史鴻毓，汪 雯

（北京林業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，北京 100083）

一、引言

2021 年6 月，中國農(nóng)村網(wǎng)民規(guī)模為2.97 億①數(shù)據(jù)來源于中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）發(fā)布的第48 次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》。，農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟新業(yè)態(tài)不斷形成。農(nóng)村居民數(shù)字素養(yǎng)與互聯(lián)網(wǎng)技能水平的穩(wěn)步提升，促進了區(qū)域協(xié)調發(fā)展，也帶來了勞動力市場的新機遇與挑戰(zhàn)。一方面，互聯(lián)網(wǎng)通過增加人力資本和社會資本積累、降低信息搜尋成本等機制，對我國農(nóng)村居民產(chǎn)生了增收效應（楊檸澤和周靜，2019；左孝凡和陸繼霞，2020）[1-2]。另一方面，由于城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟體制所導致的非農(nóng)就業(yè)差異影響，互聯(lián)網(wǎng)的使用擴大了戶籍工資差距（毛宇飛等，2021）[3]。進一步，在農(nóng)民工群體內部，由于外出和本地農(nóng)民工往往面臨不同的非農(nóng)就業(yè)環(huán)境，兩者之間存在網(wǎng)絡使用和功能偏好的差異，也可能造成基于互聯(lián)網(wǎng)應用的兩群體收入差距。在數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展的背景下，厘清互聯(lián)網(wǎng)使用對外出與本地農(nóng)民工收入差距影響和作用機制，對于推動“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略的實現(xiàn)與解決地區(qū)發(fā)展不平衡問題具有重要的現(xiàn)實意義。

多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)，在控制其他條件的前提下，我國外出農(nóng)民工的收入高于本地農(nóng)民工②2020 年《農(nóng)民工監(jiān)測調查報告》顯示，我國外出農(nóng)民工比上年下降2.7%；本地農(nóng)民工比上年下降0.4%（國家統(tǒng)計局，2021），近鄰就業(yè)和返鄉(xiāng)務工成為農(nóng)民工非農(nóng)就業(yè)的新特征。。使用CHIP 數(shù)據(jù)的研究表明，2007—2013 年外出高于本地農(nóng)民工的收入差距明顯擴大，其原因來自外出農(nóng)民工社會保障缺失的補償效應，以及外出農(nóng)民工個體、所有制、職業(yè)特征優(yōu)勢（楊穗和吳彬彬，2019）[5]?；诜治粩?shù)回歸的研究表明，這種差距具有“粘性地板效應”。政治面貌、健康狀況等特征回報率差異對差距作出了主要貢獻；同時，教育年限以及性別也是差距的決定因素（方超和黃斌，2020）[6]。近年來，實證研究也開始關注互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村勞動力收入水平的影響（毛宇飛等，2018；馮喜良等，2021）[7-8]。這些研究多采用“是否使用互聯(lián)網(wǎng)”作為核心解釋變量，但探討不同的互聯(lián)網(wǎng)功能使用對農(nóng)民工內部收入差距影響的文獻較少。

本研究選取外出和本地農(nóng)民工群體作為研究對象，利用2018 年CFPS 數(shù)據(jù)，重點討論不同互聯(lián)網(wǎng)功能使用對我國外出與本地農(nóng)民工收入的影響。進一步地，依據(jù)RIF 無條件分位數(shù)回歸和FFL 收入差距分解方法，對外出和本地農(nóng)民工的收入差距進行分解，探究不同分位區(qū)間上互聯(lián)網(wǎng)功能使用對農(nóng)民工群體內部收入差距的影響差異，并在此基礎上提出數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展背景下促進農(nóng)民工收入增長和就業(yè)質量提升的對策建議。

二、模型設定與數(shù)據(jù)說明

（一）實證模型設定

1.模型的構建。本研究對外出與本地農(nóng)民工之間的收入差距進行分解。Firpo 等（2007）[9]提出了無條件分位數(shù)回歸與Oaxaca（1973）[10]、Blinder（1973）[11]均值分解相結合的FFL 分解法，該法能夠將收入差距在不同分位上分解為特征差異和特征回報率差異，并估算出各解釋變量的貢獻，具體步驟如下：

第一步，進行RIF 回歸分析。RIF 回歸分析借鑒重置權重函數(shù)構造了反事實收入，與農(nóng)民工的實際收入分布進行比較，利用分布統(tǒng)計量的再中心化影響函數(shù)為核心進行回歸，從而獲得收入分位區(qū)間上各解釋變量影響貢獻的變化趨勢。假定農(nóng)民工收入分布函數(shù)為FY（·），對于任意統(tǒng)計量v（FY）其影響函數(shù)可以寫作IF（Y；v（FY）=，其中GY=（1-?）FY+?δ（0≤?≤1），δY是Y 臨域的概率分布質量。則再中心化影響函數(shù)可以表示為：

其中，v 為刻畫分布F（v）的各種統(tǒng)計量，包括均值、方差、分位數(shù)等。IF（Y；v）表示特定統(tǒng)計量w對應的影響函數(shù)。當分布統(tǒng)計量為分位數(shù)時，RIF 回歸即為無條件分位數(shù)回歸。此時IF（Y；v）被定義為[τ-（Y ≤Qτ）]/fY（Qτ），其中fY（·）為w 的邊際密度函數(shù)，Qτ 為F（Y）分布的分位數(shù)函數(shù)。Qτ分位數(shù)的RIF 方程為：

RIF（Y；Qτ）可以線性地表示為自變量的函數(shù)，I（·）為示性函數(shù)。于是將式（1）RIF 變量對解釋變量X 進行OLS 回歸，用公式表示為：

其中，Qγ為收入的25%、50%或75%分位。

第二步，構建反事實分布函數(shù)。在采用無條件分位回歸模型得到農(nóng)民工收入方程后，可采用Oaxaca-Blinder 方法將外出與本地農(nóng)民工的收入差距分解為三個部分，具體可以表示為：

式（4）中下標1 表示外出農(nóng)民工，0 表示本地農(nóng)民工。ln（Yc，0）和ln（Yc，1）表示所構造的反事實分布的統(tǒng)計量。等式左邊表示外出與本地農(nóng)民工之間的分位收入差距，等式右邊差距的第一部分可以理解為外出與本地農(nóng)民工特征變量不同所導致的差距，即特征差異；第二部分表示外出與本地農(nóng)民工特征要素的回報率差異，即特征回報率差異，也被認為是不可解釋部分，表示歧視效應；最后一部分代表前兩項的交叉效應。

2.主要變量及測量。本研究選擇了農(nóng)民工互聯(lián)網(wǎng)學習、工作、社交、娛樂和商業(yè)活動的功能使用情況作為主要解釋變量。同時，將農(nóng)民工的性別、年齡、婚姻狀況、受教育年限、健康狀況等人力資本納入模型中；結合農(nóng)民工就業(yè)類型，考慮了其主要工作的雇主性質；并根據(jù)當前我國農(nóng)民工的流動特征，將地區(qū)層面的變量也加入了模型。主要變量與測量方式（見表1）。

表1 主要變量與測量

（二）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本研究的數(shù)據(jù)來源于北京大學中國社會科學調查中心的中國家庭追蹤調查（China Family Panel Studies，CFPS）2018 年全國調查數(shù)據(jù)。結合問卷設置、樣本情況及研究需求，本研究對于農(nóng)民工的定義為：2018 年訪問時為16～65 歲勞動年齡且從事受雇、私營企業(yè)、個體工商戶與其他自雇或非農(nóng)散工的農(nóng)業(yè)戶口居民?？紤]到CFPS 公開的地區(qū)層級數(shù)據(jù)情況，本研究進一步界定外出農(nóng)民工為于戶籍所在省份以外非農(nóng)從業(yè)的農(nóng)民工，本地農(nóng)民工為在戶籍所在省份以內非農(nóng)從業(yè)的農(nóng)民工①需要注意的是，由于CFPS 數(shù)據(jù)的限制，本研究對于外出與本地農(nóng)民工的定義基于省級層面進行了劃分，這與國家統(tǒng)計局基于縣域級的劃分方式并不相同。。2018 年CFPS 數(shù)據(jù)總樣本量為32 669 個，經(jīng)過篩選，最終獲得有效樣本8 480 個，且外出與本地農(nóng)民工樣本間相互獨立。其中，外出農(nóng)民工為6 151 個，本地農(nóng)民工為2 329 個。

三、描述性統(tǒng)計

從描述性統(tǒng)計結果可知（見表2），外出農(nóng)民工的平均收入高于本地農(nóng)民工。其中，外出農(nóng)民工的月收入為2 681.56 元，本地農(nóng)民工僅為1 699.96 元，比整體樣本低出712.47 元。作為研究的關鍵解釋變量，我國農(nóng)民工整體傾向使用互聯(lián)網(wǎng)進行社交和娛樂活動。相較于本地農(nóng)民工，外出農(nóng)民工的互聯(lián)網(wǎng)學習、工作、社交、娛樂和商業(yè)活動的功能使用頻率都更高。人力資本方面，外出農(nóng)民工中男性占比更多、平均年齡更小、受教育年限更高、健康狀況更好；雇主性質方面，外出農(nóng)民工聚集在企業(yè)工作；區(qū)域方面，兩類農(nóng)民工在東、中、西部和東北地區(qū)無明顯分布差異。

表2 描述性統(tǒng)計

四、互聯(lián)網(wǎng)使用對外出與本地農(nóng)民工收入的影響作用

（一）總樣本無條件分位數(shù)回歸

表3 的結果顯示，控制其他變量不變的情況下，以從不使用互聯(lián)網(wǎng)進行學習、工作、社交、娛樂和商業(yè)活動的農(nóng)民工為參照組，在整體分位上，使用互聯(lián)網(wǎng)工作對農(nóng)民工收入具有顯著的正向影響，影響系數(shù)達到12%～15%；在收入分布的中低端，使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂對農(nóng)民工收入水平具有正向促進作用，但影響系數(shù)為7%～10%；同時，在收入分布的中高端，使用互聯(lián)網(wǎng)進行商業(yè)活動對總樣本收入的影響同樣呈顯著正向，影響系數(shù)范圍在6%～12%，略低于互聯(lián)網(wǎng)工作的影響。以本地農(nóng)民工為參照組，在整體分位區(qū)間上，外出農(nóng)民工收入均高于本地農(nóng)民工。

表3 無條件分位數(shù)回歸

（二）外出與本地農(nóng)民工無條件分位數(shù)回歸

為了發(fā)現(xiàn)我國外出和本地農(nóng)民工的收入是否存在結構性差異，研究使用了鄒至莊檢驗來測試兩類群體收入的回歸系數(shù)。表4 的結果顯示，參數(shù)在1%水平上顯著，即拒絕原假設，外出和本地農(nóng)民工收入存在結構性差異。因此，我們將樣本分為外出和本地農(nóng)民工兩個群體，分別進行無條件分位數(shù)回歸。

表4 外出與本地農(nóng)民工收入的鄒至莊檢驗

從表3 的結果來看，在控制其他變量不變的情況下，互聯(lián)網(wǎng)功能使用對外出農(nóng)民工、本地農(nóng)民工的收入水平均有不同程度的顯著影響。對外出群體來說，在整體分位上，使用互聯(lián)網(wǎng)工作對外出農(nóng)民工的收入的影響最大，影響系數(shù)高達13%～18%；在收入的75%分位上，使用互聯(lián)網(wǎng)學習對外出農(nóng)民工的收入具有正向的顯著影響；在收入分布的中高端，使用互聯(lián)網(wǎng)進行商業(yè)活動同樣對外出農(nóng)民工收入具有正向作用。對本地群體來說，在整體分位上，使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂對本地農(nóng)民工收入的影響最大，影響系數(shù)高達15%～54%。然而，互聯(lián)網(wǎng)工作對本地農(nóng)民工收入的影響僅在中高分位區(qū)間上顯著，影響系數(shù)為23%。綜上，互聯(lián)網(wǎng)功能使用對外出與本地農(nóng)民工收入的影響機制存在差異。一方面，外出農(nóng)民工通過在工作和商業(yè)活動中使用互聯(lián)網(wǎng)獲得了更多的就業(yè)、創(chuàng)業(yè)與環(huán)境信息，本地農(nóng)民工使用互聯(lián)網(wǎng)進行工作和娛樂收獲了多元化的知識，從而使得個體借助不同的互聯(lián)網(wǎng)功能媒介獲得了更為可觀的經(jīng)濟利益；另一方面，外出與本地農(nóng)民工通過不同的互聯(lián)網(wǎng)功能，加強了自身的技能儲備，從而使得個體累積了更為豐富的人力資本與社會資本，進一步地提升了收入水平。

五、互聯(lián)網(wǎng)使用對外出與本地農(nóng)民工收入差距的影響作用

從分解結果來看（見表5），在整體分布區(qū)間上外出農(nóng)民工相對于本地農(nóng)民工具有顯著的收入優(yōu)勢。其中，隨著分位數(shù)的上升，兩者收入差距逐漸減小，存在顯著的“粘性地板效應”。在分布的中低端，外出農(nóng)民工的收入優(yōu)勢主要來源于特征回報率差異；而在分布的高端，特征差異和特征回報率差異對外出農(nóng)民工收入優(yōu)勢的貢獻各占一半。

表5 外出與本地農(nóng)民工收入總差距分解結果

外出與本地農(nóng)民工收入差距中，互聯(lián)網(wǎng)功能使用是關鍵影響因素之一（見表6）。在特征差異方面，互聯(lián)網(wǎng)工作在收入分布的中高端表現(xiàn)出顯著的正向作用，意味著外出農(nóng)民工使用互聯(lián)網(wǎng)工作的特征優(yōu)勢造成兩類群體收入差距的進一步擴大。互聯(lián)網(wǎng)運用在農(nóng)民工的工作中，提高了工作效率，可以起到農(nóng)民工群體增收的作用（張海霞，2020）[12]。與本地農(nóng)民工相比，互聯(lián)網(wǎng)工作的增收效應對于外出農(nóng)民工可能更為明顯，從而造成了兩群體間的收入差距。在收入分布的整體區(qū)間上，互聯(lián)網(wǎng)娛樂的貢獻度均為正，且數(shù)值為2%～7%，說明外出農(nóng)民工頻繁進行互聯(lián)網(wǎng)娛樂的特征優(yōu)勢，導致了收入差距。在特征回報率差異方面，互聯(lián)網(wǎng)學習的系數(shù)在收入的75%分位上位正。特別地，在收入分布高端，使用互聯(lián)網(wǎng)進行商業(yè)活動的特征回報率差異正向影響了兩者的收入差距。說明相較于該收入分布區(qū)間的本地農(nóng)民工來說，外出農(nóng)民工進行互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)活動所獲得的特征回報率優(yōu)勢導致了該差距的擴大。然而，互聯(lián)網(wǎng)娛樂在收入的25%分位上表現(xiàn)出了顯著的負向影響，其特征回報率差異的貢獻高達-36%。結合回歸結果可以發(fā)現(xiàn)，本地農(nóng)民工使用互聯(lián)網(wǎng)進行娛樂的特征回報率更高，尤其是在收入分布的低端。這意味著對低收入等級的農(nóng)民工而言，本地農(nóng)民工使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的特征回報率優(yōu)勢很大程度上減小了收入差距。

表6 互聯(lián)網(wǎng)使用對外出與本地農(nóng)民工收入差距的貢獻分析

六、主要結論與建議

本文采用2018 年CFPS 數(shù)據(jù)，使用RIF 無條件分位數(shù)回歸和FFL 收入差距分解方法，探究了互聯(lián)網(wǎng)使用對我國外出與本地農(nóng)民工收入差距的影響作用。結果顯示：（1）整體分位上，外出農(nóng)民工收入顯著高于本地農(nóng)民工。隨著分位數(shù)的上升，兩者收入差距逐漸減小，存在顯著的“粘性地板效應”。（2）在分布的中低端，外出農(nóng)民工的收入優(yōu)勢主要來源于特征回報率差異；而在分布的高端，特征差異和特征回報率差異對外出農(nóng)民工收入優(yōu)勢的貢獻各占一半。（3）互聯(lián)網(wǎng)功能使用是造成外出和本地農(nóng)民工收入差距的關鍵影響因素之一?？紤]到城鄉(xiāng)“二元經(jīng)濟體制”的現(xiàn)況，當前農(nóng)民工群體內部中外出與本地農(nóng)民工之間的“數(shù)字鴻溝”同樣存在。外出和本地農(nóng)民工在使用互聯(lián)網(wǎng)進行學習、工作、娛樂和商業(yè)活動方面的程度差異是造成這種收入差距的原因之一。

在實現(xiàn)我國共同富裕目標的過程中，完善網(wǎng)絡基礎建設，為使農(nóng)民工享受相同的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境創(chuàng)造有利條件。針對性開展相關技能培訓，促進人力資本和社會資本的累積。完善社會收入分配制度，為提高農(nóng)民工整體收入待遇和縮小內部差距提供有力保障。數(shù)據(jù)原因制約了本研究對于工作年限和職業(yè)差異影響的討論，未來研究將進一步關注不同互聯(lián)網(wǎng)功能應用對收入影響的機制。