互聯網使用對農民非農就業的影響分析

摘 要：互聯網在促進農民非農就業過程中扮演了關鍵角色，為農民提供了獲取新知識和新技能的平臺，同時也開辟了新的溝通和交流途徑，可以提高農民獲取就業機會的能力。利用2020年中國家庭追蹤調查數據，深入分析互聯網對農民非農就業的影響。研究發現：互聯網的使用顯著提升了農民非農就業的概率，在排除可能的選擇性偏差和內生性問題后，上述結論依然具有統計上的顯著性；互聯網對于農民非農就業的影響在性別、教育背景及城鄉分布不同的群體中表現出差異性，互聯網的普及為農民提供了更多的非農就業機會；互聯網通過提升個人知識和信息獲取能力及增加社會資本的積累，對非農就業產生積極作用。

關鍵詞：互聯網使用；農民；非農就業

中圖分類號：F323.6；F249.2；F49 文獻標志碼：A 文章編號：1674-7909（2024）14-19-5

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.14.004

0 引言

就業是最大的民生，靈活就業是農民群體擺脫時間和空間限制實現增收的重要途徑，支持農民靈活就業是改善城鄉關系、提高農民地位、促進農村現代化的重要手段，也是鞏固拓展脫貧攻堅成果、實現鄉村振興的關鍵舉措。近年來，農村網民數量顯著增長，農村地區的互聯網普及率也有所提高［1］?；ヂ摼W提供的信息資源，一方面可幫助農民識別潛在的就業機會，另一方面可幫助其降低就業風險。同時，農民通過互聯網學習可以彌補自身職業能力不足，為勞動身份轉換和技能提升提供條件。宋林等［2］發現，互聯網的普及在總體上為農村勞動力提供了更多的非農業就業機會。何勤英等［3］得出結論：使用互聯網的農村勞動力群體在非農業領域就業的概率提高了12.1%。張衛東等［4］也指出，互聯網的就業效應在不同地區、不同家庭經濟條件、不同性別和婚姻狀態下均存在異質性。因此，利用數字媒體改善中國農村勞動力就業狀況，對提升農村勞動力就業質量、解放農村就業潛力具有重要的現實意義。

筆者基于中國家庭調查數據庫，對鄉村振興和數字鄉村建設背景下互聯網使用與農民非農就業的關系進行實證分析。研究旨在提供新的視角，洞察農民非農就業的潛在驅動因素，并提出政策建議，以期增加農民的就業機會，拓寬其收入來源，助力實現共同富裕。

1 數據來源及變量選取

1.1 數據來源

利用2020年中國家庭追蹤調查中的家庭和個人信息，進行數據整合，形成用于此研究的截面數據集。在數據預處理階段，筆者選定年齡在18～65歲的農村人口作為研究對象，篩選排除關鍵信息（如就業狀態、互聯網使用、教育水平、家庭人數等）存在缺失或異常的樣本，最終得到14 746條有效數據記錄用于深入分析。

1.2 變量選取

1.2.1 被解釋變量

研究聚焦農民群體的非農就業情況，根據受訪者對“當前工作狀態確認”問題的回答來定義。如果受訪者回答“是”，則將該情況賦值為1，表示其已實現了非農就業；如果回答“否”，則賦值為0，意味著其尚未實現非農就業。

1.2.2 核心解釋變量

此研究將互聯網使用情況作為核心解釋變量。通過詢問受訪者“您是否使用移動設備上網？”，根據其回答進行賦值。如果受訪者回答“是”，則賦值為1，表示受訪者有使用互聯網的行為；如果回答“否”，則賦值為0，表示受訪者沒有使用過互聯網。

1.2.3 控制變量

筆者在構建模型時，納入了多項控制變量。這些變量的選擇基于先前學者對農民非農就業影響因素的實證研究。所選控制變量包括性別、受教育程度、婚姻狀況、黨員身份、健康狀況等個人層面的特征，家庭人數和家庭收入等家庭層面的特征，地區和年齡等特征變量，以確保研究結果的準確性和可靠性（見表1）。

1.3 模型構建

本文研究互聯網使用對農民非農就業的影響，其中是否非農就業這一變量是一個二元變量，故使用 Probit模型進行實證分析。具體模型如下：

[Probjiuye=1=α+β0Interneti+β1Xi+εi] " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

其中，被解釋變量[jiuye]為是否非農就業；[Interneti]為核心解釋變量是否使用互聯網；[Xi]表示其他控制變量，包括個人（性別、受教育程度、婚姻狀況、黨員身份、健康狀況）、家庭（家庭人數和家庭收入）及地區特征與年齡特征變量等；[εi]為隨機誤差項；[α]為常數項；[β0]和[β1]為回歸參數。

2 實證結果分析

2.1 基準回歸

筆者運用Probit模型來進行回歸分析，通過逐步引入控制變量的回歸方法，深入探討互聯網使用對農民非農就業的影響。如表2所示，在模型的第（1）列中，僅考慮互聯網使用這一關鍵解釋變量，發現它對農民群體非農就業具有顯著的正向效應，這一效應在統計上達到了1%的顯著性水平。進一步分析表明，使用互聯網的農民群體非農就業的概率比不使用互聯網的群體高出0.304。在第（2）列和第（3）列中逐步引入個體特征和家庭特征作為控制變量時，互聯網使用的正面效應依然顯著，并在1%的水平上保持統計顯著性。在第（4）列的模型中，除控制變量外同時引入省份固定效應和年齡固定效應，這進一步加大了模型的解釋力度。此時，互聯網使用對農民非農就業的正向影響更為顯著，提高了0.612的就業率。這些回歸分析結果與先前的研究結論一致，證實了互聯網使用對農民群體非農就業的積極作用。分析可能的原因：互聯網為農民提供了獲取市場信息和拓展就業機會的平臺；同時，農民群體通常擁有更多的可支配時間和更大的勞動參與潛力，進一步提高了他們轉向非農就業的可能性。

其他控制變量的檢驗結果同樣顯示出顯著性。在個人特征方面，男性、擁有城市戶籍及完成義務教育的人群更傾向于實現非農就業，黨員身份對于非農就業同樣有積極影響。在家庭特征方面，家庭成員數量越多，農民實現非農就業的可能性越低；家庭收入達到小康標準后，更有可能實現非農就業。

2.2 糾正選擇性偏誤

為解決樣本選擇偏差問題，研究引入了傾向得分匹配（PSM）方法。在進行平衡性檢驗后，如表3所示，匹配前的PsR2值為0.116，標準化偏差平均為22.8%，而中位數偏差為10.9%。匹配完成后，PsR2值降低，LR chi2檢驗不再顯著，且標準化偏差的平均值和中位數均降至1.4%以下。這些觀察結果揭示了匹配過程在減小解釋變量系統性差異方面的顯著效果，模擬出了類似隨機控制試驗的環境，從而確認了匹配方法的有效性。

此外，匹配后樣本的平均處理效應（ATT）計算結果匯總在表4中，顯示出不同匹配方法所得結果具有一致性。為了進一步進行驗證，還采用了逆概率加權（IPW）方法以及具有雙向穩健性的IPW-RA方法進行分析。盡管這些方法得到的ATT值在數值上與PSM方法有所差異，但在效應的效果和統計顯著性上與PSM方法保持了高度一致，這進一步確認了互聯網使用對農村居民非農就業的積極作用。

2.3 穩健性檢驗

通過改變核心解釋變量及其數據模型進行穩健性分析，驗證互聯網使用對農民非農就業影響的分析是否具有一致性。在表5的第（1）至（4）列中，將“是否會使用電腦上網”“是否使用微信”“是否使用微信朋友圈”等指標作為替代變量，用以確定互聯網使用的顯著作用。檢驗結果均一致性地表明互聯網使用對農民非農就業具有顯著的正面影響。此外，在第（4）列中將原有模型替換為Logit模型后，經檢驗，當前分析得到的結果與最初的基準回歸結果相吻合，進一步鞏固了互聯網使用對農民非農就業正面影響的穩健性與可信度。

2.4 內生性檢驗

此研究借鑒王修梅等［5］的方法，以“電子商務發展指數”作為衡量農民互聯網使用的工具變量進行內生性檢驗。如表6所示，采用條件矩估計（CMP）方法的第一階段回歸分析結果顯示，電子商務發展指數對農村居民使用互聯網的影響在1%的統計水平上顯著，從而驗證了所選工具變量的有效性。內生性參數為-0.401，表明互聯網使用是一個內生變量，且基礎回歸可能受到了內生性偏差和樣本選擇偏差的影響。在CMP方法的第二階段回歸分析中，對潛在的內生性偏差進行控制，發現互聯網使用對農民非農就業的作用在1%水平上仍然顯著。分析結果進一步驗證了互聯網在促進農民非農就業方面的積極效應。

2.5 異質性分析

筆者進一步按照性別、教育水平及城鄉居住狀況對非農就業群體進行細分，以揭示互聯網使用對就業影響的異質性。

在性別方面，表7的數據顯示，互聯網使用對男性非農就業的影響要比對女性非農業就業的影響更為明顯?？赡艿慕忉尀椋盒詣e偏見導致女性就業機會相對不足。女性可能因個人稟性條件、社會經濟地位及教育程度的不均等而面臨更多的就業障礙，工作與家庭責任的平衡問題也限制了她們在勞動力市場中的參與。然而，互聯網的普及降低了就業市場的準入門檻，并提供了多樣化的工作方式，這有助于緩解性別歧視問題。隨著女性社會地位的提升，她們參與非農就業的機會也相應增加。

在教育方面，互聯網使用對未完成九年義務教育的農民非農就業的影響大于完成九年義務教育的群體。這表明互聯網的信息渠道和人力資本渠道在低學歷農民非農就業中發揮著重要作用。對于低學歷農民群體，其借助互聯網能夠獲得更多的就業信息，可以在競爭較激烈的勞動力市場中充分發揮個人優勢。

在城鄉方面，城鎮地區互聯網使用對農民非農就業的影響更為顯著。農村地區受限于經濟狀況、地理位置、人口遷移、民族宗教等因素，互聯網發展起步較晚，長期作為數字貧困人群的農村地區居民更容易享受互聯網的就業拉動效應。此外，在快速城市化發展的規模效應帶動下，農村地區互聯網的信息共享效應、技能提升效應也幫助農民消除數字鴻溝、提供就業支持與保障。異質性分析的結果凸顯了提升互聯網普及率及增強農民的信息素養對于當前社會具有極其重要的現實價值。

2.6 機制分析

在對現有文獻進行深入分析的基礎上，此研究從知識信息載體和社會關系兩個關鍵維度來解析互聯網促進農民非農就業的過程。

筆者以問卷中“是否每天進行網絡學習”和“人緣關系”作為知識信息載體和社會關系的替代變量進行分析。如表8所示，兩種機制的相關系數均呈現出顯著的正相關性。對于第一種機制，農民通過互聯網與外界的溝通和交流日益頻繁，不僅有助于他們維護現有的社會聯系，還能進一步擴展社交網絡，從而在社會資本的積累中獲得再就業的社會支持。對于第二種機制，互聯網的廣泛覆蓋和通過手機上網的便捷途徑顯著增加了農民獲取就業知識和信息的機會，使農民通過網絡學習提高自身的知識儲備和勞動技能，也有利于其利用互聯網平臺自行創造靈活的就業崗位，實現再就業。

3 結論與建議

農民群體正在逐步轉變為勞動力市場的主要力量。筆者利用2020年中國家庭追蹤調查數據，深入分析了互聯網使用對農民非農就業的影響，得到如下結論：首先，互聯網使用顯著提升了農民非農就業的概率，在排除了可能的選擇性偏差和內生性問題后，結論依然具有統計上的顯著性。這與宋林等［2］和何勤英等［3］的研究結果一致，印證了互聯網在促進農村勞動力非農就業方面的積極作用。其次，互聯網對于農民非農就業的影響在性別、教育背景及城鄉分布不同的群體中表現出差異性，互聯網的普及為農民提供了更多的非農就業機會。這一發現與張衛東等［4］的研究結果相吻合，即互聯網的就業效應在不同子群體中表現出異質性。筆者進一步細化了這些差異，提供了更具體的群體特征分析。最后，研究揭示了互聯網通過提升個人知識和信息獲取能力及促進社會資本的積累，進而對農民非農就業產生積極影響的作用機制，并在農民非農就業的具體應用場景中進一步驗證了這些機制的作用。

農民非農就業不僅是一種積極的社會參與方式，而且具有重塑勞動力市場供給、增加儲蓄和刺激消費的潛力。鑒于此，本研究的結論對于制定相關政策可提供重要指導。

3.1 進一步縮小數字鴻溝，持續加強互聯網基礎設施建設

加大力度推進相關基礎設施的建設和完善，提高互聯網的普及程度，是當前的緊迫任務。鑒于數字化轉型的巨大潛力，政府需要把握這一歷史機遇，積極利用信息技術的杠桿作用，促進就業市場的繁榮和經濟的持續增長。

3.2 提升在線教育的質量和普及度，采取多元化的培訓方式

要想解決農民信息素養不足的問題，就需要對其加大互聯網技能的培訓力度，應根據網民的不同特點進行個性化設計，實施分階段、循序漸進的教學方法。擴大互聯網的覆蓋范圍，降低農民群體使用互聯網的門檻，并逐步將互聯網的便利性融入人們的日常生活中，可以有效縮小社會各群體之間的網絡使用差異。

3.3 加強農民互聯網就業支持與權益保護，建立健全法律保障體系

為了有效避免農民在互聯網使用中遇到的技術難題、網絡詐騙風險及虛假信息的干擾，需要在法律層面提供堅實的支持和保障。這不僅有助于指導和規范互聯網平臺的運作，而且能為農民提供法律保障，從而維護他們自身合法權益。此外，強化法律約束力對于加強招聘信息的規范管理至關重要，可以提升互聯網服務的信譽和效率，構建一個更加安全、高效的互聯網就業環境。

參考文獻：

［1］佚名.中國互聯網絡信息中心發布第51次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》［J］.國家圖書館學刊，2023，32（2）：39.

［2］宋林，何洋.互聯網使用對中國農村勞動力就業選擇的影響［J］.中國人口科學，2020（3）：61-74，127.

［3］何勤英，劉國慶，鄒小園.互聯網使用對農村勞動力就業選擇的影響：基于正規和非正規就業的實證研究［J］.農林經濟管理學報，2022，21（4）：385-394.

［4］張衛東，卜偲琦，彭旭輝.互聯網技能、信息優勢與農民工非農就業［J］.財經科學，2021（1）：118-132.

［5］王修梅，易法敏.數字經濟對農村勞動力非農就業質量的影響：來自電子商務發展的證據［J］.經濟經緯，2023，40（3）：55-65.