互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)民工工作滿意度的影響及其機(jī)制——基于CFPS面板數(shù)據(jù)的實證研究

吳晶，周彩

互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)民工工作滿意度的影響及其機(jī)制——基于CFPS面板數(shù)據(jù)的實證研究

吳晶1，周彩2

（1.江西師范大學(xué) 財政金融學(xué)院，江西 南昌 330022；2.上海財經(jīng)大學(xué) 公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200433）

基于中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2014—2020年四期面板數(shù)據(jù)，從理論和實證兩個層面考察了互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)民工工作滿意度的影響及其機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：互聯(lián)網(wǎng)使用并未改善農(nóng)民工工作滿意度，平均而言，互聯(lián)網(wǎng)使用導(dǎo)致農(nóng)民工工作滿意度降低約9.4個百分點，這一負(fù)面影響在低技能（高中或以下學(xué)歷）、新一代、男性和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工群體中表現(xiàn)得更為明顯；使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行工作、學(xué)習(xí)、社交等方式對農(nóng)民工工作滿意度的影響存在異質(zhì)性；就其作用機(jī)制而言，互聯(lián)網(wǎng)使用可能通過加劇過度勞動和降低相對收入而降低農(nóng)民工的工作滿意度。

互聯(lián)網(wǎng)使用；工作滿意度；農(nóng)民工；過度勞動；相對收入

一、問題的提出

黨的二十大報告指出，“就業(yè)是最基本的民生”，要“強(qiáng)化就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略，健全就業(yè)促進(jìn)機(jī)制，促進(jìn)高質(zhì)量充分就業(yè)”。隨著我國農(nóng)民工群體規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大①，提高農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量已成為我國促進(jìn)高質(zhì)量充分就業(yè)的重要組成部分。然而，長期以來農(nóng)民工群體整體就業(yè)質(zhì)量偏低，工作環(huán)境差、勞動強(qiáng)度大、福利保障缺乏是他們的現(xiàn)實遭遇[1]。作為就業(yè)質(zhì)量的綜合評價指標(biāo)[2]，工作滿意度的提升無疑有助于推進(jìn)農(nóng)民工實現(xiàn)更高質(zhì)量的就業(yè)。所謂工作滿意度是指工作帶給個體的認(rèn)知或情感等心理反應(yīng)[3]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要從個體特征、工作情況、心理狀況等層面探討工作滿意度的影響因素，其中，個體特征包括個人稟賦、人力資本、社會資本等[4]，工作情況包括薪酬待遇、工作時長、職業(yè)等因素[5]，心理狀況包括工作壓力、工作倦怠感以及社會融入感等[6]。

隨著數(shù)字時代的到來，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術(shù)革命正在推動著傳統(tǒng)生產(chǎn)模式和生活方式向“現(xiàn)代化”方向變遷。在這樣的背景下，個體的資本積累方式、勞動生產(chǎn)率、就業(yè)結(jié)構(gòu)、工作模式等正在發(fā)生前所未有的改變[7,8]，這些均可能轉(zhuǎn)化為對工作滿意度的影響?，F(xiàn)有研究表明，互聯(lián)網(wǎng)使用對工作滿意度的影響具有兩面性：一方面，互聯(lián)網(wǎng)使用通過創(chuàng)造新的工作機(jī)會[9]、增加工作方式的靈活性和自主性[10]以及拓寬信息渠道而提高“人崗匹配”程度[11]、促進(jìn)人力資本積累而增強(qiáng)工作技能[12]，可以有效提升就業(yè)者的工作滿意度；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)與工作的深度融合推動了勞動力市場的變革，低技能工人被排除在新興崗位以及數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展融合的崗位之外，致使其面臨的失業(yè)、薪酬下降風(fēng)險加大，不利于工作滿意度的改善[7]。就我國而言，第51次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2022年12月底互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到75.6%，網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.67億，基本覆蓋各年齡段的農(nóng)民工群體。那么，受技能水平所限而長期從事低端勞動密集型行業(yè)的農(nóng)民工群體是否可以有效利用這一便捷可及的社會資源提升個體工作滿意度？其影響機(jī)制是什么？這一重要問題在已有文獻(xiàn)中研究還不夠深入。據(jù)此，本文依托中國家庭追蹤調(diào)查（Chinese Family Panel Studies，簡稱CFPS）的面板數(shù)據(jù)，以農(nóng)民工為研究群體，深入研究互聯(lián)網(wǎng)使用對其工作滿意度的影響及其作用機(jī)制。

與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文可能的創(chuàng)新之處有：第一，從研究視角來看，以農(nóng)民工為研究對象，采用中國家庭追蹤調(diào)查2014—2020年的非平衡面板數(shù)據(jù)，考察互聯(lián)網(wǎng)使用對其工作滿意度的影響；第二，在研究方法上，運(yùn)用擴(kuò)展回歸模型（Extended Regression Models，簡稱ERM）、條件混合過程方法（Conditional Mixed Process，簡稱CMP）、處理效應(yīng)模型（Treatment Effect Model，簡稱TEM）以及傾向值匹配（Propensity Score Matching，簡稱PSM）等方法，控制了計量模型可能存在的內(nèi)生性問題，獲得了相對穩(wěn)健的結(jié)論，有效識別了互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)民工工作滿意度的影響；第三，就影響機(jī)制而言，從過度勞動和相對收入層面驗證了互聯(lián)網(wǎng)使用可能降低農(nóng)民工工作滿意度的作用機(jī)制，這彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究的不足。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

（一）互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)民工工作滿意度

關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)民工工作滿意度的影響，現(xiàn)有文獻(xiàn)尚存分歧。就正面影響而言，既有研究主要基于資本效應(yīng)和信息效應(yīng)兩個視角展開。首先，互聯(lián)網(wǎng)使個體能夠獲取海量多樣的教育資源以及打破以親緣、血緣、地緣為紐帶的社交網(wǎng)絡(luò)地域空間限制，有助于增強(qiáng)農(nóng)民工群體的人力資本和社會資本積累[13,14]，進(jìn)而提高工作技能和工資水平；其次，通過拓寬信息獲取渠道、降低信息獲取成本，網(wǎng)絡(luò)搜尋平臺消除了求職過程中的時空限制，使農(nóng)民工能夠高效獲取更優(yōu)質(zhì)的工作信息、降低工作搜尋過程中的信息成本，有助于提高就業(yè)概率和人崗匹配程度[15]，這無疑將提升工作滿意度。就負(fù)面影響而言，技術(shù)偏向理論指出，互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的使用對于高技能個體來說是互補(bǔ)的，而對低技能個體是替代的[16]，工作任務(wù)趨向自動化、智能化，大幅減少了常規(guī)性、重復(fù)性的就業(yè)崗位，導(dǎo)致以農(nóng)民工為代表的低技能勞動者的就業(yè)空間受到嚴(yán)重沖擊[17]，其不得不從事低薪、低技能工作甚至處于失業(yè)狀態(tài)，因此其工作滿意度會顯著降低。

雖然從部分研究可以推導(dǎo)出,互聯(lián)網(wǎng)通過資本效應(yīng)和信息效應(yīng)可以提升農(nóng)民工的工作滿意度，但是勞動者使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行資本積累和信息搜尋具有知識和技能門檻[8]，即便農(nóng)民工具備在線搜尋、學(xué)習(xí)和社交的技能，然而由于高級數(shù)字技能即數(shù)字素養(yǎng)或數(shù)字能力的缺乏，其對于數(shù)字內(nèi)容的使用主要以通信和娛樂為導(dǎo)向并停留在查找信息的初級階段[18]，缺乏對數(shù)字內(nèi)容的篩選、甄別、運(yùn)用和把控能力，極易被鎖定在“信息繭房”中；并且農(nóng)民工的基本需求側(cè)重于勞動強(qiáng)度、工資薪酬、企業(yè)福利等方面[19]，原有就業(yè)崗位被擠占、失業(yè)風(fēng)險的加大顯然使農(nóng)民工并未得以明顯改善的工作境況愈加“雪上加霜”，因此互聯(lián)網(wǎng)使用極大可能沒有提升農(nóng)民工的工作滿意度，反而導(dǎo)致其工作滿意度下降。據(jù)此提出如下假設(shè)：

H1：互聯(lián)網(wǎng)使用會降低農(nóng)民工工作滿意度

（二）互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)民工過度勞動

互聯(lián)網(wǎng)使用通過加劇農(nóng)民工過度勞動進(jìn)而降低其工作滿意度，這種負(fù)面影響體現(xiàn)在兩個方面。其一，互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用所引發(fā)的工作模式變革致使農(nóng)民工被迫選擇延長工作時間。隨著互聯(lián)網(wǎng)尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)與工作的深度融合，農(nóng)民工的就業(yè)模式開始由傳統(tǒng)線下勞動向遠(yuǎn)程線上工作轉(zhuǎn)化，呈現(xiàn)出工作時間彈性化、工作內(nèi)容碎片化和工作閑暇一體化的特征[20]，新興就業(yè)模式雖然增加了農(nóng)民工工作的靈活性和自主性，但通過重新整合碎片化的時間導(dǎo)致勞動者的隱性勞動時間增加，加大了農(nóng)民工的勞動強(qiáng)度；此外，微信、QQ等娛樂社交媒體逐漸向掌上辦公平臺演變?nèi)趸斯ぷ鞯攸c和工作時間的要求，模糊了工作和生活的時間界限[21]，農(nóng)民工的閑暇時間進(jìn)一步被擠壓，這無形中增加了農(nóng)民工的工作時長。其二，互聯(lián)網(wǎng)工資溢價效應(yīng)致使農(nóng)民工主動選擇延長勞動時間。勞動者使用互聯(lián)網(wǎng)能夠顯著提高其工資回報，即互聯(lián)網(wǎng)使用存在明顯的工資溢價效應(yīng)[8]。根據(jù)勞動供給理論，收入變化會對個體的勞動供給時間產(chǎn)生收入效應(yīng)和替代效應(yīng)兩種影響，其對勞動時間的凈影響取決于收入效應(yīng)和替代效應(yīng)的相對大小[22]，工資待遇低、收入不穩(wěn)定以及社會保障缺乏使得承擔(dān)主要家庭經(jīng)濟(jì)責(zé)任的農(nóng)民工放棄勞動供給增加閑暇消費的機(jī)會成本較高，也就是說，互聯(lián)網(wǎng)工資溢價的替代效應(yīng)極有可能大于收入效應(yīng)[23]，農(nóng)民工會主動選擇加大勞動強(qiáng)度以提高工資收入，因此其可能長時間處于“過勞”狀態(tài)。而過度勞動的加劇將降低農(nóng)民工的工作時間滿意度，進(jìn)而導(dǎo)致工作滿意度的下降。據(jù)此提出如下假設(shè)：

H2：互聯(lián)網(wǎng)使用通過加劇過度勞動而降低農(nóng)民工的工作滿意度

（三）互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)民工相對收入

互聯(lián)網(wǎng)使用通過降低農(nóng)民工相對收入進(jìn)而降低其工作滿意度。誠然，農(nóng)民工通過延長工作時間獲得了更多的工資收入，但何立新等[24]指出，真正影響勞動者工作滿意度的不是絕對收入的多少，而是其對收入的比較和感受，即所感知到的相對收入差距。一般而言，農(nóng)民工通過與本村莊內(nèi)群體以及過去和可預(yù)期未來的收入情況進(jìn)行比較而得出自身的相對收入水平[25]，而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，快手、抖音、小紅書等公共網(wǎng)絡(luò)空間中滋生了大量的炫富擺闊行為，充斥著對財富地位的過度夸大、對物質(zhì)生活的過分強(qiáng)調(diào)等虛假負(fù)面信息[26]，這會影響到農(nóng)民工的相對收入?yún)⒄杖后w的選擇以及對過去和可預(yù)期未來的自身收入評價。具體而言：一方面，農(nóng)民工相對收入感知的參照群體以往是基于親緣、血緣、業(yè)緣的宗族網(wǎng)絡(luò)[27]，互聯(lián)網(wǎng)提供的海量共享信息會讓其接觸到更多有關(guān)于他人特別是經(jīng)濟(jì)社會地位較高的成功人士的收入財富信息從而改變相對收入判斷的參照群體，從而更加傾向于與收入更高的群體進(jìn)行比較，這種上行比較無形間會強(qiáng)化自身經(jīng)濟(jì)社會地位較低的體驗[6]，從而壓低了農(nóng)民工對于個體相對收入的主觀感知和判斷；另一方面，泛娛樂化的APP程序讓農(nóng)民工獲取到更多關(guān)于他人美好生活以及過分強(qiáng)調(diào)物質(zhì)生活需求的信息從而降低了過去的收入評價以及提高了未來的物質(zhì)期望，因此農(nóng)民工主觀感知的相對收入水平大幅下降。而相對收入水平的下降將降低農(nóng)民工的工作收入滿意度，進(jìn)而導(dǎo)致工作滿意度的下降。據(jù)此提出如下假設(shè)：

H3：互聯(lián)網(wǎng)使用通過降低相對收入而降低農(nóng)民工的工作滿意度

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源和變量說明

本文數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2014—2020年的四期非平衡面板數(shù)據(jù)。根據(jù)國家統(tǒng)計局對農(nóng)民工的定義②，本文研究樣本主要為調(diào)查時是農(nóng)村戶籍、在本地從事非農(nóng)工作或在外地務(wù)工6個月及以上的勞動個體，并結(jié)合勞動適齡人口的定義，選取16～55歲的女性樣本以及16～60歲的男性樣本作為研究對象。由于所需的關(guān)鍵變量在2010年、2012年的調(diào)查中尚未涉及③，故選取2014年、2016年、2018年和2020年共四期抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)并將其合并為非平衡面板數(shù)據(jù)，經(jīng)過篩選、整理后最終得到29 518個農(nóng)民工樣本。

被解釋變量：工作滿意度。工作滿意度本質(zhì)上是人們對自身工作的整體判斷，借鑒周爍等[12]的做法，以問卷中的問題“總的來說，您對這份工作有多滿意”進(jìn)行衡量，其回答包括“非常不滿意”“比較不滿意”“一般”“比較滿意”和“非常滿意”，將其依次賦值為1～5。

核心解釋變量：互聯(lián)網(wǎng)使用。在CFPS2014中，用問卷中設(shè)計的問題“您是否上網(wǎng)”衡量互聯(lián)網(wǎng)使用狀態(tài)，當(dāng)受訪者的回答為是時，賦值為1，否則為0；在CFPS2016、CFPS2018和CFPS2020中，用問卷中的問題“是否電腦上網(wǎng)”和“是否移動上網(wǎng)”來定義互聯(lián)網(wǎng)使用狀態(tài)，當(dāng)二者的回答均為否時賦值為0，否則為1。

控制變量如表1所示：首先包括年齡及其平方項、性別、婚姻狀況等個體特征變量以及健康狀況、教育年限、黨員等個體稟賦變量。大量研究表明，年齡、性別、婚姻狀況以及健康狀況、教育年限、黨員等會顯著影響農(nóng)民工的工作滿意度[4,6]，考慮到年齡對工作滿意度的非線性影響，因此控制變量中加入了年齡的平方。其次是單位類型、勞動合同、雇傭身份、工作時間和工作收入等工作特征變量。其中，將黨政機(jī)關(guān)、國有、國營、集體、村居委會視為體制內(nèi)單位，將民營、外資、社會組織、個體工商戶、務(wù)農(nóng)以及自由職業(yè)者視為體制外單位；勞動合同是工作滿意度考查中非常重要的因素，因此加入個體是否簽訂勞動合同作為控制變量；為排除勞動者因工作時長不同而造成的偏誤，采用個體每小時平均工資的自然對數(shù)作為工作收入的測度指標(biāo)。再次，本文控制了勞動者心理特征的一系列指標(biāo)，涵蓋個體生活滿意度、社會地位以及對自己未來信心程度等相關(guān)指標(biāo)。最后，考慮到職業(yè)因素、城市地理位置以及年份因素對農(nóng)民工工作滿意度的影響，參照吳曉剛等[28]的做法將職業(yè)類別分為管理者、專業(yè)技術(shù)人員、辦事人員、商業(yè)及服務(wù)業(yè)人員、農(nóng)林牧漁水利業(yè)生產(chǎn)人員、復(fù)雜體力勞動者和簡單體力勞動者七類，控制了職業(yè)虛擬變量，并加入了省份虛擬變量和年份虛擬變量。

表1 主要變量名稱、定義及基本統(tǒng)計特征

（二）模型構(gòu)建

考慮到樣本為4年非平衡面板數(shù)據(jù)且被解釋變量為多值有序變量，因此在實證分析時，本文采用多值有序變量回歸的面板Oprobit隨機(jī)效應(yīng)模型，構(gòu)建的基準(zhǔn)回歸模型如下：

四、實證研究及其結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

以式（1）為基準(zhǔn)，回歸結(jié)果如表2所示，第（1）、（2）和（3）列是使用面板Oprobit隨機(jī)效應(yīng)模型的估計結(jié)果，其中，第（1）列加入了職業(yè)虛擬變量；第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上繼續(xù)加入地區(qū)虛擬變量；第（3）列控制了職業(yè)固定效應(yīng)、地區(qū)固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)；為了消除對模型誤設(shè)問題的擔(dān)憂，第（4）列兼顧采用面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型（FE）。估計結(jié)果顯示：互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)民工的工作滿意度顯著負(fù)相關(guān)，表明互聯(lián)網(wǎng)使用降低了農(nóng)民工的工作滿意度，驗證了H1。由第（3）列的估計結(jié)果可知，控制了職業(yè)、省份和年份固定效應(yīng)后，在使用互聯(lián)網(wǎng)的情況下農(nóng)民工工作滿意度提高一個或一個以上等級的概率將減少9.4%④，這一負(fù)向影響高于Castellacci等[9]得出的結(jié)果，原因可能在于Castellacci等的研究估計的是互聯(lián)網(wǎng)對藍(lán)領(lǐng)熟練技術(shù)工人工作滿意度的邊際影響，而農(nóng)民工大多缺乏專業(yè)技能和高級數(shù)字素養(yǎng)，難以適應(yīng)或無法勝任互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)“創(chuàng)造”的新興崗位，因此互聯(lián)網(wǎng)使用對其工作滿意度的負(fù)面影響會偏強(qiáng)。固定效應(yīng)模型同面板Oprobit模型的回歸結(jié)果在顯著性和系數(shù)符號方面均相一致，進(jìn)一步凸顯了互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)民工的工作滿意度產(chǎn)生負(fù)面影響這一客觀事實。

（二）控制模型內(nèi)生性

1．逆向因果關(guān)系：擴(kuò)展回歸模型（ERM）和條件混合過程方法（CMP）

由于農(nóng)民工工作滿意度可能會對其互聯(lián)網(wǎng)使用行為產(chǎn)生一定的影響，農(nóng)民工工作滿意度越低，越傾向于使用互聯(lián)網(wǎng)通訊或娛樂以尋找情感和精神慰藉，因此工作滿意度可能反向決定互聯(lián)網(wǎng)使用情況，導(dǎo)致式（1）存在內(nèi)生性問題。解決內(nèi)生性問題通常采用工具變量估計法，如兩階段最小二乘法，但由于本文的工作滿意度和互聯(lián)網(wǎng)使用均為離散變量，基于連續(xù)變量的兩階段最小二乘法可能會失效。因此首先嘗試使用擴(kuò)展回歸模型（ERM）框架下適用于面板數(shù)據(jù)的內(nèi)生ordered Probit模型（Eoprobit）進(jìn)行估計，該模型除支持對面板Oprobit模型進(jìn)行工具變量估計以外，還可以實現(xiàn)面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型的回歸；其次，Roodman[29]提出的條件混合過程方法（CMP）以似不相關(guān)回歸（Seemingly Unrelated Regressions，簡稱SUR）為基礎(chǔ)，使用極大似然估計法構(gòu)造遞歸方程組以實現(xiàn)多階段回歸模型的估計，同樣適用于本文。此外本文增加了面板固定效應(yīng)工具變量法（FE-IV）以作對比分析。

參考已有文獻(xiàn)，選取個體所在社區(qū)或村居層面（排除自身）的平均互聯(lián)網(wǎng)使用狀況作為互聯(lián)網(wǎng)使用的工具變量[30]。究其原因，一方面，平均互聯(lián)網(wǎng)使用狀況會間接反映出該地數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)狀，并且通過“同群效應(yīng)”對個體互聯(lián)網(wǎng)使用情況產(chǎn)生影響，符合工具變量的相關(guān)性；另一方面，所在地的平均互聯(lián)網(wǎng)使用狀況不會直接對個體工作滿意度產(chǎn)生影響，符合工具變量的外生性。在此基礎(chǔ)上，分別通過Eoprobit模型和CMP方法進(jìn)行估計，結(jié)果如表3所示。Eoprobit模型中的殘差項相關(guān)系數(shù)均顯著，表明確實存在內(nèi)生性問題，運(yùn)用ERM框架下的Eoprobit模型具有合理性；CMP方法估計結(jié)果中atanhrho_12（內(nèi)生性檢驗參數(shù)）高度顯著，同樣表明模型存在內(nèi)生性問題；FE-IV中的第一階段F統(tǒng)計量超過了經(jīng)驗標(biāo)準(zhǔn)值10，表明工具變量滿足相關(guān)性要求。最終檢驗結(jié)果一致顯示：互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)民工的工作滿意度存在顯著負(fù)向關(guān)系，這說明在控制核心變量因逆向因果關(guān)系而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題之后，仍然可以證實互聯(lián)網(wǎng)使用降低了農(nóng)民工工作滿意度這一結(jié)果。

表2 互聯(lián)網(wǎng)使用與工作滿意度：基準(zhǔn)回歸結(jié)果

注：括號內(nèi)數(shù)據(jù)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。下同。

表3 互聯(lián)網(wǎng)使用與工作滿意度：基于Eoprobit模型和CMP方法

2．樣本自選擇：處理效應(yīng)模型（TEM）

農(nóng)民工是否使用互聯(lián)網(wǎng)會受自身教育程度、家庭收入情況、父母受教育程度以及工作特征等因素的影響，導(dǎo)致其是否使用互聯(lián)網(wǎng)并非是完全隨機(jī)分配的，而是與個體特征、職業(yè)特征之間存在相關(guān)性，因此很可能導(dǎo)致式（1）存在樣本自選擇問題并誘致內(nèi)生性。為解決樣本自選擇偏差帶來的有偏估計問題，本文采用處理效應(yīng)模型（TEM）檢驗互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)民工工作滿意度的影響效應(yīng)。處理效應(yīng)模型通常可以采用兩步法（2SLS）和極大似然估計法（MLE）進(jìn)行估計。兩種方法各有優(yōu)劣：兩步法的優(yōu)點是計算方便，缺點是第一步的估計誤差被帶入第二步中，導(dǎo)致效率損失；而極大似然法同時估計所有模型參數(shù)，雖然更有效率，但是估計更為耗時。為便于比較，表4同時報告了兩種方法的估計結(jié)果。估計結(jié)果顯示：逆米爾斯比率λ均表現(xiàn)為高度顯著（1%顯著性水平），MLE估計方法中方程獨立性檢驗在1%的水平上顯著，這說明式（1）確實存在樣本自選擇問題，采用處理效用模型進(jìn)行估計是合理的?；ヂ?lián)網(wǎng)使用的估計系數(shù)均顯著為負(fù)，說明在排除樣本自選擇偏誤之后，仍然可以證實互聯(lián)網(wǎng)使用降低了農(nóng)民工的工作滿意度。

表4 互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)民工工作滿意度：基于TEM模型

（三）異質(zhì)性分析

盡管控制了個體、工作和心理特征以及職業(yè)、地區(qū)固定效應(yīng)，然而問卷調(diào)查選擇的農(nóng)民工依然并非完全同質(zhì)，互聯(lián)網(wǎng)使用對工作滿意度的負(fù)面影響在不同農(nóng)民工群體間可能呈現(xiàn)異質(zhì)性特征。因此本文首先按照學(xué)歷程度將農(nóng)民工分為小學(xué)及以下、初中、高中、大專及以上四個群體，在控制個體特征、工作特征等變量后進(jìn)行回歸，估計結(jié)果（表5）顯示：對小學(xué)及以下、初中以及高中學(xué)歷的農(nóng)民工群體而言，互聯(lián)網(wǎng)使用會顯著降低其工作滿意度，而在具有大專及以上學(xué)歷的農(nóng)民工群體中互聯(lián)網(wǎng)使用對工作滿意度呈正向影響，但并不顯著。對此可能的解釋是，大專及以上教育程度的農(nóng)民工屬于高技能勞動者，相較于小學(xué)及以下、初中以及高中學(xué)歷的低技能農(nóng)民工，其具備一定的數(shù)字素養(yǎng)并且更容易通過培訓(xùn)或自學(xué)掌握高級的數(shù)字技能，因此會更快適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)催生下的新興崗位或互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展之后的崗位，而不是鎖定在勞動強(qiáng)度大、工資回報低的勞動密集型部門，其失業(yè)擔(dān)憂相對較小，因此互聯(lián)網(wǎng)使用對其工作滿意度的影響有所區(qū)別。

表5 互聯(lián)網(wǎng)使用與工作滿意度：學(xué)歷異質(zhì)性分析

其次，以1980年出生為界將農(nóng)民工樣本分為新一代農(nóng)民工和老一代農(nóng)民工，檢驗結(jié)果如表6第（1）列和第（2）列所示?；貧w結(jié)果顯示：對于新老兩代農(nóng)民工而言，互聯(lián)網(wǎng)使用均降低了其工作滿意度，但在新一代農(nóng)民工群體中的負(fù)面作用更強(qiáng)且更顯著。這是因為，一方面，相比于老一代農(nóng)民工，新一代農(nóng)民工人力資本水平較高、成長環(huán)境較安逸，對工作滿意的預(yù)期門檻也隨之提高[31]；另一方面，新一代農(nóng)民工較早地接觸互聯(lián)網(wǎng)和海量網(wǎng)絡(luò)信息，更加強(qiáng)調(diào)自由獨立以及更具有批判意識，互聯(lián)網(wǎng)空間的炫富擺闊等現(xiàn)象更易滋生其對于工作收入的不滿意，因此造成在新一代農(nóng)民工群體中互聯(lián)網(wǎng)使用對工作滿意度的負(fù)面影響更顯著的情況。

表6 互聯(lián)網(wǎng)使用與工作滿意度：新老一代、性別和就業(yè)模式異質(zhì)性分析

再次，按照性別進(jìn)行分組，互聯(lián)網(wǎng)使用對不同性別組農(nóng)民工工作滿意度影響的回歸結(jié)果顯示：相較于女性農(nóng)民工群體，互聯(lián)網(wǎng)使用會更加明顯地降低男性農(nóng)民工的工作滿意度。對此可能的解釋是，男性農(nóng)民工是其家庭經(jīng)濟(jì)收入的主要承擔(dān)者，無論是就職于數(shù)字浪潮下工作崗位被擠占的低技能部門還是技能門檻低、就業(yè)形式靈活的新業(yè)態(tài)工作，男性農(nóng)民工迫于生計其通常會延長工作時間以換取更多收入，在此背景下其過勞程度日益加深，對工作的不滿愈發(fā)強(qiáng)烈。

最后，以正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)（靈活就業(yè)）這兩種不同的就業(yè)模式將農(nóng)民工進(jìn)行分組。按照國際上對非正規(guī)就業(yè)的定義⑤，將有正式勞動合同、養(yǎng)老保險以及醫(yī)療保險的勞動者視為正規(guī)就業(yè)者，其他就業(yè)者為非正規(guī)就業(yè)者。估計結(jié)果顯示：互聯(lián)網(wǎng)使用會顯著降低從事非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工作滿意度，對從事正規(guī)就業(yè)的農(nóng)民工群體則不顯著。原因可能在于，正規(guī)就業(yè)的農(nóng)民工群體收入穩(wěn)定、社會保障健全，對職業(yè)生涯不確定性的擔(dān)憂相對較輕，使用互聯(lián)網(wǎng)造成其過度勞動狀況的可能性較小，因此互聯(lián)網(wǎng)使用對從事正規(guī)就業(yè)的農(nóng)民工工作滿意度的影響不顯著。

（四）穩(wěn)健性檢驗

首先，采用傾向值匹配（PSM）方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗以確保研究結(jié)果的可信度。具體而言：將使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)民工定義為處理組以及將未使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)民工定義為對照組后，以年齡、性別、婚姻狀況、受教育程度等個體特征和工作特征作為解釋變量，以是否使用互聯(lián)網(wǎng)作為被解釋變量，利用Logit模型估計勞動者使用互聯(lián)網(wǎng)的概率，并把回歸預(yù)測值作為傾向得分，再采用一對一近鄰匹配、一對二近鄰匹配、半徑（ε=0.01）匹配和核匹配的方法對樣本進(jìn)行匹配，最后運(yùn)用PSM篩選后的樣本進(jìn)行檢驗。表7的結(jié)果顯示：農(nóng)民工互聯(lián)網(wǎng)使用的系數(shù)均顯著為負(fù)，這意味著互聯(lián)網(wǎng)使用降低了農(nóng)民工的工作滿意度，與上文的研究結(jié)果一致。

表7 互聯(lián)網(wǎng)使用與工作滿意度：基于PSM方法

其次，將面板Oprobit模型替換為面板Ologit模型重新回歸，檢驗結(jié)果如表8第（1）列所示，互聯(lián)網(wǎng)使用的系數(shù)顯著為負(fù)，表明互聯(lián)網(wǎng)使用降低了農(nóng)民工的工作滿意度。另外，替代互聯(lián)網(wǎng)使用測度指標(biāo)。隨著智能手機(jī)普及和移動互聯(lián)網(wǎng)平臺內(nèi)容不斷完善，互聯(lián)網(wǎng)接入的數(shù)字設(shè)備開始聚集于手機(jī)端，利用手機(jī)上網(wǎng)逐漸成為個體接入互聯(lián)網(wǎng)更為普遍的方式，因此采用是否使用手機(jī)上網(wǎng)作為互聯(lián)網(wǎng)使用的另一種衡量方式，檢驗結(jié)果如表8第（2）列和第（3）列所示。結(jié)果顯示互聯(lián)網(wǎng)使用降低了農(nóng)民工的工作滿意度。這說明即便更換不同的估計方法和互聯(lián)網(wǎng)使用測度指標(biāo)，仍然可以得到與上文一致的結(jié)果。

表8 互聯(lián)網(wǎng)使用與工作滿意度：更換估計方法與測度指標(biāo)

（五）互聯(lián)網(wǎng)使用方式的異質(zhì)性影響

已有文獻(xiàn)顯示，互聯(lián)網(wǎng)使用的目的和偏好差異會造成其對勞動者收入、就業(yè)模式以及工作時間等方面的異質(zhì)性影響[8,23]，那么不同的互聯(lián)網(wǎng)使用方式對農(nóng)民工工作滿意度的影響效應(yīng)如何？因此本文進(jìn)一步分析不同互聯(lián)網(wǎng)使用方式對農(nóng)民工工作滿意度的影響。CFPS問卷中互聯(lián)網(wǎng)使用方式包括工作、學(xué)習(xí)、社交、娛樂和商業(yè)活動五種⑥，鑒于個體互聯(lián)網(wǎng)使用行為是具有一定次序的不同選擇（分別為“從不”“幾個月一次”“一月一次”“一月2～3次”“一周1～2次”“一周3～4次”和“幾乎每天”），因此選擇使用面板Oprobit模型進(jìn)行估計，結(jié)果顯示：互聯(lián)網(wǎng)使用行為對農(nóng)民工工作滿意度的影響具有異質(zhì)性（表9）?；ヂ?lián)網(wǎng)工作、學(xué)習(xí)和商業(yè)行為可以增加農(nóng)民工工作滿意度，而互聯(lián)網(wǎng)社交和娛樂行為會降低農(nóng)民工工作滿意度，這是因為：在工作、學(xué)習(xí)和商業(yè)活動中使用互聯(lián)網(wǎng)的頻率提高，不僅有助于提升勞動生產(chǎn)率和加強(qiáng)人力資本積累[8]，而且有利于創(chuàng)造增收機(jī)會、增加個體收入[32]；使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行社交和娛樂的頻率越高，接觸到的關(guān)于他人財富信息以及互聯(lián)網(wǎng)空間的炫富擺闊等現(xiàn)象也就越多，更易滋生其對于工作收入的不滿意，從而對工作滿意度產(chǎn)生負(fù)面影響。

表9 互聯(lián)網(wǎng)使用方式與農(nóng)民工工作滿意度

（六）影響機(jī)制分析

根據(jù)前文互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)民工工作滿意度可能存在的作用機(jī)制，借鑒溫忠麟等[33]的中介效應(yīng)檢驗方法，在式（1）基準(zhǔn)回歸方程的基礎(chǔ)上構(gòu)建逐步回歸檢驗?zāi)Ｐ?，具體形式如下：

1．加劇農(nóng)民工過度勞動

表10 過度勞動的中介效應(yīng)模型檢驗結(jié)果

2．降低農(nóng)民工相對收入

表11 相對收入的中介效應(yīng)模型檢驗結(jié)果

五、結(jié)論及其政策含義

本研究利用北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心發(fā)布的2014年、2016年、2018年和2020年CFPS四期非平衡面板數(shù)據(jù)，考察了互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)民工工作滿意度的影響及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：互聯(lián)網(wǎng)使用降低了農(nóng)民工的工作滿意度，這在低技能（高中或以下學(xué)歷）、新一代、男性和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工群體中表現(xiàn)得更為明顯；使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行工作、學(xué)習(xí)、社交等方式對農(nóng)民工工作滿意度的影響存在異質(zhì)性。就其作用機(jī)制而言，其一，互聯(lián)網(wǎng)使用通過加劇過度勞動而降低農(nóng)民工的工作滿意度；其二，互聯(lián)網(wǎng)使用通過降低相對收入而降低農(nóng)民工的工作滿意度。

本研究具有如下政策含義：

（1）高度重視農(nóng)民工在線學(xué)習(xí)意識欠缺現(xiàn)狀，優(yōu)化農(nóng)民工互聯(lián)網(wǎng)使用方式。政府應(yīng)強(qiáng)化農(nóng)民工的自我學(xué)習(xí)意識、引導(dǎo)農(nóng)民工利用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行人力資本積累等有利于提升自身發(fā)展的行為，在社區(qū)內(nèi)開展互聯(lián)網(wǎng)宣傳學(xué)習(xí)講座、弘揚(yáng)終生學(xué)習(xí)理念、開設(shè)在線學(xué)習(xí)課程，為農(nóng)民工群體創(chuàng)造良好的技能提升學(xué)習(xí)氛圍。此外，根據(jù)農(nóng)民工教育技能程度偏低、工資消費水平有限且閑暇時間較少的實際情況，有針對性地開發(fā)農(nóng)民工使用的手機(jī)APP應(yīng)用和瀏覽器，方便其進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索和在線學(xué)習(xí)等。

（2）充分重視農(nóng)民工勞動權(quán)益問題，完善農(nóng)民工的就業(yè)保障制度?；ヂ?lián)網(wǎng)使用所帶來的農(nóng)民工過度勞動風(fēng)險，很大程度上是因為工時制度的改變和工資制度的激勵作用，政府應(yīng)完善企業(yè)集體協(xié)商制度、規(guī)范欠薪保障制度以及暢通利益訴求渠道，切實保障農(nóng)民工的勞動權(quán)益。另外，政府可以通過精準(zhǔn)評估農(nóng)民工的社保繳費承受能力，制定更為符合農(nóng)民工實際的社保繳費率和養(yǎng)老金待遇水平，并同時加快農(nóng)村社會養(yǎng)老服務(wù)體系建設(shè)，使其能夠及時享受到相應(yīng)的養(yǎng)老、醫(yī)療、工傷、失業(yè)等基礎(chǔ)社會保障。

（3）加強(qiáng)對網(wǎng)絡(luò)信息的監(jiān)管和規(guī)范。政府應(yīng)正確引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論風(fēng)氣和走向，抑制網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中對財富地位的過分營銷和不實炒作，抑制在線平臺上關(guān)于收入階層的夸大炒作和盲目攀比，利用網(wǎng)絡(luò)引導(dǎo)并傳達(dá)正確的價值觀、消費觀，為農(nóng)民工營造干凈、健康、積極向上的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境。

① 國家統(tǒng)計局發(fā)布的《2021年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》顯示，2021年全國農(nóng)民工總量達(dá)2.92億人，占勞動總?cè)丝诘?9%。

② 2010年調(diào)查數(shù)據(jù)中缺少勞動合同簽訂這一重要控制變量，2012年調(diào)查數(shù)據(jù)中缺少互聯(lián)網(wǎng)使用這一核心解釋變量。

③ 國家統(tǒng)計局對農(nóng)民工的定義為戶籍仍在農(nóng)村、在本地從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)或外出從業(yè)6個月及以上的勞動者。

④ 優(yōu)勢比Odds Ratio 0.094 = 1-exp（-0.099）。

⑤ 國際上通常將非正規(guī)就業(yè)定義為具有非正式雇傭關(guān)系且缺乏勞動保護(hù)的就業(yè)形式。

⑥ 因CFPS2020問卷中缺少使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行工作/學(xué)習(xí)/社交/娛樂/商業(yè)活動頻率的數(shù)據(jù)，故本部分采用CFPS2014、CFPS2016、CFPS2020三年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

[1] 邵敏，武鵬．出口貿(mào)易、人力資本與農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性——兼議我國產(chǎn)業(yè)和貿(mào)易的升級[J]．管理世界，2019(3)：99-113．

[2] 李根麗，周泰云．教育錯配會影響工作滿意度嗎——機(jī)制分析與實證檢驗[J]．山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2021(8)：30-42．

[3] ILIES R ，JUDGE T A．An experience-sampling measure of job satisfaction and its relationships with affectivity，mood at work，job beliefs，and general job satisfaction[J]. European Journal of Work and Organizational Psychology，2004，13(3)：367-389．

[4] 于瀟，陳世坤．提高收入還是提高公平感?——對中國城鄉(xiāng)勞動力工作滿意度的考察[J]．人口與經(jīng)濟(jì)，2019(2)：78-91．

[5] 朱紅根，康蘭媛．農(nóng)民工工作滿意度及其影響因素的差異分析[J]．湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2017(4)：71-77．

[6] 田立法．工作滿意度的五維外生致因：孰輕孰重?[J]．外國經(jīng)濟(jì)與管理，2019(9)：75-90．

[7] OMRANI N ，MARTIN L．An assessment of trends in technology use，innovative work practices and employees’ attitudes in europe[J].Applied Economics，2014，47(6)：623-638．

[8] 張國勝，吳晶．?dāng)?shù)字賦能下高學(xué)歷為什么帶來了更高的工資溢價——基于CFPS數(shù)據(jù)的實證研究[J]．勞動經(jīng)濟(jì)研究，2021(3)：27-46．

[9] CASTELLACCI F ，VINAS-BARDOLET C．Internet use and job satisfaction[J]．Computers in Human Behavior，2019，90(1)：141-152．

[10] BLOOM N，LIANG J，ROBERTS J，YING Z J．Does working from home work? evidence from a Chinese experiment[J]．Quarterly Journal of Economics，2015，130(1)：165-218．

[11] CASTELLACCI F ，TVEITO V．Internet use and well-being：A survey and a theoretical framework[J]. Research Policy，2018，47(1)：308-325．

[12] 周爍，張文韜．互聯(lián)網(wǎng)使用的主觀福利效應(yīng)分析[J]．經(jīng)濟(jì)研究，2021(9)：158-174．

[13] 劉傳江，覃艷麗，李雪．網(wǎng)絡(luò)社交媒體使用、社會資本積累與新時代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的城市融合——基于六市1409個樣本的調(diào)查[J]．杭州師范大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2018(6)：98-108．

[14] 毛宇飛，胡文馨，曾湘泉．?dāng)U大抑或縮?。夯ヂ?lián)網(wǎng)使用對戶籍工資差距的影響——基于CGSS數(shù)據(jù)的經(jīng)驗證據(jù)[J]．財經(jīng)論叢，2021(2)：3-12．

[15] 張衛(wèi)東，卜偲琦，彭旭輝．互聯(lián)網(wǎng)技能、信息優(yōu)勢與農(nóng)民工非農(nóng)就業(yè)[J]．財經(jīng)科學(xué)，2021(1)：118-132．

[16] AUTOR D，F(xiàn)RANK L，RICHARD M．Upstairs，downstairs：computers and skills on two floors of a large bank[J]．ILR Review，2002，55(3)：432-447．

[17] 林龍飛，祝仲坤．“穩(wěn)就業(yè)”還是“毀就業(yè)”?數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民工高質(zhì)量就業(yè)的影響[J]．南方經(jīng)濟(jì)，2022(12)：99-114．

[18] 李怡，柯杰升．三級數(shù)字鴻溝：農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)的收入增長和收入分配效應(yīng)[J]．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021(8)：119-132．

[19] 施丹，胡翔，陶祎祎．新生代農(nóng)民工工作生活質(zhì)量結(jié)構(gòu)及其對敬業(yè)度的影響機(jī)理研究[J]．珞珈管理評論，2018(3)：84-99．

[20] RUBERY J, GRIMSHAW D. ICTs and employment: the problem of job quality[J]. International Labour Review, 2001, 140(2):165-192.

[21] 蒲艷萍，張嵐欣，袁柏惠. 互聯(lián)網(wǎng)使用與女性生育意愿——兼論中國女性生育意愿的結(jié)構(gòu)性降低[J]. 山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2023(3): 14-29.

[22] SAMUELSON P, NORDHAUS W. Principles of Economics[M]. New York: McCrawliill, 1985.

[23] 戚聿東，丁述磊，劉翠花. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下互聯(lián)網(wǎng)使用與靈活就業(yè)者勞動供給：理論與實證[J].當(dāng)代財經(jīng)，2021(5): 3-16.

[24] 何立新，潘春陽. 破解中國的“Easterlin悖論”：收入差距、機(jī)會不均與居民幸福感[J]. 管理世界，2011(8): 11-22.

[25] 約翰·奈特，宋麗娜，拉曼尼·古納提拉卡，等. 中國農(nóng)村的主觀幸福感及其決定因素[J]. 國外理論動態(tài)，2014(6): 75-89.

[26] LI Y, RANIERI M. Are “digital natives” really digitally competent?—a study on Chinese teenagers [J]. British Journal of Educational Technology，2010，41(6): 1029-1042.

[27] 吳菲，王俊秀. 相對收入與主觀幸福感: 檢驗農(nóng)民工的多重參照群體[J]. 社會，2017(2): 74-105.

[28] 吳曉剛，張卓妮. 戶口、職業(yè)隔離與中國城鎮(zhèn)的收入不平等[J]. 中國社會科學(xué)，2014(6): 118-140.

[29] ROODMAN D M．Fitting fully observed recursive mixed-process models with CMP[J]．Stata Journal，2011，11(2)：159-206．

[30] 馬俊龍，寧光杰．互聯(lián)網(wǎng)與中國農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)[J]．財經(jīng)科學(xué)，2017(7)：50-63．

[31] 姚植夫，張譯文．新生代農(nóng)民工工作滿意度影響因素分析——基于西北四省的調(diào)查數(shù)據(jù)[J]．中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2012(8)：46-55．

[32] 田瑤，郭立宏．?dāng)?shù)字普惠金融縮小收入差距了嗎?——來自中國家庭追蹤調(diào)查的經(jīng)驗證據(jù)[J]．當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2022(6)：57-70．

[33] 溫忠麟，葉寶娟．中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展[J]．心理科學(xué)進(jìn)展，2014(5)：731-745．

Effects of internet use on migrant workers’ job satisfaction and its mechanism:An empirical study based on CFPS panel data

WU Jing1，ZHOU Cai2

(1.School of Finance, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022,China; 2.School of Public Economics and Management, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China)

Based on the panel data of China Family Panel Studies (CFPS) from 2014-2020, the paper examines the impact of Internet use on migrant workers’ job satisfaction from both theoretical and empirical perspectives. The study found that Internet use did not improve migrant workers’ job satisfaction. On average, Internet use reduces migrant workers’ job satisfaction by about 9.4 percent. This was more pronounced among the low-skilled (high school education or below), male, new generation migrant, and informal employment groups. Heterogeneity exists in the impact of using the Internet for work, learning, and socializing on migrant workers’job satisfaction. In terms of its mechanism, Internet use may reduce migrant workers’ job satisfaction by aggravating overwork and reducing relative income.

internet use; job satisfaction; migrant workers; overwork; relative income

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2023.03.008

F241. 4

A

1009–2013(2023)03–0065–10

2023－03－15

國家社科基金重大項目（21ZDA068）；國家社科基金重點項目（20AJL012）

吳晶（1993—），女，湖北孝感人，講師,主要研究方向為數(shù)字經(jīng)濟(jì)、勞動經(jīng)濟(jì)。

責(zé)任編輯：曾凡盛