數字經濟時代互聯網使用、收入提升與青年群體技能溢價
——基于城鄉(xiāng)差異的視角

丁述磊，劉翠花

(首都經濟貿易大學，北京 100070)

一、引言

當下，新一輪科技革命和產業(yè)革命加速推進，數字技術不斷創(chuàng)新融合發(fā)展，發(fā)展數字經濟成為全球各國的重大戰(zhàn)略。2021年8月，中國信息通信研究院發(fā)布的《全球數字經濟白皮書》數據顯示，中國數字經濟規(guī)模為5.4萬億美元，位居全球第二，但從增速層面看，中國數字經濟增速全球第一，我國大踏步邁入數字經濟時代。數字經濟時代，互聯網迎來了更加強勁的發(fā)展動能，對人類生產生活產生深遠影響。2019年以來，借助互聯網賦能，我國連續(xù)頒布了4批共56個新職業(yè)，豐富拓展了青年群體就業(yè)渠道。然而，由于中國城鄉(xiāng)二元經濟結構導致的城鄉(xiāng)經濟發(fā)展水平、勞動力技能結構差異較大，同時城鄉(xiāng)互聯網基礎設施建設不平衡不充分，造成城鄉(xiāng)之間數字人才和數字鴻溝較為明顯。根據第49次《中國互聯網絡發(fā)展狀況統計報告》顯示，截至2021年12月，中國互聯網普及率為73.0%，其中城鎮(zhèn)互聯網普及率為81.3%，農村互聯網普及率為57.6%。互聯網日益向農村地區(qū)滲透，但是依舊存在較大的數字鴻溝，非網民仍然以農村地區(qū)人群為主，數字技術使用技能缺乏、勞動力文化程度限制和年齡因素是當前非網民不上網的重要原因。

數字經濟時代，互聯網成為影響個體收入提升的重要因素。已有文獻對互聯網使用如何影響收入水平和城鄉(xiāng)收入差距進行了研究，研究發(fā)現互聯網使用具有顯著的工資溢價效應，同時近年來互聯網普及對于縮小城鄉(xiāng)收入差距也表現出了積極信號，然而鮮有文獻從城鄉(xiāng)差異角度考察互聯網使用對青年群體收入提升和技能溢價的影響。青年群體是國家的未來和民族的希望，2022年4月，國務院新聞辦公室發(fā)布的《新時代的中國青年》白皮書指出，隨著互聯網的快速普及，越來越多的青年便捷地獲取信息、交流思想、交友互動、購物消費，青年的學習、生活和工作方式發(fā)生深刻改變。2022年5月，習近平總書記在慶祝中國共產主義青年團成立100周年大會上講到，新時代的中國青年，生逢其時，重任在肩。隨著數字經濟蓬勃發(fā)展，互聯網對青年職業(yè)發(fā)展和收入提升產生顯著影響，同時，當前各行各業(yè)更加親和高技能青年人才和復合型人才，由于中國特殊的城鄉(xiāng)二元結構導致城鄉(xiāng)居民受教育水平差異較大，農村地區(qū)高學歷和高技能青年人才比例較低，受教育水平較低的青年群體對新技術的掌握和應用熟練程度顯然低于高學歷青年人才。因此，這種城鄉(xiāng)互聯網普及率和高低技能青年人才差異是否顯著影響技能溢價進而不利于縮小城鄉(xiāng)收入差距，需要進一步深入研究。因此，本文利用2020年中國家庭追蹤調查數據，基于我國城鄉(xiāng)數字人才、數字鴻溝差異角度，實證檢驗互聯網使用對青年群體收入提升和技能溢價的影響，試圖為進一步縮小城鄉(xiāng)數字鴻溝和收入差距，以及借助互聯網賦能鄉(xiāng)村振興提供數理依據。

二、文獻綜述

影響勞動者收入的因素有很多，隨著數字經濟發(fā)展，近年來學者開始關注互聯網使用的收入效應。已有國內外文獻實證檢驗發(fā)現互聯網使用具有顯著的工資溢價效應，可以提高勞動者收入水平。KRUEGER(1993)利用微觀數據檢驗了互聯網對工資結構的影響，結論發(fā)現勞動者可以獲得10%～15%的互聯網工資溢價。LEE、KIM(2004)認為互聯網可以顯著提升勞動生產率，進而可以獲得8%左右的工資溢價。蔣琪等(2018)利用CFPS數據實證分析了中國居民的互聯網工資溢價效應，發(fā)現互聯網使用可以顯著提升中國居民收入水平，互聯網工資溢價率約為23.99%。互聯網使用影響收入的原因有很多，已有文獻多從提升勞動生產率和技能水平，降低信息不對稱和職業(yè)搜尋成本，提高就業(yè)匹配度等角度去分析。DIMAGGIO、BONIKOWSKI(2008)認為，互聯網使用對勞動者就業(yè)具有多重影響，一方面可以顯著提升個體勞動生產率，另一方面在勞動力市場中互聯網使用具有發(fā)射信號的作用，通過向雇主發(fā)出掌握新技術的信號對個體職業(yè)搜尋產生積極作用。HOLMAN(2013)發(fā)現使用互聯網顯著降低了勞動力市場中信息不對稱，求職者可以及時高效地獲取人職匹配的工作，不僅可以增加獲取高收入工作的機會，同時就業(yè)質量也顯著提升。王元超(2019)從階層差異視角實證檢驗了互聯網工資溢價，研究發(fā)現互聯網工資溢價受技術效應和資本效應影響，與低技術工作相比，高技術工作互聯網工資溢價率更高。

隨著互聯網普及和數字經濟發(fā)展，由技術進步偏向決定的勞動力需求和異質性技能勞動者決定的勞動力供給除了影響工資溢價之外，同時也會顯著影響技能溢價的形成和變動。技能溢價反映了不同技能勞動者之間的收入差距。數字經濟時代，借助數字技術賦能傳統產業(yè)加速向智能化方向轉型升級，對高技能人才需求日益增加。已有研究發(fā)現技能偏向型技術進步會顯著增加高技能勞動者需求，不僅增加了高技能勞動者收入水平，而且會導致高低技能人才收入差距逐漸增大。陳勇和柏喆(2018)同樣發(fā)現如果技能溢價偏高將會導致勞動力市場收入差距進一步拉大。唐禮智和李雨佳(2020)認為受教育水平初步決定了個體勞動力屬于高技能還是低技能人才參與勞動市場競爭，不同年限的教育投入會顯著影響個體人力資本水平、結構以及相對技能供給，從而對技能溢價產生影響。當下，隨著人工智能、大數據等互聯網底層技術不斷融合創(chuàng)新發(fā)展，勞動力市場對互聯網技能人才需求也大幅增加，新技術催生的新就業(yè)形態(tài)收入水平也“水漲船高”，因此將會對技能溢價產生顯著影響。

近年來，“互聯網+”農村深度融合，電商平臺加速下沉，互聯網技術在精準扶貧和鄉(xiāng)村振興發(fā)展等方面發(fā)揮了重要作用。互聯網不僅有助于優(yōu)化城鄉(xiāng)之間的資源配置，而且成為了改善城鄉(xiāng)收入差距的重要渠道。互聯網使用能夠顯著增加農村居民收入來源，增加非農就業(yè)率，從而促進農村發(fā)展水平。程名望和張家平(2019)認為互聯網普及有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距，農村居民的互聯網收入溢價大于城市地區(qū)，應加速中國農村信息化進程，努力縮小城鄉(xiāng)數字鴻溝，從而讓更多的農村居民享受互聯網紅利。然而，由于中國城鄉(xiāng)無論是數字基礎設施還是數字人才供給、居民數字素養(yǎng)均呈現明顯的數字鴻溝。蔣琪等(2018)認為應積極促進農村地區(qū)互聯網等信息技術基礎設施建設，提高個體尤其是青年群體數字技能水平，同時政府層面應該加大教育投入和職業(yè)技能培訓，促進人力資本積累，進一步提升農村地區(qū)收入水平，謹防互聯網使用率和技能水平差異導致城鄉(xiāng)收入差距拉大。

三、理論基礎與研究假設

人力資本理論認為，勞動者的人力資本水平對其就業(yè)選擇具有很大影響。增加受教育年限、工作經驗和技能水平可以顯著提升人力資本，進而有助于提升勞動生產率。在數字經濟時代，互聯網可以極大程度優(yōu)化資源配置，提高資源利用效率。隨著新就業(yè)形態(tài)蓬勃發(fā)展，互聯網使用已經成為重要的勞動工具，可以使勞動者創(chuàng)造更高的邊際生產力。與受教育年限類似，互聯網使用除了具有生產功能之外，同樣具有篩選功能，即可以作為區(qū)分勞動者生產率高低的篩選工具。DIMAGGIO、BONIKOWSKI(2008)研究發(fā)現使用互聯網的個體勞動者可以向雇主發(fā)出掌握新技術的信號，雇主以此可以甄別勞動生產率較高水平的勞動者。互聯網作為一種數字技術，不同技能青年群體對互聯網技術的掌握熟練程度不同，高技能青年群體可以靈活使用互聯網技能，比如可以熟練掌握辦公軟件，新媒體運營，編程和研發(fā)。顯然與低技能群體相比，高技能青年群體使用互聯網對其勞動生產率的提升作用更強，因此可能會獲得更高的收入，產生技能溢價。據此，本文提出假設1：

假設1：互聯網使用可以顯著提升青年群體收入水平，與低技能青年群體相比，高技能青年群體可以獲得更高的技能溢價。

數字經濟時代，中國特色的城鄉(xiāng)二元經濟結構導致城鄉(xiāng)之間的勞動力市場分割明顯，經濟和文化發(fā)展狀況、居民受教育水平、互聯網基礎設施建設、居民數字素養(yǎng)等存在明顯差異，加深了城鄉(xiāng)數字鴻溝。近年來，互聯網向農村地區(qū)加速普及和滲透，互聯網使用對農村地區(qū)個體勞動者的收入提升效應明顯，對于縮小城鄉(xiāng)收入差距發(fā)揮了重要作用。然而，當下中國各大城市出現了爭搶青年人才現象，均出臺了青年人才引進政策，受過高等教育的青年人才受到越來越多城市爭搶。重視青年人才發(fā)展固然重要，值得注意的是“搶人”政策都是各大城市出臺的，而急需振興發(fā)展的農村鮮見出臺青年人才引進政策。隨著互聯網、人工智能、大數據的蓬勃發(fā)展，農村地區(qū)也急需高技能青年人才助力發(fā)展，如果城鄉(xiāng)之間高低技能青年人才差異逐漸擴大，可能會導致農村地區(qū)互聯網技能溢價率明顯低于城市地區(qū)，從而對縮小城鄉(xiāng)收入差距可能產生阻礙作用。據此，本文提出假設2：

假設2：互聯網普及有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距，但是城鄉(xiāng)高低技能青年人才差異可能導致城鄉(xiāng)技能溢價呈現明顯差異，從而對于縮小城鄉(xiāng)收入差距可能產生阻礙作用。

第49次《中國互聯網絡發(fā)展狀況統計報告》顯示，當前中國不同群體互聯網接入和使用技能存在明顯數字鴻溝。平均來看，男性和青年群體互聯網使用率和技能水平高于女性和中老年群體，但是這種差異隨著互聯網向女性和中老年群體滲透在逐年縮小。此外，隨著互聯網用途越來越廣泛，且互聯網催生的新業(yè)態(tài)蓬勃發(fā)展，越來越多的新職業(yè)不斷衍生，受到勞動者尤其是青年群體青睞。互聯網除了傳統的通訊功能，勞動者使用互聯網社交、學習、娛樂、工作以及商業(yè)活動的頻率也日益增加，不同群體使用互聯網目的也具有明顯的群體偏好差異性。因此，不同群體使用互聯網對城鄉(xiāng)個體勞動者收入水平和技能溢價可能會產生不同性別和年齡段異質性影響效應。據此，本文提出假設3：

假設3：不同性別和年齡段群體的互聯網工資溢價率和技能溢價率存在顯著差異。

四、研究設計

(一)數據來源

本文使用數據來自2020年中國家庭追蹤調查數據(CFPS)。CFPS是由北京大學中國社會科學調查中心負責實施的一項全國性綜合社會追蹤調查項目，已經成為國內學術和政策研究的重要微觀數據來源。本文的研究對象為青年群體，國務院印發(fā)的《中長期青年發(fā)展規(guī)劃(2016—2025年)》將青年界定在14～35歲，由于14～17歲之間的有效樣本數量較少，本文研究的青年群體年齡界定在18～35歲。剔除無效樣本后，本文最終得到6 397個有效樣本，其中城市樣本4 014個，農村樣本2 383個，男性樣本3 566個，女性樣本2 831個，該有效樣本包含了30個省份(除西藏和港澳臺地區(qū))，具有較好的代表性。

(二)模型選擇

本文在經典明瑟收入方程基礎上，引入了互聯網使用、互聯網使用與高技能青年群體交叉項、行業(yè)和地區(qū)等虛擬變量，構建的基準回歸模型為：

ln=++×

++

(1)

其中，ln為青年群體小時收入對數，為互聯網使用變量，×為互聯網使用與高技能青年群體的交叉項，為影響青年群體收入的控制變量，為隨機擾動項。為了進一步考察在青年群體收入條件分布的不同位置上，互聯網使用對不同收入青年群體的收入水平和技能溢價產生的影響差異，本文繼續(xù)采用分位數回歸方法，具體回歸模型如下：

(|)=+

(2)

其中，(|)表示給定的情況下與分位數對應的條件分位數。本文選取的分位數為0.1，0.25，0.50，0.75和0.9，并通過最小化方程(3)得到回歸系數估計值。

(3)

(三)變量描述

本文的被解釋變量為青年群體小時收入對數，核心解釋變量為互聯網使用、互聯網使用與高技能青年群體交叉項。互聯網使用包括移動上網或電腦上網，如果青年群體使用互聯網賦值為1，否則賦值為0。本文參照已有文獻按照樣本的受教育年限對勞動者進行分類，其中大專及以上的個體為高技能群體，賦值為1，大專以下的個體為低技能群體，賦值為0，交叉項的回歸系數反映了互聯網使用對高技能青年群體收入水平的額外影響，即技能溢價。對于受教育年限，本文對文盲、小學、初中、高中/中專/職高、大專、大學、碩士和博士分別賦值0、6、9、12、15、16、19和22。對于工作經驗，使用個體(年齡-受教育年限-6)來表示。對于性別、婚姻狀況、戶籍狀況，本文將男性、已婚和非農業(yè)戶籍青年群體賦值為1，其他賦值為0。對于健康狀況，本文賦值1～5整數，數字越大代表青年群體越健康。此外，本文引入了建筑業(yè)、制造業(yè)、服務業(yè)三個行業(yè)啞變量，同時以西部地區(qū)為基準組，引入了東部和中部地區(qū)兩個區(qū)域啞變量。上述變量的描述性統計結果見表1。

表1 變量的描述性統計分析

五、實證分析

(一)基準回歸分析

表2分別匯報了互聯網使用影響青年群體收入提升與技能溢價的基準回歸結果。由模型(2)回歸結果可知，互聯網使用存在顯著的工資溢價效應，其中工資溢價率為13%。為了進一步考察互聯網使用對青年群體技能溢價的影響，模型(3)在模型(2)基礎上引入了互聯網使用與高技能青年群體交叉項，研究發(fā)現與低技能青年群體相比，互聯網使用對高技能青年群體的收入水平產生了額外提升效應，促成高低技能青年群體之間的收入溢價，支持了假設1。交互項回歸系數顯示與低技能青年群體相比，使用互聯網將會為高技能青年群體帶來19%的小時收入溢價。隨著互聯網普及，互聯網對我國青年群體整體收入水平具有顯著提升作用，但是對于不同技能水平的青年群體收入會產生結構性差異。當下，數字經濟蓬勃發(fā)展，數字技術對勞動力市場產生深遠影響，勞動力市場越發(fā)增強對高技能青年群體的需求，掌握新技術的高技能青年群體將會更加受益于互聯網紅利，可能會產生高低技能青年群體收入差距進一步擴大的趨勢。

表2 基準回歸結果

就控制變量而言，由模型(3)可知，受教育年限作為重要的人力資本會顯著提升青年群體收入水平，工作經驗與青年群體收入水平之間存在倒“U”型關系。性別、婚姻狀況和戶籍狀況變量顯著為正，表明男性和女性、已婚和未婚者、城鎮(zhèn)戶籍和農村戶籍青年群體之間的收入差異依然顯著，其中受教育年限、工作經驗、職業(yè)和其他勞動力市場特征差異只能解釋收入差異中的一部分成因，而勞動力市場中深層次根源的性別歧視、婚姻歧視和戶籍歧視等現象應該進一步努力消除，堅定推進社會公平和減少收入不平等。健康狀況越好，青年群體勞動生產率越高，會顯著增加青年群體收入水平。從行業(yè)角度看，服務業(yè)對青年群體收入水平的提升作用大于制造業(yè)和建筑業(yè)。可能的原因是隨著“互聯網+”、共享經濟和數字經濟的快速發(fā)展，我國經濟正在從工業(yè)經濟向數字經濟轉型，產業(yè)結構不斷升級，新就業(yè)形態(tài)不斷涌現，服務業(yè)將成為我國青年群體就業(yè)的主渠道，對青年群體收入水平產生顯著影響。從區(qū)域角度看，不同區(qū)域青年群體存在較為明顯的收入差異，尤其是東西部地區(qū)差異較大。

(二)分位數回歸分析

本文采用分位數回歸分析不同收入水平青年群體的互聯網工資溢價和技能溢價效應，回歸結果如表3所示。由表3可知，隨著收入分位數的增加，青年群體互聯網工資溢價率逐漸降低，而青年群體技能溢價率呈現增長趨勢，這表明互聯網技能溢價對于高收入青年群體的影響大于低收入群體。其內在原因主要包括兩方面：其一，互聯網使用不僅對青年群體生產率產生直接影響，而且與技能因素的交互作用也會對收入產生顯著影響，技能作為反映勞動力市場供給和需求匹配的關鍵因素，低收入水平的低技能崗位相比高收入水平的高技能崗位更容易隨著數字技術的進步被替代，同時新增數字就業(yè)需求以高技能崗位為主，對高技能青年群體收入水平的提升作用更強，高收入青年群體相比低收入群體擁有更多的機會和能力提升自身技能水平，因此對于高收入青年群體來說互聯網技能溢價更大。

表3 分位數回歸結果

其二，高收入青年群體和低收入青年群體互聯網使用率和高技能青年群體占比率具有較大差異。當前我國不同青年群體間依然存在一定程度的“數字鴻溝”，低收入青年群體的互聯網使用率和技能稟賦顯著低于高收入青年群體。由于高收入青年群體在教育層次、技能水平、數字素養(yǎng)等方面存在相對優(yōu)勢，面對技能溢價的激勵，高收入青年群體技能會進一步提升自身的人力資本質量，獲得更大的技能溢價。因此，這種由于收入差異導致的互聯網使用接入差異和技能差異也會進一步拉大高低技能青年群體之間的收入差異，從而產生高收入青年群體的技能溢價大于低收入青年群體的現象。可見，低收入青年群體互聯網工資溢價率高于高收入青年群體，表明互聯網有助于縮小青年群體間的收入差異，而低收入青年群體互聯網技能溢價率卻低于高收入青年群體，表明需要努力提高低收入青年群體的技能水平，謹防技能溢價差異進一步擴大不同青年群體間的收入差距。

(三)城鄉(xiāng)差異比較分析

鑒于我國城市和農村互聯網普及率存在較為明顯的差異，互聯網使用對城鄉(xiāng)青年群體收入水平和技能溢價可能會產生不同的影響效應。為此，本文將全樣本分為城市和農村進行城鄉(xiāng)差異比較分析。具體回歸結果如表4所示。

表4 城鄉(xiāng)差異回歸結果

由表4可知，對于互聯網使用變量回歸系數，無論是城市還是農村，互聯網使用在全部分位數上均顯著提升了青年群體收入水平，即存在顯著的工資溢價效應，但是互聯網使用對農村的影響效應大于城市，這一結論與已有文獻一致。這表明隨著我國互聯網加速向農村地區(qū)普及和滲透，互聯網使用對農村地區(qū)青年群體的收入提升效應明顯且回報率大于城市，互聯網普及發(fā)揮了縮小城鄉(xiāng)青年群體收入差距的重要作用。程名望和張家平(2019)利用2003—2016省級面板數據檢驗互聯網普及對我國城鄉(xiāng)收入差距的影響，發(fā)現互聯網普及對我國城鄉(xiāng)收入差距的影響已經越過拐點，對于縮小城鄉(xiāng)地區(qū)收入差距表現出了積極信號。互聯網使用對農村地區(qū)青年群體工資溢價率高于城市的原因主要有兩方面：其一，農村地區(qū)勞動力市場中掌握信息技術的勞動力供給較少，而需求較大，因此在市場中使用互聯網獲得的勞動報酬較高；其二，由于農村地區(qū)信息不對稱和交易成本更高，互聯網有助于拓寬青年群體的信息渠道，降低信息不對稱和交易成本，對青年群體勞動生產率的提升作用更強。

對于互聯網使用和高技能勞動者交互項變量回歸系數，在全部分位數上城市和農村均表現出了明顯的互聯網技能溢價效應，進一步可以發(fā)現互聯網技能溢價效應對城市的影響大于農村，這表明互聯網對于城市高技能青年群體就業(yè)需求的帶動作用要顯著大于農村地區(qū)。究其原因，是因為城市和農村依然存在較為明顯的“數字鴻溝”，城市互聯網普及率和互聯網基礎設施的發(fā)展更加完善，同時數字經濟時代催生的許多新就業(yè)形態(tài)和新技術崗位在城市勞動力市場中更加成熟，城市高技能崗位和高技能青年人才也比農村地區(qū)更加充足，導致農村地區(qū)的互聯網技能溢價率明顯低于城市地區(qū)。由此可見，雖然互聯網普及有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距，但是城鄉(xiāng)高低技能青年人才差異導致城鄉(xiāng)技能溢價呈現明顯差異，從而可能潛在地擴大城鄉(xiāng)收入差距，支持了假設2。因此，為了謹防城鄉(xiāng)互聯網技能溢價差異進一步拉大城鄉(xiāng)收入差距，應該努力提高農村地區(qū)青年群體技能水平，提供更多地技能培訓和公共就業(yè)服務，保障農村勞動力市場中青年群體技能水平穩(wěn)步提升，以適應數字經濟時代就業(yè)發(fā)展需求。

(四)穩(wěn)健性檢驗

本文進行了兩組穩(wěn)健性檢驗，其一，為了克服勞動者收入水平測量誤差，本文采用替換變量法將個體勞動者月收入對數來衡量其收入水平；其二，進一步采用工具變量法進行內生性檢驗。本文采用省級每百人移動電話擁有量作為互聯網使用的工具變量，主要因為該變量滿足相關性假設和外生性假設，該變量與青年群體互聯網使用率高度相關，同時該數據屬于宏觀層面數據。通過過度識別檢驗得出值超過了0.7，第一階段回歸結果的統計量超過了經驗切割點10，表明該工具變量外生且不屬于弱工具變量。具體回歸結果見表5所示。

表5 穩(wěn)健性檢驗

由表5可知，無論是全樣本還是城鄉(xiāng)分樣本，通過替換被解釋變量進行回歸發(fā)現互聯網使用對青年群體收入水平和技能溢價的影響均顯著為正，同時城鄉(xiāng)分樣本回歸結果表明農村地區(qū)互聯網使用的工資溢價率大于城市地區(qū)，而城市地區(qū)互聯網技能溢價率卻高于農村地區(qū)，與前文分析基本一致，表明回歸結果保持穩(wěn)健。工具變量法穩(wěn)健性檢驗中第一階段回歸結果顯示省級每百人移動電話擁有量對全樣本和城鄉(xiāng)分樣本互聯網使用的影響均在統計意義上顯著為正，符合前文分析。第二階段回歸結果表明，互聯網使用對全樣本和城鄉(xiāng)分樣本青年群體收入水平和技能溢價的影響均顯著為正，且城鄉(xiāng)互聯網工資溢價率和互聯網技能溢價率的差異性也與前文分析結果基本一致，進一步證實了回歸結果的穩(wěn)健性。

(五)進一步討論

由第49次《中國互聯網絡發(fā)展狀況統計報告》顯示，不同性別和年齡段之間互聯網使用率存在明顯差異，互聯網使用對城鄉(xiāng)個體勞動者收入水平和技能溢價可能會產生不同性別和年齡段異質性影響效應。為此，本文接下來進一步對城鄉(xiāng)不同性別青年群體和年齡段進行比較差異分析。對于年齡段的劃分，本文將年齡處于18～35歲之間的劃分為青年群體，35歲以上的樣本為中老年群體。分性別和年齡段回歸結果如表6和表7所示。

表6 分性別回歸結果

表7 分年齡段回歸結果

由表6可知，無論以小時收入對數還是月收入對數作為被解釋變量，城市和農村女性青年互聯網工資溢價率均大于男性青年，而女性青年互聯網技能溢價率卻低于男性青年，這表明互聯網普及發(fā)展對性別工資差異的影響可能存在不確定影響，對于低技能青年群體可能有助于縮小性別工資差異，然而對于高技能青年群體，互聯網使用可能會進一步擴大性別工資差異，支持了假設3。多數高技能青年群體可能屬于高收入群體，互聯網由此會進一步擴大高收入青年群體性別工資差異。已有文獻也證實了這一結論，毛宇飛等(2018)利用中國家庭追蹤調查數據，實證分析了互聯網使用對性別工資差異的影響，研究發(fā)現互聯網使用有助于縮小中低收入階層就業(yè)群體的性別工資差異，然而卻加大了高收入階層就業(yè)群體的性別工資差異。城鄉(xiāng)差異比較可以發(fā)現，無論男性青年還是女性青年，農村青年群體互聯網工資溢價率高于城市青年群體，而互聯網技能溢價率卻低于城市，這與前文分析結論一致。可見，應該加強對女性和農村青年群體教育培訓和職業(yè)技能培訓，增加女性和農村青年群體互聯網使用率和使用技能，有效提升女性和農村青年群體互聯網技能溢價，謹防技能差異擴大而造成性別工資差異和城鄉(xiāng)工資差異進一步拉大。

由表7可知，無論以小時收入對數還是月收入對數作為被解釋變量，城市和農村青年群體互聯網工資溢價率和互聯網技能溢價率均大于中老年群體，這表明互聯網普及發(fā)展會顯著提高青年群體收入水平，支持了假設3。可能的原因是與中老年群體相比，青年群體互聯網使用比例和互聯網使用技能較高，同時與中老年群體相比，青年群體使用互聯網進行再學習和人力資本再提升的偏好更強，能夠熟練運用互聯網進行職業(yè)搜尋和工作，對勞動生產率的提升作用大于中老年群體。此外，數字經濟背景下，催生了許多更親和青年群體的新就業(yè)形態(tài)，不僅拓寬了青年群體職業(yè)選擇渠道，同時也提高了青年群體收入水平。隨著互聯網持續(xù)向中高齡人群滲透，未來中老年群體互聯網工資溢價率和互聯網技能溢價率將會進一步提升。城鄉(xiāng)差異比較可以發(fā)現，對于青年群體，農村青年勞動者互聯網工資溢價率高于城市，而互聯網技能溢價率卻低于城市，這與前文分析結論一致，但是對于中老年群體，無論是互聯網工資溢價率還是互聯網技能溢價率，農村地區(qū)均低于城市，可能的原因是互聯網使用率不高和互聯網技能水平較低依舊是農村地區(qū)中老年群體面臨的主要問題。因此，應進一步加強農村地區(qū)互聯網基礎設施建設，提升農村地區(qū)中老年群體互聯網使用率和技能水平，努力提高農村地區(qū)中老年群體互聯網工資溢價率和技能溢價是互聯網助推鄉(xiāng)村振興的重要抓手。

六、結論與政策建議

數字經濟時代互聯網已經成為影響青年群體收入提升和工作技能的重要因素。本文利用2020年中國家庭追蹤調查數據，從城鄉(xiāng)差異角度實證分析了互聯網使用對青年群體收入提升和技能溢價的影響，以及不同群體異質性分析。研究發(fā)現：第一，互聯網使用存在顯著的工資溢價效應，與低技能青年群體相比，互聯網使用對高技能青年群體的收入水平產生了額外提升效應，促成高低技能之間的收入溢價。第二，互聯網使用對青年群體收入水平在不同分位數上均具有顯著正向影響，隨著收入分位數增加，互聯網工資溢價率逐漸降低，互聯網使用與高技能虛擬變量交互項的回歸系數逐漸變大，即互聯網技能溢價對于高收入青年群體的影響大于低收入青年群體。第三，城鄉(xiāng)差異比較分析發(fā)現互聯網使用對農村地區(qū)青年群體的收入提升效應明顯大于城市，互聯網普及發(fā)揮了縮小城鄉(xiāng)青年群體收入差距的重要作用，但互聯網技能溢價效應對城市的影響卻大于農村，會阻礙縮小城鄉(xiāng)青年群體收入差距。第四，分樣本研究發(fā)現，與男性青年相比，城鄉(xiāng)女性青年互聯網工資溢價率更高，而互聯網技能溢價率卻反之；城鄉(xiāng)青年群體互聯網工資溢價率、技能溢價率均大于中老年群體，同時與城市相比，農村中老年群體獲取的互聯網紅利更低。

根據以上結論，為了在更大范圍和更深層次上充分發(fā)揮互聯網紅利，進一步縮小城鄉(xiāng)數字鴻溝和收入差距，實現互聯網助力鄉(xiāng)村振興發(fā)展目標，本文提出以下建議：首先，彌合數字鴻溝，改善農村地區(qū)互聯網基礎設施建設，加快落實網絡提速降費，打通農村信息傳播高速公路，根據農村地區(qū)生產生活特點，針對性地建設振興鄉(xiāng)村發(fā)展的教育、電商等網絡服務平臺，讓更多農村地區(qū)居民享受互聯網紅利。其次，加強農村地區(qū)勞動者職業(yè)教育培訓和職業(yè)技能培訓，尤其是女性青年群體和中老年群體，提供更多的職業(yè)技能培訓和公共就業(yè)服務，以適應數字經濟時代就業(yè)發(fā)展需求，謹防技能差異擴大造成城鄉(xiāng)或性別等不同群體間工資差距擴大。再次，加大鄉(xiāng)村地區(qū)青年人才引進，提高鄉(xiāng)村地區(qū)高學歷和高技能青年人才比例，結合鄉(xiāng)村產業(yè)發(fā)展特征，制定精準引才戰(zhàn)略，鼓勵用人單位或地方政府組織到全國知名高校開展招聘，合理引進教育、科技、醫(yī)療等各行各業(yè)高學歷和高技能青年人才，并對新進人才建立“鄉(xiāng)村振興人才儲備庫”，在工作崗位業(yè)績突出的優(yōu)秀青年人才重用提拔，確保青年人才引得來，留得住。最后，加速我國各行各業(yè)數字化轉型升級和新舊動能轉換，大力發(fā)展產業(yè)互聯網，促進“互聯網+農村”深度融合，推動以互聯網平臺經濟為代表的新就業(yè)形態(tài)為振興鄉(xiāng)村發(fā)展持續(xù)賦能。此外，進一步完善農村創(chuàng)業(yè)培訓體系和創(chuàng)業(yè)融資一體化機制，引導更多青年群體走向農村創(chuàng)業(yè)，打造農村青年創(chuàng)業(yè)統一的融資平臺和擔保平臺，對農村青年創(chuàng)業(yè)貸款，實行優(yōu)先辦理、優(yōu)惠利率、優(yōu)化服務，努力實現創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的倍增效應。

① 資料來源：中國信息通信研究院發(fā)布的《全球數字經濟白皮書》，http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/。

② 資料來源：CNNIC發(fā)布第49次《中國互聯網絡發(fā)展狀況統計報告》，http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/。