数字素养与农户收入差距:加剧还是缓解?

刘渊博 温涛

摘 要：数字经济时代，数字贫困问题对农户收入差距的影响引发新的关注。基于2021年中国农村经济与农村金融数据，采用再中心化响应函数（RIF）回归方法探究数字素养对农户收入差距的影响。研究发现：（1）数字素养显著扩大了农户收入差距，并具备明显的马太效应，高数字素养能够攫取更多数字红利，而低数字素养更容易陷入“数字贫困”状态，无法发挥出数字经济的增收效应。（2）应用数字素养会显著加剧农户收入差距，而通用数字素养对农户收入差距的影响并不显著。这种情况也得以印证，现阶段数字“接入鸿沟”已经得以解决，数字“应用鸿沟”差距逐渐凸显。（3）数字素养能够缩小农户财产性收入差距，但会显著扩大工资性收入差距与非农经营性收入差距。脱贫地区受到数字素养的马太效应更强，农户收入差距明显加剧。研究结论证实了我国农村内部存在明显的数字鸿沟，同时数字贫困问题加剧了农户收入差距。新发展阶段我国数字乡村战略的推进不仅要注重农村低收入群体以及弱势群体数字素养的培育，更要加快构建农村数字经济的包容性发展路径，助力农民农村共同富裕的实现。

关键词：数字素养;数字贫困;收入差距;RIF回归;异质性分析

中图分类号：F323.8          文献标志码：A 文章编号：1009-9107（2024）04-0091-11

引 言

党的二十大报告指出：“中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化”。习近平总书记强调“促进共同富裕，最艰巨最繁重的任务仍然在农村”，没有农民农村的共同富裕，就不能实现全体人民共同富裕［1］。要实现农民农村共同富裕亟待解决农民收入尤其是农户收入差距持续扩大的问题。据国家统计数据显示，2022年中国农村居民低收入户人均收入5 025元，高收入户人均收入46 075元，收入差额为41 050元，比值达9.17倍。而在2002年低收入户和高收入户的差额仅为5 046元，比值为6.89倍。从农村居民五等分组人均收入可以看出，在2002-2022年期间，高收入户人均收入呈现明显的增长趋势，低收入户人均收入增长速度却趋于平缓（见图1）。由此可见，农户收入差距形势严峻，且在近年来呈现出逐步扩大的趋势，严重阻碍了实现农民农村共同富裕目标的进程。

随着大数据、云计算、区块链等数字技术的不断应用，数字经济在资源配置、渗透融合、协同发展、规模经济、长尾效应等方面的能力空前提升，已成为实现经济可持续发展的强大力量［2］。数字要素作为现代经济增长的核心动力，同样是影响农村居民收入增长与农村居民收入差距的重要因素［3-4］。2022年1月中央网信办等十部门印发《数字乡村发展行动计划（2022-2025）》提出“着力发展乡村数字经济，着力提升农民数字素养与技能”“充分释放数字技术的普惠效应”。2023年中央一号文件也明确提出“深入实施数字乡村行动，推动数字化应用场景研发推广”。可见数字乡村战略已上升至国家战略，通过数字要素推动农民农村共同富裕无疑具有重要的应用价值。

然而，受制数字设备和信息技术的人力资本门槛，贫富差距的扩大必然会制约数字经济天然的普惠性特征，不利于农民农村共同富裕目标的顺利实现。同时，现阶段我国农村数字化应用场景较少，农村居民数字素养普遍较低。根据2021年中国社会科学院的调查报告显示，我国居民数字素养的平均得分为43.6分（百分制），其中，农村居民的数字素养得分仅为35.1分。基于上述现实背景，探究数字素养对农户收入差距施以何种影响？不同类型的数字素养对农户收入差距的影响是否不同？对不同收入来源的影响是否具有差异化？回答以上问题，对促进数字乡村战略发展，扎实推进农民农村共同富裕具有重要理论价值与现实意义。已有研究主要关注数字经济或数字金融与城乡收入差距的影响，却少有关注数字素养与农户收入差距的问题。现有研究对农户收入差距的探讨主要聚焦在物质资本［5-6］、数字技术［7-8］、传统信贷配给［9-10］、数字金融［11-12］、创业行为［13-14］、人力资本［15-16］、社会资本［17］等方面。除此之外，城乡之间、农村内部之间存在的数字鸿沟也可能是影响农户收入差距的重要因素。虽然有部分学者探讨了数字鸿沟对农村居民收入与消费的影响，验证了三级数字鸿沟加剧了农村收入不平等情况［18］，以及对消费不平等的加剧作用在欠发达地区和数字弱势群体更为突出［19］。但目前学界对农户收入差距的重视程度仍不足，且缺乏关于数字素养与农户收入差距的全面系统研究。本文利用2021年中国农村经济与农村金融调查数据，从收入整体和收入结构双重视角全方位考察数字素养对农户收入差距的影响，以期能够为数字赋能农民增收提供科学的理论指导与经验证据，助推农民农村共同富裕目标实现。

一、文献回顾与研究假说

以农业大数据、农业物联网、云计算等数字信息技术为核心的数字经济对农村经济社会发展起着前所未有的促进作用，不仅提高了农业生产效率和农业发展质量［20］，还对农业产业体系优化与重构以及农业高质量发展提供了源源不断的动力［21］。数字经济在农村地区引入平台经济与流量经济等新兴经济模式，有效地促进了农村居民收入增长。农户可以通过使用数字设备获取市场信息，扩大产品市场，增加就业机会，降低了创业门槛，拓宽参与金融市场的渠道，进而提高了农户各项收入［22-24］。但数字鸿沟的存在可能导致农村居民难以共享数字经济发展红利，因而需要加强农民数字素养的培育，提升农民的数字技能，使之能够参与到数字经济活动中，享受数字红利，实现收入增长。

然而，现阶段农村低收入群体以及弱势群体的数字素养水平普遍较低，造成这一现象的主要原因是由于该类群体的受教育程度普遍较低，缺乏数字技能导致难以突破数字技术壁垒。同时，农村数字素养教育体系的滞后也制约了该类群体的数字素养水平提升［25］。农村低收入群体以及弱势群体逐渐成为数字时代的边缘人群，被排斥在数字经济快速发展进程之外，无法融入数字化生活、撷取数字红利，成为数字时代特有的“数字贫困”群体，进一步增加了农村地区贫困现象的复杂性［26］。可见，这类“数字贫困”的农村低收入群体以及弱势群体不仅无法享受数字支付、在线购物、信息获取等最基础、最便利的数字红利，同时也阻隔了他们利用数字技术提供的电子商务与直播卖货等新兴创收模式的机会。而数字素养较高的农户能够更快地适应数字设备，学习数字技能，形成一定的先发优势，并在农村数字经济发展过程中获取更多收益，从而扩大了与低收入群体的收入差距。基于此，本文提出如下假说：

假说1：数字素养会显著扩大农户收入差距。

关于数字鸿沟的研究可以分类为一级、二级、三级，其中一级和二级数字鸿沟主要是指“接入鸿沟”，即数字基础设施的可接入性和数字使用设备的可获得性的差距引发的鸿沟，三级数字鸿沟则重点关注“应用鸿沟”，即数字设备使用和数字信息处理的能力所引发的鸿沟［27］。借鉴该理论，本文将数字素养划分为通用数字素养和应用数字素养。其中，通用数字素养对应一级数字鸿沟和二级数字鸿沟，这主要是由于数字购物和数字沟通是数字时代人们日常生活的通用技能，已经暗含接入数字网络和使用数字设备的前提。而应用数字素养则对应三级数字鸿沟，主要针对如何处理数字信息、应用数字软件、防范数字风险以及解决现实问题的能力。现阶段，中国现有全部行政村已经接入互联网宽带，基本实现农村网络基础设施全覆盖，农村居民平均每百户接入互联网移动电话229部，并且5G建设和普及不断深化，已实现“县县通5G、村村通宽带”。同时，面向农村低收入群体以及弱势群体提供5折及以下基础通信服务资费优惠，已惠及农户2 800万户，累计让利超过88亿元数据来源：《中国数字乡村发展报告（2022）》。。随着我国数字基础设施的不断完善，一级数字鸿沟和二级数字鸿沟所代表的“接入鸿沟”已经得以解决［28］，反而三级数字鸿沟代表的“应用鸿沟”仍广泛存在农村低收入群体以及弱势群体中。基于此，本文提出如下假说：

假说2：通用数字素养对农户收入差距并无显著影响，应用数字素养会显著扩大农户收入差距。

数字素养是农户适应数字时代必备的使用技能，不仅对农户个体工资性收入产生影响，还影响到农户家庭经营性收入和财产性收入。数字素养较高的农户能够通过数字设备获取更多的劳动力信息，及时适应需要掌握一定数字技能的工作岗位，进而提高工资性收入，但可能会加剧农户工资性收入差距［29］。同时，在非农经营中数字素养较高的农户可以采用电子商务或直播等方式宣传商业活动，拓宽销售渠道，降低获取客户成本，从而提高非农经营性收入，进而造成农户非农经营性收入的差距持续扩大。由于普通农户的农业生产经营活动规模小、产量少以及数字技术设备适配等问题，数字素养可能对农户家庭农业经营性收入差距并无明显影响。除此之外，在数字经济新兴创收模式之下，农村创业活动的蓬勃发展激活了农村土地流转市场，使得低收入群体能够依靠土地获取流转费用，进而增加农户财产性收入。同时，数字素养能够显著提高农户使用数字金融的广度和深度［30］，使得农村低收入群体有机会接触并使用数字金融产品，拓宽了低收入农户的理财渠道，对农户财产性收入差距起到一定缓解作用。基于此，本文提出如下假说：

假说3：数字素养会显著扩大农户工资性收入和非农经营性收入的差距，但会缓解农户财产性收入差距。另外数字素养对农业经营性收入并无显著影响。

二、研究设计

（一）数据来源

本文实证分析数据来源于中国农村经济与农村金融调查的数据（China rural economy and rural finance survey，简称CRERFS）。该调查是农业农村部政策与改革司委托西南大学乡村振兴与农民增收协同创新团队实施的微观调查项目，调查内容具体涵盖了农户家庭的经济情况、社会特征、生产经营、家庭金融、数字金融、数字素养、金融素养等信息。课题组于2021年完成了对云南、贵州、四川、重庆、湖南等中西部5个省份的调查，采用分层随机抽样方法，根据经济发展水平差异、地形地貌的不同以及农业发展差异，在各省（市）内分别抽取地级市，在地级市内分别抽取县级样本，在县级内分别抽取村（镇）。CRERFS 2021共收集农户样本1 620份，在删除农户数字素养与家庭收入缺失样本以及其他相关变量缺失或异常样本后得到有效样本1 453份，样本有效率为89.69％。

（二）变量设计

1.被解释变量。本文核心的被解释变量是家庭人均纯收入，与家庭总收入相比，人均纯收入剔除了家庭规模的影响，更能反应农户家庭的实际收入状况。农户数字素养是个体变量，选取家庭人均纯收入更为合理。本文还采用家庭人均工资性纯收入、人均农业经营性纯收入、人均非农经营性纯收入以及人均财产性收入来衡量数字素养对不同收入类型农户收入差距的影响。回归时均采用收入的自然对数形式。

2.核心解释变量。本文模型的核心解释变量为农户的数字素养水平，借鉴高榕蔚和董红对于数字素养的定义“农户在数字平台顺利访问信息、交流信息、发布信息、评价信息等基本操作能力”［31］以及温涛和刘渊博的做法［30］，构建符合我国农村居民特征行为的数字素养指标体系，共包括6个素养领域（见表1）。具体包括：CA1数字设备、CA2数据获取、CA3数字交流、CA4数字创作、CA5数字安全、CA6问题解决。借鉴陈梦根和周元任的研究［27］将数字素养划分为通用数字素养和应用数字素养。其中，通用数字素养包括CA1数字设备、CA2数据获取、CA3数字交流3个素养域，应用数字素养包括CA4数字创作、CA5数字安全、CA6问题解决3个素养域。

3.其他控制变量。为了尽可能涵盖影响农户收入分配的因素，本文选取了一系列控制变量，主要包括农户的家庭特征、个体特征、区域特征3个层面。具体而言，家庭特征包括人力资本、物质资本、社会资本、金融资本、劳动力数量、土地流转行为、数字金融使用、创业经验、加入合作社、公职人员;个体特征包括性别、年龄、学历、金融素养、技能培训;区域特征包括省域经济水平和县域经济水平。在地区层面，引入省份虚拟变量来消除地区异质性的影响。主要变量定义与指标说明的统计结果如表2所示。

（三）模型设定

关于农户收入差距的研究，已有文献主要采用分位数回归分析对不同收入水平的农户进行研究［32］。而正如程名望等所指出，尽管分位数回归分析具有一定的优势，但并不能准确地反映出各变量对农户收入差距的贡献率［33］。因此，本文采用Firpo等提出的重聚影响函数回归方法［34］（recentered influence function regression，RIF）分析数字素养对农户收入差距的影响。与OLS回归方法侧重于解释变量对被解释变量均值差的影响不同，RIF回归方法不仅能够反映出解释变量对被解释变量各种分布统计量的边际效应，而且分布统计量可以是分位数、方差、基尼系数等多种指标。此外，RIF回归方法放宽了独立性假设，因此可以有效削弱由遗漏变量引起的内生性问题。RIF回归方法的计算公式如下：

RIF（y，v（FY））=v（FY）+IF（y，v（FY））（1）

v（FY）为y的各种统计量，RIF（y，v（FY））是y的影响函数。本文为了多方面揭示数字素养对农户收入差距的影响，采用家庭人均纯收入90％分位数与10％分位数之间的距离（interquantile range，IQR）为依据构建RIF回归方程。同时将最富有的20％人群的收入份额（Ucs）、基尼系数（Gini）、阿特金森指数（Atkin），其中不平等厌恶系数为0.5、农户收入的方差（variance）构成的RIF作为测度农户收入差距的补充指标。本文仅列出依据分位距和基尼系数构建的RIF回归模型：

RIF（Ii，qr）=α0+α1 Di+α2 Ci+μi（2）

RIF（Ii，vgini）=β0+β1 Di+β2 Ci+μi（3）

Ii代表农村家庭人均收入的对数，qr 代表Ii的不同分位数水平，vg为Ii的基尼系数，待估计系数α1表示数字素养对不同分位数农户收入的边际效应，待估计系数β1表示数字素养对农户人均收入基尼系数的边际效应，Di为核心解释变量代表农户数字素养水平，μi表示随机误差项。考虑到截面数据的异方差问题可能导致参数估计偏误，在回归分析过程中均采用了稳健标准误。

三、实证分析

（一）基准回归结果分析

1.基于不同设定的RIF回归。表3为数字素养影响农户收入差距的基准回归结果。具体而言，本文引入多种收入差距衡量指标的方法观察数字素养对农户收入差距影响的稳健性。模型（1）采用90％分位数与10％分位数的分位距作为收入差距的衡量指标，回归结果显示数字素养的估计系数为0.925 9，在5％的水平上显著为正，即数字素养显著扩大了农户收入差距。模型（2）、模型（3）、模型（4）、模型（5）分别采用最富有的20％人群的收入份额、基尼系数、阿特金森指数以及方差作为收入差距的衡量指标，回归结果显示，数字素养的估计系数分别在5％和10％水平上显著为正，实证结论十分稳健，初步验证了假说1。数字素养的差异会造成农户在数字经济发展中的利益分配不均，产生强者愈强、弱者愈弱的马太效应。在这种情况下，“富农”能够享受到更多的数字红利，进而造成农户收入差距持续扩大。这不仅不利于经济包容性增长，还严重阻碍了农民农村共同富裕的进程。为此，必须加快农村低收入群体的数字素养培育体系建设，增加其数字设备使用与数字技术运用的能力，让广大农民农村能够平等共享数字经济所带来的数字红利，实现经济包容性增长。

对控制变量的分析主要以模型（1）的回归结果为主。从农户的家庭特征可以看出，农户家庭人力资本对农户收入差距的系数为负，但并无显著影响。可能在原因在于家庭最高学历成员往往是出门在外的年轻学生，对农村家庭内部决策的影响偏弱。物质资本的系数为-0.006 3，且在5％水平上显著为负，说明农村家庭土地的面积能够缓解农户收入差距。该结论与程名望等的结论相同［33］，由于农村低收入人口的物质资本匮乏，增加其物质资本投入所产生的边际效益更高。金融资产的系数为0.070 8，在1％水平上显著为正，农户家庭金融资产显著扩大了农户收入差距，这也从侧面说明农村低收入群体与中高收入群体的金融资产配置差异明显。劳动力数量的系数为-1.255 3，在1％水平上显著为负，主要因为家庭劳动力数量的增加能够使低收入群体获得更多的工资性收入与经营性收入，有利于降低农户收入差距。值得注意的是数字金融使用的系数为-0.712 3，在10％水平上显著为负，即数字金融使用降低了农户收入差距，正如张勋等所指出，数字普惠金融能够显著提升农村低收入群体的家庭收入，从而促进包容性增长［35］。同时，创业经营的系数为-0.601 4，在5％水平上显著为负，即创业经营能够缩小农户收入不平等，提高低收入群体的创业活动，进而增加生产经营性收入。此外，农户家庭人力资本、社会资本、土地流转行为、加入合作社、公职人员与农户收入不平等并无统计上的显著影响;从个体特征可以看出，性别、年龄、学历和技能培训对农户收入差距并无统计上的显著影响，而户主金融素养对农户收入差距的缓解具有积极作用;从区域特征来看，省域经济水平的系数是-3.194 8，在10％水平上显著为负，而县域经济水平的系数是1.294 8，在1％水平上显著为正。可以看出，省域经济水平显著缩小了农户收入差距，而县域经济却显著扩大了农户收入差距。因此，实现农民农村共同富裕，缩小农户收入差距，要充分考虑区域间发展不平衡问题，壮大县域经济，以县域为重要载体推进城乡融合发展，构建县域要素平等交换、双向流动渠道，率先在县域内破除城乡二元结构。

2.基于不同分位点的无条件分位数回归。除了使用衡量收入不平等指标来刻画数字素养对农户收入差距的影响，本文还考察了不同分位点数字素养对农户收入的影响。具体而言，选取了10分位点、25分位点、35分位点、50分位点、65分位点、75分位点以及90分位点7个具有代表性分位点。从表4的回归结果可以发现，数字素养在不同分位点上存在着显著差异，图2也给出了更为直观的判断。在10分位点和25分位点上数字素养的系数为-0.719 4和-0.147 0，且10分位点的系数在5％水平上显著。在50分位点、65分位点、75分位点和90分位点上，数字素养的系数为0.187 2、0.161 5、0.203 0和0.273 9，且分别在10％和5％的水平上显著为正。进一步观察发现，高收入组（Q90和Q75）的系数明显高于中等偏上收入组（Q50、Q65），数字素养更有利于高收入农户家庭的收入增长。造成这一现象的原因可能在于，农村高收入群体普遍受教育程度高，能够较早接触互联网络并熟练使用数字设备，也更倾向于使用互联网积累家庭资本，而非单纯用于娱乐活动［36］。该研究结论也从侧面反映出数字素养培育在数字时代的重要性。更值得注意的是，数字素养未能有效促进农村低收入群体的收入增长，并且存在一定的马太效应，即数字素养越高农户增收效应越强，数字素养越低农户增收效应越差。当农户自身数字素养水平偏低时，农户将处于“数字贫困”状态，在这种状态下农户无法使用数字设备获取劳动力信息、市场信息、价格信息，丧失了与数字时代接轨的能力，加剧了与高数字素养水平农户的收入差距。至此，本文假说1再次得到验证。

（二）稳健性检验

本文采用的RIF回归方法在一定程度上克服了反向因果问题，加入地区虚拟变量也可能减弱遗落变量的问题，但为了保证前文基准结果的稳健性，本文从以下两个方面进行稳健性检验。

1.更换核心解释变量。第一个是除受访户主自身外同一村庄的其他农户的平均数字素养作为数字素养的代理变量。第二是本文选取农户利用手机或电脑解决问题的种类数（数量）当作农户数字素养的代理变量，其中该种类数包括生活类、教育类、医疗类、金融类、农业生产类、其他类，本文计算所得的种类数为剔除金融类之后的数量。现实中，农户利用手机或电脑解决实际问题的种类数越多，其数字素养水平越高，但农户数字金融使用并不会影响到农户解决金融类问题以外其他类型问题的种类数。回归结果如表5所示。可以看出模型（1）～模型（5）中的数字素养系数均在不同程度水平上显著为正，表明了数字素养会扩大农户收入差距，证明了基准结果的稳健性。

2.更换测度方法。为了进一步检验数字素养与农户收入差距的关系，本文选择替换数字素养的指标，借鉴以往金融素养的稳健性检验方法，将数字素养的计算方法由因子分析法更换为赋值加总法，对两者关系再度分析。稳健性检验结果如表6所示，数字素养加总在五个收入差距指标模型中的系数均显著为正，即数字素养扩大了农户收入差距，可见，本文的基准回归结果是稳健的。

四、异质性分析

（一）数字素养异质性

不同的数字素养类型的影响十分重要，若忽视这一问题可能会导致关于数字素养误导性的推论。本文借鉴已有数字鸿沟理论将数字素养划分为通用数字素养和应用数字素养，分别考察其对农户收入差距的影响。回归结果如表7所示。

从模型（1）可以看出，通用数字素养对农户收入差距并无统计上的显著影响，而应用数字素养的系数为0.591 8，在5％水平上显著为正，验证了本文的假说2。从上述实证结果分析可知，一级和二级数字鸿沟所代表的“接入鸿沟”对农户收入差距并无影响，而三级数字鸿沟所代表的“应用鸿沟”显著扩大了农户收入差距，本文的假说2得以验证。我国农村数字鸿沟问题的主要矛盾正在由“接入鸿沟”转向“应用鸿沟”，即由数字基础设施差距转向数字技能应用差距。造成这一转变的主要原因在于，随着我国脱贫攻坚战取得全面胜利，农村地区数字基础设施匮乏的问题得以解决，使得农村大量被数字信息时代所排斥的低收入群体能够触及互联网，有效解决了数字“接入鸿沟”。值得关注的是，数字“应用鸿沟”仍然阻隔了农村低收入群体公平享受数字红利的渠道。数字要素作为一种新型生产要素，与传统生产要素区别在于必须让农户具备一定的应用数字素养，才能够真正将数字要素运用到家庭生产经营活动中，充分发挥其增收效应，享受数字红利。而农村低收入群体由于人力资本和物质资本的匮乏，导致应用数字素养培育环境缺失，进而造成农村低收入群体无法融入数字经济的增收渠道。因此，农村地区在数字素养教育体系构建过程中，不仅要着重应用数字素养的培育，加强数字应用场景的打造，使农村低收入群体积极主动参与数字技能学习，还要加强数字素养与其他农户人力资本的有效结合，提升农村低收入群体的整体人力资本。

（二）收入结构异质性

在前文基准分析当中，本文从整体收入视角考察了数字素养对农户收入差距的影响，但对不同收入来源差距的影响仍不得而知，对于农户不同收入来源差距的进一步讨论能够深入厘清数字素养对农户收入差距的内在作用机理。本文选择分位距和基尼系数作为衡量农户收入差距的指标，分别考察数字素养对农户工资性收入差距、农业经营性收入差距、非农经营性收入差距以及财产性收入差距的影响，回归结果如表8所示。

从模型（1）和模型（2）可以看出，数字素养的系数为0.423 7和0.059 5，且在1％水平上显著，可见数字素养扩大了农户工资性收入差距，表明农村低收入群体由于缺乏数字设备，无法及时有效地获取劳动力市场信息，又因缺乏数字技能，无法胜任有关数字设备操作的工作，进而造成与高收入群体的工资性收入差距逐步扩大。从模型（3）和模型（4）可以看出，数字素养对农村农业经营性收入差距并无统计上的显著影响。可能的原因在于，数字农业更多地运用在新型农业经营主体，而普通农户主要依赖于工资性收入，农业经营活动较少，进而造成数字素养对农村中高收入群体和低收入群体的农业生产经营活动并无明显差别。从模型（5）和模型（6）可以看出，数字素养的系数为1.259 5和0.005 1，且在10％和5％水平上显著，可见数字素养显著扩大了农户非农经营性收入差距。随着农村数字经济的发展，电子商务与直播卖货等新兴创业模式的加入，拓宽了农户非农经营收入的增收渠道，但农村低收入群体囿于数字素养较低，且缺乏创业资本，导致其难以开展创业活动，获取非农经营收入，进而扩大了与农村中高收入群体创业农户的收入差距。从模型（7）和模型（8）可以看出，数字素养的系数为-0.464 5和-0.013 3，在10％水平上显著，可见数字素养缩小了农户财产性收入差距。造成这一现象的原因在于，农村创业活动的蓬勃发展，使得农村土地流转现象活跃，低收入群体能够凭借土地转出获取流转费用，进而增加了其财产性收入。另一方面，数字普惠金融在农村地区的广泛传播，使得被金融服务所排斥的低收入群体能够了解并使用数字理财产品，拓宽了农户参与金融理财的渠道。至此，本文的假说3得以验证。

（三）区域异质性

根据脱贫攻坚战期间国家级贫困县的划分标准，本文将整体样本划分为原贫困县和非贫困县，进行区域异质性分析。模型（1）和模型（2）为数字素养对原贫困县农户收入差距的影响，模型（3）和模型（4）为数字素养对非贫困县农户收入差距的影响。回归结果如表9所示，以分位距的回归结果进行分析。可以看出，原贫困县的数字素养系数为2.266 3，在10％水平上显著，而非贫困县的数字素养系数为0.710 9，在10％水平上显著。由此可知，虽然脱贫攻坚取得了全面胜利，但巩固脱贫攻坚成果仍困难重重，原贫困县囿于低收入群体和弱势群体众多，因此所面临的“数字鸿沟”效应更大，农户收入差距居高不下的现象也更加严重。为此，要重点加强脱贫地区数字素养培育，巩固脱贫攻坚成果，减小区域发展差异。

五、结论与政策建议

（一）结论

数字时代，以数字要素促进农民增收被社会各界寄予厚望。然而，数字素养水平的低下使得农村低收入群体无法触及数字红利，陷入“数字贫困”状态，加剧了农户收入差距，数字不平等问题日益严重。本文基于2021年中国农村经济与农村金融调研数据，从收入整体和收入结构双重视角研究了数字素养对农户收入差距的影响，并进一步分析了不同数字素养类型与不同贫困区域特征影响农户收入差距的异质性效应，得到四点结论。第一，数字素养显著扩大了农户收入差距，可见农村内部存在明显的数字鸿沟，进一步发现数字素养在农村低收入群体和中高收入群体之间存在明显的马太效应，使得低收入群体无法享受数字经济发展带来的增收效应，严重制约了农民农村共同富裕的进程。第二，通用数字素养对农户收入差距并无显著影响，而应用数字素养显著加剧了农户收入差距。可见在新发展阶段农村地区数字“接入鸿沟”的问题得以解决，而数字“应用鸿沟”的差距日益突出。第三，数字素养拉大了农村工资性收入差距和非农经营性收入差距，但缩小了农村财产性收入差距。第四，数字素养扩大了原贫困县和非贫困县的农户收入差距，但原贫困县受到的影响更大。

（二）政策建议

上述研究结论对于实现农民农村共同富裕以及数字乡村战略具有重要的政策意义，农村居民数字素养的高低不仅影响着数字乡村战略的推进，同时也决定了农村数字经济发展的广度和深度。为此，结合实证研究结论，本文提出以下政策建议。第一，加快构建农村数字素养培育体系，特别是低收入群体和弱势群体的数字能力培育。要综合运用多手段、多类型提升该类群体的数字素养，增强对数字理念的认同感，帮助其脱离“数字贫困”状态，使得农村低收入群体和弱势群体能够真正地将数字要素运用到生产经营活动中，共享数字经济发展红利。第二，打造农村应用数字素养培育环境，增加生活、就业、医疗等多种数字应用场景，结合农村数字经济特点以及农户数字技术应用需求，开设数字软件学习班。同时，要设计出更易了解、更易操作、更易适配的数字软件，突破农户对于数字设备操作的“自我排斥”，让农户敢用、会用、想用，跨越数字“应用鸿沟”。第三，降低数字经济所带来的新兴创收模式的门槛，使得农村低收入群体和弱势群体也能参与到数字经济活动中，增加就业信息宣传渠道，对涉及数字软件操作的工作进行免费的讲解与培训，针对创业活动要给予一定的税收优惠政策和数字技术扶持，保障其收入稳定增长。此外，要积极防范数字诈骗，降低数字金融风险。第四，在完善脱贫地区数字基础设施的同时，加强低收入群体和弱势群体数字素养的培育，设立数字帮扶学习小组，帮助脱贫不稳定户和边缘易致贫户掌握数字学习技能，积极融入数字乡村建设，充分享受数字经济的增收效应，最终服务于农民农村共同富裕目标的实现。

参考文献：

［1］ 林万龙，马新宇，何禄康.农民农村共同富裕的阶段性目标和总体政策框架——收入视角的探讨［J］.中国农业大学学报（社会科学版），2023，40（03）：60-73.

［2］ 裴长洪，倪江飞，李越.数字经济的政治经济学分析［J］.财贸经济，2018，39（09）：5-22.

［3］ 温涛，陈一明.数字经济与农业农村经济融合发展：实践模式、现实障碍与突破路径［J］.农业经济问题，2020（07）：118-129.

［4］ 曾亿武，宋逸香，林夏珍，等.中国数字乡村建设若干问题刍议［J］.中国农村经济，2021（04）：21-35.

［5］ 杜鑫，张贵友.土地流转对农村居民收入分配的影响——基于2020年10省份农户调查数据的实证分析［J］.中国农村经济，2022（05）：107-126.

［6］ 台德进，蔡荣.粮食主产区政策与农户收入不平等［J］.华南农业大学学报（社会科学版），2023，22（02）：26-37.

［7］ 吴彬彬，沈扬扬，卢云鹤，等.互联网使用与用途如何影响农村居民工资性收入差距［J］.劳动经济研究，2021，9（04）：99-116.

［8］ 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），2022，22（01）：237-256.

［9］ 刘艳华，朱红莲.农业信贷配给与农村居民收入的地区差异——基于平滑转换模型的阐释［J］.农业技术经济，2017（10）：68-78.

［10］ 王汉杰，温涛，韩佳丽.深度贫困地区农村金融能够有效缓解农户内部收入差距吗［J］.金融经济学研究，2018，33（05）：117-128.

［11］ 彭澎，周力.中国农村数字金融发展对农户的收入流动性影响研究［J］.数量经济技术经济研究，2022，39（06）：23-41.

［12］ 斯丽娟，汤晓晓.数字普惠金融对农户收入不平等的影响研究——基于CFPS数据的实证分析［J］.经济评论，2022（05）：100-116.

［13］ 沈栩航，李浩南，李后建.创业会加剧农村内部收入不平等吗［J］.农业技术经济，2020（10）：33-47.

［14］ 杨丹，曾巧.农户创业加剧了农户收入不平等吗——基于RIF回归分解的视角［J］.农业技术经济，2021（05）：18-34.

［15］ VAN ZON A，MUYSKEN J.Health and Endogenous Growth［J］.Journal of Health Economics，2001，20（02）：169-185.

［16］ CHAKRABORTY S.Endogenous Lifetime and Economic Growth［J］.Journal of Economic Theory，2004，116（01）：119-137.

［17］ 程诚，姚远.社会资本与西部农村地区的收入不平等分析［J］.西北农林科技大学学报（社会科学版），2014，14（05）：115-122.

［18］ 李怡，柯杰升.三级数字鸿沟：农村数字经济的收入增长和收入分配效应［J］.农业技术经济，2021（08）：119-132.

［19］ 杨碧云，王艺璇，易行健.数字鸿沟与消费鸿沟——基于个体消费不平等视角［J］.经济学动态，2023（03）：87-103.

［20］ 沈琼.用发展新理念引领农业现代化：挑战、引领、重点与对策［J］.江西财经大学学报，2016（03）：81-90.

［21］ 夏显力，陈哲，张慧利，等.农业高质量发展：数字赋能与实现路径［J］.中国农村经济，2019（12）：2-15.

［22］ 曾亿武，郭红东.电子商务协会促进淘宝村发展的机理及其运行机制——以广东省揭阳市军埔村的实践为例［J］.中国农村经济，2016（06）：51-60.

［23］ AKERMAN A，GAARDER I，MOGSTAD M.The Skill Complementarity of Broadband Internet［J］.The Quarterly Journal of Economics，2015，130（04）：1781-1824.

［24］ 李晓静，陈哲，夏显力.数字素养对农户创业行为的影响——基于空间杜宾模型的分析［J］.中南财经政法大学学报，2022（01）：123-134.

［25］ 常凌翀.数字乡村战略下农民数字化素养的价值内涵与提升路径［J］.湖南社会科学，2021（06）：114-119.

［26］ 闫慧.“雪中送炭”还是“锦上添花”？——社会网络对消减数字化贫困的价值探究［J］.中国图书馆学报，2018，44（02）：17-26.

［27］ 陈梦根，周元任.数字不平等研究新进展［J］.经济学动态，2022（04）：123-139.

［28］ 邱泽奇，张樹沁，刘世定，等.从数字鸿沟到红利差异——互联网资本的视角［J］.中国社会科学，2016（10）：93-115.

［29］ LIU B，ZHOU J.Digital Literacy，Farmers Income Increase and Rural Internal Income Gap［J］.Sustainability，2023，15（14）：1-14.

［30］ 温涛，刘渊博.数字素养、金融知识与农户数字金融行为响应［J］.财经问题研究，2023（02）：50-64.

［31］ 高榕蔚，董红.数字赋能农村人居环境治理的社会基础与实践逻辑［J］.西北农林科技大学学报（社会科学版），2023，23（01）：12-20.

［32］ 高梦滔，姚洋.农户收入差距的微观基础：物质资本还是人力资本？［J］.经济研究，2006（12）：71-80.

［33］ 程名望，史清华，JIN Y H，等.农户收入差距及其根源：模型与实证［J］.管理世界，2015（07）：17-28.

［34］ FIRPO S P，FORTIN N M，LEMIEUX T.Decomposing Wage Distributions Using Recentered Influence Function Regressions［J］.Econometrics，2018，6（02）：28.

［35］ 张勋，万广华，吴海涛.缩小数字鸿沟：中国特色数字金融发展［J］.中国社会科学，2021（08）：35-51.

［36］ DIMAGGIO P，HARGITTAI E.From the “Digital Divide” to “Digital Inequality” ：Studying Internet Use as Penetration Increases［J］.Princeton：Center for Arts and Cultural Policy Studies，Woodrow Wilson School，Princeton University，2001，4（01）：4-2.

Digital Literacy and the Income Gap Among Farmers：Exacerbation or Alleviation？

——Based on Micro-evidence From the Central and Western Regions

LIU Yuanbo1，WEN Tao1，2

（1.College of Economics and Management，Southwest University;2.Belt and Road Research Institute，Southwest University，Chongqing 400715，China）

Abstract：In the era of the digital economy，the impact of digital poverty on income inequality among farmers has attracted new attention.This article，based on 2021 data on Chinas rural economy and rural finance，employs the Recentered Influence Function （RIF） regression method to explore the influence of digital literacy on income inequality among farmers.The study reveals：（1） Digital literacy significantly widens the income gap among farmers，exhibiting a pronounced Matthew effect.High digital literacy enables the capture of more digital dividends，while low digital literacy results in being trapped in a ‘digital poverty state，unable to harness the income-boosting effects of the digital economy.（2） The application of digital literacy significantly exacerbates income inequality among farmers，while the impact of general digital literacy on income inequality is not significant.This situation also confirms that the current stage of addressing the ‘digital access gap has been resolved，but the gap in the ‘digital application is gradually becoming more apparent.（3） Digital literacy can narrow the gap in farmers property income but significantly widens the gaps in wage income and non-farm business income.It is noteworthy that in poverty-stricken areas，the Matthew effect of digital literacy is stronger，leading to a significant exacerbation of income inequality among farmers.The above research findings confirm the existence of a significant digital divide within rural China， and the problem of digital poverty exacerbates income inequality among farmers.Therefore，the article suggests that in the new development stage，the promotion of Chinas rural digital strategy should not only focus on cultivating digital literacy among low-income and vulnerable groups in rural areas but also accelerate the construction of an inclusive development path for rural digital economy，thereby assisting in achieving common prosperity for farmers and rural areas.

Keywords：digital literacy;digital poverty;income gap;RIF regression;analysis of heterogeneity

（责任编辑：张洁）