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1、第40卷第6期2023年11月经济经纬EConomiCSUrVeyVol.40No.6Nov.2023数字经济、生产转型与农村家庭收入增长张文武1,王佳音2（1.南京林业大学经济管理学院,江苏南京210037;2.南京大学经济学院，江苏南京210093）88888888888888888888888888888888888888888888888888摘要：基于中国家庭追踪调查（CFPS）数据，从微观层面构建衡量农村家庭数字经济水平的多维指标，并对其所带来的经济回报和作用机制进行检验,研究发现:数字经济通过提升农村家庭的数字化水平从而促进其生产转型，进而为其带来较为长久和明显的收入增长；机制分
2、析表明，数字经济主要通过提高家庭成员技术能力、增加家庭农副业经营份额及带动非农就业，进而改善家庭经济状况;进一步的分析结果显示,农村家庭从数字经济中获得的经济回报表现出明显的地区差异性，数字家庭指数对东部地区农村家庭的收入增长效应更高且这种效应主要是通过促进家庭成员技能提升得以实现，而在中西部地区则主要是通过增加家庭农副业经营份额而得以实现。研究结论为更好发挥数字经济对农业生产及农村家庭增收的促进作用提供了理论和经验证据.关键词：数字经济；生产转型；收入增长；数字家庭指数基金项目：国家社会科学基金项目（21BJY136）作者简介：张文武（1983），男，山东阳谷人，数授,博士生导师，主要从事城
3、乡发展和农村经济研究;王佳音（1998-）,女，河南南阳人，博士研究生，主要从事农村经济、城市经济研究.王佳音为本文通信作者。中图分类号：F328文献标识码:A文章编号:1006-1096（2023）06-0003-12收稿日期:2023-07-0288888888888888888888888888888888888888888888888888一、引言与文献综述依托人工智能、大数据、区块链和云计算等现代信息技术,数字经济获得了海量数据处理、极速信息搜寻、精准供需匹配等强大优势，为经济社会体系运行带来了新的动力和机遇，成为经济转型和收入增长的新引擎。数字经济的应用拓展使农村经济也发生了诸多变
4、化。智慧农业数字农业互联网+农产品平台等为农业发展和农民增收开辟了新的途径，数字经济在成为农业农村转型重要支撑的同时，也被视为巩固脱贫攻坚成果和全面乡村振兴的重要抓手。2019年5月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发数字乡村发展战略纲要，明确指出发展农村数字经济既是乡村振兴的战略方向，同时也是建设数字中国的重要内容。在此背景下，如何释放数字经济在农村发展和农民增收过程中的支撑作用，助力推进巩固脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接成为管理部门和学界广泛讨论的重要问题。数字经济在“三农”发展过程中的支撑作用问题吸引了诸多学者的关注，与本文相近的研究主要集中在两个方面。第一，有关农村家庭生产经营活动影响因
5、素的研究，这一内容的研究主要从以下方面展开：一方面，家庭特征，如家庭劳动力水平、物质资本水平及社会网络关系等差异会对农村家庭生产经营活动产生影响。程名望等（2016）的研究表明，家庭劳动力的健康程度、受教育水平、技能培训以及工作经验对其生产经营活动起到了显著的正向推动作用；冒佩华等（2015）指出，物质资本尤其是土地，加快其流转速度可以有效提高农村家庭的生产经营效率另一方面，外部环境也会对农村家庭生产经营活动产生影响，如基础设施、公共服务以及金融支持等都是生产经营活动的必要条件。值得注意的是，由于我国具有典型的人情社会特征，社会网络关系更是会对农户的资源获取及生产经营活动的开展产生影响（王成利
6、，2018）第二，探讨农村家庭数字化水平提升对其生产转型推动作用的研究，这一方面的研究集中在以下几点：一是农村家庭的数字化水平提升可以有效提高其生产效率和生产效益，进而促进传统生产方式的转变（HaiIUetal,2014;Bry-ndin,2018;Irwinetal,2020）温涛等（2020）通过总结中国数字经济与农业农村经济融合发展的实践模式后指出，以云计算为依托的智慧农业模式正使得靠天吃饭”的传统农业生产逐步转变为“优质高产”的现代产业；张文武（2021）的研究也进一步证实了数字经济在农业生产领域的进一步渗透可以有效缓解农村地区由于信息闭塞而导致的创新能力不足、生产效率低下等问题。二是
7、随着数字化设施广泛而深入的应用，传统的经营方式也会随之发生变革（洪正等,2010）。曾亿武等（2018）发现农村电商的兴起使得农村家庭在农产品产业链和价值链中的地位有所提升，小农户的交易成本也由此得以降低;王月等（2021）认为以互联网为依托的生产经营数字化使得过去农业生产者信息滞后的现象得到极大缓解，生产者可以迅速调节资源分配，降低决策成本，进而提升管理效率.三是数字经济背景下农村家庭的生产转型可以带来较为长久和明显的收入增长，依托大数据、云计算的现代化农业生产模式使得农产品附加值和农产品销售价格得以提高，进而有助于改善农民福利（许竹青等，2013）。此外,数字经济与传统农业融合发展背景下催
8、生出的新产业、新业态也使得小农户的收入来源突破了耕种养殖业的限制，可以享受到更多生产红利（郭军等,2019;戚聿东等,2021;孙跃元,2022）.综上所述，现有学者尽管已经论证了数字经济与农村农业经济融合发展能多方位促进农业升级和农民发展，但围绕数字经济背景下如何进一步推动巩固脱贫攻坚成果与乡村振兴新形势融合发展的研究尚未充分展开。有鉴于此，本文基于2018年中国家庭追踪调查（ChinaFamilyPanelStudies,CFPS）微观数据,结合区域及群体异质性，从理论和经验两方面探讨数字经济促进农村家庭生产转型和收入增长问题相较于已有研究，本文的边际贡献在于：第一，基于家庭收入异质性视角
9、，系统分析了数字经济对农村家庭增收的影响机制与表现特征，并基于东、中西部地区的现实差异性展开进一步具体分析，拓展了数字经济与农村家庭增收关系研究的维度；第二，为了更精准地衡量农村家庭数字经济水平，分别从数字覆盖程度、数字使用强度、数字重要程度和数字渗透程度四个维度构建了农村家庭的数字家庭指数作为衡量数字经济水平的替代变量，提供了更加细化的农村数字经济发展综合评价和刻画标准。二、理论分析与研究假说（一）数字经济推动农村家庭生产转型第一,数字经济与传统农业的融合发展进一步催生出农村新产业、新业态，创新了农业经营模式,培育了生产新动能，进一步推动了农村家庭的生产转型（SamPSaetal,2011;
10、温涛等,2020）。一方面,数字经济促使农村家庭的日常经营模式发生转变,如采用“众筹农业”订单农业及定制农业”等基于互联网大数据的经营模式，有助于培育新型经营主体，为实现生产转型奠定基础另一方面，数字经济与农村产业的进一步交融，可以促进农业生产经营活动的多样化发展，使得农村家庭的农副就业份额增加。在传统农业生产中，农户个体处于生产链的最底端，无法获得农产品在加工和流通环节的附加值，通过使用互联网技术，可以有效建立农产品大数据平台，提高农户在农业产业链中的地位，增加农户参与营销活动的机会，从而推动农村家庭生产转型。第二，数字经济的蓬勃发展极大丰富了教育资源，传统学习方式被重塑，农村居民学习效率和
11、频次得以提升，从而有助于家庭成员的生产技能提升和家庭生产转型O随着农村地区数字设施的完善和移动互联网的普及，数字技术凭借其不受时空限制、普惠大众等优势逐渐成为农村居民获取重要信息技术资源的主要渠道o以互联网为代表的数字化技术带来了大量的信息资源，带动了先进技术的传播，家庭成员可以通过识别和发掘信息资源，对所获取的信息资源进行整合筛选，快速掌握复杂的关键技术，提高自身的生产技术能力，进而加快自身家庭生产转型的速度。此外，一旦有农户率先搭乘上了数字化的“便捷快车，就会形成示范效应,带动其他农户学习并使用全新的数字化生产技术，进而推动更大范围的生产方式创新转变（王小兵等,2018;许恒等,2020）
12、.第三，数字经济的发展虽然会对传统就业造成一定冲击，但是其创造性破坏的本质对非农就业的促进效应和对创业的激活效应仍将大于消减效应（戚聿东等，2021）一方面，随着家庭生产机械化水平的不断提高，生产环节对劳动力的需求不断减少，家庭剩余劳动力将不断向其他非农业生产活动转移（周冬,2016）。数字技术为农村居民搭建了更广阔的平台，淘宝、京东等多种平台的在线营销为农村居民尝试非农就业开辟了新的路径，数字经济背景下诞生的新职业为劳动者提供了多样化的就业选择.另一方面，数字经济的蓬勃发展使信息闭塞及资金短缺等制约农民开展创业活动的痼疾得以疗愈(尹志超等，2020)。移动互联网的使用为农村创业者提供了大量信
13、息资源，在提高其信息获取效率的同时(刘畅等，2015),也拓宽了数字普惠金融、互联网小额贷款等数字融资渠道，从而有效缓解了农户创业过程中资金短缺的问题，有利于依托数字技术和新商业模式的创业活动(张勋等,2019;周洋等,2017).基于上述分析,本文提出假说Ie假说1：数字经济发展可能推动农村家庭的生产转型，具体体现在增加家庭农副业经营份额、提高家庭成员生产技能及促进家庭成员非农就业三个方面。(一)数字经济推动生产转型的收入增长效应数字经济背景下农村家庭的生产转型也进一步为其收入增长提供了多元化的实现路径。第一,数字经济与传统农业融合发展背景下催生出的新产业、新业态使得农户的收入来源突破了耕种
14、养殖业的限制，使其可以享受到更多的生产红利(姜松等,2020;苏岚岚等,2020)如当下农民大力发展休闲农业,通过办农家乐、建体验基地等经营方式，因地制宜地发展特色农业,实现产与销的直接对接,从而有效提高了收入水平，进而实现了增收致富的美好愿望.第二，随着数字经济在农业农村领域的广泛渗透，家庭成员生产技能提升，进而有助于家庭收入的增长。一方面，教育和学习是个人技能提升的主要途径o在数字经济时代，高度开放的信息、资讯及知识使农村居民与教育资源之间的距离大大缩短,灵活性强、参与度高的远程教育、在线教育、视频教学等学习方式也使得农户接受教育的效率、频次得以提升，丰富的教育资源和高效的学习方式促进了个
15、人技术能力的提升，从而为家庭生产转型奠定了基础o另一方面，由于个人生产技能提升往往与劳动生产率密切相关，因此家庭成员的生产技术能力提升将有助于家庭生产效率改进，以生产方式的创新型转变增加农业生产附加值，进而促进家庭收入增长。第三，数字经济背景下就业渠道得以拓宽，就业岗位得以增加，农村居民就业选择的多样性得以增强，进而有助于其匹配到更高收入的工作。数字经济发展不断催生出新产业、新业态，由此诞生的众多新型就业岗位也进一步为农村居民的就业打开了新空间，给予了农村居民更多的就业机会以及更大的选择空间.此外，由于新型职业往往具有灵活性高和包容性强的特点，从而可以更多地吸纳家庭剩余劳动力，进而促进家庭收入
16、的有效增长o基于上述分析,本文提出假说2。假说2:数字经济发展通过农村家庭生产转型，为其带来较为长久和明显的收入增长。三、研究设计(一)模型设定本文主要分析数字经济发展对农村家庭增收致富的影响O根据前文的机制探讨，主要从两个方面展开经验研究.首先，从农村家庭收入连续变化的角度，以农村家庭纯收入为因变量设定线性回归模型，检验数字经济的收入增长效应；其次，进一步以是否达到基于等效家庭规模计算的相对贫困界线为因变量构建二值选择模型来考察家庭层面数字经济发展对相对贫困的缓解作用。目前学术界关于农村生活状况的研究，最广泛使用的衡量指标是收入水平。参考已有文献(樊士德等，2016),本文选择使用家庭人均纯
17、收入的自然对数(InPerinG)来检验数字经济发展对农村家庭收入状况的实际影响。构建以下多元回归模型：Inperinq=cx0+1dedij+qxil+xi2+(1)模型(1)中，被解释变量Inperinc1表示家庭人均纯收入的自然对数;dedi,表示核心解释变量农村家庭数字化指数;。表示户主特征变量；4表示家庭特征变量。对农村家庭的相对贫困状况而言，只存在相对贫困与相对不贫困两种状态。参考樊士德等(2016)的做法，采用二值选择模型中的Probit模型来考察家庭层面数字经济发展水平对其相对贫困发生概率的影响建立以下计量函数：P(Yi=IlXi)=f(0+1ded+2il+3xi2)(2)模
18、型(2)中，i表示不同的农村家庭;Y,=1表示贫困家庭;P(Y,=1X,)表示i家庭陷入贫困的概率;Xi表示核心解释变量dedii和x,2表示所有控制变量,其中xil是户主特征变量是家庭特征变量。结合第二部分的理论机制分析，数字经济发展可能会通过提高家庭成员的技术能力、增加农副业经营份额以及促进非农就业的渠道对家庭收入提高产生影响。参考毛其淋（2020）的做法，建立如下模型进行渠道检验：Channel,=+1dedi+2）1+3i2+1（3）Inperinq=+1dedi+7dedichannel,+3channeli+4x11+xi2+（4）其中,Channelj为渠道的代理变量,在回归时使
19、用Business-sharexSkillSJJPgrading以及Nonfarm_employ-ment（一）数据来源本文使用的微观数据来源于中国家庭追踪调查（CFPS）数据库，选择2018年的样本进行分析.中国家庭追踪调查是一项全国性、大规模、多学科、综合性的社会追踪调查项目，旨在通过追踪收集个体、家庭、社区三个层面的数据,反映中国社会、经济、人口、教育和健康状况的变迁,为学术研究和公共政策分析提供数据基础。CFPS重点关注中国居民的经济与非经济福利，以及包括经济活动、教育成果、家庭关系与家庭动态、健康等在内的诸多主题。CFPS样本覆盖25个省（区、市），涵盖了中国95%的人口。CFPS2
20、018年的数据样本共包括14218个城乡家庭，因本文重点关注数字经济对农村居民增收致富的影响，因而处理过程仅保留了农村家庭的有关数据；在与儿童和成人数据库进行匹配、清洗并剔除缺失值后，最终得到有效研究样本5937份。（三）变量设置与说明1.被解释变量本文主要研究数字经济发展对农村家庭福利改善的影响，为了使研究更加全面立体，在此考虑将被解释变量设定为两个，分别为农村家庭实际经济收入和相对贫困状况。一方面，我们基于家庭收入研究数字经济发展的增收效应，选择使用家庭人均纯收入的自然对数（InPerinC）作为被解释变量，该变量的数据取值来自CFPS家庭经济数据库；这里的人均收入为家庭总收入除以家庭人口
21、数.另一方面，为进一步探讨数字经济发展对降低农村地区相对贫困发生概率的影响，本文选择使用根据欧盟标准设定的家庭收入中位数的60%作为衡量相对贫困（poor）的指标。由于CFPS数据库中尚未公开家庭所在具体城市,无法获取分城市、分城乡的收入中位数，因此本文参考周力等（2021）的做法,选择使用由CFPS样本数据测算得到的收入中位数来进行代替。通过计算得到CFPS样本库中农村家庭收入的偏态系数为6.25,呈明显的右偏分布特征，因此选择使用家庭收入的中位数来衡量相对贫困具有一定的合理性。2 .核心解释变量本文的核心解释变量是数字家庭指数。基于数字化生活的基本含义，我们从数字覆盖程度、数字使用强度、数
22、字重要程度和数字渗透程度四个维度构建数字家庭指数，并进一步使用因子分析法对该指标进行测算。在进行因子分析前，先采用KMo检验及BartIett球形度检验对家庭数字化水平四个维度的指标进行检验,结果显示，KMO值为0.821,Bartlett球形度检验的P值为0,说明该数据适合进行因子分析。进一步,通过Stata软件，利用相关系数矩阵求出非负特征根,结果显示前4个因子变量的特征值均大于1,且经方差极大值旋转以后，累积方差贡献率达到73.670%（如表1所示），因而最终选取4个公共因子（一级指标）。表1因子分析结果初始特征根正交旋转后特征值方差贡献累计贡献特征值方差贡献累计贡献Factorl6.0
23、7543.39043.3904.65933.28033.280Factor22.Ill15.08058.4803.29023.50056.780Factor31.1258.04066.5101.3519.65066.430Factor41.0027.16073.6701.0137.23073.670以各因子方差占累计方差的比例作为权重计算综合因子得分，同时根据各因子反映的对应原变量完成最终指标构建（如表2所示）。最终使用因子分析法得到的因子综合得分实际上是一个相对值，也即是单个农村家庭其数字家庭指数偏离整体样本均值的程度;正值越大说明该家庭数字化水平相对越高，相反，负值越大，则说明该家庭数字化
24、水平低于平均水平越多。表2数字家庭指数指标构建目疑准则层（一级指标）指标层（二级指标）备注说明因子权重覆盖程度是否使用手机、是否使用计算机、是否移动上网、是否电脑上网是=1；否=00.452使用互联网学习的频次、使用互联网工作的频次、使用数字家庭使用强度互联网进行社交的频次、使用互联网进行商业活动的频次根据CFPS问卷赋值为070.319指数重要程度上网时学习的审要程度、上网时工作的里要程度、上网时社交的重要程度、上网时商业活动的重要程度根据CFPS问卷赋值为050.131渗透程度互联网作为信息渠道的重要程度、手机短信作为信息渠道的重要程度根据CFPS问卷赋值为050.0983 .其他解释变量
25、为了避免因遗漏变量导致的估计不一致问题，本文借鉴已有研究，分别从个人和家庭层面选择变量加以控制。（1）中介变量基于掌握的数据，我们选择是否从事农林牧副渔业（BUSiness_share）作为检验增加农副业经营份额的代理变量（不从事农林牧副渔业赋值为1,从事农林牧副渔业赋值为0）;选择是否使用互联网进行商业活动（SkilIS.upgrading）作为衡量家庭成员技术能力的代理变量（使用赋值为1,不使用赋值为0）;采用除农活外是否有工资收入（Norlfarm_employment）作为是否从事非农就业的代理变量（有工资收入赋值为1,没有工资收入赋值为0）o为了使该机制检验更有说服力，在检验模型中构
26、建家庭数字经济发展指数与Business_share.SkiIIS.upgradingIiCRNonfarm_employment的dediBusiness,sharexdediSkills_upgrading和dediNonfarm-employmento（2）户主特征变量0由于本文以农村家庭作为研究切入的视角，需要定义虚拟户主控制有关变量，即以CFPS2018数据库中财务回答人作为家庭的户主,选择户主的年龄（age）、性别（gender）、健康状况（healthy）以及受教育年限（edu）作为控制变量。已有研究表明，使用局部加权回归散点平滑法后，户主的年龄与家庭贫困发生概率的关系呈U形特征
27、（樊土德等,2016）,因此在回归时同时加入age的平方项。另外，随着近年来看病难，看病贵”问题的日益凸显，因病致贫返贫的人数不断攀升，因病致贫已成为西部基层地区深度贫困群体返贫的首要原因，因此选择户主健康程度作为控制变量；根据CFPS问卷,从15进行赋值：1表示汨嘴麒，2新很崛，3砺,4标,5标不频.（3）家庭特征变量。选取CFPS2018家庭库中家庭总人口（familysize）、家中16岁以下儿童所占比重（young）、家中65岁以上老人所占比重（eld）、家庭是否从事非农工作（WOrk）、家庭人情支出（SOCial）以及家庭净房产（houseasset）为控制变量。一般来说，儿童和老人
28、由于缺乏劳动能力很难获取收入，因此贫困主要发生在儿童和老年两个阶段。家庭是否有非农经营为二分类变量，有非农经营赋值为1,没有赋值为0;家庭有非农经营可以增加非农收入，拓宽收入渠道，在一定程度上促进增收。（四）描述性统计1 .数字家庭指数的基本情况变量说明及描述性统计见表3o由表3可知,总体样本数字家庭指数的均值为-O.OOl,表明目前仍有很多农村家庭数字化水平低于平均水平，同时也从侧面反映出目前农村地区数字化发展潜力巨大，仍需继续挖掘；而且该变量的标准差较大，表明各家庭间的数字化水平存在较大差距o从农村家庭数字化指数的分布可以很明显看出，大部分农村家庭的数字化水平低于样本总体的平均水平，该结果
29、与温涛等（2020）的研究结论一致o建设数字乡村是实现乡村振兴的重要战略方向，也是必由之路。但就我国现实情况而言，由于农村地区数字渗透程度较低、数字人才队伍建设滞后、市场体系不完善不健全等原因，数字乡村的建设仍然受到制约。目前学术界对数字经济的研究在整体上仍处于发展阶段，还未就家庭数字化指数的测度方法达成共识。鉴于此,在后续的研究中，本文尝试使用更换核心解释变量来进行稳健性检验2 .其他变量的描述性统计从表3可知，在有效样本中，按照等效家庭规模计算的家庭人均收入的中位数X60%划分的相对贫困标准，仍有31.8$的家庭处于相对贫困状态，相对贫困问题仍然是制约乡村振兴的重要因素。从户主特征层面看，
30、户主为男性和女性的比例大致为W：9；健康状况均为良好；户主受教育年限均值为6年左右，从侧面反映出农村地区的教育质量及教育资源供给明显不足。从家庭特征变量层面看,受访家庭的人口规模维持在4人左右；从是否从事农业工作的描述性统计结果可以看出，目前农村家庭仍然主要从事农业相关工作；此外，从家中16岁以下儿童和65岁以上老人占比的情况来看，目前农村地区面临着严重的老龄化问题。表3变量说明及描述性统计变量变量名称变量说明平均值标准差dedi数字家庭指数采用因子分析法测算得到的指标-0.0010.577Inperinc家庭人均纯收入对数对家庭人均纯收入取自然对数9.2941.044poor家庭经济状况根据
31、家庭人均纯收入与贫困线标准生成的虚拟变量0.1150.320age户主年龄调查年份减去户主出生年份52.13314.2692age户主年龄的平方户主年龄的平方/10029.21414.759gender户主性别户主为男性=1：户主为女性=00.5540.497healthy户主健康程度非常健康=1：很健康=2:比较健康=3:一股健康=4:不健康=53.1921.279edu户主受教育年限根据户主受教育程度换算成年6.4344.297famiIysize家庭人口总数共同生活的家庭成员人口数3.8321.996fanilysize.eq等效家庭规模家庭户主权再为1:除户主外所有14岁及以上成员权毛
32、为0.5：14岁及以下家庭成员权重为0,3；未参与成员权重为0.42.2870.886work家庭工作性质无工作=0：从事农业工作=I；从事非农业工作=21.1170.631young家中16岁以下儿章占比家中16岁以下儿章数家庭人口总数X10014.09718.376elder家中65岁以上老年人占比家中65岁以上老人数/家庭人口总数XlOo18.96232.731social社会网络关系家庭支出中用于人情支出的部分(万元)0.3700.538houseasset家庭净房产家庭净房产=家庭总房产-房产贷款额(万元)26.561103.624四、检验结果及分析(一)基准回归分析表4汇报了数字家
33、庭指数对相对贫困发生概率、人均收入及家庭各项收入的回归结果。首先，由表4第(D列可知.数字家庭指数的系数显著为负，表明数字化水平对家庭相对贫困发生概率具有明显的抑制作用：具体来说，数字家庭指数每提高1个百分点，农村家庭相对贫困发生概率就会下降0.224个百分点。其次，第(3)-(6)列以各项收入为被解释变量的回归结果表明数字家庭指数对家庭各项收入均表现出显著的促进作用，但对各项收入的影响又不尽相同；数字家庭指数每提高1$,各项收入分别增加0.307%、0.373%.0.356%,0.354%o一方面，从表4第(3)列可知，随着数字化先进技术的广泛传播，农村地区生产经营市场的竞争会加剧，促使农户
34、更有效率地利用现有资源并接受先进技术，而技术进步能够提升生产效率，增加农林生产和养殖业的比较效益，进一步使得农村家庭可以从农业经营市场中获得更大的收益。另一方面，从表4第(6)列可知，为鼓励数字乡村建设.国家及地方政府出台一系列优惠政策，鼓励并扶持相关数字化新兴产业发展，并给予相关人员一定的补贴，在一定程度上调动了农村居民从事农业种植及养殖的积极性，农村家庭获得转移性收入的概率也显著提升。同时，数字化产业的融合延伸可以倒逼传统农业模式创新，一定程度上将会拉动农村劳动力非农就业，表4第(4)列表明数字家庭指数的提高,显著促进了农村家庭工资性收入的提高,也再次印证了这一点。最后，如表4第(2)列所
35、示，在这四者的共同作用下.数字家庭指数对农村家庭人均收入的影响也表现为显著的正向促进作用；家庭数字化水平每提高假，家庭人均收入将增加0.172席,印证了假说Q表4数字家庭指数对相对贫困发生概率、人均收入及家庭各项收入的回归结果(1)相对贫困发生概率(2)对数人均收入(3)对数经管收入(4)对数工资收入(5)对数财产收入(6)对数转移收入数字家庭指数-0.2240.172w*0.307*0.373P0.3560.354(-5.120)(7.831)(2.407)(3.103)(4.559)(3.571)户主年龄-0.0080.0010.260,0.049,0.0160.161-(-0.859)(
36、0.164)(9.544)(1.926)(0.943)(7.650)续表(1)相对贫困发生概率(2)对数人均收入(3)对数经营收入(4)对数工资收入(5)对数财产收入(6)对数转移收入户主年龄平方-0.0090.0010.2430.070-0.0020.095”.(-C.978)(0.120)(8.848)(2.732)(0.112)(4.492)户主健康状况0.0493-0.036-0.1420-0.1390.05700.070”(3.338)(-4.663)(-3.173)(-3.318)(2.074)(2.033)户主性别0.099-0.0280.747,-0.72L-0.0240.51
37、6,(2.505)(-1.379)(6.315)(-6.511)(-0.327)(5.644)户主受教育年限-0.0470.036，”-0.0110.10OE0.0130.011(-9.231)(13.809)(-0.698)(6.946)(1.417)(0.927)家庭人口规模-0.069E-0.048,0.3460.667*0.0100.276o(-6.127)(-8.371)(10,267)(21.178)(0.464)(10.607)工作性质-0.3250.1540.1061.0130.0850.385(-9.521)(9.039)(1.066)(10.852)(1.396)(5.01
38、7)家中儿童比重0.0056-0.005,*-0.009”-0.023w-0.001-0.0060(3.953)(-7.790)(-2.450)(-6.351)(-C.627)(-1.961)家中老人比重0.005E-0.004-0.010”-0.027E0.0020.018,(6.497)(-9.718)(-4.064)(-11.252)(0.985)(9.110)社会网络关系-0.266*0.253w0.3860.3600.176-0.141(-5.950)(13.177)(3.455)(3.420)(2.575)(1.623)家庭净房产-0.0000.000-0.0000.0010.00
39、2-0000(-0.587)(3.454)(-0.529)(2.354)(4.820)(0.717)常数项0.1099.5081-4.800o5.283E0.196-4.044”(0.200)(43.981)(-3.827)(4.453)(0.254)(-4.079)控制省份是是是是是是控制个体是是是是是是PseudoRz0.1470.2980.0960.2770.0490.197N593759375937593759375937注：括号内为t值,*、*和*分别表示在10%.5$和1$的水平上显著I,下同。(二)机制检验机制检验的结果展示在表5中。表5第(1)(3)(5)列中核心解释变量数字家
40、庭指数的系数显著为正，表明数字经济发展能够显著促进农村家庭农副业经营份额增长、家庭成员技能提升以及非农就业增加：表5第(2)(4)(6)列中交叉项系数也显著为正，表明数字经济确实可以通过上述三个渠道促进农村家庭收入增长。具体来说,第(1)(2)列中第一个渠道家庭农副业经营份额的回归结果显示，数字家庭指数每提高1个百分点，家庭农副业经营份额增加0.033个百分点；且在引入渠道变量后，核心解释变量数字家庭指数的估计系数值和t值相较于基准回归结果均有所下降，显示出提高家庭农副业经营份额确实是数字经济发展促进农村家庭收入增长的一个渠道。其原因在于：数字产业具有强大的渗透作用，它在与传统制造业、农业等产
41、业融合时，不仅能够加快传统行业的变革,还能及时淘汰拖累经济发展的夕阳产业，从而达到优化生产经营结构的效果(温涛等.2020):另外，数字新兴产业，如大数据、电子商务等行业也在很大程度上丰富了生产经营的形式。第(3)(4)列家庭成员技术能力渠道检验的回归结果显示，数字经济发展对家庭成员的技能提升有显著的促进作用，从而提高了农村家庭的收入水平。可能的解释在于：家庭数字化水平提升后，家庭成员的技术能力通过群体效应得到迅速提升，从而产生更高效、低成本的生产销售模式，实现农产品生产的增值提效.从而促进家庭收入的提高(程名望等，2016)。该结果与前文理论分析一致,数字技术的应用加快了先进技术的传播，技术
42、进步带来生产效率的提升，从而促进家庭增产增收。第三个渠道非农就业的回归结果展示在第(5)(6)列，验证了数字家庭指数提高能够通过拓宽非农就业渠道来促进农村家庭增收的研究假设。一方面,以物联网、电子商务等为代表的新兴行业蓬勃发展，创造出大量的新职业需求；另一方面，新兴行业在与传统行业结合的过程中又形成了许多职位空缺；此外，在农村的新一代青年也更倾向于从事非农行业，带动非农就业是数字经济发展促进农村家庭收入增长的又一重要渠道。(三)稳健性检验本文进一步采用三种方法进行稳健性检验：第一，考虑到核心解释变量数字家庭指数的计量方法可能存在误差，故尝试使用更换核心解释变量计算方法来进行稳健性检验。参考田野
43、等（2021）在进行农业现代化发展效率测算时的方法，选择使用燧值法对数字家庭指数进行测算，以此来替代因子分析法测算的指标，结果如表6（1）-（2）列所示。第二，尽管本研究已经尝试从尽可能多的层面控制可能会对家庭经济状况产生影响的变量.但仍然可能面对遗漏有关解释变量的问题。JoSePh等（2005）认为可以通过观察引入不同控制变量后回归系数估计值的变化（。）来评估遗漏变量的测量偏误。在选择其他与家庭经济状况密切相关的变量时,选择加入政府补助占该家庭总收入的比重（gov）,是否有代偿亲友或民间借款（ft）以及该家庭的现金和存款总值（InSaVing）这3个变量，结果见表6第（3）-（6）列。第三，
44、相对贫困划分标准的选取。孙久文等（2019）指出，人均收入中位数的权重应在30260与不等，因此本文进一步采用样本家庭收入中位数的40$作为衡量贫困发生的界线再次进行回归，结果如表6第（7）列所示。表6的回归结果与表4基准回归结果一致，证明基准回归的结果是稳健的。表5机制检验经营份额家庭人均纯收入技能提升家庭人均纯收入非农就业家庭人均纯收入(1)(2)(3)(4)(5)(6)数字家庭指数0.033”.0.163*0.230-0.171*-0.05320.345”.(2.711)(6.929)(29.219)(7.059)(4.584)(8.277)数字家庭指数X经首份额0.183(4.919)
45、经营份额0.218E(9.444)数字家庭指数X技能提升0.349”(2.680)技能提升-0.010(-0.087)数字家庭指数X非农就业0.199(4.606)非农就业0.649-(27.159)其他控制变量是是是是是是常数项1.558.8.994*0.939”.8.556P0.51029.144(22.826)(70.682)(21,501)(72.454)(7.996)(79.088)PseudoR20.1590.2560.320.1960.2130.338N593759375937593759375937表6稳健性检验(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)相对贫困对数人均相对其困相对贫困
