数字经济对农民主观幸福感的影响研究

《International Review of Economics & Finance》：The effects of digital economy on farmers’ subjective well-being

　　

摘要 哲学家长期以来将幸福视为最高的善和人类行为的基本动机（Diener，1984）。然而，直到20世纪70年代，关于主观幸福感（subjective well-being，SWB）的系统性研究才出现，此后迅速成为一个跨学科研究领域。经济学家越来越多地涉足这一文献，表明相对收入、消费、健康和就业等个体层面因素显著影响主观幸福感（Stevenson and Wolfers，2013；Noll and Weick，2015；Diener et al.，1999；Krueger and Mueller，2012；Stephan et al.，2020）。文化价值观和气候变化等宏观层面因素同样塑造主观幸福感（Li，2021；Larroque，2022）。 根据2022年《世界幸福报告》，幸福感排名前十的国家均为发达经济体，而排名后十位的国家均为发展中经济体。总体而言，发展中经济体的幸福感往往低于发达经济体。这种差距在弱势农村人口（如农民）中可能尤为显著，他们通常面临有限的经济机会、物质匮乏和医疗服务获取不足等问题。因此，提高发展中国家弱势农村人口的主观幸福感已成为重要的研究和政策议题。 世界正经历一场以大数据、云计算、人工智能和互联网广泛采用为特征的数字革命。在此背景下，数字经济如何影响发展中国家农民的主观幸福感日益受到关注。数字经济通过多种渠道重塑经济活动，包括促进就业、提高收入、产生消费者剩余、改善企业绩效和促进国际贸易（Hjort and Poulsen，2019；Li et al.，2020；Brynjolfsson et al.，2003；Fernandes et al.，2019；Freund and Weinhold，2004）。其影响在农村地区也日益显现。数字经济发展可通过普惠金融和人力资本提升农业生产力（Hu et al.，2024）、增加农村家庭参与风险资产（Hu and Liu，2025）、并通过收入结构变化刺激旅游消费（Zhou，2024）来促进农村发展。尽管关于其经济后果的研究广泛，但关于数字经济对主观幸福感影响的证据仍然有限且尚无定论。Bai et al.（2024）发现数字乡村发展通过增加农民收入和社会参与改善了农村居民的生活质量。相比之下，Fang et al.（2026）表明数字基础设施建设可能加剧社会比较、削弱社会联系并恶化心理健康，从而降低农民幸福感。这些截然不同的发现留下了一个重要问题：数字经济发展如何影响发展中国家农民的主观幸福感？作为世界上最大的发展中国家，农村人口达5.0979亿1，且数字经济占GDP比重持续上升，中国为此提供了尤为合适的研究情境。 数字经济可能通过两条主要渠道影响农民的主观幸福感。第一，可能产生“劳动力再配置效应”（labor-reallocation effect）。农村劳动者在获取非农就业时通常面临信息摩擦、有限的工作机会和高昂的搜索成本。通过减少信息不对称和改善劳动力市场信息的获取，数字经济促进了从农业向非农就业和创业的转变（Kuhn and Mansour，2014；Gürtzgen et al.，2021）。数字经济还可能刺激企业进入和平台型业务，创造额外就业机会（Hjort and Poulsen，2019）。数字技术还可通过加强社会网络、改善非正规融资渠道、降低交易成本和扩大市场准入来促进家庭创业（Mueller，2001；Tan and Li，2022；Wang et al.，2024）。这些变化可通过增加收入、降低收入不确定性、扩大职业选择和自主权来增强主观幸福感。鉴于失业对幸福感的不利影响以及自雇通过有意义工作带来的潜在益处（Krueger and Mueller，2012；Stephan et al.，2020），数字经济可能通过增加就业和创业机会来改善农民的主观幸福感。 第二，数字经济可能产生“健康改善效应”（health-improvement effect）。健康是主观幸福感的关键决定因素（Diener，1984；Diener et al.，1999；Clark，2018），但农村家庭往往面临获取高质量医疗服务的限制。数字技术可以减少地理和信息障碍，扩大医疗服务获取渠道，并降低就医的时间和交通成本（Rodriguez et al.，2022）。远程医疗、患者门户、在线挂号和其他数字健康服务还可以提高治疗效率，促进获取医疗建议、随访护理和健康信息（The Lancet，2021）。通过改善医疗保健的可及性和效率并促进预防性健康行为，数字经济可能改善农民的健康状况并减少医疗支出，从而增强其主观幸福感。 研究人员利用2013年、2015年、2017年和2019年四轮具有全国代表性的中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）数据，考察了数字经济对农民主观幸福感的影响。CHFS包含家庭人口统计、经济状况和主观幸福感的详细信息。研究人员使用因子分析从六个指标构建了城市层面的数字经济指数，并将其与家庭层面的CHFS数据匹配。结果表明，数字经济发展显著改善了农民的主观幸福感。 机制分析表明，这一效应主要通过劳动力再配置和健康改善发挥作用。具体而言，数字经济促进了非农就业和家庭创业，改善了家庭健康状况并减少了医疗支出，表明其通过扩大就业机会和改善医疗保健可及性来增进福利。 为解决内生性问题，研究人员采用了历史性转移份额工具变量，该工具变量由滞后的全国互联网接入端口数量与1984年城市固定电话普及率的交互项构建。工具变量估计证实了基准结果。研究人员进一步进行了一系列稳健性检验，包括替代性数字经济指数构建、两期滞后指数、有序概率模型、控制家庭数字使用、省份×年份固定效应以及控制农村医疗改革和精准扶贫政策。结果依然稳健。 本文做出三项贡献。第一，补充了关于数字经济福利效应的文献。现有研究记录了数字经济对家庭消费和企业绩效的积极影响（Fan et al.，2018；Fernandes et al.，2019）以及数字技术对健康和犯罪行为的潜在不利影响（Brands et al.，2022；Bhuller et al.，2013）。研究人员提供了数字经济发展如何影响农民主观幸福感的微观证据。第二，研究人员识别出劳动力再配置和健康改善两个关键机制。扩展了关于数字金融、就业和数字健康的研究（Serrano-Pascual and Jepsen，2019；You et al.，2021），表明数字经济可以改善工作匹配、促进自雇、改善家庭健康并减轻农村家庭的医疗负担。第三，研究结果提供了与行为改变理论中“知行差距”（knowledge-action gap）相一致的实证证据（Wang et al.，2025）。改善数字医疗的可及性，如远程医疗和在线预约系统，可能有助于将健康知识转化为健康相关行动，从而改善健康和主观幸福感。

数字经济与农民主观幸福感：机制、异质性与政策启示

一、研究背景与问题提出

幸福长期以来被视为人类行为的最高追求。自20世纪70年代起，主观幸福感（subjective well-being，SWB）成为跨学科研究的重要议题，经济学家发现相对收入、消费、健康、就业等个体因素以及文化价值观、气候变化等宏观因素均显著影响主观幸福感。根据2022年《世界幸福报告》，幸福感排名前十的国家均为发达经济体，而排名后十位的均为发展中经济体。在发展中国家，农村弱势群体如农民往往面临有限的经济机会、物质匮乏和医疗服务不足，其主观幸福感问题尤为突出。

当前世界正经历以大数据、云计算、人工智能和互联网为代表的数字革命。数字经济通过促进就业、提高收入、产生消费者剩余、改善企业绩效和促进国际贸易等渠道重塑经济活动，其影响也日益渗透至农村地区。然而，现有关于数字经济对主观幸福感影响的证据有限且存在矛盾：Bai et al.（2024）发现数字乡村发展通过增加农民收入和社会参与改善生活质量，而Fang et al.（2026）则表明数字基础设施建设可能加剧社会比较、削弱社会联系并恶化心理健康，从而降低农民幸福感。这一分歧促使研究人员提出核心研究问题：数字经济发展如何影响发展中国家农民的主观幸福感？中国作为世界上最大的发展中国家，拥有5.0979亿农村人口且数字经济占GDP比重持续上升，为回答这一问题提供了理想的研究情境。

二、研究设计与数据方法

研究人员提出两个理论假设。假设1认为数字经济通过促进非农就业和创业改善农民主观幸福感，即“劳动力再配置效应”（labor-reallocation effect）。农村劳动者面临信息摩擦、就业机会有限和高搜索成本，数字经济通过减少信息不对称、改善劳动力市场信息获取、刺激平台型业务和促进家庭创业，增加收入、降低收入不确定性并扩大职业选择。假设2认为数字经济通过改善健康和减少医疗支出提升主观幸福感，即“健康改善效应”（health-improvement effect）。数字技术可减少地理和信息障碍，远程医疗、在线挂号等数字健康服务提高治疗效率和医疗可及性，从而改善健康状况。

数据来源方面，研究人员使用中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）2013年、2015年、2017年和2019年四轮数据，该调查由西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心实施，采用分层三阶段概率比例规模抽样设计，覆盖29个省级行政区。城市层面数据主要来自《中国城市统计年鉴》和北京大学数字普惠金融指数。剔除城镇家庭及关键变量缺失样本后，最终样本包含59，558个观测值。

核心方法包括：第一，构建城市层面数字经济指数。依据Bukht and Heeks（2018）的四维度框架，选取人均电信业务量、数字产业从业人员占比、宽带接入占比、移动电话普及率、数字经济企业数量和数字金融指数六个指标，采用因子分析提取特征值大于1的两个因子，经方差最大化正交旋转后，按旋转后方差贡献率归一化加权（权重分别为0.6154和0.3846）构建综合指数，并归一化至0到1区间。第二，估计策略采用双向固定效应（two-way fixed effects，TWFE）模型，以二元主观幸福感变量为被解释变量，核心解释变量为滞后一期的城市数字经济指数，控制户主特征（年龄、性别、教育年限、风险偏好）、家庭经济特征（资产、负债、收入对数）和城市特征（最低工资、人均GDP、产业结构），并加入家庭和年份固定效应，标准误在城市层面聚类。第三，为解决内生性问题，构建历史性转移份额工具变量，即1984年城市固定电话普及率与滞后全国互联网接入端口数量的交互项，采用两阶段最小二乘估计。第四，机制检验采用中介效应模型，考察非农就业、创业、健康比例和医疗支出四个机制变量。第五，异质性分析通过交互项检验地理、人口特征和数字接入的差异效应。

三、主要研究结果

基准回归结果。 数字经济指数对农民主观幸福感的系数在加入城市和年份固定效应、控制变量及家庭固定效应后均显著为正。在首选规范中，数字经济指数每增加一个单位，农民报告幸福的概率提高8.01个百分点，相当于样本均值（0.6375）的12.56%，具有显著经济意义。控制变量方面，资产和收入与幸福感正相关，负债与幸福感负相关。

工具变量检验。 第一阶段工具变量系数为0.0073，在1%水平显著，F统计量为198.81，不存在弱工具变量问题。第二阶段数字经济指数系数为0.1876，在10%水平显著，与基准结果一致。

其他稳健性检验。 使用迭代主因子法替代主成分因子法重构指数、采用两期滞后指数、有序概率模型（ordered probit model）估计均保持正显著。控制家庭数字支付使用、加入省份×年份固定效应、控制农村医疗改革政策和精准扶贫政策后，结论依然稳健。

机制检验：非农就业与创业。 数字经济指数每增加一个单位，家庭从事非农就业的概率提高0.97个百分点，家庭成员非农就业比例提高4.09个百分点，家庭创业概率提高3.06个百分点，三个系数均显著为正，支持劳动力再配置机制。

机制检验：健康与医疗支出。 数字经济指数每增加一个单位，家庭成员不健康比例降低2.77个百分点，家庭医疗支出对数显著下降，支持健康改善机制。这一结果与“知行差距”（knowledge-action gap）理论一致，即数字医疗可帮助农民将健康知识转化为实际就医行为。

异质性分析：包容性检验。 地理维度上，数字经济对主观幸福感的积极效应在西部地区和距主要城市更远的地区显著更强，而城市等级交互项不显著。人口特征维度上，低收入和低教育家庭、户主年龄高于样本中位数家庭以及使用智能手机的家庭受益更大。但将样本限制在户主年龄处于90百分位及以上的家庭时，系数虽为正（0.0522）但统计不显著，表明数字经济的包容性并非普遍适用，面临最大年龄相关数字接入和素养障碍的家庭获益较少。

四、结论与政策启示

研究结论表明，数字经济发展显著改善农民主观幸福感，该结论在工具变量估计和多项稳健性检验后依然成立。机制上，数字经济通过促进非农就业和创业、改善家庭健康并减少医疗支出来提升幸福感。效应具有条件性包容特征：西部地区、偏远地区、低收入、低教育、中老年及智能手机使用家庭获益更大，但最年长群体获益不显著。

政策含义包括：第一，应进一步加强农村数字基础设施和数字公共服务建设，扩大就业、医疗等关键资源的可及性。第二，利用数字技术改善农村劳动力市场匹配，支持非农就业和创业。第三，深化数字技术与农村医疗的融合，提高医疗可及性并降低医疗成本。第四，通过提升数字素养和技能、开发适老化及低素养友好型服务、保留必要的线下公共服务渠道，解决数字排斥问题，将数字转型的福利收益延伸至弱势农村家庭。

研究局限性包括：数据主要反映疫情前数字经济状况，可能不适用于2020年后5G、直播电商、平台服务及疫情冲击重塑的数字环境；家庭数字行为多维性难以被现有数据完全捕捉；未来可扩展至收入、消费、资产配置、社会参与和长期流动等其他农村福利维度。