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    數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)的影響

    2024-12-31 00:00:00許翔宇
    鄉(xiāng)村科技 2024年14期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字素養(yǎng)就業(yè)農(nóng)戶

    摘 要:數(shù)字時(shí)代下,數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用與成熟推動(dòng)了我國勞動(dòng)力就業(yè)機(jī)會(huì)的增加,其中數(shù)字素養(yǎng)水平對(duì)農(nóng)戶就業(yè)起到了不可忽視的作用。鑒于此,探討數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)的影響是十分有意義的。利用2020年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)的截面數(shù)據(jù),使用probit模型,討論數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)的影響。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶的整體就業(yè)起到顯著的促進(jìn)作用,數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)選擇影響具有代際異質(zhì)性。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字素養(yǎng);就業(yè);農(nóng)戶

    中圖分類號(hào):F323.6;F49 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1674-7909(2024)14-15-4

    DOI:10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.14.003

    0 引言

    黨的十八大以來,我國一直把實(shí)現(xiàn)共同富裕作為社會(huì)主義現(xiàn)代化的重要目標(biāo),并采取了一系列有效措施,取得了眾多新成效。黨和政府一直把如何更有效地推動(dòng)農(nóng)民就業(yè)作為“三農(nóng)”工作的重點(diǎn)內(nèi)容。2023年中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào),全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家,最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在鄉(xiāng)村[1]。農(nóng)民就業(yè)和收入增長問題一直是國家高度重視的議題,并且構(gòu)成了農(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民問題的核心內(nèi)容。當(dāng)前,數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我國經(jīng)濟(jì)增長的主導(dǎo)力量,互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)在其中扮演著至關(guān)重要的角色[2]。數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用和成熟,不但推動(dòng)了傳統(tǒng)就業(yè)方式與新興業(yè)態(tài)相結(jié)合,同時(shí)也推動(dòng)了我國勞動(dòng)力工資收入和就業(yè)機(jī)會(huì)的增加。勞動(dòng)者能否有效利用數(shù)字信息和技術(shù),成為把握這些機(jī)遇的關(guān)鍵因素。在數(shù)字時(shí)代,數(shù)字素養(yǎng)水平已成為個(gè)人能否在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代把握機(jī)遇,享受數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的利益的關(guān)鍵因素[3]。然而,縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn),關(guān)于農(nóng)戶就業(yè)狀況的研究大多集中在工作轉(zhuǎn)換、務(wù)工距離等傳統(tǒng)領(lǐng)域[4-5]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下,對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況的研究則更多地聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、數(shù)字普惠金融、產(chǎn)業(yè)智能化等宏觀層面,很少有研究從數(shù)字素養(yǎng)的角度探討其對(duì)農(nóng)戶具體就業(yè)狀況的影響及作用機(jī)制。

    綜上所述,本文利用2020年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)問卷的數(shù)據(jù),結(jié)合實(shí)際情況選取4 914份調(diào)研數(shù)據(jù),運(yùn)用probit模型探討數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶整體就業(yè)及具體就業(yè)選擇的影響。

    1 數(shù)據(jù)來源、變量選擇和模型設(shè)定

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    研究所使用的數(shù)據(jù)來源于2020年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)庫。結(jié)合研究所需,筆者選取了農(nóng)戶的個(gè)人數(shù)據(jù)、家庭數(shù)據(jù)與社會(huì)數(shù)據(jù),經(jīng)過合并、清洗、插值,最終得到4 914個(gè)樣本。

    1.2 變量選擇

    農(nóng)戶就業(yè)狀況為本文的被解釋變量。參考已有文獻(xiàn),將農(nóng)戶的就業(yè)情況進(jìn)一步劃分為農(nóng)業(yè)自雇、農(nóng)業(yè)受雇、非農(nóng)自雇、非農(nóng)受雇[6]。農(nóng)戶只要滿足其中任一就業(yè)形式就賦值為1,反之則賦值為0。

    數(shù)字素養(yǎng)為本文的核心解釋變量,即農(nóng)戶使用數(shù)字技術(shù)的綜合能力。以往的文獻(xiàn)中多以工作、生活中互聯(lián)網(wǎng)的使用頻率作為測度數(shù)字素養(yǎng)的依據(jù)[7-8],但考慮到2020年的問卷設(shè)計(jì)調(diào)整問題,借鑒楊小軍等[9]的做法,重新選擇與“考量互聯(lián)網(wǎng)使用頻率”近似的題項(xiàng),作為測度數(shù)字素養(yǎng)的依據(jù)。按照重要程度將回答依次分為5個(gè)等級(jí),分別賦值為 1~5,采用topsis熵值法,計(jì)算數(shù)字素養(yǎng)指數(shù)。筆者借鑒以往相關(guān)研究[10],選取如下控制變量,具體見表1。

    1.3 模型設(shè)定

    借鑒李睿等[11]的做法,對(duì)于二元被解釋變量“是否就業(yè)”,筆者采用probit模型來研究數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況的影響,構(gòu)建基準(zhǔn)模型如下:

    [jobi=C1+α1Di+β1Xi+εi] " " " " " " "(1)

    在式(1)中,[jobi]為被解釋變量農(nóng)戶[i]的就業(yè)情況,即農(nóng)戶是否實(shí)際就業(yè);[Di]為核心解釋變量,即農(nóng)戶[i]的數(shù)字素養(yǎng);[C1]為常數(shù)項(xiàng);[α1]為研究主要關(guān)注的系數(shù),即數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)影響程度的大?。籟β1]為估計(jì)參數(shù);[εi]為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    2 實(shí)證結(jié)果及分析

    2.1 基準(zhǔn)回歸

    研究基于probit模型考察數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況的影響。由表2可得,數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)在1%水平上呈正向影響,系數(shù)為0.790 9,表明數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)總體起到積極的作用,有助于提高農(nóng)戶的就業(yè)率。為了深入探討數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)選擇的影響,進(jìn)一步將農(nóng)戶的就業(yè)狀況分為農(nóng)業(yè)自雇、農(nóng)業(yè)受雇、非農(nóng)自雇、非農(nóng)受雇。具體分析:隨著數(shù)字素養(yǎng)的提高,農(nóng)戶個(gè)體從事農(nóng)業(yè)自雇的概率下降0.488 7,從事農(nóng)業(yè)受雇的概率下降0.266 7,但是從事非農(nóng)業(yè)自雇的概率上升0.506 7,從事非農(nóng)業(yè)受雇的概率上升1.503 7。

    綜上可知,數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)總體起到促進(jìn)作用,具體而言,數(shù)字素養(yǎng)顯著降低了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)就業(yè)概率,而顯著提升了農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)概率。

    2.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    2.2.1 改變樣本容量

    考慮到區(qū)域間經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展差異可能干擾農(nóng)戶的就業(yè)狀況,借鑒張歡等[12]的做法,剔除2020年經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展較好的部分地區(qū)(包括北京市、上海市、廣東省、江蘇省、浙江省和福建?。┕灿?jì)1 652個(gè)樣本,再次進(jìn)行計(jì)算(見表3)。結(jié)果依舊支持上述結(jié)論,表明上述結(jié)論具有穩(wěn)健性。

    2.2.2 內(nèi)生性檢驗(yàn)

    考慮到基礎(chǔ)回歸模型可能因遺漏項(xiàng)等導(dǎo)致潛在內(nèi)生性問題,對(duì)此,研究采用工具變量。參考單德朋等[13]的研究,筆者選取“同一省市除農(nóng)戶自身外的互聯(lián)網(wǎng)使用率”作為數(shù)字素養(yǎng)的工具變量(Ⅳ)。表4在進(jìn)行內(nèi)生性處理后,其結(jié)果仍支持前文結(jié)論(見表4)。

    2.2.3 異質(zhì)性分析

    前文的結(jié)論只分析了整體樣本的平均效應(yīng),并未明晰數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況影響的群體異質(zhì)性。接下來,本部分從年齡維度對(duì)農(nóng)戶群體進(jìn)行分組討論。將研究的農(nóng)戶群體以1980年為分界線,即分為新生代農(nóng)戶(1980年及以后出生)和老一代農(nóng)戶(1980年以前出生)[14]。為了保證探討的邏輯性,按農(nóng)戶農(nóng)業(yè)就業(yè)與非農(nóng)就業(yè),將估計(jì)結(jié)果分成表5與表6。

    首先,由表5可得,數(shù)字素養(yǎng)對(duì)新生代農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)自雇與受雇就業(yè)呈顯著的抑制作用,但對(duì)老一代農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)自雇與受雇就業(yè)呈顯著促進(jìn)作用,表明數(shù)字素養(yǎng)對(duì)不同年齡段的農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)自雇與受雇的就業(yè)影響存在明顯差異。進(jìn)一步加入兩組交互項(xiàng)發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)自雇和農(nóng)業(yè)受雇的代際交互項(xiàng)系數(shù)分別為0.692 6、0.761 8,且在5%的水平上顯著,表明隨著年齡增大,農(nóng)戶的數(shù)字素養(yǎng)對(duì)其從事農(nóng)業(yè)自雇與受雇活動(dòng)的效果更加明顯。

    接著,由表6可得,數(shù)字素養(yǎng)不但對(duì)新生代與老一代農(nóng)戶的非農(nóng)自雇就業(yè)呈顯著的促進(jìn)作用,而且對(duì)新生代與老一代農(nóng)戶的非農(nóng)受雇就業(yè)也呈顯著的促進(jìn)作用,表明數(shù)字素養(yǎng)提高農(nóng)業(yè)就業(yè)的作用于老一代農(nóng)戶明顯小于新生代農(nóng)戶。本部分同上加入兩組交互項(xiàng),可以發(fā)現(xiàn)非農(nóng)自雇和非農(nóng)業(yè)受雇的代際交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù),即隨著年齡增大數(shù)字素養(yǎng)的作用會(huì)變小。這可能是由于新生代農(nóng)戶比起老一代農(nóng)戶擁有更強(qiáng)的數(shù)字適應(yīng)力,同時(shí)非農(nóng)就業(yè)對(duì)新生代農(nóng)戶的吸引力,讓掌握了一定數(shù)字技術(shù)的新生代農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)率得以提升。

    3 結(jié)論

    研究基于2020年CFPS數(shù)據(jù)庫中農(nóng)戶群體的樣本,使用probit模型研究數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)狀況的影響。研究結(jié)果表明:①數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶的整體就業(yè)起到顯著的促進(jìn)作用,具體而言,數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)就業(yè)(農(nóng)業(yè)自雇、農(nóng)業(yè)受雇)具有消極作用,但卻對(duì)農(nóng)戶從事非農(nóng)就業(yè)(非農(nóng)業(yè)自雇、非農(nóng)業(yè)受雇)具有積極作用。②數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶就業(yè)選擇的影響具有代際異質(zhì)性,數(shù)字素養(yǎng)對(duì)新生代農(nóng)戶農(nóng)業(yè)就業(yè)具有消極作用,但對(duì)于老一代農(nóng)業(yè)就業(yè)具有積極作用;數(shù)字素養(yǎng)對(duì)新老兩代農(nóng)戶非農(nóng)業(yè)就業(yè)亦均具有積極作用,但對(duì)老一代農(nóng)戶的作用明顯小于新生代農(nóng)戶。

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