数字经济时代互联网使用、收入提升与青年群体技能溢价——基于城乡差异的视角

丁述磊，刘翠花

(首都经济贸易大学，北京 100070)

一、引言

当下，新一轮科技革命和产业革命加速推进，数字技术不断创新融合发展，发展数字经济成为全球各国的重大战略。2021年8月，中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书》数据显示，中国数字经济规模为5.4万亿美元，位居全球第二，但从增速层面看，中国数字经济增速全球第一，我国大踏步迈入数字经济时代。数字经济时代，互联网迎来了更加强劲的发展动能，对人类生产生活产生深远影响。2019年以来，借助互联网赋能，我国连续颁布了4批共56个新职业，丰富拓展了青年群体就业渠道。然而，由于中国城乡二元经济结构导致的城乡经济发展水平、劳动力技能结构差异较大，同时城乡互联网基础设施建设不平衡不充分，造成城乡之间数字人才和数字鸿沟较为明显。根据第49次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年12月，中国互联网普及率为73.0%，其中城镇互联网普及率为81.3%，农村互联网普及率为57.6%。互联网日益向农村地区渗透，但是依旧存在较大的数字鸿沟，非网民仍然以农村地区人群为主，数字技术使用技能缺乏、劳动力文化程度限制和年龄因素是当前非网民不上网的重要原因。

数字经济时代，互联网成为影响个体收入提升的重要因素。已有文献对互联网使用如何影响收入水平和城乡收入差距进行了研究，研究发现互联网使用具有显著的工资溢价效应，同时近年来互联网普及对于缩小城乡收入差距也表现出了积极信号，然而鲜有文献从城乡差异角度考察互联网使用对青年群体收入提升和技能溢价的影响。青年群体是国家的未来和民族的希望，2022年4月，国务院新闻办公室发布的《新时代的中国青年》白皮书指出，随着互联网的快速普及，越来越多的青年便捷地获取信息、交流思想、交友互动、购物消费，青年的学习、生活和工作方式发生深刻改变。2022年5月，习近平总书记在庆祝中国共产主义青年团成立100周年大会上讲到，新时代的中国青年，生逢其时，重任在肩。随着数字经济蓬勃发展，互联网对青年职业发展和收入提升产生显著影响，同时，当前各行各业更加亲和高技能青年人才和复合型人才，由于中国特殊的城乡二元结构导致城乡居民受教育水平差异较大，农村地区高学历和高技能青年人才比例较低，受教育水平较低的青年群体对新技术的掌握和应用熟练程度显然低于高学历青年人才。因此，这种城乡互联网普及率和高低技能青年人才差异是否显著影响技能溢价进而不利于缩小城乡收入差距，需要进一步深入研究。因此，本文利用2020年中国家庭追踪调查数据，基于我国城乡数字人才、数字鸿沟差异角度，实证检验互联网使用对青年群体收入提升和技能溢价的影响，试图为进一步缩小城乡数字鸿沟和收入差距，以及借助互联网赋能乡村振兴提供数理依据。

二、文献综述

影响劳动者收入的因素有很多，随着数字经济发展，近年来学者开始关注互联网使用的收入效应。已有国内外文献实证检验发现互联网使用具有显著的工资溢价效应，可以提高劳动者收入水平。KRUEGER(1993)利用微观数据检验了互联网对工资结构的影响，结论发现劳动者可以获得10%～15%的互联网工资溢价。LEE、KIM(2004)认为互联网可以显著提升劳动生产率，进而可以获得8%左右的工资溢价。蒋琪等(2018)利用CFPS数据实证分析了中国居民的互联网工资溢价效应，发现互联网使用可以显著提升中国居民收入水平，互联网工资溢价率约为23.99%。互联网使用影响收入的原因有很多，已有文献多从提升劳动生产率和技能水平，降低信息不对称和职业搜寻成本，提高就业匹配度等角度去分析。DIMAGGIO、BONIKOWSKI(2008)认为，互联网使用对劳动者就业具有多重影响，一方面可以显著提升个体劳动生产率，另一方面在劳动力市场中互联网使用具有发射信号的作用，通过向雇主发出掌握新技术的信号对个体职业搜寻产生积极作用。HOLMAN(2013)发现使用互联网显著降低了劳动力市场中信息不对称，求职者可以及时高效地获取人职匹配的工作，不仅可以增加获取高收入工作的机会，同时就业质量也显著提升。王元超(2019)从阶层差异视角实证检验了互联网工资溢价，研究发现互联网工资溢价受技术效应和资本效应影响，与低技术工作相比，高技术工作互联网工资溢价率更高。

随着互联网普及和数字经济发展，由技术进步偏向决定的劳动力需求和异质性技能劳动者决定的劳动力供给除了影响工资溢价之外，同时也会显著影响技能溢价的形成和变动。技能溢价反映了不同技能劳动者之间的收入差距。数字经济时代，借助数字技术赋能传统产业加速向智能化方向转型升级，对高技能人才需求日益增加。已有研究发现技能偏向型技术进步会显著增加高技能劳动者需求，不仅增加了高技能劳动者收入水平，而且会导致高低技能人才收入差距逐渐增大。陈勇和柏喆(2018)同样发现如果技能溢价偏高将会导致劳动力市场收入差距进一步拉大。唐礼智和李雨佳(2020)认为受教育水平初步决定了个体劳动力属于高技能还是低技能人才参与劳动市场竞争，不同年限的教育投入会显著影响个体人力资本水平、结构以及相对技能供给，从而对技能溢价产生影响。当下，随着人工智能、大数据等互联网底层技术不断融合创新发展，劳动力市场对互联网技能人才需求也大幅增加，新技术催生的新就业形态收入水平也“水涨船高”，因此将会对技能溢价产生显著影响。

近年来，“互联网+”农村深度融合，电商平台加速下沉，互联网技术在精准扶贫和乡村振兴发展等方面发挥了重要作用。互联网不仅有助于优化城乡之间的资源配置，而且成为了改善城乡收入差距的重要渠道。互联网使用能够显著增加农村居民收入来源，增加非农就业率，从而促进农村发展水平。程名望和张家平(2019)认为互联网普及有助于缩小城乡收入差距，农村居民的互联网收入溢价大于城市地区，应加速中国农村信息化进程，努力缩小城乡数字鸿沟，从而让更多的农村居民享受互联网红利。然而，由于中国城乡无论是数字基础设施还是数字人才供给、居民数字素养均呈现明显的数字鸿沟。蒋琪等(2018)认为应积极促进农村地区互联网等信息技术基础设施建设，提高个体尤其是青年群体数字技能水平，同时政府层面应该加大教育投入和职业技能培训，促进人力资本积累，进一步提升农村地区收入水平，谨防互联网使用率和技能水平差异导致城乡收入差距拉大。

三、理论基础与研究假设

人力资本理论认为，劳动者的人力资本水平对其就业选择具有很大影响。增加受教育年限、工作经验和技能水平可以显著提升人力资本，进而有助于提升劳动生产率。在数字经济时代，互联网可以极大程度优化资源配置，提高资源利用效率。随着新就业形态蓬勃发展，互联网使用已经成为重要的劳动工具，可以使劳动者创造更高的边际生产力。与受教育年限类似，互联网使用除了具有生产功能之外，同样具有筛选功能，即可以作为区分劳动者生产率高低的筛选工具。DIMAGGIO、BONIKOWSKI(2008)研究发现使用互联网的个体劳动者可以向雇主发出掌握新技术的信号，雇主以此可以甄别劳动生产率较高水平的劳动者。互联网作为一种数字技术，不同技能青年群体对互联网技术的掌握熟练程度不同，高技能青年群体可以灵活使用互联网技能，比如可以熟练掌握办公软件，新媒体运营，编程和研发。显然与低技能群体相比，高技能青年群体使用互联网对其劳动生产率的提升作用更强，因此可能会获得更高的收入，产生技能溢价。据此，本文提出假设1：

假设1：互联网使用可以显著提升青年群体收入水平，与低技能青年群体相比，高技能青年群体可以获得更高的技能溢价。

数字经济时代，中国特色的城乡二元经济结构导致城乡之间的劳动力市场分割明显，经济和文化发展状况、居民受教育水平、互联网基础设施建设、居民数字素养等存在明显差异，加深了城乡数字鸿沟。近年来，互联网向农村地区加速普及和渗透，互联网使用对农村地区个体劳动者的收入提升效应明显，对于缩小城乡收入差距发挥了重要作用。然而，当下中国各大城市出现了争抢青年人才现象，均出台了青年人才引进政策，受过高等教育的青年人才受到越来越多城市争抢。重视青年人才发展固然重要，值得注意的是“抢人”政策都是各大城市出台的，而急需振兴发展的农村鲜见出台青年人才引进政策。随着互联网、人工智能、大数据的蓬勃发展，农村地区也急需高技能青年人才助力发展，如果城乡之间高低技能青年人才差异逐渐扩大，可能会导致农村地区互联网技能溢价率明显低于城市地区，从而对缩小城乡收入差距可能产生阻碍作用。据此，本文提出假设2：

假设2：互联网普及有助于缩小城乡收入差距，但是城乡高低技能青年人才差异可能导致城乡技能溢价呈现明显差异，从而对于缩小城乡收入差距可能产生阻碍作用。

第49次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，当前中国不同群体互联网接入和使用技能存在明显数字鸿沟。平均来看，男性和青年群体互联网使用率和技能水平高于女性和中老年群体，但是这种差异随着互联网向女性和中老年群体渗透在逐年缩小。此外，随着互联网用途越来越广泛，且互联网催生的新业态蓬勃发展，越来越多的新职业不断衍生，受到劳动者尤其是青年群体青睐。互联网除了传统的通讯功能，劳动者使用互联网社交、学习、娱乐、工作以及商业活动的频率也日益增加，不同群体使用互联网目的也具有明显的群体偏好差异性。因此，不同群体使用互联网对城乡个体劳动者收入水平和技能溢价可能会产生不同性别和年龄段异质性影响效应。据此，本文提出假设3：

假设3：不同性别和年龄段群体的互联网工资溢价率和技能溢价率存在显著差异。

四、研究设计

(一)数据来源

本文使用数据来自2020年中国家庭追踪调查数据(CFPS)。CFPS是由北京大学中国社会科学调查中心负责实施的一项全国性综合社会追踪调查项目，已经成为国内学术和政策研究的重要微观数据来源。本文的研究对象为青年群体，国务院印发的《中长期青年发展规划(2016—2025年)》将青年界定在14～35岁，由于14～17岁之间的有效样本数量较少，本文研究的青年群体年龄界定在18～35岁。剔除无效样本后，本文最终得到6 397个有效样本，其中城市样本4 014个，农村样本2 383个，男性样本3 566个，女性样本2 831个，该有效样本包含了30个省份(除西藏和港澳台地区)，具有较好的代表性。

(二)模型选择

本文在经典明瑟收入方程基础上，引入了互联网使用、互联网使用与高技能青年群体交叉项、行业和地区等虚拟变量，构建的基准回归模型为：

ln=++×

++

(1)

其中，ln为青年群体小时收入对数，为互联网使用变量，×为互联网使用与高技能青年群体的交叉项，为影响青年群体收入的控制变量，为随机扰动项。为了进一步考察在青年群体收入条件分布的不同位置上，互联网使用对不同收入青年群体的收入水平和技能溢价产生的影响差异，本文继续采用分位数回归方法，具体回归模型如下：

(|)=+

(2)

其中，(|)表示给定的情况下与分位数对应的条件分位数。本文选取的分位数为0.1，0.25，0.50，0.75和0.9，并通过最小化方程(3)得到回归系数估计值。

(3)

(三)变量描述

本文的被解释变量为青年群体小时收入对数，核心解释变量为互联网使用、互联网使用与高技能青年群体交叉项。互联网使用包括移动上网或电脑上网，如果青年群体使用互联网赋值为1，否则赋值为0。本文参照已有文献按照样本的受教育年限对劳动者进行分类，其中大专及以上的个体为高技能群体，赋值为1，大专以下的个体为低技能群体，赋值为0，交叉项的回归系数反映了互联网使用对高技能青年群体收入水平的额外影响，即技能溢价。对于受教育年限，本文对文盲、小学、初中、高中/中专/职高、大专、大学、硕士和博士分别赋值0、6、9、12、15、16、19和22。对于工作经验，使用个体(年龄-受教育年限-6)来表示。对于性别、婚姻状况、户籍状况，本文将男性、已婚和非农业户籍青年群体赋值为1，其他赋值为0。对于健康状况，本文赋值1～5整数，数字越大代表青年群体越健康。此外，本文引入了建筑业、制造业、服务业三个行业哑变量，同时以西部地区为基准组，引入了东部和中部地区两个区域哑变量。上述变量的描述性统计结果见表1。

表1 变量的描述性统计分析

五、实证分析

(一)基准回归分析

表2分别汇报了互联网使用影响青年群体收入提升与技能溢价的基准回归结果。由模型(2)回归结果可知，互联网使用存在显著的工资溢价效应，其中工资溢价率为13%。为了进一步考察互联网使用对青年群体技能溢价的影响，模型(3)在模型(2)基础上引入了互联网使用与高技能青年群体交叉项，研究发现与低技能青年群体相比，互联网使用对高技能青年群体的收入水平产生了额外提升效应，促成高低技能青年群体之间的收入溢价，支持了假设1。交互项回归系数显示与低技能青年群体相比，使用互联网将会为高技能青年群体带来19%的小时收入溢价。随着互联网普及，互联网对我国青年群体整体收入水平具有显著提升作用，但是对于不同技能水平的青年群体收入会产生结构性差异。当下，数字经济蓬勃发展，数字技术对劳动力市场产生深远影响，劳动力市场越发增强对高技能青年群体的需求，掌握新技术的高技能青年群体将会更加受益于互联网红利，可能会产生高低技能青年群体收入差距进一步扩大的趋势。

表2 基准回归结果

就控制变量而言，由模型(3)可知，受教育年限作为重要的人力资本会显著提升青年群体收入水平，工作经验与青年群体收入水平之间存在倒“U”型关系。性别、婚姻状况和户籍状况变量显著为正，表明男性和女性、已婚和未婚者、城镇户籍和农村户籍青年群体之间的收入差异依然显著，其中受教育年限、工作经验、职业和其他劳动力市场特征差异只能解释收入差异中的一部分成因，而劳动力市场中深层次根源的性别歧视、婚姻歧视和户籍歧视等现象应该进一步努力消除，坚定推进社会公平和减少收入不平等。健康状况越好，青年群体劳动生产率越高，会显著增加青年群体收入水平。从行业角度看，服务业对青年群体收入水平的提升作用大于制造业和建筑业。可能的原因是随着“互联网+”、共享经济和数字经济的快速发展，我国经济正在从工业经济向数字经济转型，产业结构不断升级，新就业形态不断涌现，服务业将成为我国青年群体就业的主渠道，对青年群体收入水平产生显著影响。从区域角度看，不同区域青年群体存在较为明显的收入差异，尤其是东西部地区差异较大。

(二)分位数回归分析

本文采用分位数回归分析不同收入水平青年群体的互联网工资溢价和技能溢价效应，回归结果如表3所示。由表3可知，随着收入分位数的增加，青年群体互联网工资溢价率逐渐降低，而青年群体技能溢价率呈现增长趋势，这表明互联网技能溢价对于高收入青年群体的影响大于低收入群体。其内在原因主要包括两方面：其一，互联网使用不仅对青年群体生产率产生直接影响，而且与技能因素的交互作用也会对收入产生显著影响，技能作为反映劳动力市场供给和需求匹配的关键因素，低收入水平的低技能岗位相比高收入水平的高技能岗位更容易随着数字技术的进步被替代，同时新增数字就业需求以高技能岗位为主，对高技能青年群体收入水平的提升作用更强，高收入青年群体相比低收入群体拥有更多的机会和能力提升自身技能水平，因此对于高收入青年群体来说互联网技能溢价更大。

表3 分位数回归结果

其二，高收入青年群体和低收入青年群体互联网使用率和高技能青年群体占比率具有较大差异。当前我国不同青年群体间依然存在一定程度的“数字鸿沟”，低收入青年群体的互联网使用率和技能禀赋显著低于高收入青年群体。由于高收入青年群体在教育层次、技能水平、数字素养等方面存在相对优势，面对技能溢价的激励，高收入青年群体技能会进一步提升自身的人力资本质量，获得更大的技能溢价。因此，这种由于收入差异导致的互联网使用接入差异和技能差异也会进一步拉大高低技能青年群体之间的收入差异，从而产生高收入青年群体的技能溢价大于低收入青年群体的现象。可见，低收入青年群体互联网工资溢价率高于高收入青年群体，表明互联网有助于缩小青年群体间的收入差异，而低收入青年群体互联网技能溢价率却低于高收入青年群体，表明需要努力提高低收入青年群体的技能水平，谨防技能溢价差异进一步扩大不同青年群体间的收入差距。

(三)城乡差异比较分析

鉴于我国城市和农村互联网普及率存在较为明显的差异，互联网使用对城乡青年群体收入水平和技能溢价可能会产生不同的影响效应。为此，本文将全样本分为城市和农村进行城乡差异比较分析。具体回归结果如表4所示。

表4 城乡差异回归结果

由表4可知，对于互联网使用变量回归系数，无论是城市还是农村，互联网使用在全部分位数上均显著提升了青年群体收入水平，即存在显著的工资溢价效应，但是互联网使用对农村的影响效应大于城市，这一结论与已有文献一致。这表明随着我国互联网加速向农村地区普及和渗透，互联网使用对农村地区青年群体的收入提升效应明显且回报率大于城市，互联网普及发挥了缩小城乡青年群体收入差距的重要作用。程名望和张家平(2019)利用2003—2016省级面板数据检验互联网普及对我国城乡收入差距的影响，发现互联网普及对我国城乡收入差距的影响已经越过拐点，对于缩小城乡地区收入差距表现出了积极信号。互联网使用对农村地区青年群体工资溢价率高于城市的原因主要有两方面：其一，农村地区劳动力市场中掌握信息技术的劳动力供给较少，而需求较大，因此在市场中使用互联网获得的劳动报酬较高；其二，由于农村地区信息不对称和交易成本更高，互联网有助于拓宽青年群体的信息渠道，降低信息不对称和交易成本，对青年群体劳动生产率的提升作用更强。

对于互联网使用和高技能劳动者交互项变量回归系数，在全部分位数上城市和农村均表现出了明显的互联网技能溢价效应，进一步可以发现互联网技能溢价效应对城市的影响大于农村，这表明互联网对于城市高技能青年群体就业需求的带动作用要显著大于农村地区。究其原因，是因为城市和农村依然存在较为明显的“数字鸿沟”，城市互联网普及率和互联网基础设施的发展更加完善，同时数字经济时代催生的许多新就业形态和新技术岗位在城市劳动力市场中更加成熟，城市高技能岗位和高技能青年人才也比农村地区更加充足，导致农村地区的互联网技能溢价率明显低于城市地区。由此可见，虽然互联网普及有助于缩小城乡收入差距，但是城乡高低技能青年人才差异导致城乡技能溢价呈现明显差异，从而可能潜在地扩大城乡收入差距，支持了假设2。因此，为了谨防城乡互联网技能溢价差异进一步拉大城乡收入差距，应该努力提高农村地区青年群体技能水平，提供更多地技能培训和公共就业服务，保障农村劳动力市场中青年群体技能水平稳步提升，以适应数字经济时代就业发展需求。

(四)稳健性检验

本文进行了两组稳健性检验，其一，为了克服劳动者收入水平测量误差，本文采用替换变量法将个体劳动者月收入对数来衡量其收入水平；其二，进一步采用工具变量法进行内生性检验。本文采用省级每百人移动电话拥有量作为互联网使用的工具变量，主要因为该变量满足相关性假设和外生性假设，该变量与青年群体互联网使用率高度相关，同时该数据属于宏观层面数据。通过过度识别检验得出值超过了0.7，第一阶段回归结果的统计量超过了经验切割点10，表明该工具变量外生且不属于弱工具变量。具体回归结果见表5所示。

表5 稳健性检验

由表5可知，无论是全样本还是城乡分样本，通过替换被解释变量进行回归发现互联网使用对青年群体收入水平和技能溢价的影响均显著为正，同时城乡分样本回归结果表明农村地区互联网使用的工资溢价率大于城市地区，而城市地区互联网技能溢价率却高于农村地区，与前文分析基本一致，表明回归结果保持稳健。工具变量法稳健性检验中第一阶段回归结果显示省级每百人移动电话拥有量对全样本和城乡分样本互联网使用的影响均在统计意义上显著为正，符合前文分析。第二阶段回归结果表明，互联网使用对全样本和城乡分样本青年群体收入水平和技能溢价的影响均显著为正，且城乡互联网工资溢价率和互联网技能溢价率的差异性也与前文分析结果基本一致，进一步证实了回归结果的稳健性。

(五)进一步讨论

由第49次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，不同性别和年龄段之间互联网使用率存在明显差异，互联网使用对城乡个体劳动者收入水平和技能溢价可能会产生不同性别和年龄段异质性影响效应。为此，本文接下来进一步对城乡不同性别青年群体和年龄段进行比较差异分析。对于年龄段的划分，本文将年龄处于18～35岁之间的划分为青年群体，35岁以上的样本为中老年群体。分性别和年龄段回归结果如表6和表7所示。

表6 分性别回归结果

表7 分年龄段回归结果

由表6可知，无论以小时收入对数还是月收入对数作为被解释变量，城市和农村女性青年互联网工资溢价率均大于男性青年，而女性青年互联网技能溢价率却低于男性青年，这表明互联网普及发展对性别工资差异的影响可能存在不确定影响，对于低技能青年群体可能有助于缩小性别工资差异，然而对于高技能青年群体，互联网使用可能会进一步扩大性别工资差异，支持了假设3。多数高技能青年群体可能属于高收入群体，互联网由此会进一步扩大高收入青年群体性别工资差异。已有文献也证实了这一结论，毛宇飞等(2018)利用中国家庭追踪调查数据，实证分析了互联网使用对性别工资差异的影响，研究发现互联网使用有助于缩小中低收入阶层就业群体的性别工资差异，然而却加大了高收入阶层就业群体的性别工资差异。城乡差异比较可以发现，无论男性青年还是女性青年，农村青年群体互联网工资溢价率高于城市青年群体，而互联网技能溢价率却低于城市，这与前文分析结论一致。可见，应该加强对女性和农村青年群体教育培训和职业技能培训，增加女性和农村青年群体互联网使用率和使用技能，有效提升女性和农村青年群体互联网技能溢价，谨防技能差异扩大而造成性别工资差异和城乡工资差异进一步拉大。

由表7可知，无论以小时收入对数还是月收入对数作为被解释变量，城市和农村青年群体互联网工资溢价率和互联网技能溢价率均大于中老年群体，这表明互联网普及发展会显著提高青年群体收入水平，支持了假设3。可能的原因是与中老年群体相比，青年群体互联网使用比例和互联网使用技能较高，同时与中老年群体相比，青年群体使用互联网进行再学习和人力资本再提升的偏好更强，能够熟练运用互联网进行职业搜寻和工作，对劳动生产率的提升作用大于中老年群体。此外，数字经济背景下，催生了许多更亲和青年群体的新就业形态，不仅拓宽了青年群体职业选择渠道，同时也提高了青年群体收入水平。随着互联网持续向中高龄人群渗透，未来中老年群体互联网工资溢价率和互联网技能溢价率将会进一步提升。城乡差异比较可以发现，对于青年群体，农村青年劳动者互联网工资溢价率高于城市，而互联网技能溢价率却低于城市，这与前文分析结论一致，但是对于中老年群体，无论是互联网工资溢价率还是互联网技能溢价率，农村地区均低于城市，可能的原因是互联网使用率不高和互联网技能水平较低依旧是农村地区中老年群体面临的主要问题。因此，应进一步加强农村地区互联网基础设施建设，提升农村地区中老年群体互联网使用率和技能水平，努力提高农村地区中老年群体互联网工资溢价率和技能溢价是互联网助推乡村振兴的重要抓手。

六、结论与政策建议

数字经济时代互联网已经成为影响青年群体收入提升和工作技能的重要因素。本文利用2020年中国家庭追踪调查数据，从城乡差异角度实证分析了互联网使用对青年群体收入提升和技能溢价的影响，以及不同群体异质性分析。研究发现：第一，互联网使用存在显著的工资溢价效应，与低技能青年群体相比，互联网使用对高技能青年群体的收入水平产生了额外提升效应，促成高低技能之间的收入溢价。第二，互联网使用对青年群体收入水平在不同分位数上均具有显著正向影响，随着收入分位数增加，互联网工资溢价率逐渐降低，互联网使用与高技能虚拟变量交互项的回归系数逐渐变大，即互联网技能溢价对于高收入青年群体的影响大于低收入青年群体。第三，城乡差异比较分析发现互联网使用对农村地区青年群体的收入提升效应明显大于城市，互联网普及发挥了缩小城乡青年群体收入差距的重要作用，但互联网技能溢价效应对城市的影响却大于农村，会阻碍缩小城乡青年群体收入差距。第四，分样本研究发现，与男性青年相比，城乡女性青年互联网工资溢价率更高，而互联网技能溢价率却反之；城乡青年群体互联网工资溢价率、技能溢价率均大于中老年群体，同时与城市相比，农村中老年群体获取的互联网红利更低。

根据以上结论，为了在更大范围和更深层次上充分发挥互联网红利，进一步缩小城乡数字鸿沟和收入差距，实现互联网助力乡村振兴发展目标，本文提出以下建议：首先，弥合数字鸿沟，改善农村地区互联网基础设施建设，加快落实网络提速降费，打通农村信息传播高速公路，根据农村地区生产生活特点，针对性地建设振兴乡村发展的教育、电商等网络服务平台，让更多农村地区居民享受互联网红利。其次，加强农村地区劳动者职业教育培训和职业技能培训，尤其是女性青年群体和中老年群体，提供更多的职业技能培训和公共就业服务，以适应数字经济时代就业发展需求，谨防技能差异扩大造成城乡或性别等不同群体间工资差距扩大。再次，加大乡村地区青年人才引进，提高乡村地区高学历和高技能青年人才比例，结合乡村产业发展特征，制定精准引才战略，鼓励用人单位或地方政府组织到全国知名高校开展招聘，合理引进教育、科技、医疗等各行各业高学历和高技能青年人才，并对新进人才建立“乡村振兴人才储备库”，在工作岗位业绩突出的优秀青年人才重用提拔，确保青年人才引得来，留得住。最后，加速我国各行各业数字化转型升级和新旧动能转换，大力发展产业互联网，促进“互联网+农村”深度融合，推动以互联网平台经济为代表的新就业形态为振兴乡村发展持续赋能。此外，进一步完善农村创业培训体系和创业融资一体化机制，引导更多青年群体走向农村创业，打造农村青年创业统一的融资平台和担保平台，对农村青年创业贷款，实行优先办理、优惠利率、优化服务，努力实现创业带动就业的倍增效应。

① 资料来源：中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书》，http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/。

② 资料来源：CNNIC发布第49次《中国互联网络发展状况统计报告》，http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/。