新媒体如何影响中国农村发展——基于一项实证研究
摘要：
目的——本文的目的是研究一种通过利用新媒体增加非农就业使农村地区脱贫的新途径。
设计方法/方法/方法——作者在中国进行的两波全国范围性的基本调查数据——中国社会调查2005年和2013年，利用有序的概率统计模型和工具变量，研究新媒体对中国农村非农就业和收入的影响。
发现——作者发现推广新媒体覆盖率可以显著提高中国农村的非农就业10%-20%，并最终使农村居民的收入增加。这项研究为新媒体成为农村地区脱贫潜在新途径提供了新的证据。研究的结论与“结论对于各种控制和模型规范，在不同的次级样本内的不同测量方法的评估和对构造假面板的估计都是很有效的。
社会影响——推广新媒体在中国农村的覆盖不仅可以改善农村非农就业和生活水平还可以有助于缩小城市和农村地区之间的差异,平衡区域发展。
原始价值——通过对中国农村新媒体的经济功能的实证研究，对现有文献作出贡献。
关键词：排序性常态机率模型，智能监控，新媒体覆盖，非农就业，网络利用频率
论文类型：研究型论文
1.前言
现有文献一直主张，新媒体在经济发展中发挥着积极的作用。Litan和Rivlin(2001)指出，新媒体必然会对基于美国产业数据的全要素生产率产生显著和积极的影响。在信息传播方面，它的高效率和低成本有助于使市场更加透明和更有效。互联网的广泛覆盖不仅可以大大降低交易成本，还能显著提高所有行业的管理效率。从中国各省的数据来看，区域网络覆盖率的提升对当地的经济增长产生了积极的影响(Li and ling, 2013;谢和高,2015)。对于个人发展，Hindman(2000)发现，美国大都市和非都市居民之间的社会经济表现的差异更多的是与互联网的利用有关，而不是由于不同的区域经济特征。Furuholt和Kristiansen(2007)进一步研究发生，互联网覆盖率的不一致逐渐拉大了坦桑尼亚农村和城市居民经济表现的差距(例如，创新，人力资本积累，和收入)。这些文献研究都支持不平衡的网络覆盖会加剧地区差距这一观点。因此，推进农村网络设施建设和网络覆盖，对于改善区域福利和平衡区域发展具有重要意义。
同时，人们普遍认识到城乡之间存在明显的网络覆盖差距。例如，在中国，2014年农村网络覆盖率为27.5%，而城市覆盖率高于60%。此外，与农业强哥或发达国家相比，中国农民在生产中几乎不采用网络(Zhao et al, 2006)。考虑到城乡收入差距的增加部分是由于网络覆盖的空间差距和现有农村劳动力过剩(Cai and Wang, 2007;Li et al, 2011)，所以了解互联网利用对中国农村劳动力市场的影响是很重要的。与此同时，农村非农业收入被普遍认为是农村居民摆脱贫困的关键途径(Adams, 2002: Berdegue et al, 2001;Haggblade等,2010;Lanjouw Lanjouw,2001)。因此，研究网络覆盖对农村非农就业和农村收入的影响，无疑对政策内涵有很大的启示作用。
现有的农村经济实证文献关注的是不同的决定因素，以及政府在促进农村发展方面的作用，如人力资本积累(Luan et al, 2015)，消除制度约束(Li et al, 2011)，农村企业的成长，以及税收优惠政策(Janvry和Sadoulet, 2000;Reardon和Berdegue, 2001: Christiaensen et al. 2013)。然而，这些研究几乎没有探讨新网络技术利用对农村就业和收入的影响。本文对农村经济的相关文献进行了研究，利用国家微数据调查了新方法、互联网接入、非农业就业和收益增长之间的关系。此外，新媒体经济学出现的一个2003年以后在中国进行有效信息传播的新文学分支，它开始强调新媒体在“新农村建设”中的重要性。然而，量化影响的实证研究仍然屈指可数。因此，我们也在研究新媒体利用对农村发展的影响的方式上，对这一文学分支做出了贡献。
我们发现，在使用了排序的probit模型以及工具变量的2005年和2013年的中国社会调查(CGSS)中，互联网利用对改善非农业就业的平均边际效应约为10- 20%。这一结论对家庭背景和个体特征的各种控制，以及对结果和自变量的替代措施、不同样本内的检查和构造伪面板的估计都很严格。本文的结构如下:第一节是绪论;第2节提出了理论框架，描述了中国城乡差距;第3节提出实证模型并描述数据;第4节给出了实证结果，并给出了严格的检验;第五部分是结束语。
2.理论框架和背景
2.1农村发展和新媒体
两种固定化的事实在中国农村文献中得到了广泛的记载(Cai和Wang, 2007;Li et al, 2011):农村劳动力过剩和城乡收入差距。城乡收入差距继续扩大，居世界首位(蔡和王，2007)。在城市化进程中，越来越多的农村居民迁往城市，寻求非农业机会，但户籍制度，户口，限制了劳动力流动。2014年，中国农村仍有超过670亿居民。考虑到人口众多，农村居民的福利是不可或缺的并且是中国长期发展的重要组成部分(Le et al 2010)大部分的存在。现有文献大多侧重于研究制度改革，以促进劳动力流动，但忽视了农村经济活力的内在创造。由于城市容纳城乡流动人口的能力受到当前形势的制约，农村地区多种就业的改革和农村经济活力的增强，成为农村地区生活质量提高的关键因素。
通常，农村收入包括两个来源:农业和非农收入。从理论上讲，就业决定取决于人力资本因素和家庭背景。例如，人力资本因素，即教育程度和健康状况，是最具影响力的决定因素。教育水平越高，就越有可能选择非农业工作，也有更高的收入(申和周，2004)。家庭相关因素也很重要，例如，父母的影响，代际传递机制。如果父母有非农业工作经验，他或她更有可能选择非农业就业。家庭规模也会影响个人的劳动力市场决策，尤其是女性。当个人在做就业决定时:商业周期、农村企业的发展和区域政策的变化这些区域宏观特征也很重要。毫无疑问，政府对农村企业和基础设施投资的支持将有助于地区就业。上述传统的决定因素是在现有文献中所探讨的。然而，新媒体的作用仍然在初始阶段。
新媒体对促进农村发展的积极影响可以概括如下。首先，它可以有效地传播农业信息，包括农业生产的知识、农业科学技术的教育、农业市场的更新等等。与其他传统方法相比，新媒体在进行有效信息传播方面有其独特的优势:空前丰富的信息、不可思议的传播速度和极小的成本(蔡卓玛，2010;陈和陈,2006;邓,2011;冯,2007)。第二，非农业生产的传播和通过新媒体更新市场信息可以对非农业就业产生影响。新媒体可以加速知识传播，降低农村环境下知识推广的成本。例如，可以通过新媒体直接提供教育项目和职业培训项目，从而进一步促进非农业生产和提高生产力。
第三，互联网技术可以有效地加强农业和非农业部门之间的联系，并最终加速从农业生产向非农业经济的过渡。传统的就业信息渠道，社会网络，将逐渐被新媒体所取代。互联网的利用可以直接促进农村与外界的交流。结合个人主观能动性和意识，这种联系可能会改变农民的传统观念。当农村居民开始通过新媒体接触到有效的信息和知识时，丰富的信息将塑造他们的思维和学习，更新他们的知识，使他们的价值观现代化。陈(2009)还指出，网络传播与农民的主观能动性相结合，将提高中国农村的生活水平。高(2013a, b)以来自河南省的数据从理论上和经验上评价了新媒体消费如何使农民的价值现代化。意识的变化逐渐打破保守的思维和传统的生产模式。我们将用下面的框架说明上述机制。总之，正如张和方(2002)所言，新媒体是新农村建设的重要动力。
2.2中国网络发展
自1994年中国教育与研究网络与美国NCFnet建立联系以来，“中国正式开启了新媒体时代”。在2009年，举办了世界媒体峰会并且正式在中国推行3G。2013年。4G正式发布。数字化和移动互联网的普及已经成为中国社会的重要特征，在经济发展中起着重要的作用(Yue, 2014)。我们不仅可以通过像宽带连接和拨号连接这样传统的方式访问互联网，还可以通过电视，移动电话，便携设备，平板电脑和电脑访问。目前，中国的新媒体覆盖主要集中在城市地区，而农村居民仍然受到经济和地理环境的制约。如图1所示，农村互联网用户增长缓慢，而国家水平显著提高。显然，根据中国互联网发展现状报告的统计数据，中国城乡之间的网络覆盖空间差距越来越大。
从2003年到2015年，中国互联网用户的数量增长了两倍，尤其是在2008年之后。2003年底。全国网民总数约为6800万人，覆盖率为8.5%。2014年，人口总数增加到近6.5亿人，覆盖率达到47.9%。他们中的大多数人都可以通过手机上网(约5.57亿)。互联网用户的平均教育程度是高中学历。最常见的用户年龄范围为20-39岁，占总人数的55.3%。过去十年间，互联网用户的性别比例一直保持在6:4。上网时间从2005年的每周15.9小时变为2014年的每周26.1小时。与广大农村人口相比，农村地区只有0.18亿网民。2014年。在调查中，从不使用互联网的原因是缺乏技能和知识，也缺乏上网的设备。
在农村地区，网络用户达到了19.31亿，在2005年只占农村人口的2.6%，但城市网络用户约9170万，占城市人口的16.9%。在2005年，农村用户的数量仅为城市用户的五分之一。农村覆盖率仅为城市覆盖率的1/6。2007年以后，农村互联网用户数量开始稳步增长，2010年以后，农村互联网覆盖率保持在27- 28%。2014年底，农村网络用户达到1.78亿。但其覆盖率对于人口已达到6.7亿的农村来说仍然保持28%左右。农村网络覆盖率仍远低于城市网络覆盖率，这一差距正在拉大。
总的来说，中国农村有三种典型的现象:农村劳动力过剩、城乡收入差距和城乡互联网覆盖差距。网络覆盖差距很可能会导致城乡收入差距。就新媒体的积极作用而言，推广农村互联网覆盖会有利于农村就业和经济发展。在本文中，我们将从国家微观层面的数据来衡量农村互联网的利用程度，并评估其对农村非农就业的影响。
3.数据和实证模型
3.1数据和统计汇总
我们主要绘制的数据集是2005年和2013年的CGSS波，它们是重复的横截面数据集。这项调查为我们提供了来自全国26个省份的20801个县的农村样本，以及4个自治区，并进一步分享了个人社会经济表现的丰富信息。选择这些波段的原因是，农村的互联网覆盖在2005年开始发展，并在2013年发布了4G。移动互联网的使用变得流行起来。这两个波段的结合可以随着时间的变化呈现给我们。我们可以把农村人口分为两类:农村居民和城镇居民，就户籍所在地和城市和农村户口的居民分别居住。在2005年的波段中，农村居民总数为10343人中的4270人，而拥有农村户籍人口为4560人。在2013年的波段中，总样本量为11,354，还有4651名农村居民和6311名农村户口持有者。农村居民和农村户口拥有者的差别意味着城乡流动人口的增加。总的来说，从2005年到2013年，农村人口越来越多地流向城市，从事非农工作。分析的主要实证样本是在劳动力市场对从16到60岁的农村居民的调查。总的来说，在2005年的波段中，有3287次结果被排除在外，而在2013年的波段中有3686次。相比之下，2005年有3961人拥有农村户口，2013年有4746人。我们把重点放在农村地区的农村居民身上，而农村户口的样本是经过严格检查的。
最重要的是，我们在社会、社区、家庭和个人层面上都有关于互联网利用频率和多样化的特征的信息。如表一所示，从2005年到2013年，农村居民的互联网(包括移动互联网)使用率显著上升。它从3.17%增加到30.5%，这与CNNIC所报道的相似，但略高:全国农村网络覆盖率在2005年为2.6%，2013年为28.6%。除了互联网的利用频率，我们也使用一个虚拟的的互联网访问，来指示一个人是否可以访问互联网，作为关键的自变量。第二，最近的工作经验作为主要的因变量。无论当前的就业状况如何，它包括了最近工作经验的三个类别不考虑现在工作情况:从不工作;纯农业就业，包括目前从事农业工作的个人，和目前失业，但以前只有农业经验;非农业就业指具有非农业经验的人口。它被认为因变量是一个有序变量。衡量我们感兴趣的因变量的第二种方法是一个虚拟变量，它表示当前是否有一个非农业的工作。如表一所示，非农就业人数明显改善，同时从2005年到2013年，农业人口数量急剧下降。鉴于目前的就业状况，我们观察在2013年有相当高的失业率，这与不断增加的农村过剩的劳动力是一致的。根据Li et al(2011)的报告，2008年的过剩量估计为25%，而2010年的盈余为4.68亿美元。
我们对互联网利用与非农就业之间的关系感兴趣。为了直观地说明这一关系，我们首先绘制了图2中不同频率的互联网利用率背景下非农业的就业率。总之，从2005年到2013年，非农就业比例与网络使用频率呈正相关。
他们接触互联网的频率越高，他们加入非农业就业的可能性就越大。表中还提供了个人特征和相关家庭信息的统计。婚姻可变状况显示，2013年单身人士占13%，高于2005年的8%。女性与男性的比例接近1:1。2013年个人平均年龄为43岁，2005年平均年龄为41岁。随着越来越多的农村居民在2013年完成高中及以上学历，平均受教育程度有所提高。然而，只有初中和初等学历的农民比例仍然较大。人力资本的另一个重要指标，健康，也包括在内。根据他们的自我评价，大多数居民对自己的健康状况持乐观态度。平均家庭规模从2005年的4.4下降到2013年的3.5。与2005年相比，拥有非农业工作经验的父亲的人数更多(图3)。
3.2实证模型
为了解答我们的研究问题，新媒体如何影响农村就业，尤其是非农就业，第一个衡量指标是一个离散变量y，它包括了最近工作经验的三个类别，不考虑当前的就业状况:从不工作;纯农业就业，包括目前从事农业工作的个人和目前失业但以前只有农业经验;非农业就业指具有非农
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