乡村振兴背景下互联网使用对农户外出务工的影响及机制研究

◎单德朋 张永奇 马梦迪

引言及相关文献

乡村振兴战略的实施效果，决定着新时期“三农”建设整体进程，同时也是实现农村经济均衡发展的关键。乡村振兴能否实现，核心在人。乡村振兴的核心要素则是吸引“乡村工匠”的主力军回乡务工（李强等，2015）。农户返乡务工既能改善农村经济发展缺乏内生力的情况，同时能够加快农村城镇化发展步伐。中央出台的“乡村振兴”发展纲要，强调通过点燃农户创业激情、有效引导农村产业创新来促成产业发展新格局，加快农村地区的城市化步伐。这对外出务工农户形成了强大的政策吸引力。因此，在乡村振兴政策加速落实、农户返乡热情高涨的背景下，研究农户返乡务工具有重大现实意义。

农户返乡务工的背后则是农村劳动力转移问题。已有研究指出，农村收入较低、缺少发展机会，成为农户外出务工的“推力因素”，城市就业岗位多、外出提升眼界属于农户外出务工的“拉力因素”（李强，2003）。杨金凤（2006）认为社会因素和经济因素成为引导农户外出就业的重要选择。李明桥等（2009）从收益和储蓄维度出发，对农村劳动力转移的“钟摆现象”进行了研究。武晋等（2011）指出家庭人口结构、耕地占有量等家庭因素及性别、年龄等个体因素也制约着农村劳动力务工选择。徐晓鹏（2016）认为区位便利度对农户外出务工具有显著的正向影响。农户可以通过“强关系”寻找更好的工作，也能够过上“早出晚归”的生活。另外，也有研究认为结婚压力对农户外出务工也具有重要影响（郭燕枝等，2015）。

结合过往研究能够发现，学者们已从宏观、微观角度对农户外出务工的影响因素展开了深入研究。但是过往研究中，多数聚焦于农户外出务工的影响因素分析方面，忽视了农户外出务工的异质性，也并未着重关注如何吸引农户自愿返乡务工。概括地说，引发农户外出务工的驱动因素无外有二：一是农户想要到城市更广阔天地内实现知我价值的内在驱动因素，二是迫于子女成长、家庭发展，对经济的外在需求。那么，如何转变农户外出务工意愿，化解农村人力资本存量降低、农村发展资金外流等困境，吸引外出务工农户“返乡回流”，助推乡村全面振兴，就成为值得思考的问题。

根据相关统计数据，截止到2020年3月，互联网在我国农村地区的普及率已经接近47%。首先，互联网覆盖率的提升，有效缓解了城乡间信息闭塞的状况，有效完善了农村地区的信息流通体系。利用互联网终端，农户可以迅捷、充分获取国家政策、市场动态信息；其次，农户可以在互联网平台上拓展个人发展半径，通过信息浏览、社群交流、相互借鉴来获得更多发展资源，寻找对口创业机遇，及时把握市场发展风口；最后，“荣归故里”一直是中国人的内心期望，借助互联网这一“桥梁”，外出务工农户可以早日返乡发挥自身才能。互联网的出现为外出务工农户降低信息成本，维持、强化社会资本，收获更多的认同感、成就感提供了一条可行途径，使其返乡务工能够拥有更多的发展机会。

更为重要的是，互联网作为农户返乡务工的重要载体，在社会中扮演着重要的引导角色，具有凝聚资金与先进技术等资本要素的功能（赵羚雅，2019）。“乡村振兴”落实方案要求政府加大投入，通过农业信息化工程的深入发展来持续改善农村信息化水平，以高效迅捷的信息条件来吸引外出务工农户返乡，为乡村振兴战略发展构筑更广阔平台。发挥互联网促进农户返乡务工，改善农户整体务工格局的作用，对于乡村振兴整体战略的实现意义重大。

在乡村改革如火如荼、乡村信息产业项目加快发展的背景下，本次课题研究决定以政府部门最近几年出具的调查数据为数据源，对互联网应用普及所引发的农户外出务工数据变迁进行分析，旨在深入发掘互联网应用普及与农户外出务工间的深层次关系，同时采用倾向得分匹配法、联立方程、固定效应模型缓解内生性问题，在此基础上进一步探讨了互联网使用对农户外出务工的影响途径和传导机制。本次研究有助于拓展乡村经济发展思路、加速城乡产业融合，同时还能为改善乡村产业发展不均衡状况带来新启示。

本文的边际贡献在于：1.本文识别了互联网使用对农户外出务工的短期效果和长期表现，并通过外出务工和本地务工的分组样本展开分析，得出互联网使用可以通过收入增长、长期减贫吸引外出务工农户返乡务工的研究结论；2.同时采用了工具变量法和倾向得分匹配法，很好的规避了随机抽样所引发的选择问题和不必要的内在干扰因素。除此之外，本次课题研究还使用了联立方程模型减少了遗漏变量导致的模型估计误差；3.本文使用微观面板数据固定效应模型考察了互联网使用对农户外出务工动态变化的影响，从而缓解了截面数据分析的片面性，改善了互联网使用影响农户外出务工的估计精度。

数据来源、变量选取与计量策略

（一）数据来源

本次课题研究以国家统计机构提供的跟踪调查数据为基准，采用分段抽样法，抽取了来自不同省份不同波段数据，有效汇聚了来自各省份的差异性样本，充分代表了不同波段的数据特征，能够较好地反映新时期农民互联网使用与外出务工情况，考虑到收入群体多数是劳动者，本文选取18～60岁调查样本，在剔除核心变量缺失值和遗漏值后，最终得到有效样本4105份。

（二）变量选取

1.结果变量

本文的主要结果变量为“农户外出务工”。用调查问卷中的“是否外出务工”这一问题衡量，劳动者外出务工，赋值为1；反之赋值为0。

2.处理变量

本文的处理变量为“互联网使用”。本文遵循传统文献做法，使用CFPS（2018）问卷中“是否使用电脑上网”的定义为互联网使用指标，对回答“是”的赋值为1，反之赋值为0。另一方面，手机网民数量也与日俱增。因此，本文使用调查问卷中“是否移动上网”定义为互联网使用的代理变量，对互联网使用与农户外出务工的关系进行稳健性检验。

3.协变量

本文为保证模型构建准确，遵循传统文献做法，选取了一系列可能影响农户外出务工的控制变量，尽量避免因选择疏忽而引发的各种遗漏。协变量将被调查对象的基础文化水平、年龄、记忆力、职业状态、健康水平、政治资本等特征变量全部囊括在内。另外，本文考虑到家庭情况也对农户外出务工造成重要影响。因此，本文选取了家庭规模、家庭存款作为家庭特征变量。鉴于家庭存款波动对方差量所造成的负面影响，在家庭存款参与课题调查前，已经提前对该变量进行了处理。此外，农户外出务工也会受到社会环境影响。本文选取与乡村振兴及农户外出务工有关的养老保险（是=1）、医疗保险（是=1）、政府补贴（是=1）作为控制变量。社会保险作为一项“兜底”措施，对农户外出务工具有显著影响，政府补贴也会在一定程度上影响农户务工选择。考虑到地区效应也会对农户外出务工造成扰动效应，本文在回归分析中控制了省级层面的地区效应。各主要变量基本统计特征如表1所示。

表1：描述性统计

（三）计量策略

本文使用的“外出务工”指标是二分类变量，根据此变量的数据分布特征，使用最大似然估计的Probit模型展开分析，更加合适。本文设定的基准回归模型如下：

其中，i代表个体，Xc代表影响农户外出务工的一系列变量，εc为随机扰动项。β是互联网使用对农户外出务工的影响，作为本文关注的重点系数。β为正，代表互联网使用能够显著提高农户外出务工；β为负，代表互联网使用能够显著降低农户外出务工；β不显著，则代表互联网使用对农户外出务工没有影响。

实证结果与分析

（一）基准回归结果分析

根据表2模型1的回归结果，可以发现，互联网使用对农户外出务工的单独影响系数为-0.570，说明互联网应用能够有效降低农户外出务工概率。对表2模型的其他数据进行分析，发现在分别控制个人特征、家庭特征变量的条件下，互联网使用的估计系数仍然为负，说明互联网使用对农户外出务工的研究结论比较稳健。模型4的回归结果显示，在控制全部变量情况下，使用互联网的农户选择本地务工的概率达到38.7%，虽然相比模型1的互联网使用估计值有所下降，但是互联网使用对农户外出务工的影响仍在1%的统计水平上显著，进一步佐证了互联网使用对农户外出务工的负面影响。

对特征变量进行逐一观察和分析，发现年龄和年龄平方所对应的外出务工估计系数虽然处于不同的数值区间，但均呈现出先先降后升的发展趋势，表现出“U型”所具有的特征明显。且与女性劳动力相比，男性劳动力才是外出务工的主力军。虽然随着农户发展认知观念的转变，大部分农村家庭已经认同男女平等的性别观念，相比以往，女性已经能够释放家庭社会经济中的性别红利，但是这并不代表农村家庭中外出务工的“主力军”有所改变，男性依然是外出务工的主要群体（王春凯，2019）。与未婚女性相比，已婚女性的外出务工意愿相对较弱。农户受教育年限越长，返乡务工的概率越大。这一点不难理解，随着回乡务工的扶持政策和补贴规模逐渐扩大，教育水平越高的群体能够享受的人才补贴越多，另外，伴随着当地平均教育水平的提高，企业的初始规模也不断扩大，从而也能起到降低高学历农户外出务工的作用。此外，需要说明的是，就业水平、记忆力均显著降低了农户外出务工的概率，而健康水平未能通过显著性检验，表明外出务工与该变量不相关。

表2：互联网使用对农户外出务工的影响

家庭和社会特征控制变量也对农户外出务工存在显著影响。对家庭规模特征变量变化所引发的外出务工估计系数波动情况加以观察，发现家庭规模变量能够对外出务工系数产生正向驱动力，随着家庭规模的扩增，外出务工概率也将随之升高。原因在于，随着消费理念的更新，国民的消费能力显著增强，如果农户缺乏其他的经济收入渠道，那么农户发展会被有限的收入渠道所限制，在农业收入渠道再难拓宽的前提下，家庭规模增加将会导致整体支出增加，为了缓解家庭经济压力，家庭规模较大的农户只能“背井离乡”。从社会特征变量来看，本文发现拥有养老保险、医疗保险的农户会降低外出务工概率。另外，政府补贴在1%的统计水平上增加了农户外出务工的可能性，原因在于即便政府补贴规模和力度不断扩大，但是农户的务农收入仍未达到预期，因此，为了获取更高的收入，很多农户仍然选择外出务工。最后，由于东部地区经济发展水平较快，因此该区域农户外出务工概率较低。模型5-8是使用手机网络代替互联网使用指标与外出务工的关系检验进一步分析，回归结果显示，无论是否添加控制变量，互联网使用依然对农户外出务工存在显著的负向影响。由此可见，本项研究发现具有高度的稳健性。

（二）互联网使用对农户外出务工的影响途径

上文已经证实了互联网使用能够显著降低农户外出务工的概率，但是并未找出互联网使用是通过何种方式降低农户外出务工？因此，本文将从增收、减贫两个角度出发，因此课题研究将重点对互联网使用作用于农户外出务工概率的途径进行分析。

1.互联网增收

根据表3的回归结果，能够发现，模型1表示对于外出务工群体而言，互联网使用能够助其增收的概率接近22.9%，模型2表示对于本地务工群体而言，互联网使用能够助其增收的概率达到34.7%。根据模型1和模型2的结果对比，可以推测，随着农村互联网基础设施的完善，农村地区的互联网基础设施水平有了质的提升，互联网基础建设的完善和互联网终端的普及，有效疏通了农村地区相对闭塞的信息渠道，提高了农村本地务工群体的网络使用深度，也从一定程度上为农村带来了新的发展契机，构建了良性循环的产业链和价值链分配机制，进而为本地务工群体增收创造了新的可行途径。

表3：互联网使用对农户收入的影响

上述回归结果证实了互联网使用能够通过增收渠道降低农户外出务工的概率，但是无法获知对农户不同收入来源的影响。为对互联网使用所具有的渠道受益增收增值功能进一步分析，现按照国家统计局出台的收入划分标准，对参与本次调查的农户收益进行渠道分割，再次展开分析。根据表4的回归结果，能够发现，对于外出务工群体而言，互联网使用对于外出务工人员的工资性收入、转移性收入提升具有积极推动作用，且在1%的统计水平上显著，表明该群体通过互联网使用能够获取更高的收入，同时互联网使用对其转移性支付影响更加显著；对于本地务工群体而言，互联网使用对工资性收入影响与转移性收入影响略微持平。细分收入来源，能够发现互联网使用对外出务工群体转移性收入存在更加显著的正向作用，且互联网使用对于本地务工人员所具有的工资性收入增长驱动力超过了外出务工人员。究其原因，可能是因为随着中央关于“三农”政策的落实，地方政府对于农村互联网项目关注力度的加大，互联网基建工程建设不断推进，互联网的乡村覆盖率显著提升，乡村产业的数字化发展步伐明显加快，“互联网+”的优势开始在农村逐渐显现。在这样的大环境下，“互联网+三农”给农村带来了新的发展动力，也为本地务工农户增加工资性收入提供了更多可能。而对于外出务工群体而言，转移性支付通过网络接收更加便捷。整体而言，互联网使用对于非农务工的收入结构具有更加显著的正向影响，从而佐证互联网使用能够从增收角度降低农户外出务工概率。

2.互联网减贫

本文借鉴单德朋等（2020）测度贫困做法，使用收入比例法确定贫困线，以此检验互联网使用对农户贫困的短期表现。如果农户收入小于人均收入的70%，则定义为短期贫困，赋值为1，反之赋值为0。借鉴单德朋（2019）的做法，使用预期贫困脆弱性进行脆弱性测度，识别互联网使用对农户贫困的长期稳健脱贫情况。如果农户在下一期超过50%的概率处于贫困状态，则赋值为1，定义为长期贫困；反之赋值为0。

表4：互联网使用对农户收入结构的影响

表5：互联网使用对农户贫困的影响

根据表5的实证结果，能够发现，对于外出务工群体而言，互联网使用显著降低了当期贫困概率。外出务工的农户通过使用互联网能够降低贫困发生率0.378个百分点，且在1%的统计水平上显著。观察贫困距和平方贫困距统计数据，发现互联网使用对于农村频率降低具有促进意义。对于本地务工农户而言，互联网使用能够降低贫困发生率0.123个百分点，且在1%的统计水平上显著。根据模型5和模型6的回归结果，互联网使用对本地务工农户依然具有显著“减贫效应”。根据模型1和模型4的回归结果，可以发现，互联网使用对于外出务工农户的当期减贫效果更加显著。可能的解释原因是，通过互联网的使用，外出务工农户可以降低搜寻成本，短时间内寻找到相对匹配的工作，出去打工成为减贫见效最快的一个手段。

从互联网使用与贫困脆弱性的关系来看，模型7的回归结果显示，对于外出务工农户而言，互联网使用降低了贫困脆弱性2.296个百分点，且在1%的统计水平上显著；对于本地务工农户而言，互联网使用降低了贫困脆弱性2.765个百分点，且在1%的统计水平上显著，表明农户通过使用互联网能够显著改善长期贫困境况，而这种影响更多体现在本地务工农户中。原因在于“互联网+农村”是一项庞大的系统性工程，本地务工农户更容易依靠经验等自身优势匹配合适项目，从而发挥互联网稳健脱贫作用。

（三）异质性分析：分群体检验

不同的异质性因素组合在一起，使务工农户拥有不同的特质，产生不同的务工选择偏好，为了考察互联网使用对农户外出务工的异质性差异，本文将全样本划分为男性和女性，青壮年和中年，初中及以下和高中及以上等8个拥有不同异质因子的务工群体，对他们进行分别研究（见表6）。

在Panel A中，互联网使用在1%的统计水平上显著负向影响男性和女性外出务工。在相同条件下，互联网使用所引发的外出务工概率跌幅均超过了37.8%，可以说互联网使用所具有的农户外出务工抑制作用在这里表现得非常明显，且互联网使用对于外出务工的抑制作用在男性农户身上表现更为突出。可能解释的原因在于，相比于女性，男性更偏爱挑战，更加相信自己通过城市工作与生活的“洗礼”，能够将更多的技术和管理经验，通过互联网应用于“农村电商”等新型项目，从而推动农村经济发展。

在Panel B中，互联网使用所具有的外出务工抑制作用在青壮年和中年农户身上表现同样明显。在认真比对后不难看出，互联网使用对中年农民外出务工的负向作用大于青壮年农民。可能解释的原因是，一方面，由于劳动市场上存在就业歧视，很多中年农户超过40岁，就已经被企业认为是“无用之人”；另一方面，随着年龄的增长，相比青壮年农户，中年农户拥有更多的资金和人脉，更倾向于借助互联网，在自己的家乡做出一番事业，成为网络时代的新农人。

表6：互联网使用的异质性分析

在Panel C中，互联网使用在1%的统计水平上显著负向影响初中和高中学历农户外出务工。其中，互联网使用每提高一个单位，初中、高中农户外出务工的概率分别降低40.4%、27.0%，说明互联网使用对低学历农民外出务工的边际效应更大。原因在于，随着乡村振兴战略的逐步推进，很多地区乡镇党委把吸引年轻人返乡务工作为村委工作的重要项目，通过网络收集在外务工人员的具体信息，提高了对于低学历农户的重视程度。

在Panel D中，互联网使用在1%的统计水平上显著负向影响低收入群体、高收入群体外出务工。互联网使用每提高一个单位，低收入农户外出务工的概率降低了39.3%，高收入农户外出务工的概率降低了33.4%，说明互联网使用对低收入农户外出务工的影响更大。原因在于，低收入农户经由互联网使用能够获得更多的工作机会，相比成为城乡“两栖人”，承担城市生活的巨大压力，低收入农户更愿意返乡务工。

（四）影响机制分析

前文实证分析表明互联网使用可以直接影响农户外出务工，以下进一步探寻的则是互联网使用是否可以通过间接渠道影响农户外出务工。

1.信息渠道效应

根据中国社科院提供的互联网发展跟踪统计数据，对不同类型应用的用户使用率进行分析，发现具有信息搜索功能的应用终端最受农户欢迎。可见，有数以千万计的农户正通过这些应用终端来搜索相关信息，为他们生产、生活，包括择业提供更科学的指导。可通过分析用户对CFPS2018问卷中“互联网作为信息渠道的重要性”的调查结果来了解互联网渠道在农户心中所具有的真正价值。在将该问卷问题作为代理变量带入模型1后，得出互联网使用确实对互联网信息的重要性存在显著的正向影响的结论。这也意味着，随着互联网应用渠道的普及，农户会有更多的机会获取精准信息。因此可以确认，各种以互联网为支撑构筑起来的网络平台是互联网降低农户外出务工概率的途径之一。

2.社会资本效应

对中国人而言，“社会关系”的价值难以估量，这在资源相对匮乏的农村表现尤甚。受发展渠道和地域因素限制，社会关系甚至已经发展成为“信息渠道”和“资本容器”的替代品（车四方等，2018）。一方面，社会资本能够通过缓解信息不对称，促进交易达成；另一方面，社会资本在某些场景下能够发挥“变现”功能，进而让农户拥有更多本地就业机会。由于社会资本的定义并未明确，所以社会资本的测度也存在分歧。本次课题研究按照既往习惯，将“人情支出”作为社会资本的说明性指征（周广肃等，2014；刘一伟等，2018）。另外，为避免单一代理变量可能引发的伪结论，本次课题研究特选取“人情支出”和“邮电费对数值”两个代理变量，以减小伪结论诞生的可能。本着尊重前人经验的思想，将社会信任指标选入其中（赵佳佳等，2020；Allan et al.，2020；Jiang et al.，2020），进一步测度互联网使用与社会资本的关系。根据表7的模型2至模型4结果显示，在控制其他变量的条件下，互联网使用显著影响农民礼金支出、邮电费用和社会信任，且均在1%的统计水平上显著，说明使用互联网能够通过显著增加农户的社会资本进而对农户外出务工造成影响。

表7：互联网使用对农户外出务工的影响机制

表8：内生性处理：工具变量法

3.银行信贷渠道

融资约束一直是农村地区减贫面临的重要障碍。理论层面上，农户通过信贷渠道可以获得更多的融资，更容易实现资本积累，从而更早跳出“贫困陷阱”。对此，本文认为信贷渠道能够影响农户相对贫困。基于CFPS问卷中的“首选借款对象”，创建了“银行信贷”代理变量。运用Probit模型进一步检验互联网使用与银行信贷的关系。观察表7的模型5结果，发现在其他变量保持不变的前提下，互联网使用系数达到了显著水平，说明互联网使用对于农户采用银行信贷具有显著驱动作用。互联网技术突破了时空限制，使得农户贷款流程愈加便捷，交易成本也逐渐降低。因此，许多农户选择通过正规银行网络借贷“返乡务工”，完成资本积累。

4.非农就业机会

已有研究指出，互联网使用能够大幅度提高农户非农就业的概率（左孝凡等，2020）。同时，非农就业的机会出现也会降低农户外出务工的可能性（殷江滨等，2012）。基于此，本文将CFPS2018问卷中的“是否从事农林牧渔工作”作为衡量农户“非农就业”的代理变量，在其他变量固定的情况下，对互联网应用对应农户非农变量数值进行观察，发现互联网使用能够有效驱动农业非农就业指数增加。由此推断，以互联网使用增加非农就业机会，进而降低农户外出务工的传导机制是可行的。

内生性处理

（一）工具变量回归

农户互联网使用与外出务工之间存在反向因果导致的内生性问题，外出务工的农户可能缺乏足够的资金支持，从而影响农户的互联网使用行为。为了缓解反向因果导致的内生性问题，本文借鉴单德朋等（2020）、刘一伟等（2018）、祝仲坤等（2017）的做法，以“互联网态度距”“同省市其他个体的平均互联网使用”“家庭平均互联网普及率”三大指标为工具，对被调查对象的互联网使用情况加以判断。根据这三个指标间的内联属性，三个变量所呈现的是一个地区互联网的发展情况，地区互联网发展水平越高，农户利用互联网获取信息的可能性越大；从外生性角度出发，三大指标能从不同的侧面出发，对目标地的农户外出务工情况加以反映。因此，从逻辑上推断，三个变量满足作为工具变量所需的相关性和外生性条件。

根据所选变量的F值均大于16.38，说明所选变量中不存在其他的内生性干扰因素。（Stock et al.，2002）。在此基础上，然后以2SLS模型为工具，对变量进行测量，检验结果符合稳健模型标准，表明三个工具变量结果均稳健（见表8）。

（二）样本自选择偏差导致的内生性问题

工具变量法能够缓解反向因果导致的内生性问题，但却无法对变量随机选择过程中可能引发的选择偏差加以规避。可采用倾向得分匹配法（PSM）对随机选择过程中可能引发的自选偏差加以控制，表9所选变量能够切实反映互联网应用在农户外出务工中所发挥的作用。

倾向得分匹配法操作步骤：在其他可控变量不变的前提下，对互联网使用的倾向得分进行测量。其次，利用匹配平衡理论对测量结果中的实验组和参照组进行匹配，倾向值相似的归为一组，表示拥有相同的特征。然后，对拥有相同特征的实验组与参照组的ATT值进行测量，最后得出互联网使用对于农户外出务工的PSM结果。表8展示了不同匹配方法下的ATT值。能够看出，ATT在-0.1217到-0.0989之间，即无论采用何种匹配方法，互联网使用均能让农户外出务工的概率降低10%～12%。从整体而言，互联网应用普及能够有效降低农户外出务工的概率。

（三）遗漏变量导致的内生性

前文虽然已经考虑了反向因果、样本自选择导致的内生性偏误，但是农户外出务工是反复均衡的结果，互联网使用也面临着家庭潜在风险偏好等不可观测的影响，所以分析互联网使用与农户外出务工的关系时，还需要进一步考虑因遗漏变量导致的内生性问题。

为了克服这种潜在内生性问题可能导致的模型估计误差，本文使用联立方程OLS作为参照系、三阶段最小二乘法及迭代式三阶段最小二乘法作为最终结果展开进一步分析。使用联立方程模型需要同时考虑互联网使用、农户外出务工的决定因素，因此最终能够成为与互联网使用方程变量的只有“上网时学习的重要程度”“上网时工作的重要程度”等五个变量。能够进入农户外出务工方程的变量是“提高生活水平机会很大”“本地收入位置”“本地社会地位”“是否住房出租”“是否土地出租”“待偿银行贷款”。如表10所示，结果显示互联网使用能够降低农户外出务工的研究结论依然稳健。

表9：不同匹配方法下的PSM分析结果

表10：内生性处理（联立方程）

（四）固定效应模型

为避免伪结论的诞生，本次课题研究在此前已经通过指标分析和严格筛查联立方程变量来减少内生性因素对数据分析造成的负面效应，但是仅使用CFPS（2018）截面数据分析互联网使用与农户外出务工的关系，将导致分析比较片面。因此，本文使用CFPS2016和CFPS2018数据形成面板数据进一步考察农户互联网使用对外出务工的影响（见表11）。处理思路为：第一步，检验两期的农户互联网使用与外出务工的关系，查证互联网使用能否对农户外出务工发挥长期影响；第二步，采用FGLS模型，利用新的面板数据，对互联网使用与农户外出的关系进行整体回归分析；第三步，对究竟选择哪种效应模型进行确认；第四步，鉴于劳动者个体的互联网使用是一种长期行为，保留两期均使用互联网的农户调查样本，对外出务工展开回归分析。

模型1为2016年互联网使用与农户外出务工的回归结果，模型2为2018年互联网使用与农户外出务工的回归结果，通过对比，能够发现互联网使用对2018年农户外出务工影响更大，因此可以认为互联网使用能够长期影响农户外出务工。以FGLS理论为指导，对模型3结论进行论证后发现，互联网使用依然对农户外出务工具有显著的负向影响，且所得结果符合显著标准要求，对模型结论的可靠性予以充分保障。运用FE和RE分别作为回归模型，对模型4和模型5进行回归，后运用豪斯曼（hausman）检验法，对回归结论进行验证，最终发现使用FE模型更为恰当。根据FE模型的回归结果，能够发现，互联网使用可以降低农户外出务工0.131个百分点，且在1%的统计水平上显著。模型6为两年均使用互联网的农户样本对外出务工的影响程度。结果表明，两年均使用互联网的农户更易本地务工，外出务工的概率更低，与前文研究结论一致。

表11：互联网使用对农户外出务工的影响（新的面板）

结论与启示

农村返乡创业是乡村改革战略向新时期迈进的重要支点。本文使用中国家庭追踪调查数据，从乡村振兴的战略角度出发，实证分析了互联网使用对农户外出务工的影响及机制。研究发现：第一，互联网使用显著降低了农户外出务工的概率，与互联网使用尚未普及的地区相比，互联网应用普及乡镇的农户外出务工率降低了近四成，互联网应用普及所具有的农户返乡创业推动力由此可见一斑。本次课题研究在采用交替变量、工具变量等多种回归分析方法进行检测后，发现互联网应用所具有的农户外出务工抑制力依然显著；第二，互联网使用能够通过增收和减贫两种影响途径，扭转农户的择业走向；第三，对作用力渠道进行发掘后发现，互联网应用能够通过拓展农户信息来源、扩充农户社会资本、提高农户银行信贷、提供非农就业机会来降低农户外出务工。

中央出台的乡村振兴落实方案，对提高农户农村创业参与热情、拓展农村产业创新产业效益做出了指示，增强了农户外出务工人员返乡创业的底气。因此，研究互联网使用对农户外出务工的影响及机制，既符合“乡村改革、共融发展”的建设基调，又能够为乡村振兴战略下激活农村经济提供一定的有益参考。本文认为，依托乡村振兴战略背景充分发挥互联网对农村经济发展的作用，一方面应继续推动农村地区互联网基础设施建设，提高农户互联网使用率，使互联网使用在农村增收、长期减贫方面发挥更大的作用，进而吸引更多农户返乡务工；另一方面应该继续依靠互联网使用进一步缓解信息不对称，健全农户社会资本积累渠道、改善农户银行信贷可得性，提升外出务工农户回流意愿，加速乡村振兴战略目标的实现。

值得注意的是，虽然本文研究了互联网使用对农户外出务工的异质表现和影响机制，但没有深入研究处于不同行业的农户互联网使用行为对外出务工的影响。可以预期的是，不同行业的农户返乡务工的条件并不一致，识别这种差异将能提出更有针对性的建议政策，从而进一步为农业农村现代化目标的实现提供助力。但受数据所限，本文未能规避此项问题。除此之外，本次课题研究仅以互联网使用为切点，来反映互联网所具有的农户外出务工抑制力，致使研究结论有一定局限。因此，未来将会采用更长时间跨度的面板数据和更详细的微观调查数据，进一步研究互联网对农户外出务工的影响程度，为乡村振兴战略的政策研究提供更多证据。