互聯網使用對農民增收的影響與機制*

□ 馮履冰 郭東杰

內容提要 增加農民收入是實現共同富裕的關鍵。 本文在收入增長理論分析基礎之上，利用中國家庭動態追蹤調查（CFPS）微觀數據進行2SLS 估計，結果表明互聯網使用顯著促進農村居民個體收入的提高。 同時，本文通過核心解釋變量滯后與子樣本回歸結合的方法，證明收入對互聯網的反向作用不會威脅結論的可靠性。 異質性分析表明：互聯網使用對農村男性和女性居民的收入都有顯著的正向影響，但對65 歲及以上居民的收入沒有顯著影響；受教育年限越長，農村居民通過互聯網使用獲得的收入增長越多。 機制檢驗發現：“信息獲取主要渠道”是互聯網促進大部分農村居民收入增加的重要途徑。 本文的研究結論在一定程度上體現出開展農村信息基礎設施建設、提升農村地區互聯網普及率對于提高農村居民收入、縮小城鄉居民收入差距的重要意義。

一、引言

黨的十八大以來， 中國政府積極實施精準扶貧戰略，2020年底如期完成新時代脫貧攻堅目標任務， 現行標準下9899 萬農村貧困人口全部脫貧，832 個貧困縣全部摘帽，12.8 萬個貧困村全部出列。①在發展中國家行列，我國首先完成了聯合國2030年可持續發展議程減貧目標。解決農民絕對貧困問題之后， 脫貧攻堅轉向鄉村振興成為現階段我國三農工作的重點之一。 2022年12月，中共中央、國務院印發 《擴大內需戰略規劃綱要（2022—2035年）》， 明確了實施擴大內需戰略的遠景目標。擴大內需的關鍵正是增加農民收入。國家統計局數據顯示，截至2021年底，全國農村人口數量約為49835 萬人， 占我國總人口比重超過35%， 龐大的農村居民群體蘊藏著巨大的潛在消費能力。 但這一群體目前實際表現出的總體消費水平較低。 2021年我國農村居民人均消費支出15916 元， 遠低于30307 元的城鎮居民人均消費支出水平，同時城鄉消費品零售額比值達6.44。因此，只有進一步提高農民收入，才能真正激活農村消費潛力、擴大農村消費市場規模、提升農村市場消費層次和消費結構。 農村居民增收將是我國進一步持續擴大內需、構建內外雙循環格局的關鍵。

現如今，數據信息已成為關鍵性的生產要素。伴隨著數字技術革命， 互聯網等信息基礎設施對收入增長的貢獻越來越大。 2013年我國互聯網上網人數首次突破6 億人，并迅速發展到2021年的10.32 億人，同期居民人均可支配收入也實現快速增長（見圖1）。 中國城鎮地區的互聯網普及率從2007年的26.0%提高到2021年的81.3%，同期農村地區的互聯網普及率從7.4%提高到57.6%，城鄉差距仍然十分明顯。②世界銀行發布的《World Development Report 2016: Digital Dividends》指出，在許多情況下數字技術促進了增長、擴大了機會、改善了服務供給，但它們的總體影響還不夠，而且分布不均。在信息技術應用過程中，如果農村居民始終處于劣勢，那么城鄉間的數字鴻溝（尤其是在互聯網接入方面）顯然不利于扶貧目標的實現以及已有減貧成果的鞏固。

圖1 2013—2021年中國互聯網普及率與居民人均可支配收入

寬帶互聯網等信息基礎設施是數字經濟發展的前提和基礎。中國自2013年開始加強推進網絡設施建設工作，并將“寬帶中國”進一步升級成國家戰略。③2013—2020年，“寬帶中國”戰略的實施累計投入達2 萬億元， 然而關于寬帶建設乃至互聯網應用對農村居民收入增長的實際效果， 尚缺乏足夠的研究。

相較于傳統通信媒介， 互聯網波及的范圍更廣，而且具有跨時空能力和較強的溢出性、外部性等網絡特有屬性。 信息技術的快速發展引發了經濟發展的科技動力轉變及相關從業者的收入變動。 Krueger（1993）最先估算出使用電腦對從業者平均收入的回報率為25%～30%，但這一估計沒有控制其他收入決定因素如人力資本、工作特征和個人異質性等。 Akerman et al.（2015）利用挪威寬帶互聯網公共項目的外生沖擊來分析寬帶互聯網對技能型工人生產力的影響， 結果表明寬帶采用在執行非常規抽象任務時與熟練工人互補， 并在執行常規任務時與非熟練工人替代。Zuo（2021）發現美國對低收入家庭的寬帶補貼政策顯著提高低收入者的互聯網使用，同時提高他們的就業可能性和收入。互聯網對欠發達地區生產力的影響似乎更大，Hjort & Poulsen（2019）利用沿海海底互聯網電纜鋪設的階段性，證明了互聯網能夠促進非洲地區就業（其中對受教育程度較低的工人的就業影響較小），并提高工人的平均收入。而Jung&López-Bazo（2020）對巴西區域數據的分析表明，寬帶對生產率的積極影響在不同地區并不一致， 除了連接質量的差異之外， 生產率較低的地區似乎從寬帶中獲益更多。 這些文獻多將焦點集中在發達國家或最不發達國家， 而較少探討互聯網使用如何影響發展中國家的居民尤其是農村居民的個體收入。而且， 關于政府進行寬帶等信息基礎設施投資以鼓勵生產率和收入增長的政策必要性辯論無疑具有重要意義。

現有研究可能在以下幾方面具有可改進之處：首先，互聯網使用具有較強的自選擇偏差，因此在考察其收入促進效應時， 因果關系的識別較為困難。 這可能是現有研究沒有對這一問題得出一致結論的原因， 也是確定農村居民互聯網使用的實際收益的核心問題。此外，過往研究對互聯網使用影響的異質性關注不夠， 針對“網絡使用差異”的研究較少。信息技術是一種技能偏向型技術進步，對于不同技能水平、不同年齡段、不同性別使用者可能存在異質性的影響， 需要分別進行探討。 這對于互聯網普及過程中的施政策略和重點方向有重要參考價值。

因此，本文將利用CFPS2016年和2018年的微觀調查數據， 檢驗互聯網使用如何影響農村居民個體收入， 主要聚焦互聯網影響農民收入的因果識別以及影響的機制和異質性問題， 試圖從農村信息基礎設施建設和使用方面為“農民生活富裕” 這一鄉村振興戰略總目標的實現提供政策建議，以期促進農民收入較快增長，持續縮小城鄉居民貧富差距。

二、理論分析與研究假設

傳統的“資本-技能”互補假說雖然強調新技術對于技能型勞動力的增益（申廣軍，2016），但新技術的應用并不必然損害所有非技能勞動力的收入（Caselli & Manning，2019）。對于農村居民而言，如將互聯網作為重要的信息載體， 充分發揮其信息優勢，也可能從中獲益。互聯網作為推動信息通信技術應用普及的核心， 使一定數量的產出在更大程度上得到關注、消費和使用（Wang & Wright，2020）。 從前農村本地需求無法支撐的、本地生產要素卻具有比較優勢的產品得以進入全國市場，甚至還衍生出鄉村直播等新業態。 正如孫杰（2020）指出，互聯網在降低供給側市場進入門檻的同時，能減少需求側信息檢索和比較成本，擴大供需匹配規模，從而為雙方帶來紅利。 此外，從商品流通視角出發， 農村電商有利于小農戶擺脫被中間商層層剝削和擠壓的弱勢市場地位， 直接與消費者對接，降低交易環節的成本，提高農民收入（聶召英和王伊歡，2021）。 更重要的是，互聯網也能在廣延邊際上提高農村居民的收入。 中國的互聯網金融不但在落后地區的發展速度更快，而且顯著提升家庭收入特別是農村低收入群體的收入（張勛等，2019），這是因為其改善了農村居民的創業行為，并帶來創業機會的均等化，郭峰等（2020）的經驗研究也支持這一觀點。

此外， 互聯網使用對于不同群體的影響未必相同。 首先，從性別角度而言，女性往往較男性承擔更多的家庭事務而無法全職參與勞動力市場，互聯網在工作中的廣泛應用能夠提供更多靈活的職場發展機會、同時可能削弱男性在職場中的體力比較優勢。 丁述磊和劉翠花（2022a）研究發現，女性青年群體互聯網工資溢價率高于男性， 但技能溢價率低于男性。而且，互聯網使用顯著改善女性的家庭地位（李仲武和馮學良，2022）。 其次，從年齡角度而言， 老年人的健康狀態隨著年齡的增長而逐漸下降，學習能力會減弱。不同年齡群體的消費觀念和信息甄別等能力的差異也會導致老年人的互聯網使用行為差異。 華中昱等（2022）發現相較于其他傳統資源， 低收入農戶數字技術接入鴻溝的差距明顯更小， 并且在年輕群體中差距收縮更為明顯； 考慮不同年齡段群體互聯網使用率和就業質量有明顯差異，相較80 后和90 后群體，互聯網使用對70 后和60 后及以上群體的正向影響最小（丁述磊和劉翠花，2022b）。最后，從教育程度角度而言， 偏向型技術進步理論預測互聯網等信息技術與高教育程度個體是互補的， 與低教育程度個體卻是替代的（Autor et al.，1998）。 受教育水平較高的人群在同一地區相同信息基礎設施投入中，可以獲得更高的邊際收益。陳飛等（2021）發現， 互聯網普及對于平均受教育程度高的家庭收入促進效應更強；華怡婷和石寶峰（2022）關于互聯網使用對農村家庭金融市場參與行為影響的研究也得出類似結論， 認為互聯網使用對風險性金融資產配置的影響主要體現在成員受教育程度高的家庭。

基于以上分析，本文提出假設1：互聯網使用可以提升農村居民的收入， 但這種提升作用對于不同群體具有異質性。

互聯網讓人們更加便利地獲取所需要的信息，增加個體發現經濟機會的能力。在當今信息社會， 掌握充分的信息量就意味著占據物質財富分配的先機。使用互聯網、將互聯網作為主要信息獲取渠道本身， 就能夠降低農村居民信息搜索和獲取的成本（Aker & Mbiti，2010），從而直接提升個體獲取信息（包括各類機會、知識技能信息等）的數量。吳佳璇等（2022）基于2013、2015 和2019年對中國西南山區612 戶農戶追蹤調查的三期面板數據，研究發現隨著時間的推移，互聯網使用促進農戶非農就業的作用越來越顯著， 該正向作用主要是通過促進農戶信息獲取這一機制得以實現的。信息的有效供給是農民跨越“數字鴻溝”、享受“信息紅利”的關鍵，應致力于提高農民的信息獲取能力（許竹青等，2013）。

首先，對傳統務農者群體而言，過去信息不對稱限制他們進入市場，而信息和通信技術（ICT）平臺則為他們提供了進入市場的機會， 提高了農業生產效率（Ogutu et al.，2014），從而實現增收。 其次，對農民創業者及經營者群體而言，互聯網可以拓寬他們創業、經營所需的信息渠道，提高市場效率，打破時空交易局限，為增收提供新的市場機會。如Shimamoto et al.（2015）認為手機上網能夠幫助農民獲取其他市場的價格信息， 有助于提高本地市場農產品銷售價格。最后，對受雇就業者群體而言，他們將互聯網作為主要信息獲取渠道，不僅有利于實現標準就業，還會顯著促進機會型的創業，也能夠提高各類型就業的收入水平 （毛宇飛等，2019）。

基于以上分析，本文提出假設2：互聯網使用主要通過發揮“信息獲取主要渠道”的作用來影響農村居民的收入。

三、模型設定與數據說明

（一）模型設定

聚焦互聯網使用對農村居民收入增長的影響，參考明瑟收入方程，本文使用的截面OLS 模型設定如下：

其中， 被解釋變量Yi表示農村居民i 的個體年收入（對數形式），核心解釋變量interneti表示個體在2018年是否上網，其系數β 反映互聯網使用對個體收入的影響效果。 Xi表示一系列可觀測的個體層面、家庭層面和城市層面的控制變量，εi表示標準殘差項。

考慮到互聯網使用和收入之間可能存在反向因果關系問題，即可能存在兩種不同的影響方向：一方面， 由于互聯網使用的增加而導致農村居民個體收入的增加；另一方面，由于農村居民個體收入的提高， 可能在短期內就會增加互聯網等信息基礎設施的使用時長和頻率。因此，為了衡量預期的效果， 必須剔除收入增長對互聯網使用需求增加的影響。 本文采用工具變量法以及核心解釋變量滯后結合子樣本回歸這兩種策略來處理內生性問題， 同時在模型中控制了必要的農村居民的個人與家庭層面特征、城市層面特征。

（二）變量構造與描述性統計

本文的核心被解釋變量Yi是農村居民的個體年收入的對數，統一使用2018年CFPS 調查所得的、經調整后與2010年數據可比的收入變量。核心解釋變量是2018年調查時個體反饋的互聯網使用情況。

控制變量包含地區、家庭和個人三個層面的控制變量。在地區特征層面，主要控制了：（1）地級市人均GDP 對數（地區工業企業的發展與宏觀經濟的運行環境相關）；（2）地級市人均財政支出對數（地區經濟社會發展情況的衡量之一）；（3）地級市固定資產投資對數（工業投資是工業發展的物質基礎和技術條件）；（4）地級市外商投資對數（考慮到外商投資對產業結構轉型的作用）。在家庭特征層面，主要控制了：（1）人均對數家庭凈資產（CFPS家庭問卷中家庭總資產與總負債的差值取自然對數處理）；（2）家庭社會網絡（以過去12 個月送人情禮的價值來衡量）。 在個體特征層面，控制戶主的個體特征變量，④主要包括性別、年齡及其平方值、受教育年限、婚姻狀況、政治面貌和自評健康狀況（最健康的評價取值1，非常不健康的評價取值5）。

表1 展示了主要變量的描述性統計結果，其中核心解釋變量個體互聯網使用的均值為0.372，對照中國互聯網絡發展狀況統計調查數據，⑤介于2017年底和2018年底農村互聯網普及率的兩個數值（35.4%和38.4%）之間，說明樣本代表性良好。 另外，農村居民中男性占比為48.2%，平均年齡為51.871 歲（在這一平均年齡的前提下，婚姻狀態變量的平均值為0.898 是可以接受的），平均受教育年限為6.484年， 其他變量的描述性統計結果也均在正常范圍內。

表1 主要變量的描述性統計

（三）數據來源

“中國家庭動態追蹤調查”由北京大學中國社會科學調查中心組織實施，基線調查開始于2010年， 并繼續在2012、2014、2016、2018年每兩年進行一次全樣本的追蹤調查。本文主要使用2016年和2018年CFPS 兩個層面的數據，分別是成人問卷中可能與個體收入相關的個人信息變量（包括互聯網使用情況、性別、年齡、婚姻狀況、政治面貌、受教育程度、自評健康狀況等）和家庭問卷中可能影響個體獲取收入的家庭環境信息變量（包括家庭規模、家庭凈資產、人情支出等）。 同時，匹配基于《中國城市統計年鑒》整理出的城市特征數據，構成完整的截面數據。

四、互聯網使用對農民個體收入影響的實證分析

（一）互聯網使用與農村居民個體收入的相關性分析

首先進行最小二乘法（OLS）估計。 在逐步控制樣本的個體特征、家庭特征和地區特征后，回歸結果表明， 使用互聯網這一行為始終顯著促進農村居民個體年收入的增加。從表2 的列（1）結果可以看到，加入個體、家庭和城市三個層面的控制變量后， 農村居民個體使用互聯網會使其個體年收入提升71.0%。 另外，多數控制變量在顯著性和符號方向方面都較為理想（統計顯著性較高，系數作用方向較為契合理論預期）。年齡和其平方項對收入的影響系數均為負， 表面上看這似乎與普遍認識中的年齡對收入的“倒U 型”影響不符，但結合2018年CFPS 調查樣本中農村居民個體平均年齡近52 歲這一客觀現實，就能理解這一結果出現的合理性。受教育年限在1%的顯著性水平上提升農村居民個體年收入；黨員身份在5%的顯著性水平上提升農村居民個體年收入；已婚狀態在1%的顯著性水平上降低收入（可能是由于非婚狀態的個體家庭負擔更輕）；自評健康狀態（不健康的程度）在1%的顯著性水平上降低收入。家庭層面的人均家庭凈資產和人情支出對收入的影響系數為正。地區層面的控制變量除了人均外商投資外， 其他變量對收入的影響也為正。

（二）互聯網使用影響農村居民個體收入的穩健性檢驗

本文利用《縣域數字鄉村指數 （2018）》⑥和CFPS年度截面數據（2018），檢驗2018年的“縣域數字鄉村指數”與對應年份《中國家庭動態追蹤調查 （CFPS）》 農村居民個體使用互聯網的相關關系， 結果發現兩者具有正相關關系， 因此可以用“縣域數字鄉村指數”替代“農村居民個體互聯網使用”，進行OLS 回歸，檢驗縣域層面數字鄉村指數與農村居民個體收入的關系，作為穩健性檢驗。

表2 的列（2）用“縣域數字鄉村指數”替代“農村居民個體互聯網使用”， 通過2018年的截面數據OLS 回歸，發現所在地區的數字鄉村指數得分對農村居民收入的影響仍然顯著為正， 說明基準回歸的估計結果較為穩健。

表2 互聯網使用對農村居民個體收入的影響

（三）互聯網使用與農村居民個體收入的因果分析

農村居民個體互聯網的使用與其收入之間可能存在反向因果關系問題， 即可能存在兩種不同的影響方向：一方面，由于使用互聯網而獲取到更多信息等，促使農村居民在生產、經營、務工等方面做出更優決策，從而提升個體收入；另一方面，由于互聯網使用有成本， 收入更高的農村居民有更高的經濟能力，更有可能使用互聯網。本文采取了兩種策略來處理反向因果問題。

1.工具變量法

第一種策略是使用工具變量法， 本文借鑒羅明忠和劉子玉（2022）的做法，將農村居民所在區縣平均互聯網使用情況作為相應的工具變量，并據此開展2SLS 估計。 第一，農村居民個體所在一定區域內除本人之外的其他個體的互聯網使用情況，比如鄰里、親友甚至是當地整體使用氛圍等，會對其互聯網使用產生影響。一般認為，該網絡平均運用水平越高， 那么個體就有更大概率接入網絡。 因此符合工具變量的相關性要求。 第二，區縣范圍內其他農民互聯網使用的均值屬于區域層面的變量， 與屬于微觀層面的農村居民個體收入這一被解釋變量分屬不同觀測層次， 很難直接影響農村居民的個體收入。 因此符合工具變量的外生性要求。

表2 的列（3）顯示了加入“所在區縣的平均互聯網使用情況” 這一工具變量后的2SLS 估計結果。 對比發現，原OLS 回歸可能低估個體互聯網使用對被解釋變量農村居民個體收入的影響程度。經IV 修正后，互聯網使用仍然在1%的水平上顯著促進農村居民個體收入的提高。 此外， 審視2SLS 回歸中的第一階段結果，能夠對該工具變量有效性進行判斷。本文所選定的工具變量（區縣平均互聯網使用）的第一階段估計系數在1%的水平上顯著， 且關鍵診斷統計量中F 統計量大于經驗值10，stock-yogo 檢驗結果Minimum eigenvalue statistic 值大于16.38， 由此得出該工具變量并非弱工具變量，“所在區縣的平均互聯網使用情況”與核心解釋變量“個體互聯網使用情況”滿足強相關的要求。

2.子樣本回歸

使用IV 估計可能無法真正將反向因果問題處理干凈。因此，本文添加另一個角度的論證來處理反向因果問題：將“互聯網使用”這一核心解釋變量滯后2年，再進行OLS 回歸，證明互聯網對收入的影響確實存在，而且很強；同時通過子樣本回歸方式， 證明收入對互聯網的反向影響沒有那么強，不會對本文的結論可靠性產生威脅。

城鄉二元結構廣泛存在于中國經濟社會的各個領域， 互聯網等信息技術發展領域也不例外。2014年以來，4G 通信網絡大規模商用， 過去PC時代被大概率拒之于信息化門外的農村地區也逐漸邁入信息化時代， 城鄉互聯網普及率差異在2015年出現縮小趨勢。 農村居民得以通過各式各樣、價格日益低廉的移動智能終端設備使用互聯網， 信息獲取渠道和能力都大幅提升， 其就業選擇、各類收入也開始受到網絡應用的影響。

借鑒張世虎和顧海英（2020）的做法，選取CFPS 數據庫2016年及以后的調查數據構造OLS模型。 2016年互聯網使用數據體現的是農村地區剛剛進入移動互聯網時代，對2018年的截面OLS 模型而言，可以認為是外生的。 因此，基于CFPS2016年的調查數據構造互聯網應用變量， 基于CFPS2018年調查數據構造其他變量，以此來處理內生性問題。即仍然主要基于2018年的數據進行計量分析，但唯獨將核心解釋變量“互聯網使用情況”的取值滯后2年，以期在一定程度上緩解模型中的反向因果問題。 使用的截面OLS 模型設定如下：

其中， 被解釋變量Yi表示農村居民2018年的個體年收入，核心解釋變量L.interneti表示個體在2016年是否上網，其系數β 反映互聯網應用對個體收入的影響效果。 Xi表示一系列可觀測的個體層面、家庭層面和城市層面的控制變量（2018年），εi表示標準殘差項。

最小二乘法（OLS）的估計結果見表3。在逐步控制樣本的個體特征、家庭特征和地區特征后，2016年農村居民個體使用互聯網在1%的顯著性水平上提高其2018年的個體年收入。 在加入個體、家庭和城市三個層面的控制變量后，2016年農村居民個體使用互聯網會使其2018年的個體年收入顯著提升77.9%。 由此可見，核心解釋變量“個體是否使用互聯網”在滯后2年取值后，依然能夠顯著提升農村居民個體收入。

表3 互聯網使用對農民個體年收入的影響（核心解釋變量滯后）

另一方面， 如果存在收入提高促進互聯網使用這一反向因果效應， 則無論農村居民是否從事經營活動，其互聯網使用對收入的OLS 回歸結果應始終存在顯著正向影響。 考慮到2018年前后，上網的成本已經大大降低，對于農村居民而言，擁有一部智能手機就可以上網。因此本文認為，農村居民收入提高對使用互聯網的影響只發生在低收入區間段， 當收入超過一個閾值 （個體年收入5000 元）后，⑦就不再存在這一反向因果的影響。

據此， 本文篩選出不存在經營活動的以及不存在經營活動且個體年收入高于5000 元的兩個子樣本。對于這兩個子樣本的人群而言，由于不涉及創業或經營活動， 互聯網使用對其收入的正向影響應當會消失。 但如果存在收入提高促進互聯網使用這一反向因果效應， 則無論收入來源是經營性收入還是工資性收入， 其提高都會一樣促進互聯網使用的增加， 故互聯網使用對收入的OLS回歸結果仍然會呈現正向顯著影響。

子樣本回歸結果見表4，其中列（1）是表2 中互聯網使用行為對于農村居民個體年收入影響的全樣本OLS 回歸結果，列（2）是經營性收入為0的子樣本OLS 回歸結果，列（3）是經營性收入為0且個體年收入大于5000 元的子樣本OLS 回歸結果（子樣本的樣本量2981，占經營性收入為0 樣本的91.5%）。 可以看到，對比全樣本而言，經營性收入為0 的農村居民使用互聯網對其個體收入的正向影響大大減弱； 當在此基礎上再限制個體年收入高于5000 元這一標準之后，使用互聯網對農村居民個體收入的正向影響變得不再顯著。 這一結果證明收入對互聯網的反向影響沒有那么強，不會對本文的結論可靠性產生威脅。

表4 互聯網使用對于農民個體年收入的影響（子樣本回歸）

（四）互聯網使用影響農村居民個體收入的異質性分析

性別、年齡、受教育程度等個人因素不同的農村居民， 在信息獲取偏好和相應產生的信念更新等方面必然不一樣， 故有必要進一步分析互聯網使用影響農村居民個體收入的差異。 本文通過分組回歸的方式對不同性別、年齡和受教育程度的個體進行異質性討論。限于篇幅，本文省略了直接OLS 回歸結果，表5 是加入工具變量后的2SLS 估計結果，其中列（1）和列（2）顯示了分性別IV-OLS回歸的結果， 互聯網使用對農村男性和女性居民的收入都有顯著提升。 隨著互聯網在農村地區的普及， 大批農村電商創業并帶動發展起來的上下游產業鏈、服務業，創造了諸多如客服、快遞員、手藝人等就業機會，許多崗位具有“多樣、靈活、就近”等特征，使得原本在就業市場上“乏人問津”的農村女性居民也有更大的可能找到適合的“離土不離鄉”的工作機會。列（3）和列（4）顯示了分年齡組IV-OLS 回歸的結果， 互聯網使用促進了農村65 歲以下居民的收入提高 （在1%的水平上顯著），但對于65 歲以上（含）居民的收入沒有顯著影響。 區別于互聯網對年輕人主要帶來便利的事實，對于老人而言，更有可能是被飛速發展的信息時代拋在身后。尤其對農村老年居民來說，家中的青壯年可能外出務工， 難以得到年輕家人的文化反哺，同時經濟能力更差，互聯網給他們帶來的收益遠遠不如其他群體。 列（5）和列（6）顯示了是否完整接受九年義務教育的分組IV-OLS 回歸結果， 互聯網使用行為對這兩個不同教育程度分組的群體的收入都有顯著的促進效應， 其中對于完整接受義務教育的農村居民的影響系數絕對值更大。

表5 互聯網使用影響農村居民群體收入的異質性分析（IV-OLS）

五、互聯網使用影響農民收入的機制探討

互聯網等信息基礎設施本身只是一種 “死物”，地區擁有信息基礎設施并不能直接提高區域個體的收入。因此，需進一步探討互聯網使用對農村居民個體收入影響的具體機制。由于數據所限，無法直接匹配得到個體互聯網使用和個體生產率變化的測量， 因此本文嘗試從其他視角進行機制探索——互聯網使用能否增加個體獲取信息的渠道。

互聯網應用通過拓寬信息渠道等形式， 降低信息搜索成本（Goldfarb & Tucker，2019），直接增加了個體獲取信息的數量， 提高個體對信息的關注、提升知識水平以及擴大關系網絡，從而緩解了城鄉之間的信息鴻溝問題，使之“主動求變”，驅動農村居民的多樣化就業。 尤其對于經營創業的農民，互聯網可以使其綜合收入水平得到提升。本文假設互聯網使用可能通過“信息獲取主要渠道”這一中介變量對農村居民收入產生影響， 也即信息獲取主要渠道發揮了中介作用。

關于“信息獲取主要渠道”這一中介變量的衡量，本文根據CFPS 數據中回答“您了解信息的主要渠道有”這一問題時是否選擇“互聯網”這一選項，來構建虛擬變量，具體做法參見郭士祺和梁平漢（2014）的研究。

為了驗證這一中介作用是否存在， 本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）的中介效應模型，檢驗“互聯網作為信息獲取主要渠道”的中介效應。回歸結果如表6 所示，列（1）為互聯網使用影響農村居民個體收入的基準OLS 回歸結果，顯示互聯網使用對農村居民個體收入總體上有顯著影響；列（2）為互聯網使用對中介變量的影響， 結果顯示個體使用互聯網對2018年將互聯網作為“信息獲取主要渠道”產生促進作用，且估計結果在1%的水平上顯著；列（3）將中介變量和核心解釋變量一起加入方程， 仍然以農村居民個體年收入對數作為被解釋變量， 結果顯示在控制了自變量互聯網使用的影響后, 中介變量對因變量農村居民個體收入對數的影響仍顯著。 綜上，中介效應顯著，即互聯網使用可能通過“信息獲取主要渠道”這一中介變量對農村居民收入產生影響。

表6 互聯網使用影響農村居民個體收入的中介效應檢驗

六、結論與政策建議

本文在探討互聯網使用影響收入的理論基礎上，利用CFPS2016年和2018年的微觀調查數據進行實證檢驗，結果發現：（1）互聯網使用顯著促進農村居民個體的收入提升， 但這種提升作用對于不同群體具有異質性。 截面OLS 模型估計結果表明， 農村居民使用互聯網會使其個體年收入提升約71.0%。 為處理內生性問題，本文將農民所在區縣的平均互聯網使用作為工具變量進行2SLS估計，經IV 修正后，互聯網使用仍然在1%的顯著性水平上促進農村居民個體收入的提高。同時，通過核心解釋變量滯后和子樣本回歸等方法， 本文證明收入對互聯網的反向影響沒有那么強， 不會對本文的結論可靠性產生威脅。進一步根據性別、年齡和受教育程度對互聯網使用的增收影響進行異質性分析后發現： 互聯網使用對農村男性和女性居民的收入都有顯著的正向影響；但對65 歲以上（含）居民的收入沒有顯著影響；受教育年限越長， 農村居民通過互聯網基礎設施完善獲得的收入增長越多。 （2）互聯網使用主要通過發揮“信息獲取主要渠道”的作用來影響農村居民的收入。 信息獲取相關功能的使用有更大可能將互聯網信息轉換為有經濟價值的行為。 因此本文采用個體是否將互聯網視為“信息獲取主要渠道”作為中介變量， 較好地排除了僅使用互聯網進行娛樂等情況的干擾，發現“信息獲取主要渠道”是互聯網促進大部分農村居民收入增加的重要機制。

基于上述研究結論，本文提出如下政策建議：（1）鑒于中國農村寬帶互聯網等信息基礎設施建設的“收益”仍然是可觀的，政府應切實履行提供基本公共服務均等化的義務， 把握數字化發展面臨的絕佳機遇，發揮信息技術在“大眾創業、萬眾創新”中的引領性和顛覆性作用，進一步提高城鄉地區互聯網的普及率，促進經濟快速發展。 （2）考慮到互聯網收入促進作用的群體異質性，應進一步加大對農村地區居民的教育投入水平，促進人力資本不斷提升，加強農村居民互聯網使用等信息科技應用水平， 以便他們獲取更好的學習和工作機會，從而實現收入的提升。（3）互聯網使用在促進農民增收過程中主要通過“信息獲取主要渠道”發揮作用，即通過拓展獲取信息的渠道，改變農村居民的信息條件、使其享有和城鎮居民同等的經濟機會。故建議加強農村信息基礎設施建設， 并完善信息流變化帶來的物流、資金流等各方面變化的配套支持政策，讓農村居民更為快速地獲取豐富的信息，增強謀生能力，持續縮小城鄉居民貧富差距。

注釋：

①數據來源：國務院新聞辦公室發表的《中國的全面小康》白皮書。

②數據來源：《第47 次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，中國互聯網絡信息中心，2021年2月。

③工信部等部門在2014 至2016年先后篩選120 個城市，將它們作為“寬帶中國”試點。

④傳統意義上的戶主是指戶籍上的一家之主、戶籍上一戶的負責人，一般為戶口簿的第一個戶籍人口。 CFPS 問卷設計沒有直接采集戶主信息， 但從經濟的角度出發，包含了若干與“戶主”強相關的問題：主事者、決策者、財務管理者、房產所有者。 本文主要依據財務管理者這一概念，進行“戶主”變量的賦值。

⑤數據來源：《第43 次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，中國互聯網絡信息中心，2019年2月。

⑥該報告由北大新農村發展研究院與阿里研究院聯合發布，首次以縣域為基本單元，全面梳理鄉村基礎設施、鄉村經濟、鄉村生活、鄉村治理等方面的數字化內容及具體表征，系統構建了縣域數字鄉村指標體系，全面評估了我國1880 個縣（不包括970 個市轄區和1 個特區）數字鄉村發展的實際水平。

⑦根據民政部數據，截至2018年底，全國共有農村低保對象3519.7 萬人，農村低保標準達到4833 元/人/年。 根據《中國統計年鑒2019年》數據，2018年度中國農村居民人均支出中“食品煙酒”、“衣著”和“生活用品及服務”這三項支出合計為5013.8 元。 因此，本文將農村居民個體低收入閾值設置為5000 元/年是較為合理的。