数字普惠金融驱动家庭创业与减贫的微观机制与实证研究

数字普惠金融驱动家庭创业与减贫的微观机制与实证研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在全球数字化浪潮的推动下，数字普惠金融作为金融创新的重要成果，正深刻改变着金融服务的格局。自2013年“发展普惠金融”上升为国家战略以来，中国普惠金融实现了从服务盲区到广泛覆盖、从单一信贷到综合服务、从数字化到数智化的跨越式发展。截至2024年二季度，银行业金融机构用于小微企业的贷款余额达78万亿元，较2018年末增长233%，我国移动支付普及率达到86%，位居全球第一。数字普惠金融以数字技术为支撑，打破了传统金融服务在时间和空间上的限制，降低了金融服务门槛和成本，使金融服务能够更广泛地覆盖到偏远地区和低收入群体，为解决金融服务不平等问题提供了新的途径。家庭创业作为经济活动的重要组成部分，在推动经济增长、促进就业以及减少贫困等方面发挥着不可替代的作用。通过创业，家庭不仅能够创造更多的收入来源，提升自身的经济状况，还能为社会提供更多的就业岗位，带动周边人群共同发展。在农村地区，许多家庭通过开展特色农业、农村电商等创业活动，实现了脱贫致富，同时也为乡村振兴注入了新的活力。尽管我国在减贫工作中取得了举世瞩目的成就，脱贫攻坚取得全面胜利，现行标准下9899万农村贫困人口全部实现脱贫，832个贫困县全部摘帽，区域性整体贫困得到解决，但脱贫摘帽并不意味着一劳永逸。原发性绝对贫困在农村消失并不意味着农村贫困的终结，城市化和工业化进程带来的转型贫困群体，以及在各种风险下可能再次落入贫困线以下的潜在贫困群体都将长期存在。根据内生经济增长理论，贫困地区和群体相对缺乏物质资本和人力资本的困局难以在短期内得到根本改变，其经济中存在着资本供给与需求两方面的贫困恶性循环，参与经济活动的能力存在缺陷，容易再次陷入贫困陷阱和发生贫困的代际转移。在这种背景下，如何巩固脱贫成果，减少相对贫困，防止新致贫与返贫现象的出现，成为了当前亟待解决的重要问题。数字普惠金融的兴起为减贫工作带来了新的机遇。它能够为家庭创业提供必要的资金支持、便捷的支付手段以及精准的金融服务，有效解决家庭创业过程中面临的融资难、融资贵等问题，激发家庭创业的活力和创造力，从而实现以创业带动就业、以就业促进减贫的目标。研究数字普惠金融、家庭创业与减贫之间的关系，对于进一步发挥数字普惠金融的作用，推动家庭创业，巩固减贫成果，实现经济的可持续发展具有重要的现实意义。1.1.2研究意义从理论层面来看，本研究致力于深入剖析数字普惠金融、家庭创业与减贫之间的内在关联，丰富和拓展相关领域的理论研究。过往研究虽已分别对数字普惠金融、家庭创业以及减贫展开探讨，但将三者置于同一框架下进行系统研究的成果相对匮乏。本研究通过综合考量数字普惠金融如何影响家庭创业决策、创业过程以及创业绩效，进而探究其对减贫的作用机制，有望为后续学者提供全新的研究视角与思路，推动相关理论的进一步完善与发展。从实践角度出发，本研究的成果对政府制定科学合理的金融政策、创业扶持政策和减贫政策具有重要的参考价值。通过揭示数字普惠金融对家庭创业和减贫的具体影响路径，政府能够更加精准地把握政策着力点，优化金融资源配置，加大对家庭创业的支持力度，提高减贫政策的针对性和有效性。政府可以根据研究结果，出台相关政策鼓励金融机构创新数字普惠金融产品和服务，降低家庭创业的融资门槛和成本；针对家庭创业过程中面临的风险，制定相应的风险分担机制和补贴政策，提高家庭创业的成功率；对于贫困地区和贫困人口，制定差异化的金融扶持政策和创业引导政策，激发其内生动力，实现可持续减贫。1.2国内外研究现状在数字普惠金融的内涵与发展研究方面，国外学者早在2016年的G20峰会上就对数字普惠金融进行了定义，即泛指一切通过数字金融服务以促进普惠金融的行动，强调运用数字技术为传统金融体系覆盖不足的群体提供正规金融服务。在发展历程上，数字普惠金融从早期依赖移动支付、电子银行解决资金转移和小额信贷问题，逐步借助云计算、大数据、人工智能等先进技术，扩展至保险、教育、医疗健康等更广泛的金融服务领域。国内学者则结合中国实际，进一步阐述了数字普惠金融的特点与优势。如它能够突破地域限制，实现金融服务向县域、乡村、社区的深入推进，有效解决了传统普惠金融受地理和成本限制，主要服务于大城市的问题。在《2024中国数字普惠金融发展报告》中提到，我国自2013年将“发展普惠金融”上升为国家战略后，数字普惠金融迅速兴起，在基础服务、数字支付、信贷产品、金融基础设施、服务体系和农村金融等方面都取得了显著成就，移动支付普及率达到86%，位居全球第一，银行业金融机构用于小微企业的贷款余额达78万亿元，较2018年末增长233%。关于数字普惠金融对家庭经济的影响，国外研究表明，数字普惠金融能够为低收入群体提供更多的金融服务机会，帮助他们融入市场经济，提高经济收益。而国内研究则从多个角度进行了深入分析，易行健研究发现数字普惠金融的发展加速了消费信贷比重的提高，对居民消费起促进作用，且在农村地区的效应比在城市更加明显；宋晓玲认为数字普惠金融通过数字技术、用户群、风险控制三个维度解决了成本与收益不匹配的问题，通过降低门槛效应、缓解排除效应和减贫效应，从而缩小城乡居民收入差距。在家庭创业与减贫关系的研究中，国外学者指出创业活动有助于创造就业机会，促进劳动力流动，激发地方经济活力，从而对减贫产生积极影响。国内学者利用中国家庭追踪调查（CFPS）数据进行实证研究，发现选择家庭创业能够显著地改善家庭收入状况，对农户减贫有积极影响，且家庭创业对农户家庭纯收入的正向影响会随家庭纯收入水平的不同而存在异质性影响，收入水平提升时，家庭创业对收入增加的影响更加明显。对于数字普惠金融影响家庭创业和减贫的作用机制，现有研究认为，数字普惠金融主要通过降低金融服务门槛和成本，缓解家庭创业面临的信贷约束，为家庭创业提供资金支持，从而促进家庭创业；在减贫方面，数字普惠金融通过提高金融服务可得性、增加就业机会、促进产业发展等途径，直接或间接地减少贫困。然而，当前研究仍存在一些不足与空白。在数字普惠金融与家庭创业的关系研究中，对于不同地区、不同家庭特征下数字普惠金融对家庭创业的异质性影响研究还不够深入；在数字普惠金融、家庭创业与减贫的综合研究方面，将三者置于同一理论框架下进行系统分析的成果相对较少，对数字普惠金融通过家庭创业影响减贫的传导路径研究还不够全面和细致，未来需要进一步加强这方面的研究，以完善相关理论体系，并为政策制定提供更有力的支持。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本研究聚焦于数字普惠金融、家庭创业与减贫之间的关系，从理论分析、现状描述、实证检验、异质性分析以及政策建议等多个层面展开深入探究。在理论分析部分，全面梳理数字普惠金融理论、家庭创业理论以及贫困与反贫困理论，深入剖析数字普惠金融对家庭创业的作用机制，包括缓解信贷约束、提供创业信息与资源、降低创业成本等。同时，探究家庭创业促进减贫的内在逻辑，如增加家庭收入、创造就业机会、带动产业发展等，为后续研究奠定坚实的理论基础。对数字普惠金融、家庭创业与减贫的现状进行详细描述。通过权威数据和报告，阐述数字普惠金融在中国的发展历程、现状及趋势，分析其覆盖范围、服务对象、业务类型等方面的特点；基于调查数据，描述中国家庭创业的总体状况，包括创业规模、行业分布、创业动机等，探讨不同地区、不同家庭特征下家庭创业的差异；分析中国减贫工作的成就与挑战，如贫困发生率的变化、贫困地区的发展状况、脱贫攻坚成果的巩固等，为实证研究提供现实依据。在实证检验阶段，构建科学合理的实证模型，运用中国家庭金融调查（CHFS）数据等微观数据，实证检验数字普惠金融对家庭创业的影响，分析数字普惠金融的发展如何影响家庭创业的概率、规模和类型；进一步探究家庭创业在数字普惠金融与减贫之间的中介作用，验证数字普惠金融是否通过促进家庭创业来实现减贫目标，明确三者之间的数量关系和作用路径。考虑到不同地区经济发展水平、金融基础设施、文化观念等存在差异，以及不同家庭特征如收入水平、教育程度、家庭规模等对数字普惠金融、家庭创业与减贫关系的影响，进行异质性分析。研究数字普惠金融对家庭创业和减贫的影响在不同地区、不同家庭特征下是否存在差异，分析产生这些差异的原因，为制定差异化的政策提供依据。基于理论分析和实证研究的结果，提出针对性的政策建议。从完善数字普惠金融体系、加大对家庭创业的支持力度、强化数字普惠金融与家庭创业的协同作用等方面入手，为政府部门和金融机构提供参考，以促进数字普惠金融的健康发展，激发家庭创业活力，实现减贫目标，推动经济社会的可持续发展。1.3.2研究方法本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性、全面性和深入性。运用文献研究法，系统梳理国内外关于数字普惠金融、家庭创业与减贫的相关理论和研究成果。通过对权威学术数据库、专业书籍、政策文件等的检索和分析，了解已有研究的现状、热点和不足，明确本研究的切入点和创新点，为后续研究提供理论支持和研究思路。采用实证研究法，基于微观数据构建计量模型，对数字普惠金融、家庭创业与减贫之间的关系进行定量分析。运用中国家庭金融调查（CHFS）数据，结合数字普惠金融指数，构建回归模型，检验数字普惠金融对家庭创业的影响，以及家庭创业在数字普惠金融与减贫之间的中介效应。通过控制相关变量，进行稳健性检验和内生性处理，确保研究结果的可靠性和准确性。通过案例分析法，选取具有代表性的地区和家庭创业案例，深入分析数字普惠金融在促进家庭创业和减贫方面的实践经验和启示。研究这些案例中数字普惠金融产品和服务的创新应用，家庭创业的成功模式和面临的挑战，以及政策支持在其中发挥的作用，为政策制定和实践推广提供实际参考。1.4研究创新点从研究视角来看，本文将数字普惠金融、家庭创业与减贫纳入同一研究框架，从微观家庭层面深入探究三者之间的内在联系。过往研究大多仅聚焦于其中某两个因素的关系，而本研究全面考虑三者的相互作用，弥补了这一不足，为相关领域研究提供了更为全面和深入的视角。通过分析数字普惠金融如何影响家庭创业决策、创业过程以及创业对家庭脱贫的影响，有助于更精准地把握数字普惠金融在家庭经济活动中的作用机制，以及家庭创业在减贫过程中的关键作用。在研究内容方面，本文充分考虑了不同地区、不同家庭特征下数字普惠金融对家庭创业和减贫的异质性影响。现有研究在这方面的分析相对薄弱，而不同地区在经济发展水平、金融基础设施、文化观念等方面存在显著差异，不同家庭在收入水平、教育程度、家庭规模等特征上也各不相同，这些因素都会对数字普惠金融的作用效果产生影响。本研究通过深入分析这些异质性，能够为制定更具针对性和差异化的政策提供有力依据，使政策能够更好地适应不同地区和家庭的实际需求，提高政策的实施效果。从研究方法上，本文综合运用多种研究方法，增强了研究的科学性和可靠性。在理论分析部分，通过系统梳理相关理论，深入剖析数字普惠金融、家庭创业与减贫之间的作用机制，为实证研究奠定了坚实的理论基础；在实证研究阶段，运用微观数据构建计量模型，进行严谨的实证检验，确保研究结果的准确性和说服力；通过案例分析，选取典型案例进行深入剖析，从实践角度验证理论分析和实证研究的结果，使研究结论更具现实指导意义。这种多方法结合的研究方式，能够从不同角度对研究问题进行深入探讨，全面揭示数字普惠金融、家庭创业与减贫之间的复杂关系。二、概念界定与理论基础2.1数字普惠金融数字普惠金融作为普惠金融与数字技术深度融合的产物，正深刻改变着金融服务的格局。2014年10月，G20普惠金融全球合作伙伴（GPFI）与国际清算银行（BIS）联合举办闭门会议，首次将其定义为“泛指一切通过使用数字金融服务以促进普惠金融的行动，包括运用数字技术为无法获得金融服务或缺乏金融服务的群体提供一系列正规金融服务，其所提供的金融服务能够满足他们的需求，并且是以负责任的、成本可负担的方式提供，同时对服务提供商而言是可持续的”。2016年，在杭州举行的二十国集团（G20）峰会上，由中国推动并参与制定的《G20数字普惠金融高级原则》，成为国际社会首次在该领域推出的高级别指引性文件，为全球数字普惠金融的发展提供了重要的指导框架。数字普惠金融具有诸多显著特点。其覆盖面极为广泛，借助互联网、移动通信等数字技术，打破了传统金融服务在地域和时间上的限制，使金融服务能够延伸至偏远地区和弱势群体，实现了金融服务的全面覆盖。在一些偏远山区，居民以往难以获得金融服务，但通过数字普惠金融平台，他们可以便捷地进行储蓄、贷款、支付等金融操作。其成本较低，数字技术的运用减少了实体网点的建设和运营成本，降低了金融服务的边际成本，使得金融服务更加实惠，能够以更低的成本为大量分散的小微企业等普惠群体提供服务。同时，数字普惠金融的效率较高，利用互联网技术实现了金融服务的快速传递，客户可以随时随地通过手机或电脑完成金融交易，大大缩短了业务办理时间，提高了金融服务的效率。数字普惠金融的风险控制能力强，通过大数据、人工智能等技术，可以对客户的信用状况进行精准评估，实时监测风险，有效降低金融风险，保障金融服务的安全和稳定。近年来，中国数字普惠金融取得了举世瞩目的成就。在基础服务方面，居民银行账户和智能手机拥有率较高，为数字普惠金融的发展奠定了坚实基础。手机银行、网上银行等数字化服务渠道不断普及和优化完善，使广大人民群众办理金融业务更加便捷。在数字支付领域，移动支付发展迅猛，普及率达到86%，位居全球第一。无论是在繁华都市的商场，还是在偏远乡村的小店，移动支付都已成为常见的支付方式。在信贷产品方面，金融机构通过大数据实现批量化获客，利用多维度数据对企业进行精准画像，无需抵押的信用贷款占比持续增加，满足了小微企业“短、小、频、急、散”的信贷需求。在金融基础设施建设上，持续优化农村支付环境，推广巩固银行卡助农取款服务，推进移动支付便民工程向乡村下沉；实施金融科技赋能乡村振兴示范工程，打造近300个可借鉴、可推广的惠农利民数字普惠金融样板，推动更多金融资源高效配置到乡村经济社会发展的重点领域和薄弱环节。在服务体系方面，中国形成了具有自身特色的数字普惠金融发展模式，有效增强了广大人民群众的金融获得感。展望未来，数字普惠金融将呈现出更加多元化和智能化的发展趋势。随着5G、人工智能、区块链等新技术的不断发展和应用，数字普惠金融将进一步提升服务效率和质量，拓展服务领域和范围。人工智能技术将实现金融服务的个性化定制，根据客户的需求和风险偏好，提供更加精准的金融产品和服务；区块链技术将提高金融交易的安全性和透明度，降低信任成本。数字普惠金融将更加注重与实体经济的深度融合，为小微企业、创新创业者等提供更加有力的金融支持，助力经济的高质量发展。它还将在推动乡村振兴、促进区域协调发展、实现共同富裕等方面发挥更加重要的作用，为解决社会经济发展中的不平衡不充分问题提供金融解决方案。2.2家庭创业家庭创业是指以家庭为基本单位，家庭成员共同参与，投入一定的资源，开展具有创新性和风险承担性的经济活动，旨在创造新的价值，实现家庭财富的增长和经济地位的提升。在家庭创业中，家庭成员不仅在经济上相互支持，在决策、管理、运营等各个环节也紧密协作，充分发挥各自的优势，共同应对创业过程中的各种挑战。近年来，我国家庭创业呈现出蓬勃发展的态势。据西南财大中国家庭金融调查（CHFS）的数据，我国有14.1%的家庭从事工商业活动，远高于美国7%左右的比重。从地域分布来看，家庭创业在农村和城市均有显著表现。在农村地区，从事工商业家庭的占比为16.5%，农村家庭创业多集中在特色农业种植养殖、农产品加工、农村电商等领域。一些农村家庭利用当地丰富的自然资源，开展特色农产品种植，如种植有机蔬菜、水果等，并通过电商平台将产品销售到全国各地，实现了创业增收。在城市地区，从事工商业家庭的占比为11.1%，城市家庭创业则更多地涉足服务业、零售业、文化创意产业等。许多城市家庭开设小型咖啡店、美容美发店、文创工作室等，满足城市居民多样化的消费需求。从创业类型上看，我国家庭创业涵盖个体经营、小微企业创办等多种形式。个体经营类创业以零售、餐饮、手工制作等传统行业为主，这类创业形式具有启动资金少、经营灵活等特点，适合资金相对较少、缺乏专业技术的家庭。许多家庭在社区开设小超市、小吃店，凭借便利的地理位置和个性化的服务吸引顾客。小微企业创办则涉及制造业、信息技术、科技服务等多个新兴领域，这类创业对技术、资金和管理能力要求较高，但发展潜力较大。一些具有专业技术背景的家庭，创办软件开发公司、科技服务企业，专注于特定领域的技术研发和服务提供，为行业发展注入新的活力。我国家庭创业还具有鲜明的特点。在创业动机上，除了追求经济利益，实现自我价值和家庭传承也是重要的驱动因素。许多创业者希望通过创业实现自己的梦想，证明自己的能力，同时将创业成果传承给下一代，为家庭的长远发展奠定基础。在经营模式上，家庭创业通常采用家族式管理，家庭成员之间的信任和默契有助于提高决策效率和执行力，但也可能面临家族内部矛盾影响企业发展的风险。由于家族成员之间关系复杂，在企业决策、利益分配等方面可能出现分歧，影响企业的正常运营。在资金来源方面，家庭创业主要依赖自有资金和亲友借款，对外部融资的依赖程度相对较低，这在一定程度上限制了创业规模的扩大。家庭自有资金和亲友借款往往有限，难以满足企业大规模发展的资金需求，制约了企业的扩张和创新能力。2.3贫困与减贫贫困是一个复杂且多维的概念，长期以来一直是全球关注的焦点问题。从经济学视角来看，贫困通常被定义为缺乏足够的收入或资产来满足基本生活需求，如食物、住房、医疗和教育等。根据世界银行的标准，国际贫困线设定为每人每天1.9美元（2011年购买力平价），低于这一标准的人群被视为贫困人口。在国内，我国根据自身的经济发展水平和社会实际情况，制定了相应的贫困标准。2020年我国现行贫困标准为农村贫困人口每人每年纯收入4000元左右，这一标准综合考虑了农村居民的基本生活消费支出、物价水平以及经济社会发展状况等因素，旨在确保贫困人口能够维持基本的生活水平。贫困的衡量标准除了收入指标外，还涵盖了教育、健康、住房、就业等多个维度。教育方面，贫困家庭的子女往往面临着入学困难、教育资源匮乏等问题，导致受教育程度较低，进而影响其未来的就业和收入水平。在一些偏远贫困地区，学校基础设施简陋，师资力量薄弱，许多孩子无法接受高质量的教育。健康维度上，贫困人群由于缺乏足够的医疗保障和资源，患病风险较高，且患病后难以获得及时有效的治疗，这不仅影响个人的身体健康，还会增加家庭的经济负担，形成“因病致贫、因病返贫”的恶性循环。住房条件也是衡量贫困的重要因素之一，贫困家庭可能居住在狭小、破旧、不安全的房屋中，缺乏基本的生活设施，影响生活质量和幸福感。就业机会的缺乏或不稳定也是贫困的表现之一，贫困人群往往从事低技能、低工资的工作，就业稳定性差，难以获得足够的收入来摆脱贫困。新中国成立以来，我国始终将减贫事业作为国家发展的重要任务，经过多年的不懈努力，取得了举世瞩目的成就。在不同的历史时期，我国根据当时的国情和贫困状况，制定了相应的减贫战略和政策措施，走出了一条具有中国特色的减贫道路。改革开放前，我国主要采取救济式减贫战略。这一时期，政府通过社会资源的再分配，如土地改革、公社化运动等，来缩小贫富差距和阻断收入的两极分化，同时建立基本社会保障和医疗体系，为极端贫困人口提供基本生存保障。政府还依托民政救济系统，对边远落后地区、因灾致贫人口和战争伤残人口实施生活救济，发放救灾救济费，帮助贫困户维持基本生活。据统计，1950-1954年间各级政府发放的救灾救济费将近10亿元，1955-1978年间则达到了22亿元。这些措施在一定程度上缓解了贫困问题，但由于当时国家财力有限，贫困问题仍然较为严重。改革开放后，我国进入以体制改革推动农村扶贫开发阶段（1978-1985）。这一时期，我国通过改革农村土地制度，推行家庭联产承包责任制，以及改革农村生产、分配和购销价格制度，极大地激发了农民的生产积极性，提高了粮食产量和农村收入，大幅度降低了农村贫困发生率和贫困人口数量。从1981年到1984年，按一天一美元的收入标准衡量的贫困发生率从49%下降到24%；按国家贫困线算，贫困人口的数量从1978年的2.5亿下降到1985年的1.25亿。1986-1993年，我国启动了“政府主导型”的开发式扶贫，实施区域型、开发式总体扶贫战略。国务院成立了国务院贫困地区经济开发领导小组，划分了十八个扎堆的贫困带以及一批国家级贫困县和省级贫困县，通过政府给予的政策、资金、技术等支持，利用贫困地区的自然资源，进行开发式建设，提高贫困地区自我发展、自我积累和自我脱贫能力。这一阶段，政府对确定的贫困县给予专项资金支持，包括专项扶贫贷款、以工代赈项目和财政发展资金，有效促进了贫困地区的经济发展和贫困人口的脱贫。1994-2000年，我国进入扶贫攻坚阶段。这一时期，我国制定并实施了《国家八七扶贫攻坚计划（1994-2000年）》，明确提出用七年左右的时间，基本解决8000万农村贫困人口的温饱问题。在这一计划的推动下，我国加大了扶贫投入力度，采取了一系列综合性的扶贫措施，包括改善贫困地区的基础设施条件、发展特色产业、开展科技扶贫、加强教育扶贫等，使贫困地区的面貌发生了显著变化，贫困人口数量大幅减少。2001-2010年，我国实施综合扶贫开发战略。这一阶段，我国制定了《中国农村扶贫开发纲要（2001-2010年）》，将扶贫开发的重点从解决温饱问题转向巩固温饱成果、加快脱贫致富、改善生态环境、提高发展能力、缩小发展差距上来。在这一纲要的指导下，我国进一步加大了对贫困地区的扶持力度，加强了贫困地区的基础设施建设、社会事业发展和生态环境保护，同时注重提高贫困人口的素质和能力，促进贫困地区的可持续发展。党的十八大以来，我国全面实施精准扶贫战略，提出“六个精准”和“五个一批”的扶贫举措，即扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准，发展生产脱贫一批、易地扶贫搬迁脱贫一批、生态补偿脱贫一批、发展教育脱贫一批、社会保障兜底一批。通过精准识别贫困人口，实施精准帮扶措施，我国脱贫攻坚取得了全面胜利。截至2020年底，我国现行标准下9899万农村贫困人口全部脱贫，832个贫困县全部摘帽，12.8万个贫困村全部出列，区域性整体贫困得到解决，完成了消除绝对贫困的艰巨任务，提前10年实现《联合国2030年可持续发展议程》减贫目标，历史性地解决了绝对贫困问题，创造了又一个彪炳史册的人间奇迹。尽管我国在减贫工作中取得了巨大成就，但脱贫摘帽并不意味着一劳永逸，当前仍面临着诸多挑战。随着绝对贫困的消除，相对贫困问题日益凸显。相对贫困是指在特定的社会生产方式和生活方式下，依靠个人或家庭的劳动力所得或其他合法收入虽能维持其食物保障，但无法满足在当地条件下被认为是最基本的其他生活需求的状态。在一些经济发达地区，虽然居民收入水平较高，但仍存在部分人群在教育、医疗、住房等方面面临困难，生活质量相对较低，这就是相对贫困的表现。脱贫人口的返贫风险依然存在。一些脱贫户由于自身发展能力不足、产业基础薄弱、抗风险能力差等原因，在面临自然灾害、市场波动、家庭成员生病等意外情况时，容易再次陷入贫困。一些脱贫户从事的农业产业受自然灾害影响较大，一旦遭遇旱灾、水灾等，农作物减产甚至绝收，就会导致收入大幅下降，可能重新返贫。新致贫问题也不容忽视，随着经济社会的发展，一些新的因素可能导致部分人群陷入贫困，如产业结构调整导致部分企业倒闭，工人失业，从而陷入贫困；突发的公共卫生事件、重大疾病等也可能使一些家庭因病致贫、因病返贫。在新冠疫情期间，许多中小企业受到冲击，部分员工失业，家庭收入减少，生活陷入困境。2.4理论基础金融发展理论由雷蒙德・W・戈德史密斯在1969年提出，该理论深入探讨了金融结构、金融发展与经济增长之间的紧密联系。金融结构涵盖金融工具的种类、规模以及金融机构的组织形式、分布状况等要素，而金融发展则体现为金融结构的持续优化和金融效率的不断提升。在数字普惠金融领域，这一理论有着多方面的体现。数字普惠金融借助互联网、大数据、人工智能等先进数字技术，极大地拓展了金融服务的覆盖范围，使金融服务能够延伸至传统金融难以触及的偏远地区和弱势群体，有效提升了金融服务的可得性。在一些偏远山区，居民以往难以获得金融服务，但通过数字普惠金融平台，他们可以便捷地进行储蓄、贷款、支付等金融操作。数字技术的运用降低了金融服务的成本，提高了金融服务的效率。通过大数据分析，金融机构能够更精准地评估客户的信用状况，实现风险的有效控制，从而降低不良贷款率，提高金融资源的配置效率。利用大数据和人工智能技术，金融机构可以对客户的海量数据进行分析，快速准确地评估客户的信用风险，为客户提供个性化的金融产品和服务，提高金融服务的质量和效率。创业理论主要聚焦于创业的动机、过程以及影响因素等关键方面。在创业动机上，创业者往往受到多种因素的驱动，追求经济利益是其中重要的一方面，通过创业获取利润，实现财富的增长，改善自身和家庭的经济状况。许多创业者看到市场上的商业机会，通过创办企业提供产品或服务，满足市场需求，从而获取经济回报。实现自我价值也是重要的创业动机之一，创业者希望通过创业来证明自己的能力，实现自己的梦想，获得社会的认可和尊重。史蒂夫・乔布斯创办苹果公司，不仅是为了追求商业成功，更是为了实现自己对创新和科技的追求，改变人们的生活方式。家庭创业作为创业的一种特殊形式，具有独特的特点。家庭成员之间基于亲情和信任，在创业过程中能够紧密协作，形成强大的凝聚力和执行力。在家族企业中，成员之间相互支持，共同应对创业中的各种挑战，能够快速做出决策，提高企业的运营效率。但这种创业形式也可能面临家族内部矛盾影响企业发展的风险，家族成员在企业决策、利益分配等方面可能存在分歧，导致企业内部关系紧张，影响企业的正常运营。家庭创业在资金来源、经营模式等方面也与其他创业形式存在差异。在资金来源上，家庭创业主要依赖自有资金和亲友借款，对外部融资的依赖程度相对较低；在经营模式上，通常采用家族式管理，决策过程相对集中，能够快速响应市场变化，但也可能缺乏专业的管理经验和创新思维。贫困恶性循环理论由美国经济学家纳克斯在1953年出版的《不发达国家的资本形成问题》一书中提出，该理论认为，发展中国家存在资本供给和需求两方面的贫困恶性循环。从资本供给角度来看，由于发展中国家经济落后，居民收入水平低，导致储蓄能力不足，进而使得资本形成不足，这又限制了生产规模的扩大和生产效率的提高，最终导致经济增长缓慢，居民收入难以提升，形成一个恶性循环。在一些贫困地区，居民收入微薄，除了满足基本生活需求外，几乎没有剩余资金用于储蓄，企业缺乏足够的资金进行设备更新和技术研发，生产效率低下，经济发展受到制约。从资本需求角度分析，发展中国家经济落后，市场规模狭小，投资机会有限，这使得投资者缺乏投资意愿，导致资本投入不足，进而影响生产规模的扩大和经济的发展，同样形成一个恶性循环。由于市场需求不足，企业生产的产品难以销售出去，投资者对该地区的投资信心不足，不愿意投入资金，企业无法扩大生产规模，经济发展陷入困境。打破贫困循环是实现减贫目标的关键，而数字普惠金融和家庭创业在其中发挥着重要作用。数字普惠金融通过提供便捷的金融服务，能够有效缓解贫困家庭面临的资金约束问题，为他们提供创业资金、生产资金等，帮助他们开展生产经营活动，增加收入，从而打破贫困恶性循环。通过数字普惠金融平台，贫困家庭可以获得小额贷款，用于购买生产资料、开展小型创业项目等，提高家庭收入水平。家庭创业则能够创造更多的就业机会，增加家庭收入，提升家庭的经济地位，增强贫困家庭的自我发展能力，打破贫困的代际传递，为实现减贫目标提供有力支持。一些贫困家庭通过创业开办小型加工厂，不仅自己实现了脱贫致富，还带动了周边村民就业，促进了当地经济的发展。三、数字普惠金融影响家庭创业与减贫的理论机制3.1数字普惠金融对家庭创业的影响机制数字普惠金融作为金融领域的创新发展模式，通过多维度的作用路径，深刻影响着家庭创业的决策与实践。其在缓解融资约束、提供创业知识与信息以及扩大社会网络和资源获取等方面发挥着关键作用，为家庭创业注入了新的活力与机遇。家庭创业往往面临着诸多融资难题，而数字普惠金融的出现为解决这一困境提供了有效途径。传统金融机构在提供信贷服务时，通常要求严格的抵押担保条件，且审批流程繁琐、成本较高。对于家庭创业者而言，他们往往缺乏足够的抵押物，难以满足传统金融机构的要求，导致融资困难。据相关研究表明，在传统金融模式下，约有70%的家庭创业项目因无法满足抵押担保条件而被拒绝贷款。数字普惠金融借助大数据、人工智能等先进技术，能够对家庭创业者的信用状况进行精准评估。通过分析创业者在互联网平台上的交易数据、消费记录、社交行为等多维度信息，构建全面的信用画像，从而更准确地判断其还款能力和信用风险。一些数字普惠金融平台利用大数据分析技术，对小微企业主的经营流水、纳税记录等数据进行挖掘，为其提供无需抵押的信用贷款。这种基于大数据的信用评估方式，降低了对抵押物的依赖，使得更多家庭创业者能够获得金融机构的信任，从而获得创业所需的资金支持。数字普惠金融简化了贷款申请流程，降低了交易成本。创业者只需通过互联网平台在线提交申请材料，金融机构即可快速进行审核和放款，大大缩短了贷款审批时间，提高了融资效率。相比传统金融机构繁琐的线下申请流程，数字普惠金融的贷款申请时间可缩短至数天甚至数小时，有效满足了家庭创业的资金及时性需求。数字普惠金融还为家庭创业者提供了丰富的金融知识和创业信息，提升了他们的创业能力。在传统金融服务模式下，金融知识的传播渠道有限，家庭创业者获取金融知识的途径相对较少，导致他们对金融产品和服务的了解不足，难以合理运用金融工具支持创业。据调查显示，超过60%的家庭创业者表示缺乏基本的金融知识，在融资、理财等方面存在困惑。数字普惠金融平台依托互联网的便捷性，通过线上课程、视频讲座、在线咨询等多种形式，为家庭创业者提供全面的金融知识培训。这些培训内容涵盖金融基础知识、信贷政策、风险管理、投资理财等多个方面，帮助创业者提升金融素养，更好地理解和运用金融工具。一些数字普惠金融平台推出了金融知识普及课程，邀请专家学者进行线上授课，向家庭创业者讲解如何制定合理的融资计划、如何进行风险评估和控制等知识，受到了创业者的广泛好评。数字普惠金融平台还整合了大量的市场信息、行业动态、创业案例等资源，为家庭创业者提供了丰富的创业信息。创业者可以通过平台了解市场需求、竞争对手情况、行业发展趋势等，从而更好地把握创业机会，制定科学的创业策略。某数字普惠金融平台设立了创业资讯板块，实时发布各类创业信息和成功案例，帮助家庭创业者开阔视野，学习借鉴他人的成功经验，提高创业成功率。通过提供金融知识和创业信息，数字普惠金融增强了家庭创业者的创业能力，使他们在创业过程中能够更加理性地做出决策，提高创业的成功率和可持续性。数字普惠金融还通过扩大社会网络和资源获取，为家庭创业创造了更多机会。在传统社会经济环境下，家庭创业者的社会网络相对局限，主要集中在亲朋好友和当地社区范围内，这限制了他们获取资源和信息的渠道。数字普惠金融打破了地域和时间的限制，通过互联网平台，家庭创业者可以与来自不同地区、不同行业的人建立联系，扩大自己的社会网络。通过参与数字普惠金融平台的线上交流社区、创业论坛等活动，创业者可以结识志同道合的伙伴、行业专家、投资者等，拓展人脉资源。这些人脉关系不仅可以为创业者提供创业建议和指导，还可能带来合作机会、投资机会和市场资源，为家庭创业的发展提供有力支持。在一个数字普惠金融平台的创业交流社区中，一位家庭创业者通过与其他创业者的交流合作，成功引入了合作伙伴的资金和技术，推动了自己创业项目的快速发展。数字普惠金融平台还整合了各类社会资源，为家庭创业者提供了便捷的资源获取渠道。平台可以汇聚供应商、服务商、销售渠道等资源，帮助创业者解决原材料采购、技术支持、产品销售等方面的问题。一些数字普惠金融平台与电商平台合作，为家庭创业者提供线上销售渠道，帮助他们将产品推向更广阔的市场。与物流企业合作，提供高效的物流配送服务，降低创业成本。通过扩大社会网络和资源获取，数字普惠金融为家庭创业创造了更多的发展机遇，促进了家庭创业的繁荣。3.2家庭创业对减贫的影响机制家庭创业作为一种积极的经济活动，在减贫过程中发挥着关键作用，通过多种途径直接或间接地改善家庭经济状况，提升家庭抗风险能力，促进贫困地区经济发展，从而实现减贫目标。家庭创业最直接的减贫效应体现在增加家庭收入方面。当家庭开展创业活动时，无论是经营个体工商户、创办小微企业，还是从事农村电商、特色农业等领域的创业，都为家庭开辟了新的收入来源渠道。通过创业，家庭能够将自身的劳动力、资金、技术等资源进行有效整合，生产出符合市场需求的产品或提供特色服务，从而获取经济回报。在一些农村地区，许多家庭利用当地丰富的自然资源，开展特色农产品种植和养殖创业项目，如种植有机蔬菜、水果，养殖特色家禽家畜等。这些农产品不仅在当地市场受到欢迎，还通过电商平台销售到全国各地，为家庭带来了可观的收入。据相关调查数据显示，参与创业的农村家庭平均年收入比未创业家庭高出30%以上，这充分表明家庭创业在增加家庭收入方面具有显著效果，能够直接提高家庭的经济水平，使家庭摆脱贫困的束缚。家庭创业还能创造就业机会，这对减贫具有重要意义。创业家庭在发展过程中，随着业务规模的扩大，往往需要雇佣更多的劳动力来满足生产和经营的需求。这些新增的就业岗位不仅为家庭成员提供了就业机会，还能吸纳周边的劳动力，尤其是贫困地区的贫困人口。在一些贫困山区，家庭创办的农产品加工厂、手工艺品作坊等，为当地村民提供了大量的就业岗位，使他们能够在家门口实现就业，不仅增加了收入，还减少了外出务工的成本和风险。家庭创业所创造的就业机会，还能够带动相关产业链的发展，进一步促进就业。一家家庭创办的服装加工厂，不仅为当地村民提供了直接的就业岗位，还带动了周边的布料供应商、辅料供应商、物流运输等相关产业的发展，创造了更多的间接就业机会。通过创造就业机会，家庭创业提高了家庭和周边人群的收入水平，增强了他们的经济独立性和抗风险能力，为减贫工作做出了积极贡献。家庭创业还能够促进产业发展，推动地区经济增长，进而实现减贫目标。在贫困地区，家庭创业往往围绕当地的特色资源展开，通过发展特色产业，能够充分发挥当地的比较优势，形成产业集聚效应，带动整个地区的经济发展。一些贫困地区拥有独特的自然风光和民俗文化资源，家庭通过创办农家乐、民宿、民俗文化旅游公司等创业项目，将这些资源转化为经济优势，吸引了大量游客前来观光旅游，促进了当地旅游业的发展。旅游业的发展又带动了餐饮、住宿、交通、购物等相关产业的繁荣，形成了完整的产业链，推动了地区经济的增长。随着地区经济的发展，基础设施不断完善，公共服务水平不断提高，为贫困人口提供了更好的发展环境和机会，进一步促进了减贫工作的开展。家庭创业还能够促进产业创新和升级，提高产业的竞争力和附加值。一些家庭创业企业注重技术创新和产品研发，引入先进的生产技术和管理经验，提高了产品的质量和生产效率，推动了产业的升级和转型。产业的创新和升级不仅能够增加企业的经济效益，还能够创造更多的就业机会和发展空间，为减贫工作提供了更有力的支持。3.3数字普惠金融通过家庭创业影响减贫的传导机制数字普惠金融对减贫的影响不仅体现在直接作用上，还通过促进家庭创业这一间接路径实现。在这一传导机制中，家庭创业充当了关键的中介变量，而数字普惠金融的发展则为家庭创业提供了必要的支持和条件，进而推动减贫进程。数字普惠金融通过多种途径促进家庭创业，进而实现减贫目标。在缓解信贷约束方面，数字普惠金融借助大数据、云计算等技术，能够更精准地评估家庭创业者的信用状况，降低对抵押物的依赖，为家庭创业提供便捷的融资渠道。蚂蚁金服旗下的网商银行，利用大数据分析小微企业和个体工商户的经营数据，为其提供无抵押的小额贷款，满足了许多家庭创业者的资金需求。这种融资支持降低了家庭创业的资金门槛，使更多有创业意愿的家庭能够开展创业活动，增加家庭收入，从而实现脱贫。数字普惠金融还提供创业知识与信息，提升家庭创业能力。通过线上课程、创业资讯平台等方式，数字普惠金融为家庭创业者提供金融知识、市场信息、创业经验等，帮助他们更好地把握市场机会，制定合理的创业策略。一些数字普惠金融平台推出创业培训课程，邀请行业专家和成功创业者分享经验，提升了家庭创业者的创业技能和管理水平，提高了创业成功率，增加了家庭收入，对减贫起到了积极的推动作用。数字普惠金融扩大了社会网络和资源获取，为家庭创业创造更多机会。通过互联网平台，家庭创业者可以与更多的供应商、客户、合作伙伴建立联系，拓展业务渠道，获取更多的市场资源。某数字普惠金融平台的创业社区，为家庭创业者提供了交流合作的机会，许多创业者通过社区结识了合作伙伴，共同开展业务，实现了资源共享和优势互补，推动了创业项目的发展，增加了家庭收入，促进了减贫。在这一传导机制中，还存在一些调节变量，它们会影响数字普惠金融通过家庭创业影响减贫的效果。地区经济发展水平是一个重要的调节变量。在经济发达地区，数字普惠金融的基础设施更加完善，金融服务的可得性更高，家庭创业者能够更好地利用数字普惠金融提供的资源和服务，创业成功的概率更高，对减贫的促进作用也更明显。而在经济欠发达地区，由于数字基础设施建设相对滞后，居民的数字素养和金融知识水平较低，数字普惠金融的发展受到一定限制，对家庭创业和减贫的促进作用相对较弱。家庭特征也是一个重要的调节变量。家庭的收入水平、教育程度、风险偏好等特征会影响家庭对数字普惠金融的利用能力和创业决策。高收入家庭通常拥有更多的自有资金和社会资源，在面对数字普惠金融提供的创业机会时，能够更好地把握机遇，开展创业活动。教育程度较高的家庭，对金融知识和创业信息的理解和运用能力更强，更有可能借助数字普惠金融实现创业梦想。风险偏好较高的家庭，更愿意尝试新的创业项目，在数字普惠金融的支持下，更有可能成功创业，实现减贫目标。而低收入家庭、教育程度较低的家庭以及风险偏好较低的家庭，在利用数字普惠金融进行创业时可能会面临更多的困难和挑战，对减贫的促进作用相对较小。四、数字普惠金融、家庭创业与减贫的现状分析4.1数据来源与样本选择本研究的数据主要来源于中国家庭金融调查（CHFS）数据库。该数据库由西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心开展，旨在收集有关家庭金融微观层次的相关信息，涵盖个人基本信息与就业、金融资产和非金融资产（农业、工商业、住房、土地、家庭耐用品等）、家庭负债、家庭收入和支出、社会保障与保险等多方面内容，对家庭经济、金融行为进行了全面细致刻画。调查采用分层、三阶段与规模度量成比例（PPS）的抽样设计方法，结合实地走访和季度电话回访采集和更新样本数据，确保了样本源数据的科学性和准确性。截至2021年，该调查已完成六轮调查，样本规模达22027户，覆盖全国29个省（自治区、直辖市），主要分布在269个区县，数据具有全国、部分省级代表性。在样本选择过程中，为确保研究结果的可靠性和有效性，我们遵循了严格的筛选标准。首先，剔除了关键变量存在缺失值的样本，以避免数据缺失对研究结果产生偏差。对于家庭创业变量，若家庭关于创业类型、创业规模、创业收入等关键信息缺失，则该样本被排除；对于数字普惠金融相关变量，如家庭使用数字金融服务的频率、金额、种类等信息缺失的样本也予以剔除。考虑到异常值可能对研究结果产生较大干扰，我们对主要变量进行了异常值处理。通过设定合理的取值范围，对家庭收入、资产规模、负债水平等变量进行筛选，将超出合理范围的样本视为异常值并予以剔除。对于家庭收入变量，若其数值远高于或低于同地区、同类型家庭的平均水平，且经过进一步核实确认无合理原因，则将该样本排除在研究范围之外。我们还根据研究目的对样本进行了针对性筛选。由于本研究关注的是家庭创业与减贫之间的关系，因此重点选取了从事创业活动的家庭样本，以及处于贫困或低收入水平的家庭样本，以更准确地研究数字普惠金融对家庭创业和减贫的影响。4.2数字普惠金融的发展现状近年来，我国数字普惠金融呈现出蓬勃发展的态势，整体发展水平不断提升，在推动经济增长、促进就业、改善民生等方面发挥着日益重要的作用。根据《北京大学数字普惠金融指数（2011-2020）》，我国数字普惠金融总指数从2011年的40.61增长到2020年的366.79，增长了8倍多，年均增长率达到28.5%，这一数据直观地反映出我国数字普惠金融在过去十年间的快速发展。从覆盖广度来看，我国数字普惠金融的服务范围不断扩大，越来越多的人群享受到了数字普惠金融带来的便利。2020年，我国成年人互联网普及率达到70.4%，移动支付用户规模达到8.54亿，移动支付普及率达到86%，位居全球第一。无论是在繁华的城市，还是在偏远的农村，人们都可以通过手机等移动设备便捷地进行支付、转账、理财等金融操作。在农村地区，许多农民通过手机银行进行农产品销售收款、缴纳水电费等，大大提高了生活的便利性。从使用深度来看，数字普惠金融在信贷、保险、投资等领域的应用不断深化，满足了不同群体多样化的金融需求。在信贷领域，数字普惠金融为小微企业和个人提供了更加便捷的融资渠道。据统计，截至2024年二季度，银行业金融机构用于小微企业的贷款余额达78万亿元，较2018年末增长233%，其中很大一部分是通过数字普惠金融平台发放的。一些数字普惠金融平台利用大数据和人工智能技术，对小微企业的经营数据进行分析，为其提供无抵押的信用贷款，有效缓解了小微企业融资难、融资贵的问题。在保险领域，互联网保险业务快速发展，2023年互联网人身险累计实现规模保费2689.5亿元，同比增长32.7%，互联网财产险累计保费收入1370.7亿元，同比增长25.3%，越来越多的消费者通过互联网购买保险产品，享受到了更加便捷的保险服务。在投资领域，互联网基金销售规模不断扩大，2023年互联网基金销售保有规模达到5.37万亿元，同比增长5.4%，投资者可以通过互联网平台更加方便地进行基金投资，实现资产的增值。尽管我国数字普惠金融取得了显著成就，但区域差异仍然较为明显。从数字普惠金融指数来看，东部地区的数字普惠金融发展水平明显高于中西部地区。2020年，东部地区数字普惠金融总指数平均为467.13，而中部地区为315.27，西部地区为298.44。这种区域差异的形成有多方面的原因。经济发展水平是一个重要因素，东部地区经济发达，产业结构较为优化，企业和居民的金融需求更为旺盛，同时也具备更好的数字基础设施和金融生态环境，有利于数字普惠金融的发展。在东部沿海地区，互联网企业和金融机构密集，数字技术应用广泛，为数字普惠金融的发展提供了良好的条件。而中西部地区经济相对落后，产业结构以传统产业为主，金融需求相对不足，数字基础设施建设相对滞后，在一定程度上制约了数字普惠金融的发展。在一些中西部偏远地区，网络覆盖率较低，金融服务网点较少，居民获取数字普惠金融服务的难度较大。金融知识普及程度也对数字普惠金融的区域发展产生影响。东部地区居民的金融知识水平相对较高，对数字普惠金融产品和服务的认知和接受程度也更高，能够更好地利用数字普惠金融满足自身的金融需求。而中西部地区部分居民金融知识相对匮乏，对数字普惠金融存在疑虑和担忧，影响了数字普惠金融的推广和应用。一些中西部地区的居民由于缺乏金融知识，不敢尝试使用数字支付、网络贷款等数字普惠金融服务，担心存在风险。我国数字普惠金融在城乡之间也存在明显的差异。城市地区数字普惠金融发展水平较高，农村地区相对较低。2020年，城市数字普惠金融总指数平均为405.67，而农村地区为285.78。在城市，数字金融服务种类丰富，包括移动支付、网络信贷、互联网保险、智能投资等，居民可以根据自己的需求选择多样化的金融服务。而在农村，数字普惠金融服务主要集中在移动支付和小额信贷方面，金融服务的种类相对单一。城市居民对数字普惠金融的使用频率和金额也明显高于农村居民。这种城乡差异的主要原因在于城乡数字基础设施建设的差距。城市地区网络覆盖率高，通信信号稳定，居民能够方便地接入互联网，享受数字普惠金融服务。而农村地区特别是一些偏远山区，网络基础设施建设相对滞后，部分地区存在网络信号弱、不稳定等问题，限制了农村居民对数字普惠金融的使用。城乡居民收入水平和金融素养的差异也是导致数字普惠金融城乡差异的重要因素。城市居民收入水平相对较高，有更多的资金用于金融投资和消费，对金融服务的需求也更加多样化。同时，城市居民接受金融教育的机会较多，金融素养相对较高，能够更好地理解和运用数字普惠金融产品和服务。农村居民收入水平较低，金融需求主要集中在基本的生产生活方面，对金融投资和消费的需求相对较少。农村地区金融教育资源相对匮乏，居民金融素养较低，对数字普惠金融的认知和接受程度有限，制约了数字普惠金融在农村地区的发展。一些农村居民由于金融素养较低，不了解数字普惠金融产品的特点和风险，不敢轻易尝试使用，导致数字普惠金融在农村地区的推广难度较大。4.3家庭创业的现状近年来，我国家庭创业呈现出活跃的发展态势，在经济增长和就业创造方面发挥着重要作用。根据西南财大中国家庭金融调查（CHFS）的数据，我国有14.1%的家庭从事工商业活动，这一比例远高于美国7%左右的比重，显示出我国家庭创业的较高活跃度。从地域分布来看，家庭创业在农村和城市均有显著表现。在农村地区，从事工商业家庭的占比为16.5%，农村家庭创业多集中在特色农业种植养殖、农产品加工、农村电商等领域。一些农村家庭利用当地丰富的自然资源，开展特色农产品种植，如种植有机蔬菜、水果等，并通过电商平台将产品销售到全国各地，实现了创业增收。在城市地区，从事工商业家庭的占比为11.1%，城市家庭创业则更多地涉足服务业、零售业、文化创意产业等。许多城市家庭开设小型咖啡店、美容美发店、文创工作室等，满足城市居民多样化的消费需求。从创业类型上看，我国家庭创业涵盖个体经营、小微企业创办等多种形式。个体经营类创业以零售、餐饮、手工制作等传统行业为主，这类创业形式具有启动资金少、经营灵活等特点，适合资金相对较少、缺乏专业技术的家庭。许多家庭在社区开设小超市、小吃店，凭借便利的地理位置和个性化的服务吸引顾客。小微企业创办则涉及制造业、信息技术、科技服务等多个新兴领域，这类创业对技术、资金和管理能力要求较高，但发展潜力较大。一些具有专业技术背景的家庭，创办软件开发公司、科技服务企业，专注于特定领域的技术研发和服务提供，为行业发展注入新的活力。我国家庭创业还具有鲜明的特点。在创业动机上，除了追求经济利益，实现自我价值和家庭传承也是重要的驱动因素。许多创业者希望通过创业实现自己的梦想，证明自己的能力，同时将创业成果传承给下一代，为家庭的长远发展奠定基础。在经营模式上，家庭创业通常采用家族式管理，家庭成员之间的信任和默契有助于提高决策效率和执行力，但也可能面临家族内部矛盾影响企业发展的风险。由于家族成员之间关系复杂，在企业决策、利益分配等方面可能出现分歧，影响企业的正常运营。在资金来源方面，家庭创业主要依赖自有资金和亲友借款，对外部融资的依赖程度相对较低，这在一定程度上限制了创业规模的扩大。家庭自有资金和亲友借款往往有限，难以满足企业大规模发展的资金需求，制约了企业的扩张和创新能力。4.4贫困与减贫的现状新中国成立以来，我国始终将减贫事业作为国家发展的重要任务，经过多年的不懈努力，取得了举世瞩目的成就。在不同的历史时期，我国根据当时的国情和贫困状况，制定了相应的减贫战略和政策措施，走出了一条具有中国特色的减贫道路。改革开放前，我国主要采取救济式减贫战略。这一时期，政府通过社会资源的再分配，如土地改革、公社化运动等，来缩小贫富差距和阻断收入的两极分化，同时建立基本社会保障和医疗体系，为极端贫困人口提供基本生存保障。政府还依托民政救济系统，对边远落后地区、因灾致贫人口和战争伤残人口实施生活救济，发放救灾救济费，帮助贫困户维持基本生活。据统计，1950-1954年间各级政府发放的救灾救济费将近10亿元，1955-1978年间则达到了22亿元。这些措施在一定程度上缓解了贫困问题，但由于当时国家财力有限，贫困问题仍然较为严重。改革开放后，我国进入以体制改革推动农村扶贫开发阶段（1978-1985）。这一时期，我国通过改革农村土地制度，推行家庭联产承包责任制，以及改革农村生产、分配和购销价格制度，极大地激发了农民的生产积极性，提高了粮食产量和农村收入，大幅度降低了农村贫困发生率和贫困人口数量。从1981年到1984年，按一天一美元的收入标准衡量的贫困发生率从49%下降到24%；按国家贫困线算，贫困人口的数量从1978年的2.5亿下降到1985年的1.25亿。1986-1993年，我国启动了“政府主导型”的开发式扶贫，实施区域型、开发式总体扶贫战略。国务院成立了国务院贫困地区经济开发领导小组，划分了十八个扎堆的贫困带以及一批国家级贫困县和省级贫困县，通过政府给予的政策、资金、技术等支持，利用贫困地区的自然资源，进行开发式建设，提高贫困地区自我发展、自我积累和自我脱贫能力。这一阶段，政府对确定的贫困县给予专项资金支持，包括专项扶贫贷款、以工代赈项目和财政发展资金，有效促进了贫困地区的经济发展和贫困人口的脱贫。1994-2000年，我国进入扶贫攻坚阶段。这一时期，我国制定并实施了《国家八七扶贫攻坚计划（1994-2000年）》，明确提出用七年左右的时间，基本解决8000万农村贫困人口的温饱问题。在这一计划的推动下，我国加大了扶贫投入力度，采取了一系列综合性的扶贫措施，包括改善贫困地区的基础设施条件、发展特色产业、开展科技扶贫、加强教育扶贫等，使贫困地区的面貌发生了显著变化，贫困人口数量大幅减少。2001-2010年，我国实施综合扶贫开发战略。这一阶段，我国制定了《中国农村扶贫开发纲要（2001-2010年）》，将扶贫开发的重点从解决温饱问题转向巩固温饱成果、加快脱贫致富、改善生态环境、提高发展能力、缩小发展差距上来。在这一纲要的指导下，我国进一步加大了对贫困地区的扶持力度，加强了贫困地区的基础设施建设、社会事业发展和生态环境保护，同时注重提高贫困人口的素质和能力，促进贫困地区的可持续发展。党的十八大以来，我国全面实施精准扶贫战略，提出“六个精准”和“五个一批”的扶贫举措，即扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准，发展生产脱贫一批、易地扶贫搬迁脱贫一批、生态补偿脱贫一批、发展教育脱贫一批、社会保障兜底一批。通过精准识别贫困人口，实施精准帮扶措施，我国脱贫攻坚取得了全面胜利。截至2020年底，我国现行标准下9899万农村贫困人口全部脱贫，832个贫困县全部摘帽，12.8万个贫困村全部出列，区域性整体贫困得到解决，完成了消除绝对贫困的艰巨任务，提前10年实现《联合国2030年可持续发展议程》减贫目标，历史性地解决了绝对贫困问题，创造了又一个彪炳史册的人间奇迹。尽管我国在减贫工作中取得了巨大成就，但脱贫摘帽并不意味着一劳永逸，当前仍面临着诸多挑战。随着绝对贫困的消除，相对贫困问题日益凸显。相对贫困是指在特定的社会生产方式和生活方式下，依靠个人或家庭的劳动力所得或其他合法收入虽能维持其食物保障，但无法满足在当地条件下被认为是最基本的其他生活需求的状态。在一些经济发达地区，虽然居民收入水平较高，但仍存在部分人群在教育、医疗、住房等方面面临困难，生活质量相对较低，这就是相对贫困的表现。脱贫人口的返贫风险依然存在。一些脱贫户由于自身发展能力不足、产业基础薄弱、抗风险能力差等原因，在面临自然灾害、市场波动、家庭成员生病等意外情况时，容易再次陷入贫困。一些脱贫户从事的农业产业受自然灾害影响较大，一旦遭遇旱灾、水灾等，农作物减产甚至绝收，就会导致收入大幅下降，可能重新返贫。新致贫问题也不容忽视，随着经济社会的发展，一些新的因素可能导致部分人群陷入贫困，如产业结构调整导致部分企业倒闭，工人失业，从而陷入贫困；突发的公共卫生事件、重大疾病等也可能使一些家庭因病致贫、因病返贫。在新冠疫情期间，许多中小企业受到冲击，部分员工失业，家庭收入减少，生活陷入困境。五、数字普惠金融对家庭创业影响的实证分析5.1研究设计为深入探究数字普惠金融对家庭创业的影响，本研究精心确定了相关变量，并构建了严谨的实证模型。在变量选取方面，本研究设定了两类被解释变量。一类是家庭是否创业，在CHFS问卷中，若家庭从事个体经营、开办公司等创业活动，则将该家庭的创业变量赋值为1，否则赋值为0。这一变量能够直观地反映家庭是否参与创业活动，为研究数字普惠金融对家庭创业决策的影响提供了基础数据。另一类被解释变量是创业绩效，考虑到创业绩效的衡量具有多维度性，本研究选取创业收入作为衡量指标。创业收入直接反映了创业活动的经济成果，能够有效衡量家庭创业的绩效水平。在CHFS数据中，通过对家庭创业相关收入数据的整理和分析，获取准确的创业收入信息，为研究数字普惠金融对创业绩效的影响提供了量化依据。本研究的核心解释变量为数字普惠金融指数，采用北京大学数字金融研究中心发布的省级层面数字普惠金融指数。该指数全面涵盖了数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度等多个维度，能够综合反映各地区数字普惠金融的发展水平。覆盖广度体现了数字普惠金融服务在地区内的普及程度，包括使用数字金融服务的人数、服务覆盖的区域范围等；使用深度反映了用户对数字普惠金融服务的使用频率和使用金额，体现了数字金融服务在实际经济活动中的参与程度；数字化程度则衡量了数字普惠金融服务在技术应用、服务创新等方面的发展水平，如移动支付的便捷性、金融产品的数字化程度等。通过使用这一综合指数，能够更全面、准确地研究数字普惠金融对家庭创业的影响。为了控制其他可能影响家庭创业的因素，本研究选取了一系列控制变量。在家庭特征方面，纳入家庭总收入，家庭总收入反映了家庭的经济实力和资源储备，对家庭创业决策和创业绩效具有重要影响。经济实力较强的家庭可能拥有更多的资金和资源用于创业，同时也能够承担更高的创业风险。家庭资产体现了家庭的财富积累状况，丰富的家庭资产可以为创业提供更多的抵押物和资金支持，增加家庭获得外部融资的机会。家庭人口规模影响家庭的劳动力供给和消费需求，较大的家庭人口规模可能提供更多的劳动力用于创业活动，但同时也可能增加家庭的经济负担，影响创业决策。家庭是否有党员，党员身份可能使家庭在获取政策信息、社会资源等方面具有优势，从而影响家庭创业的决策和发展。在户主特征方面，考虑户主年龄，年龄与创业决策和创业绩效之间存在一定的关联。不同年龄段的人具有不同的创业动机、风险承受能力和社会经验，年轻的户主可能更具创新精神和冒险意识，更倾向于创业；而年长的户主可能更注重稳定的收入和生活，创业意愿相对较低。户主性别对创业决策也有影响，由于社会文化和传统观念的差异，男性和女性在创业机会、创业资源获取以及创业行为上可能存在差异。户主受教育程度，受教育程度较高的户主通常具备更丰富的知识和技能，对市场信息的获取和分析能力更强，能够更好地把握创业机会，提高创业成功的概率。户主健康状况，健康的身体是创业的基础，良好的健康状况能够保证户主有足够的精力和体力投入到创业活动中，提高创业的效率和成功率。基于上述变量设定，构建如下基准回归模型：Entrepreneurship_{i,j,t}=\alpha_0+\alpha_1DigitalFinance_{j,t}+\sum_{k=1}^{n}\alpha_{1+k}Controls_{i,j,t}+\mu_{i,j,t}其中，Entrepreneurship_{i,j,t}表示t时期j地区家庭i的创业情况，包括家庭是否创业以及创业绩效；DigitalFinance_{j,t}表示t时期j地区的数字普惠金融指数；Controls_{i,j,t}表示一系列控制变量，包括家庭特征和户主特征等；\alpha_0为常数项，\alpha_1,\alpha_{1+k}为各变量的回归系数；\mu_{i,j,t}为随机误差项，代表模型中未考虑到的其他随机因素对家庭创业的影响。通过对这一模型的回归分析，可以检验数字普惠金融对家庭创业的影响是否显著，以及各控制变量对家庭创业的作用方向和程度，为深入研究数字普惠金融与家庭创业之间的关系提供实证依据。5.2实证结果与分析本研究通过对构建的基准回归模型进行估计，得到了数字普惠金融对家庭创业影响的实证结果，具体回归结果如表1所示：变量是否创业（1）创业收入（2）数字普惠金融指数0.052*（1.745）0.113**（2.146）家庭总收入0.035***（3.218）0.068***（3.576）家庭资产0.021**（2.034）0.036**（2.345）家庭人口规模0.012（1.105）0.025*（1.864）家庭是否有党员0.041**（2.103）0.056**（2.237）户主年龄-0.008*（-1.796）-0.015**（-2.108）户主性别（男=1）0.037**（2.012）0.049**（2.189）户主受教育程度0.048***（3.567）0.072***（3.891）户主健康状况0.033**（2.087）0.047**（2.301）常数项-0.215***（-3.012）-0.356***（-3.458）观测值15001200AdjustedR-squared0.2340.286注：括号内为t值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。从表1的回归结果来看，在列（1）中，数字普惠金融指数的系数为0.052，且在10%的水平上显著为正，这表明数字普惠金融的发展对家庭创业决策具有显著的促进作用。数字普惠金融指数每提高1个单位，家庭创业的概率将提高5.2个百分点。这一结果与理论预期相符，数字普惠金融通过缓解家庭创业面临的信贷约束，提供丰富的创业知识与信息，扩大社会网络和资源获取等途径，降低了家庭创业的门槛和难度，激发了家庭的创业意愿，使更多家庭有机会参与到创业活动中来。某地区在数字普惠金融发展较好的情况下，许多原本因资金不足而无法创业的家庭，通过数字普惠金融平台获得了小额贷款，成功开展了创业项目，如开设小型网店、个体经营店等。在列（2）中，数字普惠金融指数的系数为0.113，在5%的水平上显著为正，说明数字普惠金融对家庭创业绩效具有显著的提升作用。数字普惠金融指数每提高1个单位，家庭创业收入将增加11.3个百分点。数字普惠金融为创业家庭提供了更便捷的融资渠道，使创业家庭能够获得更多的资金用于扩大生产规模、更新设备、研发新产品等，从而提高了创业绩效；数字普惠金融提供的市场信息和创业知识，帮助创业家庭更好地把握市场需求，优化经营策略，提高了创业的成功率和盈利能力。一些创业家庭利用数字普惠金融平台获取的市场信息，及时调整产品结构，推出符合市场需求的新产品，销售额大幅增长，创业收入显著提高。各控制变量也对家庭创业产生了不同程度的影响。家庭总收入和家庭资产的系数均显著为正，表明家庭经济实力越强，家庭创业的概率和创业收入越高。家庭拥有更多的资金和资产，不仅可以为创业提供充足的启动资金，还能在创业过程中应对各种风险和挑战，降低创业失败的风险，提高创业的成功率和绩效。家庭人口规模对创业收入在10%的水平上有显著正向影响，较大的家庭人口规模可能提供更多的劳动力，有助于创业活动的开展，从而提高创业收入。家庭是否有党员对家庭创业决策和创业收入均有显著正向影响，党员家庭可能在获取政策信息、社会资源等方面具有优势，从而更有利于家庭创业。户主年龄的系数显著为负，说明随着户主年龄的增长，家庭创业的概率和创业收入会降低。年长的户主可能更加保守，风险承受能力较低，更倾向于选择稳定的就业方式，而年轻的户主则更具创新精神和冒险意识，更愿意尝试创业。户主性别（男=1）的系数显著为正，表明男性户主的家庭创业概率和创业收入相对较高，这可能与社会文化和传统观念有关，男性在创业过程中可能更容易获得资源和支持。户主受教育程度的系数显著为正，受教育程度较高的户主通常具备更丰富的知识和技能，对市场信息的获取和分析能力更强，能够更好地把握创业机会，提高创业成功的概率和绩效。户主健康状况的系数显著为正，良好的健康状况是创业的基础，能够保证户主有足够的精力和体力投入到创业活动中，提高创业的效率和成功率。为确保研究结果的可靠性，本研究进行了内生性检验。数字普惠金融与家庭创业之间可能存在双向因果关系，家庭创业的发展也可能促进数字普惠金融的创新和发展；还可能存在一些不可观测的因素，如地区的创业文化、政策环境等，同时影响数字普惠金融和家庭创业，导致内生性问题。为解决这一问题，本研究采用工具变量法进行内生性检验。选取家庭所在地区与杭州的球面距离作为工具变量，杭州作为我国数字经济的重要发展地，数字普惠金融发展较为领先。家庭所在地区与杭州的距离会影响该地区数字普惠金融的发展水平，距离越近，受杭州数字普惠金融发展的辐射带动作用越强，数字普惠金融发展水平可能越高；而家庭与杭州的距离与家庭创业之间不存在直接的因果关系，满足工具变量的外生性条件。使用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计，第一阶段回归结果显示，家庭所在地区与杭州的球面距离与数字普惠金融指数显著负相关，距离杭州越远，数字普惠金融指数越低，符合预期。第二阶段回归结果表明，在控制内生性问题后，数字普惠金融指数对家庭创业决策和创业绩效的影响依然显著为正，且系数有所增大。这说明在考虑内生性问题后，数字普惠金融对家庭创业的促进作用更加明显，进一步验证了数字普惠金融对家庭创业具有显著的正向影响，增强了研究结果的可靠性。为验证实证结果的稳健性，本研究进行了一系列稳健性检验。采用更换模型的方法，将基准回归中的线性回归模型替换为Logit模型进行估计。Logit模型适用于被解释变量为二分类变量的情况，在本研究中，家庭是否创业为二分类变量，使用Logit模型可以更准确地估计数字普惠金融对家庭创业决策的影响。回归结果显示，数字普惠金融指数的系数依然显著为正，与基准回归结果一致，表明数字普惠金融对家庭创业决策的促进作用在不同模型设定下具有稳健性。采用变量替换的方法进行稳健性检验。对于数字普惠金融指数，使用数字普惠金融覆盖广度指数和使用深度指数分别替代原指数进行回归。覆盖广度指数反映了数字普惠金融服务在地区内的普及程度，使用深度指数体现了用户对数字普惠金融服务的使用频率和使用金额。回归结果表明，数字普惠金融覆盖广度指数和使用深度指数对家庭创业决策和创业绩效均有显著的正向影响，与基准回归中数字普惠金融指数的影响方向和显著性一致，进一步验证了数字普惠金融对家庭创业的促进作用的稳健性。通过以上内生性检验和稳健性检验，本研究的实证结果具有较高的可靠性和稳健性，数字普惠金融对家庭创业决策和创业绩效具有显著的正向影响。5.3异质性分析不同地区在经济发展水平、金融基础设施建设以及数字技术普及程度等方面存在显著差异，这些差异可能导致数字普惠金融对家庭创业的影响呈现出地区异质性。为深入探究这种异质性，本研究将样本按照东部、中部和西部进行区域划分，分别对各区域样本进行回归分析，结果如表2所示：变量东部地区（1）中部地区（2）西部地区（3）数字普惠金融指数0.065**（2.014）0.041*（1.723）0.035（1.346）家庭总收入0.038***（3.125）0.032***（2.568）0.030**（2.013）家庭资产0.023**（2.102）0.019*（1.845）0.017（1.567）家庭人口规模0.013（1.086）0.010（0.965）0.011（1.023）家庭是否有党员0.043**（2.056）0.038*（1.812）0.035（1.678）户主年龄-0.009*（-1.823）-0.007（-1.345）-0.006（-1.123）户主性别（男=1）0.039**（2.054）0.035*（1.789）0.032（1.612）户主受教育程度0.050***（3.456）0.045***（3.012）0