互聯網使用能提高農村居民幸福感嗎？
——基于信息獲取視角的一個實證檢驗

甘小立 汪前元

一 引 言

經濟增長的成果對于個人而言不僅體現在人均GDP上升反映出來的經濟回報，還涵蓋與人類生存有關的非經濟成果，倍受關注的幸福感就是其中之一，它也被稱為“隱藏的國民財富”(Halpern，2012)[1]。早在2016年6月，經濟合作與發展組織(OECD)國家承諾，把國民幸福感作為一項衡量政府績效的關鍵指標，并且還重新描述經濟增長。自十八大以來，我國政府更是多次強調人民群眾獲得感、幸福感、安全感的重要性。因此，在不再“唯GDP”論的時代，關注幸福感的研究已成為不可忽視的主旋律。

近年來，互聯網已成為居民幸福感研究中一個全新視角。特別是對于農村居民而言，伴隨著農村電子商務、“淘寶村”的飛速發展，國家以“互聯網+”為特色的精準扶貧戰略推廣，農村居民使用互聯網帶來的收入遠遠高于城鎮居民(卜茂亮等，2011[2]；蔣琪等，2018[3])。這也在某種程度上說明，我國農村居民使用互聯網帶來的邊際效應高于城鎮居民，農村居民使用互聯網比城鎮居民能獲得更強的“幸福效應”(祝仲坤和冷晨昕，2018)[4]。與此同時，城鄉之間的“數字鴻溝”依然存在(譚燕芝等，2017)[5]。據中國互聯網絡信息中心 ( China Internet Network Information Center，簡稱 CNNIC)發布的第47次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2020年12月底，農村網民規模為3.09億，僅占整體網民的31.3%。從互聯網普及率來看，農村地區互聯網普及率為55.9%，遠遠低于全國平均水平70.4%。這也恰好說明互聯網在農村地區相比于城鎮具有更廣袤的發展空間和應用價值，關注農村居民在互聯網使用中的需求獲得感和使用滿足感具有理論和實踐意義。

目前，學界關于互聯網使用對農村居民幸福感影響的研究成果頗豐，但從信息獲取角度來探討兩者之間關系的研究還較少。信息獲取是指通過一定的技術手段和方式方法進行信息搜索和獲取的活動過程(吳本健等，2014)[6]?；ヂ摼W從本質來說是一種信息獲取媒介，對于信息閉塞的農村地區而言，互聯網為農村居民打開了一扇了解外面世界的窗口，獲取生產、工作、學習、生活、社交等方面的信息。在物質方面上，有助于促進社會資本積累，拓寬就業渠道(馬俊龍和寧光杰，2017)[7]，激發創新創業熱情(趙羚雅和向運華，2019)[8]，提升家庭消費品質，促進消費升級(李旭洋等，2019)[9]，利用電子商務渠道增加收入(劉曉倩和韓青，2018)[10]；而在精神方面有利于增強公眾社會參與意識(潘忠黨，2012)[11]以及借助網絡社交、娛樂豐富閑暇生活(汪連杰，2018)[12]，多維度影響農村居民對幸福感的直觀和間接感受。

基于此，本文以信息獲取作為中介變量，研究互聯網使用對農村居民幸福感的影響機制。與以往研究相比，本文可能的創新之處為：一是采用傾向得分匹配方法(Propensity Score Matching method，PSM)，探討互聯網使用對農村居民幸福感的影響，并采用生活滿意度和對未來信心程度兩個指標替代幸福感，檢驗研究結論的穩健性；二是從互聯網信息獲取角度探討互聯網使用對農村居民幸福感的影響機制，并將互聯網與電視、報紙、期刊、廣播等傳統媒介在信息獲取方面重要性對農村居民幸福感影響的差異性進行比較分析，既深入探討了互聯網使用對農村居民幸福感影響的內在機制，也擴展了現有研究視角和范疇。

二 理論分析與研究假說

使用與滿足理論于1974年由美國社會學家E·卡茨在其著作《個人對大眾傳播的使用》中首次提出，該理論為考察媒介使用給人們帶來心理和行為上的效用開創先河。它將媒介接觸行為概括為一個“社會因素+心理因素—媒介期待—媒介接觸—需求滿足”的因果連鎖過程(姜蘭和侯婕，2019)[13]。簡單來說就是農村居民通過互聯網使用，滿足自身娛樂閑暇、學習、交友、個人發展等需求，從而達到提升主觀幸福感的目的(鄭恩和龔瑤，2012)[14]。

近來，關于互聯網使用對居民幸福感影響的研究成果頗為豐富，對互聯網使用顯著影響居民幸福感這個觀點基本達成共識，只是在影響效果方面還存在分歧：一種觀點認為互聯網使用提升農村居民幸福感。首先，互聯網使用促進農村居民積累社會資本，增加農村居民非農就業機會(趙羚雅和向運華，2019)[8]，有利于農村剩余勞動力非農轉移(Atasoy，2013)[15]；其次，互聯網使用不僅提升農村居民消費水平(賀達和顧江，2018[16]；祝仲坤和冷晨昕，2017[17])，還促使農村居民消費結構由傳統型向發展、享受型升級轉型(劉湖和張家平，2016)[18]；第三，互聯網使用拓展農村市場范圍，降低商品、生產要素交易成本(胡倫和陸遷，2019)[19]，提升農村居民收入水平(楊檸澤和周靜，2019)[20]，互聯網使用給農村居民帶來的收入效應強于城鎮居民，顯著縮小城鄉收入差距(程名望和張家平，2019)[21]；第四，互聯網使用促進政府行為透明化，為農村居民訴求表達、公眾參與提供新渠道(陳鵬和臧雷振，2015)[22]；第五，互聯網使用提升娛樂、社交活動便利性，豐富閑暇生活(汪連杰，2018[12]；楊東，2015[23])。而另一種觀點認為互聯網使用會降低居民幸福感。究其原因在于，網絡詐騙、網絡安全犯罪行為日益猖獗，給農村居民的身心健康帶來不良影響(王鵬，2014)[24]；而且互聯網使用減少了個人與家庭和朋友面對面交流時機，可能會引致失落和抑郁情緒(Huang，2010)[25]；過度沉迷于網絡，容易導致網絡成癮，也會給農村居民帶來心理上的不適、空虛感(Chen，2012)[26]。瑕不掩瑜，根據以上分析，本文提出假說1。

假說1：互聯網使用顯著提升農村居民幸福感。

作為一種現代信息技術，互聯網被廣泛認為能夠有效跨越地域鴻溝，有助于獲取農業生產、生活方面的信息和知識，拓展農民生產、生活能力和邊界(劉暢，2018)[27]。信息完全是構建有效市場的重要條件之一，互聯網使用加快信息在農村地區的流通速度和普及范圍，破解信息不對稱在農村商品、要素市場的常態格局(Aker et al.，2016)[28]，促使土地、勞動、資本、技術等生產要素合理配置(朱秋博等，2019)[29]，真實體現農產品市場價值，從而促進農村居民收入水平提升(周洋和華語音，2017)[30]。農村居民通過互聯網收集、處理和傳播信息，獲取有助于提升人力資本水平的知識和技能，提升其工作績效，促進勞動者生產效率提高(Dimaggio和Bonikowski，2008)[31]。因此，農村居民獲取的信息量成為影響其生活幸福感的重要變量(張偉，2019)[32]。

媒介“建構論”認為農村居民依據通過互聯網獲取的信息不斷建構著對 “幸福”的定義與解讀，像面鏡子成為農村居民對幸福生活理解的參考框架(陸曄，1995)[33]。如果自己的生活水準與互聯網所構建的“幸福生活”大致相當，由此會認為自己是幸福的，但如果自己的真實生活與構建的“幸福生活”落差較大，失落感、挫敗感油然而生，幸福感也隨之下降(鄭恩和龔瑤，2012)[14]。由以上分析得到假說2。

假說2：互聯網使用以信息獲取為中介變量影響農村居民幸福感。

電視、廣播、報紙、雜志等傳統媒介是獲取信息不可或缺的渠道，但與互聯網相比，傳統媒介在信息獲取方面的便利性則稍顯遜色。互聯網時代，大數據、搜索引擎技術的快速發展，信息從采集、處理、存儲到形成結果具有行云流水般流暢的完整過程，提升信息搜尋效率，降低信息搜尋成本，千百年來，人們宛如大海撈針式的信息獲取常態在互聯網時代已然成為過去。再者，我國智能手機已廣泛普及，網絡通訊信號早已覆蓋全國，不論身在何處、何時，信息觸手可及，這對于偏遠農村地區居民而言，通過互聯網獲取信息的優勢不言而喻。據TCL發布數據顯示，受到智能手機快速普及的影響，電視的日均開機率已經由2016年前的70%下降到了2019年的30%，并且看電視主流人群年齡還是40歲以上，這也進一步說明了互聯網相較于傳統媒介在信息獲取方面的優越性。

另外，互聯網使用也改變了信息獲取的方式。由電視、報紙、期刊等傳統媒介獲取的信息絲毫沒有考慮受眾的主觀感受，不論受眾是否感興趣、是否需要，在特定的時間、特定的場合一股腦“射”向受眾，學者們把這種信息獲取方式稱為“子彈論”(姜蘭和侯婕，2019)[13]。而與傳統媒介不同的是，受眾可以根據自己的需求、偏好主動選擇互聯網所提供的信息，這種信息獲取方式由被動到主動的轉變無疑會顯著提升農村居民幸福感。由以上分析得到假說3。

假說3：作為一種信息獲取方式，互聯網信息獲取功能相比傳統媒介更能提高農村居民幸福感。

三 研究設計

(一)數據來源

結合研究內容，本文使用數據主要來源于2016年中國家庭追蹤調查數據(CFPS)中的成人問卷和家庭問卷數據，刪除數據缺失的樣本后，最終得到20774個有效樣本，其中農村樣本10942個，城鎮樣本9832個，分布于25個省(市、自治區)。

(二)模型設計

為了避免普通回歸估計模型可能會帶來的選擇性偏差和內生性問題，造成估計結果不準確，本文借鑒張永麗和徐臘梅(2019)[34]的研究，采用傾向得分匹配法(PSM)進行實證分析，這是一種基于“反事實分析”的非參數估計方法，是用來解決選擇性偏差和內生性問題的重要實證模型。

由于幸福感的差異可能是農村居民個體特征差異造成，而不是互聯網使用引致的，因此需要進行傾向得分匹配。一貫做法是將使用互聯網的農村居民設定為處理組，沒有使用互聯網的農村居民設定為控制組，在控制組中匹配到與互聯網使用者初始個人特征相同的個體，用來研究互聯網使用對農村居民幸福感的影響，即平均處理效應ATT(Average Treatment Effect on the Treated)。具體模型如下：

Yi=αiXi+βiInterneti+εi

(1)

式(1)中，Yi表示第i個農村居民幸福感，Xi代表第i個農村居民的個人特征、家庭特征等控制變量，Interneti代表第i個農村居民是否使用互聯網，Interneti=1表示使用互聯網，Interneti=0代表不使用互聯網，εi是隨機分布項，αi、βi是待估參數。

傾向得分匹配步驟如下：第一，為進行傾向得分匹配選擇合適的協變量；第二，采用Logit回歸方法估計傾向得分；第三，用所選擇的協變量進行傾向得分匹配；最后，計算參與者的平均處理效應(Average Treatment Effect on the Treated，ATT)、未參與者平均處理效應(Average Treated Effect on the Untreated，ATU)和平均處理效應(Average Treated Effect，ATE)。

(2)

(3)

(4)

(三)變量描述

1.被解釋變量：主觀幸福感。目前學界關于幸福感測量大致有兩條思路，一種是柯恩曼和庫魯格采用的方法，向居民逐條詢問影響幸福感的因素，將結果相加從而得到幸福感的總體評價，這種方法相對較為復雜；另一種是采用自陳量表，美國著名學者伊斯特林認為這種方法既簡單又準確。此方法為直接詢問居民的幸福程度，這也正是本文所使用的CFPS(2016)方法。問卷中的題目為：你(您)覺得自己有多幸福？受訪者以0-10分從低到高的賦值表達自己的幸福水平。

Diener(1984)[35]指出主觀幸福感包括認知成分和情感平衡成分兩個維度。認知成分描述個體對生活質量的滿意程度，情感平衡成分描述個體在生活中的積極情緒和消極情緒體驗。本研究效仿冷鳳彩和曹錦清(2018)[36]、冷晨昕和祝仲坤(2018)[37]的做法，采用問卷中“對自己生活滿意度”表達生活滿意度和“對自己未來信心程度”表達情感平衡成分，受訪者以1-5分從低到高表達個人感受。

2.核心解釋變量：(1)互聯網使用。本文采用問卷中問題“是否電腦上網”，如果被調查者回答是，則將此樣本視為互聯網使用者，使用互聯網=1，不使用互聯網=0。(2)信息獲取。本文采用問卷中問題“互聯網作為信息獲取渠道的重要性”，用數字1-5表示，1表示非常不重要，5表示非常重要。

另外，為了對比分析互聯網與其它媒介的信息獲取作用差異對農村居民幸福感的影響，本文借助調查問卷中電視、報紙、期刊、廣播、手機短信、他人轉告對你(您)獲取信息的重要性分別檢驗電視、報紙、期刊、廣播、手機短信、他人轉告等其他信息獲取方式對農村居民幸福感的影響。答案選項為1-5，1表示非常不重要，5表示非常重要。

3.控制變量：在PSM方法中，為了減少分析偏差，在選取控制變量時應盡量將可能影響被解釋變量和核心解釋變量的相關變量包括進來。本文在參照祝仲坤和冷晨昕(2018)[4]、周廣肅和孫浦陽(2017)[39]研究基礎上選取的控制變量包括：年齡、年齡平方、性別、受教育程度、是否有配偶、黨員、工作狀態、是否非農就業、身體健康狀況；家庭特征包括家庭小孩數量、人均家庭收入的對數、家庭所在地區。主要變量定義及描述性統計見表1。

表1 變量描述性統計

由表1可知，使用互聯網的農村居民比不使用互聯網的農村居民幸福感指數更高；男性、年齡越小、受教育年限越長、非農就業、具有黨員身份的農村居民互聯網使用傾向更高；家庭人均收入與互聯網使用呈正相關，東部農村地區互聯網使用平均水平要高于西部地區，各變量與農村居民幸福感之間的關系還有待后續實證部分進行詳細論證。

四 實證結果及分析

(一)匹配平衡性假定檢驗

為保證匹配結果質量，本文在使用PSM方法前，首先對幸福感及生活滿意度、對未來信心程度分別進行平衡性檢驗。根據Rubin(2001)[39]的研究，B<25%以及R在[0.5， 2]內，可以認為匹配平衡性假定條件得到充分滿足。由表2情況可知，匹配后的Pseudo-R2、χ2、mean bias、B值和R值均相比匹配前有明顯下降，表明使用 PSM方法通過平衡性檢驗。

表2 匹配平衡性假定檢驗結果

(二)傾向得分估計

各變量匹配樣本數量如表3所示，各結果變量基于Logit模型的估計結果如表4所示。由表4基于Logit模型估計的幸福感的χ2值可知，模型的總體擬合效果較好，整體顯著。

表3 各結果變量匹配樣本的數量

表4 各結果變量基于Logit模型的估計結果

從表4可知，居民年齡與幸福感之間呈現U型關系，隨著年齡增加，幸福感呈現先下降后上升的變化趨勢，家庭人均收入、身體健康程度與幸福感呈同方向變化，女性、有配偶、具有黨員身份的農村居民使用互聯網幸福感指數高。從地區分布來看，與東部地區相比，中部、西部地區農村居民的幸福感較低，這與祝仲坤和冷晨昕(2018)[4]的研究結果相同。中部、西部地區人均收入較低，經濟發展程度與東部地區相比還有較大差距，因此造成農村居民幸福感存在地區落差。

(三)PSM估計結果

為了增進傾向得分匹配方法的穩健性，本文采用最近鄰匹配、半徑匹配、馬氏匹配三種匹配方法，均顯示互聯網使用顯著提升農村居民幸福感，具體結果見表5。由三種匹配方法研究結論可知，匹配后得到的ATT值在0.172到0.262之間，與冷鳳彩和曹錦清(2018)[36]、汪連杰(2018)[12]的估算結果區間基本一致，說明互聯網使用能使農村居民幸福感上升17.2%到26.2%。而且三種匹配方法均存在ATU>ATE>ATT的關系，表明對于之前未使用過互聯網的農村居民，使用互聯網后幸福感提升效果更明顯。根據生活滿意度和對未來信心程度兩個指標分析得到的結論與幸福感相似，在此不再贅述。以上研究結論驗證了假說1，即互聯網使用顯著提升農村居民幸福感。

表5 PSM估計結果

(二)內生性檢驗

為消除變量之間可能存在的內生性問題，獲取互聯網使用影響農村居民幸福感的真實效應，本文參考祝仲坤和冷晨昕(2018)[4]的研究方法，將手機通訊支出和是否收發電子郵件作為互聯網使用的工具變量。首先，從內生性來看，手機通訊支出、是否收發電子郵件與互聯網使用之間存在緊密聯系，智能手機是人們使用互聯網的重要終端，收發電子郵件通過互聯網才能實現，因此，這兩個工具變量符合內生性原則。其次，手機通訊支出、是否收發電子郵件較難直接影響農村居民幸福感，就算是影響也是通過互聯網使用對農村居民幸福感產生影響，因此，符合工具變量外生性原則。在實證分析中，本文還對工具變量是否具有外生性和弱工具變量假設進行了檢驗，并采用有限信息最大似然法(LIML)，結果發現LIML系數估計值與2SLS非常接近，這也從另一個側面表明工具變量的選取符合要求。

從表6結果可知，OLS回歸方法得到的系數與之前傾向得分匹配方法估算得到的系數相比處于偏差區間的上限，由于OLS方法沒有辦法規避樣本自選擇問題，因而夸大了互聯網使用對農村居民幸福感的影響效果。同時在表6中，2SLS估計的系數比OLS估計的系數更高，說明在控制內生性的情形下，互聯網使用能顯著提升農村居民幸福感。

表6 工具變量法估計結果

(三)分樣本估計

為進一步了解不同特征群體使用互聯網的幸福效應異質性，本文根據收入水平、受教育程度、性別以及職業類型將農村居民進行分類，探討互聯網使用對不同類別農村居民幸福感的影響。研究結果表明，互聯網使用對農村農民幸福感影響存在邊際效用遞減規律(魯元平和王軍鵬，2020)[40]。具體分析如表7和表8所示。首先，以收入中位數為劃分依據，將農村居民分為低收入和高收入群體。研究發現，互聯網使用能顯著增加低收入農村居民的幸福感，而對高收入農村居民的影響不顯著，這恰好體現國家“網絡扶貧策略”方向上的正確性和適用性；第二，互聯網使用對農村居民幸福感的影響效果大小與其受教育程度呈U型關系，小學文化程度以下的農村居民使用互聯網的幸福程度最高，本科學歷及以上的農村居民使用互聯網帶來的幸福感次之，而初、高中文化程度的農村居民使用互聯網所帶來的幸福效應不顯著；第三，由性別來看，女性農村居民使用互聯網存在顯著幸福效應，而男性農村居民則不顯著，可能是互聯網對女性就業的促進作用顯著強于男性(毛宇飛和曾湘泉，2017)[41]。淘寶創立17年來，女性賣家占比始終維持在50%左右，包括剛畢業的大學生、全職主婦、職場麗人甚至退休女性，賦予女性等弱勢群體平等創業機會(1)數據來源：《中國女性創業報告(2018)》。；第四，農村居民職業類型方面，互聯網使用對自我雇傭類型農村居民幸福感有顯著提升作用，特別是對從事私營、個體自雇職業的農村居民，而對于受雇型農村居民，互聯網使用對其幸福感影響則不顯著。對于自我雇傭型農村居民，互聯網使用方便其與外界聯系，獲取生產、創業方面信息，增進與客戶、市場的互動，從而獲取的幸福效應也就越強。

表7 互聯網使用對農村居民幸福感影響的異質性分析(一)

表8 互聯網使用對農村居民幸福感影響的異質性分析(二)

五 互聯網使用影響農村居民幸福感的機制分析

(一)互聯網使用影響農村居民幸福感的信息獲取中介機制分析

前文假說提出互聯網以信息獲取為中介變量來影響農村居民幸福感。本部分首先實證分析互聯網使用對于信息獲取的影響，然后論證信息獲取如何提升農村居民幸福感，并計算互聯網使用對農村居民幸福感影響效應中信息獲取所占的比例，最終得到互聯網使用影響農村居民幸福感的作用機制。

本文借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)[42]改進的中介變量檢驗方法，其優點是錯誤率控制效果好，而且還可以檢驗完全中介效應與部分中介效應。結合本文內容，中介效應檢驗模型如下：

Yi=α0+α1Interneti+αxXi+εi

(5)

Informationi=β0+β1Interneti+βxXi+μi

(6)

Yi=C0+C1Interneti+C2Informationi+CxXi+εi

(7)

式(5)-式(7)中，Yi表示農村居民幸福感，Interneti表示互聯網使用，Informationi表示信息獲取，Xi表示所有控制變量，εi為隨機擾動項。

根據中介效應檢驗結果可知，如果C1、C2、β1顯著，則說明互聯網使用與農村居民幸福感之間存在中介效應，表9列(3)中的C1顯著且小于列(2)中的α1，說明存在部分中介效應。部分中介效應占比測算模型如下：

表9 互聯網使用對農村居民幸福感影響的機制分析：信息獲取

(8)

根據式(8)測算可得，中介效應為22.4%，這說明互聯網使用對農村居民幸福感的影響效應有22.4%來自互聯網使用所發揮的信息獲取作用。從而驗證本文所提出的假說2，互聯網使用以信息獲取作為中介變量來影響農村居民幸福感。

(二)不同媒介信息獲取作用重要性對農村居民幸福感影響的效果分析

為進一步分析互聯網作為信息獲取媒介對農村居民幸福感的影響機制，本文采用OLS和Ologit方法實證檢驗不同媒介信息獲取重要性對農村居民幸福感的影響，具體結果見表10。從整體樣本而言，電視在信息獲取方面的重要性對居民幸福感的影響最強，互聯網次之，接下來依次是報紙、手機短信、廣播；從城鎮樣本來看，電視信息獲取方面的重要性對城鎮居民幸福感的影響最強，電視獲取信息的重要性每提升1%，使得城鎮居民幸福感提升9.1%，而互聯網獲取信息的重要性每提升1%，城鎮居民幸福感只提升了5%；從農村樣本來看，互聯網信息獲取方面的重要性對農村居民幸福感的影響最強，電視次之，接下來依次是報紙、期刊、手機短信、廣播。互聯網獲取信息的重要性每提升1%，農民居民幸福感提升10.3%，電視獲取信息的重要性每提升1%，使得農村居民幸福感提升6.7%。在農村地區，通過有線電視、報紙、期刊、廣播等傳統媒介獲取信息的便利性遠不如互聯網，樣本數據顯示，使用電腦上網數據的均值是0.154，而移動上網數據的均值為0.363，從另一個側面說明智能手機的普及極大地方便了偏遠地區農村居民使用互聯網，由此也就決定了利用互聯網獲取信息的重要性對農村居民幸福感的影響要高于城鎮居民和整體居民樣本。

本文還利用問卷中的“平時使用電視獲取政治信息的頻率”以及“平時使用互聯網獲取政治信息的頻率”這兩個問題的調研結果與城鎮和農村居民幸福感之間的關系分別進行實證檢驗，得到與表10相同的結果，通過互聯網獲取政治信息的頻率對農村居民幸福感的影響要高于對城鎮居民，而通過電視獲取政治信息的頻率對城鎮居民幸福感的影響要高于對農村居民。從而驗證本文提出的假說3，互聯網使用的信息獲取作用對農村居民幸福感的影響強于對城鎮居民和全體居民。

表10 不同媒介信息獲取作用重要性對農村居民幸福感影響結果

六 結論和政策啟示

互聯網作為現代社會最為先進的社會生產力，已經顯著改變了農村居民傳統生活、生產方式，從而也對農村居民的幸福感帶來了各種顯性和隱性的影響。本文基于2016年中國家庭追蹤調查數據，論證互聯網使用對農村居民幸福感的影響及其作用機制，主要結論為：第一，互聯網使用顯著提升農村居民幸福感，使用互聯網的農村居民比不使用互聯網的農村居民能獲得更高的幸福感；第二，采用生活滿意度和對未來信心程度兩個指標代替幸福感得到同樣結果，使用互聯網的農村居民生活滿意度及對未來信心程度明顯高于不使用互聯網的農村居民；第三，互聯網使用對農村居民幸福感影響存在邊際效用遞減規律，低收入群體、女性、受教育程度小學以下、從事自雇工作等農村居民享受更多互聯網使用帶來的幸福效應；第四，互聯網使用對農村居民幸福感影響的作用機制在于其信息獲取功能，而且互聯網信息獲取作用重要性對農村居民幸福感的影響要顯著高于電視、報紙、期刊、廣播等傳統媒介。

基于以上研究結論得到如下啟示：第一，堅決貫徹執行2019年中央一號文件明確提出的“數字鄉村戰略”，擴大互聯網在農村地區傳遞信息的影響力，填補城鄉之間的數字鴻溝。改善農村網絡基礎設施，架設鄉村“信息高速公路”，降低互聯網使用成本和門檻，讓互聯網發展成果早日惠及農村居民。第二，積極引導低收入群體及女性、受教育程度較低的農村居民使用互聯網。注重對其知識和才能的培訓與再教育，擺脫對互聯網等新生事物的心理畏懼感，鼓勵利用互聯網增加就業、創業機會，提高農業與非農收入，開拓眼界、增長見識，進而獲取精神上幸福感的大幅提升。第三，加強對農村居民網絡使用行為的規范和引導?；ヂ摼W使用是一把雙刃劍，它能在提升農村居民幸福感的同時，也帶給農村居民前所未及的挑戰和陷阱。因此，政府要加大網絡安全管理，幫助農村居民識別網絡詐騙、網絡賭博、虛假廣告等不良信息，發揮互聯網的積極效應，以“互聯網+”模式踐行“鄉村振興戰略”。