乡村振兴背景下互联网使用对农户增收的影响及机制分析

杨舒然

(西安医学院 人事处,陕西 西安 710021)

一、问题的提出

党的十九大报告中指出“在关乎国计民生的问题中,三农问题是根本性问题,破解‘三农’问题摆在全党工作的核心地位”。在乡村振兴战略背景下,如何提高农户增收成为中国未来社会经济发展中最具有紧迫性的重要任务之一[1]。

随着互联网的普及与发展,“互联网+”与“三农”不断融合和深化,互联网对“三农”的影响日趋凸显[2]。第四十三次《中国互联网络发展状况统计报告》(该报告由中国互联网络信息中心每年发布一次)指出,中国农村网民规模不断增加,至2020年中国农村网民数量约有3.09亿,占全体(8.28亿)网民约31.3%,可见,互联网已经在农村地区“生根发芽”。毋庸置疑的是,互联网在中国农村地区的快速发展,可能对农户日常生活、农业种植、生产投资等方面起到至关重要的作用。尤其是近年来,中国政府提出了“互联网+”的顶层方案,“互联网+乡村振兴”的发展模式可能成为农村经济发展与农户收入的重要引擎。

本文采用中国家庭追踪调查微观数据,在乡村振兴战略实施的新时代背景下,分析互联网使用与中国农户增收的关系。研究发现,与不使用互联网的农户相比,互联网使用的农户收入提高约23.8%。同时,本文采用互联网使用频率做稳健性检验,互联网使用频率越高,农户收入水平越高;采用局部工具变量法与倾向值得分匹配法分别克服了互为因果及样本选择偏差导致的内生性问题后,互联网使用对农户增收的积极效应依然存在。研究发现,互联网使用提高了农户劳动力转移与劳动技能知识,增加了农户的社会资本,进而提高了农户收入。

二、文献综述

目前,随着互联网在农村地区的不断发展,互联网已然成为了影响农户家庭生活与生产的重要载体。由于互联网在“三农”中的作用日益凸显,部分学者从不同角度出发,剖析了互联网发展可能对“三农”产生的作用。譬如,殷俊和刘一伟认为,互联网使用能够增加社会资本积累与非正规金融借贷能力进而改善农户贫困状况[2]。张景娜和张雪凯利用中国家庭追踪调查数据(CFPS),发现互联网使用能够提高农户土地流转[3]。得出类似发现的还有田勇等,他们认为互联网进村都具有显著的减贫效应,且家庭创业在互联网脱贫中起到中介机制[4]。与此同时,有学者研究了互联网使用的创业效应,发现互联网使用通过网络信息等提高了农户家庭创业的概率[5]。上述文献针对互联网使用与土地流转的关系、互联网使用与农村贫困的关系、互联网使用与农村居民家庭创业的关系等进行了分析,但是以往的研究均没有针对互联网使用与农户家庭收入的关系进行论证。

互联网使用成为一种较为有效的增收方式,有部分文献关注到互联网信息对农户收入的影响。譬如,Aker认为互联网信息能够减少信息不对称,使农户做出最优的生产决策,进而能够降低农户的生产成本,提高农业收入[6]。此外,农村地区基础设施较差,且市场分散分布,农户和收购商均具有搜寻成本,但是互联网的发展能够使得信息更加畅通,提高市场效率,进而使得农户做出最优的农产品生产决策[7];与此同时,当农户做出最优的农产品生产决策时,农户生产的农产品更符合市场需求,能够提高自家农产品的销售价格[8]。互联网信息能够直接影响农户的生产种植与养殖观念,改变传统的生产经营理念与方式,制定自家的农业种植或者养殖生产计划,从而提高家庭收入水平[9]。

目前,针对互联网使用与农户收入的相关文献相对较少,仅有数篇文献针对二者的关系进行探讨。有学者研究发现互联网媒介搭建了农户与外界联系的平台,提高农户的人力资本积累,推动农业生产发展与改善农户家庭收入状况[11]。周冬基于全国微观调查数据,研究发现互联网在农村地区的发展与普及,一定程度上缓解了城乡地区发展不平衡困境,促进了中国新农村建设,提高了农户的技能,丰富了农户收入渠道[12]。刘晓倩和韩青研究发现互联网能够提高农户的收入水平,尤其互联网使用对农业收入的影响明显,但也扩大了居民间的收入不平等[13]。此外,杨柠泽和周静基于2015年中国综合调查数据,发现互联网使用仍然能够为农民带来41.2%～51.1%的收入回报,同时他们进一步研究指出,互联网使用对低学历、中老年农民收入的提升作用更为显著[14]。

综上所述,已有文献已关注到互联网对农村经济社会发展的影响,这为本文进一步研究奠定了良好基础。但现有文献还存在以下两方面的不足:一方面,在研究内容上,针对互联网使用与农户家庭收入的关系着墨较少,更没有窥探互联网使用作用农户家庭收入的机制;另一方面,在研究方法上,由于互联网使用与农户收入存在互为因果关系,由此产生的内生性问题,这可能导致估计结果偏差。相比于以往文献,本文可能的贡献有以下两点:第一,随着中国乡村振兴战略的实施,“互联网+乡村振兴”可能成为农户增收的重要政策工具,本项研究使用最新的中国家庭追踪调查数据,考证互联网使用的增收效应,以期为实现共同富裕与解决城乡发展不均衡不充分的矛盾提供启示意义;第二,采用工具变量法与倾向值匹配方法,解决了互联网使用与农民收入的内生性及样本选择偏差问题,并进一步探究互联网使用的作用机理。

三、研究数据与变量及模型构建

(一)数据来源

由于乡村振兴战略于2017年出台,为进一步研究乡村振兴战略背景下互联网使用对农户增收的影响,本文主要使用2018年中国家庭家庭追踪调查数据(简称“CFPS2018”)。能够很好地反映新时代下中国农户家庭的收入现状。CFPS2018年调查包含了中国31个省、自治区与直辖市,旨在通过对中国代表性的个体、家庭与村级调查,反映中国经济发展与社会变迁状况。本文主要分析了互联网使用对农户增收的作用,因此仅保留农村户籍样本。此外,部分农村样本中的家庭收入调查缺失或者错误,因此对农村样本中的缺失值或错误值进行剔除,共获取了5 846户作为分析对象。需要说明的是,2018年未调查农村社区变量,但考虑到村级层面的变量稳健,选择将2014年的村级变量匹配到2018年的农户样本中,以此获取农村层面的变量。

(二)变量选取

1.被解释变量

本文的被解释变量是农户家庭人均纯收入,由于农户家庭规模不同,为了不同家庭之间具有可比性,参考刘一伟和汪润泉的研究,选取家庭人均纯收入进行衡量[15]。将农户当年从各个渠道得到的总收入减去相应收入的税费支出得到家庭纯收入之和,再除以家庭规模,计算得出家庭人均纯收入。需要说明的是,在估计方程中,将家庭人均纯收入采用对数进行估计。

2.解释变量

本文的解释变量为互联网使用,将互联网使用分为两个层面[2]:第一个层面的变量为是否使用手机上网,将其设置为互联网使用的二值虚拟变量,其中回答“是”赋值为“1”,回答“否”赋值为“0”,CFPS2018显示互联网使用的农户比例约68%。第二个层面的变量为是否使用电脑上网”,由于近年来中国农村实施“宽带下乡”活动,宽带已经进入了普通农户家庭。因此,电脑已经成为居民上网重要工具,也将其设置为二值虚拟变量,其中回答使用电脑上网的赋值为“1”,回答不使用电脑上网的赋值为“0”,CFPS2018显示使用电脑上网的农户比例约35%。

3.控制变量

遵循文献的传统,在控制变量方面选取了农户个体特征变量与农户家庭特征变量及农户所在社区特征变量。其中,在农户个体特征方面的变量主要包括农户年龄、农户性别、农户婚姻、农户教育年限、农户健康状况及农户政治面貌等。一般而言,不同年龄段的农户会产生不同的经济行为,男性农业可能在家庭创收等方面担负的责任更重;已婚男性家庭负担可能更重,创收行为等更加积极;教育状况与健康水平作为人力资本重要的指标,对农户家庭收入有着至关重要的影响;在中国的语境下,政治面貌作为社会资本的主要表现,影响农户家庭收入水平。

家庭特征主要包括家庭规模、家庭社会地位、土地亩数与家庭消费水平。家庭规模越大的农户,意味着农户家庭创收人员越多或者消费人员越多,影响农户的家庭收入水平;家庭社会地位越高的农户,其社会关系网更加丰富,影响农户的家庭收入能力;在中国农村地区,土地不仅具有规避风险的能力,而是具有强大的经济功能,影响农户家庭收入状况;家庭消费水平越高的农村,则可能促进农户更有创收的积极性。

一般而言,村落与城镇的会影响农村的经济发展,因此本文选取村庄到县城距离作为村级层面变量进行控制。与此同时,农村所在地的资源丰富程度与国家少数政策也会影响当地农村发展及农户收入,一方面,中国经济社会转型与供给侧结构性改革,深刻影响着农村经济发展水平;另一方面,中国针对少数民族地区实施了多项国家政策,对当地经济和农户收入有着重要影响。基于此,本文设置矿产区与民族区虚拟变量。此外,农村所处平原还是高原等地貌影响农业生产,进而影响农业产值与家庭收入,因此设置农村地貌为虚拟变量。变量定义与赋值见表1。

表1 变量的定义与赋值

(三)模型构建

由于农户收入是连续变量,因此采用最小二乘法进行估算,设定模型如下:

ya=K0+K1Interneta+KxXa+εa

(1)

式(1)中,ya表示农户a的家庭收入对数,Interneta表示农户a是否使用互联网,Xa表示影响农户家庭收入的个体特征、家庭特征与村级特征控制变量,Kx为待估参数,εa为随机扰动项。

四、实证分析

(一)互联网使用对农户收入的影响

首先分析电脑上网对农户收入的估计结果,如表2所示。在模型(1)中,回归方程未添加任何控制变量,发现电脑上网在1%的显著性水平下正向影响农户收入,表明当农户使用互联网时,能够显著提高农户的收入水平。考虑到电脑上网对农户收入的影响可能受到其他因素的制约,在模型(2)到模型(4)中添加了其他层面的控制变量,回归结果依然表明互联网使用对农户增收有着积极效应。与不使用电脑上网的农户相比,使用电脑上网的农户增收分别提高了约28.6%、26.4%与24.2%。

模型(5)～模型(8)汇报了将手机上网作为互联网使用的估计结果。结果显示,手机上网在1%的统计水平下显著为正,表明手机上网能够改善农户收入状况。换言之,相比于不适用手机上网的农户,使用手机上网的农户收入水平可能更高。以模型(8)的回归结果为例,手机上网的回归系数为0.254,且在1%的统计水平下显著,表明使用手机上网的农户收入提高了约25个百分点。由表2的回归结果可知,互联网使用对农户收入具有积极作用,尤其是农户使用手机上网时,互联网对农户增收的积极效应更加凸显。

表2 互联网使用对农户收入的影响

农户的个体特征、家庭特征与村庄特征对农户收入也有重要作用。在农户个体特征变量方面,年龄与农户收入呈显著正相关,但是年龄平方项与农户收入呈显著负相关,可见年龄与农户收入的关系呈倒U型。换言之,中青年农户家庭收入更高,相比于少年或者老年农户,中青年农户的家庭无论是体力劳动还是资源禀赋均更高,更有能力取得高收入。与女性农户相比,户主为男性的农户家庭收入更高,表明男性户主更可能提高家庭收入。农户户主教育年限显著正向影响农户家庭收入,表明受教育程度高的农户更有能力改善家庭收入状况。健康状况在1%的统计水平下正向影响农户收入,与不健康的农户相比,身体健康的农户收入更高。一般而言,教育年限与健康状况作为人力资本最核心的组成部分,直接影响农户的收入水平。此外,政治面貌为中共党员的农户,家庭收入更高。但婚姻状况并未通过显著性检验,表明婚姻状况对农户收入状况没有影响。

家庭特征变量方面,研究发现家庭土地亩数对农户收入有积极作用,在中国农村地区,土地资源扮演了重要的经济角色,无论是自家耕种还是土地流转,均具有经济功能。家庭社会地位能够显著提高农户收入,农户家庭社会地位越高,某种程度上意味着农户资源越丰富,更可能改善家庭收入状况。家庭消费显著正向影响农户收入,即家庭消费支出越多,农户家庭收入越高,这一发现不难解释,家庭消费支出越多,某种程度上需要农户积极提高家庭收入,才能维持家庭高消费。

农村村级特征控制变量方面,村到县城距离在1%的统计水平上显著,且回归系数符号为负,表明农户居住的村落离县城越远,农户家庭收入越低。当农村距离县城较远时,城镇的各种资源(比如就业机会、农业交换市场、家庭资源等)无法辐射到偏远地区,阻碍了农户增收的渠道。民族区显著正向影响农户收入,说明农户在民族区居住,收入可能更高。事实上,中国在少数民族地区实施了各项惠民政策,有助于显著改善农户的家庭收入状况。农户所在地为丘陵或者高原地形,家庭收入更低,可以归因于受自然条件约束,种植业欠发达,基础设施相对薄弱,不利于农户的生产发展与经济增长。

(二)不同群体的效果差异性检验

1.互联网增收效应的年龄差异

互联网作为经济发展过程中的新兴产物,在农村地区的使用群体中具有显著年龄差异。根据被访者的年龄,本文将年龄分为三个阶段,即青年农户、中年农户与老年农户。研究发现,在老年农户的群体中,无论采用电脑上网还是手机上网来衡量农户互联网使用,均没有通过显著性检验,表明互联网使用对老年农户的家庭收入影响不显著。在青年农户与中年农户样本中,电脑上网与手机上网均在1%的统计水平下显著,且回归系数符号为正,表明无论采用何种指标衡量农户互联网使用,均能提高青年农户与中年农户的收入水平。与老年农户相比,青年农户与中年农户更容易接触到新事物,并积极尝试使用新事物,进而享有互联网的技术红利。

表3 互联网对不同年龄农户收入的影响

2.互联网增收效应的教育差异

不同受教育程度的农户,掌握互联网技能也各不相同,从而可能影响其收入水平。基于此,本文将农户的受教育程度分为文盲或小学、初中、高中及以上三组。回归结果显示,互联网使用在初中、高中及以上的农户样本均通过显著性检验,且回归系数服好为正,可见互联网使用的增收效应主要存在于初中与高中及以上教育水平组。但是,在文盲或小学的农户样本中,无论是电脑上网还是手机上网,均没有通过显著性检验。我们试图给出一些可能的解释,对于低教育组来说,这部分农户人力资本水平过低,从而难以接触或者使用互联网,CFPS2018显示该群体互联网的使用比例仅有14%,即使能够接触互联网,该群体也容易产生不正确或不健康的互联网利用方式,所以互联网对该群体收入影响过于微弱[16]。

表4 互联网对不同教育程度农户收入的影响

3.互联网增收效应的性别差异

在中国语境下,互联网使用者不仅具有性别差异,而且男性与女性使用互联网功能上也有差异,从而可能影响其收入水平。基于此,本文将农户分为男性与女性两组,检验互联网使用增收效应的性别差异。从表5的回归结果可以看出,无论是男性农户还是女性农户,无论采用何种指标衡量农户互联网使用,互联网使用均能够提高家庭收入水平。但是,比较回归系数可以发现,互联网使用增收效应在男性农户中的作用更大,可能归因于互联网作为农户获取信息的一项基础性应用,男性更多地用于获取农业种植等知识,而女性主要是用于社交等,由此导致互联网使用增收效应差异。

表5 互联网对不同教育程度农户收入的影响

(三)互联网使用与农户收入的内生性处理

1.互为因果关系内生性的处理:工具变量法

互联网使用与农户收入之间可能存在互为因果的关系,由此导致内生性问题。一方面,尽管中国农村不断实施与践行”宽带下乡”等政策,使得互联网资源不断下沉,但是互联网使用需要一定的成本,比如购买互联网装备(电脑、宽带设备等),因此高收入农户可能更有能力购买上网设备或者支付上网费用,从而高估互联网增收的作用;另一方面,互联网使用也可能影响农户家庭收入水平,譬如农户可以在互联网平台从事农产品交易或者农业技能信息等,进而影响农户家庭收入结构与家庭收入水平。因此,为了消除农户互联网使用与家庭收入的内生性,采用局部工具变量法进行消除内生性。参考殷俊和刘一伟的研究,采用Probit模型求出农户互联网使用的概率得分,并将其作为工具变量[2]。具体模型建构如下:

Pr(Interneti=1/Ki)=Φ(aiKi)

(2)

式(2)中,Ki是包括农户个体特征、家庭特征与社区特征等一系列影响互联网使用的变量。Φ(·)表示标准状态分布函数。

表6报告了采用局部工具变量法的回归结果,发现无论采用何种互联网使用指标,均通过了显著性检验。同时,与表2的基准回归结果相比发现,采用局部工具变量法处理内生性后,互联网使用的回归系数大小与回归系数符号基本没有变化。由此表明,农户使用互联网确实能够改善其收入状况。

2.样本选择偏差:倾向值得分匹配法

局部工具变量法能够处理互联网使用与农户收入反向因果导致的内生问题,但是农户互联网使用并非随机抽样,而是农户自选择的结果。因此,在回归分析中仍然面临着样本选择偏差的问题。因此,我们选择倾向值得分匹配法,建构反事实框架进行纠正,验证互联网使用增收效应的结果是否可信。表7报告了紧邻匹配、半径匹配与核匹配等匹配方法下的倾向值结果。结果显示,所有ATT结果均在0.155～0.160之间,无论采用何种匹配方法,ATT均在1%的统计水平上显著,使用互联网的农户家庭收入提高约16%,该结果明显低于表2的回归结果数值,说明可能由于样本选择导致内生性问题,高估了互联网使用的增收效应。整体上看,表6和表2的回归结果基本一致,表明采用倾向值匹配法处理样本偏差后,互联网使用的增收效应依然成立。

表6 内生性处理:局部工具变量法

表7 不同匹配方法下的PSM分析结果

(四)互联网使用增收的影响机制分析

前文实证结果验证了互联网使用具有增收效应。互联网使用对农户收入起到积极作用的机制可能有以下三种:一是互联网作为传播信息的重要载体,有利于提高农户的就业信息获取能力,进而提高农户家庭剩余劳动力转移的可能性及改善农户收入状况[17];二是互联网使用可以提高农户的农业生产技能等,进而改善农户的人力资本,提高农户家庭收入[18];三是当前亲朋好友的交流有赖于互联网,所以农户使用互联网可以加强与拓展亲友圈,增强农户家庭社会资本的积累,进而改善农户家庭收入状况[2]。

1.互联网使用通过劳动力转移影响农户收入的机制检验

一般而言,与从事农业的劳动者相比,从事工业与服务业等产业的劳动者收入更高,改善劳动者家庭收入状况。换言之,如果农户家庭剩余劳动力能够实现转移,改为从事第二和第三产业工作,进而获得更高收入与改善家庭福利水平[12]。有学者研究发现,互联网使用不仅能够拓展农户就业渠道与劳动力转移,而且能够提高农户劳动技能与劳动生产率[18]。得出类似研究发现的还有邱海洋和胡振虎,他们研究发现互联网使用能够显著提高农户家庭剩余劳动力转移,进而提高农户收入[19]。

鉴于此,本文分析互联网使用对农户劳动力转移的影响,回归结果见表8。模型(1)和模型(2)中,与不使用电脑上网与手机上网的农户相比,使用电脑上网与手机上网的农户劳动力转移的概率分别提高了约30个百分点与36个百分点。本文认为当农户使用互联网时,可以便捷利用互联网资源,及时准确的获取外出就业信息。模型(3)和模型(4)表明劳动力转移在1%的统计水平下正向影响农户收入,即劳动力转移能够提高农户家庭收入。由此可知,农户劳动力转移是互联网使用对农户收入起到积极作用的重要渠道。

表8 影响机制:劳动力转移的检验

2.互联网使用通过农业信息影响农户收入的机制检验

互联网作为传播农业知识与农业先进技术的重要平台,将会对农业生产产生至关重要的影响。在理论层面,互联网使用能够使得农户获取先进的播种技术,使得农户能够提高农业生产效率,进而提高农户家庭收入状况[20]。同时,互联网能够破解农业信息不对称问题,使得农业信息下沉到农业生产的各个环节,土地、劳动与资本等生产要素得以优化配置,农户进而根据信息优化进行生产结构调整,提高生产效率[21]。此外,互联网能够使得农户直接根据需求方进行生产,降低交易成本,实现农业生产效率的改善与提高[22]。

基于此,本文分析互联网使用对农业信息利用的影响,回归结果见表9。模型(1)和模型(2)中,互联网使用的回归系数均通过了显著性检验,表明当农户采用电脑上网或者手机上网时,有助于提高农户的农业信息利用,而农业信息的利用,不仅有助于农业种植生产的优化配置,而且能够降低农业流通的交易成本。模型(3)和模型(4)发现如果农户农业信息利用越多,农户收入水平也越高,即农业信息利用正向影响农户收入。由此可知,农业信息利用是互联网使用对农户收入起到积极作用的重要渠道。

表9 影响机制:农业信息利用的检验

3.互联网使用通过社会资本影响农户收入的机制检验

一方面,互联网可以为农户提供有效的信息交流与沟通方式,提高亲友间交流的便捷性与时效性,进而增加农户的社会资本积累。另一方面,在中国乡村,由人情关系网形成的社会资本在日常的生活与经济收入等方面具有至关重要的作用。刘一伟和汪润泉认为社会资本具有规避社会风险的功能,尤其是当中国社会保障水平较低的现状下,社会资本不仅有利于降低农户发生贫困的可能性,而且能够提高农户家庭收入状况[15]。更进一步,社会资本被称为继人力资本与物质资本之后的第三大资本,被称为影响农村社会发展与农户经济收入的重要链条[23]。

参考刘一伟和刁力的研究,将家庭礼金收支操作化为社会资本[24]。回归结果见表10,首先分析互联网使用对农户社会资本的回归结果,模型(1)和模型(2)中互联网使用均在1%的统计水平下显著正向影响社会资本,即互联网使用提高了农户社会资本积累。在模型(3)和模型(4)中,社会资本在1%的统计水平下正向影响农户收入,表明社会资本能够提高农户收入。总而言之,表10的回归结果显示,社会资本是互联网使用对农户收入起到积极作用的重要渠道。

表10 影响机制:社会资本的检验

五、结论与建议

实施乡村振兴战略是实现全体人民共同富裕的必然选择,提高农户收入成为乡村振兴战略实施成败的关键。近年来,随着中国互联网资源不断下沉农村,必将对中国农户收入产生至关重要的影响。但在学术领域,这一问题还缺乏严谨的研究。本文采用2018年家庭追踪调查数据,实证分析了互联网使用对农户增收的影响。研究发现:第一,无论采用何种指标衡量互联网,互联网均显著提高了农民的收入水平,在采用工具变量法克服内生性与倾向值匹配消除样本选择偏差后,研究结论依然成立。第二,互联网使用的增收效应具有异质性,其中男性农户、青壮年农户与中等教育程度农户互联网使用的增收效应更大。第三,劳动力转移、劳动技能与社会资本是影响互联网使用提高农户收入的重要机制。

乡村振兴根本落脚点在于千方百计提高农民收入。本文的研究涉及到互联网使用、劳动力转移、农业信息利用与社会资本等事关农户增收的重要方式,为助力推动乡村振兴战略和精准脱贫战略的实现提供了微观证据。这就要求,应充分定位到乡村振兴战略与精准脱贫战略的实现途径,即“互联网+乡村振兴”模式、“互联网+精准脱贫”模式的有机结合。进而加快农村地区互联网基础设施建设,努力推动农村剩余劳动力实现非农就业,让互联网真正作为增加农民收入以及成为解决农村发展不平衡不充分问题的推手,是今后农村发展改革的关键方向。

然而,农村地区互联网发展较为滞后,需要国家加强对农村地区互联网基础设施建设的投入,实现农村地区互联网信息全覆盖,以发挥互联网促进发展的经济功能,进而更好的服务于农户增收。同时,强化对农村地区互联网使用宣传,加强农村教育投入力度,促进区域公共服务均等化建设,进而让不同年龄阶段、不同教育程度以及不同区域的农民都能更好地接受互联网,实现互联网发展成果为中国全体农民所共享,以达到互联网的增收功效。最后,对低收入农民使用互联网提供政策优惠,降低互联网使用费用,提高互联网普及率,以提升农民使用互联网的积极性,增强农民的创收能力。