張永凱，馬富成

(1.蘭州財經(jīng)大學(xué) 農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，甘肅 蘭州 730020；2.蘭州財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730020)

改革開放以來，伴隨著農(nóng)村體制改革、工業(yè)化、城鎮(zhèn)化道路的持續(xù)推進(jìn)，以及開發(fā)式扶貧和精準(zhǔn)扶貧方略的實(shí)施，我國在緩解農(nóng)村貧困問題、促進(jìn)農(nóng)村持續(xù)發(fā)展方面為全球減貧事業(yè)做出了巨大貢獻(xiàn)[1]。2020年末，我國實(shí)現(xiàn)現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)村貧困人口全部脫貧，貧困縣全部摘帽，脫貧攻堅戰(zhàn)取得歷史性勝利。然而，農(nóng)村貧困問題具有一定的復(fù)雜性和長期性。伴隨我國農(nóng)村扶貧攻堅力度的加大，雖然農(nóng)村絕對貧困一去不復(fù)返，但鑒于農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)設(shè)施相對滯后，信息較為閉塞，歷史欠賬較多，2020年后我國相對貧困治理和鄉(xiāng)村振興依然任重而道遠(yuǎn)。

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”模式在農(nóng)村地區(qū)的深入推廣，有力助推了脫貧攻堅成果鞏固和鄉(xiāng)村振興的高質(zhì)量發(fā)展。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村的大力普及，對我國農(nóng)村農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級起到了重要推動作用，顯著提高了農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)收益，大幅降低了農(nóng)戶返貧幾率[2]。截止2019年末，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率已達(dá)到52.3%，全國貧困村通光纖比例、深度貧困地區(qū)通寬帶比例均達(dá)到98%。由此可見，近些年“互聯(lián)網(wǎng)+”模式在農(nóng)村扶貧致富領(lǐng)域的異軍突起，對農(nóng)民的生產(chǎn)和生活產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，隨著互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)普及，農(nóng)村面貌將煥然一新。

一、文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前，從貧困認(rèn)知到治理的發(fā)展路徑中，貧困治理已漸成體系。其中，我國在治理和解決貧困問題方面的貢獻(xiàn)尤為突出，為全世界提供了寶貴的中國方案。事實(shí)上，我國自建國之初就致力于貧困治理，學(xué)術(shù)界基于多種理論模型對國內(nèi)的減貧成效進(jìn)行了深入分析。胡鞍鋼基于1978—2004年數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，我國顯著減貧成效主要是基于經(jīng)濟(jì)的高速增長、農(nóng)民向非農(nóng)就業(yè)的轉(zhuǎn)化、城市化進(jìn)程的加速、出口導(dǎo)向性的對外開放以及人力資本的明顯改善幾個方面[3]。汪三貴也認(rèn)為我國大規(guī)模減貧的主要推動力量是由于我國經(jīng)濟(jì)增長，尤其是農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長[4]。陳飛和盧建詞基于1991—2009年數(shù)據(jù)分地區(qū)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)居民的收入水平具有一定的減貧效應(yīng)[5]。鄒文杰通過采用動態(tài)空間面板模型和門檻面板模型分析，發(fā)現(xiàn)我國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)均等化的減貧效應(yīng)明顯[6]。蘇靜發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展水平具有顯著減貧效應(yīng)且呈U型分布[7]。葛順奇認(rèn)為對外直接投資發(fā)揮了顯著的減貧效應(yīng)[8]。馬文武指出，人力資本積累顯著提升，明顯改善了農(nóng)民的貧困狀況[9]。

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，學(xué)者們對互聯(lián)網(wǎng)在減貧效應(yīng)中發(fā)揮的重要作用給予高度關(guān)注。對互聯(lián)網(wǎng)的減貧效應(yīng)，從居民收入角度來看，趙浩鑫通過空間視角研究農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對農(nóng)戶減貧的影響，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展有利于農(nóng)村的減貧，但對周圍地區(qū)農(nóng)村減貧的發(fā)展卻具有負(fù)的溢出效應(yīng)[10]。左孝凡發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)使用對低收入群體邊際收入效應(yīng)明顯高于高收入群體，且互聯(lián)網(wǎng)通過人力資本、社會資本和非農(nóng)就業(yè)3個中介機(jī)制發(fā)揮減貧效應(yīng)[11]。 張含宇認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)的使用降低了農(nóng)村貧困廣度、深度以及強(qiáng)度，但在減貧成效方面，區(qū)域差異較大[12]。從多維貧困角度來看，何宗樾通過測度多維貧困，研究了互聯(lián)網(wǎng)對多維貧困的減貧效應(yīng)，結(jié)果表明：互聯(lián)網(wǎng)通過擴(kuò)寬信息渠道，縮短個體與金融服務(wù)的距離，顯著降低了家庭落入多維貧困的可能性，有效緩解了家庭的貧困程度[13]。李麗霞發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶家庭使用互聯(lián)網(wǎng)對多維貧困的減貧效應(yīng)顯著，且在高維貧困上的減貧效應(yīng)更強(qiáng)[14]。

綜上所述，目前關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)減貧效應(yīng)研究方興未艾，研究理論未成體系，但研究結(jié)論較為一致，即互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民減貧效應(yīng)較為顯著。從研究方法看，大多基于回歸模型展開分析。從研究視角來看，多數(shù)采用截面數(shù)據(jù)，采用面板數(shù)據(jù)較少，鮮有同時從時間和空間兩個維度分析互聯(lián)網(wǎng)的減貧效應(yīng)。鑒于此，本文選取2016、2018年CFPS數(shù)據(jù)，采用PSM、Probit和A-F測度等方法，分析互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)戶多維貧困的減貧效應(yīng)。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

(一)數(shù)據(jù)來源與處理

本文所使用的數(shù)據(jù)來自中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)對我國城鄉(xiāng)居民的家庭、個人以及兒童等信息進(jìn)行全方位采集，選取指標(biāo)較為詳細(xì)，可靠性較高。根據(jù)相關(guān)指標(biāo)的可匹配性，分別選取2014、2016、2018年3年數(shù)據(jù)測度貧困指數(shù)。

在數(shù)據(jù)處理方面，首先，將數(shù)據(jù)中的家庭、個人以及兒童3個問卷加以合并；其次，在剔除城市戶口的數(shù)據(jù)以后，將相關(guān)指標(biāo)3個問卷調(diào)查之間按照家庭戶號進(jìn)行匹配；最后，剔除匹配后指標(biāo)中含有的缺失值以及無法使用的數(shù)據(jù)，最終選取的樣本量分別為3 229戶(2014年)、2 931戶(2016年)、2 209戶(2018年)(具體見表1)。

表1 致貧指標(biāo)以及權(quán)重

(二)研究方法：A-F測度法

A-F雙臨界值方法是基于Sen的可行能力剝奪理論發(fā)展為多維貧困的一種測量方法，在國際廣受關(guān)注。指標(biāo)選取主要參照UNDP多維貧困的一般維度，采取近幾年多數(shù)學(xué)者采用的指標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)選取。

首先，根據(jù)一級貧困維度指標(biāo)下的二級指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)變量的篩選，所篩選的數(shù)據(jù)變量形成一個Dij=n×m維的數(shù)據(jù)矩陣，其中n表示個體數(shù)量，m表示維度，矩陣當(dāng)中的j表示第i個個體在指標(biāo)j下的取值(1≤i≤n，1≤j≤m)。

其次，依據(jù)所選取的二級指標(biāo)的剝奪臨界值，將組成的D矩陣進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理，最終形成一個n×m的剝奪矩陣，記為g0(n×m)。剝奪矩陣g0表示個體被剝奪的情況，如果個體在指標(biāo)j下剝奪，則記為1，否則記為0。

H=q/n

(1)

(2)

A反映貧困的強(qiáng)度，代表貧困個體遭受剝奪的平均維度數(shù)在總維度數(shù)中的比重，依據(jù)上式，可以計算多維貧困指數(shù)MPI=H·A。

三、模型構(gòu)建與變量選取

(一) PSM模型

為精準(zhǔn)分析農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)的減貧效應(yīng)強(qiáng)弱，降低所求數(shù)據(jù)的誤差，本文引入“傾向得分匹配法”(Propensity Score Matching，PSM)，估計互聯(lián)網(wǎng)的使用對農(nóng)戶多維貧困的減貧效應(yīng)。該方法具有盡可能地降低觀測數(shù)據(jù)的偏差的優(yōu)點(diǎn)，能夠有效降低樣本自選擇造成的有偏估計。建立模型如下：

(3)

根據(jù)匹配后所得樣本計算使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶的平均處理效應(yīng)ATT)，未使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶的平均處理效應(yīng)(ATU)，以及平均處理效應(yīng)(ATE)，原理如下：

(4)

(5)

(6)

(二)Probit回歸模型

分析互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)戶多維減貧，維度指數(shù)涉及低維到高維，對于多維貧困一般是處于3個致貧指標(biāo)，因此在處理過程中，將處于多維貧困農(nóng)戶設(shè)置為1，其余設(shè)置為0，高維處理方法同樣。因此，被解釋變量為二值變量，運(yùn)用一般回歸準(zhǔn)確度較差，且無法滿足假設(shè)的5個條件，而Probit回歸方法有效規(guī)避了上述問題，且結(jié)果解釋度較高，計算公式如下：

Poorit=β0it+αINFit+λXit+μit

(7)

其中Poorit為第t年農(nóng)戶是否陷入多維貧困，INTit表示第t年農(nóng)戶是否使用互聯(lián)網(wǎng)，Xit為其余解釋變量，從3方面進(jìn)行考量，μit為隨機(jī)擾動項。

(三)變量選取

結(jié)果變量：多維貧困(MPI)。關(guān)于多維貧困的劃分，采取UNDP多維貧困指數(shù)設(shè)定的貧困臨界值k=0.33。關(guān)于致貧的指標(biāo)選取，以《中國農(nóng)村貧困家庭識別》的農(nóng)戶致貧指標(biāo)為核心[15]，構(gòu)建了6個維度13個二級指標(biāo)。

處理變量：是否使用互聯(lián)網(wǎng)。在以往的相關(guān)研究中，遵循大多學(xué)者采用問卷中是否使用手機(jī)、電腦上網(wǎng)2個指標(biāo)作為互聯(lián)網(wǎng)使用的代理變量。本文在延續(xù)多數(shù)學(xué)者做法的同時，為更加精確地識別農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)是否真的具有減貧效果，采用農(nóng)戶對互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度作為是否使用互聯(lián)網(wǎng)的代理變量，檢驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)使用對于農(nóng)戶的減貧效應(yīng)。

協(xié)變量：運(yùn)用 PSM 回歸，協(xié)變量選取須同時滿足條件獨(dú)立、共同支撐假定以及平衡性假定。因此，協(xié)變量的選取從個人、家庭特征兩方面進(jìn)行考察。個人特征選取的變量：年齡、性別、受教育程度、健康狀況、工作類型、外出打工、在家務(wù)農(nóng)等，家庭特征變量：婚姻狀況、家庭規(guī)模(表2)。

表2 描述性統(tǒng)計

四、實(shí)證研究

(一)實(shí)證結(jié)果與分析

1.平衡趨勢檢驗(yàn)。為使傾向得分匹配估計質(zhì)量可靠，借鑒了 Rubin和張永麗等學(xué)者采用的方法，分別從標(biāo)準(zhǔn)化偏差、數(shù)據(jù)均值以及 LR統(tǒng)計量入手，并進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)。農(nóng)戶多維貧困匹配平衡性假定檢驗(yàn)結(jié)果如表3、表4、表5所示：與匹配之前相比較發(fā)現(xiàn)，匹配后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差相比匹配之前顯著降低，且標(biāo)準(zhǔn)化偏差為6.4%，小于10%；匹配后的t檢驗(yàn)結(jié)果遠(yuǎn)小于1.96，表明未拒絕處理組與控制組無系統(tǒng)差異的原假設(shè)；匹配后的Pseudo-R2、χ2、Mean-bias、B值和R值相比匹配之前均下降明顯，且B值為24%，小于 25%，R值位于0～1之間。整體檢驗(yàn)結(jié)果表明，匹配較為完美。

表3 匹配樣本數(shù)量

表4 匹配平衡性假定檢驗(yàn)結(jié)果

表5 t檢驗(yàn)結(jié)果(各變量)

2.結(jié)果分析。運(yùn)用Probit回歸計算高維以及低維貧困下，農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)的減貧效應(yīng)強(qiáng)弱。關(guān)于Probit回歸結(jié)果如表6所示，不論是貧困廣度還是深度，互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)戶減貧效應(yīng)顯著?；ヂ?lián)網(wǎng)對高維度貧困農(nóng)戶減貧效應(yīng)更強(qiáng)，說明互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)村多維貧困減貧起到顯著作用，進(jìn)而為改善農(nóng)村貧困面貌，鞏固減貧成果提供了經(jīng)驗(yàn)，農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)的使用，增強(qiáng)了抵抗返貧風(fēng)險的能力，提升了農(nóng)戶增收致富能力，尤其對于深度貧困居民而言，互聯(lián)網(wǎng)在減貧以及防止農(nóng)戶返貧方面具有深遠(yuǎn)意義。

表6 Logit、Probit回歸結(jié)果

續(xù)表

從戶主特征來看，年齡與多維貧困指數(shù)呈“U型”分布；從性別來看，男性更有利于擺脫貧困風(fēng)險。同時良好的健康狀況也能有效預(yù)防因病致貧。受教育水平的提升也能夠有效地降低多維貧困程度。務(wù)農(nóng)或選擇打工，都有效降低農(nóng)戶陷入貧困的幾率。且選擇打工的農(nóng)戶降低多維貧困的幾率更大。從家庭特征來看，婚姻狀況的持續(xù)與否對于貧困的影響并不具有一致性。

通過采用最近鄰匹配、卡尺內(nèi)近鄰匹配、核匹配以及局部線性回歸匹配4種方法，檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。根據(jù)表7農(nóng)戶多維貧困以及三者顯著性顯示：ATT、ATU、ATE 的系數(shù)值均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。經(jīng)比較發(fā)現(xiàn)：ATU>ATE>ATT，ATT絕對值分別為 0.100 9、0.108 5、0.095 8、0.095 6，表明相較于不使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶，使用互聯(lián)網(wǎng)將會使多維貧困狀況降低大約10%，ATU絕對值分別為0.121 5、0.116 4、0.109 5、0.114 8，表明不使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶與使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶相比較，未使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶如果使用互聯(lián)網(wǎng)對于降低多維貧困狀況的可能性更大。總之，農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)能顯著降低多維貧困程度，降低返貧風(fēng)險。因此，“互聯(lián)網(wǎng)+”模式在農(nóng)村地區(qū)應(yīng)當(dāng)深入推廣，借助當(dāng)前的信息化、數(shù)字化與網(wǎng)絡(luò)化渠道，促進(jìn)脫貧攻堅成果鞏固和鄉(xiāng)村振興的有效銜接。

表7 結(jié)果變量PSM估計結(jié)果

(二)中介效應(yīng)分析

互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)戶的減貧有可能并不直接作用于農(nóng)戶多維貧困，而是存在某些中介傳輸機(jī)制。因此，從人力資本以及非農(nóng)就業(yè)兩方面選取相關(guān)變量，分析互聯(lián)網(wǎng)使用的中介效應(yīng)。

對于教育資本而言，互聯(lián)網(wǎng)的使用，可以縮小因家庭背景不同而導(dǎo)致的差距，從而起到降低教育不平等的作用[16]，而教育在助力國家脫貧攻堅過程中發(fā)揮著重要作用[17]?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+教育”模式的推廣，有效避免地理區(qū)位條件差異的限制，顯著提升居民教育水平，進(jìn)一步推動優(yōu)質(zhì)教育資源向我國偏遠(yuǎn)農(nóng)村地區(qū)下沉，進(jìn)一步改善了阻斷貧困代際傳遞的軟環(huán)境。由表8可知，互聯(lián)網(wǎng)使用有效促進(jìn)了教育水平的提升，教育人力資本在1%的顯著性水平上通過顯著性檢驗(yàn)，且教育資本對改善農(nóng)戶多維貧困狀況發(fā)揮顯著作用。綜上所述，從數(shù)據(jù)結(jié)果來看，互聯(lián)網(wǎng)顯著提升教育人力資本，即教育人力資本在互聯(lián)網(wǎng)對降低農(nóng)戶多維貧困發(fā)揮顯著中介效應(yīng)。

對于非農(nóng)就業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)使用在總體上促進(jìn)了農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)，其中，社會資本作為互聯(lián)網(wǎng)使用影響農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的重要渠道，使農(nóng)民的社會資本顯著增加，農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的概率大幅提高，貧困概率明顯降低[18-19]。由表8發(fā)現(xiàn)，使用互聯(lián)網(wǎng)相比于不使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶，非農(nóng)就業(yè)的概率提高了接近20%，就業(yè)機(jī)會增加帶來收入報酬明顯提升，使農(nóng)戶多維貧困的概率降低了29%。從結(jié)果來看，互聯(lián)網(wǎng)使用在一定程度上擴(kuò)大了農(nóng)民的信息接受能力、信息搜尋能力，提升就業(yè)幾率，有效改善農(nóng)戶多維貧困狀況，降低返貧風(fēng)險。

表8 中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

(三)異質(zhì)性分析

在控制其余變量后，通過表9發(fā)現(xiàn)，隨受教育年限的上升，使用互聯(lián)網(wǎng)的減貧效應(yīng)在逐步加強(qiáng)，初中以上受教育水平的農(nóng)戶，使用互聯(lián)網(wǎng)相比不使用互聯(lián)網(wǎng)，減貧概率大概為50%以上，作用較為顯著，說明教育問題能否得以適當(dāng)解決，關(guān)乎貧困代際傳遞問題的有效阻斷，互聯(lián)網(wǎng)教育平臺有效地改善了農(nóng)村貧困狀況，從根源上降低了農(nóng)戶返貧風(fēng)險。由表10發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)使用的減貧效應(yīng)在空間上具有較強(qiáng)的異質(zhì)性，從東部到西部地區(qū)減貧效應(yīng)逐漸遞增，西部地區(qū)尤為突出，減貧效應(yīng)高達(dá)58.17%，從實(shí)證角度說明以互聯(lián)網(wǎng)為平臺的信息化技術(shù)將是未來持續(xù)有效鞏固脫貧攻堅成果和實(shí)施鄉(xiāng)村振興的有效手段。

表9 教育異質(zhì)性分析結(jié)果

表10 地區(qū)異質(zhì)性分析結(jié)果

五、結(jié)論與啟示

(一)主要結(jié)論

1.通過PSM、Probit回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)：互聯(lián)網(wǎng)使用顯著降低了農(nóng)戶多維貧困的風(fēng)險，減緩了農(nóng)戶貧困程度；對于目前尚未使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶而言，使用互聯(lián)網(wǎng)降低貧困深度的概率為15.81%，互聯(lián)網(wǎng)能成為鞏固脫貧攻堅和實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的有力保障。

2.通過中介效應(yīng)研究發(fā)現(xiàn)：互聯(lián)網(wǎng)通過人力資本、社會資本2個方面對農(nóng)戶生產(chǎn)生活產(chǎn)生顯著影響，對促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)作用較為突出，降低多維貧困概率約為29%左右。

3.通過異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)：受教育水平越高的農(nóng)戶居民，使用互聯(lián)網(wǎng)能夠更大概率地降低多維貧困程度。從地區(qū)來看，使用互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)戶減貧效應(yīng)逐步由東部向中西部地區(qū)擴(kuò)散，且中西部地區(qū)的減貧效應(yīng)越發(fā)顯著。

(二) 相關(guān)啟示

1.加強(qiáng)農(nóng)村寬帶、通信等信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，擴(kuò)大農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)規(guī)模、提高農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)傳輸效率，擴(kuò)大農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)使用基數(shù)。在政策、組織、技術(shù)以及人力資源方面推動農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及，發(fā)展數(shù)字鄉(xiāng)村。鼓勵有條件的小城鎮(zhèn)規(guī)劃先行，因地制宜發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”特色主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，打造感知體驗(yàn)、智慧應(yīng)用、要素集聚、融合創(chuàng)新的“互聯(lián)網(wǎng)+”產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，輻射和帶動鄉(xiāng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，利用互聯(lián)網(wǎng)增收致富，全面發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)效應(yīng)在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中的作用。

2.推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)質(zhì)教育資源向貧困以及深度貧困地區(qū)下沉，逐步縮小地區(qū)間教育資源分布不均衡的差距，有效彌補(bǔ)數(shù)字鴻溝，改善貧困代際傳遞，降低或阻斷返貧風(fēng)險。深入實(shí)施農(nóng)民網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)提升工程，開展網(wǎng)絡(luò)文化信息素質(zhì)教育與培訓(xùn)，加強(qiáng)農(nóng)村義務(wù)教育中網(wǎng)絡(luò)文化信息素質(zhì)教育，從根源上解決農(nóng)民網(wǎng)絡(luò)信息文化素質(zhì)偏低的問題。培養(yǎng)從事農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)文化建設(shè)與管理的高素質(zhì)人才隊伍，為農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)文化建設(shè)和管理提供必要的技術(shù)保障和人才支撐，促進(jìn)城鄉(xiāng)要素流動，在提升農(nóng)村居民素質(zhì)的同時，擴(kuò)寬農(nóng)民外出打工渠道。借助外出打工，不斷提高專業(yè)技能和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)，為鄉(xiāng)村振興儲蓄人才。

3.借助互聯(lián)網(wǎng)平臺，充分挖掘互聯(lián)網(wǎng)和信息化的致富潛力，抓住時下熱門的網(wǎng)絡(luò)直播帶貨“風(fēng)口”，發(fā)揮電商在產(chǎn)業(yè)增收致富中的重要作用，推動特色農(nóng)產(chǎn)品“出村進(jìn)城”，促進(jìn)農(nóng)業(yè)與旅游、文化等產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，積極鼓勵運(yùn)營商在農(nóng)村地區(qū)發(fā)展手機(jī)網(wǎng)絡(luò)市場，大力支持各類“三農(nóng)”專題網(wǎng)站建設(shè)，培養(yǎng)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)市場發(fā)展的同時更好地造福農(nóng)民群體，確保脫貧攻堅成果鞏固和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的順利實(shí)施。