数字鸿沟对农村家庭收入的影响及机制研究——基于中国家庭追踪调查(CFPS)数据的实证分析

李五荣 周 丹 李 雪

[提要]随着互联网和通讯技术的普及，数字鸿沟对农村家庭经济行为影响巨大。本文基于中国家庭追踪调查2010—2018年五期面板数据，探讨了数字鸿沟对农村家庭收入的影响。实证结果表明：数字鸿沟对农村家庭非农收入的负向影响较农业收入更大，在使用工具变量、倾向得分匹配及其他稳健性方法后，结果保持稳健；异质性分析得出，女性、中青年、东中部地区受数字鸿沟的负向影响更大；从收入层级来看，数字鸿沟对高收入阶层的非农收入和低收入阶层的农业收入产生的影响更大。机制分析发现，数字鸿沟削弱了农村家庭的社会资本积累、阻碍了家庭的创业行为，降低了家庭收入，且社会资本的收入效应主要体现在非农收入上。本文的研究结论为微观层面数字鸿沟指标构建、缩小数字鸿沟和乡村振兴提供了新的思路。

引言

近年来，数字经济产业不断壮大，发展韧性显著增强，但城乡互联网普及率仍存在较大差距(参见图1)，公平的共享数字红利目标并未得到实现，数字经济发展仍存在不充分不平衡的问题。在中国，数字鸿沟造成的差别已经成为继城乡差别、工农差别、脑体差别“三大差别”之后的“第四大差别”。①一些农村家庭受地区经济水平、家庭成长背景、个体学习和发展水平等因素的影响，在通讯信息设备使用、信息服务和资源配置上均处于劣势，逐渐沦为“数字化弱势群体”。与此同时，农村家庭收入偏低也一直是值得长期关注的社会问题，2020年，城镇居民的人均可支配收入为21655元，而农村居民的可支配收入仅为8069元。②因此，消弭数字鸿沟特别是农村家庭的数字鸿沟政策导向，不单单需要提高农村的网络覆盖率，还需要考虑农村家庭这一特殊群体可能产生的收入分层、经济地位分层等问题。

图1 2010—2018年城乡居民互联网普及率

(作者根据《中国互联网络发展状况统计报告》整理而得)

美国国家电信信息管理局(NTIA)在1995年首次提出“数字鸿沟”的概念，即城乡在固定电话和计算机接入上存在的差距。其后，学者们在此基础上将数字鸿沟大致分为三级。按照是否接入互联网，将其定义为“一级数字鸿沟”；[1]随着信息技术的发展和信息设备的普及，数字鸿沟的研究焦点从是否接入互联网转入到互联网技能和工具的使用上来，此为“二级数字鸿沟”；[2]而将互联网成果是否可以转化为实际收益定义为“三级数字鸿沟”。[3]在中国，农村家庭或农村劳动力面临的数字鸿沟是指不同资源禀赋的农村个体或家庭在接触信息通信技术和使用互联网进行各种活动所存在的差距。[4]

有关“数字鸿沟”的研究现有文献大多从互联网使用展开，从宏观层面看，一些文献考察了互联网使用对开放程度[5]、贫困差距[6]、金融改革[7]、城市化进程的影响。[8]而微观层面多集中于考察互联网对居民生活方式[9]、就业[10]、个体收入[11][12]、金融投资等方面的影响。现有文献对互联网与收入的研究较为充分，但以下三点有待完善：一是农村家庭问题相对复杂且一直处于动态变化中，探讨数字鸿沟对农村家庭的影响及其机制分析需要不断提供新的经验；二是互联网使用、宽带覆盖等均只是数字鸿沟的维度之一，而大多文献集中于对互联网使用的直接考量，从微观层面考量数字鸿沟对特定群体造成的负面影响和经济后果的讨论甚少；三是关于数字鸿沟对收入的影响多从个体层面进行分析，实证研究仍不足，且缺乏对内生性、异质性、影响渠道等问题的处理。

基于此，本文的创新和贡献在于：(1)相比于前期文献的截面数据，本文基于中国家庭追踪调查(CFPS)2010—2018年五期面板数据，研究数字鸿沟对农村家庭农业收入和非农收入的影响，提供了关于不同地区农村家庭的最新研究经验。(2)根据鸿沟跨越难度，使用熵值法从“接入沟”和“使用沟”两个维度构建数字鸿沟总指数，量化了农村家庭在信息技术接入和使用上的差距；同时对家庭收入结构进行细化，从农村家庭层面衡量数字鸿沟对家庭不同收入结构的影响，丰富了家庭经济行为领域的研究内容。(3)综合考虑内生性、异质性和机制渠道问题。本文参考和比较现有文献，选择城市地形起伏度(城市海拔的标准差)作为数字鸿沟的工具变量，以应对反向因果和遗漏变量导致的内生性问题，并运用倾向得分匹配法(PSM)处理可能因选择偏误导致的内生性问题；在异质性方面，通过对性别、年龄和区域进行异质性检验，多方位多角度对数字鸿沟与农村家庭收入进行综合分析。(4)为探求数字鸿沟降低农村家庭收入可能的渠道，本文从农村家庭社会资本、家庭创业行为两个角度进行深入分析，研究发现，数字鸿沟通过削弱农村家庭的社会资本积累、阻碍了家庭的创业行为等方式，降低了家庭收入。且社会资本的收入效应主要集中在非农收入上。此外，本文还使用分位数回归检验了数字鸿沟对不同分位数上农村家庭收入的影响效果。

一、理论分析与研究假设

(一)数字鸿沟对农村家庭收入影响

1.数字鸿沟对农村家庭总收入的影响

目前，学术界大部分学者认为网络的利用可以有效提高劳动力的收入。[13]然而互联网发展存在明显的城乡差异，由于受到“数字鸿沟”的制约，处于数字劣势的农村家庭无法公平享受数字经济带来的红利，农村家庭在经济回报上也因此受到相应的局限。[14]农村网络设备配置相对落后，且农村居民的受教育程度、新事物的接受程度和技能水平都相对较低，[15]因此在劳动力市场容易边缘化，进而影响家庭的整体收入；[16][17]为探究数字鸿沟对农村家庭总收入的影响，本文将农村家庭收入分为农业收入和非农收入两个部分组成，假定农业收入主要是家庭的经营性收入，非农收入主要是工资性收入。首先，本文采用Cobb-Douglas函数构造农业收入模型，具体如下所示：

(1)

在式(1)中，Incomefarm表示农村家庭农业收入，At代表综合技术水平，Lαf与Kβf分别为农村家庭投入的劳动时间与资金，Pf表示农村家庭生产的第f种农产品在市场的均衡价格，θf表示信息不完全条件下各指标之间的关系，取值范围为[0，1]，当θf=0时，说明劳动力市场信息缺失，农民无法参与市场竞争；当0<θf<1时，反映的是农产品产量和价格与其均衡产量和价格在不完全条件下的关系；当θf=1时，说明劳动力市场信息是完全对称的，农产品生产达到最优。

其次，假定农村家庭的非农收入模型如下：

(2)

式(2)中，Incomesalary表示农村家庭的非农收入，Ws和Ls分别表示农村家庭从事第j项工作所得的工资收入和所需的劳动时间。θs表示取值范围为[0，1]，表示在劳动力市场信息不完全状态下所获得的工作机会和收入的概率。

上述两式满足于以下约束条件：

Income1=Incomefarm+Incomesalary

(3)

Lt≥Lf+Ls

(4)

θt=F(Gt，RFt)

(5)

其中，在式(3)至式(5)中，Income1、Lt分别表示未受数字鸿沟影响下农村家庭的总收入和总劳动时间；θt表示在未受数字鸿沟影响下，农村家庭从政府部门(Gt)、亲朋好友(RFt)所获各类信息的集合，由于信息技术的发展可能因为不同地区网络基础设施水平的差异、数字技术普及不均衡及网络使用技能差异等原因，导致农村家庭间享受的数字红利存在差异性，[20]贫富差距不断扩大，不利于农村家庭收入的提高。接下来，本文讨论受数字鸿沟影响下农村家庭收入模型，具体如下所示：

(6)

(7)

Income=Incomef+Incomes

(8)

εt=F(Gt,RFt)-F(Dt),εt≤θt

(9)

其中，Incomef、Incomes、Income分别表示受数字鸿沟影响下农村家庭的农业收入、非农收入和总收入，εf、εs表示农村家庭农业收入和非农收入受数字鸿沟影响下，在劳动力市场信息不完全状态下所获得的工作机会和收入的概率。F(Dt)为数字鸿沟对劳动力市场的影响，εt表示受数字鸿沟的影响，处于数字劣势的农村家庭的信息集合会缩小，农村家庭获取信息的不对称性不断扩大，由此导致农村家庭信息获取、新技术运用及议价能力降低，对家庭收入产生负面效应。在其他条件不变情况下，εt与Income呈递减关系。根据以上文献和理论模型分析，本文提出假设H1：

H1：数字鸿沟越大，农村家庭总体收入越低。

2.数字鸿沟对农村家庭不同收入结构的影响

与此同时，数字鸿沟对农村家庭不同收入结构可能会产生不同效应。由于家庭的工作时间和资本总量是固定的，因此互联网的使用对农村家庭不同收入结构存在此消彼长的关系。[18]本文假定某农村家庭只生产一种农产品和一项外出工作，则家庭收入最大化模型如下所示：

(10)

假设农村家庭信息的获取不会对其花费的农业劳动时间产生影响，当农村家庭存在数字鸿沟时，家庭单位劳动时间里农业收入与非农收入变化如式(11)和式(12)所示：

=θfAtKβP-εfAtKβP=(θf-εf)AtKβP

(11)

(12)

其中，θf-εf表示家庭农业收入乘数变化，θf-εf表示家庭非农收入乘数变化，其大小与家庭存在的数字鸿沟程度呈负相关关系。具体来看，当(θf-εf)AtKβP>(θs-εs)W时，说明数字鸿沟对家庭农业收入削减的弹性高于非农收入，即在其他条件不变的情况下，农民会选择外出务工方式获取非农收入，而当(θf-εf)AtKβP<(θs-εs)W时，说明数字鸿沟对农村家庭的非农收入的负向影响更大，成员往往选择从事农业经营来提高家庭收入。

从现有文献来看，大部分学者认为数字经济会可以有效地提高农村劳动力的非农收入。相比传统信息渠道，网络渠道的信息传递具有便捷性、低成本性和灵活性，数字鸿沟则会极大地拉开群体间的就业搜寻成本和职业匹配差距，对非农收入产生显著的负向影响。[19]另外，从职位匹配度来看，数字经济与实体经济的深度融合，衍生出了电商、共享经济等新经济形态，为农村家庭外出务工成员提供了诸如快递小哥、外卖骑手、直播带货等职位，数字鸿沟容易导致农村家庭低技能劳动力在非农就业市场面临被挤出的风险。[20][21]从农村家庭的农业收入来看，目前关于数字鸿沟对农业收入影响的文献相对较少。一般认为数字经济丰富了农村产品与服务销售渠道，增强了农产品的经济效益，为农村居民提供增收条件。[22]对于存在数字鸿沟的农村家庭来说，一方面难以依托大数据、人工智能等信息技术进行家庭农业产业集约化和现代化升级，影响家庭的农业收入状况；另一方面，处于数字劣势的家庭由于缺乏信息搜寻、互联网营销运用和讨价溢价的能力，难以获得农业增值收益。[23]现实中，由于农村家庭普遍存在受教育程度偏低、风险意识欠缺，将信息技术与传统农业相融合的能力相对缺乏，农业经营中依托大数据、人工智能和线上销售平台的只占极少数，数字鸿沟对农业收入的影响有限，远不及数字鸿沟对家庭非农收入的影响。[24][25]基于此，本文提出假设H2：

H2：数字鸿沟对农村家庭非农收入的负向影响较农业收入更明显。

(二)机制分析：数字鸿沟、社会资本与农村家庭收入

1.数字鸿沟对社会资本的影响

互联网、人工智能、大数据和云计算等信息技术正以前所未有的深度与广度渗入家庭的社会生活，通过提供多渠道的社交方式，为农村家庭提供了低成本便捷的线上虚拟社交网络，并能够较好地转化为现实的社交资源，增强其社会资本异质性，拓宽社会资本网络，促进家庭的社会资本积累。[26]在这种情况下，如果农村家庭面临较大的数字鸿沟，农户将难以通过数字信息工具实现社会资本积累。为探讨数字鸿沟对社会资本的影响，本文分别从结构性社会资本和认知性社会资本两个视角进行深入分析。[27]从结构性社会资本角度来看，即客观生成的社会网络，多指与研究对象相关的角色和组织以及维持组织运作的规范、制度、章程。[28]借助互联网，社交平台、政府门户网站等得以有序发展，增加了公众的参与度，拓宽了公众的社交范围。[29]另一方面，从认知性社会资本角度来看，即主观上共享的价值观念与情感。农村家庭可以使用互联网进行交流评论、查阅资料、观看视频，进而产生思想碰撞与思考，改变其认知性社会资本。[30]此外，相比传统的社交方式，互联网显著扩大了农民群体的“朋友圈”，打破了农村家庭基于血缘、地域传统社交圈的束缚。网络可以有效地帮助农村家庭根据家庭背景、需求和价值观搭建特定的社交网络，从而拓宽农村家庭的信息来源渠道。处于数字劣势的农村家庭没有足够能力使用互联网查阅资料并进行交流，极大地阻碍了群体的社交网络搭建，阻碍社会资本积累。[31]基于此，本文提出假设H3(a)：

H3(a)：数字鸿沟阻碍了农村家庭的社会资本积累。

2.社会资本对农村家庭收入的影响

蒋乃华和卞智勇[32]研究发现，农村家庭社会资本对家庭成员非农就业的时间有正向效应，进而获取较高的经济回报。但社会资本对不同农村家庭收入的影响不尽相同。一般认为，社会资本的收入效应主要体现在家庭的非农收入上，对农业收入的影响相对有限。[33]从制度经济学理论视角来看，社会资本中存在“非正式规范”。在劳动力市场中，信息不对称在一定程度上抑制了劳动力获取就业信息的渠道，而集体行为则能够较好的弥补信息不对称问题，降低交易费用，激励个体外出务工，在劳动力市场中获取工作机会，提高家庭非农收入。[34]从经济交易能力视角来看，不同经济主体在其构建的社交网络中获取紧密的社会联系，极大提高了他们参与经济交易能力。特别是家庭构建的外部社交网络能够极大地提高家庭成员外出务工的工资性收入。[35]基于此，本文提出假设H3(b)：

H3(b)：社会资本的收入效应主要体现在农村家庭的非农收入上。

(三)机制分析：数字鸿沟、家庭创业行为与农村家庭收入

1.数字鸿沟对农村家庭创业行为的影响

随着互联网的普及，其信息获取和新兴商业形态构建等功能逐渐引起各界的关注。已有研究表明，互联网的使用对创业具有显著的正向影响。[24]一方面，数字信息技术为农村家庭的潜在创业者提供了获取劳动力市场信息、创业培训的机会，利用市场的信息不对称特点，挖掘出潜在的创业机会，加强创业成功的示范效应。[36]另一方面，从线上金融服务平台视角上来看，农村家庭的潜在创业者可以依托移动支付平台，降低筹备资金的金融交易成本，同时通过信用资格验证，获得线上金融平台的小额借贷服务。[37]进一步地，家庭通过互联网获取金融知识，改变家庭抵抗风险的态度，提高家庭信贷的可得性，从而降低金融约束对家庭潜在创业的负向影响，提高家庭的主动创业意愿。[38]处于数字信息劣势的农村家庭不仅将无法通过信息技术，实现线上货币支付与借贷，也会面临获取信息渠道受限，劳动力市场信息不对称等问题，进而错失创业资源和创业商机。[39]基于此，本文提出假设H4(a)：

H4(a)：数字鸿沟阻碍了农村家庭的创业。

2.创业对农村家庭收入的影响

从宏观层面看，农村家庭的创业行为有效推动了农村地区经济发展，使农村经济从往外扩散向内源发展转变。具体而言，农村家庭创业对化解农村贫困化程度具有正向促进作用，通过促进地区减贫，提升农村地区经济发展内生动力，进而提高农村家庭收入。[40]而从微观层面看，农村家庭创业为当地创造了就业岗位，为农村剩余劳动力提供了就业机会，提高了家庭的整体收入。此外，农村家庭的创业行为提升了自我雇佣的概率，增加了创业收入，降低了农村家庭的贫困脆弱性。[41]而当家庭难以通过网络平台获得信贷资金支持，特别是处于收入水平较低的农村家庭而言，没有资金支持，将难以实现自我雇佣，创造新的就业机会，亦不利于家庭收入水平的提高。[42]基于此，本文提出假设H4(b)：

H4(b)：家庭创业有利于提升农村家庭收入。

图2 文章理论分析框架

二、研究设计

(一)数据来源

本文使用的数据来源于北京大学中国社会科学调查中心(ISSS)实施的中国家庭追踪调查(CFPS)2010—2018年的数据。该调查通过跟踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁。由于本文重点考察数字鸿沟对农村家庭收入的影响，在数据处理中排除非农户口个体和重要变量大量缺失的无效样本，最终从个人库和家庭库中筛选出符合条件的22259户农村家庭五期调查数据，共计122578个观察值的非平衡面板数据。此外，本文还使用了国泰安区域经济数据库用于测量宏观经济指标地区人均GDP。

(二)模型设定

为研究数字鸿沟是否会对农村家庭的收入产生影响，本文设如下模型：

Incomeit=α0+α1digitalit+γXit+kit+ωit+δit

(13)

在式13中，Incomeit代表农村家庭总收入，包括家庭农业收入与非农收入。digitalit代表数字鸿沟总指数，Xit代表一系列控制变量，包括农村家庭特征、农户特征和地区经济特征，kit代表家庭固定效应，ωit代表时间固定效应，εit代表不可观测的误差项。

(三)变量说明

1.被解释变量-农村家庭总收入

本文将农村家庭收入分为农业收入与非农收入。根据CFPS调查定义，农业收入主要为家庭经营性收入，是指从事生产经营活动的总收入；非农收入主要为家庭工资性收入，包括工资、奖金、补贴和外出打工收入，本文将以上收入指标均做了对数化处理。

2.解释变量-数字鸿沟指数

为探求互联网转化成实际收益的路径，本文基于CFPS数据库，并借鉴张正平和卢欢[20]的测量方法，从“接入沟”和“使用沟”出发，探究数字鸿沟对农村家庭收入的影响。具体而言，“接入沟”用“是否拥有手机、是否拥有电脑”表示。将“使用沟”按照掌握的难易程度分为两级，一级操作搜寻技能用“使用互联网进行学习和工作的频率”表示、二级深度社交技能用“使用互联网进行社交的频率”表示。相比于以往文献直接对各类指标进行直接比较，本文对指标进行如下处理：首先，使用熵值法确定客观权重和各指标指数，具体如下所示：

(1)对数据进行标准化处理，由于标准化后可能出现零值，因此对标准化后的数据进行平移：

x'ij=xij+10-3；

(2)计算第j项指标中的第i个评价对象占该指标的比重，其中n为样本数，m为指标个数：

(3)计算第j项指标熵值：

(4)计算第j项的差异系数：

gi=1-ej；

(5)对差异化系数归一化，计算第j项的权重：

(6)计算得分：

其次，借鉴尹志超等[24]的方法，用各家庭在各调查期的互联网接入和使用技能的总指数与当年最大值的差距在当年全部农村家庭最大差距中的占比确定农村家庭间的数字鸿沟水平。具体如式(14)所示：

(14)

其中，digitalit为熵值法计算出来的得分，max(Internet)为最大值，min(Internet)为最小值，数字鸿沟指数衡量的是某家庭的Interneti与最大值的差距在最大差距中的占比。

3.控制变量

参考以往有关数字鸿沟与收入的研究研究文献，[43][44]本文将控制变量分为家庭特征变量、农户个体特征变量及地区经济特征变量。其中，家庭特征包括户主受教育程度、家庭规模、家庭土地征用情况、家庭房产情况和家庭负债。其中，户主受教育程度为户主已完成的受教育年限(0～23年)，家庭规模是指家庭同灶吃饭人数；家庭土地曾经被征用为1，反之为0；家庭房产情况是指除现住房的其他房产数量；家庭负债(元)做对数化处理。个体特征包括受访者年龄、性别、婚姻状况、健康状况。其中，年龄是指调查时的年龄；性别为虚拟变量，男性为1，女性为0；婚姻状况为虚拟变量，已婚、同居者赋值为1，未婚、离婚和丧偶者赋值为0；健康状况由不健康到健康分为5个维度，数值越大，身体越健康。地区经济特征为地区人均GDP，本文对其进行对数化处理。

主要特征的描述性统计见表1，可以看到，农村家庭总收入呈逐年上升趋势，且家庭非农收入远高于农业收入，说明非农收入对农村家庭越来越重要，为家庭总收入的重要来源。此外，农村家庭的数字鸿沟总指数呈逐年下降趋势，说明农村家庭群体间的数字红利差异性正在逐渐缩小，缩小数字鸿沟已取得一些进展。具体来看，其一，数字鸿沟“接入沟”呈逐年下降趋势，说明农村数字化建设和数字化普及初见成效；其二，数字鸿沟的“使用沟”呈逐年下降趋势，且从一级到二级数字鸿沟指数呈递增趋势。

表1 描述性统计

三、实证结果分析

(一)基准回归

表2汇报了数字鸿沟对农村家庭收入的基准回归结果。其中，第(1)列为数字鸿沟与家庭总收入的单变量回归结果，第(2)列纳入控制变量、家庭固定效应和时间固定效应考虑二者关系，第(3)-(4)列分别为家庭农业收入与非农收入的回归结果。可以看到第(1)-(2)列的估计系数均在1%水平上显著负相关，表明数字鸿沟对家庭总收入有显著的抑制作用，假设1得到证实。特别是2005—2019年产业数字化复合增速高达24.9%，③成为支撑国民经济发展的重要力量，缺乏相应的网络知识和技能的农村家庭将无法参与到相关岗位中去，从而减少家庭收入。[45]此外，第(3)-(4)列结果显示，家庭农业收入与非农收入均受到数字鸿沟的负面影响，但数字鸿沟对家庭非农收入的影响更大。数字经济与实体经济的深度融合，衍生出了诸如快递小哥、外卖骑手、直播带货等职位，数字鸿沟容易导致农村家庭低技能劳动力在非农就业市场面临被挤出的风险，进而降低家庭的非农收入。其结果进一步论证了假设2，即数字鸿沟对农村家庭非农收入的负向影响较农业收入更明显。

表2 数字鸿沟与农村家庭收入

(二)内生性检验

1.应对反向因果和遗漏变量导致的内生性问题：工具变量法

数字鸿沟可能存在反向因果的问题，一般来说，家庭收入越低的家庭，越有可能外出工作，而在择业的过程中容易因数字鸿沟导致就业受限，进而反过来影响家庭收入，引起内生性偏差；此外，影响农村家庭收入的因素较多，目前本文所涉及到的控制变量难以防止遗漏变量的问题。基于此，本文选择城市地形起伏度(城市海拔的标准差)作为数字鸿沟的工具变量，[46]一方面，农村家庭间因互联网通讯技术使用的差距造成的数字鸿沟与当地网络基站建立和传输速度有关，而这与当地的地形地貌息息相关；另一方面，地区的地形地貌一般与地壳运动有关，不受家庭经济收入的影响，满足了外生性条件。其数据来源于EPS数据的历年《中国城市统计年鉴》。表3汇报了工具变量的估计结果。2SLS回归结果显示，数字鸿沟指数越高，农村家庭收入越低，且数字鸿沟对家庭非农收入的负向影响更大，回归结果保持稳健。从第一阶段回归结果来看，地形起伏度对农村家庭群体间的数字鸿沟具有显著的正向效应，说明地形起伏度越高，会增加网络设施建设的难度和成本，网络覆盖率也因此受到影响，家庭间互联网可得性的差距逐渐拉大。

表3 数字鸿沟对农村家庭收入的影响：工具变量法

2.应对选择性偏误的内生性问题：倾向得分匹配(PSM)

由于存在诸如农村家庭成员个人兴趣、野心和动机这类不可观测或无法获取的数据，对数字鸿沟与农村家庭收入两个变量之间实际因果关系的推断，最理想的检验是采用完全控制协变量的随机实验方法。因此，本文还使用倾向得分匹配(PSM)来解决上述问题，其基本思想是构造反事实框架，通过构建处理组和对照组，将非随机数据转变为近似随机化，从而最大程度消除样本偏差。PSM需要处理变量为二分变量，而数字鸿沟为连续变量，因此，我们需要指定分界点识别处理组和控制组。本文根据数字鸿沟全样本的均值，将数字鸿沟大于均值的农村家庭样本划分为处理组，小于均值的设为对照组，根据式(15)计算每个农村家庭成为处理组的概率：

Prit(X)=Pr(digitalit=1|Xit)=L[h(Xit)]

(15)

ATT=E(Income1|digital=1)-E(Income0|digital=1)

(16)

其中，digitalit为处理组的虚拟变量，Xit为控制变量，即协变量，L[h(Xit)]为logistic函数。接着本文根据倾向得分值进行一对一近邻匹配和半径匹配，得到式(16)的数字鸿沟对农村家庭收入的平均影响(ATT)。表4汇报了匹配结果。就一对一近邻匹配而言，农村家庭总收入中的数字鸿沟平均处理效应为-23.1%，在10%的水平上显著；家庭农业收入中的数字鸿沟平均处理效应为-16.2%，同样在10%水平上显著；家庭非农收入中的数字鸿沟平均处理效应为-51.7%，在5%水平上显著，半径匹配的估计结果基本一致，表明本文的估计结果是稳健的。

表4 应对自选择导致的内生性问题：倾向得分匹配法(PSM)

(三)进一步稳健性分析

1.更换数字鸿沟衡量方式

本文首先通过更换数字鸿沟衡量方式进行稳健性检验。具体来说，将数字鸿沟六个指标根据鸿沟跨越难度进行赋值，能使用电脑或手机上网设为1，网络操作技能得分大于3分设为2，信息搜寻技能得分大于3分设为3，深度社交技能得分大于3分设为4。从1到5代表农村家庭数字鸿沟的轻重程度。表5结果显示，更换数字鸿沟衡量方式后回归结果均在1%水平上显著负相关，且从相关系数上来看，数字鸿沟对家庭非农收入的相关性要高于家庭农业收入。模型估计结果保持稳健。

表5 稳健性检验—更换解释变量衡量方式

2.只保留五期均参与调查者样本

为进一步验证本文的回归结果，本文只保留五期均参与调查的农村家庭样本的平衡面板数据进行稳健性检验，根据表6结果显示，无论是OLS还是2SLS回归，数字鸿沟与农村家庭总收入、农业收入和非农收入均呈显著负相关关系，且家庭非农收入的相关系数远高于农业收入，模型估计结果稳健。

表6 稳健性检验—只保留五期均参与调查者样本

四、异质性分析

(一)性别与年龄异质性

家庭之间存在显著的特征差异，当存在数字鸿沟时，家庭的总收入可能在不同家庭特征中存在异质。接下来，本文将考察数字鸿沟对农村家庭收入影响的异质性，并进一步检验本文估计结果的稳健性。当面对数字鸿沟时，男女可能存在较大的差异，表7给出了具体的两阶段最小二乘法回归结果。从表7的第(1)-(2)列显示，数字鸿沟对农村家庭收入的负向影响在女性群体中更大。可能的解释是，农村外出务工劳动力多集中于制造业、建筑业和服务业等低门槛行业中，男性多集中于以体力为主的建筑业和制造业中，这些行业对于数字化的要求较低，而女性更多集中的服务业需要其掌握基础的数字化技能，例如使用手机扫码和收银、客服、线上微商卖货等以便更好的为顾客服务。此外，受农村“重男轻女”传统观念的影响，女孩获得受教育的机会远低于男孩，因此男孩比女孩更有机会接触数字网络。

除了性别差异，不同年龄的个体在利用互联网提高家庭收入的能力上也可能存在差异。本文根据国家统计局的划分标准，将1980年以后出生农民工定义为“新生代农民工”，1960年以后至1980年出生的定义为“中生代农民工”，将1960年以前出生的定义为“老生代农民工”，从表7可以看到，数字鸿沟对农村家庭收入的负向影响主要集中在中青农村群体里，且该负向影响在中生代群体中的影响最大，老生代农村家庭成员受到的数字鸿沟对家庭收入影响不明显。可能的解释是由于农村家庭的老年成员的流动性较低，多以看护儿孙、安享晚年居多，为家庭创收的占比相对较小，因此，数字鸿沟对家庭收入的影响在老生代群体中的作用不明显。与之相反的是，中生代劳动力是农村家庭获取收入最主要的来源，工作选择范围更大，受互联网的影响也更大，一定的互联网技能可以帮助他们提高获取信息的能力，进而找到合适的工作，为家庭提供收入支持。

表7 稳健性检验—只保留五期均参与调查者样本

(二)区域异质性

由于不同地区地理位置和经济发展程度不同，数字鸿沟对不同地区农村家庭收入的影响可能存在差异。为此，本文根据地理位置对样本家庭进行东中西部地区分组回归。表8结果显示，数字鸿沟对农村家庭收入的负向影响主要集中在东中部地区，西部地区不受影响。可能的原因是东中西部地区经济发展呈递减趋势，东中部地区的信息技术经济和提供的相关职业占比远高于西部地区，且有研究也得出“越是贫困的地区，数字鸿沟越大。”[47]处于数字劣势的农村家庭无法公平的享受数字红利，对其家庭增收产生较大的负向影响，因此，数字鸿沟对东中部地区家庭收入的影响要远大于西部地区。

表8 区域异质性

五、机制分析

为探求数字鸿沟如何降低农村家庭收入，本章分别从农村家庭社会资本、创业行为等角度进行深入分析。

(一)机制分析：社会资本效应

互联网带来的信息技术为农村家庭带来了多渠道的社会交往方式，提高了家庭社会资本的积累量。而处于数字信息劣势的农村家庭由于无法即时进行网页浏览评论，以及共享线上社交平台，其社会资本积累受限，这极有可能减少家庭获取收入的途径，进而降低家庭收入。为探求社会资本的机制作用，本文将社会资本分为结构性社会资本与认知性社会资本，根据周广肃和梁琪[39]、邓睿[27]的测量方法，结构性社会资本用CFPS数据库中的“是否是某组织成员(包括党员、工会等)”来衡量，认知性社会资本用“我认为大多数人是值得信任的”表示。表9给出了具体的回归结果。

首先，综合表9第(1)列和第(2)列可看出，数字鸿沟负向影响结构性社会资本和认知性社会资本，并与认知性社会资本在1%的水平上显著，与结构性社会资本不显著。可能的解释是，由于结构性社会资本主要为客观生成的社会网络，个体可通过知识溢出、职业地位等获取，信息技术对其影响要弱于认知性社会资本。[48]其次，本文将机制变量社会资本对农村家庭收入进行回归估计。由表9第(3)列至第(5)列可以看出，结构性社会资本和认知性社会资本均与农村家庭总收入显著正相关，社会资本可以帮助家庭成员摆脱同质性强的、封闭的社会网络结构，为其提供了信息交流沟通的平台，有利于缓解数字鸿沟带来的信息受限问题，从而帮助家庭劳动力获得多方面的择业信息以提高家庭总收入。[49]进一步来看，结构性和认知性社会资本分别在10%和1%的水平上与家庭非农收入显著正相关，而社会资本对农村家庭收入的影响有限，假设H3(b)得以验证，即社会资本的收入效应主要体现在农村家庭的非农收入上。

表9 机制分析：数字鸿沟、社会资本与农村家庭收入

(二)机制分析：农村家庭创业行为

中国目前正处于经济转型升级的关键时期，鼓励劳动者创新创业已成为供给侧结构性改革的重要环节。[50]已有文献表明，一方面，处于收入水平较低的农村潜在创业者可依托互联网大数据平台进行信贷服务和移动支付，降低金融交易成本；另一方面，互联网作为信息交流平台，为潜在创业者提供了多样化的创业信息渠道，有助于其把握商机，提高创业的成功率，因此，数字化信息技术对农民创业起到了重要的推动作用。[51]而当农村家庭面对数字鸿沟时，创业所需的门槛资金以及创业信息将难以获得，无法解决信息不对称带来的错失商机、资金缺乏等问题。[52]为论证数字鸿沟对创业的影响，本文对家庭创业这一机制变量进行了研究分析。参考张要要[38]的方法，选取CFPS家庭数据库中的“我家有成员从事个体私营”对家庭创业行为进行衡量。表10汇报了相关回归结果。由表10第(1)列可以看出，数字鸿沟显著抑制了家庭的创业行为，假设4(a)得以验证，数字鸿沟容易使得农村家庭面临信贷约束，造成其难以获取创业门槛资金，极大的抑制了创业行为。表10的后三列主要论证了创业行为对家庭收入的影响，可以看到，创业行为显著提高了农村家庭的农业收入和非农收入，假设4(b)得到了验证。

表10 机制分析：数字鸿沟、创业行为与农村家庭收入

(三)进一步分析：数字鸿沟对农村家庭收入的分位数回归

分位数回归是以最小残差绝对值的加权平均值作为目标函数，相比于OLS回归估计，不易受极端值影响，并且能综合分析数字鸿沟对农村家庭收入在不同分位数上的影响。通过上文回归结果可知，数字鸿沟无论是对农村家庭的农业收入还是非农收入均有着显著的抑制作用，但数字鸿沟可能对不同收入阶层的农村家庭存在异质性。因此，本文分别考察了数字鸿沟对农村家庭总收入、农业收入和非农收入分布的0.2分位点、0.4分位点、0.6分位点和0.8分位点产生的影响。

表11的分位数回归结果显示，从农村家庭总收入来看，在各总收入分位点上，除40%分位数，数字鸿沟对农村家庭总收入在其他三个分位数上均产生显著的抑制作用，且数字鸿沟对低收入农村家庭的负向影响最大，其原因可能是农村家庭间的数字化鸿沟越大，特别是处于低收入的家庭，没有足够的资金通过互联网进行学习培训和技能提高，数字鸿沟导致难以催生出新的投入产出的增收模式，反而继续以往的机械劳动方式，对家庭整体收入的负向影响较大。此外，数字鸿沟对家庭农业收入在20%和40%的分位数上均显著负相关，且对20%分位数上家庭的负向作用最明显。反观家庭非农收入，数字鸿沟仅对农村家庭非农业收入分布在80%的分位数上显著负相关。该结果也印证了毛宇飞等[53]的结论，即数字鸿沟对高收入阶层的非农收入产生的影响最大。

表11 数字鸿沟对农村家庭收入的分位数回归

六、结论与建议

本文采用中国家庭追踪调查(CFPS)2010—2018年五期数据，研究了数字鸿沟对农村家庭收入的影响及作用机理。研究发现：(1)数字鸿沟对农村家庭非农收入的负向影响较农业收入更明显，在使用倾向得分匹配、工具变量及其他稳健性方法后，结果保持稳健；(2)通过异质性分析发现，家庭女性、中青年劳动力及东中部地区受数字鸿沟的负向影响更显著。此外，从农村家庭的收入层级来看，数字鸿沟对高收入阶层的非农收入和低收入阶层的农业收入产生的影响更大；(3)从作用机制来看，数字鸿沟削弱了农村家庭的社会资本积累、阻碍了家庭的创业行为，降低了家庭收入。且社会资本的收入效应主要体现在非农收入上。上述研究结论对消弭数字鸿沟、促进数字经济健康可持续发展具有重要的启示，本文据此提出如下政策建议：

第一，加大乡村高速互联网基础设施建设，并推进“提速降费”改革，积极推进乡村振兴。目前农村家庭之间的数字鸿沟差距依旧明显，乡村互联网技术的可得性与可负担性仍远远低于城市家庭。因此，国家应加大中西部落后地区乡村互联网基础设施建设，增加光缆和网络设备，加大对贫困地区的网络经费补贴，提高网络覆盖率和普及率。

第二，加强当地政府和企业的网络知识和技能培训。加快促进当地农副产品仓储、配送和运输等现代化物流设施和金融建设。依托数字红利促进乡村经济发展，提高农村家庭的整体收入水平。

第三，农民要注重提高自身的人际交往能力，增强自信心。社会资本缺失容易导致农村外出务工成员成为城市外来型边缘化群体。网络技术有利于帮助农民工扩大社会资本网络，提高社会资本质量，增强自信心和幸福感，降低其在城市务工过程中的社会权益歧视，使社会资本发挥最大效益以提高其工作积极性，进而提升家庭的整体收入。

第四，政府需进一步完善劳动力就业市场，提供多渠道信息、政策资金补贴和就业创业帮扶行动，降低农村劳动力创业门槛和制度障碍，以帮助农村剩余劳动力再就业，提高家庭收入。

注释：

①参见新浪网《“数字鸿沟”将成中国“第四大差别”》https：//news.sina.com.cn/c/2003-10-28/03461003 245s.shtml。

②中国国家统计局《2021年居民收入和消费支出情况》http：//www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202201/t20220117_ 1826403.html。

③数据来源于中国通信院《中国数字经济发展白皮书(2020年)》https：//www.cnii.com.cn/rmydb/202105/ t20210506_274871.html。