數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)的影響

摘 要：數(shù)字時(shí)代下，數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用與成熟推動(dòng)了我國勞動(dòng)力就業(yè)機(jī)會(huì)的增加，其中數(shù)字素養(yǎng)水平對(duì)農(nóng)戶就業(yè)起到了不可忽視的作用。鑒于此，探討數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)的影響是十分有意義的。利用2020年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）的截面數(shù)據(jù)，使用probit模型，討論數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶的整體就業(yè)起到顯著的促進(jìn)作用，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)選擇影響具有代際異質(zhì)性。

關(guān)鍵詞：數(shù)字素養(yǎng)；就業(yè)；農(nóng)戶

中圖分類號(hào)：F323.6；F49 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-7909（2024）14-15-4

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.14.003

0 引言

黨的十八大以來，我國一直把實(shí)現(xiàn)共同富裕作為社會(huì)主義現(xiàn)代化的重要目標(biāo)，并采取了一系列有效措施，取得了眾多新成效。黨和政府一直把如何更有效地推動(dòng)農(nóng)民就業(yè)作為“三農(nóng)”工作的重點(diǎn)內(nèi)容。2023年中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)，全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在鄉(xiāng)村［1］。農(nóng)民就業(yè)和收入增長問題一直是國家高度重視的議題，并且構(gòu)成了農(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民問題的核心內(nèi)容。當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我國經(jīng)濟(jì)增長的主導(dǎo)力量，互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)在其中扮演著至關(guān)重要的角色［2］。數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用和成熟，不但推動(dòng)了傳統(tǒng)就業(yè)方式與新興業(yè)態(tài)相結(jié)合，同時(shí)也推動(dòng)了我國勞動(dòng)力工資收入和就業(yè)機(jī)會(huì)的增加。勞動(dòng)者能否有效利用數(shù)字信息和技術(shù)，成為把握這些機(jī)遇的關(guān)鍵因素。在數(shù)字時(shí)代，數(shù)字素養(yǎng)水平已成為個(gè)人能否在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代把握機(jī)遇，享受數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的利益的關(guān)鍵因素［3］。然而，縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，關(guān)于農(nóng)戶就業(yè)狀況的研究大多集中在工作轉(zhuǎn)換、務(wù)工距離等傳統(tǒng)領(lǐng)域［4-5］。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況的研究則更多地聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、數(shù)字普惠金融、產(chǎn)業(yè)智能化等宏觀層面，很少有研究從數(shù)字素養(yǎng)的角度探討其對(duì)農(nóng)戶具體就業(yè)狀況的影響及作用機(jī)制。

綜上所述，本文利用2020年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）問卷的數(shù)據(jù)，結(jié)合實(shí)際情況選取4 914份調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用probit模型探討數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶整體就業(yè)及具體就業(yè)選擇的影響。

1 數(shù)據(jù)來源、變量選擇和模型設(shè)定

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究所使用的數(shù)據(jù)來源于2020年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)庫。結(jié)合研究所需，筆者選取了農(nóng)戶的個(gè)人數(shù)據(jù)、家庭數(shù)據(jù)與社會(huì)數(shù)據(jù)，經(jīng)過合并、清洗、插值，最終得到4 914個(gè)樣本。

1.2 變量選擇

農(nóng)戶就業(yè)狀況為本文的被解釋變量。參考已有文獻(xiàn)，將農(nóng)戶的就業(yè)情況進(jìn)一步劃分為農(nóng)業(yè)自雇、農(nóng)業(yè)受雇、非農(nóng)自雇、非農(nóng)受雇［6］。農(nóng)戶只要滿足其中任一就業(yè)形式就賦值為1，反之則賦值為0。

數(shù)字素養(yǎng)為本文的核心解釋變量，即農(nóng)戶使用數(shù)字技術(shù)的綜合能力。以往的文獻(xiàn)中多以工作、生活中互聯(lián)網(wǎng)的使用頻率作為測度數(shù)字素養(yǎng)的依據(jù)［7-8］，但考慮到2020年的問卷設(shè)計(jì)調(diào)整問題，借鑒楊小軍等［9］的做法，重新選擇與“考量互聯(lián)網(wǎng)使用頻率”近似的題項(xiàng)，作為測度數(shù)字素養(yǎng)的依據(jù)。按照重要程度將回答依次分為5個(gè)等級(jí)，分別賦值為 1～5，采用topsis熵值法，計(jì)算數(shù)字素養(yǎng)指數(shù)。筆者借鑒以往相關(guān)研究［10］，選取如下控制變量，具體見表1。

1.3 模型設(shè)定

借鑒李睿等［11］的做法，對(duì)于二元被解釋變量“是否就業(yè)”，筆者采用probit模型來研究數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況的影響，構(gòu)建基準(zhǔn)模型如下：

[jobi=C1+α1Di+β1Xi+εi] " " " " " " "（1）

在式（1）中，[jobi]為被解釋變量農(nóng)戶[i]的就業(yè)情況，即農(nóng)戶是否實(shí)際就業(yè)；[Di]為核心解釋變量，即農(nóng)戶[i]的數(shù)字素養(yǎng)；[C1]為常數(shù)項(xiàng)；[α1]為研究主要關(guān)注的系數(shù)，即數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)影響程度的大?。籟β1]為估計(jì)參數(shù)；[εi]為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2 實(shí)證結(jié)果及分析

2.1 基準(zhǔn)回歸

研究基于probit模型考察數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況的影響。由表2可得，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)在1%水平上呈正向影響，系數(shù)為0.790 9，表明數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)總體起到積極的作用，有助于提高農(nóng)戶的就業(yè)率。為了深入探討數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)選擇的影響，進(jìn)一步將農(nóng)戶的就業(yè)狀況分為農(nóng)業(yè)自雇、農(nóng)業(yè)受雇、非農(nóng)自雇、非農(nóng)受雇。具體分析：隨著數(shù)字素養(yǎng)的提高，農(nóng)戶個(gè)體從事農(nóng)業(yè)自雇的概率下降0.488 7，從事農(nóng)業(yè)受雇的概率下降0.266 7，但是從事非農(nóng)業(yè)自雇的概率上升0.506 7，從事非農(nóng)業(yè)受雇的概率上升1.503 7。

綜上可知，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)總體起到促進(jìn)作用，具體而言，數(shù)字素養(yǎng)顯著降低了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)就業(yè)概率，而顯著提升了農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)概率。

2.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.2.1 改變樣本容量

考慮到區(qū)域間經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展差異可能干擾農(nóng)戶的就業(yè)狀況，借鑒張歡等［12］的做法，剔除2020年經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展較好的部分地區(qū)（包括北京市、上海市、廣東省、江蘇省、浙江省和福建?。┕灿?jì)1 652個(gè)樣本，再次進(jìn)行計(jì)算（見表3）。結(jié)果依舊支持上述結(jié)論，表明上述結(jié)論具有穩(wěn)健性。

2.2.2 內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到基礎(chǔ)回歸模型可能因遺漏項(xiàng)等導(dǎo)致潛在內(nèi)生性問題，對(duì)此，研究采用工具變量。參考單德朋等［13］的研究，筆者選取“同一省市除農(nóng)戶自身外的互聯(lián)網(wǎng)使用率”作為數(shù)字素養(yǎng)的工具變量（Ⅳ）。表4在進(jìn)行內(nèi)生性處理后，其結(jié)果仍支持前文結(jié)論（見表4）。

2.2.3 異質(zhì)性分析

前文的結(jié)論只分析了整體樣本的平均效應(yīng)，并未明晰數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況影響的群體異質(zhì)性。接下來，本部分從年齡維度對(duì)農(nóng)戶群體進(jìn)行分組討論。將研究的農(nóng)戶群體以1980年為分界線，即分為新生代農(nóng)戶（1980年及以后出生）和老一代農(nóng)戶（1980年以前出生）［14］。為了保證探討的邏輯性，按農(nóng)戶農(nóng)業(yè)就業(yè)與非農(nóng)就業(yè)，將估計(jì)結(jié)果分成表5與表6。

首先，由表5可得，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)新生代農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)自雇與受雇就業(yè)呈顯著的抑制作用，但對(duì)老一代農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)自雇與受雇就業(yè)呈顯著促進(jìn)作用，表明數(shù)字素養(yǎng)對(duì)不同年齡段的農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)自雇與受雇的就業(yè)影響存在明顯差異。進(jìn)一步加入兩組交互項(xiàng)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)自雇和農(nóng)業(yè)受雇的代際交互項(xiàng)系數(shù)分別為0.692 6、0.761 8，且在5%的水平上顯著，表明隨著年齡增大，農(nóng)戶的數(shù)字素養(yǎng)對(duì)其從事農(nóng)業(yè)自雇與受雇活動(dòng)的效果更加明顯。

接著，由表6可得，數(shù)字素養(yǎng)不但對(duì)新生代與老一代農(nóng)戶的非農(nóng)自雇就業(yè)呈顯著的促進(jìn)作用，而且對(duì)新生代與老一代農(nóng)戶的非農(nóng)受雇就業(yè)也呈顯著的促進(jìn)作用，表明數(shù)字素養(yǎng)提高農(nóng)業(yè)就業(yè)的作用于老一代農(nóng)戶明顯小于新生代農(nóng)戶。本部分同上加入兩組交互項(xiàng)，可以發(fā)現(xiàn)非農(nóng)自雇和非農(nóng)業(yè)受雇的代際交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù)，即隨著年齡增大數(shù)字素養(yǎng)的作用會(huì)變小。這可能是由于新生代農(nóng)戶比起老一代農(nóng)戶擁有更強(qiáng)的數(shù)字適應(yīng)力，同時(shí)非農(nóng)就業(yè)對(duì)新生代農(nóng)戶的吸引力，讓掌握了一定數(shù)字技術(shù)的新生代農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)率得以提升。

3 結(jié)論

研究基于2020年CFPS數(shù)據(jù)庫中農(nóng)戶群體的樣本，使用probit模型研究數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況的影響。研究結(jié)果表明：①數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶的整體就業(yè)起到顯著的促進(jìn)作用，具體而言，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)就業(yè)（農(nóng)業(yè)自雇、農(nóng)業(yè)受雇）具有消極作用，但卻對(duì)農(nóng)戶從事非農(nóng)就業(yè)（非農(nóng)業(yè)自雇、非農(nóng)業(yè)受雇）具有積極作用。②數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)選擇的影響具有代際異質(zhì)性，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)新生代農(nóng)戶農(nóng)業(yè)就業(yè)具有消極作用，但對(duì)于老一代農(nóng)業(yè)就業(yè)具有積極作用；數(shù)字素養(yǎng)對(duì)新老兩代農(nóng)戶非農(nóng)業(yè)就業(yè)亦均具有積極作用，但對(duì)老一代農(nóng)戶的作用明顯小于新生代農(nóng)戶。

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