互联网使用对农户农业增收的影响——基于农业信贷可得性和社会资本视角的研究

潘北啸，丁志勇

（1.北京银行 博士后科研工作站，北京 100033；2.清华大学 五道口金融学院博士后流动站，北京 100083；3.北京银行 研究发展部，北京 100033）

一、引言

党的二十大报告提出“加快建设网络强国、数字中国”。2014年2月，习近平总书记在中央网络安全和信息化领导小组第一次会议上提出建设网络强国的目标：“要从国际国内大势出发，总体布局，统筹各方，创新发展，努力把我国建设成为网络强国。”建设网络强国战略目标的提出，使得我国互联网基础设施建设得到飞速发展。截至2022 年年末，我国有200 万个5G 基站、50 万个5G 行业终端；光纤覆盖率已经达到99%，算力总规模已达到150EFlops，位居全球第二。①数据来源于华为公司轮值董事长胡厚崑在第七届华为全联接大会上的讲话。农村地区互联网基础设施建设也随之全面强化，2021 年我国现有行政村在实现“村村通宽带”的基础上，2022 年实现了“县县通5G”。我国互联网基础设施的不断完善使网民数量持续增长。中国互联网络信息中心的数据显示，截至2022 年6月末，我国网民数量达到10.51 亿人，使用手机上网的比例达到99.6%，互联网普及率达到74.4%，农村地区互联网普及率达到58.8%。互联网基础设施的完善提升了我国全要素生产率[1]，提高了区域创新效率[2]，缩小了城乡收入差距[3]，提高了农业生产率[4]。

当前，农业农村现代化亟待加快推进，“互联网+”为农民的生产生活提供了内容丰富、快捷高效的数据信息服务，为乡村振兴注入新活力。互联网技术正加速向农业农村延伸和渗透，成为农民增收和城乡融合的重要途径[5-6]。近十年来，互联网经济在农村取得了长足发展。农民使用互联网开展乡村治理、学习、社交、购物，甚至使用互联网销售农产品和手工艺品。“淘宝村”“腾讯为村”、农村微商、农村电商服务站、农村电商产业园、农资电商、农村直播电商等新现象快速发展。

在2022年12月召开的中央农村工作会议上，习近平总书记强调，要坚持把增加农民收入作为“三农”工作的中心任务，千方百计拓宽农民增收致富渠道。根据国家统计局的数据，2016—2022 年，城镇居民人均可支配收入由33616元增长至49283元，同比增长46.61%；同期农村居民人均可支配收入由12363元增长至20133元，同比增长62.85%。虽然农村居民收入的增长幅度高于城镇居民，但城乡收入比为2.45∶1，城乡收入绝对数的差距仍然较大，研究如何持续增加农村居民收入对实现共同富裕、建设农业强国都具有现实意义。新阶段促进农民持续增收需要在工资性收入稳步增长的同时，确保经营性收入较快和稳定增长[7]。2019 年中国家庭金融调查数据显示，农村家庭从事农业生产经营的比例高达73.61%，而农业生产经营收入是农村家庭重要的收入来源之一，约占总收入的33.93%[8]。在此背景下，农业生产经营可能成为促进农户持续增收的重要补充途径。同时，农业生产经营活动连接着乡村产业，产业振兴是乡村振兴的重中之重。产业兴旺能够带动农户就业和增收，提升农村的生机和活力，为乡村振兴积累坚实的物质基础。因此，研究如何更好地赋能家庭农业生产经营活动并增加农户家庭农业收入具有现实意义。

本文研究发现，互联网使用对家庭农业生产经营产生了赋能效应，为增加农户的农业收入增添了新动力。中华人民共和国商务部的数据显示，2022年全国农产品网络零售呈现较好的增长趋势，全国农产品网络零售额5313.8 亿元，同比增长9.2%。通过使用互联网带动农业增收已在局部地区得到了验证。例如全国多地县委书记、县长直播带货，在线助农推介、销售特色农产品，带动了农户增收等；再如苹果种植大户通过电商直播增加了苹果销量，提升了苹果的销售价格。②案例来源于央广网：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1707128663631809096wfr=spiderfor=pc。在文献研究的基础上，本文从整体上验证了互联网使用对农户农产品销售以及家庭农业增收的影响，并对其中的中介效应进行了分析，这在一定程度上深化了对互联网使用增加农户收入的认识，并为制定数字乡村政策提供了一定的理论参考和经验依据。

本文余下部分安排如下：第二部分是文献综述与研究假设；第三部分是研究设计；第四部分是实证分析；第五部分是中介效应分析；第六部分是异质性分析；第七部分是稳健性检验；第八部分是结论与建议。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

现有围绕农业生产经营的文献，主要研究了互联网使用对农业生产和农产品市场效率的影响。一是互联网使用对农业生产率产生了影响。互联网使用显著提升了农户农业全要素生产率[4]。二是互联网使用影响了农业产量和种植结构。通过使用互联网，农户的大豆产量平均提高19%[9-10]，而来自田野实验的研究发现，使用互联网的农民优化了种植结构，种植更多种类的农作物[11]。三是互联网使用影响了农业技术使用。通过使用互联网带动了农村家庭秸秆还田技术的推广和应用[12]。

农产品市场效率方面，一是互联网使用降低了信息搜寻成本。在基础设施差、市场分散的地方，农户和收购商都面临着较高的信息搜寻成本，信息匮乏导致农户无法做出最优决策，产生市场之间存在多个价格的低效率现象[13-14]。互联网使用极大降低了信息搜寻成本，增加了市场搜寻行为，从而提高了农产品市场效率[5]。二是互联网使用提高了农产品价格。由于交通不便、距离市场远以及农户和市场缺乏沟通等原因，农户难以及时掌握农产品的市场价格[15]，而农户通过使用互联网能够更好地掌握农产品价格和变化趋势，这有效降低了信息不对称问题，提升了农户的议价能力，从而提高了农产品价格[5]。这些价格提高的农产品包括大豆等农作物[9]。三是互联网使用提高了农产品销量。互联网重塑了农产品流通渠道，带动了偏远地区更多的农产品走向市场，扩大了市场并增加销量[16]。

在互联网使用增加农业产量、优化种植结构、提高农产品价格和销量的研究基础上，现有文献进一步研究了互联网使用对家庭农业生产经营收入的影响并发现了显著的正向效应[5,7,16]，但主要从互联网解决市场分割的角度进行研究[7]。通过梳理现有文献，本文的边际贡献主要在以下几方面。

一是研究互联网使用对农户农业收入的影响具有一定的理论和现实意义。理论层面，本文补充了互联网使用与农户收入的研究，有利于拓展对此领域的规律性认识。现实层面，近年来互联网基础设施在农村持续完善，农村淘宝、电商直播等互联网经济在农村迅速发展，互联网持续赋能农民。在此背景下，研究互联网如何赋能农业生产经营活动、如何影响农户农业收入都具有一定的现实意义。二是较好地识别了互联网使用对农户农业收入的影响。本文基于2019年中国家庭金融调查数据，运用LPM 模型加工具变量的方法，更好地识别了互联网使用与农户农业收入的因果关系。三是从家庭农业信贷可得性、社会资本角度深入讨论了互联网使用对农户农业收入的中介效应，对现有文献做了一定的补充。

（二）研究假设

由于地理和制度等因素的限制，乡村居民在信息获取渠道和能力方面与城镇居民相比而言较弱[17]。西奥多·舒尔茨所著的《改造传统农业》认为，农户是追求利润最大化的理性经济人。根据搜寻理论，农户会在特定资源、技术和信息约束下决定信息资源搜寻程度。当搜寻成本较高时，农户会限制其搜寻行为，在有限信息条件下做出生产决策；而当信息搜寻成本较低时，农户将进行更加充分的信息搜寻，从而有更大可能优化资源配置，提高收入水平。而互联网作为推动信息通信技术应用普及的核心可以降低农户信息搜寻成本[5,16]，促进农户增收。信息创造了价值，互联网所带来的大量农业信息促进了家庭更好地从事农业生产经营，增加了家庭农业收入，具体机制如下。一是互联网使用能够优化农产品种植养殖结构。互联网使用提高了农户获取信息的效率，使得农户了解农产品市场行情并及时根据市场情况调整生产经营结构。互联网使用可显著优化农民的种植结构，增加农户种植的农作物种类[11]。二是互联网使用所带来的科学的农业信息改变了农户观念，提升了科学素养，提高了农产品质量和农业生产力[9-10,18]。三是互联网使用降低了农户和收购商之间的信息不对称，提升了农产品的销售能力和收购商的收购能力，增加了家庭农业收入[16]。四是互联网使用提高了农产品的销售价格[5,16]。农户传统的农产品销售渠道有两种：一种渠道是到就近的农贸市场销售，另外一种渠道是卖给上门收购的中间商。由于基础设施落后、市场交流不畅等问题，农户通常难以及时掌握农产品市场价格，而互联网使用能够为农户提供更加全面的农业行情和农产品价格信息，极大地提升了农户对市场价格的掌控能力。因此互联网使用有效提高了农产品价格，有助于农户做出最优的市场决策[16,18]。五是扩大市场和销路[16,19]。除了农贸市场销售和中间商收购两种销售渠道，农户使用互联网还开辟了其他销售渠道，微商、乡村直播带货、淘宝村等网上销售方式迅速发展，农村具有要素优势而本地需求无法支撑的农产品可以由区（县）向省内、省内向省外市场拓展。互联网在降低供给侧市场进入门槛的同时，能减少需求侧信息检索和比较成本，扩大供需匹配规模，从而为供需双方带来红利[20]。同时，网上销售使农户直接与消费者对接，避免了中间商对利润的盘剥，增加了农户收入。从产业融合的角度看，乡村直播带货、淘宝村等网上销售方式的迅速发展促进了农村一、二、三产业融合，提升了农村经济发展水平，增加了农民收入。综上所述，本文提出如下假设。

假设1：农户使用互联网增加了家庭农业收入，增加了农产品通过网上销售的比例。

互联网使用大幅降低了金融机构对农户的信息搜寻成本，农户通过使用互联网显著提升了金融服务的可触达性，互联网与金融融合有效突破了地理区位的局限，提高了借贷服务产品的针对性，提升了农户信贷可得性[21]。在获得农业信贷以后，农户的初始资源禀赋提高，可以购买农业生产资料和雇佣工人，扩大农业生产经营规模，增加农业收入。同时，家庭社会资本是影响农业收入的重要因素[22]。互联网提供了一种新的、高效的交流方式，通过使用互联网，农户与亲友交流互动的频率和范围大幅提高，这有助于农户更好地构建社会网络，促进农户社会资本的积累。综上所述，本文提出如下假设。

假设2：互联网使用通过提升农业信贷可得性、增加社会资本等渠道增加了农户的农业收入。

三、研究设计

（一）数据来源

本文使用的数据来源于西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心2019 年在全国范围内开展的大调查，数据涵盖全国29 个省区市、150 余个地级市、270 余个县共计34600 余户家庭，详细记录了家庭的人口统计学特征、资产负债情况、收入支出情况、保险保障情况、基层治理及主观评价情况，样本的代表性强且数据质量高[23]。由于本文研究的是家庭农业生产经营问题，属于乡村振兴范畴，所以样本限定在农村地区家庭。2019 年中国家庭金融调查数据共计11821 户农村家庭样本，剔除数据缺失的样本，最终得到11794户农村家庭数据。

（二）变量定义

1.被解释变量

本文被解释变量为农户农业收入，包括农业毛收入、农业纯收入、网络销售占比等。其中农业毛收入定义为2018 年家庭销售农产品所获得的毛收入；农业纯收入定义为2018 年家庭农产品销售毛收入减各项成本支出所获得的收入，其中成本支出包括农资品采购、雇用人工、农用机械购买及租赁、运输费、其他成本；网络销售占比定义为家庭通过网络销售渠道出售农产品金额占农产品总销售额的百分比。分类型农产品的收入定义为不同类型的农产品的销售收入。本文在后续实证分析中对所有农业收入取对数处理。

2.解释变量

解释变量为互联网使用和互联网接触渠道。目前家庭主要通过电脑（台式、笔记本、平板等）或手机等渠道上网，参考一些文献的方法，将农户拥有电脑或手机定义为互联网使用[24]。互联网接触渠道度量了农户接触互联网的渠道数量，如果农户没有电脑和手机则赋值为0，如果农户只有其中一种上网工具则赋值为1，如果农户同时拥有两种上网工具则赋值为2。

3.控制变量与中介变量

参考以往文献，本文的控制变量包括户主特征变量、村庄特征变量和地区特征变量[25]。其中户主特征变量包括性别、年龄、受教育年限、婚姻状况和健康状况；家庭特征变量包括家庭规模、少儿抚养比、老人抚养比；村庄特征变量包括丘陵地区、高山地区、高原地区、平原地区、草原地区、渔村地区。数据来源于社区调查问卷。

中介变量包括农业信贷可得性和社会资本。参考一些文献的方法，如果农户获得农业信贷则赋值为1，否则为0[21]。社会资本用家庭的送礼支出来度量[22]。

（三）实证策略

根据明瑟收入方程以及研究收入问题的经典文献[26]，同时借鉴文献研究互联网使用与农户收入的计量方法[19]，为了考察互联网使用对农户农业收入的影响，本文将模型设立如下：

在公式（1）、公式（2）和公式（3）中，agri_inci、net_agri_inci、internet_agri_ratioi分别表示第i 个农户的农业毛收入、农业纯收入和网络销售占比，interneti表示第i 个农户的互联网使用情况，Xi为控制变量向量，εi为残差项。

（四）内生性讨论与工具变量说明

1.内生性讨论

尽管本文控制了户主、村庄和地区特征变量，但仍可能存在遗漏变量、互为因果导致的内生性问题。一方面，可能存在遗漏变量导致的内生性问题。残差项中存在的借贷习惯，当地的风俗、文化及地区的互联网掌握能力等不可观测的变量，可能既影响互联网使用又会影响家庭收入，从而产生内生性。另一方面，可能存在逆向因果导致的内生性问题。随着收入增加，家庭对物质生活品质的追求不断提高，家庭会使用性能更好的互联网设备和速度更快的网络服务，从而获取信息更为便捷高效，这就导致逆向因果现象。

2.工具变量说明

为克服内生性，本文参考文献设计工具变量的方法，以区（县）层面平均上网比例作为农户互联网使用的工具变量[6,21,27]。一方面，区（县）层面的上网比例通常代表着当地互联网基础设施的完善程度，平均上网比例越高代表当地互联网基础设施越完善，从而与该地区家庭使用互联网的概率呈正相关。另一方面，区（县）层面的平均上网比例不会对单个家庭的农业收入产生直接影响。该工具变量在不同区（县）之间的组间差异可以保证估计具有技术可行性和现实意义。

（五）描述性统计

如表1 所示，农村家庭农业毛收入的均值为1.062万元，经济作物收入的均值为0.415万元，这表明经济作物收入占农村家庭农业收入的比重最高。有58.5%的农户使用互联网；农村家庭户主是男性的比例为85.7%，户主平均年龄58岁，平均受教育年限为初中，已婚比例为86.8%，健康状况为“一般”。农村家庭规模的均值为3 人，少儿抚养比的均值为10.2%，老人抚养比的均值为40.2%。

表1 变量描述性统计

四、实证分析

（一）基准回归结果与分析

如表2 所示，第（1）列和第（2）列主要考察了互联网使用对农户农业毛收入的影响，第（3）列和第（4）列主要考察了互联网使用对农户农业纯收入的影响，第（5）列和第（6）列主要考察了互联网使用对农户农产品网络销售占比的影响。由于第（1）列、第（3）列、第（5）列的OLS 估计结果可能存在内生性问题，所以本文主要分析使用2SLS 估计的结果。第（2）列互联网使用的估计系数为3.257，且在1%的水平下显著，表明互联网使用显著增加了农户的农业毛收入。第（4）列互联网使用的估计系数为5.294，同样在1%的水平下显著，表明互联网使用显著增加了农户的农业纯收入。第（6）列互联网使用的估计系数为0.899，且在1%的水平下显著，表明互联网使用显著提升了农户通过网络渠道出售农产品收入占农业总收入的比例。第（2）列、第（4）列、第（6）列显示了用Durbin-Wu-Hauseman 检验的互联网使用内生性估计结果，均在5%的水平下拒绝了不存在内生性假设，说明互联网使用存在内生性。在2SLS估计结果中，一阶段F 值为235.92，工具变量t 值为16.84。根据F 值大于10%的偏误水平下的临界值16.38，因此使用区（县）层面平均上网比例作为农户互联网使用的工具变量是合适的，不存在弱工具变量问题[28]。

表2 互联网使用对农户农业收入的影响

综上所述，假设1得到验证。

控制变量基本符合预期，以第（1）列估计结果为主。户主性别的估计系数为0.856，表明户主为男性的家庭农业收入更高。户主年龄与家庭农业收入之间呈“倒U”形关系，家庭农业收入也符合生命周期理论。年轻户主家庭倾向进城务工，老年户主家庭因体力所限而不愿继续务农，中年户主家庭从事农业生产经营积极性最高，农业收入多。户主已婚家庭的农业收入更高。户主健康状况越好的家庭，农业收入平均增加31.6%，可能的原因是户主的健康状况越好，从事农业生产经营活动的意愿更高，农业收入增加。家庭规模每增加1 人，农业收入平均增加13.8%，可能的原因是规模越大的家庭，劳动力人口越多，农业收入越高。少儿抚养比提升显著降低了家庭农业收入，同时老人抚养比提升显著降低了家庭农业收入。从村庄特征变量来看，平原地区、渔村地区的估计系数均在1%的水平下显著为正，而农户在高山地区会显著降低家庭的农业收入。

（二）进一步分析

1.互联网使用对农户不同农业收入的影响

根据表2 的估计结果可知，农户使用互联网显著增加了家庭的农业收入。在此基础上，表3 则进一步研究了互联网使用对不同类型农业收入的影响。根据2019 年中国家庭金融调查问卷，家庭农业生产经营活动主要包括粮食作物种植、经济作物种植、林木种植和采运、畜禽饲养、水产养殖和捕捞、其他共计6 大类。第（1）列估计结果显示，农户使用互联网对家庭粮食收入的影响不显著。第（2）列估计结果显示，农户使用互联网显著增加了家庭的经济作物收入。此外，第（3）列的估计结果表明，农户使用互联网使得家庭林木收入显著增加25.2%。

表3 互联网使用对农户农业收入的影响：分类型研究（2SLS）

2.互联网接触渠道对家庭农业收入的影响

表4 第（1）列估计结果显示，互联网接触渠道的估计系数为2.195，且在1%的水平下显著，表明农户的互联网接触渠道增多显著增加了家庭农业毛收入。第（2）列和第（3）列的估计结果说明，农户的互联网接触渠道增加能够显著增加家庭农业纯收入，显著提升家庭通过网络渠道出售农产品收入占农业总收入的比重。互联网接触渠道越多，农户获取的农产品价格、农业生产资料、病虫害防治等各类农业信息越丰富，这就越有利于农户优化生产经营决策，从而增加农业收入。

表4 互联网接触渠道对农户农业收入的影响（2SLS）

五、中介效应分析

本文将从两个方面对互联网使用影响农户农业收入的中介效应进行分析。一方面，互联网使用提升了农业信贷可得性。通过使用互联网改变了传统的金融触达方式，农户可以享受到数字金融提供的数字普惠金融服务，这有效提升了家庭农业信贷可得性。获得信贷后，农户可以购买农资品、雇用工人，最终通过销售生产的农产品获得收入。另一方面，通过使用互联网，农户的亲友圈持续扩大，社会交往更加方便和频繁。通过微商或微信朋友推荐，农户的销路扩展，农业收入增加。

本文参考现有文献经典的研究方法，在中介效应分析中检验互联网使用能否提高农业信贷可得性和社会资本，则两类情况对提高家庭农业收入的影响是直接而显然的[29]。表5 第（1）列对农业信贷可得性的中介效应进行检验，互联网使用的边际效应为0.531，在5%的水平下显著，说明当农户使用互联网时，获得农业信贷的概率显著提高。因此，互联网使用通过提升农户的农业信贷可得性而增加了家庭农业收入。表5 第（2）列的估计结果显示，互联网使用的估计系数为3.377，且在1%的水平下显著，表明互联网使用会显著增加农户的社会资本。因此，互联网使用通过积累农户社会资本的方式增加了家庭农业收入。综上所述，假设2得到验证。

表5 互联网使用对农户农业收入的影响：中介效应分析

六、异质性分析

本文按照地域划分，分析了不同地域中互联网使用对农户农业收入的影响。表6 的估计结果显示，在西部地区和东北部地区的农村家庭中，互联网使用的估计系数均在1%的水平下显著，但在东部地区和中部地区的农村家庭中，互联网使用的估计系数不显著。估计结果表明，相对于东部地区和中部地区的农村家庭，农户使用互联网对家庭农业收入的增加效应主要存在于西部地区和东北部地区。在东部地区和中部地区，市场经济发展水平较高，依托完善的商业物流体系即可销售农产品，同时该地区人口数量多且人口密集，市场对农产品的需求量较大，因此在这一地区农户使用互联网对家庭农业收入的增加效应不明显。相反，在西部地区和东北部地区，商业物流体系还不够完善，信息可得性有待加强，这导致农户市场参与程度较低，外加该地区人口数量少且人口密度低，市场对农产品的需求量有限，这些因素都阻碍了农产品销售和农户农业收入增加。互联网有效带动了生产与市场需求的精准匹配，重塑了农产品流通渠道，同时还突破了时空限制，带动了偏远地区的农产品走向市场。

表6 互联网使用对农户农业收入的影响：地域异质性分析（2SLS）

根据新一线城市研究所发布的《2019 年中国城市分级名单》，本文将城市划分为一线、新一线、二线、三线、四线和五线共计6 个层级。表7 的估计结果显示，农户使用互联网对家庭的农业增收效应主要存在于四线、五线城市。表6和表7的估计结果一致表明，相比经济发达的地区，互联网使用对农村家庭的农业增收效应在偏远地区更加有效。

表7 互联网使用对农户农业收入的影响：城市异质性分析（2SLS）

如表8所示，在户主受教育年限小于9年的农村家庭，互联网使用显著增加了家庭的农业收入和网络销售占比；在户主受教育年限大于9 年的农村家庭，互联网使用对家庭农业收入和网络销售占比的影响不显著。一方面，户主受教育年限大于9 年的农村家庭自身农业知识丰富，农业生产和经营等各方面的能力通常比较好，互联网使用对家庭农业收入的影响并不明显。另一方面，互联网使用为户主受教育年限小于9 年的农村家庭带来了农业技术、农产品市场、病虫害防治、农业生产资料等丰富的农业信息，帮助这部分农户优化农产品种植养殖结构，提高了农产品质量，提升了农户与收购商的价格博弈能力，降低了农户的生产成本，增加了农业收入。

表8 互联网使用对农户农业收入的影响：受教育年限异质性分析（2SLS）

七、稳健性检验

为了验证上述研究结论的可靠性，本文进行了稳健性检验。

（一）近似外生的工具变量法

近似外生的工具变量估计理论提出了置信区间集合方法（UCI）和近似零方法（LTZ）这两种检验[30]。为了进一步验证工具变量的可靠性，本文使用近似外生的工具变量估计理论进行检验。置信区间集合方法（UCI）的基本原理假定工具变量是不完美的，允许工具变量与被解释变量Y之间存在相关关系，在给定相关系数γ 的取值范围后，能够推导得到内生解释变量的真实估计系数β的置信区间。当设定γ 的取值范围是（-2，2）时，可以在99%的水平下认为农户使用互联网对家庭农业毛收入的真实估计系数的取值区间为（-1.175，4.368），农户使用互联网对家庭农业纯收入的真实估计系数的取值区间为（-0.52，5.731），农户使用互联网对家庭网络销售占比的真实估计系数的取值区间为（-2.016，2.740），使用2SLS 估计的系数分别为3.257、5.294、0.899，估计系数均在取值区间范围内。所以，即使是在该工具变量的外生性不能完全满足的情况下，估计结果还是比较准确的。如表9所示，使用近似零方法（LTZ）得到估计系数分别为1.584、2.589、0.354，均显著为正。这表明在近似外生的情形下，农户使用互联网显著增加了家庭农业收入，提高了家庭网络销售占比。

表9 稳健性检验1：工具变量的LTZ估计

（二）替换核心解释变量

本文使用“农户是否网购”作为农村家庭互联网使用的代理变量[24]。表10 第（1）列至第（3）列的估计结果仍与主回归结果保持一致。第（1）列的估计结果说明，互联网使用显著增加了农村家庭的农业毛收入。第（2）列互联网使用的估计系数为1.444，在1%的水平下显著，说明互联网使用显著增加了农村家庭的农业纯收入。第（3）列的估计结果说明，农户使用互联网显著增加了通过网上渠道销售农产品所获得的收入占农业总收入的比重。

表10 稳健性检验2：更换互联网使用的定义（2SLS）

八、结论与建议

党的十八大以来，习近平总书记高度重视农业强国建设，强调要把增加农民收入作为“三农”工作的中心任务，千方百计拓宽农民增收致富渠道。当前在经济进入新常态、城镇吸纳就业能力减弱的背景下，探索促进农民持续增收的新动力对于全面推进乡村振兴、实现共同富裕都具有重要意义。作为农村家庭总收入来源33.93%的农业生产经营收入有可能成为农户增收致富的重要渠道，发展农业生产经营有利于依托农业农村特色资源做好“土特产”文章，带动产业振兴，筑牢乡村振兴的基础。近十多年来，农村地区互联网基础设施得到了全面优化和完善，农村地区互联网普及率已达58.8%。受益于互联网基础设施的持续完善，农户可以使用互联网开展学习、工作、社交、购物、乡村治理等。与此同时，互联网经济也在农村迅速发展。2022 年全国农村网络零售额达2.17 万亿元，同比增长3.6%。农民使用互联网销售农产品、手工艺品等，“淘宝村”“腾讯为村”、农村电商产业园、农村电商直播等互联网经济迅速发展。通过使用互联网，农产品的价格得到提高，农产品质量和产量得到提升，并且互联网重塑了农产品流通渠道，从前农村本地供给充足的、本地生产要素却具有比较优势的农产品得以进入全国市场。通过农村电商直播、“淘宝村”、农村电商产业园等互联网使用方式带动农村家庭农业增收已在局部地区形成了直观的验证，本文通过使用2019 年中国家庭金融调查数据从整体上对此课题进行了研究。

本文为“互联网+”带动农户农业增收提供了家庭层面的经验证据。基于2019 年中国家庭金融调查数据，本文实证研究发现，农户使用互联网显著增加了家庭农业收入，增加了通过互联网销售农产品的比重。分类型研究发现，互联网使用主要增加了农户销售经济作物和林木的收入。农户接触的互联网渠道越多，农业信息越丰富，农业增收效应越明显。中介效应分析发现，农户通过使用互联网大幅提升了普惠金融的触达性，通过普惠型信贷促进了农业生产经营和农业增收。同时，互联网使用提升了农户的社会资本，增加了农业收入。地域异质性研究发现，在西部地区和东北地区、四五线城市，互联网使用对家庭农业收入的正向效应更显著。户主受教育年限异质性研究发现，互联网使用对家庭农业收入的正向效应主要存在于受教育年限小于9 年的家庭。

综上分析，本文提出如下政策建议。一是加大对经济不发达地区的信息基础设施的投入力度。有效扩大经济不发达地区农户的互联网可及性，提升互联网速度和农户的上网体验，弥合“数字鸿沟”，从而增加农村家庭的农业收入。二是提升农户的互联网使用技能。培养农户敢用互联网、能用互联网、会用互联网的能力。建议相关部门为农户专门开发电脑应用程序和手机App，提供农产品价格、农产品市场需求、农业知识和技术、病虫害防治等综合信息服务，有效提升农村家庭对农业信息的搜寻效率和搜寻能力。同时，提升农户的互联网使用技能，通过互联网经济、数字经济助力乡村振兴。三是适当增加经济作物和林木的种植。依托互联网赋能，增加农户的经济作物种植和林木种植能够增加家庭的农业收入。