数字能力、农户收入与农村内部收入不平等：来自中国的微观证据

《Frontiers in Sustainable Food Systems》：Digital capability, household income, and intra-rural income inequality: micro-level evidence from China

　　

专业术语翻译摘要 基于中国乡村振兴调查（China Rural Revitalization Survey, CRRS）数据，本研究综合运用普通最小二乘回归（Ordinary Least Squares, OLS）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）与中介效应分析（Mediation Analysis），考察数字能力（Digital Capability）、农户人均总收入（Per Capita Gross Income）与收入不平等（Income Inequality）之间的关系。研究发现，数字能力越强，农户人均总收入显著越高，收入不平等程度显著越低。中介效应分析表明，上述关系可能通过两条潜在路径发挥作用：社会网络拓展（Social Network Expansion）与信贷约束缓解（Credit Constraint Alleviation）。异质性分析显示，数字能力与农户福利之间的关系在不同农户群体及不同收入来源之间存在差异。具体而言，在非贫困户中，数字能力与人均总收入呈显著正相关，与收入不平等呈显著负相关；而在相对贫困户中，上述关系均不显著。就收入来源而言，数字能力与工资性收入（Wage Income）及非农经营收入（Nonfarm Business Income）呈正相关，并与这两类收入来源的分配不平等呈负相关；而在农业经营收入（Agricultural Operating Income）、财产性收入（Property Income）与转移性收入（Transfer Income）方面，未发现统计显著的相关关系。政策制定应考虑农户初始资源禀赋的差异，为弱势群体提供针对性的数字支持；同时，政策努力还应拓展数字技术在农业中的应用，并为非农就业与创业营造包容性环境。

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一、研究背景与问题提出

共同富裕是中国式现代化的重要特征，而收入水平是其最直接的衡量维度之一。尽管中国农村居民人均可支配收入持续增长，但农村内部的收入差距并未随之消弭。《中国统计年鉴》数据显示，2022年农村居民人均收入的基尼系数（Gini Coefficient）达到0.443，高于城镇居民的0.421；农村居民最高与最低收入五等分组的收入比从2000年的6.47上升至2023年的9.52。上述数据表明，农村居民之间的收入不平等问题依然突出，缩小农村内部差距因而成为推进共同富裕的核心议题。

随着数字乡村建设的推进，数字技术日益嵌入农村生活、农业生产与经营活动，为农业发展及农村繁荣创造了新机遇。然而，数字技术带来的收益并非自动实现，其有效利用取决于农户是否具备获取、理解并应用数字工具的能力。小农户仍是中国农业生产与经营的主体，提升其数字能力，与农业数字化转型协同推进，可能为农村收入增长提供新动能。在此背景下，数字能力与农户收入之间的关系引起了学术界日益广泛的关注。

然而，关于数字能力与农户收入之间关联的学术共识尚未达成。数字红利理论认为，数字赋能可以提高农户收入、缩小收入差距并减少多维贫困；数字鸿沟理论则指出，由于获取渠道、使用方式与技能水平的差异，数字收益可能被禀赋更优的群体不成比例地占有，使边缘化农户难以分享数字红利。数字能力究竟与更平等的收入分配相关，还是与更大的收入分化相关，取决于谁能够获取数字技能并将其转化为经济回报。仅凭定性推理无法解决这一争议，需要基于农户层面的证据来厘清数字能力与收入不平等的关系及其在不同农村群体间的差异。这一问题不仅关乎中国的共同富裕与乡村振兴，鉴于中国农村经济的规模，农村收入持续增长与差距缩小同样有助于全球减贫与可持续发展。

现有实证研究存在以下局限：其一，多数证据依赖省级或县级加总数据，农户层面的差异未得到充分考察；其二，使用农户调查数据的研究往往以少量简单指标衡量数字能力，难以捕捉其多维特征并可能引入测量误差；其三，关于收入不平等的研究多聚焦于城乡收入比等加总指标或采用分位数回归考察分布差异，对单个农户相对剥夺状况的揭示不足。

二、研究内容与主要结论

基于上述背景，本研究利用2020年中国乡村振兴调查（CRRS）数据，考察数字能力与农户共同富裕两个维度——收入增长与收入不平等——之间的关联，并探究其潜在作用路径。研究的主要边际贡献体现在三个方面：第一，引入卡克瓦尼指数（Kakwani Index）衡量农户收入的相对剥夺程度，与宏观指标相比，该指数能够精准捕捉农户群体内部的微观不平等，为针对性政策制定与农户共同富裕推进提供更细致的实证依据；第二，基于具有全国代表性的农户调查数据，考察数字能力影响农户共同富裕的两条潜在路径——社会网络拓展与信贷约束缓解，为农户收入增长的相关过程提供微观证据；第三，构建农户数字能力的多维测量指标体系并将其纳入共同富裕的分析框架，深入探究数字能力影响农户收入包容性增长的内在机制，拓展并深化了现有相关研究的结论。

三、关键研究方法

本研究采用的主要技术方法包括：其一，基准回归采用普通最小二乘回归（OLS），以农户人均总收入对数与卡克瓦尼相对剥夺指数（Kakwani Relative Deprivation Index, RD）为因变量，数字能力为核心解释变量，并纳入户主特征、家庭特征、村庄特征及省份虚拟变量作为控制变量，所有回归均报告村庄层面聚类稳健标准误；其二，为缓解潜在内生性问题，采用工具变量法（Instrumental Variable, IV），以同村其他样本农户数字能力均值作为工具变量，并运用倾向得分匹配（PSM）降低可观测特征导致的选择偏误，匹配算法包括1:1卡尺匹配、核匹配与半径匹配三种；其三，采用因果中介分析框架（Causal Mediation Analysis），构建中介效应模型检验社会网络与信贷约束缓解的中介路径。数据来源于中国社会科学院农村发展研究所组织实施的2020年中国乡村振兴调查（CRRS），采用分层多阶段等概率随机抽样方法，覆盖广东、浙江、山东、安徽、河南、黑龙江、贵州、四川、陕西、宁夏10个省份，最终有效分析样本为2703户。

四、研究结果

4.1 基准回归结果

基准回归结果显示，无论是否纳入控制变量与省份虚拟变量，数字能力均在1%显著性水平上与农户人均总收入正相关、与收入不平等负相关。经济意义上，数字能力每增加一个标准差（0.297个单位），人均总收入预计提高17.48%，95%置信区间为13.16%至21.80%；数字能力从第25百分位（0.471）提升至第75百分位（0.676），人均总收入预计提高11.74%。在收入不平等方面，数字能力每增加一个标准差，收入不平等指数相对样本均值（0.519）降低6.88%，95%置信区间为5.37%至8.39%；数字能力从第25百分位提升至第75百分位，收入不平等指数预计下降0.025个单位。上述结果支持研究假设H1，即数字能力与农户人均总收入正相关、与收入不平等负相关。

进一步将数字能力分解为技术接入、信息获取与应用转化三个维度并同时纳入回归模型，结果显示三个维度均与人均总收入显著正相关、与收入不平等显著负相关，但效应大小存在差异。对农户收入而言，技术接入能力的正相关效应最强，信息获取能力次之，应用转化能力最弱；对收入不平等而言，信息获取能力的负相关效应最强，技术接入能力次之，应用转化能力最弱。

4.2 内生性检验

4.2.1 工具变量法

采用同村其他样本农户数字能力均值作为工具变量。克莱伯根-帕普（Kleibergen-Paap）rk LM检验在5%水平上拒绝工具变量识别不足的原假设（p=0.015），克莱伯根-帕普rk Wald F统计量为10.134，超过常规阈值10，表明不存在弱工具变量问题。第二阶段结果显示，数字能力仍与人均总收入显著正相关、与收入不平等显著负相关，系数方向与显著性均与基准估计一致，支持核心结论的稳健性。

4.2.2 倾向得分匹配

以数字能力得分样本均值为分界点，高于均值的农户归入处理组，低于或等于均值的农户归入对照组。三种匹配方法的平衡性检验显示，匹配后伪R2大幅降低，均值与中位数标准化偏差均低于5%阈值，协变量联合显著性检验不显著，表明匹配后处理组与对照组在可观测特征上不存在系统性差异。三种匹配方法的平均处理效应（ATT）估计均显示，处理组农户的人均总收入显著高于对照组、收入不平等显著低于对照组，均在1%水平上显著。匹配后回归分析结果与基准估计一致，进一步支持核心结论的稳健性。

五、机制分析与讨论

中介效应分析检验了社会网络拓展与信贷约束缓解两条潜在路径。研究假设H2提出，社会网络拓展是数字能力与农户人均总收入提高及收入不平等降低之间的潜在中介路径。数字能力较强的农户更可能采用数字技术，通过实时通讯降低维系传统社会关系的成本，并借助互联网工具突破地理与社会障碍，拓展社交网络范围。社会网络为农户获取外部资源提供重要渠道，可补充或部分替代生产性资产，提高劳动生产率并支持收入增长；对低收入农户而言，社会网络的边际收益可能更大，从而有助于缩小收入差距。

研究假设H3提出，信贷约束缓解是数字能力与农户人均总收入提高及收入不平等降低之间的另一潜在中介路径。数字能力可通过三条途径缓解信贷约束：其一，促进农户更深融入数字普惠金融体系，数字验证机制降低金融机构运营成本与农户交易成本；其二，提高农户获取金融信息的效率，打破传统农村信贷市场的信息孤岛；其三，鼓励农户更深参与数字生产与消费，形成的"金融数字足迹"可部分替代传统抵押品的增信功能，降低信贷准入门槛。信贷约束的缓解对低收入农户可能具有更强的包容性效应，有助于遏制农业信贷市场中的精英俘获，纠正信贷资源的不均衡配置，为低收入农户创造更公平的增收机会。

六、研究结论

本研究基于中国乡村振兴调查（CRRS）2020年数据，综合运用OLS回归、倾向得分匹配与中介效应分析，系统考察了数字能力与农户人均总收入及收入不平等之间的关系。研究发现：数字能力越强，农户人均总收入显著越高，收入不平等程度显著越低；社会网络拓展与信贷约束缓解是上述关系的两条潜在作用路径；数字能力与农户福利的关系在不同农户群体及不同收入来源之间存在异质性——在非贫困户中，数字能力与人均总收入显著正相关、与收入不平等显著负相关，而在相对贫困户中上述关系均不显著；就收入来源而言，数字能力与工资性收入及非农经营收入正相关，并与这两类收入来源的分配不平等负相关，而在农业经营收入、财产性收入与转移性收入方面未发现显著关联。政策制定应关注农户初始资源禀赋的差异，为弱势群体提供针对性的数字支持；同时应拓展数字技术在农业中的应用，并为非农就业与创业营造包容性环境。