数字技能与居民幸福感——基于CFPS2018数据的研究.pdf

总第 260 期2023.4vol.45POPULATIONJOURNALpage数字技能与居民幸福感基于CFPS2018数据的研究姜扬，郑怀宇（吉林大学 东北亚研究中心，吉林 长春 130012）【摘要】随着数字技术的广泛应用，居民数字素养得到提升，各类数字技能的掌握为居民带来巨大效用，对居民的福利水平产生深刻影响。本文聚焦各类数字技能对居民产生的福利效应，使用中国家庭追踪调查（CFPS）2018年的数据，利用有序Probit模型研究数字技能对居民幸福感的影响。研究结果显示：居民通过掌握一定的数字技能可以显著提升其主观幸福感，经过一系列稳健性检验后结果仍成立，其中数字工作、数字社交和数字娱乐技能的掌握对居民主观幸福感的提升效果更为明显。异质性分析表明：在地区层面，居民掌握数字技能可以缩小欠发达地区与发达地区居民的福利差距，具体表现为缩小了中西部地区与东部地区以及乡村与城镇之间的福利差距；在个人层面，居民掌握数字技能可以缩小不同教育水平居民之间的福利差距。机制分析表明：居民掌握的各类数字技能主要通过“信息传递效应”“收入增长效应”以及“社会资本效应”三种途径促进其主观幸福感的提升。基于研究结论，建议地方政府重视数字技术普及程度的同时也要重视普及质量，让数字技术的普及真正惠及民众；政府应通过教育和培训提高全社会数字素养和技能，使民众跟上数字技术发展步伐，并正确引导民众使用数字技术、提高数字技能，让民众充分发挥数字技能所带来的积极效用。【关键词】数字技能；居民幸福感；信息传递；收入增长；社会资本【中图分类号】C924.24【文献标志码】Adoi：10.16405/ki.1004-129X.2023.04.005【文章编号】1004-129X（2023）04-0057-13【收稿日期】2023-01-20【基金项目】国家社会科学基金重点项目：数字经济赋能现代产业体系研究（20AZD043）；吉林大学劳动关系专项研究课题：数字经济与实体经济深度融合对劳动关系治理的挑战及对策（2022LD008）【作者简介】姜扬（1991-），男，吉林长春人，吉林大学东北亚研究中心副教授；郑怀宇（1999-），男，山东济宁人，吉林大学东北亚学院硕士研究生。一、引言进入21世纪，以互联网为代表的数字技术在中国取得飞速发展和普及，中国互联网络信息中心发布的第50次 中国互联网络发展状况统计报告 显示：截至2022年6月中国累计建成开通5G基站185.4万个，网民规模为10.51亿，互联网普及率达74.4%，实现信息基础建设全面覆盖，网民规模持续稳定增长。随着数字技术的发展和普及，越来越多的居民能够熟练使用数字技术并掌握各种数字技57POPULATIONJOURNALpage能，对居民的生活方式和福利水平产生了深刻影响。习近平总书记曾提出“要让数字文明造福各国人民”，以互联网为核心的数字技术发展的最终目标就是要提高人们的福利水平，居民的数字技能是数字技术得以发挥功能并产生福利效应的基础。现阶段数字技术已融入居民生活中，对居民的物质生活和精神生活都产生了重要影响，居民通过掌握数字技能获得数字红利并提高福利水平，数字技能对居民主观幸福感的影响成为学者研究的重要议题。现有相关研究大多聚焦互联网以及数字技术对居民幸福感的影响，结论尚未达成一致。一种观点认为以互联网为代表的数字技术的使用能够提高居民的幸福感水平。Kavetsos和Koutroumpis研究发现纳入移动和宽带渗透率等相关数据会显著影响居民主观幸福感，而拥有互联网连接的移动手机、电脑等相关设备的居民拥有较高的幸福感水平。1Graham和Nikolova则利用盖洛普世界民意调查数据研究发现数字技术的获取对世界各地居民的主观幸福感的影响总体而言是积极的。2国内学者也针对中国社会特点和居民状况进行了相关研究，周广肃和孙浦阳认为互联网的使用时间增加可以提高居民的主观幸福感。3有学者认为互联网使用的幸福效应主要存在于农村、男性、低龄与中等教育水平的居民中，这些居民能够通过互联网获得更高的幸福感。4还有学者研究发现互联网能够为“弱势人群”提供更多信息福利，缩小了不同人群之间的主观福利差异。5另一种观点则认为互联网和数字技术的使用对居民幸福感的提升起到了抑制作用。Steffen研究发现数字技术的使用对居民主观幸福感有间接负面影响，因为经常使用互联网作为信息来源的人从收入中获得的满意度较低。6另有研究发现数字技术的使用会通过社会网络降低人们对他人的信任程度，从而影响人们的生活满意度。7还有研究发现老年群体越倾向于利用数字技术获取信息，其心理健康状况反而越差。8由于之前研究受限于当年互联网普及程度等原因，无法将数字技术对居民的影响进一步细化，没有从居民掌握数字技能的角度去分析，也没有进一步研究掌握不同数字技能的居民其主观幸福感发生的变化。技能因素是考察数字不平等的重要维度。9数字技能在缩小数字鸿沟方面发挥着重要作用，目前关于数字技能的研究主要聚焦提升农户收入以缩小城乡差距以及消除弱势群体数字鸿沟等方面。有学者认为农村居民数字技能提升有利于加强信息资源的整合利用，及时有效甄别市场信息，从而挖掘收入增长潜力，创造更多的经济价值。10牟天琦等学者研究发现数字技能显著提升农村居民的收入水平，进而改善城乡收入格局。11罗千峰等学者则更进一步发现农户掌握数字技能主要从强化信息获取、拓展社会网络和优化资产配置等途径促进农户财产性收入增长。12易法敏认为数字技能和数字能力能够促进生计抗逆力和可持续能力的生成，并转化为贫困群体的内生能力，增加其收入和生计资本。13朱建华和李荣强利用县级横截面数据，研究发现农村居民数字技能对收入影响存在双重门槛效应，农村居民数字技能的增收作用随门槛值的提高呈现“倒U”型特征。14在消除数字鸿沟的相关研究方面，邱泽奇和乔天宇认为通过发展电商提升农户的数字技能可以缩小与其他类型农户的差距，增强其在数字技术变革中的“获得感”。15另有研究考察了儿童和老年人两大群体的数字技能掌握与数字鸿沟现象，16-17但从数字技能层面考察居民幸福感的研究相对较少，且多数研究只聚焦某一群体，缺乏普适性。与以往研究不同，本文将居民对数字技术应用的讨论进一步细化，在现阶段数字技术普及较为广泛，绝大多数居民都掌握了一定数字技能的社会背景下，进一步讨论居民通过掌握各种类型数字技能对其幸福感所产生的影响以及传导机制。本文可能的边际贡献有以下几点：第一，传统研究多58总第 260 期2023.4vol.45POPULATIONJOURNALpage是从互联网角度探讨网络对居民幸福感的影响，本文从数字技能视角切入，并将各种数字技能进一步细化，探讨居民掌握不同数字技能对其主观幸福感的影响；第二，传统关于互联网与居民幸福感的研究对二者传导机制的分析较为单一，本文将分别从信息传递、收入和社会资本三个方面分析数字技能与居民幸福感的传导机制；第三，本文基于地区层面的区域和城乡异质性以及个人层面的教育异质性分析和讨论居民掌握数字技能带来的影响，并根据研究结论提出针对性建议。二、机理分析数字技术接入和使用是居民掌握数字技能的基础，居民通过掌握数字技能可以获得一定的数字红利，数字红利的获得会对居民的幸福感产生积极影响。信息化是数字时代的主要特征，信息的获取与传播在给居民带来巨大红利的同时也对其心理健康产生了影响。同样，掌握数字技能会对居民的收入和社会资本产生巨大影响，进而以此为媒介从诸多方面对幸福感产生影响。本文主要从数字技术的核心功能即信息的获取与传播，以及掌握数字技能对居民带来的核心影响即个人收入和社会资本共两大方面、三个机制分析数字技能的掌握程度如何从多个维度影响居民的幸福感。（一）信息获取与传播对各种信息的获取和传播是数字技术最基本的功能，数字技术的发展改变了信息传播的方式和途径，居民对数字技能的掌握改变了其对信息获取、处理和利用的方式和效率，进而从多个方面影响居民的幸福感。已有学者发现数字技术通过提高信息搜寻效率和信息获取能力提高了居民掌控生活的能力，进而提高其幸福感。2 18国内同样有学者基于互联网这一数字媒介的信息搜索、传播和分享功能研究了互联网与居民幸福感之间的关系。5掌握数字技能可以在信息的获取和传播方面为使用者带来巨大便捷，产生“信息福利”，进而提升使用者的幸福感。在学习层面，掌握数字学习技能能够拓宽自己获取知识和信息的渠道，使用者通过网络可以获得在线下难以取得的各种专业资料和信息，提高自己的学习质量和学习效率，进而增加幸福感。在工作层面，随着数字技术的进步及互联网的广泛应用，网络成为人们获取就业信息和找寻工作的重要途径，掌握数字工作技能的劳动者更有可能获得高收入和较为稳定的工作。19数字技术的应用显著提高了劳动力市场供求匹配度，减少了信息不对称和信息收集成本带来的摩擦性失业，20通过提高就业质量增进劳动者的幸福感。在社交层面，掌握数字社交技能的人能够在线上通过信息传播这一功能与他人进行工作或者情感的沟通和交流，居民可以在这种线上社会互动中获得更多情感支持，缓解负面情绪带来的压力并减少社会孤立，增进幸福感。在娱乐层面，通过应用数字技术实现的在线娱乐服务对用户来说是一种享受，是提升幸福感的一条有效途径。（二）收入增长根据人力资本理论，数字技术的使用可以通过生产力的提高实现劳动者的工资上涨，这是由于信息获取的改善或学习机会的增加导致工作效率提高，在许多以技术为导向的行业中，首先需要掌握一定的数字技能才能找到工作，20实现收入的直接增加。此外，数字技能不仅是一种能够提高劳动生产率的技能，而且能够革新劳动者就业和工作的方式，通过间接途径实现劳动者收入的增加。第一，掌握数字技能的劳动者可以在线上搜寻并获得更多的就业渠道。21第二，掌握一定数字技能的劳动者能够缩短寻找工作的时间，增加找到工作的概率，极大缩短自己的待业时间。第三，应用数字技术能够显著提高农民的工资性收入和创业收入。2259POPULATIONJOURNALpage居民掌握一定的数字技能可以提高收入水平，而收入水平的变化是影响个人主观幸福感的重要因素。23-24具体到不同的数字技能，数字学习、工作和社交技能的掌握会对居民收入水平产生重大影响，进而影响居民的幸福感。居民掌握数字学习技能一方面可以提高学习效率，实现自己的人力资本积累；另一方面可以增加自己的学习机会，培育需要的数字专业技能并应用到生活和工作中，提高自己的市场竞争力，进而提高收入水平，提升自己的幸福感。数字工作技能的掌握会对居民就业产生积极影响，为居民带来增收效应。一方面，数字技术的应用能够缓解劳动力市场的信息不对称问题，增加居民的就业机会；另一方面，居民通过应用数字技能可以增加收入来源，提升就业多样性，如促进农村劳动力的非农就业以及家庭创业，进而对居民收入产生显著的正效应，25-26这种收入增长效应会提高居民的幸福感。掌握数字社交技能的居民可以通过扩大自己的社会网络增加社会资本，进而间接促进收入的增加，促进幸福感的提升。（三）社会资本积累掌握数字技能可以使居民巩固现有社会网络并建立新的社会关系，从而积累自己的社会资本，提高幸福感。一方面，由于工作、搬迁、时间等各类客观原因会使居民曾经建立的人际关系弱化，导致实际生活中存在的关系网络出现损耗。掌握数字技能可以使居民突破时空上的沟通壁垒，与自己的好友或相识的人进行线上互动与沟通，减少因时间和距离的界限而出现的人际关系网络的损耗，以此对线下的社会网络进行补偿，促进社会资本的累积；另一方面，相比于只在线下环境中建立的社会网络关系，使用数字技术可以使居民在线上平台建立新的社会关系并扩大自己的社会网络，通过社会强化对社会资本产生增益作用。已有研究发现数字技术可以通过网络对居民的社会互动以及社会资本积累产生影响，进而在主观幸福感方面发挥积极作用。27-28应用数字技术所产生的在线活动可以通过改善和扩大社会资本使居民产生更多的幸福感，29在学习层面，掌握数字学习技能的人可以通过网络结识更多与自己有相同学习需求的人或更多能在学习方面给予自己指导的人，居民可以在线上共享知识，提高自己的学习效率，通过这种社会资本的积累能够对自己的学习产生巨大效益，提高幸福感。在就业层面，社交平台会形成各种“圈子”，如“求职圈”“就业圈”“招聘圈”等，30这种新型社交网络会扩大自己的社会资本，基于“职缘”的集聚而形成的“圈子”会影响自己的求职就业以及在工作中的效率和收益，增加求职中的满意度。在社交层面，掌握数字社交技能的人能够更快地建立起自己的人际关系网络，更快地积累自己的社会资本，通过加深粘连社会资本和强化桥接社会资本获取情感及社会支持的资源以及工具性资源，31-32进而增加自己的情感收益和实际收益，提高幸福感。在娱乐层面，数字技术的使用通过社会资本的积累增加了娱乐的多样性和心理收益，很多在线下多人才能实现的娱乐活动通过数字技术可以在线上实现，在与他人的互动中也会实现更多的娱乐效果，获得良好的心理收益，增加幸福感。假说1：居民掌握数字技能可以显著促进主观幸福感的提升。假说2：居民掌握数字技能主要通过“信息传递效应”“收入增长效应”以及“社会资本效应”三种途径促进居民主观幸福感的提升。三、研究设计（一）数据来源与模型构建本文采用的数据来自中国家庭追踪调查（CFPS），该调查样本覆盖了我国25个省、自治区、市，本60总第 260 期2023.4vol.45POPULATIONJOURNALpage研究使用CFPS2018年的成人问卷数据。参照已有研究的做法，本文采用幸福感水平作为居民主观福利的度量指标，3模型方面本文借鉴对幸福感进行定量分析的相关研究，3 33采用有序Probit模型（Ordered Probit）对相关数据进行估计分析。具体模型设定如下：happinessij=1ifhappiness*ij k12ifk1 happiness*ij k2nifkn-1 happiness*ij（1）k1、k2、kn-1被称为门槛值，为待估参数，happinessij代表居住在省份j的个体i的幸福感水平；happiness*ij是度量居民幸福感的连续变量，但无法通过数据进行有效观测，所以被称为潜变量，Stewart通过研究表示潜变量可以表示为可观测变量的线性组合。34因此，可以得出如下公式：happiness*ij=0+1digital_skillij+2Zij+provincej+ij（2）happiness*ij同前文定义一致；digital_skillij代表了居民掌握数字技能的程度；Zij表示影响居民幸福感水平的一系列变量；provincej表示受访者所在省份j的固定效应；ij表示随机扰动项。（二）变量选取及描述性统计1.被解释变量本文的被解释变量为居民主观幸福感，采用幸福感水平进行度量，CFPS2018询问了受访者“您有多幸福”，答案的取值范围从0到10，数值的增加代表居民的幸福感越强。为了与核心解释变量统一取值范围，本文将问卷中的0-10分重新赋值为1-5，具体将0-1分赋值为1，2-3分赋值为2，4-6分赋值为3，7-8分赋值为4，9-10分赋值为5，由小到大分别表示“非常不幸福”“比较不幸福”“一般幸福”“比较幸福”和“非常幸福”。2.核心解释变量参考牟天琦等分析对不同数字技能类型变量的选取，11CFPS2018个人自答问卷中询问了受访者“使用互联网学习、工作、社交以及娱乐的频率”，本文根据受访者的回答分别从学习、工作、社交和娱乐四个方面分析不同数字技能的掌握程度对居民幸福感的影响，通过居民使用互联网进行不同活动的频率衡量居民不同类型数字技能的掌握程度，具体分为“使用互联网学习的频率”“使用互联网工作的频率”“使用互联网社交的频率”“使用互联网娱乐的频率”四个变量，分别代表数字学习技能、数字工作技能、数字社交技能和数字娱乐技能。本文按照使用频率将该变量赋值为1-5，将从不使用互联网的居民赋值为1，表示“数字技能掌握程度很低”；将互联网使用频率小于等于一个月一次的居民赋值为2，表示“数字技能掌握程度较低”；将一个月多次使用互联网的居民赋值为3，表示“数字技能掌握程度一般”；将一周多次使用互联网的居民赋值为4，表示“数字技能掌握程度较高”；将几乎每天都要使用互联网的居民赋值为5，表示“数字技能掌握程度很高”。并将这四个变量求和取平均值，构造数字技能变量，该变量数值越大说明居民数字技能掌握程度越高。3.控制变量本文在控制变量方面选取年龄、性别、户口、居住地、婚姻状况、健康状况、政治身份等个体特征，以及婚姻满意度的自评得分。61POPULATIONJOURNALpage表1变量描述性统计结果变量名称居民幸福感水平数字技能使用互联网学习的频率（次）使用互联网工作的频率（次）使用互联网社交的频率（次）使用互联网娱乐的频率（次）年龄性别户口居住地婚姻状况婚姻满意度健康状况政治身份变量定义1（非常不幸福）至5（非常幸福）1（数字技能掌握程度很低）至5（数字技能掌握程度很高）1（数字学习技能掌握程度很低）至5（数字学习技能掌握程度很高）1（数字工作技能掌握程度很低）至5（数字工作技能掌握程度很高）1（数字社交技能掌握程度很低）至5（数字社交技能掌握程度很高）1（数字娱乐技能掌握程度很低）至5（数字娱乐技能掌握程度很高）截至调查年份（周岁）男=1，女=0农业户口=1，非农户口=3，没有户口=5城镇=1，乡村=0未婚=1，在婚=2，同居=31（非常不满意）至5（非常满意）1（非常健康）至5（不健康）党员=1，其他=0均值3.925 43.312 72.383 02.574 64.283 74.009 839.437 50.534 11.558 30.563 72.005 14.514 62.823 60.017 5标准差0.761 51.017 21.602 51.810 21.212 01.298 99.916 00.498 90.898 30.496 00.071 10.828 71.086 10.131 3最小值111111160101110最大值555555961513551四、实证分析（一）基准回归结果基于前文理论分析，本文对居民掌握一定数字技能与幸福感之间的关系进行实证检验。表2展示了使用Ordered Probit模型的基准回归及其边际效应的结果，列（1）、列（2）分别为不加入控制变量和加入控制变量的数字技能总体回归结果，结果表明在控制省份效应后，居民掌握数字技能对幸福感的影响在1%的置信水平上显著且符号为正，说明随着相应数字技能使用频率越高，数字技能掌握程度越高，居民所获得的幸福感就越强。表2基准回归及边际效应结果变量数字技能控制变量省份固定NR2基准回归（1）0.050 8*（0.010 3）否是11 7940.008 9（2）0.048 4*（0.014 2）是是8 2570.095 3边际效应（3）-0.000 5*（0.000 2）是是8 257（4）-0.001 9*（0.000 6）是是8 257（5）-0.011 3*（0.003 3）是是8 257（6）0.000 6*（0.000 3）是是8 257（7）0.013 1*（0.003 8）是是8 257注：*、*、*分别代表10%、5%和1%的置信水平下通过显著性检验；括号内数值为聚类稳健标准误。下表同。62总第 260 期2023.4vol.45POPULATIONJOURNALpage由于Ordered Probit模型的回归系数不能直接用于解释数字技能的掌握程度对居民幸福感的具体影响程度，本文基于表2第（2）列的回归结果计算出相应的边际效应，列（3）至列（7）从左到右分别为居民掌握数字技能对“非常不幸福”“比较不幸福”“一般幸福”“比较幸福”和“非常幸福”五种幸福度的边际效应。根据结果可以看出数字技能使居民最低幸福度（取值为1）以及一般幸福度（取值为3）的概率降低了0.05和1.13个百分点，使居民最高幸福度（取值为5）概率提升了1.31个百分点，居民感受到一般幸福比感受到非常不幸福的概率下降更多，并能够较大程度提高居民感觉非常幸福的概率。表3为居民在学习、工作、社交和娱乐方面数字技能掌握情况对幸福感影响的回归结果，结果表明居民掌握数字社交技能对幸福感的影响在1%的置信水平上显著，说明如今居民更容易通过数字媒体进行社交来获得幸福感，一方面是因为数字社交这种数字技能最容易被居民掌握并应用到生活中，另一方面因为相较于其他技能，数字社交技能的掌握可以使居民在物质和精神层面均获得效益，从而使居民的幸福感更易得到提升。居民掌握数字工作技能和数字娱乐技能对幸福感的影响在5%的置信水平上显著，且系数均为正，说明数字工作技能和数字娱乐技能分别在物质和精神层面对居民产生巨大效用，进而促进幸福感的提升。而数字学习技能对居民幸福感的影响并不显著，通过数字媒体进行学习虽然带来了便捷，但通过学习对居民物质和精神生活质量的提升是一种长期作用，在短期很难收获效用并提升幸福感。（二）稳健性检验1.替换解释变量本文为保证上述结果的稳健性，将各类数字技能重新赋值，借鉴牟天琦等学者的方法，根据问卷选项将一月一次及以上频率的数字技能样本赋值为1，视为掌握该数字技能，将其余样本赋值为0，视为未掌握该数字技能，11之后对四项数字技能指标进行加总，生成新变量“数字技能掌握数量”，衡量居民掌握不同数字技能的数量，进而在一定程度上反映其数字技术使用深度和数字技能掌握程度。表 4 第（1）列为替代变量的回归结果，结果表明掌握数字技能显著促进居民幸福度的提升，替换解释变量之后结果仍表3不同数字技能回归结果变量使用互联网学习的频率使用互联网工作的频率使用互联网社交的频率使用互联网娱乐的频率控制变量省份固定R2（1）0.001 3（0.007 9）是是0.094 6（2）0.018 5*（0.007 4）是是0.094 9（3）0.051 8*（0.011 7）是是0.095 9（4）0.022 8*（0.010 8）是是0.094 9注：观测值为8 257。表4稳健性检验结果变量数字技能掌握数量数字技能控制变量省份固定NR2（1）替换解释变量0.022 9*（0.012 7）是是8 2570.094 8（2）替换被解释变量0.048 6*（0.013 6）是是8 2570.036 8（3）缩减样本0.049 3*（0.014 4）是是8 0480.096 863POPULATIONJOURNALpage显著，证明上文研究结果保持稳健。2.替换被解释变量为保证上述结果的稳健性，本文使用问卷中受访者对“我生活快乐（happy）”这一问题的回答作为衡量居民幸福感的替代变量进行回归。“我生活快乐”询问受访者每周感到快乐的时间，从几乎没有（不到1天）到大多数时候有（5-7天），数值越大代表居民感受到快乐的时间越长，快乐程度也越高，居民的快乐程度能够在一定程度上反映其幸福度。表4第（2）列是替代变量的回归结果，结果表明数字技能的掌握能够显著促进居民幸福度的提升，替换被解释变量之后结果仍显著，证明上文研究结果保持稳健。3.缩减样本依据问卷数据获取时间，本文运用中国互联网络信息中心发布的第42次 中国互联网发展状况统计报告 数据，发现截至2018年6月，10岁以下的网民和60岁及以上的网民占网民总数的比例分别为3.6%和5.1%，这两类群体掌握数字技能的比例较小，难以提供有效的识别信息，本文清洗数据后所使用样本群体年龄范围为16-96岁，因此本文将60岁及以上的群体样本删除，缩减后的样本回归结果见表4中第（3）列，结果显示缩减样本之后的回归结果仍显著，证明上文的回归结果较为稳健。4.工具变量法在考察数字技能对居民幸福感的影响时，虽然本文将可能对居民幸福感产生影响的一些因素纳入方程进行控制，但影响居民幸福感的因素有很多，仍可能会造成相关变量的遗漏；此外，还有可能存在居民主观幸福感的高低影响数字技能的使用频率，进而影响其相关数字技能掌握程度的情况，造成双向因果问题。因此本文使用工具变量法处理可能存在的内生性问题。参考Pnard等、Sabatini和Sarracino对工具变量的选取，18 28本文采用省级层面的互联网普及率作为居民掌握数字技能的工具变量，互联网普及率越高，居民掌握数字技能的概率和程度就越高，满足相关性假设；此外，由于省级层面的数据不会因居民个人的各种行为而发生变化，符合外生性假设。由于本文采用Ordered Probit模型进行估计，借鉴Roodman的方法，对于包含内生变量的有序Probit模型，将工具变量和条件混合过程（CMP）估计法相结合能够有效克服模型的内生性问题。35为进一步检验工具变量的有效性，参考现有文献做法，通过2SLS回归对弱工具变量进行检验。36回归结果如表 5 所示，第（1）、第（3）列分别是CMP和2SLS方法估计的数字技能第一阶段的回归结果，省级层面的互联网普及率与居民数字技能的掌握程度显著相关，说明本文选用的工具变量具有较强的解释力度。第（2）、第（4）列分别是数字技能第二阶段表5工具变量法估计结果变量IV数字技能Kleibergen-Paap rkLM统计量Kleibergen-Paap rkWald F统计量控制变量CMP（1）数字技能0.004 9*（0.000 9）是（2）幸福感水平0.575 3*（0.158 8）2SLS（3）数字技能0.004 9*（0.000 9）32.4660.00032.65416.38是（4）幸福感水平0.414 8*（0.147 4）注：内数值为P值；内数值为Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值；观测值为8 257。64总第 260 期2023.4vol.45POPULATIONJOURNALpage的回归结果，经过工具变量的处理，居民掌握数字技能对其主观幸福感的促进作用仍显著，与前文结果相一致，说明回归结果较为稳健。此外，对于原假设“工具变量识别不足”和弱工具变量问题，Kleibergen-Paap rk的LM统计量和Wald F统计量均通过了检验，说明选取互联网普及率作为居民数字技能工具变量的合理性。（三）异质性分析1.地区层面的异质性分析考虑不同地区经济发展水平不同，数字技术所起的作用会出现差别，居民通过数字技能所获得的效用也会大相径庭，因此，本文主要分析数字技能和居民幸福感之间的区域异质性以及城乡异质性，考察不同经济发展水平的地区数字技能的效用差异。将地区分为东、中、西三部分考察数字技能对居民幸福感的影响（见表6）。结果显示中西部地区居民通过数字技能所获得的数字福利比东部地区显著。表6也汇报了居住在城镇和乡村的居民掌握数字技能对其幸福感影响的回归结果。结果表明无论是城镇居民还是乡村居民，掌握一定数字技能均能够提高其幸福感，且乡村居民通过提升数字技能的掌握程度提高幸福感的概率要略高于城镇居民。以上回归结果进一步支持了Graham和Nikolova的研究结论，2生活在较为发达地区的居民已经掌握了较好的信息和社会资源并拥有较高的经济福利，数字技能带来的福利在此类人群中的作用有限，但在相对欠发达地区的居民通过掌握数字技能可以弥补他们的数字资源和信息劣势，缩小与发达地区居民的福利差距，因此，数字技能可以缩小不同地区居民间的“鸿沟”。表6数字技能对居民幸福感影响边际效应的异质性分析边际效应非常不幸福比较不幸福一般幸福比较幸福非常幸福区域差异东部-0.000 2（0.000 1）-0.001 1（0.000 7）-0.007 2*（0.004 4）-0.000 9（0.000 6）0.009 4*（0.005 7）中部-0.000 8*（0.000 4）-0.002 1*（0.000 9）-0.016 6*（0.006 9）0.000 4（0.000 7）0.019 1*（0.007 9）西部-0.000 9*（0.000 5）-0.003 5*（0.001 7）-0.014 7*（0.007 0）0.004 4*（0.002 2）0.014 6*（0.006 9）城乡差异城镇-0.000 3*（0.000 2）-0.001 7*（0.000 8）-0.009 9*（0.004 3）0.000 4（0.000 4）0.011 5*（0.004 9）乡村-0.000 8*（0.000 3）-0.002 2*（0.000 9）-0.014 0*（0.005 3）0.000 8（0.000 5）0.016 3*（0.006 1）教育差异高等教育群体0.000 4（0.000 4）0.000 7（0.000 8）0.010 1（0.010 4）0.001 2（0.001 5）-0.012 4（0.012 8）中等教育群体-0.000 4*（0.000 2）-0.002 5*（0.000 8）-0.016 1*（0.005 1）-0.000 1（0.000 5）0.019 1*（0.006 0）低等教育群体-0.002 8*（0.001 1）-0.008 4*（0.002 9）-0.032 6*（0.009 9）0.001 0（0.001 5）0.042 8*（0.012 9）2.个体层面的异质性分析不同个体之间由于受教育水平不同，在吸收数字技能带来的红利方面可能存在差异，因此，本文进一步考察个体层面的教育异质性，发掘个体间的差异所产生的数字福利差异。借鉴鲁元平和王军鹏的研究，5本文根据学历将受访者分为低中高三类受教育群体，具体来说，将从未上过学、文盲、半文盲和小学学历的居民划分为低等教育群体，将初高中学历的居民划分为中等教育群体，将大专及以上学历的居民划分为高等教育群体，考察不同数字技能的掌握程度对其幸福感的影响。表6的结65POPULATIONJOURNALpage果显示数字技能的掌握对高等受教育群体的幸福感提升不显著，对中低等受教育群体的幸福感提升更为显著，且低等受教育群体幸福感提升的概率比中等受教育群体更高，说明数字技能的掌握能够有效缩小由教育带来的不同群体之间的差距，产生福利效应。五、机制分析结合上文的理论分析，本文分别通过“信息传递效应”“收入增长效应”以及“社会资本效应”来分析数字技术的掌握程度对居民幸福感影响的作用机制。在具体指标选取方面，信息传递效应借鉴鲁元平和王军鹏的方法，5采用问卷中的问题“互联网对你获取信息的重要性”，数值为1至5，代表从非常不重要到非常重要，数值越大代表数字技术所起到的信息传递作用对居民的重要程度越高；通常考察收入问题会从绝对收入和相对收入两个方面分析，由于受问卷数据的限制，本文主要通过个人自评得分问题考察相对收入，收入增长效应采用问卷中的个人自评问题“您的收入在本地”，数值为1至5，代表从很低到很高，数值越大代表个人认为自己的收入越高，能在一定程度上代表居民相对收入状况；社会资本效应借鉴晏月平和张舒贤的方法，37采用问卷中的个人自评问题“您人缘关系有多好”，数值为0至10，代表从很差到很好，数值越大代表居民认为自己人缘关系越好，能在一定程度上代表居民的社会资本状况。Sobel提出的中介效应检验以及温忠麟等学者提出的逐步检验法并不适用于非线性模型，38-39而Breen等学者提出的KHB方法可以用于非线性概率模型的中介效应分析，40因此本文采用KHB方法考察数字技术的掌握程度对居民幸福感影响的作用渠道。表 7汇报了三种效应对数字技能和居民主观幸福感的影响。第（1）列的回归结果表明数字技能的掌握能够显著通过信息传递效应促进居民幸福感的提升。数字技术的发展革新了居民获取信息的方式，互联网成为居民获取信息的重要渠道，对人们的行为习惯产生重要影响，在学习、工作、社交和娱乐等各方面改变着人们对信息的利用方式和效率，人们的福利水平也将会得到改善。第（2）列的回归结果表明居民掌握数字技能可以通过收入增长效应促进其主观幸福感的提升，居民可以通过提高对数字技能的掌握程度提升自己的人力资本以及学习和工作效率，进而有利于自己的工作和就业，促进收入的增加，提升幸福感。第（3）列回归结果表明居民掌握数字技能显著通过社会资本效应促进居民幸福感的提升，随着数字技术的发展，人们能够通过网络线上结识与自己志同道合的人，逐渐形成如“学习群”“就业群”“游戏群”等各类社交圈子，利用自己的数字技能积累社会资本，并在各个领域逐步形成良好收益，获得数字技能带来的红利，改善自己的福利水平。六、结论与政策建议随着中国加快建设数字国家的步伐，数字技术正广泛应用于诸多领域，为居民带来了越来越多的数字红利，对居民的主观幸福感产生重要影响。本文使用2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，分析居民掌握不同数字技能对幸福感产生的影响，并进一步分析产生这种影响的传导机制。表7机制检验结果中介变量中介效应控制变量省份固定N（1）信息传递效应0.038 1*（0.006 6）是是8 257（2）收入增长效应0.008 3*（0.002 2）是是8 240（3）社会资本效应0.047 5*（0.006 0）是是8 25366总第 260 期2023.4vol.45POPULATIONJOURNALpage研究的结论如下：第一，居民掌握数字技能能够显著提升居民的主观幸福感，这种数字技能体现在工作、社交、娱乐等各方面，通过工具变量法克服内生性并进行稳健性检验后结果仍显著。第二，进一步研究和验证地区层面和个体层面差异对数字技能促进居民幸福感提升所产生的影响，发现中西部地区居民通过数字技能要比东部地区居民获得更高的幸福感，乡村居民通过数字技能要比城镇居民获得更高的幸福感，数字技能可以显著缩小欠发达地区和发达地区居民之间的福利差距；数字技能的掌握对中低等受教育群体的幸福感提升作用更为显著，能够有效缩小不同群体之间的鸿沟。第三，关于传递机制的分析表明，“信息传递效应”“收入增长效应”以及“社会资本效应”均是居民通过掌握数字技能对幸福感产生积极影响的重要机制。结合本文得出的主要研究结论，提出以下政策建议：第一，加快“数字中国”建设，进一步提高互联网普及率，同时要重视互联网普及质量。现阶段中国互联网普及率虽有了较大提高，但不同群体之间对于以互联网为核心的数字技术的吸收和使用仍存在较大差异，注重提高地区数字技术普及率的同时也要注重提高普及质量，不能空有普及率的增长。要进一步加快数字基础设施建设，深化移动互联网的发展，加强数字技术较为落后地区的发展，将数字技术继续融入人们的社会生活和文化消费中，让数字成果真正惠及人民。第二，对居民进行数字技能的相关教育和培训，提高全民全社会数字素养和技能。随着数字技术的广泛应用，居民的数字素养不断提升，但仍面临数字意识有待加强、数字技能有待提高等问题，不同社会群体在获取和处理数字资源方面的能力存在一定差距，进而导致了幸福感差异。必须着力提升民众的数字素养和技能，通过对居民进行数字技能的相关教育和培训使居民掌握不同的数字技能，并应用到各个领域，适应数字经济发展的步伐。第三，正确引导居民使用数字技术。不同的数字技能对不同人群所起的效用不同，只有正确引导居民提高相应数字技能的能力才能最大限度提高居民的幸福感。同时要充分利用数字技术所特有的属性，发挥其在信息积累传递、社会资本积累等方面的积极作用，然而这些特性也是一种“双刃剑”，缺乏正确引导容易对人们起到负面作用，应当通过正确的引导避免其对居民的消极影响。【参考文献】1Kavetsos G，Koutroumpis P.Technological Affluence and Subjective Well-being J.Journal of Economic Psychology，2011，32（5）：742-753.2Graham C，Nikolova M.Does Access to Information Technology Make People Happier?Insights from Well-being Surveys from Around the World J.The Journal of Socio-Economics，2013，44：126-139.3周广肃，孙浦阳.互联网使用是否提高了居民的幸福感：基于家庭微观数据的验证 J.南开经济研究，2017（3）：18-