非農就業(yè)、信息工具技能稟賦與農戶收入差距

趙 昕，蔣文莉

(中南財經政法大學 公共管理學院，湖北 武漢 430073)

一、引言

二、文獻回顧

收入差距問題一直是學術界的研究熱點。農戶內部收入差距作為我國總體收入分配格局的重要組成部分，是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要著眼點。近年來，我國農村居民基尼系數不降反升，而城鎮(zhèn)居民基尼系數不斷下降，這導致城鄉(xiāng)收入差距的進一步擴大。此外，農戶內部收入分配格局的不斷惡化將會引致農村貧困程度的加深并出現貧困黏性，從而成為農戶進一步提高收入的桎梏。

隨著農村經濟成分的不斷變化及發(fā)展，農村剩余勞動力的漸進式非農轉移已成常態(tài)。它被動促成農業(yè)集約化發(fā)展并帶來生產資源的合理分配及效率提升，同時主動帶來非農收入的補充。這將有利于農戶收入狀況的改善并緩解農村貧困，從而進一步影響收入分配格局。此外，如今信息技術發(fā)展迅速，廣大農民群體已不單單局限于從書籍等傳統(tǒng)方式獲取知識等信息內容，以通信、計算機以及互聯(lián)網技術為特征的現代信息技術已滲透進農戶家庭并改變其生產生活方式乃至效率。可以預見，這種改變將帶來因不同農戶技能稟賦異質而導致的收入差距，以及隨之而產生的農村內部收入分配狀況的改變。因此，對以上問題的研究均具有重要的現實意義。

目前國內外的學者從緩解農村內部收入差距的角度出發(fā)，已經進行了較多的研究，并取得了較為豐碩的成果。總體而言，其影響因素可以劃分為微觀與宏觀因素兩個方面。微觀層面的研究主要聚焦于研究對象所掌握的各種資本，如人力資本、物質資本中的農村金融支持[1]和土地流轉[2]等、政治資本[3]及社會資本[4]等對于農戶收入差距變動的影響。宏觀層面則主要從產業(yè)差異、區(qū)域分割、制度及政策差異等(如行政干預[5]和農村財政[6])入手討論了對農戶收入差距變動的影響。除此之外，伴隨收入來源多元化導致的收入結構性變化，亦或是就業(yè)類型的內部分化，同樣對總體收入差距具有不同程度的貢獻[7]。

在與本文主題相近的研究中，較多學者已經注意到勞動力的非農化轉移對農戶收入差距變動的影響。考慮具體遷移類型后，又可普遍分為“離土不離鄉(xiāng)”的當地非農就業(yè)和“離土又離鄉(xiāng)”的跨縣域非農就業(yè)。較多學者的研究表明，非農就業(yè)可以在提高收入的同時緩解農戶間的收入差距[8-9]。也有學者提出相反意見，認為非農就業(yè)在考慮勞動者異質性后反而擴大了農戶間的收入差距[10]。以上研究中，學者未就非農就業(yè)對農戶收入差距變動的影響方向達成一致觀點，且對機制的研究較為缺乏。本文將采用較具有針對性的微觀數據，以農戶家庭為研究基礎單元，對該問題展開進一步探討。

除此之外，大多數學者已經認識到人力資本投資如正規(guī)教育[11]、非農與農業(yè)培訓[12]、遷移和勞動力流動[13]等對于農戶內部收入差距的巨大影響，但是卻未能就其影響方向統(tǒng)一結論。已有學者考慮到了勞動者技能異質性對其經濟回報的影響，并對技能進行了區(qū)分，如將個體技能區(qū)分為數學運算、字詞識記、語言表達及網絡使用四個分項技能[14]。然而，信息工具的使用能力作為勞動者工作及生活必需技能卻較少得到學者們的重點關注。該工具的熟練掌握程度深刻反映了勞動者信息輸入—加工—輸出的全流程信息處理能力，進而影響其個人以及家庭的各種資源存量及分配效率，并最終導致不同特征群體獲利能力出現差異，從而改變農村社會的收入分配格局，因此應該予以重點考察。另外，相比于閱讀與書寫等傳統(tǒng)信息工具類使用技能，掌握現代信息工具①技能具有更高效的信息收集能力和更低的信息交換成本，促進了農村電子商務的轉變[15]，提高了資產增值渠道、方式及預算約束(通過政府轉移性支付、惠農政策感知獲取及正規(guī)金融機構放貸獲取等)，進而改變了農業(yè)生產經營及產品分配方式，是農戶提高農業(yè)及其他收入的重要手段。

信息工具類技能存量在農戶群體內部分布較為不均，這可能是目前農村收入分配格局變化的重要致因。再者，傳統(tǒng)與現代信息使用技能在獲取信息的成本、傳遞信息效率及配置資源能力等方面存在天然差別，且在農村地區(qū)普及程度也有區(qū)別。因此有必要進行區(qū)分研究。

基于此，本文側重關注勞動者對信息工具使用的技能水平，將勞動者的信息工具使用技能分為傳統(tǒng)和現代信息工具兩類。已有研究中，部分學者已經考察了互聯(lián)網的使用對不同群體或區(qū)域的收入差距的影響，其中較為熱門的研究為對城鄉(xiāng)收入差距[18]、性別工資差距[19]、高低學歷人群工資收入差距[20]等的影響。其中劉曉倩等[21]的研究則與本文有相似之處。其利用內生轉換模型考察并證實了農村居民的互聯(lián)網使用狀況對農村居民收入差距的擴大效應。然而以上對互聯(lián)網影響收入分配的研究中，受限于數據可得性，對互聯(lián)網使用采用0-1 變量，即是否使用互聯(lián)網作為替代變量，無法反映被調查者該技能的掌握程度的真實差異性。本文通過自評形成綜合得分，并作為結果變量更好地刻畫勞動者的信息工具使用技能狀況，從而更加準確地考察現代信息工具使用技能對農村收入分配的影響。

不僅如此，除去上述討論的兩個核心變量，非農就業(yè)和信息工具使用技能兩者之間內部亦存在相互關聯(lián)。非農就業(yè)往往伴隨著農村勞動力的信息工具使用技能的產生和獲得，并應用該技能以提高生產效率[22]。因此，本文將進一步探討非農就業(yè)背景下信息工具使用技能的變化，及其對農戶收入差距的影響。

三、農戶收入差距的理論框架

非農就業(yè)對農戶收入差距的影響主要有以下幾個方面:一是非農就業(yè)收入有助于抵御因農業(yè)生產經營收入不穩(wěn)定帶來的風險。二是非農就業(yè)帶來了家庭知識和技能的共享，使農業(yè)新技術等稀缺知識以及新的生產設備不只掌握在優(yōu)勢農戶手中，避免其通過高溢價收入渠道拉開與弱勢農戶之間的收入差距。此外，亦可促進其他家庭成員整體提高勞動素質并進行非農就業(yè)“傳幫帶”，進而阻止農戶收入差距進一步擴大。三是非農就業(yè)的普遍參與將農戶家庭的社會資本從原有的地緣及親緣型向更為復雜的社會資本類型過渡并積累。有部分學者認為“社會資本是窮人的資本”，即對社會資本的利用效率方面，處于弱勢的農戶將更強。這也意味著社會資本在弱勢農戶手中具有更強的收入轉換能力，農戶收入差距得以緩解。因此，家庭非農就業(yè)參與率同步提高時，弱勢農戶比優(yōu)勢農戶增收效應更加明顯，進而整體上縮小農戶內部收入差距。

信息工具使用技能對農戶收入差距同樣具有影響。傳統(tǒng)信息工具的使用技能來自正規(guī)教育渠道，且來源與積累途徑較為廣泛，反映的是勞動者基本文本內容的識辨能力，與維持基本生活與工作存在較大關聯(lián)，表現為在不同情境下的高遷移性。該技能的掌握及提高對于整個人群一般性獲利活動具有正向影響，尤其對于處于弱勢地位的勞動者具有更強的保障作用。如能有效利用該技能則能降低工作搜尋成本和提高匹配成功率(非農工作獲取及收入提高)，以避免落入貧困陷阱，從而擴大與優(yōu)勢農戶間的經濟差距。相應的該技能對于處于優(yōu)勢地位的農戶邊際增收效應并不明顯，進而總體上阻止農戶內部收入差距的擴大。

現代信息工具的使用技能則與勞動者對現代信息工具如通信設備和互聯(lián)網等的掌握程度息息相關，多來自非正規(guī)教育等渠道的積累，具有較強的邊際能力溢價性。信息使用者的差異(如高低技能異質、城鄉(xiāng)戶籍異質、貧富家庭財產存量異質等)，可能會出現明顯的技能溢出效應的分化，最終傳導至整體內部收入分配格局變化。與處于弱勢群體利用該技能提升僅能實現的信息交流和娛樂休閑等目的不同，處于優(yōu)勢地位的群體將更易帶來資源配置能力的提高(經營能力的提升)，擴大非正規(guī)渠道融資的規(guī)模，政策感知能力增強，金融約束降低(信貸規(guī)模及政府轉移性收入增加)甚至是社交網絡及資源的改善等。以上使用場景的分化將導致農戶在不同收入來源端產生獲利差異，并將最終引致總體收入差距擴大。

因此，農戶間傳統(tǒng)信息技能水平的整體提升，對比優(yōu)勢農戶，弱勢農戶增收效應更加明顯，從而整體上縮小了農戶內部收入差距；而農戶間現代信息技能水平的整體提升，對比弱勢農戶，優(yōu)勢農戶溢價能力更加明顯，這將整體上擴大農戶內部的收入差距。

除以上討論外，農村居民信息工具技能稟賦可能伴隨個人或家庭成員非農就業(yè)的參與而顯著改變，從而波及至整個農戶收入分配格局的改變。信息工具技能的提升在非農就業(yè)影響農戶收入差距的過程中起到中介作用。

四、模型、數據與指標設置說明

(一)計量模型構建

本文運用到的研究方法是再中心化影響函數回歸(Recentered Influence Function Regression，RIF)。RIF 回歸作為無條件回歸方法的其中一種及拓展，由Firpo、Fortin 和Lemieux[23]等人于2009 年提出并發(fā)展，可以較好地估計整個對象中解釋變量X 發(fā)生微小變化時對被解釋變量Y 的分布統(tǒng)計量(如分位數、方差和基尼系數等)的邊際分布影響[24]，而在研究收入差距問題中具有較強契合度。與OLS 回歸相比，RIF 回歸的估計結果更加穩(wěn)健，可以弱化因解釋變量遺漏而導致的內生性問題。參考過往學者研究[9]，使用基尼系數作為描述農戶收入差距的替代指標，基于基尼系數構建RIF 回歸函數。

基尼系數的定義公式如下:

式(1)中，νGini(FY) 是收入分布函數FY泛函，本文中νGini(FY) 即刻畫收入分布FY的基尼系數。

進一步對基尼系數的影響函數進行定義:

式(3)中部分變量定義為:

根據式(1)和式(3)，得到基尼系數的再中心化影響函數:

Firpo 等(2009)給出了式(5)的詳細估計方法②，本文在此不再贅述。結合該式，以反映農戶家庭內部收入分布的基尼系數為被解釋變量，以非農就業(yè)、信息工具使用技能為核心解釋變量，農戶個體或家庭的其他特征等作為控制解釋變量，可以構建基于基尼系數的收入差距再中心化影響回歸模型:

式(6)中，RIF(income；υGini) 表示基于基尼系數的農戶家庭收入影響函數，α、β1、β2、β3、βi分別表示常數項、非農就業(yè)(MF)、傳統(tǒng)信息工具技能(ITS_traditional)、現代信息工具技能(ITS_contemporary)以及控制變量(Xi)的系數，ε 表示隨機誤差項。

此外，為了進一步探討信息工具使用技能對農戶收入差距的中介影響效應，可以構建如下中介效應模型:

其中，M 為中介變量，即本文中定義的信息工具技能(ITS)。如果變量MF 通過變量ITS 來影響Gini(income)，則可以認為ITS 為中介變量[25]。其檢驗過程為:首先檢驗系數θ1的顯著性，如果不顯著，表示不相關；若顯著，進一步檢測系數θ2和θ4的顯著性，如果兩者都顯著，則表明存在中介效應，如果有至少一個不顯著，則進行Sober 檢驗，若通過顯著性檢驗，則中介效應成立，反之，不成立。

(二)數據來源與處理

本文使用數據來自中山大學社會科學調查中心2016 年開展的“中國勞動力動態(tài)調查”(CLDS)。該樣本覆蓋中國除港澳臺、西藏、海南之外的29 個省份，主要調查對象為15～64 歲的家庭全部勞動力。根據本文研究需要，進行以下篩選處理:一是篩選農戶樣本；二是對核心變量缺失值樣本進行剔除；三是對數據庫的個體、家庭及社區(qū)數據進行合并處理。經過上述處理，保留有效個人樣本9 695 個，有效家庭樣本5 943 戶。

(三)指標設置與描述統(tǒng)計

1.農戶收入差距。參考主流研究方法，使用農戶收入對數的基尼系數作為測度農戶收入差距的替代指標，并作為本文的核心因變量。其結果主要來源于CLDS 數據庫中的問題“2015 年全年，您家的總收入大概是多少元?”。

2.非農就業(yè)。非農就業(yè)決策是家庭成員共同的決策，其目的在于謀求家庭利益的最大化。基于此，本文使用非農就業(yè)人數占家庭總人數比例作為農戶非農工作參與程度的替代變量，根據問卷判斷被調查者工作狀態(tài)及工作所屬行業(yè)類型。將在調查時點有工作(從事收入的活動，不包含義工、學生兼職、志愿者及家庭勞務等)，且所屬行業(yè)不在農林牧副漁業(yè)的勞動者認定為非農就業(yè)。此外，本文定義的農業(yè)就業(yè)包括務農以及參與農業(yè)相關的企事業(yè)、集體單位和個體自雇等方式工作。

3.信息工具使用技能。本文按研究需求將該技能分為傳統(tǒng)信息工具使用技能和現代信息工具使用技能。對兩種技能水平的測度來源于問卷問題“請您評估一下您在以下方面的能力?”，包括“閱讀報刊”“寫信”(以上兩種評估傳統(tǒng)信息工具使用能力)“用手機發(fā)短信”“使用網上銀行”“網上購買火車票”(以上三種評估現代信息工具使用能力)共五個方面。根據回答“完全不會”到“完全沒問題”四個等級選項，依次賦值0 到3 分。并結合熵值法對各因素賦予權重，得出被調查者兩種能力的綜合得分以反映其該技能的掌握水平。由于本文微觀基礎為家庭，因此取人均值。

4.控制變量。本文參考已有研究，基于農戶家庭為微觀基本單位，分別從個體層面、家庭層面和村級層面選取其他對農戶收入差距有影響的變量。其中，個體層面包括男性占比、年齡(人均)、健康狀況(人均)、受教育程度(人均)、黨員比例、親緣型/地緣型社會資本(人均)；家庭層面包括家庭人數規(guī)模、政府補貼、土地征用；村級層面包括村莊經濟及交通情況。

具體指標含義、賦值方法及統(tǒng)計特征如表1所示。

圖1 為利用非參數估計方法得到的收入核密度函數，為便于不同特征農戶進行對比，通過家庭非農就業(yè)比例是否為0 作為區(qū)分非農就業(yè)家庭組依據。可以看出，相對無非農就業(yè)家庭來說，擁有非農就業(yè)的家庭收入分布整體右移，表現出向更高收入階層分布的態(tài)勢，且分布相對更加密集。即意味著從無非農組向非農組的轉移可能伴隨著向內部收入差距更小的群體遷移。該變化可能會最終導致整體收入差距的縮小。

圖1 非農就業(yè)差異特征下核密度函數

此外，按家庭人均信息工具使用技能低于/高于等于整體平均值從而定義信息工具使用技能低/高家庭組后。如圖2 所示，按兩種信息使用技能分組后的函數形態(tài)基本與圖1 按非農就業(yè)為特征進行分組后所表現出的特征保持一致。

圖2 信息工具技能差異特征下核密度函數

表1 各變量取值說明及描述性統(tǒng)計

五、實證結果與分析

(一)基準回歸結果分析

回歸方法采用再中心化影響函數方法回歸(RIF)。基準回歸報告了非農就業(yè)及信息技能使用水平對農戶收入差距(用基尼系數作為衡量不平等的指標)的實證結果。具體結果見表2。

首先就核心變量——非農就業(yè)進行討論，從表2 結果可以看出，模型(1)中非農就業(yè)比例的變量估計系數為負，并在1%水平下顯著，表明非農就業(yè)比例的提升緩解了農戶收入差距的擴大。在模型(3)、(4)和(6)中，依次單獨加入信息技能稟賦(人均)、控制變量及兩者同時存在，其估計系數方向仍為負而沒有改變，這說明非農就業(yè)對緩解農戶收入差距的作用較為穩(wěn)健，該結果與多位學者的研究結論相近或一致[8-9]。

表2 農戶總收入差距基準回歸結果

其次關注核心變量——信息工具使用技能水平，模型(2)中傳統(tǒng)信息工具使用技能(人均)的變量估計系數為負，而現代信息工具使用技能(人均)的變量估計系數為正，且兩者均通過了1%水平下的顯著性檢驗。這表明以家庭為基本單位下，兩種類型的技能提高作用方向不一致，分別緩解/擴大了農戶收入差距狀況。而在模型(2)、(5)和(6)中，依次單獨加入非農就業(yè)、控制變量及兩者同時存在后，除模型(2)中現代信息工具使用技能(人均)未通過顯著性檢驗外(但影響方向仍為正)，其他模型中估計系數均顯著且未改變影響方向，這意味著上述結果較為穩(wěn)健。另外，需要注意的是，隨著其他變量的逐漸加入，現代信息工具技能(人均)的擴大作用逐漸得到增強(系數的增加)，而傳統(tǒng)信息工具技能(人均)的緩解作用逐漸減弱(系數的減少)，且前者力度大于后者。以上結果符合本文預測。

控制變量方面，就個體層面來說，平均年齡的增長將導致收入分配格局不均程度的增加，而平均健康狀況的改善和人均受教育程度的提升將有利于緩解農戶收入差距的擴大；就家庭層面而言，政府補貼的獲得將同樣有利于緩解農戶收入差距的進一步擴大；就村居層面來看，村莊總體經濟收入的增加將刺激農戶收入分配格局的惡化。

在基準回歸的基礎上，對農戶總收入的不同組成部分及來源進行拆分后，可以更加細致地探究核心變量對不同收入差距類型的影響。本文將農戶總收入差距分解為非農收入差距、農業(yè)純收入差距、其他收入差距三類③。結果如表3 所示，非農就業(yè)比例的提升和傳統(tǒng)信息工具使用技能的提高將會縮小非農收入差距；非農就業(yè)比例和現代信息工具使用技能的提升將會擴大農戶間農業(yè)純收入差距；其他收入方面，僅有現代信息工具使用技能的提升顯著加劇了其他收入差距的擴大。

表3 農戶收入結構差距的RIF 結果

出現以上結果可能的解釋是:由于非農就業(yè)具有較強的同質性，非農化程度較高的群體內部收入差距更小，此時非農就業(yè)的參與度整體提高將伴隨收入差距較高組向較低組的流動，進而為緩解整體農戶間非農收入差距做出貢獻。同時，伴隨著非農就業(yè)及土地轉讓(主動或被動)的整體增加，農業(yè)生產一部分逐漸走向兼業(yè)和副業(yè)化，并呈現出生產工具現代化和分工專業(yè)化的傳統(tǒng)農業(yè)向現代農業(yè)過渡的局面，并提高農業(yè)收入；而另一部分可能減少農業(yè)生產要素投入，使農業(yè)收入下降。此消彼長將改變收入分配格局，使得家庭內部農業(yè)純收入獲利能力出現分化并進而拉大差距。

而傳統(tǒng)信息工具使用技能的整體提高補充了低技能掌握者從農業(yè)向非農的轉移所需的基本通識技能，降低了非農受雇就業(yè)及開展小規(guī)模自雇型經營等的門檻，而對高技能掌握者影響則較弱，這在內部緩和了非農收入差距。區(qū)別于前者，現代信息工具使用技能在我國廣袤農村區(qū)域呈現出較大的群體內部差異性。具體而言該技能水平提高在農業(yè)獲利(如集約化生產)和其他獲利(如財產性收入)方式上針對優(yōu)勢群體表現為更高邊際生產率特征，即對處于優(yōu)勢地位的農戶農業(yè)經營收入和其他收入的增收效應更加強勁。這直接導致在以上兩個領域，農戶內部收入差距的擴大。

(二)機制分析:信息工具技能稟賦在非農就業(yè)影響農戶收入差距的中介效應

根據前文提到的方法，采用逐步法檢驗信息技能稟賦的中介效應。首先考察傳統(tǒng)信息工具使用技能的中介效應。如表4 所示，根據模型(1)、(2)及(4)可知，模型(2)中的非農就業(yè)的系數項a1未通過顯著性檢驗，這可能是由于依次檢驗的檢驗力較低的緣故，因此進一步通過Sober 法檢驗聯(lián)合系數假設H0:a1b1=0 的顯著性。結果未通過10%水平下的顯著性檢驗④。因此可以認為傳統(tǒng)信息工具使用技能未起到中介效應。傳統(tǒng)信息工具使用技能受基礎義務教育影響較大，而后者在農村層面普及廣度及深度已然初見成效，非農就業(yè)較難對該技能產生差異影響并進而改變農戶收入分配格局。

其次考察現代信息工具使用技能的中介效應。根據模型(1)、(3)及(4)可知，逐步法各需檢驗系數c、a2、b2及c*均顯著，說明發(fā)揮部分中介效應，即非農就業(yè)的比例的提升通過提高現代信息工具使用技能水平間接擴大了農戶收入差距。由于非農就業(yè)與農業(yè)就業(yè)在所需技能和工作環(huán)境等方面的較大差異，非農就業(yè)的勞動者更易接觸現代信息工具如通信設備及互聯(lián)網等，通過工作本身及同伴學習等方式直接或間接地增加其使用機會，降低學習成本，進而提高對該種技能的掌握水平。同時由于現代信息工具的使用往往具有家庭內部雙向性(信息交換渠道尤甚)，從而使該技能知識在家庭層面共享，進而水平得到整體提升，并最終傳遞到收入差距層面。

表4 信息工具使用技能的中介效應檢驗

(三)機制分析:非農就業(yè)、信息工具技能稟賦對農戶收入水平差距的影響

在基準回歸中，已證實核心變量變動對整體農戶的無條件收入分布的一般影響。為進一步探討其影響機制，考慮核心變量在整體變化時，對農戶收入提高所可能呈現出的分位異質性。沿用前文方法，因變量變更為農戶收入對數，并報告其在10、25、50、75 和90 分位上的影響系數。

結果如表5 所示，可以看出非農就業(yè)比例的提升對不同分位點上農戶收入均具有正向影響，且該影響隨著分位數的提高，強度逐漸減弱。這意味著，相對于高收入組來說，非農就業(yè)對于低收入組的收入提高效果更強。而傳統(tǒng)信息工具使用技能的提升在提高50 分位以下的低收入家庭組的收入效果上具有正向影響，且效果隨分位點提高而降低，當高于50 分位以上時，影響不顯著。可見非農就業(yè)及傳統(tǒng)信息工具使用技能對于低收入組群體有更強的收入保障作用，從而緩解了農戶間收入差距。現代信息工具使用技能的提升除在10 分位點時呈現負向影響外，在其他分位點上均對農戶收入具有正向影響，且該影響強度隨分位點的提升呈現出逐漸增強的特征(除在90 分位略有下降)。這意味著該技能的提升對高收入組的收入增加效應明顯高于低收入組，同時也意味著該技能具有馬太效應，使原本處于優(yōu)勢地位的高收入組的農戶更具效率地將能力優(yōu)勢轉化為自身收益，而這將帶來農戶收入差距的進一步擴大。

表5 農戶收入水平的無條件分位數回歸結果

(四)穩(wěn)健性檢驗

上文提到，RIF 回歸方法的采用有利于降低因遺漏變量等引起的內生性問題從而導致的結果偏誤，使回歸結果更加穩(wěn)健。除此之外，為進一步增強研究結論可靠性，本文采取以下三種方式進行穩(wěn)健性檢驗。

1.以方差替代基尼系數作為描述收入差距的分布統(tǒng)計量，并分析各變量對方差變動的RIF回歸。

2.對家庭人均信息工具使用技能的衡量和測定是本文的關鍵問題之一，除本文前文使用被調查者自評得分外，可以使用家庭客觀情況反映兩種技能的掌握及參與程度。利用問題“您家有多少本書籍?”中回答的書籍數量(對數)⑤作為傳統(tǒng)信息工具使用技能的替代變量，其數值越高間接反映了該技能的水平越高。此外，利用問題“在過去的一年中，您家使用互聯(lián)網的情況是?”來測定該家庭現代信息工具使用技能的高低。將不上網賦值為1，只使用電腦或手機中的一種上網賦值為2，將兩種方式均使用賦值為3，從而設定定序變量以間接代表該技能水平的逐漸增長⑥。

3.為避免使用單一年份數據可能產生的數據選擇性偏誤問題。本文采用中國動態(tài)勞動力調查(CLDS)2014 年數據進行重新估計，共篩選出家庭樣本5 899 戶。由于2016 年數據庫問卷與2014 基本一致⑦，因此，在樣本篩選、變量設計和估計方法上與前文保持一致。

表6 為實證檢驗結果，可知在多種方法下，各核心變量對農戶收入差距的影響方向及顯著性與前文基本一致，這說明本文的研究結論基本穩(wěn)健。

六、結論與討論

本文著重討論了農戶家庭非農就業(yè)比例及信息工具技能稟賦水平對農戶內部收入差距的影響及其機制問題。結果發(fā)現:(1)總體上，非農就業(yè)及傳統(tǒng)信息工具技能有利于緩解收入差距，而現代信息工具技能則表現為對收入差距的擴大作用。(2)對總收入分解后，非農就業(yè)比例提升將同時縮小非農及農業(yè)收入差距；傳統(tǒng)信息工具技能提升僅對非農收入差距有縮小作用；而現代信息工具技能提升將帶來農業(yè)及其他收入差距的進一步擴大。(3)中介機制視角下，非農就業(yè)比例提升僅通過提高現代信息工具技能水平，進而擴大收入差距。(4)收入分位視角下，非農就業(yè)及傳統(tǒng)信息工具技能均表現為對低收入組家庭的增收保護效應，而對高收入家庭組影響較弱或無影響，該影響結構差異有助于收入差距的減緩；而現代信息工具技能則隨收入組的上升表現為增收效應的漸進增強，該影響結構差異將擴大整體內部收入差距。

表6 穩(wěn)健性檢驗的估計結果

基于以上結論，本文提出以下建議:

一是繼續(xù)合理引導農村剩余勞動力的非農化轉移及流動，確保其對低收入組和貧困農戶的收入保障和提升作用，避免其落入貧困深化陷阱。同時也應注意非農就業(yè)對于信息技能水平提升的促進作用，合理引導并鼓勵非農就業(yè)人員對所在家庭進行知識分享及提升工作。

二是重視傳統(tǒng)信息工具的使用對低收入農戶的收入提振和反貧困作用，尤其需保證農民群體基本信息接收、處理及輸出能力，如文字閱讀及寫作能力。從而提高勞動力素質，豐富農戶就業(yè)選擇，緩解其因無其他獲利能力，被動困于土地而使貧富差距進一步擴大。顯然，這有賴于農村基礎教育的普及和發(fā)展。

三是警惕由于農戶使用現代信息工具獲利能力差異及信息技能掌握分布不均兩種情況引致的收入差距問題。既要引導和傳授不同農戶群體將現代信息工具使用轉化為收入提升的能力，還要嘗試從供需兩端解決目前存在于廣袤農村地區(qū)的現代信息工具使用匱乏問題。前者可以通過宣傳農村網絡金融和農產品電商平臺化等方式將現代信息工具的實時性和便利性等諸多優(yōu)良特征，促使農戶主動接納新能力，并實現收入渠道的拓寬和增收效果。后者則可以從供給側強化信息技術基礎設施建設，改善通話質量及信號，加快寬帶高速網絡建設，提高寬帶普及率及網絡帶寬，降低寬帶費率等。最終目的均是提升農戶對現代信息處理技能的重視和意識，避免數字信息這一寶貴的資源為少數農戶所專享，填補農戶間已有的“數字鴻溝”，改善農村區(qū)域的收入分配格局。

注釋:

①現代信息工具主要以信息高速路(互聯(lián)網建設)和基礎通信網絡(移動通信設備及基站)為載體。

②該方法(UQR)近來被廣泛用于勞動經濟學等領域如收入不平等問題的研究中。

③其中非農收入包括工資性收入及非農經營收入，農業(yè)純收入為自家生產農產品價值(農業(yè)生產市場價值)扣除生產成本，其他收入包括財產性收入如債券、股息、基金、紅利及固定資產租賃等，以及轉移性收入如政府補貼及他人給予等。

④經檢驗，sober 系數為-0.000 2，Z 統(tǒng)計量為-1.444 1。

⑤替代變量“家庭書籍數量(對數)”均值為1.16，標準差為1.90。

⑥替代變量“互聯(lián)網使用情況”均值為2.24，標準差為0.84。

⑦僅有變量“交通情況”在分別兩個年份的調查問卷中問題有區(qū)別，2016 年為調查員自評“距縣距離(公里，對數)”，2014 年本文采用受訪者報告“距縣距離(公里，對數)”。