機(jī)會(huì)均等與農(nóng)民幸福感：互聯(lián)網(wǎng)使用的調(diào)節(jié)作用

摘 要：機(jī)會(huì)均等可以提升居民的幸福感，但互聯(lián)網(wǎng)在其中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用尚不明晰。本研究通過建立調(diào)節(jié)模型，實(shí)證分析了居民使用互聯(lián)網(wǎng)在機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感的影響過程中是否發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用及其機(jī)制。結(jié)果表明：（1）使用互聯(lián)網(wǎng)在機(jī)會(huì)均等影響幸福感的過程中，調(diào)節(jié)效應(yīng)呈“U”型分布態(tài)勢(shì)。農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)在機(jī)會(huì)均等影響幸福感的過程中，起負(fù)向調(diào)節(jié)作用。（2）互聯(lián)網(wǎng)的社交、娛樂賦能和不成熟的學(xué)習(xí)、工作、商業(yè)活動(dòng)賦能，是產(chǎn)生“數(shù)字鴻溝”、降低農(nóng)村居民機(jī)會(huì)均等和幸福感的微觀路徑。

關(guān)鍵詞：機(jī)會(huì)均等；幸福感；互聯(lián)網(wǎng)；農(nóng)民

一、引言

長(zhǎng)期以來，主流經(jīng)濟(jì)學(xué)家普遍認(rèn)為財(cái)富可以增進(jìn)國(guó)民幸福感[1， 2]。但繼美國(guó)和歐洲等發(fā)達(dá)國(guó)家之后，中國(guó)等發(fā)展中國(guó)家同樣出現(xiàn)了國(guó)民人均GDP上升但幸福水平下降的“收入-幸福悖論”[3， 4]。一個(gè)重要的解釋是，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收入水平提升的同時(shí)，幸福感的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)也發(fā)生變化。根據(jù)馬斯洛需求層次理論，需求具有多元性，由低到高分為生理需求、安全需求、情感與歸屬需求、尊重需求和自我實(shí)現(xiàn)需求。物質(zhì)需求離不開經(jīng)濟(jì)收入的保障，只要保持較高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，就能滿足人們的生理消費(fèi)需求，從而促進(jìn)幸福感。但是，經(jīng)濟(jì)收入難以滿足非物質(zhì)需求。當(dāng)物質(zhì)需求得到充分滿足并轉(zhuǎn)向非物質(zhì)需求后，經(jīng)濟(jì)收入對(duì)幸福感的影響進(jìn)一步式微[5]。在幸福經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下，要提高人們的生活水平和對(duì)自身生活質(zhì)量的滿意度，不僅要重視收入效益，更要關(guān)注人們的非收入效益，如平等指數(shù)、安全指數(shù)、健康指數(shù)等。如果這些指數(shù)降低，人們不僅會(huì)在生活質(zhì)量方面受到直接影響，而且會(huì)因?yàn)榫駥用娴摹跋鄬?duì)剝奪感”而大幅降低幸福水平[6]。機(jī)會(huì)均等已經(jīng)被證明可以基于較高的社會(huì)流動(dòng)性、社會(huì)地位、相對(duì)收入、教育程度和政治身份、社會(huì)公平以及社會(huì)信任等因素，對(duì)“伊斯特林悖論”發(fā)揮積極作用，彌補(bǔ)人們?cè)谪?cái)富增加過程中缺失的幸福感[7-12]。但是，現(xiàn)有研究調(diào)查較少關(guān)注這一關(guān)系的潛在調(diào)節(jié)因素。

近年來，中國(guó)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率和網(wǎng)民規(guī)模迅速增加，數(shù)字化以其互聯(lián)、融合、共享等特征，深刻重構(gòu)了農(nóng)村地區(qū)的生產(chǎn)和生活方式[13]。但較少有學(xué)者將這一視角與機(jī)會(huì)均等結(jié)合起來，探討使用互聯(lián)網(wǎng)是否在機(jī)會(huì)均等影響國(guó)民幸福感時(shí)發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用。事實(shí)上，如果不考慮互聯(lián)網(wǎng)普及的現(xiàn)實(shí)背景，理論研究很可能無(wú)法準(zhǔn)確地刻畫出農(nóng)村地區(qū)機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感影響的真實(shí)水平。從積極作用方面分析，使用互聯(lián)網(wǎng)使得農(nóng)民在數(shù)字技術(shù)的賦能下增加了個(gè)體收入（或預(yù)期收入）、提升了人力資本和社會(huì)資本等，因而在機(jī)會(huì)均等影響農(nóng)民的幸福感時(shí)可以發(fā)揮出正向作用。從消極作用的視角來看，互聯(lián)網(wǎng)基于互聯(lián)互通的屬性將封閉、落后的農(nóng)民群體納入與城市人群共存的社交平臺(tái)，顯性的貧富差距和隱性的階層向上流動(dòng)壁壘沖擊著農(nóng)民群體公平正義的信念，進(jìn)而削弱了機(jī)會(huì)均等對(duì)其幸福感的提升作用。因此，使用互聯(lián)網(wǎng)在機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感的影響過程中是否發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用？調(diào)節(jié)機(jī)制是怎樣的？對(duì)這兩個(gè)問題的研究將為包括中國(guó)在內(nèi)的眾多發(fā)展中國(guó)家在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代更好地實(shí)現(xiàn)社會(huì)機(jī)會(huì)均等和人民幸福做出貢獻(xiàn)。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）機(jī)會(huì)均等和幸福感

機(jī)會(huì)均等是指人們依據(jù)其愿意付出努力的性格傾向來得到相應(yīng)的回報(bào)，實(shí)質(zhì)在于結(jié)果上所表現(xiàn)出的不平等是由于個(gè)體在過程中的努力程度不同，而非“環(huán)境”上的差異，如戶籍、父母職業(yè)、家庭背景等個(gè)體無(wú)法控制的因素造成的[14]。圍繞機(jī)會(huì)均等與幸福感的關(guān)系這一重要課題，學(xué)者們主要從收入、階層流動(dòng)、社會(huì)公平和社會(huì)信任四個(gè)方面展開討論。

針對(duì)收入因素的研究中，Knight和Gunatilaka（2022）研究發(fā)現(xiàn)，在收入差距中，感知的機(jī)會(huì)不平等比實(shí)際的不平等對(duì)人們幸福感的負(fù)面影響更大[6]。何立新和潘春陽(yáng)（2011）同樣提出，收入差距僅僅是從結(jié)果不均等的角度影響居民幸福感，而機(jī)會(huì)不均等可能是影響居民幸福感更為基本和重要的因素[10]。Ma和Chen（2020）基于實(shí)證分析認(rèn)為收入差距、機(jī)會(huì)不平等、公共服務(wù)不均衡等因素構(gòu)成的城鄉(xiāng)不平等，對(duì)農(nóng)村居民的幸福感存在抑制作用[15]。汪晨等（2020）將中國(guó)城鎮(zhèn)和農(nóng)村地區(qū)的收入差距，分解為源于環(huán)境因素的機(jī)會(huì)不均等、源于努力因素的收入不均等、源于運(yùn)氣和未知因素的收入不均等三大成分后發(fā)現(xiàn)，2010—2015年，在收入差距中中國(guó)農(nóng)村機(jī)會(huì)不均等的平均水平達(dá)到33.31%，高出城鎮(zhèn)約8個(gè)百分點(diǎn)，這一發(fā)現(xiàn)為解釋城鄉(xiāng)幸福差異提供了新依據(jù)[16]。對(duì)于社會(huì)流動(dòng)，Lin等（2022）指出，較好的社會(huì)流動(dòng)性能夠保證每個(gè)人平等擁有快速擺脫貧困、實(shí)現(xiàn)收入增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)，這對(duì)于提升人們的幸福感有直接的作用[17]。Jiang等（2012）認(rèn)為，積極的不平等與幸福的關(guān)系必須建立在不平等與身份無(wú)關(guān)的前提下，這樣每個(gè)人才有平等的機(jī)會(huì)變得更富有[18]。陸銘等（2014）的研究也表明，如果不考慮戶籍差異這一環(huán)境因素，中國(guó)城市群體的收入不均等會(huì)增加其幸福感[19]。在社會(huì)資本方面，張彤進(jìn)和萬(wàn)廣華（2020）研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)會(huì)均等會(huì)增加人們的幸福感，而社會(huì)資本作為機(jī)會(huì)均等影響農(nóng)村居民主觀幸福感的一個(gè)傳導(dǎo)渠道，可以通過社會(huì)信任來實(shí)現(xiàn)[12]。Fadime和Nuran（2020）研究發(fā)現(xiàn)，人人公平享有公共服務(wù)、社會(huì)參與、民主權(quán)利的機(jī)會(huì)能夠提高整個(gè)社會(huì)的幸福水平[20]。Li和An（2020）從另一個(gè)角度發(fā)現(xiàn)，腐敗會(huì)削弱人們的幸福感，但機(jī)會(huì)均等、集會(huì)和結(jié)社自由是減少腐敗、提高幸福水平的重要方式[21]。從社會(huì)公平角度來講，Martino和Prilleltensky（2020）認(rèn)為，歐洲國(guó)家的幸福指數(shù)在全球排名較高，原因就在于他們注重創(chuàng)造更公平的社會(huì)條件以增加國(guó)民幸福感[22]。倪超軍（2020）對(duì)中國(guó)的機(jī)會(huì)不均等現(xiàn)象研究時(shí)得出結(jié)論，機(jī)會(huì)不均等對(duì)居民幸福感存在顯著的負(fù)向影響，但社會(huì)公平可以減緩由機(jī)會(huì)不均等導(dǎo)致的幸福感下降，具有一定的中介效應(yīng)[11]。

（二）使用互聯(lián)網(wǎng)和幸福感

在中國(guó)，數(shù)字技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的應(yīng)用主要以手機(jī)為媒介。在已有文獻(xiàn)中，互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)幸福感影響的研究主要集中在以下四個(gè)方面：第一，是否使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)幸福感的影響。汪連杰（2018）研究發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)民比未使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)民幸福感提高了20.2%[23]。Long（2019）等通過實(shí)證分析指出，使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)居民幸福感的提升并不顯著，使用互聯(lián)網(wǎng)的頻率才是幸福感提升的真正原因[24]。第二，使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)幸福感的影響渠道。使用互聯(lián)網(wǎng)有利于學(xué)習(xí)和工作[25]、促進(jìn)農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)[26]、帶動(dòng)家庭創(chuàng)業(yè)[27]，提升物質(zhì)層面的生活水平；網(wǎng)絡(luò)社交、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、休閑娛樂等新型生活方式豐富了農(nóng)民的精神生活，為農(nóng)民帶來了幸福感的增加[28]；互聯(lián)網(wǎng)作為獲取信息的重要工具，能有效地?cái)U(kuò)大社會(huì)資本和人力資本的邊界，使農(nóng)民的自我價(jià)值得以更好地實(shí)現(xiàn)[29]。第三，使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)幸福感影響的差異性。在地區(qū)差異方面，使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)中西部地區(qū)農(nóng)民幸福感的提升作用強(qiáng)于東部地區(qū)[30]；在個(gè)體差異上，掌握互聯(lián)網(wǎng)技能的農(nóng)村女性、學(xué)歷較高、中青年群體的幸福感更為強(qiáng)烈[31]。第四，使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)幸福感的影響機(jī)制。直接影響，使用互聯(lián)網(wǎng)至少在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和休閑娛樂兩個(gè)方面提升了農(nóng)民的幸福感[32]；間接影響，使用互聯(lián)網(wǎng)可以強(qiáng)化社會(huì)信任[33]、增加收入[34]、促進(jìn)身心健康[35]，提升個(gè)體的幸福水平。

（三）使用互聯(lián)網(wǎng)在機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感影響過程中的調(diào)節(jié)模型

綜上所述，盡管大量研究表明機(jī)會(huì)均等對(duì)居民的幸福感發(fā)揮了顯著的作用，使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村地區(qū)的生產(chǎn)和生活產(chǎn)生了多方面的賦能，可能會(huì)調(diào)節(jié)農(nóng)村居民對(duì)機(jī)會(huì)均等和幸福感的感知程度。但較少有研究將使用互聯(lián)網(wǎng)作為調(diào)節(jié)因素，觀察其是否在機(jī)會(huì)均等對(duì)居民幸福感的影響中發(fā)揮了作用。因此，本文建立調(diào)節(jié)模型對(duì)這一問題進(jìn)行分析。

參照Sharma（1981）等對(duì)調(diào)節(jié)效應(yīng)的研究[36]，本文將調(diào)節(jié)效應(yīng)識(shí)別過程、調(diào)節(jié)變量的類型見圖1。當(dāng)使用互聯(lián)網(wǎng)與機(jī)會(huì)均等的交互項(xiàng)具有統(tǒng)計(jì)顯著性時(shí)，如果使用互聯(lián)網(wǎng)與幸福感沒有顯著關(guān)系，則可以判斷使用互聯(lián)網(wǎng)是純調(diào)節(jié)變量；如果使用互聯(lián)網(wǎng)與幸福感也顯著相關(guān)，則使用互聯(lián)網(wǎng)是半調(diào)節(jié)變量。當(dāng)使用互聯(lián)網(wǎng)與機(jī)會(huì)均等的交互項(xiàng)沒有通過顯著性檢驗(yàn)時(shí)，如果使用互聯(lián)網(wǎng)與機(jī)會(huì)均等或幸福感中的一個(gè)顯著相關(guān)，則使用互聯(lián)網(wǎng)不是調(diào)節(jié)變量；如果使用互聯(lián)網(wǎng)與機(jī)會(huì)均等或幸福感都沒有顯著相關(guān)關(guān)系，按照一定的標(biāo)準(zhǔn)將樣本進(jìn)行分組檢驗(yàn)，看各組的R2是否顯著不同，以進(jìn)一步判斷使用互聯(lián)網(wǎng)是否是同質(zhì)調(diào)節(jié)變量。

三、數(shù)據(jù)來源、變量設(shè)置與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源

中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）覆蓋中國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市，由北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心（ISSS）實(shí)施，旨在通過跟蹤收集個(gè)體、家庭、社區(qū)三個(gè)層次的數(shù)據(jù)，反映中國(guó)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、人口、教育和健康的變遷。2018年的CFPS統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)量37693個(gè)，根據(jù)研究需要，將“個(gè)人自答部分”與“家庭經(jīng)濟(jì)部分”進(jìn)行m：1的關(guān)鍵變量橫向合并。在排除“沒有數(shù)據(jù)”“不適用”“不知道”等無(wú)效樣本后，共得到觀測(cè)樣本12350個(gè)。

（二）變量設(shè)置

1.被解釋變量

本研究的被解釋變量為幸福感。幸福感是人們根據(jù)個(gè)體心理自定的標(biāo)準(zhǔn)并對(duì)其生活質(zhì)量的整體性評(píng)價(jià)，是衡量個(gè)體生活質(zhì)量的重要綜合性心理指標(biāo)，一般認(rèn)為包括三個(gè)維度：（1）對(duì)總體生活滿意度以及某方面生活滿意度的認(rèn)知評(píng)價(jià);（2）積極情感的存在；（3）低頻率或低強(qiáng)度的消極情感[37]。在CFPS 2018年的問卷調(diào)查中，對(duì)于幸福感的調(diào)查問題“您覺得自己多幸福？”受訪者要在0—10之間進(jìn)行打分，0分最低，表示“非常不幸?！保?0分最高，表示“非常幸?！?。這種自我報(bào)告幸福感的價(jià)值和實(shí)用性已被Kahneman和Krueger（2006）等通過數(shù)據(jù)分析及實(shí)驗(yàn)的方法所證實(shí)[38]。如表1所示，回答“1分”的比例最低，為0.67%?；卮稹?0分”的比例最高，達(dá)26.8%。農(nóng)村群體的幸福感均值為7.44，大體處于“比較幸?！钡乃缴稀?/p>

2.解釋變量

（1）機(jī)會(huì)均等。何立新和潘春陽(yáng)（2011）在研究中國(guó)的“伊斯特林悖論”時(shí)，首次將機(jī)會(huì)均等的概念量化，通過“現(xiàn)在有的人掙的錢多、有的人掙的少，但這是公平的”“只要孩子夠努力、夠聰明，都能有同樣的升學(xué)機(jī)會(huì)”“在我們這個(gè)社會(huì)、工人和農(nóng)民的后代與其他人的后代一樣，有同樣多的機(jī)會(huì)成為有錢、有地位的人”三個(gè)題項(xiàng)構(gòu)建了包括收入機(jī)會(huì)均等、子女教育機(jī)會(huì)均等和代際向上流動(dòng)機(jī)會(huì)均等三個(gè)維度的指標(biāo)測(cè)量體系[10]。張彤進(jìn)和萬(wàn)廣華（2020）、倪超軍（2020）等學(xué)者同樣在這一指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上對(duì)機(jī)會(huì)均等與幸福感的關(guān)系展開了拓展性研究[11， 12]。

值得注意的是，隨著物質(zhì)生活水平的提高以及基礎(chǔ)教育和戶籍制度的完善，現(xiàn)如今人們對(duì)機(jī)會(huì)均等的感知更多的來自隱性的差距。具體來講，在收入方面由關(guān)注表層現(xiàn)象向深層原因轉(zhuǎn)變，即努力與回報(bào)之間的價(jià)值均等比絕對(duì)收入的公平更重要[39]；在教育乃至個(gè)體整個(gè)成長(zhǎng)過程中由關(guān)注外部差距向內(nèi)部差距過渡，即有能力能否彌補(bǔ)有關(guān)系所帶來的“起點(diǎn)差距”比同樣的升學(xué)機(jī)會(huì)更重要[40]；在階層向上流動(dòng)方面則由關(guān)注數(shù)量增加轉(zhuǎn)向質(zhì)量突破，即提高生活水平的幅度能否超過跨越階層之間的距離比簡(jiǎn)單的財(cái)富增加、地位提升更重要[41]。這些轉(zhuǎn)變一方面來自更高水平的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)對(duì)“按勞分配”制度的完善，另一方面也是實(shí)現(xiàn)共同富裕對(duì)機(jī)會(huì)均等提出的精細(xì)化修正。綜上所述，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建出符合當(dāng)下價(jià)值追求和社會(huì)背景的機(jī)會(huì)均等感知指標(biāo)體系，以期推進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的研究。

已有文獻(xiàn)多采用加權(quán)平均法、變異系數(shù)法來對(duì)機(jī)會(huì)均等的各維度權(quán)重進(jìn)行測(cè)量。為了盡量減少權(quán)重確定過程中的主觀因素及某些客觀局限性，本文采用熵值法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。在此基礎(chǔ)上，利用加權(quán)求和方法對(duì)機(jī)會(huì)均等進(jìn)行測(cè)度評(píng)價(jià)。在由n個(gè)待評(píng)方案、m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)所構(gòu)成的指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣X={xij}n×m中，數(shù)據(jù)離散程度越大，信息熵越小，其提供的信息量越大， 該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響越大，權(quán)重也應(yīng)越大；反之權(quán)重越小。

由于熵值法計(jì)算采用的是方案中某一指標(biāo)占同一指標(biāo)值總和的比值，不存在維度間的量綱影響，而本研究的各維度初始賦值為正，因此不再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和非負(fù)化處理。第一步，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)方案占該指標(biāo)的比重：

第二步，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

其中，kgt;0，log為對(duì)數(shù)，ej≥0。式中常數(shù)K與樣本數(shù)m有關(guān)，一般令k=，則0≤e≤1。第三步，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)：

g j =1-ej

對(duì)于第j項(xiàng)指標(biāo)，指標(biāo)值Xij的差異越大，對(duì)機(jī)會(huì)不均等的作用越大，熵值就越小。gj越大指標(biāo)越重要。第四步，求權(quán)數(shù)：

計(jì)算結(jié)果如下（見表2）。

（2） 使用互聯(lián)網(wǎng)。Long（2019）等通過實(shí)證分析指出，能否使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)居民幸福感的提升并不顯著，使用互聯(lián)網(wǎng)的頻率才是幸福感提升的真正原因[24]。據(jù)此，本研究將使用互聯(lián)網(wǎng)分為“學(xué)習(xí)、工作、社交、娛樂和商業(yè)活動(dòng)”五個(gè)維度進(jìn)行量化。鑒于各個(gè)維度均為客觀指標(biāo)，本文使用加權(quán)平均的方法建立互聯(lián)網(wǎng)使用的測(cè)量體系。在CFPS2018年的問卷中，互聯(lián)網(wǎng)使用五個(gè)維度的題項(xiàng)分別是：“使用互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)的頻率”“使用互聯(lián)網(wǎng)工作的頻率”“使用互聯(lián)網(wǎng)社交的頻率”“使用互聯(lián)網(wǎng)娛樂的頻率”“網(wǎng)絡(luò)商業(yè)活動(dòng)的頻率”。對(duì)于受訪者的回答，本文將“從不”賦值為0，“幾個(gè)月一次”賦值為1，“一月一次”賦值為2，“一月2-3次”賦值為3，“一周一次”賦值為4，“一周2-3次”賦值為5，“每天”賦值為6。各維度頻數(shù)和比例如表3所示。

3. 控制變量

在參考機(jī)會(huì)均等和幸福感已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文選取以下相關(guān)控制變量。（1）性別。男性記為1，女性作為參照項(xiàng)記為0。（2）年齡及年齡的平方/100，關(guān)注年齡可能的非線性影響。（3）受教育程度。根據(jù)受教育年限，沒有受過教育（包括私塾、掃盲班）記為0，小學(xué)記為6，中學(xué)記為9，普通高中、中專、職業(yè)高中、技校記為12，大專記為15，本科記為16，研究生及以上記為19。（4）個(gè)人年收入和年收入的對(duì)數(shù)。為避免異常值的干擾，參考已有文獻(xiàn)將個(gè)人年收入的最大值設(shè)定為40萬(wàn)（劉軍強(qiáng)，2012）。（5）婚姻狀況。“未婚、離婚、喪偶”合并為“未婚”，記為0，“同居、在婚”合并為“已婚”，記為1。（6）健康狀況?！安唤】怠庇洖?，“一般”記為2，“比較健康”記為3，“很健康”記為4，“非常健康”記為5。（7）網(wǎng)絡(luò)信息。在1—5分的分值中，1分最低，表示認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)作為信息渠道非常不重要；5分最高，表示認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)作為信息渠道非常重要。（8）社會(huì)地位。在1—5的分值中對(duì)社會(huì)地位自評(píng)打分，1分表示很低，5分表示很高。（9）政治關(guān)注。以每周通過電視臺(tái)了解政治信息的天數(shù)進(jìn)行量化。（10）政府評(píng)價(jià)。對(duì)當(dāng)?shù)厥姓脑u(píng)價(jià)，“比以前更糟了”賦值為1，“沒有成績(jī)”賦值為2，“沒有多大成績(jī)”賦值為3，“有一定成績(jī)”賦值為4，“有很大成績(jī)”賦值為5。考慮到不同地區(qū)（省份）農(nóng)村居民機(jī)會(huì)均等的情況可能存在差異， 故以虛擬變量的形式對(duì)地區(qū) （省份） 效應(yīng)進(jìn)行控制。

（三）研究模型

1. OLogit模型

幸福感是典型的離散型排序數(shù)據(jù)， 本文遵循國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的通用處理方式， 采用有序概率模型 （Ordered Logit， 簡(jiǎn)稱“OLogit”） 進(jìn)行回歸[42]。OLogit模型將幸福感視為排序變量看待， 需要使用潛變量推導(dǎo)出MLE（極大似然估計(jì)）估計(jì)量。估計(jì)模型見表4。

模型設(shè)定如下：

Happinessi表示第i位農(nóng)村居民的幸福感，EOi表示第i位農(nóng)村居民的機(jī)會(huì)均等感知系數(shù)。Zi為包括性別、年齡、學(xué)歷、個(gè)人年收入、婚姻狀況、健康狀況、網(wǎng)絡(luò)信息、社會(huì)地位、政治關(guān)注和政府評(píng)價(jià)在內(nèi)的控制變量。

Happinessi*為潛變量，當(dāng)Happinessi*低于臨界值C1時(shí)，表示非常不幸福，大于C1但小于C2時(shí)，表示不太幸福，以此類推，當(dāng)Happinessi*高于C4時(shí)，表示非常幸福。假設(shè)εi服從邏輯分布，X表示所有解釋變量，∧（·）表示累積分布函數(shù)，則Happinessi*可以表示為：

" " " " " " " "

" " " " " " "

" " " " " "

由于OLogit模型估計(jì)的系數(shù)缺乏直觀性，僅能確定變量的顯著性。因此，實(shí)證分析中顯示的是各解釋變量對(duì)幸福感影響的邊際效應(yīng)，公式表示為：

2.反事實(shí)傾向得分匹配模型

考慮到農(nóng)村居民對(duì)機(jī)會(huì)均等的感知，可能無(wú)法滿足隨機(jī)抽樣的條件，尤其是感知機(jī)會(huì)均等的群體和感知機(jī)會(huì)不均等的群體在個(gè)體特征方面存在差異。如果直接進(jìn)行回歸分析，則可能存在選擇性偏差。因此，本文使用傾向得分匹配法構(gòu)造反事實(shí)框架，以此糾正可觀測(cè)變量引致的潛在性選擇偏差。傾向得分是個(gè)體在控制可觀測(cè)到的“混淆”變量后，但仍受到某種解釋變量影響的條件概率。本文利用控制傾向評(píng)分得出的現(xiàn)象之間的因果關(guān)系，排除干擾變量的影響，從而獲取解釋變量與被解釋變量之間的“凈效應(yīng)”。測(cè)量步驟如下：

首先，估計(jì)傾向得分值，根據(jù)可觀測(cè)到的干擾變量，運(yùn)用Logit模型對(duì)機(jī)會(huì)均等的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，公式如下：

其次，使用不同的匹配方法（如近鄰匹配、核匹配、局部線性匹配等），根據(jù)傾向得分對(duì)處理組（感知機(jī)會(huì)不均等的群體）和控制組（感知機(jī)會(huì)均等的群體）進(jìn)行匹配，以此消除樣本的選擇性偏差，起到類似隨機(jī)試驗(yàn)的作用。

最后，基于匹配樣本，比較處理組和控制組農(nóng)村居民對(duì)機(jī)會(huì)均等感知的平均差異，得到機(jī)會(huì)均等對(duì)農(nóng)村居民幸福感的關(guān)系系數(shù)，即處理組平均處理效應(yīng)（Average Treatment Effect on Treated，ATT），計(jì)算步驟如下：

式中，Di為包含0和1的處理變量，當(dāng)Di=1時(shí)， 個(gè)體進(jìn)入處理組， 當(dāng)Di = 0時(shí)，個(gè)體進(jìn)入控制組。P（Xi）表示傾向得分值，Yli和Yoi分別為處理組和控制組的估計(jì)結(jié)果。

四、實(shí)證分析結(jié)果

（一）機(jī)會(huì)均等和數(shù)字賦能對(duì)幸福感影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

1.基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文將機(jī)會(huì)均等作為核心解釋變量，使用OLogit模型對(duì)幸福感進(jìn)行估計(jì)，并用OLS回歸模型（普通最小二乘法）進(jìn)行檢驗(yàn)?？紤]到變量之間可能存在多重共線性問題，使用方差膨脹因子（Variance Inflation Factor） 進(jìn)行先前檢驗(yàn)。結(jié)果表明，除年齡和年齡平方/100的方差膨脹因子超過10以外，其他變量間的方差膨脹因子均小于3，不存在嚴(yán)重的多重共線性問題?？紤]到收入和收入的對(duì)數(shù)可能存在潛共線性，本文將年齡的平方/100和收入的對(duì)數(shù)納入回歸，分析年齡、收入對(duì)幸福感影響的邊際效應(yīng)。

幸福感是典型的離散型排序數(shù)據(jù)（Order Data）。在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上，OLS二元回歸和Order Logit模型能夠?qū)﹄x散變量進(jìn)行回歸分析。雖然，普通OLS回歸將排序視為基數(shù)來處理，可能造成估計(jì)值不準(zhǔn)確，但是在模型設(shè)定無(wú)誤的情況，OLS估計(jì)和OLogit模型并無(wú)優(yōu)劣之分[43]。鑒于此，本研究使用OLogit模型對(duì)主效應(yīng)進(jìn)行回歸，同時(shí)采用OLS回歸對(duì)主效應(yīng)做顯著性的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為了驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性，OLogit的模型（1）和OLS回歸的模型（3）中僅納入自變量，單獨(dú)觀測(cè)機(jī)會(huì)均等與幸福感的關(guān)系。模型（2）和模型（4）加入全部解釋變量，檢驗(yàn)機(jī)會(huì)均等、數(shù)字賦能和所有控制變量對(duì)幸福感的整體回歸效應(yīng)。

如表5所示，OLogit中的模型（1）—模型（2）和OLS回歸中的模型（3）—模型（4）中，Pseudo R2和R2值逐步提高，Wald卡方值和F值均在1%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。其次，無(wú)論是使用OLogit模型將幸福感視為離散變量，還是使用OLS回歸模型將幸福感視為連續(xù)變量，變量的影響方向和顯著性水平在各列之間沒有發(fā)生顯著變化。估計(jì)結(jié)果均顯示，機(jī)會(huì)均等在1%的水平上顯著提高了農(nóng)村居民的幸福感。進(jìn)一步來看，主模型（1）中顯示，認(rèn)為機(jī)會(huì)均等的群體比認(rèn)為不均等的群體幸福感高12.1%，數(shù)字賦能的群體比未賦能的群體幸福感高出2.5個(gè)百分點(diǎn)。

表5的模型（2）顯示，回歸控制變量的結(jié)果與現(xiàn)有研究結(jié)果相似，如男性比女性的幸福感更高（陳鑫和楊紅燕，2021）；年齡對(duì)幸福感的影響呈“U”型分布態(tài)勢(shì)（Alesina et al.，2004）[7]；受教育程度、絕對(duì)收入、婚姻狀況、健康狀況正向影響幸福感。社會(huì)地位在5%的顯著水平上提高了幸福感。政治關(guān)注則在10%顯著的水平上削弱了農(nóng)村居民的幸福感?？紤]到控制變量間仍然可能存在的內(nèi)生性問題會(huì)造成回歸結(jié)果出現(xiàn)偏差，因此本文不對(duì)實(shí)證結(jié)果做過多討論。

2. 內(nèi)生性討論

盡管上文已經(jīng)運(yùn)用方差膨脹因子盡可能克服了變量間的多重共線性問題。但由于變量是主觀選擇的結(jié)果，實(shí)證分析仍然可能存在選擇性偏誤（Selection Bias）的問題。鑒于此，本文使用傾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）構(gòu)建“反事實(shí)實(shí)驗(yàn)假設(shè)”來糾正可能的樣本選擇性偏誤，進(jìn)一步驗(yàn)證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

計(jì)算前，首先對(duì)感知機(jī)會(huì)均等的樣本和感知機(jī)會(huì)不均等的樣本進(jìn)行傾向值匹配，通過將全部控制變量納入模型建立Logit模型，根據(jù)模型結(jié)果估計(jì)出農(nóng)村群體機(jī)會(huì)均等的傾向值，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行匹配。如表6所示，本文分別使用0.01半徑、0.02半徑、0.05半徑的半徑匹配法，對(duì)感知機(jī)會(huì)均等和感知機(jī)會(huì)不均等的兩組樣本的ATT做顯著性檢驗(yàn)。使用半徑匹配法時(shí)，需要設(shè)置閥值（半徑值，卡鉗值），該值越小匹配精度要求越高，一般設(shè)置為0.01，0.02，0.05等。

由表6可知，0.01半徑匹配在1%的水平下顯著，在精確度最高的情況下ATT數(shù)值最大，為0.214；0.02半徑匹配、0.05半徑匹配也均在5%的水平上顯著，ATT值隨著匹配精度的下降隨之下降。最近鄰匹配同樣在1%的水平下顯著，驗(yàn)證了半徑匹配法的顯著性。雖然在不同條件下，ATT的值有略微差異，但消除了樣本間可觀測(cè)的系統(tǒng)性差異后，每個(gè)方法均仍然呈現(xiàn)出顯著性的特征，驗(yàn)證了機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感的主效應(yīng)回歸結(jié)果，證明了感知機(jī)會(huì)均等的農(nóng)村群體具有明顯的幸福效應(yīng)。

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

鑒于幸福感同屬于離散變量，本文使用模型替換法，將OLogit模型替換為Order Probit離散選擇模型做進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。如表7所示，模型（5）在控制所有變量后，機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感的影響方向和顯著性與與模型（1）基本一致。模型（6）在加入數(shù)字賦能和控制變量后，解釋變量的影響方向和顯著性仍與模型（2）相同。驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，即機(jī)會(huì)均等會(huì)顯著提升農(nóng)村群體的幸福感。

（二）使用互聯(lián)網(wǎng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

1. 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字賦能的調(diào)節(jié)作用，本文借鑒溫忠麟等（2005）的研究方法[44]。假設(shè)Y與X有如下關(guān)系：

Y=aX+bM+cXM+e

Y與X的關(guān)系由回歸系數(shù)a+cM來刻畫，表示為M的線性函數(shù)。XM為自變量X和調(diào)劑變量M的交互項(xiàng)，c衡量了調(diào)節(jié)效應(yīng) （moderating effect） 的大小。因此，公式可以整理為：

Y=bM+（a+cM）X+e

鑒于自變量機(jī)會(huì)均等和調(diào)節(jié)變量數(shù)字賦能是定量數(shù)據(jù)，本文將數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化“0、1”處理，消除變量間的量綱關(guān)系后，納入回歸分析。如表8所示，模型（7）分析了在不考慮調(diào)節(jié)變量數(shù)字賦能的干擾時(shí)，機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感的影響情況。模型（8）在模型（7）的基礎(chǔ)上加入調(diào)節(jié)變量數(shù)字賦能，觀察數(shù)字賦能對(duì)幸福感的回歸效應(yīng)。模型（9）在模型（8）基礎(chǔ)上加入機(jī)會(huì)均等和數(shù)字賦能的交互項(xiàng)（自變量與調(diào)節(jié)變量的乘積項(xiàng)），預(yù)測(cè)了數(shù)字賦能的調(diào)節(jié)效應(yīng)。從模型（7）—模型（9）可以看出，在控制其他變量后，機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感會(huì)產(chǎn)生顯著影響（t=4.676，p=0.000lt;0.05）；加入數(shù)字賦能變量后，數(shù)字賦能同樣對(duì)幸福感有顯著影響（t=5.774，p=0.000lt;0.05）。調(diào)節(jié)效應(yīng)可通過兩種方式進(jìn)行查看，第一種是查看模型（8）到模型（9）時(shí)，F(xiàn)值變化的顯著性；第二種是查看模型（9）中交互項(xiàng)的顯著性。無(wú)論是F值的變化（F=27.634到F=21.139，F(xiàn)值顯著變化），還是交互項(xiàng)的顯著性（t=-2.849，p=0.000lt;0.05，交互項(xiàng)在0.01的水平上顯著），均顯示機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感影響時(shí)，數(shù)字賦能具有顯著的調(diào)節(jié)作用。

在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步探討數(shù)字賦能在不同水平時(shí)，機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感影響的差異情況。如圖2所示，數(shù)字賦能的調(diào)節(jié)效應(yīng)斜率圖匯報(bào)了數(shù)字賦能分別在平均值水平、高水平（平均值加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差）、低水平（平均值減1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差）時(shí)，機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感的影響情況（即回歸系數(shù)的顯著性）。從圖2可知，當(dāng)農(nóng)村居民的數(shù)字賦能水平越低時(shí)，機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感的影響幅度越大（SD在7.32—7.45的區(qū)間波動(dòng)）；當(dāng)數(shù)字賦能水平越高時(shí)，機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感的影響幅度越?。⊿D在7.57—7.59的區(qū)間波動(dòng)）。

2.使用互聯(lián)網(wǎng)的調(diào)節(jié)機(jī)制分析

表8中的模型（9）顯示，數(shù)字賦能對(duì)機(jī)會(huì)均等和幸福感的關(guān)系有顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用（t=-2.849，p=0.000lt;0.05），調(diào)節(jié)系數(shù)為-0.059。那么，為什么是負(fù)向調(diào)節(jié)作用？調(diào)節(jié)的路徑機(jī)制是怎樣的？這是本部分要討論的問題。

本文認(rèn)為，產(chǎn)生這一結(jié)果的原因可能在于數(shù)字賦能對(duì)機(jī)會(huì)均等和幸福感關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)呈現(xiàn)“U”型趨勢(shì)曲線，即在數(shù)字賦能程度不高的情況下，個(gè)體更多的會(huì)感受到由“數(shù)字鴻溝”帶來的機(jī)會(huì)不均等，進(jìn)而導(dǎo)致幸福水平的下降。只有在突破“技術(shù)困境”后，低學(xué)歷、低收入群體開始實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)的深度賦能，才能逐步實(shí)現(xiàn)機(jī)會(huì)均等，真正提高自身的幸福感。

在數(shù)字賦能初期，互聯(lián)網(wǎng)的普及使農(nóng)村群體在數(shù)字技術(shù)賦能方面擁有了和城市居民同等的機(jī)會(huì)，公平的心理滿足感使得對(duì)機(jī)會(huì)均等和幸福感的感知程度會(huì)處在一個(gè)較高的水平。到了數(shù)字賦能中期，由于自身學(xué)習(xí)能力和外部幫助的有限性，農(nóng)村居民大多僅具備了簡(jiǎn)單的數(shù)字技術(shù)使用能力，如網(wǎng)絡(luò)社交和網(wǎng)絡(luò)娛樂，真正能實(shí)現(xiàn)深度賦能的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)工作和網(wǎng)絡(luò)商業(yè)活動(dòng)能力依舊較為薄弱。這種現(xiàn)象可能會(huì)導(dǎo)致兩種情況：第一，“負(fù)向隧道效應(yīng)”。當(dāng)沒有接收數(shù)字賦能時(shí)，相對(duì)狹窄的生活空間并不會(huì)使農(nóng)村居民直觀、大范圍的感受到社會(huì)貧富差距和城鄉(xiāng)公共服務(wù)差距，如個(gè)體收入、醫(yī)療水平、教育資源、養(yǎng)老保險(xiǎn)的差距。但隨著數(shù)字技術(shù)在全社會(huì)的廣泛應(yīng)用，信息的互聯(lián)融合、即時(shí)傳送降低了農(nóng)村群體樂觀的生活預(yù)期，造成機(jī)會(huì)均等的感知水平和幸福感的下降。第二，“數(shù)字鴻溝（Digital divide）”現(xiàn)象。部分研究者發(fā)現(xiàn)，數(shù)字賦能在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，也可能產(chǎn)生新的不平等。高收入群體和高學(xué)歷群體能夠更好地利用數(shù)字賦能擴(kuò)大人力資本和社會(huì)資本的邊界，因而這類人群能更好地享受數(shù)字技術(shù)帶來的好處[45]。相反地，低收入和低學(xué)歷群體卻被排斥在經(jīng)濟(jì)全球化和信息技術(shù)變革之外，處境變得更加艱難[46]。因此，研究者們認(rèn)為數(shù)字賦能可能會(huì)加劇機(jī)會(huì)的不均等、降低居民的幸福感。但隨著國(guó)家層面對(duì)數(shù)字技術(shù)的推廣普及和應(yīng)用示范，軟件開發(fā)商對(duì)數(shù)字技術(shù)的進(jìn)一步簡(jiǎn)化和降低準(zhǔn)入門檻，使用者數(shù)字素養(yǎng)的提升，在數(shù)字賦能后期，學(xué)習(xí)賦能、工作賦能和商業(yè)活動(dòng)賦能會(huì)為農(nóng)村群體帶來明顯的數(shù)字紅利，助推農(nóng)民增收和農(nóng)業(yè)農(nóng)村的高質(zhì)量發(fā)展，因而農(nóng)村居民對(duì)機(jī)會(huì)均等和幸福感的感知水平又會(huì)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，達(dá)到一個(gè)較高的水平。據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）2021年發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，從數(shù)量方面來說，2020年我國(guó)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率為55.9%；在質(zhì)量方面，隨著全社會(huì)各群體的陸續(xù)“觸網(wǎng)”，技術(shù)困境已成為影響數(shù)字賦能的新因素逐漸顯現(xiàn)。因此，從現(xiàn)實(shí)背景來看，我國(guó)目前仍處于數(shù)字賦能的中級(jí)階段，構(gòu)建數(shù)字化社會(huì)依然有很大的努力空間（見圖3）。

五、研究結(jié)論與討論

本文使用中國(guó)農(nóng)民的大樣本數(shù)據(jù)，研究了使用互聯(lián)網(wǎng)是否在機(jī)會(huì)均等對(duì)幸福感的影響過程中發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用。核心研究結(jié)論有兩個(gè)：（1）使用互聯(lián)網(wǎng)在機(jī)會(huì)均等影響幸福感的過程中，調(diào)節(jié)效應(yīng)呈“U”型分布態(tài)勢(shì)。對(duì)于中國(guó)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)接入的數(shù)量和質(zhì)量而言，使用互聯(lián)網(wǎng)在機(jī)會(huì)均等影響幸福感的過程中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用。（2）社交、娛樂賦能和不成熟的學(xué)習(xí)、工作、商業(yè)活動(dòng)賦能是產(chǎn)生“數(shù)字鴻溝”、降低農(nóng)村居民機(jī)會(huì)均等和幸福感的微觀路徑。

研究結(jié)論可能的貢獻(xiàn)有三個(gè)方面：第一，新證據(jù)。本文的研究結(jié)果為J?rg Matthes（2020）、Yang Hualei（2021）、Emily McDool（2020）等探討互聯(lián)網(wǎng)對(duì)幸福感產(chǎn)生消極作用的研究提供了機(jī)會(huì)均等視角的新證據(jù)[47-49]。第二，新思路。本文將數(shù)字賦能分階段、分層次的區(qū)分，探討不同接收水平下，使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)機(jī)會(huì)均等和幸福感的積極或消極影響。第三，新作用。使用互聯(lián)網(wǎng)負(fù)向調(diào)節(jié)作用的分析，能夠幫助人們更清晰地認(rèn)識(shí)到目前中國(guó)乃至其他發(fā)展中國(guó)家農(nóng)村所具備的真實(shí)數(shù)字水平和真正的數(shù)字需求；為各國(guó)政府制定“增量保質(zhì)”的技術(shù)下鄉(xiāng)政策、實(shí)施數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用示范舉措提供理論依據(jù)；為解釋中國(guó)農(nóng)村地區(qū)存在的“伊斯特林悖論”、探討為什么互聯(lián)網(wǎng)并沒有為農(nóng)村地區(qū)帶來想象中的數(shù)字紅利的困惑提供理論說明；為國(guó)家實(shí)現(xiàn)機(jī)會(huì)均等、推進(jìn)共同富裕提供新的理論支撐。

本研究的優(yōu)勢(shì)在于：首先，數(shù)據(jù)來源可信、樣本量大。研究樣本的來源是中國(guó)國(guó)家部門與北京大學(xué)合作提供的調(diào)查數(shù)據(jù)，樣本量為12350個(gè)。其次，研究結(jié)論比較精確。本文在OLogit和OLS基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上，采用傾向匹配得分法（PSM）對(duì)研究變量進(jìn)行了內(nèi)生性討論，同時(shí)，將模型替換Order Probit離散選擇模型做進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。再次，研究結(jié)論有足夠的深度。驗(yàn)證使用互聯(lián)網(wǎng)在機(jī)會(huì)均等對(duì)中國(guó)農(nóng)民的幸福感影響的過程中發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用后，本文對(duì)使用互聯(lián)網(wǎng)的調(diào)節(jié)機(jī)制進(jìn)行深度的論證分析，并且從中國(guó)農(nóng)民的視角延伸至其他國(guó)家的農(nóng)村農(nóng)民，為中國(guó)以及眾多發(fā)展中國(guó)家的政府提出，如何在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代把握互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字紅利，幫助弱勢(shì)的農(nóng)村群體增進(jìn)福祉和幸福感受的理論建議。

總的來說，這是首次將使用調(diào)節(jié)模型來研究使用互聯(lián)網(wǎng)在機(jī)會(huì)均等影響農(nóng)民幸福感的過程中是否發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用，以及調(diào)節(jié)機(jī)制是怎樣的。研究結(jié)果展示了互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字賦能對(duì)機(jī)會(huì)均等和幸福感的關(guān)系呈現(xiàn)“U”型調(diào)節(jié)趨勢(shì)。樣本進(jìn)一步的橫向拓展可以強(qiáng)化結(jié)果的實(shí)用性。

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（中文校對(duì)：張效榕）

Equal Opportunities and Farmers’ Well-being： the Moderating Role of Internet Use

ZHOU Chenyang ZHANG Junwei

（Agricultural and Rural Affairs Bureau， Lingbao City， Sanmenxia City， Province， Sanmenxia Henan 472000）

Abstract： Equal opportunities can enhance residents’happiness， but it is unclear whether Internet use plays a positive or negative moderating role. The author establishes a moderating model and empirically analyses whether the use of the Internet plays a moderating role in the process of the impact of equal opportunities on happiness and the mechanism of moderation. The results show that： （1） the moderating effect of Internet use in the process of equal opportunity on happiness is distributed in a“U”shape. For Chinese farmers， the use of the Internet plays a negative moderating role in the process of equal opportunity affecting happiness. （2） The social and recreational empowerment of the Internet and the immature empowerment of learning， work， and business activities are the micro-paths that create the“digital divide”and reduce rural residents’equal opportunity and happiness.

Keywords： equal opportunities; happiness; Internet; farmers

（英文校譯：舒雅）