湖南农业大学学报(社会科学版)2021年2月第22卷第1期
Journal of Hunan Agricultural University(Social Sciences),Feb.2021,22(1):087-096
DOI:10.13331/jki.jhau(ss).2021.01.011
互联网使用对中国城乡家庭创业的影响分析
—
—来自三期面板CFPS数据的实证
刘银",徐丽娜1b*,唐玺年2,王蕾",阿丽娅•依不拉音",张入文1a
(1.新疆农业大学,a.管理学院,b.经济与贸易学院,新疆乌鲁木齐830052;
2.甘肃政法大学经济学院,甘肃兰州730070)
摘要:基于2014年、2016年和2018年CFPS三期面板数据,运用面板Logit回归模型和面板线性回归模型实证分析了互联网使用对中国城乡家庭创业的影响,并深入探讨其作用机制。研究发现:互联网使用对家庭创业决策和创业收入均具有显著的正向影响,用工具变量法处理内生性问题后,结论依然显著;互
联网使用对家庭创业决策和创业收入的影响存在城乡差异,互联网使用对城镇家庭创业决策的影响更为显著,而互联网使用对农村家庭创业收入的影响更为显著;作用机制分析表明,互联网使用通过丰富家庭社会网络,间接促进了家庭创业决策,并提升了家庭创业收入。
关键词:互联网使用;家庭创业;城乡差异;社会网络
中图分类号:F241.4文献标志码:A文章编号:1009-2013(2021)01-0087-10 Impact of internet use on Chinese urban and rural family entrepreneurship:
An empirical study based on three panel data of CFPS
LIU Yin1a,XU Lina1b*,TANG Xinian2,WANG Lei1a,ALIYA Ebulanyin1a,ZHANG Ruwen1a (1a.School of Management,1b.School of Economics and Trade,Xinjiang Agricultural University,Urumqi830052,China;
2.School of Economics,Gansu University of Political Science and Law,Lanzhou730070,China)
Abstract:Based on three panel data from the CFPS in2014,2016and2018,this paper conducts an empirical study on the impact of internet use on Chinese urban and rural family entrepreneurship by adopting panel logit regression model and panel linear regression model,and further explores its me
chanism.The results show that"Internet use has a significant positive impact on family entrepreneurial decision-making and entrepreneurial income,and the results are still significant after the endogenous problems are tackled with the instrumental variable method.The urban-rural gap can be found in the impact of Internet use on family entrepreneurial decision-making and entrepreneurial income,with a more significant influence on urban families'entrepreneurial decision-making and rural families'entrepreneurial income respectively.The mechanism analysis shows that internet use indirectly promotes family entrepreneurial decision-making and raises family entrepreneurial income by enriching family social network.
Keywords:internet use;family entrepreneurship;urban-rural differences;social network
—、问题的提出
创新创业是激发经济潜力和活跃市场经济的重要引擎,也是推动经济结构转型的重要力量[1]o 近年来,“双创”政策在推动中国经济高质量发展、
收稿日期:2020-08-19
作者简介:刘银(1996—),男,四川长宁人,助教,主要研究方向为区域农业经济与农村金融。*
为通信作者。扩大就业、改善民生、乡村振兴和实现社会公平等方面发挥了重大作用[2]o鉴于当前国内与国际经济环境,中国面临的就业压力十分巨大,鼓励大众创业是缓解就业压力的重要举措。随着互联网的普及,创业环境发生了翻天覆地的变化。对于潜在创业者而言,互联网普及极大降低了创业的信息搜寻成本和风险成本[3],有利于开拓市场,进而增强潜在创业者的创业预期收益[4]。在当前经济社会形势
88湖南农业大学学报(社会科学版)skxb.hunau.edu/2021年2月
下,对互联网影响城乡家庭创业决策和创业收入及其作用机制进行深入研究具有重要的现实意义。
学界关于家庭创业的影响因素主要包括外部和内部两方面的因素[5-7]。第一,外部因素包括创业政策、金融政策以及新技术传播等方面。Wang研究发现,中国一系列房地产改革政策有利于促进房产增值,缓解资本紧缺的压力,进而增大了创业概率[8]。何婧与李庆海研究认为,随着大数据、5G技术以及云计算等高新信息技术的发展,数字金融使用整体上不仅有利于促进家庭做出创业决策和提升家庭创业绩效,还极大提升了乡村地区的创业意识[9]。尹志超等指出移动支付的普及推动了大众创业,为创业者节约了成本,缓解了信贷约束[2]。第二,内部因素包括家庭财富、社会资本以及个人创业素养与经验等方面。倪云松利用中国家庭金融调查2015年和2017年的数据发现,家庭财富有利于推动家庭创业,家庭财富系数较高的创业者往往更倾向于在高资本密集型和机会型行业创业[
10]。创业是高风险活动,对风险持有的态度是影响创业决策和创业收入的重要因素[11]。张云亮等利用中国家庭金融调查(CHFS)三期面板数据,实证分析发现风险态度高的家庭更容易进行创业,偏好风险的家庭为了缓解资本约束,更可能通过既有的融资渠道获取资金并进行创业[12]。
文献梳理表明,以往研究对家庭创业的影响因素研究仍然存在以下不足:从研究方法来看,主要是采用截面数据研究,使用面板数据实证的文献较少;从研究内容来看,对互联网使用影响家庭创业的城乡差异和作用机制分析还比较欠缺,有较大的完善空间。因此,笔者拟利用2014年、2016年和2018年三期中国家庭追踪调查数据,实证分析互联网使用对中国城乡家庭创业的影响及作用机制,以期为相关决策部门制定政策提供参考。
二、理论分析与研究假设
1.互联网使用对城乡家庭创业的影响
高铁乘务员学界就互联网使用对家庭创业的影响进行了一些研究。史晋川和王维维利用中国家庭追踪调查2010年和2012年的数据,实证分析表明互联网使用促进了个体的创业活动,促使个体创业概率提升了 4.1%~4.8%[13]。袁方、周洋等实证研究发现,互联网使用极大地促进了农户的创业意识,对农村家庭的创业决策和创业收入均有显著促进作用”15]。苏岚岚和孔荣依据陕西、宁夏和山东的调查数据,研究指出互联网使用拓宽了创业农户的销售渠道和销售模式,农户参与互联网采购和互联网销售
均显著提升了其创业绩效[16]。互联网技术的广泛应用,有利于创业者审时度势做出创业决策,而且互联网办公具有极强的灵活性,使得创业者工作和生活的界限变得难以划分,推动创业者投入更多的工作时间,有利于创业者提高其创业收入[17]。据此提出以下假设:
H i:互联网使用对城乡家庭创业决策和创业收入有正向影响
由于中国农村在基础设施和文化建设方面远远落后于城镇,尤其是互联网信息技术的发展水平存在一定差距,导致城镇与农村家庭在创业方面存在较大差异[18]o从网络基础设施和互联网普及率来看,城镇网络基础设施更加完善,互联网使用更为便捷;而农村地区网络基础设施较差,互联网普及率较低,因此城乡家庭做出创业决策时会存在较大差异[19]o从城乡创业者面向市场和经营范围来看,城市家庭创业者主要面向的是人口较多、流动性较强的集贸市场,涉及餐饮、个体商店、装修、家电家具等诸多行业;而农村家庭创业者一般面对的是已有比较固定的农村熟人市场,对于农村创业家庭而言,更多是依赖于农村既有的熟人市场,从事农家乐、个体商店、农业生产资料代理等个体经营。故互联网使用对家庭创业收入的影响具有较强的城乡差异[20,21]o据此提出以下假设:
h2:互联网使用对家庭创业决策和创业收入的影响存在城乡差异
2.互联网使用对城乡家庭创业影响的作用机制
互联网使用缩短了人们相互交往的时空距离,极大缩减了信息交流成本,从而拓展了人们之间的社会网络。社会网络作为一种关系型的社会资本,为创业者的创新创业实践提供了重要的人脉资源。网络社嵌入理论认为,创业者通过借助、QQ 等网络交流工具来搭建网络社,在网络社中以互动、分享、社交为目的,不断拓展自己的社会网络,从而获取广阔的人脉资源,有利于创业者积累更多的社会资源,消减创业阻力[22-24]o张博等研究
第22卷第1期刘银等互联网使用对中国城乡家庭创业的影响分析89chm转换txt
发现,创业者通过拓展社会网络能够获取更多的家庭创业信息,并依靠亲戚朋友等强关系网络的物质资本支持,提升了家庭创业收入㈤。从互联网使用影响家庭创业决策与创业收入的作用机制来看,互联网使用在很大程度上便利了家庭的社会交往和信息获取,进而间接促进了家庭做出创业决策,也提升了家庭创业收入。据此提出以下假设:
H s:互联网使用通过丰富家庭社会网络对家庭创业决策和创业收入产生影响
三、数据来源、变量选取与模型选择
1.数据来源
本研究数据来源于中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,简称CFPS),该调查是北京大
学中国社会科学调查中心实施的具有全国代表性的大型微观入户调查,旨在通过跟踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据,反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁,涵盖了全国大部分省(市、自治区)的家庭微观数据。本研究利用2014年、2016年和2018年CFPS的调查数据,匹配选择出本研究所需要的变量,删除遗漏缺失值以及无效值,最终得到符合研究需求的总样本31345个,其中城镇样本15641个,农村样本15704个。
2.变量选取
(1)被解释变量。借鉴谢勇和杨倩的研究成果[26],用调查问卷中“是否有家庭成员从事个体经营或者开办私营企业?”这一问项的答案来表示家庭是否做出创业决策,1表示家庭成员有人从事个体经营或开办私营企业,0表示没有。此外,为更加全面考察家庭创业的情况,还使用调查问卷中“扣除成本,您家所有的个体经营/私营企业税后净利润多少钱?”来表示家庭创业净利润,即家庭创业收入(万元)。
(2)核心解释变量。参考张景娜、张雪凯的研究成果[27],采取家庭互联网使用情况作为核心解释变量,利用户主①是否使用互联网来衡量家庭互联网使用情况。三年的调查问卷在互联网使用情况方面存在不同,其中2014年的调查问卷中用“是否上网”作为互联网使用情况的判断标准,回答“是”表示使用了互联网,“否”则表示未使用互联网。2016年和2018年调查问卷分别设置“是否移动上网”与“是
否电脑上网”两个问项,若两个问项中有一个为“是”,则被认定为使用了互联网,若均为“否”,则被认定为未使用互联网。结合本文的研究假设,预期互联网使用对家庭创业决策和创业收入正相关。
(3)机制分析变量。参考杨碧云等的研究成果[28],使用社会网络作为中介变量分析互联网影响家庭创业的作用机制。借鉴徐慧贤等的研究[29],人情礼支出越多,表明社交范围越广,社会网络越复杂,故采取“人情礼支出(万元)”作为社会网络关系的代理变量。
(4)控制变量。为降低遗漏变量带来的影响,本研究还引入户主年龄、户主年龄的平方、户主性别、是否在婚、户主教育程度、户主健康水平、银行借款以及家庭人口规模等反映户主特征以及家庭特征的变量。在性别方面,男性用1表示,女性用0表示。男性往往更加具有冒险意识,更能做出理性判断,预测男性更容易进行创业且更容易赚取经营收入。在年龄方面,年龄越大的人经验越丰富,人脉越广阔,预期年龄与家庭创业决策和创业收入正相关;但随着年龄增长,其创业的边际作用递减,预期年龄的平方与家庭创业决策和创业收入负相关。是否在婚方面,0表示未婚、同居、离婚或丧偶,1表示在婚,创业不仅伴随着较大的风险,还需要投入大量人力物力财力,在婚家庭往往由于家庭压力较大,更愿意规避风险,预期是否在婚与家庭创业决策和创业收入负相关。在户主教育程度方面,由于2018年户主教育程度缺失值较多,为避免损失过多的样本,故匹配2016年户主教育程度进行替换,其中1表示没有上过学/文盲半文盲,2表示小学学历,3表示初中学历,4表示高中/中专/技校/职高学历,5表示大专学历,6表示大学本科学历,7表示硕士及以上,受教育程度越高,其学习能力越供的拼音
强且创业思维越活跃,故预期受教育程度与家庭创业决策和创业收入正相关。在户主健康水平方面,1表示不健康,2表示一般,3表示比较健康,4表示很健康,5表示非常健康,创业过程中需要消耗大量的体力和精力,身体素质越好的人越能承受起创业压力,预期健康水平与家庭创业决策和创业收入正相关。在银行借贷方面,1表示有待偿银行借款,0表示无待偿银行借款,创业家庭往
90湖南农业大学学报(社会科学版)skxb.hunau.edu/2021年2月
往需要大量的投入资金和周转资金,银行贷款是解决创业家庭资金困难的重要途径,故预期银行借贷与家庭创业决策与家庭创业收入正相关。在家庭人口规模方面,人口多的家庭其劳动力较多,抗风险能力高于人口少的家庭,预期家庭人口规模与家庭创业决策和创业收入正相关。
表1变量描述性统计
全样本(N=31345)城镇样本(N=15641)农村样本(N=15704)
■最小值最大值预期平均值标准差平均值标准差平均值标准差
创业决策0.0980.2970.1220.3270.0740.26201
创业收入/万元0.462 4.5320.66 6.1210.264 1.898-200550
互联网使用0.3680.4820.4880.50.2480.43201+人情礼支出/万元0.4150.6650.4690.7690.3610.537033+户主年龄50.38114.30749.3214.84351.43813.6711695+户主年龄平方2742.9371467.9722652.7911514.532832.7211414.4342569025-户主性别0.5190.50.4780.50.560.49601+是否在婚(是=1)0.8470.360.830.3750.8640.34301-教育程度 2.61 1.32 3.052 1.399 2.169 1.06917+健康水平 2.845 1.21 2.871 1.141 2.818 1.27515+银行借款(有=1)0.0740.2620.0660.2480.0820.27501+家庭人口规模 3.703 1.843 3.417 1.693 3.988 1.939119+
3.模型选择
本研究将探究互联网使用对城乡家庭创业的影响分为两部分,一是探究互联网使用对城乡家庭创业决策的影响,二是探究互联网使用对城乡家庭创业收入的影响。由于家庭创业决策是二分类变量,故采用面板Logit模型来实证分析互联网使用对城乡家庭创业决策的影响,基准模型公式表达如下:cy it=a+^xlntemet+禹x X。+几®+禹F+"”(1)由于创业收入是连续变量,故运用面板线性模型实证分析互联网使用对城乡家庭创业收入的影响,基准模型公式表达如下:
cysr it=a+%Untemet+悽x+03x0+仏9+"”(2)在式(1)和式(2)中,cy u表示第i个家庭在t年的创业抉择,cysr it表示第i个家庭在t年的创业收A,Internet^表示第i个家庭在t年的互联网使用情况,B1、02
、03和04为待估参数,X c为控制变量和中介变量,a表示个体效应,为地区虚拟变量,"为年份虚拟变量,"”为随机误差项。
由于面板Logit回归时会大量删掉一些被解释变量在一段时期内不变的样本,为避免减少样本缺失造成的影响,在互联网使用影响家庭创业决策的作用机制分析中,选用面板线性回归代替面板Logit 回归[12]。模型公式表达如下:cy”=a i+0i x【nternet,+02x X C+03x0j+
04x8t+"”
net i=a i+齡【ntemet,+禹x X;+03x0j+
04x6+"”
cy”=a+01xIn temet,+冲%+0x+0x0j+
04x8t+"”
cysr i t=a i+01xInternet it+02x X'+03x—+
04x8t+U
性价比高的车net”=a+01x【ntemet”+爲x X;+仏®+
04x6+U
cy sr”=a+0x【ntemet”++02x X;+
03x^』+04x6+u it
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)其中,上述公式中的net*表示的是第i个家庭在t年的社会网络情况,Y i表示社会网络的待估参数,X c指的是除核心解释变量和中介变量的控制变量,其余变量与式(1)和式(2)的含义一致。本研究实证分析均采用Stata16.0计量软件进行分析。
四、实证研究及其结果分析
1.基准回归分析马桑根
由于本研究使用的是三期非平衡面板数据,一方面做出创业决策的家庭比例十分少,全样本比例不到10%,另一方面存在大量的被解释变量在三期中均为0或1的情况,这样大部分样本量在进入面板Logit回归分析时会被删除[12],因此在基准回归
第22卷第1期刘银等互联网使用对中国城乡家庭创业的影响分析91
分析中,仅有2965个样本。
面板Logit回归存在混合效应模型、随机效应模型和固定效应模型三种形式。为了选择更加合适的模型,本研究分别对固定效应模型和混合效应模型以及固定效应模型和随机效应模型进行了Hausman检验。从检验结果来看,前者在1%的显著水平上拒绝了混合效应模型;后者在1%的显著水平上拒绝了随机效应模型。故在面板Logit回归中应选用固定效应模型。同样的,面板线性回归仍然存在混合效应模型、随机效应模型和固定效应模型三种形式。为了选择更加合适的模型,本研究对随机效应模型和混合效应模型进行LM检验,在1%的显著水平上表明,选择随机效应模型要比混合效应模型好;同时对固定效应模型和随机效应模型进行了Hausman检验,在10%的显著水平上拒绝了随机效应模型。故在面板线性回归中应选择固定效应模型。
互联网使用对家庭创业影响的系数估计如表2所示。在模型(1)和模型(4)中,将互联网使用与家庭创业决策和家庭创业收入进行单独回归,互
表2互联网使用对家庭创业的影响
互联网使用对家庭创业决策的影响互联网使用对家庭创业收入的影响
模型(1)创业决策
模型(2)
创业决策
模型(3)
创业决策
模型(4)
创业收入
模型(5)
创业收入
模型(6)
创业收入
互联网使用0.468***0.365***0.388***0.256***0.177***0.111*
(0.102)(0.11)(0.12)(0.0564)(0.0594)(0.0641)
社会网络0.112*0.11*0.112***0.107***
(0.0646)(0.0645)(0.036)(0.036)
户主年龄0.0996***0.105***-0.0001990.000622
(0.0376)(0.0378)(0.0181)(0.0181)
户主年龄平方-0.00119***-0.00123***-.0000791-0.000131
(0.000397)(0.000397)(0.000184)(0.000185)
户主性别0.184*0.180.140**0.153***
(0.111)(0.112)(0.0586)(0.0588)
董洁主演的电视剧是否在婚(是=1)-0.586**-0.597**-0.0528-0.0434
(0.233)(0.235)(0.111)(0.111)
教育程度0.04060.04970.06630.0546
(0.0787)(0.0793)(0.0419)(0.0421)
健康水平0.03420.0349-0.0219-0.0214
(0.042)(0.0422)(0.0209)(0.0209)
银行借款(有=1)0.2040.2160.304***0.290***
(0.143)(0.143)(0.0877)(0.0878)
家庭人口规模0.181***0.177***0.0858***0.0881***
(0.045)(0.0453)(0.0232)(0.0233)
2016年0.07240.0612
(0.0837)(0.0417)
2018年-0.05210.132***
(0.0954)(0.0479)
中部0.7030.31
(0.717)(0.534)
西部-0.462 1.075
(1.259)(0.857)
常数项0.368***0.0991-0.211
(0.0252)(0.463)(0.539)
N296531345
注:1.东部地区包括黑、吉、辽、冀、京、津、鲁、苏、浙、沪、粤、琼、闽、港、澳、台;中部地区包括晋、豫、皖、鄂、赣、湘;西部地区包括渝、川、陕、云、贵、桂、甘、青、宁、藏、新、蒙o 2.***,**,*分别表示在1%,5%,10%的水平上显著,括号里面的数字为标准误差,下同o
版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198,我们将在24小时内删除。
发表评论