数字经济助力农村低收入群体...富裕——理论机制与微观证据_许成安.pdf
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1、2023.3|35共同富裕面面观数字经济助力农村低收入群体共同富裕理论机制与微观证据许成安 刘一涵摘要:我国步入新发展阶段,如何使脱贫不稳定户、边缘易致贫户、特殊困难户等农村低收入群体持续增收,成为全面推进乡村振兴工作的重中之重。可以基于我国 25 个省、市、区的数字经济综合发展指数和中国家庭追踪调查(CFPS)数据,通过构建面板 probit 模型来探究数字经济发展对农村低收入群体实现共同富裕的影响效应及其作用机理。研究结果表明,在控制个人和家庭层面变量的前提下,发展数字经济能有效助推农村低收入群体共同富裕的实现,但这种影响存在区域和年龄异质性。机制检验表明,数字经济可以通过拓展就业深度、延
2、伸就业广度等途径促进农村低收入群体增收,进而加快其实现共同富裕的进程。要从健全数字乡村建设治理体系、加强乡村数字人才队伍建设、加速新型信息技术与乡村产业深度融合等方面入手,使数字经济更好地为乡村振兴和共同富裕赋能。关键词:数字经济;农村低收入群体;共同富裕;就业深度;就业广度中图分类号:F49 文献标识码:A 文章编号:1003-854X(2023)03-0035-08一、引言与相关文献综述当前,我国步入新发展阶段,如何使脱贫不稳定户、边缘易致贫户、特殊困难户等农村低收入群体持续增收,成为全面推进乡村振兴工作的重中之重。以现代信息网络为主要载体的数字经济特别是数字技术与农村生产生活的深度融合,
3、极大地推动了乡村经济的信息化、网络化、智能化,逐渐成为推动乡村共同富裕的重要引擎。在此背景下,探讨数字经济发展对农村低收入群体实现共同富裕的影响及作用机理,不仅有利于贯彻落实党的二十大提出的“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合”的指导思想,同时对于健全与新发展阶段相适应的农村农民共同富裕的实现机制也具有重要的政策价值和现实意义。目前国内外有关数字经济助推共同富裕的相关研究成果大体可分为三类:一是农村低收入群体共同富裕目标实现的路径研究。从宏观上看,很多学者都认为拉动经济增长和促进增收是推动农村低收入群体实现共同富裕的关键因素。辛远等指出,要夯实兜底保障根基、拓宽农村低收入群体致富
4、渠道、提升农村低收入群体致富能力,加快实现乡村全面振兴和农村低收入群体共同富裕。罗楚亮等通过实证分析指出,完善老年社会保障体系、加快促进劳动力流动和区域经济平衡发展是农村低收入群体实现共富的有效途径。从微观上看,以往文献主要分析了良好的人力资本对低收入群体产生的积极影响。洪银兴等指出,人力资本投资有助于从根源上打破低收入的恶性循环。胡阿丽则立足于我国国情,从人力资本投资与非农就业的关系入手,分别从成本效应和收入效应两方面验证并解释了农村人力资本投资与非农就业的正向相关关系。另外,作为提升人力资本水平的关键要素,基础教育的优质均衡发展、农村低收入者就业机会的增加,都对推动农村实现共同富裕意义重大
5、。二是数字经济发展对宏观经济的影响。牛禄青认为,经济的数字化转型对就业具有巨大的吸纳作用,数字经济引领的新信息时代能够在一定程度上解决结构性失业、缓解就业压力。李宗显、范合君等分别利用实证分析得出结论:扩大数字经济发36|江汉论坛展规模有利于全要素生产率的提升。赵涛等从创业活跃度入手,利用中国城市面板数据对数字经济和经济高质量发展之间的关系展开了实证研究。三是数字经济助推农村实现共同富裕的机理。国外的相关研究大多立足于本国经济现状展开讨论。例如 Kurantin 等以加纳为研究对象,通过研究数字经济提高农民收入的影响机制指出,数字经济增加农民收入的主要方式是提高其创新能力。Skiter 等基于
6、俄罗斯的研究结果显示,数字经济可以通过扩大自主就业来为农民增收。与之相比,国内学术界探讨数字经济助推农村实现共同富裕机制的角度更为广泛。首先是数字经济的增收效应。李宝琴认为,基于互联网的数字经济能有效缓解农村居民信息不对称的弊端,使农民上网更加便捷,在一定程度上推动农民增收。艾小青等借助内生增长理论分析得出结论:发展数字经济主要是从完善物质资本和提高人力资本水平两方面来增加农民收入,避免贫困代际转移或“贫困陷阱”的产生。其次是数字经济的收入分配效应。部分学者认为,数字经济具有地区辐射效应,能通过资源和人才流动有效弥合数字鸿沟。反对者则认为,发展数字经济会加剧资源配置不平等,恶化低收入群体的生活
7、状况。程名望等通过实证分析得出结论:互联网技术对城乡收入差距的影响呈先缩小后增大的倒U 型曲线。最后是数字经济的精准监测效应。赵秀兰认为普及互联网的优势在于对农村低收入人群进行精准识别,帮助其实现自我能力提升,进而有力推动共同富裕。王亚飞等则指出,通过对低收入农户开展预警筛查及动态检测工作,大数据技术在系统梳理其社会信息的基础上寻找低收入根源,进而制定科学的增收举措,有利于提升资源配置和政策实施效率。综上所述,既有文献提供了许多值得借鉴的成果,但仍存在一定的完善空间。一方面,有关数字经济助推农村共同富裕作用机制的讨论,主要是基于数字经济赋能人力资本这一路径展开分析,未能将其他渠道考虑在内,对影
8、响机制的系统性梳理有所欠缺。此外,针对数字经济如何借助就业促进农村农民共同富裕的理论逻辑,多数文献未予以详细介绍,缺少对其机制的深层次挖掘。另一方面,以往相关的实证分析大多采用省级层面的宏观数据,很少将个体层面的微观数据纳入检验。考虑到中国家庭追踪调查(CFPS)2020 年家庭经济问卷的数据暂未公布,本文利用 2014 年、2016 年、2018 年三年 CFPS 数据库中成人基本信息问卷和家庭经济问卷中的微观数据,通过构建省级数字经济指数,结合面板 probit 模型,就数字经济对农村低收入群体实现共同富裕的影响展开实证分析,以期为后续相关理论研究和政策制定提供参考。二、理论分析与研究假说
9、本文在参考相关研究成果的基础上,尝试从“输血式帮扶”和“造血式帮扶”两个视角对数字经济助力农村低收入群体共同富裕的作用机理展开阐述,同时首次把“拓展就业深度、延伸就业广度”作为数字经济促进就业的新着力点纳入研究框架,力求兼顾理论分析的完整性与深刻性。作为农村低收入群体赖以生存和发展的基本物质保障,基础设施建设是助力农村低收入群体实现共同富裕的重要一环。当前,农村偏远地区基础设施建设存在资金投入少、设施质量差、信息技术资源普及率低等诸多问题,严重制约农业规模化生产经营水平的提升,不利于乡村振兴战略的推进。随着数字技术的广泛应用,积极推进农村数字化新基建是大势所趋。数字技术向农业农村各领域的广泛渗
10、透,将有效地改善农村低收入群体的生产生活条件,为地方产业发展升级创造良好的外部环境,有利于现代农业产业化升级及新型数字化基础设施的建设,进而促进农村低收入群体增收,加快实现共同富裕。对农村低收入群体信息筛选的准确性和全面性是精准帮扶工作的关键。数字经济的蓬勃发展,特别是大数据技术的普及,逐渐成为促进“精准帮扶全覆盖”、加快“帮扶政策全落实”的高效技术手段,其具体作用主要体现在以下三方面:一是事前识别。大数据技术辅助下的信息识别功能通过预警筛查和动态监测,可以将那些因教育、重病、缺乏劳动能力等原因而致贫返贫的群体及时划定为低收入群体,避免出现识别死角和盲区,努力做到不漏一户、不落一人。二是事中监
11、测。除了对教育、工商等领域的数据进行实时共享比对、提升地区帮扶效率之外,大数据技术还会结合不同地区的地理和人口特征,深度分析其低收入原因,因地制宜地采取科学帮扶措施。三是事后追踪。大数据平台不仅会及时识别脱贫和不满足帮扶要求的人口,而且还将继续对已脱贫人口展开跟踪追查,遏止返贫问题的发生。以大数据技术为代表的数字经济在精准帮扶中所发挥的积极作用,一定程度上能扩大对农村低收入群体的帮扶范围,为农村低收入人群提供坚2023.3|37实的物质保障,有助于增加其收入,缩小收入差距鸿沟,进而促进农村实现共同富裕。总之,数字经济无论是通过加强基础设施建设为农村低收入群体增收,还是通过精准帮扶降低其陷入低收
12、入陷阱的可能性,都是借助外部力量为农村低收入群体提供经济支持和生活保障,可以看作是推动了“输血式帮扶”。综上提出假设 1:数字经济能通过加强农村基础设施建设、完善精准帮扶工作来推动“输血式帮扶”,有助于帮助农村低收入群体增收,进而实现共同富裕。发展数字经济能拓展农村低收入群体的“就业深度”。在经济新常态的背景下,信息技术更迭速度日益加快,随之产生的新岗位对劳动者的知识结构、专业技能提出了更高的要求,对数字化、复合型的高技能人才的需求激增。数字乡村战略的不断深入实施使农村低收入群体获取互联网服务的方式更加便捷,传统学习模式的时空限制会被逐步打破,这使得文化水平低下的农民能以低成本甚至零成本的方式
13、获取丰富齐全的教育资源,有知识基础的居民能进一步学习就业所需的理论知识和专业技能。被动接受基础教育与主动利用数字经济平台获取知识的两种手段相结合,有助于农村低收入群体的受教育范围的普及与教育质量的提升,因此能拓展农村低收入群体的“就业深度”。发展数字经济能延伸农村低收入群体的“就业广度”。这一点可以从三个角度来分析。第一,数字经济有利于创造健康稳定的金融环境。数字普惠金融的兴起,能显著降低信贷供需双方的信息不对称和因时滞而产生的交易成本,进而提升信贷资源分配和交易效率,帮助低收入群体从事创业活动,为农村低收入群体就业提供有力的金融支持。第二,数字经济有助于拉动本地农业的发展。信息技术在广大农村
14、地区掀起的数字化浪潮,能推动农业产业链的延伸拓展和分工深化,可以催生诸如休闲农业、智慧农业等农业新业态;同时也能加速电子商务的繁荣,为个体农户通过线上网络销售产品、开展创业活动搭建多样化平台。第三,数字经济有助于促进农村剩余劳动力向城市迁移。数字技术与农业的有机结合能极大地提升生产经营效率,在推动农业规模化、农村现代化进程的同时也将会导致大量的剩余劳动力。剩余劳动力向非农产业的迁移将推动就业结构升级,有利于失业者工资性收入的增加。总之,数字经济通过“拓展就业深度”和“延伸就业广度”能有效地改善农村低收入群体的就业情况,进而促进其增收,加快实现其共富,可以看作是推动了“造血式帮扶”。综上提出假设
15、 2:数字经济能通过拓展就业深度、延伸就业广度来扩大农村低收入群体就业,推动“造血式帮扶”,进而促进其增收,有助于实现共同富裕。上述数字经济助推农村低收入群体实现共同富裕的作用机制如图 1 所示。数字经济推动“输血式”帮扶加强基础设施建设拓展就业深度完善精准帮扶工作促进农村低收入群体增收农村低收入群体共富延伸就业广度推动“造血式”帮扶图 1 数字经济助推农村低收入群体共同富裕的作用机制相较于中西部地区而言,东部地区的经济发展速度最快、水平也最高,因此,以互联网为代表的数字技术在东部农村地区的普及率和渗透率也最高,助推农村低收入群体实现共富的作用也更为明显。相较于老年低收入群体,中青年低收入群体
16、在运用和整合数字技术资源方面能表现出更强的能力,或者说能更容易发挥数字经济的优势,促进自身收入水平的提高,最终更有利于实现共富。其中,中年低收入群体与青年低收入群体相比,财富基础更加坚实,社会经验和人脉资源更为丰富,具有较强抵抗低收入风险的能力。因此,数字经济可能对农村中年低收入群体实现共同富裕的促进效果最明显,青年低收入群体次之,而对老年低收入群体实现共同富裕的促进程度最弱。综上提出假设 3:数字经济对农村低收入群体实现共同富裕的促进作用存在区域和年龄异质性。三、研究设计(一)模型设定为了定量考察数字经济发展水平对农村低收入群体共同富裕实现的影响,本文构建基准计量模型如下:,01,2,i t
17、i ti tii tYDEX=+(1)在公式(1)中,Yi,t代表被解释变量,表示第 t年 i 是否是农村主观/客观低收入者;0代表常数38|江汉论坛项;DE 代表核心解释变量,即数字经济发展水平;Xi,t表示其他影响受访者被界定为主观/客观低收入者的控制变量集合,包括性别、年龄、婚姻状况、健康状况、家庭规模;i代表不随时间变化的固定效应,i,t为随机误差项。(二)变量选取1.被解释变量本文通过设置二值虚拟变量,将低收入者划分为主观低收入者和客观低收入者两个维度分别展开分析。对于主观低收入者的界定,本文采用 CFPS问卷中“您的收入在本地处于什么位置?”这一问题的答案作为衡量标准。该问题的回答
18、选项为 15,数值越大,表示个人主观认为收入越高。这里将回答为 1 的样本设定为主观低收入者,赋值为 1;回答为 25 的样本设定为主观非低收入者,赋值为 0。由于目前我国还没有统一划定的低收入衡量标准,本文参考单德朋等的测度办法,将农村居民人均收入的 70%设定为低收入水平线,若受访者个体收入低于该水平线,就将其界定为客观低收入者,赋值为 1;反之则设定为客观非低收入者,赋值为 0。2.核心解释变量表 数字经济综合发展指数测算指标体系一级指标二级指标三级指标单位指标属性数字经济综合发展指数互联网普及率每百人中互联网用户数 户+互联网相关从业人数计算机服务和软件从业人员占比/+互联网相关产出人
19、均电信业务总量万元+移动互联网用户数每百人移动电话用户数 户+数字金融普惠发展北大数字普惠金融指数/+有关核心解释变量(DE)的测度,本文从互联网发展水平和数字金融普惠发展水平两个层面构建省级数字经济综合发展指数。对于互联网发展水平,本文采用互联网普及率、相关从业人员情况、相关产出情况和移动电话普及率四个方面的指标,分别对应原始数据中的每百人中互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占比、人均电信业务总量、每百人移动电话用户数四个指标。数字普惠金融发展指数则借鉴由北京大学数字金融研究中心通过指标无量纲化、AHP 变异系数赋权和指数合成等方法测算得到的指标,分别对应原始数据中的每百人中互联网用户数
20、、计算机服务和软件从业人员占比、人均电信业务总量、每百人移动电话用户数四个指标。基于此,本文综合被解释变量、控制变量数据的可获得性,通过主成分分析法,对上述数据标准化后实施降维处理,计算得到我国 25 个省(直辖市、自治区)三年的数字经济综合发展指数,记为 DE。具体指标设定详见表 1。3.控制变量为了减少回归模型中的遗漏变量偏误,本文选定 CFPS 问卷中受访居民个体层面的特征变量和家庭层面的特征变量,其中个体层面的特征变量包括性别(Gender)、年龄(Age)、婚姻状况(Marriage)、健康状况(Health),家庭层面的特征变量为家庭规模(Familysize)。以上变量的定义如表
21、 2 所示。表 2 主要变量定义变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量主观低收入者Su-low income受访者是否是主观低收入者(是=1;否=0)客观低收入者Ob-low income受访者是否是客观低收入者(是=1;否=0)核心解释变量数字经济综合发展指数DE控制变量性别Gender男=1;女=0年龄Age婚姻状况Marriage在婚(有配偶)=1;未婚、同居、离婚、丧偶=0健康状况Health非常健康、很健康、比较健康=1;不健康=0家庭规模Familysize受访者家庭人口数4.中介变量结合上述理论分析和研究假设 1 与假设 2,本文假定中介变量为以下四个:基础设施完善情况(In
22、fra)、政府帮扶情况(Subsidy)、就业深度(Depth)和就业广度(Width)。首先,本文采用“您所在村是否新增以下基础设施或经历过以下变革?”这一问题的答案衡量受访者所在地区基础设施的完善程度(以上都没有=0,其他=1)。其次,本文采用“您的家庭是否收到政府补助?”这一问题的答案衡量受访者所在地区的政府帮扶情况(是=1;否=0)。再次,学历是决定就业深度大小的一个最为关键的因素。那些在学历上占有绝对优势的求职者往往拥有更多高质量就业机会的选择权,工作前景也更为广阔。因此,本文采用“受访者已完成的受教育年限”这一问题的答案衡量就业深度(文盲/半文盲=1;小学=6;初中=9;高中/中专
23、=12;大专=15;大学本科=16;硕士=19;博士2023.3|39=22)。最后,关于就业广度的度量,本文在综合考虑指标相关性及数据可获得性的基础上,创造性地选取受访者所在地的金融环境情况、本地农业工作情况、剩余劳动力向城市的迁移情况三个二级指标构建就业广度测度体系。在对相关数据进行标准化处理的基础上,运用熵权法赋予各项指标对应权重,据此计算就业广度指标。相关指标说明见表 3。表 3 就业广度指标体系一级指标 二级指标三级指标指标说明就业广度金融环境情况除了房贷外,家庭中是否有其他待还清的银行贷款是=1;否=0本地农业工作情况家庭中有没有从事农林牧副渔(简称农业)方面的工作有=1;没有=0
24、劳动者迁移情况过去12个月,家庭中是否有人外出打工(如去城市打工)挣钱 是=1;否=0(三)数据来源本文研究所涉及的数据来源于两部分。一是中国家庭追踪调查数据库(CFPS)。本文主要使用的是三年 CFPS 数据库中成人基本信息问卷和家庭经济问卷中的微观数据,并对相应数据作出以下处理:筛选所需的关键变量;剔除城镇样本,保留乡村样本;将三个年度的数据纵向合并,形成三年的面板数据;对于个别缺失值通过插值法补齐,删除部分极端值。最后获得满足条件的样本数量 3395个。二是数字经济综合发展指数。其中,测度互联网发展水平所需的三级指标数据来源于中国统计年鉴、各省市统计年鉴以及中国通信年鉴;而关于数字普惠金
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