互联网技术应用、信息可获得性与农户多维相对贫困缓解

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魏鑫 许林 徐玉发（中国农垦经济发展中心助理研究员；华南理工大学经济与金融学院、人工智能与数字经济广东省实验室（广州）教授、博士生导师；（通讯作者），广州城市理工学院经济学院副教授。）

一、引言和问题提出

党的二十大报告指出，我国过去十年坚持精准扶贫、尽锐出战，打赢了人类历史上规模最大的脱贫攻坚战，全国832个贫困县全部摘帽，近一亿农村贫困人口实现脱贫，960多万贫困人口实现易地搬迁，历史性地解决了绝对贫困问题，为全球减贫事业作出了重大贡献。全面消除绝对贫困之后，我国贫困治理工作的重心发生历史性转变，由消除绝对贫困进入相对贫困治理阶段，学术界普遍认为信息不对称是制约农户内生发展的重要原因，提升信息可获性对于缓解农户相对贫困十分重要（Akerman et al.，2015；胡伦、陆迁，2019；张永丽、徐腊梅，2019）。在中国基本实现数字接入全面可及的背景下，推动数字乡村建设、普及互联网技术应用、消弭数字应用鸿沟，成为促进相对贫困群体提升信息可获得性、缓解其多维相对贫困的必然选择（Lu et al.，2016；Tang & Zhu，2020）。我国还处于数字乡村建设的初期阶段，数字乡村整体建设水平与实施乡村振兴、缓解相对贫困、实现共同富裕的要求相去甚远。如何在数字中国战略背景下，高质量推进数字乡村建设，提升农户互联网技术应用水平，缓解农户多维相对贫困，实现数字中国与乡村振兴战略共振，已经成为学术界和政策界广泛热议的话题（周洋、华语音，2017；何宗樾等，2020）。

相关的文献主要有两支：一是贫困的定义和测度。国内外学者关于贫困的研究经历了从绝对贫困（Rowntree，1902）到相对贫困（张林、邹迎香，2021），从单维贫困（Kurantin & Osei-Hwedie，2019）到多维贫困（王小林、Alkire，2009；郭熙保、周强，2016；Tsui，2002；Alkire & Santos，2014），再到后脱贫时代包括收入维度与非收入维度的多维相对贫困（汪三贵、刘明月，2020；王小林、冯贺霞，2020；Luo et al.，2022）。二是互联网技术对多维相对贫困的影响研究。针对多维相对贫困，现有文献大多是围绕以数字化为驱动的普惠金融和互联网应用对绝对贫困（Skiter et al.，2021）、多维贫困（何宗樾，2019）以及相对贫困（胡联等，2021）的影响。互联网技术可通过发展自主就业、提升创新能力、提升信贷可获得性等提高居民收入，进而改善国民生活质量，降低贫困水平（董晓林等，2021；张林、周舒影，2022）。互联网技术应用还能够实现资源优化配置与共享，“互联网+”医疗和教育能降低医疗和教育成本，推动城乡基本公共服务均等化，多维度缓解相对贫困，促进社会公平（何宗樾等，2020），对提升乡村人口素质和社会保障水平也有积极作用。综上，已有文献主要围绕多维贫困和相对贫困的内涵及测度，缺少对农村多维相对贫困内涵和外延的界定。同时，关于互联网技术和多维相对贫困的研究更多停留在收入层面，对影响机制也侧重于提高家庭收入的非农就业、信贷可获得性等渠道，但关于对信息可获得性作为互联网技术应用影响农户多维相对贫困的重要渠道的研究还较少。

基于此，本文以大型微观调查数据（CFPS）为样本，采用AF方法，以UNDP-OPHI联合设计的多维贫困指数（Multidimensional Poverty Index，简称MPI）为基准，纳入收入维度，从四个维度（生活水平、教育、医疗和收入）构建并测度多维相对贫困指数。在多维相对贫困测度基础上，量化评估互联网技术应用对农户多维相对贫困深度的缓解功效及其作用机制。研究结果发现：第一，互联网技术应用显著降低了农户的多维相对贫困深度；第二，就传导机制而言，应用互联网技术的农户可通过提升信息可获得性、降低市场摩擦、促进知识共享、获取平等发展机会和社会化服务的方式化解农村居民自身发展困境，缓解多维相对贫困；第三，通过异质性分析，发现互联网技术应用更能促进没有接受过精准帮扶、处于养老型家庭或中西部地区的农户缓解多维相对贫困。

相比已有研究，本文的边际贡献主要体现为：第一，拓展了相对贫困的维度。现有研究多关注单一维度相对贫困或非收入的多维度贫困现状。本文通过构建多维相对贫困指标，分析互联网技术应用对农户多维相对贫困状态的影响，能对脱贫政策制定提供更全面的参考。第二，深化了互联网技术应用的微观机制探讨。现有研究少有对信息可获得性这一机制的研究。本文基于信息理论，考虑到数字经济时代信息可获得性的重要性，分析互联网技术应用对多维相对贫困缓解的作用机制。第三，丰富了贫困研究的异质性视角。本文不仅进行了区域异质性分析，还基于家庭生命周期理论对处于不同家庭生命周期的农户多维相对减贫效果进行差异分析，同时考虑到精准扶贫政策的延续性，对精准扶贫农户和其他农户进行了异质性分析，为政府制定多维相对贫困治理政策提供参考。

本文其余部分结构安排如下：第二部分为理论基础与研究假设；第三部分为农户多维相对贫困及其测度；第四部分考察了农户互联网技术应用对缓解农户多维相对贫困深度的影响，并进行了稳健性检验，以及运用工具变量法处理内生性问题；第五部分为进一步分析，探索并检验了信息可获得性的作用机制并根据群体特征展开了异质性分析；第六部分为结论与政策建议。

二、理论基础与研究假设

贫困是一个随着社会发展的动态概念。多维相对贫困是指个体或家庭以“发展”为目标的“可行能力”被相对剥夺，缺乏能力和机会去获取其所属社区所公认的一般个人或家庭通过努力工作能获取的收入水平、受教育权力、良好的医疗服务和生活水平的贫困状态。多维相对贫困既包括货币层面的福利相对不足，还包括非货币层面以“发展”为目标的教育、医疗和生活水平等维度的能力被剥夺。一个人有一份用于满足基本生活需要的收入，但不能获取相对良好的教育、医疗或其他公共物品，仍然被认为是陷入了多维相对贫困。基于多维相对贫困的概念，我们尝试从三个方面构建互联网应用缓解农户多维相对贫困的理论分析框架，提出本文的研究假设。

（一）互联网技术应用能够缓解农户多维相对贫困

根据可行能力理论，互联网应用能够促进知识共享、提升农户的人力资本和社会资本，为多维相对贫困农户“赋权增能”，增强其可行能力，激发其脱贫的内生动力。另一方面，互联网应用以其成本低、效率高的技术特点，打破了时空限制，消除劳动力转移限制，降低市场摩擦，获取平等发展机会，拉近了农户和市场的距离。互联网技术正在迅速向农业农村延伸和渗透，这为推动农村产业数字化提供了机遇。据此，我们提出假设：

假设1：互联网技术应用能够缓解农户多维相对贫困

（二）互联网应用通过提升信息可获得性缓解农户多维相对贫困

小世界信息行为理论采用“小世界生活”来解释边缘和底层人群的信息需求和信息获取行为。陷入多维相对贫困的人口正是这个“小世界”的成员。地域限制、信息设备接入不畅和政策差异等因素阻碍了贫困人口的信息获取和使用。随着“宽带中国”“数字乡村”的推进，互联网技术逐渐普及，逐步破解了农村的“信息孤岛”现象，突破了“小世界”成员与外部世界的信息围墙，为农户建立了完善的信息资源渠道。

在信息经济时代，农村互联网信息资源逐步成为发展现代农村的核心要素，在农户进行市场参与、获取社会服务的过程中发挥着关键作用，信息的可获得性、对信息的掌握程度、信任度都会影响农户的最终决策，能够接受和使用信息成为农户衔接现代化农业的必备技能。具体来说，在收入维度，互联网技术应用的传导机制遵循“互联网技术应用→信息可获得性提高→市场参与度提高→农业决策和非农就业、创业→收入维度相对贫困缓解”这一路径。农户通过应用互联网技术，提高信息的可获得性，缩短了农户和市场之间的距离，从而通过参与市场活动获取有价值的“农业生产信息”，进行有效的农业决策；农户通过获取就业和创业相关的市场信息，大幅提高非农就业和创业的成功概率，实现资源配置的优化，进而达到提高农户收入的目的，实现减贫（章元等，2009；李飞、曾福生，2015）。

在非收入维度，互联网技术应用的传导机制遵循“互联网技术应用→信息可获得性提高→社会服务可获得性→教育、医疗及生活水平改善→多维相对贫困缓解”这一路径。农户通过应用互联网技术，提高了信息可获得性，获取更多互联网教育、互联网医疗及农村人居环境整治的相关资源和信息，进而缓解教育维度、健康维度和生活水平维度的相对贫困（吴静茹等，2021）。

据此，我们提出假设：

假设2：互联网技术应用通过提高农户的信息可获得性缓解农户多维相对贫困

（三）互联网技术应用对农户多维相对贫困的影响存在异质性

精准扶贫阶段的网络扶贫显著提高了多维相对减贫的效果。但同时救助政策也容易产生“政策性依赖”等负面问题，可能会严重削弱互联网技术的减贫作用，表面上贫困人口收入增加，但其脱贫自主性和发展致富能力并没有有效提高，仍旧过分依赖作为外力的扶贫政策。随着“照顾式”“输血式”扶贫政策逐步退场，如果被帮扶对象没能破除“等靠要”的消极依赖思想，互联网技术应用的多维相对减贫效果可能会大打折扣。据此，我们提出假设：

假设3：互联网技术应用的多维相对减贫效果存在家庭生命周期异质性

基于Glick（1947）的家庭生命周期理论，Mcauley & Nutty（1982）认为可以利用家庭生命周期变化来充分描绘家庭资源效用变化和资源配置的过程，因为家庭在不同生命周期的支出结构和劳动力结构存在明显差异。国内外研究表明，随着家庭生命周期的不断演进，农户在抚养负担、家庭劳动力数量、生产生活需求等方面都会不断发生改变，家庭生命周期能够对农户生计策略（彭继权等，2018）、消费结构（于洪彦、刘艳彬，2007）、消费决策和行为（张朝华，2017）产生影响。农户处于不同家庭生命周期，会采取不同的家庭决策，进而影响农户应用互联网缓解相对贫困的效果。据此，我们提出假设：

假设4：互联网技术应用的多维相对减贫效果对是否为建卡贫困户存在异质性

与东部发达地区互联网技术发展的高水平相比，中西部地区尤其是农村地区互联网技术发展相对落后，对互联网技术人才缺乏吸引力，而各地现有的人才政策又缺乏针对性，在引进关键人才方面存在一定程度的局限性。据此，我们提出假设：

假设5：互联网技术应用的多维相对减贫效果存在区域异质性

三、农户多维相对贫困及其测度

（一）数据来源

根据研究需求，本文对中国家庭追踪调查（CFPS）数据进行了全面清洗和整理，运用2014年、2016年和2018年三期的CFPS数据构建一个平衡面板，最终得到11083样本户，有效样本33249个。

（二）农户多维相对贫困指标构建

1.维度和指标选取

贫困概念的界定是全社会建立统一贫困治理目标和制定相应社会政策和反贫困政策的一致性基础。在这个一致性基础上，本文以UNDP-MPI作为基准框架，参照“联合国千年发展目标”（MDGs），结合我国国情和数据可获得性，基于个体能力发展的目标选取了具有中国特色的四个维度十个指标，构建了多维相对贫困指标。无论是“联合国千年发展目标”，还是我国精准扶贫阶段的“两不愁三保障”脱贫目标和多元化扶贫政策以及现阶段人民的“美好生活需要”都聚焦在收入水平、教育、健康和生活水平四个维度。

收入维度包括农村家庭人均收入。考虑到我国贫困治理已经进入相对贫困阶段，农户收入维度临界值不再根据绝对贫困线赋值，而是按照已有文献（孙久文、夏添，2019；董晓林等，2021）的做法，临界值设定为农村居民可支配收入中位数的40%。健康维度从主客观两个方面选取了衡量指标，包括自评健康状况和营养不良，并选取了医疗保险这一指标测度农户获取医疗保障的能力。教育维度包括义务教育（人均教育年限）和儿童教育（儿童入学率）。生活水平维度包括安全用水、做饭燃料、稳定住房、恩格尔系数，是农村贫困群众安居乐业的基础和保障。具体各维度指标赋值如表1所示。

2.权重设定

国内外学者对测量UNDP-MPI的权重问题已进行过广泛讨论（张全红、周强，2014），尝试用不同的权重方法优化对MPI的测量。但常用的权重方法各有优缺点，没有绝对优于等权重方法的，2021年《人类发展报告》中UNDP-MPI仍然采纳等权重方法，因此基准回归选择采取维度等权重方法进行确权。

值得一提的是，等权重方法带有一定的随意性和主观性，不能反映四个维度中各个指标对个体或家庭多维福利的影响程度。后文将通过主成分分析法（PCA）来确定指标权重测算多维相对贫困深度，进而检验等权重方法的稳健性。主成分分析法是一种客观赋值方法，运用“降维”思想，对单个指标的综合系数得分进行归一化处理得到权重，这样确定权数是客观的、合理的。

（三）农户多维相对贫困测度方法

本文采用A-F双临界值方法对多维相对贫困进行测度。Sen认为多维贫困指数需要满足数学公理性。为此，牛津贫困与人类发展中心（OPHI）的Alkire & Foster基于Sen的可行能力剥夺理论开发的测量方法，简称AF方法，该方法是目前最具权威性和国际性的多维贫困测度方法，在国内外得到广泛应用（Alkire & Foster，2011；谢家智、车四方，2017）。

四、互联网技术应用对农户多维相对贫困的影响

（一）变量定义和描述性统计

1.被解释变量

本文的被解释变量——多维相对贫困。本文基于前文定义的多维相对贫困，设计多维相对贫困指标体系，使用AF方法测算出的农户多维相对贫困深度作为被解释变量。多维相对贫困指数越大，则该农户多维相对贫困深度越深。

2.核心解释变量

本文的核心变量——互联网技术为虚拟变量，即居民当期掌握并应用互联网技术时赋值为1，否则为0。参考已有文献的做法，核心变量取值根据整理调查中相关问题“使用互联网学习（工作、娱乐、社交以及商业活动）频率”的回答得出。对于互联网普及率相对较低且农务繁重的农户来说，通过互联网“一月一次”进行学习工作、娱乐社交以及商业活动，符合现实经验，能识别出真正应用互联网技术的农户。因此，如果农户使用互联网进行上述任一活动的频率达到“一月一次”及以上，就表示该农户具备了相应的互联网技术，变量赋值为1。

3.中介变量

本文的中介变量——信息可获得性。互联网技术应用能拓宽农户信息获取渠道，提高农户市场参与、获取社会服务的能力。参考吴静茹等（2021）的做法，以问卷中“互联网作为信息渠道的重要程度”问题作为信息可获得性的代理变量。用“1”到“5”表示，数值越高，表明农户认为互联网作为信息渠道的重要程度越高。根据信息传播理论，若个体觉得某一信息渠道越重要即表明消费者的信息主要来自该信息渠道。根据这一理论可知，如果农户认为互联网作为信息渠道的重要程度高，表明通过使用互联网提升了其信息可获得性，农户会更主动地利用互联网获取信息，最终影响个体的决策和行为。

4.工具变量

借鉴已有文献（张景娜、张雪凯，2020；韦倩、徐榕，2021）的做法，用样本在t-1期的每月邮电通讯支出和样本所在社区或村居（除自己以外）的“当年业余上网时间”的对数均值作为t期互联网技术应用的工具变量。一方面，邮电通讯支出包含了互联网技术应用消费支出，根据“棘轮效应”，两年前邮电通讯支出越高，本年度互联网支出就越高；一个村居（除本人以外）业余上网时间均值反映样本所在村居的互联网发展现状。根据“同群效应”，样本所在村居互联网发展现状会对该样本互联网技术应用产生影响。这两个工具变量均能满足工具变量与内生解释变量相关性前提。另一方面，t-1期每月邮电通讯支出和业余上网时间（除自己以外）的村居均值理论上并不会直接影响当年份该农户多维相对贫困深度，不存在反向因果问题，即这两个工具变量均与误差项不相关。

5.控制变量

参考已有文献，本文的控制变量数值均来自CFPS问卷。一是个人层面特征，包括个人受教育程度、个人健康状况、婚否、当前就业状况、年龄、年龄平方和性别等；二是家庭特征，同时引入老人儿童抚养比、非农就业收入、家庭劳动人口占比、家庭规模等作为家庭层面的控制变量。此外，对非农就业收入、每月邮电通讯费、所在社区（村居）业余上网时间（除本人外）均值等变量进行对数纠偏。

表2报告了文章涉及的主要变量统计描述和均值差异。本文共涉及农户33249个，其中，未应用互联网技术的有22941个，约占全样本的67.6%；约有31%的农户应用互联网技术，达到10308个，显示互联网应用在农村拥有较高的普及度，随着数字建设在乡村逐步推进，城乡数字鸿沟逐渐得到弥合。从均值差异性检验结果看，年轻农户应用互联网技术的比重显著高于年龄偏大的农户；受教育程度越高的农户越有可能应用互联网技术；男性农户应用互联网技术的比重显著高于女性农户。这与经验事实大致相符。

（二）模型构建（完整版详见知网）

（三）基准回归分析

表3报告了互联网技术和多维相对贫困的基准回归分析结果，并在式（1）基础上进行了解释。在面板Tobit非线性模型中，估计系数并非边际效应。因而面板Tobit估计系数仅可作为潜变量y的边际效应，进行一定转换后得到了回归的偏效应。列（1）-（2）分别报告了互联网技术应用的估计系数和偏效应，分别为-0.052、-0.031，在1%水平上均显著为负。列（3）-（6）在逐步加入性别、年龄等个体控制变量和家庭规模等家庭控制变量后，这一估计结果的系数为-0.029和-0.027，偏效应为-0.017和-0.016，符号与显著性保持稳健，验证了本文的研究假设，即互联网技术应用能够缓解农户的多维相对贫困深度，应用互联网技术的农户比未应用的农户多维相对贫困深度下降了1.6%。

（四）稳健性检验（完整版详见知网）

五、进一步分析

（一）影响机制检验

为验证假设2的猜想，选取互联网信息渠道重要程度作为信息可获得性的代理变量，进行中介效应检验，分析其微观机制。按照分步检验的思路，表8列（1）是多维相对贫困作为被解释变量的基准回归结果。列（2）验证互联网技术应用是否显著影响中介变量信息的可获得性，加入中介变量后估计系数的显著性和符号不变，系数从-0.024变为-0.018，说明存在中介效应。列（3）中，加入信息可获得性后显著通过Sobel检验，互联网技术应用的系数结果比在基准模型结果中有所下降；同时用500次的Bootstrap法后，置信区间落在[-0.018，-0.002]，证明了信息可获得性中介效应显著存在。综上，说明信息可获得性是应用互联网技术缓解多维相对贫困的重要渠道，农户通过应用互联网技术，获取更多发展机遇，实现多维相对减贫。检验结果为我们梳理了互联网技术缓解多维相对贫困的路径，为制定相关政策建议提供了重要理论支持。

（二）异质性分析（完整版详见知网）

六、结论与政策建议

本文通过设计包括相对收入在内的多维相对贫困指标体系，并测度农户多维相对贫困深度，实证分析得出互联网技术应用对农户多维相对贫困具有显著缓解作用。然后，通过差异性分析发现互联网技术应用对于没有接受过精准扶贫的农户来说多维相对减贫效果更好；相对于其它家庭生命周期的农户而言，养老型家庭的农户应用互联网技术能更显著缓解多维相对贫困，而无负担家庭的农户互联网技术应用的多维相对减贫效果最弱；中西部地区农户互联网技术应用的多维相对减贫效应较为显著，尤其是西部欠发达地区。

基于以上研究结论，提出如下三点政策建议：

第一，大力推进数字乡村建设，加强对农村、农民和农业多方面的互联网技术建设。一方面，新型基础设施建设是保障“三农”问题解决的硬件基础，促进数字乡村建设为缓解多维相对贫困提供坚实的信息化保障。加强乡村道路和互联互通物联网建设，借助线上电商平台，从根本上解决广大分散农业小生产参与国内国际“双循环”中面临的信息不对称矛盾，从而在实质上解决农村特色产业发展和市场开拓的问题，减缓农村多维相对贫困。另一方面，加强对农村居民的教育培训是解决信息不对称的不二选择。通过构建“农广校+互联网+多维相对贫困农户”的模式满足多维相对贫困户非农就业、农业创业、村居环境改善、医疗教育获取等公共服务的需求。鼓励通过“互联网+远程教育+乡村教育”互动，使多维相对贫困农户接受更为优质的教育，从而达到“扶贫先扶智”的目的；通过“互联网+远程医疗+乡村诊所”医联体建设，帮助贫困群体获取更高水平的医疗救治；通过“互联网+”发掘和发展当地特色农业产业，包括发展特色农产品、生态民俗旅游业等传统和新兴产业，为多维相对贫困户创造良好的就业和生活氛围，激发贫困户的内生动力，打破“等靠要”的恶性循环。

第二，随着扶贫战场重心的转移，要采用数字化技术持续做好精准扶贫工作。一是注意政策的延续性和依赖性。精准扶贫阶段的成功经验值得我们学习。后脱贫时代既要延续精准扶贫政策效果，还要克服“政策性依赖”等负面问题。二是既要用好已有数字化帮扶政策，还需提高对特定贫困群体的数字化技能帮扶力度。不同的家庭生命周期反映了不同的劳动力构成和未来预期收入状况。关注老年和儿童弱势群体，关注抚养负担重、劳动力有限的家庭，做到因人因户施策、因时因地制宜。例如，对丧失劳动能力的农村弱势群体，适度采取地方政府兜底政策。对互联网技术应用有困难的农户要针对性地进行帮扶，让其能够快速掌握互联网应用技术，让尽可能多的人共享数字经济发展红利。

第三，中西部各省份应抓住数字经济发展机遇，融合东西部优势实现全面脱贫。以“东数西算”战略为支撑点，充分协调区域产业和群体发展，在制定数字乡村规划时，运用各种政策手段补足中西部数字乡村发展建设短板，从而实现中西部农村地区“换道超车”的跨越式发展。一是运用东部人才和资本优势、中西部市场优势进行市场化配置，例如跨区域构建东部与中西部欠发达地区数字经济人才交流体系，培养本土化数字乡村带头人，为更多中西部农村地区贫困群体能共享数字经济发展红利、缓解多维相对贫困创造机遇和条件。二是整合政府内部惠农涉农资源，加大力度实施“数商兴农”工程等惠农政策，降低农户尤其是小农户的流通成本，打破区位劣势带来的发展屏障，对接进入全国统一大市场。三是多元化主体持续发力。重视产学研合作、政府和社会资本合作，孵化数字化产品，开发农产品数字技术应用。例如，跨区构建产学研平台，充分利用东部发达地区的高校资源，共同开发本地区的特色产品。

原文载于《农村金融研究》2023年第8期