楊 佳，陸 瑤，李紀(jì)珍，薛 芮

(清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100084)

0 引 言

“十四五”時(shí)期，我國(guó)將進(jìn)入新發(fā)展階段，開啟全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家新征程，加快第五代移動(dòng)通信、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展對(duì)金融模式產(chǎn)生顛覆性影響.數(shù)字普惠金融，是指將移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和通信、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用到普惠金融領(lǐng)域，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行數(shù)字化精細(xì)化控制，從而顯著降低交易成本和金融服務(wù)門檻，有效擴(kuò)大金融服務(wù)的可獲性和覆蓋面.從商業(yè)實(shí)踐層面上看，2019年上市銀行已披露的金融科技投入規(guī)模為1 054.1億元(1)參見中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融研究院發(fā)布的《中國(guó)金融科技和數(shù)字普惠金融發(fā)展報(bào)告(2020)》.；傳統(tǒng)銀行運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過組合工商、稅務(wù)、電力等多維度信息交叉驗(yàn)證，對(duì)小微企業(yè)進(jìn)行立體式全息畫像，建立負(fù)面清單，只要小微企業(yè)不在負(fù)面清單里，就可以批貸放款，有效解決正面清單放貸導(dǎo)致的聚焦大企業(yè)問題.2019年建行新增小微企業(yè)貸款超過3 000億元，且數(shù)字模式將貸款不良率控制在1%以下.再如，騰訊微眾銀行推出的“微粒貸”，提供7×24 h線上服務(wù)，不需要抵押或者擔(dān)保，只以個(gè)體的信用作為審核標(biāo)準(zhǔn)，最快40 s到賬，且可以隨借隨還.微眾銀行主要針對(duì)個(gè)人及小微企業(yè)發(fā)放短、中和長(zhǎng)期貸款，截至2019年末，其已向全國(guó)超過2 800萬(wàn)客戶發(fā)放超過4.6億筆貸款，累計(jì)放款額超過3.7萬(wàn)億元，筆均貸款約8 000元；已為90萬(wàn)家小微民營(yíng)企業(yè)提供信貸支持，其中授信企業(yè)23萬(wàn)家，這些企業(yè)提供就業(yè)崗位超過200萬(wàn); 且65%的客戶此前無(wú)任何企業(yè)類貸款記錄，36%的客戶無(wú)任何個(gè)人經(jīng)營(yíng)性貸款記錄.從政策層面上看，2016年9月，二十國(guó)集團(tuán)第十一次峰會(huì)提出《二十國(guó)集團(tuán)數(shù)字普惠金融高級(jí)原則》，把利用數(shù)字技術(shù)推廣普惠金融上升到了國(guó)家戰(zhàn)略層面.“十四五規(guī)劃”中明確指出，“構(gòu)建金融有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的體制機(jī)制，提升金融科技水平，增強(qiáng)金融普惠性”(2)參見《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二○三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》，http://www.gov.cn/zhengce/2020-11/03/content_5556991.htm..2021年國(guó)務(wù)院《政府工作報(bào)告》提出今年重點(diǎn)工作之一為“大型商業(yè)銀行普惠小微企業(yè)貸款增長(zhǎng)30%以上.創(chuàng)新供應(yīng)鏈金融服務(wù)模式”.在技術(shù)發(fā)展和政策推進(jìn)的雙重推動(dòng)下，通過大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等數(shù)字技術(shù)賦能金融，成為推動(dòng)普惠金融健康發(fā)展的主要源動(dòng)力.2020年以來(lái)，新冠肺炎疫情沖擊全球，非接觸、不間斷、高效率的數(shù)字普惠金融在抗擊疫情、助力小微經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)上發(fā)揮重要的作用.疫情發(fā)生后，全國(guó)工商聯(lián)、多家行業(yè)協(xié)會(huì)和網(wǎng)商銀行共同發(fā)起了“無(wú)接觸貸款助微計(jì)劃”.無(wú)接觸貸款是指在線申請(qǐng)、無(wú)須人工接觸的數(shù)字貸款方式，截至11月15日，已服務(wù)小微企業(yè)和農(nóng)戶數(shù)超2 262.84萬(wàn)戶，貸款累計(jì)發(fā)放9 784.45億元，滿足了小微企業(yè)“短、小、頻、急、散”的融資需求特點(diǎn)，進(jìn)一步擴(kuò)大了銀行對(duì)長(zhǎng)尾客戶的覆蓋面，降低其風(fēng)險(xiǎn)管理成本.

我國(guó)現(xiàn)行金融體系以間接融資主導(dǎo)，2019年國(guó)內(nèi)間接融資占比仍超過60%，商業(yè)銀行天然存在順周期行為，在可貸資金有限情況下更多傾向于信用風(fēng)險(xiǎn)較低、抵押物充足的大型企業(yè)，特別是國(guó)企；我國(guó)民企多為中小微企業(yè)，一方面資產(chǎn)規(guī)模較小，缺乏抵質(zhì)押物，另一方面自身存在經(jīng)營(yíng)不規(guī)范、負(fù)債率過高的特點(diǎn)，導(dǎo)致民營(yíng)企業(yè)面臨“融資難、融資貴”的困境，極大抑制了經(jīng)濟(jì)體中企業(yè)家創(chuàng)業(yè)的活躍程度.“大力發(fā)展普惠金融，是我國(guó)全面建成小康社會(huì)的必然要求，有利于促進(jìn)金融業(yè)可持續(xù)均衡發(fā)展，推動(dòng)大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新，助推經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型升級(jí)，增進(jìn)社會(huì)公平和社會(huì)和諧.”(3)參見國(guó)務(wù)院印發(fā)的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》, http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-01/15/content_10602.htm.而數(shù)字普惠金融使得個(gè)體能夠在無(wú)抵質(zhì)押物的情況下，憑借個(gè)人信用數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)方便快捷貸到創(chuàng)業(yè)啟動(dòng)資金.可以預(yù)期，數(shù)字化時(shí)代下，數(shù)字普惠金融能夠通過緩解融資約束而促進(jìn)企業(yè)家創(chuàng)業(yè).

雖然已有大量文獻(xiàn)關(guān)注金融政策與創(chuàng)業(yè)的關(guān)系，但是這些研究主要聚焦在相對(duì)傳統(tǒng)的金融政策對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響，例如利率市場(chǎng)化[1]、普惠金融[2]等.由于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)“嫌貧愛富”的特征、固有的信息不對(duì)稱問題和信息驗(yàn)證成本過高，傳統(tǒng)普惠金融政策并不具有商業(yè)可持續(xù)性④.數(shù)字時(shí)代，金融科技能夠有效解決上述傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的不足.因此，數(shù)字普惠金融能否促進(jìn)企業(yè)家創(chuàng)業(yè)？如果促進(jìn)了，那么其背后的影響機(jī)制是什么？此外，上述影響在不同經(jīng)濟(jì)、文化環(huán)境下是否存在異質(zhì)性？是否所有個(gè)體都能平等享受數(shù)字金融的“紅利”？數(shù)字普惠金融是否可以真正實(shí)現(xiàn)其“普惠性”？研究上述問題，從短期上看，有助于后疫情時(shí)代為我國(guó)助力小微企業(yè)，恢復(fù)經(jīng)濟(jì)提供實(shí)證支撐；長(zhǎng)期上看，對(duì)于中國(guó)新發(fā)展階段鼓勵(lì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，加快構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局至關(guān)重要.

本文將中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字普惠金融的度量，從中國(guó)居民收入調(diào)查項(xiàng)目數(shù)據(jù)中獲取了個(gè)體創(chuàng)業(yè)行為信息，實(shí)證結(jié)果表明：第一，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率增加了6.7%.從2011年～2013年全國(guó)平均數(shù)字普惠金融指數(shù)從0.400上升到1.553(4)由于被解釋變量創(chuàng)業(yè)是類別變量，為了確保被解釋變量和解釋變量之間保持一致的口徑，在后續(xù)研究中都將數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100.，導(dǎo)致個(gè)體創(chuàng)業(yè)概率平均上升了7.73個(gè)百分點(diǎn)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有效促進(jìn)了個(gè)體創(chuàng)業(yè)，并且數(shù)字普惠金融主要是通過使用深度這一子維度來(lái)促進(jìn)個(gè)體的創(chuàng)業(yè)，其中信貸對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用最大.進(jìn)一步穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明，通過利用工具變量法解決反向因果問題，并且加入相關(guān)地區(qū)宏觀變量以控制由于遺漏數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的內(nèi)生性后，結(jié)果依然顯著.在更改創(chuàng)業(yè)和數(shù)字普惠金融的測(cè)量指標(biāo)，并擴(kuò)大樣本時(shí)間跨度后，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用仍然穩(wěn)健.第二，機(jī)制分析表明，數(shù)字普惠金融促進(jìn)創(chuàng)業(yè)的主要影響渠道是緩解創(chuàng)業(yè)者的融資約束，特別是低收入群體和傳統(tǒng)金融發(fā)展落后地區(qū)中表現(xiàn)尤甚，這與普惠金融的“普惠性”一致.第三，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用會(huì)受到地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)化的影響.宏觀上，地區(qū)的不平衡不充分問題影響到數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的作用，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、市場(chǎng)化程度高的地區(qū)；而在經(jīng)濟(jì)落后、市場(chǎng)化程度低的地區(qū)，上述作用影響并不顯著.第四，本文還研究了個(gè)體的文化價(jià)值觀念對(duì)上述作用的異質(zhì)性影響，數(shù)字普惠金融在人與人之間的信任程度越低的情況下對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響越小.此外，所在地的風(fēng)險(xiǎn)偏好越高，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響越小.第五，微觀上個(gè)體“數(shù)字鴻溝”問題影響數(shù)字普惠金融的作用發(fā)揮.數(shù)字普惠金融對(duì)受教育程度低、年老的個(gè)體創(chuàng)業(yè)影響更小，信息弱勢(shì)群體并未享受到數(shù)字金融的“紅利”.上述結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融有助于緩解民企的融資困境并促進(jìn)創(chuàng)業(yè)，但其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)具有局限性.金融政策的落實(shí)要結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)狀況，沒有強(qiáng)健的經(jīng)濟(jì)肌體，金融血脈的注入無(wú)法發(fā)揮相應(yīng)的促進(jìn)作用.政府要完善地區(qū)政策配套實(shí)施，因地制宜、因勢(shì)利導(dǎo)深化改革，改善落后地區(qū)的金融基礎(chǔ)設(shè)施，才能發(fā)揮出政策的理想效果.另外，受限于不同個(gè)體間存在“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，受教育程度低和年老的個(gè)體無(wú)法享受到數(shù)字金融政策的福利，政府應(yīng)制定相關(guān)政策以提高互聯(lián)網(wǎng)的普及率，并針對(duì)信息弱勢(shì)群體提供多層次的數(shù)字金融教育和培養(yǎng)其金融素養(yǎng).

在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，本研究主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)在于以下三個(gè)方面：第一，針對(duì)數(shù)字普惠金融政策學(xué)術(shù)研究，目前國(guó)內(nèi)研究主要集中在對(duì)企業(yè)創(chuàng)新[3]、收入分配[4]、貨幣政策[5]和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[6]的影響，結(jié)合當(dāng)前“大眾創(chuàng)業(yè)”趨勢(shì)，深入探究數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響機(jī)制，拓展數(shù)字普惠金融方面的文獻(xiàn)研究.第二，以往文獻(xiàn)多將視線聚焦于企業(yè)家創(chuàng)業(yè)受到相對(duì)傳統(tǒng)的金融政策的影響，已有文獻(xiàn)中關(guān)于數(shù)字普惠金融政策的實(shí)證研究主要是從宏觀角度構(gòu)造地區(qū)創(chuàng)業(yè)指標(biāo)，如地區(qū)新增企業(yè)注冊(cè)信息[7]，一方面會(huì)存在反向因果關(guān)系，創(chuàng)業(yè)活躍度會(huì)反向影響數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；另一方面，無(wú)法從微觀角度考察數(shù)字普惠金融的“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象.本研究從個(gè)體層面刻畫創(chuàng)業(yè)行為，探究人力資本等的異質(zhì)性如何影響數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用，拓展創(chuàng)業(yè)在微觀機(jī)制領(lǐng)域的相關(guān)研究.第三，以往文獻(xiàn)主要關(guān)注傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融的關(guān)系[8, 9]，鮮有探究經(jīng)濟(jì)、制度以及文化等情景式因素對(duì)數(shù)字金融政策“普惠”效果的影響，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的“普惠性”受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)制度以及文化的制約，豐富了數(shù)字金融政策在不同情景式環(huán)境中對(duì)創(chuàng)業(yè)的作用的研究.

另外，本研究結(jié)論具有較強(qiáng)的政策含義，從宏觀層面發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融政策并未實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)落后、市場(chǎng)化程度低的地區(qū)在創(chuàng)業(yè)上的促進(jìn)作用，從實(shí)證上檢驗(yàn)了我國(guó)發(fā)展不平衡不充分問題仍然突出這一現(xiàn)象，數(shù)字普惠金融發(fā)展仍有短板需要補(bǔ)足，這也表明政策的實(shí)施需要“配套使用”，不應(yīng)“一刀切”，也為中國(guó)后續(xù)加快推進(jìn)新發(fā)展格局、構(gòu)建金融有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的政策機(jī)制提供了學(xué)術(shù)性建議.

1 文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)

1.1 數(shù)字普惠金融

數(shù)字普惠金融既包括傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)原有金融產(chǎn)品的數(shù)字創(chuàng)新，如：在線小額貸款、手機(jī)銀行、央行數(shù)字貨幣支付結(jié)算等；也包括一些新興的互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)提供的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品，如：螞蟻借唄、微粒貸等.我國(guó)國(guó)務(wù)院網(wǎng)站發(fā)布《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》，將普惠金融明確定義為：“普惠金融是指立足機(jī)會(huì)平等要求和商業(yè)可持續(xù)原則，以可負(fù)擔(dān)的成本為有金融服務(wù)需求的社會(huì)各階層和群體提供適當(dāng)、有效的金融服務(wù).”普惠金融強(qiáng)調(diào)的是金融服務(wù)在不同群體間的平等性，學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)可普惠金融發(fā)展有利于消除貧困、促進(jìn)信貸可獲得性和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[10].然而，由傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)推動(dòng)普惠金融不符合商業(yè)可持續(xù)原則,傳統(tǒng)銀行發(fā)展普惠金融需到偏遠(yuǎn)地區(qū)建立線下網(wǎng)點(diǎn)，維護(hù)成本較高，并且，由于貸款額度較小和違約風(fēng)險(xiǎn)較高，信息驗(yàn)證成本遠(yuǎn)高于貸款收益，銀行沒有意愿對(duì)小微企業(yè)和個(gè)體進(jìn)行放貸.相反，數(shù)字技術(shù)賦能普惠金融，推動(dòng)普惠金融的可持續(xù)發(fā)展[11, 12].在移動(dòng)數(shù)字時(shí)代，個(gè)體線上消費(fèi)、社交等數(shù)字足跡都被互聯(lián)網(wǎng)公司記錄下來(lái)，并利用大數(shù)據(jù)處理方法對(duì)個(gè)體的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，有效緩解信息不對(duì)稱問題，特別是對(duì)中小企業(yè)或個(gè)體信貸者；傳統(tǒng)金融業(yè)的網(wǎng)點(diǎn)和人工審核被互聯(lián)網(wǎng)及其相關(guān)人工智能技術(shù)替代，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和期限匹配等都能通過評(píng)級(jí)模型進(jìn)行智能分析，由系統(tǒng)全自動(dòng)審批，信息驗(yàn)證成本下降甚至趨于零，因而能提供小額貸款；企業(yè)或個(gè)體信貸者隨時(shí)隨地都能通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行借貸、投資等金融交易，簡(jiǎn)化申請(qǐng)流程，易于操作且不受時(shí)空限制，擴(kuò)大金融服務(wù)滲透度.

由于數(shù)字普惠金融這一概念提出時(shí)間較短，目前國(guó)內(nèi)外的研究較少.Ghosh[13]認(rèn)為數(shù)字技術(shù)使得發(fā)展中國(guó)家的窮人也能享受金融服務(wù)，普惠金融正日益數(shù)字化.國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)數(shù)字普惠金融的影響研究主要集中在收入分配[4]、貨幣政策[5]和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)2等角度.學(xué)者們普遍認(rèn)為數(shù)字普惠金融能顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)2.

1.2 個(gè)體創(chuàng)業(yè)行為

目前經(jīng)濟(jì)學(xué)家普遍認(rèn)可創(chuàng)業(yè)是一種重要的生產(chǎn)要素，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)[14].針對(duì)個(gè)體創(chuàng)業(yè)這一衡量指標(biāo)，世界銀行創(chuàng)業(yè)調(diào)查(World Bank Global Entrepreneurship Survey)采用正規(guī)經(jīng)濟(jì)部門中新注冊(cè)有限責(zé)任公司的數(shù)量作為創(chuàng)業(yè)的刻畫指標(biāo).國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者都認(rèn)為國(guó)有企業(yè)帶有濃厚的政治色彩，國(guó)企的建立由政府部門指定，楊勇等[15]利用私營(yíng)企業(yè)個(gè)數(shù)作為省域個(gè)體創(chuàng)業(yè)的度量指標(biāo)，李宏彬等[16]則使用個(gè)體和私營(yíng)企業(yè)所雇傭的工人數(shù)占總就業(yè)人口的比率衡量企業(yè)家創(chuàng)業(yè)精神的指標(biāo).本研究借鑒于此，將個(gè)體創(chuàng)業(yè)行為定義為市場(chǎng)中的“新的進(jìn)入”，指建立一個(gè)新的私營(yíng)企業(yè)的行為，包括高科技創(chuàng)業(yè)行為，自我雇傭式的個(gè)體生存性創(chuàng)業(yè)等.

對(duì)于影響企業(yè)家創(chuàng)業(yè)的因素研究，從微觀層面來(lái)看，創(chuàng)業(yè)者的年齡、性別、人力資本、家庭和社會(huì)資本等個(gè)體特質(zhì)會(huì)影響其創(chuàng)業(yè)行為[17, 18].在宏觀社會(huì)環(huán)境上，影響創(chuàng)業(yè)的主要因素包括經(jīng)濟(jì)政策、社會(huì)政治制度、文化、社會(huì)結(jié)構(gòu)等[19, 20].Liang等[21]的研究顯示，在任何特定年齡層，人口較年輕的國(guó)家比人口較年長(zhǎng)的國(guó)家創(chuàng)業(yè)率更高.

1.3 理論分析和研究假設(shè)

一個(gè)運(yùn)作良好的金融體系能夠通過為企業(yè)家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)提供信貸支持，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[22].現(xiàn)實(shí)中金融體系的不發(fā)達(dá)會(huì)產(chǎn)生融資約束問題，融資約束又稱流動(dòng)性約束，指的是由于逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題，潛在的企業(yè)家難于從銀行獲得創(chuàng)業(yè)所需的啟動(dòng)資金，而自身積累財(cái)富不足以支持創(chuàng)業(yè)，因此無(wú)法進(jìn)行創(chuàng)業(yè).而國(guó)內(nèi)外大量文獻(xiàn)已經(jīng)證明了融資約束現(xiàn)象普遍存在.Radim[23]發(fā)現(xiàn)在美國(guó)，經(jīng)商家庭高儲(chǔ)蓄的主要?jiǎng)訖C(jī)是希望在需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)融資時(shí)能緩解融資約束問題.而Allen等[24]則發(fā)現(xiàn)，中國(guó)大多數(shù)銀行的信貸都發(fā)放給國(guó)有企業(yè)和上市公司，私有部門最重要的資金來(lái)源是自我融資.這意味著，中國(guó)存在不利于個(gè)體創(chuàng)業(yè)的融資約束現(xiàn)象.

借鑒Evans和Jovanovic[25]的研究，探究數(shù)字普惠金融如何促進(jìn)個(gè)體創(chuàng)業(yè).假定在期初，個(gè)體必須決定是否創(chuàng)業(yè)(成為企業(yè)家)或者繼續(xù)打工(作為雇員).在期末，創(chuàng)業(yè)者將從創(chuàng)立的企業(yè)中獲取總收益y，而雇員則領(lǐng)取固定工資w(5)為了簡(jiǎn)化模型，假定工資w為常數(shù)..創(chuàng)業(yè)者i的創(chuàng)業(yè)收益

yi=θikαε-C

(1)

Ii=yi+r(zi-k)

(2)

其中r是1加上利率(6)為了簡(jiǎn)化模型，假定個(gè)體的存貸款利率是相同的.，zi是創(chuàng)業(yè)者期初的自有財(cái)富.如果zi

0≤k≤λzi

(3)

下面分析數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)對(duì)參數(shù)的影響.第一，數(shù)字普惠金融依靠數(shù)字技術(shù)緩解了借貸雙方的信息不對(duì)稱，提高了互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)的借款意愿λ，進(jìn)而緩解了個(gè)體的融資約束.在數(shù)字金融模式下，大數(shù)據(jù)技術(shù)緩解了信息不對(duì)稱，人工智能線上實(shí)時(shí)放貸降低了交易成本，能夠通過數(shù)字平臺(tái)提供小額貸款，極大支持了普惠金融的可持續(xù)發(fā)展.第二，數(shù)字金融的出現(xiàn)使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)者能夠利用電子支付系統(tǒng)來(lái)降低成本C.企業(yè)通過電子支付體系一方面可以擴(kuò)大客戶群體，并降低收款成本和后續(xù)的現(xiàn)金管理成本；另一方面也能借助電子支付系統(tǒng)來(lái)追蹤日銷售額，進(jìn)而降低庫(kù)存管理成本.

分析數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)對(duì)個(gè)體選擇創(chuàng)業(yè)的概率的影響.在期初，如果個(gè)體決定創(chuàng)業(yè)，此時(shí)個(gè)體的期望創(chuàng)業(yè)收入為E(Ii)=θikα-C+r(zi-k).創(chuàng)業(yè)者需要決定期初的資本投入k

(4)

通過對(duì)k進(jìn)行一階求導(dǎo)，得到一階必要性條件是θiαkα-1-r=0，計(jì)算得到最優(yōu)資本投入

(5)

(6)

因此，創(chuàng)業(yè)者的期末的期望總收入表示如下

考慮個(gè)體選擇創(chuàng)業(yè)的概率.個(gè)體只有在創(chuàng)業(yè)的期望總收入超過被雇傭的收入，即E(Ii)≥w+rzi,才會(huì)選擇創(chuàng)業(yè).

(8)

其中

據(jù)此，當(dāng)個(gè)體沒有面臨融資約束時(shí)，經(jīng)濟(jì)體中個(gè)體選擇創(chuàng)業(yè)的概率是F(G1(λ,zi))-F(G2(C))(7)假定G1(λ)>G2，否則，在θi≤G1(λ,zi)情況下，沒有個(gè)體會(huì)選擇創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)業(yè)概率為零..

第二，當(dāng)個(gè)體面臨融資約束時(shí)，即θi>G1(λ,zi)，此時(shí)θi(λzi)α-C+r(zi-λzi)≥w+rzi，計(jì)算得到

θi≥(w+C)(λzi)-α+r(λzi)1-α

=G3(λ,zi,C)

(9)

當(dāng)個(gè)體面臨融資約束時(shí)，經(jīng)濟(jì)體中個(gè)體選擇創(chuàng)業(yè)的概率是1-F(G3(λ,zi,C))(8)假定G3(λ,zi)>G1(λ,zi)，否則，此時(shí)個(gè)體選擇創(chuàng)業(yè)的總概率為1-F(G2)，與λ無(wú)關(guān)，保持不變.當(dāng)把假設(shè)條件放松之后，結(jié)果不變..綜上所述，個(gè)體選擇創(chuàng)業(yè)的總概率為F(G1(λ,zi))-F(G2(C))+1-F(G3(λ,zi,C)).

宏觀上，實(shí)證也已證明金融發(fā)展水平的提高有利于緩解融資約束.Rajan和Zingales[28]發(fā)現(xiàn)在金融市場(chǎng)更發(fā)達(dá)的國(guó)家，外部融資依賴程度更高的行業(yè)發(fā)展速度會(huì)更快，并且個(gè)體創(chuàng)業(yè)行為更積極.在傳統(tǒng)金融發(fā)達(dá)的地區(qū)，金融機(jī)構(gòu)的借款意愿λ本身較高，個(gè)體面臨融資約束程度較低，數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)對(duì)λ改善幅度不大，此時(shí)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)該地區(qū)的個(gè)體的創(chuàng)業(yè)概率影響較低.由此，提出第1條假設(shè)：

H1數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)個(gè)體創(chuàng)業(yè)，特別是低收入群體和傳統(tǒng)金融發(fā)展落后地區(qū)中表現(xiàn)尤甚.

經(jīng)濟(jì)與金融之間內(nèi)生相互影響，數(shù)字普惠金融的發(fā)展，為受到銀行排斥的創(chuàng)業(yè)者提供資金，緩解其融資約束并促進(jìn)其創(chuàng)業(yè)行為，從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[29].反之，經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)帶來(lái)收入增加，高收入意味著高儲(chǔ)蓄，為金融的進(jìn)一步發(fā)展提供物質(zhì)手段.另外，數(shù)字化進(jìn)程中不同經(jīng)濟(jì)水平地區(qū)出現(xiàn)了“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，有資金購(gòu)置計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)等，也受到了更好的教育，互聯(lián)網(wǎng)普及率較高，因此數(shù)字化水平更高；而經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)，由于資金受限不能擁有最好的計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，有些人甚至從來(lái)沒有接觸過互聯(lián)網(wǎng)，信息化程度極低.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不僅影響數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r，也是決定個(gè)體是否創(chuàng)業(yè)的一個(gè)重要環(huán)境變量.對(duì)于創(chuàng)業(yè)者而言，資金和商業(yè)機(jī)會(huì)都是必不可少的要素.經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)，一方面數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足，許多人不熟悉甚至沒接觸過互聯(lián)網(wǎng)，因而無(wú)法利用這一新興的數(shù)字融資渠道；另一方面，由于市場(chǎng)中消費(fèi)需求不足，新成立企業(yè)難于存活，即使在該地區(qū)大力推廣數(shù)字普惠金融政策，為企業(yè)家提供創(chuàng)業(yè)資金，他們也不愿意創(chuàng)業(yè).由此，提出第2條假設(shè)：

H2地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小.

好的制度環(huán)境可以對(duì)參與市場(chǎng)博弈的所有個(gè)體的行為進(jìn)行約束和引導(dǎo)，使得市場(chǎng)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)資源高效率配置，而不好的制度環(huán)境會(huì)使得資源配置失衡，造成社會(huì)效益損失[30].市場(chǎng)制度環(huán)境會(huì)影響該地區(qū)金融發(fā)展水平，通過影響金融機(jī)構(gòu)提供貸款的期限結(jié)構(gòu)和技術(shù)，進(jìn)而影響到中小企業(yè)信貸可得性[31].另外，市場(chǎng)化程度也是決定企業(yè)家創(chuàng)業(yè)積極性的一個(gè)必要條件.自由的市場(chǎng)制度環(huán)境下，較弱的國(guó)企壟斷，完善的法律制度和產(chǎn)權(quán)保障，且企業(yè)家不需付出高昂的尋租成本，從而激發(fā)更多企業(yè)家創(chuàng)業(yè)[32].相反，非自由競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境則會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)社會(huì)中資源的合理配置，使得資源配置更多受到行政力量而非市場(chǎng)力量的控制，此時(shí)即使為個(gè)體提供融資渠道，個(gè)體仍沒有動(dòng)力進(jìn)行創(chuàng)業(yè).由此，提出第3條假設(shè)：

H3市場(chǎng)化程度越低時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小.

制度用于界定參與社會(huì)博弈個(gè)體間的相互關(guān)系和行為規(guī)范，不僅包括正式的法律制度，也包括非正式制度，如價(jià)值信念、文化傳統(tǒng)等.人們的思維和行為反映所在社會(huì)的文化烙印，文化深刻影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)和金融的發(fā)展[33].已有研究證實(shí)，低信任感的社會(huì)文化會(huì)導(dǎo)致較低的股票市場(chǎng)參與度，不信任導(dǎo)致個(gè)體不愿向他人提供資金，阻礙了金融的發(fā)展[34].另外，人們之間的信任感也會(huì)影響到個(gè)體創(chuàng)業(yè)的積極性[35].創(chuàng)業(yè)由于需要大量資金和人力資本投入，因此經(jīng)常是團(tuán)隊(duì)合作.并且，創(chuàng)業(yè)涉及利益分配，高信任感地區(qū)文化帶來(lái)高道德化的社會(huì)氛圍，創(chuàng)業(yè)者更易找到合作伙伴，創(chuàng)業(yè)意愿更強(qiáng).因此，當(dāng)人們之間信任程度越高時(shí)，個(gè)體囿于融資約束無(wú)法創(chuàng)業(yè)，一旦出現(xiàn)新的融資渠道，更加愿意通過數(shù)字金融融資實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)夢(mèng)想，從而導(dǎo)致數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用更大.由此，提出第4條假設(shè)：

H4人們彼此間信任程度越低時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小.

風(fēng)險(xiǎn)偏好這一文化維度也能影響到地區(qū)金融發(fā)展情況，進(jìn)而影響企業(yè)的債務(wù)結(jié)構(gòu)選擇.已有研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)人主義程度高、不確定性規(guī)避程度低的國(guó)家，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)程度明顯較高，企業(yè)的負(fù)債率更高[36].此外，風(fēng)險(xiǎn)偏好程度也能影響到個(gè)體的創(chuàng)業(yè)選擇[37].創(chuàng)業(yè)具有極大的不確定性，需要個(gè)體有一定的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，越有冒險(xiǎn)精神的個(gè)體越有勇氣進(jìn)行創(chuàng)業(yè).在高風(fēng)險(xiǎn)偏好地區(qū)，一方面，非正規(guī)民間借貸屬于高風(fēng)險(xiǎn)信貸產(chǎn)品，較為盛行，擠占正規(guī)金融的發(fā)展；另一方面，個(gè)體的創(chuàng)業(yè)意愿更強(qiáng)，在難于從銀行借款時(shí)，會(huì)更愿意冒風(fēng)險(xiǎn)從非正規(guī)借貸組織籌資，面臨的融資約束較低，此時(shí)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用更小.由此，提出第5條假設(shè)：

H5人們的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度越高時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小.

從微觀上看，個(gè)體間存在“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象[38]，個(gè)人對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的接受度受到受教育水平和年齡的影響.數(shù)字金融主要是依靠個(gè)體自行線上提交貸款申請(qǐng)，受教育程度越高的個(gè)體，具有越強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力掌握互聯(lián)網(wǎng)技術(shù).另外，比起年老群體，年輕人更容易接受新事物、新技術(shù).第29次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，網(wǎng)民主要集中在年輕群體中，很多老年人甚至沒有接觸過互聯(lián)網(wǎng).因此本文猜測(cè)受教育程度越低、年齡越大的個(gè)體，由于不能很好利用數(shù)字金融，因而數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用更小.由此，提出第6條假設(shè)：

H6當(dāng)個(gè)體受教育程度越低、年齡越大時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小.

2 數(shù)據(jù)與變量定義

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源主要有兩個(gè)部分.第一部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自2014年7月～2014年8月中國(guó)收入分配研究院進(jìn)行的中國(guó)居民收入調(diào)查項(xiàng)目(China Household Income Projects，CHIP)(11)數(shù)據(jù)獲取渠道：中國(guó)家庭收入調(diào)查(CHIP)數(shù)據(jù)庫(kù)http://www.ciidbnu.org/chip/chips.asp?year=2013.，用以度量各省的城鎮(zhèn)居民創(chuàng)業(yè)情況.由于中國(guó)居民收入調(diào)查項(xiàng)目在2014年只調(diào)查了半年數(shù)據(jù)，因此，本研究樣本時(shí)間為2011年～2013年.第二部分，采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心于2016年發(fā)布的“中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)”(12)數(shù)據(jù)獲取渠道：北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心https://idf.pku.edu.cn/zsbz/515317.htm.，以度量各個(gè)省份在2011年～2013年數(shù)字普惠金融水平的發(fā)展變化.

2.2 因變量：創(chuàng)業(yè)

個(gè)體創(chuàng)業(yè)選取了中國(guó)居民收入調(diào)查項(xiàng)目中的“城鎮(zhèn)居民——戶主工作經(jīng)歷”部分，觀測(cè)值約4 000個(gè)，問卷中調(diào)查了受訪者2013年及以往的工作經(jīng)歷，據(jù)此能夠得出個(gè)體在2011年～2013年中每一年的工作經(jīng)歷.調(diào)查問題是“4.您從事這份工作的就業(yè)身份是：①雇主②雇員③自營(yíng)勞動(dòng)者④家庭幫工”，而個(gè)體創(chuàng)業(yè)包括高科技創(chuàng)業(yè)和自營(yíng)生存性創(chuàng)業(yè)，因此選擇為1或3，則個(gè)體的“創(chuàng)業(yè)”這一變量賦值為1；否則對(duì)該變量賦值為0.同時(shí)剔除樣本量小于30的省份數(shù)據(jù).表1統(tǒng)計(jì)了居民的創(chuàng)業(yè)情況的地區(qū)分布統(tǒng)計(jì).

表1 創(chuàng)業(yè)情況的地區(qū)分布

2.3 主要自變量：數(shù)字普惠金融指數(shù)

本研究采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為主要自變量[39].對(duì)于這一指數(shù)的具體構(gòu)成體系見表2.2011年～2013年間，所有省份數(shù)字普惠金融指數(shù)的平均值由0.400上升至1.553，覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字支持服務(wù)程度這3個(gè)分指標(biāo)在3年間也均有顯著上升.因此，從直觀的數(shù)值變化可以得知，這3年來(lái)各省份的數(shù)字普惠金融得到了很大程度的發(fā)展，主要原因是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)逐漸融入人們生活，數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)順應(yīng)市場(chǎng)的需求.

表2 數(shù)字普惠金融指數(shù)構(gòu)成體系

2.4 控制變量

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從微觀和宏觀兩個(gè)角度刻畫創(chuàng)業(yè)的影響因素.微觀的個(gè)體控制變量數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)居民收入調(diào)查項(xiàng)目，包括戶主個(gè)人特征、工作特征、借貸行為.宏觀方面主要采用地區(qū)控制變量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》.本研究中選取變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示.

表3 變量定義和描述性統(tǒng)計(jì)

1)戶主個(gè)人特征，主要包括戶主年齡、性別、婚姻狀況、受教育程度、健康狀況、政治面貌.同時(shí)，為了緩解遺漏變量誤差，控制了年齡的平方項(xiàng)[40].

2)工作特征，主要包括工作的行業(yè)、單位或工作類型、初始月收入[41].例如，工作的初始收入會(huì)影響個(gè)體一開始是否選擇這份工作的意愿.

3)借貸行為.無(wú)論是初創(chuàng)階段，還是后續(xù)擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)，居民創(chuàng)業(yè)都有較大的資金需求，所以個(gè)體選擇借貸有極大的可能是由于創(chuàng)業(yè).中國(guó)居民收入調(diào)查項(xiàng)目中詢問受訪者所在家庭在過去3年間是否向金融機(jī)構(gòu)或者親戚朋友借過錢.如果個(gè)體有過借貸請(qǐng)求，則將借貸行為賦值為1；否則為0.

4)地區(qū)變量.為了保持與個(gè)體是否創(chuàng)業(yè)這一指標(biāo)口徑的一致，對(duì)地區(qū)控制變量進(jìn)行人均化處理.大量的實(shí)證研究證明，創(chuàng)業(yè)具有地區(qū)差異，從統(tǒng)計(jì)年鑒中提取出地區(qū)人均生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平和公共服務(wù)水平這些可能會(huì)影響創(chuàng)業(yè)的宏觀要素[42].

5)固定效應(yīng)，本研究控制時(shí)間和省份的固定效應(yīng)，從而控制住不同省份、不同年份中無(wú)法被觀察到、被忽略的變量.

3 數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響

3.1 實(shí)證模型

由于被解釋變量創(chuàng)業(yè)是二元變量，因此選擇Logit模型進(jìn)行回歸分析.回歸樣本是面板數(shù)據(jù)，為了控制住不同省份、不同年份中無(wú)法被觀察的遺漏變量，在Logit模型中加入固定效應(yīng).如果在Logit模型中直接加入固定效應(yīng)并使用普通Logit回歸(Unconditional Fixed Effect Logit)，此時(shí)會(huì)產(chǎn)生“伴隨參數(shù)問題”(incidental parameters problem)，特別地，在樣本的時(shí)間T較小時(shí)估計(jì)結(jié)果存在偏差[43]，但是采用條件Logit回歸則不存在“伴隨參數(shù)問題”，且可以得到無(wú)偏估計(jì).因此首先采用條件Logit模型，建立如下回歸

Xitp+ρt+τp+εitp

(10)

Prob(Entrepreneurshipitp=1)

=Φ(β0+β1Indextp+β2Xitp+ρt+τp)

(11)

其中Entrepreneurshipitp表示創(chuàng)業(yè)，為類別變量；Indextp表示數(shù)字普惠金融發(fā)展程度；Xitp表示控制變量，具體見表3；ρt，τp分別表示回歸模型中控制的時(shí)間固定效應(yīng)和省份固定效應(yīng)，由于Logit模型在固定了個(gè)體效應(yīng)后往往有偏，因此不加入個(gè)體固定效應(yīng)[44].但是本研究納入了個(gè)人特征，包括性別、年齡、婚姻狀況、教育狀況等，以部分控制個(gè)體固定效應(yīng)；εitp表示隨機(jī)誤差項(xiàng).此時(shí)，各變量的回歸系數(shù)βi表示的是對(duì)應(yīng)的自變量xi每改變1個(gè)單位，個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率與不創(chuàng)業(yè)的概率的比值(Odds)會(huì)變成原來(lái)的exp(β1)倍.相比于傳統(tǒng)的線性概率模型(OLS)，運(yùn)用條件Logit模型來(lái)解釋自變量的經(jīng)濟(jì)意義時(shí)候更加復(fù)雜.

為了確?；貧w結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究也采用了OLS模型，控制變量與條件Logit模型一致，回歸方程如下

Entrepreneurshipitp=β0+β1Indextp+

Xitp+ρt+τp+εitp

(12)

其中OLS模型的系數(shù)β1是利用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，為了緩解模型的異方差問題，將模型標(biāo)準(zhǔn)誤聚類(cluster)到省級(jí)水平.此時(shí)，自變量Index每改變1個(gè)單位，個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率會(huì)變化β1個(gè)單位.

條件Logit模型和OLS模型兩者各有優(yōu)缺點(diǎn).第一，在模型擬合度上，條件Logit模型能夠更好擬合解釋變量和被解釋變量之間的非線性關(guān)系，而OLS模型可能會(huì)產(chǎn)生超出0到1之間的無(wú)效概率預(yù)測(cè)值；第二，在模型解釋上，OLS模型更易于解釋結(jié)果且運(yùn)行更快；第三，在條件假設(shè)上，條件Logit模型需要假設(shè)誤差的差額項(xiàng)服從Logistics分布，而OLS模型只需要假設(shè)誤差項(xiàng)是獨(dú)立同分布(iid)，但不限定分布.總之，為了增加回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，在后續(xù)的回歸中同時(shí)采用條件Logit模型和OLS模型來(lái)驗(yàn)證結(jié)果.

3.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.2.1 數(shù)字普惠金融總指數(shù)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響

表4報(bào)告了數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)影響的估計(jì)結(jié)果.數(shù)字普惠金融的系數(shù)在條件Logit模型和OLS模型中皆為顯著的正值，在條件Logit模型中，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率與不創(chuàng)業(yè)的概率的比值(Odds)變?yōu)樵瓉?lái)的2.022倍(=e0.704)，如果以全樣本的創(chuàng)業(yè)均值14.1%作為基準(zhǔn)點(diǎn)計(jì)算，可以得到個(gè)體創(chuàng)業(yè)概率增加了10.8%(13)全樣本下，個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率與不創(chuàng)業(yè)概率的比值Odds=0.141/(1-0.141)=0.164, 數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率與不創(chuàng)業(yè)的概率的比值Odds變?yōu)?.332(=0.164× e0.704)，也即個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率變?yōu)?.249，因此個(gè)體創(chuàng)業(yè)概率增加了10.8%(=(0.249-0.141)×100%)..在OLS模型中，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率增加了6.7%(14)此處條件Logit模型和OLS模型中的模型經(jīng)濟(jì)意義不一致，主要原因是因?yàn)長(zhǎng)ogit模型的邊際效應(yīng)隨著自變量的變化而變化，而OLS模型的邊際效應(yīng)是不變的..從2011年～2013年，全國(guó)平均數(shù)字普惠金融指數(shù)從0.400上升到1.553，導(dǎo)致個(gè)體創(chuàng)業(yè)概率增加了7.73%(=(1.553-0.400)×0.067×100%).數(shù)字普惠金融的發(fā)展促進(jìn)了個(gè)體的創(chuàng)業(yè)，一些現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)也證明了上述結(jié)論.比如，2017年新網(wǎng)銀行與成都市郫都區(qū)合作推出“互聯(lián)網(wǎng)+科創(chuàng)”信貸產(chǎn)品——“創(chuàng)客貸”，通過純線上、秒申秒貸的純信用貸款模式，為全成都的創(chuàng)業(yè)者提供更加靈活、便捷的融資服務(wù).其中，在四川省成都市郫都區(qū)菁蓉鎮(zhèn)，一家名為“中固維科”的科創(chuàng)公司依靠“創(chuàng)客貸”的40萬(wàn)元成功挺過了創(chuàng)業(yè)的初創(chuàng)期并發(fā)展壯大(15)參照新聞報(bào)道：http://www.cac.gov.cn/2020-01/19/c_1580982283215094.htm..截至2019年3月，新網(wǎng)銀行小微企業(yè)貸款余額9.3億元，累計(jì)發(fā)放小微貸款約4.2萬(wàn)筆，筆均貸款金額約9.1萬(wàn)元.再如，農(nóng)發(fā)行與騰訊的微眾銀行合作打造小微線上業(yè)務(wù)平臺(tái)，開展“農(nóng)發(fā)快貸”等業(yè)務(wù)，截至2021年7月末，已累計(jì)支持小微企業(yè)18 642戶.

表4 數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響

個(gè)人特征的控制變量結(jié)果與以往研究一致.年齡的一次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)的，而年齡的平方項(xiàng)系數(shù)卻為正的，并且年齡一次項(xiàng)回歸系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于年齡平方項(xiàng)的回歸系數(shù).這說明，雖然隨著年齡的增加，個(gè)體的創(chuàng)業(yè)概率下降，但是下降幅度在逐漸減少.這可能是因?yàn)槟挲g的增長(zhǎng)一方面會(huì)削弱個(gè)體冒險(xiǎn)的動(dòng)力和創(chuàng)業(yè)的精力，進(jìn)而抑制個(gè)體創(chuàng)業(yè)的動(dòng)機(jī)，這體現(xiàn)為年齡一次項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)的；但另一方面也會(huì)增加個(gè)體經(jīng)營(yíng)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)和技能，從而提高個(gè)體創(chuàng)業(yè)成功的可能性，進(jìn)而部分削弱年齡對(duì)創(chuàng)業(yè)的抑制作用，這體現(xiàn)為年齡二次項(xiàng)的系數(shù)為正的.工作的初始收入對(duì)創(chuàng)業(yè)都有顯著的正向影響，當(dāng)選擇創(chuàng)業(yè)能夠獲取較高的收入時(shí)，個(gè)體才有更高意愿創(chuàng)業(yè).

另外，地區(qū)控制變量在模型中幾乎都不顯著，這可能是因?yàn)?，一方面相?duì)個(gè)體是否選擇創(chuàng)業(yè)，反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況和科技水平等變量，是慢變量，短時(shí)間內(nèi)難于被識(shí)別出來(lái)；另一方面，地區(qū)控制變量對(duì)居民創(chuàng)業(yè)的影響可能部分被該地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展情況所吸收了.

3.2.2 數(shù)字普惠金融子指數(shù)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響

進(jìn)一步分析數(shù)字普惠金融更微觀的子指標(biāo)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響(見表2).首先，將因變量數(shù)字普惠金融總指數(shù)分別更換成使用深度、覆蓋廣度和數(shù)字支持服務(wù)3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，控制變量保持不變，回歸結(jié)果如表5的Panel A所示，其中，無(wú)論是在條件Logit還是OLS模型中，使用深度的系數(shù)都在1%水平下顯著為正，而覆蓋廣度和數(shù)字支持服務(wù)的系數(shù)都不顯著.具體來(lái)說，第一，覆蓋廣度主要是度量數(shù)字賬號(hào)的覆蓋率，比如多少人擁有支付寶、支付寶綁卡用戶比例等，但是持有支付寶賬號(hào)并不代表用戶真正使用數(shù)字金融，因此覆蓋廣度的提高無(wú)法促進(jìn)個(gè)體創(chuàng)業(yè)增加.第二，數(shù)字支持服務(wù)主要是度量數(shù)字服務(wù)的便利性和成本，比如平均貸款利率等，由于2013年左右我國(guó)的利率仍是受到管制，這也意味著不同省份的平均貸款利率沒有存在明顯的差距，且數(shù)字金融的貸款成本并沒有降低，因此數(shù)字支持服務(wù)對(duì)不同地區(qū)個(gè)體創(chuàng)業(yè)沒有顯著的促進(jìn)作用.第三，使用深度主要是度量該地區(qū)個(gè)體使用數(shù)字金融的深度，包括小微經(jīng)營(yíng)者戶均貸款筆數(shù)、金額等，也即衡量個(gè)體真正使用數(shù)字金融的頻率.上述一級(jí)指標(biāo)的結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用主要是來(lái)源于使用深度這一維度.這也說明，數(shù)字普惠金融主要是通過提高創(chuàng)業(yè)者對(duì)數(shù)字金融的使用深度，為更多創(chuàng)業(yè)者提供經(jīng)營(yíng)貸款，緩解創(chuàng)業(yè)者的融資約束，進(jìn)而有效促進(jìn)個(gè)體的創(chuàng)業(yè).

將因變量分別更換成信貸、支付、保險(xiǎn)這3個(gè)使用深度的二級(jí)指標(biāo)(16)根據(jù)《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011年～2015年)》，2011年和2012年的第三級(jí)指數(shù)只有支付、保險(xiǎn)和信貸這3個(gè)指標(biāo)，因此本研究在微觀指標(biāo)中只考慮了支付、保險(xiǎn)和信貸.，控制變量保持不變，回歸結(jié)果如表5的Panel B所示.首先，列(1)和列(2)的結(jié)果顯示，使用深度中的信貸業(yè)務(wù)會(huì)顯著促進(jìn)個(gè)體的創(chuàng)業(yè)，這也證明了數(shù)字普惠金融通過直接為創(chuàng)業(yè)者提供信貸資金，從而提高個(gè)體的創(chuàng)業(yè)概率，這一結(jié)果再次驗(yàn)證了本文的H1.其次，列(3)和列(4)的結(jié)果顯示，支付業(yè)務(wù)也會(huì)顯著促進(jìn)個(gè)體的創(chuàng)業(yè).支付指標(biāo)主要是度量利用數(shù)字金融進(jìn)行支付的頻率和金額，支付指標(biāo)的提高反映越來(lái)越多用戶使用支付寶等數(shù)字金融，一方面數(shù)字支付行為能夠提高用戶對(duì)數(shù)字金融的熟悉度和依賴度，因此能夠間接提高個(gè)體使用數(shù)字金融申請(qǐng)小微經(jīng)營(yíng)貸的概率，從而間接促進(jìn)個(gè)體的創(chuàng)業(yè)；另一方面，企業(yè)經(jīng)營(yíng)者使用電子支付不但能夠降低收款成本和現(xiàn)金管理成本，而且能借助電子支付系統(tǒng)來(lái)追蹤日度銷售額，進(jìn)而降低庫(kù)存管理成本，因此能夠降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本，從而直接促進(jìn)個(gè)體的創(chuàng)業(yè)，這一實(shí)證結(jié)果也與文中理論分析的猜想一致.另外，列(5)和列(6)的結(jié)果顯示，保險(xiǎn)業(yè)務(wù)也會(huì)在5%的水平上顯著促進(jìn)個(gè)體的創(chuàng)業(yè).保險(xiǎn)指標(biāo)主要是度量用戶的人均保險(xiǎn)筆數(shù)和金額，一方面保險(xiǎn)業(yè)務(wù)作為一種擔(dān)保機(jī)制，能夠降低企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)贏得金融機(jī)構(gòu)的信任，從而提高個(gè)體獲得信貸的效率并間接促進(jìn)創(chuàng)業(yè)；另一方面保險(xiǎn)的發(fā)展也代表個(gè)體享有的保險(xiǎn)范圍上升，此時(shí)保險(xiǎn)能夠幫助個(gè)體分擔(dān)健康、養(yǎng)老、失業(yè)等方面的風(fēng)險(xiǎn)，因此能夠直接激勵(lì)個(gè)體的創(chuàng)業(yè)行為.此外，通過對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，支付和保險(xiǎn)的回歸系數(shù)都分別比信貸指標(biāo)的回歸系數(shù)要小，這也側(cè)面說明了雖然數(shù)字普惠金融的信貸、支付和保險(xiǎn)都能有效促進(jìn)個(gè)體的創(chuàng)業(yè)，但是信貸起著最主要的作用.最后，將信貸、支付、保險(xiǎn)3個(gè)指標(biāo)同時(shí)放入同一個(gè)回歸模型中，結(jié)果如列(7)和列(8)所示，信貸、支付、保險(xiǎn)的系數(shù)都保持顯著正相關(guān)，說明信貸、支付和保險(xiǎn)都對(duì)個(gè)體的創(chuàng)業(yè)有著直接的促進(jìn)作用，而且結(jié)果再次證明了信貸對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用最大.

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為避免誤差的出現(xiàn)，本研究對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn).

3.3.1 更換創(chuàng)業(yè)的衡量指標(biāo)

首先，為避免創(chuàng)業(yè)的度量不夠準(zhǔn)確而出現(xiàn)回歸結(jié)果的測(cè)量誤差，計(jì)劃選取另一指標(biāo)來(lái)度量創(chuàng)業(yè).借鑒李宏彬等[16]，選擇個(gè)體和私營(yíng)企業(yè)所雇傭的工人數(shù)占總就業(yè)人口的比率來(lái)衡量該省創(chuàng)業(yè)情況，同時(shí)加入省份和時(shí)間固定效應(yīng)，控制變量采用與前面回歸相同的地區(qū)控制變量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》.由于就業(yè)人數(shù)的樣本區(qū)間能取到2017年，本研究將數(shù)據(jù)樣本區(qū)間擴(kuò)大到2011年～2017年.OLS回歸結(jié)果如表6的Panel A列(1)所示.數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于私營(yíng)企業(yè)就業(yè)人數(shù)比例同樣有顯著正向影響，進(jìn)一步證實(shí)了本文的研究結(jié)果，即數(shù)字普惠金融的發(fā)展在一定程度上的確能夠促進(jìn)創(chuàng)業(yè).另外，本研究將樣本區(qū)間取在2011年～2013年，回歸結(jié)果保持一致.

進(jìn)一步，按照相關(guān)法律法規(guī)，個(gè)體創(chuàng)辦新的企業(yè)都必須先去工商局進(jìn)行注冊(cè)，因此利用該年該省中國(guó)新注冊(cè)的私營(yíng)企業(yè)數(shù)量來(lái)衡量該年該省的創(chuàng)業(yè)情況.從RESSET企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的工商信息數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取了2011年～2017年中國(guó)分地區(qū)分年新注冊(cè)的私營(yíng)企業(yè)個(gè)數(shù)，將其對(duì)數(shù)化處理后作為創(chuàng)業(yè)的另一度量方式，將數(shù)字普惠金融指數(shù)也對(duì)數(shù)化處理，加入省份和時(shí)間固定效應(yīng)，控制變量中采用與前面回歸相同的地區(qū)控制變量.OLS回歸結(jié)果如表6的Panel A列(2)所示.數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)顯著正相關(guān)，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，新注冊(cè)的私營(yíng)企業(yè)個(gè)數(shù)變化了20.5%，主要結(jié)論一致.樣本區(qū)間取2011年～2013年，回歸結(jié)果保持一致.

3.3.2 更換數(shù)字普惠金融的衡量指標(biāo)

為了緩解自變量的測(cè)量誤差，本文將覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)3個(gè)分指標(biāo)通過主成分分析法重新計(jì)算，3個(gè)指標(biāo)的KMO都大于0.6，SMC都大于0.70，說明能接受主成分.同時(shí)，碎石圖顯示只有一個(gè)主成分是大于1，因此，選擇第一個(gè)主成分作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的代理變量，放入前面的模型回歸，結(jié)果如表6的Panel A的列(3)和列(4)所示，數(shù)字普惠金融主成分的系數(shù)在條件Logit模型和OLS模型中都顯著正相關(guān)，主要結(jié)論一致.

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

進(jìn)一步，將省級(jí)的數(shù)字普惠金融指標(biāo)更換為地級(jí)市水平的數(shù)字普惠金融指標(biāo)，同時(shí)將省級(jí)水平的地區(qū)控制變量更換為地級(jí)市水平的控制變量(17)在衡量地級(jí)市的科技水平這一控制變量的時(shí)候，由于缺乏地級(jí)市水平的專利申請(qǐng)受理量，本研究改用當(dāng)?shù)乜茖W(xué)技術(shù)支出除以平均人口來(lái)衡量當(dāng)?shù)氐目萍妓?，其他控制變量定義不變.,加入地級(jí)市和時(shí)間固定效應(yīng)，控制變量中采用與前面回歸相同的個(gè)體控制變量，回歸結(jié)果如表6的Panel A的列(5)和列(6)所示，數(shù)字普惠金融指數(shù)在條件Logit和OLS模型中都顯著正相關(guān)，主要結(jié)論一致.

3.3.3 內(nèi)生性問題的處理

考慮內(nèi)生性問題，由于被解釋變量創(chuàng)業(yè)是微觀層面的個(gè)體數(shù)據(jù)，解釋變量屬于宏觀層面地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r，所以個(gè)體是否選擇創(chuàng)業(yè)和數(shù)字普惠金融發(fā)展之間幾乎不存在反向因果關(guān)系.對(duì)于遺漏變量問題，可能存在被遺漏的地區(qū)宏觀變量同時(shí)影響該地區(qū)的數(shù)字普惠金融水平和創(chuàng)業(yè)水平，比如科技創(chuàng)新水平.對(duì)此，本研究在前面回歸模型中加入了省份固定效應(yīng)和地區(qū)的控制變量，包括人均生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平和公共服務(wù)水平，部分控制住地區(qū)方面的遺漏變量.

盡管宏觀數(shù)字普惠金融發(fā)展與個(gè)體創(chuàng)業(yè)行為之間幾乎不存在反向因果關(guān)系，但是為了進(jìn)一步驗(yàn)證本研究實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，借鑒傅秋子和黃益平[8]的做法，選取“該地級(jí)市到杭州的距離”(取對(duì)數(shù))作為工具變量，數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)證結(jié)果如表6 Panel B的列(1)和列(2)所示，其中列(1)給出了第一階段的回歸結(jié)果，列(2)為第二階段回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)距離杭州越遠(yuǎn)，數(shù)字普惠金融推廣難度越大；并且，第二階段的回歸結(jié)果中，數(shù)字普惠金融的系數(shù)依然顯著為正，表明本文的結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性.并且，弱工具變量的Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計(jì)量和Kleibergen-Paap Wald rk F統(tǒng)計(jì)量，皆大于10%偏誤的臨界值，表明“該地級(jí)市到杭州的距離”(取對(duì)數(shù))這一工具變量沒有弱工具變量問題，是一個(gè)合適的工具變量.

進(jìn)一步，采用“智能手機(jī)擁有率”作為另外一個(gè)工具變量，利用當(dāng)?shù)氐囊苿?dòng)電話用戶數(shù)除以年平均人口來(lái)衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS).首先，本研究的數(shù)字普惠金融指標(biāo)主要是依據(jù)新興的互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)提供的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品來(lái)度量，比如螞蟻借唄等，而用戶一般是通過智能手機(jī)來(lái)使用支付寶、微信等，因此，該地區(qū)的移動(dòng)手機(jī)擁有率能夠一定程度上影響當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r；其次，居民是否創(chuàng)業(yè)與是否擁有智能手機(jī)并無(wú)直接的相關(guān)性.實(shí)證結(jié)果如表6 Panel B列的(3)和列(4)所示，第一階段中智能手機(jī)擁有率的系數(shù)顯著為正，表明智能手機(jī)擁有率越高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展程度越高；第二階段的回歸結(jié)果依然顯著為正，表明結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性.此外，“智能手機(jī)擁有率”這一工具變量也通過了弱工具變量法檢驗(yàn).

4 影響機(jī)制分析：緩解融資約束

下面探究數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響機(jī)制.王志軍[27]通過分析英國(guó)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)低收入群體更容易受到金融排斥.Bernanke和Gertler[26]則通過理論證明了個(gè)體自有財(cái)富越少，融資約束程度越高.主要原因有以下兩點(diǎn)：一方面，高收入的個(gè)體申請(qǐng)貸款時(shí)候，有更多固定資產(chǎn)能當(dāng)作貸款抵押物；另一方面，高收入個(gè)體的創(chuàng)業(yè)資金有很大一部分是自有財(cái)富，公司杠桿率較低，投資時(shí)不會(huì)盲目選擇高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，出現(xiàn)道德風(fēng)險(xiǎn)的可能性較低，銀行愿意借錢給他們，因此高收入在群體創(chuàng)業(yè)時(shí)候面臨融資約束程度較低.而對(duì)于低收入群體，由于無(wú)法內(nèi)部融資，創(chuàng)業(yè)時(shí)候所需大部分資金來(lái)自外部借貸，杠桿率較高，企業(yè)家有動(dòng)機(jī)選擇高風(fēng)險(xiǎn)高收益的投資項(xiàng)目，并且其缺少貸款抵押物，銀行出于風(fēng)險(xiǎn)考慮不愿意借錢給他們，融資約束問題較為嚴(yán)重.因此，相比于高收入群體，低收入群體面臨的融資約束程度更高，受到更多金融排斥.而前面的理論分析已研究證實(shí)了，融資約束會(huì)抑制企業(yè)家的創(chuàng)業(yè)行為.數(shù)字普惠金融的主要信貸對(duì)象就是低收入群體，能夠通過緩解其來(lái)自傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的融資約束，而促進(jìn)個(gè)體創(chuàng)業(yè)(18)本研究用CHIP數(shù)據(jù)庫(kù)中有關(guān)家庭借貸方面的問題調(diào)查來(lái)度量個(gè)體外部融資的難易程度，結(jié)果表明相比于高收入群體，低收入群體不愿意借貸有更大的可能性是出于預(yù)期到會(huì)被拒絕，而不是不需要借錢；如果提出借款要求，低收入群體無(wú)論是向金融機(jī)構(gòu)、或者向親戚朋友借款，被拒絕的比例明顯較高.出于篇幅限制不作展示，具體數(shù)據(jù)可向作者索取..

本研究將個(gè)體分別按照每年個(gè)體工作收入的中位數(shù)分成高收入群體和低收入群體兩個(gè)分樣本進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表7所示.條件Logit回歸結(jié)果模型表明，其他控制變量不變的前提下，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，低收入群體中的個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率與不創(chuàng)業(yè)的概率的比值(Odds)變?yōu)樵瓉?lái)的13倍(=e2.565)，明顯大于全樣本回歸中的2.022倍.但是對(duì)于高收入群體而言，數(shù)字普惠金融對(duì)個(gè)體創(chuàng)業(yè)無(wú)顯著影響.而OLS回歸結(jié)果表明，在低收入群體中，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，會(huì)導(dǎo)致個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率增加9.8%，系數(shù)也明顯大于全樣本回歸中的6.7%.而高收入群體中個(gè)體創(chuàng)業(yè)的概率與數(shù)字普惠金融無(wú)顯著影響.實(shí)證結(jié)果與數(shù)字普惠金融的服務(wù)對(duì)象為低收入群體這一成立初衷一致.本文也按照每年度的家庭年收入的中位數(shù)將樣本分成兩個(gè)分樣本，回歸結(jié)果與上述結(jié)論一致.根據(jù)前面的理論分析已知，低收入群體面臨的融資約束程度要明顯高于高收入群體，更難從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)貸到資金，因此數(shù)字普惠金融的發(fā)展為他們提供一個(gè)新的融資渠道，能夠在無(wú)擔(dān)保無(wú)抵押情況下，利用本身在互聯(lián)網(wǎng)上的信息作為擔(dān)保，向互聯(lián)網(wǎng)金融公司借到創(chuàng)業(yè)所需資金，有效緩解融資約束而促進(jìn)創(chuàng)業(yè).

表7 機(jī)制分析: 個(gè)體自有財(cái)富

地區(qū)金融發(fā)展水平能夠影響個(gè)體的信貸可得性，實(shí)證上也已經(jīng)證明金融發(fā)展水平更低的地區(qū)，個(gè)體更難以從外部獲得必要的融資，其融資約束越大.本文借鑒以往文獻(xiàn)的做法，利用每個(gè)地區(qū)中每1萬(wàn)人擁有的金融機(jī)構(gòu)的營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)目、每1萬(wàn)人擁有的金融機(jī)構(gòu)的法人機(jī)構(gòu)數(shù)目、金融機(jī)構(gòu)存款占GDP的比例、金融機(jī)構(gòu)年末總貸款余額占GDP的比例來(lái)衡量地區(qū)的金融發(fā)展水平[45]，數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù).通過將數(shù)字普惠金融和金融發(fā)展衡量指標(biāo)去中心化后做交互項(xiàng)，加入條件Logit模型回歸，回歸結(jié)果如表8所示.回歸結(jié)果表明數(shù)字普惠金融和地區(qū)金融發(fā)展程度的交互項(xiàng)系數(shù)皆顯著為負(fù)，在金融發(fā)展程度更低的地區(qū)中，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用更大.這主要是因?yàn)椋鹑诎l(fā)展水平更低的地區(qū)，個(gè)體受到的融資約束越大，而數(shù)字普惠金融能夠提供新的融資渠道，彌補(bǔ)傳統(tǒng)商業(yè)銀行的不足，通過緩解個(gè)體的融資約束而對(duì)該地區(qū)的創(chuàng)業(yè)有著更大的促進(jìn)作用.

表8 機(jī)制分析: 地區(qū)傳統(tǒng)金融發(fā)展程度

事實(shí)上，現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也支撐了本研究的統(tǒng)計(jì)結(jié)果.比如，新網(wǎng)銀行作為一家基于互聯(lián)網(wǎng)模式運(yùn)行的數(shù)字化銀行，在他所服務(wù)的2 100萬(wàn)用戶中，三四線城市及以下區(qū)域的用戶占比達(dá)到79%，通過身份證OCR識(shí)別(身份證地址含有村、鄉(xiāng)、屯等)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村地區(qū)的用戶超過300萬(wàn)人.再如，根據(jù)《農(nóng)民日?qǐng)?bào)》報(bào)道，某金融科技公司與政府和金融機(jī)構(gòu)合作建立了數(shù)據(jù)金融平臺(tái)，并與村淘、農(nóng)信等機(jī)構(gòu)合作提供借貸、支付、保險(xiǎn)等多種金融服務(wù)，平臺(tái)服務(wù)的對(duì)象主要是農(nóng)戶、返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)大學(xué)生、小微企業(yè)，截至2018年年末已經(jīng)為280余萬(wàn)農(nóng)村用戶提供了超過2 500億元的經(jīng)營(yíng)貸款(19)資料來(lái)源：https://szb.farmer.com.cn/2021/20210908/20210908_003/20210908_003_5.htm..

5 宏微觀層面的異質(zhì)性影響

5.1 宏觀層面上地區(qū)的不平衡不充分帶來(lái)的異質(zhì)性影響

5.1.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

中國(guó)不同地區(qū)之間發(fā)展不平衡不充分的問題仍然突出，不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和市場(chǎng)化程度存在較大的不同，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響是否在不同省域下存在差異性？

為了考察數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)能否使得不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的地區(qū)都平等享受到金融改革發(fā)展的成果，本研究按照各個(gè)省3年的平均人均生產(chǎn)總值的中位數(shù)將樣本分成兩個(gè)分樣本，分別回歸，控制變量不變.結(jié)果如表9所示.數(shù)字普惠金融的系數(shù)在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)顯著為正，OLS回歸模型表明，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，個(gè)體創(chuàng)業(yè)概率增加11.2%，影響大于全樣本回歸模型中的6.7%，而在經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)沒有顯著的影響.在條件Logit模型中結(jié)果保持一致(20)本研究按照每年度的省人均生產(chǎn)總值的中位數(shù)將樣本分成兩個(gè)分樣本，回歸結(jié)果保持穩(wěn)健.進(jìn)一步，將樣本按照省份總生產(chǎn)總值分成兩個(gè)分樣本，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健.出于篇幅限制不作展示，表格可向作者索取..這表明數(shù)字普惠金融僅幫助了本身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較高的省份的居民創(chuàng)業(yè)，在經(jīng)濟(jì)落后省份中并沒實(shí)現(xiàn)“雪中送炭”，H2成立.這一實(shí)證結(jié)果顯然與政府大力推廣普惠金融的初衷違背，數(shù)字普惠金融并未實(shí)現(xiàn)地區(qū)間金融業(yè)的平衡、充分發(fā)展.這表明，金融與經(jīng)濟(jì)相依相存，地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況會(huì)影響到金融政策的發(fā)揮效果，同時(shí)地區(qū)經(jīng)濟(jì)和金融政策共同影響創(chuàng)業(yè)的積極性，政府制定政策不應(yīng)“一刀切”，而要因地制宜，結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)狀況深化配套其他經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策，努力彌補(bǔ)“短板”問題，數(shù)字普惠金融政策才能發(fā)揮出其普惠的初衷.

表9 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的異質(zhì)性影響

5.1.2 市場(chǎng)化程度

進(jìn)一步探究，地區(qū)市場(chǎng)化程度是否會(huì)影響數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用？市場(chǎng)化程度數(shù)據(jù)來(lái)源于樊綱教授等編著的《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2016)》提供的2011年～2013年的市場(chǎng)化數(shù)據(jù).通過將數(shù)字普惠金融和市場(chǎng)化指數(shù)去中心化后做交互項(xiàng)，加入模型回歸，條件Logit模型回歸結(jié)果如表10的列(1)所示，交互項(xiàng)系數(shù)為0.028，結(jié)果不顯著，但是大于0.這種反直覺的結(jié)果，引發(fā)對(duì)市場(chǎng)制度環(huán)境、數(shù)字普惠金融與創(chuàng)業(yè)之間影響機(jī)制的更深入的探討.市場(chǎng)化指數(shù)由5個(gè)分指標(biāo)構(gòu)造而成，分別是：“政府與市場(chǎng)的關(guān)系”、“非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展”、“產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)育程度”、“要素市場(chǎng)的發(fā)育程度”和“市場(chǎng)中介組織的發(fā)育和法律制度環(huán)境”.下面探究這5個(gè)分指標(biāo)分別與數(shù)字普惠金融的交互作用.條件Logit回歸結(jié)果如表10的列(2)～列(6)所示(21)本研究使用OLS回歸，結(jié)果仍然穩(wěn)健，出于篇幅限制不作展示，表格可向作者索取..

表10 市場(chǎng)化制度環(huán)境的異質(zhì)性影響

隨時(shí)間變化幅度極小，因此被年份固定效應(yīng)所吸收掉.

首先，“政府與市場(chǎng)的關(guān)系”與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)系數(shù)為0.040，在1%水平下顯著正相關(guān)，這意味著政府對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)程度越低，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用更大.當(dāng)政府對(duì)銀行和企業(yè)的干預(yù)程度較高時(shí)，一方面經(jīng)濟(jì)生活中的土地、資金等資源配置更多受到行政力量的控制；另一方面，私營(yíng)企業(yè)家需要付出額外的資金和精力與政府工作人員打交道，行政審批程序繁瑣且漫長(zhǎng)，極大抑制企業(yè)家創(chuàng)業(yè)行為，從而削弱數(shù)字普惠金融政策對(duì)創(chuàng)業(yè)的作用力度.

第二，“非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展”與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)系數(shù)顯著正相關(guān)，非國(guó)有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小.這表明，國(guó)家政策想要鼓勵(lì)全民創(chuàng)業(yè)，必須先“國(guó)退民進(jìn)”，降低行政性壟斷，停止對(duì)國(guó)企的政策傾斜，否則會(huì)抑制了民營(yíng)企業(yè)家的創(chuàng)業(yè)動(dòng)力[46]，削弱數(shù)字普惠金融政策的作用力度.

第三，“產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)育程度” 與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)為0.031，在1%水平下顯著正相關(guān)，產(chǎn)品市場(chǎng)的自由化程度越低時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小.如果當(dāng)?shù)卣谀承┦袌?chǎng)有能力進(jìn)行調(diào)節(jié)的行業(yè)保留政府主導(dǎo)資源分配的模式，形成壟斷性經(jīng)營(yíng)，人為控制產(chǎn)品價(jià)格，則會(huì)違背了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)公平競(jìng)爭(zhēng)的原則，抑制企業(yè)家的創(chuàng)業(yè)意愿，進(jìn)而抑制數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用.

第四，“要素市場(chǎng)的發(fā)育程度”與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)為-0.018，在5%水平下顯著負(fù)相關(guān).“要素市場(chǎng)的發(fā)育程度”刻畫金融業(yè)的市場(chǎng)化程度，從金融業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)和信貸資金分配的市場(chǎng)化角度來(lái)衡量.當(dāng)該地區(qū)金融業(yè)市場(chǎng)化程度較高時(shí)，小微企業(yè)由于銀行間的競(jìng)爭(zhēng)加劇更加容易融到資金，融資約束程度較低，因此數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越弱，這一結(jié)論與表8的結(jié)論一致.這也說明在信貸市場(chǎng)上，數(shù)字金融是對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的替代[9].

最后，“市場(chǎng)中介組織的發(fā)育和法律制度環(huán)境” 與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，這意味著市場(chǎng)中介組織發(fā)育程度越高，法律制度環(huán)境越完善時(shí)，數(shù)字普惠金融的促進(jìn)作用更大.比如，行業(yè)協(xié)會(huì)對(duì)于企業(yè)的幫助有助于初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)入該行業(yè).另外，法律制度環(huán)境薄弱地區(qū)，私有財(cái)產(chǎn)得不到法律保護(hù)，企業(yè)家出于未雨綢繆就不愿在此處開展生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng).

通過前面的分析可以發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)化指數(shù)的5個(gè)分指標(biāo)對(duì)數(shù)字普惠金融的促進(jìn)存在方向差異.這也是為什么前面市場(chǎng)化指數(shù)與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)系數(shù)不顯著的原因，但是由于其中4個(gè)分指標(biāo)的交互項(xiàng)是顯著正相關(guān)，因此從回歸結(jié)果上看市場(chǎng)化指數(shù)與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)系數(shù)大于0，t值為1.391.綜上所述，H3部分成立.

綜合前面的分析可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場(chǎng)化程度之間是互補(bǔ)關(guān)系，只有在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、市場(chǎng)化程度更高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融才能更好發(fā)揮對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用.在經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)、市場(chǎng)化程度更高的地區(qū)，企業(yè)家能夠享受一個(gè)更優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)業(yè)環(huán)境；同時(shí)，數(shù)字普惠金融能夠?yàn)樗麄兲峁﹦?chuàng)業(yè)啟動(dòng)資金，因此個(gè)體更加愿意創(chuàng)業(yè).相反的，數(shù)字普惠金融是對(duì)傳統(tǒng)金融的替代，數(shù)字普惠金融出現(xiàn)并發(fā)展的主要原因就是彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融的不足.傳統(tǒng)金融業(yè)更不發(fā)達(dá)的地區(qū)，金融排斥現(xiàn)象較為常見，中小微企業(yè)或個(gè)體面臨融資約束程度較高，數(shù)字金融能夠通過為這些無(wú)法從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)成功貸款的個(gè)體提供資金，有效促進(jìn)個(gè)體創(chuàng)業(yè).

5.2 微觀個(gè)體的異質(zhì)性影響

5.2.1 個(gè)體的文化價(jià)值觀念

本節(jié)探討個(gè)體文化價(jià)值觀念中的信任感和風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)數(shù)字普惠金融和創(chuàng)業(yè)之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用.

首先，創(chuàng)業(yè)經(jīng)常是團(tuán)隊(duì)合作型活動(dòng)，創(chuàng)業(yè)者對(duì)他人的信任感會(huì)影響到與創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)成員之間的合作關(guān)系，從而影響到居民的創(chuàng)業(yè)意愿.本研究首先關(guān)注創(chuàng)業(yè)者對(duì)他人信任程度這個(gè)文化變量.CHIP問卷中有對(duì)受訪者主觀性問題的調(diào)查：“您認(rèn)為親戚朋友可信嗎？”和“您認(rèn)為除了親戚朋友以外的其他人可信嗎？”

參照以往文獻(xiàn)的做法[47]，本研究基于該問題構(gòu)建變量信任感，其取值方式為=(打分-1)/4.然后將這兩個(gè)問題的取值相加后乘上0.5，其值越大表明該個(gè)體越信任他人.將信任感變量與數(shù)字普惠金融指數(shù)去中心化后做交互項(xiàng)，加入前面的回歸模型中，得到結(jié)果如表11的列(1)和列(2)所示，其中控制變量不變.在條件Logit模型(OLS模型)中交互項(xiàng)系數(shù)為0.273(0.018)，在5%水平上顯著正相關(guān).這說明人與人之間的信任程度越低時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小，H4成立.高信任水平的地區(qū)文化可以帶來(lái)高道德化的社會(huì)氛圍，優(yōu)化該地區(qū)的金融和創(chuàng)業(yè)環(huán)境，進(jìn)一步提升該地區(qū)居民創(chuàng)業(yè)的意愿，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用更大.

另外，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用是否會(huì)受到人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好的影響呢？由于CHIP問卷中沒有個(gè)體主觀風(fēng)險(xiǎn)偏好變量的度量，借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)者(見文獻(xiàn)[48, 49])構(gòu)建地區(qū)文化價(jià)值觀念變量的方法，從World Value Survey(WVS)中選取了相關(guān)變量，構(gòu)建衡量各省份差異的文化變量.WVS是歷年來(lái)世界中對(duì)于不同地區(qū)文化價(jià)值觀最大規(guī)模的調(diào)研，涵蓋了6大洲、97個(gè)國(guó)家和地區(qū).每個(gè)地區(qū)的樣本選擇都是隨機(jī)的，從而能夠較好地代表該地區(qū)人們的價(jià)值觀.MVS在中國(guó)進(jìn)行了3次調(diào)研，分別是2001年、2007年和2012年.本研究樣本時(shí)間區(qū)間是2011年～2013年，因此綜合樣本容量和時(shí)間相近性兩個(gè)角度考慮，選擇了2007年和2012年的調(diào)研數(shù)據(jù).

WVS問卷針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的問題如下：

“請(qǐng)看如下描述，您覺得自己和這類人相像嗎？是很像(1)；像(2)；有些像(3)；只有一點(diǎn)像(4)；不像(5)；還是完全不像(6)？請(qǐng)打分.——追求冒險(xiǎn)、新奇和刺激的生活”

基于該問題構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)偏好變量，其取值方式=(6-打分)/5，然后針對(duì)各省取平均值，取值越高代表該省人們的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度越高.將風(fēng)險(xiǎn)偏好變量與數(shù)字普惠金融指數(shù)去中心化后做交互項(xiàng)，加入前面的回歸模型中，結(jié)果如表11的列(3)和列(4)所示.在條件Logit模型中交互項(xiàng)系數(shù)為-1.264，在1%水平上顯著為負(fù)；在OLS模型中交互項(xiàng)系數(shù)為-0.143，在5%水平上顯著.

進(jìn)一步，利用受訪者持有的股票、債券、期權(quán)等風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占總收入的比例來(lái)衡量居民的客觀風(fēng)險(xiǎn)偏好，這種客觀風(fēng)險(xiǎn)行為能夠作為居民的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的代理變量，其中，持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例越高代表個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度越高.將居民的客觀風(fēng)險(xiǎn)偏好變量與數(shù)字普惠金融指數(shù)去中心化后做交互項(xiàng)，加入回歸模型中，得到結(jié)果如表11的列(5)和列(6)所示，其中控制變量不變.回歸結(jié)果表明，在條件Logit模型中交互項(xiàng)系數(shù)為-0.074，在OLS模型中交互項(xiàng)系數(shù)為-0.010，都在5%水平上顯著，結(jié)果不變.上述實(shí)證結(jié)果說明了在風(fēng)險(xiǎn)偏好程度更高的省份，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小.這可能是以下兩個(gè)原因造成的：一方面，從獲取民間借貸的客觀難度來(lái)看，非正規(guī)民間借貸屬于高風(fēng)險(xiǎn)信貸產(chǎn)品，在風(fēng)險(xiǎn)偏好程度普遍越高的省份更加盛行，此時(shí)受到正規(guī)金融機(jī)構(gòu)歧視的個(gè)體更容易從民間借貸中獲取創(chuàng)業(yè)所需資金；另一方面，從獲取民間借貸的主觀意愿來(lái)看，風(fēng)險(xiǎn)偏好程度越高的個(gè)體越有勇氣進(jìn)行創(chuàng)業(yè)，此時(shí)個(gè)體也更愿意冒風(fēng)險(xiǎn)從非正規(guī)借貸組織貸款，因此在風(fēng)險(xiǎn)偏好程度更高的地區(qū)，個(gè)體面臨的融資約束程度越低.綜上所述，H5成立.

表11 地區(qū)文化的異質(zhì)性影響

5.2.2 微觀個(gè)體的“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象帶來(lái)的異質(zhì)影響

本研究選取了樣本中居民的受教育程度和年齡進(jìn)行交互項(xiàng)檢驗(yàn)，以探究數(shù)字普惠金融是否實(shí)現(xiàn)微觀個(gè)體間的“普惠性”，數(shù)字普惠金融是否仍存在“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象？

首先，用個(gè)體學(xué)歷水平指代受教育程度，表12的列(1)和列(2)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，受教育程度與數(shù)字普惠金融指數(shù)的交互項(xiàng)系數(shù)都顯著為正，也就是說受教育程度越高的個(gè)體，越有能力學(xué)習(xí)掌握互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，因此能獨(dú)自線上進(jìn)行貸款申請(qǐng)，提高創(chuàng)業(yè)可能性.其次，根據(jù)表12的列(3)和列(4)的回歸結(jié)果，年齡和數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)系數(shù)在兩個(gè)回歸模型中都在5%水平上顯著為負(fù)，年輕的創(chuàng)業(yè)者由于更容易接受并利用新技術(shù)，因此更容易受到普惠金融普及的影響而增加創(chuàng)業(yè).

表12 個(gè)體的“數(shù)字鴻溝”的異質(zhì)性

上述結(jié)果證明H6成立，數(shù)字普惠金融并沒有實(shí)現(xiàn)個(gè)體間的“普惠”，受教育程度較低和年老的弱勢(shì)群體，依然沒有平等享受金融服務(wù)，政府在推廣數(shù)字普惠金融政策同時(shí)，應(yīng)大力通過電視、廣播和報(bào)紙等媒介普及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和金融知識(shí)，培養(yǎng)弱勢(shì)群體的金融素養(yǎng)，提供豐富的數(shù)字金融教育，盡量縮減個(gè)體間的“數(shù)字鴻溝”差距.

6 結(jié)束語(yǔ)

本研究探究數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響.實(shí)證結(jié)果顯示，在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展的社會(huì)背景下，以數(shù)字化平臺(tái)為載體的數(shù)字普惠金融政策的推廣和發(fā)展，對(duì)個(gè)體創(chuàng)業(yè)行為有顯著的正向促進(jìn)影響.通過機(jī)制分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融是通過緩解融資約束促進(jìn)企業(yè)家創(chuàng)業(yè)，特別是低收入群體和傳統(tǒng)金融發(fā)展落后地區(qū)中表現(xiàn)尤甚，這體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融的“普惠性”.進(jìn)一步，探究數(shù)字普惠金融在不同地區(qū)、個(gè)體間的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)宏觀上，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用只集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、市場(chǎng)化程度高的地區(qū)，而經(jīng)濟(jì)落后、市場(chǎng)化程度低的地區(qū)并沒有享受到數(shù)字普惠金融政策“紅利”，這說明數(shù)字普惠金融和經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)化程度之間是互補(bǔ)關(guān)系.微觀上，個(gè)體的文化價(jià)值觀也會(huì)影響數(shù)字普惠金融的促進(jìn)作用，當(dāng)人與人之間的信任程度越低時(shí)，或人們的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度越高時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的促進(jìn)作用越小.此外，數(shù)字普惠金融存在“數(shù)字鴻溝”問題，受教育程度越低、年齡越大的個(gè)體，有更低的可能性利用到數(shù)字普惠金融這一新的融資渠道來(lái)實(shí)現(xiàn)其創(chuàng)業(yè)理想.本研究從實(shí)證結(jié)果上驗(yàn)證黨中央和國(guó)務(wù)院關(guān)于發(fā)展數(shù)字普惠金融的重大決策.數(shù)字普惠金融的發(fā)展，能夠緩解小微企業(yè)的融資困境，從而有效促進(jìn)企業(yè)家創(chuàng)業(yè)，為新發(fā)展階段創(chuàng)造新的活力，深化我國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革.

數(shù)字化時(shí)代，數(shù)字普惠金融使得普惠金融能夠真正落地實(shí)現(xiàn)，使得被傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)排斥的小微企業(yè)、低收入群體等也能平等享受到金融服務(wù)，數(shù)字普惠金融作為傳統(tǒng)金融的替代補(bǔ)充，有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融的不足.但是本研究也發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融政策在不同個(gè)體、地區(qū)間落實(shí)推廣時(shí)存在一定的局限性.因此，本研究的政策建議是，當(dāng)?shù)卣罅ν茝V數(shù)字普惠金融時(shí)，也要注重通過宣傳、開設(shè)培訓(xùn)教育班等渠道提升居民的金融素養(yǎng)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)水平，減少個(gè)體間的“數(shù)字鴻溝”差距，為弱勢(shì)群體開設(shè)特殊的服務(wù)通道，線上服務(wù)更加突出人性化，堅(jiān)持線上線下渠道相結(jié)合，而不應(yīng)“一刀切”.只有居民能使用這種新的互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)，才能真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融政策的落實(shí)效果.另外，如果當(dāng)?shù)乇旧斫?jīng)濟(jì)落后、市場(chǎng)環(huán)境不利于小微企業(yè)生存，盲目發(fā)展金融并不能起到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用.中央政府在落實(shí)政策時(shí)候，需根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，因地制宜、因勢(shì)利導(dǎo)進(jìn)行政策配套使用，在發(fā)展金融的同時(shí)也要制定相關(guān)政策優(yōu)化完善地區(qū)的營(yíng)商環(huán)境，推動(dòng)金融同實(shí)體經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展.