數(shù)字技能應(yīng)用提升農(nóng)民收入質(zhì)量了嗎？

摘要：數(shù)字技能在農(nóng)村地區(qū)的廣泛應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入產(chǎn)生了極大影響。文章使用2014—2020年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，通過(guò)熵權(quán)法與層次分析法相結(jié)合的方法，從收入充足性、結(jié)構(gòu)性、成長(zhǎng)性和知識(shí)性四個(gè)維度對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行測(cè)度，結(jié)果顯示：總體來(lái)看，農(nóng)民收入質(zhì)量呈上升態(tài)勢(shì)，主要得益于收入充足性提高與結(jié)構(gòu)性優(yōu)化；分地區(qū)來(lái)看，東部地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量高于中西部地區(qū)，呈現(xiàn)差距擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，但南方地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量高于北方及東北地區(qū)，差距逐步縮小而東北地區(qū)落后幅度持續(xù)增大。進(jìn)一步構(gòu)建Tobit模型等檢驗(yàn)數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字技能將農(nóng)民收入質(zhì)量提升了8.34%，其促進(jìn)作用在高數(shù)字技能農(nóng)民群體中尤為突出。（2）數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量各維度均具有促進(jìn)作用，但對(duì)收入結(jié)構(gòu)性與成長(zhǎng)性的作用更顯著。（3）數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的促進(jìn)作用在東北地區(qū)及中西部地區(qū)更為明顯，有助于縮小農(nóng)民收入質(zhì)量的地區(qū)間差距。文章創(chuàng)新性地從微觀角度測(cè)算農(nóng)民收入質(zhì)量，并探討數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的具體影響，為農(nóng)民收入質(zhì)量提升提供了新的研究視角?；谘芯拷Y(jié)果，文章提出要加快農(nóng)民職業(yè)教育培訓(xùn)，提升農(nóng)民人力資本水平；組織公益性數(shù)字技術(shù)技能培訓(xùn)，通過(guò)使用數(shù)字理財(cái)?shù)确绞酵卣罐r(nóng)民收入來(lái)源；在中西部地區(qū)加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及數(shù)字技能普及，提升農(nóng)民收入質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：數(shù)字技能；農(nóng)民收入質(zhì)量；Tobit模型

中圖分類號(hào)：F49； F323.8文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673-338X（2024）5-079-18

基金項(xiàng)目：山東省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃研究項(xiàng)目“數(shù)字強(qiáng)省建設(shè)下山東農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實(shí)現(xiàn)路徑研究”（22CJJJ33）。

Have digital skills improved the quality of rural households’ income？

ZHANG Zhixin， LIU Xinru， DING Xin

（School of Economics， Shandong University of Technology， Zibo 255022）

Abstract：The widespread application of digital skills has had a significant impact on rural households’ income. Using data from China Family Panel Studies from 2014 to 2020， this article used the entropy weighting method combined with the analytic hierarchy process to measure the quality of rural households’ income from four dimensions： sufficiency， structure， growth and knowledge. The results showed that： Overall， the quality of rural households’ income had improved， mainly due to the improvement in income sufficiency and structural optimization. From regional perspective， the quality of rural households’ income in the eastern regions was higher than that in the central and western regions， and the gap was widening， but the quality of rural households’ income in the southern regions was higher than that in the northern and northeastern regions， and the gap was narrowing but the backwardness in the northeastern regions continued to increase. Furthermore， a Tobit model was constructed to test the impact of digital skills on rural households’ income quality. The results showed that：（1）Digital skills raised the quality of rural households’ income by 8.34%， and their promotional effects were particularly prominent among high-skilled farmers.（2）Digital skills had a promotional effect on all dimensions of rural households’ income quality， but their effects on income structure and growth were more significant.（3）The promotion of digital skills on rural households’ income quality was more significant in the northeastern and central and western regions， which helped narrow the gap in rural households’ income quality between regions. The article innovatively calculated the quality of rural households’ income from a micro perspective and explored the specific impact of digital skills application on rural households’ income quality， providing a new research perspective for improving rural households’ income quality. Based on the research findings， the article suggested accelerating farmers’ vocational education and training to improve farmers’ human capital level， organizing public welfare digital technology skills training to expand rural households’ income sources by using digital financial management methods， accelerating the construction of digital infrastructure and digital skills popularization in the central and western regions to improve rural households’ income quality.

Keywords：digital skills；rural households’ income quality；Tobit modeling

1引言

實(shí)現(xiàn)農(nóng)民高質(zhì)量增收是國(guó)家制定“三農(nóng)”政策的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，是立足中國(guó)式現(xiàn)代化的新發(fā)展階段、不斷增進(jìn)民生福祉的應(yīng)有之義（楊少雄等，2023）。中央“一號(hào)文件”連續(xù)20年致力解決農(nóng)民增收問(wèn)題，在相關(guān)政策的指導(dǎo)下，雖然農(nóng)民收入水平不斷提高，但是收入結(jié)構(gòu)不平衡、收入來(lái)源不確定等問(wèn)題也日益凸顯（程國(guó)強(qiáng)等，2020；杜鑫，2021）。21世紀(jì)以來(lái)，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術(shù)正在逐步向居民生活全方位滲透。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的第52次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2023年6月，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模為10.79億人，超過(guò)86.6%的網(wǎng)民使用互聯(lián)網(wǎng)獲取信息①，展現(xiàn)了其數(shù)字技能在娛樂(lè)、社交、購(gòu)物、教育等方面的應(yīng)用。隨著數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)持續(xù)推進(jìn)，數(shù)字技能在農(nóng)村地區(qū)同樣得到廣泛應(yīng)用，通過(guò)推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、互聯(lián)網(wǎng)電商平臺(tái)的高質(zhì)量發(fā)展等，帶動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效、創(chuàng)造就業(yè)創(chuàng)業(yè)理財(cái)機(jī)會(huì)、催生新業(yè)態(tài)新模式，直接或間接促進(jìn)農(nóng)民增收（孫俊娜等，2023）。而高質(zhì)量的農(nóng)民工收入不僅包括收入數(shù)量充足，而且表現(xiàn)為穩(wěn)定增長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)合理、知識(shí)含量高、獲取成本低（孔榮等，2013）。根據(jù)這一概念，多數(shù)學(xué)者從收入的充足性、穩(wěn)定性、結(jié)構(gòu)性、成本性和知識(shí)性五個(gè)維度對(duì)其進(jìn)行考量（任劼等，2016；羅媛月等，2022）。因此，數(shù)字技能在促進(jìn)農(nóng)民增收的同時(shí)，對(duì)于擴(kuò)展收入來(lái)源、提升就業(yè)質(zhì)量等方面的作用可能會(huì)提高農(nóng)民收入質(zhì)量。但由于數(shù)字技術(shù)的發(fā)展尚未給大多數(shù)農(nóng)戶的生計(jì)改善帶來(lái)突破，且農(nóng)民數(shù)字技能應(yīng)用相較于城市仍處于弱勢(shì)地位（曾億武等，2021），因此其能否提升農(nóng)民收入質(zhì)量需要進(jìn)一步驗(yàn)證。

鑒于此，為深入探究數(shù)字技能應(yīng)用能否提升農(nóng)民收入質(zhì)量，尋求實(shí)現(xiàn)農(nóng)民高質(zhì)量增收的有效路徑，本文依托2014—2020年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies， CFPS）數(shù)據(jù)，通過(guò)熵權(quán)法與層次分析法相結(jié)合的方法，在已有研究的基礎(chǔ)上從收入充足性、結(jié)構(gòu)性、成長(zhǎng)性和知識(shí)性四個(gè)維度對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行測(cè)度。在此基礎(chǔ)上，采用Tobit模型剖析數(shù)字技能應(yīng)用與農(nóng)民收入質(zhì)量之間的潛在關(guān)聯(lián)性，并通過(guò)分組回歸得到數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量各維度的作用程度，同時(shí)進(jìn)一步挖掘我國(guó)不同區(qū)域在數(shù)字技能應(yīng)用提升農(nóng)民收入質(zhì)量過(guò)程中的異質(zhì)性特征。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：（1）研究視角上，從收入充足性、結(jié)構(gòu)性、成長(zhǎng)性、知識(shí)性四個(gè)維度構(gòu)建農(nóng)民收入質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并對(duì)2014—2020年多期面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，從微觀角度完善了農(nóng)民收入質(zhì)量無(wú)法體現(xiàn)時(shí)間發(fā)展趨勢(shì)的問(wèn)題。（2）研究?jī)?nèi)容上，使用Tobit模型系統(tǒng)估計(jì)不同數(shù)字技能水平對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的影響，并提出數(shù)字技能可以提高農(nóng)民收入質(zhì)量，且隨著數(shù)字技能水平的提高，其促進(jìn)作用不斷增強(qiáng)。（3）應(yīng)用實(shí)踐上，通過(guò)分維度回歸和區(qū)域異質(zhì)性分析，有助于制定針對(duì)農(nóng)民收入知識(shí)性維度的政策，進(jìn)而加快相對(duì)落后地區(qū)數(shù)字技能普及以解決地區(qū)間農(nóng)民收入質(zhì)量差距持續(xù)增大等問(wèn)題。

2文獻(xiàn)回顧與評(píng)述

關(guān)于農(nóng)民收入質(zhì)量的相關(guān)研究，已逐步從單一收入數(shù)量著手轉(zhuǎn)變?yōu)槿轿豢紤]收入的各個(gè)方面，因此合理構(gòu)建農(nóng)民收入質(zhì)量評(píng)價(jià)體系成為研究順利進(jìn)行的基礎(chǔ)。農(nóng)民收入質(zhì)量的內(nèi)涵最先由林富民（2005）提出，包括總收入穩(wěn)定增長(zhǎng)、收入結(jié)構(gòu)合理、依靠文化知識(shí)來(lái)獲得較高收入回報(bào)等。在此基礎(chǔ)上，相關(guān)研究多從微觀角度出發(fā)，對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行測(cè)算。已有文獻(xiàn)多從收入的充足性、結(jié)構(gòu)性、穩(wěn)定性、成本性和知識(shí)性五個(gè)方面對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行測(cè)度（康慧等，2019；羅永明等，2020）。彭艷玲等（2019）基于可行能力理論，認(rèn)為使用成長(zhǎng)性代替穩(wěn)定性，更有助于客觀衡量農(nóng)民收入的可持續(xù)發(fā)展能力；楊少雄等（2023）則總結(jié)上述經(jīng)驗(yàn)，立足于宏觀層面將收入的充足性與成本性進(jìn)行整合，歸納為收入絕對(duì)充足與收入相對(duì)充足。自此，關(guān)于農(nóng)民收入質(zhì)量的相關(guān)研究從宏觀和微觀角度皆具有較為成熟的參考，為本文構(gòu)建農(nóng)民收入質(zhì)量指標(biāo)體系提供了借鑒。

已有文獻(xiàn)少有涉及數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的直接影響，數(shù)字技能對(duì)于農(nóng)民收入影響的研究主要集中在3個(gè)方面。（1）數(shù)字技能促進(jìn)農(nóng)民增收。數(shù)字技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)民增收帶來(lái)了新的機(jī)遇，逐步成為農(nóng)民增收新的潛在動(dòng)力（孫俊娜等，2023）。數(shù)字技能通過(guò)助力傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及服務(wù)效能，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率（Fabregas et al.， 2019），增加工資性收入與經(jīng)營(yíng)性收入（Jain， 2014），增加收入來(lái)源，提升就業(yè)多樣性，如促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)以及家庭創(chuàng)業(yè)（姜揚(yáng)等，2023），提升農(nóng)民收入和物質(zhì)財(cái)富水平（Liu et al.， 2021）。（2）數(shù)字技能與農(nóng)民收入不相關(guān)。一方面，數(shù)字技術(shù)具有知識(shí)水平門(mén)檻效應(yīng)，而農(nóng)民習(xí)慣于現(xiàn)有的生產(chǎn)方式和技術(shù)，知識(shí)水平較低，學(xué)習(xí)使用數(shù)字技能的意愿較差，因此對(duì)農(nóng)民收入沒(méi)有影響（Declan et al.， 2020）；另一方面，當(dāng)前農(nóng)民對(duì)數(shù)字技能的使用多集中于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、手機(jī)支付等，僅改變了農(nóng)民的消費(fèi)方式，對(duì)其生產(chǎn)行為等并未產(chǎn)生較大影響（Seo et al.， 2019），因此數(shù)字技術(shù)所帶來(lái)的紅利無(wú)法促進(jìn)農(nóng)民增收（Aker et al.， 2016）。（3）數(shù)字技術(shù)與農(nóng)民增收之間存在非線性關(guān)系。由于數(shù)字技術(shù)發(fā)展前期農(nóng)村“數(shù)字鴻溝”的存在，農(nóng)民提升數(shù)字能力需要支付較大的先期成本（Wolfson et al.， 2017），但掌握數(shù)字技術(shù)后，生產(chǎn)效率會(huì)顯著提高，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出也會(huì)擴(kuò)大，因而能夠?qū)崿F(xiàn)收入增加（臧敦剛等，2022），因此數(shù)字技能與農(nóng)民收入呈現(xiàn)“U”型關(guān)系（程名望等，2019；Yi et al.， 2023）。以往研究中關(guān)于數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入的研究多集中于對(duì)“量”的影響，但在分析過(guò)程中同樣涉及收入渠道、就業(yè)質(zhì)量等與“質(zhì)”相關(guān)的內(nèi)容。然而，研究結(jié)論存在相悖的情況，因此關(guān)于數(shù)字技能能否提升農(nóng)民收入質(zhì)量尚無(wú)定論。

綜上所述，已有研究可為本文提供借鑒，但也存在3點(diǎn)不足：（1）關(guān)于農(nóng)民收入質(zhì)量的研究或是停留于理論層面，或是使用單期截面數(shù)據(jù)，難以體現(xiàn)農(nóng)民收入質(zhì)量的真實(shí)發(fā)展情況及隨時(shí)間的變化。（2）已有文獻(xiàn)在分析農(nóng)民收入時(shí)仍偏重于對(duì)農(nóng)民收入“量”的研究，而輕視對(duì)“質(zhì)”的研究，即忽視對(duì)收入的持續(xù)增長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面的研究。（3）關(guān)于數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入的影響，多從宏觀角度進(jìn)行分析，無(wú)法體現(xiàn)農(nóng)戶個(gè)體數(shù)字技能掌握情況對(duì)其收入各方面影響的具體情況，且關(guān)于數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入的作用效果尚未形成較為統(tǒng)一的結(jié)論。鑒于此，本文使用2014—2020年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，通過(guò)使用連續(xù)追蹤4期的農(nóng)戶面板數(shù)據(jù)，從收入充足性、結(jié)構(gòu)性、成長(zhǎng)性和知識(shí)性四個(gè)維度，選取收入絕對(duì)充足、收入來(lái)源多樣性等10項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建農(nóng)民收入質(zhì)量指標(biāo)體系并進(jìn)行測(cè)度，且進(jìn)一步使用Tobit模型檢驗(yàn)數(shù)字技能應(yīng)用水平對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的影響并進(jìn)行異質(zhì)性分析，以期通過(guò)針對(duì)性提升農(nóng)民數(shù)字技能水平來(lái)提高農(nóng)民收入質(zhì)量。

3理論分析框架與研究方法

為深入研究數(shù)字技能應(yīng)用與農(nóng)民收入質(zhì)量之間的關(guān)系，本文從經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入、財(cái)產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入等4個(gè)方面分析數(shù)字技能應(yīng)用提升農(nóng)民收入質(zhì)量的作用機(jī)理，并以此為基礎(chǔ)提出研究假設(shè)，進(jìn)而建立Tobit模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

3.1理論分析框架

數(shù)字技能應(yīng)用可以對(duì)農(nóng)民的各項(xiàng)收入產(chǎn)生積極影響。（1）經(jīng)營(yíng)性收入。一方面，數(shù)字技能應(yīng)用有利于提升農(nóng)民市場(chǎng)信息獲取能力，可以打破原先被中間商壓價(jià)的局面，提高農(nóng)產(chǎn)品銷售價(jià)格和利潤(rùn)率，進(jìn)而增加經(jīng)營(yíng)性收入（許竹青等，2013）；另一方面，農(nóng)戶數(shù)字技能水平會(huì)直接影響農(nóng)戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)途徑獲取創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的能力，進(jìn)而對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生積極影響（張雷等，2023），從而增加經(jīng)營(yíng)性收入。（2）工資性收入。一方面，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，比如智慧農(nóng)業(yè)利用機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等進(jìn)行部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工作，可以減少農(nóng)民耗費(fèi)在土地上的時(shí)間，參加非農(nóng)生產(chǎn)性活動(dòng)，增加家庭工資性收入（王勝等，2021）；另一方面，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字技能可以促進(jìn)農(nóng)戶適配快遞員、外賣員等就業(yè)崗位（張芳山等，2024），從而增加工資性收入（肖靜華等，2015）。（3）財(cái)產(chǎn)性收入。數(shù)字技能可以幫助農(nóng)戶獲取有價(jià)值的信息，降低信息不對(duì)稱性，從而促進(jìn)農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入增長(zhǎng)（羅千峰等，2023）。譬如，農(nóng)民通過(guò)微信、支付寶等數(shù)字金融平臺(tái)進(jìn)行低風(fēng)險(xiǎn)理財(cái)活動(dòng)，獲取穩(wěn)定的利息、分紅等額外收入以增加家庭財(cái)產(chǎn)性收入（韓長(zhǎng)根等，2017）。（4）轉(zhuǎn)移性收入。數(shù)字技能應(yīng)用有利于農(nóng)民第一時(shí)間通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取政府的政策信息（楊文娟等，2023），即及時(shí)獲取農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼、社會(huì)資助等補(bǔ)貼政策信息，農(nóng)民可按照自身需求和實(shí)際情況申請(qǐng)補(bǔ)助，從而增加農(nóng)民的轉(zhuǎn)移性收入。

由此，分析數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)收入質(zhì)量各維度的作用。在收入充足性維度，農(nóng)民通過(guò)熟練掌握和運(yùn)用數(shù)字技能，可以有效提升經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入、財(cái)產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入四大類分項(xiàng)收入（羅千峰等，2022），能夠滿足收入的絕對(duì)充足；此外，農(nóng)民通過(guò)利用數(shù)字支付和電子商務(wù)平臺(tái)，在線比較不同產(chǎn)品的價(jià)格和質(zhì)量，選擇性價(jià)比更高的農(nóng)資和生活用品，減少不必要的生產(chǎn)支出和生活支出，能夠保障收入的相對(duì)充足。在收入結(jié)構(gòu)性維度，數(shù)字技能應(yīng)用能夠幫助提升就業(yè)多樣性，擴(kuò)寬收入渠道，如促進(jìn)農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)（袁方等，2019），從而保障農(nóng)民收入來(lái)源的多元化，同時(shí)避免農(nóng)民對(duì)主要收入來(lái)源的過(guò)度依賴而導(dǎo)致生計(jì)脆弱，提高收入的均衡性，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)性優(yōu)化。在收入成長(zhǎng)性維度，數(shù)字技能可以促進(jìn)農(nóng)民接觸高質(zhì)量的就業(yè)崗位，減少其失業(yè)、低薪或低技能工資的概率（林龍飛等，2022），加上技能帶來(lái)的理財(cái)能力以及職業(yè)晉升機(jī)會(huì)（郭高晶等，2022），有助于保持各類來(lái)源收入的增長(zhǎng)狀態(tài)，保障收入的成長(zhǎng)性。在收入知識(shí)性維度，數(shù)字技能無(wú)法通過(guò)提高收入數(shù)量或者擴(kuò)展收入來(lái)源對(duì)收入知識(shí)性發(fā)揮作用，而是能夠幫助農(nóng)民利用數(shù)字交流平臺(tái)獲取各種信息和資源，快速掌握新技能、積累新知識(shí)（韓先鋒等，2019），提高就業(yè)技術(shù)水平，從而提升收入知識(shí)性。因此，提出假設(shè)H1a和H1b。

H1a：數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的四個(gè)維度都具有促進(jìn)作用。

H1b：數(shù)字技能應(yīng)用可以提升農(nóng)民收入質(zhì)量。

智能手機(jī)、通信網(wǎng)絡(luò)、電腦等鄉(xiāng)村數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施的普及降低了農(nóng)民的學(xué)習(xí)成本，但數(shù)字技能不僅指使用智能手機(jī)等電子設(shè)備的能力，還指利用互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)獲取相關(guān)信息、并對(duì)這些信息進(jìn)行評(píng)估和處理、最終解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的能力（朱建華等，2022）。根據(jù)德雷福斯技能獲取模型，在技能獲取之初，農(nóng)民對(duì)其應(yīng)用水平較低，因此缺乏必要的信息篩選和分析能力，難以利用已有的數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施從海量信息中獲取到有效信息甚至沉迷?shī)蕵?lè)，這對(duì)提升其收入質(zhì)量無(wú)濟(jì)于事。只有當(dāng)農(nóng)民認(rèn)識(shí)到互聯(lián)網(wǎng)不僅僅是娛樂(lè)工具，更是可以獲取農(nóng)業(yè)知識(shí)、市場(chǎng)政策的重要平臺(tái)時(shí)（殷浩棟等，2020），才會(huì)有意識(shí)地將已獲取的數(shù)字技能應(yīng)用在生產(chǎn)生活的各個(gè)方面，提高技能應(yīng)用能力，例如利用網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)獲取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、非農(nóng)就業(yè)、創(chuàng)業(yè)等有益信息（華靜等，2024），進(jìn)而實(shí)現(xiàn)收入增加甚至擴(kuò)展收入渠道，從而提高收入充足性和結(jié)構(gòu)性，在一定程度上提升收入質(zhì)量。更進(jìn)一步，當(dāng)農(nóng)民不滿足于當(dāng)前技能水平帶來(lái)的效益時(shí)，就會(huì)激發(fā)其自主學(xué)習(xí)意愿，通過(guò)學(xué)習(xí)不斷提升個(gè)人對(duì)數(shù)字平臺(tái)的適應(yīng)性，提升自身數(shù)字技能應(yīng)用水平。這意味著農(nóng)民能夠更快適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代自主靈活的工作方式和工作地點(diǎn)，提高自身市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，滿足新興崗位的需求（王文，2020），從而有助于獲得農(nóng)業(yè)收入之外的兼業(yè)收入，進(jìn)一步提高收入充足性和結(jié)構(gòu)性。此外，在數(shù)字技能獲取后期，個(gè)體對(duì)數(shù)字技能的掌握逐漸不再依賴其受教育水平（楊檸澤等，2023），低學(xué)歷者能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)教育獲得提升學(xué)歷和就業(yè)技術(shù)水平的機(jī)會(huì)，接觸到更高質(zhì)量的就業(yè)崗位和數(shù)字金融平臺(tái)，從而提高其收入成長(zhǎng)性和知識(shí)性，進(jìn)而在更大程度上提升農(nóng)民收入質(zhì)量。因此，提出假設(shè)H2。

H2：農(nóng)民數(shù)字技能應(yīng)用水平越高，對(duì)其收入質(zhì)量的促進(jìn)作用越顯著。

3.2研究方法

根據(jù)理論分析框架及研究假設(shè)，本文從收入充足性、收入結(jié)構(gòu)性、收入成長(zhǎng)性和收入知識(shí)性四個(gè)維度，利用熵權(quán)法與層次分析法相結(jié)合的方法對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行測(cè)度，并選擇Tobit模型對(duì)數(shù)字技能應(yīng)用和農(nóng)民收入質(zhì)量之間的關(guān)系進(jìn)行分析。

3.1.1熵權(quán)法與層次分析法相結(jié)合

以往研究中對(duì)于農(nóng)民收入質(zhì)量的測(cè)算多使用層次分析法（Analytic Hierarchy Process）或熵權(quán)法，兩種方法分別屬于主觀賦權(quán)與客觀賦權(quán)。為避免兩種方法各自的缺陷，本文使用熵權(quán)法與層次分析法相結(jié)合的方法對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行測(cè)算。首先構(gòu)建對(duì)比矩陣，選擇方根法計(jì)算最大特征根并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，得到農(nóng)民收入質(zhì)量各指標(biāo)主觀權(quán)重wa；然后使用熵權(quán)法根據(jù)信息熵與冗余度計(jì)算各指標(biāo)客觀權(quán)重wb；最后借鑒吳開(kāi)亞等（2008）的做法，使用最小相對(duì)信息量原理計(jì)算組合權(quán)重wj。測(cè)算過(guò)程如式（1）所示。

式（2）中，當(dāng)wa與wb取幾何平均數(shù)時(shí)所使用信息量最小，因此本文使用熵權(quán)法與層次分析法計(jì)算權(quán)重的幾何平均數(shù)獲得各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。最后，通過(guò)歸一化處理將各項(xiàng)指標(biāo)的得分限定在0～1之間，并對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)測(cè)算結(jié)果線性加權(quán)求和，得出農(nóng)民收入質(zhì)量綜合得分。

3.1.2 Tobit模型

為檢驗(yàn)數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的影響，又考慮到農(nóng)民收入質(zhì)量綜合得分均在0～1之間，為受限被解釋變量，若使用傳統(tǒng)最小二乘估計(jì)法，可能會(huì)產(chǎn)生估計(jì)偏差，因此借鑒吳賢榮等（2014）的做法，建立Tobit模型，如式（3）所示。

式（3）中，Quait為被解釋變量農(nóng)民收入質(zhì)量，Skiit為核心解釋變量，具體包括是否掌握數(shù)字技能、低數(shù)字技能、中數(shù)字技能、高數(shù)字技能。Cit為個(gè)人、家庭層面的控制變量，α0為常數(shù)項(xiàng)，α1為數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)，α2為控制變量的估計(jì)系數(shù)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

4數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

為了從微觀角度對(duì)數(shù)字技能應(yīng)用與農(nóng)民收入質(zhì)量的關(guān)系進(jìn)行細(xì)致研究，并分析其異質(zhì)性影響，本文先對(duì)CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配和處理，然后對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。

4.1數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2012—2020年CFPS數(shù)據(jù)，包括個(gè)人、家庭和社區(qū)三個(gè)層面，由于研究農(nóng)民收入質(zhì)量問(wèn)題，因此從CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出農(nóng)民家庭樣本的相關(guān)指標(biāo)，其中2012年僅作為研究基期，確定后期各項(xiàng)收入的增長(zhǎng)率。為得到平衡面板數(shù)據(jù)，本文篩選出5期均參與調(diào)查的農(nóng)民樣本，經(jīng)梳理匹配和剔除特殊變量與異常值后，最終得到2014—2020年涉及2223個(gè)農(nóng)民家庭樣本的4期平衡面板數(shù)據(jù)，共8892個(gè)觀測(cè)值數(shù)據(jù)。

4.2變量選取

根據(jù)本文研究思路，從被解釋變量、核心解釋變量和控制變量三個(gè)方面進(jìn)行變量選取，并對(duì)主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。

（1）被解釋變量。農(nóng)民收入質(zhì)量為被解釋變量。在以往五個(gè)維度構(gòu)建農(nóng)民收入質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究中，農(nóng)民收入穩(wěn)定性與成長(zhǎng)性維度存在爭(zhēng)議，本文認(rèn)為相比于穩(wěn)定性，成長(zhǎng)性才是實(shí)現(xiàn)農(nóng)民可持續(xù)發(fā)展以及國(guó)家“三農(nóng)”政策制定的本質(zhì)要求。另外，借鑒楊少雄等（2023）的研究經(jīng)驗(yàn)，將以往五個(gè)維度中充足性與成本性進(jìn)行整合，在保證科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕A(chǔ)上，有助于簡(jiǎn)化測(cè)算過(guò)程。因此，本文從收入的充足性、結(jié)構(gòu)性、成長(zhǎng)性和知識(shí)性四個(gè)維度構(gòu)建農(nóng)民收入質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并使用主觀賦權(quán)法與客觀賦權(quán)法綜合的測(cè)算方法，即熵權(quán)法與層次分析法相結(jié)合的方法，測(cè)算得出的綜合得分作為被解釋變量。農(nóng)民收入質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重如表1所示。

收入充足性使用收入絕對(duì)充足與收入相對(duì)充足兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量。使用全部家庭純年收入作為收入絕對(duì)充足的衡量標(biāo)準(zhǔn)，可以直觀地反映當(dāng)期農(nóng)民實(shí)際收入狀況。使用全部家庭純年收入減去全部家庭純年支出作為收入相對(duì)充足的衡量標(biāo)準(zhǔn)，既包含了五個(gè)維度衡量標(biāo)準(zhǔn)中的成本性，也可以反映農(nóng)民收入的真實(shí)充足水平。因此，由以上兩個(gè)指標(biāo)可以全面衡量農(nóng)民收入充足性。收入結(jié)構(gòu)性使用收入來(lái)源多元性與收入來(lái)源均衡性兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量，由于赫芬達(dá)爾指數(shù)可以反映農(nóng)民收入來(lái)源集中度的變化情況，可以用來(lái)衡量收入來(lái)源的多元情況，因此使用四大類分項(xiàng)收入的赫芬達(dá)爾指數(shù)作為收入來(lái)源多元性的衡量標(biāo)準(zhǔn)，使用四大類分項(xiàng)收入比例離差平方和衡量農(nóng)民收入來(lái)源比例的均衡性。以上兩個(gè)指標(biāo)可以很好地從收入來(lái)源的廣度和各項(xiàng)收入的均衡程度反映農(nóng)民收入的結(jié)構(gòu)性水平。收入成長(zhǎng)性則使用四大類收入分別的增長(zhǎng)率作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，可以全面體現(xiàn)各類收入的成長(zhǎng)水平。收入知識(shí)性使用勞動(dòng)力受教育程度與就業(yè)技術(shù)水平進(jìn)行衡量，既可以通過(guò)農(nóng)民受教育年限反映農(nóng)民整體人力資本水平，又可以通過(guò)就業(yè)所需的教育程度衡量農(nóng)民目前工作質(zhì)量，通過(guò)教育和就業(yè)質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面可以全面反映農(nóng)民收入的知識(shí)性。特別注意的是，使用熵權(quán)法測(cè)算權(quán)重時(shí)不能存在0，因此各變量中將0賦值為0.01。

（2）核心解釋變量。數(shù)字技能為核心解釋變量。農(nóng)民數(shù)字技能衡量標(biāo)準(zhǔn)不僅包括農(nóng)民是否掌握數(shù)字技能，還應(yīng)對(duì)使用數(shù)字技能的等級(jí)進(jìn)行劃分。通過(guò)借鑒Bowen等（2019）、張要要（2023）根據(jù)數(shù)字技能定義不同等級(jí)數(shù)字鴻溝時(shí)的研究經(jīng)驗(yàn)，以及CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)中的已有數(shù)據(jù)，本文將是否使用互聯(lián)網(wǎng)作為是否掌握數(shù)字技能的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。其中僅使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行休閑娛樂(lè)活動(dòng)定義為低數(shù)字技能，使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行社交活動(dòng)定義為中數(shù)字技能，使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行工作、學(xué)習(xí)活動(dòng)定義為高數(shù)字技能。

（3）控制變量。為控制其他變量對(duì)農(nóng)民主觀相對(duì)貧困的影響，從個(gè)人和家庭兩個(gè)層面選取控制變量。其中，個(gè)人層面控制變量包括性別（男=1，女=0）、年齡（戶主實(shí)際年齡）、婚姻狀況（已婚=1，其他情況=0）和健康水平（健康=1，不健康=0）；家庭層面控制變量包括家庭人口規(guī)模、家庭務(wù)農(nóng)情況（是否從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)：是=1，否=0）和家庭養(yǎng)老負(fù)擔(dān)（是否有需要贍養(yǎng)的老人：是=1，否=0）。

變量描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

4.3被解釋變量測(cè)算結(jié)果

本文從農(nóng)民收入質(zhì)量綜合得分測(cè)算結(jié)果、農(nóng)民收入質(zhì)量分指標(biāo)測(cè)算結(jié)果兩個(gè)方面分別對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的地區(qū)差距和各維度增長(zhǎng)率進(jìn)行分析。

（1）綜合得分測(cè)算。根據(jù)熵權(quán)法與層次分析法確定權(quán)重并將各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，農(nóng)民收入質(zhì)量測(cè)算結(jié)果如表3所示。

表3結(jié)果顯示，總體來(lái)看，全樣本綜合得分均值為0.5578，農(nóng)民收入質(zhì)量處于中等水平，具有較大的研究?jī)r(jià)值。從時(shí)間來(lái)看，農(nóng)民收入質(zhì)量綜合得分呈逐期上升態(tài)勢(shì)且增長(zhǎng)幅度不斷擴(kuò)大，截至2020年全樣本綜合得分均值為0.6523，仍然存在較大的提升空間。從空間來(lái)看，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)經(jīng)濟(jì)區(qū)域的劃分①和《中華人民共和國(guó)年鑒》對(duì)地理區(qū)域的劃分②，橫向來(lái)看，農(nóng)民收入質(zhì)量綜合得分呈現(xiàn)東部、中部、西部地區(qū)依次遞減的特點(diǎn)，且綜合得分差距正在逐步擴(kuò)大；縱向來(lái)看，農(nóng)民收入質(zhì)量綜合得分呈現(xiàn)南方、北方、東北地區(qū)依次遞減的特點(diǎn)，但南北方地區(qū)差距趨于縮小，而東北地區(qū)落后幅度持續(xù)擴(kuò)大。這可能是因?yàn)闁|部及南方地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高，農(nóng)民的收入來(lái)源、就業(yè)機(jī)會(huì)等更加廣泛，因此農(nóng)民收入質(zhì)量領(lǐng)先于其他地區(qū)。綜上可知，我國(guó)農(nóng)民收入質(zhì)量仍存在較大的提升空間，且需要重點(diǎn)關(guān)注中西部地區(qū)與東北地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量提升。

（2）分指標(biāo)測(cè)算。為進(jìn)一步分析各維度指標(biāo)的得分情況，本文將未進(jìn)行賦權(quán)時(shí)各指標(biāo)進(jìn)行匯報(bào)，分指標(biāo)測(cè)算結(jié)果如表4所示。表4結(jié)果顯示，從樣本均值來(lái)看，收入成長(zhǎng)性維度各項(xiàng)指標(biāo)綜合得分最高，其中工資性收入增長(zhǎng)率得分均值為0.6896，在所有指標(biāo)中得分最高。相比而言，收入知識(shí)性維度綜合得分最低，特別是就業(yè)技能水平指標(biāo)綜合得分均值僅為0.3901，收入充足性和結(jié)構(gòu)性維度和各項(xiàng)指標(biāo)則集中在0.50～0.60之間，處于一般水平。從時(shí)間來(lái)看，收入充足性與收入結(jié)構(gòu)性綜合得分增長(zhǎng)最快，其中收入絕對(duì)充足和收入來(lái)源多元性在2020年均突破0.70，收入成長(zhǎng)性綜合得分則呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。這主要是因?yàn)槲覈?guó)近年來(lái)出臺(tái)的一系列惠農(nóng)政策、就業(yè)政策等，極大地促進(jìn)了農(nóng)民各項(xiàng)收入的增長(zhǎng)幅度，因此各項(xiàng)收入增長(zhǎng)率已經(jīng)處于較高水平，因而逐漸趨向于基數(shù)增大而增速放緩。收入知識(shí)性指標(biāo)中，雖然就業(yè)技術(shù)水平呈現(xiàn)逐期增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但至2020年綜合得分也僅達(dá)到0.5284，而由于本文使用的是連續(xù)追蹤數(shù)據(jù)，且受訪者在基期均已完成最高學(xué)歷教育，因此該指標(biāo)沒(méi)有發(fā)生變動(dòng)。綜上可知，收入充足性增長(zhǎng)與結(jié)構(gòu)性優(yōu)化是農(nóng)民收入質(zhì)量不斷提升的主要原因，收入知識(shí)性相對(duì)落后是農(nóng)民收入質(zhì)量仍有待提高的主要原因。

5經(jīng)驗(yàn)性結(jié)果

根據(jù)本文構(gòu)建的農(nóng)民收入質(zhì)量指標(biāo)體系，利用熵權(quán)法和層次分析法相結(jié)合的方法得到農(nóng)民收入質(zhì)量指數(shù)，分別進(jìn)行整體與部分的深入分析。進(jìn)而采用Tobit模型對(duì)研究假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，同時(shí)進(jìn)一步探究其中存在的異質(zhì)性特征。

5.1內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到收入質(zhì)量較高的農(nóng)民也可能因?yàn)槠渥陨斫?jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)等因素反向作用于數(shù)字技能掌握，存在內(nèi)生性問(wèn)題，因此借鑒魏守華等（2010）、Sabatini等（2017）的研究經(jīng)驗(yàn)，本文選取家庭所在村莊的戶均數(shù)字技能掌握水平作為數(shù)字技能的工具變量（無(wú)數(shù)字技能=0，低、中、高數(shù)字技能=1），并使用工具變量?jī)呻A段最小二乘法（IV-2SLS）解決內(nèi)生性問(wèn)題。一方面，村莊整體數(shù)字技能掌握水平是該地區(qū)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的直觀體現(xiàn)，可以通過(guò)大環(huán)境影響農(nóng)民數(shù)字技能掌握，滿足工具變量相關(guān)性條件；另一方面，戶均數(shù)字技能掌握水平不會(huì)對(duì)個(gè)體農(nóng)民收入質(zhì)量產(chǎn)生直接影響，滿足工具變量外生性條件，工具變量選取有效。

內(nèi)生性檢驗(yàn)如表5所示。表5以解釋變量“是否掌握數(shù)字技能”進(jìn)行檢驗(yàn)，一階段回歸F值為36.7321，大于10%偏誤水平下的臨界值16.38，拒絕工具變量與內(nèi)生變量不相關(guān)的原假設(shè)，且估計(jì)系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，存在弱工具變量的可能性較小。二階段回歸中，在控制內(nèi)生性后，影響系數(shù)下降至0.0413。使用工具變量替代內(nèi)生變量進(jìn)行基礎(chǔ)回歸發(fā)現(xiàn)，戶均數(shù)字技能在1%的顯著性水平上為正，但在同時(shí)控制數(shù)字技能和戶均數(shù)字技能后，數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，而戶均數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)不顯著，說(shuō)明選取的工具變量對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的直接影響較小，而是通過(guò)影響內(nèi)生變量進(jìn)而影響農(nóng)民收入質(zhì)量，符合工具變量外生性原則。另外，以不同等級(jí)數(shù)字技能掌握水平作為內(nèi)生變量時(shí)，一階段F值分別為55.3713、40.2603、25.1721，且通過(guò)內(nèi)生性檢驗(yàn)。

5.2基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

為檢驗(yàn)數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的影響，根據(jù)本文構(gòu)建的基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行分析?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果如表6所示。表6列（1）是未加入控制變量時(shí)數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果顯示在未加入控制變量時(shí)，數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的影響在1%的顯著性水平上為正。列（2）加入控制變量后，數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)仍在1%的顯著性水平上為正，說(shuō)明數(shù)字技能應(yīng)用可以提升農(nóng)民收入質(zhì)量。列（3）進(jìn)一步按照農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)能力差異將數(shù)字技能應(yīng)用細(xì)分為低、中、高三個(gè)等級(jí)分別進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示，低數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)在5%的顯著性水平上為正，中、高數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，估計(jì)系數(shù)逐漸增大，說(shuō)明三個(gè)等級(jí)的數(shù)字技能應(yīng)用都可以促進(jìn)農(nóng)民收入質(zhì)量的提升，但隨著數(shù)字技能應(yīng)用等級(jí)的提高，其對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的促進(jìn)作用不斷擴(kuò)大。

綜上，假設(shè)H1b、H2得到驗(yàn)證。這表明隨著數(shù)字技能應(yīng)用水平的提升，農(nóng)戶將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運(yùn)用到工作、生產(chǎn)等方面的能力逐漸增強(qiáng)，不僅能幫助農(nóng)戶獲得更高技術(shù)水平的工作，獲取更高的工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入等，也有利于農(nóng)戶通過(guò)使用數(shù)字理財(cái)、網(wǎng)上借貸等方式獲取財(cái)產(chǎn)性收入和融資資金，更有利于農(nóng)戶適應(yīng)不斷發(fā)展進(jìn)步的人才市場(chǎng)需要，提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力，不被時(shí)代所淘汰，確保持續(xù)的經(jīng)濟(jì)來(lái)源和收入增長(zhǎng)。

5.3穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到使用數(shù)據(jù)類型和變量測(cè)度的穩(wěn)定性問(wèn)題，本文在實(shí)證過(guò)程中選取了替換回歸模型和替換解釋變量?jī)煞N方法，以確保研究結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性。

（1）替換回歸模型。由于本文使用的數(shù)據(jù)為平衡面板數(shù)據(jù)，因此構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型替代Tobit模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體模型構(gòu)建如式（5）所示。

式（5）中，？i、σt分別為地區(qū)固定效應(yīng)與時(shí)間固定效應(yīng)。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)1如表7所示。表7結(jié)果顯示，在替換回歸模型后，數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，低數(shù)字技能與中數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)在5%的顯著性水平上為正，高數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，估計(jì)結(jié)果基本與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，說(shuō)明數(shù)字技能可以促進(jìn)農(nóng)民收入質(zhì)量提升，模型較為穩(wěn)健。

（2）替換解釋變量。在替換回歸模型的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步使用農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行娛樂(lè)、社交、工作、學(xué)習(xí)等活動(dòng)的頻率替換原解釋變量衡量數(shù)字技能進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)2如表8所示。

表8結(jié)果表明，替換解釋變量后數(shù)字技能的估計(jì)系數(shù)仍在1%的顯著性水平上為正，低、中數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的估計(jì)結(jié)果在5%的顯著性水平上為正，高數(shù)字技能的估計(jì)結(jié)果在1%的顯著性水平上為正。綜上可知，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，數(shù)字技能可以提升農(nóng)民收入質(zhì)量，模型通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

5.4分維度回歸結(jié)果分析

為進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的具體影響，本文使用未進(jìn)行賦權(quán)時(shí)農(nóng)民收入質(zhì)量的四個(gè)維度分別作為被解釋變量，分維度回歸結(jié)果如表9所示。表9中數(shù)字技能對(duì)收入充足性與收入知識(shí)性的估計(jì)系數(shù)在5%的顯著性水平上為正，對(duì)收入結(jié)構(gòu)性與收入成長(zhǎng)性的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著性水平上為正。因此，數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的各個(gè)維度都可以起到促進(jìn)作用，在收入結(jié)構(gòu)性和收入成長(zhǎng)性維度的作用尤為突出。這主要是因?yàn)閿?shù)字技能應(yīng)用通過(guò)帶動(dòng)數(shù)字理財(cái)、非農(nóng)就業(yè)等對(duì)提升農(nóng)民各項(xiàng)收入指標(biāo)都具有明顯的促進(jìn)作用，也可以通過(guò)提升勞動(dòng)力素質(zhì)來(lái)提高就業(yè)質(zhì)量與晉升機(jī)會(huì)，因此對(duì)收入充足性、收入結(jié)構(gòu)性、收入成長(zhǎng)性、收入知識(shí)性四個(gè)維度都具有明顯的促進(jìn)作用。綜上，假設(shè)H1a得到驗(yàn)證。

5.5異質(zhì)性分析

在農(nóng)民收入質(zhì)量測(cè)算結(jié)果分析過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，我國(guó)農(nóng)民收入質(zhì)量在東部、中部、西部地區(qū)以及南北方與東北地區(qū)之間差距持續(xù)擴(kuò)大。為進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字技能應(yīng)用是否能夠改善這一現(xiàn)狀，本文將農(nóng)民按照橫向、縱向?qū)|部、中部、西部地區(qū)以及南方、北方、東北地區(qū)進(jìn)行分組回歸，異質(zhì)性分析結(jié)果如表10所示。

表10列（1）至列（3）是橫向分組回歸的實(shí)證結(jié)果，顯示數(shù)字技能對(duì)東部、中部、西部三個(gè)地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量的估計(jì)系數(shù)都在1%的顯著性水平上為正，說(shuō)明數(shù)字技能對(duì)橫向各個(gè)地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量的提升都具有明顯的促進(jìn)作用，估計(jì)系數(shù)分別為0.0744、0.1533和0.1065，說(shuō)明數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量促進(jìn)作用在中部地區(qū)作用效果最明顯，在東部地區(qū)作用效果相對(duì)較差。列（4）至列（6）是縱向分組回歸的實(shí)證結(jié)果，顯示數(shù)字技能對(duì)南方、北方地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量的估計(jì)系數(shù)都在5%的顯著性水平上為正，對(duì)東北地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，說(shuō)明數(shù)字技能對(duì)縱向各個(gè)地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量的提升都具有明顯的促進(jìn)作用，估計(jì)系數(shù)分別為0.0683、0.0954和0.1324，說(shuō)明數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的促進(jìn)作用在東北地區(qū)最明顯，在南方地區(qū)相對(duì)較差。這可能是因?yàn)橹胁康貐^(qū)與東北地區(qū)本身農(nóng)民收入質(zhì)量落后，提升空間較大，加之?dāng)?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后，數(shù)字技能普及力度不足，所以數(shù)字技能應(yīng)用促進(jìn)農(nóng)民收入質(zhì)量的邊際效應(yīng)更強(qiáng)，而西部地區(qū)基于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施過(guò)于落后的現(xiàn)實(shí)，數(shù)字技能使用受限嚴(yán)重，因此在目前發(fā)展階段邊際收益無(wú)法超過(guò)中部地區(qū)與東北地區(qū)。綜上可知，通過(guò)數(shù)字技能應(yīng)用有助于解決地區(qū)之間農(nóng)民收入質(zhì)量差距過(guò)大的問(wèn)題。

6研究結(jié)論、討論與政策啟示

本文通過(guò)熵權(quán)法與層次分析法相結(jié)合的方法，對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行測(cè)度，并進(jìn)行了整體與局部的分析；進(jìn)一步構(gòu)建Tobit模型等檢驗(yàn)數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的影響及異質(zhì)性特征，得出相關(guān)結(jié)論；對(duì)結(jié)論展開(kāi)討論，并提出政策啟示，以期尋找實(shí)現(xiàn)農(nóng)民高質(zhì)量增收的有效路徑。

6.1研究結(jié)論

數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)于提升農(nóng)民收入具有明顯的促進(jìn)作用，但對(duì)于其能否通過(guò)調(diào)整農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)、提升收入增長(zhǎng)率等方式提升農(nóng)民收入質(zhì)量亟待驗(yàn)證。本文使用2014—2020年CFPS數(shù)據(jù)，首先通過(guò)構(gòu)建包括收入充足性、收入結(jié)構(gòu)性、收入成長(zhǎng)性和收入知識(shí)性四個(gè)維度10項(xiàng)指標(biāo)的農(nóng)民收入質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并使用主、客觀賦權(quán)法相結(jié)合的方法確定權(quán)重對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行測(cè)算；進(jìn)一步構(gòu)建Tobit模型檢驗(yàn)數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的影響，并使用分維度回歸的方法探討數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)不同收入質(zhì)量維度的作用效果，總結(jié)出3點(diǎn)主要結(jié)論。

（1）農(nóng)民收入質(zhì)量呈逐期上升態(tài)勢(shì)。我國(guó)農(nóng)民收入質(zhì)量綜合得分逐期增長(zhǎng)，截至2020年綜合得分均值為0.6523，仍存在較大的提升空間。其中，收入充足性增長(zhǎng)與收入結(jié)構(gòu)性優(yōu)化是農(nóng)民收入質(zhì)量不斷提升的主要原因，收入成長(zhǎng)性維度開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，收入知識(shí)性維度雖然穩(wěn)步提升，但是整體水平依然較低。

（2）數(shù)字技能應(yīng)用可以促進(jìn)農(nóng)民收入質(zhì)量提升。農(nóng)民使用數(shù)字技能可以使其收入質(zhì)量綜合得分提高0.0834，隨著數(shù)字技能應(yīng)用等級(jí)的提升，其對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的促進(jìn)作用不斷擴(kuò)大。數(shù)字技能可以對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的各個(gè)維度均起到積極的促進(jìn)作用，且這種促進(jìn)作用在農(nóng)民收入質(zhì)量的結(jié)構(gòu)性與成長(zhǎng)性維度尤為突出。

（3）數(shù)字技能應(yīng)用可以縮小地區(qū)間農(nóng)民收入質(zhì)量差距。橫向來(lái)看，我國(guó)農(nóng)民收入質(zhì)量呈現(xiàn)東部、中部、西部依次遞減的特點(diǎn)，且差距正在逐步擴(kuò)大?？v向來(lái)看，雖然南北方差距正趨于縮小，但東北地區(qū)落后幅度持續(xù)擴(kuò)大。數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)東北地區(qū)、中西部地區(qū)以及南方地區(qū)的估計(jì)系數(shù)分別為0.1324、0.1533、0.1065和0.0683，因此數(shù)字技能應(yīng)用可以有效縮小地區(qū)間農(nóng)民收入質(zhì)量差距過(guò)大的問(wèn)題。

6.2討論

本文從理論和經(jīng)驗(yàn)研究?jī)蓚€(gè)方面，分析驗(yàn)證數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的影響，得出研究結(jié)論，并據(jù)此展開(kāi)討論。

（1）農(nóng)民收入質(zhì)量總體向好，但各維度提升程度不同。這與楊少雄等（2023）得出的全國(guó)農(nóng)民收入質(zhì)量呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)、各維度增速存在差異的結(jié)論一致，但不同之處在于本文使用微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行了更為細(xì)致的時(shí)空衡量。近年來(lái)，我國(guó)出臺(tái)了一系列惠農(nóng)政策、就業(yè)政策，為農(nóng)民提供了更多的就業(yè)機(jī)會(huì)和創(chuàng)業(yè)平臺(tái)，幫助農(nóng)民提高就業(yè)技能，拓寬就業(yè)渠道，極大地促進(jìn)了農(nóng)民各項(xiàng)收入的增長(zhǎng)幅度，有助于農(nóng)民收入質(zhì)量提升。雖然這些政策對(duì)收入充足性增長(zhǎng)與結(jié)構(gòu)性優(yōu)化的效果較為明顯，但難以改善收入成長(zhǎng)性和知識(shí)性，從而導(dǎo)致收入質(zhì)量各維度增速存在差異。

（2）數(shù)字技能應(yīng)用正向促進(jìn)農(nóng)民收入質(zhì)量提升。羅千峰等（2022）指出，數(shù)字技能能夠提高農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入及財(cái)產(chǎn)性收入水平，本文不僅證明了這一觀點(diǎn)的正確性，而且對(duì)數(shù)字技能對(duì)農(nóng)民收入的影響進(jìn)行了更深入的研究，驗(yàn)證了農(nóng)民數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)其收入質(zhì)量的正向影響，并發(fā)現(xiàn)了數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)收入質(zhì)量各維度的促進(jìn)作用不同。其中，數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)收入知識(shí)性提升的促進(jìn)作用最低，可能的原因是數(shù)字技能應(yīng)用雖然提高了農(nóng)民的農(nóng)業(yè)技能和管理能力，但是并不意味著農(nóng)民的知識(shí)水平得到了全面提升，因此對(duì)農(nóng)民提高就業(yè)質(zhì)量以提升自身收入知識(shí)性的作用有限。

（3）農(nóng)民收入質(zhì)量地區(qū)差距明顯，這印證了鄧鍇等（2020）提出的西部地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量相對(duì)較低的觀點(diǎn)，同時(shí)本文從全國(guó)層面更加全面地揭示了農(nóng)民收入質(zhì)量東高西低和南高北低的地區(qū)差異，且探究了數(shù)字技能對(duì)各地區(qū)收入質(zhì)量提升的具體影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技能應(yīng)用有助于縮小其地區(qū)差距?？赡艿脑蚴牵河捎跂|部及南方地區(qū)的自然條件及產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)相較于西部和北方地區(qū)更為有利，農(nóng)民擁有更豐富的收入來(lái)源和就業(yè)機(jī)會(huì)，其收入質(zhì)量相對(duì)較高，因此導(dǎo)致地區(qū)間農(nóng)民收入質(zhì)量存在顯著差距。而正是由于中西部地區(qū)與東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)不發(fā)達(dá)，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施方面建設(shè)滯后，加之為了促進(jìn)區(qū)域均衡發(fā)展，政府往往會(huì)給予這些地區(qū)更多的政策支持和資源傾斜，放大了收入增長(zhǎng)的乘數(shù)效應(yīng)。因此一旦引入和應(yīng)用數(shù)字技能，就能迅速感受其促進(jìn)農(nóng)民收入質(zhì)量的邊際效應(yīng)更強(qiáng)于其他地區(qū)，進(jìn)而能夠緩解地區(qū)間農(nóng)民收入質(zhì)量差距。

本文的不足之處在于：（1）關(guān)于農(nóng)民收入質(zhì)量的研究目前仍處于不斷探索的階段，其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)體系尚未完全成熟。盡管本文嘗試從客觀和主觀兩個(gè)角度對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，但其科學(xué)性和準(zhǔn)確性仍有待更深入的探討和驗(yàn)證。（2）受限于數(shù)據(jù)可得性，本文僅選取了2014—2020年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為了更全面地了解數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)農(nóng)民收入質(zhì)量的長(zhǎng)期影響，未來(lái)的研究可以逐步納入更新的數(shù)據(jù)，從而更精準(zhǔn)地揭示其影響趨勢(shì)和變化。

6.3政策啟示

根據(jù)本文研究結(jié)論和相應(yīng)討論可知，數(shù)字技能應(yīng)用對(duì)我國(guó)農(nóng)民收入質(zhì)量提升具有顯著的促進(jìn)作用。為此，本文針對(duì)提升收入質(zhì)量以實(shí)現(xiàn)農(nóng)民高質(zhì)量增收提出3點(diǎn)政策啟示。

（1）加快推進(jìn)農(nóng)民職業(yè)教育培訓(xùn)。從收入知識(shí)性和收入成長(zhǎng)性維度提升農(nóng)民收入質(zhì)量是未來(lái)一段時(shí)間的重點(diǎn)突破方向。針對(duì)非農(nóng)就業(yè)群體，通過(guò)定時(shí)開(kāi)展定向就業(yè)指導(dǎo)和就業(yè)信息傳遞等方式提升農(nóng)民的就業(yè)能力和就業(yè)水平。對(duì)于農(nóng)業(yè)就業(yè)群體，要定期開(kāi)展農(nóng)技推廣，加大財(cái)政支持力度，積極引導(dǎo)其通過(guò)加入合作社、流轉(zhuǎn)承包土地等形式增加其農(nóng)業(yè)收入。通過(guò)提升農(nóng)民收入知識(shí)性與成長(zhǎng)性進(jìn)一步提升農(nóng)民收入質(zhì)量。

（2）穩(wěn)步提升農(nóng)民數(shù)字技能水平。數(shù)字技能有助于提升農(nóng)民收入質(zhì)量，因此要開(kāi)展數(shù)字技能培訓(xùn)提升農(nóng)民的數(shù)字技能水平。對(duì)于部分老年群體及弱勢(shì)群體，要通過(guò)公益性入戶培訓(xùn)引導(dǎo)其接觸互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字應(yīng)用；對(duì)于多數(shù)農(nóng)民而言，要在其現(xiàn)有數(shù)字技能的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步通過(guò)數(shù)字技能應(yīng)用專項(xiàng)培訓(xùn)、專家輔導(dǎo)報(bào)告等方式，促使其將數(shù)字化應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、數(shù)字理財(cái)以及非農(nóng)就業(yè)等方面，從而全面提升農(nóng)民收入質(zhì)量。例如借鑒教育部與國(guó)家鄉(xiāng)村振興局、人力資源和社會(huì)保障部等部門(mén)聯(lián)合實(shí)施的“雨露計(jì)劃+”就業(yè)促進(jìn)行動(dòng)，組織農(nóng)民入讀職業(yè)院校，設(shè)置與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)的培訓(xùn)課程，如現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)、農(nóng)產(chǎn)品加工、農(nóng)村電商等，提高農(nóng)民數(shù)字技能應(yīng)用水平。

（3）加快偏遠(yuǎn)地區(qū)數(shù)字技能普及。數(shù)字技能有助于改善偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)民收入質(zhì)量，縮小中西部地區(qū)、東北地區(qū)與其他地區(qū)差距。因此，政府應(yīng)持續(xù)推進(jìn)對(duì)于偏遠(yuǎn)地區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的投資力度，在確保網(wǎng)絡(luò)覆蓋、快遞站點(diǎn)建設(shè)等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施落實(shí)到位的基礎(chǔ)上，通過(guò)“大學(xué)生村官”“選調(diào)生”等多種方式引進(jìn)數(shù)字人才，并根據(jù)《提升全民數(shù)字技能工作方案》要求推行“定向招生、定向培養(yǎng)、定向就業(yè)”的培養(yǎng)機(jī)制，確保畢業(yè)生能夠定向分配到偏遠(yuǎn)地區(qū)從事數(shù)字技術(shù)推廣服務(wù)工作，帶動(dòng)當(dāng)?shù)剞r(nóng)民利用數(shù)字技能參與創(chuàng)業(yè)、就業(yè)等創(chuàng)收活動(dòng)，提升農(nóng)民收入質(zhì)量。

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（責(zé)任編輯康燕）

①數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的第52次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，https：//cnnic.cn/n4/2023/0828/c199-10830. html。

①東部10?。ㄊ校┌ū本⑻旖?、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部6省包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部12?。▍^(qū)、市）包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北3省包括遼寧、吉林和黑龍江。

②北方主要包括包括東北三省、黃河中下游五省二市的全部或大部分，以及甘肅東南部，內(nèi)蒙古、江蘇、安徽北部，南方主要包括長(zhǎng)江中下游六省一市，南部沿海和西南四省、市大部分地區(qū)。