摘 要:數字時代下,數字技術的廣泛應用與成熟推動了我國勞動力就業(yè)機會的增加,其中數字素養(yǎng)水平對農戶就業(yè)起到了不可忽視的作用。鑒于此,探討數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)的影響是十分有意義的。利用2020年中國家庭追蹤調查(CFPS)的截面數據,使用probit模型,討論數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)的影響。研究發(fā)現,數字素養(yǎng)對農戶的整體就業(yè)起到顯著的促進作用,數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)選擇影響具有代際異質性。
關鍵詞:數字素養(yǎng);就業(yè);農戶
中圖分類號:F323.6;F49 文獻標志碼:A 文章編號:1674-7909(2024)14-15-4
DOI:10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.14.003
0 引言
黨的十八大以來,我國一直把實現共同富裕作為社會主義現代化的重要目標,并采取了一系列有效措施,取得了眾多新成效。黨和政府一直把如何更有效地推動農民就業(yè)作為“三農”工作的重點內容。2023年中央一號文件強調,全面建設社會主義現代化國家,最艱巨最繁重的任務仍然在鄉(xiāng)村[1]。農民就業(yè)和收入增長問題一直是國家高度重視的議題,并且構成了農業(yè)、農村和農民問題的核心內容。當前,數字經濟已成為我國經濟增長的主導力量,互聯網和數字技術在其中扮演著至關重要的角色[2]。數字技術的廣泛應用和成熟,不但推動了傳統(tǒng)就業(yè)方式與新興業(yè)態(tài)相結合,同時也推動了我國勞動力工資收入和就業(yè)機會的增加。勞動者能否有效利用數字信息和技術,成為把握這些機遇的關鍵因素。在數字時代,數字素養(yǎng)水平已成為個人能否在數字經濟時代把握機遇,享受數字經濟帶來的利益的關鍵因素[3]。然而,縱觀現有文獻,關于農戶就業(yè)狀況的研究大多集中在工作轉換、務工距離等傳統(tǒng)領域[4-5]。在數字經濟背景下,對農戶就業(yè)狀況的研究則更多地聚焦于數字經濟的發(fā)展、數字普惠金融、產業(yè)智能化等宏觀層面,很少有研究從數字素養(yǎng)的角度探討其對農戶具體就業(yè)狀況的影響及作用機制。
綜上所述,本文利用2020年中國家庭追蹤調查(CFPS)問卷的數據,結合實際情況選取4 914份調研數據,運用probit模型探討數字素養(yǎng)對農戶整體就業(yè)及具體就業(yè)選擇的影響。
1 數據來源、變量選擇和模型設定
1.1 數據來源
研究所使用的數據來源于2020年中國家庭追蹤調查(CFPS)數據庫。結合研究所需,筆者選取了農戶的個人數據、家庭數據與社會數據,經過合并、清洗、插值,最終得到4 914個樣本。
1.2 變量選擇
農戶就業(yè)狀況為本文的被解釋變量。參考已有文獻,將農戶的就業(yè)情況進一步劃分為農業(yè)自雇、農業(yè)受雇、非農自雇、非農受雇[6]。農戶只要滿足其中任一就業(yè)形式就賦值為1,反之則賦值為0。
數字素養(yǎng)為本文的核心解釋變量,即農戶使用數字技術的綜合能力。以往的文獻中多以工作、生活中互聯網的使用頻率作為測度數字素養(yǎng)的依據[7-8],但考慮到2020年的問卷設計調整問題,借鑒楊小軍等[9]的做法,重新選擇與“考量互聯網使用頻率”近似的題項,作為測度數字素養(yǎng)的依據。按照重要程度將回答依次分為5個等級,分別賦值為 1~5,采用topsis熵值法,計算數字素養(yǎng)指數。筆者借鑒以往相關研究[10],選取如下控制變量,具體見表1。
1.3 模型設定
借鑒李睿等[11]的做法,對于二元被解釋變量“是否就業(yè)”,筆者采用probit模型來研究數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)狀況的影響,構建基準模型如下:
[jobi=C1+α1Di+β1Xi+εi] " " " " " " "(1)
在式(1)中,[jobi]為被解釋變量農戶[i]的就業(yè)情況,即農戶是否實際就業(yè);[Di]為核心解釋變量,即農戶[i]的數字素養(yǎng);[C1]為常數項;[α1]為研究主要關注的系數,即數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)影響程度的大??;[β1]為估計參數;[εi]為隨機擾動項。
2 實證結果及分析
2.1 基準回歸
研究基于probit模型考察數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)狀況的影響。由表2可得,數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)在1%水平上呈正向影響,系數為0.790 9,表明數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)總體起到積極的作用,有助于提高農戶的就業(yè)率。為了深入探討數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)選擇的影響,進一步將農戶的就業(yè)狀況分為農業(yè)自雇、農業(yè)受雇、非農自雇、非農受雇。具體分析:隨著數字素養(yǎng)的提高,農戶個體從事農業(yè)自雇的概率下降0.488 7,從事農業(yè)受雇的概率下降0.266 7,但是從事非農業(yè)自雇的概率上升0.506 7,從事非農業(yè)受雇的概率上升1.503 7。
綜上可知,數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)總體起到促進作用,具體而言,數字素養(yǎng)顯著降低了農戶的農業(yè)就業(yè)概率,而顯著提升了農戶的非農就業(yè)概率。
2.2 穩(wěn)健性檢驗
2.2.1 改變樣本容量
考慮到區(qū)域間經濟、互聯網發(fā)展差異可能干擾農戶的就業(yè)狀況,借鑒張歡等[12]的做法,剔除2020年經濟、互聯網發(fā)展較好的部分地區(qū)(包括北京市、上海市、廣東省、江蘇省、浙江省和福建省)共計1 652個樣本,再次進行計算(見表3)。結果依舊支持上述結論,表明上述結論具有穩(wěn)健性。
2.2.2 內生性檢驗
考慮到基礎回歸模型可能因遺漏項等導致潛在內生性問題,對此,研究采用工具變量。參考單德朋等[13]的研究,筆者選取“同一省市除農戶自身外的互聯網使用率”作為數字素養(yǎng)的工具變量(Ⅳ)。表4在進行內生性處理后,其結果仍支持前文結論(見表4)。
2.2.3 異質性分析
前文的結論只分析了整體樣本的平均效應,并未明晰數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)狀況影響的群體異質性。接下來,本部分從年齡維度對農戶群體進行分組討論。將研究的農戶群體以1980年為分界線,即分為新生代農戶(1980年及以后出生)和老一代農戶(1980年以前出生)[14]。為了保證探討的邏輯性,按農戶農業(yè)就業(yè)與非農就業(yè),將估計結果分成表5與表6。
首先,由表5可得,數字素養(yǎng)對新生代農戶的農業(yè)自雇與受雇就業(yè)呈顯著的抑制作用,但對老一代農戶的農業(yè)自雇與受雇就業(yè)呈顯著促進作用,表明數字素養(yǎng)對不同年齡段的農戶在農業(yè)自雇與受雇的就業(yè)影響存在明顯差異。進一步加入兩組交互項發(fā)現,農業(yè)自雇和農業(yè)受雇的代際交互項系數分別為0.692 6、0.761 8,且在5%的水平上顯著,表明隨著年齡增大,農戶的數字素養(yǎng)對其從事農業(yè)自雇與受雇活動的效果更加明顯。
接著,由表6可得,數字素養(yǎng)不但對新生代與老一代農戶的非農自雇就業(yè)呈顯著的促進作用,而且對新生代與老一代農戶的非農受雇就業(yè)也呈顯著的促進作用,表明數字素養(yǎng)提高農業(yè)就業(yè)的作用于老一代農戶明顯小于新生代農戶。本部分同上加入兩組交互項,可以發(fā)現非農自雇和非農業(yè)受雇的代際交互項系數均顯著為負,即隨著年齡增大數字素養(yǎng)的作用會變小。這可能是由于新生代農戶比起老一代農戶擁有更強的數字適應力,同時非農就業(yè)對新生代農戶的吸引力,讓掌握了一定數字技術的新生代農戶的非農就業(yè)率得以提升。
3 結論
研究基于2020年CFPS數據庫中農戶群體的樣本,使用probit模型研究數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)狀況的影響。研究結果表明:①數字素養(yǎng)對農戶的整體就業(yè)起到顯著的促進作用,具體而言,數字素養(yǎng)對農戶的農業(yè)就業(yè)(農業(yè)自雇、農業(yè)受雇)具有消極作用,但卻對農戶從事非農就業(yè)(非農業(yè)自雇、非農業(yè)受雇)具有積極作用。②數字素養(yǎng)對農戶就業(yè)選擇的影響具有代際異質性,數字素養(yǎng)對新生代農戶農業(yè)就業(yè)具有消極作用,但對于老一代農業(yè)就業(yè)具有積極作用;數字素養(yǎng)對新老兩代農戶非農業(yè)就業(yè)亦均具有積極作用,但對老一代農戶的作用明顯小于新生代農戶。
參考文獻:
[1]黃雪蓮,郭彩旭,李麗.鄉(xiāng)村振興背景下我國農村家庭多維相對貧困測度[J].中阿科技論壇(中英文),2023(5):33-37.
[2]戈晶晶,汪玉凱.政府要為數字經濟發(fā)展營造良好環(huán)境[J].中國信息界,2021(1):12-15.
[3]李力.全球數字鴻溝及其彌合研究[D].杭州:浙江大學,2022.
[4]劉林,丁莎莎.轉移就業(yè)對農戶生計脆弱性的影響:基于新疆縣域數據的證據[J].管理學刊,2024,37(2):34-51.
[5]張煥柄,張莉琴.易地扶貧搬遷對脫貧農戶就業(yè)的影響:基于西部9省11縣的調研[J].資源科學,2023,45(12):2449-2462.
[6]李琴,羅序亮,張同龍.征地對老年人健康沖擊的短期和長期效應考察:基于CHARLS數據的實證分析[J].農業(yè)技術經濟,2023(4):18-34.
[7]李曉靜,陳哲,夏顯力.數字素養(yǎng)對農戶創(chuàng)業(yè)行為的影響:基于空間杜賓模型的分析[J].中南財經政法大學學報,2022(1):123-134.
[8]蘇嵐嵐,張航宇,彭艷玲.農民數字素養(yǎng)驅動數字鄉(xiāng)村發(fā)展的機理研究[J].電子政務,2021(10):42-56.
[9]姚洪敏,謝會強.數字素養(yǎng)對農民工就業(yè)質量的影響研究[J].新疆農墾經濟,2024(5):56-65,92.
[10]袁航,段鵬飛,劉景景.關于農業(yè)效率對農戶農地流轉行為影響爭議的一個解答:基于農戶模型(AHM)與CFPS數據的分析[J].農業(yè)技術經濟,2018(10):4-16.
[11]李睿,鄧洋,馮穎琪,等.互聯網使用對退休群體再就業(yè)的影響分析:基于CHARLS 2018數據的實證研究[J].大連理工大學學報(社會科學版),2022,43(3):22-31.
[12]張歡,汪紅梅.數字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與的影響:來自中國家庭追蹤調查(CFPS)數據的實證分析[J].武漢金融,2023(7):51-60.
[13]單德朋,張永奇,王英.農戶數字素養(yǎng)、財產性收入與共同富裕[J].中央民族大學學報(哲學社會科學版),2022,49(3):143-153.
[14]郭慶.社會融入對新生代農民工就業(yè)質量的影響及其地區(qū)差異[J].經濟地理,2021,41(3):161-169.