互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民收入的影響實證研究目錄摘要： [27]。年齡變量通過了1%的負向顯著性檢驗，說明其年紀較小的居民其收入會比高年齡的員工有更高的收入。從婚姻狀況來看，其變量通過1%正向顯著性檢驗，即已婚的農(nóng)村居民相較于未婚的農(nóng)村居民有更多的收入，該現(xiàn)象可能是由于其結(jié)婚的人相較于未結(jié)婚的有家庭的責任，更愿意投入時間在勞動工作上，從而帶來更多的收入。從文化程度看，高學歷的農(nóng)村居民同其收入之間具有顯著的正向關(guān)系，可能的原因是教育程度越高的人擁有越高的人力資本，從而能都提高其工作效率。健康程度對于收入的影響通過1%的正向顯著性檢驗，這說明身體健康有利于農(nóng)村居民收入的增加。農(nóng)村居民的投資行為對于其收入具有顯著正向影響，且通過了5%的顯著性檢驗，其系數(shù)為0.856，說明其有投資行為的農(nóng)村居民個體比沒有投資行為的農(nóng)村居民個體收入要高出85.6個百分點，投資能增加其農(nóng)村居民的收入。住房產(chǎn)權(quán)對農(nóng)村居民的收入影響回歸系數(shù)為0.756，且通過了1%水平的正向顯著性檢驗，這可能由于住房產(chǎn)權(quán)歸自己所有，就不需要為了買房而儲蓄降低其投資能力。（二）PSM實證結(jié)果及分析1、傾向得分的估計結(jié)果及分析如上文實證分析中控制變量得出的結(jié)論，其受教育程度、年齡、婚姻狀況等控制變量會影響著農(nóng)村居民收入狀況。為了盡可能消除樣本存在的自選擇偏差，本研究采用傾向得分匹配法（PSM）重新測量互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民收入的影響，在進行傾向的得分匹配之前，引入了會影響農(nóng)村居民上網(wǎng)情況的特征變量進行傾向得分估算，以此來檢測使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)村居民同不適用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)村居民之間的得分平衡性。本文首先在進行PSM實證分析前進行了Logit模型進行回歸，加入所有的控制變量，之后分別運用半徑匹配、核匹配、最近鄰匹配三種匹配方法進行分析，得出相應的結(jié)論。由于對農(nóng)村居民的收入進行了對數(shù)處理，所以沒有辦法直接從處理對照組看出其對應的收入水平，本研究3種匹配方式得出的結(jié)果是相似的，其ATT值有所不同，其中最近鄰匹配的ATT值最小，為0.579，但是從表可以看出無論用哪種匹配方式ATT值均在1%的水平上顯著，由此，可以得出互聯(lián)網(wǎng)使用對于農(nóng)村居民的收入影響顯著性水平基本一致。本文的研究假設得到了進一步驗證。除此之外，在估計互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民收入的處理效應（ATT）均在1%的顯著水平，顯著性為正，這說明使用互聯(lián)網(wǎng)使得農(nóng)村居民的收入得到了顯著提高。表SEQ表\*ARABIC5不同匹配方法下互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民收入的處理效應匹配方法處理組對照組ATT標準誤t值半徑匹配（r=0.05）7.7076.5520.9460.2734.2***核匹配(帶寬=0.06)7.7076.7630.9440.2564.2***最近鄰匹配（k=1）7.7087.1280.5790.1303.6***注：***、**和*代表的顯著性水平為依次為1%、5%和10%。2、匹配結(jié)果平衡性檢驗本文對傾向得分匹配的方法進行平衡性檢驗，列出了各個變量標準化偏差的具體值，具體的數(shù)值見REF_Ref71993602\h表6，由表中可知各個變量的標準化偏差均小于10%，符合其匹配結(jié)果平衡性檢驗的一般要求，說明數(shù)據(jù)在匹配后偏差由大幅度縮小，該方法更好地平衡樣本數(shù)據(jù)。由t檢驗的p值可以看出，t檢驗的結(jié)果在性別、年齡、健康狀況等變量均通過了顯著度為1%的顯著性檢驗，這說明拒絕了原假設：處理組和控制組無系統(tǒng)差異。驗證了處理組與控制組之間存在差異。可以由REF_Ref71993634\h圖4控制變量的標準化偏差圖示。綜上，匹配結(jié)果更好地匹配了數(shù)據(jù)，且對于本文的研究在一定程度上是穩(wěn)定可靠的。表SEQ表\*ARABIC6各變量匹配前后的標準化偏差變量匹配前（U）匹配后（M）均值標準化偏差T檢驗處理組對照組t值P值性別U0.5130.541-5.500-2.1100.035M0.5140.572-11.800-3.9100.000年齡U39.31661.976185.700-69.9500.000M39.32039.1571.3000.4700.638民族U0.9300.89711.7004.3900.000M0.9300.947-6.200-2.3900.017婚姻狀況U0.7780.974-62.200-27.8700.000M0.7780.808-9.400-2.4200.015教育程度U11.8507.924135.90052.6300.000M11.84711.6656.3002.1500.032政治面貌U0.0550.0387.9003.1500.002M0.0550.01717.7006.6800.000宗教信仰U0.9110.8858.7003.2800.001M0.9110.925-4.800-1.7600.078健康狀況U3.9493.04585.80032.1400.000M3.9493.977-2.700-1.0100.315投資U0.0370.00423.20010.5100.000M0.0360.0304.8001.2700.205私家車U0.3580.13852.80021.5900.000M0.3580.420-14.800-4.2100.000住房產(chǎn)權(quán)U0.2860.521-49.300-18.6600.000M0.2870.2850.3000.1000.920注：匹配方法為最近鄰匹配，k=1圖SEQ圖\*ARABIC5各控制變量的標準化偏差圖示3、異質(zhì)性分析（1）教育程度為了進一步討論異質(zhì)性變量的影響，本文將教育程度分成初中及以下、中專及高中、大專及本科以上三組，不同受教育程度的農(nóng)村ATT估計結(jié)果如下圖所示，表7的最近鄰匹配，“初中及以下”、“中專及高中”、以及“大專及本科以上”均通過了顯著性檢驗，從ATT的檢測結(jié)果（0.630>0.584>0.418）可以看出，互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)村居民中的學歷的群體的促進作用更為明顯，且“初中及以下”在1%的統(tǒng)計水平上顯著，而“中專及高中”、“大專及本科以上”只通過了10%的顯著性檢驗，這說明互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民收入的影響在低學歷群體之中更有作用，可能的解釋是，低學歷的農(nóng)村居民通過互聯(lián)網(wǎng)獲得信息，能夠減少顯示中的信息不對稱以及降低了信息成本，所以互聯(lián)網(wǎng)使用對其收入有顯著性的影響，而高學歷的農(nóng)村居民，其因為接受的教育更多導致其獲得更多的專業(yè)技能，獲取信息的能力也更強，因此其互聯(lián)網(wǎng)是使用對其影響的程度更小。表SEQ表\*ARABIC7基于教育程度差異的互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民收入的影響變量名稱匹配方法ATT標準誤t值初中及以下最近鄰匹配（k=1）0.6300.1574.0***中專及高中0.5840.2221.3*大專及本科以上0.4180.3311.2*注：***、**和*代表的顯著性水平為依次為1%、5%和10%。（2）年齡不同年齡段的農(nóng)村使用互聯(lián)網(wǎng)有所差異，所以本文認為有必要區(qū)分不同年齡段的農(nóng)村居民，進而探討其不同年齡段農(nóng)村居民的互聯(lián)網(wǎng)使用行為對其收入的影響，結(jié)果表明，年齡均通過了顯著性檢驗。年齡>44歲的農(nóng)村居民通過了1%水平的顯著性檢驗，而年齡<=44的農(nóng)村居民只通過了10%的顯著性檢驗，這說明互聯(lián)網(wǎng)使用對44以上的農(nóng)村居民收入的影響更大。通過ATT的結(jié)果可以看出，互聯(lián)網(wǎng)使用對44歲以上的農(nóng)村居民收入有更高的促進作用，可能的解釋是，線下很多青年人會應用互聯(lián)網(wǎng)的娛樂功能進行游戲、聊天等娛樂活動，而會使用互聯(lián)網(wǎng)的中老年人花費在娛樂時間較少而更看重互聯(lián)網(wǎng)給他們帶來的經(jīng)濟價值。所以互聯(lián)網(wǎng)使用對其中老年群體的收入影響更顯著。表SEQ表\*ARABIC8基于年齡程度差異的互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民收入的影響變量名稱匹配方法ATT標準誤t值年齡<=44最近鄰匹配（k=1）0.6620.5001.3*年齡>440.7420.1355.4***注：***、**和*代表的顯著性水平為依次為1%、5%和10%。（3）政治面貌由前文描述性統(tǒng)計分析可以看出，當下黨員人數(shù)相比群眾更少，其黨員身份作為政治資本，反映了個人品質(zhì)以及個人的能力。由表，可以看出其非黨員身份的農(nóng)村居民通過了1%的顯著性檢驗，而黨員身份的農(nóng)村居民通過了10%的顯著性檢驗。從ATT值的結(jié)果可以看出互聯(lián)網(wǎng)使用對非黨員身份的農(nóng)村居民收入影響更大?？赡苁怯捎谄潼h員身份的農(nóng)村居民多為在村里有職務，具備組織活動的能力，能憑借自身的能力擴展渠道，進而獲取更多的信息。如擁有工會身份的農(nóng)村居民就可以利用會議、文件等獲取有價值的信息，并通過社會網(wǎng)絡與他人提供相互幫助，最終促使個人收入的增加。而非黨員身份的農(nóng)村居民就可以通過互聯(lián)網(wǎng)補齊這一個短版，提供獲取信息的途徑，從而帶來更顯著的收入增加效應。表SEQ表\*ARABIC9基于政治面貌差異的互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民收入的影響變量名稱匹配方法ATT標準誤t值非黨員最近鄰匹配（k=1）0.7340.1354.2***黨員0.5310.1682.2*注：***、**和*代表的顯著性水平為依次為1%、5%和10%。六、研究結(jié)論與對策建議（一）研究結(jié)論當前提升農(nóng)村居民的收入是一項復雜的社會系統(tǒng)工程。我國政府也高度重視農(nóng)村居民的收入問題，龐大的農(nóng)村居民收入不可忽視，本文應用2017年“中國綜合社會調(diào)查”（CGSS）公開數(shù)據(jù)，考察其互聯(lián)網(wǎng)使用對于農(nóng)村居民收入的影響，研究結(jié)果表明：1、中國使用互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模群體逐年遞增，而農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)基礎設施較于全國總體設施建設相對落后。2、農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)可以使其收入發(fā)生顯著提高。首先，在多元線性回歸方程中，引入“互聯(lián)網(wǎng)使用變量”在不加入控制變量組以及之后在模型中加入控制變量都在1%的顯著水平下正向影響農(nóng)村居民的收入。其次，使用PSM分析法進一步分析互聯(lián)網(wǎng)使用對于農(nóng)村居民收入的個體影響，3種匹配方式均通過了t值檢驗，均表明使用互聯(lián)網(wǎng)可以提升農(nóng)村居民的收入。3、控制變量方面，性別、教育、婚姻情況、年齡、健康狀況均對農(nóng)村居民收入有顯著的影響。具體而言，性別、年齡為負向顯著作用，教育、婚姻狀況、健康狀況為正向顯著作用。影響農(nóng)村居民收入的社會經(jīng)濟狀況特征有投資、住房產(chǎn)權(quán)，均正向顯著影響其收入。4、從農(nóng)民個體屬性看，互聯(lián)網(wǎng)使用顯著提升了了中老年（年齡>44歲）農(nóng)村居民的個人收入；互聯(lián)網(wǎng)使用對低學歷的農(nóng)村居民增收效應更明顯；增加互聯(lián)網(wǎng)使用能夠為非黨員身份帶來更多的收入。（二）對策建議中共中央、國務院發(fā)布《國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022年）》，該規(guī)劃提出了發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟的重要性，而農(nóng)村居民作為鄉(xiāng)村振興的主體，提升其收入水平對整個國家經(jīng)濟發(fā)展有卓越的貢獻，而影響農(nóng)村居民收入的因素是多方面的，在信息化高速發(fā)展的今天，互聯(lián)網(wǎng)也在其中扮演者重要的角色。因此結(jié)合本文的研究結(jié)果，主要提出以下幾點建議。1、加快基礎網(wǎng)絡設施建設第一，加強政策引導。政府可以通過增強在農(nóng)村地區(qū)基礎設施建設財政投入，優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)的寬帶基礎設施建設，緩解目前上網(wǎng)存在的網(wǎng)絡信號差、網(wǎng)速不穩(wěn)定等問題；與此同時，政府可以通過“網(wǎng)絡扶貧”等一系類渠道，引導農(nóng)村地區(qū)的人們意識到互聯(lián)網(wǎng)時代下電商對“三農(nóng)”帶來的發(fā)展前景。第二，完善運行機制。運營商應逐步落實政府政策，制定合理的優(yōu)惠方案，有序推進農(nóng)村基層的網(wǎng)絡設施建設，幫助并引導未開通網(wǎng)絡寬帶的居民用戶。2、提升農(nóng)村地區(qū)的科學文化水平第一，提升綜合素質(zhì)。堅持學習，抓住現(xiàn)有的繼續(xù)教育和技術(shù)培訓的機會，提升自身的綜合素質(zhì)從而帶動收入的增加，研究中表明其互聯(lián)網(wǎng)使用對低學歷農(nóng)村居民的收入影響更顯著。第二，切實關(guān)注農(nóng)村居民的科學文化水平。多數(shù)農(nóng)村地區(qū)在推行新的技術(shù)時，可能會遇到很多人不愿學、學不會的現(xiàn)象，因此需要高農(nóng)戶的文化教育水平或者選擇對農(nóng)戶進行互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)知識和技能的培訓。第三，推進信息培訓。推動互聯(lián)網(wǎng)知識培訓，其農(nóng)業(yè)部門等可以通過更新網(wǎng)絡平臺的教學視頻等，促進農(nóng)民獲取更多的農(nóng)業(yè)知識信息，調(diào)動農(nóng)民的互聯(lián)網(wǎng)的積極性，增加農(nóng)村居民的社會資本從而導致其技術(shù)效應為農(nóng)村居民帶來更多的收入。3、加強政府規(guī)制和監(jiān)管第一，重視監(jiān)察互聯(lián)網(wǎng)建設中出現(xiàn)的政策偏離及資源偏離的情況，落實整合各類資源，制定符合本地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的相關(guān)保障政策。第二，提供信息平臺。應用政企結(jié)合方式，發(fā)揮組織作用，應用互聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)村當?shù)靥厣a(chǎn)業(yè)，農(nóng)戶特色手藝等相結(jié)合，提升農(nóng)村居民的收入水平。4、樹立正確的網(wǎng)絡觀第一，慎重選用互聯(lián)網(wǎng)使用方式，農(nóng)村居民應合理選擇新聞資訊等電子應用，提升自我社會資本，切勿花費過多時間于互聯(lián)網(wǎng)娛樂。第二，提升使用效率。合理利用時間，避免花費過多時間于互聯(lián)網(wǎng)平臺，將互聯(lián)網(wǎng)平臺作為其獲取信息、知識、技能的載體。（三）結(jié)束語本文利用2017年中國社會綜合調(diào)查數(shù)據(jù)（CGSS）從理論和實證分析視角分析了互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村居民收入的影響，盡管目前做出一定的探索，但是仍然存在很多不足：第一，遺漏其他變量。盡管在研究中盡量加入其他控制變量并對變量進行內(nèi)生性檢驗，但是不可否認，還是有其他變量因素沒有被考慮到。第二，研究設計上，對于互聯(lián)網(wǎng)使用情況的測量，僅僅以使用互聯(lián)網(wǎng)的頻率測量，日后的研究將從互聯(lián)網(wǎng)嵌入，包括使用時長等多方面進行考慮。第三，數(shù)據(jù)有限性。本文研究僅僅采用了2017年中國社會綜合調(diào)查數(shù)據(jù)（CGSS）一個截面數(shù)據(jù)，然而互聯(lián)網(wǎng)使用是動態(tài)發(fā)展的，應用一年的截面數(shù)據(jù)無法得出較為客觀的結(jié)論。鑒于以上不足，將在今后的學習研究中進一步改善。參考文獻：第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》發(fā)布[J].新聞世界,2021(03):96.SolowRM,We’dBetterWatchOut[J].NewYorkReviewofBooks,1978,36(Dec,01)GillG.Economy-WideandIndustry-LevelImpactofInformationTechnology[J].SamElectronicJoutnal,1997Kraemer.Fromdigitaldividetodigitalinequality:theglobalperspect.[J].InternationalJournalofInternet&EnterpriseManagement,2006,4(3):215-227魚明.中國信息化發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距關(guān)系檢驗[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2015(15):42-44.宋曉玲.“互聯(lián)網(wǎng)+”普惠金融是否影響城鄉(xiāng)收入均衡增長?——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J].財經(jīng)問題研究,2017(07):50-56.李曉鐘,王歡.互聯(lián)網(wǎng)對我國經(jīng)濟發(fā)展影響的區(qū)域差異比較研究[J].中國軟科學,2020(12):22-32.唐劍,夏玉林.互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟對居民消費傾向的影響實證研究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2021(09):51-54.方俊雄.財政支出對農(nóng)民收入影響的實證研究[J].今日中國論壇,2012(10):42+45.陳銀娥,刑乃千,師文明.農(nóng)村基礎設施投資對農(nóng)民收入的影響——基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的經(jīng)驗研究[J].中南財經(jīng)政法大學學報,2012(01):97-103+144.莫亞琳,黃奕涵,羅培坤.社會資本、農(nóng)村勞動力流動與農(nóng)戶收入——基于CFPS數(shù)據(jù)的實證研究[J].投資研究,2020,39(06):111-127.顧和軍.職業(yè)培訓對農(nóng)村勞動力工資收入的影響[J].華南農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版),2013,12(03):81-87.陽歡,李峰.農(nóng)村勞動力人均受教育年限與農(nóng)民收入關(guān)系分析——基于江西省1991—2009年數(shù)據(jù)的實證[J].中國職業(yè)技術(shù)教育,2011(21):50-53.欒江,李強.教育對農(nóng)村外出務工勞動力非農(nóng)收入的影響研究[J].中國科技論壇,2011(02):133-137.周雪松,劉穎.中國農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)演變及其啟示[J].中國農(nóng)學通報,2012,28(14):210-213.方娜,王其和.基于收入結(jié)構(gòu)視角的城鎮(zhèn)化與農(nóng)民收入關(guān)系的協(xié)整分析[J].湖北農(nóng)業(yè)科學,2014,53(23):5884-5888.AkerJC.”Dial‘A’foragriculture:areviewofinformationandcommunicationtechnologiesforagriculturalextensionindevelopingcountries”.AgriculturalEconomics,2011,42(6):631-647.Nakasone,Eduardo,Torero,Maximo,Minten,Bart.ThePowerofInformation:TheICTRevolutioninAgriculturalDevelopment”.AnnualReviewofResourceEconomics,