鄉村振興背景下互聯網使用對農戶外出務工的影響及機制研究

◎單德朋 張永奇 馬夢迪

引言及相關文獻

鄉村振興戰略的實施效果，決定著新時期“三農”建設整體進程，同時也是實現農村經濟均衡發展的關鍵。鄉村振興能否實現，核心在人。鄉村振興的核心要素則是吸引“鄉村工匠”的主力軍回鄉務工（李強等，2015）。農戶返鄉務工既能改善農村經濟發展缺乏內生力的情況，同時能夠加快農村城鎮化發展步伐。中央出臺的“鄉村振興”發展綱要，強調通過點燃農戶創業激情、有效引導農村產業創新來促成產業發展新格局，加快農村地區的城市化步伐。這對外出務工農戶形成了強大的政策吸引力。因此，在鄉村振興政策加速落實、農戶返鄉熱情高漲的背景下，研究農戶返鄉務工具有重大現實意義。

農戶返鄉務工的背后則是農村勞動力轉移問題。已有研究指出，農村收入較低、缺少發展機會，成為農戶外出務工的“推力因素”，城市就業崗位多、外出提升眼界屬于農戶外出務工的“拉力因素”（李強，2003）。楊金鳳（2006）認為社會因素和經濟因素成為引導農戶外出就業的重要選擇。李明橋等（2009）從收益和儲蓄維度出發，對農村勞動力轉移的“鐘擺現象”進行了研究。武晉等（2011）指出家庭人口結構、耕地占有量等家庭因素及性別、年齡等個體因素也制約著農村勞動力務工選擇。徐曉鵬（2016）認為區位便利度對農戶外出務工具有顯著的正向影響。農戶可以通過“強關系”尋找更好的工作，也能夠過上“早出晚歸”的生活。另外，也有研究認為結婚壓力對農戶外出務工也具有重要影響（郭燕枝等，2015）。

結合過往研究能夠發現，學者們已從宏觀、微觀角度對農戶外出務工的影響因素展開了深入研究。但是過往研究中，多數聚焦于農戶外出務工的影響因素分析方面，忽視了農戶外出務工的異質性，也并未著重關注如何吸引農戶自愿返鄉務工。概括地說，引發農戶外出務工的驅動因素無外有二：一是農戶想要到城市更廣闊天地內實現知我價值的內在驅動因素，二是迫于子女成長、家庭發展，對經濟的外在需求。那么，如何轉變農戶外出務工意愿，化解農村人力資本存量降低、農村發展資金外流等困境，吸引外出務工農戶“返鄉回流”，助推鄉村全面振興，就成為值得思考的問題。

根據相關統計數據，截止到2020年3月，互聯網在我國農村地區的普及率已經接近47%。首先，互聯網覆蓋率的提升，有效緩解了城鄉間信息閉塞的狀況，有效完善了農村地區的信息流通體系。利用互聯網終端，農戶可以迅捷、充分獲取國家政策、市場動態信息；其次，農戶可以在互聯網平臺上拓展個人發展半徑，通過信息瀏覽、社群交流、相互借鑒來獲得更多發展資源，尋找對口創業機遇，及時把握市場發展風口；最后，“榮歸故里”一直是中國人的內心期望，借助互聯網這一“橋梁”，外出務工農戶可以早日返鄉發揮自身才能。互聯網的出現為外出務工農戶降低信息成本，維持、強化社會資本，收獲更多的認同感、成就感提供了一條可行途徑，使其返鄉務工能夠擁有更多的發展機會。

更為重要的是，互聯網作為農戶返鄉務工的重要載體，在社會中扮演著重要的引導角色，具有凝聚資金與先進技術等資本要素的功能（趙羚雅，2019）。“鄉村振興”落實方案要求政府加大投入，通過農業信息化工程的深入發展來持續改善農村信息化水平，以高效迅捷的信息條件來吸引外出務工農戶返鄉，為鄉村振興戰略發展構筑更廣闊平臺。發揮互聯網促進農戶返鄉務工，改善農戶整體務工格局的作用，對于鄉村振興整體戰略的實現意義重大。

在鄉村改革如火如荼、鄉村信息產業項目加快發展的背景下，本次課題研究決定以政府部門最近幾年出具的調查數據為數據源，對互聯網應用普及所引發的農戶外出務工數據變遷進行分析，旨在深入發掘互聯網應用普及與農戶外出務工間的深層次關系，同時采用傾向得分匹配法、聯立方程、固定效應模型緩解內生性問題，在此基礎上進一步探討了互聯網使用對農戶外出務工的影響途徑和傳導機制。本次研究有助于拓展鄉村經濟發展思路、加速城鄉產業融合，同時還能為改善鄉村產業發展不均衡狀況帶來新啟示。

本文的邊際貢獻在于：1.本文識別了互聯網使用對農戶外出務工的短期效果和長期表現，并通過外出務工和本地務工的分組樣本展開分析，得出互聯網使用可以通過收入增長、長期減貧吸引外出務工農戶返鄉務工的研究結論；2.同時采用了工具變量法和傾向得分匹配法，很好的規避了隨機抽樣所引發的選擇問題和不必要的內在干擾因素。除此之外，本次課題研究還使用了聯立方程模型減少了遺漏變量導致的模型估計誤差；3.本文使用微觀面板數據固定效應模型考察了互聯網使用對農戶外出務工動態變化的影響，從而緩解了截面數據分析的片面性，改善了互聯網使用影響農戶外出務工的估計精度。

數據來源、變量選取與計量策略

（一）數據來源

本次課題研究以國家統計機構提供的跟蹤調查數據為基準，采用分段抽樣法，抽取了來自不同省份不同波段數據，有效匯聚了來自各省份的差異性樣本，充分代表了不同波段的數據特征，能夠較好地反映新時期農民互聯網使用與外出務工情況，考慮到收入群體多數是勞動者，本文選取18～60歲調查樣本，在剔除核心變量缺失值和遺漏值后，最終得到有效樣本4105份。

（二）變量選取

1.結果變量

本文的主要結果變量為“農戶外出務工”。用調查問卷中的“是否外出務工”這一問題衡量，勞動者外出務工，賦值為1；反之賦值為0。

2.處理變量

本文的處理變量為“互聯網使用”。本文遵循傳統文獻做法，使用CFPS（2018）問卷中“是否使用電腦上網”的定義為互聯網使用指標，對回答“是”的賦值為1，反之賦值為0。另一方面，手機網民數量也與日俱增。因此，本文使用調查問卷中“是否移動上網”定義為互聯網使用的代理變量，對互聯網使用與農戶外出務工的關系進行穩健性檢驗。

3.協變量

本文為保證模型構建準確，遵循傳統文獻做法，選取了一系列可能影響農戶外出務工的控制變量，盡量避免因選擇疏忽而引發的各種遺漏。協變量將被調查對象的基礎文化水平、年齡、記憶力、職業狀態、健康水平、政治資本等特征變量全部囊括在內。另外，本文考慮到家庭情況也對農戶外出務工造成重要影響。因此，本文選取了家庭規模、家庭存款作為家庭特征變量。鑒于家庭存款波動對方差量所造成的負面影響，在家庭存款參與課題調查前，已經提前對該變量進行了處理。此外，農戶外出務工也會受到社會環境影響。本文選取與鄉村振興及農戶外出務工有關的養老保險（是=1）、醫療保險（是=1）、政府補貼（是=1）作為控制變量。社會保險作為一項“兜底”措施，對農戶外出務工具有顯著影響，政府補貼也會在一定程度上影響農戶務工選擇。考慮到地區效應也會對農戶外出務工造成擾動效應，本文在回歸分析中控制了省級層面的地區效應。各主要變量基本統計特征如表1所示。

表1：描述性統計

（三）計量策略

本文使用的“外出務工”指標是二分類變量，根據此變量的數據分布特征，使用最大似然估計的Probit模型展開分析，更加合適。本文設定的基準回歸模型如下：

其中，i代表個體，Xc代表影響農戶外出務工的一系列變量，εc為隨機擾動項。β是互聯網使用對農戶外出務工的影響，作為本文關注的重點系數。β為正，代表互聯網使用能夠顯著提高農戶外出務工；β為負，代表互聯網使用能夠顯著降低農戶外出務工；β不顯著，則代表互聯網使用對農戶外出務工沒有影響。

實證結果與分析

（一）基準回歸結果分析

根據表2模型1的回歸結果，可以發現，互聯網使用對農戶外出務工的單獨影響系數為-0.570，說明互聯網應用能夠有效降低農戶外出務工概率。對表2模型的其他數據進行分析，發現在分別控制個人特征、家庭特征變量的條件下，互聯網使用的估計系數仍然為負，說明互聯網使用對農戶外出務工的研究結論比較穩健。模型4的回歸結果顯示，在控制全部變量情況下，使用互聯網的農戶選擇本地務工的概率達到38.7%，雖然相比模型1的互聯網使用估計值有所下降，但是互聯網使用對農戶外出務工的影響仍在1%的統計水平上顯著，進一步佐證了互聯網使用對農戶外出務工的負面影響。

對特征變量進行逐一觀察和分析，發現年齡和年齡平方所對應的外出務工估計系數雖然處于不同的數值區間，但均呈現出先先降后升的發展趨勢，表現出“U型”所具有的特征明顯。且與女性勞動力相比，男性勞動力才是外出務工的主力軍。雖然隨著農戶發展認知觀念的轉變，大部分農村家庭已經認同男女平等的性別觀念，相比以往，女性已經能夠釋放家庭社會經濟中的性別紅利，但是這并不代表農村家庭中外出務工的“主力軍”有所改變，男性依然是外出務工的主要群體（王春凱，2019）。與未婚女性相比，已婚女性的外出務工意愿相對較弱。農戶受教育年限越長，返鄉務工的概率越大。這一點不難理解，隨著回鄉務工的扶持政策和補貼規模逐漸擴大，教育水平越高的群體能夠享受的人才補貼越多，另外，伴隨著當地平均教育水平的提高，企業的初始規模也不斷擴大，從而也能起到降低高學歷農戶外出務工的作用。此外，需要說明的是，就業水平、記憶力均顯著降低了農戶外出務工的概率，而健康水平未能通過顯著性檢驗，表明外出務工與該變量不相關。

表2：互聯網使用對農戶外出務工的影響

家庭和社會特征控制變量也對農戶外出務工存在顯著影響。對家庭規模特征變量變化所引發的外出務工估計系數波動情況加以觀察，發現家庭規模變量能夠對外出務工系數產生正向驅動力，隨著家庭規模的擴增，外出務工概率也將隨之升高。原因在于，隨著消費理念的更新，國民的消費能力顯著增強，如果農戶缺乏其他的經濟收入渠道，那么農戶發展會被有限的收入渠道所限制，在農業收入渠道再難拓寬的前提下，家庭規模增加將會導致整體支出增加，為了緩解家庭經濟壓力，家庭規模較大的農戶只能“背井離鄉”。從社會特征變量來看，本文發現擁有養老保險、醫療保險的農戶會降低外出務工概率。另外，政府補貼在1%的統計水平上增加了農戶外出務工的可能性，原因在于即便政府補貼規模和力度不斷擴大，但是農戶的務農收入仍未達到預期，因此，為了獲取更高的收入，很多農戶仍然選擇外出務工。最后，由于東部地區經濟發展水平較快，因此該區域農戶外出務工概率較低。模型5-8是使用手機網絡代替互聯網使用指標與外出務工的關系檢驗進一步分析，回歸結果顯示，無論是否添加控制變量，互聯網使用依然對農戶外出務工存在顯著的負向影響。由此可見，本項研究發現具有高度的穩健性。

（二）互聯網使用對農戶外出務工的影響途徑

上文已經證實了互聯網使用能夠顯著降低農戶外出務工的概率，但是并未找出互聯網使用是通過何種方式降低農戶外出務工？因此，本文將從增收、減貧兩個角度出發，因此課題研究將重點對互聯網使用作用于農戶外出務工概率的途徑進行分析。

1.互聯網增收

根據表3的回歸結果，能夠發現，模型1表示對于外出務工群體而言，互聯網使用能夠助其增收的概率接近22.9%，模型2表示對于本地務工群體而言，互聯網使用能夠助其增收的概率達到34.7%。根據模型1和模型2的結果對比，可以推測，隨著農村互聯網基礎設施的完善，農村地區的互聯網基礎設施水平有了質的提升，互聯網基礎建設的完善和互聯網終端的普及，有效疏通了農村地區相對閉塞的信息渠道，提高了農村本地務工群體的網絡使用深度，也從一定程度上為農村帶來了新的發展契機，構建了良性循環的產業鏈和價值鏈分配機制，進而為本地務工群體增收創造了新的可行途徑。

表3：互聯網使用對農戶收入的影響

上述回歸結果證實了互聯網使用能夠通過增收渠道降低農戶外出務工的概率，但是無法獲知對農戶不同收入來源的影響。為對互聯網使用所具有的渠道受益增收增值功能進一步分析，現按照國家統計局出臺的收入劃分標準，對參與本次調查的農戶收益進行渠道分割，再次展開分析。根據表4的回歸結果，能夠發現，對于外出務工群體而言，互聯網使用對于外出務工人員的工資性收入、轉移性收入提升具有積極推動作用，且在1%的統計水平上顯著，表明該群體通過互聯網使用能夠獲取更高的收入，同時互聯網使用對其轉移性支付影響更加顯著；對于本地務工群體而言，互聯網使用對工資性收入影響與轉移性收入影響略微持平。細分收入來源，能夠發現互聯網使用對外出務工群體轉移性收入存在更加顯著的正向作用，且互聯網使用對于本地務工人員所具有的工資性收入增長驅動力超過了外出務工人員。究其原因，可能是因為隨著中央關于“三農”政策的落實，地方政府對于農村互聯網項目關注力度的加大，互聯網基建工程建設不斷推進，互聯網的鄉村覆蓋率顯著提升，鄉村產業的數字化發展步伐明顯加快，“互聯網+”的優勢開始在農村逐漸顯現。在這樣的大環境下，“互聯網+三農”給農村帶來了新的發展動力，也為本地務工農戶增加工資性收入提供了更多可能。而對于外出務工群體而言，轉移性支付通過網絡接收更加便捷。整體而言，互聯網使用對于非農務工的收入結構具有更加顯著的正向影響，從而佐證互聯網使用能夠從增收角度降低農戶外出務工概率。

2.互聯網減貧

本文借鑒單德朋等（2020）測度貧困做法，使用收入比例法確定貧困線，以此檢驗互聯網使用對農戶貧困的短期表現。如果農戶收入小于人均收入的70%，則定義為短期貧困，賦值為1，反之賦值為0。借鑒單德朋（2019）的做法，使用預期貧困脆弱性進行脆弱性測度，識別互聯網使用對農戶貧困的長期穩健脫貧情況。如果農戶在下一期超過50%的概率處于貧困狀態，則賦值為1，定義為長期貧困；反之賦值為0。

表4：互聯網使用對農戶收入結構的影響

表5：互聯網使用對農戶貧困的影響

根據表5的實證結果，能夠發現，對于外出務工群體而言，互聯網使用顯著降低了當期貧困概率。外出務工的農戶通過使用互聯網能夠降低貧困發生率0.378個百分點，且在1%的統計水平上顯著。觀察貧困距和平方貧困距統計數據，發現互聯網使用對于農村頻率降低具有促進意義。對于本地務工農戶而言，互聯網使用能夠降低貧困發生率0.123個百分點，且在1%的統計水平上顯著。根據模型5和模型6的回歸結果，互聯網使用對本地務工農戶依然具有顯著“減貧效應”。根據模型1和模型4的回歸結果，可以發現，互聯網使用對于外出務工農戶的當期減貧效果更加顯著。可能的解釋原因是，通過互聯網的使用，外出務工農戶可以降低搜尋成本，短時間內尋找到相對匹配的工作，出去打工成為減貧見效最快的一個手段。

從互聯網使用與貧困脆弱性的關系來看，模型7的回歸結果顯示，對于外出務工農戶而言，互聯網使用降低了貧困脆弱性2.296個百分點，且在1%的統計水平上顯著；對于本地務工農戶而言，互聯網使用降低了貧困脆弱性2.765個百分點，且在1%的統計水平上顯著，表明農戶通過使用互聯網能夠顯著改善長期貧困境況，而這種影響更多體現在本地務工農戶中。原因在于“互聯網+農村”是一項龐大的系統性工程，本地務工農戶更容易依靠經驗等自身優勢匹配合適項目，從而發揮互聯網穩健脫貧作用。

（三）異質性分析：分群體檢驗

不同的異質性因素組合在一起，使務工農戶擁有不同的特質，產生不同的務工選擇偏好，為了考察互聯網使用對農戶外出務工的異質性差異，本文將全樣本劃分為男性和女性，青壯年和中年，初中及以下和高中及以上等8個擁有不同異質因子的務工群體，對他們進行分別研究（見表6）。

在Panel A中，互聯網使用在1%的統計水平上顯著負向影響男性和女性外出務工。在相同條件下，互聯網使用所引發的外出務工概率跌幅均超過了37.8%，可以說互聯網使用所具有的農戶外出務工抑制作用在這里表現得非常明顯，且互聯網使用對于外出務工的抑制作用在男性農戶身上表現更為突出。可能解釋的原因在于，相比于女性，男性更偏愛挑戰，更加相信自己通過城市工作與生活的“洗禮”，能夠將更多的技術和管理經驗，通過互聯網應用于“農村電商”等新型項目，從而推動農村經濟發展。

在Panel B中，互聯網使用所具有的外出務工抑制作用在青壯年和中年農戶身上表現同樣明顯。在認真比對后不難看出，互聯網使用對中年農民外出務工的負向作用大于青壯年農民。可能解釋的原因是，一方面，由于勞動市場上存在就業歧視，很多中年農戶超過40歲，就已經被企業認為是“無用之人”；另一方面，隨著年齡的增長，相比青壯年農戶，中年農戶擁有更多的資金和人脈，更傾向于借助互聯網，在自己的家鄉做出一番事業，成為網絡時代的新農人。

表6：互聯網使用的異質性分析

在Panel C中，互聯網使用在1%的統計水平上顯著負向影響初中和高中學歷農戶外出務工。其中，互聯網使用每提高一個單位，初中、高中農戶外出務工的概率分別降低40.4%、27.0%，說明互聯網使用對低學歷農民外出務工的邊際效應更大。原因在于，隨著鄉村振興戰略的逐步推進，很多地區鄉鎮黨委把吸引年輕人返鄉務工作為村委工作的重要項目，通過網絡收集在外務工人員的具體信息，提高了對于低學歷農戶的重視程度。

在Panel D中，互聯網使用在1%的統計水平上顯著負向影響低收入群體、高收入群體外出務工。互聯網使用每提高一個單位，低收入農戶外出務工的概率降低了39.3%，高收入農戶外出務工的概率降低了33.4%，說明互聯網使用對低收入農戶外出務工的影響更大。原因在于，低收入農戶經由互聯網使用能夠獲得更多的工作機會，相比成為城鄉“兩棲人”，承擔城市生活的巨大壓力，低收入農戶更愿意返鄉務工。

（四）影響機制分析

前文實證分析表明互聯網使用可以直接影響農戶外出務工，以下進一步探尋的則是互聯網使用是否可以通過間接渠道影響農戶外出務工。

1.信息渠道效應

根據中國社科院提供的互聯網發展跟蹤統計數據，對不同類型應用的用戶使用率進行分析，發現具有信息搜索功能的應用終端最受農戶歡迎。可見，有數以千萬計的農戶正通過這些應用終端來搜索相關信息，為他們生產、生活，包括擇業提供更科學的指導。可通過分析用戶對CFPS2018問卷中“互聯網作為信息渠道的重要性”的調查結果來了解互聯網渠道在農戶心中所具有的真正價值。在將該問卷問題作為代理變量帶入模型1后，得出互聯網使用確實對互聯網信息的重要性存在顯著的正向影響的結論。這也意味著，隨著互聯網應用渠道的普及，農戶會有更多的機會獲取精準信息。因此可以確認，各種以互聯網為支撐構筑起來的網絡平臺是互聯網降低農戶外出務工概率的途徑之一。

2.社會資本效應

對中國人而言，“社會關系”的價值難以估量，這在資源相對匱乏的農村表現尤甚。受發展渠道和地域因素限制，社會關系甚至已經發展成為“信息渠道”和“資本容器”的替代品（車四方等，2018）。一方面，社會資本能夠通過緩解信息不對稱，促進交易達成；另一方面，社會資本在某些場景下能夠發揮“變現”功能，進而讓農戶擁有更多本地就業機會。由于社會資本的定義并未明確，所以社會資本的測度也存在分歧。本次課題研究按照既往習慣，將“人情支出”作為社會資本的說明性指征（周廣肅等，2014；劉一偉等，2018）。另外，為避免單一代理變量可能引發的偽結論，本次課題研究特選取“人情支出”和“郵電費對數值”兩個代理變量，以減小偽結論誕生的可能。本著尊重前人經驗的思想，將社會信任指標選入其中（趙佳佳等，2020；Allan et al.，2020；Jiang et al.，2020），進一步測度互聯網使用與社會資本的關系。根據表7的模型2至模型4結果顯示，在控制其他變量的條件下，互聯網使用顯著影響農民禮金支出、郵電費用和社會信任，且均在1%的統計水平上顯著，說明使用互聯網能夠通過顯著增加農戶的社會資本進而對農戶外出務工造成影響。

表7：互聯網使用對農戶外出務工的影響機制

表8：內生性處理：工具變量法

3.銀行信貸渠道

融資約束一直是農村地區減貧面臨的重要障礙。理論層面上，農戶通過信貸渠道可以獲得更多的融資，更容易實現資本積累，從而更早跳出“貧困陷阱”。對此，本文認為信貸渠道能夠影響農戶相對貧困。基于CFPS問卷中的“首選借款對象”，創建了“銀行信貸”代理變量。運用Probit模型進一步檢驗互聯網使用與銀行信貸的關系。觀察表7的模型5結果，發現在其他變量保持不變的前提下，互聯網使用系數達到了顯著水平，說明互聯網使用對于農戶采用銀行信貸具有顯著驅動作用。互聯網技術突破了時空限制，使得農戶貸款流程愈加便捷，交易成本也逐漸降低。因此，許多農戶選擇通過正規銀行網絡借貸“返鄉務工”，完成資本積累。

4.非農就業機會

已有研究指出，互聯網使用能夠大幅度提高農戶非農就業的概率（左孝凡等，2020）。同時，非農就業的機會出現也會降低農戶外出務工的可能性（殷江濱等，2012）。基于此，本文將CFPS2018問卷中的“是否從事農林牧漁工作”作為衡量農戶“非農就業”的代理變量，在其他變量固定的情況下，對互聯網應用對應農戶非農變量數值進行觀察，發現互聯網使用能夠有效驅動農業非農就業指數增加。由此推斷，以互聯網使用增加非農就業機會，進而降低農戶外出務工的傳導機制是可行的。

內生性處理

（一）工具變量回歸

農戶互聯網使用與外出務工之間存在反向因果導致的內生性問題，外出務工的農戶可能缺乏足夠的資金支持，從而影響農戶的互聯網使用行為。為了緩解反向因果導致的內生性問題，本文借鑒單德朋等（2020）、劉一偉等（2018）、祝仲坤等（2017）的做法，以“互聯網態度距”“同省市其他個體的平均互聯網使用”“家庭平均互聯網普及率”三大指標為工具，對被調查對象的互聯網使用情況加以判斷。根據這三個指標間的內聯屬性，三個變量所呈現的是一個地區互聯網的發展情況，地區互聯網發展水平越高，農戶利用互聯網獲取信息的可能性越大；從外生性角度出發，三大指標能從不同的側面出發，對目標地的農戶外出務工情況加以反映。因此，從邏輯上推斷，三個變量滿足作為工具變量所需的相關性和外生性條件。

根據所選變量的F值均大于16.38，說明所選變量中不存在其他的內生性干擾因素。（Stock et al.，2002）。在此基礎上，然后以2SLS模型為工具，對變量進行測量，檢驗結果符合穩健模型標準，表明三個工具變量結果均穩健（見表8）。

（二）樣本自選擇偏差導致的內生性問題

工具變量法能夠緩解反向因果導致的內生性問題，但卻無法對變量隨機選擇過程中可能引發的選擇偏差加以規避。可采用傾向得分匹配法（PSM）對隨機選擇過程中可能引發的自選偏差加以控制，表9所選變量能夠切實反映互聯網應用在農戶外出務工中所發揮的作用。

傾向得分匹配法操作步驟：在其他可控變量不變的前提下，對互聯網使用的傾向得分進行測量。其次，利用匹配平衡理論對測量結果中的實驗組和參照組進行匹配，傾向值相似的歸為一組，表示擁有相同的特征。然后，對擁有相同特征的實驗組與參照組的ATT值進行測量，最后得出互聯網使用對于農戶外出務工的PSM結果。表8展示了不同匹配方法下的ATT值。能夠看出，ATT在-0.1217到-0.0989之間，即無論采用何種匹配方法，互聯網使用均能讓農戶外出務工的概率降低10%～12%。從整體而言，互聯網應用普及能夠有效降低農戶外出務工的概率。

（三）遺漏變量導致的內生性

前文雖然已經考慮了反向因果、樣本自選擇導致的內生性偏誤，但是農戶外出務工是反復均衡的結果，互聯網使用也面臨著家庭潛在風險偏好等不可觀測的影響，所以分析互聯網使用與農戶外出務工的關系時，還需要進一步考慮因遺漏變量導致的內生性問題。

為了克服這種潛在內生性問題可能導致的模型估計誤差，本文使用聯立方程OLS作為參照系、三階段最小二乘法及迭代式三階段最小二乘法作為最終結果展開進一步分析。使用聯立方程模型需要同時考慮互聯網使用、農戶外出務工的決定因素，因此最終能夠成為與互聯網使用方程變量的只有“上網時學習的重要程度”“上網時工作的重要程度”等五個變量。能夠進入農戶外出務工方程的變量是“提高生活水平機會很大”“本地收入位置”“本地社會地位”“是否住房出租”“是否土地出租”“待償銀行貸款”。如表10所示，結果顯示互聯網使用能夠降低農戶外出務工的研究結論依然穩健。

表9：不同匹配方法下的PSM分析結果

表10：內生性處理（聯立方程）

（四）固定效應模型

為避免偽結論的誕生，本次課題研究在此前已經通過指標分析和嚴格篩查聯立方程變量來減少內生性因素對數據分析造成的負面效應，但是僅使用CFPS（2018）截面數據分析互聯網使用與農戶外出務工的關系，將導致分析比較片面。因此，本文使用CFPS2016和CFPS2018數據形成面板數據進一步考察農戶互聯網使用對外出務工的影響（見表11）。處理思路為：第一步，檢驗兩期的農戶互聯網使用與外出務工的關系，查證互聯網使用能否對農戶外出務工發揮長期影響；第二步，采用FGLS模型，利用新的面板數據，對互聯網使用與農戶外出的關系進行整體回歸分析；第三步，對究竟選擇哪種效應模型進行確認；第四步，鑒于勞動者個體的互聯網使用是一種長期行為，保留兩期均使用互聯網的農戶調查樣本，對外出務工展開回歸分析。

模型1為2016年互聯網使用與農戶外出務工的回歸結果，模型2為2018年互聯網使用與農戶外出務工的回歸結果，通過對比，能夠發現互聯網使用對2018年農戶外出務工影響更大，因此可以認為互聯網使用能夠長期影響農戶外出務工。以FGLS理論為指導，對模型3結論進行論證后發現，互聯網使用依然對農戶外出務工具有顯著的負向影響，且所得結果符合顯著標準要求，對模型結論的可靠性予以充分保障。運用FE和RE分別作為回歸模型，對模型4和模型5進行回歸，后運用豪斯曼（hausman）檢驗法，對回歸結論進行驗證，最終發現使用FE模型更為恰當。根據FE模型的回歸結果，能夠發現，互聯網使用可以降低農戶外出務工0.131個百分點，且在1%的統計水平上顯著。模型6為兩年均使用互聯網的農戶樣本對外出務工的影響程度。結果表明，兩年均使用互聯網的農戶更易本地務工，外出務工的概率更低，與前文研究結論一致。

表11：互聯網使用對農戶外出務工的影響（新的面板）

結論與啟示

農村返鄉創業是鄉村改革戰略向新時期邁進的重要支點。本文使用中國家庭追蹤調查數據，從鄉村振興的戰略角度出發，實證分析了互聯網使用對農戶外出務工的影響及機制。研究發現：第一，互聯網使用顯著降低了農戶外出務工的概率，與互聯網使用尚未普及的地區相比，互聯網應用普及鄉鎮的農戶外出務工率降低了近四成，互聯網應用普及所具有的農戶返鄉創業推動力由此可見一斑。本次課題研究在采用交替變量、工具變量等多種回歸分析方法進行檢測后，發現互聯網應用所具有的農戶外出務工抑制力依然顯著；第二，互聯網使用能夠通過增收和減貧兩種影響途徑，扭轉農戶的擇業走向；第三，對作用力渠道進行發掘后發現，互聯網應用能夠通過拓展農戶信息來源、擴充農戶社會資本、提高農戶銀行信貸、提供非農就業機會來降低農戶外出務工。

中央出臺的鄉村振興落實方案，對提高農戶農村創業參與熱情、拓展農村產業創新產業效益做出了指示，增強了農戶外出務工人員返鄉創業的底氣。因此，研究互聯網使用對農戶外出務工的影響及機制，既符合“鄉村改革、共融發展”的建設基調，又能夠為鄉村振興戰略下激活農村經濟提供一定的有益參考。本文認為，依托鄉村振興戰略背景充分發揮互聯網對農村經濟發展的作用，一方面應繼續推動農村地區互聯網基礎設施建設，提高農戶互聯網使用率，使互聯網使用在農村增收、長期減貧方面發揮更大的作用，進而吸引更多農戶返鄉務工；另一方面應該繼續依靠互聯網使用進一步緩解信息不對稱，健全農戶社會資本積累渠道、改善農戶銀行信貸可得性，提升外出務工農戶回流意愿，加速鄉村振興戰略目標的實現。

值得注意的是，雖然本文研究了互聯網使用對農戶外出務工的異質表現和影響機制，但沒有深入研究處于不同行業的農戶互聯網使用行為對外出務工的影響。可以預期的是，不同行業的農戶返鄉務工的條件并不一致，識別這種差異將能提出更有針對性的建議政策，從而進一步為農業農村現代化目標的實現提供助力。但受數據所限，本文未能規避此項問題。除此之外，本次課題研究僅以互聯網使用為切點，來反映互聯網所具有的農戶外出務工抑制力，致使研究結論有一定局限。因此，未來將會采用更長時間跨度的面板數據和更詳細的微觀調查數據，進一步研究互聯網對農戶外出務工的影響程度，為鄉村振興戰略的政策研究提供更多證據。