信息通信技术、土地流转与农户增收

许 娟，李 晴，起建凌 ，金 璟

(1.云南农业大学 经济管理学院,云南 昆明 650201；2.西安外国语大学 经济金融学院,陕西 西安 710128)

“十四五”规划中明确指出将“三农”问题摆在工作的重心位置，而促农增收又是“三农”问题的关键。保障和提高农民的经济利益一直是农村改革的主基调，也是我国农村地区经济可持续发展的关键所在，农业收入作为农户收入的重要部分，提高农业收入也是实施乡村振兴战略和促进共同富裕的关键。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布的第50 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022 年6 月，我国手机网民规模为10.47 亿人，较2021 年12 月新增手机网民1 785 万人，且我国网民中使用手机上网的比率为99.6%。可见，农村地区网络普及率不断提升，以手机通信技术为主的信息通信技术对人们生活的影响日益凸显[1]。

农户增收在学术界作为热门话题，相关研究较为丰富，而从网络出发研究与农户收入关系的研究多集中于互联网、信息化。相关学者认为互联网的使用可以通过促进信息和数据的传播与共享，减少市场交易摩擦和成本、成立新行业带动农户就业等方式来促进农户的收入增加[2-4]。但也有学者认为由于农村地区网络基础设施建设仍然薄弱，且农户受年龄和受教育水平的影响，其对网络设备的运用以及信息处理方面的能力弱[5]，使得互联网技术对农村经济、农户收入没有影响。现有研究普遍认为农业科技进步水平、农业机械化水平、土地规模经营以及电子商务等能够提高农户的农业经营性收入[6-9]。土地作为重要的农业生产要素，其对农业收入也有重要影响，但目前我国土地细碎化程度较高，农村家庭有限的劳动力和土地资源不能合理分配，不仅增加了农业生产成本，促农增产、增收也受到制约。因此，在此背景下，研究信息通信技术是否会影响农户农业收入以及信息通信技术能否通过提高土地流转市场交易效率来影响农户的农业收入，有助于完善土地流转的线上交易市场，拓宽农户收入的研究范围，为促进农户增收及影响机制方面的研究提供借鉴。

一、理论分析与研究假说

（一）信息通信技术对农业收入的影响

农业信息化是农业现代化发展的重要标志，农业信息技术是推动农业技术进步和发展新的农业生产方式的重要动力。农业信息化能够降低农户信息获取成本，加快农业信息在农村地区传播，弥补农民的“数字鸿沟”[10]。农业信息化有助于农业生产技术的传播和推广[11]。信息通信技术作为衡量信息化的一项重要指标，其对农村居民的生活方式及思维方式带来了巨大影响。相关学者发现手机作为互联网时代的特殊媒介，小巧、便于携带及功能齐全的特性打破了原有的空间局限性，其功能和地位将超过互联网[12]。农户能够使用信息通信技术及时获取农产品市场、农业生产相关信息，一定程度上能够提高信息获取效率及减少信息获取的成本，从而农户能够根据信息高效地做出农业生产经营的决策和判断、促进农户农业生产收入的增加。同时，农业信息化发展能够提高农业生产效率，推动农村地区经济的发展，从而促农增收[13]。朱秋博等还发现信息化发展可以提高农户总收入、工资收入增加，而其对农户农业经营性收入具有抑制作用，但会随着信息化水平的不断提高而逐渐消失[14]。朱述斌等发现信息通信技术能够通过农户的社会资本提高农户的收入水平[15]。基于此，提出以下假说：

H1：信息通信技术对农户农业收入存在影响。

（二）信息通信技术对土地流转行为的影响

信息通信技术可以作为社交载体和信息媒介来促进农户土地流转。农户通过信息通信技术拓宽社交圈，进一步开拓土地流转交易对象和范围。同时信息通信技术能够提供较为全面的土地流转市场讯息，满足不同农户的土地流转需求。相关学者发现农户可以通过线上平台了解土地交易相关制度以及土地确权相关政策，有利于农户进行土地流转[16]。吴佳璇等发现互联网促进了偏远地区农户土地转出，随着时间推移，促进作用越明显，尤其是对于土地经营规模较小以及居住在低海拔的农户而言，这一行为主要是通过农户信息获取实现[17]。王杰等研究发现互联网能够促进农户长期转出土地，主要是通过降低农户非农就业的失业风险以及土地流转违约风险两个方面[18]。翁飞龙等发现互联网使用能够通过提高农户信息搜索能力、社会资本的增加以及信贷获得水平的提升来促进农户的土地转入[19]。李思琦等发现使用互联网能够促进农户的土地流转行为，进而扩大农户的土地经营规模[20]。张景娜等发现互联网使用能够增加家庭农地流转的概率，主要通过促进农户参与非农就业、拓宽信息获取渠道和增强个人与社会的互动来促进农地流转[21]。郑文全等发现农户通过互联网获取信息的能力和社会资本的获取能力通过影响劳动力转移来推动农地转出，且互联网使用与城镇化、市场化融合发展能够促进土地转出[22]。刘子涵等研究发现互联网信息获取能够显著促进农村地区的农户土地流转行为，且土地转出的影响程度较土地转入更为明显[23]。蔡文聪等研究发现通过互联网获取农业信息可以降低土地市场交易成本，从而促进农户参与土地流转；通过互联网获取农业信息还能降低可变交易成本，增加农户土地流转面积[24]。基于此，提出以下假说：

H2：信息通信技术能够促进土地流转。

二、数据来源、变量选取与模型设定

（一）数据来源

本研究数据来源于项目调研组2019 年7—10 月在云南、海南和广东3 个香蕉主产区开展的农户实地调研。调研采用分层随机抽样法，首先进行等比例抽样，筛选出云南省6 个县、海南3 个县和广东5 个县；然后运用随机抽样法对抽选出的县随机抽取3 个镇，在每个镇中抽取1～2 个种植香蕉的村落，每个村落选取10～20 个香蕉种植户进行调研，最终收集问卷632 份。

（二）变量选取

1.被解释变量

选择农业收入作为被解释变量。农户的农业收入来源于种植业与养殖业。根据样本收入特征以及本文的研究重点，选取“农户农业种植和养殖的收入”这一指标来衡量农业收入。

2.核心解释变量

核心解释变量是信息通信技术和农业信息获取。问卷中通过“您是否使用智能手机？”这一问题来衡量信息通信技术使用这一变量，“是”赋值为1，“否”则赋值为0。样本中使用信息通信技术的农户规模较大，占78%，未使用信息通信技术的占22%。问卷中的“您是否使用智能手机获取农业信息？”来衡量农业信息获取这一变量，“使用”赋值为1，“不使用”则赋值为0。样本中使用信息通信技术获取农业信息的占45.7%，未使用信息通信技术获取农业信息的占54.3%。由此可见，农户信息通信技术的使用率较高，但使用其获取农业信息的比率不高。

3.中介变量

根据前文的理论可知，信息通信技术使用以及通过信息通信技术获取农业信息与农户土地流转的行为决策有关联，而土地流转行为与农户自身的收入也存在关联，因此，本文选取土地流转作为中介变量。因香蕉种植户大多进行土地转入，土地转出的样本太少，因此本文在回归模型中只考虑农户土地转入的情况。本文使用“是否参与土地转入”（是=1，否=0）这一问题来衡量土地流转的情况。

4.控制变量

参考已有研究，本文从个人层面和家庭层面选择控制变量。个人特征变量包括年龄、性别、人力资本（教育年限）、政治资本（村干部）；家庭特征变量包括种植规模、加入合作社、是否兼业、家庭借贷[13，15]。

5.描述性分析

由表1 可知，使用信息通信技术获取农业信息的农户，比未使用信息通信技术进行信息获取的农户的农业收入高出约79%。据此，初步可以判断使用信息通信技术获取农业信息有助于提高农户的农业收入。从全样本的年龄分布来看，香蕉种植户平均年龄为48.3 岁；其中，使用信息通信技术获取农业信息的农户平均年龄为45.89岁，未使用信息通信技术获取农业信息的农户平均年龄为50.32 岁。从性别情况来看，男性使用信息通信技术的比例更高。就教育情况来看，全样本的农户平均受教育年限为8 年，与不使用信息通信技术的农户相比，使用信息通信技术的农户的受教育程度更高。就全样本来看，仅有32%的农户为兼业，68%的农户为全职务农。就种植规模来看，使用信息通信技术的农户种植规模更大。

表1 变量的描述性统计

（三）模型设定

1.基准回归

因本文的被解释变量属于连续变量，故使用普通最小二乘法（OLS）模型来分析信息通信技术对农业收入的影响。根据本文的研究设定以下回归模型：

式（1）（2）中，i代表个体；lnYi代表农业收入（对数化处理）；Smartphonei代表农户使用信息通信技术，information acquisitioni代表农户使用信息通信技术获取农业信息情况；Xi代表控制变量；α1、α2为常数项，β1、β2为核心解释变量的估计系数，γ1、γ2为控制变量的估计系数，εi1、εi2为模型的扰动项。

2.中介效应模型

使用信息通信技术获取农业信息可能通过促进土地转入，进而提高农户的农业收入。因此，本文进一步构建中介效应模型以检验土地转入在信息通信技术影响农户农业收入的过程中的中介效应。参照温忠麟等的做法[25]，设定的具体计量模型如下：

式（3）～（5）中：Land transferi表示中介变量土地转入，其余变量与式（1）（2）一致。当模型中的待估系数 β3、β4、λ均显著时，表明存在中介效应；且 β5显著时，存在部分中介效应，若 β5不显著则为完全中介效应[25]。

三、实证分析

（一）信息通信技术对农户农业收入的影响

表2 给出了信息通信技术对农户农业收入影响的回归结果。其中，列（1）给出了信息通信技术使用对农业收入的影响；列（2）给出了不考虑控制变量时，使用信息通信技术获取农业信息对农业收入的影响；列（3）给出了考虑控制变量时，使用信息通信技术获取农业信息对农业收入的影响。且列（1）和列（3）中的控制变量对农业收入的影响系数方向和显著性一致。

表2 基准回归

列（1）的结果表示，信息通信技术使用对农业收入的影响系数呈现负向，但没有显著影响，说明仅使用信息通信技术对农业收入的提高作用不大。可能的原因是农户使用信息通信技术多用于社交、娱乐，用于获取农业信息的农户较少，故仅使用信息通信技术对提高农户农业收入的帮助作用不大。列（2）和列（3）的结果表示，农业信息获取对农户的农业收入呈现正向影响且在1%水平上显著，说明农业信息获取有助于提高农户的农业收入。由列（1）和列（3）可知，年龄与农业收入呈现负向影响且在1%水平上显著，说明农户年龄越大，其农业收入降低，主要原因是农户年龄越大，从事农业劳动的能力越弱，农户会随着年龄增长逐渐减少种植、养殖，故农业收入不断降低。性别对农业收入呈现正向影响且在1%水平上显著，说明男性农户的农业收入高于女性农户的农业收入。教育年限对农业收入呈现正向影响且在1%水平上显著，说明农户受教育程度越高，其农业收入越高，受教育程度越高的农户学习新技术、对新事物的接受能力更强，更能够运用所学知识去科学、合理地进行农业生产。农户是否兼业对农业收入呈现负向影响且在1%水平上显著，说明全职务农型农户的农业收入比兼业型农户的农业收入高。农户是否担任过村干部与农业收入呈现负向影响且在1%水平上显著，说明担任过村干部的农户，其农业收入越低，主要原因是担任过村干部的农户主要收入来源为非农收入。加入合作社对农业收入呈现正向影响且在1%水平上显著，说明加入合作社有助于提高农户的农业收入。家庭贷款与农业收入呈现正向影响且在5%水平上显著，说明家庭贷款有助于提高农业收入，主要原因是农户家庭贷款主要用于农业生产，所以农业收入会有所提高。

（二）内生性问题处理

参考已有文献，本文选择两种方法缓解内生性问题，即工具变量法（2SLS）和倾向得分匹配法（PSM）。

1.工具变量法

考虑到仍然可能存在无法控制的遗漏变量影响估计结果，本文选择工具变量法解决可能存在的内生性问题。根据Frankel 等人的观点，地理因素是选择工具变量首先应考虑的因素[26]，本文选取“村庄层面使用信息通信技术获取农业信息的获取率”作为工具变量。选择原因主要有：第一，费孝通在《乡土中国》中提到中国农村是典型的以血缘、地缘和亲缘构成的熟人社会，在相对封闭的环境中，整个村庄使用信息通信技术获取信息的情况会影响单个农户决策是否使用信息通信技术获取信息；第二，村庄层面使用信息通信技术获取农业信息的获取率与农户的农业收入没有直接联系，可认为该变量为外生变量。由表3 的2SLS 估计结果可知，不论是加入或是不加入控制变量，农业信息获取均显著正向影响农户的农业收入，与前文表2 的回归结果一致，说明农业信息获取能够促进农户农业收入增加。

表3 2SLS 模型估计结果

由表4 可知，使用信息通信技术获取农业信息的农户，其农业收入能够提高约35%。这表明使用信息通信技术获取农业信息对农户的农业收入呈现显著正向影响，这一结果与前文基准回归以及2SLS 结果一致，表明研究结果仍然是稳健的、可靠的。

表4 PSM 回归结果

2.倾向得分匹配法

尽管2SLS 解决了由遗漏变量偏误引起的内生性问题，但未考虑到一些可观测因素影响导致的选择偏误。因此，本文进一步采用倾向得分匹配法（PSM）构建反事实估计来解决这一问题。本文将使用信息通信技术获取农业信息的农户划分为试验组，未使用信息通信技术获取农业信息的农户则归为对照组进行估计。为保证实证分析结果的稳健，本文通过最近邻匹配、卡尺内一对四匹配、半径匹配、核匹配四种方法估计农业信息获取对农业收入的影响。

（三）基于农户农业收入的进一步分析

考虑到现代通信技术可能会对不同资源禀赋的群体带来不同的红利，本文通过构建分位数回归模型，进一步探究不同收入水平的农户使用信息通信技术获取农业信息对其农业收入的影响。本文选取25%、50%、75%三个分位点进行回归，来探究农业信息获取对三类不同收入的农户的农业收入影响是否存在差异。由表5 可知，随着农户收入分位数的上升，农业信息获取的影响系数呈现下降趋势，从0.406 下降到0.184 再下降到0.065。由此可见，使用信息通信技术获取农业信息，对低收入农户的农业收入影响最大，能够促进其增收40.6%；可促进中等收入农户的农业收入增加，增收效应达18.4%；对高收入农户的农业收入增加的效果不显著。可能的原因是，现代通信工具解决了信息不对称问题，打破了信息资源约束，让低收入农户获得了信息红利。所以，低收入农户的增收效应更大，这一结论与朱述斌等、孙一平等的研究一致[15，27]。

表5 农户农业收入分位数回归

（四）信息通信技术对农业收入影响的作用机制

表6 给出了中介效应检验结果。首先，农业信息获取对土地转入有显著正向影响；其次，农业信息获取和土地转入对农业收入都呈现正向显著影响，说明土地转入在信息通信技术影响农业收入的过程中存在部分中介效应。其中，β3=0.068 3，λ=0.712，β4=0.248，土地转入的中介效应占总效应的比重为（β3*λ）/β4≈0.196，说明信息通信技术获取农业信息对农业收入的影响作用大约有19.6%是通过土地转入实现的。

表6 中介效应检验结果

（五）信息通信技术对农业收入影响机制的异质性分析

上文检验了土地转入在农业信息获取对农业收入的影响过程中起到间接效应，但没有区分不同收入群体，即哪类农户的土地转入起到的中介效应效果更明显。本部分按照家庭人均农业收入的中位数进行分组，将样本分为高物质资本组和低物质资本组。由表7 可知，土地转入在高物质资本家庭中起到明显的中介效应作用；土地转入在低物质资本家庭中不存在中介效应，即对于低物质资本的家庭来说，使用信息通信技术获取农业信息对农业收入的影响过程中通过土地转入实现的部分为0。

表7 信息通信技术农业信息获取对农业收入的影响机制研究（低、高物质资本）

四、结论与政策建议

（一）研究结论

本文运用广东、海南和云南三省共632 份香蕉种植户的调查数据，研究信息通信技术对农户农业收入的影响及其作用机制。结果表明：

第一，仅使用信息通信技术对农业收入没有影响，使用信息通信技术获取农业信息对农户的农业收入有显著促进作用，通过运用2SLS 和倾向得分匹配法（PSM）解决内生性问题后，农业信息获取仍然显著正向影响农户的农业收入。

第二，随着收入的增加，使用信息通信技术获取农业信息对农业收入的促进作用逐渐变弱，甚至变为没有影响，即对低收入农户的农业收入增长效果明显，而对高收入农户效果不显著。

第三，从影响机制来看，使用信息通信技术获取农业信息对农业收入的影响有19.6%是通过土地转入来实现的，即农业信息获取可通过促进农户土地转入而提高农户的农业收入。

第四，从影响机制的异质性来看，土地转入在高物质资本家庭中起到明显的中介效应作用，在低物资本家庭中不存在中介效应。

（二）政策建议

第一，因使用信息通信技术的农户达75%，但使用信息通信技术获取农业信息的农户仅占46%，可能因为信息通信技术提供的有效农业信息还比较欠缺，或者是农户使用信息通信技术获取农业信息的意识不足。所以，政府要加强完善农村地区网络基础设施建设，打通信息传递的“最后一公里”；对信息通信技术提供的信息进行分类管理，对不同的农业公益类服务信息应给差异化的支持，对信息通信技术信息按照农业行业类别、信息内容属性进行分类管理，便于农民进行信息搜索。

第二，就农户个体层面，应加强培养农户正确的信息意识观，以及通过信息通信技术获取信息的能力；引导农户正确有效地使用信息通信技术，充分发挥信息通信技术在农业生产中的作用。需要针对不同年龄、不同教育程度的农户进行有针对性的信息通信技术使用和信息利用的培训与指导，提升农户通过信息通信技术获取农业信息的能力、提高信息利用水平，将网络信息平台所提供的农业信息资源利用最大化，促进农户增收。尤其注重对低收入群体进行信息通信技术使用以及信息获取方面的培训，低收入群体正处于信息红利阶段，信息通信技术使用能够显著促进其收入增加。

第三，政府要鼓励并引导农户正确使用信息通信技术进行土地流转相关活动，并在网络上完善有关土地流转的市场信息，有助于进一步优化农村土地资源的配置。同时，政府应对不同情况的农户采取切实的帮扶措施，对低物质资本的农户提供相关土地流转资金扶持，帮助其流转土地进行农业生产；鼓励高物质资本家庭进行土地流转，优化其农业经营规模。