西部地区农村信息化建设的反贫困效应研究——基于CFPS2018的实证分析

郑景丽，沈 洋，周鹏飞

（重庆师范大学经济与管理学院，重庆401331）

一、引 言

贫困问题是制约一个国家发展的重要难题，其涉及的不仅仅是经济问题，还在于深层次的社会规范、政策和制度问题。因社会体制不公而导致的政治、经济以及文化权力等的缺失，是世界各国迈向现代化所必须解决的问题[1][2]。信息不对称理论指出在市场经济活动中，各类人员对信息的掌握程度是有差异的，掌握信息比较充分的人员在市场经济活动中往往处于优势地位，而信息贫乏的人员往往处于不利地位。在典型城乡二元社会体系中，尤其是西部农村地区，信息不充分则会导致低收入群体处于信息博弈过程中的弱势地位，其带来的利益分配不均衡和社会不公平现象尤为明显，这剥夺了个体公平享受社会资源的权利[3]。信息是一种“赋能资源”，也是一种无形资本，已成为催化社会经济繁荣不可或缺的生产要素。农村信息化的发展一方面能够提高信息传递的便利性以及带动信息流动和共享，从而缓解信息不充分问题，改善低收入者不利博弈地位，另一方面还能够强化农村基层治理、拓宽非农就业渠道以及推广普惠服务等以改善居民生活质量[4]。

随着信息化建设的不断推进，互联网在农村地区迅速推广并使用，2020年9月中国互联网络信息中心（CNNIC）公布的第46次《中国互联网络发展状况统计报告》指出：截至2020年6月，我国农村网民规模为2.85 亿，占整体网民的30.4%，较2020 年3 月增加3063 万；农村互联网普及率达到52.3%，较2020年3月提升6.1个百分点，城乡地区互联网普及率差距进一步缩小6.3个百分点，农村和城市“同网同速”的时代正在来临，信息化建设正深刻影响着农村居民的生产生活。党的十九大以来，国家持续聚焦信息化建设状况，相继发布了《关于实施乡村振兴战略的意见》《乡村振兴战略规划（2018～2022年）》《数字乡村发展战略纲要》等一系列政策文件，这些文件均着重强调了我国农村信息化建设的必要性，并突出说明了农村信息化建设对推进我国乡村振兴战略和实现区域性精准脱贫有着重大影响。尽管脱贫攻坚战开展以来，我国减贫事业取得了举世瞩目的成就，但由于受到自然环境、要素禀赋和其他制度性条件约束，西部地区贫困问题依然严峻，表现出人穷地也穷的特征[5]。14个集中连片特困地区涉及西部的有12个，作为脱贫攻坚主战场的“三区三州”深度贫困地区也在西部地区。再由于生态环境脆弱、基础设施薄弱以及信息空间不足等原因，西部农村地区信息化建设的起步和发展要比东部沿海发达地区缓慢和滞后，区域间存在着较大的“信息鸿沟”，非平衡性增长的“涓滴效应”制约着西部贫困地区群众均衡获取经济发展红利，这显然不利于我国全面建成小康社会目标的实现。信息扶贫作为加速弥合城乡“数字鸿沟”和培育形成“造血机制”的有效途径之一，其在精准扶贫工作中扮演的角色越发重要。因而瞄准信现代信息对西部地区减贫效用，验证信息化建设能否推动西部农村地区生活福利改善以及回答如何最大程度发挥现代信息技术益贫作用，这有对于激发西部地区脱贫内生动力，推动减贫事业高质量完成，进而实现脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接具有重要意义。

二、文献回顾

如何消除贫困一直是学者关注的重点话题。随着农村信息化建设不断推进，特别是在精准扶贫的大背景下，信息化作为一种偏向型技术进步，其是否具有减贫效用学界对此做了大量探索，大致可以分为以下三个方面：

一是农村信息化建设与城乡收入差距之间的研究。多数学者指出农村信息化建设能够缓解贫困问题，例如韩长根（2017）基于省级面板数据，运用系统GMM模型考察了互联网普及与城乡收入差距之间的关系，发现互联网普及对城乡居民收入的影响显著为正，能够很好地缩小城乡收入差距[6]。程名望（2018）通过采用省级面板数据与中国社会调查微观数据对其进行研究，发现信息化推进与城乡收入差距的影响呈现出先增后降的“倒U型”趋势，农民享受的互联网红利要明显大于城镇地区[7]。也有人指出因各个地区信息化基础网络设施普及状况和居民自身素质不同，使得信息富有者和信息贫困者之间出现“数字鸿沟”，拉大了城乡收入差距[8]。贺娅萍（2019）从搜寻成本角度论证了互联网对城乡居民的数字红利作用，认为农村居民受制于收入水平和受教育水平，不能充分享受互联网带来的降成本效应，因而互联网普及拉大了城乡收入差距[9]。谭燕芝（2017）指出农村网民在互联网的使用上由于信息接受能力和欣赏能力缺陷，信息化的不断发展拉大了城乡居民收入差距[10]。

二是信息化建设减贫效应研究，主要集中在绝对贫困、相对贫困和多维贫困等方面。Khizer（2014）采用协整模型分析了信息通信技术对巴基斯坦贫困村庄的影响，研究发现无论从短期还是长期来看，信息通信技术都能够显著改善经济边缘群体生活条件，且时间越长益贫作用越显著[11]。高梦滔（2008）通过GMM估计法研究了农户的信息服务利用率对农户收入和贫困发生率的影响，指出信息服务利用水平对农户增收和降低贫困绝对发生率都有正向作用，特别是电信服务的利用水平具有显著的惠及穷人效果[12]。李丽霞（2019）使用CFPS2018 数据对互联网使用降低农户多维贫困的关系进行了论证，研究发现互联网使用能够有效降低农户的多维贫困，而且在高维贫困上互联网的减贫效用更大[13]。张含宇（2020）指出信息化在农村普及显著降低了农村贫困的广度、深度和强度，但减贫效用具有地区差异，在西部地区能够很好地缓解相对贫困问题，而在东部和中部地区却加剧了相对贫困问题[14]。赵浩鑫（2019）指出本地区互联网发展能够有效降低农村恩格尔系数，缓解相对贫困问题，但对于邻近地区却具有负向溢出效应，即本地区互联网信息技术加剧了邻近地区贫困问题[15]。周向红等（2017）指出推进农村信息化建设，增强移动电话和互联网推广能够有效缓解个体能力贫困[16]。

三是信息化减贫的中间传导媒介，主要集中在互联网金融、农村电商以及非农就业等方面进行。田勇指出互联网进村能够显著降低农村贫困发生率，而家庭创业在互联网进村进程中发挥着中介作用，互联网进村从生产、销售以及第三方服务等方面为农村家庭开展电商经济提供了便利，这有助于乡村整体脱贫[17]。郑刚等（2020）指出“淘宝村”是基于互联网技术所产生包容性创业的一种典型模式，能够显著降低低收入者群体陷入贫困状态的发生概率[18]。董玉峰等（2020）指出基于现代信息技术飞速进步而衍生出的数字普惠金融突破了传统金融空间约束、信息不对成以及金融推广成本高的制约，有助于提高金融服务的广度和深度，进而减缓贫困[19]。唐红涛等（2019）运用空间计量模型探究了农村电商减贫的空间溢出效应，指出农村电商对本地贫困减缓作用具有正向溢出效应[20]。

综上所述，已有较多文献探讨了信息化建设对贫困群体收入的影响，为本文研究两者关系提供了思路和方法借鉴，但仍有边际改进的空间。第一，已有文献在探讨信息化减贫效应时更倾向利用互联网普及率或是否使用手机来衡量信息化水平，在信息技术快速发展的背景下，人们参与信息化的深度和广度差异巨大，若简单使用单一指标，信息化对农户日常生活的重要程度则无法体现；第二，鲜有文献对比研究在不同贫困标准下信息化减贫效应是否存在差异，也鲜有文献回答在不同的贫困标准下信息化减贫是否存在异质性这一问题。鉴于此，本文通过CFPS2018数据库，考虑使用深度、覆盖广度以及重要程度等因素更加综合地衡量现阶段我国信息化建设的实际推广效果。在此基础上引用国内三个贫困标准来探究信息化减贫是否存在异质性，为后扶贫治理时代缓解相对贫困问题建言献策。

三、数据来源、变量选取与模型构建

（一）数据简介

本文中所使用的数据来源于2018年北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）实施的中国家庭追踪调查（CFPS）的调查结果。CFPS是一项全国综合性家庭社会追踪调查工作，其重点调查关注中国居民的经济与非经济福利维度，涉及经济行为、教育获得、家庭关系以及家庭动态、人口迁移、身心健康等在内的诸多研究主题，旨在通过追踪收集个体、家庭、社区三个层面的数据来反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁，为学术研究和公共政策分析提供数据支撑。CFPS的调查对象为中国25个省、自治区、直辖市（未涵盖新疆、西藏、青海、内蒙古、宁夏、海南以及港澳台地区）中的家庭户和样本家庭户中的所有家庭成员，总样本规模为14241户家庭、32669个体。本文所使用的数据样本为西部农村地区，为反映西部近期农村现实情况，将居住地址、户口为城镇以及非西部地区的个体数据予以剔除，最终保留样本数据量为2116个。

（二）变量选取

1.被解释变量

农户贫困。当前学界对于贫困的研究多采用绝对收入、贫困发生率等指标来作为代理变量，本研究参考彭文慧（2020）[21]的做法，根据家庭年人均绝对收入作为代理变量。现阶段我国沿用的绝对贫困标准是以2011年的2300元不变价为基准的，根据物价变动，采用价格指数对2300元的贫困标准进行换算得出2018年的绝对收入贫困标准为3535元。此外，为使得所测算的结果更具合理性、广泛性和参考性，借鉴Ferreira（2016）[22]的做法，本研究还引入2015年世界银行基于购买力评价公布的人均日消费1.9美元和3.1美元作为国际极端贫困标准和一般贫困标准。若农户年收入低于贫困标准，即农户处于贫困状态，则将其赋值为1，反之则赋值为0。

2.核心解释变量

农村信息化。已有文献在衡量农村信息化水平时往往使用例如是否使用手机等单一指标，这显然不能对农村个体参与信息化程度进行综合考量。为更加全面考察农民参与信息化水平，本研究根据CFPS数据库问卷的问题选取4个维度共计14个指标对农村信息化水平进行测量，具体评价指标体系及其赋值见表1。其计算方式参照李训（2019）[23]、王钢（2020）[24]以及尹志超（2014）[25]的做法，先对各个指标的赋值进行加总再采用因子分析法计算综合得分。其中，在计算综合得分时采用迭代主因子分析法进行计算。在进行因子分析前需要采用KMO检验以及Bartlett球形度检验对加总后的四个维度指标进行检验，结果显示，KMO的值等于0.680，Bartlett球形度检验的P值为0.000，表明数据适合做因子分析。依据经验法则，根据特征根的大小提取一个公因子，其累积方差贡献率为83.8%，对整体指标有较强的解释力度。

表1 农业信息化评价体系

3.其他解释变量

为了尽可能地缓解遗漏变量致使所测算结果有偏的问题，本研究还尽可能地从个人层面、家庭层面以及社会层面对个体进行控制。

（1）个体特征变量。农户的个体实际情况也会对农户的贫困状态造成影响，选取个体受教育程度、健康状况和年龄进行控制。随着农户整体素质的上升，其眼界以及处理突发事件的能力也会随之提高，根据受访者回答的受教育程度，对受教育程度进行有序排序赋值，小学及以下水平赋值1，中学赋值为2，大学及以上赋值为3。近年来，随着医疗费用、生活成本上涨，因病致贫现象已成为我国农村地区一个较为严重的社会问题。特别是西部基层深度贫困群体贫病交加的情况依然严峻，将近八成农户遭遇健康问题，因病致贫返贫的比例占到总人口的40 以上，已成为首要致贫原因（徐小言，2018）[26]。不健康赋值为1，比较健康或健康赋值为0。

（2）家庭特征变量。家庭作为一个基本的经济生产单位，其具体情况也会影响到农户的贫困状态。本研究引入家庭人均收入、家庭成员数量、是否土地流转情况、是否有贷款以及家庭存款五个家庭特征变量进行控制。家庭存款人均收入的多少不仅直接反映了家庭财富的积累情况，而且还反映出家庭在面临突发事件时抵御风险的能力，这可能缓解农户因病致贫、教育致贫以及突发公共事件致贫等问题。在农村土地流转政策的指引下，通过土地流转机制，一方面农户能够通过经营权转让而获得收益，另一方面土地问题的解决还能够释放家庭劳动力，从而有更多的机会从事二、三产业，增加非农收入。家庭成员数量在一定程度上能够反映出家庭的劳动力水平，数量越多就越有机会为家庭分担事务，增加经济收入。是否土地流转和是否有贷款为二分类变量，是赋值为1，否则赋值为0。

（3）社会特征变量。农户作为社会生产单元的基本构成部分，整体社会发展状况也会影响农户的贫困状况，本研究引入是否收到社会资助、是否收到政府补助、是否领取养老金以及是否从事个体经营四个特征变量进行控制。社会捐助作为私人救助力量长期以来在我国缓解农户贫困问题，改善农户生活状态以及增加国民福利上发挥着重要作用，与此同时政府救助作为官方救助力量也对消除贫困问题起到社会兜底作用。此外，是否经商可能会影响农户社会资本网络和非农收入，这可能影响着农户的贫困状态。对于二分类变量的处理，是赋值为1，反之则赋值为0。

（三）模型构建

由于本文的被解释变量为“是否贫困”的二值变量，根据变量的数据分布特征选用Probit模型进行回归分析。含有内生变量的Probit模型通常有两种估计方法：极大似然估计法（MLE）和两步法，但由于两步法在计算过程中第一步的误差被代入到了第二步之中，其估计效率要低于MLE估计，因此本研究选取MLE估计法进行估计。基于以上设定，本文构建的计量模型为：

Pr(yi= 1) = φ(αInterneti+ βZi+ εi)

上式中，y表示农户贫困状态，本研究选取国内贫困标准、国际极端贫困标准和国际一般贫困标准对农户的贫困状态进行衡量；Internet表示信息化程度，Z为家庭层面、个体层面以及社会层面的控制变量，i为个体，ε为随机扰动项，α和β表示待估计参数。α为本文所重点关注的参数，若α的取值大于0，表明信息化水平越高则农户发生贫困的概率越高；反之，若α的取值小于0，则代表信息化水平越高农户发生贫困的概率也就越低。

四、信息化减贫效应实证分析

本研究实证部分主要包括三个部分：首先是采用Probit模型对农村信息化减贫做基准实证分析，分析农村信息化的减贫效应究竟如何；再次是通过增加控制变量，换用Logit 模型和线性概率模型以及变化样本容量的方法做稳健性检验，以验证基准估计结果的稳健性；最后是考虑到影响减贫以及农村信息化发展的因素较多，以及遗漏变量的存在或是反向因果关系可能会使得基准回归中由于内生性问题使得测算结果有偏，因此采用IV-probit模型对内生性问题进行纠正。

（一）基准回归分析

1.西部地区信息化建设反贫效应结果分析

运用Stata 15.1软件对模型进行运算，其估计结果见表2。从结果来看，根据我国现行贫困标准条件，信息化水平的提高能够显著改善农户贫困状况，随着信息化参与度的提高，农户的贫困发生概率将会降低22.85%。其背后的传导机理可能在于以下三个方面：

一是信息化作为一种偏向型技术进步能够提高农业劳动生产率。信息化向农村地区延伸融合的过程中，在农业物联网、大数据分析以及农业技术推广方面发挥着重要作用，这有助于促进农业现代化建设；此外，对于被现代技术替代的剩余劳动力能够通过“互联网+农业”所产生的新业态而提高实现自我雇佣和从事非农就业以成为工资获得者的概率，这拓宽了农民增收渠道。

二是信息化作为一种高效传播信息的媒介，能够促进农户积累社会资本从而影响改善贫困状态。社会资本作为一种以社会网络为载体的社会性资源，其主要依靠相互之间平时的沟通交流所积累。我国西部农村地区是一个典型的“乡土社会”，在信息化的影响下，一方面有助于推动农户间随时实现面对面沟通，降低为维持相互关系所需要的时间成本和通信成本，从而为维持已有亲朋好友联系、发展强关系提供便利；另一方面，信息化的发展为建立更多弱联系提供了更多可能，通过互联网平台低自尊和低满意感的人更易于利用互联网社交平台建立联系[27]，这在CFPS 问卷中“是否与网友聊天”“是否与网友见面”等问题中也得到了验证。

三是信息基础设施作为一种信息传播载体，能够通过降低信息费用、减少信息不充分不对称以及为各项政策的实施提供便利从而影响农户的贫困状态。与传统信息传播技术相比，现代互联网信息技术作为一种高效的信息传播载体不仅能降低农户信息获取成本，提高信息传播的效率，还能拓宽信息传播范围，这对于消除市场信息不对称，拉进城乡沟通距离，降低信息搜寻成本以及克服信息壁垒具有显著促进作用。

2.其他解释变量结果分析

（1）从个体特征来看。个体的健康状况在10%显著性水平下正向影响农户的贫困发生率，表明相较于健康群体而言，不健康的农户是贫困群体的概率更大。随着医疗成本和生活成本不断增加，又限制于乡村医疗基础设施整体水平不高，因而“小病不去看，大病不敢看”在农村成为一种普遍社会现象。现阶段西部农村地区农业生产主要以劳动力投入为主，沉重的劳动付出、低下的医疗水平和不健全的医疗卫生社会保障相匹配，为农户因病致贫埋下了隐患。个体年龄在10%显著性水平正向影响个体贫困，表明年龄越大，越容易陷入贫困状态。受教育程度在5%显著性水平下负向影响个体贫困，受教育程度能够直接影响到个体人力资本，受教育程度越高，其市场竞争能力也就越强，这有助于提高收入。

（2）从家庭特征来看。农户人均收入在1%显著性水平下能够显著的抑制其贫困发生的概率，这和判断个体是否贫困与其收入直接挂钩有关；家庭总存款这一变量在1%水平下显著负向影响农户贫困，家庭存款越多，家庭创收的方式会有更多选择且对抗风险的能力也会提高，会大大降低家庭陷入贫困的可能性；农村地区家庭成员数量在1%水平下显著正向影响其贫困状态，表明家庭成员越多越容易导致农户陷入贫困。相较而言，对于家庭成员较少的家庭因其在孩子教育支出、生活支出和医疗等支出方面花费更少，在一定程度上缓解了经济压力。是否有尚欠款在1%水平下显著负向影响农户贫困，说明家庭中有尚未归还的借款和贷款会降低农村家庭陷入贫困的风险，原因一方面可能是农户家庭中持有与外债价值相对应的固定资产或者银行定期存款，一定程度上能够反映农户家庭的基本情况；另一方面，欠款的多少反映出个体信用问题或是其人际交往资本，这能够抑制贫困的发生；此外，为缓解农户生产资金短缺的问题，正大力推行的普惠金融政策也能够为农户提供利息低额度高的金融产品，能够促进农户扩大农业生产或是改善生活条件，这也能够抑制贫困发生的概率。

（3）从社会特征来看。是否从事个体经营在1%显著性水平下负向影响农户贫困，表明从事个体经营的农户能够通过商业行为获取经济报酬，一方面商业经营的营业利润能够直接为个体带来经济收入，另一方面基于商业行为的社会资本也能够间接为个体提供更多增加经济收入的机会，这能够极大的降低贫困发生的概率。是否领取养老金在1%显著性水平下正向影响贫困发生，表明领取养老金的群体更容易处于贫困状态。一般而言，通过领取政府养老金资助能够在一定程度上缓解老人经济压力，但领取养老金的往往又是那些缺乏工作能力、独自生活能力、年龄较大以及易产生健康问题的群体，这些群体因自身无法获得其他渠道的收入而且还有较大的医疗支出，因其弱质性发生贫困的概率偏大，因此在估计结果中展现出领取政府养老金的有更大的概率处于贫困状态。是否收到社会补助在10%显著性水平下负向影响贫困状态，表明在民间慈善机构、公益人士及机构的帮助下，农户能够明显的改善生活状况，增加经济收入。而是否收到政府补助虽负向影响农户是否贫困，但是不显著。政府补助作为官方财政兜底的最后一道防线，在改善部分低收入生活状况上发挥着不可替代的作用。其不显著的原因可能是政府补助设置的门槛往往比较严格，满足这一条件的群体较少，因此对于大部分群体而言其未能发挥作用，但政府补助的虽未具有统计学意义，但其改善群体生活福利作用的经济意义仍值得参考。

3.异质性分析

从不同的贫困标准来看。本研究引入了国际不同的贫困标准来验证信息化减贫作用是否存在异质性，基于不同的贫困标准线得出的结果为信息化减贫作用存在异质性。在我国现行贫困标准和国际一般贫困标准下，随着信息化水平的提高，农户摆脱贫困的概率分别为22.85%和24.35%；但在国际极端贫困的标准下这一作用变得不显著，其可能的原因是在极端贫困条件下农户更倾向解决日常吃穿等生存问题，相较于生活品质而言其关注较少；另一方面，因互联网的使用具有门槛，极端贫困户可能无力承担使用互联网所必备的硬件设施的费用以及网络资费，这就造成了信息化减贫效应不显著。笔者根据不同贫困标准以是否接入互联网作为评判标准对CFPS全样本数据进行整理，以更加精准的把握农村贫困群体的互联网使用情况。结果显示，在我国贫困标准和国际一般贫困标准下农村贫困群体的互联网普及率分别为23.91%和25.23%，在国际极端贫困标准下这一比例为22.79%，这佐证了在为解决日常吃穿住行等生活问题时，由于互联网使用的门槛限制，农村贫困居民对于支付使用网络的硬件购买费用以及网络资费的意愿有所下降；同时在极端贫困条件下的农户个体并不具备使用互联网的技能等因素，造成使用互联网对于不同贫困标准下的不同农村贫困群体的影响效果产生差异。因此，在发挥信息化减贫作用的过程中还应看到不同贫困群体的实际生活状况，根据不同的群体采取不同的政策以促进信息化减贫作用的发挥。

表2 Probit基准回归结果

（二）稳健性检验

为了验证基准回归结果的稳健性，本研究采以下方法对于我国现行标准下的结果进行稳健性检验：（1）增加控制变量法。（2）因模型残差项可能服从标准正态分布或是服从逻辑斯蒂分布，因而采用Logit模型对Probit模型估计结果进行验证。（3）根据Ferrer-I-Carbonell、Frijters、Angrist以及Pischke的研究指出，在模型设置合理的情况下，Probit估计与OLS估计不会存在较大的优劣之分[28-29]，因而采用OLS 进行线性概率（LPM）估计。（4）重庆作为西部地区唯一的直辖市，其经济发展状况和享受的国家政策扶持力度相较于其他城市有所不同，因而采用删除重庆市的样本再进行检验。表3中Model 1至Model 4分别报告的是增加控制变量、Logit 模型、OLS 估计以及剔除重庆市样本数据的估计结果。从回归结果来看，无论是采用增加控制变量法，更换模型还是剔除样本的方法，核心解释变量信息化对贫困状态的相关关系和显著性为发生明显改变，因此可以认为基准回归的结果是稳健的。

表3 稳健性检验

（三）内生性问题

尽管本研究尽可能多地控制了影响农户贫困状态的变量，但实证结论中仍然可能面临模型内生性问题的威胁，其原因不仅仅是因为遗漏变量的存在，还可能是农村信息化发展水平与农户减缓贫困之间可能存在潜在的内生关系。一方面由于农村现代化的信息基础设施不断完善，这可能会降低农民市场信息搜寻成本，改善信息博弈的弱势地位，推动“互联网+农业”新业态的发展，从而提高农户就业创业能力和拓宽就业渠道，增加农户收入；另一方面现代信息技术的使用状况又会受到农户经济状况的影响，越是贫困的群体其互联网的使用概率也就越低。因而农村信息化水平和农民摆脱贫困之间存在双向因果关系，这就使得模型设置仍要面临内生性问题威胁。为了消除反向因果关系产生的内生性问题对模型估计带来的偏差，本文选择工具变量法来缓解模型的内生性问题。工具变量的选择既要保证与内生变量有关又要满足外生性条件，因此本文借鉴张景娜（2008）[30]和李丽霞（2020）[13]的做法，选取月电信通信费用以及所在省份农村互联网普及率作为工具变量对模型进行估计。其基本逻辑在于省份整体性互联网普及率越高意味着使用互联网的农户也就越多，那么农户群体之间就可能产生“物以类聚，人以群分”的现象以及“同伴效应”，这驱使着个体使用互联网；此外，每月电信通信费用由农户根据自身经济条件和需求选取相应的网络付费行为产生，根据消费行为的“棘轮效应”，消费习惯一旦产生便很难逆转，同时，从广义的角度来看互联网的使用也属于通信消费行为，这能在一定程度反映出农户每个月对互联网的参与状况。于是，所选的两个工具变量满足对信息化水平的关联行为，但又不能决定农户是否摆脱贫困。因此，可以认定所选择的工具变量对信息化水平有关联效应但对农户贫困状态影响是外生的。表4报告了新增工具变量的IV-Probit模型的估计结果。

表4 报告了消除内生性问题后的信息化减贫效应估计结果。通过对比没有消除内生性问题的Probit估计结果发现表2中的结果在表4依然成立，再次验证结果是较为稳健的。此外，研究还发现相较于Probit估计结果，IV-Probit的估计结果中信息化的减贫作用得到了放大，由原本的0.2221上升到了1.0632，反映出在处理内生性问题之后的信息化参与度高的群体有更大的概率不是贫困群体。

表4 IV-Probit内生性估计

表5 平均边际效应测算

表5 报告了我国现行贫困标准下Probit 模型和IV-Probit 模型信息化减贫作用的平均边际效应。从表5 中可以发现未考虑到内生性问题的Probit 模型的信息化减贫边际效用为10%显著性水平的-0.0211，表明每增加一个单位的信息化水平能够带来2.11%的减贫作用；但在IV-Probit模型中变成了1%显著性水平的-1.9665，表明每增加一个单位的信息化水平能够带来199.65%的减贫作用，其显著性和边际减贫效用均得到了提升。

五、结论与政策启示

（一）结论

本文基于2018年中国家庭动态追踪调查的微观调查数据，选取覆盖广度、使用深度、使用强度和重要程度四个维度共计14 个指标来构建西部农村地区信息建设评价体系，利用因子分析法进行合成。基于2011年确定的2300元绝对收入贫困标准以及世界银行提出的人均日消费1.9美元和3.9美元极端贫困标准与一般贫困标准，运用Probit模型深入探讨了信息化建设对西部地区农民贫困状态的影响。研究结果表明：（1）无论是我国贫困标准还是国际一般贫困标准，信息化建设都能够显著降农村个体陷入贫困状态的可能性；（2）以“每月电信通信费”和“所在省份的互联网普及率”作为工具变量处理内生性问题之后，信息化的减贫效应依然显著。此外，农户的个体特征、家庭特征和社会特征都会不同程度的影响家庭贫困状况。

（二）政策启示

信息化是时代发展的大趋势，而农民通常被认为是保守性力量。随着信息化建设的不断推进，农民对现代信息的需求也越来越迫切。为激发西部贫困地区脱贫内生动力，化解农民信息贫困问题，最大程度发挥信息化建设益贫效应，结合上文研究结果，可以从以下几个方面进行改进：

第一，在面对“互联网+”国家战略的逐步推进以及西部信息化建设滞后的现实背景下，西部地区应以信息化扶贫新路子为指引，强调政府在信息化建设中的引领作用，积极推动信息化基础设施建设的城乡区域间协同发展，强化西部农村地区，尤其是集中连片深度贫困地区的信息化建设力度，加快农村贫困地区4G网络覆盖、移动蜂窝、光纤宽带网络和无线基站基础设施建设，通过提升信息技术供给能力的方式来提高农户信息化参与深度和广度，最大可能的消除因数字鸿沟造成的“信息落差”“知识分割”等问题。

第二，因互联网的使用存在一定的门槛，使用互联网需要一定的经济基础，这限制了贫困群体互联网的使用。因此，为加快推进我国贫困地区的信息化建设，扩大西部农村地区互联网受众群体，应全面落实网络“提速降费”政策并出台相关补贴措施，研究制定农村电信资费、农户网费、农业企业信息服务费等费用的降费措施，为贫困地区居民提供优质稳定且低价的网络传输存储服务，着力改善低收入群体信息博弈过程中的弱势地位，消除“数字鸿沟”，确保西部地区农民不仅“能上网，并且还上得起网”。

第三，在信息化背景下，伴随着电子商务、网上政务、智慧农业以及智慧医疗等智慧产业的兴起，应以增加贫困群体收入为突破口，提升西部农村地区一二三产业深度融合发展水平，积极培育以互联网为基础的新业态、新模式和新经济发展模式，充分利用现代信息技术为农业现代提档升级赋能[31]，进而为西部脱贫攻坚和乡村振兴有效衔接提供产业支撑。

第四，因消除贫困的核心主体在于贫困群体自身，因此要积极开展西部农村地区农户互联网使用技能培训活动，引导并培育其正确科学的上网观念和主动获取优质信息内容的思想意识，在保证农户能够上网的前提下确保农户“会上网”，从互联网世界获取益贫技能。针依据不同群体信息贫困特征，因采取差异化和多元化的现代信息素养培训体系，以满足不同群体的信息需求。通过基于互联网的现代远程网络教育平台、专业性志愿者深入贫困群体开展技术普及和培训的方式来提高不同群体获取信息的能力。此外，还应积极发挥互联网的社会交流、社会沟通以及社会互动功能，完善政府与民众沟通平台、社会组织互联网信息交流平台以及在线教育平台，着力提高相对贫困群体数字素养、认知能力、职业素养以及社会参与积极性，激发贫困主体内生脱贫动力，阻断信息贫困的代际传递，进而为摆脱贫困状态形成可持续的长效机制。

第五，减贫脱贫是一项需要全社会参与的系统性工程，助力贫困地区信息化水平提升，缝合各主体间“数字鸿沟”以及解决信息高速最后一公里等问题离不开多元主体的协同参与。多元主体参与是现代治理的最本质要求，西部地区信息化建设所包含的多元利益主体不仅是政府及其相关部门，还包括社会组织、居民和企业等。单一主体在面对社会多元复杂性时并不能完全自由应对，因而需要政府部门做好从“划桨”到“掌舵”的角色转型工作，以控制为核心，建立多元主体协作模式，不断完善合理有效的多元主体参与政策与制度，积极引导社会组织、企业以及公众等主体在信息化减贫过程中履行自身社会责任，发挥好协助作用，努力推动“一元多核”的信息化减贫治理格局形成。