移動互聯網使用對茶農的增收效應與作用機制
——基于16個茶葉主產省的調查

李東旭，高峰，姜愛芹，陳富橋

中國農業(yè)科學院茶葉研究所，浙江 杭州310008

近年來，利用數字技術實現跨越式發(fā)展，是信息技術革命背景下我國發(fā)展戰(zhàn)略轉變的重要選擇[1]。截至2019年，農村居民人均純收入增速降至6.2%，總體增速下行態(tài)勢仍在進一步延續(xù)，農戶收入增長已經呈現明顯放緩的趨勢[2]。十九大以來，習近平總書記多次強調要落實數字化改革和加快數字中國建設。借助數字技術提高農民收入水平，推動農業(yè)產業(yè)高質量發(fā)展，對提升農業(yè)現代化和實現鄉(xiāng)村振興具有重要意義。

截至2021年12月，我國互聯網普及率達73.0%，有10.29億手機網民，其中我國農村網民規(guī)模達2.84億，占網民整體的27.6%[3]。移動互聯網的使用在我國日漸普及，被賦予眾多豐富的功能，包括溝通聯系、電子支付、數字政務等，成為了人們日常生活和商業(yè)活動中不可或缺的一部分。為幫助農村居民跨過移動互聯網使用的“數字鴻溝”，各級政府先后組織開展了一系列包括手機、電商等工具或平臺使用的培訓。

那么，對于農戶而言移動互聯網使用到底對其收入產生了怎樣的影響，影響發(fā)生的作用機制是什么？回答這些問題有利于進一步探究數字化轉型對農戶收入增長的影響機制，進而通過推動農戶數字技能培訓，為政策制定提供經驗證據，具有重要的理論和實踐意義。

關于當前互聯網使用對農戶收入影響的相關研究主要從以下幾個方面展開。首先，一些學者評估了互聯網使用對農戶收入的影響和異質性農戶條件下的收入效應差異，金曉彤等[4]將“寬帶中國”工程作為一項準自然實驗，研究顯示互聯網設施建設顯著促進了當地的“創(chuàng)業(yè)經濟”，從而帶動了農民增收。楊舒然[5]使用2018年CFPS追蹤調查數據的研究表明，互聯網使用顯著促進了農戶的增收，增收效應在具有中等受教育程度的青壯年男性身上最為明顯。孫華臣等[6]研究顯示，互聯網使用對偏遠地區(qū)種植經濟作物的年輕農戶增收效應更加明顯?；ヂ摼W在我國農村的推廣，促使農民愿意采用電子商務，造就了農業(yè)企業(yè)集群“淘寶村”的出現，提高了農戶的農產品收入[7-8]。但Marcel等[9]學者在對印度100個村莊調研后發(fā)現信息溝通技術未對當地農戶帶來顯著的積極影響。第二，部分學者探討了互聯網使用對城鄉(xiāng)收入差距的影響。國內多位學者研究指出，互聯網使用從宏觀上降低了城鄉(xiāng)居民的收入差距，且農村內部工資性收入不平等也得到了緩解[10-12]。部分專家研究表明互聯網對農村居民的增收效應大于城市居民，從而降低了城鄉(xiāng)收入差異[13-14]。程名望等[15]認為互聯網使用對城鄉(xiāng)收入差距的作用是非線性的，呈現出先增加后降低的倒U型特征。但關于互聯網使用與城鄉(xiāng)收入差距之間的關系，學術界存在一定爭議。劉任等[16]、文小洪等[17]研究認為，互聯網使用對收入差距起到了擴大作用，受教育程度是這個影響機制過程中的重要中介變量。第三，從減貧的角度研究了互聯網使用的收入效應。張永麗等[18]的研究顯示，互聯網使用顯著促進了甘肅貧困地區(qū)的農民增收，對于低初始稟賦的農戶作用更強。左孝凡等[19]認為互聯網的普及能夠改善貧困地區(qū)信息獲取問題，從而緩解相對貧困。

盡管已有上述相關研究，但是仍然存在以下需要進一步研究的問題：第一，缺乏對互聯網使用收入效應解釋機制的探討，大部分研究評估了互聯網使用對農村居民的增收作用，少量研究從區(qū)域經濟層面揭示了增收的機制，但是很少有文獻從微觀個體角度做探討；第二，現有研究主要關注的是整體互聯網的使用，移動互聯網作為一種更加靈活、易于使用、成本低廉的上網方式，其對收入的影響還鮮有被揭示；第三，尚未有研究關注到移動互聯網對茶農收入的影響。茶產業(yè)作為脫貧攻堅、鄉(xiāng)村振興的支柱產業(yè)，對其從業(yè)者收入變化的研究具有重要的現實意義。

因此，本文借助2016年國家茶葉產業(yè)技術體系的固定觀測點，選取16個茶葉主產省的1 693份茶農數據，運用中介效應模型和Heckman兩階段模型展開移動互聯網使用對茶農收入影響及發(fā)生機制的探討。本文的創(chuàng)新點體現在：一是引入知識獲取和網店經營兩項中介變量，從農戶經營角度分析了移動互聯網使用對茶農收入影響及作用機制；二是將移動互聯網使用從整體互聯網使用行為中識別出來進行分析，使得研究結論更聚焦，對現實工作更有參考意義；三是關注于茶業(yè)這一特色農業(yè)，相對于其他農業(yè)產業(yè)，茶產業(yè)收入水平相對較高，茶農的信息化素質相對較強。研究移動互聯網使用對于茶農收入影響具有天然優(yōu)勢。

1 理論方法與數據模型

1.1 理論分析

本研究理論分析框架見圖1。從理論分析來看，移動互聯網使用對茶農收入的影響存在多種機制。首先移動互聯網的使用帶給茶農豐富的專業(yè)知識，提供了一種簡易便捷的渠道來獲取茶葉有關訊息。這有利于茶農將所學知識轉化為經驗決策，消除認知中的不確定性，幫助其解決現實中遇到的困難，進而及時調整生產管理中的自我行為。

圖1 理論分析框架

此外，近年來隨著電子商務的迅猛發(fā)展，流量也從傳統(tǒng)的線下渠道轉移到線上平臺。是否跟隨時代發(fā)展開設網店已經成為茶農在銷售中繞不開的話題。零售行業(yè)數字化迎合了消費者的需求，滿足了消費者的喜好。同時，也幫助茶農擴大了產品的客戶群體和銷售范圍，促進其收入的增長。

1.2 模型構建

為驗證移動互聯網使用對茶農家庭收入的影響，首先采用最小二乘法（OLS）模型進行計量分析。

Yi為第i個被調研茶農的家庭總收入的自然對數；Xi為第i個茶農的移動互聯網使用情況，即是否會使用手機上網；controlsi是一系列可能影響到茶農收入的控制變量，包含茶農個體特征、家庭經營特征、省份虛擬變量；α0為常數項，α1、α2為待估系數；μi為隨機誤差項。

從信息效應理論上來看，人們會根據自己獲取的信息來調整之后的行為。茶農使用移動互聯網，一般不會直接促進茶農增收，而是通過使用手機操作某些功能，獲得或者掌握某些知識、信息、技能等來影響茶農收入的增加。因此本文選取調研問卷中知識獲取、網店經營這兩項應用能力，作為中介變量進行后續(xù)研究。為驗證這一假設設定模型。

abilityi為中介變量，表示第i個茶農的應用能力，包括知識獲取、網店經營。β0為常數項，β1、β2、β3為待估系數；φi為隨機誤差項。

為解決樣本選擇偏差帶來的內生性問題，本文采用Heckman兩階段回歸模型。第一步是利用選擇方程來估計茶農是否會移動互聯網使用，計算得出逆米爾斯比（imr）；第二步將imr與移動互聯網使用、茶農個體特征、家庭特征等變量作為自變量，運用結果方程估計移動互聯網使用對于茶農收入的影響，具體公式如下。第一階段計算得出imr，將其作為新的控制變量加入到公式（4）中，重新回歸，以此來修正樣本選擇偏差帶來的內生性問題。γ0為常數項，γ1、γ2、γ3為待估系數；τi為隨機誤差項。

1.3 數據來源與描述

1.3.1 數據來源

文章數據來源于2016年國家茶葉產業(yè)技術體系數據庫，覆蓋云南、貴州、四川、湖北、福建、浙江、安徽、湖南、陜西、河南、江西、廣西、廣東、重慶、江蘇、山東等16個茶葉主產省，共計2 325戶茶葉種植戶。剔除題項缺填率較大、缺乏關鍵信息問卷以及明顯存在極端值的問卷后，得到有效問卷1 693份。

1.3.2 變量選取及描述

文章主要變量的代碼和定義如表1所示，表2為各變量的描述性統(tǒng)計。在本研究中，被解釋變量為填報問卷茶農的2016年家庭總收入。文章研究對象主要為茶農，而茶農家庭收入的主要來源即為茶葉收入。同時考慮到茶農家庭總收入中，有些可能是自有茶園的生產性收入，有些是外來茶葉的經營性收入，在數據統(tǒng)計過程中難以具體區(qū)分，為了縮小數據絕對值之間的差距，將收入取自然對數表示。

表1 變量定義

表2 手機上網農戶與非手機上網農戶變量差異的描述性統(tǒng)計

核心解釋變量為移動互聯網使用，采用問卷中“戶主或生產決策人是否會使用手機上網”這一虛擬變量進行測度。其中X=1表示茶農會使用手機上網，X=0表示茶農不會使用手機上網。在分析樣本中，共有1 279位茶農會使用手機上網，占總樣本的75.55%，不會使用手機上網的茶農有414人，占比24.45%（表2）。

中介變量有兩個，分別為知識獲取和網店經營。知識獲取在調研問卷中包含5種手機運用情況，具體為：①接收病蟲害預測或防治短信；②接收產銷信息；③加入茶葉相關微信群；④上網瀏覽茶葉相關知識；⑤主動搜索茶葉知識。網店經營同樣為虛擬變量，其中X=1表示茶農開設網店銷售茶葉，X=0表示茶農沒有開設網店售賣茶葉。

控制變量有兩種類型，一是茶農個體特征，包括性別、年齡、受教育程度；二是家庭經營特征，包括是否參加合作社、勞動力占比、茶園面積、了解政府發(fā)布信息程度。其中茶園規(guī)模與茶農收入在一定范圍內存在正相關性，因此為排除一定規(guī)模因素的影響，將茶園規(guī)模作為一項重要的控制變量，并作自然對數處理。數據處理、模型分析中可能并不能完全消除茶園規(guī)模因素對文章結果的影響，今后研究中需采用更合理的方法或手段，對這一問題進行更加嚴謹分析。

從描述性統(tǒng)計結果可知，數據樣本中茶農的最大年齡為60歲，最小為24歲，平均年齡為48歲。整體年齡較為符合當下各地茶葉種植戶情況，間接說明樣本能夠很好反映總體程度，有利于之后結果的實證分析。大部分茶農為初中學歷，占54.99%，高中及以上學歷占30.30%，整體教育水平偏低。

2 實證分析

2.1 基準回歸

因為各解釋變量間有較高相關性，全部納入一個模型會導致自由度不夠，本文采用分步回歸方式進行計量分析，有關茶農收入的影響因素分析結果如表3所示。首先只分析手機上網對茶農收入的影響，發(fā)現會使用移動互聯網的茶農比不會使用的家庭收入要高，在1%的統(tǒng)計水平下差異顯著。再加入茶農的3項個體特征，包括性別、年齡和受教育程度后，在1%水平全部差異顯著。最后再加入4項家庭經營特征，包含是否參加合作社、勞動力占比、茶園面積、了解政府發(fā)布信息程度等，回歸結果依然全部顯著?？梢娨苿踊ヂ摼W使用、茶農個體特征、家庭經營特征等是影響茶農收入的重要因素。

表3 互聯網使用對茶農收入影響的基準回歸結果

2.2 機制分析

在控制省份固定效應后，知識獲取的中介效應分析見表4，知識獲取的估計系數為0.047在1%置信水平下顯著為正。這表明農戶在掌握移動互聯網使用后，會促進其茶葉知識的獲取，包括接收病蟲害預測或防治短信，接收產銷信息，加入茶葉相關微信群，上網瀏覽茶葉相關知識，主動搜索茶葉知識等，并將所學知識運用到茶葉生產管理中。使用移動互聯網可以幫助茶農在購買農資、售賣茶葉等生產經營活動中獲得信息優(yōu)勢，產生一定的增收效應；或是通過學習掌握某些種植、防控等技術，提高茶葉品質，進而在銷售中提高了價格優(yōu)勢。

表4 知識獲取的中介效應分析

在對網店經營這一中介變量進行回歸分析后，發(fā)現該應用能力為0.198，在1%統(tǒng)計水平上與茶農家庭總收入呈顯著正相關（表5）。部分茶農通過移動互聯網獲取了更多的銷售渠道，即線上渠道來促進銷售，提高了家庭收入。此外，網店經營存在一定的技術門檻，知識獲取會間接作用于網店經營過程。這說明那些能夠及時學習，緊跟時代，善于使用數字技術的茶農抓住了互聯網紅利，從而可以不斷累積資本，拉開與數字素養(yǎng)偏低農戶的差距。

表5 網店經營的中介效應分析

2.3 內生性分析

對于農戶而言，移動互聯網使用是一個自選擇的過程，如果不加以處理，則會導致選擇性偏誤，影響估計結果的可信度。因此，本文借助Heckman兩階段回歸模型進行處理，第一階段，估計茶農如何選擇移動互聯網使用，然后計算得到imr；第二階段，將imr、移動互聯網使用及其他控制變量作為自變量，估計移動互聯網使用對茶農收入的影響（表6）。

表6 內生性分析結果

根據結果來看，imr在5%水平下顯著，說明樣本選擇偏差問題確實存在，選用Heckman兩階段回歸模型處理模型內生性是合適且必要的。第一階段中年齡、受教育程度、是否參加合作社、茶園面積、了解政府發(fā)布信息程度等通過了顯著性檢驗，說明這些變量是影響茶農移動互聯網使用的重要因素。第二階段中除年齡外，性別、受教育程度、是否參加合作社、勞動力占比、茶園面積、了解政府發(fā)布信息程度等變量在1%水平下顯著，說明上述變量是影響茶農收入的重要解釋變量。手機上網在1%的置信水平也通過顯著性檢驗，結果依然穩(wěn)健，說明移動互聯網使用可以促進茶農收入的增加。

3 結論與建議

本研究系統(tǒng)梳理了相關文獻和理論基礎，歸納提出了移動互聯網使用對農戶收入增長的作用機制，根據國家茶產業(yè)技術體系2016年數據，運用中介效應模型和Heckman樣本選擇模型實證分析了移動互聯網使用對于茶農收入的增收效應，并對作用機制進行了探索。得到結論：（1）移動互聯網使用作為一種技能或者個人能力，是影響茶農增收的重要因素。此外，茶農的個體特征（包括性別、年齡和受教育程度）以及家庭特征（包括參與合作社、家庭勞動力占比、家庭茶園總面積、了解政府發(fā)布信息等）是促進茶農增收的關鍵因素。（2）從影響機制來看，通過移動互聯網獲取知識和經營網店這兩項應用能力作為中介變量促進了茶農增收。移動互聯網使用，會提高茶農的知識獲取能力，幫助其在生產經營等活動中獲得信息優(yōu)勢，或是通過學習獲得某些種植、防控等技術來提高茶葉的品質，從而產生一定的增收效應。此外，移動互聯網幫助茶農獲取了更多的銷售渠道，即線上渠道來銷售茶葉，促進了家庭收入的提高。

針對以上幾點結論，本文提出以下政策建議：（1）當地政府要深入貫徹落實數字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略，不斷加強、完善農村地區(qū)數字基礎設施建設，為提高農戶的互聯網接入提供外部條件。（2）將數字信息技術與農業(yè)生產經營活動資源整合，實現融合互動，創(chuàng)新發(fā)展。（3）推進茶農數字技術的教育培訓，不斷提高農戶的數字素養(yǎng)與技能。