الكلمات الرئيسية: التكنولوجيا المالية، سلوك ريادة الأعمال لدى المزارعين، قيود الائتمان، قيود المعلومات، تجنب المخاطر

تأثرت العديد من الاقتصادات بشدة بجائحة COVID-19. في الصين، أثرت جائحة COVID-19 أيضًا بشدة على المزارعين، حيث لا يمكن تلبية احتياجات التوظيف العادية لعدد كبير من العمال غير الزراعيين. اتخذ المزارعون المبادرة للبحث عن فرص ريادة الأعمال من خلال استخدام الموارد المحلية في مثل هذا البيئة. يمكن أن تحفز ريادة الأعمال من قبل المزارعين أيضًا الابتكار الريفي، وتعزز التوظيف، وتساعد المزارعين على الهروب من الفقر وزيادة دخلهم. في الوقت نفسه، فإن الأنشطة الريادية المختلفة تسهم في تعزيز ترقية الصناعة الريفية والتنمية الاقتصادية. ظهرت التكنولوجيا المالية في السنوات الأخيرة مع صعود جيل جديد من التقنيات الرقمية مثل البيانات الضخمة، والبلوكشين، والحوسبة السحابية وتطبيقها التدريجي في القطاع المالي. يمكن أن يكون لها تأثير كبير على عرض الخدمات المالية الحالية. باعتبارها الابتكار المالي الأكثر أهمية، ستجلب التكنولوجيا المالية تغييرات كبيرة على الصناعة المالية من خلال تقليل تكاليف المعاملات، وتحسين كفاءة العمليات المالية، وتحقيق الشمول المالي. . تشير الأدبيات الحالية إلى أن التكنولوجيا المالية يمكن أن تساهم بشكل أفضل في التنمية الشاملة للمالية. على سبيل المثال، يمكن لمزيد من الأسر ذات الدخل المنخفض الحصول على خدمات مالية من خلال الخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول. ; يمكن أن تخفف التكنولوجيا المالية من قيود التمويل التي يواجهها المزارعون، وتشجع المزارعين على استخدام منصات تكنولوجيا المعلومات لتطوير التجارة الإلكترونية واختيار التوظيف غير الزراعي لتحسين دخلهم. . فهل يمكن أن تكون للتكنولوجيا المالية ميزة تكنولوجية في التأثير على سلوك ريادة الأعمال بين المزارعين، وما هي آليات التأثير بينهما؟ في هذه الورقة، سنستكشف هذه الأسئلة.

تركز هذه الورقة على تقاطع التكنولوجيا المالية وسلوك ريادة الأعمال بين المزارعين، مع دلالتين عمليتين هامتين. أولاً، تنمو التكنولوجيا المالية بسرعة في الصين. وفقًا لمعهد تشونغقوانكونغ للتمويل عبر الإنترنت، بلغ إجمالي الاستثمار والتمويل في قطاع التكنولوجيا المالية في الصين في الأشهر الثلاثة الأولى من عام 2022 حوالي 53.13 مليار يوان، وكان العدد الإجمالي لفعاليات التمويل 184، حيث يستمر السوق في التوسع. لا شك أن تمكين التكنولوجيا على وشك تشكيل مستقبل المالية. ثانيًا، سلط تقرير المؤتمر الوطني التاسع عشر للحزب الشيوعي الصيني الضوء على تنفيذ استراتيجية إحياء الريف، ودعم

وتشجيع التوظيف وريادة الأعمال بين المزارعين، وتوسيع قنوات زيادة الدخل. في الوقت الحالي، أصبح كيفية تحفيز ريادة الأعمال الريفية وزيادة مستوى دخل المزارعين قضية مهمة للحكومات في الصين ودول أخرى. استنادًا إلى نظرية ريادة الأعمال، تفحص هذه الدراسة أثر تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك ريادة الأعمال لدى المزارعين – وهو أمر ذو أهمية عملية قصوى لتعزيز التنمية عالية الجودة داخل الاقتصاديات الريفية.

وجدت هذه الورقة أن الأدبيات الحالية تناقش العوامل التي تؤثر على سلوك ريادة الأعمال لدى المزارعين في المجالات الثلاثة الرئيسية التالية: أولاً، عوامل الخصائص الأسرية مثل قيود السيولة، , هيكل الأسرة ; ثانيًا، عوامل الخصائص الفردية مثل الحالة الاجتماعية، مستوى التعليم، المعتقدات الدينية، الشبكات الاجتماعية ; وثالثًا، العوامل البيئية الكلية مثل معلومات السوق , والتقدم التكنولوجي . لم تركز أي أدبيات حتى الآن على العامل المهم لتطوير التكنولوجيا المالية لتحليل التأثير على ريادة الأعمال الفردية الدقيقة. على الرغم من وجود أدبيات ذات صلة تؤكد أن الإنترنت الريفي واسع النطاق، , استخدام الإنترنت , الشمول المالي الرقمي , وبعض منتجات التكنولوجيا المالية مثل أدوات الدفع عبر الهاتف المحمول يمكن أن يكون لها تأثير إيجابي على ريادة الأعمال لدى المزارعين. ومع ذلك، فإن الاهتمام الفعال بالطبيعة متعددة الأبعاد لتطوير التكنولوجيا المالية مفقود، وهناك نقص نسبي في الأبحاث التي تحلل بشكل منهجي تأثير تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك ريادة الأعمال لدى المزارعين، فضلاً عن آليات العمل.

استنادًا إلى الأدبيات ذات الصلة الحالية، فإن المساهمات الهامشية المحتملة لهذه الورقة هي: أولاً، من حيث منظور البحث. من منظور جديد حول التكنولوجيا المالية، تستخدم هذه الورقة مؤشر بحث بايدو للكلمات الرئيسية المتعلقة بالتكنولوجيا المالية لبناء مؤشر لقياس تطوير التكنولوجيا المالية ودراسة تأثيرها على سلوك ريادة الأعمال لدى المزارعين، مما يثري الأبحاث المتعلقة بالتكنولوجيا المالية وسلوك ريادة الأعمال لدى المزارعين. الجانب الثاني هو موضوع الدراسة. عند دراسة ريادة الأعمال لدى المزارعين، تستخدم معظم الأدبيات بيانات من سنة معينة أو تدرس منطقة معينة. عينة الدراسة ليست تمثيلية مكانيًا وزمنيًا. تستخدم هذه الورقة بيانات من مسح المالية الأسرية في الصين (CHFS) من 2011 إلى 2019. تستخدم بيانات بانل لدراسة تأثير تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك ريادة الأعمال بين المزارعين، مما يجعلها أكثر تمثيلية إلى حد ما. أخيرًا، هناك مسألة محتوى الدراسة. تستكشف هذه الورقة آلية تأثير تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك ريادة الأعمال لدى المزارعين من خلال ثلاثة قنوات: تخفيف تأثير قيود الائتمان، تخفيف تأثير قيود المعلومات، وتخفيف تأثير تجنب المخاطر، وتحلل تباين تأثير تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك ريادة الأعمال لدى المزارعين من حيث نوع ريادة الأعمال، مستوى التعليم، مستوى الدخل، والاختلافات الإقليمية، مما يوفر أساسًا واقعيًا لوضع سياسات لتطوير التكنولوجيا المالية وتشجيع المزارعين على بدء أعمالهم الخاصة.

تتكون الورقة من الهيكل التالي: “التحليل النظري والفرضية البحثية” يقدم تحليلًا نظريًا وفرضية بحثية. بعد ذلك، “تصميم البحث” يقدم تصميم الدراسة، تليه “تحليل النتائج التجريبية”، التي تحلل النتائج التجريبية. أخيرًا، “الاستنتاج والإلهام” تختتم بالنتائج الرئيسية والدلالات.

التكنولوجيا المالية هي ابتكار مالي مدفوع بالتكنولوجيا، وهو تعريف اقترحه مجلس الاستقرار المالي (FSB) في عام 2016، والذي أصبح الآن توافقًا عالميًا. مع مجموعة من التقنيات الرقمية المتقدمة، تبتكر التكنولوجيا المالية باستمرار نموذج الأعمال في الصناعة المالية التقليدية، وتحسن من إمدادات النظام المالي، وتعزز كفاءة الخدمات المالية للاقتصاد الحقيقي. بالاقتران مع نظريات ريادة الأعمال ذات الصلة، يجادل هذا البحث بأن تطوير التكنولوجيا المالية سيؤثر على ريادة الأعمال الزراعية بثلاث طرق: الموارد، الفرص، ورواد الأعمال. أولاً، يزيل تطوير التكنولوجيا المالية بشكل فعال عيوب العتبة العالية والكفاءة المنخفضة للخدمات المالية التقليدية ويقدم خدمات ائتمانية أكثر ملاءمة وكفاءة، مما يعني أن هناك تخفيفًا لتأثير قيود الائتمان. ثانيًا، تفضل التقدمات في التكنولوجيا المالية تعميم المعلومات، مما يساعد الأسر العادية على تحديد الفرص الريادية والتغلب على عيوب المعلومات، مما يعني أن هناك تخفيفًا لتأثير قيود المعلومات. أخيرًا، ساعد تطوير التكنولوجيا المالية في تعزيز مستوى رأس المال البشري والوعي المالي بين الأسر، فضلاً عن تحسين موقفهم تجاه مخاطر ريادة الأعمال، مما يعني تخفيف تأثير تجنب المخاطر.

ستؤثر القدرة على تمويل الأعمال بنجاح على اختيار الأسرة للأعمال، والاستثمار المبدئي في الأنشطة الريادية، وتطورها لاحقًا. تواجه الأسر الريفية قيودًا مالية أكثر خطورة في الصين مقارنة بالأسر الحضرية. تطوير السوق المالية الرسمية وتصنيف الائتمان في المناطق الريفية في الصين متخلف نسبيًا، مما يؤدي إلى نقص حاد في موارد الائتمان. تتميز أنشطة ريادة الأعمال الزراعية بارتفاع المخاطر وانخفاض عوائد الاستثمار. الأصول الضعيفة للمزارعين، مما يؤدي إلى نقص الضمانات الائتمانية، تجعل من الصعب تلبية شروط الإقراض للمؤسسات المالية الرسمية. إلى حد ما، لقد قيدت عتبة الاقتراض بالفعل المزارعين من إنشاء أعمالهم الخاصة. يمكن أن يعوض تطوير التكنولوجيا المالية عن نقص الدعم الائتماني المالي التقليدي للمزارعين لبدء أعمالهم الخاصة، مما يعزز سلوكهم الريادي. من ناحية، بالنسبة للمزارعين الذين يفتقرون إلى تصنيفات الائتمان، يمكن للمؤسسات المالية الحصول على كمية كبيرة من معلومات الائتمان الخاصة بالمزارعين (مثل سجلات الدفع عبر الهاتف المحمول) من خلال البيانات الضخمة، وتحليل واستخراج المعلومات لتقييم مستوى الائتمان للمزارعين بشكل أفضل وزيادة إمدادات الائتمان للمزارعين. من ناحية أخرى، أجبرت التغيرات في عادات استهلاك المستخدمين والبيئة التنافسية الحالية المؤسسات المالية، الممثلة بالبنوك التجارية، على التحول وترقية أعمالها رقميًا. كملحق لفروع البنوك التقليدية، يعمل بناء منصات الإقراض عبر الإنترنت على تنظيم عملية الإقراض بأكملها وتقليل تكاليف المعاملات بشكل كبير. يسهل ذلك وصول المزارعين إلى خدمات الائتمان ورأس المال الابتدائي، مما يعزز النشاط الريادي.

تتطلب عملية اتخاذ القرار الريادي كميات كبيرة من المعلومات. إن مخزون المعلومات الذي يمتلكه رواد الأعمال والقدرة على الحصول على المعلومات هما السبب الرئيسي الذي يؤثر على تحديد الفرص الريادية. على وجه الخصوص، يمكن أن يساعد الوصول إلى المعلومات الاقتصادية والمالية المزارعين على فهم الوضع الاقتصادي الحالي وفهم السياسات الصناعية ذات الصلة التي تؤثر إيجابًا على خياراتهم الريادية. توفر التكنولوجيا المالية وسائل تكنولوجية متقدمة لتخفيف عيوب المعلومات التي يواجهها رواد الأعمال. على سبيل المثال، من خلال تطبيق البيانات الضخمة، تستطيع المؤسسات المالية تصوير مجموعات العملاء بشكل أفضل وتوصية معلومات مخصصة بناءً على الاحتياجات المختلفة للعملاء؛ استخدام تقنية البلوكشين، “اللامركزية، التشفير، التوزيع” وغيرها من المزايا، لتحسين البنية التحتية المالية، وبناء منصة استشارية وبحثية للمعلومات، بحيث يصبح من الأسهل والأكثر كفاءة للعملاء الحصول على المعلومات؛ أدت التقدمات في الذكاء الاصطناعي إلى تطوير اتخاذ القرارات الذكية، والاستثمار الذكي، والتسويق الذكي، وخدمة العملاء الذكية، مما يمكن أن يوفر للعملاء معلومات أكثر دقة ويزيد من جودة الخدمات المالية. وهذا يشير إلى أن تطوير التكنولوجيا المالية يسهل تعميم المعلومات ويساعد المزارعين على تحديد الفرص الريادية، مما يعزز سلوكهم الريادي.

نظرًا لعدم كفاية ظروفهم والتغيرات في البيئة الخارجية، يواجه المزارعون حتمًا مخاطر متنوعة، مثل مخاطر السوق، والمخاطر المالية، والمخاطر التكنولوجية في عملية ريادة الأعمال، مما يجلب عدم اليقين لريادة الأعمال. وفقًا لنظرية السلوك المخطط، فإن الموقف هو عامل أساسي في تحديد السلوك. من المحتمل أن يتجنب الأفراد الذين يتجنبون المخاطر المخاطر في عملية ريادة الأعمال من أجل السعي وراء فوائد معينة، مفضلين أن يكونوا موظفين وتقليل احتمالية العمل الحر. إلى حد ما، يمكن أن يقلل تطوير التكنولوجيا المالية من تجنب المخاطر بين المزارعين ويزيد من رغبتهم في بدء الأعمال. من ناحية، يمكن أن تمكن التكنولوجيا المالية، بتقنياتها الناشئة، الخدمات المالية من الوصول إلى جمهور واسع بدقة أكبر، مما سيوسع وصول الأسر إلى المعرفة والخبرة والمهارات، مما سيساهم في تحسين مستوى رأس المال البشري، وزيادة الوعي المالي، ومستوى تحمل المخاطر، مما يعزز انخراط المزارعين في الأنشطة الاستثمارية والريادية. من ناحية أخرى، تزيد التكنولوجيا المالية من توفر التأمين التجاري وتعزز مشاركة الأسر العادية في التأمين التجاري. يمكن أن توفر خدمات التأمين بعض الحماية ضد المخاطر في الأنشطة الريادية، وتعزز قدرة المزارعين على تحمل المخاطر، وتقليل المخاوف بشأن عدم اليقين في دخل ريادة الأعمال المستقبلي، وبالتالي زيادة الدافع الريادي. بناءً على التحليل أعلاه، نستنتج أن هناك تأثير تخفيف قيود الائتمان، وتأثير تخفيف قيود المعلومات، وتأثير تخفيف تجنب المخاطر بين تطوير التكنولوجيا المالية وسلوكيات ريادة الأعمال للمزارعين (الشكل 1)، ونقترح الفرضية الأولى:

H1: يمكن أن يسهل تطوير التكنولوجيا المالية على المزارعين الانخراط في ريادة الأعمال.

يميز تقرير المرصد العالمي لريادة الأعمال (GEM) ريادة الأعمال إلى ريادة الأعمال البقاء وريادة الأعمال الفرص بناءً على اختلافات في الدوافع الريادية. من بينها، ريادة الأعمال البقاء هي نوع من ريادة الأعمال حيث يفتقر رائد الأعمال إلى فرصة عمل مناسبة وليس لديه خيار سوى الانخراط في ريادة الأعمال للبقاء والازدهار. يميل المزارعون الذين يشاركون في ريادة الأعمال البقاء إلى أن يكونوا أكثر عرضة لقيود الائتمان وقيود المعلومات، وأقل تسامحًا مع مخاطر ريادة الأعمال. ريادة الأعمال الفرص هي نوع من ريادة الأعمال حيث يتخذ رواد الأعمال المبادرة للحصول على الاعتراف الاجتماعي وتحقيق قيمتهم وثروتهم. بالمقارنة مع ريادة الأعمال البقاء، تتطلب ريادة الأعمال الفرص من المزارعين أن يكون لديهم مستوى عالٍ من الوعي المالي وأن يتأثروا بسهولة بمعلومات ريادة الأعمال من الصناعات والأسواق ذات الصلة. اعتمادًا على الدافع وقاعدة الموارد لهذين النوعين من ريادة الأعمال، قد يختلف تأثير تطوير التكنولوجيا المالية على المزارعين. بناءً على التحليل أعلاه، نقترح فرضية ثانية:

H2: التأثير الإيجابي لتطور التكنولوجيا المالية على سلوك رواد الأعمال من المزارعين متنوع بين أنواع ريادة الأعمال المختلفة.

يمكن أن يكون لمستوى التعليم تأثير كبير على إدراك الفرد وتفكيره ورؤيته وقدرته على الابتكار. عندما يكون لدى المزارعين مستويات أعلى من التعليم، فإنهم عادةً ما يتمتعون بقدرة معرفية أعلى، وتحمل مخاطر أكبر، ومعرفة مالية أفضل، ويكونون أكثر احتمالاً للوصول إلى الخدمات المالية. ومع ذلك، عندما يكون لدى المزارعين مستويات منخفضة من التعليم، فإنهم يولون اهتمامًا أقل للمعلومات الاقتصادية والمالية، مما يجعل من الصعب عليهم استكشاف الفرص الريادية المناسبة. في الوقت نفسه، يواجهون مقاومة أكبر عند التقدم للحصول على قروض مصرفية بسبب نقص معرفتهم المالية المناسبة، مما يحد من تطوير النشاط الريادي. يمكن أن تغطي تطوير التكنولوجيا المالية المزيد من الفئات المحرومة، وتخفف بشكل فعال من ظاهرة “المشاركة المحدودة” في التمويل الرسمي في المناطق الريفية، وتصحيح تفضيلات المخاطر لدى المزارعين، وتحسين معرفتهم المالية بينما تقدم خدمات مالية. وبالتالي التأثير على هذه المجموعات للانخراط في الأنشطة الريادية. استنادًا إلى التحليل أعلاه، نقترح فرضية ثالثة:

H3: التأثير الإيجابي لتطور التكنولوجيا المالية على سلوك رواد الأعمال من المزارعين متنوع بين المزارعين ذوي مستويات التعليم المختلفة.

بشكل عام، تقوم البنوك والمؤسسات المالية الأخرى عادةً بالتحقق من حالة دخل الأسر للمزارعين عند منح القروض. المزارعون الذين لديهم مستويات دخل أعلى يكونون أكثر قدرة على تقديم ضمانات وسداد المدفوعات المستقبلية، ومن المرجح أن يحصلوا على قروض من البنوك. أما المزارعون الذين لديهم مستويات دخل أقل، فهم أقل قدرة على تقديم ضمانات، مما يعيق البنوك عن منحهم قروضًا، لذا يواجه هؤلاء المزارعون قيودًا أكبر في الائتمان. تعتبر التقدمات في التكنولوجيا المالية مفيدة لتلبية احتياجات الخدمات المالية للفئات ذات الدخل المنخفض، وخاصة الفقراء، وتحقيق شمولية أفضل في الخدمات المالية. على سبيل المثال، تستخدم خدمات أنط المالية بشكل رئيسي بيانات معاملات المستخدمين على تاوباو كأساس للحكم عند منح الائتمان للمزارعين، مع الميزة التي تتمثل في عدم الحاجة لتقديم رهن أو ضمان. في هذه المرحلة، تقوم البنوك بنشاط بتشكيل شراكات مع شركات التكنولوجيا المالية في مجال تحليل المستخدمين والسيطرة على المخاطر، باستخدام البيانات الضخمة، والحوسبة السحابية، والتقنيات الإضافية لتحسين درجات الائتمان للمستخدمين، وزيادة توافر الائتمان للفئات ذات الدخل المنخفض، وتأثير النشاط الريادي بشكل أكبر. استنادًا إلى التحليل أعلاه، نقترح الفرضية الرابعة:

H4: التأثير الإيجابي لتطور التكنولوجيا المالية على سلوك رواد الأعمال من المزارعين متنوع بين المزارعين ذوي مستويات الدخل المختلفة.

تتمتع مناطق مختلفة من الصين بمستويات متفاوتة من الانفتاح على العالم الخارجي، وتختلف ظروفها الاقتصادية ومستويات تطورها المالي بشكل كبير. مقارنة بالمناطق الشرقية، التي تتمتع باقتصادات متطورة وبنية تحتية مالية متطورة، شهدت المناطق الوسطى والغربية تطورًا اقتصاديًا متخلفًا نسبيًا وتطورًا بطيئًا في الأسواق المالية. إن ملكية الموارد المالية للفرد في المناطق الريفية في المناطق الوسطى والغربية أقل بكثير من تلك في المناطق الشرقية. بالإضافة إلى ذلك، تلعب الوسائط المالية في المناطق الريفية الوسطى والغربية وظيفة الادخار بشكل رئيسي، لكن قدرتها على تحويل المدخرات إلى استثمارات ودعم التنمية الاقتصادية الريفية غير كافية. مع تطور التقنيات الرقمية، ظهرت منتجات التكنولوجيا المالية المتنوعة مثل الائتمان والتأمين وتمويل الجماعي بشكل مستمر، مما شكل تكملة قوية للموارد المالية الموجودة في المناطق الريفية في المناطق الوسطى والغربية. وهذا يمكّن المزارعين في المناطق النائية من الاستفادة من منتجات وخدمات مالية أكثر ملاءمة وتنوعًا، مما يؤثر بشكل إيجابي على الأنشطة الريادية. استنادًا إلى التحليل أعلاه، نقترح الفرضية الخامسة:

H5: التأثير الإيجابي لتطور التكنولوجيا المالية على سلوك رواد الأعمال من المزارعين متنوع عبر المناطق.

تأتي البيانات المستخدمة في الجزء التجريبي من الدراسة من مصدرين رئيسيين: أولاً، تأتي بيانات مؤشر التكنولوجيا المالية الإقليمي المُنشأ من مؤشر بحث بايدو لبعض الكلمات الرئيسية المتعلقة بالتكنولوجيا المالية التي تم جمعها من موقع مؤشر بايدو. ثانياً، تأتي البيانات التي تعكس سلوك رواد الأعمال من المزارعين وخصائص الأسر الفردية من مسح المالية الأسرية في الصين (CHFS). تم بدء هذا المسح من قبل مركز مسح المالية الأسرية في الصين والبحث التابع لجامعة جنوب غرب الاقتصاد والمالية، وقد تم إجراؤه كل عامين منذ عام 2011 وتم إجراؤه بنجاح في ست جولات. يشهد عام 2023 بدء الجولة السابعة من المسح. طريقة أخذ العينات في المسح أكثر علمية، حيث تعتمد على تصميم أخذ عينات طبقي ثلاثي المراحل يتناسب مع قياس الحجم (PPS). الوحدة الأساسية لأخذ العينات (PSU) هي المدينة/المقاطعة في جميع أنحاء البلاد باستثناء التبت، شينجيانغ، هونغ كونغ، ماكاو وتايوان؛ المرحلة الثانية من أخذ العينات ستكون لاختيار لجان الأحياء/القرى من المدينة/المقاطعة؛ وأخيراً، سيتم أخذ عينات من الأسر من لجان الأحياء/القرى. يتم تنفيذ كل مرحلة من مراحل أخذ العينات باستخدام طريقة أخذ العينات PPS، والتي يتم وزنها بعدد الأشخاص (أو الأسر) في تلك الوحدة. يغطي المسح ثروة من المعلومات حول الخصائص الديموغرافية، والتوظيف، والأصول، والالتزامات، والدخل، والاستهلاك، والتأمين، والإنتاج والأعمال للأسر الصغيرة، وهو ممثل للبلد ككل. للأسف، نظرًا لأن بيانات المسح من الجولتين 6 و7 غير متاحة للجمهور بعد، يمكن لهذه الورقة استخدام بيانات من الجولات الخمس الأولى من مسح المالية الأسرية في الصين، والتي تغطي سنوات 2011، 2013، 2015، 2017، و2019. في الوقت نفسه، بسبب حماية المعلومات الشخصية للمستجيبين، يجعل المركز البحثي المعلومات الجغرافية للأسر المستجيبة متاحة للجمهور فقط حتى المستوى الإقليمي، ولا تتوفر معلومات المدن والمناطق والمقاطعات للجمهور، لذا نقوم بإنشاء مؤشرات التكنولوجيا المالية على المستوى الإقليمي.
مستوى لمطابقتهم. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بمعالجة بيانات العينة على النحو التالي: (1) حذف عينة الأسر ذات التسجيل غير الزراعي، (2) الاحتفاظ بعينة رؤساء الأسر، (3) حذف عينة رؤساء الأسر الذين تقل أعمارهم عن 18 عامًا، (4) حذف القيم المفقودة للمتغيرات الرئيسية. في النهاية، يتم الاحتفاظ بـ 85,109 ملاحظة صالحة للمزارعين.

أولاً، نحتاج إلى تعريف المتغير المفسر، سلوك رواد الأعمال لدى المزارعين (ENTREPRE). بالإشارة إلى الأبحاث الموجودة وبناءً على تصميم الاستبيان لمسح التمويل الأسري في الصين (CHFS)، نعرف ريادة الأعمال لدى المزارعين بأنها “الانخراط في مشاريع الإنتاج والتشغيل الصناعي والتجاري”، والتي تشمل الأسر ذات الملكية الفردية، الإيجار، النقل، المتاجر الإلكترونية، تشغيل الشركات، إلخ. يجدر بالذكر أن أنشطة الإنتاج الزراعي مثل الزراعة، والغابات، وتربية الحيوانات، وصيد الأسماك لا تندرج تحت فئة ريادة الأعمال المدروسة في هذه الورقة. إذا كان المزارع مشغولاً بمشاريع الإنتاج والتشغيل الصناعية والتجارية، فإن المتغير ENTREPRE يأخذ القيمة 1، وإلا فإنه يأخذ القيمة 0.

بعد ذلك، المتغير التفسيري الرئيسي في هذه الورقة هو مستوى تطوير التكنولوجيا المالية (FT). تقيس الدراسات الحالية مستوى تطوير التكنولوجيا المالية بشكل رئيسي من الجوانب التالية. أحدها هو استخدام مؤشر التمويل الرقمي الشامل في الصين الذي أعده مركز التمويل الرقمي في جامعة بكين لتقييم حالة تطوير التكنولوجيا المالية في المناطق. . المؤشر، الذي يعتمد على بيانات دقيقة من خدمات أنط المالية، يغطي ثلاثة أبعاد: نطاق التغطية، عمق الاستخدام ودرجة الرقمنة، ويغطي المستويات الإقليمية والبلدية ومستويات المقاطعات. ومع ذلك، لا يركز هذا النهج على العوامل الداعمة التقنية الأساسية لتطوير التكنولوجيا المالية، وفعالية المقياس غير كافية. ثانياً، يتم استخدام عدد شركات التكنولوجيا المالية لبناء مؤشر التكنولوجيا المالية. استخدم بعض العلماء عدد شركات التكنولوجيا المالية المستخرجة من موقع تيان-يانشا لقياس تطوير التكنولوجيا المالية في كل منطقة من مناطق الصين. . ومع ذلك، يجب أن يركز قياس تطوير التكنولوجيا المالية الإقليمية ليس فقط على عدد شركات التكنولوجيا المالية المحلية، ولكن أيضًا على حالة تطوير شركات التكنولوجيا المالية والنتائج التي يجلبها تطوير التكنولوجيا المالية. ثالثًا، يتم بناء مؤشر التكنولوجيا المالية استنادًا إلى طريقة تحليل النصوص. كان قوه وشين أول من قام بتجميع مؤشر التمويل عبر الإنترنت من خلال عد الأخبار عبر الإنترنت التي تحتوي على كلمات رئيسية تتعلق بالتمويل عبر الإنترنت. استخدم لي وآخرون هذا كأساس لبناء مؤشر التكنولوجيا المالية الإقليمي من خلال استخدام عدد نتائج البحث عن الكلمات الرئيسية المتعلقة بالتكنولوجيا المالية في أخبار بايدو. .

نحن نتبنى النهج الثالث لبناء مؤشر التكنولوجيا المالية، ونستخدم مؤشر الشمول المالي الرقمي من جامعة بكين لتحليل القوة. نختار مؤشر بحث بايدو للكلمات الرئيسية المتعلقة بالتكنولوجيا المالية لبناء مؤشر التكنولوجيا المالية للأسباب التالية: من ناحية، تعكس بيانات البحث عبر الإنترنت احتياجات الناس الحقيقية ويمكن استخدامها لتحليل الحالة الحالية للتطور بالإضافة إلى التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. استنادًا إلى بيانات ضخمة، يقوم مؤشر بحث بايدو بتحليل حرارة بحث المستخدمين للكلمات الرئيسية بينما يستكشف بعمق ميزات البيانات للرأي العام وظروف الطلب في السوق. من ناحية أخرى، تشمل المعايير الإحصائية لمؤشر بحث بايدو الأبعاد الإقليمية والزمنية، مما يمكن أن يلبي بشكل أفضل احتياجات بيانات اللوحة. الخطوات المحددة لقياس مؤشر التكنولوجيا المالية هي كما يلي: أولاً، بالإشارة إلى تجربة شينغ وفان. تتناول هذه الورقة، من منظور دمج وظيفة المالية ودعم العلوم والتكنولوجيا، مع الأخذ في الاعتبار توفر بيانات مؤشر بحث بايدو، أربعة جوانب للكلمات الرئيسية المباشرة، والدعم الفني الأساسي، والدفع والتسوية، وخدمات الوساطة المالية، وتم اختيار ما مجموعه 17 كلمة رئيسية مرتبطة بالتكنولوجيا المالية (الجدول 1). ثانيًا، تم جمع وتنظيم مؤشر بحث بايدو لهذه الكلمات الرئيسية على موقع مؤشر بايدو وفقًا للسنة والمقاطعة (المنطقة الذاتية الحكم، البلدية). أخيرًا، يتم تلخيص مؤشر بحث بايدو لجميع الكلمات الرئيسية في نفس السنة والمنطقة للحصول على FT_R. نظرًا لأن هذا المؤشر يميل إلى اليمين، تأخذ هذه الورقة لوغاريتمه للحصول على FT، وهو مؤشر يقيس مستوى تطوير التكنولوجيا المالية الإقليمية.

أخيرًا، بالإشارة إلى دراسة يين وآخرون. تشمل المتغيرات الضابطة المختارة في هذه الورقة بشكل رئيسي متغيرات الخصائص الأسرية ومتغيرات خصائص رب الأسرة. من بين هذه المتغيرات، تشمل متغيرات الخصائص الأسرية حجم الأسرة (SIZE)، عدد قوة العمل الأسرية (LABOR)، حالة دخل الأسرة (INC)، سكن الأسرة (HSE)، والحضر والريف (TOWN)؛ بينما تشمل متغيرات خصائص رب الأسرة العمر (AGE)، مربع العمر (AGE^2)، الجنس (GEN)، الحالة الاجتماعية (MARR)، الحالة الصحية (HLTH)، الحالة السياسية (PTY)، ومستوى التعليم (EDU). انظر الجدول 2 للحصول على تعريف مفصل.

نظرًا لأن المتغير المفسر، سلوك المزارعين الريادي (ENTREPRE)، هو متغير ثنائي الاختيار نموذجي، فإن نموذج الانحدار في هذه الورقة تم تحديده كنموذج بروبيت التالي:

حيث، المؤشرات السفلية و ت تشير إلى المزارع، المنطقة والوقت، على التوالي. ENTREPRE هو السلوك الريادي للمزارعين و هو مستوى التكنولوجيا المالية؛ يتضمن بعض المتغيرات الضابطة، هو تأثير ثابت للمنطقة و هو تأثير ثابت زمني، هو مصطلح خطأ عشوائي.

علاوة على ذلك، استنادًا إلى التحليل السابق، قد يعزز تطوير التكنولوجيا المالية ريادة الأعمال لدى المزارعين من خلال تخفيف قيود الائتمان، وقيود المعلومات، وتجنب المخاطر. نتبنى نهج إضافة مصطلح تفاعل إلى الانحدار القياسي لاختبار الآلية وبناء النموذج على النحو التالي:

حيث ACCESSijt هو متغير بديل لقيود الائتمان على المزارعين أو قيود المعلومات أو تجنب المخاطر.

أولاً، تم إجراء إحصائيات وصفية للمتغيرات، كما هو موضح في الجدول 3، حيث أن القيمة المتوسطة للمتغير المفسر سلوك المزارعين الريادي (ENTREPRE) هي فقط 0.1431، مما يشير إلى أن احتمال انخراط المزارعين في الصين في الأنشطة الريادية منخفض بشكل عام، ولا يزال هناك الكثير من المجال للتطوير في المستقبل. القيمة المتوسطة للمتغير التفسيري مستوى تطوير التكنولوجيا المالية (FT) خلال فترة العينة هي 13.5249، والوسيط هو 13.5920، والانحراف المعياري هو 0.6183، مما يعكس وجود عدم توازن في تطوير التكنولوجيا المالية بين مناطق الصين، وبالتالي يضع الأساس للدراسة التجريبية أدناه.

يوضح الجدول 4 نتائج الانحدار لتقدير نموذج Probit. تُظهر العمود (1) نتائج التقدير لتأثير متغير التفسير مستوى تطوير التكنولوجيا المالية (FT) على المتغير المفسر سلوك رواد الأعمال لدى المزارعين (ENTREPRE)، مع التحكم في التأثير الثابت الإقليمي والتأثير الثابت الزمني، بينما يضيف العمود (2) متغيرات التحكم لخصائص الأسرة على أساس العمود (1) ويضيف العمود (3) متغيرات التحكم لخصائص الأفراد على أساس العمود (2). من نتائج التقدير، من الواضح أن التأثيرات الهامشية لمستوى تطوير التكنولوجيا المالية (FT) في الأعمدة (1) إلى (3) إيجابية بشكل كبير، حيث أن التأثير الهامشي في العمود (3) هو 0.0445، وهو إيجابي بشكل كبير عند مستوى , مما يدل على أنه كلما زاد مستوى تطوير التكنولوجيا المالية، زادت احتمالية اختيار المزارعين لبدء عمل تجاري، أي أن تطوير التكنولوجيا المالية له تأثير إيجابي على سلوك المزارعين في ريادة الأعمال. قد يكون السبب في ذلك أن التكنولوجيا المالية تمكّن التمويل التقليدي من خلال التكنولوجيا، مما يخفف من عدم التوازن في المعلومات بين البنوك والمزارعين، مما يمكّن المزارعين الذين يرغبون في بدء عمل تجاري ولكنهم يفتقرون إلى الضمانات من الوصول إلى الخدمات المالية، ويجلب الأموال للمزارعين للأنشطة الريادية.

تعتبر معظم النتائج المقدرة للمتغيرات الضابطة في العمود (3) ذات دلالة إحصائية ومتوافقة مع التوقعات الواقعية. بالنسبة لخصائص الأسرة، فإن التأثيرات الهامشية لحجم الأسرة (SIZE) وعدد قوة العمل الأسرية (LABOR) وحالة دخل الأسرة (INC) إيجابية بشكل كبير، مما يدل على أنه كلما زاد عدد سكان الأسرة وتحسنت ظروف رأس المال المادي، زادت احتمالية انخراط المزارعين في ريادة الأعمال؛ التأثير الهامشي للمدن والريف (TOWN) إيجابي بشكل كبير، مما يدل على أن المزارعين الذين تقع أسرهم في المناطق الحضرية هم أكثر عرضة للانخراط في الأنشطة الريادية. بالنسبة لخصائص رب الأسرة، هناك علاقة “على شكل U مقلوب” بين العمر (AGE) وسلوك المزارعين في ريادة الأعمال (ENTREPRE)، مما يدل على أنه قبل الوصول إلى سن معينة، تزداد احتمالية انخراط المزارعين في ريادة الأعمال مع زيادة العمر، وبعد الوصول إلى هذا العمر، تنخفض احتمالية انخراط المزارعين في ريادة الأعمال؛ التأثير الهامشي للجنس (GEN) إيجابي بشكل كبير، مما يدل على أن المزارعين الذين لديهم رؤساء أسر ذكور هم أكثر عرضة للانخراط في ريادة الأعمال؛ التأثيرات الهامشية للحالة الاجتماعية (MARR) وحالة الصحة (HLTH) ومستوى التعليم (EDU) إيجابية بشكل كبير، مما يدل على أن المزارعين هم أكثر عرضة للانخراط في ريادة الأعمال عندما يكون رب الأسرة أكثر استقرارًا في الزواج، وأكثر صحة، وأكثر تعليمًا.

من أجل التحقق من موثوقية الاستنتاج بأن التكنولوجيا المالية تعزز ريادة الأعمال لدى المزارعين، يقوم هذا البحث بإجراء تحليل قوة من الجوانب التالية.

نستخدم عدد التجارب الريادية (NUM) كمتغير بديل لسلوك المزارعين في ريادة الأعمال (ENTREPRE) لفحص تأثير تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك المزارعين في ريادة الأعمال. نظرًا لأن عدد التجارب الريادية (NUM) هو متغير تصنيفي، نستخدم نموذج Oprobit للتقدير. تشير الأعمدة (1) و(2) من الجدول 5 إلى التأثير الهامشي لـ FT عندما يكون عدد التجارب الريادية

المرات هي 0 و 1، على التوالي. النتائج هي -0.1373 و 0.0836، وكلاهما ذو دلالة إحصائية عند المستوى . يشير ذلك إلى أن تطوير التكنولوجيا المالية يقلل من احتمالية عدم انخراط المزارعين في الأنشطة الريادية ويزيد من احتمالية انخراط المزارعين في الأنشطة الريادية.

بالإشارة إلى Song et al. , يستخدم هذا البحث مؤشر عمق الاستخدام (FT_D) من مؤشر الشمول المالي الرقمي لجامعة بكين في الصين كمتغير بديل لمستوى تطوير التكنولوجيا المالية (FT). تظهر نتائج الانحدار في العمود (3) من الجدول 5 أن التأثير الهامشي لمؤشر عمق استخدام التمويل الشامل الرقمي (FT_D) هو 0.0340، وهو ذو دلالة إحصائية عند المستوى . مما يدل على أن التكنولوجيا المالية مع مؤشر عمق استخدام التمويل الشامل الرقمي كمتغير بديل قد عززت بشكل كبير ريادة الأعمال لدى المزارعين.

بالإضافة إلى نموذج Probit، نستخدم أيضًا نموذج Logit لتقدير تأثير ريادة الأعمال للتكنولوجيا المالية. تظهر نتائج التقدير في العمود (4) من الجدول 5 أن التأثير الهامشي لمستوى تطوير التكنولوجيا المالية (FT) هو 0.0443، وهو ذو دلالة إحصائية عند المستوى . مما يدل على أن تطوير التكنولوجيا المالية يعزز ريادة الأعمال بين المزارعين. لا تزال الاستنتاجات قوية.

قد تكون هناك علاقة سببية عكسية بين تطوير التكنولوجيا المالية وسلوك ريادة الأعمال لدى المزارعين، ولا مفر من وجود أخطاء قياس ومتغيرات مفقودة في الانحدار المرجعي، مما يؤدي إلى الذاتية. للتخفيف من هذه المشكلة، بالإشارة إلى فكرة البحث لـ Huang et al. , يختار هذا البحث عدد مستخدمي الهواتف المحمولة الإقليميين (PHONE) كمتغير آلي للتكنولوجيا المالية ويتبنى طريقة المتغيرات الآلية ذات المرحلتين للانحدار. باعتبارها القناة الرئيسية التي يصل من خلالها المستخدمون إلى منتجات وخدمات التكنولوجيا المالية، فإن عدد مستخدمي الهواتف المحمولة مرتبط ارتباطًا وثيقًا بمستوى تطوير التكنولوجيا المالية في المنطقة. في الوقت نفسه، لا توجد علاقة مباشرة بين مستخدمي الهواتف المحمولة واختيار ريادة الأعمال لدى المزارعين، لذا يمكن تلبية شروط الارتباط والموضوعية للمتغير الآلي بشكل أفضل. يوضح العمود (6) من الجدول 5 نتائج اختبار والد، رافضًا فرضية الموضوعية للتكنولوجيا المالية عند المستوى . تظهر النتائج في العمود (5) أن المعامل المقدّر للمتغير الآلي (PHONE) هو 0.0947 بمستوى دلالة إحصائية , مما يلبي شرط الارتباط. التأثير الهامشي لمستوى تطوير التكنولوجيا المالية (FT) في نتائج التقدير ذات المرحلتين في العمود (6) هو 0.6902، وهو ذو دلالة إحصائية عند المستوى . الاستنتاج متسق مع السابق.

استنادًا إلى التحليل النظري، نقترح أن آلية عمل التكنولوجيا المالية لتعزيز ريادة الأعمال لدى المزارعين هي كما يلي: تخفيف تأثير قيود الائتمان، وتأثير قيود المعلومات، وتأثير تجنب المخاطر. لاختبار الآلية، نحتاج أولاً إلى تعريف قيود الائتمان، وقيود المعلومات، وتجنب المخاطر لدى المزارع. وفقًا لتصميم الاستبيان في مسح المالية الأسرية في الصين، يتم تعريف المتغيرات على النحو التالي: (1) قيود الائتمان (CRE_CONS): عندما يتقدم المزارعون بطلب للحصول على قروض من المؤسسات المالية، يرفضون تقديم خدمات الائتمان للمزارعين بسبب أسباب مثل عدم وجود ضمانات مناسبة أو تصنيفات ائتمانية غير مرضية، مما يؤدي إلى قيود الائتمان. بالنسبة للسؤال “لماذا لا تحاول عائلتك الحصول على الأموال المطلوبة من خلال التقدم بطلب للحصول على قروض من البنوك والتعاونيات الائتمانية” في الاستبيان، إذا اخترت “تم رفض الطلب” أو “من المتوقع أن الطلب لن يتم الموافقة عليه”، فإن قيمة قيود الائتمان هي 1؛ خلاف ذلك، تكون القيمة 0. (2) قيود المعلومات (INFOR_CONS): يمكن أن تعكس المعلومات الاقتصادية والمالية عادةً المزيد من المعلومات حول ريادة الأعمال وتساعد المزارعين في استكشاف فرص ريادية جديدة. بالنسبة للسؤال “كم مرة تهتم بالمعلومات الاقتصادية و
معلومات مالية؟” إذا اخترت “نادراً ما تنتبه” أو “لا تنتبه أبداً”، فإن قيمة قيود المعلومات هي 1؛ وإلا فإن القيمة هي 0. (3) تجنب المخاطر (RISK_AVER): عند إجراء الاستثمار وإدارة الثروة، تعكس خيارات الناس لمخاطر العائد المختلفة موقفهم تجاه المخاطر. بالنسبة للسؤال في الاستبيان، “إذا كان لديك أصل، أي مشروع استثماري ستختار؟” إذا اخترت “غير مستعد لتحمل أي مخاطر” أو “مشروع بمخاطر أقل قليلاً وعائد أقل”، فإن قيمة تجنب المخاطر هي 1؛ وإلا فإن القيمة هي 0.

نقدم مصطلح التفاعل في الانحدار المرجعي لاختبار الآلية المذكورة أعلاه. الجدول 6 يعرض نتائج اختبارات الآلية. وفقًا لنتائج التقدير في العمود (1)، فإن التأثير الهامشي لمصطلح التفاعل (FTCRE_CONS) بين مستوى تطوير التكنولوجيا المالية وقيود الائتمان هو 0.1132، وهو ذو دلالة عند المستوى ، مما يشير إلى أن التكنولوجيا المالية لها تأثير ريادي أكبر على المزارعين الذين يخضعون لقيود الائتمان. بناءً على التحليل السابق، تتمتع التكنولوجيا المالية بميزة واضحة في توفير راحة خدمات الائتمان وتحسين تصنيفات الائتمان، مما يزيد من توفر الائتمان للمزارعين ويخفف من التأثير المثبط لقيود الائتمان على ريادة أعمال المزارعين. التأثير الهامشي لمصطلح التفاعل (FTINFOR_CONS) بين مستوى تطوير التكنولوجيا المالية وقيود المعلومات في العمود (2) هو 0.0194، وهو ذو دلالة عند المستوى ، مما يشير إلى أن التكنولوجيا المالية لها تأثير ريادي أكبر على المزارعين الذين يخضعون لقيود المعلومات. ويرجع ذلك أساسًا إلى أن التكنولوجيا المالية، التي تعتمد على البيانات الضخمة، وتقنية البلوك تشين وغيرها من التقنيات، تخفف من عيوب المعلومات التي يواجهها المزارعون في ريادة الأعمال وتساعدهم على استغلال الفرص الريادية. التأثير الهامشي لمصطلح التفاعل (FT*RISK_AVER) بين مستوى تطوير التكنولوجيا المالية وتجنب المخاطر في العمود (3) هو 0.0110، مع مستوى دلالة ، مما يشير إلى أن تطوير التكنولوجيا المالية قد زاد من مستوى رأس المال البشري والوعي المالي للمزارعين، فضلاً عن تقليل تجنبهم للمخاطر من خلال قنوات التأمين التجاري، مما يزيد من استعدادهم لبدء الأعمال.

نحن ندرس أيضًا ما إذا كان تأثير تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك ريادة الأعمال بين المزارعين متنوعًا بسبب أنواع ريادة الأعمال، وخصائص الأسر الفردية، والاختلافات الإقليمية. أولاً، نقيس الدافع لريادة الأعمال بناءً على السؤال في الاستبيان “السبب الرئيسي لقيام الأسر بالمشاركة في مشاريع الإنتاج والإدارة الصناعية والتجارية الذاتية”، ونحدد “عدم القدرة على العثور على فرص عمل أخرى” كريادة أعمال للبقاء، و”الهوايات المثالية، والرغبة في أن تكون رئيس نفسك”، و”الانخراط في التجارة والصناعة يمكن أن يكسب المزيد” و”أكثر مرونة وحرية” كريادة أعمال الفرص. ثانيًا، وفقًا لمستوى تعليم رب الأسرة، نقسم العينة إلى مجموعة ذات مستوى تعليمي منخفض (المدرسة الإعدادية وما دون) ومجموعة ذات مستوى تعليمي أعلى (فوق المدرسة الإعدادية). ثالثًا، مع أخذ متوسط دخل الأسرة لكل فرد، نقسم العينة إلى مجموعة ذات مستوى دخل منخفض ومجموعة ذات مستوى دخل مرتفع. أخيرًا، بناءً على الموقع الجغرافي للأسر، نقسم العينة إلى المنطقة الشرقية والمناطق الوسطى والغربية. يتم تقدير كل مجموعة من العينات بشكل منفصل.

الجدول 7 يظهر نتائج التقدير للاختبار المتنوع. من العمودين (1) و(2)، فإن التأثير الهامشي لتطوير التكنولوجيا المالية على ريادة الأعمال للبقاء هو 0.0273، وهو ذو دلالة عند المستوى ، بينما التأثير على ريادة الأعمال الفرص ليس ذو دلالة. السبب المحتمل لذلك هو أن المزارعين الذين يشاركون في ريادة الأعمال للبقاء هم أكثر عرضة لقيود الائتمان وقيود المعلومات، وأقل تسامحًا مع المخاطر، بينما يمكن أن يحفز تطوير التكنولوجيا المالية المزارعين الذين يمارسون ريادة الأعمال للبقاء على القيام بأنشطة ريادية من خلال تخفيف تأثير قيود الائتمان، وتخفيف تأثير قيود المعلومات وتخفيف تأثير تجنب المخاطر. بالمثل، من الأعمدة (3)-(8)، فإن التأثيرات الهامشية لتأثير

تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك ريادة الأعمال للمزارعين هو ، و0.0642 في العينات ذات المستوى التعليمي المنخفض، ومستوى الدخل المنخفض، والمناطق الوسطى والغربية، على التوالي، جميعها عند مستوى دلالة ومع ذلك، فإنه ليس ذو دلالة في العينات ذات التعليم العالي، والدخل المرتفع والمنطقة الشرقية. النتائج تتماشى مع التحليل النظري السابق، مما يشير إلى أن تطوير التكنولوجيا المالية يمكن أن يعوض عن العيوب الريادية للمزارعين ذوي المستويات التعليمية المنخفضة، ويوفر معلومات ريادية غنية للمجموعات المحرومة، ويخفف بشكل فعال من قيود الائتمان التي تواجه الأسر ذات الدخل المنخفض عند بدء أعمالهم، وبالتالي يلعب دورًا إيجابيًا في ريادة الأعمال. في الوقت نفسه، قامت التكنولوجيا المالية بكسر الحواجز المتعلقة بالظروف الجغرافية بفضل مزاياها التكنولوجية، مما شكل مكملًا قويًا للموارد المالية في المناطق الوسطى والغربية، موسعًا القنوات التي يمكن للمزارعين في المناطق الوسطى والغربية من خلالها الحصول على المنتجات والخدمات المالية، وبالتالي تلعب تأثيرًا رياديًا أكثر وضوحًا. التحليل أعلاه يثبت أيضًا أن التكنولوجيا المالية تبرز ميزات شاملة في مساعدة المزارعين على بدء أعمالهم، مما يسهم في النمو الشامل.

تساعد الأنشطة الريادية للمزارعين في تعزيز الابتكار الريفي وريادة الأعمال وتوسيع القنوات التي يمكن للمزارعين من خلالها زيادة دخلهم. كمنتج من دمج التمويل التقليدي والتكنولوجيا الرقمية، أثرت التكنولوجيا المالية بشكل عميق على الأنشطة الريادية للسكان. تقيس هذه الورقة مستوى تطوير التكنولوجيا المالية في كل منطقة من مناطق الصين بناءً على مؤشر بحث بايدو. تأخذ بيانات المزارعين في الجولات الخمس السابقة من مسح المالية الأسرية في الصين (CHFS) كعينات بحثية لتحليل تأثير تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك ريادة الأعمال للمزارعين وآلية العمل. الاستنتاجات الرئيسية لهذه الورقة هي كما يلي:

أولاً، يمكن أن يعزز تطوير التكنولوجيا المالية ريادة الأعمال بين المزارعين. النتائج لا تزال موثوقة بعد تحليل القوة من خلال استبدال المتغيرات الأساسية وتغيير نماذج الانحدار.

ثانياً، تظهر نتائج اختبار الآلية أن تخفيف قيود الائتمان، وقيود المعلومات، وتأثيرات تجنب المخاطر هي الآليات التي تعمل من خلالها تطوير التكنولوجيا المالية لتعزيز ريادة الأعمال لدى المزارعين. يمكن أن يخفف تطوير التكنولوجيا المالية بشكل فعال من قيود الائتمان والعيوب المعلوماتية التي يواجهها المزارعون لبدء أعمالهم الخاصة، ويساعدهم في الوصول إلى الأموال الريادية واستكشاف الفرص الريادية. في الوقت نفسه، يمكن أن يقلل تطوير التكنولوجيا المالية من تجنب المخاطر بين المزارعين، مما يزيد من رغبتهم في بدء الأعمال.

ثالثًا، تظهر نتائج اختبار التباين أن تطوير التكنولوجيا المالية يعزز ريادة الأعمال الباقية بشكل أكثر وضوحًا، بينما يكون تأثير ريادة الأعمال للتكنولوجيا المالية أكثر وضوحًا بين المزارعين ذوي المستويات التعليمية المنخفضة، ومستويات الدخل المنخفضة، وفي المناطق الوسطى والغربية، مما يشير إلى أن التكنولوجيا المالية يمكن أن تعوض عن عيوب الفئات المحرومة في ريادة الأعمال، مما يبرز الخصائص الشاملة للخدمات المالية التي تسهلها التكنولوجيا.

توفر نتائج هذه الورقة الرؤى السياسية التالية لتعزيز تطوير التكنولوجيا المالية وتسهيل انخراط الأسر الريفية في ريادة الأعمال:

أولاً، اتبع اتجاه الاقتصاد الرقمي وعزز التنمية المستدامة للتكنولوجيا المالية. شجع الشركات على الابتكار، وزد من استثمارات البحث والتطوير في تقنيات مثل إنترنت الأشياء، والذكاء الاصطناعي، والحوسبة السحابية، والبلوك تشين، وازرع المواهب المركبة التي تمتلك كل من المعرفة بالتكنولوجيا الرقمية والمعرفة المالية، وركز على التنمية المتوازنة للتكنولوجيا المالية بين المناطق.

ثانيًا، تحسين قدرة المزارعين على الوصول إلى الموارد الريادية وتحديد الفرص الريادية. تسريع إنشاء نظام ائتماني للمزارعين، إثراء قنوات التمويل وتخفيف القيود الائتمانية التي يواجهها رواد الأعمال؛ تحسين بناء تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات المالية وتحقيق الدفع المستهدف للمعلومات الريادية؛ والتركيز على زيادة الوعي المالي والمهارات الرقمية بين المزارعين.

ثالثًا، إنشاء بيئة ملائمة لريادة الأعمال. إنشاء صندوق لمساعدة المشاريع الناشئة وتنفيذ بعض الإعفاءات الضريبية والتخفيضات للشركات الصغيرة والميكرو؛ إقامة دورات تدريبية لتبادل ريادة الأعمال لبناء منصة لتعليم المعرفة والمهارات الريادية ومشاركة التجارب الريادية لدفع المزيد من الناس لبدء أعمالهم الخاصة؛ تشجيع طلاب الجامعات وغيرهم من ذوي التعليم العالي على العودة إلى مسقط رأسهم لبدء أعمالهم الخاصة ودعم رائدات الأعمال لبدء أعمالهن الخاصة لتعزيز العدالة الاجتماعية.

رابعًا، يجب على الحكومة والجهات المعنية تعزيز الدعم السياسي للمناطق الريفية النائية والمناطق الوسطى والغربية. ينبغي أن تركز على بناء وسائل النقل والشبكات والبنية التحتية الأخرى في المناطق المتخلفة لوضع الأساس للتنمية الصناعية والتجارية؛ ويجب عليها أن تستفيد بنشاط من الموارد المحلية لتطوير حدائق ريادية وجذب الشركات البارزة للانتقال إليها، مما يعزز التوظيف من خلال ريادة الأعمال.

بشكل عام، مقارنةً بخصائص الأسرة الفردية والعوامل البيئية الخارجية الذي تركز عليه معظم الأدبيات السابقة، تركز هذه الورقة على العامل الرئيسي للتنمية المالية، وتحلل بشكل شامل تأثير تطوير التكنولوجيا المالية على سلوك رواد الأعمال من المزارعين من كل من المنظورين النظري والتجريبي، مما يوسع نطاق البحث في قضية العوامل المؤثرة على ريادة الأعمال لدى المزارعين. بينما تم تقديم الأدبيات السابقة حول العلاقة بين الاثنين بشكل رئيسي من منظور استخدام الإنترنت المتعلق بالتكنولوجيا المالية. التمويل عبر الإنترنت أدوات الدفع عبر الهاتف المحمول التمويل الجماعي عبر الإنترنت ، وما إلى ذلك، وقد كانت الأبحاث أحادية الجانب، يمكن أن تعالج هذه الورقة هذه القصور بدقة. بالإضافة إلى ذلك، تناقش الورقة الآليات المعنية من حيث تخفيف قيود الائتمان، وتخفيف قيود المعلومات، والتقليل من تجنب المخاطر، فضلاً عن تباين الآثار من حيث نوع ريادة الأعمال، ومستوى التعليم، ومستوى الدخل، والاختلافات الإقليمية، مما يثري الأبحاث الحالية بشكل كبير.

تجد هذه الورقة أن تطوير التكنولوجيا المالية يعزز من انخراط المزارعين في ريادة الأعمال. ومع ذلك، هناك احتمال أنه بعد منح القروض الصغيرة للمزارعين من قبل منصات التكنولوجيا المالية، قد تفلس أعمالهم وتغلق بسبب سوء الإدارة، مما يترك المزارعين غير قادرين على سداد القروض ويعيدهم إلى الفقر. يمكن استكشاف هذه النقطة بالتفصيل في الأبحاث المستقبلية لأخذ وجهة نظر أكثر علمية حول التأثير الريادي لتطوير التكنولوجيا المالية.

جميع البيانات المستخدمة في هذه الدراسة متاحة مجانًا على الإنترنت. يأتي مؤشر بحث بايدو منhttps://index.baidu.co index.html#/. تأتي البيانات الدقيقة للمزارعين منhttps://chfs.swufe.edu.cn/.

تاريخ الاستلام: 24 أكتوبر 2023؛ تاريخ القبول: 26 يوليو 2024
نُشر على الإنترنت: 30 يوليو 2024

تصور F.X. والمراجعة والتحرير، والحصول على التمويل. كتابة المسودة الأصلية، والمراجعة والتحرير، والمنهجية، والتحقق من D.Y. إعداد المسودة الأصلية Y.Z. التحليل الإحصائي ومراجعة الورقة Y.S. جميع المؤلفين قرأوا وراجعوا المخطوطة النهائية.

يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.

يجب توجيه المراسلات والطلبات للحصول على المواد إلى D.Y.
معلومات إعادة الطباعة والتصاريح متاحة علىwww.nature.com/reprints.
ملاحظة الناشر: تظل شركة سبرينغر ناتشر محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.

الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي النسبية – غير التجارية – بدون مشتقات 4.0 الدولية، والتي تسمح بأي استخدام غير تجاري، ومشاركة، وتوزيع، وإعادة إنتاج في أي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح إذا قمت بتعديل المادة المرخصة. ليس لديك إذن بموجب هذه الرخصة لمشاركة المواد المعدلة المشتقة من هذه المقالة أو أجزاء منها. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة، ما لم يُشار إلى خلاف ذلك في سطر الائتمان للمادة. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة وكان استخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، فسيتعين عليك الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر.حامل.إلىللاطلاع على نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارةhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
© المؤلف(ون) 2024

Keywords Fintech, Farmers’ entrepreneurial behavior, Credit constraints, Information constraints, Risk aversion

Numerous economies have been hit badly by the COVID-19 pandemic. In China, the COVID-19 pandemic has also severely affected farmers, as the normal employment needs of a large number of off-farm workers cannot be met. Farmers have taken the initiative to seek entrepreneurial opportunities by using local resources in such an environment. Entrepreneurship by farmers can also stimulate rural innovation, boost employment, and help farmers escape poverty and increase their incomes. At the same time, various entrepreneurial activities are conducive to promoting rural industrial upgrading and economic development. Fintech has emerged in recent years with the rise of new generation digital technologies such as big data, blockchain and cloud computing and their gradual application in the financial sector. It can have a significant impact on the supply of existing financial services. As the most important financial innovation, fintech will bring great changes to the financial industry by reducing transaction costs, improving the efficiency of financial operations, and achieving financial inclusion . The existing literature suggests that fintech can better contribute to the inclusive development of finance. For example, more low-income households can receive financial services through mobile banking ; fintech can alleviate the financing constraints faced by farmers, encourage farmers to use information technology platforms to develop e-commerce and choose non-agricultural employment to improve their incomes . So can fintech have a technological advantage in influencing entrepreneurial behavior among farmers, and what are the mechanisms of influence between them? In this paper, we will explore these questions.

This paper focuses on the intersection of fintech and entrepreneurial behavior among farmers, with two significant practical implications. First, fintech is growing rapidly in China. According to the Zhongguancun Internet Finance Institute, the total investment and financing in China’s fintech sector in the first three quarters of 2022 amounted to RMB 53.13 billion and the total number of financing events was 184, as the market continues to expand. There is no doubt that technology empowerment is poised to shape the future of finance. Second, the 19th CPC National Congress report highlighted the implementation of the rural revitalization strategy, supporting

and encouraging employment and entrepreneurship among farmers, and broadening channels for increasing income. At present, how to stimulate rural entrepreneurship and raise the income level of farmers has become an important issue for governments in China and other countries. Drawing on the theory of entrepreneurship, this study examines the impact of fintech development on the entrepreneurial behavior of farmers-a matter of utmost practical importance for fostering high-quality development within rural economies.

This paper found that the existing literature discusses the factors affecting farmers’ entrepreneurial behavior in the following three main areas: first, family characteristic factors such as liquidity constraints , family structure ; second, individual characteristic factors such as marital status, education level, religious beliefs, social networks ; and third, macro-environmental factors such as market information , and technological advancement . No literature has yet focused on the important factor of fintech development to analyze the impact on micro-individual entrepreneurship. Although there is relevant literature that confirms that rural internet broadband , internet usage , digital financial inclusion , and some fintech products such as mobile payment tools can have a positive impact on farmers’ entrepreneurship. However, effective attention to the multidimensional nature of fintech development is lacking, and there is a relative lack of research that systematically analyzes the impact of fintech development on the entrepreneurial behavior of farmers, as well as the mechanisms of action.

Based on the existing relevant literature, the possible marginal contributions of this paper are: First, in terms of research perspective. From a new perspective on fintech, this paper uses the Baidu search index of fintech-related keywords to construct an index to measure the development of fintech and study its impact on entrepreneurial behavior of farmers, enriching research related to fintech and entrepreneurial behavior of farmers. The second aspect is the object of study. When studying farmer entrepreneurship, most literature uses data from a specific year or studies a specific region. The study sample is not spatially and temporally representative. This paper uses data from the China Household Finance Survey (CHFS) from 2011 to 2019. It uses panel data to study the impact of fintech development on entrepreneurial behavior among farmers, which is somewhat more representative. Finally, there is the matter of the content of the study. This paper explores the influence mechanism of fintech development on farmers’ entrepreneurial behavior from three channels: alleviating the credit constraint effect, alleviating the information constraint effect, and alleviating the risk aversion effect, and analyzes the heterogeneity of the impact of fintech development on farmers’ entrepreneurial behavior in terms of the type of entrepreneurship, education level, income level, and regional differences, which provides a realistic basis for formulating policies to develop fintech and encourage farmers to start their own businesses.

The paper is structured as follows: “Theoretical analysis and research hypothesis” provides a theoretical analysis and research hypothesis. Subsequently, “Research design” presents the study design, followed by “Analysis of the empirical results”, which analyzes the empirical results. Finally, “Conclusion and enlightenment” concludes with key findings and implications.

Fintech is technology-driven financial innovation, a definition proposed by the Financial Stability Board (FSB) in 2016, which has now become a global consensus. With a range of advanced digital technologies, fintech continuously innovates the business model of the traditional financial industry, optimizes the supply of the financial system, and further improves the efficiency of financial services to the real economy. Combined with related entrepreneurship theories, this paper argues that the development of fintech will affect farmer entrepreneurship in three ways: resources, opportunities and entrepreneurs. First, the development of fintech effectively eliminates the disadvantages of high threshold and low efficiency of traditional financial services and provides more convenient and efficient credit services, which means that there exists an alleviation of the credit constraint effect. Second, advances in fintech favor the generalization of information, which helps the average household to identify entrepreneurial opportunities and overcome information disadvantages, meaning that there exists an alleviation of the information constraint effect. Finally, the development of fintech has helped to enhance the level of human capital and financial literacy among households, as well as improve their attitude towards entrepreneurial risk, implying an easing of the risk aversion effect.

The ability to successfully finance a business will affect the family’s choice of business, the up-front investment in entrepreneurial activities, and its later development. Rural households face more serious financial constraints in China than urban households . The development of the formal financial market and credit rating in rural areas of China is relatively backward, resulting in a severe shortage of credit resources . Farmers’ entrepreneurial activities are characterized by high risk and low investment returns. The weak assets of farmers, resulting in a lack of collateral for credit guarantees, make it challenging to meet the lending conditions of formal financial institutions. To some extent, the threshold for borrowing money has already restricted farmers from setting up their own businesses. The development of fintech can compensate for the lack of traditional financial credit support for farmers to start their own businesses, thus promoting their entrepreneurial behavior. On the one hand, for farmers who lack credit ratings, financial institutions can obtain a large amount of farmers’ credit information (such as mobile payment records) through big data, analyze and mine the information to evaluate the credit level of farmers better and increase the credit supply to farmers. On the other hand, changes in users’ consumption habits and the current competitive environment have forced financial institutions, represented by commercial banks, to transform and upgrade their businesses digitally . As a complement to offline bank branches, the construction of online lending platforms standardizes the entire lending process and greatly reduces transaction costs. It facilitates farmers’ access to credit services and start-up funds, thus promoting entrepreneurial activity.

Large amounts of information are required to support entrepreneurial decision-making. The stock of information owned by entrepreneurs and the ability to obtain information are the main reasons affecting the identification of entrepreneurial opportunities . In particular, access to economic and financial information can help farmers grasp the current economic situation and understand relevant industry policies that positively affect their entrepreneurial choices. Fintech provides advanced technological means to alleviate the information disadvantage faced by entrepreneurs. For example, through the application of big data, financial institutions are able to better portray customer groups and recommend personalized information based on the different needs of customers; the use of blockchain, “decentralized, encrypted, distributed” and other advantages, to improve the financial infrastructure, and build an information consulting and searching platform, so as to make it more convenient and efficient for customers to obtain information; advances in artificial intelligence have led to the development of smart decision-making, smart investment, smart marketing and smart customer service, which can provide customers with more accurate information and further improve the quality of financial services. This suggests that the development of fintech facilitates the popularization of information and helps farmers identify entrepreneurial opportunities, which in turn promotes their entrepreneurial behavior.

Due to the inadequacy of their conditions and changes in the external environment, farmers inevitably face various risks, such as market risks, financial risks, and technological risks in the process of entrepreneurship, thus bringing uncertainty to entrepreneurship. According to the theory of planned behavior, the attitude is an essential factor in determining behavior . Risk-averse individuals are likely to avoid risk in the entrepreneurial process in order to pursue certain benefits, preferring to be employed and reducing the likelihood of self-employment. To some extent, the development of fintech can reduce risk aversion among farmers and increase their willingness to start a business. On the one hand, fintech, with its emerging technologies, can enable financial services to reach a wide range of audiences more accurately, which will broaden households’ access to knowledge, experience, and skills, which will contribute to the improvement of the level of human capital, further financial literacy, and the level of risk appetite, thus promoting the engagement of farmers in investment and entrepreneurial activities . On the other hand, fintech increases the availability of commercial insurance and promotes the participation of ordinary households in commercial insurance. Insurance services can provide some protection against risks in entrepreneurial activities, enhance the ability of farmers to withstand risks, reduce concerns about the uncertainty of future entrepreneurial income, and thus increase entrepreneurial motivation. Based on the above analysis, we conclude that there is a credit constraint alleviation effect, an information constraint alleviation effect, and a risk aversion alleviation effect between fintech development and farmers’ entrepreneurial behaviors (Fig. 1), and we propose the first hypothesis:

H1: The development of fintech can facilitate farmers to engage in entrepreneurship.

The Global Entrepreneurship Monitor (GEM) distinguishes entrepreneurship into survival entrepreneurship and opportunity entrepreneurship based on differences in entrepreneurial motivation. Among them, survival entrepreneurship is the type of entrepreneurship in which the entrepreneur lacks a suitable job opportunity and has no choice but to engage in entrepreneurship to survive and thrive. Farmers engaged in survival entrepreneurship tend to be more susceptible to credit constraints and information constraints, and less tolerant of entrepreneurial risk. Opportunity entrepreneurship is the type of entrepreneurship in which entrepreneurs take the initiative to gain social recognition and realize their value and wealth. In contrast to survival entrepreneurship, opportunity entrepreneurship requires farmers to have a high level of financial literacy and to be easily influenced by entrepreneurial information from related industries and market environments. Depending on the motivation and resource base of these two types of entrepreneurship, the entrepreneurial impact of fintech development on farmers may differ. Based on the above analysis, we propose a second hypothesis:

H2: The positive impact of the development of fintech on the entrepreneurial behavior of farmers is heterogeneous among different types of entrepreneurship.

The level of education can have a significant impact on an individual’s cognition, thinking, vision, and ability to innovate . When farmers have higher levels of education, they typically have higher cognitive ability, risk tolerance and financial literacy, and are more likely to have access to financial services. However, when farmers have low levels of education, they pay less attention to economic and financial information, making it difficult for them to explore suitable entrepreneurial opportunities. At the same time, they face greater resistance when applying for bank loans due to their lack of proper financial literacy, which limits the development of entrepreneurial activity. The development of fintech can cover more disadvantaged groups, effectively alleviate the phenomenon of “limited participation” in formal finance in rural areas, correct farmers’ risk preferences, and improve farmers’ financial literacy while providing financial services , thus influencing these groups to engage in entrepreneurial activities. Based on the above analysis, we propose a third hypothesis:

H3: The positive impact of the development of fintech on the entrepreneurial behavior of farmers is heterogeneous among farmers with different levels of education.

In general, banks and other financial institutions usually check the household income status of farmers when granting loans. Farmers with higher income levels are better able to provide collateral and future repayments and are more likely to obtain bank loans. Farmers at lower income levels are less able to provide collateral, which restricts banks from granting them loans, so these farmers face greater credit constraints. Advances in fintech are conducive to meeting the financial services needs of low-income groups, especially the poor, and better achieving financial services inclusion. For example, Ant Financial Services mainly uses users’ Taobao transaction data as the basis for judgment when granting credit to farmers, with the advantage that it does not need to provide mortgage and guarantee . At this stage, banks are actively forming partnerships with fintech companies in user profiling and risk control, using big data, cloud computing and additional technologies to improve credit scores of users, increase credit availability for low-income groups, and further influence entrepreneurial activity. Based on the above analysis, we propose a fourth hypothesis:

H4: The positive impact of the development of fintech on the entrepreneurial behavior of farmers is heterogeneous among farmers with different income levels.

Different regions of China have different levels of openness to the outside world, and their economic conditions and levels of financial development vary widely. Compared with the eastern regions, which have developed economies and well-developed financial infrastructure, the central and western regions have seen relatively backward economic development and slow financial market development. The per capita ownership of financial resources in rural areas in the central and western regions is significantly lower than in the eastern regions. In addition, financial intermediaries in the central and western rural areas mainly play a savings function, but their ability to convert savings into investment and support rural economic development is insufficient . With the development of digital technologies, diversified fintech products such as credit, insurance and crowdfunding have emerged in an endless stream, forming a powerful complement to existing financial resources in rural areas of the central and western regions. This enables farmers in remote areas to enjoy more convenient and diverse financial products and services, which positively impacts entrepreneurial activities. Based on the above analysis, we propose a fifth hypothesis:

H5: The positive impact of the development of fintech on the entrepreneurial behavior of farmers is heterogeneous across regions.

The data used in the empirical part of the study comes from two main sources: first, the constructed regional fintech index data comes from the Baidu search index of some keywords related to fintech collected on the Baidu index site. Second, the data reflecting the entrepreneurial behaviour of farmers and the characteristics of individual households come from the China Household Finance Survey (CHFS). The survey, initiated by the China Household Finance Survey and Research Center of Southwestern University of Finance and Economics, has been conducted every two years since 2011 and has been successfully conducted in six rounds. 2023 sees the start of the seventh round of the survey. The sampling method of the survey is more scientific, adopting a stratified, three-stage sampling design proportional to size measure (PPS). The primary sampling unit (PSU) is the city/county of the whole country except Tibet, Xinjiang, Hong Kong, Macao and Taiwan; the second stage of sampling will be to draw neighbourhood/village committees from the city/county; and finally, the households will be sampled from the neighbourhood/village committees. Each stage of sampling is implemented using the PPS sampling method, which is weighted by the number of people (or households) in that sampling unit. The survey covers a wealth of information on demographic characteristics, employment, assets, liabilities, income, consumption, insurance, production and business of micro households, and is representative of the country as a whole. Regrettably, as survey data from rounds 6 and 7 are not yet available to the public, this paper can only use data from the first five rounds of the China Household Finance Survey, covering the years 2011, 2013, 2015, 2017, and 2019. Meanwhile, due to the protection of respondents’ personal information, the research center makes the geographic information of respondent households public only up to the provincial level, and the information of cities, districts and counties is not available to the public, so we construct the fintech indexes at the provincial
level to match them. In addition to this, we process the sample data as follows: (1) delete the sample of households with non-agricultural household registration, (2) retain the sample of household heads, (3) delete the sample of household heads aged under 18 years, (4) delete the missing values of the main variables. A total of 85,109 valid observations of farmers are eventually retained.

Firstly, we need to define the explained variable, farmers’ entrepreneurial behavior (ENTREPRE). Referring to the existing research and based on the questionnaire design of the China Household Finance Survey (CHFS), we define farmers’ entrepreneurship as “engaging in industrial and commercial production and operation projects”, which includes self-employed households, leasing, transport, online shops, operating enterprises, etc . It should be noted that agricultural production activities such as agriculture, forestry, animal husbandry and fishing do not fall into the category of entrepreneurship studied in this paper. If the farmer is engaged in industrial and commercial production and operation projects, the variable ENTREPRE takes the value of 1, otherwise it takes the value of 0 .

Next, the core explanatory variable of this paper is the level of fintech development (FT). Existing studies mainly measure the level of fintech development from the following aspects. One is to directly use the China Digital Inclusive Finance Index compiled by the Center for Digital Finance at Peking University to evaluate the regional fintech development status . The index, which relies on micro data from Ant Financial Services, covers three dimensions: breadth of coverage, depth of use and degree of digitization, covering provincial, municipal and county levels. However, this approach does not focus on the underlying technical support factors for fintech development, and the effectiveness of the metric is insufficient. Second, the number of fintech companies is used to construct the fintech index. Some scholars used the number of fintech companies retrieved from the website of Tian-Yancha to measure the development of fintech in each region of China . However, measuring regional fintech development should focus not only on the number of local fintech companies, but also on the development status of fintech companies and the outcomes that fintech development brings. Third, the fintech index is constructed based on the text analysis method. Guo and Shen were the first to synthesize the Internet finance index by counting online news items containing Internet finance-related keywords . Li et al. used this as the basis for constructing a regional fintech index by using the number of search results of fintech-related keywords in Baidu news .

We adopt the third approach to construct the fintech index, and use the Peking University Digital Financial Inclusion Index for robustness analysis. We choose the Baidu search index of fintech-related keywords to construct the fintech index for the following reasons: on the one hand, online search data reflects people’s real needs and can be used to analyze the current state of development as well as to predict future trends . Based on massive data, the Baidu search index analyzes the user search heat of keywords while deeply exploring the data features of public opinion and demand conditions in the market. On the other hand, the statistical criteria of the Baidu search index includes both regional and temporal dimensions, which can better meet the needs of the panel data. The specific steps for measuring the fintech index are as follows: firstly, referring to the experience of Sheng and Fan , this paper, from the perspective of the integration of the function of finance and the support of science and technology, and taking into account the availability of Baidu search index data, identifies four perspectives of the direct keywords, the underlying technical support, the payment and settlement, and financial intermediary services, and a total of 17 fintech-related keywords are selected (Table 1). Second, the Baidu search index of these keywords are collected and organized on the Baidu Index website according to year and province (autonomous region, municipality). Finally, sum up the Baidu search index for all keywords in the same year and region to obtain FT_ R. Since this index is right-skewed, this paper takes its logarithm of it to obtain FT, an index to measure the development level of regional fintech.

Finally, referring to the study of Yin et al. , the control variables selected in this paper mainly include the family characteristic variables and the household head characteristic variables. Among them, the family characteristic variables include family size (SIZE), number of the family labor force (LABOR), family income status (INC), family housing (HSE), and urban and rural (TOWN); the household head characteristic variables include age (AGE), squared term of age (AGE^2), gender (GEN), marital status (MARR), health status (HLTH), political status (PTY), and level of education (EDU). See Table 2 for a detailed definition.

Since the explained variable, farmers’ entrepreneurial behavior (ENTREPRE), is a typical binary choice variable, the regression model in this paper is set as the following Probit model:

where, the subscripts and t denote farmer, region and time, respectively. ENTREPRE is the entrepreneurial behavior of farmers and is the level of fintech; includes some control variables, is a region fixed effect and is a time fixed effect, is a random error term.

Furthermore, based on the previous analysis, fintech development may promote farmer entrepreneurship by alleviating credit constraints, information constraints, and risk aversion. We take the approach of adding an interaction term to the benchmark regression to test the mechanism and construct the model as follows:

where ACCESSijt is a proxy variable for farmers’ credit constraints or information constraints or risk aversion.

Firstly, descriptive statistics of the variables are carried out, as shown in Table 3, the mean value of the explained variable farmers’ entrepreneurial behaviour (ENTREPRE) is only 0.1431 , indicating that overall the probability of farmers in China engaging in entrepreneurial activities is low, and there is still a lot of room for development in the future. The mean value of the explanatory variable fintech development level (FT) during the sample period is 13.5249 , the median is 13.5920 , and the standard deviation is 0.6183 , reflecting the existence of imbalance in the development of fintech among the regions of China, thus laying the foundation for the empirical study below.

Table 4 shows the regression results for the Probit model estimation. Column (1) shows the estimation results of the impact of the explanatory variable level of fintech development (FT) on the explained variable farmers’ entrepreneurial behavior (ENTREPRE), controlling the regional fixed effect and the time fixed effect, while column (2) adds control variables of family characteristics on the basis of column (1) and column (3) adds control variables of individual characteristics on the basis of column (2). From the estimation results, it is clear that the marginal effects of the fintech development level (FT) in columns (1) to (3) are significantly positive, with the marginal effect in column (3) being 0.0445 , which is significantly positive at the level of , indicating that the higher the level of fintech development, the higher the probability of farmers choosing to start a business, that is, the fintech development has a positive effect on farmers’ entrepreneurial behavior. The reason may be that fintech empowers traditional finance with technology, alleviating the information asymmetry between banks and farmers, enabling farmers who desire to start a business but lack collateral to access financial services, and bringing funds to farmers for entrepreneurial activities.

Most of the estimated results of the control variables in column (3) are significant and in line with factual expectations. For family characteristics, the marginal effects of family size (SIZE), the number of family labor force (LABOR), and the family income status (INC) are significantly positive, indicating that the more the family population and the better the physical capital conditions are, the more likely the farmers are to engage in entrepreneurship; the marginal effect of urban and rural (TOWN) is significantly positive, indicating that farmers whose households are located in urban areas are more likely to engage in entrepreneurial activities. For household head characteristics, there is an “inverted U-shaped” relationship between AGE (AGE) and farmers’ entrepreneurial behavior (ENTREPRE), indicating that before reaching a certain age, the likelihood of farmers engaging in entrepreneurship increases with the increase of age, and after reaching this age, the likelihood of farmers engaging in entrepreneurship decreases; the marginal effect of gender (GEN) is significantly positive, indicating that farmers with male heads of household are more likely to engage in entrepreneurship; the marginal effects of marital status (MARR), health status (HLTH), and level of education (EDU) are significantly positive, indicating that farmers are more likely to engage in entrepreneurship when the household head is more stable in marriage, healthier in health, and more educated.

In order to verify the reliability of the conclusion that fintech promotes farmer entrepreneurship, this paper performs a robustness analysis from the following aspects.

We use the number of entrepreneurial experiences (NUM) as a proxy variable of farmers’ entrepreneurial behavior (ENTREPRE) to examine the effect of the development of fintech on farmers’ entrepreneurial behavior. Given that the number of entrepreneurial experiences (NUM) is a ranking variable, we use the Oprobit model for estimation. Columns (1) and (2) of Table 5 indicate the marginal effect of FT when the number of entrepreneurial

times is 0 and 1 , respectively. The results are -0.1373 and 0.0836 , and both are significant at the level. This suggests that fintech development reduces the probability of farmers not engaging in entrepreneurial activities and increases the probability of farmers engaging in entrepreneurial activities.

Referring to Song et al. , this paper uses the depth of use index (FT_D) from Peking University Digital Financial Inclusion Index of China as the proxy variable of fintech development level (FT). The regression results in column (3) of Table 5 show that the marginal effect of the depth index of use of digital inclusive finance (FT_D) is 0.0340 , which is significant at the level, indicating that fintech with the depth index of use of digital inclusive finance as the proxy variable has significantly promoted farmers’ entrepreneurship.

In addition to the Probit model, we also use the Logit model to estimate the entrepreneurial effect of fintech. The estimation results in column (4) of Table 5 show that the marginal effect of fintech development level (FT) is 0.0443 , which is significant at the level, indicating that the development of fintech promotes entrepreneurship among farmers. The conclusions are still robust.

There may be a reverse causality between the development of fintech and entrepreneurial behavior of farmers, and there are inevitably measurement errors and missing variables in benchmark regression, leading to endogeneity. To alleviate this problem, referring to the research idea of Huang et al. , this paper chooses the number of regional mobile phone users (PHONE) as the instrumental variable of fintech and adopts the twostage instrumental variable method for regression. As the main channel for users to access fintech products and services, the number of mobile phone users is closely related to the level of fintech development in the region. At the same time, there is no direct relationship between mobile phone users and the choice of entrepreneurship of farmers, so the correlation and exogeneity conditions of the instrumental variable can be better satisfied. Column (6) of Table 5 reports the results of the Wald test, rejecting the exogeneity hypothesis of fintech at the level. The results in column (5) show that the estimated coefficient of instrumental variable (PHONE) is 0.0947 with a significance level of , satisfying the correlation condition. The marginal effect of the fintech development level (FT) in the two-stage estimation results of column (6) is 0.6902 , which is significant at the level. The conclusion is consistent with the previous one.

Based on the theoretical analysis, we propose that the action mechanism of fintech to promote farmer entrepreneurship is as follows: alleviating the credit constraint effect, information constraint effect, and risk aversion effect. To test the mechanism, we first need to define the credit constraints, information constraints, and risk aversion of the farmer. According to the questionnaire design in the China Household Finance Survey, the variables are defined as follows: (1) credit constraints (CRE_CONS): when farmers apply for loans from financial institutions, they refuse to provide credit services to farmers due to reasons such as a lack of suitable collateral or substandard credit ratings, resulting in credit constraints. For the question “Why does your family not try to obtain the required funds by applying for loans from banks and credit cooperatives” in the questionnaire, if you choose “the application has been rejected” or “it is estimated that the loan application will not be approved,” the value of credit constraints is 1 ; otherwise, the value is 0 . (2) Information constraints (INFOR_CONS): economic and financial information can usually reflect more information about entrepreneurship and help farmers explore new entrepreneurial opportunities. For the question “How often do you pay attention to economic and
financial information?” if you choose “seldom pay attention” or “never pay attention,” the value of information constraints is 1 ; otherwise, the value is 0 . (3) Risk aversion (RISK_AVER): when conducting investment and wealth management, people’s choices of different return risks reflect their attitude toward risk. For the question in the questionnaire, “If you have an asset, which investment project will you choose?” if you choose “not willing to take any risk” or “a project with slightly lower risk and lower return,” then the value of risk aversion is 1 ; otherwise, the value is 0 .

We introduce the interaction term into the benchmark regression to test the above mechanism. Table 6 reports the results of the mechanism tests. According to the estimation results in column (1), the marginal effect of the interaction term (FTCRE_CONS) between level of fintech development and credit constraints is 0.1132 , which is significant at the level, indicating that fintech has a greater entrepreneurial effect on farmers subject to credit constraints. Based on the previous analysis, fintech has a clear advantage in providing credit service convenience and optimizing credit ratings, which increases the availability of credit to farmers and alleviates the inhibitory effect of credit constraints on farmers’ entrepreneurship. The marginal effect of the interaction term (FTINFOR_CONS) between level of fintech development and information constraints in column (2) is 0.0194 , which is significant at the level, indicating that fintech has a greater entrepreneurial effect on farmers subject to information constraints. This is mainly because fintech, which relies on big data, blockchain and other technologies, alleviates the information disadvantage faced by farmers in entrepreneurship and helps farmers tap into entrepreneurial opportunities. The marginal effect of the interaction term (FT*RISK_AVER) between level of fintech development and risk aversion in column (3) is 0.0110 , with a significance level of , indicating that fintech has a greater entrepreneurial effect on risk-averse households. Namely, fintech development has been able to enhance the human capital level and financial literacy of farmers, as well as reduce their risk aversion through commercial insurance channels, thereby increasing their willingness to start a business.

We further examine whether the impact of fintech development on entrepreneurial behavior among farmers is heterogeneous due to the types of entrepreneurship, individual household characteristics, and regional differences. Firstly, we measure the motivation for entrepreneurship based on the question in the questionnaire “the main reason for families to engage in self-employed industrial and commercial production and management projects”, and define “not being able to find other job opportunities” as survival entrepreneurship, and “ideal hobbies, wanting to be one’s own boss”, and “engaging in commerce and industry can earn more” and “more flexible and free” as opportunity entrepreneurship. Secondly, according to the education level of the household head, we divide the sample into a lower education level group (junior high school and below) and a higher education level group (above junior high school). Thirdly, taking the median per capita household income, we divide the sample into a low-income level group and a high-income level group. Finally, based on the geographic location of the households, we divide the sample into the eastern region and the central and western regions. Each set of samples is estimated separately.

Table 7 shows the estimation results for the heterogeneous test. From columns (1) and (2), the marginal effect of fintech development on survival entrepreneurship is 0.0273 , which is significant at the level, while the effect on opportunity entrepreneurship is not significant. The probable reason for this is that farmers engaged in survival entrepreneurship are more vulnerable to credit constraints and information constraints, and less tolerant of risk, while fintech development can precisely incentivize survival entrepreneurial farmers to undertake entrepreneurial activities by alleviating the credit constraint effect, alleviating the information constraint effect and alleviating the risk aversion effect. Similarly, from columns (3)-(8), the marginal effects of the impact of

fintech development on the entrepreneurial behavior of farmers are , and 0.0642 in the samples with lower education level, low-income level, and the central and western regions, respectively, all at a significance level. However, it is not significant in the samples with higher education, high income and the eastern region. The results are consistent with the previous theoretical analysis, indicating that the development of fintech can compensate for the entrepreneurial disadvantage of farmers with lower education levels, provide rich entrepreneurial information for disadvantaged groups, and effectively alleviate the credit constraints faced lowincome households in starting their businesses, thus playing a positive role in entrepreneurship. At the same time, fintech has broken the barriers of geographical conditions with its technological advantages, forming a powerful supplement to financial resources in central and western regions, broadening the channels for farmers in central and western regions to obtain financial products and services, and thus playing a more obvious entrepreneurial effect. The above analysis also verifies that fintech highlights inclusive features in helping farmers start their own businesses, which is conducive to inclusive growth.

The entrepreneurial activities of farmers are conducive to promoting rural innovation and entrepreneurship and broadening the channels for farmers to increase their income. As a product of the integration of traditional finance and digital technology, fintech has profoundly affected the entrepreneurial activities of residents. This paper measures the level of fintech development in each region of China based on the Baidu search index. It takes farmers’ data in the previous five rounds of the China Household Finance Survey (CHFS) as research samples to empirically analyze the impact of fintech development on farmers’ entrepreneurial behavior and the mechanism of action. The main conclusions of this paper are as follows:

First, fintech development can promote entrepreneurship among farmers. The findings are still reliable after the robustness analysis of replacing core variables and changing regression models.

Second, the results of the mechanism test show that alleviating credit constraints, information constraints and risk-averse effects are the action mechanisms for fintech development to promote farmer entrepreneurship. The development of fintech can effectively alleviate the credit constraints and information disadvantages faced by farmers to start their own businesses, and help them access entrepreneurial funds and explore entrepreneurial opportunities. At the same time, the development of fintech can reduce risk aversion among farmers, thus increasing their willingness to start a business.

Third, the results of the heterogeneity test show that the development of fintech promotes survival entrepreneurship more significantly, while the entrepreneurial effect of fintech is more significant among farmers with lower education levels, lower income levels and in the central and western regions, indicating that fintech can compensate for the disadvantages of the disadvantaged groups in entrepreneurship, highlighting the inclusive characteristics of financial services facilitated by technology.

The findings of this paper provide the following policy insights for promoting fintech development and facilitating rural households to engage in entrepreneurship:

First, follow the trend of the digital economy and promote the steady development of fintech. Encourage enterprises to innovate, increase R&D investment in technologies such as the Internet of Things, artificial intelligence, cloud computing and blockchain, cultivate composite talents with both digital technology and financial knowledge, and focus on the balanced development of fintech between regions.

Second, improve farmers’ ability to access entrepreneurial resources and identify entrepreneurial opportunities. Accelerate the establishment of a credit system for farmers, enrich financing channels and alleviate the credit constraints faced by entrepreneurs; improve the information technology construction of financial institutions and realize the targeted push of entrepreneurial information; and focus on increasing financial literacy and digital skills among farmers.

Third, create a favorable environment for entrepreneurship. Establish a fund to help start-up projects and implement certain tax exemptions and reductions for small and micro businesses; set up entrepreneurial exchange training courses to build a platform for teaching entrepreneurial knowledge and skills and sharing entrepreneurial experiences to drive more people to start their own businesses; encourage college students and other highly educated talents to return to their hometowns to start their own businesses and support female entrepreneurs to start their own businesses to promote social equity.

Fourth, the government and relevant departments should strengthen policy support for remote rural areas and the central and western regions. They should focus on the construction of transport, network and other infrastructure in backward areas to lay the foundation for industrial and commercial development; and they should actively make use of local resources to develop entrepreneurial parks and attract prominent enterprises to move in, thus promoting employment through entrepreneurship.

Overall, compared with the individual family characteristics and external environmental factors that most of the previous literature focuses on, this paper focuses on the key factor of financial development, and comprehensively analyzes the impact of fintech development on the entrepreneurial behavior of farmers from both theoretical and empirical perspectives, which broadens the scope of the research on the issue of factors influencing the entrepreneurship of farmers. While the previous literature on the relationship between the two has mainly been presented from the perspective of fintech-related internet usage , internet finance , mobile payment tools , online crowdfunding , etc., and the research has been one-sided, this paper can remedy this shortcoming precisely. In addition, the paper discusses the mechanisms at play in terms of alleviating credit constraints, alleviating information constraints, and mitigating risk aversion, as well as the heterogeneity of the effects in terms of entrepreneurial type, education level, income level, and regional differences, which greatly enriches the existing research.

This paper finds that the development of fintech does promote farmers to engage in entrepreneurship. In fact, however, there is a possibility that after small loans are granted to farmers by fintech platforms, their businesses go bankrupt and shut down due to mismanagement, leaving the farmers unable to repay the loans and return to poverty. This point can be explored in detail in future research to take a more scientific view of the entrepreneurial impact of fintech development.

All data used in this study are freely available online. The Baidu search index comes from https://index.baidu.co index.html#/. The micro data for farmers comes from https://chfs.swufe.edu.cn/.

Received: 24 October 2023; Accepted: 26 July 2024
Published online: 30 July 2024

F.X. conceptualization, review and editing, and funding acquisition. D.Y. writing original draft, writing review and editing, methodology, and validation. Y.Z. writing original draft preparation. Y.S. statistical analysis and revise the paper. All authors read and reviewed the final manuscript.

The authors declare no competing interests.

Correspondence and requests for materials should be addressed to D.Y.
Reprints and permissions information is available at www.nature.com/reprints.
Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercialNoDerivatives 4.0 International License, which permits any non-commercial use, sharing, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if you modified the licensed material. You do not have permission under this licence to share adapted material derived from this article or parts of it.The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder.To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
© The Author(s) 2024