数字素养与农户共同富裕：影响效应及其机制

杨柠泽; 王艺蔚; 孙学涛

数字素养与农户共同富裕：影响效应及其机制

1.
浙江理工大学经济管理学院，浙江杭州 310018
2.
浙江工业大学经济学院，浙江杭州 310012
3.
山东社会科学院农村发展研究所，山东济南 250002

基金项目:

国家自然科学基金青年项目 72203212

教育部人文社会科学研究青年基金项目 22YJC790153

详细信息

作者简介:
杨柠泽(1991-)，男，辽宁阜新人，浙江理工大学经济管理学院讲师

王艺蔚(1994-)，女，浙江东阳人，浙江工业大学经济学院博士研究生

通讯作者:
孙学涛(1989-)(通讯作者)，男，山东鄄城人，山东社会科学院农村发展研究所副研究员

中图分类号: F323.8; F49
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2023-07-28
- 刊出日期: 2023-11-28

Digital Literacy and Farmers' Common Prosperity: Effects and Mechanisms

1.
School of Economic and Management, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018
2.
School of Economics, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310012
3.
Institute of Rural Development, Shandong Academy of Social Sciences, Jinan 250002, China

摘要

摘要: 促进共同富裕的艰巨任务在农村，如何依靠数字赋能促进农户共富尤其重要，农户数字素养的提升成为数字赋能的关键举措。基于中国综合社会调查(CGSS)数据，采用Probit模型分析数字素养对农户共同富裕的影响效应及作用机制。研究发现，提升数字素养能显著促进农户共同富裕，数字素养每提升1%，农户实现共同富裕的概率将提高4.5%；数字素养对农户共同富裕的影响受农户禀赋的影响，低学历、青中年和女性农户更容易在数字素养提升的过程中受益；提升数字素养还会增加农户信息优势、提高其社会资本和人力资本存量进而促进共同富裕。为此，政府应系统提升低收入群体的数字素养和持续加强数字乡村建设，为数字赋能共同富裕促进效应的长效机制提供支撑。
- 共同富裕 /
- 数字素养 /
- 信息优势 /
- 社会资本 /
- 人力资本 /
- 农户增收 /
- 数字乡村
Abstract: The arduous task of promoting common prosperity still remains in the countryside. How to rely on digital empowerment to promote farmers' common prosperity is particularly important. The improvement of farmers' digital literacy becomes the critical measure of digital empowerment. Based on the Chinese General Social Survey (CGSS) data, this paper uses the Probit model to analyze the relationship between digital literacy and farmers' common prosperity. It is found that improving digital literacy can significantly promote farmers' common prosperity. Compared with other farmers, farmers with low-education, middle-aged and female farmers are more likely to benefit from the improvement of digital literacy. Information advantages, social capital, and human capital play an intermediary role in the impact of digital literacy on farmers' common prosperity. Therefore, the government should systematically improve the digital literacy of low-income groups and continue to strengthen the construction of digital villages to support the long-term mechanism of digital empowerment, promoting common prosperity.
- common prosperity /
- digital literacy /
- information advantage /
- social capital /
- human capital /
- farmer income growth /
- digital villages

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表 1 数字素养的因子分析

数字素养维度	测量项	KMO	Bartlett球形检验	因子载荷	累计方差(%)
社交素养	通过Email、QQ、微信、Skype等与人交流			0.929
创意素养	通过微信朋友圈、QQ空间、微博等展示自己			0.927
信息素养	通过互联网搜索信息、浏览新闻等	0.883	23 123.472^***	0.933	81.27
金融素养	通过互联网进行网上转账、支付、网购等			0.914
安全素养	通过网络维护自己的权益，或为他人伸张正义			0.795
注：^{* * }表示P < 0.01, ^{ }表示P < 0.05, ^表示P < 0.1。下表同。

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表 2 变量的描述性统计

变量	变量测度	观测值	平均值	标准差	最小值	最大值
CP	若家庭人均年收入大于样本中家庭人均年收入中位数的40%，表示农户实现共同富裕，记为1；否则为0	5 932	0.786	0.410	0	1
DL	农户在数字化的生活环境中运用数字工具和具有数字能力的综合素养(根据因子得分计算)	4 656	0	1	-0.458	4.575
Gender	性别(女=0；男=1)	6 767	0.468	0.499	0	1
Age	实际年龄(2017-出生年份)	6 767	50.612	16.383	18	96
Education	目前最高教育程度(没有受过任何教育=1；小学=2；初中=3；高中=4；大学及以上=5)	6 762	2.548	1.111	1	5
Health	目前的身体健康状况(不健康=0；健康=1)	6 765	0.738	0.440	0	1
Politics	目前的政治面貌(非中共党员=0；中共党员=1)	6 764	0.044	0.205	0	1
Religion	宗教信仰(没有=0；有=1)	6 767	0.107	0.309	0	1
Marriage	目前的婚姻状况(未婚=0；已婚=1)	6 767	0.772	0.420	0	1
Insurance	目前参加社会保障(否=0；是=1)	6 638	0.936	0.245	0	1
Family	目前家庭常住人数(实际数值)	6 760	2.966	1.597	1	23
House	目前家庭几处房产(实际数值)	6 734	1.055	0.577	0	11
Car	家庭是否拥有汽车(否=0；是=1)	6 766	0.209	0.407	0	1
Region	目前所在省份(西部=1；中部=2；东部=3)	6 767	1.971	0.776	1	3

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表 3 数字素养对共同富裕的影响：全样本Probit回归结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
DL	0.117^***(0.009)	0.062^***(0.012)	0.051^***(0.012)	0.045^***(0.012)
Gender		-0.057^***(0.014)	-0.052^***(0.014)	-0.045^***(0.014)
Age		0.013^***(0.004)	0.009^**(0.004)	0.008^**(0.004)
Age²		-0.000^***(0.000)	-0.000^***(0.000)	-0.000^***(0.000)
Education		0.044^***(0.009)	0.038^***(0.009)	0.035^***(0.009)
Health		0.147^***(0.014)	0.133^***(0.013)	0.118^***(0.014)
Politics		0.020(0.035)	0.014(0.034)	0.017(0.034)
Religion		0.010(0.022)	0.009(0.021)	-0.004(0.021)
Marriage		-0.005(0.018)	0.015(0.018)	0.007(0.017)
Insurance		-0.032(0.030)	-0.039(0.030)	-0.030(0.030)
Family			-0.037^***(0.004)	-0.035^***(0.004)
House			0.062^***(0.014)	0.062^***(0.014)
Car			0.161^***(0.022)	0.153^***(0.022)
Region				0.069^***(0.009)
N	4 025	3 963	3 957	3 957
注：表中报告的是平均边际效应，括号中的数值为标准误。表 5、表 7同。

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表 4 信息优势、社会资本与人力资本的中介效应检验结果

中介路径	a	b	中介效应(ab)	BootLLCI	BootULCI	直接效应(c′)	N	结果
(1)DL→IA→CP	1.479^***(0.015)	0.234^***(0.049)	0.342	0.203	0.483	0.317^***(0.089)	4 025	成立
(2)DL→SC→CP	0.044^***(0.007)	0.248^***(0.084)	0.011	0.004	0.021	0.683^***(0.061)	3 808	成立
(3)DL→HC→CP	0.398^***(0.011)	0.404^***(0.058)	0.161	0.114	0.208	0.514^***(0.062)	4 024	成立
注：括号中的数值为标准误；Bootstrap次数设置为5 000，置信区间为95%。

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表 5 异质性分析：根据受教育水平、年龄和性别分组检验

变量	受教育水平			年龄			性别
变量	小学及以下 (1)	初中 (2)	高中及以上 (3)	青年 (4)	中年 (5)	老年 (6)	女性 (7)	男性 (8)
DL	0.075^***	0.042^***	0.007	0.035^***	0.041^**	0.009	0.068^***	0.028
	(0.027)	(0.016)	(0.016)	(0.010)	(0.019)	(0.168)	(0.018)	(0.017)
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
N	2 455	1 072	430	818	1 409	1 730	2 078	1 879

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表 6 数字素养对共同富裕的影响：基于Ⅳ-Probit模型和2SLS模型

变量	Ⅳ-Probit		2SLS
变量	(1) 第一阶段	(2) 第二阶段	(3) 第一阶段	(4) 第二阶段
DL		2.741^***(0.869)		0.607^***(0.218)
Ⅳ	0.077^***(0.019)		0.077^***(0.020)
控制变量	控制	控制	控制	控制
一阶段F统计量	440.850 P=0.0000		14.454 P=0.0001
Wald text	19.560 P=0.0000
Hausman检验			12.750 P=0.0004
DWH检验			12.786 P=0.0004
N	3 957		3 957
注：括号中的数值为标准误。为缩小邮局数的绝对数值，故取其对数形式。

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表 7 稳健性检验

变量	重新计算被解释变量	重新计算核心解释变量		更换计量模型		重新划分样本
变量	(1)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
DL	0.019^**(0.008)			0.052^***(0.014)	0.025^**(0.010)	0.166^**(0.074)	0.183^***(0.053)
New_DL		0.056^***(0.015)
Internet			0.041^***(0.005)
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
N	4 528	3 957	5 818	3 957	3 957	1 532	2 425

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