數字素養對農村勞動力非農就業的影響研究

摘要：文章利用2020年中國家庭追蹤調查（CFPS）數據，實證檢驗了數字素養對農村勞動力非農就業的影響及其作用機制。研究結果表明，數字素養對農村勞動力非農就業行為具有明顯的促進作用；數字素養在性別、受教育程度、地區上對農村勞動力非農就業行為的影響存在差異性。據此，建議加強農村數字基礎設施建設，強化農村居民數字素養教育，促進數字平臺與鄉村產業融合，以促進農村勞動力轉移。

關鍵詞：數字素養；非農就業；異質性分析

黨的二十大報告強調，要全面推進鄉村振興戰略。鄉村振興戰略作為新時代鄉村全面振興的總抓手，其核心在于激活農村發展潛力，推動農村產業結構升級和發展第二、三產業，合理引導農村勞動力向非農部門轉移，增加農民非農就業，促進農民增收。2023年中央一號文件提出，鼓勵農民就業創業，拓寬農民增收致富渠道，2024年中央一號文件在強化農民增收舉措中強調，要促進農村勞動力多渠道就業。與此同時，隨著數字技術的不斷發展，數字化正在鄉村振興方面悄然發力，成為推動中國農業農村現代化進步的重要引擎，特別是在促進農村產業融合發展、鄉村旅游、農村電商等方面，為農村勞動力創造了更多非農就業機會。農民作為鄉村振興的主體，隨著數字應用能力即數字素養水平的提升，有助于幫助其獲取更多的信息與資源，從而享受到數字化發展帶來的紅利。

本文基于中國家庭追蹤調查（CFPS）2020年數據，探討數字素養影響非農就業的作用機理，同時從性別、受教育程度、地區三個層面，進行數字素養對農村勞動力非農就業行為影響的異質性分析，為提高農村勞動力數字素養水平和促進非農就業提出針對性建議。

一、文獻回顧與研究假設

學界關于數字素養的研究始于20世紀90年代，Gilster（1997）最早提出了“數字素養”這一概念，即個體獲取、理解與整合數字信息的一種綜合能力。隨著學界對數字素養研究的內涵和外延不斷豐富，我國學者宋毓、饒俊麗（2020）認為數字素養內涵主要包含通用素養、跨學科素養以及道德倫理素養等多方面內容。少數學者也逐漸關注農民數字素養，學者武小龍、王涵（2023）定義為“農民數字素養”：在參與數字化生產與生活時，農民主體需具備的數字基礎知識、專業技能、創新特質與數字價值態度等要素的總和。

近些年，隨著數字化在農村地區的持續推進，學者們開始關注數字化發展對非農就業的影響。從宏觀層面看，學者馬俊龍、寧光杰（2017）研究發現互聯網使用可以顯著促進農村勞動力非農就業；學者王修梅、易法敏（2023）研究發現，電子商務的發展提升了農村勞動力的非農就業質量。從微觀層面看，學者主要從人力資本角度出發，李曉靜、陳哲（2022）研究發現提升農戶數字素養，不僅可以促進自身進行創業，還能向周邊臨近的農戶擴散，產生正向空間溢出效應。學者劉奧龍、李雅楠（2023）研究發現數字技能顯著提高了農村勞動力從事非農就業的概率。

數字素養作為一種重要的人力資本，它反映了個體在數字環境中運用數字技術進行信息獲取、問題解決和創新能力的綜合能力。一方面，對于農村勞動力來說，信息相對閉塞，數字素養的提升，可以拓寬獲取就業信息的渠道，降低信息搜尋成本，增加非農就業的概率。數字素養使個體能有效地利用數字工具或者平臺，及時捕捉市場需求，掌握最新的創業前沿動態，降低創業門檻。另一方面，數字經濟時代，隨著數字技術的不斷發展催生出許多新的產業形態和模式，這可以帶來更多就業機會。勞動力個體可以通過在線平臺學習，提高自身數字素養水平，從而參與到這些新業態中。例如農村電商平臺的快速發展，可以帶動農村勞動力創業就業，加快農村勞動力的非農轉移。基于此，本文提出以下假設：

數字素養對農村勞動力參與非農就業具有正向影響。

二、研究設計

（一）數據來源

本文使用的是中國家庭追蹤調查（CFPS）2020年數據。本文研究對象為農村樣本，對數據進行篩選與合并，保留年齡為16～65歲之間的樣本數據，剔除缺失值和異常值等，最終經過整理得到的有效樣本量為9031個。

（二）變量設置

1. 被解釋變量：非農就業

參考已有文獻，根據CFPS成人問卷中工作性質題項“這份工作是農業工作還是非農工作？”來確定。當回答“非農工作”時，非農就業取值為1；否則，非農就業取值為0。

2. 核心解釋變量：數字素養

本文借鑒趙明龍和楊檸澤等學者的研究，從數字使用、數字生活、數字學習與數字意識素養四個方面衡量農村勞動力的數字素養水平。采用因子分析法，衡量農村勞動力個體數字素養綜合水平。數字使用素養從“是否使用電腦上網”“是否使用移動設備上網”兩個題項測量；數字生活素養從“過去一年，是否使用微信”“過去一周，是否看過短視頻或者網絡直播節目”“過去一周，是否在網上購物”三個題項測量；數字學習素養根據“過去一周，是否使用網絡學習”題項測量；數字意識素養從“網絡對休閑娛樂有多重要”“網絡對與家人和朋友保持聯系有多重要”“網絡對學習及獲取咨詢有多重要”三個題項測量。

3. 控制變量

本文參考已有研究，從個體、家庭和地區特征三個層面選擇控制變量。具體變量的選取和描述性統計見表1。

（三）模型設計

為檢驗數字素養與非農就業之間的關系，考慮到被解釋變量非農就業是虛擬變量，建立二元logit基準回歸模型進行估計：

Logit（jobi=1）=β0+β1digita1i+β2Xi+εi

式中：jobi表示農村勞動力非農就業，jobi＝1當時，代表個體從事非農工作，否則取值為0；digita1i表示勞動力個體i的數字素養水平；Xi為控制變量，包括個體特征、家庭特征和地區虛擬變量；εi為隨機誤差項。

三、實證分析

（一）基準回歸

表2為基本模型的回歸結果，模型（1）只包含數字素養變量和非農就業變量，顯示在不控制其他變量的情況下，數字素養在1%的顯著性水平上，正向促進農村勞動力非農就業。模型（2）、（3）、（4）是逐步在模型中加入個體特征、家庭特征和地區特征的控制變量，結果顯示，數字素養仍顯著影響非農就業。這說明數字素養越高的個體主動參與非農就業的可能性也越大。由此，本文的研究假設得到驗證。

從控制變量的回歸結果來看，性別在1%的顯著性水平上，正向影響農村勞動力進行非農就業，說明男性勞動力更有可能從事非農工作。年齡與婚姻狀況系數為負，表明年齡越大的勞動力、已婚的勞動力，選擇非農就業的可能性越低。主要是因為年齡越大的勞動力，面臨更多的身體健康問題，或者缺乏最新的技術與知識，就很少選擇非農就業；對于已婚人士，需要承擔家庭照顧責任，或者對于伴侶的依賴性，另一方可能會選擇不工作。受教育年限在1%的顯著性水平下，正向影響勞動力進行非農就業，表明受教育程度越高的個體，參與非農就業的概率更高。從家庭層面看，家庭人均收入越高，非農就業可能性越大。而家庭規模負向影響勞動力非農就業行為，這可能是較大的家庭規模使得個體需要承擔更多家庭照顧責任，會限制其外出從事非農工作。

（二）穩健性檢驗

為了確保回歸分析結果的可靠性，本文采用兩種方法進行穩健性檢驗：一是更換模型，將Logit模型替換為Probit模型。二是通過對樣本重新選擇進行穩健性分析，剔除年齡低于20歲和高于60歲的樣本。如表3所示，在二元Logit模型和Probit模型中，數字素養都在1%的顯著性水平下正向影響農村勞動力非農就業行為。剔除了20歲以下和60歲以上的樣本后，結果可見表3中模型（2），數字素養與農村勞動非農就業仍然是顯著正相關，進fcv+2fm4ZkJFLPwSnOkaPdNsj01Dv8uF1bgsZer2148=一步驗證了基準模型分析結果的穩健性。

（三）異質性分析

1. 性別異質性

由于受傳統文化與社會家庭角色刻板印象的影響，在非農就業勞動力市場的參與過程中，女性相較于男性，可能更容易受到傳統觀念、性別偏見與職業角色認同等因素的制約。而且男性和女性在獲取和利用數字資源方面可能存在差異，這會對他們參與非農就業的行為產生影響。據此，進一步將樣本分為男性和女性勞動力兩組，進行回歸分析，其結果如表4所示。可以發現，數字素養對農村女性勞動力參與非農就業的影響更大。

2. 受教育程度異質性分析

數字素養對于不同教育層次人群的非農就業影響可能存在顯著差異。本文按照受教育年限，將樣本劃分為低教育程度（0～9 年）、中等教育程度（10～14年）、高等教育程度（15年以上），其回歸結果如表5所示。數字素養正向影響低教育程度和中等教育程度的農村勞動力群體參與非農就業，分別在1%、10%的水平上通過顯著性檢驗。雖然對高等教育程度勞動力群體非農就業的影響為正向，但是結果并不顯著，這可能是因為高等教育程度群體通常已具備較高的數字素養，因此額外的數字素養提升對非農就業的邊際效應可能較小，導致結果不顯著。相比之下，低教育程度的群體，數字素養水平的提升可以有效緩解信息不對稱問題，幫助個體獲得更多就業機會，提高非農就業的參與率。

3. 地區異質性分析

按照省份將樣本區域劃分為東部、中部和西部，分析數字素養對不同區域農村勞動力非農就業影響的差異性，其結果如表6所示。數字素養在1%的顯著水平下，均正向影響各地區農村勞動力非農就業行為。但是數字素養對西部地區農村勞動力非農就業的促進作用最為顯著，這可能是因為西部地區相對于東部和中部來說，經濟發展水平和基礎設施建設相對滯后，數字技術的應用成為推動經濟轉型和就業增長的重要力量。

四、結論與建議

本文基于2020年CFPS數據，理論分析并實證檢驗數字素養對農村勞動力非農就業的影響機制。得到以下研究結論：第一，數字素養顯著正向影響非農就業，該結論在加入控制變量并進行一系列穩健性檢驗后仍然成立。第二，異質性分析表明，數字素養對女性勞動力、低教育程度的勞動力、西部地區勞動力的非農就業的正向影響更顯著。

基于上述分析，本文提出以下建議：

第一，加強農村數字基礎設施建設。政府應加大對農村和邊遠地區數字基礎設施的投入，特別是西部和中部地區，根據數字鄉村建設發展的需要，加大對鄉村數字化資源和資金扶持力度，不斷加大對“新基建”投資力度，確保農村居民能夠無障礙接入數字資源，推動農村信息化水平建設，從而提高農村居民數字素養水平。

第二，強化農村居民數字素養教育。政府作為政策制定者和資源調配者，要特別關注到“數字弱勢群體”，特別是針對中老年群體、低教育程度群體和女性群體，要聯合企業或社會組織，定期開展全方位數字素養教育，注重提高農村居民使用數字設備的能力，拓寬他們獲取數字資源的途徑，培養個體的數字意識和思維。

促進數字平臺與鄉村產業融合。鼓勵和支持數字平臺企業與農村特色產業深度合作，借助電商平臺或直播帶貨等形式，為農產品銷售開拓更廣闊的渠道。同時，利用數字技術推動鄉村旅游等特色產業發展，為農村勞動力提供更多的就業崗位，提升農村經濟的整體活力和農村勞動力的收入水平。

參考文獻：

[1]Gilster，P.Digital Literacy[M].New York：Wiley Computer Pub，1997.

[2]宋毓，饒俊麗.國內外數字素養研究熱點計量分析[J].國家圖書館學刊，2020，29（01）：87-98.

[3]武小龍，王涵.農民數字素養：框架體系、驅動效應及培育路徑——一個勝任素質理論的分析視角[J].電子政務，2023（08）：105-119.

[4]馬俊龍，寧光杰.互聯網與中國農村勞動力非農就業[J].財經科學，2017（07）：50-63.

[5]王修梅，易法敏.數字經濟對農村勞動力非農就業質量的影響——來自電子商務發展的證據[J].經濟經緯，2023，40（03）：55-65.

[6]李曉靜，陳哲，夏顯力.數字素養對農戶創業行為的影響——基于空間杜賓模型的分析[J].中南財經政法大學學報，2022（01）：123-134.

[7]劉奧龍，李雅楠，李亞楠.數字技能對農村勞動力就業決策的影響[J].勞動經濟評論，2023，16（02）：55-76.

[8]何洋.互聯網使用對農村勞動力非農就業影響[J].西部皮革，2019，41（09）：106.

[9]羅美娟，申小亮.人情支出對農村勞動力非農就業的影響研究——基于CFPS微觀數據的實證分析[J].西北人口，2021，42（06）：47-60.

[10]趙明龍，楊檸澤，周靜，劉博.數字素養對農民工舉家遷移的影響——基于CFPS數據的實證分析[J].農業經濟，2023（09）：88-90.

（作者單位：長安大學人文學院）