互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究——理论机制与微观证据.pdf

王军，韩悦：互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究一、引言随着我国农业现代化的发展，大量农村劳动力从农业生产中释放出来。为了获得更高的收入，农村劳动力不断向非农部门转移。劳动力是最具能动性的生产要素，农村劳动力转移对我国经济增长作出了重要贡献1。统计资料显示，截至2021年12月，我国非农就业人数为57580万，在总就业人数中占比为77.1%。然而，相较于高收入国家，我国农业劳动力比重仍然偏高，促进农村劳动力转移任重道远2。探索促进农村劳动力非农就业的有效路径，对于推动就业结构转型、实现城乡包容性增长具有重要意义。近年来，我国互联网蓬勃发展，互联网普及程度日益提高。截至2022年12月，我国网民规模达10.67亿，互联网普及率达75.6%。互联网作为现代信息通信技术的代表，正深刻改变着经济社会的运行方式，对劳动力市场也产生了显著影响，并引起了学术界的广泛关注。一方面，现有研究从宏观层面分析了互联网普及的就业效应。例如，Atasoy利用美国县级数据分析得出，宽带互联网接入可以带动就业率提高1.8个百分点，且该效应在农村和偏远地区更加明显3。王子敏利用我国流动人口动态监测数据，基于技能偏向的视角，发现互联网降低了农村流动人口的就业数量，但显著改善了农村流动人口的就业质量4。田鸽和张勋以“宽带中国”政策作为代理变量，发现数字经济能够显著促进非农就业，具体而言，以数字金融为代表的消费互联网和以智能化为代表的工业互联网分别促进了农村低技能劳动力和高技能劳动力向非农行业流动5。另一方面，现有研究从微观层面分析了互联网使用对个体就业和收入的影响。研究得出，互联网使用能够显著提高就业概率6-7和劳动收入8-11，并且对农村劳动力的收入提升效果更大12。一些研究聚焦于农村地区，发现互联网使用可以显著促进农村劳动力非农就业13-15。赵羚雅和向运华基于CFPS数据，选取“家庭礼金支出”作为社会资本的代理变量，分析互联网使用和社会资本对非农就业的作用，发现互联网使用通过增加农民的社会资数据来源：2022年 中国统计年鉴。数据来源：中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第51次 中国互联网络发展状况统计报告。互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究理论机制与微观证据王军，韩悦（首都经济贸易大学 经济学院，北京100070）摘要：通过构建理论模型，揭示了互联网使用促进农村劳动力非农就业的内在机制。在此基础上，利用2020年中国家庭追踪调查数据（CFPS），运用Probit模型进行了实证检验。结果显示，使用互联网的农村劳动力的非农就业概率会提高7.9%，且该效应在东部地区、南方地区，对于男性、中青年劳动力、中高技能劳动力群体更加明显。机制分析表明，信息渠道和人力资本渠道是互联网使用促进农村劳动力非农就业的重要机制。进一步研究发现，相较于受雇型就业，互联网使用对自雇型就业的促进作用更大。使用互联网不仅具有工资溢价效应，而且提高了工作稳定性和社会保障水平，因此显著改善了农村劳动力的非农就业质量。关键词：互联网使用；非农就业；信息渠道；人力资本渠道；就业质量中图分类号：F241.4文献标识码:A文章编号:1004-972X(2023)09-0088-10基金项目：国家社会科学基金青年项目“数字经济发展对就业总量、结构及质量的影响与提升机制研究”（20CJY015）作者简介：王军，经济学博士，首都经济贸易大学研究生院院长、经济学院教授、博士生导师，研究方向：增长经济学；韩悦（通讯作者），首都经济贸易大学经济学院博士研究生，研究方向：增长经济学、劳动经济学。882023年第9期本，进而提高了农民非农就业的概率16。马俊龙和宁光杰发现，互联网使用不仅通过增加社会资本，而且通过减少家务劳动时间影响农村劳动力非农就业17。张卫东等研究得出，互联网使用可能通过降低信息费用、提高个体人力资本水平、改善个体和市场对劳动参与者的性别偏好三个渠道影响非农就业18。现有研究虽然得出了一些有价值的结论，但是只侧重于通过实证分析来检验互联网使用对农村劳动力非农就业的积极作用，缺乏理论层面的深入探讨，并且对互联网使用促进非农就业的机制研究相对薄弱。实际上，农村劳动力不仅可以利用互联网获取就业信息，改善信息不对称局面，降低工作搜寻难度，还可以利用互联网进行学习，实现人力资本增值，提高在就业市场中的竞争力。农村劳动力是否向非农部门转移，是由通过权衡成本和收益进行的最优就业决策决定的。鉴于此，本文试图弥补现有研究的不足。通过构建理论模型，将就业信息、人力资本纳入劳动力转移的成本收益分析框架，揭示互联网使用促进农村劳动力非农就业的内在机制，为实证分析提供理论基础。二、理论模型（一）生产部门假设农村只存在农业部门a，城市只存在非农部门b。农业部门使用劳动La进行生产，非农部门使用资本K和劳动Lb进行生产。劳动力总量保持不变，L=La+Lb。农业部门的生产函数为：Ya=La非农部门的生产函数为：Yb=A(H)K1-Lb其中，和分别表示农业部门和非农部门劳动的产出弹性，01，00。假设劳动力市场完全竞争，农业部门和非农部门的工资分别等于其劳动的边际产出，即：Wa=dYadLa=La-1=(L-Lb)-1Wb=YbLb=A(H)K1-Lb-1（二）家庭部门假设每个个体生存两期：年轻时期，个体进入劳动力市场，获得劳动收入并做出消费、储蓄决策；年老时期，个体退出劳动力市场，依靠年轻时期的储蓄维持消费。个体追求效用最大化，表示为：maxU=1lnCt+2lnCt+1s.t.Ct+Ct+11+rt+1=Wt其中，U表示个体一生的效用，Ct是个体在年轻时期的消费，Ct+1是个体在年老时期的消费。假设U是Ct和Ct+1的对数线性函数，1和2分别表示个体对年轻时期消费和年老时期消费的偏好。rt+1表示利率，Wt表示工资。求解效用最大化问题可得：Ct=1Wt1+2Ct+1=(1+rt+1)2Wt1+2（三）一般均衡一般认为，非农部门的工资高于农业部门，即WbWa，工资差距会吸引农村劳动力向非农部门转移。但是由于农村地区信息相对闭塞，就业市场存在信息不对称，农村劳动力进入非农部门会面临信息壁垒。因此，农村劳动力向非农部门转移需要付出一定成本，即S(N)=N-s。其中，N 表示就业信息，弹性系数s0。劳动力获取的就业信息越多，意味着工作搜寻难度越小，转移成本越低。理性的农村劳动力会比较从事农业生产和非农就业的效用。若非农就业获得的效用更高，则农村劳动力会选择向非农部门转移。达到均衡时，劳动力在两个部门获得的效用相等，即：1lnCa,t+2lnCa,t+1=1lnCb,t+2lnCb,t+1-St(Nt)将Ct和Ct+1的表达式代入，解得：Wb,tWa,t=eSt(Nt)1+2将Wa，t和Wb，t的表达式代入，可得：A(H)K1-Lb-1(L-Lb)-1=eS(N)1+2(L-Lb)1-Lb1-=A(H)K1-eS(N)1+2易知，LbS(N)0，即非农部门全要素生产率提89王军，韩悦：互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究高，工资水平提高，非农就业人数增加。（四）互联网使用影响非农就业的微观机制一方面，农村劳动力将互联网作为信息来源，可以克服时空限制，获取丰富的就业信息；另一方面，农村劳动力利用互联网进行学习，能够弥补基础教育和职业培训的不足，实现人力资本增值。就业信息可以表示为：N=pIn+(1-p)Dn1n其中，I表示劳动力使用互联网的时间，p表示通过互联网获取的就业信息所占份额，即互联网对于获取就业信息的相对重要性。D表示劳动力在电视、报纸期刊、广播等传统信息媒介上投入的时间。两类信息来源的替代弹性为1 1-n(0,+)。人力资本可以表示为：H=qIh+(1-q)Eh1h其中，I表示劳动力使用互联网的时间，q表示通过互联网积累的人力资本所占份额，即互联网对于积累人力资本的相对重要性。E表示劳动力在基础教育和职业培训等方面投入的时间。两类人力资本积累途径的替代弹性为1 1-h(0,+)。为了分析互联网使用对非农就业的影响，Lb对I求偏导，可得：LbI=LbS(N)dS(N)dNNI+LbA(H)dA(H)dHHI其中，等式右边第一项表示互联网使用影响非农就业的信息渠道，第二项表示互联网使用影响非农就业的人力资本渠道。由于LbS(N)0，dS(N)dN 0，LbA(H)0，dA(H)dH 0，HI 0，所以LbI 0，即使用互联网会促进农村劳动力非农就业。该理论模型表明，农村劳动力对互联网的使用程度提高，获取的就业信息增加，使得转移成本降低；另外，积累的人力资本增加，使得预期收益提高。理性的农村劳动力在权衡成本收益后，向非农部门转移的概率将提高。基于此，本文提出研究假设：信息渠道和人力资本渠道是互联网使用促进农村劳动力非农就业的重要机制。如图1所示。三、实证策略（一）数据和变量描述本文使用的数据来自2020年中国家庭追踪调查（CFPS）。该调查是一项具有全国代表性的大型追踪调查，覆盖我国25个省（自治区、直辖市），从村居、家庭、个人三个维度收集数据，反映了经济社会发展和人民生活的基本情况。鉴于从农业到非农就业的转换过程主要发生在农村地区，本文主要讨论互联网使用对农村劳动力非农就业选择的影响。将样本限定在农村1659岁的劳动年龄人口中，剔除缺失值后最终得到6938个有效样本。本文的被解释变量是非农就业，根据问卷中受访者主要从事工作的性质进行界定。从事非农工作则变量取1，从事农业工作则变量取0。本文的核心解释变量是互联网使用，根据问卷中“是否移动上网”“是否电脑上网”两个问题进行界定。若两个问题至少有一个回答“是”，则变量取1，否则取0。参考相关文献并结合本文的研究内容，模型中加入个体、家庭两个层面的控制变量。个体控制变量包括年龄、性别、最高学历、婚姻状况、健康状况、民族、政治面貌，家庭控制变量包括家庭规模、少儿占比、老人占比。基于理论模型，本文从两个方面分析互联网使用对非农就业的影响机制。一是信息渠道。根据受访者对于互联网作为信息渠道的重要性的评估，重要性从低到高，变量依次取值15。二是人力资本渠道。将受访者的智力水平作为人力资本水平的代理指标，智力水平从低到高，变量依次取值17。表 1报告了主要变量的描述性统计信息。在图 1互联网使用促进农村劳动力非农就业的信息渠道和人力资本渠道902023年第9期全样本中，非农就业人数占比为 50.8%，其中使用互联网的农村劳动力非农就业比例为 62.16%，明显高于不使用互联网的群体（27.14%）。图2显示了两组群体间非农就业比例的差异，从直观上反映了互联网使用与农村劳动力非农就业的正向相关性。表 1主要变量的描述性统计变量被解释变量非农就业核心解释变量互联网使用控制变量年龄性别最高学历婚姻状况健康状况民族政治面貌家庭规模少儿占比老人占比机制变量信息渠道人力资本渠道变量定义是=1，否=0是=1，否=0实际年龄男性=1，女性=0文盲/半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大专/本科=5，硕士/博士=6在婚=1，其他=0不健康=1，一般=2，比较健康=3，很健康=4，非常健康=5汉族=1，其他=0党员=1，其他=0家庭成员人数16岁以下人口占家庭成员人数的比重60岁及以上人口占家庭成员人数的比重重要性从低到高，依次取值15智力水平从低到高，依次取值17样本量69386938693869386938693869386938693869386938693869156935平均值0.5080.67541.6990.5162.6870.8363.1840.8820.0784.6100.1650.0493.6025.026标准差0.5000.46811.2510.5001.1760.3711.2000.3230.2672.0840.1750.1121.4561.448最小值001601010010011最大值1159161511150.8000.66757图 2互联网使用与农村劳动力非农就业（二）计量模型由于农村劳动力的非农就业选择是二值变量，本文运用Probit模型进行回归。Job*ijk=0+1Internetijk+2Xij+k+ijk（1）Prob(Jobijk=1)=Prob(Job*ijk 0)=(0+1Internetijk+2Xij+k+ijk)（2）其中，Jobijk*表示未被观测的潜变量，Jobijk表示k地区j家庭中个体i非农就业的实际观测值，Internetijk表示个体互联网使用情况。Xij表示一系列个体、家庭层面的控制变量。k为地区固定效应，以控制地区层面可能影响个体非农就业的因素。ijk为随机误差项。1为本文关心的待估参数，衡量互联网使用对农村劳动力非农就业的边际效应。四、实证结果（一）基准回归表2报告了Probit回归结果，列（1）只加入个体控制变量，列（2）和列（3）逐次加入家庭控制变量和地区固定效应。互联网使用的估计系数均在1%的水平上正显著，表明互联网使用对农村劳动力非农就业产生了显著的促进作用。其中，列（3）的边际效应为0.079，即相较于不使用互联网的农村劳动力，使用互联网的农村劳动力非农就业的概率提高了 7.9%。从个体特征来看，男性非农就业倾向大于女性，年长的劳动力非农就业概率较小。学历越高、健康状况越好的劳动力非农就业的概率越大，说明提升个体的人力资本水平可以促进非农就业。与少数民族个体相比，汉族劳动力在非农就业市场中更具优势。从家庭特征来看，家庭规模较大、少儿占比较高，则劳动力需要将更多时间用于家庭照料，参与非农就业的概率较小。（二）异质性分析1.区域异质性考虑到我国各地区发展水平、历史文化等均存在较大差异，接下来本文探究互联网使用对不同地区农村劳动力非农就业的异质性影响。回归结果如表3所示。在Panel A中，本文根据国家统计局的标准，将我国划分为东、中、西部三大地区。可以看出，东部地区互联网使用的估计系数约是中部和西部地区的两倍。该结果表明，互联网使用对农村劳动力非农就业的促进作用在东部地区更为突出。本文认为可能的原因包括：一方面，中部、西部地区经济发展水平较低，非农就业机会相对较少，不利于农村劳动力向非农部门转移；另一方面，由于中部、西部地区信息基础设施比较薄弱，信息化发展较为滞后，互联网使用对非农就业的促进作用相对有限。根据网宿科技发布的2018年 中国互联网发展报告，中西部地区平均互联网普及率低于东部地区的平均水平。因此，有必要加快推进中西部地区的信息化基础设施建设，提高互91王军，韩悦：互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究联网普及程度，充分释放互联网发展红利，带动中西部地区就业结构转型。表 2互联网使用对农村劳动力非农就业的影响变量互联网使用年龄性别最高学历婚姻状况健康状况民族政治面貌家庭规模少儿占比老人占比地区固定效应pseudo R2样本量非农就业（1）0.280*（0.040）-0.038*（0.002）0.319*（0.034）0.292*（0.017）-0.098*（0.051）0.027*（0.014）0.456*（0.054）-0.040（0.064）否0.2186938（2）0.272*（0.040）-0.044*（0.002）0.320*（0.035）0.288*（0.017）0.051（0.056）0.028*（0.014）0.431*（0.055）-0.028（0.065）-0.047*（0.009）-0.503*（0.108）-0.156（0.152）否0.2256938（3）0.275*（0.042）-0.046*（0.002）0.339*（0.035）0.272*（0.018）0.025（0.058）0.027*（0.015）0.205*（0.069）0.014（0.068）-0.042*（0.010）-0.607*（0.112）-0.159（0.156）是0.2656938注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为稳健标准误。表 3区域异质性分析变量PanelAPanelB互联网使用pseudo R2样本量互联网使用pseudo R2样本量非农就业东部0.415*（0.073）0.2742327北方0.256*（0.052）0.2554451中部0.207*（0.078）0.2431906南方0.353*（0.071）0.2892487西部0.201*（0.068）0.2412705注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为稳健标准误。所有回归中均加入个体、家庭控制变量和地区固定效应。在Panel B中，本文以秦岭淮河为界将我国划分为南方和北方。可以看出，南方地区互联网使用的估计系数大于北方地区，说明互联网使用对南方地区农村劳动力非农就业的促进作用更大。本文认为，该结果可能是由南方和北方劳动力的就业观念差异造成的。南方地区开放程度较高，人们的就业观念也比较开放，为了获得更高的收入，大量农村劳动力选择向非农部门转移。而在北方地区，人们的乡土观念较重，农村劳动力进行就业选择时会优先考虑离家乡近的工作，非农就业意愿相对较低，互联网使用对非农就业的促进作用相对有限。2.个体异质性在区域异质性分析的基础上，本文进一步根据受访者的性别、年龄、最高学历划分样本，从个体层面考察互联网使用对农村劳动力非农就业的异质性影响。首先，分析互联网使用影响非农就业的性别异质性。从表4的Panel A可以看出，互联网使用对男性非农就业的促进作用大于女性。在家庭分工中，女性需要承担更多的家务劳动，非农就业意愿通常较低，因而互联网使用对非农就业的促进作用相对有限。另外，男性在求职时更具有优势，其非农就业选择范围更广，因而互联网使用可以更明显地促进其非农就业。表 4个体异质性分析变量Panel APanel BPanel C互联网使用pseudo R2样本量互联网使用pseudo R2样本量互联网使用pseudo R2样本量非农就业女性0.240*（0.062）0.3153356青年劳动力0.350*（0.117）0.1912201低技能劳动力-0.420（0.358）0.1783002中年劳动力0.333*（0.101）0.1793682中等技能劳动力0.284*（0.057）0.1993310男性0.312*（0.057）0.2103582老年劳动力0.245*（0.051）0.1641055高技能劳动力0.297*（0.064）0.078626注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为稳健标准误。所有回归中均加入个体、家庭控制变量和地区固定效应。其次，分析互联网使用影响非农就业的年龄异质性。本文将年龄在35岁以下的农村人口定义为青年劳动力，年龄在35岁至55岁的农村人口定义为中年劳动力，年龄在55岁及以上的农村人口定义为老年劳动力。从Panel B可以看出，相较于老年劳动力，互联网使用对中青年劳动力非农就业的促进作用更加明显。本文认为可能的原因主要包括两点：一是年龄较大的人群接受新鲜事物的能力有限，对互联网的利用程度较低，缺乏及时、可靠的就业信息；二是年龄较大的人群在竞争中处于劣势，求职难度较大，非农就业主观能动性不足。再次，从技能异质性的角度进行分析。本文将学历在大专及以上的农村人口定义为高技能劳动力，初中、高中学历的农村人口定义为中等技能劳动力，学历在小学及以下的农村人口定义为低技能劳动力。Panel C的结果显示，互联网使用对中、高技能劳动力非农就业的促进作用更加明显。该结果说明互联网虽然具有普惠性，但仍属于技能偏向922023年第9期型技术进步。受教育程度较高的个体信息整合和知识学习的能力更强，可以更有效地利用网络获取资源，提升自身在劳动力市场上的竞争力，因此非农就业概率更高。（三）稳健性检验为了验证结论的可靠性，本文进行了一系列稳健性检验。第一，替换参数估计方法。在基准回归中，本文采用Probit模型，即假设非农就业服从标准正态分布。为了避免参数估计方法对回归结果的影响，本文采用Logit模型重新进行估计。第二，替换核心解释变量。在基准回归中，本文根据受访者“是否移动上网”“是否电脑上网”定义互联网使用情况。实际上，对于不同的互联网使用个体，其互联网使用强度也存在较大差异。因此，本文将核心解释变量替换为互联网使用强度，用受访者每天上网时间的对数值来衡量。另外，为了分析互联网使用对非农就业的促进作用是否在个体使用初期就能显现出来，本文将核心解释变量替换为新增互联网使用。具体而言，将2018年和2020年的CFPS数据进行匹配，保留参与两轮调查的样本。若受访者在2018年调查中不使用互联网，在2020年调查中使用互联网，则变量取1；若受访者在两轮调查中均不使用互联网，则变量取0。稳健性检验结果如表 5所示。各种形式的回归系数均在1%的水平上正显著，说明互联网使用显著促进了农村劳动力非农就业，并且该效应在使用初期就能显现出来。因此，本文的估计结果是稳健可靠的。表 5稳健性检验变量互联网使用互联网使用强度新增互联网使用个体控制变量家庭控制变量地区固定效应pseudo R2样本量非农就业Logit回归0.459*（0.071）是是是0.2666938核心解释变量替换为互联网使用强度0.065*（0.009）是是是0.2666911核心解释变量替换为新增互联网使用0.289*（0.067）是是是0.1842360注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为稳健标准误。（四）内生性处理首先，模型可能存在由于遗漏变量或反向因果等造成的内生性问题。在基准回归中，尽管考虑了个体、家庭层面的控制变量，但仍有一些不可观测因素，如个人的性格特征、思想观念等，可能同时影响互联网使用情况与非农就业选择。另外，有些个体可能因非农工作需要而使用互联网，并且从事非农工作的个体往往收入水平更高，更有能力负担互联网费用，使用互联网的概率更高。因此，本文选取地区互联网普及率作为工具变量修正偏误，用与受访者同地区的其他人的平均互联网使用情况来表示。该变量能够反映所在地区的互联网发展水平，与微观个体使用互联网的可能性高度相关，但难以影响个体的就业决策，满足工具变量的基本条件。由于核心解释变量即个体的互联网使用情况是二值变量，所以本文采用Eprobit模型进行估计。结果如表6所示，误差相关系数在1%的水平上显著，说明确实存在内生性问题。工具变量和互联网使用的估计系数均在1%的水平上正显著，证明工具变量是有效的，运用工具变量法缓解内生性问题后，本文的研究结论依然成立。表 6工具变量回归结果变量互联网使用一阶段结果互联网普及率个体控制变量家庭控制变量地区固定效应误差相关系数样本量互联网使用（1）0.968*（0.101）是是是-0.998*（0.000）6938非农就业（2）2.165*（0.010）是是是6938注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为稳健标准误。其次，模型还可能存在由样本自选择偏误造成的内生性问题。个体是否使用互联网是其自主选择的结果，受自身和家庭等多方面因素的影响而非随机发生。例如，使用互联网的个体可能本身就具有更高的受教育程度、更好的健康状况等影响其非农就业的特征。因此，本文使用倾向得分匹配法（PSM）进行估计。结果如表7所示，在满足共同支撑和平衡性的条件下，近邻匹配、半径匹配、核匹配的处理组平均处理效应（ATT）均在1%的水平上正显著，证明运用PSM法缓解内生性问题后，本文的研究结论依然成立。（五）机制分析根据理论模型推演结果，本文提出研究假设，即信息渠道和人力资本渠道是互联网使用促进农93王军，韩悦：互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究村劳动力非农就业的重要机制。接下来，本文对该假设进行实证检验。表 7PSM回归结果ATT样本量非农就业近邻匹配0.095*（0.025）6938半径匹配0.088*（0.025）6938核匹配0.088*（0.026）6938注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为标准误。近邻匹配中元数设定为 3，半径匹配中半径设定为0.003，核匹配中带宽设定为0.003。1.信息渠道农村地区信息相对闭塞，劳动力在求职中普遍面临信息不对称问题。互联网作为重要的信息载体，打破了时空限制，极大地提高了信息传播效率。在这一部分，本文探究互联网的信息传递功能是否促进了农村劳动力非农就业。2020年CFPS问卷中询问了受访者对于互联网、电视、报纸期刊、广播、手机短信、他人转告等不同类型信息渠道的重视程度，为本文的研究提供了数据支撑。表8报告了各种信息渠道对农村劳动力非农就业的影响。表 8各种信息渠道对农村劳动力非农就业的影响变量互联网电视报纸期刊广播手机短信他人转告个体控制变量家庭控制变量地区固定效应pseudo R2样本量非农就业（1）0.061*（0.013）是是是0.2646915（2）-0.084*（0.013）是是是0.2666915（3）-0.035*（0.014）是是是0.2626915（4）-0.026*（0.012）是是是0.2626915（5）0.010（0.012）是是是0.2616915（6）-0.023*（0.013）是是是0.2616915注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为稳健标准误。互联网的估计系数为正且在 1%的水平上显著。进一步计算得出，其边际效应为0.018，即受访者评估的互联网作为信息渠道的重要性每增加一个单位，其非农就业的概率会提高 1.8%。与此相反，电视、报纸期刊、广播、他人转告作为信息渠道对非农就业产生了一定的抑制作用。虽然手机短信作为信息渠道也有利于非农就业，但其效果并不显著。该结果说明，相较于其他各种信息渠道，互联网对农村劳动力非农就业的促进作用最为明显。互联网承载了海量的信息，并且具有不受时空限制的突出优势。以互联网为重要信息渠道的农村劳动力可以通过互联网获取丰富的就业信息，改善信息不对称的局面，降低工作搜寻难度，从而提高非农就业概率。因此，互联网使用会通过信息渠道促进农村劳动力非农就业。2.人力资本渠道相较于农业部门，非农部门对人力资本的要求通常更高。然而，农村地区教育资源相对匮乏，劳动力的受教育水平普遍较低。在就业市场竞争日趋激烈的环境下，人力资本水平已经成为制约农村劳动力从事非农就业的关键因素。互联网包含了丰富的学习资源，可以作为基础教育和职业培训的有益补充。在这一部分，本文将智力水平作为人力资本水平的代理指标，探究互联网使用是否可以通过促进人力资本积累进而促进农村劳动力非农就业。表9报告了互联网使用对农村劳动力人力资本水平的影响。表 9互联网使用对农村劳动力人力资本水平的影响变量互联网使用是否网络学习网络对于学习的重要性个体控制变量家庭控制变量地区固定效应R2样本量人力资本水平（1）0.419*（0.042）是是是0.1196935（2）0.127*（0.050）是是是0.1076935（3）0.054*（0.016）是是是0.0824679注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为稳健标准误。互联网使用的估计系数在1%的水平上显著为正，说明互联网使用对农村劳动力的人力资本水平提升产生了显著的促进作用。此外，本文还将“是否网络学习”和“网络对于学习的重要性”作为替代变量，结果均表明，使用互联网的学习功能可以显著提高人力资本水平。已有研究表明，人力资本是影响农村劳动力就业的重要因素19-20。人力资本更高的农村劳动力在就业市场上更具竞争优势，非农就业倾向往往更高。因此，农村劳动力可以利用互联网进行学习，实现人力资本增值，从而提高非农就业概率。换句话说，互联网使用会通过人力资本渠道促进农村劳动力非农就业。942023年第9期五、进一步分析（一）互联网使用对不同类型非农就业的影响本文研究发现，互联网使用显著促进了农村劳动力非农就业。接下来，本文根据雇佣形态将非农就业划分为受雇和自雇两种类型，进一步分析互联网使用对于不同类型非农就业的影响。回归结果如表 10所示，互联网使用对农村劳动力受雇型就业和自雇型就业均产生了显著的促进作用，其中对自雇型就业的促进作用更大。本文认为主要原因包括：第一，农村劳动力通过互联网可以更加高效地了解市场资讯、把握商机、开展业务，为自雇型就业创造有利条件；第二，互联网金融在很大程度上缓解了农村劳动力面临的融资约束，提高了农村劳动力获得贷款的可能性，从而提高了自雇型就业的概率；第三，相较于受雇型就业，自雇型就业工作时间和地点更为灵活，为农村劳动力提供了更多自主选择的机会。因此，互联网使用对自雇型就业的促进作用更大。表 10互联网使用对不同类型非农就业的影响变量互联网使用个体控制变量家庭控制变量地区固定效应pseudo R2样本量非农就业受雇型就业0.231*（0.044）是是是0.2786381自雇型就业0.429*（0.070）是是是0.2053972注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为稳健标准误。受雇型就业、自雇型就业的对照组均为农业工作。（二）互联网使用对非农就业质量的影响实现更加充分更高质量就业是我国经济发展的主要目标之一，就业质量问题得到了国家的高度重视和社会的广泛关注。接下来，本文聚焦于非农就业群体，进一步分析互联网使用对非农就业质量的影响。就业质量是一个综合性的概念。本文参考邓睿、丁述磊和刘翠花的研究21-22，从四个维度构建就业质量综合指数。一是工资水平，用每月税后工资衡量；二是工作时间，用每周工作小时数衡量；三是工作稳定性，用“是否签订合同”衡量；四是社会保障，用“是否参与养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险”衡量。首先，对各个指标进行标准化处理。其中，工资水平、工作稳定性和社会保障均为正向指标，即工资越高、签订合同、参与社会保障，则就业质量越高。而工作时间为负向指标，工作时间越长，表明劳动强度越大，就业质量越低。因此，需要对工作时间取相反数，以便其与就业质量保持正向相关性。其次，对各个指标进行等权重加权平均，得到就业质量综合指数。回归结果如表11所示。表 11互联网使用对非农就业质量的影响变量互联网使用个体控制变量家庭控制变量地区固定效应R2pseudo R2样本量就业质量（1）0.054*（0.030）是是是0.2512491工资水平（2）0.062*（0.031）是是是0.0712491工作时间（3）0.102（0.073）是是是0.0682491工作稳定性（4）0.145*（0.081）是是是0.0972491社会保障（5）0.176*（0.086）是是是0.1222491注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内数值为稳健标准误。列（2）的工资水平用受访者每月税后工资的对数值衡量，列（3）的工作时间用受访者每周工作小时数的对数值衡量。表11中，列（1）以就业质量综合指数作为被解释变量。互联网使用的估计系数显著为正，说明使用互联网显著提升了农村劳动力的非农就业质量。与不使用互联网的农村劳动力相比，使用互联网的农村劳动力非农就业质量会提高5.4%。为了更清晰地了解互联网使用对就业质量各维度的影响，列（2）至列（5）分别以工资水平、工作时间、工作稳定性和社会保障作为被解释变量进行回归。列（2）结果显示，互联网使用具有显著的工资溢价效应，因为使用互联网不仅提高了个体劳动生产率，而且可以向劳动力市场发出个体掌握数字技能的信号9。列（3）结果显示，互联网使用对工作时间的影响并不显著。使用互联网通过提高工作效率而缩短工作时间，但由于生活和工作的界限变得模糊，又可能导致工作时间延长。列（4）和列（5）结果显示，互联网使用显著提高了农村劳动力非农就业的稳定性和社会保障水平。现有文献根据劳动力与用人单位或雇主是否签订合同来界定是否正规就业14。非正规就业门槛较低，大量农村劳动力选择进入非正规部门就业，其工作稳定性和社会保障水平与正规部门就业群体存在较大差距。随着农村劳动力对互联网利用程度的提高，这一情况将得到有效改善。农村劳动力通过互联网可以获取丰富的就业信息，还可以学习知识和技能实现人力资本增值，从而提高其进入正规部门就业的概率。另外，互联网对法律知识的传播增强了农村劳动力的权益诉求和合约意识，提高了农村劳动力的正规就业倾95王军，韩悦：互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究向。因此，使用互联网有利于提高农村劳动力非农就业的稳定性和社会保障水平。六、结论与政策建议互联网作为现代信息通信技术的重要组成部分，深刻改变着经济社会的运行方式，对劳动力市场产生的影响不容忽视。本文通过构建理论模型，将就业信息、人力资本纳入劳动力转移的成本收益分析框架，揭示了互联网使用促进农村劳动力非农就业的内在机制。在此基础上，本文利用2020年的CFPS数据，运用Probit模型进行了实证检验。结果显示，与不使用互联网的农村劳动力相比，使用互联网的农村劳动力的非农就业概率会提高7.9%，且该效应在东部地区、南方地区，对于男性、中青年劳动力、中高技能劳动力群体更加明显。采用工具变量法和倾向得分匹配法缓解内生性问题后，结论依然稳健。机制分析表明，使用互联网会通过信息渠道和人力资本渠道促进农村劳动力非农就业。此外，本文进一步分析了互联网使用对不同类型非农就业以及非农就业质量的影响。结果表明，互联网使用促进了农村劳动力受雇型就业和自雇型就业，其中对自雇型就业的促进作用更大。使用互联网具有显著的工资溢价效应，并且提高了农村劳动力非农就业的稳定性和社会保障水平，对于实现更高质量就业发挥了积极作用。基于此，本文提出以下政策建议。第一，加快推进农村信息化基础设施建设，尤其要重视中西部偏远地区的信息化基础设施建设。当前，我国信息化基础设施建设中不平衡不充分的问题仍然较为突出。相比东部地区，中西部地区信息化发展较为滞后，互联网使用对农村劳动力非农就业的促进作用有待进一步发挥。为此，国家应当设立专项资金对中西部偏远地区的信息化基础设施建设进行重点扶持，推动互联网宽带进村入户。提高互联网普及程度，降低互联网使用资费，切实增强互联网对于各个地区农村居民的可及性，从而缩小区域、城乡之间以及不同群体之间的第一道“数字鸿沟”。第二，不断提升农村居民的数字技能和素养。我国农村居民的数字素养整体低于城市居民，而数字素养直接关系到农村居民接触互联网之后，能在多大程度上利用数字资源并从中获益。因此，在提高互联网可及性的同时，要不断提升农村居民的数字技能和素养。具体而言，首先要引导农村居民正确认识互联网，鼓励他们接受新鲜事物，树立终身学习理念，增强其使用互联网的意愿。其次要面向农村居民积极开展数字技能培训，尤其对于年龄较大、学历较低的群体，要根据其特点进行有针对性的培训。培训内容应当立足农村生产生活实际，紧扣农村居民的现实需求，让农村居民在互联网使用过程中有更多的参与感和获得感。通过数字技能培训，不仅要提高农村居民利用互联网求职、创业或增收的能力，还要提高其网络安全意识。使更多农村居民能够熟练地使用互联网，高效、安全地获取和处理网络资源，从而缩小不同群体之间的第二道“数字鸿沟”。第三，在弥合“数字鸿沟”的基础上，要关注互联网服务质量的优化，畅通互联网促进农村劳动力非农就业的作用机制，即信息渠道和人力资本渠道。首先，在劳动力供给侧，可以开发职业能力测评模型，对农村劳动力的职业能力进行全面分析，让农村劳动力更加了解自身优势。在劳动力需求侧，设计一体化招聘系统，用人单位在系统上发布岗位信息。利用大数据技术，将农村劳动力的职业能力测评结果与用人单位的岗位需求进行智能匹配，实现信息的双向精准推送，提高农村劳动力搜寻匹配工作的效率。在这一过程中，要对信息的真实性进行严格审查，对制造和传播虚假信息、欺诈信息的行为进行严厉打击。其次，利用互联网平台整合教育资源，开展在线教育，提高农村劳动力的人力资本水平，使其在就业市场中更具竞争力。要建立就业跟踪反馈机制，根据就业反馈情况及时更新互联网平台教育资源，提高教育资源的质量和就业导向性，使农村劳动力的职业能力更加适应市场需求。总之，进一步优化互联网服务质量，畅通信息渠道和人力资本渠道，可以