華中昱 林萬龍 徐 娜

一、問題提出

減少與消除貧困是人類發(fā)展的共同目標(biāo)，也是一個(gè)世界性難題。按照農(nóng)民年人均純收入2 300元(2010年不變價(jià))的扶貧標(biāo)準(zhǔn)，到2020年我國已經(jīng)實(shí)現(xiàn)貧困人口全部脫貧的偉大目標(biāo)。這是人類反貧困史上的一個(gè)重要里程碑。但是，脫貧摘帽并不是終點(diǎn)。一方面，我國貧困標(biāo)準(zhǔn)僅大致相當(dāng)于世界銀行的極端貧困線標(biāo)準(zhǔn)(1)2018年，世界銀行將每人每天生活費(fèi)低于1.9美元、3.2美元、5.5美元依次作為極端貧困線、中等偏低貧困線和中等偏高貧困線(2022年5月，世界銀行將極端貧困線由1.90美元上調(diào)至2.15美元)。，若按中等偏低貧困線和中等偏高貧困線的標(biāo)準(zhǔn)，中國依然存在大量低收入人口；另一方面，我國農(nóng)村內(nèi)部收入不平等問題長期存在，按收入五等份分組，農(nóng)村地區(qū)20%高收入組家庭與20%低收入組家庭的收入倍差從2013年的7.41擴(kuò)大到2021年的8.87，低收入農(nóng)戶的發(fā)展并不樂觀。2020年12月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于實(shí)現(xiàn)鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接的意見》指出，脫貧攻堅(jiān)目標(biāo)任務(wù)完成后，設(shè)立5年過渡期，并“健全農(nóng)村低收入人口常態(tài)化幫扶機(jī)制”“激勵(lì)有勞動(dòng)能力的低收入人口勤勞致富”，到2035年實(shí)現(xiàn)“農(nóng)村低收入人口生活水平顯著提高”的目標(biāo)。這意味著2020年之后的“后小康時(shí)代”，幫助低收入群體的發(fā)展是我國鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中的核心任務(wù)之一。

與此同時(shí)，社會(huì)信息化進(jìn)程急劇加速。21世紀(jì)初期以來，我國大力加強(qiáng)農(nóng)村信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)可及性奠定了普惠性基石(2)好消息！我國行政村、脫貧村通光纖和4G比例均已超99%.光明網(wǎng).(2021-09-13)[2022-09-15].https:∥politics.gmw.cn/2021-09/13/content_35161060.htm。。隨著智能手機(jī)的平價(jià)化，各運(yùn)營商提速降費(fèi)，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術(shù)在我國農(nóng)村地區(qū)的覆蓋面和通暢度空前提高，為農(nóng)村家庭優(yōu)化要素配置、促進(jìn)收入增長帶來新的動(dòng)力。但是，低收入群體是否真正參與其中并獲得平等的發(fā)展機(jī)會(huì)，還需要進(jìn)一步關(guān)注。在以往的討論與研究中，數(shù)字技術(shù)的接入常被認(rèn)為是影響數(shù)字不平等的關(guān)鍵(Roig & Hurtado，2004；Ketprom et al., 2007)。尤其在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施短缺時(shí)，接入不足是我國數(shù)字鴻溝的主要表現(xiàn)形態(tài)(邱澤奇等，2016)，互聯(lián)網(wǎng)使用中的弱勢(shì)群體與傳統(tǒng)弱勢(shì)群體也有著較高的重合(中國人民大學(xué)中國扶貧研究院，2020)。但是，隨著接入層面的數(shù)字鴻溝逐漸抹平，更根本的問題在于低收入群體能否真正有效利用數(shù)字技術(shù)，以改變自己的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位，共享數(shù)字紅利。

總體來看，現(xiàn)有研究對(duì)數(shù)字技術(shù)為農(nóng)村低收入群體帶來的發(fā)展意義與機(jī)會(huì)的關(guān)注依然不足。多數(shù)學(xué)者認(rèn)可數(shù)字技術(shù)在減緩貧困中的重要潛力(World Bank Group，2016；Morawczynski & Pickens，2009；Adera et al.，2014：32-42；張勛等，2019)。這類觀點(diǎn)也是世界各國努力實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)公平、廣泛獲取的政策舉措背后的基礎(chǔ)。但是從實(shí)證結(jié)果來看，目前僅有少量研究(Kumar，2012；Asongu，2015)通過對(duì)印度、撒哈拉以南非洲等地的農(nóng)戶調(diào)查提供了數(shù)字技術(shù)對(duì)貧困群體作用的直接證據(jù)。部分學(xué)者在數(shù)字技術(shù)對(duì)農(nóng)戶收入影響研究中得出的相悖結(jié)論，如數(shù)字技術(shù)普及與農(nóng)民收入之間正相關(guān)(劉曉倩，韓青，2018)、不相關(guān)(Aker et al.，2016)、非線性相關(guān)(Evans，2018)，以及與收入差距呈現(xiàn)正相關(guān)(曾億武等，2022)、U形(樊軼俠等，2022)、倒U形(李琪等，2019)等復(fù)雜關(guān)系，也提醒我們要尤其關(guān)注農(nóng)戶內(nèi)部的差異性。數(shù)字技術(shù)不是必然能為貧困人口或低收入人口帶來實(shí)質(zhì)的收益。數(shù)字技術(shù)是否對(duì)窮人有好處取決于這些技術(shù)所處的特定環(huán)境部署、用戶的準(zhǔn)備以及應(yīng)用程序中存在的機(jī)會(huì)等(Adera et al.，2014：197-217；柏培文，張?jiān)疲?021)。

因此，本文將研究對(duì)象瞄準(zhǔn)低收入農(nóng)戶。首先，從接入的角度考察我國農(nóng)村地區(qū)低收入農(nóng)戶的數(shù)字技術(shù)使用情況，為低收入群體在數(shù)字時(shí)代中是否依然處于弱勢(shì)地位提供第一階段的證據(jù)。其次，從接入后的經(jīng)濟(jì)效果層面，考察數(shù)字技術(shù)對(duì)低收入農(nóng)戶收入的影響，以及與普通農(nóng)戶的差異，回答低收入群體在跨越接入鴻溝之后能否平等共享數(shù)字紅利這一重要問題。這將在一定程度上拓展該領(lǐng)域的研究深度，并對(duì)我國未來鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略定位、促進(jìn)低收入群體的可持續(xù)發(fā)展具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。此外，本文的創(chuàng)新還體現(xiàn)在：一是，從要素配置角度建立數(shù)字技術(shù)對(duì)農(nóng)戶收入影響的理論框架，揭示數(shù)字技術(shù)對(duì)低收入農(nóng)戶影響的關(guān)鍵渠道，并為數(shù)字技術(shù)對(duì)低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶影響機(jī)制的差異提供解釋；二是，采用傾向分值匹配基礎(chǔ)上的多期倍差法、逆概率加權(quán)基礎(chǔ)上的多期倍差法以及工具變量法等多重內(nèi)生性控制方法，盡可能克服內(nèi)生性問題，增強(qiáng)結(jié)論的可靠性。

二、理論分析框架

實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)的物質(zhì)接入是參與信息社會(huì)、獲得數(shù)字紅利的基礎(chǔ)。低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶在數(shù)字技術(shù)連接機(jī)會(huì)方面的差距，即連接和未連接的二元區(qū)別是本文關(guān)注的第一個(gè)問題。從供給層面來看，我國農(nóng)村地區(qū)包括貧困地區(qū)的信息技術(shù)設(shè)施已經(jīng)基本完善(3)至2021年，我國行政村光纖和4G網(wǎng)絡(luò)通達(dá)比例均已超過99%。貧困村的固網(wǎng)寬帶覆蓋率達(dá)98%，并基本實(shí)現(xiàn)農(nóng)村城市“同網(wǎng)同速”。脫貧村通寬帶比例超98%.中華人民共和國中央人民政府網(wǎng).(2021-02-02)[2022-09-15].http:∥www.gov.cn/xinwen/2021-02/02/content_5584305.htm。，數(shù)字技術(shù)接入終端的平價(jià)化、便利化也進(jìn)一步提高了居民數(shù)字技術(shù)接入的可得性。但從需求層面來看，低收入農(nóng)戶面臨著一定的成本約束(4)CFPS數(shù)據(jù)顯示，2018年低收入人口每月平均手機(jī)費(fèi)為32元，即每年384元，相當(dāng)于低收入標(biāo)準(zhǔn)的6.6%。、技能約束(5)CFPS數(shù)據(jù)顯示，2018年低收入人口中文盲和半文盲的比例達(dá)到38.1%，小學(xué)學(xué)歷比例為26.7%。，思想意識(shí)也相對(duì)保守(邢成舉，李小云，2018)，可能對(duì)數(shù)字技術(shù)這類新鮮事物的回應(yīng)相對(duì)滯后。

滿足數(shù)字技術(shù)的物質(zhì)接入后，農(nóng)戶從數(shù)字技術(shù)接入和使用中獲得的經(jīng)濟(jì)收益是實(shí)現(xiàn)數(shù)字紅利的最終體現(xiàn)。理論上講，數(shù)字技術(shù)使用可以通過促進(jìn)農(nóng)戶調(diào)整優(yōu)化要素配置行為，實(shí)現(xiàn)收入增長。主要作用機(jī)制包括：第一，放松信息約束。一般而言，農(nóng)戶會(huì)在特定資源、技術(shù)和信息約束下做出生產(chǎn)和就業(yè)等決策。數(shù)字技術(shù)在信息傳遞速度和廣度上的優(yōu)勢(shì)，可以幫助農(nóng)戶進(jìn)行更加充分的信息搜尋活動(dòng)，在更完備的信息條件下，調(diào)整要素分配決策，直到做出最優(yōu)選擇。第二，降低要素市場(chǎng)的交易成本。數(shù)字技術(shù)通過減少農(nóng)戶在農(nóng)產(chǎn)品交易市場(chǎng)、勞動(dòng)力市場(chǎng)、土地市場(chǎng)、信貸市場(chǎng)等各類市場(chǎng)中獲取和傳遞信息的資金與時(shí)間成本，改善已有交易市場(chǎng)的效率，甚至拓展新的交易機(jī)會(huì)。第三，鞏固和拓展社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。數(shù)字技術(shù)打破了人們溝通中時(shí)間與距離的限制，幫助農(nóng)戶加強(qiáng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的深度聯(lián)系，填補(bǔ)農(nóng)戶與其他目標(biāo)群體的結(jié)構(gòu)漏洞。利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)提供信息和資源的能力，農(nóng)戶可以獲得更多經(jīng)濟(jì)回報(bào)機(jī)會(huì)。第四，促進(jìn)知識(shí)的有效傳播。數(shù)字技術(shù)讓知識(shí)的傳播在極大程度上跨越了時(shí)間和距離的阻礙。通過獲取豐富的信息，農(nóng)戶可以不斷更新其知識(shí)體系和傳統(tǒng)觀念，打破長期以來在自己小圈子中形成的行為認(rèn)知模式，潛移默化地改變要素配置的意愿與能力。

數(shù)字技術(shù)的使用能否最終改變低收入農(nóng)戶的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位，縮小其與普通農(nóng)戶的收入差距，不能只關(guān)注數(shù)字技術(shù)對(duì)其本身帶來的積極影響，更需要關(guān)注數(shù)字技術(shù)的使用對(duì)低收入農(nóng)戶和普通農(nóng)戶影響的差異。一方面，相對(duì)于普通農(nóng)戶，低收入農(nóng)戶往往受到更加嚴(yán)重的信息配給約束，考慮到邊際產(chǎn)出遞減這一普遍規(guī)律，數(shù)字技術(shù)可能為低收入農(nóng)戶提供更高的邊際回報(bào)率；另一方面，數(shù)字技術(shù)存在使用技能門檻，低收入群體因資源、關(guān)系、人口素質(zhì)等結(jié)構(gòu)性弱勢(shì)可能會(huì)更加缺乏接收信息、篩選信息、利用信息的能力，導(dǎo)致無法通過信息技術(shù)獲得收益，或者收益低于其他優(yōu)勢(shì)群體(Ma et al.，2017)。國內(nèi)一些先驗(yàn)研究也表明，人們?cè)诰€下的社會(huì)角色往往會(huì)在線上重復(fù)演繹，與普通農(nóng)戶相比，低收入農(nóng)戶對(duì)新生機(jī)會(huì)往往缺乏足夠的應(yīng)對(duì)能力和及時(shí)的回應(yīng)，普遍存在低收入農(nóng)戶從政策或項(xiàng)目中受益少的現(xiàn)象(Park & Wang，2010；王小華等，2014；王瑜，汪三貴，2016)。因此，在正反兩個(gè)方向的共同作用下，數(shù)字技術(shù)能否為低收入農(nóng)戶帶來平等的發(fā)展機(jī)會(huì)有待實(shí)證進(jìn)一步檢驗(yàn)。

基于此，本文按照低收入農(nóng)戶的數(shù)字技術(shù)使用情況、使用數(shù)字技術(shù)后的經(jīng)濟(jì)回報(bào)以及低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶回報(bào)率比較這一邏輯鏈條，回答低收入農(nóng)戶是面臨數(shù)字鴻溝還是平等獲得數(shù)字紅利這一重要問題。

圖1 理論分析框架

三、數(shù)據(jù)和變量描述

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本說明

本文使用的數(shù)據(jù)來自中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)。CFPS從2010年開始，之后于2012年、2014年、2016年、2018年、2020年進(jìn)行了五輪追蹤調(diào)查。CFPS數(shù)據(jù)涵蓋了我國大陸地區(qū)絕大部分省(直轄市、自治區(qū))，具有廣泛的代表性。其所提供的家庭成員的數(shù)字技術(shù)使用信息，勞動(dòng)力、土地、信貸獲得等要素信息，收入水平等其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)信息，為本文的研究提供了翔實(shí)的數(shù)據(jù)支持。追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的特性還使我們得以采用多期倍差法、固定效應(yīng)模型等計(jì)量方法克服實(shí)證分析中內(nèi)生性的威脅，幫助獲得更為干凈的因果關(guān)系。

由于2012年、2020年CFPS數(shù)據(jù)中沒有或者尚未公布關(guān)鍵變量數(shù)字技術(shù)使用的相關(guān)信息，2010年指標(biāo)設(shè)計(jì)與后期差異較大，且我國農(nóng)村地區(qū)居民的網(wǎng)絡(luò)接入以及實(shí)際應(yīng)用主要發(fā)生在2014年以后逐漸成熟的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，2010年使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)村群體極少，互聯(lián)網(wǎng)使用環(huán)境也與現(xiàn)在有很大差異。因此，本文最終主要采用的是2014年、2016年以及2018年三年的面板數(shù)據(jù)。其他年份數(shù)據(jù)在部分變量需要滯后處理時(shí)，會(huì)少量涉及。此外，參照歐盟相對(duì)貧困制定標(biāo)準(zhǔn)，以及葉興慶和殷浩棟(2019)的研究，本文將低收入農(nóng)戶(相對(duì)貧困戶)定義為收入在全體居民收入中位數(shù)的40%以下的農(nóng)戶(6)根據(jù)本文對(duì)低收入農(nóng)戶的定義，CFPS數(shù)據(jù)顯示，2010—2018年間，相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)從2 178元/年，增長至5 815.6元/年。貧困發(fā)生率在2012、2014年間加大，2016年、2018年開始縮小，但總體大體保持在25%左右。。同時(shí)，為了保證樣本在時(shí)段內(nèi)的統(tǒng)一性，本文以2014年為基準(zhǔn)年，該年收入低于相對(duì)貧困線的農(nóng)戶為低收入農(nóng)戶組，收入高于相對(duì)貧困線的農(nóng)戶為普通農(nóng)戶組。在刪除關(guān)鍵變量缺失和存在極端異常值的樣本后，最終得到有效樣本15 015戶，其中低收入農(nóng)戶3 759戶，占比25.5%。

(二)變量說明

1.被解釋變量

本文核心的被解釋變量是家庭的人均純收入。與總收入水平相比，人均純收入水平剔除了家庭規(guī)模的影響，更能反映農(nóng)戶家庭的實(shí)際收入狀況。同時(shí)，本文還采用家庭人均農(nóng)業(yè)純收入以及家庭人均非農(nóng)收入衡量數(shù)字技術(shù)對(duì)農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的影響。根據(jù)中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)指標(biāo)釋義，家庭人均純收入=(家庭全年總收入-經(jīng)營性收入的生產(chǎn)成本)/家庭規(guī)模；人均農(nóng)業(yè)純收入=(農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入-農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的生產(chǎn)成本)/家庭規(guī)模；人均非農(nóng)收入=(非農(nóng)就業(yè)的工資性收入+非農(nóng)經(jīng)營的凈利潤)/家庭規(guī)模。回歸時(shí)均采用收入的自然對(duì)數(shù)形式。

2.解釋變量

數(shù)字技術(shù)使用主要以是否使用互聯(lián)網(wǎng)為衡量指標(biāo)。數(shù)字技術(shù)的概念相對(duì)廣泛，互聯(lián)網(wǎng)使用只是其中的一個(gè)維度。但對(duì)于農(nóng)戶尤其是低收入農(nóng)戶而言，通過電腦、手機(jī)登入互聯(lián)網(wǎng)是其使用數(shù)字技術(shù)最主要的方式，也是其他多數(shù)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的重要基礎(chǔ)，因此，從是否使用互聯(lián)網(wǎng)的角度考察符合現(xiàn)實(shí)情況。CFPS數(shù)據(jù)詢問了每個(gè)家庭成員“您/你是否上網(wǎng)”，由于本文考察的是家庭的數(shù)字技術(shù)使用情況，所以將家中有任意成員使用互聯(lián)網(wǎng)的，定義為該家庭使用數(shù)字技術(shù)，否則定義為沒有使用數(shù)字技術(shù)。

為了考察不同程度的數(shù)字技術(shù)使用的影響，本文還增加了家庭成員中使用數(shù)字技術(shù)的總?cè)藬?shù)、家庭成員中是否有人網(wǎng)購兩個(gè)指標(biāo)(CFPS問卷中的相關(guān)問題是“過去12個(gè)月，您/你網(wǎng)上購物總共花了多少錢”，本文將大于零的回答定義為進(jìn)行網(wǎng)購，等于零的回答定義為不進(jìn)行網(wǎng)購。最后統(tǒng)計(jì)全部家庭成員的網(wǎng)購情況)?？梢酝ㄟ^家庭成員中使用數(shù)字技術(shù)的總?cè)藬?shù)來考察家庭在完成數(shù)字技術(shù)接入之后上網(wǎng)人數(shù)增加的邊際效果。而增加家庭成員中是否有人網(wǎng)購指標(biāo)，是因?yàn)榫W(wǎng)購過程中涉及主動(dòng)搜索、實(shí)名認(rèn)證、電子支付等多個(gè)環(huán)節(jié)，對(duì)用戶的使用技能要求較高，可以看作數(shù)字技術(shù)深度使用的代理變量。

3.控制變量

控制變量代表一系列可能會(huì)影響農(nóng)戶家庭收入水平的時(shí)變性因素。第一類變量涉及戶主的個(gè)體特征。與文獻(xiàn)中被普遍接受的做法相一致，我們將只考慮戶主年齡及其平方(收入生命周期假說)和受教育程度。第二類變量是農(nóng)戶家庭擁有的稟賦量。農(nóng)戶收入最終都可以歸結(jié)為所擁有的土地、勞動(dòng)力和物質(zhì)資本三種生產(chǎn)要素稟賦(張建等，2017)，本文分別用滯后一期的土地價(jià)值、勞動(dòng)力數(shù)量與人口撫養(yǎng)比以及滯后一期的年末擁有的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值表示。此外，我們還加入了農(nóng)戶家庭背景的虛擬變量，即是否黨員戶，這也是文獻(xiàn)中經(jīng)常用到的影響農(nóng)戶收入的家庭特征變量?？紤]到家庭所在地區(qū)的宏觀環(huán)境會(huì)對(duì)農(nóng)戶的收入產(chǎn)生一定的影響，我們還在模型中加入了省份虛擬變量，以控制不可觀測(cè)的地區(qū)效應(yīng)。

四、實(shí)證分析

(一)理論模型與計(jì)量分析模型

準(zhǔn)確估計(jì)數(shù)字技術(shù)使用的收入效應(yīng)的困難在于農(nóng)戶選擇使用數(shù)字技術(shù)與農(nóng)戶的收入往往受到許多不可觀測(cè)的共同因素的影響，如農(nóng)戶的認(rèn)知能力、冒險(xiǎn)精神等。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)使用也可能是收入增長的結(jié)果。農(nóng)戶購買能力的提高可能會(huì)增加農(nóng)戶與外界溝通、搜索信息的需求，更有可能使用數(shù)字技術(shù)。本文使用的樣本既包括使用數(shù)字技術(shù)的農(nóng)戶和未使用數(shù)字技術(shù)的農(nóng)戶，又包括使用數(shù)字技術(shù)前和使用數(shù)字技術(shù)后的信息。這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使得我們可以采用傾向分值匹配與雙重差分的結(jié)合進(jìn)行分析。

借鑒Blundell和Dias(2000)、Heyman等(2007)的相關(guān)研究，我們采用逐年匹配的方法將處理組與對(duì)照組進(jìn)行一對(duì)一最近鄰匹配。以2014—2018年使用了數(shù)字技術(shù)的農(nóng)戶作為處理組，從未使用數(shù)字技術(shù)的農(nóng)戶作為對(duì)照組。我們分年度通過可觀測(cè)的匹配變量計(jì)算出每個(gè)家庭使用數(shù)字技術(shù)的預(yù)測(cè)概率值，并通過概率為每個(gè)處理組家庭找到唯一的對(duì)照組家庭。最終將逐年匹配后的樣本重新整合，去除共同支撐區(qū)域以外的樣本，最終使用匹配后樣本進(jìn)行多期倍差法的估計(jì)。這種方法的好處在于其通過傾向分值匹配克服了可觀測(cè)變量帶來的自選擇問題，又恰好滿足了DID中處理組與對(duì)照組同質(zhì)性的前提。進(jìn)而我們可以用匹配后的樣本進(jìn)行DID回歸，對(duì)那些不可觀測(cè)的選擇偏誤進(jìn)行校正，從而得到較為可信的因果效應(yīng)。

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

低收入農(nóng)戶：

(1)

普通農(nóng)戶：

LnY′it*=β′Digit′it+γ′X′it+λ′r+η′i+μ′t+ε′it

(2)

Yit表示農(nóng)戶i在時(shí)間t的收入水平，在不同模型中分別表示家庭人均純收入、家庭人均農(nóng)業(yè)純收入以及家庭人均非農(nóng)收入，在回歸中采用對(duì)數(shù)形式。Xit表示農(nóng)戶i的家庭特征的向量，包括家庭的人口特征和社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征。λr是省級(jí)虛擬變量，主要控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素和當(dāng)?shù)丨h(huán)境。μt捕捉了農(nóng)戶所有不隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素，μt捕捉了時(shí)間效應(yīng)。εit為模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)，包含了剩余影響農(nóng)戶收入的不可觀測(cè)因素。

此外，為了更直觀地展示數(shù)字技術(shù)使用對(duì)低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶之間的增收效果差距，本文主要采用分組回歸的方式。為了保證可比性，本文選取費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶之間是否存在顯著的系數(shù)差異。費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)可以通過對(duì)現(xiàn)有樣本重新抽樣，獲得經(jīng)驗(yàn)樣本。然后在經(jīng)驗(yàn)樣本中，通過構(gòu)造出組間系數(shù)差異統(tǒng)計(jì)量β-β′統(tǒng)計(jì)量的分布，來判斷系數(shù)差異的顯著性水平，本文用經(jīng)驗(yàn)p值加以表示。

(二)低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶數(shù)字技術(shù)使用差異

首先，從家庭層面考察低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)及手機(jī)使用情況，結(jié)果如圖2所示。2018年，低收入農(nóng)戶手機(jī)使用率和互聯(lián)網(wǎng)使用率分別為93.7%和42.9%；普通農(nóng)戶分別對(duì)應(yīng)98.8%和68.5%。也就是說，手機(jī)已在低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶中普及，基本實(shí)現(xiàn)家家戶戶可移動(dòng)通信。但在互聯(lián)網(wǎng)使用上的差距依然明顯，仍有超過一半的低收入農(nóng)戶家庭無成員使用互聯(lián)網(wǎng)。從時(shí)間趨勢(shì)上看，低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶的相對(duì)差距(普通農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)比例/低收入農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)比例)在不斷縮小，從2010年的2.47倍下降到2018年的1.60倍。從絕對(duì)差距來看，2016年前普通農(nóng)戶中互聯(lián)網(wǎng)的普及率明顯高于低收入農(nóng)戶；2018年低收入農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)普及速度開始提高，與普通農(nóng)戶的絕對(duì)差距也首次呈現(xiàn)出縮小的態(tài)勢(shì)。

圖2 2010年、2014年、2016年和2018年低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶數(shù)字技術(shù)接入差異數(shù)據(jù)來源：中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)。

其次，考察低收入農(nóng)戶和普通農(nóng)戶不同年齡段成員之間的數(shù)字技術(shù)使用情況，結(jié)果如圖3所示。圖3中柱形面積表示低收入農(nóng)戶中不同年齡段成員的互聯(lián)網(wǎng)使用情況，折線表示低收入人口與中高收入人口的絕對(duì)差異(中高收入人口指標(biāo)低收入人口指標(biāo))。從低收入農(nóng)戶的自身情況來看，20歲以下及20～35歲的年輕人互聯(lián)網(wǎng)使用比例最高，其中20～35歲的低收入人口互聯(lián)網(wǎng)使用率達(dá)到71.7%。與普通農(nóng)戶成員進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn)，在2016年前，各個(gè)年齡階段的低收入人口和中高收入人口的互聯(lián)網(wǎng)使用的絕對(duì)差異都在加大(折線上升)。但在2016年以后，低收入農(nóng)戶中20歲以下及20～35歲的年輕人網(wǎng)絡(luò)普及速度明顯加快，圖3中折線出現(xiàn)了明顯的轉(zhuǎn)向。我們進(jìn)一步計(jì)算了互聯(lián)網(wǎng)使用率的相對(duì)比例，結(jié)果顯示，2018年20歲以下、20～35歲、35～50歲以及50歲以上的中高收入人口互聯(lián)網(wǎng)使用率分別是相應(yīng)低收入人口的1.17倍、1.24倍、1.46倍和2.33倍。由此可見，在年輕群體間，低收入人口的互聯(lián)網(wǎng)使用率已逐步接近普通農(nóng)戶人口。

圖3 2010年、2014年、2016年、2018年不同年齡段低收入農(nóng)戶數(shù)字技術(shù)接入及其與普通農(nóng)戶之間的差異數(shù)據(jù)來源：中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)。

最后，比較普通農(nóng)戶與低收入農(nóng)戶在互聯(lián)網(wǎng)使用、手機(jī)使用以及傳統(tǒng)的人力資本、物質(zhì)資本和社會(huì)資本方面的相對(duì)差距，用普通農(nóng)戶指標(biāo)/低收入農(nóng)戶指標(biāo)來表示不同資源的相對(duì)差距程度，其中，人力資本用戶主是否具備初中及以上學(xué)歷代表、物質(zhì)資本用家庭土地資產(chǎn)價(jià)值和生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值代表、社會(huì)資本用人情禮支出代表，結(jié)果如圖3所示。盡管低收入農(nóng)戶的互聯(lián)網(wǎng)使用率低于普通農(nóng)戶，但是相比其他傳統(tǒng)資源而言，數(shù)字技術(shù)的差異并不大。具體來看，低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶之間差距最大的是物質(zhì)資本中的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)，差距為5.2倍；其次是以戶主具備初中及以上學(xué)歷代表的人力資本(3.0倍)；再次是以人情禮支出為代表的社會(huì)資本(2.1倍)，均顯著高于互聯(lián)網(wǎng)使用(1.6倍)和手機(jī)使用(1.1倍)的差距。總體來說，相比于其他資源擁有量的差距，互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了相當(dāng)程度的平等，這一定程度上表現(xiàn)出數(shù)字技術(shù)的確為低收入農(nóng)戶帶來了更為平等的發(fā)展機(jī)會(huì)。

圖4 2018年低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶各類資源的相對(duì)差距數(shù)據(jù)來源：中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)。

(三)低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶數(shù)字技術(shù)使用效果差異

1.PSM平衡性處理結(jié)果

借鑒Blundell和Dias(2000)、Heyman等(2007)的相關(guān)研究，我們首先將低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶分開，采用逐年匹配的方法將處理組(2014—2018年使用了數(shù)字技術(shù)的低收入農(nóng)戶/普通農(nóng)戶)與對(duì)照組(2014—2018年從未使用數(shù)字技術(shù)的低收入農(nóng)戶/普通農(nóng)戶)進(jìn)行一對(duì)一最近鄰匹配。通過可觀測(cè)匹配變量計(jì)算出每個(gè)家庭使用數(shù)字技術(shù)的預(yù)測(cè)概率值，并通過概率為每個(gè)處理組家庭找到唯一的一個(gè)對(duì)照組家庭。為了克服內(nèi)生性影響，匹配變量均采用滯后一期的指標(biāo)。以2014年為例，匹配后除去未成功配對(duì)的低收入農(nóng)戶82戶和普通農(nóng)戶354戶，得到匹配后低收入農(nóng)戶樣本 1 283戶和普通農(nóng)戶樣本3 812戶。同理，對(duì)2016年和2018年使用互聯(lián)網(wǎng)的家庭找到相對(duì)應(yīng)的對(duì)照組家庭，最終保留低收入農(nóng)戶樣本3 489戶和普通農(nóng)戶樣本10 184戶。以2014年為例，通過匹配，無論是低收入農(nóng)戶組還是普通農(nóng)戶組，處理組(使用了數(shù)字技術(shù)的農(nóng)戶)和對(duì)照組(未使用數(shù)字技術(shù)的農(nóng)戶)的變量差異都顯著變小，t統(tǒng)計(jì)量均不再顯著。這也驗(yàn)證了我們匹配結(jié)果的可靠性。通過傾向分值匹配，我們盡可能保證樣本處理的隨機(jī)性，滿足多期倍差法回歸中“共同趨勢(shì)”的假定。

2.主要回歸結(jié)果

我們對(duì)經(jīng)過PSM后的匹配樣本進(jìn)行雙向固定效應(yīng)回歸。表3為使用PSM后雙向固定效應(yīng)模型估計(jì)得到的數(shù)字技術(shù)對(duì)低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶收入水平的影響，包括人均純收入、人均農(nóng)業(yè)收入和人均非農(nóng)收入。所有回歸均加入農(nóng)戶、省、年份固定效應(yīng)，標(biāo)準(zhǔn)差聚合在縣層級(jí)。此外，我們通過費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)，比較低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶的系數(shù)差異，并匯報(bào)了檢驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)p值。

表2 數(shù)字技術(shù)使用PSM平衡性處理結(jié)果

在收入規(guī)模方面，數(shù)字技術(shù)使用顯著提高了低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶的收入水平。使用數(shù)字技術(shù)可以使低收入農(nóng)戶家庭人均純收入提高10.8%，并且在5%的水平上統(tǒng)計(jì)顯著；使用數(shù)字技術(shù)可以使普通農(nóng)戶家庭人均純收入提高7.6%，在10%的水平上統(tǒng)計(jì)顯著，盡管系數(shù)差異并沒有通過顯著性檢驗(yàn)，但是從絕對(duì)值上看，數(shù)字技術(shù)的使用對(duì)低收入農(nóng)戶的影響程度更大?？梢姡瑪?shù)字技術(shù)可及性滿足后，數(shù)字技術(shù)的使用并沒有進(jìn)一步擴(kuò)大低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶之間的“數(shù)字鴻溝”。數(shù)字技術(shù)為低收入農(nóng)戶提供了一個(gè)難得的、更加平等的發(fā)展機(jī)會(huì)。

在收入結(jié)構(gòu)方面，數(shù)字技術(shù)對(duì)低收入農(nóng)戶收入增長的正向影響來自農(nóng)業(yè)收入與非農(nóng)收入兩個(gè)渠道，而對(duì)普通農(nóng)戶收入的正向影響則來自非農(nóng)收入的提高。具體來看，數(shù)字技術(shù)使用使低收入農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入提高了4.7%，非農(nóng)收入提高了9.5%；使普通農(nóng)戶非農(nóng)業(yè)收入提高了8.2%，但農(nóng)業(yè)收入下降了18%。可能的解釋是，當(dāng)數(shù)字技術(shù)緩解了農(nóng)戶要素配置的信息約束、環(huán)境約束時(shí)，普通農(nóng)戶的最優(yōu)決策是將要素投入轉(zhuǎn)向非農(nóng)部門，可能體現(xiàn)為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移以及土地經(jīng)營規(guī)模的下降。而低收入農(nóng)戶由于自身的稟賦限制，他們的最優(yōu)決策傾向于繼續(xù)留在農(nóng)業(yè)部門，并額外提供一些非農(nóng)部門勞動(dòng)。因此，在收入增長效應(yīng)中兩者呈現(xiàn)出不一致的增長路徑。后文我們對(duì)機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)，也基本證實(shí)了這一推斷。

表3 數(shù)字技術(shù)使用對(duì)收入影響的回歸結(jié)果

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

將低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶單獨(dú)分組回歸，相應(yīng)的識(shí)別假設(shè)是數(shù)字技術(shù)使用對(duì)這兩個(gè)群體內(nèi)部的收入分布是同質(zhì)的。為了進(jìn)一步放松這一假設(shè)，我們繼續(xù)以固定效應(yīng)的無條件分位數(shù)回歸進(jìn)行分析。在回歸結(jié)果中，分位數(shù)從小到大的變化過程代表了農(nóng)戶收入水平由低到高的演變。通過對(duì)比處理變量(是否使用數(shù)字技術(shù))的系數(shù)變化，可以知道在不同收入水平上農(nóng)戶使用數(shù)字技術(shù)的獲益情況。

表4將所有樣本農(nóng)戶按照家庭人均純收入從低到高分成四組，回歸結(jié)果顯示，在25分位點(diǎn)上，使用數(shù)字技術(shù)的農(nóng)戶人均純收入比未使用數(shù)字技術(shù)的農(nóng)戶高12.7%，其中，人均農(nóng)業(yè)純收入高2.3%，人均非農(nóng)收入高12.4%。這與我們對(duì)低收入農(nóng)戶組單獨(dú)回歸的系數(shù)基本保持一致，證實(shí)了結(jié)果的穩(wěn)健性。從整體分布來看，使用數(shù)字技術(shù)對(duì)家庭人均純收入、人均非農(nóng)收入基本保持著穩(wěn)定的正向作用，而且在中低收入家庭中發(fā)揮了更大的作用。在人均農(nóng)業(yè)收入中，隨著農(nóng)業(yè)收入的增加，數(shù)字技術(shù)使用的系數(shù)逐漸轉(zhuǎn)為負(fù)數(shù)。這也再次證明，在跨越接入鴻溝后，使用數(shù)字技術(shù)的效果并沒有體現(xiàn)“親富”的現(xiàn)象。相反，數(shù)字技術(shù)使用提供了一個(gè)突破信息約束、資源約束的條件，為中低收入農(nóng)戶帶來了更為可觀的收益。

表4 數(shù)字技術(shù)使用對(duì)收入的分位數(shù)回歸結(jié)果

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)論是否具有模型依賴，我們采用了其他內(nèi)生性處理方式，盡量保證結(jié)論的可信度。一是工具變量法。借鑒已有文獻(xiàn)，本文采用農(nóng)戶所在地區(qū)滯后一期的數(shù)字技術(shù)普及率(剔除農(nóng)戶自身)(周洋，華語音，2017)、家中是否有在校學(xué)生(Labonne & Chase, 2009)作為農(nóng)戶數(shù)字技術(shù)使用的工具變量。數(shù)字技術(shù)存在顯著的“模仿效應(yīng)”和“示范效應(yīng)”，如果地區(qū)其他人的數(shù)字技術(shù)使用較為廣泛，農(nóng)戶自身的上網(wǎng)傾向也可能隨之加強(qiáng)，學(xué)生一般接受新鮮事物的能力強(qiáng)、興趣高，在學(xué)校也容易受到同學(xué)的影響與帶動(dòng)，因此更容易促進(jìn)家庭的數(shù)字技術(shù)使用。此外，地區(qū)其他人的數(shù)字技術(shù)使用以及家庭中是否有在校學(xué)生均很難對(duì)農(nóng)戶自身的要素配置行為以及收入產(chǎn)生直接影響，滿足工具變量外生性的條件。二是逆概率加權(quán)基礎(chǔ)上的多期倍差法。與傾向分值匹配基礎(chǔ)上的多期倍差法相比，該方法的優(yōu)勢(shì)在于可按照傾向得分PS值給予樣本不同的權(quán)重，在保障樣本分布的平衡性的同時(shí)保留了全部樣本。表5匯報(bào)了兩種內(nèi)生性處理方法的回歸結(jié)果，結(jié)果方向與之前一致。即數(shù)字技術(shù)使用提高了低收入農(nóng)戶的收入水平，對(duì)非農(nóng)收入的影響尤為穩(wěn)健；總體上，數(shù)字技術(shù)對(duì)低收入農(nóng)戶的影響大于普通農(nóng)戶。

表5 數(shù)字技術(shù)使用對(duì)收入影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、機(jī)制檢驗(yàn)與進(jìn)一步分析

(一)機(jī)制檢驗(yàn)

參照辛格(Singh，1986: 10-25)在經(jīng)典農(nóng)戶模型中關(guān)于家庭生產(chǎn)部分的設(shè)定，農(nóng)戶行為是經(jīng)濟(jì)理性的，其會(huì)在勞動(dòng)力市場(chǎng)、土地市場(chǎng)以及信貸市場(chǎng)中合理配置自己的生產(chǎn)要素，包括勞動(dòng)力在農(nóng)業(yè)與非農(nóng)部門的配置、土地經(jīng)營和租賃的選擇以及在信貸市場(chǎng)獲取資本的行動(dòng)，以獲取自身的利益最大化。數(shù)字技術(shù)對(duì)要素配置的影響已經(jīng)被許多學(xué)者驗(yàn)證(田鴿，張勛，2022；劉子涵等，2021；潘明明等，2021；邱澤奇等，2016)。從理論上看，農(nóng)戶通過使用數(shù)字技術(shù)，對(duì)三大生產(chǎn)要素進(jìn)行再調(diào)整，最終勢(shì)必會(huì)影響家庭收入。農(nóng)戶的不同要素配置過程很可能是同步發(fā)生的，一些不可觀測(cè)的因素會(huì)共同決定農(nóng)戶在不同要素中的配置決策，因此，我們使用似不相關(guān)模型，對(duì)農(nóng)戶的要素配置方程執(zhí)行聯(lián)合估計(jì)，從而考慮方程之間干擾項(xiàng)的相關(guān)性，得到更為有效的估計(jì)。在被解釋變量中，我們選擇了是否從事非農(nóng)就業(yè)、是否從事非農(nóng)經(jīng)營、是否土地轉(zhuǎn)出、是否土地轉(zhuǎn)入、是否獲得正規(guī)信貸等指標(biāo)。由于這些指標(biāo)都是二元選擇變量，我們采用CMP條件混合過程進(jìn)行似不相關(guān)模型估計(jì)。

表6 數(shù)字技術(shù)使用對(duì)要素配置行為影響的聯(lián)合估計(jì)

結(jié)果如表6所示。數(shù)字技術(shù)的確促進(jìn)了低收入農(nóng)戶要素配置的調(diào)整。在勞動(dòng)力配置方面，數(shù)字技術(shù)使用促進(jìn)低收入農(nóng)戶將勞動(dòng)力更多地配置在非農(nóng)就業(yè)與非農(nóng)經(jīng)營活動(dòng)之中。數(shù)字技術(shù)使用使低收入農(nóng)戶從事非農(nóng)就業(yè)的概率提高了2.9%，從事非農(nóng)經(jīng)營的概率提高了0.8%。在土地配置方面，數(shù)字技術(shù)促進(jìn)了低收入農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入行為的發(fā)生。數(shù)字技術(shù)使用使低收入農(nóng)戶租入土地概率上升3.8%。在信貸配置方面，使用數(shù)字技術(shù)的低收入農(nóng)戶比沒有使用數(shù)字技術(shù)的低收入農(nóng)戶獲得正規(guī)信貸的概率提高了3.3%。但是與普通農(nóng)戶相比，自身稟賦差異導(dǎo)致低收入農(nóng)戶應(yīng)對(duì)數(shù)字技術(shù)沖擊后依舊進(jìn)行了不同的要素配置選擇。具體來看，數(shù)字技術(shù)使用使普通農(nóng)戶增加非農(nóng)務(wù)工和非農(nóng)經(jīng)營的概率明顯大于低收入農(nóng)戶，同時(shí)數(shù)字技術(shù)使用使普通農(nóng)戶傾向于租出土地，降低租入土地的概率。對(duì)應(yīng)到現(xiàn)實(shí)情境中，使用數(shù)字技術(shù)后，普通農(nóng)戶的最優(yōu)決策是將要素投入轉(zhuǎn)向非農(nóng)部門，體現(xiàn)為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移以及土地經(jīng)營規(guī)模的下降。而低收入農(nóng)戶由于自身的稟賦限制，其最優(yōu)決策傾向于繼續(xù)留在農(nóng)業(yè)部門，并額外提供一些非農(nóng)勞動(dòng)，同時(shí)通過獲得的信貸資金彌補(bǔ)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的相對(duì)缺失。這也驗(yàn)證了我們發(fā)現(xiàn)的低收入農(nóng)戶和普通農(nóng)戶在數(shù)字技術(shù)使用過程中呈現(xiàn)出不同增長路徑的內(nèi)在原因。

(二)進(jìn)一步分析

前文重點(diǎn)關(guān)注的是數(shù)字技術(shù)接入對(duì)低收入農(nóng)戶收入情況的影響，即從不接入到接入的差別。有必要進(jìn)一步細(xì)化數(shù)字技術(shù)接入情況，包括數(shù)字技術(shù)接入的持續(xù)性影響、不同程度數(shù)字技術(shù)使用的影響以及數(shù)字技術(shù)接入在不同環(huán)境下的影響，以期更深入地考察不同的數(shù)字技術(shù)使用對(duì)低收入農(nóng)戶收入的影響及其與普通農(nóng)戶的差距。

1.數(shù)字技術(shù)使用對(duì)收入的持續(xù)性影響

考察數(shù)字技術(shù)使用對(duì)收入的持續(xù)性影響時(shí)，分別用滯后一期、滯后兩期的數(shù)字技術(shù)使用(用L1.數(shù)字技術(shù)使用與L2.數(shù)字技術(shù)使用表示)對(duì)農(nóng)戶的收入變量做回歸分析。滯后一期的數(shù)字技術(shù)使用系數(shù)代表數(shù)字技術(shù)使用對(duì)兩年后農(nóng)戶收入的影響，滯后兩期的系數(shù)代表數(shù)字技術(shù)使用對(duì)四年后農(nóng)戶收入的影響。此外，為了剔除數(shù)字技術(shù)與收入之間可能存在的反向因果關(guān)系，我們將使用數(shù)字技術(shù)與使用前一期(兩年前)的收入作回歸分析，用F1.數(shù)字技術(shù)使用表示。理論上說，如果我們得到的是真實(shí)的因果關(guān)系，那么數(shù)字技術(shù)使用就不該對(duì)使用前的收入有顯著影響，即F1.數(shù)字技術(shù)使用不顯著。

結(jié)果如表7所示，F(xiàn)1.數(shù)字技術(shù)使用的系數(shù)基本都不顯著，這證實(shí)了傾向分值匹配后樣本的平衡性，排除了數(shù)字技術(shù)使用是高收入帶來的結(jié)果這一顧慮。從L1.數(shù)字技術(shù)使用與L2.數(shù)字技術(shù)使用的系數(shù)可以看出，數(shù)字技術(shù)使用對(duì)兩年后、四年后農(nóng)戶收入都發(fā)揮了正向作用，并且系數(shù)在加大，這意味著數(shù)字技術(shù)對(duì)收入的影響是一個(gè)累進(jìn)的過程。具體來看，在低收入農(nóng)戶中，增收效果的增強(qiáng)主要來源于非農(nóng)收入的正向累積。數(shù)字技術(shù)使用有一定門檻，低收入農(nóng)戶對(duì)數(shù)字技術(shù)使用有一個(gè)從接受到熟練的過程，因此隨著接入時(shí)間的延長，低收入農(nóng)戶越來越能接受數(shù)字技術(shù)帶來的好處，并更好地發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在非農(nóng)領(lǐng)域的作用。在普通農(nóng)戶中，這種增強(qiáng)效果既來自非農(nóng)收入的正向累計(jì)，也來自農(nóng)業(yè)收入負(fù)向影響的減弱。從數(shù)字技術(shù)滯后項(xiàng)對(duì)普通農(nóng)戶人均農(nóng)業(yè)純收入影響的系數(shù)可以看出，盡管始終為負(fù)，并且系數(shù)絕對(duì)值在變小?？梢?，總體上數(shù)字技術(shù)使用促進(jìn)了普通農(nóng)戶的非農(nóng)化，但是隨著數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)資源配置、要素重組中發(fā)揮作用，可能會(huì)逐漸彌補(bǔ)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力流失帶來的損失(朱秋博等，2022)。

2.不同程度數(shù)字技術(shù)使用對(duì)收入的影響

考察不同程度的數(shù)字技術(shù)使用對(duì)農(nóng)戶收入的影響時(shí)，選用了家庭成員中使用數(shù)字技術(shù)的人數(shù)和家庭是否有成員使用網(wǎng)購兩個(gè)指標(biāo)。其中，數(shù)字技術(shù)使用人數(shù)可以考察數(shù)字技術(shù)在接入之后的邊際效果，用于判斷隨著使用人數(shù)的增加，數(shù)字技術(shù)的邊際效果是遞增還是遞減。網(wǎng)購過程涉及主動(dòng)搜索、實(shí)名認(rèn)證、電子支付等多個(gè)環(huán)節(jié)，對(duì)用戶的使用技能要求較高，可以作為互聯(lián)網(wǎng)深度使用的代理變量，有助于考察數(shù)字技術(shù)深度使用是否能為農(nóng)戶帶來更好的增收效果。

表8匯報(bào)了回歸結(jié)果。首先，數(shù)字技術(shù)使用人數(shù)對(duì)收入回歸的系數(shù)普遍小于數(shù)字技術(shù)使用的系數(shù)。以人均純收入為例，數(shù)字技術(shù)使用可以使低收入農(nóng)戶收入增長10.8%，大于使用人數(shù)增加一人帶來的7.3%的收入增長。簡單地說，家庭中實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的連通對(duì)收入能發(fā)揮較大的作用，在連通后使用人數(shù)的增加盡管依然能帶來收入的增長，但是邊際效果是遞減的。其次，是否網(wǎng)購對(duì)家庭收入的邊際作用普遍大于是否使用數(shù)字技術(shù)，同樣以人均純收入為例，數(shù)字技術(shù)使用可以使低收入農(nóng)戶收入增長14.3%，大于使用互聯(lián)網(wǎng)的系數(shù)(10.8%)。這意味著當(dāng)家庭連通互聯(lián)網(wǎng)后，若能更有效地利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)戶增收。這在低收入農(nóng)戶與普通農(nóng)戶中都呈現(xiàn)出一致的趨勢(shì)。

表7 數(shù)字技術(shù)使用對(duì)收入持續(xù)性影響的回歸結(jié)果

表8 不同數(shù)字技術(shù)使用指標(biāo)對(duì)收入影響的回歸結(jié)果

3.不同環(huán)境下數(shù)字技術(shù)使用對(duì)收入的影響

數(shù)字技術(shù)能使農(nóng)戶以合理的成本獲得更充分的信息與更高效的溝通手段，尤其在偏遠(yuǎn)、相對(duì)封閉的地區(qū)，數(shù)字技術(shù)帶來的突破更為顯著。因此，我們選取了兩個(gè)指標(biāo)，即農(nóng)戶所在村到最近縣城的距離(為連續(xù)變量)和農(nóng)戶所在縣是否屬于高坡度地區(qū)(7)即地形起伏在中位數(shù)(0.46)以上的地區(qū)。地形起伏度數(shù)據(jù)購自網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，包括全國2 873個(gè)縣的數(shù)據(jù)，共匹配到CFPS數(shù)據(jù)庫中162個(gè)縣的樣本數(shù)據(jù)。(為0—1變量)，進(jìn)一步驗(yàn)證作為“軟道路”的數(shù)字技術(shù)能否彌補(bǔ)傳統(tǒng)地理劣勢(shì)。

表9匯報(bào)了數(shù)字技術(shù)使用與不同環(huán)境條件的交叉項(xiàng)回歸結(jié)果。一般來說，離縣城越遠(yuǎn)，意味著地理位置越偏僻或者道路等交通設(shè)施越不完善。高坡度意味著該地區(qū)長期以來相對(duì)封閉，信息相對(duì)閉塞。在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)之前，傳統(tǒng)的通信措施建設(shè)成本較高，通信條件較差?；貧w結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)使用與代表地理位置偏僻程度的兩個(gè)指標(biāo)的交叉項(xiàng)的系數(shù)大體表現(xiàn)為正向，尤其是數(shù)字技術(shù)使用與高坡度地區(qū)的交叉項(xiàng)系數(shù)基本顯著。這意味著，數(shù)字技術(shù)使用對(duì)地理位置較偏僻地區(qū)，尤其是坡度較高的相對(duì)封閉地區(qū)的農(nóng)戶的收入具有更大的影響。此外，收入的增長主要體現(xiàn)在非農(nóng)勞動(dòng)收入方面。數(shù)字技術(shù)帶來的信息和溝通方式的變革提供了突破環(huán)境稟賦的條件，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)地理位置存在的劣勢(shì)，促進(jìn)了偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)戶向非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移，提高了其非農(nóng)收入。

表9 不同數(shù)字技術(shù)環(huán)境對(duì)收入影響的回歸結(jié)果

六、結(jié)論與建議

本文主要利用中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)2014—2018年的微觀數(shù)據(jù)，從數(shù)字技術(shù)接入與增收角度，回答低收入農(nóng)戶能否平等共享數(shù)字紅利這一重要問題?？傮w而言，數(shù)字技術(shù)發(fā)展到了縮小“數(shù)字鴻溝”、收獲“數(shù)字紅利”的階段，相比于普通農(nóng)戶，低收入農(nóng)戶在獲得“數(shù)字紅利”的規(guī)模上并無明顯差異。

第一，數(shù)字技術(shù)“接入鴻溝”依然存在，但出現(xiàn)了一些積極的信號(hào)。CFPS數(shù)據(jù)顯示，2018年低收入農(nóng)戶的互聯(lián)網(wǎng)使用率僅為普通農(nóng)戶的三分之二。但是，低收入農(nóng)戶中年輕群體的互聯(lián)網(wǎng)使用率已經(jīng)接近普通農(nóng)戶。此外，相較于人力資本、物質(zhì)資本和社會(huì)資本等傳統(tǒng)資源，互聯(lián)網(wǎng)使用率在低收入農(nóng)戶和普通農(nóng)戶間的差距明顯更小。

第二，在跨越接入層面的“數(shù)字鴻溝”后，數(shù)字技術(shù)與低收入農(nóng)戶的生計(jì)活動(dòng)緊密聯(lián)系，加快了低收入農(nóng)戶調(diào)整要素配置，提高了其收入水平。數(shù)字技術(shù)帶來的收入增長還具備持續(xù)性特征，數(shù)字技術(shù)使用后兩年、四年對(duì)收入的影響依然顯著，并且影響程度在加大，主要表現(xiàn)在非農(nóng)收入的正向累積。此外，低收入家庭連接互聯(lián)網(wǎng)后，使用人數(shù)增加帶來的邊際效果呈遞減趨勢(shì)。以是否網(wǎng)購為代表的互聯(lián)網(wǎng)深度使用指標(biāo)，對(duì)收入的邊際作用大于是否使用互聯(lián)網(wǎng)的作用。

第三，相比于普通農(nóng)戶，低收入農(nóng)戶獲得的“數(shù)字紅利”在規(guī)模上沒有顯著差距，但是稟賦差異導(dǎo)致其面對(duì)數(shù)字技術(shù)沖擊進(jìn)行了不同的要素配置選擇，進(jìn)而呈現(xiàn)出不同的收入增長路徑。具體來說，數(shù)字技術(shù)使用并沒有使低收入農(nóng)戶脫離農(nóng)業(yè)，而是增加了部分非農(nóng)兼業(yè)活動(dòng)，同時(shí)增加了轉(zhuǎn)入土地的概率，并獲得了更多的信貸資金用以彌補(bǔ)農(nóng)業(yè)經(jīng)營中勞動(dòng)力的相對(duì)流失。對(duì)于普通農(nóng)戶，數(shù)字技術(shù)使用則使其經(jīng)濟(jì)重心從農(nóng)業(yè)部門實(shí)質(zhì)性地轉(zhuǎn)向非農(nóng)部門。在要素配置中表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力大量轉(zhuǎn)移到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入顯著下降，土地大量轉(zhuǎn)出。

本文具有一定的政策啟示意義。首先，要繼續(xù)推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)升級(jí)，尤其關(guān)注“最后一公里”問題，為偏遠(yuǎn)地區(qū)和低收入農(nóng)戶提供信息服務(wù)補(bǔ)償，積極引導(dǎo)農(nóng)民“入網(wǎng)”，強(qiáng)化信息技能培訓(xùn)，讓更多低收入農(nóng)戶參與到數(shù)字經(jīng)濟(jì)中來，共享數(shù)字紅利。其次，繼續(xù)發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在要素市場(chǎng)中的作用,推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與要素市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)，包括鼓勵(lì)針對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的互聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)工作，通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布與農(nóng)戶有關(guān)的就業(yè)信息和就業(yè)技能指導(dǎo)；建立并完善土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)；創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)村金融服務(wù)的結(jié)合，改善網(wǎng)絡(luò)支付、網(wǎng)絡(luò)信貸等普惠金融發(fā)展環(huán)境，提高農(nóng)戶要素配置活力，促進(jìn)持續(xù)增收。最后，加強(qiáng)低收入農(nóng)戶自身能力建設(shè)，警惕未來出現(xiàn)“數(shù)字鴻溝”的可能。隨著數(shù)字技術(shù)在農(nóng)村應(yīng)用范圍不斷拓展，與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)融合程度逐漸加深，數(shù)字技術(shù)的操作技能門檻以及與其他配套資源的要求都可能大幅提高。因此，有必要在加強(qiáng)低收入農(nóng)戶數(shù)字技術(shù)使用技能的同時(shí)，繼續(xù)確保低收入農(nóng)戶自身的能力建設(shè)，使其使用數(shù)字技術(shù)后，有能力優(yōu)化經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，改變自己的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位。