《表3 内生性处理：工具变量回归结果》

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《数字金融对大众创业的影响——基于中国家庭金融调查数据的实证检验》

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注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著相关；括号内为标准误；表中报告系数均为边际效应。

上一部分实证研究发现，在个体特征层面变量、城市特征层面变量和省份固定效应后，数字金融显著提升大众创业的概率。但大众创业决策选择和积极性往往与地区经济发展水平、金融借贷市场发展程度密切相关，进而影响我国数字金融普及和数字化借贷行为，导致数字金融与大众创业间存在一定逆向因果关系。同时尽管文章已经控制了个体特征层面、城市特征层面变量和省份固定效应，还可能存在其他因素导致地区家庭和个体创业存在差异，即可能遗漏重要变量，使得实证估计产生偏误。为解决上述内生性问题，文章借鉴郭峰等（2017）、张勋等（2019）思路，采用杭州到各地级市地理距离作为数字金融发展的工具变量。接着采用含有内生变量的Probit模型，进行两阶段工具变量估计。工具变量（IV）估计时进一步纳入个体特征层面变量、城市特征层面变量和省份固定效应。具体结果见表3。