数字接入能否降低边疆民族地区农户的贫困脆弱性

摘 要：

边疆民族地区作为全面推进乡村振兴的重要区域，依然面临着较高的返贫风险。与以往研究相比，本文聚焦边疆民族地区这一特殊区域，探究数字接入对农户贫困脆弱性的影响，检验数字接入是否能够通过提高效用水平有效抑制农户的贫困脆弱性。研究结果表明：数字接入能够显著降低农户贫困脆弱性，在进行一系列稳健性检验和内生性处理后结果依然成立；作用机制研究发现，数字接入能够通过促进消费结构升级和增加社会资本积累降低农户未来陷入贫困的概率；异质性分析表明，数字接入对农户贫困脆弱性的影响在不同群体之间存在显著差异，对低收入和健康状况差的弱势群体，以及具有初中及以上学历的农户具有更为显著的减缓作用。研究结论为边疆民族地区贫困治理提供了一个新的思路，为防范化解规模性返贫风险提供了重要的政策启示。

关键词：

数字接入；边疆民族地区；乡村振兴；贫困脆弱性

文章编号：2095-5960（2024）06-0100-10；中图分类号：F323.8

；文献标识码：A

一、引言

随着脱贫攻坚取得全面胜利，边疆民族地区作为脱贫攻坚中最难啃的硬骨头也实现了绝对贫困的全面消除。然而，由于地理环境恶劣、致贫原因复杂、产业基础薄弱、政策性收入占比高、基础设施和公共服务缺口大［1］，边疆民族地区农户依然存在较高的返贫风险，巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接也面临着重大挑战。当前，乡村数字基础设施正不断完善，数字技术在“三农”领域的应用也在不断深化与拓展。截至2022年12月，我国农村地区互联网普及率为61.9%，农村宽带用户总数为1.76亿户，农村网民规模达到了3.08亿①【 "①数据来源：《第51次中国互联网络发展状况统计报告》。】。数字技术与农业生产和农产品流通环节融合，以及数字化服务所带来的便利性均深刻影响和改变着人们的生产方式、生活方式和治理方式。［2］不过，边疆民族地区虽已实施数字乡村建设，但多数农户不识字，观念陈旧，数字技术使用还存在一定障碍，其能否发挥“红利”效应帮助农户摆脱低水平发展困境，尚未可知。因此，探究数字接入对农户贫困脆弱性的影响及其作用机制，对边疆民族地区防范化解规模性返贫风险具有重要意义。

绝对贫困的消除并不意味着反贫困事业的终结。后脱贫时期，诸多学者把研究聚焦于相对贫困治理和贫困脆弱性视角下的防返贫问题。一是贫困脆弱性的测量，包括由Ligon和Schechter提出的期望效用的脆弱性（VEU）测量方法，核心逻辑是将反映个人偏好的效用函数引入贫困脆弱性测度中。［3］Chaudhuri提出了期望贫困的脆弱性（VEP）测量方法，该方法是在充分考虑一系列特征后对未来陷入贫困概率的估计。［4］而Dercon和Krishnan提出的风险暴露的脆弱性（VER）测量方法，基本逻辑是家庭在面对风险时如何选择消费使其能够实现效用最大化。［5］二是治理贫困脆弱性的路径措施，关注点在于住房保障［6］、医疗保险［7］、教育培训［8］、最低生活保障［9］、普惠金融［10］等多个方面，主要体现为政策性的保障兜底。当然，亦有学者关注到数字接入为农户获取就业信息［11］，推动土地流转［12］，提升农业生产效率［13］和促进创业活动［14］等方面提供了诸多便利，通过生产性的改善帮助农户脱贫增收。三是民族地区贫困脆弱性的研究拓展，针对这一特定区域，学者们从不同视角探索反贫困脆弱性策略，晏月平和李昀东研究发现族际交往是影响边疆民族地区家庭贫困脆弱性的重要因素，推动族际交往与增进民族互信可以有效缓解贫困脆弱性。［15］王麓淙研究表明普通话能力对解决民族地区的多维相对贫困有着显著的积极作用。［16］

相较于以往研究，本文的边际贡献主要体现在两个方面：一是聚焦边疆民族地区这一特殊区域，考察数字接入能否通过打破桎梏有效抑制农户的贫困脆弱性，从而为边疆民族地区贫困治理提供一个新思路。二是探究数字接入通过效用增加抑制农户贫困脆弱性的作用机制，从而丰富数字接入对农户贫困脆弱性影响机理的研究，为边疆民族地区制定和优化防返贫策略提供经验启示。

二、理论分析与研究假说

边疆民族地区多为交通相对闭塞、生态环境脆弱、经济发展落后的贫困聚集地。［17］长久以来，传统农业是农户生计的主要收入来源，但受资源禀赋影响农业产出效益长期处于较低水平，农户也难以脱离土地束缚获得非农就业机会。数字接入打破了信息传递壁垒，降低了农户的匹配和信任成本，使农户能够利用互联网了解和学习农业技术，及时获取农产品信息，增强其在要素和产品市场的议价能力。［18］同时，数字接入大幅降低了农户在劳动力市场的搜寻成本，扩展了就业选择，劳动要素的配置效率得到极大改善，使农民真正享受到“信息红利”带来的增收效应。［19］此外，医疗和教育是边境民族地区公共服务中的“洼地”，缺医少药与教育资源缺失导致农户普遍具有较高的脆弱性。而交通、医疗、教育、养老等数字化转型显示了基本公共服务的可及性，为农户获得更多的医疗教育资源提供了便利，致使农户生活保障水平不断提升。［20］另外，数字接入还提高了农户网络使用的自我效能，强化社会支持进而提高抗压能力［21］，使其在面对风险冲击时精神上能够更加坚韧。基于此，本文提出如下假设：

H1：数字接入能够降低边疆民族地区农户贫困脆弱性。

消费是边疆民族地区农户提升效用水平，维持生活状态的重要方式。但受限于收入不稳定、支付不便捷、产品不完备等因素，农户的消费需求与消费欲望始终难以提升，家庭生活状况无法得到进一步改善。而数字接入打破了诸多既有限制，增加了农户获取金融服务的便捷性，金融服务门槛的下移促进了农户的消费支出提升，同时还极大地降低了消费成本、改善消费体验、加速消费者的决策过程、提高消费支付频率。［22］数字支付的普及则拓展了消费者的支付渠道，使得部分长期以来受支付方式限制的家庭能更方便地购买市场化的产品和服务。［23］除此之外，农户还能够通过互联网接入各类电商平台，获得更多的产品咨询以及多元化的服务供给，推动消费结构升级。其中，生存型消费的品质提升，能够改善农户的劳动力质量，尤其是饮食结构调整，能够使农户保持健康状态，进而确保劳动时长和收入报酬的持续平滑。而发展型消费的比例提升，能够增加农户的人力资本积累，如医疗保健和教育培训支出的增加，通过提高家庭的健康以及教育人力资本水平，增强农户抵抗疾病风险和市场风险的能力，进而实现脆弱性的降低。［24］基于此，本文提出如下假设：

H2：数字接入能够通过促进消费升级降低农户贫困脆弱性。

相较于传统的社交方式，数字接入能够打破物理距离、消除社会空间障碍，使人们实现“即时通信”，进而增强与社会的互动和联系［25］，并且在与亲朋好友和组织协调沟通中，建立和维护社会资本。［26］同时，数字接入还增强了联系的非本地化趋势［27］，为开拓异质性社会网络，形成多元化的社会资本提供了便利性。此外，网络虚拟空间内的人际互动、分享，能够实现虚拟空间与现实场景社会资本的相互转化，这同样是促进个体及组织社会资本积累的重要方式。［28］实践中，脆弱群体在规避风险方面不仅缺乏充足的资本和能力，更缺少正规制度的保障。［29］作为防范风险的一种非正式渠道，社会资本在正式制度缺失的情况下，能够发挥正式保险制度的效用，有效缓解风险对农村家庭的冲击［30］，进而降低陷入贫困的概率。另外，社会资本的人情互惠作用不仅能够在农忙时让亲戚朋友彼此相互帮衬，减缓劳动资源受损，还能够在遭遇冲击时获得情感上的相互慰藉，缓解精神压力，进而优化家庭经济决策，降低贫困脆弱性。［31］基于此，本文提出如下假设：

H3：数字接入能够通过增加社会资本降低农户贫困脆弱性。

数字技术发展会进一步加剧社会分层现象，分化为“信息穷人”和“信息富人”两类社会群体［32］，由于不同农户群体的资源禀赋存在差异，其在数字技术接入、利用及知识转化方面差距明显［33］，因此实践当中会存在“数字鸿沟”，导致“信息红利”无法在不同群体中公平分享，进而影响数字接入对贫困脆弱性的作用效果。其中，收入决定着农户家庭的物质基础，能够影响数字设备使用和数字消费水平，因此不同收入水平农户在数字接入上会存在一定差异。同时，收入差距会增强个体的相对剥夺感，并对主观幸福感产生冲击，进而影响个体未来的相对贫困状态。［34］健康状况不仅影响家庭的劳动参与时长和劳动报酬，沉重的医疗支出所带来的经济负担也影响着家庭的重大决策［35］，增加未来家庭陷入贫困的概率。而教育是农户人力资本积累最为主要的途径，可表现为相应的技能水平与思维意识，这对弥合“不会接入”与“不想接入”的数字鸿沟有着积极的推动作用。［36］［37］此外，人力资本在数字接入影响农户贫困脆弱性的过程中发挥着乘数效应，其丰裕程度直接影响农户可获得的红利多寡。基于此，本文提出如下假设：

H4：数字接入对农户贫困脆弱性的影响具有异质性。

三、数据来源、模型设定与变量选取

1.数据来源

本文使用的数据来源于大理大学2022年7月与12月在云南省围绕“三农”问题开展的第一期村、户调查。样本涵盖滇西边境山区多个困难地区和深度贫困地区。在样本选取过程中，调查组采取分层抽样与随机抽样相结合的方法，首先根据区位禀赋、发展水平、人口结构、生态地理等条件差异确定26个乡镇，随后在所选乡镇中每个乡镇随机抽取2个行政村，再在每个行政村中随机抽取10户农户作为调查对象。调查内容包括农户家庭经营特征、人口特征、资产情况、收入消费情况、健康教育文化等方面的详细信息。调查组成员采用一对一，并且是一问一答的入户访问方式，总共发放520份农户问卷，回收520份，回收率为100%。为了避免因数据缺失对研究带来的影响，本文剔除了信息缺失较多的农户样本，最终获得484个有效样本，有效率为93%。

2.模型设定

（1）贫困脆弱性测度

贫困脆弱性是非贫困家庭因不确定性冲击而陷入贫困的概率，以及贫困家庭因受冲击而无法摆脱贫困的概率。［38］虽然我国已全面消除绝对贫困，但以相对贫困为主的贫困脆弱性却依然存在。本文基于Chaudhuri的估计方法测算贫困脆弱性［39］，基本模型如下：

VULht=PrYh，t+1≤ poorline "（1）

其中，VULht表示第h个家庭在t时期的脆弱性，Yh，t+1表示第h个家庭在t+1时期的收入，poorline为贫困线，Pr为概率。上式表示家庭未来收入低于贫困线的概率。

参照樊丽明的做法［40］，应用三阶段可行广义最小二乘（FGLS）方法，第一步首先利用OLS估计收入方程，如下所示：

LnYht=αhXht+eh "（2）

上式中，Yht表示第h个家庭在t时期的收入，Xht是影响收入的个体特征和家庭特征变量，本文主要纳入了户主性别、年龄、婚姻状况、受教育程度和健康状况等个体特征变量，以及家庭人口规模、人均住房面积、儿童抚养比和老人抚养比等家庭特征变量。由上式估计可得当前收入预测值Y＾=Yht和残差项σeh。

第二步，估计对数收入的期望值E＾和方差σ2eh：

E＾=［LnYh ∣Xh］=Xhα＾ "（3）

V＾==σ2eh=Xhβ＾ "（4）

第三步，假设收入服从对数正态分布，选择贫困线，则可以计算贫困脆弱性：

VULh＾=Pr（LnYh ≤Lnpoorline）=ΦLnpoorline-Xhα＾Xhβ＾ "（5）

（2）基准回归模型

为检验数字接入对边疆民族地区农户贫困脆弱性的影响效应，本文设定如下回归模型：

VULi=α+βDigiti+δControlsi+εi "（6）

其中，VULi表示农户贫困脆弱性，Digiti表示数字接入，包括数字信息搜寻与数字网络社交，Controlsi为控制变量，由户主个体特征和家庭特征变量组成，εi为随机扰动项。

（3）中介效应模型

为了验证数字接入是如何影响农户贫困脆弱性的，本文借鉴温忠麟等的研究［41］，结合假设2与假设3，设定如下中介效应模型：

VULi=α0+α1Digiti+α2Controlsi+μi "（7）

Medi=β0+β1Digiti+β2Controlsi+μi "（8）

VULi=δ0+δ1Digiti+δ2Medi+δ3Controlsi+μi "（9）

其中，VULi表示农户贫困脆弱性，Digiti表示数字接入，Medi为中介变量，包括农户消费结构和社会资本两个变量，Controlsi为控制变量，μi为随机扰动项。

3.变量选取

被解释变量。农户贫困脆弱性为被解释变量，根据前文所述公式（1）—（5）进行测算，其中关键变量贫困线的选择则采用陈宗胜等提出的相对贫困测算标准［42］，以农村居民人均可支配收入中位数的40%作为贫困标准线。

核心解释变量。数字接入为核心解释变量，本文采用数字信息搜寻和数字网络社交来表示农户数字接入情况。数字信息搜寻通过问卷中“是否使用手机或电脑上网查找资料”来衡量，若使用则赋值为1，否则为0。数字网络社交则通过问卷中“是否使用微信或QQ等聊天工具与别人交流”来衡量，若使用则赋值为1，否则为0。

控制变量。参照既有研究，本文加入了性别（男性=1，女性=0）、年龄、婚姻状况（在婚=1，其他=0）、受教育程度（文盲=0、小学=6、初中=9、高中/中专=12、大专=15、本科=16）、健康状况（较差=1，一般=2，良好=3）变量对户主特征进行控制。除此之外，还加入了家庭人口规模、人均住房面积、儿童抚养比（家庭中16岁以下人口占比）和老人抚养比（家庭中60岁以上人口占比）变量对农户家庭特征进行控制。

中介变量。消费结构和社会资本为中介变量。其中，以文化娱乐、旅游、教育、健康保健支出占家庭总支出的比例来衡量消费结构。另外，考虑到在农村社会人情往来是维系关系和情感的重要方式，也可看作是成员间对社会关系网络和其中资源的一种投资行为，以期在未来或所需之时得到相应的回报。［43］基于此，本文以当年家庭人情往来支出作为社会资本的代理变量。

四、实证结果分析

1.基准回归结果分析

表2汇报了数字接入对边疆民族地区农户贫困脆弱性影响的基准回归结果。由表可知，数字信息搜寻对农户贫困脆弱性的影响系数为-0.0168，且在5%的水平上显著，证明数字信息搜寻对农户贫困脆弱性产生了显著的负向影响，也就是说，使用数字信息搜寻的农户比不使用数字信息搜寻的农户具有更低的贫困脆弱性。而数字网络社交对农户贫困脆弱性的影响系数为-0.0213，并在10%的水平上显著，表明数字网络社交能够降低农户未来陷入贫困的概率。整体而言，数字接入确实能够有效降低农户的贫困脆弱性，意味着边疆民族地区农户同样也能够享受到数字接入所带来的信息红利，使其在生产生活各个方面得以改善。由此，H1得以验证。

当前，边疆民族地区由于民族文化、资源禀赋、区位条件等因素交织，致使在巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接过程中面临多重困阻。内生发展动力不足，发展资源匮乏，脆弱群体规模大，返贫风险高均是积病已久的问题。虽然我国早已步入互联网时代，但边疆民族地区通过电脑接入互联网获取发展资源具有极高的使用门槛。而移动数字网络的普及则为农户提供了便利，简单易懂的操作降低了农户使用数字技术的难度。事实证明，数字接入对边疆民族地区农户贫困脆弱性的有效抑制，能够为新时期防范化解规模性返贫风险提供新思路。在继续投入政策帮扶资源的同时，帮助和引导农户跨越“数字鸿沟”，利用数字接入获取“信息红利”，实现自我发展，是一种以较小成本治理贫困脆弱性的有效手段。

2.稳健性检验

为检验数字接入对边疆民族地区农户贫困脆弱性影响的稳健性，本文采用两种方式进行验证，一是替换被解释变量，二是替换解释变量。首先通过调整贫困线重新计算样本农户的贫困脆弱性。本文以世界银行界定的人均日消费1.9美元作为贫困线进行替换，虽然世界银行在2022年5月将贫困线标准由1.9美元上调至2.15美元，但本文所搜集的数据集主要为2021年的数据，因此仍然选用1.9美元的贫困线标准。检验结果如表3所示，数字信息搜寻与数字网络社交对农户贫困脆弱性的影响系数分别为-0.0172和-0.0205，且均通过了显著性检验，与前文结果基本一致。其次，本文采用加权平均法测算农户的整体数字接入水平替换原有的两个解释变量进行检验。检验结果显示，数字接入水平对农户贫困脆弱性的影响系数为-0.0239，并在5%的水平上显著，证明了前文结果的稳健性。

3.内生性检验

数字接入与农户贫困脆弱性可能存在由双向因果导致的内生性问题从而造成实证结果偏误。本文借鉴宋嘉豪等［44］的做法，选取同村内除被访农户外其他农户的平均数字信息搜寻情况与数字网络社交情况作为内生性检验的工具变量。原因在于同村范围内不同农户的数字接入条件相近且不会对各自家庭的贫困脆弱性产生直接影响。另外，通过实地调研发现，同村农户之间的交流联系仍以电话为主，数字网络社交对象则以外村人居多，并不会形成同村之间的相互影响，因此满足工具变量的选取条件。由表（4）可知，Hausman检验的卡方值分别为5.46和15.05，并在5%和1%的水平上显著，说明解释变量存在较强的内生性。加入工具变量后，数字信息搜寻与数字网络社交的估计系数分别为-0.1435和-0.4702，并在5%和10%的水平上显著，说明在考虑内生性的情况下，数字接入对农户贫困脆弱性的抑制作用依然显著。同时，第一阶段F统计量分别为14.42和11.39，均超过10，说明不存在弱工具变量的问题。

五、影响机制与异质性分析

1.影响机制分析

表5展示了以消费结构和社会资本为中介变量的检验结果。由表可知，数字信息搜寻与数字网络社交对农户消费结构的影响系数分别为0.0473和0.0641，且均在10%的水平上显著，表明数字接入有助于促进农户消费结构升级。随着乡村数字和物流基础设施不断完善，改变了农户的消费方式和消费渠道，解决了传统购物受消费者地缘市场影响而商品种类匮乏的限制。而数字接入让农户获得了更多的网络资源，并且进一步消弭了跨区域的消费成本，提升了消费质量。数字信息搜寻和消费结构，以及数字网络社交和消费结构对农户贫困脆弱性的影响系数分别为-0.0174和-0.0325，-0.0224和-0.0323，且均显著，表明数字接入能够通过促进农户消费结构升级降低贫困脆弱性，H2得以验证。

此外，数字信息搜寻和数字网络社交对农户社会资本的影响系数分别为0.7893和1.4285，且在5%和1%的水平上显著，说明数字接入能够促进农户的社会资本积累。一方面数字接入提升了农户的社会地位，尤其在农村社会中，使用数字信息搜寻可以帮助他人解决问题，从而积累人脉，提升个人声望。另一方面数字接入拓展了农户的社会网络，可以借此获得更多的发展资源。数字信息搜寻和社会资本，以及数字网络社交和社会资本对农户贫困脆弱性的影响系数分别为-0.0429和-0.0067，-0.0471和-0.066，且均显著，表明数字接入能够通过增加农户社会资本降低贫困脆弱性，H3也得以验证。

2.异质性分析

（1）收入异质性。不同收入水平农户存在较大的禀赋差异，这种差异不仅影响着农户的可持续发展，也决定着农户的数字接入水平和接入能力。因此，为检验数字接入对边疆民族地区不同收入水平农户贫困脆弱性的影响差异，本文参照国家统计局的划分办法，将样本农户按收入水平从低到高顺序排列，平均分为三个等份，处于最低33%的收入群体为低收入组，然后以此类推中等收入组和高收入组。结果如表6所示，只有数字信息搜寻对低收入农户贫困脆弱性的影响通过了显著性检验，系数为-0.0349，说明数字信息搜寻有助于降低低收入农户的贫困脆弱性。可能的原因在于，与中、高收入农户相比，低收入农户更加渴望改善自己的生活状态，因此在数字信息搜寻中主要以寻找生产资源和经营决策的解决方案为主，以求突破发展困境，获得收入增长。而收入相对较高的农户，其收入具有一定的稳定性，因此数字信息搜寻的重点可能并不在生产经营方面，因而对其生活状态不会产生显著影响。

（2）健康异质性。因病返贫是边疆民族地区需要重点监测的风险之一，由于生存条件和医疗水平较差，地方病和慢性病普遍存在，对农户贫困脆弱性有着较大的冲击隐患。为检验数字接入对不同健康状况农户贫困脆弱性的影响，本文将户主自评为一般和较差的农户划为健康状况差，否之为健康状况好。结果如表7所示，数字信息搜寻和数字网络社交仅对健康状况差的农户贫困脆弱性产生了显著影响，系数为-0.0267和-0.0341，说明数字接入更有助于降低健康状况差的农户的贫困脆弱性。可能的原因是，边疆民族地区的基层医疗资源有限，农户看病路途遥远，在此限制下便形成了“小病不用看，大病不愿看”的心理，致使家庭劳动力状况始终难以改善。数字接入可以让农户通过远程医疗和互联网医疗获得更多的医疗资源，从而改善劳动力质量，增加劳动参与可能，为家庭带来更多的劳动报酬。

（3）受教育程度异质性。不同的受教育程度所面临的劳动参与选择有所差异，其获得的劳动报酬也有所不同。边疆民族地区农户的受教育程度普遍较低，因此本文将农户受教育程度分为初中以下学历和初中及以上学历两组，检验数字接入对不同受教育程度农户贫困脆弱性的影响差异。结果表明（如表8所示），数字信息搜寻和数字网络社交仅对初中及以上学历农户的贫困脆弱性有显著影响，系数为-0.0187和-0.0267，数字接入有助于降低较高学历农户的贫困脆弱性。数字接入一方面需要具备相应的操作技能和汉语文字基础，让农户能够接入；另一方面还需具备接受新事物的思想，让农户想要接入。相较而言，受教育程度更高的农户更愿意主动学习，并且接受新兴事物，从而让其能够通过数字接入突破边疆民族地区的资源环境约束，获得更好的发展机会。

六、研究结论和政策建议

本文基于边疆民族地区的农户微观调查数据，实证检验数字接入对农户贫困脆弱性的影响，在此基础上，进一步检验数字接入的影响机制，以及对不同农户影响的异质性差异。研究结果表明：（1）数字接入能够显著降低农户贫困脆弱性，在进行一系列稳健性检验和采用工具变量法进行内生性处理后，研究结果依然成立。（2）研究数字接入对农户贫困脆弱性的作用机制发现，数字接入能够通过促进农户消费结构升级和增加社会资本积累降低贫困脆弱性，验证了数字接入的效用提升机制亦可成为政府治理农户贫困脆弱性的有效手段，为边疆民族地区防返贫提供了新的思路。（3）异质性分析表明，数字接入对农户贫困脆弱性的影响在不同群体之间存在显著差异，对低收入和健康状况差的弱势群体具有显著的“益弱性”特征，相比于中、高收入群体，低收入群体更能够依靠数字接入降低贫困脆弱性；同时，健康状况差的农户也更能够依托数字接入降低未来陷入贫困的概率；此外，数字接入对初中及以上学历的农户贫困脆弱性有显著抑制作用。未来应重点针对弱势群体的数字鸿沟问题，制定差异化的帮扶措施。

基于上述研究结论，本文提出如下政策建议：第一，加强边疆民族地区的数字基础设施建设，补齐数字接入的硬件短板。依托数字乡村建设，加大乡村数字基建投入力度，尤其是针对边疆民族地区农户普遍使用手机接入的特点，应着力扩大移动通信网络覆盖范围和接入速度，提升农户数字接入的便捷性。第二，增加数字化平台的民族语音文字转化功能，完善数字接入的软件缺陷。要加大对数字消费、医疗服务、电子政务等数字网络平台的民族语音文字转化功能研发和嵌入，满足不同民族农户在数字化时代下的多样化需求，降低农户的接入门槛，提升数字化生活水平。第三，拓展村级物流服务供给，打通网络消费的最后堵点。为切实提升边疆民族地区网络消费的便利性，刺激农户网络消费需求。一方面要加大快递服务的下沉范围，推进快递进村，让边疆民族地区享受同等时效的物流服务；另一方面可以依托村委会人员时常往来于乡镇的特点，为农户提供村级快递收取服务，彻底解决多数快递不达村的难题。第四，提升农户数字素养与通用语言文字读写能力，弥合数字接入鸿沟。通过宣传与培训相结合，补齐弱势群体的数字技术应用能力短板。积极联合高校、企业和社会团体重点针对农户的安全素养、创意素养和社交素养开展数字素养能力提升培训。在边疆民族地区进一步加大国家通用语言文字推广力度，尤其针对低学历农户，可以依托农民夜校等平台，开展通用语言文字教育。

参考文献：

［1］颜军，周思宇，何莉琼.西部民族地区相对贫困：现状、困境及治理［J］.民族学刊，2022（2）：60～73.

［2］谢璐，韩文龙.数字技术和数字经济助力城乡融合发展的理论逻辑与实现路径［J］.农业经济问题，2022（11）：96～105.

［3］Ligon E.， Schechter L. Measuring vulnerability［J］. The Economic Journal， 2003（486）：95～102.

［4］Chaudhuri S. Assessing vulnerability to poverty： concepts， empirical methods and illustrative examples［C］. Columbia University， 2003.

［5］Dercon S.， Krishnan P. Vulnerability， seasonality and poverty in Ethiopia［J］. Journal of Development Studies， 2000，（6）：25～53.

［6］蒋丽丽. 贫困脆弱性理论与政策研究新进展 ［J］. 经济学动态， 2017， （06）： 96～108.

［7］王海平，洪灏琪，宁满秀.城乡居民医保整合缓解农村中老年人的贫困脆弱性吗［J］.农业技术经济，2023（07）：19～34.

［8］黄潇.什么引致了农村居民贫困风险——来自贫困脆弱性测度和分解的证据［J］.贵州财经大学学报，2018（1）：91～102.

［9］Ziliak J. P. Income， program participation， poverty， and financial vulnerability： Research and data needs［J］. Journal of Economic and Social Measurement， 2015（1-4）：27～68.

［10］薛龙飞，张哲.数字普惠金融对贫困脆弱性的影响及其门槛特征［J］.华南农业大学学报（社会科学版），2023（5）：87～99.

［11］刘生龙，张晓明，杨竺松.互联网使用对农村居民收入的影响［J］. 数量经济技术经济研究，2021，（4）： 103～119.

［12］刘子涵，辛贤，吕之望.互联网农业信息获取促进了农户土地流转吗［J］.农业技术经济，2021（2）：100～111.

［13］闫迪，郑少锋.现代通讯技术使用对农户要素投入的影响——基于山东省寿光蔬菜种植户的分析［J］.西北农林科技大学学报（社会科学版），2021（3）：137～148.

［14］赵佳佳，魏娟，刘天军.数字乡村发展对农民创业的影响及机制研究［J］.中国农村经济，2023（5）：61～80.

［15］晏月平，李昀东.族际交往与贫困脆弱性——基于中国边疆地区民族社会发展调查（CBSS）数据的分析［J］.湖北民族大学学报（哲学社会科学版），2023（3）：74～83.

［16］王麓淙. 民族地区“推普”的减贫效应分析 ［J］. 江汉论坛， 2023 （5）： 30～37.

［17］郝春虹，王英家，贾晓俊，等.分好“财政蛋糕”：对转移支付财力均等化效应和效率的考察［J］.中国工业经济，2021（12）：31～49.

［18］朱秋博，朱晨，彭超，等.信息化能促进农户增收、缩小收入差距吗？［J］.经济学（季刊），2022（1）：237～256.

［19］邓晓军，吴淑嘉，邹静.数字经济、空间溢出与农民收入增长［J］.财经论丛，2024（3）：5～15.

［20］吕新业，刘蓓.民族地区农村数字化的内涵、路径与趋势［J］.中央民族大学学报（哲学社会科学版），2023（5）：46～53.

［21］Larose R.，Eastin M.，Gregg J. Reformulating the internet paradox： social cognitive explanations of internet use and depression［J］. Journal of Online Behavior， 2001，1.

［22］王小华，马小珂，何茜.数字金融使用促进农村消费内需动力全面释放了吗？［J］.中国农村经济，2022（11）：21～39.

［23］范晶，高艳云.数字支付推动居民家庭消费升级了吗？［J］.消费经济，2023（1）：87～99.

［24］黄杏子.公共转移支付对农村家庭的减贫长效作用分析——基于贫困脆弱性视角的检验［J］.经济问题探索，2023（7）：176～190.

［25］董志勇，何丝，李成明.民族地区数字生活提升家庭幸福感了吗？［J］.中央民族大学学报（哲学社会科学版），2023（5）：33～45.

［26］Wellman B.， Haase A.Q.， Witte J.， Hampton K. Does the internet increase， decrease， or supplement social capital： Social networks， participation， and community commitment［J］. American Behavioral Scientist， 2001，45（3）：436～455.

［27］Wellman B. Physical place and cyber place： The rise of personalized networking［J］. International Journal of Urban and Regional Research， 2001（25）：227～252.

［28］尹志超，蒋佳伶，严雨.数字鸿沟影响家庭收入吗［J］.财贸经济，2021（9）：66～82.

［29］李华，李志鹏.社会资本对家庭“因病致贫”有显著减缓作用吗——基于大病冲击下的微观经验证据［J］.财经研究，2018（6）：77～93.

［30］Ambrus A.， Mobius M.， Szeidl A. Consumption risk-sharing in social networks［J］. The American Economic Review， 2014， 104（1）：149～182.

［31］葛永波，陈虹宇.贫困脆弱性及其应对策略：国外研究的新进展［J］.国外理论动态，2021（2）：170～176.

［32］陶建杰，林晶珂，尹子伊. 信息穷人还是信息富人： 可行能力视角下农村居民信息分化及政府支持的效应研究［J］.国际新闻界， 2022（2）：78～97.

［33］邱海兰，廖文梅，袁若兰. 互联网使用、非农就业与林区农户返贫风险［J］.林业经济， 2022 （7）： 38～51.

［34］郭露，刘梨进.金融科技、收入不平等与多维相对贫困脆弱性［J］.财经科学，2023（3）：15～29.

［35］方迎风，邹薇.能力投资、健康冲击与贫困脆弱性［J］.经济学动态， 2013（7）：36～50.

［36］杜鹏，韩文婷.互联网与老年生活：挑战与机遇［J］.人口研究， 2021（3）：3～16.

［37］刘奕，李晓娜.数字时代老年数字鸿沟何以跨越？［J］.东南学术，2022（5）：105～115.

［38］Bartfled J. SNAP matters： How food stamps affect health and well being ［M］. Stanford University Press， 2015.

［39］Chaudhuri S.， Jalan J.， Suryahadi A. Assessing household vulnerability to poverty from cross-sectional data： A methodology and estimates from Indonesia［C］. Discussion Papers， 2002.

［40］樊丽明，解垩.公共转移支付减少了贫困脆弱性吗？［J］.经济研究，2014，49（8）：67～78.

［41］温忠麟.张雷，侯杰泰，等.中介效应检验程序及其应用［J］.心理学报，2004（5）：614～620.

［42］陈宗胜，沈扬扬，周云波.中国农村贫困状况的绝对与相对变动——兼论相对贫困线的设定［J］.管理世界，2013（1）：67～77.

［43］韦艳，汤宝民.健康冲击、社会资本与农村家庭贫困脆弱性［J］.统计与信息论坛，2022（10）：103～116.

［44］宋嘉豪，徐定德，汪为.数字技术应用对农户相对贫困的影响［J］.改革，2023（10）：46～59.

Can digital access reduce the poverty vulnerability of rural households in border ethnic areas？

TIAN Yipiaoa，LIU Mingyueb，LIAO Wangkea

（a.Institute of Economics b.School of Economics and Management， Dali University， Dali， Yunnan 671003， China）

Abstract：

As an important region for comprehensively promoting rural revitalization， ethnic border areas still face a high risk of returning to poverty. Compared with previous studies， this article focuses on the special region of border ethnic areas， explores the impact of digital access on the poverty vulnerability of rural households， and tests whether digital access can effectively suppress the poverty vulnerability of rural households by increasing utility levels. The research results indicate that digital access can significantly reduce the poverty vulnerability of rural households， and the results are still valid after a series of robustness and endogeneity tests; Research on the mechanism of action has found that digital access can reduce the probability of rural households falling into poverty in the future by promoting the upgrading of consumption structure and increasing social capital accumulation; Heterogeneity analysis shows that the impact of digital access on the poverty vulnerability of rural households varies significantly among different groups， with a more significant mitigating effect on low-income and poor health vulnerable groups， as well as rural households with junior high school education or above. The research conclusion provides a new approach for poverty governance in border ethnic areas and important policy implications for preventing and resolving the risk of large-scale poverty relapse.

Key words：

digital access; border ethnic areas; rural revitalization; poverty vulnerability

责任编辑：吴锦丹

收稿日期：2023-10-24

基金项目：云南省哲学社会科学规划项目“数字赋能云南高原特色农业内在机理、有效路径与长效机制研究”（项目编号：YB2022022）；云南省哲学社会科学规划项目“云南边疆民族地区巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接问题研究”（项目编号：YB2023025）

作者简介：田逸飘（1987—），四川宜宾人，博士、副研究员、硕士生导师，主要研究方向为农业经济；刘明月（1988—）（通讯作者），四川宜宾人，博士、讲师，主要研究方向为少数民族经济；廖望科（1971—），四川自贡人，博士、教授、硕士生导师，大理大学副校长，主要研究方向为技术经济。