農民數字素養促進家庭收入流動的實證研究

摘" 要：為了研究農民數字素養對家庭收入流動的影響及其在社會發展中的作用，基于中國家庭追蹤調查（CFPS）數據，構建了農民數字素養的綜合評價體系，并通過主成分分析法測算數字素養的綜合得分，采用收入轉移矩陣和有序Probit模型等方法進行實證分析。研究結果表明，提升農民數字素養有助于促進家庭收入流動，且在區域和群體層面存在顯著異質性：西部地區的促進作用最大，其次為中部和東部地區，而東北地區則表現為負向顯著；在群體層面，低人力資本組的促進作用大于高人力資本群體。研究為縮小城鄉及地區收入差距提供了政策建議，并對促進農村家庭收入流動以及實現共同富裕具有重要意義。

關鍵詞：農民數字素養；收入流動；共同富裕

中圖分類號：F323.8

文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202410100

基金項目：安徽省哲學社會科學規劃重點課題“安徽鄉村振興外部支持向內生能力轉化機制與推進路徑研究”（AHSKD2023D022）

作者簡介：楊國才（1969-），男，安慶師范大學經濟與管理學院教授，研究方向：產業經濟、區域經濟；張敏（1998-），男，安慶師范大學經濟與管理學院碩士研究生，研究方向：經濟與管理統計；張臻郁（1999-），男，蘭卡斯特大學管理學院碩士研究生，研究方向：數字產業創新。

An Empirical Study on How Farmers’ Digital Literacy Promotes Household Income Mobility

Yang Guocai1，Zhang Min1，Zhang Zhenyu2

（1.School of Economics and Management，Anqing Normal University，Anqing 246133， China;2. School of Management， Lancaster University，Leipzig 04105，Germany）

Abstract： To investigate the impact of farmers’ digital literacy on household income mobility and its role in social development， this study constructs a comprehensive evaluation system for farmers’ digital literacy based on data from the China Family Panel Studies （CFPS）. The composite score for digital literacy is calculated using the principal component analysis method. Subsequently， income transition matrices and ordered Probit models are employed for empirical analysis.The results show that improving farmers' digital literacy significantly contributes to enhancing household income mobility， with notable heterogeneity across regions and groups： the Western region exhibits the strongest positive impact， followed by the Central and Eastern regions， while the Northeastern region shows a significant negative effect. At the group level， the promotion effect is greater for low human capital groups compared to high human capital groups.The study provides policy recommendations for narrowing the income gap between urban and rural areas and across regions， and holds significant implications for promoting rural household income mobility， and achieving common prosperity.

Key Words：Farmers’ Digital Literacy；Income Mobility；Common Prosperity

0" 引言

在當前數字經濟迅速發展的背景下，農業農村的數字化轉型已成為提升農民收入和實現共同富裕的關鍵路徑。2020年，農業農村部和中央網絡安全和信息化委員會辦公室共同發布了《數字農業農村發展規劃（2019-2025年）》，明確提出了推進農業數字化轉型的戰略目標，并強調了加快數字技術推廣和應用的必要性，旨在提升農業生產效率，并助力農民共享數字經濟發展的紅利。此后，《數字鄉村發展行動計劃2022-2025年》于2022年出臺，進一步強調了提升農民數字素養與技能的重要性，旨在釋放數字技術的普惠效應，助力鄉村全面振興。

隨著技術的進步，數字技術與農業的深度融合為農民提供了新的機遇，使農民群體能夠在就業市場中提升競爭力、獲得更多的收入，從而增強家庭收入流動性。2023年，《中共中央 國務院關于做好2023年全面推進鄉村振興重點工作的意見》出臺，強調了加強數字基礎設施建設和推動鄉村產業高質量發展的重要性。這些政策措施旨在通過提升農民的數字素養與技能，拓寬農民收入來源，最終實現鄉村振興與共同富裕。因此，本文將深入探討農民數字素養對家庭收入流動性的影響，并分析其在社會經濟發展中的作用。

1" 文獻回顧與研究假設

1.1" 文獻回顧

數字素養的定義和框架經歷了多次迭代和完善。Gilster［1］于1997年首次提出了“數字素養”這一概念，認為這是一項在數字環境中獲取和處理信息的關鍵能力。Eshet-Alkalai［2］于2004年提出，數字素養是指理解和運用數字資源的能力，并構建了一個涵蓋5個維度的理論框架。2012年，這一框架被修訂為6個維度，包括視覺數字技能、再生數字技能、分支數字技能、信息數字技能、社會情感數字技能以及實時數字技能，并強調數字素養是數字時代公民生活最為重要的能力之一。Martin等［3］隨后進一步細化了數字素養，將其分為數字能力、數字使用和數字轉變，反映了從數字資源的處理到創新應用的逐步演變。總體來看，數字素養的研究不僅強調基礎技能，還聚焦個體在復雜數字環境中的創新和適應能力。

中國對數字素養的研究起步較晚，研究對象主要集中在大學生和教師等特定群體，對農民群體的關注度較低。現有關于農民數字素養的研究多探討如何提升農民數字素養及其對收入差距的影響，但對收入流動的經濟效應探討較少。蘇嵐嵐等［4］指出，農民的數字素養在數字鄉村建設中起著至關重要的作用，提升農民的數字技能是推動鄉村振興的核心要素。劉淵博和溫濤［5］指出，農民的數字素養影響國家數字戰略的推進，建議通過培育數字經濟環境、降低準入門檻，促進低收入群體參與數字經濟。周立新等［6］進一步強調，提升農民數字素養有助于降低技術使用門檻，獲取更多市場信息并提升經濟收益。郭利華等［7］發現，通過增強人力資本、擴大社會關系和提供工作機會3條路徑，數字素養能明顯提升靈活就業者的收入水平，并且在地區和群體之間顯現差異性。李飚［8］則指出，數字技能通過豐富信息和降低工作搜尋成本，特別對低技能勞動者和西部地區家庭有補償效應。劉生龍等［9］的研究表明，互聯網使用顯著提升了農民的收入，這一效果在青年和高學歷群體中尤為顯著。劉曉倩和韓青［10］認為，互聯網在農業、就業和創業等方面均有助于提高收入。楊檸澤和周靜［11］發現，高學歷和年輕人群體在非農收入的提升上，效果要低于低學歷和中老年農民群體。單德朋等［12］則指出，具備高水平數字素養的人群能夠更有效地降低知識獲取的成本，從而提升財產性收入。

綜上，已有文獻在研究農民數字素養提升的效應時，大多關注城鄉收入差距和農民收入水平等方面，而對農民家庭收入流動的探討較為匱乏。在共同富裕的政策背景下，分析農民數字素養對家庭收入流動的影響，并結合群體和地區的差異性，能夠為縮小城鄉與地區收入差異提供政策建議。這對促進農村家庭收入流動和實現共同富裕具有重要意義。

1.2" 研究假設

數字技術的應用在鄉村建設中提升了經濟發展質量，重塑了鄉村的經濟和社會結構，提供了更為豐富的收入來源，促進了收入的持續增長，縮小了收入差距。而掌握數字技術的關鍵在于提升數字素養。首先，農民的數字素養越高，越能主動利用求職軟件和就業平臺高效獲取職業信息，并通過在線培訓提升技能，為其收入增長奠定基礎［13］。其次，農民的社交共享素養越高，越能借助在線平臺與專業人士溝通，分享經驗以減少生產成本和風險，并增強專業化水平和效率，促進收入的持續增長［14］。在新的發展階段，增強農民數字素養不僅能促進收入流動性，實現收入階層躍遷，還能維護社會公正，激發社會活力，對經濟發展和實現共同富裕具有重要意義。

綜上，提出假設H1：提升農民數字素養能促進家庭收入流動。

東部、中部、西部和東北地區農民在信息豐富度、創業環境及風險偏好等方面因地理位置、區域政策和人文環境的不同而顯著不同。因此，本文推測農民數字素養對家庭收入流動性的影響可能存在區域差異性，具體分析如下：西部地區由于實施了“一帶一路”倡議和西部大開發戰略等多項經濟扶持政策，得以增強基礎設施的建設和數字化發展的支持，相較于東中部地區，會進一步增強數字素養對提升收入流動性的積極影響。而東北地區的經濟結構較為特殊，作為中國的傳統工業基地，近年來面臨產業升級困境和經濟結構僵化等挑戰。雖然居民的數字素養有所改善，但仍可能難以充分利用新技術或把握新機遇。

綜上，提出假設H2：農民數字素養對家庭收入流動性的影響存在區域異質性。

受人力資本水平差異的影響，農民數字素養對收入流動性的作用可能存在群體差異性。具體分析如下：受教育程度低的個體通過增強數字技能，能夠明顯提高其在勞動市場中的競爭優勢。這一技能提升不僅能使其獲得更多就業機會，還能提高收入水平，從而改善收入流動性［15］。例如，掌握基礎數字技能的農民工能夠更輕松地找到滿足現代經濟需求的職位，從而提高生活質量。相比之下，高學歷個體通常在某些領域擁有豐富的學術知識和專業技能。盡管在這些領域其具備顯著優勢，但若數字素養的提升與職業需求不完全契合，可能會導致數字技能不能有效促進收入流動性的提升。

綜上，提出假設H3：農民數字素養對家庭收入流動性的影響存在群體異質性。

2" 研究設計

2.1" 數據來源與指標選取

文章數據主要來源于北京大學中國社會科學調查中心發布的中國家庭追蹤調查（CFPS）數據庫，選取2014年、2016年、2018年的個人庫數據，參考相關研究［12，16-17］的做法，從問卷中選取了14個具體題項，從數字學習素養、數字職業素養、數字社交與娛樂素養、數字商業活動素養、數字安全素養5個維度構建農民數字素養的綜合評價指標體系，詳見表1。

2.2" 測算方法

在構建了為期3年的追蹤面板數據后，本研究依據主成分分析法的步驟及所建立的數字素養綜合評價指標體系，對農民的數字素養水平進行了測算。依據特征值大于1的既定標準，選取了5個主成分。接著，依據各成分方差貢獻比例在總方差貢獻比例中的比重，對數字素養的總得分進行了評估。為了確保綜合得分的有效性，本研究進行了KMO檢驗和Bartlett球形度檢驗。檢驗結果顯示，KMO值達到了0.869，而Bartlett球形度檢驗的p值為0.00，分析結果有效。為確保研究的邏輯性和合理性，對最終測量得出的數字素養綜合得分進行了最小值平移變換，確保所有分數均為正值，此處理方法不會影響數據特性和因果關系的評估。

2.3" 變量說明

被解釋變量：家庭收入流動。本文依據國際通行的收入五分法，把農民的人均家庭收入劃分成5個等級：低收入、中等偏下、中等、中等偏上、高收入，分別賦值1-5。參考楊希雷等［18］的做法，通過對比相鄰兩期人均家庭收入等級的變動來反映家庭收入流動，被解釋變量取值范圍為［-4，4］，-1表示在期限內收入等級下降了1個等級，0表示在期限內未發生等級變動，1表示在期限內收入等級上升了1個等級，依此類推。

解釋變量：數字素養。從數字學習素養、數字職業素養、數字社交與娛樂素養、數字商業活動素養、數字安全素養5個維度構建綜合評價指標體系，并采用主成分分析法計算綜合得分，以此衡量農民數字素養水平。綜合得分越高，表明農民數字素養越高。

控制變量：依據已有文獻，在個人特征方面，本研究選取性別、年齡、婚姻狀況、最高學歷、政治面貌作為控制變量。在家庭特征方面，選取家庭規模、生活滿意度和家庭居住地作為控制變量。在地區特征方面，選取所在地GDP、城鎮化率作為控制變量。各變量的定義、賦值及描述性統計分別見表2和表3。為避免多重共線性的影響，對上述變量均進行了方差膨脹因子（VIF）檢驗，各變量的方差膨脹因子均不大于10，最大值為1.36，最小值為1.01，平均值為1.11，結果表明通過了共線性診斷。

2.4" 模型設定

2.4.1" 收入轉移矩陣模型

收入轉移矩陣模型是一種用于分析和描述個體或群體在不同時間段內收入狀態變化的統計模型。其通過構建一個矩陣來展示在不同時間點上，個體從一種收入水平轉移到另一種收入水平的概率。假設將收入劃分為n個區間，收入轉移矩陣記為：

M=p11p12…p1np21p22…p2npn1pn2…pnn（1）

對于矩陣中的元素pij（表示從收入區間i轉換到收入區間j的概率），其計算公式為：

pi，j=Nij∑nk=1Nik（2）

其中，Nij表示在特定時間段內從收入區間i轉換到收入區間j的客戶數量；∑nk=1Nik表示在該時間段內原本處于收入區間i的客戶總數。通過矩陣中的元素，可以直觀地看出各收入區間的人群向上流動和向下流動的情況。

2.4.2" 基準回歸模型

基于前述研究，農民的家庭收入流動性通過家庭收入等級的相對變動來衡量，鑒于本文采用五檔分級的方式將家庭收入等級進行劃分，因此收入流動性作為一個具有排序特性的離散變量，適合使用有序Probit模型進行分析。基準回歸模型設定為：

Incomei，t=α0+α1Literacyi，t+β1Controli，t+εi，t（3）

在該模型中，被解釋變量Incomei，t為農民i從t-1期到t期的家庭收入流動，Literacyi，t為農民i在t期的數字素養，Controli，t為控制變量，εi，t為隨機擾動項。通過該分析方法，能夠更好地捕捉農民家庭收入流動性的變化規律以及數字素養對其產生的影響。

3" 實證檢驗與分析

3.1" 收入轉移矩陣

表4展示了總體樣本的收入轉移矩陣，數據以百分比形式呈現。研究結果表明，各階層的收入流動性在短時間內有所降低，特別是高收入群體的流動性最為薄弱，顯示出嚴重的階級固化問題。在2014-2016年期間，高收入組的慣性率（指收入階層不變的比例）為46.49%，2016-2018年進一步上升至53.56%，反映出該群體的收入流動性在短期內顯著減弱。相比之下，中期收入轉移矩陣表現出相對較好的流動性，低收入群體2014-2016年的慣性率為35.36%，2014-2018年下降至34.38%；高收入組的慣性率則在2014-2018年間從46.49%下降至44.01%。總體而言，盡管收入等級固化問題依然存在，但較長時間跨度有助于緩解收入等級固化現象，尤其在高收入群體中效果顯著，有助于減少等級固化問題。

為更深入分析農民數字素養對家庭收入流動性的影響，本文借鑒了Rooij＆Lusardi［19］的方法，將數字素養分為4個分位數區間，第一區間代表低水平數字素養，第四區間代表高水平數字素養。表5呈現了2014—2018年間保持在高水平和低水平數字素養個體的收入轉移矩陣。結果顯示，高水平數字素養樣本的轉移矩陣對角線慣性率隨著時間顯著下降，表明其收入流動性增強；而低水平數字素養樣本的慣性率變化不大，表明其存在收入等級固化的問題。進一步分析顯示，高水平數字素養個體各等級的向上流動概率隨時間增大，而低水平數字素養個體的收入等級向下流動概率也呈上升趨勢。這意味著較高的數字素養有助于促進收入流動，實現收入等級躍遷，而低水平數字素養則容易導致收入等級下降。

3.2" 基準回歸分析

在表6中，農民數字素養對家庭收入流動性的具體影響程度得到了體現。表中列（1）-列（4）分別展示了在引入核心解釋變量、個人特征變量、家庭特征變量和地區特征變量后的基準回歸結果。在未加入控制變量的情況下，數字素養的估計系數為0.007，在1%的水平上顯著，具體而言，數字素養每上升1個單位，家庭收入流動性便相應上升0.007個單位。在引入控制變量后，數字素養的估計系數仍保持在1%的顯著性水平。這一結果說明農民數字素養的提升顯著促進了家庭收入流動性，假設H1得到驗證。

3.3" 穩健性檢驗與內生性處理

為了驗證上述回歸結果的準確性，本文采用了一系列方法進行穩健性檢驗，包括縮尾處理、替換模型及更換核心解釋變量。表7中，列（1）展示了對核心解釋變量“數字素養”進行了5%縮尾后的回歸結果；列（2）是將家庭收入流動視作連續變量，并采用OLS方法替代基準模型進行回歸分析后的結果；列（3）展示了將核心解釋變量“數字素養”劃分為4個分位數區間，并分別賦值1-4后的回歸結果。回歸結果顯示，3種方式的結果均在1%的水平上顯著，說明結論具有穩健性。在內生性問題處理上，本文借鑒單德朋等［12］的做法，用“同一省市每百人互聯網用戶數”這一指標充當工具變量，表7第（4）列和第（5）列是使用工具變量法的第一、第二階段結果，第一階段的F值為368.26，遠大于10，表明所選工具變量可靠，第二階段結果顯示工具變量和數字素養系數均在1%的水平上顯著，且數字素養系數從0.007上升至0.180，說明可能由于遺漏變量、反向因果、測量誤差等原因，低估了農民數字素養對家庭收入流動性的促進作用。

3.4" 異質性分析

我國各地區間存在顯著的數字鴻溝，因此本文重點分析了東部、中部、西部和東北4個區域的異質性，結果如表8列（1）至列（4）所示。總體而言，數字素養對收入流動性的影響在不同區域間差異顯著，尤其是在西部地區，數字素養對收入流動性的促進作用更加明顯。這可能歸因于西部地區受益于政府的經濟扶持政策，如“一帶一路”倡議和西部大開發戰略，這些政策加強了基礎設施建設和數字化發展，進而增強了數字素養對收入流動性的積極影響。相比之下，東北地區的數字素養對收入流動性產生了負向效應，這可能與其經濟結構特殊性有關。作為老工業基地，東北面臨產業升級困難和經濟結構僵化等問題。盡管居民數字素養有所提升，但難以有效應用新技術或抓住新機遇，且原有產業模式與數字經濟的融合不足，導致其經濟效益滯后，削弱了數字素養對收入流動性的積極作用。

為檢驗人力資本水平的群體異質性，本研究將人力資本劃分為低水平（文盲/半文盲、小學、初中、高中/中專/技校/職高）和高水平（大專、本科、碩士及以上）。結果如表8列（5）、列（6）所示，研究發現，數字素養對不同人力資本群體的收入流動性影響存在顯著差異。具體而言，低人力資本群體數字素養的提升顯著促進了其收入流動性，而高人力資本群體則呈現負向關系。低學歷個體通過提升數字技能增強了就業市場中的競爭力，從而獲得更多機會和收入，推動其收入流動性提升。相反，高學歷個體在特定領域已有較強技能，由于數字素養提升與其職業需求未完全匹配的原因，會導致其收入流動性未顯著增長。此外，高人力資本群體的負向關系還可能是邊際遞減效應的表現，即高學歷個體本身處于較高職業層次，進一步提升數字素養帶來的收益較低。相比之下，低學歷個體基礎較弱，數字素養的提升對其就業和收入流動性有更顯著的正向作用。

綜上，假設H2和H3得到驗證。

4" 結論與建議

基于上述分析，本文主要結論如下：第一，從總體樣本的收入轉移矩陣來看，各等級群體收入流動性有所降低，高收入等級群體收入固化問題較為嚴峻。第二，高水平數字素養隨著時間推移能夠增強收入流動性，個體各收入等級向上流動概率隨時間而增大，而低水平數字素養則容易導致收入等級下降，個體各等級群體收入向下流動概率呈上升趨勢。第三，提升農民數字素養能顯著促進家庭收入流動。第四，在區域方面，西部地區數字素養對收入流動性的促進作用更加顯著，而東北地區則呈現負向效應；在群體方面，低人力資本群體數字素養提升顯著促進了收入流動性，高人力資本群體則呈現出負向關系。

基于研究結論，為促進農民在數字經濟時代的收入流動，實現收入躍遷，提出以下建議：第一，政府部門應針對農民群體開展定制化的數字素養培訓課程，課程內容應涵蓋數字學習、職業技能、社交能力、商業活動及安全意識等多個維度，以提升農民對數字技術的理解和應用能力。第二，加大對東北地區等數字素養提升對收入流動性影響較弱地區的基礎設施建設和政策扶持力度，確保這些地區能夠享有平等的發展機會，從而提升整體收入流動性。第三，鼓勵西部地區等數字素養提升效果較好的地區分享經驗和技術，促進區域間的平衡發展。第四，社會各界，尤其是行業協會和企業，應注重高人力資本群體的數字素養與專業領域的結合，依據其職業需求設計專門的數字技能提升方案，確保其數字技能能夠有效提升收入并促進收入等級躍遷。

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（責任編輯：王" 莊）