)電子商務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)發(fā)展。魯釗陽(yáng)和廖杉杉(2016)[11]研究發(fā)現(xiàn)，P2P網(wǎng)貸有效促進(jìn)了農(nóng)村電商創(chuàng)業(yè)發(fā)展，并提升了企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力和償債能力。Beck et al.(2018)[12]研究表明，移動(dòng)支付提升了居民的創(chuàng)業(yè)績(jī)效，最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。謝絢麗等(2018)[13]將數(shù)字普惠金融指數(shù)與省級(jí)新增企業(yè)注冊(cè)信息匹配，研究結(jié)果表明數(shù)字金融對(duì)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)有顯著的促進(jìn)作用，對(duì)于城鎮(zhèn)化水平較低的省份、注冊(cè)資本較少的微型企業(yè)，數(shù)字金融的促進(jìn)作用更強(qiáng)。何婧和李慶海(2019)[14]認(rèn)為數(shù)字金融通過(guò)緩解信貸和信息約束、強(qiáng)化農(nóng)戶社會(huì)責(zé)任從而促進(jìn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)，提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效。張勛等(2019)[1]研究表明數(shù)字金融特別有助于促進(jìn)低物質(zhì)資本和低社會(huì)資本家庭的創(chuàng)業(yè)行為。尹志超等(2019)[15]基于京津冀地區(qū)的樣本研究發(fā)現(xiàn)，第三方支付有助于促進(jìn)城鄉(xiāng)家庭的主動(dòng)型創(chuàng)業(yè)和農(nóng)村地區(qū)的生存型創(chuàng)業(yè)。由此可見(jiàn)，很多學(xué)者關(guān)注數(shù)字金融對(duì)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的影響，但是對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)影響的研究依然較少，數(shù)字金融能否通過(guò)提升農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)水平進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶增收值得進(jìn)一步討論。

關(guān)于非農(nóng)就業(yè)，肖衛(wèi)和肖琳子(2013)[16]研究表明農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力流向現(xiàn)代部門(mén)對(duì)農(nóng)民家庭收入產(chǎn)生了顯著的正向影響。方觀富和許嘉怡(2020)[17]認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)居民就業(yè)。何宗樾和宋旭光(2020)[18]研究表明數(shù)字金融能夠促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)。雖然部分文獻(xiàn)關(guān)注了數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字金融對(duì)促進(jìn)就業(yè)的積極意義，但是關(guān)于數(shù)字金融對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)影響的研究并不多見(jiàn)。結(jié)合上述數(shù)字金融與居民創(chuàng)業(yè)活動(dòng)以及數(shù)字金融對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的研究[19][20]，本文預(yù)期數(shù)字金融能夠提高農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)。

綜上所述，有關(guān)數(shù)字金融影響居民創(chuàng)業(yè)、家庭收入的文獻(xiàn)逐漸增加，但多是從金融供給方的視角針對(duì)全體居民家庭進(jìn)行研究，專(zhuān)門(mén)針對(duì)農(nóng)村家庭的研究較少。少數(shù)研究從需求方的角度探討數(shù)字金融使用對(duì)居民創(chuàng)業(yè)、家庭增收的影響[15]，但考察范圍限于部分地區(qū)，從非農(nóng)就業(yè)視角討論數(shù)字金融影響農(nóng)戶增收的文獻(xiàn)則更為少見(jiàn)。此外，現(xiàn)有文獻(xiàn)可能忽略的一個(gè)問(wèn)題是：不使用數(shù)字金融的家庭是否能從數(shù)字金融發(fā)展中獲益？本文力圖在以下幾個(gè)方面有所創(chuàng)新：(1)利用中國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)，從微觀層面討論農(nóng)戶數(shù)字金融使用對(duì)家庭收入及收入結(jié)構(gòu)的影響，并從農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)及非農(nóng)就業(yè)的視角討論內(nèi)在機(jī)制；(2)通過(guò)引入社區(qū)數(shù)字金融水平這一變量，討論了其他農(nóng)戶的數(shù)字金融行為對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶的家庭增收、創(chuàng)業(yè)行為及非農(nóng)就業(yè)的影響，同時(shí)也考察了社區(qū)數(shù)字金融水平提升對(duì)使用數(shù)字金融農(nóng)戶增收的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶數(shù)字金融行為具有顯著的外溢效應(yīng)；(3)通過(guò)分位數(shù)回歸、分組估計(jì)的方法討論了數(shù)字金融影響異質(zhì)性農(nóng)戶家庭增收效應(yīng)的多維特征。

二、模型與變量

(一)模型設(shè)定

1.收入效應(yīng)分析：數(shù)字金融與農(nóng)戶家庭收入

(1)建立數(shù)字金融使用影響農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)的模型。yi表示農(nóng)戶i的家庭收入，dfi表示家庭成員是否使用數(shù)字金融。對(duì)農(nóng)戶家庭收入取對(duì)數(shù)，得到實(shí)證模型：

(1)

其中，γ1表示數(shù)字金融使用對(duì)農(nóng)戶家庭收入的影響，Xi表示戶主信息、家庭特征及所在地區(qū)的控制變量，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(2)社區(qū)數(shù)字金融水平與農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)。數(shù)字金融發(fā)展能夠降低金融門(mén)檻，創(chuàng)新金融產(chǎn)品服務(wù)、流程和組織，更準(zhǔn)確地識(shí)別出效率高的生產(chǎn)部門(mén)和經(jīng)營(yíng)主體、還款能力和還款意愿強(qiáng)的金融消費(fèi)者，有助于提升投資效率和擴(kuò)大消費(fèi)，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和就業(yè)機(jī)會(huì)增加。因此，農(nóng)戶數(shù)字金融行為可能對(duì)其他農(nóng)戶的家庭收入具有溢出效應(yīng)，即不使用數(shù)字金融家庭可以因其他家庭的數(shù)字金融行為而獲益。此外，在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品具有兼容性，外部性問(wèn)題普遍存在。建立在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的數(shù)字金融具備網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的外部性特征，農(nóng)村居民家庭收入增長(zhǎng)除了與家庭數(shù)字金融使用有關(guān)，還與其他家庭的數(shù)字金融行為有關(guān)。為了檢驗(yàn)社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)，構(gòu)建如下實(shí)證模型：

(2)

其中，j表示社區(qū)，p表示社區(qū)數(shù)字金融水平，α表示社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)。更進(jìn)一步，本文根據(jù)數(shù)字金融水平對(duì)社區(qū)進(jìn)行分組，考察不同水平下社區(qū)數(shù)字金融水平的溢出效應(yīng)差異。

2.傳導(dǎo)機(jī)制：數(shù)字金融與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)、非農(nóng)就業(yè)

(1)數(shù)字金融與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)。數(shù)字金融有利于緩解金融機(jī)構(gòu)與農(nóng)戶之間的信息不對(duì)稱(chēng)，降低金融服務(wù)成本，提高金融效率，緩解農(nóng)戶金融約束，激勵(lì)農(nóng)戶創(chuàng)立工商企業(yè)[21]。此外，數(shù)字金融帶來(lái)交易的便利性和低成本性，有利于提高工商企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率，提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效，促進(jìn)農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)。為檢驗(yàn)這一傳導(dǎo)機(jī)制，建立模型:

(3)

(4)

數(shù)字金融使用帶來(lái)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)均等化可能提升非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)意愿，為農(nóng)村家庭的持續(xù)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)注入新的力量。為此，本文用Entrepre_plan表示創(chuàng)業(yè)意愿，建立模型:

(5)

(2)數(shù)字金融與非農(nóng)就業(yè)。農(nóng)戶工商企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和經(jīng)營(yíng)水平的提高為農(nóng)村居民帶來(lái)更多非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，進(jìn)而提升農(nóng)村創(chuàng)業(yè)家庭和非創(chuàng)業(yè)家庭的非農(nóng)就業(yè)水平。此外，數(shù)字金融緩解了金融約束，有助于促進(jìn)農(nóng)村居民消費(fèi)水平，加速人力資本積累，增加財(cái)經(jīng)信息的接觸和感知力度，進(jìn)而提高農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)的能力。因此，數(shù)字金融使用可能通過(guò)非農(nóng)就業(yè)影響農(nóng)戶家庭收入。為檢驗(yàn)這一傳導(dǎo)機(jī)制，本文用job表示農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平，建立模型：

(6)

數(shù)字金融發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)金融形成了一定的沖擊[22]，加速了中國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程，提高了金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度，導(dǎo)致銀行資產(chǎn)端風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)偏好上升，借貸利率和凈息差有所下降[23]。這有助于提升農(nóng)村地區(qū)信貸獲得水平。此外，農(nóng)村家庭之間存在學(xué)習(xí)效應(yīng)以及就業(yè)機(jī)會(huì)的溢出效應(yīng)，不使用數(shù)字金融的農(nóng)戶在創(chuàng)業(yè)和非農(nóng)就業(yè)等方面可能受到其他農(nóng)戶數(shù)字金融行為的影響。本文將社區(qū)數(shù)字金融水平引入式(3)～(6)，在社區(qū)層面考察農(nóng)戶數(shù)字金融使用行為對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶的家庭創(chuàng)業(yè)和非農(nóng)就業(yè)是否具有溢出效應(yīng)。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的微觀數(shù)據(jù)來(lái)自西南財(cái)經(jīng)大學(xué)2017年中國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)。CHFS提供的樣本覆蓋了全國(guó)除新疆、西藏和港澳臺(tái)以外的29個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)，355個(gè)縣(區(qū)、縣級(jí)市)，1428個(gè)社區(qū)，40011戶城鄉(xiāng)家庭(農(nóng)村住戶12732戶)。這為本文研究數(shù)字金融、農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)、非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)戶家庭增收提供了有效的數(shù)據(jù)支持。由于農(nóng)戶家庭收入受到宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)村政策的影響，本文還控制了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和財(cái)政支農(nóng)水平，這部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

(三)變量設(shè)定

1.農(nóng)戶家庭收入

本文采用CHFS數(shù)據(jù)庫(kù)中農(nóng)村居民家庭總收入作為農(nóng)戶家庭收入的代理指標(biāo)，并將其分解為農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入兩部分。借鑒尹志超等(2019)[15]的做法，若農(nóng)戶家庭收入大于零則對(duì)家庭收入取對(duì)數(shù)；若農(nóng)戶家庭收入小于零，則為絕對(duì)值取對(duì)數(shù)的負(fù)值。

2.數(shù)字金融

本文從農(nóng)戶層面的數(shù)字金融使用和社區(qū)層面的數(shù)字金融水平考察數(shù)字金融。農(nóng)戶層面，參照已有文獻(xiàn)[24]，如果家庭成員在購(gòu)物時(shí)選擇“刷卡”“電腦支付”“移動(dòng)終端”中的任一種，則認(rèn)為家庭使用數(shù)字金融，即“數(shù)字金融使用”=1，否則為0。社區(qū)層面，以社區(qū)使用數(shù)字金融家庭比例來(lái)衡量，取值范圍為0～1。

3.家庭創(chuàng)業(yè)

本文從家庭創(chuàng)業(yè)狀態(tài)、創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)、創(chuàng)業(yè)績(jī)效及創(chuàng)業(yè)意愿四個(gè)層面反映農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)。參照以往文獻(xiàn)[25]，采用虛擬指標(biāo)表示家庭創(chuàng)業(yè)狀態(tài)。如果家庭從事工商業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)項(xiàng)目，則“家庭創(chuàng)業(yè)”=1，否則為0。這里的家庭創(chuàng)業(yè)不包括家庭從事農(nóng)、林、牧、漁等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。根據(jù)全球創(chuàng)業(yè)觀測(cè)報(bào)告(GEM)對(duì)創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)的分類(lèi)，本文將家庭創(chuàng)業(yè)分為機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)和生存型創(chuàng)業(yè)。機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)是指創(chuàng)業(yè)者基于創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)主動(dòng)進(jìn)行的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)。生存型創(chuàng)業(yè)是指創(chuàng)業(yè)者由于缺乏就業(yè)選擇或者被雇傭的收益過(guò)低而被迫選擇創(chuàng)業(yè)。如果家庭從事工商業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)項(xiàng)目的原因是想“掙錢(qián)更多”“自己當(dāng)老板”“自由自在”，則“機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)”=1，反之為0。如果創(chuàng)業(yè)原因是“找不到其他工作機(jī)會(huì)”，則“生存型創(chuàng)業(yè)”=1，反之為0。采用項(xiàng)目營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)表示家庭的創(chuàng)業(yè)績(jī)效，數(shù)據(jù)處理方式與家庭收入數(shù)據(jù)類(lèi)似。對(duì)于非創(chuàng)業(yè)家庭，通過(guò)設(shè)置虛擬變量反映創(chuàng)業(yè)意愿，如果家庭有經(jīng)營(yíng)工商業(yè)項(xiàng)目的打算，“創(chuàng)業(yè)意愿”=1，否則為0。

4.非農(nóng)就業(yè)

非農(nóng)就業(yè)一般是指農(nóng)村居民在農(nóng)業(yè)以外的其他行業(yè)就業(yè)。CHFS問(wèn)卷訪問(wèn)了家庭成員工作單位的類(lèi)型。本文將樣本農(nóng)村家庭成員中除去“耕作經(jīng)營(yíng)承包土地”的就業(yè)人數(shù)占家庭16歲及以上人口的比值作為農(nóng)戶家庭非農(nóng)就業(yè)水平的代理指標(biāo)，取值范圍為0～1。

5.其他變量

參照相關(guān)文獻(xiàn)[1][26]，本文控制了戶主特征(年齡及年齡的平方、性別、文化水平、政治面貌、婚姻狀況及風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度)、家庭特征(家庭規(guī)模、少兒比例、老人比例及不健康人口比例)、家庭是否使用互聯(lián)網(wǎng)、物質(zhì)資本、社會(huì)資本及所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)政策特征(區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政支農(nóng)水平)。此外，本文在回歸中還加入了地區(qū)虛擬變量。

(四)變量描述性統(tǒng)計(jì)

由于CHFS數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)對(duì)家庭收入、項(xiàng)目營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)進(jìn)行了縮尾處理，本文剔除關(guān)鍵變量存在缺失的樣本和戶主年齡小于16歲的樣本，共得到全國(guó)12724個(gè)農(nóng)村家庭的樣本數(shù)據(jù)。此外，由于營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)僅存在于創(chuàng)業(yè)家庭樣本，且有數(shù)據(jù)缺失，本文得到營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)的樣本量分別為1174和1012。表1匯報(bào)了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示：非農(nóng)收入是農(nóng)戶家庭收入最重要的組成部分；使用數(shù)字金融的農(nóng)戶占全部農(nóng)戶的比重為13.6%，社區(qū)數(shù)字金融水平差異較大；農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)比例為9.7%，有創(chuàng)業(yè)意愿的非創(chuàng)業(yè)家庭占比為9.8%，機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)的比重遠(yuǎn)高于生存型創(chuàng)業(yè)；農(nóng)戶家庭平均非農(nóng)就業(yè)水平為0.294。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

表2和表3匯報(bào)了變量分組描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。使用數(shù)字金融、創(chuàng)業(yè)及存在非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶的家庭總收入、農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入及非農(nóng)收入占比均高于相應(yīng)的不使用數(shù)字金融、非創(chuàng)業(yè)及不存在非農(nóng)業(yè)就業(yè)農(nóng)戶。使用數(shù)字金融農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)比率、創(chuàng)業(yè)意愿、營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)、非農(nóng)就業(yè)水平均高于不使用數(shù)字金融農(nóng)戶。但數(shù)字金融使用是否通過(guò)家庭創(chuàng)業(yè)和非農(nóng)就業(yè)影響農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)，以及不使用數(shù)字金融的農(nóng)戶是否能從其他農(nóng)戶的數(shù)字金融行為中獲益，還需要進(jìn)一步分析。

表2 農(nóng)民家庭收入分組描述性統(tǒng)計(jì)

表3 家庭創(chuàng)業(yè)和非農(nóng)就業(yè)分組描述性統(tǒng)計(jì)

三、數(shù)字金融與農(nóng)戶家庭收入

(一)數(shù)字金融使用與農(nóng)戶家庭收入

1.基準(zhǔn)結(jié)果分析

表4報(bào)告了基于OLS的估計(jì)結(jié)果。第(1)～(3)列是基于全樣本的估計(jì)結(jié)果。第(1)列結(jié)果顯示，與不使用數(shù)字金融的農(nóng)戶相比，使用數(shù)字金融可以使農(nóng)戶家庭總收入增長(zhǎng)41.3%(1)根據(jù)exp(x)-1計(jì)算得到,其中x為數(shù)字金融使用的系數(shù)。。第(2)列結(jié)果顯示，使用數(shù)字金融使農(nóng)業(yè)收入下降50%。第(3)列結(jié)果顯示，數(shù)字金融使用對(duì)非農(nóng)收入的估計(jì)系數(shù)為0.523，且通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，使用數(shù)字金融可以使非農(nóng)收入增長(zhǎng)68.71%。第(4)～(6)列為剔除家庭總收入小于等于零的樣本的估計(jì)結(jié)果，結(jié)論與全樣本的分析結(jié)論基本一致。這說(shuō)明數(shù)字金融使用總體上促進(jìn)了農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)，并改變了家庭收入結(jié)構(gòu)。這可能是使用數(shù)字金融的農(nóng)戶有更多非農(nóng)就業(yè)和工商企業(yè)經(jīng)營(yíng)機(jī)會(huì)，減少了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，形成了非農(nóng)收入對(duì)農(nóng)業(yè)收入的替代，并且非農(nóng)收入的增加大于農(nóng)業(yè)收入的減少，最終促進(jìn)農(nóng)戶家庭總收入的增長(zhǎng)。

表4 數(shù)字金融使用與農(nóng)戶家庭收入(OLS估計(jì))

2.工具變量分析

為解決可能的遺漏變量和反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用工具變量對(duì)模型進(jìn)行處理。關(guān)于數(shù)字金融使用的工具變量，本文認(rèn)為數(shù)字金融具有外部性特征，同社區(qū)數(shù)字金融水平不適合作為家庭數(shù)字金融使用的工具變量，因此選擇智能手機(jī)作為數(shù)字金融使用的工具變量。智能手機(jī)是農(nóng)村家庭使用數(shù)字金融最主要的終端設(shè)備，在控制了家庭互聯(lián)網(wǎng)行為等其他控制變量后，智能手機(jī)對(duì)家庭收入難以產(chǎn)生直接影響。在模型估計(jì)中，考慮到使用農(nóng)戶家庭擁有智能手機(jī)作為工具變量時(shí)，不能通過(guò)弱工具變量F檢驗(yàn)，因此本文選擇社區(qū)智能手機(jī)擁有水平作為數(shù)字金融使用的工具變量。內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果顯示模型存在內(nèi)生性問(wèn)題，弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果顯示不存在弱工具變量問(wèn)題，因此工具變量的選擇是適當(dāng)?shù)?。兩階段最小二乘法(2SLS)的估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字金融使用降低了農(nóng)戶家庭的農(nóng)業(yè)收入，增加了非農(nóng)收入，并最終促進(jìn)了總收入的增長(zhǎng)(見(jiàn)表5)。

表5 數(shù)字金融使用與農(nóng)戶家庭收入(2SLS估計(jì))

3.PSM模型分析

通常受訪農(nóng)戶數(shù)字金融使用狀況并不滿足隨機(jī)抽樣規(guī)則，也就是說(shuō)農(nóng)戶是否使用數(shù)字金融可能是自我選擇的結(jié)果。對(duì)此，本文使用傾向得分匹配法(PSM)糾正可能存在的選擇性偏差。由于存在較多具有可比性的對(duì)照樣本組，為了避免存在太遠(yuǎn)的鄰近和提高匹配效率，本文主要采用卡尺內(nèi)一對(duì)四匹配和核匹配進(jìn)行估計(jì)。樣本匹配后損失了兩個(gè)處理組樣本。樣本平衡性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，匹配后大多數(shù)變量的t檢驗(yàn)結(jié)果均支持處理組與控制組無(wú)差異的原假設(shè)。表6的估計(jì)結(jié)果表明，2種匹配方法下農(nóng)戶數(shù)字金融使用的平均處理效應(yīng)均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)大小與表4的估計(jì)結(jié)果接近。采用家庭總收入大于零的樣本進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果依然穩(wěn)健(限于篇幅未報(bào)告估計(jì)結(jié)果)。

表6 數(shù)字金融使用與農(nóng)戶家庭收入(PSM估計(jì))

(二)社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)農(nóng)戶家庭收入的溢出效應(yīng)

在控制數(shù)字金融使用變量后，采用社區(qū)智能手機(jī)擁有水平作為社區(qū)數(shù)字金融水平的工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果接受不存在內(nèi)生性的原假設(shè)(限于篇幅未報(bào)告檢驗(yàn)結(jié)果)。表7結(jié)果顯示，社區(qū)數(shù)字金融水平能夠有效提升不使用數(shù)字金融農(nóng)戶的家庭總收入和非農(nóng)收入，降低農(nóng)業(yè)收入。與上文估計(jì)結(jié)果相比，數(shù)字金融使用的估計(jì)系數(shù)的符號(hào)和顯著性未發(fā)生明顯變化，再一次表明使用數(shù)字金融農(nóng)戶的家庭總收入和非農(nóng)收入增長(zhǎng)更快，農(nóng)業(yè)收入下降更多。

表7 社區(qū)數(shù)字金融水平與農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)(OLS估計(jì))

進(jìn)一步，本文按照社區(qū)數(shù)字金融水平中位數(shù)(0.1)將社區(qū)分為兩組。表8的估計(jì)結(jié)果表明(2)由于兩組樣本估計(jì)結(jié)果基本一致，限于篇幅后續(xù)分析僅報(bào)告全樣本估計(jì)結(jié)果。，在低水平社區(qū)，社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶的家庭總收入、農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入的影響不顯著，這說(shuō)明數(shù)字金融的溢出效應(yīng)需要建立在較高的數(shù)字金融發(fā)展水平之上。此外，低水平社區(qū)的數(shù)字金融使用對(duì)非農(nóng)收入具有正向促進(jìn)作用，但是對(duì)總收入的促進(jìn)作用不顯著，表明數(shù)字金融使用的增收效應(yīng)同樣需要較高的數(shù)字金融發(fā)展水平的支撐。

表8 社區(qū)數(shù)字金融水平與農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)：按照社區(qū)數(shù)字金融水平分組(OLS估計(jì))

(三)農(nóng)戶異質(zhì)性分析

1.分位數(shù)分析

為準(zhǔn)確、全面描述數(shù)字金融使用、社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的變化范圍及條件分布形狀的影響(3)根據(jù)上文的分析，數(shù)字金融通過(guò)改變收入結(jié)構(gòu)進(jìn)而影響農(nóng)戶家庭總收入增長(zhǎng)，限于篇幅此處僅討論數(shù)字金融使用對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響。，本文進(jìn)一步使用分位數(shù)回歸進(jìn)行分析。表9結(jié)果表明，在0.05分位點(diǎn)以外的分位點(diǎn)上，數(shù)字金融使用對(duì)農(nóng)戶家庭增收具有顯著的正向影響，且隨著分位點(diǎn)的提高其估計(jì)系數(shù)先下降后緩慢上升。社區(qū)數(shù)字金融水平在所有分位點(diǎn)上的估計(jì)系數(shù)均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，且隨著分位點(diǎn)的提高其估計(jì)系數(shù)先下降后緩慢上升?？傮w上，數(shù)字金融對(duì)中等收入及以下農(nóng)戶的增收效應(yīng)較強(qiáng)，對(duì)高收入農(nóng)戶的增收效應(yīng)強(qiáng)于中高收入農(nóng)戶。中等收入及以下農(nóng)戶較高的邊際增收效應(yīng)有利于縮小農(nóng)村家庭收入差距，但高收入農(nóng)戶較高的邊際增收效應(yīng)則可能進(jìn)一步加速收入和財(cái)富的集中。

表9 數(shù)字金融對(duì)農(nóng)戶家庭總收入影響的分位數(shù)估計(jì)

2.農(nóng)戶異質(zhì)性分組回歸

數(shù)字金融為弱勢(shì)家庭提供了更多創(chuàng)業(yè)、就業(yè)等方面的機(jī)會(huì)，提高了弱勢(shì)家庭獲取收入的能力，有助于包容性增長(zhǎng)。農(nóng)戶家庭的弱勢(shì)地位不僅體現(xiàn)在收入上，還體現(xiàn)在非收入層面。本文從家庭貧困類(lèi)型、所屬區(qū)域、社會(huì)資本、戶主文化水平和金融知識(shí)五個(gè)方面對(duì)農(nóng)戶家庭進(jìn)行分組。表10的估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字金融的農(nóng)戶家庭增收效應(yīng)存在異質(zhì)性。

表10 農(nóng)戶異質(zhì)性分組檢驗(yàn)：數(shù)字金融與農(nóng)戶家庭總收入(OLS)

結(jié)合分位數(shù)估計(jì)和分組估計(jì)的結(jié)果，本文發(fā)現(xiàn)在多維度異質(zhì)性分析視角下，數(shù)字金融的農(nóng)戶家庭增收效應(yīng)具有包容性和馬太效應(yīng)。包容性特征體現(xiàn)為：在0.75分位點(diǎn)之前，總體上數(shù)字金融在較低分位點(diǎn)上的增收效應(yīng)更強(qiáng)；數(shù)字金融對(duì)低社會(huì)資本、低金融知識(shí)農(nóng)戶的增收效應(yīng)更強(qiáng)。馬太效應(yīng)體現(xiàn)為：在0.75分位點(diǎn)之后，數(shù)字金融對(duì)農(nóng)戶的增收效應(yīng)逐漸增強(qiáng)，在0.05分位點(diǎn)上數(shù)字金融使用的估計(jì)系數(shù)不顯著；總體上數(shù)字金融對(duì)貧困農(nóng)戶、中西部地區(qū)農(nóng)戶、低文化水平農(nóng)戶的增收效應(yīng)較弱。雖然貧困農(nóng)戶和非貧困農(nóng)戶都受到傳統(tǒng)金融排斥，但相比貧困農(nóng)戶，非貧困農(nóng)戶更具資源優(yōu)勢(shì)。隨著數(shù)字金融的發(fā)展，非貧困農(nóng)戶可以憑借自身優(yōu)勢(shì)更加有效地利用數(shù)字金融，而貧困農(nóng)戶因存在“數(shù)字鴻溝”和“知識(shí)鴻溝”，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)其家庭收入增長(zhǎng)的作用微乎其微，甚至不顯著。

四、傳導(dǎo)機(jī)制分析

(一)數(shù)字金融與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)活動(dòng)

由于家庭創(chuàng)業(yè)決策、創(chuàng)業(yè)類(lèi)型、創(chuàng)業(yè)意愿均屬于二元變量，本文選擇probit模型進(jìn)行估計(jì)。借鑒尹志超等(2019)[27]的做法，本文采用家庭智能手機(jī)作為數(shù)字金融使用的工具變量。內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果表明除生存型創(chuàng)業(yè)模型的內(nèi)生性較輕外，其他模型均拒絕不存在內(nèi)生性的原假設(shè)。一階段模型估計(jì)的F值表明不存在弱工具變量問(wèn)題。表11上半部分匯報(bào)了數(shù)字金融使用對(duì)農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)的影響。估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字金融使用提升了農(nóng)戶家庭的創(chuàng)業(yè)比率。相對(duì)于生存型創(chuàng)業(yè)，數(shù)字金融使用對(duì)機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)的影響更為突出。此外，數(shù)字金融使用對(duì)非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)意愿有顯著促進(jìn)作用。

表11下半部分匯報(bào)了在控制數(shù)字金融使用的情況下社區(qū)數(shù)字金融水平的溢出效應(yīng)。采用社區(qū)智能手機(jī)擁有水平作為工具變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果沒(méi)有拒絕不存在內(nèi)生性的原假設(shè)，因此采用probit模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。結(jié)果表明：社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)具有促進(jìn)作用。社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)和生存型創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用差異不大。就創(chuàng)業(yè)意愿而言，社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)意愿的影響不明顯。

表11 數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)決策、創(chuàng)業(yè)類(lèi)型、創(chuàng)業(yè)意愿

(二)數(shù)字金融與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)績(jī)效

表12報(bào)告了數(shù)字金融對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)績(jī)效的影響。關(guān)于數(shù)字金融使用，采用智能手機(jī)作為工具變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了不存在內(nèi)生性的原假設(shè)，弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果表明不存在弱工具變量問(wèn)題。OLS和2SLS估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字金融使用有助于提高農(nóng)戶創(chuàng)立企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)。關(guān)于社區(qū)數(shù)字金融水平，在控制數(shù)字金融使用變量后，采用社區(qū)智能手機(jī)擁有水平作為工具變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果接受不存在內(nèi)生性的原假設(shè)，因此以O(shè)LS的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。結(jié)果表明，社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶創(chuàng)立企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)有正向影響，即社區(qū)數(shù)字金融水平的提高對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)績(jī)效具有正向溢出效應(yīng)。

表12 數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)績(jī)效

(三)數(shù)字金融與非農(nóng)就業(yè)

表13報(bào)告了數(shù)字金融對(duì)非農(nóng)就業(yè)的影響。對(duì)于數(shù)字金融使用而言，采用社區(qū)智能手機(jī)擁有水平作為工具變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果表明模型存在內(nèi)生性，弱工具變量檢驗(yàn)F值表明模型不存在弱工具變量問(wèn)題。綜合OLS和2SLS估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融使用能夠顯著提高農(nóng)戶家庭非農(nóng)就業(yè)水平。

表13 數(shù)字金融與非農(nóng)就業(yè)

進(jìn)一步地，將農(nóng)戶家庭分為創(chuàng)業(yè)家庭和非創(chuàng)業(yè)家庭。對(duì)創(chuàng)業(yè)家庭而言，工具變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果表明模型不存在內(nèi)生性。OLS估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字金融使用有助于促進(jìn)創(chuàng)業(yè)家庭的非農(nóng)就業(yè)。對(duì)非創(chuàng)業(yè)家庭而言，工具變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果表明模型存在內(nèi)生性，弱工具變量檢驗(yàn)F值表明不存在弱工具變量問(wèn)題。OLS和2SLS估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字金融使用有助于促進(jìn)非創(chuàng)業(yè)家庭的非農(nóng)就業(yè)。比較創(chuàng)業(yè)家庭和非創(chuàng)業(yè)家庭的估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融使用對(duì)非創(chuàng)業(yè)家庭的非農(nóng)就業(yè)水平的影響更大，顯著性更高。這可能是由于創(chuàng)業(yè)家庭的非農(nóng)就業(yè)水平原本就較高，受家庭勞動(dòng)力數(shù)量的限制，數(shù)字金融使用對(duì)創(chuàng)業(yè)家庭的非農(nóng)就業(yè)水平的邊際效應(yīng)不如對(duì)非創(chuàng)業(yè)家庭。農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)活動(dòng)為其他非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶提供了工作崗位，增加了獲得工資性收入的機(jī)會(huì)。

更進(jìn)一步地，通過(guò)控制數(shù)字金融使用，探討社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的影響。工具變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果表明模型存在內(nèi)生性，弱工具變量檢驗(yàn)F值表明不存在弱工具變量問(wèn)題。綜合OLS和2SLS估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)水平有正向影響，表明社區(qū)數(shù)字金融水平的提高對(duì)不使用數(shù)字金融農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)具有正向溢出效應(yīng)。

五、結(jié)論與啟示

本文采用CHFS數(shù)據(jù)研究了數(shù)字金融的農(nóng)戶家庭增收效應(yīng)，并從家庭創(chuàng)業(yè)和非農(nóng)就業(yè)討論其傳導(dǎo)機(jī)制。(1)增收效應(yīng)研究表明，數(shù)字金融使用有助于促進(jìn)農(nóng)戶家庭收入增長(zhǎng)，社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)農(nóng)戶家庭增收具有顯著的溢出效應(yīng)。具體來(lái)看，數(shù)字金融使用降低農(nóng)業(yè)收入，提高非農(nóng)收入，并促進(jìn)農(nóng)戶家庭增收。社區(qū)數(shù)字金融水平提高對(duì)所有農(nóng)戶的家庭增收均具有顯著的正向溢出效應(yīng)。異質(zhì)性分析表明，總體上數(shù)字金融的增收效應(yīng)隨分位點(diǎn)的上升表現(xiàn)出先下降后緩慢增強(qiáng)的趨勢(shì)，對(duì)非貧困戶、東部地區(qū)農(nóng)戶、高文化水平農(nóng)戶、低社會(huì)資本和低金融知識(shí)農(nóng)戶的增收效應(yīng)更強(qiáng)。(2)機(jī)制分析表明，數(shù)字金融通過(guò)促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)和非農(nóng)就業(yè)進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶家庭增收。從創(chuàng)業(yè)活動(dòng)來(lái)看，數(shù)字金融使用能夠顯著提高農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)，尤其是機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)的比率，并提升非創(chuàng)業(yè)家庭的創(chuàng)業(yè)意愿；對(duì)于不使用數(shù)字金融的農(nóng)戶，社區(qū)數(shù)字金融水平提高對(duì)其創(chuàng)業(yè)活動(dòng)具有溢出效應(yīng)，對(duì)創(chuàng)業(yè)意愿的影響則不顯著。從創(chuàng)業(yè)績(jī)效和非農(nóng)就業(yè)來(lái)看，數(shù)字金融使用能顯著提高營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)及農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平，社區(qū)數(shù)字金融水平對(duì)營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)和非農(nóng)就業(yè)具有正向溢出效應(yīng)。

本文的啟示是：加速推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)，縮小數(shù)字鴻溝，提高數(shù)字金融在鄉(xiāng)村地區(qū)，尤其是中西部鄉(xiāng)村地區(qū)的普及程度；加強(qiáng)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的支持和指導(dǎo)，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)意愿向創(chuàng)業(yè)活動(dòng)轉(zhuǎn)化，提高創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的績(jī)效；加強(qiáng)對(duì)貧困、文化程度較低等弱勢(shì)農(nóng)戶的扶持力度，提升農(nóng)戶的互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字金融的使用技能，提高創(chuàng)業(yè)能力和非農(nóng)就業(yè)水平。這對(duì)縮小數(shù)字鴻溝、提高數(shù)字金融普惠程度、促進(jìn)弱勢(shì)農(nóng)戶家庭收入持續(xù)增長(zhǎng)、縮小農(nóng)村居民收入差距具有重要意義。