數字技能與農戶財產性收入
——基于中國鄉村振興綜合調查(CRRS)數據

羅千峰，趙奇鋒，邱海蘭

(1.中國社會科學院農村發展研究所，北京 100732；2.中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所，北京 100732；3.江西農業大學 經濟管理學院，江西 南昌 330045)

一、引言

黨的十八大以來，我國農民收入保持著較快增長速度，但同時也面臨收入增長速度放緩的挑戰，其中農民經營性收入和工資性收入保持高增長的壓力較大，轉移性收入在短期內的增長空間也較為有限［1-3］。因此，如何拓展農民收入渠道，成為扎實推進共同富裕的重大課題。財產性收入是農民收入的重要組成部分，但農村居民財產性收入長期處于較低水平，不僅制約了其收入增長，而且加劇了城鄉收入不平衡。黨的二十大報告明確指出，完善按要素分配政策制度，探索多種渠道增加中低收入群眾要素收入，多渠道增加城鄉居民財產性收入。為此，如何優化農民收入結構，尤其是促進財產性收入增長，對于穩步促進農民收入增長、扎實推進農民農村共同富裕具有重大現實意義。

伴隨互聯網與信息技術的快速發展，數字技術實現了與經濟社會各領域的廣泛嵌入和深度融合，不僅為鄉村產業升級和農村經濟發展注入了新要素，而且推動了小農戶與現代農業有機銜接［4-5］。關于數字經濟促進居民收入增長的研究逐步成為學術研究的熱點，已有研究主要關注數字技術或者數字經濟對居民收入的宏觀影響效應以及微觀影響機理。宏觀層面，數字經濟的發展能夠提升農民收入水平，表現為在絕對值上促進農民純收入增長和在相對值上促進城鄉收入差距縮?。?-8］。具體來說，第一，在生產環節，依托數字技術的低門檻、低成本、共享及便捷等特點，數字經濟的發展能夠促進各種要素有效融入鄉村振興的戰略部署，推動產業興旺和農村經濟增長，從而帶動農民收入增長［9］。第二，在生活環節，數字經濟拓寬了農村地區資源獲取渠道，并滲透到農民生活等方面，能夠幫助農民緩解風險和抵御沖擊，進而促進其收入增長［10］。

微觀層面，數字經濟以數字技術和數據為核心要素，其促進農戶收入增長的微觀機理主要體現在降低農業生產成本、提升生產效率、提高市場效率和促進農戶就業創業四個方面。第一，數字技術的應用可以幫助農戶節約信息搜尋成本，緩解信息不對稱程度，有效降低農業生產成本，從而提升農戶收入水平［11］。第二，數字技術可以顯著提升勞動生產率、土地產出率及資源利用率，幫助農戶對生產要素進行合理配置，有利于提升農業生產效率［12］，從而促進農戶收入增長。第三，數字技術能夠促進農戶便捷地了解市場需求，使農戶以市場需求為導向進行農產品生產，不斷提高農產品質量和市場競爭力，從而增加農戶收入［13-14］。第四，數字技術能夠提升農戶人力資本和社會資本水平，有利于增加農戶就業機會，提高農戶的創業概率與績效，從而促進農戶收入增長［15-17］。

上述研究為本文的推進提供了重要參考，但還存在一些可拓展的空間。第一，現有研究更多是從農戶總收入的角度出發，部分研究重點關注農戶工資性收入與家庭經營性收入，而對于農戶財產性收入的關注度不夠。隨著農戶家庭資產總量的增多以及形式的多樣化，農戶財產性收入具有很大的增長潛能，因此，需要加強對農戶財產性收入的研究。第二，早期研究并未充分考慮到數字技能這一新變量對農戶財產性收入的影響效應。而事實上，數字技能是個體參與數字經濟活動的保障，如果缺乏相應的數字技能，個體可能被排斥在市場之外，從而形成“數字排斥”，進一步導致城鄉整體收入增長差距拉大［18］。因此，數字技能是釋放農戶金融、房產等重要資產價值的有效工具，是影響農戶財產性收入及總收入的重要因素。第三，數字技能對農戶財產性收入的影響效應還需要進一步檢驗。一方面，數字技能為農戶對接大市場提供了便利，有利于農戶通過資產配置提升財產性收入水平，從而促進總收入增長；另一方面，農戶在使用數字技術過程中可能面臨知識門檻較高等挑戰，導致農戶投資渠道受阻、供需錯配等問題，直接制約了農戶財產性收入和總收入的增長。因此，需要重新考量數字技能對農戶財產性收入的影響效應，從而為全面審視數字經濟對農戶收入的影響提供新的證據。第四，部分相關研究大多從數字金融、數字鄉村建設等角度考察數字技術應用對農村居民收入的影響，但基于宏觀視角的研究可能由于合成謬誤而削弱研究結論在微觀層面的解釋力，如郭華等(2020)［19］、汪亞楠等(2021)［20］；基于微觀視角的實證研究大多關注的是整體收入水平以及局部地區的收入情況，但由于調查樣本的限制，部分研究結論和政策含義可能面臨穩健性與代表性不足的挑戰。

基于上述分析，學術界還未充分關注到數字技能對農戶財產性收入的影響，為本文提供一定的拓展空間：一是基于信息獲取、社會網絡拓展和資產配置視角揭示了數字技能對農戶財產性收入的影響機制，豐富了促進農戶增收的機制研究；二是基于中國鄉村振興綜合調查數據，為測度數字技能對農戶財產性收入的影響效應提供了新的微觀證據，拓展了農戶收入有關影響因素的研究，也為多渠道促進農民穩步增收、扎實推進共同富裕的政策目標提供了重要參考。

二、理論分析與研究假說

隨著數字經濟的快速發展，數字技術成為影響社會成員生產生活的重要因素。數字技術不僅為農戶有機銜接現代農業提供了可靠路徑，而且成為農戶參與金融市場活動的重要工具。在數字技術不斷發展和農戶數字技術應用能力不斷提升的背景下，數字技能主要通過以下三個路徑影響農戶財產性收入增長。

第一，數字技能可以幫助農戶獲取有價值的信息，降低信息不對稱性，從而促進農戶財產性收入增長。首先，數字技能拓寬了農戶信息獲取來源，有利于增加農戶財產性收入。受制于信息渠道的約束，農戶面臨信息容量不足、信息失真和信息滯后等困境，導致農戶難以提高其財產性收入水平。而數字技術能夠降低農戶的信息檢索成本，使農戶能夠及時、方便地獲取各類信息，有效紓解資源要素市場中領域錯配、屬性錯配及階段錯配等多種供需錯配困境［21-23］，從而降低信息成本和市場交易成本，有利于促進農戶在資產配置和市場交易中實現財產性收入增長。其次，數字技能可以降低信息不對稱程度，從而促進農戶財產性收入增長。市場交易過程中質量信息、供求信息、價格信息等信息不對稱導致交易雙方承擔高昂的交易成本，從而產生“檸檬市場”［24］，不利于農戶財產性收入的增長。但數字技術可以促進信息供需主體信息雙向流通，降低信息不對稱性程度，有利于金融機構為農戶提供定制化的信息咨詢、金融服務等綜合服務，有效降低農戶信息搜尋成本，從而增加其財產性收入。最后，數字技術能夠提升信息流通效率，從而促進農戶財產性收入增長。從物質財富角度看，數據信息的流通和分享降低了市場交易成本，促進了精細化的社會分工和分工機制的變革，有利于更好地服務“長尾市場”和促進物質財富增長［25］。農戶信息獲取能力的增強以及信息流通效率的提升，不僅促進了農戶與市場的交流，而且有利于市場服務主體針對農民群體完善資本市場交易機制，從而促進農戶財產性收入增長。

第二，數字技能有利于拓展農戶社會網絡，從而增加財產性收入。社會資本是基于社會網絡而形成的一種社會資源，社會資本的豐富程度主要表現為社會個體能夠獲得和使用社會網絡中資源的數量，個體社會資本量與其社會網絡關系成正比［26］。數字技能通過拓展社會網絡影響農戶財產性收入主要體現在兩方面內容。一是數字技能極大地降低農戶維護社會關系的時間成本與通信成本，通過維護強關系促進社會資本的積累，進而提升農戶財產性收入水平。數字技能重塑了人際關系，促進社會關系網絡依托互聯網無限延伸，提升了社會成員相互聯系的能力與多樣性，顯著地壓縮了空間對于社交的制約，強化了家庭成員等親密社會成員之間的互動交流［27］。隨著農戶數字技能的提升，農戶維護社會關系的成本會大幅降低，為農戶將社會資本轉化為資產增值的資源提供了便利，有利于農戶財產性收入增長。二是數字技能可以拓展農戶社交邊界，擴大了農戶的社交關系網絡［28］，有效發展了農戶社會弱關系，從而有利于促進農戶財產性收入增長。數字技術拓寬了農戶與陌生人建立社會關系的渠道，有效解決了社群網絡在地理空間上的固化問題，使傳統社會聯結所形成的“圈”式關系轉化為沒有明確邊界的“鏈”式關系鏈條，促進農戶線上線下社會關系同步推進［27，29］，有助于農戶獲取資產增值的機會和社會資源?？傊瑪底旨寄懿粌H可以維護農戶強關系，而且可以發展廣泛的社會弱關系，從而拓展了農戶獲取社會資源的渠道，促進了農戶社會資本的積累。社會個體擁有豐富的社會資本是其收入不斷向上流動的保障，同時也能夠緩解社會成員個體的社會排斥［30］，有利于促進農戶財產性收入增長。

第三，數字技能可以優化農戶資產配置，從而有利于促進農戶財產性收入增長。首先，數字技術極大地壓縮了中間環節，暢通了農戶資產配置渠道。農戶選擇使用數字理財工具，是增加其財產性收入、最終實現共同富裕的有效策略［31］。數字技術能夠弱化供應商、服務商的信息優勢，幫助農戶降低對傳統投資路徑的依賴，有效地提升了資產配置效率，從而促進財產性收入增長。其次，數字技能彌補了農戶金融知識儲備短板，為農戶參與金融市場活動提供了保障。數字技能使農戶能夠依靠數字金融服務平臺購買符合其特征的金融產品，彌補農戶缺乏金融知識的短板，促進農戶廣泛參與金融市場［32］，降低了農戶盲目投資的風險，從而有利于農戶財產性收入增長和實現家庭福利最大化。最后，數字技能為農戶便捷地獲取資產配置服務提供了保障，從而促進財產性收入增長。傳統資產交易包含實體店、人力等眾多成本，導致資產市場服務供應商服務價格居高不下。而在數字技術嵌入下，資產市場服務商能夠較好地控制成本，并且能夠借助數字化促銷方式降低服務價格，從而促進農戶財產性收入的增長。

根據上述理論分析，本文提出兩個研究假說：

研究假說1：數字技能可以促進農戶財產性收入增長。

研究假說2：數字技能通過強化信息獲取、拓展社會網絡和優化資產配置渠道促進農戶財產性收入增長。

三、數據來源、變量設置與模型選擇

(一)數據來源

本文所用數據來源于2020年“中國鄉村振興綜合調查”(China Rural Revitalization Survey，CRRS)全國調查數據，具有充分的代表性。首先，課題組根據社會經濟發展水平、地理空間布局、農業農村發展等情況，分別從東部、中部、西部和東北地區按照分區省份數量1/3的比例共抽取10個樣本省，東部地區包括廣東省、浙江省和山東省，中部地區包括安徽省和河南??；西部地區包括貴州省、四川省、陜西省以及寧夏回族自治區；東北地區包括黑龍江省。其次，課題組主要根據人均GDP水平將樣本省所有縣(市、區)等分為高水平、中高水平、中水平、中低水平和低水平5組，在考慮樣本縣盡可能在空間上覆蓋整個樣本省的情況下，從每個組中隨機抽取1個縣，即每個樣本省抽取5個縣。再次，根據樣本縣類似的抽樣原則，將每個縣內所有鄉鎮(街道)按照人均GDP排序并平均分為高、中、低3組，從每組中隨機抽取1個鄉鎮，即每個樣本縣中抽取3個鄉鎮。然后，按照經濟發展水平隨機抽取樣本村，但由于村級層面難以獲取人均GDP數據，因此根據鄉鎮政府的指導以及村莊的經濟發展情況，將所有村莊分為經濟發展較好和發展較差的兩組，從每組中隨機抽取1個村，即每個鄉鎮隨機抽取2個村。最后，根據村委會提供了農戶花名冊，按照等距離抽樣法隨機抽取12～14戶農戶。在抽樣結束后，項目組嚴格執行調研方案，調研員根據方案進行實地調研。本文對相關異常及缺失觀測值進行剔除，最后得到2 955個農戶樣本。

(二)變量設置

1.因變量

本文選取農戶家庭2019年財產性收入總額作為因變量，并對該變量進行自然對數轉換，以減小財產性收入變量異方差干擾。為了確保數據測量的準確性，項目組實行了完善的調研方案及嚴格的核查機制。首先，調查問卷明確界定了相關概念，并在實際調研過程中說明了詢問方式、核算方法等內容，保障了問卷調查過程的嚴謹性。其次，項目組在調研工作中完善了調研員交叉核查、督導員核查以及數據錄入員核查等一系列數據核查機制，確保了數據指標的準確性。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量是農戶數字技能。為強化變量選取的科學性和準確性，本文在參考現有研究的基礎上［18］，選取數字技能綜合水平作為農戶數字技能的衡量指標。數字技能綜合指標主要是指農戶掌握網絡學習技能、線上商務技能、聊天社交技能及網絡娛樂技能4種數字技能的數量之和，其中，網絡學習技能主要指農戶是否利用智能手機設備進行學習教育等活動，線上商務技能指農戶是否利用手機進行產品交易等活動，聊天社交技能是指農戶是否使用手機進行微博、微信等社交活動，網絡娛樂技能是指農戶是否使用手機進行視頻、音樂等娛樂功能。上述數字技能指標取值主要根據農戶日均使用手機功能的排名計算而來，如果被訪戶某種手機功能日均使用時長排前3位，則表示被訪戶掌握了該項數字技能。

3.控制變量

本文在參考現有相關研究的基礎上，將戶主個體特征、家庭特征和村莊特征3個層面的特征變量納入到模型之中，以降低遺漏變量對模型估計的影響。其中，戶主特征包括性別、年齡、年齡平方、受教育程度及干部身份變量；家庭特征包括家庭成員數量、家庭成員平均年齡、承包地面積；村莊特征包括村莊經濟水平和交通條件。表1展示了具體變量的描述性統計特征。

表1 變量描述性統計特征

(三)模型選擇

為估計數字技能對農戶財產性收入的影響效應，本文構建了如下模型進行檢驗：

Propertyi=α0+β0Digitali+μ0Xi+γi

(1)

式(1)中，Propertyi表示農戶i的財產性收入情況，Digitali表示農戶i掌握數字技能的情況，Xi為表示一系列控制變量，包括農戶個體特征、家庭特征及村莊特征等。α0為截距項，β0為本文關注的待估計系數；μ0為待估參數，γi為隨機擾動項。

四、計量結果分析

(一)數字技能影響農戶財產性收入的基準回歸

數字技能對農戶財產性收入影響的基準回歸結果如表2所示，其中模型(1)～(3)是控制農戶個體特征、家庭特征及村莊特征3個不同層面控制變量的結果，模型(3)為納入全部控制變量的估計結果。結果顯示，數字技能可以顯著提升農戶財產性收入水平，說明了數字技能具有顯著的增收效應，從而印證了研究假說1。

表2 數字技能與農戶財產性收入的基準模型

(二)穩健性檢驗

為確保模型估計結果的穩健性，本文采取了4種方式進行穩健性檢驗。

第一，利用工具變量法解決內生性問題?；鶞誓Ｐ涂赡芤蚍聪蛞蚬瓦z漏變量等原因出現內生性問題，因此需要對基準模型進行修正。具體來說，首先，數字技能在促進農戶財產性收入增長的同時，其財產性收入水平的增長也會反過來影響農戶數字技能水平。其次，盡管本文盡可能地將影響農戶財產性收入的重要控制變量納入到模型之中，但是仍可能會因遺漏變量而出現內生性問題。為此，本文在基準模型的基礎上引入工具變量，以通過兩階段最小二乘法修正潛在的內生性問題。

在參考DHALIWAl等(2016)［33］等相關研究的基礎上，本文采用同村莊除被訪農戶外其他農戶數字技能水平均值作為工具變量。一方面，農戶個體數字技能水平會受到同村莊其他農戶數字技能水平的影響；另一方面，其他農戶數字技能水平并不對被訪農戶的財產性收入產生直接影響。因此，從理論上說，本文選取的工具變量滿足排他性與外生性的要求，可以進行2SLS回歸。

結果顯示，一階段F統計量大于10，拒絕存在弱工具變量的原假設，符合工具變量相關性條件。二階段結果顯示，在考慮內生性情況下，數字技能對農戶財產性收入具有顯著的拉動作用。由模型(3)的結果可知，農戶數字技能的系數在1%水平上顯著為正，驗證了數字技能對農戶財產性收入具有巨大的提升作用。對比基準模型結果可知，不考慮內生性問題易導致數字技能對農戶財產性收入的影響效應被低估，這也說明了引入工具變量解決內生性問題具有必要性?？傊瑪底旨寄軐τ谵r戶財產性收入的拉動作用是顯著的，結論的穩健性得到驗證(見表3)。

第二，采用Heckman兩步法緩解自選擇問題。農戶掌握數字技能是非隨機的，可能受到其自身稟賦的影響，而農戶財產性收入也可能受到這些因素的影響，從而導致模型估計可能出現自選擇偏誤。為緩解自選擇偏誤對模型估計的影響，本文將采用Heckman兩步法進行穩健性檢驗。在第一步中，本文以農戶是否掌握數字技能(MasterDigital)作為因變量，并將基準模型中的控制變量納入到Probit模型中進行估計。除此之外，在參考晉榮榮等(2022)［34］以及欒江等(2021)［35］等研究的基礎上，本文選取對農戶數字技能水平有影響但對其財產性收入沒有影響的鄰里效應作為識別變量，選擇同鄉鎮除被訪村莊外其余村莊農戶數字技能水平均值(AveDigital)作為衡量指標。

在Heckman回歸模型中，第二步模型將納入由第一步選擇模型生成的逆米爾斯比(IMR)，結果如表4所示。結果表明，IMR系數通過了顯著性檢驗，說明了存在樣本選擇偏誤問題，采用Heckman兩階段模型進行估計適用于本研究。第一步選擇方程結果表明，識別變量對農戶財產性收入的影響通過了顯著性檢驗。第二步回歸的結果表明，數字技能的系數仍然顯著為正，數字技能對農戶財產性收入的促進作用得到進一步地驗證。

表4 數字技能對農戶財產性收入的Heckman兩步法估計結果

第三，采用傾向得分匹配法進行穩健性檢驗。傾向得分匹配法(Propensity score matching，PSM)能夠基于反事實因果推斷分析框架使觀測數據最大程度地接近隨機試驗數據，使掌握數字技能和未掌握數字技能農戶趨于均衡可比的狀態，從而能夠解決模型估計偏誤問題。在利用PSM進行回歸估計時，需要估計農戶掌握數字技能的概率，本文將基準模型的控制變量納入到模型之中，作為模型的協變量，利用PSM估計掌握數字技能農戶的平均處理效應(Average treated effect on the treated，ATT)和整體樣本的平均處理效應(Average treated effect，ATE)。

由于不同匹配方法可能導致差異化的估計結果，為驗證結果的穩健性，本文采用了半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配、樣條匹配、馬氏匹配等常用的5種匹配方法進行估計，結果如表5所示。結果顯示，基于5種匹配方法的估計結果基本一致，ATT的系數值均顯著為正，說明了與未掌握數字技能的農戶相比，掌握數字技能對農戶的財產性收入具有顯著的促進作用。同時，ATE的系數顯著為正，與相應的ATT結果相近。因此，在考慮自選擇問題的情況下，數字技能顯著正向影響農戶財產性收入水平的結果仍能夠得到驗證，并且估計結果穩健可靠。

表5 采用PSM的估計結果

第四，替換變量。首先，將農戶平均每天使用智能手機時長(Phone)替換核心解釋變量進行回歸。結果顯示，核心解釋變量對農戶財產性收入的影響效應在系數及顯著性水平上與基準模型基本保持一致。其次，本文構造了農戶手機使用時長與其數字技能水平的交乘項(PhoneDigital)替換核心解釋變量。結果均表明，核心變量符號與顯著性水平沒有發生顯著變化，表明數字技能對農戶財產性收入具有顯著的正向影響，與基準模型結果相符(見表6)。根據上述分析可知，本文的估計結果具有很強的穩健性。

表6 基于更換變量的穩健性檢驗結果

(三)異質性分析

上文驗證了數字技能對農戶財產性收入具有促進作用，但數字技能的影響效應可能因農戶群體的異質性而存在差異。首先，數字技術是一種技能偏向性技術進步，不同受教育程度的農戶掌握數字技能對其財產性收入的影響效應可能具有差異性；其次，不同年齡代表著不同的生命周期，不同年齡農戶掌握數字技能對其財產性收入的影響也可能具有異質性；最后，地形條件與互聯網基礎設施建設緊密相關，可能使數字技能對農戶財產性收入的影響具有差異性。因此，下文將根據受教育水平、年齡及地形進行異質性分析，結果如表7所示。

表7 異質性分析結果

1.基于受教育水平的異質性分析

本文將戶主受教育水平分為低受教育水平和高受教育水平兩組，其中低受教育水平表示農戶接受初中及以下教育，高受教育水平表示農戶接受高中及以上教育；并且，在回歸模型中將戶主受教育水平控制變量剔除。結果顯示，數字技能對低受教育水平農戶的財產性收入增長具有顯著的正向影響，而對高受教育水平農戶財產性收入的影響沒有通過顯著性檢驗。可能的原因為：低受教育水平農戶的信息獲取渠道及資產配置知識儲備相對狹窄，數字技能可以顯著提高其信息獲取能力和增加投資知識儲備，從而促進其財產性收入增長；而高受教育水平農戶綜合知識儲備和數字素養水平較高，數字技能對其財產性收入水平的影響不顯著。

2.基于年齡的異質性分析

在借鑒已有研究以及相關年齡劃分標準的基礎上［36］，本文根據戶主年齡將農戶樣本分為青年組和中老年兩組，青年組為18～40歲的農戶，中老年組為41歲及以上的農戶，并將戶主年齡變量從回歸模型中剔除。結果顯示，數字技能對青年農戶財產性收入沒有顯著的影響，而對中老年農戶財產性收入的影響顯著為正。這可能是因為青年農戶本身的信息渠道和知識儲備較多，數字技能對其財產性收入的影響不顯著；而中老年農戶信息獲取能力較差，數字技能能夠顯著拓展其信息獲取和理財能力，從而促進其財產性收入增長。

3.基于地形的異質性分析

本文根據村莊地形將農戶樣本分為平原組和丘陵山區組兩組。結果表明，數字技能對丘陵山區農戶的財產性收入具有顯著的拉動作用，而對平原地區農戶財產性收入的影響不顯著。受地形影響，丘陵山區相對閉塞，信息流通成本較高，數字技能可以顯著緩解信息流通約束，幫助農戶獲取更多參與資本市場的資源，從而促進財產性收入增長；而平原地區信息流通較為順暢，信息流通成本低，數字技能對農戶的資產配置的影響相對較小，因此對農戶財產性收入的影響不顯著。

(四)機制分析

根據上文的理論分析，數字技能主要通過信息獲取效應、社會網絡拓展效應及資產優化配置效應促進農戶財產性收入增長，為此，本文將對具體的影響機制進行實證檢驗，結果如表8所示。

表8 機制檢驗結果

1.增強信息獲取

能夠獲取有價值的信息是農戶增加財產性收入的重要條件，基于信息獲取視角，本文引入農戶能否通過網絡獲取滿足日常生產生活需求的信息(Information)，驗證數字技能是否通過增強信息獲取的路徑提升財產性收入水平。驗證結果顯示，數字技能對農戶獲取有價值的信息具有顯著的促進作用，從而有利于農戶財產性收入增長?；ヂ摼W能夠鏈接巨大的網絡資源庫，農戶可以通過掌握數字技能從其他社會主體獲取知識信息溢出，這為農戶市場決策和多元化投資提供參考，在很大程度上緩解了農戶因信息約束而造成的資產收益不足的問題。因此，數字技能可以拓展農戶對市場信息獲取渠道，增強了農戶信息獲取能力，有利于農戶根據全面、準確的信息形成正確的理財觀念，不斷降低市場投資風險，從而增加農戶財產性收入。

2.拓展社會網絡

社會網絡是農戶提升收入水平的重要保障，本文基于社會網絡視角驗證數字技能是否通過影響農戶社會網絡進而提升其財產性收入水平。本文選取農戶可以借5 000元及以上親朋好友數量(Relation)作為農戶社會網絡的衡量指標，用來驗證數字技能對農戶財產性收入的影響機理。驗證結果顯示，數字技能有利于拓展農戶社會網絡，從而促進農戶財產性收入增長。數字技能能夠提升農戶社交能力，幫助農戶以極低的成本和快捷的方式維護社會關系。這在很大程度上豐富了農戶以社會網絡為依托的社會資源，尤其是隨著移動互聯網使用技能的提升，農戶可以實時傳播和分享信息，從而重構了基于血緣、親緣的熟人社會關系網絡，有利于促進農戶社會資本的積累，進而促進了財產性收入的增長。

3.優化資產配置

優化資產配置是促進農戶財產性收入增長的重要條件，隨著金融債券市場快速發展，投資理財產品是促進農戶財產性收入增長的重要途徑，為此，本文引入2019年末農戶購買的股票、債券等金融產品總額指標(Asset)，用來衡量農戶資產配置情況。驗證結果表明，數字技能對拓展農戶資源配置渠道具有顯著的正向影響，進而增加其財產性收入。數字技能可以降低農戶對投資理財知識的獲取門檻，為農戶拓展資產配置渠道和優化配置結構具有積極影響，尤其是在數字經濟時代，金融機構服務方式數字化轉型對農戶數字技能水平具有較高要求，通過網絡渠道購買理財產品成為促進農戶財產增值的重要方式。因此，數字技能在拓展農戶參與金融市場渠道方面發揮著越來越重要的作用，有利于農戶借助資產優化配置提高其財產性收入水平。

以上分析表明，數字技能通過強化信息獲取、拓展社會網絡和優化資產配置促進農戶財產性收入增長，全面驗證了假設2。

五、結論與政策啟示

提升數字技能成為拓展農戶財產性收入渠道的重要方式，也為農戶增加財產性收入和總收入提供了可靠路徑。本文從強化信息獲取、拓展社會網絡和優化資產配置3個視角揭示了數字技能促進農戶財產性收入增長的內在機理，并基于2020年中國鄉村振興綜合調查數據考察了數字技能對農戶財產性收入的影響效應。研究發現，數字技能顯著促進了農戶財產性收入增長，在經過工具變量法等一系列穩健性檢驗后，仍可以得到一致性結論。異質性分析方面，數字技能對低受教育水平、中老年及丘陵山區農戶財產性收入具有顯著的正向影響，而對高受教育水平、青年及平原地區農戶財產性收入影響不顯著。進一步分析表明，數字技能通過強化信息獲取、拓展社會網絡和優化資產配置促進農戶財產性收入增長。

本文的政策含義在于，經過“網絡強國”“寬帶中國”以及數字鄉村等重要戰略的推進，互聯網基礎設施已覆蓋了我國大部分農村地區，而數字技能水平則成為農戶是否能夠分享數字經濟紅利的關鍵因素，應更加重視數字技能對農戶財產性收入的積極影響。一是穩步提升農戶數字素養與數字技能。政府在完善數字鄉村建設過程中，一方面要持續加強對農村數字基礎設施的建設，強化農村地區數字接入能力；另一方面要重視農戶數字技能的培育，提高農戶對數字技術不同使用場景的適應性，切實提升數字綜合技能，不斷降低農戶數字技術使用門檻。二是積極釋放數字技能的增收效應。積極完善政策的精準供給，利用互聯網平臺降低農戶參與資本市場活動的成本，發揮數字技能對農戶獲取有價值信息、拓展社會網絡以及優化資產配置等多重效應，為數字經濟紅利的釋放創造基礎條件。三是促進數字經濟的包容性發展。要重點關注低受教育水平、中老年以及偏遠丘陵山區農戶等重點群體，引導數字技能培訓、數字信息服務和優質教育資源向重點群體和地區配置；積極發揮基層組織、公益組織及企業等主體對提升農民群體數字技能的作用，提高數字服務無障礙、適老化供給能力，提高數字公共服務的普惠性，彌合不同人群及區域間的數字鴻溝，促進數字經濟的包容性發展。