疫情沖擊下數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效影響實(shí)證分析

◎張龍耀 蔡嘉依 董翌 謝欣然

一、引言

創(chuàng)新是社會(huì)進(jìn)步的靈魂，創(chuàng)業(yè)是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、改善民生的重要途徑。2022年中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)促進(jìn)農(nóng)民就地就近就業(yè)創(chuàng)業(yè)。因此，農(nóng)村創(chuàng)業(yè)已成為推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展、縮小城鄉(xiāng)差距的重要途徑，鼓勵(lì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)在促進(jìn)農(nóng)村就業(yè)、農(nóng)戶增收和鄉(xiāng)村振興等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。自2017年黨的十九大報(bào)告提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略以來(lái)，新時(shí)代農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)人數(shù)不斷增多，涌現(xiàn)出一大批農(nóng)民企業(yè)家。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部統(tǒng)計(jì)，2020年參與到農(nóng)村創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的農(nóng)戶人數(shù)達(dá)到1010萬(wàn)，同比增長(zhǎng)19%，帶動(dòng)了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺和當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)，從而促進(jìn)農(nóng)戶收入增加并改善當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)條件。

近年來(lái)，金融與數(shù)字技術(shù)的深入結(jié)合推進(jìn)了數(shù)字金融的快速發(fā)展，提升了金融服務(wù)覆蓋的深度與廣度，增強(qiáng)了居民獲得金融資源的平等性、便利性以及可得性。同時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展有效地促進(jìn)了信息共享，降低了交易成本和金融服務(wù)門(mén)檻，擴(kuò)大了金融服務(wù)的范圍和覆蓋面（呂雁琴、趙斌，2019）。已有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展有利于促進(jìn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)（何婧、李慶海，2019；馬小龍，2020），本文將進(jìn)一步探究數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的影響。

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的發(fā)展方興未艾，而新冠肺炎疫情的爆發(fā)無(wú)疑為創(chuàng)業(yè)增加了變數(shù)，這樣的變數(shù)主要表現(xiàn)在資金鏈斷裂、收入下降等方面。農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)十分依靠資金支持，但是在疫情爆發(fā)引起的經(jīng)濟(jì)下滑背景中，本就具有自身資本不足、缺乏抵押、征信數(shù)據(jù)不全等不利特征的農(nóng)村居民，在傳統(tǒng)線下借貸模式中更易受到嚴(yán)重的信貸約束，從而面臨資金短缺問(wèn)題，抑制其創(chuàng)業(yè)活動(dòng)發(fā)展。相較于傳統(tǒng)金融，數(shù)字金融打破了地域限制，拓寬了金融服務(wù)范圍，并利用大數(shù)據(jù)精確了解客戶，在降低信用風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)緩解農(nóng)村農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)者的信貸約束，然而疫情沖擊下數(shù)字金融對(duì)緩釋創(chuàng)業(yè)收入波動(dòng)所起作用方面的研究仍然不多。

基于此，本文以江蘇省蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)的家庭農(nóng)場(chǎng)為例，構(gòu)建多元線性回歸模型和有序logit模型，分析疫情沖擊下數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的影響，基于結(jié)果分析，為疫情下農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供理論依據(jù)，為未來(lái)數(shù)字金融在農(nóng)村的進(jìn)一步發(fā)展提出相應(yīng)的政策建議。與既有文獻(xiàn)相比，本文的貢獻(xiàn)在于：第一，目前數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效影響的研究不多，特別是在新冠疫情的特殊背景下，家庭農(nóng)場(chǎng)主個(gè)體的勞動(dòng)力狀況、健康狀況、獲得金融與資本支持程度、自然災(zāi)害情況等因素會(huì)因疫情發(fā)生改變，農(nóng)業(yè)整體宏觀發(fā)展背景也會(huì)受到?jīng)_擊，因此本研究具有現(xiàn)實(shí)意義。第二，因?yàn)橹挥幸黄诘臄?shù)據(jù)用于衡量疫情的影響，所以本文通過(guò)有序logit模型，運(yùn)用被解釋變量收入波動(dòng)情況的多分類且具有等級(jí)遞進(jìn)關(guān)系的特征，同時(shí)在模型里控制住其他影響收入波動(dòng)的因素，使實(shí)證結(jié)果較為嚴(yán)謹(jǐn)。

二、文獻(xiàn)綜述

在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的氛圍下，家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)模式應(yīng)運(yùn)而生，成為中國(guó)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的一種主流趨勢(shì)（蘇昕等，2014）。數(shù)字金融作為新一代金融服務(wù)，能夠有效促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)、帶動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。然而突如其來(lái)的疫情給家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)增加了許多變數(shù)。目前，學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字金融、新冠肺炎疫情下家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)問(wèn)題進(jìn)行了研究和實(shí)踐，取得了一批具有啟發(fā)性、建設(shè)性的成果。

（一）數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)的影響研究

數(shù)字金融泛指?jìng)鹘y(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)融資、支付、投資和其他新型金融業(yè)務(wù)模式（黃益卓、黃平，2018）。數(shù)字金融作為金融體系的重要組成部分，在促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面具有非常重要的作用。

數(shù)字金融對(duì)創(chuàng)業(yè)有促進(jìn)作用。謝絢麗等（2018）發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)程度均對(duì)創(chuàng)業(yè)有顯著的促進(jìn)作用。在此基礎(chǔ)上，馬德功、滕磊（2020）強(qiáng)調(diào)數(shù)字金融的使用深度和數(shù)字化程度對(duì)于緩解創(chuàng)業(yè)融資的約束作用，而張兵、盛洋虹（2021）通過(guò)異質(zhì)性分析則強(qiáng)調(diào)了數(shù)字金融提供靈活資金支持從而對(duì)創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生的積極作用。張林、溫濤（2020）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的作用渠道主要表現(xiàn)在直接促進(jìn)居民創(chuàng)業(yè)和通過(guò)帶動(dòng)居民收入增長(zhǎng)、服務(wù)業(yè)發(fā)展間接促進(jìn)居民創(chuàng)業(yè)兩個(gè)方面。

數(shù)字金融能夠促進(jìn)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)。首先，從行業(yè)的宏觀影響看，數(shù)字金融有助于促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展。曾小艷、祁華清（2020）分別從數(shù)字金融發(fā)展整體和結(jié)構(gòu)上，證明數(shù)字金融提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。其次，聚焦于創(chuàng)業(yè)家庭來(lái)看，數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)有促進(jìn)作用。張勛等（2019）研究預(yù)期數(shù)字金融能夠進(jìn)一步拓展金融的服務(wù)范圍和觸達(dá)能力，降低金融的約束力，從而有益于家庭創(chuàng)業(yè)。王海燕等（2022）則認(rèn)為數(shù)字金融主要通過(guò)緩解家庭所面臨的信貸約束、信息約束和金融知識(shí)約束，顯著提升了家庭的創(chuàng)業(yè)意愿。宋偉等（2020）在此基礎(chǔ)上指出，數(shù)字普惠金融在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及城鎮(zhèn)化率較低的欠發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)具有更強(qiáng)的促進(jìn)效應(yīng)。

數(shù)字金融有助于提高農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)績(jī)效水平。從廣義上講，區(qū)域金融發(fā)展水平對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的影響在空間上存在顯著的正向溢出效應(yīng)（王世強(qiáng)、張金山，2020），金融支持通過(guò)緩解創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶資金約束、分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)和約束行為、提供便捷安全的資金服務(wù)、增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)連接緊密度等方式對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)績(jī)效整體上有顯著的正向作用（何廣文、劉甜，2019）。聚焦于數(shù)字金融，何婧、李慶海（2019）認(rèn)為數(shù)字金融減緩了農(nóng)戶的信貸約束，增加了信息可得性，并通過(guò)特有的社會(huì)信任強(qiáng)化機(jī)制提升了農(nóng)戶的社會(huì)信任感，從而最終促進(jìn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)、提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效。

（二）數(shù)字金融對(duì)緩解負(fù)面沖擊作用的研究

數(shù)字金融在多個(gè)方面都展現(xiàn)了良好的抵抗緩解負(fù)面沖擊的能力。

從宏觀上看，數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性具有顯著的正向促進(jìn)作用，能夠顯著提升經(jīng)濟(jì)的抵抗力、恢復(fù)力、適應(yīng)力以及轉(zhuǎn)型力（崔耕瑞，2021）。強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)韌性是后疫情時(shí)代輸送經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力的關(guān)鍵支撐，因而數(shù)字金融有助于緩解后疫情時(shí)代的經(jīng)濟(jì)壓力。此外，數(shù)字金融機(jī)構(gòu)通過(guò)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集家庭農(nóng)場(chǎng)主多元化數(shù)據(jù)，從而降低信貸信息不對(duì)稱性、降低信貸交易成本、提升信貸資源配置效率（高強(qiáng)等，2022）。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字金融通過(guò)提高資金供求雙方的信息對(duì)稱程度、降低企業(yè)的融資成本以及緩解企業(yè)的融資約束，降低了企業(yè)信貸融資水平，減輕了企業(yè)對(duì)銀行信貸的依賴程度（李佳、段舒榕，2022）。對(duì)于農(nóng)戶而言，數(shù)字普惠金融主要通過(guò)降低交易成本、緩解信息不對(duì)稱和降低抵押品要求提高了農(nóng)戶的正規(guī)信貸獲得（樊文翔，2021）。

從微觀上看，在企業(yè)杠桿率方面，數(shù)字金融發(fā)展能夠顯著降低企業(yè)杠桿率（馬文婷等，2021；趙芮、曹廷貴，2022）；在企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)方面，俞毛毛等（2022）分別從需求側(cè)和供給側(cè)證明數(shù)字金融能夠通過(guò)緩解企業(yè)融資約束、提高企業(yè)投資效率的渠道，增加企業(yè)的金融可得性和所在城市銀行網(wǎng)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)程度，從而降低了企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)；在生產(chǎn)技術(shù)方面，技術(shù)創(chuàng)新和生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)是抵御外部競(jìng)爭(zhēng)壓力的關(guān)鍵所在，王明、張盼盼（2022）研究表明數(shù)字金融發(fā)展顯著促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)，從而緩解了企業(yè)面對(duì)技術(shù)沖擊的壓力，并提高了產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。

（三）文獻(xiàn)評(píng)述

綜合已有研究發(fā)現(xiàn)，隨著金融科技的發(fā)展，數(shù)字金融能降低融資門(mén)檻、減輕信貸約束、增加信息可得性、有利于信息共享，在增強(qiáng)創(chuàng)業(yè)意愿和提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效方面起到推動(dòng)作用，并能夠在面對(duì)信貸壓力、債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)沖擊和經(jīng)濟(jì)沖擊等方面起到良好的緩解負(fù)面沖擊的作用。資本市場(chǎng)的完善以及數(shù)字技術(shù)的發(fā)展能促進(jìn)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)，從而推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。其中已有較完備的研究得出數(shù)字金融對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)起到積極的正向作用的結(jié)論。然而，在突如其來(lái)的疫情帶來(lái)了一系列不可確定的影響因素的時(shí)代背景下，關(guān)于數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的影響及其影響機(jī)制在受疫情影響程度不同的地區(qū)的具體表現(xiàn)的研究，目前還尚不完備，更多影響因素和影響機(jī)制值得進(jìn)一步探索。因此，本研究將致力于研究疫情沖擊下數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的影響，并建立理論模型，得出相關(guān)結(jié)論和政策建議。

三、模型設(shè)定及描述性分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

江蘇省作為經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)且積極響應(yīng)鄉(xiāng)村振興、鼓勵(lì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的地區(qū)，其數(shù)字金融對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的影響極具代表性。本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于2021年7月南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院“農(nóng)村金融支持鄉(xiāng)村振興”專題調(diào)研，項(xiàng)目組赴江蘇省銅山、泗洪、海門(mén)、興化、江陰、句容六個(gè)縣級(jí)市進(jìn)行實(shí)地調(diào)研考察，通過(guò)問(wèn)卷檢查、邏輯檢驗(yàn)等對(duì)樣本進(jìn)行篩選，最終獲得有效樣本498份。

（二）變量選取與指標(biāo)說(shuō)明

1.多元線性回歸估計(jì)數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的影響

（1）被解釋變量

被解釋變量為家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效，參照程郁、羅丹（2009）的研究，根據(jù)問(wèn)卷中2020年家庭農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)成本、經(jīng)營(yíng)收入及非農(nóng)創(chuàng)業(yè)成本、收入計(jì)算得出創(chuàng)業(yè)年純收入作為創(chuàng)業(yè)績(jī)效，并取其對(duì)數(shù)結(jié)果進(jìn)行回歸分析。本文創(chuàng)業(yè)包括農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)，即將種養(yǎng)大戶和個(gè)體工商戶都視為創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶。

（2）解釋變量

以數(shù)字金融使用情況為核心解釋變量，數(shù)字金融以數(shù)字金融產(chǎn)品（數(shù)字信貸、移動(dòng)支付、數(shù)字理財(cái)）使用情況為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行衡量。為剝離農(nóng)場(chǎng)主個(gè)人情況及家庭農(nóng)場(chǎng)情況的影響，逐步控制性別、年齡、受教育水平、健康狀況、黨員、勞動(dòng)力狀況、示范農(nóng)場(chǎng)情況、商標(biāo)數(shù)量、正規(guī)信貸約束、勞動(dòng)總時(shí)長(zhǎng)、信息技術(shù)、土地經(jīng)營(yíng)總面積、銀行距離。

其中，正規(guī)信貸約束變量的識(shí)別方式為：對(duì)于“2020年是否從銀行或農(nóng)信社獲得過(guò)貸款？”和“沒(méi)有申請(qǐng)過(guò)貸款的原因是什么？”兩個(gè)問(wèn)題，如果受訪農(nóng)戶回答“有從銀行或農(nóng)信社獲得過(guò)貸款”，或者“沒(méi)有從銀行或農(nóng)信社獲得過(guò)貸款”且原因是“不需要”，或者“沒(méi)有從銀行或農(nóng)信社獲得過(guò)貸款”且原因是“能從別的地方借到錢(qián)”，則認(rèn)為該農(nóng)戶未受到正規(guī)信貸約束，此時(shí)正規(guī)信貸約束變量取值為1；否則認(rèn)為該農(nóng)戶受到正規(guī)信貸約束，此時(shí)正規(guī)信貸約束變量取值為0。

2.有序logit模型估計(jì)在疫情作用下數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)收入波動(dòng)情況的影響

（1）被解釋變量

被解釋變量為收入波動(dòng)情況，該變量衡量了2020年初至年末家庭農(nóng)場(chǎng)的收入波動(dòng)情況，對(duì)被解釋變量進(jìn)行賦值，收入減少=0，不變=1，增加=2。

（2）解釋變量

同樣以數(shù)字金融使用情況為核心解釋變量，并逐步控制變量性別、年齡、受教育水平、健康狀況、黨員、勞動(dòng)力狀況、示范農(nóng)場(chǎng)情況、商標(biāo)數(shù)量、正規(guī)信貸約束、勞動(dòng)總時(shí)長(zhǎng)、信息技術(shù)、土地經(jīng)營(yíng)總面積、銀行距離，以限制農(nóng)場(chǎng)主個(gè)人情況及家庭農(nóng)場(chǎng)情況的影響，并且通過(guò)進(jìn)一步控制家庭大事件及自然災(zāi)害情況以控制非疫情的災(zāi)害所造成的影響。

正規(guī)信貸約束的識(shí)別方式與多元線性回歸模型相同。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)分析

被解釋變量部分，本文分別采用創(chuàng)業(yè)績(jī)效、收入波動(dòng)情況兩個(gè)被解釋變量。如表1所示，創(chuàng)業(yè)績(jī)效對(duì)數(shù)均值約為3.662，標(biāo)準(zhǔn)差約為3.937，收入差距大，但可見(jiàn)家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)規(guī)模大、生產(chǎn)水平高。因經(jīng)營(yíng)種類不同，影響作物生長(zhǎng)的因素不同（如天氣、土壤、病蟲(chóng)害等），可能造成不同地域家庭農(nóng)場(chǎng)收入差距較大；同時(shí)，部分家庭農(nóng)場(chǎng)成立時(shí)間短，種植作物成本回收周期長(zhǎng)，也是導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)績(jī)效差別大的原因之一。本文對(duì)收入波動(dòng)情況進(jìn)行有序分類，根據(jù)結(jié)果可知，其均值約為0.844，標(biāo)準(zhǔn)差約為0.768，收入波動(dòng)程度差距大，表明不同家庭農(nóng)場(chǎng)在疫情沖擊下的收入情況變動(dòng)較大。核心解釋變量部分，從數(shù)字金融使用情況看，家庭農(nóng)場(chǎng)數(shù)字金融使用率占比高達(dá)96%。

表1 變量選取與指標(biāo)說(shuō)明

控制變量部分，在調(diào)研樣本中，大部分家庭農(nóng)場(chǎng)主為男性，年齡主要集中在36～65歲，學(xué)歷處于初中或高中、中專、技校、職高水平的較多，多數(shù)身體健康狀況較好且非黨員；同時(shí)，家庭農(nóng)場(chǎng)家庭中勞動(dòng)力占比均值約為0.66，可見(jiàn)調(diào)研地村鎮(zhèn)的勞動(dòng)生產(chǎn)力較為充足；未受到信貸約束的農(nóng)場(chǎng)主約占85%，約82%為示范農(nóng)場(chǎng)，約26%已注冊(cè)商標(biāo)，約40%采用信息技術(shù)，多數(shù)家庭農(nóng)場(chǎng)距銀行網(wǎng)點(diǎn)較近；在2020年的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中，家庭農(nóng)場(chǎng)主的家庭遭遇大事件的占比約為40%，約45%家庭農(nóng)場(chǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)遭遇自然災(zāi)害。

（四）模型設(shè)定

本文主要采用逐步添加的方法對(duì)解釋變量以外的影響因素進(jìn)行控制，模型（1）只選取數(shù)字金融作為解釋變量，模型（2）引入了性別、年齡、教育水平、健康狀況、黨員、勞動(dòng)力狀況作為控制變量，模型（3）則在模型（2）基礎(chǔ)上加入示范農(nóng)場(chǎng)、商標(biāo)、正規(guī)信貸約束、勞動(dòng)總時(shí)長(zhǎng)、信息技術(shù)、士地經(jīng)營(yíng)總面積，模型（4）則在模型（3）上加入銀行距離。模型（5）在模型（4）基礎(chǔ)上引入大事件、自然災(zāi)害作為控制變量。

1.多元線性回歸估計(jì)數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的影響

本文首先探究數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的影響，采用多元線性回歸模型進(jìn)行估計(jì)。根據(jù)多元線性模型，具體的計(jì)量模型可以表示為：

其中，Y為創(chuàng)業(yè)績(jī)效，digitalfinance為數(shù)字金融使用情況，i(i=0，1…)表示控制變量的系數(shù)，xi(i=1，2…)表示控制變量，其中包括性別、年齡、受教育水平、健康狀況、黨員情況、勞動(dòng)力狀況、示范農(nóng)場(chǎng)情況、商標(biāo)數(shù)量、正規(guī)信貸約束、勞動(dòng)總時(shí)長(zhǎng)、信息技術(shù)、土地經(jīng)營(yíng)總面積、銀行距離。

2.有序logit模型估計(jì)在疫情作用下數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)收入波動(dòng)情況的影響

本文將選取收入波動(dòng)情況作為因變量，由于因變量具有多種分類且具有等級(jí)遞增關(guān)系，故運(yùn)用多分類有序logit模型進(jìn)行估計(jì)。

Logit模型不要求變量滿足正態(tài)分布或等方差，采用Logistic函數(shù)。

其中y代表家庭農(nóng)場(chǎng)的收入波動(dòng)情況，收入減少=0，收入不變=1，收入增加=2；xi表示影響農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)績(jī)效的第i個(gè)因素，建立Logit模型：

其中Pj是農(nóng)戶屬于某一收入波動(dòng)情況等級(jí)的概率，Pj=P(y=j)，j=1，2，3，4；j是模型的截距；是一組與x對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)。在得到j(luò)和的參數(shù)估計(jì)后，某種特定情況（如y=j）發(fā)生的概率就可以通過(guò)以下等式得到：

四、回歸分析結(jié)果

根據(jù)前文構(gòu)建的農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)水平，使用Stata15進(jìn)行實(shí)證分析，回歸結(jié)果如表2、表3所示。其中表2為數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的多元線性回歸結(jié)果，表3為數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)收入波動(dòng)的有序logit回歸結(jié)果。

(一)數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的多元線性回歸結(jié)果

表2顯示了數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的回歸結(jié)果。模型（1）中只加入了數(shù)字金融，模型（2）中引入了家庭農(nóng)場(chǎng)主的個(gè)人基本信息，模型（3）加入了家庭農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)信息特征，模型（4）則是加入了“銀行距離”的回歸結(jié)果。第一列結(jié)果顯示，數(shù)字金融對(duì)創(chuàng)業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著的正向作用，其對(duì)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的邊際影響是0.858，在5%水平上顯著，表明數(shù)字金融提高了家庭農(nóng)場(chǎng)的創(chuàng)業(yè)績(jī)效。在依次控制個(gè)人基本特征、家庭農(nóng)場(chǎng)特征、銀行距離等影響后，數(shù)字金融仍然對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)的創(chuàng)業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著正向影響，說(shuō)明數(shù)字金融的發(fā)展確實(shí)能夠提高家庭農(nóng)場(chǎng)的創(chuàng)業(yè)績(jī)效。

表2 數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的多元線性回歸結(jié)果

控制變量方面，對(duì)比模型（1）～（4）回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，從個(gè)人基本特征及農(nóng)場(chǎng)情況來(lái)看，由回歸結(jié)果得知，被調(diào)查家庭農(nóng)場(chǎng)主的性別、年齡、健康狀況、勞動(dòng)力情況對(duì)農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效水平?jīng)]有顯著影響，究其原因在于，被調(diào)查對(duì)象個(gè)體差異較小，同時(shí)樣本分布地區(qū)集中于江蘇省，使得家庭農(nóng)場(chǎng)主情況存在相似性。因此，創(chuàng)業(yè)者個(gè)人特征對(duì)其創(chuàng)業(yè)績(jī)效水平影響不大。受教育水平和黨員情況對(duì)創(chuàng)業(yè)績(jī)效產(chǎn)生正向影響，且在1%水平上顯著，表明家庭農(nóng)場(chǎng)主的受教育水平越高，其創(chuàng)業(yè)績(jī)效水平越高。這與我們的常規(guī)認(rèn)知相符，教育水平有助于個(gè)人的創(chuàng)業(yè)行為及其創(chuàng)業(yè)結(jié)果。而當(dāng)農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)規(guī)模達(dá)到一定程度，并借助信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；蜋C(jī)械化后，農(nóng)場(chǎng)主對(duì)土地的管理形成了較為完善的體系，同時(shí)此后經(jīng)營(yíng)總面積將會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)績(jī)效產(chǎn)生穩(wěn)定的正向影響，信息技術(shù)同樣對(duì)創(chuàng)業(yè)績(jī)效有顯著的促進(jìn)作用。信息技術(shù)的回歸系數(shù)與創(chuàng)業(yè)績(jī)效呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，且在10%的水平上顯著，其原因在于運(yùn)用信息技術(shù)能夠有效提高土地生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率，從而進(jìn)一步提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效水平。

（二）數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)收入波動(dòng)的有序 logit回歸結(jié)果

對(duì)收入波動(dòng)情況進(jìn)行有序logit回歸，表3報(bào)告了數(shù)字金融影響收入波動(dòng)情況的回歸結(jié)果。模型（1）～模型（4）中所選取核心解釋變量和控制變量與上文多元線性回歸模型相同，并在模型（5）中加入“是否發(fā)生大事件”“是否發(fā)生自然災(zāi)害”變量，用以控制疫情之外的其他意外事件對(duì)收入的影響。觀察回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，核心解釋變量數(shù)字金融均對(duì)收入波動(dòng)情況產(chǎn)生顯著正向影響，表明家庭農(nóng)場(chǎng)使用數(shù)字金融的程度越高，其收入水平將會(huì)增加。當(dāng)家庭農(nóng)場(chǎng)的數(shù)字金融使用狀況越好，則其緩解信貸約束作用越大，農(nóng)場(chǎng)融資渠道增加，同時(shí)降低了獲取資金的機(jī)會(huì)成本，緩解了資金壓力，因此能夠使其擁有抵御疫情沖擊的能力，從而保持較高的收入水平。

表3 數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)收入波動(dòng)的有序logit回歸結(jié)果

觀察模型（1）～（5）的控制變量，在個(gè)人基本信息方面，年齡和受教育水平對(duì)收入波動(dòng)產(chǎn)生顯著正向影響，當(dāng)家庭農(nóng)場(chǎng)主的年齡越大、受教育水平越高時(shí)，其在農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)中掌握的經(jīng)驗(yàn)更豐富、理論知識(shí)更廣闊、目光更加長(zhǎng)遠(yuǎn)，因而能夠有效提升其創(chuàng)業(yè)收入水平。在家庭農(nóng)場(chǎng)的基本信息特征方面，示范農(nóng)場(chǎng)情況和距銀行網(wǎng)點(diǎn)距離始終與收入波動(dòng)情況呈正向關(guān)系，分析其原因可知，當(dāng)該農(nóng)場(chǎng)為示范農(nóng)場(chǎng)時(shí)，有助于提升農(nóng)產(chǎn)品的品牌效應(yīng)，從而帶來(lái)更多的收入。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元線性回歸模型和有序logit模型對(duì)疫情沖擊下數(shù)字金融對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)績(jī)效影響進(jìn)行了實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)，在疫情沖擊下，數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)績(jī)效水平正相關(guān)，這與當(dāng)下數(shù)字金融在農(nóng)業(yè)的應(yīng)用發(fā)展以及疫情影響息息相關(guān)。數(shù)字金融能夠緩解家庭農(nóng)場(chǎng)信貸約束，拓展融資渠道，促進(jìn)多方合作，從而激發(fā)創(chuàng)業(yè)熱情，并提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效。這為農(nóng)村地區(qū)人群提供了數(shù)字金融產(chǎn)品和服務(wù)、更為便捷的經(jīng)濟(jì)條件和環(huán)境，最終促進(jìn)家庭農(nóng)場(chǎng)的收入增長(zhǎng)。

（二）政策建議

在全文分析的基礎(chǔ)上，本文認(rèn)為，推進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展是促進(jìn)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的首要措施。數(shù)字金融對(duì)開(kāi)展家庭農(nóng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)、提升其創(chuàng)業(yè)績(jī)效水平、維持收入穩(wěn)定等方面具有重要作用。因此，一方面需要繼續(xù)完善為數(shù)字金融服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)通信設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施，提高數(shù)字金融覆蓋率，為發(fā)展經(jīng)濟(jì)提供有力的保障；另一方面，需要進(jìn)一步強(qiáng)化數(shù)字金融在創(chuàng)業(yè)方面的作用，注重強(qiáng)化其在為創(chuàng)業(yè)家庭農(nóng)場(chǎng)提供借貸服務(wù)時(shí)的甄別機(jī)制，以保證有限的信貸資源得到最優(yōu)的配置，取得效用最大化。

提高對(duì)農(nóng)村創(chuàng)業(yè)家庭數(shù)字金融服務(wù)的精準(zhǔn)度也是極為重要的。以政府為主導(dǎo)，聯(lián)合地方銀行對(duì)農(nóng)村創(chuàng)業(yè)家庭進(jìn)行詳盡調(diào)研分析，根據(jù)不同家庭的金融素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好、社會(huì)資本等因素差異，開(kāi)發(fā)和提供顧客導(dǎo)向性的金融產(chǎn)品和服務(wù)，從而促進(jìn)家庭信貸正規(guī)化并有助于提升創(chuàng)業(yè)績(jī)效水平，同時(shí)也進(jìn)一步推進(jìn)數(shù)字金融在農(nóng)村的發(fā)展。

另外，應(yīng)提高農(nóng)戶的金融素養(yǎng)?？梢酝ㄟ^(guò)政府組織社區(qū)開(kāi)展相關(guān)數(shù)字金融知識(shí)以及農(nóng)業(yè)講座、發(fā)放數(shù)字金融和農(nóng)業(yè)耕作等相關(guān)讀物、對(duì)低收入人群進(jìn)行深入訪談等措施來(lái)提升家庭農(nóng)場(chǎng)主知識(shí)水平；同時(shí)，加大對(duì)農(nóng)村地區(qū)教育發(fā)展的政策支持，提高農(nóng)村居民金融素養(yǎng)，縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距。