胡倫 陸遷

內(nèi)容提要：運用貧困地區(qū)793份農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，考察互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶收入影響的異質(zhì)性及作用機制。結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶增收效果比較明顯。在消除農(nóng)戶個體選擇偏誤后，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶總收入、人均純收入、非農(nóng)總收入和農(nóng)業(yè)總收入效應(yīng)分別為25.7%、20.O%、23.5%、29.6%;采用OLS回歸和Heckman回歸估計互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對不同來源構(gòu)成的收入也均有顯著正向影響;互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶增收效應(yīng)在不同教育水平和年齡階段具有顯著個體異質(zhì)性;作用機制顯示互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用會降低農(nóng)戶信息搜尋成本、形成較強價格效應(yīng)、拓展市場參與范圍、提升人力資本，進而達到增收效果。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù);農(nóng)戶增收;精準脫貧

中圖分類號：F323.3

文獻標識碼：A

文章編號：1003-7543 （2019）02-0074-13

我國正處于快速的信息化時期，以手機和互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)在農(nóng)村日益普及。截至2017年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達7.72億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達到55.8%，其中農(nóng)村網(wǎng)民規(guī)模為2.09億，占比27.0%。國家“十三五”規(guī)劃綱要提出，寬帶網(wǎng)絡(luò)覆蓋90%以上貧困村的目標要提前完成。為解決小農(nóng)戶與大市場對接中的信息不對稱問題，各級政府投入極大熱情，推進農(nóng)村現(xiàn)代信息技術(shù)建設(shè)，填補城鄉(xiāng)“數(shù)字鴻溝”。國家先后組織實施了“互聯(lián)網(wǎng)”示范工程、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體信息化應(yīng)用能力培訓、農(nóng)民手機應(yīng)用技能培訓等活動，以此提升農(nóng)民信息化能力。

那么，手機和互聯(lián)網(wǎng)使用是否能夠顯著提高貧困地區(qū)農(nóng)戶收入？對此問題的回答，理論界尚未形成一致性的看法。一些學者認為，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)具有信息傳輸?shù)谋憬菪浴⒏采w廣和滲透性強的特性，能夠減弱和消除市場信息在時空方面的障礙，節(jié)約交易成本，分享市場擴張成果，實現(xiàn)農(nóng)民增收?；ヂ?lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能夠促進個體額外工資收入增加25%～30%[1]，積極促進個體找到合適工作[2]，增加非農(nóng)就業(yè)概率[3]和創(chuàng)業(yè)機會[4]，能夠提高農(nóng)業(yè)信息傳播速度和改善農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)，提升農(nóng)民工福利水平[5]。但也有學者認為，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)與農(nóng)村貧困地區(qū)之間、沿襲傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的小農(nóng)與新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體之間、城鄉(xiāng)之間形成了一道更加難以逾越的數(shù)字鴻溝，且由于農(nóng)村信息技術(shù)設(shè)施可接觸的機會欠缺和互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能力不足導致大多數(shù)生產(chǎn)者尤其是農(nóng)村貧困地區(qū)的農(nóng)戶未能在信息技術(shù)的幫助下分享到數(shù)字紅利以及促進其收入增加。Bon-fadelli研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用不利于弱勢群體貧困戶增收[6]。

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，手機和互聯(lián)網(wǎng)使用的增收效應(yīng)引起廣泛討論，但以往文獻無論在研究內(nèi)容還是方法上都有進一步優(yōu)化的余地。一是一些研究使用宏觀數(shù)據(jù)研究互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)與收入之間的關(guān)系，運用微觀數(shù)據(jù)資料估計分析的尚不多見，專門針對貧困地區(qū)農(nóng)村的實證研究就更加缺乏;二是在使用微觀數(shù)據(jù)考察互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對個體收入的影響研究中，沒有考慮個體互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用的異質(zhì)性，無法體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用的增收效應(yīng)在不同群體間的差異性;三是以往文獻主要集中在互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對工資性收入、經(jīng)營性收入的影響，缺乏對農(nóng)戶總收入、人均純收入、非農(nóng)收入和農(nóng)業(yè)收入構(gòu)成的影響;四是關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用增收效應(yīng)的研究方法多數(shù)采用傳統(tǒng)線性回歸模型，忽略了樣本選擇存在差異性，可能存在高估或低估互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用的增收效應(yīng)。

基于此，本文利用2016年陜西省貧困縣793份農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)，采用OLS回歸方法、Heckman兩階段回歸及傾向得分匹配方法，討論互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶總收入、人均純收入、非農(nóng)總收入和農(nóng)業(yè)總收入的影響，并深入分析不同教育背景、年齡下互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶不同收入結(jié)構(gòu)增長群組的差異性，進而分析互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用的作用機制。

一、互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶收入的影響機制分析

互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶增收的影響機制可歸納為四個方面。

第一，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能夠直接降低農(nóng)戶信息搜尋成本。在傳統(tǒng)的中間商交易方式下，農(nóng)產(chǎn)品收購、售賣等交易環(huán)節(jié)眾多，另外中間收購商利用信息壟斷優(yōu)勢壓制農(nóng)產(chǎn)品收購價格，提升銷售價格，從而獲取高額利潤，損害農(nóng)戶利益。而互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)通過提供透明化的農(nóng)產(chǎn)品信息，直接匹配買賣雙方，排斥中間商利潤價格差的盤剝，尤其是對農(nóng)戶來說，互聯(lián)網(wǎng)信息化工具的使用對打破其低水平均衡、改善信息困境、提高信息獲取能力具有重要作用?；ヂ?lián)網(wǎng)信息技術(shù)是克服信息壁壘、促進農(nóng)戶收入增加的有效手段。一方面，與沒有手機或未使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶相比，使用手機或互聯(lián)網(wǎng)可顯著增加農(nóng)戶在產(chǎn)品銷售和農(nóng)資采購等方面的信息可得性，即信息化意味著農(nóng)戶可獲得更為有利的信息，獲得最優(yōu)的產(chǎn)品價格和經(jīng)營利潤[7]。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能突破賣家和買家的時空限制，形成虛擬交易平臺，交易的信息和過往記錄能夠形成大數(shù)據(jù)，降低買家和賣家交易農(nóng)產(chǎn)品的信息搜尋成本。

第二，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用具有較強的價格效應(yīng)?，F(xiàn)代通信工具使用能夠顯著影響農(nóng)產(chǎn)品價格。Goyal指出，印度在互聯(lián)網(wǎng)上提供價格信息和質(zhì)量測試項目，該項目的推出導致當?shù)卮蠖箖r格的上漲[8]。Jensen發(fā)現(xiàn)手機覆蓋提高了漁民的銷售價格并規(guī)避了漁民損失[9]。也有學者實證研究得出，手機覆蓋的推出降低了農(nóng)場的價格波動程度[10]。在某種程度上，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)能夠影響農(nóng)戶產(chǎn)品價格進而提升農(nóng)戶收入。

第三，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用有利于拓展市場參與范圍。與傳統(tǒng)信息技術(shù)相比，手機或互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)發(fā)展對農(nóng)戶降低信息成本、克服信息壁壘具有明顯成效[11-12]，對農(nóng)戶拓展市場參與范圍的影響更加顯著。一方面，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用作為一種特定的新型媒體，信息技術(shù)的擴散功能有助于改變農(nóng)產(chǎn)品在產(chǎn)業(yè)鏈中的劣勢地位。農(nóng)戶個體處在生產(chǎn)制造鏈的最低端，其通過使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)實現(xiàn)營銷和售后的內(nèi)部化，促進農(nóng)產(chǎn)品由生產(chǎn)低端地位向高端營銷服務(wù)地位的延伸，改變農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)內(nèi)部鏈條利潤分布不均衡狀態(tài)，增加了參與營銷服務(wù)環(huán)節(jié)的機會。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)能夠促進農(nóng)產(chǎn)品由省內(nèi)向省外、國內(nèi)向國際市場拓展，是連接不同市場的有利工具?；ヂ?lián)網(wǎng)使用連接到的市場規(guī)模越來越大，農(nóng)戶連接到其他市場的機會也越來越多。銷售渠道拓展和市場范圍擴大為農(nóng)戶提供了更多盈利機會。

第四，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能有效提升人力資本。在信息經(jīng)濟時代，以互聯(lián)網(wǎng)和手機為載體的技術(shù)創(chuàng)新層出不窮，由此出現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)和手機偏向型技術(shù)進步態(tài)勢。若把互聯(lián)網(wǎng)和手機獲取信息資源以提升人力資本作為一種改進勞動生產(chǎn)率的技能，則意味著擁有更多以互聯(lián)網(wǎng)和手機為主要互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的資源渠道代表個體“技能”水平更高。而現(xiàn)實中，農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)能夠加強自身學習能力和技術(shù)水平，有利于提升農(nóng)戶技能型人力資本。此外，農(nóng)戶利用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)搜索相關(guān)的健康知識，使農(nóng)戶更加注重鍛煉和保健，有利于保健型人力資本積累。無論哪種人力資本提升，都能提高農(nóng)戶收入水平。

二、數(shù)據(jù)來源、描述性統(tǒng)計與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

西北農(nóng)林科技大學課題組于2016年8月組織15名研究生，專項調(diào)查陜西省集中連片區(qū)陜南片區(qū)旬陽縣、丹鳳縣和商南縣3個縣。樣本區(qū)貧困發(fā)生率為6.3%，貧困程度深，扶貧任務(wù)繁重，此地區(qū)具有比較典型的代表性。調(diào)查內(nèi)容包括農(nóng)戶基本情況、農(nóng)戶是否使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)及其不同收入支出構(gòu)成等情況。調(diào)研采取隨機抽樣方法，對7個鎮(zhèn)27個村的800農(nóng)戶進了問卷調(diào)查，剔除異常值和無效問卷，最終獲得有效問卷793份，問卷有效率為99.13%。

（二）描述性統(tǒng)計

在變量選擇上，本文使用調(diào)研前一年農(nóng)戶總收入、人均年純收入、非農(nóng)總收入和農(nóng)業(yè)總收入作為結(jié)果變量，以是否使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)為處理變量，選擇農(nóng)戶戶主特征、家庭特征、村莊特征作為協(xié)變量，具體變量及描述性統(tǒng)計見表1（下頁）。

（三）模型說明

為了分析農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對總收入、人均純收入的影響，較多研究采用最小二乘法（OLS）。收入方程如下：

本文同時分析農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對家庭非農(nóng)收入、農(nóng)業(yè)收入的影響。貧困地區(qū)農(nóng)戶不同的生計策略選擇及差異化的兼業(yè)行為導致農(nóng)戶既有農(nóng)業(yè)收入又有非農(nóng)收入，而農(nóng)戶獲得農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入行為可視為兩個過程：第一個過程是農(nóng)戶選擇參與或不參與農(nóng)業(yè)勞動、非農(nóng)業(yè)勞動，即參與農(nóng)業(yè)勞動、非農(nóng)業(yè)勞動的決策過程;第二個過程是選擇參與農(nóng)業(yè)勞動和非農(nóng)業(yè)勞動的農(nóng)戶進一步獲得的農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入，即參與農(nóng)業(yè)勞動、非農(nóng)業(yè)勞動的收入。可見，只有在觀測到農(nóng)戶選擇參與農(nóng)業(yè)勞動、非農(nóng)業(yè)勞動時，才能進一步觀測到此部分農(nóng)戶獲得的農(nóng)業(yè)總收入、非農(nóng)總收入的金額。因此，樣本選擇偏誤問題在本文中是存在的。為了解決這種選擇偏差，采用Heckman兩階段模型來分析互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)總收入、非農(nóng)總收入的影響。

Heckman兩階段模型涉及兩個方程.即選擇方程和結(jié)果方程，選擇方程采用Logit模型來估計農(nóng)戶家庭是否參與農(nóng)業(yè)勞動、非農(nóng)業(yè)勞動，第二階段將第一階段通過選擇方程計算逆米爾斯比和是否參與農(nóng)業(yè)勞動、非農(nóng)業(yè)勞動及其他控制變量作為自變量，而農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入為因變量，通過OLS模型估計互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)總收入和非農(nóng)總收入的影響，具體公式如下：

貧困地區(qū)農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)不是一個隨機行為，也不是隨機分配的結(jié)果，而是農(nóng)戶根據(jù)自身資源稟賦作出的選擇，是自選擇的結(jié)果。農(nóng)戶是否使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)不是外生變量，而是虛擬變量。因此，采用OLS來估計互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對家庭總收入、人均純收入的影響會產(chǎn)生白選擇導致的偏差問題。此外，農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)可能是由個人特征、家庭特征和村莊特征決定，而這些特征同時也會對農(nóng)業(yè)總收入和非農(nóng)總收入產(chǎn)生影響，這就導致在估計互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)業(yè)總收入和非農(nóng)總收入產(chǎn)生的影響時存在內(nèi)生性問題，即農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行為與農(nóng)業(yè)總收入和非農(nóng)總收入相關(guān)，也與誤差項相關(guān)。

因此，本文采用傾向得分匹配法來解決這種自選擇導致的偏差問題。Rosenbaum&Rubin于1983年提出通過構(gòu)建反事實框架將非隨機數(shù)據(jù)近似隨機化[13]，即由于數(shù)據(jù)缺失在無法觀察到使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶如果沒有使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的家庭收入，只能觀測到使用信息技術(shù)后的家庭收入，由此提出采用傾向得分作為農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的概率。一般采用Logit模型根據(jù)影響農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的特征計算每個家庭的傾向得分，就能在沒有使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的家庭中找到與使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)家庭相似的對照組，構(gòu)建一個近似隨機化的數(shù)據(jù)。根據(jù)Rosenbaum等的定義，處理者的平均效應(yīng)為：

傾向得分匹配的匹配方法有多種，大部分不存在適用的絕對好方法，尤其在實證過程中，采用不同的匹配方法比較其匹配結(jié)果，如果得到匹配結(jié)果相似，說明結(jié)論是穩(wěn)健的。而在本文中主要采用近鄰匹配、半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配來進行具體匹配。

三、實證分析

（一）OLS回歸模型與Heckman兩階段回歸模型的估計結(jié)果

本文分別采用OLS與Heckman兩階段回歸模型估計互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶收入效應(yīng)的影響，結(jié)果如表2（下頁）所示。不難發(fā)現(xiàn)，OLS回歸結(jié)果的P值均通過了1%的顯著性檢驗，Heckman回歸模型中的逆米爾斯比均通過10%的顯著性檢驗。可見，本文采用OLS與Heckman兩階段回歸模型是合適的。

基于OLS模型估計互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶總收入和人均純收入的收入效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶是否使用信息通信技術(shù)對其總收入和人均純收入均在1%的顯著性水平上產(chǎn)生正向顯著影響，使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶比未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的總收入和人均純收入分別高出23.4%、20.6%。同時，戶主年齡、戶主性別、是否有村干部、撫養(yǎng)系數(shù)比對農(nóng)戶人均純收入產(chǎn)生顯著影響;每年通信總費用、通信技術(shù)使用便捷程度、村莊自然災(zāi)害對農(nóng)戶總收入產(chǎn)生顯著影響?；贖eckman兩階段回歸模型的估計結(jié)果如表2所示。在矯正農(nóng)戶家庭參與農(nóng)業(yè)勞動和非農(nóng)業(yè)勞動選擇性偏差后，相比未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶，使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶的非農(nóng)總收入和農(nóng)業(yè)總收入分別高22.3%和32%，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著。此外，戶主年齡、戶主教育程度、戶主職業(yè)、村莊類型是顯著影響農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)勞動和非農(nóng)業(yè)勞動的共同因素，而戶主性別、戶主職業(yè)顯著影響農(nóng)戶非農(nóng)收入，戶主性別、村莊類型、村莊地理特征顯著影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入。

（二）傾向得分匹配法的估計結(jié)果

采用傾向得分匹配的第一步是估計傾向得分，選擇匹配是關(guān)鍵，選擇變量必須同時影響農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用以及家庭收入，同時選擇變量也不會因為農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)而受到影響，因此本文選擇戶主年齡、戶主教育程度、戶主性別、戶主職業(yè)、是否有村干部、撫養(yǎng)系數(shù)比、男性勞動人數(shù)、家庭耕地面積、通信總費用、村莊類型、村莊地理特征、村莊自然災(zāi)害作為匹配變量。本文使用Stata15.0軟件運行模型，方程估計結(jié)果如表3所示。表3顯著模型P值在1%水平上顯著，模型擬合度較好。

從表3可以看出，本文選組的協(xié)變量對農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行為有顯著影響，其中戶主年齡、撫養(yǎng)系數(shù)比、村莊自然災(zāi)害顯著負向影響農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)，戶主教育程度、男性勞動力人數(shù)顯著正向影響農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)，戶主性別、戶主職業(yè)、是否有村干部、家庭耕地面積、通信總費用、村莊類型和村莊地理特征對農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)不顯著。

（三）農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對收入的影響

表4（下頁）給出了互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶收入的處理效應(yīng)估計結(jié)果。就農(nóng)戶總收入而言，使用鄰近匹配法得到的處理組平均處理效應(yīng)（ATT）為0.261，且在1%的水平上顯著。使用半徑匹配法、核匹配法和局部線性回歸匹配法得到ATT分別是0.262、0.244、0.261，且均在1%的水平上顯著。四種匹配方法結(jié)果相似，一定程度上反映了匹配結(jié)果的穩(wěn)定性，同時說明在消除使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的家庭以及未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)家庭可觀測異質(zhì)性導致的顯性偏差后，使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的家庭總收入比其如果未使用通信技術(shù)的家庭總收入高25.7%。相比OLS估計結(jié)果，收入效應(yīng)增加了2.3%，說明傳統(tǒng)線性回歸模型沒有考慮選擇性偏差，低估了互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶總收入的處理效應(yīng)。就人均純收入而言，使用近鄰匹配、半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配的處理組平均處理效應(yīng)分別是0.197、0.196、0.206、0.201，且均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。四種匹配方法的平均處理效應(yīng)值和顯著性水平都類似，說明估計結(jié)果比較穩(wěn)定，同時表明使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶比其如果未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)農(nóng)戶人均純收入高20%左右，比OLS回歸模型估計結(jié)果低0.6%。就非農(nóng)總收入而言，使用近鄰匹配、半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配的處理組平均處理效應(yīng)分別是0.245、0.233、0.231、0.230，且均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，四種匹配方法的平均處理效應(yīng)值和顯著性水平都類似，說明估計結(jié)果比較穩(wěn)定，同時表明使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶比其如果未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)時農(nóng)戶非農(nóng)總收入高23.5%.比Heckman回歸模型估計結(jié)果高1.2%。就農(nóng)業(yè)總收入而言，使用近鄰匹配、半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配的處理組平均處理效應(yīng)分別是0.314、0.295、0.291、0.284.且均在1%的統(tǒng)計水平上顯著.四種匹配方法的平均處理效應(yīng)值和顯著性水平都類似.說明估計結(jié)果比較穩(wěn)定，同時表明使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶比其如果未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)總收入高29.6%。

（四）不同方法估計出的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶收入影響的差異分析

從表5可以看出，OLS回歸模型的估計結(jié)果表明，使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶比其如果未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶總收入、人均純收入高23.4%、20.6%.相比傾向得分匹配估計結(jié)果，OLS估計回歸結(jié)果總收入增收效應(yīng)低估2.3%;平均純收入增收效應(yīng)高估0.6%。

Heckman回歸模型的估計結(jié)果表明.使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶比其如果未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶非農(nóng)總收入和農(nóng)業(yè)總收入高22.3%、32.0%。雖然使用Heckman方法修正了不同選擇性偏差，估計的收入效應(yīng)也不相同，嚴格意義上結(jié)果不具有可比性，但使用Heckman方法與傾向得分匹配法的結(jié)果表明在修正了選擇性偏差后，使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對農(nóng)戶家庭非農(nóng)總收入和農(nóng)業(yè)總收入有較高的顯著正向效應(yīng)。相比傾向得分匹配估計結(jié)果，Heckman回歸結(jié)果得到的非農(nóng)總收入增收效應(yīng)低估1.2%;農(nóng)業(yè)總收入增收效應(yīng)高估2.4%。

（五）匹配的平衡性檢驗

為了保證傾向得分匹配的估計質(zhì)量，需要對四種匹配方法作出平衡性檢驗，以檢驗匹配后處理組與控制組農(nóng)戶之間解釋變量是否存在系統(tǒng)差別，結(jié)果如表6（下頁）所示。四種方法匹配后，Pseudo R2的值都幾乎為零，LR ch12似然比檢驗匹配前在1%水平上顯著被拒絕，而匹配后都未被拒絕，標準偏差均值（Mean Bias）和標準偏差中位數(shù)（MedBias）都大幅下降，并且四種匹配方法匹配后的B值均小于25%。由此可以推斷，經(jīng)過傾向得分匹配最大限度降低了處理組與控制組的可觀測變量顯性偏差，通過了平衡性檢驗，表明傾向得分估計和樣本匹配是成功的。

四、拓展性研究

（一）分群估計

上文已經(jīng)考察互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶不同收入構(gòu)成的影響，并得到了互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用有助于提升農(nóng)戶收入的結(jié)論。但上述結(jié)論只是全樣本層面的平均效應(yīng)，并沒有考慮不同農(nóng)戶群體教育程度、年齡之間的差異。為此，此部分考察不同教育程度、不同年齡階段農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對其收入影響的異質(zhì)性，估計結(jié)果如表7所示。

分教育樣本來看，教育年限大于6年的樣本使用近鄰匹配法、半徑匹配法、核匹配法和局部線性回歸匹配法，得到農(nóng)戶總收入效應(yīng)分別是0.338、0.351、0.360、0.366，分別1%、1%、1%、5%的水平上顯著。同理，農(nóng)戶人均純收入效應(yīng)分別是0.250、0.234、0.260、0.252，分別在1%、1%、1%和5%的水平上顯著;農(nóng)戶非農(nóng)總收入效應(yīng)分別是0.329、0.301、0.315、0.288，分別在1%、1%、1%、5%的水平上顯著;農(nóng)戶農(nóng)業(yè)總收入效應(yīng)分別是0.372、0.344、0.352、0.366，分別在1%、1%、1%、5%的水平上顯著。教育年限小于6年的樣本使用近鄰匹配法、半徑匹配法、核匹配法和局部線性回歸匹配法得到農(nóng)戶總收入ATT不顯著。教育年限大于6年的樣本農(nóng)戶總收入、人均純收入、非農(nóng)總收入和農(nóng)業(yè)總收入的收入效應(yīng)均大于教育年限小于6年的樣本農(nóng)戶收入效應(yīng)，說明相比受教育程度較低的農(nóng)戶而言，教育程度較高的農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)帶來的收入效應(yīng)更為明顯，可能的解釋是教育程度較高的農(nóng)戶獲取和利用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)資源的能力較強，且擁有的信息資源的質(zhì)量也較高，因此能夠獲得更高的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用的收入回報。

分年齡樣本來看，年齡小于50歲的樣本使用近鄰匹配法、半徑匹配法、核匹配法和局部線性回歸匹配法得到農(nóng)戶總收入效應(yīng)顯著為正，分別為0.346、0.490、0.419、0.464，而相比年齡大于50歲的樣本，農(nóng)戶總收入效應(yīng)不顯著，說明使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)帶來的總收入效應(yīng)對年齡小的農(nóng)戶更加顯著。但年齡大于50歲的樣本使用近鄰匹配法、半徑匹配法、核匹配法和局部線性回歸匹配法得到農(nóng)戶人均純收入、非農(nóng)總收入、農(nóng)業(yè)總收入的平均處理效應(yīng)均值分別為0.280、0.323、0.354，均高于年齡小于50歲樣本農(nóng)戶的收入效應(yīng)，說明農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用帶來的人均純收入、非農(nóng)總收入、農(nóng)業(yè)總收入的平均處理效應(yīng)對年齡大于50歲的樣本農(nóng)戶更加顯著。分年齡段的差異分析顯示：互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對年齡較小農(nóng)戶的總收入促進效應(yīng)顯著高于年齡較大者，但其帶來的人均純收入、非農(nóng)總收入、農(nóng)業(yè)總收入的正向效應(yīng)對年齡較大者作用比較明顯，不論如何，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對不同年齡農(nóng)戶收入構(gòu)成具有顯著的促進作用。

（二）作用機制分析

實證檢驗發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶不同收入構(gòu)成存在顯著的正向影響，那么促進農(nóng)戶增收的具體機制是什么呢？互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用可能從四方面影響農(nóng)戶收入：一是互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能夠豐富信息獲取渠道.幫助農(nóng)戶及時把握市場動態(tài)，增加收入所需的各種技能并且降低交易成本;二是互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用通過提供市場消費的路徑、促進農(nóng)產(chǎn)品價格提升，從而促進農(nóng)戶積極獲取不同收入;三是互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能夠維持和提升人力資本，增強農(nóng)戶體魄;四是互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能夠拓展市場范圍，進而增加農(nóng)戶收入。

本文用使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)“對信息搜尋的容易度”“對農(nóng)產(chǎn)品價格的討價還價能力”“對農(nóng)產(chǎn)品價格波動程度的知曉度”“對買賣雙方交易的滿意程度”作為交易成本指標，用因子分析提取公因子：價格效應(yīng)用“您使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對獲取農(nóng)產(chǎn)品市場價格信息的容易程度”表征，“非常不容易”取值為1.“不容易”取值為2.“一般”取值為3.“容易”取值為4.“非常容易”取值為5;使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對獲取健康知識的容易程度作為家庭人力資本的代理變量;用農(nóng)產(chǎn)品銷售市場范圍作為市場范圍的代理變量，“省內(nèi)市場”取值為0，“省外市場”取值為1。

表8（下頁）顯示了互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對信息搜尋成本、較強的價格效應(yīng)、拓展市場參與范圍、提升人力資本的影響。從表8第1列可以看出，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用確實降低了農(nóng)戶交易成本;從表8第2列可以看出，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響在1%的水平上顯著為正，說明通信技術(shù)使用能正向影響農(nóng)產(chǎn)品價格;從表8第3列可以看出，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能夠增加農(nóng)戶人力資本存量;從表8第4列可以看出，通信技術(shù)使用能增加市場范圍，可能是互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用能夠提供較多的市場信息資源，降低市場進入壁壘，從而拓展市場范圍。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文利用2016年陜西省貧困縣793份農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)，采用OLS回歸方法、Heckman兩階段回歸及傾向得分匹配方法（PSM）分析了互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶總收入、人均純收入、非農(nóng)總收入和農(nóng)業(yè)總收入的影響效應(yīng)及群體異質(zhì)性和作用機制。

第一，運用傳統(tǒng)的線性回歸方法、Heckman兩階段回歸及傾向得分匹配方法（PSM）的實證結(jié)果表明，使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對農(nóng)戶收入來源構(gòu)成有顯著促進作用，主要對總收入和農(nóng)業(yè)收入的貢獻較大，而對人均純收入、非農(nóng)總收入的影響有限。其中，戶主年齡、撫養(yǎng)系數(shù)比、村莊自然災(zāi)害顯著負向影響農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)，戶主教育程度、男性勞動力人數(shù)顯著正向影響農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)。

第二，OLS回歸結(jié)果表明，使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶總收入和人均純收入比未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的分別高出 23.4%、20.6%。Heckman兩階段回歸模型在矯正農(nóng)戶家庭參與非農(nóng)業(yè)勞動和農(nóng)業(yè)勞動選擇性偏差后，表明使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶的非農(nóng)業(yè)總收入和農(nóng)業(yè)收入比未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶分別高出22.3%和32%。傾向得分匹配考慮農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)異質(zhì)性的情形，估計出使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的農(nóng)戶比如果未使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)農(nóng)戶的總收入、人均純收入、非農(nóng)總收入和農(nóng)業(yè)收入效應(yīng)分別高25.7%、20.0%、23.5%、29.6%。與傾向得分匹配估計方法比較可知，運用OLS回歸低估了互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶總收入增收效應(yīng)的2.3%，而高估了人均純收入增收效應(yīng)的0.6%;運用Heckman模型則低估了互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對非農(nóng)總收入增收效應(yīng)的1.2%，但高估了農(nóng)業(yè)總收入增收效應(yīng)的2.4%。

第三，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶收入增長效應(yīng)不會是同質(zhì)、等量狀態(tài)，因農(nóng)戶資本稟賦存在差異性，農(nóng)戶內(nèi)部必然出現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用增收效應(yīng)的差異。受教育程度在6年以上的農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用的增收效應(yīng)大于受教育程度在6年以下的農(nóng)戶;互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用僅對年齡為50歲以下的農(nóng)戶的總收入更為顯著，但其對年齡在50歲以上的農(nóng)戶的人均純收入、非農(nóng)總收入、農(nóng)業(yè)總收入的平均處理效應(yīng)更為顯著。

第四，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用通過降低信息搜尋成本、形成較強的價格效應(yīng)、拓展市場參與范圍和提升人力資本等四種機制促進農(nóng)戶增收。

通過上述結(jié)論，提出如下建議：

第一，加快農(nóng)村貧困地區(qū)通信技術(shù)設(shè)施建設(shè)，拓寬增收渠道。鑒于互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對農(nóng)戶收入增加具有正向效應(yīng)，政府需要增加農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)設(shè)施投資，消除農(nóng)村貧困地區(qū)因數(shù)字鴻溝造成的“信息落差”“知識分割”“貧富分化”等問題;努力提升互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)供給能力，降低以手機、互聯(lián)網(wǎng)為代表的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用費率，提升上網(wǎng)速度，尤其要加快農(nóng)村貧困地區(qū)光纖寬帶網(wǎng)絡(luò)、光纖到戶和無線基站建設(shè)，與此同時要為農(nóng)村貧困地區(qū)提供快捷、網(wǎng)絡(luò)性能更穩(wěn)定及優(yōu)質(zhì)低價的網(wǎng)絡(luò)傳輸存儲服務(wù)[14]，以改善農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施落后的局面。要大力推廣“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”計劃.促進互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用與農(nóng)業(yè)實體經(jīng)濟深度融合，構(gòu)建更加先進、方便、實惠的經(jīng)營體系和網(wǎng)絡(luò)銷售平臺，以拓寬農(nóng)戶增收渠道。

第二，實施差異化的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)培訓.提升農(nóng)戶信息獲取能力。我國農(nóng)戶接受教育水平相對較低且年齡較大，導致其在使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)等實際操作中有效接受和辨識信息的能力較弱。因此，針對不同年齡和教育水平的農(nóng)戶，應(yīng)實施差異化的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)推廣與應(yīng)用措施。一方面，在互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用教育分層中，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用對學歷在小學以上的農(nóng)戶的收入帶動作用更大，因此要將互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)應(yīng)用瞄準具有一定教育水平的農(nóng)戶，針對接受過九年義務(wù)教育的農(nóng)戶，積極引導并培養(yǎng)其獲取優(yōu)質(zhì)信息的意識，利用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)更大程度地提升此類農(nóng)戶收入。另一方面，要重視低文化素質(zhì)農(nóng)戶，普及此類農(nóng)戶九年義務(wù)教育，同時政府對此類農(nóng)戶要實施多樣化的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)培訓模式，并鼓勵具有血緣、地緣關(guān)系的農(nóng)戶之間進行互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)交流，以提升此類農(nóng)戶的信息獲取能力。增加互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)資源收入回報率。同時，不同年齡段農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)增收效果具有顯著差異性。針對不同年齡群體，要實現(xiàn)多方合力支持互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)推廣，以縮小不同年齡群體之間的數(shù)字紅利差距。一方面，針對年齡較大且信息接收能力較弱的農(nóng)戶有必要進行“一對一”專人輔導互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用的知識和實際操作步驟，提升其互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)基本知識及相關(guān)的基本技術(shù)技能，防止老齡化帶來的收入下降問題。另一方面，年齡較小且信息接收能力較強的農(nóng)戶可以通過網(wǎng)絡(luò)慕課學習等方式積極主動地學習金融基礎(chǔ)知識[15]，了解市場銷售渠道信息。

第三，充分挖掘互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的能動效用機制。為促使農(nóng)戶有效使用互聯(lián)網(wǎng)，有必要完善互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施及其配套設(shè)施，通過互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)推動農(nóng)村經(jīng)濟社會的發(fā)展。充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對降低農(nóng)戶市場信息搜尋成本的作用，提升互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)“點對點”“面對面”信息平臺的共享程度。農(nóng)戶應(yīng)積極利用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)，通過線上線下農(nóng)產(chǎn)品商品交易、進行支付結(jié)算及社會往來等形式融人數(shù)字社會[16]，積累自身的互聯(lián)網(wǎng)無形信用資產(chǎn)，降低農(nóng)戶潛在交易成本。鼓勵農(nóng)戶利用市場公共信息資源，充分發(fā)揮微信等新媒體運營商信息終端普及率高的優(yōu)勢，積極拓展農(nóng)產(chǎn)品交易市場參與范圍，提高互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的覆蓋率和使用的回收率。與此同時，要充分利用互聯(lián)網(wǎng)為貧困地區(qū)農(nóng)村家庭提供的提升人力資本的健康知識，打造農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)健康生態(tài)信息平臺。

參考文獻

[1] FELDMAN D C，KLA AS B S.Internet job hunt-ing： a field study of applicant experience withon-line recruiting[J]. Human Resource Man-agement， 2002， 41（2）： 175-192.

[2]馬俊龍，寧光杰.互聯(lián)網(wǎng)與中國農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)[J].財經(jīng)科學，2017（7）：50-63.

[3]周洋，華語音.互聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)：基于CFPS數(shù)據(jù)的實證分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2017（5）：111-119.

[4]黃昊，舒何軍.新媒體、社會資本與農(nóng)民工的工作搜尋——基于長三角四市的調(diào)查分析[J].南京農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2018 （1）：161-162.

[5]BONFADELLI H.The internet and knowledgegaps：a theoretical and empirical investigation[J]. European Joumal of Communication，2002，17（1）： 65-84。

[6]侯建昀，霍學喜.信息化能促進農(nóng)戶的市場參與嗎？——來自中國蘋果主產(chǎn)區(qū)的微觀證據(jù)[J].財經(jīng)研究，2017（1）：134-144.

[7]APARAJITA G.Information， direct access tofarmers， and rural market performance incentral India[J].American Economic， Journal：Applied Economics， 2010， 2（3）： 22-45.

[8]ROBERT， J. The digital provide： information（technology）， market performance and welfarein the south India fisheries sector[J]. The Quar-terly Joumal of Economics， 2007， 122 （3）：879-924.

[9]KYEONG H L， BELLEMARE M F. Lookwho's talking： the impacts of the intrahouse-hold allocation of mobile phones on agricul-tural prices [J]. Joumal of Development Studies，2013， 49（5）： 624-640.

[10]jOHN， J， CHARLES M， EMILY O. Transactioncosts and smallholder farmers' participationin banana markets in the Great Lakes Regionof Burundi， Rwanda and the Democratic， Re-public of Congo[J]. Africa Joumal of Agricul-tural Economics， 2010， 6（1）： 302-317.

[11]PAMPHILE K D. Transaction costs in thetrading system of cashew nuts in the northof Benin： a field study[J]. American Journalof Economics and Sociology， 2012， 71 （2）：277-297.

[12]馬奔，溫亞利.生態(tài)旅游對農(nóng)戶家庭收入影響研究——基于傾向得分匹配法的實證分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2016 （10）：152-160.

[13]ROSENBAUM P R，RUBIN D B.The centralrole of the propensity score in observationalstudies for causal effects[Jl. Biometrika， 1983，70（1）： 41-55.

[14]杜振華.“互聯(lián)網(wǎng)+”背景的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)愿景[J].改革，2015 （10）：113-120.

[15]胡金焱，李建文.“雙創(chuàng)”背景的新型金融模式：解構(gòu)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸[J].改革，2018 （3）：74-89.

[16]來有為，王開前.中國跨境電子商務(wù)發(fā)展形態(tài)、障礙性因素及其下一步[J].改革，2014（5）：68-74.