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。

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