数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响
——基于34652个家庭农场的微观数据

朱 微，刘 勇

（1.济宁学院 儒商学院，山东 济宁 273100；2.武汉科技大学 政治经济研究所，湖北 武汉 430065）

一、引言

家庭农场债务杠杆率过高可能会导致潜在的债务风险。目前我国家庭农场发展普遍面临资金短缺问题，《中国家庭农场发展报告（2018年）》指出，85%的家庭农场主表示得不到有效信贷支持。为保障生产经营的需要，家庭农场会选择信贷服务以外的其他举债方式，这都会增加家庭农场的债务杠杆率，从而发生潜在的债务风险。如何降低家庭农场债务杠杆率，从而实现其健康可持续发展成了重要的议题。数字普惠金融是数字信息技术与传统普惠金融运行方式有效结合的产物，为被排除在农村金融机构服务之外的家庭农场提供了新的融资渠道和金融服务。数字普惠金融通过缓解家庭农场面临的融资约束提升其生产投资能力，增强盈利能力；数字普惠金融提供的便利性支付服务，有利于家庭农场获得稳定的现金流和利润，减少对外部资金的需求和依赖。以上两个方面都会降低家庭农场债务杠杆率。那么，我国当前快速发展的数字普惠金融是如何降低家庭农场的债务杠杆率的？其具体的影响机制是什么？

学术界围绕数字金融与企业杠杆率进行了实证研究，研究结果均表明数字金融发展降低了企业杠杆率（阮坚等，2020；唐松等，2020；梁琦和林爱杰，2020；张斌彬等，2020）[1-4]。也有学者研究了数字金融对家庭债务风险的影响，如田霖（2021）[5]研究发现互联网发展有利于提高家庭金融包容性，进而增强其抵抗债务风险能力。易行健和张凌霜（2021）[6]认为数字普惠金融的发展可以缓解家庭过度负债问题，从而降低资产负债率，化解家庭面临的债务风险压力。柴时军（2020）[7]研究发现移动支付放大了家庭债务风险。与企业和家庭性质不同的是，家庭农场既强调家庭生产又是企业性质，是一种新型的现代农业微观经营主体，是现代农业发展的重要组织形式和主要推动力量，因此亟须深入探讨数字普惠金融如何影响家庭农场的债务杠杆率。

本文的边际贡献在于：（1）从理论上详细阐述了数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响机理；（2）基于北京大学数字普惠金融2014—2018年县域数据与34652个家庭农场样本数据，实证检验数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响机制；（3）根据每个家庭农场的经纬度数据计算出到杭州的距离作为本文的工具变量，从而较好地克服了以往文献实证研究中的内生性。

本文的研究结论对于实践中通过发展数字普惠金融降低家庭农场债务杠杆率，防范其潜在的债务风险，从而实现家庭农场健康可持续发展提供了理论指导和经验证据。

二、理论分析与研究假说

（一）数字普惠金融通过缓解家庭农场融资约束、增强盈利能力来降低债务杠杆率

数字普惠金融为家庭农场提供了新的融资渠道和金融服务，具备的低门槛、覆盖广、成本低等特点可以缓解家庭农场面临的融资约束。数字普惠金融通过降低融资成本可以使原本被传统金融机构排除在外的、存在流动性约束的资金需求方获取更多的信贷资金，缓解融资约束（Karaivanov，2012；任晓怡，2020）[8-9]。根据融资约束理论可知，融资约束的降低，可以为家庭农场提供投资、生产和经营所需资金，减少家庭农场可能面临的财务风险或财务困境，保障家庭农场的有效需求，进而提高家庭农场的盈利水平，家庭农场将会有更多的资金用于偿还债务，从而降低家庭农场债务杠杆率。具体来说包括如下两个方面。

首先，数字普惠金融通过数字技术降低信息不对称来缓解融资约束困境。数字普惠金融增强了金融中介的信息搜集能力，借助人工智能、大数据、云计算、区块链等技术挖掘借款人遗留在互联网中的行为数据和数字足迹，收集家庭农场在投资、生产、运营、生活、交易等多维度的数据信息，降低了金融机构与家庭农场之间、家庭农场与贷款人之间的信息不对称。与传统金融放贷模式不同的是，数字化时代的借贷模式更倾向于利用贷款人的综合信息，如信用等级、收入高低、债务压力、学历、家庭、婚姻等，全方位、多角度地了解借贷人的现实情况，通过建立健全的风险预警系统和控制体系，有效控制资金借入方的信贷风险（Herzenstein等，2011；Duarte等，2012；王会娟和廖理，2014）[10-12]，提高应对风险的灵活性（沈悦和郭品，2015）[13]。在此情形下，贷款人还款能力得到保障，金融机构也愿意为拥有良好信誉的家庭农场放贷，从而保障其生产的有效资金需求。

其次，数字普惠金融有利于家庭农场获得低成本的融资，从而降低其债务杠杆率。数字化信息提高了资金借贷双方之间的信息共享程度（黄益平和黄卓，2018）[14]，数字化交易的高效性和便捷性降低了金融机构的评估成本、审核成本，降低了家庭农场融资成本。同时在资金出借后，金融机构通过互联网等信息平台，及时了解家庭农场经营状况和资金流动情况，保障资金安全和资金落实到位（唐松等，2020）[2]。根据成本收益理论可知，融资成本的降低为家庭农场节约交易所需资金，家庭农场有更多的资金用于生产经营以及偿还债务，负债经营的成本降低，从而降低家庭农场债务杠杆率。综上所述，提出如下研究假说。

研究假说1：数字普惠金融通过缓解融资约束降低家庭农场债务杠杆率。

（二）数字普惠金融通过提供便利化支付服务降低家庭农场债务杠杆率

首先，便利化支付服务可通过提高家庭农场可支配收入降低其债务杠杆率。数字普惠金融的支付便利性有助于快速回笼资金，有利于家庭农场获得稳定的现金流和利润，减少对外部资金的需求和依赖，增强了内部资金运作能力。家庭农场的有效投资需求得到满足有助于其投资更多更好的优质项目，生产更高质量的产品，带来更高的盈利水平，从而拥有更多的可支配收入并用于再生产和债务偿还，外部还贷压力减小，从而降低其债务杠杆率。

其次，便利化支付服务可通过降低家庭农场外部融资需求降低其债务杠杆率。互联网的及时性、高效性和便捷性满足了买卖双方交易、支付、转账等个性化需求，且数字普惠金融的电子支付功能（第三方支付和移动支付）具有效率高、安全性强、支付便利化等特点，能够最大限度地保护产品销售方的利益，实现实时到账功能，收款和回款速度快。通过运用互联网技术，数字普惠金融的支付工具和支付体系提升了传统银行体系支付清算效率，保障了资金接收方的利益（吴晓求，2015；谢平等，2015）[15-16]。这不仅降低了家庭农场的资金损失风险，而且降低了家庭农场的外部融资需求和主动加杠杆的融资需求（梁琦和林爱杰（2020）[3]，因而减少家庭农场通过其他加杠杆的方式获得资金的诉求，从而降低家庭农场债务杠杆率。综上所述，提出如下研究假说。

研究假说2：数字普惠金融通过提供便利化支付服务降低了家庭农场债务杠杆率。

三、研究设计

（一）模型设计

为验证本文假说，用FarmDebtijt表示第t年j县域i家庭农场的债务杠杆率水平，家庭农场所在县域的数字普惠金融发展程度用Indexit表示，构建如下的实证模型：

在模型（1）中，Controlijt表示一系列控制变量，φj表示地区固定效应，δt表示年份固定效应，εijt为随机扰动项。

（二）数据来源

本文的数据主要包括三方面的内容。

第一，家庭农场微观调研数据由家庭农场基本信息和年报财务两类数据组成，数据来源于国家信用信息公示系统，由企研数据整理提供。该数据库搜集了我国29个省份的家庭农场数据①该数据库包含家庭农场代码、行业类型、家庭农场登记注册类型、注册资金、经营范围、经度、纬度、成立时间、死亡时间等基本信息，以及总资产、总负债、所有者权益、主营业务收入、利润等主要财务指标。北京、上海、香港、澳门、台湾地区除外。。

第二，数字普惠金融指数采用北京大学数字金融研究中心的中国数字普惠金融发展指数，该指数由北京大学数字金融研究中心编制。

第三，控制变量来源于家庭农场基本信息数据与年报财务数据、《中国县域统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和各省份《统计年鉴》。

（三）变量说明

1.被解释变量

关于债务杠杆率的度量，借鉴柴时军（2020）[7]的思路，选取资产负债率（家庭农场总负债/家庭农场总资产）和债务收入比（家庭农场总负债/家庭农场总收入）两类指标衡量家庭农场的债务杠杆率水平。在进行实证分析之前，本文首先将家庭农场规模、利润率、销售利润率等财务指标在1%的水平上进行缩尾处理，以规避异常值所产生的影响。在稳健性检验部分，本文还使用了“家庭农场负债总额”和“家庭农场负债与家庭农场主营业务收入之比”来重新度量家庭农场债务杠杆率。

2.核心解释变量

本文选用数字普惠金融发展指数衡量数字普惠金融发展水平，具体编制过程详见郭峰等（2020）[17]的研究。

3.控制变量

本文选取的控制变量涵盖以下两类。

第一，家庭农场特征变量，本文选用家庭农场年度总资产对数作为衡量家庭农场规模的指标；农场年龄采用家庭农场年报年限减去成立时间+1计算；净资产用家庭农场总资产与家庭农场总负债的差值表示，并取对数纠偏；利润率用家庭农场利润总额与总资产的比值表示；资产周转率用家庭农场利润总额占营业收入的比值表示；用家庭农场年度纳税总额表示家庭农场年收入损失。

第二，县域层面变量，选取人均GDP、金融发展程度（用金融机构贷款余额与GDP的比值衡量）两类指标作为影响家庭农场债务杠杆率的宏观变量。

4.融资约束

参考万佳彧等（2020）[18]的做法，选取外生性较强的SA指数作为家庭农场融资约束的代理变量。SA指数由Hadlock和Pierce（2010）[19]提出和构建，计算公式为：SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age。该方法在国内外学术界得到较为广泛的应用。

5.工具变量

为了较好地避免内生性问题，首先通过构建固定效应模型，控制不随时间变化的遗漏变量，以此减少对估计结果造成的影响。其次采用工具变量估计方法。

本文的工具变量主要是两类：第一，选取的工具变量为利用地理信息系统（GIS）所计算得到的距离类型的变量，具体做法参考张勋等（2020）[20]的研究；第二，使用了数字普惠金融滞后一期数据作为工具变量，进一步验证本文结论的科学性。

通过以上数据整理，本文最终获得34652个样本数据，共计23906个家庭农场，主要变量描述性统计如表1所示。

表1 主要变量描述性统计

四、实证分析

（一）基准回归

首先，本文根据式（1）进行线性最小二乘（OLS）回归。其次，逐步加入控制变量、时间效应和地区效应，回归结果见表2。其中，第（1）列—第（3）列报告了数字普惠金融对家庭农场资产负债率的回归结果，第（4）列—第（6）列报告了数字普惠金融对家庭农场债务收入比的回归结果。第（3）列和第（6）列的回归表明，在控制了所有的变量后，数字普惠金融的估计系数均为负且显著，这表明数字普惠金融显著降低了家庭农场债务杠杆率。

表2 数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响

（二）内生性分析

本文采用工具变量估计方法来进行内生性分析，主要选取了以下两类方法。

第一，参考张勋等（2020）[20]的做法，将工具变量（县域与杭州的球面距离、县域与核心城市的球面距离）与全国层面（除本县域外）的数字普惠金融指数的均值进行交互，作为新的具有时间变化效应的工具变量。表3的第（1）列—第（4）列报告了工具变量第二阶段的回归结果。结果显示，第一阶段F统计量均大于10，这表明工具变量有效。从估计结果上看，结论依然稳健。

第二，本文将数字普惠金融指数滞后一期作为新的工具变量。表3第（5）列—第（6）列汇报了工具变量第二阶段的回归结果。从结果来看，工具变量依然有效，回归结论依然稳健，再次证实了实证结果的稳健性。

表3 数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响：内生性检验

（三）稳健性检验

为检验本文结论的可靠性和真实性，对基准回归进行一系列稳健性检验。首先，本文用“负债总额”和“负债/主营业务收入”替换原有的“资产负债率”和“债务收入比”指标，作为新的被解释变量，回归结果见表4的第（1）列和第（4）列；其次，本文将数字普惠金融指数分别作对数变换和滞后一期处理，将其作为新的核心解释变量。其中，数字普惠金融作对数变换后的回归结果见表4的第（2）列和第（4）列，数字普惠金融滞后一期的回归结果见表4的第（3）列和第（6）列。从回归结果看，与前文无实质性差异，再次验证了本文结论的可靠性和稳健性。

表4 数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响：稳健性检验

五、数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响机制分析

（一）通过缓解融资约束降低家庭农场债务杠杆率

上述分析表明，数字普惠金融显著降低了家庭农场债务杠杆率。那么，其背后的作用机制是什么？前文已分析，数字普惠金融可能通过缓解融资约束来降低家庭农场债务杠杆率。因此，为进一步检验数字普惠金融是否通过缓解融资约束进而对家庭农场债务杠杆率产生作用，参考Baron和Kenny（1986）[21]、温忠麟和叶宝娟（2014）[22]所提出的中介效应检验模型进行检验：

其中，FinConijt为本文的中介变量，根据SA指数测度所得；其余变量的定义及测度方法与上文保持一致。中介效应是否存在的判断准则是：如果λ1和λ2的回归系数显著，且与γ1相比，预期回归系数λ1的绝对值小于γ1的绝对值，则说明数字普惠金融通过融资约束影响家庭农场债务杠杆率的路径（Index➝FinCon➝FarmDebt）是存在的①如果系数λ1下降但依然显著，说明是部分中介效应；如果系数λ1下降且不再显著，说明是完全中介效应；除此之外的其他情形则表明中介效应不存在。。

表5报告了估计结果。第（1）列和第（4）列对应模型（2），第（2）列和第（5）列对应模型（3），第（3）列和第（6）列对应模型（4）。第（1）列—第（6）列的结果显示融资约束作为中介变量是显著的。此外，第（3）列数字普惠金融估计系数的绝对值小于第（1）列数字普惠金融估计系数的绝对值，第（6）列数字普惠金融估计系数的绝对值小于第（4）列数字普惠金融估计系数的绝对值。这表明融资约束起到部分中介作用，验证了假说1。

表5 传导机制：融资约束

（二）借助数字普惠金融提供的支付便利性，降低家庭农场债务杠杆率

本部分考察数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的另一种影响机制——支付便利。易行健和周利（2018）[23]以及张勋等（2020）[20]均指出数字普惠金融可以提供支付上的便利性。因此，本文利用其子指数来进一步考察。本文选取了覆盖广度，使用深度中的支付业务、数字化服务程度三类子指数。

表6的第（1）列—第（3）列分别考察了这三类子指数与资产负债率的关系，第（4）列—第（6）列分别考察了这三类子指数与债务收入比的关系。从表6的结果看，对资产负债率而言，这三类子指数的估计系数并不显著，表明这三类子指数并没有通过提供支付上的便利性达到降低家庭农场债务杠杆率的作用。而对于债务收入比而言，这三类子指数均显著降低了家庭农场债务杠杆率。差异化的结果表明支付便利这一作用机制主要是通过改变家庭农场可支配收入实现的，验证了假说2。

表6 传导机制：支付便利

六、数字普惠金融降低家庭农场债务杠杆率的异质性

（一）数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响是否存在地区差异

考虑到我国地域发展的不同，本文进一步考察数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响在不同区域是否存在异质性。

回归结果见表7。

表7 地区差异

从结果看，无论是资产负债率还是债务收入比，数字普惠金融能显著降低中西部家庭农场债务杠杆率。对此可能的解释是：如果数字普惠金融是通过缓解家庭农场融资约束和利用便利化支付服务来降低家庭农场债务杠杆率的，那么对于资源禀赋不足、受到金融约束较大的中西部地区的家庭农场，数字普惠金融提供的信贷业务、支付业务等对其的作用属于“雪中送炭”。

在东部地区，家庭农场不全依靠数字普惠金融也可获得金融资源；相反，在中西部地区，数字普惠金融提供的金融服务是家庭农场金融资源的重要来源，体现了普惠性。

（二）数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响在不同成长阶段的差异

本文继续考察数字普惠金融对不同成长阶段家庭农场债务杠杆率的异质性影响。本文按照家庭农场年龄的中位数将全样本划分为成长期和成熟型两类子样本。由表8可知，数字普惠金融显著降低了成熟型家庭农场债务杠杆率。本文对此可能的解释是：对成熟型的家庭农场而言，随着经营的持续发展，经营过程中需要的资金支出更多，不仅表现为生产成本增加，而且还增加了家庭农场的管理费用和销售费用，家庭农场面临的信贷资金不足依然存在，而数字普惠金融为解决其困境提供了更多融资渠道。

表8 不同成长阶段

（三）家庭农场发展程度差异对估计结果的影响

为进一步考察数字普惠金融对不同发展程度家庭农场的差异影响，本文分别考察了基于不同利润率水平和不同资产周转率水平下的异质性分析，估计结果见表9。表9的第（1）列—第（4）列为不同利润率下数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的影响差异。结果显示，数字普惠金融会显著降低高利润率组家庭农场的债务杠杆率。对此可能的解释是：利润率的高低反映了家庭农场盈利能力的强弱，利润率越高，说明家庭农场产品销售获得的营业利润越多，家庭农场的盈利能力越强，应对经营风险时的灵活性和风险承担能力越强，家庭农场偿还债务的能力越高。按不同资产周转率分组的回归也得出了相似的结论，从第（5）列—第（8）列回归结果来看，数字普惠金融显著降低了高资产周转率组家庭农场的债务杠杆率。资产周转率越高，说明家庭农场运用资金周转速度越快，资金的利用率相对较高，资产带来的收益相对较多，家庭农场内部资金会增加，偿债能力会有所提升，从而使得数字普惠金融对高资产周转率组的家庭农场债务杠杆率的负向作用更显著。

表9 家庭农场发展程度差异

七、结论与政策建议

借助微观调研数据，本文从理论和实证两个方面评估了数字普惠金融发展对家庭农场债务杠杆率的影响，并分析了数字普惠金融对家庭农场债务杠杆率的传导机制以及这种影响在不同家庭农场间的作用差异。通过分析得到以下结论。（1）数字普惠金融显著降低了家庭农场债务杠杆率，内生性和稳健性检验均表明了结论的可靠性。（2）数字普惠金融通过缓解融资约束和提供便利化支付服务降低了家庭农场债务杠杆率。（3）异质性分析表明：数字普惠金融显著降低了中西部地区家庭农场债务杠杆率，体现了数字普惠金融对中西部家庭农场的作用属于“雪中送炭”；从家庭农场不同成长阶段看，数字普惠金融的发展对成熟型家庭农场债务杠杆率的降低作用表现更好；从家庭农场的发展程度差异看，对高利润率、高资产周转率等家庭农场债务杠杆率的缓解作用表现更好，发挥了“锦上添花”的作用。

基于以上结论，提出以下政策建议。

第一，加大数字普惠金融发展的政策扶持力度，建立健全数字普惠金融发展的基础设施，着重提升和扩大数字普惠金融对家庭农场的服务边界，开发出更多适合家庭农场的金融服务，更好地发挥数字普惠金融降低家庭农场债务杠杆率的作用。

第二，异质性差异表明数字金融机构在为家庭农场提供金融服务时，一方面要有目标地选择客户群，将金融资源向中西部地区的家庭农场倾斜，进行精准对接，加强对中西部地区家庭农场的资金支持；另一方面，政府部门要加强对家庭农场信息的采集、整合、开放，挑选出更优质的家庭农场，对处于成熟期和高利润率、高资产周转率的家庭农场给予更多的数字技术、金融、资金和政策支持，鼓励数字金融机构与这些家庭农场联合发展。这有助于更好地促进农业现代化发展和实施乡村振兴战略。

第三，传统金融机构要加快与数字技术融合的步伐，利用数字化技术优势提升家庭农场的金融服务效率，扩大金融服务覆盖面。同时，家庭农场自身应不断提升综合实力，要抓住数字经济时代的机遇，使数字普惠金融真正成为促进家庭农场良性发展的有效途径。