互聯網使用對農戶多維貧困的減貧效應分析

張永凱，馬富成

(1.蘭州財經大學 農林經濟管理學院，甘肅 蘭州 730020；2.蘭州財經大學 經濟學院，甘肅 蘭州 730020)

改革開放以來，伴隨著農村體制改革、工業化、城鎮化道路的持續推進，以及開發式扶貧和精準扶貧方略的實施，我國在緩解農村貧困問題、促進農村持續發展方面為全球減貧事業做出了巨大貢獻[1]。2020年末，我國實現現行標準下農村貧困人口全部脫貧，貧困縣全部摘帽，脫貧攻堅戰取得歷史性勝利。然而，農村貧困問題具有一定的復雜性和長期性。伴隨我國農村扶貧攻堅力度的加大，雖然農村絕對貧困一去不復返，但鑒于農村地區基礎設施、公共服務設施相對滯后，信息較為閉塞，歷史欠賬較多，2020年后我國相對貧困治理和鄉村振興依然任重而道遠。

隨著“互聯網+”模式在農村地區的深入推廣，有力助推了脫貧攻堅成果鞏固和鄉村振興的高質量發展。當前，互聯網在農村的大力普及，對我國農村農業轉型升級起到了重要推動作用，顯著提高了農戶的經濟收益，大幅降低了農戶返貧幾率[2]。截止2019年末，農村互聯網普及率已達到52.3%，全國貧困村通光纖比例、深度貧困地區通寬帶比例均達到98%。由此可見，近些年“互聯網+”模式在農村扶貧致富領域的異軍突起，對農民的生產和生活產生了深遠影響，隨著互聯網的持續普及，農村面貌將煥然一新。

一、文獻綜述

當前，從貧困認知到治理的發展路徑中，貧困治理已漸成體系。其中，我國在治理和解決貧困問題方面的貢獻尤為突出，為全世界提供了寶貴的中國方案。事實上，我國自建國之初就致力于貧困治理，學術界基于多種理論模型對國內的減貧成效進行了深入分析。胡鞍鋼基于1978—2004年數據研究發現，我國顯著減貧成效主要是基于經濟的高速增長、農民向非農就業的轉化、城市化進程的加速、出口導向性的對外開放以及人力資本的明顯改善幾個方面[3]。汪三貴也認為我國大規模減貧的主要推動力量是由于我國經濟增長，尤其是農業和農村經濟的持續增長[4]。陳飛和盧建詞基于1991—2009年數據分地區實證分析發現居民的收入水平具有一定的減貧效應[5]。鄒文杰通過采用動態空間面板模型和門檻面板模型分析，發現我國醫療衛生服務均等化的減貧效應明顯[6]。蘇靜發現農村金融發展水平具有顯著減貧效應且呈U型分布[7]。葛順奇認為對外直接投資發揮了顯著的減貧效應[8]。馬文武指出，人力資本積累顯著提升，明顯改善了農民的貧困狀況[9]。

近年來，隨著互聯網的普及，學者們對互聯網在減貧效應中發揮的重要作用給予高度關注。對互聯網的減貧效應，從居民收入角度來看，趙浩鑫通過空間視角研究農村互聯網發展對農戶減貧的影響，發現互聯網的發展有利于農村的減貧，但對周圍地區農村減貧的發展卻具有負的溢出效應[10]。左孝凡發現，互聯網使用對低收入群體邊際收入效應明顯高于高收入群體，且互聯網通過人力資本、社會資本和非農就業3個中介機制發揮減貧效應[11]。 張含宇認為，互聯網的使用降低了農村貧困廣度、深度以及強度，但在減貧成效方面，區域差異較大[12]。從多維貧困角度來看，何宗樾通過測度多維貧困，研究了互聯網對多維貧困的減貧效應，結果表明：互聯網通過擴寬信息渠道，縮短個體與金融服務的距離，顯著降低了家庭落入多維貧困的可能性，有效緩解了家庭的貧困程度[13]。李麗霞發現，農戶家庭使用互聯網對多維貧困的減貧效應顯著，且在高維貧困上的減貧效應更強[14]。

綜上所述，目前關于互聯網減貧效應研究方興未艾，研究理論未成體系，但研究結論較為一致，即互聯網使用對農村居民減貧效應較為顯著。從研究方法看，大多基于回歸模型展開分析。從研究視角來看，多數采用截面數據，采用面板數據較少，鮮有同時從時間和空間兩個維度分析互聯網的減貧效應。鑒于此，本文選取2016、2018年CFPS數據，采用PSM、Probit和A-F測度等方法，分析互聯網使用對農戶多維貧困的減貧效應。

二、數據來源與研究方法

(一)數據來源與處理

本文所使用的數據來自中國家庭追蹤調查(CFPS)數據庫，該數據對我國城鄉居民的家庭、個人以及兒童等信息進行全方位采集，選取指標較為詳細，可靠性較高。根據相關指標的可匹配性，分別選取2014、2016、2018年3年數據測度貧困指數。

在數據處理方面，首先，將數據中的家庭、個人以及兒童3個問卷加以合并；其次，在剔除城市戶口的數據以后，將相關指標3個問卷調查之間按照家庭戶號進行匹配；最后，剔除匹配后指標中含有的缺失值以及無法使用的數據，最終選取的樣本量分別為3 229戶(2014年)、2 931戶(2016年)、2 209戶(2018年)(具體見表1)。

表1 致貧指標以及權重

(二)研究方法：A-F測度法

A-F雙臨界值方法是基于Sen的可行能力剝奪理論發展為多維貧困的一種測量方法，在國際廣受關注。指標選取主要參照UNDP多維貧困的一般維度，采取近幾年多數學者采用的指標進行指標選取。

首先，根據一級貧困維度指標下的二級指標進行相關變量的篩選，所篩選的數據變量形成一個Dij=n×m維的數據矩陣，其中n表示個體數量，m表示維度，矩陣當中的j表示第i個個體在指標j下的取值(1≤i≤n，1≤j≤m)。

其次，依據所選取的二級指標的剝奪臨界值，將組成的D矩陣進行進一步的數據處理，最終形成一個n×m的剝奪矩陣，記為g0(n×m)。剝奪矩陣g0表示個體被剝奪的情況，如果個體在指標j下剝奪，則記為1，否則記為0。

H=q/n

(1)

(2)

A反映貧困的強度，代表貧困個體遭受剝奪的平均維度數在總維度數中的比重，依據上式，可以計算多維貧困指數MPI=H·A。

三、模型構建與變量選取

(一) PSM模型

為精準分析農戶使用互聯網的減貧效應強弱，降低所求數據的誤差，本文引入“傾向得分匹配法”(Propensity Score Matching，PSM)，估計互聯網的使用對農戶多維貧困的減貧效應。該方法具有盡可能地降低觀測數據的偏差的優點，能夠有效降低樣本自選擇造成的有偏估計。建立模型如下：

(3)

根據匹配后所得樣本計算使用互聯網的農戶的平均處理效應ATT)，未使用互聯網的農戶的平均處理效應(ATU)，以及平均處理效應(ATE)，原理如下：

(4)

(5)

(6)

(二)Probit回歸模型

分析互聯網對農戶多維減貧，維度指數涉及低維到高維，對于多維貧困一般是處于3個致貧指標，因此在處理過程中，將處于多維貧困農戶設置為1，其余設置為0，高維處理方法同樣。因此，被解釋變量為二值變量，運用一般回歸準確度較差，且無法滿足假設的5個條件，而Probit回歸方法有效規避了上述問題，且結果解釋度較高，計算公式如下：

Poorit=β0it+αINFit+λXit+μit

(7)

其中Poorit為第t年農戶是否陷入多維貧困，INTit表示第t年農戶是否使用互聯網，Xit為其余解釋變量，從3方面進行考量，μit為隨機擾動項。

(三)變量選取

結果變量：多維貧困(MPI)。關于多維貧困的劃分，采取UNDP多維貧困指數設定的貧困臨界值k=0.33。關于致貧的指標選取，以《中國農村貧困家庭識別》的農戶致貧指標為核心[15]，構建了6個維度13個二級指標。

處理變量：是否使用互聯網。在以往的相關研究中，遵循大多學者采用問卷中是否使用手機、電腦上網2個指標作為互聯網使用的代理變量。本文在延續多數學者做法的同時，為更加精確地識別農戶使用互聯網是否真的具有減貧效果，采用農戶對互聯網的依賴程度作為是否使用互聯網的代理變量，檢驗互聯網使用對于農戶的減貧效應。

協變量：運用 PSM 回歸，協變量選取須同時滿足條件獨立、共同支撐假定以及平衡性假定。因此，協變量的選取從個人、家庭特征兩方面進行考察。個人特征選取的變量：年齡、性別、受教育程度、健康狀況、工作類型、外出打工、在家務農等，家庭特征變量：婚姻狀況、家庭規模(表2)。

表2 描述性統計

四、實證研究

(一)實證結果與分析

1.平衡趨勢檢驗。為使傾向得分匹配估計質量可靠，借鑒了 Rubin和張永麗等學者采用的方法，分別從標準化偏差、數據均值以及 LR統計量入手，并進行平衡性檢驗。農戶多維貧困匹配平衡性假定檢驗結果如表3、表4、表5所示：與匹配之前相比較發現，匹配后的標準化偏差相比匹配之前顯著降低，且標準化偏差為6.4%，小于10%；匹配后的t檢驗結果遠小于1.96，表明未拒絕處理組與控制組無系統差異的原假設；匹配后的Pseudo-R2、χ2、Mean-bias、B值和R值相比匹配之前均下降明顯，且B值為24%，小于 25%，R值位于0～1之間。整體檢驗結果表明，匹配較為完美。

表3 匹配樣本數量

表4 匹配平衡性假定檢驗結果

表5 t檢驗結果(各變量)

2.結果分析。運用Probit回歸計算高維以及低維貧困下，農戶使用互聯網的減貧效應強弱。關于Probit回歸結果如表6所示，不論是貧困廣度還是深度，互聯網使用對農戶減貧效應顯著。互聯網對高維度貧困農戶減貧效應更強，說明互聯網對農村多維貧困減貧起到顯著作用，進而為改善農村貧困面貌，鞏固減貧成果提供了經驗，農戶通過互聯網的使用，增強了抵抗返貧風險的能力，提升了農戶增收致富能力，尤其對于深度貧困居民而言，互聯網在減貧以及防止農戶返貧方面具有深遠意義。

表6 Logit、Probit回歸結果

續表

從戶主特征來看，年齡與多維貧困指數呈“U型”分布；從性別來看，男性更有利于擺脫貧困風險。同時良好的健康狀況也能有效預防因病致貧。受教育水平的提升也能夠有效地降低多維貧困程度。務農或選擇打工，都有效降低農戶陷入貧困的幾率。且選擇打工的農戶降低多維貧困的幾率更大。從家庭特征來看，婚姻狀況的持續與否對于貧困的影響并不具有一致性。

通過采用最近鄰匹配、卡尺內近鄰匹配、核匹配以及局部線性回歸匹配4種方法，檢驗結果的穩健性。根據表7農戶多維貧困以及三者顯著性顯示：ATT、ATU、ATE 的系數值均在1%的統計水平上顯著。經比較發現：ATU>ATE>ATT，ATT絕對值分別為 0.100 9、0.108 5、0.095 8、0.095 6，表明相較于不使用互聯網的農戶，使用互聯網將會使多維貧困狀況降低大約10%，ATU絕對值分別為0.121 5、0.116 4、0.109 5、0.114 8，表明不使用互聯網的農戶與使用互聯網的農戶相比較，未使用互聯網的農戶如果使用互聯網對于降低多維貧困狀況的可能性更大。總之，農戶使用互聯網能顯著降低多維貧困程度，降低返貧風險。因此，“互聯網+”模式在農村地區應當深入推廣，借助當前的信息化、數字化與網絡化渠道，促進脫貧攻堅成果鞏固和鄉村振興的有效銜接。

表7 結果變量PSM估計結果

(二)中介效應分析

互聯網使用對農戶的減貧有可能并不直接作用于農戶多維貧困，而是存在某些中介傳輸機制。因此，從人力資本以及非農就業兩方面選取相關變量，分析互聯網使用的中介效應。

對于教育資本而言，互聯網的使用，可以縮小因家庭背景不同而導致的差距，從而起到降低教育不平等的作用[16]，而教育在助力國家脫貧攻堅過程中發揮著重要作用[17]。“互聯網+教育”模式的推廣，有效避免地理區位條件差異的限制，顯著提升居民教育水平，進一步推動優質教育資源向我國偏遠農村地區下沉，進一步改善了阻斷貧困代際傳遞的軟環境。由表8可知，互聯網使用有效促進了教育水平的提升，教育人力資本在1%的顯著性水平上通過顯著性檢驗，且教育資本對改善農戶多維貧困狀況發揮顯著作用。綜上所述，從數據結果來看，互聯網顯著提升教育人力資本，即教育人力資本在互聯網對降低農戶多維貧困發揮顯著中介效應。

對于非農就業而言，互聯網使用在總體上促進了農村勞動力的非農就業，其中，社會資本作為互聯網使用影響農民非農就業的重要渠道，使農民的社會資本顯著增加，農民非農就業的概率大幅提高，貧困概率明顯降低[18-19]。由表8發現，使用互聯網相比于不使用互聯網的農戶，非農就業的概率提高了接近20%，就業機會增加帶來收入報酬明顯提升，使農戶多維貧困的概率降低了29%。從結果來看，互聯網使用在一定程度上擴大了農民的信息接受能力、信息搜尋能力，提升就業幾率，有效改善農戶多維貧困狀況，降低返貧風險。

表8 中介效應檢驗模型

(三)異質性分析

在控制其余變量后，通過表9發現，隨受教育年限的上升，使用互聯網的減貧效應在逐步加強，初中以上受教育水平的農戶，使用互聯網相比不使用互聯網，減貧概率大概為50%以上，作用較為顯著，說明教育問題能否得以適當解決，關乎貧困代際傳遞問題的有效阻斷，互聯網教育平臺有效地改善了農村貧困狀況，從根源上降低了農戶返貧風險。由表10發現，互聯網使用的減貧效應在空間上具有較強的異質性，從東部到西部地區減貧效應逐漸遞增，西部地區尤為突出，減貧效應高達58.17%，從實證角度說明以互聯網為平臺的信息化技術將是未來持續有效鞏固脫貧攻堅成果和實施鄉村振興的有效手段。

表9 教育異質性分析結果

表10 地區異質性分析結果

五、結論與啟示

(一)主要結論

1.通過PSM、Probit回歸結果發現：互聯網使用顯著降低了農戶多維貧困的風險，減緩了農戶貧困程度；對于目前尚未使用互聯網的農戶而言，使用互聯網降低貧困深度的概率為15.81%，互聯網能成為鞏固脫貧攻堅和實現鄉村振興的有力保障。

2.通過中介效應研究發現：互聯網通過人力資本、社會資本2個方面對農戶生產生活產生顯著影響，對促進非農就業作用較為突出，降低多維貧困概率約為29%左右。

3.通過異質性分析發現：受教育水平越高的農戶居民，使用互聯網能夠更大概率地降低多維貧困程度。從地區來看，使用互聯網對農戶減貧效應逐步由東部向中西部地區擴散，且中西部地區的減貧效應越發顯著。

(二) 相關啟示

1.加強農村寬帶、通信等信息化基礎設施建設力度，擴大農村互聯網建設規模、提高農村互聯網傳輸效率，擴大農村居民互聯網使用基數。在政策、組織、技術以及人力資源方面推動農村互聯網普及，發展數字鄉村。鼓勵有條件的小城鎮規劃先行，因地制宜發展“互聯網+”特色主導產業，打造感知體驗、智慧應用、要素集聚、融合創新的“互聯網+”產業生態圈，輻射和帶動鄉村創新創業，利用互聯網增收致富，全面發揮互聯網效應在鄉村振興戰略中的作用。

2.推進互聯網優質教育資源向貧困以及深度貧困地區下沉，逐步縮小地區間教育資源分布不均衡的差距，有效彌補數字鴻溝，改善貧困代際傳遞，降低或阻斷返貧風險。深入實施農民網絡素養提升工程，開展網絡文化信息素質教育與培訓，加強農村義務教育中網絡文化信息素質教育，從根源上解決農民網絡信息文化素質偏低的問題。培養從事農村網絡文化建設與管理的高素質人才隊伍，為農村網絡文化建設和管理提供必要的技術保障和人才支撐，促進城鄉要素流動，在提升農村居民素質的同時，擴寬農民外出打工渠道。借助外出打工，不斷提高專業技能和網絡應用技術，為鄉村振興儲蓄人才。

3.借助互聯網平臺，充分挖掘互聯網和信息化的致富潛力，抓住時下熱門的網絡直播帶貨“風口”，發揮電商在產業增收致富中的重要作用，推動特色農產品“出村進城”，促進農業與旅游、文化等產業融合發展，積極鼓勵運營商在農村地區發展手機網絡市場，大力支持各類“三農”專題網站建設，培養農村互聯網企業在促進網絡市場發展的同時更好地造福農民群體，確保脫貧攻堅成果鞏固和鄉村振興戰略的順利實施。