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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

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[J]. 广东财经大学学报, 2023, 38(6): 21-32.
引用本文: 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[J]. 广东财经大学学报, 2023, 38(6): 21-32.
YANG Ning-ze, WANG Yi-wei, SUN Xue-tao. Digital Literacy and Farmers' Common Prosperity: Effects and Mechanisms[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2023, 38(6): 21-32.
Citation: YANG Ning-ze, WANG Yi-wei, SUN Xue-tao. Digital Literacy and Farmers' Common Prosperity: Effects and Mechanisms[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2023, 38(6): 21-32.

数字素养与农户共同富裕:影响效应及其机制

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

Digital Literacy and Farmers' Common Prosperity: Effects and Mechanisms

  • 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。
  • 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)DLIACP 1.479***(0.015) 0.234***(0.049) 0.342 0.203 0.483 0.317***(0.089) 4 025 成立
    (2)DLSCCP 0.044***(0.007) 0.248***(0.084) 0.011 0.004 0.021 0.683***(0.061) 3 808 成立
    (3)DLHCCP 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
    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
    (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)
    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
    (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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  • 收稿日期:  2023-07-28
  • 刊出日期:  2023-11-28

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