數字化賦能：互聯網使用對農戶生產效率的影響研究

覃朝暉， 王嬡名， 蘇治豪

(三峽大學 經濟與管理學院， 湖北 宜昌 443002)

一、引言

實施鄉村振興戰略是黨的十九大對“三農”工作的重大決策部署，是現代化建設的必要要求。鄉村產業作為吸引農民就地就近就業增收的主要載體，是實現鄉村振興戰略的關鍵一招。而農業高質量發展是鄉村產業振興的基礎，是將小農生產并入現代農業發展軌道的著力點，這不僅要求農業生產跟隨市場需求，從本質上來說更重要的是農業效率的提升。2018年中央一號文件明確提出“實施質量興農戰略”，《國家質量興農戰略規劃(2018—2022年)》也對實施質量興農戰略提出了具體發展目標。從“精準扶貧”到“鄉村振興”，黨中央始終將“三農”工作放在首要位置。然而當前農戶農業內生動力持續不足，農業生產效率偏低是不爭的事實[1]。

隨著互聯網通信技術的不斷進步，人們的信息獲取方式和社會交往方式也隨之改變，對農戶的生產生活產生了巨大影響。根據中國互聯網絡信息中心發布的第47次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2020年12月，我國農村網民規模為3.09億，較2020年3月增長8540萬；全國農村地區互聯網普及率為55.9%。數字經濟促進了我國農村電子商務的發展，加快了農業現代化進程，增加了農村就業崗位。那么，互聯網使用是否會影響農戶生產效率，以及互聯網使用如何影響農戶生產效率，這些問題的回答，將為數字經濟如何助力鄉村產業振興進一步提供方向。

基于此，本文運用中國家庭追蹤調查(CFPS)2014—2018年中三期調查結果構造農戶層面面板數據，充分考慮模型可能存在的內生性問題，采用條件混合回歸(CMP)技術，驗證互聯網使用對農戶生產效率的影響。研究結果顯示，互聯網使用能夠促進農戶生產效率，且社會交往和信息獲取是互聯網影響農戶生產效率的兩個作用途徑，多重穩健性檢驗的實證結果顯示本文結論可信。進一步異質性檢驗表明，互聯網使用對農戶生產效率的促進作用會因個體和家庭異質性而表現出明顯差異。

二、文獻綜述與機理分析

農業現代化進程中的根本問題是解決效率，農業現代化的本質就是提高生產效率。隨著農業增長方式向集約型轉變，農業生產效率問題受到學術界廣泛關注。學者們從環境稟賦[1]、土地流轉[2]、農業生產機械化[3]、農戶信貸獲得[4]等角度對農業生產效率進行了有益探索。除以上因素外，互聯網通信技術的不斷完善升級與互聯網寬帶進村入戶也給農村經濟發展帶來了新的機遇，互聯網使用與農戶生產效率的影響關系研究逐漸引起學者們關注。

現有文獻主要從綠色農業技術采納[5]、農戶創業與非農就業[6]、緩解農戶信貸約束[7，8]、農戶增收[9]等方面對互聯網使用進行研究，驗證了互聯網下鄉對于農業生產和農戶增收的積極作用。同時，隨著鄉村振興戰略的實施，農業農村數字化給農業生產與農村生活帶來了重要變革，新的農業生產方式帶來了效率的提升和資源的優化配置[10]。閆迪和鄭少鋒[11]的研究發現互聯網使用能夠顯著提升農戶生產效率，且在要素配置和技術進步的作用機理及貢獻率中資本投入貢獻率最大，土地面積和科技投入次之，勞動力投入最小。然而現有對互聯網與農戶生產效率的研究還較少，對其機制分析也不夠深入。

從企業經營的角度看，信息獲取和社會交往與企業經營最為密切[12]，農業生產管理同樣如此。那么，互聯網作為信息通信技術不斷發展完善的產物，怎樣通過促進信息獲取與社會交往來影響農戶生產效率呢？首先，從信息獲取角度來看，互聯網提升了信息傳播速率，大大降低了信息獲取成本。奧地利學派認為信息改變了個體利用資源的方式并創造了更多的價值。信息作為農業不可或缺的生產要素，特別是農業技術信息獲取對農戶生產效率的提高起著舉足輕重的作用。不僅如此，由于農業生產存在著一定的地域性與季節性，信息的獲取對于高效率的農業生產必不可少[13]。互聯網平臺有助于農戶獲取與農業生產相關的技術信息，促進農業科學化生產。農戶可以通過互聯網獲取信息，獲得先進農業技術，促進農業生產要素的增長，從而促進農戶生產率的提高[14]。其次是社會交往，互聯網的快速發展為拓寬農戶社交渠道，降低交易成本和實現高效的交往提供必要的平臺。特別是以微信、QQ和抖音等為代表的線上社交平臺為農戶拓寬社會網絡渠道和積累社會資本提供了重要途徑，這不僅有利于農戶以更低的成本維持社會網絡關系，擴大了原有的農戶社會網絡體系，也為小農戶對接大市場提供路徑。李宏兵等[15]提出農戶通過互聯網中的社會交往，提高了農戶生產效率，增加了農民收入，提升了農產品價值。基于此，本文提出如下假設：

假設1：互聯網使用能夠顯著促進農戶生產效率；

假設2：信息獲取和社會交往是互聯網使用影響農戶生產效率的兩個重要機制。

三、數據來源、研究設計與變量選取

1.數據來源

本文數據來源于北京大學中國社會科學調查中心的中國家庭追蹤調查(CFPS)。CFPS在全國范圍內開展包括戶主、家庭、村莊三個層次的追蹤調查，數據覆蓋了全國25個省市，每隔一年進行全面追蹤統計，統計指標與國家統計局口徑基本一致，數據具有較好的代表性。由于本文關注的互聯網使用情況，只在2014—2018年有所涉及，所以本文用這三期的農戶數據來構造面板數據。在剔除了關鍵變量嚴重缺失的樣本后，本文最終得到2405戶農戶樣本連續3期的平衡面板數據，共7215個觀測值。

2.實證模型及內生性問題處理

(1)基準模型

本文的目的是研究互聯網使用對農戶生產效率的影響。由于農戶生產效率指標是取值0～1之間的受限連續變量，傳統的估計方法不再有效，而Tobit模型估計可以得到較穩健和統計性質優良的結果。具體模型如下：

Efficiencyit=δ0+δ1Websiteit+δ2Xit+σi+τt+εit

(1)

式(1)中，Efficiencyit表征農戶生產效率，Websiteit為農戶是否上網二值虛擬變量，Xit為戶主、家庭和村莊三個層面的控制變量，σi、τt分別是省份控制變量和年份控制變量，εit為隨機擾動項。

同時，為了進一步考察社會交往和信息獲取在互聯網使用影響農戶生產效率的作用機制，本部分構建中介效應模型進行檢驗。根據溫忠麟和葉寶娟[16]中介效應檢驗三步法：一是解釋變量對被解釋變量的關系驗證，系數δ1為互聯網使用對農戶生產效率的總效應，如式(1)所示；二是互聯網使用對中介變量M的關系驗證，系數為β1，如式(2)所示；三是互聯網使用和中介變量對于農戶生產效率的共同影響，系數γ2是在控制了互聯網使用變量Website的影響后，中介變量M對農戶生產效率的效應，系數γ1是在控制了中介變量M的影響后，互聯網使用對農戶生產效率的直接效應，如式(3)所示：

Mit=β0+β1Websiteit+β2Xit+σi+τt+εit

(2)

Efficiencyit=γ0+γ1Websiteit+

γ2Mit+γ3Xit+σi+τt+εit

(3)

(2)內生性問題討論及處理

關于農戶使用互聯網與否的決策問題，不僅是在理性經濟下的產物，更受到現有背景下政治、經濟、文化等多重因素作用的干擾[17]。也就是說，上文基準模型可能存在內生性問題，現有學者也驗證了互聯網使用存在內生性問題的假設[18，19]。其原因可能：一是來自模型中其他變量的影響。農戶是否使用互聯網的策略選擇問題本質上是由該行為能否帶來正向效用決定的，而互聯網使用的效用與個體、家庭和村莊特征的顯性變量密切相關。二是受到模型外的遺漏變量影響。農戶信貸行為和互聯網使用行為除了受到模型中存在的顯性變量影響外，還會受到戶主偏好、信息獲取與甄別能力等無法識別的隱性變量的共同影響。不僅如此，互聯網使用與農戶生產效率之間可能存在雙向因果關系。總體來看，農戶互聯網使用變量可能導致模型存在內生性問題，從而可能使估計結果出現偏誤。因此，選取工具變量是有必要的，而基于Tobit模型的工具變量法僅適用于截面數據，故本文借鑒鄒靜和鄧曉軍[20]做法，采用混合回歸技術(CMP)來估計。CMP估計提供了atanhrho_12估計量，能夠檢驗代表兩階段回歸模型的殘差相關性，若系數顯著異于0則說明模型間存在內生性，表明聯合檢驗是必要的，此時CMP回歸結果將優于IV-Tobit估計結果。

3.變量定義與統計描述

(1)被解釋變量：農戶生產效率。關于效率評價方面，學術界主流方法有兩種：數據包絡法(DEA)和隨機前沿分析(SFA)，兩種方法各有優劣。隨機前沿分析能夠將隨機誤差考慮進研究分析中，并對分析結果做出統計推斷，因此隨機前沿生產函數方法更適合本文的分析。本文將生產函數設定為超越對數生產函數，并借鑒黃莉等[1]的方法選取農業生產投入要素，主要包括物質投入(包括農藥、化肥、種子等費用支出)、土地投入(包括轉入土地支出)、人力投入(包括自家人力投入和雇工支出)、機械投入(包括自有機械價值和租賃機器費用)，產出指標為農戶農業生產收入(包括自家消費和賣出的所有產出的農副產品價值的總和)進行計算。

(2)解釋變量：互聯網使用。本文用每個家庭戶主(財務回答人)的互聯網使用情況表征農戶互聯網使用。其中2014年個人問卷中“是否上網？”變量回答“是”則賦值為1、反之則為0。2016年和2018年以個人對“你是否移動上網？”和“你是否用電腦上網”回答來定義，如果其中至少有一個回答為“是”，則賦值為1、反之則為0。以此構造二值虛擬變量界定農戶互聯網使用。

(3)中介變量：社會交往與信息獲取。本文借鑒郭士祺等[21]的方法，將家庭郵寄通訊支出作為社會交往的代理變量，相對于采用禮金支出來說，通訊支出可以看作一種非假期支出。關于信息獲取變量，本文將個人樣本中“互聯網作為信息渠道的重要程度”回答值大于等于3則賦值為1，反之則為0，用0-1變量表征互聯網信息獲取。

(4)工具變量。借鑒張景娜和張雪凱[22]選取歷史年份家庭郵寄通信支出作為互聯網使用工具變量的做法，本文用家庭歷史年份的“每月郵電通訊費”作為農戶互聯網使用的工具變量。一般來說，選取歷史變量作為工具變量是合適的。歷史年份的郵電通訊支出與后期農戶的農業生產效率沒有直接影響，但是歷史年份的郵電通訊支出一定程度上反映了農戶使用郵電通訊的水平，與后期互聯網使用是有較強的關聯性的，滿足工具變量具有外生性的前提。

(5)控制變量。為了更準確捕捉互聯網使用對于農戶多維貧困影響的凈效應，需要盡可能控制影響農戶生產效率的其他因素，減輕因遺漏變量帶來的估計偏誤。本文控制了個體特征(年齡、性別、教育水平、政治面貌、工作狀態)、家庭特征(社會交往、信息獲取、經營規模、個體私營活動、收入水平、是否擁有農機、社會資本、非農就業水平、土地類型)、村莊特征(最近集鎮距離、是否經歷征地、經濟發展水平、少數民族集聚區、自然災害頻發區、礦產資源區)的變量。由表1數據顯示：使用互聯網的農戶生產效率高于未使用互聯網農戶，同時使用互聯網農戶的社會交往和信息獲取水平均高于未使用互聯網農戶，這為本文的假設提供了一個粗略的證據，有待進行進一步實證檢驗。另外，使用互聯網農戶與未使用互聯網農戶在個體、家庭和村莊層面上也表現出一定差異。

表1 描述性統計

四、互聯網使用影響農戶生產效率及其作用機制的實證分析

1.基礎回歸結果

首先分析農戶的互聯網使用行為與農戶生產效率的直接關系，如表2所示，有無控制變量的回歸結果均顯示互聯網使用能夠提升農戶生產效率，且至少在5%的水平上顯著。也即是說，與未使用互聯網的農戶相比，使用互聯網的農戶生產效率更高，具體表現為使用互聯網的農戶生產效率比未使用互聯網農戶生產效率高10.66%。可能有兩方面的解釋：一是農村互聯網普及和寬帶進村入戶拓寬了農戶社交渠道，使得農戶能夠以更低的成本維持社會網絡關系，擴大了原有的農戶社會網絡體系，從而為小農戶對接大市場提供路徑;二是互聯網使用有助于農戶獲取與農業生產相關的技術信息，為農戶轉變生產方式，促進農業科學化生產，進而提高生產效率。

表2 互聯網使用與農戶生產效率的回歸結果

從模型(2)變量回歸結果來看，男性戶主的農戶生產效率要高于女性戶主的農戶生產效率；教育水平與農戶生產效率成正比，學歷越高的農戶有較強的學習能力，對新事物的接受能力較高，能夠較快速地學習新的農業技術知識；黨員的農業生產效率要高于非黨員，這可能與黨員農戶積極響應國家出臺的農業扶持政策有關；戶主有工作、家庭有個體私營活動和從事非農工作的農戶生產效率較低，由于農業產業的低收益特征此類農戶家庭更多地將家庭主要收入來源放在非農收益上，從事農業的積極性也相對較弱；經營規模越大的農戶生產效率越高，這可能與農業生產的規模效應有關；家庭收入水平越高的農戶生產效率越高，較強的經濟基礎能夠支撐農戶擁有必備的農用生產器械，從事農業生產。而年齡、是否有農機、社會資本、最近集鎮距離、土地類型、是否經歷征地、村莊經濟發展水平、是否少數民族集聚區和自然災害頻發區對農戶生產效率的影響并不顯著。

2.機制回歸結果

將社會交往、信息獲取作為中介變量建立中介效應分析結果制成表3。

表3 互聯網使用與農戶生產效率的機制回歸結果

討論了互聯網使用通過中介變量來優化對被解釋變量農戶生產效率的解釋，即說明社會交往、信息獲取可以部分地解釋農戶生產效率的提高。實證結果如表4所示，Panel A檢驗了互聯網使用、社會交往與農戶生產效率的中介效應機制，按照溫忠麟和葉寶娟[16]的中介效應檢驗流程，表2的模型(2)為中介效應第一步檢驗結果，顯示互聯網使用變量的系數在1%的水平上顯著為正，則中介效應成立，即互聯網使用與農戶生產效率之間存在中介效應。表3的第(1)、(2)列分別對應中介效應檢驗的第二、三步檢驗結果，互聯網使用對于中介變量社會交往的影響顯著為正。互聯網使用能夠拓寬農戶的社交渠道，提高農戶的市場參與水平，改變小農戶在市場中的信息弱勢地位。且在第三步檢驗中社會參與對于農戶生產效率影響為正且顯著，則表明間接效應顯著，即互聯網使用能夠通過促進農戶社會參與來提升農戶生產效率。第(2)列中加入社會參與變量后，互聯網使用變量的系數仍然顯著為正，且β1*γ2的系數符號與γ1保持一致，則意味著模型存在部分中介效應，且中介效應占總效應的比例為24.07%。

表4 PSM再估計結果分析

Panel B報告了以信息獲取作為中介變量的機制檢驗結果，中介效應第一步檢驗結果與Panel A相同，表明中介效應成立。第(1)、(2)列檢驗結果顯示，互聯網使用對于信息獲取的影響為正且在1%的水平上顯著，而在第三步檢驗中信息獲取對于農戶生產效率的影響為正但并不顯著。中介效應檢驗流程表明若β1和γ2至少有一個不顯著，則需要進行Bootstrap檢驗。根據Bootstrap檢驗結果得出拒絕β1*γ2=0的原假設，則意味著間接效應顯著。第(2)列中加入信息獲取變量后，互聯網使用變量的系數仍然顯著為正，且β1*γ2的系數符號與γ1保持一致，表明存在部分中介效應，且中介效應占總效應的比例為3.88%。這表明，農戶能夠通過網絡平臺進行技術信息獲取來提升農業生產效率，這對于加強數字網絡下鄉如何助力鄉村振興進一步提供了方向。

3.穩健性檢驗

(1)PSM回歸分析

考慮到可能存在的因樣本自選擇導致的估計結果，本文采用了傾向匹配得分法(PSM)來進行平衡性檢驗，以檢驗實證結果的穩健性。結果如表4所示，Panel A報告了平衡性檢驗的內容，進行匹配之后的結果顯示，匹配之后的實驗組和對照組在10%的顯著性水平下不存在偏差，樣本數據特征趨于一致。Panel B顯示了進行傾向匹配得分后的樣本回歸后的結果，與上述基準回歸的結果基本保持一致。互聯網使用顯著地影響了農戶生產效率的提高。PSM-DID報告結果顯示基準實證結果是穩健的。

(2)變量替代

核心解釋變量替換是驗證模型估計結果穩健性的一種常用方法。本文用上網時長來替換是否使用互聯網。相較于是否使用互聯網，上網時長可以反映農戶使用互聯網的頻率以及效率，可以驗證農戶是否真正可以在一定程度上接觸互聯網。

表5中回歸(1)、回歸(2)結果顯示，上網時長與農戶生產效率具有正相關，回歸結果顯示上網時長的系數水平分別為0.0467和0.0516，且至少在5%的水平上顯著，與前文實證結果分析結果一致，即說明通過變量替換檢驗發現本文結果穩健。

表5 互聯網使用時長對農戶生產效率的影響分析

五、異質性分析

1.不同農業經營規模的異質性考察

為考察不同農業規模農戶使用互聯網的情況，從而對農戶生產效率的回歸結果造成一定的誤差，本文將農戶分為小規模農戶、中等規模農戶以及大規模農戶三種不同類型，并分別進行數據回歸分析。由表6結果分析，小規模農戶與中等規模農戶使用互聯網對生產效率的提高呈現正向相關性，均至少在10%的水平上顯著，且小規模農戶的影響系數為0.1823要大于中等規模農戶0.1582，而互聯網使用對大規模農戶生產效率影響并不顯著。可能的原因是，小、中規模的農戶通過互聯網使用促進了信息獲取和社會參與，改變了其在原有市場上的弱勢地位，獲取先進經驗，轉變生產方式等來提升生產效率。而根據邊際效應遞減規律，大規模農戶的市場地位和技術水平遠優于中、小規模農戶，因此互聯網使用對大規模農戶生產效率的影響并不顯著。

表6 不同農業經營規模的異質性分析

2.精英農戶與非精英農戶的異質性考察

上文在討論不同農業經營規模之后，本部分將農戶根據學歷和收入進行分組，對“精英農戶”與“非精英農戶”的影響進行探究。

由表7數據可知，在將其他可以影響回歸結果的協變量施加控制后，較高學歷和較高收入的農戶使用互聯網對提高生產效率的影響顯著，且在5%的水平上顯著。然而，低學歷和低收入農戶對于使用互聯網提高生產效率的影響并不明顯，這說明互聯網使用存在著一定的“精英俘獲”現象。高學歷農戶接受新事物的能力和主動性要優于學歷較低的農戶，高收入農戶能夠承擔得起互聯網設備的更新換代費用，因此更易獲得互聯網紅利。

表7 精英農戶與非精英農戶的異質性分析

六、結論與建議

本文基于2014-2018年中國家庭追蹤調查數據，檢驗了互聯網使用與農戶生產效率的影響。研究發現：第一，相比于未使用互聯網的農戶，使用互聯網的農戶生產效率能顯著提高，通過CMP估計方法解決內生性后，這一結論仍然成立。第二，機制解釋發現，互聯網使用能夠拓寬農戶的社交渠道和信息渠道來促進農戶生產效率。第三，采用替代變量法和傾向得分匹配法進行穩健性檢驗后，結果仍然穩健。第四，異質性分析表明，不同農業規模農戶、精英農戶與非精英農戶之間使用互聯網對農戶生產效率存在顯著差異，小規模農戶與中等規模農戶以及精英農戶使用互聯網對農戶生產效率的影響較大。

本文研究為互聯網經濟提供了微觀證據，具有重要的政策啟示：第一，從技術培訓、農戶成本等繼續優化農戶生產環境，同時優化銷售渠道環境，不斷釋放農民發展潛力。第二，我國互聯網普及率仍遠遠落后于發達國家，為此，要通過財政轉移支付加大對農村地區的財政支持力度，不斷完善農村地區互聯網基礎設施，加快推進提速降費，確保農戶能夠使用互聯網，從而通過互聯網使用來推動農村地區經濟的發展。第三，豐富完善農村居民上網方式，提高上網技能，為農戶生產效率提供堅實的信息技術。第四，深度挖掘互聯網的功能，通過網絡平臺增加社會資本、獲取技術信息，不斷提升農業生產效率從而增加農戶收入。在信息短缺和金融融資嚴峻的農村地區，互聯網能提供有價值的探索和發現，在助推農戶生產效率中發揮著“催化”作用，是鄉村振興的必經之路。