信息通信技術、土地流轉與農戶增收

許 娟，李 晴，起建凌 ，金 璟

(1.云南農業大學 經濟管理學院,云南 昆明 650201；2.西安外國語大學 經濟金融學院,陜西 西安 710128)

“十四五”規劃中明確指出將“三農”問題擺在工作的重心位置，而促農增收又是“三農”問題的關鍵。保障和提高農民的經濟利益一直是農村改革的主基調，也是我國農村地區經濟可持續發展的關鍵所在，農業收入作為農戶收入的重要部分，提高農業收入也是實施鄉村振興戰略和促進共同富裕的關鍵。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）在京發布的第50 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2022 年6 月，我國手機網民規模為10.47 億人，較2021 年12 月新增手機網民1 785 萬人，且我國網民中使用手機上網的比率為99.6%?？梢?，農村地區網絡普及率不斷提升，以手機通信技術為主的信息通信技術對人們生活的影響日益凸顯[1]。

農戶增收在學術界作為熱門話題，相關研究較為豐富，而從網絡出發研究與農戶收入關系的研究多集中于互聯網、信息化。相關學者認為互聯網的使用可以通過促進信息和數據的傳播與共享，減少市場交易摩擦和成本、成立新行業帶動農戶就業等方式來促進農戶的收入增加[2-4]。但也有學者認為由于農村地區網絡基礎設施建設仍然薄弱，且農戶受年齡和受教育水平的影響，其對網絡設備的運用以及信息處理方面的能力弱[5]，使得互聯網技術對農村經濟、農戶收入沒有影響?，F有研究普遍認為農業科技進步水平、農業機械化水平、土地規模經營以及電子商務等能夠提高農戶的農業經營性收入[6-9]。土地作為重要的農業生產要素，其對農業收入也有重要影響，但目前我國土地細碎化程度較高，農村家庭有限的勞動力和土地資源不能合理分配，不僅增加了農業生產成本，促農增產、增收也受到制約。因此，在此背景下，研究信息通信技術是否會影響農戶農業收入以及信息通信技術能否通過提高土地流轉市場交易效率來影響農戶的農業收入，有助于完善土地流轉的線上交易市場，拓寬農戶收入的研究范圍，為促進農戶增收及影響機制方面的研究提供借鑒。

一、理論分析與研究假說

（一）信息通信技術對農業收入的影響

農業信息化是農業現代化發展的重要標志，農業信息技術是推動農業技術進步和發展新的農業生產方式的重要動力。農業信息化能夠降低農戶信息獲取成本，加快農業信息在農村地區傳播，彌補農民的“數字鴻溝”[10]。農業信息化有助于農業生產技術的傳播和推廣[11]。信息通信技術作為衡量信息化的一項重要指標，其對農村居民的生活方式及思維方式帶來了巨大影響。相關學者發現手機作為互聯網時代的特殊媒介，小巧、便于攜帶及功能齊全的特性打破了原有的空間局限性，其功能和地位將超過互聯網[12]。農戶能夠使用信息通信技術及時獲取農產品市場、農業生產相關信息，一定程度上能夠提高信息獲取效率及減少信息獲取的成本，從而農戶能夠根據信息高效地做出農業生產經營的決策和判斷、促進農戶農業生產收入的增加。同時，農業信息化發展能夠提高農業生產效率，推動農村地區經濟的發展，從而促農增收[13]。朱秋博等還發現信息化發展可以提高農戶總收入、工資收入增加，而其對農戶農業經營性收入具有抑制作用，但會隨著信息化水平的不斷提高而逐漸消失[14]。朱述斌等發現信息通信技術能夠通過農戶的社會資本提高農戶的收入水平[15]?；诖?，提出以下假說：

H1：信息通信技術對農戶農業收入存在影響。

（二）信息通信技術對土地流轉行為的影響

信息通信技術可以作為社交載體和信息媒介來促進農戶土地流轉。農戶通過信息通信技術拓寬社交圈，進一步開拓土地流轉交易對象和范圍。同時信息通信技術能夠提供較為全面的土地流轉市場訊息，滿足不同農戶的土地流轉需求。相關學者發現農戶可以通過線上平臺了解土地交易相關制度以及土地確權相關政策，有利于農戶進行土地流轉[16]。吳佳璇等發現互聯網促進了偏遠地區農戶土地轉出，隨著時間推移，促進作用越明顯，尤其是對于土地經營規模較小以及居住在低海拔的農戶而言，這一行為主要是通過農戶信息獲取實現[17]。王杰等研究發現互聯網能夠促進農戶長期轉出土地，主要是通過降低農戶非農就業的失業風險以及土地流轉違約風險兩個方面[18]。翁飛龍等發現互聯網使用能夠通過提高農戶信息搜索能力、社會資本的增加以及信貸獲得水平的提升來促進農戶的土地轉入[19]。李思琦等發現使用互聯網能夠促進農戶的土地流轉行為，進而擴大農戶的土地經營規模[20]。張景娜等發現互聯網使用能夠增加家庭農地流轉的概率，主要通過促進農戶參與非農就業、拓寬信息獲取渠道和增強個人與社會的互動來促進農地流轉[21]。鄭文全等發現農戶通過互聯網獲取信息的能力和社會資本的獲取能力通過影響勞動力轉移來推動農地轉出，且互聯網使用與城鎮化、市場化融合發展能夠促進土地轉出[22]。劉子涵等研究發現互聯網信息獲取能夠顯著促進農村地區的農戶土地流轉行為，且土地轉出的影響程度較土地轉入更為明顯[23]。蔡文聰等研究發現通過互聯網獲取農業信息可以降低土地市場交易成本，從而促進農戶參與土地流轉；通過互聯網獲取農業信息還能降低可變交易成本，增加農戶土地流轉面積[24]?；诖?，提出以下假說：

H2：信息通信技術能夠促進土地流轉。

二、數據來源、變量選取與模型設定

（一）數據來源

本研究數據來源于項目調研組2019 年7—10 月在云南、海南和廣東3 個香蕉主產區開展的農戶實地調研。調研采用分層隨機抽樣法，首先進行等比例抽樣，篩選出云南省6 個縣、海南3 個縣和廣東5 個縣；然后運用隨機抽樣法對抽選出的縣隨機抽取3 個鎮，在每個鎮中抽取1～2 個種植香蕉的村落，每個村落選取10～20 個香蕉種植戶進行調研，最終收集問卷632 份。

（二）變量選取

1.被解釋變量

選擇農業收入作為被解釋變量。農戶的農業收入來源于種植業與養殖業。根據樣本收入特征以及本文的研究重點，選取“農戶農業種植和養殖的收入”這一指標來衡量農業收入。

2.核心解釋變量

核心解釋變量是信息通信技術和農業信息獲取。問卷中通過“您是否使用智能手機？”這一問題來衡量信息通信技術使用這一變量，“是”賦值為1，“否”則賦值為0。樣本中使用信息通信技術的農戶規模較大，占78%，未使用信息通信技術的占22%。問卷中的“您是否使用智能手機獲取農業信息？”來衡量農業信息獲取這一變量，“使用”賦值為1，“不使用”則賦值為0。樣本中使用信息通信技術獲取農業信息的占45.7%，未使用信息通信技術獲取農業信息的占54.3%。由此可見，農戶信息通信技術的使用率較高，但使用其獲取農業信息的比率不高。

3.中介變量

根據前文的理論可知，信息通信技術使用以及通過信息通信技術獲取農業信息與農戶土地流轉的行為決策有關聯，而土地流轉行為與農戶自身的收入也存在關聯，因此，本文選取土地流轉作為中介變量。因香蕉種植戶大多進行土地轉入，土地轉出的樣本太少，因此本文在回歸模型中只考慮農戶土地轉入的情況。本文使用“是否參與土地轉入”（是=1，否=0）這一問題來衡量土地流轉的情況。

4.控制變量

參考已有研究，本文從個人層面和家庭層面選擇控制變量。個人特征變量包括年齡、性別、人力資本（教育年限）、政治資本（村干部）；家庭特征變量包括種植規模、加入合作社、是否兼業、家庭借貸[13，15]。

5.描述性分析

由表1 可知，使用信息通信技術獲取農業信息的農戶，比未使用信息通信技術進行信息獲取的農戶的農業收入高出約79%。據此，初步可以判斷使用信息通信技術獲取農業信息有助于提高農戶的農業收入。從全樣本的年齡分布來看，香蕉種植戶平均年齡為48.3 歲；其中，使用信息通信技術獲取農業信息的農戶平均年齡為45.89歲，未使用信息通信技術獲取農業信息的農戶平均年齡為50.32 歲。從性別情況來看，男性使用信息通信技術的比例更高。就教育情況來看，全樣本的農戶平均受教育年限為8 年，與不使用信息通信技術的農戶相比，使用信息通信技術的農戶的受教育程度更高。就全樣本來看，僅有32%的農戶為兼業，68%的農戶為全職務農。就種植規模來看，使用信息通信技術的農戶種植規模更大。

表1 變量的描述性統計

（三）模型設定

1.基準回歸

因本文的被解釋變量屬于連續變量，故使用普通最小二乘法（OLS）模型來分析信息通信技術對農業收入的影響。根據本文的研究設定以下回歸模型：

式（1）（2）中，i代表個體；lnYi代表農業收入（對數化處理）；Smartphonei代表農戶使用信息通信技術，information acquisitioni代表農戶使用信息通信技術獲取農業信息情況；Xi代表控制變量；α1、α2為常數項，β1、β2為核心解釋變量的估計系數，γ1、γ2為控制變量的估計系數，εi1、εi2為模型的擾動項。

2.中介效應模型

使用信息通信技術獲取農業信息可能通過促進土地轉入，進而提高農戶的農業收入。因此，本文進一步構建中介效應模型以檢驗土地轉入在信息通信技術影響農戶農業收入的過程中的中介效應。參照溫忠麟等的做法[25]，設定的具體計量模型如下：

式（3）～（5）中：Land transferi表示中介變量土地轉入，其余變量與式（1）（2）一致。當模型中的待估系數 β3、β4、λ均顯著時，表明存在中介效應；且 β5顯著時，存在部分中介效應，若 β5不顯著則為完全中介效應[25]。

三、實證分析

（一）信息通信技術對農戶農業收入的影響

表2 給出了信息通信技術對農戶農業收入影響的回歸結果。其中，列（1）給出了信息通信技術使用對農業收入的影響；列（2）給出了不考慮控制變量時，使用信息通信技術獲取農業信息對農業收入的影響；列（3）給出了考慮控制變量時，使用信息通信技術獲取農業信息對農業收入的影響。且列（1）和列（3）中的控制變量對農業收入的影響系數方向和顯著性一致。

表2 基準回歸

列（1）的結果表示，信息通信技術使用對農業收入的影響系數呈現負向，但沒有顯著影響，說明僅使用信息通信技術對農業收入的提高作用不大?？赡艿脑蚴寝r戶使用信息通信技術多用于社交、娛樂，用于獲取農業信息的農戶較少，故僅使用信息通信技術對提高農戶農業收入的幫助作用不大。列（2）和列（3）的結果表示，農業信息獲取對農戶的農業收入呈現正向影響且在1%水平上顯著，說明農業信息獲取有助于提高農戶的農業收入。由列（1）和列（3）可知，年齡與農業收入呈現負向影響且在1%水平上顯著，說明農戶年齡越大，其農業收入降低，主要原因是農戶年齡越大，從事農業勞動的能力越弱，農戶會隨著年齡增長逐漸減少種植、養殖，故農業收入不斷降低。性別對農業收入呈現正向影響且在1%水平上顯著，說明男性農戶的農業收入高于女性農戶的農業收入。教育年限對農業收入呈現正向影響且在1%水平上顯著，說明農戶受教育程度越高，其農業收入越高，受教育程度越高的農戶學習新技術、對新事物的接受能力更強，更能夠運用所學知識去科學、合理地進行農業生產。農戶是否兼業對農業收入呈現負向影響且在1%水平上顯著，說明全職務農型農戶的農業收入比兼業型農戶的農業收入高。農戶是否擔任過村干部與農業收入呈現負向影響且在1%水平上顯著，說明擔任過村干部的農戶，其農業收入越低，主要原因是擔任過村干部的農戶主要收入來源為非農收入。加入合作社對農業收入呈現正向影響且在1%水平上顯著，說明加入合作社有助于提高農戶的農業收入。家庭貸款與農業收入呈現正向影響且在5%水平上顯著，說明家庭貸款有助于提高農業收入，主要原因是農戶家庭貸款主要用于農業生產，所以農業收入會有所提高。

（二）內生性問題處理

參考已有文獻，本文選擇兩種方法緩解內生性問題，即工具變量法（2SLS）和傾向得分匹配法（PSM）。

1.工具變量法

考慮到仍然可能存在無法控制的遺漏變量影響估計結果，本文選擇工具變量法解決可能存在的內生性問題。根據Frankel 等人的觀點，地理因素是選擇工具變量首先應考慮的因素[26]，本文選取“村莊層面使用信息通信技術獲取農業信息的獲取率”作為工具變量。選擇原因主要有：第一，費孝通在《鄉土中國》中提到中國農村是典型的以血緣、地緣和親緣構成的熟人社會，在相對封閉的環境中，整個村莊使用信息通信技術獲取信息的情況會影響單個農戶決策是否使用信息通信技術獲取信息；第二，村莊層面使用信息通信技術獲取農業信息的獲取率與農戶的農業收入沒有直接聯系，可認為該變量為外生變量。由表3 的2SLS 估計結果可知，不論是加入或是不加入控制變量，農業信息獲取均顯著正向影響農戶的農業收入，與前文表2 的回歸結果一致，說明農業信息獲取能夠促進農戶農業收入增加。

表3 2SLS 模型估計結果

由表4 可知，使用信息通信技術獲取農業信息的農戶，其農業收入能夠提高約35%。這表明使用信息通信技術獲取農業信息對農戶的農業收入呈現顯著正向影響，這一結果與前文基準回歸以及2SLS 結果一致，表明研究結果仍然是穩健的、可靠的。

表4 PSM 回歸結果

2.傾向得分匹配法

盡管2SLS 解決了由遺漏變量偏誤引起的內生性問題，但未考慮到一些可觀測因素影響導致的選擇偏誤。因此，本文進一步采用傾向得分匹配法（PSM）構建反事實估計來解決這一問題。本文將使用信息通信技術獲取農業信息的農戶劃分為試驗組，未使用信息通信技術獲取農業信息的農戶則歸為對照組進行估計。為保證實證分析結果的穩健，本文通過最近鄰匹配、卡尺內一對四匹配、半徑匹配、核匹配四種方法估計農業信息獲取對農業收入的影響。

（三）基于農戶農業收入的進一步分析

考慮到現代通信技術可能會對不同資源稟賦的群體帶來不同的紅利，本文通過構建分位數回歸模型，進一步探究不同收入水平的農戶使用信息通信技術獲取農業信息對其農業收入的影響。本文選取25%、50%、75%三個分位點進行回歸，來探究農業信息獲取對三類不同收入的農戶的農業收入影響是否存在差異。由表5 可知，隨著農戶收入分位數的上升，農業信息獲取的影響系數呈現下降趨勢，從0.406 下降到0.184 再下降到0.065。由此可見，使用信息通信技術獲取農業信息，對低收入農戶的農業收入影響最大，能夠促進其增收40.6%；可促進中等收入農戶的農業收入增加，增收效應達18.4%；對高收入農戶的農業收入增加的效果不顯著?？赡艿脑蚴?，現代通信工具解決了信息不對稱問題，打破了信息資源約束，讓低收入農戶獲得了信息紅利。所以，低收入農戶的增收效應更大，這一結論與朱述斌等、孫一平等的研究一致[15，27]。

表5 農戶農業收入分位數回歸

（四）信息通信技術對農業收入影響的作用機制

表6 給出了中介效應檢驗結果。首先，農業信息獲取對土地轉入有顯著正向影響；其次，農業信息獲取和土地轉入對農業收入都呈現正向顯著影響，說明土地轉入在信息通信技術影響農業收入的過程中存在部分中介效應。其中，β3=0.068 3，λ=0.712，β4=0.248，土地轉入的中介效應占總效應的比重為（β3*λ）/β4≈0.196，說明信息通信技術獲取農業信息對農業收入的影響作用大約有19.6%是通過土地轉入實現的。

表6 中介效應檢驗結果

（五）信息通信技術對農業收入影響機制的異質性分析

上文檢驗了土地轉入在農業信息獲取對農業收入的影響過程中起到間接效應，但沒有區分不同收入群體，即哪類農戶的土地轉入起到的中介效應效果更明顯。本部分按照家庭人均農業收入的中位數進行分組，將樣本分為高物質資本組和低物質資本組。由表7 可知，土地轉入在高物質資本家庭中起到明顯的中介效應作用；土地轉入在低物質資本家庭中不存在中介效應，即對于低物質資本的家庭來說，使用信息通信技術獲取農業信息對農業收入的影響過程中通過土地轉入實現的部分為0。

表7 信息通信技術農業信息獲取對農業收入的影響機制研究（低、高物質資本）

四、結論與政策建議

（一）研究結論

本文運用廣東、海南和云南三省共632 份香蕉種植戶的調查數據，研究信息通信技術對農戶農業收入的影響及其作用機制。結果表明：

第一，僅使用信息通信技術對農業收入沒有影響，使用信息通信技術獲取農業信息對農戶的農業收入有顯著促進作用，通過運用2SLS 和傾向得分匹配法（PSM）解決內生性問題后，農業信息獲取仍然顯著正向影響農戶的農業收入。

第二，隨著收入的增加，使用信息通信技術獲取農業信息對農業收入的促進作用逐漸變弱，甚至變為沒有影響，即對低收入農戶的農業收入增長效果明顯，而對高收入農戶效果不顯著。

第三，從影響機制來看，使用信息通信技術獲取農業信息對農業收入的影響有19.6%是通過土地轉入來實現的，即農業信息獲取可通過促進農戶土地轉入而提高農戶的農業收入。

第四，從影響機制的異質性來看，土地轉入在高物質資本家庭中起到明顯的中介效應作用，在低物資本家庭中不存在中介效應。

（二）政策建議

第一，因使用信息通信技術的農戶達75%，但使用信息通信技術獲取農業信息的農戶僅占46%，可能因為信息通信技術提供的有效農業信息還比較欠缺，或者是農戶使用信息通信技術獲取農業信息的意識不足。所以，政府要加強完善農村地區網絡基礎設施建設，打通信息傳遞的“最后一公里”；對信息通信技術提供的信息進行分類管理，對不同的農業公益類服務信息應給差異化的支持，對信息通信技術信息按照農業行業類別、信息內容屬性進行分類管理，便于農民進行信息搜索。

第二，就農戶個體層面，應加強培養農戶正確的信息意識觀，以及通過信息通信技術獲取信息的能力；引導農戶正確有效地使用信息通信技術，充分發揮信息通信技術在農業生產中的作用。需要針對不同年齡、不同教育程度的農戶進行有針對性的信息通信技術使用和信息利用的培訓與指導，提升農戶通過信息通信技術獲取農業信息的能力、提高信息利用水平，將網絡信息平臺所提供的農業信息資源利用最大化，促進農戶增收。尤其注重對低收入群體進行信息通信技術使用以及信息獲取方面的培訓，低收入群體正處于信息紅利階段，信息通信技術使用能夠顯著促進其收入增加。

第三，政府要鼓勵并引導農戶正確使用信息通信技術進行土地流轉相關活動，并在網絡上完善有關土地流轉的市場信息，有助于進一步優化農村土地資源的配置。同時，政府應對不同情況的農戶采取切實的幫扶措施，對低物質資本的農戶提供相關土地流轉資金扶持，幫助其流轉土地進行農業生產；鼓勵高物質資本家庭進行土地流轉，優化其農業經營規模。