趙 昕，蔣文莉

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430073)

一、引言

二、文獻(xiàn)回顧

收入差距問題一直是學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。農(nóng)戶內(nèi)部收入差距作為我國總體收入分配格局的重要組成部分，是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要著眼點(diǎn)。近年來，我國農(nóng)村居民基尼系數(shù)不降反升，而城鎮(zhèn)居民基尼系數(shù)不斷下降，這導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距的進(jìn)一步擴(kuò)大。此外，農(nóng)戶內(nèi)部收入分配格局的不斷惡化將會引致農(nóng)村貧困程度的加深并出現(xiàn)貧困黏性，從而成為農(nóng)戶進(jìn)一步提高收入的桎梏。

隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)成分的不斷變化及發(fā)展，農(nóng)村剩余勞動力的漸進(jìn)式非農(nóng)轉(zhuǎn)移已成常態(tài)。它被動促成農(nóng)業(yè)集約化發(fā)展并帶來生產(chǎn)資源的合理分配及效率提升，同時(shí)主動帶來非農(nóng)收入的補(bǔ)充。這將有利于農(nóng)戶收入狀況的改善并緩解農(nóng)村貧困，從而進(jìn)一步影響收入分配格局。此外，如今信息技術(shù)發(fā)展迅速，廣大農(nóng)民群體已不單單局限于從書籍等傳統(tǒng)方式獲取知識等信息內(nèi)容，以通信、計(jì)算機(jī)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為特征的現(xiàn)代信息技術(shù)已滲透進(jìn)農(nóng)戶家庭并改變其生產(chǎn)生活方式乃至效率?？梢灶A(yù)見，這種改變將帶來因不同農(nóng)戶技能稟賦異質(zhì)而導(dǎo)致的收入差距，以及隨之而產(chǎn)生的農(nóng)村內(nèi)部收入分配狀況的改變。因此，對以上問題的研究均具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前國內(nèi)外的學(xué)者從緩解農(nóng)村內(nèi)部收入差距的角度出發(fā)，已經(jīng)進(jìn)行了較多的研究，并取得了較為豐碩的成果?？傮w而言，其影響因素可以劃分為微觀與宏觀因素兩個(gè)方面。微觀層面的研究主要聚焦于研究對象所掌握的各種資本，如人力資本、物質(zhì)資本中的農(nóng)村金融支持[1]和土地流轉(zhuǎn)[2]等、政治資本[3]及社會資本[4]等對于農(nóng)戶收入差距變動的影響。宏觀層面則主要從產(chǎn)業(yè)差異、區(qū)域分割、制度及政策差異等(如行政干預(yù)[5]和農(nóng)村財(cái)政[6])入手討論了對農(nóng)戶收入差距變動的影響。除此之外，伴隨收入來源多元化導(dǎo)致的收入結(jié)構(gòu)性變化，亦或是就業(yè)類型的內(nèi)部分化，同樣對總體收入差距具有不同程度的貢獻(xiàn)[7]。

在與本文主題相近的研究中，較多學(xué)者已經(jīng)注意到勞動力的非農(nóng)化轉(zhuǎn)移對農(nóng)戶收入差距變動的影響?？紤]具體遷移類型后，又可普遍分為“離土不離鄉(xiāng)”的當(dāng)?shù)胤寝r(nóng)就業(yè)和“離土又離鄉(xiāng)”的跨縣域非農(nóng)就業(yè)。較多學(xué)者的研究表明，非農(nóng)就業(yè)可以在提高收入的同時(shí)緩解農(nóng)戶間的收入差距[8-9]。也有學(xué)者提出相反意見，認(rèn)為非農(nóng)就業(yè)在考慮勞動者異質(zhì)性后反而擴(kuò)大了農(nóng)戶間的收入差距[10]。以上研究中，學(xué)者未就非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶收入差距變動的影響方向達(dá)成一致觀點(diǎn)，且對機(jī)制的研究較為缺乏。本文將采用較具有針對性的微觀數(shù)據(jù)，以農(nóng)戶家庭為研究基礎(chǔ)單元，對該問題展開進(jìn)一步探討。

除此之外，大多數(shù)學(xué)者已經(jīng)認(rèn)識到人力資本投資如正規(guī)教育[11]、非農(nóng)與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)[12]、遷移和勞動力流動[13]等對于農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的巨大影響，但是卻未能就其影響方向統(tǒng)一結(jié)論。已有學(xué)者考慮到了勞動者技能異質(zhì)性對其經(jīng)濟(jì)回報(bào)的影響，并對技能進(jìn)行了區(qū)分，如將個(gè)體技能區(qū)分為數(shù)學(xué)運(yùn)算、字詞識記、語言表達(dá)及網(wǎng)絡(luò)使用四個(gè)分項(xiàng)技能[14]。然而，信息工具的使用能力作為勞動者工作及生活必需技能卻較少得到學(xué)者們的重點(diǎn)關(guān)注。該工具的熟練掌握程度深刻反映了勞動者信息輸入—加工—輸出的全流程信息處理能力，進(jìn)而影響其個(gè)人以及家庭的各種資源存量及分配效率，并最終導(dǎo)致不同特征群體獲利能力出現(xiàn)差異，從而改變農(nóng)村社會的收入分配格局，因此應(yīng)該予以重點(diǎn)考察。另外，相比于閱讀與書寫等傳統(tǒng)信息工具類使用技能，掌握現(xiàn)代信息工具①技能具有更高效的信息收集能力和更低的信息交換成本，促進(jìn)了農(nóng)村電子商務(wù)的轉(zhuǎn)變[15]，提高了資產(chǎn)增值渠道、方式及預(yù)算約束(通過政府轉(zhuǎn)移性支付、惠農(nóng)政策感知獲取及正規(guī)金融機(jī)構(gòu)放貸獲取等)，進(jìn)而改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營及產(chǎn)品分配方式，是農(nóng)戶提高農(nóng)業(yè)及其他收入的重要手段。

信息工具類技能存量在農(nóng)戶群體內(nèi)部分布較為不均，這可能是目前農(nóng)村收入分配格局變化的重要致因。再者，傳統(tǒng)與現(xiàn)代信息使用技能在獲取信息的成本、傳遞信息效率及配置資源能力等方面存在天然差別，且在農(nóng)村地區(qū)普及程度也有區(qū)別。因此有必要進(jìn)行區(qū)分研究。

基于此，本文側(cè)重關(guān)注勞動者對信息工具使用的技能水平，將勞動者的信息工具使用技能分為傳統(tǒng)和現(xiàn)代信息工具兩類。已有研究中，部分學(xué)者已經(jīng)考察了互聯(lián)網(wǎng)的使用對不同群體或區(qū)域的收入差距的影響，其中較為熱門的研究為對城鄉(xiāng)收入差距[18]、性別工資差距[19]、高低學(xué)歷人群工資收入差距[20]等的影響。其中劉曉倩等[21]的研究則與本文有相似之處。其利用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型考察并證實(shí)了農(nóng)村居民的互聯(lián)網(wǎng)使用狀況對農(nóng)村居民收入差距的擴(kuò)大效應(yīng)。然而以上對互聯(lián)網(wǎng)影響收入分配的研究中，受限于數(shù)據(jù)可得性，對互聯(lián)網(wǎng)使用采用0-1 變量，即是否使用互聯(lián)網(wǎng)作為替代變量，無法反映被調(diào)查者該技能的掌握程度的真實(shí)差異性。本文通過自評形成綜合得分，并作為結(jié)果變量更好地刻畫勞動者的信息工具使用技能狀況，從而更加準(zhǔn)確地考察現(xiàn)代信息工具使用技能對農(nóng)村收入分配的影響。

不僅如此，除去上述討論的兩個(gè)核心變量，非農(nóng)就業(yè)和信息工具使用技能兩者之間內(nèi)部亦存在相互關(guān)聯(lián)。非農(nóng)就業(yè)往往伴隨著農(nóng)村勞動力的信息工具使用技能的產(chǎn)生和獲得，并應(yīng)用該技能以提高生產(chǎn)效率[22]。因此，本文將進(jìn)一步探討非農(nóng)就業(yè)背景下信息工具使用技能的變化，及其對農(nóng)戶收入差距的影響。

三、農(nóng)戶收入差距的理論框架

非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶收入差距的影響主要有以下幾個(gè)方面:一是非農(nóng)就業(yè)收入有助于抵御因農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營收入不穩(wěn)定帶來的風(fēng)險(xiǎn)。二是非農(nóng)就業(yè)帶來了家庭知識和技能的共享，使農(nóng)業(yè)新技術(shù)等稀缺知識以及新的生產(chǎn)設(shè)備不只掌握在優(yōu)勢農(nóng)戶手中，避免其通過高溢價(jià)收入渠道拉開與弱勢農(nóng)戶之間的收入差距。此外，亦可促進(jìn)其他家庭成員整體提高勞動素質(zhì)并進(jìn)行非農(nóng)就業(yè)“傳幫帶”，進(jìn)而阻止農(nóng)戶收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大。三是非農(nóng)就業(yè)的普遍參與將農(nóng)戶家庭的社會資本從原有的地緣及親緣型向更為復(fù)雜的社會資本類型過渡并積累。有部分學(xué)者認(rèn)為“社會資本是窮人的資本”，即對社會資本的利用效率方面，處于弱勢的農(nóng)戶將更強(qiáng)。這也意味著社會資本在弱勢農(nóng)戶手中具有更強(qiáng)的收入轉(zhuǎn)換能力，農(nóng)戶收入差距得以緩解。因此，家庭非農(nóng)就業(yè)參與率同步提高時(shí)，弱勢農(nóng)戶比優(yōu)勢農(nóng)戶增收效應(yīng)更加明顯，進(jìn)而整體上縮小農(nóng)戶內(nèi)部收入差距。

信息工具使用技能對農(nóng)戶收入差距同樣具有影響。傳統(tǒng)信息工具的使用技能來自正規(guī)教育渠道，且來源與積累途徑較為廣泛，反映的是勞動者基本文本內(nèi)容的識辨能力，與維持基本生活與工作存在較大關(guān)聯(lián)，表現(xiàn)為在不同情境下的高遷移性。該技能的掌握及提高對于整個(gè)人群一般性獲利活動具有正向影響，尤其對于處于弱勢地位的勞動者具有更強(qiáng)的保障作用。如能有效利用該技能則能降低工作搜尋成本和提高匹配成功率(非農(nóng)工作獲取及收入提高)，以避免落入貧困陷阱，從而擴(kuò)大與優(yōu)勢農(nóng)戶間的經(jīng)濟(jì)差距。相應(yīng)的該技能對于處于優(yōu)勢地位的農(nóng)戶邊際增收效應(yīng)并不明顯，進(jìn)而總體上阻止農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的擴(kuò)大。

現(xiàn)代信息工具的使用技能則與勞動者對現(xiàn)代信息工具如通信設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)等的掌握程度息息相關(guān)，多來自非正規(guī)教育等渠道的積累，具有較強(qiáng)的邊際能力溢價(jià)性。信息使用者的差異(如高低技能異質(zhì)、城鄉(xiāng)戶籍異質(zhì)、貧富家庭財(cái)產(chǎn)存量異質(zhì)等)，可能會出現(xiàn)明顯的技能溢出效應(yīng)的分化，最終傳導(dǎo)至整體內(nèi)部收入分配格局變化。與處于弱勢群體利用該技能提升僅能實(shí)現(xiàn)的信息交流和娛樂休閑等目的不同，處于優(yōu)勢地位的群體將更易帶來資源配置能力的提高(經(jīng)營能力的提升)，擴(kuò)大非正規(guī)渠道融資的規(guī)模，政策感知能力增強(qiáng)，金融約束降低(信貸規(guī)模及政府轉(zhuǎn)移性收入增加)甚至是社交網(wǎng)絡(luò)及資源的改善等。以上使用場景的分化將導(dǎo)致農(nóng)戶在不同收入來源端產(chǎn)生獲利差異，并將最終引致總體收入差距擴(kuò)大。

因此，農(nóng)戶間傳統(tǒng)信息技能水平的整體提升，對比優(yōu)勢農(nóng)戶，弱勢農(nóng)戶增收效應(yīng)更加明顯，從而整體上縮小了農(nóng)戶內(nèi)部收入差距；而農(nóng)戶間現(xiàn)代信息技能水平的整體提升，對比弱勢農(nóng)戶，優(yōu)勢農(nóng)戶溢價(jià)能力更加明顯，這將整體上擴(kuò)大農(nóng)戶內(nèi)部的收入差距。

除以上討論外，農(nóng)村居民信息工具技能稟賦可能伴隨個(gè)人或家庭成員非農(nóng)就業(yè)的參與而顯著改變，從而波及至整個(gè)農(nóng)戶收入分配格局的改變。信息工具技能的提升在非農(nóng)就業(yè)影響農(nóng)戶收入差距的過程中起到中介作用。

四、模型、數(shù)據(jù)與指標(biāo)設(shè)置說明

(一)計(jì)量模型構(gòu)建

本文運(yùn)用到的研究方法是再中心化影響函數(shù)回歸(Recentered Influence Function Regression，RIF)。RIF 回歸作為無條件回歸方法的其中一種及拓展，由Firpo、Fortin 和Lemieux[23]等人于2009 年提出并發(fā)展，可以較好地估計(jì)整個(gè)對象中解釋變量X 發(fā)生微小變化時(shí)對被解釋變量Y 的分布統(tǒng)計(jì)量(如分位數(shù)、方差和基尼系數(shù)等)的邊際分布影響[24]，而在研究收入差距問題中具有較強(qiáng)契合度。與OLS 回歸相比，RIF 回歸的估計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健，可以弱化因解釋變量遺漏而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。參考過往學(xué)者研究[9]，使用基尼系數(shù)作為描述農(nóng)戶收入差距的替代指標(biāo)，基于基尼系數(shù)構(gòu)建RIF 回歸函數(shù)。

基尼系數(shù)的定義公式如下:

式(1)中，νGini(FY) 是收入分布函數(shù)FY泛函，本文中νGini(FY) 即刻畫收入分布FY的基尼系數(shù)。

進(jìn)一步對基尼系數(shù)的影響函數(shù)進(jìn)行定義:

式(3)中部分變量定義為:

根據(jù)式(1)和式(3)，得到基尼系數(shù)的再中心化影響函數(shù):

Firpo 等(2009)給出了式(5)的詳細(xì)估計(jì)方法②，本文在此不再贅述。結(jié)合該式，以反映農(nóng)戶家庭內(nèi)部收入分布的基尼系數(shù)為被解釋變量，以非農(nóng)就業(yè)、信息工具使用技能為核心解釋變量，農(nóng)戶個(gè)體或家庭的其他特征等作為控制解釋變量，可以構(gòu)建基于基尼系數(shù)的收入差距再中心化影響回歸模型:

式(6)中，RIF(income；υGini) 表示基于基尼系數(shù)的農(nóng)戶家庭收入影響函數(shù)，α、β1、β2、β3、βi分別表示常數(shù)項(xiàng)、非農(nóng)就業(yè)(MF)、傳統(tǒng)信息工具技能(ITS_traditional)、現(xiàn)代信息工具技能(ITS_contemporary)以及控制變量(Xi)的系數(shù)，ε 表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

此外，為了進(jìn)一步探討信息工具使用技能對農(nóng)戶收入差距的中介影響效應(yīng)，可以構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型:

其中，M 為中介變量，即本文中定義的信息工具技能(ITS)。如果變量MF 通過變量ITS 來影響Gini(income)，則可以認(rèn)為ITS 為中介變量[25]。其檢驗(yàn)過程為:首先檢驗(yàn)系數(shù)θ1的顯著性，如果不顯著，表示不相關(guān)；若顯著，進(jìn)一步檢測系數(shù)θ2和θ4的顯著性，如果兩者都顯著，則表明存在中介效應(yīng)，如果有至少一個(gè)不顯著，則進(jìn)行Sober 檢驗(yàn)，若通過顯著性檢驗(yàn)，則中介效應(yīng)成立，反之，不成立。

(二)數(shù)據(jù)來源與處理

本文使用數(shù)據(jù)來自中山大學(xué)社會科學(xué)調(diào)查中心2016 年開展的“中國勞動力動態(tài)調(diào)查”(CLDS)。該樣本覆蓋中國除港澳臺、西藏、海南之外的29 個(gè)省份，主要調(diào)查對象為15～64 歲的家庭全部勞動力。根據(jù)本文研究需要，進(jìn)行以下篩選處理:一是篩選農(nóng)戶樣本；二是對核心變量缺失值樣本進(jìn)行剔除；三是對數(shù)據(jù)庫的個(gè)體、家庭及社區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理。經(jīng)過上述處理，保留有效個(gè)人樣本9 695 個(gè)，有效家庭樣本5 943 戶。

(三)指標(biāo)設(shè)置與描述統(tǒng)計(jì)

1.農(nóng)戶收入差距。參考主流研究方法，使用農(nóng)戶收入對數(shù)的基尼系數(shù)作為測度農(nóng)戶收入差距的替代指標(biāo)，并作為本文的核心因變量。其結(jié)果主要來源于CLDS 數(shù)據(jù)庫中的問題“2015 年全年，您家的總收入大概是多少元?”。

2.非農(nóng)就業(yè)。非農(nóng)就業(yè)決策是家庭成員共同的決策，其目的在于謀求家庭利益的最大化。基于此，本文使用非農(nóng)就業(yè)人數(shù)占家庭總?cè)藬?shù)比例作為農(nóng)戶非農(nóng)工作參與程度的替代變量，根據(jù)問卷判斷被調(diào)查者工作狀態(tài)及工作所屬行業(yè)類型。將在調(diào)查時(shí)點(diǎn)有工作(從事收入的活動，不包含義工、學(xué)生兼職、志愿者及家庭勞務(wù)等)，且所屬行業(yè)不在農(nóng)林牧副漁業(yè)的勞動者認(rèn)定為非農(nóng)就業(yè)。此外，本文定義的農(nóng)業(yè)就業(yè)包括務(wù)農(nóng)以及參與農(nóng)業(yè)相關(guān)的企事業(yè)、集體單位和個(gè)體自雇等方式工作。

3.信息工具使用技能。本文按研究需求將該技能分為傳統(tǒng)信息工具使用技能和現(xiàn)代信息工具使用技能。對兩種技能水平的測度來源于問卷問題“請您評估一下您在以下方面的能力?”，包括“閱讀報(bào)刊”“寫信”(以上兩種評估傳統(tǒng)信息工具使用能力)“用手機(jī)發(fā)短信”“使用網(wǎng)上銀行”“網(wǎng)上購買火車票”(以上三種評估現(xiàn)代信息工具使用能力)共五個(gè)方面。根據(jù)回答“完全不會”到“完全沒問題”四個(gè)等級選項(xiàng)，依次賦值0 到3 分。并結(jié)合熵值法對各因素賦予權(quán)重，得出被調(diào)查者兩種能力的綜合得分以反映其該技能的掌握水平。由于本文微觀基礎(chǔ)為家庭，因此取人均值。

4.控制變量。本文參考已有研究，基于農(nóng)戶家庭為微觀基本單位，分別從個(gè)體層面、家庭層面和村級層面選取其他對農(nóng)戶收入差距有影響的變量。其中，個(gè)體層面包括男性占比、年齡(人均)、健康狀況(人均)、受教育程度(人均)、黨員比例、親緣型/地緣型社會資本(人均)；家庭層面包括家庭人數(shù)規(guī)模、政府補(bǔ)貼、土地征用；村級層面包括村莊經(jīng)濟(jì)及交通情況。

具體指標(biāo)含義、賦值方法及統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。

圖1 為利用非參數(shù)估計(jì)方法得到的收入核密度函數(shù)，為便于不同特征農(nóng)戶進(jìn)行對比，通過家庭非農(nóng)就業(yè)比例是否為0 作為區(qū)分非農(nóng)就業(yè)家庭組依據(jù)。可以看出，相對無非農(nóng)就業(yè)家庭來說，擁有非農(nóng)就業(yè)的家庭收入分布整體右移，表現(xiàn)出向更高收入階層分布的態(tài)勢，且分布相對更加密集。即意味著從無非農(nóng)組向非農(nóng)組的轉(zhuǎn)移可能伴隨著向內(nèi)部收入差距更小的群體遷移。該變化可能會最終導(dǎo)致整體收入差距的縮小。

圖1 非農(nóng)就業(yè)差異特征下核密度函數(shù)

此外，按家庭人均信息工具使用技能低于/高于等于整體平均值從而定義信息工具使用技能低/高家庭組后。如圖2 所示，按兩種信息使用技能分組后的函數(shù)形態(tài)基本與圖1 按非農(nóng)就業(yè)為特征進(jìn)行分組后所表現(xiàn)出的特征保持一致。

圖2 信息工具技能差異特征下核密度函數(shù)

表1 各變量取值說明及描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

回歸方法采用再中心化影響函數(shù)方法回歸(RIF)。基準(zhǔn)回歸報(bào)告了非農(nóng)就業(yè)及信息技能使用水平對農(nóng)戶收入差距(用基尼系數(shù)作為衡量不平等的指標(biāo))的實(shí)證結(jié)果。具體結(jié)果見表2。

首先就核心變量——非農(nóng)就業(yè)進(jìn)行討論，從表2 結(jié)果可以看出，模型(1)中非農(nóng)就業(yè)比例的變量估計(jì)系數(shù)為負(fù)，并在1%水平下顯著，表明非農(nóng)就業(yè)比例的提升緩解了農(nóng)戶收入差距的擴(kuò)大。在模型(3)、(4)和(6)中，依次單獨(dú)加入信息技能稟賦(人均)、控制變量及兩者同時(shí)存在，其估計(jì)系數(shù)方向仍為負(fù)而沒有改變，這說明非農(nóng)就業(yè)對緩解農(nóng)戶收入差距的作用較為穩(wěn)健，該結(jié)果與多位學(xué)者的研究結(jié)論相近或一致[8-9]。

表2 農(nóng)戶總收入差距基準(zhǔn)回歸結(jié)果

其次關(guān)注核心變量——信息工具使用技能水平，模型(2)中傳統(tǒng)信息工具使用技能(人均)的變量估計(jì)系數(shù)為負(fù)，而現(xiàn)代信息工具使用技能(人均)的變量估計(jì)系數(shù)為正，且兩者均通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)。這表明以家庭為基本單位下，兩種類型的技能提高作用方向不一致，分別緩解/擴(kuò)大了農(nóng)戶收入差距狀況。而在模型(2)、(5)和(6)中，依次單獨(dú)加入非農(nóng)就業(yè)、控制變量及兩者同時(shí)存在后，除模型(2)中現(xiàn)代信息工具使用技能(人均)未通過顯著性檢驗(yàn)外(但影響方向仍為正)，其他模型中估計(jì)系數(shù)均顯著且未改變影響方向，這意味著上述結(jié)果較為穩(wěn)健。另外，需要注意的是，隨著其他變量的逐漸加入，現(xiàn)代信息工具技能(人均)的擴(kuò)大作用逐漸得到增強(qiáng)(系數(shù)的增加)，而傳統(tǒng)信息工具技能(人均)的緩解作用逐漸減弱(系數(shù)的減少)，且前者力度大于后者。以上結(jié)果符合本文預(yù)測。

控制變量方面，就個(gè)體層面來說，平均年齡的增長將導(dǎo)致收入分配格局不均程度的增加，而平均健康狀況的改善和人均受教育程度的提升將有利于緩解農(nóng)戶收入差距的擴(kuò)大；就家庭層面而言，政府補(bǔ)貼的獲得將同樣有利于緩解農(nóng)戶收入差距的進(jìn)一步擴(kuò)大；就村居層面來看，村莊總體經(jīng)濟(jì)收入的增加將刺激農(nóng)戶收入分配格局的惡化。

在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，對農(nóng)戶總收入的不同組成部分及來源進(jìn)行拆分后，可以更加細(xì)致地探究核心變量對不同收入差距類型的影響。本文將農(nóng)戶總收入差距分解為非農(nóng)收入差距、農(nóng)業(yè)純收入差距、其他收入差距三類③。結(jié)果如表3 所示，非農(nóng)就業(yè)比例的提升和傳統(tǒng)信息工具使用技能的提高將會縮小非農(nóng)收入差距；非農(nóng)就業(yè)比例和現(xiàn)代信息工具使用技能的提升將會擴(kuò)大農(nóng)戶間農(nóng)業(yè)純收入差距；其他收入方面，僅有現(xiàn)代信息工具使用技能的提升顯著加劇了其他收入差距的擴(kuò)大。

表3 農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)差距的RIF 結(jié)果

出現(xiàn)以上結(jié)果可能的解釋是:由于非農(nóng)就業(yè)具有較強(qiáng)的同質(zhì)性，非農(nóng)化程度較高的群體內(nèi)部收入差距更小，此時(shí)非農(nóng)就業(yè)的參與度整體提高將伴隨收入差距較高組向較低組的流動，進(jìn)而為緩解整體農(nóng)戶間非農(nóng)收入差距做出貢獻(xiàn)。同時(shí)，伴隨著非農(nóng)就業(yè)及土地轉(zhuǎn)讓(主動或被動)的整體增加，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)一部分逐漸走向兼業(yè)和副業(yè)化，并呈現(xiàn)出生產(chǎn)工具現(xiàn)代化和分工專業(yè)化的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)過渡的局面，并提高農(nóng)業(yè)收入；而另一部分可能減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入，使農(nóng)業(yè)收入下降。此消彼長將改變收入分配格局，使得家庭內(nèi)部農(nóng)業(yè)純收入獲利能力出現(xiàn)分化并進(jìn)而拉大差距。

而傳統(tǒng)信息工具使用技能的整體提高補(bǔ)充了低技能掌握者從農(nóng)業(yè)向非農(nóng)的轉(zhuǎn)移所需的基本通識技能，降低了非農(nóng)受雇就業(yè)及開展小規(guī)模自雇型經(jīng)營等的門檻，而對高技能掌握者影響則較弱，這在內(nèi)部緩和了非農(nóng)收入差距。區(qū)別于前者，現(xiàn)代信息工具使用技能在我國廣袤農(nóng)村區(qū)域呈現(xiàn)出較大的群體內(nèi)部差異性。具體而言該技能水平提高在農(nóng)業(yè)獲利(如集約化生產(chǎn))和其他獲利(如財(cái)產(chǎn)性收入)方式上針對優(yōu)勢群體表現(xiàn)為更高邊際生產(chǎn)率特征，即對處于優(yōu)勢地位的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入和其他收入的增收效應(yīng)更加強(qiáng)勁。這直接導(dǎo)致在以上兩個(gè)領(lǐng)域，農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的擴(kuò)大。

(二)機(jī)制分析:信息工具技能稟賦在非農(nóng)就業(yè)影響農(nóng)戶收入差距的中介效應(yīng)

根據(jù)前文提到的方法，采用逐步法檢驗(yàn)信息技能稟賦的中介效應(yīng)。首先考察傳統(tǒng)信息工具使用技能的中介效應(yīng)。如表4 所示，根據(jù)模型(1)、(2)及(4)可知，模型(2)中的非農(nóng)就業(yè)的系數(shù)項(xiàng)a1未通過顯著性檢驗(yàn)，這可能是由于依次檢驗(yàn)的檢驗(yàn)力較低的緣故，因此進(jìn)一步通過Sober 法檢驗(yàn)聯(lián)合系數(shù)假設(shè)H0:a1b1=0 的顯著性。結(jié)果未通過10%水平下的顯著性檢驗(yàn)④。因此可以認(rèn)為傳統(tǒng)信息工具使用技能未起到中介效應(yīng)。傳統(tǒng)信息工具使用技能受基礎(chǔ)義務(wù)教育影響較大，而后者在農(nóng)村層面普及廣度及深度已然初見成效，非農(nóng)就業(yè)較難對該技能產(chǎn)生差異影響并進(jìn)而改變農(nóng)戶收入分配格局。

其次考察現(xiàn)代信息工具使用技能的中介效應(yīng)。根據(jù)模型(1)、(3)及(4)可知，逐步法各需檢驗(yàn)系數(shù)c、a2、b2及c*均顯著，說明發(fā)揮部分中介效應(yīng)，即非農(nóng)就業(yè)的比例的提升通過提高現(xiàn)代信息工具使用技能水平間接擴(kuò)大了農(nóng)戶收入差距。由于非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)業(yè)就業(yè)在所需技能和工作環(huán)境等方面的較大差異，非農(nóng)就業(yè)的勞動者更易接觸現(xiàn)代信息工具如通信設(shè)備及互聯(lián)網(wǎng)等，通過工作本身及同伴學(xué)習(xí)等方式直接或間接地增加其使用機(jī)會，降低學(xué)習(xí)成本，進(jìn)而提高對該種技能的掌握水平。同時(shí)由于現(xiàn)代信息工具的使用往往具有家庭內(nèi)部雙向性(信息交換渠道尤甚)，從而使該技能知識在家庭層面共享，進(jìn)而水平得到整體提升，并最終傳遞到收入差距層面。

表4 信息工具使用技能的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

(三)機(jī)制分析:非農(nóng)就業(yè)、信息工具技能稟賦對農(nóng)戶收入水平差距的影響

在基準(zhǔn)回歸中，已證實(shí)核心變量變動對整體農(nóng)戶的無條件收入分布的一般影響。為進(jìn)一步探討其影響機(jī)制，考慮核心變量在整體變化時(shí)，對農(nóng)戶收入提高所可能呈現(xiàn)出的分位異質(zhì)性。沿用前文方法，因變量變更為農(nóng)戶收入對數(shù)，并報(bào)告其在10、25、50、75 和90 分位上的影響系數(shù)。

結(jié)果如表5 所示，可以看出非農(nóng)就業(yè)比例的提升對不同分位點(diǎn)上農(nóng)戶收入均具有正向影響，且該影響隨著分位數(shù)的提高，強(qiáng)度逐漸減弱。這意味著，相對于高收入組來說，非農(nóng)就業(yè)對于低收入組的收入提高效果更強(qiáng)。而傳統(tǒng)信息工具使用技能的提升在提高50 分位以下的低收入家庭組的收入效果上具有正向影響，且效果隨分位點(diǎn)提高而降低，當(dāng)高于50 分位以上時(shí)，影響不顯著?？梢姺寝r(nóng)就業(yè)及傳統(tǒng)信息工具使用技能對于低收入組群體有更強(qiáng)的收入保障作用，從而緩解了農(nóng)戶間收入差距?，F(xiàn)代信息工具使用技能的提升除在10 分位點(diǎn)時(shí)呈現(xiàn)負(fù)向影響外，在其他分位點(diǎn)上均對農(nóng)戶收入具有正向影響，且該影響強(qiáng)度隨分位點(diǎn)的提升呈現(xiàn)出逐漸增強(qiáng)的特征(除在90 分位略有下降)。這意味著該技能的提升對高收入組的收入增加效應(yīng)明顯高于低收入組，同時(shí)也意味著該技能具有馬太效應(yīng)，使原本處于優(yōu)勢地位的高收入組的農(nóng)戶更具效率地將能力優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為自身收益，而這將帶來農(nóng)戶收入差距的進(jìn)一步擴(kuò)大。

表5 農(nóng)戶收入水平的無條件分位數(shù)回歸結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上文提到，RIF 回歸方法的采用有利于降低因遺漏變量等引起的內(nèi)生性問題從而導(dǎo)致的結(jié)果偏誤，使回歸結(jié)果更加穩(wěn)健。除此之外，為進(jìn)一步增強(qiáng)研究結(jié)論可靠性，本文采取以下三種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.以方差替代基尼系數(shù)作為描述收入差距的分布統(tǒng)計(jì)量，并分析各變量對方差變動的RIF回歸。

2.對家庭人均信息工具使用技能的衡量和測定是本文的關(guān)鍵問題之一，除本文前文使用被調(diào)查者自評得分外，可以使用家庭客觀情況反映兩種技能的掌握及參與程度。利用問題“您家有多少本書籍?”中回答的書籍?dāng)?shù)量(對數(shù))⑤作為傳統(tǒng)信息工具使用技能的替代變量，其數(shù)值越高間接反映了該技能的水平越高。此外，利用問題“在過去的一年中，您家使用互聯(lián)網(wǎng)的情況是?”來測定該家庭現(xiàn)代信息工具使用技能的高低。將不上網(wǎng)賦值為1，只使用電腦或手機(jī)中的一種上網(wǎng)賦值為2，將兩種方式均使用賦值為3，從而設(shè)定定序變量以間接代表該技能水平的逐漸增長⑥。

3.為避免使用單一年份數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)選擇性偏誤問題。本文采用中國動態(tài)勞動力調(diào)查(CLDS)2014 年數(shù)據(jù)進(jìn)行重新估計(jì)，共篩選出家庭樣本5 899 戶。由于2016 年數(shù)據(jù)庫問卷與2014 基本一致⑦，因此，在樣本篩選、變量設(shè)計(jì)和估計(jì)方法上與前文保持一致。

表6 為實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，可知在多種方法下，各核心變量對農(nóng)戶收入差距的影響方向及顯著性與前文基本一致，這說明本文的研究結(jié)論基本穩(wěn)健。

六、結(jié)論與討論

本文著重討論了農(nóng)戶家庭非農(nóng)就業(yè)比例及信息工具技能稟賦水平對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的影響及其機(jī)制問題。結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)總體上，非農(nóng)就業(yè)及傳統(tǒng)信息工具技能有利于緩解收入差距，而現(xiàn)代信息工具技能則表現(xiàn)為對收入差距的擴(kuò)大作用。(2)對總收入分解后，非農(nóng)就業(yè)比例提升將同時(shí)縮小非農(nóng)及農(nóng)業(yè)收入差距；傳統(tǒng)信息工具技能提升僅對非農(nóng)收入差距有縮小作用；而現(xiàn)代信息工具技能提升將帶來農(nóng)業(yè)及其他收入差距的進(jìn)一步擴(kuò)大。(3)中介機(jī)制視角下，非農(nóng)就業(yè)比例提升僅通過提高現(xiàn)代信息工具技能水平，進(jìn)而擴(kuò)大收入差距。(4)收入分位視角下，非農(nóng)就業(yè)及傳統(tǒng)信息工具技能均表現(xiàn)為對低收入組家庭的增收保護(hù)效應(yīng)，而對高收入家庭組影響較弱或無影響，該影響結(jié)構(gòu)差異有助于收入差距的減緩；而現(xiàn)代信息工具技能則隨收入組的上升表現(xiàn)為增收效應(yīng)的漸進(jìn)增強(qiáng)，該影響結(jié)構(gòu)差異將擴(kuò)大整體內(nèi)部收入差距。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果

基于以上結(jié)論，本文提出以下建議:

一是繼續(xù)合理引導(dǎo)農(nóng)村剩余勞動力的非農(nóng)化轉(zhuǎn)移及流動，確保其對低收入組和貧困農(nóng)戶的收入保障和提升作用，避免其落入貧困深化陷阱。同時(shí)也應(yīng)注意非農(nóng)就業(yè)對于信息技能水平提升的促進(jìn)作用，合理引導(dǎo)并鼓勵(lì)非農(nóng)就業(yè)人員對所在家庭進(jìn)行知識分享及提升工作。

二是重視傳統(tǒng)信息工具的使用對低收入農(nóng)戶的收入提振和反貧困作用，尤其需保證農(nóng)民群體基本信息接收、處理及輸出能力，如文字閱讀及寫作能力。從而提高勞動力素質(zhì)，豐富農(nóng)戶就業(yè)選擇，緩解其因無其他獲利能力，被動困于土地而使貧富差距進(jìn)一步擴(kuò)大。顯然，這有賴于農(nóng)村基礎(chǔ)教育的普及和發(fā)展。

三是警惕由于農(nóng)戶使用現(xiàn)代信息工具獲利能力差異及信息技能掌握分布不均兩種情況引致的收入差距問題。既要引導(dǎo)和傳授不同農(nóng)戶群體將現(xiàn)代信息工具使用轉(zhuǎn)化為收入提升的能力，還要嘗試從供需兩端解決目前存在于廣袤農(nóng)村地區(qū)的現(xiàn)代信息工具使用匱乏問題。前者可以通過宣傳農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)金融和農(nóng)產(chǎn)品電商平臺化等方式將現(xiàn)代信息工具的實(shí)時(shí)性和便利性等諸多優(yōu)良特征，促使農(nóng)戶主動接納新能力，并實(shí)現(xiàn)收入渠道的拓寬和增收效果。后者則可以從供給側(cè)強(qiáng)化信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善通話質(zhì)量及信號，加快寬帶高速網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，提高寬帶普及率及網(wǎng)絡(luò)帶寬，降低寬帶費(fèi)率等。最終目的均是提升農(nóng)戶對現(xiàn)代信息處理技能的重視和意識，避免數(shù)字信息這一寶貴的資源為少數(shù)農(nóng)戶所專享，填補(bǔ)農(nóng)戶間已有的“數(shù)字鴻溝”，改善農(nóng)村區(qū)域的收入分配格局。

注釋:

①現(xiàn)代信息工具主要以信息高速路(互聯(lián)網(wǎng)建設(shè))和基礎(chǔ)通信網(wǎng)絡(luò)(移動通信設(shè)備及基站)為載體。

②該方法(UQR)近來被廣泛用于勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域如收入不平等問題的研究中。

③其中非農(nóng)收入包括工資性收入及非農(nóng)經(jīng)營收入，農(nóng)業(yè)純收入為自家生產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)值(農(nóng)業(yè)生產(chǎn)市場價(jià)值)扣除生產(chǎn)成本，其他收入包括財(cái)產(chǎn)性收入如債券、股息、基金、紅利及固定資產(chǎn)租賃等，以及轉(zhuǎn)移性收入如政府補(bǔ)貼及他人給予等。

④經(jīng)檢驗(yàn)，sober 系數(shù)為-0.000 2，Z 統(tǒng)計(jì)量為-1.444 1。

⑤替代變量“家庭書籍?dāng)?shù)量(對數(shù))”均值為1.16，標(biāo)準(zhǔn)差為1.90。

⑥替代變量“互聯(lián)網(wǎng)使用情況”均值為2.24，標(biāo)準(zhǔn)差為0.84。

⑦僅有變量“交通情況”在分別兩個(gè)年份的調(diào)查問卷中問題有區(qū)別，2016 年為調(diào)查員自評“距縣距離(公里，對數(shù))”，2014 年本文采用受訪者報(bào)告“距縣距離(公里，對數(shù))”。