互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響
——基于CFPS數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

丁炎晨 于 冷

(上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200000)

0 引言

2020年是實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會(huì)的決勝之年，要幫助貧困地區(qū)脫貧致富，需要幫助農(nóng)村貧困地區(qū)居民增加收入，要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)有兩種途徑：(1)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，增加農(nóng)業(yè)收入；(2)促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)，豐富收入來源。這兩種途徑之間存在雙向因果關(guān)系，楊向陽等(2007)研究發(fā)現(xiàn)，非農(nóng)就業(yè)水平的提高會(huì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng),而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)反過來會(huì)進(jìn)一步提高非農(nóng)就業(yè)水平。隨著生產(chǎn)率的不斷提高，農(nóng)村居民向城市流動(dòng)，農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，是一個(gè)國家或地區(qū)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化過程中不可避免的現(xiàn)象。

伴隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，二、三產(chǎn)業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求日益增加，根據(jù)《2019年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》，2019年農(nóng)民工總量達(dá)到29,077萬人，比上年增加241萬人，增長(zhǎng)0.8%，增速比上年小幅上升0.2個(gè)百分點(diǎn)。就勞動(dòng)力的需求增加而言，農(nóng)民工的增速目前處在一個(gè)較低的水平。馬俊龍等(2017)研究發(fā)現(xiàn)部分東南沿海等經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的城市出現(xiàn)“民工荒”的趨勢(shì)也日益明顯，越來越多的學(xué)者開始討論中國是否即將迎來“劉易斯拐點(diǎn)”。雖然討論結(jié)果不盡相同，但不可否認(rèn)的是，曾一直支撐中國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的“人口紅利”在不斷流失。但是，中國農(nóng)村仍然存在著大量的剩余勞動(dòng)力。根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，2019年第一產(chǎn)業(yè)GDP占比僅為7.1%，而第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比例達(dá)到了25.1%。近年來由于農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程的推進(jìn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不斷提高，農(nóng)業(yè)所需就業(yè)人數(shù)不斷減少，吸納勞動(dòng)力能力不斷降低，因此農(nóng)村地區(qū)存在大量邊際產(chǎn)出為0的剩余勞動(dòng)力。幫助這些剩余勞動(dòng)力實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)，填補(bǔ)二、三產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展帶來的勞動(dòng)力需求，對(duì)促進(jìn)農(nóng)民增收、縮小城鄉(xiāng)收入差距，以及推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展都具有重要意義。

從微觀角度來看，限制農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的原因主要有兩點(diǎn)：人力資本和社會(huì)資本。人力資本包括健康水平、受教育程度、專業(yè)技能等；社會(huì)資本包括人際關(guān)系、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等?；ヂ?lián)網(wǎng)的使用和普及有可能幫助打破這兩條限制：一方面，互聯(lián)網(wǎng)的使用可以幫助農(nóng)村居民以更低的成本，在更短的時(shí)間內(nèi)接受教育或技能培訓(xùn)，如網(wǎng)絡(luò)課程等，這是正規(guī)教育的重要補(bǔ)充，可以在一定程度上提高農(nóng)村勞動(dòng)力的人力資本；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)的即時(shí)通信功能也有助于農(nóng)村居民建立自己的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，增加人際關(guān)系，并且可以使用互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎豐富自己的信息來源，包括招聘信息等，從而增加就業(yè)渠道，提高就業(yè)幾率。此外，互聯(lián)網(wǎng)的普及還產(chǎn)生了一些新穎靈活的工作職位，如網(wǎng)約車、外賣配送等，也為農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。

從互聯(lián)網(wǎng)普及率來看(見圖1)，目前城鄉(xiāng)之間仍有較大差距。近些年來隨著計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)等硬件設(shè)備的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的推廣普及，中國網(wǎng)民數(shù)量不斷攀升，城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)普及率不斷提高，但城鄉(xiāng)之間差距依然明顯。《CNNIC中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)狀況統(tǒng)計(jì)報(bào)告》指出，截至2020年3月，中國的網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到9.04億，較2018年底增長(zhǎng)了7508萬，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到64.5%，較2018年底提升4.9個(gè)百分點(diǎn)。其中農(nóng)村網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到2.55億，占網(wǎng)民整體的28.2%，較2018年底上升了1.5個(gè)百分點(diǎn)。隨著農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)民規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)普及率的不斷增長(zhǎng)，城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)普及率差異正在逐步縮小，但仍超過30%。城鄉(xiāng)間存在差距一方面是由于城鎮(zhèn)化進(jìn)程在一定程度上影響了農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及推進(jìn)工作的成果；另一方面則由地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡造成，這也是城鄉(xiāng)差距的主要原因。

同樣需要注意的是，互聯(lián)網(wǎng)是一項(xiàng)高技能型工具，需要學(xué)習(xí)和培訓(xùn)相關(guān)技能才能有效地使用，而農(nóng)村勞動(dòng)力大多受教育程度偏低，在接觸到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)往往不能有效利用，無法充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)對(duì)其就業(yè)和收入的積極效應(yīng)。此外，近些年來各類短視頻和直播平臺(tái)的興起，使得越來越多的農(nóng)村網(wǎng)民接入互聯(lián)網(wǎng)的目的是用來娛樂?！禖NNIC中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)狀況統(tǒng)計(jì)報(bào)告》指出，截至2020年3月，中國網(wǎng)民網(wǎng)絡(luò)視頻(含短視頻)用戶規(guī)模為8.5億，網(wǎng)絡(luò)視頻使用率達(dá)到94.1%，網(wǎng)絡(luò)游戲用戶規(guī)模為5.3億，網(wǎng)絡(luò)游戲使用率達(dá)到58.9%。過度使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行娛樂活動(dòng)，不僅不能發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)對(duì)就業(yè)的積極促進(jìn)作用，反而可能分散精力，甚至導(dǎo)致沉迷網(wǎng)絡(luò)而對(duì)就業(yè)甚至日常生活產(chǎn)生負(fù)面影響。

本文框架如下：第一部分為引言，闡述研究背景；第二部分為文獻(xiàn)綜述；第三部分為數(shù)據(jù)來源和模型；第四部分為實(shí)證分析；第五部分為結(jié)論和政策建議。

1 文獻(xiàn)綜述

中國龐大的農(nóng)村人口是直接關(guān)系到經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定的重大問題(樂章等，2010)。近年來隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程的推進(jìn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不斷提高，農(nóng)業(yè)吸納就業(yè)能力不斷降低，農(nóng)村存在大量剩余勞動(dòng)力。蔡昉等(2007)也指出了中國農(nóng)村勞動(dòng)力顯著剩余的客觀事實(shí)。對(duì)于如何減少剩余勞動(dòng)力，促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的問題，很多學(xué)者從不同角度進(jìn)行了研究。如任國強(qiáng)(2004)分析指出教育對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)具有顯著的促進(jìn)作用，且除了高中，勞動(dòng)力受教育程度越高,獲得的非農(nóng)收入也越高。程名望等(2006)也通過研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民受教育程度對(duì)其身份轉(zhuǎn)變和非農(nóng)擇業(yè)等意愿傾向的影響非常顯著，這構(gòu)成了農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的內(nèi)在推力，也在一定程度上揭示了人力資本也是影響勞動(dòng)者非農(nóng)就業(yè)的重要因素。其他方面，魏眾(2004)指出健康狀況對(duì)農(nóng)民的勞動(dòng)參與和非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)都有顯著的促進(jìn)作用，且對(duì)增加家庭收入有重要作用；范麗紅等(2019)發(fā)現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)女性一般負(fù)責(zé)在家照顧老人和小孩，增加農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)可以釋放女性勞動(dòng)力從而促進(jìn)其非農(nóng)就業(yè)。

隨著中國信息化水平的提高，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響。一方面，部分學(xué)者從宏觀層面研究了“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下大學(xué)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)的情況和互聯(lián)網(wǎng)對(duì)整體就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。中國自20世紀(jì)90年代引進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以來，信息化程度不斷提高，特別是近年來相繼提出“互聯(lián)網(wǎng)+”“智慧城市”和“數(shù)字中國”等一系列信息化發(fā)展戰(zhàn)略，旨在通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及與應(yīng)用促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面發(fā)展(程名望，2019)。在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景加持下,大學(xué)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)具有機(jī)會(huì)更多、平臺(tái)更大、門檻更低、更加公平等新特點(diǎn)(程煜等，2015)?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”實(shí)現(xiàn)了工業(yè)化與信息化的深度融合,對(duì)于推動(dòng)大學(xué)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)具有十分顯著的優(yōu)勢(shì)(金印等，2016)。丁琳等(2020)基于WIOD投入產(chǎn)出數(shù)據(jù), 從理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)兩方面分析了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響,發(fā)現(xiàn)中國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步減少了技術(shù)密集型制造業(yè)和建筑業(yè)的就業(yè), 促進(jìn)了第三產(chǎn)業(yè)就業(yè), 長(zhǎng)期看互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步會(huì)促進(jìn)整體就業(yè)。

另一方面，更多的學(xué)者從微觀層面研究互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)勞動(dòng)者收入水平和勞動(dòng)參與的影響。劉曉倩(2018)基于2014年CFPS數(shù)據(jù)研究得出結(jié)論，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)不同來源的收入均有提高，尤其是對(duì)農(nóng)業(yè)收入的影響更為明顯；周冬(2016)利用有序Probit模型研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)使用能夠顯著促進(jìn)農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)、豐富農(nóng)民收入來源，從而提高農(nóng)村發(fā)展水平。卜茂亮等(2011)利用2008年CFPS數(shù)據(jù)估計(jì)了信息技術(shù)的工資回報(bào)率，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的使用可以帶來約60%的額外收入，其中農(nóng)村地區(qū)約為78%，明顯高于非農(nóng)村地區(qū)的38%。在勞動(dòng)參與方面，毛宇飛等(2017)研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)使用能促進(jìn)女性整體就業(yè)，且對(duì)非自雇就業(yè)的作用效果大于自雇就業(yè)。趙建國等(2019)運(yùn)用Logit模型和IVProbit模型，分析了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)和勞動(dòng)參與的影響，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用顯著促進(jìn)了大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)和勞動(dòng)參與概率,且互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)的促進(jìn)效應(yīng)主要集中于30歲以下、農(nóng)村戶籍以及東部的畢業(yè)生群體中。周洋等(2017)研究了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的使用對(duì)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)具有積極的促進(jìn)作用，并且社會(huì)交往和信息獲取是主要的影響機(jī)制。

此外，也有一些學(xué)者關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)對(duì)收入分配的影響。邱澤奇等(2016)指出，從互聯(lián)網(wǎng)紅利中受益更多的地區(qū)主要集中在東南沿海等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)；程明望等(2019)指出互聯(lián)網(wǎng)普及對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響呈現(xiàn)先增加后降低的“倒U型”趨勢(shì)，且互聯(lián)網(wǎng)普及對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響在2009年左右已經(jīng)越過拐點(diǎn)，而且互聯(lián)網(wǎng)普及顯著縮小了城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距, 并且是通過城鄉(xiāng)居民生存型消費(fèi)差距、享受型消費(fèi)差距和發(fā)展型消費(fèi)差距多維路徑實(shí)現(xiàn)的。

但是，國內(nèi)專門研究互聯(lián)網(wǎng)對(duì)非農(nóng)就業(yè)影響的文章較少。周冬(2016)使用有序Probit模型發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)能有效提高農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的概率，使得農(nóng)村就業(yè)多元化，但是她的文章中并未解決內(nèi)生性的問題。馬俊龍等(2017)使用工具變量和Biprobit模型克服了內(nèi)生性，進(jìn)一步證明了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的促進(jìn)作用，并得出互聯(lián)網(wǎng)可以通過幫助農(nóng)村居民提高社會(huì)資本、減少家務(wù)時(shí)間兩個(gè)渠道影響勞動(dòng)者就業(yè)決策的結(jié)論。趙羚雅等(2018)研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)顯著提高了農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的概率，并通過中介效應(yīng)得出互聯(lián)網(wǎng)對(duì)非農(nóng)就業(yè)的促進(jìn)效應(yīng)中有23.88%來自社會(huì)資本。

但是以上文章都未進(jìn)一步研究過度使用互聯(lián)網(wǎng)是否會(huì)帶來負(fù)面影響。近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，各類手機(jī)游戲、短視頻平臺(tái)、直播平臺(tái)等不斷走紅，在受教育程度普遍偏低、互聯(lián)網(wǎng)使用技能較弱的農(nóng)村地區(qū)，很多人使用互聯(lián)網(wǎng)并不是用來學(xué)習(xí)或者獲取信息，而是從事游戲、直播等娛樂活動(dòng)，這樣一來過度使用互聯(lián)網(wǎng)非但不能促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)，反而會(huì)帶來負(fù)面影響，因此本文能夠在一定程度上豐富該領(lǐng)域的研究。

2 數(shù)據(jù)與模型

2.1 數(shù)據(jù)來源和變量統(tǒng)計(jì)描述

本文數(shù)據(jù)來自2016年中國家庭動(dòng)態(tài)跟蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)。中國家庭動(dòng)態(tài)跟蹤調(diào)查是北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心實(shí)施的、一個(gè)旨在通過跟蹤搜集個(gè)體、家庭、社區(qū)三個(gè)層次的數(shù)據(jù)，反映中國社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、人口、教育和健康的變遷，以為學(xué)術(shù)研究和政策決策提供數(shù)據(jù)為目標(biāo)的重大社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目。該數(shù)據(jù)庫于2010年正式開始訪問，樣本覆蓋25個(gè)省/直轄市/自治區(qū)162個(gè)縣，目標(biāo)樣本規(guī)模為15776戶，剔除正在上學(xué)的、年齡過大和年齡過小的樣本，還剩13584個(gè)。調(diào)查對(duì)象包含樣本家庭的全部家庭成員，數(shù)據(jù)具有較好的代表性，能夠作為本文研究問題的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)來源。表1所列為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的大致情況。

表1 主要變量的基本特征

模型被解釋變量為是否非農(nóng)就業(yè)，非農(nóng)就業(yè)為1，務(wù)農(nóng)和未就業(yè)為0。核心解釋變量分為是否使用互聯(lián)網(wǎng)和使用互聯(lián)網(wǎng)各類用途的頻率，其中是否使用互聯(lián)網(wǎng)包含使用電腦上網(wǎng)和手機(jī)上網(wǎng)，以問卷中“是否移動(dòng)上網(wǎng)”“是否電腦上網(wǎng)”為準(zhǔn)，只要二者中有一個(gè)滿足即認(rèn)為使用互聯(lián)網(wǎng)；使用互聯(lián)網(wǎng)各類用途的頻率包括“使用互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)的頻率”“使用互聯(lián)網(wǎng)工作的頻率”“使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的頻率”“使用互聯(lián)網(wǎng)社交的頻率”，使用頻率按照“從不”到“幾乎每天”劃分為7個(gè)等級(jí)，依次賦值為0～6，其中“使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的頻率”是本文討論的重點(diǎn)。其他控制變量包括年齡和年齡平方，這是因?yàn)橹心晖枪ぷ鞯狞S金時(shí)期，所以非農(nóng)就業(yè)與年齡可能呈現(xiàn)倒U型關(guān)系；性別，因?yàn)檗r(nóng)村女性承擔(dān)了照顧老人孩子的職責(zé)，所以男性往往更容易非農(nóng)就業(yè)；受教育程度，分為“從未受過教育”“小學(xué)”“初中”“高中”“大專及以上”，其中“從未受過教育”作為對(duì)照組，受教育程度越高，其非農(nóng)就業(yè)的概率往往越大；是否有過非學(xué)歷教育，作為正規(guī)教育的重要補(bǔ)充，非學(xué)歷教育往往可以幫助勞動(dòng)力掌握新的技能，從而提高其非農(nóng)就業(yè)概率；健康程度，作為人力資本的重要一項(xiàng)，健康的人往往有更多的機(jī)會(huì)就業(yè)；是否結(jié)婚和孩子個(gè)數(shù)，家庭情況往往對(duì)個(gè)體的就業(yè)選擇和就業(yè)機(jī)會(huì)有所影響，引入這些控制變量用來控制個(gè)體的家庭狀況差異；是否黨員，在中國黨員身份可能會(huì)影響農(nóng)村勞動(dòng)力在某些崗位的就業(yè)機(jī)會(huì)。

2.2 實(shí)證模型

由于模型的被解釋變量“是否非農(nóng)就業(yè)(因變量job)”為離散的二元變量，所以本文的基本模型采用Probit模型：

Pr(job=1)=Φ(cons+αInternet+βX)

(1)

Pr(job=1)=Φ(cons+αXX_Int+βX)

(2)

其中Internet為核心解釋變量“是否使用互聯(lián)網(wǎng)”,XX_Int為“使用互聯(lián)網(wǎng)的頻率(XX代表不同途徑，如學(xué)習(xí)、工作、娛樂等)”。正如前面所討論的，本文希望分析過度使用互聯(lián)網(wǎng)是否會(huì)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面效果，所以在基本模型的基礎(chǔ)上再加入互聯(lián)網(wǎng)使用頻率的平方項(xiàng)(XX_Int2)，這樣一來式(2)就變成了：

Pr(job=1)=Φ(cons+αXX_Int+γXX_Int2+βX)

(3)

實(shí)際上，個(gè)人的就業(yè)情況與其使用互聯(lián)網(wǎng)頻率之間存在著“自選擇”的問題：實(shí)現(xiàn)了非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)村居民往往有著更高的收入，則更有可能接入并使用互聯(lián)網(wǎng)，且非農(nóng)工作相比務(wù)農(nóng)本身就會(huì)更多地接觸到互聯(lián)網(wǎng)，如外賣騎手、網(wǎng)約車司機(jī)等。這樣一來如果使用上述模型進(jìn)行回歸分析就高估了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)非農(nóng)就業(yè)的促進(jìn)作用，因此存在著內(nèi)生性的問題。此外，該模型的內(nèi)生性問題還存在另一方面：很大一部分人群，尤其在農(nóng)村落后地區(qū)，使用互聯(lián)網(wǎng)是用來休閑娛樂的，如打游戲、看視頻直播等。因?yàn)樗麄內(nèi)狈?duì)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的利用能力，那么這一部分樣本就不能客觀地體現(xiàn)出互聯(lián)網(wǎng)對(duì)非農(nóng)就業(yè)的促進(jìn)作用，從而低估了互聯(lián)網(wǎng)的影響。

為了克服內(nèi)生性問題，本文采用工具變量法，而該模型中被解釋變量“是否非農(nóng)就業(yè)”和核心解釋變量“互聯(lián)網(wǎng)使用頻率”均為離散變量，所以不能直接使用Ivprobit模型，只能采用Biprobit模型：

Pr(job=1)=Φ(cons+αXX_Int+γXX_Int2+βX，

Pr(XX_Int=i)=f(X,Z)，i=0,1,2,3,4

(4)

而在使用工具變量時(shí)需引入離散變量Internet的映射，不可觀測(cè)的潛在變量y*與解釋變量向量X和工具變量Z存在線性回歸關(guān)系，擾動(dòng)項(xiàng)ε服從獨(dú)立且正態(tài)分布，如下：

y*=cons+γZ+φX+ε

當(dāng)y*的估計(jì)值落在一定的邊界點(diǎn)內(nèi)時(shí)，我們就可以觀測(cè)到農(nóng)民相應(yīng)的互聯(lián)網(wǎng)使用頻率，假設(shè)邊界點(diǎn)為λ1，λ2，λ3，λ4，λ5我們可以將其關(guān)系定義如下：

再由擾動(dòng)項(xiàng)ε服從獨(dú)立且正態(tài)分布有：

Pr(XX_Int=0)=Φ(λ1-φX-γZ)，

Pr(XX_Int=i)=Φ(λi+1-φX-γZ)-Φ(λi-φX-γZ)，i=1,2,3,4

關(guān)于工具變量的選擇，要滿足兩個(gè)條件：(1)與內(nèi)生解釋變量存在相關(guān)性；(2)嚴(yán)格外生，只通過內(nèi)生解釋變量來影響被解釋變量。本文選擇的工具變量為個(gè)體所在區(qū)縣去除個(gè)體所在村/鎮(zhèn)的互聯(lián)網(wǎng)普及率，計(jì)算公式為：

這樣的工具變量是合理的。關(guān)于相關(guān)性：個(gè)體周邊村/鎮(zhèn)的互聯(lián)網(wǎng)普及率越高，則個(gè)體身邊使用互聯(lián)網(wǎng)的人越多，由于同伴效應(yīng)，會(huì)影響個(gè)體自身對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的使用決策；關(guān)于外生性：其他村/鎮(zhèn)的互聯(lián)網(wǎng)普及率往往并不會(huì)影響個(gè)體的非農(nóng)就業(yè)概率，因此是完全外生的。

本文將使用該工具變量，運(yùn)用上述Biprobit模型，分析互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的促進(jìn)作用以及過度使用互聯(lián)網(wǎng)帶來的負(fù)面影響。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 互聯(lián)網(wǎng)的使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響

使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響如表2所示，在未引入互聯(lián)網(wǎng)使用頻率平方項(xiàng)的情況下，模型1、2分別為不加工具變量的Probit模型和使用工具變量的Biprobit模型。由分析回歸結(jié)果可以看出，“是否使用互聯(lián)網(wǎng)”前的系數(shù)顯著為正，并且在引入了工具變量之后該結(jié)果依然顯著為正，說明使用互聯(lián)網(wǎng)確實(shí)可以促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)。

表2 “是否使用互聯(lián)網(wǎng)”對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響

其他的控制變量也都基本符合我們的預(yù)估：(1)年齡對(duì)非農(nóng)就業(yè)的影響呈倒U型，這是由于青少年和中年是就業(yè)的黃金年齡，年齡過大或過小都會(huì)降低就業(yè)的概率；(2)男性比女性非農(nóng)就業(yè)的概率要高，這是由于農(nóng)村女性往往承擔(dān)了照顧老人和孩子的責(zé)任，降低了她們外出就業(yè)的幾率。因此農(nóng)村投入養(yǎng)老基礎(chǔ)設(shè)施可能在一定程度上解放農(nóng)村婦女，促進(jìn)其非農(nóng)就業(yè)；(3)接受教育會(huì)使非農(nóng)就業(yè)的概率增大，且受教育程度越高，促進(jìn)效果越明顯，接受過非學(xué)歷教育同樣對(duì)非農(nóng)就業(yè)有促進(jìn)作用；(4)健康狀況前系數(shù)顯著為正，說明越健康的個(gè)體參與非農(nóng)就業(yè)的概率越大；(5)子女個(gè)數(shù)會(huì)影響非農(nóng)就業(yè)的概率，且對(duì)其有負(fù)效應(yīng)，這與(2)中討論的結(jié)果可能有交叉，因?yàn)榧抑泻⒆釉蕉啵枰疹櫤⒆佣黄攘粼诩抑胁荒芡獬?，非農(nóng)就業(yè)的概率就越高。

在模型1、2的基礎(chǔ)上，將核心解釋變量“是否使用互聯(lián)網(wǎng)”更換為“使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂頻率”，并加入使用頻率平方項(xiàng)，分析過度使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行娛樂活動(dòng)是否會(huì)帶來負(fù)面效應(yīng)，得到模型3、4?；貧w結(jié)果如表3所示，可以看出，使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂頻率前系數(shù)顯著為正，而使用頻率平方項(xiàng)前系數(shù)顯著為負(fù)，并且在加入工具變量后依然顯著，說明非農(nóng)就業(yè)概率與使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂頻率之間存在倒U型關(guān)系，且拐點(diǎn)位置位于5.3左右，即當(dāng)使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的頻率達(dá)到“幾乎每天”時(shí)，便會(huì)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)致非農(nóng)就業(yè)概率下降。

表3 “使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂頻率”對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響

3.2 進(jìn)一步分析

模型4的結(jié)果顯示，使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的頻率與非農(nóng)就業(yè)概率之間存在倒U型關(guān)系，即過度使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行娛樂活動(dòng)會(huì)導(dǎo)致非農(nóng)就業(yè)概率下降。為了進(jìn)一步分析該問題，本文從樣本中剔除使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行學(xué)習(xí)和工作的樣本，對(duì)剩下的10273個(gè)樣本進(jìn)行分析，這樣可以觀察在不使用互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)和工作的情況下，如果使用互聯(lián)網(wǎng)只是用來娛樂和社交，過度使用互聯(lián)網(wǎng)是否會(huì)有負(fù)面影響。對(duì)該組樣本進(jìn)行工具變量下的Biprobit模型分析，得到結(jié)果如表4。

表4 實(shí)證回歸結(jié)果(剔除使用互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)和工作的樣本)

可以看到，“使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂頻率”前系數(shù)顯著為正，而平方項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)。即非農(nóng)就業(yè)概率與使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂頻率之間仍呈倒U型關(guān)系，并且此時(shí)拐點(diǎn)位置有所前移，位于頻率為4.9左右的位置，即在不使用互聯(lián)網(wǎng)從事學(xué)習(xí)和工作的情況下，當(dāng)使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的頻率達(dá)到“每周3～4次”時(shí)，便會(huì)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響。而且這還是在樣本會(huì)使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行社交增加個(gè)人社會(huì)資本，從而對(duì)非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生積極影響的情況下(因使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂和社交重疊樣本過多，不宜直接分離)，若單獨(dú)考慮使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行娛樂的情況，這一拐點(diǎn)可能更加前移。對(duì)比模型4～5的結(jié)果可以看出，使用互聯(lián)網(wǎng)確實(shí)可以促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)，但由于互聯(lián)網(wǎng)是一項(xiàng)高技能型工具，要發(fā)揮其促進(jìn)作用需要使用者掌握一定的技能并合理使用，若只是使用互聯(lián)網(wǎng)從事娛樂活動(dòng)，那么過度使用互聯(lián)網(wǎng)反而會(huì)對(duì)非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第45次《CNNIC中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2020年3月，中國手機(jī)互聯(lián)網(wǎng)用戶占全部網(wǎng)民的99.3%，移動(dòng)上網(wǎng)已經(jīng)是中國網(wǎng)民最普遍的上網(wǎng)方式。本文將“是否移動(dòng)上網(wǎng)”作為解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如下表5，可以看出，無論是否加入工具變量，移動(dòng)上網(wǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響均顯著為正，因此本文的研究和模型具有高度穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：移動(dòng)上網(wǎng)對(duì)非農(nóng)就業(yè)的影響

3.4 異質(zhì)性分析

表6顯示了使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)不同性別的農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響。可以看出，不管對(duì)男性還是女性，使用互聯(lián)網(wǎng)均能提高非農(nóng)就業(yè)的概率，并且對(duì)男性非農(nóng)就業(yè)的促進(jìn)作用更大。這主要是由于相比男性，女性在求職過程中難度更大，并且農(nóng)村女性往往承擔(dān)著照顧老人和孩子的責(zé)任，即使同樣使用互聯(lián)網(wǎng)，女性非農(nóng)就業(yè)的概率也更低于男性。此外，不管對(duì)男性還是女性，使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂頻率與非農(nóng)就業(yè)概率之間均存在倒U型關(guān)系，即男性和女性過度使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行娛樂均會(huì)對(duì)其非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響。

表6 異質(zhì)性分析：互聯(lián)網(wǎng)對(duì)不同性別樣本非農(nóng)就業(yè)的影響

表7結(jié)果可以看出互聯(lián)網(wǎng)對(duì)不同年齡段的農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)均有顯著的促進(jìn)作用，其中對(duì)30歲以下樣本影響最大，這主要是由于年輕人更容易接受新鮮事物，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的學(xué)習(xí)更快，使用能力更強(qiáng)。相比老年人，年輕人更善于利用互聯(lián)網(wǎng)獲取求職信息，并利用互聯(lián)網(wǎng)提升自身工作能力，從而實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)。

表7 異質(zhì)性分析：互聯(lián)網(wǎng)對(duì)不同年齡樣本非農(nóng)就業(yè)的影響

表8結(jié)果顯示了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)不同受教育程度的農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)均有顯著的正向影響，并且對(duì)學(xué)歷越低的樣本促進(jìn)效果越明顯，其中對(duì)未受過學(xué)歷教育的“文盲”促進(jìn)效果最大。這主要是由于學(xué)歷更高的農(nóng)村勞動(dòng)力更依靠學(xué)校教育來實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)，同時(shí)也表明了互聯(lián)網(wǎng)可以作為學(xué)校教育的重要補(bǔ)充，幫助學(xué)歷較低的農(nóng)村勞動(dòng)力實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)。

表8 異質(zhì)性分析：互聯(lián)網(wǎng)對(duì)不同學(xué)歷樣本非農(nóng)就業(yè)的影響

4 結(jié)論及政策含義

本文利用2016年CFPS數(shù)據(jù)，運(yùn)用Biprobit模型和工具變量法分析了互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)中國農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對(duì)整個(gè)樣本進(jìn)行研究時(shí)，使用互聯(lián)網(wǎng)確實(shí)可以促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)。但當(dāng)我們分途徑研究農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行娛樂對(duì)其非農(nóng)就業(yè)的影響時(shí)，發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的頻率與非農(nóng)就業(yè)概率之間存在倒U型關(guān)系，且拐點(diǎn)位于使用頻率為5.3左右，即當(dāng)使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的頻率達(dá)到“幾乎每天”時(shí)，便會(huì)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)致非農(nóng)就業(yè)概率下降。而進(jìn)一步剔除樣本中使用互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)和工作的樣本后，我們發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂頻率與非農(nóng)就業(yè)概率之間依然存在倒U型關(guān)系，并且此時(shí)拐點(diǎn)前移至4.9左右，即在不使用互聯(lián)網(wǎng)從事學(xué)習(xí)和工作的情況下，當(dāng)使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的頻率達(dá)到“每周3～4次”時(shí)，便會(huì)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響。由此可以看出，雖然使用互聯(lián)網(wǎng)的確可以促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)，但如果使用互聯(lián)網(wǎng)只是從事娛樂活動(dòng)，那么過度使用互聯(lián)網(wǎng)會(huì)對(duì)其非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響。

結(jié)合本文研究，提出下列一些建議：(1)互聯(lián)網(wǎng)是一項(xiàng)高技能型工具，使用互聯(lián)網(wǎng)本身也是一項(xiàng)人力資本，學(xué)習(xí)使用互聯(lián)網(wǎng)需要時(shí)間和培訓(xùn)，所以為了更好地發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)的積極作用，政府應(yīng)該大力開展農(nóng)村落后地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)，幫助農(nóng)村居民學(xué)習(xí)使用互聯(lián)網(wǎng)。(2)近些年來伴隨各類短視頻和直播平臺(tái)的興起，越來越多的人使用互聯(lián)網(wǎng)用來娛樂和休閑，這一現(xiàn)象在農(nóng)村落后地區(qū)尤為明顯。而投入大量時(shí)間與精力從事娛樂活動(dòng)不但不能發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)的積極作用，反而會(huì)造成負(fù)面影響。因此政府應(yīng)當(dāng)適當(dāng)管制各類互聯(lián)網(wǎng)娛樂平臺(tái)，使新媒體信息傳播側(cè)重于推廣有效農(nóng)業(yè)信息和現(xiàn)代化觀念，提高農(nóng)民素質(zhì)。在農(nóng)村推廣互聯(lián)網(wǎng)普及的過程中要注意避免虛假信息的傳播及錯(cuò)誤價(jià)值導(dǎo)向，有效發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)對(duì)非農(nóng)就業(yè)的積極促進(jìn)作用。