葛菲 胡耀丹 劉娜 戴憶雨 白卓男

摘 要：互聯網使用在我國脫貧攻堅戰(zhàn)的圓滿收官中發(fā)揮了重要作用，面對扶貧問題由絕對貧困向相對貧困的歷史轉變，本文使用CFPS數據，基于相對貧困的視角，評估了互聯網使用的減貧效應。實證分析結果顯示：互聯網使用能夠有效降低成為相對貧困戶的概率，且使用互聯網的頻率越高，概率越低，但是該影響存在地區(qū)差異，西部地區(qū)互聯網使用的減貧效應最為顯著。未來，政府應當進一步加強互聯網基礎設施建設，尤其要優(yōu)先推動西部地區(qū)的互聯網普及。

關鍵詞：減貧;相對貧困;數字鄉(xiāng)村;效應評估;Logit模型

中圖分類號：F124.7 文獻標識碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.09.39

1 引言

近年來我國農村互聯網基礎設施快速改善，數字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略得到確立。從2010—2020年，我國鄉(xiāng)村網民規(guī)模迅速增長至2.55億，占網民整體的28.2%，鄉(xiāng)村互聯網普及率達到了46.2%，較2010年上漲了28.7個百分點，數字鄉(xiāng)村建設既是鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略方向，也是建設數字中國的重要內容。

2020年底，我國脫貧攻堅戰(zhàn)已經取得圓滿勝利，扶貧問題將由絕對貧困向相對貧困轉變。與絕對貧困相比，相對貧困的特點是人口基礎廣泛，貧困范圍很廣，貧困風險很高，在增加收入、多層面貧困、國內動態(tài)和體制機制方面面臨許多困難。然而，貧困問題在轉型過程中面臨的第一個難題便是如何識別相對貧困。國際經驗顯示目前主要有三種標準：一是世界銀行2018年結合了反映極端貧困的絕對貧困線以及反映福利相對維度的收入（或消費）水平，提出了社會貧困線的概念;二是高收入經濟體廣泛采用的收入比例法，據此制定相對貧困線，歐盟和經濟合作與發(fā)展組織（OECD）等發(fā)達國家和地區(qū)以常用居民收入中位數比例作為相對貧困測量的標準，該比例一般在40%～60%;三是少數高收入經濟體基于基本需求設定貧困線，但具有相對貧困特點，如美國是基于營養(yǎng)需求測算貧困門檻的典型發(fā)達國家，該計算方法屬于絕對貧困范疇，但貧困率從1980年以來基本穩(wěn)定在15%左右，從而具有相對貧困線的屬性。

在數字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略推進背景下，互聯網使用對消除絕對貧困、提高農民收入發(fā)揮了重要作用，但伴隨我國貧困問題重心的轉移，互聯網使用對農戶相對貧困狀況的影響如何尚未得到充分關注。因此，本文重點就互聯網使用對農戶相對貧困狀況的影響展開了分析。

2 農戶相對貧困的識別

本研究借鑒經濟合作與發(fā)展組織（OECD）國家最常采用的收入比例法，即按照居民人均可支配收入中位數的40%、50%與60%分別設置低、中、高三條貧困線。本研究著重考察農村內部的相對貧困狀況，因此本文利用2018年CFPS數據庫中農村居民收入數據，分別核定低、中、高三條相對貧困線，并按照農村一條線和分地區(qū)劃線的思路分別進行識別。

2.1 農村一條線

把所有的農村居民作為一個總群體，識別結果顯示，在低標準下全國農村相對貧困樣本數為760人，相對貧困發(fā)生率為18.02%，類似的，中標準下相對貧困發(fā)生率為21.69%，高標準下相對貧困發(fā)生率為24.18%?？梢钥闯觯鄬ω毨Оl(fā)生率隨著低、中、高標準劃線逐步上升。

進一步觀察各省相對貧困發(fā)生率，根據圖1可初步判斷，在全國不同省份中，相對貧困發(fā)生率隨著低、中、高標準劃線都呈現逐步上升的趨勢。同時，個別省份（如內蒙古、西藏和青海等）相對貧困發(fā)生率明顯高于其他省份，這也說明了不同地區(qū)經濟發(fā)展水平差異較大，農村一條線下各省相對貧困發(fā)生率差異顯著。

2.2 分地區(qū)劃線

因此本研究進一步根據《中共中央、國務院關于促進中部地區(qū)崛起的若干意見》《國務院發(fā)布關于西部大開發(fā)若干政策措施的實施意見》，將所有省份劃分為東、中、西三個地區(qū)，重新按地區(qū)劃定農民居民相對貧困線，識別相對貧困狀況。在新的識別方法下，低標準下的相對貧困發(fā)生率為17.26%，中標準下的相對貧困發(fā)生率為20.27%，均有所降低;而在高標準下，相對貧困發(fā)生率有所上升，達到了25.37%。

表1展示了分地區(qū)劃線下全國不同地區(qū)農村相對貧困人數和相對貧困發(fā)生率的詳細情況，不同地區(qū)之間的相對貧困發(fā)生率的差距顯著縮小，進一步體現了相對貧困的內涵。

3 互聯網使用對農戶相對貧困影響的實證分析

3.1 描述統(tǒng)計分析

在實證分析互聯網使用與農戶相對貧困的關系前，首先進行描述分析。結果顯示，在低標準下，相對貧困戶的互聯網使用比例為83.52%，低于非相對貧困戶的互聯網使用比例為87.48%，在中標準和高標準下所得結論類似，這也說明，互聯網的使用有助于農戶擺脫相對貧困。進一步按地區(qū)劃分，我們發(fā)現在低標準下，東部地區(qū)相對貧困戶的互聯網使用比例為87.35%，而西部地區(qū)僅為76.38%，東中西地區(qū)差異顯著。

進一步觀察互聯網使用用途和是否是相對貧困戶的關系。表2顯示，幾乎每天都使用互聯網學習的農戶中有83.51%的農戶都是非相對貧困戶，僅有16.49%屬于相對貧困，足見互聯網的重要性;進行縱向觀察進一步發(fā)現，隨著使用互聯網工作的頻率降低，成為相對貧困戶的概率總體呈上升趨勢，一月一次的頻率下有23.21%的農戶屬于相對貧困。

3.2 總體效應評估

基于對CFPS數據的處理，最終共得到4218個樣本。描述統(tǒng)計結果顯示，在人均可支配收入中位數50%的劃線下，有20.27%的人處于相對貧困，有86.79%的農戶會使用互聯網，受訪者平均年齡為30.98歲，其中有57.89%的受訪者是男性，大部分受訪者的最高學歷集中在初中到高中之間，且擁有伴侶或曾經擁有伴侶，大部分受訪者身體較為健康，1.46%的受訪者經歷過拆遷。

引入控制變量后互聯網使用對減少相對貧困的實證分析結果，模型設定為：模型（1-1）表示互聯網使用頻率對是否是相對貧困戶的影響，模型（1-2）引入了網民使用互聯網學習頻率和是否使用互聯網的交叉項，模型（1-3）引入了網民使用互聯網社交頻率和是否使用互聯網的交叉項。

回歸結果顯示，在三個回歸模型中互聯網使用頻率對是否是相對貧困戶的影響顯著，internet變量的系數均為負數表明使用互聯網可以降低成為貧困戶的概率。計算相對風險比率顯示，在模型（1-1）中使用互聯網成為貧困戶的概率比不使用互聯網成為相對貧困戶的概率低34.9%，模型（1-2）中低39.2%，模型（1-3）中低37.6%。同時，對于使用互聯網的農戶而言，學習或社交的頻率越低，相較于不使用互聯網農戶成為貧困戶所降低的概率幅度越小。

3.3 區(qū)域異質性分析

進一步考慮地區(qū)差異，按照東中西三個地區(qū)進行回歸分析，結果顯示，東部地區(qū)使用互聯網成為貧困戶的概率比不使用互聯網成為相對貧困戶的概率低33%，中部地區(qū)低44.7%，西部地區(qū)低61.6%，可見在西部地區(qū)，使用互聯網對降低相對貧困風險發(fā)生的影響最為顯著。

4 結論與建議

本文研究發(fā)現，互聯網使用對擺脫相對貧困的作用是顯著的，使用互聯網比率越高的農戶越不可能是相對貧困，且不管在什么維度下，相對貧困的互聯網使用頻率都是低于非相對貧困互聯網使用頻率的。但同時，互聯網使用的減貧效應在地區(qū)上存在明顯差異。東部地區(qū)相對貧困與非相對貧困互聯網使用比例差距較小，西部地區(qū)差異較大，且實證分析結果顯示，在西部地區(qū)，使用互聯網成為貧困戶的概率與不使用互聯網成為相對貧困戶的概率差距最大，達到了61.6%。

基于上述分析和結論可見，互聯網使用對擺脫相對貧困發(fā)揮了重要作用。因此，為了擺脫相對貧困現狀，應創(chuàng)新相應的體制機制，大力推廣互聯網使用，進一步開展數字鄉(xiāng)村建設。但由于互聯網使用的減貧效應存在地區(qū)差異性，應優(yōu)先在西部地區(qū)普及互聯網，推動西部地區(qū)農戶脫貧增收。

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南京財經大學? 葛菲? 胡耀丹? 劉娜? 戴憶雨? 白卓男