互联网使用对农户收入的影响——基于社会资本的中介效应研究

朱述斌，熊飞雪，朱 兼

（1.江西农业大学新农村发展研究院，江西南昌 330045；2.江西农业大学经济管理学院，江西南昌 330045）

一、引言与文献综述

农民增收问题是我国“三农”工作的重点，是乡村振兴战略的中心任务，是实现共同富裕的关键点。随着数字经济的发展，互联网使用已深度融入到农户的生活和工作中。截至2021年12月，我国农村网民为2.84亿人，农村互联网普及率为57.6%①参见第49次《中国互联网络发展状况统计报告》，http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/202109/t20210915_71543.htm。。农村互联网的普及催生出农村电子商务和乡村普惠金融等新业态，对农户收入增长具有显著的促进作用［1］。因此，探究农户互联网使用行为的增收效应和增收机制对于实现共同富裕具有重要的现实意义和学术价值。

大部分学者认为互联网的使用可以提高农户的农业收入［2］与非农收入［3］，对农户具有显著的增收效应［4-6］。农户通过使用互联网，可以破除各类要素自由流动的壁垒，优化自身的资源配置效率［7］。从已有研究来看，互联网的使用主要通过促进信息要素、劳动力资源要素、金融资本要素、农产品要素、土地资源要素等5类要素的自由流动以促进农户增收。第一，信息是互联网的核心生产要素，互联网能够促进数据与信息的传播与共享，降低信息传递成本和搜寻成本，改善信息不对称状况［8］。第二，互联网能够为农户提供丰富的就业信息，同时催生出众多新型的就业形态，进而提高农村劳动力非农就业概率［9］和创业意愿［10］。第三，互联网的信息渠道能降低市场摩擦和交易成本、削弱农户的参与限制、增强社会互动，进而提高农户家庭的金融投资概率，增加农户福利［11-12］。第四，互联网与传统农业的融合使得农村电商和网络直播成为农产品销售的新常态。通过电商平台在线销售农产品，农户能获得更多的市场机会，交易成本也大大下降［10，13］。第五，互联网作为信息传播载体、技术进步（工作技能）和社交媒介，可以通过增加农村劳动力非农就业、降低流转土地交易成本等途径，促进农户转出农地［14］和转入农地。

然而，也有学者持有不同的观点，认为互联网使用对农户收入并无显著影响［15］。其一，当前农村地区的互联网覆盖率仅达到57.6%，仍有将近四成的农村地区未普及互联网。与此同时，对于经济基础较差、基础设施建设较薄弱的农村地区而言，互联网接入水平低、网速慢且网络连接不稳定等问题会降低数字技术的有效性，对农村经济增长毫无意义［16］，对农户收入影响甚小。其二，农民因年龄、受教育水平和职业因素等影响，缺乏与数字技术应用相匹配的技能，即使能解决互联网接入问题，也存在互联网使用问题。因此，农户使用互联网的方式、程度、技术水平等决定其可能获得的收入。

通过文献梳理发现，目前关于互联网使用与农户收入的研究较为丰富，但学者们的观点仍存在分歧。此外，现有文献存在以下两方面的不足：一方面，当前文献多关注于互联网使用对农户收入的影响，关于互联网使用方式与农户收入的关系研究较少；另一方面，互联网使用与农户收入之间可能存在由于样本自选择偏差和双向因果所导致的内生性问题，这可能导致估计结果产生偏差。那么，互联网使用是否能有效促进农户增收？互联网的不同使用方式对农户收入的影响又有何差异？互联网使用是通过何种机制来影响农户收入的？对于不同收入水平的农户而言，互联网使用对农户收入的影响是否不同？基于此，本文利用江西省农户调查数据，通过构建“互联网使用-社会资本-农户收入”理论模型，探究农户使用互联网的增收效应和增收机制。本文的研究结果对于促进农户增收、推动数字乡村建设，以及实现共同富裕具有重要的启示意义。

二、理论分析与研究假说

（一）互联网使用与农户收入

数字经济的本质是信息化，其将数字化的信息作为生产的关键要素和技术手段，用以提高生产效率［17］。在索洛经济增长模型中，生产要素主要分为资本（K）和劳动（L）。随着互联网的广泛应用，互联网的技术属性使得“互联网资本”这一新要素加入增长模型，即“技术发展水平（A）”。与一般技术不同的是，互联网技术并不是直接作用于经济增长，而是通过其具备的技术能力与传统经济相结合。这种技术手段可以渗透到各行各业，形成“互联网+”，从而促进经济增长。对于农户而言，互联网技术能大幅降低其因信息不对称等所产成的交易成本，提升其信息获取能力和转化水平，进而提高信息的边际产出，提高收入水平［5］。基于此，提出第一个研究假说：

H1：互联网使用会显著正向影响农户收入水平。

（二）社会资本的中介效应

中国属于典型的“人情关系型”国家，中国农村更是由血缘、地缘组成的差序格局，在农户日常生活中社会资本具有重要作用［18］。社会资本作为一种非正式制度，指的是个体获取和使用的社会网络资源［19］，核心内容包括社会网络、社会规范和社会信任［20］。

关于互联网使用与社会资本的关系，学术界基本认同互联网使用有利于提高农户的社会资本［11，21］。互联网的低成本和高效率特征使得农户可以跨越时间和空间的障碍进行社交，既能扩展网络社会资本，又能巩固现实社会资本［11］。互联网使用对农户社会资本的影响体现在社会网络、社会参与和社会信任3 个方面。其一，互联网使用能极大激活农户及其嵌入的社会关系网络资源。互联网技术的广泛扩散与应用使得不同个体之间的“信息鸿沟”逐渐消失，来自不同地域、阶层、文化程度的个体组成关系网络中的一个个节点，彼此交换信息、互相交流与相互合作［22］。其二，互联网通过构建自由、多元的公共空间，为农户参与社会活动提供机会和渠道。通过互联网平台，农户可以参与众多的社会经济组织，通过自由表达、平等对话、互惠合作等方式，实现自我表达和提升自我价值。其三，社会信任是合作与共享的价值基础，通过社会信任，农户可以感知到对方的预期行为。对于较为封闭和简单的农村社会而言，互联网世界的开放与复杂使得农户的社会信任机制发生巨大变化，农户使用互联网可能更易遭受网络社会信任的风险［23］。

关于社会资本对收入的影响，早在1999 年Grootaert［24］就提出社会资本是“穷人的资本”，能提高农户的收入水平。社会资本作为农户重要的生计资本之一，以一种非正式保险制度对收入产生显著的正向作用［25］。与物质资本和人力资本相比，社会资本的增收作用具有显著的相对重要性［26］。社会资本可以优化资源配置，对于缩小收入差距同样具有重要作用［27］。具体而言，社会资本越高的农户，获得正规和非正规信贷的机会越大［28］，创业的概率越大［29］，非农就业水平越高［30］，收入水平越高。基于此，提出第二个研究假说：

H2：社会资本在互联网使用对农户收入的影响中发挥中介效应。

三、数据来源、变量选取与模型设定

（一）数据来源

本文数据来源于江西省乡村振兴“百村千户”2019年度调查数据。考虑到样本的代表性，调查采取分层抽样的方法，调研区域覆盖江西省12个县（市、区）、36个乡（镇）、108个村。调查问卷包括农户个体、家庭和村庄3个层面的数据，均通过当面访谈的形式获得，共获得1 075户、4 873人的信息。结合本文所需指标，剔除32户相关数据缺失的农户，最终使用1 043户农户的调查数据，样本有效率为97.02%。

（二）变量选取与描述性统计

1.被解释变量 本文的被解释变量为2019 年农户人均纯收入。样本农户的人均纯收入均值为12 756 元。与2019 年江西省农户的人均可支配收入（15 796 元）相比①参见http://www.jiangxi.gov.cn/art/2020/6/18/art_21783_1900423.html。，调查样本农户的平均收入水平与全省农户的平均收入水平基本一致，说明调查样本具有代表性。其中，使用互联网的农户人均纯收入均值为12 594元，不使用互联网的农户人均纯收入均值为13 012元。这一数据显示收入高的农户并没有比收入低的农户更倾向于使用互联网，从侧面反映本文调查样本的自选择问题并不明显。另外，使用手机和使用电脑的农户人均纯收入分别为11 442元和14 216元，这说明使用电脑的农户人均收入水平要比使用手机的要高。

2.核心解释变量 本文核心解释变量为互联网使用和互联网使用方式。由问卷中的“您家是否使用互联网宽带？”衡量互联网使用，若使用则赋值为1，若不使用则赋值为0。样本农户中使用互联网的农户比例为61.4%，不使用互联网的农户比例为38.6%。互联网使用方式分为使用手机上网和使用电脑上网，其中使用手机上网的农户比例为84%，使用电脑上网的农户比例为29.7%。总体来看，农户互联网的使用率较高，且使用互联网的方式主要以手机上网为主。

3.中介变量 本文中介变量为社会资本。参照何昊等［31］采用2019 年家庭人情往来费用表示农户的社会资本。样本农户的人情往来费用均值为4 302 元，其中使用互联网的农户人情往来费用均值为5 252元，不使用互联网的农户人情往来费用均值为2 792元。使用互联网的农户社会资本要高于不使用互联网的农户社会资本，从侧面反映使用互联网能提高农户的社会资本。

4.控制变量 基于已有相关文献［2，32］，选取户主特征变量、家庭特征变量与村庄特征变量作为控制变量。（1）户主特征变量包括户主的性别、年龄、人力资本（受教育水平、是否参加过技能培训）和政治资本（是否当过村干部、是否为中共党员）。（2）家庭特征变量包括家庭农地禀赋、借贷特征和贫困特征（是否曾为建档立卡贫困户）。（3）村庄特征变量方面，以2019年本村村民人均纯收入衡量该村庄经济水平。从户主特征来看，调查样本的户主平均年龄约为58岁；人力资本方面，户主的平均受教育年限约为6.5年，且有10.3%的户主接受过技能培训；政治资本方面，26.0%的户主当过村干部，19.2%的户主为中共党员。从农户家庭特征来看，土地资源方面，被调查农户平均种植面积为0.381 公顷；金融借贷方面，有28.1%的家庭2017年以来问他人借过钱；贫困情况方面，有16.5%的农户曾经为建档立卡贫困户。从村庄特征来看，被调查村庄村民人均纯收入均值为7 957元。

为降低异方差的影响，本文对农户人均纯收入和本村村民人均纯收入指标进行对数化处理，社会资本指标采取加1后取对数。各变量说明与描述性统计如表1所示。

表1 变量说明与描述性统计

（三）模型选择

农户是根据自身的技能、需求、经济条件等因素有意识地选择互联网使用的。一般而言，经济条件较好的农户更有可能选择使用互联网，因为其具有较高的消费水平，互联网的使用成本对其来说相对较低。基于这种情形，互联网的使用是收入的结果而非原因。换言之，农户是否使用互联网是具有内生性的。因此，如果直接采用Logit或Probit模型来进行估计，可能会导致估计结果产生偏差。

倾向得分匹配模型（PSM）由Rosenbaum 等［33］于1983 年创立。该模型是处理自选择问题的一种常用方法，适合对抽样样本数据的因果推断［34］。反事实PSM 模型为每一个使用互联网的农户都匹配到一个与其资源禀赋特征均近似相同的不使用互联网的农户。倾向得分匹配方法的研究步骤为：首先，选择合适的协变量（是否使用互联网/手机上网/电脑上网）将调研样本分为两组；其次，使用Logit模型估计农户使用互联网/手机上网/电脑上网的几率（倾向得分）；再次，选择最近邻匹配（n=4 的“一对四匹配”）、卡尺内最近邻匹配（r=0.04）、半径匹配和核匹配这4 种主流匹配方法以保证结论的稳健性，根据倾向得分值，为每一个使用互联网/手机上网/电脑上网的农户寻找得分相近的不使用互联网/手机上网/电脑上网的农户进行匹配。最后，计算使用互联网/手机上网/电脑上网农户的平均处理效应（ATT）。具体表达式如下：

式（1）中，Y1为农户使用互联网/手机上网/电脑上网的人均纯收入，Y0为农户不使用互联网/手机上网/电脑上网的人均纯收入；D=1表示农户使用互联网/手机上网/电脑上网，D=0代表农户不使用互联网/手机上网/电脑上网。

四、结果与分析

（一）平衡性检验

在计算平均处理效应之前，需对控制变量进行平衡性检验以保证匹配效果，检验结果如表2 所示。从标准偏差来看，所有控制变量匹配后的标准偏差均小于10%，表明处理组和对照组的差异较小。从均值来看，在10%的统计水平上所有控制变量均未通过显著性检验，表明处理组和对照组无系统差异。平衡性检验结果表明样本匹配效果较好，匹配后处理组和对照组的农户不存在控制变量分布的差异。

表2 平衡性检验结果

（二）互联网使用及使用方式对收入的影响

PSM估计结果如表3所示，4种匹配方法（最近邻匹配、卡尺内最近邻匹配、半径匹配和核匹配）所测算出的平均处理效应（ATT）基本一致，且所有的ATT 值均在1%的统计水平上显著。为了方便实证分析，选择4 种匹配结果的算术平均值来表示ATT 的影响效应。反事实估计结果显示农户使用互联网能显著提高人均纯收入，具体表现为：ATT 的平均值为0.284，说明在控制其他因素的影响下，使用互联网可以使农户的人均纯收入增加28.4%。这表明以互联网使用为代表的乡村数字经济发展能够为农户带来数字红利（显著的收入增长），H1得以验证。

农户使用手机上网和使用电脑上网的所需要的技能和用途不同［35］，对收入产生的作用也不尽相同。限于篇幅，表3 只展示互联网使用方式对农户收入的最近邻匹配（n=4）估计结果。估计结果显示，互联网使用方式对农户人均纯收入有正向的处理效应，且至少在10%的统计水平上显著。具体而言，使用手机上网和使用电脑上网的ATT 值分别为0.324 和0.487，说明使用手机上网和使用电脑上网可以使农户人均纯收入分别提高32.4%和48.7%。两种互联网的使用方式均可提高农户的收入水平，且使用电脑的增收效应更大。可能的原因是，目前在我国农村，使用智能手机的农户要比使用电脑的农户更多，因为使用手机的技能要求更低，更易操作，且不受时间和空间的限制。这部分农户使用手机上网主要是为了维系社会关系、获取信息、娱乐等。一般使用电脑上网的农户自身的人力资本较高，多为合作社工作者、村委会工作者或者是创业人员，其使用电脑工作的需求更大。这部分农户使用电脑通常是用于获得数据、处理资料等。因此，使用电脑的农户的收入效应会比使用手机的要高。

为了确保以上结论的可靠性，进一步采取替换被解释变量的方法来验证，将被解释变量改为“家庭纯收入”进行最近邻匹配（n=4）回归分析，估计结果如表3 所示。表3 的结果表明，在更换被解释变量后，ATT值的系数仍然稳健，互联网使用仍能显著促进农户增收，证实了本文核心结论的稳健性。

表3 互联网使用及其使用方式的平均处理效应（ATT）

(三）内生性问题分析

尽管PSM可以修正由于可观测因素导致的选择偏误，但却无法控制遗漏的不可观测变量的影响。因此，借鉴邹伟等［36］的研究，选取“该村庄除该农户以外的农户是否使用互联网的平均值（工具变量Ⅰ）”“该村庄除该农户以外的农户是否使用手机上网的平均值（工具变量Ⅱ）”“该村庄除该农户以外的农户是否使用电脑上网的平均值（工具变量Ⅲ）”这3个变量分别作为“互联网使用”“使用手机上网”“使用电脑上网”的工具变量，采用两阶段最小二乘法（2SLS）重新进行估计。根据“同伴效应”理论，同伴使用互联网/手机上网/电脑上网的决策会影响农户的使用决策，但是不会影响农户的收入水平。从表4 的2SLS 估计结果来看，互联网使用及其使用方式的系数在1%的水平上显著为正，与PSM 估计结果一致，说明农户使用互联网确实能提高收入水平。

表4 2SLS模型估计结果

使用工具变量法需要对工具变量的有效性进行检验以保证结论的稳健性。第一，Cragg-Donald WaldF统计量均超过15%的临界值，说明本文所选取的工具变量不是弱工具变量。第二，根据工具变量排他性（外生性）的假设要求，工具变量只能通过互联网使用来影响农户收入［37］。也就是说，对于不使用互联网的农户而言，工具变量对该部分农户的收入水平是不会产生显著影响的，因为工具变量不会显著影响该部分农户的互联网使用行为。因此，参照梁志会等［38］检验工具变量的方法，对工具变量有效性进行证伪检验。证伪检验结果表明，工具变量对于不使用互联网/手机上网/电脑上网的农户的收入水平的影响均不显著，说明工具变量具备有效性（限于文章篇幅，在此省略证伪检验结果）。

（四）中介效应分析

为了探讨互联网使用及其使用方式对农户收入的影响机制问题，首先采用中介效应检验方法中的两步回归法进行检验。两步回归法结果显示（表5），互联网使用及其使用方式对社会资本有显著正向影响，互联网使用及其使用方式对农户收入有显著正向影响，社会资本对农户收入存在显著正向影响，这说明社会资本存在显著正向中介效应。为了中介效应结果的稳健性，进一步采用Bootstrap 检验方法［39］来检查社会资本在互联网使用与收入关系中的中介效应，抽样次数设定为500 次。Bootstrap 检验结果显示，直接效应为0.204，在5%的统计水平上显著；间接效应为0.009，在1%的统计水平上显著；间接效应的置信区间为（0.051，0.156），不包含0，说明社会资本在互联网使用影响农户收入的关系中起着中介作用（限于文章篇幅，本文在此省略Bootstrap 检验结果）。通过使用互联网，农户可以增强与亲戚联络的程度、加深与邻里的关系、增强社会信任、促进社会参与等，进而加深和扩大自身社会网络的密度和范围，增加社会资本积累［40］。将互联网用于人际沟通有利于农户积累社会资本，社会资本所带来的各种信息和机会会促进农户收入增加，H2得以验证。

表5 中介效应模型估计结果

（五）异质性分析

在进行异质性分析时，通常将样本按照某个变量细分为不同群体进行分析。参照张莉娜等［32］的做法，考虑到互联网使用会给不同收入水平的农户带来不同的红利，本文分别选取10%、50%和90%共3 个具有代表性的分位点进行分位数回归模型拟合，以探究互联网使用对低收入、中等收入和高收入农户的差异化影响，结果如表6 所示。农户收入异质性回归结果表明，随着分位数的上升，互联网使用的分位数回归系数呈现出一直下降的变化趋势。互联网使用系数由0.519 下降至0.330 再下降至0.079。由此可见，互联网使用对低收入农户的增收效应最大，为51.9%；其次，对于中等收入农户而言，互联网使用的增收效应达到33.0%；最后，互联网使用对高收入农户的收入水平并无显著影响。可能的原因在于，一方面，互联网的使用会打破要素流动壁垒，使低收入农户与高收入农户之间诸如“信息不对称”“非农就业选择”等方面的差距缩小；另一方面，根据基数效用论，与高收入农户相比，互联网的使用对低收入农户增收的边际效用远高于中高收入农户。互联网使用对低收入农户的增收效应更大，这与孙一平等［41］的研究一致。

表6 异质性回归结果

五、主要结论与政策建议

基于江西省1 043户农户的调研数据，通过构建“互联网使用-社会资本-农户收入”理论分析框架，利用PSM方法、2SLS模型、中介效应模型、分位数回归等实证分析互联网使用对农户收入的影响。研究结果表明：第一，互联网的使用行为能为农户带来显著的增收效应。具体而言，不管是通过手机上网还是电脑上网均会提高农户的收入水平，相比使用手机上网而言，使用电脑上网对农户的增收效应更大。对于不同收入水平的农户而言，互联网使用对低收入农户的收入增长效应最大，对高收入农户收入的正向影响并不显著。第二，从影响机制来看，互联网使用的增收效应可部分归因于其能提高农户的社会资本，即互联网使用可以通过提高农户社会资本进而促进农户增收。

基于上述研究结论，提出如下政策建议：第一，应加强农村地区的互联网基础设施建设，特别是较为落后、偏远的农村地区，做到光纤宽带网络到户，为农户提供快捷、优质、低价的网络资源与服务。第二，应加强农户的互联网使用技能培训，提高农户的信息获取能力和处理能力，鼓励农户通过互联网进行交流，拓宽农民的社会网络，增强农户之间的社会信任，促进社会资本的积累，进而促进农户增收。