移动智能终端对农户创业的影响研究
——基于内生转换Probit模型的实证分析

王 阳，李涵玉

（成都信息工程大学，四川 成都 610225）

当前，中国经济正处于转型升级的关键时期，“双创”已成为供给侧结构性改革的重要内容。在农村地区，农户创业是农村家庭通过投资行为改变产业结构、经营方式、组织结构、生产技术等生产因素而导致其面临的独特性风险、预期收入、社会身份发生较大变化的经营行为。在乡村振兴背景下，创业农户是推动乡村产业兴旺的主力军和重要引擎（何广文,刘甜，2019）[1]，支持和鼓励农民创业是推进农村产业转型升级的重要动力（Klapper and Love，2011）[2]。

中国互联网络信息中心（2021）的报告显示，农村地区的互联网普及率已达到59.2%。移动智能终端已经成为农村居民的主要上网设备，移动智能终端对农村居民的重要性日益增加。那么，移动智能终端是否促进了农村家庭创业？这正是本文要探讨的问题。目前，移动终端设备对农户决策行为影响的研究主要集中在微观和宏观两个方面：在微观层面，主要以农户有限理性为基础，考察手机使用对农户家庭幸福感、获取信息、打破信息资源约束、优化农业要素配置等方面的影响。在宏观方面，主要考察信息通信技术覆盖率对农户农业生产生活的影响。那么，移动智能终端的使用能否影响农户创业？具体的影响机制如何？对不同类型农户的作用是否存在差别？目前国内外的研究还不充分。

基于此，本文利用2019年中国家庭金融调查（CHFS）的数据，实证检验移动智能终端与农户创业决策的关系。与已有研究相比，本文的贡献主要体现在两个方面：（1）使用CHFS具有全国代表性的农村家庭调查数据，从农户微观层面实证检验移动智能终端使用对农户创业决策的影响。相较于宏观层面的分析，基于微观调查数据的研究能够更加清晰地剖析移动智能终端使用对不同类型农村家庭创业决策的影响和作用机制的差异，对于政策制定更有价值。（2）本文将“是否拥有移动智能终端”与“移动智能终端使用强度”纳入统一的分析框架，从“质”的角度讨论有无移动智能终端对农户创业决策影响，为相关部门完善创业政策提供了经验证据。

一、文献回顾与研究假设

（一）移动智能终端有助于缓解创业农户面临的信贷约束，提升农户创业意愿

信贷约束一直是制约我国农户创业的重要因素（彭克强等，2016）。[3]相比于接受雇佣，创业相应的资金要求为创业设置了准入门槛，创业家庭自有财富不足并受到信贷约束而无法获得外部资金支持，再好的创业机会也不能有效转化为创业决策。移动智能终端可以从多个方面缓解创业农户面临的信贷约束。首先，借助移动智能终端的网络借贷，如小额借贷，可以有效降低创业农户的融资门槛。其次，移动智能终端可以帮助创业农户以更低的成本获得金融支持。相比于传统金融服务，搭载在移动智能终端上的数字金融服务，覆盖范围更广，可以有效解决传统小微金融的规模不经济问题（谢平等，2015）[4]，从而缓解创业农户的信贷约束，提升创业者的偿债能力、营运能力和盈利能力（鲁钊阳等，2016）[5]。此外，移动智能终端作为微信和QQ的载体，同时具有社交媒介的功能，可以为个体创造更丰富的社会资源，丰富农户的融资渠道和社会资本。

（二）移动智能终端可以缓解信息约束，提高家庭获取信息的能力，提升农户创业意愿

创业决策过程包括对信息的获取、处理和使用，这也是收集和利用创业资源的过程。获取有效的信息有助于农户更好地把握市场动态和相关政策，从而促进创业并提高创业绩效（苏岚岚等，2017）[6]。事实上，创业机会是客观存在的，要发现这些机会则需要有足够的能力和手段获取信息。移动智能终端作为农户目前使用的最主要的网络终端设备，一方面能够直接为农户提供更多的创业信息和知识，另一方面能够通过扩大和深化社会网络，从而间接扩大家庭获得信息的渠道，有助于农村家庭发现创业机会。

综合以上分析，本文提出如下三个假说：

H1：移动智能终端对农户创业行为具有正向影响，能够提高农户创业意愿。

H2：移动智能终端能够通过增加农户数字金融可得性的渠道帮助农户创业。

H3：移动智能终端能够缓解农户面临的信息约束，通过提高创业信息关注度的渠道促进农户创业。

二、研究设计

（一）数据来源与样本选择

本文使用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心2019年在全国范围内开展的中国家庭金融调查。该调查是一项全面、系统和大规模的追踪调查，目的在于从微观层面全面了解中国家庭的财务金融状况，获得了包括家庭的人口特征、资产和负债、收入和支出、保险保障等方面的信息。CHFS调查采用三阶段分层的抽样方法，抽样与人口规模成正比，2019年数据是目前可获得的最新数据，不仅提供了家庭创业的诸多详细信息，也包括家庭移动智能终端的使用情况，这些微观数据为本文实证研究的准确性和可信性提供了坚实的支撑。在样本的筛选上，删除了家庭资产上下1%的样本家庭，剔除了户主年龄低于16岁和高于80岁的样本家庭，同时删除了变量缺失的样本，最后剩余样本18588户①本文将户主户籍为农村户口的家庭界定为农村家庭。。

（二）变量选择与描述性统计

1.变量选择

（1）因变量：农户创业

鉴于在我国农村地区，农户从事农业生产经营活动本身就属于自我雇佣的性质，而且农村家庭进行创业很少成立新的企业，而是依托家庭这种非企业化的组织形式从事工商业生产经营活动（张应良等，2015）[7]。本文立足我国农业生产经营的特点，在借鉴已有研究的基础上，构建创业虚拟变量，根据农户是否从事工商业生产经营项目来定义农户创业决策。在2019年的调查问卷中，与此相关的问题是，“目前，您家是否从事工商业生产经营项目，包括个体户、租赁、运输、网店、微商、代购、经营公司企业等？”，如果受访农户回答“是”，那么创业虚拟变量取值为1，否则为0。需要说明的是，本文对创业的定义不包括农户“单家独户”的小规模农业生产经营活动。但是，如果农户在工商部门登记注册农业生产经营项目（如家庭农场、合作社、农业企业），则认定为创业行为。

（2）处理变量：移动智能终端使用

本文从移动智能终端的“质”和“度”的双重视角检验农户移动智能终端使用对家庭创业决策的影响。一方面，从“质”的维度衡量农户是否拥有移动智能终端，对是否拥有移动智能终端的定义来源于2019年 CHFS 问卷中的问题，“请问您目前使用的手机是哪一种？”，要求受访者在“1.智能手机（可以网购、社交聊天等）2.非智能手机 3.没有手机”三个选项中进行选择。如果受访者选择选项1则定义使用移动智能终端，选择选项2或3则认为家庭没有移动智能终端。

另一方面，从“度”的视角衡量农户使用移动智能终端的时间。对移动智能终端使用时间的定义来自问题，“您大概何时购买第一部智能手机？”，依据受访者的回答，用2019年减去购买第一部智能手机的年份构建“移动智能终端使用时间”变量，本文利用该变量对估计结果进行稳健型检验。

表1直观地表明，移动智能终端使用与家庭创业有正相关关系。由于表1得到的结论未能控制其他变量的影响，为了对假说进行更严谨地验证，需要进一步进行规范的实证分析。

表1 农户创业决策的描述性统计

（3）控制变量

本文选取了家庭层面、户主层面以及区域共三类影响农户创业的控制变量（具体见表2）。（1）家庭层面的控制变量包括，家庭资产、社会资本、自有住房、家庭规模。（2）户主层面的控制变量包括，户主年龄、户主年龄的平方、户主学历、户主健康状况、户主居住地、户主风险态度、户主性别、户主婚姻状况、户主政治面貌。（3）区域控制变量，包括东部、中部、西部和东北地区②东部地区包括：北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、 广东和海南。中部地区包括：山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南。西部地区包括：内蒙古、广西、重庆、四川、 贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。东北地区包括：辽宁、吉林和黑龙江。，控制区域差异对农户创业的影响。在实证分析部分，将家庭资产和家庭社会资本取对数；为了考察年龄的非线性影响，将户主年龄的平方除以100后引入模型；户主学历以小学及其以下为参照组，区域以东北地区为参照组。

表2 控制变量的含义与赋值

（4）识别变量

应用内生转换概率模型（ESP）的前提是要有排他的识别变量。本文借鉴尹志超（2019）[8]的方法，选取村庄层面上（不包括样本农户）的移动智能终端使用率作为样本农户是否使用移动智能终端的工具变量，其有效性体现在两个方面：一方面我国农村地区具有典型的“乡土社会”特征，村庄内的“羊群效应”明显，而且移动智能终端的使用还具有显著的“规模效应”，如果村庄内使用移动智能终端的家庭比例很高，那么村庄内的单个农户选择使用的概率也会更大，即单个农户的选择会受到其他农户行为的影响。另一方面，村庄内移动智能终端的平均使用率不会直接影响农民的创业决策，而是通过影响农户对移动智能终端使用的渠道间接作用于农户的创业决策，因此满足外生性要求。后文将严谨检验工具变量的有效性。

2.描述性统计

表3报告了控制变量的描述性统计结果：家庭资产的均值约是48万元；家庭在节假日和红白喜事上的礼金支出均值约为2千元；93%的家庭拥有住房；家庭规模平均为3人。户主平均年龄为55岁，63%的户主为风险厌恶型，小学学历的户主占比达到44%，大专及以上学历的户主仅有3%；有49%的农村家庭使用了数字金融；80%的家庭从不关心财经信息。

表3 变量的描述性统计

表4报告了按“是否使用移动智能终端”分组后，得到的分组均值t检验结果。第（1）、（2）列分别表示未使用和使用移动智能终端的农户样本在各变量上的均值，第（3）列为两组样本的均值差异，第（4）列为检验的t值。表4初步直观反映了是否使用移动智能终端情况下，绝大部分变量的均值存在显著差异。但要准确论证移动智能终端使用的创业效应，必须充分考虑样本“自选择”导致的选择性偏误。后文采用内生转换概率模型（ESP）进行严谨的实证检验。

表4 各变量的均值差异

（二）模型构建

内生性问题是选择计量模型时需要解决的问题。本文借鉴王阳等（2021）[9]的研究，用农户是否使用智能手机来衡量其利用移动智能终端的“广度”，并在稳健性检验部分用智能手机使用年限来衡量其利用移动智能终端的“深度”。如果农户是否使用移动智能终端属于外生变量，那么基于普通最小二乘（OLS）的模型就可以捕捉移动智能终端对家庭创业选择的影响。但是，农户是否使用移动智能终端是家庭在约束条件下的效用最大化选择，该选择并不是随机的，具有“自选择”的特征，也就是说，农户是否使用移动智能终端设是内生的，需要进行纠偏，否则将得到有偏估计。另外，观测数据不同于随机对照实验得到的实验数据，由于无法同时观测到同一个农户在使用和未使用移动智能终端这两种状态下对创业的影响，很难得到因果关系（Miguel and Kremer，2004）[10]。

本文参考Lokshin and Sajaia（2011）[11]等的研究，采用内生转换概率模型（ESP），同时考虑可观测和不可观测因素导致的选择性偏误问题，并在回归结果的基础上构造“反事实”分析框架，实证研究数字乡村建设的创业效应。ESP模型的估计分为两个阶段。第一阶段，将农户是否使用移动智能终端作为处理变量，基于式（1）用probit模型估计农户使用移动智能终端的概率，为农户是否使用移动智能终端的潜变量，但无法观测，样本数据中只能得到农户有没有使用移动智能终端，因此建立选择方程式（1），如果农户使用移动智能终端则，否则是影响农户使用移动智能终端的相关变量，为随机误差项。

ESP模型的第二阶段是估计使用移动智能终端对创业的影响，分别用式（2a）和（2b）进行估计：

ESP模型采用完全信息极大似然估计法，把在第一阶段回归计算出的逆米尔斯比率（即选择性偏误项）加入结果方程进行估计，解决不可观测变量导致的选择性偏误问题，能尽量减少因遗漏变量导致的内生性问题。该方法得到的估计结果比倾向得分匹配法等方法得到的结果更加有效（Lokshin and Sajaia，2004）[12]。

ESP模型估算出相关系数后，还可以计算出移动智能终端对创业影响的三种平均处理效应，即处理组的平均处理效应（ATT）、对照组的平均处理效应（ATU）以及总体样本的平均处理效应（ATE）。但是，ATU和ATE的估计结果意义不大，因为都包含了没有使用移动智能终端的样本，最重要的估计参数是处理组的平均处理效应（Heckman et.al.，1998）[13]。因此本文利用（3）式，只估算ATT,以此来衡量使用移动智能终端对农民的创业效应。在（3）式中，表示使用移动智能终端的农户进行创业的概率，表示使用移动智能终端的农户在没有使用情况下的创业概率，为反事实结果。

三、实证检验与结果分析

（一）内生转换概率模型的估计结果与分析

1.农户移动智能终端使用影响因素的估计结果与分析

本部分以农户是否使用移动智能终端作为处理变量，以农户创业作为结果变量，对模型（1）、模型（2a）和模型（2b）进行完全信息极大似然估计，回归结果见表5。表5下方报告了智能终端选择模型与创业决策结果模型联立估计的误差项相关系数，以及方程独立性的检验结果。为-0.79，在5%的统计水平上显著，说明创业模型的确存在样本选择性偏误。方程独立性检验值为15.88，在1%的统计水平上拒绝了选择方程与结果方程相互独立的原假设。模型拟合优度检验的Wald卡方值为5427.65，并在1%的水平上显著，说明从总体上模型具备较强的显著性。因此，本文采用ESP模型是合适的。

表5 ESP模型的估计结果

表5中第（1）列是农户移动智能终端使用影响因素的估计结果。在家庭特征变量上，家庭资产正向影响农户使用智能终端，因为越是富裕的家庭，越有经济实力承担智能终端购买和使用的费用。社会资本对智能终端的使用有显著的正向影响，这是因为智能终端是家庭拓展社会网络和投资社会资本的重要工具。家庭就业人数对使用智能终端有显著的正向影响。在户主特征变量上，户主年龄的平方在1%水平上显著为负，这表明随着年龄的增长，使用智能终端的概率先增加后减少，这与中国农村实际情况基本一致，农村老年人更愿意通过人际互动来获取相关信息，使用智能终端的意愿和能力比年轻人要低。随着户主学历水平的提高，户主使用智能终端的概率显著提升，这说明教育程度越高的农民，接收和理解信息的能力越强，更有意愿和能力使用智能终端。此外，户主为党员以及身体健康的户主家庭更多地使用智能终端。

2.农户创业决策影响因素的估计结果与分析

表5中第（2）列和第（3）列是结果方程的估计结果，第（2）列使用移动智能终端农户的估计结果发现，其创业概率与家庭资产、社会资本、家庭就业人数呈正相关关系，自有住房对家庭创业有挤出效应。与此同时，高中学历的户主家庭创业概率最大，这是可能是应为创业需要一定的门槛和成本，相比于小学和初中学历的户主，高中学历的户主更有能力参与创业活动，大专及其以上学历的户主有更多的选择空间，在成本收益的比较上，创业对他们来讲可能不是最优的选择。身体健康的农户家庭更有可能进行创业活动，健康作为重要的人力资本，是家庭创业的前提条件。居住在农村地区的户主更少的参与创业活动，这是因为与城镇地区相比，农村地区的创业环境和创业机会都存在很大差距，这也是我国城乡二元结构在农村家庭创业上的反映。第（3）列是未使用移动智能终端农户的估计结果，容易发现，创业决策除了受家庭资产、家庭就业人数的正向影响外，户主年龄与创业概率呈现倒U型关系。综合表3的估计结果，可以发现，除了移动智能终端会影响农村家庭创业，家庭特征和户主的特征也是影响家庭创业的重要因素。

3.移动智能终端对农户创业决策的平均处理效应估计结果及分析

表6是基于ESP模型的估计结果，第3行是在“反事实框架下”测算的移动智能终端影响农户创业行为的平均处理效应，其估计值为0.166，t值为142，在1%的统计水平上显著。这意味着，使用移动智能终端的农村家庭，其创业概率比这些家庭如果没有使用时（反事实）的创业概率增加16.6个百分点。表6的估计结果说明，使用移动智能终端对农民创业有显著的正向促进作用，假说H1得到验证。

表6 移动智能终端对农户创业影响的处理效应

（二）影响机制分析

本部分进一步挖掘移动智能终端影响农户创业的可能机制。具体来看，从增加数字金融可得性和缓解信息约束两个方面分析移动智能终端影响农户创业决策的具体路径。

在检验数字金融可得性机制时，借鉴何婧等（2019）[14]的研究并结合CHFS数据的特点，构建数字金融虚拟变量，从数字金融的支付、融资和投资三大核心功能出发（熊健等，2021）[15]，若农户存在通过网络电商平台等采购或销售商品、上网购物(即参与数字支付)、互联网借贷 (即参与数字融资) 以及互联网理财、众筹(即参与数字投资) 等行为，则认为其参与数字金融，数字金融虚拟变量取值为1，否则为0。表7中第（1）列分别对应数字金融可得性关系的检验结果，相比于没有移动智能终端的农户，有移动智能终端的农户更容易使用数字金融。当前，为了推进农户创业、缓解创业农户贷款难的问题，政府出台了一系列的政策措施以增加信贷供给。本文的研究发现，移动智能终端有利于农户从数字金融渠道获得资金。由于资金是创业的基础性要素，可以认为移动智能终端能够通过提高农户信贷可得性的渠道间接促进农户创业，这一结论支持了假说H2。

表7 影响机制的检验结果

由于财经信息与创业联系密切，在识别缓解信息约束机制时，本文用财经信息关注度衡量农户面临的信息约束情况。CHFS在2019年的问卷中询问了受访者，“您平时对经济、金融方面的信息关注程度如何？”，共有5个选项：“1.非常关注2.很关注 3.一般 4.很少关注 5.从不关注”。根据受访户的回答构建信息关注度虚拟变量，如果选择 “4.很少关注 5.从不关注”取值为1，否则取值为0。表7中第（2）列是有无移动智能终端与财经信息关注度之间关系的检验结果，相比于没有移动智能终端的农户，使用移动智能终端的农户更有可能关注财经信息，面临的信息约束越小。由于信息是创业成败的决定性要素，而移动智能终端有利于缓解农户的信息约束，帮助家庭及时有效地获取创业信息。由此可以认为，移动智能终端能够通过缓解农户信息约束的渠道间接帮助农户创业，假说H3得到验证。

（三）异质性分析

不同年龄段农民的创业意愿可能存在较大差别（李长生等，2020）[16]，本文根据户主年龄的均值（55岁）进行分组，把户主年龄小于55岁的农民分在中青年组，大于55岁的分在老年组，考察年龄分组后使用移动智能终端对农户创业的影响。表8和表9分别报告了智能终端对中青年组和老年组的估计结果，研究表明，使用移动智能终端对两组农户创业都有显著的正向影响。中青年组和老年组中使用智能终端的农户比没有使用农户的创业概率分别高18.74%和9.98%。户主年龄分组的异质性估计结果表明，使用移动智能终端既能显著促进中青年农民创业，也能显著促进老年农民创业。但是，比较而言，移动智能终端对中青年农民的创业效应比对老年农民大。

表8 移动智能终端对青年农户创业影响的处理效应

表9 移动智能终端对老年农户创业影响的处理效应

（四）稳健性检验

1.稳健性检验1：重新定义核心解释变量

本部分用移动智能终端的使用年数替换是否使用移动智能终端虚拟变量，从使用“深度”上检验移动智能终端对农户创业的影响。由于移动智能终端使用时间可能是内生的，构建村庄层面（不包括样本农户）的移动智能终端平均使用年数变量，作为样本农户移动智能终端使用年数的工具变量，利用IVprobit模型进行两阶段（2SLS）估计。表10第（1）列不考虑内生性问题时的基准回归结果，第（2）列分别是考虑内生性问题，进行工具变量回归的结果。IVprobit模型的估计结果显示存在内生性问题，多使用1年移动智能终端，农户进行创业的概率可以提高3.1%，再次证实移动智能终端能够显著提高农户创业的概率。

表10 稳健性检验-移动智能终端使用年数

2.稳健性检验2：重新定义被解释变量—主动创业

借鉴尹志超等（2019）[17]的研究，根据农户创业动机，进一步将家庭创业区分为主动创业和被动创业，考察移动智能终端对家庭主动创业的影响。表11的第3行是基于ESP模型的估计结果，在“反事实”框架下预测的使用移动智能终端农户的主动创业效应，结果发现，使用移动智能终端的农户与其反事实情况相比，进行主动创业的概率提高11%，这也再次说明使用移动智能终端设备对农村家庭创业具有显著的促进作用。

表11 稳健性检验-主动创业

四、结论与政策建议

数字经济与数字乡村建设为释放农户创业潜力和提升创业效率开辟了新的思路。本文使用2019年中国家庭金融调查（CHFS）的农户微观数据，基于内生转换概率模型（ESP）实证检验了移动智能终端对农户创业决策的影响效应、作用机制及其异质性。研究发现：移动智能终端显著提升了农村家庭的创业概率。影响机制分析发现，移动智能终端智能可以通过增加农户数字金融可得性和缓解家庭信息约束的渠道间接促进农户创业。异质性分析进一步发现，相比于农村老年群体，移动智能终端对中青年农户的创业促进作用更大。本文的研究结论还蕴含重要的政策建议：

（1）大力推进农村双创工作，尤其是激发广大农户的创业热情，对于实施乡村振兴战略和实现农村产业兴旺和农民收入持续增长都具有重要意义。在鼓励和支持农户创新创业的工作中，需要重视移动智能终端等网络终端设备在农村的使用和发展，鼓励智能手机下乡，为农村家庭创业创造良好环境，提升其创业意愿和创业能力。

（2）政府在破解农户创业融资难问题时，不仅要通过政策性专项贷款增加金融资源的供给，也应着力缓解农户在获取数字金融时面临的约束，提高创业农户运用数字金融资源的能力。此外，应当增加农村家庭获取创业信息渠道，提高他们对创业信息的关注度和利用水平，缓解因信息不足而导致的机会损失。

（3）在农村双创工作中，应将55岁以上的老一代农民作为移动智能终端设备普及的重点对象，缩小他们与中青农民在智能终端设备使用上的差距，为老一代农户创业创造有利条件，防止在创业在农户内部出现代际分化。因此，在建设“数字乡村”的过程中，应避免“一刀切”的想象，支持政策应向老一代农民倾斜，重点提高智能手机在老一代农户中的使用率，使乡村振兴战略惠及全体农民的目标得以实现。