沈凱月 毛鳳霞

(西安郵電大學經(jīng)濟與管理學院，陜西 西安 710061)

引言

隨著數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略的深入實施，數(shù)字技術(shù)融入農(nóng)民生產(chǎn)生活之中，催生了以農(nóng)村電商為代表的新型創(chuàng)業(yè)形式；同時，數(shù)字技術(shù)降低了農(nóng)民創(chuàng)業(yè)門檻，讓農(nóng)民以低成本加入創(chuàng)業(yè)。通常而言數(shù)字技術(shù)采納可以改變農(nóng)民風險偏好，提高農(nóng)民風險承擔水平；也能夠為農(nóng)民構(gòu)建開放式創(chuàng)新環(huán)境，幫助農(nóng)民打破傳統(tǒng)觀念，培育創(chuàng)新思維；并且可以促進農(nóng)民形成前瞻性的觀點和想法，提高農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)主動性，最終使農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿得以提升。因此，本文采用CGSS 2015微觀數(shù)據(jù)，研究數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的內(nèi)在影響機制。

1 文獻回顧與研究假設

近年來，數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村融合發(fā)展問題逐漸成為學者們關注的焦點，現(xiàn)有研究主要圍繞農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[1-5]、數(shù)字鄉(xiāng)村治理[6-8]、農(nóng)村數(shù)字普惠金融[9-11]等視角展開。數(shù)字技術(shù)提高了農(nóng)民聯(lián)接的頻率和范圍，降低了溝通成本，促進了農(nóng)民創(chuàng)業(yè)[12]；數(shù)字技術(shù)降低了交易成本，改善了農(nóng)民長期以來面臨的“金融排斥”現(xiàn)狀[13-15]?；诖?，本文首先提出研究假說H1：數(shù)字技術(shù)采納有利于提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿。

創(chuàng)業(yè)導向最初被定義為新企業(yè)創(chuàng)建和新進入市場行為的方法、實踐和決策風格，并以創(chuàng)新性、主動性、風險承擔性、自主性和競爭積極性來表征[16]。隨著研究的深入，學者們逐漸意識到個體創(chuàng)業(yè)能力的重要性，并將創(chuàng)業(yè)導向的研究擴展到了個體層面[17-20]。個體創(chuàng)業(yè)導向通常以風險承擔性、創(chuàng)新性和主動性3個維度來表征[17，20，21]。風險承擔性意為能夠在不確定的環(huán)境中采取大膽的行動，敢于在未知領域投入資金等資源的特性。創(chuàng)新性是指能夠引進新產(chǎn)品、新服務和新技術(shù)進行工藝研發(fā)和改造的特性。主動性強的創(chuàng)業(yè)者通常具有前瞻性視角，并且能夠主動尋找、發(fā)現(xiàn)市場機會，從而提供領先于競爭對手的產(chǎn)品和服務。數(shù)字技術(shù)可以改變農(nóng)民風險偏好，提高個體風險承擔水平；并且創(chuàng)業(yè)過程中面臨許多不確定性，是一項風險性較高的活動，風險承擔性越強的個體越傾向于選擇創(chuàng)業(yè)。因此，數(shù)字技術(shù)采納可以提高個體風險承擔水平，進而提高個體創(chuàng)業(yè)意愿[22]。數(shù)字技術(shù)采納為農(nóng)民創(chuàng)業(yè)構(gòu)建了開放式創(chuàng)新環(huán)境，拓展了獲取創(chuàng)業(yè)資源和信息的渠道；并且數(shù)字技術(shù)能夠幫助農(nóng)民打破原有傳統(tǒng)觀念，培育農(nóng)民的創(chuàng)新思維，而創(chuàng)新思維水平提高又可以有效地幫助農(nóng)民提高資源利用效率，進而提升農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿[23]。數(shù)字技術(shù)是農(nóng)民尋找和發(fā)現(xiàn)市場機會的有效途徑，在采納數(shù)字技術(shù)的過程中，農(nóng)民逐漸具有前瞻性的觀點和想法，從而提高農(nóng)民的主動性；而農(nóng)民主動性的提高將幫助農(nóng)民預測并克服未來創(chuàng)業(yè)的障礙，從而提高創(chuàng)業(yè)意愿?；诖耍疚奶岢鲅芯考僬fH2：個體創(chuàng)業(yè)導向在數(shù)字技術(shù)采納與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿間存在中介作用；H2a：風險承擔性在數(shù)字技術(shù)采納與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿間存在中介作用；H2b：創(chuàng)新性在數(shù)字技術(shù)采納與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿間存在中介作用；H2c：主動性在數(shù)字技術(shù)采納與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿間存在中介作用。

2 實證分析

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文分析所用的數(shù)據(jù)來源于中國綜合社會調(diào)查(CGSS)。該調(diào)查開始于2003年，是一項收集社會、社區(qū)、家庭以及個人多層次數(shù)據(jù)的綜合性調(diào)查項目。由于僅在2015年詢問了被訪者的創(chuàng)業(yè)意愿與個體創(chuàng)業(yè)導向，考慮到變量的數(shù)據(jù)獲取問題，本文使用2015年的綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)。CGSS 2015采用多階分層概率抽樣，共計10968個有效數(shù)據(jù)。根據(jù)研究的需要，本文剔除了戶口為非農(nóng)以及存在缺失值的樣本，最終得到802個有效樣本。

2.2 變量選取

2.2.1 因變量

本文研究的因變量為農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿，通過詢問“如果有機會和資源，您是否會去創(chuàng)業(yè)”來測量農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)意愿；并將選項“非常不可能”到“非常可能”7個程度分別賦值1～7。

2.2.2 核心自變量

本文研究的核心自變量為數(shù)字技術(shù)采納。數(shù)字技術(shù)是大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)字化技術(shù)的集稱[24]，其中，互聯(lián)網(wǎng)是農(nóng)民最易接觸和使用的數(shù)字技術(shù)。因此本文借鑒邢小強等[12]和田紅宇等[25]的研究，選取互聯(lián)網(wǎng)使用情況來表征農(nóng)民數(shù)字技術(shù)采納。對于數(shù)字技術(shù)采納的度量來源于CGSS問卷中的問題“過去一年，您對互聯(lián)網(wǎng)(包括手機上網(wǎng))的使用情況是？”，并將“從不”賦值為0，“很少”“有時”“經(jīng)?！薄胺浅ｎl繁”賦值為1。

2.2.3 中介變量

本文研究的中介變量為個體創(chuàng)業(yè)導向。借鑒Covin[20]、Ritala[26]的研究，選擇“與穩(wěn)定的生活相比，更喜歡充滿風險與機遇的生活”等6個題項進行探索性因子分析，結(jié)果顯示KMO值大于0.6，Bartlett球形度檢驗的概率值為0.000，說明適合做因子分析；并提取了風險承擔性、創(chuàng)新性和主動性3個因子。

2.2.4 控制變量

為了厘清農(nóng)民采納數(shù)字技術(shù)的影響因素，進一步測度數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的影響效應，本文借鑒已有相關研究[27-29]，選取個體特征、家庭特征以及區(qū)域特征作為控制變量。個體特征包括年齡、性別、傳統(tǒng)觀念、社會信任、非農(nóng)工作經(jīng)歷以及期望收入。另外，在家庭特征方面，本文選取家庭階層認知作為控制變量?？紤]到農(nóng)民數(shù)字技術(shù)采納和創(chuàng)業(yè)常受區(qū)域特征影響，因此對農(nóng)民所在地區(qū)進行控制，同時選取北京大學數(shù)字金融研究中心課題組和螞蟻金服共同編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為反應區(qū)域特征的變量。

2.3 模型設定

2.3.1 基準模型

考慮到農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿為有序分類變量，因此，本文選擇Oprobit模型進行分析。模型設定：

EI=α0+α1×DT+α2×X+ε1

式中，EI表示農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿；DT表示農(nóng)民是否采納數(shù)字技術(shù)，取值為0代表沒有采納數(shù)字技術(shù)，取值為1代表采納數(shù)字技術(shù)；X表示控制變量，包括農(nóng)民個體特征、家庭特征、區(qū)域特征；α0、α1、α2為回歸中的各項系數(shù)；ε為隨機擾動項。

2.3.2 中介效應模型

本文借鑒溫忠麟和葉寶娟[30]有關中介效應模型檢驗的方法和步驟，分析個體創(chuàng)業(yè)導向在互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿之間的中介效應，構(gòu)建回歸方程如下：

EI=α0+α1×DT+α2×X+ε1

Risk=β0+β1DT+β2X+ε2

Inno=γ0+γ1DT+γ2X+ε3

Proa=δ0+δ1DT+δ2X+ε4

EI=θ0+θ1DT+θ2Risk+θ3Inno+θ4Proa+θ5X+ε5

式中，EI為農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿；DT表示農(nóng)民是否采納數(shù)字技術(shù)；Risk、Inno、Proa分別表示風險承擔性、創(chuàng)新性和主動性；X表示控制變量；ε1、ε2、ε3、ε4、ε5為隨機誤差項。中介效應框架如圖1所示。

圖1 個體創(chuàng)業(yè)導向中介效應框架

2.4 數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿影響效應分析

數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿影響的回歸結(jié)果，見表1。其中，模型1代表僅考慮因變量與核心自變量的回歸結(jié)果；模型2則是在此基礎上增加了個體特征等控制變量的回歸結(jié)果。分別使用Oprobit模型和OLS回歸對模型1和模型2進行估計。由表1可知，所有模型中核心解釋變量數(shù)字技術(shù)采納均顯著，回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表1 數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿影響效應分析結(jié)果

研究結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)采納顯著正向影響農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿，采納數(shù)字技術(shù)的農(nóng)民比未采納數(shù)字技術(shù)的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿更強烈；研究假說H1得以驗證。對此結(jié)果有以下幾點解釋：數(shù)字技術(shù)采納會對農(nóng)民的風險偏好、創(chuàng)新精神和主動性產(chǎn)生影響，增加從事創(chuàng)業(yè)活動的可能性；數(shù)字技術(shù)采納有助于緩解農(nóng)民融資約束，消減農(nóng)民創(chuàng)業(yè)壁壘；采納數(shù)字技術(shù)能夠增強農(nóng)民間的社會互動，擴大農(nóng)民社交網(wǎng)絡，最終提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿。本文將在中介效應部分重點研究第1種解釋。

由于Oprobit模型的回歸系數(shù)只能反映顯著性和符號方向，本文進一步計算了數(shù)字技術(shù)采納在均值處的邊際效應來反映數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的影響效應，結(jié)果如表2所示。根據(jù)表2的計算結(jié)果，采納數(shù)字技術(shù)時，農(nóng)民不可能創(chuàng)業(yè)的概率有所降低，農(nóng)民擁有較高創(chuàng)業(yè)意愿的概率有所增加，這進一步反映了數(shù)字技術(shù)采納可以有效提升農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿。

表2 數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的邊際效應分析

2.5 穩(wěn)健性檢驗

考慮到樣本數(shù)據(jù)范圍過大、變量選取差異和內(nèi)生性問題對回歸結(jié)果造成的影響，本文采用改變樣本容量、替換核心解釋變量和引入工具變量3種方法檢驗假說H1的穩(wěn)健性。

2.5.1 改變樣本容量

考慮到青壯年為主要的農(nóng)民創(chuàng)業(yè)群體，本文剔除了年齡60歲以上的男性樣本和55歲以上的女性樣本，處理后數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的回歸結(jié)果如表3所示。改變樣本容量后，依然證明采納數(shù)字技術(shù)可以有效的提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿，與基準回歸結(jié)果一致，說明結(jié)果穩(wěn)健。

表3 穩(wěn)健性檢驗1

2.5.2 替換核心解釋變量。

通過采用2015年CGSS數(shù)據(jù)庫中的問題“過去一年，是否經(jīng)常在空閑時間從事以下活動(互聯(lián)網(wǎng))”替換原有核心解釋變量數(shù)字技術(shù)采納，回歸結(jié)果如表4所示。替換核心解釋變量后，閑暇時間段內(nèi)數(shù)字技術(shù)采納依然有利于提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿；這可能是因為無論是在工作時采納數(shù)字技術(shù)還是在閑暇時采納數(shù)字技術(shù)，都能從中獲取有利于創(chuàng)業(yè)的信息，從而提高創(chuàng)業(yè)意愿。

表4 穩(wěn)健性檢驗2

2.5.3 工具變量回歸

為了緩解內(nèi)生性問題對回歸結(jié)果的干擾，本文選取2015年CGSS問卷中“過去一年，對手機定制消息的使用情況”此問題作為數(shù)字技術(shù)采納的工具變量。使用手機定制消息與采納數(shù)字技術(shù)之間有很強的相關性，一般使用手機定制消息的農(nóng)民，更易于接受數(shù)字技術(shù)這種新事物；農(nóng)民是否使用手機定制消息并不會對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿產(chǎn)生很強的影響，滿足排他性。表5報告了工具變量的回歸結(jié)果，在考慮了內(nèi)生性以后，數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的作用仍然正向顯著。

表5 穩(wěn)健性檢驗3

2.6 個體創(chuàng)業(yè)導向的中介效應分析

為了驗證個體創(chuàng)業(yè)導向在數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的影響路徑中是否存在中介效應，本文采用多重中介模型對風險承擔性、創(chuàng)新性和主動性進行中介效應分析。中介效應分析結(jié)果見表6、表7。

表6 個體創(chuàng)業(yè)導向在數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿影響中的中介效應

表7 個體創(chuàng)業(yè)導向的累計中介效應結(jié)果

采用Oprobit模型估計數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的總效應α1，得到α1的估計值為0.331，并且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明可以進行中介效應分析。通過采用Bootstrap方法對個體創(chuàng)業(yè)導向的中介效應進行檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)個體創(chuàng)業(yè)導向中的風險承擔性、創(chuàng)新性和主動性在數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿影響的過程中具有顯著的中介效應，中介效應占比分別為7.888%、9.091%和3.409%，并且個體創(chuàng)業(yè)導向的累計中介效應顯著，占比為20.388%；因此研究假說H2、H2a、H2b和H2c得以驗證。

3 結(jié)論與啟示

基于我國綜合社會調(diào)查2015年802個調(diào)查數(shù)據(jù)，實證研究了數(shù)字技術(shù)采納對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿的影響，為提高農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度提供了一個全新的視角，并得出以下結(jié)論：無論是運用Oprobit模型還是OLS回歸進行估計，數(shù)字技術(shù)采納均能顯著提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿；數(shù)字技術(shù)采納通過提高農(nóng)民風險承擔能力、創(chuàng)新能力和主動性，進而提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿。

隨著數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略不斷推進，以數(shù)字經(jīng)濟為主要形式的新型經(jīng)濟形態(tài)逐漸融入農(nóng)民生產(chǎn)生活中，并催生出了依附于數(shù)字技術(shù)的新型創(chuàng)業(yè)模式。新型創(chuàng)業(yè)模式的涌現(xiàn)改變了農(nóng)民原本的職業(yè)取向，帶動了農(nóng)民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的積極性。鑒于此，本文得到如下啟示：完善和加強農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設，提高農(nóng)村地區(qū)數(shù)字技術(shù)普及率，縮小一級數(shù)字鴻溝。長期以來，農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎設施落后，導致農(nóng)民難以接觸數(shù)字技術(shù)；因此加強農(nóng)村數(shù)字基礎設施建設，提高互聯(lián)網(wǎng)和通信工程在農(nóng)村地區(qū)的覆蓋率，有利于彌合一級數(shù)字鴻溝，提高農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度。重視農(nóng)民數(shù)字素養(yǎng)的培育，提高農(nóng)民數(shù)字技能，進而彌合二級數(shù)字鴻溝?，F(xiàn)階段，我國農(nóng)村地區(qū)存在人力資本水平偏低、農(nóng)民無法高效利用數(shù)字技術(shù)等問題，為了解決這一問題，政府應開展農(nóng)民數(shù)字技能培訓，提高農(nóng)民數(shù)字素養(yǎng)。引導農(nóng)民合理使用數(shù)字資源，縮小三級數(shù)字鴻溝。針對農(nóng)村地區(qū)能夠熟練使用數(shù)字技術(shù)的群體，為了解決因信息素養(yǎng)較低而導致獲取、處理信息質(zhì)量較差的問題，政府應通過搭建和宣傳數(shù)字化創(chuàng)業(yè)平臺等方式引導農(nóng)民合理使用數(shù)字資源。