移动互联网使用对女性非农就业和收入的影响研究

移动互联网等数字技术的发展对实现充分就业具有重要作用，促进女性就业和创业是实现充分就业的必要前提。本文基于 2019 年中国家庭金融调查数据，研究了移动互联网的使用对女性非农就业、收入和性别工资差距的影响。研究发现，移动互联网使用促进了女性非农就业，显著缩小了与男性的就业差距。使用 Heckman 两步法和工具变量法克服内生性问题后的结果表明，移动互联网使用显著促进了女性收入的提高，且这种促进作用偏向于女性，缩小了与男性的收入差距。替换被解释变量后上述结论依然稳健。异质性分析发现，相比于从事受雇工作，移动互联网使用对女性创业的促进作用更强；但对已经就业的女性，移动互联网使用显著提升了受雇者的收入，未能显著增加创业者的收入。结论认为，为持续提高女性就业和收入，需要进一步加强移动互联网基础设施建设、转变传统的性别观念以及增强互联网对人力资本投资的作用。     

互联网技能、信息优势与农民工非农就业

本文使用2017年中国综合社会调查(CGSS)数据,研究信息时代掌握互联网技能对农村劳动力非农就业决策的影响.研究结果表明:(1)互联网技能的使用显著促进农村劳动力非农就业,其边际效应为11.85％,尤其对非自雇型就业的促进作用明显.在使用倾向得分匹配(PSM)和工具变量法减缓内生性问题后主要结果依然稳健.(2)异质性分析表明,互联网的就业效应在不同地区、不同家庭经济水平、不同性别和婚姻状态下均显著,其中,中、东部地区、大学学历以下和家庭经济水平较好的个体使用互联网提升的就业概率更高,(3)中介效应与Sobel-Goodman检驗显示,互联网使用可能通过降低信息费用、提高个体自身人力资本水平、改善个体和市场对劳动参与者的性别偏好三个渠道影响非农就业,这表明具备信息优势、以互联网使用为基础的数字经济对农村非农就业决策存在积极影响,为新冠疫情后就业难的农村劳动力摆脱失业困境提供新思路.     

互联网使用能影响农户生产托管行为吗?

本文利用2021年湖北省水稻种植户调研数据分析了互联网使用对农户生产托管行为的影响。研究结果表明，互联网使用能提高农户生产托管程度，在解决内生性问题和替换变量后结果仍然显著。异质性分析发现，互联网使用对不同环节生产托管参与的影响存在差异，其促进效果主要体现在植保环节；相较于服务专业户，互联网使用更显著地促进了农户参与专业化服务组织提供的生产托管服务；另外，互联网使用对农户生产托管行为的正向影响主要体现在年轻农户、小规模农户及参加过农业技术培训的农户。机制分析表明，互联网使用主要通过降低信息搜寻成本、监督成本与控制成本促进农户生产托管行为。基于上述结论，应加强农村网络基础设施建设，完善生产托管互联网平台建设，关注不同农户对互联网使用的差异性。     

中国农村人居环境问题、收入与农民健康

文章采用CLDS(2014)调查数据分析中国农村人居环境问题对农民健康的影响。使用SF-8量表全面分析健康指标,制定人居环境指标。实证中考虑收入内生性,并对人居环境和收入对健康的影响进行比较,发现人居环境问题和收入都对农民健康影响显著,其中人居环境问题对健康影响更大。     

互联网使用、就业决策与就业质量 ——基于CGSS数据的经验证据

基于中国综合社会调查（CGSS）数据，本文利用多元Probit模型检验了互联网使用对个体就业决策及就业质量的影响效果。研究表明，使用互联网提高了个体标准就业和机会型创业的概率；将互联网作为主要信息渠道，有助于促进标准就业和机会型创业；闲暇时利用网络进行社交、学习及娱乐等活动，对就业决策的影响存在异质性。从就业质量的维度来看，使用互联网能够提高各类型就业的收入水平，并且对于标准就业和生存型创业而言，使用互联网可以减少工作时间，提高工作自主性。     

互联网使用对农民非农创业的影响机制研究——基于CFPS2020的实证研究

随着网络的不断普及,更多农民选择互联网进行创业,这一行为对促进农民增收和推动乡村振兴具有重要意义。基于中国家庭追踪调查（CFPS）2020年的微观数据,采用Probit模型分析了网络环境中农民通过互联网进行非农创业的影响及其机制。在此基础上,使用工具变量法和PSM倾向得分匹配法处理内生性、替换变量进行稳健性检验,并借助中介效应模型研究其作用机制,最后得出互联网使用显著影响农民非农创业。研究的异质性分析指出,互联网使用对东部地区和城市农民的非农创业意愿影响更大,对于受教育程度为初中、高中的农民影响力度更大。研究机制分析表明,互联网通过信息渠道效应、风险偏好效应和社会互动效应来影响农民非农创业,极大地提高了农民非农创业的积极性。     

互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究——理论机制与微观证据

通过构建理论模型，揭示了互联网使用促进农村劳动力非农就业的内在机制。在此基础上，利用2020年中国家庭追踪调查数据（CFPS），运用Probit模型进行了实证检验。结果显示，使用互联网的农村劳动力的非农就业概率会提高7.9%，且该效应在东部地区、南方地区，对于男性、中青年劳动力、中高技能劳动力群体更加明显。机制分析表明，信息渠道和人力资本渠道是互联网使用促进农村劳动力非农就业的重要机制。进一步研究发现，相较于受雇型就业，互联网使用对自雇型就业的促进作用更大。使用互联网不仅具有工资溢价效应，而且提高了工作稳定性和社会保障水平，因此显著改善了农村劳动力的非农就业质量。     

互联网使用对农户家庭收入增长的影响及机制研究

基于2020年中国乡村振兴调查(CRRS)数据,实证分析了农户互联网使用行为对其家庭收入增长的影响。研究结果表明：互联网使用具有显著的增收效应;使用工具变量及倾向得分匹配法解决潜在的内生性问题,并选择不同上网方式对农户家庭收入的影响进行稳健性检验后,仍可得到一致性的结论;异质性分析表明,户主受教育水平较低、家庭成员平均年龄在41～65岁以及土地小规模经营的农户家庭,其互联网使用的增收效应更为明显;影响机制分析表明,互联网使用主要通过降低生产经营成本、促进农户与市场有效衔接、促进人力资本积累、增强金融资金支持、提高社会资本水平五条路径对农户家庭收入产生影响。根据上述研究结论,提出如下政策建议：夯实互联网发展基础,提升农户互联网使用水平;积极发挥互联网多渠道增收效应,促进农户稳步增收;健全和完善乡村数字经济治理体系,完善农民与各类市场主体的利益联结机制,保障农民合理分享数字经济红利。     

互联网使用对农户贫困的影响及其机制分析

农村贫困问题关乎中国精准扶贫与全面脱贫战略的有效实施。本文基于2014年和2016年中国家庭追踪调查数据,检验互联网使用对农户贫困的影响及其影响机制。研究发现:无论采用家庭人均每日消费1美元作为贫困标准,还是采用家庭人均每日消费2美元作为贫困标准,互联网使用均显著降低了农户陷入贫困的可能性。同时采用稳健性估计与工具变量克服内生性问题后,该研究结论依然成立。影响机制检验的结果显示,互联网使用通过增加农户的社会资本积累、提高农户的非农就业概率与非正规金融借贷水平进而改善农户的贫困状况。因此,在全面脱贫战略实施过程中,应不断推进"互联网+精准扶贫",并且使其成为贫困农户后发赶超的重要抓手,从而助力贫困农户增收,以实现全面脱贫目标。     

市场潜能促进了制造业女性就业吗?——基于中国工业企业数据的实证分析

文章首先构造了中国337个地级及以上城市的真实市场潜能指标,并利用2007年中国工业企业数据和工具变量法,实证分析了真实市场潜能对制造业女性就业的影响。研究发现,真实市场潜能显著促进了制造业女性就业,且考虑变量内生性问题和剔除城市自身真实市场潜能后的估计结果均十分稳健;但这种影响在不同所有制和不同行业中并不一致,真实市场潜能不利于国有和外资企业的女性就业,但显著促进了非国有内资企业和劳动密集型行业的女性就业,对资本技术密集型行业的影响并不显著。     

互联网使用与家庭农地流转

基于中国家庭追踪调查(CFPS)数据,分析互联网使用对家庭农地流转决策的影响,并考察信息效应、非农就业效应和技术效应在其间发挥的中介作用。研究结果表明:互联网使用显著提高了家庭农地转出的概率并显著降低了农地转入的概率,且对农地转出的正向影响超过了对农地转入的负向影响,使用处理效应模型解决潜在内生性问题并从农地有偿流转方面进行稳健性检验后,得到了基本一致的结论;异质性分析表明,具有高收入水平和低农地禀赋的家庭使用互联网对其农地转出的正向影响更为显著;机制分析表明,互联网使用主要通过信息效应和非农就业效应两种途径影响农地流转。据此,提出加强农地流转互联网平台建设,制定差别化政策推进农地流转和进一步提高农村地区互联网普及率等政策建议。     

此心安处是吾乡：商业健康保险与流动人口消费

流动人口是我国户籍制度下的特有群体，其规模逐年增加。释放流动人口群体的消费潜力有助于缓解我国“高储蓄率和消费低迷”的宏观经济问题。本文使用2019年中国家庭金融调查数据(CHFS)数据，采用OLS模型研究商业健康保险对流动人口消费的影响及其影响机制，并通过工具变量法和处理效应模型缓解了可能存在的内生性问题。研究发现：商业健康保险通过提升流动人口消费能力和消费意愿进而提升其消费水平，且对低收入水平、风险中性和流入城市医疗实力强的流动人口提升效果更明显。本文进一步研究发现，流动人口购买商业健康保险能促进其消费升级以及缓解消费不平等现象。     

人工智能促进中国高质量就业研究

就业是高质量发展的重要指标,是最大的民生,也是中国达成共同富裕目标的关键。现有文献就人工智能对就业数量的影响进行了大量探讨,但对于人工智能在就业质量层面的影响却较少关注。基于人工智能促进高质量就业的机理,采用2010—2019年中国省级面板数据,实证检验了人工智能对中国高质量就业的促进作用。实证研究结果表明：人工智能可以有效促进中国高质量就业,并且这一结论在解决了内生性问题和更换估计方法后仍然是稳健的。从地区看,相较于东部地区,中西部地区人工智能促进就业质量提升的作用更加明显。从时段看,人工智能促进中国高质量就业在时间维度上并未表现出显著的非线性效应。根据研究结论,提出了进一步发展人工智能促进中国高质量就业的政策建议。     

健康对非农就业及其工资决定的影响

利用 1 993年中国营养调查数据 ,本文探讨了中国农村地区健康对非农就业及其工资决定的影响 ,并试图从微观层面揭示中国农村地区健康与收入之间的关系。本文的主要发现是 ,对于劳动参与及非农就业机会 ,健康状况都有显著的影响 ;然而在传统的种植业领域 ,健康并不是劳动参与的决定性因素 ;同时 ,在农村的非农就业者中 ,健康并不是劳动力市场表现的重要因素。尽管如此 ,由于非农就业机会对家庭收入的重要作用 ,我们仍不难发现健康在获取非农就业收入乃至增加家庭收入方面的作用     

数字化时代互联网使用对女性劳动参与的影响

<正>随着数字化时代的到来,互联网的发展普及为就业创造了更多机会,而女性劳动参与率在很长一段时间当中处于下降趋势,解决女性就业问题是推动我国经济均衡发展和社会文明进步的重要因素。为了探讨两者之间的关系,本文利用中国综合社会调查（CGSS）2017的数据,采用Probit模型考察互联网使用对女性劳动参与的影响。结果显示,互联网使用可以促进女性劳动参与,     

数字金融发展能促进返乡农民工再就业吗*——基于中国劳动力动态调查（CLDS）的经验分析

互联网技术推动数字金融快速发展，对于降低融资约束和创业成本，推动我国返乡农民工创业就业，助力乡村振兴战略实现，具有十分重要的意义。本文通过构建理论模型，研究数字金融对返乡农民工再就业的影响，并使用中国数字普惠金融指数和中国劳动力动态调查（CLDS）数据进行实证检验。研究发现：数字金融发展水平每提高一个标准差，促进返乡农民工非农就业概率提高0062个单位～021个单位，并使其农业就业概率降低0071个单位～022个单位。数字金融能够降低融资和创业成本，吸引返乡农民工在农村地区开展机会型创业，由此创造就业岗位，促进收入提升；相比之下，数字金融对进城农民工创业及收入没有显著影响。异质性分析显示，数字金融能够显著促进低物质资本、低人力资本的返乡农民工开展机会型创业，并对高儿童抚养比的返乡农民工有更强的普惠性。本文为返乡农民工等重点人群“稳就业”、推动农村信息化与乡村振兴战略实现，提供经验证据与政策依据。     

政府补贴与企业研发投资——基于倾向评分匹配倍差法的经验研究

本文基于中国工业企业微观数据,利用倾向评分匹配倍差法处理内生性问题后,实证分析了政府补贴对企业研发投资的影响。研究发现:政府补贴能够有效促进中国本土制造业企业研发投资,且政府补贴的促进效应与补贴强度之间呈明显的"倒U型"关系;进一步分析发现这种促进效应因企业类型不同而表现出明显的差异性,政府补贴对民营、中小型、中西部及资本密集型企业研发投资的促进效应更加显著。     

转型经济中劳动力迁移对非农就业的影响——中国农户调查数据的分析

基于2009年中国农村金融调查数据,本文建立多项Logit就业选择模型,识别劳动力迁移对返乡农民工非农就业的影响,并利用2008年9月之后返乡农民工样本考察劳动力迁移的潜在内生性及可能导致的估计偏误.本文发现:由于内生性的存在,导致劳动力迁移效应被高估约8.5个百分点.相比从未迁移的农村劳动力,劳动力迁移促使农民工返乡后更多地受雇于非农工作,而对自主创业的影响不大.在中国转型经济中,农村剩余劳动力向城市迁移后提高了非农产业技能,为农村非农产业的发展积累了人力资本.返乡农民工具有更多的金融资本和人力资本,将在中国独特的城市化建设中起到重要作用.     

认知能力对居民金融素养的影响研究

本文基于CFPS2018数据，使用普通最小二乘法和两阶段最小二乘法，研究了认知能力对居民金融素养的影响及其作用机制。研究发现：居民的认知能力能够显著地正向影响其金融素养；认知能力在居民之间存在群体性差异，即学历越高的人认知能力越高，女性的认知能力低于男性，高年龄组人群的认知能力低于低年龄组人群；使用互联网学习是居民认知能力影响其金融素养的重要渠道之一。研究结论表明，为了提高全社会的金融素养，有必要加强对居民认知能力的训练，并且这种训练需要考虑群体的差异性。互联网的普及与发展有助于社会内生性提高金融素养。     

约束性碳减排与就业——基于企业和地区劳动力变化的考察

基于企业层面的环境规制强度，本文使用中国工业企业数据库与《中国城市统计年鉴》数据，探究“万家企业节能低碳行动”对就业的影响。研究发现：随着减碳强度的提升，相比非万家企业，该政策通过“规模效应”“要素替代效应”和“技术效应”使得万家企业就业显著下降，表明该政策会降低污染企业就业。但城市层面分析发现该政策对城市工业企业总就业有显著正向影响，呈现出城市层面的就业创造。进一步探究劳动力再配置效应以解释企业和城市层面就业效应的差异发现，企业层面存在万家企业至非万家企业的劳动转移，行业层面就业存在从更为污染的行业向清洁行业的再配置，表明规制促进了行业转型升级。此外，政策实施后，减碳强度提升并未使得企业员工薪酬下降，表明该环境规制没有导致企业将减排治污成本转嫁造成员工福利损失。本文的研究结果能从就业角度为中国环境政策的成本收益分析提供参考。