数字乡村建设对农村家庭增收的作用机制
——基于县域数字乡村指数与中国家庭追踪调查的匹配数据

2024-02-26 03:24姚雨秀a
云南财经大学学报 2024年3期
关键词:财产性家庭收入变量

胡 蕾,巫 强,姚雨秀a

(1.中共安徽省委党校(安徽行政学院) 乡村振兴教研部,合肥 230022;2.南京大学 a.长江三角洲经济社会发展研究中心;b.江苏数字经济研究院,南京 210093)

一、引言

党的二十大报告指出,全面建设社会主义现代化国家,最艰巨最繁重的任务仍然在农村。这就决定了不管工业化、城镇化进展到哪一步,我们都要始终坚持把解决好“三农”问题作为全党工作重中之重。习近平总书记在2022年中央农村工作会议上指出,要坚持把增加农民收入作为“三农”工作的中心任务,千方百计拓宽农民增收致富渠道。由此可见,提高农民收入是全面推进乡村振兴的落脚点。党的十八大以来,随着乡村振兴战略与脱贫攻坚政策的协调推进,农村人均可支配收入增速持续快于城镇居民。2022年中国农村居民人均可支配收入达到20133元,城乡居民收入比从2012年的2.88下降到2.45(农村居民收入=1),城乡收入差距持续缩小,但是差距规模仍然较大(1)数据来源:国家统计局官网。https://baijiahao.baidu.com/s?id=1722170837970947106&wfr=spider&for=pc。。值得一提的是,2022年农村可支配收入水平不及2012年城镇可支配收入水平。因此,如何促进农村家庭增收既是实现共同富裕道路上、也是推进农业农村现代化道路上亟待解决的问题。农民收入的来源渠道包括工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入。2022年中国农民人均工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入占比分别为41.96%、34.63%、2.53%和20.88%。从收入构成比例看,农民工资性收入占比较低,这与城市居民工资性收入占比在60%左右相比仍有较大差距;经营性收入占比也相对较低,主要是因为当前大部分农村存在产业不够发达、经营活动不够活跃等问题,导致农民经营性收入渠道较少;财产性收入比例过低,目前农村大量的资源变资产的通道没有充分打通,深化农村改革依然要加力推动;而转移性收入相对于城市来说,略显偏高,这在一定程度上表明中国社会保障和福利体系在不断健全,但也意味着农村发展不充分。因此,从整体上而言,中国农村居民的收入结构尚不够合理,这也势必影响农民增收及全体人民共同富裕。因此,增加农民收入还需在调整收入结构及拓宽收入来源渠道上下功夫。

数字乡村建设作为数字中国的重要组成部分,是全面推进乡村振兴的战略方向。自从2018年中央一号文件首次提出实施“数字乡村战略”以来,中国数字乡村实践不断推进。2022年中央网信办等10部门联合印发《数字乡村发展行动计划(2022-2025年)》,对数字乡村建设提出新的阶段性要求。当前全面推进乡村振兴的背景下,数字乡村战略是对乡村振兴实践难题的积极回应,将数字技术作为推动农业农村现代化的关键抓手,覆盖乡村振兴领域的经济、文化、生态、治理等方面,深刻影响着农村产业发展与农村居民收入,对于弥补城乡“数字鸿沟”以及能否实现共同富裕至关重要。

当前,有三方面文献与数字乡村促进农民增收相关。第一,是研究数字经济促进农民增收的机制,主要是从省级层面或城市层面构建数字经济发展水平的指标体系,衡量一个区域的数字经济发展水平,进而研究其对农民增收的影响(孙文婷和刘志彪,2022)[1]。第二,是考察数字普惠金融对农民增收的影响(杨林和赵洪波,2022;王永仓等,2021;陈丹和姚明明,2019)[2~4]及对城乡居民收入差距的影响(宋晓玲,2017;张勋等,2019;唐红梅和赵军,2022;任太增和殷志高,2022)[5~8],研究发现数字普惠金融显著提高农民收入,并缩小了城乡收入差距,弥补“数字鸿沟”。第三,是关于电子商务对农村家庭收入的影响,指出电子商务的发展显著提高农户收入(曾亿武等,2018;李琪等,2019;唐跃桓等,2020)[9~11],此外,还有助于缓解信息不对称,显著降低交易费用(Jensen, 2007;Shimamoto et al.,2015)[12~13],推动农村居民就业和创业(邱子迅和周亚虹,2021)[14]。另外,互联网普及在拉动农村居民收入增长、缩小城乡差距与促进性别平等方面具有重要作用(刘生龙等,2021;程名望和张家平,2019)[15~16]。鲜有文献聚焦在县域层面研究数字乡村对农村家庭增收的影响,本文的边际贡献可能在于以下两方面:第一,将北京大学新农村发展研究院与阿里研究院共同构建的《2018年县域数字乡村指数》与2018年中国家庭追踪调查(CFPS)数据进行匹配,从微观层面印证数字乡村建设对农村家庭增收的作用机制,拓展了数字乡村建设影响农村家庭收入的微观机制;第二,将中国家庭追踪调查(CFPS)数据问卷中农村家庭收入构成纳入机制分析框架,更细致地刻画数字乡村建设对不同农村家庭收入来源的影响机制,丰富了农村家庭收入来源的作用机制研究。

二、理论分析

(一)数字乡村建设与农村家庭增收

数字技术作为一种新型生产要素,重塑乡村经济社会固有的结构与形态,实现农业生产、经营、管理的智能化,充分发挥数字技术的协同效应和匹配效应,促进农业生产效率的提升。宏观层面表现为提升农村产业提质增效,微观层面表现为提高农民就业概率(Baumol ,1990 ;唐红涛和谢婷,2022;胡拥军和关乐宁,2022)[17~19],从而促进农村家庭增收。

首先,数字乡村建设促进农业生产方式数字化转型,推动传统农业向智慧农业转型升级。智慧农业强化了农业科技与装备支撑,推进生产管理一体化的智慧平台建设,依托农业智能机器人、传感器等技术,实时监控生产情况,掌握生产数据,有效避免病害、虫害等不良风险,提升生产品质,增强农产品的竞争力,增加农村家庭经营性收入。其次,数字乡村推动农业流通方式变革,促进经营模式转型。数字乡村衍生出大量农村电商平台等,使得农村经营活动更加活跃,推动农村家庭创业,从而增加经营性收入(王金杰等,2019)[20]。借助电商平台,跨越消费者与生产者之间的空间障碍,实现供需双方的精准匹配。依托物联网等供给配送,促进物流、信息流的有效联动,拓展农产品流通渠道,解决农产品流通低效问题,更好地促进农村三产融合(郝爱民,2022)[21],为农村家庭创造更多的就业机会,从而提高工资性收入。最后,数字乡村完善乡村服务与治理,促进农村信息社会化服务体系建设。数字技术为乡村服务提供便捷性,有效推进“互联网+教育”等服务向农村地区下沉覆盖,拓宽农村居民获得信息的渠道,为农村居民提供更多就业创业指导与培训服务,提升农村居民职业技能,以此促进收入提升,由此提出假设1。

H1:数字乡村建设显著促进农村家庭增收。

(二)数字乡村建设对农村家庭收入构成的作用机制

首先,数字乡村建设催生电子商务、主播带货等新业态新模式,推动家庭农场、农民合作社等新型经营主体发展壮大,发展多种形式农业适度规模经营,由此衍生了货物分拣员、包装员、快递员等多种岗位。与此同时,农户自身的劳动力远不能满足产业化需求,需要其他农户提供劳务,为其他农户创造就业机会(张海霞,2020;方观富和许嘉怡,2020)[22~23],增加农村家庭工资性收入。其次,数字乡村为农村居民提供更多数字化的学习工具与平台,加强农民工的培训力度,强化就业指导服务,提高农民工就业技能,增加农民工就业机会,增加农村家庭的工资性收入。最后,数字乡村发展改善信息不对称,促进农村劳动力供需对接,提高匹配效率。农业规模化经营之后,多数农村家庭的土地流转给专业大户,农村居民就需要外出寻找就业机会;由于农业的特殊性,部分农村家庭在农闲时需要季节性、临时性就业。这时,数字乡村建设不仅通过搭建就业平台,从网络上获取大量的就业信息,而且通过互联网增强人与人之间的联系,加强农村劳动力供给与劳动力需求的匹配,降低工作搜寻成本,提高农村家庭就业概率,从而增加农村家庭工资性收入,以此提出假设2。

H2:数字乡村建设通过提高农村家庭就业概率增加农村家庭工资性收入。

随着乡村振兴战略的实施,得益于惠农政策,更多资源向农村聚集,数字乡村建设推动产业链的延伸,拓展多种乡村新业态与新模式,实现农业经营方式的集约化与现代化,打造高效的农业产业链条。已有文献发现,农民创业活跃度对数字经济增收效应存在异质性(齐文浩等,2021)[24]。一方面,农村数字普惠金融服务可得性与便利性不断提升,有效解决农村金融服务有效供给不足的问题,满足农村家庭的资金需求,促进农村家庭创业(谢绚丽等,2018;何婧和李庆海,2019)[25-26],从而获得更多的经营性收入;另一方面,农村电商平台大大推动农产品出村进城,移动支付等数字技术拓展农村产业生产可能性边界,增加产品供给(尹志超等,2015;Beck et al.,2018)[27~28]。与此同时,通过物联网等技术打通溯源追溯系统,实行“一物一码”,贯穿生产源头到消费终端,实现所有环节可视化、透明化,增加消费黏性,提升特色农产品知名度;另外,农户接入电商平台,直接对接消费者,减少中间环节,降低交易成本,提高农产品的销售价格和利润率,增加农村家庭创业机会,促进经营性收入的增加(尹志超等,2019;Correa et al.,2017;鲁钊阳和廖杉杉,2016)[29~31],由此提出假设3。

H3:数字乡村建设通过促进家庭创业提高农村家庭经营性收入。

目前农村发展不充分的原因之一在于农村还有大量的“沉睡”资源未被开发,这也是增加财产性收入的潜力所在。一方面,休闲农业、体验农业、创意民宿等新业态不断涌现,运用数字技术实现服务智能化与信息化,为盘活闲置农房、土地流转增加更多机会,从而拓宽财产性收入的渠道(张蕴萍和栾菁,2022)[32];同时,数字乡村创造了大量的非农就业岗位,减少农村家庭对土地的依赖,为土地流转提供前提条件。另一方面,数字普惠金融的普及降低了农户贷款门槛,改善小农户难以触及的境地,还能通过大数据平台搜寻大量碎片化信息形成信用评价,通过互联网金融平台等方式为农村家庭提供适合的金融产品,从而增加财产性收入(杨林和赵洪波,2022)[2],由此提出假设4。

H4:数字乡村建设通过加快农村资源变资产增加农村家庭财产性收入。

三、数据来源与模型设定

(一)数据来源

本文采用中国县域数字乡村指数描述中国数字乡村建设概况。该指数是由北京大学新农村发展研究院与阿里研究院共同编制,该数据库目前已有2018—2020年的数据。本文关于农村家庭收入数据来源于2018年中国家庭追踪调查数据,具体指标有家庭纯收入、人均家庭纯收入以及细分的收入构成,包括工资性收入、经营性收入、财产性收入与转移性收入。本文将2018年县域数字乡村指数与2018年中国家庭追踪调查数据相互匹配,研究县域数字乡村发展对农村家庭收入的影响,所涉及地区层面的控制变量数据来源于《2019年中国县域统计年鉴》,仅保留户籍为农村的样本,最后共得到6229个有效样本。

(二)变量设定

被解释变量:农村家庭收入。在2018年CFPS数据家庭问卷中,涉及家庭纯收入、家庭人均纯收入(lninc)以及具体的收入构成,包括人均工资性收入(lnwinc)、人均经营性收入(lnoinc)、人均财产性收入(lnpinc)与人均转移性收入(lntinc),其中人均家庭纯收入为其他四项收入汇总。本文用家庭人均纯收入衡量农村家庭收入情况更具真实性。同时,为了深入刻画数字乡村建设对农村家庭收入的影响,本文将收入构成的各项收入均作为被解释变量进行回归。

核心解释变量:数字乡村指数。本文选取北京大学新农村发展研究院联合阿里研究院发布的《县域数字乡村指数(2018)》作为衡量数字乡村发展的代理变量。该数据首次以县域为基本单元,充分考虑当前乡村发展中新出现的数字化现象,系统构建了县域数字乡村指标体系,由此全面评估了中国1880个县(不包括970个市辖区和1个特区,不包括港澳台)数字乡村发展实际水平。此数据综合考虑数据可得性和指标观测的可持续性,实际纳入29个指标进行指数测算,其中的21个指标采用的数据源于阿里巴巴集团及旗下业务和生态伙伴,8个指标采用的数据源于国家统计数据及网络爬取,更具科学性、客观性与合理性。

控制变量。本文控制了可能影响农村家庭收入的其他因素,参考已有文献(尹振涛等,2021)[33],包括户主、家庭与地区三个层面的控制变量。户主层面的控制变量包括性别(gen)、婚姻状态(mar)、受教育程度(edu)、年龄(age);家庭层面的控制变量包括家庭人口规模(siz)、家庭总房产(lnhou);地区层面的控制变量包括人均GDP(lngdp)、第三产业贡献率(str)、规模以上工业企业单位数(fir)与一般公共预算收入占GDP比重(fin)。

具体的变量定义与描述性统计如表1所示。

(三)模型设定

1.基准回归

为验证数字乡村发展是否显著影响农村家庭收入,本文构建基准模型如下:

(1)

2.传导机制

为检验数字乡村发展影响农村家庭收入的作用机制,参考相关文献(温忠麟和叶宝娟,2014)[34],本文设置中介效应模型如下:

(2)

(3)

其中,channelij为中介变量。若式(2)中dcj的系数β2及式(3)中channelij的系数δ3均显著,则表示存在中介效应。

四、实证结果

(一)基准回归结果

本文使用线性最小二乘法(OLS)回归模型。表2报告了数字乡村对农村家庭收入的基准回归结果。表2中(1)~(4)列显示,数字乡村的系数均为正,且在1%的水平上显著,表明从整体上来看,数字乡村建设显著提升了农村家庭收入,由此验证了假设1。数字乡村指数每上升一单位,农村家庭人均纯收入提高0.338%。从收入构成分析,数字乡村指数每上升一单位,农村家庭人均工资性收入增加1.967%,人均经营性收入增加0.697%及人均财产性收入增加2.263%。从系数上看,数字乡村建设对农村家庭的工资性收入与财产性收入提升作用更显著。第一,随着互联网等数字技术的普及,创意农业、观光农业、都市农业等新业态发展迅速,为农村家庭创造更多的就业岗位,增加工资性收入。第二,数字乡村对农业生产产前、产中和产后提供数字化服务,大力发展智慧农业,节约生产成本,提高生产效率,促进农村产业兴旺,增加农村家庭的经营性收入。第三,数字乡村促进乡村旅游的发展,盘活农村的闲置农房与农田,促进土地流转,有效增加农村家庭的财产性收入。与此同时,数字化金融为农村家庭合理配置金融产品,也增加了其财产性收入。表2中(5)列显示,数字乡村的系数在1%的水平上负显著,表明数字乡村发展降低了农村家庭人均转移性收入。从系数上看,数字乡村指数每上升一个单位,农村家庭人均转移性收入下降1.863%。由于农村家庭的转移性收入是靠政府的补贴获得,而政府补贴更多是针对小农户和低收入农户,而数字乡村建设弥补了城乡之间的“数字鸿沟”,使得低收入农户数量减少,因此,降低农村家庭转移性收入。

表2 数字乡村建设与农村家庭增收:基准回归

(二)稳健性检验

1.更换变量

为检验回归结果的稳健性,本部分采取更换变量方法。一方面,是更换被解释变量。基准回归中,核心被解释变量用农村家庭人均纯收入衡量农村家庭收入情况,本部分采用问卷中家庭纯收入(lninc1)与家庭总支出(lnex)两个指标衡量农村家庭收入情况进行稳健性检验。表3结果显示,数字乡村发展指数均在1%的水平上显著为正,表明数字乡村建设提升了农村家庭纯收入与家庭总支出,与基准回归结果一致,证明了基准回归的稳健性。另一方面,是更换解释变量。数字化金融指数(df)在一定程度上也反映了一个地区的数字经济的发展水平,所以用数字化金融指数进行稳健性检验。表4中(1)~(5)列结果系数符号及收入来源的系数大小均与基准回归结果完全一致,进一步验证了基准回归的稳健性,由此验证了假设1。数字化金融水平越高,表明数字乡村发展水平越高,农村家庭的收入越高。

表3 更换被解释变量的稳健回归结果

表4 更换解释变量的稳健回归结果

2.剔除可信度不高的样本

鉴于CFPS数据问卷样本是个人的主观回答,本部分基于调查者对受访者的评价,剔除了填写问卷真实性不高的样本进行稳健性检验。又因为2018年CFPS数据问卷中没有关于直接回答可信度的问题,所以本部分根据2018年CFPS数据问卷的问题“调查者对受访者急于结束调查的程度(区间为1~7分)”来进行稳健性检验。1分表示“不着急”,7分表示“非常着急”,本部分假定回答“着急”的受访者可信度低,因此,认为4分以下的受访者回答的可信度较高。表5中汇报了剔除问卷可信度不高样本的回归结果。可以看出,数字乡村发展对农村家庭收入及具体收入来源的影响与基准回归结果一致,验证了基准回归的稳健性。

表5 剔除可信度不高样本的稳健回归结果

3.排除精准扶贫政策的干扰

精准扶贫政策的目标是提高贫困户的收入,摆脱绝对贫困问题,所以在考察数字乡村对农村家庭收入的影响势必要排除精准扶贫政策的影响,所以本部分剔除2017年国家公布的国家级贫困县名单的样本进行稳健性检验。表6中汇报了回归结果,与基准回归结果基本一致,这充分说明了基准回归的稳健性。

表6 剔除2017年国家级贫困县农村家庭样本的稳健回归结果

4.工具变量法

为尽量避免遗漏变量和反向因果关系而带来的内生性问题,本文借用工具变量法解决模型中可能存在的内生性问题;又因为本文的被解释变量是微观层面数据,对宏观层面的县域数字乡村指数影响很小,反向因果问题不大,本文只选用一个总指标即农村家庭人均纯收入使用工具变量方法。本部分拟构建两个工具变量。第一,选取2000—2002年地区拥有的平均固定电话数(lnpho)作为第一个工具变量。因为2000年是第1年移动电话数超过固定电话数的年份,因此,这3个年份的年均固定电话数能在一定程度上反映一个地区的信息化程度,即与一个地区的数字乡村指数相关,而与2018年的农村家庭收入肯定不相关,满足工具变量的外生性与相关性。第二,选取农村家庭所在地级市与杭州市的球面距离(lndis),作为数字乡村建设的第二个工具变量。由于数字乡村指数底层数据很多指标来源于杭州的蚂蚁集团,杭州是数字经济高度发达地区,也是物联网、区块链等数字技术起步最早的一批,其对数字技术的溢出和扩散效应受地理距离的影响,所以各地区的数字乡村水平与其所在地级市到杭州市的地理距离呈现高度的相关性,但是与农村家庭收入无关,满足工具变量的外生性和有效性两个条件(张勋等,2019;尹振涛等,2021)[6][33]。

本部分采用两阶段二乘法进行回归。表7中报告了工具变量法的回归结果。从表7中(1)列可以看出,固定电话数的系数在1%的水平上呈正向显著,说明固定电话数越多的县域其数字经济水平越高;与所在地级市离杭州市的球行距离对数字乡村指数在1%的水平上呈负向显著,说明离杭州越远,数字乡村指数越低。表7中(2)列显示,通过两个工具变量控制内生性问题之后,数字乡村对农村家庭收入的影响仍在10%的水平上显著为正,且数字乡村的系数与基准回归结果基本一致,这也正说明了基准回归结果的稳健性。同时,表7中显示两个工具变量的F值均远远大于10,最小特征值统计量远大于10%的临界值,由此得出,两个工具变量都不存在弱工具变量问题;且对两个工具变量做过度识别检验,p值为0.134,显著大于0.1,说明工具变量均为外生,通过过度识别检验,进一步印证了工具变量的外生性。

表7 使用工具变量法的回归结果

五、机制分析

前文验证了数字乡村建设能够显著促进农村家庭增收,并基于农村家庭收入构成,进一步检验了数字乡村对农村家庭工资性收入、经营性收入、财产性收入有正向促进作用,而对转移性收入有负向作用。本部分从收入构成的角度聚焦数字乡村如何拓宽农村增收渠道,探讨提高农村家庭工资性收入、经营性收入和财产性收入的作用机制。

(一)数字乡村建设与农村家庭工资性收入

从收入构成来看,工资性收入是农村家庭最重要的收入来源。工资性收入来自劳务收入,包括帮干农活或外出打工。本部分选取两个中介变量。其一是帮助其他农户干农活(hel)。根据2018年CFPS家庭问卷中的问题“是否帮其他农户干农活”构建虚拟变量,是=1,否=0,由此采用probit模型进行前文式(2)回归。表8 中(1)列显示,数字乡村的系数在1%的水平上显著为正,说明数字乡村发展增加了农村家庭帮助其他农户干活的概率;表8 中(2)列结果显示,帮其他农户干农活的系数在1%的水平上显著为正,说明中介效应存在。数字乡村发展增加了农村家庭帮其他农户干农活的概率,从而提高了农村家庭的工资性收入。这主要是由于家庭农场等农业新型经营主体的出现,农业产业化规模扩大,在丰收季农户需要聘用其他农户帮忙从事采摘或包装等农活,从而为其他农户提供干农活的机会而增加工资性收入。其二是外出打工(out)。根据2018年CFPS家庭问卷中的问题“是否外出打工”构建虚拟变量,是=1,否=0,采用probit模型进行式(2)回归。表8中(3)列汇报了式(2)结果,可以看出,数字乡村系数为正且统计上显著,说明数字乡村的发展增加了农村家庭外出打工的机会。表8中(4)列结果显示,外出打工的系数为4.940,在1%的水平上显著为正,中介效应较前者大,说明数字乡村通过增加农村家庭外出打工的机会,从而增加工资性收入。可能原因如下:一方面,数字乡村有助于打造农业产业园区,为周边的农村居民提供就近就业机会;另一方面,数字乡村建设拓展了社会资本获取更多的就业信息,缓解了信息不对称性,更易获得合适的就业机会。

表8 数字乡村建设与农村家庭工资性收入的机制回归结果

(二)数字乡村建设与农村家庭经营性收入

经营性收入也是农村家庭重要的收入来源之一。本部分选取家庭创业作为中介变量。根据2018年CFPS数据家庭问卷中的问题“是否有人从事个体私营”构建虚拟变量(bus),是=1,否=0。表9中(1)列显示,数字乡村对家庭创业有正向促进作用,说明数字乡村发展增加了家庭创业的概率;表9中(2)列显示,家庭创业的系数在1%的水平上显著为正,表明中介效应存在,这也说明数字乡村有助于农村家庭创业从而提高农村家庭经营性收入。可能原因如下:第一,数字乡村包括数字化金融,有助于农村家庭获得资金的支持,为家庭创业奠定了资金基础;第二,数字乡村通过打造电商平台,为农业产业化打通产业链上下游的通道,为家庭创业解决了销路难题。

表9 数字乡村建设与农村家庭经营性收入的机制回归结果

(三)数字乡村建设与农村家庭财产性收入

随着农村“三变”改革的进行,财产性收入在农村家庭收入来源中虽然占比较低,但在未来会越来越重要。本部分选取两个中介变量。第一个是土地租用(ren)。根据2018年CFPS数据家庭问卷中的问题“是否有土地租用给别人”构建虚拟变量,是=1,否=0。表10中(1)列可以看出,数字乡村的系数显著为正,说明数字乡村的发展促进了农村家庭将土地租用给别人的概率。表10中(2)列中显示,土地租用的系数在1%的水平上也显著为正,表明中介效应存在,这说明数字乡村发展增加农村家庭将土地租用给别人的概率,以此增加财产性收入。原因如下:数字乡村推动农业产业化,促进土地流转的发生,农村产业愈发活跃,更多农村家庭选择将土地流转给专业大户,然后从事其他非农工作。第二个中介变量是根据问卷中的问题“是否持有金融产品”(finp)构建虚拟变量,是=1,否=0。从表10中(3)列可以得到,数字乡村系数为正,证明数字乡村建设增加了农村家庭持有金融产品的概率。表10中(4)列结果表明,是否持有金融产品的系数在1%的显著水平上为正,中介效应存在,这意味着数字乡村发展通过增加农村家庭持有金融产品的机会提高其财产性收入。可能原因在于:数字乡村尤其是数字化金融的普及,农村家庭获得金融支持的机会变多,购买金融产品的机会变多,特别是一些保本型的基金受到农村家庭的欢迎,从而使得农村家庭财产性收入增加。

表10 数字乡村建设与农村家庭财产性收入的机制回归结果

六、异质性分析

随着互联网、物联网等数字技术的普及,不同地区、不同行业的人群从数字经济中获得的福利各异,“数字鸿沟”普遍存在。结合已有文献,下文探讨不同特征的农村家庭谁能从数字乡村发展中增收更多。

(一)地区异质性分析

经济学意义上普遍把中国分成东部、中部、西部,用来表示经济发展水平的差异。表11展示了不同地区的实证结果。表11中(1)~(3)列显示,数字乡村指数的系数均为正,在1%的水平上显著,表明东部、中部和西部地区数字乡村发展都显著增加了农村家庭收入。但从系数上来看,东部地区系数最大,中部地区次之,西部地区系数最小,表明东部地区在数字乡村发展中农村家庭增加收入最多,中部地区相对较少,西部地区最少。可能原因在于:“数字鸿沟”不仅存在于城乡之间,地区之间也存在明显的“数字鸿沟”。东部地区经济发展水平较高,数字乡村发展与乡村产业发展适配,从而增加收入最多;西部地区经济发展落后,农村家庭对数字技术接受程度有限,未能真正利用数字技术达到增收目的,而中部地区经济发展适中,数字乡村建设对农村家庭收入的作用也居中,这充分说明了经济发展水平越低的地区,数字乡村建设发挥作用越有限。

表11 数字乡村建设与农村家庭收入:地区异质性

(二)物质资本异质性分析

本部分参考已有文献(张勋等,2019;周广肃和李力行,2016)[6][35],使用家庭纯收入作为物质资本的代理变量,将农村家庭分为低收入组(平均数以下)和高收入组(平均数以上),分别进行回归,回归结果如表12。表12中(1)~(2)列结果显示,在低收入家庭中数字乡村的系数在1%的水平上显著为正,而在高收入家庭中不显著,这表明数字乡村发展显著促进低收入家庭增收,而在高收入家庭中数字乡村增收效应不显著。可能原因如下:数字乡村拓展的新业态创造了送外卖、送快递等低技术含量工作,相对于高收入家庭来说,低收入家庭更需要这些工作机会,因此,低收入家庭在数字乡村发展中获得了更多就业机会,以此增加收入。

表12 数字乡村建设与农村家庭收入:物质资本异质性与人力资本异质性

(三)人力资本异质性分析

基于农村家庭人口的学历平均值,将结果高于3(初中)的农村家庭视为高学历组,低于3(初中)为低学历组。从表12中(3)~(4)列可以看出,数字乡村的系数均显著为正,说明数字乡村发展对农村家庭收入都有正向促进作用,但从系数上看,高学历农村家庭从数字乡村发展中获利更多,但差异不大。可能原因如下:相对于低学历农村家庭来说,高学历家庭能够更好地利用数字技术,获得各种有助于就业和提高收入的信息,也有助于其获得高技术含量的工作,以此实现收入的提升。

七、结论与启示

(一)研究结论

本文使用2018年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,从微观层面分析了数字乡村发展对农村家庭收入的影响。研究发现:数字乡村建设总体上增加农村家庭纯收入。从收入构成来看,数字乡村建设促进农村家庭工资性收入、经营性收入和财产性收入的增长,但显著降低转移性收入。基于农村家庭收入构成,数字乡村建设通过促进农村居民帮干农活和外出打工的概率增加农村家庭工资性收入;通过促进家庭创业增加农村家庭经营性收入;通过加快土地租用和持有金融产品的概率,加快农村资源变资产增加农村家庭财产性收入。进一步研究发现,数字乡村发展对于不同特征的农村家庭存在异质性。从结果看,经济发达地区的农村家庭、低收入的农村家庭及高学历的农村家庭从数字乡村发展中获利更多。

(二)政策建议

农民农村共同富裕是实现全社会共同富裕的关键组成部分,促进农民增收是实现共同富裕的关键举措。国家不断推进“互联网+农业”,深入实施数字乡村发展行动,扩大农业物联网示范应用,着力推动农村产业高质量发展,促进农村居民高质量就业。第一,当前中国农村居民工资性收入占比超过40%,是农民增收的“压舱石”。大力推广互联网学习平台,为广大的农村居民加强就业创业指导服务,吸引更多农村居民实现高质量就业、返乡创业;深入开展电子商务进农村综合示范,实施“互联网+”农产品出村进城工程,挖掘农村内部就业潜力,增加农村家庭工资性收入。第二,推进重要农产品全产业链大数据建设,发挥规模经营优势,支持农业产业化,让龙头企业带动农民发展农产品初加工、精深加工,促进农村“三产”融合发展,增加农村家庭经营性收入。第三,财产性收入成为农村家庭增收的最大潜力之一。通过数字化建设畅通城乡要素流动通道,激活农村大量的资源转化为资产,引导农民以多种形式流转土地承包经营权,盘活闲置的农房与宅基地,拓宽财产性收入增收渠道;持续推进数字普惠金融,提升农村地区金融服务的覆盖广度和深度,创新金融产品,为农村家庭开发更多、更安全的投资渠道,增加其财产性收入。第四,鉴于不同特征的农村家庭从数字乡村建设中获利不尽相同,要从政策上、基础设施等方面加快西部等欠发达地区的数字乡村建设,为实现全社会共同富裕奠定数字化基础。

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