王 杰，蔡志堅(jiān)

(南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210037)

一、引言

以農(nóng)民為創(chuàng)業(yè)主體的農(nóng)村創(chuàng)業(yè)正成為鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中一股不可替代的推動力量[1]。農(nóng)村創(chuàng)業(yè)通過提供就業(yè)崗位、增加家庭收入等路徑使得農(nóng)民在一定程度上擺脫貧困和失業(yè)問題[2]。為此，政府頒布了一系列政策措施優(yōu)化創(chuàng)業(yè)環(huán)境和鼓勵(lì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)，但農(nóng)民創(chuàng)業(yè)仍然面臨著總量較小和效益偏低等問題(1)中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)庫顯示，2015年農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)率約為10.7%，城市家庭創(chuàng)業(yè)率約為18.3%，城市創(chuàng)業(yè)率約為農(nóng)村創(chuàng)業(yè)的1.74倍；通過上下1%分位的縮尾，農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目經(jīng)營收入均值約為13.9萬元，城市家庭創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目經(jīng)營收入22.5萬元，城市創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目經(jīng)營收入約為農(nóng)村創(chuàng)業(yè)的1.63倍。。有研究發(fā)現(xiàn)，宏觀市場環(huán)境、制度環(huán)境和微觀主體特征等因素導(dǎo)致我國農(nóng)民創(chuàng)業(yè)伴隨不確定性和高風(fēng)險(xiǎn)特征[3]1-3。其中，農(nóng)民個(gè)體在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避作為農(nóng)民在面臨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)所表現(xiàn)出的心理狀態(tài)，會對農(nóng)民經(jīng)濟(jì)決策行為產(chǎn)生重要影響[4]。

大多數(shù)有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與創(chuàng)業(yè)關(guān)系的研究認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度與創(chuàng)業(yè)之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系[5-7]，但也有文獻(xiàn)得出二者呈現(xiàn)非線性關(guān)系[8-9]，甚至二者關(guān)系不顯著的結(jié)論[10-11]。Aguilar[12]對此的解釋是：已有文獻(xiàn)多是基于異質(zhì)的政治、文化和制度環(huán)境，并以不同群體作為研究對象，環(huán)境和群體的異質(zhì)性可能會造成風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度與創(chuàng)業(yè)關(guān)系研究的差異性結(jié)果。農(nóng)村創(chuàng)業(yè)環(huán)境和農(nóng)民稟賦特征都存在異質(zhì)性，這可能會導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)的影響及機(jī)制與一般創(chuàng)業(yè)活動不同。因此，針對我國農(nóng)村地區(qū)這一獨(dú)特環(huán)境和我國農(nóng)村普遍存在的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)戶群體特征，有必要進(jìn)一步分析風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度與我國農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為之間的關(guān)系。

同時(shí)，數(shù)字技術(shù)使用也深刻影響著農(nóng)村家庭的創(chuàng)業(yè)行為決策。數(shù)字技術(shù)使用包含兩層含義，一是使用的可及性，二是使用的深度[13]。已有文獻(xiàn)大多探討了第一層含義，認(rèn)為農(nóng)村家庭接入互聯(lián)網(wǎng)有助于提高融資獲取和增加社會資本，促進(jìn)了創(chuàng)業(yè)[14-16]。但現(xiàn)有研究較少討論數(shù)字技術(shù)使用深度與農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的關(guān)系。隨著農(nóng)村內(nèi)部一級數(shù)字鴻溝的緩解及數(shù)字技術(shù)功能日益豐富，在農(nóng)村家庭之間可能因使用能力差異產(chǎn)生數(shù)字技術(shù)使用功能上的“分化”，從而對創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)生差異性影響。換言之，數(shù)字技術(shù)可及性背后隱含的數(shù)字技術(shù)使用能力可能是“數(shù)字革命”時(shí)期下影響創(chuàng)業(yè)的關(guān)鍵所在[17]2-3。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字創(chuàng)業(yè)新業(yè)態(tài)的發(fā)展背景下，需要分析數(shù)字技術(shù)使用深度和不同數(shù)字技術(shù)的使用功能對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)的影響。而農(nóng)村家庭對數(shù)字技術(shù)的使用在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與創(chuàng)業(yè)行為之間可能起到一定的調(diào)節(jié)作用。理論上，行為個(gè)體所獲取的信息量有利于降低其在決策過程中所直面的風(fēng)險(xiǎn)程度。農(nóng)村家庭接入與使用數(shù)字技術(shù)后，利用數(shù)字技術(shù)的信息獲取效應(yīng)能降低創(chuàng)業(yè)者在生產(chǎn)經(jīng)營活動中所面臨的風(fēng)險(xiǎn)問題[18]，可能會緩解風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的抑制作用。

綜上，本文以“中國家庭金融調(diào)查”中的10140個(gè)農(nóng)村家庭樣本為研究對象，試圖揭示風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、數(shù)字技術(shù)使用和農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為三者之間的關(guān)系，以期為改善農(nóng)村創(chuàng)業(yè)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展及推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供政策參考。

二、理論分析與研究假說

(一)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響

計(jì)劃行為理論認(rèn)為，態(tài)度是影響行為的重要因素[19]。創(chuàng)業(yè)是在有限資源基礎(chǔ)上的機(jī)會驅(qū)動過程，是蘊(yùn)含大量不確定性的行為過程，在風(fēng)險(xiǎn)中謀取利益是創(chuàng)業(yè)活動的主旋律[20]2。因我國農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)環(huán)境不完善以及農(nóng)民的自身稟賦特征，農(nóng)村家庭在創(chuàng)業(yè)活動中面臨著多種風(fēng)險(xiǎn)的交織，如市場風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等。一方面，市場需求是變動的，但農(nóng)民因信息獲取能力和分析能力有限導(dǎo)致市場與農(nóng)民之間存在嚴(yán)重信息不對稱性，農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者若無法及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品或服務(wù)供給，實(shí)現(xiàn)與市場需求之間的匹配，就會產(chǎn)生極大的收益不確定性[21]。另一方面，創(chuàng)業(yè)對農(nóng)民而言是職業(yè)轉(zhuǎn)換，這種職業(yè)轉(zhuǎn)換本質(zhì)是生產(chǎn)資料的重新組合，其中包括對技術(shù)應(yīng)用的改變。新技術(shù)應(yīng)用通常具有風(fēng)險(xiǎn)和成本，尤其是農(nóng)民對新創(chuàng)業(yè)技術(shù)掌握程度不夠或獲取成本過高時(shí)，技術(shù)應(yīng)用具有很高不確定性[22]2-4。因此，當(dāng)面臨創(chuàng)業(yè)活動中的市場風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度較高的農(nóng)村家庭可能會選擇本能性規(guī)避，從而降低其進(jìn)入創(chuàng)業(yè)活動的可能性。

風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避還可能通過影響創(chuàng)業(yè)資源獲取來影響創(chuàng)業(yè)行為。我國農(nóng)民群體缺乏物質(zhì)資本、人力資本及信息源等，造成農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)面臨較大的資源壁壘。物質(zhì)資本是一切創(chuàng)業(yè)活動的基礎(chǔ)資源，也是農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者整合資源的核心[20]2，但資源匱乏的農(nóng)村家庭往往不能通過自有物質(zhì)資源來滿足創(chuàng)業(yè)進(jìn)入的資金門檻，因此融資成為農(nóng)村家庭獲取物質(zhì)資本的必要手段[23]。缺乏抵押品和信用擔(dān)保的農(nóng)村家庭在面對融資需求時(shí)會擔(dān)心失去抵押品而選擇放棄融資，比如農(nóng)村家庭對使用土地使用權(quán)進(jìn)行抵押存在明顯的抵觸情緒，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度越高的農(nóng)村家庭，抵觸情緒會越強(qiáng)烈[24]。同時(shí)，出于對自身還款能力預(yù)期的考慮，創(chuàng)業(yè)收益不確定性使得傾向風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的農(nóng)村家庭會主動放棄超過自身風(fēng)險(xiǎn)承受能力的融資渠道。換言之，傾向風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的農(nóng)村家庭可能會懼怕融資風(fēng)險(xiǎn)致使融資渠道受限，從而面臨更加嚴(yán)苛的創(chuàng)業(yè)資金約束，限制其選擇創(chuàng)業(yè)。

傳承熟人社會的互助文化，依靠親朋好友等社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非正式借貸活動為農(nóng)村家庭創(chuàng)建自營工商業(yè)提供了一定的物質(zhì)資本補(bǔ)充[25]，但社會網(wǎng)絡(luò)的作用不止于此。機(jī)會感知是創(chuàng)業(yè)過程的開端，信息資源獲取與后續(xù)信息處理是創(chuàng)業(yè)機(jī)會的主要來源。在我國農(nóng)村地區(qū)，社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)不僅是農(nóng)村家庭信息獲取的主要渠道，還可以為農(nóng)村家庭提供社會學(xué)習(xí)的目標(biāo)，有助于農(nóng)戶進(jìn)一步處理信息以感知?jiǎng)?chuàng)業(yè)機(jī)會[26]。在社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，個(gè)體與個(gè)體之間的信任連接起各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，當(dāng)個(gè)體之間信任水平高時(shí)，信息傳達(dá)的數(shù)量和真實(shí)性即信息獲取有效性得到提高[3]1-3。但維持和強(qiáng)化社會信任需要潛在的時(shí)間成本與經(jīng)濟(jì)成本[27]。有研究顯示，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者對維持人際信任所帶來的潛在成本以及風(fēng)險(xiǎn)更加敏感，從而表現(xiàn)出更低的信任程度，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對人們的信任行為存在明顯抑制作用[28]。綜上，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避通過影響農(nóng)村家庭面臨的融資約束和與他人的信任水平間接影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度高的農(nóng)村家庭因面臨更加嚴(yán)格的創(chuàng)業(yè)資金約束和較低的信任水平而選擇不創(chuàng)業(yè)?；诖?，提出本文假說1。

假說1：風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度越高的農(nóng)村家庭越不可能選擇創(chuàng)業(yè)行為。

(二)數(shù)字技術(shù)使用對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響

隨著農(nóng)村數(shù)字化信息技術(shù)的普及和信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變了宏觀層面的農(nóng)村創(chuàng)業(yè)環(huán)境，同時(shí)也改變了微觀主體信息獲取的渠道和內(nèi)容等[17]2-3。數(shù)字組件、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施及數(shù)字平臺的快速發(fā)展讓數(shù)字技術(shù)不僅是簡單地為使用者提供信息，而且逐漸讓使用者嵌入到一種新的交互形態(tài)中[29]。數(shù)字技術(shù)平臺所涵蓋內(nèi)容和功能不斷豐富，從娛樂、社交到獲取資訊，甚至隨著電商平臺發(fā)展，數(shù)字技術(shù)使得微觀個(gè)體更便捷地參與到市場交易中。數(shù)字技術(shù)的娛樂功能有助于改善抑郁情緒[30]，而良好的心理健康水平有助于增強(qiáng)潛在創(chuàng)業(yè)家庭面臨困難時(shí)的決心，從而促進(jìn)農(nóng)村家庭開展創(chuàng)業(yè)活動[31]。社交功能和資訊功能的使用有助于農(nóng)村家庭獲取更多的信息，一方面，社交功能使用有助于增加個(gè)體之間的溝通頻率，從而促進(jìn)更多隱性信息的交換，另一方面，農(nóng)村家庭直接在互聯(lián)網(wǎng)平臺獲取信息，有助于家庭發(fā)現(xiàn)市場中潛在的創(chuàng)業(yè)機(jī)會，從而促進(jìn)創(chuàng)業(yè)。數(shù)字技術(shù)的市場性功能強(qiáng)化了農(nóng)村家庭的市場可達(dá)性和參與市場競爭的便利性，如使用數(shù)字支付功能有效降低了市場交易成本，促進(jìn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)；當(dāng)農(nóng)村家庭使用數(shù)字技術(shù)銷售一些產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，其更深切地與市場相貼合，有助于理解并發(fā)現(xiàn)市場的創(chuàng)業(yè)機(jī)會從而促進(jìn)其擴(kuò)大規(guī)模成為創(chuàng)業(yè)家庭，如當(dāng)下流行的直播帶貨、抖音視頻帶貨等。綜上，農(nóng)村家庭對數(shù)字技術(shù)的娛樂、社交、了解信息或參與市場交易等功能的使用，有助于其進(jìn)入創(chuàng)業(yè)活動。基于此，提出本文假說2。

假說2：數(shù)字技術(shù)使用促進(jìn)農(nóng)村家庭選擇創(chuàng)業(yè)行為。

(三)數(shù)字技術(shù)使用在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)影響中的調(diào)節(jié)作用

數(shù)字技術(shù)特征主要包括高速傳遞信息、承載龐大信息量等，這為農(nóng)村家庭緩解創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和打破創(chuàng)業(yè)資源壁壘等提供可能[32]。首先，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的農(nóng)村家庭通過數(shù)字技術(shù)使用，可以及時(shí)獲得有關(guān)市場需求的信息，緩解其與創(chuàng)業(yè)市場之間的信息不對稱性，有助于農(nóng)村家庭及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品和服務(wù)，從而降低市場風(fēng)險(xiǎn)；風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的農(nóng)村家庭還可以對互聯(lián)網(wǎng)平臺上公布的創(chuàng)業(yè)案例進(jìn)行創(chuàng)業(yè)學(xué)習(xí)，對已有產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行整合優(yōu)化從而降低新技術(shù)獲取的成本及風(fēng)險(xiǎn)并有效提升市場競爭力[33]。其次，數(shù)字技術(shù)使用可以促進(jìn)農(nóng)村家庭對金融知識的積累，還能通過提高信息可得性緩解借貸雙方之間的信息不對稱性，尤其是農(nóng)村數(shù)字普惠金融普及與應(yīng)用拓寬了農(nóng)民多元化融資渠道，從而緩解風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度高的農(nóng)村家庭的創(chuàng)業(yè)融資約束[34]。最后，數(shù)字技術(shù)使用還可以增加個(gè)體間溝通頻率，溝通頻率的增加可以有效擴(kuò)展社會網(wǎng)絡(luò)，還有利于增進(jìn)社會網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體間的一般性信任水平以獲得更多的隱性知識或有效信息，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)村家庭對創(chuàng)業(yè)機(jī)會的感知[35]?？傮w而言，數(shù)字技術(shù)使用有利于緩解風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避農(nóng)村家庭面臨的市場風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，降低融資約束和增加社會一般信任水平，從而促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避家庭選擇創(chuàng)業(yè)活動?；谝陨戏治觯疚奶岢黾僬f3。

假說3：數(shù)字技術(shù)使用在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的抑制效應(yīng)中起著調(diào)節(jié)作用。

三、數(shù)據(jù)、變量與方法

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來自西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心2017年開展的第三輪“中國家庭金融調(diào)查”(China Household Finance Survey，簡稱 CHFS)。第三輪的調(diào)查樣本共覆蓋全國29個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的40011個(gè)家庭，調(diào)查內(nèi)容涉及家庭人口特征、生產(chǎn)經(jīng)營與就業(yè)、社會保障與保險(xiǎn)等各方面信息，樣本涵蓋信息豐富且具有較好的代表性。本文從總樣本中篩選出12732個(gè)農(nóng)村樣本家庭。部分樣本存在信息不完全和異常值，在匹配變量時(shí)剔除了存在信息不完全、異常值的樣本。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，最終得到了10140個(gè)農(nóng)村家庭樣本。

(二)變量選取

1.因變量

因變量為農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為和創(chuàng)業(yè)類型。借鑒已有文獻(xiàn)對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)的定義，本文使用家庭從事工商業(yè)經(jīng)營如個(gè)體戶、私營企業(yè)等表示農(nóng)村家庭非農(nóng)創(chuàng)業(yè)行為[36-37]。根據(jù)問卷的問題“目前，您家是否從事工商業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營項(xiàng)目，包括個(gè)體戶、租賃、運(yùn)輸、網(wǎng)店、經(jīng)營企業(yè)等？”識別農(nóng)村家庭是否正處在創(chuàng)業(yè)狀態(tài)，當(dāng)回答是，賦值為1，若回答否，賦值為0。全球創(chuàng)業(yè)觀察報(bào)告根據(jù)創(chuàng)業(yè)者動機(jī)差異，把創(chuàng)業(yè)區(qū)分為生存型創(chuàng)業(yè)和機(jī)會型創(chuàng)業(yè)。在分析創(chuàng)業(yè)行為基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步考察農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)類型。根據(jù)尹志超等[36]的研究及數(shù)據(jù)可得性，若受訪者回答從事個(gè)體工商業(yè)的原因是“從事工商業(yè)能掙得更多”“理想愛好想自己當(dāng)老板”和“更靈活、自由自在”則定義為機(jī)會型創(chuàng)業(yè)，否則為生存型創(chuàng)業(yè)，并把機(jī)會型創(chuàng)業(yè)賦值為1，生存型創(chuàng)業(yè)賦值為0。

2.核心自變量

核心自變量為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度和數(shù)字技術(shù)使用。風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度測度通常有3種方法，一是通過調(diào)查問卷直接測量，二是以情景游戲?yàn)榛A(chǔ)的實(shí)驗(yàn)測度法，三是基于期望效用理論和前景理論的實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)方法[22]2-4。其中后兩種方法相對科學(xué)，能夠較大程度上避免主觀性測度偏差，但受數(shù)據(jù)來源限制，難以使用實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)測度農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度。本文試圖從兩個(gè)方面來緩解問卷調(diào)查測度偏差問題，一是中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)庫有較大數(shù)量農(nóng)村調(diào)查樣本，大樣本能緩解個(gè)別農(nóng)戶因注意力不集中等導(dǎo)致的測度結(jié)果偏差問題；二是使用其他風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度測度方法驗(yàn)證研究結(jié)果，即以簡化的彩票游戲方法來反映風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。根據(jù)CHFS調(diào)查中的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度問題，即“如果您有一筆資產(chǎn)，您愿意選擇哪種投資項(xiàng)目？”其中回答從“高風(fēng)險(xiǎn)，高回報(bào)”“略高風(fēng)險(xiǎn)，略高回報(bào)”“平均風(fēng)險(xiǎn)，平均回報(bào)”“略低風(fēng)險(xiǎn)，略低回報(bào)”到“不愿意承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn)”象征著不同程度的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，因此按照問題答案從“高風(fēng)險(xiǎn)，高回報(bào)”到“不愿意承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn)”將風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度依次賦值為1～5。

本文把數(shù)字技術(shù)使用分為兩個(gè)層次，一是使用數(shù)字技術(shù)與否，二是使用數(shù)字技術(shù)功能情況。按照《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，在農(nóng)村地區(qū)，手機(jī)和電腦是農(nóng)村家庭接觸數(shù)字技術(shù)的主要工具。因此，在回答“您使用過互聯(lián)網(wǎng)嗎”和“目前您最主要的上網(wǎng)設(shè)備為”時(shí)，若受訪家庭表示使用過并且當(dāng)前仍使用“手機(jī)”“電腦”或“平板電腦/pad”，則視為這個(gè)樣本家庭是使用數(shù)字技術(shù)的，并賦值為1，若回答沒有使用過互聯(lián)網(wǎng)則視為這個(gè)家庭暫時(shí)還未接觸到數(shù)字技術(shù)，并賦值為0。

現(xiàn)代科技快速發(fā)展使得農(nóng)村家庭的數(shù)字技術(shù)使用存在分化情況，具體體現(xiàn)在使用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行活動的內(nèi)容存在差異，本文進(jìn)一步把數(shù)字技術(shù)使用功能區(qū)分為“娛樂性使用”“信息性使用”和“市場性使用”。根據(jù)問題“您目前主要利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行以下哪些活動”，當(dāng)受訪家庭回答“娛樂(玩游戲等)”時(shí)視為娛樂性使用，當(dāng)受訪家庭回答“社交(微信、貼吧等)”“了解資訊”時(shí)視為信息性使用，當(dāng)受訪家庭回答“購買產(chǎn)品”“銷售產(chǎn)品和服務(wù)”時(shí)視為市場性使用。本文將家庭使用數(shù)字技術(shù)功能的多少定義為使用深度，并按照家庭使用功能的數(shù)量賦值為1～3。

3.控制變量

除了上述變量會影響創(chuàng)業(yè)行為外，現(xiàn)實(shí)中還有諸多因素會影響創(chuàng)業(yè)行為，為緩解選擇性偏差問題，本文從個(gè)體層面、家庭層面以及省級層面遴選合適的控制變量。個(gè)體層面包括戶主性別、受教育程度、健康狀況、年齡以及年齡平方等。家庭層面包括家庭規(guī)模、少兒數(shù)量、老人數(shù)量、家庭人均資產(chǎn)、家庭人均收入、金融知識、人情支出和通信費(fèi)用。其中，金融知識為家庭對金融信息的關(guān)注度；人情支出用對非家庭成員的轉(zhuǎn)移性支出表示，反映熟人社會的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；通信費(fèi)用是使用新型通訊工具所產(chǎn)生的費(fèi)用，反映了新型的社會網(wǎng)絡(luò)。不同地區(qū)之間難免存在難以觀測的系統(tǒng)性差異，為消除這種地區(qū)差異帶來的影響，在模型中將控制省級層面的虛擬變量。表1給出了變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

(三)實(shí)證方法

本文考察風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、數(shù)字技術(shù)使用對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響。針對創(chuàng)業(yè)行為是二值選擇變量，可選取Probit或Logit模型作為估計(jì)策略，但這兩個(gè)模型在估計(jì)結(jié)果上差異并不大，本文使用Probit二元選擇模型進(jìn)行回歸分析，模型的具體形式如下：

(1)

式中，Y1i為第i個(gè)樣本家庭的創(chuàng)業(yè)行為，當(dāng)Y1i=1表示家庭選擇創(chuàng)業(yè)，當(dāng)Y1i=0表示家庭沒有創(chuàng)業(yè)；Riski表示風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度，為值取1～5的連續(xù)型變量；Neti表示第i個(gè)樣本家庭的數(shù)字技術(shù)使用情況，當(dāng)Neti=1表示家庭使用數(shù)字技術(shù)，否則反之；Xi為一系列控制變量，包括戶主特征、家庭特征及省級虛擬變量等，εi為系統(tǒng)誤差項(xiàng)。如果風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避變量的系數(shù)β1顯著且為負(fù)，說明風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避抑制了農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)；如果數(shù)字技術(shù)使用的系數(shù)β2顯著且為正，說明數(shù)字技術(shù)使用促進(jìn)了農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)，驗(yàn)證了前文所提的假說。

在識別風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為之間的因果關(guān)系時(shí)，可能存在因風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為之間的反向因果關(guān)系(即創(chuàng)業(yè)可能會通過財(cái)富積累、信息獲取等再塑造農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避)、變量測量誤差(風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避是農(nóng)民的心理狀態(tài)，很難精準(zhǔn)度量)、遺漏變量(影響創(chuàng)業(yè)行為的不易觀測因素如個(gè)人能力)等所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。在驗(yàn)證數(shù)字技術(shù)使用與創(chuàng)業(yè)行為之間關(guān)系時(shí)同樣存在上述問題，因此本文擬采用工具變量法進(jìn)行處理。

考慮到潛在內(nèi)生解釋變量即數(shù)字技術(shù)使用行為是二元選擇變量，而使用IV-Probit無法驗(yàn)證和緩解本文所面臨的內(nèi)生性問題，因此本文引入由Roodman[38]提出的條件混合估計(jì)方法(簡稱CMP)以驗(yàn)證和處理內(nèi)生性問題。條件混合估計(jì)以似不相關(guān)回歸為基礎(chǔ)，通過構(gòu)建遞歸方程組實(shí)現(xiàn)兩或多階段回歸模型的極大似然估計(jì)。CMP方法可以調(diào)用包括IV-Probit在內(nèi)的各種回歸模型，為保證研究方法的一致性，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避和數(shù)字技術(shù)使用的工具變量法都使用CMP方法進(jìn)行回歸。本文在多次嘗試不同工具變量的基礎(chǔ)上，最終選取除受訪者自身外同一村莊內(nèi)其他受訪者的平均風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度和數(shù)字技術(shù)使用率作為受訪者風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避和數(shù)字技術(shù)使用的工具變量。這是基于以下考慮：在同一村莊內(nèi)部，個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度和數(shù)字技術(shù)使用情況受村莊其他人的影響，二者有著相關(guān)性；同時(shí)，其他人的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度和數(shù)字技術(shù)使用整體水平與該個(gè)體是否選擇創(chuàng)業(yè)并不直接相關(guān)，滿足了外生性條件。

本文使用分組回歸模型分析數(shù)字技術(shù)使用在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為影響中所起的調(diào)節(jié)作用。若自變量X對因變量Y的影響隨著第三個(gè)變量M的變化而變化，則認(rèn)為變量M在X影響Y的關(guān)系中起到調(diào)節(jié)作用，當(dāng)M為類別變量時(shí)，可采用分組回歸方法檢驗(yàn)變量M的調(diào)節(jié)作用[39]。鑒于本文核心解釋變量風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避為連續(xù)型變量，調(diào)節(jié)變量數(shù)字技術(shù)使用為類別變量，故通過分組回歸模型來檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)使用在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避影響農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。此外，鑒于數(shù)字技術(shù)使用深度是連續(xù)型變量，使用交叉項(xiàng)方式驗(yàn)證數(shù)字技術(shù)使用深度在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避影響農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響

模型運(yùn)行前對變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，計(jì)算變量間方差膨脹因子(VIF)均值為1.35，遠(yuǎn)小于VIF=10的閾值，可以判斷本文變量間不存在多重共線性問題。表2列出了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為影響的回歸結(jié)果，其中(1)和(2)列是Probit回歸結(jié)果，(3)和(4)列是使用帶工具變量的CMP方法的回歸結(jié)果。(1)和(2)列的Probit模型結(jié)果顯示，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避在5%統(tǒng)計(jì)水平上對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為有負(fù)向影響。

CMP方法屬于兩階段估計(jì)，因此對其估計(jì)結(jié)果的解讀需要分為兩個(gè)步驟：第一步是估計(jì)被選擇的工具變量與內(nèi)生解釋變量的相關(guān)性，若系數(shù)顯著則認(rèn)為是符合相關(guān)性條件的工具變量；第二步是把結(jié)果帶入基準(zhǔn)模型回歸，通過內(nèi)生性檢驗(yàn)參數(shù)(atanhrho_12)的顯著性水平判斷解釋變量的外生性，倘若該參數(shù)顯著異于0，那么可判別出解釋變量是內(nèi)生的，CMP估計(jì)結(jié)果是可信的，否則反之，基準(zhǔn)回歸結(jié)果是更可信的。表2顯示，F(xiàn)檢驗(yàn)值顯著異于0且工具變量對內(nèi)生變量的影響顯著，表示工具變量是有效的。(4)列中atanhrho_12系數(shù)不顯著，反映Probit模型結(jié)果更可信?？傮w而言，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為有顯著負(fù)向影響，即風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度越高，農(nóng)村家庭選擇創(chuàng)業(yè)的可能性越低。在經(jīng)濟(jì)意義上，雖然風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避變量對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響系數(shù)并不大，但考慮到風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避在我國農(nóng)村家庭中的普遍性，尤其是當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度越高時(shí)，其基準(zhǔn)人數(shù)呈倒金塔型堆積，在現(xiàn)實(shí)中因風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避態(tài)度而不選擇創(chuàng)業(yè)的人數(shù)越多，具有一定的經(jīng)濟(jì)顯著性?；谝陨辖Y(jié)果，假說1得到了檢驗(yàn)。

表2 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避影響農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的估計(jì)結(jié)果

控制變量結(jié)果顯示，戶主年齡和戶主年齡平方項(xiàng)對創(chuàng)業(yè)行為有顯著性影響，且平方項(xiàng)為負(fù)向，反映戶主年齡與創(chuàng)業(yè)行為之間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，這一結(jié)果與汪偉和咸金坤[40]的研究一致。戶主受教育程度與健康狀況代表農(nóng)戶的人力資本，當(dāng)人力資本越高時(shí)，農(nóng)村家庭選擇創(chuàng)業(yè)概率會越高。家庭規(guī)模對創(chuàng)業(yè)行為有顯著正向影響，按照勞動消費(fèi)均衡理論，家庭規(guī)模反映生計(jì)需求，當(dāng)生計(jì)需求增大，家庭可能迫于生計(jì)壓力而選擇創(chuàng)業(yè)。老人數(shù)量反映家庭老齡化程度，當(dāng)老人數(shù)量越多，家庭內(nèi)部發(fā)生的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)代際向上轉(zhuǎn)移的可能性越高，從而抑制了家庭選擇創(chuàng)業(yè)。人均資產(chǎn)是家庭基礎(chǔ)的物質(zhì)資本，當(dāng)物質(zhì)資本越豐富時(shí)，家庭所能分配到創(chuàng)業(yè)活動上的資源會越多，從而促進(jìn)家庭選擇創(chuàng)業(yè)。資金約束是創(chuàng)業(yè)的門檻之一，收入是直接的經(jīng)濟(jì)資源，而金融知識會通過間接拓寬融資渠道的方式緩解創(chuàng)業(yè)資金約束，當(dāng)資金約束降低，家庭選擇創(chuàng)業(yè)的可能性會提高。人情支出和通信費(fèi)用增加都能促進(jìn)家庭在社會網(wǎng)絡(luò)中的嵌入程度，從而增加其在社會網(wǎng)絡(luò)中獲取資源的可能性，如隱性知識、資金或信息資源等，可獲取資源的增加有利于家庭進(jìn)入創(chuàng)業(yè)。

(二)數(shù)字技術(shù)使用對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響

表3展示了數(shù)字技術(shù)使用對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為影響的估計(jì)結(jié)果，其中(1)和(2)列的解釋變量為數(shù)字技術(shù)使用，(3)和(4)列的解釋變量為數(shù)字技術(shù)使用深度。從Probit模型結(jié)果來看，數(shù)字技術(shù)使用和數(shù)字技術(shù)使用深度都在1%統(tǒng)計(jì)水平上對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為有正向影響。從CMP方法估計(jì)結(jié)果來看，(2)列模型中的atanhrho_12系數(shù)顯著異于0，即CMP方法估計(jì)更有效，但(4)列模型中的atanhrho_12系數(shù)不顯著，反映Probit模型結(jié)果更有效?？傮w而言，不管是Probit模型或考慮內(nèi)生性問題后的CMP估計(jì)方法結(jié)果都顯示，數(shù)字技術(shù)使用和數(shù)字技術(shù)使用深度都在1%統(tǒng)計(jì)水平上對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為有正向影響，即當(dāng)農(nóng)村家庭使用數(shù)字技術(shù)或使用數(shù)字技術(shù)的程度越深時(shí)，其選擇創(chuàng)業(yè)可能性會越高。綜上，假說2得到了檢驗(yàn)。

表3 數(shù)字技術(shù)使用影響農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的估計(jì)結(jié)果

本文進(jìn)一步將數(shù)字技術(shù)使用按功能區(qū)分為娛樂性、信息性和市場性使用，并分析不同數(shù)字技術(shù)使用功能對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響。數(shù)字技術(shù)使用功能與創(chuàng)業(yè)行為之間具有很強(qiáng)的內(nèi)生性問題，因此本文同時(shí)使用Probit模型和帶工具變量的CMP估計(jì)方法進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果見表4。CMP回歸結(jié)果顯示，娛樂性、信息性和市場性使用都對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為有顯著性影響，并且從系數(shù)大小來看，市場性使用的影響最大，信息性使用次之，娛樂性使用影響最小。創(chuàng)業(yè)活動本質(zhì)上是一種市場活動，當(dāng)農(nóng)村家庭使用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行市場交易時(shí)，最可能形成一種關(guān)于市場活動信息的交換，而非龐雜的信息獲取，從而有益于潛在創(chuàng)業(yè)家庭借助數(shù)字技術(shù)找到隱于市場深處的創(chuàng)業(yè)機(jī)會。同樣地，創(chuàng)業(yè)活動需要大量的信息，當(dāng)農(nóng)村家庭使用數(shù)字技術(shù)尋找信息時(shí)，有助于其尋找到創(chuàng)業(yè)機(jī)會。娛樂性使用只能間接地通過影響使用者的心理狀態(tài)如緩解抑郁的情緒，從而促進(jìn)創(chuàng)業(yè)。

表4 數(shù)字技術(shù)使用功能影響農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的估計(jì)結(jié)果

(三)數(shù)字技術(shù)使用在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為間的調(diào)節(jié)作用的檢驗(yàn)

在此檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)使用是否在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為影響中起到調(diào)節(jié)作用。分組回歸結(jié)果見表5。組1和組2分別表示不使用數(shù)字技術(shù)和使用數(shù)字技術(shù)的Probit回歸結(jié)果，組3和組4分別表示不使用數(shù)字技術(shù)和使用數(shù)字技術(shù)的CMP方法估計(jì)結(jié)果，組5表示對數(shù)字技術(shù)使用深度進(jìn)行的回歸結(jié)果。CMP估計(jì)方法結(jié)果顯示，atanhrho_12系數(shù)不顯著，反映回歸結(jié)果應(yīng)以Probit模型為準(zhǔn)。

表5 數(shù)字技術(shù)使用對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避影響農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的調(diào)節(jié)作用的回歸結(jié)果

Probit模型結(jié)果顯示，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避在5%的統(tǒng)計(jì)水平上對不使用數(shù)字技術(shù)組的農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，而在使用數(shù)字技術(shù)組該影響不顯著，由此可知，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避僅對不使用數(shù)字技術(shù)組的農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為存在顯著影響。對于農(nóng)村家庭而言，數(shù)字技術(shù)使用有著拓寬信息渠道、緩解融資約束和提高社會信任等功能，在一定程度上削弱了使用數(shù)字技術(shù)組農(nóng)村家庭所面臨的創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)及資源壁壘等問題，因而風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的負(fù)向作用在使用數(shù)字技術(shù)組不顯著。本文進(jìn)一步采用chow檢驗(yàn)(似然比檢驗(yàn)方法)判斷不同組別之間風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)的差異性，結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對不同組別農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響系數(shù)存在顯著差異，即數(shù)字技術(shù)使用顯著緩解了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的負(fù)向影響。進(jìn)一步地，本文使用數(shù)字技術(shù)使用深度與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的交叉項(xiàng)驗(yàn)證數(shù)字技術(shù)使用深度的調(diào)節(jié)作用?；貧w結(jié)果顯示，交叉項(xiàng)系數(shù)為負(fù)向且顯著，表明數(shù)字技術(shù)使用深度負(fù)向調(diào)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響，即使用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行活動的內(nèi)容越多，越有利于數(shù)字技術(shù)緩解風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的負(fù)向影響。綜上，假說3得到了證實(shí)。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.更換風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避測度方式

考慮到使用問卷直接詢問風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度可能會有所偏差，常見方法是設(shè)置一個(gè)實(shí)驗(yàn)，通過游戲方式使得受訪者沉浸其中并認(rèn)真作答從而獲得相對穩(wěn)健的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指標(biāo)。比較有代表性的是Binswanger的有序彩票選擇實(shí)驗(yàn)，本文擬采用簡化的彩票游戲方法重新測度風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度。在問卷中問題為“如果現(xiàn)在有兩種彩票供您選擇，若選第一張，您有100%的機(jī)會獲得4000元，若選第二張，您有50%的機(jī)會獲得10000元，50%的機(jī)會什么也沒有，您愿意選哪張？”，若受訪家庭選擇第一張可認(rèn)為是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度并賦值為1，受訪家庭選擇第二張?jiān)O(shè)置為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避之外的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度并賦值為0。剔除掉部分未回答問題的家庭，共獲得9406個(gè)樣本，其中選擇第一張的農(nóng)村家庭比例為71.5%，這一比例與實(shí)際較為相符。表6展示了更換風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避測度指標(biāo)后的回歸結(jié)果，分別使用Probit和CMP模型進(jìn)行回歸，工具變量仍然使用除受訪者自身外同一村莊內(nèi)其他受訪者的平均風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度。結(jié)果顯示，atanhrho_12系數(shù)顯著，反映工具變量估計(jì)是必要的，且一階段F值為5.60，不存在弱工具變量問題，CMP方法估計(jì)結(jié)果是可信的。若農(nóng)村家庭選擇第一張彩票，其選擇創(chuàng)業(yè)行為的可能性會大大降低，即風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避降低了農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)的概率，與前文模型結(jié)果一致。

表6 更換風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避測度指標(biāo)的回歸結(jié)果

2.競爭性解釋:非線性關(guān)系檢驗(yàn)

以往文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與創(chuàng)業(yè)行為除線性關(guān)系外，還可能是非線性關(guān)系，在此驗(yàn)證是否模型設(shè)定形式存在問題。前文實(shí)證研究結(jié)果顯示，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度越高農(nóng)村家庭選擇創(chuàng)業(yè)行為的可能性越低，但在線性關(guān)系設(shè)定中無法確定是否因風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度高的創(chuàng)業(yè)抑制效應(yīng)超過風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度低的創(chuàng)業(yè)抑制效應(yīng)，從而遮掩風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)之間的非線性關(guān)系。為排除風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)之間的非線性關(guān)系解釋，本文把模型設(shè)定為非線性并引入風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避二次項(xiàng)進(jìn)行非線性關(guān)系檢驗(yàn)。如表7所示，本文分別使用Probit模型和IV-Probit模型進(jìn)行回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避及二次項(xiàng)對創(chuàng)業(yè)行為的影響都不顯著，反映在我國農(nóng)村地區(qū)，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為之間的關(guān)系是線性的，再次驗(yàn)證了前文研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

表7 非線性關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

五、進(jìn)一步討論：創(chuàng)業(yè)類型

全球創(chuàng)業(yè)觀察報(bào)告根據(jù)創(chuàng)業(yè)者動機(jī)差異，把創(chuàng)業(yè)分為生存型創(chuàng)業(yè)和機(jī)會型創(chuàng)業(yè)。其中，生存型創(chuàng)業(yè)是創(chuàng)業(yè)者因缺乏其他就業(yè)機(jī)會和為了維持生計(jì)等而被動選擇創(chuàng)業(yè)；機(jī)會型創(chuàng)業(yè)則是創(chuàng)業(yè)者抓住市場機(jī)遇和為了實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值等而積極主動選擇創(chuàng)業(yè)[37]4-10。相對生存型創(chuàng)業(yè)，機(jī)會型創(chuàng)業(yè)具有更好的成長性，是提高就業(yè)水平、推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的堅(jiān)實(shí)力量。因此考察不同創(chuàng)業(yè)類型的影響因素具有必要性。本文在研究創(chuàng)業(yè)行為基礎(chǔ)上，分析風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、數(shù)字技術(shù)使用對農(nóng)村家庭不同類型創(chuàng)業(yè)的影響。

使用Probit模型分別對兩種創(chuàng)業(yè)類型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表8。數(shù)據(jù)顯示，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭生存型創(chuàng)業(yè)的影響不顯著，這源于生存型創(chuàng)業(yè)在某種程度上起著規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的作用，是迫于生計(jì)壓力下的選擇，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度高與低在生存型創(chuàng)業(yè)行為上并無差異。數(shù)字技術(shù)使用和數(shù)字技術(shù)使用深度對農(nóng)村家庭生存型創(chuàng)業(yè)有顯著正向影響，反映數(shù)字技術(shù)使用有利于農(nóng)村家庭選擇生存型創(chuàng)業(yè)。從機(jī)會型創(chuàng)業(yè)來看，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭機(jī)會型創(chuàng)業(yè)的影響顯著為正，這反映出風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度高的農(nóng)村家庭即使進(jìn)入創(chuàng)業(yè)，也會因懼怕風(fēng)險(xiǎn)難以進(jìn)行機(jī)會型創(chuàng)業(yè)。數(shù)字技術(shù)使用和數(shù)字技術(shù)使用深度對農(nóng)村家庭機(jī)會型創(chuàng)業(yè)有顯著正向影響，但從系數(shù)大小來看，數(shù)字技術(shù)使用對機(jī)會型創(chuàng)業(yè)的影響大于生存型創(chuàng)業(yè)，即數(shù)字技術(shù)使用確實(shí)有利于農(nóng)村家庭發(fā)現(xiàn)市場機(jī)會從而進(jìn)入創(chuàng)業(yè)，并且農(nóng)村家庭數(shù)字技術(shù)使用深度越高，越可能進(jìn)入機(jī)會型創(chuàng)業(yè)。

表8 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、數(shù)字技術(shù)使用影響農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)類型的估計(jì)結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是影響農(nóng)民生產(chǎn)、擇業(yè)等經(jīng)濟(jì)行為的重要因素。本文嘗試回答了我國農(nóng)民創(chuàng)業(yè)存在的總量較小的客觀事實(shí)是否與創(chuàng)業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)特征及農(nóng)村地區(qū)廣泛存在的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)戶群體特征有關(guān)的問題。在此基礎(chǔ)上，嘗試回答在農(nóng)村地區(qū)逐漸普及的數(shù)字技術(shù)對具備風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避群體特征的農(nóng)民家庭創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生了怎樣的影響，并利用微觀數(shù)據(jù)開展了實(shí)證檢驗(yàn)。本文主要研究結(jié)論如下：第一，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為有顯著性影響，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度越高的農(nóng)村家庭選擇創(chuàng)業(yè)的可能性更低；第二，數(shù)字技術(shù)使用及數(shù)字技術(shù)使用深度對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為有顯著正向影響，區(qū)分了使用功能后發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)的市場性使用對創(chuàng)業(yè)行為的影響高于信息性使用和娛樂性使用；第三，調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)顯示，數(shù)字技術(shù)使用和數(shù)字技術(shù)使用深度有助于緩解風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)的抑制作用；第四，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)村家庭生存型創(chuàng)業(yè)行為沒有顯著影響，但對農(nóng)村家庭機(jī)會型創(chuàng)業(yè)有顯著負(fù)向影響，數(shù)字技術(shù)使用對農(nóng)村家庭機(jī)會型創(chuàng)業(yè)和生存型創(chuàng)業(yè)都有顯著正向影響，但數(shù)字技術(shù)使用對機(jī)會型創(chuàng)業(yè)的影響高于生存型創(chuàng)業(yè)。

鑒于以上研究結(jié)論，在廣泛存在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避家庭的農(nóng)村地區(qū)，若要提高創(chuàng)業(yè)率以及促進(jìn)更多機(jī)會型創(chuàng)業(yè)，本文認(rèn)為可以從短期和長期兩個(gè)方面改善風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避態(tài)度對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的不利影響。從短期來看，政府需要重視創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控工作。第一，應(yīng)重視符合農(nóng)村創(chuàng)業(yè)特性的金融平臺建設(shè)和融資服務(wù)，降低農(nóng)民創(chuàng)業(yè)活動的信貸門檻和借貸風(fēng)險(xiǎn)，如提供更正規(guī)的小額信貸服務(wù)，從而促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避農(nóng)民多元化渠道融資，破除資金壁壘。第二，應(yīng)重視農(nóng)村地區(qū)的信任問題，通過完善新農(nóng)村文化建設(shè)和增強(qiáng)社會主義核心價(jià)值觀等方式，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避農(nóng)民的信任水平尤其是一般信任。第三，應(yīng)重視數(shù)字技術(shù)使用在創(chuàng)業(yè)過程中所起到的關(guān)鍵作用，通過加快農(nóng)村基站建設(shè)和寬帶提速降費(fèi)改革以增加數(shù)字技術(shù)使用率，通過農(nóng)村人口的互聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)工作以拓寬風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避農(nóng)民信息獲取渠道，從而既能強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避農(nóng)村家庭內(nèi)生的融資能力又能提高社會信任水平。從長期來看，風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的形成受到諸多因素的影響，政府應(yīng)該更加普及農(nóng)村地區(qū)尤其是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)更大范圍和更深程度的數(shù)字技術(shù)使用；政府也應(yīng)制定中長期的風(fēng)險(xiǎn)教育宣傳或風(fēng)險(xiǎn)管理培訓(xùn)計(jì)劃，有針對性地引導(dǎo)潛在的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)主體更加理性地認(rèn)識風(fēng)險(xiǎn)以減少對不確定性的過度厭惡，逐漸扭轉(zhuǎn)農(nóng)村家庭厭惡風(fēng)險(xiǎn)、因循守舊的思想觀念，通過改善農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避態(tài)度增強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展內(nèi)生動力。