互聯網使用對農民非農收入的影響

顧意鳳， 施曉敏， 劉德弟*

(1.浙江農林大學 經濟管理學院，浙江 杭州 311300； 2.嘉興學院 商學院，浙江 嘉興 314001)

農民增收和糧食安全，為我國農業農村現代化發展提供了不竭動力[1]。黨的十九大以來，鄉村振興戰略持續深入推進，我國農民收入和生活水平大幅提高。工資性收入占農民可支配收入比重不斷上升，對農民收入的貢獻增大。農村勞動力非農就業是農民增收的重要途徑之一[2]。農村勞動力因人力資本水平較低、規避風險能力差等問題更容易面臨結構性失業問題，與城市勞動者相比，在工資、福利、晉升機會等方面存在較大差距，制約著農民非農收入的增加[3]。中國互聯網信息中心第47次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，至2020年12月，我國農村網民規模為3.09億，占總體網民的31.3%，農村地區互聯網普及率為55.9%，與城市相比仍存在一定差距。互聯網在農村地區的普及，有利于促進農民思維方式的改變，幫助其增加人力資本的積累[4]，提高非農就業可能性[5]，助推農村特色產業發展[6]。近些年來，互聯網發展所帶來的經濟效益逐漸被學術界所重視，大多數學者都認為互聯網使用能夠在一定程度上提升勞動者的收入[7-8]。隨后，學者們以城鄉收入差距為切入點展開研究，程名望等[9]認為,互聯網技術發展迅猛，我國已處在縮小城鄉收入差距階段。而賀婭萍等[10]則提出了不同的觀點：由于經濟發展和人力資本水平的不同，互聯網的普及反而拉大了城鄉收入差距。此外，部分學者圍繞農民收入變化進行研究，普遍認為互聯網使用對農民收入增加具有積極作用[11]，尤其是低收入農戶[12]。劉曉倩等[13]研究發現，互聯網使用有助于解決因人口老齡化問題所帶來的農民增收乏力。

綜上所述，已有研究較多關注互聯網對城鄉收入差距和農民增收的影響，而針對農民非農收入的影響研究還相對較少。鑒于此，本文以農民非農收入為切入點展開研究，探討互聯網使用對農民非農收入的作用，更好地挖掘互聯網的潛能，為農村勞動者充分利用互聯網增加收入水平和鞏固脫貧攻堅成果尋找突破口和著力點。

1 材料與方法

1.1 數據來源

所使用的數據來自于中國人民大學中國調查與數據中心發起的“中國綜合社會調查”。采用2017年的調查數據，其中共包含12 582個有效樣本。根據實證研究的需要，保留戶口登記狀況為“農業戶口”，工作經歷為“目前從事非農工作”，且年齡在18歲到65歲之間的農民，在剔除缺失值和異常值后，共得到有效樣本1 760個，覆蓋全國28個省(區、市)。

1.2 模型設定

采用Krueger[14]的模型，通過建立一個含有虛擬變量(是否使用互聯網)的擴展的Mincer方程來估計互聯網使用對農民非農收入的影響。

1.3 變量設置與描述性統計分析

被解釋變量。被解釋變量為農民非農收入，在問卷中的調查問題是：“您個人去年(2016年)的總收入是多少？”(個人總收入是指個人全年的全部所得, 包括工資、各種獎金、補貼、分紅、股息、保險金、退休金、經營性純收入、租金、利息、饋贈等)。為防止共線性, 對收入取對數處理。

核心解釋變量。核心解釋變量為農民的上網情況，用是否使用互聯網這一虛擬變量來衡量。在問卷中的問題為“過去一年，您對互聯網(包括手機上網)的使用情況是”，選項中有“從不、很少、有時、經常、非常頻繁”5個。根據研究的需要，將其轉化為二值變量，把“很少、有時、經常、非常頻繁”合并在一起表示使用互聯網的樣本，且賦值為1，“從不”表示未使用互聯網的樣本，賦值為0。

控制變量。結合已有參考文獻，加入了農民個體特征、家庭特征以及就業身份等虛擬變量及地區變量，最大程度上獲得互聯網使用最真實的非農收入回報率。

表1為樣本的描述性統計分析。

表1 農民使用互聯網樣本的描述性統計

表1表明，1 760個樣本中使用互聯網的農民占80.3%，未使用互聯網的農民占19.7%。使用互聯網的農民平均非農收入水平要高于未使用互聯網的農民。這說明，互聯網使用有助于農民非農收入的增加。從個體特征來看，全樣本中，男性農民比例大于女性農民，在使用互聯網的子樣本中，男性農民占比58.3%；全樣本中，農民平均年齡為39歲，使用互聯網的農民年齡主要分布在37歲左右，而未使用互聯網的農民年齡主要分布在51歲左右；全部樣本中，農民受教育平均水平為初中，使用互聯網的農民受教育程度普遍為初中以上學歷，而未使用互聯網的農民受教育程度普遍為初中以下學歷；從家庭經濟水平來看，與未使用互聯網的農民家庭相比，使用互聯網的農民家庭經濟水平相對而言更高。從就業身份來看，使用互聯網子樣本中，就業狀態為自雇就業的農民占30.1%，而未使用互聯網子樣本中，就業狀態為自雇就業的農民占22.8%。綜上所述，互聯網使用人群主要為男性、年輕、受教育程度較高的農民群體，這與當前農村現狀相符合。

2 結果與分析

2.1 回歸模型估計

樣本回歸結果如表2所示，表明互聯網使用可以顯著提升農民非農收入水平。在其他變量穩定的情況下，互聯網使用水平提高1%，農民非農收入回報率提升14.9%。有可能的原因是：第一，“互聯網+教育”在農村地區深入推行，給農民帶來了更多教育資源，有利于激發農民學習的主觀能動性，提高個人專業技能水平和綜合素質，為其在勞動力市場的競爭增加自身優勢。第二，互聯網能夠擴大農村勞動力就業信息獲取渠道，減少信息搜尋成本，農民獲取有效就業信息更加方便、快捷。互聯網打破了對工作時間、工作地點的限制，特別是微商、網約車、外賣騎手等就業新形式的出現，幫助農民實現靈活就業。第三，互聯網對社會資本積累具有積極作用，農村勞動力可以獲取更多信息資源，為其改善家庭經濟水平提供更多可能性。

表2 農民使用互聯網回歸模型估計結果

2.2 內生性問題檢驗及處理

利用2sls法來解決樣本存在的內生性問題。一般而言，非農收入水平較高的農村家庭接觸到互聯網的機會往往大于非農收入水平低的農村家庭，對農民互聯網使用產生一定的影響，故不得不對可能存在的內生性問題進行處理。參考李飆[15]的方法，選取了2個工具變量，分別為信息渠道和上網頻率。信息的獲取來源和上網頻率與互聯網使用行為有較強的相關性，而與農民非農收入不相關，故選擇這2個變量作為互聯網使用的工具變量。首先，利用DWH檢驗模型內生性。結果顯示，其檢驗統計量為4.401，在5%的顯著性水平上拒絕互聯網使用變量為外生變量的原假設，由此可見，使用工具變量是十分有必要的。其次，工具變量相關性檢驗結果顯示，Cragg-Donald Wald F統計量的值遠高于Stock-Yogo弱工具變量檢驗在10%顯著性水平上的臨界值，表明弱工具變量問題不存在。最后，進行過度識別檢驗，Hansen J統計量的P值為 0.242 7，大于10%的顯著性水平，無法拒絕工具變量外生的原假設，因此，選取工具變量有效。

由2sls模型估計結果顯示，互聯網使用能夠帶動農民非農收入水平的上升，且在 1%的水平上通過了顯著性檢驗。也就是說，使用互聯網的農民非農收入水平要比沒有使用互聯網的農民非農收入高24.4%，2sls模型回歸結果更接近真實情況。

3 小結與建議

互聯網在農村地區的深入發展，縮小了城鄉數字鴻溝，拉動農村勞動者積極參與非農就業，獲得更多非農收入。利用2017年中國綜合社會調查的數據，實證分析了互聯網使用對農民非農收入水平所產生的回報率，并利用工具變量法避免了模型可能存在的內生性偏誤。結果發現：互聯網使用會對農民非農收入的增加產生積極影響，相比較于未使用互聯網的農民，使用互聯網的農民非農收入高24.4%。1)從個體特征層面來看，年齡與農民非農收入水平表現為倒“U”型，也就是說，農民非農收入水平會隨著年齡的增大出現先上升后下降的趨勢。男性、已婚、身體健康和較高的受教育程度均有利于農民非農收入增加；2)從家庭相對經濟水平層面上來看，家庭經濟條件的提高，農民獲得更高非農收入的可能性也隨之增加；3)從就業身份和地區特征上來看，互聯網使用對農民從事自雇工作所獲得的非農收入水平的提升作用更明顯。農民非農收入水平存在區域差距，與東部地區相比，中部和西部地區的農民非農收入水平明顯低于東部地區的農民。

基于上述結論，提出如下政策建議：1)加大互聯網及其配套設施的投入。政府應在夯實4G和光纖網絡服務的基礎上，積極探索5G技術在農村地區的建設，財政資金應向中西部及偏遠農村地區傾斜，進一步提升互聯網接入速度。同時，政府應改善、擴大網絡覆蓋面，不僅是行政村，讓更多自然村的農民也能共享信息化成果。開發不同類型的信息產品和服務，降低農民接入互聯網和使用互聯網的成本與費用。2)鼓勵農民積極參與互聯網培訓。充分發揮互聯網的優勢，讓農民可以方便、快捷地獲取到豐富的線上資源，為農村勞動力開展基本網絡技能、電子商務、職業發展等課程的培訓。提升農村勞動者的人力資本水平，進一步完善女性勞動權益保障制度，鼓勵和支持更多農村女性勞動者積極就業創業。3)建立農民就業服務平臺。充分利用互聯網的網絡平臺，開發就業APP。搜集、整理和發布各類招工信息，審核相關企業資質，為企業和農村剩余勞動力搭建橋梁，避免農村勞動者陷入各類“招工”騙局，保障勞動者合法就業權益。利用好當地農村特色區位優勢，大力支持農村電商發展，創造更多靈活就業崗位，幫助中老年農民或行動不便等就業困難群體拓展就業途徑。