教育視角下的數(shù)字基礎設施建設與農村居民收入

摘要：作為信息時代的發(fā)展基石，數(shù)字基礎設施建設成為彌補“數(shù)字鴻溝”、提升農村居民收入的新契機。本文基于中國家庭追蹤調查（CFPS）2014—2020年四期構建面板數(shù)據(jù)與省級數(shù)據(jù)匹配，采用雙向固定效應模型進行實證檢驗。結果表明，數(shù)字基礎設施建設能顯著促進農村居民收入的提升；機制分析表明，改善農村居民教育觀念與促進其教育投資是數(shù)字基礎設施建設影響農村居民收入的重要渠道；從個體異質性分析來看，數(shù)字基礎設施建設對提升農村男性與農村青年群體工作收入水平的作用更大；從地區(qū)異質性分析來看，數(shù)字基礎設施建設對經濟發(fā)達地區(qū)與經濟欠發(fā)達地區(qū)的農村居民收入均有顯著促進作用，但對經濟欠發(fā)達地區(qū)的影響更大。本文研究結論為加大農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設、促進農村居民收入提升提供了政策啟示。

關鍵詞：數(shù)字基礎設施建設；農村居民收入；農村教育；鄉(xiāng)村振興；數(shù)字鄉(xiāng)村

中圖分類號：F328" " " " 文獻標識碼：A" " " " 文章編號：1007-0753（2024）10-0066-10

一、引言

站在新的歷史階段，我國在高質量發(fā)展進程中面臨擴大內需與實現(xiàn)全體人民共同富裕的重大挑戰(zhàn)。習近平總書記在2020年12月的中央農村工作會議中強調：“把戰(zhàn)略基點放在擴大內需上，農村有巨大空間，可以大有作為?！痹谶@一背景下，促進農民農村共同富裕具有重大現(xiàn)實意義?！吨泄仓醒?國務院關于做好2022年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》指出要加強農村地區(qū)信息基礎設施建設，推進數(shù)字鄉(xiāng)村標準化建設。從現(xiàn)實情況來看，雖然農村互聯(lián)網的普及率正在逐年提升，但農村居民的數(shù)字化素養(yǎng)普遍不高，致使農村居民未能充分使用數(shù)字基礎設施，無法利用數(shù)字基礎設施進行生產或投資（陳雪梅和周斌，2023）。

數(shù)字技術的不斷發(fā)展與廣泛應用，對當下的生活和生產產生了深刻的影響，為提升經濟效益提供了新的動力（Guo等，2024）。數(shù)字基礎設施作為數(shù)字經濟發(fā)展的基礎和底座（陳潔梅和林曾，2024），也漸漸成為農村經濟發(fā)展的重要基礎保障。現(xiàn)有文獻從宏觀與微觀層面探討了數(shù)字基礎設施建設與農村經濟發(fā)展。從宏觀層面來看，數(shù)字基礎設施建設通過促進農業(yè)產業(yè)融合與提升農業(yè)技術水平來增強農業(yè)經濟韌性（王志凌等，2023），通過優(yōu)化農產品供應鏈物流（Bi，2024）、打破城鄉(xiāng)農業(yè)技術壁壘（王志凌等，2023）等促進農村經濟現(xiàn)代化。從微觀層面來看，數(shù)字基礎設施建設通過增加農民收入（葛林羽和安同良，2024）、為農民創(chuàng)造就業(yè)機會（斯麗娟和王超群，2024）、促進農戶創(chuàng)業(yè)（王劍程等，2020；鄒美鳳等，2024）等方式提升農村居民收入水平。與此同時，數(shù)字基礎設施建設提升了農村教育資源水平，破解了高水平社會資本對農村受教育者的約束，提升了人力資本投資回報率（斯麗娟和王超群，2024；方福前等，2023）。

但縱觀已有文獻，很少將農村教育納入數(shù)字基礎設施建設與農村居民收入體系進行考察。此外，由于農村地區(qū)的數(shù)字基礎設施建設相對落后，對受教育程度較高的人才吸引力較差（師方媛和何睦，2024），數(shù)字基礎設施建設反而導致了“數(shù)字鴻溝”，加大了城鄉(xiāng)收入差距（Bowen和Morris，2019）。數(shù)字基礎設施建設產生的經濟效應能否促進農村地區(qū)經濟發(fā)展？數(shù)字基礎設施建設能否通過教育機制來提升農村居民收入水平？基于此，本文將對數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響進行進一步探究。本文使用2014—2020年四期中國家庭追蹤調查數(shù)據(jù)，構建雙向固定效應模型，探究數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響，并從教育視角分析數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入影響的內在邏輯。本文的邊際貢獻在于：第一，當前文獻大多從數(shù)字普惠金融、數(shù)字經濟視角展開研究。數(shù)字基礎設施建設作為數(shù)字經濟發(fā)展的前提，從數(shù)字基礎設施建設視角探究其對農村居民收入的影響，細化了數(shù)字經濟對農村居民收入影響的相關研究。第二，過往文獻大多聚焦于數(shù)字基礎設施建設帶來的直接經濟效應，其產生的社會效應同樣應給予重視。因此從教育的視角展開分析，探究數(shù)字基礎設施建設與農村居民收入的關系，有助于更好地理解數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入影響的潛在機制。

二、研究假說

（一）數(shù)字基礎設施建設與農村居民收入

基礎設施的相對落后是制約農村經濟發(fā)展的重要因素，會造成農村地區(qū)就業(yè)環(huán)境差、收入水平不高和人力資本較低等問題。數(shù)據(jù)是信息時代最重要的生產要素之一，對于農村地區(qū)而言，“數(shù)字鴻溝”問題較為普遍，大大提升了農村個體的貧困發(fā)生率（Meng等，2023）。農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設能有效解決“數(shù)字鴻溝”問題，從多層面促進農村居民就業(yè)與增收。首先，數(shù)字基礎設施作為推動數(shù)字經濟與農村產業(yè)融合的根基（葛林羽和安同良，2024），與傳統(tǒng)基礎設施的融合發(fā)展，催生了新模式、新業(yè)態(tài)，如電商直播、物流配送員，極大促進了農村人口的創(chuàng)業(yè)與就業(yè)，拓寬了農村家庭的增收渠道（魏下海和韋慶芳，2023）。其次，良好的農村數(shù)字基礎設施能顯著降低農村家庭獲取信息的成本，使其及時掌握市場動態(tài)、農業(yè)創(chuàng)新技術以優(yōu)化生產決策（江小輝和牛嘉瑋，2024），解決因“信息貧困”產生的農村收益低下的問題，從而提升農村居民收入（鄧榮榮和吳云峰，2023）。因此，提升農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設水平是數(shù)字技術、數(shù)據(jù)要素助力農村經濟發(fā)展的前提條件（鈔小靜，2024）。同時需要注意的是，城市數(shù)字公共基礎設施建設的不斷發(fā)展，可能對農村地區(qū)產生“虹吸效應”，進而加劇農村年輕勞動力的流失，造成“農村空心化”的問題，對農村地區(qū)數(shù)字基礎設施的深入使用產生負面影響（陳雪梅和周斌，2023），使得農村地區(qū)更需要加強數(shù)字基礎設施建設以彌補與城市之間的差距（Salemink等，2017）?；诖?，本文提出假說1。

H1：農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設提升了農村居民收入。

（二）數(shù)字基礎設施建設、教育與農村居民收入

在數(shù)字化的進程中，數(shù)字基礎設施建設促進了互聯(lián)網的廣泛使用，顯著降低了信息獲取的時空門檻，有利于實現(xiàn)勞動力市場供需雙方的“最優(yōu)”匹配，促進就業(yè)，提升收入水平（裴馨和高遠東，2024）。但“信息貧困”不僅體現(xiàn)在數(shù)字基礎設施建設的差距上，也體現(xiàn)在農村個體在獲取信息和處理信息能力的差距上（鄧榮榮和吳云峰，2023）。一直以來的教育資源匱乏、農村落后傳統(tǒng)觀念等問題，致使農村教育事業(yè)發(fā)展緩慢（于興業(yè)和張迪，2023），農村居民整體受教育程度不高，導致對于數(shù)字經濟的理解往往停留在娛樂消遣的層面，這是其對數(shù)字基礎設施的使用深度遠不如城鎮(zhèn)居民的根本原因（陳雪梅和周斌，2023）。盡管通過互聯(lián)網等信息媒介能打破傳統(tǒng)教育方式的局限和改善農村基礎教育“孤島”的現(xiàn)狀，但農村地區(qū)，尤其是貧困地區(qū)仍存在教育投資水平不足（王文略和余勁，2024）、教育觀念落后（Wei，2022）等問題。農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設能夠顯著提升知識的傳播廣度，降低知識和數(shù)據(jù)信息的獲取成本（顧明遠，2023），推動數(shù)字化教育設施的發(fā)展（Dennis，2024），擴大現(xiàn)代化教育思想在農村地區(qū)的傳播范圍。與此同時，資本與技術的互動，促進了數(shù)字基礎設施建設的發(fā)展，并在反饋效果中激勵技術與資本的擴張，這又對勞動力有了更高的要求（周清香和李仙娥，2024）。在農業(yè)與農產品電子商務等領域，高學歷勞動者能更好地利用數(shù)字基礎設施提高農業(yè)的生產效率與經營性收入（馬榮，2024）；在非農領域，農村居民實現(xiàn)就業(yè)取決于數(shù)據(jù)要素利用能力、數(shù)字信息獲取能力，同樣對自身的教育投資提出了更高的要求，同時對農村家庭的教育理念也起到了一定的改善作用（徐偉祁等，2023）?；诖耍疚奶岢黾僬f2。

H2：數(shù)字基礎設施建設通過教育機制影響農村居民收入。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文使用的微觀數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調查（CFPS）2014年、2016年、2018年、2020年四期數(shù)據(jù)，涉及成人庫和家庭關系庫。選擇該數(shù)據(jù)庫主要出于以下兩點考慮：一是CFPS數(shù)據(jù)包含了家庭教育投資、受訪者的經濟情況、教育期望等相關問題的數(shù)據(jù)。二是CFPS數(shù)據(jù)采用內隱分層方法抽取多階段等概率樣本，樣本覆蓋25個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市），目標樣本規(guī)模為16 000戶，是當前學術界較為認可和具有權威的數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)進行如下處理：一是剔除主要變量缺失的樣本；二是剔除戶口狀態(tài)為城鎮(zhèn)的樣本。本文所使用的數(shù)字基礎設施建設數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

（二）變量選擇

1. 被解釋變量

農村居民收入（lnincomei）。本文使用年收入作為被解釋變量，對應CFPS問卷中的“所有工作總收入”加1取自然對數(shù)。

2. 解釋變量

數(shù)字基礎設施建設（digitalj）。本文參考祝志勇和劉暢暢（2022）的方法，考慮數(shù)據(jù)的可得性，從硬件資源和互聯(lián)網資源兩個維度構建數(shù)字基礎設施建設指標體系，并使用熵值法對該指標進行測度。數(shù)字基礎設施建設具體指標如表1所示。

3. 控制變量

參考相關文獻以及考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文的控制變量分為個人因素、家庭因素與地區(qū)因素。個人因素分為性別（genderi）、婚姻狀況（marriagei）。其中性別若為男性則gender=0，若為女性則gender=1；婚姻狀況根據(jù)CFPS問卷中的選項進行如下賦值，“在婚（有配偶）”和“同居”賦值為1，否則賦值為0。家庭因素分為父親最高學歷（education_fi）、母親最高學歷（education_mi）、人均家庭純收入（lnfincome_ peri）、家庭凈資產（fasseti）。其中，父母親最高學歷根據(jù)CFPS問卷中的選項進行如下賦值：“不必讀書”賦值為0、“文盲/半文盲”賦值為1、“小學”賦值為2、“初中”賦值為3、“高中/中專/技校/職高”賦值為4、“大?！辟x值為5、“大學本科”賦值為6、“碩士”賦值為7、“博士”賦值為8；人均家庭純收入對應問卷中的“人均家庭純收入”；家庭凈資產對應問卷中“家庭凈資產（元）”的自然對數(shù)。地區(qū)因素則選取各省（自治區(qū)、直轄市）GDP總值的自然對數(shù)（lngdpj）。

（三）模型設定

1. 基準模型

為檢驗本文的假說H1，使用個體固定效應和時間固定效應雙向固定效應模型來探究數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響，設定基準模型（1）：

lnincomei= α0 + α1digitalj + ∑i" Xi+ λt + γi + εitj

（1）

其中被解釋變量農村居民收入（lnincomei）為農村個體i所有工作總收入加1的自然對數(shù)；核心解釋變量數(shù)字基礎設施建設（digitalj）為受訪者i所在地j地區(qū)（省、自治區(qū)、直轄市）對應的數(shù)字基礎設施建設指數(shù)。Xi為一系列控制變量，λt為時間固定效應，γi為個體固定效應，εitj為隨機擾動項。

2. 機制分析

為檢驗本文的假說H2，從教育視角探究農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的作用機制，構建兩個教育機制變量，分別為教育觀念（educationi）和教育投資（lneducationpayi）。使用期望受教育程度作為受訪者i的教育觀念代理變量，對應CFPS問卷中“您期望的受教育程度”，缺失數(shù)據(jù)用“希望孩子受教育的程度”進行填補。根據(jù)問卷中的選項，進行如下賦值：“不必讀書”賦值為1、“小學”賦值為2、“初中”賦值為3、“高中/中專/技校/職高”賦值為4、“大?！辟x值為5、“大學本科”賦值為6、“碩士”賦值為7、“博士”賦值為8，數(shù)值越大代表對受教育的期望程度越高。使用教育培訓支出表示受訪者i的教育投資，對應問卷中“過去12個月教育培訓支出（元）”加1的自然對數(shù)。并設定模型（2）與模型（3）：

lnincomei = α0+α1digitalj +α2Mi +∑i" Xi+λt+γi+εitj

（2）

Mi = α0+α1digitalj +∑i" Xi+λt+γi+εitj" " " " " " " " " "（3）

各變量的描述性統(tǒng)計結果見表2。

四、實證結果及分析

（一）基準回歸檢驗

為避免個別極端值對實證結果產生干擾，本文對所有連續(xù)變量進行了雙邊1%水平的縮尾處理，缺失數(shù)據(jù)使用線性插值法進行填補。為緩解因遺漏變量而導致的估計偏誤，本文采取分步回歸法檢驗。表3中的列（1）為不加控制變量的回歸結果，列（2）、（3）、（4）依次為加入個人因素、家庭因素和地區(qū)因素控制變量的回歸結果，且均控制了個體與年份固定效應。從基準回歸結果來看，digital的回歸系數(shù)雖然有所下降，但均在1%的水平下顯著為正，這表明農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設提升了農村居民收入水平。本文假說H1得到驗證。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1. 更換核心被解釋變量

為確保實證結果的可靠性，選取不同維度的變量，即農村居民人均可支配收入（lnrdincome）進行穩(wěn)健性檢驗。農村居民人均可支配收入數(shù)據(jù)來源于《中國農村統(tǒng)計年鑒》。為緩解遺漏變量造成的估計偏誤，使用分步回歸法進行檢驗。表4中的列（1）為不加控制變量的回歸檢驗結果，列（2）、（3）、（4）為依次加入個人因素、家庭因素和地區(qū)因素控制變量的回歸檢驗結果，且上述檢驗均控制了個體與年份固定效應。回歸結果如表4中的Panel A所示，數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響均在1%的水平下顯著為正，表明本文基準回歸結果依然穩(wěn)健。

2. 調整測算方式

考慮到熵值法構建指標可能存在缺陷，導致基準回歸結果的偏誤，使用CRITIC權重法重新確定各二級指標的權重，對數(shù)字基礎設施建設指標進行測度?；貧w結果如表4中的Panel B所示。可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響均在1%的水平下顯著為正，假說H1得到驗證，表明結論依然穩(wěn)健。

3. 縮短時間窗口

“寬帶中國”戰(zhàn)略指出于2015年初步建成適應經濟社會發(fā)展需要的下一代國家信息基礎設施，基本實現(xiàn)農村寬帶進鄉(xiāng)入村。因此，刪除2014年樣本，保留2016—2020年數(shù)據(jù)進行實證回歸。回歸結果如表4中的Panel C所示?？梢园l(fā)現(xiàn)數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響仍在1%的水平下顯著為正，假說H1得到驗證，表明結論依然穩(wěn)健。

4. 工具變量法

農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設能促進農村居民收入提升，但農村居民收入增長效應也可能反過來促進數(shù)字基礎設施建設，因此為避免模型中存在的反向因果問題，本文使用工具變量法來緩解內生性問題。參考黃群慧等（2019）的做法，使用歷史性指標——1984年的農村郵局數(shù)量——作為本文的工具變量。具體而言，將上一年全國互聯(lián)網用戶數(shù)量（與時間相關）與1984年農村郵局數(shù)量（與個體相關）交乘項的自然對數(shù)作為當年數(shù)字基礎設施建設的工具變量。使用該工具變量的原因在于：其一，傳統(tǒng)通信方式必須經過郵局，數(shù)字基礎設施建設則是傳統(tǒng)通信方式在技術上的延伸（焦豪等，2023），滿足了相關性要求。其二，隨著我國社會的不斷發(fā)展與通信技術的進步，移動與互聯(lián)網通信逐漸成為主要的通信方式，因此三四十年前的傳統(tǒng)通信方式對農村居民收入的影響可以忽略不計，因此該工具變量符合外生性要求。

回歸結果如表5所示，第一階段回歸結果顯示工具變量IV對數(shù)字基礎設施建設的影響在1%的水平下顯著，滿足了工具變量的相關性要求。第二階段回歸結果顯示，在考慮模型內生性問題后，數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響仍在1%的水平下顯著為正。Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量的p值為0.000，拒絕原假設“工具變量識別不足”；Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量與Kleibergen-Paap rk Wald F 統(tǒng)計量均大于Stock-Yogo弱識別檢驗10%水平上的臨界值，拒絕原假設“弱工具變量”。

（三）機制檢驗

本文在研究假說部分指出，數(shù)字基礎設施建設通過教育機制來提升農村居民收入水平。為多維度測度農村教育發(fā)展，本文選取“期望受教育程度”與“教育投資”作為教育機制變量分別進行機制檢驗?；貧w結果如表6中的Panel D與Panel E所示。列（1）為加入控制變量的基準回歸結果。列（2）顯示數(shù)字基礎設施建設在1%的水平下顯著增強了農村居民的期望受教育程度，提升了農村居民的教育投資水平。列（3）在列（1）的基礎上分別加入“期望受教育程度”與“教育投資”，其回歸結果顯示教育觀念與教育投資均提升了農村居民收入水平，數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響仍在1%的水平下顯著為正，即數(shù)字基礎設施建設通過改善教育觀念和促進教育投資來增加農村居民收入。本文假說H2得到驗證。

（四）異質性檢驗

由于不同的農村居民存在個體差異與地區(qū)差異，數(shù)字基礎設施建設對其收入水平產生的影響也不同，因此數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響具有異質性。基于此，本文從個人因素差異和地區(qū)因素差異探討數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的異質性影響。

1. 性別差異

受農村落后的傳統(tǒng)觀念的影響，農村地區(qū)進行利益與資源分配時女性往往處于弱勢地位，缺少話語權，導致其所獲得的資源通常少于男性。尤其是盛行男娶女嫁的農村地區(qū)，普遍認為女性受教育的機會成本較高，更傾向于讓女性在較小年紀放棄受教育的機會早日從事生產活動以回饋家庭（岳華等，2024），進一步弱化了數(shù)字基礎設施建設對農村女性收入水平的影響。基于此，為檢驗農村地區(qū)不同性別對農村居民收入的影響，對性別進行異質性檢驗。回歸結果如表7中的Panel F所示，農村男性、女性的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，但農村男性樣本的回歸系數(shù)明顯高于女性，這表明相同數(shù)字基礎設施建設水平下，對男性農村居民收入的促進效應強于女性。

2. 年齡差異

除受教育程度的影響外，年齡因素也會影響農村居民數(shù)字化素養(yǎng)。農村留守的中老年群體往往被認為不具備深度使用數(shù)字基礎設施的能力（陳雪梅和周斌，2023），基于此，本文參考國家統(tǒng)計局劃分依據(jù)，將15—34歲人群定義為青年，35歲及以上定義為中老年?；貧w結果如表7中的Panel G所示，數(shù)字基礎設施建設對農村青年群體與中老年群體收入水平的影響均顯著為正，但青年群體在顯著水平與系數(shù)值上均大于中老年群體，說明數(shù)字基礎設施建設對青年群體收入的促進效應強于中老年群體。

3. 地區(qū)經濟發(fā)展差異

為探究不同地區(qū)的經濟水平下數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的異質性影響，本文根據(jù)區(qū)縣順序碼，分別計算2014—2020年各區(qū)縣的家庭人均收入平均值，平均值大于這一年度的家庭人均收入中位數(shù)的，定義為經濟發(fā)達地區(qū)；小于這一年度的家庭人均收入中位數(shù)的，定義為經濟欠發(fā)達地區(qū)?；貧w結果如表7中的Panle H所示，經濟發(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)均在1%的水平下顯著為正。值得關注的是，經濟欠發(fā)達地區(qū)的系數(shù)值比經濟發(fā)達地區(qū)的系數(shù)值更大。這可能是因為經濟欠發(fā)達地區(qū)地處偏遠，生產要素難以流通，但往往具備較好的自然資源稟賦。數(shù)字基礎設施建設能充分利用這些較好的自然資源稟賦宣傳農旅等，促進生產要素的流通，進而提升農村居民收入水平。

五、結論與政策建議

持續(xù)提升農村居民收入水平是促進農村經濟發(fā)展、實現(xiàn)農村現(xiàn)代化的重要路徑。本文基于CFPS的2014年、2016年、2018年、2020年四期數(shù)據(jù)，采用雙向固定效應模型，研究了農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字基礎設施建設能顯著提升農村居民收入，且在經過一系列穩(wěn)健性檢驗后依然顯著；數(shù)字基礎設施建設能通過改善農村地區(qū)的教育觀念和促進農村居民教育投資提升農村居民收入水平；數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的影響存在個體與地區(qū)異質性，具體表現(xiàn)為對農村男性收入水平的促進作用大于農村女性，對農村青年群體收入水平的促進作用大于中老年群體，對經濟欠發(fā)達地區(qū)與經濟發(fā)達地區(qū)的作用均顯著為正，但對經濟欠發(fā)達地區(qū)的農村居民收入的影響更大。

基于上述研究發(fā)現(xiàn)，提出以下政策建議：第一，重視數(shù)字基礎設施建設在農村地區(qū)的重要作用，提升農村居民的數(shù)字化素養(yǎng)。一方面，政府應加大農村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設力度，各地區(qū)結合各自資源稟賦，因地制宜開展數(shù)字基礎設施建設。另一方面，政府應培育與強化青年返鄉(xiāng)的動力。農村老齡化致使農村居民數(shù)字化素養(yǎng)不高，對此政府部門不僅需要向老一輩農村居民普及數(shù)字知識，還需要通過外部政策激勵青年返鄉(xiāng)，提升農村整體數(shù)字化素養(yǎng)，以充分發(fā)揮數(shù)字基礎設施建設對農村居民收入的積極作用。

第二，強化數(shù)字基礎設施建設對教育的賦能，增強教育對農村居民收入的正向影響。數(shù)字經濟與傳統(tǒng)農業(yè)生產邏輯不同，其對數(shù)字化農民隊伍建設的需求更加迫切。因此，一方面應根據(jù)農村居民的特點，開設真正適合農村居民需求的數(shù)字化教育課程；另一方面要推進農村適齡兒童的數(shù)字化教育，加大對鄉(xiāng)鎮(zhèn)中小學的數(shù)字基礎設施的投入，引入現(xiàn)代化的教育方式。

第三，重視性別差異與地區(qū)經濟發(fā)展差異所引起的農村居民收入差異。針對農村地區(qū)女性往往處于弱勢地位無法得到應有的資源分配，政府需把握數(shù)字經濟發(fā)展帶來的就業(yè)創(chuàng)業(yè)新機遇，進一步提升農村女性在勞動力市場的參與度，推動農村女性高質量多元化就業(yè)創(chuàng)業(yè)。不斷推進與完善對經濟欠發(fā)達地區(qū)的數(shù)字基礎設施建設，提升數(shù)字基礎設施建設的覆蓋度，彌合經濟發(fā)達地區(qū)與經濟欠發(fā)達地區(qū)在數(shù)字基礎設施建設維度的“數(shù)字鴻溝”。

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（責任編輯：張艷妮）

Digital Infrastructure Development and Rural Household Income

from an Educational Perspective

WANG Shuhui， ZHANG Yifei

（School of Economics and Management， Jiangsu University of Science and Technology）

Abstract： As the cornerstone of development in the information era， digital infrastructure construction presents a new opportunity to bridge the \"digital divide\" and enhance rural household income. This study utilizes panel

data from the China Family Panel Studies （CFPS） spanning four waves from 2014 to 2020， matched with provincial-level data， and conducts an empirical analysis using a two-way fixed effects model. The results indicate

that digital infrastructure development significantly promotes rural household income. Mechanism analysis reveals that improving rural residents' educational attitudes and encouraging their educational investment are critical channels through which digital infrastructure affects income. From the perspective of individual heterogeneity， digital infrastructure has a greater impact on increasing the income levels of rural males and rural youth. Regional heterogeneity analysis shows that while digital infrastructure construction significantly boosts rural household income in both economically developed and underdeveloped regions， the effect is more pronounced in economically underdeveloped areas. These findings provide policy implications for enhancing digital infrastructure in rural areas to promote rural household income growth.

Keywords： Digital infrastructure development; Rural household income; Rural education; Rural revitalization; Digital villages