農戶參與數字金融的非農創業效應研究

詹 晶 蔣 祥 陳南岳

(南華大學 經濟管理與法學學院，湖南 衡陽 421001)

一、引言

鄉村振興的關鍵在于產業興旺，而引導廣大農戶積極創業是促進鄉村產業發展的重要引擎。近年來，隨著政府對農村創業問題愈發重視和多項鼓勵政策的出臺，農村創業環境不斷優化，農戶創業活躍度不斷提升，越來越多的農戶不再固守傳統農業，而是嘗試進入工商業領域開展非農創業。農戶非農創業逐漸成為鄉村振興的內生動力，這對拓寬農戶增收渠道、有效促進“三產”融合、推動農業農村現代化進程具有重要意義。因此，在當前全面推進鄉村振興、支持農業農村優先發展的時代背景下，對非農創業及其影響因素進行研究具有重要的理論和現實意義。

農戶非農創業的可持續發展依托各種要素資源匯聚。其中，金融資源作為農村地區的稀缺資源之一，對農戶非農創業至關重要。盡管農村金融市場改革已持續多年，但創業農戶所面臨的金融服務覆蓋面窄、融資成本高和資金利用效率低等問題并沒有得到徹底解決[1]。金融創新是推動農戶非農創業的重要手段?，F階段，立足于大數據應用的數字金融在傳統金融的基礎上，廣泛采用數字技術和云計算等科技手段，能夠更好地實現金融資源的優化配置，為農戶非農創業提供重要支撐。

關于金融發展對創業的影響，學者們開展了廣泛而深入的研究。有的學者聚焦于利率市場化[2]、普惠金融[3]等金融政策對創業的影響，也有學者探究金融科技對創業的促進作用[4]。一個運作良好的金融體系能夠為創業提供信貸支持，促進經濟增長[5]。鑒于創業具有較高不確定性，通常會面臨較高的融資約束[6]，而金融發展可以通過促進資源高效分配，打破融資約束，促進地區[7]和家庭[8]創業。作為金融發展新業態的數字金融改變了傳統金融業務模式，其數字支付、數字信貸和數字理財等相關服務，有助于改善被傳統金融排斥群體的金融服務可得性，激發這類群體的創業熱情。如宋冬林等(2022)發現數字金融有助于提升地區創業的活躍度，并通過創業的就業效應顯著改善群體收入不平等現狀[9]；陳曉芳和楊建州(2021)考察了數字金融對居民創業成功率的影響及作用機制[10]；王海燕等(2022)闡釋了數字金融發展與家庭創業決策二者間的內在聯系[11]。也有少數學者聚焦農戶開展相關研究，認為數字金融能夠提高農戶收入流動性[12]、擴大農戶融資規模[13]、促進農戶創業機會識別。

本文通過文獻梳理發現，關于金融發展對創業的影響已有較為豐富的研究成果，為本研究奠定了良好基礎。但是，僅有少部分學者探究了農戶參與數字金融的創業效應，針對非農創業效應的研究比較少見。隨著數字金融在農村地區迅猛發展，農戶參與數字金融對非農創業行為及其績效是否有促進效應，若有，又是通過何種渠道產生影響，且這種影響是否具有異質性，這些問題亟待厘清。因此，本文采用2017年與2019年中國家庭金融調查數據(CHFS)，實證檢驗了農戶參與數字金融的非農創業效應、作用機制與異質性，并提出促進農戶非農創業的對策建議。相較于以往研究，本文的邊際貢獻在于：第一，立足農戶視角，從微觀層面實證研究農戶參與數字金融的非農創業效應，包括農戶創業行為效應和創業績效效應。第二，從信息關注度、信貸可得性、風險偏好方面進一步厘清農戶參與數字金融產生非農創業效應的作用機制。第三，結合農戶特征，針對不同類型、不同年齡階段和不同發展水平地區的農戶，對比剖析不同農戶參與數字金融產生非農創業效應的異質性特征，從而為制定差異化的農戶非農創業促進政策提供理論依據。

二、理論分析

農戶非農創業是指農戶通過從事工業或商業生產經營項目，重新配置自有資源，開拓新型生產經營方式，從而實現價值創造的過程。本文通過對數字金融和創業理論相關文獻的整理發現，對農戶而言，參與數字金融對非農創業的主要影響機制可從信貸約束、信息約束和風險偏好三個方面來分析。

(一)參與數字金融可以打破農戶非農創業的信貸約束

在農戶非農創業過程中，信貸約束一直是最不容忽視的問題之一(彭克強和劉錫良，2016)[14]。盡管近年來政府和金融機構不斷推動農村金融改革創新，但目前我國城鄉金融發展不平衡、農村金融服務不充分的問題仍然十分突出。金融機構傳統信貸業務對信貸需求旺盛的農戶，特別是中低收入農戶的非農創業支持仍然較少[15]。隨著數字技術與金融業的深度融合，金融機構提供服務的門檻大大降低。農戶參與數字金融可從以下三方面解除信貸約束，從而促進非農創業。一是緩解信用信息不對稱問題。以往傳統金融機構很難解決自身與農戶之間的信息不對稱問題，不得不將農戶排斥在正規金融服務之外。數字金融利用信息技術獲得借款人大量的網絡交易記錄，并對其進行信用評級，據此為農戶提供金融服務，從而有效破解了長期存在的信用信息不對稱和金融排斥問題。二是放大長尾效應，農戶可低成本獲得信貸支持。由于農戶信貸通常具有短、小、頻、急的特點，傳統金融機構發放貸款成本高、收益低，不愿意為此類群體提供信貸支持[16]。然而，農戶廣泛參與數字金融，有助于金融機構擴大潛在客戶信用數據的收集范圍，將受正規金融排斥的農戶納入自身服務范疇，從而放大長尾效應和規模效應，實現小利潤大市場。三是提升信貸償還能力。農戶參與數字金融，既可以參加數字支付平臺推出的多種優惠活動，縮減支出成本，也可以降低與金融機構間的交易成本，提高日常交易頻率和規模，擴大盈利空間；此外，農戶還可以將持有的閑散資金購買多樣化的投資理財產品，獲取利息與分紅，拓寬收入來源，提升信貸償還能力。

(二)參與數字金融可以降低農戶非農創業的信息約束

農戶非農創業過程中，對市場需求和價格等信息的獲取能力要求很高。盡管我國不斷大力加強農村信息基礎設施建設，但當前城鄉之間的數字鴻溝仍然不容忽視[17]，農村網絡的速度和穩定性仍有待提高，農戶利用網絡獲取有效創業信息的能力還比較弱，這些都制約了農戶非農創業的意愿和實踐。理論上講，農戶參與數字金融可以顯著降低非農創業的信息約束，其作用機制包括三個方面：一是拓寬信息來源渠道。數字金融不僅具有傳統金融服務功能，還具有信息服務功能。金融機構通過互聯網發揮自身技術優勢，向農戶推送更有針對性的金融理財、創新創業等相關信息[18]。農戶可以利用金融機構提供的知識分享、快捷支付、投資理財、信貸融資等信息服務平臺，及時獲取更多非農創業資訊，發現潛在的創業機會。二是降低信息搜尋成本。隨著智能手機平價化，各網絡運營商提速降費，農戶在參與數字金融時可以輕松便利地獲取更多關于非農創業的產品和要素市場信息，降低農戶非農創業中的信息搜尋成本，有利于激發農戶非農創業意愿，提升其創業績效。三是提高信息更新速度。借助數字技術，信息的傳播打破了時間和距離的阻隔。農戶通過參與數字金融，不斷更新自身的信息儲備和知識體系，改變長期以來形成的認知行為模式，潛移默化地提高非農創業者的意愿與能力。

(三)參與數字金融可以了解農戶非農創業的風險偏好

相對農業生產而言，農戶非農創業面臨更大的市場風險和技術風險。風險承擔能力較弱的農戶，風險厭惡程度往往較高，非農創業意愿不足[19]。參與數字金融，一定程度上可以改變農戶的風險偏好，其影響機制如下：一是有助于農戶加強非農創業知識學習，提高其風險承受能力。農戶面對風險最大的問題是認知不足，而認知的關鍵在于學習。農戶參與數字金融可以同步獲取學習機會，拓寬自身知識范圍，提升生產經營和創新創業認知水平，有的放矢地優化產品供給，積累經營管理經驗，提高自身風險承受能力。二是有助于夯實社會關系網絡，提高防范風險信心。微信支付、支付寶支付等平臺將社交與金融深度融合。農戶使用這類數字金融服務可以提高社會關系網絡中個體之間的溝通頻率，增進信任水平，獲取信息資源、情感支持和財務支持等，從而更能面對和承擔非農創業風險。三是有助于改善心理健康水平，樂觀應對風險。農戶在使用數字金融時還可以輕松便捷地參與平臺提供的多種娛樂和社交活動。娛樂和社交活動有助于改善抑郁情緒，提高心理健康水平[20]。這使得農戶對待非農創業風險的態度往往更加樂觀，更加關注風險的積極一面，更愿意開展非農創業活動。

三、數據來源與模型設定

(一)數據來源

本文使用西南財經大學中國家庭金融調查研究中心發布的“中國家庭金融調查”2017年和2019年的樣本數據。樣本范圍覆蓋全國除西藏、新疆及港澳臺地區之外的29個省(直轄市、自治區)，包括343個區縣，1360個村(居)委會。調查采用三階段分層與人口規模成比例的抽樣方法，拒訪率低，數據接近國家統計局數據結果，具有代表性[21]。本文利用Stata16.0軟件對樣本中與農戶個人基本情況、家庭基本情況、數字金融參與情況、非農經營項目開展情況相關的四部分數據進行處理，保留了兩期均接受調查的受訪者數據，并剔除了部分缺失值和極端值，最終得到2017年與2019年的兩期非平衡面板數據，共計26305個有效樣本。

(二)變量選取

1.被解釋變量

本文從農戶非農創業行為和非農創業績效兩個維度定義被解釋變量。

農戶非農創業行為。借鑒何婧和李慶海(2019)[22]的研究，由CHFS問卷中的問題“目前，您家是否從事工商業生產經營項目，包括個體戶、租賃、運輸、網店、微商、代購、經營公司企業等”界定非農創業行為，如果受訪者選擇“是”，則取值為1；反之，則取值為0。

農戶非農創業績效。創業績效可從財務績效、成長績效等方面進行度量。但我國農村的創業規模通常較小，且家庭特征差異較大，很難以系統的財務指標衡量創業績效。本文結合數據可獲得性并參考宋林和何洋(2022)[23]的研究，非農創業績效根據CHFS問卷中的問題“去年，您家正在經營的工商業項目營業收入是多少元”作為衡量指標。

2.核心解釋變量

數字金融使用方面，基于CHFS問卷中的問題“目前，您家是否開通支付寶、微信支付、京東網銀錢包、百度錢包等第三方支付賬戶？”，若受訪者選擇“是”，則認為參與數字支付，否則認為沒有參與。根據問題“您家在以上第三方支付賬戶中的互聯網理財金額有多少？(指有利息的部分，如余額寶、微信零錢通、京東小金庫)”，若受訪者所填金額大于0，則定義為參與數字理財，否則認為沒有參與。同樣，根據問卷“目前，您家是否因生產經營活動有尚未還清的互聯網借款？”，若受訪者選擇“是”，則定義為參與數字信貸；反之，則沒有。本文參考宋帥和李夢(2021)[24]的做法，如果農戶參與了數字支付、數字理財和數字信貸中任意一項或多項，則認為該農戶參與了數字金融，取值為1；反之則取0。

3.控制變量

現實中還有諸多其他因素會影響農戶非農創業行為及績效。本文從個體層面、家庭層面分別篩選變量作為控制變量。其中，個體層面選擇農戶性別、年齡、文化程度、婚姻狀況、身體狀況、金融知識6個變量?？紤]到年齡對創業可能有非線性影響，加入年齡平方項。家庭層面選擇家庭規模、家庭總收入和人情支出3個變量。表1是有關變量的說明及描述性統計結果。

表1 變量說明與描述性統計結果

(三)模型設定

由于被解釋變量(非農創業行為)和解釋變量(數字金融使用)均為二元變量，為檢驗農戶參與數字金融對非農創業行為的影響，本文將采用Probit模型進行估計：

(1)

其中，Enterp*為潛變量，Entrepit表示第i個農戶t年是否開展非農創業，若“是”則取值為1，反之取0。DFit為第i個農戶t年是否使用數字金融的虛擬變量，若使用數字金融，則取值為1，反之取0。Zit為控制變量，μit為隨機干擾項，α是常數項，δt是年份固定效應。

由于被解釋變量(非農創業績效)是連續變量，本文采用OLS模型來估計農戶參與數字金融對非農創業績效的影響，模型的具體形式如下：

Performanceit=α+βDFit+γZit+μit

(2)

其中，Performanceit表示非農創業績效，將工商業營業收入作為衡量指標，Zit為控制變量，μit為隨機干擾項。

(四)內生性分析

反向因果和遺漏變量可能導致實證模型存在內生性問題。當農戶創業意愿越強時，為了獲取更多信息，該農戶越可能參與數字金融的使用，故不可忽略非農創業行為與數字金融使用二者間的反向因果關系。同時，還存在諸多不易觀測的因素影響非農創業行為，如個人能力、個人習慣和宏觀層面政策影響等。同樣，農戶非農創業績效與參與數字金融的使用之間也可能存在反向因果關系。參考吳雨等(2021)的做法[25]，本文選取智能手機使用情況作為農戶參與數字金融的工具變量來處理內生性問題。是否擁有智能手機與農戶參與數字金融相關，但使用智能手機并不會直接影響農戶非農創業行為及其績效，僅能通過該渠道間接影響農戶非農創業，故該工具變量滿足相關性與外生性要求，后續將用IV-probit模型和2SLS模型進一步驗證。

四、實證結果

(一)影響效應

1.農戶參與數字金融對非農創業行為的影響效應

表2列(1)～列(3)報告了農戶參與數字金融對非農創業行為的影響結果。結果顯示，數字金融使用的估計系數在1%的水平下顯著為正，說明農戶參與數字金融能夠有效促進非農創業行為。列(4)為引入智能手機使用情況作為工具變量的IV-probit模型回歸結果。Wald檢驗結果拒絕數字金融使用作為外生變量的假設，一階段估計的F值為887.55遠遠大于10%統計水平下的臨界值16.38，工具變量的t值為66.29，故不存在弱工具變量問題，說明該工具變量有效。結果顯示，參與數字金融的估計系數仍在1%的水平下正向顯著，參與數字金融的概率每提升1%，非農創業行為概率增加1.04%。

表2 基準回歸結果

個體層面的控制變量中，首先，戶主年齡與農戶非農創業行為呈倒U型關系。其次，農戶文化程度越高，開展非農創業活動的可能性越大；已婚家庭通常擁有更多資源，對農戶非農創業行為具有促進作用；身體狀況差的農戶由于醫療費用負擔較重，不太可能選擇創業；金融知識水平較高的農戶，通常自身風險承受能力也較強，更傾向于開展非農創業活動。性別對農戶非農創業行為的影響不顯著。

在家庭層面，家庭規模、家庭總收入和人情支出對農戶非農創業行為的影響均顯著為正，這是因為家庭人口規模大，所擁有的勞動力和資源較多；家庭總收入高，意味著可用于創業的資金較多；而人情支出越多，表明農戶社會網絡越發達，一定程度上擴展了融資與信息渠道，有利于農戶非農創業活動的開展。

2.農戶參與數字金融對非農創業績效的影響效應

表2列(5)與列(6)為農戶參與數字金融對創業績效的影響結果。其中列(5)為OLS模型回歸結果，列(6)為引入工具變量后2SLS模型回歸結果。DWH檢驗結果、一階段估計的F值與工具變量的t值均表明不存在弱工具變量問題，可見該工具變量是有效的。在控制個人層面變量、家庭層面變量后，回歸結果顯示，數字金融使用對農戶非農創業績效的影響均在1%的水平下顯著為正，估計系數分別為1.097、1.584，說明參與數字金融顯著促進了農戶非農創業績效的提高。

(二)穩健性檢驗

本文采用三種方法進行穩健性檢驗。方法一，將智能手機使用年限作為新的工具變量進行回歸分析。智能手機使用時間與農戶參與數字金融具有較強相關性，但并不會直接影響農戶開展非農創業活動及其績效。方法二，剔除18歲以下及70歲以上的樣本進行回歸分析?，F實中18歲以下的未成年人開展創業活動的可能性較低，70歲以上老年人對數字金融的接受度較低，故剔除該類樣本。方法三，利用logit方法進行回歸。表3是上述三種方法的檢驗結果，結果顯示農戶參與數字金融對非農創業行為及創業績效的影響仍然正向顯著，基準回歸結果穩健。

表3 穩健性檢驗

(三)影響機制檢驗

本節采用Probit模型和OLS模型，引入數字金融使用與信息約束、信貸約束、風險偏好各項指標的交互項進行回歸分析，以檢驗數字金融是否通過緩解信貸約束、提高信息關注度、提升風險偏好對農戶非農創業行為及創業績效產生影響。其中，信息約束根據CHFS問卷中的問題“您對經濟、金融方面的信息關注程度”進行衡量，如果回答“從不關注”，則取值為0，其他取值為1；信貸約束根據問題“您家為什么沒有嘗試從銀行或信用社申請貸款”進行衡量，若回答“申請過被拒”和“預計申請不會批準”，則取值為1，其他取值為0；風險偏好根據問題“您最愿意選擇哪種投資項目”來衡量，若回答“低風險、低回報項目”，則取值為0，其他取值為1。影響機制檢驗結果見表4。

在控制個人層面變量及家庭層面變量后，由表4列(1)與列(4)可知，數字金融使用與信息約束的交互項對農戶非農創業行為的影響系數為0.039，在1%的水平下顯著為正；對農戶非農創業績效的影響系數是0.134，在10%的水平下顯著為正。這說明農戶參與數字金融能夠及時有效地獲取金融知識和創業信息，降低信息搜集成本，從而更有利于農戶抓住機會開展非農創業活動，提高創業績效。表4列(2)與列(5)顯示，數字金融使用與信貸約束的交互項對農戶非農創業行為的回歸系數為0.028，在10%的水平下顯著為正；對農戶非農創業績效的回歸系數為0.157，在1%的水平下顯著為正。這說明使用數字理財、數字信貸產品及服務使得農戶的融資渠道更加多樣化、便捷化，農戶信貸償還能力得以提升，從而間接提高了農戶非農創業的概率。表4列(3)與列(6)顯示，數字金融使用與風險偏好的交互項對農戶非農創業行為和創業績效的影響系數分別為0.065、0.012，二者均在10%的水平下顯著為正。這說明風險偏好高的農戶將有更大概率參與非農創業并提升績效，參與數字金融有助于優化農戶的社會網絡資源，使其更能面對和承擔非農創業風險。

(四)異質性分析

1.農戶參與數字金融對非農創業行為促進效應的異質性

通過IV-probit模型進行回歸，進一步分析數字金融使用對不同類型、不同年齡段以及不同發展水平地區農戶非農創業行為的影響。根據CHFS問卷中“您是否有過離開戶籍所在地，去其他地方工作或生活半年以上的經歷”，若受訪者回答“是”，則定義為返鄉農戶；反之，則定義為留守農戶。有外出務工經歷的返鄉農戶眼界相對開闊，對數字金融的認識和使用與留守農戶相比可能表現出不同的創業意愿，故進一步檢驗數字金融使用對返鄉農戶和留守農戶非農創業行為的影響是否存在差異。由表5可知，數字金融使用對返鄉農戶和留守農戶非農創業行為的影響均在1%的統計水平下正向顯著，但對留守農戶的影響相對更大，估計系數為0.875?？赡艿脑蚴?，留守農戶往往更容易受到信貸約束和信息約束，且風險承受能力偏低，參與數字金融可以更加有效激勵留守農戶開展創業活動。

在年齡異質性方面，本文將樣本農戶分為3組：青年組(18～40歲)、中年組(40～60歲)和老年組(60歲及以上)，然后分別進行回歸。結果顯示，中年群體參與數字金融對非農創業行為的影響最大，估計系數為1.25，可能是由于人到中年，家庭趨于穩定，財富積累較多，具有相對穩定的社會關系網絡，面臨的信貸約束較小，所以更愿意開展非農創業活動。

在地域異質性方面，根據CHFS調查數據將所屬地區按照城市等級①劃分成3組：新一線及一線城市所屬地區、二線城市所屬地區、三線及以下城市所屬地區，并分別進行回歸。結果顯示，二線城市所屬地區農戶參與數字金融對非農創業行為的影響最大，且在1%的統計水平下顯著，估計系數為1.112，新一線及一線城市所屬地區次之，三線及以下城市所屬地區最小?？赡苁且驗樾乱痪€及一線城市所屬地區金融發展較為發達，提供的融資渠道豐富多樣，能夠較好滿足農戶非農創業的融資需求，農戶參與數字金融對非農創業行為的影響不大。而三線及以下城市所屬地區，數字化基礎建設明顯不足，許多農戶甚至未接觸過互聯網，數字金融的促進作用難以發揮。

2.農戶參與數字金融對非農創業績效促進效應的異質性

表6是采用2SLS進行回歸的結果。結果顯示，數字金融使用對留守農戶非農創業績效具有顯著的正向促進作用，且在1%的統計水平下顯著，估計系數為0.674，但對返鄉農戶創業績效影響則不顯著。在年齡異質性方面，數字金融使用對中年群體非農創業績效的影響最大。在不同發展水平地區，二線城市所屬地區農戶參與數字金融對非農創業績效的影響估計系數遠大于其他地區。

表6 農戶參與數字金融對非農創業績效影響效應的異質性分析

五、結論與啟示

本文基于2017年與2019年兩輪CHFS數據，運用Probit模型和OLS模型，實證檢驗了農戶參與數字金融的非農創業效應，結果顯示：農戶參與數字金融對非農創業行為具有顯著正向影響，且有利于提高非農創業績效。在引入農戶是否擁有智能手機作為工具變量以解決內生性問題后，該結論仍然成立。從影響機制來看，參與數字金融通過提高信息關注度、信貸可得性、風險偏好三條渠道促進了農戶非農創業。異質性分析發現，相對于返鄉農戶，數字金融使用對留守農戶非農創業的影響更大。從不同年齡段來看，數字金融使用對中年農戶群體的非農創業促進作用最強，青年次之，老年最弱；對于不同發展水平地區，農戶參與數字金融對非農創業影響程度由二線城市、一線及新一線城市、三線及以下城市依次減弱。為進一步促進農戶非農創業，依據上述研究結論本文提出以下建議：

一是要加大數字金融服務創新力度。金融機構要充分利用數字技術，創新服務理念，為農戶非農創業提供堅實的金融支撐。首先，要主動適應農戶非農創業的金融需求和行為偏好，提供包括數字支付、數字信貸、數字保險、數字理財等數字金融產品，開發具有農戶特征的移動應用程序，不斷優化適農數字金融信息終端和服務供給。其次，將數字金融服務嵌入農村社保、教育、醫療、通信、旅游、娛樂等日常生活，進一步豐富數字金融服務平臺功能，為農戶非農創業提供綜合服務。最后，提升數字技術應用水平，充分發揮數字技術防范風險的積極作用，不斷降低農戶非農創業的金融風險。

二是要加快農村數字金融推廣應用。政府相關部門和金融機構要充分重視數字金融對農戶非農創業的促進作用，加快推進數字金融在廣大農村的推廣普及。首先，加強數字金融基礎設施共享，大力推動農村信息網絡、大數據平臺等基礎設施建設，彌補由于數字基礎設施薄弱而導致的農村金融生態缺陷。其次，根據農戶行為特點，多渠道搭建數字金融教育平臺，加強數字金融相關知識的宣傳和普及，提升農戶數字金融素養，以便更好開展非農創業活動。最后，加強數字金融風險意識教育，引導農戶在享受數字金融帶來方便和收益的同時，警惕和預防非農創業過程中可能遭遇的電信詐騙、不良網絡借貸、非法集資、銀行卡被盜刷等潛在金融風險。

三是要針對性地制定多樣化的非農創業支持政策。結合農戶特征和地區特征，有針對性地加大農戶非農創業扶持力度。首先，針對留守農戶非農創業進行專項補貼，鼓勵多個農戶業態資源整合、整村集體運營，引導農戶由“單戶打拼”轉向“抱團取暖”，由線下經營轉為線上線下同步經營。其次，發揮中年農戶促進非農創業活動中的示范帶頭作用，加強實用創業技能和管理能力培訓，促進非農創業績效提高。最后，出臺系列非農創業優惠政策，尤其要加大對經濟欠發達地區農戶非農創業的扶持力度，進一步發揮數字金融的非農創業促進效應。

【注 釋】

① CFHS數據在城市維度歸屬為3類，即一線城市及新一線城市(一線城市包括上海、北京、深圳、廣州；新一線城市：成都、杭州、重慶、西安、蘇州、武漢、南京、天津、鄭州、長沙、東莞、佛山、寧波、青島、沈陽)、二線城市(包括：合肥、昆明、無錫、廈門、濟南、福州、溫州、大連、哈爾濱、長春、泉州、石家莊、南寧、金華、貴陽、南昌、嘉興、珠海、南通)、三線及以下城市。