李麗 遲超楠 王志彬 魯郭民

摘要：基于2021年陜西省1 086份有效調(diào)研問卷數(shù)據(jù)，運用雙欄模型研究了數(shù)字經(jīng)濟、金融知識對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策的影響。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟、金融知識既能促進農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)意愿，也能提高農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的投資規(guī)模，并且對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策具有顯著影響。家庭總資產(chǎn)能促進農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)并增加創(chuàng)業(yè)投入規(guī)模，而房地產(chǎn)資產(chǎn)則會抑制農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)，降低創(chuàng)業(yè)投入規(guī)模。年齡和婚姻狀況對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)基本決策和農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投入決策影響不顯著。因此，建議相關(guān)部門要培育數(shù)字經(jīng)濟人才并普及數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)，促進傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟的融合，提升農(nóng)民金融教育的戰(zhàn)略地位，優(yōu)先普及農(nóng)戶迫切需要的金融知識。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；金融知識；農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策；陜西省

中圖分類號：F49；F832；F323.6? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2024）03-0053-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.03.009 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

在2020年全面實現(xiàn)小康政策的引領(lǐng)下，“三農(nóng)”工作步入新階段。新時期，基于互聯(lián)網(wǎng)的包容性創(chuàng)業(yè)將在脫貧地區(qū)鄉(xiāng)村振興中進一步發(fā)揮“產(chǎn)業(yè)原動力”“人才蓄水池”和“治理推進器”的作用。鼓勵農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)、推動農(nóng)村動力就業(yè)創(chuàng)業(yè)，是促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)興旺的重要內(nèi)容，對于加快農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展、增加農(nóng)民收入實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興至關(guān)重要。

國內(nèi)外眾多相關(guān)研究都認為，支持和鼓勵農(nóng)民創(chuàng)業(yè)不僅可以推進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級［1］，為發(fā)展中國家解決就業(yè)問題提供出路［2］，有效拉動農(nóng)村經(jīng)濟增長、促進經(jīng)濟發(fā)展［3］，而且對縮小城鄉(xiāng)差距和促進城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展有重要作用。大量經(jīng)驗研究表明，融資約束阻礙了家庭創(chuàng)業(yè)，尤其是對于農(nóng)村家庭［4］。數(shù)字經(jīng)濟影響下，傳統(tǒng)金融機構(gòu)或互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)提供支付、融資、投資和信息中介服務的新型金融業(yè)務模式［5，6］，可以憑借低成本、低門檻、交易便捷等優(yōu)勢增強對大眾金融消費者的觸達能力。而金融知識水平是居民有效參與金融市場的前提，亦是提升家庭創(chuàng)業(yè)收入的重要保障［6］。此外還有眾多學者從農(nóng)戶個人素質(zhì)、家庭環(huán)境以及社會環(huán)境對影響農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的因素進行分析，如他們認為農(nóng)村家庭受訪者的學歷教育、非學歷教育和工作經(jīng)歷對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策具有積極作用［7，8］。陳波［9］認為風險偏好是影響農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的重要因素。但從家庭環(huán)境看，黃俊等［10］認為外部環(huán)境提供支持、創(chuàng)業(yè)來源于自身創(chuàng)新等變量對農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿有顯著影響；文化程度、家庭人數(shù)、成年子女、家庭收入狀況、家庭的耕地面積大小、創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗、不同創(chuàng)業(yè)行業(yè)等變量影響并不顯著。相反，陳國生等［11］發(fā)現(xiàn)擁有更多社會網(wǎng)絡的農(nóng)民更有可能獲取民間借貸的支持，從而有利于家庭創(chuàng)業(yè)。楊嬋等［12］發(fā)現(xiàn)，身處社會精英家庭的農(nóng)戶有更高的創(chuàng)業(yè)概率。但是，社會網(wǎng)絡對城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響具有異質(zhì)性，社會網(wǎng)絡通過民間融資影響家庭創(chuàng)業(yè)行為的作用機制僅在農(nóng)村成立，而對于城鎮(zhèn)地區(qū)并不成立［13］。

從現(xiàn)有文獻看，農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)困難主要受個人素質(zhì)和外部環(huán)境影響，影響農(nóng)戶做出創(chuàng)業(yè)決策的因素眾多，但是具體影響大小和正負仍存在爭議。且從微觀層面考察數(shù)字經(jīng)濟參與對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策影響的研究并不多見。本研究將分別構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟與金融知識指標體系，從微觀層面對影響農(nóng)戶作出創(chuàng)業(yè)決策的因素進行實證分析，為理解農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策的驅(qū)動因素提供新視角。

1 數(shù)據(jù)來源與指標構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)主要來源于農(nóng)村金融課題組2021年6—9月在陜西省實地調(diào)研問卷。數(shù)字經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)來源于《陜西省統(tǒng)計年鑒2021》。此次調(diào)查活動采用簡單隨機抽樣的方法，選取陜西省10個地級市為調(diào)查范圍，分別為西安市、銅川市、寶雞市、咸陽市、渭南市、延安市、漢中市、榆林市、安康市、商洛市。根據(jù)第七次人口普查數(shù)據(jù)，在？各地級市中隨機選取84個自然村，在此基礎(chǔ)上每個自然村隨機選取10～15戶農(nóng)戶作為調(diào)查對象，進行入戶訪談。此次調(diào)查共發(fā)放問卷1 179份，剔除關(guān)鍵數(shù)據(jù)存在缺失的問卷，共計有效問卷1 086份，有效率為92.11%。

1.2 指標構(gòu)建

1.2.1 數(shù)字經(jīng)濟指標 數(shù)字經(jīng)濟依賴數(shù)字基礎(chǔ)設施，以創(chuàng)新促進數(shù)字產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生和發(fā)展，通過產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化形成一定規(guī)模的社會效益。因為現(xiàn)行的國民經(jīng)濟核算體系會導致重復計算的問題，建立一套統(tǒng)籌地方數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況的綜合評價體系勢在必行。通過梳理相關(guān)文獻，本研究基于數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新驅(qū)動特征以及當前陜西省數(shù)字基礎(chǔ)設施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展、規(guī)模效益，構(gòu)建陜西省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指標體系，如表1所示。

根據(jù)10個地級市的13個經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)，利用熵值法建立數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價模型。對二級指標的數(shù)據(jù)進行標準化、歸一化處理，計算出各指標的權(quán)重，并對陜西省10個地級市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行綜合得分測算，得分和排名如表2所示。

1.2.2 金融知識指標 通過對已有文獻的梳理，當前對金融知識的測度主要采取客觀測度法，即通過設計相關(guān)問題，要求受訪者在選項中選擇正確答案，且已有研究主要基于中國家庭金融調(diào)查或中國家庭追蹤調(diào)查，因此基本選擇受訪者對利率問題和通貨膨脹問題的回答正確率測量受訪者金融知識。而Abreu等［14］的研究中以受訪者受教育程度作為金融知識的指標，主要系二者均為人力資本的組成，具有相關(guān)性。張?zhí)枟澋龋?5］的研究中，結(jié)合受訪者對基礎(chǔ)金融問題的回答情況以及對經(jīng)濟金融信息的關(guān)注程度，構(gòu)建金融知識指標體系。在此基礎(chǔ)上，本研究設計了“2021年度陜西省農(nóng)戶金融知識與創(chuàng)業(yè)情況調(diào)查問卷”，收集受訪戶基礎(chǔ)金融知識理解、受教育程度和對經(jīng)濟金融相關(guān)信息的關(guān)注程度信息，其中基礎(chǔ)金融問題在以往利率問題、通貨膨脹問題、風險認知的基礎(chǔ)上，增加財會知識問題和保險問題。

通過對受訪戶財會問題、利率問題、通貨膨脹問題、風險認知、保險問題、對經(jīng)濟金融信息的關(guān)注程度和受教育程度7個指標進行因子分析，計算每個因子的權(quán)重，從而得出金融知識指標。在變量處理方面，對財會問題、利率問題、通貨膨脹問題、風險認知、保險問題5個變量，回答正確賦值為1，回答錯誤賦值為0；對經(jīng)濟金融信息的關(guān)注程度則根據(jù)選項，由1—5分別表示關(guān)注程度的遞增，1表示從不關(guān)注，5表示非常關(guān)注；受教育程度方面同樣根據(jù)選項，由1—5分別表示受教育程度的遞增，1表示文盲，5表示中專及以上。

首先，對上述7個變量進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，以此檢驗上述7個變量是否存在相關(guān)性以及是否滿足因子分析的條件。檢驗結(jié)果顯示，Bartlett球形檢驗的P=0.000<0.01，KMO值為0.595，較為適合進行因子分析。其次，構(gòu)造因子變量，通過提取公因子達到降維效果，數(shù)據(jù)分析結(jié)果如表3所示。

由表3可知，特征值大于1的因子共有4個，因此保留F1、F2、F3、F4，累計貢獻率為69.35%，說明F1至F4包含了7個變量2/3以上的信息，包含較多信息，因此可進行下一步因子旋轉(zhuǎn)，數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表4所示。

旋轉(zhuǎn)后的得分矩陣如表5所示。

依據(jù)表4中的權(quán)重計算金融知識指標數(shù)值，具體公式為：

F=0.339 0×F1+0.233 3×F2+0.214 1×F3+0.213 7×F4? ? ? ? （1）

其中，F(xiàn)1主要與利率問題和通貨膨脹問題有關(guān)；F2主要與風險認知有關(guān)；F3主要與財會問題有關(guān)；F4主要與保險問題有關(guān)。

2 基于1 086份調(diào)研數(shù)據(jù)的實證分析

2.1 控制變量指標選取

根據(jù)文獻梳理結(jié)果，選取受訪戶年齡、婚姻狀況、家庭總資產(chǎn)和房地產(chǎn)資產(chǎn)作為控制變量。

1）年齡。創(chuàng)業(yè)需要等待時機并積累一定的創(chuàng)業(yè)資源，因此通常隨著年齡的增長，創(chuàng)業(yè)的可能性相對提高?？琢钚l(wèi)等［16］對年長創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)行為進行研究，發(fā)現(xiàn)隨著年齡的增長，創(chuàng)業(yè)資源的積累和職業(yè)經(jīng)歷的豐富會促使年長者創(chuàng)業(yè)出現(xiàn)兩極分化的情況。葉俊杰等［17］的研究表明，當創(chuàng)業(yè)者年齡在25～55歲時，年齡顯著促進創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)積極性，而當創(chuàng)業(yè)者年齡大于55歲時，促進效果不明顯。朱秀梅等［18］通過實證研究發(fā)現(xiàn)，年齡能顯著促進創(chuàng)業(yè)。

2）婚姻狀況。由于已婚創(chuàng)業(yè)者的家庭負擔更大，提高生活水平的愿望更加強烈，因此創(chuàng)業(yè)動機更加明顯。姚婷婷［19］的研究表明，已婚創(chuàng)業(yè)者心理更加成熟，同時伴隨著兩個家庭的組合，已婚創(chuàng)業(yè)者所擁有的資源更加豐富，因此婚姻狀況對創(chuàng)業(yè)具有顯著影響。而王艷芳［20］的研究表明，婚姻狀況對農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)沒有顯著影響。由于現(xiàn)有研究在相關(guān)問題上沒有一致結(jié)論，因此本研究選取婚姻狀況作為控制變量之一。其中未婚賦值為0，已婚賦值為1。

3）家庭總資產(chǎn)。創(chuàng)業(yè)資源是創(chuàng)業(yè)決策三大基本要素之一，對創(chuàng)業(yè)決策具有一定約束，家庭資產(chǎn)是創(chuàng)業(yè)資源的重要組成部分，家庭總資產(chǎn)越高，創(chuàng)業(yè)的風險相對更小，創(chuàng)業(yè)的可能性越高。蔡棟梁等［21］通過實證研究得出家庭總資產(chǎn)能促進創(chuàng)業(yè)，且系數(shù)為0.016。楊懷佳等［22］的研究得出了相同結(jié)論。因此選取家庭總資產(chǎn)作為控制變量之一，由于家庭總資產(chǎn)數(shù)額較大，故取對數(shù)。

4）房地產(chǎn)資產(chǎn)。房地產(chǎn)資產(chǎn)表現(xiàn)為家庭土地資產(chǎn)和房產(chǎn)的總和。普蓂喆等［23］研究房價對創(chuàng)業(yè)的影響，結(jié)果表明，房價越高家庭房產(chǎn)資產(chǎn)越多，創(chuàng)業(yè)的可能越高，但如果家庭負擔有房貸，則會抑制創(chuàng)業(yè)。姜南［24］研究房價對家庭創(chuàng)業(yè)的影響時，將家庭房產(chǎn)根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)歸類，發(fā)現(xiàn)完全產(chǎn)權(quán)的房產(chǎn)可能會增加家庭財富，提高家庭貸款通過率促進創(chuàng)業(yè)，但也可能會因為替代效應一直創(chuàng)業(yè)，部分產(chǎn)權(quán)不能提高貸款通過率但能增加財富也可能成為家庭創(chuàng)業(yè)的替代選項，而無房家庭不會選擇創(chuàng)業(yè)。因此本研究選取房地產(chǎn)資產(chǎn)作為控制變量之一，由于家庭房地產(chǎn)資產(chǎn)數(shù)額較大，故取對數(shù)。

2.2 農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策變量選取

本研究內(nèi)容為數(shù)字經(jīng)濟、金融知識水平對創(chuàng)業(yè)基本決策和創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模決策兩個方面的影響，故本研究的被解釋變量農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策被分為兩個階段，第一階段為農(nóng)戶是否選擇創(chuàng)業(yè)，第二階段為農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)時的投入。農(nóng)戶是否創(chuàng)業(yè)選取問卷中農(nóng)戶截至目前的創(chuàng)業(yè)次數(shù)，其中創(chuàng)業(yè)次數(shù)為0的農(nóng)戶賦值為0，創(chuàng)業(yè)次數(shù)大于等于1的農(nóng)戶賦值為1，表示選擇創(chuàng)業(yè)。農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投入則根據(jù)問卷問題直接獲得，對其中拒絕回答的問卷做無效處理，同時由于創(chuàng)業(yè)投入金融較大，故取對數(shù)。

2.3 模型建立

本研究采用雙欄模型對數(shù)字經(jīng)濟、金融知識影響農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策進行實證檢驗，模型第一階段為基本決策，即農(nóng)戶是否創(chuàng)業(yè)；第二階段為數(shù)量決策，即農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投入規(guī)模，模型公式如下。

[Di=Z′iα+μi， μi～N（0，1）]? ? ?（2）

[Y？i=X′iβ+εi， εi～N（0，σ2）]? ? ? ? ?（3）

[Yi=Y？i，Y？i>0且Di>00? ，? 其他? ? ? ? ? ? ? ]? ? ? ? ? （4）

其中，隨機誤差項[μi]、[εi]服從標準正態(tài)分布，即：

[μiεi～0，1ρσiρσiσ2i]? ? ? ? ? ?（5）

式中，Di為農(nóng)戶i是否創(chuàng)業(yè)的決策變量；[Z′i]為基本決策的自變量（包括數(shù)字經(jīng)濟和金融知識）；[X′i]為數(shù)量決策的自變量；[Y？i]為農(nóng)戶i創(chuàng)業(yè)投入規(guī)模的潛在變量；[α]、[β]為模型參數(shù)。

[Yi]具體含義見表6。

2.4 模型結(jié)果分析

2.4.1 基本決策方程估計結(jié)果分析 本研究主要運用State14.0軟件對陜西省數(shù)字經(jīng)濟、金融知識是否影響農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)基本決策及其影響程度的計量模型進行分析，結(jié)果見表7。

由表7可知，農(nóng)戶金融知識、數(shù)字經(jīng)濟、家庭總資產(chǎn)和房地產(chǎn)資產(chǎn)在農(nóng)戶是否創(chuàng)業(yè)的模型中均通過了顯著性水平檢驗，其中金融知識通過5%顯著性水平檢驗，其余3個變量均通過1%顯著性水平檢驗。4個變量中，只有房地產(chǎn)資產(chǎn)對農(nóng)戶是否創(chuàng)業(yè)具有負向作用，其他因素都起正向影響。

農(nóng)戶金融知識在農(nóng)戶是否創(chuàng)業(yè)的模型中通過了5%顯著性水平檢驗，P=0.034<0.05，系數(shù)為正（0.345 8），與預期作用方向相符，說明農(nóng)戶金融知識水平越高，創(chuàng)業(yè)的意愿越高，金融知識能有效促進農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)意愿。可能的原因為金融知識水平作為農(nóng)戶人力資本的組成部分，能夠改善農(nóng)戶的內(nèi)部制約因素和心理狀態(tài)，一方面提升農(nóng)戶對創(chuàng)業(yè)機會的把握，使農(nóng)戶面對轉(zhuǎn)瞬即逝的創(chuàng)業(yè)機會，能夠迅速識別并利用，也能使農(nóng)戶更加有效地配置資源，使農(nóng)戶受到創(chuàng)業(yè)資源的約束更小，從而促進創(chuàng)業(yè)；另一方面使農(nóng)戶一定程度上具有規(guī)避風險的能力，能夠提升農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的信心，此外，金融知識能夠促進農(nóng)戶貸款的可得性，表現(xiàn)為貸款申請材料的質(zhì)量提升和提錢規(guī)模以達到銀行要求。因此金融知識水平能夠促進農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)。

數(shù)字經(jīng)濟通過了1%顯著性水平檢驗，P=0.009<0.01，系數(shù)為正（0.592 6），與預期作用方向相符，說明數(shù)字經(jīng)濟能夠促進農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)。可能的原因為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展帶來了便捷方便的電子商務，改變了傳統(tǒng)的貿(mào)易方式，解決了貿(mào)易交易成本過高、資金周轉(zhuǎn)緩慢、市場供需信息不對稱等問題。同時數(shù)字經(jīng)濟可以從降低信息獲取成本、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、推動產(chǎn)品營銷、轉(zhuǎn)變農(nóng)民思想等方面起作用，既能增加農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的機會，同時也能提升農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)意愿，從而促進農(nóng)戶參與創(chuàng)業(yè)活動。

家庭總資產(chǎn)在農(nóng)戶是否創(chuàng)業(yè)的模型中通過了1%顯著性水平檢驗，P=0.000<0.01，系數(shù)為正（0.437 9），與預期作用方向相符，且系數(shù)較大，說明家庭總資產(chǎn)對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)影響較大，農(nóng)戶家庭總資產(chǎn)越高，農(nóng)戶參與創(chuàng)業(yè)的可能性越高。家庭財富是農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)要素中創(chuàng)業(yè)資源的重要組成部分，現(xiàn)有研究表明農(nóng)戶依然存在信貸約束［25］，獲取信貸支持的難度較大，因此主要以自有資金作為創(chuàng)業(yè)投入。隨著創(chuàng)業(yè)門檻的一再降低，以及對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的政策扶持力度一再加大，未來家庭財富對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響可能降低。目前來看，家庭總資產(chǎn)水平對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)基本決策的影響較大。

房地產(chǎn)資產(chǎn)在農(nóng)戶是否創(chuàng)業(yè)的模型中通過了1%顯著性水平檢驗，P=0.003<0.01，系數(shù)為負（-0.097 5），與預期作用方向相反，主要原因可能是，一方面中國房地產(chǎn)市場經(jīng)過多年快速發(fā)展，房價持續(xù)上漲，已經(jīng)具備投資屬性，甚至相當一部分居民將房地產(chǎn)作為投資品，過往的房價也顯現(xiàn)出，房地產(chǎn)是一項回報率較高而風險較低的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，當更多的人選擇以房地產(chǎn)作為投資產(chǎn)品時，將會對創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生替代效應，因此房地產(chǎn)持有越多，說明家庭更偏向于投資房地產(chǎn)而非創(chuàng)業(yè)；另一方面，在中國的社會習俗和民眾心里偏好的作用下，房地產(chǎn)具有一定的剛性需求，而居高不下的房地產(chǎn)價格，使得家庭需要拿出更多的存款或變賣更多資產(chǎn)用以購買房產(chǎn)，而房地產(chǎn)的資產(chǎn)流動性低，因此擠占了創(chuàng)業(yè)所需的家庭資源，迫使部分家庭放棄創(chuàng)業(yè)，很多學者提出需要提高農(nóng)地流轉(zhuǎn)以降低農(nóng)戶所受的信貸約束［26］。從投資效率來看，房地產(chǎn)是一項優(yōu)質(zhì)的投資，因此會對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生替代，降低農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)意愿，從資產(chǎn)流動性來看，房地產(chǎn)資產(chǎn)流動性低，會擠占創(chuàng)業(yè)所需的資源。

年齡在農(nóng)戶是否創(chuàng)業(yè)的模型中未通過顯著性水平檢驗，P=0.151>0.1，但超過0.1不多，因此可認為年齡較為顯著，系數(shù)為正（0.010 0），與預期作用方向相符，說明農(nóng)戶年齡越大，創(chuàng)業(yè)的可能性越大?？赡艿脑蚴请S著年齡的增長，創(chuàng)業(yè)者家庭財富得到積累，創(chuàng)業(yè)資源豐富，此外，年齡與社會資本正相關(guān)。因此年齡與創(chuàng)業(yè)存在一定正向相關(guān)關(guān)系，在對創(chuàng)業(yè)失敗原因進行調(diào)研時，有農(nóng)戶表示是年齡大了，精力不足，因此年齡過大可能會抑制創(chuàng)業(yè)，這可能是年齡未通過顯著性檢驗的原因。

婚姻狀況同樣未通過顯著性水平檢驗，P=0.274>0.1，不顯著，說明婚姻狀況可能對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生影響，但影響具有一定的不確定，容易受到其他因素的干擾。

2.4.2 數(shù)量決策方程估計結(jié)果分析 本研究主要運用State14.0軟件對陜西省數(shù)字經(jīng)濟、金融知識是否影響農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模決策及其影響程度的計量模型進行分析，結(jié)果見表8。

由表8可知，農(nóng)戶金融知識、數(shù)字經(jīng)濟、家庭總資產(chǎn)和房地產(chǎn)資產(chǎn)在農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模的模型中均通過1%顯著性水平檢驗。4個變量中，只有農(nóng)戶的房地產(chǎn)資產(chǎn)對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模具有負向作用，其他因素都起正向影響。年齡、婚姻狀況均未通過顯著性檢驗。

農(nóng)戶金融知識水平在農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模的模型中通過了1%顯著性水平檢驗，P=0.002<0.01，系數(shù)為正（1.398 4），與預期作用方向相符，且系數(shù)較大，說明農(nóng)戶金融知識水平越高，創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模越大。主要原因是金融知識水平較高的農(nóng)戶，對創(chuàng)業(yè)的信心更足，且財務規(guī)劃能力更強，更懂得利用規(guī)模經(jīng)濟實現(xiàn)家庭財富最大化。因此金融知識水平會影響農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模決策，且具有正向作用。

數(shù)字經(jīng)濟在農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模的模型中通過了1%顯著性水平檢驗，P=0.008<0.01，系數(shù)為正（1.661 3），與預期作用方向相符，說明城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展越好，農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投入的資產(chǎn)越多?？赡艿脑驗?，一方面農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字化建設能夠滿足農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)信息的需求，帶來了新興思想，改變農(nóng)戶的原有思維方式，不再單純以自有資金創(chuàng)業(yè)；另一方面，數(shù)字金融的發(fā)展能夠提供一定的資金幫助，降低信貸門檻，提高農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模。

家庭總資產(chǎn)在農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模的模型中通過了1%顯著性水平檢驗，P=0.000<0.01，系數(shù)為正（1.311 4），與預期作用方向相符，說明農(nóng)戶家庭總資產(chǎn)越高，農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投入的資產(chǎn)越多。主要原因是家庭財富是農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)要素中創(chuàng)業(yè)資源的重要組成部分，家庭總資產(chǎn)越高，財富水平越高，風險承受能力也越高，且財富水平更高的家庭創(chuàng)業(yè)意愿更加強烈，對投資項目的需求更高。因此家庭總資產(chǎn)越高的家庭，創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模越大。

房地產(chǎn)資產(chǎn)在農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模的模型中通過了1%顯著性水平檢驗，P=0.001<0.01，系數(shù)為負（-0.329 5）。負的系數(shù)表示房地產(chǎn)資產(chǎn)與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模之間存在負相關(guān)關(guān)系。換句話說，隨著房地產(chǎn)資產(chǎn)的增加，農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模有下降的趨勢。這可能是因為農(nóng)戶更傾向于將其財務資源投向相對更為穩(wěn)定和低風險的房地產(chǎn)領(lǐng)域，而不是風險較高的創(chuàng)業(yè)項目?；谶@一結(jié)果，政策制定者和農(nóng)業(yè)實踐者可以考慮在支持農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投資時，關(guān)注不同資產(chǎn)類別的影響。如果房地產(chǎn)資產(chǎn)對創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模有負面影響，可能需要制定政策措施，鼓勵農(nóng)戶將財務資源更多地投向創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域，以促進農(nóng)村經(jīng)濟的多元化和可持續(xù)發(fā)展。

年齡和婚姻狀況未通過顯著性水平檢驗，P分別為0.341和0.361，均大于0.1，不顯著，說明在本研究調(diào)研范圍內(nèi)，年齡和婚姻狀況對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生影響不顯著，但影響具有一定的不確定，容易受到其他因素的干擾。

3 結(jié)論與建議

數(shù)字經(jīng)濟、金融知識對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)具有促進作用。數(shù)字經(jīng)濟、金融知識既能促進農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)意愿，也能提高農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的投資規(guī)模，并且對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)決策具有顯著影響。年齡和婚姻狀況對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)基本決策和農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)投入決策影響不顯著。家庭總資產(chǎn)能促進農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)并增加創(chuàng)業(yè)投入規(guī)模，而房地產(chǎn)資產(chǎn)則會抑制農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)，降低創(chuàng)業(yè)投入規(guī)模。農(nóng)戶普遍存在信貸約束，因此主要以自有資產(chǎn)創(chuàng)業(yè)，家庭總資產(chǎn)高的農(nóng)戶風險承受能力強，且家庭可自由支配的資產(chǎn)較多，因此更加偏好投資，從而對創(chuàng)業(yè)決策起促進作用。而房地產(chǎn)資產(chǎn)一方面對創(chuàng)業(yè)存在替代效應，陜西省受訪農(nóng)戶中，54.70%的農(nóng)戶認為房地產(chǎn)的投資風險最小，因此很多農(nóng)戶在配置家庭資產(chǎn)時，首先考慮購買房地產(chǎn)而非創(chuàng)業(yè)，另一方面農(nóng)村家庭主要資產(chǎn)為房地產(chǎn)資產(chǎn)，家庭持有房地產(chǎn)的動機充足，流通較少，且房地產(chǎn)本身流動性較差，因此持有房地產(chǎn)會擠占創(chuàng)業(yè)資源，農(nóng)戶可用來創(chuàng)業(yè)的資產(chǎn)變少，從而抑制創(chuàng)業(yè)。

為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟、提升農(nóng)戶金融水平以促進農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)，首先要培育數(shù)字經(jīng)濟人才并普及數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)，促進傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟的融合；其次需要在國家層面提升農(nóng)民金融教育的戰(zhàn)略地位，優(yōu)先普及農(nóng)戶迫切需要的金融知識，此外還需將基礎(chǔ)金融知識納入基礎(chǔ)教育范疇，以期提升農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)活力，吸收農(nóng)村剩余勞動力，最終實現(xiàn)農(nóng)民增收、農(nóng)村富裕。同時為進一步促進創(chuàng)業(yè)，需要加大對房地產(chǎn)市場管控、加速財政轉(zhuǎn)型、建設農(nóng)村房地產(chǎn)流動市場，避免房地產(chǎn)資產(chǎn)對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生消極影響。

參考文獻：

［1］ KLAPPER L F， LOVE I. Entrepreneurship and development： The role of information asymmetries［J］. The world bank economic review， 2011， 25（3）： 448-455.

［2］ DE MEL S， MCKENZIE D， WOODRUFF C. Returns to capital in microenterprises： Evidence from a field experiment［J］. The quarterly journal of economics， 2008， 123（4）： 1329-1372.

［3］ 白爭輝，原 珂.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的就業(yè)效應實證研究［J］.蘭州學刊，2022（3）：62-73.

［4］ 楊少雄，孔 榮.金融知識獲取圈層對農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款參與的影響研究——基于失地風險感知的中介效應分析［J］.重慶大學學報（社會科學版），2022，28（6）：65-78.

［5］ 黃祖輝，宋文豪，葉春輝，等.政府支持農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的縣域經(jīng)濟增長效應——基于返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)試點政策的考察［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟，2022（1）：24-43.

［6］ 馮曉娜，徐愛燕.金融素養(yǎng)對家庭收入的影響研究——來自拉薩市農(nóng)牧區(qū)的民生調(diào)查［J］.商展經(jīng)濟，2022（2）：74-77.

［7］ 羅 凱. 打工經(jīng)歷與職業(yè)轉(zhuǎn)換和創(chuàng)業(yè)參與［J］. 世界經(jīng)濟， 2009，32（6）： 77-87.

［8］ 董曉林， 戴 月， 朱晨露. 金融素養(yǎng)對家庭借貸決策的影響——基于 CHFS2013的實證分析［J］. 東南大學學報（哲學社會科學版）， 2019， 21（3）： 44-52，146-147.

［9］ 陳 波. 風險態(tài)度對回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)行為影響的實證研究［J］. 管理世界， 2009（3）： 84-91.

［10］ 黃 俊， 許秀川， 賈 煜. 中國中西部地區(qū)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)意愿及其影響因素——基于1524份調(diào)查問卷數(shù)據(jù)［J］. 湖南農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版）， 2014， 15（6）： 60-64.

［11］ 陳國生，肖瑜君，李海波，等.返鄉(xiāng)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)選擇的影響因素分析——基于5省465戶返鄉(xiāng)農(nóng)民工家庭的調(diào)查數(shù)據(jù)［J］.經(jīng)濟地理，2022，42（1）：176-181.

［12］ 楊 嬋，賀小剛，李征宇.家庭結(jié)構(gòu)與農(nóng)民創(chuàng)業(yè)——基于中國千村調(diào)查的數(shù)據(jù)分析［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2017（12）：170-188.

［13］ 胡金焱， 張 博. 社會網(wǎng)絡、民間融資與家庭創(chuàng)業(yè)——基于中國城鄉(xiāng)差異的實證分析［J］. 金融研究， 2014（10）： 148-163.

［14］ ABREU M， MENDES V. Financial literacy and portfolio diversification［J］. Quantitative finance， 2010， 10（5）： 515-528.

［15］ 張?zhí)枟潱?尹志超. 金融知識和中國家庭的金融排斥——基于CHFS數(shù)據(jù)的實證研究［J］. 金融研究， 2016（7）： 80-95.

［16］ 孔令衛(wèi)，趙琛徽，朱曉妹. 年長創(chuàng)業(yè)者的創(chuàng)業(yè)行為過程模型———基于扎根理論的研究［J］. 管理案例研究與評論， 2020， 13（4）： 400-413.

［17］ 葉俊杰， 許 堯， 劉雪瑩， 等. 子女數(shù)量與居民創(chuàng)業(yè)決策——基于性別和城鄉(xiāng)差異視角［J］. 福建農(nóng)林大學學報 （哲學社會科學版）， 2021，24（4）：70-80.

［18］ 朱秀梅， 歷 悅， 肖 彬， 等. 創(chuàng)業(yè)網(wǎng)絡對新企業(yè)績效的影響——基于元分析的研究［J］. 外國經(jīng)濟與管理， 2021， 43（6）：120-137.

［19］ 姚婷婷. 地方創(chuàng)業(yè)補貼資金使用績效分析與改進對策研究——以G省C市為例［D］. 廣州：廣東財經(jīng)大學， 2020.

［20］ 王艷芳. 農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)影響因素及政策建議［D］. 北京：北京工業(yè)大學， 2020.

［21］ 蔡棟梁， 邱黎源， 孟曉雨， 等. 流動性約束、社會資本與家庭創(chuàng)業(yè)選擇——基于CHFS 數(shù)據(jù)的實證研究［J］. 管理世界， 2018， 34（9）： 79-94.

［22］ 楊懷佳， 張 波. 儲蓄率、財富與家庭創(chuàng)業(yè)——基于CHFS數(shù)據(jù)的分析［J］. 山西財經(jīng)大學學報， 2019，41（11）：14-26.

［23］ 普蓂喆， 鄭風田. 高房價與城鎮(zhèn)居民創(chuàng)業(yè)——基于CHIP微觀數(shù)據(jù)的實證分析［J］. 經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理， 2016（3）： 31-44.

［24］ 姜 南. 房價對家庭創(chuàng)業(yè)決策的影響［D］. 南京：南京財經(jīng)大學， 2020.

［25］ 謝玉梅，周方召，胡基紅. 林權(quán)抵押貸款對農(nóng)戶福利影響研究［J］. 湖南科技大學學報（社會科學版）， 2015， 18（4）： 76-80.

［26］ 鐘甫寧， 紀月清. 土地產(chǎn)權(quán)、非農(nóng)就業(yè)機會與農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資［J］. 經(jīng)濟研究， 2009， 44（12）： 43-51.

收稿日期：2022-05-23

基金項目：安康學院校級項目（2020AYXNZX04）

作者簡介：李 麗（1968-），女，陜西白河人，教授，碩士，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理研究，（電話）13992571373（電子信箱）491059724@qq.com；通信作者，遲超楠（1990-），女，山東日照人，講師，碩士，主要從事農(nóng)業(yè)金融研究，（電話）18302917363（電子信箱）798752693@qq.com。