乡村振兴背景下互联网使用对农户家庭收入的影响及机制分析

陈 学 兵, 刘 一 伟

(1.武汉大学 政治与公共管理学院,湖北 武汉 430072;2.中央财经大学 政府管理学院,北京 100083)

一、引 言

党的十九大指出,实施乡村振兴战略,不仅是继中国新农村建设战略后着眼于农业农村优先发展和着力解决中国“三农”问题的又一重大战略,而且是着眼于解决新时代中国城乡发展不平衡和农村发展不充分矛盾的重大举措,尤其是实现共同富裕的重大部署[1]。“生活富裕”是乡村振兴的民生目标。具体而言,就是要消除乡村贫困,持续增加乡村居民收入,同时缩小城乡居民在收入和社会保障方面的差距,实现乡村人口全面小康基础上的“生活富裕”,共享改革发展红利[2]61。因此,乡村居民收入水平是“生活富裕”最重要的衡量标志。那么,随之而来的一个问题是:如何提高乡村居民收入水平呢?

自乡村振兴战略实施以来,农村数字化工程不断推进,以互联网深化应用为重要标志的农村信息化有望接续农村工业化、促进农业“接二连三”,成为农户增收的重要推动力,引领乡村沿着城乡融合的发展路径向全面振兴迈进[3]。随着中国乡村振兴战略的实施,“互联网+”正逐渐成为农民群众持续增产增收的重要抓手。然而,令人遗憾的是,据第45次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,农村网民人数仅约2.55亿人,且农村互联网普及率低于城镇25个百分点,这不仅偏离乡村振兴战略推动的农村数字化工程部署,而且还会扩大城乡的数字鸿沟,扩大数字红利差异[4],扩大贫富差距,不利于共同富裕的实现。此外,农民群体受教育的差异性、年龄结构的差别性等影响着互联网应用增收的差距性。因此,农户群体自身多样、多元的群体分化特征,使得互联网应用和农户家庭收入之间的内在关联也存在具化的显著差异性,需要具体直观地加以区分和辨识,进而为乡村振兴、惠农增收政策的精细化提供科学性建议。

在此背景下,摆脱宏观抽象层面互联网促进农户群体增收的宏大叙事研究路径,如何从微观具体层次上直观展示和深入剖析互联网信息技术的应用对农户家庭收入的影响及二者之间的内在关联,成为本文研究的切入点。鉴于此,本文运用具有代表性的中国综合状况调查数据,基于2015年度综合调查数据建构农户互联网使用相关指标,着重从微观数据上分析互联网使用对农户家庭收入的影响,探讨互联网使用与农户家庭收入的关系,以期为实现“生活富裕”的乡村振兴民生目标提供启示意义。特别是,本文还深度识别互联网使用对不同层次农户家庭的差异性影响,并进一步分析了互联网使用影响农户家庭收入的作用机制,从而为完善乡村振兴战略背景下互联网持续惠农增收政策的制定提供参考。

二、文献回顾与研究假设

1.互联网使用与农户家庭收入的相关研究

在乡村振兴背景下,以互联网为代表的现代信息技术的快速发展对农业、农村发展以及农民生活都带来了巨大变革,分析互联网与农户家庭收入的关系,是研究数字化助力乡村振兴的逻辑起点。部分文献主要聚焦互联网技术应用层面和信息获取层面,分析了互联网等数字技术使用对居民收入增加的可能性影响。技术应用层面主要关注了互联网可以促进使用者劳动技能与劳动生产率的提高。如国外学者Krueger发现相比于不会使用互联网的居民,互联网技能能够提高人们的收入水平[5];学者殷俊和刘一伟也发现农村居民如果能够掌握互联网使用技能,不仅能够提高他们的收入水平,而且有助于缩小城乡之间的收入差距[6]153。信息获取层面主要反映在互联网能够促使使用者及时捕捉市场信息与采取更灵活就业方式等方面。譬如,马俊龙和宁光杰研究了互联网与农村居民非农就业的关系,发现互联网能够促进农村居民外出务工的职业搜寻能力,进而显著促进了农村剩余劳动力的转移[7]。许竹青等发现互联网信息的有效传播能够使农民跨越“数字鸿沟”,而享受数字化发展的积极效应,尤其是能够拓展农户产品销售渠道与提高产品销售价格[8]。隋福民进一步指出随着互联网和大数据在农村地区的不断推广,为我国农村小农经济提供了良好的发展机遇,对于提升农民增收具有积极推动作用[9]。事实上,互联网影响居民收入的渠道分析,为本文建构互联网增收的作用机制提供了启示。

目前,针对互联网使用与农村居民收入的研究文献相对较少,仅有数篇文献探讨了二者的关系,且没有得出一致的研究结论。周洋和华语音基于中国家庭追踪调查数据发现互联网能够促进农村居民的家庭创业,但他们指出,互联网并没有提高农村居民的家庭收入[10]。然而,有学者却得出相反的结论,认为互联网使用和农民增收之间呈正相关关系。如迟凤玲指出农民通过使用互联网获取“三农”相关资讯,与时俱进地改变自身的生产生活方式,进而实现自身收入的增加[11]。又如周冬认为,互联网相关信息传播、技能应用能够激发农民群体的积极能动性,提升其自身的人力资本边际效益,可以有效释放农民增收创收潜能,进而大大促进农民群体的增产增收[12]。

上述分析可以看出,互联网使用与农村居民收入具有密不可分的联系,但是由于具体社会情境的差异性,难以确定互联网使用与农村居民收入呈现正相关还是负相关。因此,本文对互联网使用与农村居民收入二者的内在关联不作先入为主的“方向性”假设,仅提出以下假设:

假设1:互联网使用对农户家庭收入具有重要的影响。

2.互联网使用与农户人力资本的相关研究

众所周知,人力资本提升能够促进农户收入水平提高,是我国实现乡村振兴的内生动力。在人力资本中,最具代表性的是教育和健康。郭志仪等研究发现,教育水平的提高对农民收入具有明显的促进作用[13]。教育作为人力资本积累的最基本途径,农户教育水平的提升能够带来自身的分析、计算和逻辑思维等能力的加强,从而影响自身的收入水平,同时教育水平的提升在一定程度上能够增加农户的就业机会,有利于农户实现自身的技术价值,从而促进收入水平的提高[14]。健康作为构成人力资本的重要因素,其通过提升农户的劳动效率、使农户具有从事非农工作能力等多种方式对农户收入产生正向影响[15]。在农村地区,农户主要通过劳动来获得收入,农户健康人力资本的提高在一定程度上意味着农户能够有更长的时间和更高的效率投入到劳动,从而会获得更高的收入[2]62。

在乡村振兴过程中,“人”是带动各种资源发挥作用、形成聚力的关键性因素[16],如果人力资本积累不足,就无法实现农民富裕的长期目标,从而无法支撑乡村振兴的实现[17]。事实上,互联网在农民人力资本积累中具有不容忽视的作用。一方面,互联网促进了不同空间大规模数据的快速交换,降低知识和信息传播成本,使农村居民能够根据自身特征开展自我培训和自学活动,进行教育、培训投资,进而促进人力资本的积累[18]。另一方面,互联网在农村地区的快速发展改变了农村居民的交往行为以及生活方式,无论是农村居民心理健康还是生理健康都会受到一定程度的影响。其中,互联网丰富了农村居民的娱乐、放松方式,有利于农村居民缓解精神压力;“互联网+医疗”还能够提升农村居民医疗资源的可获得性,使农村居民方便快捷地获取医疗卫生服务,促进自身健康水平的提高。杨妮超等研究发现,互联网的使用能促进农村居民的健康水平,互联网在农村地区的普及一定程度上能够增进农村居民健康投入,带动农村居民人力资本的积累[19]。基于此,本文提出研究假设2:

假设2:人力资本是互联网使用提高农户家庭收入的重要机制。

3.互联网使用与农户社会资本的相关研究

在乡村振兴过程中,社会资本能够为缩小乡村内部收入差距、实现共同富裕提供支撑[20],在农户家庭收入中具有不容忽视的作用。从微观层面来看,社会网络规模的扩大利于促进农民收入。社会网络规模越大,社会资本的含量越高[21]。对农村居民而言,社会资本的多寡,往往代表着农村居民在社会关系网络中的动员能力和疏通能力[22],社会资本含量越多,意味着农村居民更有机会降低交易成本、获得更多的就业机会。同时,社会资本能够帮助农户非农就业,提升农户的非农收入[15]89。从宏观层面来看,社会信任和互惠规范能够促进农村家庭收入增长。较高的社会信任水平、良好的社会规范意味着农户在农村地区可能具有良好的社会合作基础,从而能够有较多的机会展开社会合作与社会互助,进而带动收入的增长[6]154。

然而,随着互联网技术的进步,人们互动和交流方式逐渐被改变。互联网使人们的日常交往受到时间和空间限制越来越小,大大提升了社会交往和社会交流的效率,可以被看做是一个促进、维系社会资本的平台,使用互联网行为有助于维持并扩大个人的社会网络[23],还能够拓展人们与陌生人的交往,为现实生活中不擅交流的人提供了一个全新的平台,利于社会网络结构的优化与改善,成为当今人们增加社会资本的重要方式,能够提升个人的社会资本[24]。王伟同等研究发现互联网使用频率的增加还能够显著提高社会信任水平,而社会信任作为构成社会资本的关键要素,互联网在促进社会信任的同时,增进了人们的社会资本[25]。基于此,本文提出研究假设3:

假设3:社会资本是互联网使用提高农户家庭收入的重要机制。

三、数据、变量与模型构建

1.数据来源

本研究数据来自中国社会状况综合调查(Chinese Social Survey,简称 CSS),为刻画出精准扶贫背景下互联网与非农就业对农村居民增收的影响,本文主要使用 2015年数据(简称“CSS2015数据”)。CSS2015数据是CSS数据中最新的数据,该数据采用多阶段分层概率抽样的访问方式,对全国30个省自治区直辖市、150余个县市区、600多个村居委会进行跟踪田野调查,这些调查获取的第一手数据能够很好地反映新时期我国农村居民的收入现状。本文聚焦互联网使用与农户家庭收入的关系研究,在对CSS2015数据中缺失值、错误值与奇异值处理的基础上,从中选取农业户籍样本中的相关信息变量,最终得到含有 6895个观测值的基准样本。和既有的研究成果相比,本文所采用的数据样本更新、样本量更大、覆盖范围更广,因而得出的相关研究结论在全国范围内更具有一般性和普适性,更能直观真实地反应互联网和农民增收的内在关联。

2.变量选取

(1)农户家庭收入。本项研究的因变量是农户家庭收入,我们根据被访者的工资性收入、家庭经营净(纯)收入、财产性收入与转移性收入4个部分之和,得出家庭总收入。需要说明的是,在估计方程中,将家庭人均收入采用对数进行估计。

(2)互联网使用。本文自变量主要为互联网使用情况,参考殷俊和刘一伟的研究[6]148,本文将互联网使用分为两个层次:第一层次变量是农户是否掌握互联网技能的二值虚拟变量,其中“1”表示掌握,“0”表示未能掌握,CSS2015显示农户掌握互联网技能的比例约为30%。第二层次变量为农户是否经常使用互联网技能,其中回答分别为“不使用、偶尔使用与经常使用”,所占比重分别约为70%、15%与15%。此外,本文利用农户是否使用掌握电脑技能与电脑使用频率进行稳健性检验,CSS2015显示农村样本掌握电脑技能的比例约为25%;不使用、偶尔使用与经常使用电脑技能的比重分别约为75%、13%与12%。

(3)机制变量。①人力资本:选取劳动技能与健康知识两个维度进行衡量,其中通过互联网获得技能知识与健康知识赋值为“1”,否则赋值为“0”;②社会资本:选取网上社交群/圈与人情礼金支出两个维度进行衡量,其中加入网上社交群/圈赋值为“1”,否则赋值为“0”;人情礼金支出采用人情支出金额与人情收入金额之和,分析时采用对数。

(4)控制变量。本文所使用的控制变量主要包括对农村居民收入形成重要影响的人力资本、社会资本与物质资本及人口学变量,这是文献研究收入决定因素时常用的控制变量[26-27],具体包括为性别、年龄、年龄平方、受教育年限、婚姻状况、家庭规模、消费水平、生活压力、人情支出、劳动力比重。具体的变量定义与赋值见表1。

表1 变量的定义与赋值

3.模型构建

由于本文的因变量为农户家庭收入,该变量为连续变量,因此我们采用最小二乘法进行估计。本文的模型设定如下

Yi=κ0+κ1Interneti+κxXi+μi

(1)

公式(1)中,Yi是被解释变量农户家庭收入;Interneti是农户互联网使用状况;Xi表示控制变量;κ为待估参数;μi为扰动项。

四、实证分析

1.互联网使用对农户家庭收入的影响

表2反映了互联网使用对农户家庭收入的影响。模型(1)至模型(3)反映了是否掌握互联网技能对农户家庭收入的影响。其中,模型(1)中,未添加任何控制变量,发现互联网使用在1%的统计水平上显著,且回归系数符号为正,表明掌握互联网技能显著提高了农户家庭收入。由于其他变量也会影响回归结果的稳健性,在模型(1)的基础上,模型(2)与模型(3)我们增加了控制变量,发现农户互联网使用均通过了显著性检验,即农户互联网使用能够促进其家庭收入的提高。以模型(3)的回归结果为例,如果农户掌握互联网技能,家庭收入将提高约10个百分点。模型(4)、模型(5)与模型(6)的结果显示,农户互联网使用频率越高,家庭收入水平越高。以模型(6)的结果为例,相比于不使用互联网技能的农民,偶尔使用互联网的农户家庭收入提高约9.09%,经常使用互联网的农户家庭收入提高约13.66%。总而言之,表2的回归结果表明互联网技能显著提高了农户家庭收入。

表2 互联网使用对农户家庭收入的影响

其他控制变量对农户家庭收入也有显著影响。年龄与农户家庭收入呈“U”型关系,这一发现耐人寻味,计算可得,年龄的拐点在35岁左右。我们试图给出一些可能的解释,年轻的农民可能外出务工,收入相对较高,但随着年龄增长,在劳动力市场收入将可能下降,由此面临着二次择业,收入回报率会相对降低。但是,伴随着年龄增长,农民农业技能积累相对丰富,人力资本存量逐渐提高,收入回报率也相应不断提高[28]。受教育年限显著提高了农户家庭收入,教育作为重要的人力资本,能够提高农民的劳动技能,进而提高其家庭收入。家庭规模越大,农户家庭收入越低,这一发现不难解释,当家庭收入一定时,家庭规模越大其人均家庭收入越低。消费水平与农户家庭收入呈显著正相关;原因可能是消费水平越高的农户,更可能促进农户积极工作进而提高收入水平[29]。而生活压力越大的农民,农户家庭收入越高,可以归因于生活压力可能在某种程度上转化为动力,“鞭策”农户更加努力寻求高收入的工作,解决其生活困境[30]。家庭劳动力比重越高,农民的收入水平越高,这一发现不难理解,家庭劳动力越多证明家庭创收群体的增加,进而能够带来更多的收入。当然,考虑到控制变量可能具有潜在的内生性问题,因此,我们不对这些变量的结果进行过多的讨论与引申。

2.不同农户家庭收入水平的分布规律

为了捕捉互联网使用对农户家庭收入的影响范围与变动趋势,进一步分析互联网的影响在不同农户家庭收入的分布规律,本文使用了分位数回归法。分位数回归法是一种可行的回归方法,分位数回归是普通均值回归的延伸与拓展,不仅可以使估计参数更为稳健,而且能够观察农户家庭收入分布的特征。

表3显示了分位数回归不同农户家庭收入的分布规律。研究发现,互联网使用依然具有显著的“增收效应”,即互联网使用对不同农户家庭收入具有显著正向影响,与表2的回归结果一致。但是,互联网使用对不同农户家庭收入的影响系数存在显著差异。具体而言,在 10%分位数上,互联网使用对农户家庭收入的回归系数约为 0.090,25%分位数回归系数为0.071,50%分位数回归系数为0.079,75%分位数回归系数为0.088,三者(25%分位数回归系数、50%分位数与75%分位数)均低于10%分位数回归系数;然而,在90%分位数上,互联网使用对农户家庭收入的回归系数则上升为0.098。这一结果表明,随着农户家庭收入的提升,互联网所发挥的积极作用呈现“U”型趋势。

表3 分位数回归:不同收入水平的分布规律

表4 互联网对不同年龄农户家庭收入的影响

表5 互联网对不同教育程度农户家庭收入的影响

3.不同群体的效果差异性检验

由于互联网是一个新兴产物,使用群体具有显著的年龄差异。根据农户的年龄,本文将年龄分为3个阶段,即30岁以下、30岁到50岁、50岁以上。研究发现,在30岁以下与50岁以上的群体中,无论是互联网技能还是互联网技能使用频率均未能通过显著性检验,表明互联网对这两类农户的收入没有显著影响。在30岁到50岁农户群体中,互联网均在1%的统计水平上显著正向影响农户家庭收入,即互联网显著提高了30岁到50岁农户家庭收入。由此可见,互联网使用能够有效改善中青年农户家庭收入,但对低龄与高龄农户家庭收入不显著。

不同受教育程度的农民,掌握互联网技能也各不相同,对其家庭收入影响也不同。基于此,本文将农户的受教育程度分为文盲、小学、中学、高中与大专及以上5组。回归结果显示,互联网对农户家庭收入的作用效果主要存在于中学与高中教育水平组,而对低教育组和高教育组的影响均不显著。如CSS2015调查统计数据显示低教育组农户群体互联网的使用比例较低,仅为11%,因此对于这部分农户群体的绝大数人而言,无法通过接触、获取和使用互联网信息和技能来促进自身收入的增加,即便其中的极少数互联网信息技能使用农户,也因自身人力资本过低而不能正确有效地利用互联网来提升自己,促进自身家庭收入的增加。总之,互联网使用对低教育组农户家庭群体收入提高影响微弱。与此同时,高等教育群体基本上依靠互联网办公,互联网使用对其自身收入增加而产生的边际效应也因之更低。

4.稳健性检验

本文分别利用“是否掌握电脑技能”及“使用电脑技能的频率”作为衡量核心解释变量的另一种方式,进行相应的稳健性检验。第(1)～(3)列反映了电脑技能对农户家庭收入的影响,发现无论添加任何控制变量,电脑技能均在1%的显著性水平上正向影响农户家庭收入。第(4)～(6)列反映了使用电脑技能频率对农户家庭收入的影响,发现使用电脑技能频率与农户家庭收入呈显著正相关。具体而言,第(3)列中,掌握电脑技能的农户比未掌握电脑技能的农户家庭收入提高约8%;第(6)列中,偶尔使用与经常使用电脑技能的农户比不使用电脑技能的农户家庭收入分别提高约5%与14%。可以看到,表6的回归结果与表2的结果基本一致,进一步证实互联网起到的增收效应是稳健的、可信的。此外,控制变量的回归结果同表2基本一致,此不赘述。

表6 稳健性检验

5.内生性处理

农户互联网使用与家庭收入面临着双向因果导致的内生性问题。一方面,家庭收入直接关涉到农户互联网使用。近年来虽然我国政府部门针对互联网费用与网络提速出台了诸多惠农便民政策,但是农村贫困及低收入群体依然面临着购买网络设备(譬如电脑、数字电视等)与宽带上网费用支出过高的现实困境。与之相反的是,农村高收入群体由于摆脱了家庭经济预算约束,更可能购买网络设备与承担网络费用。因此,在基准模型回归过程中可能存在偏差。另一方面,农户互联网使用也直接影响家庭收入。当农村居民运用互联网收集农业信息或者从事商业经营等,均会对农户的就业与收入产生直接影响。

因此,为了解决农户互联网使用与家庭收入的内生性问题,我们参考殷俊和刘一伟的研究,将与被访者居住在同一地区其他人的平均网络应用状况作为互联网使用的工具变量[6]151。

回归结果见表7。一方面,由于Durbin-Wu-Haus-man检验的P值为0,表明农户互联网使用是内生变量。另一方面,根据弱工具变量的检验方法,第一阶段的F值约为94,且超过了Stock和Yogo提供的弱工具检验F临界值[31],表明本文建构的工具变量不存在弱工具变量的问题。工具变量的回归检验结果显示,农户互联网使用均通过了显著性检验,即农户互联网使用提高了家庭收入水平,表明本研究结论具有稳健性。

表7 内生性处理:工具变量法

换言之,采用工具变量法克服互联网使用与农户家庭收入的互为因果关系导致的内生性问题后,本文发现互联网增收效应依然成立。

6.样本选择偏差:倾向值匹配

虽然工具变量模型能够在一定程度上解决由于双向因果关系导致的内生性问题。但是农户互联网使用是自我选择的结果,即农户互联网使用不满足随机抽样的原则。由此导致在实证检验过程中出现回归结果的偏差,为了纠正自选择导致的回归偏差,我们尝试建构 “反事实”的分析框架(倾向值匹配法),以验证本文结果的稳健性。

此外,需要进一步说明的是,倾向值匹配法检验的是能够观测到的变量所产生的影响,如果观测到的变量选择较少,依然会导致估计结果的偏差。所以在无法把握选择可观测变量不存在任何纰漏的情况下,本文仅将倾向值匹配方法作稳健性检验。

我们分别采用了最小近邻匹配、卡尺匹配、卡尺内K近邻匹配与核匹配四种倾向值匹配方法进行消除样本选择偏差的验证,发现经过匹配后(见表8),掌握互联网技能和不掌握互联网技能的两组样本的处理组平均处理效应ATT显示,消除样本选择偏差后,互联网依然能够显著改善农户家庭收入。

表8 样本选择偏差:倾向值匹配方法

7.互联网增收的影响机制分析

上文研究发现互联网使用具有增收效应,证明假设1成立。本文认为互联网使用可能通过人力资本提高与社会资本积累进而提高农户家庭收入,为验证假设2和假设3,本部分我们首先分析互联网使用对人力资本与社会资本的影响,然后检验人力资本与社会资本对农户家庭收入的影响。

表9 Panel A反映了互联网影响人力资本与社会资本的检验。表9第(1)列与第(2)中,与不掌握互联网技能的农户相比,掌握互联网技能的农户更可以依托互联网获取劳动技能与健康知识;与此同时,与不使用互联网的农户相比,偶尔使用互联网与经常使用互联网的农户通过互联网获取劳动技能与健康知识的可能性更大。表9第(3)列与第(4)中,与没有掌握互联网技能的农户相比,掌握互联网技能的农户参与网上社交群/圈的可能性更高,且人情礼金支出也更高;在社会资本方面,发现偶尔使用互联网与经常使用互联网的农户参与网上社交群/圈的概率更大,人情礼金支出也更多。由此可见,对于互联网使用不仅能够提高农户的人力资本积累,而且也能够拓展农户的社会资本。

表9 人力资本与社会资本影响机制的检验

表9 Panel B中的结果显示,无论采用何种互联网使用指标,互联网使用均在1%的统计水平上显著正向影响农户家庭收入,且回归系数均发生了变化,表明加入机制变量后,互联网使用的增收效应依然显著。需要注意的是,我们重点关注的是人力资本与社会资本变量是否通过了显著性检验,我们发现无论是采用劳动技能还是健康知识衡量人力资本,以及还是采用网上社交群/圈还是人情礼金支出衡量社会资本,发现人力资本与社会资本均在1%的统计水平显著,且回归系数符号为正,这不仅表明人力资本与社会资本均能够提高显著提高农户家庭收入,而且佐证了互联网使用能够通过人力资本与社会资本起到增收效应,本文的假设2和假设3成立。

五、研究结论

乡村振兴战略的实施推动了农村数字化的发展,互联网已然成为影响农户社会经济活动的重要工具。本文利用2015年中国综合状况调查数据,实证分析互联网使用对农户收入的影响。研究发现:互联网使用显著提高了农户家庭总收入,采用工具变量法克服内生性及利用倾向值匹配纠正样本选择偏差后,互联网使用的增收效应依然存在。同时,分位数回归结果表明,随着农户家庭收入水平的提高,互联网所发挥的正向作用呈现出“U型”趋势。异质性检验发现,青壮年与中等教育阶层家庭收入对互联网使用更敏感,互联网使用对其家庭收入的积极效应更大。影响机制发现,互联网使用通过增加农户人力资本与拓展社会资本作用于农户家庭收入提高。

总之,在信息技术时代,农民群体增收致富离不开互联网技术支撑。然而,长期累积的农村互联网硬软件基础设施滞后局面阻碍着农民持续增产增收。在新时代乡村振兴共同富裕的大好形势下,亟须国家和社会力量加大投入,补齐乡村互联网发展滞后这一短板,切实有效发挥互联网促进农户群体增收致富的经济功能。当前,特别是要借助区域公共服务一体化、均等化建设的有利契机,加强国家信息基础设施投入,竭力缩小城乡数字技术鸿沟,尽力实现互联网信息技术进村入户全覆盖,打通互联网服务农民增收致富的最后一公里,解决农民群体互联网信息技术应用不充分、发展不平衡的数字赤字,让全体农民更便捷地享用互联网信息高速公路带来的正效应。为此,各级政府及乡村振兴组织要聚焦贫困和低收入农户,加大针对性帮扶措施,如为贫困低收入农户提供互联网政策优惠,加大各种培训提升这些弱势群体的人力资本竞争力,使其不仅能够使用互联网,而且能够积极主动地有效使用互联网信息技术来为自己持续增收创收服务,从而实现自身的脱贫致富。