數字素養與農戶收入差距:加劇還是緩解?

劉淵博 溫濤

摘?要：數字經濟時代，數字貧困問題對農戶收入差距的影響引發新的關注。基于2021年中國農村經濟與農村金融數據，采用再中心化響應函數（RIF）回歸方法探究數字素養對農戶收入差距的影響。研究發現：（1）數字素養顯著擴大了農戶收入差距，并具備明顯的馬太效應，高數字素養能夠攫取更多數字紅利，而低數字素養更容易陷入“數字貧困”狀態，無法發揮出數字經濟的增收效應。（2）應用數字素養會顯著加劇農戶收入差距，而通用數字素養對農戶收入差距的影響并不顯著。這種情況也得以印證，現階段數字“接入鴻溝”已經得以解決，數字“應用鴻溝”差距逐漸凸顯。（3）數字素養能夠縮小農戶財產性收入差距，但會顯著擴大工資性收入差距與非農經營性收入差距。脫貧地區受到數字素養的馬太效應更強，農戶收入差距明顯加劇。研究結論證實了我國農村內部存在明顯的數字鴻溝，同時數字貧困問題加劇了農戶收入差距。新發展階段我國數字鄉村戰略的推進不僅要注重農村低收入群體以及弱勢群體數字素養的培育，更要加快構建農村數字經濟的包容性發展路徑，助力農民農村共同富裕的實現。

關鍵詞：數字素養;數字貧困;收入差距;RIF回歸;異質性分析

中圖分類號：F323.8 ?????????文獻標志碼：A 文章編號：1009-9107（2024）04-0091-11

引?言

黨的二十大報告指出：“中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化”。習近平總書記強調“促進共同富裕，最艱巨最繁重的任務仍然在農村”，沒有農民農村的共同富裕，就不能實現全體人民共同富裕［1］。要實現農民農村共同富裕亟待解決農民收入尤其是農戶收入差距持續擴大的問題。據國家統計數據顯示，2022年中國農村居民低收入戶人均收入5 025元，高收入戶人均收入46 075元，收入差額為41 050元，比值達9.17倍。而在2002年低收入戶和高收入戶的差額僅為5 046元，比值為6.89倍。從農村居民五等分組人均收入可以看出，在2002-2022年期間，高收入戶人均收入呈現明顯的增長趨勢，低收入戶人均收入增長速度卻趨于平緩（見圖1）。由此可見，農戶收入差距形勢嚴峻，且在近年來呈現出逐步擴大的趨勢，嚴重阻礙了實現農民農村共同富裕目標的進程。

隨著大數據、云計算、區塊鏈等數字技術的不斷應用，數字經濟在資源配置、滲透融合、協同發展、規模經濟、長尾效應等方面的能力空前提升，已成為實現經濟可持續發展的強大力量［2］。數字要素作為現代經濟增長的核心動力，同樣是影響農村居民收入增長與農村居民收入差距的重要因素［3-4］。2022年1月中央網信辦等十部門印發《數字鄉村發展行動計劃（2022-2025）》提出“著力發展鄉村數字經濟，著力提升農民數字素養與技能”“充分釋放數字技術的普惠效應”。2023年中央一號文件也明確提出“深入實施數字鄉村行動，推動數字化應用場景研發推廣”。可見數字鄉村戰略已上升至國家戰略，通過數字要素推動農民農村共同富裕無疑具有重要的應用價值。

然而，受制數字設備和信息技術的人力資本門檻，貧富差距的擴大必然會制約數字經濟天然的普惠性特征，不利于農民農村共同富裕目標的順利實現。同時，現階段我國農村數字化應用場景較少，農村居民數字素養普遍較低。根據2021年中國社會科學院的調查報告顯示，我國居民數字素養的平均得分為43.6分（百分制），其中，農村居民的數字素養得分僅為35.1分。基于上述現實背景，探究數字素養對農戶收入差距施以何種影響？不同類型的數字素養對農戶收入差距的影響是否不同？對不同收入來源的影響是否具有差異化？回答以上問題，對促進數字鄉村戰略發展，扎實推進農民農村共同富裕具有重要理論價值與現實意義。已有研究主要關注數字經濟或數字金融與城鄉收入差距的影響，卻少有關注數字素養與農戶收入差距的問題。現有研究對農戶收入差距的探討主要聚焦在物質資本［5-6］、數字技術［7-8］、傳統信貸配給［9-10］、數字金融［11-12］、創業行為［13-14］、人力資本［15-16］、社會資本［17］等方面。除此之外，城鄉之間、農村內部之間存在的數字鴻溝也可能是影響農戶收入差距的重要因素。雖然有部分學者探討了數字鴻溝對農村居民收入與消費的影響，驗證了三級數字鴻溝加劇了農村收入不平等情況［18］，以及對消費不平等的加劇作用在欠發達地區和數字弱勢群體更為突出［19］。但目前學界對農戶收入差距的重視程度仍不足，且缺乏關于數字素養與農戶收入差距的全面系統研究。本文利用2021年中國農村經濟與農村金融調查數據，從收入整體和收入結構雙重視角全方位考察數字素養對農戶收入差距的影響，以期能夠為數字賦能農民增收提供科學的理論指導與經驗證據，助推農民農村共同富裕目標實現。

一、文獻回顧與研究假說

以農業大數據、農業物聯網、云計算等數字信息技術為核心的數字經濟對農村經濟社會發展起著前所未有的促進作用，不僅提高了農業生產效率和農業發展質量［20］，還對農業產業體系優化與重構以及農業高質量發展提供了源源不斷的動力［21］。數字經濟在農村地區引入平臺經濟與流量經濟等新興經濟模式，有效地促進了農村居民收入增長。農戶可以通過使用數字設備獲取市場信息，擴大產品市場，增加就業機會，降低了創業門檻，拓寬參與金融市場的渠道，進而提高了農戶各項收入［22-24］。但數字鴻溝的存在可能導致農村居民難以共享數字經濟發展紅利，因而需要加強農民數字素養的培育，提升農民的數字技能，使之能夠參與到數字經濟活動中，享受數字紅利，實現收入增長。

然而，現階段農村低收入群體以及弱勢群體的數字素養水平普遍較低，造成這一現象的主要原因是由于該類群體的受教育程度普遍較低，缺乏數字技能導致難以突破數字技術壁壘。同時，農村數字素養教育體系的滯后也制約了該類群體的數字素養水平提升［25］。農村低收入群體以及弱勢群體逐漸成為數字時代的邊緣人群，被排斥在數字經濟快速發展進程之外，無法融入數字化生活、擷取數字紅利，成為數字時代特有的“數字貧困”群體，進一步增加了農村地區貧困現象的復雜性［26］。可見，這類“數字貧困”的農村低收入群體以及弱勢群體不僅無法享受數字支付、在線購物、信息獲取等最基礎、最便利的數字紅利，同時也阻隔了他們利用數字技術提供的電子商務與直播賣貨等新興創收模式的機會。而數字素養較高的農戶能夠更快地適應數字設備，學習數字技能，形成一定的先發優勢，并在農村數字經濟發展過程中獲取更多收益，從而擴大了與低收入群體的收入差距。基于此，本文提出如下假說：

假說1：數字素養會顯著擴大農戶收入差距。

關于數字鴻溝的研究可以分類為一級、二級、三級，其中一級和二級數字鴻溝主要是指“接入鴻溝”，即數字基礎設施的可接入性和數字使用設備的可獲得性的差距引發的鴻溝，三級數字鴻溝則重點關注“應用鴻溝”，即數字設備使用和數字信息處理的能力所引發的鴻溝［27］。借鑒該理論，本文將數字素養劃分為通用數字素養和應用數字素養。其中，通用數字素養對應一級數字鴻溝和二級數字鴻溝，這主要是由于數字購物和數字溝通是數字時代人們日常生活的通用技能，已經暗含接入數字網絡和使用數字設備的前提。而應用數字素養則對應三級數字鴻溝，主要針對如何處理數字信息、應用數字軟件、防范數字風險以及解決現實問題的能力。現階段，中國現有全部行政村已經接入互聯網寬帶，基本實現農村網絡基礎設施全覆蓋，農村居民平均每百戶接入互聯網移動電話229部，并且5G建設和普及不斷深化，已實現“縣縣通5G、村村通寬帶”。同時，面向農村低收入群體以及弱勢群體提供5折及以下基礎通信服務資費優惠，已惠及農戶2 800萬戶，累計讓利超過88億元數據來源：《中國數字鄉村發展報告（2022）》。。隨著我國數字基礎設施的不斷完善，一級數字鴻溝和二級數字鴻溝所代表的“接入鴻溝”已經得以解決［28］，反而三級數字鴻溝代表的“應用鴻溝”仍廣泛存在農村低收入群體以及弱勢群體中。基于此，本文提出如下假說：

假說2：通用數字素養對農戶收入差距并無顯著影響，應用數字素養會顯著擴大農戶收入差距。

數字素養是農戶適應數字時代必備的使用技能，不僅對農戶個體工資性收入產生影響，還影響到農戶家庭經營性收入和財產性收入。數字素養較高的農戶能夠通過數字設備獲取更多的勞動力信息，及時適應需要掌握一定數字技能的工作崗位，進而提高工資性收入，但可能會加劇農戶工資性收入差距［29］。同時，在非農經營中數字素養較高的農戶可以采用電子商務或直播等方式宣傳商業活動，拓寬銷售渠道，降低獲取客戶成本，從而提高非農經營性收入，進而造成農戶非農經營性收入的差距持續擴大。由于普通農戶的農業生產經營活動規模小、產量少以及數字技術設備適配等問題，數字素養可能對農戶家庭農業經營性收入差距并無明顯影響。除此之外，在數字經濟新興創收模式之下，農村創業活動的蓬勃發展激活了農村土地流轉市場，使得低收入群體能夠依靠土地獲取流轉費用，進而增加農戶財產性收入。同時，數字素養能夠顯著提高農戶使用數字金融的廣度和深度［30］，使得農村低收入群體有機會接觸并使用數字金融產品，拓寬了低收入農戶的理財渠道，對農戶財產性收入差距起到一定緩解作用。基于此，本文提出如下假說：

假說3：數字素養會顯著擴大農戶工資性收入和非農經營性收入的差距，但會緩解農戶財產性收入差距。另外數字素養對農業經營性收入并無顯著影響。

二、研究設計

（一）數據來源

本文實證分析數據來源于中國農村經濟與農村金融調查的數據（China rural economy and rural finance survey，簡稱CRERFS）。該調查是農業農村部政策與改革司委托西南大學鄉村振興與農民增收協同創新團隊實施的微觀調查項目，調查內容具體涵蓋了農戶家庭的經濟情況、社會特征、生產經營、家庭金融、數字金融、數字素養、金融素養等信息。課題組于2021年完成了對云南、貴州、四川、重慶、湖南等中西部5個省份的調查，采用分層隨機抽樣方法，根據經濟發展水平差異、地形地貌的不同以及農業發展差異，在各省（市）內分別抽取地級市，在地級市內分別抽取縣級樣本，在縣級內分別抽取村（鎮）。CRERFS 2021共收集農戶樣本1 620份，在刪除農戶數字素養與家庭收入缺失樣本以及其他相關變量缺失或異常樣本后得到有效樣本1 453份，樣本有效率為89.69％。

（二）變量設計

1.被解釋變量。本文核心的被解釋變量是家庭人均純收入，與家庭總收入相比，人均純收入剔除了家庭規模的影響，更能反應農戶家庭的實際收入狀況。農戶數字素養是個體變量，選取家庭人均純收入更為合理。本文還采用家庭人均工資性純收入、人均農業經營性純收入、人均非農經營性純收入以及人均財產性收入來衡量數字素養對不同收入類型農戶收入差距的影響。回歸時均采用收入的自然對數形式。

2.核心解釋變量。本文模型的核心解釋變量為農戶的數字素養水平，借鑒高榕蔚和董紅對于數字素養的定義“農戶在數字平臺順利訪問信息、交流信息、發布信息、評價信息等基本操作能力”［31］以及溫濤和劉淵博的做法［30］，構建符合我國農村居民特征行為的數字素養指標體系，共包括6個素養領域（見表1）。具體包括：CA1數字設備、CA2數據獲取、CA3數字交流、CA4數字創作、CA5數字安全、CA6問題解決。借鑒陳夢根和周元任的研究［27］將數字素養劃分為通用數字素養和應用數字素養。其中，通用數字素養包括CA1數字設備、CA2數據獲取、CA3數字交流3個素養域，應用數字素養包括CA4數字創作、CA5數字安全、CA6問題解決3個素養域。

3.其他控制變量。為了盡可能涵蓋影響農戶收入分配的因素，本文選取了一系列控制變量，主要包括農戶的家庭特征、個體特征、區域特征3個層面。具體而言，家庭特征包括人力資本、物質資本、社會資本、金融資本、勞動力數量、土地流轉行為、數字金融使用、創業經驗、加入合作社、公職人員;個體特征包括性別、年齡、學歷、金融素養、技能培訓;區域特征包括省域經濟水平和縣域經濟水平。在地區層面，引入省份虛擬變量來消除地區異質性的影響。主要變量定義與指標說明的統計結果如表2所示。

（三）模型設定

關于農戶收入差距的研究，已有文獻主要采用分位數回歸分析對不同收入水平的農戶進行研究［32］。而正如程名望等所指出，盡管分位數回歸分析具有一定的優勢，但并不能準確地反映出各變量對農戶收入差距的貢獻率［33］。因此，本文采用Firpo等提出的重聚影響函數回歸方法［34］（recentered influence function regression，RIF）分析數字素養對農戶收入差距的影響。與OLS回歸方法側重于解釋變量對被解釋變量均值差的影響不同，RIF回歸方法不僅能夠反映出解釋變量對被解釋變量各種分布統計量的邊際效應，而且分布統計量可以是分位數、方差、基尼系數等多種指標。此外，RIF回歸方法放寬了獨立性假設，因此可以有效削弱由遺漏變量引起的內生性問題。RIF回歸方法的計算公式如下：

RIF（y，v（FY））=v（FY）+IF（y，v（FY））（1）

v（FY）為y的各種統計量，RIF（y，v（FY））是y的影響函數。本文為了多方面揭示數字素養對農戶收入差距的影響，采用家庭人均純收入90％分位數與10％分位數之間的距離（interquantile range，IQR）為依據構建RIF回歸方程。同時將最富有的20％人群的收入份額（Ucs）、基尼系數（Gini）、阿特金森指數（Atkin），其中不平等厭惡系數為0.5、農戶收入的方差（variance）構成的RIF作為測度農戶收入差距的補充指標。本文僅列出依據分位距和基尼系數構建的RIF回歸模型：

RIF（Ii，qr）=α0+α1 Di+α2 Ci+μi（2）

RIF（Ii，vgini）=β0+β1 Di+β2 Ci+μi（3）

Ii代表農村家庭人均收入的對數，qr 代表Ii的不同分位數水平，vg為Ii的基尼系數，待估計系數α1表示數字素養對不同分位數農戶收入的邊際效應，待估計系數β1表示數字素養對農戶人均收入基尼系數的邊際效應，Di為核心解釋變量代表農戶數字素養水平，μi表示隨機誤差項。考慮到截面數據的異方差問題可能導致參數估計偏誤，在回歸分析過程中均采用了穩健標準誤。

三、實證分析

（一）基準回歸結果分析

1.基于不同設定的RIF回歸。表3為數字素養影響農戶收入差距的基準回歸結果。具體而言，本文引入多種收入差距衡量指標的方法觀察數字素養對農戶收入差距影響的穩健性。模型（1）采用90％分位數與10％分位數的分位距作為收入差距的衡量指標，回歸結果顯示數字素養的估計系數為0.925 9，在5％的水平上顯著為正，即數字素養顯著擴大了農戶收入差距。模型（2）、模型（3）、模型（4）、模型（5）分別采用最富有的20％人群的收入份額、基尼系數、阿特金森指數以及方差作為收入差距的衡量指標，回歸結果顯示，數字素養的估計系數分別在5％和10％水平上顯著為正，實證結論十分穩健，初步驗證了假說1。數字素養的差異會造成農戶在數字經濟發展中的利益分配不均，產生強者愈強、弱者愈弱的馬太效應。在這種情況下，“富農”能夠享受到更多的數字紅利，進而造成農戶收入差距持續擴大。這不僅不利于經濟包容性增長，還嚴重阻礙了農民農村共同富裕的進程。為此，必須加快農村低收入群體的數字素養培育體系建設，增加其數字設備使用與數字技術運用的能力，讓廣大農民農村能夠平等共享數字經濟所帶來的數字紅利，實現經濟包容性增長。

對控制變量的分析主要以模型（1）的回歸結果為主。從農戶的家庭特征可以看出，農戶家庭人力資本對農戶收入差距的系數為負，但并無顯著影響。可能在原因在于家庭最高學歷成員往往是出門在外的年輕學生，對農村家庭內部決策的影響偏弱。物質資本的系數為-0.006 3，且在5％水平上顯著為負，說明農村家庭土地的面積能夠緩解農戶收入差距。該結論與程名望等的結論相同［33］，由于農村低收入人口的物質資本匱乏，增加其物質資本投入所產生的邊際效益更高。金融資產的系數為0.070 8，在1％水平上顯著為正，農戶家庭金融資產顯著擴大了農戶收入差距，這也從側面說明農村低收入群體與中高收入群體的金融資產配置差異明顯。勞動力數量的系數為-1.255 3，在1％水平上顯著為負，主要因為家庭勞動力數量的增加能夠使低收入群體獲得更多的工資性收入與經營性收入，有利于降低農戶收入差距。值得注意的是數字金融使用的系數為-0.712 3，在10％水平上顯著為負，即數字金融使用降低了農戶收入差距，正如張勛等所指出，數字普惠金融能夠顯著提升農村低收入群體的家庭收入，從而促進包容性增長［35］。同時，創業經營的系數為-0.601 4，在5％水平上顯著為負，即創業經營能夠縮小農戶收入不平等，提高低收入群體的創業活動，進而增加生產經營性收入。此外，農戶家庭人力資本、社會資本、土地流轉行為、加入合作社、公職人員與農戶收入不平等并無統計上的顯著影響;從個體特征可以看出，性別、年齡、學歷和技能培訓對農戶收入差距并無統計上的顯著影響，而戶主金融素養對農戶收入差距的緩解具有積極作用;從區域特征來看，省域經濟水平的系數是-3.194 8，在10％水平上顯著為負，而縣域經濟水平的系數是1.294 8，在1％水平上顯著為正。可以看出，省域經濟水平顯著縮小了農戶收入差距，而縣域經濟卻顯著擴大了農戶收入差距。因此，實現農民農村共同富裕，縮小農戶收入差距，要充分考慮區域間發展不平衡問題，壯大縣域經濟，以縣域為重要載體推進城鄉融合發展，構建縣域要素平等交換、雙向流動渠道，率先在縣域內破除城鄉二元結構。

2.基于不同分位點的無條件分位數回歸。除了使用衡量收入不平等指標來刻畫數字素養對農戶收入差距的影響，本文還考察了不同分位點數字素養對農戶收入的影響。具體而言，選取了10分位點、25分位點、35分位點、50分位點、65分位點、75分位點以及90分位點7個具有代表性分位點。從表4的回歸結果可以發現，數字素養在不同分位點上存在著顯著差異，圖2也給出了更為直觀的判斷。在10分位點和25分位點上數字素養的系數為-0.719 4和-0.147 0，且10分位點的系數在5％水平上顯著。在50分位點、65分位點、75分位點和90分位點上，數字素養的系數為0.187 2、0.161 5、0.203 0和0.273 9，且分別在10％和5％的水平上顯著為正。進一步觀察發現，高收入組（Q90和Q75）的系數明顯高于中等偏上收入組（Q50、Q65），數字素養更有利于高收入農戶家庭的收入增長。造成這一現象的原因可能在于，農村高收入群體普遍受教育程度高，能夠較早接觸互聯網絡并熟練使用數字設備，也更傾向于使用互聯網積累家庭資本，而非單純用于娛樂活動［36］。該研究結論也從側面反映出數字素養培育在數字時代的重要性。更值得注意的是，數字素養未能有效促進農村低收入群體的收入增長，并且存在一定的馬太效應，即數字素養越高農戶增收效應越強，數字素養越低農戶增收效應越差。當農戶自身數字素養水平偏低時，農戶將處于“數字貧困”狀態，在這種狀態下農戶無法使用數字設備獲取勞動力信息、市場信息、價格信息，喪失了與數字時代接軌的能力，加劇了與高數字素養水平農戶的收入差距。至此，本文假說1再次得到驗證。

（二）穩健性檢驗

本文采用的RIF回歸方法在一定程度上克服了反向因果問題，加入地區虛擬變量也可能減弱遺落變量的問題，但為了保證前文基準結果的穩健性，本文從以下兩個方面進行穩健性檢驗。

1.更換核心解釋變量。第一個是除受訪戶主自身外同一村莊的其他農戶的平均數字素養作為數字素養的代理變量。第二是本文選取農戶利用手機或電腦解決問題的種類數（數量）當作農戶數字素養的代理變量，其中該種類數包括生活類、教育類、醫療類、金融類、農業生產類、其他類，本文計算所得的種類數為剔除金融類之后的數量。現實中，農戶利用手機或電腦解決實際問題的種類數越多，其數字素養水平越高，但農戶數字金融使用并不會影響到農戶解決金融類問題以外其他類型問題的種類數。回歸結果如表5所示。可以看出模型（1）～模型（5）中的數字素養系數均在不同程度水平上顯著為正，表明了數字素養會擴大農戶收入差距，證明了基準結果的穩健性。

2.更換測度方法。為了進一步檢驗數字素養與農戶收入差距的關系，本文選擇替換數字素養的指標，借鑒以往金融素養的穩健性檢驗方法，將數字素養的計算方法由因子分析法更換為賦值加總法，對兩者關系再度分析。穩健性檢驗結果如表6所示，數字素養加總在五個收入差距指標模型中的系數均顯著為正，即數字素養擴大了農戶收入差距，可見，本文的基準回歸結果是穩健的。

四、異質性分析

（一）數字素養異質性

不同的數字素養類型的影響十分重要，若忽視這一問題可能會導致關于數字素養誤導性的推論。本文借鑒已有數字鴻溝理論將數字素養劃分為通用數字素養和應用數字素養，分別考察其對農戶收入差距的影響。回歸結果如表7所示。

從模型（1）可以看出，通用數字素養對農戶收入差距并無統計上的顯著影響，而應用數字素養的系數為0.591 8，在5％水平上顯著為正，驗證了本文的假說2。從上述實證結果分析可知，一級和二級數字鴻溝所代表的“接入鴻溝”對農戶收入差距并無影響，而三級數字鴻溝所代表的“應用鴻溝”顯著擴大了農戶收入差距，本文的假說2得以驗證。我國農村數字鴻溝問題的主要矛盾正在由“接入鴻溝”轉向“應用鴻溝”，即由數字基礎設施差距轉向數字技能應用差距。造成這一轉變的主要原因在于，隨著我國脫貧攻堅戰取得全面勝利，農村地區數字基礎設施匱乏的問題得以解決，使得農村大量被數字信息時代所排斥的低收入群體能夠觸及互聯網，有效解決了數字“接入鴻溝”。值得關注的是，數字“應用鴻溝”仍然阻隔了農村低收入群體公平享受數字紅利的渠道。數字要素作為一種新型生產要素，與傳統生產要素區別在于必須讓農戶具備一定的應用數字素養，才能夠真正將數字要素運用到家庭生產經營活動中，充分發揮其增收效應，享受數字紅利。而農村低收入群體由于人力資本和物質資本的匱乏，導致應用數字素養培育環境缺失，進而造成農村低收入群體無法融入數字經濟的增收渠道。因此，農村地區在數字素養教育體系構建過程中，不僅要著重應用數字素養的培育，加強數字應用場景的打造，使農村低收入群體積極主動參與數字技能學習，還要加強數字素養與其他農戶人力資本的有效結合，提升農村低收入群體的整體人力資本。

（二）收入結構異質性

在前文基準分析當中，本文從整體收入視角考察了數字素養對農戶收入差距的影響，但對不同收入來源差距的影響仍不得而知，對于農戶不同收入來源差距的進一步討論能夠深入厘清數字素養對農戶收入差距的內在作用機理。本文選擇分位距和基尼系數作為衡量農戶收入差距的指標，分別考察數字素養對農戶工資性收入差距、農業經營性收入差距、非農經營性收入差距以及財產性收入差距的影響，回歸結果如表8所示。

從模型（1）和模型（2）可以看出，數字素養的系數為0.423 7和0.059 5，且在1％水平上顯著，可見數字素養擴大了農戶工資性收入差距，表明農村低收入群體由于缺乏數字設備，無法及時有效地獲取勞動力市場信息，又因缺乏數字技能，無法勝任有關數字設備操作的工作，進而造成與高收入群體的工資性收入差距逐步擴大。從模型（3）和模型（4）可以看出，數字素養對農村農業經營性收入差距并無統計上的顯著影響。可能的原因在于，數字農業更多地運用在新型農業經營主體，而普通農戶主要依賴于工資性收入，農業經營活動較少，進而造成數字素養對農村中高收入群體和低收入群體的農業生產經營活動并無明顯差別。從模型（5）和模型（6）可以看出，數字素養的系數為1.259 5和0.005 1，且在10％和5％水平上顯著，可見數字素養顯著擴大了農戶非農經營性收入差距。隨著農村數字經濟的發展，電子商務與直播賣貨等新興創業模式的加入，拓寬了農戶非農經營收入的增收渠道，但農村低收入群體囿于數字素養較低，且缺乏創業資本，導致其難以開展創業活動，獲取非農經營收入，進而擴大了與農村中高收入群體創業農戶的收入差距。從模型（7）和模型（8）可以看出，數字素養的系數為-0.464 5和-0.013 3，在10％水平上顯著，可見數字素養縮小了農戶財產性收入差距。造成這一現象的原因在于，農村創業活動的蓬勃發展，使得農村土地流轉現象活躍，低收入群體能夠憑借土地轉出獲取流轉費用，進而增加了其財產性收入。另一方面，數字普惠金融在農村地區的廣泛傳播，使得被金融服務所排斥的低收入群體能夠了解并使用數字理財產品，拓寬了農戶參與金融理財的渠道。至此，本文的假說3得以驗證。

（三）區域異質性

根據脫貧攻堅戰期間國家級貧困縣的劃分標準，本文將整體樣本劃分為原貧困縣和非貧困縣，進行區域異質性分析。模型（1）和模型（2）為數字素養對原貧困縣農戶收入差距的影響，模型（3）和模型（4）為數字素養對非貧困縣農戶收入差距的影響。回歸結果如表9所示，以分位距的回歸結果進行分析。可以看出，原貧困縣的數字素養系數為2.266 3，在10％水平上顯著，而非貧困縣的數字素養系數為0.710 9，在10％水平上顯著。由此可知，雖然脫貧攻堅取得了全面勝利，但鞏固脫貧攻堅成果仍困難重重，原貧困縣囿于低收入群體和弱勢群體眾多，因此所面臨的“數字鴻溝”效應更大，農戶收入差距居高不下的現象也更加嚴重。為此，要重點加強脫貧地區數字素養培育，鞏固脫貧攻堅成果，減小區域發展差異。

五、結論與政策建議

（一）結論

數字時代，以數字要素促進農民增收被社會各界寄予厚望。然而，數字素養水平的低下使得農村低收入群體無法觸及數字紅利，陷入“數字貧困”狀態，加劇了農戶收入差距，數字不平等問題日益嚴重。本文基于2021年中國農村經濟與農村金融調研數據，從收入整體和收入結構雙重視角研究了數字素養對農戶收入差距的影響，并進一步分析了不同數字素養類型與不同貧困區域特征影響農戶收入差距的異質性效應，得到四點結論。第一，數字素養顯著擴大了農戶收入差距，可見農村內部存在明顯的數字鴻溝，進一步發現數字素養在農村低收入群體和中高收入群體之間存在明顯的馬太效應，使得低收入群體無法享受數字經濟發展帶來的增收效應，嚴重制約了農民農村共同富裕的進程。第二，通用數字素養對農戶收入差距并無顯著影響，而應用數字素養顯著加劇了農戶收入差距。可見在新發展階段農村地區數字“接入鴻溝”的問題得以解決，而數字“應用鴻溝”的差距日益突出。第三，數字素養拉大了農村工資性收入差距和非農經營性收入差距，但縮小了農村財產性收入差距。第四，數字素養擴大了原貧困縣和非貧困縣的農戶收入差距，但原貧困縣受到的影響更大。

（二）政策建議

上述研究結論對于實現農民農村共同富裕以及數字鄉村戰略具有重要的政策意義，農村居民數字素養的高低不僅影響著數字鄉村戰略的推進，同時也決定了農村數字經濟發展的廣度和深度。為此，結合實證研究結論，本文提出以下政策建議。第一，加快構建農村數字素養培育體系，特別是低收入群體和弱勢群體的數字能力培育。要綜合運用多手段、多類型提升該類群體的數字素養，增強對數字理念的認同感，幫助其脫離“數字貧困”狀態，使得農村低收入群體和弱勢群體能夠真正地將數字要素運用到生產經營活動中，共享數字經濟發展紅利。第二，打造農村應用數字素養培育環境，增加生活、就業、醫療等多種數字應用場景，結合農村數字經濟特點以及農戶數字技術應用需求，開設數字軟件學習班。同時，要設計出更易了解、更易操作、更易適配的數字軟件，突破農戶對于數字設備操作的“自我排斥”，讓農戶敢用、會用、想用，跨越數字“應用鴻溝”。第三，降低數字經濟所帶來的新興創收模式的門檻，使得農村低收入群體和弱勢群體也能參與到數字經濟活動中，增加就業信息宣傳渠道，對涉及數字軟件操作的工作進行免費的講解與培訓，針對創業活動要給予一定的稅收優惠政策和數字技術扶持，保障其收入穩定增長。此外，要積極防范數字詐騙，降低數字金融風險。第四，在完善脫貧地區數字基礎設施的同時，加強低收入群體和弱勢群體數字素養的培育，設立數字幫扶學習小組，幫助脫貧不穩定戶和邊緣易致貧戶掌握數字學習技能，積極融入數字鄉村建設，充分享受數字經濟的增收效應，最終服務于農民農村共同富裕目標的實現。

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Digital Literacy and the Income Gap Among Farmers：Exacerbation or Alleviation？

——Based on Micro-evidence From the Central and Western Regions

LIU Yuanbo1，WEN Tao1，2

（1.College of Economics and Management，Southwest University;2.Belt and Road Research Institute，Southwest University，Chongqing?400715，China）

Abstract：In the era of the digital economy，the impact of digital poverty on income inequality among farmers has attracted new attention.This article，based on 2021 data on Chinas rural economy and rural finance，employs the Recentered Influence Function （RIF） regression method to explore the influence of digital literacy on income inequality among farmers.The study reveals：（1） Digital literacy significantly widens the income gap among farmers，exhibiting a pronounced Matthew effect.High digital literacy enables the capture of more digital dividends，while low digital literacy results in being trapped in a ‘digital poverty state，unable to harness the income-boosting effects of the digital economy.（2） The application of digital literacy significantly exacerbates income inequality among farmers，while the impact of general digital literacy on income inequality is not significant.This situation also confirms that the current stage of addressing the ‘digital access gap has been resolved，but the gap in the ‘digital application is gradually becoming more apparent.（3） Digital literacy can narrow the gap in farmers property income but significantly widens the gaps in wage income and non-farm business income.It is noteworthy that in poverty-stricken areas，the Matthew effect of digital literacy is stronger，leading to a significant exacerbation of income inequality among farmers.The above research findings confirm the existence of a significant digital divide within rural China， and the problem of digital poverty exacerbates income inequality among farmers.Therefore，the article suggests that in the new development stage，the promotion of Chinas rural digital strategy should not only focus on cultivating digital literacy among low-income and vulnerable groups in rural areas but also accelerate the construction of an inclusive development path for rural digital economy，thereby assisting in achieving common prosperity for farmers and rural areas.

Keywords：digital literacy;digital poverty;income gap;RIF regression;analysis of heterogeneity

（責任編輯：張潔）